автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и методы прогнозирования численности аспирантов с учетом приоритетных направлений развития региона

На правах рукописи

САЗОНОВА Анна Сергеевна

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧИСЛЕННОСТИ АСПИРАНТОВ С УЧЕТОМ ПРИОРИТЕТНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 7 МАП 2012

Брянск, 2012

005043586

005043586

Работа выполнена на кафедре "Компьютерные технологии и системы" ФГБОУ ВПО "Брянский государственный технический университет"

Научный руководитель:

Заслуженный деятель науки, доктор технических наук, профессор АВЕРЧЕНКОВ Владимир Иванович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор КОНСТАНТИНОВ Игорь Сергеевич,

заведующий кафедрой «Информационные системы», Государственный университет — УНПК

кандидат технических наук, профессор КВИТКО Борис Иванович, проректор по информатизации и внешним связям, Брянская государственная сельскохозяйственная академия

Ведущая организация:

ФГБОУ ВПО "Волгоградский государственный технический университет"

Защита диссертации состоится «28» мая 2012г. в 16-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.021.03 при ФГБОУ ВПО «Брянский государственный технический университет» по адресу: 241035 г.Брянск, бульвар 50-летия Октября, д.7, учебный корпус №2, ауд.220.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Брянский государственный технический университет».

Автореферат разослан «26» апреля 2012г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

В.А.Шкаберин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Согласно Федеральной целевой юграмме «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на Ю9-2013 годы и в соответствии со «Стратегией развития науки и инноваций в «сийской Федерации на период до 2015 года» основу государственного сектора 1уки и высшего образования в перспективе составят технически оснащенные на 1ровом уровне, укомплектованные квалифицированными кадрами научные и ¡разовательные организации. В связи с этим преобразования, направленные на ¡формирование государственного сектора науки и высшего образования, и ¡структуризация государственных научных учреждений и вузов должны ¡уществляться с участием научных и научно-педагогических кадров высшей ¡алификации, подготовку и закрепление которых в секторе науки необходимо :уществлять одновременно со структурными преобразованиями.

В последнее десятилетие XX века оказалась существенно подорванной гстема воспроизводства научных кадров, что привело к значительному жращению числа исследователей, быстрому старению и изменению качественного ютава научных сотрудников. Резко сократилось число научных организаций и руктур, занятых инновационными научно-техническими разработками на )едприятиях промышленности, что привело к сокращению численности персонала, нятого исследованиями и разработками. Одновременно с этим наблюдается шжение остепененности научных сотрудников, старение научных кадров и малый шток в науку молодых специалистов. Все эти тенденции привели к спаду в 1учной отрасли государства.

В настоящее время высококвалифицированные научные кадры — это основной китель инновационного потенциала и стратегического роста жкурентоспособности как России в целом, так и отдельных регионов на гждународных рынках. Принятие управленческих решений для создания [)фективной системы подготовки научных кадров высшей квалификации, танирование процессов подготовки научных кадров и обоснованное определение этребности региона в кадрах высшей научной квалификации являются ггуальными и востребованными насущными требованиями региональной юномики.

Объектом исследования в диссертационной работе являются процессы ¡менения численности научных кадров высшей квалификации на региональном эовне.

В качестве предмета исследования рассматриваются математические модели методы оценки научного потенциала региона и прогнозирования численности 1учных кадров высшей квалификации с учетом развития приоритетных отраслей сономики региона.

Целью диссертационной работы является создание методов и алгоритмов зогнозирования численности научных кадров высшей квалификации с учетом 13вития основных отраслей экономики на примере отдельного региона.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Исследовать численную потребность в научных кадрах высшей квалификации как одного из факторов, оказывающих влияние на экономическое развитие региона.

2. Разработать математическую модель оценки научного потенциала региона.

3. Разработать методические основы прогнозирования численности приема в аспирантуру.

4. Разработать методику распределения прогнозной численности приема аспирантов по приоритетным отраслям региона.

5. Разработать программный комплекс, включающий базы данных и модули расчета прогнозных значений численности приема в аспирантуру, позволяющих реализовывать управленческие решения по формированию научно обоснованной структуры аспирантуры с учетом приоритетных отраслей региона.

Методы и средства исследования. В процессе данного исследования использованы положения системного и статистического анализа изучаемых процессов и явлений, методы математического моделирования, регрессионный анализ данных, метод попарных сравнений, метод Дельфы. В рамках обозначенных положений научного познания применялись следующие методы: анализ и синтез, обобщение и конкретизация, индукция и дедукция. При разработке автоматизированной системы использовались основные положения теории реляционных баз данных и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования. Методологической и теоретической основой исследования является теория статистического и динамического анализа и прогнозирования.

В качестве информационной базы использовалась научная литература по экономической теории, теории статистического и динамического прогнозирования, материалы и нормативно-правовые документы региональной направленности, общероссийские законодательные и нормативные акты, данные государственной статистики, материалы региональных исследований по вопросам развития науки и производства, представленные в работах отечественных ученых.

Научная новизна состоит в следующем:

1. Разработана модель оценки научного потенциала региона и показателей его измерения.

2. Предложена методика прогнозирования численности научных кадров высшей квалификации с учетом показателя научного потенциала региона.

3. Разработана методика распределения общей численности приема аспирантов по отраслям наук, удовлетворяющего потребностям развития приоритетных отраслей региона.

4. Разработан автоматизированный метод прогнозирования численности приема аспирантов с учетом развития приоритетных отраслей региона.

Теоретическая значимость диссертации заключается в развитии методических подходов к исследованию потребности региона в кадрах высшей научной квалификации. Разработанные теоретические и прикладные положения позволяют осуществлять прогнозирование потребности в кадрах, рассматривая ее как результат существования закономерностей и процессов, протекающих как в экономической, так и в социальной сфере.

Практическая значимость работы заключается в использовании □работанных методических подходов для оценки и прогнозирования численности 1учных кадров высшей квалификации для принятия управленческих решений для эрмирования и развития эффективной системы подготовки научных кадров .гсшей квалификации в рамках отдельного региона.

Практическая ценность работы подтверждается свидетельством о ¡гистрации электронного ресурса №16732 «Информационно-аналитический портал Тодготовка научных кадров высшей квалификации в вузах и научных >ганизациях" (на примере Центрального федерального округа)».

Работа выполнялась в рамках проекта № 2.2.2.4/5069 «Создание 4формационно-аналитической системы мониторинга, анализа и прогнозирования зоцесса подготовки научных кадров в вузах и научных организациях с учетом эиоритетных направлений развития экономики и социальной сферы федерального сруга» и аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного этенциала высшей школы (2009-2010 годы)".

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного хледования докладывались и обсуждались на VI Международной науч.-практ. знференции "Стратегия и тактика развития производственно-хозяйственных гстем" (г.Гомель, ноябрь 2009г.); на международной научно-практической знференции "Наука и производство-2009" (г.Брянск, март 2009 г.); на еждународной науч.-практ. конференции "Современные университеты как центры эразовательной, научной и инновационной деятельности приграничных регионов эссийской Федерации и Республики Беларусь" (г.Могилев, 2010 г.); на ;гиональной науч. конф. студентов и аспирантов, посвящ. 80-летию Брянского зсударственного технического университета "Достижения молодых ученых рянской области" (г.Брянск, 2010 г.); на международной научно-практической знференции "Достижения молодых ученых в развитии инновационных процессов в «жомике, науке, образовании" (г.Брянск, 2010 г.).

Публикации по теме исследования. По теме исследования опубликовано элее 30 печатных работ в виде научных статей и тезисов докладов, в том числе 3 убликации в журналах, входящих в перечень рекомендованных ВАК изданий, ыпущено две монографии в соавторстве, получено свидетельство о регистрации 1ектронного ресурса.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель оценки научного потенциала региона и показателей его измерения использованием весовых коэффициентов частных характеристик в

нтегрирующем показателе.

2. Модель оценки научного потенциала региона и показателей его измерения ри помощи построения площадных диаграмм.

3. Методика прогнозирования численности приема аспирантов в регионе.

4. Методика распределения общей численности приема аспирантов по граслям наук, удовлетворяющего потребностям развития приоритетных отраслей егиона.

5. Структура автоматизированной системы мониторинга и прогнозирования оказателей научного и социально-демографического потенциалов, численности пиема аспирантов в регионе.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с краткими выводами, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 170 страницах машинописного текста, включающего 48 рисунков, 17 таблиц, список литературы из 130 наименований, 4 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, определены цель и задачи, сформулирована научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы, приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе определено содержание понятия «научный потенциал региона», проведен анализ существующих концепций и методик управления научным потенциалом и его оценки. Рассмотрены вопросы управления и прогнозирования процесса подготовки научных кадров высшей квалификации.

Потребность экономики региона в научных кадрах является важным показателем развития научного и инновационного потенциалов региона. В последнее десятилетие XX века в стране наблюдалась неблагоприятная тенденция снижения численности научных кадров, расформирования научных школ и общего упадка научного сектора государства. Сократилось число научно-исследовательских, проектно-конструкторских подразделений в организациях и вузах. Существенно подорванной оказалась система воспроизводства научных кадров ввиду недофинансирования государством сферы науки, уменьшения числа рабочих мест, что привело к сокращению числа исследователей, нарушению преемственности научных и педагогических школ. Отсутствие инноваций, внедрений результатов научного труда в производство негативно влияют на экономическую ситуацию в регионах и, как следствие, на благосостояние граждан.

Для принятия управленческих решений относительно вопроса подготовки научных кадров в регионе следует знать не только текущий уровень потребности экономики в кадрах, но и иметь возможность дать оценку научному потенциалу региона как фактору, оказывающему значительное влияние на численность научных кадров высшей квалификации. Анализ предметной области показал, что наиболее целесообразно для оценки научного потенциала использовать комплексную величину, отражающую кадровую, организационную, материально-техническую, ресурсную и информационную составляющие научного потенциала. Данная оценка призвана стать показателем эффективности, результативности управленческих решений в сфере науки, а также показателем уровня развития научной отрасли. Также при прогнозировании численности научных кадров необходимо учитывать социально-демографические факторы, которые отражают уровень благосостояния населения и экономическое благополучие региона.

Особенности прогнозирования численности научных кадров были исследованы М.А.Мотовой, А.Н.Райковым, Д.А.Рубвальтером, М.Н.Стрихановым и др. Потребность экономики в научных кадрах рассматривалась в работах Е.Б.Виноградовой, Д.В.Маркова, А.Г.Мокроносова, М.Э.Матафонова, Е.И.Чучкаловой, Д.М.Прудникова, Г.В.Моруновой. Вопросы оценки и прогнозирования научного потенциала рассматривались в работах Ю.А.Гаджиева,

.Ю.Старовойтовой, Э.А.Фиякселя, Г.Н.Гродской, А.О.Ладного, Г.И.Дмитриева, .В.Качака, Б.И.Бедного.

Однако в отечественной литературе не достаточно освещены работы, в эторых рассмотрены потребность и механизмы распределения численности аучных кадров высшей квалификации с учетом развития приоритетных отраслей ггиона.

В главе сформулированы цель и задачи исследования. Сделан вывод о елесообразности разработки программного комплекса оценки научного потенциала прогнозирования численности научных кадров высшей квалификации.

Во второй главе рассмотрены модели оценки научного и социально-гмографического потенциалов региона, определены факторы-индикаторы юказатели) этих величин.

Научный потенциал (НП) региона является комплексной величиной, нтегрирующей в себе показатели результативности научной деятельности в виде овых научных знаний и их практического применения, показатели ресурсной эставляющей научной деятельности, показатели обеспеченности региона кадрами, атериально-техническую, организационную и информационную составляющие.

Были выделены четыре укрупненных группы показателей, в комплексе гражающие исследуемый объект:

— кадровая составляющая (множество Kadr)\

— организационная составляющая (множество Org)',

— результирующая составляющая (множество Res);

— материально-техническая составляющая (множество Ml).

В каждой группе были определены показатели (факторы-индикаторы), редположительно оказывающие влияние на показатель научного потенциала.

На основе приведенного определения была предложена для рассмотрения атематическая модель научного потенциала следующего вида:

НП- <Kadr, Org, Res, Mt > , (1)

це НП - показатель научного потенциала региона.

Для оценки показателя научного потенциала региона были применены два одхода, на основе которых разработаны модели оценки. Первый подход основан на спользовании весовых коэффициентов частных характеристик в обобщающем оказателе. Второй - предполагает построение площадных диаграмм.

В рамках первого подхода возможно использование двух разных экспертных [етодов. В основе одного из них лежит метод парных сравнений. Для уменьшения убъективности полученных с его помощью «весов» возможна их «объективизация» утем усреднения значений, полученных несколькими экспертами. В основе другого ежит прямое назначение «весов» экспертами с последующим их согласованием при омощи итерационной процедуры, предусмотренной методом Дельфы.

Модель оценки научного потенциала с использованием весовых оэффициентов частных характеристик в обобщающем показателе представлена на ис. 1.

Рис.1. Этапы моделирования показателя научного потенциала с использованием весовых коэффициентов факторов-индикаторов

Этап 1. Определение системы факторов-индикаторов, отражающих совокупный научный потенциал региона.

Система факторов-индикаторов, отражающих научный потенциал исследуемого объекта, выбирается на основе выявления наиболее существенных сторон и особенностей, а также возможностей достоверного измерения или расчета фактически достигаемых значений показателей.

Для выявления объективного состава факторов-индикаторов, всесторонне характеризующих научный потенциал Брянской области, была разработана анкета, включающая в себя предлагаемый перечень факторов-индикаторов, также экспертам было предложено высказать свои пожелания по дополнению исходного перечня показателей. Было осуществлено анкетирование группы специалистов, в качестве которых привлекались преподаватели вузов областного центра. По результатам обработки анкетных данных были отобраны 11 наиболее существенных показателей, имеющих количественное выражение. Данные показатели (факторы-индикаторы) представлены в виде элементов множеств:

0^=(х/.Х2); М1=(х3,х4); Ие5^(х5,хг„х-,хн); Кас1г=(х9,х10,хи), где х1 — число вузов в регионе, ед.; хг - число организаций, выполняющих исследования и разработки в регионе, ед.; х3 - объем финансирования НИР вузов в регионе, млн.руб.; х4 - среднегодовая стоимость машин и научного оборудования в регионе, млн.руб.; х5 - годовое количество полученных охранных документов на интеллектуальную собственность в регионе, ед.; хб — годовое количество вознаграждений, премий и т.д., полученных исследователями в регионе, ед.; х7 -годовое количество защищенных кандидатских диссертаций в регионе, ед.; хя -годовое количество защищенных докторских диссертаций в регионе, ед.; х9 -численность кандидатов наук в регионе, чел.; хю - численность докторов наук в регионе, чел.; хц - численность персонала, занятого исследованиями и разработками в регионе, чел.

Этап 2. Для определения весовых коэффициентов факторов-индикаторов ыла разработана анкета для заполнения экспертами, представленная в виде атрицы парных сравнений. Значения весовых коэффициентов определяются на :нове стандартной процедуры. Для этого формируется матрица M парных эавнений. Элементами матрицы m,t являются степень проявления важности одного актора относительно другого, выставленные в соответствии со шкалой: одинаковая зжность — 1, несколько важнее — 3, важнее - 5, заметно важнее - 7, существенно ажнее — 9, промежуточные значения — 2,4,6,8. Искомый весовой вектор ■=(w,,w2, ...wf вычисляется как собственный вектор этой матрицы, отвечающий ее аксимальному собственному значению.

После обработки анкет всех экспертов были получены наборы весовых оэффициентов. Далее по каждому фактору-индикатору из всего набора были ычислены значения: максимальное (А//,), минимальное (М^), медианное (M3t), реднее арифметическое (Л/,,).

Этап 3. На данном этапе была сформирована повторная анкета, содержащая в гбе результаты обработки первого тура (Мц, Л/2„ M3i, А/л). Экспертам было редложено назначить новые веса факторов с учетом предыдущих результатов, [тоговые значения весов факторов, указанные экспертами, были усреднены и риняты за весовые коэффициенты факторов-индикаторов:

*/=-•£ А,. (2)

п „=1

це к, - усредненный весовой коэффициент ¡-ого фактора, Ат - назначенный п-ым кспертом весовой коэффициент для i-oro фактора, п — число экспертов.

Этап 4. Полученные весовые коэффициенты были использованы для расчета оказателя научного потенциала региона. Была предложена математическая модель ценки научного потенциала вида:

(3)

(=1

де НПГ, - значение показателя научного потенциала r-ого региона в t-ом году, к, -есовой коэффициент для i-oro фактора-индикатора, 31г, - значение i-oro фактора-;ндикатора для г-ого региона в t-ом году.

В рамках второго подхода к оценке научного потенциала региона была юстроена модель, представленная на рис. 2.

Рис.2. Этапы моделирования показателя научного потенциала при помощи площадных диаграмм

Построение рассматриваемой модели включало следующие этапы:

Этап 1. Определение системы факторов-индикаторов, отражающих совокупный научный потенциал региона.

Первый этап совпадает с аналогичным, использующимся в первом подходе.

Этап 2. Нормализация факторов-индикаторов.

В процессе сбора статистических данных и первоначального построения математической модели, было выявлено, что значительный разброс в размерности единиц измерения оказывает существенное влияние на итоговый результат. С целью исключения влияния на показатель научного потенциала региона при построении площадных диаграмм разной размерности частных факторов-индикаторов представилось целесообразным включить в процесс моделирования этап нормализации факторов-индикаторов. Нормализация значения выполнялась при помощи следующего выражения:

п.= -

(4)

где nir - нормализованное значение /-ого фактора-индикатора по r-ому региону в рассматриваемом массиве данных, 0 < п„< 1; xir — абсолютное или относительное (фактическое) значение /-ого фактора для г-ого региона в рассматриваемом массиве данных; х,тш и х,тах - минимальное и максимальное значение /-ого фактора в рассматриваемом массиве данных.

Этап 3. Построение площадных диаграмм. Расчет площадей диаграмм.

Свертка частных ресурсных характеристик в единый обобщающий показатель выполнялась при помощи построения площадных диаграмм.

Был предложен метод, сводящийся к тому, что в качестве фактора-функции в линейной регрессионной модели зависимости научного потенциала от факторов-индикаторов использовались площади рассматриваемых диаграмм, на лучах которых откладывались значения тех же факторов-индикаторов. Построение диаграмм имеет исключительно показательный характер, так как все расчеты выполняются аналитически.

Расчет площадей диаграмм был выполнен по следующей формуле: с К ' k(M)n ' sin(360/7)

sr< = L-*-, (5)

где Sr, — площадь построенной диаграммы для r-ого региона в t-ом году, к,„ — нормализованное значение /-ого фактора-индикатора по r-ому региону в t-ом году в рассматриваемом массиве данных, i - количество выбранных для моделирования факторов-индикаторов.

Так как значение площади диаграммы для r-ого региона в t-ый год является значением показателя научного потенциала для r-ого региона в t-ый год, то справедливо равенство:

S« = НП„, (6)

где Sri — площадь построенной диаграммы для r-ого региона в t-ом году, НПГ, -значение научного потенциала региона для r-ого региона в t-ом году.

При верификации данных моделей значительных отклонений в расчетных значениях выявлено не было. Наличие достаточно высокой статистической связи

между результатами измерения НП региона на различной основе свидетельствует о релевантности этих результатов оценивания и пригодности использования данных моделей для прогнозирования. Полученные значения были использованы для прогнозирования численности приема аспирантов в регионе.

Социально-демографический потенциал (СДП) можно определить как сбалансированную систему количественных и качественных характеристик развития населения. Для получения комплексного показателя СДП были использованы показатели, отражающие способность населения к воспроизводству, выполнению экономических функций, социальной активности и др.

Были выделены три укрупненных группы показателей, в комплексе отражающие исследуемый объект:

— демографические показатели (множество Dem)\

- социальные показатели (множество Soc);

- экономические показатели (множество Есоп).

В каждой группе были определены показатели (факторы-индикаторы), предположительно оказывающие влияние на показатель социально-демографического потенциала. Данные факторы-индикаторы представлены в виде элементов множеств:

Dem=(xj); Soc^(x!,x3); Есоп=(х4,х5,х(),

где Xi - численность населения в регионе, тыс.чел.; х2 — численность экономически активного населения в регионе, тыс.чел.; х3 - среднедушевой доход населения в регионе, тыс.руб.; х4- среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в регионе, тыс.руб.; хз - удельный вес численности населения с денежными доходами выше величины прожиточного минимума в регионе (в процентах от общей численности населения РФ); х6 - общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя в регионе (жилищный фонд, на конец года, квадратных метров).

На основе вышеприведенного определения предложена математическая модель вида:

СДЯ=<Оеот, Soc, Econ> , (7)

где СДП - значение показателя социально-демографического потенциала региона.

Для оценки показателя социально-демографического потенциала региона был применен подход, основанный на построении площадных диаграмм, изложенный выше применительно к научному потенциалу. Полученные значения были использованы для прогнозирования численности приема аспирантов в регионе.

В третьей главе разработана методика прогнозирования численности приема аспирантов, описано применение метода группового учета аргументов для расчета прогнозных значений численности приема аспирантов, а также разработаны алгоритмы распределения численности приема аспирантов по отраслям наук с учетом приоритетных направлений развития региона.

В итоговую прогнозную модель в качестве основных факторов для прогнозирования численности приема аспирантов по регионам были выбраны следующие:

— численность студентов на конец учебного года, тыс. чел.;

- показатель научного потенциала региона, усл.ед.;

- социально-демографический показатель, усл.ед.

Была разработана методика прогнозирования численности приема аспирантов по регионам, представленная на рис. 3.

Рис.3. Схема методики прогнозирования численности приема аспирантов

по регионам

Была предложена математическая модель прогнозирования численности приема аспирантов следующего вида:

ЧарнО1 = <Ч„я,НП,СДП,0, (8)

где Чприем - численность приема аспирантов в регионе; Чеып - численность выпускников вузов на конец учебного года, чел.на 10000 чел.населения; НП -значение научного потенциала региона в 1-ом году, усл.ед.; СДП - значение социально-демографического потенциала региона в 1:-ом году, усл.ед.; I — порядковый номер года в рассматриваемом промежутке времени.

Для построения прогнозной модели численности подготовки аспирантов был применен метод группового учета аргументов (МГУА). Данный метод подразумевает собой итерационную процедуру построения регрессионных моделей на основе базовой и их верификацию по значению внешнего критерия. Алгоритм применения данного метода представлен на рис. 4.

При построении моделей было введено ограничение на длину полинома базовой модели (максимальная степень полинома 11=2). Соответственно, базовая модель принимает вид:

У, =а0 + а,х„ + а2х2/ + а3х3, + а4х„ху + а5х^х31 + алхих^х31 + а7хих31 + ^ 4- ОдХ^ а10Ху -+- £2|

где у, - численность приема аспирантов в регионе в ^ом году, чел. на 1000 чел..; х1: — численность выпускников вузов в г-ом году, чел. на 1000 чел.населения; х2, -значение научного потенциала региона в Юм году, усл.ед.; х3,— значение социально-демографического потенциала региона в 1-ом году, усл.ед.

В качестве внешнего критерия было выбрано среднеквадратичное отклонение расчетных значений от исходных, вычисляемое по формуле:

(10)

где е2 - среднеквадратичное отклонение; /(х,) - расчетное значение численности [риема аспирантов.

С

Начало

Формирование обучающей и тестовой выборки входных данных

Генератор экспериментальных данных

Получение моделей всех возможных частных описаний с учетом ограничения К _на обучающей выборке_

Расчет коэффициентов параметров модели методом регрессионного анализа

В качестве новых аргументов выбираются m отобранных моделей

Вычисление Vol

Отбор лучших ш полиномов, для которых Vom —»min

Выбор наилучшей модели, для которой Vout=Min (V„wm)

Расчет внутреннего критерия V¡„ на основе тестовой выборки

Далее была

сформирована обучающая и тестовая выборка входных данных. На основании базовой модели

последовательно по

обучающей выборке были сгенерированы модели-претенденты и рассчитаны значения внешних критериев для этих моделей. Далее были отобраны ш моделей, для которых значение £-2->min. Оптимальной для прогнозирования

считается модель,

обеспечивающая минимум внешнего критерия ег = min.

Для верификации

модели было рассчитано среднее отклонение

полученных на обучающей выборке значений от тестовых: 1 N

где у,жх -исходные значения численности приема

аспирантов в i-ом году Рис.4. Общий вид алгоритма МГУА (тестовая выборка);

'1расч —расчетные значения численности приема аспирантов по полученной модели в t-ом году. Если с<е2, то полученная модель пригодна для прогнозирования с высокой степенью точности.

Для расчета прогнозных значений численности приема аспирантов по полученной модели необходимо первоначально спрогнозировать значения входных данных. С этой целью был разработан алгоритм экстраполяционного прогнозирования входных данных, приведенный на рис.5.

^_Сбор экспериментальных данных_/

Предварительная обработка экспериментальных данных |

Выход из цикла

Определение Определение I Определение

уравнения тренда уравнения тренда j уравнения тренда

у,=ах+Ь у2=ах2+Ьх+с ; уз=а*1л(х)+Ь

Nix

Расчет Расчет 1 Расчет

среднеквадратического среднеквадратического i среднеквадратического

отклонения 01 отклонения ог [ ОТКЛОНеНИЯ <7j

-Нет-

-Т- -и

j Расчет ! Расчет !

j среднеквадратического 1 среднеквадратического ;

i отклонения о4 ( отклонения а* !

.JT

Выбор функции аппроксимации уп, для которой оп=тт(0|,02,01,04,о»)

Экстраполяция значений функции на т периодов Получение прогнозных значений

Рис.5. Алгоритм экстраполяционного прогнозирования входных данных

Для выявления рациональной отраслевой структуры подготовки аспирантов был разработана методика распределения общей численности приема аспирантов по отраслям наук в соответствии с приоритетами региона, включающая этапы:

Этап I. В соответствии с перечнем приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации и областной целевой программой «Развитие научной и инновационной деятельности в Брянской области» (2011-2015 годы) были выделены приоритетные для региона отрасли экономики.

Этап 2. Для нахождения весовых коэффициентов значимости приоритетных отраслей был осуществлен экспертный опрос и последующая обработка результатов с помощью метода Дельфы. Итерационная процедура обработки, предусмотренная данным методом, включала в себя два цикла анкетирования и обработки. По результатам второго тура были получены искомые весовые коэффициенты и'„ для приоритетных отраслей.

Этап 3. Распределение общей прогнозной численности приема в аспирантуру о отраслям наук осуществлялось согласно полученным весовым коэффициентам по юрмуле:

Ч .Ч , (12)

прог.п п прогоСт^ > V 1 —7

где Чпрог,п - прогнозная численность приема аспирантов по выделенной п-ой трасли, Ч„рпг„бщ. - общая прогнозная численность приема аспирантов по региону, олученная с помощью алгоритма МГУА, и>„ - весовой коэффициент для п-ой трасли.

В четвертой главе на основе предложенных моделей, алгоритмов и методики азработана автоматизированная система мониторинга и прогнозирования оказателей научного и социально-демографического потенциалов, численности риема аспирантов в регионе.

Автоматизированная система разработана для поддержки принятия правленческих решений в сфере подготовки научных кадров высшей валификации, а также для мониторинга и прогнозирования показателей научного и оциально-демографического потенциалов региона.

Автоматизированная система позволяет решать следующие задачи:

- расчет показателя научного потенциала регионов; прогнозирование начений показателя научного потенциала регионов методом экстраполяции рендов; ранжирование регионов на основе показателя их научного потенциала;

- расчет показателя социально-демографического потенциала регионов; рогнозирование значений показателя социально-демографического потенциала егионов методом экстраполяции трендов; ранжирование регионов на основе указателя их социально-демографического потенциала;

- расчет прогнозных значений численности приема аспирантов по регионам с [рименением метода группового учета аргументов;

- распределение общей прогнозной численности приема аспирантов по траслям наук согласно приоритетным отраслям развития региона.

В ходе эксперимента были выполнены расчеты показателей научного и оциально-демографического потенциалов для Брянской области за 2003-2010 гг. 'езультаты расчетов представлены в табл. 1.

Таблица 1

Результаты расчета значений научного и социально-демографического потенциала

Показатель 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

НП 0,051 0,039 0,052 0,062 0,056 0,072 0,085 0,099

сдп 0,185 0,208 0,336 0,425 0,549 0,718 0,553 0,661

Для визуализации результатов были построены графики изменения указанных показателей (рис.6,7):

Рис.6. График динамики НП Рис.7. График динамики СДП

Была построена прогнозная модель численности приема аспирантов на примере Брянской области и рассчитана прогнозная численность приема аспирантов на 2012-2013гг по приоритетным отраслям региона (рис. 8).

Общий вид уравнения регрессии:

у»<Н» 111 +■»■2x2 №3x3 1х2*»5х213»«'<;« 1 112*3+4 8! 11!+»-9х2х2+»11)*ЗиЗ-и^1 II

Итоговая модель:

у-0.8«8-10.505и112-21Лх113+9.1«5*11а13*0.01и1«Н1«.5*гй'И5.Ш513-0.0751 »<N>.«68 «1М5.!«

»141 »«~21.2| [-0 075

•■г-»

»1-0 »11-0.01

Коэффициент сходимости: 0.000122

СпрОГНОЗИрОЕаТЬ

Прогнозная численность приёма аспирантов на 2013*: 233

Прогнозная численность приёма аспирантоз на 201 Зг: 336

газ ;-Х1 да ш£ г.а км г.-.: к->

Рис.8. Результаты расчета прогнозных значений численности приема аспирантов для Брянской области на 2012-2013 гг.

Анализ полученных результатов показал, что Брянская область находится на 12-ом месте по показателю научного и социально-демографического потенциала реди регионов ЦФО. Однако в последние годы наблюдается положительная енденция на увеличение данных показателей. Проведенные расчеты могут служить ажным инструментом в процессе управления, мониторинга и прогнозирования аучного и социально-демографического потенциалов.

Анализ последних тенденций изменения численности приема аспирантов по бласти показал, что, несмотря на некоторый "провал" значений в 2008 и 2010 гг., рослеживается положительная тенденция увеличения численности приема спирантов.

Полученные результаты по прогнозированию, а также по распределению исленности приема аспирантов по приоритетным направлениям экономики и науки егиона, могут служить важным фактором в процессах управления деятельностью мститута аспирантуры в регионе. Данные результаты дают возможность ¡редвидеть количество аспирантов на несколько лет вперед исходя из сложившихся енденций, а также оказать помощь в принятии решений в распределении общей исленности приема по приоритетным отраслям развития науки и экономики егиона.

Основные результаты диссертационной работы использованы для 'рганизации работы отдела аспирантуры и докторантуры в ФГБОУ ВПО "Брянский осударственный технический университет" и рекомендованы к внедрению в органы правления научной деятельностью администрации Брянской области.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. На основании проведенного исследования предложены методы управления процессом подготовки научных кадров высшей квалификации, необходимого для повышения эффективности научной деятельности в регионе, что может оказать положительное воздействие на инновационный потенциал и экономическое

>азвитие региона.

2. Разработаны и проанализированы модели оценки научного потенциала региона на основе двух подходов: на использовании весовых коэффициентов частных характеристик в обобщающем показателе и при помощи построения площадных диаграмм. Полученные результаты оценивания необходимы для прогнозирования процесса подготовки научных кадров в вузах и научных организациях с учетом приоритетных направлений развития экономики.

3. Разработана и проанализирована модель оценки социально-демографического потенциала региона при помощи построения площадных диаграмм.

4. Предложена методика прогнозирования численности приема в аспирантуру с применением метода группового учета аргументов.

5. Показана возможность применения методики распределения общей прогнозной численности приема аспирантов по приоритетным отраслям региона.

6. Разработана автоматизированная система, осуществляющая расчет показателя научного и социально-демографического потенциалов региона, расчет прогнозных значений численности приема в аспирантуру, позволяющих реализовывать управленческие решения по формированию научно обоснованной структуры аспирантуры с учетом приоритетных отраслей региона.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в журналах из перечня ВАК

1. Сазонова, A.C. Оценка научного потенциала региона [Текст] / А.С.Сазонова, В.И.Аверченков, В.М.Кожухар// Вестник БГТУ.-Брянск:БГТУ, 2009.-№2.-С. 123127.

2. Сазонова, A.C. Прогнозирование численности приема аспирантов и докторантов в вузах регионов ЦФО с использованием показателя научного потенциала региона [Текст] / А.С.Сазонова// Вестник БГТУ.-Брянск:БГТУ, 2010.-№3.-С. 123-127.

3. Сазонова, A.C. Модель оценки социально-демографического потенциала и его влияние на структуру высшего профессионального и послевузовского образования в регионе [Текст]/ А.С.Сазонова, А.В.Лагерев, Р.А.Филиппов// Информационные системы и технологии.-Орел: Госуниверситет-УНПК, 2012.-№2.-С.72-78.

Монографии

4. Сазонова, A.C. Научный потенциал. Оценка и моделирование его влияния на экономическое состояние региона (монография) / В.И.Аверченков, В.М.Кожухар, Ю.Н.Лунев, Д.Г.Лагерев, А.С.Сазонова.- Брянск: БГТУ.-2009.-204 с.

5. Сазонова, A.C. Мониторинг и прогнозирование региональной потребности в специалистах высшей научной квалификации (монография) / В.И.Аверченков, В.М.Кожухар, А.Г.Подвесовский, А.С.Сазонова.- Брянск: БГТУ.-2010.-163 с.

Публикации в сборниках научных трудов и материалов конференций

6. Сазонова, A.C. Научный потенциал региона: сущность и роль в инновационном развитии [Текст] / А.С.Сазонова, В.И.Аверченков, В.М.Кожухар// Стратегия и тактика развития производственно-хозяйственных систем: тезисы докладов VI Международной науч.-практ. конференции, Гомель 26-27 нояб.2009 г. в 2 ч. под общей ред. Р.И.Громыко.-Гомель.ТГТУ им.П.О.Сухого, 2009,- Ч.2.-С.83-84.

7. Сазонова, A.C. Автоматизация методов расчета оценки научного потенциала регионов с использованием площадных диаграмм [Текст] / А.С.Сазонова// Материалы Международной научно-практической конференции «Состояние, проблемы и перспективы автоматизации технической подготовки производства на промышленных предприятиях», 16-18 нояб. 2009г./под ред.Аверченкова В.И.-Брянск:БГТУ, 2009.-С.100-101.

8. Сазонова, A.C. Вузовская система организации студенческой НИР как средство повышения мотивации учебы в аспирантуре [Текст]/ А.С.Сазонова, В.И.Аверченков, В.М.Кожухар// Наука и производство-2009.- материалы Международной научно-практической конференции в 2 ч. /под ред. С.П.Сазонова, П.В.Новикова.-Брянск: БГТУ, 2009.-Ч.2.-С.110-111.

9. Сазонова, A.C. Оценка научного потенциала вузов ЦФО с применением методологии бенчмаркинга [Текст] / А.С.Сазонова, В.И.Аверченков, В.М.Кожухар// Современные университеты как центры образовательной, научной и инновационной деятельности приграничных регионов Российской Федерации и Республики Беларусь: материалы междунар. науч.-практ. конф ,/М-во образования Респ. Беларусь, М-во образования и науки РФ, Федеральное агентство по образованию,

1еждунар. ассоц.вузов приграничных обл.Белор. и Рос., Бел.-Рос. ун-т. -Могилев : РУ, 2010.-С. 12-13.

Ю.Сазонова, A.C. Оценка научного потенциала учебных заведений вузов западных риграничных областей России [Текст] / А.С.Сазонова, В.И.Аверченков, ..М.Кожухар// Вестник славянских вузов/под ред. А.В.Лагерева, И.С.Сазонова.-рянск:БГТУ, 2010.-С. 17-24.

1.Сазонова, A.C. Прогнозирование численности приема аспирантов и докторантов вузах регионов ЦФО количественно-сценарным методом [Электронный ресурс] /

1.С.Сазонова // Материалы международной научно-практической конференции Достижения молодых ученых в развитии инновационных процессов в экономике, ауке, образовании'Упод ред.И.А.Лагерева.- Брянск:БГТУ, 2010.- С.143.

2.Сазонова, A.C. Прогнозирование численности приема аспирантов методом инейной экстраполяции [Текст] / А.С.Сазонова // Материалы международной аучно-практической конференции "Достижения молодых ученых в развитии нновационных процессов в экономике, науке, образовании'Упод ред.И.А.Лагерева.-рянск:БГТУ, 2010,- С.146.

1 З.Сазонова, A.C. Оценка инновационного потенциала социотехнических систем Текст]/ А.С.Сазонова, В.И.Аверченков, В.М.Кожухар// Актуальные социально-кономические проблемы России и высшей школы. Межвузовский сборник научных абот - Брянск: РИО БГУ, 2010-С.5-9.

14.Сазонова, A.C. Зависимость успешности аспирантской подготовки от участия тудентов в научно-исследовательской работе [Текст]/ А.С.Сазонова// Актуальные оциально-экономические проблемы России и высшей школы. Межвузовский борник научных работ - Брянск: РИО БГУ, 2010-С.81-83.

15.Сазонова, A.C. Содержание управленческой функции прогнозирование [Текст]/ l.C. Сазонова// Материалы международной научно-практической конференции Достижения молодых ученых в развитии инновационных процессов в экономике, ¡ауке, образовании'Упод ред.И.А.Лагерева.-Брянск:БГТУ, 2010.- С.146.

16.Сазонова, A.C. Прогнозирование численности приема аспирантов методом инейной экстраполяции [Текст] /А.С.Сазонова // Социально-экономическое азвитие регионов России: проблемы теории и практики.-Смоленск: "Смоленский уманитарный университет",2010.-С.232-234.

17.Сазонова, A.C. Принципы и методика конструирования тест-опросника иагностики мотивационной готовности выпускников к поступлению в аспирантуру

[Текст]/ В.И.Аверченков, В.В.Спасенников, А.С.Сазонова // Известия. Международной ассоциации славянских вузов №1, 2011. Ежегодный научно-|бразовательный журнал. Изд. ПГУ им.Т.Г.Шевченко, Рыбницкий филиал.-'ыбница-2011 .-С.92.

18.Сазонова, A.C. Роль мотивации вовлеченности студентов и аспирантов в НИР в формировании и подготовке научных кадров [Текст]/ А.С.Сазонова, С.П.Сазонов// Известия Международной ассоциации славянских вузов №1, 2011. Ежегодный научно-образовательный журнал. Изд. ПГУ им.Т.Г.Шевченко, Рыбницкий филиал.-Рыбница-2011.-С.83.

Подписано к печати 25.04.2012 г. Формат 60x84 1/16 Объем 1,0 усл. п.л. Тираж 100 экз. Заказ №_

Отпечатано с готового оригинал-макета на полиграфической базе ФГБОУ ВПО «Брянский государственный технический университет» 241035, г.Брянск, бул.50-летия Октября, 7.

61 12-5/2656

ФГБОУ ВПО «БРЯНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ»

На правах рукописи

САЗОНОВА АННА СЕРГЕЕВНА

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧИСЛЕННОСТИ АСПИРАНТОВ С УЧЕТОМ ПРИОРИТЕТНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (по техническим наукам)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель -доктор технических наук, профессор Аверченков Владимир Иванович

Брянск-2012

Содержание

ВВЕДЕНИЕ................................................................................. 4

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧИСЛЕННОСТИ КАДРОВ ВЫСШЕЙ НАУЧНОЙ КВАЛИФИКАЦИИ...... 11

1.1 Обусловленность потребности в прогнозировании............................. 11

1.2 Научный потенциал региона и его оценка....................................... 18

1.2.1 Содержание понятия "потенциал"............................................... 18

1.2.2 Научный потенциал региона: содержание и определение................. 21

1.2.3 Методические основы оценки научного потенциала региона............. 25

1.3 Влияние социально-демографических факторов на структуру высшего

и послевузовского образования......................................................... 31

1.4 Подходы и методы, используемые в прогнозировании численности специалистов высшей научной квалификации....................................... 36

1.5 Выводы к первой главе................................................................. 39

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ НАУЧНОГО И СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА....................... 41

2.1 Моделирование показателя научного потенциала региона.................... 41

2.1.1 Использование весовых коэффициентов частных факторов-индикаторов для моделирования показателя научного потенциала региона.. 44

2.1.2 Применение площадных диаграмм для моделирования показателя научного потенциала региона........................................................... 53

2.2 Моделирование показателя социально-демографического потенциала региона....................................................................................... 57

2.3 Выводы ко второй главе........................................................... 62

ГЛАВА 3. ФОРМАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ЧИСЛЕННОСТИ ПРИЕМА АСПИРАНТОВ ПО РЕГИОНАМ................. 64

3.1 Применение метода группового учета аргументов для прогнозирования

численности приема аспирантов по регионам................................................ 64

3.1.1 Теоретические аспекты метода группового учета аргументов............. 64

3.1.2 Построение прогнозной модели численности кадров высшей научной квалификации.............................................................................. 66

3.1.3 Разработка алгоритма экстраполяционного прогнозирования входных

данных............................................................................................ 72

3.2. Разработка алгоритма распределения численности приема аспирантов

по отраслям наук с учетом приоритетных направлений в регионе............. 80

3.2.1 Направления приоритетных исследований и критические технологии Брянской области......................................................................... 80

3.2.2 Методика распределения общей численности приема аспирантов по

отраслям наук в соответствии с приоритетами региона.......................... 85

3.3 Выводы к третьей главе............................................................. 89

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧИСЛЕННОСТИ СПЕЦИАЛИСТОВ ВЫСШЕЙ КВАЛИФИКАЦИИ............................... 90

4.1 Формирование функциональных требований к разрабатываемой

системе....................................................................................... 91

4.2 Разработка структуры автоматизированной системы......................... 95

4.3 Разработка алгоритмов функционирования автоматизированной системы..................................................................................... 99

4.4 Практика использования разработанной системы прогнозирования численности кадров высшей научной квалификации.............................. 105

4.5 Выводы к четвертой главе.......................................................... 112

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................ 114

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ................................. 116

ПРИЛОЖЕНИЕ А......................................................................... 129

ПРИЛОЖЕНИЕ Б.......................................................................... 141

ПРИЛОЖЕНИЕ В.......................................................................... 143

ПРИЛОЖЕНИЕ Г.......................................................................... 161

ВВЕДЕНИЕ

Сегодня экономика России переходит на инновационный путь развития. Этот переход не возможен без внедрения результатов научно-исследовательской деятельности, без развития наукоемких отраслей промышленности.

На сегодняшний день развитие научных направлений области напрямую зависит от развития отраслей промышленности, которые будут использовать результаты научной и научно-технической деятельности региона. Однако, с другой стороны, развитие научных направлений области напрямую зависит от развития отдельных отраслей промышленности, которые будут использовать результаты научной и научно-технической деятельности. Приоритетные направления развития науки формируются ведущими отраслями промышленности в зависимости от экономической ситуации в регионе.

В ближайшей перспективе формирование добавленной стоимости продукции и услуг будет все больше обеспечиваться за счет внедрения результатов синтеза знаний, научных исследований, инноваций. Это сказывается на организации и развитии системы подготовки научных кадров и, как следствие, конкурентоспособности российской продукции и услуг. Научные знания составляют основу интенсивно внедряемых методов и средств информатизации, рационального природопользования, нанотехнологий и материалов, генной инженерии, фармакологии, медицины, военной техники, политики, социально-правовых отношений и т.д.

В последнее время все чаще можно слышать термин "научный потенциал". Являясь частью экономического потенциала, научный и научно-технический потенциал находятся в определенном пропорциональном соотношении с производственным потенциалом национальной экономики. Данное соотношение находится в зависимости от согласованности по количественным и качественным параметрам двух важнейших фаз в

общественном воспроизводстве - предпроизводственной и производственной [129]. Необходимый научный и научно-технический потенциал страны предопределен по содержанию, структуре и новизне целями и задачами тактического и стратегического развития экономики страны. Отсюда вытекает необходимость выделения тактических и стратегических компонентов научного и научно-технического потенциала, их анализа, мониторинга и прогнозирования. Одним из таких компонентов являются кадры высшей научной квалификации.

В настоящее время высококвалифицированные научные кадры - это основной носитель инновационного потенциала и стратегического роста конкурентоспособности как России в целом, так и отдельных регионов на международных рынках. Важной социально-экономической задачей, тесно связанной со всеми сферами экономической деятельности Российской Федерации, является обеспечение экономики кадрами.

Планирование процессов подготовки научных кадров в контексте развития региональной экономики и определение потребности региона в кадрах высшей научной квалификации - насущное требование рыночного и инновационного времени, которое уже сегодня заглядывает на 10 и 20 лет вперед.

При формировании проектов подготовки научных кадров доминируют, с одной стороны, процессы решения организационно-управленческих вопросов планирования подготовки научных кадров на уровне экстраполяции статистических данных, которые не учитывают перспективной динамики сегментированных потребностей отечественного и мирового рынка, и, с другой - "здравого смысла", высказанного множеством экспертов, который не всегда удается синтезировать в здравую идею.

Каждый регион обладает уникальными особенностями, формирующими уникальную для каждого региона структуру производства, социально-экономической сферы, транспортную отрасль, туризм и т.д. Эти особенности обусловлены прежде всего географическим положением

региона, а так же наличием производственных, технических и социальных ресурсов. Из этого следует, что при прогнозировании потребности кадров высшей научной квалификации необходимо учитывать специфику деятельности регионов, основные отрасли промышленности регионов, развивающиеся и приоритетные сферы экономики и производства.

Особенности прогнозирования численности научных кадров были исследованы М.А.Мотовой, А.Н.Райковым, Д.А.Рубвальтером, М.Н.Стрихановым [54] и др.

Потребность экономики в научных кадрах рассматривалась в работах Е.Б.Виноградовой [15], Д.В.Маркова, А.Г.Мокроносова [53], М.Э.Матафонова, Е.И.Чучкаловой, Д.М.Прудникова, Г.В.Моруновой. Разработке новых методик определения потребности экономики в кадрах с профессиональной подготовкой посвящены работы таких ученых, как В.Н. Васильев [13], З.А. Васильева [25], А.Г. Мезенцев [26], В.А. Гуртов [25, 26], А.Г. Коровкин, И.Б. Королев [49], В.Е. Кучинская, О.Н. Наумова, Е.А. Питухин [71], Ю.В. Фролов и другие.

Вопросы оценки и прогнозирования научного потенциала рассматривались в работах Ю.А.Гаджиева [17], Е.Ю.Старовойтовой [102], Э.А.Фиякселя [116], Г.Н.Гродской [22], А.О.Ладного [50], Г.И.Дмитриева [27], В.В.Качака [44], Б.И.Бедного [8].

Однако в отечественной литературе не были найдены работы, в которых рассмотрены потребность и механизмы распределения численности кадров высшей научной квалификации в соответствии с приоритетными отраслями региона. Отсутствуют также упоминания о проведении практических работ по определению прогнозной потребности в специалистах высшей научной квалификации экономикой региона.

Объектом исследования в диссертационной работе являются процессы изменения численности научных кадров высшей квалификации на региональном уровне.

В качестве предмета исследования выступают математические модели и методы оценки научного потенциала региона и прогнозирования численности научных кадров высшей квалификации с учетом развития приоритетных отраслей экономики региона.

Целью диссертационной работы является создание методов и алгоритмов прогнозирования численности научных кадров высшей квалификации с учетом развития основных отраслей экономики на примере отдельного региона.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Исследовать численную потребность в научных кадрах высшей квалификации как одного из факторов, оказывающих влияние на экономическое развитие региона.

2. Разработать математическую модель оценки научного потенциала региона.

3. Разработать методические основы прогнозирования численности приема в аспирантуру.

4. Разработать методику распределения прогнозной численности приема аспирантов по приоритетным отраслям региона.

5. Разработать программный комплекс, включающий базы данных и модули расчета прогнозных значений численности приема в аспирантуру, позволяющих реализовывать управленческие решения по формированию научно обоснованной структуры аспирантуры с учетом приоритетных отраслей региона.

Методы и средства исследования. В процессе данного исследования использованы положения системного и статистического анализа изучаемых процессов и явлений, методы математического моделирования, регрессионный анализ данных, метод попарных сравнений, метод Дельфы. В рамках обозначенных положений научного познания применялись следующие методы: анализ и синтез, обобщение и конкретизация, индукция

и дедукция. При разработке автоматизированной системы использовались основные положения теории реляционных баз данных и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Методологической и теоретической основой исследования является теория статистического и динамического анализа и прогнозирования. Также в основу исследования были положены работы отечественных ученых, посвященных оценке и прогнозированию научного, научно-технического и инновационного потенциалов регионов.

В качестве информационной базы использовалась научная литература по экономической теории, теории статистического и динамического прогнозирования, материалы и нормативно-правовые документы региональной направленности, общероссийские законодательные и нормативные акты, данные государственной статистики материалы региональных исследований по вопросам развития науки и производства, представленные в работах отечественных ученых.

Научная новизна состоит в следующем:

1. Разработана модель оценки научного потенциала региона и показателей его измерения.

2. Предложена методика прогнозирования численности научных кадров высшей квалификации с учетом показателя научного потенциала региона.

3. Разработана методика распределения общей численности приема аспирантов по отраслям наук, удовлетворяющего потребностям развития приоритетных отраслей региона.

4. Разработан автоматизированный метод прогнозирования потребности региона в аспирантах для развития приоритетных отраслей региона.

Теоретическая значимость диссертации заключается в развитии методических подходов к исследованию потребности региона в кадрах высшей научной квалификации. Разработанные теоретические и прикладные

положения позволяют осуществлять прогнозирование потребности в кадрах, рассматривая ее как результат существования закономерностей и процессов, протекающих как в экономической, так и в социальной сфере.

Практическая значимость работы заключается в использовании разработанных методических подходов для оценки и прогнозирования численности научных кадров высшей квалификации для принятия управленческих решений для формирования и развития эффективной системы подготовки научных кадров высшей квалификации.

Практическая ценность работы подтверждается свидетельством о регистрации электронного ресурса №16732 «Информационно-аналитический портал "Подготовка научных кадров высшей квалификации в вузах и научных организациях" (на примере Центрального федерального округа)».

Работа выполнялась в рамках проекта № 2.2.2.4/5069 «Создание информационно-аналитической системы мониторинга, анализа и прогнозирования процесса подготовки научных кадров в вузах и научных организациях с учетом приоритетных направлений развития экономики и социальной сферы федерального округа» и аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного потенциала высшей школы (20092010 годы)".

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на VI Международной науч.-практ. конференции " Стратегия и тактика развития производственно-хозяйственных систем " (г. Гомель, ноябрь 2009г.); на международной научно-практической конференции "Наука и производство-2009" (г. Брянск, март 2009 г.); на международной науч.-практ. конференции "Современные университеты как центры образовательной, научной и инновационной деятельности приграничных регионов Российской Федерации и Республики Беларусь" (г. Могилев, 2010 г.); на региональной науч. конф. студентов и аспирантов, посвящ. 80-летию Брянского государственного технического университета "Достижения молодых ученых

Брянской области" (г. Брянск, 2010 г.); на международной научно-практической конференции "Достижения молодых ученых в развитии инновационных процессов в экономике, науке, образовании" (г.Брянск, 2010г.)

Публикации по теме исследования. По теме исследования опубликовано более 30 печатных работ в виде научных статей и тезисов докладов, в том числе 3 публикации в журналах, входящих в перечень рекомендованных ВАК изданий, выпущено две монографии в соавторстве, получено свидетельство о регистрации электронного ресурса.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель оценки научного потенциала региона и показателей его измерения с использованием коэффициентов весомости частных характеристик в обобщающем показателе.

2. Модель оценки научного потенциала региона и показателей его измерения при помощи построения площадных диаграмм.

3. Методика прогнозирования численности приема аспирантов в регионе.

4. Методика распределения общей численности приема аспирантов по отраслям наук, удовлетворяющего потребностям развития приоритетных отраслей региона.

5. Структура автоматизированной системы мониторинга и прогнозирования показателей научного и социально-демографического потенциалов, численности приема аспирантов в регионе.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с краткими выводами, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 170 страницах машинописного текста, включающего 48 рисунков, 17 таблиц, список литературы из 130 наименований, 4 приложения.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧИСЛЕННОСТИ КАДРОВ ВЫСШЕЙ НАУЧНОЙ КВАЛИФИКАЦИИ

1.1. Обусловленность потребности в прогнозировании

Потребность экономики региона в научных кадрах является важным показателем развития научного �