VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

В начале декабря 2013 года в Минобрнауки РФ прошел круглый стол Совета по науке при Министерстве образования и науки РФ, в ходе проведения которого обсуждался порядок проведения мониторинга и оценки результативности научных организаций, а также состав показателей, которые планируется использовать при проведении мониторинга.

Критерии сгруппированы в 4 раздела:

1. Результативность и востребованность научных исследований.

2. Развитие кадрового потенциала.

3. Интеграция в мировое научное пространство, распространение научных знаний и повышение престижа науки.

4. Ресурсное обеспечение деятельности научной организации.

Рассмотрим математическую модель результативности научных исследований и показателей в количестве публикаций и патентов на изобретение и т.п. Результативность и востребованность будут оцениваться по следующим показателям:

• число публикаций организации, индексируемых в российской и международных базах цитирования

• совокупный импакт-фактор журналов, в которых опубликованы статьи организации за определённый временной период.

• количество научных, конструкторских и технологических произведений.

• конструкторская и технологическая документация, в том числе стандарты, регламенты и проч.

• результаты интеллектуальной деятельности (РИДы) – ноу-хау, включая программы для ЭВМ, базы данных, полезные модели, промышленные образцы и т.д.

• факт использования РИДов: акты использования, договоры о предоставлении лицензий, а также отчуждения права на использование результатов.

• малые предприятия, созданные с участием организации по ФЗ-217.

• финансовая результативность научной организации по источникам дохода

Финансирование научных организаций осуществляется из средств бюджетов всех уровней, собственных средств научных организаций, средств внебюджетных фондов, средств организаций предпринимательского сектора, средств образовательных учреждений высшего профессионального образования, средств частных некоммерческих организаций, средств иностранных источников.

Основным источником финансирования науки является федеральный бюджет.

Построим модели парной регрессии зависимости результативности от финансирования из федерального бюджета.

В первой модели в качестве показателя результативности будет выступать число публикаций российских ученых, индексируемых в Web of Science журналах.

Таблица 1- Исходные данные для построения модели

Год	Публикации российских ученых в индексируемых Web of Science журналах, тыс. ед. (yi)	Ассигнования на гражданскую науку из средств федерального бюджета, млрд. руб. (xi)
2001	27,2	23,69
2002	27,0	31,06
2003	27,5	41,58
2004	26,4	47,48
2005	28,0	76,91
2006	23,6	97,36
2007	27,9	132,70
2008	30,1	162,12
2009	32,2	219,06
2010	27,8	237,64
2011	32,3	313,90
2012	31,3	355,92

Рисунок – График зависимости количества публикаций от финансирования

Получили параболическую зависимость второй степени с коэффициентом детерминации R²= 0,55, которая объясняет 55% изменчивости исследуемой функции. При исследовании выбора модели проверялась парабола четвертой степени с R²=0,62. Поэтому выбираем регрессионную модель :

_{=29,596+0,000000004∙х4-0,000004∙х3+0,0012∙х2-1,1119∙х}

Данное уравнение показывает, что с увеличением финансирования науки на 1 млрд. руб. количество публикаций российских ученых, индексируемых в Web of Science журналах увеличится примерно на 17 единиц.

Оценим качество полученной модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.

Ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

A=1n∙yi-_iyi∙100

В нашем случае A= 4,7%

Из таблицы Дисперсионный анализ F_набл=11,92192.

F_крит= 4,96.

F_крит < F_набл, следовательно параметры уравнения регрессии и показатель тесноты связей статистически значимы.

Во второй модели в качестве показателя результативности будут выступать результаты интеллектуальной деятельности, т.е. количество патентов, полученных российскими учеными.

Исходные данные представлены в таблице 2.

Таблица 2. Исходные данные

Год	Количество выданных патентов	Ассигнования на гражданскую науку из средств федерального бюджета, млрд. руб.
2001	22930	23,69
2002	25557	31,06
2003	33385	41,58
2004	32071	47,48
2005	31676	76,91
2006	34927	97,36
2007	35829	132,70
2008	40165	162,12
2009	46689	219,06
2010	42471	237,64
2011	43231	313,90
2012	48002	355,92

Линейное уравнение парной регрессии имеет вид:

_=b0+b1∙x

Рассчитаем его параметры в MS Excel с помощью инструмента анализа Регрессия

Множественный R	0,907475113
R-квадрат	0,82351108
Нормированный R-квадрат	0,805862188
Стандартная ошибка	3489,19904
Наблюдения	12

Дисперсионный анализ
	df		MS	F	Значимость F
Регрессия	1	568072139,5	568072139,5	46,66078079	4,56422E-05
Остаток	10	121745099,4	12174509,94
Итого	11	689817238,9

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	27253,91	1676,79	16,25	0,00	23517,78	30990,04
Переменная х	63,17	9,25	6,83	0,00	42,57	83,78

По регрессионному анализу имеем:

_{=27253,90589+63,17434367∙x}

Данное уравнение показывает, что с увеличением финансирования науки на 1 млрд. руб. количество патентов, полученных российскими учеными, увеличится примерно на 63 единицы.

Тесноту связей изучаемых признаков определим с помощью коэффициента парной корреляции. С помощью инструмента анализа данных Корреляция получаем матрицу парных коэффициентов корреляции.

	Количество выданных патентов	Ассигнования на гражданскую науку из средств федерального бюджета, млн. руб.
Количество выданных патентов	1
Ассигнования на гражданскую науку из средств федерального бюджета, млн. руб.	0,907475113	1

r_xy=0,907475113, следовательно связь между признаками сильная.

Оценим качество полученной модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.

Ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

A=1n∙yi-_iyi∙100

В нашем случае A= 7,8%

Из таблицы Дисперсионный анализ F_набл=46,66078079

F_крит= 4,96.

F_крит < F_набл, следовательно параметры уравнения регрессии и показатель тесноты связей статистически значимы.

Полученные модели показывают зависимость количества публикаций и патентов от финансирования науки, что позволяет корректировать государственную политику в области развития науки инновационной технологии.

Литература.

1. Рогачёв, А.Ф. Эконометрика: Учебное пособие / А.Ф. Рогачёв, О.А. Заяц.- Волгоградская ГСХА. Волгоград,2009.-80 с.

2. Мелихова Е.В. Теория вероятности и математическая статистика: Учебное пособие. Ч.2.- Волгоград: ФГБОУ ВПО Волгоградская ГСХА, 2011.-100 с.

Код для цитирования: Скопировать