Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта - [22]
Рисунок 34 – Динамика за 1997-2003 гг. удельного веса машин и оборудования в объеме основных фондов
Анализ усредненных зависимостей по формам собственности показывает, что с 1997 по 2003 г. они имеют практически стабильное значение. Для ГУП удельный вес машин и оборудования варьируется от 32 % до 37 %, а для АО – от 22 % до 26 % (см. рисунок 34). Причем при сравнении структуры основных фондов в зависимости от формы собственности видно, что для ГУП удельный вес машин и оборудования значительно (почти в 1,5 раза) выше, чем для АО.
По статистическим данным [297] для всей Российской науки, удельный вес машин и оборудования в основных фондах за период 1997-2002 г.г колеблется от минимального – 27,5 % в 1999 г. до максимального – 29,8 % в 2002 г. Эти значения близки к показателям отраслевой химической науки. Они незначительно превышают усредненные показатели для акционерных НИИ, но ниже, чем в государственных научных организациях химического комплекса (см. рисунок 34).
При анализе техновооруженности НИИ химического комплекса (рисунок 35) этот показатель рассматривается для среднесписочной численности сотрудников. Использование, как авторы статистического сборника [312], только численности исследователей недостаточно корректно. Как видно из [38], численность исследователей составляет 40-50 % от общей численности сотрудников. В свою очередь, распределение технических средств (в том числе и вычислительной техники) между исследователями и вспомогательным персоналом не имеет явно выраженных преимуществ. Отсюда, использование при расчете техновооруженности только численности исследователей может исказить (увеличить) этот показатель более чем в 2 раза.
Рисунок 35 – Динамика за 1997-2003 гг. техновооруженности НИИ химического комплекса акционерной и государственной формы собственности
За рассматриваемый период (1997-2003 гг.) техновооруженность в научных организациях химической и нефтехимической промышленности существенно сократилась. В ГУП этот индикатор уменьшился почти в 1,5 раза – со 160 до 110 тыс. руб. на человека, а в АО – в 3 раза – со 180 до 60 тыс. руб./чел. Следует отметить, что до 2000 года наблюдалось падение (см. рисунок 33 ), а за период 2000-2003 гг. в научных организациях химического комплекса – стабилизация как техновооруженности, так и фондовооруженности (см. рисунок 33 ).
В заключении хотелось бы отметить, что управление любой сложной экономической системой от предприятия до региона или отрасли связано с анализом данных, отражающих состояние материальных ресурсов данной системы. Постоянная доступность этой информации дает возможность оценить текущее положение дел, а обзор изменения конкретных характеристик во времени позволяет обнаружить тенденции развития системы и сделать выводы о том, что ожидает ее в будущем. Таким образом, обладая всей полнотой сведений о материальных ресурсах в статике и динамике, управляющие структуры могут принимать грамотные решения по применению мер регулирования. Такое управление основано на знании и потому более эффективно, чем принятие важных решений без комплексной и многоаспектной оценки текущего состояния и перспектив развития. Это особенно актуально при анализе научных организаций, поскольку применение к ним традиционных критериев оценки экономической деятельности не всегда оправданно.
3.2. Автоматизированные системы для динамического анализа инновационного потенциала химического научно-промышленного комплекса России
3.2.1. Обоснование необходимости анализа состояния инновационной деятельности химического научно-промышленного комплекса
Для эффективного управления инновационным развитием научно-промышленного комплекса необходимо привлечение наиболее современных информационных технологий. Такого рода информационные системы способны диагностировать состояние организаций и предприятий, оказывать помощь в антикризисном управлении и обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии их развития. Кроме того, использование автоматизированных систем для поддержки процессов анализа, оценки и принятия управленческих решений позволяет проводить экономический анализ деятельности организаций и предприятий, стратегическое планирование, инвестиционный анализ, оценку рисков, финансовый анализ, инновационный менеджмент и т.д.
Тяжелая экономическая ситуация, связанная с мировым финансовым кризисом, требует выборочного финансирования только наиболее перспективных инновационных направлений. Для решения этой задачи целесообразно проводить регулярные исследования состояния инновационной деятельности химического научно-промышленного комплекса России, используя научные методы системного анализа и современные информационные технологии [34].
Для динамического анализа инновационного развития научно-химического комплекса сотрудниками Учебно-научного центра "CALS-химия" ФГУП "ИРЕА" был проведен комплекс системных исследований. В 2005-2008 гг. были проведены работы по конкурсным проектам Минпромэнерго России № 0410.0810000.05.039д "Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России" и Минпромторга России № 8411.0816900.13.057 "Комплексная оценка инновационного потенциала промышленных предприятий…". В ходе выполнения исследования был проведен анализ инновационного развития за период 1990-2008 гг. для 83 ведущих научных организаций и 135 ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности. Информационным ядром являлись статистические формы "2-наука" и "4-инновация", подаваемые ежегодно в Минпромторг (Минпромэнерго) России ведущими НИИ и предприятиями химического комплекса.
