Информационные технологии для анализа инновационных ресурсов отраслевой науки
Научная статья
Для цитирования
Бессарабов А. М., Гафитулин М. Ю., Кочетыгов А. Л., Татарницева Е. В. Информационные технологии для анализа инновационных ресурсов отраслевой науки // Управление наукой: теория и практика. 2026. Том 8. № 3. С. 45-58. DOI: https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.3.3 EDN: BTURBE
Аннотация
Разработана информационно-аналитическая система, предназначенная для решения широкого спектра задач автоматизации обработки данных и анализа инновационного потенциала динамично развивающихся организаций научного комплекса России. В условиях трансформации отраслевой науки и необходимости обоснованного принятия управленческих решений актуальной становится задача создания компьютерной системы, позволяющей агрегировать, анализировать и визуализировать массивы статистических данных. В основе предложенной архитектуры системы лежит реляционная модель данных, обеспечивающая математическую строгость, целостность и ненавигационный доступ к информации посредством SQL. Техническая реализация выполнена с использованием Microsoft Jet, механизма доступа DAO/Jet, среды Microsoft Access и объектно-ориентированных классов Visual Basic for Applications, что позволило обеспечить гибкость системы и возможность её интеграции с другими распределёнными приложениями. С помощью разработанного комплекса проведён анализ динамики кадрового потенциала научного комплекса России в разрезе государственного, предпринимательского и вузовского секторов. Статистическая обработка данных на примере государственного сектора подтвердила однородность совокупности и надёжность полученных оценок. Для углублённого анализа научных организаций химического комплекса создана специализированная подсистема NII-Chem с модулем рейтингового анализа. Предложенная методика расчёта интегрального рейтинга на основе инновационных показателей позволяет ранжировать научные организации, оценивать динамику их инновационного развития и обосновывать выбор исполнителей высокотехнологичных проектов. Разработанная информационно-аналитическая система представляет собой действенный инструмент информационной поддержки государственной научно-технической и инновационной политики, обеспечивающий переход от разрозненных статистических данных к интегрированному знанию о закономерностях развития отраслевой науки.
Ключевые слова:
научный комплекс России, индикаторы науки, кадровые ресурсы, системный анализ, отраслевая наука, химическая наука, рейтинговый анализ, информационная технология
Литература
1. Черешнев В. А., Тодосийчук А. В. Наука в России: состояние, проблемы, перспективы развития // Вестник Российской академии наук. 2022. Т. 92, № 3. С. 201–212. DOI 10.31857/S0869587322030033. EDN VFSKUR.
2. Римская О. Н., Анохов И. В., Кранбихлер В. С. Человеческий капитал в индустрии 4.0. Настоящее и будущее // Экономика науки. 2021. Т. 7, № 4. С. 275–289. DOI 10.22394/2410-132X-2021-7-4-275-289. EDN EQETMD.
3. Валек Н. А. Роль и место отраслевой науки в системе научной деятельности // Вопросы истории естествознания и техники. 2025. Т. 46, № 2. С. 311–341. DOI 10.31857/S0205960625020062. EDN HWFCAU.
4. Нечаев В. И. Формирование института отраслевых инновационных систем на основе симбиоза государства, науки и бизнеса // Экономика сельского хозяйства России. 2025. № 6. С. 13–21. DOI 10.32651/256-13. EDN GUGDRU.
5. Вершинина Т. В. Статистический анализ тенденций предпринимательского сектора для систематизации угроз экономической безопасности региональной хозяйственной системы // Вестник Академии знаний. 2023. № 5 (58). С. 80–84. EDN PIWWJI.
6. Армашова-Тельник Г. С., Рыжова А. В. Стратегические направления инновационных решений в предпринимательском секторе // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 10, № 12 (153). С. 11–17. DOI 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.10.002. EDN UCEZSS.
7. Юревич М. А. Институциональная эффективность реформ российской науки // Journal of Economic Regulation. 2023. Т. 14, № 1. С. 23–33. DOI 10.17835/2078-5429.2023.14.1.023-033. EDN GKLPPC.
8. Демиденко С. Ю., Семёнов Е. В. Наука для России: инновационная настройка экономики // Управление наукой: теория и практика. 2021. Т. 3, № 4. С. 104–111. DOI 10.19181/smtp.2021.3.4.13. EDN JWYMKY.
9. Тракимус Ю. В., Хиценко В. П. Структуры данных и алгоритмы : учеб. пос. Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2022. 127 с. ISBN 978-5-7782-4814-4. EDN FLKBCY.
10. Адаменко Н. Д. Системы баз данных : методические рекомендации к выполнению лабораторных работ : в 2 ч. Витебск : ВГУ им. П. М. Машерова, 2022. Ч. 1. 40 с. EDN MKGCMD.
11. Попов М. А., Ешенко Р. А., Пакин Р. А. Проектирование систем баз данных : учеб. пос. Хабаровск : ДВГУПС, 2025. 82 с. EDN SMERMM.
12. Petković D. Microsoft SQL Server 2019 : A beginner’s guide. 7th ed. New York : McGraw Hill, 2020. xxx, 834 p. ISBN 1-260-45887-3.
13. Жидченко Т. В. Система управления базами данных Microsoft Access 2019 : учеб. пос.. Зерноград : Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВО «Донской ГАУ», 2021. 108 с. EDN PCUSLO.
14. Индикаторы науки: 2025 : статистический сборник / Л. М. Гохберг, К. А. Дитковский, Е. И. Евневич [и др.]. М. : ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. 396 с. ISBN 978-5-7598-3032-0. DOI 10.17323/978-5-7598-3032-0. EDN POWNQR.
15. Басовская Е. Н., Басовский Л. Е. Проблемы и тенденции развития науки современной России // Научные исследования и разработки. Экономика. 2024. Т. 12, № 5. С. 21–25. DOI 10.12737/2587-9111-2024-12-5-210-25. EDN FPZGCQ.
16. Бессарабов А. М., Татарницева Е. В., Гафитулин М. Ю. Системные исследования кадровых ресурсов предпринимательского сектора науки (1990–2022 гг.) // Стратегическое планирование и развитие предприятий : мат. ХХVI Всероссийского симпозиума (Москва, 15–16 апреля 2025 г.). М. : Центральный экономико-математический институт РАН, 2025. С. 393–396. DOI 10.34706/978-5-8211-0833-3-S2-06. EDN HCEYHZ.
17. Видревич М. Б. Университетская наука России: основные проблемы и пути их решения // Научные труды Вольного экономического общества России. 2023. Т. 239, № 1. С. 144–161. DOI 10.38197/2072-2060-2023-239-1-144-161. EDN IGRJGW.
18. Прогноз развития человеческого капитала в Российской Федерации в условиях изменений в мировой экономике / С. Ю. Глазьев, А. С. Воронов, М. В. Кудина, Л. Н. Орлова // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. № 91. С. 24–44. DOI 10.24412/2070-1381-2022-91-24-44. EDN LSAXUP.
19. Попов А. В., Сотников В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум. 3-е изд., испр. и доп. М. : Юрайт, 2025. 425 с. ISBN 978-5-534-18264-4. EDN PNKBFR.
20. Хачатуров А. Е., Хачатуров-Тавризян Е. А., Старостенко Л. В. Инновационное развитие химической промышленности как локомотив неоиндустриализации // Компетентность. 2019. № 6. С. 12–19. EDN AKQWBG.
21. Бессарабов А. М., Поляков А. В. Разработка информационно-аналитической системы для оценки инновационного потенциала отраслевых НИИ химического комплекса // Информационные технологии. 2005. № 11. С. 44–52.
22. System analysis of the integration of innovative resources of the leading enterprises of the chemical complex / A. Bessarabov, V. Trokhin, G. Zaremba, T. Stepanova // Chemical Engineering Transactions. 2021. Vol. 88. P. 1177–1182. DOI 10.3303/CET2188196. EDN RFHZFB.
2. Римская О. Н., Анохов И. В., Кранбихлер В. С. Человеческий капитал в индустрии 4.0. Настоящее и будущее // Экономика науки. 2021. Т. 7, № 4. С. 275–289. DOI 10.22394/2410-132X-2021-7-4-275-289. EDN EQETMD.
3. Валек Н. А. Роль и место отраслевой науки в системе научной деятельности // Вопросы истории естествознания и техники. 2025. Т. 46, № 2. С. 311–341. DOI 10.31857/S0205960625020062. EDN HWFCAU.
4. Нечаев В. И. Формирование института отраслевых инновационных систем на основе симбиоза государства, науки и бизнеса // Экономика сельского хозяйства России. 2025. № 6. С. 13–21. DOI 10.32651/256-13. EDN GUGDRU.
5. Вершинина Т. В. Статистический анализ тенденций предпринимательского сектора для систематизации угроз экономической безопасности региональной хозяйственной системы // Вестник Академии знаний. 2023. № 5 (58). С. 80–84. EDN PIWWJI.
6. Армашова-Тельник Г. С., Рыжова А. В. Стратегические направления инновационных решений в предпринимательском секторе // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 10, № 12 (153). С. 11–17. DOI 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.10.002. EDN UCEZSS.
7. Юревич М. А. Институциональная эффективность реформ российской науки // Journal of Economic Regulation. 2023. Т. 14, № 1. С. 23–33. DOI 10.17835/2078-5429.2023.14.1.023-033. EDN GKLPPC.
8. Демиденко С. Ю., Семёнов Е. В. Наука для России: инновационная настройка экономики // Управление наукой: теория и практика. 2021. Т. 3, № 4. С. 104–111. DOI 10.19181/smtp.2021.3.4.13. EDN JWYMKY.
9. Тракимус Ю. В., Хиценко В. П. Структуры данных и алгоритмы : учеб. пос. Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2022. 127 с. ISBN 978-5-7782-4814-4. EDN FLKBCY.
10. Адаменко Н. Д. Системы баз данных : методические рекомендации к выполнению лабораторных работ : в 2 ч. Витебск : ВГУ им. П. М. Машерова, 2022. Ч. 1. 40 с. EDN MKGCMD.
11. Попов М. А., Ешенко Р. А., Пакин Р. А. Проектирование систем баз данных : учеб. пос. Хабаровск : ДВГУПС, 2025. 82 с. EDN SMERMM.
12. Petković D. Microsoft SQL Server 2019 : A beginner’s guide. 7th ed. New York : McGraw Hill, 2020. xxx, 834 p. ISBN 1-260-45887-3.
13. Жидченко Т. В. Система управления базами данных Microsoft Access 2019 : учеб. пос.. Зерноград : Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВО «Донской ГАУ», 2021. 108 с. EDN PCUSLO.
14. Индикаторы науки: 2025 : статистический сборник / Л. М. Гохберг, К. А. Дитковский, Е. И. Евневич [и др.]. М. : ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. 396 с. ISBN 978-5-7598-3032-0. DOI 10.17323/978-5-7598-3032-0. EDN POWNQR.
15. Басовская Е. Н., Басовский Л. Е. Проблемы и тенденции развития науки современной России // Научные исследования и разработки. Экономика. 2024. Т. 12, № 5. С. 21–25. DOI 10.12737/2587-9111-2024-12-5-210-25. EDN FPZGCQ.
16. Бессарабов А. М., Татарницева Е. В., Гафитулин М. Ю. Системные исследования кадровых ресурсов предпринимательского сектора науки (1990–2022 гг.) // Стратегическое планирование и развитие предприятий : мат. ХХVI Всероссийского симпозиума (Москва, 15–16 апреля 2025 г.). М. : Центральный экономико-математический институт РАН, 2025. С. 393–396. DOI 10.34706/978-5-8211-0833-3-S2-06. EDN HCEYHZ.
17. Видревич М. Б. Университетская наука России: основные проблемы и пути их решения // Научные труды Вольного экономического общества России. 2023. Т. 239, № 1. С. 144–161. DOI 10.38197/2072-2060-2023-239-1-144-161. EDN IGRJGW.
18. Прогноз развития человеческого капитала в Российской Федерации в условиях изменений в мировой экономике / С. Ю. Глазьев, А. С. Воронов, М. В. Кудина, Л. Н. Орлова // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. № 91. С. 24–44. DOI 10.24412/2070-1381-2022-91-24-44. EDN LSAXUP.
19. Попов А. В., Сотников В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум. 3-е изд., испр. и доп. М. : Юрайт, 2025. 425 с. ISBN 978-5-534-18264-4. EDN PNKBFR.
20. Хачатуров А. Е., Хачатуров-Тавризян Е. А., Старостенко Л. В. Инновационное развитие химической промышленности как локомотив неоиндустриализации // Компетентность. 2019. № 6. С. 12–19. EDN AKQWBG.
21. Бессарабов А. М., Поляков А. В. Разработка информационно-аналитической системы для оценки инновационного потенциала отраслевых НИИ химического комплекса // Информационные технологии. 2005. № 11. С. 44–52.
22. System analysis of the integration of innovative resources of the leading enterprises of the chemical complex / A. Bessarabov, V. Trokhin, G. Zaremba, T. Stepanova // Chemical Engineering Transactions. 2021. Vol. 88. P. 1177–1182. DOI 10.3303/CET2188196. EDN RFHZFB.
Статья
Поступила: 07.04.2026
Опубликована: 25.09.2026
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Бессарабов, А. М., Гафитулин, М. Ю., Кочетыгов, А. Л., & Татарницева, Е. В. (2026). Информационные технологии для анализа инновационных ресурсов отраслевой науки. Управление наукой: теория и практика, 8(3), 45-58. https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.3.3
Раздел
Механизмы и инструменты государственного управления научно-технологической сферой
JATS XML
