Механизм оценки коммерческой востребованности интеллектуальных результатов университетской науки в условиях новой социально-экономической повестки

Одной из задач сформированной социально-экономической повестки является ускорение технического и технологического развития отраслей Российской Федерации посредством внедрения цифровизации во все сферы общества, а также вовлечения научных работников университетов в выполнение проектов, наиболее востребованных производственными предприятиями. Для этого необходимы концентрация всего интеллектуального потенциала и опыта профессорско-преподавательского состава и аспирантов, использование всех видов лабораторного оборудования для решения научно-практических задач, имеющих стратегическую или коммерческую ценность. Предмет исследования —  создание цифрового механизма оценки востребованности проектов научно-исследовательских работ (НИР) для последующего отбора и включения в планы научной деятельности университетов. Цель работы —  обеспечение максимально объективной оценки востребованности НИР на основе синтеза экспертной оценки критериев, весовой оценки направления исследования и математической обработки многокритериальной оценки проектов НИР для определения их приоритетности. Разработана шкала для проведения экспертного анализа проектов НИР с помощью лексических оценок и их перевода в интервальную оценку. Сформирован алгоритм многокритериального ранжирования проектов, предоставляющий возможность выявления проектов, имеющих наивысшую коммерческую востребованность или стратегическую ценность.

1. Пипия Л. К., Дорогокупец В. С. К вопросу об оценке результатов научной деятельности. Инновации.2017;219(1):39–45.

2. Шепелев Г. В. Наука в системе экономики. Управление наукой: теория и практика. 2020;2(3):70–90. DOI: 10.19181/smtp.2020.2.3.4

3. Шепелев Г. В. Об оценке результативности научных исследований. Управление наукой: теория и практика.2021;3(4):123–145. DOI: 10.19181/smtp.2021.3.4.15

4. Вьюнов С. С. К вопросу оценки востребованности результатов исследований и разработок реальным сектором экономики и отраслями социальной сферы. Управление наукой: теория и практика. 2022;4(1): 122–142. DOI: 10.19181/smtp.2022.4.1.7

5. Проничкин С. В., Тихонов И. П. Оценка результативности деятельности научных организаций. Экономический анализ: теория и практика. 2014;354(3):27–32.

6. Лившиц В. Н., Панов А. С., Тищенко Т. И. и др. Корректная оценка эффективности инвестпроектов — з алог успеха модернизации. Анализ и моделирование экономических и социальных процессов: математика. компьютер. образование. 2015;(3):7–24.

7. Букач Б. А., Митус К. Н., Писарюк С. Н., Дребот А. М. Алгоритм ранжирования научно-исследовательских проектов и разработок университета в зависимости от уровня их коммерческого потенциала. Вопросы инновационной экономики. 2021;11(4):1627–1642. DOI: 10.18334/vinec.11.4.113815

8. Митус К. Н., Кацко И. А. Выбор наилучших методов оценки эффективности информационных технологий с помощью медианы Кемени. Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015;110:773–785.

9. Shvetsova O. A., Rodionova E. A., Epstein M. Z. Evaluation of investment projects under uncertainty: multicriteria approach using interval data. Entrepreneurship and Sustainability Issues. 2018;5(4):914–928. DOI: 10.9770/jesi.2018.5.4(15)

10. Franck Marle, Thierry Gidel. A multi-criteria decision-making process for project risk management method selection. International Journal of Multicriteria Decision Making. 2012;2(2):189–223. DOI: 10.1504/IJMCDM.2012.046948

11. Julio González-Díaz, Ruud Hendrickx, Edwin Lohmann. Paired comparisons analysis: an axiomatic approach to ranking methods. Social Choice and Welfare. 2014;42(1):139–169. DOI: 10.1007/s00355–013–0726–2

12. Новоселов А. Л., Новоселова И. Ю. Совершенствование механизма выбора эксплуатационного объекта углеводородного сырья. Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. 2022;176 (1):30–34.

13. Yang H. X., Yin J. J., Wang, A. L. An evaluation model of graduation thesis results based on triangular fuzzy number. Journal of Applied Mathematics and Physics. 2022;(10):1642–1650. DOI: 10.4236/jamp.2022.105114

14. Водопьянова Т. П., Жуковень В. С. Метод анализа иерархий как инструмент управления рисками инновационной деятельности предприятия. Труды БГТУ. Сер. 6, История, философия. 2021;245(1):181–185.

15. Волокобинский М. Ю., Пекарская О. А., Рази Д. А. Принятие решений на основе метода анализа иерархий. Финансы: теория и практика. 2016;20(2):33–42.

16. Michael Gr. Voskoglou use of the triangular fuzzy numbers for student assessment. American Journal of Applied Mathematics and Statistics. 2015; 3(4):146–150. DOI: 10.12691/ajams-3–4–2

17. Миндели Л. Э., Остапюк С. Ф. Методология выбора приоритетов фундаментальной науки. ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2018;(1):127–143. DOI: 10.24411/2071–6435–2018–10010