Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Углеводородный фактор экономики и реализация инновационной политики. Монография
.pdf
Рисунок 1.1. Модель кластеризации кодов качественного
контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного
контент-анализа было наличие четырех ядер: инновационный человеческий капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда, нанотехнологии. При кластеризации
кодов на основе коэффициента Жаккарда, при заданном количестве
кластеров – четыре, мы не видим точного совпадения, получившихся
кластеров с выделенными нами ядрами. Наш взгляд, полученная конфигурация носит скорее статистический характер, так первый кластер
составляет код «бизнес-проекты», а наиболее близкий ему по количеству упоминаний код «обмен идеями» входит в состав второго кластера. На наш взгляд, следует признать, что ядро «сетевой характер когнитивного труда» проявилось, так как «бизнес-проекты» и «обмен
идеями» стоят наиболее близко друг к другу. Это позволяет говорить о
наличии в программах подхода стимулирования инноваций через участие в бизнес-проектах. Также ко второму кластеру относится код
«профессиональный опыт, навыки», который больше соотносится с
кодом «оплата труда». Данная связь позволяет нам предположить
наличие в дискурсе текстов законов ядра «человеческий капитал»,
исходя из составных частей человеческого капитала: профессиональных навыков и оплаты труда. Код «нанотехнологии» составляет третий
кластер, он более близок к четвертому кластеру, состоящему из кодов
«образование» и «стимулирование инноваций».
Подводя итог, отметим, что полученная в результате контентанализа конфигурация кодов отражает цели законов субъектов РФ, создание инновационной инфраструктуры в регионе за счет создания инновационный среды, обмена идей и привлечения бизнес-проектов.
С целью выявления понимания проблем развития нанотехнологий и инновационного человеческого капитала органными государ-
11
ственной власти контент-анализу были подвергнуты: Долгосрочная
областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности
в Воронежской области на 2011 - 2015 годы» (утверждена постановлением Правительства Воронежской области от 19 октября 2010 г.
N 887); Подпрограмма «Москва – инновационная столица России» на
2012-2016 гг. государственной программы города Москвы «Стимулирование экономической активности на 2012-2016 гг.» (утверждена постановлением Правительства г. Москвы от 11 октября 2011 года
N 477-ПП), Областная целевая программа «Развитие инновационной
деятельности в Калужской области на 2005-2010 годы» (утверждена
Законом Калужской области от 26 сентября 2005 года N 121-ОЗ, в ред.
Законов Калужской области от 27.10.2006 N 249-ОЗ, от 27.12.2007
N 388-ОЗ), Областная целевая комплексная Программа «Развитие инновационной деятельности в Липецкой области на 2011-2015 года»
(утверждена постановлением администрации Липецкой области от
17 февраля 2011 г. N 43), Областная долгосрочная целевая программа
инновационного развития Ростовской области на 2012-2015 годы
(утверждена постановлением Правительства Ростовской области от
23.09.2011 № 5), Областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Челябинской области» на 2011-2012 годы
(утверждена постановлением Правительства Челябинской области от
27.10.2010 г. № 186-П), Долгосрочная целевая программа «инновационное развитие Ханты-мансийского автономного округа – Югры на
2009 - 2014 годы» (утверждена постановлением Правительства Хантымансийского автономного округа – Югры от 10 июля 2009 г. N 168-п).
Критерием отбора законов, было наличие в их текстах статей,
содержащих слова: «нанотехнологии», «наноинженерия», «наноматериалы». Проблема нанотехнологий носит комплексный характер, влияет на характер инновационного развития в различных отраслях экономики: химическая промышленость, машиностроение, информационно-коммуникационные технологии. Она может стать одним из критериев оценки эффективности использования новых технологий при реализации конкретных проектов инновационного развития.
Для оценки внешней валидности кодов проиллюстрируем примерами код «нанотехнологии»:
«Воронежская область обладает существенным потенциалом в
сфере наноиндустрии. Наибольшее развитие получили разработки по
следующим направлениям: термоэлектричество, разработка элементной базы на нитевидных нанокристаллах кремния и по ряду других.
12
Целью данного раздела мероприятия является формирование
Name Codes
Count
% Codes
Cases
% Cases
Nb Words
% Words
incentives for
innovation
38
4,7 7 100
1240
2,5
knowledge
18
2,2 4 57,1
418
0,9
wages
36
4,4 5 71,4
866
1,8
education
77
9,5 7 100
2576
5,3
development
42
5,2 7 100
1253
2,6
professional
experience
52
6,4 6 85,7
1079
2,2
business projects
195
24,1
7
100
5076
10,4
exchange of ideas
312
38,6
7
100
7140
14,7
nanotechnology
39
4,8 7 100
1470
3
наноиндустрии и инфраструктуры развития нанотехнологий в Воронежской области.
1) организация разработки новых конкурентоспособных нанотехнологий и видов нанотехнологической продукции с доведением до
промышленного образца; 2) проведение коммерциализации нанотехнологий, стимулирование активной позиции предприятий и организаций по внедрению нанотехнологий в промышленное производство через технологический трансферт; 3) осуществление подготовки квалифицированных кадров для наноиндустрии.» (Долгосрочная областная
целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Воронежской области на 2011 - 2015 годы» (утверждена постановлением
Правительства Воронежской области от 19 октября 2010 г. N 887).
Таблица 1.3. Статистика кодов качественного контент-анализа.
Словарь (А)
«Создание в городе Обнинске специализированного технопарка
в области био- и нанотехнологий, фармацевтики и новых материалов
станет одним из ключевых элементов региональной инновационной
системы. Технопарк создаст эффективную, действующую систему
поддержки и продвижения наукоемких, инновационных проектов от
момента зарождения научной идеи до организации серийного выпуска
13
продукции, обеспечит успешное развитие и реализацию наукоемких
business projects
education
exchange of ideas
incentives for
innovation
nanotechnology
professional
experience
wages
business projects
1
development
1 1
education
1 1 1
exchange of ideas
1 1 1 1
incentives for
innovation
1 1 1 1 1
knowledge
0,571
0,571
0,571
0,571
0,571 1
nanotechnology
1 1 1 1 1
0,571
1
инновационных проектов в области биотехнологий, фармацевтики и
нанотехнологий.» (Областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Калужской области на 2005-2010 годы» (утверждена Законом Калужской области от 26 сентября 2005 года N
121-ОЗ, в ред. Законов Калужской области от 27.10.2006 N 249-ОЗ, от
27.12.2007 N 388-ОЗ).
Создание программы по стимулированию спроса на инновационную, в том числе нанотехнологическую, продукцию в Липецкой области 2011 (Областная целевая комплексная Программа «Развитие инновационной деятельности в Липецкой области на 2011 - 2015 года»
(утверждена постановлением администрации Липецкой области от
17 февраля 2011 г. N 43).
Таблица 1.4. Пересечение кодов качественного контент-анализа.
Коэффициент Жаккарда
Полученные результаты показывают высокий уровень схожести
между всеми кодами, в то же время, учитывая, что коды – результат
качественного анализа, можно предположить, что значение коэффициента более 0,5 позволяет говорить о наличии устойчивой связи между
кодами. Применительно к теме нашей статьи, примечательно, что
наибольшее значение коэффициента Жаккарда равное 1 показало пересечение кодов: «нанотехнологии» со всеми кодами за исключением
14
кода «знание». Полученные результаты показывают, что в программах
инновационного развития данных регионов нанотехнологиям уделено
ключевое значение. Модель кластеризации кодов качественного контентанализа на основе коэффициента Жаккарда представлена на рис. 1.2.
Рисунок. 1.2. Модель кластеризации кодов качественного
контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного
контент-анализа было наличие четырех ядер: инновационный человеческий капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда, нанотехнологии. При кластеризации
кодов на основе коэффициента Жаккарда, при заданном количестве
кластеров – четыре, мы не видим точного совпадения, получившихся
кластеров с выделенными нами ядрами. Первый кластер составил код
«бизнес-проекты». Во втором кластере близость кодов «нанотехнологии», «обмен идеями» и «стимулирование инноваций», показывает, что
в программах инновационного развития регионов РФ средством развития нанотехнологий выступает стимулирование инноваций и развитие
инновационной среды обмена идеями. Четвертый кластер составил
отдельно код «знание». К третьему кластеру относится код «профессиональный опыт, навыки», который больше соотносится с кодом
«оплата труда». Наличие данной связи позволяет нам предположить
наличие в дискурсе текстов законов ядра «человеческий капитал», исходя из составных частей человеческого капитала: профессиональных
навыков и оплаты труда.
Подводя итог, отметим, что полученная в результате контентанализа конфигурация кодов отражает цели программ инновационного
развития регионов РФ создание инновационной инфраструктуры в ре-
15
гионе за счет поддержки инновационный среды, обмена идей, инноваций и нанотехнологий.
С целью выявления понимания проблем развития инновационного человеческого капитала руководством ведущих вузов РФ контентанализу были подвергнуты программы развития следующих 12 национально-исследовательских университетов: Казанский государственный технологический университет, Казанский государственный технический университет им. А.Н. Туполева, Московский государственный
технический университет им. Н.Э. Баумана, Московский физикотехнический институт (государственный университет), Иркутский государственный технический университет, Томский государственный
университет, Томский политехнический университет, Белгородский
государственный университет, Московский государственный институт
электронной техники (технический университет), СанктПетербургский государственный политехнический университет,
Пермский государственный технический университет, Учреждение
Российской Академии наук Санкт-Петербургский академический университет - Научно-образовательный центр нанотехнологий РАН
(названия вузов представлены на момент утверждения программ развития вузов). Критерием отбора вузов, было наличие в их программах
развития перспективного направления развития, содержащего слова:
«нанотехнологии», «наноинженерия», «наноматериалы». Проблема
нанотехнологий носит комплексный характер, влияет на характер инновационного развития в различных отраслях экономики: химическая промышленость, машиностроение, информационно-коммуникационные технологии. Она может стать одним из критериев оценки эффективности использования новых технологий при реализации конкретных проектов инновационного развития.
Статистические показатели Словаря А применительно к анализу
текстов программ развития трех национально-исследовательских университетов представлены в таблице 1.5.
Для оценки внешней валидности кодов проиллюстрируем примерами кода «нанотехнологии»: «успешное функционирование в российском секторе исследований и разработок нанотехнологического
центра БелГУ, обладающего научно-исследовательской и технологической базой мирового уровня, развитие на его базе эффективных
научных коллективов» (Программа развития Белгородского государственного университета).
16
Таблица 1.5. Статистика кодов качественного контент-анализа.
Name Codes
Count
% Codes
Cases
% Cases
Nb
Words
% Words
incentives for
innovation
13
2,7
10
83,3
293
0,7
knowledge
69
14,1
12
100
1796
4,3
wages
9
1,8 7 58,3
224
0,5
development
33
6,8
11
91,7
719
1,7
education
265
54,3
12
100
7602
18,3
professional
experience
9
1,8 6 50
377
0,9
business projects
24
4,9
10
83
828
2
exchange of ideas
10 2 7
58,3
278
0,7
nanotechnology
56
11,5
11
91,7
1705
4,1
Словарь (А).
«Нанотехнологий представляют собой одно из ключевых современных научно-технических направлений, по которому отечественные
ученые имеют приоритетные результаты мирового уровня, связанные,
в первую очередь, с работами школы лауреата Нобелевской премии по
физике академика Российской академии наук Ж.И. Алферова по физике и технологии полупроводниковых наногетерструктур. В настоящее
время наноструктуры являются одним из ключевых объектов научных
исследований и приборных разработок, что обусловлено открытием в
них широкого класса новых явлений, имеющих как большое значение
для расширения фундаментальных знаний о природе, так и возможность использования этих явлений для кардинального улучшения характеристик ранее известных приборов и создания принципиально новых устройств». (Учреждение Российской Академии наук СанктПетербургский академический университет - Научно-образовательный
центр нанотехнологий РАН).
«КГТУ обладает развитой инфраструктурой для развития данного научно-образовательного направления. Решением ученого совета
университета в 2007 г. был создан Институт нефти, химии и нанотехнологий. На базе КГТУ создан центр коллективного пользования
17
научным оборудованием в области получения и исследования наночастиц оксидов металлов, металлов и полимеров с заданными химическим составом и формой. Развивается научно-образовательный центр в
области нанотехнологий и материалов, созданный на базе Казанского
государственного технологического университета и ФГУП ЦНИИГеолнеруд» (Программа развития Казанского национального исследовательского технологического университета).
Полученные результаты показывают высокий уровень схожести
между всеми кодами, в то же время, учитывая, что коды – результат
качественного анализа, можно предположить, что значение коэффициента более 0,5 позволяет говорить о наличии устойчивой связи между
кодами. Наибольшее значение коэффициента Жаккарда, равное 1, показало пересечение кодов: «образование» и «знания». Полученные результаты позволяют говорить о закреплении в программах развития
национально-исследовательских вузов диалектического единства знания и образования. Модель кластеризации кодов качественного контентанализа на основе коэффициента Жаккарда представлена на рис. 1.3.
Рисунок 1.3. Модель кластеризации кодов качественного
контент-анализа на основе коэффициента Жаккарда
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного
контент-анализа было наличие четырех ядер: инновационный человеческий капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда, нанотехнологии. При кластеризации
кодов на основе коэффициента Жаккарда при заданном количестве
кластеров (четыре), мы не видим точного совпадения получившихся
кластеров с выделенными нами ядрами. Первый кластер составляют
коды «бизнес-проекты» и «стимулирование инноваций», что позволяет
говорить о наличии в программах подхода стимулирования инноваций
через участие в бизнес-проектах. Ядро «инвестиционный характер когнитивного труда» (коды «образование», «саморазвитие», «профессио-
18
нальный опыт») проявилось частично как часть второго кластера (коды «образование» и «саморазвитие»), также во второй кластер входят
коды «знание» и «нанотехнологии». Полученная конфигурация позволяет говорить о том, что в программах развития вузов нанотехнологии
позиционируются как часть образования, знания и саморазвития обучающихся в вузе. Третий кластер составляет код «обмен идеями», его
удаленность от кода «бизнес-проекты» позволяет говорить, о том, что
ядро «сетевой характер когнитивного труда» не проявилось. Ядро «инновационный человеческий капитал» не проявилось, код «профессиональный опыт, навыки» у руководителей вузов в рамках четвертого
кластера больше соотносится с кодом «оплата труда». Наличие данной
связи позволяет нам предположить в дискурсе руководителей вузов
ядра «человеческий капитал», исходя из составных частей человеческого капитала: профессиональных навыков и оплаты труда.
Подводя итог, отметим, что полученная в результате контентанализа конфигурация кодов отражает цели развития ведущих вузов
РФ как центров инвестиций в человеческий капитал. Вполне логичным
выглядит интерпретация в них знания как составной части образования.
Глава 2. Инновационные управленческие технологии в высшей
школе как фактор развития химической и нефтехимической
промышленности (российский и германский опыт)
Современная российская высшая школа, как объект управления
функционирует в зависимости от внешних и внутренних факторов,
влияющих на процессы ее развития. В качестве внешнего фактора выступает современный российский социум, формирующийся в условиях
всевозрастающей значимости глобализационных мировых процессов,
на становление отдельно взятых единиц международной политической
жизни. Как внутренние факторы, влияющие на процесс управления
высшим образованием в современной России, рассматриваются деятельность органов государственного управления системой высшего
образования Российской Федерации и управленческая деятельность
академического сообщества России.
Глобализирующийся мировой социум часто определяется аналитиками как информационное общество. Не существует однозначного
ответа на вопрос о сущности понятия, содержании и оценки по-
19
Таблица 1.6. Пересечение кодов качественного контент-анализа.
business projects
development
education
exchange of ideas
incentives for
innovation
knowledge
nanotechnology
professional
experience
wages
business
projects
1
Development
0,75 1
education
0,833
0,917 1
exchange of
ideas
0,7
0,5
0,583 1
incentives for
innovation
0,818
0,75
0,833
0,7 1
knowledge
0,833
0,917
1
0,583
0,833 1
Nanotechnology
0,75
0,833
0,917
0,636
0,75
0,917 1
Professional
experience
0,6
0,545
0,5
0,625
0,6
0,5
0,545 1
wages
0,417
0,636
0,583
0,4
0,417
0,583
0,636
0,3
1
Коэффициент Жаккарда.
следствий процесса глобализации. Определение самого термина его
варьируется от автора к автору. Зарубежные теоретики нового формирующегося социума обозначают его различно: Д. Бэлл как постиндустриальное общество, М. Масуда как информационное, А. Этциони как
общество постмодерна, Э. Гидденс как общество радикализированного
(высокого) модерна, У. Бек как общество риска, Р. Дарендорф как
посткапиталистическое общество, К. Боулдинг как постцивилизационное, Дж. Лихтхайм как постбуржуазное, Р. Сейденберг как постисторическое, С. Алстром как постпротестантское, М. Кастельс, Г.
Тамер, Г. Лассуэлл, У. Липпманн, Э. Бернайс как сетевое, Ю.
Хабермас, Э. Тоффлер как информационное общество и т.д.
20
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]