Раздел отчета на 39 стр., 3 табл., 89 использованных литературных источников.
   Раздел отчета состоит из четырех подразделов. Первый из них начинается с ретроспективного анализа развития фундаментальных и прикладных исследований по ядерной физике, во многом определивших все развитие науки и техники во второй половине ХХ века. Далее кратко обсуждаются некоторые направления фундаментальной и прикладной науки, оказывающие существенное влияние на развитие и эффективное использование научно-технического прогресса оборонно-промышленного комплекса и обеспечение оборонно-промышленной безопасности.
   Второй подраздел посвящен современным методам анализа данных о научном потенциале, основанным на использовании статистики объектов нечисловой природы. Рассмотрены основные идеи статистики объектов нечисловой природы и перспективы их алгоритмизации и применения для анализа статистических данных о научных организациях России, а также примеры (на уровне общих формулировок тематики исследований) возможных применений современных статистических методов анализа выборочных данных в задачах изучения и управления научным потенциалом.
   В третьем подразделе обсуждаются некоторые проблемы обеспечения промышленной и - как ее развитие - экологической безопасности. В том числе разобраны проблемы оценивания аварийного риска и организации экологического страхования предприятий - новой формы обеспечения промышленной и экологической безопасности.
   Четвертый подраздел посвящен теории и практике экспертных оценок. Рассмотрено современное состояние экспертных исследований и возможности их использования в задачах обеспечения промышленной и экологической безопасности. Обсуждаются современные проблемы математических методов экспертных оценок и информационной поддержки экспертных исследований, а также перспективы использования экспертных оценок в экологическом страховании.

   1. О развитии фундаментальной и прикладной науки и ее влиянии на научно-технический прогресс и обеспечение промышленной безопасности - стр.4
   1.1. Ретроспективный анализ развития фундаментальных и прикладных исследований по ядерной физике - стр.4
   1.2. Развитие науки и техники во второй половине ХХ века - стр.6
   1.3. О некоторых направлениях фундаментальной и прикладной науки - стр.9
   2. Статистика объектов нечисловой природы и анализ данных о научном потенциале - стр.11
   2.1. Основные идеи статистики объектов нечисловой природы и перспективы их алгоритмизации и применения для анализа статистических данных о научных организациях России - стр.13
   2.2. Основные идеи статистики объектов нечисловой природы - стр.15
   2.3. Примеры (на уровне постановок) возможных применений современных статистических методов анализа выборочных данных в задачах изучения и управления научным потенциалом - стр.17
   3. Некоторые проблемы обеспечения промышленной и экологической безопасности - стр.19
   3.1. Проблемы оценивания аварийного риска - стр.20
   3.2. Экологическое страхование предприятий - новая форма обеспечения промышленной и экологической безопасности - стр.25
   4. Экспертные оценки: современное состояние и перспективы использования в задачах обеспечения промышленной и экологической безопасности и экологического страхования - стр.29
   4.1. Экспертные исследования - стр.30
   4.2. Математика экспертных оценок - стр.31
   4.3. Об информационной поддержке экспертных исследований - стр.32
   4.4. Перспективы использования экспертных оценок в экологическом страховании - стр.34
   Цитированная литература - стр.35

   Обсуждение проблем влияния фундаментальной и прикладной науки на развитие и эффективное использование НТТП ОПК (Научно-Технического Прогресса Оборонно-Промышленного Комплекса) и обеспечение ОПБ (Оборонной Промышленной Безопасности) начнем с конкретной широко известной тематики - ядерной физики.

   Начать целесообразно с событий столетней давности - с открытия радиоактивности. Это открытие, несомненно, надо считать результатом фундаментальных научных исследований. Отметим, что меры безопасности исследователи не предпринимали, и некоторый вред здоровью первооткрывателей был нанесен. Впрочем, нельзя сказать, что работа с радиоактивными веществами привела к значительному сокращению продолжительности их жизни. Более того, в первой половине ХХ в. существовало мнение о стимулирующем (т.е. полезном!) воздействии слабого радиоактивного облучения.
   В течение нескольких десятков лет ядерная физика развивалась в рамках фундаментальной науки. Еще в середине 1930-х годов один из наиболее выдающихся деятелей в этой области - Резерфорд - считал, что практических применений в ближайшие десятилетия ядерная физика не получит.
   Как теперь мы знаем, он оказался не прав. Однако ошибка Резерфорда связана с действиями конкретного лица или небольшой группы лиц. Речь идет об известном письме Эйнштейна президенту США Рузвельту. Это письмо послужило толчком к началу работ по созданию атомного оружия в США.
   Как оценить факт начала этих работ - как историческую закономерность или как историческую случайность? На наш взгляд, здесь велика роль случая. Другими словами, проявилась роль личности в истории (личности Эйнштейна и личности Рузвельта).
   Рассмотрим возможные сценарии развития событий. Действительно, Эйнштейн мог, например, ранее погибнуть в автокатастрофе. Хотя закономерно, что в США оказалось много эмигрантов-физиков из стран фашистской коалиции, но при отсутствии столь авторитетного и известного широким кругам лидера, как Эйнштейн, их попытки привлечь внимание правительства США к атомной проблеме вряд ли привели бы к успеху.
   Президентом США вместо Рузвельта мог быть иной человек, который не поддержал бы инициативу Эйнштейна. Письмо могло попросту не попасть в руки президента США, как и бывает с подавляющим большинством обращений. Да и сам известный всем нам президент Рузвельт вполне мог поступить с письмом Эйнштейна более стандартным образом, например, направить его на изучение в Министерство обороны США, после чего началась бы долгая серия отзывов и обсуждений. Результатом было бы, скорее всего, выделение сравнительно незначительных средств на предварительные научно-исследовательские работы.
   Что было бы, если бы не было положительного решения Рузвельта в ответ на письмо Эйнштейна? Очевидно, атомная бомба не была бы создана в США к 1945 г. Как известно, в Германии ее не успели закончить. Работы в СССР, стимулированные германскими разработками (возможно, и маломощными - в рассматриваемом сценарии - американскими), были бы весьма далеки от завершения.
   Что можно предположить о гипотетическом послевоенном развитии? Скорее всего, и СССР, и США сосредоточились бы на послевоенных проблемах. Речь идет о восстановлении народного хозяйства (для СССР), о перемене военной ориентации народного хозяйства на мирную, о трудоустройстве демобилизованных военнослужащих (большая проблема для США), и т.д. В условиях послевоенной перестройки и СССР, и США, скорее всего, прекратили бы дорогостоящие ядерные исследования. Это означает, что разработка ядерного оружия (атомного, водородного, нейтронного и др.), средств доставки, атомных электростанций и т.п. отодвинулось бы далеко в будущее.
   Имелись бы и более глобальные последствия. Атомные бомбардировки Хиросимы и Нагасаки в 1945 г. наглядно продемонстрировали прикладное значение фундаментальной науки. После этого во всем мире началось активное вложение средств в фундаментальную и прикладную науку и бурный рост организаций, занимающихся НИОКР. В СССР в науке и научном обслуживании в 1930-х годах работало около 100 тыс. человек, а к концу 1980-х годов - порядка 5000 тыс. человек (рост в 50 раз). Процесс бурного развития сектора народного хозяйства "наука и научное обслуживание" рассмотрен, например, в работе [79].
   Если бы не было атомных бомбардировок Хиросимы и Нагасаки в 1945 г. - на наш взгляд, не было бы и подобного взрывного роста науки. Можно предположить, что более гармонично продолжалась бы линия предыдущих десятилетий ХХ в., с приоритетом инженерной деятельности над чисто исследовательской. Или, скажем так, исследовательская работа рассматривалась бы в общественном мнении как часть инженерной деятельности.
   Рассмотрим теперь сценарии, в которых Рузвельт, как это и было в действительности, активно поддержал предложение Эйнштейна. Самым интересным в хронологии атомного проекта было совпадение по времени момента завершения разработки и момента окончания Второй мировой войны.
   Действительно, рассмотрим два альтернативных сценария - более раннего окончания разработки или более позднего.
   Предположим, атомная бомба была бы сделана в США в 1944 г. Скорее всего, ее использовали бы против Германии, поскольку американская армия несла достаточно ощутимые потери с борьбе с Гитлером. Однако по сравнению с обычным вооружением (напомним о бомбардировке Дрездена) несколько американских атомных бомб вряд ли существенно приблизили бы конец войны. Вместе с тем анализ результатов применения атомного оружия могли бы привести к его запрещению.
   Использование атомного оружия в 1944 г. против Японии также не привело бы к существенному изменению в ходе войны - Япония была еще достаточно сильна, чтобы несколько атомных взрывов могли повлиять на ее боеспособность.
   Судьба ядерного оружия в сценарии использования его в боевых действиях в 1944 г. могла бы напоминать судьбу химического оружия после применения в Первой мировой войне. Хотя до сих пор на нашей планете хранятся десятки тысяч тонн боевых отравляющих веществ, но после Первой мировой войны оно всегда находилось "на заднем плане" как официально запрещенное к использованию, а его появление отнюдь не привело к вспышке интереса к химии и к науке в целом.
   Второй сценарий - война закончилась, а бомба не готова. В этом случае наиболее вероятным представляется прекращение или существенное снижение интенсивности работ. Коротко говоря, можно было бы ожидать примерно того же развития событий, что и при отказе от атомного проекта (см. выше).
   Итак, для развития фундаментальной и прикладной науки во второй половине ХХ в. весьма большое значение имели два события:
   - решение президента США Рузвельта о развертывании атомного проекта, принятое в ответ на письмо Эйнштейна;
   - совпадение по времени момента завершения разработки и момента окончания Второй мировой войны.
   Это совпадение позволило продемонстрировать деятелям правящих верхушек всех основных стран мощь фундаментальной науки. Причем в тот момент, когда эти деятели "освободились от текучки" Второй мировой войны и стали думать о будущем.
   Первое из этих событий, как подробно продемонстрировано выше, определялось в основном субъективными факторами, а не объективными. Второе - совпадение двух событий на практически независимых линиях развития - нельзя не назвать исторической случайностью. Таким образом, судьба научно-технического развития в ХХ в. определилась осуществлением весьма маловероятного события.

   Как показано выше, ядерная бомбардировка Хиросимы и Нагасаки определила развитие ситуации в научно-технической сфере на всю вторую половину ХХ в. Впервые за всю мировую историю руководители ведущих стран наглядно убедились в том, что фундаментальные научные исследования способны принести большую прикладную пользу (с точки зрения руководителей стран), а именно, дать принципиально новое сверхмощное оружие. Следствием явилась широкая организационная и финансовая поддержка фундаментальных и вытекающих из них прикладных научных исследований.
   За мнением руководства последовало и общественное мнение. В 1960-е годы в СССР наиболее популярной профессией была профессия физика. В результате перекоса в сторону фундаментальных исследований, причем именно в сфере точных наук, пострадали весьма важные области. Прежде всего надо назвать инженерное дело (в том числе ОКР - опытно-конструкторские разработки в традиционном сокращении НИОКР). Напомним, что в 1930-е годы профессия авиаконструктора ценилась в советском общественном мнении заметно выше, чем профессия физика. В результате рассматриваемого перекоса итогом работы часто стало считаться, несколько огрубляя, не новое техническое изделие, а новый фундаментальный результат (оформленный, например, в виде статьи в журнале с новой формулой).
   В дальнейшем лица, занимающиеся теми или иными областями фундаментальной науки, в частности, математики, стали считать неприличными вопросы типа: "Для решения каких конкретных прикладных задач могут использованы Ваши научные результаты?" Подобный подход, конечно, полностью противоречит классическим взглядам на науку, например, взглядам А.Пуанкаре [67], для которого характерно совместное рассмотрение вопросов математики и физики.
   Обратим внимание на то, что для многих областей фундаментальной науки имеется возможность практически бесконечного саморазвития, т.е. последовательного решения все новых задач, возникающих внутри этой области, без обращения к проблемам внешнего мира. Поэтому для работы в соответствующей области фундаментальной науки можно пригласить сколько угодно сотрудников (с соответствующей подготовкой и способностями). Например, согласно популярной среди математиков легенде академик А.И. Мальцев любил говорить, что ему нетрудно составить программу работ по алгебре, для выполнения которой понадобится привлечь население всего Земного шара.
   Уйти в саморазвитие для области фундаментальной науки естественно. Однако получит ли общество в итоге пользу от таких исследований? С одной стороны, история ядерной физики показывает, что иногда польза (с точки зрения руководителей стран) может быть. С другой стороны, можно и усомниться в том, что исследования, связь которых с практикой не просматривается, когда-либо приведут к полезным результатам. В частности, большая часть математических исследований второй половины ХХ в. вряд ли когда-либо будет востребована техническими, экономическими и иными разработками.
   Второй перекос - это перекос в сторону точных и естественных наук в ущерб наукам о человеке и обществе. Сейчас можно только поражаться тому, как внезапно очутившиеся на арене общественного внимания физики и хирурги без тени сомнения сообщали широким массам крайне сомнительные утверждения, явно не относящиеся к сфере их профессиональных знаний. Не менее поразительно полное доверие слушателей и читателей тех лет к подобным выступлениям.
   Если фундаментальная наука развивалась в основном централизованно, то отдельные министерства и ведомства отдавали дань моде путем создания и развития разнообразных прикладных научно-исследовательских институтов. Некоторые из них занимались в основном инженерной деятельностью, хотя их работники и именовались научными сотрудниками. Другие ведомственные научно-исследовательские институты фактически выполняли часть работы чиновников соответствующих министерств и госкомитетов. Наиболее квалифицированные коллективы были связаны с развитием и эффективным использованием НТТП ОПК и обеспечением ОПБ (т.н. система министерств "девятка" - "семерка").
   Как уже говорилось, по числу занятых сектор народного хозяйства "наука и научное обслуживание" с довоенных времен вырос примерно в 50 раз. Столь быстрый рост, очевидно, не мог не сопровождаться падением качества работников. В 1980-х годах для любого беспристрастного наблюдателя было очевидно, что научные учреждения засорены большим числом лиц, занимающихся имитацией научной работы. При этом вполне ясно, что ситуация существенно менялась от одного НИИ к другому: в одном балласт мог составлять 10%, в другом - 90%.
   Поясним, как можно имитировать научную работу. В фундаментальной науке истинная ценность полученных результатов выявляется лишь через много лет. В случае ядерной физики от открытия радиоактивности до создания атомной бомбы прошло более сорока лет. Текущие формы фиксации научных результатов - отчеты по научно-исследовательским работам, статьи в научно-технических журналах и сборниках, тезисы докладов на научно-технических конференциях - могут содержать как итоги долгого трудного научного поиска, так и быть несколько переработанной компиляцией ранее полученных научных результатов. Отметим, что работы второго типа могут быть не менее интересными и полезными для читателей (пользователей), чем первого.
   Очевидно, что экспоненциальный рост численности научных кадров не мог продолжаться безгранично. Об этом еще в 1960-х годах писали специалисты по наукометрии (см., например, [20]). В России рост сменился падением в начале 1990-х годов (см. табл.1 из работы [25]).

Табл.1. Численность работников, выполняющих исследования
и разработки в России (тысяч человек) согласно работе [25]).

   По данным, приведенным в работе [25], численность работников научных организаций за 4 года - с 1990 г. по 1994 г. - сократилась на 43,1%, при этом численность специалистов, выполняющих исследования и разработки сократилась на 47,8%, т.е. почти вдвое. Численность кандидатов наук упала (на 23,7%), а количество докторов наук несколько выросло и затем стабилизировалось. В целом численность работников, выполняющих исследования и разработки, сокращалась ежегодно приблизительно на 16%, т.е. на 1/6.
   Согласно [25], в 1994 г. из общей численности работников научных организаций 26,2% приходилось на государственный сектор, 5,1% - на сектор высшего образования и 68,7% - на "предпринимательский" сектор (т.е. научные организации, входящие в состав различных акционерных обществ, концернов и т.д.; в недавнем прошлом - это в основном отраслевые научно-исследовательские институты).
   Для интерпретации численных данных, приведенных в работе [25], надо отметить, что она рассчитана на основе соответствующей базы данных Госкомстата России. В этой базе данных учитывается только финансирование научных исследований, а не какие-либо научные результаты. Особенно это сказывается на описании вузовского сектора науки. Хорошо известно, что в вузах работает около половины докторов и кандидатов наук. Так, основной (штатный) профессорско-преподавательский персонал (на полной ставке) в 1992 г. включал 15706 докторов и 115334 кандидата наук (см. статистический сборник [21], табл. 2.16 на стр.39), в то время как по данным [25] в том же году научные исследования и разработки выполняли 17,8 тыс. докторов и 114,3 тыс. кандидатов наук. Сравнение этих двух пар чисел в сопоставлении с нелепо малой долей в науке сектора высшего образования не может не вызвать недоумения. Однако все разрешается просто. Дело в том, что Госкомстат РФ учитывает только штатный состав научных подразделений вузов. С точки зрения Госкомстата профессора и доценты научных исследований не ведут. Именно поэтому на вузовскую науку приходится "по Госкомстату" приходится 5,1% , т.е. примерно на порядок меньше, чем ее реальная доля в науке России. Отметим также, что общее число кандидатов и докторов наук в России примерно вдвое больше, чем следует из данных Госкомстата РФ (см., например, табл.1).
   В дальнейшие годы снижение численности работников сектора "наука и научное обслуживание " продолжалось, хотя темпы несколько замедлились (см. табл. 2 из статистического сборника [70], табл.2.12, стр.286). К концу 1998 г. в науке осталось лишь 40% исследователей и техников от той их численности, что была в конце 1990 г. - сокращение в 2,5 раза. При этом весь персонал, занятый исследованиями и разработками, к концу 1998 г. составил 45% от уровня конца 1990 г. - сокращение чуть меньшее, но примерно такое же.

Табл.2. Персонал, занятый исследованиями и разработками
(на конец года; тыс.чел.)

   Сокращение численности персонала, занятого исследованиями и разработками - наиболее очевидный симптом ослабления (жестче - разрушения) отечественного научно-технического потенциала. Как мировой опыт, в том числе опыт США, так и опыт последних 10 лет в России, однозначно показывают, что фундаментальная и прикладная наука, научно-технический прогресс вообще и в ОПК в особенности, в том числе и обеспечение промышленной безопасности, должны иметь прежде всего государственное финансирование. В соответствии с Федеральным Законом "О науке и научно-технической политике" на (гражданскую) науку должно выделяться не менее 4% расходной части бюджета РФ. Реальное финансирование описано в табл.3.

Табл.3. Доля науки в расходной части Федерального бюджета РФ (в %).

   При анализе влияния фундаментальной и прикладной науки на развитие и эффективное использование НТТП ОПК и обеспечение ОПБ вполне обоснованным является большое внимание, уделяемое таким классическим областям фундаментальной науки, как физика и химия. С ними тесно связаны многие разделы техники и технологии. Выше об этом шла речь.
   Большое место в фундаментальной и прикладной науке, а также в технических и технологических исследованиях занимает эксперимент. Во второй половине ХХ в. практическое значение приобрела теория эксперимента (см., например, монографию известного пропагандиста этого научного направления в нашей стране проф. В.В.Налимова [19]). В частности, в химической и фармацевтической промышленности методы экстремального планирования эксперимента позволяют увеличить выход полезного продукта на 30 - 300 %. Весьма полезными оказались различные варианты математического эксперимента, т.е. эксперимента на основе математических моделей реальных явлений и процессов, в том числе в стандартизации и управлении качеством продукции [43]. Современные информационные технологии сбора и анализа научно-технической информации - неотъемлемая составная часть современной фундаментальной и прикладной науки и инженерных разработок. Нельзя быть на уровне современных требований к наукоемкой продукции без активного использования информации в сети ИНТЕРНЕТ. Однако при этом должна быть обеспечена эффективная защита собственной информации. Единственный надежный способ - не подключать компьютеры с информацией о собственных разработках к Интернату или иным сетям общего пользования, а выходить в эти сети со специально выделенных компьютеров.
   Общепризнано, что кардинальное ускорение научно-технического прогресса может быть достигнуто только на основе интенсивного использования математических моделей и математических методов исследования [8]. Разработка и использование разнообразных моделей практически во всех направлениях науки и техники - характерная черта ХХ в. [28]. Подчеркнем важность методологических исследований, которые зачастую определяют успех или неудачу следующих за ними более конкретных работ [14]. Ошеломляющий успех кибернетики в послевоенные годы определялся именно ее принципиально новыми методологическими установками [5].
   На развитие научно-технического прогресса влияют не только точные и естественные науки, но и такие, как экономика и менеджмент. Влияние роста науки об управлении людьми (менеджмента) очевидно. Она дает эффективные технологии управления, развивает оптимальные методы управления проектами, в том числе на основе теории активных систем. При управлении персоналом необходимо опираться на концепцию пирамиды потребностей и адекватные представления о мотивации сотрудников. При научно-техническом планировании в современных российских условиях нельзя не учитывать динамику цен и их обобщающего показателя - индекса инфляции. И т.д.
   Эконометрические и статистические методы связаны как с математическими методами исследования, так и с экономикой и менеджментом. Они используются при прогнозировании научно-технического прогресса, особенно статистика нечисловых данных и экспертные оценки [33]. Без современных статистических методов не обойтись при решении разнообразных задач стандартизации и управления качеством продукции [15]. На их основе строят имитационные эконометрические модели различных экономических систем с целью изучения, прогнозирования и оптимального управления [24]. В ХХ в. прикладная статистика прошла долгий путь развития [36], наглядно продемонстрировав большое практическое значение своих подходов, методов и результатов [41]. Подчеркнем, что внедрение современных статистических методов возможно только на основе интенсивного использования персональных компьютеров [51]. Однако наличием компьютеров не исчерпываются необходимые условия успешного применения современных эконометрических и статистических методов. Необходимы организационные условия и обученные кадры. В работе [49] была выдвинута программа развития этой сферы поддержки научно-технического прогресса. Программа опиралась на предполагавшуюся активную работу созданной в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации и входящей в нее Секции статистических методов. Однако в связи с известными событиями в нашей стране эта программа не была реализована.
   Нынешняя ситуация с эконометрическими и статистическими методами в нашей стране далека от приемлемой. В работе [58] приведены примеры государственных стандартов по статистическим методам управления качеством продукции, содержащим грубые ошибки, использовать которые недопустимо. Видимо, причина появления ошибок - низкая квалификация разработчиков. Перспективными областями применения эконометрических и статистических методов по-прежнему являются управление качеством продукции и услуг и, в частности, статистический контроль; планирование экспериментов; экспертные оценки [57], прогнозирование, в том числе при работе в ситуационных комнатах. В настоящее время одно из наиболее перспективных применений эконометрики - в контроллинге [60].
   Теория и практика промышленной безопасности тесно связаны с экологией в целом и с экологической безопасностью в частности. Для решения задач обеспечения промышленной и экологической безопасности используется теория анализа риска. В частности, разработан спектр количественных характеристик риска [61]. В этой теории применяются, в частности, методы эконометрики и экспертных оценок (см., например, [2,9]). Анализ различных подходов к использованию экспертных оценок показывает, что применения этого раздела эконометрики должно опираться на соответствующее информационное обеспечение в виде автоматизированного рабочего места или иного программного продукта [12].
   Отметим активное развитие во второй половине ХХ в. самосознания науки, т.е. исследования развития науки и научно-технического прогресса научными методами. В этом спектре работ есть и простое описание типа справочников [23], и изучение статистическими методами, которые в данном контекста называются наукометрическими [20], и фундаментальная наука о науке, использующая более или менее абстрактные модели типа экономико-математических [82], и социально-психологический анализ проблем научных коллективов и отдельных научных работников [74,80], и прикладная наука о науке, дающая математический аппарат планирования научно-технических исследований [71]. Есть и размышления о науке в целом [67] и ее динамике в России в последние годы [79].
   В следующих подразделах рассмотрим некоторые вопросы применения современных статистических методов для анализа научного потенциала, для выявления количественных характеристик риска, а также обсудим использование экспертных оценок рисков.

   В подразделе рассматриваются перспективы применения современных эконометрических методов, прежде всего методов статистики объектов нечисловой природы, в задачах изучения научного потенциала выборочными методами, а также на основе официальных статистических данных.
   Математические методы выборочных исследований - классическая область прикладной математической статистики. Наибольшее применение они находят в социологии и медицине. Начиная с 70-х годов в нашей стране развитие современных выборочных методов, в частности, статистики объектов нечисловой природы, стимулировалось запросами технических и экономических, социологических и экспертных исследований [36,45,54,59]. Были разработаны принципиально новые подходы, сформулированы соответствующие постановки задач, предложены алгоритмы анализа разнотипных данных (т.е. данных, включающих значения как количественных, так и качественных признаков), получены теоремы о свойствах этих алгоритмов, о состоятельности оценок и т.д. В частности, сводка теоретических результатов была издана в виде сборника научных статей [1], подготовленного подкомиссией "Статистика объектов нечисловой природы" Научного Совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика" и Институтом социологических исследований АН СССР. Однако до методик проведения конкретных выборочных исследований и анализа полученных данных с помощью соответствующих программных продуктов дело тогда не дошло.
   В 1990-х годах "переход к рыночной экономике" в России, сопровождавшийся резким спадом производства, высоким уровнем инфляции, дефицитом государственного бюджета, резким уменьшением спроса на научные исследования и разработки со стороны промышленности, самым отрицательным образом сказался на состоянии российской науки. Для анализа процессов, происходящих в настоящее время в отечественной науке, требуются новые подходы как к методам сбора данных о состоянии науки (инфраструктура, кадры, финансирование, материально-техническая база, результативность и т.д.), так и к методам анализа полученных данных. Такая работа проводится, в частности, Центром исследований и статистики науки (ЦИСН) Минпромнауки и РАН. За 1990-е годы в ЦИСН разработан ряд новых форм статистической отчетности, утвержденных Госкомстатом РФ, проведено несколько специальных обследований (их тематика - уровень жизни ученых, утечка умов, деятельность аспирантуры и др.; они проведены совместно с МВД РФ и другими ведомствами и организациями). В качестве иллюстрации процессов, происходящих в последние годы в науке России, можно привести несколько цифр из статистического сборника [21], изданного ЦИСН: с 1990 г. по 1992 гг. численность работников основной деятельности научных организаций сократилась на 21%, расходы на НИР (в ценах 1989 г.) - на 72%, при этом, если в 1990 г. расходы на НИР составляли 2.03% ВВП (валового внутреннего продукта), то в 1992 г. - только 0.78%.
   Сохранению потенциала российской науки, прежде всего фундаментальной, а также и отдельным направлениям вузовской, уделяли и уделяют достаточно большое внимание международная научная общественность, отдельные зарубежные страны, международные организации, в частности, Организация экономического сотрудничества и развития (см. [22]). По некоторым оценкам, зарубежная помощь российским ученым (идущая через "Фонд Сороса" и т.п.) в 1992 г. составила около 8% от объема государственных расходов на науку в России. В дальнейшем объем зарубежной помощи сократился.
   Кризис российской науки оживленно обсуждается на страницах отечественных газет и журналов. Так, в No.1 за 1993 г. международной газеты "Наука и технология в России" (главный редактор - академик РАН В.Н. Страхов) была проведена дискуссия об эффективности научной деятельности и положении научных работников в современной и будущей России [52,75].
   При обсуждении разнообразных задач изучения и управления наукой весьма важны исходные методологические принципы. Показательна упомянутая дискуссия, в которой один из авторов в качестве основного показателя эффективности научной деятельности использовал производительность труда научного работника [52], а другой - фондоемкость научной продукции [75], что явно затрудняло взаимопонимание. Характерно, что в обеих статьях широко использовались как статистические, так и экспертные данные. Поэтому бесспорным представляется вывод о том, что статистические данные о научном потенциале - база для теоретического и прикладного науковедения.

   С начала 1970-х годов в России активно развивается перспективный наукоемкий раздел эконометрики - статистика объектов нечисловой природы, известная также как статистика нечисловых данных или нечисловая статистика. В раработке этого сравнительно нового направления эконометрики и прикладной математической статистики приоритет принадлежит российским ученым.
   К настоящему времени статистика объектов нечисловой природы с теоретической точки зрения уже достаточно хорошо развита, основные идеи, подходы и методы описаны и изучены с математической точки зрения, в частности, доказано достаточно много теорем. Однако целесообразно отметить, что эта теория пока еще недостаточно широко известна, а потому и недостаточно апробирована. Это связано со сравнительной молодостью статистики объектов нечисловой природы. Однако за несколько десятков лет развития статистики объектов нечисловой природы как самостоятельного научного направления накопилось немало фактов, подтверждающих уверенность в ее большой практической значимости.
   Показатели потенциальной эффективности научных результатов могут быть использованы для применения рассматриваемых теоретических достижений (в области статистики нечисловых данных) на практике при изучении научного потенциала и управлении научно-техническим прогрессом. Представляется, более того, что именно при анализе столь важных с практической точки зрения данных, как данные о научном потенциале, именно методы статистики объектов нечисловой природы окажутся наиболее полезными, поскольку существенная часть таких данных носит нечисловой (в частности, качественный) характер. Цель рассматриваемого научного направления - разработать новые статистические методы анализа нечисловых данных прежде всего для нужд социально-экономических исследований. На основе подходов и результатов статистики объектов нечисловой природы разрабатывается методическое, математическое и программное обеспечение для социологических, маркетинговых, экспертных, прогнозных и других исследований.
   Исходный объект в математической статистике - это выборка. В вероятностной теории статистики выборка - это совокупность независимых одинаково распределенных случайных элементов. Какова природа этих элементов? В классической математической статистике элементы выборки - это числа. В многомерном статистическом анализе - вектора. А в нечисловой статистике - объекты нечисловой природы, которые нельзя складывать и умножать на числа. Другими словами, объекты нечисловой природы лежат в пространствах, не имеющих векторной структуры. Примерами объектов нечисловой природы являются:
   - качественные признаки, например, пол человека или тип научной организации, вообще результат отнесения объекта в одну из заданных категорий (градаций);
   - множество, например, совокупность научных организаций, занимающихся определенной тематикой;
   - слово, предложение, текст, которые в памяти компьютера кодируются, как известно, с помощью цифр 0 и 1, но числами от этого не становятся;
   - вектор, координаты которого - совокупность значений разнотипных признаков, например, результат составления статистического отчета о научно-технической деятельности (например, форма No.2-наука), в котором часть признаков носит качественный характер, а часть - количественный;
   - ответы на вопросы социологической анкеты, часть из которых носит количественный характер (возможно, интервальный, т.е. респондент свое мнение выражает не числом, а интервалом), часть сводится к выбору одной из нескольких подсказок, а часть представляет собой тексты;
   - упорядочение экспертом заявок на проведение научных работ при проведении конкурсов на выделение грантов;
   - результаты контроля выполнения заданий по научно-техническим программам, вообще планов научных работ, по альтернативному признаку (выполнена или не выполнена конкретная позиция плана);
   - разбиения объектов на группы сходных между собой (кластеры);
   - ранжировки, например, упорядочения экспертами научных проектов по степени предпочтения (на одной из стадий процесса распределения грантов);
   - толерантности, т.е. бинарные отношения, описывающие сходство объектов между собой, например, сходства тематики научных работ, оцениваемого экспертами с целью рационального формирования экспертных советов внутри определенной области науки;
   - результаты парных сравнений и т.д.
   Интервальные данные тоже можно рассматривать как пример объектов нечисловой природы.
   В чем принципиальная новизна статистики объектов нечисловой природы? В классической математической статистике постоянно используется операция сложения. При расчете выборочных характеристик распределения (выборочное среднее арифметическое, выборочная дисперсия и др.), в регрессионном анализе и других областях этой научной дисциплины постоянно используются суммы. Математический аппарат - законы больших чисел, Центральная предельная теорема теории вероятностей и другие теоремы - нацелены на изучение сумм. В нечисловой статистике нельзя использовать операцию сложения, поскольку элементы выборки лежат в пространствах, где нет операции сложения. Методы обработки нечисловых данных основаны на принципиально ином математическом аппарате - на применении различных расстояний в пространствах объектов нечисловой природы.
   Под влиянием запросов прикладных исследований, прежде всего в социально-экономических науках, развивается статистика объектов нечисловой природы. Так, более чем тридцатилетний (с 1970 г.) опыт проведения социологических и маркетинговых исследований, эконометрики качества продукции, а в последнее время - анализа и прогнозирования потребительских цен и индекса инфляции, исследований рынка товаров народного потребления, образовательных услуг, программного обеспечения, - привел к постановкам ряда нерешенных задач в области эконометрических методов анализа и прогнозирования на основе нечисловых данных.
   Теоретические исследования в области социологических и экспертных методов социально-экономических исследований публиковались автором настоящего раздела отчета с 1974 г. [30]. Они проводились в тесном контакте с сотрудниками Института социологии и ЦЭМИ РАН и отражены в монографии [31], в которой сведены результаты первого этапа изучения статистики в конкретных пространствах нечисловой природы, прежде всего результаты, связанные с теорией измерений и средними величинами, случайными и нечеткими множествами, парными сравнениями.
   В 1979 г. была осознана необходимость выделения самостоятельного фундаментального научного направления - статистики объектов нечисловой природы. Программа развития этого направления была сформулирована в статье [32] и к настоящему времени в теоретическом плане в основном реализована. За прошедшие более чем 20 лет многими авторами получено весьма много интересных теоретически и полезных практически результатов в статистике объектов нечисловой природы. Проведение исследований в этой области координировала подкомиссия "Статистика объектов нечисловой природы" Научного Совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", созданная в 1979 г. Различные направления статистики объектов нечисловой природы наиболее подробно охватывает уже упомянутый сборник [1]. Из недавних обзоров укажем [45,55,56,88].
   Однако приходится с сожалением констатировать, что ряд теоретических разработок пока не доведен до уровня конкретных методик, математического и программного обеспечения. Этим направлением группа специалистов занималась, в частности, в рамках работы по алгоритмизации и применению основных идей, подходов и методов рассматриваемого научного направления для анализа статистических данных о научных организациях России [25,26]. На основе современных представлений о проведении социологических исследований и о методах анализа собранных данных была начата разработка соответствующих эконометрических и математико-статистических методов, создание математического и программного обеспечения. Поскольку нечисловые данные составляют около 90% данных в социологии и около 70% - в экономике, то теоретические исследования в статистике нечисловых данных позволяют получать новые результаты в той центральной области эконометрики, в которой отечественные работы имеют приоритет на мировом уровне.

*      *      *

   На сайте http://antorlov.chat.ru или его зеркале http://www.newtech.ru/~orlov Вы можете найти:
   1. Полезные макросы для Microsoft Word 97/2000 для верстки в Word книжек размером в половину листа, обьединения множества файлов в один, создания каталогов своих файлов, извлечения из недр Word'а красивых значков.
   2. Макрос для Microsoft Word 97/2000 - Конвертор "Число-текст", обладающий возможностью автоматического обновления вставленных текстовых расшифровок при изменении значений исходных чисел.
   3. Учебник профессора А.И.Орлова по менеджменту.
   4. Статьи А.И.Орлова по актуальным вопросам статистики и экономики.
   5. Лекцию об устройстве ядерных реакторов.
   6. Информацию об Институте высоких статистических технологий, который занимается развитием, изучением и внедрением наиболее современных методов анализа технических, экономических, социологических, медицинских данных.
   Страница рассылки - http://antorlov.chat.ru/ivst.htm или http://www.newtech.ru/~orlov/ivst.htm.
   Если Вы живете в Москве, то для доступа к сайту www.newtech.ru/~orlov Вы можете воспользоваться бесплатным демо-доступом компании NewTech. Телефоны: (095)234-94-49, (095)956-37-46. Login: demo (или imt). Password: test. Вход под этим логином абсолютно бесплатный и открыт круглосуточно. Сеанс связи неограничен. Одновременно возможен вход не более 5 пользователей по демо-доступу. Если Вы видите сообщение об отказе в авторизации, значит, Вы - 6-й пользователь, входящий под этим логином, - повторите попытку позже. Доступ с использованием программы Netscape Navigator требует указания DNS: Primary DNS: 212.16.0.1, Secondary DNS: 193.232.112.1. Отказ сервера в принятии пароля не должен служить основанием для прекращения дозвона.
   На сайте http://karamurza.chat.ru представлена книга видного современного философа и политолога С.Г.Кара-Мурзы "Опять вопросы вождям", которая является глубоким научным исследованием проблем западного и российского общества. Данная книга может серьезно повысить образовательный уровень интересующихся политологическими и социологическими проблемами.
   Из книги Максима Калашникова "Битва за Небеса", представленной на сайте http://skywars.chat.ru, Вы узнаете о том, какими должны были стать воздушно-космические силы СССР 2000 года и прочтете о русской авиации 20 века. Вы познакомитесь с планом построения страны-сверхкорпорации, которой так боялись США, узнаете, как и кем планомерно уничтожалась советская цивилизация.
   Книга "Тайны и секреты компьютера", вышедшая в издательстве "Радио и связь", предназначена для тех, кто самостоятельно осваивает мир информационных технологий. Программирование в среде Microsoft Office, создание сайтов, устройство сети Интернет, структура системного реестра Windows и файловой системы, сеть Fidonet, строение жидкокристаллических дисплеев и проблема наличия различных кодировок русского языка, - про все это рассказывается в ней. Многообразие тем и легкий стиль изложения сделают ее вашим спутником на долгое время, и вы всегда сможете найти в ней нужную именно в данный момент информацию. Если Вы интересуетесь компьютерными технологиями, желали бы расширить свои знания и умения в этой области, то она Вам наверняка понравится. На сайте http://comptain.chat.ru, посвященном этой книге, вы можете ознакомиться с ее оглавлением и аннотацией, прочитать некоторые главы. Вы можете купить эту книгу в Интернет-магазине по этой ссылке.