Анализ состояния научно-инновационной деятельности вузов

Изучение точности математического моделирования факторного влияния на инновационные процессы в вузе. Анализ динамики распределения численности докторов наук в вузах. Составление комбинируемых моделей с учётом степени полинома, отражающего линию тренда.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 18.04.2012
Размер файла 4,4 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://allbest.ru/

Размещено на http://allbest.ru/

Анализ состояния научно-инновационной деятельности вузов

Содержание

1. Динамика инновационных процессов в вузе

2. Оценка влияния потенциала вузов на инновационные процессы

3. Точность математического моделирования факторного влияния на инновационные процессы в вузе

Литература

1. Динамика инновационных процессов в вузе

Для отражения динамики инновационных процессов в вузе, с возможностью всестороннего исследования фаз протекания этих и сопутствующих процессов, изначально необходимо выявить из общих факторов оценки вуза необходимые и максимально влияющие на развитие новации параметры.

Для этого составим таблицу соответствия параметров оценки рейтингового положения вузов к параметрам, влияющим на зарождение и протекание инновационных процессов (табл.2.1),с последующем определением степени этого влияния.

Таблица 2.1 - Параметры оценки инновационных процессов

Параметры в оценке рейтинга вуза

Параметры, влияющие на протекание инновационного процесса

Кадровый потенциал

-Профессорско-преподавательский состав в разрезе учёных степеней, званий

-Аспиранты дневной, заочной формы обучения

-Студенты дневной формы обучения

- Организационная структура коллектива -Численность специалистов по квалификационно-должностным категориям

Объем научных исследований в отчётном году

-Объем госбюджетных работ

-Объем хоздоговорных работ

- фактические затраты на проведение этапа НИР, НИОКР

Бюджетные ассигнования и основные фонды

-Бюджетные ассигнования

-Общая стоимость машин и оборудования

-Площадь учебно-лабораторных баз

-Количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе

-Общее количество единиц хранения библиотечного фонда вуза

-Приобретение машин и оборудования

-Использование вычислительных машин

Передача денежных средств

- Внебюджетные средства, перечисленные вузу в отчетном году физическими и юридическими лицами

- Дополнительные финансовые привлечения в инновационный процесс

Анализируя динамику рейтинговых составляющих, выявим взаимосвязи показателей, их развитие и степень влияния на качественную оценку выявления потенциала развития инновационных процессов.

Для рассмотрения динамики рейтинговых показателей вузов был произведен отбор 15 классических университетов (исключая крупнейшие и маленькие) и рассмотрены показатели деятельности за 5 лет: с 1999 по 2003 годы, отражённые в формах годовой статистической отчётности учреждений. Одним из самых значимых показателей оценки инновационного потенциала является трудовой ресурс. Всесторонний анализ этого показателя в динамике может стать качественным критерием в оценке инновационной привлекательности.

Таблица 2.2 - Лица, имеющие учёную степень доктора наук

Годы

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

35

44

55

62

53

2

Алтайский государственный университет

76

87

88

97

108

3

Астраханский государственный университет

45

20

21

37

30

4

Белгородский государственный университет

41

45

49

59

81

5

Владимирский государственный университет

55

62

68

62

59

6

Воронежский государственный университет

161

187

188

189

188

7

Дагестанский государственный университет

110

126

137

131

134

8

Иркутский государственный университет

89

87

83

84

89

9

Кубанский государственный университет

65

89

115

130

137

10

Курский государственный университет

37

43

52

46

49

11

Новгородский государственный университет

103

102

105

99

92

12

Орловский государственный университет

48

53

58

62

63

13

Ростовский государственный университет

152

158

166

174

184

14

Самарский государственный университет

45

55

59

59

67

15

Саратовский государственный университет

147

195

162

172

181

Динамику профессорско-преподавательского состава с учёной степенью доктора наук за выбранный пятилетний период иллюстрирует диаграмма (рис.2.1).

математический моделирование инновационный вуз

Рисунок 2.1 - Динамика распределения численности докторов наук в вузах

Анализ временной динамики (рис.2.1) позволяет установить следующее. Для большинства вузов характерны положительные изменения числа докторов наук. Вместе с тем, в вузах наблюдаются колебания обследуемого показателя. Следовательно, имеются факторы переменного характера, оказывающие существенное влияние на основную тенденцию увеличения числа докторов наук.

Очевидно, последняя тенденция обусловлена оттоком кадров данной квалификации из вуза. Среди причин такого процесса могут быть как эндогенные (неудовлетворённость профессиональной деятельностью, как учебной, так и научной, неудовлетворённость условиями работы: оплата труда; условиями реализации профессиональных функций), так и экзогенные (конкуренция между вузами, аттестации других вузов, требующая кадрового обеспечения, возможность получения дохода от научной вневузовской деятельности: по фонду Бортника и аналогичных ему и др.).

Стабильный рост числа докторов в шести вузах характеризует возможности современной системы подготовки кадров в России к увеличению научного воспроизводства.

Важно отметить, что монотонные процессы характеризуются динамикой роста числа докторов наук от 31,25%) за пять лет (6,25% в год) до максимального значения, составляющего 110,77% (22,15% в год). Для наилучших результатов актуально определить наличие параметра, характеризующего данные изменения, сверяя имеющиеся факторы научно-инновационной деятельности.

Для колебательных процессов, исследуемого параметра, характерны диапазоны: минимальный (отклонения от среднего уровня) 2,87% за пять лет и максимальный - отклонение до 53%).

Следовательно, актуальным является выявление и количественная оценка факторов стабильного и колебательного характера, предопределяющих потенциал вуза в числе сотрудников, имеющих учёную степень докторов наук.

Проведём аналогичный анализ к следующему показателю.

Таблица 2.3 - Лица, имеющие учёное звание профессора(без учёта пі показателей расчёта рейтинга Министерство образования и науки РФ), чел.

Наименование учреждения

Годы

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

5

5

4

5

5

2

Алтайский государственный университет

4

4

4

3

2

3

Астраханский государственный университет

9

7

7

3

3

4

Белгородский государственный университет

4

4

4

7

7

5

Владимирский государственный университет

5

4

4

6

4

6

Воронежский государственный университет

5

5

5

5

5

7

Дагестанский государственный университет

14

18

23

24

25

8

Иркутский государственный университет

8

7

7

6

6

9

Кубанский государственный университет

24

24

41

14

13

10

Курский государственный университет

17

20

15

16

13

11

Новгородский государственный университет

4

7

4

6

7

12

Орловский государственный университет

16

16

15

15

15

13

Ростовский государственный университет

9

9

10

11

12

14

Самарский государственный университет

2

1

1

2

3

15

Саратовский государственный университет

7

7

7

9

7

Рисунок 2.2 -Динамика распределения численности лиц, имеющих учёное звание профессора

Анализ временной динамики (рис.2.2) позволяет установить, что изменение количества профессоров не имеет чётко выраженной тенденции за исследуемый период. Положительный рост отмечается только в шести случаях, ещё в трёх случаях не имеется ни положительных, ни отрицательных отклонений, а в шести оставшихся случаях отмечается снижение исследуемого параметра.

Важным представляется факт наличия предпосылок к отрицательным отклонениям показателя. Практически все отклонения данного характера происходили после роста на предшествующем этапе. Единственное резкое отклонение(рис.2.2., значение Кубанского государственного университета за 2001 год) также попадает под выявленную тенденцию. Более того, уровень снижения исследуемого параметра, на первый взгляд, имеет связь с уровнем роста параметра на предварительном этапе.

Важно отметить, что в 12 случаях снижения числа лиц, имеющих учёное звание профессора, шесть случаев отражают тенденцию роста параметра в предшествующий период. И чем выше был рост, тем выше оказалась степень снижения рассматриваемого показателя.

Регистрация отклонений исследуемого параметра в процентом выражении не может внести дополнительной ясности в описание происходящих процессов. Это, прежде всего, объясняется тем, что отклонения показателя в нижней части диапазона показателя даёт очень большое процентное выражение, отражая при этом меньшую часть рассматриваемых процессов. Рассматривая ситуацию в целом, можно сказать, что динамика показателя за исследуемый период не имеет явно выраженной закономерности - рис.2.3, однако, колебания за период имеют определённые тенденции.

1999 2000 2001 2002 2003 год

Рисунок 2.3 -Динамика общего количества профессоров исследуемых учреждений

Перейдём к анализу следующего показателя - количество докторов наук и лиц, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет.

Таблица 2.4 - Доктора наук и лица, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (одно и то же лицо учитывается только 1 раз)

Год

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

5

5

5

7

9

2

Алтайский государственный университет

26

23

26

28

27

3

Астраханский государственный университет

7

5

9

10

12

4

Белгородский государственный университет

3

16

14

17

28

5

Владимирский государственный университет

11

10

9

7

10

6

Воронежский государственный университет

38

36

44

44

44

7

Дагестанский государственный университет

64

73

76

78

78

8

Иркутский государственный университет

21

23

17

16

17

9

Кубанский государственный университет

13

23

32

28

31

10

Курский государственный университет

14

18

22

20

22

11

Новгородский государственный университет

24

23

23

16

16

12

Орловский государственный университет

17

17

22

20

16

13

Ростовский государственный университет

30

30

37

33

38

14

Самарский государственный университет

13

18

21

21

28

15

Саратовский государственный университет

21

31

36

48

51

Анализ временной динамики (рис.2.4) сделать следующие выводы. Для большинства вузов характерны положительные изменения числа докторов наук и лиц, имеющих звание профессора, в возрасте до 50-ти лет.

Рисунок 2.4 - Динамика распределения численности докторов наук и лиц, имеющие учёное звание профессора, в возрасте до 50-ти лет

Положительные тенденции за пятилетний период отмечаются у одиннадцати из пятнадцати исследуемых высших учебных заведений. Отмеченное снижение параметров в четырёх случаях имеет небольшое процентное отклонение величин собственных показателей от среднего уровня, что, в свою очередь, существенно не влияет на оценку общей тенденции роста.

Отсутствие существенных или общих тенденций отрицательного характера позволяет предположить, что исследуемый параметр отражает эволюционные тенденции повышения научного потенциала и характеризует позитивные процессы современной системы подготовки кадров в России.

Общая тенденция роста численности докторов наук и лиц, имеющих учёное звание профессора, в возрасте до 50-ти лет, показана на рисунке 2.5.

Рисунок 2.5 - Общее количество докторов наук и лиц, имеющих учёное звание профессора, в возрасте до 50-ти лет

Рассматривая лиц, имеющих учёную степень кандидат наук и опираясь на данные таблицы 2.5, проведём анализ показателя, отражающего данную статистику.

Таблица 2.5 - Лица, имеющие учёную степень кандидата наук

Годы

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

168

183

197

206

255

2

Алтайский государственный университет

284

295

281

293

335

3

Астраханский государственный университет

212

208

230

239

250

4

Белгородский государственный университет

225

249

278

300

343

5

Владимирский государственный университет

330

327

347

325

311

6

Воронежский государственный университет

637

631

676

649

657

7

Дагестанский государственный университет

394

395

414

424

453

8

Иркутский государственный университет

329

321

318

359

360

9

Кубанский государственный университет

373

409

425

509

519

10

Курский государственный университет

275

281

320

304

317

11

Новгородский государственный университет

434

448

445

464

431

12

Орловский государственный университет

256

274

277

309

330

13

Ростовский государственный университет

608

608

609

606

609

14

Самарский государственный университет

232

242

259

266

271

15

Саратовский государственный университет

669

675

627

617

672

Однако, изменения роста показателя числа кандидатов имеется у большего количества рассматриваемых вузов и составляет девять наименований. Тенденции роста аналогичны по своей природе с такими же явлениями динамики (рис.2.5) количества докторов наук, рассмотренной выше.

В отношении колебательных процессов изменения исследуемого параметра составляют минимальные отклонения от среднего уровня 0,33% за пять лет и максимальное отклонение до 5,67%. Такие отклонения имеют более сглаженный вид по сравнению с отклонениями в численности докторов наук и могут объясняться как более стабильный фактор, обеспечивающий устойчивость инновационной деятельности в части научно-инновационного потенциала.

Следует отметить, что устойчивое и стабильное повышение числа кандидатов наук в вузе реализуется деятельностью докторов наук, профессоров по научному руководству аспирантами и соискателями. Следовательно, динамика роста числа докторов наук является фактором устойчивого роста кандидатов наук, то есть научного воспроизводства. Одновременно в такой деятельности появляются результаты инновационного характера, а также повышается научно-инновационный потенциал вуза.

Проанализируем следующий показатель - кандидаты наук в возрасте до 30-ти лет.

Таблица 2.6 - Кандидаты наук в возрасте до 30-ти лет (без учета пунктов 1-3 показателей расчёта рейтинга Министерство образования и науки РФ), чел.

Год

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

3

5

7

14

16

2

Алтайский государственный университет

39

28

33

35

48

3

Астраханский государственный университет

34

14

27

29

16

4

Белгородский государственный университет

21

16

19

26

32

5

Владимирский государственный университет

13

18

26

29

30

6

Воронежский государственный университет

58

51

65

81

86

7

Дагестанский государственный университет

72

148

78

81

87

8

Иркутский государственный университет

6

6

2

11

33

9

Кубанский государственный университет

62

29

34

132

102

10

Курский государственный университет

14

27

31

40

46

11

Новгородский государственный университет

46

20

33

27

27

12

Орловский государственный университет

21

23

31

36

24

13

Ростовский государственный университет

21

28

34

41

61

14

Самарский государственный университет

7

12

23

25

29

15

Саратовский государственный университет

12

45

56

72

51

Анализ временной динамики (рис.2.7) позволяет установить следующее. Для большинства рассмотренных вузов характерна тенденция роста численности кандидатов наук. Вместе с тем, в вузах наблюдаются колебания обследуемого показателя от 10% до 150%. Следовательно, имеются факторы переменного характера, оказывающие более существенное влияние, чем тенденция к увеличению числа кандидатов наук. Характерной чертой выявленных отклонений является их массовость, а точнее, сохранение направленности колебаний для большинства вузов как в положительную, так и в отрицательную стороны.

Исключительными случаями являются колебания в области верхней границы количественной шкалы. Важно отметить, что изменения показателей с высокими количественными оценками оказывают существенное влияние динамику общего количества кандидатов наук. Также очевидно, что эти колебания имеют важную особенность: резкий рост показателя приводит к последующему резкому спаду (даже в тех случаях, когда тенденции противоположны и имеют более массовый характер).

Рисунок 2.7 - Динамика распределения численности кандидатов наук в возрасте до 30-ти лет(без учёта таблиц 2.1 -2.3)

Рассмотрим показатель - общее количество штатных преподавателей.

Временная динамика распределения общего количества штатных преподавателей (рис.2.8) характеризуется общим ростом на протяжении рассматриваемого периода.

Наименование учреждения

год

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

490

510

466

455

512

2

Алтайский государственный университет

602

665

681

700

728

3

Астраханский государственный университет

405

421

452

459

469

4

Белгородский государственный университет

502

540

564

715

717

5

Владимирский государственный университет

624

642

649

632

604

6

Воронежский государственный университет

1250

1332

1331

1205

1343

7

Дагестанский государственный университет

905

952

916

958

968

8

Иркутский государственный университет

654

669

669

668

691

9

Кубанский государственный университет

897

974

1065

1062

917

10

Курский государственный университет

513

520

545

518

524

11

Новгородский государственный университет

967

989

969

944

946

12

Орловский государственный университет

630

636

641

652

668

13

Ростовский государственный университет

1128

1156

1171

1163

1190

14

Самарский государственный университет

434

465

491

514

551

15

Саратовский государственный университет

1242

1193

1200

1133

1238

Таблица 2.7 - Общее количество штатных преподавателей, чел

Рисунок 2.8 - Динамика распределения общего количества штатных преподавателей

Резкие отрицательные колебания исследуемого параметра имели место в двух случаях, но в один отрезок времени, что может связываться с общим внешним, для исследуемых показателей, фактором. Данный период времени охарактеризован отрицательным колебанием показателей практически всех исследуемых вузов с уровнем выше среднего значения.

Таблица 2.8 - Студенты дневной формы обучения, чел.

год

Наименование учреждения

1999

2000^

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

5351

5338

5517

2627

5505

2

Алтайский государственный университет

5641

6407

7155

7547

8050

3

Астраханский государственный университет

3785

3955

4490

5015

5959

4

Белгородский государственный университет

5316

5873

6242

6942

7761

5

Владимирский государственный университет

6729

7144

6263

8487

9095

(5

Воронежский государственный университет

10364

11086

12421

12991

13668

7

Дагестанский государственный университет

11496

12293

9706

10189

10421

8

Иркутский государственный университет

6397

7221

8205

8715

9407

9

Кубанский государственный университет

6652

8938

9417

10001

10766

10

Курский государственный университет

4028

4550

4454

4713

5373

11

Новгородский государственный университет

10319

10908

10938

10870

10593

12

Орловский государственный университет

6316

6788

6924

7444

8204

13

Ростовский государственный университет

8141

8963

9549

9952

10429

14

Самарский государственный университет

4302

4917

5559

6135

6702

15

Саратовский государственный университет

9453

10188

10828

11178

11654

Стабильный рост числа студентов дневной формы обучения в четырнадцати вузах характеризует способность современной системы образования России к увеличению уровня образованности населения.

Единственный случай отрицательного отклонения исследуемого параметра за пятилетний период и несколько локальных случаев отрицательного отклонения на контрольных отрезках не имеют факторов, устанавливающих закономерности и носят частный характер.

Проанализируем количество аспирантов дневной формы обучения, как фактор увеличения кадровой составляющей научно-инновационного потенциала.

Таблица 2.9 - Аспиранты дневной формы обучения

Наименование учреждения

Год

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

69

67

Г 77

90

100

2

Алтайский государственный университет

277

317

359

380

354

3

Астраханский государственный университет

51

61

68

76

102

4

Белгородский государственный университет

71

101

121

156

192

5

Владимирский государственный университет

165

159

203

228

234

6

Воронежский государственный университет

475

488

488

470

493

7

Дагестанский государственный университет

189

200

235

281

281

8

Иркутский государственный университет

223

241

247

241

233

9

Кубанский государственный университет

128

210

259

243

352

10

Курский государственный университет

126

165

197

222

239

11

Новгородский государственный университет

276

332

354

359

368

12

Орловский государственный университет

118

141

152

160

180

' 13

Ростовский государственный университет

547

611

641

625

570

14

Самарский государственный университет

124

154

166

162

156

15

Саратовский государственный университет

408

432

504

546

523

1999 2000 2001 Год 2002 2003

Рисунок 2.9 - Динамика распределения численности аспирантов дневной формы обучения

Анализ распределения численности аспирантов дневной формы обучения (рис.2.9) позволяет установить общую тенденцию роста показателя.

Распределение численности аспирантов имеют схожие тенденции с распределением численности студентов дневной формы обучения. Аналогично колебаниям распределения численности студентов, имеются колебания распределения численности аспирантов, также не выраженные в тенденциях.

Проанализируем следующий показатель - объем госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выполненных собственными силами, отражающий финансовую составляющую научно-инновационного потенциала.

Таблица 2.10 - Объем госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выполненных собственными силами, тыс.руб.

год

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

308,2

1876

8070,4

10672

8698

2

Алтайский государственный университет

6136

8638

9446,5

8953

13115

3

Астраханский государственный университет

472,1

765,9

2211,3

3036,6

7535,8

4

Белгородский государственный университет

297

762,1

3434,7

2210,4

21262,4

5

Владимирский государственный университет

4389,4

6471,4

12436,4

11490,2

12514,8

6

Воронежский государственный университет

6781,4

9404,1

12873,7

17487,5

41725,9

7

Дагестанский государственный университет

22833

7435

7827,5

8240,4

10899,4

8

Иркутский государственный университет

12505,9

14663,6

20323,3

17377

23840

9

Кубанский государственный университет

3919

11739,5

23907,7

26086

27559,5

10

Курский государственный университет

1334,4

3069,7

4294,7

5215,7

6025,3

11

Новгородский государственный университет

2801,5

13383,8

72129,3

8711,9

11760,1

12

Орловский государственный университет

75,3

753,2

2575

3341,3

11247

13

Ростовский государственный университет

20186

35502

39184

46004,1

58547

14

Самарский государственный университет

3319,7

4827,1

7600,9

8177

8635,5

15

Саратовский государственный университет

6185

9847,2

17878,8

25859,9

35175,2

Временная динамика (рис.2.10) позволяет установить, что на протяжении рассматриваемого периода сохраняется общая тенденция роста показателя. В распределении зарегистрировано одно резкое положительное отклонение(данные Новгородского государственного университета за 2001 год), оказавшее значительное виляние на распределение суммарной величины показателя.

в 40000

30000

1999 2000 2001 2002 2003

Рисунок 2.10 -Динамика распределения объёмов госбюджетных средств и освоенных грантов на научные исследования.

Исключая выявленный частный случай, можно утверждать, что динамика роста объёмов госбюджетных средств имеет постоянную тенденцию к увеличению, причём с повышенными темпами роста.

Следовательно, имеются факторы, характеризующие выявленную закономерность. Очевидно, такая тенденция обусловлена усилением внимания государства к производству научной продукции, отражённой в увеличении финансирования. Другим фактором роста объёмов госбюджетных средств и освоенных вузами грантов на научные исследования является усиление роли классических университетов на рынке научно-инновационных исследований.

Колебания, отмеченные на рисунке 2.12, относятся к частным случаям распределения госбюджетных средств и не имеют выраженной закономерности или массовости. Данные отклонения могут объяснятся окончанием этапов финансирования по долгосрочным проектам или частными кризисными ситуациями вузов.

Проанализируем следующий финансовый показатель - объём хоздоговорных работ, выполненных собственными силами.

Таблица 2.11 - Объём хоздоговорных работ, выполненных собственными силами, тыс. руб.

год

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

0

220

5

159

343,6

2

Алтайский государственный университет

521

277

1449,7

7378

6946

3

Астраханский государственный университет

210

295

445,3

315

349

4

Белгородский государственный университет

532

722,7

2771,8

3735,3

4054,6

5

Владимирский государственный университет

5890,5

7405

8529,7

13561,5

17334,2

6

Воронежский государственный университет

4895,1

11094,4

15508,6

28397,9

12790,7

7

Дагестанский государственный университет

164

490

702,4

1028,4

2173,6

8

Иркутский государственный университет

2741,1

3772,7

6100

3270

6109,1

9

Кубанский государственный университет

5145,7

21838,1

30331,6

32554

59752,6

10

Курский государственный университет

153,6

115

400,9

730,2

491,4

11

Новгородский государственный университет

10202

23335,8

35383,2

20829,3

31539,9

12

Орловский государственный университет

382

3,7

38,3

240

0

13

Ростовский государственный университет

3607

7760

21093

17908

20747

14

Самарский государственный университет

3005,5

4919,8

5565

8951

7158,8

15

Саратовский государственный университет

4089,2

6960,7

6999,6

8388,2

22891,2

Анализ временной динамики объёма хоздоговорных работ, выполненных собственными силами (рис.2.11) позволяет установить, что на протяжении рассматриваемого периода сохраняется общая тенденция роста показателя. В распределении наблюдается один случай снижения исследуемого параметра, практически не влияющий на общую тенденцию увеличения объёмов хоздоговорных работ.

Следует отметить, что увеличение объёмов хоздоговорных работ для каждого случая не является монотонным на протяжении рассматриваемого периода. Имеются отрицательные отклонения параметра в контрольных точках временной оси. Интересным представляется характер таких отклонений. Все отмеченные отклонения происходили после резкого увеличением объёмов хоздоговорных работ на предыдущем временном отрезке.

На границах временного ряда следует отметить изменение диапазона финансирования НИР: на левой границе распределение параметра имеет малый диапазон, а конечное распределение в конце исследуемого периода имеет существенные, более широкие границы и кратное увеличение объёмов для трети исследуемых университетов.

Отмеченные изменения свидетельствуют о возрастании роли научно-исследовательской функции университетов в проектах коммерциализации и практического внедрения научных разработок. Следовательно, инновационные процессы являются более востребованными и экономически выгодными.

70000

60000

50000

¦

1999 2000 2001 2002 2003

Рисунок 2.11 -Динамика распределения объёмов хоздоговорных работ, выполненных собственными силами

Рассматривая финансовую составляющую инновационной деятельности вузов, целесообразным представляется анализ базового, бюджетного финансирования учреждений, как основы государственной деятельности в образовательной сфере.

Таблица 2.12 - Сумма бюджетных ассигнований на отчетный год (без учета пункта 25 показателей расчёта рейтинга Министерство образования и науки РФ), тыс. руб.

Год

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

25767

37734,7

60285,4

120578

117906,6

2

Алтайский государственный университет

30718

45127

62573,1

93046

119493,4

3

Астраханский государственный университет

15080

20455

28256

41611

54250,65

4

Белгородский государственный университет

24330

61990

80931

79364

106907

5

Владимирский государственный университет

32456,3

47996

81653

116430,45

133269,59

6

Воронежский государственный университет

57025

70093,1

87272,2

121104,3

148353,082

7

Дагестанский государственный университет

40205

55335

81096

120028

158717,856

8

Иркутский государственный университет

44208,4

62765,6

79184,8

110335

150538,9

9

Кубанский государственный университет

40710

65843,3

91306,2

250233

150374

10

Курский государственный университет

20653

31510

44070

57341,9

77318

11

Новгородский государственный университет

74842

108283

119968,7

227075,1

206674

12

Орловский государственный университет

29331

42892

49579

96243

129302

13

Ростовский государственный университет

58479

90596

115684

163481

207493

ГЇ4-

Самарский государственный университет

18053

31516

43703

55641

63358

15

Саратовский государственный университет

48273,4

68210,7

102452,7

375619,16

264919

Рисунок 2.12 - Динамика распределения сумм бюджетных ассигнований на отчётный год вузам

Временная динамика сумм бюджетных ассигнований на отчётный год вузам (рис.2.12) позволяет установить, что на протяжении рассматриваемого периода наблюдается общая тенденция роста показателя.

Следует отметить наличие отрицательных отклонений параметра в одной точке временной оси. Характер таких отклонений имеет общую тенденцию: все отмеченные отклонения произошли после резкого увеличения сумм бюджетных ассигнований на предыдущем временном отрезке. Это может объясняться перенасыщением образовательных учреждений финансовыми средствами или выполнение краткосрочных инвестиционных программ.

Устойчивый рост сумм бюджетных ассигнований характеризует тенденции укрепления государственного финансирования, компенсации государством инфляционных процессов.

Применяя использованные выше способы анализа, проанализируем показатель, характеризующий общую стоимость машин и оборудования.

Таблица 2.13 - Общая стоимость машин и оборудования, тыс. руб.

год

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

3872

7299

11140,5

10284

16107,7

2

Алтайский государственный университет

14503

19121

158084

178472

52334

3

Астраханский государственный университет

3118

5013

5985

7943,2

17416

4

Белгородский государственный университет

18047

20533

51295

114283

280317

5

Владимирский государственный университет

17192

24490

42651

52565,91

388794,32

6

Воронежский государственный университет

29607

38025,4

56601

77383

117377,904

7

Дагестанский государственный университет

10814

6154

29828

33628

33628

8

Иркутский государственный университет

31132,6

43296,8

52619

64524

103482,6

9

Кубанский государственный университет

34683

46865,4

68657,9

86431

151132,1

10

Курский государственный университет

8001

9239

12295

18337,9

24478,6

11

Новгородский государственный университет

22265

29554

37260

54574

81228

12

Орловский государственный университет

6499

8434

6617

11326

14389

13

Ростовский государственный университет

69831

72017

83075

64317

195627

14

Самарский государственный университет

23482

28237

32040

39736

80740

15

Саратовский государственный университет

44590,8

50087,3

46290,61

84843,14

126005,76

Рисунок 2.13 - Динамика распределения стоимости машин и оборудования в вузах

Анализ временной динамики общей стоимости машин и оборудования вузов (рис.2.13) позволяет установить, что для большинства вузов характерно наращивание стоимости машин и оборудования. Вместе с тем, в четырёх вузах наблюдаются колебания обследуемого показателя. Важно отметить, что в начале исследуемого периода практически все выбранные учреждения были на близком уровне оценочной шкалы. Рост исследуемого параметра объясняется естественными эволюционными процессами приобретения новых усовершенствованных орудий труда с одновременным использованием имеющегося оборудования.

Однако, значения параметра в конечной точке выбранного периода (2003 год): характеризуется расширением диапазона исследуемого параметра, причём интенсивное его расширение приходится на последний отрезок временного диапазона. Данная тенденция может объясняться привлечением дополнительных средств на приобретение или качественное совершенствование машин и оборудования, что несомненно влияет на научно-инновационные процессы.

Показатели переменного характера, отражённые на рисунке 15, проявляются в четырёх случаях. Причём, все случаи имеют общую тенденцию увеличения за исследуемый пятилетний период. Резкое изменение исследуемого параметра в единичном случае может объясняться предварительным его интенсивным положительным колебанием, что привело к избытку ресурса.

Для монотонного процесса, роста стоимости машин и оборудования характерна динамика от 205,94% до максимального значения 2161,48%.

Колебательные процессы исследуемого параметра составляют от 42,86% до 61,47%) (от среднего уровня) за пять лет.

Следовательно, актуальным является выявление и количественная оценка факторов, определяющих как монотонные, так и колебательные процессы, влияющие на инновационный потенциал вуза в возможности обеспечения научно-инновационной деятельности орудиями труда в виде машин и оборудования.

Следующий показатели, характеризующие нефинансовый ресурс, и не относящиеся к трудовому ресурсу, представлены как: общая площадь учебно-лабораторной базы вуза и общее количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе. Последовательно рассмотрим перечисленные показатели.

Динамика площадей учебно-лабораторной базы (рис.2.16) имеет схожие тенденции с распределением стоимостного выражения машин и оборудования.

Практически все исследуемые высшие учебные заведения имеют характерный положительный рост этого параметра. Также как и в предыдущем случае, диапазоны распределения площадей для большинства вузов на границах исследуемого временного диапазона имеют схожие тенденции. Отсюда можно предположить, что факторы, влияющие на поведение данного параметра, имеют схожую природу.

Таблица 2.14 - Общая площадь учебно-лабораторной базы вузов, тыс.кв.м.

U-wi.inLJnr.-. ..,.,-, ....nawnauKn

Год

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

48,8

73,088

73,1

73

73,088

2

Алтайский государственный университет

42

48

56,1

48,3

48,3

3

Астраханский государственный университет

39,37

35,4

35,4

44,4

41,212

4

Белгородский государственный университет

43

44,029

80,9

103,572

106,6

5

Владимирский государственный университет

54,7

59,6

76,6

76,807

67,82

6

Воронежский государственный университет

40,7

66,3

77,7

79,173

79,34

7

Дагестанский государственный университет

64

93

75

55,3392

76,54

8

Иркутский государственный университет

55,1

55,1

123,4

253,1

254,5

9

Кубанский государственный университет

44

52,5

55,2

89,784

160,771

10

Курский государственный университет

34,529

34,656

36,1

69,342

69,3

11

Новгородский государственный университет

101,364

101,855

100,3

140,921

145,27

12

Орловский государственный университет

77

113,5

117

118

123

13

Ростовский государственный университет

83,876

107,975

142,7

142,7

142,684

14

Самарский государственный университет

45,2

14

47

43,208

43,208

15

Саратовский государственный университет

70,4

69,04

69

69,05

69,135

Весьма важным представляются оценки колебательных процессов. В этом отношении можно выделить две тенденции развития: временное отрицательное отклонение и последовательное снижение площадей учебно-лабораторной базы.

Временное отрицательное отклонение может объясняться выводом из пользования площадей в случаях переоборудования или ремонта. Последовательное снижение площадей учебно-лабораторной базы может характеризоваться как поэтапным проведением предыдущих процессов, так и радикальным исключением данного ресурса из оборота учреждения. Эти факторы напрямую влияют на потенциал научно-инновационной деятельности.

Процентное соотношение минимального роста в динамике площадей учебно-лабораторной базы составляет за пять лет от 49,77% (в среднем 9,95% в год) до максимального в 361,87% за пять лет (в среднем 72,37%) в год).

Следовательно, выявленная положительная динамика факторов, предопределяющих инновационный потенциал вуза, позволяет установить наличие объективных предпосылок развития научно-инновационной деятельности в вузах.

300

Рисунок 2.13- Динамика распределения площадей учебно-лабораторной базы вузов Далее рассмотрим тенденции формирования персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе.

Таблица 2.15- Общее количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе, един.

UnNi.nuon^unn wnnnwrinuim

Год

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

280

347

417

520

597

2

Алтайский государственный университет

403

792

935

1148

1291

3

Астраханский государственный университет

200

234

216

249

319

4

Белгородский государственный университет

459

480

613

1003

1195

5

Владимирский государственный университет

734

800

835

950

950

6

Воронежский государственный университет

951

1248

1245

1555

1767

7

Дагестанский государственный университет

547

547

900

637

850

8

Иркутский государственный университет

1973

2335

1252

1236

1202

9

Кубанский государственный университет

648

498

661

1027

1107

10

Курский государственный университет

270

320

365

464

488

11

Новгородский государственный университет

750

910

1080

1300

1606

12

Орловский государственный университет

207

250

260

250

708

13

Ростовский государственный университет

659

792

962

1056

1277

14

Самарский государственный университет

461

541

608

737

889

15

Саратовский государственный университет

599

528

915

1073

1222

Анализ временной динамики позволяет установить следующее. Для большинства вузов характерна тенденция увеличения общего количества компьютеров и компьютерных рабочих станций. Выявляется только один случай общего снижения исследуемого параметра, говорящий, скорее, об исключении из правил, чем о выявленной тенденции.

В распределении наблюдается два случая резкого снижения исследуемого параметра, позволяющие говорить о колебательном характере исследуемых процессов. Однако, следует заметить, что снижения параметра отмечались при формировании положительной базы( на предыдущем временном отрезке).

Общая положительная динамика позволяет говорить об усилении инновационного потенциала исследуемых учреждений в зависимости от процента роста количества компьютеров и компьютерных рабочих станций. Рассмотрим объёмы внебюджетных средств, перечисленных вузам физическими и юридическими лицами, и определим их отношение к производству научно-инновационной деятельности.

Таблица 2.16 - Внебюджетные средства, перечисленные вузу в отчетном годуфизическими и юридическими лицами, тыс.руб.

Год

Наименование учреждения

1999

2000

2001

2002

2003

1

Адыгейский государственный университет

18866

12210

18598,6

26200

32958,5

2

Алтайский государственный университет

37525

65819

76667,5

100513

153206,4

3

Астраханский государственный университет

7934

1662

2476

3646

77688

4

Белгородский государственный университет

15212

21907

24733

78635

103358

5

Владимирский государственный университет

20800

18157

71380

77071,7

120087,8

6

Воронежский государственный университет

64411

108021,5

124117

145588,7

169393,533

7

Дагестанский государственный университет

23337

32547

61384

48080

49066,321

8

Иркутский государственный университет

47119

95386,8

127240

171945

223109,4

9

Кубанский государственный университет

108983

136366

279727

413575

352686,9

10

Курский государственный университет

5042

10021

15606

26291,4

35666,981

11

Новгородский государственный университет

26005

23402

36513

67039,7

84078

12

Орловский государственный университет

6205

9356

18167

40191

63834

13

Ростовский государственный университет

31487

36870

49931

87985

168476

14

Самарский государственный университет

32009

48950

67158,1

101774

148493

15

Саратовский государственный университет

9325

31035

54254,1

95826,6

125630,36

Временная динамика объёмов внебюджетных средств, перечисленных вузам в отчётном году физическими и юридическими лицами показывает устойчивую тенденцию увеличения показателя для всех рассматриваемых вузов.

Отмеченные отрицательные отклонения исследуемого параметра не являются закономерностью и носят локальный характер.

Выявленная динамика позволяет судить о возросшей активности учреждений в привлечении внебюджетных средств, активизации процессов коммерциализации возложенных на учреждения функций. В данном случая можно говорить об увеличении возможностей коммерциализации научной функции учебных заведений, в том числе и в процессах проведения инновационной деятельности.

Рисунок 2.14 - Динамика распределения внебюджетных средства, перечисленных вузам в отчётном году физическими и юридическими лицами

Рассмотренные выше показатели оценки рейтинга высшего учебного заведения позволяют выявить набор факторов, влияющих на процессы научно-инновационного характера. Оценка данных факторов, степени их влияния и контроля будет проведена в следующей главе.

2. Оценка влияния потенциала вузов на инновационные процессы

В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. определить насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.

Оценку объективно существующих связей между явлениями целесообразно выполнить, используя коэффициенты корреляции.

Корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Наиболее очевидным вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). По этим причинам оценочные параметры рассматриваются попарно.

Для оценки зависимости и степени влияния рассмотрим попарно все рассмотренные выше показатели оценки рейтинга классических университетов в суммарном представлении по каждому показателю. Для этого рассчитаем коэффициенты корреляции для отобранных пар оценочных признаков.

Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака д: увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признаку.

Важнейшая задача - измерение тесноты зависимости - для всех форм связи может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения г):

(2.1)

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции г, для расчета которого будем использовать следующую формулу:

_Y^x-x)(y-y) / = похоу (2.2)

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» -прямая зависимость, «-» имеет место при обратной зависимости.

Для удобства графического отображения данных составим таблицу соответствия отобранных оценочных параметров сокращённому обозначению.

Таблица 2.17 - Оценочные параметры инновационного потенциала вузов

Параметр 1

Лица, имеющие учёную степень доктора наук (чел)

Параметр 2

Лица, имеющие учёное звание профессора (без учёта параметра 1)

Параметр 3

Доктора наук и лица, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (одно и то же лицо учитывается только 1 раз), чел

Параметр 4

Лица, имеющие ученую степень кандидата наук (без учета параметрові -3), чел.

Параметр 5

Кандидаты наук в возрасте до 30-ти лет (без учета параметров 1-3), чел

Параметр 6

Общее количество штатных преподавателей, чел.

Параметр 7

Студенты дневной формы обучения, чел.

Параметр 8

Аспиранты дневной формы обучения, чел.

Параметр 9

Обьем госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выполненных собственными силами

Параметр 10

Объем хоздоговорных работ, выполненных собственными силами, тыс. руб.

Параметр 11

Сумма бюджетных ассигнований на отчетный год (без учета параметра 25). тыс. руб.

Параметр 12

Общая стоимость машин и оборудования, тыс. руб.

Параметр 13

Общая площадь учебно-лабораторной базы, тыс. кв.м.

Параметр 14

Общее количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе, един.

Параметр 15

Внебюджетные средства, перечисленные вузу в отчетном году физическими и юридическими лицами (без учета без учета параметров 26 и 37), включая стоимость переданного оборудования, тыс.руб.

Построим графики отношений всех перечисленных параметров попарно по таблице 1 значений.

Таблица 2.18 - Распределения значений лиц, имеющих учёную степень доктора наук (Параметр 1) и лиц, имеющих учёное знание профессора (Параметр 2)

1999

2000

2001

2002

2003

Параметр 1

1209

1353

1406

1463

1515

Параметр 2

133

138

151

132

127

Рассчитаем коэффициент корреляции для рассматриваемых параметров и определим наличие или отсутствие зависимости.

Таблица 2.19 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 1 и Параметра 2.

Среднее значение параметра за 5 лет

S1

s2

S3

s4

s5

Параметр 1

1389,2

-180,2

-36,2

16,8

73,8

125,8

Параметр 2

136,2

-3,2

1,8

14,8

-4,2

-9,2

SI, s2, s3, s4, s5 - разность значений параметра временной оси и среднего значения параметра за 5 лет.

Полученный результат позволяет утверждать, что воздействие Параметра 1 на Параметр 2 или наоборот, не имеет место, что нагляднее говорит об отсутствии зависимости количества лица, имеющих учёную степень доктора наук и количества лица, имеющие учёное звание профессора(без учёта значений параметра 1). Среднее значение коэффициента корреляции всех пар равняется 0,7676. В дальнейшем будем считать, коэффициент корреляции менее 0,77 по модулю показательным к отсутствию зависимости между рассматриваемой парой параметров.

Рассмотрим следующую пару параметров.

Таблица 2.20 - Распределения значений лиц, имеющих учёную степень доктора наук (Параметр 1) и количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (Параметр 3)

1999

2000

2001

2002

2003

Параметр 1

1209

1353

1406

1463

1515

Параметр 3

307

351

393

393

427

Таблица 2.21 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 1 и Параметра 3.

Среднее значение параметра за 5 лет

S1

s2

S3

s4

s5

Параметр 1

1389,2

-180,2

-36,2

16,8

73,8

125,8

Параметр 3

374,2

-67,2

-23,2

18,8

18,8

52,8

Применяя формулу расчёта коэффициента корреляции, и округляя полученные значения, получаем г = 0,9791. Такое значение коэффициента корреляции позволяет утверждать что существует прямая зависимость между количеством лиц, имеющих учёную степень доктора наук и количеством докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет(одно и то же лицо учитывается только 1 раз).

Рассмотрим следующую пару параметров.

Таблица 2.22 - Распределения значений лиц, имеющих учёную степень доктора наук (Параметрі) и лиц, имеющих ученую степень кандидата наук (Параметр 4)

1999

2000

2001

2002

2003

Параметр 1

1209

1353

1406

1463

1515

Параметр 4

5426

5546

5703

5870

6113

Таблица 2.23 Средние значение и значения значением для Параметра разности точек измерения со средним за I и Параметра 4.

Среднее значение параметра за 5 лет

S1

s2

s3

s4

s5

Параметр 1

1389,2

-180,2

-36,2

16,8

73,8

125,8

Параметр 4

5731,6

-305,6

-185,6

-28,6

138,4

381,4

Полученное значение коэффициента корреляции позволяет утверждать о наличии прямой зависимости значений Параметра 1 и Параметра 4. Однако выявленная связь менее тесна, чем в отношении Параметра I к Параметру 3.

Рассмотрим следующую пару параметров.

Таблица 2.24 - Распределения значений количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (Параметр 3) и объемов хоздоговорных работ, выполненных собственными силами, тыс. руб.(Параметр 10).

1999

2000

2001

2002

2003

Параметр 3

307

351

393

393

427

Параметр 10

41538,7

89209,9

135324,1

147445,8

192681,7

Таблица 2.25 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 3 и Параметра 10.

Среднее значение параметра за 5 лет

S1

s2

S3

s4

s5

Параметр 3

374,2

-67,2

-23,2

18,8

18,8

52,8

Параметр 10

121240,04

-79701,34

-32030,14

14084,06

26205,76

71441,66

Применяя формулу расчёта коэффициента корреляции и округляя значение параметра до 4 знаков после запятой, получаем значение г = 0,9943.

Полученное значение коэффициента корреляции позволяет утверждать о наличии прямой зависимости значений Параметра 3 и Параметра 10. Важно заметить, что выявленная связь выражена теснее, чем в рассмотренных выше отношениях и близка к линейной зависимости. Это позволяет говорить, что количество докторов наук и лиц, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет, практически напрямую влияет на объем хоздоговорных работ, выполненных собственными силами.

Рассмотрим следующую пару параметров.

Таблица 2.26 - Распределения значений лиц, имеющих учёное звание профессора (Параметр 2) и количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (Параметр 3).

1999

2000

2001

2002

2003

Параметр 2

133

138

151

132

127

Параметр 3

307

351

393

393

427

Рассчитаем коэффициент корреляции для рассматриваемых параметров и определим наличие или отсутствие зависимости.

Таблица 2.27 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 2 и Параметра 3.

Среднее значение параметра за 5 лет

В1

s2

S3

s4

s5

Параметр 2

136,2

-3,2

1,8

14,8

-4,2

-9,2

Параметр 3

374,2

-67,2

-23,2

18,8

18,8

52,8

Применяя формулу расчёта коэффициента корреляции и округляя значение параметра до 4 знаков после запятой, получаем значение г = -0,0669.

Полученный результат позволяет утверждать об отсутствия связи в данной паре параметров, что демонстрирует отсутствие зависимости количества лица, имеющие учёное звание профессора(без учёта параметра 1) и количество доктора наук и лиц, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет как в прямом, так и в обратном направлении.

Таблица 2.28 - Распределение данных исследуемых признаков

Год

1999

2000

2001

2002

2003

Параметр 1

1209

1353

1406

1463

1515

Параметр 2

133

138

151

132

127

Параметр 3

307

351

393

393

427

Параметр 4 -

5426

5546

5703

5870

6113

Параметр 5

429

470

499

679

688

Параметр 6

11243

11664

11810

11778

12066

Параметр 7

104290

114569

117668

125806

133587

Параметр 8

3247

3679

4071

4239

4377

Параметр 9

91543,9

129138,6

244194,2

202863

298540,9

Параметр 10

41538,7

89209,9

135324,1

147445,8

192681,7

Параметр 11

560131,1

840347,4

1128015,1

1919130,91

2088875,078

Параметр 12

337637,4

408365,9

694439,01

898648,15

1683057,984

Параметр 13

844,039

968,043

1165,5

1406,6962

1500,768

Параметр 14

9141

10622

11264

13205

15468

Параметр 15

454260

651710,3

1027952,3

1484362,1

1907733,195

Таблица 2.29 - Значение средней величины и разности значений среднего к значениям.

Среднее значение параметра за 5 лет

Разность значений данных и среднего показателя по годам

S1

S2

S3

S4

s5

Параметр 1

1389,2

-180,2

-36,2

16,8

73,8

125,8

Параметр 2

136,2

-3,2

1,8

14,8

-4,2

-9,2

Параметр 3

374,2

-67,2

-23,2

18,8

18,8

52,8

Параметр 4

5731,6

-305,6

-185,6

-28,6

138,4

381,4

Параметр 5

553

-124

-83

-54

126

135

Параметр 6

11712,2

-469,2

-48,2

97,8

65,8


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.