Новая модель региональной инновационной подсистемы и механизм ее реализации

Автор: Москвитина Екатерина Ильинична

Журнал: Региональная экономика и управление: электронный научный журнал @eee-region

Статья в выпуске: 2 (66), 2021 года.

Бесплатный доступ

Статья посвящена проблеме разработки и реализации новой модели региональных инновационных подсистем в Российской Федерации. Схематично представлены основы предлагаемой модели региональной инновационной подсистемы. Описаны управленческий блок и математический аппарат модели. Особое внимание уделено разработанной методике оценки индексов, характеризующих инновационный потенциал региона и его реализацию. Обозначены ключевые этапы механизма реализации модели региональной инновационной подсистемы, в том числе алгоритм внесения изменений в региональные стратегии социально-экономического развития.

Региональная инновационная подсистема, модель региональной инновационной подсистемы, инновационное развитие региона, инновационная система региона, механизм реализации модели инновационного развития, алгоритм внедрения модели региональной инновационной подсистемы, методика оценки инновационного потенциала, инновационный потенциал, реализация инновационного потенциала

Еще

Короткий адрес: https://sciup.org/143176172

IDR: 143176172

Текст научной статьи Новая модель региональной инновационной подсистемы и механизм ее реализации

Одной из современных тенденций в области пространственного развития российской экономики является повышение концентрации инновационного потенциала в крупных центрах экономического роста, которые, согласно Стратегии пространственного развития Российской Федерации до 2025 года [13], можно выделить в каждом регионе, способном в разной степени обеспечить вклад в экономический рост страны.

Однако анализ существующих подходов к моделированию региональных инновационных подсистем (далее – РИП), в основе которых лежат критерии [1;2;7-12]: степень огосударствления, способность к реализации инновационного цикла, характер стратегии инновационного развития и выбора «точек роста», состав ключевых субъектов РИП, характер взаимодействия субъектов РИП, оценка эффективности РИП, — показал, что в них недостаточно внимания уделено вопросам формирования, реализации и локализации инновационного потенциала РИП, что обуславливает актуальность формирования новой модели РИП и разработки механизма ее реализации.

Результаты исследования

На основе ранних исследований [5], автором была выявлена и обоснована необходимость разработки нового подхода к моделированию с позиции формирования и использования инновационного потенциала РИП и усовершенствована модель РИП, которая, в отличие от прежней версии, имеет более глубокую проработку структуры РИП на основе выделения в ней трех блоков однородных составляющих: инновационный потенциал, институциональный потенциал, организационный потенциал (ранее выделяемые составляющие рассматривались в качестве параметров, не являющихся однородными) и более критичный подход к классификации инструментов региональной социальноэкономической политики, направленных на создание и развитие инновационных систем регионального уровня, как показано на рисунке 1.

субъектов

5’ О

ОМСУ

HIUI, НПО

Научные объединения

Крупный

Средний

Малый

о ее

НКО

Сообщества

Индивидуумы

Инструменты формирования и развития РИП

11нновационный потенциал

образовательный потенциал

научный потенциал

исследовательский потенциал

патентный потенциал

Поле согласования интересов

Институциональный потенциал

Организационный потенциал

правовой потенциал

управленческий потенциал

финансовый потенциал

инфраструктурны й потенциал

производственный потенциал

Результат согласования интересов

Рисунок 1 – Схематичное представление модели региональных инновационных подсистем (РИП)

Источник: составлено автором

Данная модель отражает взаимосвязь ключевых элементов РИП: субъекты, используя инструменты региональной социально-экономической политики различных функциональных групп [3] согласуют свои экономические интересы и обеспечивают формирование и развитие составляющих РИП. За счет универсальности своего формата предложенная модель может применяться к регионам с разным уровнем социально-экономического и инновационного развития.

Левый блок модели (субъекты РИП и выделенные группы инструментов) содержит управленческий инструментарий, правый блок модели содержит как управленческие элементы (институциональный и управленческий потенциалы), так и математический аппарат модели, предполагающий оценку образовательного, научного, исследовательского и патентного потенциалов, а также реализации патентного потенциала как показателя результативности на основе разработанной авторской методики, включающей индексы и шкалу оценки их значений для выявления уровня развития соответствующего потенциала: от низкого к высокому, как показано на рисунке 2.

Индекс	Формула	Условные обозначения
Инновационный потенциал
Образовательный индекс (Иоб)	Ивоб - Чсв Чэа Исоб = Чссп Чэа Иоб = 0.57Ивоб+0.43Исоб	Чсв - численность студентов вузов, тыс. чел.; Чссп численность студентов средних профессиональных учреждений, тыс. чел.; Чэа — численность экономически активного населения, тыс. чел.
Научный индекс (Ин)	Ин = ((0,41 Ча+О,59Чд)) Чэа	ЧА — численность аспирантов, тыс. чел.; Чд -численность докторантов, тыс. чел.; Чэа -численность экономически активного населения, тыс. чел.
Индекс, характеризующий исследовательский потенциал (Ипп)	Ипп = Чзтгр Чзв	Чзпр - численность занятых исследованиями и разработками, тыс. чел.; Чзв — численность занятых в экономике с высшим образованием, тыс. чел. .;
Индекс, характеризующий патентный потенциал (Ипп)	Ипп = КпэЧзир	К-колпчсство поданных патентных заявок (на изобретения и полезные модели), шт.; Чзпр — численность занятых научными исследованиями и разработками чел.
Реализация инновационного потенциала
Индекс реализации патентного потенциала (Ирпп)	Ирпп — Кит Чзпр	Кит - количество «ноу-хау» ( зарегистрированных патентов на изобретения п полезные модели), шт. Ч зпр - численность занятых научными исследованиями и разработками чел.

ПОКАЗАТЕЛЬ	ШКАЛА ОЦЕНКИ ЗНАЧЕНИЙ
ПОКАЗАТЕЛЬ	Ниткий	Ниже среднего	С редкий	Выше среднего	Высокий
Образовательный индекс (Иоб)	< 0.04	0.04-0.07	0.08-0.1	0.2-О.З	0.4-О.5
Научный индекс (Ин)	< 0.0005	О.0ОО5-О.О0О8	0.0009-0.001	0.002-0.003	О.ОО4-0.ОО5
Индекс. характер» зуюшнй исследовательский потенциал (Ипп)	<0.005	0.005-0.009	0.01-0.03	0.04-0.07	0.08- 0.095
Индекс, характераi)ioiiiiin патентный потенциал (Ипп)	<0.03	0.03-0.09	0.1-0.3	0.4-1	1.Ы.5
Индекс реалташш патентного потенштаза (Ирпп)	<0.03	0.03-0.09	0.1-0.3	0.4-1	1.1-1.5

Рисунок 2 – Методика оценки, лежащая в основе предлагаемой модели региональных инновационных подсистем (РИП)

Источник: составлено автором

В отличие от ранее предложенной автором методики [4], новая вводит весовые коэффициенты для образовательного и научного индексов. В качестве ключевого критерия для обоснования значений вводимых весовых коэффициентов была выбрана средняя продолжительность обучения:

о студентов среднего и высшего профессионального образования (при оценке образовательного индекса),

• аспирантов и докторантов (при оценке научного индекса).

В связи с тем, что сроки заочного обучения и дистанционного обучения существенно варьируются, в качестве основы для расчетов были выбраны сроки обучения по очной форме.

На первом этапе было определено, во сколько раз отличается средняя продолжительность обучения у студентов среднего и высшего профессионального образования, аспирантов и докторантов:

• вес продолжительности обучения студента образовательного учреждения высшего профессионального образования приблизительно в 1,29 раза больше веса продолжительности обучения студента образовательного учреждения среднего профессионального образования;
• вес продолжительности обучения докторанта приблизительно в 1,43 раза больше веса продолжительности обучения аспиранта.

При расчетах значений образовательного индекса были учтены: средняя продолжительность обучения студентов с высшим образованием (включая годы обучения в школе, которые могут отличаться); факт нахождения студентов на разных годах обучения.

При оценке научного индекса учитывались только годы обучения в высшем учебном заведении и также факт нахождения аспирантов на разных годах обучения, докторантов – осуществления научной деятельности на разных годах в докторантуре.

На втором этапе с помощью простого линейного уравнения вычислены соответствующие значения весовых коэффициентов в пределах единицы, что позволило не менять взятую за основу и апробированную в научном сообществе системы интервалов значений шкалы оценки:

• для образовательного индекса K1 = 0,43 и К2 = 0,57;
• для научного индекса K1 = 0,41 и К2 = 0,59.

На третьем этапе была вычислена разница в полученных значениях рассчитываемых индексов до и после введения коэффициентов на примере регионов Приволжского федерального округа за 2019 год (последние актуальные данные Росстат), как показано в таблицах 1,2.

Таблица 1 – Изменение значений образовательного индекса после ввода весовых коэффициентов

Регион	До введения весовых коэффициентов				После введения весовых коэффициентов
Регион	Численность студентов вузов, тыс. чел.	Численность студентов СПУ. тыс. чел.	Иоб	Оценка	Иоб	Оценка
Приволжский федеральный округ	807.9	118.1	0.06	■■же среднего	0.03	ннжий
Республика Башкортостан	97.2	25.9	0.06	ниже среднего	0.04	ниже среднего
Республика Марий Эл	17.3	2^2	0.06	■■же среднего	0.03	ННЖИЙ
Республика Мордовия	25.5	2.3	0.06	ниже среднего	0.04	ниже среднего
Республика Татарстан	143.9	11.8	0.08	средний	0.04	ниже среднего
Удмуртская Республика	43.4	8.6	0.07	ниже среднего	0.04	ниже среднего
Чувашская Республика	34,5	53	0.07	ниже среднего	0.04	ниже среднего
Пермский край	54	12.7	0,05	ниже среднего	0.03	низкий
Кировская область	28.9	3.9	0.05	ниже среднею	0.03	ннжий
Нижегородская область	83.5	10.5	0.05	ниже среднего	0.03	низкий
Оренбургская область	43.5	8.1	0.06	■■же среднего	0.03	НИЗКИЙ
Пензенская область	32.5	4.8	0.06	ниже среднего	0.03	НИЗКИЙ
Самарская область	94.6	9.9	0.06	ниже среднего	0.03	ННзквй
Саратовская область	73.6	8.7	0.07	ниже среднего	0.04	ниже среднего
Ульяновская область	35.6	33	0.06	ниже среднего	0.04	ниже среднего

Источник: составлено автором.

На основе результатов произведенных расчетов до и после введения весовых коэффициентов в формулу для оценки образовательного можно сделать следующий вывод: в связи с высокой численностью студентов высшего профессионального образования по сравнению со студентами среднего профессионального образования, придание большего «веса» для первых привело к росту их значимости при оценке образовательного потенциала РИП и, как следствие, снижению в ряде регионов Приволжского федерального округа общего уровня образовательного индекса, ранее рассчитываемого без весовых коэффициентов.

Таблица 2 — Изменение значений научного индекса после ввода весовых коэффициентов

Регион	До введения весовых коэффициентов				После введения весовых коэффициентов
Регион	Численность аспирантов, чел.	Численность докторантов, чел.	Ин	Оценка	Пн	Оценка
Приволжский федеральный округ	12771	143	0.0009	средний	0.0004	Н1ГЗКНЙ
Республика Башкортостан	1409	16	0.0008	ниже среднего	0.0003	низкий
Республика Марий Эл	235	7	0.0007	ниже среднего	0.0003	низкий
Республика Мордовия	513	25	0.0012	средний	0.0005	ниже среднего
Республика Татарстан	2783	12	0.0014	средний	0.0006	ниже среднего
Удмуртская Республика	444	0	0.0006	ниже среднего	0.0002	низкий
Чувашская Республика	278	0	0.0005	ниже среднего	0.0002	низкий
Пермский край	1077	11	0.0009	средний	0.0004	низкий
Кировская область	333	0	0.0005	ниже среднего	0.0002	низкий
Нижегородская область	1695	7	0.0010	средний	0.0004	низкий
Оренбургская область	292	3	0.0003	низкий	0.0001	низкий
Пензенская область	439	6	0.0007	ниже среднего	0.0003	низкий
Самарская область	1496	10	0.0009	средний	0.0004	низкий
Саратовская область	1246	34	0.0011	средний	0.0004	низкий
Ульяновская область	531	17	0.0009	средний	0.0004	низкий

Источник: составлено автором

На основе результатов произведенных расчетов до и после введения весовых коэффициентов в формулу для оценки научного индекса можно сделать следующий вывод: в связи с невысокой численностью докторантов по сравнению с аспирантами, придание большего «веса» первых привело к росту их значимости при оценке научного потенциала региональных инновационных подсистем и, как следствие, снижению во всех регионах Приволжского федерального округа общего уровня научного индекса, ранее рассчитываемого без весовых коэффициентов.

Таким образом, придание «веса» для показателей, которые, действительно, неравносильны, при оценке соответствующих индексов обеспечивает возможность получения более достоверной информации о состоянии образовательного и научного потенциалов региональной инновационной подсистемы.

Формат предложенной модели позволяет также провести экспертную оценку развития РИП. Для экспертной оценки развития региональных инновационных подсистем разработан перечень ключевых вопросов, на которые эксперты дают свое заключение в рамках четырех ключевых блоков, как показано в таблице 3.

Таблица 3 — Анкета экспертной оценки

Блок закрытых вопросов №1. Оцените развитие составляющих региональной инновационной подсистемы по шкале от низкого к высокому уровню
Составляющие РИП	Шкала оценки развития составляющих PI ПТ
Инновационный потенциал РИП	низкий	ниже среднего	средний	выше среднего	высокий
Институциональный потенциал РИП	низкий	ниже среднего	средний	выше среднего	высокий
Организационный потенциал РИП	низкий	ниже среднего	средний	выше среднего	высокий
Б лок открытых вопросов №2. Особенности внутренней среды региональной инновационной подсистемы (SWOT-анализ)
Выделите сильные стороны PI ПТ субъекта
Выделите слабые стороны РИП субъекта	...
Выделите возможности развития PI ПТ
Выделите угрозы и риски развили РИП
Блок открытых вопросов №3. Особенности внешней среды региональной инновационной подсистемы (PEST-анализ)
Выделите политические факторы, оказывающие наибольшее влияние на РИП	...
Выделите экономические факторы, оказывающие наибольшее влияние на РИП	...
Выделите социальные факторы, оказывающие наибольшее влияние на РИП
Выделите технолоптеские факторы, оказывающие наибольшее влияние на РИП
Общее заключение о развитии региональной инновационной подсистемы рассматриваемого субъекта (макрорегиона) Российской Федерации (свободная форма):

Источник: составлено автором

Требования, предъявляемые к экспертам в рамках оценки РИП:

1. К образованию: высшее образование в области экономических, политических и социальных наук; наличие ученой степени будет являться дополнительным преимуществом при формировании экспертной группы;
2. К рабочему стажу: не менее, чем пятилетний опыт в одной или нескольких сферах:
3. К компетенциям: высокий профессионализм и компетентность, подтверждаемые документально соответствующими достижениями в рамках профессиональной деятельности.

О система государственного и муниципального управления;

О промышленное предприятие;

О организация высшего образования;

О научно-исследовательская организация;

О инновационные центры.

Проведение экспертной оценки целесообразно:

• во-первых, в связи с тем, что показатели, оцениваемые математическим путем, являются относительно манипулируемыми с точки зрения получаемых значений (например, в регионе с меньшим инновационным потенциалом результативность его реализации формально может оказаться выше, и наоборот, в регионе с большим потенциалом – результативность меньше);
• во-вторых, экспертное мнение позволит расширить и углубить информацию о развитии региональных инновационных подсистем, что позволит органам государственной власти субъектов Российской Федерации принять более рациональные и обоснованные решения в рамках механизма реализации новой модели РИП, включая разработку рекомендаций по совершенствованию региональной социально-экономической политики.

Механизм реализации предложенной модели предполагает поэтапное формирование региональными органами власти качественно новой региональной инновационной подсистемы и подразумевает взаимодействие и учет интересов всех субъектов РИП; ключевые этапы представлены на рисунке 3.

Решение высшего должностного лица субъекта Российской Федерации о формировании новой модели PI1П

Распоряжение высшего должностного лица субъекта Российской Федерации о назначении ответственным за формирование новой модели РИП исполнительного органа государственной власти субъекта Российской Федерации - министерства, осуществляющего проведение в регионе государственной политики в области инновационного развития (далее - министерство)

Разработка плана	>	Подготовка перечня мероприятий, инструментального и ресурсного обеспечения
мероприятий	>	Установление сроков и выбор «контрольных» точек
	>	Назначение ответственных исполнителей по каждому мероприятию

Внесение изменений в	>	Подготовка министерством проекта внесения изменений в нормативное правовое обеспечение РИП
нормативное правовое обеспечение формирования и развития РИП	>	Проведение обсуждения с участием представителей всех субъектов РПП предполагаемых изменений и внесение корректировок (если необходимо)
		Утверждение и принятие постановлением высшего исполнительного органа государственной власти субъекта Российской Федерации изменений

Создание рабочей группы	> Определение состава, порядка работы и распределение ответственности

Формирование экспертного совета	> Включение в состав совета представителей всех субъектов РИП (государства, бизнеса, науки и общества)

Анализ элементов	>	Определение перечня субъектов РИП
существующей РИП в	>	Выявление используемых инструментов формирования и развития РИП
соответствии со	>	На основе математического аппарата модели оценка и SWOT-анализ
структурой.		составляющих РИП: инновационного потенциала, институционального
предлагаемой моделью		потенциала, организационного потенциала

Реализация плана	> Взаимодействие субъектов РИП в рамках реализации мероприятий
мероприятии по	> Использования существующих и развитие новых инструментов
формированию новой модели РИП	формирования РИП в целом и ее составляющих в частности

Координация и контроль реализащш	>	Мониторинг и контроль реализации запланированных мероприятий
	> >	Оценка ключевых результатов и эффектов Выявление необходимости корректировки плана Разработка дополнительных мероприятий в случае необходимости
мероприятий
		Контроль реализащш итоговых мероприятий по внедрению модели РИП

Подготовка ответственным исполнительным органом субъекта Российской Федерации отчета о результатах внедрештя модели РИП и представление высшему должностному лицу субъекта Российской Федерации

Рисунок 3– Ключевые этапы механизма реализации модели региональных инновационных подсистем (РИП)

Источник: составлено автором

Представляется, что одним из ключевых документов, содержащих характеристику новой модели РИП станет региональная стратегия социально-экономического развития (далее – Стратегия) как один из ключевых документов стратегического планирования, задающий вектор инновационного развития в субъекте Российской Федерации; на рисунке 4 представлен общий алгоритм внесения изменений.

1------------ 2----------- 3-

Проект внесения изменений в Стратегию Подготовка исполни!ельным органом (органами) государственной власти субъекта Российской Федерации проекта внесения изменений в существующую Стратегию соинашю-экономического развития субъекта Российской Федерации (далее - Стратегия)

Обсуждение проекта изменений Проведение обсуждения проекта о Biieceiuiii изменений в Стратегию с субъектами региональной инновационной подсистемы: представителями государства, бизнеса, науки и общества и корректировка документа (если необходимости)

Внесение изменений Постановление высшего исполнительного органа государственной власти субъекта Российской Федерации о внесении изменений в Стратегию

4*--------

Разметение информации в сети Интернет Размещение новой редакции Стратегии социатьно-ткономнчсского рачштш на официальных ресурсах государственной власти и органов государственной власти субъектов Российской Федерации и иных информационных ресурсах

5---------

Контроль за реализацией новых положений

Обеспечение высшим исполнительным органом государственной власти субъекта Российской Федерации контроля за реализацией новых положений Стратегии и !шых НПА. в том числе в рамках реализации программ, проектов

Внесение изменений в другие НПА

Внесение в нормативные правовые акты необходимых изменений и размещение информации на официальных ресурсах органов государственной пласт и органов государственно власти субъектов Российской Федерации

Согласование Стратегии с другими НПА

Обеспечение согласования новой редакции Стратегии с другими нормативными правовыми актами, разрабатываемыми в соответствии со Стратегией, реализуемыми программами. проектами

Рисунок 4 — Общий алгоритм внесения изменений в региональную стратегию социально-экономического развития в рамках формирования новой модели РИП

Источник: составлено автором

Для включения модели РИП в Стратегию целесообразно использовать стандартную форму описания: цель и задачи формирования новой модели РИП, ее внутренние характеристики, ожидаемые положительные социально-экономические эффекты.

Важным элементом механизма реализации модели является разработка рекомендаций по совершенствованию социально-экономической политики в конкретном регионе. Основой для разработки таких рекомендаций являются результаты SWOT-анализа РИП субъекта Российской Федерации, составленные на основе оценки инновационного потенциала РИП, институционального потенциала РИП и организационного потенциала РИП.

Результаты исследования, SWOT-aнализ РИП регионов Приволжского федерального округа и направления для разработки на их основе рекомендаций были опубликованы автором ранее [4;6].

Заключение

Таким образом, предложенная модель позволит сформировать качественно новые региональные инновационные подсистемы в субъектах Российской Федерации и обеспечить развитие и повышение результативности использования инновационного потенциала региона, в том числе за счет разработки и реализации плана мероприятий социально-экономической политики, сформированного в результате SWOT-анализа РИП субъекта Российской Федерации на основе использования математического и аналитического инструментария модели. Практическая реализация модели объединяет 10 ключевых этапов и предполагает взаимодействие региональных органов власти с другими субъектами РИП.

Москвитина // Финансовая экономика. 2019. № 6. С. 156-160.

Список литературы Новая модель региональной инновационной подсистемы и механизм ее реализации

Абдикеев, Н.М., Диденко, А.С., Лосева, О.В. Сетевая DEA-модель эффективности региональных инновационных систем // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2018): Материалы одиннадцатой международной конференции. В 2-х томах / Под общей редакцией С.Н. Васильева, А.Д. Цвиркуна. 2018. С. 161-163.
Абушахманова, Ю.В. Анализ существующих моделей сетевого взаимодействия акторов региональных инновационных систем // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов V Международной научной конференции: в 2 частях / Под ред. О.Г Берестневой, А.А. Мицеля, В.В. Спицына, Т. А. Гладковой. Томск, 2019. С. 4-9.
Москвитина, Е.И. Инструменты развития параметров региональной инновационной подсистемы // Экономика и предпринимательство. 2019. № 8 (109). С. 511-514.
Москвитина, Е.И. Оценка ключевых параметров региональной инновационной подсистемы (на примере Приволжского федерального округа) / Е.И. Москвитина // Финансовая экономика. 2019. № 6. С. 156-160.
Москвитина, Е.И. Разработка основ матричной модели региональной инновационной подсистемы // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т. 18. № 11 (482). С. 2183-2204.
Москвитина, Е.И. SWOT-анализ региональных инновационных подсистем в приволжском федеральном округе. Инновационные аспекты развития науки и техники: сборник избранных статей II Международной научно-практической конференции. - Саратов: НОО «Цифровая наука». 2020. С. 82-87.
Рудская, И.А. Оценка эффективности региональной инновационной системы России по стадиям инновационного процесса // Вести Волгогр. ун-та. Сер. 10, Иннов. деят. 2017. Т.11, №3. С. 23-34.
Региональная инновационная система Красноярского края 2016-2021: «умная» настройка. Концепция инновационной политики следующего поколения» // Анализ лучших практик по развитию региональных инновационных систем. -URL: http://i-center.rvca.ru/upload/files/Analysis-of-best-practices.pdf
Bosch, A, Vonortas, N. / Smart Specialization as a Tool to Foster Innovation in Emerging Economies: Lessons from Brazil // Foresight and STI Governance. 2019. Vol. 13, no. 1. P. 32-47.
Carayannis, E., Grigoroudis E. Quadruple Innovation Helix and Smart Specialization: Knowledge Production and National Competitiveness // Foresight and STI Governance. 2016. Vol. 10. no. 1. P. 31-42.
Chen, K. Measuring the Efficiency of China's Regional Innovation Systems: Application of Network Data Envelopment Analysis (DEA) / K. Chen, J. Guan. -URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00343404.2010.497479
Leydesdorff, L. The Triple Helix, Quadruple Helix, ..., and an N-Tuple of Helices: Explanatory Models for Analyzing the Knowledge-Based Economy? // Journal of the Knowledge Economy. 2012. Vol. 3, no. 1. P. 25-35.
Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года [утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р ]. - Справочно-правовая система «КонсультантПлюс». - URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_318094/ References:

Еще

Статья научная