В самом общем виде по своей структуре научные исследования делятся на фундаментальные и прикладные.

Фундаментальные исследования направлены на открытие новых, ранее не изученных явлений и законов природы и социальной реальности, а также на создание новых исследовательских методологий. Их целью является расширение научного знания в целом. Они ведутся на границе известного и неизвестного и обладают значительной степенью неопределенности.

Прикладные исследования направлены на нахождение способов использования явлений и законов природы для создания новых и совершенствования существующих средств и способов человеческой деятельности. Их целью выступает установление как можно большего числа вариантов практической эксплуатации имеющихся научных знаний.

Различие между фундаментальной наукой и прикладной было очень точно охарактеризовано Д. Томсоном - открывателем электрона - в речи, произнесенной им в 1916 году: «Под исследованием в фундаментальной науке я понимаю исследование не с целью применения его результатов в промышленности, а только для умножения знаний о Законах Природы». Томсон утверждал также, что прикладная наука совершенствует старые методы, в то время как фундаментальная наука создает новые методы, и что «если прикладная наука ведет к реформам, то фундаментальная наука приводит к революциям, которые, будь они политические или научные, являются мощными инструментами, если вы находитесь на стороне победителя ».

Прикладные исследования дифференцируются на поисковые, научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. Поисковые исследования направлены на установление факторов, влияющих на изучаемый объект либо процесс. Научно-исследовательские работы связаны с созданием новых технологий, опытных установок, приборов. Опытно-конструкторские исследования направлены на подбор конструктивных характеристик создаваемого технического устройства.

Завершающей стадией прикладного исследования, как правило, является разработка, то есть целенаправленный процесс преобразования научно-технической информации в форму, пригодную для освоения в промышленности, подготовка к внедрению.

Одно из принципиальных различий между фундаментальными и прикладными исследованиями как раз и состоит в том, что любое прикладное исследование - это всегда такой научный проект, результаты которого изначально адресованы производителям и заказчикам и которое руководствуется нуждами или желаниями этих клиентов. Фундаментальные же исследования адресованы прежде всего другим членам научного сообщества и направлены, в первую очередь, на расширение знания о мире как такового.

При этом нужно понимать, что на современном этапе развития науки и техники в некоторых моментах фундаментальные и прикладные исследования сходятся. Так, например, для современной инженерной деятельности требуется осуществление не только краткосрочных проектов, направленных на решение специальных задач, но и широкая долговременная программа фундаментальных исследований, специально предназначенных для развития технических наук в целом. В то же время современные фундаментальные исследования (особенно в технических науках) очень тесно связаны с практическими приложениями.

Помимо прочего, для современного этапа развития науки и техники характерно использование методов фундаментальных исследований для решения прикладных проблем. В то же время, тот факт, что исследование является фундаментальным, еще не означает, что его результаты прагматически бесполезны, а работа, направленная на прикладные цели, может носить фундаментальный характер. Критериями их разделения являются в основном временной фактор и степень общности. Вполне правомерно сегодня говорить и о фундаментальных промышленных исследованиях.

Надо помнить также и о том, что в некоторых случаях, не будучи источником, фундаментальная наука выступает основой тех или иных технологических достижений. Такая роль фундаментальной науки обычно может быть выявлена только ретроспективно. Ярким примером подобного положения дел является создание атомных реакторов и атомных бомб. В определенном отношении атомный проект может быть рассмотрен в качестве приложения специальной теории относительности, которая собственно и выступила источником упомянутых выше технологических изобретений.

Таким образом, ясно видно, что характер связей между фундаментальной и прикладной науками - это одна из наиболее глубоких и трудных проблем в истории и методологии научного познания.

Традиционно выделяют три основных направления научных исследований: фундаментальные научные исследования, прикладные научные исследования, а также научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки (НИОКР).

Как уже говорилось, фундаментальными считаются науки, познающие мир безотносительно к возможности практического использования получаемых знаний. Термин фундаментальность (от лат. fundamentum - основа, опора) означает направленность этих наук на исследование основополагающих, основных законов природы. Результатом функционирования фундаментальной науки является открытие.

Прикладные научные исследования - это такие исследования, которые используют знания и закономерности, сформулированные фундаментальными науками, для решения практических задач. Результатом прикладных исследований являются изобретения (разработка, внедрение и использование) новой техники и технологий. Отметим, что деление научных исследований на фундаментальные и прикладные является относительным, поскольку жесткой границы между ними нет. Например, ведущие промышленные компании мира в сфере высоких технологий имеют научно-исследовательские лаборатории для изучения фундаментальных проблем с финансированием в несколько миллионов долларов, а университетская наука прикладные разработки передает непосредственно в бизнес, для практического использования.

История развития науки и техники показывает, что прикладные научные исследования развиваются в силу необходимости разрешать производственные и технические проблемы. Так, совершенствование паровой машины привело к исследованиям в области термодинамики, кинетической теории газов, теории горения и др. С появлением электродвигателей и генераторов электрического тока стала развиваться теория электротехники. Затем возникли совершенно новые науки - электродинамика и теория колебаний и волн, без которых были бы невозможны радиосвязь и телевидение. При этом следует подчеркнуть, что все эти прикладные исследования основываются на фундаментальных разделах физики, которые исследовались в рамках чистой науки, т.е. не имеющей практической пользы.

В наш прагматичный век, когда все думают о практической пользе, выгоде, возникает вопрос о бесполезности финансовых затрат на фундаментальную науку. Ее называют «наука для науки» и задумываются над тем, зачем тратить деньги на ближний и дальний космос, исследование планет, строить большой адронный коллайдер стоимостью десятки миллиардов долларов для исследования тайн возникновения Вселенной. Более рационально было бы пустить эти финансовые ресурсы на борьбу с бедностью, голодом, отсутствием медицинской помощи и другими гуманитарными проблемами. Действительно гуманитарные проблемы в настоящее время являются приоритетами на транснациональном уровне. Тем не менее, проведение фундаментальных исследований является нс только условием успешности прикладной науки, но и главным фактором выживания человечества в условиях глобального кризиса. Переход на принципиально новые виды энергии (в духе глобальных, паранормальных, инженерно-технологических решений славянского гения Николы Тесла), поиск внеземных цивилизаций, а также решение «земных» проблем, связанных с тайной возникновения жизни и человека на Земле, возможны лишь на базе фундаментальных научных исследований.

Болес того, прикладные научные исследования, применяющие фундаментальные знания о природе для решения технических задач, не могут успешно развиваться в отрыве от фундаментальных наук. Так, в начале XX в. были сформулированы основные принципы квантовой механики и теории относительности. В то время эти теории казались абсолютно умозрительными и совершенно бесполезными. В рамках коммунистической идеологии эти науки наряду с генетикой и кибернетикой, которые возникли на полвска позже, подвергались остракизму и гонениям. Ученые, проводившие фундаментальные исследования в этих сферах, не только упрекались в схоластике, идеализме, но и физически уничтожались (Н.И. Вавилов). Однако через короткий исторический период были изобретены ускорители элементарных частиц, для строительства которых использовались принципы теории относительности, затем появились лазеры, работающие на принципах квантовой механики. Разработка генома человека основывалась на фундаментальных принципах генетической теории. И таких примеров - сотни.

Сам факт появления в науке прикладных исследований свидетельствует о резком возрастании ее роли в современном обществе: это проявляется и в том, что результаты научных исследований включаются в развитие самых различных областей общественной жизни, а прямые приложения науки к практике требуют новых форм ее организации: возникают специальные учреждения, осуществляющие прикладные исследования, в разных звеньях общественного организма создаются специальные «службы», представляющие ту или иную науку. Это возрастание роли прикладных исследований заставляет специально обсудить вопрос о том, как должны строиться отношения между прикладной областью знания и ее фундаментальной частью. Прикладные исследования в различных областях науки обладают рядом общих черт. Их полезно выделить, чтобы потом выявить специфику прикладного исследования в социальной психологии.

На первый взгляд отличие между фундаментальными и прикладными исследованиями и соответствующими науками весьма просто. Фундаментальные исследования связаны с изучением новых явлений, эффектов и процессов, а также с открытием новых законов, управляющих этими явлениями. Прикладные же исследования используют результаты фундаментальных исследований в интересах общества. Первые заняты чисто теоретическими и абстрактными исследованиями и нисколько не озабочены тем, насколько полезными могут быть их результаты для практики. Вторые заинтересованы только в практическом применении открытых фундаментальными отраслями наук законов, принципов и эффектов и не ставят перед собой каких-либо теоретических проблем. Такое резкое противопоставление фундаментальных исследований прикладным совершенно несостоятельно, ибо оно основывается па чисто внешнем их сопоставлении и выделяет только то, что чаще всего бросается в глаза. Подобная точка зрения вовсе но безобидна, так как она может породить представление о том, что, с одной стороны, фундаментальные исследования поискового характера являются совершенно непродуктивными ц практически бесполезными, с другой стороны, прикладные исследования не заслуживают внимания науки, так как ограничиваются чисто прагматическими целями.

Отличия между фундаментальными и прикладными исследованиями проявляются в следующем:

1) в характере устанавливаемых понятий, законов и теорий, в глубине раскрытия сущности явлений – фундаментальные раскрывают наиболее глубокие, существенные связи между явлениями, внутренний механизм происходящих при этом процессов. Именно поэтому они служат фундаментом для прикладных исследований. По этой причине законы прикладных наук рассматривают как феноменологические, а фундаментальных – как теоретические.

2) в широте применения применения их законов и теорий. Законы, используемые в прикладных науках, по необходимости носят ограниченный характер, так как они устанавливают связи между свойствами и величинами, измеряемыми на практике. В отличие от этого теоретические законы содержат величины, которые могут быть определены косвенным путем, а именно через сложную цепь логических выводов, вытекающих из теории.

Прикладные исследования представляют собой оригинальные работы, направленные на получение новых знаний с целью решения конкретных практических задач. Прикладные исследования определяют возможные пути использования результатов фундаментальных исследований, новые методы решения ранее сформулированных проблем.

Таким образом, цель всякого прикладного исследования - непосредственное решение практической задачи, более или менее быстрое внедрение результатов зтого исследования для совершенствования каких-то сторон материальной или духовной деятельности общества. Именно этим и обусловлены особенности прикладного исследования.

Во-первых, прикладное исследование организуется непосредственно по заказу какого-либо социального института. Следовательно, в структуре отношений между наукой и практикой возникает ситуация «заказчик» - «исполнитель». Эта линия отношений требует особой регламентации, поэтому при осуществлении всякого прикладного исследовании, выполняемого по заказу, действуют некоторые нормы, установленные юридические правила, согласно которым и заказчик, и исполнитель обладают определенными правами и обязанностями.

Во-вторых, поскольку сфера прикладного исследования есть сфера общения профессиональной науки с непрофессиональной (относительно данной науки) средой, постольку встает проблема языка прикладного исследования. Это означает, что существующий в ряде наук профессиональный жаргон оказывается неприемлемым для изложения результатов прикладного исследования. Результаты должны быть изложены в форме, не только доступной заказчику, но и делающей их «готовыми к употреблению». Несмотря на тривиальность этой истины, данная проблема оказывается сложнейшей проблемой нашего времени, поскольку разрыв между профессиональным и обыденным языками достигает порой существенной степени. Проблема перевода терминов науки на язык практики не всегда решается просто: в каждом конкретном случае приходится специально анализировать меру допустимости употребления специальной терминологии, а с другой стороны, меру допустимости ее упрощения.

В-третьих, прикладное исследование использует специфический вид гипотез. Источником формирования гипотез здесь не обязательно является какая-либо соответствующая теория, чаще гипотеза формулируется на основе практических соображений. Эти практические соображения предстают как некоторый веер возможных решений, и один из вариантов решения проверяется в исследовании. Отсюда следует чрезвычайно важный вывод. Нормой всякого научного исследования является соответствие уровня полученного обобщения проверяемой гипотезе, т.е. обобщение не должно претендовать ни на что иное, кроме подтверждения или отвержения гипотезы. Итог исследования должен содержать точный ответ на поставленный вопрос. При этом не исключено, что по мере осуществления исследования могут быть получены более далеко идущие результаты, которые ученый вправе использовать. Но непосредственная цель прикладного исследования - проверить выдвинутую практикой гипотезу.

В-четвертых, в прикладном исследовании существует необходимость не просто четкого формулирования рекомендаций, но и указание направления, а порой и сроков, этапов их внедрения в практику. Такая мера строгости в этом вопросе не обязательна в фундаментальном исследовании, хотя и здесь весьма желательна. Прикладное исследование, не содержащее такого плана реализации, вызывает неудовлетворенность заказчика.

В-пятых, в прикладном исследовании приняты совершенно иные критерии эффективности. Если в фундаментальном исследовании показателями его успешности могут быть ссылки на него в научных журналах («индекс цитирования»), награждение его автора научной премией или присуждение ему ученой степени, то в прикладном исследовании таким критерием является лишь одно - решение конкретной задачи, поставленной заказчиком.

Наконец, в-шестых, различаются роли «теоретика» и «практика»: теоретик продуцирует и получает знание о каком-либо процессе, практик добивается реального улучшения в осуществлении этого процесса. Цель ему задана извне, и работа, как правило, лучше оплачивается. Из-за расхождения ролей в сообществе ученых часто возникают конфликты, построенные на взаимном пренебрежении «теоретиков» и «практиков». Все сказанное означает, что прикладное исследование требует особой квалификации исследователя, определенных навыков, его большой моральной и социальной ответственности. Естественно, что все эти качества становятся особенно значимыми, когда речь идет о прикладных исследованиях, касающихся сферы отношений между людьми.

В образовании можно выделить существенные характеристики фундаментальных и прикладных исследований, отражающие специфику педагогики.

И в том, и в другом виде исследований обязательно осуществляется обращение к эмпирической области, т.е. к практике, в исходном пункте исследования.

Основой фундаментального педагогического исследования являются и потребности практики, но в общем и неявном виде. Прикладное значение такой работы не всегда осознается сразу. Сюда можно отнести, например, следующую тематику: теоретические основы процесса обучения в школе, социально- педагогические основания дифференциации общего среднего образования, социально-педагогические основы повышения уровня образованности выпускников средних школ.

В каждом из этих двух типов исследований осуществляется построение теоретических моделей, отражающих изучаемые объекты. В прикладном исследовании теоретическая модель строится на основании или в рамках уже имеющейся теории. Следует отметить, что много прикладных исследований было выполнено в русле концепции содержания и методов обучения, разработанной под руководством И.Я. Лернера, М.Н. Скаткина, В.В. Краевского . В фундаментальном исследовании теоретическая модель отражает новую теорию, созданную на основе критического осмысления уже имеющихся.

Результатом и в том, и в другом исследовании стали новые знания, но характер новизны этих знаний разный. В соответствии с классификацией типов новизны, разработанной В.М. Полонским, можно утверждать, что прикладные исследования, как правило, представляют результаты на уровне конкретизации. Исследователь уточняет известное, конкретизирует отдельные общие положения. Изменения затрагивают частные вопросы, не имеющие принципиального значения для понимания сущности явления, процесса. Результатом могут быть также знания, полученные на уровне дополнения. Они расширяют известные теоретические положения, раскрывают новые аспекты проблемы. Выявляются новые элементы, неизвестные ранее. Но эти нововведения не изменяют картину в целом, а дополняют ее. В фундаментальном исследовании результаты представлены на уровне преобразования, который характеризуется принципиально новыми подходами, неизвестными ранее, но коренным образом отличающимися от известных представлений в данной области педагогики .

Прикладные исследования - научные исследования , направленные на практическое решение технических и социальных проблем.

Наука - это сфера человеческой деятельности, функцией которой является выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о действительности. Непосредственные цели науки - описание, объяснение и предсказание процессов и явлений действительности, составляющих предмет её изучения на основе открываемых ею законов , то есть в широком смысле - теоретическое отражение действительности.

По своей направленности, по отношению к практике отдельные науки принято подразделять на фундаментальные науки (fundamental science ) и прикладные науки (applied science ). Задачей фундаментальных наук является познание законов, управляющих поведением и взаимодействием базисных структур природы, общества и мышления. Эти законы и структуры изучаются в «чистом виде», как таковые, безотносительно к их возможному использованию. Непосредственная цель прикладных наук - применение фундаментальных наук для решения не только познавательных, но и социально-практических проблем.

Деление исследований на фундаментальные и прикладные достаточно условно, так как отдельные результаты фундаментальных исследований могут иметь непосредственную практическую ценность, а в результате прикладных исследований могут быть получены научные открытия .

Научное обеспечение хозяйственной деятельности

Научные исследования становятся обязательным процессом принятия управленческого решения. Объём и сложность такой работы определяются конкретной проблемой, но она всегда имеет когнитивную структуру, а результат основывается на применении научных методов .

Ещё более сложным оказывается вопрос объективного описания второй составляющей проблемы - желательной ситуации и, соответственно, следующих из неё определений цели и гипотезы исследований. Все это зависит от объективности описания существующей ситуации и лица, принимающего решение выявить цели систем, в которые входит исследуемый объект. Здесь методические ошибки могут привести к тому, что попытка решения одной проблемы приведет к появлению новых. Многие новые проблемы - уплотнение почвы тяжёлой техникой, инерционность управленческого аппарата, вследствие увеличения численности сотрудников и связей, утилизация стоков животноводческих комплексов и др. - возникали в результате деятельности человека, направленной на решение других проблем.

Анализ первого этапа научной постановки управленческого решения показывает, что если в естественных и технических науках основным источником субъективных искажений и, соответственно, снижения эффективности этого этапа является полнота описания реального факта, достигаемая в основном только за счёт используемых приборов, то в случае исследования производственных проблем добавляются вопросы адекватного восприятия объекта учеными или/и менеджерами, зависящие от применяемой ими методологии. На первом этапе исследования проблем высока вероятность формулировки ложных проблем - «проблемоидов» и псевдозадач, решение которых не будет представлять какой-либо практической ценности, а внедрение может привести к нежелательным последствиям. В этом случае эффективность управленческого решения будет нулевой или даже отрицательной.

Второй этап исследования производственной проблемы - разработка математической модели.

Объективность при этом должна обеспечиваться использованием научных принципов оценки ситуаций, а также методов и моделей принятия решений. Моделирование, особенно с использованием компьютеров, является основным теоретическим инструментом системных исследований прикладной ориентации в управлении сложными системами. Содержательная часть процесса моделирования (выбор показателей, факторов, зависимостей) включается в экономическую теорию, а техническая (под которой в 9 случаях из 10 понимается построение тех или иных статистических моделей) - в эконометрику . Таким образом, экономико-математическое моделирование оказывается, с одной стороны, разорванным, с другой - усечённым. И вопросы взаимосвязи всех этапов моделирования, корректности интерпретации результатов моделирования и, следовательно, ценности рекомендаций на основе моделей оказываются как бы висящими в воздухе.

Однозначность математического языка является одновременно и «плюсом», и «минусом». Достоинство в том, что она не допускает ошибок, но это же свойство ограничивает возможность достаточно полного описания объекта. С повышением информации в модели эвристическая функция моделирования растет не прямо пропорционально количеству учтенной информации, а по экстремальному закону, то есть эффективность моделирования растет лишь до определённого предела, после которого она падает. Иными словами, использование математики гарантирует точность, но не правильность получаемого решения. В исследованиях физических объектов, информационная сложность которых вследствие определяющих их причинно-следственных связей относительно невысока, уровень потерь и искажения информации будут значительно ниже, чем при исследовании социально-экономических объектов. Ограниченность математического языка лежит в основе теории о неполноте формальных систем К. Гёделя и принципа внешнего дополнения Ст. Бира (Beer Stafford ). Её уровень, естественно, во многом носит исторический, а не абсолютный характер. По мере развития математики возможности её будут расти. Однако в настоящее время многие российские и зарубежные математики, философы, экономисты, представители других научных направлений отмечают ограниченные возможности адекватного математического описания социально-экономических явлений.

Практически неограниченный диапазон применения математических методов создаёт впечатление их «всеядности», универсальности. И основным подтверждением этого чаще всего выступает взаимная аргументация этих двух характеристик, а не эффективность использования результатов моделирования на практике. Немаловажное влияние на это оказывает и то, что при описании методологических особенностей математических методов и моделей многие свойства, которыми они должны обладать, чтобы обеспечить адекватное решение, выдаются и, соответственно воспринимаются как свойства, имманентные описанным методам и моделям. Как любое специальное средство, конкретный метод накладывает свои ограничения на обрабатываемую информацию: выделяет одни аспекты, устраняет и искривляет другие, тем самым приводит к искажению описываемой с его помощью реальной ситуации в целом. Авторы ряда работ, количество которых не идет ни в какие сравнения с объёмом публикаций по разработкам теорий и методов математического моделирования, приводят различные аргументы, подтверждающие принципиальную ограниченность их использования для описания реальных процессов, происходящих в общественном производстве. В узких рамках методологии, разработанной оптимизационным подходом, невозможно совместить поиск наилучшего решения (или оптимального управления) с признанием принципиальной ограниченности отражения реальной моделью. Любая, даже самая тонкая и изощренная постановка, где указанное противоречие будет как бы разрешаться, на деле приводит к ещё более серьёзным и очевидным новым противоречиям. На это ещё «накладываются» ошибки разделения и объединения систем и подсистем при использовании методов программирования . Применение предметных концепций при выборе математического метода и модели в решении конкретной задачи приводит к тому, что, допустим, в технических науках с помощью одних и тех же формул проводится обоснование мощности осветительных устройств для квартиры и железнодорожной станции. Так же и формализация задачи оптимизации деятельности предприятия, а то и целой отрасли отличается от задачи об оптимальном раскрое заготовки в основном только количеством переменных и уравнений. Однако в этом случае следствием такого «раскроя» будет «механический» разрыв огромного количества связей, сложность и неопределённость которых ещё не всегда доступны достаточно точному описанию языком современной математики. Некорректность традиционного подхода к обоснованию структуры модели исследуемой ситуации можно показать, сравнивая задачи обоснования состава кормов и поголовья животных в хозяйстве. Если следовать традиционной методике, их можно отнести к одному классу и решать одним и тем же методом. В то же время если результат первой оказывает существенное влияние только на себестоимость продукции, то второй требует учёта социальных интересов, вопросов, связанных с охраной окружающей среды и т. д. Таким образом, во втором случае необходимо использовать метод, обладающий большим разнообразием возможностей описания, чем для первой, иначе нельзя будет построить адекватную математическую модель и получить управленческое решение, имеющее практическую ценность.

Задача, решение которой в конечном итоге обеспечивают методы оптимизации , будь то математическое программирование или регрессионный анализ , сводится к поиску, хотя и не тривиального (вследствие многообразия возможных вариантов), но в то же время и не принципиально нового результата, так как поиск происходит в диапазоне, границы которого определяются знаниями об исследуемом процессе. В случае постановки инженерных, оперативных или тактических задач для технических или простых социально-экономических объектов, позволяющих исследователю или менеджеру дать их полное формальное описание и обосновать диапазоны реальных альтернатив, достаточность и эффективность использования оптимизационных методов не вызывает сомнения. По мере роста сложности объектов исследований при решении стратегических проблем выбора направлений совершенствования технических и социально-экономических систем оптимизационные методы могут выполнять только вспомогательные функции.

Структура того или иного «типичного» вида моделей накладывает ещё более жёсткие ограничения на возможности представления необходимого уровня разнообразия в описании исследуемого объекта. Поэтому некоторые работы по математическому моделированию и рекомендуют начинать исследование с выбора вида модели, а потом уже проводить постановку задачи исследований таким образом, чтобы её легче было «вписать» в выбранную модель. Такой подход облегчает построение модели и эффективен, если целью исследований является именно построение математической модели, а не получение решения проблемы. Последующие аналогичные по своей природе искажения и потери информации вызываются ограничениями алгоритмов и программных языков, возможностями ЭВМ.

Структурно-функциональный анализ свидетельствует о том, что хотя все процедуры, связанные с построением математической модели и получением итоговых данных на ЭВМ, логически обоснованы, они не содержат никаких методологических свойств, гарантирующих адекватность этого результата и соответствующего управленческого решения реальной проблеме. Формирование критериев эффективности (оптимизации) при этом может проводиться независимо от объективных законов общественного развития, а основным критерием разработки математической модели становятся условия скорейшего построения алгоритма на основе применения «типового» алгоритма. Менеджер/исследователь может «подгонять» реальную проблему под структуру освоенного им математического метода или программного обеспечения ПЭВМ. Ориентация на обязательное построение математической модели в рамках одного метода приводит к исключению из исследования проблемы факторов, не поддающихся количественной оценке. Описание причинно-следственных связей, приводит к необоснованному применению принципов аддитивности . Результат при этом будет оптимальным только для того весьма упрощенного и искажённого образа реального объекта, который представляет собой математическая модель после нескольких «трансформаций», проведённых с помощью средств, уровень разнообразия и точность которых ещё значительно отстает от сложности социально-экономических проблем.

На третьем этапе исследования проблем после обоснования вида и структуры адекватность и, соответственно, эффективность управленческого решения, полученного с помощью математической модели, связаны с качеством исходной информации, на основании которой вычисляются, например, элементы матрицы условий задачи математического программирования или коэффициентов уравнения регрессии. Характер искажений здесь во многом зависит от метода моделирования. Для линейного программирования ошибки данного этапа уже мало связаны с исследуемым объектом и в основном возникают из-за невнимательности разработчика: неправильно взяты производительность или нормы расхода материала и т. д. Такого рода ошибки обычно обнаруживаются в работе с моделью и легко исправляются. Более сложная ситуация складывается при использовании регрессионного анализа, одинаково широко распространённого в естественных, технических и общественных науках.

Отличие этого метода по сравнению, допустим, с линейным программированием в том, что формирование коэффициентов регрессии определяется исходными данными, являющимися результатами процессов, происходящих в исследуемом объекте, рассматриваемом как «чёрный ящик», в котором механизм превращения «вход» в «выход» часто неизвестен. С увеличением количества исходной информации уровень её разнообразия приближается к тому, который имманентен реальному объекту. Таким образом можно повышать адекватность регрессионной модели, что нельзя достичь в линейном программировании. Это достоинство регрессионного анализа достаточно эффективно может быть использовано в естественных науках вследствие сравнительно малого количества факторов и возможности управления последними. В исследованиях социально-экономических явлений эффективность использования регрессионных моделей снижается, так как резко возрастает количество факторов, многие из которых неизвестны и/или неуправляемы. Все это требует не ограничиваться отдельной выборкой, а стремиться использовать данные в объёме, приближающемся к генеральной совокупности. В отличие от большинства процессов, изучаемых естественными и техническими науками, сложность тиражирования которых во многом определяется только затратами на эксперимент, проверить регрессионную модель социально-экономического объекта достаточно сложно вследствие уникальности протекающих в нём процессов, имеющих историческую природу.

В этой связи основным источником исходной информации в исследованиях социально-экономических объектов является наблюдение, «пассивный» эксперимент , исключающий повторность опытов и, соответственно, проверку адекватности регрессионной модели по статистическим критериям. Поэтому основные показатели адекватности, используемые при регрессионном анализе социально-экономических объектов, - коэффициент множественной корреляции и ошибка аппроксимации. Однако высокое значение первого и низкое второго показателя не позволяет однозначно судить о качестве регрессионной модели. Объясняется это тем, что с увеличением числа членов полинома модели, а внешне это число ограничивается только числом опытов (наблюдений), вследствие количественного роста её разнообразия, точность аппроксимации исходных данных уравнением регрессии растёт.

В. Леонтьев (Leotief Wassily ), комментируя низкую результативность использования статистических методов в экономике, объясняет это тем, «что для изучения сложных количественных взаимосвязей, присущих современной экономике, косвенный, даже методологически уточнённый, статистический анализ не подходит» . Фактором, также относящимся к интерпретации результатов и снижающим эффективность применения математических методов и соответственно управленческих решений, является и излишняя идеализация полученных таким образом количественных результатов. Точные вычисления не означают правильного решения, которое определяется исходными данными и методологией их обработки. Управляющие, которым предлагают решать задачи линейного программирования, должны знать о том, что наличие даже малейшего нелинейного элемента в задаче может поставить под сомнение и даже сделать опасным её решение методом линейного программирования. К сожалению, в большинство вводных курсов, знакомящих управляющих высшего уровня с основами технических наук и экономико-математическими методами, ничего не говорится о том, как эти науки соотносятся с практическими проблемами. Это объясняется тем, что преподаватель свято верит в универсальную применимость своей методики и плохо представляет границы её применения.

Таким образом, на всех трёх рассмотренных этапах «трансформации» производственной проблемы в математическую модель отсутствуют достаточно строгие, научно обоснованные критерии оценки качества, соответствия идеальных моделей реальному объекту. В то же время традиционная ориентация направлена только на преодоление вычислительных трудностей и большой размерности моделей и не учитывает ограничения математического аппарата.

Моделирование является наиболее практичной стороной прикладных исследований, однако этот прагматизм должен быть основан на гносеологическом и онтологическом подходе в методологии процедурных знаний при решении проблем индивидуального производства. Вместе с тем, применение моделей при принятии управленческих решений должно учитывать их конгруэнтность и, соответственно, адекватность их решений реальным процессам. Эти условия определяются природой описываемых моделями процессов. В экономической науке большинство дескриптивных моделей типа «цена-спрос» описывают институциональные процессы, связанные с поведением человека, и эти модели носят исключительно концептуальный характер и не могут служить для получения количественных прогнозных оценок. Уровень возможностей статистических моделей для интерполяционных оценок внутри описываемого диапазона определяется статистическими показателями надёжности , но для прогнозных оценок уровень экстраполяции при этом не должен превышать 20-30 % от первоначального диапазона данных. Надёжность регрессионных моделей, полученных по управляемым экспериментам с несколькими повторностями

В настоящее время каждая организация сталкивается с проблемой развития или совершенствованием системы управления. Существует множество способов и методов совершенствования управления, наиболее известными считаются - эмпирический подход, прагматический и научный.

Однако наиболее эффективным подходом является научный, включающий в себя исследование объективных тенденций развития, анализ факторов и причин возникновения проблем, предугадывание последствий, распознавание сигналов изменения внешней и внутренней среды организации (успехов, кризиса и т.п.). Все научные исследования разделяют на виды:

• 1. Фундаментальные исследования - расширение теоретических знаний, приобретение последних данных.
• 2. Поисковые исследования - увеличение объема знаний, поиск путей использования новых явлений и закономерностей.
• 3. Прикладные исследования - решение конкретных научных проблем для создания новых товаров и услуг.

Фундаментальные и поисковые исследования, как правило, не входят в комплекс работ по созданию и освоению новых товаров и услуг, а захватывают данные процессы только прикладные научные исследования.

Прикладные научные исследования -- исследования, которые сосредоточены на получение совершенно новых знаний с целью практического применения и решения определенных коммерческих задач для разработки технических нововведений.

Актуальность рассмотрения прикладных исследований заключается в степени расхождения между спросом и предложением на научные идеи и практические рекомендации, которые может дать наука и практика в настоящее время.

Основной целью прикладных наук является использование фундаментальных исследований для решения не только познавательных, но и социально-практических проблем.

Конечным результатом этих изучений являются рекомендации по созданию технических нововведений.

Прикладные исследования в различных сферах науки обладают рядом общих характеристик.

Во-первых, прикладное исследование формируется непосредственно по заказу. Следовательно, в структуре отношений между наукой и практикой зарождается ситуация "заказчик" - "исполнитель". Эти отношения требует особого регламентирования, поэтому при осуществлении прикладного исследовании, разрабатываемого по заказу, действуют некоторые нормы, установленные юридические правила, согласно которым и заказчик, и исполнитель владеют определенными правами и обязанностями.

Во-вторых, поскольку сфера прикладного исследования есть смешение сферы общения профессиональной науки с непрофессиональной (относительно данной науки). Поэтому встает проблема изложения результатов в той форме, которая не только доступна для заказчика, но и для широкого круга лиц. Несмотря на банальность этого утверждения, это оказывается сложнейшей проблемой нашего времени, т.к. разрыв между профессиональным и обыденным языками достигает порой существенной степени. Вопрос перевода терминов науки на язык практики не всегда решается легко: в каждом определенной ситуации приходится намеренно анализировать меру допустимости употребления специальной терминологии, а с другой стороны, меру допустимости ее упрощения.

В-третьих, ПИ использует специфический вид гипотез, чаще гипотеза выражается на основе практических взглядов. Эти практические взгляды представляются рядом возможных решений, и один из вариантов решения анализируется и проверяется в исследовании. Поэтому можно сделать важный вывод, что нормой всякого научного исследования является соответствие уровня принятого обобщения проверяемой гипотезе (подтверждение или отвержение гипотезы). Итог исследования должен заключать в себе точный ответ на поставленный вопрос. Здесь естественной целью является проверка выдвинутой практикой гипотезы.

В-четвертых, в данных исследовании имеется потребность не просто четко формулировать рекомендации, но и указать курс, сроки и этапы внедрения в практику. В фундаментальном исследовании строгость в данном вопросе совсем не обязательна, хотя весьма желательна. Прикладные исследования, которые не включают в себя такого плана реализации, порождает неудовлетворенность заказчика.

В-пятых, совершенно другие критерии эффективности. Если в фундаментальных исследованиях показателями их эффективности могут стать ссылки в научных журналах, присуждение автору ученой степени, то в прикладном исследовании таким критерием является только решение конкретной задачи или проблемы, которую устанавливает заказчик.

В-шестых, различаются роли "практика" и "теоретика". Из-за расхождения значимости в областях науки между учеными часто возникают конфликты, созданные на взаимном презрении "теоретиков" и "практиков". Теоретик проецирует и перенимает сведения о каком-либо процессе, практик же добивается реального усовершенствования в осуществлении этого процесса, т.к. цель задана заказчиком, поэтому и работа выше оценивается и оплачивается.

Согласно ФЗ РФ «О науке и государственной научно-технической политике» (от 23 августа 1996 а. №127-ФЗ) к разработкам можно отнести:

• - конструкторские работы;
• - проектные работы;
• - технологические работы.

Процесс выполнения любого прикладного исследования (ПИ) от возникновения идеи до получения готового продукта включает в себя ряд этапов, которые являются типовыми, независимо от исследуемой проблемы и ее содержания.

Основные этапы ПИ:

• 1. Разработка технического задания (ТЗ);
• 2. Выбор направления исследования;
• 3. Обработка первичной информации;
• 4. Обобщение и оценка результатов исследований;

5. Отчет о проделанной работе.

Главными задачами инновационного менеджмента в сфере ПИ является удовлетворение потребностей общества и повышение социально- экономическое развитие страны.

ПИ требует особой квалификации исследователя, определенных навыков, его моральной и социальной ответственности.

Финансирование прикладных НИР ведётся, как из государственного бюджета, так и за счёт отдельных заказчиков в лице крупных промышленных фирм, АО, коммерческих фондов и венчурных фирм.

Подводя итог, следует отметить, что прикладные исследования играют важную роль в создании инновации, т.к. они в полной мере удовлетворяют потребности общества и повышают социально-экономические аспекты страны. исследовательский инновация конкурентоспособность

Существует вероятность получения как положительных, так и отрицательных результатов прикладных исследований. На данные исследования приходится около 80% всех исследований и вложений. Поэтому у инвесторов, несомненно, возрастает риск потерь денежных средств на инвестирование научных исследований и разработок.

Зарожденная идея проходит множество этапов до ее практического применения. Важнейшей задачей предприятий в настоящее время является сокращение цикла «фундаментальные исследования -- прикладные исследования -- разработка -- внедрение». Необходимо проанализировать потребности рынка, определить потенциал предприятия по разработке и производству нового продукта.