Research and Development Labor Rationing: Problems and Perspectives

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Research and development labor rationing can not only help to solve the problem of overwork and emotional burnout among researchers, but also to make planning more efficient and improve the productivity of academic labor and the scientific and technological level of R&D.This overview considers Russian and foreign approaches to the rationing of R&D labor. The existing approaches are described. The author analyzes their advantages and disadvantages in the context of the peculiarities of research labor, which distinguish it from other types of activities. The article provides a comparative assessment of the approaches, which helps to identify those that best contribute to solving the problems arising in the rationing of R&D labor.

About the authors

Olga V. Omelyanskaya

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department

Email: OmelyanskayaOV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-0245-4431
SPIN-code: 8948-6152
ResearcherId: ADY-4470-2022
Head of Subdivision Management, Directorate of Science Moscow, Russia

References

  1. Высоцкая Н. Н., Тихонова М. В. Роль нормирования труда в современных условиях хозяйствования // Экономика и управление : сб. науч. трудов / под ред. А. Е. Карлика. СПб. : Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2019. Ч. II. С. 141–147. EDN FVEBWE.
  2. Феоктистова О. А. Нормирование научно-исследовательского труда: методологические подходы // Интернет-журнал «Науковедение». 2014. № 5 (24). Ст. 138. EDN TKENCV.
  3. Омельченко И. Б. Влияние нормирования труда на рост его производительности // Социально-трудовые исследования. 2019. № 1 (34). С. 31–43. EDN VXCRFX.
  4. Пшеницына А. А., Семенова И. А. Применение экспертного метода в процессе нормирования НИОКР // Менеджмент: теория и практика. 2022. № 1–2. С. 93–97. EDN VZRWZU.
  5. Булдакова Е. В. Научно-исследовательский труд, классификация научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ // Шарыгинские чтения : Международная научная конференция ведущих научных школ в области радиолокации, радионавигации и радиоэлектронных систем передачи информации. 2021. Т. 1, № 1. С. 279–289. EDN DKWYAH.
  6. Подвербных О. Е., Межова И. А. Методические подходы к обоснованию норм труда специалистов высокотехнологичных профессий // Экономика труда. 2020. Т. 7, № 12. С. 1295–1306. doi: 10.18334/et.7.12.111280. EDN VVEXKB.
  7. Васина О. В., Котова П. К., Третьякова В. А. Методы нормирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ // E-SCIO. 2020. № 1 (40). С. 331–343. EDN TGJNLU.
  8. Боташев Р. А. Научный труд и его нормирование: новые подходы // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право. 2018. № 6. С. 23–28. EDN XYNAHB.
  9. Сейидова О. Н. Методы и инструменты формирования системы показателей НИОКР наукоемкого предприятия в рамках концепции контроллинга // Стратегия социально-экономического развития общества: управленческие, правовые, хозяйственные аспекты : сб. науч. статей 11-й Международной научно-практической конференции (Курск, 18–19 ноября 2021 г.). Курск : Юго-Западный государственный университет, 2021. С. 269–273. EDN ZCADZJ.
  10. Чернявская С. А., Мойсяк Г. Ю., Мусханова Х. Ж. Формирование и развитие проектного управления в современных условиях // Вестник Академии знаний. 2022. № 5 (52). С. 306–314. EDN LSOHLD.
  11. Самарина Ю. С., Шкварова А. С. Труд научных работников: применимо ли нормирование? // Наука. Инновации. Образование. 2017. Т. 12, № 3. С. 61–75. EDN ZHVDHL.
  12. Козлов Ю. Д., Дробот А. Н., Корнилова Ю. А. Направления нормирования научного труда при выполнении НИОКР // Вестник ФКУ НИИИТ ФСИН России : сб. статей. Тверь : Научно-исследовательский институт информационных технологий ФСИН России, 2021. Вып. 3. С. 123–126. EDN TNUJPW.
  13. Черных Н. В. Совершенствование правового регулирования труда научных работников в России и за рубежом // Актуальные проблемы российского права. 2020. Т. 15, № 9 (118). С. 50–58. doi: 10.17803/1994-1471.2020.118.9.050-058. EDN EBJIRX.
  14. Time management strategies for research productivity / J.-A. D. Chase, R. Topp, C. E. Smith [et al.] // Western Journal of Nursing Research. 2013. Vol. 35, № 2. P. 155–176. doi: 10.1177/0193945912451163.
  15. Чернявский А. Г. Совершенствование нормирования трудоёмкости научно-исследовательских работ : дис. … канд. эконом. наук : 08.00.05. Таганрог, 1984. 216 с. EDN NPBZZZ.
  16. Оценка эффекта от внедрения комплексного подхода к управлению при переходе научно-практического учреждения к выполнению опытно-конструкторских работ / О. В. Омелянская, Ю. А. Васильев, Л. Д. Пестренин, А. В. Владзимирский // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 3. С. 143–162. doi: 10.19181/smtp.2024.6.3.11. EDN MJPXBW.
  17. Владзимирский А. В. Центральный институт труда: становление научной работы и изыскания по биологической линии: 1920–1930-е гг. [Б. м.] : Издательские решения, 2024. 524 с. EDN KTSDHM. ISBN 978-5-0064-0740-4.
  18. ЦИТ и его методы НОТ / А. В. Сметанин, С. М. Михайлов, В. Ф. Кадобнов [и др.]. М. : Экономика, 1970. 271 с.
  19. Кекчеев К. Х. Организация труда учёного // Научный работник. 1926. № 9. С. 21–30.
  20. Васина О. В., Третьякова В. А. Нормирование научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ // Управление научно-техническими проектами : материалы Третьей Международной научно-технической конференции (Москва, 5 апреля 2019 г.). М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2019. С. 54–61. EDN BVWHEL.
  21. Козлов Ю. Д., Корнилова Ю. А., Дробот А. Н. Методы нормирования при выполнении НИОКР // Вестник ФКУ НИИИТ ФСИН России : сб. статей. Тверь : Научно-исследовательский институт информационных технологий ФСИН России, 2021. Вып. 4. С. 141–147. EDN WLWKWK.
  22. Корецкий В. П., Галиахметов Р. А. Оценка трудоёмкости исследовательского труда и норм времени на основе методов и подходов теории сложности и нечёткой логики // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2018. Т. 21, № 4. С. 97–101. doi: 10.22213/2413-1172-2018-4-97-101. EDN YTZHVB.
  23. Балаева М. Д. Методика совершенствования нормирования труда научных работников на примере научно-исследовательского института // Научный альманах. 2023. № 12–2 (110). С. 80–83. EDN MRHYCI.
  24. Ушакова С. Е., Солдатова С. Э. Методический подход к формированию системы оплаты труда научных сотрудников на основе эффективного контракта // Управление наукой и наукометрия. 2019. Т. 14, № 4. С. 544–566. doi: 10.33873/2686-6706.2019.14-4.544-566. EDN WXUXCA.
  25. Волкова Н. А., Сапунов А. В. Применение метода экспертных оценок для планирования трудоёмкости научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ // Modern Science. 2020. № 4–1. С. 61–65. EDN IDLOZD.
  26. Мужайло Н. В. Возможность нормирования труда научных работников: миф или реальность // Экономика в теории и на практике: актуальные вопросы и современные аспекты : сб. статей X Международной научно-практической конференции (Пенза, 5 октября 2021 г.). Пенза : Наука и Просвещение, 2021. С. 62–64. EDN BTPAXN.
  27. Боташев Р. А. Система и инструменты нормирования творческого труда в научно-исследовательских и проектных организациях // Современная экономика: актуальные вопросы, достижения и инновации : сб. статей XIV Международной научно-практической конференции (Пенза, 25 февраля 2018 г.). Пенза : Наука и Просвещение, 2018. С. 205–210. EDN YRXEEU.
  28. Кудаев М. М. Проблемы нормирования научно-исследовательского труда профессорско-преподавательского состава // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2020. Т. 17, № 2 (110). С. 85–92. doi: 10.21686/2413-2829-2020-2-85-92. EDN WDJYHT.
  29. Григорьева Н. Н., Карбушева Д. В. История возникновения и развития нормирования и организации труда // Молодая наука Сибири. 2024. № 1 (23). С. 274–282. EDN PQVSLT.
  30. Perks S. Academic workload modelling. [North Somerset] : Sockmonkey Consulting Limited, 2019. [iii], 43 p. URL: https://sockmonkeyconsulting.com/wp-content/uploads/2019/02/workload-modelling-guide-final.pdf (дата обращения: 08.11.2024).
  31. Kenny J., Fluck A. E. Life at the academic coalface: Validation of a holistic academic workload estimation tool // Higher Education. 2023. Vol. 86, № 3. P. 507–526. doi: 10.1007/s10734-022-00912-x.
  32. Crisp B. R. Academic workloads: What does a manager need to consider? // Journal of Higher Education Policy and Management. 2022. Vol. 44, № 6. P. 547–562. doi: 10.1080/1360080X.2022.2064404.
  33. Muramalla V. S. S. R., Alotaibi K. A. Equitable workload and the perceptions of academic staff in universities // The International Journal of Educational Organization and Leadership. 2019. Vol. 26, № 2. P. 1–19. doi: 10.18848/2329-1656/CGP/v26i02/1-19.
  34. Kenny J., Fluck A. E. Towards a methodology to determine standard time allocations for academic work // Journal of Higher Education Policy and Management. 2017. Vol. 39, № 5. P. 503–523. doi: 10.1080/1360080X.2017.1354773.
  35. Kenny J., Fluck A. E. Research workloads in Australian universities // The Australian Universities’ Review. 2018. Vol. 60, № 2. P. 25–37.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».