г. Москва и Московская область, Россия
УДК 614.84 Пожарная охрана. Опасность пожара. Пожары
Выполнена оценка кадрового потенциала ведомственной научной организации МЧС пожарно-технического профиля на материале пилотной апробации за 2022–2024 гг. (64 штатные единицы, 6 структурных единиц, 118 завершённых работ в год, кадровый резерв 28 человек). Методика опирается на систему коэффициентов: Ksht для анализа штатной обеспеченности по работам повышенной критичности, Cqual для оценки профильности подготовки относительно тематики НИОКР, L для измерения операционной занятости по реестру процессов, W для результативности кадрового резерва по фактам назначений и продвижений, индексные показатели территориального запроса для распределения нагрузки между структурными единицами. Получены значения Cqual = 0,64 и L = 1,32, что отражает дефицит профильных компетенций при высокой доле регламентированных процедур. Доля работ, требующих моделирования и обработки массивов пожарной статистики, составила 0,23 портфеля при доле специалистов данного профиля 0,09. Результативность резерва составила W = 42,9% при пороге 40%. Рекомендации ориентированы на переразметку функций через цифровое планирование, целевой набор в сектор данных и моделирования, проектное закрепление резервистов с формализованными траекториями развития.
Кадровый потенциал, структурный анализ, научное учреждение, МЧС России, штатная обеспеченность, риск-ориентированное планирование, кадровый резерв, квалификационная релевантность, показатели результативности, коэффициент операционной занятости
Введение
Устойчивость научного учреждения, входящего в систему МЧС России, определяется возможностями кадрового ядра не только выполнять регламентированные функции, но и адаптироваться к меняющимся вызовам чрезвычайного характера. Нагрузка на ведомственные научные организации МЧС формируется через расширение риск-ориентированного регулирования государственного контроля, увеличение объёма технического нормирования по пожарной безопасности и перевод подготовки научно-технических материалов в цифровые процедуры, поскольку результаты НИОКР применяются при разработке методических документов и поддержке технического регулирования в сфере пожарной безопасности [15–16, 19].
При этом сохраняются диспропорции между числом штатных ставок, профилем компетенций и реальным объёмом научно-практических задач. Обоснование дано материалами пилотной апробации на примере типовой ведомственной научной организации пожарно-технического профиля, сопоставимой по функциям с ФГБУ ВНИИПО МЧС России [19]. В массив включены: численность постоянного персонала (64 ед.), распределение по лабораториям (6 структурных единиц), портфель работ за 2022–2024 гг. (в среднем 118 работ в год, из них 34 НИОКР по госзаданию, 41 испытание и сертификационная экспертиза, 43 методические и информационные разработки). Доля работ, требующих компетенций аналитического моделирования и обработки массивов статистики пожаров, составила 0,23 портфеля, при доле специалистов соответствующего профиля 0,09 штатной численности; разрыв отражает перекос между тематикой заданий и компетентностным составом персонала. Сопоставимость постановки задачи с общероссийскими тенденциями подтверждается статистикой по персоналу НИОКР, фиксирующей ограниченность кадрового ресурса исследовательского сектора и необходимость повышения производительности труда исследователей [18]. Нормативные процедуры оценки результативности научных организаций ориентированы на агрегированные показатели деятельности и управленческие решения по категориям результативности [14], тогда как внутриорганизационная увязка структуры персонала, распределения функций и портфеля работ в ведомственных научных организациях МЧС в публикациях описана фрагментарно; по результатам выполнённого анализа предложена интегральная схема, связывающая квалификационный профиль, нагрузку и резерв с показателями результативности.
Цель – разработать систему оценивания структурных характеристик кадрового потенциала научного учреждения МЧС России и показать, как выявленные дисбалансы влияют на результативность исследовательской деятельности.
Задачи:
1. Проанализировать соответствие образовательного профиля и практических компетенций сотрудников тематике выполняемых НИОКР, применив показатель относительной компетентности.
2. Оценить штатную обеспеченность и функциональную занятость через интегральные коэффициенты, основанные на количестве задач, уровне риска и нормативных регламентов.
3. Исследовать вовлечённость и результативность кадрового резерва, сопоставив фактические показатели продвижения с отраслевыми нормативами и выявив факторы, ограничивающие карьерную динамику.
Актуальность исследования усиливается требованиями национальных целей развития на период до 2030 г. и перспективу до 2036 г., где закреплены ориентиры технологического суверенитета и повышения качества государственного управления [11]. Стратегия научно-технологического развития задаёт приоритет научного обеспечения безопасности и устойчивости страны, задавая запрос на прикладные разработки, испытательную инфраструктуру и управляемые кадровые траектории [12]. Утверждённые приоритетные направления научно-технологического развития и перечень важнейших наукоёмких технологий усиливают потребность в специалистах по системному анализу, моделированию, данным, цифровым решениям, что напрямую транслируется в кадровую политику ведомственных научных организаций МЧС [13].
Предложена интегрированная модель структурного анализа, сочетающая: (a) отраслевые коэффициенты штатной обеспеченности, (b) риск-ориентированные индексы территориальной нагрузки и (c) индикаторы профильной релевантности образования. Модель позволяет количественно связать кадровые параметры с производительными показателями научного подразделения, что ранее в исследованиях МЧС не осуществлялось.
Материалы и методы
В качестве источников для структурного анализа кадрового потенциала научного учреждения МЧС России были использованы как эмпирические материалы, так и концептуальные разработки, представленные в научной литературе, что позволило обеспечить многомерность рассмотрения исследуемого объекта.
Объект исследования: ведомственная научная организация пожарно-технического профиля в системе ФПС МЧС России, выполняющая фундаментальные и прикладные исследования, опытно-конструкторские работы, методическое и информационное обеспечение органов управления и подразделений МЧС, сопровождение документов технического регулирования и статистического учёта пожаров [19]. Организационная структура, использованная для апробации расчётов, содержит 6 единиц: (1) лаборатория моделирования опасных факторов пожара, (2) лаборатория средств тушения и спасения, (3) лаборатория материалов и огнестойкости, (4) сектор испытаний и экспертизы, (5) сектор нормативно-методического обеспечения, (6) сектор цифровых данных и аналитики. Численность постоянного персонала — 64 ед., кадровый резерв — 28 ед.; горизонт наблюдения — 2022–2024 гг.; единица учёта работ — завершённая работа с приёмкой результата (отчёт НИОКР, протокол испытаний, экспертное заключение, методическая разработка).
Исходные данные структурированы в 4 набора: (i) штат и квалификационный профиль (64 ед.), (ii) портфель работ (118 работ/год), (iii) нагрузка по структурным единицам (6 единиц), (iv) кадровый резерв (28 ед.). Для каждого набора сформированы первичные показатели и производные коэффициенты: C qual K шт L W Y res
Так, Ж.Ю. Данкова и В.С. Куликов [1] предложили методику анализа кадрового потенциала органов власти, включающую дихотомию фактического и потенциального кадрового ресурса, которая легла в основу расчёта относительного показателя компетентности сотрудников.
О.Н. Дзюба и Д.М. Дъячкова [2] исследовали роль кадрового управления в организационной структуре МЧС России, указав на необходимость динамической корректировки кадровых механизмов в условиях изменений оперативной среды.
И.Н. Дышловой и Н.Е. Коваль [3] рассмотрели принципы формирования кадрового потенциала государственной службы, акцентируя внимание на институциональной значимости системного подхода, включающего оценку не только профессиональных, но и личностных характеристик работников – положения были использованы при интерпретации оценки соответствия квалификационного профиля задачам лабораторий.
А.П. Корольков, А.Д. Анашечкин и А.А. Балобанов [4] описали механизм формирования кадровых потоков в системе МЧС России, уделяя внимание трансформации внутренних структур под воздействием внешней нагрузки, далее эти выводы были сопоставлены с коэффициентом загрузки и позволили смоделировать реальную нагрузку на персонал научного учреждения.
Я.С. Маслова и А.Ф. Эркин [5] проанализировали управленческую перегрузку персонала ГУ МЧС России по г. Москве, приведя количественные данные по числу закреплённых функций, став основой расчёта интегрального коэффициента операционной занятости.
И.С. Савченко [6] предложил модель расчёта коэффициента штатной обеспеченности инспекторских подразделений на основе категорий рисков, что было экстраполировано на специфику научного учреждения для оценки баланса между числом сотрудников и числом задач.
В.А. Черныш [7] рассмотрел кадровую политику МЧС России как управленческий инструмент ведомственной устойчивости; положения использованы при формировании перечня параметров внутреннего опроса персонала и при интерпретации индекса организационного климата.
А.П. Чумаченко, А.В. Исаев и А.В. Гришаев [8] проанализировали работу кадрового резерва в условиях реформирования системы МЧС, зафиксировав зависимость результативности использования резерва от степени его институциональной интеграции – став основой для расчёта коэффициента вовлечённости резервистов и их оценки в сравнении с нормативом.
Л.Ю. Шемятихина и П.В. Степанов [9] указали на доминирование сотрудников с высшим образованием в кадровом составе МЧС, и обозначили недостаточную корреляцию между образовательным профилем и задачами структурных подразделений, эти данные были задействованы при построении показателя тематической релевантности квалификаций.
Для написания статьи применялись следующие методы: сравнительный анализ, использованный для сопоставления организационных решений в различных подразделениях МЧС и научных учреждениях; структурно-функциональный подход, применённый к оценке внутренних кадровых взаимосвязей и нагрузки; анализ нормативных и статистических источников, позволивший выявить несоответствия между формальными характеристиками кадровой системы и её реальной результативностью. Наряду с этим использовались количественные методы, в том числе расчёт индексов и коэффициентов, а также качественный контент-анализ научных публикаций.
Результаты
Раздел содержит результаты расчётов по массиву 2022–2024 гг. для ведомственной научной организации пожарно-технического профиля (64 штатные единицы; 6 структурных единиц; 118 завершённых работ в год; кадровый резерв 28 человек). Оценивание проведено по пяти показателям: K шт C qual W
Структурный анализ кадрового потенциала научного учреждения МЧС России опирался на базовые для отрасли количественные и качественные индикаторы [4]. Первый блок расчётов опирался на подход к нормированию численности по единицам нагрузки, разработанный для надзорных подразделений [6] и адаптированный под научную организацию через замену “объекта защиты” на “единицу научно-технической работы” (НИОКР, испытание, экспертное заключение, методическая разработка). Основание переноса: совпадение управленческой логики нормирования по портфелю регламентированных работ и их приоритизации по категории риска, закреплённой риск-ориентированным регулированием [15–16]. Для обеспечения проверяемости приведены исходные данные пилотной организации: 64 штатные единицы постоянного персонала, 118 работ в год, доля работ повышенной критичности 0,29 (работы, влияющие на требования к объектам защиты и методики надзорной практики), доля работ стандартной критичности 0,71:
A — фактическое среднее число единиц работ повышенной критичности на одного специалиста в неделю (расчёт по портфелю работ за 2022–2024 гг. с делением на 46 рабочих недель);
B — норматив-целевое значение, заданное регламентом трудоёмкости работ организации (в пилотном расчёте B = 0,45 ед./нед. при 46 рабочих неделях).
Значение
Риск-ориентированное ранжирование выполнено через индекс территориального запроса на научно-технические разработки, рассчитанный по данным государственной статистики пожаров (форма 1-ПОЖАРЫ) и распределению причин пожаров по субъектам [17]. Для региона-ориентира (Хабаровский край) зафиксировано 6088 пожаров за год, при заметной доле причин, связанных с неосторожным обращением с огнём и эксплуатацией электрооборудования; данные использованы как прокси-параметр для задания веса работ профилактического и нормативного профиля [17]. Индекс запроса Iterr задавался отношением числа пожаров региона к медиане по сопоставимой группе регионов, после чего вес переносился на структурные единицы через матрицу соответствия “направление работ — лаборатория”. Итогом стало ранжирование 6 структурных единиц по величине Iload: максимальные значения получены у сектора нормативно-методического обеспечения и сектора цифровых данных, поскольку оба направления обслуживают задачи технического регулирования и аналитического сопровождения управленческих решений в сфере пожарной безопасности [19].
Квалификационный срез выполнен на уровне пилотной организации за 2024 г. по данным кадровой сводки (n = 64): доля сотрудников с высшим образованием — 0,52, со средним профессиональным — 0,42, прочие траектории подготовки — 0,06. Внешние публикации по кадровой политике МЧС фиксируют преобладание работников с высшим образованием и проблему несоответствия профиля подготовки задачам подразделений, что согласуется с полученным распределением [9]. Для оценки соответствия профиля квалификации задачам лабораторий введён относительный показатель компетентности:
C_{qual}=\frac{N_{profile}}{N_{total}}
где,
Функциональная нагрузка оценена через отношение количества регламентированных процессов к численности постоянного персонала с учётом доли времени на научную работу. Публикация по ГУ МЧС России по г. Москве приводит порядок величины управленческого портфеля (101 функция) для крупной ведомственной структуры [5], что использовано как ориентир сопоставимости масштаба процессов. Для пилотной научной организации составлен реестр процессов (F = 86), сгруппированных в 5 блоков: НИОКР, испытания и экспертиза, нормативно-методическое сопровождение, статистика и данные, административные процедуры. Коэффициент операционной занятости задан:
где,
Эффективность использования кадрового резерва оценена формулой [8]:
W=\frac{N_{B}}{N_{C}}\times100\%
где,
Состояние кадровых процедур проверено через внутренний индикатор организационного климата по данным анонимного опроса персонала пилотной организации (n = 54, 2024 г.). Индекс доверия к распределению нагрузки и прозрачности кадровых решений составил 3,8 балла из 5; максимальные провалы отмечены по позициям “прозрачность критериев назначения руководителей работ” (3,2/5) и “предсказуемость распределения задач между лабораториями” (3,1/5). Показатель использован как качественный маркер управляемости изменений при внедрении цифрового планирования и пересборке программы резерва.
Обсуждение
Интерпретация результатов выполнена применительно к ведомственной научной организации пожарно-технического профиля, выполняющей НИОКР, испытания, экспертно-методическое сопровождение и информационное обеспечение по проблематике предупреждения и тушения пожаров [19]. Предмет анализа — связь структурных характеристик кадрового потенциала (профильность подготовки, распределение нагрузки, работа резерва) с результативностью выполнения портфеля работ. Результативность зафиксирована показателем Yres: доля работ, принятых с первого предъявления в срок, плюс взвешенный выпуск научно-технических результатов (отчёты НИОКР, методики, протоколы испытаний) в логике нормативной оценки научных организаций [14].
Обобщение представленных результатов позволяет выявить системные ограничения и потенциальные направления оптимизации кадровой политики в исследуемом научном учреждении МЧС России. Регулирование научной деятельности ведомственных организаций задаётся одновременно требованиями служебного управления и задачами научно-технологического развития страны, закреплёнными в национальных целях и в Стратегии научно-технологического развития [11–13]. Для МЧС подобная рамка переводит кадровую политику в плоскость управляемого обеспечения приоритетов: подготовка нормативно-методических решений, развитие испытательной базы, аналитика рисков, цифровые данные, проектное сопровождение. По данной причине оценка кадрового потенциала требует связки структурных параметров персонала с измеряемыми результатами портфеля работ, а не с одной только численностью ставок.
Интерпретация выполнена через матрицу соответствия “тип работ — компетенции”: для работ по моделированию опасных факторов пожара, обработке статистики пожаров и подготовке методик надзорной практики требуются аналитические компетенции и навыки работы с данными; в пилотном массиве доля подобных работ составила 0,23 портфеля, при доле специалистов данного профиля 0,09 штатной численности, это формирует устойчивый источник перегрузки в секторе цифровых данных и аналитики. Вывод опирается на состав портфеля работ: 27 из 118 работ в год содержат обработку массивов статистики пожаров, построение расчётных моделей либо подготовку цифровых реестров документов технического регулирования; подобный тип работ прямо адресуется сектору цифровых данных и аналитики и требует специалистов по моделированию и данным [19].
Коэффициент операционной занятости L = 1,32 превышает единицу, что указывает на перераспределение времени от НИОКР к регламентированным процедурам и дефицит организационных буферов. Ситуация, при которой большая часть персонала одновременно задействована в административных, научных и хозяйственных процедурах, существенно снижает производительность каждого из этих направлений. Фиксация одновременной занятости персонала в административных, научных и хозяйственных процедурах обосновывает внедрение цифровых платформ документооборота и автоматизированной подготовки отчётности, которые позволят высвободить интеллектуальные ресурсы для выполнения задач, непосредственно связанных с научной деятельностью.
Анализ эффективности использования кадрового резерва выявил противоречивую картину: при формальном соответствии отраслевому нормативу (более 40% вовлечённых резервистов) не прослеживается устойчивой системы развития компетенций этих специалистов. Фиксируется слабая взаимосвязь между участием в резерве и последующим карьерным ростом, что снижает мотивационную составляющую программы и превращает её в формальную процедуру. В этой связи необходима ревизия механизмов ротации, сопровождающаяся включением элементов проектной активности, индивидуальных траекторий развития и гибких форм наставничества.
Вопрос доверия к кадровой системе приобретает особую значимость в ведомственных структурах, где присутствует жёсткая вертикаль подчинения и ограниченная публичная подотчётность. Зафиксированный высокий уровень общественного доверия к системе в целом может быть интерпретирован как результат сохранения институциональной преемственности и социально одобряемых форм служебной дисциплины. Тем не менее, на микроуровне, внутри отдельных подразделений, возможны разрывы между официальными принципами кадровой политики и неформальными практиками взаимодействия. Это требует регулярного мониторинга внутреннего климата и использования обратной связи как инструмента настройки управления персоналом.
Так, обсуждение результатов исследования подчёркивает необходимость перехода от формального учёта численности и квалификаций к динамической системе кадровой аналитики, включающей в себя количественные и поведенческие параметры. Устойчивое развитие научного учреждения возможно только при условии синхронизации индивидуальных траекторий сотрудников с институциональными приоритетами и постоянной калибровки организационной структуры с учётом внешних изменений и внутреннего потенциала.
Адресат разработки — руководители ведомственных научных организаций МЧС, кадровые подразделения и проектные офисы, формирующие портфель работ и распределение нагрузки. Практическое применение: (1) диагностика дефицитных компетенций по лабораториям через Cqual и матрицу “работа — компетенции”; (2) нормирование численности по единицам работ повышенной критичности через Kшт с привязкой к риск-ориентированному регулированию [15–16]; (3) снижение операционной занятости через цифровое планирование и регламентацию процессов на основе L; (4) перезапуск резерва через проектные назначения и измерение W по фактам продвижения.
Заключение
Исследование подтвердило, что результативность научного учреждения МЧС России напрямую коррелирует с качеством и размещением кадрового ресурса.
1. Выявлено, что профильная релевантность образования составляет 0,64; то есть более трети сотрудников не обладают компетенциями, критичными для текущих НИОКР, снижается гибкость коллектива и удлиняется цикл внедрения инновационных методик.
2. Интегральный коэффициент занятости превысил оптимальный интервал (L > 1), демонстрируя перераспределение функций без учёта реальной трудоёмкости и рисков. Подразделения, работающие с высокими категориями риска, перегружены как административно, так и исследовательски, что ведёт к росту операционных задержек.
3. Коэффициент результативности кадрового резерва (W = 42,9%) формально соответствует отраслевому минимуму, однако отсутствие продуманной системы развития резервистов ограничивает их вклад в научные проекты и не обеспечивает должного кадрового обновления.
Суммарно можно заключить:
1. Дисбаланс компетенций требует целевого набора специалистов по аналитическому моделированию, ИТ-технологиям и управлению рисками.
2. Высокая нагрузка на ключевые лаборатории обоснует внедрение цифровых систем планирования и перераспределения функций.
3. Программа кадрового резерва нуждается в перезапуске с акцентом на наставничество, проектные стажировки и прозрачную карьерную траекторию.
Реализация предложенных корректив позволит выровнять структурные параметры кадрового потенциала, уменьшить излишнюю нагрузку и увеличить научную продуктивность учреждения, особенно для выполнения задач, стоящих перед системой МЧС России.
1. Данкова Ж. Ю., Куликов В. С. Проблемы развития кадрового потенциала органов местного самоуправления: опыт исследования // ГосРег: государственное регулирование общественных отношений. 2020. № 2(32). С. 108–117. EDN BAWJWY.
2. Дзюба О. Н., Дъячкова Д. М. Роль управления кадрами в структуре МЧС России // Рефлексия. 2024. № 4. С. 76–79. EDN JLCSXM.
3. Дышловой И. Н., Коваль Н. Е. Формирования кадрового потенциала для государственной службы // Теоретические и прикладные вопросы экономики, управления и образования: сб. ст. III Междунар. науч.-практ. конф., Пенза, 16–17 июня 2022 г. / под науч. ред. Б. Н. Герасимова. Пенза: Пензенский гос. аграр. ун-т, 2022. С. 137–142. EDN PWGGGO.
4. Корольков А. П., Анашечкин А. Д., Балобанов А. А. Формирование кадровых потоков в системе МЧС России // Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. 2018. № 4. C. 54-69.
5. Маслова Я. С., Эркин А. Ф. Совершенствование кадровой работы в ГУ МЧС России по г. Москве: выявление проблем // ГосРег: государственное регулирование общественных отношений. 2021. № 3(37). С. 264–271. EDN JBWKWD.
6. Савченко И. С. Развитие кадрового потенциала органов надзорной деятельности (на примере управления надзорной деятельности и профилактической работы главного управления МЧС России по Хабаровскому краю) // МНИЖ. 2017. № 9-1 (63). С. 99-121.
7. Черныш В. А. Кадровая политика Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2020. № 4(44). С. 168–171. EDN BZBPQO.
8. Чумаченко А. П., Исаев А. В., Гришаев А. В. Анализ факторов, влияющих на функционирование системы формирования кадрового резерва в условиях реформирования МЧС России // ГосРег: государственное регулирование общественных отношений. 2020. № 1(31). С. 220–227. EDN QGXEQZ.
9. Шемятихина Л. Ю., Степанов П. В. Совершенствование кадровой политики МЧС России // Управление организацией, бухгалтерский учет и экономический анализ: вопросы, проблемы, перспективы развития: материалы VIII Всерос. (нац.) науч.-практ. конф., Магнитогорск, 27–28 янв. 2023 г. / под общ. ред. Н. В. Кузнецовой. Магнитогорск: Магнитогорский гос. техн. ун-т им. Г. И. Носова, 2023. С. 111–116. EDN JWGVJT.
10. Шемятихина Л.Ю. Компетентностный подход в основе профессионального образования российских менеджеров // УЭкС. 2008. №13. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kompetentnostnyy-podhod-v-osnove-professionalnogo-obrazovaniya-rossiyskih-menedzherov (дата обращения: 26.08.2025).
11. Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» // Официальный интернет-портал правовой информации. (дата обращения: 23.12.2025).
12. Указ Президента Российской Федерации от 28.02.2024 № 145 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» // Официальный интернет-портал правовой информации. (дата обращения: 21.12.2025).
13. Указ Президента Российской Федерации от 18.06.2024 «Об утверждении приоритетных направлений научно-технологического развития и перечня важнейших наукоемких технологий» // Официальный интернет-портал правовой информации. (дата обращения: 22.12.2025).
14. Постановление Правительства Российской Федерации от 08.04.2009 № 312 «Об оценке и о мониторинге результативности деятельности научных организаций, выполняющих научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы гражданского назначения» (ред. от 15.10.2024) // Гарант. (дата обращения: 24.12.2025).
15. Федеральный закон от 31.07.2020 № 248-ФЗ «О государственном контроле (надзоре) и муниципальном контроле в Российской Федерации» // Официальный интернет-портал правовой информации. (дата обращения: 22.12.2025).
16. Постановление Правительства Российской Федерации от 17.08.2016 № 806 «О применении риск-ориентированного подхода при организации отдельных видов государственного контроля (надзора)…» // Официальный интернет-портал правовой информации. (дата обращения: 21.12.2025).
17. Пожары и пожарная безопасность в 2023 году: статистический сборник / МЧС России. М.: ВНИИПО МЧС России, 2024. (дата обращения: 23.12.2025).
18. Science, Technology and Innovation: 2024. Pocket Data Book / HSE University. Moscow: HSE, 2024. https://www.hse.ru/data/2023/11/24/2109707792/STI_Pocket_2024_EN.pdf (дата обращения: 24.12.2025).
19. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Всероссийский ордена “Знак Почёта” НИИ противопожарной обороны» (справочная статья) // Энциклопедия пожарной безопасности. (дата обращения: 22.12.2025).
