19:41 О ПОКАЗАТЕЛЯХ РАЗВИТИЯ НАУКИ. Часть 2 | |
А.Н.Авдулов, доктор философских наук О ПОКАЗАТЕЛЯХ РАЗВИТИЯ НАУКИ Помимо индикаторов, характеризующих кадровый потенциал науки, к рассматриваемой группе относятся также ряд финансовых показателей. Из них к числу важнейших – объем национальных затрат на ИР, объем работ, выполненных собственными силами научно-исследовательских организаций и среднемесячная или годовая заработная плата специалистов, выполняющих ИР. Для обеспечения качества информации, представляемой этими индикаторами, необходимо соблюдать два условия. Во-первых, финансовые показатели необходимо давать как в текущих, так и в постоянных ценах, то есть учитывать и корректировать влияние инфляции. В зарубежных источниках так всегда и делают. В наших выпусках "Наука России" в этом направлении сделаны (издание 1995 г.) первые робкие шаги – в таблице расходов на ИР за 1990-1993 гг., данные в текущих ценах приведены к постоянным ценам 1989 г., а на соседствующем с таблицей графике ассигнований на ИР из средств республиканского бюджета в 1991-1994 гг. показатели в текущих ценах сопровождаются данными в постоянных ценах 1991 г., подсчитанных по дефлятору валового внутреннего продукта (ВВП) (9, с.105). При этом значений самого дефлятора в справочнике нет, а все остальные таблицы и графики приводятся только в текущих ценах. Потребителю предоставляется возможность вычислить по упомянутому графику дефлятор и самостоятельно пересчитывать нужные ему показатели. Без такого пересчета галопирующая инфляция последних лет крайне затрудняет оценку динамики каких-либо финансовых индикаторов. А именно динамика является главным в таких случаях, и возможность ее наглядно проследить является вторым из отмеченных выше условий. Необходим хронологический ряд в сопоставимых, то есть постоянных ценах, и значения градиента. Следующую группу индикаторов на нижней ступени классификационной схемы составляют прямые количественные масштабные относительные показатели. Их всего три, и все они могут быть отнесены к числу важнейших. В кадровом плане – это число ученых и инженеров, работающих в сфере ИР, приходящееся на 10000 человек работающего населения. Показатель очень интересный, поскольку он, как мы уже отмечали, выравнивает возможности больших и малых стран продемонстрировать степень "наукофикации" общества от которой в значительной мере зависят основные параметры уровня его развития и благосостояния. Меняется он довольно медленно, особенно в тех странах, где рано достиг высоких значении, после чего сказывается некое подобие "эффекта насыщения". К примеру, в США за 1965-1990 гг. его удалось увеличить лишь на 17 процентов (с 64,7 до 75,6), а в Японии, совершившей стремительный рывок в послевоенный период, он за те же годы вырос более, чем в три раза (с 24,6 до 75,6), и сравнялся с американским. Из индикаторов в денежной форме сюда относятся доля затрат на ИР в ВНП или ВВП и доля расходов на науку в государственном бюджете. Оба они выражаются обычно в процентах. Первый отражает общенациональные затраты всех субъектов научно-технической деятельности, второй – понимание государством роли науки и техники в современном мире и степень его (государства) участия в обеспечении научно-технического прогресса страны. Каких-либо нормативов, касающихся данных соотношений, не существует. Общий объем выделяемых науке ресурсов в странах со свободной рыночной экономикой – это итог, складывающийся в результате практически бесконечного множества частных решений, принимаемых на самых разных уровнях – от международных организаций и национальных правительств до отдельных предпринимателей, ученых, благотворительных фондов и меценатов. И каждое решение определяется влиянием конкретных обстоятельств – политических, экономических, социальных, вплоть до личных. Так что весь этот процесс нельзя считать сознательно и планомерно управляемым. Но есть исторически сложившаяся за последние десятилетия практика развитых промышленных государств, отражающая объективно складывающийся рациональный баланс между необходимыми видами общественных затрат. Наука конкурирует тут со здравоохранением, образованием, обороной, поддержанием инфраструктуры, социальными выплатами и т.д. За редким исключением развитие страны сохраняет этот показатель стабильным на длительных временных отрезках, хотя общая тенденция последних десятилетий к его медленному возрастанию несомненна. В США для 1970 и 1991 гг. значения отношения затрат на ИР к ВНП одинаковы – 2,6 процента, хотя в промежуточные годы были и падения (до 2,2%), и возрастания (до 2,8%). Япония за тот же период ушла вперед, с 1,8% до 3,0%. Менее динамичные и мощные страны (Италия, Канада) поднялись примерно с 1% до 1,4%, а из числа лидеров Западной Европы ФРГ продвинулась с 2,1% до 2,8%, Франция – с 1,9 до 2,4%, а Великобритания осталась на месте с 2,2%. Интересно подчеркнуть, как четко распределение значения этого индикатора по странам и его динамика отражает наше общее представление о роли и позициях большинства из них в современном мире. Россия, в 1990 г. державшаяся на вполне приличном уровне 2,03%, к 1994 г. скатилась до 0,82% от еще катастрофичнее упавшего ВНП, и это красноречиво говорит о кризисе страны и нашей национальной науки. Показатель доли ИР в расходной части государственного бюджета нигде жестко не регламентируется. Лишь у нас, в России, с ориентацией на практику США, законодательно закреплена в 1995 г. его нижняя граница, равная 4%. Эта отчаянная попытка задержать стремительное падение финансирования науки в годы реформ, пока мало продуктивна, так как данный закон, как и все прочие, соблюдается плохо, да и бюджет сам по себе более, чем скромен. Вторая крупная ветвь прямых количественных показателей объединяет структурные аспекты научно-технического потенциала. Они разнообразны и многочисленны. Тут и деления по секторам, и по видам исследований, и дисциплинарно-предметный сектор, и географическое распределение, и целый веер демографических "срезов" (по возрасту, по квалификации, по полу, по национальной и расовой принадлежности, по гражданству). При этом большинство структурных срезов может выступать во многих видах, отражая распределение по структурным составляющим кадров разных категорий, объемов финансирования из различных источников, объемов ИР и многих других характеристик. Хотя содержательная сторона таких структурных показателей достаточно очевидна, некоторые из них требуют комментария и уточнений. Начнем с деления на секторы. В зарубежной статистике чаще всего фигурируют три сектора: государственный, вузовский и частный промышленный. У американцев вузовский сектор называют академическим и кроме того часто к трем перечисленным секторам добавляется четвертый – частные бесприбыльные организации. Как исполнители ИР они заметной роли не играют, но в качестве источника финансирования науки очень важны. Такое деление сложилось традиционно, хотя последовательной объективной системы критериев в основе данной схемы нет. Частично в качестве параметра выступает форма собственности, по этому признаку разграничиваются государственный и частный промышленный секторы. Но в то же время обе эти формы собственности смешаны в вузовском секторе, поскольку в него входят как государственные, так и частные университеты и колледжи. Проявляется в трехсекторной схеме и другой критерий – характер или вид выполняемых сектором исследований. Вузовский специализируется в основном на фундаментальной науке, а промышленный – на прикладных исследованиях и разработках. Раньше, лет 60 тому назад, такая специализация была выражена вполне отчетливо. Сегодня это разграничение заметно смягчается, размывается. С одной стороны, вузы, нуждаясь в притоке средств, охотно берутся за прикладную науку, выполняя заказы частных компаний или государственных учреждений, с другой – крупные фирмы и корпорации имеют в своем составе мощные исследовательские подразделения, способные выполнять и выполняющие фундаментальные проекты. Государство всячески поощряет сближение вузовского и промышленного секторов, ибо заинтересовано в консолидации национального научно-технического потенциала с целью усиления его позиций в конкурентной борьбе за мировое лидерство и рынки. А в государственном секторе науки изначально отчетливой специализации на каком-либо из видов ИР не было, нет и сейчас. Здесь выполняются как фундаментальные, так и прикладные работы. Таким образом, и данный критерий последовательно не выдерживается. Трехсекторную (или четырехсекторную, как в США) схему приходится принимать такой, какой она является, учитывая, если это необходимо в том или ином конкретном случае ее отступления от стройности и последовательности. В российской статистике науки до самого последнего времени деление по секторам хоть и присутствовало, но совсем не совпадало с принятым в "западных" странах, и тоже полной стройностью не отличалось. Выделялись академический сектор (организации академий наук), вузовский, отраслевой и заводской. Здесь яснее всего проглядывает в качестве критерия разграничения ведомственный подход, но и он выдержан не полностью – отраслевые институты, конструкторские бюро и заводы надо было бы не разделять, они все входили в министерства, а, с другой стороны, вузы одним ведомством не объединялись, они были разбросаны по ряду министерств. В 1996 г. Центр исследований и статистики науки перешел в своем кратком справочнике (10) на новую секторальную структуру, подобную американской, выделив государственный сектор, предпринимательский, сектор высшего образования и частный бесприбыльный сектор. Видимо, в связи с такой перестройкой статистический сборник "Наука России 1995" не вышел. Новую структурную схему можно приветствовать, но необходимо, во-первых, уточнить определения секторов, а, во-вторых, четко показать, как новые данные связаны с предыдущими, чтобы не разрывать хронологические ряды. Второй структурный срез, который нуждается в комментарии, – это дисциплинарный спектр науки. Затруднения здесь вызывают два обстоятельства. Во-первых, в зарубежной статистике данные о распределении научных и инженерных кадров по отраслям наук публикуются нерегулярно и неполно. Кроме того, от публикации к публикации нередко перечни научных дисциплин меняются, отражая изменения, происходящие в самой науке. Во-вторых, эти перечни в зарубежных источниках и в российских всегда очень сильно отличались друг от друга, и различия продолжают сохраняться. В упомянутом выше кратком справочнике ЦИСН ввел ранее ни у нас, ни за рубежом не применявшуюся классификацию на шесть весьма крупных категорий: естественные науки, технические, медицинские, сельскохозяйственные, общественные и гуманитарные. В какую из этих макрогрупп попала та или иная отрасль из ранее использовавшихся в таблицах, не указывается. Короче говоря, путаницы в данном структурном срезе очень много. Надо его упорядочивать, причем желательно на авторитетном международном уровне, обеспечивающем сопоставимость по странам, так как дисциплинарный спектр научных и инженерных кадров – это показатель, обладающий высокой информативностью, позволяющий оценить целевую ориентацию научного потенциала той или иной страны. Допустим, подавляющее количественное преобладание (около 60%) в кадровом потенциале советской науки специалистов технических наук (такая категория, кстати говоря, нигде, кроме как у нас, не используется), было прямым следствием глубокой милитаризации национального научно-технического потенциала. В США, хоть они также активно участвовали в гонке вооружений, наиболее многочисленной категорией до середины 85-х годов была группа специалистов в области "наук о жизни", а к началу 80-х она перешла на второе место, уступив первое специалистам компьютерных наук. Тех, кого у нас зачислили бы в "технические науки", среди американских специалистов не более 40%, и относят их в основном не к ученым, а к инженерам. Из этого следует, что США достигали паритета с СССР в военной области (а на некоторых направлениях и превосходства) меньшим числом специалистов, получая возможность использовать основную часть кадрового научного потенциала для совершенствования условий жизни населения, развития фундаментальных исследований и на иные мирные цели. Еще один структурный аспекту о котором следует сделать несколько замечаний, – это география научно-технического потенциала, распределение его по территории страны. Важность такого рода "среза" объясняется тем обстоятельством, что в последнее десятилетие в передовых странах происходит интенсивный процесс географического перераспределения научно-технического потенциала, процесс активного "подтягивания" ранее сравнительно слабых, отсталых в научно-техническом отношении областей к передовым районам, которые после второй мировой войны стали колыбелями так называемых "высоких" технологий (авиа-космическая промышленность, электроника всех видов, новые материалы и т.д.) и на этой основе сделали мощный рывок в экономике и качестве жизни в широком смысле слова. Региональные программы развития науки и технологии, перестройки хозяйства на наукоемкой основе в 80-е годы превратились в ключевые направления государственной научно-технической политики США, Японии, стран Западной Европы. На них сосредоточиваются усилия местных властей и значительная часть ресурсов, выделяемых центральными органами. На этих программах успешно отрабатываются модели тесного сотрудничества центра и регионов в решении задачи перестройки всей экономики страны на базе наукоемких производств товаров и услуг. Сегодня свою перспективную программу такого рода имеет каждый штат в США, префектура в Японии, департамент во Франции, графство в Великобритании и земля в ФРГ. Соответствующие статистические данные есть в американских "Индикаторах науки и инженеринга" и аналогичных им справочниках. В "Индикаторах" фиксируются объемы ИР как по исполнителям, так и по источникам финансирования для укрупненных регионов (Новая Англия, Средняя Атлантика, регион Великих озер и т.д., всего 9 регионов) и для каждого штата, входящего в регион (4, с.337-338). Для каждого штата также приводится объем выполненных ИР, объем валового дохода штата и отношение первого ко второму. Кроме того, в США издается и регулярно обновляется специальный справочник (12), в котором подробно, по штатам расписаны всевозможные льготы и программы, направленные на привлечение национального и зарубежного капитала в штат, и среди этих, как их называют американцы, "инициатив" значительная часть связана с развитием местного потенциала науки и наукоемких предприятий всех видов. Справочник готовится Национальной ассоциацией агентств развития, которые есть в администрации каждого штата. В российской статистике науки тоже есть географический "срез", но там фигурируют только так называемые "экономические районы" – Центральный, Северный, Северо-3ападный и т.д., всего 12 районов – а по субъектам федерации, областям, краям и республикам, данных не приводится. Очевидно, что сегодня, когда права этих субъектов значительно расширены и они обладают большой, возможно даже слишком большой, самостоятельностью, особенно в вопросах экономического развития своих территорий, данных только по укрупненным районам, которые, видимо, были удобны во времена СССР для разнарядок Госплана и Госснаба, совершенно недостаточно. В справочниках "Наука России" необходимо показывать научно-техническое "лицо" каждого из субъектов Российской Федерации. Несколько слов необходимо сказать о распределении объемов национальных ИР по видам работ, между фундаментальной наукой, прикладной и разработками. В источниках приводятся объемы соответствующих категорий в денежном выражении. Однако, смысл такого показателя не столько в объемах самих по себе, сколько в их соотношении. Оно свидетельствует об определенной степени гармонии внутри сферы ИР, "согласованности или, напротив, разбалансированности важных этапов инновационного цикла. Можно рассматривать это соотношение и как показатель статуса фундаментальной науки в стране, степень внимания, проявляемого к ней со стороны государства, ибо именно поддержка фундаментальных ИР должна быть основной заботой последнего. Прикладная наука и тем более разработки – это забота не только государства, но и частного сектора производства и услуг, здесь именно частному капиталу должна принадлежать ведущая роль, особенно в гражданских отраслях. Опять-таки нормативов, регламентирующих структуру национальных ИР по видам работ, не существует. Теоретически, в оптимальном варианте оно должно было бы обеспечивать согласованность последовательных звеньев нововведенческого конвейера, то есть такую ситуацию, когда фундаментальная наука выдает столько "заделов" и идей, сколько может "переработать" наука прикладная, а объемы разработок соответствуют количеству результатов прикладных исследований. В таком случае упомянутый "конвейер" работал бы идеально, без заторов или, наоборот, простоев на стыках основных видов ИР. Во времена всеобъемлющего жесткого государственного планирования в СССР даже выдвигались предложения регламентировать рассматриваемый параметр чем-то вроде государственного стандарта. Но и в те годы, несмотря на распространенность чисто волюнтаристских подходов к любым проблемам общественного развития, реальных попыток подобной регламентации не было, ибо совершенно очевидно, что она невозможна и способна лишь серьезно повредить сфере науки. Полезен этот индикатор лишь в качестве справочного материала, косвенно характеризующего состояние национального научно-технического потенциала и его ориентации. Ориентирами могут служить практически сложившиеся в той или иной стране реальное соотношение. 'Гак, если подсчитать его по данным американских источников за 1980-1993 гг., то оно окажется колеблющимся в пределах от 1: 1,8 : 5,2 до 1 : 1,5 : 3,6. Среднее значение равно 1 : 1,6 : 4,4 (4, с.334-336). В России накануне реформ, в 1989 г. аналогичное соотношение выглядело совсем по-другому – 1 : 5,1 : 8,2, демонстрируя резкий уклон в сторону прикладных ИР и разработок в ущерб фундаментальным исследованиям, являвшийся следствием ориентации научного потенциала на создание военной и престижной, чрезвычайно дорогой космической техники в условиях низкой производительности и отсталой оснащенности как научного и инженерного труда, так и производства. За 1990-1994 гг. соотношение видов работ в российской науке резко изменилось и на последний год этого периода составляло 1 : 1,2 : 3,7, а среднее значение за 1989-1994 гг. было равно 1 : 3,2 : 6,0. К сожалению, наблюдаемая тенденция к выравниванию является результатом не роста объемов фундаментальной науки, а результатом краха науки отраслевой, в результате которого объемы прикладных исследований и разработок сократились в большей степени, чем объем национальных ИР в целом и фундаментальной науки в частности. Следующая структурная группа, наиболее многочисленная, – это различные варианты демографических показателей. Характерным для российской науки моментом здесь является необычно высокий на мировом фоне уровень феминизации кадрового потенциала науки. Женщины составляют примерно 51 процент общего числа специалистов с высшим образованием, занятых в сфере ИР, причем по всему дисциплинарному спектру, даже в технических науках, где все специалисты с высшим образованием являются инженерами.(9, с.85, 90). Относительным исключением являются физико-математичес-кие науки, где женщин около 35 процентов. Для сравнения укажем, что среди американских инженеров женщины составляют лишь 8,7 процента (3, с.321), много женщин среди экономистов (почти половина) и биологов (около трети), а преобладают они только среди психологов (почти 60 процентов). С точки зрения государственного регулирования, как нам представляется, наиболее важным демографическим структурным срезом является возрастной состав специалистов, выполняющих ИР, и особенно – специалистов высшей квалификации, обладающих учеными степенями. В любое время и в любой стране науке необходима "молодая кровь" и преемственность поколений. Снижение притока молодежи в науку грозит нарушением преемственности, старением кадрового состава и, в конечном счете, деградацией сферы ИР. Недаром, когда СССР запустил первый искусственный спутник 3емли, обогнав США, последние немедленно приняли закон, направленный на улучшение образования в области естественных наук и математики, придав ему статус закона, обеспечивающего национальную безопасность страны. И недаром Соединенные Штаты так охотно принимают на учебу в свои вузы молодежь со всего света, а наиболее способным к научной работе выпускникам – иностранцам легко предоставляют право на жительство и работу. Молодые поколения коренных американцев, оканчивая вуз, в массе своей не считают научную карьеру самым удачным вариантом жизненного пути, они стремятся в первую очередь в более выгодные с точки зрения заработков и возможности быстрого обогащения области приложения знаний и сил – финансы, бизнес. И американское государство широко использует возможность привлечения научных кадров, особенно молодых, из других стран. В наших нынешних условиях наиболее опасным в перспективном плане последствием сумбурных реформ экономики, затянувшегося периода спада производства и строго кризисного состояния всех важнейших сфер жизнедеятельности общества является отток наиболее энергичной части кадров специалистов работоспособного возраста из науки. Вообще говоря, миграция кадров из науки в бизнес – явление типичное для современного общества. По оценке западных социологов, не менее 10-15 процентов ученых являются потенциальными предпринимателями, и процесс их перехода а промышленность, в малый и средний бизнес вполне закономерен. Да и структуры государственного управления подписываются специалистами из науки в числе прочих источников. Однако, в сегодняшней России уход специалистов молодого и среднего возраста из науки принимает угрожающие масштабы. Наша наука оказалась в положении, когда на нее, с одной стороны, давит пресс безденежья, сокращения государственного финансирования, задержек выплаты и без того скудной заработной платы, а, с другой, как бы подключен отсасывающий механизм новых, возникших в ходе реформ и нуждающихся в кадрах областей приложения квалифицированного умственного труда, гораздо более выгодных в материальном отношении. К сожалению, российская статистика науки до последнего времени относилась к возрастной структуре специалистов сферы ИР довольно небрежно – то вообще игнорировала этот аспект (7), то ограничивалась данными только по академическому сектору (В), то несколько видоизменяла возрастную шкалу (9 и 10). Но и из неполных ее данных очевидно, что при общем сокращении числа занятых в науке специалистов, уходят в первую очередь молодые люди. В 1993 г. группа до 30 лет составляла 1 процентов общей численности, а в 1994 г. – уже 9 процентов, а доля группы старше 60 лет за тот же период выросла с 7 до 9 процентов (9, с.92; 10, с.29). Необходимо и порядок в статистике навести, регулярно отслеживать эти индикаторы, и усилить принимаемые на государственном уровне меры как для удержания молодых кадров ученых, так и для привлечения к научной работе выпускников вузов. Теперь мы переходим ко второй крупной ветви классификационной схемы – к прямым качественным показателям. Сам термин "качественные" в данном случае в некоторой степени условен, так как непосредственных методов определения качества творческого потенциала пока не разработано, и приходится пользоваться либо сравнительными оценками (лучше-хуже), либо формально количественными, численными измерителями, приблизительно характеризующими качество. В этом смысле их иногда называют количественно-качественными. И в российской, и в зарубежной статистике науки множества качественных показателей являются гораздо менее устоявшимися, чем количественных. Постоянно идет активный поиск новых вариантов, и в соответствующих разделах регулярно издающихся статистических справочников наряду с некоторым постоянным, уже зарекомендовавшим себя небольшим набором индикаторов, образующих своего рода "ядро" раздела, появляются, то пропадают дополнительные материалы несколько отрывочного, экспериментального характера. К "ядру" относятся показатели, которые характеризуют объемы непосредственно производимой научно-технической сферой специфичной для нее продукции – публикации статей в научно-технических периодических изданиях и патентная статистика. К показателям количества публикаций время от времени присоединяются данные библиометрии – индексы цитирования, показатели разных видов соавторства (например, соавторство представителей разных стран или представителей науки и промышленности) и т.п. Из данной группы наиболее важным обобщенным показателем представляется доля статей в научно-технических журналах мира, опубликованных учеными и инженерами данной страны, причем, как и почти для многих других индикаторов, здесь особенно важна динамика во времени. Допустим, доля статей, приходившихся на авторов из СССР, за период 1981-1991 гг. снизилась с 8 до 6,7 процента, у японцев она, наоборот, выросла с 6,8 до 8,5 процента, а у США осталась практически неизменной на уровне 25 с небольшим процентов (4, с.422-424). К сожалению, отечественные справочники, публикуемые ЦИСН, таких данных пока не содержат. Что касается патентной статистики, то она представляет собою самостоятельный, давно существующий и хорошо отработанный информационный массив со своей традиционной методологией, структурой и прочими атрибутами. Государство к патентным делам в большинстве стран имеет самое непосредственное отношение, ибо именно оно устанавливает патентное право и часто само является субъектом этого права, держателем патентов, получаемых государственными организациями, в том числе и научно-исследовательскими, а также государственными служащими и вообще всеми, кто выполнял патентуемую разработку или исследования, результаты которых патентуются, на государственные деньги в форме зарплаты или какого-либо вида субсидии. Тенденция последних лет состоит в том, что государство все чаще уступает свои права в пользу конкретного автора или авторов изобретений и открытий, стремясь максимально повысить их заинтересованность в достижении новых патентоспособных результатов и тем самым активизировать инновационные процессы, обеспечивающие прогресс экономики и конкурентоспособность страны на мировой арене. Однако, правовые аспекты патентного дела и индикаторы патентной статистики – вещи разные, хотя и объединенные причинно-следственными связями. Из множества патентных индикаторов для макрорегулирования сферы науки наибольший интерес представляют два показателя: число выданных национальным заявителям патентов по годам, в динамике, и число патентов, полученных национальными заявителями в зарубежных странах тоже с раскладкой по годам и по странам. Применительно к России первый показатель в публикуемых ЦИСН справочниках приводится, второй пока отсутствует . В то же время в этих справочниках есть целый ряд таблиц, характеризующих материально-техническую базу науки и процессы создания новой техники – основные средства научных исследований и разработок, их распределение по секторам и экономическим районам, фондовооруженность работников научных организаций, состав машин и оборудования, число созданных образцов новых типов машин, оборудования, аппаратов, приборов и средств автоматизации, длительность разработки этих образцов и много других подобных показателей. Они являются наследием тех времен, когда все в России принадлежало государству, оно было собственником и науки, и промышленности и пыталось отслеживать, контролировать множество па-раметров, которые должны были выявлять степень эффективности и динамичности в связке наука-производство. В странах с рыночной экономикой государство такого рода информацией регулярно не занимается, все это – дело и ответственность оперирующих на рынке фирм. Да и в СССР попытки сверху регистрировать и регулировать ситуацию на микроуровне позитивных результатов практически не имели . По мере разгосударствления российского хозяйства множество упомянутых показателей, вероятнее всего, будет сокращаться и по причине сложности сбора материалов, и из-за ненадобности многих частностей. При этом показатели, характеризующие основные параметры материально-технической базы (например, объем капитальных вложений, фондовооруженность) необходимо сохранить, введя лишь коррекцию на происшедшие в стране изменения финансовой системы. Кроме того, опыт зарубежных стран свидетельствует, что такого рода информация может отслеживаться не каждый год, а с периодом в несколько лет и даже эпизодически, то есть без жестких временных интервалов между измерениями путем выборочных представительных обследований. Данное обстоятельство дает основание разделить качественные показатели по временному признаку на регулярные и эпизодические. Среди последних важное место занимают мнения экспертов. Именно этот вариант мы имели в виду, упоминая выше о сравнительных оценках. Методология спроса экспертов, определения надежности результатов, выявления характеристик самих экспертов и т.д. достаточно подробно разработана с использованием аппарата математической статистики. Но даже и самые простые, элементарные процедуры, без сложных обсчетов, имеют большое значение в качестве инструмента выявления качественных сторон научно-технического потенциала. Например, в 1989 г. бывший тогда президентом АН СССР Г.И.Марчук приводил следующие результаты анкетного опроса членов Академии: советские ученые вели исследования по 400 важнейшим направлениям научно-технического прогресса, и только в 40 процентах этих направлений "находились на уровне мировых достижений" или лидировали, а по всем остальным – отставали (12). Если учесть, что респондентами в опросе были академики, руководившие работами по рассматривавшимся направлениям, лично ответственные за состояние дел и в силу этого склонные вольно или невольно завышать оценки, а также, что формулировка "на уровне мировых достижений" чрезвычайно расплывчата и дает широкие возможности для толкования, то процент направлений, где дела у нас действительно шли хорошо, можно существенно сократить. Опрос наглядно продемонстрировал реальную неблагополучную ситуацию в отечественной науке дореформенного периода, тогда как многие масштабные количественные показатели и отдельные престижные военные и космические проекты давали основания недобросовестным политикам говорить с паритете или даже превосходстве. Любопытно, что полученные тоже методом опроса специалистов, проведенного Министерством обороны в том же 1989 г., американские данные о соотношении сил между СССР, США, их союзников по НАТО и Японией в 20-ти областях технологий, имеющих особо важное значение для национальной безопасности, свидетельствовали: СССР отставал от США по всем направлениям в 7-ми областях, отстал в целом, за исключением отдельных конкретных направлений, еще в 9-ти областях, имел приблизительный паритет в трех областях и только в одной (импульсная энергия) на некоторых направлениях значительно опережал Америку (14, с.65). В то же время не было ни одной области, где бы Япония или союзники США по НАТО отставали по всем важным направлениям, хотя общее отставание, за исключением некоторых направлений, наблюдалось в большинстве областей (12 для Японии и 13 для союзников), в оставшихся союзники имели паритет, а Япония в 3-х областях – паритет, но в 5-ти – значительное опережение на некоторых конкретных направлениях (полупроводниковые материалы и микро-схемы; машинный интеллект и робототехника; фотоника; сверхпроводимость и биотехнологические материалы и процессы) (там же). Другое американское министерство – торговли – тоже провело в 1989 г. близкий по смыслу, но охватывающий не только военные, а вообще 12 так называемых "высоких” технологий опрос, и при этом выясняло экспертную оценку не просто статуса США по сравнению с Японией и западной Европой, но и мнения экспертов о тенденциях изменения этого статуса в каждой из технологических областей. Оказалось, что хотя явное отставание Америки от Японии отмечалось лишь в 5-ти областях, но либо быстро, либо медленно преимущество утрачивалось или отставание нарастало в 10-ти, только в 2-х областях США сохраняли свои позиции и нигде преимущество свое не наращивали. По отношению к западной Европе положение Америки оценивалось как менее тревожное, но тоже особого оптимизма не вызывало. Такого рода индикаторов качества научно-технического потенциала ни из каких других источников, кроме экспертных оценок, получить нельзя. Они здесь столь же необходимы, как при выборе приоритетных направлений, критичных технологии, отборе конкретных проектов и ряде других случаев, где требуются чисто качественные оценки. Перейдем теперь к иной группе индикаторов, решающей, хотя совсем иными методами, по существу очень близкую задачу – задачу выявления эффективности научно-технического потенциала, степени его влияния на основные экономические показатели страны. На классификационной схеме ми обозначили эту группу как "косвенные" показатели. Можно их называть также вторичными или производными. Вся эта группа может быть, как и некоторые другие рассмотренные выше группы, разделена на показатели абсолютные и относительные, а последние, в свою очередь – на удельные и долевые. В число абсолютных косвенных показателей входят (перечисляя их в порядке усиления связи с научно-техническим потенциалом) объем ВВП, производительность труда в обрабатывающей промышленности, объем выпуска наукоемкой продукции, объем ее экспорта и объем экспорта лицензий. Все эти показатели, кроме одного, комментариев не требует. Для них для всех важна прежде всего динамика, особенно для производительности труда. Один индикатор, который следует прокомментировать, – это объем выпуска наукоемкой продукции. Наукоемкость некоего типа продукции или наукоемкость отрасли, выпускающей такую продукцию, может определяться разными способами, но по отношению к отрасли чаще всего это делают, исходя из соотношения ее годовых затрат на ИР к годовому объему выпускаемой продукции. По этому признаку в 1986 г. на основании данных за 1980 г. Организация экономического сотрудничества и развития выделила в группу наукоемких или высокотехнологичных шесть отраслей. Позже это определение было подтверждено по данным за 1989 г. К шестерке относятся: 1) производство медицинских препаратов; 2) производство компьютеров и другого современного конторского оборудования; 2) электромашиностроение (без коммуникационного оборудования); 4) производство радио, телевизионной и коммуникационной аппаратуры; 5) авиационная промышленность и 6) химическая промышленность (без производства медицинских препаратов) (1, с.454). Любопытно отметить, что Япония, имеющая всего 0,3% земной суши и 2,4% мирового населения, создает 14,3% мирового ВНП и на ее долю приходится 40% мировых банковских активов (15, с.4). Все, что касается наукоемкой продукции, у Японии выглядит лучше, чем у США. Доля таких товаров в общем объеме выпуска обрабатывающей промышленности у нее насчитывает 30,8%., а у Америки – 26,5%; объем товаров японской обрабатывающей промышленности составляет 64,6% от соответствующего объема американской, а по наукоемким отраслям этот показатель равен 75%; экспортирует Япония больше наукоемких товаров, чем Соединенные Штаты (на 13,2%), а импортирует много меньше (55%) (подсчитано по 4, с.440). В то же время США по отношению к Японии имеют многократный перевес в лицензионной торговле, двухсторонний баланс которой в пользу американцев составляет в год более 1 млрд. долл. и имеет тенденции к росту. В российской статистике науки до выделения наукоемких отраслей дело еще не дошло. Среди косвенных относительных удельных показателей фигурирует довольно много различных соотношений, основу которых составляет либо ВВП, либо национальные расходы на ИР. Подсчитываются объем ВВП на душу населения, на одного работающего, на одного занятого в сфере науки, на одного ученого и инженера, сопоставляются расходы на ИР с абсолютной величиной прироста ВВП. Последний показатель в принципе весьма интересен, но необходимо учитывать, что между вложением средств в науку и технику и получением общественно значимого результата от этих вложений проходит определенное время. Длительность инновационного цикла зависит от множества внешних по отношению к новому продукту обстоятельств, а также и от того, что этот продукт собою представляет. Допустим, новый пакет программ для ЭВМ можно разработать и внедрить за год, а иногда и быстрее. А на создание новой модели самолета уходит не один и не два года. Следовательно, сегодняшние расходы на ИР, и сегодняшний прирост (или убыль) ВВП прямо друг с другом не связаны, связь этих двух явлений во времени достаточно сложная. Кроме того, необходимо иметь в виду, что стоимость научно-технического прогресса растет очень быстро, как мы уже отмечали в начале статьи. Короче говоря, некоторые корреляционные связи между динамикой затрат на ИР и изменениями ВВП существуют, но выявить их содержательно вряд ли возможно. Формальные же подсчеты могут дать лишь вполне тривиальные результаты, свидетельствуя лишь о том, что, если общество благополучно, не в кризисе, не воюет, то и ВВП растет, и средства на науку выделяются как государством на всех уровнях, так и частным капиталом. Так что все входящие в рассматриваемую группу индикаторы можно рассматривать как справочный материал, не являющийся критичным при решении проблем научно-технической политики. Более существенными представляются показатели, обозначенные на схеме как "долевые". В предложенной классификационной схеме они образуют последнюю группу. Здесь прежде всего имеются в виду доля мирового рынка наукоемкой продукции, приходящиеся на производителей данной страны. На этом рынке сегодня царят две державы – США и Япония, занимая каждая около трети его, первые – немного больше (36%), вторая – немного меньше (30%) (5, с.402), причем за десятилетие 1980-1990 гг. США потеряли около 5%, а Япония увеличила свою часть на 12% мировых продаж. Для этих двух стран характерны как бы противоположно настроенные структуры национальных научно-технических потенциалов. Если проследить цепочку от фундаментальной науки до наукоемких товаров, то есть всю последовательность звеньев инновационного цикла, то от звена к звену уровень мирового лидерства США постепенно снижается. В начале цепи оно выглядит непоколебимым, а к концу явно подвергается основательной эрозии. Особенно четко это проявляется в том, что баланс внешней торговли высокотехнологичными товарами у США с середины 80-х годов негативен, они ввозят наукоемкой продукции больше, чем вывозят (4, с.164). В то же время баланс американской внешней лицензионной и патентной торговли резко положителен – фирмы США получают в 4-5 раз больше такого рода платежей, чем платят сами (там же, с.167). У Японии все наоборот, начальное звено – фундаментальная наука – сравнительно слабое, а чем дальше вдоль цепи (прикладные исследования, разработки, производство, сбыт), тем сильнее каждое из последующих звеньев выглядит во многом благодаря активному использованию достижений фундаментальных исследований и прикладной науки других стран. Внешнеторговый баланс у Японии положителен, причем положительное сальдо в торговле наукоемкой продукцией на протяжении последних 15 лет год от года нарастает. Одновременно Япония является самым крупным покупателем американской интеллектуальной собственности. От японских фирм США получают 47 процентов всех своих доходов, приносимых продажей патентов и лицензий иностранцам. Показатель, отражающий позиции страны на рынке высокотехнологичной продукции и индикаторы патентнолицензионной торговли являются своего рода итоговыми оценками силы, дееспособности и практической полезности национального научно-технического потенциала в целом и отдельных его звеньев. К сожалению, в российской статистике науки данных о мировой торговле наукоемкими товарами и нашем в ней участии отсутствуют. В американских “Индикаторах науки и инженеринга" они фигурируют, но не в каждом выпуске. "Источником таких данных, из которого авторы "Индикаторов" их получают, являются подсчеты, выполняемые фирмой Data Resources, Inc./McIrow-Hill на основе статистики, собираемой Организацией экономического сотрудничества и развития. В заключение отметим, что предложенная классификация является достаточно гибкой структурой; в нее легко включить вновь появляющиеся варианты или группы индикаторов и ее можно адаптировать к специфическим конкретным областям исследования научно-технического потенциала. Выделенное нами в результате анализа и оценки охватываемого классификационной схемой множества показателей развития научно-технической сферы подмножество или "ядро", которое необходимо и в большинстве случаев достаточно для решения проблем государственного регулирования науки может быть использовано в качестве своего рода дайджеста для широкого круга действующих политиков. Кроме того, оно может послужить основой при многофакторном анализе национальных научно-технических потенциалов групп стран с применением методов таксономии, позволяющих провести сопоставление и ранжирование этих потенциалов. ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА 1. Оппенлендер К. Технический прогресс: Воздействия, оценки, результаты / Сокр. пер. с нем. – М.: Экономика, 1961. – 176 с.
| |
|
| |
