авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
-- [ Страница 1 ] --

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Г.В. Осипов, С.В. Климовицкий

ИНДИКАТОРЫ НАУКИ

И ТЕХНОЛОГИИ:

ИСТОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ

ИСПИ РАН Экономика и социология науки и образования

1

2

ЭКОНОМИКА

и СОЦИОЛОГИЯ

НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ

СЕРИЯ ОСНОВАНА В 2011 ГОДУ

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ СЕРИИ:

Г.В. ОСИПОВ (председатель) В.Л. МАКАРОВ В.А. САДОВНИЧИЙ В.С. СТЕПИН С.В. СТЕПАШИН Л.С. ЧЕРНОЙ С.М. ШАХРАЙ (ученый секретарь) 3 РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЦЕНТР СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ВЫСШАЯ ШКОЛА СОВРЕМЕННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК МГУ им. М.В. ЛОМОНОСОВА НАУЧНЫЙ СОВЕТ ПО ПРОГРАММЕ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРЕЗИДИУМА РАН «ЭКОНОМИКА И СОЦИОЛОГИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ»

Г.В. ОСИПОВ, С.В. КЛИМОВИЦКИЙ ИНДИКАТОРЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ:

ИСТОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ МОСКВА • RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES INSTITUTE OF SOCIAL AND POLITICAL RESEARCH MINISTRY OF EDUCATION AND SCIENCE CENTRE FOR SOCIOLOGICAL RESEARCH HIGHER SCHOOL OF CONTEMPORARY SOCIAL SCIENCES OF THE MOSCOW STATE LOMONOSOV UNIVERSITY SCIENTIFIC COUNCIL FOR THE “ECONOMICS AND SOCIOLOGY OF SCIENCE AND EDUCATION” FUNDAMENTAL RESEARCH PROGRAMME OF THE PRESIDIUM OF THE RAS G. OSIPOV, S. KLIMOVITSKIY SCIENCE AND TECHNOLOGY INDICATORS:

HISTORY, METHODOLOGY, AND MEASUREMENT STANDARDS ECONOMICS AND SOCIOLOGY OF SCIENCE AND EDUCATION MOSCOW • УДК 316.77(001.9) ББК 60.55/32. О Работа выполнена в рамках Программы Фундаментальных исследований Президиума РАН «Экономика и социология науки и образования» по реализации постановления Правительства «О мерах государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров» (от 16 марта 201 г. № 211).

Ответственный редактор — академик РАН В.А. Садовничий Научно организационную работу вели: С.Г. Карепова и Ю.А. Голубицкий Осипов Г.В., Климовицкий С.В.

О 74 Индикаторы науки и технологии: история, методология, стандарты измерения / Научный совет по Программе фундаментальных исследова ний Президиума Российской Академии наук «Экономика и социология нау ки и образования» / [Г.В. Осипов, С.В. Климовицкий]. — М.: ЦСП и М, 2014. — 180 с.

ISBN 978-5-906001-37-5.

В данной книге рассматриваются вопросы измерения научной и технологической деятельности на основании опыта международных измерений ОЭСР. В работе со держится исторический обзор развития научной статистики и индикаторов науки и технологии, обсуждаются основные принципы и модели измерения, обобщены и систематизированы общие стандарты измерения и проведения обследований. Для социологов, экономистов, статистиков.

УДК 316.77(001.9) ББК 60.55/32. G. Osipov, S. Klimovitskiy О-74 Science and technology indicators: history, methodology, and measure ment standards / Scientic Council for “Economics and Sociology of Sci ence and Education” Fundamental Research Programme of the Presidium of the Russian Academy of Sciences / [G. Osipov, S. Klimovitskiy]. — M.: Social Forecasting and Marketing Center, 2014. — 180 p.

ISBN 978-5-906001-37-5.

This book considers the issues of measuring science and technology activities on the basis of OECD experience in international measurement. This work contains the his torical review of scientic statistics and science and technology indicators development, discusses the main principles and models of measurement, generalizes and systematizes common standards for conducting measurement and surveys. For sociologists, econo mists, statisticians.

© Осипов Г.В., Климовицкий С.В., © Центр социального прогнозирования ISBN 978-5-906001-37-5 и маркетинга, СОДЕРЖАНИЕ Предисловие.......................................... Введение............................................ Глава 1. История индикаторов науки и технологии................... 1.1. Истоки наукометрии................................ 1.2. Возникновение и развитие библиометрии.................... 1.3. Появление и развитие научной статистики................... 1.3.1. Первые исследования......................... 1.3.2. Деятельность Национального фонда науки (НФН)......... 1.3.3. Деятельность ОЭСР.......................... 1.4. Появление индикаторов науки и технологии.................. 1.4.1. Индикаторы НФН........................... 1.4.2. Индикаторы ОЭСР........................... Глава 2. Методология измерения науки и технологии................. 2.1. Модель измерения................................ 2.1.1. Истоки модели «затраты-выпуск».................. 2.1.2. Приоритет измерения затрат..................... 2.2. Измерение затрат................................. 2.2.1. Финансовые ресурсы......................... 2.2.2. Человеческие ресурсы......................... 2.3. Измерение результатов.............................. 2.3.1. Патенты................................. 2.3.2. Технологический платежный баланс................. 2.3.3. Торговля высокотехнологичной продукцией............. 2.3.4. Библиометрия.............................. 2.4. Измерение инноваций............................... 2.4.1. Инновация как результат....................... 2.4.2. Инновация как деятельность..................... 2.4.3. Выработка общего подхода...................... 2.5. Измерение смежной с научной деятельности.................. Глава 3. Стандарты измерения НИОКР.......................... 3.1. Основные определения и границы........................ 3.2. Критерии определения НИОКР......................... 3.2.1. Общие критерии............................ 3.2.2. Особые случаи............................. 3.3. Институциональная классификация....................... 3.3.1. Классификация по секторам...................... 3.3.2. Предпринимательский сектор..................... 3.3.3. Сектор государственных учреждений................ 3.3.4. Частный неприбыльный сектор.................... 3.3.5. Сектор высшего образования..................... 3.3.6. Зарубежный сектор........................... 3.4. Функциональная классификация......................... 3.4.1. Виды НИОКР.............................. 3.4.2. Продукция............................... 3.4.3. Отрасль науки и технологии...................... 3.4.4. Социально-экономические цели................... Содержание 3.5. Учет персонала.................................. 3.5.1. Определение и категории....................... 3.5.2. Методы учета и сбора данных..................... 3.5.3. Агрегирование............................. 3.6. Измерение расходов............................... 3.6.1. Внутренние расходы.......................... 3.6.2. Источники финансирования...................... 3.6.3. Внешние расходы........................... 3.6.4. Сопоставление данных, предоставляемых организациями исполнителями и финансирующими организациями....... 3.6.5. Региональное распределение..................... 3.6.6. Общенациональные данные (GERD и GNERD)........... 3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов............ 3.7.1. Охват обследований.......................... 3.

7.2. Изучаемая совокупность и респонденты............... 3.7.3. Работа с респондентами........................ 3.7.4. Методы расчета результатов...................... 3.8. Бюджетные ассигнования или расходы на НИОКР по социально экономическим целям (GBAORD)....................... 3.8.1. Источники бюджетных данных для GBAORD............ 3.8.2. Охват НИОКР............................. 3.8.3. Определение государственных органов............... 3.8.4. Охват ассигнований и расходов государственного бюджета.... 3.8.5. Классификация по социально-экономическим целям........ 3.8.6. Основные различия между GBAORD и GERD........... Глава 4. Стандарты измерения патентной деятельности................ 4.1. Индикаторы науки и технологии на основе патентных данных........ 4.1.1. Общая характеристика......................... 4.1.2. Количество патентов.......................... 4.2. Анализ патентной деятельности различных стран............... 4.2.1. Международные сравнения...................... 4.2.2. Секторальная специализация..................... 4.3. Относительные индикаторы.......................... 4.3.1. Индикаторы технологической связи................ 4.3.2. Индикаторы связи между наукой и технологией.......... 4.4. Анализ патентной деятельности на секторальном уровне.......... 4.4.1. Патентные классификации и другие номенклатуры........ 4.4.2. Анализ технологической взаимозависимости........... 4.4.3. Связь с индикаторами НИОКР и инноваций............ 4.4.4. Патенты и индикаторы экономической эффективности...... 4.5. Анализ патентной деятельности предприятий................ 4.5.1. Патентование и бизнес-стратегии.................. 4.5.2. Патентование и отраслевая структура производства....... Глава 5. Стандарты измерения технологического платежного баланса...... 5.1. Основные определения............................. 5.1.1. Определение ТПБ.......................... 5.1.2. Характер трансакций, включаемых в ТПБ............. 5.2. Трансакции, относящиеся к ТПБ........................ 5.2.1. Границы............................... Содержание 5.2.2. Стандартные компоненты ТПБ................... 5.2.3. Практические критерии отнесения трансакций к ТПБ...... 5.3. Системы классификации............................ 5.3.1. Классификация по трансактору................... 5.3.2. Классификация по типу контракта................. 5.3.3. Классификация по типу платежа.................. 5.4. Обследования и методы сбора данных..................... 5.4.1. Необходимость стандартизации................... 5.4.2. Выбор метода............................. 5.5. Конвертация валют и дефляция......................... 5.5.1. Конвертация валют.......................... 5.5.2. Дефляция............................... Глава 6. Стандарты измерения инновационной деятельности............ 6.1. Принципы измерения.............................. 6.1.1. Теоретические основания...................... 6.1.2. Структура измерения........................ 6.1.3. Секторальные и региональные аспекты инновации........ 6.1.4. Области измерения.......................... 6.2. Основные определения............................. 6.2.1. Инновация.............................. 6.2.2. Основные виды инновации..................... 6.2.3. Проведение различий между видами инноваций......... 6.2.4. Изменения, не относящиеся к инновациям............ 6.2.5. Концепция новизны......................... 6.2.6. Инновационное предприятие.................... 6.2.7. Учет видов инноваций при сборе данных............. 6.3. Институциональные классификации...................... 6.3.1. Статистические единицы...................... 6.3.2. Классификация по основной экономической деятельности... 6.3.3. Классификация по размеру предприятия.............. 6.3.4. Другие классификации........................ 6.4. Связи в инновационном процессе....................... 6.4.1. Входящая диффузия......................... 6.4.2. Исходящая диффузия........................ 6.4.3. Управление знанием......................... 6.5. Измерение инновационной деятельности................... 6.5.1. Компоненты инновационной деятельности............ 6.5.2. НИОКР................................ 6.5.3. Деятельность в области продуктовых и процессных инноваций.. 6.5.4. Деятельность в области маркетинговых и организационных инноваций............................. 6.5.5. Дизайн................................. 6.5.6. Проведение различия между НИОКР и инновационной 146деятельностью, не связанной с НИОКР........... 6.5.7. Разработка и использование программного обеспечения в ходе инновационной деятельности.................. 6.6. Сбор данных по инновационной деятельности................ 6.6.1. Категории............................... 6.6.2. Качественные данные по инновационной деятельности..... Содержание 6.6.3. Количественные данные по инновационной деятельности.... 6.6.4. Внутренние и внешние расходы.................. 6.6.5. Классификация по виду расходов.................. 6.6.6. Классификация по источнику финансирования.......... 6.6.7. Субъектный подход и объектный подход.............. 6.7. Цели и результаты инновационной деятельности, а также препятствующие ей факторы........................ 6.7.1. Цели и результаты инноваций.................... 6.7.2. Влияние инноваций на оборот................... 6.7.3. Влияние процессных инноваций на затраты и занятость..... 6.7.4. Влияние инноваций на производительность............ 6.7.5. Факторы, препятствующие инновационной деятельности.... 6.7.6. Вопросы собственности на инновации............... 6.8. Процедуры обследования............................ 6.8.1. Статистические совокупности................... 6.8.2. Методы обследований........................ 6.8.3. Расчет результатов.......................... 6.8.4. Представление результатов..................... 6.8.5. Частота сбора данных........................ Заключение: проблемы измерения науки и технологии............... Приложение. Список показателей науки и технологии ОЭСР............ Список использованный сокращений......................... Литература......................................... CONTENTS Preface............................................. Introduction.......................................... Chapter 1. History of science and technology indicators.................. 1.1. Origins of scientometrics.............................. 1.2. Emergence and development of bibliometrics................... 1.3. Emergence and development of science statistics................. 1.3.1. First research.............................. 1.3.2. NSF activities.............................. 1.3.3. OECD activities............................. 1.4. Emergence of science and technology indicators.................. 1.4.1. NFN indicators............................. 1.4.2. OECD indicators............................ Chapter 2. Methodology of science and technology measurement............. 2.1. Measurement model................................ 2.1.1. Origins of input-output model...................... 2.1.2. Priority of expenditure measurement.................. 2.2. Measurement of input................................ 2.2.1. Funds.................................. 2.2.2. Human resources............................ 2.3. Measurement of output............................... 2.3.1. Patents.................................. 2.3.2. Technology balance of payments.................... 2.3.3. Trade in high technology........................ 2.3.4. Bibliometrics.............................. 2.4. Measurement of innovation............................. 2.4.1. Innovation as output........................... 2.4.2. Innovation as activity.......................... 2.4.3. Common approach development.................... 2.5. Measurement of related scientic activities.................... Chapter 3. Standards of R&D measurement........................ 3.1. Basic denitions and boundaries.......................... 3.2. R&D denition criteria............................... 3.2.1. Common criteria............................. 3.2.2. Special cases............................... 3.3. Institutional classication.............................. 3.3.1. Sectoral classication.......................... 3.3.2. Business enterprise sector........................ 3.3.3. Government sector........................... 3.3.4. Private non-prot sector......................... 3.

3.5. Higher education sector......................... 3.3.6. Abroad.................................. 3.4. Functional classication.............................. 3.4.1. Types of R&D.............................. 3.4.2. Product elds.............................. 3.4.3. Fields of science and technology.................... 3.4.4. Socio-economic objectives....................... Contents 3.5. Measurement of R&D personnel.......................... 3.5.1. Denitions and categories........................ 3.5.2. Measurement and data collection methods............... 3.5.3. Aggregation............................... 3.6. Measurement of expenditure............................ 3.6.1. Intramural expenditure......................... 3.6.2. Sources of funds............................. 3.6.3. Extramural expenditure......................... 3.6.4. Reconciling differences in performer-based and source-based reporting...................... 3.6.5. Regional distribution.......................... 3.6.6. National totals (GERD and GNERD).................. 3.7. Survey methodology and estimation methods................... 3.7.1. Survey scope............................... 3.7.2. Target population and respondents................... 3.7.3. Working with respondents........................ 3.7.4. Estimation methods........................... 3.8. Government budget appropriations or outlays for R&D by socio-economic objectives (GBAORD).............................. 3.8.1. Sources of budgetary data for GBAORD................ 3.8.2. Coverage of R&D............................ 3.8.3. Denition of government........................ 3.8.4. Coverage of government budget appropriations and outlays...... 3.8.5. Distribution by socio-economic objectives............... 3.8.6. Main differences between GBAORD and GERD............ Chapter 4. Standards of patent activity measurement................... 4.1. Science and technology indicators derived from patents.............. 4.1.1. General description........................... 4.1.2. Patent counts............................... 4.2. Analysis of countries’ patent activity........................ 4.2.1. International comparisons........................ 4.2.2. Sectoral specialization.......................... 4.3. Relational indicators............................... 4.3.1. Technology linkage indicators..................... 4.3.2. Technology/science linkage indicators................ 4.4. Analysis of patent activity at sectoral level.................... 4.4.1. Patent classications and other nomenclatures............ 4.4.2. Analysis of technological interdependence.............. 4.4.3. Relation to R&D and innovation indicators.............. 4.4.4. Patents and indicators of economic performance........... 4.5. Analysis of patent activity by enterprises..................... 4.5.1. Patenting and business strategies................... 4.5.2. Patenting and industrial structure................... Chapter 5. Standards of technology balance of payments measurement........ 5.1. General denitions................................ 5.1.1. TBP denition............................. 5.1.2. Characteristics of transactions included in TBP............ 5.2. Transactions covered by TBP........................... 5.2.1. Boundaries............................... Contents 5.2.2. Standard TBP components...................... 5.2.3. Practical criteria for including transactions in TBP.......... 5.3. Classication systems............................... 5.3.1. Classication by transactor...................... 5.3.2. Classication by contract type.................... 5.3.3. Classication by payment type.................... 5.4. Survey and data collection methods....................... 5.4.1. Need for standartization........................ 5.4.2. Choice of methods........................... 5.5. Currency conversion and deation........................ 5.5.1. Currency conversion.......................... 5.5.2. Deation................................ Chapter 6. Standards of innovation activity measurement................ 6.1. Principles of measurement............................ 6.1.1. Theoretical foundations........................ 6.1.2. Structure of measurement....................... 6.1.3. Sectoral and regional aspects of innovation.............. 6.1.4. Areas of measurement......................... 6.2. Basic denitions................................. 6.2.1. Innovation............................... 6.2.2. Main types of innovation....................... 6.2.3. Distinguishing between types of innovation............. 6.2.4. Changes not considered as innovations................ 6.2.5. Concept of novelty.......................... 6.2.6. Innovative enterprise......................... 6.2.7. Considering types of innovations in data collection......... 6.3. Institutional classications............................ 6.3.1. Statistical units............................ 6.3.2. Classication by main economic activity............... 6.3.3. Classication by enterprise size.................... 6.3.4. Other classications.......................... 6.4. Linkages in innovation process.......................... 6.4.1. Inbound diffusion........................... 6.4.2. Outbound diffusion.......................... 6.4.3. Knowledge management....................... 6.5. Measurement of innovation activity....................... 6.5.1. Components of innovation activity.................. 6.5.2. R&D.................................. 6.5.3. Activity for product and process innovations............. 6.5.4. Activity for marketing and organizational innovations........ 6.5.5. Design................................. 6.5.6. Borderline between R&D and non-R&D innovation activity..... 6.5.7. Development and use of software in innovation activity....... 6.6. Collecting data on innovation activity...................... 6.6.1. Categories............................... 6.6.2. Qualitative data on innovation activity................ Contents 6.6.3. Quantitative data on innovation activity............... 6.6.4. Intramural and extramural expenditure................ 6.6.5. Classication by type of expenditure................. 6.6.6. Classication by source of funds................... 6.6.7. Subject vs. object approach...................... 6.7. Objectives, obstacles, and outcomes of innovation................ 6.7.1. Objectives and effects of innovation................. 6.7.2. Impact of innovations on turnover.................. 6.7.3. Impact of process innovations on costs and employment....... 6.7.4. Impact of innovations on productivity................ 6.7.5. Factors hampering innovation activity................ 6.7.6. Questions on appropriability of innovations............. 6.8. Survey procedures................................ 6.8.1. Populations.............................. 6.8.2. Survey methods............................ 6.8.3. Estimation of results.......................... 6.8.4. Presentation of results......................... 6.8.5. Frequency of data collection..................... Conclusion: problems of science and technology measurement............. Appendix. List of OECD science and technology indicators............... Acronyms.......................................... Bibliography......................................... ПРЕДИСЛОВИЕ Проблема построения всеобъемлющей системы индикаторов научной и тех нологической деятельности приобретает особую важность в свете стоящей перед Россией задачи перехода от экспортно-сырьевого к инновационному типу разви тия, которая закреплена в Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2020 года. Эта задача не может быть решена без суще ственного повышения эффективности научной и технологической деятельности, которое, в свою очередь, невозможно без соответствующих статистики и системы индикаторов, позволяющих судить о текущем состоянии и происходящих в этой сфере изменениях. Речь идет о создании системы индикаторов, позволяющих адекватно оценивать не только экономический, но также и социальный эффект научных исследований.

Особые проблемы в этом плане представляет измерение эффективности фун даментальной науки. Если эффективность прикладной науки может быть непо средственно количественно измерена путем соотнесения затрат на НИОКР с их результатами, выраженными в экономических терминах, то аналогичному изме рению эффективности фундаментальной науки препятствует, прежде всего, сама природа производимого ей знания, имеющего неприкладной характер и не гаран тирующего немедленного экономического эффекта.

Вместе с тем, именно фундаментальные исследования, точнее создаваемый ими фонд базового знания, лежат в основе создания и развития новых технологий, генерирующих экономическую выгоду и обеспечивающих конкурентное преиму щество.

Кроме того, в современных условиях потенциал развития страны все в боль шей степени определяется ее человеческим капиталом, одной из важнейших со ставляющих которого является уровень образования населения. В современных «обществах знания» не обладающий определенным уровнем образования инди вид не только оказывается в невыгодном положении на рынке труда, но и марги нализуется в социальном плане. Фундаментальная наука является неотъемлемым компонентом системы образования, создавая общественный фонд знания, пере даваемый от поколения к поколению, и выполняет важнейшую культурную функ цию, связанную с формированием научного мировоззрения.

Наконец, без знаний, поставляемых фундаментальной наукой, невозможна подготовка профессиональных кадров высшей квалификации, включая управлен ческие. Помимо специальных знаний, такие специалисты должны обладать зна чительной подготовкой в области социально-гуманитарных наук, обеспечиваю щей понимание ими целей и задач общественного развития с учетом культурно исторических традиций страны. Иными словами, фундаментальная наука питает элиту общества, обеспечивающую его поступательное развитие.

Существующие в настоящее время количественные инструменты измерения эффективности фундаментальной науки, такие как количество публикаций на единицу инвестиций, индекс цитирования, количество НИР, количество инно вационных проектов, количество патентов и т.д., содержат ряд принципиальных ограничений и способны дать лишь весьма приблизительное представление о ре альной общественной эффективности фундаментальных исследований.

В этой связи представляется необходимой разработка комплексной (количественно-качественной) системы индикаторов эффективности научно технологической деятельности, учитывающих диффузный и отложенный харак Предисловие тер экономического эффекта фундаментальных исследований и принимающих в расчет их социально-культурные последствия.

Настоящее издание представляет собой первую часть исследования, направ ленного на создание подобной системы индикаторов. Оно ставит своей задачей обобщение и систематизацию существующей международной практики измере ния научно-технологической деятельности, а также ее критический анализ с це лью выявления присущих этой практике недостатков. Во второй части планиру ется представить проект комплексной системы индикаторов, позволяющей лучше учитывать вклад науки (особенно фундаментальной) в общественное развитие.

ВВЕДЕНИЕ Хотя начало исследований в области научной статистики относится ко второй половине XIX века, первые попытки систематического измерения науки и техно логии были предприняты в 1930-е годы в США в связи с необходимостью управ ления промышленными лабораториями и выработки государственной научной политики. После проведенных в это время предварительных экспериментов в на чале 1950-х годов работу в данном направлении возглавил Национальный фонд науки (НФН), а в начале 1960-х годов лидерство в этой области перешло к ОЭСР.

В истории научной политики можно выделить два периода. В первый период, который охватывал 1950–1970-е годы, наблюдался интерес правительств к стиму лированию научной и технологической деятельности через их финансирование (политика для науки). В последующий период возобладали политические и эко номические соображения, связанные с переориентацией науки и технологии для решения конкретных общественных задач (наука для политики).

В первый период статистика по науке и технологии использовалась для того, чтобы включить эти виды деятельности в число приоритетных получателей бюд жетного финансирования. Так, НФН был в числе наиболее настойчивых сторон ников роста инвестиций в фундаментальные исследования.

С началом второго периода в 1980-е годы подобное использование статистики отнюдь не ушло в прошлое, однако к нему добавилось новое: научная статистика стала использоваться для создания концептуальных схем, ложащихся в основу вы работки научной политики. К ним можно отнести концепции экономики знания, новой экономики, национальной инновационной системы и т.д. Эта новая функ ция научной статистики была связана с императивами экономического прогресса.

С этой точки зрения, необходимо было продемонстрировать корреляцию между развитием НИОКР и производительностью труда.

В целом, в настоящее время научная статистика используется в трех основ ных функциях: теоретической, практической и политико-символической. Пер вая функция реализуется, в основном, научными учреждениями и направлена на понимание феноменов, относящихся к сфере науки и технологии. Сюда можно, в частности, отнести выпускаемые ОЭСР руководства по сбору статистической информации в области науки и технологии, ориентированные на стандартизиро ванное понимание правительствами стран-участниц науки и научной политики, а также основанные на них сборники индикаторов. В этом случае статистика сти мулирует теоретическую мысль.

Вторая, практическая функция реализуется в связи с выработкой научной по литики. Здесь научная статистика непосредственно используется в процессе при нятия решений. К примерам такого рода функции можно отнести решение пра вительств европейских стран довести уровень расходов на НИОКР до 3% ВВП.

В этом случае статистика непосредственно детерминирует цель. Впрочем, в такой роли научная статистика используется в настоящее время достаточно редко. Про блема заключается в том, что официальная статистика появляется слишком позд но для того, чтобы повлиять на выработку научной политики. Кроме того, научная политика не основывается на обязывающем законодательстве, которое делало бы обязательным использование статистики. В этой функции научная статистика мо жет, в лучшем случае, довольствоваться ролью индикатора макротенденций в об ласти науки и технологии, которые обычно описываются во вступительных раз делах политических документов.

Введение Гораздо более распространенной является политико-символическая функция научной статистики. Здесь речь, как правило, идет о том, чтобы убедить граж дан в том, что на науку и технологию следует тратить больше средств, используя в качестве аргумента статистику. Хорошим примером подобного рода использо вания научной статистики может являться практика ОЭСР ранжировать страны на основании показателя валовых национальных расходов на НИОКР и их доли в ВВП. Это ранжирование привело к тому, что страны стали соревноваться меж ду собой в достижении уровня наиболее успешных в этом плане, показатели ко торых превратились в своего рода стандарт. Результатом стало то, что наиболее успешные страны начали активно оповещать о своих достижениях в политико символических целях, а занимающие последние места стремились любой ценой улучшить свои статистические данные, рассматриваемые как символ престижа.

Индикаторы науки и технологии во многом обязаны своим появлением обще му движению за социальные индикаторы, которое возникло в западных странах в конце 1960-х годов, когда они вступили в период бурного экономического роста.

Это нашло отражение в самой концепции научных индикаторов.

В отличие от научной статистики, ориентированной на фиксацию состояния науки в тот или иной временной период, индикаторы науки мыслились как ин струменты измерения происходящих в ней изменений. С этим связаны основные качества индикаторов науки, к числу которых относятся: периодичность измере ний, систематический характер (измерение по целому ряду параметров), наличие модели измерения.

Катализатором идеи научных индикаторов стало осознание разрыва в научно технологическом развитии между США и европейскими странами в 1960-е годы.

Это побудило ОЭСР заняться разработкой системы индикаторов науки и техно логии с целью объяснения и сокращения этого разрыва. В дальнейшем эта идея была использована НФН для создания системы аналогичных индикаторов для оценки состояния американской науки и технологии.

Первый сборник «Индикаторов науки» был выпущен НФН в 1973 году и стал образцом для аналогичных публикаций в других странах и организациях.

С 1984 года стали выходить «Индикаторы науки и технологии» ОЭСР, которая в силу специфики своих целей сразу сконцентрировалась на сравнительных меж дународных исследованиях.

Важной заслугой ОЭСР стала также разработка стандартизированной методо логии сбора и представления данных. Первое руководство по измерению НИОКР, так называемое «Руководство Фраскати», вышло в свет в 1963 году и в основном воспроизводило определения и концепции, разработанные НФН. В дальнейшем организация выработала собственную модель измерений, которая нашла отраже ния в последующих редакциях «Руководства Фраскати», а также в других методи ческих пособиях, в которых содержатся рекомендации по проведению обследова ний, обработке и представлению данных.

С самого начала, т.е. с публикации в 1973 первого выпуска американских «Ин дикаторов науки», данные структурировались в терминах экономической модели «затраты-выпуск». При этом под «затратами» понимаются инвестиции, необхо димые для проведения НИОКР (финансовые средства и человеческие ресурсы), а под «выпуском» — их результаты (знание, технология, изобретения и т.д.), ока зывающие определенный общественный эффект. Модель «затраты-выпуск» осно Введение вывается на экономическом допущении об ожидаемых благах, которые должна произвести наука.

Утверждению эконометрической модели в научной статистике способствовали экономисты, работавшие над первым изданием «Руководства Фраскати», которые пытались найти способы измерения и повышения эффективности НИОКР. При этом отвергались те аргументы, что результаты НИОКР в принципе плохо подда ются определению, а связи между затратами на НИОКР и их результатами носят достаточно произвольный характер.

Вторым источником модели «затраты-выпуск» явилась практика менеджмен та промышленных исследований, где она стала аналогом показателя окупаемости инвестиций. К 1950-м годам в большинстве компаний использовались такие пока затели, как соотношение между затратами на НИОКР и прибылью, объемом про даж, добавленной стоимостью, которые должны были продемонстрировать эф фективность НИОКР. В дальнейшем показатели экономической эффективности стали использоваться в агрегированной статистике по промышленным НИОКР и национальной научно-технологической статистике. В этом последнем случае знаменателем служил ВВП.

Существует три причины возникновения существующей системы научной от четности. Первая связана с желанием контролировать науку, в частности, через объем финансовых средств, выделяемых на исследования. Управление исследо ваниями предполагает оптимальное использование ресурсов и основывается на таких понятиях, как результативность исследования и баланс различных видов исследований. Оценка окупаемости демонстрирует эффективность исследова ний. Тем не менее, следует признать, что в связи с развитием экономики знания научно-технологическая статистика выполняет функцию не столько ограничения НИОКР, сколько привлечения в них дополнительных средств.

Вторая причина связана с теоретическим интересом ученых. В этом случае отчетность служит своего рода моделью для объяснения научной деятельно сти как таковой. Она указывает на определенные механизмы функционирова ния этой деятельности: сначала инвестиции — потом результат. Конечно, это административно-бухгалтерский подход, оставляющий в стороне многие важные аспекты научной деятельности. Альтернативный подход рассматривает науку как сложный феномен или систему, для адекватной оценки которых необходимо из мерять не только затраты и непосредственные результаты научной деятельности, но также их последствия для общества. То есть в этом случае речь идет не только об экономической, но и о социальной эффективности Третью причину можно назвать «риторической». Официальная научно технологическая статистика, представленная в виде модели «затраты-выпуск»

создает определенное представление, с которым удобно оперировать в целях обо снования административных решений. Вопрос о том, насколько это представле ние позволяет адекватно оценить измеряемый объект, не принимается во внима ние. По сути речь идет не столько о реальной эффективности, сколько о ритори ке эффективности, которая соответствует ожиданиями и нормам, применяемым обычно к оценке человеческой деятельности.

Данная публикация ставит своей целью обобщение и систематизацию опыта, накопленного ОЭСР в области индикативного измерения научной и технологи ческой деятельности. В первой главе приводится исторический обзор развития Введение наукометрии и научной статистики, закономерным этапом которого стало появле ние научных индикаторов. Во второй главе анализируются основные принципы и проблемы измерения науки и технологии, включая модели, концепции и конвен ции, лежащие в основе этих измерений, а также присущие им недостатки и огра ничения. Третья, четвертая, пятая и шестая главы обобщают рекомендации и опыт ОЭСР по измерению НИОКР, патентной деятельности, технологического платеж ного баланса и инновационной деятельности.

Отдавая должное усилиям по стандартизации измерения научно-техноло гической деятельности, осуществленной специалистами ОЭСР, следует заметить, что положенный в основу разработанных ими индикаторов науки и технологии эконометрический подход не позволяет адекватно измерять социальные послед ствия научно-технологической деятельности и тем самым не позволяет в полной мере оценить ее эффективность. Это особенно очевидно в случае фундаменталь ных научных исследований, результаты которых часто не имеют непосредствен ного практического применения и, соответственно, не могут быть измерены в тер минах модели «затраты-выпуск».

Таким образом, данную публикацию следует рассматривать как первый шаг на пути создания по-настоящему веобъемлющей системы индикаторов научно технологической деятельности, позволяющей оценить не только затраты на нее и непосредственные результаты, но также и ее реальную эффективность, учиты вающую создаваемые ей социальные последствия.

Глава 1. ИСТОРИЯ ИНДИКАТОРОВ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ 1.1. ИСТОКИ НАУКОМЕТРИИ Основателем наукометрии следует считать английского ученого Фрэнсиса Гальтона, который известен в истории науки в основном благодаря своим иссле дованиям в области наследственности и евгеники, с одной стороны, и в области статистики, с другой. Собственно, эти две сферы интересов Гальтона соедини лись в разработанных им первых методах измерения науки.

Гальтон пришел к идее измерения науки под влиянием своего убеждения в том, что прогресс человечества обеспечивается небольшим количеством великих лю дей, отличающихся неординарными интеллектуальными способностями. Исполь зуя средства статистики Гальтон пришел к выводу о том, что интеллектуальный потенциал человечества не воспроизводится в достаточной степени.

В своей работе «Наследственность таланта» [30] Гальтон изучил семейные истории англичан с неординарными умственными способностями, исходя из представления о том, что психические свойства наследуются по аналогии с физи ческими, с целью выявления условий «производства» людей высшего типа. Для этого Гальтон построил шкалу способностей, исходя из допущения о том, что интеллектуальные способности следуют закону нормального распределения. На вершине шкалы помещались категории: «гении», «выдающиеся» и «известные».

Классификацию знаменитых людей Гальтон производил по биографическому сборнику “Men of the Time,” ограничив свой анализ лишь людьми старше пятиде сяти лет. Такой подход позволил ему исключить тех интеллектуалов, чьи извест ность основывалась на однократном достижении, и сконцентрироваться на тех, кто сохранял свое выдающееся положение в течение длительного времени. Таким образом, Гальтон оценивает талант в терминах репутации, которая является, по его мнению, достаточно точной мерой способностей [30, 46].

Результаты исследования показали, что Великобритания не производит доста точного количества интеллектуалов, необходимого для ее поступательного раз вития. Фактически речь шла о недостаточной рождаемости в видных английских семьях, которую Гальтон назвал «производительностью» (productivity) [30, 36].

Таким образом, производительность науки понималась Гальтоном в физическом смысле — как воспроизводство человеческих ресурсов.

В опубликованном несколько лет спустя специальном исследовании, посвя щенном воспроизводству людей науки, Гальтон пришел к выводу о том, что со циальные условия не способствуют росту количества ученых. На основании со бранной им с помощью опросных листов статистики он установил, что в семьях современных ученых меньше детей, чем в семьях их родителей, и что, кроме того, занятия наукой не имеют в обществе такого же престижа, как занятия политикой или другой общественной деятельностью [31, 38, 258–9].

Таким образом, вклад Гальтона в последующее развитие наукометрии проявил ся, во-первых, в разработке им методики оценки интеллектуального потенциала ученых на основании репутации, который заложил основу поисков адекватного измерения научной результативности. Еще более важным стало введение Гальто ном понятия научной «производительности», которое относилось к воспроизвод 1. История индикаторов науки и технологии ству людей в рамках семьи или нации и могло быть измерено в виде числа или коэффициента, связывающего рождаемость в определенной группе с рождаемо стью населения в целом. Таким образом была заложена основа для проведения сравнений между различными социальными группами, классами и нациями.

Параллельно с Гальтоном свое исследование о социальных факторах, влияю щих на развитие науки, опубликовал швейцарский биолог Альфонс де Кандоль [17]. Он провел обследование иностранных членов трех академий наук (Париж ской, Лондонской и Берлинской), оправдывая свой выбор тем, что в каждой ака демии количество таких званий ограничено и, следовательно, отбор производится более тщательно [17, 12].

Де Кандоля интересуют в первую очередь причины научной «производительно сти». В отличие от Гальтона, он не придает определяющего значения наследственно сти, а наряду с ней выделяет восемнадцать социально-культурных факторов, вклю чая образование, религию, семью, ценности, форму правления, институты, культуру и язык. Он также собрал статистические данные об иностранных членах академий по дисциплинам, их национальному и социальному происхождению. Важным вкла дом де Кандоля в развитие наукометрии стало введенное им вычисление доли людей науки в населении в целом с целью проведения сравнительных исследований. Этот индикатор до сих пор используется для характеристики научного потенциала стран.


Введенное Гальтоном понятие научной «производительности» было исполь зовано его учеником Джеймсом Кэттелом. В 1906 году Кэттел, декан факультета психологии Колумбийского университета, опубликовал первое издание своего ин декса «Американские люди науки» [12], содержавшего биографическую инфор мацию о четырех тысячах американских ученых, которая включала в себя такие разделы, как место работы и должность, образование, ученая степень, почетные звания, сфера научных интересов, членство в научных обществах.

Кэттел рассматривал свой перечень как инструмент изучения одновременно коли чественной и качественной стороны научной деятельности, т.е. «производительно сти» (численности) ученых и их результативности. Изучение наиболее выдающихся представителей научного сообщества позволяло, по его мысли, сделать выводы о со стоянии науки в тех или иных регионах страны, а также в отдельных университе тах и на отдельных факультетах. На основании биографических данных можно было также установить корреляции научной результативности с возрастом, образованием, местом жительства и другими факторами. Наконец, это давало возможность провести сравнительный анализ состояния науки в США и других странах.

Все это в целом должно было способствовать развитию американской науки.

В начале XX века американская наука сильно отставала от европейской во многом из-за отсутствия нормального финансирования: частные фонды находились в зача точном состоянии, а государственная поддержка промышленных исследований было явно недостаточной. В своих работах Кэттел пришел к выводу, что у американских ученых отсутствует возможность посвящать все свое время научным исследованиям и тем самым способствовать росту научной производительности. Основным сред ством улучшения положения американских ученых и состояния науки должен был стать, по мысли Кэттела, «научный метод», т.е. статистика, позволяющая выявить условия, способствующие или препятствующие прогрессу науки [15].

Кэттелу принадлежат первые в истории статистические ряды данных по на учной производительности за тридцать лет. В своих исследованиях он спустился 1.2. Возникновение и развитие библиометрии с уровня нации на уровень отдельных штатов, городов и институтов, измеряя как абсолютное, так и относительное (на миллион населения) количество научных работников. Сравнивая число родившихся в каком-либо регионе ученых с общим числом жителей, Кэттел создал простейший метод оценки научного потенциала различных регионов [13].

Изучая временные ряды данных, Кэттел подтвердил вывод Гальтона об отсут ствии самовоспроизводства научных семей. Решение вопроса он видел в поддерж ке, которую должно оказывать общество детям ученых. Он, в частности, предла гал университетам предоставлять стипендии таким детям стипендии и платить женатым профессорам большую зарплату [16].

В заслугу Кэттелу можно поставить дальнейшее развитие понятий научных производительности и результативности. Следуя Гальтону, Кэттел рассматривает «производительность» как количество ученых, которое производит страна, одна ко новизна заключается в его методе изучения этого параметра: Кэттел рассма тривает как пространственное распределение ученых по стране, так и динамику временных рядов. Измерение производительности науки в терминах количества ученых оставалось важнейшим статистическим инструментом вплоть до 1960-х годов, когда основной измеряемой величиной стал объем выделяемых на научную деятельность финансовых средств.

В то время как «производительность» измерялась в количественных величи нах, результативность (performance) понималась Кэттелом как качественная ха рактеристика, указывавшая на вклад в развитие науки. Здесь Кэттел в основном полагается на оценки коллег. Если Гальтон рассматривал в качестве объективных источников данных биографические справочники, то Кэттел полагал «лучшим и в конечном счете единственным критерием результативности» экспертную оценку [14, 702]. Обосновывая свой метод, Кэттел сравнивал его с процедурой выборов в научных ассоциациях. Введение понятия результативности позволило Кэттелу точнее оценить научный потенциал отдельных регионов и университетов.

1.2. ВОЗНИКНОВЕНИЕ И РАЗВИТИЕ БИБЛИОМЕТРИИ Понимание научной производительности как результативности присутству ет уже у Кэттела. Он также провел первый анализ публикаций, чтобы сравнить достижения американских психологов с результатами деятельности их коллег из других стран [11]. Выбор в качестве объекта исследования психологии объяснялся не только полученным Кэттелом образованием. Гораздо более важной причиной было то, что психология как молодая наука нуждалась в укреплении своего науч ного статуса. Именно этим объясняется то, что с начала XX века психологи стали собирать статистику, касающуюся своей дисциплины, которая должна была спо собствовать ее развитию. Однако, в отличие от Кэттела, критиковавшего условия научной работы, они ставили своей задачей демонстрацию того, что психология ничем не хуже других наук.

Одной из составных частей этой стратегии стала статистика профессии. Был организован сбор статистических данных по всем аспектам дисциплины и ее ин ституционализации. Эти данные должны были продемонстрировать прогресс пси хологии, с каковой целью собиралась информация по специалистам (географиче 1. История индикаторов науки и технологии ское распределение, ученые степени, профессиональный статус и т.д.), факульте там, учебным программам, студентам и выпускникам, журналам и публикациям.

В ходе этой работы психологи стали заниматься библиометрией. Первоначаль но просто подсчитывалось количество публикаций. Эта статистика использова лась для измерения научной деятельности и изучения сферы интересов группы исследователей.

Пионером библиометрии стал профессор Алабамского университета и основа тель Южного общества философии и психологии Эдвард Бучнер, который в нача ле 1900-х годов занялся изучением деятельности Американской психологической ассоциации. Он классифицировал 283 работы, представленные за последние де сять лет, по категориям и субкатегориям созданного в 1895 году «Психологическо го индекса», а также по темам, использованным методам и результатам. Бучнер также вычислил количество работ, приходившееся на одного члена ассоциации, и обнаружил тенденцию, которая в дальнейшем была формализована в виде зако на. Вычисления показали, что из 89 членов ассоциации 34 представили по одной работе (статья, доклад и т.д.), 23 — по две работы, 10 — по три работы, 8 — по четыре работы, 5 — по пять работ, 3 — по шесть работ, два — по 14 работ, нако нец три автора представили по 17, 19 и 23 работы каждый. Что касалось осталь ных пятидесяти девяти членов ассоциации, то они не представили за изучаемое время ни одной работы, ограничиваясь уплатой членских взносов. На основании результатов своего исследования Бучнер ставит закономерный вопрос, может ли улучшить свою работу организация, обремененная 40%-ым балластом [6, 204].

В 1904 году Бучнер начал публиковать серию обзоров под названием «Пси хологический прогресс» с целью «критического анализа ее [психологии] спосо ба ведения дел и оценки чистого результата всех приложенных усилий» [7, 57].

В обзорах, выходивших ежегодно с 1904 по 1913 годы, содержалось обсуждение новых статей, а также данные из индекса Кэттела, список новых журналов и ста тистика публикаций. Начиная с 1905 года в обзоры также включалась таблица предметного распределения статей, включенных в «Психологический индекс».

На основании предметного распределения и ранжирования статей Бучнер стал определять «продуктивность» работы психологов, измеряемую в терминах «при роста» и «снижения» относительно предыдущих лет.

Следующим шагом в использовании библиометрии стало измерение научной производительности в терминах отношения количества работ к количеству уче ных. Этот инструмент был предложен профессором университета Джорджа Ва шингтона Шепердом Францем [25]. По мысли Франца, чтобы оценить реальный прогресс дисциплины, необходимо знать, насколько рост числа публикаций свя зан с ростом количества ученых.

Из списка членов Американской психологической ассоциации Франц выбрал 84 сотрудника 48 научных учреждений и проанализировал их публикации с по 1915 годы. За этот период был зафиксирован плавный рост общего числа публи каций, однако производительность (число публикаций на одного ученого) варьи ровала: за изучаемый период около 30% исследователей публиковали по три и бо лее статьи каждый год. Чтобы уточнить эти цифры, Франц принял дату получения докторской степени в качестве точки вероятного начала творческой деятельности и сравнил реальное число публикаций с ожидаемым. В результате ему удалось обна ружить, что число реальных публикаций в отношении к ожидаемым за изучаемый 1.3. Появление и развитие научной статистики период, на самом деле, снижалось. Эти тенденции Франц также изучил с поправкой на возраст. Разделив всех ученых из списка на две категории — «старых» и «мо лодых» — в зависимости от того, получили они докторскую степень до или после 1906 года, он обнаружил, что «старые» оказались продуктивнее «молодых», однако отношение числа реальных публикаций к ожидаемым было выше у «молодых».

Дальнейшее развитие измерений научной результативности связано с именем профессора университета Пенсильвании Сэмюэля Фернбергера. Первоначально он занимался измерением научных интересов по методу Бучнера, используя в ка честве источника «Психологический индекс», однако в дальнейшем стал прово дить сравнительные исследования, направленные на измерение научной резуль тативности различных стран. По результатам серии исследований, охватывавших период с 1917 по 1956 годы, ему удалось зафиксировать первенство Германии в начале XX века, которое сменилось преобладанием английских работ [44, 20].

Результаты этих исследований легли в основу работ Фернбергера, посвящен ных анализу влияния на научную результативность политико-экономических фак торов [23;


24]. Ему удалось зафиксировать, с одной стороны, негативное влияние на количество публикаций таких событий, как война, нацистская диктатура и эко номический кризис. С другой стороны, подъем национализма и государственного патриотизма сопровождался ростом числа публикаций. По результатам исследо ваний Фернбергер сделал вывод о том, что при наличии новой политической иде ологии, сильного централизованного правительства и оказываемой им поддерж ки науки, происходит рост числа публикаций (как в случаях СССР и Италии);

с другой стороны, если присутствуют только два первых условия без последнего (как в случае нацистской Германии), количество публикаций снижается. Еще од ним сделанным Фернбергером выводом было то, что подъем национализма суще ственным образом увеличивает количество публикаций на национальных языках, хотя это неизбежно суживает читательскую аудиторию [23, 90].

К 1930-м годам измерение научной производительности посредством подсчета публикаций приобрело в США широкий размах. Первоначально им занимались психологи, пытавшиеся связать научную производительность, которую они рас сматривали как творческую способность вообще, с установками ученых и их воз растом. Потом их место заняли историки науки, социологи и библиотекари, ко торые стали измерять научную производительность на основании библиографи ческих индексов. В 1960-м году американским лингвистом Юджином Гарфилдом был создан Индекс научного цитирования, позволяющий определить частоту цитирования работ того или иного автора. С этого времени библиометрия стала использоваться в качестве инструмента измерения научной производительности организациями и национальными статистическими агентствами.

1.3. ПОЯВЛЕНИЕ И РАЗВИТИЕ НАУЧНОЙ СТАТИСТИКИ 1.3.1. Первые исследования Первой страной, начавшей собирать статистику по науке и технологии, стали США. Еще во время Первой мировой войны Национальная академия наук убеди ла правительство предоставить ученым возможность высказать свои мнения от 1. История индикаторов науки и технологии носительно военных дел. В результате в 1916 году был создан Национальный ис следовательский совет (НИС) в качестве консультативного органа при правитель стве. Вскоре после этого при совете была создана Служба научной информации (Research Information Service, СНИ), в обязанности которой входил обмен научной информацией между странами-союзниками. Обмен информацией происходил по дипломатическим каналам через атташе по науке.

После войны СНИ переориентировала свою деятельность на сбор информа ции по научной деятельности и научному персоналу в США. Именно в рамках этой работы СНИ стала выпускать первые перечни организаций, занимающихся НИОКР. Начиная с 1920 года СНИ регулярно публиковала пять типов перечней, которые иногда сопровождались статистическими данными: 1) по промышлен ным лабораториям (сфера деятельности и персонал), 2) по обладателям доктор ских степеней, 3) по источникам финансирования исследований;

4) по стипен диям и грантам и 5) по научным обществам, ассоциациям и учреждениям (уни верситетам).

Выпускаемые СНИ перечни послужили источниками эмпирических данных для проведения первых статистических исследований НИОКР в США. Сам НИС провел два таких исследования. Первое, проведенное в 1933 году, было направ лено на оценку влияния Великой депрессии на промышленные лаборатории. Вто рое, проведенное в 1941 году, было посвящено промышленным ресурсам НИОКР.

Помимо самого НИС, его перечни использовали также правительственные агент ства и министерства для проведения собственных исследований. Во время Второй мировой войны по предложению НИС был составлен реестр научно-технического персонала с целью облегчения поиска специалистов для военных исследований.

С этой целью по адресам членов профессиональных обществ и подписчиков специальных журналов были разосланы анкеты, после чего полученные данные были закодированы и помещены в картотеку. К 1944 году база данных содержала сведения о 690 тысячах человек [36, 3–6].

Исследования федерального правительства в области НИОКР начались в 1938 году, когда Национальный комитет по ресурсам опубликовал первый си стематический анализ с целью планирования и координации государственной научной деятельности. Впервые в обзор научной деятельности были включены социальные науки.

Новая фаза правительственных исследований в области науки и технологии началась после окончания Второй мировой войны. В 1945 году некоторые данные в этой сфере воспроизвел советник Президента США по науке Ванновар Буш в своей знаменитой книге «Наука: бесконечная граница» [8], представлявшей со бой по сути первый проект научной политики в США. Однако данные были либо устаревшие, либо основывались на ограниченном определении фундаментальных исследований как исключительно систематизированных, т.е специально органи зованных [35, 10–11]. Более удачным был доклад, представленный в 1947 году следующим президентским советником Джоном Стилманом [90]. В нем впервые была предпринята попытка измерить НИОКР в отдельных секторах экономи ки — промышленном, государственном и университетском. Кроме того, Стилман определил категории исследований, ввел индикатор доли общих затрат на НИОКР в ВВП в качестве измерителя интенсивности НИОКР, сформулировал числовые ориентиры научной политики на следующие десять лет.

1.3. Появление и развитие научной статистики Свой вклад в развитие измерений науки и технологии внесло также министер ство обороны США. В начале 1950-х годов его Совет по НИОКР заказал Гарвард ской школе бизнеса и Бюро статистики по труду исследование по промышленным НИОКР. Результаты скоординированной работы двух учреждений были опубли кованы в 1953 году [18;

97]. Помимо количественных данных по НИОКР, в отче тах содержалась информация о влиянии военных заказов на персонал, факторах развития НИОКР, уровне окупаемости инвестиций и много разной другой инфор мации, в настоящее время не включаемой в исследования по НИОКР.

Необходимость проведения подобных исследований была обусловлена двумя основными причинами. Первая заключалась в том, что промышленность вступала в фазу организационной трансформации НИОКР и нуждалась в данных, позво ляющих эффективно управлять этим процессом. На смену специализированной организации промышленных НИОКР, аналогичной той, которая до сих существу ет в секторе университетской науки, пришла функциональная организация, пред полагавшая работу в одной лаборатории сотрудников различных специальностей.

Соответственно, авторы сконцентрировали свое внимание на отличиях промыш ленной организации НИОКР от университетской (преобладание групповой ра боты над индивидуальной, прикладных исследований над фундаментальными), а также выявили основные факторы, определяющие эту форму организации — цели, время и стоимость.

Второй причиной, обусловившей необходимость проведения исследований промышленных НИОКР, стало желание правительства иметь информацию о до ступных ресурсах на случай войны. После составления первого реестра НИОКР в 1944 году эта работа была продолжена на ежегодной основе. Однако подобные реестры не давали ответа на главный вопрос — об эффективности использования государственных инвестиций, которые достигали половины всех средств, вклады ваемых в НИОКР [36, 8–10]. Оценка окупаемости этих инвестиций и стала глав ной задачей Национального фонда науки (НФН).

1.3.2. Деятельность Национального фонда науки Начиная с 1950-х годов сбор официальной статистической информации по науке и технологии в США был монополизирован НФН — организацией, ответ ственной за финансирование университетской науки.

Закон об учреждении Национального фонда науки был принят Конгрессом США в 1950 году. Одновременно с НФН для руководства им был создан Нацио нальный совет по науке (НСН), состоящий из 25 представителей научного и инже нерного сообщества, назначаемых Президентом США и утверждаемых Сенатом.

В соответствии с законом, НФН был облечен полномочиями по финансирова нию фундаментальных научных исследований, инженерных разработок и обра зования во всех немедицинских областях. Кроме того, под влиянием Управления по бюджету НФН был также наделен функциями оценки научных исследований и консультирования по вопросам научной политики. Ему было поручено вести учет научного и технического персонала, а также осуществлять централизован ные сбор, интерпретацию и анализ данных по научным и технологическим ресур сам США. НФН стандартизировал исследования в соответствии с собственными 1. История индикаторов науки и технологии критериями и методологией, которые были выработаны на основании дефиниций и понятий, введенных в отчетах Гарвардской школы бизнеса и Бюро статистики по труду.

НФН начал проводить свои измерения в 1953 году. К 1956 году он уже про вел по крайней мере однократные обследования всех экономических секторов НИОКР: государственного, промышленного, университетского и сектора непри быльных организаций. К концу 1950-х годов были также проведены обследования обладателей докторских степеней.

В 1957 году НФН опубликовал свой первый программный документ «Фун даментальные исследования: национальный ресурс» [51], в котором была пред ставлена философия НФН, определившая направление его работы в области измерения НИОКР на последующие десятилетия. Она включала два основных положения. Во-первых, в этом документе статистические данные были исполь зованы для обоснования тезиса о необходимости поддержки фундаментальных исследований, которым, как свидетельствуют приводимые цифры, не уделяется достаточного внимания. Согласно второму положению, отдача фундаментальной науки настолько велика, что инвестиции в нее нет необходимости как-то обосно вывать или оценивать. Таким образом, статистика стала для НФН инструментом не столько реальной оценки эффективности научных исследований, сколько лоб бирования интересов университетской науки [36, 12].

Такое положение дел непосредственно вытекало из противоречивого характе ра задач НФН. Закон об образовании НФН от 1950 года уполномочивал его не только финансировать фундаментальные исследования, но и проводить измере ния состояния научной деятельности. По мысли авторов закона, НФН должен был стать информационным центром по «сбору, интерпретации и анализу данных по научным и техническим ресурсам в США» [36, 13]. Позднее, в 1954 году, пре зидентским указом НФН было поручено проводить комплексные исследования и давать рекомендации относительно достижений национальной науки и ресурсов научной деятельности, а также изучать влияние федеральной политики в области контрактов и грантов на образование и НИОКР.

В 1968 году Конгресс явным образом уполномочил НФН представлять отче ты о состоянии американской науки и технологии [13, 6–7]. Отчет должен был включать в себя оценку национальных научных ресурсов и квалифицированных кадров, прогресса в различных областях научных исследований с указанием тех его аспектов, которые могли бы быть использованы для нужд американского об щества. Наконец, в 1982 году Конгресс поручил НФН каждые два года выпускать отчет по индикаторам науки, что свидетельствовало об успехе соответствующего сборника [52], первый выпуск которого вышел в 1973 году.

Однако несмотря на все эти поручения НФН оставался автономной организа цией и руководствовался собственными интересами, т.е. лоббировал увеличение финансирования университетской науки. Этим объяснялся акцент на фундамен тальных исследованиях и алармизм в отношении сокращения количества ученых и инженеров. Той же цели служили и проводимые НФН сравнительные иссле дования. Так, в 1955 году НФН совместно с Национальным исследовательским комитетом провел сравнительное исследование, результаты которого свидетель ствовали о том, что в Советском Союзе ежегодно выпускается в два-три раза боль ше научно-технических специалистов, чем в США. Ощутимым результатом, как 1.3. Появление и развитие научной статистики признавал первый директор НФН А. Уотерман, стало решение Конгресса о резком повышении объема средств НФН, предназначенных для финансирования высше го образования [98, xxv].

Таким образом, противоречивость задач НФН обусловила то, что деятельность этой организации оказалась направленной в большей степени на предоставление нужных цифр политикам, чем на производство нейтральной статистической ин формации.

1.3.3. Деятельность Организации экономического сотрудничества и развития Другим важным агентством по сбору и анализу данных о состоянии науки и тех нологии стала Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), которая в силу специфики своих целей сразу сконцентрировалась на сравнитель ных исследованиях.

Основным мотивом участия ОЭСР в измерении науки и технологии была де монстрация ее миссии способствовать социально-экономическому развитию по средством науки и технологии, для чего необходимо было определить области, в наибольшей степени нуждающиеся в государственной поддержке [33, 16].

В этот период экономисты начали проявлять интерес к науке как двигателю эконо мического прогресса [45;

85]. Вторым элементом миссии ОЭСР является способ ствование сотрудничеству между странами. Поскольку наука по самой своей сути является международным предприятием, ее измерение могло бы стать важным барометром сотрудничества между ОЭСР и странами-членами [33, 17].

Интересы ОЭСР совпадали с интересами стран-членов, которые нуждались в сравнительной статистике, чтобы выявить успешность функционирования различ ных направлений науки и технологии и определить приоритеты финансирования.

При этом отдельные страны, как правило, не располагали специальными органами и методологическими инструментами для проведения необходимых измерений.

Первоначальный интерес ОЭСР к проблемам измерения науки и техноло гии был продиктован озабоченностью вопросами производительности. В конце 1940-х годов появилось первое сравнительное исследование, демонстрировав шее серьезное отставание английской промышленности от американской [83].

В этих условиях только что созданный Консультативный совет по научной поли тике сформировал рабочую группу из бизнесменов, представителей профсоюзов, ученых и инженеров с целью изучения возможностей науки и технологии в деле повышения производительности национальной промышленности. Из подготов ленного группой отчета следовало, что в краткосрочной перспективе научные ис следования не оказывают сильного влияния на рост производительности. Усилия необходимо было сосредоточить на перестройке промышленности на научных принципах и внедрении математических методов исследования операций, хорошо зарекомендовавших себя во время войны.

Именно в этом контексте борьбы за производительность в 1948 году была соз дана предшественница ОЭСР — Организация европейского экономического со трудничества (ОЕЭС). ОЕЭС сразу ответила на вызов, разработав целую програм му изучения вопросов производительности, результатом которой стало создание 1. История индикаторов науки и технологии в 1951 году Европейского агентства по производительности (European Productivity Agency, ЕАП), в задачи которого среди прочего другого входило измерение про изводительности и совершенствование методологии этого измерения. Первона чально исследования ЕАП концентрировались на проблемах совершенствования менеджмента и взаимодействия между управленцами и работниками, однако уже к концу 1950-х, во многом под влиянием успехов СССР в космической области, в сферу его интересов прочно вошли вопросы науки и технологии. Выбранная модель исследований включала в себя два основных аспекта: 1) интегрирован ный подход к экономическим проблемам с использованием методов исследования операций и системного анализа и 2) приоритет сравнительных международных исследований. В рамках этого подхода было признано необходимым ввести че тыре новых типа статистических данных: научно-технический персонал, НИОКР, технология и технологические индикаторы.

В 1958 году ОЕЭС создала в структуре ЕАП Бюро по научному и техниче скому персоналу (Ofce of Scientic and Technical Personnel, БНТП). Сразу после создания бюро провело три обширных обследования научно-технического пер сонала в странах-членах ОЕЭС, которые стали первыми систематическими опы тами оценки состояния науки и технологии в Европе. В ходе исследований было выявлено, что лишь в немногих странах существуют адекватные статистические данные о наличных кадрах, еще меньше стран располагают информацией о нужде в такие кадрах в будущем и, наконец, что не существует международных стандар тов для получения данных подобного рода [80, 7]. Во всех трех исследованиях классификация ученых и инженеров производилась на основе полученного об разования, а не характера выполняемой работы. Бюро признало этот метод неудо влетворительным, однако для другой классификации отсутствовали данные.

В 1960-е годы работу БНТП продолжил Комитет по научному и техническому персоналу, который впервые в истории провел исследование миграции научно технических кадров между странами-членами ОЕЭС. В отчете, который так и не был опубликован, утверждалось, что миграция охватывает лишь незначительную часть ученых и инженеров, а именно элиту [36, 20–21].

Фирменным знаком производимых ОЕЭС статистических данных стало вы явление разрывов между научно-технологическим развитием Европы и другими регионами. Так, в частности, было выявлено отставание от США по квалифици рованному персоналу и от СССР по выпускникам научно-технических вузов.

С образованием в 1961 году ОЭСР организация стала уделять больше внимания политическим вопросам. В этот период наука и технология окончательно утверди лись в качестве факторов экономического роста. Однако для того, чтобы они мог ли реально выполнять эту функцию, была нужна научная политика, основанная на достоверной статистике. В соответствии с этой задачей ОЭСР была принята про грамма исследований по экономике научной деятельности. Политическая направ ленность статистических исследований ОЭСР обусловила то, что деятельность по измерению науки и технологии сосредоточилась в ее политическом подразделе нии — Дирекции по научным делам (Directorate of Scientic Affairs. ДНД).

Изучавшиеся ОЭСР вопросы научной политики с самого начала были тес но связаны с экономикой. В 1962 году Комитет по научным исследованиям (Committee for Scientic Research, КНИ) рекомендовал секретариату организации сделать акцент в будущих программах исследований на экономических аспектах 1.3. Появление и развитие научной статистики науки и технологии. Эта рекомендация были подтверждена на первой конферен ции министров стран-участниц, состоявшейся в 1963 году, и в докладе КНИ «Пра вительство и техническая инновация» [56].

В докладе признавалась возрастающая роль инновации в росте ВВП. При этом указывалось на то, что экономисты не могут интегрировать научные соображе ния в свои концепции и вырабатываемую политику из-за несходства научной и экономической культур. Таким образом, ОЭСР ставила своей задачей устранение этого разрыва [56, 2, 5]. В документе были сформулированы следующие основные проблемы:

• поиск политических и административных механизмов гармонизации науч ной и экономической политики;

• выработка критериев принятия решений о выделении средств на исследова тельскую деятельность;

• создание методов классификации и мониторинга исследований, осущест вляемых в частном секторе;

• определение приоритетов общественного сектора [36, 24].

Отсюда вытекали стоящие перед ОЭСР задачи. Во-первых, подготовить доклад о связи науки и технологии с экономическим ростом. Во-вторых, способствовать развитию научной политики в странах-участницах путем выпуска ежегодных бюллетеней. В-третьих, проводить исследования, касающиеся связи между инве стициями в НИОКР и экономическим ростом [36, 24].



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.