Двойственная природа характерна для большинства экономических процессов и явлений, однако ее изучению при анализе конкретных объектов уделяется недостаточно внимания, что ведет к искажению сведений и результатов, получаемых в ходе исследований. Еще в XIX веке Карлом Марксом было сделано открытие двойственного характера труда, что помогло дать объяснение новым явлениям экономики в условиях перехода от буржуазных концепций. В настоящее время метод экономической двойственности не имеет общепринятого названия и не используется экономистами, в то время как он позволил бы раскрыть многие процессы с различных сторон, более подробно изучить их и спрогнозировать их развитие.
Научно-технический прогресс является основным двигателем мировой экономики. В свою очередь, его темп задается в процессе последовательного наращивания темпов реализации его этапов: первоначально – фундаментальных и прикладных исследований, затем – опытно-конструкторских разработок, подготовки производства, серийного производства и эксплуатации техники и технологий.
При этом встает проблема прогнозирования научно-технического прогресса в целом и фундаментальных и прикладных исследований в частности. Потребителем прогнозов, связанных с развитием и результативностью фундаментальных исследований, является общество в целом, о чем свидетельствует ориентация фундаментальных исследований на создание так называемого «общественного блага». Потребителями прогнозов, связанных с развитием и результативностью прикладных исследований, кроме общества, являются промышленные предприятия.
Двойственность фундаментальных и прикладных исследований как объекта прогнозирования проявляется в различном понимании результатов исследовательской деятельности: с одной стороны – это новые знания и разработки, а с другой стороны – это результативность фундаментальных и прикладных исследований как совокупность количественных показателей и индикаторов научно-исследовательской деятельности.
В России для оценки результативности научных исследований приказом № 161 от 05.03.2014 утверждена типовая Методика оценки результативности деятельности научных организаций, выполняющих научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы гражданского назначения. На основании порядка, установленного Методикой, производится оценка совокупности показателей деятельности организации по четырем направлениям:
- результативность исследований;
- развитие кадрового потенциала;
- интеграция в мировое научное пространство и повышение престижа науки;
- ресурсная обеспеченность деятельности организации [3].
Всего в соответствии с Методикой оценивается 25 показателей результативности деятельности научной организации (рисунок).
Показатели результативности деятельности научных организаций
Методикой определены шесть этапов оценки результативности деятельности организаций:
- оценка основных показателей деятельности организации с помощью экспертных методов, отнесение организации на основании полученных данных к одной из референтных групп, выделяемых по отраслевому признаку, организационно-правовой форме, соотношению видов деятельности;
- анализ полученных данных в динамике, сопоставление с аналогичными показателями организаций соответствующих референтных групп на уровне страны;
- сопоставление полученных данных с аналогичными показателями организаций соответствующих референтных групп на уровне мира;
- оценка результативности отдельных подразделений организации и их вклада в ее деятельность;
- сопоставление полученных данных с минимальными показателями результативности для референтной группы, установленными контролирующими органами;
- формирование проекта заключения об оценке результативности деятельности организации.
Научная организация может быть отнесена к одной из трех референтных групп:
1) лидирующие научные организации, характеризующиеся высокой результативностью;
2) научные организации, характеризующиеся состоянием устойчивости и стабильности, удовлетворительной результативностью;
3) научные организации, характеризующиеся низкой результативностью и отсутствием перспектив развития [3].
Методика рассматривает результативность фундаментальных и прикладных исследований как совокупность показателей и индикаторов. Эта система критериев оценки результативности исследований вызвала много вопросов со стороны научной общественности (особенно социальных и гуманитарных наук), тем не менее она внедрена. Все научные государственные организации России проходят через единую систему оценки их деятельности, что должно, по мнению разработчиков, в первую очередь способствовать достижению основной цели – перераспределению финансовых потоков из федерального бюджета от слабых организаций и ученых – сильным и конкурентоспособным. Следует отметить, что подобная практика оценки научной деятельности в мире широко распространена и нормативная база для данной Методики разрабатывалась с учетом передового зарубежного опыта.
Фундаментальные и прикладные исследования имеют особое значение. Между проведением фундаментальных исследований и последующими этапами научно-технического прогресса зачастую существует высокий временной лаг. Так, полученные в ходе проведения фундаментальных исследований новые знания и разработки могут быть недооценены, могут не вызвать интереса у научного общества и промышленных организаций. В свою очередь, отсутствие внимания к результатам фундаментальных исследований замедляет процесс проведения прикладных и опытно-конструкторских разработок и в конечном счете снижает темпы научно-технического прогресса и экономического развития. Прогнозирование фундаментальных и прикладных исследований является очень важным, но сложным процессом.
В России развитие фундаментальных и прикладных исследований сдерживают следующие факторы: акцент на прикладные исследования, снижение объемов финансирования науки, недостаток молодых ученых, отсутствие их поддержки со стороны государства, падение уровня образования населения, слабый интерес и недостаточно активное участие бизнеса в сфере научных исследований и разработок, устаревание основных фондов науки. Влияние, оказываемое перечисленными факторами, может учитываться в качестве входящих переменных в регрессионных моделях при построении прогноза результативности фундаментальных и прикладных исследований как совокупности показателей и индикаторов [5].
Прогнозы фундаментальных и прикладных исследований могут быть классифицированы по пяти признакам: природа, масштабность, степень детерминированности, характер развития во времени, степень информационной обеспеченности (таблица).
1. По природе объекта результат фундаментальных и прикладных исследований как новых знаний и разработок относится к научно-техническим прогнозам. Результативность фундаментальных и прикладных исследований в виде совокупности показателей и индикаторов приобретает технико-экономическую и социально-экономическую природу прогноза, так как эти показатели зависят от основных экономических показателей деятельности субъекта, проводимой социальной политики, налоговой системы, норм законодательства и права.
2. По масштабности прогнозирование результатов фундаментальных и прикладных исследований в виде новых знаний и разработок относится к группе глобальных и суперглобальных прогнозов, что объясняется большим количеством факторов, оказывающих влияние на состояние объекта. Результативность фундаментальных и прикладных исследований в виде совокупности показателей и индикаторов включает в себя определенное их количество, соответственно, прогноз носит локальный или субглобальный характер. Оценка результативности исследований как совокупности показателей и индикаторов позволяет дать сравнительную оценку деятельности различных научно-исследовательских организаций в рамках одной или нескольких стран, что соответствует основной цели принятой Методики оценки деятельности научных организаций [3].
3. По степени детерминированности результат фундаментальных и прикладных исследований как новые знания и разработки относится к стохастическим объектам прогнозирования, что объясняется большим числом внешних экономических, социальных, политических факторов, влияние которых невозможно выразить с помощью количественных показателей. Поэтому основные результаты и достижения фундаментальной и прикладной науки непредсказуемы и носят стохастический характер. Эта особенность связана со сложностью измерения эффектов и слабой предсказуемостью результатов исследований. Наиболее значимые фундаментальные открытия в истории человечества – научно-технологические прорывы – были совершены незапланированно. Результативность фундаментальных и прикладных исследований как совокупность показателей и индикаторов можно отнести к детерминированным объектам прогнозирования вследствие наличия определенных показателей, возможности построения линии тренда по имеющимся ретроспективным данным, а также построения модели на основе использования математических и статистических методов, таких как экстраполяция тенденций и корреляционно-регрессионный анализ.
Особенности фундаментальных и прикладных исследований как объекта прогнозирования
|
№ п/п |
Классификационный признак |
Объект прогнозирования |
|
|
Фундаментальные и прикладные исследования как новые знания и разработки |
Результативность фундаментальных и прикладных исследований как совокупность показателей и индикаторов |
||
|
1. |
Природа |
Научно-технический, технологический прогноз |
Технико-экономический, социально-экономический прогноз |
|
2. |
Масштабность |
Глобальный, субглобальный характер прогноза |
Субглобальный, локальный характер прогноза |
|
3. |
Степень детерминированности |
Стохастический прогноз |
Детерминированный прогноз |
|
4. |
Характер развития во времени |
Дискретный (скачкообразный) характер развития |
Апериодический характер развития |
|
5. |
Степень информационной обеспеченности |
Минимум ретроспективной информации |
Наличие качественной и количественной ретроспективной информации |
4. Двойственность фундаментальных и прикладных исследований проявляется в различном характере развития во времени. Так, результат фундаментальных и прикладных исследований как новые знания и разработки можно отнести к дискретным объектам прогнозирования, так как они носят непредсказуемый, скачкообразный характер. Развитие результативности фундаментальных и прикладных исследований как совокупность показателей и индикаторов может носить апериодический характер с элементами цикличности.
5. По степени информационной обеспеченности результат фундаментальных и прикладных исследований в виде новых знаний и разработок характеризуется наличием минимального количества ретроспективной информации. Эффекты от фундаментальных исследований трудно поддаются измерению. Поэтому наиболее часто упоминают о сопряженных с ними сопутствующих эффектах, которые, по мнению многих исследователей, зачастую играют ведущую роль. Сопутствующие эффекты исследовал в своих трудах экономист К. Пэвитт, поясняя, что такие эффекты представляют собой дополнительные знания, компетенции исследователей и ученых, методы и инструменты, используемые в ходе проведения фундаментальных исследований, которые в дальнейшем могут использоваться и принести преимущества и в другие области исследований. Для прогноза результативности фундаментальных и прикладных исследований как совокупности показателей и индикаторов характерна полная обеспеченность количественной и качественной ретроспективной информацией. Совокупность показателей и индикаторов деятельности отдельных организаций, занятых научными исследованиями и разработками, может быть проанализирована в рамках соответствующих референтных групп организаций. Полученные данные позволяют Министерству образования и науки России разрабатывать конкретные государственные программы, содержащие целевые значения соответствующих показателей и ориентированные на их достижение с учетом передового мирового опыта [1].
Таким образом, выполненное исследование фундаментальных и прикладных исследований как объекта прогнозирования позволяет выделить следующие особенности:
- результатом фундаментальных исследований является «общественное благо», а потребителем прогнозов – общество;
- наличие высокого временного лага между этапами фундаментальных и прикладных исследований;
- сочетание научно-технической, технико-экономической и социально-экономической природы прогнозов;
- в большей степени глобальный характер прогнозов;
- стохастический и дискретный характер;
- минимальная информационная обеспеченность при прогнозировании фундаментальных и прикладных исследований как новых знаний и разработок и наличие количественной информации при прогнозировании результативности фундаментальных и прикладных исследований в виде совокупности показателей и индикаторов.
Понимание двойственности объекта прогнозирования позволяет выбрать наиболее целесообразные методы для построения прогнозов. Особое место занимает вопрос о возможности в принципе прогнозировать научные открытия. Крайняя точка зрения на этот вопрос сводится к попыткам поставить знак равенства между предвидением открытия в науке и самим фактом открытия нового явления или закона. На этом основании отрицается само право на существование прогнозов в науке. С другой стороны, известны примеры, когда на основе строго научных систем представлений о закономерных причинно-следственных связях между явлениями объективного мира ученым удавалось высказывать прогнозные идеи о возможном существовании и возможных свойствах неизвестных астрономических объектов, химических элементов, биологических видов.
Мы считаем, что для прогнозирования новых знаний и разработок целесообразно использовать совокупность методов экспертных оценок и методов моделирования. Следует отметить, что большой практический интерес представляет прогнозирование времени достижения определенных научных результатов на основе метода «Дельфи». Для прогнозирования количественных показателей и индикаторов могут быть использованы статистические методы и методы моделирования. В целом прогноз должен носить комплексный характер, и поэтому наиболее целесообразна комбинация различных методов прогнозирования.