Текст книги "Области воспроизводства интеллекта. Том 3"

Наука спасет Россию (акад. Ж. И. Алферов). Осуществить перевод всех сфер экономики к 2030 году на новейшие технологии. Оздоровление экономики и промышленности надо сразу начинать с освоения технологий шестого технологического уклада. Темп роста объемов производства в отраслях высоких технологий должен быть в 2,5–3 раза выше, чем в обрабатывающей промышленности. К 2025 году создать самодостаточную инновационную структуру в стране.

Вырисовываются три важнейших сектора макротехнологий: информатизация, коммуникации, биотехнологии. Сегодня в мире существует около 50 макротехнологий, обеспечивающих системное развитие промышленности. Россия может бороться за 17 из них. По ним мы опережаем мировой уровень, по 22-м – можем обеспечить конкурентоспособность через 2–3 года.

В Советском Союзе на мировом уровне поддерживались 12 макротехнологий. Наша фундаментальная наука готовила задел для завтрашнего дня всего человечества. Признано, что из 10 основных технологий XXI века 8 принадлежат нашей стране, что и создает базу для прорыва в новое тысячелетие.

Ограничить набор приоритетных технотронных макротехнологий, которые может максимально производить нынешняя Россия. Это точки технологического роста экономики на новый технико-экономический уровень. В научно-технологической России действует 8 государственных приоритетов: живые системы; индустрия наносистем и материалов; информационно-коммуникационные системы; рациональное природопользование; транспортные, авиационные и космические системы; энергетика и энергосбережение. Разрабатывается 39 критических технологий.

Неотложной становится задача: подчинить разработку новых технологий и информационное обслуживание развитию человека. А отсюда и поддержка наукоемких, культуроемких и человекоемких технологий. В свою очередь, вершина проявлений талантов русского человека – высокие человекоемкие технологии.

Численность занятых в науке и научном обслуживании в перспективе должна составлять не менее 4–5 миллионов человек. В высокотехнологичных отраслях может быть занято не менее 60 % общего количества работников в обрабатывающей промышленности и удельный вес наукоемкой продукции должен превышать 80 %. В них высок образовательный уровень работающих (около 70 % имеют высшее образование). Когда акцент в нашей экономике будет перенесен с сырьевых отраслей на наукоемкие производства, то лучшие, уехавшие за границу, мозги окажутся востребованными на Родине.

Вдохнуть жизнь в научные школы мирового уровня по отдельным проблемам, не имеющие аналога в мировой практике. Опережать Европу и США в развитии научно-технической мысли по избранным направлениям.

Многократно увеличить изготовление супертехнологий «тройного» назначения. Расширенное наукоемкое воспроизводство требует организации сверхэффективных жизненных циклов высокотехнологичных изделий, от стадии разработки до конца эксплуатации, с минимальными расходами средств и людских ресурсов. Наукоемкие технологии – это те технологии, где требуется сырья на рубль, а интеллекта на миллион (акад. Жорес Алферов). А научный потенциал нашей страны практически неисчерпаем (в отличие от наших минеральных ресурсов). Можно вообще не иметь никаких природных ресурсов и, тем не менее, обеспечивать и высокий уровень развития экономики, и социальную стабильность в обществе, и хороший жизненный уровень населения, как в Японии, Сингапуре, Южной Корее и в других странах.

В России возможно достижение мировых стандартов ресурсосбережения во всех отраслях на основе внедрения наиболее наукоемких и высоких технологий. В развитых странах свыше половины прироста прибыли дают новые технологии.

Экономика наукоемких производств имеет нелинейный статистический характер; на базе этих закономерностей строятся экономические модели наукоемких производств, характеризующие объем и оборот научной продукции. Осуществить на практике оптимальную (идеальную) модель науки для нашей страны, могущую быть эталоном во всем мире.

Возможен ли прорыв высокотехнологичного сектора в России? – Для этого затраты на исследовательские работы должны ежегодно увеличиваться на 15–20 %. Институты должны продавать научную продукцию и на эти средства развиваться. Это полностью относится к отраслевой и вузовской науке, частично и академической. Задействовать научную составляющую высшей школы.

Образовать научно-производственные объединения. Принять меры к увеличению удельного веса предприятий, осуществляющих разработку и использование нововведений до 60–70 %, в том числе содержащих объекты интеллектуальной собственности. Ведь крупные предприятия в наукоемком секторе обеспечивают – 75 % совокупного спроса на достижения науки.

Не менее 50 %, не облагаемой налогом, прибыли должно оставаться в распоряжении предприятий для обновления технологий и основных производственных фондов. Выделять предприятиям государственные целевые кредиты для внедрения технологий и обновления основных производственных фондов под 5–10 % годовых.

Для наращивания доли высокотехнологичных производств инвестировать перспективные направления научно-технического прогресса на 20–50 лет вперед. Должно соблюдаться важнейшее соотношение: уровень интеллектуального потенциала нации должен опережать уровень развития технологий. Бурное развитие техники немыслимо без адекватного совершенствования социальных форм жизни.

В стране сохранилось интеллектуальное богатство нации, способной на изобретения. Реальный прогресс возможен на базе открытий и изобретений, которые могут привести к изменениям в экономике. Измерять знания можно количеством национальных патентов.

В России можно повысить коэффициент изобретательской активности населения в 20 раз. Выйти на уровень порядка 400 тысяч патентуемых национальных разработок в год. Эта задача вполне по плечу русскому народу, имеющему плодотворные технические традиции. В 1970–1980 годы наше Отечество было лидером по заявкам и изобретениям. Поступало 400 тысяч заявок, 100 тысяч изобретений в течение года. Создавать изобретателю такие условия, чтобы ему было максимально благоприятно творить, чтобы он мог разрабатывать продукцию, превышающую мировой технический уровень и защищенную патентами на изобретения.

Чтобы российская экономика из сырьевой превратилась в экономику одаренных личностей необходимо ежегодно регистрировать не менее 450–500 тысяч заявок на интеллектуальную собственность. Для функционирования экономики одаренных личностей необходимо подавать несколько миллионов заявок (сколько одаренных личностей, столько и заявок).

Количественное представление о сложности фундаментальных исследований, об их внутренних закономерностях отвечает на вопрос: в чем выражается усложнение структуры фундаментальных исследований. А оно выражается в увеличении числа элементов и связей, формировании новых разновидностей интегродифференциальных отношений.

О количественной мере организованности фундаментальных исследований дает представление имитационная модель науки (агрегированная модель), предложенная А. И. Яблонским. Он выводит несколько важных внутринаучных закономерностей. Так, внешний носитель знания – массив публикаций – растет по экспоненте, само научное знание растет медленнее – по степенному закону. Наблюдается линейный рост (в динамике) числа научных открытий. Развитие фундаментальных знаний носит линейный, степенной рост.

Проблема количественного измерения выхода науки не имеет однозначного решения. Научное знание не отождествляется с числом публикаций. Темп роста знаний рассматривается как некоторая функция от входных параметров науки. Публикации больше характеризуют внутренние индикаторы самой науки. На научную эффективность в большей мере влияют высококвалифицированные кадры, чем ассигнования.

Само фундаментальное знание растет не столь быстро, как «материальные» носители научных результатов (публикации), как затраты на науку (ассигнования, кадры).

По сравнению с затратами более низка технологическая составляющая.

По линейному закону, прирост научного знания растет сравнительно медленнее, чем внешние параметры науки. Вход науки, ее внешние стимулы растут по экспоненте, научное знание растет как логарифм от входа, т. е. линейно, а «выход» науки, ее практические приложения растут как экспонента от «количества» использованного знания, т. е. по тому же закону, что и «вход» науки.

Россия обладает высокой математической культурой, но свой потенциал в данной сфере использует слабо. Из народа при очень скромных финансовых средствах в течение советского исторического периода удалось сформировать и воспроизводить высокодуховную, творческую элиту для всех сфер общественной жизни в массовом масштабе.

У них преобладал тип цельного мышления. Генезис и культурный генотип советской интеллигенции был высок.

К продукту науки относятся произведенные знания, реализуемые в средствах производства и жизни. Изменение объема научных знаний определяет развитие средств жизни и производства, связано с материально-вещественной структурой всех подразделений материального производства и непроизводственной сферой.

IР₃² связан с Iс + IIс + IIIс + IVc + НСС

Стоимость продукта науки можно представить в виде суммы цен для всей совокупности научных разработок (IP₃² + IP₃³). Также можно оценить потенциальный прирост материального продукта во всех четырех подразделениях от использования в производстве научно-технических достижений.

IР₃² + IР₃³ – стоимость продукта науки (сумма цен для всей совокупности научных разработок).

Часть IР₃ = IP₃¹ + IР₃² + IР₃³ – стоимость продукта научных исследований (фундаментальных и прикладных) и сформированных способностей,

где: IP₃¹ – стоимость продукта в форме сформированных способностей;

IР₃² – стоимость произведенных (накопленных) знаний;

IР₃³ – прирост продукта от использования научно-технических достижений.

5.4. Затраты и эффективность научной деятельности

Расходы на науку в СССР составляли около 2,5 % в среднем (от ВВП) – заметно выше, чем в ведущих странах. В советское время 50 % базового бюджетного финансирования шло на базу, на информационное обеспечение. Общепризнано, что без технического обеспечения наука жить не сможет. Нужна специальная программа технического вооружения науки, обновления, модернизации научной базы. Необходима национальная инновационная система с участием государства и предприятий. Очевидно, что производство интеллектуального продукта является производным от развития всей научной и образовательной инфраструктур. Мысль убить нельзя, но ее можно заморить голодом.

Высокотехнологичные государственные инвестиции в покупательную потребность населения способны дать большой экономический эффект. Перспективные формы реализации вышеназванных инвестиций позволят резко повысить (в 5–7 раз) заработную плату работающих. Прогнозируемая структура затрат по видам исследовательских работ:

– расходы на фундаментальные исследования составят около 20 %;

– расходы на прикладные исследования – 25 %;

– затраты на практические разработки – около 55 %. Из них расходы негосударственного сектора могут составить – около 70 %.

Из 20 % расходов на фундаментальные исследования (взятых за 100 %) – 55 % могут составить ассигнования, используемые академическим сектором (университетами). Из этих же 100 % ассигнования государства на фундаментальные исследования могут превысить 60 %.

По мнению ряда исследователей, затраты на науку должны превышать 18–20 % ВВП. В СССР они были близки к пределу.

Воспроизводство одаренных личностей опережает развитие фундаментальной науки; последняя развивается быстрее теоретической науки; теоретическая наука развивается быстрее экспериментальной науки; НИОКР опережают в своем развитии разработки новых образцов техники и технологий; разработки новой техники и технологий должны вестись с опережением развития производства.

Прикладная наука должна сама себя кормить. Промышленность, в свою очередь, должна иметь возможность инвестировать науку (выкупать прикладные исследования).

Резко сокращаются сроки целостного технологического цикла: 2,5 года отводятся на научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки нового поколения изделий, 1,5 года – на промышленное освоение, 2 года – на насыщение рынка и 3 года – срок эксплуатации изделий. Продолжительность подобных циклов имеет явную тенденцию к резкому сокращению.

Для СССР было характерно возрастание стоимости науки, рост капитальных вложений в науку, а отдача росла медленно. Возрастала себестоимость научных исследований, стоимость внедрения научных результатов. Наблюдался более быстрый рост научных кадров по сравнению с общим ростом народонаселения. Все это было возможно до определенного предела. Возрастание себестоимости науки, удорожание «добычи» нового знания ограничивает возможности экономики. Преобладала значительная неравномерность научной отдачи ученых. Доля высокопродуктивных ученых уменьшалась с ростом общего числа ученых. Наука в СССР характеризовалась высокой эффективностью.

А каковы затраты бюджета на фундаментальные исследования? В СССР доля затрат на фундаментальные исследования (16–18 %) была заметно выше, чем в США, а на прикладные – в три раза выше (соответственно 70 и 23 %) всех затрат на науку. Фундаментальная наука всегда самоокупаема.

Каково, на самом деле, оптимальное соотношение затрат на фундаментальные исследования и прикладную науку? Соотношение между затратами на научную и инновационную деятельность в развитых странах составляет как 2:8. К сожалению, тенденция к снижению темпов фундаментальных исследований в мире превращается в антинаучную. Об этом говорят ведущие ученые мира. Это выражается в снижении темпов фундаментальных исследований, закрытии перспективных научных направлений, снижении престижности фундаментальных разработок и, соответственно, оплаты научной работы, упрощении среднего и высшего образования, пропаганде лженаучных представлений и взглядов.

Эффективнее, по конечным результатам, государственное, а не частное финансирование науки. Фундаментальные исследования обеспечивают основополагающие заделы на будущее. Рост инвестиций в фундаментальную науку абсолютно необходим – для грядущих десятилетий. В России расходы на фундаментальную науку могут быть увеличены в 4–5 раз (материальные ресурсы в стране есть!).

В схеме гармонизации финансирования фундаментальных исследований основная роль отводится бюджетному финансированию, а приоритетным направлениям – первоочередное материально-финансовое обеспечение. Оптимизация средств на стадиях фундаментальных исследований требует перестройки системы их финансирования. При том, важнейшим критерием оптимальности выступает минимум необходимых ресурсов для всех стадий фундаментальных исследований. Должно использоваться многоканальное финансирование всех стадий и этапов функционального цикла исследований.

Программная интеграция включает фундаментальную науку → НИОКР → производство → потребление. Расходы на фундаментальные исследования должны возрасти как в абсолютном, так и в относительном выражении.

Новое научное направление требует порогового объема средств, отсюда перестройка системы финансирования фундаментальных исследований. Называют три стадии фундаментальных исследований. Первая: зарождение и рост научного направления; на этой стадии количество знаний увеличивается. Эта стадия для своего осуществления требует небольшого объема ресурсов при высоком темпе прироста знаний.

Вторая стадия: достижение зрелости – требует максимального объема вовлекаемых средств.

Третья стадия: насыщение или исчерпание научного направления. Уменьшается объем используемых средств.

Требуют совершенствования оценки эффективности научной деятельности. Эффективность науки не пропорциональна ее масштабам (приращение параметров не пропорционально достигнутому ими знанию).

Как оценивать будущий потенциал фундаментальных результатов научных исследований, т. е. потенциальный экономический эффект, максимально возможный при предполагаемом внедрении. Каков он. этот наибольший ожидаемый внешний эффект? Какими показателями оценивать результативность фундаментальных исследований – получаемых принципиально новых знаний?

Какова внутренняя сбалансированность сектора отраслей повышенного спроса на знания? Рост суммарных инвестиций в подготовку высокопрофессиональных работников в странах ОЕСД составляет примерно – 4,7 % валового внутреннего продукта, а с учетом всех видов образования около 10 % ВВП. В России уровень поддержки знаний значительно (в 2–3 раза) уступает среднемировому и среднеевропейскому. Недооценен труд занятых в науке и образовании, поскольку уровень финансирования этих отраслей низок (акад. В. Л. Макаров).

Индикаторами уровня использования знаний в экономике знаний (на выходе) является получение валовой добавленной стоимости при потреблении знаний. Эффективность их использования, сбалансированность показателей говорит о следующем: низкие показатели эффективности свидетельствуют – не эффективны затраты; сверхвысокие – не развита сфера НИОКР – проедание накопленных знаний.

Повышается доля высокотехнологичных отраслей в валовой добавленной стоимости. В Германии доля высоких технологий в ней составляет 11,7 %, В Японии – 10,7 %, в Южной Корее – 12,6 %. Рыночные услуги, с повышенным спросом на знания, в странах ОЕСД составляют 18 % внутреннего продукта, а вместе с образованием и здравоохранением превышают 29 % (акад. В. Л. Макаров).

Уровень использования знаний в экономике России примерно в 1,7–2,3 раза ниже, чем в странах ЕЭС и ОЕСД. В целом показатели внутренней сбалансированности для России хуже, чем в наиболее развитых странах, в 2–2,5 раза.

5.5. Моделирование управления наукой

В СССР система воспроизводства интеллектуального потенциала, по признанию видных ученых мира, значительно превосходила уровень США и многих европейских стран. Интеллект всегда был нашим главным богатством. Создать систему, которая позволила бы обеспечить быстрое наращивание интеллектуального потенциала общества. Вернуть национальному интеллекту лидерство в мире. Страна, развивающая науку, спасется в XXI веке.

Представляется важнейшей задачей рассмотрение фундаментальных исследований, как замкнутой системы с обратной связью, т. е. рассмотрение кругооборота всего научно-технического прогресса.

Для СССР был характерен рост численности занятых в сфере фундаментальной науки. Сейчас считается, что это был излишек. Каков на самом деле оптимум научных кадров для страны? В числе закономерностей кадрового обеспечения науки называются такие зависимости в характеристике масштабов научной деятельности: чем больше число ученых, тем больше открытий и изобретений. Чем больше численность лиц, занятых конкретной научной дисциплиной, тем шире возможности появления разнообразных научных гипотез, альтернатив и т. п.

Имеет важное значение определение оптимальной пропорциональности в численности кадров разного опыта, квалификации и возраста. Полезность научного направления зависит от степени научной одаренности, уровня квалификации ученого.

В структуре подготовки научных кадров изучаются закономерности их воспроизводства, оценка качества кадрового потенциала, структурные характеристики уровня квалификации, сбалансированность структуры кадров в различных отраслях знаний.

Весьма широк спектр моделей, оценивающих состояние, подготовку и движение научных кадров.

Продукт и численность ученых – кривые, близкие к параболам второго порядка. В связи с вышесказанным, имеет определенное значение удельная численность научных кадров по научным учреждениям или плотность распределения ученых по различным специальностям.

Суммарная занятость в каждой отрасли научного знания предопределяется относительной тематической широтой этих областей и результативностью. Существует средний размер научного учреждения, коррелирующий с наибольшей эффективностью использования кадров.

Используются модели оптимизации размера научного коллектива, численности научных учреждений и численности ученых разной квалификации. Важны пропорции между научными работниками разных возрастов и квалификации (доктора наук, кандидаты наук).

В структуре подготовки научных кадров изучаются закономерности их воспроизводства, оценка качества кадрового потенциала, структурные характеристики уровня квалификации, сбалансированность структуры кадров в различных отраслях знаний. К примеру, называется соотношение докторов и кандидатов наук как 1:10, а соотношение специалистов с высшим образованием и докторов наук 100:1.