Экономическая эффективность научных исследований

Существование прямой и обратной связи между наукой и производством не нуждается в доказательствах, если выражено в форме простой констатации факта. Однако предмет приобретает необычайную сложность при стремлении дать этой связи строго определенное количественное выражение. До сих пор еще никому не удалось установить достаточно убедительную количественную зависимость между инвестициями в науку и экономическим ростом, хотя для достижения этой цели прилагались немалые усилия. Напомним об исследованиях таких известных американских экономистов, как Э. Денисон, Э. Мэнсфилд, Р. Солоу, Ф. Махлуп, Дж. Эрроу [1].

Их работы содержали много интересных положений, продвигавших вперед экономическую науку, но, как теперь общепризнано, задача измерения степени воздействия научных изысканий на хозяйственное развитие так и не была решена. Разброс полученных показателей, выражающих искомую зависимость, оказался настолько большим, что признать их достоверными было просто невозможно. Главная причина этого состояла, конечно, в том, что авторы стремились выразить эффект всей науки, включая фундаментальную, что, как показано выше, на данной стадии познания все еще далеко от достижимого.

Имело значение и то, что для указанных работ было характерно преувеличение значения НТП для экономического роста в ущерб другим достаточно важным факторам.

Отсутствие позитивных результатов от стремлений найти интегральный показатель эффективности затрат на науку нисколько не означало утрату интереса к решению данной задачи применительно к отраслевой науке, к корпорациям, к реализации тех или иных, преимущественно крупномасштабных, программ и планов, вообще к нахождению разного рода частных показателей эффективности вложений в научный поиск. Опыт свидетельствует, что с течением времени интенсивность данных работ все более возрастает, ибо они крайне важны с точки зрения выработки планов развития отраслей, определения приоритетности экономических задач, принятия инвестиционных решений, разработки и утверждения проектов строительства важных объектов, создания и развертывания производства новых продуктов. Уже накоплено довольно много частных методик определения эффективности издержек на научные исследования и еще больше разрабатывается. При утверждении бюджетов осуществления различных программ нередко предусматривается выделение специальных средств (несколько процентов затрат на программу) для проведения исследований вероятной эффективности намеченных работ.

Как правило, нахождение достаточно обоснованных решений по поводу эффективности затрат на науку более всего доступно частному сектору экономики, с его преимущественно рыночными критериями. Гораздо менее оно достижимо, когда речь идет о государственном научном бюджете, ибо в этом случае значительная часть средств направляется в фундаментальные исследования, где применение рыночных критериев отодвинуто во времени.

Анализируя существующую литературу, можно установить, что подходы к решению задачи количественного определения новых знаний ведутся в трех направлениях: макроэкономическом, микроэкономическом и аспекте косвенных выгод, получаемых от реализации научных программ. Макроэкономический подход обычно используется при стремлении определить количественную связь между затратами на НИОКР и экономическим ростом. Это делается почти исключительно с помощью производственной функции, в которой объем созданной продукции является функцией от затрат труда, капитала и ассигнований на научные исследования и разработки. Известно, что с помощью этой функции можно получить не более, чем специфические измерители продуктивности каждого отдельного фактора производства в виде частной производной. Как правило, возможности реализации такого подхода ограничены прикладной фазой исследований и разработками. И называть эти расчеты макроэкономическими можно лишь весьма условно. Специалисты считают, сто полученные с помощью указанной функции макрооценки должны рассматриваться как временные и грубые приближения, которые при первой же возможности следует заменять более достоверными расчетами.

Микроэкономический подход к оценке эффективности затрат на НИОКР базируется при применении теории фирм и кривых спроса и предложения. Этот метод позволяет оценить последствия реализации крупной программы применительно к конкретной ситуации (к конкретному рынку), исходя из критерия «затраты - прибыль», что делается с помощью графиков спроса и предложения на новый товар, позволяющих, как полагают сторонники этого метода установить соотношения между затратами на создание новых продуктов и получаемыми прибылями [2].

Хотя подобный подход применяется достаточно широко, нельзя сказать, что он не связан с определенными трудностями. Они порождаются тем, что для нового товара нет аналогов в кривых спроса и предложения и неясно также, как в общих затратах на реализацию крупной программы выделить ту часть, которая связана с созданием нововведения, которое привело к производству именно данного товара. Тем не менее для иллюстрации полезности микроэкономических оценок эффективности научного поиска можно указать, например опыт американских экономистов, которые, используя сложные методы расчета, решили эту задачу применительно к многим нововведениям. Очень существенно, что полученные результаты показали большую значимость этих нововведений для формирования народнохозяйственной нормы прибыли, чем внутрифирменной.

Считается, наконец, что, оценивая эффективность затрат на НИОКР, необходимо вводить в расчеты также косвенные выгоды, которые могут быть технологическими (применение нововведений, диверсификация производства), а также получаемыми от перестройки производства на началах новой организации и новых методов функционирования, от увеличения объема знаний и навыков работающего персонала, от реализации стратегии активного освоения новых рынков (коммерческие выгоды).

Оценки косвенных результатов осуществления крупных программ производятся по данным анкетных опросов предпринимателей, а также путем изучения диффузии нововведений внутри узкого круга фирм, участвующих в работах по данным программам.

В промышленно развитых странах оценки косвенных последствий осуществления исследовательских программ начаты еще с 1960 г. Как показывают приводимые ниже примеры, их результаты небезынтересны. Так, в 1991 г. оценены косвенные результаты реализации программ НАСА. С 1979 по 1989 год на осуществление этих программ было израсходовано 29 млрд. долл. Эти вложения мультиплицировали рост ВНП США за указанные 10 лет на солидную величину в 207 млрд. долл. прирост ВНП на каждую единицу затрат составил 7 долл. достоверность этих данных подтверждена независимыми расчетами, сделанными в 1995 году [3].

Оценка косвенных экономических выгод от выполнения программы Европейского космического агентства показала, что при учете затрат на исследовательские работы за период с 1984 по 1997 г. и их эффекта для времени с 1984 по 1992 гг. издержки составили 1390 млн. экю, а косвенные прибыли от них - 4014 млн. экю. При этом на технологические выгоды пришлось 996 млн. экю, а остальная сумма на коммерческие, организационные и кадровые выгоды. Технологические преимущества были реализованы спустя шесть лет после начала исследовательских работ [4].

Аналогичные оценки были сделаны в отношении совместных программ ЕЭС и ЦЕРНа. По данным анкетного опроса 130 европейских фирм, связанных контрактами с ЦЕРНом, было подсчитано, что от участия в реализации программ эти фирмы извлекли 1665 млн. швейцарских франков прибыли. И это при затратах ЦЕРНа в 394 млн. швейцарских франков. Более 80% прибылей пришлось на такие отрасли как судостроение, энергетика, железнодорожный транспорт [4].

В экономической литературе можно отметить наличие и такой точки зрения, что вообще нет надобности конструировать какие - то специальные измерители эффекта от НТП, а судить об этом надо по таким обобщающим показателям, как темпы экономического роста, степень конкурентоспособности продукции данной страны на мировых рынках, динамика торгового баланса государства, доля ученных и инженеров в составе рабочей силы и ее изменения во времени, удельный вес затрат на НИОКР в ВНП и т.д.

Слов нет, для формирования какого - то общего суждения об исследуемом предмете подобный подход может сослужить известную службу. Но он совершенно бесплоден, когда решается задача сопоставительного количественного анализа.

Одним из важных эффектов научно - технического прогресса считается создание возможностей формирования ранее несуществовавших высокотехнологичных отраслей производства на базе нового приобретенного знания [5]. Эффект от постижения еще неведомых закономерностей и явлений природы ведет к революционным изменениям производственной структуры и характера потребления, к переливу капитала и живого труда из стагнирующих секторов экономики во вновь нарождающиеся, передовые. История и экономическая практика послевоенного времени - это целый этап становления таких новых производств.

В ряду других подходов к решению интересующей нас задачи продуктивным, как представляется, может оказаться и следующий предлагаемый метод. Из стоимостного состава конечного продукта отраслей экономической деятельности надо вычленить ту часть, которая создана в результате использования в данном хозяйственном году новых, впервые применяемых достижений НИОКР. Полученная таким образом стоимостная величина сопоставляется с затратами отрасли (корпорации, предприятия) научно - исследовательскую деятельность, взятыми с лагом в 2-3 года. Получаемый индикатор выражает величину затрат на единицу выделяемого продукта. Будучи рассчитаны за достаточно длинный ряд лет, эти коэффициенты позволяют судить о динамике эффективности отраслевых (корпорационных) затрат на исследовательскую работу. А если эти коэффициенты сведены в матрицу, в которой фигурирует по возможности больше отраслей, становится доступным осуществление сопоставительного анализа, позволяющего сделать ряд важных экономических заключений.

Можно полагать, что по мере увеличения количества матричного материала появится возможность выйти и на расчеты по межотраслевому балансу. По мнению известного американского экономиста В.В. Леонтьева модель межотраслевого баланса экономики может быть использована для изучения технических сдвигов, оценки их воздействия на структуру и макроэкономические показатели экономики в прошлом и будущем. При проведении подобных расчетов надо, разумеется, позаботиться о том, чтобы все используемые величины были выражены в ценах одного года, принятого за базовый.

Реализация подхода, о котором идет речь, станет возможна лишь в том случае, если будут осуществлены особого характера статистические работы, которые позволят определять стоимостную величину той части отраслевого продукта, которая должна быть сопоставлена с затратами отрасли на НИОКР. Пока что такой статистики нет, но экономисты убеждены, что со временем она будет разработана, так как необходимость в ней велика, а ее создание доступно.

Полезными для оценки эффективности научной деятельности могут оказаться и библиометрические критерии, такие как частота цитирования научных работ другими авторами, количество опубликованных книг, журнальных статей, других материалов по научной тематике, о чем говорилось выше. На практике отмечается довольно широкое использование библиометрической статистики, и, как полагаем, нет оснований полностью отвергать ее. Обращаясь к имеющимся данным, можно сказать, что особенно часто цитируются американские авторы. Во второй половине 90 - х годов на их долю приходилось 35% от общего числа ссылок на работы членов западного научного сообщества. Это примерно столько же, сколько составляла доля их коллег из Японии, ФРГ, Великобритании, Франции и Швеции вместе взятых [6]. По поводу цитирования английских работ известно, что здесь наблюдается тенденция к ее сокращению. Индекс цитирования английских трудов, опубликованных в 1986 г., составлял 10,9%, а в 1992 г. - 8,9% [7].

Напротив, показатель цитирования работ германских, японских авторов возрастает. Сравнительно новым видом анализа результативности научной деятельности является научное картирование. Суть его в представлении информации о состоянии информации о состоянии исследований в какой - либо области науки в виде карт с указанием взаимосвязи отдельных дисциплин и исполнителей.

Таким образом, пытаются установить многогранность охвата сопряженных сфер исследований, степень втянутости в научные работы специалистов различных областей знаний. Их взаимодействие, в особенности в пограничных областях науки.

Из изложенного видно, что уже практикуются и потенциально могут быть использованы различные подходы к оценке эффективности НТП. Правда, пока они ведут к получению далеко не исчерпывающих результатов. Но и это немаловажно. В целом же перед наукой, как и прежде, продолжает стоять кардинальная задача разработки научного аппарата количественной оценки полезности добываемых знаний.

Использованные источники

1. Solow R. Technical Change and the Aggregate Production Function || Review of Economics and Statistics 39. 1999. P. 312;

2. Иванова Н. Научные исследования в рыночной экономике. - М.: Экономика, 2010 - С.67;

3. Глазьев С. Как добиться экономического роста?// Российский экономический журнал. 2009. №7 - С.5;

4. Фишер П. Промышленный прогресс и прямые иностранные инвестиции // Российский экономический журнал. 2009. №5-6 - С. 85,87;

5. Иванова Н. Научные исследования в рыночной экономике. - М.: Экономика. 2008 - С.45;

6. Н. Грегори Мэнкью. Принципы экономики.- СПб.: ПитерКом. 1999. С. 531.

7. Онищенко И. Информационная инфраструктура рыночной экономики. - М.: Изд-во института МЭИМО. 2009 - С. 141;

Аннотация

Статья посвящена проблеме оценки экономической эффективности научных исследований и научно-технического прогресса.

Ключевые слова: Наука, оценка, прогресс, эффективность, производство. экономический спрос предложение косвенный

The article is devoted to the problem of assessing the economic efficiency of scientific research and scientific and technological progress.

Key words: Science, evaluation, progress, efficiency, production.

Размещено на Allbest.ru