12.2.Виды эффективности

12.2.1.Комплексная оценка эффективности

Эффект инновационной деятельности является многоаспектным. Услов­ ная взаимосвязь этих эффектов представлена на рис. 12.4, причем под научнотехническим эффектом подразумевается: научный (Эн), научно-технический (Энт) и технический (Эт).

Рис. 12.4. В за и м о свя зь эф ф ект ов:

научно -т ехн ического, социального, эко н о м и че ско го

Неправомерны попытки ряда авторов суммировать отдельные составляю­ щие этого эффекта — научно-технический, экономический и социальный или устанавливать какие-либо соотношения между ними [6]. Эти эффекты разно­ качественные, но взаимосвязанные. Они могут характеризовать результат ин­ новационного проекта раздельно или совместно, но всегда только по прису­ щим им критериям и показателям. В табл. 12.2 приводится возможность учета затрат и эффектов для различных этапов инновационного процесса.

Т а б л и ц а 12.2

Возможность учета затрат и видов эффекта работ в сфере науки

Как видим, затраты могут быть определены для различных работ. Что же касается результатов научных работ, то социальный (Эс) и экономический (Ээ) эффекты в той или иной мере присущи всем видам научных работ, науч­ ный эффект — ФИ и ПИ, научно-технический эффект — ПИ и ОКР, а техни­ ческий эффект — разработкам при их освоении (ОС) в промышленном произ­ водстве (ПП). Взаимосвязь экономического эффекта с Эн, Энт и Эт приводит­ ся на рис. 12.5 [10].

Виды эффекта

Стадии ПСНТ

Масштаб

использования результатов Ээ

Виды Ээ

Рис. 12.5. Взаимосвязь эффектов: Эн, Энт, Эт и Ээ

Приведенные данные являются приблизительными. Для конкретных ре­ зультатов научных и научно-технических работ они могут быть уточнены. При этом научный эффект переходит в научно-технический, а последний по мере развития информации о новом изделии — в технический эффект. Все перечисленные виды эффекта можно оценить экономически, причем вероят­ ность и полнота его определения увеличиваются по мере прохождения науч­ ной идеей стадий цикла «исследование-производство» (или процесса создания новой техники, нововведений — см. 1.1.1).

Процесс внедрения новой техники как процесс материализации и перехо­ да к практическому использованию фундаментальных знаний и научных до­ стижений является по структуре, а также по внутренним и внешним взаимо­ связям многосложным явлением и связан с решением обширного ряда про­ блем, причем не только научно-технического, но и социально-экономического Н организационного характера.

Категории «эффект» и «эффективность» постоянно используются в эконо­ мической литературе. Слова эти — одни из наиболее популярных для обозна­ чения характеристики тех или иных процессов. Настойчиво внедряются ука­ занные категории в современных условиях, когда в преподавание вводятся новые понятия. Сама «Экономика» — наука об эффективности, об эффектив­ ном использовании ресурсов [17, т. 1, с. 38]. Но однозначной, общепринятой трактовки понятия «эффективность» до настоящего времени не существует. Так как любое изменение производственных отношений совершается в ходе непосредственной деятельности людей, то их характеристики должны отра­ жать результаты последней. Они могут быть определены в некоторых зависи­ мостях, содержать или иметь определенное число параметров, дающих воз­ можность судить о размерах изменений производственных отношений. Одной из них может выступать категория «эффективность».

Если предположить, что существующая система производственных отно­ шений находится в постоянном развитии, можно представить, что динамику

ее состояния и параметров следует выразить таким математическим понятием, как вектор. Его направленность будет показывать, куда ведут результаты наших действий (эффективность положительная или отрицательная), а его ве­ личина — абсолютный размер, их эффект. Все зависит от точки приложения вектора к параметру, которому мы пытаемся дать характеристику: эффектив­ ны наши действия или нет. Эффективность (вектор) показывает направление изменения производственного отношения (положительное или отрицатель­ ное). Эффект (величина вектора) — планируемый или полученный результат. В итоге получаем направление изменения отдельного производственного от­ ношения и его результат.

Размер эффекта от реализации инноваций непосредственно проявляется в следующих значениях: а) в продуктовом (улучшение качества и рост товарных ассортиментов); б) технологическом (рост производительности труда и улуч­ шение его условий); в) функциональном (рост эффективнсгсти управления); г) социальном (улучшение качества жизни). Следовательно, экономическая цен­ ность (стоимость) нововведений для их покупателя непосредственно определя­ ется их ожидаемой (прогнозируемой) полезностью, позволяющей ему преодо­ левать проблему ограниченности того или иного вида привлеченных ресурсов. Стоимость инноваций для их продавца непосредственно определяется ожидае­ мой выгодностью их продажи (см. гл. 9). Понятия стоимости и полезности ин­ новаций в экономическом смысле идентифицируются во взаимосвязанном анализе качества и количества: а) производимых вещей (продуктов); б) выпол­ няемого труда (работ и функций); в) изменения издержек производства и реа­ лизации; г) изменения объема продаж, доли на рынке, прибыли и других пока­ зателей конкурентоспособности в рамках существующего спроса.

Эффективность инноваций непосредственно определяется их конкретной способностью сберегать соответствующее количество труда, времени, ресурсов и денег в расчете на единицу всех необходимых и предполагаемых полезных эффектов создаваемых продуктов, технических систем, структур. Само поня­ тие «эффективность науки» распространяется на комплекс проблем оценки на­ учной деятельности в различных ее аспектах: экономический эффект, научнотехнический уровень, социальный эффект и т.д. Сравнительно недавно стали появляться исследования, в которых эффекты НИОКР базируются на концеп­ туальном подходе, согласно которому выделяют три их вида: социально-поли­ тический, научно-технический и экономический. Эти виды эффектов находят­ ся в определенном единстве, взаимно влияют друг на друга. Причем результат, получаемый от реализации НИОКР, может иметь экономический, социальный или чисто научный характер. Экономическим называется результат, приводя­ щий к сбережению трудовых, материальных или природных ресурсов либо по­ зволяющий увеличить производство средств производства, предметов потреб­ ления и услуг, получающих стоимостную оценку.

Социальным называется результат, способствующий удовлетворению по­ требностей человека и общества, не получающих, как правило, стоимостной оценки (улучшение здоровья, удовлетворение эстетических запросов и т.д.). Многие проявления социального эффекта нельзя измерять прямо или косвен­ но, здесь приходится ограничиваться лишь качественными показателями. Чем значительнее социальное достижение, тем сложнее дать ему интеграль­ ную количественную оценку. Для этого пришлось бы суммировать множество

эффектов, одни из которых имеют лишь качественные характеристики, а дру­ гие измеряются в несопоставимых системах единиц. Очевидно, целесообразна разработка шкал предпочтений, охватывающих всю совокупность показателей общественного благосостояния, а также использование экспертных методов оценки. Из рис. 12.5 видно, что научный эффект, являющийся результатом ФИ и ПИ, может быть оценен через потенциальный экономический эффект. Науч­ но-технический эффект является результатом ПИ и ОКР и может быть оценен в основном через ожидаемый экономический эффект. Исследования показы­ вают, что 15% результатов прикладных исследований характеризуются потен­ циальным экономическим эффектом и 85% — ожидаемым (по дальнейшему использованию ПИ).

Технический эффекту получаемый в результате освоения ОКР в производ­ стве и эксплуатации в народном хозяйстве, может быть оценен фактическим экономическим эффектом. Результаты Ос на 70% определяются фактическим экономическим эффектом и на 30% — ожидаемым [23]. Техническое совер­ шенствование информации, как было отмечено выше, выражается в приросте значений параметров, показателей изделий. Следует заметить, что подобный эффект новой техники закладывается в предшествующей научно-технической информации.

12.2.2. Научная и научно-техническая эффективность

Оценить эффект научной деятельности очень сложно, так как в этой об­ ласти существует ряд разнокачественных эффектов. Чтобы выявить их сущ­ ность, а также их взаимосвязь, следует проанализировать каждый из них. Ин­ тенсивное развитие научного труда во многом определяется тем, насколько своевременно в соответствии с требованиями НТР определяются направления исследований и разработок, а также тем, какой прирост научной информации достигается в результате проведения ФИ и ПИ.

Известно, что эффект, полученный вследствие создания научной продук­ ции в процессе научного труда или в ПСНТ, представляет прирост информа­ ции. Этот эффект может быть только научным, если имело место приращение лишь научной информации. Он становится научно-техническим эффектом, если является результатом работы ПСНТ и выражается в приросте научно-тех- цической информации. Наконец, развитие производства на базе научно-техни­ ческой информации порождает прирост технической информации, представ­ ляющий технический эффект. Научный и научно-технический эффекты раз­ личны в условиях прироста информации в результате использования накоп­ ленных ранее знаний либо в процессе их формирования.

Наука как система накопленных знаний развивается прежде всего по «вер­ тикали» — путем совершенствования отраслей знаний и научных дисциплин и передачи накопленной информации из поколения в поколение. Одновременно происходит и «горизонтальны^» обмен научной информацией, осуществляю­ щийся через различные каналы: книги, периодические научные издания, па­ тенты, стандарты, нормали, отчеты, прямую переписку, беседы, конференции ii т.д. При этом «вертикальный» и «горизонтальный» характеры развития науки как системы накопленных знаний тесно взаимосвязаны. Дифференциация и

интеграция наук порождают появление новых отраслей знаний, специальнос­ тей, новой информации. Например, за 40 лет объем публикаций увеличился в 8-10 раз, за этот же срок за счет полученных научно-технических результатов научно-технический эффект увеличился в 2-3 раза [7]. Во всех видах научной и научно-технической информации научный и научно-технический эффекты фактически выступают как потенциальный накопленный эффект. Возмож­ ность использования прироста информации, содержащейся в публикациях, равнозначна эффекту от будущего использования потребительной стоимости. Подобный же эффект выражается в научных и научно-технических результа­ тах, возникающих при приросте информации от использования динамической части науки — научного труда.

Это дает основание использовать для оценки результативности научных исследований библиометрические показатели: число публикаций, ссылок, ко­ личество получаемых патентов, что объясняется простотой сбора данных, воз­ можностью их использования для сравнения отдельных научных коллективов, определения научной политики. В США, например, создана база библиометрических данных, содержащая информацию о публикациях в ведущих научных журналах мира, регулярно подсчитывается индекс цитирования. Очевидно, что эти показатели не могут исчерпывающим образом отразить ни результаты НИР, ни качественный уровень и новизну статей. Многие научные публика­ ции могут носить междисциплинарный характер, что затрудняет подсчет соот­ ветствующих показателей. Кроме того, использование в качестве оценки эф­ фективности НИР библиометрических показателей, как показывает практика, ведет к искусственному росту числа публикаций.

Тем не менее эти показатели, несмотря на отмеченные недостатки, исполь­ зуются на практике для оценки результативности научной деятельности. Ис­ следователи отмечают при этом тесную связь между числом публикаций, уровнем финансирования НИР и научным статусом ученых. Наряду с библиометрическими данными для анализа эффективности научных исследований широко используются и другие количественные показатели: число приглашен­ ных докладчиков на международные конференции, миграция ученых, получе­ ние грантов на научные исследования из зарубежных источников, членство в зарубежных академиях и научных обществах и т.п.

Разумеется, публикация — это тоже результат научного труда. Однако попы­ таемся абстрагироваться от чисто публикационных критериев и выделить тот на­ учный эффект, который обеспечивается применением результатов высокоэффек­ тивного научного труда. Как уже отмечалось, измерение этих эффектов затрудне­ но, поскольку в их основе лежит прирост информации, определяемый многими факторами и ведущий к различным последствиям. Г. А. Лахтин попытался иссле­ довать связь между производительностью труда в народном хозяйстве страны и деятельностью научных работников. Эту связь он выразил следующим образом:

где AQ — прирост производительности труда в народном хозяйстве; AI — при­ рост информации; Т — фактор интенсивности, характеризующий движение информации в обществе, и прежде всего ее использование в материальном производстве.

Однако измерять прирост информации количественно практически не представляется возможным, поскольку измерение научной продукции в битах (единицах информации) или по количеству идей вряд ли возможно. Г. А. Лахтин, понимая трудности реализации на практике предложенной им формулы, пишет: «Когда нельзя измерить количество исследовательской продукции, по­ лученной в результате работы, можно попытаться дать оценку хотя бы-тому, выполнена она или нет» [14]. Но такой подход предполагает уже не количест­ венную, а качественную оценку, т. е. выявление научного эффекта как резуль­ тата научного труда посредством сочетания этих видов оценок. При этом на­ учный эффект отражает возможность удовлетворения потребностей в новой информации и многократного ее применения (свойство потребительной стои­ мости научной продукции), а также выявляет степень удовлетворения потреб­ ностей (свойство качества созданной информации).

Происходящий в мировой практике процесс усложнения и удорожания технических проектов, вызывающий необходимость постоянного увеличения средств на развитие научных исследований и реализацию нововведений, все в большей мере повышает значимость проблемы определения степени риска при достижении нужных результатов. Необходимость концентрации ресурсов для осуществления нововведений требует анализа большого объема информа­ ции при решении вопроса о вложении средств. Ибо неудача может привести к тяжелым, подчас катастрофическим последствиям для финансирующей орга­ низации. Этим, очевидно, вызвано стремление производственных систем к эволюционному процессу совершенствования технической базы путем реали­ зации мелких изобретений и рационализаторских предложений, а не за счет крупных научных идей, открытий и принципиально новых изобретений. Есте­ ственно, что такой путь позволяет уменьшить риск, но не обеспечивает дина­ мичное научно-техническое развитие.

С точки зрения заказчика, определяющим фактором является совокупный риск, представленный суммой технического и коммерческого рисков. Испол­ нитель НИОКР должен оценивать обе составляющие риска отдельно для того, чтобы четко представлять, какую его часть он принимает полностью на себя, а какую предполагает разделить с заказчиком. Величина технического риска оп­ ределяется исходя из оценки имеющегося на начало выполнения НИОКР на­ учно-технического задела. Наличие результатов ранее проведенных ФИ и ПИ, изобретений, макетных и лабораторных образцов в значительной мере повы­ шает вероятность того, что будут успешно преодолены технические проблемы.

Наиболее простым и доступным методом определения величины техни­ ческого риска являются экспертные оценки. Это не исключает необходимости создания типовых методов оценки технического риска, тем более что предпо­ сылки для их разработки имеются [13].

Наибольшие научный и научно-технический эффекты дают те научные идеи, которые воплощаются в других идеях, и те научно-технические новше­ ства, которые ревизую тся во многих отраслях народного хозяйства. Они же порождают значительные технические новшества. Так, в различные отрасли народного хозяйства внедряются микропроцессоры — компактные вычисли­ тельные устройства, осуществляющие по соответствующим программам раз­ личные функции управления объектом (от стиральной машины с запрограм­ мированной последовательностью операций до установки для проведения

научного исследования по заданной программе). Подсчитано, что в обозри­ мом будущем микропроцессоры найдут применение в более чем 200 тыс. раз­ личных видов устройств и установок промышленной и бытовой техники.

Большие сложности возникают при оценке эффективности ФИ. Их ре­ зультаты не могут быть экономически оценены. Основа их оценки — научный эффект. Его измерение применительно к конкретному исследованию (теме) возможно только на основе экспертно-балльной оценки. Следует только попы­ таться разграничить научные эффекты по библиометрическим данным (рас­ ширением системы накопленных знаний) и применению полученных резуль­ татов научного труда в последующем их воплощении в других исследованиях, научных организациях, производстве.

Подходы, основанные на количественных подсчетах статей, патентов и т.д., не имеют выхода на качественные аспекты результатов исследований. Поэтому большинство исследователей придерживаются мнения, что наиболее приемлемым способом оценки исследований остается метод содержательной компонентной оценки, осуществляемый с привлечением экспертов, с исполь­ зованием балльных оценок результативности НИР. Несмотря на существова­ ние многих вариантов формализованных балльных оценок, все они основаны на нескольких простых положениях:

•каждому научному результату присваивается определенный численный

балл;

•при наличии нескольких критериев каждому критерию присваивается определенный «вес», характеризующий значимость ожидаемого частного ре­ зультата в общей результативности научного исследования;

•при проведении оценки научной результативности значения баллов по каждому частному виду научного результата умножаются на соответствующее значение весового коэффициента и суммируются.

В качестве примера подобного подхода к оценке значимости научных ис­ следований можно привести методику оценки научного эффекта ФИ (автор на­ зывает его эффективностью научных исследований), разработанного В. С. Либенсоном. Им была предложена шкала с пятью характеристиками класса науч­ ной информации. Каждый класс оценивался соответствующим баллом: от 1 за описание отдельных элементарных факторов до 5 за работу в области законов теорий и пятью показателями степени новизны: от обобщения имеющейся ин­ формации — балл 1 до получения принципиально новой научной информа­ ции, например разработки новой теории (балл 10 000). Таким образом, осу­ ществлена попытка выявить научный эффект путем перемножения баллов класса научной информации на баллы степени новизны. При работе в области элементарных наблюдений и обобщений затем научной информации научный эффект оказывается равным 1 ( 1 x 1 ) , при наиболее высоком классе научной информации — осуществлении деятельности в области познания новых тео­ рий и соответственно разработки этой теории — результат научного эффекта может достигнуть 50 000 (5 x 10 000). Приведенная шкала, безусловно, может быть использована при измерении научного эффекта ФИ. Вместе с тем разра­ ботанную шкалу не следует считать приемлемой для всех видов научных работ. Она применима для некоторых результатов фундаментальных исследо­ ваний, хотя в печати уже появились утверждения, будто данная шкала может быть использована и при оценке НИОКР [21].

В некоторых работах оценка научно-технического эффекта осуществляет­ ся почти так же, как научного. Так, А. С. Запаснюк важнейшими признаками научно-технического эффекта считает уровень новизны, теоретический уро­ вень и возможность реализации [24]. Соглашаясь с общей направленностью рассуждений автора, мы полагаем, что они приемлемы скорее для результата ФИ, т. е. характеристики научного эффекта ФИ, чем для НИОКР. А. С. Запаснюк оценивает принципиально новый уровень новизны разработки в 8-10 баллов, а традиционный — в 1 балл [24]. Для оценки результата фундаментального и даже прикладного исследования это правильно, но при оценке результата ОКР подобное утверждение может дезориентировать разработчика. Стремясь повы­ сить коэффициент научно-технического эффекта, он будет пытаться увеличи­ вать новизну деталей любой ценой, например повышать число оригинальных деталей.

Несколько более точные признаки научно-технического эффекта, по на­ шему мнению, приведены В. А. Покровским: научно-технический уровень предлагаемых результатов, перспективность (первостепенная важность, важ­ ность, полезность), возможный масштаб внедрения (народнохозяйственный, отраслевой, внутриминистерский) и степень вероятности успеха (большая, умеренная, малая) [23]. Оценка, приведенная В. А. Покровским для расчета на­ учно-технического эффекта, основана только на применении балльной систе­ мы. Практический интерес представляют разработанные К. Г. Федоровым шкалы градаций показателей новизны и внедряемости, которые, по мнению автора, являются критериями эффективности и качества научно-технической работы [26]. В основе оценки шкал лежит все та же балльная система. Рассмот­ рим принципы их построения.

Построение шкалы уровня новизны предусматривает дифференцирован­ ный подход к работам разного характера, направленных или на получение новых знаний (ФИ), или на разработку новых видов продукции (НИОКР). Диапазон между высшим и низшим уровнями новизны принят от 50 до 1 балла; диапазон между высшим и низшим уровнями внедряемости — от 7 до 1 балла. По мере приближения к практическому использованию в промышлен­ ности балльные оценки возрастают. Чтобы определить общую интегральную оценку работы (научно-технический эффект), К. Г. Федоров предлагает пере­ множать оценки уровня новизны и уровня внедряемости. Это позволяет срав­ нивать работы разного направления: фундаментальные исследования с высо­ ким уровнем новизны и малой степенью внедряемости и прикладные работы, внедрение которых осуществляется в короткие сроки, но уровень новизны не всегда высок. Низкий уровень оценки по одному показателю компенсируется высокой оценкой по другому.

Следует, однако, отметить существенные недостатки, присущие балльно­ экспертным методам. В частности, к ним относят следующие [см. 29]:

• концентрация научных исследований в нескольких ведущих учреждени­ ях делает затруднительным проведение независимой и квалифицированной экспертизы;

• система способствует консерватизму в сфере научных исследований, от­ давая предпочтение ученым, научным коллективам и организациям с уже сло­ жившимся именем, традиционным направлениям в ущерб молодым ученым, новым организациям и новым направлениям научных исследований;