Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Области воспроизводства интеллекта. Том 3
.pdf
давать несколько миллионов заявок (сколько одаренных личностей,
столько и заявок).
5. Внутринаучные пропорции
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 составля-
ющая.
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.
101
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.
2
связан с Ic + IIc + IIIc + IVc + HCC
IP
3
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 научнотехнических достижений.
2
3
+ IP
IP
3
– стоимость продукта науки (сумма цен для всей сово-
3
купности научных разработок).
1
2
Часть IP
= IP
3
3
+ IP
3
3
+ IP
– стоимость продукта научных исследо-
3
ваний (фундаментальных и прикладных) и сформированных способностей,
1
где: IP
– стоимость продукта в форме сформированных способ-
3
ностей;
2
– стоимость произведенных (накопленных) знаний;
IP
3
3
– прирост продукта от использования научно-технических до-
IP
3
стижений.
5.4. Затраты и эффективность
научной деятельности
1. Расходы на науку
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 информаци-
онное обеспечение. Общепризнано, что без технического обеспечения
наука жить не сможет. Нужна специальная программа технического
вооружения науки, обновления, модернизации научной базы. Необхо
дима 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
102
-
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 расхо-
ды 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 превы-
шать 18-20% ВВП. В СССР они были близки к пределу.
Воспроизводство одаренных личностей опережает развитие фун-
даментальной 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-конструк-
торские 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.
2. Затраты на фундаментальные исследования
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.
103
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.
3. Оптимизация средств на стадиях
фундаментальных 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.
104
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.
4. Эффективность научной деятельности
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 – полу-
чаемых 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).
105
Уровень использования знаний в экономике России примерно в 1,7-
2,3 раза ниже, чем в странах ЕЭС и ОЕСД. В целом показатели вну-
тренней сбалансированности для России хуже, чем в наиболее развитых странах, в 2-2,5 раза.
5.5. Моделирование управления наукой
1. Воспроизводство научного потенциала
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
Представляется важнейшей задачей рассмотрение фундаментальных исследований, как замкнутой системы с обратной связью, т.е.
рассмотрение кругооборота всего научно-технического прогресса.
2. Кадровый потенциал науки
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
ленность 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.
структуре подготовки научных кадров изучаются закономер-
В
ности 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.
3. Воспроизводство кадрового потенциала науки
Продукт и численность ученых – кривые, близкие к параболам второго порядка. В связи с вышесказанным, имеет определенное значе-
в XXI веке.
изобретений. Чем больше чис-
106
ние 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 соотно-
шение специалистов с высшим образованием и докторов наук 100:1.
4. Модели динамики и структуры научных кадров
Модели динамики и структуры научных кадров исследуют воспроизводство высококвалифицированной составляющей науки, управление и оптимизацию кадровой составляющей фундаментальных исследований.
5. Моделирование управления наукой
На очереди создание общей теории науки как системы. Свести в
единую математическую модель всю науку; все остальные модели
вытекают из нее; создать организационную модель науки.
Чтобы осуществить перестройку науки на обновление направлений фундаментальных исследований, необходимо продолжить разработку новых понятий и моделей науки. С течением времени наука
станет последовательно определимой
, идентифицируемой и спец-
ифицируемой.
6. Моделирование динамики науки
А.И. Яблонский, анализируя динамику развития науки, выводит
несколько важных внутринаучных закономерностей. Так, внешний
носитель знания – массив публикаций – растет по экспоненте, само
научное знание растет медленнее – по степенному закону. Предпочтительнее (чем публикации) – число научных открытий – линейный
рост (динамика) научных открытий. Развитие фундаментальных знаний носит линейный, степенной рост.
107
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
7. Управленческие формы и структуры,
задействованные при фундаментальных исследованиях
, что и «вход» науки.
Предпринят анализ закономерностей развития фундаментальной
науки, внутренних законов научного познания. Применяются различные методы теоретического анализа фундаментальных исследований.
Внедрение эффективных регуляторов фундаментальных исследований, на основе совершенствования моделей, продолжается. Основные сценарные варианты изменений структуры фундаментальных исследований – многоканальное финансирование всех стадий и этапов
их функционального цикла (Елисеев А.Н.).
Сохранится
сегодняшняя структура научно-технической деятельности: крупные институты на государственно-коммерческом финансировании.
8. Модели использования (потребления) знаний
Ранее высказывались мнения, что движителем экономики знаний является их предложение. Есть предложение – есть развитие. На
взгляд авторов, предложение фундаментальных открытий, а не спрос
на них (ибо люди не представляют, в чем они заключаются) – движущая сила развития человеческой популяции. Фундаментальные знания первичны в своем рождении и часто возникают в
процессе интуитивного озарения. Никто не имеет представления (даже их создатель)
об их конкретном содержании.
Что считать единицей знания? Общепризнанной унифицирован-
ной единицы знания не выработано.
Академик В.Л. Макаров (2000 г.): количество знаний равно числу
людей, потребивших все виды знаний. Количество знаний тем больше,
чем больше видов знаний создано учеными
и больше людей потребили
эти знания. Единицей знания предстает единица потребления знания.
9. Перспективы науки
В СССР в 1990 году была сосредоточена четверть научных сотрудников мира (1,5 миллиона человек), то есть больше, чем в США, ФРГ,
Франции и Великобритании, вместе взятых. На СССР приходилась
половина инженеров в мире, а это потенциальные кадры науки. Более
трети научных сотрудников (550 тысяч) были докторами и кандидата-
108
ми наук, а это больше числа всех ученых в Западной Европе. Страна
располагала более чем 5 тысячами научных учреждений (в том числе
3,2 тысячами научно-исследовательских институтов).
Необходимо создание единой концепции реформы российской науки и ее дальнейшего развития на достаточно длительный срок. Нынешняя реформа сужает воспроизводство научного потенциала. Настоящий
живет высшими интересами мироздания.
главных условия: высокий уровень образования населения, развитая
сфера науки, технологические заделы. Модели развития мировой науки подтверждают нарастающие темпы ее развития и влияния на человеческую
будет нарастать высокими темпами.
ловек, из них – 3-4 миллиона – доктора и кандидаты наук. Страна
сможет располагать более чем 10 тысячами научных учреждений,
в том числе, 6 тысячами научно-исследовательских институтов. На 10
тысяч трудящихся может приходиться 500 исследователей в фундаментальных и теоретических науках.
фундаментального характера диктуется реальной угрозой разрушения природы, здоровья человека (Тамбовцев В.Л. и др.). Практически
неисчерпаемая сложность фундаментальной науки, предположительно, не позволит установить ее закономерности в полном объеме, если
даже и в последующем будут формулироваться новые законы строе
ния, функционирования и развития фундаментальной науки (от возникновения новых идей до получения их полного информационного
представления).
мира и позволит написать «уравнение Вселенной», универсально приложимое ко всему на свете, невозможна, как и, вероятно, невозможно
сведение всей сложности внешней среды к одной
цепции, всеобщим теориям и принципам, «мировым уравнениям»,
универсальным законам природы. Вероятно, будет сформулировано
несколько универсальных законов функционирования фундаментальной науки.
человечества как 50:50. С каждым десятилетием этот шанс катастрофически уменьшается.
ученый идет в мир не только как творец, но и как воин; он
Для перехода к экономике одаренных личностей необходимы три
культуру. Удельный вес научного сообщества человечества
В российской науке вполне может работать до 10 миллионов че-
Постоянно наращивается поток знаний; потребность в знаниях
Единственная истина, которая вберет в себя всю избыточность
универсальной кон-
Всемирно известные ученые оценивают возможность выживания
-
109
Глава 6.
ШЕСТОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УКЛАД
6.1. Очеловечивающие технологии
1. Логика развертывания экономики одаренных личностей
Характеристика целостности экономики одаренных личностей
включает в себя ряд критериев. Экономика обеспечивает высший
уровень развития одаренного человека. Отражает движение к обществу одаренных личностей. Несет в себе единую целевую функцию.
В ней конкретизируется воспроизводство общественной жизни. Характеризуется высокой социальной эффективностью. Предполагает
планирование на 15-20 лет. Для нее характерно ресурсное самообеспечение
емые институты соответствуют традициям Руси и России. Движется
к развитой производственной структуре 6-го технологического уклада. Имеет иерархическое строение – повторяет мир (от предприятия
до мировой экономики). Определяет пределы допустимого ухудшения биосферы на жизнь людей. Приближается к ноосферной иерархии – информационной взаимосвязи всех людей.
сделает самые невероятные открытия, которые перевернут наши
представления о мире. Наука формирует мир в большей степени, чем
любая другая область и узколобая политика (лауреат Нобелевской
премии В. Гинзбург).
виток – за 10 лет будет осуществлен огромный рывок в одаренно
ведении. Оно – источник многих будущих открытий. Авторы пытаются нарисовать одну из «картин будущего» общества, предлагают
концепцию построения основ общества одаренных личностей к 2030
году, стратегию «Российская Ассоциация одаренных» на базе научного направления – управления одаренностью. Пошаговая реализация программы «Управление одаренностью» предусматривает струк-
, функционирование за счет собственных ресурсов. Создава-
Будущее человечества и России будет определяться наукой. Она
Будущее российской науки разворачивается. Начинается новый
-
110
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]