WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 29 |

3. Наука и технология различаются способами установления коммуникаций в сообществе, производящем информационный продукт, поведением разработчиков. Эти отличия известны из социологии науки. В соответствии с целевым назначением и мотивацией деятельности научное сообщество интересуется запасом знаний, критерием эффективности научного направления является прирост этого запаса, а стимулом (включая и материальные) к работе ученый считает доказательство приоритета. Технологическое сообщество заинтересовано в получении экономической ренты, созданной в результате использования этого запаса. В распространении информации о проведенной разработке технолог заинтересован лишь постольку, поскольку он может продать это знание и получить дополнительное вознаграждение. Однако фундаментальное знание может расцениваться как информация, необходимая для прикладного использования. В этом контексте требуется решить вопрос об измерении ценности информации, непосредственно используемой для производства физических товаров. В различных областях знаний периодически возникают кризисы. Ученые повторяют ранее проведенные эксперименты, проверяют наработанные теоретические представления, пытаются согласовать их между собой. Усиливается взаимовлияние областей науки, когда удачные эксперименты из одних сфер переносятся в другие. Формируются предметные области, все феномены в которых полностью объясняются действующими теориями. Ценность такой информации непосредственно для науки резко снижается, однако именно прозрачные области часто становятся источником технического прогресса. Затем происходит научная революция, которая меняет предмет исследования. Новые дисциплины чаще всего образуются на стыке нескольких дисциплин, как, например, физическая химия, химическая физика, химическая генетика. В динамике оценка накопленного научного потенциала не имеет экономического обоснования. Таким образом, социальная роль ученого состоит в том, что он ожидает увидеть результат своей работы опубликованным, т.е.

воплощенным в общественный потребительский товар. Роль технолога состоит в том, что он ищет способ увеличить капитальный частный товар и для сохранения возможности его на ращивания старается держать свою разработку в тайне от конкурентов.

4. Сферы, близкие во всех других отношениях и однородные по специфике занятых специалистов создают тем не менее разную мотивацию труда. Ученые имеют целью достижение научного открытия, в том время как мотивация технологов включает более сложную систему стимулов, промежуточной целью которых является получение патента. Это различие также отчасти условно. Слава и приоритет ученого, открывшего новое явление, которое, несмотря на отсутствие мотивации ученого к внедрению, окажется патентоспособным, вполне достижимы после защиты изобретения. И, кроме того, в современном мире не следует преувеличивать «нерациональность» любых видов деятельности, когда престиж или приоритет отрывается от размеров материального вознаграждения, как ученого, работающего в области фундаментальных исследований, так и создателя коммерческой продукции. Экономическая оценка использования информации для дальнейшего развития знаний позволила бы более точно сформулировать различия между «чистым» и направленным «на пользу общества» знанием. Однако на практике такая оценка невозможна. Ее существование означало бы, что каждый исследователь, включающий в статью ссылки на своих предшественников, если исходить из теории оптимального распределения ресурсов, должен платить им. Ясно, что эта оценка может быть достаточно низкой, и фундаментальные исследования в экономическом анализе явно будут недооцениваться. В современных условиях новые научные дисциплины, по сути, не отделяются от связанных с ними технологий. В качестве примеров можно привести ядерную энергетику, электронику, компьютерные науки.

5. Наконец, еще одним критерием является уровень неопределенности. Наука обладает ею в существенно большей степени, чем технологии. Недостаток этого критерия в том, что он не может обеспечить основу для предварительной классификации исследовательских программ. Научные и технологические программы исследований всегда предполагают взаимодействие и наличие обратных связей между фазами обобщения и применения. Исследования для специальных, коммерческих целей могут не затрагивать научные принципы, которые ведут к процессу открытия. Однако для рынка технологий также характерна неопределенность оценок. Априорные оценки значимости новых технологий всегда сильно отличаются от оценок «ex-post», так что создатели инноваций получают вознаграждение за патент скорее по общим правилам, чем в зависимости от ценности открытий.

Та же ситуация складывается и с оценкой полезности для покупателя приобретенной технологии.

Общий вывод из проведенного сопоставительного анализа состоит в том, что, как и в любых видах творческой деятельности, наибольшие различия между наукой и технологиями наблюдаются в мотивации, стимулах и способах вознаграждения «чистых» ученых и создателей коммерческих результатов. Что касается возможностей прикладного использования результатов «чистой науки», то они существуют, хотя и требуют дополнительных усилий. «Экономическую эффективность» фундаментальной науки оценить гораздо труднее, чем разработок, однако, во-первых, появляются новые области науки, в которых фундаментальные знания « сращиваются» с прикладными разработками, во-вторых, трудности оценки связаны не с отсутствием, а с невозможностью измерения этой эффективности ex-ante, т.е. до начала реализации проекта.

Итак, наряду с различиями в природе знаний, необходимых для их собственного развития и для коммерческого приложения, нет непреодолимых барьеров между наукой и технологий даже в том, что касается целевых установок и характера креативного мышления их создателей, равно как и стимулов для этих видов деятельности. Следовательно, главный вопрос взаимодействия, необходимого для того, чтобы наука стала более активным созидателем практического знания – это институциональные изменения в обществе, поскольку природа самих знаний (как теоретических, так и практических) различается не так сильно.

1.2. Нелинейные модели инноваций Сложность и взаимообусловленность процессов современного мира породили многочисленные подходы к объяснению причин, движущих сил и последствий процесса, при котором главным ресурсом экономического роста становится накопленный запас знания.

Каждый из подходов объясняет этот процесс с точки зрения сложившейся концепции действия рынка, теории организации, институциональной или эволюционной теории.

Подходы могут не согласовываться друг с другом и не образуют целостной концепции экономического роста. Тем не менее представители любых теорий проявляют удивительное единство в отношении некоторых свойств новой модели инноваций, одним из главных признаков которой (отражающим усложнение любых процессов развития), является нелинейность.

В экономической теории нелинейность может, прежде всего, менять соотношение между затратами и выпуском в результате экономии на масштабе. Типичны случаи, когда реализация проекта в масштабах отрасли совершенно расходится по параметрам эффективности с оценкой этой реализации, выполненной на пилотном проекте. При наблюдении за нелинейной системой не всегда можно отличить, когда меняется значение переменной, а когда одна переменная заменяется другой. Для анализа такой системы наиболее применимы методы имитации.

В разных экономических теориях даются альтернативные объяснения нелинейности модели инноваций. В частности, модель неоклассической школы фокусирует внимание на рыночных отношениях, формировании затрат и результатов в инновационной деятельности. Существуют два вида нелинейности в объяснении связи между затратами и результатами в процессе инновации, когда отдача факторов увеличивается в большей или меньшей степени, по сравнению с их затратами.

Считая результатом, или отдачей, вероятность открытия, можно принять допущение о том, что функция затрат на исследования имеет убывающую отдачу, что соответствует представлению об экстенсивном варианте развития творческой деятельности: дополнительные ресурсы увеличивают вероятность получения открытия, но прирост отдачи каждой дополнительной единицы ресурса становится все меньше. В этом случае задача нахождения суммы затрат, обеспечивающей максимальное значение вероятности получения открытия, становится бессмысленной: чем больше затрат, тем больше результат. Альтернативная гипотеза о связи затрат с результатами представляется более реалистичной: когда затраты ресурсов невелики, отдача каждой дополнительной единицы ресурсов может расти.

Действительно, если работу выполняет один ученый, то привлечение, например, высококлассного специалиста-технолога, вероятно, даст синергический эффект, и суммарная «производительность» в виде вероятности открытия вырастет более чем в 2 раза. Привлечение же техника третьим членом команды изобретателей даст возможность освободить творческих людей от рутинных процедур и еще больше увеличит эту вероятность. Однако существует предел численности занятых, когда привлечение нового работника дает нулевой эффект, а дальнейшее увеличение затрат отрицательно сказывается на вероятности получения результата. В этом случае функция, построенная в виде отношения результата к затратам, имеет точку перегиба и можно найти максимум этой величины.

В другой интерпретации функция зависимости результата от затрат может иметь возрастающую отдачу, если новые разработки получаются легче, так как ученые используют накопленные их предшественниками знания («стоят на плечах гениев»). Альтернативная гипотеза в этом случае основывается на аналогии процесса исследований с добычей полезных ископаемых или других невоспоизводимых ресурсов. Когда исчерпываются идеи, «носящиеся в воздухе», новые изобретения добываются все более тяжким трудом.

Еще одна причина нелинейности связей между затратами и результатами в моделях инноваций состоит в том, что ожидаемые соотношения между этими показателями оцениваются при заданном уровне «искусства» в этой сфере деятельности, или в экономической трактовке – «производительности» инновационной деятельности.

Однако такая производительность может сильно меняться под влиянием роста знаний и навыков занятых этой деятельностью, что при синергическом эффекте взаимного обучения также приводит к нелинейности в отношениях. Наконец, еще одна причина нелинейности состоит в том, что организация этого вида деятельности на разных фирмах различна.

Специалисты, занимающиеся теорией общественного сектора, утверждают, что механизмы спроса и предложения в инновационной деятельности не гарантируют достижения оптимума затрат и должны быть дополнены некоторыми стабилизирующими воздействиями, связанными с государственным регулированием. Темп инновационной деятельности в долгосрочной перспективе зависит от интенсивности конкуренции, а экономический рост в каждый данный момент – с ценовой конкуренцией. Совмещение разных механизмов в одном процессе неизбежно вызывает нелинейность системы в целом. Нелинейность характерна и для связей национальной инновационной системы с технологической и экономической системами, мерами ее открытости для внешних воздействий.

В целом национальная инновационная система (далее – НИС) является отправным пунктом для определения динамики изменений в производстве и распределении продукции. Передаточным механизмом в определении экономической динамики и структурных сдвигов является технологическая система, поскольку она реализует в производстве те достижения, которые становятся доступными в результате инновационной деятельности. С этой точки зрения НИС определяется способностью экономики к освоению и адаптации нового знания, т.е. через инфраструктуру знаний. Неравномерность распространения знаний по секторам и регионам неизбежно приводит к повышению роли государства как третьего самостоятельного звена в спирали взаимодействий. Последовательный процесс переговоров, организованный именно государством, является сложным и динамичным, он осуществляется для преодоления различных конфликтов интересов и кризисов.

Справедливость требует рассмотрения и альтернативных подходов к эволюции инновационных моделей, которые так же, как и предыдущие, основаны на нелинейных схемах. Так называемая школа «Новой экономики науки», разработанная в рамках неоклассических подходов, придает особое значение аргументам в пользу специфики научной деятельности в отличие от инновационной. Представители этой школы (П. Дасгупта, П. Дэвид и П. Стефан) доказывают, что сдвиг научной деятельности в пользу инновационной приводит к потере качества научных исследований. «Открытая наука», и «собственно технология», по мнению П. Дасгупты (Dasgupta), различаются как формами организации, так и социальными функциями.

Между ними должно быть установлено оптимальное разделение труда, доставляющее максимум функции общественного благосостояния. Сторонники этой школы считают, что главной задачей университетов является подготовка высококвалифицированных специалистов, которые косвенным образом, участвуют в формировании тесных связей между университетами и промышленностью.

В то же время М. Гиббонс (Gibbons, Linoges, Nowotny et al., 1994) доказал появление новых свойств научной деятельности, которые заключаются в «де-дифференциации» отношений между наукой, технологией и обществом. Это означает, что в научном знании появляются новые сектора (области), в которых органически сочетаются наука, технология, инновации и обучение на практике (к ним относятся биотехнологии, нанотехнологии, информационные технологии). В этих областях связи между учеными, технологами и пользователями становятся качественно другими, так же, как и функции, выполняемые отдельными «институциональными акторами». Когда экономика приобретает черты «экономики знаний», главным изменением в ее свойствах является сращивание, интеграция науки с фирмами и государства, появление новой, особой роли, ранее ей не свойственной. В англоязычной литературе для отображения нового «способа производства науки» возник специальный термин (Mode 2), как альтернатива традиционному способу, который рассматривает научную деятельность как процесс, структурированный научными дисциплинами, сетью связей между ними, в виде «невидимых колледжей» (в русской литературе – научных школ) (Mode 1). Основные различия между двумя парадигмами производства знания показаны в табл. 1-1.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 29 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.