Научно-техническая эффективность
Оценить эффект научной деятельности очень сложно, так как в этой области существует ряд разнокачественных эффектов. Чтобы выявить их сущность, а также их взаимосвязь, следует проанализировать каждый из них. Интенсивное 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 продукции в процессе научного труда или в ПСНТ, представляет прирост информации. 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-технической информации. Наконец, развитие производства на базе научно-технической информации порождает прирост технической информации, представляющий технический эффект. Научный и научно-технический эффекты различны в условиях прироста информации, в результате использования накопленных ранее знаний либо в процессе их формирования.
Наука как система накопленных знаний развивается прежде всего по «вертикали» — путем совершенствования отраслей знаний и научных дисциплин и передачи накопленной информации от поколения к поколению. Одновременно происходит и «горизонтальный» обмен научной информацией, осуществляющийся через различные каналы: книги, периодические научные издания, патенты, стандарты, нормали, отчеты, прямую переписку, беседы, конференции и 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, специальностей, 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 [11]. Во всех видах научной и научно-технической информации научный и научно-технический эффекты фактически выступают как потенциальный накопленный эффект. Возможность использования прироста информации, содержащейся в публикациях, равнозначна эффекту от будущего использования потребительной стоимости. Подобный же эффект выражается в научных и научно-технических результатах, 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, количество получаемых патентов, что объясняется простотой сбора данных, возможностью 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 публикации могут носить междисциплинарный характер, что затрудняет подсчет соответствующих показателей. Кроме того, использование в качестве оценки эффективности НИР библиометрических показателей, как показывает практика, ведет к искусственному росту числа публикаций.
Тем не менее эти показатели, несмотря на отмеченные недостатки, используются на практике для оценки результативности научной деятельности. Исследователи 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 приглашенных докладчиков на международные конференции, миграция ученых, получение 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 попытаемся абстрагироваться от чисто публикационных критериев и выделить тот научно-технический эффект, который обеспечивается применением результатов высокоэффективного научного труда. Как уже отмечалось, измерение этих эффектов затруднено, поскольку в их основе лежит прирост информации, определяемый многими факторами и ведущий к различным последствиям. Г. А. Лахтин попытался исследовать связь между производительностью труда в народном хозяйстве страны и деятельностью научных работников. Эту связь он выразил следующим образом:
да<А1хТ, (11.15)
где ДО, — прирост производительности труда в народном хозяйстве; Д1 — прирост 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, полученной в результате работы, можно попытаться дать оценку хотя бы тому, выполнена она или нет» [18]. Но такой подход предполагает уже не количественную, а качественную оценку, т. е. выявление научного эффекта как результата научного труда посредством сочетания этих видов оценок. При этом научный эффект отражает возможность удовлетворения потребностей в новой информации и многократного ее применения (свойство потребительной стоимости научной продукции), а также выявляет степень удовлетворения потребностей (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 информации при решении вопроса о вложении средств. Ибо неудача может привести к тяжелым, подчас катастрофическим последствиям для финансирующей организации. Этим, очевидно, вызвано стремление производственных систем к эволюционному процессу совершенствования технической базы путем реализации мелких изобретений и рационализаторских предложений, а не за счет крупных научных идей, открытий и принципиально новых изобретений. Естественно, что такой путь позволяет уменьшить риск, но не обеспечивает динамичное научно-техническое развитие.
С точки зрения заказчика, определяющим фактором является совокупный риск, представленный суммой технического и коммерческого рисков. Исполнитель 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 определяется исходя из оценки имеющегося на начало выполнения НИОКР научно-технического задела. Наличие результатов ранее проведенных ФИ и ПИ, изобретений, макетных и лабораторных образцов в значительной мере повышает вероятность того, что будут успешно преодолены технические проблемы.
Наиболее простым и доступным методом определения величины технического риска являются экспертные оценки. Это не исключает необходимости создания типовых методов оценки технического риска, тем более что предпосылки для их разработки имеются [17].
Наибольшие научный и научно-технический эффекты дают те научные идеи, которые воплощаются в других идеях, и те научно-технические новшества, которые реализуются во многих отраслях народного хозяйства. Они же порождают значительные технические новшества. Так, в различные отрасли народного хозяйства внедряются микропроцессоры на больших интегральных схемах — компактные вычислительные устройства, осуществляющие по соответствующим программам различные функции управления объектом (от стиральной машины с запрограммированной последовательностью операций до установки для проведения научного исследования по заданной программе).
Подсчитано, что в обозримом будущем микропроцессоры найдут применение в более чем 200 тыс. различных видов устройств и установок промышленной и бытовой техники.
Большие сложности возникают при оценке эффективности ФИ. Их результаты 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 попытаться разграничить научные эффекты по публикационным данным (расширением системы накопленных знаний) и применению полученных результатов 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 использованием балльных оценок результативности НИР. Несмотря на существование 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 результата 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 исследований можно привести методику оценки научного эффекта ФИ (автор называет его эффективностью научных исследований), разработанного В. С. Либенсоном. Им была предложена шкала с пятью характеристиками класса научной 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 информации (балл 1) до получения принципиально новой научной информации; например разработки новой теории (балл 10 ООО). Таким образом, осуществлена 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 (1x1), при наиболее высоком классе научной информации — осуществлении деятельности в области познания новых теорий и соответственно разработки этой теории — результат научного эффекта может достигнуть 50 ООО (5x10 000). Приведенная шкала, безусловно, может быть использована при измерении научного эффекта ФИ. Вместе с тем разработанную шкалу не следует считать приемлемой для всех видов научных работ. Она применима для некоторых результатов фундаментальных исследований, хотя в печати уже появились утверждения, будто данная шкала может быть использована и при оценке НИОКР [25].
В некоторых работах оценка научно-технического эффекта осуществляется почти так же, как научного. Так, А. С. Запаснюк важнейшими признаками научно-технического эффекта считает уровень новизны, теоретический уровень и возможность реализации [28, с. 178]. 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 [28, с. 179]. Для оценки результата фундаментального и даже прикладного исследования это правильно, но при оценке результата ОКР подобное утверждение может дезориентировать разработчика. Стремясь повысить коэффициент научнотехнического эффекта, он будет пытаться увеличивать новизну деталей любой ценой, например повышать число оригинальных деталей.
Несколько более точные признаки научно-технического эффекта, по нашему мнению, приведены В. А. Покровским: научно-технический уровень предлагаемых результатов, перспективность (первостепенная важность, важность, полезность), возможный масштаб внедрения (народнохозяйственный, отраслевой, внутриминистерский) и степень вероятности успеха (большая, умеренная, малая) [27, с. 200-202]. Оценка, приведенная В. А. Покровским для расчета научно-технического эффекта, основана только на применении балльной системы. Практический интерес представляют разработанные К. Г. Федоровым шкалы градаций показателей новизны и внедряемое™, которые, по мнению автора, являются критериями эффективности и качества научно-технической работы [30, с. 74-76]. В основе оценки шкал лежит все та же балльная система. Рассмотрим принципы их построения.
Построение шкалы уровня новизны предусматривает дифференцированный подход к работам разного характера, направленным 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 уровнем внедряемости — от 7 до 1
балла. По мере приближения к практическому использованию в промышленности балльные оценки возрастают. Чтобы определить общую интегральную оценку работы (научно-технический эффект), К. Г. Федоров предлагает перемножать оценки уровня новизны и уровня внедряемости. Это позволяет сравнивать работы разного направления: фундаментальные исследования с высоким 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 балльноэкспертным методам. В частности, к ним относят следующие [32]: •
концентрация научных исследований в нескольких ведущих учреждениях делает затруднительным проведение независимой и квалифицированной экспертизы; •
система способствует консерватизму в сфере научных исследований, отдавая предпочтение ученым, научным коллективам и организациям с уже сложившимся именем, традиционным направлениям в ущерб молодым ученым, новым организациям и новым направлениям научных исследований; •
система требует больших финансовых и временных затрат квалифицированных специалистов. ,
Тем не менее балльно-экспертный метод оценки значимости научных исследований является на сегодня основным при решении вопросов финансирования и поддержки научно-технических разработок как на государственном уровне, так и на уровне конкретной фирмы. Так, в США при решении вопросов о направлениях финансирования научных разработок из бюджета принимают участие такие экспертные органы, как Научно-консультативный совет президента, Управление научно-технической политики аппарата президента, Исследовательская группа Конгресса, Управление оценки технологии и др. [10]. В научной литературе обсуждаются предложения по совершенствованию экспертных методов оценки, включая предложения по привлечению и рецензированию ученых из смежных областей и других стран, организация дискуссий между рецензентами и рецензируемыми, определению системы используемых критериев оценки научных исследований и др.