Г. М. Доброва Грига В. Ю. Теоретичні та практичні аспекти використання наукових результатів нан в економіці України Київ 2010 ббк 65. 9 (Укр)-5

Вид материала

Документы

Содержание 1.2 Форми взаємодії науки з промисловістю та методи їх оцінки Прямий вплив Непрямий вплив

Подобный материал:

• Цдпін ім. Г. М. Доброва нан україни зав відділу, 86.45kb.
• Ects – інформаційний пакет фізичний факультет загальний опис факультету, 1358.93kb.
• План. Вступ Постановка проблеми. Результати. Основні положення нормативної бази щодо, 142.14kb.
• Пропозиції комісії з питань подальшого підвищення ефективності діяльності нан україни, 83.7kb.
• Вимоги до оформлення матеріалів для друку у виданнях центру пам’яткознавства нан україни, 161.06kb.
• Методика обліку І аудиту фінансових результатів та використання прибутку підприємства, 1268.99kb.
• Відділ історії науки І техніки Центру досліджень науково-технічного потенціалу та історії, 87.52kb.
• До постанови Президії нан україни від  22. 06. 2005, 53.41kb.
• Інститут мовознавства ім., 3882.67kb.
• Міжнародне право навколишнього середовища: стан та перспективи розвитку Матеріали Міжнародної, 2897.83kb.

1.2 Форми взаємодії науки з промисловістю та методи їх оцінки

Як ми зазначали, технологічний розвиток визначається ефективністю взаємодії між його учасниками, і зокрема між науковими інститутами та підприємствами. Тому важливим для управління, тобто для активізації процесу взаємодії, є об’єктивна оцінка або вимірювання ступеню взаємозв’язків, їх інтенсивності тощо.

Однак вимірювання взаємовідносин між суб’єктом та об’єктом, особливо у випадку нелінійного зв’язку, завжди було і є однією з найскладніших проблем економічного аналізу. Саме з цієї причини застосування концепції національної інноваційної системи як методологічного підходу дає змогу вирішити поставлені завдання нашого дослідження. Незважаючи на описовий характер концепції НІС, вона є рамковою для багатьох кількісних досліджень. Відомим прикладом її застосування є побудова інноваційних матриць, які дозволяють виявити сектори, де розміщена інноваційна діяльність.

Очевидно, що використання концепції НІС для оцінки взаємодії науки з промисловістю дозволяє отримати, передусім, відповідні адекватні первісні дані, які в свою чергу, мають найкращим чином відображати як прями, так і непрямі зв’язки між наукою та промисловістю.

Для цього розглянемо спочатку, як здійснювався розвиток взаємодії між наукою та промисловістю і яким чином наука здійснює свій вплив на технологічний розвиток підприємства, галузі та країни на прикладі світового досвіду та досвіду України.

Аналіз наукової літератури виявив наступні етапи розвитку ролі університетів (як одного з провідних інститутів системи генерації знання, тобто науки) та їх впливу на економічний та зокрема технологічний розвиток країни (таблиця 1.1) [¹⁹].

Слід відзначити, що європейські університети були більше орієнтовані на власні цілі (власне тому ми називаємо їх класичними), тобто їх більше цікавила освіта та академічні дослідження [²⁰]. Тоді як американські університети були ближче до промисловості [19], завдяки більшого спрощення навчальних програм, але суттєвому збільшенню практичності, тобто американська модель освіти акцентує увагу на практичних навичках особи, тоді як європейська освіта вирізняється більшою академічністю [²¹]. Внаслідок цього Європа сьогодні має відставання від США в науково-технологічній сфері.


Таблиця 1.1

Розвиток відносин між університетами та промисловістю

Етап	Назва	Особливості
19 ст.	Розвиток академічних досліджень	Утворення консультаційних зв’язків між професорами та колишніми студентами, які працюють на хімічних фірмах
Друга половина 19 ст.	Трансфер до США моделі дослідницького університету	Перехід на більш рівноправну основу у проведенні досліджень, замість професора як уособлення науково-дослідної одиниці виступає підрозділ (колектив)

продовж. Табл.1.1

Кінець 19 ст.	Відокремлення університетів від інших сфер створення ідеології фундаментальних досліджень	В цей період університети стають відносно слабкими інституціями, які потребують суттєвої підтримки для проведення досліджень
Перша половина 20 ст.	Розвиток відносин між наукою та державою	Академічні вчені у військових лабораторіях, що розташовані в університетах, застосовують свої навички фундаментальних досліджень для розвитку технологій; усвідомлюють силу та перспективність міждисциплінарних досліджень, на які виділяються значні обсяги фінансування, поєднуючи практичні результати з їх теоретичним обґрунтуванням.
Ранній пост-воєнний період	Поява нових напрямків досліджень, активізація прикладних досліджень.	Відкриваються нові напрямки досліджень, разом з тим продовжується встановлення тісних зв’язків з військовою тематикою, що призводить певною мірою до розриву з ідеологією фундаментальних досліджень. На практиці активно застосовується лінійна модель інноваційного розвитку.
70-80 рр. 20ст.	Розвиток відносин між наукою та промисловістю з огляду на зростаючу міжнародну конкуренцію та невідповідність існуючих галузей промисловості потребам економічного розвитку.	Наука переходить на нові, відносно незалежні, основи відносин з промисловістю. В цей час існує потреба впровадження нових технологій в існуючих галузях промисловості та створення нових галузей на основі нових технологій. Все це призводить до появи національної політики щодо розвитку цивільних технологій, до цього часу така політика замикалася на військових потребах.
Кінець 20 століття	Розповсюдження відносин науки з промисловістю на країни Європи та Латинської Америки з урахуванням їх культурних, академічних традицій та промислового розвитку.	Посилення університетами усвідомлення своєї ролі в економічному розвитку стимулювало розвиток наукових досліджень, особливо в сферах пов’язаних з майбутнім розвитком. Це призвело до використання навчальної функції університетів як основи відносин з промисловістю, особливо в регіонах з низько- та середньотехнологічною промисловістю.
Початок 21 століття	Університети як частина інфраструктури нового знаннєвого суспільства .	Університети починають асоціюватися з навчанням, дослідженнями та інноваціями. З’являються нові мережі, які поєднують державу, промисловість та науку та витісняють пережитки лінійної моделі інноваційного розвитку.

На відміну від світових традицій, яким притаманна вирішальна роль університетів у проведенні досліджень, та відповідно створенні нового знання, в Україні провідну роль у системі генерації знання відігравали не університети, а науково-дослідні інститути державних академій наук. Тому для досягнення цілей нашого дослідження ми розглянемо етапи становлення НАН України (таблиця 1.2).

Таблиця 1.2

Етапи розвитку НАН України

Етап	Сутність
Початок 20 ст.	Об’єднання тематично пов’язаних між собою дослідницьких груп та вчених, як правило, одного наукового напрямку
30-і роки	Утворення самостійних науково-дослідних інститутів з властивою їм стабільністю організаційної структури
50-60-і роки	Поява в структурі науково-дослідних інститутів спеціалізованих підрозділів конструкторської бази, дослідно-виробничих підрозділів тощо, що сприяло прискоренню "матеріалізації" нового знання
70-і роки	Формування науково-технічних комплексів через виділення зі структури науково-дослідного інституту вищезгаданих підрозділів – вони стають юридично самостійними. Також з’являється новий вид організаційної структури – інженерний центр, який має вивчати потреби народного господарства, обґрунтовувати науково-технічні нововведення (читай – інновації). Це в свою чергу, означає не лише прискорення трансформації нового знання в новий продукт, але і певну орієнтацію науки на "ринок" тією мірою, якою він міг існувати в Радянському Союзі
друга половина 80-х років	Подальша спеціалізація та кооперація з іншими галузями призвела до появи міжгалузевих науково-технічних комплексів, головною метою яких було наукове забезпечення технологічного переозброєння виробництва на світовому рівні з обов’язковим виходом серійної продукції
кінець 80х – початок 90х років	При академічних інститутах з’являється багато малих підприємств. Очевидно, однією з причин їхнього активного розповсюдження були пільги з оподаткування прибутку, що за умов скорочення фінансування було спробою вижити та зберегти наукову базу. Питання виробництва наукомісткої конкурентоспроможної продукції в даному випадку не було головним
з 1996 року	Етап "ринково-орієнтованого" становлення академічної науки. Характерною рисою цього етапу є нові організаційні структури (технопарки), які з одного боку повинні зблизити науку та промисловість, значно прискорити впровадження наукових результатів, а з іншого – є джерелом ресурсів для покращання матеріально-технічної бази академічної науки. Посилюється економічна функція науки

Джерело: [²²; 97-118] та власні дослідження

Незважаючи на відмінність у принципах побудови етапів, очевидним є те, що у 70-80-х роках як в Україні, так і в США відбуваються спроби посилення взаємозв’язку між наукою та промисловістю. Проте, якщо в США та Європі ці процеси продовжували розвиватися, то в Україні внаслідок розвалу СРСР відбулися протилежні процеси (таблиця 1.3).

Таблиця 1.3

Розвиток взаємовідносин між наукою та промисловістю

Роки	США	Україна
до 1940-1950	Становлення університетів як НДІ	Становлення академічної науки
з 1950-60 до 1990	Розвиток взаємовідносин з промисловістю, активізація впровадження нових технологій в цивільну промисловість, особливо військового призначення	Активізація взаємовідносин з промисловістю, створення нових організаційних форм інтеграції науки з виробництвом
після 1990	Формування мереж між університетами, промисловістю та державою як невід’ємного елементу знаннєвого суспільства	Економічна криза та руйнація зв’язків з промисловістю, розвиток науки та промисловості відокремлений один від одного

Джерело: складено автором за [19-20]

Більшість зв’язків між науковими установами та промисловістю були зруйновані передусім через руйнацію самих промислових підприємств та їх матеріально-виробничої бази. В той же час в науковій системі України також відбувалися процеси руйнації науково-технологічного потенціалу (відтік кадрового потенціалу, старіння матеріально-технічної бази тощо). Фактично лише надпотужні науково-технічні комплекси змогли зберегти свої відносини з промисловістю. Варто додати, що сьогодні ситуація покращується: підприємства, вирішивши питання виживання, починають вирішувати питання свого подальшого розвитку і все частіше звертаються до науки. В результаті такої взаємодії вигоди отримує не лише наука (додаткове фінансування, обмін знанням, інші додаткові можливості та переваги), промисловість (нові технології, огляд наукового прогресу, вирішення технічних проблем, покращання якості персоналу), але і держава, про що вже було сказано.

У світовій практиці напрацьовано велике розмаїття каналів, через які наука взаємодіє з промисловістю. Аналіз наукової літератури [19; 23; 24; 25] дав можливість виділити дві групи взаємовідносин між наукою та промисловістю: інституційні форми та неінституційні. В даному випадку під інституційністю ми розуміємо організаційну форму здійснення такої взаємодії. За критерієм впливу взаємовідносини можна поділити на такі групи: прямого та непрямого впливу. У таблиці 1.4 наведено основні форми взаємозв’язків науки та промисловості.

Таблиця 1.4

Основні форми взаємозв’язків науки та промисловості

	Інституційна форма		Неінституційна форма
Прямий вплив	а) створення спільних лабораторій; б) спін-офф 1-а група		а) ліцензування та інші дії з інтелектуальною власністю; б) навчання та підвищення кваліфікації працівників для фірм; в) дослідження на замовлення; г) спільні дослідження 2-а група
Непрямий вплив	а) створення технопарків, інкубаторів тощо; б) центри передачі технологій 4-а група		а) міграція кадрів з науки у промисловість; б) конференції за участю науковців та промисловців; в) спільне керівництво дисертаційними дослідженнями; г) спільні публікації; д) створення мереж, в т.ч. між науково-дослідницькими закладами та своїми колишніми аспірантами та студентами; є) зустрічі, ініційовані промисловістю; ж) неформальні контакти 3-я група
	«тверді» дані			«м’які» дані
	- Дані отримуються з офіційних та статистичних джерел - Дані отримуються в ході спеціальних обстежень, соціологічних досліджень

Джерело: складено автором на основі [19; ²³; ²⁴; ²⁵]


Як видно з таблиці 1.4, існує багато варіантів зв’язку між системою генерації знання та промисловістю, які суттєво різняться між собою. Більше того між наукою та промисловістю у кожному конкретному випадку може існувати не один, а декілька зв’язків, що в свою чергу обумовлює необхідність всебічного комплексного аналізу усіх можливих контактів для визначення впливу науки на промисловість. Тому для кожної форми взаємовідносин розглянемо механізм дії або впливу на промисловість і зокрема в аспекті технологічного розвитку. Також, очевидно, що для оцінювання кожної форми взаємодії науки з промисловістю повинні використовуватися відповідні кількісні та якісні показники, тобто тверді та м’які дані. Під твердими даними ми розуміємо передусім дані, джерелом яких є офіційна статистика, річна звітність установ чи організацій, тоді як м’які дані отримуються експертним шляхом чи проведенням соціологічних досліджень, і тому ці дані, як правило, відображають якісні характеристики об’єкту.

В першій групі представлено дві форми взаємодії: створення спільних лабораторій та створення спін-офф фірм. У першому випадку науково-дослідна організація надає у користування підприємствам чи іншим фірмам свою дослідно-експериментальну базу та/або відповідне кадрове забезпечення для проведення досліджень, тим самим безпосередньо беручи учать у підвищенні рівня технологічного розвитку конкретного підприємства. Аналогічним за дією є створення спін-офф фірм, або іншими словами, впроваджувальних фірм, коли з НДІ виокремлюється перспективний прикладний напрямок дослідження. Як правило, є дві причини такого «відщеплення». Перша – це невдоволення вченого ставленням до його наукових результатів, що спонукає його перейти на іншу роботу і довести, що отримані ним наукові результати є значущими. Друга причина – це можливість отримати надвисокі прибутки від впровадження отриманих наукових результатів. І в першому, і в другому випадку спін-офф є одним із засобом реалізації згаданих цілей. Разом з тим НДІ продовжує займатися своїми дослідженнями, не втрачаючи академічної свободи. А підприємство бере участь у адмініструванні спін-офф фірми, наданні активів тощо, як правило, отримуючи вигоди від комерціалізації створених нововведень.

Таким чином, для 1-ої групи припустимим є використання для аналізу описового та статистичного підходу, тобто аналіз показників діяльності таких інституцій із врахуванням мети, галузі та результатів функціонування материнської організації. Щодо методів аналізу, то тут можна використовувати широкий спектр методів, зокрема порівняння та аналіз окремих показників, побудова інтегральних показників, описового підходу тощо. Аналогічно до 1-ої групи може проводитися аналіз і по 4-й групі.

Щодо 2-ої групи, у склад якої входять різні за природою форми взаємодії, то тут кожна форма має бути проаналізована окремо. Так, ліцензування та інші види використання інтелектуальної власності здійснюють прямий вплив на технологічний розвиток підприємства, оскільки НДІ надає право використовувати вже готову технологію, відповідно захищену патентним правом. Найвідомішим прикладом використання ліцензій є програмне забезпечення, яке не вимагає додаткових матеріальних витрат у підприємств для його використання, тоді як придбання ліцензії на технологію виробництва якогось продукту також вимагає і придбання відповідного обладнання. Для аналізу ліцензування та використання інтелектуальної власності достатньо використати описовий та статистичний підхід. Слід відзначити, що саме ця форма відносин науки з промисловістю досить легко піддається вимірюванню, що зробило його популярним при аналізі впливу науки на розвиток промисловості. Основними об’єктами аналізу по даній формі взаємовідносин є патентно-ліцензійна діяльність науково-дослідної установи. На базі кількості патентів, їх галузевої структури, кількості ліцензій та ліцензійних платежів тощо проводиться відповідний аналіз. Необхідно підкреслити, що ця форма взаємодії характеризує потік кодифікованого знання, тобто знання, яке зберігається на певних фізичних носіях та може бути легко передане іншим.

Що стосується навчання та підвищення кваліфікації працівників підприємств, то тут вплив проявляється через передачу нового для промисловості знання від НДІ безпосередньо працівникам підприємств, які відповідно будуть застосовувати отримані знання у діяльності свого підприємства. Зрозуміло, що вимірювання цього зв’язку вимагає детальних даних щодо кількості працівників, які брали участь у тренінгах, тематики цих тренінгів, результатів застосування знання на виробництві тощо. Зазвичай такі дані нелегко зібрати, оскільки вони не відображаються у статистичних формах. Тому найбільш адекватним методом збору даних є проведення специфічних спостережень на рівні НДІ та/або підприємств.

Наступною формою у 2-ій групі є дослідження на замовлення, вплив яких проявляється через виконання НДДКР на контрактній основі. Ця форма зв’язку науки з промисловістю, здавалося б, є найбільш бажаною як для НДІ, так і для підприємств. Адже НДІ отримує відповідне фінансування, а підприємство – повністю володіє науковими результатами. Однак опитування академічних дослідників, проведені в Європі, свідчать, що дослідження на замовлення підприємств є менш важливими, ніж спільні дослідження, оскільки при виконанні досліджень на замовлення, як правило, потік знання чи технології є однонаправленим [²⁶].

В той же час, остання у 2-ій групі форма зв’язку науки і промисловості, а саме спільні дослідження, здійснює свій вплив через спільне отримання нового знання, розробку технологій тощо. Перевагою даної форми є те, що наука і промисловість „об’єднуються” в одне ціле для вирішення конкретної задачі, що також дає змогу отримувати певні синергетичні ефекти. Вимірювання рівня цієї та попередньої форм взаємозв’язку базується на аналізі звітних та статистичних даних НДО та промисловості щодо фінансування НДДКР, кількості зайнятих у дослідженнях та інших доступних даних.

До складу 3-ої групи, як і до 2-ої групи, входить багато відмінних одна від одної форм взаємодії науки та промисловості. Однак їх об’єднує відсутність передачі технології як такої (у вузькому розумінні). Міграція дослідників з наукової сфери у бізнес (промисловість) за впливом на технологічний розвиток промисловості подібна до навчання та підвищення кваліфікації промисловців в НДІ. Проте, незважаючи на певні позитиви для бізнесу, така міграція може мати негативні наслідки, які проявляються у втраті кваліфікованого персоналу системою генерації знання. Разом з тим такі вчені ризикують втратити тісний зв’язок з науковими дослідженнями свого колишнього НДІ. Оцінювання цієї форми взаємозв’язку базується на аналізі даних стосовно міграції персоналу, які відображаються у звітності НДІ та статистичних збірниках.

Участь у конференціях та зустрічах, організованих промисловістю, є одним із важливих інформаційних джерел щодо потреб промисловості у наукових напрямках та дослідженнях з одного боку, а з іншого – щодо отриманих наукових результатів, перспектив того чи іншого напрямку досліджень. Під час таких зустрічей відбувається налагодження неформальних контактів, укладаються угоди про співробітництво тощо. Це обумовлює важливість вимірювання даного типу зв’язку науки і промисловості. Необхідним є отримання даних щодо кількості таких конференцій, кількісний та якісний склад їх учасників. Як правило, такі дані подаються у звітності НДІ та інформаційних повідомленнях конференцій.

Спільне керівництво дисертаційними дослідженнями за своїм впливом подібне до підвищення кваліфікації працівників фірм. В цьому процесі також відбувається зближення науки та промисловості, спільне вирішення поставленої задачі. Дисертант має змогу отримати нові знання, користуючись як сучасною теорією, так і практикою. Специфіка цієї форми взаємозв’язку обумовлює специфіку її оцінювання, адже дані щодо спільного керівництва не доступні у звітності НДІ, а отже можливим джерелом даних є проведення спеціальних соціологічних досліджень.

Наступною формою взаємозв’язку науки з промисловістю, яка досить легко піддається оцінюванню, є спільні публікації. Тут сутність впливу на промисловість з боку науки полягає у проведенні спільного дослідження, в результаті якого готується публікація. Слід проте зазначити, що наявність спільної публікації не означає, що спільне дослідження проводиться на формальному рівні. Можливим є залучення однієї чи іншої сторони до підготовки публікації. Тут також відбувається обмін даними, як і при участі у конференціях. Оцінювання цієї форми взаємозв’язку полягає у аналізі даних щодо кількості спільних публікацій у загальній кількості публікацій за певною тематикою, аналізі співавторства, імпакт-фактору спільних публікацій. Основним джерелом даних тут виступають електронні та інші інформаційні ресурси, наукові журнали, збірники тощо.

Останньою формою взаємозв’язку науки та промисловості в 3-ій групі нашого переліку є мережі між НДІ та своїми колишніми аспірантами та студентами, а також неформальні контакти НДІ з промисловістю. Як показує світовий досвід (див. наприклад [24]), ця форма взаємозв’язку є однією з найважливіших з точки зору виконавців наукових досліджень. Такі мережі забезпечують оперативний обмін необхідною інформацією обидві сторони, налагодження та встановлення формалізованих відносин, що пізніше відображається у різноманітних дослідженнях, лобіюванні спільних інтересів в державних органах влади тощо. Зрозуміло, що вимірювання таких форм зв’язку не може бути кількісно вираженим, а вимагає проведення спеціальних досліджень з якомога більшою кількістю суб’єктів в різних сферах, галузях тощо. Це, в свою чергу, дозволить виявити усі неформальні та/або формальні контакти, виявити структуру мережі тощо.

Зв’язки науки з промисловістю у 4-ій групі передбачають створення нових інституцій, які відносяться до інноваційної інфраструктури. Серед таких інституцій чільне місце посідають технопарки, бізнес-інкубатори, центри передачі (трансферу) технологій. Всі ці інституції по суті подібні одна до одної. Основним їх призначенням є інтеграція науки та промисловості, пришвидшення технологічного трансферу, підтримка наукомістких та високотехнологічних підприємств. Нагадаємо, що за визначенням Асоціації університетських дослідницьких парків, технопарк – це юридична особа, яка [²⁷]:

• має чи планує мати землю і будинки, спеціально призначені для проведення приватним і державним секторами науково-дослідних і дослідно-конструкторських робіт, розміщення наукомістких фірм і сервісних служб;
  
• співпрацює з університетом чи іншим вищим навчальним закладом на контрактній основі чи в робочому порядку;
  
• сприяє зміцненню зв'язків університету з промисловістю в сфері НДДКР, допомагає розвиватися новим фірмам, а також сприяє економічному розвитку;
  
• надає допомогу в передачі технологій і обміні знаннями в області бізнесу між університетами і фірмами, розташованими на території парку.
  

Під центрами передачі технологій (далі — ЦПТ) ми розуміємо організації або структурні підрозділи НДІ, які забезпечують ефективність процесу передачі знання. Іншими словами, ці організації відповідають за ідентифікацію та передачу технологічних можливостей з науки до промисловості. Для реалізації свої мети ЦПТ використовують набір функцій, серед яких особливе значення мають наступні:

• огляд та відбір технологій;
  
• зберігання патентної інформації;
  
• технологічний маркетинг;
  
• укладання та супровід ліцензійних угод;
  
• пошук та підтримка партнерів у промисловості;
  
• управління правами інтелектуальної власності;
  
• створення та підтримка розвитку спін-офф фірм;
  
• розвиток високотехнологічних венчурних фірм.
  

Слід також зазначити, що згадані вище інституції поєднують у собі більшість типів взаємозв’язків з вже розглянутих вище груп.

Враховуючи багатоаспектність діяльності НДІ та розмаїття форм їх взаємодії з підприємствами, доцільним є використання багатьох індикаторів для оцінювання такої взаємодії і взагалі для оцінки ефективності наукової установи. Оскільки сприяння технологічному розвитку є однією з багатьох функцій НДІ, доцільним проводити таку оцінку, базуючись на загальних оцінках діяльності наукової установи.

У світовій практиці застосовують багато підходів та моделей оцінювання ефективності діяльності НДІ. Е.Гейслер пропонує наступну їх типологізацію [²⁸]:

1. Дослідження економічного ефекту результатів НДДКР та їх виконавців. Ці дослідження використовують підхід „вхід-вихід” та містять економічну оцінку діяльності НДІ та/або певних розробок. Іноді використовується оцінка ефективності НДДКР у фінансових показниках. Перевагами таких моделей є те, що вони намагаються оцінити ефективність науково-дослідної діяльності та дати кількісну її оцінку. Проблеми, притаманні цій групі, пов’язані з узгодженням (накладанням) економетричних моделей зі змінними, що описують науково-дослідну діяльність; з труднощами по ідентифікації економічних ефектів НДДКР та їх виокремлення від інших явищ; а також проблеми, пов’язані з часовим лагом отримання можливого ефекту від результатів НДДКР.
   
2. Дослідження, які підкреслюють аспекти індивідуальної та колективної продуктивності в оцінці ефективності науково-дослідної діяльності, особливо на рівні проектів.
   
3. Моделі, які базуються на використанні специфічних індикаторів у вигляді одиничних показників чи їх комбінацій. Найбільше в цій групі використовуються такі показники, як публікації, цитування та патенти. Подібний підхід використовується головним чином економістами, які застосовують патенти та патентне цитування як індикатори ефективності науково-технологічної діяльності. Взагалі, публікації та цитування застосовуються, головним чином, для оцінки фундаментальних досліджень, а патенти – для прикладних і деякою мірою промислових та неакадемічних досліджень.
   

Моделі цієї групи мають тенденцію до ігнорування чи недооцінки труднощів, властивих підрахунку публікацій, цитувань, патентів; тому подібні дослідження стикаються з проблемами репрезентативності результатів. В той же час, перевагами моделей цієї групи є можливість оцінки винахідницької діяльності взагалі; можливість оцінки цілих дисциплін та наукових галузей; а також проведення міждисциплінарних порівнянь.

4. Ця група моделей для оцінки ефективності НДІ використовує підхід, який поєднує ресурси на вході з виміром результатів на виході з НДДКР. Такі статистичні кореляції ілюструють вклад НДДКР в економічне зростання та в різноманітні інституції. Основною методологічною проблемою у подібних дослідженнях є існування широкого розриву, як часового, так і феноменологічного, між ресурсами на вході та їх впливом на продуктивність, доходи та економічне зростання. Разом з тим, перевагами цього підходу є можливість робити статистичні висновки; достовірність та співставність (чи порівнюваність) даних; а також можливість робити між-організаційні порівняння.
   
5. Моделі, що використовують суб’єктивні оцінки експертів, замовників, споживачів, конкурентів. Ці методики застосовуються для оцінки окремих дослідників, наукових колективів та цілих НДІ. Основною проблемою, яка притаманна особистим думкам, є суб’єктивна сутність оцінки, що, в свою чергу, може привести до формування ефектів „взаємозахоплення”, дружби, або упередження тощо. Ще одною проблемою застосування таких моделей є труднощі співставлення та порівняння суб’єктивних даних з кількісними індексами. Незважаючи на це, цим моделям притаманні наступні переваги: відносна легкість отримання даних, які забезпечують інформацію щодо якості НДДКР; можливість проводити перехресні порівняння суб’єктивних оцінок з численних джерел.
   

Наприклад, у Великобританії при проведенні оцінки науково-технічної діяльності активно застосовується форма peer review із застосуванням незалежних зовнішніх експертних оцінок. Для оцінки використання та розподілу державних асигнувань для університетів (наукові установи) використовують чотири групи показників, за допомогою яких легко можна оцінити якість діяльності університету: показники досягнення поставлених науково-технічних цілей, показники оцінки діяльності в сфері освіти, показники конкурентноздатності та реальності довгострокових цілей, показники розповсюдження наукових знань в суспільстві. За результатом оцінки експертами усіх показників університети відповідно до рейтингу (інтегральної оцінки) групуються у сім груп. Відповідно, кожній групі притаманний свій коефіцієнт розподілу фінансових коштів [²⁹].

Незалежно від вибору моделі, за якою буде проводитися оцінка діяльності НДІ, необхідно визначатися з набором конкретних показників та їхніх джерел, які будуть використовуватися для забезпечення дослідження. Як свідчить практика, в подібних дослідженнях використовується сталий перелік основних показників:

• ресурси на вході (кадрова забезпеченість НДІ; рівень фінансування; матеріально-технічне та інформаційне забезпечення досліджень тощо);
  
• результати досліджень (публікації, патенти, виконані науково-дослідні роботи тощо);
  
• поточний супровід (участь у конференціях, тренінги, робочі групи тощо);
  
• оцінки та опитування (експертні, власні).
  

Аналіз наукової літератури показав, що найпопулярнішими показниками, які застосовуються для визначення взаємозв’язку науки та промисловості, є публікаційна активність, патентування та відповідно цитування. Тому розглянемо методики їх використання більш детально.

У.Шмох у своїй роботі [26] для кількісного опису відносин між наукою та технологією¹ розглядає відношення між публікаціями та патентами, головну увагу приділяючи патентам НДІ та публікаціям, авторами яких є працівники промислових підприємств. Причинами такого вибору є твердження, що НДІ буде патентувати свої наукові результати тоді, коли буде зацікавлена у комерційному їх використанні та співпраці з промисловістю, яка уже існує або є намір її налагодження. Таким чином високу частку патентів НДІ в їх загальній кількості можна розглядати як гарний індикатор тісного взаємозв’язку між наукою та промисловістю. Вибір же публікацій, які походять від промислових підприємств, обґрунтовується тим, що такі публікації є сигналом для академічних дослідників про певні наукові компетенції, що виникли в промисловості. Однак найбільш цікавим аспектом тут є спільні публікації НДІ та промислових підприємств, які прямо пов’язані зі співробітництвом між наукою та промисловістю.

Також У.Шмох застосовує спеціальний індикатор, сутність якого полягає у цитуванні наукових публікацій (непатентна література) у патентних заявках. Таке цитування (посилання) відбувається у випадку неможливості знайти відповідні патенти, тобто фактично це означає відсутність промислової розробки за даною проблемою. Зазвичай, цей показник застосовується на мезо- та макрорівні, хоча можливо оцінювати вплив окремих інституцій на розвиток технологій. Формально цей показник непатентного цитування розраховується за формулою:




(1.1)

де NPLM_j – індекс цитування не-патентної літератури,

Р – патенти,

і – номер організації, або країни

j – відповідний напрям технологічного розвитку.


Чим більшою є кількість посилань на наукову літературу в патентах, тим більша залежність від науки існує в даному напрямку технологічного розвитку. Однак, при застосуванні цього показника треба брати до уваги, що не завжди посилання на наукові публікації в патентах пов’язані зі співробітництвом між НДО та промисловим підприємством. Тому згаданий показник дає вагомі результати лише при достатньо великій вибірці.

Слід відзначити, що використання цього показника є досить популярним у дослідників науково-технологічної та інноваційної сфери (див., наприклад, [29-³⁰]). Зокрема, цікавим ілюстративним прикладом є дослідження, результати якого наведено у [³¹]. Автори дослідження проаналізували кількість не-патентного цитування за першою сторінкою патентів², виданих у США, у 1987-1988 та у 1993-1994 роках. Методологія дослідження передбачала відсіювання тих непатентних посилань, які не пов’язані з науковими роботами, до яких було віднесено статті у наукових журналах, наукові конференції та інші наукові публікації. В результаті порівняння за країнами було з’ясовано, що за цими даними зв’язок між наукою та технологічним розвитком в США та Великобританії у порівнянні з Францією, Німеччиною та Японією суттєво посилився, тоді як в останній групі країн таке зростання було повільним [31, 320].

Разом з тим описана нами методика на базі непатентного цитування має ряд недоліків, пов’язаних в першу чергу з концептуальними моментами (наприклад, рівень зв’язку між непатентною літературою та наукою як такою є неоднозначним, те саме стосується мотивів використання непатентних посилань в патентах тощо). Однак, незважаючи на це, можна стверджувати, що ця методика залишається перспективною для подальших досліджень.

Цікавою для апробації, на нашу думку, є методика, сутність якої полягає у паралельному співставленні динамічних рядів за кількістю патентів та публікацій. Як стверджує У.Шмох: „…порівняння часових рядів за тривалі періоди спостереження підтримує розуміння взаємодії між промисловими та академічними дослідженнями...” [26, 110]. Наприклад, аналіз даних з нейронних мереж засвідчив існування прямої залежності між кількістю публікацій та кількістю патентів в Європі в період з 1980 по 1991 рр. Основною проблемою застосування цієї методики є нееквівалентність визначення напрямків технологічного розвитку за патентами і за публікаціями. Зазвичай, навіть ключові слова при пошуку розуміються по-іншому у різних базах даних. З цієї причини подібні порівняння повинні здійснюватися за участю експертів, що дасть можливість чіткіше визначити відповідні публікації та патенти з одного напрямку. Необхідно також відзначити, що ця методика також дає можливість охопити динаміку взаємодії науки та технології за тривалий період і відповідно здійснити вагомий внесок у розуміння інноваційного процесу. В цьому контексті, важливим є проведення досліджень у багатьох напрямках технологічного розвитку.

Разом з тим вже згадані провідні дослідники відносин між наукою та промисловістю, зокрема У.Шмох, відзначали, що незважаючи на публікації та патенти, які є одними з найбільш вдалих показників для дослідження згаданих відносин, доцільно також враховувати такі додаткові показники, як кількість госпдоговорів, участь у практичних (прикладних) конференціях тощо [³², 113]. Джерелом подібних додаткових даних є спеціальні обстеження та річна звітність установ.