ИСПИ РАН Экономика и социология науки и образования

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Г.В. Осипов, С.В. Климовицкий
ИНДИКАТОРЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ:
ИСТОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ
ИСПИ РАН
Экономика и социология науки и образования
1
2
ЭКОНОМИКА
и СОЦИОЛОГИЯ
НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ
СЕРИЯ ОСНОВАНА В 2011 ГОДУ
РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ СЕРИИ:
Г.В. ОСИПОВ (председатель)
В.Л. МАКАРОВ
В.А. САДОВНИЧИЙ
В.С. СТЕПИН
С.В. СТЕПАШИН
Л.С. ЧЕРНОЙ
С.М. ШАХРАЙ (ученый секретарь)
3
РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК
ИНСТИТУТ СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ЦЕНТР СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
ВЫСШАЯ ШКОЛА СОВРЕМЕННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК
МГУ им. М.В. ЛОМОНОСОВА
НАУЧНЫЙ СОВЕТ ПО ПРОГРАММЕ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
ПРЕЗИДИУМА РАН «ЭКОНОМИКА И СОЦИОЛОГИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ»
Г.В. ОСИПОВ, С.В. КЛИМОВИЦКИЙ
ИНДИКАТОРЫ НАУКИ
И ТЕХНОЛОГИИ:
ИСТОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ,
СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ
МОСКВА • 2014
4
RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES
INSTITUTE OF SOCIAL AND POLITICAL RESEARCH
MINISTRY OF EDUCATION AND SCIENCE
CENTRE FOR SOCIOLOGICAL RESEARCH
HIGHER SCHOOL OF CONTEMPORARY SOCIAL SCIENCES OF THE MOSCOW
STATE LOMONOSOV UNIVERSITY
SCIENTIFIC COUNCIL FOR THE “ECONOMICS AND SOCIOLOGY OF SCIENCE
AND EDUCATION” FUNDAMENTAL RESEARCH PROGRAMME OF THE
PRESIDIUM OF THE RAS
G. OSIPOV, S. KLIMOVITSKIY
SCIENCE AND TECHNOLOGY
INDICATORS:
HISTORY, METHODOLOGY,
AND MEASUREMENT STANDARDS
ECONOMICS AND SOCIOLOGY OF SCIENCE AND EDUCATION
MOSCOW • 2014
5
УДК 316.77(001.9)
ББК 60.55/32.81
О 74
Работа выполнена в рамках Программы Фундаментальных исследований Президиума РАН
«Экономика и социология науки и образования» по реализации постановления
Правительства «О мерах государственной поддержки ведущих университетов
Российской Федерации в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих
мировых научно-образовательных центров» (от 16 марта 201 г. № 211).
Ответственный редактор — академик РАН В.А. Садовничий
Научно организационную работу вели: С.Г. Карепова и Ю.А. Голубицкий
О 74
Осипов Г.В., Климовицкий С.В.
Индикаторы науки и технологии: история, методология, стандарты
измерения / Научный совет по Программе фундаментальных исследований Президиума Российской Академии наук «Экономика и социология науки и образования» / [Г.В. Осипов, С.В. Климовицкий]. — М.: ЦСП и М,
2014. — 180 с.
ISBN 978-5-906001-37-5.
В данной книге рассматриваются вопросы измерения научной и технологической
деятельности на основании опыта международных измерений ОЭСР. В работе содержится исторический обзор развития научной статистики и индикаторов науки
и технологии, обсуждаются основные принципы и модели измерения, обобщены
и систематизированы общие стандарты измерения и проведения обследований. Для
социологов, экономистов, статистиков.
УДК 316.77(001.9)
ББК 60.55/32.81
О-74
G. Osipov, S. Klimovitskiy
Science and technology indicators: history, methodology, and measurement standards / Scientific Council for “Economics and Sociology of Science and Education” Fundamental Research Programme of the Presidium of
the Russian Academy of Sciences / [G. Osipov, S. Klimovitskiy]. — M.: Social
Forecasting and Marketing Center, 2014. — 180 p.
ISBN 978-5-906001-37-5.
This book considers the issues of measuring science and technology activities on the
basis of OECD experience in international measurement. This work contains the historical review of scientific statistics and science and technology indicators development,
discusses the main principles and models of measurement, generalizes and systematizes
common standards for conducting measurement and surveys. For sociologists, economists, statisticians.
© Осипов Г.В.,
Климовицкий С.В., 2014
© Центр социального прогнозирования
и маркетинга, 2014
ISBN 978-5-906001-37-5
6
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
Глава 1. История индикаторов науки и технологии . . . . . . . . . .
1.1. Истоки наукометрии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2. Возникновение и развитие библиометрии . . . . . . . . . . .
1.3. Появление и развитие научной статистики . . . . . . . . . .
1.3.1. Первые исследования . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3.2. Деятельность Национального фонда науки (НФН)
1.3.3. Деятельность ОЭСР . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4. Появление индикаторов науки и технологии . . . . . . . . .
1.4.1. Индикаторы НФН . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4.2. Индикаторы ОЭСР . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.21
. 21
. 23
.25
.25
.27
.29
.34
.34
.36
Глава 2. Методология измерения науки и технологии . . . . .
2.1. Модель измерения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1.1. Истоки модели «затраты-выпуск» . . . . . .
2.1.2. Приоритет измерения затрат . . . . . . . . .
2.2. Измерение затрат . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1. Финансовые ресурсы . . . . . . . . . . . . .
2.2.2. Человеческие ресурсы . . . . . . . . . . . . .
2.3. Измерение результатов . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.1. Патенты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.2. Технологический платежный баланс . . . . .
2.3.3. Торговля высокотехнологичной продукцией .
2.3.4. Библиометрия. . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4. Измерение инноваций . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.1. Инновация как результат . . . . . . . . . . .
2.4.2. Инновация как деятельность . . . . . . . . .
2.4.3. Выработка общего подхода . . . . . . . . . .
2.5. Измерение смежной с научной деятельности . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.39
.39
.39
.41
.43
.44
.47
.50
.51
.51
. 52
.53
. 54
.54
.55
.56
.58
Глава 3. Стандарты измерения НИОКР . . . . . . . . . .
3.1. Основные определения и границы . . . . . . . .
3.2. Критерии определения НИОКР . . . . . . . . .
3.2.1. Общие критерии . . . . . . . . . . . .
3.2.2. Особые случаи . . . . . . . . . . . . .
3.3. Институциональная классификация . . . . . . .
3.3.1. Классификация по секторам . . . . . .
3.3.2. Предпринимательский сектор . . . . .
3.3.3. Сектор государственных учреждений
3.3.4. Частный неприбыльный сектор . . . .
3.3.5. Сектор высшего образования . . . . .
3.3.6. Зарубежный сектор . . . . . . . . . . .
3.4. Функциональная классификация . . . . . . . . .
3.4.1. Виды НИОКР . . . . . . . . . . . . . .
3.4.2. Продукция . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.3. Отрасль науки и технологии. . . . . .
3.4.4. Социально-экономические цели . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.64
.64
.65
.65
.65
.67
.68
.68
.69
.70
.71
.72
. 72
. 73
.74
. 75
.75
7
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Содержание
3.5. Учет персонала . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.1. Определение и категории . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.2. Методы учета и сбора данных. . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.3. Агрегирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6. Измерение расходов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.1. Внутренние расходы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.2. Источники финансирования . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.3. Внешние расходы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.4. Сопоставление данных, предоставляемых организациямиисполнителями и финансирующими организациями . . .
3.6.5. Региональное распределение . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.6. Общенациональные данные (GERD и GNERD) . . . . . . .
3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов . . . . . . . .
3.7.1. Охват обследований . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.7.2. Изучаемая совокупность и респонденты . . . . . . . . . . .
3.7.3. Работа с респондентами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.7.4. Методы расчета результатов . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8. Бюджетные ассигнования или расходы на НИОКР по социальноэкономическим целям (GBAORD). . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8.1. Источники бюджетных данных для GBAORD . . . . . . . .
3.8.2. Охват НИОКР . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8.3. Определение государственных органов . . . . . . . . . . .
3.8.4. Охват ассигнований и расходов государственного бюджета
3.8.5. Классификация по социально-экономическим целям . . . .
3.8.6. Основные различия между GBAORD и GERD . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.76
.77
.79
.80
.80
.81
. 81
.83
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.84
.84
.85
.85
.88
.88
.89
.90
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.91
.91
.92
.92
.92
.94
.95
Глава 4. Стандарты измерения патентной деятельности . . . . . . . . . .
4.1. Индикаторы науки и технологии на основе патентных данных . .
4.1.1. Общая характеристика . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.2. Количество патентов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2. Анализ патентной деятельности различных стран . . . . . . . . .
4.2.1. Международные сравнения . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.2. Секторальная специализация . . . . . . . . . . . . . . .
4.3. Относительные индикаторы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1. Индикаторы технологической связи . . . . . . . . . . .
4.3.2. Индикаторы связи между наукой и технологией. . . . .
4.4. Анализ патентной деятельности на секторальном уровне . . . . .
4.4.1. Патентные классификации и другие номенклатуры . . .
4.4.2. Анализ технологической взаимозависимости . . . . . .
4.4.3. Связь с индикаторами НИОКР и инноваций . . . . . . .
4.4.4. Патенты и индикаторы экономической эффективности .
4.5. Анализ патентной деятельности предприятий . . . . . . . . . . .
4.5.1. Патентование и бизнес-стратегии . . . . . . . . . . . . .
4.5.2. Патентование и отраслевая структура производства . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.96
.96
.96
.97
.98
.98
.99
100
100
100
101
101
101
102
102
102
102
103
Глава 5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
5.1. Основные определения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.1. Определение ТПБ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.2. Характер трансакций, включаемых в ТПБ . . . . . . .
5.2. Трансакции, относящиеся к ТПБ . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1. Границы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
105
105
105
105
105
105
8
.
.
.
.
.
.
Содержание
5.2.2. Стандартные компоненты ТПБ . . . . . . . . . . . . .
5.2.3. Практические критерии отнесения трансакций к ТПБ
5.3. Системы классификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.1. Классификация по трансактору . . . . . . . . . . . . .
5.3.2. Классификация по типу контракта . . . . . . . . . . .
5.3.3. Классификация по типу платежа . . . . . . . . . . . .
5.4. Обследования и методы сбора данных . . . . . . . . . . . . . . .
5.4.1. Необходимость стандартизации . . . . . . . . . . . . .
5.4.2. Выбор метода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5. Конвертация валют и дефляция. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5.1. Конвертация валют . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5.2. Дефляция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
108
110
112
112
114
115
115
116
117
118
118
119
Глава 6. Стандарты измерения инновационной деятельности. . . . . . . . . . .
6.1. Принципы измерения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.1. Теоретические основания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.2. Структура измерения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.3. Секторальные и региональные аспекты инновации . . . . . . .
6.1.4. Области измерения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2. Основные определения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.1. Инновация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.2. Основные виды инновации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.3. Проведение различий между видами инноваций . . . . . . . .
6.2.4. Изменения, не относящиеся к инновациям . . . . . . . . . . .
6.2.5. Концепция новизны . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.6. Инновационное предприятие . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.7. Учет видов инноваций при сборе данных . . . . . . . . . . . .
6.3. Институциональные классификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.1. Статистические единицы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.2. Классификация по основной экономической деятельности . .
6.3.3. Классификация по размеру предприятия . . . . . . . . . . . . .
6.3.4. Другие классификации. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4. Связи в инновационном процессе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.1. Входящая диффузия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.2. Исходящая диффузия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.3. Управление знанием . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5. Измерение инновационной деятельности . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.1. Компоненты инновационной деятельности . . . . . . . . . . .
6.5.2. НИОКР . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.3. Деятельность в области продуктовых и процессных инноваций .
6.5.4. Деятельность в области маркетинговых и организационных
инноваций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.5. Дизайн. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.6. Проведение различия между НИОКР и инновационной
146деятельностью, не связанной с НИОКР . . . . . . . . . .
6.5.7. Разработка и использование программного обеспечения в ходе
инновационной деятельности . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.6. Сбор данных по инновационной деятельности . . . . . . . . . . . . . . .
6.6.1. Категории . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.6.2. Качественные данные по инновационной деятельности . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
120
120
120
121
124
125
128
128
128
131
132
132
133
134
134
134
136
136
136
137
138
142
142
143
143
143
144
9
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
. 146
. 146
. 147
.
.
.
.
147
147
147
148
Содержание
6.6.3. Количественные данные по инновационной деятельности .
6.6.4. Внутренние и внешние расходы . . . . . . . . . . . . . . .
6.6.5. Классификация по виду расходов . . . . . . . . . . . . . . .
6.6.6. Классификация по источнику финансирования . . . . . . .
6.6.7. Субъектный подход и объектный подход . . . . . . . . . . .
6.7. Цели и результаты инновационной деятельности, а также
препятствующие ей факторы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7.1. Цели и результаты инноваций . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7.2. Влияние инноваций на оборот . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7.3. Влияние процессных инноваций на затраты и занятость . .
6.7.4. Влияние инноваций на производительность . . . . . . . . .
6.7.5. Факторы, препятствующие инновационной деятельности .
6.7.6. Вопросы собственности на инновации . . . . . . . . . . . .
6.8. Процедуры обследования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.1. Статистические совокупности . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.2. Методы обследований . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.3. Расчет результатов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.4. Представление результатов . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.5. Частота сбора данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
148
149
149
150
150
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
151
151
153
154
155
155
157
158
158
159
163
165
165
Заключение: проблемы измерения науки и технологии . . . . . . . . . . . . . . . 167
Приложение. Список показателей науки и технологии ОЭСР . . . . . . . . . . . . 170
Список использованный сокращений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
10
CONTENTS
Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Chapter 1. History of science and technology indicators .
1.1. Origins of scientometrics . . . . . . . . . . . . .
1.2. Emergence and development of bibliometrics . .
1.3. Emergence and development of science statistics
1.3.1. First research . . . . . . . . . . . . .
1.3.2. NSF activities . . . . . . . . . . . . .
1.3.3. OECD activities . . . . . . . . . . . .
1.4. Emergence of science and technology indicators .
1.4.1. NFN indicators . . . . . . . . . . . .
1.4.2. OECD indicators . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.15
.17
.21
.21
.23
.25
.25
.27
.29
. 34
.34
.36
Chapter 2. Methodology of science and technology measurement .
2.1. Measurement model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1.1. Origins of input-output model . . . . . . . . . .
2.1.2. Priority of expenditure measurement . . . . . .
2.2. Measurement of input . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1. Funds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.2. Human resources . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3. Measurement of output . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.1. Patents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.2. Technology balance of payments . . . . . . . .
2.3.3. Trade in high technology . . . . . . . . . . . .
2.3.4. Bibliometrics . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4. Measurement of innovation . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.1. Innovation as output . . . . . . . . . . . . . . .
2.4.2. Innovation as activity . . . . . . . . . . . . . .
2.4.3. Common approach development . . . . . . . .
2.5. Measurement of related scientific activities . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.39
.39
. 39
.41
. 43
.44
.47
. 50
. 51
.51
.52
.53
.54
.54
.55
.56
.58
Chapter 3. Standards of R&D measurement . . . .
3.1. Basic definitions and boundaries . . . . . .
3.2. R&D definition criteria . . . . . . . . . . .
3.2.1. Common criteria . . . . . . . . .
3.2.2. Special cases . . . . . . . . . . .
3.3. Institutional classification . . . . . . . . . .
3.3.1. Sectoral classification . . . . . .
3.3.2. Business enterprise sector . . . .
3.3.3. Government sector . . . . . . .
3.3.4. Private non-profit sector . . . . .
3.3.5. Higher education sector . . . . .
3.3.6. Abroad . . . . . . . . . . . . . .
3.4. Functional classification . . . . . . . . . .
3.4.1. Types of R&D . . . . . . . . . .
3.4.2. Product fields . . . . . . . . . .
3.4.3. Fields of science and technology
3.4.4. Socio-economic objectives . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.64
.64
.65
.65
.65
.67
.68
.68
.69
.70
.71
.72
.72
.73
.74
.75
.75
11
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Contents
3.5. Measurement of R&D personnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.1. Definitions and categories . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.2. Measurement and data collection methods . . . . . . . . . . . .
3.5.3. Aggregation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6. Measurement of expenditure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.1. Intramural expenditure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.2. Sources of funds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.3. Extramural expenditure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.4. Reconciling differences in performer-based
and source-based reporting . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.5. Regional distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.6. National totals (GERD and GNERD) . . . . . . . . . . . . . . .
3.7. Survey methodology and estimation methods . . . . . . . . . . . . . . . .
3.7.1. Survey scope. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.7.2. Target population and respondents . . . . . . . . . . . . . . . .
3.7.3. Working with respondents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.7.4. Estimation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8. Government budget appropriations or outlays for R&D by socio-economic
objectives (GBAORD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8.1. Sources of budgetary data for GBAORD . . . . . . . . . . . . .
3.8.2. Coverage of R&D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8.3. Definition of government . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.8.4. Coverage of government budget appropriations and outlays . . .
3.8.5. Distribution by socio-economic objectives . . . . . . . . . . . .
3.8.6. Main differences between GBAORD and GERD . . . . . . . . .
Chapter 4. Standards of patent activity measurement . . . . . . .
4.1. Science and technology indicators derived from patents . .
4.1.1. General description . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.2. Patent counts. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2. Analysis of countries’ patent activity . . . . . . . . . . . .
4.2.1. International comparisons . . . . . . . . . . . .
4.2.2. Sectoral specialization . . . . . . . . . . . . . .
4.3. Relational indicators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1. Technology linkage indicators . . . . . . . . . .
4.3.2. Technology/science linkage indicators . . . . .
4.4. Analysis of patent activity at sectoral level . . . . . . . . .
4.4.1. Patent classifications and other nomenclatures .
4.4.2. Analysis of technological interdependence . . .
4.4.3. Relation to R&D and innovation indicators . . .
4.4.4. Patents and indicators of economic performance
4.5. Analysis of patent activity by enterprises . . . . . . . . . .
4.5.1. Patenting and business strategies . . . . . . . .
4.5.2. Patenting and industrial structure . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.76
.77
.79
.80
.80
.81
.81
.83
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.84
.84
.85
.85
. 88
.88
.89
.90
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
. 91
.91
.92
.92
.92
.94
.95
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.96
.96
.96
.97
.98
. 98
.99
100
100
100
101
101
101
102
102
102
102
103
Chapter 5. Standards of technology balance of payments measurement
5.1. General definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.1. TBP definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.2. Characteristics of transactions included in TBP . . . .
5.2. Transactions covered by TBP . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1. Boundaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
105
105
105
105
105
105
12
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Contents
5.2.2. Standard TBP components . . . . . . . . . . . . .
5.2.3. Practical criteria for including transactions in TBP .
5.3. Classification systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.1. Classification by transactor . . . . . . . . . . . . .
5.3.2. Classification by contract type . . . . . . . . . . .
5.3.3. Classification by payment type . . . . . . . . . . .
5.4. Survey and data collection methods . . . . . . . . . . . . . .
5.4.1. Need for standartization . . . . . . . . . . . . . . .
5.4.2. Choice of methods . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5. Currency conversion and deflation . . . . . . . . . . . . . . .
5.5.1. Currency conversion. . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5.2. Deflation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
108
110
112
112
114
115
115
116
117
118
118
119
Chapter 6. Standards of innovation activity measurement . . . . . . . . . . . .
6.1. Principles of measurement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.1. Theoretical foundations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.2. Structure of measurement . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1.3. Sectoral and regional aspects of innovation . . . . . . . . . .
6.1.4. Areas of measurement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2. Basic definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.1. Innovation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.2. Main types of innovation . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.3. Distinguishing between types of innovation . . . . . . . . .
6.2.4. Changes not considered as innovations . . . . . . . . . . . .
6.2.5. Concept of novelty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.6. Innovative enterprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.7. Considering types of innovations in data collection . . . . .
6.3. Institutional classifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.1. Statistical units . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.2. Classification by main economic activity . . . . . . . . . . .
6.3.3. Classification by enterprise size . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.4. Other classifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4. Linkages in innovation process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.1. Inbound diffusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.2. Outbound diffusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.3. Knowledge management . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5. Measurement of innovation activity . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.1. Components of innovation activity . . . . . . . . . . . . . .
6.5.2. R&D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.3. Activity for product and process innovations . . . . . . . . .
6.5.4. Activity for marketing and organizational innovations . . . .
6.5.5. Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.6. Borderline between R&D and non-R&D innovation activity .
6.5.7. Development and use of software in innovation activity . . .
6.6. Collecting data on innovation activity . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.6.1. Categories . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.6.2. Qualitative data on innovation activity . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
120
120
120
121
124
125
128
128
128
131
132
132
133
134
134
134
136
136
136
137
138
142
142
143
143
143
144
146
146
147
147
147
147
148
13
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Contents
6.6.3. Quantitative data on innovation activity . . . . . . . . .
6.6.4. Intramural and extramural expenditure . . . . . . . . . .
6.6.5. Classification by type of expenditure . . . . . . . . . . .
6.6.6. Classification by source of funds . . . . . . . . . . . . .
6.6.7. Subject vs. object approach . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7. Objectives, obstacles, and outcomes of innovation . . . . . . . . . .
6.7.1. Objectives and effects of innovation . . . . . . . . . . .
6.7.2. Impact of innovations on turnover . . . . . . . . . . . .
6.7.3. Impact of process innovations on costs and employment .
6.7.4. Impact of innovations on productivity . . . . . . . . . .
6.7.5. Factors hampering innovation activity . . . . . . . . . .
6.7.6. Questions on appropriability of innovations . . . . . . .
6.8. Survey procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.1. Populations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.2. Survey methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.3. Estimation of results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.4. Presentation of results . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8.5. Frequency of data collection . . . . . . . . . . . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
148
149
149
150
150
151
151
153
154
155
155
157
158
158
159
163
165
165
Conclusion: problems of science and technology measurement . . . . . . . . . . . . . 167
Appendix. List of OECD science and technology indicators . . . . . . . . . . . . . . . 170
Acronyms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
14
ПРЕДИСЛОВИЕ
Проблема построения всеобъемлющей системы индикаторов научной и технологической деятельности приобретает особую важность в свете стоящей перед
Россией задачи перехода от экспортно-сырьевого к инновационному типу развития, которая закреплена в Концепции долгосрочного социально-экономического
развития РФ на период до 2020 года. Эта задача не может быть решена без существенного повышения эффективности научной и технологической деятельности,
которое, в свою очередь, невозможно без соответствующих статистики и системы
индикаторов, позволяющих судить о текущем состоянии и происходящих в этой
сфере изменениях. Речь идет о создании системы индикаторов, позволяющих
адекватно оценивать не только экономический, но также и социальный эффект
научных исследований.
Особые проблемы в этом плане представляет измерение эффективности фундаментальной науки. Если эффективность прикладной науки может быть непосредственно количественно измерена путем соотнесения затрат на НИОКР с их
результатами, выраженными в экономических терминах, то аналогичному измерению эффективности фундаментальной науки препятствует, прежде всего, сама
природа производимого ей знания, имеющего неприкладной характер и не гарантирующего немедленного экономического эффекта.
Вместе с тем, именно фундаментальные исследования, точнее создаваемый
ими фонд базового знания, лежат в основе создания и развития новых технологий,
генерирующих экономическую выгоду и обеспечивающих конкурентное преимущество.
Кроме того, в современных условиях потенциал развития страны все в большей степени определяется ее человеческим капиталом, одной из важнейших составляющих которого является уровень образования населения. В современных
«обществах знания» не обладающий определенным уровнем образования индивид не только оказывается в невыгодном положении на рынке труда, но и маргинализуется в социальном плане. Фундаментальная наука является неотъемлемым
компонентом системы образования, создавая общественный фонд знания, передаваемый от поколения к поколению, и выполняет важнейшую культурную функцию, связанную с формированием научного мировоззрения.
Наконец, без знаний, поставляемых фундаментальной наукой, невозможна
подготовка профессиональных кадров высшей квалификации, включая управленческие. Помимо специальных знаний, такие специалисты должны обладать значительной подготовкой в области социально-гуманитарных наук, обеспечивающей понимание ими целей и задач общественного развития с учетом культурноисторических традиций страны. Иными словами, фундаментальная наука питает
элиту общества, обеспечивающую его поступательное развитие.
Существующие в настоящее время количественные инструменты измерения
эффективности фундаментальной науки, такие как количество публикаций на
единицу инвестиций, индекс цитирования, количество НИР, количество инновационных проектов, количество патентов и т.д., содержат ряд принципиальных
ограничений и способны дать лишь весьма приблизительное представление о реальной общественной эффективности фундаментальных исследований.
В этой связи представляется необходимой разработка комплексной
(количественно-качественной) системы индикаторов эффективности научнотехнологической деятельности, учитывающих диффузный и отложенный харак-
15
Предисловие
тер экономического эффекта фундаментальных исследований и принимающих
в расчет их социально-культурные последствия.
Настоящее издание представляет собой первую часть исследования, направленного на создание подобной системы индикаторов. Оно ставит своей задачей
обобщение и систематизацию существующей международной практики измерения научно-технологической деятельности, а также ее критический анализ с целью выявления присущих этой практике недостатков. Во второй части планируется представить проект комплексной системы индикаторов, позволяющей лучше
учитывать вклад науки (особенно фундаментальной) в общественное развитие.
16
ВВЕДЕНИЕ
Хотя начало исследований в области научной статистики относится ко второй
половине XIX века, первые попытки систематического измерения науки и технологии были предприняты в 1930-е годы в США в связи с необходимостью управления промышленными лабораториями и выработки государственной научной
политики. После проведенных в это время предварительных экспериментов в начале 1950-х годов работу в данном направлении возглавил Национальный фонд
науки (НФН), а в начале 1960-х годов лидерство в этой области перешло к ОЭСР.
В истории научной политики можно выделить два периода. В первый период,
который охватывал 1950–1970-е годы, наблюдался интерес правительств к стимулированию научной и технологической деятельности через их финансирование
(политика для науки). В последующий период возобладали политические и экономические соображения, связанные с переориентацией науки и технологии для
решения конкретных общественных задач (наука для политики).
В первый период статистика по науке и технологии использовалась для того,
чтобы включить эти виды деятельности в число приоритетных получателей бюджетного финансирования. Так, НФН был в числе наиболее настойчивых сторонников роста инвестиций в фундаментальные исследования.
С началом второго периода в 1980-е годы подобное использование статистики
отнюдь не ушло в прошлое, однако к нему добавилось новое: научная статистика
стала использоваться для создания концептуальных схем, ложащихся в основу выработки научной политики. К ним можно отнести концепции экономики знания,
новой экономики, национальной инновационной системы и т.д. Эта новая функция научной статистики была связана с императивами экономического прогресса.
С этой точки зрения, необходимо было продемонстрировать корреляцию между
развитием НИОКР и производительностью труда.
В целом, в настоящее время научная статистика используется в трех основных функциях: теоретической, практической и политико-символической. Первая функция реализуется, в основном, научными учреждениями и направлена на
понимание феноменов, относящихся к сфере науки и технологии. Сюда можно,
в частности, отнести выпускаемые ОЭСР руководства по сбору статистической
информации в области науки и технологии, ориентированные на стандартизированное понимание правительствами стран-участниц науки и научной политики,
а также основанные на них сборники индикаторов. В этом случае статистика стимулирует теоретическую мысль.
Вторая, практическая функция реализуется в связи с выработкой научной политики. Здесь научная статистика непосредственно используется в процессе принятия решений. К примерам такого рода функции можно отнести решение правительств европейских стран довести уровень расходов на НИОКР до 3% ВВП.
В этом случае статистика непосредственно детерминирует цель. Впрочем, в такой
роли научная статистика используется в настоящее время достаточно редко. Проблема заключается в том, что официальная статистика появляется слишком поздно для того, чтобы повлиять на выработку научной политики. Кроме того, научная
политика не основывается на обязывающем законодательстве, которое делало бы
обязательным использование статистики. В этой функции научная статистика может, в лучшем случае, довольствоваться ролью индикатора макротенденций в области науки и технологии, которые обычно описываются во вступительных разделах политических документов.
17
Введение
Гораздо более распространенной является политико-символическая функция
научной статистики. Здесь речь, как правило, идет о том, чтобы убедить граждан в том, что на науку и технологию следует тратить больше средств, используя
в качестве аргумента статистику. Хорошим примером подобного рода использования научной статистики может являться практика ОЭСР ранжировать страны
на основании показателя валовых национальных расходов на НИОКР и их доли
в ВВП. Это ранжирование привело к тому, что страны стали соревноваться между собой в достижении уровня наиболее успешных в этом плане, показатели которых превратились в своего рода стандарт. Результатом стало то, что наиболее
успешные страны начали активно оповещать о своих достижениях в политикосимволических целях, а занимающие последние места стремились любой ценой
улучшить свои статистические данные, рассматриваемые как символ престижа.
Индикаторы науки и технологии во многом обязаны своим появлением общему движению за социальные индикаторы, которое возникло в западных странах
в конце 1960-х годов, когда они вступили в период бурного экономического роста.
Это нашло отражение в самой концепции научных индикаторов.
В отличие от научной статистики, ориентированной на фиксацию состояния
науки в тот или иной временной период, индикаторы науки мыслились как инструменты измерения происходящих в ней изменений. С этим связаны основные
качества индикаторов науки, к числу которых относятся: периодичность измерений, систематический характер (измерение по целому ряду параметров), наличие
модели измерения.
Катализатором идеи научных индикаторов стало осознание разрыва в научнотехнологическом развитии между США и европейскими странами в 1960-е годы.
Это побудило ОЭСР заняться разработкой системы индикаторов науки и технологии с целью объяснения и сокращения этого разрыва. В дальнейшем эта идея
была использована НФН для создания системы аналогичных индикаторов для
оценки состояния американской науки и технологии.
Первый сборник «Индикаторов науки» был выпущен НФН в 1973 году и
стал образцом для аналогичных публикаций в других странах и организациях.
С 1984 года стали выходить «Индикаторы науки и технологии» ОЭСР, которая
в силу специфики своих целей сразу сконцентрировалась на сравнительных международных исследованиях.
Важной заслугой ОЭСР стала также разработка стандартизированной методологии сбора и представления данных. Первое руководство по измерению НИОКР,
так называемое «Руководство Фраскати», вышло в свет в 1963 году и в основном
воспроизводило определения и концепции, разработанные НФН. В дальнейшем
организация выработала собственную модель измерений, которая нашла отражения в последующих редакциях «Руководства Фраскати», а также в других методических пособиях, в которых содержатся рекомендации по проведению обследований, обработке и представлению данных.
С самого начала, т.е. с публикации в 1973 первого выпуска американских «Индикаторов науки», данные структурировались в терминах экономической модели
«затраты-выпуск». При этом под «затратами» понимаются инвестиции, необходимые для проведения НИОКР (финансовые средства и человеческие ресурсы),
а под «выпуском» — их результаты (знание, технология, изобретения и т.д.), оказывающие определенный общественный эффект. Модель «затраты-выпуск» осно-
18
Введение
вывается на экономическом допущении об ожидаемых благах, которые должна
произвести наука.
Утверждению эконометрической модели в научной статистике способствовали
экономисты, работавшие над первым изданием «Руководства Фраскати», которые
пытались найти способы измерения и повышения эффективности НИОКР. При
этом отвергались те аргументы, что результаты НИОКР в принципе плохо поддаются определению, а связи между затратами на НИОКР и их результатами носят
достаточно произвольный характер.
Вторым источником модели «затраты-выпуск» явилась практика менеджмента промышленных исследований, где она стала аналогом показателя окупаемости
инвестиций. К 1950-м годам в большинстве компаний использовались такие показатели, как соотношение между затратами на НИОКР и прибылью, объемом продаж, добавленной стоимостью, которые должны были продемонстрировать эффективность НИОКР. В дальнейшем показатели экономической эффективности
стали использоваться в агрегированной статистике по промышленным НИОКР
и национальной научно-технологической статистике. В этом последнем случае
знаменателем служил ВВП.
Существует три причины возникновения существующей системы научной отчетности. Первая связана с желанием контролировать науку, в частности, через
объем финансовых средств, выделяемых на исследования. Управление исследованиями предполагает оптимальное использование ресурсов и основывается на
таких понятиях, как результативность исследования и баланс различных видов
исследований. Оценка окупаемости демонстрирует эффективность исследований. Тем не менее, следует признать, что в связи с развитием экономики знания
научно-технологическая статистика выполняет функцию не столько ограничения
НИОКР, сколько привлечения в них дополнительных средств.
Вторая причина связана с теоретическим интересом ученых. В этом случае
отчетность служит своего рода моделью для объяснения научной деятельности как таковой. Она указывает на определенные механизмы функционирования этой деятельности: сначала инвестиции — потом результат. Конечно, это
административно-бухгалтерский подход, оставляющий в стороне многие важные
аспекты научной деятельности. Альтернативный подход рассматривает науку как
сложный феномен или систему, для адекватной оценки которых необходимо измерять не только затраты и непосредственные результаты научной деятельности,
но также их последствия для общества. То есть в этом случае речь идет не только
об экономической, но и о социальной эффективности
Третью причину можно назвать «риторической». Официальная научнотехнологическая статистика, представленная в виде модели «затраты-выпуск»
создает определенное представление, с которым удобно оперировать в целях обоснования административных решений. Вопрос о том, насколько это представление позволяет адекватно оценить измеряемый объект, не принимается во внимание. По сути речь идет не столько о реальной эффективности, сколько о риторике эффективности, которая соответствует ожиданиями и нормам, применяемым
обычно к оценке человеческой деятельности.
Данная публикация ставит своей целью обобщение и систематизацию опыта,
накопленного ОЭСР в области индикативного измерения научной и технологической деятельности. В первой главе приводится исторический обзор развития
19
Введение
наукометрии и научной статистики, закономерным этапом которого стало появление научных индикаторов. Во второй главе анализируются основные принципы
и проблемы измерения науки и технологии, включая модели, концепции и конвенции, лежащие в основе этих измерений, а также присущие им недостатки и ограничения. Третья, четвертая, пятая и шестая главы обобщают рекомендации и опыт
ОЭСР по измерению НИОКР, патентной деятельности, технологического платежного баланса и инновационной деятельности.
Отдавая должное усилиям по стандартизации измерения научно-технологической деятельности, осуществленной специалистами ОЭСР, следует заметить,
что положенный в основу разработанных ими индикаторов науки и технологии
эконометрический подход не позволяет адекватно измерять социальные последствия научно-технологической деятельности и тем самым не позволяет в полной
мере оценить ее эффективность. Это особенно очевидно в случае фундаментальных научных исследований, результаты которых часто не имеют непосредственного практического применения и, соответственно, не могут быть измерены в терминах модели «затраты-выпуск».
Таким образом, данную публикацию следует рассматривать как первый шаг
на пути создания по-настоящему веобъемлющей системы индикаторов научнотехнологической деятельности, позволяющей оценить не только затраты на нее
и непосредственные результаты, но также и ее реальную эффективность, учитывающую создаваемые ей социальные последствия.
20
Глава 1
1. ИСТОРИЯ ИНДИКАТОРОВ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ
1.1. ИСТОКИ НАУКОМЕТРИИ
Основателем наукометрии следует считать английского ученого Фрэнсиса
Гальтона, который известен в истории науки в основном благодаря своим исследованиям в области наследственности и евгеники, с одной стороны, и в области
статистики, с другой. Собственно, эти две сферы интересов Гальтона соединились в разработанных им первых методах измерения науки.
Гальтон пришел к идее измерения науки под влиянием своего убеждения в том,
что прогресс человечества обеспечивается небольшим количеством великих людей, отличающихся неординарными интеллектуальными способностями. Используя средства статистики Гальтон пришел к выводу о том, что интеллектуальный
потенциал человечества не воспроизводится в достаточной степени.
В своей работе «Наследственность таланта» [30] Гальтон изучил семейные
истории англичан с неординарными умственными способностями, исходя из
представления о том, что психические свойства наследуются по аналогии с физическими, с целью выявления условий «производства» людей высшего типа. Для
этого Гальтон построил шкалу способностей, исходя из допущения о том, что
интеллектуальные способности следуют закону нормального распределения. На
вершине шкалы помещались категории: «гении», «выдающиеся» и «известные».
Классификацию знаменитых людей Гальтон производил по биографическому
сборнику “Men of the Time,” ограничив свой анализ лишь людьми старше пятидесяти лет. Такой подход позволил ему исключить тех интеллектуалов, чьи известность основывалась на однократном достижении, и сконцентрироваться на тех,
кто сохранял свое выдающееся положение в течение длительного времени. Таким
образом, Гальтон оценивает талант в терминах репутации, которая является, по
его мнению, достаточно точной мерой способностей [30, 46].
Результаты исследования показали, что Великобритания не производит достаточного количества интеллектуалов, необходимого для ее поступательного развития. Фактически речь шла о недостаточной рождаемости в видных английских
семьях, которую Гальтон назвал «производительностью» (productivity) [30, 36].
Таким образом, производительность науки понималась Гальтоном в физическом
смысле — как воспроизводство человеческих ресурсов.
В опубликованном несколько лет спустя специальном исследовании, посвященном воспроизводству людей науки, Гальтон пришел к выводу о том, что социальные условия не способствуют росту количества ученых. На основании собранной им с помощью опросных листов статистики он установил, что в семьях
современных ученых меньше детей, чем в семьях их родителей, и что, кроме того,
занятия наукой не имеют в обществе такого же престижа, как занятия политикой
или другой общественной деятельностью [31, 38, 258–9] .
Таким образом, вклад Гальтона в последующее развитие наукометрии проявился, во-первых, в разработке им методики оценки интеллектуального потенциала
ученых на основании репутации, который заложил основу поисков адекватного
измерения научной результативности. Еще более важным стало введение Гальтоном понятия научной «производительности», которое относилось к воспроизвод-
21
1. История индикаторов науки и технологии
ству людей в рамках семьи или нации и могло быть измерено в виде числа или
коэффициента, связывающего рождаемость в определенной группе с рождаемостью населения в целом. Таким образом была заложена основа для проведения
сравнений между различными социальными группами, классами и нациями.
Параллельно с Гальтоном свое исследование о социальных факторах, влияющих на развитие науки, опубликовал швейцарский биолог Альфонс де Кандоль
[17]. Он провел обследование иностранных членов трех академий наук (Парижской, Лондонской и Берлинской), оправдывая свой выбор тем, что в каждой академии количество таких званий ограничено и, следовательно, отбор производится
более тщательно [17, 12].
Де Кандоля интересуют в первую очередь причины научной «производительности». В отличие от Гальтона, он не придает определяющего значения наследственности, а наряду с ней выделяет восемнадцать социально-культурных факторов, включая образование, религию, семью, ценности, форму правления, институты, культуру
и язык. Он также собрал статистические данные об иностранных членах академий
по дисциплинам, их национальному и социальному происхождению. Важным вкладом де Кандоля в развитие наукометрии стало введенное им вычисление доли людей
науки в населении в целом с целью проведения сравнительных исследований. Этот
индикатор до сих пор используется для характеристики научного потенциала стран.
Введенное Гальтоном понятие научной «производительности» было использовано его учеником Джеймсом Кэттелом. В 1906 году Кэттел, декан факультета
психологии Колумбийского университета, опубликовал первое издание своего индекса «Американские люди науки» [12], содержавшего биографическую информацию о четырех тысячах американских ученых, которая включала в себя такие
разделы, как место работы и должность, образование, ученая степень, почетные
звания, сфера научных интересов, членство в научных обществах.
Кэттел рассматривал свой перечень как инструмент изучения одновременно количественной и качественной стороны научной деятельности, т.е. «производительности» (численности) ученых и их результативности. Изучение наиболее выдающихся
представителей научного сообщества позволяло, по его мысли, сделать выводы о состоянии науки в тех или иных регионах страны, а также в отдельных университетах и на отдельных факультетах. На основании биографических данных можно было
также установить корреляции научной результативности с возрастом, образованием,
местом жительства и другими факторами. Наконец, это давало возможность провести
сравнительный анализ состояния науки в США и других странах.
Все это в целом должно было способствовать развитию американской науки.
В начале XX века американская наука сильно отставала от европейской во многом
из-за отсутствия нормального финансирования: частные фонды находились в зачаточном состоянии, а государственная поддержка промышленных исследований было
явно недостаточной. В своих работах Кэттел пришел к выводу, что у американских
ученых отсутствует возможность посвящать все свое время научным исследованиям
и тем самым способствовать росту научной производительности. Основным средством улучшения положения американских ученых и состояния науки должен был
стать, по мысли Кэттела, «научный метод», т.е. статистика, позволяющая выявить
условия, способствующие или препятствующие прогрессу науки [15].
Кэттелу принадлежат первые в истории статистические ряды данных по научной производительности за тридцать лет. В своих исследованиях он спустился
22
1.2. Возникновение и развитие библиометрии
с уровня нации на уровень отдельных штатов, городов и институтов, измеряя как
абсолютное, так и относительное (на миллион населения) количество научных
работников. Сравнивая число родившихся в каком-либо регионе ученых с общим
числом жителей, Кэттел создал простейший метод оценки научного потенциала
различных регионов [13].
Изучая временные ряды данных, Кэттел подтвердил вывод Гальтона об отсутствии самовоспроизводства научных семей. Решение вопроса он видел в поддержке, которую должно оказывать общество детям ученых. Он, в частности, предлагал университетам предоставлять стипендии таким детям стипендии и платить
женатым профессорам большую зарплату [16].
В заслугу Кэттелу можно поставить дальнейшее развитие понятий научных
производительности и результативности. Следуя Гальтону, Кэттел рассматривает
«производительность» как количество ученых, которое производит страна, однако новизна заключается в его методе изучения этого параметра: Кэттел рассматривает как пространственное распределение ученых по стране, так и динамику
временных рядов. Измерение производительности науки в терминах количества
ученых оставалось важнейшим статистическим инструментом вплоть до 1960-х
годов, когда основной измеряемой величиной стал объем выделяемых на научную
деятельность финансовых средств.
В то время как «производительность» измерялась в количественных величинах, результативность (performance) понималась Кэттелом как качественная характеристика, указывавшая на вклад в развитие науки. Здесь Кэттел в основном
полагается на оценки коллег. Если Гальтон рассматривал в качестве объективных
источников данных биографические справочники, то Кэттел полагал «лучшим и
в конечном счете единственным критерием результативности» экспертную оценку
[14, 702]. Обосновывая свой метод, Кэттел сравнивал его с процедурой выборов
в научных ассоциациях. Введение понятия результативности позволило Кэттелу
точнее оценить научный потенциал отдельных регионов и университетов.
1.2. ВОЗНИКНОВЕНИЕ И РАЗВИТИЕ БИБЛИОМЕТРИИ
Понимание научной производительности как результативности присутствует уже у Кэттела. Он также провел первый анализ публикаций, чтобы сравнить
достижения американских психологов с результатами деятельности их коллег из
других стран [11]. Выбор в качестве объекта исследования психологии объяснялся
не только полученным Кэттелом образованием. Гораздо более важной причиной
было то, что психология как молодая наука нуждалась в укреплении своего научного статуса. Именно этим объясняется то, что с начала XX века психологи стали
собирать статистику, касающуюся своей дисциплины, которая должна была способствовать ее развитию. Однако, в отличие от Кэттела, критиковавшего условия
научной работы, они ставили своей задачей демонстрацию того, что психология
ничем не хуже других наук.
Одной из составных частей этой стратегии стала статистика профессии. Был
организован сбор статистических данных по всем аспектам дисциплины и ее институционализации. Эти данные должны были продемонстрировать прогресс психологии, с каковой целью собиралась информация по специалистам (географиче-
23
1. История индикаторов науки и технологии
ское распределение, ученые степени, профессиональный статус и т.д.), факультетам, учебным программам, студентам и выпускникам, журналам и публикациям.
В ходе этой работы психологи стали заниматься библиометрией. Первоначально просто подсчитывалось количество публикаций. Эта статистика использовалась для измерения научной деятельности и изучения сферы интересов группы
исследователей.
Пионером библиометрии стал профессор Алабамского университета и основатель Южного общества философии и психологии Эдвард Бучнер, который в начале 1900-х годов занялся изучением деятельности Американской психологической
ассоциации. Он классифицировал 283 работы, представленные за последние десять лет, по категориям и субкатегориям созданного в 1895 году «Психологического индекса», а также по темам, использованным методам и результатам. Бучнер
также вычислил количество работ, приходившееся на одного члена ассоциации,
и обнаружил тенденцию, которая в дальнейшем была формализована в виде закона. Вычисления показали, что из 89 членов ассоциации 34 представили по одной
работе (статья, доклад и т.д.), 23 — по две работы, 10 — по три работы, 8 — по
четыре работы, 5 — по пять работ, 3 — по шесть работ, два — по 14 работ, наконец три автора представили по 17, 19 и 23 работы каждый. Что касалось остальных пятидесяти девяти членов ассоциации, то они не представили за изучаемое
время ни одной работы, ограничиваясь уплатой членских взносов. На основании
результатов своего исследования Бучнер ставит закономерный вопрос, может ли
улучшить свою работу организация, обремененная 40%-ым балластом [6, 204].
В 1904 году Бучнер начал публиковать серию обзоров под названием «Психологический прогресс» с целью «критического анализа ее [психологии] способа ведения дел и оценки чистого результата всех приложенных усилий» [7, 57].
В обзорах, выходивших ежегодно с 1904 по 1913 годы, содержалось обсуждение
новых статей, а также данные из индекса Кэттела, список новых журналов и статистика публикаций. Начиная с 1905 года в обзоры также включалась таблица
предметного распределения статей, включенных в «Психологический индекс».
На основании предметного распределения и ранжирования статей Бучнер стал
определять «продуктивность» работы психологов, измеряемую в терминах «прироста» и «снижения» относительно предыдущих лет.
Следующим шагом в использовании библиометрии стало измерение научной
производительности в терминах отношения количества работ к количеству ученых. Этот инструмент был предложен профессором университета Джорджа Вашингтона Шепердом Францем [25]. По мысли Франца, чтобы оценить реальный
прогресс дисциплины, необходимо знать, насколько рост числа публикаций связан с ростом количества ученых.
Из списка членов Американской психологической ассоциации Франц выбрал
84 сотрудника 48 научных учреждений и проанализировал их публикации с 1906
по 1915 годы. За этот период был зафиксирован плавный рост общего числа публикаций, однако производительность (число публикаций на одного ученого) варьировала: за изучаемый период около 30% исследователей публиковали по три и более статьи каждый год. Чтобы уточнить эти цифры, Франц принял дату получения
докторской степени в качестве точки вероятного начала творческой деятельности и
сравнил реальное число публикаций с ожидаемым. В результате ему удалось обнаружить, что число реальных публикаций в отношении к ожидаемым за изучаемый
24
1.3. Появление и развитие научной статистики
период, на самом деле, снижалось. Эти тенденции Франц также изучил с поправкой
на возраст. Разделив всех ученых из списка на две категории — «старых» и «молодых» — в зависимости от того, получили они докторскую степень до или после
1906 года, он обнаружил, что «старые» оказались продуктивнее «молодых», однако
отношение числа реальных публикаций к ожидаемым было выше у «молодых».
Дальнейшее развитие измерений научной результативности связано с именем
профессора университета Пенсильвании Сэмюэля Фернбергера. Первоначально
он занимался измерением научных интересов по методу Бучнера, используя в качестве источника «Психологический индекс», однако в дальнейшем стал проводить сравнительные исследования, направленные на измерение научной результативности различных стран. По результатам серии исследований, охватывавших
период с 1917 по 1956 годы, ему удалось зафиксировать первенство Германии
в начале XX века, которое сменилось преобладанием английских работ [44, 20].
Результаты этих исследований легли в основу работ Фернбергера, посвященных анализу влияния на научную результативность политико-экономических факторов [23; 24]. Ему удалось зафиксировать, с одной стороны, негативное влияние
на количество публикаций таких событий, как война, нацистская диктатура и экономический кризис. С другой стороны, подъем национализма и государственного
патриотизма сопровождался ростом числа публикаций. По результатам исследований Фернбергер сделал вывод о том, что при наличии новой политической идеологии, сильного централизованного правительства и оказываемой им поддержки науки, происходит рост числа публикаций (как в случаях СССР и Италии);
с другой стороны, если присутствуют только два первых условия без последнего
(как в случае нацистской Германии), количество публикаций снижается. Еще одним сделанным Фернбергером выводом было то, что подъем национализма существенным образом увеличивает количество публикаций на национальных языках,
хотя это неизбежно суживает читательскую аудиторию [23, 90].
К 1930-м годам измерение научной производительности посредством подсчета
публикаций приобрело в США широкий размах. Первоначально им занимались
психологи, пытавшиеся связать научную производительность, которую они рассматривали как творческую способность вообще, с установками ученых и их возрастом. Потом их место заняли историки науки, социологи и библиотекари, которые стали измерять научную производительность на основании библиографических индексов. В 1960-м году американским лингвистом Юджином Гарфилдом
был создан Индекс научного цитирования, позволяющий определить частоту
цитирования работ того или иного автора. С этого времени библиометрия стала
использоваться в качестве инструмента измерения научной производительности
организациями и национальными статистическими агентствами.
1.3. ПОЯВЛЕНИЕ И РАЗВИТИЕ НАУЧНОЙ СТАТИСТИКИ
1.3.1. Первые исследования
Первой страной, начавшей собирать статистику по науке и технологии, стали
США. Еще во время Первой мировой войны Национальная академия наук убедила правительство предоставить ученым возможность высказать свои мнения от-
25
1. История индикаторов науки и технологии
носительно военных дел. В результате в 1916 году был создан Национальный исследовательский совет (НИС) в качестве консультативного органа при правительстве. Вскоре после этого при совете была создана Служба научной информации
(Research Information Service, СНИ), в обязанности которой входил обмен научной
информацией между странами-союзниками. Обмен информацией происходил по
дипломатическим каналам через атташе по науке.
После войны СНИ переориентировала свою деятельность на сбор информации по научной деятельности и научному персоналу в США. Именно в рамках
этой работы СНИ стала выпускать первые перечни организаций, занимающихся
НИОКР. Начиная с 1920 года СНИ регулярно публиковала пять типов перечней,
которые иногда сопровождались статистическими данными: 1) по промышленным лабораториям (сфера деятельности и персонал), 2) по обладателям докторских степеней, 3) по источникам финансирования исследований; 4) по стипендиям и грантам и 5) по научным обществам, ассоциациям и учреждениям (университетам).
Выпускаемые СНИ перечни послужили источниками эмпирических данных
для проведения первых статистических исследований НИОКР в США. Сам НИС
провел два таких исследования. Первое, проведенное в 1933 году, было направлено на оценку влияния Великой депрессии на промышленные лаборатории. Второе, проведенное в 1941 году, было посвящено промышленным ресурсам НИОКР.
Помимо самого НИС, его перечни использовали также правительственные агентства и министерства для проведения собственных исследований. Во время Второй
мировой войны по предложению НИС был составлен реестр научно-технического
персонала с целью облегчения поиска специалистов для военных исследований.
С этой целью по адресам членов профессиональных обществ и подписчиков
специальных журналов были разосланы анкеты, после чего полученные данные
были закодированы и помещены в картотеку. К 1944 году база данных содержала
сведения о 690 тысячах человек [36, 3–6].
Исследования федерального правительства в области НИОКР начались
в 1938 году, когда Национальный комитет по ресурсам опубликовал первый систематический анализ с целью планирования и координации государственной
научной деятельности. Впервые в обзор научной деятельности были включены
социальные науки.
Новая фаза правительственных исследований в области науки и технологии
началась после окончания Второй мировой войны. В 1945 году некоторые данные
в этой сфере воспроизвел советник Президента США по науке Ванновар Буш в
своей знаменитой книге «Наука: бесконечная граница» [8], представлявшей собой по сути первый проект научной политики в США. Однако данные были либо
устаревшие, либо основывались на ограниченном определении фундаментальных
исследований как исключительно систематизированных, т.е специально организованных [35, 10–11]. Более удачным был доклад, представленный в 1947 году
следующим президентским советником Джоном Стилманом [90]. В нем впервые
была предпринята попытка измерить НИОКР в отдельных секторах экономики — промышленном, государственном и университетском. Кроме того, Стилман
определил категории исследований, ввел индикатор доли общих затрат на НИОКР
в ВВП в качестве измерителя интенсивности НИОКР, сформулировал числовые
ориентиры научной политики на следующие десять лет.
26
1.3. Появление и развитие научной статистики
Свой вклад в развитие измерений науки и технологии внесло также министерство обороны США. В начале 1950-х годов его Совет по НИОКР заказал Гарвардской школе бизнеса и Бюро статистики по труду исследование по промышленным
НИОКР. Результаты скоординированной работы двух учреждений были опубликованы в 1953 году [18; 97]. Помимо количественных данных по НИОКР, в отчетах содержалась информация о влиянии военных заказов на персонал, факторах
развития НИОКР, уровне окупаемости инвестиций и много разной другой информации, в настоящее время не включаемой в исследования по НИОКР.
Необходимость проведения подобных исследований была обусловлена двумя
основными причинами. Первая заключалась в том, что промышленность вступала
в фазу организационной трансформации НИОКР и нуждалась в данных, позволяющих эффективно управлять этим процессом. На смену специализированной
организации промышленных НИОКР, аналогичной той, которая до сих существует в секторе университетской науки, пришла функциональная организация, предполагавшая работу в одной лаборатории сотрудников различных специальностей.
Соответственно, авторы сконцентрировали свое внимание на отличиях промышленной организации НИОКР от университетской (преобладание групповой работы над индивидуальной, прикладных исследований над фундаментальными),
а также выявили основные факторы, определяющие эту форму организации —
цели, время и стоимость.
Второй причиной, обусловившей необходимость проведения исследований
промышленных НИОКР, стало желание правительства иметь информацию о доступных ресурсах на случай войны. После составления первого реестра НИОКР
в 1944 году эта работа была продолжена на ежегодной основе. Однако подобные
реестры не давали ответа на главный вопрос — об эффективности использования
государственных инвестиций, которые достигали половины всех средств, вкладываемых в НИОКР [36, 8–10]. Оценка окупаемости этих инвестиций и стала главной задачей Национального фонда науки (НФН).
1.3.2. Деятельность Национального фонда науки
Начиная с 1950-х годов сбор официальной статистической информации по
науке и технологии в США был монополизирован НФН — организацией, ответственной за финансирование университетской науки.
Закон об учреждении Национального фонда науки был принят Конгрессом
США в 1950 году. Одновременно с НФН для руководства им был создан Национальный совет по науке (НСН), состоящий из 25 представителей научного и инженерного сообщества, назначаемых Президентом США и утверждаемых Сенатом.
В соответствии с законом, НФН был облечен полномочиями по финансированию фундаментальных научных исследований, инженерных разработок и образования во всех немедицинских областях. Кроме того, под влиянием Управления
по бюджету НФН был также наделен функциями оценки научных исследований
и консультирования по вопросам научной политики. Ему было поручено вести
учет научного и технического персонала, а также осуществлять централизованные сбор, интерпретацию и анализ данных по научным и технологическим ресурсам США. НФН стандартизировал исследования в соответствии с собственными
27
1. История индикаторов науки и технологии
критериями и методологией, которые были выработаны на основании дефиниций
и понятий, введенных в отчетах Гарвардской школы бизнеса и Бюро статистики
по труду.
НФН начал проводить свои измерения в 1953 году. К 1956 году он уже провел по крайней мере однократные обследования всех экономических секторов
НИОКР: государственного, промышленного, университетского и сектора неприбыльных организаций. К концу 1950-х годов были также проведены обследования
обладателей докторских степеней.
В 1957 году НФН опубликовал свой первый программный документ «Фундаментальные исследования: национальный ресурс» [51], в котором была представлена философия НФН, определившая направление его работы в области
измерения НИОКР на последующие десятилетия. Она включала два основных
положения. Во-первых, в этом документе статистические данные были использованы для обоснования тезиса о необходимости поддержки фундаментальных
исследований, которым, как свидетельствуют приводимые цифры, не уделяется
достаточного внимания. Согласно второму положению, отдача фундаментальной
науки настолько велика, что инвестиции в нее нет необходимости как-то обосновывать или оценивать. Таким образом, статистика стала для НФН инструментом
не столько реальной оценки эффективности научных исследований, сколько лоббирования интересов университетской науки [36, 12].
Такое положение дел непосредственно вытекало из противоречивого характера задач НФН. Закон об образовании НФН от 1950 года уполномочивал его не
только финансировать фундаментальные исследования, но и проводить измерения состояния научной деятельности. По мысли авторов закона, НФН должен был
стать информационным центром по «сбору, интерпретации и анализу данных по
научным и техническим ресурсам в США» [36, 13]. Позднее, в 1954 году, президентским указом НФН было поручено проводить комплексные исследования
и давать рекомендации относительно достижений национальной науки и ресурсов
научной деятельности, а также изучать влияние федеральной политики в области
контрактов и грантов на образование и НИОКР.
В 1968 году Конгресс явным образом уполномочил НФН представлять отчеты о состоянии американской науки и технологии [13, 6–7]. Отчет должен был
включать в себя оценку национальных научных ресурсов и квалифицированных
кадров, прогресса в различных областях научных исследований с указанием тех
его аспектов, которые могли бы быть использованы для нужд американского общества. Наконец, в 1982 году Конгресс поручил НФН каждые два года выпускать
отчет по индикаторам науки, что свидетельствовало об успехе соответствующего
сборника [52], первый выпуск которого вышел в 1973 году.
Однако несмотря на все эти поручения НФН оставался автономной организацией и руководствовался собственными интересами, т.е. лоббировал увеличение
финансирования университетской науки. Этим объяснялся акцент на фундаментальных исследованиях и алармизм в отношении сокращения количества ученых
и инженеров. Той же цели служили и проводимые НФН сравнительные исследования. Так, в 1955 году НФН совместно с Национальным исследовательским
комитетом провел сравнительное исследование, результаты которого свидетельствовали о том, что в Советском Союзе ежегодно выпускается в два-три раза больше научно-технических специалистов, чем в США. Ощутимым результатом, как
28
1.3. Появление и развитие научной статистики
признавал первый директор НФН А. Уотерман, стало решение Конгресса о резком
повышении объема средств НФН, предназначенных для финансирования высшего образования [98, xxv].
Таким образом, противоречивость задач НФН обусловила то, что деятельность
этой организации оказалась направленной в большей степени на предоставление
нужных цифр политикам, чем на производство нейтральной статистической информации.
1.3.3. Деятельность Организации экономического
сотрудничества и развития
Другим важным агентством по сбору и анализу данных о состоянии науки и технологии стала Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР),
которая в силу специфики своих целей сразу сконцентрировалась на сравнительных исследованиях.
Основным мотивом участия ОЭСР в измерении науки и технологии была демонстрация ее миссии способствовать социально-экономическому развитию посредством науки и технологии, для чего необходимо было определить области,
в наибольшей степени нуждающиеся в государственной поддержке [33, 16].
В этот период экономисты начали проявлять интерес к науке как двигателю экономического прогресса [45; 85]. Вторым элементом миссии ОЭСР является способствование сотрудничеству между странами. Поскольку наука по самой своей сути
является международным предприятием, ее измерение могло бы стать важным
барометром сотрудничества между ОЭСР и странами-членами [33, 17].
Интересы ОЭСР совпадали с интересами стран-членов, которые нуждались
в сравнительной статистике, чтобы выявить успешность функционирования различных направлений науки и технологии и определить приоритеты финансирования.
При этом отдельные страны, как правило, не располагали специальными органами
и методологическими инструментами для проведения необходимых измерений.
Первоначальный интерес ОЭСР к проблемам измерения науки и технологии был продиктован озабоченностью вопросами производительности. В конце
1940-х годов появилось первое сравнительное исследование, демонстрировавшее серьезное отставание английской промышленности от американской [83].
В этих условиях только что созданный Консультативный совет по научной политике сформировал рабочую группу из бизнесменов, представителей профсоюзов,
ученых и инженеров с целью изучения возможностей науки и технологии в деле
повышения производительности национальной промышленности. Из подготовленного группой отчета следовало, что в краткосрочной перспективе научные исследования не оказывают сильного влияния на рост производительности. Усилия
необходимо было сосредоточить на перестройке промышленности на научных
принципах и внедрении математических методов исследования операций, хорошо
зарекомендовавших себя во время войны.
Именно в этом контексте борьбы за производительность в 1948 году была создана предшественница ОЭСР — Организация европейского экономического сотрудничества (ОЕЭС). ОЕЭС сразу ответила на вызов, разработав целую программу изучения вопросов производительности, результатом которой стало создание
29
1. История индикаторов науки и технологии
в 1951 году Европейского агентства по производительности (European Productivity
Agency, ЕАП), в задачи которого среди прочего другого входило измерение производительности и совершенствование методологии этого измерения. Первоначально исследования ЕАП концентрировались на проблемах совершенствования
менеджмента и взаимодействия между управленцами и работниками, однако уже
к концу 1950-х, во многом под влиянием успехов СССР в космической области,
в сферу его интересов прочно вошли вопросы науки и технологии. Выбранная
модель исследований включала в себя два основных аспекта: 1) интегрированный подход к экономическим проблемам с использованием методов исследования
операций и системного анализа и 2) приоритет сравнительных международных
исследований. В рамках этого подхода было признано необходимым ввести четыре новых типа статистических данных: научно-технический персонал, НИОКР,
технология и технологические индикаторы.
В 1958 году ОЕЭС создала в структуре ЕАП Бюро по научному и техническому персоналу (Office of Scientific and Technical Personnel, БНТП). Сразу после
создания бюро провело три обширных обследования научно-технического персонала в странах-членах ОЕЭС, которые стали первыми систематическими опытами оценки состояния науки и технологии в Европе. В ходе исследований было
выявлено, что лишь в немногих странах существуют адекватные статистические
данные о наличных кадрах, еще меньше стран располагают информацией о нужде
в такие кадрах в будущем и, наконец, что не существует международных стандартов для получения данных подобного рода [80, 7]. Во всех трех исследованиях
классификация ученых и инженеров производилась на основе полученного образования, а не характера выполняемой работы. Бюро признало этот метод неудовлетворительным, однако для другой классификации отсутствовали данные.
В 1960-е годы работу БНТП продолжил Комитет по научному и техническому
персоналу, который впервые в истории провел исследование миграции научнотехнических кадров между странами-членами ОЕЭС. В отчете, который так и не
был опубликован, утверждалось, что миграция охватывает лишь незначительную
часть ученых и инженеров, а именно элиту [36, 20–21].
Фирменным знаком производимых ОЕЭС статистических данных стало выявление разрывов между научно-технологическим развитием Европы и другими
регионами. Так, в частности, было выявлено отставание от США по квалифицированному персоналу и от СССР по выпускникам научно-технических вузов.
С образованием в 1961 году ОЭСР организация стала уделять больше внимания
политическим вопросам. В этот период наука и технология окончательно утвердились в качестве факторов экономического роста. Однако для того, чтобы они могли реально выполнять эту функцию, была нужна научная политика, основанная на
достоверной статистике. В соответствии с этой задачей ОЭСР была принята программа исследований по экономике научной деятельности. Политическая направленность статистических исследований ОЭСР обусловила то, что деятельность по
измерению науки и технологии сосредоточилась в ее политическом подразделении — Дирекции по научным делам (Directorate of Scientific Affairs. ДНД).
Изучавшиеся ОЭСР вопросы научной политики с самого начала были тесно связаны с экономикой. В 1962 году Комитет по научным исследованиям
(Committee for Scientific Research, КНИ) рекомендовал секретариату организации
сделать акцент в будущих программах исследований на экономических аспектах
30
1.3. Появление и развитие научной статистики
науки и технологии. Эта рекомендация были подтверждена на первой конференции министров стран-участниц, состоявшейся в 1963 году, и в докладе КНИ «Правительство и техническая инновация» [56].
В докладе признавалась возрастающая роль инновации в росте ВВП. При этом
указывалось на то, что экономисты не могут интегрировать научные соображения в свои концепции и вырабатываемую политику из-за несходства научной и
экономической культур. Таким образом, ОЭСР ставила своей задачей устранение
этого разрыва [56, 2, 5]. В документе были сформулированы следующие основные
проблемы:
• поиск политических и административных механизмов гармонизации научной и экономической политики;
• выработка критериев принятия решений о выделении средств на исследовательскую деятельность;
• создание методов классификации и мониторинга исследований, осуществляемых в частном секторе;
• определение приоритетов общественного сектора [36, 24].
Отсюда вытекали стоящие перед ОЭСР задачи. Во-первых, подготовить доклад
о связи науки и технологии с экономическим ростом. Во-вторых, способствовать
развитию научной политики в странах-участницах путем выпуска ежегодных
бюллетеней. В-третьих, проводить исследования, касающиеся связи между инвестициями в НИОКР и экономическим ростом [36, 24].
Главным препятствием на пути реализации этих целей было отсутствие адекватной информации, поэтому КНИ рекомендовал подготовить методологическое
руководство по сбору соответствующих статистических данных. Такое руководство было написано Кристофером Фриманом и обсуждено в 1963 году на встрече
в итальянском городе Фраскати, откуда оно и получило свое сокращенное название [55]. В руководстве были предложены стандартные дефиниции, понятия и методологии для сбора статистики по НИОКР (затраченные средства и персонал).
Первоначально речь шла исключительно о естественных и технических науках,
однако начиная с издания 1976 года в руководство были также включены социальные и гуманитарные науки.
В «Руководстве Фраскати» был конвенционализирован основной индикатор
интенсивности НИОКР — доля общих затрат на НИОКР в ВВП (GERD/ВВП).
В дальнейшем он приобрел две функции — дескриптивную и предписывающую.
В соответствии с первой, он использовался для проведения сравнений между
странами, а в соответствии со второй, служил обоснованием или оправданием дополнительного финансирования. Впоследствии этот индикатор утратил свое значение. Так, в последнем издании «Руководства Фраскати» он упоминается лишь
мельком с указанием на возможные погрешности, связанные с различием экономических структур сравниваемых стран [75, 28].
Принятию модели измерения, предложенной ОЭСР, способствовали три обстоятельства. Во-первых ОЭСР обладала достаточными материальными и человеческими ресурсами для создания стандартизированных методологических инструментов, а также необходимой для их продвижения репутацией. Во-вторых,
популярности модели способствовала ее связь с НФН, поскольку в то время все
американское пользовалось особым престижем. Наконец, существовал общий
консенсус относительно категорий измерения (фундаментальные исследования
31
1. История индикаторов науки и технологии
четко отделялись от прикладных) и его приоритетов (затраты преобладали над
«выпуском»).
Несмотря на усилия по стандартизации, которые в целом увенчались успехом,
было бы неправильным утверждать, что все страны-члены ОЭСР в равной степени следуют рекомендациям «Руководства Фраскати». Так, в Японии, например,
научный персонал измеряется в терминах реальных людей, а не «эквивалента
полной занятости», а в США учитывается только тот персонал, который участвует
в финансируемых из различных источников НИОКР. В Канаде НИОКР классифицируются по источникам финансирования, а не по исполнителям, как рекомендуется ОЭСР. Тем не менее, в целом руководство служит целям стандартизации
измерений, осуществляемых международным сообществом.
Первое международное исследование по 16 странам было проведено в соответствии с рекомендациями руководства в 1963 году. Его результаты были опубликованы в 1967–1968 годах. В 1967 году Комитет по научной политике ДНД
рекомендовал, чтобы статистические исследования ОЭСР в области науки и технологии проводились на регулярной основе.
В 1970-е годы встала проблема расширения спектра используемых индикаторов
науки и технологии. Речь, в частности, шла об индикаторах результатов. Вскоре после выхода в 1975 году второго издания «Индикаторов науки» Конгресс США провел слушания по этому документу, в ходе которых перед специалистами НФН были
поставлены вопросы о связи между инвестициями и результатами НИОКР, т.е.
о том, насколько измеренные существующими индикаторами результаты действительно являются следствием затраченных средств.
Аналогичные проблемы стояли и перед ОЭСР. Поэтому Отдел статистических
ресурсов ДНД начиная с 1960-х годов пытался убедить национальные правительства и их статистические службы проводить, помимо измерения ресурсов, также
измерения результатов НИОКР, однако натыкался на аргументы о методологических трудностях. Впрочем, такая реакция была вполне естественной, поскольку
измерение результатов угрожало монополии государственных статистиков ввиду
того, что предлагавшиеся для измерения результатов методы не предполагали использования установленных процедур и требовали участия специально не уполномоченных учреждений [36, 28].
ОЭСР приступила к работе над индикаторами результатов в 1980-е годы. Был
организован ряд конференций и семинаров, а в последующее десятилетие изданы
руководства, содержащие рекомендации по сбору и интерпретации статистических данных по НИОКР, в высшем образовании, инновациям, технологическому
балансу платежей (ТБП), патентам, человеческим ресурсам [67; 68; 70; 72; 73 ].
В 1980-е годы произошло еще одна важная трансформация в производимой
ОЭСР информации по науке и технологии. В этот период проявилась потребность
в интерпретации и политическом анализе собранных данных. Это стало результатом естественного развития научно-технологической статистики. Если в 1960-е
годы работа носила в основном методологический характер, то 1970-е она стала
более аналитической, однако эта аналитика обслуживала в основном внутренние
интересы ДНД, и политические проблемы при этом практически не затрагивались.
С созданием в 1980-е годы новых баз данных ДНД, переименованная в 1975 году
в Дирекцию по науке, технологии и промышленности (Directorate of Science,
Technology and Industry, ДНТП), стала публиковать больше аналитической инфор-
32
1.3. Появление и развитие научной статистики
мации. Постепенно под влиянием стран-участниц ОЭСР ДНТП распространила
свой анализ на политические проблемы. В качестве своей цели ДНТП теперь видела уже не просто реагирование на запросы политиков, а предвосхищение их
приоритетов.
В 1988 году параллельно с предыдущим проектом ОЭСР запустила широкую
программу по созданию индикаторов научной, технологической и промышленной
конкурентоспособности («Программа структурного анализа») с тремя основными
целями:
• создание всеобъемлющих, дезагрегированных, допускающих международное сравнение баз данных, связывающих данные по НИОКР, «затратамвыпуску», промышленности и экспорту-импорту на уровне отдельной отрасли;
• построение широкого спектра индикаторов отраслевого и агрегированного
уровня, измеряющих технологическую и экономическую эффективность;
• проведение эмпирических исследований, направленных на изучение роли
технологии в глобализации, международной конкуренции, росте производительности и структурных изменениях [71, 8].
Главным результатом реализации проекта стало создание в 1992 году базы
данных STAN (Structural Analysis), включающей в себя весь спектр данных, от
фундаментальных исследований до индикаторов торговли, и специально предназначенной для проведения анализа взаимосвязи между технологией, структурой
производства и экономической эффективностью. Это дало возможность ОЭСР начать c 1996 году выпуск “Science, Technology and Industry Outlook” и с 1995 года
“Industry and Technology: Scoreboard of Indicators”.
С этого времени статистическое подразделение ДНТП приняло участие в ряде
исследований экономического роста, экономики знания, информационного общества, нематериальных инвестиций, глобализации, национальной инновационной
системы, новых технологий, высококвалифицированной рабочей силы. Особенностью всех этих исследований было возвращение к изучению феномена производительности, который был характерен еще для ОЕЭС начиная с 1950-х годов.
Однако для ОЭСР важным являлся вклад в экономический рост именно науки
и технологии. Исследования были направлены на изучение так называемого «парадокса производительности», заключавшегося в том, что, несмотря на существенный технологический рост в большинстве стран, это не привело к столь же
масштабному росту производительности.
В 1990-е годы участие в измерении научной и технологической деятельности
стал также принимать Европейский Союз, который в лице своих Дирекции по
предприятиям (Enterprise Directorate) и Дирекции по науке (Research Directorate)
совместно с ОЭСР принял участие в подготовке двух руководств по сбору и интерпретации научно-технологической статистики: в области человеческих ресурсов («Руководство Канберры») [72] и в области инноваций («Руководство Осло»)
[73]. Дирекция по науке также подготовила совместно с Евростатом региональное
руководство по сбору статистики в области НИОКР и инноваций [22] и начала
издавать с 1994 года отчет о состоянии науки и технологии, взяв за образец американские «Индикаторы науки и инженерии» [21]. Однако ведущим поставщиком
статистической информации по науке и технологии до сих пор остается ОЭСР.
33
1. История индикаторов науки и технологии
1.4. ПОЯВЛЕНИЕ ИНДИКАТОРОВ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ
1.4.1. Индикаторы Национального фонда науки
Первый сборник «Индикаторов науки» был выпущен НФН в 1973 году. Целью
этого сборника являлась разработка «набора индексов, которые могли бы выявить
силу и слабость американской науки и технологии с точки зрения возможностей
и практических усилий предприятий при реализации национальных целей» [49,
iii] . Эта публикация оказала масштабное влияние на международную статистику
в области науки и технологии и стала моделью для последующих публикаций.
В 1984 году ОЭСР запустила серию “Science and Technology Indicators”, которая в 1989 году была переименована в “Main Science and Technology Indicators”.
В 1994 году Евростат стал выпускать сборник “European Report on Science and
technology Indicators”.В 1992 году Франция стала выпускать собственный сборник “Science et technologie: Indicateurs,” а латиноамериканские страны с 1996 года
выпускают сборник “Principales indicators de scientia et tecnologia.”
Следует, однако, отметить, что сама идея индикаторов науки и технологии принадлежит не НФН, а ОЭСР. Ее катализатором стало осознание разрыва в научнотехнологическом развитии между США и европейскими странами в 1960-е годы.
Это побудило ОЭСР заняться разработкой системы индикаторов науки и технологии с целью объяснения и сокращения этого разрыва. В дальнейшем эта идея
была использована НФН для создания системы аналогичных индикаторов для
оценки состояния американской науки и технологии.
На появление индикаторов науки и технологии существенно повлияло движение
за социальные индикаторы, развернувшееся в западных странах в 1960-е годы. Первые выпуски «Индикаторов науки» создавались при участии Комитета по социальным индикаторам (Committee on Social Indicators) при Исследовательском совете по
социальным наукам (Social Science Research Council, ИССН). ИССН также организовал две конференции, в 1974 и в 1976 годах, которые спонсировались Национальным советом по науке и были посвящены улучшению качества индикаторов науки в
целом и проблемам построения индикаторов результатов в частности [37, 5].
Отличие социального индикатора от государственной статистики было сформулировано в отчете американского Министерства здравоохранения, образования
и социального обеспечения, написанном по заданию президента Линдона Джонсона и опубликованном в 1970 году. В нем социальный индикатор определяется
как «статистика непосредственного нормативного интереса, позволяющая выносить сжатые, всеобъемлющие и сбалансированные суждения относительно состояния основных аспектов общества. Во всех случаях это непосредственная мера
благосостояния, подлежащая интерпретации в том смысле, что если при прочих
равных условиях она изменяется в «правильном» направлении, это указывает на
улучшение положения или на то, что люди стали жить лучше» [20, 97].
Аналогичным образом, Роберт Парк, директор Центра координации исследований по социальным индикаторам ИССН, определял индикаторы как «статистические
временные ряды, измеряющие изменения в значимых аспектах общества» [37, 5].
Важным элементом этих определений является указание на изменения. Отсюда
следует другая важная характеристика, а именно, периодичность измерений, ина-
34
1.4. Появление индикаторов науки и технологии
че индикаторы не смогут фиксировать изменения. В-третьих, индикаторы обычно
представляют собой совокупность различных статистических данных: одномерные данные не могут давать адекватную картину изменений. Наконец, в основе
индикатора всегда лежит некоторая модель, т.е. он служит средством проверки
допущения, гипотезы или теории. Иными словами, чтобы быть значимой, статистика должна в определенной степени выводиться из своей внутренней структуры
или отношений с другими данными, т.е. из ряда относительно простых и фундаментальных закономерностей [87, 72].
Принимая во внимание вышесказанное, ОЭСР определяет индикатор как «ряд
данных, измеряющих и отражающих усилия страны в области науки и технологии, демонстрирующих их силу и слабость и отслеживающих их меняющийся
характер, с целью раннего предупреждения о событиях и тенденциях, которые
могут подорвать их способность удовлетворять нужды страны» [63, 6]. Аналогичным образом, американский НСН полагает, что «индикаторы предназначены для
измерения и отражения американской науки, демонстрации ее силы и слабости и
отслеживания ее меняющегося характера. Такого рода индикаторы при их регулярном обновлении могут служить средством раннего предупреждения событий
и тенденций, которые могут подорвать способности науки и связанной с ней технологии удовлетворять потребности нации» [49, vii).
В первые годы своего существования НФН понимал свою функцию как сбор,
оценку и распространение статистической информации. Однако в дальнейшем
ситуация изменилась. В сентябре 1970 Президент Ричард Никсон потребовал от
Бюро по науке и технологии и Президентского консультативного совета по науке
ежегодно представлять отчет о состоянии науки и технологии в США [37, 7]. Фактически это было косвенным указанием на то, что НСН не выполняет свои функции в полном объеме.
По результатам обсуждения было предложено два варианта решения проблемы. Первый предполагал выпуск отдельной публикации, посвященной научной
политике и независимой от ежегодного отчета. Второй — включение в отчет разделов с оценкой состояния науки. В конечном итоге был принят второй вариант.
С целью его реализации был создан специальный комитет по индикаторам науки под председательством члена НСН, ректора Калифорнийского университета
в Беркли и президента Американского совета по образованию Роджера Хейнса.
Комитет сначала составил длинный список из 57 возможных индикаторов, разделенных на семь категорий, а потом распределил эти индикаторы по степени важности и реализуемости. К январю 1972 года работа настолько продвинулась, что
НСН решил составить свой пятый отчет на основе индикаторов науки. В сентябре
1973 года «Индикаторы науки» были официально представлены Конгрессу. Они
быстро получили признание, и месяц спустя было распространено 11000 экземпляров отчета. Высокая оценка «Индикаторов науки» была подтверждена в 1982
году, когда Конгресс принял новый закон о НФН, в котором среди прочего другого
говорилось о выпуске каждые два года отчета по индикаторам науки [37, 8].
Успех «Индикаторов науки» был обусловлен, по мнению одного из авторов издания, следующими обстоятельствами. Во-первых, вся разноплановая статистика
была собрана в одном издании. Во-вторых, состояние науки было представлено
наглядным образом, в виде графиков и диаграмм, а таблицы с цифрами были помещены в приложении. В-третьих, каждому разделу предшествовало краткое из-
35
1. История индикаторов науки и технологии
ложение полученных результатов. В-четвертых, отчет содержал краткий анализ.
Наконец, каждое издание содержало что-то новое в плане индикаторов и информации [37, 8–9].
«Индикаторы науки» изначально задумывались как ответ на поручение Президента по регулярному представлению информации о состоянии науки и технологии. В 1976 году Хейнс выделил шесть функций, которые должно было выполнять
это издание:
• мониторинг значимых изменений в научной деятельности, включая международные сравнения;
• анализ их влияния на настоящее и будущее состояние науки;
• всеобъемлющая оценка американской науки;
• выработка нового механизма управления национальной научной политикой;
• создание общей квантитативной основы для выработки политики в области
НИОКР федеральными агентствами и другими организациями;
• стимулирование интереса социальных ученых к методологии научных индикаторов [37, 9].
Однако не все встретили выпуск «Индикаторов науки» с одинаковым энтузиазмом. Немало критиков нашлось как среди государственных служащих, так и среди
ученых. В целом критические замечания можно свести к следующим основным
пунктам:
• излишний операционализм, т.е. тенденция использовать существующие
в наличии данные вместо создания модели науки и технологии, которая
должна лечь в основу построения индикаторов;
• отсутствие обоснования социально-экономического эффекта результатов
НИОКР;
• акцент на ресурсах (финансирование и персонал) в ущерб результатам и эффекту;
• отсутствие анализа долгосрочных тенденций;
• ведомственный интерес: акцент на университетских исследованиях в ущерб
осуществляющимся в государственном секторе;
• излишне агрегированный характер данных;
• отсутствие указаний на методологию получения данных [37, 10–12].
С 1987 году сборник индикаторов НФН изменил название и стал называться
«Индикаторы науки и инженерии». Он продолжает выходить до сих пор, охватывая все новые области науки и технологии.
1.4.2. Индикаторы ОЭСР
Американские «Индикаторы науки» оказали сильное влияние на ОЭСР. В декабре 1976 года ее Комитет по научной и технологической политике (Committee
for Scientific and Technological Policy) организовал встречу экспертов из странучастниц с целью подготовки работы Второй группы пользователей статистики
в области НИОКР. Представленный для обсуждения документ подробно анализировал вошедшие в американский сборник индикаторы, сравнивал их с доступной
статистикой и указывал на необходимые дополнительно статистические данные.
Заключительный отчет группы включал в себя трехэтапную программу разработки новых индикаторов:
36
1.4. Появление индикаторов науки и технологии
1) индикаторы затрат;
2) индикаторы рабочей силы;
3) индикаторы результатов научных исследований, инноваций, государственной поддержки НИОКР.
Несколько месяцев спустя Дирекция по науке, технологии и промышленности ОЭСР сформулировала предложения странам-участницам по выработке индикаторов. Она предложила ограничиться лишь индикаторами, наиболее востребованными потребителями статистики, т.е. индикаторами затрат. Такое решение
было продиктовано стремлением ускорить работу. Предполагалось, что отчеты,
включающие индикаторы по странам, будет выходить каждые два года, а первый
из них заменит очередной пятый выпуск посвященного НИОКР тома бюллетеня
«Международный статистический год».
В последующие годы ОЭСР расширило свой набор индикаторов за счет индикаторов результатов. Так, первый выпуск «Индикаторов науки и технологии», вышедший в 1988 году, включал в себя данные о патентах, технологическом балансе
платежей и торговле высокотехнологичной продукцией.
В целом, начиная с середины 1980-х годов ОЭСР выпустила ряд сборников
индикаторов науки и технологии, среди которых можно выделить следующие:
1) “Science and Technology: Indicators Report” (эта серия просуществовала недолго и была заменена в 1988 году “Main Science and Technology Indicators”).
2) “Main Science and Technology Indicators” (с 1988)
3) “Basic Science and Technology Statistics” (с 1991)
4) ”R&D Expenditure in Industry” (с 1995)
5) “Science, Technology and Industry Scoreboard” (с 1995).
Выпуск электронных версий позволил существенно расширить круг пользователей этой информации. В эти сборники наряду с индикаторами затрат включались также индикаторы результатов (патенты, ТБП, международная торговля высокотехнологичной продукцией), однако все они имели отношение к экономике.
Несмотря на очевидное влияние НФН на ОЭСР в плане индикаторов науки,
этот процесс вряд ли можно назвать односторонним. Представляется полезным
проследить также влияние работы ОЭСР на американскую систему индикаторов.
Еще в 1965 году появилась изданная ОЭСР работа [29], в которой сравниваются данные по НИОКР и методологии их сбора, применяемые в различных странах. Там, в частности, проводился сравнительный анализ инвестиций, рабочей
силы, технологического баланса платежей, количества патентов и миграции для
семи наиболее развитых западных стран и Советского Союза. Это был первый
документ, в котором несколько индикаторов были собраны в одном издании, и он
появился за восемь лет до американских «Индикаторов науки».
В этом исследовании указывалось на существование разрыва в НИОКР между
европейскими странами и США. Согласно выводам авторов исследования, Европа отставала от Америки как по инвестициям в НИОКР, так и по их экономическим результатам. Однако данные, на которых основывался этот вывод, были явно
недостаточными, чтобы служить прочным основанием для сравнения, поскольку
ОЭСР лишь недавно одобрила стандартизированную методологию сбора данных
по НИОКР. В результате на прошедшей в 1966 году встрече министров странучастниц ОЭСР по науке и технологии было решено создать специальный комитет для проведения подготовительной работы для дальнейших дискуссий. Одной
37
1. История индикаторов науки и технологии
из задач комитета стало изучение национальных различий в научно-техническом
потенциале с целью подтверждения вывода о наличии разрыва [37, 16].
Было проведено пять исследований, результаты которых вошли в отчет, озаглавленный «Разрывы в технологии» [58]. Этот отчет стал первым политически
ориентированным анализом данных по науке и технологии. Проеденные исследования в целом подтвердили наличие технологического отставания Европы от
Америки, однако разделение военных и гражданских НИОКР дало совершенно
иную картину. Более того, в отчете вообще делался вывод о слабой связи результатов национальных НИОКР с экономическим ростом и успехами в торговле той или
иной страны. Иначе говоря, научно-технологический потенциал признавался одной
из их предпосылок, но не достаточной основой. Помимо размера американского
рынка, важными факторами оказались также государственная поддержка, характер
системы образования и культура менеджмента. В случае европейских стран технологическое отставание на самом деле было отставанием в менеджменте.
Исследователи пришли к этим выводам, сравнив индикаторы НИОКР, инновации, торговли, производительности труда, технологического баланса платежей
и иностранных инвестиций. Таким образом, «Разрывы в технологии» стали первой систематической попыткой использования индикаторов для измерения различных факторов, влияющих на научно-технологический потенциал.
Несколько лет спустя ОЭСР предприняла следующую попытку усовершенствовать систему индикаторов науки и технологии [61]. В новом исследовании научнотехнологический потенциал десяти стран измерялся с помощью шести индикаторов:
1) значимые инновации; 2) заявки на патенты, лицензии и ноу-хау; 3) происхождение технологии; 4) выданные патенты; 5) импорт и 6) экспорт в наукоемких отраслях.
Отчет «Разрывы в технологии» оказал существенное влияние на работу над
индикаторами науки и технологии в США. Его первым следствием стали усилия
по классификации высокотехнологичных отраслей, которую стало проводить, наряду с НФН, Министерство торговли. В основу классификации были положены
такие критерии, как количество научного и технического персонала, затраты на
НИОКР в процентах к продажам и квалификация сотрудников. Это была первая
попытка измерения высокотехнологичных отраслей в США. Вторым следствием
стал выпуск НФН первого в мире всеобъемлющего сборника индикаторов науки
и технологии.
38
Глава 2
2. МЕТОДОЛОГИЯ ИЗМЕРЕНИЯ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ
2.1. МОДЕЛЬ ИЗМЕРЕНИЯ
2.1.1. Истоки модели «затраты-выпуск»
Измерение науки и технологии относится к социальной статистике, однако
имеет ряд особенностей, выделяющей его из этой области. Во-первых, объектом
измерения здесь служит не население в целом, а только ученые и создаваемые ими
знание и инновации. Во-вторых, предметом измерения здесь являются не производимые наукой экономические блага, а деятельность производителей знания.
Как и социальная статистика в целом, измерение науки и технологии осуществляются государством в целях контроля и планирования интервенций. Для того
чтобы оценить результативность НИОКР, необходима определенная модель отчетности, позволяющая соотносить издержки с результатами. С самого начала, т.е.
с публикации в 1973 первого выпуска американских «Индикаторов науки», данные
структурировались в терминах экономической модели «затраты-выпуск». Под «затратами» понимаются инвестиции, необходимые для проведения НИОКР (финансовые средства и человеческие ресурсы), а под «выпуском» — их результаты (знание,
изобретения и т.д.), оказывающие определенный общественный эффект. Модель
«затраты-выпуск» основывается на экономическом допущении об ожидаемых благах, которые должна произвести наука. Существует два основных источника, откуда
эта модель была заимствована для измерения науки и технологии.
Первым из них явилась эконометрика, а точнее, используемая в ней производственная функция, измеряющая экономическую производительность. Применительно к науке и технологии производственная функция позволяет не только
измерить производительность научной системы, но также влияние этой системы
на экономическую производительность. Первоначально экономический рост описывался функцией Кобба-Дугласа, связывавшей объем производства с факторами
труда и капитала. В 1957 году Роберт Солоу ввел в нее фактор технического прогресса, под которым понималась вся совокупность изменений производственной
функции, которая не могла быть описана количественными изменениями труда
или капитала. Производственная функция Солоу [88] связывает количество ресурсов («затраты») с количеством произведенного товара («выпуск») через технологию. С этой точки зрения, технологический прогресс может проявляться двояко:
либо то же самое количество товара производится при меньших затратах ресурсов, либо при тех же ресурсах производится больше товара.
Предложенный Солоу подход к включению науки и технологии в экономическое уравнение оказался весьма продуктивным, и в последующие годы экономисты стали включать в производственную функцию различные факторы с целью
лучшего изолирования научно-технологического эффекта.
Тем не менее, вскоре после утверждения многофакторной модели производительности стали появляться критические замечания относительно ее адекватности.
Сам Солоу признавал в 1978 году, что пока не существует способа непосредственного измерения влияния технического прогресса на рост производства. В приме-
39
2. Методология измерения науки и технологии
няемой модели оно вычисляется просто как остаточная величина после вычета всех
идентифицированных компонентов экономического роста. Именно этот остаток
и принимается за верхний предел влияния технического прогресса [89, 26].
Аналогичным образом, последнее руководство ОЭСР по измерению производительности указывает на то, что, во-первых, многофакторная модель не измеряет
непосредственно технологию, а включает в себя различные другие влияния, а вовторых, изменения в модели являются лишь одним из проявлений технологического прогресса и не могут описывать его в целом [74, 115–117].
Тем не менее, измерение многофакторной производительности по-прежнему
привлекает внимание экономистов. Это обусловлено прежде всего тем, что экономический рост и производительность являются наиболее понятными для правительств эффектами влияния науки на общество. Что же касается ее социальных
эффектов, то они в рамках господствующей модели научной отчетности отодвигаются на периферию.
Утверждению эконометрической модели в научной статистике способствовали
экономисты, работавшие над первым изданием «Руководства Фраскати», в частности К. Фриман, к этому моменту уже занимавшийся исследованиями, ориентированными на поиски связи между затратами и выпуском [26]. Фриман полагал
неприемлемым тот аргумент, что результаты НИОКР в принципе плохо поддаются определению, хотя и признавал, что в этом плане существуют серьезные
методологические проблемы. При этом он указывал на то, что при измерениях
затрат на НИОКР также выпадают некоторые виды деятельности, однако никто
не подвергает сомнению полезность этих измерений в целом. Фриман также отвергал аргумент о произвольности и неопределенности связей между затратами
на НИОКР и их результатами, который мог бы оправдать отказ от любых попыток
повысить их эффективность. По его мнению, из случайного характера, присущего
частным случаям, логически не следует невозможность статистических генерализаций относительно классов феноменов [27, 10–11].
Большое влияние в плане утверждения модели «затраты-выпуск» оказал также
Фриц Махлуп, применявший эту модель для изучения развития научных идей от
стадии исследования до практического результата (публикация, патентная заявка, проект и т.д.). Именно неудовлетворенность слишком абстрактным характером производственной функции применительно к измерениям научной деятельности привела Махлупа к идее индикаторов науки и технологии. Предложенный
им список индикаторов «затрат» и «выпуска» был организован в соответствии
с этапами НИОКР (фундаментальные исследования, прикладные исследования,
опытно-конструкторские работы, инновация) и использовал классификацию на
вещественные, невещественные и измеримые [46, 180–181]. Таким образом, производственная функция из абстрактной конструкции превратилась в практический
инструмент, которым стали пользоваться статистические агентства и общественные организации вроде НФН и ОЭСР.
Вторым источником модели «затраты-выпуск» явилась практика менеджмента промышленных исследований, где она стала аналогом показателя окупаемости
инвестиций. К 1950-м годам в практике большинства компаний использовались
такие показатели, как соотношение между затратами на НИОКР и прибылью, объемом продаж, добавленной стоимостью, которые должны были продемонстрировать эффективность НИОКР [43, 31]. В дальнейшем показатели эффективности
40
2.1. Модель измерения
стали использоваться в агрегированной статистике по промышленным НИОКР
и национальной научно-технологической статистике. В этом последнем случае
знаменателем служил ВВП.
Специалисты выделяют три основные причины возникновения существующей системы научной отчетности [43, 31–32]. Первая связана с желанием контролировать науку, в частности, через объем финансовых средств, выделяемых на
исследования. В самом первом издании «Руководства Фраскати» приводятся две
основные практические цели научной статистики: управление исследованиями
и оценка их окупаемости [55, 9–11]. Управление исследованиями предполагает
оптимальное использование ресурсов и основывается на таких понятиях, как производительность исследования и баланс различных видов исследований. Оценка
окупаемости демонстрирует эффективность исследований. Тем не менее, следует
признать, что в связи с развитием экономики знания научно-технологическая статистика выполняет функцию не столько ограничения НИОКР, сколько привлечения в них дополнительных средств.
Вторая причина связана с теоретическим интересом ученых. В этом случае отчетность служит своего рода моделью для объяснения научной деятельности как
таковой. Она указывает на определенные механизмы функционирования этой деятельности: сначала инвестиции — потом результат. Конечно, это административнобухгалтерский подход, оставляющий в стороне многие важные аспекты научной
деятельности. Альтернативный подход рассматривает науку как сложный феномен или систему, для адекватной оценки которых необходимо измерять не только
затраты и непосредственные результаты, но также их социальные последствия.
Третью причину можно назвать «риторической». Официальная научнотехнологическая статистика, представленная в виде модели «затраты-выпуск»
создает определенное представление, с которым удобно оперировать в целях обоснования административных решений. Насколько это представление позволяет
адекватно оценить измеряемый объект, в данном случае даже неважно. По сути
речь идет не столько о реальной эффективности, сколько о риторике эффективности, которая соответствует ожиданиями и нормам, применяемым обычно к оценке
человеческой деятельности.
2.1.2. Приоритет измерения затрат
Описанная выше модель является идеальной. На самом деле, вплоть до начала
1990-х годов международная статистика практически не занималась измерением
результатов и общественного эффекта науки и технологии, сосредоточиваясь главным образом на измерении финансовых и человеческих ресурсов. Исключением
стали лишь индикаторы американского НФН, который проводил измерения «выпуска» (количество публикаций, патенты), начиная с 1970-х годов. В течение всего первого периода официальная статистика поставляла всего два вида данных:
финансовые ресурсы, инвестируемые в исследования, на основе которых подсчитываются валовые национальные расходы на НИОКР, и человеческие ресурсы,
производящие эти исследования.
В измерениях науки и технологии эти две области рассматриваются в трех аспектах. Во-первых, различается характер исследований, которые могут быть фундамен-
41
2. Методология измерения науки и технологии
тальными, прикладными и опытно-конструкторскими. Во-вторых, различаются
сектора финансирования и исполнения исследовательских работ: государство, академическая или университетская наука, производство, неприбыльные организации или иностранные организации. Наконец, финансовые и человеческие ресурсы
классифицируются по дисциплинам (для академической и университетской науки), отраслям промышленности и социально-экономическим целям (для государственных органов).
Установлению приоритета индикаторов «затрат» над индикаторами «выпуска»
способствовали три фактора: методологический, административный и идеологический [33, 8–14].
Методология. ОЭСР выделяет две главных причины недостатка в показателях «выпуска». Во-первых, информация о результатах обычно предназначается
для административных, а не измерительных целей и поэтому не основывается
на исчерпывающих методах измерения. Так, в частности, происходит с базами
данных о патентах и публикациях, которые составляются, соответственно, для
юридических и библиографических целей.
Вторая причина относится в большей степени к университетским или академическим исследованиям и заключается в том, что результаты научной работы
не всегда непосредственно связаны с созданием новых продуктов и процессов
и поэтому с трудом поддаются определению, измерению и оценке.
Помимо этого, сложности с измерением университетских НИОКР связаны
с определенными техническими ограничениями. Особенности отчетности в системе высшего образования не позволяют четко разделить затраты и результаты.
Кроме того, поскольку университетские исследования тесно связаны с преподаванием, не всегда возможно определить, где заканчивается учебная работа
и начинаются исследования и наоборот. Опять же, у преподавательского состава
гибкий график работы, и некоторые исследования осуществляются ими во внеучебное время или в период каникул.
Тем не менее, ОЭСР рекомендует все же производить измерения «выпуска»,
несмотря на связанные с ними ограничения, указывая, что НИОКР представляют интерес не в качестве деятельности как таковой, а как процесс создания
нового знания и инноваций [69, 18]. Однако официальные статистические агентства часто негативно настроены по отношению к этим данным в условиях отсутствия методологического консенсуса.
Административный фактор. Особая роль государства в поддержке науки
и технологии стала очевидной для специалистов в 1940-е годы, когда появился
знаменитый доклад Ванневара Буша «Наука: Бесконечный предел» [8], который
привел к созданию НФН и заложил основы модели научной политики, в течение
нескольких последующих десятилетий использовавшейся в западных странах.
В докладе признавалась особая роль государства в области науки и технологии,
а именно в финансировании фундаментальных исследований, осуществляемых
университетской наукой. С этой точки зрения, именно фундаментальная наука
в конечном итоге создает новые рабочие места, осуществляет прогресс в области здравоохранения и защищает граждан от внешних посягательств.
Научная политика, как она понималась в послевоенные годы, не претендовала на руководство исследованиями или контроль над ними; предметом ее заботы было то, чтобы эти исследования получали достаточное финансирование.
42
2.2. Измерение затрат
Отсюда акцент на измерении затрат, которое осуществлялось по трем областям:
место научной деятельности, задействованные дисциплины и необходимое количество средств [85, 8, 13]. Таким образом, измерение науки и технологии сосредоточивалось на общенациональных усилиях, а не на деятельности отдельных ученых.
Идеология. Вплоть до 1990-х годов в измерениях науки и технологии преобладала идеологическая установка, в соответствии с которой адекватная оценка
результатов проводимых учеными исследований может быть осуществлена лишь
их коллегами. Отсюда вытекало отсутствие необходимости для правительств измерять НИОКР по «выпуску».
Таким образом, измерение результатов и общественного эффекта научных исследований в течение длительного периода времени рассматривалось как необязательное. Этому также способствовали два обстоятельства, связанные с историей позиционирования науки как автономной сферы деятельности. Начиная
с XVIII века ученые стали изображать науку как производительницу объективного знания и источник прогресса. Позднее, уже в XX веке, возник параллельный дискурс свободы научных исследований. Результатом стало то, что к концу
Второй мировой войны финансирование науки основывалось в большей степени
на обещаниях, чем на результатах. Этому способствовала также изначальная автономия университетов.
Экономисты, со своей стороны, поддерживали общественный дискурс ученых, рассматривая науку как чистое общественное благо. Согласно этим представлениям, научная продукция не может быть приватизирована производителем, как в случае частных благ. Кроме того, ее результаты и их общественный
эффект с трудом поддаются измерению и контролю. В основе этих представлений лежала линейная модель, в соответствии с которой фундаментальные исследования являются основой прикладных, которые, в свою очередь, порождают
инновации. Отсюда следовал вывод, что государство должно финансировать то,
что не финансируется производством, т.е. университетскую фундаментальную
науку.
Свобода научных исследований до сих пор составляет важную категорию
при измерении науки и технологии. Так, ОЭСР определяет фундаментальное исследование как «работу, выполняемую, главным образом, для получения нового
знания относительно оснований феноменов и наблюдаемых фактов независимо
от какого-либо конкретного применения или использования» [33, 14].
Эти три фактора привели к тому, что во многих странах не измеряются затраты на фундаментальную науку, большинство стран не измеряет систематически
«выпуск» научных исследований и нигде до настоящего времени не измеряется
сама деятельность ученых.
2.2. ИЗМЕРЕНИЕ ЗАТРАТ
В последнем, шестом издании «Руководства Фраскати» [75] используются два
основных аспекта измерения затрат в сфере науки и технологии: финансовые ресурсы, инвестируемые в НИОКР, и человеческие ресурсы, осуществляющие эту
деятельность.
43
2. Методология измерения науки и технологии
2.2.1. Финансовые ресурсы
Пионером измерения затрачиваемых на науку финансовых средств в масштабах страны стал английский ученый Джон Бернал, который ввел понятие «бюджета науки». В 1939 году Бернал опубликовал книгу «Социальная функция науки»
[2], в которой оценил объем средств, затрачиваемых на науку в Англии, на основании существующих данных: государственного бюджета, а также статистики Ассоциации научных работников и Комитета по университетским грантам.
Бернал также предложил показатель, который впоследствии стал основным
индикатором состояния науки при проведении сравнительных международных
исследований, — отношение бюджета науки к ВВП. Используя этот индикатор,
Бернал сравнил состояние науки в Англии, США и СССР и сделал вывод о том,
что англичанам следует тратить на науку от 0,5 до 1% ВВП [2, 65].
Следующий эксперимент по оценке национального бюджета науки был осуществлен в 1940-е годы в США под руководством В. Буша [8]. Используя существующую статистику, исследователи показали, что основная доля национальных расходов приходится на промышленность и что прикладные исследования имеют приоритет перед фундаментальными. В 1947 году Президентский
научно-исследовательский совет опубликовал отчет [81, 9], в котором подсчитал
национальный бюджет НИОКР. Новаторским в его работе было то, что Совет не
полагался на существующую статистику, а провел собственное исследование, разработав точную классификацию и разослав опросные листы 70 промышленным
лабораториям и 50 университетам и фондам.
На основании полученных данных Совет предложил рекомендации относительно целей научной политики: средства на НИОКР следовало в ближайшие
десять лет удвоить, а на фундаментальные исследования — увеличить в четыре
раза [81, 6]. Совет также ввел в американскую научную политику предложенный
Берналом индикатор отношения бюджета науки к ВВП.
В 1953 году свою оценку бюджета НИОКР предложило американское Министерство обороны [19]. В этом отчете впервые фигурировало получившее в дальнейшем в американских измерениях разделение на источники финансирования
и исполнителей работ.
В 1950-е годы к измерениям подключился НФН. В 1956 году он опубликовал
свой первый отчет с оценкой расходов на НИОКР по всем секторам экономики:
государственному, промышленному, университетскому и другим [50]. В аналитических исследованиях НФН широко использовался показатель ВВП, что, по мнению
их авторов, позволяло связать расходы на НИОКР с экономическим результатами.
НФН также ввел в практику измерений научно-технологической деятельности матрицу финансовых потоков между секторами с разделением на источники финансирования и исполнителей работ. Эта матрица стала ответом на настоятельные требования со стороны правительства связать научно-технологическую
деятельность с экономикой. Однако вскоре проявилась важная методологическая
проблема матрицы, заключавшаяся в расхождении данных, предоставляемых источниками финансирования и исполнителями работ. После проведенного анализа
специалистами были выделены несколько причин этих расхождений. С одной стороны, источники финансирования не располагают точной информацией об объеме и сроках использования переданных средств; кроме того, они не всегда знают,
44
2.2. Измерение затрат
является ли их трансферт окончательным или получатель передает его другим
организациям, которые также могут выступать в роли редистрибуторов. С другой
стороны, часть средств, указываемых исполнителями, может не попадать в категорию специально выделенных источником для проведения НИОКР, кроме того,
исполнителям не всегда известен первоначальный источник средств.
Выявление этих ограничений побудило специалистов принять решение положить в основу отчетности по НИОКР данные, предоставляемые исполнителями,
как лучше отражающие характер проводимых работ. Эта методология вместе с
матрицей была принята в качестве международного стандарта после выхода в
1963 году «Руководства Фраскати».
ОЭСР принадлежит приоритет в создании основного на настоящий момент показателя финансирования НИОКР — валовых национальных затрат на НИОКР
(GERD). Как и НФН, ОЭСР рекомендует классифицировать НИОКР по основным
экономическим секторам: предпринимательскому, государственному, сектору высшего образования и неприбыльному [55, 22]. При этом классификация НИОКР по
экономическим секторам оправдывается тем, что она соответствует дефинициям
и классификациям, используемым в других системах статистических данных по
национальным доходам и расходам [55, 21], т.е., в конечном счете, необходимостью связать НИОКР с экономикой.
GERD рассчитывается как сумма расходов на НИОКР по секторам экономики,
которая определяется на основании данных, полученных различными методами.
Часть из них получается посредством опросов (промышленность), другие вычисляются по различным математическим формулам (высшее образование), третьи
измеряются косвенным образом. Это определяет лишь относительную точность
данного показателя. Тем не менее ОЭСР много сделало для его популяризации.
Дальнейшие усилия по установлению связи между наукой и экономикой привели к появлению показателя отношения GERD к ВВП, который представлялся
особенно полезным для проведения международных сравнений, поскольку давал
возможность сопоставить расходы на НИОКР с важнейшим показателем экономического роста. Это имело непосредственные политические последствия.
Так, американский уровень 3% общих затрат на НИОКР в ВВП стал в начале
1960-х годов идеалом, на который ориентировались другие страны и который
можно было использовать в политической аргументации, направленной на запрос
большего финансирования.
Масштабное использование этого индикатора началось в 1960-е годы. Первое
исследование такого рода было проведено К. Фриманом с коллегами и опубликовано ОЭСР в 1963 году [53]. Оно определило контекст будущих статистических исследований науки ОЭСР. В исследовании была зафиксирована положительная связь
между уровнем НИОКР и ВВП: экономически развитые страны, как правило, тратили на НИОКР в это время более 1% ВВП. Также было проведено ранжирование
стран в соответствии с уровнем расходов на НИОКР по двум группам: высоким
уровнем был признан более 1% ВВВ, а низким — менее 1% ВВП [53, 23–25].
Второе исследование ОЭСР, проведенное в 1963–1964 годах, ставило своей целью изучение уровня и структуры НИОКР в странах-участницах [57]. Анализ велся
по трем направлениям, которые с этого времени стали стандартными в такого рода
исследованиях: 1) общие индикаторы в абсолютных (GERD) и относительных
(GERD/ВВП) величинах, 2) распределение средств по экономическим секторам,
45
2. Методология измерения науки и технологии
цели и виду деятельности и 3) специальный анализ положения дел в каждом из
секторов.
Анализ проводился по группам стран, классифицированных в зависимости
от размера экономики. США были выбраны в качестве стандарта сравнения
и помещены в отдельную категорию, а остальные обозначены как «крупные индустриальные» (Франция, Германия, Италия, Япония, Англия), «малые индустриальные» (Австрия, Бельгия, Канада, Нидерланды, Норвегия, Швеция) и «развивающиеся» (Греция, Ирландия, Португалия, Испания, Турция). В отчете было отмечено заметное отставание европейских стран от США, которые превосходили
их по абсолютным затратам на НИОКР, в пересчете на душу населения, а также
по количеству научно-технического персонала.
Интерес представлял также анализ распределения средств по секторам. В частности, было выявлено, что во всех крупных индустриальных странах, за исключением Франции, более двух третей финансовых ресурсов тратится в предпринимательском секторе. С другой стороны, в развивающихся странах большая часть
НИОКР производится в государственном секторе [57, 23–25]. Было также выявлено
то, что промышленные НИОКР являются высококонцентрированными: 83% всех
работ осуществлялись 130 компаниями (главным образом американскими) [57, 51].
Цели НИОКР анализировались по трем основным направлениям: 1) основные
приоритеты (атомная энергетика, космос и оборона); 2) экономика (производство,
добыча полезных ископаемых, коммунальные услуги, сельское хозяйство, рыболовство, лесоводство); социальная сфера (здравоохранение, гигиена, развитие регионов, высшее образование). Исследование, в частности, выявило, что две трети
выделяемых США ресурсов направлялись в первую категорию [57, 28].
По виду деятельности НИОКР были разделены на фундаментальные, прикладные и опытно-конструкторские. Анализ показал, что США и Англия тратят больше средств на опытно-конструкторские работы. Также было обнаружено, что сектор высшего образования не играет столь значительной роли в фундаментальных
исследованиях, как это предполагалось: он осуществлял менее половины общего
объема работ в Англии и Нидерландах и менее двух третей во всех других индустриальных странах, за исключением Норвегии [57, 34].
Подобного рода исследования продолжались в 1970-е годы [62]. При этом
улучшалось как качество данных, так и точность классификаций НИОКР по целям и видам работ. Страны были разбиты на пять групп в зависимости от показателей GERD и GERD/ВВП, причем первый стал рассматриваться как индикатор
«объема» НИОКР, а второй — их «интенсивности» [62, 14–15]:
1 группа (большой объем, высокая интенсивность): Франция, Германия, Япония, Англия, США;
2 группа (средний объем, высокая интенсивность): Нидерланды, Швеция,
Швейцария;
3 группа (средний объем, средняя интенсивность): Австралия, Бельгия, Канада, Италия;
4 группа (малый объем, средняя интенсивность): Австрия, Дания, Финляндия,
Ирландия, Норвегия;
5 группа (остальные): Греция, Исландия, Португалия, Испания.
Следующим шагом в методологии ранжирования стран стал выпуск в 1984 году
первого издания серии «Индикаторы науки и технологии». Страны были разбиты
46
2.2. Измерение затрат
на четыре группы в соответствии с индикатором GERD. Смысл подобной классификации ОЭСР видела в том, чтобы проводить сравнения лишь между теми странами, которые тратят на НИОКР сопоставимые объемы ресурсов и сталкиваются
с аналогичными ограничениями [65, 22]. Хотя в отчете провозглашается отказ от
нормативного подхода, рассматривающего одну из стран в качестве «идеала», тем
не менее сама положенная в основу характеристика НИОКР в терминах «высокого», «среднего» и «низкого» уровня носит нормативный характер, что приводит
к противопоставлению первой пятерки (США, Япония, Германия, Франция, Англия) всем остальным.
Во втором издании «Индикаторов науки и технологии», вышедшем в 1986 году,
была проведена классификация отраслей промышленности по уровню интенсивности НИОКР. В первую группу вошли те, которые ОЭСР стала характеризовать
как «высокотехнологичные» и которые тратят на НИОКР более 4% годового оборота. Соответственно, страны стали теперь оцениваться по доле в них высокотехнологичных отраслей.
2.2.2. Человеческие ресурсы
Идея измерения научно-технического персонала восходит к 1930-м годам,
когда американский Национальный совет по науке начал проводить свои исследования по промышленным НИОКР. К 1940-м годам в среде специалистов даже
сложилось мнение, что человеческие ресурсы служат более адекватной мерой
научно-технологической деятельности, чем финансовые средства. Так, советник
Президента по науке Дж. Стилман отмечал в 1947 году, что «потолок НИОКР фиксирован скорее наличием квалифицированного персонала, чем объемом доступных финансовых средств» [90, 15].
Ряд проблем, связанных с измерением квалифицированного персонала, аналогичен тем, которые возникают при измерении финансовых средств, затрачиваемых
на НИОКР, поскольку они используют те же самые базовые категории и классификации. Однако существуют и специфические методологические проблемы измерения персонала НИОКР. Прежде всего, это проблема определения: кого считать
научным работником. Различие в методологиях возникает в зависимости от того,
учитывается полученная квалификация или род занятий. Во-вторых, существует
проблема, как измерять: по количеству реальных людей или в эквиваленте полной
занятости (ЭПЗ). Ответы на эти вопросы были стандартизированы в «Руководстве
Фраскати», однако они интерпретируются в разных странах по-разному.
Пионерами измерений в этой области стали США и Англия. Толчок измерению научно-технологического персонала был дан Второй мировой войной. После войны американские ученые озаботились сокращением научных кадров из-за
того, что подавляющая часть выпускников университетов была призвана в армию.
Это, в частности, отмечалось в отчете В. Буша, который прогнозировал к 1955
году дефицит научного персонала в 150 тыс. бакалавров и 17 тыс. специалистов с
более высокими степенями [8, 158]. Два года спустя эта оценка была подтверждена в отчете Стилмана.
Такая линия аргументации была продолжена НФН, который стал развивать
дискурс о нехватке специалистов в стране. Первоначально он полагался на чужие
47
2. Методология измерения науки и технологии
данные. Так, в отчете 1957 года он сравнивал данные по реальной потребности
страны в научных кадрах с расчетами Стилмана и сделал вывод о существенном
отставании роста научных кадров от стоящих перед страной задач, особенно в области фундаментальных исследований. Смысл послания был вполне очевиден:
федеральному правительству следовало оказать поддержку фундаментальной
науке. Кроме того, НФН стал делать собственные прогнозы, экстраполируя в будущее существующие тенденции. С этой целью он запустил информационную
программу определения спроса и предложения персонала НИОКР. Наконец, НФН
разработал собственный инструмент: анкеты и базу данных по носителям докторских степеней.
В 1950–1970-е годы НФН разработал Систему данных по научному и техническому персоналу, которая включала в себя данные по носителям докторских
степеней, выпускникам университетов, аспирантам, иммиграции научных и технических работников, их занятости. Используя эти данные, НФН из года в год
лоббировал увеличение количества трудовых ресурсов в области науки и технологии. Несмотря на то что прогнозы по большей части оказывались неточными,
НФН продолжал работу в рамках той же самой линии аргументации. Когда количественные данные утратили свою значимость, в ход пошли качественные: недостаток наиболее способных [40, 11].
Если в основе американских исследований научно-технологических кадров
лежала идея нехватки, то для английских была характерна идея «утечки мозгов».
Проблема «утечки мозгов» была актуальной для Великобритании, так как проводимая правительством политика сдерживания роста заработной платы в 1950-е
годы приводила к массовой эмиграции ученых в США. В этой связи правительство даже планировало запретить рекламную деятельность иностранных рекрутинговых компаний [40, 12].
В 1950-е годы английский Консультативный совет по научной политике
(Advisory Council on Science Policy) через свой Комитет по рабочей силе провел
ряд пионерских исследований предложения рабочих и инженеров в Великобритании. При этом оценивалось не только текущее наличие квалифицированных
кадров, но также делались прогнозы относительно будущего спроса. Отчеты регулярно публиковались до середины 1960-х годов, а затем уступили место статистике, собираемой Комитетом по человеческим ресурсам для науки и технологии
(Committee on Manpower Resources for Science and Technology). Однако вскоре эти
отчеты подверглись масштабной критике. В качестве основных недостатков приводились следующие:
• некритическое принятие данных работодателей;
• экстраполяция существующих трендов в будущее;
• неадекватное определение рода занятий и квалификаций, а также отношений между ними;
• отсутствие единой методологии;
• использование только американских иммиграционных данных;
• игнорирование данных по притоку кадров в страну [40, 14].
Эти недостатки не ограничивались исключительно английскими исследованиями, а были присущи практически всем национальным исследованиями, направленным на документирование «утечки мозгов». Результатом явилось если и
не создание виртуального феномена, то, во всяком случае, придание излишнего
48
2.2. Измерение затрат
драматизма ситуации, которая на самом деле была далеко не катастрофической.
Тем не менее, английские исследования оказали сильное влияние на работу в этом
направлении ОЭСР во многом благодаря тому, что секретарь Комитета по рабочей
силе Александр Кинг стал директором Бюро ОЭСР по научному и техническому
персоналу, а затем и директором ДНД.
После окончания Второй мировой войны двумя основными проблемами, заботившими европейскую бюрократию, были производительность труда и наличие
человеческих ресурсов. Это обусловило то, что Организация европейского экономического сотрудничества (ОЕЭС) стала заниматься измерением человеческих ресурсов даже раньше измерений финансовых инвестиций в науку и технологию.
Комитет ОЕЭС по рабочей силе провел первое международное исследование
положения с научным и техническим персоналом в 1954 году. В отчете был сделан вывод о том, что нехватка кадров не представляет серьезной проблемы для
научных исследований и производства, однако также указывалось на недостаточность только количественных данных, поскольку нехватка даже небольшого
числа высококвалифицированных специалистов может серьезно сказаться на реализации проектов [78, 21]. С целью преодоления этого недостатка комитет побуждал страны-члены собирать информацию по квалификации и занятости научных
и технических работников.
Этот вывод был подтвержден в следующем исследовании, результаты которого
были опубликованы два года спустя. В нем опять речь шла о необходимости подготовки достаточного для поддержки технического прогресса количества ученых
и инженеров. При этом указывалось на то, что в современных условиях не существует опасности их перепроизводства [79, 5].
В этой связи была создана рабочая группа по научным и высококвалифицированным кадрам, которая должна была заниматься общими вопросами их подготовки. В 1958 году эта группа была преобразована в Бюро по научному и техническому персоналу (Office of Scientific and Technical Personnel), входящее в ЕПА. Бюро
осуществило третье исследование научного и технического персонала в странахучастницах, в котором была поставлена проблема адекватного определения кадрового состава [54, 28].
Бюро было закрыто в 1961 году, и его место занял Комитет по научному и техническому персоналу. В середине 1960-х годов комитет провел пионерское исследование миграции ученых между странами-членами ОЭСР, США и Канадой.
В силу сложностей со сбором данных и их обработкой оно распространялось
всего на шесть стран. Тем не менее, был сделан важный вывод о том, что оценка
миграции среди ученых и инженеров является преувеличенной, и она охватывает
лишь небольшую часть персонала — его элиту [60, 4]. С этого времени вопрос об
«утечке мозгов» был снят с повестки дня ОЭСР.
Первые измерения ОЭСР не были основаны на международных стандартах.
Организация пользовалась данными, предоставлявшимися национальными правительствами, которые получались различными методами: посредством переписей, обследований рабочей силы или готовой административной статистики.
Таким образом, отсутствие единой методологии делало практически невозможным проведение адекватных сравнений. Кроме того, в основу данных обычно
клалась квалификация, полученная при образовании, а не связанная с выполняемой работой.
49
2. Методология измерения науки и технологии
Все эти проблемы были идентифицированы и рассмотрены на состоявшемся
в 1981 году семинаре ОЭСР по измерению научного и технологического персонала, однако первые международные стандарты были утверждены лишь к началу 1990-х.
Вплоть до издания 1993 года «Руководство Фраскати» ограничивало сбор
данных по научному и технологическому персоналу измерением сферы НИОКР
и рекомендовало использование эквивалента полной занятости вместо подсчета
количества реальных людей. Это делало данные по науке и технологии несопоставимыми с демографической, образовательной и трудовой статистикой.
Интерес к более широкой концепции научного и технологического персонала был проявлен ОЭСР в начале 1990-х годов в рамках реализации программы
«Технология-экономика», в которой важная роль в инновационном процессе отводилась человеческому капиталу. В результате перед Отделом по научным, промышленным и технологическим индикаторам была поставлена задача подготовки
соответствующего руководства. Это руководство было подготовлено отделом совместно с Евростатом и одобрено странами-членами ОЭСР в 1994 год на конференции в Канберре [72]. В руководстве не предлагались совершенно новые виды
статистических данных, однако содержались указания относительно того, как
можно использовать существующие данные для построения индикаторов науки
и технологии.
Выход руководства стимулировал новые усилия по измерению человеческих
ресурсов в сферах науки и технологии. К ним можно отнести проведенное совместно ОЭСР и Евростатом в 1995–1996 годах пилотное исследование с целью
тестирования предложенных руководством данных, понятий и индикаторов; разработку индикаторов потоков человеческих ресурсов и проведение анализов международной мобильности высококвалифицированной рабочей силы. В ходе этих
исследований был выявлен ряд проблем, часть из которых сходна с теми, которые
были идентифицированы в 1960-е годы. К ним относятся:
• различие в источниках и методологиях;
• проблематичность конвертации национальных систем в стандартизированные международные классификации образования и занятости (МСКО
и МСКЗ);
• переоценки в результате несовпадения квалификаций по образованию и выполняемой работе;
• сложности с соотнесением образовательной и профессиональной квалификации [40, 27].
В связи с этим начиная с 2001 года предпринимаются усилия по переработке
руководства.
2.3. ИЗМЕРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Как уже указывалось выше, научная политика во второй половине XX века
прошла два этапа. На первом (1950–1970-е годы) речь шла об общем финансировании научной деятельности с целью создания научного потенциала, т.е. построения исследовательской инфраструктуры и развития научных сообществ. Во
второй период, начавшийся в 1970-е годы, главной задачей стало распределение
дефицитных ресурсов между научными направлениями в соответствии с постав-
50
2.3. Измерение результатов
ленными социально-экономическими целями. Это также поставило в повестку
дня проблему измерения результативности деятельности ученых и инженеров.
Соответственно, на первом этапе основной акцент делался на показателях затрат. Это в полной мере отразилось в первом издании «Руководства Фраскати»,
ориентировавшем исключительно на измерение затрат, хотя некоторые индикаторы результатов там упоминаются в порядке дискуссии. Тем не менее, систематическая разработка индикаторов результатов началась лишь в 1970-е годы в США,
а в 1980-е эстафету подхватили страны-члены ОЭСР. Если НФН первоначально
сосредоточился на разработке академических индикаторов (прежде всего библиометрических), то ОЭСР отдала предпочтение экономическим.
Впервые идея дополнения индикаторов затрат индикаторами результатов была
выдвинута в период подготовки первого издания «Руководства Фраскати», однако
в то время она не нашла поддержки. Как указывалось в руководстве, «измерение
результатов пока еще не достигло такой стадии развития, когда можно выдвигать какие-либо предложения по стандартизации» [55, 37]. Тем не менее, издание
1981 года уже включало приложение, в котором в порядке дискуссии обсуждались
такие индикаторы, как данные по патентам, технологический платежный баланс,
торговля высокотехнологичной продукцией, инновации и производительность
труда. В дальнейшем в «Основные индикаторы науки и технологии» вошли лишь
первые три.
2.3.1. Патенты
Преимуществом патентных данных является простота их стандартизации.
С другой стороны, им присущи следующие важные ограничения: избирательность
охвата (не все изобретения патентуются) и различия в ценности патентов. Тем не
менее, ОЭСР восприняла эти ограничения как поддающиеся корректировке и начиная с 1988 года стало включать индикаторы патентов в свой сборник «Основные
индикаторы науки и технологии». В 1994 году было выпущено методологическое
руководство по сбору и интерпретации патентной статистики [70].
2.3.2. Технологический платежный баланс
Технологический платежный баланс (ТПБ) соотносит между собой средства,
заплаченные и полученные за приобретение и использование патентов, лицензий,
торговых марок, проектов, ноу-хау и технических услуг. Он позволяет сравнивать уровень технологического развития стран по типу торгового баланса. Как
и индикатору патентов, этому показателю также присущи определенные ограничения. Так, ТПБ не включает потоки технологии, не сопровождающиеся соответствующими финансовыми потоками (например, между дочерними и материнской
компаниями), не всегда возможно разделить затраты и поступления в различных
категориях (лицензии, торговые марки, ноу-хау и т.д.), кроме того, существенно
различаются методы сбора данных, практикуемые в различных странах.
Принимая во внимание эти ограничения, ОЭСР рекомендовала с осторожностью
относиться к данному индикатору и использовать его только наряду с другими. Так,
в частности, отрицательный ТПБ не всегда указывает на технологическую слабость
51
2. Методология измерения науки и технологии
(как в случае с Японией), а может свидетельствовать об активной политике, ориентированной на повышение конкурентоспособности. ТПБ был включен в сборник
индикаторов ОЭСР в 1990 году. В том же году было выпущено методологическое
руководство по сбору и интерпретации соответствующих данных [68].
Однако первый опыт проведения международного обследования с целью получения статистики по ТПБ оказался обескураживающим. Три четверти странучастниц не смогли ее должным образом детализировать и задокументировать,
в результате чего разрыв между суммами, задекларированными получателями
и плательщиками, составил от 60 до 120% [38, 10].
2.3.3. Торговля высокотехнологичной продукцией
Еще более противоречивым индикатором является торговля высокотехнологичной продукцией. Основная проблема здесь заключается в отсутствии как
единого представления о критериях высокой технологии, так и общего языка ее
описания.
Работа над индикаторами «высокотехнологичности» началась в ОЭСР в 1980-е
годы и была обусловлена двумя причинами. В аналитическом плане это было продолжение усилий по выявлению тенденций развития НИОКР и классификации
стран в соответствии со степенью их интенсивности. Индикатор «высокотехнологичности» рассматривался тогда как развитие применительно к промышленности индикатора GERD/ВВП, применявшегося к стране в целом. В соответствии с этим подходом, отрасли промышленности классифицировались на три
группы (высоко-, средне- и низкотехнологичные) в зависимости от уровня инвестиций в НИОКР. Так, высокотехнологичными признавались те отрасли, в которых уровень инвестиций превышал средний.
Второй причиной было поручение Совета Министров стран-членов ОЭСР секретариату этой организации изучить проблемы, связанные с торговлей высокотехнологичной продукцией. Комитетом по промышленности и Комитетом по науке
и технологии Дирекции по науке, технологии и промышленности была проведена
исследовательская работа, целью которой было связать технологию с торговлей.
Первые статистические данные в этой области были опубликованы в 1986 году
в очередном издании «Индикаторов науки и технологии».
Взяв за основу реестр десяти высокотехнологичных отраслей, составленный
американским Министерством торговли по критерию отношения затрат на НИОКР к объему продаж, специалисты ОЭСР составили собственную классификацию, использовав выборку из одиннадцати стран [38, 12–14].
Однако основной проблемой этого подхода было то, что в нем речь шла об
отраслях промышленности, а не о продукции. Иначе говоря, вся продукция высокотехнологичных отраслей автоматически считалась высокотехнологичной, даже
если она таковой в действительности не являлась, и наоборот: вся продукция низкотехнологичных отраслей классифицировалась как низкотехнологичная. Другим
недостатком было то, что данный индикатор учитывал только НИОКР, а не конечную продукцию. Таким образом, высокотехнологичной отрасль могла быть признана только на основании интенсивности НИОКР, даже если она не создавала
никаких высокотехнологичных продуктов или процессов.
52
2.3. Измерение результатов
Второй реестр был составлен в середине 1990-х при участии Евростата. В нем
сначала подсчитывалось отношение затрат к выпуску в 22 секторах 10 стран,
охватывавших 95% всех промышленных НИОКР, а затем каждый сектор оценивался по своему вкладу в общий выпуск по паритету покупательной способности.
Однако и этому подходу были присущи свои ограничения: «высокотехнологичность» вычислялась при учете лишь основной деятельности компаний, относящихся к отрасли.
В результате был составлен третий реестр, в основу которого была положена
классификация не по отраслям, а по продукции, и который включал лишь высокотехнологичную продукцию. В соответствии с этим подходом, высокотехнологичной
признавалась любая продукция, для изготовления которой проводились НИОКР
с интенсивностью выше средней по отрасли (3,5% от общего объема продаж).
Индикаторы «высокотехнологичности» регулярно публикуются в сборнике
ОЭСР начиная с 1988 года, однако специального руководства по сбору и интерпретации данных выпущено не было.
2.3.4. Библиометрия
В 1980–1990-е годы ОЭСР также проводились исследования с целью разработки библиометрических индикаторов, однако эта работа не завершена вплоть до
настоящего времени. Двумя основными проблемами в этой области являются: отсутствие четких дефиниций (что измеряется) и неопределннность релевантности
(для кого проводятся измерения). Основные сложности, связанные с библиометрическими индикаторами, были обобщены в изданном в 1989 году дополнении
к «Руководству Фраскати», посвященном вопросам измерения с сфере высшего
образования. В список входили:
• ограниченность анализа публикациями в периодических изданиях;
• различие целей цитирования;
• распространение самоцитирования;
• проблема языка (чаще цитируются англоязычные публикации);
• временной лаг между публикацией результатов и цитированием;
• путаница, связанная с совпадением имен авторов;
• проблема коллективных публикаций (преимущество имеет автор, упомянутый первым) [66, 50–51].
Впрочем, помимо этих очевидных ограничений, присущих библиометрическим
индикаторам, существуют другие объяснения их неохотного использования специалистами ОЭСР по научно-технологической статистике. Прежде всего, сам характер
деятельности этой организации, отраженный в ее названии, обусловил акцент на
экономических индикаторах. Во-вторых, именно экономисты являются основными производителями и потребителями научно-технологической статистики. Кроме
того, экономическая сторона научной и технологической деятельности гораздо легче поддается измерению, чем сущностная, связанная с нематериальными благами.
Однако главной причиной является нежелание национальных статистических
агентств иметь дело с библиометрическими данными. Это нежелание мотивировано
тем, что, во-первых, методология сбора этих данных не соответствует стандартной;
во-вторых, эти данные изначально не предназначались для измерения результатов
53
2. Методология измерения науки и технологии
НИОКР и, соответственно, нуждаются в адаптации; и, в-третьих, они собираются
широким спектром различных неуполномоченных организаций (банками данных,
патетными бюро, научными учреждениями, частными фирмами и т.д.) [38, 20].
2.4. ИЗМЕРЕНИЕ ИННОВАЦИЙ
Первые проявления правительствами интереса к данным по инновациям относятся к 1960-м годам, однако систематические исследования в этом направлении стали проводиться отдельными странами-членами ОЭСР лишь в 1980-е. При
этом, измеряя инновацию, правительственные агентства использовали уже существующую косвенную информацию вроде количества выданных патентов или затрат на НИОКР.
В 1990-е годы началась совместная методологическая работа ОЭСР и Евростата по стандартизации измерения инновации. В качестве основной цели этой работы указывалось создание индикаторов результатов, которые измеряли бы инновацию посредством продуктов, процессов и услуг, вытекающих из инновационной
деятельности. Однако с течением времени это измерение все в большей степени
стало концентрироваться на самой деятельности.
До 1970-х годов инновация обычно измерялась с помощью косвенных показателей, к главным из которых относились патенты и промышленные затраты на
НИОКР. Широкое использование патентной информации началось в 1950-е годы,
однако вскоре специалистам стало ясно, что патенты в большей степени являются
показателями уровня изобретательской деятельности, а не инновации как таковой.
К счастью, в 1960-е годы стали систематически проводиться исследования промышленных НИОКР, состояние которых и стало следующим косвенным индикатором инновации. Однако к середине 1970-х годов специалистами ОЭСР были выявлены существенные ограничения такого подхода [41, 6]. Прежде всего, было установлено, что существующая методология не включает в измерение такие важные
для превращения результатов НИОКР в технологическую инновацию факторы, как
расходы на оборудование, инженерная деятельность и маркетизация. Кроме того,
она также не учитывала неформальную и неосновную инновационную деятельность. Наконец, она не была ориентирована на измерение результатов в терминах
нового знания или новых продуктов и процессов. Тем самым было признано, что
измерение инновации не может быть сведено к измерению НИОКР и был поставлен
вопрос об измерении собственно инновации. В частности, было предложено включать в опросные листы вопросы о доли деятельности компании, ориентированной
на инновации, расходах на промышленную инновацию и списке важных продуктов
и процессов, внедренных компанией. Таким образом, инновацию было предложено
измерять одновременно как деятельность и результат этой деятельности.
2.4.1. Инновация как результат
Самое первое исследование инновации как таковой было осуществлено в Великобритании в конце 1950-х годов. Авторы [9; 10] изучили 201 значимую инновацию, осуществленную 116 фирмами, характеристики этих инноваций и их
54
2.4. Измерение инноваций
источники. Этот подход использовался и в первых официальных статистических
исследованиях. В частности, в проведенном по заказу американского НФН в 1963–
1967 годах опросе участвовали непосредственно задействованные в инновациях
сотрудники 121 фирмы. В исследовании изучались источники инноваций (собственные или приобретенные), их характер (продукты или процессы), стоимость
и влияние на производственный процесс [47]. Во втором исследовании, использовавшем тот же самый подход, изучались 500 крупных продуктовых инноваций,
внедренных за период с 1953 по 1973 годы. При этом исследовались: время между
изобретением и инновацией, окупаемость инвестиций, «радикальность» инновации, объем и интенсивность НИОКР компаний [41, 8].
В этот же период интерес к измерению инноваций проявился и в ОЭСР. Уже
в опубликованном в 1968 году докладе «Разрывы в технологии» [58] показатели
инноваций стали основным фактором объяснения различий между США и Западной Европой. Данные основывались на анализе 140 значимых инноваций начиная
с 1945 года в металлургии, электронной и химической промышленности. Измерялись два аспекта инноваций: 1) производство (приоритет в коммерциализации
новых продуктов и процессов) и 2) внедрение (уровень использования новых продуктов и процессов). Согласно выводам исследования, приблизительно 60% всех
инноваций приходилось на американские фирмы. При этом американские компании часто конвертировали в успешные рыночные продукты результаты европейских фундаментальных исследований и изобретений [58, 15].
Следующее исследование по изучению условий успешной инновации было
проведено ОЭСР в 1971 году [61]. В нем прослеживалось происхождение 110 наиболее значимых инноваций из указанных в «Разрывах в технологии». Лидировали
США с 74 инновациями, а за ними шли Великобритания с 18 и Германия с 14.
2.4.2. Инновация как деятельность
Первоначально и НФН и ОЭСР измеряли инновацию в терминах скорее результата, чем деятельности. Однако в дальнейшем обе организации изменили
свой подход.
Переориентация статистики по инновации произошла во многом под влиянием публикации в 1967 году отчета американского Министерства торговли [96],
в котором содержалось решение важной методологической проблемы, связанной
с измерением инновации. Так, в отчете ОЭСР о технологических разрывах признавалось, что не существует экономической или статистической теории, которая
позволяла бы простым и непротиворечивым образом измерить результат технологической инновации. Авторы отчета отмечали также, что используемый подход, основанный на идентификации наиболее значимых инноваций, содержит ряд
существенных недостатков, к которым относятся: ограниченность и необъективность выборки, отсутствие оценки относительной важности инноваций, сложности с определением страны происхождения [59].
Предлагавшееся в отчете американского Министерства торговли решение заключалось в том, чтобы распространить на инновацию подход, применявшийся
ранее к НИОКР, т.е. измерять инвестиции в инновационную деятельность, а не продукты и процессы, являющиеся результатом этой деятельности. В отчете инновации
55
2. Методология измерения науки и технологии
измерялись по пяти категориям деятельности: НИОКР, инженерно-конструкторские
работы, инженерно-технологические работы, производство и маркетинг. При этом
было показано, что только 5–10% стоимости инноваций приходится на НИОКР, откуда был сделан вывод о неадекватности методов измерения инновации с помощью
показателей НИОКР. Под влиянием данного отчета стали появляться первые национальные обследования инновационной деятельности.
В начале 1970-х годов НФН обратился к помощи ученых для разработки инструментов измерения инновационной деятельности и ее стоимости. В силу связанных с этим подходом методологических сложностей первое исследование такого рода было проведено лишь в середине 1980-х годов [1].
Что же касается ОЭСР, то она впервые включила понятие инновации в очередное издание «Руководства Фраскати» в 1981 году. Там инновационная деятельность была исключена из НИОКР и определялась как «смежная с научной деятельность» [64, 15]. Однако по мере роста числа национальных проектов измерения
инновационной деятельности ОЭСР также стала проявлять к ней больший интерес. Мощным толчком в этом направлении стали поддержанные Нордическим
фондом планы проведения первого международного сравнительного обследования инновационной деятельности в скандинавских странах (Финляндии, Норвегии, Дании и Швеции). С этой целью в 1988 году был организован специальный
семинар с участием представителей ОЭСР и стран-членов. Основной документ
этого семинара [86] был принят в качестве концептуальной схемы для создания
индикаторов инновации. Этот документ и лег в дальнейшем в основу выпущенного ОЭСР в 1997 году в сотрудничестве с Евростатом «Руководства Осло» [73].
2.4.3. Выработка общего подхода
Основными целями, поставленными перед «Руководством Осло», были: гармонизация национальных методологий и стандартизация данных по инновационной деятельности фирм. Предложенная классификация включала в себя следующие категории: тип инновации, источники технологического знания, расходы на
инновационную деятельность, цели компаний, препятствия на пути инноваций и
эффект инновационной деятельности.
В 1992 году ОЭСР организовала совместно с Евростатом конференцию по выработке стандартной анкеты для проведения сравнительных исследований инновационной деятельности в Европе [41, 16]. В соответствии с разработанной
методологией было проведено несколько международных обследований, по результатам которых в 1993 и 1999 годах состоялись семинары, где был поднят ряд
важных методологических вопросов.
Прежде всего, дискутировался вопрос о том, следует ли измерять инновацию
как результат или как деятельность. В «Руководстве Осло» первый подход охарактеризован как «объектный», поскольку единицей анализа в нем служит сама инновация, а второй — как «субъектный», поскольку единицей анализа в нем служит
фирма и совокупность ее инновационной деятельности. Преимуществом первого,
согласно руководству, является то, что инновация измеряется непосредственно, на
уровне проекта, в то время как при втором подходе фирмы предоставляют усредненные данные по всем проектам [73, 83–84].
56
2.4. Измерение инноваций
Однако ОЭСР поддержала второй подход, объясняя свой выбор тем, что именно фирмы определяют экономические результаты и более значимы в политическом плане [73, 29]. Впрочем, вполне возможно, что здесь сыграли свою роль не
только методологические соображения, но и «политические» интересы: объектный подход, требующий экспертного знания, развивался главным образом учеными, в то время как субъектный был в большей степени характерен для работы
статистических служб.
Второй поднятый на семинарах вопрос касался фокуса и охвата обследований. Еще 1934 году Йозеф Шумпетер дал определение инновации, которое
включало в себя пять типов феноменов: 1) внедрение нового товара, 2) внедрение нового способа производства, 3) открытие нового рынка, 4) приобретение нового источника сырья или полуфабрикатов, 5) применение новой
формы организации [84, 66]. Первоначально «Руководство Осло» сконцентрировалось только на технологической инновации, однако в третье издание [76]
были включены также нетехнологические виды инноваций – организационные и маркетинговые.
Третий вопрос касался понятия новизны. Некоторые национальные исследования зафиксировали непропорционально большое число инновационных
фирм. Источником такого рода переоценки послужило данное в «Руководстве
Осло» определение, в основе которого лежала оценка новизны самой фирмой, а
не рынком. Именно на основе этих оценок высчитывается уровень инновации,
определяемый как доля в общем количестве фирм, занимающихся инновационной деятельностью. Такого рода статистика прекрасно подходит для политических целей, однако, как предупреждает само «Руководство Осло», «доля инновационных фирм грозит превратиться в такое же магическое число, как доля ВВП,
затрачиваемая на НИОКР» [73, 11].
Помимо этих трех вопросов, обсуждавшихся в ходе семинаров, существуют
также проблемы измерения, которые могут вызвать недоверие к международной
статистике по инновациям. Главная из них связана со сложностями отделения
в каждой категории затрат, связанных с новыми и улучшенными продуктами и
услугами, от остальных. Эта проблема постоянно возникает в измерении НИОКР. В европейских анкетах ее пытаются решить, спрашивая фирмы, предоставляют ли они точные данные или прикидочные. По результатам опросов можно
сделать вывод о том, что большинство фирм не предоставляет точных данных.
Второй важной проблемой является постоянное расхождение данных по инновациям и НИОКР. Исследования, посвященные измерению инноваций, регистрируют меньший объем НИОКР, чем традиционные исследования из-за различий в методологии. К наиболее существенным из этих различий можно отнести
следующие:
• различия в масштабе: опросы по НИОКР проводятся на основании списка
известных (или возможных) исполнителей, в то время как опросы по инновации — на основании списка фирм, взятого из статистического реестра;
• различия в выборке: в исследованиях НИОКР используется полный реестр
фирм, а в исследованиях инновации проводится стратифицированная случайная выборка;
• обычное исключение из исследований НИОКР временных исполнителей
в силу сложности получения такого рода информации;
57
2. Методология измерения науки и технологии
• отраслевая классификация: крупные промышленные группы поручают осуществление НИОКР отдельным предприятиям и не имеют адекватной системы отчетности для измерения расходов;
• отсутствие данных: почти в половине стран предоставили информацию по
инновациям лишь 50% фирм [41, 21–22].
В настоящее время среди специалистов пока нет единства по вопросу о том, как
лучше измерять инновацию. Одни считают, что для этой цели лучше подходят традиционные обследования НИОКР, другие полагают, что следует использовать оба метода
(объектный и субъектный) при учете и анализе расхождений. Тем не менее поиски
единого измерителя инноваций продолжаются. Здесь возможны два варианта: либо
объединение двух опросов, как предлагает Евростат — главный пользователь информации по инновациям, — либо, по крайней мере, их проведение одним агентством,
как предлагает ОЭСР.
2.5. ИЗМЕРЕНИЕ СМЕЖНОЙ С НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Измерение научной и технологической деятельности обычно ограничивается НИОКР, однако эти рамки слишком узкие. В 1978 году ЮНЕСКО выпустила
рекомендации, в которых научно-технологическая деятельность (НТД) определялась как состоящая из трех элементов: НИОКР, научно-технологического обучения (НТО) и научно-технологических услуг (НТУ) [93, 2]. Эти последние обычно определяются как смежная с научной деятельность (related scientific activities,
СНД), которая направлена на обеспечение производства, распространения и применения научно-технологического знания.
Важность СНД признается уже в первом издании «Руководства Фраскати», в котором в состав СНД включается деятельность по сбору и распространению научной
информации, образованию и обучению, проверке и стандартизации. Авторы руководства также признают, что в некоторых странах эта деятельность может отнимать
больше материальных и человеческих ресурсов, чем собственно НИОКР, и дают рекомендацию проводить статистические измерения этих видов деятельности [55, 13].
Тем не менее, в статистических сборниках ОЭСР данные по СНД отсутствуют,
поскольку страны-участницы за редким исключением не предоставляют подобных данных. Дискуссии относительно СНД обычно направлены не на выработку
способов измерения СНД как таковой, а на отграничение этой деятельности от
НИОКР [34, 5].
Одной из причин такого положения являются методологические трудности,
связанные с определением и стандартизацией видов СНД. Однако не менее важную роль играет также «идеологический» фактор: НИОКР рассматриваются как
высший уровень научно-технологической работы, который только и заслуживает
измерения. Существует также и связанный с предыдущим «политический» фактор: правительству важно иметь информацию о состоянии скорее переднего края
науки и технологии, которым и являются НИОКР, чем об «инфраструктуре», к которой относится СНД.
Авторы первого издания «Руководства Фраскати» ставили перед собой задачу четко отделить рутинную деятельность от НИОКР, которые характеризуются
элементами «новизны или инновации» [55, 16]. Руководство отделяет НИОКР от
58
2.5. Измерение смежной с научной деятельности
смежной с научной деятельности и от ненаучной деятельности. К первой относятся: 1) сбор и систематизация научной информации; 2) образование и обучение;
3) сбор общих данных; 4) проверка и стандартизация. Вторая включает в себя:
1) правовую и административную работу с патентами, 2) проверку и анализ;
3) другие технические услуги [55, 15–16].
Руководство рекомендует исключать СНД из НИОКР, если она не служит непосредственно целям этих последних, однако советует измерять СНД отдельно.
Однако эта последняя рекомендация так и не была реализована. Так, во втором
издании руководства, вышедшем в 1970 году, указывается, что основной задачей
относительно СНД является исключение ее из измерений НИОКР. С этой целью
список относящихся к СНД видов деятельности был пополнен анализом осуществимости инженерных проектов и специализированной медицинской помощью.
В 1976 году к этому списку был добавлен политический анализ, а в 1993 году —
стандартное программирование [34, 8–9].
Само понятие исследовательской или научной деятельности появилось в конце 1938 года, когда американский Национальный исследовательский совет в своем отчете о состоянии науки в США определил ее как «исследования в области
как естественных, так и социальных наук, а также их применение, включая сбор,
компиляцию и анализ статистических и графических данных, которые с вероятностью будут способствовать появлению нового знания с более широкой полезностью» [48, 62]. В отчете указывалось, что основные дискуссии касательно этого
определения велись в контексте включения в него таких видов деятельности, как
сбор и табулирование основных данных, экономические и социальные исследования, библиографические и архивные услуги [48, 62].
В опубликованном год спустя отчете Стилмана, написанном по заказу президента Трумэна, для обозначения этих видов деятельности был введен термин
«вспомогательных исследований» (background research), которые понимались
как «систематические наблюдение, сбор, организация и представление фактов,
использующие известные принципы для достижения целей, явно определенных
до начала исследования, с целью создания базы для последующих исследований
или представления стандартных справочных данных» [90, 300]. В отчете также
указывалось на то, что подобные виды деятельности являются адекватным полем
для действий правительства, что положило начало измерению СНД в тех редких
случаях, когда она вообще измерялась.
Начиная с 1950-х годов НФН проводил регулярные измерения в сфере государственных исследований. В них фигурировала также «другая научная деятельность», которая, однако, не отделялась от НИОКР. Лишь в 1958 году в отчете «Фонды для научной деятельности Федерального Правительства» научная
деятельность была разбита на семь видов, из которых первые три относились
к НИОКР (фундаментальные, прикладные и опытно-конструкторские), а вторые четыре — к «другой научной деятельности», куда входили: 1) планирование
и администрация, 2) сбор и распространение научной информации, 3) обучение,
4) проверка и стандартизация. При этом, согласно данным измерений, на другую
научную деятельность приходилось 7,8% от всей научной деятельности, причем
порядка 70% занимал сбор данных [34, 12].
С этого времени данные по «другой научной деятельности» включались в последующие издания «Фондов», однако они были сведены лишь к двум категори-
59
2. Методология измерения науки и технологии
ям: сбор научной и технической информации и сбор данных общего назначения.
С течением времени каждая из этих категорий была разбита на виды. Апофеозом
в этом отношении стал 1978 год, когда собираемая научная и техническая информация была разбита, в свою очередь, на четыре категории, каждая из которых
включала в себя несколько видов деятельности:
1) публикации и распространение:
первичные публикации,
изучение патентов,
вторичные и третичные публикации,
поддержка публикаций;
2) документация, справочные и информационные услуги:
библиография и ссылки,
создание библиотечной сети,
специализированные информационные центры,
перевод;
3) симпозиумы и аудиовизуальные средства:
симпозиумы,
аудиовизуальные средства;
4) НИОКР в информационных науках [34, 13].
Это был последний год, когда НФН измерял «другую научную деятельность».
Причиной отказа от дальнейших измерения была, во-первых, незначительность
измеряемой деятельности: за период 1958–1978 годов она составила лишь 1–2%
всей научной деятельности, финансируемой правительством. Во-вторых, с 1973
года начался выпуск «Индикаторов науки и технологии», в которые были включены также библиометрические индикаторы, которые заменили собой все другие
измерения деятельности, связанной с научной информацией. Наконец, с развитием информационно-коммуникационных технологий индикаторы информационной деятельности были заменены индикаторами информационных технологий.
Аналогичным образом дела обстояли и в ОЭСР. Ее предшественница ОЕЭС создала в 1949 году специальную группу по научно-технической информации (НТИ),
которая занималась преимущественно изучением обмена информацией между
странами, а также провела под руководством Британского центрального бюро информации международное исследование использования научно-технической информации более чем 2000 средних и малых фирм.
Созданная в 1962 году ОЭСР, в свою очередь, сформировала группу экспертов по НТИ, которая рекомендовала включить измерение ресурсов, посвященных
сбору НТИ, в регулярные измерения НИОКР. В 1964 году была создана Группа по
информационной политике (Information Policy Group, ГИП), повторившая ту же
рекомендацию. Эти призывы были услышаны только в 1968 году, когда Дирекция
по научным делам рекомендовала правительствам стран-участниц ввести измерение НТИ в число приоритетов. Специалистам из Гейдельбергского университета
было даже заказано методологическое руководство, которое было подвергнуто на
встрече в Осло в 1971 году суровой критике и так и не было опубликовано.
В 1973 году ГИП пришла к выводу, что, прежде чем разрабатывать методологию, следует определить характер измеряемых данных и необходимые индикаторы. С этой целью в 1974 году был создан руководящий комитет по индикаторам,
который предложил список из пяти видов индикаторов с целью помощи странам
60
2.5. Измерение смежной с научной деятельности
в проведении информационной политики. Это список включал в себя следующие
категории: 1) финансовые ресурсы НТИ; 2) человеческие ресурсы; 3) производимая информация (публикации, услуги, библиотеки, конгрессы); 4) компьютеры и
коммуникация; 5) возможные пользователи [34, 15–16].
Однако эти индикаторы так и не были использованы для измерения СНД.
Одной из причин стал рост автономии ГИП и ее сосредоточение на информационной политике как таковой, в отличие от более общего интереса ОЭСР к измерению науки и технологии. Второй причиной стало расширение понимания информации ОЭСР, которая стремилась таким образом охватить все сектора «информационного общества», а не только науку и технологию. Третьей причиной стало
то, что изучение информации в качестве деятельности постепенно превратилось
в ее изучение в качестве товара, что привело к акценту на технологическом аспекте. Результатом этих процессов стало то, что в настоящее время из стран-членов
ОЭСР лишь Ирландия и Канада продолжают проводить измерения НТИ.
Оставленную ОЭСР роль измерителя СНД взяла на себя во второй половине
1970-х годов ЮНЕСКО. Согласно программному документу ЮНЕСКО, измерение национального научно-технического потенциала не может ограничиваться
НИОКР, а должно включать в себя смежную деятельность, которая играет важную
роль в научно-технологическом развитии нации. Отказ от такого измерения, по
мнению авторов документа, может стать преградой на пути выработки систематической политики использования науки и технологии для целей развития [91, 21].
Так, в случае развивающихся стран заимствование технологий может оказаться
бесполезным при отсутствии необходимой инфраструктуры, которая позволит
этим технологиям работать [4, 5]. К этой инфраструктуре относятся научнотехнологические услуги, которые не только поддерживают НИОКР, но и помогают внедрить их результаты в экономику.
Выйдя на арену измерений науки и технологии во второй половине 1070-х годов,
ЮНЕСКО искала для себя уникальное поле деятельности. Это побудило ее к более
глубокой трактовке научно-технологической деятельности, чем это было сделано
ранее ОЭСР. Результатом стала не только цитировавшаяся выше рекомендация, но
также выпуск руководств по измерению научно-технологического потенциала [91],
сбору данных по научно-технологическому образованию и обучению [94], а также
научной деятельности в сферах социальных и гуманитарных наук [92].
Кроме того, под эгидой ЮНЕСКО был проведен ряд исследований, касающихся характера СНД. Автор одного из них признает, что до сих пор не существует ни
одного позитивного критерия для определения СНД и предлагает три собственных. В соответствии с ними, СНД определяется как деятельность, которая
– не будучи по существу инновационной, создает инфраструктуру, необходимую для эффективных НИОКР;
– поддерживает непрерывность рутинной компетенции, необходимой для
осуществления НИОКР;
– не будучи по существу инновационной, в различной степени связана с НИОКР в зависимости от обстоятельств, которые носят внешний или внутренний для НИОКР характер [4, 2].
На основании результатов этих исследований был создан справочник по
научно-технологической информации и документации (НТИД), протестированный в семи странах и опубликованный в 1984 году [95]. В справочнике НТИД
61
2. Методология измерения науки и технологии
определялась как «сбор, обработка, хранение и анализ количественных данных,
относящихся к информационной деятельности» [95, 5]. В качестве основных подлежащих измерению параметров признавались: институты и индивиды, осуществляющие эту деятельность, объем финансовых и физических ресурсов и количество пользователей. Тем самым ЮНЕСКО фактически сводило СНД к работе
с научно-технологической информацией.
Другой причиной интереса ЮНЕСКО к измерению СНД явилось ее желание
распространить стандартизацию за пределы развитых стран-членов ОЭСР. Уже
в 1969 году ЮНЕСКО опубликовала документ, посвященный, в частности,
стандартизации данных между странами Западной и Восточной Европы [28].
В нем также шла речь о необходимости измерения СНД. Дело в том, что
в то время в СССР и странах Восточной Европы вся статистика по науке
и технологии проходила под рубрикой «наука», в то время как НИОКР не
были четко определены. Таким образом, перед ЮНЕСКО стояла альтернатива: стандартизировать измерения по примеру ОЭСР, сконцентрировавшись на
НИОКР, или сделать это, как в СССР и Восточной Европе, измеряя вместе
НИОКР и СНД. Исход дела решил провал попыток включения в исследования
стран Восточной Европы.
Таким образом, ЮНЕСКО так никогда и не приступила к сбору данных по
СНД. Специалисты выдвигают три объяснения такого положения дел. Во-первых,
ЮНЕСКО, как и ОЭСР, рассматривала НИОКР как основную деятельность, имеющую исключительную важность для науки и технологии и, кроме того, достаточно легко поддающуюся локализации и измерению.
Во-вторых, лишь немногие страны проявили интерес к измерению СНД. На
состоявшейся в 1985 году встрече экспертов в области методологии сбора данных
по научно-технической информации и документации (НТИД) было заявлено, что
эта деятельность не является особенно важной и необходимой, цели ее измерения
неочевидны и существуют сложности с ее определением [34, 23].
Однако основной причиной отказа ЮНЕСКО от усилий по измерению СНД
стал выход из организации США в 1984 году. Это привело к существенному сокращению финансовых и человеческих ресурсов и практическому самоустранению ЮНЕСКО из сферы измерения науки и технологии.
Из всех видов СНД определенную автономию и статус, соотносимый
с НИОКР, получили лишь виды деятельности, связанные с инновацией, понятие
которой было введено в издании «Руководства Фраскати» 1981 года. К этим видам
деятельности были отнесены: 1) маркетинг новой продукции, 2) патентная работа, 3) финансовые и организационные изменения, 4) инженерно-конструкторские
работы, 5) технологическая подготовка и организация производства, 6) организация «стартапов» [64, 15–16].
Проведенное в 1997 году ОЭСР совместно с Евростатом исследование инновационной деятельности, в основу которого были положены рекомендации «Руководства Осло», показало, что отличная от НИОКР деятельность составляет около
четвертой части всей инновационной деятельности фирм [5, 1239].
В настоящее время лишь немногие страны занимаются измерением СНД.
В случае развивающихся стран основным побудительным мотивом выступает
желание продемонстрировать больший объем научно-технологической деятельности. Так, в странах Латинской Америки в конце 1990-х годов на долю СНД
62
2.5. Измерение смежной с научной деятельности
приходилось более 77% всей научно-технологической деятельности [82]. Что
же касается развитых стран, то там измерение СНД позволяет некоторым правительственным агентствам, не осуществляющим НИОКР, оказаться включенными в эту сферу.
Таким образом, на протяжении всей истории измерений науки и технологии
данные по СНД собирались крайне редко, а сама эта деятельность не получила обстоятельного обсуждения. В тех редких случаях, когда она рассматривалась
в руководствах НФН и ОЭСР, целью этого рассмотрения была скорее необходимость ее исключения для более «чистого» измерения НИОКР.
Отказ от измерения СНД особенно негативно сказался на измерении социальных и гуманитарных наук, которыми большинство стран-членов ОЭСР стали заниматься в 1970-е годы. Конвенции, сформировавшиеся в предыдущие годы
в отношении естественных наук, были также распространены на эти новые области измерения. В результате такие сферы деятельности, как сбор статистических
данных, обработка и анализ информации, являющиеся неотъемлемой составной
частью этих дисциплин, были исключены из измерения как не относящиеся непосредственно к научной деятельности.
63
Глава 3
3. СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ НИОКР
Рекомендации ОЭСР по измерению НИОКР представлены в «Руководстве
Фраскати» [75]. В соответствии с указанным выше концептуальным подходом
(см. раздел 2.2.), НИОКР измеряются в терминах затраченных человеческих и финансовых ресурсов.
3.1. ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ГРАНИЦЫ
Согласно последнему изданию «Руководства Фраскати», НИОКР включают
в себя «творческую работу, осуществляемую на систематической основе с целью
увеличения запаса знания, включая знание о человеке, культуре и обществе, и использования этого запаса знания для разработки новых применений» [75, 30].
Для точности измерений руководство полагает необходимым исключить
из НИОКР ряд видов деятельности, тесно связанных с ними как в плане информационных потоков, так и в плане задействованных организаций и персонала.
К ним относятся: образование и обучение, смежная с научной и технологической
деятельность, прочая промышленная деятельность, административная и другая
вспомогательная деятельность [75, 30–34].
Учебно-образовательная деятельность включает в себя любую деятельность
по образованию и обучению, осуществляемую в университетах и других учреждениях высшего образования, за исключением диссертационных работ, которые
рекомендуется рассматривать как часть НИОКР.
Смежная с научной и технологической деятельность, согласно Руководству,
должна исключаться из измерений НИОКР, кроме тех случаев, когда она осуществляется для целей определенного проекта НИОКР. К этому виду деятельности
относятся:
• информационные услуги (сбор, кодирование, классификация, распространение, перевод, анализ, оценка);
• сбор данных общего назначения (обычно осуществляемый правительственными агентствами для характеристики феноменов, имеющих общественный интерес);
• проверка и стандартизация (материалов, компонентов, продуктов, процессов и т.д.);
• анализ осуществимости проектов;
• специализированная медицинская помощь;
• патентная и лицензионная работа;
• анализ политики и стратегий (оценка существующих программ, политики
и функционирования государственных органов и других учреждений, мониторинг и анализ безопасности, работа парламентских комиссий по расследованию деятельности правительства и т.д.);
• разработка стандартного программного обеспечения (ПО).
К прочей промышленной деятельности относятся:
• прочая инновационная деятельность (отличная от НИОКР деятельность,
необходимая для внедрения новых или улучшенных продуктов или услуг
и коммерческого использования новых или улучшенных процессов: при-
64
3.2. Критерии определения НИОКР
обретение технологии, оснащение оборудованием, промышленные инженерия и проектирование, организация стартапов, маркетинг и т.д.);
• производственная и смежная деятельность (предпроизводство, производство и дистрибуция товаров и услуг, а также смежная деятельность с использованием методов социальных дисциплин).
Административная и другая вспомогательная деятельность включает
в себя:
• финансовую деятельность и
• косвенную вспомогательную деятельность (транспорт, хранение, ремонт,
обслуживание и т.д.).
3.2. КРИТЕРИИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НИОКР
3.2.1. Общие критерии
Основным критерием отличия НИОКР от смежных и вспомогательных видов
деятельности является существенный элемент новизны и ориентация на устранение научной или технологической неопределенности в условиях, когда решение
не является очевидным. С целью более точного отделения НИОКР от других видов деятельности «Руководство Фраскати» рекомендует использовать следующие
критерии:
• характер целей и задач проекта;
• новизна: открытие новых феноменов, структур, отношений; новое применение уже существующего знания; новое (более глубокое) понимание;
• квалификация задействованного в проекте персонала;
• используемые методы;
• характер программы, в рамках которой финансируется проект;
• степень общественной значимости предполагаемых результатов [75, 34].
3.2.2. Особые случаи
Особую проблему в выделении НИОКР в качестве самостоятельного вида
деятельности ставят такие области исследования, как разработка ПО, социальные и гуманитарные науки. Первоначально Руководство принимало в качестве
концептуальной основы модель институционально структурированных НИОКР
в естественных науках и инженерии, результатом которых, как правило, являются материальные технологические инновации. С развитием информационнокоммуникационных технологий возникла необходимость включения в сферу НИОКР разработки ПО, инновационность которого носит по преимуществу нематериальный характер. Аналогичные проблемы создает также включение в сферу
НИОКР социальных и гуманитарных наук, которые, как и разработка ПО, создают
инновации в основном в сфере услуг.
Программное обеспечение. Согласно указаниям Руководства, чтобы проект
разработки ПО мог классифицироваться в качестве НИОКР, он, прежде всего, дол-
65
3. Стандарты измерения НИОКР
жен удовлетворять указанным выше общим критериям, т.е. его реализация должна быть связана с научным или технологическим прогрессом, а ее целью являться
систематическое устранение научной или технологической неопределенности.
Основная проблема заключается в том, что разработка ПО во многих случаях
является составной частью других проектов, которые сами по себе не относятся к НИОКР. Тем не менее, разработка ПО в рамках этих проектов может быть
признана НИОКР в тех случаях, когда она ведет к прогрессу в сфере компьютерных технологий. Так, апргейд, дополнение или изменение уже существующего
ПО может считаться НИОКР, если его результатом является приращение запаса
знания. С другой стороны, использование программы для другого приложения
или с другими целями не создает нового знания и, соответственно, не может
классифицироваться как НИОКР. При этом технологический прогресс в области
ПО может быть достигнут, даже если проект остается незавершенным, так как
в этом случае все равно происходит прирост знания, вытекающий из неудачи
конкретного подхода.
Руководство рекомендует включать в НИОКР проекты в области разработки
ПО, направленные на
– создание новых теорем и алгоритмов;
– разработку информационных технологий на уровне операционных систем,
языков программирования, средств управления данными, систем коммуникации и инструментов разработки ПО;
– развитие интернет-технологий;
– создание новых методов проектирования, разработки, размещения и обслуживания ПО;
– поиск новых общих подходов к сбору, передаче, хранению, восстановлению, обработке и отображению информации;
– устранение пробелов в технологическом знании, необходимом для разработки ПО;
– создание инструментов или технологий в специальных областях (обработка
изображений, отображение географических данных, распознавание знаков,
искусственный интеллект и др.).
С другой стороны, Руководство не рекомендует включать в НИОКР такие виды
деятельности, как
– разработка приложений для бизнеса и информационных систем на основе
уже известных методов и при использовании уже существующих инструментов;
– поддержка уже существующих систем;
– конвертирование или перевод компьютерных языков;
– отладка систем;
– адаптация уже существующих систем;
– подготовка пользовательской документации.
Особую проблему может представлять область системного ПО. Хотя отдельные проекты сами по себе могут не удовлетворять критериям НИОКР, им может
удовлетворять более общий проект, в который они входят. Так, соответствующий
критериям НИОКР проект разработки языкового процессора четвертого поколения может потребовать изменения файловой структуры и пользовательского интерфейса, которые сами по себе к НИОКР не относятся [75, 46–48].
66
3.3. Институциональная классификация
Социальные и гуманитарные науки. Социальные и гуманитарные науки были
включены в «Руководство Фраскати» в 1976 году, что нашло отражение в базовом
определении НИОКР («включая знание о человеке, культуре и обществе»). Для
включения проектов в области социальных и гуманитарных наук в НИОКР Руководство предлагает пользоваться основным критерием наличия в них элементов
новизны или устранения научной неопределенности. Эти элементы могут относиться к концептуальной, методологической или эмпирической части проекта.
Смежная рутинная деятельность может включаться в НИОКР лишь в том случае,
если она является неотъемлемой частью проекта или необходима для его реализации. Соответственно, к НИОКР не рекомендуется относить такие виды деятельности, в которых для решения конкретной задачи используются общепринятые
методологии, принципы и модели. Примерами могут служить: комментарии относительно возможных экономических эффектов изменения налоговой структуры
при использовании существующих данных; использование стандартных техник
прикладной психологии для отбора персонала; тестирование детей, испытывающих трудности при чтении и т.д. [75, 48].
Сфера услуг. Определение границ НИОКР в сфере услуг сопряжено с двумя
основными проблемами: во-первых, в этой сфере вообще трудно идентифицировать проекты, относящиеся к НИОКР, и, во-вторых, трудно провести грань между
НИОКР и другими видами инновационной деятельности. Первая проблема связана с тем, что, в отличие от других сфер деятельности, НИОКР здесь не специализированы. С другой стороны, во многих случаях НИОКР в сфере услуг заключаются в разработке ПО, которое может не быть инновационным с технической
точки зрения, но быть таковым с точки зрения выполняемых функций.
Руководство признает, что понятие НИОКР в сфере услуг пока не является достаточно четким и предлагает ряд косвенных признаков, которые могут облегчить идентификацию НИОКР в этой области. Таковыми признаками являются, в частности:
• связь с научно-исследовательскими институтами;
• участие научного персонала;
• публикации результатов в научных журналах;
• организация научных конференций;
• создание опытных образцов или установок [75, 48–49].
3.3. ИНСТИТУЦИОНАЛЬНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
Институциональная классификация отражает соответствующие характеристики исполняющих или финансирующих институтов. При этом различаются отчетная единица и статистическая единица.
Отчетная единица — это организация, предоставляющая рекомендуемые данные. Ее характер может быть различным в зависимости от сектора экономики и
страны, так как зависит от институционально-правового контекста сбора данных,
традиций, национальных приоритетов и используемых ресурсов. По этой причине в Руководстве не содержится конкретных рекомендаций относительно отчетных единиц.
Статистическая единица — это организация, относительно которой составляется требуемая статистика. Это может быть единица наблюдения, т.е. реальная ор-
67
3. Стандарты измерения НИОКР
ганизация, являющаяся объектом статистического наблюдения, или аналитическая
единица, создаваемая статистиками путем разделения или комбинирования единиц
наблюдения для получения более детальных или однородных данных [75, 52].
3.3.1. Классификация по секторам
С целью облегчения сбора и анализа данных статистические единицы группируются по секторам экономики, которые должны быть максимально приближены
к стандартным классификациям экономической деятельности. Это дает ряд важных практических преимуществ, среди которых Руководство выделяет:
• возможность использования различных методов сбора информации для
различных секторов с учетом различия систем отчетности и возможностей
для сбора информации;
• удобство построения агрегированных данных в национальном масштабе
при измерении расходов;
• удобство анализа финансовых потоков между финансирующими и исполняющими организациями;
• возможность выявления различий в уровне и направлениях НИОКР между
секторами;
• возможность связи данных по НИОКР с другой экономической статистикой
с целью определения роли НИОКР в экономическом развитии и формулирования научной политики;
• учет различий между секторами при выработке мер научной политики [75, 53].
Руководство выделяет пять секторов НИОКР:
1) предпринимательский сектор;
2) сектор государственных учреждений;
3) частный неприбыльный сектор;
4) сектор высшего образования;
5) иностранный сектор.
В соответствии с указанным выше принципом, эти сектора в основном отражают структуру системы национальных счетов за исключением того, что высшее
образование выделяется в особый сектор, а домохозяйства отнесены к частному
неприбыльному сектору [75, 53–4].
3.3.2. Предпринимательский сектор
Границы. К предпринимательскому сектору относятся:
• все предприятия, организации и институты (за исключением организаций
высшего образования), основной деятельностью которых является рыночное
производство товаров или услуг для неограниченного круга потребителей;
• частные неприбыльные институты, выполняющие главным образом вспомогательные функции.
Основу сектора составляют частные предприятия, для большинства из которых НИОКР являются основным видом деятельности. К нему также относятся
государственные предприятия, в основном занимающиеся рыночным производ-
68
3.3. Институциональная классификация
ством и реализацией товаров и услуг, цены на которые могут быть ниже себестоимости в зависимости от проводимой государством политики.
В этот сектор также входят неприбыльные организации (НПО), занимающиеся
рыночным производством товаров и услуг, которые могут быть двух видов. К первому виду относятся НПО, основной деятельностью которых является производство
товаров и услуг по ценам, покрывающим все или большую часть издержек. Эти
НПО могут также привлекать дополнительные средства в виде пожертвований или
владеть приносящей доход собственностью, которая позволяет им продавать свои
товары или услуги по ценам ниже среднерычночных. Ко второму виду относятся
НПО, обслуживающие бизнес, которые обычно создаются при участии того бизнеса,
который они должны поддерживать. Сюда относятся торговые, сельскохозяйственные и промышленные палаты или ассоциации. Эти НПО обычно финансируются за
счет бизнеса, который оказывает институциональную поддержку проводимым ими
НИОКР. Аналогичные НПО, контролируемые и финансируемые правительством,
рекомендуется относить к сектору государственных учреждений [75, 54, 56].
Внутрисекторная классификация. Дополнительная классификация в данном
секторе производится по отраслям промышленности, по форме собственности
и по размеру предприятия.
Классификация по отраслям промышленности производится в соответствии
с Международной стандартной отраслевой классификацией (МСОК 4, ISIC v4).
Среди частных предприятий выделяют:
• не принадлежащие ни к каким группам,
• принадлежащие к национальным группам и
• принадлежащие к многонациональным группам;
Среди государственных предприятий выделяют:
• не принадлежащие ни к каким группам и
• принадлежащие к национальным группам.
Размер предприятия классифицируется в соответствии с принятыми Европейской Комиссией стандартами: малое — до 50 работников, среднее — от 50 до 250,
крупное — больше 250 работников.
Статистическая единица. Особая проблема связана с выбором отчетной
и статистической единицы в этом секторе. НИОКР могут являться не единственным видом деятельности, осуществляемым предприятием, или быть рассредоточенными по подразделениям. Однако контроль над финансовыми потоками
и исполнением НИОКР обычно осуществляется на уровне юридического лица.
Исходя из этого, Руководство рекомендует в качестве отчетной и статистической
единицы в этом секторе использовать предприятие [75, 61–62].
3.3.3. Сектор государственных учреждений
Границы. К сектору государственных учреждений относятся:
• все ведомства, управления и другие государственные органы, оказывающие
услуги населению, а также занимающиеся административной деятельностью;
• НПО, контролируемые и в основном финансируемые государством, (не относящиеся к сектору высшего образования).
69
3. Стандарты измерения НИОКР
В этот сектор включаются все государственные учреждения любых уровней
и ветвей власти. Сюда также относятся государственные фонды социального страхования. Кроме того, в сектор государственных учреждений включаются все нерыночные НПО (за исключением учреждений высшего образования), контролируемые
и финансируемые государством вне зависимости от институциональных единиц,
в интересах которых они работают. Контроль предполагает возможность определения общей политики и право назначения руководства НПО. Финансирование таких
НПО обычно осуществляется посредством целевых субсидий. НПО, финансирование которых в основном осуществляется государством, Руководство рекомендует
включать в сектор государственных учреждений даже при неясной степени контроля. Также рекомендуется включать в этот сектор те учреждения высшего образования, которые в основном обслуживают сектор государственных учреждений.
Внутрисекторная классификация. Дополнительная классификация в этом
секторе осуществляется по уровню власти:
• центральные и федеральные учреждения;
• областные и республиканские учреждения;
• местные и муниципальные учреждения.
В отдельную категорию выделяются контролируемые и финансируемые государством НПО, не классифицируемые по уровню власти.
Кроме того, рекомендуется выделять в отдельную категорию организации, ассоциируемые с другими секторами, но при этом финансируемые и/или контролируемые государством.
Статистическая единица в данном секторе, в соответствии с системой национальных счетов, должна быть аналогичной юридическому лицу в предпринимательском секторе [75, 62–4].
3.3.4. Частный неприбыльный сектор
Границы. К частному неприбыльному сектору относятся:
• нерыночные частные неприбыльные организации, обслуживающие население;
• отдельные индивиды и домохозяйства.
В качестве источника финансирования к этому сектору относятся НПО, обслуживающие домохозяйства и предоставляющие индивидуальные или коллективные услуги либо бесплатно, либо по низким ценам. Подобные НПО создаются
объединениями частных лиц для производства товаров или чаще предоставления
услуг, главным образом, для самих членов объединения или с благотворительными целями. Их деятельность обычно финансируется за счет членских взносов или
пожертвований со стороны населения, корпораций или правительства. Сюда относятся профессиональные или научные общества, благотворительные организации,
фонды помощи, профсоюзы, потребительские общества и т.д. Сюда же относятся
любые средства, непосредственно жертвуемые домохозяйствами на НИОКР.
В качестве исполнителя частный неприбыльный сектор включает в себя нерыночные организации, контролируемые и в основном финансируемые НПО, обслуживающими домохозяйства, за исключением организаций, предоставляющих услуги высшего образования. Однако управляемые НПО организации НИОКР, в которых более
50% текущих расходов покрывается за счет целевых субсидий, предоставляемых государством, рекомендуется включать в сектор государственных учреждений.
70
3.3. Институциональная классификация
К этому сектору также традиционно относится составляющая незначительный
процент НИОКР деятельность населения (домохозяйств). При этом рыночная
деятельность предприятий без образования юридического лица, занимающихся
НИОКР для других организаций, в соответствии с правилами ведения национаоьных счетов, должна включаться в предпринимательский сектор. Таким образом, в частный неприбыльный сектор рекомендуется включать лишь НИОКР, осуществляемые нерыночными предприятиями без образования юридического лица,
т.е. в основном индивидами, работающими за счет собственных ресурсов или
«неэкономических» грантов.
К данному сектору не рекомендуется относить организации
– оказывающие услуги преимущественно предприятиям,
– работающие по государственным заказам,
– полностью или частично финансируемые или контролируемые государством;
– оказывающие услуги в сфере высшего образования или контролируемые
учреждениями высшего образования.
Системы национальных счетов, обычной статистической единицей в данном
секторе является юридическое лицо.
Внутрисекторная классификация осуществляется по шести основным отраслям науки и технологии, в соответствии с рекомендациями ЮНЕСКО:
• естественные науки,
• инженерия и технология,
• медицинские науки,
• сельскохозяйственные науки,
• социальные науки,
• гуманитарные науки.
Рекомендуемой статистической единицей для данного сектора является юридическое лицо. В некоторых случаях (если НПО проводит значимые НИОКР в более чем одной отрасли) возможно разделение на более мелкие статистические единицы [75, 64–6].
3.3.5. Сектор высшего образования
Границы. К сектору высшего образования относятся:
• все университеты, технические колледжи и другие учреждения послесредного образования вне зависимости от их источника финансирования и правового статуса;
• все научно-исследовательские институты, экспериментальные центры
и клиники, функционирующие под непосредственным контролем учреждений высшего образования или ассоциированные с ними.
В системе национальных счетов такой категории нет. Она была введена ОЭСР
по причине важной роли университетов и вузов в НИОКР.
Основу сектора составляют университеты и технические колледжи. К другим
учреждениям послесредного образования относятся любые организации, основная деятельность которых направлена на предоставление послесредного образования независимо от их правового статуса.
Включение в сектор университетских клиник оправдано тем, что они являются
учреждениями послесредного образования и одновременно исследовательскими
71
3. Стандарты измерения НИОКР
организациями, ассоциированными с учреждениями высшего образования. Те медицинские учреждения, вся деятельность которых имеет обучающий компонент,
должны включаться в сектор высшего образования. Если же такой компонент присущ деятельности только некоторых подразделений медицинского учреждения,
в сектор высшего образования должны включаться только эти подразделения.
В качестве особого случая Руководство выделяет научно-исследовательские
центры и институты, которые создаются и финансируются государственынми органами. Эти центры могут включаться в сектор высшего образования, если проводимые ими НИОКР носят фундаментальный характер и способствуют общему
росту знания. В случае, если они в основном работают по государственным заказам, их рекомендуется относить к сектору государственных учреждений.
Что касается научных парков, то Руководство рекомендует включать их в соответствующий сектор в зависимости от источника финансирования. В целом рекомендуется данные о расходах на НИОКР и персонале всех пограничных с сектором высшего образования учреждений представлять отдельно.
Внутрисекторная классификация в этом секторе осуществляется по шести
основным отраслям науки и технологии (см. раздел 3.3.4). Для некоторых стран
Руководство также рекомендует проводить различие между частными и государственными учреждениями высшего образования, а также между университетами
и другими учреждениями послесредного образования [75, 68–72].
3.3.6. Зарубежный сектор
Границы. К зарубежному сектору относятся:
• все учреждения и индивиды, находящиеся за границами страны, за исключением автомобилей, кораблей, самолетов и космических аппаратов, управляемых национальными организациями и занимающихся исследованием
принадлежащих этим организациям территорий;
• все международные организации (за исключением относящихся к предпринимательскому сектору), оперирующие внутри национальных границ.
Внутрисекторная классификация. Этот сектор может быть, в свою очередь,
подразделен на четыре сектора, используемые для национальных НИОКР с добавлением пятого — «международные организации». При наличии значительных
финансовых потоков на НИОКР между национальным и зарубежным предпринимательскими секторами эта категория может быть, в свою очередь, подразделена
на «предприятия внутри группы» и «другие предприятия».
Возможно также подразделение по географическим регионам или принадлежности к экономическим блокам [75, 72–73].
3.4. ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
При функциональном подходе учитывается характер НИОКР, осуществляемых
исполняющей организацией, а не ее основная экономическая деятельность. Относящиеся к НИОКР ресурсы распределяются по функциональным классам на основании характеристик самих НИОКР, обычно рассматриваемых на уровне проекта.
В функциональном распределении может использоваться номенклатура, применявшаяся также в институциональной классификации (например, отрасли нау-
72
3.4. Функциональная классификация
ки и технологии), однако большая часть номенклатуры используется только для
функционального распределения. В большинстве случаев классификация по секторам предшествует функциональной классификации.
3.4.1. Виды НИОКР
Классификация по виду рекомендуется для всех четырех секторов национальных НИОКР. Однако в «Руководстве Фраскати» отмечается, что она в большей
степени применима к естественным наукам и инженерии, чем к социальным и гуманитарным наукам [75, 76]. Выделяются три вида НИОКР: фундаментальные
исследования, прикладные исследования и опытные разработки.
К фундаментальным исследованиям относится экспериментальная или теоретическая работа, предпринимаемая главным образом для приобретения нового
знания об основных принципах феноменов и наблюдаемых фактов вне зависимости от перспектив конкретного применения или использования.
В ходе фундаментальных исследований анализируются свойства, структуры
и отношения феноменов с целью формулирования и проверки гипотез, теорий
и законов. Важным в определении фундаментальных исследований является указание на их независимость от конкретного использования, поскольку исполнитель
может не знать о перспективах такого использования в период осуществления
исследований. Результаты фундаментальных исследований обычно не подлежат
продаже, а публикуются в научных изданиях или иным образом распространяются среди заинтересованных коллег. В отдельных случаях результаты фундаментальных исследований могут быть засекречены по соображениям государственной безопасности.
Руководство также выделяет ориентированные фундаментальные исследования, которые направлены на создание базы знания для решения уже известных
или ожидаемых проблем.
К прикладным исследованиям относится научная работа, предпринимаемая
для получения нового знания в соответствии с конкретной практической целью
или задачей.
Прикладные исследования проводятся либо с целью определения возможных
применений для результатов фундаментальных исследований, либо для поиска
новых методов и путей решения конкретных поставленных задач. Результаты
прикладных исследований обычно применимы лишь к ограниченному числу продуктов, операций или методов. Как правило, они подлежат патентованию, однако
могут сохраняться в тайне.
К опытным разработкам относится систематическая работа, основывающаяся на знании, полученном в ходе научно-исследовательской или практической
деятельности, которая направлена на производство новых материалов, продуктов
и устройств, внедрение новых процессов, систем и услуг или значительное улучшение уже произведенных или внедренных.
К опытным разработкам в социальных науках можно отнести процесс преобразования полученного в ходе исследований знания в операционные модели,
включая демонстрационные проекты, реализуемые в целях проверки и оценки результатов. К гуманитарным наукам эта категория не применяется [75, 79].
73
3. Стандарты измерения НИОКР
Учитывая сложность классификации по видам НИОКР в социальных и гуманитарных науках, Руководство приводит ряд примеров, демонстрирующих критерии распределения.
Теоретическое изучение факторов, определяющих региональные вариации экономического роста, относится к фундаментальным исследованиям. Аналогичное
исследование, осуществляемое с целью выработки государственной политики,
имеет прикладной характер. Создание на основании открытых закономерностей
операционных моделей, направленных на выравнивание региональных диспропорций, относится к опытным разработкам.
Изучение социальной структуры общества и социально-профессиональной
мобильности населения относится к фундаментальным исследованиям. Создание
на основании полученных данных модели для прогноза развития существующих
тенденций социальной мобильности относится к прикладным исследованиям.
Создание и тестирование программы стимулирования восходящей мобильности
для определенных социальных групп относится к опытным разработкам.
Анализ влияния среды на способность к обучению относится к фундаментальным исследованиям. Анализ влияния среды на способность к обучению с целью
оценки образовательных программ, направленных на исправление вызванных
средой отклонений в развитии, относится к прикладным исследованиям. Создание инструментов отбора программ для обучения определенных групп детей относится к опытным разработкам.
Изучение неизвестного языка с целью выяснения его структуры и грамматики
относится к фундаментальным исследованиям. Анализ региональных или других
вариаций использования языка с целью определения влияния географических или
социальных факторов на его развитие относится к прикладным исследованиям
[75, 80–81].
3.4.2. Продукция
Данная категория классифицирует НИОКР по продукции. В настоящее время
эта классификация ограничивается лишь предпринимательским сектором. Классификация НИОКР по продукции позволяет повысить качество данных, распределяя
их по различным отраслям промышленности. Это особенно касается расходов на
НИОКР, которые в этом случае лучше согласуются с экономической статистикой.
В принципе, фундаментальные исследования, по крайней мере неориентированные, не могут классифицироваться по продукции. Однако на практике проводимые фирмами фундаментальные исследования осуществляются в рамках
определенной сферы интересов, связанной с возможным коммерческим использованием. Исходя из этого, Руководство рекомендует, чтобы все три вида НИОКР
классифицировались по продукции. НИОКР, предпринимаемые с целью разработки процессов, рекомендуется включать в ту категорию, в которой планируется
использовать разрабатываемый процесс.
Характер продукции. Этот признак учитывает характер выпускаемой продукции. Согласно рекомендациям Национального фонда науки, расходы на НИОКР
рекомендуется включать в ту отрасль, к которой относятся проводимые исследования, независимо от сферы использования продукции. Особый случай могут
представлять НИОКР, направленные на разработку процессов. Если результаты
74
3.4. Функциональная классификация
этих НИОКР явным образом воплощаются в определенных материалах или оборудовании, то их рекомендуется классифицировать в соответствии с этой продукций. В иных случаях процесс рекомендуется классифицировать в соответствии
с продукцией, на производство которой он направлен.
Использование продукции. В этом случае НИОКР классифицируются в соответствии с отраслями, в которых используется конечный продукт. Если предприятие работает только в одной отрасли, НИОКР рекомендуется относить к этой
отрасли за исключением тех случаев, когда НИОКР осуществляется с целью выхода в новую отрасль. В тех случаях, когда предприятие осуществляет деятельность в нескольких отраслях, классификация производится по отрасли конечного
использования продукции.
Если осуществляемые предприятием НИОКР подразделены на несколько институциональных единиц, то данные по использованию продукции теоретически
должны совпадать с данными, полученными в результате институциональной
классификации. Однако на практике функциональная классификация, применяемая только к текущим расходам, оказывается более детальной, позволяя распределить деятельность предприятий по нескольким отраслям.
Учет использования продукции позволяет сделать данные по НИОКР максимально сопоставимыми с другой экономической статистикой организации, в частности с данными по добавленной стоимости [75, 82–85].
3.4.3. Отрасль науки и технологии
Основным отличием функциональной классификации по отраслям науки и технологии от представленной выше институциональной классификации является
то, что здесь рассматриваются сами НИОКР, а не основная деятельность исполняющей организации. Необходимость такой класификации обусловлена тем, что
ресурсы обычно распределяются на уровне проектов, а не на уровне исполняющей организации.
Эта классификация рекомендуется для всех НИОКР, осуществляемых в секторах высшего образования, государственных учреждений и частного неприбыльного сектора [75, 85–86].
3.4.4. Социально-экономические цели
В этом случае в качестве классификационного признака выступают социальноэкономические цели НИОКР, в соответствии с определением организацииисполнителя. Этот анализ не следует смешивать с анализом социальноэкономических целей бюджетных ассигнований, при котором эти цели определяются финансирующей организацией.
Данная классификация в наибольшей степени применима к сектору государственных учреждений и частному неприбыльному сектору.
Руководство предлагает использовть по крайней мере две категории при определении социально-экономических целей: оборона и охрана окружающей среды.
К оборонным НИОКР относятся все проекты, реализуемые главным образом
в интересах обороны независимо от их содержания или вторичного гражданского
использования. Здесь в качестве критерия выступает не характер продукции и не
75
3. Стандарты измерения НИОКР
институциональные характеристики исполняющей или финасирующей организации, а именно цель, состоящая в создании или усовершенствовании технологий
или оборудования для военного использования.
Полный список социально-экономических целей основывается на Номенклатуре для анализа и сравнения научных программ и бюджетов (NABS), которая
используется для государственных ассигнований на НИОКР (см. раздел 3.8)
и включает в себя следующие пункты:
1) разведка и разработка полезных ископаемых;
2) инфрастурктура и общее планирование землепользования;
3) охрана окружающей среды;
4) здравоохранение;
5) производство, распределение и рациональное использование энергии;
6) сельскохозяйственные производство и технология;
7) промышленные производство и технология;
8) социальные структуры и отношения;
9) исследование и использование космического пространства;
10) неориентированные исследования;
11) другие гражданские исследования;
12) оборона.
Классификация производится по основной цели проекта. Как и в случае с классификацией по продукции, здесь возможны два подхода: анализ содержания проекта или задачи, на решение которой он направлен [75, 86–87].
3.5. УЧЕТ ПЕРСОНАЛА
Данные о персонале относятся к ресурсам, которые непосредственно расходуются на НИОКР. Данные о затратах на НИОКР включают полную стоимость
НИОКР, включая вспомогательную деятельность. Теоретическое различие между
НИОКР и вспогательной деятельностью было указано в разделе 3.1. Однако на
практике могут оказаться полезными дополнительные критериии, касающиеся
локализации деятельности в организации и ее отношения к подразделению, непосредственно занимающемуся НИОКР.
При сборе данных о персонале НИОКР может оказаться затруднительным проведение различия между сотрудниками, непосредственно занимающимися НИОКР
и вспомогательным персоналом. Руководство рекомендует включать в данные
о персонале НИОКР и о расходах следующие виды деятельности, если они осуществляются в подразделении, непосредственно занимающемся НИОКР:
• научно-техническая работа по проекту (организация и проведение экпериментов или обследований, создание опытных образцов и т.д.);
• планирование и управление научно-техническими аспектами проектов;
• подготовка предварительных и окончательного отчетов по проектам;
• внутренние услуги по проектам (компьютерные и библиотечные услуги, документация);
• управление финансовыми и кадровыми аспектами проектов.
Следующие виды вспогательной деятельности Руководство рекомендует исключать из данных о персонале, но включать в данные по затратам в качестве
накладных расходов:
76
3.5. Учет персонала
• специальные услуги, оказываемые центральными компьютерными отделами и библиотеками;
• услуги центральных финансовых и кадровых отделов;
• безопасность, уборка, техническое обслуживание, питание.
Эти виды деятельности рекомендуется включать в накладные расходы даже
в случае их выполнения сторонними организациями [75, 90].
3.5.1. Определение и категории
Общее определение. К персоналу НИОКР относятся все лица, непосредственно занятые в их осуществлении, включая тех, кто предоставляет непосредственные услуги, а именно управленческий аппарат НИОКР и конторских служащих.
Из персонала НИОКР рекомендуется исключать лиц, предоставляющих косвенные услуги, хотя их заработная плата включается в общую стоимость НИОКР при
измерении расходов.
При измерении человеческих ресурсов НИОКР рекомендуется принимать во
внимание рост использования услуг собственных консультантов и аутсорсинга.
При этом сложно бывает отделить одно от другого. Для решения этой проблемы рекомендуется в обследованиях НИОКР запрашивать эквивалент полной занятости (ЭПЗ) собственных консультантов в НИОКР и включать оплату их труда
в графу «прочие текущие расходы». При использовании аутсорсинга оплату труда
консультантов рекомендуется включать во внешние расходы.
Категории. Для классификации персонала НИОКР используются два подхода. Наиболее распространенной является классификация по роду занятий, однако
используется также классификация по формальной квалификации. Оба подхода
основываются на двух различных документах ООН — Международной стандартной классификации занятий (МСКЗ, ISCO), разработанной Международной организацией труда, и Международной стандартной классификацией образования
(МСКО, ISCED), разработанной ЮНЕСКО.
Каждому из подходов присущи определенные преимущества и недостатки.
Данные по роду занятий отражают текущее использование человеческих ресурсов и тем самым лучше подходят для анализа собственно НИОКР. Кроме того, они
проще для сбора и проведения международных сравнений. Данные по формальной квалификации важны для более общего анализа: в частности для составления
общих баз данных по персоналу НИОКР и прогнозирования потребностей в высококвалифицированных кадрах. Однако они создают проблемы при международных сравнениях в силу различия систем образования.
В руководстве содержатся указания относительно обоих подходов, однако для
проведения международных сравнения рекомендуется классификация по роду занятий.
Классификация по роду занятий. Приводимая классификация основывается
на МСКЗ–88.
Научные работники — специалисты, занятые созданием нового знания,
продуктов, процессов, методов и систем, а также руководством соответствующими проектами. В эту категорию также включаются аспиранты, участвующие в НИОКР.
77
3. Стандарты измерения НИОКР
Технический и аналогичный персонал — лица, обладающие техническим знанием и опытом в одной или нескольких областях инженерии, физических, биологических, социальных или гуманитарных наук. Их участие в НИОКР заключается
в выполнении научных или технических задач, связанных с применением операционных методов, обычно под руководством научных работников. К аналогичному персоналу относятся лица, выполняющие эти функции в социальных и гуманитарных науках. В обязанности технического персонала входит:
• проведение библиографического поиска и подбор материала из архивов
и библиотек;
• подготовка компьютерных программ;
• проведение экспериментов, тестов и анализов;
• подготовка оборудования для экспериментов, тестов и анализов;
• фиксация результатов измерений, проведение расчетов и подготовка диаграмм и графиков;
• проведение статистических обследований и опросов.
Прочий вспомогательный персонал включает в себя квалифицированных и неквалифицированных рабочих, секретарский и конторский персонал, участвующий
в реализации проекта НИОКР или непосредственно связанный с этим проектом.
В эту категорию включается весь административно-управленческий персонал, занимающийся финансовыми и кадровыми вопросами, а также центральная администрация, если ее деятельность непосредственно способствует реализации проекта НИОКР.
Классификация по формальной квалификации. Приводимая классификация
основывается на МСКО. Она принимает в расчет исключительно формальную
квалификацию, независимо от отрасли науки и технологии, в которой она была
получена.
Обладатели университетских степеней на уровне доктора философии (уровень 6 МСКО). Включает обладателей степеней, полученных в университетах
и институтах, обладающих университетским статусом.
Обладатели базовых университестких степеней ниже доктора философии
(уровень 5А МСКО). Включает обладателей степеней, полученных в университетах и институтах, обладающих университетским статусом.
Обладатели иных дипломов о высшем образовании (уровень 5В МСКО). Включает обладателей иных дипломов о высшем образовании. Этот уровень предполагает более практическую направленность, чем уровни 6 и 5В.
Обладатели дипломов о послесредном невысшем образовании (уровень 4
МСКО). Включает обладателей дипломов о послесреднем невысшем образовании: обладателей квалификации, дающей возможность продолжения обучения на
уровне 5 (4А), и обладателей квалификации, не дающей доступ к ступени 5 (4В).
Обладатели дипломов о среднем образовании (уровень 3 МСКО). Включает
не только обладателей дипломов о среднем школьном образовании, но также обладателей дипломов о профессиональном образовании, соответствующих уровню
3 МСКО.
Прочая квалификация. В эту категорию входят все обладатели дипломов ниже
уровня 3 МСКО, с незаконченным средним образованием и с образованием, не
относящимся ни к одной из указанных категорий [75, 92–97].
78
3.5. Учет персонала
3.5.2. Методы учета и сбора данных
Учет персонала НИОКР осуществляется путем измерения его численности
и путем измерения его деятельности по эквиваленту полной занятости (ЭПЗ).
Измерение численности. Измерение численности персонала НИОКР позволяет связать эти данные с другими статистическими рядами, в частности данными по образованию и занятости, а также результатами переписей населения. Эти
данные также важны для сбора дополнительной информации о персонале НИОКР
(возраст, пол, национальное происхождение и т.д.), необходимой для проведения
аналитических исследований и выработки политики в области занятости.
Возможны следующие варианты представления данных о численности персонала НИОКР:
• число работников, участвующих в НИОКР на определенную дату;
• среднее число работников, участвовавших в НИОКР за (календарный) год;
• общее число работников, участвовавших в НИОКР за (календарный) год.
Рекомендуется, чтобы способ представления данных о количестве персонала
НИОКР был максимально приближен к способу представления других данных
о количестве сотрудников (занятость, образование и т.д.) с целью обеспечения
возможности сравнения.
Измерение эквивалента полной занятости. Измерение только численности
персонала НИОКР может привести к его искаженной оценке, поскольку не все
сотрудники организации участвуют в этой деятельности в одинаковой степени.
Учет только тех сотрудников, в чьи обязанности входит непосредственное участие
в НИОКР, приведет к недооценке соответствующей деятельности, а учет всех, кто
принимает в них какое-либо участие, — к ее переоценке. Для устранения этого
искажения и применяется измерение участия в НИОКР в ЭПЗ.
Одним из способов измерения персонала НИОКР в ЭПЗ является измерение
деятельности одного сотрудника за определенный период времени. Так, сотрудник с неполной занятостью, занимающийся НИОКР 30% своего годового рабочего времени, соответствует 0,3 ЭПЗ. Аналогичным образом, сотрудник с полной
занятостью, занимающийся НИОКР лишь шесть месяцев в году, соответствует
0,5 ЭПЗ. Временной период, за который измеряется численность персонала в ЭПЗ,
должен соответствовать периоду, за который измеряются расходы на НИОКР.
В некоторых случаях более практично измерять численность персонала НИОКР
в ЭПЗ на определенную дату. При использовании этого подхода, когда данные собираются ежегодно на первый и последний день расходного периода, для сопоставления с данными по расходам рекомендуется брать среднюю величину за два года.
Практическое применение метода ЭПЗ сопряжено с рядом ограничений, что
делает невозможным исключение различий в методологии, применяющейся в различных секторах и странах. Наиболее точный метод, использующийся в секторе
высшего образования, предполагает проведение обледования использования времени каждым отдельным научным работником. На практике, как правило, используются более приблизительные методы, один из которых заключается в подсчете
должностей для каждой категории персонала, каковой результат затем умножается на коэффициент соответствующих НИОКР. В некоторых случаях эти коэффициенты основываются на анализе данных, в других случаях — на допущениях,
применяемых составителями статистики.
79
3. Стандарты измерения НИОКР
Для облегчения международных сравнений Руководство рекомендует указывать детали используемых методов. Если речь идет о коэффициентах НИОКР, необходимо указывать их значение, как они были получены и использованы в калькуляции ЭПЗ.
Метод измерения персонала НИОКР в ЭПЗ распространяется на все категории
сотрудников, непосредственно участвующих в НИОКР. Особые проблемы представляет в этом плане сектор высшего образования в связи с гибким графиком работы.
Так, проведенные исследования показывают, что большая часть профессиональной
деятельности работников этого сектора, в частности участие в НИОКР, осуществляется во внерабочее время и часто за пределами организации. В этом случае возникает необходимость в проведении обследований использования времени. Подсчет ЭПЗ должен осуществляться на основании совокупного рабочего времени.
Соответственно, ЭПЗ каждого сотрудника не должен быть больше единицы за
каждый год. В случае, если сотрудники осуществляют НИОКР в более чем одном
учреждении, их ЭПЗ рекомендуется сводить к единице [75, 99–101].
3.5.3. Агрегирование
Основные агрегаты. В качестве основных агрегатов при учете персонала
НИОКР на национальном уровне Руководство рекомендует:
• численность персонала НИОКР;
• совокупный ЭПЗ, потраченный НИОКР за год.
Эти данные рекомендуется распределять по секторам и по роду занятий и/или
формальной квалификации. В случае невозможности получения всех данных приоритет рекомендуется отдавать классификации по роду занятий.
Рекомендуется также периодически проводить перекрестную классификацию
по роду занятий и формальной квалификации для выявления расхождений между
характером выполняемой работы и уровнем образования.
Дополнительная классификация. С целью получения дополнительной информации о человеческих ресурсах НИОКР рекомендуется данные по численности персонала распределять по полу и возрасту. В качестве обычных возрастных
категорий, в соответствии со стандартами международной возрастной классификации ООН, принимаются:
– до 25 лет;
– 45–54 года;
– 25–34 года;
– 55–64 года;
– 35–44 года;
– 65 лет и старше.
Рекомендуется также собирать данные о распределении персонала НИОКР по
регионам, как в целом выражении, так и по ЭПЗ. В этом случае масштаб регионального распределения выбирается в соответствии с нуждами той или иной страны [75, 102–105].
3.6. ИЗМЕРЕНИЕ РАСХОДОВ
Расходы на НИОКР подразделяются на внутренние и внешние. Полная процедура измерения этих расходов предполагает:
• подсчет внутренних расходов на НИОКР, выполненных каждой статистической единицей;
80
3.6. Измерение расходов
• определение источников финансирования этих внутренних расходов на
основании данных, предоставляемых исполнителем НИОКР;
• подсчет внешних расходов на НИОКР каждой статистической единицы;
• агрегирование данных по секторам исполнения НИОКР и источникам
финансирования для получения общенациональных данных [75, 108].
3.6.1. Внутренние расходы
Общее определение. К внутренним расходам относятся все затраты на НИОКР, осуществляемые внутри статистической единицы или сектора экономики за
определенный период времени независимо от источника финансирования.
Текущие расходы складываются из стоимости рабочей силы и прочих текущих
расходов.
В стоимость рабочей силы НИОКР входят: заработная плата за год, а также
все связанные с оплатой труда расходы, включая премии, отпускные, отчисления
в пенсионные фонды и другие платежи по социальному страхованию, налог на
фонд заработной платы и т.д. Оплату труда рабочей силы, предоставляющей косвенные услуги, рекомендуется относить к прочим текущим расходам. Возможна
также дополнительная классификация стоимости рабочей силы по роду занятий
персонала НИОКР. Такая классификация может оказаться особенно полезной при
построении расходных индексов НИОКР.
К прочим текущим расходам относятся затраты, связанные с приобретением некапитальных материалов, ресурсов и оборудования, необходимых статистической
единице для осуществления НИОКР за год. Кроме того, в текущие расходы включаются: оплата труда собственных консультантов (если возможно, отдельной категорией), административные и другие накладные расходы, а также оплата косвенных услуг,
предоставляемых внутри организации или заказываемых у других организаций.
Капитальные расходы включают в себя общие затраты статистической единицы за год на основные фонды, используемые при осуществлении НИОКР. Их следует отражать полностью за период, когда они имели место, и не рассматривать как
элемент амортизации. Реальную или вмененную амортизацию зданий или оборудования рекомендуется исключать из измерения внутренних затрат на НИОКР.
Капитальные расходы складываются из расходов на землю и здания, инструменты и оборудование, а также компьютерное ПО.
Расходы на приобретение нового оборудования часто включаются в стоимость
здания и отдельно не показываются, что может привести к недооценке затрат по
категории «инструменты и оборудование».
Расходы на ПО включают в себя, помимо затрат на приобретение собственно
компьютерных программ, используемых для осуществления НИОКР, также затраты на приобретение описаний программ и вспомогательных материалов, а также
на приобретение лицензий [75, 108–113].
3.6.2. Источники финансирования
Способы измерения. проведение НИОКР связано с существенным движением
финансовых средств между подразделениями, организациями и секторами. Это
движение можно измерять двумя способами. При первом учитываются сообща-
81
3. Стандарты измерения НИОКР
емые исполнителем данные о размере финансовых средств, полученных от других подразделений, организаций или секторов на проведение внутренних НИОКР
в течение определенного периода времени. Средства, полученные ранее, а также
средства на еще не начатые НИОКР рекомендуется исключать из показываемых
на данный период. При втором способе учитываются данные, сообщаемые финансирующими подразделениями, организациями или секторами, о выделении
средств на проведение внешних НИОКР другим подразделениям, организациям
или секторам в течение определенного периода времени.
Руководство рекомендует придерживаться первого подхода.
Идентификация средств, выделяемых для проведения НИОКР. Руководство предлагает два основных критерия идентификации средств, выделяемых
для проведения НИОКР: 1) средства должны выделяться непосредственно на
проведение НИОКР и 2) средства должны предназначаться для НИОКР и расходоваться на их проведение.
Непосредственная передача средств осуществляется в форме контрактов, грантов или пожертвований в денежной или иной форме (персонал, оборудование
и т.д.). В последнем случае необходимо определить текущую стоимость передаваемых средств, так как все передаваемые средства должны отражаться в финансовых терминах.
Средства могут передаваться несколькими путями, не все из которых могут
считаться непосредственными. К непосредственным способам передачи средств
относятся контракты или гранты на осуществление НИОКР в настоящее время
или в будущем. В этом плане особенно важной является передача средств из сектора государственных учреждений в другие сектора.
Выделяются два вида государственного финансирования. При первом средства
выделяются целевым трансфертом на проведение НИОКР, результаты которых
в этом случае не принадлежат исполнителям. Во втором случае средства выделяются
исполнителям НИОКР в форме грантов, а результаты являются их собственностью.
Руководство рекомендует указывать характер государственного финансирования
применительно к предпринимательскому сектору и сектору высшего образования.
Что касается второго критерия, то, в соответствии с ним, не могут показываться в качестве средств, выделяемых для осуществления НИОКР, ресурсы, относительно которых не было договора о проведении НИОКР и которые реально не
использовались для их проведения.
В некоторых случаях проект НИОКР может финаенсироваться за счет займов,
полученных от финансовых учреждений, дочерних компаний или государственых
органов. В этом случае в качестве трансфертов могут рассматриваться только не
подлежащие выплате займы.
Кроме того, государственными органами могут использоваться различные
средства поддержки НИОКР, включая освобождение от уплаты налога на прибыль
для промышленных НИОКР, возмещение государством частично или полностью
расходов предприятия на НИОКР, освобождение от уплаты пошлин на оборудование, возмещение части расходов на оплату труда допонительного персонала. В настоящее время эти трансферты не рассматриваются в качестве непосредственного
финансирования НИОКР. В связи с этим стетистические единицы должны указывать общую сумму расходов даже в том случае, если в реальности она оказалась
меньше за счет вышеуказанных вычетов.
82
3.6. Измерение расходов
Идентификация источников финасирования. Обычно от исполнителей требуется классифицировать свои внутренние расходы по следующим категориям:
собственные средства, средства организаций того же сектора или субсектора
и средства из других секторов и субсекторов. В случае субконтракта или прохождения средств через организацию-посредника рекомендуется указывать первончальный источник средств.
Руководство рекомендует по возможности идентифицировать источники финансирования по следующим категориям:
Предпринимательский сектор
• собственное предприятие;
• другое предприятие той же группы;
• другое предприятие.
Сектор государственных учреждений
• центральные или федеральные органы власти;
• областные или республиканские органы власти;
• общие университетские фонды.
Частный неприбыльный сектор
Сектор высшего образования
Иностранный сектор
• предпринимательский сектор
o предприятия той же группы
o другие предприятия
• другие национальные государства
• частный неприбыльный сектор
• сектор высшего образования
• наднациональные организации (ЕС)
• международные организации [75, 114–8].
3.6.3. Внешние расходы
К внешним расходам на НИОКР относятся финансовые средства, которые подразделение, организация или сектор заплатили или обязались заплатить другим
подразделению, организации или сектору за выполнение НИОКР в течение определенного периода. Сюда также относится приобретение результатов НИОКР, выполненных другими, а также предоставление другим грантов на выполнение НИОКР.
Граница между внутренними и внешними расходами может быть не вполне
четкой в случае приобретения услуг, тесно связанных с внутренними НИОКР.
Если эти услуги представляют собой отдельные проекты НИОКР, расходы на них
в большинстве случаев рекомендуется относить к категории внешних. Если же
они носят характер определенных задач, выполнение которых необходимо для
осуществления внутренних НИОКР, то расходы на них обычно относятся к категории внутренних и показываются в графе прочих текущих расходов.
Данные по внешним расходам статистических единиц на НИОКР являются полезным дополнением к данным по внутренним расходам. Они особенно важны в
случае финансирования национальными организациями НИОКР, осуществляемых
за рубежом. Они также могут оказаться полезными в случае пробелов в информации относительно финансовых потоков, предоставляемой исполнителями НИОКР.
83
3. Стандарты измерения НИОКР
Руководство рекомендует использовать для идентификации внешних расходов
на НИОКР следующие классификации:
Предпринимательский сектор
• другое предприятие той же группы
• другое предприятие;
Сектор государственных учреждений
Частный неприбыльный сектор
Сектор высшего образования
Иностранный сектор
• предпринимательский сектор
o предприятия той же группы
o другие предприятия
• другие национальные государства
• частный неприбыльный сектор
• сектор высшего образования
• международные организации [75, 118–119].
3.6.4. Сопоставление данных, предоставляемых
организациями-исполнителями и финансирующими организациями
В принципе, общая сумма расходов на НИОКР по стране, полученная на основании данных, предоставляемых организациями-исполнителями, должна соответствовать аналогичной сумме, составленной на основании информации, полученной от финансирующих организаций. На практике, однако, так не происходит
из-за сложностей выборки и различий в подходах.
Прежде всего, финансирующие организации и организации-исполнители могут иметь различные соображения относительно включения той или иной деятельности в НИОКР. Кроме того, финансовые средства могут поступать к исполнителю через посредника, что делает для него затруднительным идентификацию
источника финансирования. Аналогичная проблема возникает при финансировании, которое идет за пределы сектора, но возвращается назад в качестве внешних расходов. Также контракты на НИОКР заключаются на срок более года, что
ведет к несовпадениям в данных, представляемых финансирующей организацией
и организацией-исполнителем. Наконец, в случае многонациональных компаний
предприятие, находящееся в одной стране, может не знать о том, в какой степени
оно финансирует НИОКР, выполняемые в другой стране.
Руководство рекомендует во всех случаях расхождений между данными о затратах на НИОКР, предоставляемыми финансирующей организацией и организациейисполнителем явным образом указывать эти расхождения и по возможности выявлять их причины [75, 119–120].
3.6.5. Региональное распределение
Руководство рекомендует также указывать региональное распределение внутренних расходов на НИОКР. Региональная классификация осуществляется в соответствии с нуждами той или иной страны [75, 120].
84
3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов
3.6.6. Общенациональные данные (GERD и GNERD)
Валовые внутренние расходы на НИОКР (GERD). GERD включает все внутренние расходы на НИОКР, осуществленные на территории данной страны за
определенный период времени. В этот показатель входят расходы на НИОКР, выполняемые внутри страны и финансируемые из-за рубежа, но не входит оплата
НИОКР, выполняемых за рубежом. GERD вычисляется путем сложения внутренних расходов на НИОКР в четырех секторах. Он часто представляется в виде матрицы исполняющих и финансирующих секторов (см. таб. 3.1). Сам показатель и
матрица служат основой для проведения международных сравнений.
Рекомендуется также составлять отдельные матрицы GERD для гражданских
и оборонных НИОКР, что особенно актуально для стран с большой долей оборонных НИОКР.
Валовые национальные расходы на НИОКР (GNERD). GNERD включает все
расходы на НИОКР, финансирующиеся организациями данной страны, за определенный период. В этот показатель входят расходы на НИОКР, выполняемые за
рубежом и финансируемые организациями или резидентами данной страны, но не
входят расходы на НИОКР, выполняемые внутри страны и финансируемые из-за
рубежа. GNERD вычисляется путем сложения внутренних расходов на НИОКР,
финансируемых национальными агентами, в каждом из секторов и расходов на
НИОКР, выполняемых за рубежом, но финансируемых национальными агентами
(см. табл. 3.2).
С целью лучшей идентификации НИОКР, осуществляемых зарубежными организациями, графу «Иностранный сектор» рекомендуется разбивать на подкатегории [75, 121].
3.7. ПРОЦЕДУРА ОБСЛЕДОВАНИЙ И МЕТОДЫ РАСЧЕТА РЕЗУЛЬТАТОВ
Информация по НИОКР получается из различных источников, в частности из
годовых отчетов научных советов или научно-исследовательских институтов. Однако эти данные позволяют получить лишь общую картину состояния НИОКР.
Во-первых, используемые определения НИОКР часто отличаются от тех, которые приводятся в руководстве. Во-вторых, данные не совпадают по периодам, что
создает возможность двойного учета при оценке. Поэтому сбор статистических
данных по НИОКР требует регулярных, систематических и согласованных обследований.
Однако в силу отсутствия удовлетворительного учета, высокой стоимости статистических обследований и необходимости ограничить требования к респондентам они не могут предоставить всю необходимую информацию. В качестве дополнительного инструмента используются приблизительные оценки. На основании
соотношений и коэффициентов, выведенных из данных обследований, возможно
получить агрегированные тренды или итоговые величины даже при наличии неполной информации.
С целью улучшения международной сопоставимости данных «Руководство
Фраскати» предлагает ряд рекомендаций, касающихся методологии проведения
опросов и процедур получения оценок [75, 126].
85
Всего выполнено в секторе
Всего выполнено в секторе
86
Источник: [75, 122].
GERD
Всего выполнено
в секторе
Итого
Всего выполнено в секторе
Всего профинансировано
сектором нац.НИОКР
Всего профинансировано
сектором нац.НИОКР
Частный неприбыльный
Иностранный
Всего профинансировано
сектором нац.НИОКР
Итого
Высшего образования
Частный неприбыльный
Всего профинансировано
сектором нац.НИОКР
Высшего образования
Государственных
учреждений
Госучреждений
Всего профинансировано
сектором нац.НИОКР
Предпринимательский
Исполняющий сектор
Таблица 3.1
Предпринимательский
Финансирующий
сектор
Валовые внутренние затраты на НИОКР (GERD)
3. Стандарты измерения НИОКР
87
Всего выполнено в
секторе при
национальном финансировании
Предпринимательский
Источник: [75, 123].
Итого
Частный неприбыльный
Высшего образования
Государственных учреждений
Предпринимательский
Финансовый
сектор
Всего
выполнено
в
секторе при
национа льном финансировании
Государственных
учреждений
Всего выполнено
в секторе
при национальном
финансировании
Всего выполнено в
секторе при
национальном финансировании
Частный неприбыльный
В группе
Всего выполнено в секторе
при национальном финансировании
Всего выполнено
в секторе
при национальном
финансировании
Иностранный
Предпринимательский
Международных
организаций
Исполняющий сектор
Высшего
образования
На территории страны
Другие
Валовые национальные затраты на НИОКР (GNERD)
Всего выполнено
в секторе
при национальном
финансировании
Другой
Всего профинансировано сектором
Всего профинансировано сектором
Всего профинансировано сектором
Всего профинансировано сектором
GNERD
Итого
Таблица 3.2
3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов
3. Стандарты измерения НИОКР
3.7.1. Охват обследований
В принципе, обследования НИОКР должны выявлять и измерять все финансовые и человеческие ресурсы, используемые для осуществления НИОКР во всех
организациях или подразделениях, занимающихся подобными работами. Обследованиям подвергаются главным образом исполняющие организации или подразделения, которые, в свою очередь, могут финансировать НИОКР, осуществляемые
в других организациях или подразделениях. Чисто финансирующие организации
подвергаются обследованиям лишь в незначительной степени. Так, государственные учреждения опрашиваются в контексте вычисления ассигнований и расходов государственного бюджета (GBAORD) по социально-экономическим целям
(см. раздел 3.8).
3.7.2. Изучаемая совокупность и респонденты
Предпринимательский сектор. Основной статистической единицей для предпринимательского сектора является предприятие. Руководство рекомендует включать в обследование все предприятия, выполняющие НИОКР на постоянной или
временной основе.
Существует два основных подхода к определению изучаемой совокупности
для того или иного обследования. Один из них предполагает использование общенациональных списочных обследований для выявления организаций, в настоящее
время занимающихся НИОКР, с целью запроса у них необходимой информации.
Обследованию подвергаются все крупные предприятия и выборка из средних
и мелких по определенным отраслям. При этом подходе не учитываются ранее
выполнявшиеся НИОКР. Недостатком этого подхода является также ограничение
изучаемой совокупности по отраслям или размеру предприятий, что ведет к систематическому неучету мелких предприятий и менее наукоемких отраслей.
При втором подходе обследованию подвергается максимальное число предприятий, относительно которых известно или предполагается, что они осуществляют
НИОКР. В список для обследования включаются: получатели государственных
грантов и контрактов на выполнение НИОКР, участники предыдущих обследований по НИОКР и инновациям или других опросов, проводимых на уровне предприятий, лаборатории, члены научно-промышленных ассоциаций, предприятия,
использующие высококвалифицированный персонал, и предприятия, фигурирующие в списке заявителей на налоговые вычеты по НИОКР. Недостатком этого
подхода является сложность получения полностью обновленных реестров, что
может привести к недоучету малых и средних предприятий.
С целью повышения качества информации, получаемой с помощью второго
метода, на практике он часто дополняется первым, т.е. проводятся списочные
или выборочные обследования предприятий, не включенных в реестры. В силу
экономических соображений эти обследования имеют ограничения по отраслям
и размеру предприятий. Обычно исключается сектор услуг по причине отсутствия
опыта сбора данных по НИОКР в этой сфере и предприятия с малой вероятностью
осуществления НИОКР. Преимуществом этого подхода является значительное
повышение качества данных в отношении изучаемой совокупности по сравнению
с чисто выборочным подходом.
88
3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов
Исходя из этого, Руководство рекомендует: 1) включать в обследования
НИОКР все предприятия, относительно которых известно или предполагается,
что они осуществляют НИОКР и 2) выявлять остальных исполнителей НИОКР путем списочных или выборочных обследований предприятий следующих отраслей:
• горнодобывающая промышленность;
• обрабатывающая промышленность;
• строительство;
• оптовая торговля;
• транспорт, складское хозяйство и связь;
• финансовая деятельность;
• компьютерные технологии и смежная деятельность;
• услуги НИОКР;
• архитектура, инженерия и другая техническая деятельность.
Возможно включение в список и других отраслей, в которых осуществляется
значительный объем НИОКР.
Рекомендуется включать в обследование предприятия всех размеров, насчитывающих более десяти сотрудников.
Сектор государственных учреждений. В этом секторе в обследование рекомендуется включать:
• специализированные организации, занимающиеся НИОКР;
• деятельность в сфере НИОКР органов государственного управления, статистических, метеорологических, геологических и других государственных
агентств, музеев и больниц;
• деятельность в сфере НИОКР на муниципальном уровне.
В качестве источника информации для проведения обследований в этом секторе могут служить реестры учреждений, занимающихся НИОКР, и научных ассоциаций, библиометрические данные, запросы в государственные органы. Особую
проблему представляет идентификация НИОКР на муниципальном уровне по
причине большого числа респондентов, небольшого числа вероятных исполнителей НИОКР и сложностей с интерпретацией их деятельности. Как правило, они
не включаются в реестры исполнителей НИОКР. Тем не менее, Руководство рекомендует идентифицировать муниципальные НИОКР в крупных городах.
Частный неприбыльный сектор. Для идентификации респондентов в этом
секторе используются в основном те же источники данных, что и для сектора государственных учреждений.
Сектор высшего образования. В обследования рекомендуется включать все
университеты и учреждения высшего образования, особенно те, которые имеют
право присваивать докторскую степень. Идентификация осуществляющих НИОКР организаций в этом случае достаточно проста. По возможности рекомендуется использовать в качестве статистических единиц более мелкие подразделения,
например факультеты [75, 126–131].
3.7.3. Работа с респондентами
Анкетирование. Анкета должна включать в себя минимальное число основных вопросов относительно НИОКР, которые рекомендуется формулировать по
возможности кратко и просто. Анкета должна быть логически структурирована
89
3. Стандарты измерения НИОКР
и содержать четкие определения и инструкции по заполнению. Рекомендуется
предварительно протестировать анкеты на выборке респондентов.
Важно также правильно определить лиц, ответственных за заполнение анкеты.
При проведении обследований НИОКР такими лицами обычно являются менеджеры проектов, сотрудники бухгалтерии или отдела кадров. В больших организациях в заполнении анкеты обычно принимают участие все три категории сотрудников под руководством координатора.
При ответах на вопросы, касающиеся НИОКР, практически всегда приходится
прибегать к приблизительным оценкам. Это обусловлено как сложностью структуры НИОКР, так и их тесной связью с другими видами деятельности. Кроме того,
НИОКР, как правило, не является единственной деятельностью, осуществляемой
организациями, которая к тому же не всегда четко отражается в отчетности. Руководство рекомендует следующую процедуру измерения НИОКР в организациях:
1) идентификация всех специализированных подразделений, занимающихся
НИОКР, и измерение их совокупной деятельности;
2) приблизительная оценка доли деятельности этих подразделений, отличной
от НИОКР, и ее вычет из совокупной деятельности;
3) приблизительная оценка НИОКР, осуществляемых в других подразделениях, и ее добавление к совокупной деятельности специализированных подразделений.
Критерии. Респондентов рекомендуется снабжать четкими критериями, которыми следует пользоваться при заполнении анкет, в зависимости от изучаемого
сектора. Так, для предпринимательского сектора необходимо указать критерии
отличия НИОКР от предпроизводства, а для сектора государственных учреждений — отличия НИОКР от сбора информации. Аналогичным образом, респондентам могут понадобиться критерии отличия контрактов с промышленными
предприятиями на поставку товаров и услуг, необходимых для осуществления
внутренних НИОКР, от контрактов на осуществление промышленных НИОКР.
При этом необходимо учитывать особенности сектора и отрасли. Общие критерии
идентификации НИОКР приведены в разделе 3.2 [75, 131–133].
3.7.4. Методы расчета результатов
На практике результаты обследований НИОКР часто оказываются неполными.
В этом случае они экстраполируются на всю изучаемую совокупность с помощью
процедур статистической оценки.
Неполученные данные. Различаются два типа неполученных данных: отсутствие ответа от единицы и отсутствие ответа на вопрос. В первом случае
отчетная единица вообще не отвечает по причине невозможности связаться с ней
или ее нежелания отвечать. Во втором случае она оставляет без ответа, по крайней
мере, один вопрос. Как правило это происходит в том случае, если вопрос представляется трудным.
Неполученные данные влияют на сопоставимость результатов национальных и
международных обследований. Поэтому существуют различные методы решения
этой проблемы. Поскольку различные методы могут вести к различным результатам, необходимо следовать ряду общих рекомендаций.
90
3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов
Для решения проблемы отсутствия ответа на вопрос применяются методы приписывания расчетных данных (imputation methods), предполагающие приблизительную
оценку отсутствующих величин на основании дополнительной информации. Самый
простой из них заключается в том, чтобы заменить недостающий ответ предыдущим
ответом на данный пункт той же самой отчетной единицы. Возможно также использовать техники «подстановки» и «замещения» (подробнее см. раздел 6.8.3).
Для решения проблемы отсутствия ответа от единицы рекомендуется использовать данные, представлявшиеся той же организацией ранее. Для корректировки
данных по затратам на НИОКР на уровне предприятия можно использовать свежие данные об изменении объема продаж и/или занятости. В случае отсутствия
данных за прошедшие периоды рекомендуется использовать в качестве коррелирующей с НИОКР переменной объем продаж. Рекомендуемый метод заключается
в том, чтобы применять соотношение объема продаж генеральной совокупности
и объема продаж выборочной совокупности ко всем элеменам выборки. В качестве переменной можно также использовать занятость. Процедура основывается
на допущении, что отношение персонала НИОКР ко всему персоналу ответивших
и неответивших единиц является постоянным [75, 134–5].
3.8. Бюджетные ассигнования или расходы на НИОКР
по социально-экономическим целям (GBAORD)
Существует два способа измерения государственых расходов на НИОКР. Первый, наиболее точный, состоит в проведении обследований с целью определения
средств, затраченных на НИОКР за предыдущий год, и подсчете доли в них государственного финансирования. Сумма, израсходованная на НИОКР на территории той или иной страны, называется «финансируемые государством общие расходы на НИОКР» (финансируемые государством GERD).
Однако проведение подобных обследований и обработка результатов требуют
времени, поэтому данные по финансируемым государством GERD появляются
спустя год или два после проведения НИОКР. Вторым недостатком этого метода
является то, что отчетные единицы не всегда точно знают, входит ли конкретный
грант или контракт в государственную программу.
В связи с этим на практике чаще используется другой метод измерения государственной поддержки НИОКР, предполагающий использование бюджетных
данных. Он заключается в идентифицировании в бюджете статей, где фигурируют
НИОКР, и измерении или приблизительной оценке их финансирования. Эти измерения, конечно, являются менее точными, чем данные, полученные от исполнителей, однако их можно связать с государственной научной политикой путем
классификации по «целям» или «задачам». Этот показатель официально называется «субсидии государственного бюджета или расходы на НИОКР по социальноэкономическим целям» (GBAORD).
3.8.1. Источники бюджетных данных для GBAORD
Хотя бюджетные процедуры варьируют от страны к стране, Руководство выделяет семь общих стадий:
1) прогнозы ( приблизительные оценки финансирования до начала обсуждения бюджета);
91
3. Стандарты измерения НИОКР
2) предложения по бюджету (предварительные цифры, запрашиваемые министерствами);
3) проект бюджета (цифры на текущий год, представляемые законодательному органу);
4) предварительные объемы бюджетных ассигнований (цифры на текущий
год, утвержденные законодательным органом, включая изменения, внесенные в ходе дебатов);
5) окончательные объемы бюджетных ассигнований (цифры на текущий год,
утвержденные законодательным органом, включая дополнения, внесенные
в течение года);
6) обязательства (средства, выделенные в течение года);
7) реальные расходы (средства, выплаченные в течение года).
Руководство рекомендует собирать предварительные данные по GBAORD на
стадии 4, после согласования позиций правительства и законодательного органа. Окончательные данные по GBAORD должны основываться на окончательных
объемах бюджетных ассигнований [75, 138–139].
3.8.2. Охват НИОКР
При измерении GBAORD используется основное определение НИОКР, приведенное в разделе 3.1. При этом не проводится различия между фундаментальными исследованиями, прикладными исследованиями и опытно-конструкторскими
работами. В измерение включаются две категории: 1) естественных наук и инженерии и 2) социальных и гуманитарных наук, между которыми также не проводится различия.
Руководство рекомендует уделять особое внимание бюджетным статьям,
в которых упоминаются «контракты на разработку» и «закупка опытных образцов» [75, 139].
3.8.3. Определение государственных органов
В понятие государственных органов включаются органы центральной, областной и местной власти. Для целей измерения GBAORD Руководство рекомендует:
• всегда включать средства, выделяемые органами центральной или федеральной власти;
• включать средства, выделяемые органами областной или республиканской
власти в случае значительности их вклада;
• исключать средства муниципальной власти (сформированные за счет местных налогов).
3.8.4. Охват ассигнований и расходов государственного бюджета
Внутренние и внешние расходы. Показатель GBAORD охватывает финансируемые государством НИОКР, которые осуществляются не только в секторе государственных учреждений, но также в трех других национальных секторах (предпринимательском, частном неприбыльном и высшего образования) и зарубежном
секторе (включая международные организации).
92
3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов
Отчетная единица. Хотя Руководство рекомендует измерять НИОКР в целом
на основании данных, предоставляемых исполнителем, измерение GBAORD рекомендуется проводить на основании данных, предоставляемых финансирующей
организацией.
Бюджетные средства. В GBAORD входят все расходы государственного
бюджета, покрываемые за счет налогов и других государственных доходов, поступающих в бюджет.
Особым случаем являются ассигнования, выделяемые на НИОКР, осуществляемые государственными учреждениями, на которые предусмотрено финансирование из других источников. В некоторых странах эти расходы включаются
в бюджетные на том основании, что соответствующая организация нуждается
в разрешении правительства на освоение этих средств (валовой подход); в других
странах данный вид расходов к бюджетным не относится (чистый подход). При
анализе этих бюджетных средств рекомендуется различать:
• контракты или гранты других секторов на выполнение НИОКР государственными учреждениями;
• другие государственные средства (удержанная прибыль государственных
лабораторий, доходы от сборов и т.д.).
Из чистых бюджетных ассигнований следует исключать ассигнования, покрытие которых предусмотрено из других государственных источников или за счет
других секторов.
Другие государственные средства рекомендуется включать в GBAORD, если
они представлены в государственном бюджете. Это же относится к фондам социального страхования, если они были утверждены законодательным органом
в ходе бюджетного процесса.
Прямое и косвенное финансирование. В показатель GBAORD включаются
общие университетские фонды (GUF), создающиеся из средств, выделяемых министерством образования или соответствующими областными или местными органами для поддержки научной и учебной деятельности университетов.
Указания относительно займов и косвенного финансирования были даны в главе 3.6.2. В принципе, не подлежащие выплате займы следует включать в GBAORD,
а подлежащие выплате исключать из него. Исключению также подлежит косвенное субсидирование промышленных НИОКР путем предоставления налоговых
льгот и аналогичных мер. Однако, если подобное субсидирование является частью проводимой научной политики, она может включаться в GBAORD. Во всех
случаях косвенные субсидии следует указывать отдельно, чтобы их можно было
исключить для целей международных сравнений.
Виды расходов. В GBAORD включаются как текущие, так и капитальные
расходы.
В некоторых странах существует практика переноса денег с одного года на
другой. Средства на многолетние проекты, которые выделяются разово и в течение нескольких лет, должны включаться в GBAORD за тот год, когда они были
выделены, независимо от года утверждения или реализации проектов.
Финансирование зарубежных НИОКР. В данной категории следует включать
в GBAORD только те средства, которые выделяются на международные программы НИОКР или международным организациям, занимающимся исключительно
или преимущественно НИОКР [75, 140–143].
93
3. Стандарты измерения НИОКР
3.8.5. Классификация по социально-экономическим целям
Критерии классификации. Существуют два подхода к классификации по
социально-экономическим целям: 1) в соответствии с назначением программы или проекта и 2) в соответствии с содержанием программы или проекта.
Руководство рекомендует первый подход как более релевантный для целей выработки государственной научной политики.
В случаях, когда проекты имеют несколько назначений, для целей измерения
GBAORD следует указывать основное. При возникновении проблем с идентификацией основного назначения, подразумеваемого финансирующей организацией, или расхождения между назначением и содержанием проекта используются следующие критерии, в соответствии с принятой Европейским Союзом
«Номенклатурой для анализа и сравнения научных программ и бюджетов»
(NABS):
• если проект является непосредственным производным другого проекта, т.е.
обязан своим существованием исключительно техническим нуждам этого
проекта, его назначение следует классифицировать в сответствии с назначением другого проекта;
• если результаты НИОКР, осуществленных с определенной целью, были
переработаны в соответствии с другой целью, т.е. имел место побочный продукт, его следует классифицировать в соответствии с новым назначением.
Классификация бюджетных статей. Распределение ассигнований или расходов на НИОКР по социально-экономическим целям должно максимально отражать предполагаемое финасирующей организацией назначение проектов. Уровень
отчетности выбирается в соответствии с практическими возможностями. Обычно
ассигнования идентифицируются на уровне финансирующей или исполняющей
единицы. В определенных случаях данные могут собираться на уровне программ
или проектов [75, 143–144].
Социально-экономические цели. Основной список социально-экономических
целей основывается на Номенклатуре для анализа и сравнения научных программ
и бюджетов (NABS) и включает в себя следующие пункты:
1) разведка и разработка полезных ископаемых;
2) инфрастурктура и общее планирование землепользования;
3) охрана окружающей среды;
4) здравоохранение;
5) производство, распределение и рациональное использование энергии;
6) сельскохозяйственные производство и технология;
7) промышленные производство и технология;
8) социальные структуры и отношения;
9) исследование и использование космического пространства;
10) исследования, финансируемые из общих университетских фондов;
11) неориентированные исследования (НИОКР, назначение которых определить невозможно);
12) другие гражданские исследования;
13) оборона [75, 143–147].
94
3.7. Процедура обследований и методы расчета результатов
3.8.6. Основные различия между GBAORD и GERD
Обычно возникают проблемы при различении следующих показателей:
• GBAORD и финансируемые государством GERD и
• GBAORD по определенной цели и GERD по той же цели в соответствии
с указаниями главы 3.4.3 и 3.4.4.
Показатели GBAORD и GERD различаются в двух основных аспектах. Прежде всего, GBAORD измеряется по данным, предоставляемым финансирующими
организациями, в то время как финансируемые государством GERD и GERD по
определенной цели измеряются на основании данных, предоставляемых исполнителями НИОКР. Во-вторых, GERD включает в себя только НИОКР, осуществляемые на территории страны, в то время как GBAORD включает в себя также
выплаты иностранным исполнителям, включая международные организации.
Кроме того, при измерении GBAORD исключаются ассигнования органов муниципальной, а иногда также областной (или республиканской) власти, которые
включаются в GERD. Что касается определения целей НИОКР, то их оценка финансирующей организацией и организацией-исполнителем, может существенно
различаться.
95
Глава 4
4. СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ ПАТЕНТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Измерение патентной деятельности и соответствующие патентные индикаторы направлены на оценку научно-технологической деятельности с точки зрения
ее результативности (см. раздел 2.3). Рекомендации ОЭСР по измерению патентной деятельности представлены в «Патентном руководстве» [70].
4.1. ИНДИКАТОРЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ
НА ОСНОВЕ ПАТЕНТНЫХ ДАННЫХ
4.1.1. Общая характеристика
Патенты представляют собой средство защиты изобретений, созданных предприятиями, учреждениями и индивидами, и как таковые могут рассматриваться как
индикаторы изобретательской деятельности. Изобретение является первой ступенью инновации, которая требует для своей реализации дополнительных усилий.
В последнее время патентные индикаторы находят все большее применение
при анализе темпа и направления технологических изменений. Необходимое для
получения патента условие новизны делает такие индикаторы наиболее релевантными для передовых в технологическом отношении стран.
В качестве индикаторов научной и технологической деятельности патентные
индикаторы обладают рядом специфических достоинств и недостатков. К их достоинствам относятся:
• доступность данных за длительный период времени, собираемых патентными бюро, которые существуют в большинстве стран мира;
• наличие подробной информации относительно вида технологии, изобретателя, релевантных рынков и т.д.;
• широкая сеть компьютеризированных баз данных, облегчающая доступ
к информации и работу с ней.
К основным недостаткам патентных индикаторов относятся:
• различие патентного законодательства и патентных процедур в разных странах;
• различие патентных стратегий предприятий;
• различие патентного поведения предприятий и в разных секторах [70, 9].
Патентная документация содержит огромное количество самой различной информации относительно самого изобретения, сферы технологии, возможностей
его коммерческого использования и т.д. Вся эта информация первоначально обрабатывается сотрудниками патентных бюро, которые классифицируют ее в соответствии с содержанием. Это делает патентную информацию легко доступной
и удобной для работы.
Однако просто качественного описания технологий на основании патентной
информации оказывается недостаточным для анализа технологического развития
той или иной страны и проведения международных сравнений. Необходима также
количественная статистическая информация, позволяющая выстраивать паттерны
96
4.1. Индикаторы науки и технологии на основе патентных данных
технологической деятельности на различных уровнях агрегации. В связи с этим
был создан целый ряд индикаторов на основе патентной информации, позволяющих соотносить между собой различные отрасли технологии, а также связывать
технологию с НИОКР и экономикой в целом.
4.1.2. Количество патентов
Простейший патентный индикатор строится на основе простого подсчета количества патентов, удовлетворяющих тому или иному критерию. При этом следует иметь в виду некоторые методологические сложности, привносящие в этот
индикатор ряд серьезных ограничений.
Во-первых, патентование того или иного изобретения предприятием часто зависит от характера его деятельности и рыночной стратегии. Так, в области ИКТ,
где технологические изменения происходят особенно быстро, предприятие может
предпочесть сохранить изобретение в тайне, учитывая длительность процесса патентования. Кроме того, некоторые виды изобретений в этой области (например,
ПО) в основном защищаются авторским правом, а не патентами. С другой стороны, в таких отраслях, как химическая промышленность и инженерия, патентование является обычной формой защиты изобретения предприятием.
Второе ограничение связано с классификацией патентов. Патентные классификационные системы быстро устаревают, поэтому изобретения в наиболее передовых областях часто бывает сложно включить в существующие категории.
Некоторые ограничения могут также носить административно-технический
характер. Так, колебания патентной статистики иногда бывают следствием процессов, связанных с выпуском патентных обозрений [70, 41].
Руководство выделяет три основные проблемы, существующие при подсчете количества патентов: 1) процесс подсчета, 2) выбор патентных учреждений
и 3) различие в характере данных по стране происхождения и типу изобретателя.
Процесс подсчета. В случае, если патентная заявка подается несколькими изобретателями из разных стран, рекомендуется пропорционально «разделять» патент
между соответствующими странами. В результате при измерении общего количества патентов, полученных той или иной страной, возникают дробные числа.
Аналогичный пропорциональный метод может использоваться при распределении патентов по различным отраслям технологии в случаях патентов, имеющих
более одного классификационного кода, а также при классификации по типу изобретателя (предприятия, университеты, государственные лаборатории, индивидуальные изобретатели и т.д.).
Выбор патентных учреждений. Подсчет патентов дает различные результаты
в зависимости выбора учреждений, на данных которых он основывается. Обычно изобретатель подает заявку на патент только в патентное бюро своей страны,
результатом чего является «домашнее преимущество», т.е. чрезмерное представительство страны в данных ее патентных бюро. Степень этого «домашнего преимущества» можно оценить путем сравнения отражения патентной деятельности
в национальных и иностранных патентных учреждениях и сопоставления патентных индикаторов с другими индикаторами науки и технологии.
Одним из способов преодоления этого смещения является учет только тех патентов, которые были получены изобретателями и компаниями данной страны за
97
4. Стандарты измерения патентной деятельности
рубежом. Этот подход основан на допущении, что международные патенты обладают большей значимостью, чем национальные. В этом случае возможны несколько направлений действий:
• принимать в расчет данные не национальных учреждений, а Европейского патентного ведомства (ЕПВ); при этом следует иметь в виду, что в ЕПВ
чрезмерно представлена европейская и особенно немецкая патентная активность по сравнению с японской и американской, однако смещение в этом
случае ниже, чем при сопоставлении с национальными данными;
• проводить сравнение патентной деятельности двух стран (или компаний из
этих стран) на третьем рынке (например, европейских стран по уровню патентования в США);
• комбинировать данные основных мировых патентных ведомств (США, Европейского Союза и Японии), учитывая только те патенты, которые были
получены (или заявки на которые были поданы) во всех трех учреждениях.
Следует иметь в виду, что выбор патентного учреждения может привести к существенному расхождению результатов патентной деятельности той или иной
страны.
Различия в характере данных по стране происхождения и типу изобретателя. При подсчете количества патентов следует также учитывать различия в видах статистики. Данные по патентным заявкам можно функционально классифицировать следующим образом:
• количество заявок резидентов отражает уровень изобретательской деятельности страны;
• количество заявок нерезидентов дает информацию о привлекательности
страны для внедрения иностранных изобретений или ее технологической
конкурентоспособности (в этом случае патентование используется в качестве инструмента конкурентной стратегии);
• количество внешних заявок указывает интерес предприятий той или иной
страны получить прибыль от своей изобретательской деятельности на иностранных рынках.
Классификация по типу изобретателя включает в себя такие категории, как предприятия, государственные учреждения, университеты, неприбыльные организации
и индивидуальные изобретатели. В большинстве стран индивидуальные изобретатели и неприбыльные организации в меньшей степени заинтересованы в патентовании результатов своей научной или технологической деятельности [70, 42–43].
4.2. АНАЛИЗ ПАТЕНТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ СТРАН
4.2.1. Международные сравнения
Патентные индикаторы могут использоваться для проведения сравнения между
различными странами за определенные периоды времени и в различных отраслях
технологии. При этом используются данные одного или нескольких патентных
ведомств. Для этого используются следующие показатели:
• количество патентных заявок, зарегистрированных резидентами разных
стран в ЕПВ за год;
98
4.2. Анализ патентной деятельности различных стран
• количество патентных заявок, зарегистрированных резидентами разных
стран в ЕПВ за год, по основным отраслям технологии;
• доля страны (%) в общем количестве патентных заявок, зарегистрированных резидентами разных стран в ЕПВ за год;
• доля страны (%) в общем числе заявок и выданных патентов в патентных
ведомствах разных стран. При этом используются следующие классификаторы патентных ведомств: ЕПВ (заявки), Япония (заявки-патенты),
Германия (заявки-патенты), Франция (заявки-патенты), США (патентыцитирование).
Анализ количества патентных заявок, зарегистрированных тем или иным патентным ведомством за определенные периоды времени, позволяет оценивать
изменения в патентной деятельности различных стран. При этом доля страны
в общем числе заявок, зарегистрированных конкретным патентным ведомством,
зависит от его релевантности для той или иной страны.
Уровень патентной деятельности страны зависит от различных институциональных и демографических факторов, включая характер правовой системы, размер населения и экономики, объем НИОКР и количество квалифицированного
персонала, развитость технологической инфраструктуры. Данные по количеству
патентов можно также классифицировать в соответствии с этими категориями, что
даст возможность скорректировать полученные результаты по этим переменным
с целью получения более точных данных о патентной «производительности».
Отдельные страны могут также проводить исследование патентной активности по регионам. В этом случае основной методологической проблемой является
соотнесение патентов с конкретными регионами. Обычно оно осуществляется по
адресу проживания изобретателя или нахождения фирмы, которой принадлежит
патент [70, 43–46].
4.2.2. Секторальная специализация
Секторальная структура патентной деятельности различных стран исследуется
с помощью индикатора, называющегося «индексом специализации». Он определяется как доля страны в количестве патентов в определенной отрасли технологии, выданных определенным учреждением, поделенная на долю страны в общем
количестве патентов, выданных этим учреждением. Индекс равен нулю, если
страна вообще не имеет панентов в данной отрасли; равен единице, если доля
страны в данной отрасли равна ее доле в общем количестве панентов (отсутствие
специализации); и демонстрирует резкий рост в случае позитивной специализации. Логарифм индекса специализации часто используется для конструирования
сходного индикатора, называющегося «выявленное технологическое преимущество» (ВТП, RTA), распределение которого варьирует от –1 до +1.
Индикаторы специализации могут вычисляться для различных временных периодов для демонстрации изменения с течением времени паттернов специализации.
При этом следует иметь в виду, что подобные индикаторы зависят от общего
секторального распределения патентов. Так, если доля какой-либо страны в определеной отрасли остается постоянной, а другие страны распространяют свою
деятельность на новую отрасль, то индекс специализации этой страны будет снижаться [70, 46–49].
99
4. Стандарты измерения патентной деятельности
4.3. ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ИНДИКАТОРЫ
Относительные индикаторы демонстрируют связь между патентами и научнотехнологическими публикациями, а также между патентными индикаторами
и индикаторами другого рода (в частности, экономическими).
4.3.1. Индикаторы технологической связи
Потенциальная связь между технологиями устанавливается двумя способами:
• цитирование ранее выданных патентов (конкретный уровень связи);
• отнесение к одной категории (общий уровень связи).
Цитирование ранее выданных патентов осуществляется как самими изобретателями в тексте заявки, так и экспертами патентных ведомств в их заключениях. Следует иметь в виду, что библиометрические базы данных могут указывать
только цититы экспертных заключений и не включать цитаты заявок, составленных изобретателями.
При анализе цитирования ранее выданных патентов можно определить их
«качество». Более цитируемый патент аналогичной давности считается более
важным для последующего технологического развития и, соответственно, более
«качественным». Данные цитирования патентов за определенный год могут использоваться лишь по прошествии нескольких лет, чтобы появилось достаточное
количество новых патентов, необходимое для соотнесения со старыми.
Данные по цитированию ранее выданных патентов могут использоваться для
конструирования более сложных индикаторов для изучения технологических связей между различными секторами и релевантности определенной отрасли технологии (на основании рейтинга патентных публикаций).
Американская компания CHI Research, специализирующаяся на индикаторах
технологии, сконструировала индекс интенсивности цитирования. При его вычислении 10% наиболее цитирующихся патентов страны соотносится с аналогичной долей наиболее цитирующихся патентов по всему миру. Значение индекса,
равное 1,0 говорит о том, что интенсивность цитирования страны тождественна
интенсивности цитирования по миру в целом. Для вычисления индекса используется формула Pi/Pt, где Pi — процент патентов страны i, фигурирующих среди
наиболее цитируемых 10%, а Pt — аналогичная величина для мира в целом.
Отнесенне патентов к одной категории является способом установления
технологической связи посредством классификационных кодов. Суть способа
заключается в том, что один и тот же патент может быть отнесен к различным
категориям, если он касается продукта или процесса, относящихся к различным
отраслям технологии. В этом случае классификационные коды будут указывать на
существующие между этими отраслями связи.
4.3.2. Индикаторы связи между наукой и технологией
Наиболее известным индикатором связи между наукой и технологией является
цитирование в патентах научных публикаций. Научные публикации могут также
цитироваться в отзыве эксперта патентного ведомства. Однако в этом случае каче-
100
4.4. Анализ патентной деятельности на секторальном уровне
ство индикаторов зависит от компетентности эксперта, характера отрасли технологии и еще ряда факторов.
Патентное цитирование научных публикаций является достаточно важным
средством выявления связи между наукой и технологией для некоторых отраслей
технологии, особенно новых. В принципе, такое цитирование указывает на степень научной обоснованности конкретной технологии. Эта степень может измеряться, по крайней мере, тремя индикаторами:
• количество цитируемых работ (чем больше количество, тем теснее связь
между технологией и наукой);
• среднее время между публикцией цитируемой статьи и выдачей патента
(чем короче время, тем теснее связь между технологией и наукой);
• характер периодического издания, в котором опубликована цитируемая статья (чем более фундаментальный характер носят публикации издания, тем
более фундаментальной является научная основа изобретения).
Сопоставление патетных заявок и научных публикаций может дать важную
информацию о сотрудничестве между промышленностью и наукой. Составление
патентных заявок учеными или публикация научных статей изобретателями часто
являются результатом совместных усилий предприятий и университетских лабораторий. Полученные на основе этой информации статистические данные указывают на сектора с наиболее высоким уровнем сотрудничества [70, 51–52].
4.4. АНАЛИЗ ПАТЕНТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
НА СЕКТОРАЛЬНОМ УРОВНЕ
Индикаторы патентной деятельности могут агрегироваться на секторальном
уровне по различным критериям. Стандартно применяемые патентными ведомствами Международная патентная классификация (IPC) и Классификация патентного ведомства США (USPOC) систематизируют изобретения по функции или
применению. Патенты также могут классифицироваться в соответствии с номенклатурами, используемыми в промышленном производстве и торговле.
4.4.1. Патентные классификации и другие номенклатуры
Для проведения экономического анализа с использованием патентных индикаторов «Патентное руководство» рекомендует странам ежегодно обновлять сопоставительные таблицы между принятыми в их патетных ведомствах классификациями и такими междунардными номенклатурами, как МСОК, СМТК и NACE.
4.4.2. Анализ технологической взаимозависимости
Паттерны технологической взаимозависимости позволяют определить степень
«важности» изобретения, которое может производиться и использоваться одним
и тем же сектором или быть релевантным для ряда секторов. При анализе паттернов технологической взаимозависимости производится сопоставление сектора создания изобретения и сектора его использования. Это позволяет определить
сектора, изобретательская деятельность которых носит наиболее всеобъемлющий
101
4. Стандарты измерения патентной деятельности
характер; сектора, наиболее самодостаточные в плане создания новых технологий; а также основные связи между поставщиками и пользователями изобретений
[70, 53–54].
4.4.3. Связь с индикаторами НИОКР и инноваций
Связь между НИОКР и патентованием носит существенный характер, поскольку оба эти вида деятельности представляют собой важные аспекты процесса создания инноваций. Хотя данные по развитию НИОКР и патентной деятельности
в целом совпадают, между ними существует несколько важных различий. Прежде
всего, индикаторы НИОКР и патентные индикаторы измеряют различные фазы
инновационной деятельности, которые сложно свести к простой схеме «затратырезультат». Кроме того, не всегда совпадают категории, применяемые для классификации патентов и НИОКР по секторам деятельности. Наконец, различаются
патентные и инновационные стратегии предприятий.
Повышение роли того или иного вида индикаторов может быть обусловлено
сферой деятельности, характером инновационой системы страны, эффективностью НИОКР и т.д., что в ряде случаев может давать различные результаты.
Сопоставление патентных индикаторов и индикаторов расходов на НИОКР
может служить одним из показателей экономической эффективности последних.
Кроме того, при невозможности получения данных по проводимым предприятием НИОКР патентные данные могут служить индикатором его инновационной
деятельности.
Хотя проводимые Евростатом обследования инновационной деятельности
на уровне отдельных фирм в целом не выявили непосредственной связи между
патентами, НИОКР и внедряемыми компаниями инновациями, такая связь была
зафиксирована в некоторых отраслях, в частности, в фармацевтической промышленности.
4.4.4. Патенты и индикаторы экономической эффективности
Связь патентования с результатами промышленных НИОКР делает патетные
индикаторы релевантными для экономического анализа на агрегированном или
секторальном уровнях. Патентные данные также могут использоваться для изучения роли технологии в качестве источника конкурентоспособности на национальном уровне. В целом измеряемое патентами технологическое развитие и измеряемая объемом производства и торговли экономическая эффективность демонстрируют корреляцию на агрегированном и секторальном уровнях [70, 55–56].
4.5. АНАЛИЗ ПАТЕНТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ
4.5.1. Патентование и бизнес-стратегии
Патентование осуществляется, если индивидуальный изобретатель или предприятие хотят юридически защить права на изобретение. Однако патентование —
не единственная стратегия обеспечения своего положения на рынке. Предприятие
102
4.5. Анализ патентной деятельности предприятий
может сохранить изобретение в тайне, вывести его на рынок как можно скорее,
чтобы конкуренты не успели среагировать, или назначить на него низкую цену
для получения конкурентного преимущества. Все эти стратегии могут служить
заменой патентованию. Позиция предприятия в отношении патентования во многом зависит от выбранной бизнес-стратегии.
Обычной причиной патентования является защита от конкуренции в определенной
области. Выбор страны патентования указывает на определенные производственные
или рыночные интересы. С этой точки зрения, интерес представляет выяснение того,
какие именно фирмы впервые подают заявки на патенты в целом по тому или иному
патентному ведомству, а также в конкретных отраслях технологии.
Отрасль технологии, в которой предприятие получает патенты, указывает на
ее технологический профиль. Технологический профиль фирмы может быть выражен численно — как число патентов в той или иной отрасли. Он также может
быть представлен в виде диаграммы, показывающей изменение индикатора специализации в каждом из выбранных секторов.
Сопоставление отраслей, в которых фирма получает патенты, с теми отраслями, в которых она реализует свою продукцию, дает информацию о ее промышленой и экономической стратегии. Эти сопоставления дают представление о «технологическом содержании» секторов, в которых фирма реализует свою продукцию,
и симметрично — об «экономическом весе» отраслей технологии.
Уже упоминавшаяся американская компания CHI Research разработала базу
данных для 1100 крупнейших предприятий, наиболее активно патентующих изобретения в США в трех отраслях технологии: химической, электрической и фармацевтической. Исследователями был предложен ряд индикаторов, позволяющих
проводить сравнение технологической и экономической сфер на уровне предприятия [70, 97]:
• простой подсчет: количество патентов, количество цитат;
• индекс деятельности:
патенты фирмы в продуктовой группе (%)
(макс. 1)
патенты по отрасли в продуктовой группе (%);
• индекс текущей важности (ИТВ): количество цитат патентов фирмы
(макс. 1)
количество цитат патентов по отрасли;
• общая технологическая устойчивость (ОТУ): число патентов, помноженное
на ИТВ;
ОТУ фирмы
• относительная технологическая устойчивость:
средняя ОТУ по отрасли;
• связь с наукой: среднее число цитируемых научных статей в патентах;
• индикаторы положения фирмы; жизненный цикл технологии.
4.5.2. Патентование и отраслевая структура производства
Многотехнологичные предприятия. Патенты могут быть особенно полезны
для изучения направления НИОКР и инновационной деятельности предприятий,
так как информация по расходам на НИОКР редко бывает доступной на дезагрегированном уровне, а содержание исследовательских проектов может намеренно
скрываться по соображениям коммерческой тайны. Патентные портфели крупных
предприятий могут анализироваться на предмет изучения инновационной стра-
103
4. Стандарты измерения патентной деятельности
тегии, ее технологической диверсификации и паттернов комбинирования в деятельности предприятия различных областей научно-технологического знания. На
практике большинство крупных предприятий осуществляет технологическую деятельность в более широком спектре областей, чем это диктуется производственной необходимостью, с целью нахождения будущих сфер деятельности.
Тип предприятия. Анализ патентной деятельности может использоваться
для изучения различных аспектов отраслевой структуры производства, в частности, распределения инноваций в зависимости от размера предприятия, степени
концентрации определенных рынков, функционирования высокотехнологичных
фирм, роли патентования в технологических стратегиях и т.д. В частности, при
сопоставлении расходов на НИОКР и количества патентов было обнаружено, что
малые предприятия получают больше патентов на единицу расходов на НИОКР,
чем большие [70, 59].
104
Глава 5
5. СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО
ПЛАТЕЖНОГО БАЛАНСА
Как и патентные индикаторы, измерение технологического платежного баланса (ТПБ) направлено на получение данных, характеризующих научнотехнологическую деятельность с точки зрения результата. Рекомендации ОЭСР
по измерению ТПБ содержатся в «Руководстве по ТПБ» [68].
5.1. ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
5.1.1. Определение ТПБ
Технологический платежный баланс представляет собой «разновидность обычного платежного баланса, используемую для представления невидимых международных трансакций, относящихся к торговле техническим знанием» [68, 22].
Авторы руководства не считают целесообразным ограничивать ТПБ передачей
технологии в строгом смысле по двум причинам:
• необходимость включения технических услуг, которые не являются передачей технологии как таковой, однако обычно в том или ином виде входят
в контракт;
• сложность контрактов о передаче технологии, которая не позволяет строго
разделить расходы по категориям [68, 22].
5.1.2. Характер трансакций, включаемых в ТПБ
В соответствии с данным выше определением, включаемые в ТПБ трансакции
должны отвечать следующим критериям:
• международный характер (участие партнеров из разных стран);
• коммерческий характер (наличие финансовых потоков между участниками);
• связь платежей с торговлей технологией или предоставлением технологических услуг [68, 24].
5.2. ТРАНСАКЦИИ, ОТНОСЯЩИЕСЯ К ТПБ
5.2.1. Границы
При определении границ ТПБ существуют следующие проблемные области:
• торговля товарами;
• односторонняя передача технологии;
• нематериальные финансовые активы;
• услуги.
Торговля товарами. Хотя некоторые виды товаров содержат технологическую
информацию, и поэтому торговля ими может рассматриваться как международная
циркуляция технологии, в этом случае не происходит передачи технологического
105
5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
знания как такового, и это не является целью торговли товарами. На этом основании торговля товарами, включая высокотехнологичные, исключается из ТПБ.
С другой стороны, если поставка товаров сопровождается дополнительными
услугами по обучению персонала или технической помощи, эти данные следует
отражать в ТПБ в категории услуг. Аналогичным образом, при трансакциях, связанных с поставкой оборудования под ключ, при которых продажа товара сочетается с дополнительными услугами, рекомендуется выделять из общего контракта
и включать в ТПБ такие формы трансакций, как инженерные услуги, продажа
лицензий и ноу-хау, техническая помощь.
Одностороння передача технологии. Авторы руководства предлагают исключать из ТПБ одностороннюю передачу технологического знания, во-первых, ввиду отсутствия в этой форме передачи коммерческой составляющей, и, во-вторых, поскольку передавемое в этом случае знание обычно является общедоступным, т.е. не
создает основу специальной компетенции, из которой может быть извлечена выгода.
Нематериальные финансовые активы. Руководство предлагает отличать нематериальные нефинансовые активы, к которым относятся право промышленной
собственности, патенты и торговые марки и которые включаются в ТПБ, от нематериальных финансовых активов, примерами которых могут служить прямые
инвестиции, вложение технологических ресурсов и капитализация роялти.
Между прямыми инвестициями и передачей технологических активов существует достаточно тесная связь. Так, потоки технологического знания обязательно существуют между материнскими и дочерними компаниями. На самом деле,
прямые инвестиции представляют собой некий «пакет», включающий в себя как
чисто финансовые активы, так и технологические. С другой стороны, прямые
инвестиции могут предполагать покупку предприятия, обладающего технологическими активами. В этом случае происходит приращение технологического капитала покупателя. По мнению авторов руководства, прямые инвестиции, равно
как и отдача от них, в любом случае имеют технологический компонент, который,
однако, практически не поддается измерению.
Прямая инвестиция может также включать явный технологический компонент
в виде передаваемых патентов, лицензий или ноу-хау, в обмен на которые инвестор получает дивиденды в зависимости от стоимости вложения. Обычно в этом
случае технологическая инвестиция показывается как торговля без оттока финансовых средств. С целью отражения в отчетности передачи технологических активов авторы руководства рекомендуют фиксировать трансакцию дважды: передача
технологических активов показывается в ТПБ с мнимым финансовым аналогом,
а корреспондирующая запись включается в категорию прямых инвестиций обычного платежного баланса.
Третья проблемная область связана с капитализацией роялти. В этом случае
роялти не выплачиваются, а конвертируются в акции компании, в которую осуществляются вложения. Этот процесс сходен с реинвестицией прибыли, получаемой от прямой инвестиции. В стандартных платежных балансах, рекомедуемых
МВФ, существует запись «реинвестируемая прибыль» в разделе «доход от прямых инвестиций» и корреспондирующая запись «реинвестиция прибыли» в разделе «прямые инвестиции». Теоретически аналогичная процедура возможна и для
реинвестиции роялти, однако на практике фигурируемые суммы не всегда оправдывают сложность процедуры.
106
5.2. Трансакции, относящиеся к ТПБ
Услуги. В сфере услуг сложнее всего провести разграничительную линию между трансакциями, включаемыми в ТПБ и исключаемыми из него. Среди основных
причин этого руководство выделяет следующие:
• ТПБ по определению входит в статью «услуги» платежного баланса;
• сфера услуг включает в себя ряд достаточно разнородных видов деятельности, не имеющих четких определений;
• в международной торговле услугами все большее распространение получают интеллектуальные услуги, требующие специального знания и навыков.
Руководство рекомендуют решать эту проблему путем распределения услуг по
четырем категориям в соответствии с двумя критериями. Во-первых, услуги разделяются на такие, доход от которых связан с обладанием и использованием факторов производства, и нефакторные услуги. Факторный доход представляет собой
средства, вырученные за счет собственности на факторы производства (капитал,
труд, природные ресурсы) и их использования. Сюда входит доход от портфельных и прямых инвестиций, передача права собственности на технологическое
знание, а также оплата труда сотрудников. Нефакторные услуги включают в себя
выполнение ограниченных по времени задач, направленных на удовлетворение
нужд, не связанных с передачей права собственности. Поскольку в обоих случаях
в число используемых ресурсов входят капитал и труд, особенно квалифицированный, провести четкую границу между факторным доходом и нефакторными
услугами бывает трудно в ситуациях, когда оказание услуги связано главным образом с использованием рабочей силы.
Согласно второму критерию, услуги разделяются на связанные и несвязанные
с технологией. Результаты классификации представлены в теблице 5.1.
Таблица 5.1
Классификация услуг
Факторный доход
Нефакторные услуги
Связанные с технологией
1. Трансакции с патентами, лицензиями, незапатентованными изобретениями, ноу-хау
3. Техническая помощь, обучение,
инженерия, консультации, НИОКР
Контрактная работа, ремонт,
крупные проекты
Несвязанные с технологией
2. Трансакции с промышленной
собственностью
Трансакции с интеллектуальной собственностью
4. Коммерческая, управленческая,
правовая помощь, базы данных, реклама, транспорт и т.д.
Источник: [68, 30]
В ячейку 1 входит прибыль, получаемая от трансакций с технологическими
активами: патентами и лицензиями, незапатентованными изобретениями, ноу-хау.
В ячейку 2 входит прибыль, получаемая от трансакций с нетехнологическими активами, защищенными правом промышленной (торговые марки, промышленные
образцы) или интеллектуальной собственности (фильмы, звукозаписи, объекты авторского права, ПО). В ячейку 3 входят услуги технического характера: техническая
помощь, обучение, инженерные услуги, консультации и т.д.). В ячейку 4 входят ин-
107
5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
теллектуальные услуги нетехнологического характера (маркетинг, управление, финансовый менеджмент), а также прочие услуги (транспорт, страхование и т.д.).
Очевидно, что в первую очередь в ТПБ должны включаться трансакции, помещенные в ячейку 1, и исключаться трансакции, помещенные в ячейку 4. С другой
стороны, в ячейках 2 и 3 необходимо проводить различие между включаемыми
в ТПБ и исключаемыми из него трансакциями. Как правило, трансакции, перечисленные в ячейке 2, не включаются в ТПБ, однако продажа лицензии на пользование торговой маркой может сопровождаться передачей технологического знания
(например, контроль качества). Кроме того, управление правами промышленной
собственности вне зависимости от того, предполагает ли оно передачу технологии, обычно осуществляется одним и тем же агентством. Исходя из этого, руководство рекомендует включать такого рода трансакции в ТПБ. С другой стороны,
трансакции с непромышленной собственностью (фильмы, звукозаписи и т.д.) следует исключать из ТПБ.
Аналогичный подход применяется к трансакциям, перечисленным в ячейке 3. Некоторые из них связаны с передачей конкретной технологии и, следовательно, должны
включаться в ТПБ, другие же, носящие общий характер, следует из него исключать.
В качестве особого случая в руководстве рассматривается ПО. С одной стороны,
ПО является интеллектуальным продуктом и часто помещается в ту же категорию,
что и ноу-хау. С другой стороны, ПО не всегда является инновационным и эксклюзивным. Кроме того, ПО обычно защищается не патентами, а авторским правом, т.е.
относится к объектам интеллктуальной, а не промышленной собственности. Учитывая все эти особенности ПО, руководство рекомендует не включать трансакции с ним
в ТПБ за исключением тех случаев, когда оно входит в состав патента [68, 26–31].
5.2.2. Стандартные компоненты ТПБ
К стандартным компонентам ТПБ относятся:
• торговля технологическим знанием;
• трансакции с промышленной собственностью;
• услуги технического характера;
• промышленные НИОКР, выполняемые за рубежом или финансируемые изза рубежа.
Торговля технологическим знанием. В качестве стандартного компонента
ТПБ торговля технологическим знанием включает:
• передачу патентов;
• передачу незапатентованных изобретений;
• предоставление лицензий;
• раскрытие ноу-хау.
В качестве объекта собственности патент может быть продан другому лицу
полностью или частично. В последнем случае договор купли-продажи может относиться к одному или нескольким применениям.
Иногда изобретения намеренно не патентуются изобретателем или не подлежат патентованию по правовым основаниям (в некоторых странах к этому случаю относятся изобретения в области биоинженерии и фармацевтики). Такие изобретения не защищены правом промышленной собственности, но могут быть защищены режимом
секретности или коммерческой тайны. Они могут продаваться так же, как и патенты.
108
5.2. Трансакции, относящиеся к ТПБ
При предоставлении лицензии патентовладелец дает лицензиату право использовать все или некоторые применения патента. Лицензионное соглашение обычно
включает статьи об исключительных правах, времени и территории действия лицензии, а также о формах платежей.
Ноу-хау является трудноопределимой категорией. Основной причиной отсутствия общепринятого определения является то, что ноу-хау не принадлежит к объектам промышленной собственности. К общим характеристикам ноу-хау, относительно которых существует консенсус, руководство относит:
• режим секретности или коммерческой тайны;
• опытный характер;
• смешанный состав: наличие элементов кодифицированного и некодифицированного знания.
Ноу-хау может передаваться само по себе или в качестве дополнения к лицензионному соглашению. В первом случае условия его передачи и формы оплаты регулируются специальным договором. Во втором, более распространенном случае,
передача ноу-хау являются частью договора о передаче патента и регулируется
его положениями. Поскольку граница между передачей ноу-хау и технической помощью не всегда бывает четкой, руководство рекомендует ограничиваться только
этими случаями.
Трансакции с промышленной собственностью. Защита прав, предоставляемая патентной системой, не ограничивается технологическим знанием; она
также распространяется на объекты промышленной собственности, к которым
относятся торговые марки, промышленный дизайн и промышленные образцы.
Трансакции с этими видами собственности осуществляются так же, как трансакции с патентами.
Наиболее часто осуществляются трансакции с торговыми марками. Поскольку
при этом не происходит непосредственной передачи технологического знания, такие трансакции не могут классифицироваться как международная торговля технологией, однако часто лицензия на торговую марку включает в себя передачу технологического знания, относящегося к формуле или составу продукта, а также к контролю качества. С учетом невозможности отделения технологического компонента
руководство рекомендует включить в ТПБ трансакции с торговыми марками.
Особым случаем является франчайзинг, при котором наряду с передачей прав
промышленной собственности (торговые марки, дизайн, логотипы) происходит
также передача ноу-хау и предоставление технической помощи. Целью договора
в данном случае является дистрибуция товаров или предоставление услуг, а не
производство.
Услуги технического характера. К этой категории относятся услуги, оказываемые продавцом покупателю в целях обеспечения его производственной деятельности. Это не является передачей технологии в строгом смысле, поскольку
передаются не сами технические навыки, а только их результат. Тем не менее,
включение этих услуг в качестве отдельной категории ТПБ обусловлено, по мнению авторов руководства, следующими факторами. Во-первых, предоставление
этих услуг может являться частью общего контракта на передачу технологии. Вовторых, даже если эти услуги и не являются в строгом смысле передачей технологии, они являются частью международных потоков распространения технологического знания.
109
5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
К услугам технического характера относятся:
• подготовительное техническое обучение;
• инженерные работы по проекту, включая определение продукта, спецификацию процессов, компоновочное проектирование, общий дизайн и выполнение чертежей по установке;
• общая техническая помощь в производственной деятельности и уходе за
оборудованием, включая обучение персонала, стажировки, консультационные услуги, контроль качества, поиск и устранение неисправностей.
Оплата за услуги технического характера осуществляется либо одноразовым
платежом, либо периодическими ежегодными платежами.
Промышленные НИОКР, выполняемые за рубежом или финансируемые
из-за рубежа. К этой категории относятся финансовые потоки, направляемые на
осуществление НИОКР, которые выполняются за пределами страны агента финансирования. Иначе говоря, речь идет о финансировании НИОКР, выполняемых
в других странах, и о НИОКР, финансирование которых осуществляется из других
стран. Финансовые потоки на НИОКР, выполняемые за рубежом, обычно бывают
двух видов:
• средства, предоставляемые многонациональными корпорациями своим дочерним компаниям для выполнения НИОКР, а также средства, направляемые дочерними компаниями материнским в качестве «вступительного взноса» или предоплаты за последующую передачу технологии;
• финансовые потоки между неродственными фирмами, которые проводят совместные НИОКР на существующих мощностях или в дочерней компании,
совместно созданной специально для этой цели.
Финансирование научных НИОКР в рамках научного сотрудничества и поддержки международных исследовательских центров (вроде CERN) обычно не
включается в ТПБ [68, 31–36].
5.2.3. Практические критерии отнесения трансакций к ТПБ
Руководство предлагает ряд практических правил, с помощью которых можно
установить, следует ли включать ту или иную трансакция в ТПБ. В таблице 5.2.
приведены критерии отличия относящихся к ТПБ трансакций от других международных трансакций, а в таблице 5.3 представлены некоторые особые случаи.
Таблица 5.2
Критерии отнесения трансакций к ТПБ
Контрольные вопросы
1. Относится ли трансакция к сфере международной
торговли технологией?
2. Является ли объектом трансакции товар?
3. Является ли передача технологии неоплаченной?
4. Предполагает ли трансакция прямую инвестицию,
вложение технологических активов или капитализацию роялти?
110
Интерпретация
При утвердительном ответе трансакция включается в ТПБ
При утвердительном ответе трансакция не включается в ТПБ
5.2. Трансакции, относящиеся к ТПБ
Окончание табл. 5.2
Контрольные вопросы
5. Относится ли трансакция к услугам?
Интерпретация
5.1. Относится ли она к технологическому факторному доходу?
При утвердительном ответе трансакция включается в ТПБ
5.2. Относится ли она к нетехнологическому факторному доходу?
Необходим специальный анализ
5.3. Относится ли она к нефакторным услугам?
5.4. Можно ли идентифицировать преимущественно технологический аспект?
5.5. Относится ли она к нефакторным услугам нетехнического характера
Источник: [68, 37]
Таблица 5.3
Особые случаи отнесения к ТПБ
Трансакция
Отнесение к ТПБ
Комментарий
Товары, прямые инвестиции и т.д.
Торговля товарами
Исключать
Импорт и экспорт товаров, включая высокотехнологичные
Неоплаченные
Исключать
Частное и межгосударственное сотрудничество,
помощь научным организациям, трансакции без
коммерческих целей
Прямая инвестиция
Исключать
Внутренние потоки ноу-хау, плохо отделимые от
других активов фирмы. Эту категорию следует
рассматривать в ТПБ как дополнительную в случае существенного технологического аспекта
Вложение технологических активов
Исключать
Инвестиции, полностью или частично заключающиеся в передаче собственности на патенты, лицензии или ноу-хау. Если вложение носит чисто
технологический характер, существует теоретическая возможность показывать его в ТПБ. В связи
со сложностью выделения этого компонента рекомендуется исключать эту категорию из ТПБ
Капитализация
ялти
Исключать
Невыплаченные роялти конвертируются в акции
компании, в которую осуществляется вложение.
В связи со сложностью отчетной процедуры рекомендуется исключать эту категорию из ТПБ
ро-
Услуги
Патенты
Включать
Права промышленной собственности на технологию
Ноу-хау
Включать
Незащищенные технологические активы
Изобретения
Включать
Незащищенные технологические активы
111
5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
Окончание табл. 5.3
Трансакция
Отнесение к ТПБ
Торговые
марки
(включая франчайзинг)
Образцы, дизайн
Включать
Фильмы, звукозаписи, объекты авторского права
ПО
Исключать
Техническая
мощь
НИОКР
по-
Коммерческие, правовые, финансовые,
административные
услуги,
реклама,
страхование, транспорт
Включать
Исключать
Включать
Включать
Исключать
Комментарий
Нетехнологическая промышленная собственность. В платежном балансе сложно отделить от
лицензий и роялти
Нетехнологическая промышленная собственность.
Следует включать лишь объекты промышленного
характера.
Лишь незначительная часть этих объектов связана
с технологией
Продукция имеет крайне дифференцированный
характер; относящийся к технологии компонент
плохо поддается оценке. Рекомендуется исключать из ТПБ за исключением тех случаев, когда ПО
является частью патента.
Прочие услуги
Следует включать в ТПБ при очевидности технического аспекта
Следует включать в ТПБ, если оплата НИОКР отражает непрерывность деятельности. Мера как затрат, так и выпуска.
Технологический аспект сложно идентифицировать
Источник: [68, 38–39].
5.3. СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ
Для классификации данных, показываемых в ТПБ, используется несколько систем. В качестве одной из таких систем можно рассматривать представленную
выше классификацию по характеристикам трансакции. Другие возможные системы классификации принимают во внимание тип трансактора и вид контрактов.
Рассматривая системы классификации ТПБ, следует иметь в виду несовпадение единицы, используемой в обследованиях, с классификационной единицей.
При обследованиях изучаются трансакторы (не обязательно предприятия), совершающие или получающие платежи. С другой стороны, классификационными
единицами являются платежи (расход или приход), распределяемые по характеру
трансакции, типу трансактора и виду контракта
5.3.1. Классификация по трансактору
Относящиеся к ТПБ трансакции предполагают, по меньшей мере, двух экономических агентов, связанных между собой контрактными обязательствами, один
из которых является резидентом данной страны, а другой нерезидентом. В соот-
112
5.3. Системы классификации
ветствии с определением «Руководства МВФ по платежному балансу», которое,
в свою очередь, согласуется с тем, которое используется в системе национальных
счетов ООН, резидентом считается такой трансактор, главный центр экономических интересов которого помещается на данной территории.
Институциональная классификация. Отражаемые в ТПБ расходы и поступления, как правило, представляют собой финансовые потоки между предприятиями частного или государственного сектора. Кроме того, некоторые виды трансакций, в частности в рамках международных программ НИОКР, осуществляются
также государственными научными центрами и университетами.
Наиболее простая классификация предполагает распределение по секторам,
в соответствии с рекомендациями «Руководства Фраскати», которое включает
в себя четыре сектора:
• предпринимательский сектор;
• сектор государственных учреждений;
• частный неприбыльный сектор;
• сектор высшего образования.
Характеристики этих секторов приводятся в разделах 3.3.2 — 3.3.5.
Субклассификация для предпринимательского сектора. Предпринимательский сектор рекомендуется дополнительно классифицировать по отрасли, родственности и размеру.
Для международных сравнений предприятия классифицируются по отраслям
в соответствии с МСОК. Классификация производится по основной экономической деятельности предприятия, измеряемой долей общего оборота (или иногда
долей задействованной рабочей силы). При классификации по основной деятельности возникает ряд проблем.
В случае предприятий, деятельность которых относится к нескольким отраслям, рекомендуется разделять юридическое и экономическое лицо на подразделения, которые следует классифицировать соответствующим образом.
Вторая сложность связана с возможным расхождением между деятельностью
отчитывающейся фирмы (и ее партнера) и промышленной сферой продукта, обозначенного в контракте. Примером могут являться инженерно-консультационные
услуги, являющиеся частью контракта по передаче технологии. Это расхождение
должно учитываться в классификации по виду контракта.
Третья проблема связана с определением основной деятельности иностранного партнера. Данные по ТПБ в каждой стране собираются на основе информации,
предоставляемой предприятиями-резидентами, которые не всегда хорошо осведомлены об основной деятельности своих зарубежных партнеров и их классификации в собственной стране. По этой причине классифицировать по отраслям
зарубежных партнеров не рекомендуется.
Руководство рекомендует также проводить различие между родственными
и неродственными компаниями для выявления финансовых потоков между родительской и дочерними компаниями из многонациональной группы. В этом случае
необходимо учитывать как статус партнеров, так и тип трансакции (внутренняя
или внешняя). Возможные варианты представлены в таблице 5.4.
Масштаб расходов и поступлений, связанных с передачей технологии, во многом зависит от размера предприятия. Размер предприятия может быть определен
по финансовым данным или занятости. В Японии и ряде других стран размер
113
5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
предприятия определяется по размеру собственного капитала, обороту, доходу
от операций, общей занятости и количеству исследовательского персонала. В ЕС
используются три вида данных: количество работников, чистый оборот и общий
баланс.
Таблица 5.4
Отношения родственности между предприятиями-партнерами
Нерезидент
Резидент
Неродственная
компания
Материнская компания Б и ее дочерняя
компания-нерезидент
Дочерняя компания А (1)
Неродственная компания
Материнская компания А
и ее дочерняя компаниянерезидент
Неродственные
Неродственные
Неродственные
Неродственные
Неродственные
Внутренняя передача
Дочерняя компания Б (1)
Неродственные
Внутренняя передача
Неродственные
Источник: [68, 44]
Географическая классификация. Трансакторы-нерезиденты классифицируются по стране местонахождения вне зависимости от институциональной категории. Возможна также дополнительная классификация по экономическим зонам
(ЕС, ЕАСТ, ОЭСР и т.д.) и по индустриальному статусу (индустриальные страны,
новые индустриальные страны и т.д.) [68, 40–48].
5.3.2. Классификация по типу контракта
Выше уже отмечалось как одна из проблем составления ТПБ расхождение данных по единице обследования, в качестве которой выступает трансактор, и единице классификации, отражающей финансовые потоки, в качестве которой выступает контракт. Выше контракты и, соответственно, финансовые потоки были
классифицированы по типу трансакций. Другие способы предполагают классификацию по дате и продолжительности контракта, виду продукции и процедуре
платежа.
Дата и ожидаемый срок контракта. Большая часть входящих в ТПБ трансакций представляет собой долгосрочные контракты. Срок действия контракта
обычно оговаривается заранее. Для целей анализа полезно соотносить расходы/
поступления за данный период с контрактом, в рамках которого они осуществляются. В этом плане необходимо знать не только дату заключения и предполагаемый срок действия контракта, но также то, относятся ли расходы/поступления к
текущему контракту или к новому. Новым контрактом считается такой, который
был подписан в течение текущего отчетного периода (обычно год). Текущим
контрактом считается такой, который был подписан до наступления этого периода. Сравнивая данные по новым контрактам и заключенным ранее, можно
проследить динамику ТПБ. При этом рост расходов/поступлений может быть
следствием как большего числа контрактов, так и роста их «ценности», т.е. соответствующих платежей.
114
5.4. Обследования и методы сбора данных
Распространенной проблемой является обновление или пролонгация контракта с изменением содержания или без него. Руководство рекомендует трактовать
возобновленные контракты как новые в том случае, если произошло изменение
технологии, которая является основным предметом или основной целью контракта, а в остальных случаях относить их к текущим.
Вид продукции. Классификация по типу продукции не дублирует классификцию предприятий по основной экономической деятельности, поскольку
фирмы могут выпускать продукцию и оказывать услуги, относящиеся к различным отраслям.
Теоретически объектом относящихся к ТПБ трансакций являются информация, знание или обучение, т.е. нематериальные блага, входящие в категорию услуг.
Классификация этих благ по типу продукции означает выявление отраслей, в которой они находят применение.
Классификация контрактов по виду продукции непроблематично применима
к патентам, лицензиям и ноу-хау, относящимся к товарам. Аналогичная классификация применительно к призводственым процессам вызывает больше сложностей. Здест возможны два решения. Если процесс воплощается в товаре или
материале, то он классифицируется в соответствии с областью их применения.
Если же процесс трудноотделим от носителя (например, формула или состав), то
классификация осуществляется в соответствии с областью применения получаемого в результате продукта [68, 48–49].
5.3.3. Классификация по типу платежа
При классификации по типу платежа основное различие проводится между
монетарными и немонетарными платежами. Для составления ТПБ необходимо
учитывать потоки платежей по трансакциям, связанным с передачей технологического знания. Если платеж осуществляется в немонетарной форме или по какойлибо причине включается в другой финансовый поток (например, репатриированных заработков), идентификация связанной с технологией трансакции целиком
зависит от добросовестности отчитывающейся фирмы.
Монетарные платежи. Монетарные платежи включают:
• заранее установленную сумму, выплачиваемую сразу или по частям;
• роялти, выплачиваемые через определенный интервал;
• гонорар единым платежом или частями;
• другие формы.
Немонетарные платежи. К основным формам немонетарных платежей относятся:
• обмен информацией (включая перекрестное лицензирование);
• обратная покупка (встречная торговля);
• капитализация роялти [68, 48–49].
5.4. ОБСЛЕДОВАНИЯ И МЕТОДЫ СБОРА ДАННЫХ
Одним из основных препятствий на пути гармонизации международной статистики по ТПБ является разнообразие подходов к сбору данных и источников информации не только на международном уровне, но и на уровне отдельных стран.
115
5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
В связи с этим отдельная глава «Руководства по ТПБ» посвящена стандартизации
процедур проведения обследований и методов сбора данных.
5.4.1. Необходимость стандартизации
Необходимость стандартизации диктуется тремя факторами:
•
разнообразием целей и методов;
•
либерализацией рынка;
•
развитие торговли технологией.
Два подхода к сбору данных. В настоящее время сбор данных по ТПБ следует
двум основным подходам, в которых проявляется двойственная природа финансовых потоков, связанных с передачей технологии: они, с одной стороны, отражают
характер международных платежей, а с другой, являются одним из индикаторов
состояния науки и технологии.
Первый подход делает акцент на финансовом аспекте и, соответственно, отводит основную роль в сборе данных агентству, составляющему статистику по
внешним платежам (обычно, это Центральный банк).
Второй подход больше концентрируется на научно-технологическом аспекте
и, соответственно, отводит основную роль в сборе информации агентствам, составляющим статистику по НИОКР, а также занимающимся промышленной собственностью и лицензированием.
При первом подходе данные собираются систематически, косвенно, а акцент
делается на платежах. Систематичность означает, что учету подлежат все расходы
и поступления, а не выборка. Это особенно справедливо в случае с Центральным
банком, который централизует информацию, полученную от других банков. Недостатком систематичности является слишком большой масштаб и недостаточная
детализация данных.
Косвенный характер сбора данных при первом подходе проявляется в том, что
обычно отчет о трансакциях предоставляется Центральному банку другими банками, выступающими в качестве уполномоченных посредников. Таким образом,
между непосредственным трансактором и статистическим агентством встраивается дополнительное звено.
Наконец, при первом подходе объектом изучения являются платежи, а не контракты на передачу технологии.
При втором подходе данные собираются частичным образом, непосредственно, а акцент делается в большей степени на контрактах. Частичность означает, что
сбор данных производится на основании репрезентативной выборки, которая периодически проверяется и обновляется. Процедура является прямой в том смысле, что статистическое агентство непосредственно контактирует с компаниями,
осуществляющими международные трансакции. При этом подходе учитываются
не только платежи, но также характеристики контрактов.
Два основных подхода являются, в определенном смысле, противоположными,
поэтому на практике обычно используется некая комбинация методов и процедур,
покрывающая практически все возможности.
Либерализация рынка. Фактор либерализации рынка проявляется в двух
основных аспектах: либерализации валютных операций и либерализации торговли. И та, и другая дают экономическим агентам большую свободу в финансовых
116
5.4. Обследования и методы сбора данных
трансакциях с зарубежными партнерами. Это повышает роль банков в качестве
уполномоченных посредников и, в частности, Центрального банка как основного
регистратора международных трансакций. В этой связи повышенные требования
предъявляются к предоставляемым банками данным, которые должны быть соответствующим образом стандартизированы.
Развитие торговли технологией. Развитие торговли технологией проявляется в факторах роста, концентрации и контроля.
В настоящее время торговля технологическим знанием и техническими услугами растет быстрее, чем торговля товарами. Нематериальность этих благ в сочетании с разнообразием дефиниций существенно осложняет оценку объема
торговли в этой сфере. В результате значительная часть международной торговли технологическим знанием измеряется неадекватно или вообще не измеряется.
Это, в свою очередь, не дает возможности проведения достаточно строгих международных сравнений.
Фактор концентрации проявляется в том, что большая часть связанных с технологией платежей и поступлений, как правило, сосредоточена в небольшом количестве фирм. Подобная концентрация оправдывает проведение систематических,
а не выборочных обследований.
Фактор контроля проявляется в том, что большая часть финансовых потоков,
связанных с передачей иехнологии, осуществляется в рамках многонациональных компаний. Таким образом, существует потребность в стандартизированных
данных с учетом родственности компаний [68, 52–56].
5.4.2. Выбор метода
Выбор метода сбора данных производится с учетом параметров, приведенных
в таблице 5.5. Курсивом выделен предпочтительный на данной стадии метод.
Таблица 5.5
Выбор метода сбора данных
Параметры
Основная ответственность:
Основные характеристики
Трансактор
Сборщик данных
Метод:
Обязательный отчет
Опрос
Покрытие:
Систематически
Выборочно
Сбор:
Отдельно и специально
Дополнение к отчету
по НИОКР
Фокус:
Контракт
Платеж
Передача данных:
Непосредственно трансактором
Опосредованно
через банк)
Агентство:
Правительство
Центральный банк
Агентство при отраслевом
министерстве или министерстве торговли
Периодичность:
Ежегодно
Ежеквартально
Источник: [68, 57]
117
(например,
5. Стандарты измерения технологического платежного баланса
С целью гармонизации методов сбора данных руководство предлагает список основных и дополнительных данных, используемых для составления ТПБ.
К первому разделу относятся данные, требующие систематического сбора, которые учитывают в основном вид трансакций, тип платежей и характеристики
трансактора-резидента. Их сбор не представляет труда для трансактора, который,
в свою очередь, может передать их сборщику данных (Центральный банк или специальное агентство).
Данные, относящиеся ко второму разделу, не требуют систематического сбора
и могут быть получены посредством периодически проводящихся специальным
агентством опросов.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
1.
2.
3.
4.
5.
Основные данные
Вид трансакции.
Выплаченная сумма и валюта платежа.
Страна местоприбывания партнера.
Институциональный сектор партнера-резидента.
Основной тип деятельности партнера-резидента.
Родственные или неродственные отношения.
Дополнительные данные
Дата и срок действия контракта.
Промышленная классификация продукта.
Размер предприятий-партнеров.
Монетарные и немонетарные способы платежа.
Характеристики партнера-нерезидента (институциональный
и основной вид деятельности) [68, 56–63].
сектор
5.5. КОНВЕРТАЦИЯ ВАЛЮТ И ДЕФЛЯЦИЯ
Международные сравнения данных по ТПБ за различные периоды времени
ставят две проблемы: конвертации валют и дефляции. Первая проблема связана с
тем, что все значения должны быть выражены посредством единой учетной единицы вне зависимости от валюты, использовавшейся при проведении трансакции.
Вторая проблема связана с компенсацией изменения цен.
5.5.1. Конвертация валют
Для целей ТПБ конвертация валют должна осуществляться как на уровне страны, так и на международном уровне.
Конвертация на уровне страны. Все расходы и поступления, относящиеся
к ТПБ, должны быть первоначально конвертированы в валюту страны составления баланса. В качестве обменного курса принимается рыночный курс на день
платежа или средний курс за определенный период (год, квартал).
Конвертация на международном уровне. Для целей международных сравнений ТПБ должен быть представлен в общих единицах измерения. Первая возможность заключается в использовании в качестве общей единицы измерения валюты
118
5.5. Конвертация валют и дефляция
одной из стран, например, доллара США. В этом случае в качестве обменного
курса принимается текущий рыночный курс или, что лучше, средний рыночный
курс за год или квартал, рассчитываемый по методике МВФ. Главным недостатком такого подхода являются колебания рыночного курса за относительно короткие периоды времени, что может повлиять на достоверность сравнительных данных. Одним из решений этой проблемы является использование корзины валют
или плавающего обменного курса.
Еще одной возможностью является использование паритета покупательной
способности (ППП), который применяется в международных сравнениях ВВП,
уровня инвестиций и потребления. Индексы ППП дают относительную стабильность в течение определенных периодов времени, поскольку медленно реагируют
на изменения реальной внутренней покупательной способности национальной
валюты или общей елиницы измерения. Однако для целей ТПБ непосредственной
релевантностью обладает как раз покупательная способность отдельных валют,
отражающаяся в их обменном курсе. Исходя из этого, руководство рекомендует
использовать для конвертации данных по ТПБ рыночный обменный курс (среднегодовое значение или скользящее среднее), хотя при этом не исключает использование индексов ППП для аналитических целей [68, 63–65].
5.5.2. Дефляция
Дефляция позволяет сравнивать данные за различные периоды времени с поправкой на изменение цен. Ее основная цель состоит в исключении эффекта инфляции с целью измерения реального роста. Стандартная методика заключается в
использовании дефлятора, который представляет собой индекс цен.
Использование общего дефлятора. Существует несколько возможностей использования общего дефлятора. Первая заключается в использовании дефлятора
ВВП, применяемого в национальных счетах. Вторая предполагает использование
дефлятора, основанного на индексе цен импорта и экспорта товаров и услуг, который применяется такими международными организациями, как ООН и ОЭСР.
Третья возможность состоит в использовании индекса заработной платы, также
применяемого международными организациями. Этот подход оправдан наличием
в ТПБ компонента услуг.
Дефлятор ТПБ. В принципе, возможно создание специального дефлятора ТПБ,
однако в настоящее время это является предметом исследований. Основная проблема заключается в том, что ТПБ включает в себя два различных вида трансакций:
1) поступления от собственности на активы, которые могут быть уподоблены
факторному доходу и 2) услуги технического характера, в основе которых лежит
использование умственного труда. Таким образом, существует важный вопрос,
который должен быть решен при разработке специального дефлятора ТПБ: следует ли использовать единый дефлятор или различные дефляторы для каждой из
категорий?
Пока руководство рекомендует пользоваться для дефляции ТПБ существующими инструментами, прежде всего дефлятором ВВП и дефляторами, основанными
на индексах экспортных и импортных цен на товары и услуги [68, 65–66].
119
Глава 6
6. СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Измерение инноваций является важным инструментом оценки эффективности
научно-технологической деятельности. Рекомендации ОЭСР по измерению инновационной деятельности представлены в «Руководстве Осло» [76].
6.1. ПРИНЦИПЫ ИЗМЕРЕНИЯ
6.1.1. Теоретические основания
В настоящее время не подвергается сомнению центральная роль инноваций в
экономике знания, однако до сих пор сложный процесс инновационной деятельности остается слабо изученным. Тем не менее, считается общепризнанным, что
инновации являются ключевым фактором макроуровня, существенно влияющим
на экономический рост и международные паттерны торговли.
Понимание значимости инновационной деятельности поставило ее в центр повестки дня, связанной с выработкой научно-технологической политики во многих
развитых странах. Это, в свою очередь, потребовало выработки новых концептуальных оснований инновационной деятельности.
Первоначально технологический прогресс рассматривался как линейный процесс, начинающийся с фундаментальных научных исследований и развивающийся через прикладные исследования вплоть до создания технологических применений и маркетинга. В этой схеме наука играла доминирующую роль, поэтому
основные усилия правительств были направлены на выработку адекватной научной политики. Впоследствии данная модель подверглась пересмотру, уступив место более системному и интегрированному подходу, предполагающему выработку
именно инновационной политики.
Существует несколько теоретических подходов к инновационной деятельности. Идущая от Й. Шумпетера перспектива рассматривает инновацию как рыночный эксперимент и делает акцент на масштабных изменениях, трансформирующих отрасли и рынки. Традиционная неоклассическая теория видит в инновации
способ создания новых активов и рассматривает ее в терминах бизнес-стратегии,
предполагающей инвестиции в разработку новых продуктов или повышение эффективности производства.
Теория организации подчеркивает важность конкурентной позиции предприятия. В этом контексте инновация рассматривается как средство сохранения существующего положения компании на рынке или получения конкурентных преимуществ. Другие теории в рамках этой перспективы делают акцент на организационной структуре предприятия, которая может в большей
или меньшей степени способствовать инновационной деятельности. Важным
в этом смысле является соответствие организационной структуры той среде,
в которой осуществляется инновационная деятельность. Так, интегрированная
структура лучше соответствует тем отраслям, в которых прирост знания и изменение технологий осуществляются достаточно медленно. С другой стороны, для тех отраслей, инновации в которых носят более радикальный характер,
120
6.1. Принципы измерения
лучше подходит более гибкая структура, допускающая большую автономию
в принятии решений.
Рыночные теории делают акцент на потребительском поведении, рыночном
обмене и нормативном аспекте рыночных практик. Здесь важную роль играет
учет фактора спроса и потребительских предпочтений при разработке новой продукции. При этом спрос может зависеть не только от функциональных характеристик продукта, но также от его социальных характеристик. Нормативные теории
основное внимание уделяют управлению рыночными практиками.
Теории диффузии делают акцент на факторах, побуждающих предприятия
внедрять новые технологии, доступе к ним и способностях освоения. При этом
социологи рассматривают в основном факторы, влияющие на принятие решений
и внедрение новых технологий, а экономисты — издержки и выгоды, связанные
с их внедрением.
Эволюционный подход рассматривает инновацию как направленный процесс,
в ходе которого знание и технология вырабатываются посредством интеракции
между различными акторами. Структура этих интеракций определяет направление будущих инноваций.
Близкий к эволюционному системный подход делает акцент на передаче и распространении идей, навыков, знания и информации. Каналы и сети их распространения обусловлены социальным, политическим и культурным контекстом.
В соответствии с этим подходом, инновационная деятельность компаний изучается в контексте национальной инновационной системы, которая включает в себя
государственную политику, социальные институты, ценностные системы и культурные практики.
Системный подход к инновации смещает фокус политики в направлении взаимодействия институтов, в ходе которого происходит создание, распространение
и применение нового знания. Каналы, по которым происходит циркуляция информации, укоренены в социальном, политическом и культурном контексте. Инновация рассматривается как динамический процесс накопления знания посредством
обучения и интеракции. Первоначально эта концепция применялась к национальным инновационным системам, однако она также применима к региональным
и международным системам [76, 30–33].
6.1.2. Структура измерения
Предлагаемая «Руководством Осло» структура измерения кладет в основу охарактеризованные выше перспективы. В ней отражены движущие силы инноваций,
важность маркетинговых и организационных практик, роль связей и диффузии,
а также системный подход к инновации.
Особый интерес для авторов представляет связь инноваций с трансформациями
экономики. В результате инноваций создается и распространяется новое знание,
которое ведет к возрастанию потенциала экономики, необходимого для создания
новых продуктов и более эффективных способов производства. Эти изменения
обусловлены ростом не только технологического знания, но также других видов
знания, способствующих созданию различного вида инноваций.
На рисунке 6.1. представлена схема измерения инновации, в центре которой
находится фирма. Ее основными структурными элементами являются:
121
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
• инновация на предприятии,
• связь с другими предприятиями и государственными научными учреждениями,
• институциональный контекст деятельности предприятия,
• спрос.
Инновация на предприятии включает в себя плановые изменения в деятельности компании с целью повышения ее эффективности. Инновация на этом уровне имеет следующие характеристики:
• неопределенность результата, а также затраченных времени и ресурсов;
• инвестиции: приобретение материальных и нематериальных активов, услуг,
заработная плата и т.д.;
Рисунок 6.1
Схема измерения инновации
Источник: [76, 34].
• использование нового знания или новое использование существующего: в обоих случаях инновационную деятельность следует отличать от рутинной;
• получение конкурентного преимущества или сохранение конкурентоспособности: инновация повышает эффективность работы предприятия путем
повышения спроса на его продукцию, снижения затрат или повышения его
инновационной способности.
122
6.1. Принципы измерения
Инновационная деятельность предприятия предполагает две основные возможности: создание собственных инноваций и внедрение чужих инноваций в рамках
процесса диффузии. На практике эти два способа часто комбинируются. Специфическая инновационная деятельность, в ходе которой предприятие разрабатывает
самостоятельно или приобретает инновации, может осуществляться как в рамках
НИОКР, так и в рамках прочих видов деятельности. К их числу относятся:
• поиск новых концепций продуктов, процессов, методов маркетинга, организационных форм: 1) через свои маркетинговые структуры; 2) путем анализа
возможностей, вытекающих из собственных или чужих фундаментальных
или стратегических исследований; 3) используя собственный потенциал
в области дизайна и разработок; 4) посредством мониторинга деятельности
конкурентов; 5) используя консультантов;
• покупка технической информации, запатентованных изобретений (обычно
требующих адаптации к конкретным условиям), а также ноу-хау и профессиональных навыков при использовании инженерных, дизайнерских или
других консультационных услуг;
• повышение квалификации персонала посредством внутреннего обучения
или наем квалифицированного персонала;
• инвестирование в оборудование, программное обеспечение (ПО) или полуфабрикаты, созданные в результате чужой инновационной деятельности;
• реорганизация системы управления и всей системы ведения дел;
• разработка новых методов маркетинга и продажи товаров и услуг.
Институциональный контекст определяет общие параметры, в рамках
которых предприятие осуществляет свою деятельность. К его компонентам относятся:
• система основного общего образования, определяющая минимальные образовательные стандарты рабочей силы и потребителей;
• система высшего образования;
• система специального технического образования;
• система научных исследований;
• общий запас кодифицированного знания (публикации, технические, экологические и управленческие стандарты);
• инновационная политика и другие государственные меры, оказывающие
влияние на инновационную деятельность предприятий;
• правовые и макроэкономические условия (патентное законодательство, налогообложение, практика корпоративного управления, политика в области
процентных ставок, обменных курсов, тарифов и конкуренции);
• коммуникационная инфраструктура, включая дороги и телекоммуникационные сети;
• финансовые институты, определяющие, в частности, доступ к венчурному
капиталу;
• рыночная доступность, включая возможности установления тесных связей
с потребителями, а также такие характеристики, как размер рынков и простота доступа на них;
• структура промышленности и конкурентная среда, включая наличие фирмпоставщиков в смежных секторах [76, 33–37].
123
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
6.1.3. Секторальные и региональные аспекты инновации
Характер инновационных процессов сильно различается в зависимости от
сектора. Так, в высокотехнологичных секторах ведущую роль в инновационной
деятельности играют НИОКР, в то время как в других секторах она основывается
главным образом на приобретении и внедрении новых технологий. Различие между постепенным и радикальным характером инновации накладывает отпечаток на
организационную структуру предприятий; также различную роль играют институциональные факторы. Все эти факторы необходимо учитывать при измерении
инновационной деятельности.
Инновации в сфере услуг. Сфера услуг отличается значительным разнообразием. Обычная классификация услуг принимает во внимание ту область, в которой
они предоставляются. С этой точки зрения, услуги подразделяются на относящиеся к товарам, к информации, услуги, связанные со знанием, и услуги, связанные
с людьми. Тем не менее, всем услугам присущ ряд общих характеристик, определяющих особенности инновационной деятельности в этой сфере.
Основной особенностью сферы услуг является нечеткость различия между продуктом и процессом, так как производство услуги и ее потребление происходят
одновременно. Инновационный процесс в сфере услуг может быть менее формальным, чем в сфере производства: первоначальная стадия поиска идей и их коммерческой оценки непосредственно переходит в их реализацию. Инновация в сфере
услуг, как правило, является непрерывной и состоит в привнесении незначительных изменений в продукты и процессы. Это затрудняет идентификацию инноваций
в сфере услуг, которые не могут быть представлены в виде отдельных событий.
Инновация в низко- и среднетехнологичных отраслях. Инновациям в низкои среднетехнологичных отраслях обычно уделяется меньше внимания, чем инновациям в высокотехнологичных отраслях, хотя они могут оказывать значительное
влияние на экономику, учитывая объем этого сектора.
В этих отраслях инновация, как правило, носит постепенный характер и основывается на заимствованиях технологии. Инновационная деятельность обычно
сосредоточена на повышении эффективности производства, дифференциации
продукции и маркетинге.
Важной особенностью инновационной деятельности в этом секторе является
то, что она не ограничивается простым заимствованием, а предполагает встраивание высоких технологий и соответствующих продуктов в собственный производственный процесс. Это предъявляет повышенные требования к квалификации
персонала, организационной структуре и взаимодействию с другими фирмами
и государственными научными учреждениями.
Инновация на средних и малых предприятиях. Средние и малые предприятия
(СМП), как правило, отличаются более специализированным характером деятельности. Это требует более эффективного взаимодействия с другими компаниями
и государственными научными институтами в проведении совместных НИОКР,
обмене знанием, коммерциализации продукции и маркетинге.
Особо важным фактором инновационной деятельности на средних и малых предприятиях являются финансовые средства, поскольку такие предприятия обычно не
обладают достаточными внутренними ресурсами и испытывают больше затруднений с получением внешнего финансирования, чем крупные предприятия. Обследо-
124
6.1. Принципы измерения
вания помогают выявить степень ограничений, налагаемых недостатком финансовых средств, на инновационную деятельность средних и малых предприятий.
Региональная инновация. Учет региональных различий в уровне инновационной деятельности, отражающих особенности различных регионов, может способствовать лучшему пониманию процессов инновации и выработке национальной
инновационной политики. В дополнение к национальной инновационной системе
следует уделять внимание развитию региональных инновационных систем.
Глобализация. Наряду с национальными факторами инновационной деятельности, к основным из которых относятся: институциональная среда, культурные
особенности и система ценностей, необходимо также учитывать международные
факторы, в число которых входят: международный обмен знанием и технологиями, глобализация рынков, деятельность многонациональных предприятий.
Процесс глобализации является мощной движущей силой инновации, развивая международную конкуренцию и побуждая предприятия к повышению эффективности и разработке новых продуктов и процессов. Глобализация также трансформирует промышленную структуру экономик, побуждая их создавать новые
отрасли и адаптировать институциональные среды [76, 37–40].
6.1.4. Области измерения
Для выработки инновационной политики необходим достаточный объем информации и анализ различных аспектов инновации. В идеале всесторонняя информационная система должна включать все релеватные для инновационной деятельности факторы. На практике, однако, лишь часть этой системы может быть
охвачена индикаторами, а другие части требуют качественных данных. Кроме
того, индикаторы лишь в редких случаях четко указывают на один какой-либо
фактор, а в подавляющем большинстве случаев относятся к целому комплексу
факторов. Поэтому любая информационная или мониторинговая система должна
включать в себя анализ частных случаев или специализированные обследования.
Возможности и пределы обследований инновационной деятельности. Обследования инновационной деятельности позволяют получить широкой спектр
данных на уровне предприятия: выявить виды инновационной деятельности,
осуществляемой предприятияем, ее мотивы и препятствующие ей факторы, типы
внедряемых инноваций и т.д. Кроме того, обследования инновационной деятельности дают информацию о связи предприятия с другими экономическими агентами и способами защиты инноваций.
Однако следует иметь в виду, что обследованиям инновационной деятельности
присущ ряд ограничений. Прежде всего, получаемые в их ходе данные требуют
для правильной интерпретации дополнительной информации об экономической
деятельности фирмы. Во-вторых, следует принимать во внимание непрерывный
характер инновационной деятельности. В этом смысле важно учитывать постепенные незначительные изменения, которые гораздо хуже поддаются измерению,
чем однократные значительные инновации.
В-третьих, особую проблему представляет информация по расходам на инновации, которая обычно не специфицируется в финансовой отчетности предприятий.
Хотя это не исключает измерение расходов на инновацию, важно иметь в виду
сложности, связанные с получением этих данных.
125
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
В-четвертых, посредством обследований обычно сложно бывает получить информацию о временных характеристиках инноваций, их внедрения и эффекта. Расходы на инновационную деятельность ориентированы на то, чтобы принести прибыль в будущем, поэтому ее результаты невозможно увидеть за отчетный период.
Наконец, обследования инновационной деятельности не дают информацию об
общей институциональной среде (системе образования, рынке рабочей силы, финансовой системе и т.д.) за исключением ее восприятия опрашиваемой фирмой.
Вклад в инновацию. Для правильной оценки инновационной деятельности
важно измерять роль НИОКР и иных ресурсов, вкладываемых в инновационный
процесс. Данные по несвязанной с НИОКР деятельности особенно важны для
сектора услуг, где НИОКР используются в качестве ресурса инновации реже, чем
в других секторах. Инновационная деятельность может быть направлена как на
внедрение инноваций в краткосрочной перспективе, так и на развитие инновационной способности предприятия. Важным вкладом в этом плане является взаимодействие с другими предприятиями, маркетинговая деятельность и организационные изменения.
Инновационные обследования позволяют получить как количественную, так
и качественную информацию о вкладе предприятий в инновацию. Сбор количественных данных может представлять практические сложности, особенно в случае
предприятий с большим количеством подразделений, однако данные по вкладам
в инновацию составляют один из наиболее ценных видов данных, получаемых
в ходе инновационных обследований.
Связи и роль диффузии. Инновационные обследования могут дать информацию о потоках нового знания и технологий между отраслями, которая необходима
для анализа технологических изменений и роста производительности.
Другим важным вопросом является взаимодействие между предприятиями,
а также между предприятиями и средой, в которой они функционируют. С этой
точки зрения, важно определить как тип взаимодействия, так и основные источники внешнего знания. Так, взаимодействие может носить формальный характер
сотрудничества в инновационных проектах или предполагать неформальный обмен информацией. Оно может протекать в рамках отраслевого кластера или более
широких сетей. Наконец, оно может основываться на опубликованных работах
научных институтов или на непосредственном сотрудничестве в рамках совместных проектов.
Обследования инновационной деятельности позволяют выявить особые виды
информации, использующейся для инноваций, а также виды взаимодействующих
институтов и механизмы передачи знания. Сюда относятся данные по источникам
информации, потокам знания и технологии, участвующим организациям, а также
о препятствиях на пути обмена знанием и технологиями.
Влияние инноваций. Особый интерес для выработки инновационной политики представляет влияние инноваций на объем производства, производительность
и занятость как на общенациональном уровне, так и на уровне отдельных секторов и регионов. Обследования инновационной деятельности позволяют получить
количественные и качественные данные об эффекте инноваций, которые можно
использовать для последующего эмпирического анализа влияния инноваций.
Стимулы и препятствия для инновационной деятельности. Для выработки политики поддержки инноваций необходимо знать основные движущие силы
126
6.1. Принципы измерения
инновационной деятельности предприятий и факторы, препятствующие ей. Обследования позволяют получить информацию о целях этой деятельности. Аналогичным образом, они могут предоставить информацию о препятствиях на пути
инновационной деятельности (недостаток квалификации, финансирования, проблемы с правом собственности и т.д.).
Спрос. Спрос влияет на инновационную деятельность в ряде аспектов: побуждает фирмы к созданию новых и дифференциации старых продуктов, совершенствованию процесса производства с целью снижения себестоимости продукции,
а в некоторых случаях является непосредственным стимулом к инновации. Рыночные факторы определяют коммерческий успех технологий и продуктов и тем
самым влияют на ход технологических изменений. Они также оказывают влияние
на решение предприятия заниматься инновационной деятельностью.
Измерение и анализ факторов спроса в инновацинной деятельности связаны
с двумя серьезными проблемами. Во-первых, на практике бывает сложно отделить эффекты спроса от эффектов предложения. Во-вторых, пока не существует
надежных методик измерения факторов спроса в обследованиях инновационной
деятельности.
Тем не менее, с помощью обследований можно идентифицировать некоторые
аспекты влияния спроса на инновационную деятельность. В частности, они позволяют определить, в какой степени инновации продуктов и услуг обусловлены
явно выраженными запросами потребителей, а в какой — факторами предложения. Кроме того, обследования могут также предоставить информацию о влиянии (позитивном или негативном) рыночных факторов на инновационную деятельность.
Человеческие ресурсы. Большая часть инновационного знания, создаваемого на
предприятии, воплощена в людях; квалифицированный персонал требуется также
для использования внешних источников знания. Для выработки инновационной
политики особенно важными являются вопросы: качества системы образования и
ее соответствия нуждам инновационных предприятий; инвестиций предприятий
в человеческий капитал; наличия достаточного количества квалифицированных
работников для осуществления инновационой деятельности; существования возможностей для повышения квалификации; адаптивности рабочей силы, с точки
зрения структуры рынка труда.
В «Руководстве Осло» отмечается, что к настоящему времени методы измерения роли человеческого капитала в инновационой деятельности разработаны недостаточно, поэтому обследования инновационной деятельности могут дать лишь
ограниченную информацию по этому вопросу.
Законы и регламенты. Законы и регламерты являются частью институциональной среды, в которой функционирует предприятие. Продуманные регламенты и стандарты могут оказать существенную поддержку инновационной деятельности. Они, в частности, влияют на доступ к информации, определяют уровень
налогового и административного бремени, экологические стандарты. Важность
этих факторов варьирует в зависимости от сектора. Так, устранение административных барьеров для СМП может существенно повысить их инновационную активность. Аналогичным образом, четкие законы, касающиеся права интеллектуальной собственности, крайне важны для стимулирования инновационной деятельности в некоторых отраслях.
127
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Посредством правильно поставленных вопросов обследования могут дать информацию о препятствиях на пути инновационной деятельности и распространенных способах приобретения интеллектуальной собственности [76, 40–44].
6.2. ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
6.2.1. Инновация
Инновация определяется «Руководством Осло» как «введение в употребление
нового или значительно улучшенного продукта (товара или услуги), процесса, нового метода маркетинга или нового метода организации в практику ведения бизнеса, организацию рабочего места или внешние отношения» [76, 46].
Минимальным требованием к инновации является новизна продукта, процесса, метода маркетинга или организации для практики данного предприятия вне
зависимости от того, были ли они разработаны самим предприятием или заимствованы у других предприятий или организаций.
Под инновационной деятельностью понимается «любая научная, технологическая, организационная, финансовая или коммерческая деятельность, действительно
ведущая к введению в употребление инноваций или осуществляемая с этой целью»
[76, 47]. Некоторые виды инновационной деятельности сами по себе являются инновационными, другие не являются инновационными, однако необходимы для осуществления инноваций. Иннвационнная деятельность также включает НИОКР, не
направленные специально на разработку конкретных инноваций.
Общей характеристикой инновации является необходимость введения в употребление. Новый или улучшенный продукт вводится в употребление при выходе на рынок. Новые процессы, методы маркетинга или организации вводятся в употребление
с момента, когда они начинают реально использоваться в деятельности предприятия.
Инновационным предприятием считается такое предприятие, которое «ввело
в употребление инновацию за рассматриваемый период времени» [76, 47]. С целью уточнения определения инновационного предприятия для целей сравнения
различных отраслей и секторов руководство вводит также определение продуктово/процессно-инновационного предприятия, которым признается предприятие,
которое «ввело в употребление новый или значительно улучшенный продукт или
процесс за рассматриваемый период» [76, 47].
6.2.2. Основные виды инновации
Руководство рассматривает четыре вида инноваций: продуктовые, процессные,
маркетинговые и организационные. Первые два вида наиболее тесно связаны с технологическим изменением, вторые два позволяют расширить понятие инновации с целью максимально широкого покрытия рановидностей инновационной детельности.
Продуктовая инновация. Под продуктовой инновацией понимается введение
в употребление товара или услуги, обладающих качеством новизны или значительно улучшенных в отношении своих свойств или способов использования:
технических характеристик, компонентов или материалов, встроенного ПО, удобства использования и других функциональных характеристик. Продуктовые ин-
128
6.2. Основные определения
новации могут основываться на новом знании или технологиях или использовать
уже существующие.
Под «новизной» понимается существенное отличие в характеристиках или
способе использования товаров или услуг от ранее производившихся тем же
предприятием.
Продуктовые инновации в сфере услуг могут заключаться в значительном улучшении способа их предоставления (например, в плане эффективности или скорости), расширении спектра функций уже существующих услуг или введении новых.
Дизайн является неотъемлемой частью разработки и введения в употребление
продуктовых инноваций. Однако, поскольку изменение дизайна не предполагает
значительного изменения функциональных характеристик продукта или способов
его использования, руководство не включает дизайн в раздел продуктовых инноваций, а рекомендует относить его к маркетинговым инновациям.
Процессная инновация. Под процессной инновацией понимается введение
в употребление нового или значительно улучшенного метода производства или
доставки продукта. Сюда относятся значительные изменения в технологии, оборудовании и ПО. Процессная инновация может быть направлена на снижение себестоимости продукции, повышение ее качества, а также производство или доставку совершенно новых продуктов.
Методы производства включают в себя технологии, оборудование и ПО, использующиеся для производства товаров или услуг. Методы доставки относятся
к логистике предприятия и включают в себя оборудование, ПО и технологии, используемые для снабжения, распределения ресурсов внутри предприятия и доставки конечной продукции.
Категория процессных инноваций включает в себя новые или значительно улучшенные методы создания или предоставления услуг. Сюда могут относиться значительные изменения в оборудовании или ПО, которые используются предоставляющими
услуги предприятиями, а также в процедурах и технологиях предоставления услуг.
К процессным инновациями также относятся новые или значительно улучшенные технологии, оборудование и ПО, используемые во вспомогательных видах деятельности: снабжении, бухгалтерском учете, вычислительных операциях
и профилактике оборудования.
Маркетинговая инновация. Под маркетинговой инновацией понимается ввведение в употребление нового метода маркетинга, предполагающего значительные
изменения дизайна или упаковки продукта, его размещения, продвижения или назначения цены. Маркетинговые инновации направлены на улучшение адаптации
продукции к нуждам потребителя, открытие новых рынков или изменение позиционирования продукта на рынке с целью повышения объема продаж.
Характерной особенностью маркетинговой инновации, отличающей ее от других маркетинговых инструментов предприятия, является введение в употребление нового метода маркетинга, который не использовался предприятием ранее.
Этот метод может быть разработан предприятием самостоятельно или заимствован у других. Новые маркетинговые методы могут применяться как к новым, так
и к уже известным продуктам.
К маркетинговым инновациям относится существенное изменение дизайна
продукта, не затрагивающее его функциональные или потребительские характеристики, а также изменение его упаковки.
129
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Новые методы размещения продукта предполагают главным образом открытие новых каналов сбыта, под которыми понимаются методы продажи товаров
и услуг потребителю, а не логистика (относящяяся к процессной инновации).
Сюда относятся, например, внедрение системы франчайзинга, прямой продажи,
эксклюзивной розничной торговли или лицензирования продукции.
К новым методам продвижения продукта относятся, например, новые формы
рекламы, изменение бренда, внедрение персонализированной информационой
системы на основе карт постоянных покупателей.
Инновации в назначении цены предполагают использование новых ценовых
стратегий, например, варьирование цены в зависимости от спроса или внедрение
системы, позволяющей покупателям выбирать спецификацию и цену продукции
в соответствии со своими предпочтениями. При этом инновациями не считаются
такие методы, единственной целью которых является дифференцирование цены
по потребительским сегментам. Аналогичным образом, не являются инновациями сезонные и другие рутинные изменения маркетинговых инструментов.
Организационная инновация. Под организационной инновацией понимается введение в употребление нового метода организации бизнеса, рабочего места
или внешних отношений. Организационная инновация направлена на повышение
эффективности предприятия путем снижения административных или трансакционных издержек, повышения удовлетворенности работников своими рабочими
местами (что способствует росту производительности труда), получения доступа
к нетоварным активам (например, внешнему некодифицированному знанию) или
снижения расходов на снабжение.
Характерной особенностью организационной инновации, отличающей ее от
других организационных мер, является применение неиспользовавшегося ранее
предприятием организационного метода, являющегося результатом стратегических решений руководства.
Организационные инновации в плане ведения бизнеса могут включать в себя
введение новых методов организации и рабочего процесса, в частности, практик
обучения и распространения знания, системы повышения квалификации и снижения текучести кадров, а также введение новых систем управления процессами
производства или снабжения.
Инновации по организации рабочего места предполагают введение новых методов распределения обязанностей и права принятия решений, а также применение новых принципов структурирования деятельности.
Инновации во внешних отношениях предприятия предполагают ввведение новых форм организации отношений с другими предприятиями, государственными
или общественными организациями. Сюда могут относиться новые формы сотрудничества с научными институтами и организациями потребителей, новые методы работы с поставщиками, введение аутсорсинга и субконтракта.
Организационной инновацией не считается изменение практик ведения бизнеса, организации рабочего места или внешних отношений, которое основывается
на организационных методах, уже бывших в употреблении на предприятии. Аналогичным образом, инновацией не является само по себе формулирование управленческой стратегии. С другой стороны, инновацией являются организационные
изменения, вытекающие из этой стратегии, если они представляют собой первое
использование нового организационного метода [76, 47–52].
130
6.2. Основные определения
6.2.3. Проведение различий между видами инноваций
Для проведения обследований важно правильно провести различие между видами инноваций в пограничных случаях. Однако в некоторых случаях инновации
по своим характеристикам могут относиться к нескольким категориям. Так, предприятие может вводить в производство новый продукт, что потребует одновременной разработки нового производственного процесса. В этом случае «Руководство Осло» рекомендует включать это изменение в обе категории — продуктовой
и процессной инновации. Если же вывод на рынок нового продукта потребовал
также изменения организации бизнеса, то инновация должна включаться также
в категорию организационных.
Продуктовые и процессные инновации. Различие между продуктом и процессом очевидно в случае товаров, однако не столь ясно в случае услуг, когда производство, доставка и потребление могут происходить одновременно. Руководство
предлагает следующие правила различения:
• если инновация предполагает улучшение характеристик самой услуги, ее
следует относить к продуктовым;
• если инновация предполагает улучшение методов, обрудования или навыков,
используемых при оказании услуги, ее следует относить к процессным;
• если инновация предполагает улучшения в обеих областях, ее следует относить к обеим категориям.
Продуктовые и маркетинговые инновации. Основное различие между продуктовыми и маркетинговыми инновациями состоит в том, что в первом случае
изменению подвергаются функциональыне или потребительские характеристики
продукта, а во втором они остаются неизменными, хотя может измениться дизайн
продукта. В некоторых случаях, когда изменение функциональных или потребительских характеристик сопровождается изменением вида или упаковки продукта, инновацию следут включать в обе категории.
Продуктовые инновации в сфере услуг и маркетинговые инновации. Основным критерием различия между продуктовой инновацией в сфере услуг и маркетиновой инновацией является ее содержание: в первом случае речь идет о
продукте, поскольку услуга также является продуктом, а во втором — о методе
маркетинга. Это различие во многом обусловлено характером деятельности предприятия. Так, для коммерческого предприятия введение электронной торговли
является маркетинговой инновацией. С другой стороны, для предприятий, уже
занимающихся электронной торговлей, улучшение возможностей сайта является
продуктовой инновацией.
Некоторые инновации в сфере услуг могут быть отнесены к обеим категориям.
Так будет, например, в случае внедрения предприятием новой операционной системы продаж и обслуживания, включающей как новый способ маркетинга продуктов (например, прямая продажа), так и предложение дополнительных услуг
(например, ремонта и получения информации о продукте).
Процессные и маркетинговые инновации. Как процессная, так и маркетинговая инновация предполагают введение новых методов перемещения информации и товаров, однако их цели различаются. Процессная инновация направлена
на снижение себестоимости производства или повышение качества продукции,
а маркетинговая — на повышение объема продаж или увеличение доли рынка.
131
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Пограничным случаем в этом плане является маркетинговая инновация, предполагающая введение новых каналов сбыта, поскольку при этом могут также использоваться новые методы логистики. Если инновация направлена одновременно на увеличение объема продаж и снижение стоимости дистрибуции, она должна
включаться в обе категории.
Процессные и организационные инновации. Проведение различия между процессной и организационной инновацией представляет собой наиболее распространенный пограничный случай при проведении обследований, поскольку они обе направлены среди прочего другого на снижение издержек за счет введения новых форм
организации производства, доставки и внутренней структуры предприятия. Поэтому
во многих случаях инновации включают в себя признаки обеих категорий.
При проведении различия следует исходить из предмета деятельности: процессные инновации предполагают главным образом введение в производственный
процесс нового оборудования, ПО, особых технологий или процедур, в то время
как организационные инновации имеют дело в основном с людьми.
Маркетинговые и организационные инновации. Пограничным случаем здесь является инновация, предполагающая одновременно введение новых методов организации и маркетинга. В этом случае ее следует включать в обе категории. В случае, однако, если инновация затрагивает только сферу сбыта (например, объединение отдела
продаж с другими отделами), но не предполагает введения новых методов маркетинга,
ее следует включать только в категорию организационных инноваций [76, 53–56].
6.2.4. Изменения, не относящиеся к инновациям
Согласно рекомендациям «Руководства Осло», к инновациям не относятся следующие изменения [76, 56–57]:
• прекращение использования процесса, метода маркетинга или организации
даже в том случае, если это повышает эффективность работы предприятия;
• простое расширение или возобновление капитала (оборудования, ПО и т.д.);
• изменения, связанные исключительно с колебаниями цен на факторы производства;
• адаптация продукции к запросам потребителей (если отсутствуют существенные изменения характеристик продукта);
• регулярные сезонные и другие циклические изменения;
• торговля новой или значительно улучшенной продукцией (если речь не идет
о введении в торговлю новой линии товаров, с которой предприятие не имело дела ранее).
6.2.5. Концепция новизны
Концепция новизны рассматривается руководством в трех аспектах: новизны
для предприятия, новизны для рынка и новизны для мира.
Минимальным уровнем новизны изменения является его новизна для предприятия. Новый продукт, процесс, метод маркетинга или организации является
инновацией для конкретного предприятия даже в том случае, если они уже были
введены на других предприятиях.
132
6.2. Основные определения
Инновация является новой для рынка, если предприятие первым выпускает ее на рынок. Под рынком понимается само предприятие и его конкурентное
окружение; в это понятие может также входить определенная территория или
определенная линия продуктов. Географический аспект рынка определяется
представлениями самого предприятия о рынке, на котором оно действует, и может включать в себя как национальных, так и международных агентов.
Инновация является новой для мира, если осуществившее ее предприятие
является первым в этом плане для всех рынков и отраслей, как в национальном,
так и в международном масштабе. Это высшая степень новизны.
Близким к последним двум понятиям является понятие радикальной или «разрушительной» инновации. Оно относится к такой инновации, которая оказывает
значительное влияние на рынок и деятельность предприятий на этом рынке. Это
понятие делает акцент на эффекте инновации, который может привести к изменению структуры рынка, созданию нового рынка или устареванию прежней продукции. Однако степень радикальности инновации становится понятной лишь
спустя достаточно длительное время после ее введения, что делает сложным
сбор данных по этой категории в пределах периода наблюдения инновационного
обследования [76, 57–58].
6.2.6. Инновационное предприятие
В соответствии с базовым определением, инновационным считается такое
предприятие, которое за рассматриваемый период ввело в употребление хотя бы
одну инновацию.
Дальнейшие способы классификации инновационных предприятий зависят от
целей исследования и могут включать в себя размер, сектор, национальную принадлежность, виды введенных инноваций. Кроме того, классификация по инновационному статусу может также включать в себя другую информацию, например,
о разработчике инновации, чтобы отделить предприятия, разрабатывающие инновации самостоятельно, от тех, которые заимствуют их у других.
Кроме того, инновационная деятельность предприятий не исчерпывается введением инноваций. За период инновационного обследования инновационная деятельность предприятий может быть:
• успешной, т.е. завершиться введением инновации (однако инновация не
обязательно должна быть коммерчески успешной);
• продолжающейся, т.е. еще не завершившейся введением инновации; и
• прекращенной, т.е. остановленной до введения инновации.
С этой точки зрения, инновационно-активным предприятием является
такое предприятие, которое за период обследования осуществляло инновационную деятельность, включая продолжающуюся и прекращенную. Таким образом, предприятие признается инновационно-активным вне зависимости от
достижения финальной стадии внедрения инновации. Аналогичный критерий
применяется к новым предприятиям, которые возникли в период обследования
или образовались в результате слияний, разделений или иных реорганизаций
[76, 58–59].
133
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
6.2.7. Учет видов инноваций при сборе данных
В зависимости от масштаба и целей обследования при сборе данных по инновациям могут использоваться различные подходы. Всеобъемлющий подход
предполагает сбор данных по всем видам инноваций, однако также акцент может
быть сделан на продуктовых и процессных инновациях при частичном покрытии
маркетинговых и организационных. В некоторых видах обследований могут приниматься во внимание только продуктовые и процессные инновации.
Для сбора данных по каждому виду инноваций может использоваться единственный вопрос или ряд дополнительных вопросов по каждой из групп. В этом
случае информация будет носить более детальный характер.
Информацию о дополнительных факторах, таких как связь между предприятиями, цели инноваций и препятствия на их пути, можно собирать отдельно для
каждого вида инноваций или по подгруппам, объединяющим тесно взаимосвязанные категории (например, продуктовые и процессные инновации). Для некоторых
дополнительных вопросов сбор данных по всем четырем видам инноваций может
затруднить интерпретацию данных. Так, например, при изучении связей между
организациями будет сложно выяснить, при работе над какими именно инновациями использовалась та или иная взаимосвязь.
Большой интерес для исследования представляют комбинации различных видов инноваций, играющие все большую роль в повышении конкурентоспособности предприятий. Одной из возможностей выяснения этого является непосредственная постановка вопроса о связи между различными видами инноваций.
В целях обеспечения сопоставимости данных обследований должен четко указываться период времени, к которому относятся задаваемые вопросы. Руководство
рекомендует, чтобы этот период не превышал трех лет и был не менее года. Для всех
вопросов должен использоваться один и тот же период наблюдения за исключением
некоторых сложных для сбора количественных данных, которые представляются за
базовый год, наиболее близкий к последнему периоду наблюдения.
Руководство рекомендует включать в обследования вопросы о новизне продуктовых и процессных инноваций для рынка за период обследования. В качестве
дополнительной опции в них также могут быть включены вопросы о новизне этих
видов инноваций для мира [76, 59–61].
6.3. ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ КЛАССИФИКАЦИИ
Институциональные классификации выявляют характерные свойства предприятий. Все характеристики инновационной деятельности, а также ее ресурсы
и результаты классифицируются в соответствии с основным видом деятельности
предприятия.
6.3.1. Статистические единицы
Первичная статистическая единица. В идеальном случае данные по
инновациям должны собираться на том организационном уровне, где принимаются решения относительно инновационной деятельности. В этом смысле
наиболее подходящей статистической единицей является предприятие. С точ-
134
6.3. Институциональные классификации
ки зрения измерения инновационной деятельности, понятие предприятие
включает в себя:
• единое юридическое лицо с единственной основной экономической деятельностью;
• группу юридических лиц, которые не могут рассматриваться как отдельные
хозяйствующие субъекты;
• часть группы предприятий, где решения относительно инновационной деятельности принимаются на уровне предприятия.
Для крупных предприятий, осуществляющих несколько видов экономической
деятельности, может выбираться более мелкая первичная статистическая единица
по виду деятельности.
Для многонациональных предприятий (МНП) подходящими статистическими
единицами являются их местные отделения, которые могут обладать статусом
предприятий, либо частей предприятия.
С учетом многообразия форм предприятий руководство рекомендует собирать
следующую информацию относительно институционального статуса единиц наблюдения:
• является ли единица наблюдения частью предприятия или группы предприятий и какова ее функция (главный офис, научный центр, административный центр, маркетинговое подразделение и т.д.);
• является ли единица наблюдения частью МНП и, в этом случае, какова ее
функция и где расположен главный офис.
Вторичная статистическая единица. В некоторых случаях (например, сбор
региональной статистики) необходимо осуществлять сбор данных на более низком организационном уровне, чем предприятие. В этих случаях в качестве вторичной статистической единицы выбирается хозяйственная единица. Под хозяйственной единицей понимается предприятие или часть предприятия, расположенные
в одном месте, которые осуществляют единственный (не вспомогательный) вид
деятельности или для которых основная производственная деятельность создает
большую часть добавленной стоимости.
Введение вторичной статистической единицы полезно для крупных предприятий, осуществляющих свою деятельность в нескольких регионах. Тем не менее,
некоторые виды данных следует собирать на уровне предприятия. Это относится,
например, к информации о целях инновационной деятельности, которые входят
в число стратегических решений, обычно принимаемых на уровне предприятия
в целом.
Поскольку на крупных предприятиях решения по инновационной деятельности
могут приниматься децентрализовано, что затрудняет предоставление необходимых данных одним лицом, руководство рекомендует использовать в этих случаях
двухуровневый подход. Одним из вариантов такого подхода является сбор данных
на уровне хозяйственной единицы с последующей компиляцией на уровне предприятия. Недостатком этого метода является отсутствие у хозяйственных единиц
всей информации по инновациям.
Вторая возможность состоит в разделении обязанностей по сбору данных
между предприятием и хозяйственными единицами. При этом следует с осторожностью производить агрегацию на уровне предприятия данных, полученных от
хозяйственных единиц. Так, внедрение новой технологии может являться иннова-
135
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
цией только для конкретной хозяйственной единицы, но для предприятия в целом
[76, 64–68].
6.3.2. Классификация по основной экономической деятельности
Класссификация статистических единиц по основной экономической деятельности осуществляется в соответствии с Международной стандартной отраслевой классификацией. При этом основная деятельность определяется по классу
МСОК, на который приходится большая часть добавленной стоимости, содержащейся в произведенных предприятием товарах или услугах. Если это невозможно, основная деятельность может определяться по валовому выпуску проданных
товаров или оказанных услуг в каждом классе МСОК, объему продаж или доле
занятого персонала [76, 68–71].
6.3.3. Классификация по размеру предприятия
Для определения размера предприятия в обследованиях инновационной деятельности рекомендуется использовать данные по количеству персонала. При
этом применяются принятые Европейской Комиссией стандарты: малое предприятие — до 50 работников, среднее — от 50 до 250, крупное — больше 250 работников. Возможна также более детальная классификация, распределяющая предприятия по следующим категориям в соответствии с числом работников:
0
1–9
10–49
50–99
100–249
250–499
500–999
1000–4999
5000 и более [76, 71].
6.3.4. Другие классификации
По тппу организации. Классификация по типу организации является особенно важной в тех случаях, когда в качестве статистической единицы выступает предприятие в целом, а также с учетом интернационализации инновационной
деятельности. Руководство рекомендует следующую классификацию по типу организации:
• частные предприятия
o национальные (не имеющие подконтрольных филиалов за рубежом);
o многонациональные
– аффилиированные, находящиеся под иностранным контролем (без подконтрольных аффилиированных структур за рубежом);
– аффилиированные, находящиеся под иностранным контролем (материнские компании под иностранным контролем);
136
6.4. Связи в инновационном процессе
– материнские компании с аффилиированными структурами за рубежом
(материнские компании, не находящиеся под иностранным контролем).
• государственные предприятия.
Прочие. К прочим типам классификации статистических единиц руководство
относит классификации по общим характеристикам предприятия и характеру инновационной деятельности.
Так, предприятия могут классифицироваться по
• характеру деятельности (капиталоемкая, трудоемкая, знаниемкая);
• типу продукции (потребительские товары, полуфабрикаты, инвестиционные товары);
• интенсивности экспорта (отношение экспортной выручки к обороту);
• географическому положению.
Инновационная деятельность может классифицироваться по
• интенсивности инновационной деятельности или НИОКР (отношение затрат на инновации или НИОКР к обороту);
• сотрудничеству с другими предприятиями или государственными учреждениями [76, 72–73].
6.4. СВЯЗИ В ИННОВАЦИОННОМ ПРОЦЕССЕ
Инновационная деятельность предприятия в большой степени зависит от разнообразия и структуры его связей с источниками информации, знания, технологий, человеческих и финансовых ресурсов. Обследования способны предоставить данные о преобладании и относительной важности различных видов связей
и факторах, обусловливающих использование тех или иных связей. Подобная информация способствует лучшему пониманию инновационных систем и помогает
оценить степень влияния правительственных программ, направленных на улучшение распространения знания и технологий.
Структура и разнообразие связей предприятия зависят от сферы его деятельности, сегмента рынка, на котором оно оперирует, и характера его инновационной
деятельности. Так, предприятие, функционирующее в условиях зрелой отрасли
и стабильного рынка, вероятнее всего, сосредоточится на поэтапной инновации
и будет поддерживать связи в основном с поставщиками и потребителями. С другой стороны, в более изменчивом окружении предприятие может быть в большей
степени заинтересовано во внедрении новых продуктов и выходе на новые рынки,
что будет проявляться в многочисленных связях с целью получения новых технологий, знания, производственных практик и т.д.
Связи различаются по характеру источника (с кем), стоимости (требуемый
объем инвестиций) и уровню интеракции (направление информационных потоков и уровень межличностного контакта). Связи также бывают внутренними
или внешними в зависимости от того, как определяется статистическая единица.
Формально независимые предприятия могут входить в одну группу или являться
подразделениями многонациональных корпораций. Они также могут образовывать рыночные или ценовые цепочки, в рамках которых связи между отдельными
предприятиями следует рассматривать скорее как внутренние, чем как внешние.
В дополнение к входящим потокам знания и технологий необходимо также
рассматривать исходящие. Это дает более полное представление об их диффузии,
137
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
позволив точнее оценить экономические эффекты инновации и характер связей
между предприятиями.
Важными также являются вопросы о том, разрабатываются инновации предприятием самостоятельно или в сотрудничестве с другими, а также о методах
управления знанием и социальном капитале.
6.4.1. Входящая диффузия
Под диффузией инноваций понимается их распространение по рыночным или
нерыночных каналам. Процесс диффузии выходит за рамки простого освоения
знаний и технологии, так как в ее ходе предприятия часто создают новое знание
и технологии. В процессе диффузии инновации иногда возвращаются в измененном виде к первоначальному разработчику. Изучение диффузии инноваций имеет
важное значение для выработки инновационной политики.
Типы инновационных связей. Под связями понимаются потоки знания и технологий, которыми обмениваются предприятия. Руководство выделяет три типа
таких связей: открытые источники, приобретение знания и технологии и инновационное сотрудничество.
Открытые источники предоставляют доступ к информации без оплаты пользования ей. В некоторых случаях возможна незначительная плата за доступ (членство в профессиональных организациях, участие в конференциях, подписка на издания и т.д.). Открытые источники не дают доступ к знанию, воплощенному в машинах и оборудовании, а также защищенному патентами или другими формами
интеллектуальной собственности. К открытым источникам знания также относится подразумеваемое знание, получаемое в ходе личного контакта от его носителей
во время ярмарок и выставок. Обмен открытой технологической и коммерческой
информацией облегчается созданием сетей знания, которые подразделяются на
неформальные и формальные. Первые возникают на основе личных контактов,
в ходе бизнеса или существующих «сообществ практики». Вторые обычно создаются коммерческими организациями вроде торговых палат, научных ассоциаций,
а также компаниями технологических услуг, университетами или спонсируются
центральными, региональными или муниципальными органами власти.
Приобретение знания и технологии предполагает покупку внешнего знания
и технологии вне сотрудничества с другим предприятием. Это знание воплощается в машинах и оборудовании или существует в виде патентов, лицензий, торговых марок, ноу-хау, ПО. Приобретение может включать в себя найм обладающих
необходимым знанием инженеров, контракт на проведение исследований и консультационные услуги. Данные по источникам приобретения включают в себя
информацию об их локализации в терминах места и сектора. Они дают представление о наиболее распространенных источниках приобретения, что важно для
анализа передачи знания и технологий.
Инновационное сотрудничество предполагает активное участие в совместных проектах с другими предприятиями или некоммерческими организациями
независимо от получаемой прибыли. Инновационное сотрудничество дает предприятиям доступ к знанию и технологии, созданым другими. Оно происходит в
рамках сетей поставок и предполагает участие потребителей и поставщиков в
совместной разработке инноваций. Уровень взаимодействия при этом зависит от
138
6.4. Связи в инновационном процессе
типа знания и технологии и может варьировать от координации разработок до обмена информацией и согласованного приобретения технологии. Инновационное
сотрудничество может также включать в себя горизонтальные связи сотрудничающих предприятий с другими предприятиями или государственными научными учреждениями. Примером может служить совместная разработка инноваций
предприятиями, которые продают один и тот же вид продукта, но располагают
дополнительными активами, т.е. торгуют на географически различных рынках
или занимают различные рыночные ниши. Горизонтальное сотрудничество может
также развиваться между предприятиями, производящими различную, но в сильной степени взаимодополняющую продукцию (например, станки с компьютеризированным управлением и пакет ПО для управления ими).
Помимо внешних связей, важными для инновационной деятельности предприятия являются также внутренние источники информации. Идентификация
подразделений, в наибольшей степени поставляющих информацию для инновационной деятельности, дает представление о потоках знания и технологии внутри
предприятия.
Потенциальные источники информации для всех трех видов связей являются
одинаковыми, однако обладают различной релевантностью в зависимости от типа
связей. Релевантность каждого из источников представлена в таблице 6.1.
Особым случаем являются МНП, взаимодействие между отделениями которых
осуществляется через государственные границы. Поскольку в качестве статистических единиц в инновационные обследования включаются только национальные
отделения МНП, взаимодействие с их зарубежными отделениями должно рассматриваться как с «другими предприятиями внутри группы».
Сбор данных по инновационным связям. Руководство рекомендует проводить
сбор данных по инновационным связям в соответствии с тремя вышеуказанными
категориями.
1. Открытые источники информации — общедоступная информация, не требующая приобретения технологии, прав интеллектуальной собственности или сотрудничества с источником.
2. Приобретение знания и технологии — приобретение внешнего знания и/или
технологии или знания и технологии, воплощенных в капитальных товарах (машины, оборудование, ПО), или услуг, не требующих сотрудничества с источником.
3. Инновационное сотрудничество — активное сотрудничество с другими
предприятями или государственными НИИ в инновационной деятельности (включая покупку знания и технологии).
Руководство рекомендует включать в анкеты вопросы, касающиеся видов инноваций, с целью получения информации о том, к кому виду инновации относится в первую очередь та или иная связь. Так, связи, предполагающие разработку
новых товаров или услуг, могут существенно отличаться от тех, которые используются для разработки новых методов маркетинга. В вопросах рекомендуется использовать либо бинарную шкалу (ответ да/нет), либо порядковую шкалу, предполагающую оценку важности того или иного источника.
Для лучшего определения и понимания процесса кластеризации рекомедуется
получать дополнительную информацию относительно географической локализации партнеров по сотрудничеству и источников открытой информации и приобре-
139
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Таблица 6.1
Источники передачи знания и технологии
Приобретение
знания и технологии
Инновационное сотрудничество
*
*
*
Конкуренты
*
*
*
Другие предприятия отрасли
*
*
*
Открытые
источники
Внутренние источники предприятия:
НИОКР
*
Производство
Маркетинг
*
Дистрибуция
*
Другие предприятия внутри группы
Внешние рыночные и коммерческие источники:
Заказчики или потребители
*
*
*
Консультанты
*
*
*
Поставщики оборудования, материалов,
компонентов, ПО, услуг
*
*
*
Коммерческие лаборатории
*
*
*
Университеты и ВУЗы
*
*
*
Государственные НИИ
*
*
*
Частные некоммерческие НИИ
*
*
Специализированные
государственные/
полугосударственные службы поддержки
инноваций
*
*
Источники государственного сектора:
Общие источники информации:
Патентная информация
*
Профессиональные конференции, специальная литература и периодика
*
Ярмарки и выставки
*
Профессиональные ассоциации, профсоюзы
*
Другие местные ассоциации
*
Неформальные контакты и сети
*
Стандарты или ведомства по стандартизации
*
Государственные регламенты (по экологии,
безопасности и т.д.)
*
Источник: [76, 81].
140
*
6.4. Связи в инновационном процессе
тения знания и технологии. а также о статусе предприятия в составе группы и его
позиции в цепочке стоимости.
Руководство также предлагает три способа систематизации вопросов относительно инновационных связей.
1. В первом случае задается комбинированный вопрос относительно вида существующих источников и используется бинарная шкала. Вопрос может
относиться только к продуктовой или процессной инновации или ко всем
четырем видам. С помощью дополнительных вопросов можно выяснить,
относятся ли существующие связи ко всем четырем видам инноваций,
а также выяснить географическую локализацию связей.
2. Во втором случае в анкету включаются два раздельных вопроса: 1) по источникам и их относительной релевантности и 2) по партнерам, их относительной важности и локализации. Недостатком этого подхода является
отсутствие вопросов относительно приобретения знания и технологии.
3. Третий вариант предполагает включение в анкету двух раздельных вопросов по источникам информации и партнерам, как во втором случае, однако
в этом варианте с помощью вопросов, использующих бинарную шкалу, выясняется тип инновации, предполагаемый каждой связью.
Рекомендуется также получать дополнительную информацию относительно
разработчика инновации, которая позволяет оценить характер инновационной активности предприятия. С этой целью руководство рекомендует задавать следующие вопросы относительно каждого вида инновации:
• была ли инновация в основном разработана самим предприятием?
• была ли инновация разработана в сотрудничестве с другими предприятиями
или институтами?
• была ли инновация в основном разработана другими предприятиями или
институтами?
Другие индикаторы связей. В дополнение к данным о характере связей и их
источнике руководство рекомендует также собирать информацию о видах передаваемого знания и способах передачи. Относительно видов знания предлагается
различать воплощенное и невоплощенное, подразумеваемое или кодифицированное, являющееся частной или общественной собственностью, полученное в ходе
НИОКР или иным способом, специальное или общее, а также определять степень
его новизны. В качестве способов передачи знания указываются: письменные отчеты, чертежи, приобретение машин, компонентов и ПО, неформальне контакты,
совместная работа, обучение и презентации.
Под социальным или сетевым капиталом понимается запас общственного доверия, ценности и нормы, которыми обладает предприятие. Все это оказывает существенное влияние на циркуляцию информации внутри предприятия и процесс
совместного использования знания в ходе сотрудничества с другими организациями. Необходимую информацию руководство рекомендует получать посредством включения в анкеты вопросов относительно организационных инноваций.
Дополнительную информацию можно получать с помощью специальных опросов. Так, ответы на вопросы о продолжительности внешних связей могут служить
косвенным индикатором уровня доверия в отношениях. С этой целью можно задать вопросы относительно даты установления партнерства или стратегического
союза (менее пяти лет назад, более пяти лет назад и т.д.). Степень доверия между
141
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
партнерами и характер лежащих в его основе культурных ценностей может быть
косвенно выявлен вопросами о степени формализации отношений, а также о способе поиска партнера (на основании прошлого знания, по рекомендации, путем
личного контакта, через рекламу и т.д.).
К дополнительнй информации по инновационному сотрудничеству относятся
данные о формальных условиях, регулирующих сотрудничество, конкретном знании, получаемом по соглашению о сотрудничестве, а также экономическая информация о партнере (сектор, размер предприятия, его «возраст») [76, 78–86].
6.4.2. Исходящая диффузия
Исходящая диффузия указывает на эффекты инновации для других предприятий, потребителей и общества в целом. Она осуществляется как посредством продажи новых товаров или услуг потребителям, так и посредством продажи нового
продукта или процесса другому предприятию. К исходящей диффузии следует
также относить совместное использование информации и распространение организационных или маркетинговых инноваций.
Поскольку для самого предприятия обычно бывает трудным оценить эффект
произведенных им инноваций за своими пределами, «Руководство Осло» предлагает использовать для измерения исходящей диффузии информацию о пользователях инноваций, которая должна включать в себя следующие категории:
• Потребительские рынки:
o национальные
o зарубежные
• Другие предприятия
o национальные (в составе или вне группы)
o зарубежные (в составе или вне группы)
Такого рода информация может также оказаться полезной для определения структуры спроса для инноваций. Она может различаться для предприятий, продающих
инновации промежуточным пользователям и конечным потребителям [76, 86].
6.4.3. Управление знанием
Управление знанием включает в себя деятельность, направленную на оптимизацию приобретения, использования и распространения знания в организации.
Руководство приводит следующие формы управления знанием:
• создание баз данных «лучших практик»;
• регулярные программы обучения и повышения квалификации;
• организация формальных и неформальных рабочих групп с целью развития
коммуникации и взаимодействия;
• интеграция деятельности, способствующая развитию взаимодействия между работниками различных сфер деятельности (например, инженерами
и рабочими).
Управление знанием изучается как посредством отдельных обследований, так
и путем включения специальных вопросов в анкеты по инновационной деятельности. Поскольку организационные инновации иногда предполагают значительные изменения в практике управления знанием, определенная информация о нем
142
6.5. Измерение инновационной деятельности
может быть получена из ответов на вопросы об организационных инновациях.
Однако детальное изучение практик управления знанием требует проведения специальных обследований с последующим включением полученной информации
в общие данные по инновационной деятельности [76, 87].
6.5. ИЗМЕРЕНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
6.5.1. Компоненты инновационной деятельности
В соответствии с данным в разделе 6.2.1 определением, в понятие инновационной деятельности включается такая научная, технологическая, организационная,
финансовая и коммерческая деятельность, которая действительно ведет к введению инноваций или осуществляется с этой целью. Эта деятельность может быть
либо сама по себе инновационной, либо необходимой для осуществления инновации. В данное понятие включаются также фундаментальные научные исследования, которые по определению не связаны с разработкой конкретных инноваций.
С целью включения в измерение всех видов инноваций и обеспечения сопоставимости с более ранними методологиями, включавшими только продуктовые и
процессные инновации, «Руководство Осло» вводит следующие условия:
• хотя большинство инноваций относятся к продуктовым или процессным, необходимо также учитывать маркетинговые и организационные инновации;
• к инновационной деятельности относятся любые НИОКР, которые определяются как отдельная категория, включающая в себя, помимо деятельности
по осуществлению продуктовых, процессных, маркетинговых и организационных инноваций, также фундаментальные исследования;
• любые виды инновационной деятельности, помимо НИОКР, непосредственно связанные с маркетинговыми или организационными инновациями, но
не связанные с продуктовыми или процессными инновациями, включаются в категории «Подготовка к маркетинговым инновациям» и «Подготовка
к организационным инновациям» соответственно. Сюда относятся: приобретение прочего внешнего знания или капитальных товаров, а также обучение, непосредственно связанное с маркетинговыми или организационными
инновациями [76, 91].
6.5.2. НИОКР
Согласно определению «Руководства Фраскати», научно-исследовательские
и опытно-конструкторские работы (НИОКР) включают «творческую работу,
осуществляемую на систематической основе с целью увеличения запаса знания,
включая знание о человеке, культуре и обществе, и использования этого запаса
знания для разработки новых применений» [75, 30].
В инновационную деятельность включаются любые НИОКР, финансируемые
или осуществляемые предприятием. При этом используется определение НИОКР,
идентичное применяемому в обследованиях по НИОКР.
Разработка ПО классифицируется как НИОКР, если ее результатом должен
стать научный или технологический прогресс и/или разрешение научной или технологической неопределенности на систематической основе.
143
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Разработка услуги классифицируется как НИОКР, если ее результатом является получение нового знания или она предполагает использование нового знания
для изыскания новых применений.
Создание и испытание опытного образца классифицируется как НИОКР, если
основной целью является дальнейшее усовершенствование.
Внутренние НИОКР включают в себя все НИОКР, осуществляемые внутри
предприятия и отражаемые в обследованиях по НИОКР. Они включают как НИОКР, осуществляемые с целью разработки и внедрения продуктовых, процессных, маркетинговых и организационных инноваций, так и фундаментальные исследования, непосредственно не связанные с разработкой конкретных инноваций.
В соответствии с определением «Руководства Фраскати», внутренние НИОКР
также включают приобретение капитальных товаров, непосредственно связанных
с НИОКР.
Внешние НИОКР включают приобретение услуг в сфере НИОКР. Сюда также
относится приобретение услуг в сфере НИОКР со стороны отделений МНП, расположенных за границей [76, 92].
6.5.3. Деятельность в области продуктовых и процессных инноваций
Данный вид деятельности включает в себя следующие категории:
• приобретение прочего внешнего знания;
• приобретение машин, оборудования и прочих капитальных товаров;
• прочая подготовительная деятельность;
• маркетинговая подготовка;
• обучение персонала.
Приобретение прочего внешнего знания осуществляется при разработке
и внедрении инноваций в дополнение к результатам НИОКР предприятия. Приобретение технологии и ноу-хау может происходить в различных формах и из различных источников. Сюда же относится приобретения у зарубежных отделений
МНП. Приобретаемые внешние знания и технология могут быть в форме патентов, незапатентованных изобретений, лицензий, раскрытых ноу-хау, торговых марок, технических проектов и моделей. К приобретаемому внешнему знанию следует также относить компьютерные услуги и другие научные и технологические
услуги, необходимые для осуществления продуктовых и процессных инноваций.
Инновационная деятельность предполагает приобретение машин, оборудования и прочих капитальных товаров как с улучшенными характеристиками, так
и обычных, необходимых для внедрения новых или улучшенных продуктов или
процессов. К этой категории относится только такое приобретение капитальных
товаров для инновации, которое не включено в категорию НИОКР. Сюда также
относится приобретение капитальных товаров у зарубежных отделений МНП.
Капитальные товары для инновационной деятельности включают следующие
категории: «земля и здания», «машины, инструменты и оборудование», а также
«программное обспечение» (в соответствии с пересмотренной Системой национальных счетов).
Категория «земля и здания» включает приобретение земельных участков и зданий для продуктовых и процессных инноваций, а также их существенное улучшение, переделку и ремонт.
144
6.5. Измерение инновационной деятельности
Категория «машины, инструменты и оборудование» включает основные инструменты и оборудование, приобретаемые предприятием для работы над продуктовыми и процессными инновациями.
Категория «программное обеспечение» включает компьютерные программы,
описание программ и вспомогательные материалы к системному оборудованию
и приложениям для использования в работе над продуктовыми или процессными
инновациями. Сюда же относится приобретение, разработка или расширение компьютерных баз данных, которые предприятие предполагает использовать больше
года в работе над продуктовыми и процессными инновациями.
Прочая подготовительная деятельность для продуктовых и процессных
инноваций включает ряд внутренних видов деятельности, не относящихся к НИОКР. Сюда относится деятельность по разработке, частично (техническое проектирование, инженерные и строительно-монтажные работы, опытное производство), либо полностью (патентно-лицензионная работа, пуско-наладочная работа)
исключаемая из НИОКР, а также деятельность по разработке продуктовых или
процессных инноваций, не удовлетворяющая критериям новизны для НИОКР.
В эту категорию также включаются внутренние виды деятельности, задействованные в планировании и разработке новых или значительно улучшенных услуг,
не включаемые в НИОКР.
Категория «проектирование» может включать в себя широкий спектр видов деятельности по планированию и проектированию, составлению технических спецификаций и других пользовательских и функциональных характеристик новых
продуктов и процессов. Сюда относятся подготовительные этапы планирования
новых продуктов или процессов и работа по их проектированию и внедрению,
включая доводку с соответствующими изменениями. Сюда также относится промышленное проектирование, предполагающее составление технических спецификаций новых продуктов и процессов.
Категория «испытание и оценка» включает испытание новых или значительно
улучшенных продуктов и процессов, в отличие от испытания опытных образцов,
которое является частью НИОКР и поэтому исключается из этой категории. Опытное производство и опытные установки включаются, если они уже не включены
в НИОКР. Опытное производство включается в НИОКР, если производство предполагает полномасштабное испытание с последующим проектированием и инженерией, а опытные установки — если их основной целью является НИОКР. Также
в эту категорию включается экспериментальная и испытательная деятельность
в сфере предоставления услуг, такая как проверка функционирования процесса
предоставления услуг с использованием новых технологий или при значительном
улучшении существующих услуг.
К категории «пусконаладочных и инженерных работ» относятся изменения
в процедурах производства и контроля качества, методах, стандартах и соответствующем ПО, необходимых для выпуска новой или улучшенной продукции или
использования новых или улучшенных процессов. Сюда также относятся изменения в процедурах и ПО, необходимых для предложения новых услуг или новых
способов их предоставления.
К маркетинговой подготовке обычно относятся: предварительные исследования рынка, маркетинговые испытания и запуск рекламной кампании для новых
или значительно улучшенных товаров и услуг.
145
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Обучение персонала представляет собой вид инновационной деятельности, направленный на подготовку кадров, необходимую для внедрения продуктовой или
процессной инновации. В эту категорию не включается обучение персонала, если
оно не связано с конкретной продуктовой или процессной инновацией, внедряемой предприятием. Обучение персонала при введении новых методов маркетинга
или организации относится к маркетинговым или организационным инновациям
[76, 93–95].
6.5.4. Деятельность в области маркетинговых и организационных инноваций
Подготовительная деятельность для маркетинговых инноваций. К этой
категории относится деятельность, связанная разработкой и внедрением новых
методов маркетинга, которые ранее не использовались предприятием.
В данную категорию не включаются расходы, связанные с использованием
этих методов в повседневной деятельности предприятия (расходы на рекламу, событийный маркетинг, спонсорство в ходе внедренного метода маркетинга).
В данную категорию включается приобретение прочего внешнего знания, машин, оборудования и других капитальных товаров, а также обучение персонала,
непосредственно связанные с маркетинговыми инновациями.
Подготовительную деятельность для маркетинговых инноваций Руководство
рекомендует соотносить с четырьмя видами маркетинговых инструментов, к которым относятся: дизайн и упаковка, назначение цены, размещение продукта и
его продвижение.
Подготовительная деятельность для органзационных инноваций. К этой категории относится деятельность по разработке и планированию новых организационных методов и их внедрению. Сюда включается приобретение прочего внешнего
знания, машин, оборудования и других капитальных товаров, а также обучение персонала, непосредственно связанные с организационными инновациями.
К подготовительной деятельности для организационных инноваций Руководство относит новые методы ведения бизнеса, организации рабочего места и внешних связей [76, 95–96].
6.5.5. Дизайн
Термин «дизайн продукта» применительно к маркетинговым инновациям относится к форме и внешнему виду продукта, а не к его техническим особенностям или другим пользовательским и функциональным характеристикам. Однако
предприятия могут понимать разработку дизайна в более широком смысле — как
неотъмлемую часть деятельности по разработке и внедрению продуктовых или
процессных инноваций. Таким образом, классификация деятельности по созданию дизайна будет зависеть от вида инновации, к которой она относится.
Все относящиеся к дизайну виды деятельности в рамках разработки и внедрения
продуктовых инноваций (включая работу по созданию формы и внешнего вида) и
процессных инноваций следует включать либо в НИОКР, либо в категорию «прочей
подготовительной деятельности для продуктовых и процессных инноваций».
Деятельность по изменению дизайна продукта, относящуюся к маркетинговым
инновациям (т.е. без существенного улучшения функциональных характеристик
146
6.6. Сбор данных по инновационной деятельности
или способа использования), следут включать в категорию «подготовительная
деятельность для маркетиновых инноваций») [76, 96].
6.5.6. Проведение различия между НИОКР и инновационной
деятельностью, не связанной с НИОКР
Учитвая трудности, с которыми могут столкнуться предприятия при различении НИОКР и инновационной деятельности, не связанной с НИОКР, «Руководство Осло» предлагает несколько рекомендаций.
1. Важно исключать из НИОКР виды инновационной деятельности, не предполагающие НИОКР. Сюда относятся: патентно-лицензионная работа, рыночные исследования, ввод в эксплутацию, технологическая перестройка производства, подготовка инструмента и т.д. С другой стороны, некоторые виды
деятельности частично учитываются в качестве НИОКР. Сюда относятся:
создание опытных образцов и установок, промышленное проектирование,
технологические разработки и т.д.
2. Проблема различения НИОКР и инновационной деятельности, не связанной с НИОКР, особенно актуальна для сферы услуг ввиду того, что инновационная деятельность в этой области является менее институционализированной, а само понятие НИОКР в большей степени ориентировано на сферу
производства. Учитывая это, «Руководство Осло» предлагает в каждом конкретном случае сверяться с отраженными в «Руководстве Фраскати» критериями «новизны», «разрешения научной и/или технологической неопределенности» и создания «нового знания или использования существующего
знания для изыскания новых применений» [76, 96–97].
6.5.7. Разработка и использование программного обеспечения
в ходе инновационной деятельности
В процессе инновационной деятельности происходит приобретение, адаптация
и использование ПО. Разработка нового или значительно улучшенного ПО для
коммерческого или внутреннего использования является частью НИОКР и рассматривается как полноправная инновация.
Кроме того, при разработке и внедрении любых видов инноваций может происходить приобретение и адаптация ПО. В этом случае ПО не рассматривается
как инновация, а учитывается в качестве средства, необходимого для ее разработки и внедрения [76, 97].
6.6. СБОР ДАННЫХ ПО ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
6.6.1. Категории
В соответствии со сделанными выше указаниями, инновационная деятельность классифицируется следующим образом:
НИОКР
•
внутренние (собственные) НИОКР;
•
приобретение внешних НИОКР.
147
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Деятельность в области продуктовых и процессных инноваций
• приобретение прочего внешнего знания;
• приобретение машин, оборудования и прочих капитальных товаров;
• прочие подготовительные виды деятельности для продуктовых и процессных инноваций;
• маркетинговая подготовка продуктовых инноваций;
• обучение персонала.
Деятельность в области маркетинговых и организационных инноваций
• подготовительная деятельность для маркетинговых инноваций
• подготовительная деятельность для органзационных инноваций [76, 97–99].
6.6.2. Качественные данные по инновационной деятельности
Руководство рекомендует собирать качественные данные относительно участия или неучастия предприятия в указанных выше видах деятельности (или некоторых из них) на протяжении года или всего периода наблюдения. Последний
подход обладает преимуществом в том плане, что позволяет зафиксировать инновационную деятельность на предприятиях, не занимающихся ей на систематической основе.
Сбор качественных данных по инновационной деятельности может быть дополнен сбором информации о профессиональной квалификации персонала, его
образовательном уровне, доле сотрудников, занятых в НИОКР, участии или неучастии в национальных или международных программах финансовой поддержки
для повышения квалификации сотрудников или найма исследовательского персонала [76, 99].
6.6.3. Количественные данные по инновационной деятельности
Количественные данные по расходам на инновационную деятельность являются наиболее важными как в научном, так и в политическом плане. Однако их
получение ставит две серьезные проблемы.
Первая связана с трудностью ответов на вопросы о расходах. Как правило,
НИОКР осуществляются в одном подразделении, а инновационная деятельность
в целом происходит на всем предприятии. Кроме того, расходы по ряду видов
деятельности может оказаться невозможным непосредственно получить из бухгалтерской отчетности предприятия.
Вторая проблема связана с качеством данных. С этой точки зрения, наиболее
качественными могут считаться данные, непосредственно полученные из бухгалтерской отчетности предприятия. Другие данные могут представлять собой приблизительные оценки или вообще отсутствовать. На качество данных в сильной
степени влияют количество категорий расходов и формулировки вопросов.
Сбор количественных данных по расходам на инновационную деятельность
рекомендуется производить в соответствии с указанной выше классификацией по
всем категориям или части из них в случае сложностей с получением информации.
Учитывая сложность получения количественных данных за длительный период, рекомендуется ограничить их сбор последним годом периода наблюдения.
148
6.6. Сбор данных по инновационной деятельности
При учете капитальных расходов из категории «приобретение машин, оборудования и прочих капитальных товаров» следует исключать расходы на капитальные товары, уже включенные в категорию «внутренние НИОКР». Из измерения
внутренних расходов следует исключать любые реальные или расчетные отчисления, связанные с амортизацией зданий, установок и оборудования.
Учитывая то, что некоторые инновации могут относиться более чем к одному
виду (например, маркетинговая инновация, связанная с продуктовой), необходимо
во избежание двойного учета обеспечить включение расходов на инновационную
деятельность только в одну категорию [76, 100–101].
6.6.4. Внутренние и внешние расходы
Несмотря на рекомендацию разделять внешние и внутренние расходы на инновационную деятельность, их полное разделение не представляется возможным.
Важность учета внешних расходов проявляется главным образом на микроуровне, при измерении расходов отдельных предприятий. При этом следует избегать
двойного счета при агрегировании данных по отдельным предприятиям на отраслевом или национальном уровнях. Двойной учет наиболее вероятен для внешних
НИОКР и приобретения прочего внешнего знания [76, 101].
6.6.5. Классификация по виду расходов
В качестве дополнительной классификации расходов на инновационную деятельность «Руководство Осло» рекомендует разделять их на текущие и капитальные.
Капитальные расходы на инновационную деятельность включаются в категории: «внутренние НИОКР». «приобретение машин, оборудования и прочих
капитальных товаров», а также, возможно, в категории «подготовительная деятельность для маркетинговых инноваций» и «подготовительная деятельность для
организационных инноваций». Характеристика капитальных расходов на инновационную деятельность дана в разделе 6.5.3. Во всех остальных категориях присутствуют только текущие расходы.
В текущие расходы входят:
• затраты на оплату труда и
• прочие текущие расходы (некапитальные расходы на приобретение материалов, оплату поставок, услуги и оборудование для поддержки инновационной деятельности в текущем году).
Необходимость указанной выше классификации расходов существует для категорий: «внутренние НИОКР», «подготовительная деятельность для маркетинговых
инноваций» и «подготовительная деятельность для организационных инноваци».
Однако по причине усложнения процедуры сбора данных и с учетом того, что расходы на НИОКР детально представлены в других опросах, указанная выше классификация не рекомендуется для общих обследований инновационной деятельности.
Проведение указанного выше различия может оказаться полезным для сопоставления данных по текущим расходам на инновационную деятельность с данными по инвестициям в нематериальные активы, с которыми их часто путают.
Инвестиции в нематериальные активы включают все некапитальные расходы
предприятия на развитие, отдача от которых ожидается позднее, чем до окончания
149
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
года, в который они были произведены. Сюда обычно относятся: расходы на нерегулярный маркетинг, обучение персонала, ПО и ряд других затрат в дополнение
к текущим расходам на НИОКР.
Текущие расходы на инновационную деятельность являются частью инвестиций в нематериальные активы, однако эти последние включают также и другие
элементы. Так, к расходам на инновационную деятельность относятся только такие затраты на обучение персонала, которые связаны с внедрением инноваций,
в то время как инвестиции в нематериальные активы включают все расходы предприятия на обучение персонала [76, 101–102].
6.6.6. Классификация по источнику финансирования
Руководство рекомендует также классифицировать инновационную деятельность по источнику финансирования. Такая классификация важна, в частности,
для оценки влияния на инновационную деятельность государственной политики,
а также процесса интернационализации.
Руководство предлагает использовать следующую классификацию:
• собственные средства;
• средства родственных компаний (дочерних или ассоциированных);
• средства других предприятий;
• средства финансовых организаций (банковские ссуды, венчурный капитал
и т.д.);
• государственные средства (ссуды, гранты и т.д.);
• средства наднациональных и международных организаций;
• другие источники.
Возможно также проведение дополнительной классификации источников финансирования на национальные и международные.
Учитывая сложности с предоставлением точных цифр, «Руководство Осло»
рекомендует задавать общие вопросы относительно использования или неиспользования того или иного источника.
Для оценки роли государственного заказа в инновационной деятельности полезно знать, участвует ли то или иное предприятие в государственном заказе на
инновационные продукты и процессы на региональном, национальном или международном уровне [76, 102–103].
6.6.7. Субъектный подход и объектный подход
Вопросы относительно инновационной деятельности могут формулироваться
двумя способами: в соответствии с субъектным или объектным подходом.
При субъектном подходе измеряются общие расходы предприятия на инновационную деятельность за определенный год. В этом случае учитываются расходы на внедренные, потенциальные и не доведенные до завершения инновации.
В определенном смысле, это расширение традиционного измерения НИОКР.
При объектном подходе измеряются общие расходы на конкретные инновации, внедренные за определенный год или определенный период времени независимо от времени осуществления затрат. В этом случае учитываются общие затраты на определенные инновации или только главную (или главные), внедренные
150
6.7. Цели и результаты инновационной деятельности, а также препятствующие ей факторы
за определенный период. При этом исключаются расходы на осуществляемые или
остановленные инновационные проекты и общие НИОКР, не связанные с конкретными инновациями. Этот подход представляется особенно подходящим для
инновационных обследований, направленных на ряд идентифицированных инноваций, но также может использоваться в обследованиях общей инновационной
деятельности предприятий.
Учитывая достоинства и недостатки обоих подходов, руководство рекомендует использовать при учете расходов на инновационную деятельность субъектный
подход [76, 103].
6.7. ЦЕЛИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ,
А ТАКЖЕ ПРЕПЯТСТВУЮЩИЕ ЕЙ ФАКТОРЫ
Идентификация факторов, способствующих и препятствющих инновационной
деятельности, а также ее эффекта для предприятия и экономики дает важную информация для понимания процесса инновации и разработки инновационной политики.
Эффекты инноваций для предприятия варьируют от влияния на оборот и положение на рынке до роста производительности и эффективности. Среди результатов инноваций для отрасли и национальной экономики можно выделить рост
конкурентноспособности и общей факторной производительности, внешние эффекты знания инновационных предприятий и рост сетевого знания.
Цели инновационной деятельности зависят от вида инноваций. Так, цели продуктовых и маркетинговых инноваций относятся главным образом к сфере спроса
(повышение качества продукции, расширение доли рынка, выход на новые рынки), в то время как процессные и организационные инновации в большей степени
ориентированы на сферу предложения (снижение издержек, повышение производственного потенциала).
Препятствия на пути инновационной деятельности могут быть общими для
всех видов инноваций (например, стоимостные факторы) или специфическими
для определенных видов.
6.7.1. Цели и результаты инноваций
Цели инновационной деятельности указывают на мотивы, определяющие участие предприятий в этой деятельности, а результаты — на ее наблюдаемые последствия. Предприятия могут преуспеть или не преуспеть в достижении целей,
поставленных при внедрении инноваций; с другой стороны, инновации могут
дать дополнительный или неожиданный результат, отличающийся от того, которым первоначально мотивировалось их создание. Одни и те же факторы могут
играть роль в определении как целей, так и результатов, однако их интерпретация
будет различной. В табл. 6.2. указаны основные факторы, определяющие цели и
результаты для всех четырех видов инноваций.
Руководство рекомендует собирать данные по целям и результатам инноваций,
осуществляемых предприятиями в течение периода обследования. При этом рекомендуется использовать порядковую шкалу для измерения важности того или
иного фактора для предприятия.
151
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Таблица 6.2
Факторы, определяющие цели и результаты инноваций
Инновация
Факторы
Конкуренция, спрос, рынки
Замещение товаров, теряющих спрос
Расширение ассортимента товаров или
услуг
Разработка экологически безопасной продукции
Расширение или сохранение доли рынка
Выход на новые рынки
Повышение заметности продукта
Сокращение времени реагирования на
нужды потребителей
Производство и доставка
Повышение качества товаров или услуг
Повышение гибкости производства или
процесса предоставления услуг
Повышение потенциала производства или
предоставления услуг
Снижение затрат на оплату труда
Снижение потребления материалов и
энергии
Снижение затрат на проектирование
Сокращение времени на освоение новой
продукции
Достижение соответствия отраслевым техническим стандартам
Снижение операционных затрат при предоставлении услуг
Повышение эффективности или скорости
доставки товаров или предоставления
услуг
Повышение информационнотехнологического потенциала
Организация рабочего места
Повышение коммуникации и взаимодействия между различными видами деятельности
Повышение способности к передаче знания и обмену им с другими организациями
Повышение способности реагировать на
запросы потребителей
Развитие более прочных отношений с потребителями
Улучшение условий труда
ПродуктоПровая
цессная
Организационная
Маркетинговая
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
152
*
*
*
*
*
6.7. Цели и результаты инновационной деятельности, а также препятствующие ей факторы
Окончание табл. 6.2
Инновация
Факторы
Прочие
Снижение экологического вреда или повышение уровня охраны здоровья и безопасности
Обеспечение соответствия требованиям
регламентов
ПродуктоПровая
цессная
Организационная
*
*
*
*
*
*
Маркетинговая
Источник: [76, 108].
Ценную информацию могут дать как вопросы относительно целей инноваций,
так и вопросы относительно их реальных результатов. Однако включить в анкеты
оба вида вопросов не всегда оказывается возможным. В этом случае выбор следует осуществлять в соответствии с основным интересом исследования. При этом
необходимо учитывать недостатки обеих категорий вопросов. Так, в ответах на вопросы о результатах может игнорироваться эффект недавних инноваций, который
еще не успел проявиться за период обследования. С другой стороны, основным
недостатком вопросов о целях является возможность значительного расхождения
между ожиданиями и реальными результатами.
Вопросы, касающиеся целей и результатов, могут относиться либо ко всем четырем видам инноваций, либо только к некоторым группам (например, продуктовым и процессным). Такое ограничение позволяет облегчить интерпретацию
данных (с учетом того, что большинство факторов релевантны, по крайней мере,
для двух видов). Возможно также включение вопросов по каждому из видов инноваций отдельно или по группам [76, 106–108).
6.7.2. Влияние инноваций на оборот
Индикатор доли оборота, приходящейся на новые или значительно улучшенные продукты, дает важную информацию о влиянии продуктовой инновации
на общую структуру оборота предприятия и степени его инновационности.
Вопросы о доле оборота, приходящейся на новые или значительно улучшенные
продукты, должны относиться к влиянию продуктовой инновации, осуществленной в течение периода наблюдений, на оборот базисного года (последнего года
периода наблюдений). Руководство рекомендует задавать вопросы относительно
оценки предприятиями процентной доли их полного оборота, приходящейся на:
• новые или значительно улучшенные продукты и услуги, внедренные в течение периода наблюдения и являющие новыми для рынка;
• новые или значительно улучшенные продукты и услуги, внедренные в течение периода наблюдения и являющие новыми для предприятия, но не для
рынка;
• продукты, неизмененные или незначительно измененные в течение периода
наблюдений.
На индикаторы результата непосредственно влияет продолжительность жизненного цикла продукта. Они обычно являются более высокими в продуктовых
группах с коротким жизненным циклом, где инновации происходят чаще. С це-
153
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
лью учета влияния жизненных циклов продуктов рекомендуется задавать вопросы относительно оценки предприятиями средней продолжительности жизненного цикла их продукции. Эту информацию можно использовать для взвешивания
показателей долей оборота, приходящихся на инновации. Другой возможностью
является постановка вопроса, насколько часто предприятие обычно внедряет инновации.
Процессные инновации. В анкету можно также включить вопрос относительно оценки предприятиями процентой доли оборота, приходящейся на процессные
инновации. Таким образом можно получить индикатор интенсивности процессных инноваций в общем объеме деятельности предприятия.
Маркетинговые инновации. Для получения информации о масштабе маркетинговых инноваций в анкету можно включить вопрос относительно оценки предприятиями процентой доли оборота, приходящейся на маркетинговые инновации. Руководство рекомендует задавать в этом плане два вопроса, направленные на оценку:
• процентной доли оборота, приходящейся на товары и услуги со значительно
улучшенными дизайном и упаковкой;
• доли оборота, приходящейся на новые маркетинговые методы назначения
цены, продвижения и размещения продукции.
При этом вопросы о доле оборота, приходящейся на изменения в дизайне продукта, не следует объединять с вопросами о доле оборота, приходящейся на продуктовые инновации (т.е. эти два вопроса должны задаваться раздельно), поскольку некоторые новые или улучшенные продукты могут быть как продуктовыми, так
и маркетинговыми инновациями. Равным образом не следует объединять вопросы
о новых маркетинговых методах в дизайне продукта с вопросами о доле оборота,
приходящейся на новые методы маркетинга [76, 109–111].
6.7.3. Влияние процессных инноваций на затраты и занятость
Дополнительная информация относительно результативности процессных инноваций может быть получена посредством вопросов об их влиянии на затраты
и занятость.
Существуют различные способы формулировки этих вопросов. Так, первоначально может быть задан вопрос, привели ли процессные инновации, внедренные
за период наблюдения, к росту затрат, их снижению или не вызвали никаких изменений. В случае выявления изменений в затратах могут быть заданы дополнительные вопросы относительно масштаба изменений.
Вопросы можно задавать как относительно средних затрат, так и относительно
конкретных, например, расходов на материалы, энергию или оплату труда. Обычно предприятия просят либо оценить процентное изменение затрат, либо выбрать
из предлагаемых вариантов (рост или снижение менее чем на 5%, от 5% до 25%,
более чем на 25%). Практический опыт показывает, что последний способ удобнее для предприятия и дает более высокий уровень ответов по этому пункту.
Аналогичная техника может использоваться и в вопросах о влиянии процессных инноваций на занятость.
Такой же подход может применяться и для организационных инноваций.
В этом случае вопросы должны ставиться относительно средних расходов, а не
конкретных [76, 111].
154
6.7. Цели и результаты инновационной деятельности, а также препятствующие ей факторы
6.7.4. Влияние инноваций на производительность
Важной является также оценка влияния инноваций (особенно организационных и процессных) на производительность. Для осуществления такой оценки
необходимо сопоставление данных по инновациям с данными об экономической
эффективности предприятия. В многих случаях для этого требуются панельные
данные по инновациям, хотя некоторые виды анализа можно осуществить на основании данных одного обследования в сопоставлении с экономическими данными
за время более одного года. В качестве примера подобного анализа руководство
приводит сопоставление инвестиций в ИКТ с организационными инновациями,
показавшее, что эффективность первых в сильной степени зависит от вторых [76,
111–112].
6.7.5. Факторы, препятствующие инновационной деятельности
Существует значительное число факторов, которые могут служить препятствиями на пути инновационной деятельности. В результате их действия возможен либо отказ предприятия от инновационной деятельности, либо ее замедление
и негативное влияние на ожидаемые результаты. Список возможных факторов,
препятствующих инновационной деятельности, приведен в таблице 6.3.
Таблица 6.3
Факторы, препятствующие инновационной деятельности
Инновация
Факторы
Стоимостные факторы
Чрезмерный воспринимаемый риск
Продуктовая
Процессная
Организационная
Маркетинговая
*
*
*
*
*
*
*
*
венчурный капитал
*
*
*
*
государственные источники
*
*
*
*
*
*
*
внутри предприятия
*
*
*
на рынке труда
*
*
*
Недостаток технологической информации
*
*
Недостаток информации о рынках
*
Дефицитность внешних услуг
*
Слишком высокая стоимость
Отсутствие внешних финансовых источников:
Факторы знания
Недостаток инновационного потенциала (НИОКР, проектирование
и т.д.)
Нехватка квалифицированного персонала:
155
*
*
*
*
Окончание табл. 6.3
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Инновация
Факторы
Сложности с нахождением партнеров
для:
разработки продуктов или процессов
маркетингового сотрудничества
Жесткость внутренней организации предприятия:
отношение сотрудников к изменениям
отношение менеджеров к изменениям
Продуктовая
Процессная
*
*
Организационная
Маркетинговая
*
*
*
*
*
*
*
*
*
управленческая структура предприятия
*
*
*
*
невозможность выделить персонал
для инновационной деятельности
из-за требований производства
*
*
Рыночные факторы
Неопределенность спроса на инновационные товары или услуги
*
*
Доминирование на потенциальном
рынке уже укоренившихся предприятий
*
*
Институциональные факторы
Отсутствие инфраструктуры
*
*
Слабость защиты прав собственности
*
Законодательство, регламенты, стандарты, налогообложение
*
*
Отсутствие мотивации из-за наличия
прошлых инноваций
*
*
Отсутствие спроса на инновации
*
*
*
*
Прочие факторы
*
*
*
Источник: [76, 113].
Вопросы относительно препятствий для инновационной деятельности могут
дать важную информацию, необходимую для выработки инновационной политики. Так, в частности, они могут выявить различную релевантность тех или иных
факторов для предприятий разного размера, а также их релевантность для различных видов инноваций.
Руководство рекомендует собирать данные по препятствиям для инновационной деятельности, проявившимся за период обследования, и об их относительной
значимости. В обследования следует включать как инновационные, так и неинновационные предприятия [76, 112–113].
156
6.7. Цели и результаты инновационной деятельности, а также препятствующие ей факторы
6.7.6. Вопросы собственности на инновации
Важным фактором, влияющим на мотивацию предприятий к инновационной
деятельности, является возможность приватизации выгод от инноваций. При отсутствии эффективных способов защиты инноваций от копирования конкурентами предприятия не видят смысла заниматься инновационной деятельностью.
С другой стороны, если отрасль нормально функционирует без формальных способов защиты интеллектуальной собственности, их введение может затормозить
процесс обмена знанием и технологиями и привести к повышению цен на товары
и услуги.
Таким образом, данные относительно используемых способов защиты инноваций и их относительной важности могут способствовать выработке адекватной
инновационной политики, способствующей максимизации экономических и социальных выгод от инноваций.
Руководство предлагает следующий список формальных и неформальных способов защиты инноваций.
Формальные способы:
• патенты;
• регистрация дизайна;
• торговые марки;
• авторские права;
• соглашения о конфиденциальности и коммерческая тайна.
Неформальные способы:
• секретность, не подкрепленная юридически;
• техническая сложность проекта;
• преимущество во времени освоения новой технологии.
Кроме того, в некоторых странах используются также такие средства формальной защиты, как малые патенты или патенты на полезную модель, предоставляющие права на защиту изобретений без официального рецензирования.
Патентные данные (о заявках и выданных патентах) служат промежуточным
индикатором инновационной деятельности предприятия, а также дают информацию об его инновационном потенциале. При этом предполагается, что предприятие, подающее патентные заявки, способно разработать инновации, новые
для мира (или только для рынка, в зависимости от патентной стратегии предприятия).
Регистрация дизайна служит главным образом способом защиты эстетического аспекта продукта. Зарегистрированная торговая марка может относиться
к предприятию в целом или только к какой-либо одной линии его продукции;
она защищает имидж предприятия и ассоциированность с ним определенной
продукции. Авторские права относятся к конечному использованию некоторых
видов продуктов и устанавливают право требовать плату за их использование.
Патенты используются для защиты результатов НИОКР. Этой же цели служат
соглашения о конфиденциальности, которые в то же время дают возможность взаимодействия с другими предприятиями и организациями.
Руководство рекомендует собирать данные относительно использования
предприятиями тех или иных способов защиты инноваций за период наблюдения. При этом может использоваться как бинарная, так и порядковая шкала.
157
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
Руководство рекомендует следующие возможные варианты сбора данных по защите инноваций:
• сбор данных только по продуктовым и процессным инновациям с использованием порядковой шкалы для определения важности того или иного способа защиты (возможно включение дополнительного вопроса относительно
использования формальных методов защиты для маркетинговых и организационных инноваций);
• сбор данных по всем видам инноваций с использованием порядковой шкалы;
• сбор данных по каждому из видов инноваций с возможностью выбора инноваций, релевантных для каждого из способов защиты [76, 114–115].
6.8. ПРОЦЕДУРЫ ОБСЛЕДОВАНИЙ
6.8.1. Статистические совокупности
Изучаемая совокупность. Инновационная деятельность осуществляется во
всех секторах экономики, однако в некоторых секторах, особенно нерыночных,
понятие инновации выражено менее отчетливо. В связи с этим руководство рекомендует охватывать обследованием инновационную деятельность предпринимательского сектора.
Для охвата предприятий различного размера рекомендуется включать в обследования все статистические единицы с персоналом более десяти человек. Этот
порог может быть выше для таких отраслей, как строительство или розничная
торговля. С другой стороны, для высокотехнологичных производств и сектора наукоемких предприятий, представляющих особый интерес в плане инновационной
деятельности, этот порог может быть снижен.
Рамочная совокупность. Единицы, включаемые в выборку для обследования,
образуют рамочную совокупность. При подготовке обследования рамочная совокупность должна максимально сближаться с изучаемой. На практике совокупность, из которой формируется выборка, может не совпадать с изучаемой. Так,
рамочная совокупность в виде реестра, на основании которого формируется выборка, иногда включает уже не существующие или не принадлежащие к изучаемой совокупности единицы и при этом не включает единицы, принадлежащие
к изучаемой совокупности.
Рамочная совокупность должна строиться на основе данных за последний год периода наблюдения. При этом следует обращать особое внимание на изменения, произошедшие с единицами за период наблюдения. Сюда могут относиться: изменение
отраслевой классификации, появление новых единиц, слияния и разделения единиц,
прекращение единицами деятельности в последний год периода наблюдения.
Идеальной рамочной совокупностью является обновляемый официальный реестр предприятий, предназначенный для статистических целей, или другие регистры подобного рода. Во многих странах в реестры включаются в качестве единиц
юридические лица, не все из которых могут использоваться в качестве статистических единиц инновационного обследования. С целью проверки респондентами своего статуса в анкеты следует включать соответствующие подсказки [76, 118–119].
158
6.8. Процедуры обследований
6.8.2. Методы обследований
Обязательность или добровольность. Инновационные обследования могут
носить обязательный или добровольный характер. В последнем случае следует
ожидать более высокого уровня неполученных данных. Неполученные данные,
в свою очередь, ведут к сокращению выборки и повышению дисперсии данных.
При выборочных обследованиях этот эффект можно отчасти скомпенсировать
увеличением выборочных долей. Однако при этом не решается проблема отклонения оценок изучаемой совокупности в связи с высоким уровнем неполученных
ответов, что снижает репрезентативность последующего анализа.
Списочное или выборочное обследование. Данные по инновациям могут собираться посредством списочных или выборочных обследований. В большинстве
случаев ограниченность ресурсов и сложность получения ответов исключают
проведение списочных обследований. В случае проведения выборочных обследований следует отбирать единицы на основании процедуры случайной выборки
(при известных вероятностях выбора). Выборка должна быть репрезентативной в
плане отражения основных характеристик изучаемой совокупности (отрасль, размер, регион и т.д.), т.е. необходимо построение стратифицированной выборки.
В некоторых случаях проведение списочного обследования является необходимым. Так, списочный характер любых обследований предпринимательского сектора может быть регламентирован законодательно. Кроме того, в некоторых странах малый размер рамочной совокупности может привести к тому, что выборки по
некоторым стратам будут близкими к рамочной совокупности по этим стратам. В
таких случаях будет практически оправданным проведение списочного обследования. Наконец, в зависимости от целей обследования, в список могут быть включены все единицы больше определенного размера (количества сотрудников).
При выборочных обследованиях выборка должна быть достаточно большой
для получения достоверных результатов относительно единиц изучаемой совокупности и ее отдельных характеристик (например, по секторам). Для оценки
необходимого числа ответов в целях получения достоверных результатов можно
использовать приемлемые значения коэффициентов вариации. Полная доля выборки будет варьировать в зависимости от размера рамочной совокупности, а выборочные доли каждой из страт — от числа единиц, их размера и вариативности
основных показателей. В целом, необходимая доля выборки будет снижаться при
уменьшении числа единиц совокупности и возрастать с ростом размера единиц и
вариативности выборки.
Области. Для пользователей могут представлять особый интерес определенные подмножества изучаемой совокупности, либо им может быть необходима детализированная информация на секторальном или региональном уровнях. Такие
подмножества называются областями (или подсовокупностями). Для получения
репрезентативных данных по областям, они должны являться подмножествами
выборочных страт. Наиболее типичным подходом является «избыточное распределение» (over-allocation), используемое именно для получения достоверных данных по областям. Кроме того, использование областей позволяет координировать
различные обследования предпринимательского сектора, а также проводить сопоставление временной динамики для предприятий со сходными характеристиками.
К числу возможных подсовокупностей «Руководство Осло» относит: отраслевые
159
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
группы, классификацию по размеру и регионам, по занятиям НИОКР и инновационной активности.
При использовании областей руководство рекомендует придерживаться следующих принципов:
• следует использовать одни и те же статистические единицы и классификации во всех частях выборки, включая области;
• следует использовать соотносимые методы вычисления результатов (например, взвешивания) для основной выборки и подмножеств;
• следует документировать отклонения при обработке данных или различия в качестве результатов по областям.
Техники выборки. Обследования инновационной деятельности обычно проводятся на основании случайной выборки. Опыт показывает, что наиболее достоверные результаты получаются посредством стратифицированной выборки.
При использовании техник стратифицированной выборки следует соблюдать
ряд общих правил, касающихся отбора переменных для стратификации. В целом, стратификация совокупности должна приводить к формированию страт,
максимально однородных в отношении инновационной или неинновационной
деятельности. Учитывая различный характер инновационной деятельности в
различных отраслях и на предприятиях различного размера, рекомендуется проводить стратификацию выборки на основании размера предприятий и их основной деятельности.
Размер предприятия определяется численностью занятого на нем персонала.
В качестве основы классификации по виду деятельности следует использовать
МСОК или NACE. Уровень классификации должен принимать в расчет национальные особенности (степень развития той или иной отрасли). В случае необходимости стратификация должна также включать региональное измерение.
Выборочные доли не должны быть одинаковыми для разных страт. Обычно
рекомендуется, чтобы размер доли был больше для более гетерогенных страт
и также больше для меньших страт. Размер доли должен приближаться к 100%
для страт, содержащих всего несколько единиц, равно как для страт, содержащих
крупные единицы.
При использовании для формирования выборки pps-техники* также необходимо учитывать размеры единиц, т.е., устанавливать меньшие размеры доли выборки для страт, содержащих единицы меньших размеров. Кроме того, единицы
в каждой страте можно сначала рассортировать по размеру или по величине оборота и уже после этого систематически формировать выборки. Еще одним фактором, требующим внимания при определении доли выборки, является ожидаемая
частота ответов респондентов в каждой страте.
Панельные обследования. При обследованиях инновационной деятельности
стандартно используется метод повторяющихся перекрестных сечений (repeated
cross-sections), при котором для каждого обследования используется новая случайная выборка. При альтернативном подходе формируется структура панельных
данных, в результате чего при повторных обследованиях используется одна и та
же выборка и один и тот же набор вопросов.
* PPS (Probabilities Proportional to their Size) — техника выборки, при которой вероятность
включения пропорциональна размеру единицы, в предпринимательском секторе часто определяемому по численности персонала.
160
6.8. Процедуры обследований
Панельные обследования дают возможность следить за развитием инновационного процесса на микроэкономическом уровне во времени. В частности, они
позволяют проводить анализ влияния изменения различных индикаторов инноваций на такие экономические переменные, как объем продаж, производительность,
экспорт и занятость.
Панельные обследования можно проводить параллельно с масштабными кроссекционных обследованиях. При их проведении руководство рекомендует придерживаться следующих принципов:
• следует использовать те же единицы, что и в полномасштабных кросссекционных исследованиях за соответствующие годы для обеспечения согласованности данных;
• следует конструировать панельные данные таким образом, чтобы не создавать помех для основных кросс-секционных обследований;
• для эмпирического анализа следует связывать данные панельных обследований с данными других обследований по занятости, объему продаж, инвестициям, добавленной стоимости, а также масштабных кросс-секционных
обследований.
Методы обследования и респонденты. Для проведения обследований инновационной деятельности могут использоваться различные методы, каждый из
которых имеет свои достоинства и недостатки. Почтовый опрос является хорошо себя зарекомендовавшим и относительно дешевым методом, однако ему присущ ряд проблем. Для повышения уровня ответов на вопросы до приемлемого
необходимы периодические напоминания, включая телефонные звонки. Другие
действия в этом направлении могут включать в себя: установление контактов с
респондентами до проведения обследования, использование официального письма за подписью министра, присылку результатов предыдущих обследований, предоставление возможности ответить посредством интернета, обещание прислать
результаты текущего обследования.
Некоторые проблемы с почтовыми опросами можно решить при использовании
метода интервью с применением техники компьютеризированного телефонного
интервью (CATI) или компьютеризированного личного интервью (CAPI). Обычно
качество результатов при использовании CAPI бывает выше, а количество неполученных ответов ниже, однако этот метод отличается более высокой стоимостью.
Проблемой телефонных интервью (CATI) является сложность получения количественных данных, которые респонденты не имеют возможности представить
сразу. Кроме того, на больших предприятиях ответы на вопросы анкеты даются
различными офисами и подразделениями, поэтому для заполнения одной анкеты
может понадобиться несколько звонков.
Альтернативный подход предполагает использование технологий интерактивного или автоматизированного обмена данными. Для него характерно специфическое использование фильтрующих вопросов. Если в случае с бумажной анкетой
респондент видит все вопросы и может изменить свои ответы на фильтрующий
вопрос, то электронная анкета может быть построена таким образом, что респондент не будет видеть все вопросы и, соответственно, не сможет изменить свои
ответы в свете дополнительной информации. В случае необходимости электронная анкета может быть организована так, чтобы позволить респонденту видеть ее
целиком, включая те вопросы, на которые он не должен отвечать.
161
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
При проведении обследований инновационной деятельности, ввиду специфичности вопросов, особенно важно найти на каждом из обследуемых предприятий
респондента, обладающего необходимой информацией. На небольших предприятиях хорошими респондентами часто являются исполнительные директора.
На крупных предприятиях обычно приходится задействовать несколько человек,
однако в этом случае необходимо иметь одного ответственного за координацию
ответов. Руководство настоятельно рекомендует еще до начала обследования поименно определить всех респондентов.
Анкета. Перед использованием анкету рекомендуется протестировать на группе менеджеров или экспертов в плане их понимания вопросов или на небольшой
выборке единиц.
Анкета должна быть максимально простой и краткой, логически структурированной и иметь ясные определения и инструкции. Крайне важно составить анкету
таким образом, чтобы на релевантные для них вопросы ответили даже те предприятия, на которых отсутствует инновационная деятельность.
Качественные индикаторы должны оцениваться по бинарной («да» или «нет»)
или порядковой шкале (степень важности).
При обследовании предприятий, на которых ранее не была зафиксировна инновационная деятельность, рекомендуется использовать краткие формы анкет, содержащие только основные вопросы.
Обследования инновационной деятельности и обследования НИОКР. Поскольку между инновационной деятельностью и НИОКР существует тесная взаимосвязь, возможно проведение комбинированных обследований этих двух видов
деятельности. Подобного рода комбинированные обследования обладают как
определенными достоинствами, так и рядом недостатков.
К достоинствам такого подхода руководство относит:
• снижение общей нагрузки на респондента (единая анкета вместо двух с рядом повторяющихся вопросов);
• возможность анализа взаимосвязи между НИОКР и инновационной деятельностью на уровне предприятия;
• возможность увеличить частоту обследований;
• опыт ряда стран свидетельствует о возможности получить достоверную информацию о расходах на НИОКР посредством комбинированных обследований.
К числу недостатков комбинированного подхода относятся:
• удлинение анкеты и связанное с ним снижение доли ответов;
• риск смешения понятий инновационной деятельности и НИОКР в случае
неподготовленных респондентов;
• несовпадение рамочных совокупностей для двух видов обследований; их
комбинация может повысить стоимость обследования.
В принципе, инновационные обследования можно комбинировать и с другими
статистическими обследованиями предпринимательской деятельности, в частности, в таких аспектах, как диффузия ИКТ и освоение опыта управления знанием.
Хотя в целом «Руководство Осло» не рекомендует проведение комбинированных обследований, оно предлагает ряд указаний по их применению:
• с целью снижения риска концептуальной путаницы между инновационной
деятельностью и НИОКР анкета должна содержать два различных раздела
(как и в случае комбинирования с другими видами обследований);
162
6.8. Процедуры обследований
• с целью повышения уровня полученных ответов разделы по инновационной
деятельности и НИОКР должны быть меньше, так чтобы комбинированная
анкета была соизмерима по длине с раздельными;
• следует проводить тщательное сопоставление результатов комбинированных и раздельных обследований с указанием методик;
• выборку для комбинированного обследования следует проводить на основе
общего реестра во избежание несоответствия рамочных совокупностей [76,
119–126].
6.8.3. Расчет результатов
Методы взвешивания. Для получения информации, характеризующей всю
изучаемую совокупность, результаты выборочных обследований необходимо
взвешивать. Существуют различные методы взвешивания результатов выборки.
Простейшим из них является использование весовых коэффициентов, обратно
пропорциональных долевым объемам выборок числа статистических единиц,
скорректированных по числу неполученных ответов. Если используются стратифицированные выборки различных долевых объемов, весовые коэффициенты
нужно вычислять отдельно для каждой страты.
В ходе дальнейшей обработки значения весовых коэффициентов могут быть
уточнены посредством калибровок, если рамочная совокупность содержит некоторую количественную или качественную информацию по всем единицам (например, численность работников, величина оборота, организационно-правовая
форму, географический регион). Калибровка обеспечивает соответствие взвешенных выборок всей совокупности и тем самым повышает точность результатов
и уменьшает ошибки.
Взвешивание обычно производится в соответствии с числом предприятий
в стратах. Однако для количественных переменных может оказаться полезным
взвешивание результатов по количеству работников или обороту. При проведении международных и других сравнений важно обеспечить использование одного
и того же метода взвешивания.
Неполучение данных. Обследования инновационной деятельности вне зависимости от используемой методики никогда не дают полную информацию. Следует различать два вида неполученных данных: отсутствие ответа от единицы
и отсутствие ответа на вопрос. В первом случае предполагается отсутствие вообще какого-либо ответа от предприятия, во втором случае речь идет о количестве
неполученных ответов на конкретные вопросы, измеряемом процентной долей
пустых граф или пропущенных ответов в анкетах. Уровень неполученных данных
обычно бывает выше в случае количественных вопросов, чем в случае вопросов,
предполагающих использование бинарной или порядковой шкал.
Игнорирование отсутствующих значений и применение простой процедуры
взвешивания, основанной только на полученных ответах, имплицитно предполагает, что нереспонденты распределены так же, как респонденты. Если же нереспонденты распределены иначе (например, неответившие единицы менее склонны заниматься инновациями), простая процедура даст искаженный результат.
Существует ряд методов, используемых для минимизации проблем неполучения данных. Поскольку различие в методах может привести к расхождению ре-
163
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
зультатов, рекомендуется следовать при их применении общим правилам. Наиболее правильным первым шагом является контакт с респондентом для получения
недостающей информации.
В качестве одного из путей минимизации проблемы отсутствия ответа на вопрос руководство предлагает методы приписывания расчетных данных (imputation
methods), позволяющие приблизительно оценить недостающие значения на основе дополнительной информации. Из набора этих методов рекомендуется сначала
использовать технику «подстановки» (cold-deck techniques), при которой отсутствующее значение оценивается на основании данных из других статистических
обследований (включая предыдущие) или других подходящих источников. Для
оставшихся неопределенными значений используются методы «замещения» (hotdeck methods), предполагающие замещение недостающей величины средней величиной по страте, либо величиной, определенной посредством регрессионного
анализа или найденной путем использования техники «ближайшего соседа», т.е.
значением другой единицы, наиболее близкой по другим релевантным характеристикам. Выбор наиболее подходящего метода «замещения» зависит от вида переменной (количественной или качественной).
Выбор метода для решения проблемы отсутствия ответа от единицы зависит
от уровня неполучения данных. Если он достаточно низок, то взвешивание осуществляется на основании данных, полученных от других единиц. При этом предполагается, что инновационная деятельность ответивших и неответивших единиц
является идентичной. Это допущение можно проверить посредством анализа конкретных случаев отсутствия ответа. Даже если оно оказывается ошибочным, привнесенной погрешностью можно пренебречь при сравнительно небольшой доле
неответивших единиц.
Если уровень неполученных ответов очень высок, ситуацию невозможно исправить. В этом случае результаты инновационного обследования могут использоваться лишь для изучения частных случаев, любые же заключения относительно
изучаемой совокупности в целом окажутся неадекватными в силу очень большой
погрешности.
В других случаях, при среднем уровне неполученных ответов, могут использоваться более сложные и дорогостоящие техники. В частности, можно образовать
случайную выборку из ответивших единиц, чтобы довести уровень полученных
ответов до 100%, т.е. использовать результаты, полученные по случайно отобранным единицам дважды или даже большее количество раз.
Другие методы основаны на анализе неполученных ответов. Его целью является получение информации относительно причин, по которым единицы не
дали ответов. В этом случае следует установить телефонные или почтовые контакты с неответившими единицами и получить у них общую информацию относительно сектора деятельности и размера (если она уже не получена из других источников), а также причин отсутствия ответа. Одновременно их следует
просить ответить на несколько ключевых вопросов из основной анкеты, чтобы
убедиться в отсутствии погрешности. Эту информацию можно использовать
для уточнения весовых коэффициентов. Результаты анализа отсутствия ответов
следует использовать только в случае достаточно высокой доли неполученных
ответов [76, 126–128].
164
6.8. Процедуры обследований
6.8.4. Представление результатов
Результаты инновационных обследований могут использоваться как для дескриптивного, так и для дедуктивного анализа. Целью дескриптивного анализа
является описание статистической единицы с точки зрения ее инновационной
или неинновационной деятельности без каких-либо выводов относительно всей
обследуемой или конкретной совокупности. При таком типе анализа результаты используются без дальнейшего взвешивания и представляются по отдельным
предприятиям. В этом случае невозможна какая-либо генерализация на уровне
обследуемой или конкретной совокупности. При таком подходе также имеет минимальное значение доля неполученных данных.
Целью дедуктивного анализа является формулирование заключения относительно изучаемой совокупности. В этом случае результаты должны быть представлены таким образом, чтобы давать возможность репрезентативной оценки
ситуации как для обследованных, так и для необследованных единиц. Таким образом, дедуктивный анализ требует взвешивания результатов. При таком подходе
также крайне важной является доля неполученных данных: если она превышает
определенную пороговую величину, погрешность может быть настолько большой, что анализ утратит смысл.
Поскольку при большинстве обследований инновационной деятельности
используется случайная выборка, их результаты будут содержать погрешности двух видов: 1) случайные, связанные со случайным процессом выборки,
и 2) систематические, объединяющие все неслучайные погрешности. В целях
получения представления о дисперсии результатов руководство рекомендует
вычислять как средние значения инновационных индикаторов, так и их коэффициенты отклонения и/или интервалы доверия. Эти интервалы содержат
с очень высокой степенью вероятности истинные, хотя и неизвестные значения
характеристик обследуемой совокупности, при условии отсутствия погрешности. Стандартные ошибки дают нижний предел неизвестной общей ошибки
индикаторов.
Для лучшей интерпретации результатов обследований и оценки их качества
в представление результатов следует включать метаданные, т.е. информацию
о процедуре сбора данных, методах выборки, процедурах учета неполученной
информации и индикаторы качества [76, 128–129].
6.8.5. Частота сбора данных
Частота проведения обследований инновационной деятельности определяется
теоретическими и практическими соображениями, а также потребностями пользователей информации.
Руководство рекомендует проводить инновационные обследования каждые два
года или, если это экономически невозможно, каждые три-четыре года.
Для обеспечения сопоставимости результатов следует определить период наблюдений, который будет использоваться при ответах на вопросы. Продолжительность этого периода должна учитывать различные требования. Более длительный
период наблюдений позволяет собрать данные о временной инновационной деятельности и эффекте инноваций. С другой стороны, более короткий период на-
165
6. Стандарты измерения инновационной деятельности
блюдений позволяет обращаться к одним и тем же респондентам и повышает точность результатов.
Важно также учитывать соотношение между частотой проведения обследования и периодом наблюдений. Так, определенные затруднения может создать выбор периода наблюдений, превышающего период сбора данных, что приводит
к наложению временных рамок обследований. В этом случае оказывается затруднительным отнесение инновации к определенному периоду времени и возникают
проблемы сопоставимости результатов. В связи с этим руководство рекомендует, чтобы длительность периода наблюдений для инновационных обследований
укладывалась в интервал от одного года до трех лет [76, 129–130].
166
ЗАКЛЮЧЕНИЕ:
ПРОБЛЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ
С момента ее возникновения в 1930-е годы официальная статистика по науке
и технологии была ориентирована на реализацию двух основных задач: предоставление правительствам данных о развитии науки и технологии и обеспечение
их поддержки.
В деятельности официальных статистических организаций в области науки
и технологии можно выделить три основные особенности. Прежде всего, в официальных измерениях науки и технологии преобладает экономическая «идеология».
Это проявляется не только в измерении «затрат», отождествляемых с финансовыми издержками на НИОКР, но также и в измерении «выпуска», так как основные
индикаторы результатов НИОКР концентрируются на измерении их экономических аспектов. Утвердившийся в официальной статистике по науке и технологии
экономический уклон оставляет в стороне социальные аспекты этой деятельности, связанные с ее влиянием на экологию, благосостояние, здоровье и культуру.
Во-вторых, данные измерения в большей степени ориентируются на требования общественной политики, чем на интересы знания как такового; иначе говоря,
они соответствуют целям государства.
Наконец, инструменты измерения являются результатом определенного
теоретико-методологического выбора, который детерминирует представления о
науке и технологии. Эти особенности связаны со специфическим характером производителей статистики по науке и технологии, ее целей и набора используемых
понятий и дефиниций.
Одной из фундаментальных характеристик статистики по науке и технологии
является то, что ее измерением занимаются государственные агентства, а не научные организации. Конечно, научные организации внесли свой вклад в развитие
теоретических концепций этого измерения и разработку его инструментов, а также выступают в качестве консультантов ведомств и организаций, занимающихся
сбором этой статистики, однако государство обладает монополией на ее производство, и ученые вынуждены обращаться именно к этой официальной статистике
для успешной реализации своих проектов.
Эта монополия объясняется несколькими причинами. Во-первых, только государство обладает достаточными финансовыми ресурсами для осуществления масштабных обследований, особенно повторяющихся, для выстраивания хронологических рядов, позволяющих определять тенденции развития науки и технологии.
Вторым фактором, обусловливающим монополию государства на сбор научнотехнологической статистики, является характер инструментов измерения. Единственным официальным инструментом такого измерения признается анкеты, которые правительственные агентства рассылают предприятиям для сбора, в частности,
информации о расходах на НИОКР и занятом в них персонале. Любые данные, полученные помимо этих анкет (например, библиометрия или количество патентов), признаются национальными статистическими организациями несостоятельными [42,
5]. Обычными аргументами в этом случае являются ненадежность и нестандартизированность такого рода данных. На самом деле, имеется в виду, что источники этих
данных находятся вне сферы контроля национальных статистических агентств.
Контроль за инструментами измерения и источниками данных был закреплен
в изданном в 1963 ОЭСР «Руководстве Фраскати». В нем зафиксированы базо-
167
Заключение: Проблемы измерения науки и технологии
вые понятия, используемые при измерении НИОКР посредством опросов, а также
сформулированы правила построения переменных (или вопросов) для обеспечения сравнимости данных по различным странам. Руководство стандартизировало
понимание НИОКР и дало возможность проводить сравнительный анализ состояния науки и технологии в различных странах-членах ОЭСР, но одновременно закрепило монополию государства на проведение этих измерений.
Вместе с ней была закреплена и экономическая модель научно-технологической
статистики, утверждение которой было во многом обусловлено ее удобством для
контролирования научно-технологической деятельности через выделяемые финансовые средства.
Серьезной проблемой в измерении науки и технологии являются также дефиниции измеряемых понятий. Иначе говоря, прежде чем начать измерения, необходимо ответить на вопросы: что такое наука, исследование, инновация и т.д.
Ответы на эти вопросы только отчасти зависят от современной эмпирической реальности, поскольку само понимание этих понятий укоренено в том способе измерения, который к ним применяется.
Прежде всего, следует отметить, что официальные измерения науки и технологии, как правило, включают в эту категорию только естественные науки, медицину и инженерию. Гуманитарные и социальные науки включаются в официальные
отчеты крайне редко.
В официальных статистических данных также используется понятие «исследование», в свою очередь, входящее в понятие научно-исследовательских и опытноконструкторских работ (НИОКР), которые собственно и измеряет официальная
статистика. Следует признать, что при таком подходе понятие «научного исследования» утрачивает свою специфичность и локализацию. Если научные исследования осуществляются преимущественно в научных организациях, то опытноконструкторские работы — в основном в промышленности.
Кроме того, объектом измерения официальной статистики служат не всякие
НИОКР, а только институционализированные, т.е. осуществляемые в одном из
следующих секторов: предпринимательском, университетской науки, государственных лабораториях и секторе неприбыльных организаций. Однако наилучшим образом НИОКР измеряются в лабораторном контексте, те же, которые производятся децентрализовано или на нерегулярной основе, измерению поддаются
плохо.
По причине всех этих конвенций вплоть до настоящего времени недоучитываются НИОКР, осуществляемые в среднем и малом бизнесе, в сфере услуг, социальных и гуманитарных науках.
Аналогичным образом дело обстоит с понятием «инновации». Существует два
основных способа определить инновацию. В первом случае она рассматривается
как деятельность, направленная на вывод на рынок новых товаров, процессов или
услуг. Во втором случае — как результат этой деятельности, т.е. собственно новые
товары, процессы или услуги. Официальная статистика обычно измеряет инновацию как деятельность. Основным фактором, обусловившим выбор именно такого
подхода, является то, что источники для измерения инновации как результата не
основываются на официально принятой методике опросов.
Помимо этого, инновационность компании проявляется не только в осуществлении инновационной деятельности (т.е. создании новых продуктов, процессов
168
Заключение: Проблемы измерения науки и технологии
или услуг), но также в приобретении и адаптации технологий с целью улучшения функционирования и повышения производительности труда. Это ставит под
сомнение методологию измерения степени «высокотехнологичности», которая
основывается только на измерении НИОКР без учета оборудования компаний или
НИОКР, воплощенных в закупаемых фирмой товарах.
Определение понятий является лишь одним аспектом выбора объекта измерения. Необходимо также классифицировать объекты так, чтобы статистика имела
смысл. НИОКР, в соответствии с указаниями «Руководства Фраскати», измеряются по четырем институциональным секторам. Каждому из этих секторов приписывается собственная классификация. Так, предпринимательский сектор классифицируется по отраслям, государственный сектор — по социально-экономическим
целям, а университетская наука — по дисциплинам.
Со временем выяснилось, что подобная классификация порождает значительные проблемы. Во-первых, отсутствие единой классификации существенно затрудняет установление связи между ними. Так, достаточно сложно проследить
эффект усилий государства на соответствующую отрасль промышленности. Вовторых, сама классификация в определенных случаях уже не отражает реальность.
Так, университетские исследования все в большей степени становятся междисциплинарными, а выпускаемая фирмами продукция часто относится к различным
отраслям промышленности.
Вышесказанное позволяет сделать вывод о том, что существующая система измерений науки и технологии нуждается в значительных изменениях и дополнениях.
Главным ее недостатком, как уже отмечалось выше, является концентрация на измерении экономической эффективности и практически полное игнорирование как
социальных последствий научно-технологической деятельности, так и процесса
развития знания как такового. Таким образом, проблема создания адекватных индикаторов измерения науки и технологии продолжает стоять на повестке дня.
169
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ.
ПОКАЗАТЕЛИ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ ОЭСР
Валовые внутренние расходы на НИОКР (GERD)
1. В млн. национальной валюты
2. В млн. текущих $ по ППП
3. В процентах к ВВП
4. В млн. $ 2005 года (в постоянных ценах и по ППП)
5. Совокупный среднегодовой темп роста (в постоянных ценах)
6. На душу населения (в текущих $ по ППП)
7. Гражданские валовые внутренние расходы на НИОКР в процентах к ВВП
8. Расходы на фундаментальные исследования в процентах к ВВП
Научные работники в целом (ЭПЗ)
9. Всего научных работников
10. Совокупный среднегодовой темп роста
11. На тысячу занятых
12. На тысячу человек рабочей силы
Персонал НИОКР в целом (в ЭПЗ)
13. Всего персонала НИОКР
14. Совокупный среднегодовой темп роста
15. На тысячу занятых
16. На тысячу человек рабочей силы
Источник финансирования НИОКР
17. Финансирование промышленностью в процентах к ВВП
18. Государственное финансирование в процентах к ВВП
19. Процент GERD, финансируемых промышленностью
20. Процент GERD, финансируемых государством
21. Процент GERD, финансируемых другими национальными источниками
22. Процент GERD, финансируемых иностранными источниками
Исполнительский сектор
23. Процент GERD, осваиваемых предпринимательским сектором
24. Процент GERD, осваиваемых сектором высшего образования
25. Процент GERD, осваиваемых сектором государственных учреждений
26. Процент GERD, осваиваемых частным неприбыльным сектором
Научные работники (количество человек)
27. Всего научных работников
28. Из них женщин
29. Процент женщин среди научных работников
30. Всего научных работников в предпринимательском секторе
31. Из них женщин
32. Процент женщин среди научных работников предпринимательского сектора
170
Приложение. Показатели науки и технологии ОЭСР
33. Всего научных работников в секторе государственных учреждений
34. Из них женщин
35. Процент женщин среди научных работников сектора государственных
учреждений
36. Всего научных работников в секторе высшего образования
37. Из них женщин
38. Процент женщин среди научных работников сектора высшего образования
Расходы на НИОКР предпринимательского сектора (BERD)
39. В млн. национальной валюты
40. В текущих $ по ППП
41. В процентах к ВВП
42. В $ 2005 года (в постоянных ценах и по ППП)
43. Совокупный среднегодовой темп роста (в постоянных ценах)
44. В процентах к добавленной стоимости в промышленности
Научные работники в предпринимательском секторе (в ЭПЗ)
45. Всего научных работников
46. Совокупный среднегодовой темп роста
47. В процентах к общему числу по стране
48. На тысячу занятых в промышленности
Персонал НИОКР в предпринимательском секторе (в ЭПЗ)
49. Всего персонала НИОКР
50. Совокупный среднегодовой темп роста
51. В процентах к общему числу по стране
52. На тысячу занятых в промышленности
Расходы на НИОКР предпринимательского сектора, финансируемые промышленностью
53. В $ 2005 года (в постоянных ценах и по ППП)
54. Совокупный среднегодовой темп роста (в постоянных ценах)
55. В процентах к добавленной стоимости в промышленности
Процентная доля расходов на НИОКР предпринимательского сектора по
источнику финансирования
56. Промышленность
57. Государство
58. Другие национальные источники
59. Иностранные источники
Расходы предпринимательского сектора на НИОКР, осваиваемые отдельными отраслями (в млн. текущих $ по ППП)
60. Аэрокосмическая промышленность
61. Электронная промышленность
62. Производство офисного оборудования и компьютерной техники
63. Фармацевтическая промышленность
64. Инструментальная промышленность
65. Сфера услуг
171
Приложение. Показатели науки и технологии ОЭСР
Процентная доля расходов на НИОКР предпринимательского сектора,
осваиваемая отдельными отраслями
66. Аэрокосмическая промышленность
67. Электронная промышленность
68. Производство офисного оборудования и компьютерной техники
69. Фармацевтическая промышленность
70. Инструментальная промышленность
71. Сфера услуг
Расходы на НИОКР сектора высшего образования (HERD)
72. В млн. национальной валюты
73. В млн. текущих $ по ППП
74. В процентах к ВВП
75. В млн. $ 2005 года (в постоянных ценах и по ППП)
76. Совокупный среднегодовой темп роста (в постоянных ценах)
77. Процентная доля HERD, финансируемая промышленностью
Научные работники в секторе высшего образования (в ЭПЗ)
78. Всего научных работников
79. Совокупный среднегодовой темп роста
80. В процентах к общему числу по стране
Персонал НИОКР в секторе высшего образования (в ЭПЗ)
81. Всего персонала НИОКР
82. Совокупный среднегодовой темп роста
Внутренние расходы на НИОКР сектора государственных учреждений
(GOVERD)
83. В млн. национальной валюты
84. В млн. текущих $ по ППП
85. В процентах к ВВП
86. В млн. $ 2005 года (в постоянных ценах и по ППП)
87. Совокупный среднегодовой темп роста (в постоянных ценах)
88. Процентная доля GOVERD, финансируемая промышленностью
Научные работники в секторе государственных учреждений (в ЭПЗ)
89. Всего научных работников
90. Совокупный среднегодовой темп роста
91. В процентах к общему числу по стране
Персонал НИОКР в секторе государственных учреждений (в ЭПЗ)
92. Всего персонала НИОКР
93. Совокупный среднегодовой темп роста
Бюджетные ассигнования или расходы на НИОКР (GBAORD)
94. Общие GBAORD в млн. национальной валюты
95. Общие GBAORD в млн. текущих $ по ППП
96. Оборонные расходы в процентах к общему GBAORD
172
Приложение. Показатели науки и технологии ОЭСР
97. Гражданские расходы в процентах к общему GBAORD
98. Гражданские расходы на программы экономического развития (в млн. текущих $ по ППП)
99. Гражданские расходы на программы в области здравоохранения и защиты
окружающей среды (в млн. текущих $ по ППП)
100. Гражданские расходы на образование и социальную сферу (в млн. текущих
$ по ППП)
101. Гражданские расходы на программы исследования космического пространства (в млн. текущих $ по ППП)
102. Гражданские расходы на неориентированные исследовательские программы (в млн. текущих $ по ППП)
103. Гражданские расходы на общие университетские фонды (в млн. текущих $
по ППП)
104. Расходы на программы экономического развития в процентах к общим
гражданским расходам
105. Расходы на программы в области здравоохранения и защиты окружающей
среды в процентах к общим гражданским расходам
106. Расходы на образование и социальную сферу в процентах к общим гражданским расходам
107. Расходы на программы исследования космического пространства в процентах к общим гражданским расходам
108. Расходы на неориентированные исследования в процентах к общим гражданским расходам
109. Расходы на общие университетские фонды в процентах к общим гражданским расходам
Расходы на НИОКР зарубежных аффилиированных предприятий
110. В млн. национальной валюты
111. В млн. текущих $ по ППП
112. В процентах к общим расходам на НИОКР предприятий
Патенты
113. Число триадических* патентных семей** (по дате приоритета)
114. Число патентных заявок в Европейское патентное ведомство (по дате приоритета)
115. Число патентных заявок в Ведомство США по патентам и торговым маркам
(по дате подачи заявки)
116. Доля страны в числе семей триадических патентных семей (по дате приоритета)
117. Число патентов в секторе ИКТ: заявки в Европейское патентное ведомство
по дате приоритета
* Патент может стать членом семьи только в том случае, если он выдан Европейским
патентным ведомством, Японским патентным ведомством и признан Ведомством США по
патентам и торговым маркам.
** Патентная семья – несколько патентов, выданных в разных странах для защиты одного
и того же изобретения.
173
Приложение. Показатели науки и технологии ОЭСР
118. Число патентов в секторе ИКТ: патенты, выданные Ведомством США по
патентам и торговым маркам, по дате приоритета
119. Число патентов в секторе биотехнологий: заявки в Европейское патентное
ведомство по дате приоритета
120. Число патентов в секторе биотехнологий: патенты, выданные Ведомством
США по патентам и торговым маркам, по дате приоритета
Технологический баланс платежей
121. Поступления в млн. национальной валюты
122. Платежи в млн. национальной валюты
123. Поступления в млн. текущих $
124. Платежи в млн. текущих $
125. Платежи в процентах к GERD
Общий экспорт по отраслям (в млн. текущих $)
126. Аэрокосмическая промышленность
127. Электронная промышленность
128. Производство офисного оборудования и компьютерной техники
129. Фармацевтическая промышленность
130. Инструментальная промышленность
Общий импорт по отраслям (в млн. текущих $)
131. Аэрокосмическая промышленность
132. Электронная промышленность
133. Производство офисного оборудования и компьютерной техники
134. Фармацевтическая промышленность
135. Инструментальная промышленность
Торговый баланс по отраслям (в млн. текущих $)
136. Аэрокосмическая промышленность
137. Электронная промышленность
138. Производство офисного оборудования и компьютерной техники
139. Фармацевтическая промышленность
140. Инструментальная промышленность
Доля экспортного рынка
141. Аэрокосмическая промышленность
142. Электронная промышленность
143. Производство офисного оборудования и компьютерной техники
144. Фармацевтическая промышленность
145. Инструментальная промышленность [77]
174
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ
БНТП — Бюро по научному и техническому персоналу при ЕАП
ВВП — валовой внутренний продукт
ГИП — Группа по информационной политике ОЭСР
ДНД — Дирекция по научным делам ОЭСР
ДНТП — Дирекция по науке, технологии и промышленности ОЭСР
ЕАП — Европейское агентство по производительности
ЕАСТ — Европейская ассоциация свободной торговли
ЕПВ — Европейское патентное ведомство
ЕС — Европейский Союз
ИКТ — информационно-коммуникационные технологии
ИССН — Исследовательский совет по социальным наукам США
КНИ — Комитет по научным исследованиям ОЭСР
МВФ — Международный валютный фонд
МНП — многонациональное предприятие
МСОК — международная стандартная отраслевая классификация
МСКЗ — международная стандартная классификация занятий
МСКО — международная стандартная классификация образования
НИОКР — научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы
НИС — Национальный исследовательский совет США
НПО — неприбыльная организация
НТИ — научно-техническая информация
НСН — Национальный совет по науке США
НФН — Национальный фонд науки США
ППП — паритет покупательной способности
СМТК — стандартная международная торговая классификация
СНД — смежная с научной деятельность
СНИ — служба научной информации при НИС
ОЕЭС — Организация европейского экономического сотрудничества
ОЭСР — Организация экономического сотрудничества и развития
ПО — программное обеспечение
СМП — средние и малые предприятия
ТПБ — технологический платежный баланс
ЭПЗ — эквивалент полной занятости
ЮНЕСКО — Организация объединенных наций по вопросам образования, науки и культуры
BERD (Business Expenditure on R&D) — расходы на НИОКР предпринимательского сектора
GBAORD (Government Budger Appropriations or Outlays for R&D) — ассигнования или
расходы государственного бюджета на НИОКР)
GERD (Gross Domestic Expenditure on R&D) — валовые внутренние расходы на НИОКР
GOVERD (Government Intramural Expenditure on R&D) — внутренние расходы на НИОКР
сектора государственных учреждений
GNERD (Gross National Expenditure on R&D) — валовые национальные расходы на НИОКР
HERD (Higher Education Expenditure on R&D — расходы на НИОКР сектора высшего образования
NABS (Nomenclature for Analysis and Comparison of Scientific Programmes and Budgets) —
номенклатура для анализа и сравнения научных программ и бюджетов
NACE (Nomenclature statistique des activités économiques de la Communauté Européene) —
статистическая номенклатура экономической деятельности Европейского Союза
175
ЛИТЕРАТУРА
1. A Survey of Industrial Innovation in the United States: Final Report. Princeton, 1987.
2. Bernal J.D. The Social Function of Science. Cambridge (Mass.), 1973.
3. Bouchet J.-C. The Quantitative Measurement of Scientific and Technological Activities
Related to R&D Development. Unesco, Paris, 1974.
4. Bouchet J.-C. The Quantitative Measurement of Scientific and Technological Activities
Related to R&D Development: Feasibility Study. UNESCO, Paris, 1977.
5. Brouwer E. and Kleinknecht A. Measuring the Unmeasurable; A Country’s Non-R&D
Expenditure on Product and Service Innovation // Research Policy, 25, 1997.
6. Buchner E.F. Ten Years of American Psychology, 1892–1902 // Science, 18, 1903, pp. 193–
204.
7. Buchner E.F. Psychological Progress // Psychological Bulletin, 1, 1904, pp. 57–64.
8. Bush V. Science: The Endless Frontier. North Stratford, 1995.
9. Carter C.F., Williams B.R. Industry and Technical Progress: Factors Governing the Speed of
Application of Science. Oxford, 1957.
10. Carter C.F., Williams B.R. Investment in Innovation. Oxford, 1958.
11. Cattell J.M. Statistics of American Psychologists // American Journal of Psychology, 14,
1903, pp. 310–28.
12. Cattell J.M. American Men of Science: A Biographical Directory. N.Y., 1906.
13. Cattell J.M. A Statistical Study of American Men of Science: The Distribution of American
Men of Science // Science, 24, 1906, pp. 732–742.
14. Cattell J.M. A Statistical Study of American Men of Science II: The Measurement of
Scientific Merit // Science, 24, 1906, pp. 699–707.
15. Cattell J.M. A Further Statistical Study of American Men of Science // Science, 32, 1910, pp.
633–48.
16. Cattell J.M. Families of American Men of Science: Families and Number of Children //
Scientific Monthly, 4 1917, pp. 248–62.
17. Condolle A. de. Histoire des sciences et des savants depuis deux siècles, d’aprẻs l’opinion
des principal académies ou societies scientifiques. Paris, 1987.
18. Dearborn D.C., Kneznek R.W. and Anthony R.N. Spending for Industrial Research, 1951–
1952 // Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard, 1953.
19. Department of Defense. The Growth of Scientific R&D. Office of the Secretary of Defense.
Washington, 1953.
20. Department of Health, Education and Welfare. Towards a Social Report. University of
Michigan Press, 1970.
21. European Union. European Report on S&T Indicators. Brussels, 1994.
22. Eurostat. The Regional Dimensions of R&D and Innovation Statistics. Brussels, 1996.
23. Fernberger S.W. Publications, Politics and Economics // Psychological Bulletin, 35, 1938,
pp. 84–90.
24. Fernberger S.W. Scientific Publications as Affected by War and Politics // Science, 104,
1946, pp. 175–77.
25. Franz S.I. The Scientific Productivity of American Professional Psychologists // Psychological
Review, 24, 1917, pp. 197–210.
26. Freeman C. Research and Development: A Comparison Between British and American
Industry // National Institute Economics Review, 20, 1962, pp. 21–39.
27. Freeman C. Measurement of Output of Research and Experimental Development. UNESCO,
Paris, 1969.
28. Freeman C. The Measurement of Scientific and Technical Activities. Paris, 1969.
29. Freeman C. and Young A. The Research and Development Efforts in Western Europe, North
America and the Soviet Union: An Experimental International Comparison of Research
Expenditure and Manpower in 1962. OECD, Paris, 1965.
176
Литература
30. Galton F. Hereditary Genius. L., 1869.
31. Galton F. English Men of Science: Their Nature and Nurture. L., 1874.
32. Gellman Research Associates. Indicators of International Trends in Technological Innovation.
NSF, Washington, 1976.
33. Godin B. Outline for a History of Science Measurement // Project on the History and
Sociology of S&T Statistics. Working Paper #1, 2000.
34. Godin B. Neglected Scientific Activities // Project on History and Sociology of S&T Statistics.
Working Paper #4, 2001.
35. Godin B. Defining R&D: Is Research Always Systematic? // Project on the History and
Sociology of S&T Statistics. Working Paper #7, 2001.
36. Godin B. The Number Makers: A Short History of International Science and Technology
Statistics // Project on the History and Sociology of S&T Statistics. Working Paper #9,
2001.
37. Godin B. The Emergence of Science and Technology Indicators: Why did Governments
Supplement Statistics with Indicators // Project on the History and Sociology of S&T
Statistics. Working Paper #8, 2001.
38. Godin B. Measuring Output: When Economics Drives Science and Technology
Measurement // Project on the History of S&T Statistics. Working Paper #14, 2002.
39. Godin B. Measuring Science: Is There Basic Research Without Statistics? // Social Science
Information 42(1) Mars, 2003, pp. 57–90.
40. Godin B. Highly Qualified Personnel: Should We Really Believe in Shortages? // Project on
the History of S&T Statistics. Working Paper #15.
41. Godin B. The Rise of Innovation Surveys: Measuring of Fuzzy Concept // Project on the
History of S&T Statistics. Working Paper #16.
42. Godin B. The Who, What, Why and How of S&T Measurement // Project on the History of
S&T Statistics. Working Paper #26, 2004
43. Godin B. Science, Accounting and Statistics // Project on the History of S&T Statistics.
Working Paper #31, 2005
44. Godin B. The Value of Science: Changing Conception of Scientific Productivity: 1869 —
circa 1970 / Project on the History and Sociology of S&T Statistics. Working Paper No. 34,
2006.
45. Kendrick J.W. Productivity trends: capital and labor // Review of Economics and Statistics,
38(3), 1956, pp. 312–20.
46. Machlup F. The Production and Distribution of Knowledge in the United States. Princeton,
1962.
47. Myers S., Marquis D.G. Successful Industrial Innovation; A Study of Factors Underlying
Innovation in Selected Firms. NSF, Washington, 1969.
48. National Resources Committee. Research: A National Resource. N.Y., 1980.
49. National Science Board. Science Indicators. Washington, 1972.
50. National Science Foundation. Expenditures on R&D in the United States: 1953, Reviews of
Data on R&D, 1. Washington, 1956.
51. National Science Foundation. Basic Research: A National Resource. Washington, 1957.
52. National Science Foundation. Science Indicators. Washington, 1973.
53. OECD. Science, Economic Growth and Government Policy. Paris, 1963.
54. OECD. Resources on Scientific and Technical Personnel in the OECD Area. Paris, 1963.
55. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: Proposed Standard Practice
for Surveys of Research and Experimental Development (Frascati Manual). Paris, 1963.
56. OECD. Government and Technical Innovation. Paris, 1966.
57. OECD. A Study of Resources Devoted to R&D in OECD Member Countries in 1963/1964:
The Overall Level and Structure of R&D Efforts in OECD Member Countries. Paris, 1967.
177
Литература
58. OECD. Gaps in Technology. General Report. Paris, 1968.
59. OECD. Gaps in Technology: Comparisons between Member Countries in Education, R&D,
Technological Innovation, International Economic Exchanges. Paris, 1970.
60. OECD. International Movement of Scientists and Engineers. Paris, 1970.
61. OECD. The Conditions of Success in Technological Innovation. Paris, 1971.
62. OECD. Patterns of Resources Devoted to R&D in the OECD Area 1971–1973. Paris, 1975.
63. OECD. Science and Technology Indicators. DSTI/SPR76.43, 1976.
64. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: Proposed Standard Practice
for Surveys of Research and Experimental Development. Paris, 1981.
65. OECD. Science and Technology Indicators. 1984.
66. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: R&D Statistics and Output
Measurement in the Higher Education Sector. Paris, 1989.
67. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: Proposed Standard Practice
for Surveys of Research and Experimental Development (Supplement to the Frascati Manual)
Paris, 1989.
68. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: Proposed Standard Method for
Compiling and Interpreting Technology Balance of Payment Data (TBP Manual). Paris, 1990.
69. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: Proposed Standard Practice
for Surveys of Research and Experimental Development. Paris, 1993.
70. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: Data on Patents and Their
Utilization as Science and Technology Indicators (Patent Manual). Paris, 1994.
71. OECD. Statistics and Indicators for Innovation and Technology. DSTI/STP/TIP 1994 (2).
72. OECD. Measurement of Scientific and Technological Activities: Manual on the Measurement
of Human Resources Devoted to S&T (Canberra Manual). Paris, 1995.
73. OECD. Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Technological Innovation Data
(Oslo Manual), Paris, 1997.
74. OECD. Measuring Productivity: Measurement of Aggregate and Industry-Level Productivity
Growth (Productivity Manual), Paris, 2001
75. OECD. The Measurement of Scientific and Technical Activities: Proposed Standard Practice
for Surveys of Research and Experimental Development (Frascati Manual). Paris, 2002.
76. OECD. The Measurement of Scientific and Technological Activity. Guidelines for Collecting
and Interpreting Innovation Data (Oslo Manual). Third Edition. Paris, 2005.
77. OECD. Main Science and Technology Indicators. V. 2011/2, 2012
78. OEEC. Shortages and Surpluses of Highly Qualified Scientists and Engineers in Western
Europe. Paris, 1955.
79. OEEC. The Problem of Scientific and Technical Manpower in Western Europe, Canada and
the United States. Paris, 1957.
80. OEEC. Forecasting Manpower Needs for the Age of Science. Paris, 1960.
81. President Scientific Research Board. Science and Public Policy. Washington, 1947.
82. RICYT. Science and Technology Indicators: 1997. Buenos Aires, 1998.
83. Rostas L. Comparative Productivity of British and American Industry. National Institute of
Economic and Social Research. Cambridge, 1948.
84. Schumpeter J. A. The Theory of Economic Development. London, 1980.
85. Shapley W.H. Problems of Definition, Concept, and Interpretation of R&D Statistics in
National Science Foundation / The Methodology of Statistics on R&D. Washington, 1959.
86. Smith K. New Innovation Indicators. Basic and Practical Problems. DSTI/IP, 1989.
87. Solla Price de D. Toward a Model for Science Indicators // Y. Elkana et al. Towards a Metric
of Science: The Advent of Science Indicators. N.Y., 1978.
88. Solow R. Technical Change and the Aggregate Production Function // Review of Economics
and Statistics, 39, 1957, pp. 312–20.
178
Литература
89. Solow R.M. and Temin P. Introduction // P. Mathias and M.M. Postan (eds.). The Cambridge
Economic History of Europe. Vol. 7, Part 1. Cambridge, 1978.
90. Steelman J.R. Science and Public Policy. N.Y., 1980.
91. UNESCO. Manual for Surveying National Scientific and Technological Potential. Paris,
1970.
92. UNESCO. The Measurement of Scientific Activities in the Social Sciences and the
Humanities. Paris, 1971.
93. UNESCO. Recommendation Concerning the International Standardization of Statistics on
Science and Technology. Paris, 1978.
94. UNESCO. Proposal for a Methodology of Data Collection on Scientific and Technological
Education and Training at the Third Level. Paris, 1982
95. UNESCO. Guide to Statistics on Scientific and Technological Information and Documentation.
Paris, 1984.
96. US Department of Commerce. Technological Innovation: Its Environment and Management.
USGPO, Washington, 1967.
97. US Department of Labor, Bureau of Labor Statistics, Department of Defence. Scientific R&D
in American Industry: A Study of Manpower and Costs // Bulletin no. 1148, Washington,
1953.
98. Waterman A.T. Introduction / V. Bush. Science: The Endless Frontier. North Stratford,
1995.
179
Осипов Геннадий Васильевич,
Климовицкий Сергей Вениаминович
ИНДИКАТОРЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИИ:
ИСТОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ
Издатель: Центр социального прогнозирования и маркетинга
127106, Москва, ул. Гостиничная, 9.
Тел. (495) 482-18-47
www.socioprognoz.ru
E-mail: info@sheregi.ru
Подписано в печать 12.02.14. Формат 70×100 1/16. Печать офсетная.
Бумага офсетная № 1. Печ. л. 14,63. Тираж 750 экз.
Заказ
Отпечатано в ГУП Академиздатцентр «Наука» РАН,
ОП «Производственно-издательский комбинат
ВИНИТИ»-«Наука».
140014, Московская обл., г. Люберцы, Октябрьский пр-т, д. 403.
Тел. (495) 554-21-86, 554-25-97, 974-69-76
180