CC BY
19
Т.В. Виноградова
2010.03.018. ГОДИН Б. ОЦЕНКА НАУКИ: МЕНЯЮЩИЕСЯ КОНЦЕПЦИИ НАУЧНОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ С 1869 ПО 1970 г. GODIN B. The value of science: Changing conceptions of scientific productivity, 1869 to circa 1970 // Social science information. - 2009. -Vol. 48, N 4. - P. 547-586. - DOI: 10.1177 / 0539018409344475
Ключевые слова: экономика науки; история науки; научная продуктивность; статистика.
Автор - канадский специалист в области научной политики и статистики - рассматривает понятие научной продуктивности и его трансформацию на протяжении последних 100 лет начиная с 1869 г.
Сегодня продуктивность - одно из ключевых понятий в исследованиях науки. И даже в таких солидных международных организациях, как ОЭСР или Европейский союз, начиная с 1990-х годов при обсуждении инновационной политики или финансирования научных исследований проблемы продуктивности занимают центральное место. Может показаться странным, что и такая, на первый взгляд, далекая от бизнеса область, как чистые академические исследования, чрезвычайно озабочена вопросами научной продуктивности (в терминах публикаций); от нее зависят карьера и репутация ученого, ранг университета, объемы выделяемого финансирования и многое другое.
Каким образом такой вид деятельности, как наука, которая долгое время считалась не подвластной экономическому анализу, стала самым активным образом изучаться в терминах продуктивности?
Впервые понятие продуктивности применительно к науке было использовано британским психологом и антропологом Фрэнсисом Гальтоном (1822-1911) в 1869 г. в контексте его программы евгеники. Со временем содержание этого термина претерпело существенные изменения, которые, по оценке автора, происходили в четыре этапа: 1) продуктивность как воспроизводство или увеличение количества ученых (Ф. Гальтон, Дж.М. Кеттел); 2) продуктивность как объем созданной продукции (С.У. Фернбергер, С.И. Франц); 3) близкое ко второму понятие продуктивности как эффективность (С. Фриман, ОЭСР); 4) продуктивность как резуль-
тат (неоклассические экономисты); здесь уже речь идет об оценке вклада науки в экономический рост. Автор последовательно рассматривает все эти стадии, подчеркивая, что ни одна из них не пришла на смену другой; все они благополучно сосуществуют до сих пор.
Статистика, касающаяся науки, появилась в XIX в., когда широко обсуждались вопросы деградации нации и упадка цивилизации, что, в частности, объяснялось недостаточным воспроизводством талантливых и выдающихся людей в отличие от представителей низших классов. Многие авторы занимались изучением феномена гениальности и его источников (наследственность или среда). Ф. Гальтон, опубликовав в 1869 г. свою знаменитую книгу «Наследственный гений»1, первым сделал «гениальность» предметом эмпирического исследования, рассматривая в качестве ее критерия степень известности человека. Обосновывая свою идею о наследственном характере интеллектуальной одаренности, Ф. Гальтон выбрал 300 наиболее известных англичан и, пользуясь статистическими методами, проанализировал их родословные. Оказалось, что примерно 10% из них имели одного и более родственников, столь же известных, как и они сами (что значительно выше случайной вероятности).
Отстаивая врожденный характер таланта и находясь под сильнейшим влиянием Ч. Дарвина, Ф. Гальтон пришел к выводу, что совершенствование человеческой природы может быть решено путем выведения на основе законов наследственности расы особо одаренных, умственно и физически сильных людей (евгеника), которые в свою очередь позволят цивилизации шагнуть далеко вперед. Согласно Ф. Гальтону, в Великобритании на 1 млн. населения приходится 233 знаменитых человека, но если бы удалось, считал он, поднять средний уровень рождаемости в таких семьях всего на порядок, то было бы уже 2423 (с. 4).
Для Ф. Гальтона люди науки составляют главную часть избранной группы людей с высоким интеллектом, которые столь важны для цивилизации. Поэтому он специально занимался их изучением. Для этого он разослал крупнейшим английским ученым обстоятельную анкету, по материалам которой была написана мо-
1 Galton F. Hereditary genius. - N.Y., 1869. - 692 p.
нография «Английские люди науки: их природа и воспитание»1. И вновь решающую роль Ф. Гальтон приписал наследственности. Помимо прочего, он пришел к выводу, что «обладание особой страстью и вкусом к науке... представляет собой не меньшую ценность, чем другие виды национального богатства, такие как уголь и железо» (цит. по: с. 5). Проведя в 1906 г. очередное исследование семей ученых, он с сожалением констатировал, что число детей в этих семьях неуклонно снижается.
Термин, который Ф. Гальтон первоначально использовал для обозначения своих измерений, был «плодовитость» (productiveness), а позднее «продуктивность» (productivity). Последний термин использовался им в разные моменты для обозначения: семей, из которых вышло особенно много выдающихся личностей; количества известных людей, получивших образование в разных школах (или университетах); количества великих людей, живших в разные исторические периоды; численности ученых, которых дала та или иная страна (с. 5).
Концепт продуктивности в интерпретации Гальтона имеет три характеристики. Во-первых, он относится к появлению или воспроизводству великих людей в семье или в стране. Во-вторых, этот показатель может быть измерен либо в виде абсолютного числа (N), либо в виде отношения N/общая численность семьи или N/общая численность популяции. В-третьих, он позволяет проводить сравнения между отдельными группами, социальными классами или странами.
Понятие продуктивности присутствовало и у других авторов, которые занимались измерениями науки. Швейцарский ботаник Альфонс Декандоль опубликовал книгу2 с критикой Ф. Гальтона. В ней он рассматривал преимущественно социальные факторы, влияющие на развитие науки, поскольку в отличие от Гальтона основополагающим считал не роль наследственности, а роль воспитания. Основное внимание он уделил зарубежным членам трех академий наук (Парижа, Лондона и Берлина) в период с 1666 по 1869 г. Он попытался выяснить причины их научной «продуктивности»;
1 Gulton F. English men of science: their nature and nurture. - L., 1874.
2
Candolle A. Histoire des sciences et des savants depuis deux siecles, d'apres l'opinion des principales academies ou societes scientifiques. - Paris: Fayard, 1987 (1-е изд. 1873).
его анализ носил преимущественно качественный характер. Он выделил 18 таких причин, в которые вошли наследственность, образование, религия, семья, ценности, правительство и институции, культура и язык. Кроме того, А. Декандоль вычислял долю людей науки в каждой стране (для этого он количество ученых в этой стране делил на численность ее населения), чтобы сравнить страны в терминах их продуктивности (с. 6). Он обнаружил, что малые страны, и прежде всего Швейцария, были впереди по представительству своих ученых в зарубежных обществах на протяжении анализируемого периода (с. 6).
Работы Ф. Гальтона породили целый поток литературы, касающейся измерения гениальности и роли выдающихся людей в развитии цивилизации, следствием чего стал интерес к измерению интеллектуальных способностей и родились тесты по определению КИ. Наряду с этим концепция продуктивности и статистические сравнения, которые она сделала возможными, получили широкое признание в науке.
Продолжая дело Ф. Гальтона, его ученик, американский психолог и пионер наукометрии Дж. Кеттел, в 1906 г. опубликовал первый выпуск своего биографического справочника ученых, названного «Американские люди науки» («American men of science»). В справочник вошли сведения о 4 тыс. ученых, «которые проводили исследовательскую работу» и «внесли вклад в развитие чистой науки» (с. 7). Этот справочниик выходит по сей день. Смысл своего издания Дж. Кеттел видел в том, чтобы дать возможность изучать продуктивность ученых США (количественный подход), а также на основе биографических материалов анализировать факторы, способствующие научному успеху (все та же проблема роли наследственности и среды). Для него, как и для Ф. Гальтона, прогресс цивилизации полностью зависел от науки. И в то же время Кеттел считал, что «научная деятельность удивительно плохо вознаграждается в сравнении с тем, что она дает человечеству» (цит. по: с. 7). Развитие науки стало лейтмотивом для Дж. Кеттела, а статистика -его оружием в достижении этой цели.
Дж. Кеттел первым в мире стал систематически представлять подборку статистических данных о научной продуктивности ученых. На протяжении 30 лет он регулярно публиковал результаты анализа статистических данных, касавшихся демографии, геогра-
фии и деятельности ученых. Он первым распространил измерение продуктивности до уровня отдельных штатов, городов и институтов (с. 7).
В своем первом статистическом исследовании, которое вышло в свет в том же 1906 г., Дж. Кеттел сравнил место рождения ученых и место их пребывания в настоящее время и обнаружил, что некоторые города и штаты чаще других становятся местом рождения будущих ученых. Самыми продуктивными с этой точки зрения оказались Массачусетс и Бостон. Распределение людей науки по месту работы обнаружило ту же картину: и здесь лидировали Массачусетс и Бостон. Сопоставив данные о месте рождения и месте работы ученых, с помощью предложенной им формулы Кет-тел обнаружил: позиции Массачусетса и Нью-Йорка по этому показателю остаются стабильными, а Калифорния и Вашингтон выигрывают, туда приезжает больше ученых, чем рождается там. Южные штаты в научном отношении по-прежнему пребывают в глубокой стагнации. Оказалось, что 3/4 ученых концентрируются в 39 городах. Дж. Кеттел1 считал, что «отсутствие выдающихся людей в целых регионах и больших городах - это серьезное обвинение для нашей цивилизации. Положение дел в таких городах, как Бруклин или Буффало, - это просто интеллектуальный скандал» (цит. по: с. 8).
Продолжая свои исследования, Дж. Кеттел пришел к тем же выводам, что и Ф. Гальтон: количество детей и внуков в семьях видных ученых неуклонно падает. В связи с этим он предлагал, чтобы дети профессоров учились в университетах бесплатно и чтобы женатые профессора получали более высокую зарплату. Это были его рекомендации для репродукции «вида» (с. 9).
Измерение научной продуктивности, исходя из количества ученых, как это интуитивно делал Ф. Гальтон и систематически осуществлял Дж. Кеттел, оставалось главным статистическим методом в оценке науки вплоть до 1960-х годов. С помощью этого метода было проведено множество сравнительных исторических, географических и социологических исследований. Все это происходило до того, как излюбленным индикатором продуктивности
1 Cattell J.M. A statistical study of American men of science, III: the distribution of American men of science // Science. - 1906. - 24 (623). - P. 732-742.
стало количество денег, затрачиваемых на ИР. Но прежде продуктивность должна была получить новое значение, а произошло это благодаря психологам.
Уже в работах Дж. Кеттела можно заметить использование термина «продуктивность» в смысле «продукции», т.е. в смысле количества публикаций. Что изменилось, почему возникло это новое значение? Дж. Кеттел, как уже говорилось, проводил свои статистические выкладки ради развития науки. Именно психологи, как представители новой профессии, подарили ему новый вид статистики: подсчет научных статей. Будучи молодой дисциплиной, психология должна была продемонстрировать, что она является достойной наукой в ряду других наук. Ради этого в начале 1900-х годов психологи начали развивать статистику по своей дисциплине, тем самым демонстрируя, что психология претерпевает бурное развитие. «Эти данные включали количество психологов, их географическое распределение, статус, полученные степени, число психологических отделений и студентов, а также число лабораторий, ассоциаций, журналов и... публикаций» (с. 10).
В итоге психологи стали пионерами в систематическом использовании библиометрии (подсчет публикаций). Это движение происходило в два этапа. Вначале продуктивность означала просто подсчет статей, опубликованных группой исследователей. Эти статистические данные использовались для измерения научной активности и интересов ученых. Целенаправленно этой работой занимался Е.Ф. Бюхнер (Buchner) из Университета Алабамы. С 1904 по 1913 г. он написал серию обзоров по психологии, ежегодно появлявшихся в «Психологическом бюллетене» («Psychological Bulliten»). Начиная со второго издания бюллетеня, Бюхнер стал помещать в своем обзоре таблицу процентного распределения статей по различной тематике, вошедших в «Психологический индекс» («Psychological Index»), который стал издаваться в 1895 г. Эти таблицы, по мнению Бюхнера, служили хорошим способом фиксации ежегодных изменений интересов психологов к определенным предметам.
С.У. Фернбергер (Fernberger) из Университета штата Пенсильвания дальше развил статистику публикаций в качестве индикатора продуктивности. Используя «Психологический индекс» как источник данных, С.У. Фернбергер провел международные сравне-
ния научной продуктивности. Результаты этих сравнений публиковались с интервалом в десять лет с 1917 по 1956 г. Пользуясь количеством публикаций, С.У. Фернбергер установил превосходство Германии в психологической науке в первые десятилетия XX в., затем ее упадок. Увеличение числа английских названий в «Психологическом индексе» говорило о том, что английская психология находится на подъеме, количество французских названий падало (с. 7).
Второй важный шаг был сделан тоже психологами: продуктивность больше не измерялась как общее число публикаций, но как соотношение между числом публикаций и количеством исследователей (1917). Этой инновацией библиометрия обязана С.И. Францу (Franz), профессору Университета Дж. Вашингтона. Из списка членов Американской психологической ассоциации Франц выбрал 84 фамилии ученых. Пользуясь «Психологическим индексом», он проанализировал количество их публикаций с 1906 по 1915 г. В целом он наблюдал постепенный рост числа публикаций. Но одновременно продуктивность отдельных психологов варьировала во времени, а кроме того, ученые сильно отличались по количеству публикаций друг от друга; были и такие, у которых они вообще отсутствовали. Эти данные стали темой серьезных исследований не только Франца, но и других психологов (с. 13).
С.У. Фернбергер продолжил анализ научной продуктивности в 1930-е годы, анализируя различия в количестве публикаций между мужчинами и женщинами, сотрудниками академической сферы и неакадемической сферы, а также строил кривые распределения научной продуктивности в зависимости от разных факторов. В то время С.У. Фернбергер был одним из многих, кто использовал выход статей для измерения научной продуктивности, или просто науки. В руках некоторых психологов научная продуктивность стала служить оценкой креативности. Исходя из этого, стали определять возраст, когда ученый был наиболее продуктивен или создал свою лучшую работу.
Затем начался настоящий бум. Историки и историки науки, социологи и библиотекари, среди них Е. Гарфильд, основатель «Индекса научного цитирования», взялись за конструирование параметров научной продуктивности, используя то, что они назвали серийными литературными или библиографическими индексами. В это же время другие исследователи попытались вывести законы
научной продуктивности или роста научной литературы. Библиометрия стала использоваться также как инструмент для управления наукой и увеличения научной продуктивности в организациях.
Еще одним показателем научной продуктивности стало число изобретений, что не в последнюю очередь было связано с огромным объемом информации, накопленным патентными бюро, особенно в США. И в данном случае первоначальным мотивом был интерес к феномену гениальности, к измерению уровня культуры или цивилизации, а также национальной инновативности. Но вскоре эта статистика стала служить другим теоретическим задачам, включая понимание закономерностей роста технологии (и ее падения), роли технологии в промышленном развитии. Эти статистические данные стали использоваться в социологии науки, а также в изучении продуктивности изобретателей (с. 13).
К концу 1950-х годов все было готово к появлению «современной» концепции продуктивности науки как отношения затрат (люди науки) к результату (публикации, изобретения). Еще начиная с 1920 г. Национальный совет по исследованиям США собирал и публиковал в журнале «Science» статистические данные о состоянии науки и прежде всего в промышленных лабораториях. После 1920 г. эта практика не только продолжилась, но и постоянно расширялась. Совет систематически собирал информацию о фирмах, ведущих исследования, и о количестве ученых, работающих в промышленности, о научном и техническом персонале. Но больше всего требовалась информация о затратах на исследования, которую сложно было получить от фирм по причинам конфиденциальности и особенностей методологии учета. Тем не менее подобного рода информация стала появляться в конце 1930-х и в начале 1940-х годов.
С середины 1950-х годов, по крайней мере в англосаксонских странах, все секторы экономики систематически опрашивались о расходах на научный и технический персонал, а также о тратах на ИР: промышленность, государственный сектор, университеты и некоммерческие организации. Модель, используемая для сбора и анализа новых данных относительно науки, строилась в терминах затрат и результатов, или в терминах эффективности (с. 15). Очень простая схема определяла отношения между затратами и результатами: затраты - исследовательская деятельность - результаты.
В первом издании официальной инструкции ОЭСР «Методики Фраскати» (OECD Frascati manual, 1962) были определены стандарты измерения научной и исследовательской деятельности, как по расходам, так и по результатам, а также денежные затраты на ИР. Из двух предложенных индикаторов затрат (научный и технический персонал и деньги, затраченные на ИР) деньги станут главным индикатором науки в последующие несколько десятилетий. Что касается результатов, то в 1962 г. в качестве их индикаторов рассматривались патенты и плата за патенты, лицензирование и технические ноу-хау. С 1981 г. и по настоящее время предлагается пять результирующих показателей (все технологического или экономического характера): инновации, патенты, технологические инструкции и платежи, торговля высокими технологиями и производительность высоких технологий (с. 15).
Подобная технократическая ориентация официальной статистики по науке связана с научной политикой, которая с самого начала была явно ориентирована на технологические инновации. На самом деле политики всегда считали и продолжают считать инновации конечным и главным продуктом науки.
Исторический источник схемы затраты/результат имеет двойственный характер. Во-первых, - это управление промышленными исследованиями и контроль затрат, где используется аналог показателя «отдача на инвестиции» (returns to investment - ROI). В статистике науки используется отношение GERD / GDP1 как цель научной политики. Затем на сцену вышли экономисты и разработали методы для оценки темпов социальной отдачи. Во-вторых, - это экономика и производственная функция. Производственная функция - это экономико-математическое уравнение, связывающее переменные величины затрат (ресурсов) с величинами продукции (выпуска). Это первая модель, использованная для интеграции науки в экономический анализ. Широкая дискуссия по оценке параметров производственной функции была организована в 1960 г., но уже к концу 1960-х годов в статистике науки остались лишь слабые следы концепции производственной функции. Она сохранилась только в эконометрических исследованиях (с. 18).
1 GERD (Gross expenditures on R&D) - валовые затраты на ИР; GERD/GDP -валовые затраты на ИР как доля ВВП. - Прим. ред.
Интерес к измерению влияния науки на экономику своими корнями уходит в период после Великой депрессии. Именно тогда высказывались мнения, что производительность труда служит основным индикатором вклада науки и технологии в развитие экономики. В итоге на смену производственной функции пришла методология мультифакторной продуктивности. До 1930-х годов экономический рост объяснялся как функция капитала и труда (с. 19). В 1957 г. Р.М. Солоу (Solow) добавил к этой функции параметры науки и технологии и стал рассматривать остаток в уравнении регрессии как результат их воздействия. Солоу считал, что это была обычная рутина, и в отсутствие чего-либо лучшего он стал рассматривать технологический прогресс как выражение для регрессионного остатка. Тем не менее измерения мультифакторной продуктивности по-прежнему служат основным методом оценки вклада науки в экономический рост, тогда как социальные параметры остаются на периферии (с. 21).
Проведенный анализ показывает, помимо прочего, каким образом статистика помогает придавать смысл концепциям. Концепцией продуктивности, по мнению автора, мы целиком обязаны статистике: продуктивность - это лишь отношение двух чисел. Тем не менее каждое использование данного концепта различными группами исследователей в разном контексте придает особое значение мотивам акторов: людям науки, группам исследователей, политикам. «Так же как и теоретические концепции, методы статистики не заданы изначально, но могут меняться в соответствии с целью и программой их использования» (с. 22).
С.М. Пястолов
2010.03.019. ДЖАСАНОФ Ш., КИМ С.-Х. УКРОЩАЯ АТОМ: СОЦИОТЕХНИЧЕСКИЕ ОБРАЗЫ И ЯДЕРНАЯ ЭНЕРГИЯ В США И ЮЖНОЙ КОРЕЕ.
JASANOFF Sh., KIM S.-H. Containing the atom: Sociotechnical imaginarles and nuclear power in the United States and South Korea // Minerva. - L., 2009. - Vol. 47, N 2. - P. 119-146.
