CC BY
11
SOE, показанное с точки зрения численности населения и с точки зрения запаса знаний, указывает на наличие барьеров для SOE на пути роста их инновационной способности.
Авторы заключают, что возможные выгоды от небольших размеров SOE могут быть продемонстрированы в анализе доли расходов на ИР частных компаний и доли ИР, проводимых университетами. Механизмы, посредством которых эти выгоды могут быть достигнуты, требуют дальнейшего исследования.
С.М. Пястолов
2014.04.022. ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИЙ В ПОЯВЛЯЮЩИХСЯ НАУКАХ И ТЕХНОЛОГИЯХ / РОБИНСОН Д.К.Р., ХУАН Л., ГУО Ю., АЛАН Л., ПОРТЕР А Л.
Forecasting Innovation Pathways (FIP) for new and emerging science and technologies / Robinson D.K.R., Huang L., Guo Y., Alan L., Porter A.L. // Technological forecasting & social change. - 2013. - N 80. -Р. 267-285. - D0I:10.1016/j.techfore. 2011.06.004.
Ключевые слова: новая и появляющаяся наука и технологии; ориентируемые на будущее технологические исследования; технологический прогноз; пути развития инноваций; нанотехнология; биосенсоры; мозговые импланты.
Международный коллектив авторов (Франция, Китай, США) представил результаты исследования развития кластера наук «новая и появляющаяся наука и технологии» (New and Emerging Science and Technologies - NEST), который, по их мнению, обладает огромным инновационным потенциалом. Этот кластер представлен такими научными областями, как протеомика, биоэлектроника и нанотехнологии, которые затронут развитие многих секторов науки и промышленности. Они остро нуждаются в разработке регуляционных и стратегических инструментов для расширения и определения новых задач в различных индустриальных контекстах. Поэтому требуются соответствующие и своевременные стратегические прогнозы, которые позволят принимать эффективные решения и развивать соответствующие стратегии. Для решения этих задач авторы разработали десятиступенчатый подход, основанный на «анализе ориентированных на будущее технологий» (Future-oriented Technology Analyses - FTA) (с. 267).
В случае NEST FTA требует адаптации традиционных методов прогноза, так как знание нередко появляется в определенных нишах научных исследований, где легко опознаваемые сообщества еще не сформированы, распространяется множество целей и представлений, а природа платформ многих новых технологий такова, что возможно множество маршрутов развития.
Направление «нано» (нанонаука и нанотехнология) включает целый диапазон потенциальных NEST. «В отличие от биотехнологии или нейрокогнитивистики нано не развивается последовательно. Эта область может быть определена как заявляющая обо всем интересном, что происходит на молекулярном уровне. "Нано" - обобщающее понятие... и под этим зонтиком существуют области с другой динамикой» (с. 268).
Поскольку нанотехнологии затрагивают много дисциплин, а также многие индустриальные и технологические цепи, они изменяют существующие организационные границы. ИР в области нано требуют значительной степени интеграции: от конвергенции дисциплин в новых областях до создания новых взаимосвязей между различными лабораториями, транснациональными корпорациями, малыми предприятиями и другими заинтересованными агентами.
Нанотехнологии - новая область с ограниченной историей, что усложняет экстраполяцию тенденции развития и ограничивает рыночные прогнозы. Для таких областей типичны условия нелинейности и неопределенности, что очевидно требует «выравнивания» возможностей различных агентов инноваций.
В целях изучения и прогнозирования путей развития новых технологий авторы предлагают свой подход «прогноз инновационных траекторий» (Forecasting Innovation Pathways - FIP), который основывается на понимании быстроразвивающейся природы новой области и эффективных способах сбора полевых данных, позволяющих определить динамику явления.
Структура FIP включает четыре стадии: 1) понимание проблемы; 2) определение профиля и коммуникаций; 3) проектирование и оценка; 4) отчет. Далее она разделена на десять шагов.
На стадии 1 необходимо определить уровень технологии и контекстной динамики, которая могла бы повлиять на потенциальные направления развития инноваций. Авторы применяют так называемую «систему поставки технологий» (Technology Delivery
System - TDS). При этом они различают: 1) способности предприятия развить новшество и вывести его на рынок; 2) ключевые контекстуальные факторы, влияющие на успех инновационного процесса.
На стадии 2 на основе эмпирических характеристик с использованием соответствующих баз данных «Наука, технологии и инновации» (Science, Technology & Innovation - ST&I) выявляются возможности осуществления ИР.
На стадии 3 на основе эмпирических результатов проводится экспертиза. Во-первых, оценивается, какие альтернативы предлагает технология в плане сопоставимой функциональности; во-вторых, выполняется оценка «косвенных, непреднамеренных и отсроченных» значений спроектированных элементов развития, получающихся продуктов и их жизненных циклов.
На стадии 4 осуществляются интеграция и коммуникации. Результаты сообщаются целевым пользователям в различных формах СМИ (включая интерактивные способы коммуникаций).
В статье приводятся два примера в качестве иллюстрации применения метода. Первый пример касается нанобиосенсоров. В этом случае исследователи разделили научные кластеры на два типа согласно их статусу: 1) появляющиеся технологии, относительно которых заявления разработчиков являются все еще очень спекулятивными (нет фактического продукта на рынке); 2) появляющиеся технологии с некоторыми позициями на рынке.
Кластер первого типа представляет преимущественно исследования с минимальным вниманием к коммерциализации, главным образом фундаментальные, без прикладного применения. На этой стадии могут быть определены возможности применения данной разработки, но эти предложения типизируются между «научно-фантастическими» (sci-fi) и «направляющим представлением» (guiding vision).
Кластер второго типа включает ИР, которые еще не могут быть хорошо позиционированы в прикладных областях, но в какой-то мере поддаются доработке. Здесь ожидание возможного применения находится между «направляющим представлением» и «доказательством» (proof). Нанобиосенсоры можно отнести ко второму типу, поскольку уже есть их применение в области здравоохранения и фармацевтики.
Всего в связи с ИР в области нанотехнологий выделено шесть категорий заявлений для определения форм предположений развития области и ее эволюции: 1) научная фантастика (это может быть принято как фантазия); 2) призрачные заявления (это может произойти, поскольку фантазия основана на действительности); 3) направляющее представление (это может произойти и быть включено в набор возможных направлений); 4) ожидания (это произойдет); 5) повестка дня (план действий); 6) доказательство (это доказано или продемонстрировано) (с. 272).
Разработку и развитие нанобиосенсоров поддерживают такие федеральные агентства США, как Национальный научный фонд, Управление по охране окружающей среды, Министерство энергетики и Национальные институты здоровья. В относительно меньших объемах на ИР в сфере нанотехнологий выделяют средства государственные органы штатов (например, строительство новых экспериментальных наноустановок в университетах).
Так как технологии нанобиосенсоров имеют отношение к продуктам питания и рынкам здравоохранения, соответствующие агентства вовлечены в регулирование разработок этих продуктов: Центры по контролю и профилактике заболеваний, Министерство сельского хозяйства США и особенно Управление по контролю за продуктами и лекарствами. Такие государственные ведомства, как Министерство обороны, Министерство внутренней безопасности, активно поддерживают нанонауку и раннее применение результатов ИР в целях безопасности государства. Эти агентства могут обеспечить рынок, т.е. правительство может действовать в качестве первого клиента и таким образом обеспечить стимул для развития определенных направлений инноваций (с. 271).
Чтобы определить место области исследований нанобиосенсо-ров среди дисциплин, авторы использовали метод картографирования тематических категорий, используемых Web of Science для анализа научных публикаций. 175 тематических категорий были сгруппированы в «макродисциплины» в результате применения метода базового анализа компонентов, основанного на показателе социтирования по большой выборке статей, внесенных в указатель Web of Science. Те макродисциплины, которые становятся лейблами и точками концентрации исследования, проявляются как узлы на карте, и большие размеры узлов отражают большие числа публикаций. Подоб-
ный метод используется и для анализа намерений коммерциализировать разработки в области нанобиосенсоров и помогает ответить на многие важные вопросы: есть ли среди агентов сети исследовательские группы по данному направлению; как промышленные игроки связаны с другими организациями ИР?
В исследовании были использованы публикации за период с 2001 по 2008 г., отраженные в Индексе научного цитирования (Science Citation Index - SCI), из которых было выбрано 1400 записей, имеющих отношение к нанобиосенсорам. Авторы обнаружили, что: 1) относительно большое количество японских корпораций публикует результаты исследований по нанобиосенсорам; 2) наблюдается активное сотрудничество между промышленностью и академическими организациями в Японии; 3) академические организации составляют ядро этих научно-исследовательских сетей, объединяя многие корпорации.
Второй пример связан с ИР в области разработки мозговых имплантов (нейронный интерфейс). В этом случае не было цели охватить целую область, но авторы постарались определить потенциальные пути развития технологий, которые отдельный научно-исследовательский институт мог бы выбрать в качестве своей новой программы исследований в области нанотехнологии и биоэлектроники. Кроме того, стояла задача исследовать медицинские разработки на ранней стадии как часть движителя стратегического исследования.
Картографирование позволяет обнаружить сильные и слабые сигналы как индикаторы событий в зарождающейся области. Эта операция была разделена на три этапа. Этап 1 - картография сети акторов и связей между ними. Этап 2 включает исследование упреждающих ожиданий, которые формируют стратегии и действие потенциальных заинтересованных лиц. Такой анализ ожиданий может обеспечить стратегическую разведку появляющихся путей и тенденций при помощи слабых сигналов. Этап 3 включает обнаружение появляющихся структур, зависимостей от пройденного пути и других особенностей, которые формируют действия в данной области. Для этого проекта идея состояла в том, чтобы охватить сложные действия и динамику в развивающейся области исследований, чтобы на базе этих результатов построить перспективу для разработчиков технологий.
На этих двух примерах авторы представили работу инструментов FTA, способных помочь определить направления дальнейшего развития новых технологий. Обнаружено определенное сходство в этапах развития, несмотря на различия контекстов, в которых были начаты проекты. По мнению авторов, разработанный ими подход может служить отличным инструментом для определения путей развития новых технологий и разработки соответствующей стратегии.
С.М. Пястолов
2014.04.023. АНТОНЕЛЛИ К., КРЕСПИ Ф. «ЭФФЕКТ МАТФЕЯ» В ГОСУДАРСТВЕННОМ СУБСИДИРОВАНИИ ИР: ИТАЛЬЯНСКИЙ СЛУЧАЙ.
ANTONELLI С., CRESPI F. The «Matthew effect» in R&D public subsidies: The Italian evidence // Technological forecasting & social change. - 2013. - P. 1-12. - Article in press. - Mode of access: http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2013.03.008
Ключевые слова: субсидии на ИР; постоянство; технологическая политика; «эффект Матфея ».
Итальянские ученые исследуют широко обсуждаемую проблему неопределенности воздействия государственной поддержки научных исследований на их результативность.
Ввиду ограниченности ресурсов фирмы недополучают средства на ИР, что приводит к существенным социальным потерям в плане недостаточного предложения технологического знания. Чтобы увеличить предложение технологического знания, применяется множество политических инструментов - от непосредственного участия органов государственной власти в генерации технологических и научных знаний в университетах и других исследовательских организациях, приобретения технологически интенсивных продуктов до предоставления субсидий на ИР для частных фирм.
Соглашаясь с тем, что государственная политика играет ключевую роль в развитии ИР, ряд экспертов поддерживают тезис о том, что фактическое воздействие субсидий на инновационную деятельность фирм не очевидно, и, возможно, государственные субсидии вытесняют частные инвестиции. Теоретические источники утверждают, что государственные субсидии являются потенци-
