CC BY
35
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.26794/1999-849X-2020-13-2-16-33 УДК 330.101.54(045) JELA12, D83, E10, E22
Экономика знаний:
перспективы технологического рывка
О. С. Сухарев
Институт экономики Российской академии наук, Москва, Россия http://orcid.org/0000-0002-3436-7703
АННОТАЦИЯ
Предметы исследования — агрегированный сектор российской экономики, отвечающий за производство и распространение знаний, механизмы взаимодействия агентов, обменивающихся знаниями. Цель работы — определение условий развития экономики знаний в России для установления перспектив технологического развития. В ходе исследования использовался эмпирико-статистический компаративный анализ, а также применялся метод построения модели взаимодействия агентов, с помощью которого выявляются режимы обмена знаниями и их влияние на благосостояние населения. В результате исследования определено воздействие режима обмена знаниями между агентами на величину благосостояния экономики. Установлено, что экономика знаний в России имеет наименьшую долю в валовой добавленной стоимости среди развитых стран. Однако она выгодно отличается от этих стран уровнем оснащения компьютерами, интернетом, мобильной связью, т. е. обладает средствами коммуникации и распространения знаний, быстродействие которых должно повышаться, а издержки — понижаться. Низкая активность в подаче патентных заявок и внедении патентов в производство свидетельствует о наличии проблем с коммерциализацией знаний и осуществлением разработок.
Спекулятивный характер знаний и возникающий технологический пузырь способны поднять акции высокотехнологичных компаний, производящих и внедряющих новое знание. Для повышения эффективности экономики знаний, увеличения ее доли в величине создаваемой добавленной стоимости, необходимо принятие мер, направленных на снижение издержек действия правил, регулирующих производство и распространение знаний. Сделаны выводы о том, что для интенсификации развития экономики знаний в России недостаточно наличие программы цифровизации и информатизации экономики, поскольку требуются приближение к модели полного обмена знаниями, создание спроса на новые знания и технологическое обновление во всех сегментах экономики при одновременном совершенствовании технологий отбора релевантного знания и повышении стоимостной оценки труда носителей такого знания. Ключевые слова: экономика знаний; измерение знаний; обмен знаниями; технологический пузырь; институты технологического развития
Для цитирования: Сухарев О. С. Экономика знаний: перспективы технологического рывка. Экономика.Налоги. Право. 2020;13(2):16-33. DOI: 10.26794/1999-849X-2020-13-2-16-33
ORIGINAL PAPER
Knowledge Economy:
Prospects for a Technological Breakthrough
O. S. Sukharev
Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
http://orcid.org/0000-0002-3436-7703
ABSTRACT
The subject of the research is the aggregate sector of the Russian economy responsible for the production and dissemination of knowledge, for mechanisms of interaction of agents who exchange knowledge. The purpose of the work is determining the conditions for the development of the knowledge economy in Russia in order to establish prospects
© Сухарев О. С., 2020
for technological development. The study used empirical and statistical comparative analysis, as well as a method for constructing an agent interaction model, which identifies the modes of knowledge exchange and their impact on the well-being of the population. As a result of the study, the impact of the mode of knowledge exchange between agents on the value of the welfare of the economy was determined. It is determined that the knowledge economy in Russia has the smallest share in gross value added among developed countries. However, it compares favorably with these countries in the level of equipment with computers, the Internet, and mobile communications, i.e., it has means of communication and dissemination of knowledge, the speed of which should increase, and the costs should decrease. Low activity in filing patent applications and introducing patents into production indicates that there are problems with the commercialization of knowledge and implementation of developments.
The speculative nature of knowledge and the emerging technology bubble can lift the shares of high-tech companies that produce and implement new knowledge. To improve the efficiency of the knowledge economy and increase its share in the value added created, a system of policy measures is needed to reduce the costs of rules that are responsible for the production and dissemination of knowledge. It is concluded that to intensify the development of the knowledge economy in Russia, the program of digitalization and informatization of the economy is not enough, since what is required is an approximation to the model of full knowledge exchange, creating demand for new knowledge and technological renewal in all segments of the economy, while improving the technologies for selecting relevant knowledge and increasing the value of the labor of carriers of such knowledge.
Keywords: knowledge economy; knowledge assessment; knowledge exchange; technological bubble; institutions for technological development
For citation: Sukharev O. S. Knowledge economy: Рrospects for a technological breakthrough. Ekonomika. Nalogi. Pravo = Economics, taxes & law. 2020;13(2):16-33. (In Russ.). DOI: 10.26794/1999-849X-2020-13-2-16-33
введение
Экономике знаний посвящено множество публикаций [1-5, 8-11], в которых в основном анализируются проблемы, связанные с созданием и распространением знаний, их обработкой, хранением и т.д. Оценка масштаба экономики знаний в рамках той или иной страны обычно осуществляется по величине затрат, направляемых на производство знаний, и рыночной стоимости самих знаний [2], причем последний способ оценки считается наиболее целесообразным, так как величина расходов на производство, в частности на НИОКР, не отражает ценности созданного продукта, которая может оказаться много выше суммы понесенных расходов. В этом и состоит эффект мультипликации стоимости созданного знания. Следовательно, по большому счету рыночная стоимость не является надежным измерителем знаний как некой части экономики в виде доли ВВП.
Более того, знания обладают таким свойством, как «отложенная стоимость». Иными словами, ценность какого-то, знания, созданного в году Т, может существенно возрасти через несколько лет (Т+Ы, где N — увеличение стоимости знания за некоторое число лет). Таким образом, непродуктивно оценивать труд ученого и знания, им генерируемые, по итогам одного года работы ввиду того, что с течением времени отдача от применения нового знания может многократно увеличиться. Кроме этого, каждое знание занимает
свое место в иерархии всех имеющихся знаний. Поэтому дальнейшее воспроизводство новых знаний невозможно без освоения уже имеющегося объема знаний. Спрос на знание также не является устойчивой категорией, хотя все чаще ученые в своих исследованиях обращаются к проблемам рынка знаний [4]. Однако вряд ли имеется спрос на то, что не создано и не понятно другим лицам, которым еще предстоит получить это знание. Часто полезность знаний проявляется после их приобретения в процессе использования. Данное фундаментальное свойство вроде бы свидетельствует о том, что отсутствующий спрос на фундаментальное научное знание не позволяет оценивать экономику знаний в стоимостных единицах. Подлинная же ценность знания, выраженная в некой стоимости, может быть установлена только через некоторое время — и то неточно, так как даже старое знание после обновления может резко увеличить свою цену благодаря расширению области его применения.
По всей видимости, наиболее целесообразно говорить об экономике знаний как о некоем секторе (наподобие трансакционного сектора), к которому относятся определенные виды деятельности, связанные с производством новых знаний, их усовершенствованием, тиражированием, хранением и передачей. Подлинная же стоимость знаний, выраженная в деньгах, может быть оценена только через некоторое время — и то неточно, так как даже старое знание, обновившись, может резко увеличить свою стоимость за
счет расширения области применения. Учитывая, что производство знаний осуществляется в сфере науки и НИОКР, передача знаний — в области образования, а возможности обеспечения, хранения и транспортировки знаний — в телекоммуникационном секторе, то сектор экономики знаний должен включать в широком смысле образование, науку, НИОКР, высокие технологии (в том числе используемые в медицине), информационный сектор. В Общероссийском классификаторе видов экономической деятельности (далее — ОКВЭД) невозможно учесть все составные части экономики знаний. Поэтому в чистом виде к экономике знаний можно отнести фундаментальную науку и НИОКР, образование, инженерно-технические разработки, ИТ-сектор. В ином виде этот подход известен как оценка производителей знаний. Можно также оценивать экономику знаний по их потребителям [2].
Однако интересен баланс, ведь знание может производиться в экономике, но потребляться в меньшем объеме или наоборот. Эти режимы принципиально характеризуют функционирование экономики — либо имеется дисбаланс между производством и потреблением знаний, либо, наоборот, производство и потребление сбалансированы.
В настоящем исследовании оценим экономику знаний по доле добавленной стоимости этого сектора в общей величине создаваемой добавленной стоимости в экономике, а также экспорт высоких технологий, разработку патентов и создание научно-технической информации. Эти направления как нельзя лучше отражают динамику развития знаний и их применения. Рассмотрим механизмы передачи знаний между агентами, определив режимы этой передачи в зависимости от изменения уровня благосостояния агентов. Разберем общую схему модели технологического пузыря и охарактеризуем институты, отвечающие за представление и дальнейшее тиражирование полученных научных результатов (знаний), являющихся отражением конкурентной борьбы в отрасли производства знаний.
экономиказнаний: сравнительный анализ по основным показателям
В качестве основных показателей для сравнения экономики знаний в России, США, Германии, Европейском союзе1 используем величину валовой
1 В отношении Китая и Японии равнозначный учет экономики знаний по ОКВЭД затруднен ввиду того, что нацио-
добавленной стоимости, создаваемой экономикой знаний в общей величине добавленной стоимости каждой страны, а также величину экспорта высоких технологий и патентных заявок, число исследователей в области НИОКР, абонентов сотовой связи на сто человек населения и доступность интернета. Последние два показателя характеризуют состояние информационной и коммуникационной инфраструктуры, имеющей определяющее значение в экономике знаний для их распространения и уменьшения издержек при обмене знаниями.
Будем оценивать величину экономики знаний по суммарной доле в создаваемой валовой добавленной стоимости2 следующих видов деятельности для каждой экономики (по ОКВЭД): производство лекарственных средств и материалов, применяемых в медицинских целях; производство компьютеров, электронных и оптических изделий; производство электрического оборудования; изготовление машин и оборудования, не включенных в другие группировки; производство кинофильмов, видеофильмов и телевизионных программ, издание звукозаписей и нот; деятельность в области телевизионного и радиовещания; деятельность в сфере телекоммуникаций; разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги; деятельность в области информационных технологий; деятельность в областях архитектуры и инженерно-технического проектирования; технических испытаний, исследований и анализа; научные исследования и разработки; профессиональная научная и техническая прочая деятельность и т.д.
Согласно рис. 1 Россия существенно отстает в области развития экономики знаний от западных стран по доле в валовой добавленной стоимости (она составляет всего 11-13% общей величины добавленной стоимости) и ее величине (она более чем в десять раз меньше величины валовой добавленной стоимости экономики знаний ЕС, США, почти в пять раз — Германии).
Из рис. 2 следует, что для всех стран характерен разрыв между величиной экономики знаний на душу населения в ценах 2010 г. в сравнении с величиной ВВП на
нальные счета этих стран не имеют подробной разбивки видов деятельности по обрабатывающим производствам. Виды деятельности по фармацевтике, производству электроники, оптики также трудно учесть.
2 Валовая добавленная стоимость приведена к ценам 2010 г. с использованием дефлятора ВВП по каждой стране.
(a) Доля экономики знаний в валовой добавленной стоимости, %/ The share of the knowledge economy in gross value added, %
35 30 25 20 15 10
*
^
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Россия США Германия ^^—Европейский союз
5
0
7 000 000
6 000 000
< 5 000 000
<J ■i 4 000 000
00 00 00 0 0 00 00 32 1/otf Hl/W
1 000 000
(b) Валовая добавленная стоимость экономики знаний, млн долл. США, в ценах 2010 г./Gross value added of the knowledge economy, million US dollars, in 2010 prices
0
ж ж Ж ж
*
JIL ИГ 11Г Ж Ж Ж Ж ж
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Россия США Германия ^^—Европейский союз
Рис. 1 / Fig. 1. Экономика знаний по доле в валовой добавленной стоимости (a), по величине в ценах 2010 г. (b), 2005-2018 гг. / Economics of knowledge by share in gross value added (a), by value in prices of 2010 (b), 2005-2018
Источники/Sources: URL: https://www.gks.ru/accounts; Bureau of Economic Analysis (U. S. Department of Commerce). URL: https://apps.bea. gov/iTable/iTable.cfm? ReqID=51&step=1; Federal Reserve Economic Data. URL: https://fred.stlouisfed.org/release/tables?rid=331&eid=2 11&od=2008-12-01#; National Bureau of Statistics of China. URL: http://www.stats.gov.cn/english/Statisticaldata/AnnualData; Statictics Japan. URL: http://www.stat.go.jp/english/data/nenkan/68nenkan/1431-03.html; Eurostat. URL: https://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/ submitViewTableAction.do.
(a) Валовая добавленная стоимость экономики знаний на душу населения, долл. США, в ценах 2010 г./ Gross value added of the knowledge economy per capita, USD, in 2010 prices
Россия США Германия Европейский союз
60000 < 50000 3 ^ 40000 ¡¡t 30000 (b) ВВП на душу населени, долл. США, в ценах 2010 г./ GDP per capita, US dollars, in 2010 price
Л ж •
20000 10000 0 • •
1 ' ' "^N ♦ ♦ <
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Германия Европейский союз Россия США
Рис. 2 / Fig. 2. Валовая добавленная стоимость экономики знаний на душу населения в ценах 2010 г., долл. США (a), 2005-2018 гг., ВВП на душу населения (b), 2000-2018 гг. / Gross value added of the knowledge economy per capita in prices of 2010, US dollars (a), 2005-2018, GDP per capita (b), 2000-2018
Источники/Sources: URL: https://www.gks.ru/accounts; Bureau of Economic Analysis (U. S. Department of Commerce). URL: https://apps.bea. gov/iTable/iTable.cfm? ReqID=51&step=1; Federal Reserve Economic Data. URL: https://fred.stlouisfed.org/release/tables?rid=331&eid=2 11&od=2008-12-01#; National Bureau of Statistics of China. URL: http://www.stats.gov.cn/english/Statisticaldata/AnnualData; Statictics Japan. URL: http://www.stat.go.jp/english/data/nenkan/68nenkan/1431-03.html; Eurostat; URL: https://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/ submitViewTableAction.do; URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD?view=chart.
душу населения. И это закономерно, так как экономика знаний составляет только некоторую часть экономики и создаваемого дохода. Однако для России этот разрыв больше в шесть раз, тогда как для других сравниваемых стран — от двух до четырех с половиной раз.
В то же время следует отметить, что Россия отличается крайне низким уровнем экспорта высоких технологий, патентной деятельности, а также немногочисленностью исследователей, занятых в НИОКР,
в сравнении с рассматриваемыми странами и одновременно высоким уровнем доступа к интернету и развития мобильной связи (рис. 3, 4). Что касается расходов на НИОКР, то в России они самые низкие, составляя в 2017 г. 1,1% ВВП, в то время как в Японии — 3,2, Германии — 3,0, США — 2,8 и Китае — 2,1% ВВП3.
3 По данным Мирового банка. URL: https://data.worldbank. org/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS?view=chart.
Рис. 3 / Fig. 3. Экспорт высоких технологий (а), патентная деятельность (b) / High-tech export (a), patent activity (b)
Источник/Source: составлено автором на основе данных Всемирного банка / compiled by the author based on World Bank data. URL: https://data.worldbank.org/indicator/TX.VAL.TECH.MF.ZS?view=chart; URL: https://data.worldbank.org/indicator/IRPAT.RESD?view=chart.
35 30 25 (a) Экспорт высоких технологий, в % от экспорта промышленных товаров / High technology exports, % of industrial exports
__4( _K__ __
——■--
20 £ 15 10 5 ^—_.'——* -1
«—-—N—
--^ ♦--
0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 ♦ Россия ■ США А Япония — Китай —Германия —Европейский союз
(b) Патентные заявки, ед./Patent applications, units
Китай И США А Япония НС Германия » Россия
Таким образом, можно утверждать, что российская экономика знаний невелика по размеру, однако развитие информационной инфраструктуры уже выводит ее в число первых по этому показателю, что создает условия для осуществления эффективного процесса обучения и распространения знаний, производства в различных видах деятельности. Однако если не будет создан эффективный режим воспроизводства и распространения знаний в различных видах деятельности, увеличены число исследователей в НИОКР (см. рис. 4) и доля расходов на НИОКР как результат созданного спроса на новые технологии и знания в подавляющем числе звеньев экономики, то добавленная стоимость экономики знаний вряд ли будет повышаться только благодаря информатизации или цифровизации.
По количеству населения, охваченного интернетом, Россия немного уступает развитым странам, а по охвату мобильной связи их превосходит (см. рис. 4), что должно снижать издержки трансакций, упрощать обмен информацией, если компании связи не снимают на этом рынке сверхвысокую монопольную прибыль. Следовательно, в стратегическом измерении для развития экономики знаний основные усилия должны быть направлены на снижение издержек функционирования системы науки и образования, повышение отдачи НИОКР, увеличение объема исследований, числа исследователей, коммерциализацию результатов научной деятельности на внутреннем российском рынке и на экспорт. Поскольку передача знаний, влияющая на освоение новых знаний и их генерацию, составляет ядро экономики знаний,
чел. Л -С* (Л 6 о о о о о о о о о о о о (a) Исследователи в области НИОКР, чел. на 1 млн. чел. / Researchers in the field of R&D, pers. for 1 million people
" __J .
—-ТГ^гГ^* ^
^ T—•—1 1 »it —»
2 000 1 000 о ■—*—^
:: -
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 —A—Япония —■—Германия —ЕС Ф Россия —К—Китай —США
200 (b) Абоненты сотовой связи, чел. на 100 человек населения/Cellular subscribers, people per 100 population
—*^
5 100 т
50 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Китай Ж Германия • Европейский союз )< Япония Ф Россия U США
(c) Население, использующее Интернет, % / Population using the Internet, %
Китай ж Германия А Япония » Россия И США
Рис. 4 / Fig. 4. Число исследователей в НИОКР (а), мобильная связь (b) и доступ к интернету (c) / Number of researchers in R&D (a), mobile communications (b) and Internet access (c)
Источник/Source: составлено автором на основе данных Всемирного банка / compiled by the author based on World Bank data. URL: https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.SCIE.RD.P6?view=chart. URL: https://data.worldbank.org/indicator/IT.CELSETS.P2?view=chart; данных Международного союз электросвязи / based on the International Telecommunication Union. URL: https://www.itu.int/en/ITU-D/ Statistics/Pages/stat/default.aspx.
рассмотрим в рамках модели-схемы взаимодействие экономики двух агентов, передающих знания друг другу.
режимы передачи знаний между агентами
Передача знаний между агентами происходит на различных уровнях в образовательных учреждениях, на производстве, в ходе научных мероприятий и т.д.
Взаимодействие агентов в рамках обмена знаниями можно рассмотреть на нижеследующем примере, принимая за величину благосостояния агентов соответственно М, ^^2, величину материального актива — и1, и2, знания как нематериальный актив — К1, К2. В этом случае М = и1 + К1, Ш2 = и2 + К2. Обозначив общее благосостояние экономики, состоящей из двух агентов, под IV, материальную базу общей экономики — и и величину знаний общей экономики — К, в результате имеем: Ш = и+К, и = Ш + Ц2, К = К1 + К2 при институциональной настройке каналов обмена знаниями, равной показателями Ь1, Ь2 (рис. 5).
Знания, передаваясь от одного агента к другому, наращиваются. Если имеются два агента, каждый их которых обладает неким материальным активом (продуктом), то в случае обмена одного актива на другой актив общая величина активов по двум агентам не изменяется, так же как для каждого из них. Однако каждый агент получает в результате обмена во владение уже другой актив. Поскольку обмен активом произошел, то его ценность для данного агента оказывается выше по сравнению с ценностью актива, который он владел и обменял. Таким образом, можно сделать вывод, что данный обмен материальными благами привел к изменению общей величины ценности, так как каждый агент стал владельцем более ценного для него блага (продукта).
Со знаниями, под которыми понимается релевантная структурированная информация, способная многократно использоваться в различных направлениях, получается иной результат при обмене.
Во-первых, при обмене знаниями каждый агент, участвующий в обмене, получает больший объем знаний: исходное знание знания, передаваемого другому агенту, плюс получаемое знание от этого агента. Следовательно, позиция каждого агента улучшается от владения большими знаниями4.
4 Следует отметить, что здесь неявно применяется критерий, что больший объем знаний — это лучшее состояние для агента. В то же время это не очевидно, и, более того, больший объем знаний, которые запоминаются агентом,
Рис. 5/ Fig. 5. Схема обмена знаниями между двумя агентами / Two agent knowledge sharing scheme
Источник/Source: составлено автором / compiled by author.
Во-вторых, общая величина знаний остается неизменной, если в процессе обмена не осуществляется их наращение. Последнее происходит, если после получения знания агент может его трансформировать посредством того тезауруса, которым он обладал до момента получения этого знания. Тем самым он расширяет свой тезаурус, накапливая новое знание, которое получает в ходе обмена от другого агента либо с какого-то носителя знаний (базы данных, интернета, книги, энциклопедии, средства массовой информации и др.). Тем самым общая величина знаний может не увеличиться в ходе обмена между двумя агентами, но способна также возрасти, если произойдет ее трансформация при получении нового знания. Обычно ценность увеличенных знаний каждого агента при обмене всегда возрастает существенно, если пренебречь эффектом быстрого устаревания передаваемого знания, либо намеренным участием в обмене устаревшего знания (случаи дезинформации агента, а также оппортунистического поведения5).
ограничивает возможности его дальнейшего обучения и увеличения этих знаний. При этом знание, которое уже имеется у агента в результате обмена, совершенно не обязательно характеризуется самой высокой новизной. Таким образом, агент при обмене может переоценить знание и в итоге получит не самое новое и действенное знание, но, владея им, ограничит себя тем самым данным объемом владения. Здесь также предполагаем, что агент запоминает знание и хранит его не на внешнем носителе. Использование внешних носителей (в том числе программного обеспечения) расширяет возможности по использованию знаний.
5 Оппортунизм как модель агентского поведения касается контрактации, включая и ту, которая связана с обменом благ, информации и знаний. Причем в сфере знаний он наиболее выражен, поскольку контроль качества знаний
Главным свойством, отличающим обмен знаниями от обмена материальными благами, является то, что каждый участник обмена обладает большим объемом знаний. В случае обмена материальных благ это исключено.
Если при обмене знаниями эффект наращения отсутствует, объем знаний останется прежним в ходе обмена, но каждый агент станет богаче на тот объем знаний, который он получил в ходе обмена от другого агента. В случае если эффект наращения достигается при обмене, общий объем знаний возрастает. Иными словами, обмен становится каналом генерации нового знания, исполняя функцию создания знания и его тиражирования практически одновременно. Эффект наращения материальных благ при обмене практически исключен природой и свойством самих благ. В отличие от информации и знания, они не могут быть сгенерированы или наращены при обмене. Однако информация и знание при обмене подвергаются искажению, которое может нейтрализовать эффект наращения, ухудшив свойства (качество) знаний. Иногда это делается специально агентами, желающими нанести конкурентное поражение другим агентам.
В-третьих, материальное благо передается при обмене целиком, хотя теоретически оно может быть разделено (особенно в случае пищевых продуктов). Однако целые виды материальных благ разделены быть не могут на части. Знание же может обмениваться порционно. Кроме того, время обмена может растягиваться на какой-то более значительный период времени, нежели обмен материальными благами. Процесс обучения — это также процесс передачи знаний, охватывающий часто пять и более лет, если речь идет о передаче знаний для формирования определенной квалификации и подготовки кадров. Конечно, в современной электронной культуре скорость процесса передачи знаний значительно возросла благодаря интернету. Однако знание может
при обмене трудно осуществить, так как требуются значительные трансакционые издержки. Контроль качества обмениваемых материальных благ осуществить проще, трансакционные издержки в этом случае могут оказаться ниже, чем при контроле обмена знаниями. Агент, получающий новое знание, определяет его новизну по тому, что он знает по данному вопросу. Разумеется, при таком обмене возможен двойной оппортунизм, когда каждый агент использует не самое новое знание для обмена, причем делает это намеренно. В случае если агенты осуществляют не намеренные действия в обмене знаниями, а уверены в том, что их знания новы, они не представляют, какую добавочную выгоду (ренту) приобретают, и это уже не оппортунизм в чистом виде.
передаваться порциями. Более того, принимающий агент может воспринять его частично. Таким образом, на этапе приема знаний, его обработки, хранения и использования возникают искажающие знание эффекты. В связи с этим не только по величине затрат на НИОКР или на воспроизводство знаний, или по рыночной стоимости следует оценивать экономику знаний [2], но и по коэффициенту полезного действия, определяемого как отношение обеспеченности агента знаниями к величине полноты самих знаний [8, с. 85]. Этот показатель может быть применен не только на уровне агента, но и отдельной экономической системы, в которой знания служат средством производства, продающимся на рынке знаний. Причем знания могут приобретать вид конкретных продуктов — технологий, результатов НИР и ОКР, обучающих программ и т.д. Только фундаментальное знание не имеет быстрого «продуктового представления», так как воплощено в открытом эффекте, явлении, свойстве, законе или закономерности, полученной формуле или зависимости и т.д. Если на основе таких знаний создан прибор или установка, то они являются продуктовым воплощением фундаментального знания, которое возникает на более поздних этапах его применения. Однако, как правило, такие продукты создаются в единичном экземпляре либо число изготавливаемых приборов крайне ограничено, хотя фундаментальное знание с течением времени превращается в продукт, например электронная пушка — в телевизор, дисплей компьютера.
Таким образом, созданные человеком знания так или иначе находят воплощение в различных видах деятельности и создании новых продуктов. Отдельные виды знаний используются для генерации новых знаний, не превращаясь в продукты. Другие же виды знаний, открытые законы находят воплощение в создаваемых благах. Тем самым формируются два основных направления воспроизводства знаний для:
1) развития самой науки и образования, генерации новых знаний, дальнейшая полезность которых на первых этапах их получения не всегда бывает очевидной и понятной даже для первооткрывателей;
2) создания технологий и различных видов материальных нематериальных благ.
В связи с вышеприведенным обмен знаниями может быть:
• полным, когда оба агента получают друг от друга все знания, которыми они владеют;
• частичным, когда агент отдает лишь часть имеющихся в его распоряжении знаний;
• отсутствующим, когда по каким-то причинам обмен знаниями не происходит.
Трудно представить высокодейственным процесс создания новых знаний, если обмен ими крайне затруднен, что приводит к ограничению доступа к знаниям и препятствует созданию новых знаний. По этой причине рост трансакционных затрат, ужесточение правил представления и защиты исследований ограничивают воспроизводство новых знаний, т.е. не способствуют эффективному функционированию экономики знаний.
Эффективность экономики знаний должна заключаться в низких издержках получения нового знания, тиражирования (обучения) — передачи этого знания. Причем организация передачи и использования знания влияет на эффективность, так как приводит к тому, что текущая экономическая ценность знания (при тиражировании и обучении) снижается, в то время как само знание занимает центральное место в банке знаний и поэтому может выполнять определяющую функцию для дальнейшего процесса познания. Следовательно, в экономическом смысле ценность знания снижается при его тиражировании, а с точки зрения архитектуры самого знания его ценность возрастает, достигая некоторого значения, и это знание не может быть устранено. Таким образом, как бы ни была низка рыночная ценность знания (например, теоремы Пифагора), с его использованием получаются дальнейшие результаты и создаются новые виды благ и самого знания.
В отличие от материальных благ знания не могут восприниматься с точки зрения предельной полезности, так как они не представляют собой благо, создаваемое многократно в большом числе экземпляров. Процесс создания знания однократен, и знание может передаваться не сразу, а с разбивкой на несколько порций. Но полезность представляют не эти отдельные порции передачи, а знание целиком. Это и является существенным условием ограничения применения теории предельной полезности в области информации и знаний. Более того, материальное благо не обнаруживает эффекта «спящей полезности», а знание обнаруживает, т.е. какое-то знание существовало, но не было растиражировано в должном объеме и ждало своего часа. Возможно, оно ожидало появления нового знания, которое его усилило, получив высокий качественный скачок. В таком случае полезность данного знания, которое раньше мало использовалось, затем многократно и быстро возросла, можно обозначить как «спящую полезность».
обмен знаний для технологического рывка
Знание изменяется с течением времени, а именно устаревает и не обновляется либо устаревает и обновляется. Оба процесса влияют на благосостояние агента (см. рис. 5). Рассмотрим различные варианты обмена — полного, частичного и отсутствия обмена для схемы взаимодействия агентов на рис. 5.
При полном обмене знаниями между двумя агентами возникает эффект выравнивания знаний, если предполагается, что агенты одинаково осваивают знания. Каждый из них обладает в таком случае К = К1 + К2, так что общее благосостояние экономики, состоящей из двух агентов, возрастает на величину К и становится равным Ш = и + 2К (до обмена Ш = и + К, и = Ш + Ц2, К=К1 + К2).
Таким образом, обмен знаниями увеличивает благосостояние агентов за счет наращения его нематериальной части. Если и = ДК), то со временем увеличивается материальная часть благосостояния агентов. Обучение позволяет повышать благосостояние агентов и выравнивать их знания при условии, что они одинаково усваивают знания. Поскольку агенты обладают изначально различным менталитетом, то и способности освоения знаний у них разные, что влияет на процедуру познания знаний. Поэтому их благосостояние увеличивается в зависимости от их способности усваивать новые знания, а также от организации самого процесса обучения на величину, меньшую исходного значения К. Однако принципиально важно, что увеличение объема знаний все-таки произойдет в отличие от обмена материальными благами. В ситуации отсутствия обмена знаниями, когда обучение не ведется либо отсутствует коммуникация между агентами в части передачи знаний, благосостояние экономики всегда ниже потому, что увеличение нематериальной части богатства (знаний) не представляется возможным. Разумеется, каждый агент, располагая только своими знаниями, способен генерировать новые знания. Однако проблематично определить, каков масштаб такой генерации, особенно при отсутствии обмена и обучения, так как он зависит от способностей агента, условий его социализации и многих других факторов (состояния здоровья, места проживания и т.д.). В механизме распространения с несколькими агентами знания распределяются крайне неоднородно (рис. 6). Однако дифференцированное овладение знаниями при их обмене обуславливает генерацию нового знания, определяемого возможностью его самостоятельного
усвоения каждым агентом. Если объем материального блага не изменяется, то йи/йь = 0 при отсутствии наращения знания или эффекта обучения, обычно приводящего к увеличению знания (при отсутствии обмена знаниями), и получаем йК/йЬ = 0.
При частичном обмене знаниями обменивающиеся агенты получат соответствующий объем знаний К1 + Ь1К2, К2 + Ь2К1.
Определим изменение благосостояния экономики для каждого случая передачи знаний.
При отсутствии обмена знаниями (Ш = и + К)
dW dU dK А
-=-+ — > 0
dt dt dt
= _1 K • = 1 dU
gK = T/r ; gu =
(1)
K dt U U dt U
s = — K
Sk > -sSu
где s = U/K — структура богатства экономики, соотношение материальной и нематериальной формы богатства (знаний).
Как следует из формулы (1), для некоторой величины темпа роста материального богатства требование к росту знаний для того, чтобы общее богатство возрастало, таково, что темп их роста должен быть положительным и выше величины справа (взвешенного темпа роста материального богатства на структуру богатства), при отрицательном темпе — роста материального богатства. При положительном темпе роста материального богатства возможны потери знаний, отрицательный темп их роста. Однако данное утверждение верно только при условии отсутствия связи материального богатства и знаний. Но такое допущение может не соблюдаться. Тогда при кризисе экономики, т.е. потере материального богатства, знания также теряются. Здесь нужно уточнить следующее: генерация знаний в современном мире зависит не только от капитала, но и от человека, являющегося носителем знаний [5]. Поэтому в случае кризиса сокращаются фонды, производство, уменьшается материальное благосостояние. Однако если человек сохраняет способность генерировать знания и у него есть стимулы к познанию, то сокращения знаний может не быть. Наоборот, знания в период кризиса могут наращиваться, так как они генерируются
НОВОЕ ЗНАНИЕ
новое
распрост
А1
распространение А2 ....... . А1
¡г
.Ап
применение - трансформация старого знания
1
наращение знания
(отсев и забывание)
генерация знания
комбинаторный синтез старого и нового знания
Рис. 6 / Fig. 6. Механизм генерации нового знания / The mechanism for generating new knowledge
Источник/Source: составлено автором / compiled by author.
более или менее автономно. Кризисная динамика изменяется так же, как и зависимость материальной и нематериальной форм богатства, что влияет на воспроизводство знаний. Конечно, в данном случае речь идет о том типе знаний, который позволяет создавать различные технологии, продукты и совершенствовать само знание.
Аналогичным образом при полном обмене знаниями между агентами, т.е. при наличии эффекта обучения (Ш = и + 2К), получаем:
dW dU dK
-=--+ 2-> 0
dt dt dt
1
Sk > — sSu
(2)
Исходя из формулы (2) темп роста знаний должен быть больше половины взвешенного темпа роста материального богатства на величину структуры богатства со знаком минус, чтобы общая величина богатства возрастала.
Следовательно, при определенной скорости увеличения материального богатства допустимы некоторые потери знаний, чтобы общая величина богатства возрастала. В действительности соотношения между знаниями как нематериальной формой богатства и материальным богатством более сложные. Однако исследование связи этих составных элементов трудно представить без тех элементарных соотношений, которые получены выше.
Идеальна ситуация, при которой оба вида богатства возрастают, т.е. йи/ск > 0, йК/& > 0.
Условия формул (1) и (2) отражает рис. 7. По сути, это два полюса эффекта обучения: когда он отсутствует, передачи знаний нет, но когда он присутствует, целиком объем знаний одного агента передается второму агенту, а объем его знаний передается, в свою очередь, первому агенту.
Согласно рис. 7 при отсутствии обмена знаниями либо высоких издержках трансакций, если повышение материального богатства отрицательно, требуется больший положительный рост знаний для увеличения благосостояния. При положительном темпе возрастания материального богатства риск потери знаний выше в случае отсутствия обмена и меньше при полном обмене. Поскольку отсутствие обмена и полный обмен символизируют два полярных варианта передачи знаний, то реальная ситуация описывается зоной, показанной штриховой линией (см. рис. 7). При отрицательном темпе роста материального богатства потеря знаний недопустима. Это налагает своеобразное ограничение на знания во время кризисов (рецессии и депрессии).
Следует отметить, что при полном обмене знаниями асимметрия между агентами отсутствует — отношение величины знаний агентов дает единицу. Во всех иных случаях присутствует некоторая асимметрия, которую может усилить неполный и неравнозначный обмен знаниями в пользу одного из агентов (рис. 8).
В соответствии с рис. 8 для уменьшения асимметрии по знаниям, если К1/К2 < 1, должны быть увеличены знания первого агента (увеличено отношение) и улучшен обмен в его сторону (темп роста знаний первого агента должен обгонять темп роста знаний второго агента), в противном случае, если К1/К2 > 1, должно быть уменьшено отношение для снижения асимметрии знаний (темп роста знаний второго агента должен обгонять темп увеличения знаний первого агента). Симметрию по знаниям можно считать оптимальным условием их обмена. В этом случае также достигается наибольшее благосостояние. Поэтому данное состояние экономики можно рассматривать как некий оптимум, подобный точке равновесия при рассмотрении равновесия рынков в моделях чистой конкуренции. Однако в данном случае не сложно ввести институциональные ограничения на обмен знаниями в виде параметров Ь1 и Ь2, которые обозначены выше (см. рис. 5).
При частичном обмене знаниями величина общего благосостояния экономики составит Ш = и1 + Ш + + К1 + К2 + Ь1К2 + Ь2К1 = и + К + Ь1К2 + Ь2К1. Вели-
gK
отсутствие обмена
Рис. 7 / Fig. 7. Графическая интерпретация условий полного обмена и отсутствия обмена знаниями в экономике двух агентов / Graphical interpretation of the conditions of complete exchange and lack of knowledge exchange in the economy of two agents. Источник/Source: составлено автором / compiled by author.
K2
K1/K2= 1
Линия симметрии знаний K1/K2>1
K1
K1/K2<1
Рис. 8 / Fig 8. Симметрия и асимметрия знаний двух агентов / Symmetry and asymmetry of knowledge of two agents
Источник/Source: составлено автором / compiled by author.
чина U + K представляет собой благосостояние при отсутствии обмена знаниями. Обозначим ее Wo, тогда W = Wo + blK2 + b2Kl. Параметры bl, b2 зависят от правил организации взаимодействий агентов и обмена знаниями, причем каждый параметр может определяться своими институтами bl = bl (Л), b2 = b2(12), где Il, 12 — набор соответствующих институтов. Поэтому экономика знаний в существенной степени зависит от институциональных условий и организации системы воспроизводства и передачи знаний (науки и образования), причем на всех уровнях этой системы. Уровень трансакционности характеризует эффективность передачи знаний, помимо коэффициента полезного действия создаваемых знаний.
Если обозначить асимметрию обмена знаниями величиной a = K1/K2, формула примет следующий вид: Wl = U1+ aK2, W2 = U2 + K2.
В этом случае Ш = Ш1 + Ш2 = и + К2 (1 + а). Полагая, что материальное богатство экономики не изменяется на данном интервале времени, продифференцировав величину общего благосостояния Ш по времени и наложив условие его роста, получим:
а
Темп роста знаний второго агента должен превосходить темп увеличения асимметрии, взвешенный на параметр, определяемый через величину асимметрии знаний, взятый со знаком минус. Считая, что йШо/йЬ = 0, исходный уровень богатства при отсутствии обмена знаниями не изменяется, а также правила, регулирующие обмен постоянные, так что коэффициенты, Ь1, Ь2 не изменяются, получим:
dK2 Ь2 dK 1
->---
dt Ь1 dt
Изменение знаний второго агента должно превосходить изменение знаний первого агента, взвешенное на соотношение институциональных условий с противоположным знаком. Знак минус показывает направление обмена, передачи знаний от одного агента к другому.
Таким образом, даже при простых допущениях обмен знаниями представляет собой не простой процесс, влияющий на уровень благосостояния агентов и экономики в целом.
Если трансакционные издержки обмена высоки, обмен знаниями будет затруднен, что повлияет на уровень благосостояния экономики. Различная организация правил обмена знаниями способна увеличить асимметрию в распределении знаний. Если в экономике доход зависит от уровня знаний, то данное обстоятельство будет способствовать поддержанию высокой величины неравенства по доходу либо росту этой величины неравенства. Такая динамика обычно приводит к увеличению социальных диспропорций экономического развития, усилению противоречий, конфликтности, что повышает издержки, снижает мотивацию, тормозит инновации и экономический рост. С ростом доли экономки знаний в ВВП стран указанный институциональный эффект может увеличивать силу своего влияния на развитие, что потребует настройки каналов передачи знаний, снижения издержек в этой области, эффективной организации коммуникационных сетей.
Следует отметить, что даже приводящее к технологическому рывку в экономическом развитии знание появляется спонтанно и невозможно предсказать его появление в силу его природы и высокой неопределенности влияния, а также взаимодействия с уже существующим знанием, давая возможный кумулятивный эффект. Кроме того, ввиду того, что новое знание задает режим его тиражирования с наращением, возникает некий объем обновленного знания, часть из которого обладает условной новизной и ограниченной областью применения. Данный процесс сопровождается «информационным шумом», т.е. появлением знания, которое не обладает высокой полезностью, а иногда бесполезно и не используется либо как-то применяется по истечении существенного промежутка времени. Однако при указанном тиражировании может возрастать цена знания, особенно релевантной его части. Более того, возникает эффект, понуждающий к увеличению затрат на освоение знания, обучение, получение добавочного знания. Иными словами, одно знание провоцирует необходимость получения другого знания с ним как-то связанного, сопряженного, иногда — отдельного. Агент стремился к конкретному знанию, а оказывается ему надо было получить куда более значимый объем знаний. Конечно, агент может находиться в неведении относительно общего необходимого ему объема знаний. Но возникает ситуация, при которой даже получение конкретного знания понуждает агента к получению сопровождающего знания, что увеличивает затраты и расширяет экономику знаний как сектор. Таким образом, в развитии экономики знаний, так же как и в информационных технологиях, присутствует спекулятивная составляющая, и она настолько стала значимой, что может стать причиной возникновения так называемого технологического пузыря [6, с. 148, 149, 156, 157, 176-180].
институты технологического рывка
Высокая скорость технологического развития современного мира приводит к образованию технологического пузыря [6]. Причем имеется в виду не ситуация перегрева на рынке акций технологичных компаний, при которой исчерпываются технологические возможности развития, а цена акций высокотехнологичных компаний продолжает расти вместе с выручкой до предела, когда в дальнейшем начинается спад цены. Этот спад обычно вызван переоценкой реальной стоимости и возможностей развития данных компаний, что оборачивается потерями для
стартапов, особенно финансируемых с привлечением венчурного капитала. В нашем случае под технологическим пузырем понимается несколько иная ситуация, но имеющая, впрочем, схожие последствия. Эффект технологического пузыря возникает вследствие того, что технология и организация институтов рынка программируют расширение продуктового разнообразия, причем оно в одном сегменте рынка программирует потребность в другом сегменте рынка, позволяя осуществлять раскрутку гарантированного спроса и приобретаемой прибыли.
При этом спрос на продукт не важен, поскольку он программируется самим производителем, понуждая агентов покупать продукт, в котором у них нет необходимости. В результате происходит поэтапное насыщение рынка, резкое увеличивается доходность фирм, осуществляющих движение от одного этапа развития к другому, заранее зная, что будет происходить и какую высокую прибыль им удастся получить. Фирмам становится выгодной разбивка ситуации на этапы, чтобы на каждом этапе получать значительную прибыль за счет охвата рынка. Так происходит в ИТ-секторе. Например, у агента имеется компьютер, который работает и выполняет значимые для потребителя функции, ради которых он покупался. Однако по не зависящим от потребителя обстоятельствам производитель программного обеспечения предлагает новые программы работы с текстами, данными, связью, интернетом и т.д. Потребитель не являлся инициатором таких новшеств. Но для его компьютера требуется расширение памяти из-за новых загружаемых программ и больше места на диске либо, если расширение памяти технически невозможно, возникает необходимость в замене компьютера. Обращаем внимание на то, что меняется работающий продукт под предлогом того, что программы более современные. Однако на них не было спроса, и, более того, новые приобретаемые функции потребителю не нужны. Выходит, потребителя понуждают заменять аппаратное и программное обеспечение, в то время как это не входило в его планы. Новое программное обеспечение может быть разработано на новой технологии, например требует процессора иной разрядности. Тем самым обесцениваются программы, которые ставились на компьютер самим потребителем с использованием процессора другой разрядности. Причем на начальной фазе такого рынка такое происходит по довольно высокой цене. Это программирует затраты, касающиеся числа функций, которые не желал приобретать потребитель. Названные явления укладываются в логику увеличения ничем не
Рис. 9 / Fig. 9. Общая схема технологического
пузыря на ИТ-рынке (ПО — программное
обеспечение) / The general scheme of the "technological bubble" in the IT market
Источник/Source: составлено автором / compiled by author.
обоснованных затрат и прибылей производителям — инициаторам такой модели развития рынка.
Это типичный технологический пузырь, потому что для замены компьютеров и программного обеспечения создается ажиотаж на рынке, блокируются возможности использования предыдущего программного обеспечения. Обосновывается такое поведение содержанием технологического прогресса в ИТ-секторе.
Общая схема подобной «технологической спекуляции» показана на рис. 9.
Конечно, в общем случае нельзя считать, что спрос на программное обеспечение отсутствует. Однако потребитель, как правило, не осознает технологические возможности программы, особенно если имеется в виду операционная система.
На рис. 9 показаны три вида спроса:
• на элементы компьютера (память, диск), которые можно модернизировать и не требуется покупка нового компьютера, т.е. позволяют потребителю обойтись меньшими затратами (D1);
• на готовые компьютеры, обладающие возможностям постановки нового программного обеспечения, включая операционную систему (D2);
• на программное обеспечение, имеющее новые возможности, информацию о которых потребитель в основном получает заблаговременно от производителя.
Тем самым создается будущий спрос, который раскручивает две другие компоненты общего спроса на данном рынке, куда более значимые и емкие по величине (D1 и D2).
Как следует из имеющихся связей, показанных на рис. 9, каждый вид спроса мультиплицирует другой вид спроса. Образуется раскручивающийся и в общем-то замкнутый маховик развития данного сектора, включающего многие рынки со встроенным спекулятивным механизмом, позволяющим выжимать из рынка значительную прибыль, привязывая потребителя к определенной модели поведения осуществления перманентных затрат на компьютеры и программное обеспечение. И не важно, нужны ли эти функции потребителю и так уж они полезны для него или нет. На рынке знаний указанный эффект оказывает влияние на рынок знаний и механизмы обмена, распространения знаний. Спекулятивный потенциал здесь значительный, так как само знание обладает высокой неопределенностью в применении. При этом и потребность в нем часто размыта. Причем данная неопределенность выше, чем на рынке компьютеров и программного обеспечения.
Технологический пузырь возникает потому, что новые технологии, будучи созданными, формируют потребность в технологическом обновлении, как бы программируя его и делая неизбежным. Это расширяет емкость рынка и позволяет компаниям увеличивать цену на создаваемые блага. Спрос на новые технологии возрастает и подталкивает спрос на улучшение действующих технологий, а вот спрос на старые технологии резко сокращается, так же как и сами используемые технологии вытесняются новыми технологиями, причем довольно активно (рис. 10). Следовательно, dv1/dt > dv3/dt, причем dv3/dt < 0, dv1/dt > dv2/dt, при этом спрос на улучшение может возрасти, но на меньшую величину. Очень важным условием технологического пузыря является то, что изменение спроса на новые технологии становится функцией этого изменения, т.е. dv1/dt=f(dv1/dt). Данный цикл работает не только до вытеснения всех используемых технологий, которые возможно вытеснить (до нуля в идеале), но и пока не исчерпается возможность генерации новых технологий, пока dv1/dt = const либо dv1/dt < 0. Если заменить слово «технология» на «знание», то приведенные рассуждения окажутся справедливыми относительно знаний. Причем технологии предполагают некую материальную основу. Но знания лишены такой основы, хотя их создание требует фондов (приборов и лабораторного оборудования и т.д.). В то же время если устаревание технологии и ее улучшение вызваны конкретной потребностью, то устаревание знаний представляет собой более сложный процесс. Более того, знания могут забываться или теряться в силу тех или иных причин.
Рис. 10 / Fig. 10. Схема технологического пузыря / Technology bubble diagram
Источник/Source: составлено автором / compiled by author.
Действующие институты оказывают существенное влияние на воспроизводство и распространение знаний [7, 8]. Накопленный интеллектуальный капитал, выраженный в виде авторских свидетельств, патентов, изобретений, созданных полезных моделей, совершенных открытий, разработанных методик, формул, составляет базу применения и генерации новых знаний. Однако интеллектуальная собственность, закрепленная в указанных институтах, обеспечивает монополизм на рынке знаний и одновременно выступает институциональным ограничением на то, чтобы происходил полный обмен знаниями. Именно в силу наличия данных институтов осуществляется частичный обмен знаниями, т.е. полный обмен является идеальной конструкцией.
Таким образом, для ускорения технологического развития (рывка) требуется обогащение экономики знаниями, имеющими свое приложение. Повышение издержек обмена знаниями, тиражирования и обучения будет действовать в направлении элиминирования такого ускорения.
Во-первых, для технологического рывка необходимо снятие эффекта технологического пузыря, несмотря на то, что пузырь провоцирует получение дополнительных финансов на развитие и осуществление рывка. Вместе с тем спекулятивная природа самого пузыря такова, что знание воспроизводится ради знания и роста динамики прибыльности компаний, что завершается обычно обвалом ввиду того, что дальнейшая генерация знаний и технологий не может поддерживать данную динамику доходности технологических компаний и их акций.
Во-вторых, технологический рывок требует мультипликации технологий по различным направлениям использования, разумеется, на основе полученных
Таблица / Table
Характеристики компаний, индексирующих научные журналы, устанавливающих правила и контролирующих рынок научных публикаций / Some Characteristics of Scientific Indexing Companies
market-setting journals scientific publications
Характеристика / Characteristic Web of Science (Clarivate Analytics) Scopus (Elseveir)
Штаб-квартира и год основания / Headquarters and year of foundation Филадельфия (США), 2016 Амстердам (Нидерланды), 2004
Материнская компания или владелец, вид услуги / Parent company or owner, type of service Onex Corporation (акционерное общество), инвестиционные услуги Reed Elsevier (акционерное общество), информация и аналитика
Число сотрудников в 2019 г., тыс. человек / The number of employees for 2019, thousand people 192 30
Активы/прибыль, на 2018 г., млн долл. США / Assets / profit, for 2018, mln. dollars 45 417/6222 13 999/1428
Число охваченных журналов, штук / The number of journals covered, pieces 11 459 23 700
Услуги (платные) / Services (paid) Защищает более 90% известных брендов в мире, патентный анализ и правовое регулирование, проведение исследований Получение информации по любому направлению исследований, статуса сотрудника и индекса цитируемости. Издательства Elsevier, Springer и Wiley монополизировали рынок и контролируют до 42% рынка
Источник / Source: данные сведены автором в таблицу на основе информации со следующих сайтов: Onex Corporation. URL: https://ru.investing.com/equities/onex-corp-financial-summary; RELX. URL: https://ru.investing.com.
знаний, которые находят конкретные точки приложения. Если области приложения знаний размыты, а приобретаемое знание слишком дорогое либо его качество низкое, то технологического рывка быть не может. Продвинутое образование агентов является предпосылкой технологического рывка, но оно не может его гарантировать, в том числе по причине того, что низкая исходная технологичность и наличие спекулятивных схем технологического развития снижают эффективность применении высококвалифицированных кадров.
В России установленный приоритет только двух баз индексирования научных публикаций в журналах (Scopus и Web of Science — см. таблицу), засчитываемых в заработную плату, приводит не только к монополизации рынка печатной научной продукции и зависимости журналов от внешних стандартов (фактически блокируется появление нового научного журнала, не обладающего соответствующим импакт-фактором), но и к потере принципа приоритета по времени. Когда срок ожидания для опубликования результатов в данных журналах велик, то за меньший период времени,
опубликовав в иных журналах те же идеи, можно получить научный приоритет и выиграть конкурентную борьбу. Сама же публикация в журналах, относимых к какой-то базе индексирования, не гарантирует ни научности, ни приоритета, если рассматривать конкуренцию при распространении и использовании знаний.
Как следует из таблицы, контроль баз индексирования, по которым делается вывод о престижности и «научности» публикаций в России, принадлежит частным лицам — акционерным обществам. Причем деятельность этих компаний касается не только издательской, но и патентной деятельности в части установления стандартов в области опубликования научной информации. Следовательно, речь идет о создании институтов и организаций, выполняющих функцию формирования рынка не только научной продукции, но и идей, потому что через опубликование происходит доведение идей до широкой общественности. Это один из способов влияния на развитие экономики знаний посредством создания правил и стандартов и их распространения на других агентов — игроков рынка. Такой подход обеспечивает подчинение этих
агентов, так как инициатор и генератор изменений оказывается изначально в выигрышном положении, поскольку контролирует полностью начальную точку движения, формируя для остальных отстающий режим (траекторию) их развития. Большой охват территории, рынков, научных журналов и даже патентной информации превращает частные компании Scopus и Web of Science в глобальные банки не просто данных и информации, но и знаний, которые можно контролировать. Например, российские ученые публикуют статьи сразу с английской аннотацией, где указываются цель, методология и результаты исследования, т.е. дается справка о содержании исследования. С одной стороны, это нужно, чтобы облегчить восприятие исследования другими членами научного сообщества. Однако зачем нужен перевод на иностранный язык внутри России, ведь противоположная сторона не делает аналогичного на русском или китайском языках, т.е. не облегчает восприятия научной информации учеными чужой страны. Таким образом, неравноправные условия конкуренции в науке и экономике знаний сразу заданы по направлению наук и образования. Во-первых, рынок научных публикаций монополизирован и навязаны внешние стандарты, что увеличивает трансакционные издержки проводимых исследований в части их представления. Во-вторых, сформированы информационные центры мирового уровня, но это частные компании, которые могут помимо официальных целей осуществлять целенаправленный сбор информации во всем мире, снимая ренту знаний или информационную ренту. Они получают с этого прибыль и закрепляют монополизм в сфере науки. В-третьих, в силу возможного внешнего лоббизма российские научные журналы оказались привязанными к частным компаниям и контролируемым ими базам индексирования6, понижая конкурентный потенциал российских журналов, привязывая их к внешним нормативам и центрам развития, с потерей приоритетности (первой публикации). Посредством таких «привязанных решений» может наноситься прямой вред развитию науки и образования в России.
6 При этом проблема финансирования российских научных журналов, окупаемости и подписки, а также платежей за вхождение в некие базы индексирования даже не обсуждается.
Отсутствие конкуренции в области знаний, повышение издержек обмена знаниями действуют, как было показано, в направлении снижения уровня благосостояния не только в долгосрочном, но даже в краткосрочном периоде.
Технологический пузырь явно не способствует рывку, поскольку не концентрирует использование знаний на приоритетных направлениях, служит целям быстрого обогащения на эффекте технологического ажиотажа. Подобные институциональные коррекции по своему смыслу и содержанию нацелены на торможение развития экономики знаний.
заключение
Для интенсификации развития экономики знаний в России недостаточно программы цифровизации и информатизации экономики, поскольку требуется создание спроса на новые знания и технологическое обновление во всех сегментах экономики.
Перманентные институциональные коррекции системы науки и образования приводят к росту трансакционных издержек, ухудшая процесс адаптации, и оборачиваются потерей научных школ и потенциала исследований, уводя от подлинного содержания научной работы и перенося ответственность за коммерциализацию на ученых, не являющихся субъектами спроса на свои же результаты. Последнее обстоятельство снижает стимулы к инновациям, которые блокируются также на уровне потенциальных потребителей новых технологий в силу высоких рисков и доминирования тех видов деятельности, которые не требуют значительных знаний. Объективные затруднения в стоимостной оценке знаний, а также возникновение технологического пузыря на каком-то виде знаний порождают эффект блокировки в изменении и совершенствовании знания.
Указанные аспекты препятствуют формированию политики технологического рывка, для которого необходим переход к модели полного обмена знаниями, чтобы издержки создания и распространения были низкими, а стоимостная оценка труда в этой области — высокой.
список источников
1. Клейнер Г. Б. Становление общества знаний в России: социально-экономические аспекты // Общественные науки и современность.- 2005.- № 3.— С. 56-69.— ISSN 0869-0499.
2. Макаров В. Л. Контуры экономики знаний. // Экономист.— 2003.— № 3.— С. 3-15.— ISSN 0869-4672.
3. Макаров В. Л., Клейнер Г. Б. Микроэкономика знаний. Москва: Экономика, 2007.— 204 с.— ISBN 978-5-28202710-5.
4. Мильнер Б. З. Управление знаниями в современной экономике. Москва: ИЭ РАН, 2008.— 88 с.— ISBN 9785-9940-0009-0.
5. Перский Ю. К., Ковалёва Т. Ю. Институты интеллектуального предпринимательства. — Пермь: ПГНИУ, 2011.— 163 с.— ISBN 978-5-7944-1797-5.
6. Перес К. Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания.— Москва: Дело, 2011.— 232 с.— ISBN 978-5-7749-0626-0.
7. Попов Е. В. Институты.— Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2015.— 712 с.— ISBN 978-5-94646-515-1.
8. Сухарев О. С. Информационная экономика: знание, конкуренция и рост.— Москва: Финансы и статистика, 2015.— 288 с.— ISBN 978-5-279-03565-6.
9. Сухарев О. С. Информация и агенты: как формируется модель поведения. Экономическая наука современной России.— 2016. — № 3.— С. 43-55.— ISSN 1609-1442.
10. Al-Emran M., Mezhuyev V., Kamaludin A., Shaalan K. The impact of knowledge management processes on information systems: a systematic review. International Journal of Information Management. 2018;43:173-187.
11. Kianto, A., Sáenz, J., Aramburu, N. Knowledge-based human resource management practices, intellectual capital and innovation. Journal of Business Research. 2017;81:11-20.
references
1. Kleiner G. B. The formation of a knowledge society in Russia: socio-economic aspects. Social sciences and modernity. 2005;(3):56-69. (In Russ.).
2. Makarov V. L. The contours of the knowledge economy. Economist. 2003;(3):3-15. (In Russ.).
3. Makarov V. L., Kleiner G. B. Microeconomics of knowledge. Moscow: Economics; 2007. 204 p. (In Russ.).
4. Milner B. Z. Knowledge management in a modern economy. Moscow: IE RAS; 2008. 88 p. (In Russ.).
5. Persky Yu.K., Kovaleva T. Yu. Institutions of intellectual entrepreneurship. Perm: PSNIU; 2011. 163 p. (In Russ.).
6. Perez K. Technological revolution and financial capital. The dynamics of bubbles and periods of prosperity. Moscow: Case; 2011. 232 p. (In Russ.).
7. Popov EV Institutes. Yekaterinburg: IE UB RAS; 2015. 712 p. (In Russ.).
8. Sukharev O. S. Information economy: knowledge, competition and growth. Moscow: Finance and statistics; 2015. 288 p. (In Russ.).
9. Sukharev O. S. Information and agents: how a behavior model is formed. The economic science of modern Russia. 2016;(3):43-55. (In Russ.).
10. Al-Emran M., Mezhuyev V., Kamaludin A., Shaalan K. The impact of knowledge management processes on information systems: A systematic review. International Journal of Information Management. 2018;43:173-187.
11. Kianto A., Sáenz, J., Aramburu N. Knowledge-based human resource management practices, intellectual capital and innovation. Journal of Business Research. 2017;81:11-20.
информация об авторе
Олег Сергеевич Сухарев — доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник Института
экономики, Российская академия наук, Москва, Россия
o_sukharev@list.ru
aboutthe author
Oleg S. Sukharev — Dr. Sci. (Econ.), Prof., Leading Researcher at Institute of Economics, Russian Academy of Sciences,
Moscow, Russia
o_sukharev@list.ru
Статья поступила 25.11.2019; принята к публикации 05.02.2020. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. The article was received25.11.2019; accepted for publication 05.02.2020. The author read and approved the final version of the manuscript.
