CC BY
279
УДК 001.895
Е.В. ЖИЛЯКОВА, С.Н. ЛАРИН
ИНСТРУМЕНТАРИЙ ОБОСНОВАНИЯ ПРИОРИТЕТНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ*
Ключевые слова: перспективные направления развития науки, методологический подход, наукометрические методы.
Обобщен современный опыт определения приоритетных направлений научных исследований и обоснована целесообразность использования для этих целей различных наукометрических методов.
E.V. ZHILYAKOVA, S.N. LARIN TOOLKIT OF THE SUBSTANTIATION PRIORITY DIRECTIONS OF SCIENTIFIC RESEARCHES
Key words: perspective directions of development of a science, the methodological approach, scientificmetric methods.
In article is proved modern experience of definition of priority directions of scientific researches is generalized and the expediency of use for these purposes various scientificmetric methods.
В современных условиях наука стала одним из важнейших факторов развития общества. Обострение конкуренции и сокращение жизненного цикла наукоемкой продукции вынуждают правительства отдельных стран и руководителей крупных компаний формировать специальные программы, определяющие перспективные области научно-технического развития. Ведущие мировые державы борются за технологическое лидерство и повышение эффективности своих инновационных систем. Для сохранения лидирующих позиций необходимо определять приоритетные направления развития науки и технологий.
Первые попытки обоснования приоритетов научно-технического и инновационного развития были предприняты в 1950-е годы корпорацией RAND. Начиная с 1970 г., крупномасштабные исследования долгосрочных перспектив развития технологий проводятся в Японии. В начале 1980-х в США стартовал национальный проект по разработке «критических технологий». А к середине 1990-х к поиску приоритетов инновационного развития подключились многие страны Европы, Азии, Латинской Америки, в том числе государства с переходной экономикой.
Место, занимаемое Россией в мировом экономическом сообществе, во многом зависит от состояния российской науки. При правильном использовании имеющегося у российской науки потенциала можно создать необходимые условия для сокращения существующего технологического отставания от развитых стран мира. В этих целях необходимо использовать систему объективной оценки текущих результатов научной деятельности и сформировать инструментарий обоснования приоритетности направлений научных исследований. Эти вопросы становятся особенно актуальными при разработке прогнозных тенденций развития современной науки.
В настоящее время исследования в данной области проводят многие организации и информационные центры во всем мире. Главной целью всех применяемых методологических подходов являются анализ альтернативных возможностей и формирование представлений о наиболее предпочтительных вариантах будущего развития науки. Для выявления приоритетных научных направлений и активных «точек роста» важно определить как «проблемы развития» и новые идеи, так и целесообразность и возможность работы в конкретной области, а также оценить вероятность получения и внедрения новых научных результатов.
* Работа выполнена при финансовом содействии Российского фонда фундаментальных исследований (проект №09-06-00041 а).
Существенный вклад в выявление перспективных направлений развития мировой науки внесли наукометрические методы, которые условно можно разделить на три группы: 1) квалиметрические (количественные); 2) семантические (качественные); 3) сетевые (анализ информационных связей) [3].
Первая группа включает в себя анализ библиографических ссылок, ряд методов частотного анализа, контент-анализ и другие методы, позволяющие оценить количественно уровень развития научных направлений. Методы качественного анализа характеризуют научные направления с точки зрения их новизны, актуальности, ценности, достоверности, полноты поступающей информации и ее семантической структуры. При помощи методов сетевого анализа устанавливаются взаимосвязи между научными направлениями, генерирующими и потребляющими информацию. В результате образуются сети взаимного влияния, характеризующие различные аспекты формирования и использования информации. К методам сетевого анализа следует отнести кластерный анализ, исследование междисциплинарных связей, изучение взаимного цитирования и обмена информацией и т.д.
В качестве индикаторов оценки в наукометрических методах наиболее часто выбирались такие показатели, как: публикационная и изобретательская активность; цитируемость и социтируемость публикаций; число авторских свидетельств и патентов; численность и структура научных кадров; уровень финансирования; количество книг, журналов, авторов и другие показатели. Всю совокупность используемых показателей можно сгруппировать следующим образом:
1) количественные показатели активности научной деятельности, отражающие интенсивность, с которой ученые и научные сообщества публикуют статьи либо другие научные материалы, включая документы на интеллектуальную собственность;
2) качественные показатели влияния публикаций, которые отражают качественные аспекты научной деятельности, оценивают степень полезности (использования) научных идей для других ученых в генерировании ими новых результатов исследований и разработок;
3) комплексные показатели, которые включают как количественную, так и качественную составляющую и предназначены для более объективной и полной оценки научной деятельности.
В работе [1] приведены основные характеристики и формулы расчета наиболее часто используемых наукометрических показателей.
Сегодня многие страны применяют наукометрические методы для формирования своей научно-технической политики. Но при этом быстро развивающейся сферой прогнозирования научно-технологического развития стало использование методологии Форсайта, которая возникла еще в 1950-х годах в военно-промышленном комплексе США. Затем она получила развитие в классических работах ряда британских [4, 5, 6] и германских (Х. Групп и К. Кульс) исследователей. Поскольку цели методологии Форсайта со временем изменялись, в современных условиях выделяют отдельные этапы его развития:
1) технологический Форсайт применяется для разработки перспектив научно-технической сферы;
2) рыночно-ориентированный Форсайт широко используется для анализа перспективных рынков, прогнозирования социальных процессов, а также формирования инфраструктуры национальных инновационных систем;
3) социально-экономический Форсайт добавил к задаче определения перечня технологий, на которые претендует страна, задачи социального типа.
В настоящее время используемые в рамках Форсайта методы прогнозирования перспективных сфер технологического развития зарекомендовали себя как
наиболее эффективный инструмент выбора приоритетов в сфере науки и технологий. Несмотря на наличие множества методов прогнозирования, в программах Форсайта наиболее интенсивно используются лишь 10-15 из них. Среди наиболее продуктивных - метод Дельфи, критические технологии, разработка сценариев, технологическая дорожная карта и формирование экспертных панелей.
Так, в 8-м японском научно-технологическом Форсайте [8] на основе метода Дельфи были выделены 133 перспективных направления научных исследований. Для каждого из них был проведен детальный анализ, охватывающий тенденции развития, социтирование, контент-анализ, выявление ведущих научных школ, тренды взаимосвязей между отдельными направлениями, формирование новых направлений исследований на стыке научных дисциплин и т.д. Результаты анализа использовались при разработке прогноза научнотехнологического развития Японии до 2030 г. [9].
Такие критические технологии, как метод Форсайта, используются в США, Франции, Чехии, России и других странах. Концепция «критических технологий» вошла в практику научно-технической политики государств с конца 1980-х годов. В ее основу было положено положение о том, что некоторые особенности отдельных технологий делают их особо важными с точки зрения национальных интересов. Наибольшее развитие работы по определению критических технологий получили в США, где для их анализа был создан Институт критических технологий и, кроме того, каждые два года проводятся широкомасштабные исследования, посвященные уточнению перечня критических технологий.
Перечень критических технологий формируется на основе знаний экспертов, обладающих самой высокой квалификацией в соответствующих областях. К участию в проекте обычно привлекают не более 200 экспертов, а горизонт прогнозирования - от 5 до 10 лет. Предварительный перечень критических технологий формируется на основе экспертных опросов и интервью. Затем он обсуждается в рамках специальных панелей и фокус-групп, в процессе которых происходят окончательный отбор и согласование перечня критических технологий. Иногда применяется «эталонный анализ» (benchmarking), что позволяет не только определить уровень развития технологии в стране, регионе или отрасли, но и соотнести его с уровнем мировых лидеров, выявить степень отставания и разработать стратегию по ускорению технологического развития в секторах с наибольшим инновационным потенциалом. Во главу угла обычно ставятся повышение конкурентоспособности экономики и решение важнейших социальных проблем.
Разработка сценариев предполагает создание сценариев развития тех или иных технологических областей. Этот метод использовался, например, во втором британском Форсайте. Сценарии создаются по принципу «снизу вверх» или «сверху вниз» и базируются на анализе будущих возможностей и альтернативных траекторий развития. Сценарии наиболее эффективны как дополнение к исследованиям, выполненным с использованием других методов -SWOT-анализа (оценки сильных и слабых сторон, возможностей и рисков), мозговых штурмов, библиометрического и патентного анализа и т.д.
Метод технологической дорожной карты (Technology Roadmap) был разработан в конце 1970-х годов компанией Motorola. Его используют для выработки долгосрочных стратегий развития технологий отрасли или крупной компании. Суть метода заключается в организации стратегического планирования, к которому привлекаются эксперты, представляющие основные составляющие бизнеса - маркетинг, финансы, производственную инфраструктуру, технологии, исследования и разработки. «Дорожная карта» иллюстрирует этапы перехода от текущего состояния к фазам развития в долгосрочной перспективе за счет синхронного развития технологий, продуктов, услуг, бизнеса и рынка. Ос-
новным преимуществом метода является выработка согласованного видения долгосрочных целей развития отрасли или компании.
Метод экспертных панелей считается базовым и используется практически во всех Форсайт-проектах. Группам экспертов из 12-20 человек предлагается в течение нескольких месяцев обдумать возможные варианты будущего по заданной тематике, используя новейшие аналитические и информационные материалы и разработки. Метод экспертных панелей обеспечивает открытость процесса Форсайта для сотен людей. Его основными преимуществами являются присутствие экспертов во время всего процесса работы, взаимодействие между представителями различных научных дисциплин и областей деятельности, трудноорганизуемое в иных условиях. Метод может дополнять другие подходы, применяемые в технологиях Форсайта.
Методы Форсайта постоянно совершенствовуются, накоплен большой опыт и доказана эффективность их практического применения. Но при разработке крупных проектов выбора технологических приоритетов на национальном уровне стала очевидной потребность в новых подходах, обеспечивающих получение объективных оценок на основе количественного анализа эмпирических данных -статистических индикаторов, патентной статистики, библиометрической информации и др. В этой связи претерпела изменение идея «треугольника Форсайта» («экспертиза» - «креативность» - «взаимодействие»). В работах И. Майлса и Р. Поппера было предложено добавить еще одну вершину - «доказательность» и тем самым превратить треугольник в ромб [7].
При этом отчетливо прослеживается тенденция постоянного усложнения системы используемых методов. Так, если в седьмом японском Форсайте использовались метод Дельфи, экспертные панели и обзоры литературы, то уже в восьмом в дополнение к ним были проведены несколько новых работ: серьезное библиометрическое исследование, в ходе которого были выявлены и проанализированы возникающие и наиболее быстро развивающиеся технологические области; экспертный опрос и панель населения для выявления важнейших социально-экономических целей технологического развития; построение долгосрочных сценариев для ряда технологических областей.
Как правило, каждая страна использует свою комбинацию методов Форсайта. В России выбор ориентиров научно-технологического развития происходит на регулярной основе путем формирования перечня приоритетов и критических технологий. Приоритетные направления развития науки, технологий и техники и критические технологии раз в несколько лет анализируются и корректируются с учетом глобальных тенденций развития и среднесрочных приоритетов социальноэкономического развития страны. На их основе формируется Федеральная целевая программа [2], в рамках которой финансируются прикладные исследования и разработки, создающие основу технологического развития страны.
В настоящее время Минобрнауки России курирует работы по формированию долгосрочного прогноза научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2025 г. В рамках этого проекта ведется разработка макроэкономических и научно-технологических сценариев, отраслевых прогнозов и собственно прогноза развития науки и технологий на основе экспертного опроса по методу Дельфи. В итоге появляется возможность получить объективную оценку перспективных направлений научно-технологического развития, составить целостную картину развития науки и технологий, выявить ключевые научные результаты, инновационные товары и услуги, способные оказать наиболее значительное воздействие на мировую и российскую экономику и общество в средне- и долгосрочной перспективе.
Таким образом, использование наукометрических методов исследования научных проблем и методологии Форсайта позволяет выявлять приоритеты научных исследований, осуществлять мониторинг развития науки, что имеет важное значение для формирования научной политики и экспертизы планируемых НИОКР. Система наукометрических показателей и методология Форсайта могут использоваться для оценки результативности работы отдельных ученых, текущего состояния мировой науки, комплексного анализа ее структуры, обоснования приоритетных направлений ее развития и активных «точек роста» по проблемным научным исследованиям, что в конечном счете позволит формировать более эффективную научную политику. В проведении такого рода исследований заинтересовано и научное сообщество, и органы власти и управления, и различные бизнес-структуры.
Литература
1. Силина А.Ю. Оценка научной деятельности исследователей для информационной поддержки принятия управленческих решений: автореф. дис. ... канд. техн. наук / А.Ю.Силина. Волгоград, 2010. 20 с.
2. Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы». Утверждена Постановлением Правительства РФ № 613 от 17.10.2006.
3. Хайтун С.Д. Наукометрия: состояние и перспективы / С.Д. Хайтун. М.: Наука, 2004.
4. Loveridge D. United Kingdom Foresight Programme / D. Loveridge, L. Georghiou, M. Nedeva. PREST. University of Manchester, 1995.
5. Martin B. Research Foresight and the exploitation of science base / B. Martin. HSMO, London, 1993.
6. Popper S. New forces at work. Industry views critical technologies / S. Popper, C. Wagner, E. Larson. RAND, Washington, D.C., 1998.
7. Popper R. Methodology: Common Foresight Practices & Tools, in Georghiou, L. et al., International Handbook on Foresight and Science Policy: Theory and Practice / R. Popper. Edward Elgar, 2007.
8. The 8-th science and technology Foresight survey Delphi analysis / National Institute of Science and Technology Policy (NISTEP). Tokyo, 2005.
9. Future Technology in Japan toward the Year 2030. Science and Technology Foresight Center, National Institute of Science and Technology Policy - (NISTEP) / Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology. 2006.
ЖИЛЯКОВА ЕЛЕНА ВИКТОРОВНА - кандидат экономических наук, главный специалист отдела комплексного изучения человека, психологии и педагогики, Российский гуманитарный научный фонд, Россия, Москва (lenag@rfh.ru).
ZHILYAKOVA ELENA VIKTOROVNA - candidate of economics sciences, main expert, Russian Foundation for Humanities, Russia, Moscow.
ЛАРИН СЕРГЕЙ НИКОЛАЕВИЧ - кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Центральный экономико-математический институт РАН, Россия, Москва (larinsn@cemi.rssi.ru).
LARIN SERGEY NIKOLAEVICH - candidate of technical sciences, senior scientific worker, Central Economics and Mathematics Institute RAS (CEMI RAS), Russia, Moscow.
