CC BY
56
СВЕЖИЙ ВЗГЛЯД (FRESH VIEW)
Вестник Челябинского государственного университета.
2016. № 2 (384). Экономические науки. Вып. 52. С. 202—213.
УДК 330.341.1
ББК 65.013
К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ ЭКОНОМИКИ, ОСНОВАННОЙ НА ЗНАНИЯХ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ И МЕТОДИЧЕСКИЙ АСПЕКТЫ
А. В. Козлова
Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия
Обозначена проблема отсутствия общепризнанной единицы и методологии измерения категории «знание» и экономики знаний, как многогранного феномена. Исследованы зарубежные и отечественные методологические подходы к оценке экономики знаний. Экономика знаний представлена как совокупность взаимосвязанных, взаимозависимых и взаимообусловленных подсистем. Определены критерии эффективности становления, развития и функционирования экономики знаний. Разработана авторская схема комплексной оценки экономики знаний как совокупности подсистем.
Ключевые слова: экономика, основанная на знаниях; подсистемы; критерии; комплексная оценка.
Внимание мирового сообщества к феномену «экономика, основанная на знаниях» с 1990-х гг. и по настоящее время, а также провозглашение этой концепции в качестве ориентира дальнейшего социально-экономического устройства как развитых, так и развивающихся стран, показывают необходимость оценки эффективности и результативности экономики данного типа, как и возможности сопоставления и сравнения стран в глобальном масштабе.
Целью работы является совершенствование теоретико-методических подходов к оценке феномена «экономика, основанная на знаниях». Специфичность категории «знание» порождает определенные трудности, связанные с ее измерением. Поскольку носителем знания является человек, то весьма сложно охарактеризовать мыслительные процессы его деятельности. На сегодняшний день не сложилось универсальной методологии оценки экономики знаний, также нет общепризнанной единицы измерения категории «знание». Что же касается знания как экономического фактора актива и блага, то лишь на современном этапе развития общества мы видим нарастающую борьбу государств за лидерство путем конкуренции уровней знаний. Непрерывное стремление к новшествам и инновациям делают образование и обучение в течение всей жизни главным фактором успеха и процветания страны. Все это особенно актуализирует исследования в области измерения эффективности и результативности экономики знаний.
В экономике, основанной на знаниях, принцип ограниченности ресурсов, присущий экономикам других типов, перестает быть приоритетным, это связано со специфическими свойствами ее главной категории «знание», а именно его неисчерпаемостью, способностью к самовоспроизводству и отсутствию физического износа. Знание не исчезает при потреблении и передаче, а порой, наоборот, приумножается, выступая вследствие этого неограниченным ресурсом. В то же время потребление знания, воплощенного в новых технологиях или инновациях, заново стимулирует их приращение, но уже в более качественном варианте, в свою очередь, сокращая скорость каждого приращения. Степень релевантности различных знаний может изменяться во времени. Одно и то же знание в разные временные промежутки обладает для субъектов различной ценностью, а также, устаревая, какое-либо знание может позже создать условия для новых открытий в междисциплинарных областях.
Поэтому при анализе экономики данного типа необходимо учитывать специфику ее базовой категории — нового знания, которое в большей степени является качественной компонентой, что говорит о необходимости синтеза учета как количественных, так и качественных характеристик изучаемой системы.
С целью сопоставления развития стран и регионов мира на пути к формированию и становлению экономики, основанной на знаниях, меж-
дународные организации (ООН, ЮНЕСКО, Всемирный банк, Европейская комиссия и др.) используют различные индексы, представленные как взвешенные агрегированные индикаторы, включающие различные показатели в зависимости от задач исследования, а именно: индекс экономики знаний и индекс знаний (Knowledge Economy Index); глобальный инновационный индекс (Global Innovation Index); индекс глобальной конкурентоспособности (Global Competitiveness Index); индекс человеческого развития (Human Development Index) и др. Однако интегральные индикаторы не учитывают национальную специфику каждой страны и зачастую представляют собой анализ какой-либо отдельной стороны развития государства либо имеют слишком обобщающий характер. Также в национальной статистике различных стран не всегда рассчитывают показатели, необходимые для международных расчетов индексов.
Компаративный анализ различных индексов позволяет нам сделать вывод о том, что благоприятные социально-экономические и политические условия для инновационной деятельности, значительные расходы на науку и образование (расходы на НИОКР в 2013 г.: в Швеции — 3,4 %, в Финляндии — 3,88 %, в России — 1,16 % ВВП) [14; 15], а также на развитие высокотехнологичных отраслей помогли странам Западной Европы (Швеции, Финляндии, Дании, Нидерландам, Норвегии) и Восточной Азии (Японии, Китаю, Сингапуру) добиться значительных успехов на пути построения экономики знаний. Удельный вес инновационно-активных предприятий в странах ОЭСР составил около 50 % в 2013 г., в Германии — 66 %, в Швеции — 56 %, в Финляндии — 53 %, в России — 9 % [15].
Россия пока относится к странам с переходной экономикой, находясь на 55-м месте по индексу экономики знаний (2012 г.), однако перспектива становления и развития экономики знаний в нашей стране видится нам реальной возможностью снижения ее зависимости от природных ресурсов и ускорения технологического развития.
Попытки оценить эффективность экономики, основанной на знаниях, предпринимались и среди отечественных ученых. Так, например, Б. 3. Мильнер считает, что экономика знаний появляется тогда, когда знание становится рыночным продуктом, поэтому показатели ее оценки должны отражать процессы производства, обмена и потребления знаний [9]. Данный подход
затрагивает лишь определенный аспект анализа становления и развития экономики знаний, упуская при этом социальные эффекты и возможные угрозы.
A. Н. Козырев (конец 1990-х гг.) разработал методику оценки издержек и эффективности производства новых знаний доходным, сравнительным и затратным методами [7]. Однако данные методы не способны оценить действие различных рисков, возникающих в процессе внедрения новшеств в производственные процессы. Также расходы на НИОКР не отражают стоимость произведенных научным сектором знаний.
B. Л. Макаров и А. Е. Варшавский справедливо полагают, что двигателем в условиях экономики знаний является спрос, и предлагают анализировать экономику данного типа со стороны входа и выхода [5]. Но возникает трудность в наличии актуальной информации, необходимой для расчетов, также затрагиваются не все аспекты, характеризующие экономику знаний (упускаются показатели, отражающие взаимодействие различных акторов, неформальные связи, социальные эффекты и др.).
В работах А. В. Бузгалина и А. И. Колганова [2—4; 8], посвященных трансформации современного мирового развития с точки зрения диалектического подхода, постиндустриальное общество трактуется как «общество, где ключом к прогрессу становится творческая деятельность Человека» [2], а в качестве стратегии опережающего развития — формирование «экономики для человека», где основными сферами выступают те, что способствуют образованию «ключевых ценностей нашего общества и одновременно создают главный источник прогресса его экономики» [8]. Поэтому измерение развития креато-сферы предполагается ими в плоскости определения результатов социально-экономической политики с помощью таких показателей, как индекс человеческого развития, индикаторов экологического состояния страны, а не объемов ВВП или материального производства, то есть увеличение доли в ВВП страны креатосферы (образование, здравоохранение, культура, наука и др.) [3]. А. В. Бузгалин говорит о необходимости «ориентации на увеличение выпуска продукции материального производства при сокращении его роли и доли в экономике» [4].
Л. Э. Миндели и Л. К. Пипия выделяют пять аспектов экономики знаний (ресурсный, формирование активов знаний, результативный,
сетевой, обучающий), характеризуют их оценку с точки зрения имеющихся заделов в этой области, а также затрагивают неизученные области экономики знаний в сфере ее измерения [10], однако не предлагают необходимого набора индикаторов и инструментов для их оценки.
Анализируя попытки измерить экономику нового типа, мы приходим к выводу о том, что многогранность феномена «экономика, основанная на знаниях» не позволяет охватить все аспекты анализа и оценки ее становления и развития в глобальном масштабе. Не существует строгих условий включения тех или иных показателей для оценки социально-экономической системы нового типа. Трудность адаптации зарубежных методик связана с невозможностью нахождения некоторых аналогов показателей в отечественной статистике и ограниченностью в наборе имеющихся данных, из-за чего сужается горизонт возможного анализа социально-экономической системы. Возникает острая необходимость в разработке индикаторов, учитывающих одновременно
пространственную и временную характеристики с целью стандартизации и сопоставления изучаемых аспектов «экономики знаний» между регионами и государствами.
Рассмотрим показатели, отражающие процессы развития, результативности и эффективности, трех основных сфер экономики, основанной на знаниях в России, за 2010—2014 гг.: научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки (НИОКР) и инновации; образование и обучение; информационно-коммуникационные технологии (ИКТ).
Результативность и эффективность НИОКР отражает динамика следующих показателей, представленных в табл. 1.
Рост за исследуемый период количества разработанных передовых производственных технологий, а с 2012 г. и числа используемых передовых производственных технологий способствует процессу модернизации производства в стране и дает шанс повысить конкурентоспособность российских предприятий на внутреннем и внеш-
Таблица 1
Основные показатели результативности и эффективности НИОКР в 2010—2014 гг.
Показатель 2010 2011 2012 2013 2014
Результативность НИОКР
Разработанные передовые производственные технологии 864 1138 1323 1429 1409
Число использованных передовых производственных технологий 203 330 191 650 191 372 193 830 204 546
Отношение числа созданных передовых про-
изводственных технологии к числу используемых, % 0,42 0,59 0,69 0,74 0,69
Количество поданных заявок на патенты, ед. 42 500 41 414 44 211 44914 40 308
Коэффициент изобретательской активно-
сти (число отечественных патентных заявок
на изобретения, поданных в РФ, на 10 тыс. чел. населения) 2,01 1,85 2,00 2,00 1,65
Эффективность НИОКР
Степень инновационности организаций (доля инновационной продукции в общем объеме
реализации организации, осуществляющих инновации), % 4,8 6,3 8,0 9,2 8,7
Число созданных передовых производствен-
ных технологии на одну организацию, выполняющую НИОКР, ед. на организацию 0,25 0,31 0,37 0,40 0,39
Число созданных передовых производствен-
ных технологий на 1 тыс. чел., занятых
в НИОКР 1Д7 1,55 1,82 1,97 1,92
Число созданных передовых производствен-
ных технологий на 1 млрд р. внутренних затрат на НИОКР 1,65 1,86 1,89 1,91 1,66
нем рынках. Однако невысокие значения показателя отношения числа созданных передовых производственных технологий к числу используемых (0,42 % в 2010 г. и 0,69 % в 2014 г.) говорит о том, что большинство используемых технологий — нероссийского происхождения, несмотря на положительную динамику данного показателя за пять лет.
В 2010 г. гораздо меньше одной технологии (0,25) приходилось на организацию, несмотря на небольшой рост к 2014 г. (0,39), однако значение этого показателя остается небольшим. Число созданных передовых производственных технологий на 1000 чел., занятых НИОКР, характеризует производительность труда в сфере НИОКР: за исследуемый период она выросла с 1,17 (2010 г.) до 1,92 ед./тыс. чел. (2014 г.), тем не менее все равно остается очень низкой.
Затратность разработки новых технологий в РФ очень высока: в 2013 г. отдача внутренних затрат на создание передовых производственных технологий имеет максимальное значение (1,91 ед. новых технологий с 1 млрд р. внутренних затрат).
Значение коэффициента изобретательской активности за пять лет имеет минимальное значение за исследуемый период в 2014 г. (1,65).
Таким образом, показатели отдачи ресурсов в сфере НИОКР на передовые производственные технологии в России за 2010—2014 гг. демонстрируют высокую трудоемкость НИОКР в стране и значительные затраты на создание новых производственных технологий.
Интеллектуализация производства и непрерывное профессиональное образование на протяжении всей жизни являются главным трендом в экономике знаний. Возможность работника быстро адаптироваться к меняющимся условиям окружающей среды, самосовершенствоваться и получать новые знания позволяет ему увеличить свои конкурентные преимущества на рынке труда и быть более востребованным и ценным.
При всей важности начального и среднего образования в экономике, основанной на знаниях, необходимости их переориентации с авторитарных методов на принципы гуманной педагогики, в данной статье нам представляется интересным проанализировать состояние высшего профессионального образования в России за 2010—2014 гг. (табл. 2 и 3).
Число организаций, ведущих подготовку аспирантов и докторантов (1519 и 478 ед. соответственно), в 2014 г. имеет минимальное за исследуемый период значение. Возможно, это связано с наметившейся тенденцией к объединению высших учебных заведений в России, их укрупнению и созданию национальных образовательных центров.
Данные табл. 3 показывают уменьшение количества образовательных организаций высшего образования: за исследуемый период их число сократилось на 165 ед. (на 15 % в сравнении с 2010 г.). Также отрицательная динамика прослеживается по показателю количества студентов за пять лет: снижение на 1,8 млн чел., или на 26 %, по сравнению с 2010 г. Возможно, эта негативная тенденция связана не только
Таблица 2
Показатели числа организаций аспирантуры и докторантуры в РФ в 2010—2014 гг.
Показатель 2010 2011 2012 2013 2014
Число организаций, ведущих подготовку аспирантов, на конец года 1568 1570 1575 1557 1519
Число организаций, ведущих подготовку докторантов, на конец года 602 608 597 585 478
Источник: составлено автором на основе данных, приведенных в работах [6; 13].
Таблица 3
Динамика основных показателей высшего образования в России с 2010 по 2015 г.
Показатель 2010/11 2011/12 2012/13 2013/14 2014/15
Число образовательных организаций высшего образования (на начало учебного года), ед. 1115 1080 1046 969 950
В них студентов — всего, тыс. чел. 7049,8 6490,0 6073,9 5646,7 5209,0
Студентов на 10 тыс. чел. населения 493 454 424 393 -
с сокращением количества образовательных организаций, но и с демографической ямой, приходящейся на 1995—2000 гг. Это предположение подтверждается также убывающим трендом показателя количества студентов на 10 000 чел. населения с 2010 по 2014 г.
Интенсивность обмена информацией и использование ИКТ в РФ с 2010 по 2014 г. отражена в табл. 4. Положительная динамика использования ИКТ в России за пять лет создает благоприятные условия становления экономики знаний в стране.
Анализ становления экономики знаний в России выявил следующие проблемы и противоречия, характерные для страны:
1. Необходимость повышения технологического потенциала и эффективности исследований и разработок, модернизации ключевых областей российской экономики. На сегодняшний день в РФ мы видим низкий уровень развития производственного комплекса, преобладание устаревшего оборудования, что, в свою очередь, не создает стимулов для внедрения инноваций на предприятиях [11]. Это подтверждается невысокой результативностью и эффективностью инновационно-ориентированных предприятий, с одной стороны, и «высокой стоимостью» передовых российских технологий — с другой. Необходимо более адресное финансирование по результатам «лучших».
2. Актуальность развития финансовой системы РФ как важного катализатора инновационной деятельности. Большинство российских предприятий осуществляют инвестиции в инновации за счет нераспределенной прибыли [12], и при опросах предприятий почти всегда выявляется нехватка собственных средств и высокая стоимость заимствований как главные препятствия для инвестиций и инноваций. Это говорит о необ-
ходимости укрепления банковского сектора и небанковских кредитно-финансовых учреждений.
3. Среди факторов, наиболее препятствующих технологическим инновациям в РФ, стоит выделить следующие: недостаток организационных инноваций, в том числе «инновационных управленцев»; неразвитость необходимых кооперационных связей в системе «наука — бизнес — государство»; высокий экономический риск вследствие наличия временного лага в процессе создания нового продукта, высокой стоимости нововведений и невозможности гарантированного результата.
Таким образом, анализ состояния экономики РФ и инновационной сферы, в частности, говорит о ее неготовности «принять» инновации, поэтому в ближайшей перспективе возникает актуальная необходимость в разработке комплекса мер поддержки, который будет способствовать формированию эффективной инновационной системы в РФ и ускорению построения экономики знаний в стране.
В условиях становления экономики, основанной на знаниях, наблюдается структурная трансформация элементов социально-экономической системы нового типа, появляются новые институциональные акторы, также меняются направления, формы и функции их взаимодействия. Решение задачи измерения и оценки эффективности становления экономики знаний требует разработки и уточнения критериев, эффектов, показателей результативности, комплексной оценки развития экономики нового типа.
Структурный и системный подходы к оценке экономики знаний и анализ ее основных тенденций позволил нам выделить подсистемы, присущие данной экономике. Функционально взаимосвязанные подсистемы в структуре «экономики знаний» представлены на рис. 1.
Таблица 4
Динамика показателей развития ИКТ в России в 2010 — 2014 гг.
Показатель 2010 2011 2012 2013 2014
Удельный вес организаций, использовавших ИКТ, % общего числа обследованных организаций
Персональные компьютеры 93,8 94,1 94,0 94,0 93,8
Глобальные информационные сети 83,4 85,6 87,5 88,7 89,8
Интернет 82,4 84,8 86,9 88,1 89,0
Число персональных компьютеров в обследованных организациях — всего, тыс. шт. 9288,1 9972,2 10807,5 11438,0 11740,8
Экономическая подсистема
Экологическая подсистема
Инновационная подсистема
Интеллектуально' культурно-когнитивная подсистема
^ Информационно-( коммуникативная
подсистема
Институционально-инфраструктурная ) подсистема У
Рис. 1. Структура экономики, основанной на знаниях
Основой интеллектуально-культурно-когни-тивной подсистемы является человек, который выступает как цель социально-экономического развития и движущая сила прогресса посредством создания, распространения и активизации информационных и знаниевых потоков. Также интеллектуально-культурно-когнитивную подсистему характеризует уровень функциональной грамотности и культурного универсализма населения, степень готовности общества к инновациям. Данная подсистема включает условия для развития человеческого потенциала — духовной компоненты каждой личности, среду воспитания и образования, возможности освоения духовных ценностей, образования в течение всей жизни.
Социальная подсистема представляет собой условия для нормальной жизнедеятельности людей, проживающих в стране, уровень и качество жизни, развитие жилищной и транспортной инфраструктуры, уровень здравоохранения.
Инновационная подсистема включает целостный комплекс мероприятий, агентов и их взаимодействие, а также условия, способствующие внедрению новых технологий и знаний в производственную сферу и создание на их основе инновационных товаров, работ, услуг, обеспечивающих удовлетворение потребностей. Особенно важное значение приобретают сферы НИОКР, науки (как фундаментальной, так и прикладной), образования и обучения.
Экономическая подсистема должна обеспечивать макростабильность, укрепление макроэкономического базиса в стране, развитие финансовой системы и эффективный экономический режим.
Информационно-коммуникативная подсистема является глобально-сетевой и представляет собой объемы данных и информации в качестве ресурсов для экономики знаний, а также доступ к глобальным знаниям и их использование. Данная подсистема обеспечивает взаимодействие акторов посредством различных способов обмена данными, информацией и знаниями.
Институционально-инфраструктурная подсистема включает институциональные режимы и информационную инфраструктуру. Данная подсистема представлена взаимосвязанной совокупностью институтов, организаций, ролей, норм, правил, стандартов, регулирующих отношения в экономике знаний. Наибольшее значение приобретают защита интеллектуальной собственности, качество государственного регулирования, эффективность правительства и выполнение законов.
Экологическая подсистема характеризует экологическую ситуацию в стране и мире, а также учитывает показатели влияния инноваций на окружающую среду и здоровье человека, принимаемые меры по улучшению экологической обстановки.
Необходимо отметить, что функционирование каждой подсистемы не сводится к суммированию их отдельных свойств. Взаимосвязь, взаимозависимость и взаимообусловленность подсистем, образующих экономику знаний, рождает синерге-тический эффект, который позволяет добиться доминирования эффекта совместного функционирования подсистем над суммой эффектов их автономного существования. Взаимодействие основных акторов в связке «наука — бизнес — государство — социум» посредством сетевой модели инновационного процесса повысит результативность субъектов экономической и социальной деятельности, достигнет максимального эффекта, поскольку важнейшим условием эффективной трансформации новых знаний и изобретений в инновации, а инноваций в конкурентные преимущества является формирование сети устойчивых связей между всеми участниками процесса.
С точки зрения традиционной трактовки под эффективностью понимается отношение результата к затратам, однако в условиях экономики, основанной на знаниях, такой подход видится нам не совсем корректным, поскольку соотношение результатов научной деятельности и затрат на НИОКР дает искаженную картину и отражает далеко не все аспекты экономики знаний. Наше предположение подтверждает феномен «европейского парадокса», который заключается в том, что, несмотря на высокие затраты европейских государств в сфере НИОКР, лидирующие позиции по росту технологических инноваций занимают страны Азии (Япония, Сингапур, Корея), которые в рейтинге интенсивности обмена информацией опережают Европу.
Также необходимо учитывать наличие временного лага, то есть эффект от первоначальных затрат и инвестиций в научную сферу может быть получен только через несколько лет. Это, в свою очередь, ведет к появлению различных рисков, которые также необходимо иметь в виду. В условиях мировой глобализации и интернационализации знание выступает как общественное (глобальное) и как частное благо. «Знания» становятся товаром на интеллектуальном рынке. Акт продажи и открытый доступ к новому знанию приводит к снижению его стоимости, но не ценности, а последующие затраты на его копирование становятся гораздо ниже затрат на его приобретение. Право собственности на новые разработки может искусственно приводить к формированию «когнитивных дисбалансов» — прояв-
лению отрицательных экстерналий в экономике знаний [1]. Например, сдерживание применения дорогих эффективных лекарственных средств для лечения опасных болезней приводит к негативным социальным последствиям. Прогресс в информационно-телекоммуникационных технологиях, несмотря на положительный эффект, также в определенной степени усугубил информационное неравенство между странами, углубил разрыв в уровне их развития и обострил вопрос глобальных противоречий.
В экономической литературе результативность процесса или явления в общем значении характеризуется как эффективность. С этой точки зрения эффективность развития экономики знаний возможно определить как результативность функционирования системы инновационного типа, направленной на производство, трансфер и вовлечение знаний в хозяйственный оборот с целью внедрения инноваций и удовлетворения потребностей населения. Однако и такое толкование не позволяет полностью раскрыть всего содержания подсистем экономики знаний.
Сложность оценки эффективности экономики знаний как социально-экономической системы нового типа по отношению к другим формам проявления категории эффективности выражается в понимании того, что она представляет собой наиболее обобщающее понятие, сочетающее в себе целый комплекс отдельных значений и форм показателей эффективности, обусловленных в том числе особенностями функционирования экономики страны, а также спецификой инновационных процессов. В свою очередь эффективность подсистем экономики, основанной на знаниях, обусловливается как внутренними, так и внешними характеристиками их влияния на окружающую среду.
В этой связи нам представляется возможным рассматривать эффективность экономики знаний как результативность функционирования ее взаимосвязанных подсистем и применения комплекса мер, направленных на становление и развитие экономики инновационного типа в стране, активизации инновационных процессов и развития человека как базиса социально-экономического прогресса в целях обеспечения устойчивого социально-экономического развития территорий, повышения уровня и качества жизни населения.
Поэтому необходимость оценки эффективности функционирования экономики знаний сводится к выявлению результатов фунщиониро-
вания ее подсистем. Мы считаем, что их можно приблизительно разделить на следующие условные группы:
• экономико-стратегические результаты;
• инновационно-знаниеемкие результаты;
• экологические результаты;
• организационно-управленческие результаты;
• рискогенные результаты;
• социальные результаты.
Экономико-стратегическим результатом функционирования подсистем экономики знаний являются укрепление макроэкономического базиса, получение экономического эффекта от активизации инновационных процессов как на микро-, мезо-, так и на макроэкономическом уровнях, а также все виды результатов и затрат от реализации инноваций.
Инновационно-знаниеемкие результаты предполагают эффективность использования человеческого потенциала, уровень фундаментальной и прикладной науки, степень взаимодействия в связке «наука — бизнес — государство — социум».
Экологические результаты показывают влияние подсистем экономики знаний на окружающую среду, ее состояние, степень загрязнения, рациональное использование и возможности сохранения.
Организационно-управленческие результаты проявляются в улучшении показателей, связанных с организационными и маркетинговыми инновациями, изменением подходов к управлению знаниями и информацией.
Рискогенные результаты функционирования подсистем экономики знаний приводят к возможным появлениям «когнитивных дисбалансов» — возникновению отрицательных экстерналий в экономике знаний, возможным негативным социальным последствиям, информационному разрыву между странами.
Социальные результаты учитывают степень достижения социально значимых целей, а также социальные результаты от внедрения инноваций.
Обоснование критериев эффективности является важным методологическим аспектом при формировании комплексной оценки измерения экономики знаний. Выбор критериев необходим для включения в группу показателей, требуемых для оценки эффективности и результативности экономики знаний, как системы в целом, так и отдельных ее подсистем. Выбор критерия должен соответствовать содержанию той категории, которая отражает изучаемый процесс.
Общим критерием эффективности экономики знаний как социально-экономической системы нового типа выступает максимизация решения задачи по активизации становления и развития экономики инновационного типа в стране, гармоничном развитии ее подсистем, стимулировании инновационных процессов и совершенствовании человека как базиса социально-экономического прогресса в целях обеспечения устойчивого социально-экономического развития территорий, повышения уровня и качества жизни населения при имеющихся ресурсах или оптимальных затратах. Данный критерий показывает обобщенный уровень развития экономики знаний в стране или регионе и позволяет определять результаты ее функционирования.
Основные частные критерии эффективности становления, развития и функционирования экономики отражают оценку результатов функционирования ее подсистем и реализацию основных мер, содержащихся в стратегии, направленной на их гармоничное развитие. Это следующие критерии:
• Критерий экономико-стратегической эффективности — показывает, насколько достигнуты цели, решены задачи, сформированные в стратегии знаниевого развития, а также отражает результаты получения экономического эффекта от активизации инновационных процессов как на микро-, мезо-, так и на макроэкономическом уровнях, и, кроме того, характеризует все виды результатов и затрат от реализации инноваций.
• Критерий инновационно-знаниеемкой эффективности — характеризует уровень внедрения новейших разработок и технологий в процессе функционирования взаимосвязанных подсистем и реализации инновационной стратегии.
• Критерий экологической эффективности — определяет степень влияния результатов функционирования подсистем экономики знаний и стратегии инновационного развития на окружающую среду, ее рациональное, бережное использование и возможности воспроизводства.
• Критерий организационно-управленческой эффективности — отражает степень улучшения показателей, связанных с внедрением организационных и маркетинговых инноваций, а также уровень внедрения новых подходов к управлению знаниями и информацией на разных уровнях.
• Критерий социальной эффективности — характеризует влияние становления и развития экономики знаний как совокупности подсистем
на изменение условий жизни людей, а результаты и мероприятия инновационной стратегии показывают, в какой степени удовлетворены материальные и духовные потребности.
Оценка эффективности экономики, основанной на знаниях, может быть представлена в виде схемы (рис. 2). Такая схема может применяться как при измерении развития и функционирования экономики знаний в стране или регионе, так и при планировании перехода страны на данный путь развития. Также исходя из целей исследова-
ния возможно выбирать для анализа какие-либо отдельные подсистемы экономики знаний либо учитывать их комплексно. На втором этапе в зависимости от выбранных подсистем экономики знаний определяются критерии системы в целом, либо ее отдельных подсистем. В частности, выбираются показатели, необходимые для анализа, из представленных в национальной статистике. Далее проводится ранжирование критериев по степени важности, исходя из целей исследования, определение величин эффектов и выбор ме-
► Этап 4
С-N
Комплексная оценка эффективности и результативности
экономики знаний
Рис. 2. Обобщающая схема комплексной оценки становления и развития экономики,
основанной на знаниях
тодики и методов оценки. Поскольку экономика знаний является не линейной, а динамической системой, то и методы ее измерения должны лежать в плоскости динамического моделирования, построения когнитивных карт.
Анализируя категорию «знание» и результаты научной деятельности, мы говорим не только о количественном, но и прежде всего о качественном их аспекте, который зачастую трудно формализуем, что, в свою очередь, показывает необходимость использования экспертных оценок и методов case-study в данном вопросе. Это
позволит определить, как когнитивная деятельность способствует достижению социально значимых результатов. Однако здесь кроется опасность неоднозначной и чрезмерно субъективной оценки данных явлений.
Практическая значимость предложенного алгоритма комплексной оценки измерения становления и развития экономики, основанной на знаниях, состоит в возможности его использования при формировании государственных стратегий на различных уровнях, а также для обоснования эффективности отдельных решений.
Список литературы
1. Барышева, А. В. Экономика знаний: Новая парадигма научного познания [Электронный ресурс] / А. В. Барышева. — URL: http://spkurdyumov.ru/biology/ekonomika-znanij-novaya-paradigma-nauchnogo-poznaniya/.
2. Бузгалин, А. В. Россия в глобальной экономике знаний трансформаций: контексты и альтернативы / А. В. Бузгалин // Экон. вестн. Ростов, гос. ун-та. — 2008. — Т. 6, № 1. — С. 27—39.
3. Бузгалин, А. В. Основные «пласты» глобализации и ее конфликтогенный потенциал / А. В. Бузгалин // Междунар. процессы. — 2003. — № 2. — С. 31—43.
4. Бузгалин, А. В. Поздний капитализм: капитал, рабочий, креатор. Восемь тезисов к вопросу о социальной структуре позднего капитализма и ее противоречиях / А. В. Бузгалин // Свобод, мысль. — 2014. — № 1. — С. 135—146.
5. Варшавский, А. Е. Развитие экономики знаний и необходимость обеспечения преемственности в экономической науке России / А. Е. Варшавский, А. И. Анчишкин. — Москва : МАКС Пресс, 2003. — С. 251.
6. Индикаторы инновационной деятельности: 2015 : стат. сб. / Н. В. Городникова [и др.] — М. : НИУ ВШЭ, 2015. — 320 с.
7. Козырев, А. Н. Оценка стоимости нематериальных активов и интеллектуальной собственности / А. Н. Козырев, В. Л. Макаров. — Москва : Интерреклама, 2003. — 352 с.
8. Колганов, А. И. Реиндустриализация как ностальгия? Полемические заметки о целевых акцентах альтернативной социально-экономической стратегии / А. И. Колганов, А. В. Бузгалин // Социол. исследования. — 2014. — № 3. — С. 120—130.
9. Мильнер, Б. 3. Концепция управления знаниями в современных организациях / Б. 3. Мильнер // Рос. журн. менеджмента. — 2003. — № 1. — С. 57—76.
10. Миндели, Л. Э. Концептуальные аспекты формирования экономики знания / Л. Э. Миндели, Л. К. Пипия // Проблемы прогнозирования. — 2007. — № 3. — С. 18—36.
11. Ну реев, Р. М. Человеческий капитал и его развитие в современной России / Р. М. Нуреев // Обществ. науки и современность. — 2009. — № 4. — С. 6—12.
12. Унтура, Г. А. Перспективные вложения в развитие экономики знаний: общероссийские и региональные тенденции / Г. А. Унтура // Регион: экономика и социология. — 2009. — № 1. — С. 61—83.
13. Федеральная служба государственной статистики : сайт [Электронный ресурс]. — URL: http:// www.gks.ru.
14. Всемирный банк : сайт [Электронный ресурс]. — URL: http://www.worldbank.org.
15. Community Research and Development Information Service (CORDIS) [Электронный ресурс]. — URL: http://cordis.europa.eu/innovation/en/poLicy/cis.htm.
Сведения об авторе
Козлова Анна Викторовна — аспирант Тюменского государственного университета, Тюмень, Россия. xcom7@mail.ru
Bulletin of Chelyabinsk State University.
2016. No. 2 (384). Economic Sciences. Issue 52. Pp. 202—213.
THE QUESTION ABOUT THE MEASUREMENT
OF BASED ON KNOWLEDGE ECONOMY: THEORETICAL AND METHODICAL ASPECTS
A.V. Kozlova
Tyumen State University, Tyumen, Russia, xcom7@mail.ru
In the article the problem of the lack of a recognized designated units classified as "knowledge". It is noted that the diversity of the phenomenon of "an economy based on knowledge" does not allow to cover all aspects of the analysis and evaluation of its formation and development on a global scale. There are no strict conditions for inclusion of certain indicators to assess the socio-economic system of a new type. There is an urgent need for the development of indicators, taking into account both spatial and temporal characteristics in order to standardize and compare the studied aspects of the "knowledge economy" between regions and states. Studied foreign and domestic methodological approaches to the assessment of the knowledge economy. Are considered indicators that characterize the main areas of development, effectiveness and efficiency of the knowledge economy in Russia from 2010 to 2014. The problems and contradictions characteristic of the Russian Federation in the way of the knowledge economy. The paper economy of knowledge is presented as a set of interrelated, interdependent and interrelated subsystems. The basic groups of the results of functioning of these subsystems. The criteria of efficiency of formation, development and functioning of the knowledge economy. The author's cheme is a comprehensive assessment of the knowledge economy as a set of subsystems.
Keywords: an economy based on knowledge, subsystem, criteria, comprehensive assessment.
References
1. Barysheva A.V. Ekonomika znaniy: novaya paradigma nauchnogo poznaniya [Knowledge economy: The new paradigm of scientific knowledge]. Available at: http://spkurdyumov.ru/biology/ekonomika-znanij-novaya-paradigma-nauchnogo-poznaniya/ (In Russ.).
2. Buzgalin A.V. Rossiya v global'noy ekonomike znaniy transformatsii: konteksty i al'ternativy [Russia in the global knowledge economy transformation: the context and alternatives], Ekonomicheskiy vestnik Ros-tovskogo gosudarstvennogo universiteta [Economic bulletin of Rostov State University], 2008, vol. 6, no. 1, pp. 27—39. (In Russ.).
3. Buzgalin A.V. Osnovniye "plasty" globalizatsii i eyo konfliktogennyy potentsial [The main "layers" of globalization and its conflict potential]. Meghdunarodnye protsessy [International processes], 2003, no. 2, pp. 31—43. (In Russ.).
4. Buzgalin A.V. Pozdniy kapitalizm: capital, rabochiy, creator. Vosem' tezisov k voprosu o social'noy struk-ture pozdnego kapitalizma i eyo protivorechiyakh [Late capitalism: capital, worker, creator, eight theses on the question of the social structure of late capitalism and its contradictions]. Svobodnaya mysl' [Free Thought], 2014, no. 1, pp. 135—146. (In Russ.).
5. Warshawskiy A.E., Anchishkin A.I. Razvityie ekonomiki znaniy i neobkhodimost' obespecheniyapreyem-stvennosti v ekonomiheskoy nauke Rossii [The development of the knowledge economy and the need to ensure continuity in economic science in Russia]. Moscow, MAKS Press Publ., 2003. 251 p. (In Russ.).
6. Gorodnikova N.V. [et al.]. Indikatory innovatsionnoy deyatel'nosti 2015: statisticheskiy sbornik [Indicators of innovation activity 2015: statistical compendium], Moscow, 2016. 320 p. (In Russ.).
7. Kozyrev A.N., Makarov V.L. Otsenka stoimosti nematerial'nykh aktivov i intellectual'noy sobstvennosti [Valuation of intangible assets and intellectual property]. Moscow, Interreklama Publ., 2003. 352 p. (In Russ.).
8. Kolganov A.I., Buzgalin A.V. Reindusrtializatsiya kak nostal'giya? Polemicheskiye zametki o tselevykh aktsentakh al'ternativnoy sotsial'no-ekonomicheskoy strategii [Reindustrialization as nostalgia? Polemic notes targeted emphasis on alternative socio-economic strategy]. Sotsiologicheskiye issledovaniya [Sociological research], 2014, no. 3, pp. 120—130. (In Russ.).
9. Mil'ner B.Z. Kontseptsya upravleniya znanyami v sovremennykh organizatsiyakh [The concept of knowledge management in modern organizations]. Rossiyskiy zhurnal menedzhmenta [Russian management journal], 2003, no. 1, pp. 57—76. (In Russ.).
10. Mindeli L.E., Pipiya L.K. Kontseptual'nye aspekty formirovanya ekonomiki znaniy [Conceptual aspects of the formation of the knowledge economy], Problemy prognozirovanya [Problems of forecasting], 2007, no. 3, pp. 18—36. (In Russ.).
11. Nureyev R.M. Chelovecheskiy kapital i ego razvitiye v sovremennoy Rossii [Human capital and its development in modern Russia]. Obshchestvennye nauki i sovremennost' [Social sciences and modernity], 2009, no. 4, pp. 6—12. (In Russ.).
12. Untura G.A. Perspektivnye vlozheniya v razvitiye ekonomiki znaniy: obshcherossiyskiye i regional'nye tendentsii [Future investments in the development of the knowledge economy: national and regional trends]. Region: ekonomika i sotsiologiya [Region: economics and sociology], 2009, no. 1, pp. 61—83. (In Russ.).
13. Federal'naya Sluzhba Gosudarstvennoy Statistiki [Federal State Statistics Service]. Available at: http:// www.gks.ru (In Russ.).
14. Vsemirnyy Bank [World Bank], Available at: http://www.worldbank.org (In Russ.).
15. Community Research and Development Information Service (CORDIS). Available at: http://cordis.eu-ropa.eu/innovation/en/poLicy/cis.htm.
