CC BY
28
Сибирский психологический журнал.
2019. № 71. С. 6-23. DOI: 10.17223/17267080/71/1
Статьи
УДК 159.9.072.43
МОДЕЛЬ ФАКТОРОВ ИННОВАЦИОННОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТРАНЫ1
А.В. Карлина, А.А. Григорьев3
a ФГБУН Институт психологии РАН, 129366, Москва, ул. Ярославская, д. 13, к. 1
Рассматривается связь одного из показателей инновационной эффективности страны -индекса публикационной активности Nature Index - со средним коэффициентом интеллекта населения страны (национальным IQ). Показано, что уровень национального IQ объясняет 40% дисперсии количества высококачественных научных публикаций на душу населения. Доля объясняемой дисперсии увеличивается до почти 54% при учете наличия в стране социалистического строя в прошлом или настоящем. Также рассматриваются другие факторы инновационной эффективности: ВВП на душу населения и культурные ценности Шварца. Показано, что уровень аффективной автономии вносит независимый вклад в предсказание инновационной эффективности стран, в то время как ВВП на душу населения, интеллектуальная автономия и иерархия характеризуются незначительным эффектом.
Ключевые слова: инновационная эффективность; публикационная активность; национальный IQ; ВВП на душу населения, культурные ценности.
Вместе с экономической эффективностью и человеческим капиталом технологический прогресс является одним из наиболее важных факторов развития экономики, динамика его показателя объясняет практически весь долгосрочный рост экономического продукта на душу населения [1, 2]. Иными словами, если прекратится технологический прогресс, то закончится и рост материального благосостояния (после завершения оставшихся кон-вергенционных процессов). Более того, страны, генерирующие технологические прорывы, являются, как правило, наиболее богатыми, цивилизованными и конкурентоспособными. Следовательно, понимание источников технологического прогресса является одной из ключевых задач исследований как национального, так и мирового развития.
Мы полагаем, что когнитивные способности населения страны, показателем которых является, в частности, средний коэффициент интеллекта всего населения (национальный IQ), являются фактором производства тех-
1 Исследование выполнено при поддержке РФФИ, проект 17-29-02244.
нологий в этой стране, ее инновационной активности и эффективности1. К настоящему времени получены эмпирические данные, свидетельствующие об этом. Так, например, в работе А.А. Григорьева были проанализированы связи национального ^ с такими показателями инновационной активности страны, как число специалистов, занимающихся исследованием или проектированием, процент высокотехнологичной продукции в экспорте, стоимость экспортируемой высокотехнологичной продукции и число патентных заявок от лиц, постоянно проживающих в стране [3]. Было показано, что эти связи являются нелинейными: страны с низкими значениями национального ^ характеризуются невысокими показателями инновационной активности без выраженной тенденции к повышению до некоторого значения При уровне ^ выше 95 связи являются в целом линейными, но не тесными.
Таким образом, определенный уровень национального ^ является необходимым условием инновационной активности и эффективности2, а при национальном ^ выше этого уровня в действие вступают другие факторы. В данной работе в качестве одного из таких факторов была рассмотрена эффективность работы правительства. Она оказалась значимым предиктором на диапазоне от ^ 95 только одного показателя инновационной активности - числа специалистов, занимающихся исследованием или проектированием.
Данные факторы изучались и другими авторами. Так, в работе Р. Линна [4] рассматривается связь высших творческих достижений стран - числа Нобелевских премий и международных наград по математике - с одним из факторов пятифакторной модели личности - открытостью к опыту. В работе Г. Гилэйда [5] было рассмотрено влияние на показатели патентной активности страны как доли лиц в ее населении с ^ выше 140, так и двух культурных ценностей по Ш. Шварцу: интеллектуальной автономии и иерархии. Как оказалось, эти культурные ценности вносят независимый от доли лиц с высоким интеллектом вклад в предсказание патентной активности страны. Кроме того, значимый вклад вносит взаимодействие интеллектуальной автономии с долей высокоинтеллектуальных лиц. В работе С. Морса [6] различия стран в индексе публикационной активности объясняются их разницей в благосостоянии (подробнее об этой работе см. ниже).
Таким образом, в настоящее время показано влияние на инновационную активность и эффективность отдельных факторов, как психологических, так и непсихологических. Это создает фундамент для следующего шага - создания модели инновационной эффективности, включающей ряд факторов. В настоящей статье делается попытка приступить к решению
1 По данным некоторых авторов (Rindermann H., Thompson J., 2011), большее значение, чем средний уровень IQ всего населения страны, имеет уровень интеллекта элиты: пяти процентов самых умных людей в населении страны.
2 Впрочем, и это нуждается в уточнении: при невысоком среднем интеллекте инновационная эффективность страны может быть высокой за счет непропорционально высокого интеллекта элиты.
данной задачи. В качестве показателя инновационной эффективности используется публикационная активность. Мы попытались, во-первых, подобрать функцию, удовлетворительным образом выражающую характер зависимости публикационной активности от национального IQ, и, во-вторых, определить, в какой мере некоторые другие факторы, как психологические, так и непсихологические, обусловливают, наряду с национальным IQ, публикационную активность. В качестве таких факторов рассмотрены существование в стране социалистического строя в прошлом или настоящем, экономическое благосостояние и некоторые из культурных ценностей, выделенных Ш. Шварцем.
Метод исследования
В анализ, следуя Мейзенбергу и Линну [7], включались страны с населением более 250 000 человек. Таких стран 175.
Показатели
Публикационная активность. В настоящей работе используется ежемесячно обновляющийся индекс публикационной активности Nature Index (natureindex.com) с 1 июня 2017 г. по 31 мая 2018 г. Этот индекс измеряет количество публикаций в 82 наиболее престижных научных журналах в сфере естественных наук. Данные журналы составляют меньше 1% всех журналов в сфере естественных наук в базе данных Web of Science (Clarivate Analytics), но на них приходится почти 30% всех цитат в этой области. Следовательно, Nature Index можно считать хорошим показателем уровня научных исследований в странах и институтах. Есть два варианта этого индекса: AC (article count) и FC (fractional count). При первом варианте институт и страна каждого автора статьи, попадающей в Nature Index, получают по одному баллу, вне зависимости от количества авторов. При втором варианте каждая принятая статья получает один балл, и этот балл равно распределяется между институтами и странами всех соавторов. В настоящей статье мы использовали второй вариант Nature Index, так как на AC влияет уровень международного научного сотрудничества данной страны или данного института, а FC является более точным отражением «чистого» вклада в науку. Он был выражен относительно численности населения страны: на миллион человек населения.
Не для всех включенных в анализ стран сообщены значения Nature Index. В случаях, когда значения не были сообщены, мы считали, что публикаций граждан этих стран не было и значения показателей Nature Index равны нулю.
Национальный IQ. Использовались оценки национального IQ, выведенные путем объединения данных большого числа психометрических измерений интеллекта в станах мира и результатов международных исследований достижений в образовании.
Социалистическая история. Страны с социалистическим прошлым или настоящим определяются как страны, где коммунистическая партия моно-
полизировала власть в течение достаточно долгого времени (как минимум несколько лет). Список таких стран был взят из книги Я. Корная «Социалистическая Система» [8].
В настоящем исследовании также используются показатель экономического благосостояния и оценки культурных ценностей общества. Они будут описаны ниже.
Результаты исследования
Значения показателя FC в расчете на миллион человек населения были картированы, получившаяся карта представлена на рис. 1.
Рис. 1. Карта публикационной активности в мире
Значения FC, оценки национального ^ и значения переменной «социалистическое прошлое / настоящее» (1 - имеет социалистическую историю, 0 - не имеет) для 175 стран представлены в табл. 1.
Таблица 1
ЕС в расчете на миллион человек населения, национальный Щ и наличие (1) или отсутствие (0) социалистического строя в прошлом или настоящем для 175 стран мира
Страна FC на 1 млн чел. Национальный ^ Социалистическое прошлое / настоящее
Австралия 42,96629 100,1 0
Австрия 41,94516 98,9 0
Азербайджан 0,098702 85,0 1
Албания 0,081906 83,9 1
Алжир 0,059538 81,8 0
Ангола 0,006379 76,5 1
Аргентина 2,073816 91,4 0
Армения 3,542118 93,3 1
Афганистан 0 80,8 1
Багамские Острова 0,15176 81,5 0
Бангладеш 0,027631 75,5 0
Барбадос 0 90,0 0
П родолжение табл. 1
Страна FC на 1 млн чел. Национальный ^ Социалистическое прошлое / настоящее
Бахрейн 0,113896 85,2 0
Беларусь 0,873437 97,0 1
Белиз 0 76,9 0
Бельгия 30,12423 99,5 0
Бенин 0,117219 69,3 1
Болгария 1,205436 92,8 1
Боливия 0,036194 95,0 0
Босния и Герцеговина 0,327914 93,3 1
Ботсвана 0,733093 76,5 0
Бразилия 1,30681 87,4 0
Бруней 2,192691 90,1 0
Буркина-Фасо 0,088572 55,0 0
Бурунди 0 69,5 0
Бутан 0 74,6 0
Вануату 0,542998 83,4 0
Великобритания 53,59905 99,3 0
Венгрия 7,633549 98,0 1
Венесуэла 0,059418 87,2 0
Восточный Тимор 0,154284 85,5 0
Вьетнам 0,117751 95,2 1
Габон 0,31109 68,5 0
Гаити 0 64,0 0
Гайана 0 87,9 0
Гамбия 0,066649 60,0 0
Гана 0,031214 68,2 0
Гватемала 0,001774 65,0 0
Гвинея 0,006291 67,0 0
Гвинея-Бисау 0,016118 67,0 0
Германия 51,60811 99,1 0
Гондурас 0,01619 68,9 0
Греция 6,390811 93,3 0
Грузия 0,761747 84,8 1
Дания 63,49643 97,7 0
Джибути 0 72,5 0
Доминиканская Республика 0 81,5 0
Египет 0,125265 82,6 0
Замбия 0,009945 74,2 0
Зимбабве 0,035693 71,7 1
Израиль 66,51029 95,2 0
Индия 0,691535 81,2 0
Индонезия 0,025683 85,5 0
Иордан 0,102037 85,8 0
Ирак 0,024298 84,0 0
Иран 1,204 84,9 0
Ирландия 24,43267 95,9 0
Исландия 71,90508 98,3 0
Испания 22,54375 96,8 0
П родолжение табл. 1
Страна FC на 1 млн чел. Национальный ^ Социалистическое прошлое / настоящее
Италия 16,52648 96,8 0
Йемен 0 76,1 0
Кабо-Верде 0 73,9 0
Казахстан 0,275756 86,7 1
Камбоджа 0,066853 83,5 1
Камерун 0,08772 64,0 0
Канада 39,71281 100,7 0
Катар 3,944361 80,9 0
Кения 0,122938 69,3 0
Кипр 3,128309 91,6 0
Китай 6,691638 105,8 1
Колумбия 0,336284 84,5 0
Коморы 0 77,0 0
Конго, Демократическая Республика (Заир) 0,012663 67,0 0
Конго, Республика 0 73,0 1
Корея, Народно-Демократическая Республика (Северная) 0,074536 104,7 1
Корея, Республика (Южная) 24,63899 103,6 0
Коста-Рика 0,430106 87,8 0
Кот-д'Ивуар 0,01029 71,0 0
Куба 0,263831 86,0 1
Кувейт 0,198234 86,1 0
Кыргызстан 0,041356 80,2 1
Лаос 0 88,5 1
Латвия 0,892459 96,5 1
Лесото 0 66,4 0
Либерия 0 66,4 0
Ливан 1,132785 85,7 0
Ливия 0,045493 82,5 0
Литва 3,463312 94,7 1
Люксембург 29,39387 95,8 0
Маврикий 0 87,1 0
Мавритания 0 73,9 0
Мадагаскар 0,049666 82,0 0
Македония 0,403234 87,4 1
Малави 0,066588 60,0 0
Малайзия 0,308624 89,7 0
Мали 0,093302 70,0 0
Мальдивы 0,504206 80,6 0
Мальта 7,49707 93,4 0
Марокко 0,081143 80,8 0
Мексика 0,602725 87,1 0
Мозамбик 0 69,5 1
Молдова 0,286334 89,5 1
Монголия 0,399916 96,0 1
Мьянма 0,010118 84,7 0
П родолжение табл. 1
Страна FC на 1 млн чел. Национальный ^ Социалистическое прошлое / настоящее
Намибия 0,01184 69,7 0
Непал 0,040266 68,0 0
Нигер 0,021418 70,3 0
Нигерия 0,00241 70,3 0
Нидерланды 50,69694 100,6 0
Никарагуа 0,073984 63,5 1
Новая Зеландия 26,11236 99,3 0
Норвегия 34,70249 97,9 0
Объединенные Арабские Эмираты 1,811674 89,0 0
Оман 0,248045 85,0 0
Пакистан 0,162982 83,0 0
Палестина 0,03658 84,4 0
Панама 1,834779 81,6 0
Папуа - Новая Гвинея 0,170885 82,8 0
Парагвай 0,02349 92,0 0
Перу 0,124046 83,4 0
Польша 5,890118 96,1 1
Португалия 12,90962 94,9 0
Россия 2,897012 97,0 1
Руанда 0,008191 76,0 0
Румыния 1,206852 89,3 1
Сальвадор 0 78,1 0
Саудовская Аравия 3,680224 78,6 0
Свазиленд 0,095081 75,4 0
Сенегал 0,090848 67,0 0
Сербия 0,951019 90,8 1
Сингапур 101,1501 108,7 0
Сирия 0,018063 75,4 0
Словакия 2,568074 97,5 1
Словения 17,65886 98,0 1
Соломоновы Острова 0,098145 83,4 0
Сомали 0 67,6 1
Судан 0,021217 79,0 0
Суринам 0,053248 89,0 0
США 58,53776 97,7 0
Сьерра-Леоне 0,042344 64,0 0
Таджикистан 0,043715 87,5 1
Таиланд 0,475104 88,2 0
Тайвань 16,82267 104,7 0
Танзания 0,031583 71,9 0
Тоголезская Республика 0 69,3 0
Тринидад и Тобаго 0,72309 87,5 0
Тунис 0,24887 85,7 0
Туркменистан 0 87,2 1
Турция 0,79299 89,5 0
Уганда 0,058325 75,4 0
Узбекистан 0,020056 85,5 1
Окончание табл. 1
Страна FC на 1 млн чел. Национальный ^ Социалистическое прошлое / настоящее
Украина 0,561021 94,4 1
Уругвай 1,408838 90,8 0
Фиджи 0,143567 85,0 0
Филиппины 0,022398 87,8 0
Финляндия 34,32592 100,8 0
Франция 32,07148 99,7 0
Хорватия 6,68361 97,2 1
Центральноафриканская Республика 0,010732 64,0 0
Чад 0,009396 71,1 0
Черногория 0,015899 86,8 1
Чехия 16,0666 98,9 1
Чили 5,260672 90,3 0
Швейцария 159,3404 100,4 0
Швеция 57,4581 98,6 0
Шри Ланка 0,088615 80,0 0
Эквадор 0,563012 82,0 0
Экваториальная Гвинея 0,283981 64,0 0
Эритрея 0 76,0 0
Эстония 14,4239 100,8 1
Эфиопия 0,011814 66,0 1
Южно-Африканская Республика 1,15838 71,8 0
Южный Судан 0 70,5 0
Ямайка 0,121095 74,0 0
Япония 23,27429 104,4 0
На рис. 2 представлена диаграмма рассеивания национального ^ и FQ. Как можно видеть, связь национального ^ с индексом публикационной активности является резко нелинейной. Данная диаграмма сходна с диаграммами рассеивания для связей национального ^ с некоторыми другими показателями инновационной активности [3] и демонстрирует тот же характер связи: некоторый пороговый уровень национального ^ (около 95) является необходимым условием инновационной эффективности, при его превышении значительную роль играют другие факторы (корреляция при ^ 95 и выше составляет всего 0,242).
Необходимо было выбрать некоторую нелинейную функцию, удовлетворительно отражающую соотношение национального ^ и индекса публикационной активности в рассматриваемом нами множестве стран. В литературе предлагались нелинейные регрессионные модели для соотношения национального ^ с показателем экономического благосостояния [9—11]. Было показано, что квадратичная модель эффективней линейной [11], а экспоненциальная модель еще более эффективна [9]. Линн и Ванханен нашли, однако, что на большем множестве стран экспоненциальная и полиномиальная модели примерно одинаково эффективны. Основываясь на этом результате, мы по аналогии искали оптимальную с точки зрения эф-
фективности предсказания и краткости полиномиальную регрессионную модель для рассматриваемой нами связи путем введения в регрессионное уравнение национального ^ в увеличивающейся степени, пока это приводило к значительному увеличению эффективности предсказания публикационной активности.
$ Капиталистические страны
Страны с социалистическим наследием
$
$ £ $ % ^ % $
Л А
60 70 ВО 90 100 110
Национальный \(,>
Рис. 2. Диаграмма рассеивания национального и индекса публикационной активности
Результаты этих действий представлены табл. 2. Как можно видеть, введение квадрата национального ^ в регрессионное уравнение приводит к значительному, на 15%, увеличению доли объясняемой дисперсии публикационной активности. Введение же куба национального ^ увеличивает ее на 1,2%. Это увеличение лишь маргинально значимо (р < 0,1) и невелико. Введение в модель национального ^ в кубе, следовательно, является нецелесообразным; мы, таким образом, остановились на квадратичной регрессии для предсказания публикационной активности по национальному
Сделав это, можно перейти к оценке других факторов как предикторов публикационной активности. В первую очередь был рассмотрен фактор существования в стране социалистического строя в прошлом или настоящем. Из табл. 2 следует, что введение этого предиктора в модель приводит
к заметному (на 6,5%) увеличению нормированного квадрата корреляции. Существование социалистического строя в прошлом или настоящем в стране отрицательно связано с публикационной активностью: среднее значение ее индекса в таких странах значимо ниже, чем в остальных странах (2,198 vs 9,481; p < 0,001), в то время как средний национальный IQ в этих странах значимо выше (87,902 vs 82,697; p < 0,01).
Таблица 2
Нормированные квадраты корреляций при регрессиях FC на различные наборы предикторов, N = 175
Предикторы Квадрат нормированной корреляции Увеличение эффективности предсказания при добавлении последнего предиктора F
IQ 0,249
IQ; IQ2 0,400 0,1 50 43,092 (p < 0,001)
IQ; IQ2; IQ3 0,412 0,012 3,506 (p < 0,1)
IQ; IQ2; социализм 0,464 0,065 20,683 (p < 0,001)
IQ; IQ2; социализм; IQ x социализм 0,537 0,072 26,444 (p < 0,001)
Представлялось также целесообразным оценить роль взаимодействия национального ^ с существованием социалистического строя: действует ли он одинаково при социализме и капитализме? Как можно видеть в последней строке табл. 2, введение взаимодействия этих двух факторов в модель также приводит к заметному (на 7,2%) увеличению доли объясняемой дисперсии публикационной активности, доводя ее до 53,7%. На множестве стран, в которых не было социалистического строя, публикационная активность предсказывается по национальному ^ значительно точнее, чем на множестве стран, где он был или существует (при использовании квадратичной регрессии нормированные квадраты корреляции равны 0,558 и 0,312 соответственно).
Следующим оценивавшимся фактором было благосостояние населения страны. Данный фактор, однако, потребовал особого рассмотрения.
Щ или ВВП?
В 2008 г. была опубликована статья С. Морса [6], в которой критиковались работы Р. Линна и Т. Ванханена. Критика в ней представляется довольно идеологизированной, однако автор провел и одно эмпирическое исследование, результаты которого использовались, разумеется, как аргумент против теории Линна и Ванханена. Это исследование очень близко описываемому в данной статье, поэтому мы считаем себя обязанными разобраться, насколько весомый аргумент против теории Линна и Ванха-нена дают его результаты.
Морс проанализировал связи логарифма показателя публикационной активности в 2004 г. с национальным ^ и логарифмом валового внутрен-
него продукта (ВВП) на душу населения в 2004 г. При регрессии публикационной активности на национальный ^ нормированный квадрат корреляции оказался равен 0,50, при регрессии публикационной активности на логарифм ВВП на душу населения - 0,76. На основании этого Морс заявляет, что «если рассматривать национальное богатство как движущую силу публикационной активности, а не наоборот, то представляется разумным считать ^ также детерминируемым уровнем благосостояния через образование, а не наоборот»1 [6. С. 203].
Автор, таким образом, считает, что и национальный и показатель публикационной активности определяются благосостоянием, этим объясняется корреляция между ними. Однако, чтобы это его мнение могло претендовать на серьезное отношение, он должен был бы сделать еще один шаг -ввести в регрессионное уравнение для предсказания публикационной активности по ВВП национальный ^ и оценить значимость его вклада сверх ВВП в ее предсказание: если данный вклад окажется незначимым - его утверждение остается в силе, если значимым - откладывается в сторону до получения дополнительной аргументации от заинтересованной стороны. Мы попробовали сделать этот шаг. Так как Морс не привел данные, на которых он проводил анализ, мы провели аналогичный анализ на своих данных.
Метод
Индекс публикационной активности FC и оценки национального ^ описаны выше. В качестве показателя благосостояния используется ВВП на душу населения по паритету покупательной способности по текущим ценам за 2017 г. по данным МВФ. Так как в источнике отсутствовали данные для Кубы, Сирии и Сомали, эти страны были исключены из анализа. Таким образом, анализ проводился на множестве из 172 стран.
Результаты
Как и у Морса, значения индекса публикационной активности и показателя благосостояния были прологарифмированы. Так как среди значений индекса публикационной активности были нулевые величины, к каждому из них было прибавлено 0,0005.
В табл. 3 представлены нормированные квадраты корреляций при регрессиях на национальный на 1п(ВВП на душу населения) и на национальный ^ и 1п(ВВП на душу населения).
Полученная нами эффективность предсказания публикационной активности по ^ очень близка к сообщенной Морсом. Однако эффективность предсказания ее по ВВП оказалась значительно ниже, чем у Морса, у нас она почти не отличается от эффективности предсказания по Важнее,
1 Прямая цитата: "If national wealth is seen as a driver of the articles indicator, rather than the other way around, then it seems reasonable to think of the IQ variable as also being driven by wealth via education rather than the reverse".
однако, другое: национальный ^ внес значимый вклад сверх ВВП в предсказание публикационной активности. Таким образом, проведенный анализ не дал оснований считать, что национальный ^ является следствием благосостояния, к чему склоняется Морс, напротив, результаты позволили оставить в силе представление о нем как о самостоятельном факторе.
Таблица 3
Нормированные квадраты корреляций в регрессиях 1п(ЕС) на национальный 1п(ЕС) на 1п(ВВП на душу населения), 1п(ЕС) на национальный Щ и 1п(ВВП на душу населения), N = 172
Предикторы Квадрат нормированной корреляции Увеличение эффективности предсказания при добавлении последнего предиктора F
0,489
1п (ВВП) 0,490
1п (ВВП); ^ 0,563 0,073 28,38 ф < 0,001)
Освободив, таким образом, национальный ^ от инспирированных Морсом подозрений, мы оценили, вносит ли ВВП весомый вклад в предсказание публикационной активности при введении его в модель сверх имеющихся там предикторов. Как оказалось, его введение увеличивает нормированный квадрат корреляции на 1,7% ф < 0,05). Это увеличение не представляется достаточно значительным, чтобы включать ВВП в модель. Мы также оценили вклад логарифма ВВП. Увеличение было практически нулевым (0,0000014).
Роль ценностей
Включенные в модель предикторы объясняют около 54% дисперсии публикационной активности. Какие другие факторы могут отвечать за оставшуюся часть дисперсии? Разумно предположить, что это могут быть личностные особенности населения стран. Как упоминалось во введении, роль личности уже исследовалась: Р. Линн [4] рассматривал в качестве дополнительного к интеллекту фактора открытость к опыту. К сожалению, впоследствии оказалось, что полученные в международных исследованиях личности оценки доброжелательности и открытости к опыту могут быть поставлены под сомнение [12]. Поэтому анализ с использованием данных международных исследований личности приходится отложить до лучших времен.
Представляется также весьма вероятным влияние культурных факторов. И действительно, как уже отмечалось во введении, Г. Гилэйд продемонстрировал эффективность культурных ценностей Шварца как самостоятельных предикторов инновационной активности и эффективности: им было показано, что интеллектуальная автономия и иерархия вносят независимый от доли высокоинтеллектуальных людей в стране вклад в предсказание патентной активности и что независимый вклад вносит также взаимодействие интеллектуальной автономии с долей высокоинтеллектуальных людей.
Исходя из этих результатов, мы предприняли попытку оценить роль культурных ценностей как факторов публикационной активности. В дополнение к рассмотренным Гилэйдом интеллектуальной автономии и иерархии мы включили в анализ аффективную автономию. Это было обусловлено следующими соображениями. Социальные действия человека детерминированы не только когнитивными факторами. Для выдвижения новой идеи, нахождения оригинального решения необходима, конечно, неординарность мышления. Однако за возникновением неординарной продуктивной мысли может не последовать ее реализация из-за неодобрения в культуре эгоистических устремлений, усматриваемых в попытках такой реализации. Это неодобрение относится, скорее, к сфере аффективной автономии. Соответственно, можно предположить, что в менее аффективно автономных культурах атмосфера для предложения новых идей, в том числе в публикациях, менее благоприятна, чем в более аффективно автономных культурах.
Метод
Индекс публикационной активности FC и оценки национального ^ описаны выше. Оценки по культурным ценностям были получены в исследовании ценностей Шварца между 1988 и 2007 гг.1 В этом исследовании англоговорящее и франкоговорящее население Канады, население Западной и Восточной Германии, еврейское и арабское население Израиля, гер-маноговорящее и франкоговорящее население Швейцарии оценивалось раздельно. Чтобы получить общие оценки для этих стран, были посчитаны взвешенные численностями соответствующего населения средние.
Выборку настоящего исследования составили 75 стран, для которых были получены данные в исследовании Шварца.
Результаты
В табл. 4 показано, как изменяется эффективность предсказания публикационной активности ^^ при добавлении к исходному множеству предикторов (национальный квадрат национального наличие социализма и взаимодействие национального ^ с социализмом) каждой из трех культурных ценностей - интеллектуальной автономии, аффективной автономии и иерархии - и взаимодействий с этими ценностями.
Из полученных результатов видно, что сколь-нибудь весомый дополнительный вклад в эффективность предсказания публикационной активности вносит только аффективная автономия, а вклад остальных ценностных предикторов незначительный или нулевой. Поэтому представляется целесообразным включить в модель только ее.
1 Выражаем глубокую благодарность профессору Ш. Шварцу, предоставившему нам для проведения расчетов данные по культурным ценностям стран.
Таблица 4
Нормированные квадраты корреляций при регрессиях ЕС на различные наборы предикторов, N = 75
Предикторы Квадрат нормированной корреляции Увеличение эффективности предсказания при добавлении последнего предиктора F
IQ2; социализм; ^ х социализм 0,490
IQ2; социализм; ^ х социализм; интеллектуальная автономия 0,518 0,027 3,932 (Р < 0,1)
IQ2; социализм; IQ х социализм; аффективная автономия 0,549 0,059 9,075 (Р < 0,01)
социализм; IQ х социализм; иерархия 0,492 0,002 0,280 (нз)
IQ2; социализм; IQ х социализм; интеллектуальная автономия; ^ х интеллектуальная автономия 0,517 -0,001 -0,081 (нз)
IQ2; социализм; ^ х социализм; аффективная автономия; ^ х аффективная автономия 0,570 0,020 3,237 (Р < 0,1)
IQ2; социализм; IQ х социализм; иерархия; ^ х; ^ х иерархия 0,507 0,014 1,971 (нз)
Осталось проверить, не делает ли включение в модель аффективной автономии излишними уже имевшиеся в модели предикторы. Мы осуществили эту проверку, исключив из модели с аффективной автономией, во-первых, только социализм, во-вторых, только взаимодействие национального с социализмом и, в-третьих, и социализм, и взаимодействие национального ^ с социализмом. Соответствующие нормированные квадраты корреляции составили 0,548, 0,542 и 0,477. Как видно из сопоставления с данным показателем для исходной модели (0,549), один из исключавшихся предикторов может быть изъят из модели (но не оба). Мы изъяли из числа предикторов социализм, так как это приводит к минимальной, практически нулевой потере точности предсказания. Таким образом, итоговая регрессионная модель содержит четыре предиктора: национальный квадрат национального взаимодействие национального ^ с социализмом и аффективную автономию. Она имеет следующий вид:
FC = 3,529 - 4,236 х ^ + 4,542 х + 3,654 х (ЛЛ) - 3,492 х (IQ x S), где ЛЛ - аффективная автономия; S - социализм.
Обсуждение
Сделанная в настоящей работе попытка создать регрессионную модель инновационной эффективности, в качестве показателя которой использовалась публикационная активность, была предпринята не с целью сконструировать инструмент для предсказания инновационного развития стран
в будущем, для этой цели больше подошла бы модель роста инновационной эффективности. Целью нашей работы было выделить факторы инновационной эффективности и по возможности понять характер их действия. По полученным результатам можно заключить следующее.
1. Определенный уровень национального ^ является необходимым, но не достаточным условием публикационной эффективности. До определенного уровня (около 95 баллов значения ее показателя практически нулевые, начиная с этого уровня наблюдается широкий разброс значений, детерминированных, очевидно, другими факторами. Данный характер присущ не только связи с публикационной активностью, она наблюдается и при использовании других показателей инновационной эффективности [3].
В данной работе в качестве предиктора публикационной активности использовался средний интеллект всего населения страны. Возможно, если бы в этом качестве использовался уровень наиболее интеллектуальной части населения, точность предсказания была бы выше.
2. Существование социалистического строя в прошлом или настоящем ассоциировано со снижением уровня публикационной активности, являющейся показателем инновационной активности. Кроме того, в странах с социалистической историей национальный ^ слабее связан с ее уровнем.
Можно предположить, что несколько факторов играет роль в снижении уровня инновационной активности в странах с социалистической историей. Один достаточно очевиден: массовая утечка мозгов, преимущественно в США и Западную Европу, после падения социалистического строя. Другим, по всей видимости, явились коллапс финансирования науки и упадок ее престижа. Но есть и третья возможная причина.
Когда соцлагерь вступил в капиталистический мир, в его странах не только произошел экономический кризис, но также открылись новые возможности долгосрочной экономической конвергенции с развитыми странами (по крайней мере теоретически). В этих условиях копирование является намного более эффективным, чем инновация - зачем «опять изобретать колесо»? Страны, которые все еще догоняют свой «оправданный» уровнем национального ^ ВВП на душу населения (в странах с социалистической историей ВВП на душу населения обычно ниже, чем предсказывается по национальному Щ), производят меньше научной продукции, чем они «должны» (по уровню того же национального выгоднее инвестировать в копирование, прикладные науки, промышленный шпионаж и т.д.
Низким спросом на инновации в странах с социалистической историей можно объяснить и менее тесную среди них связь инновационной эффективности с национальным который в таких условиях реализуется не в полной мере.
3. Культурные ценности играют определенную роль как фактор публикационной активности. Однако нужно сказать, что их роль, выявленная в нашем исследовании, оказалась меньшей, чем в исследовании Гилэйда [5]. Вероятно, это связано с тем, что использовались разные показатели инно-
вационной эффективности. Возможно также, что сыграл роль учет в нашем исследовании фактора социалистической истории страны. Задачей дальнейших исследований явится более детальный анализ связей инновационной эффективности страны с психологическими характеристиками ее населения, оценка которых будет учитывать как результаты международных психологических исследований, так и исторические данные.
Литература
1. Solow R.M. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Q. J. Econ. 1956. V. 70,
№ 1. P. 65-94.
2. Romer P. Endogenous Technological Change // J. Polit. Econ. 1990. V. 98, № 5. P. S71-
S102.
3. Григорьев А.А. Национальный IQ и инновационная активность страны // Сибирский
психологический журнал. 2016. № 60. С. 6-21.
4. Lynn R. Race differences in intelligence, creativity and creative achievements // Mankind
Quarterly. 2007. V. 48, № 2. P. 157-168.
5. Gelade G.A. IQ, cultural values, and the technological achievement of nations // Intelli-
gence. 2008. V. 36. P. 711-718.
6. Morse S. The geography of tyranny and despair: development indicators and the hypothesis
of genetic inevitability of national inequality // The Geographical Journal. 2008. V. 174, № 3. P. 195-206.
7. Meisenberg G., Lynn R. Intelligence: A measure of human capital in nations // The Journal
of Social, Political, and Economic Studies. 2011. V. 36, № 4. P. 421-454.
8. Kornai J. The Socialist System: The Political Economy of Communism. Princeton Univer-
sity Press, 1992. 672 p.
9. Dickerson R.E. Exponential correlation of IQ and the wealth of nations // Intelligence.
2006. V. 34. P. 291-295.
10. Lynn R., Vanhanen T. IQ and global inequality. Augusta, GA : Washington Summit Publishers, 2006. 401 p.
11. Whetzel D.L., McDaniel M.A. Prediction of national wealth // Intelligence. 2006. V. 34. P. 449-458.
12. Meisenberg G. Do we have valid country-level measures of personality? // Mankind Quarterly. 2015. V. 55, № 4. P. 360-382.
13. Rindermann H., Thompson J. Cognitive capitalism: The effect of cognitive ability on wealth, as mediated through scientific achievement and economic freedom // Psychol. Sci. 2011. V. 22, № 6. P. 754-763.
Поступила в редакцию 24.01.2019 г.; принята 13.02.2019 г.
Карлин Анатолий Владимирович - младший научный сотрудник ФГБУН Институт психологии РАН. E-mail: alfatols@yandex.ru
Григорьев Андрей Александрович - доктор филологических наук, доцент, главный научный сотрудник ФГБУН Институт психологии РАН. E-mail: andrey4002775@yandex
For citation: Karlin A.V., Grigoriev A.A. The Model of Innovative Efficiency Factors of a Country. Sibirskiy Psikhologicheskiy Zhurnal - Siberian Journal of Psychology. 2019; 71:6-23. doi: 10.17223/17267080/71/1. In Russian. English Summary
The Model of Innovative Efficiency Factors of a Country
Anatolij V. Karlina, Andrej A. Grigorieva
aInstitute of Psychology of Russian Academy of Sciences, 3 build. 1, Yaroslavskaya str., Moscow, 129366, Russian Federation
Abstract
Technological progress is the most important source of long-term productivity growth, and that plays the major role in economic development and growth in material living standards. Several studies have shown a relationship between national IQ of a country and its innovative efficiency (efforts). In this paper, we create a model of innovation efficiency based on the national rate of publication of high-quality scientific studies (estimated by the Nature Index). The correlation of national IQ and the Nature Index is nonlinear, when fitted with a quadratic function the proportion is 40%. This increases to nearly 54% when we adjust for the impact of a socialist legacy in the past or present, and this socialist legacy's interaction with IQ.
Some researchers have argued that both IQ and publication activities are determined by welfare. We tested this hypothesis and found that IQ explained a significant percentage of publication activity over and above that explained merely by GDP per capita. It suggests that IQ really is an independent factor that predicts innovation. Meanwhile, introducing GDP per capita into the innovation model increases the explained variance in the publication activity index by just 1.7% points.
Finally, we looked at the influence of three Schwartz culture value orientation scores (intellectual autonomy, affective autonomy, and hierarchy) as predictors of innovation rates. Only affective autonomy was found to significantly increase the predictive power of our model. Including it in our model annulled the main effect of a socialist legacy, though not its interaction with IQ.
We conclude the paper with a discussion of possible reasons for why a socialist legacy seems to suppress innovation, compare our findings about the role of cultural values with those reported by another researcher, and offer suggestions for further research.
Keywords: innovative efficiency; publication activities; national IQ; GDP per capita; cultural values.
References
1. Solow, R.M. (1956) A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly
Journal of Economics. 70(1). pp. 65-94. DOI: 10.2307/1884513
2. Romer, P. (1990) Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy. 98(5).
pp. S71-S102. DOI: 10.3386/w3210
3. Grigoriev, A.A. (2016) National IQ and innovational activity of a country. Sibirskiy psikho-
logicheskiy zhurnal - Siberian Journal of Psychology. 60. pp. 6-21. (In Russian). DOI: 10.17223/17267080/60/1
4. Lynn, R. (2007) Race differences in intelligence, creativity and creative achievements.
Mankind Quarterly. 48(2). pp. 157-168. DOI: 10.4236/wjns.2015.54025
5. Gelade, G.A. (2008) IQ, cultural values, and the technological achievement of nations.
Intelligence. 36. pp. 711-718. DOI: 10.1016/j.intell.2008.04.003
6. Morse, S. (2008) The geography of tyranny and despair: development indicators and the
hypothesis of genetic inevitability of national inequality. The Geographical Journal. 174(3). pp. 195-206. DOI: 10.1111/j.1475-4959.2008.00296.x
7. Meisenberg, G. & Lynn, R. (2011) Intelligence: A measure of human capital in nations.
The Journal of Social, Political, and Economic Studies. 36(4). pp. 421-454.
8. Kornai, J. (1992) The Socialist System: The Political Economy of Communism. Princeton
University Press.
9. Dickerson, R.E. (2006) Exponential correlation of IQ and the wealth of nations. Intelli-
gence. 34. pp. 291-295. DOI: 10.1016/j.intell.2005.09.006
10. Lynn, R. & Vanhanen, T. (2006) IQ and global inequality. Augusta, GA: Washington Summit Publishers.
11. Whetzel, D.L. & McDaniel, M.A. (2006) Prediction of national wealth. Intelligence. 34. pp. 449-458. DOI: 10.1016/j.intell.2006.02.003
12. Meisenberg, G. (2015) Do we have valid country-level measures of personality? Mankind Quarterly. 55(4). pp. 360-382.
13. Rindermann, H. & Thompson, J. (2011) Cognitive capitalism: The effect of cognitive ability on wealth, as mediated through scientific achievement and economic freedom. Psychological Science. 22(6). pp. 754-763. DOI: 10.1177/0956797611407207
Received 24.01.2019; Accepted 13.02.2019
Anatolij V. Karlin - Junior Researcher, Institute of Psychology, Russian Academy of Sciences.
E-mail: alfatols@yandex.ru
Andrej A. Grigoriev - Chief Researcher, Institute of Psychology, Russian Academy of Sciences, D. Sc., Associate Professor. E-mail: andrey4002775@yandex.ru
