CC BY
22
ГЛАВНАЯ ТЕМА / TOPIC OF THE DAY
(cc)
DOI: 10.26794/1999-849X-2019-12-3-25-36 УДК 330.01(045)
JEL O33, O38, I23, I28, I31, J33, J38, J45
Некоторые императивы экономического лидерства России: развитие науки
О. С. Сухарев
Институт экономики РАН, Москва, Россия https://orcid.org/0000-0002-3436-7703
АННОТАЦИЯ
В статье выявляются системные возможности России войти в число лидеров научно-технологического развития посредством изменения кадровой политики в научной сфере, что составляет цель данной работы. Предмет исследования - институциональные изменения, происходящие в науке и подготовке кадров. Рассматриваются условия функционирования сферы науки России с точки зрения изменения основных правил и приспособления к ним с акцентом на материальные и нематериальные стимулы, ротацию кадров и подготовку молодых ученых. Обосновано, что частота и содержание изменения институтов влияют на качество развития научной сферы и подготовку научных кадров, в то время как копирование уже используемых правил понижает конкурентный потенциал науки. Научно-практическая новизна настоящего исследования заключается в том, что формулируются предложения по выстраиванию системы оплаты труда и вводу базовых институтов (правил) функционирования научной сферы, обеспечивающих необходимый уровень эффективности выполнения имманентных для научной сферы функций. Оценка труда ученого требует применения предложенной в статье доктрины «научного продукта», согласно которой ученый создает продукт, не определяемый числом цитирований, не оцениваемый по количеству опубликованных статей и книг, а измеряемый важностью открытий в теории и практике, значимостью разработанных им новых формул и методов работы. Предлагается систему оплаты труда ученого представлять в виде двух уровней: текущего жалования и оценки стоимости созданного суммарного «научного продукта». Решить задачу стимулирования научного труда можно посредством введения специальной тарифно-квалификационной сетки, привязанной к системе продвижения ученого. Ключевые слова: наука; ротация кадров; финансирование; государственная политика в области науки; поддержка науки; эффективность управления наукой; подготовка молодых кадров
Для цитирования: Сухарев О. С. Некоторые императивы экономического лидерства России: развитие науки. Экономика. Налоги. Право. 2019;12(3):25-36. DOI: 10.26794/1999-849Х-2019-12-3-25-36
Some Imperatives of the Russian Economic Leadership: The Development of Science
The paper outlines system capabilities of Russia to join the scientific and technological leaders through changes in the staff policy in the science field, which was the purpose of the research. The subject of the research is institutional changes occurring in science and, particularly, staff training. The status of the Russian science is assessed in terms of changes in the basic rules and their adjustment with an emphasis on material and non-material incentives, staff rotation and training of young scientists. The paper proves that the frequency and content of institutional changes affect the quality of the scientific development and the training of scientific staff; moreover, copying the rules already in use reduces the
O. S. Sukharev
Institute of Economics, the Russian Academy of Sciences,
Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0002-3436-7703
ABSTRACT
competitive potential of science. From the scientific and practical standpoint, the research is novel in that it formulates proposals for establishing a labor compensation system and introduction of basic institutions (rules) to ensure the functioning of the scientific sphere and the efficiency of functions immanent to the latter. The paper proposes a "scientific product" doctrine that can be used for assessment of a scientist's labor, according to which the scientist creates a product that is assessed not by the citation frequency or the number of published articles and books but by the importance of discoveries in theory and practice, the significance of new formulas and methods developed. It is suggested that the scientist's labor compensation system be presented by two levels: the current salary and the estimated value of the total scientific product created. The problem of scientific work incentives can be solved by introducing a special tariff-qualification grid tied to the system of the scientist's promotion.
Keywords: science; staff rotation; financing; government science policy; science support; science management efficiency; young staff training
For citation: Sukharev O. S. Some imperatives of the Russian economic leadership: The development of science. Ekonomika. Nalogi. Pravo = Economics, taxes & law. 2019;12(3):25-36. (In Russ.). DOI: 10.26794/1999-849X-2019-12-3-25-36
ВВЕДЕНИЕ
Когда биполярный мир1, обеспечивающий некоторую стабильность международной политики, перестал существовать, в аналитических кругах стало модным говорить о необходимости не однополяр-ного, а многополярного мира. Однако деполяризация мировой экономики не снимает проблему неустойчивости развития государств, скорее даже обостряет ее. В настоящее время усиливается национальная разобщенность, обостряются экономические разногласия, что обусловлено действием капитала, который в силу своей неоднородности и перемещения концентрируется, оказывая как положительное, так и отрицательное влияние на современное развитие государств [1, с. 3, 4]. По этой причине вхождение России в число пяти крупнейших экономик в нестабильном мире представляется далеко не простой задачей, требующей значительных ресурсов и аналитического обоснования способов достижения этой цели.
Как бы ни менялась динамика мирового экономического развития под влиянием институциональных, структурных и технологических изменений [2], основное противоречие между странами сохраняется и даже обостряется в борьбе за рынки сбыта, источники ресурсов, экономическое и культурное пространство. Технологический прогресс придает этому противоречию еще больше остроты.
Сложившаяся в XXI в. парадигма социально-экономического развития государств продолжает базироваться на обеспечении военного, экономического, ментально-культурного превосходства [7, 8, 15].
1 Биполярный мир — мировой порядок, основанный на доминировании в международных отношениях двух сверхдержав или общественно-политических систем (например, капитализма и социализма).
В табл. 1 приведены пять лидирующих в мировой экономике по величине ВВП государств и Россия (ВВП в ценах 2010 г.). Из табл. 1 следует, что в течение 2000-х гг. второе место перешло от Япония к Китаю по величине ВВП. В табл. 2 отражены величины расходов на НИОКР в странах —лидерах мирового экономического развития (по величине создаваемого продукта2). В России доля расходов на НИОКР от ВВП — наиболее низкая из рассматриваемых стран, составляет всего 1,1-1,2% ВВП.
Из табл. 2 следует, что в 2016 г. Китай потеснил Японию по величине расходов на НИОКР, выйдя на второе место в мире. Россия уступает Китаю в десять раз, США — в двадцать, Германии — почти в шесть раз. В связи с этим актуализируется задача интенсификации технологического развития не только посредством увеличения расходов на НИОКР и науку, но и повышения эффективности этих расходов на приоритетных технологических направлениях.
Вхождение России в число пяти крупнейших экономик мира невозможно без:
• обеспечения экономического роста темпом не ниже среднемирового;
• достижения высокого качества жизни населения в результате увеличения доходов физических и юридических лиц и их справедливого распределения;
• расширения охвата и улучшения качества системы образования и науки, формирующих новые технологические возможности.
2 Если оценивать лидерство по темпу роста, то набор стран существенно изменится. Лидерство по величине расходов в НИОКР в процентах от ВВП распространяется на страны, которых нет в списке пяти лидеров по величине ВВП, а именно: Израиль, Южную Корею, Швецию, Австрию, и только Япония входит в этот список.
Таблица 1 / Table 1
Пять лидирующих стран по ВВП в ценах 2010 г. и Россия, 2003-2017 гг., млрд долл. США / Five leading countries in terms of GDP in 2010 prices and Russia, 2003-2017, billion US dollars
Год / Year США / USA Китай / China Япония/ Japan Германия / Germany Франция / France Россия / Russia
2003 13 433 2910 5459 3154 2435 1124
2004 13 942 3205 5580 3191 2503 1205
2005 14 408 3570 5672 3214 2543 1281
2006 14 792 4024 5753 3333 2604 1386
2007 15 055 4597 5848 3441 2665 1504
2008 15 011 5040 5784 3479 2670 1583
2009 14 595 5514 5471 3283 2592 1459
2010 14 964 6101 5700 3417 2643 1525
2011 15 204 6682 5694 3542 2698 1606
2012 15 542 7207 5779 3560 2702 1664
2013 15 803 7767 5894 3577 2718 1694
2014 16 209 8333 5916 3646 2744 1706
2015 16 673 8908 5996 3710 2773 1658
2016 16 920 9505 6053 3782 2806 1654
2017 17 305 10 161 6156 3866 2857 1680
Источник/Source: Всемирный банк / World Bank. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.
Поэтому России важно не просто перейти на новую модель экономического роста, но обеспечить «технологическое качество» продукции, позволяющее сложить иную экономическую структуру и добиться более высоких стандартов благополучия жизни людей [10].
ЗАДАЧИ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ
ВЫСОКОГО ТЕМПА ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
Большинство стран занимается решением задач обеспечения высокого темпа роста экономического роста [5, 7, 8, 14], позволяющего расширять возможности экономики, увеличивать доходы, улучшать жизнь широких слоев населения при условии наличия соответствующей системы распределения создаваемых доходов. Однако проблема обеспечения наибольшего темпа экономического роста не может быть признана решенной даже в теории [4, 7, 8] из-за наличия многих вариантов факторных
возможностей, обеспечивающих различную динамику ВВП.
В работе [5, с. 222-223] приводится следующая модель роста экономики:
- А - Р г - N; я - N'
где г — природный ресурс на душу населения; g — жизненный стандарт (доход/продукт на душу населения); N — население данной экономики; Я — ре -сурс; Р — продукт.
Жизненный стандарт равен произведению ресурса на душу населения на функцию технологичности:
я - N - ^що^;*(*) -г (); я -г ^
где 5(£) — функция технологичности, превращения ресурса в продукт.
Многие виды ресурсов исчерпываются и исчезают; следовательно, общая величина ресурса на
Таблица 2 / Table 2
Величина расходов на НИОКР в странах - лидерах экономического развития по величине ВВП, в ценах 2010 г., 2003-2016 гг., млрд долл. США / The value of R&D expenditures in the countries leading in economic development in terms of GDP, in prices of 2010, 2003-2016, billion US dollars
Год / Year США / USA Япония/ Japan Китай / China Германия / Germany Франция/ France Россия / Russia
2003 342,93 166,12 32,61 77,49 51,41 14,45
2004 347,14 169,03 38,94 77,25 52,22 13,87
2005 361,07 180,44 46,69 77,85 51,99 13,68
2006 377,21 188,60 55,07 81,85 53,25 14,87
2007 395,49 195,30 63,11 84,19 53,83 16,79
2008 415,34 193,02 72,82 90,34 54,94 16,53
2009 411,37 176,78 91,65 89,51 57,25 18,27
2010 410,09 178,82 104,32 92,73 57,48 17,23
2011 421,10 184,74 118,64 99,03 59,09 16,26
2012 417,87 185,44 137,36 102,09 60,24 17,09
2013 430,61 195,39 154,57 100,91 60,86 17,37
2014 444,02 201,24 168,43 104,75 62,51 18,26
2015 456,90 197,07 183,19 108,21 62,99 18,22
2016 464,32 190,45 200,25 111,16 63,07 18,15
Источник/Source: рассчитано автором по данным Всемирного банка / calculated by the author according to the World Bank. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD (дата обращения: 10.09.2018).
душу населения <0), тем более с ростом его численности, должна уменьшаться. В этом случае жизненный стандарт можно поддерживать исключительно за счет технологий > 0 и gS > gг = (1/г) — темп изменения ресурсов на душу населения, где gS = (1/^) х dS/dt — темп изменения функции технологичности; dг/dt < 0], т.е. эффективной переработки ресурсов (если исключить уменьшение численности населения). Иными словами, требуется увеличивать функцию S(t), т.е. повысить технологичность. Продукт Р = Я х ^ Отсюда следует, что рост продукта, в отличие от жизненного стандарта, может происходить не только за счет технологичности (интенсивного роста), но и увеличения численности населения (экстенсивный рост).
Функция технологичности S(t) определяется наукой и системой образования, устанавливающих возможности для создания и внедрения новых технологий. При увеличении численности населения
и сокращении ресурсов сохранение или наращивание уровня жизни зависит только от технологического рывка [резкого увеличения функции S(t)]. Если величина природного ресурса на душу населения не растет или увеличивается невысокими темпами либо сокращается, численность населения также не увеличивается (прирост отрицательный). В результате не остается альтернативы, кроме как обеспечения «технологического бума». Причем чем выше величина функции S(t), тем более высоким будет темп роста экономики. Таким образом, структурные параметры рынка труда, уровень социального обеспечения влияют на темп экономического роста [11-13].
Причем требуется оценивать не только возможность выхода на некоторую величину темпа экономического роста, но и способность поддержания такого темпа в течение относительно продолжительного времени. Кроме того, большое значение имеет изменение социальных параметров при экономическом
Уровень бедности /Poverty level
Децильный коэффициент фондов, раз /Decile ratio of funds
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
35
30
25
20
15
10
Рис. 1 / Fig. 1. Уровень бедности и неравенства (фондовый коэффициент) в России, 2000-2017 гг. / Poverty level and inequality (stock ratio) in Russia, 2000-2017
Источник/Source: составлено автором по данным Росстата / compiled by the author according to Rosstat. URL: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/poverty/#.
Реальные денежные доходы /Real cash income
106 104 102 100 98 96 94 92
Темпы роста ВВП России /Russia's GDP growth rate
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рис. 2 / Fig. 2. Реальные денежные доходы (индекс), 2000-2018 гг. и темп роста, 2010-2018 гг. / Real money incomes (index) of 2000-2018 and the growth rate, 2010-2018
Источник/Source: составлено автором по данным Росстата / compiled by the author according to Rosstat. URL: www.gks.ru/wps/wcm/ connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/accounts/#.
росте. Ведь они могут сокращаться, в то время как будет происходить рост ВВП. Кроме того, в каждой экономике сложилось в силу структурной организации свое соотношение между темпом динамики цен (инфляцией) и темпом роста [5]. Это означает, во-первых, необходимость обоснования «таргета» по инфляции как условия для обеспечения высокого темпа роста, во-вторых, выбора соответствующих мер экономической политики, предотвращающих подавление инфляции посредством сокращения спроса и реальных доходов населения.
ДОСТИЖЕНИЕ ЦЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ
Экономика может расти, но реальные располагаемые доходы работников могут снижаться при одновременном увеличении доходов наиболее богатых слоев населения. Но такой рост не способен изменить качество экономического развития страны. Реализация социальной политики, в частности снижение неравенства доходов, может рассматри-
ваться как неотъемлемый элемент политики экономического роста. Частью этой политики становятся институциональные коррекции, например адресная помощь нуждающимся слоям населения. Такая политика способна снизить уровень бедности населения, если оценивать его как долю бедных людей с доходами ниже прожиточного минимума по России или отдельному региону в общей численности населения, но для этого потребуется подобрать величину адресной помощи (А), которая позволяла бы повышать благосостояние людей выше прожиточного минимума. При этом на величину неравенства политика адресной помощи может не влиять. Более того, неравенство может понижаться, а уровень бедности возрастать, если адресная помощь не позволяет переломить ситуацию со снижением реальных располагаемых доходов населения (рис. 1,2).
Важно отметить, что повышение темпа роста ВВП (см. рис. 2) в 2017-2018 гг. не привело к приросту реальных денежных доходов выше отметки в 100%.
Таким образом, происходило снижение реальных располагаемых доходов при росте экономики России. Данная проблема, по всей видимости, требует отдельного решения — подбора необходимых инструментов. Возможно, понадобится разделить инфляцию и методы борьбы с ней на потребительскую и иные компоненты, привязав тем самым потребительскую инфляцию к задачам социальной политики и реализации социальных программ. Это будет означать дифференциацию мер денежно-кредитной и иных видов политики (бюджета). Такой макроэкономический подход позволит расширить инструментарий борьбы с бедностью и обеспечить рост доходов и увеличение покупательской способности населения. Поддержка спроса в этом сегменте экономики положительно повлияет на общую политику стимулирования роста экономики с выходом на целевые показатели его темпа.
Для снижения неравенства (по децильному коэффициенту фондов) необходимо, чтобы темп роста дохода 10% низшей доходной группы опережал темп роста дохода 10% высшей доходной группы. Если доход низшей доходной группы равен Ю 1, он станет равным Ю 1 + А при адресной помощи А. Доход высшей доходной группы Ю 10 станет Ю 101. В этом случае децильный коэффициент фондов до введения адресной помощи, равный = Ю10/Ю 1, станет после оказания адресной помощи равным
= Ю 101 /(Ю 1 +А), причем ^ < Б, что соответствует снижению величины неравенства по этому показателю. На этом основании осуществляется расчет величины адресной помощи, способной снизить уровень неравенства: А > (1/^) [Ю 101 -Ю 1]. При этом адресная помощь должна превышать разницу изменения дохода наиболее доходной группы населения, помноженной на величину, обратную исходному децильному коэффициенту фондов.
Таким образом, если рост экономики не позволяет обеспечить необходимую величину адресной помощи, проблема снижения неравенства и бедности решена быть не может (хотя в отношении России бедность может повыситься, а неравенство немного понизиться).
НАУКА: ПРАВИЛА ОРГАНИЗАЦИИ И ФИНАНСИРОВАНИЕ
Наука представляет собой вид деятельности, позволяющий делать открытия, выявляя новизну явлений в той или иной сфере человеческого бытия в результате поиска [9]. Следовательно, степень
новизны в существенной степени детерминирована тем, как осуществляется поиск, какой исходный интеллектуальный капитал накоплен и как он распределен по его носителям — кадрам. Тем самым возрастная структура кадров науки и объем ее финансирования (инвестирования) имеют принципиальное значение.
Особенностью поиска новизны является высокая степень неопределенности получения положительного конечного результата. Наука все более специализируется, фрагментируясь посредством монополизации отдельных направлений научного поиска по числу участников и контролю полученных результатов (число научных работников возрастает в «экономике знаний»). Специфическое знание становится все более редким, в то время как общие познания все больше распространяются. И именно эти два процесса определяют специфику современного развития науки.
Известно, что подготовка кадров занимает пять-шесть лет, а иногда, если брать в расчет повышение квалификации в послевузовской системе образования,— семь лет и более. Конечно, за такой период невозможно предсказать заранее, какие требования будет предъявлять рынок труда на момент выпуска из учебного заведения нового специалиста. Но уже сейчас ясно: требования собственников производства к кадрам будут меняться в результате будущих открытий в науке и появления новых технологий. Причем потребуются носители во многом уникального ресурса (интеллектуального капитала3).
Если в теории капитала известна проблема его неоднородности, то наука и система образования являются перспективно ориентированными сферами и не могут зависеть от циклических сиюминутных процессов на рынке труда и в экономике от текущего изменения мотивов собственников.
Финансовые схемы поддержки фундаментальных исследований оказывают значительное влияние на функционирование науки, подготовку и замещение кадров. На рис. 3 показана величина расходов на гражданскую науку России в ценах 2000 г. Из него следует, что в рецессию 2014-2016 гг. расходы на
3 Интеллектуальный капитал включает три основных компоненты: знания разных типов и назначения опыт и навыки персонала или конкретного агента (О), нематериальные активы — патенты, программы, базы данных, товарные знаки (№) и др. Поэтому темп роста интеллектуального капитала равен сумме произведения темпа роста каждой компоненты на ее долю в общей величине интеллектуального капитала [6].
Рис. 3 / Fig. 3. Расходы на гражданскую науку из средств федерального бюджета в ценах 2000 г., млн руб., 2000-2017 гг. / Expenditures on civil science from the federal budget, in prices of 2000, million rubles, 2000-2017
Источник/Source: рассчитано автором по данным Росстата / calculated by the author according to Rosstat.
<D
3
Й О
Ю
Л К
4
120 000 100 000 80 000 60 000 40 000 20 000 0
Ф Ф Ф ^ & ^ С§Ь С? N? Ч4 О О 4х
# # # # # # # # # # # # # # # # # #
гражданскую науку сокращались, хотя с 2000 г. они возросли в пять раз в реальном выражении.
Причем кадровая проблема становится для науки определяющей, поскольку от качества подготовки специалистов, преемственности, традиций научного поиска и научных школ, постоянства усилий зависит общая успешность развития научной сферы. Если общие расходы на фундаментальные исследования невелики, то их распределение через гранты, предполагающие оценку качества ожидаемого научного результата, не будет значительно влиять на развитие науки по причине несовершенства критериев распределения финансов и низкой общей величины выделяемых ресурсов. Это примерно такая же задача, как и задача оптимального размещения ресурсов, и ее сложность состоит в том, что объекты науки предполагают поиск неизвестного результата, который не всегда достижим. Это дает основание функционерам делать вывод, что финансы используются неэффективно на основании полученного результата, когда решение не найдено.
Такое расходование финансов обычно отождествляется с отсутствием эффективности. В этом случае утверждается, будто финансы потрачены на науку с низкой эффективностью. Однако подобная трактовка не может считаться обоснованной, так как
финансовая поддержка оказана научному коллективу, даже если его работа завершается отрицательным результатом. При этом финансовая поддержка может быть весьма полезной потому, что сохраняется научная школа, не теряются научные кадры, меняется направление дальнейшего поиска. Подход с позиций исключительно финансовой окупаемости к фундаментальным исследованиям может использоваться только как вспомогательный критерий при принятии общих бюджетных решений.
Недостаточно, чтобы научный результат сопоставлялся с затратами, которые направлены на его достижение (это очень узкий, ограниченный критерий оценки научной работы). Необходимо применять качественные критерии, включая экспертную оценку научного вклада.
Оплата научного труда должна предполагать выплату жалованья за квалификацию (исходя из социальных нормативов по региону), включать оценку прошлых достижений, т.е. уже осуществленного вклада научного работника в решение поставленных задач. Кроме того, целесообразно предусмотреть вознаграждение за подготовку учеников, популяризацию знаний, а также премирование за текущие разработки конкретного года, но не по формальным критериям — статьям в журналах, базам данных, а по личному вкладу в приращение
знания в данной области. Такую простейшую схему формирования сетки заработной платы4 требуется, по нашему мнению, выстроить по аналогии с тарифно-квалификационной сеткой. Однако надо сформировать ее для системы научной и педагогической работы (разумеется, с учетом того, что высшая школа должна стать субъектом государственного сектора). Что же касается проблемы омоложения кадров в науке, то она будет успешно решаться, если изменится (повысится) заработная плата ученых, будут созданы соответствующие условия труда, а также поднимется престиж профессии. Важным фактором решения кадровой проблемы в науке России выступает обеспечение достойного выбытия кадров предпенсионного и пенсионного возрастов с нахождением им применения не на придуманных искусственно новых должностях, позволяющих сохранять административный контроль и заработную плату, а в высоко оплачиваемой консультационной и воспитательной деятельности.
Задачей особой важности является учет аккумулируемого научного результата — «научного продукта». Оценка и оплата труда не могут ориентироваться на то, что создано только в текущем году. Можно предположить, что согласно существующей схеме оплаты гениальный ученый, осуществивший основополагающий вклад в науку и, возможно, по этой причине подорвавший свое здоровье, в следующем году останется без оплаты (без значимых надбавок). А если этот вклад будет оценен по достоинству научным сообществом через три-пять лет? Без ответа на этот вопрос нельзя привязывать систему оплаты труда только к текущим результатам, формализованным в публикациях и базах данных. Сложившийся в России подход к оценке труда ученого подчинен сугубо финансовой логике, которая не соответствует задачам развития фундаментальной науки, создания и поддержания работы научных школ.
Требуется оформить тарифную сетку, учитывающую долговременный характер оценки научного труда и уже имеющиеся заслуги ученого, так как созданный научный продукт продолжает работать, принося доходы, а его создатель ничего за него не получает.
4 На сегодняшний день действует следующая система оплаты: небольшой оклад, плюс годовое премирование за публикацию статей, причем не важна их научная ценность, а принимается во внимание сам факт публикации, причем в строго определенных журналах. Конечно, это неоправданно монополизирует и «элитизирует» возможности публикаций и науку.
«НАУЧНЫЙ ПРОДУКТ», ОЦЕНКА ТРУДА УЧЕНОГО И ПОДГОТОВКА НОВЫХ НАУЧНЫХ КАДРОВ
Воспроизводство научных кадров должно реализо-вываться за счет специалистов, получивших отличное профессиональное образование по соответствующей специальности. Однако только одни меры, направленные на омоложение кадрового состава науки, не могут быть самоцелью, поскольку потеря тех, кто способен обучать и подготавливать кадры, представляет большую опасность для развития системы науки в стране в целом, нежели нехватка какого-то количества молодых ученых. Более того, важна вся структура возрастов, поскольку именно она оказывает влияние на воспроизводство и замещение кадров.
При этом меры государственной поддержки науки должны сводиться не только к увеличению ее финансирования, но и обеспечению эффективности вводимых, заменяемых (часто заимствуемых) правил, детерминирующих работу ученых. Под результативностью мер государственной поддержки следует подразумевать условия, при которых предлагаемая мера государственной поддержки в рамках используемых ресурсов способствует достижению поставленной цели. Несомненно, задача экономии государственных ресурсов должна решаться, но не абсолютизироваться.
Кроме того, необходимо принимать во внимание возможность неполучения в результате научной деятельности положительного результата в отведенное время. Формально для финансиста это означает неэффективное использование средств, однако с научной точки зрения получение отрицательного результата заставляет ученого активизировать поиск либо отказаться от данной задачи и направления исследований как бесперспективного (что иногда бывает не менее важно, чем продолжать изыскания). «Грантовая» логика построения финансирования современной науки не учитывает имманентных свойств организации научного труда. Причем результаты оцениваются больше по формальным, нежели содержательным критериям. Так, требуется указывать публикации по гранту в определенных журналах, индексируемых в зарубежных базах данных, и устанавливается их число. Нужны данные по числу ссылок, показателю Хирша и т.д. И уже неважно содержание самого научного труда. Тем самым формализуется оценка научного труда, она как бы выводится из плоскости содержания, иногда смысла самого этого труда.
ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ НАУКА (НОВОЕ ЗНАНИЕ) / FUNDAMENTAL SCIENCE (NEW KNOWLEDGE)
S i I I 4
Наука/ Образование/ НИОКР/ Экспертная деятельность/ Производство/ Science Education Scientific research Expert activity Production
+ + t
Подготовка научных Прикладные Измерение, оценка,
кадров/ Scientific разработки, анализ/ Measurement,
training технологии/ evaluation, analysis
Applied development, technology
Результат: критерий, принцип, модель, формула, теория, методика, методология, алгоритм, процедура, процесс, техническое решение, открытие, изобретение, продукт (лекарство), рационализаторское предложение, технология, прибор, вид деятельности, система управления и т.д. и т.п. / Result: criterion, principle, model, formula, theory, technique, methodology, algorithm, procedure, process, technical solution, discovery, invention, product (medication), rationalization proposal, technology, tool, type of activity, control system, etc.
Рис. 4 / Fig. 4. Элементы создаваемого «научного продукта» и научные результаты / Elements of the created "scientific product" and scientific results
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
Нужен совершенно иной подход, и, по нашему мнению, он сводится к оценке научного труда по качеству созданного «научного продукта» (рис. 4), т.е. по конкретным результатам фундаментального исследования.
Совокупный «научный продукт» подразумевает стоимостную оценку созданного интеллектуального капитала за некоторое время на основании полученных научных результатов. Число статей, монографий, тем более ссылок (цитирований) может выступать суммарным показателем интенсивности научного труда, увеличивая созданный интеллектуальный капитал. Количественные критерии и цитаты в большинстве случаев вообще никак не свидетельствуют о вкладе ученого в решение научной проблемы, как и привязка к журналам, входящим в иностранные базы данных индексирования.
Числовые показатели, по нашему мнению, нельзя автоматически применять для оценки научного труда и тем более качества научной работы. Стоимость «научного продукта» включает, кроме сумм, отпущенных на его исполнение, стоимостную оценку созданных и отдельно реализованных патентов (сопровождение, внедрение, разработка конкретной технологии с ее применением), а также осуществленных открытий в текущем периоде, которые позволят создать различные виды стоимости в будущем. К такой оценке нужно прибавлять «стоимостную оценку» подготовленных за период кадров высшей научной квалификации. Таким образом, оценке подлежит накопленный и созданный интеллектуальный капитал, причем вновь созданный в текущем году «интеллектуальный капитал» следует обозначить как произведенный «научный продукт» (при всех оговорках). Требуется разработать нормативы подобно системе
национальных счетов, позволяющие рассчитывать стоимость текущего (годового) «научного продукта». Измерять его следует не по затратам на науку как долю ВВП, а по созданным интеллектуальным активам за указанный период с весовой оценкой будущей стоимости полученных результатов. При этом следует учитывать эффект аккумулирования научных результатов, выводя оценку за период одного года (измерять потенциал).
Сравнение этих функций (зависимостей) и даст искомую оценку целесообразности принятия мер поддержки и установления их эффективности. Вместе с тем данный вид оценки возможен только в случае, если этот институт введен и функционирует и имеется информация о его результативности. Иные данные являются ожидаемыми, планируемыми параметрами и должны восприниматься как ориентировочные, а не фактические оценки. Указанное свойство, неотъемлемо присущее мерам поддержки, ограничивает получение обоснованного решения на этапе институционального планирования. Конечно, важно при выстраивании работы исполнительных органов власти следовать шкале «потребности — возможности — ресурсы — результаты». Омоложение кадров не должно быть фетишем политики в области образования и науки, особенно если потребностями старших по возрасту ученых пренебрегают или не учитывают.
Полагаем, что оплата труда ученого должна выстраиваться с учетом следующих факторов:
• жалованье, назначаемое исходя нормативов обеспечения социального уровня жизни и поддержания воспроизводства научных кадров;
• научная квалификация, которая подтверждается уже полученными научными результатами, подготовленной школой (учениками);
• «организационные» выплаты, т. е. заработная плата в конкретном коллективе, где работает ученый;
• выполнение поставленных задач (например, по гранту, специальному заданию), когда оцениваются затраты научного труда безотносительно того, какие результаты будут получены, так как результаты в начальной точке поисковой (научной) работы не могут быть точно определены — иначе такая работа не потребовалась бы.
Представим подход к оценке обновления кадров в научной сфере, сведя его к трехэтапному алгоритму.
Во-первых, требуется осуществить структурный анализ бюджета всей научной сферы России по ста-
тьям и направлениям использования в динамике за рассматриваемый промежуток времени, выделяя статьи по молодым и более зрелым исследователям (если признается, что возрастная структура в науке имеет значение).
Линейная логика сокращения кадров в рамках мер регулирования научной сферы создает только отрицательные мотивы при выборе этой деятельности, способствует большему расходованию финансовых ресурсов с невысокой эффективностью при том же или даже более низком качестве работ, ибо транс-акционные издержки контроля, наказания, надзора, да и вообще исполнения такой формализованной деятельности резко возрастают.
Во-вторых, для оценки программы поддержки молодых ученых понадобится величина отношения выделяемых в год дополнительных финансов на одного молодого ученого:
I = Р / МИ,
где Р — величина выделяемых финансов; МИ — число молодых ученых. Связь выделяемых финансов на молодого ученого и коэффициента ротации (К = ДМИ/ДСИ, где СИ — число старших исследователей), представляющего собой отношение изменения числа молодых ученых к числу ученых старших возрастов, характеризует не только процесс стимулирования привлечения молодых ученых в науку, но и воспроизводство кадров в сфере науки. Характер возможного изменения указанных величин отражает рис. 5.
На рис. 5 слева показаны две возможные траектории, когда ротация кадров улучшается и финансирование на одного молодого ученого снижается (линия 1), ротация и финансирование улучшаются (линия 2) как наиболее целесообразный в определенных условиях вариант развития науки (применительно к российским задачам). На рис. 5 справа показаны вариант ухудшения коэффициента ротации и кадров в науке и снижение финансирования на одного молодого ученого (линия 3), улучшение ротации при неизменном финансировании (линия 4), снижение финансирования на одного ученого при неизменном коэффициенте ротации (линия 5), рост финансирования при ухудшении ротации кадров (линия 6), рост финансирования при неизменяемом коэффициенте ротации (линия 7). Из рис. 5 следует, что ситуация динамически может изменяться. Однако государственная политика предполагает решение задачи увеличения финансирования ученых при выходе на
Ki
K
K
Рис. 5/ Fig. 5. Коэффициент ротации кадров в науке и финансы на одного молодого ученого / The coefficient of staff rotation in science and finance per one young scientist
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
определенный приемлемый с точки зрения обеспечения необходимого воспроизводства научных кадров. Иными словами, нужен некий вариант динамики по линии 2 (рис. 5, слева), когда эта кривая стремится к вертикальной линии при данном коэффициенте ротации (^1).
В-третьих, данные параметры могут и должны измеряться на коротких и длинных интервалах для различных организаций, где работают молодые исследователи отдельно и в масштабе страны.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Необходимо сформировать структуру научных организаций, их функционал, схемы финансирования, конкурсную и конкурентную модели функциониро-
вания и прекратить их перманентные институциональные модификации.
2. Кадровое обновление не должно осуществляться само по себе без учета возможностей исследователей старшего поколения, без стимулирования их работы по подготовке молодых кадров, а также без создания действенных стимулов привлечения в науку молодежи.
3. Выход России на траекторию относительно высокого темпа роста возможен по имеющемуся общему потенциалу [1], но проблематичен из-за текущих методов реализуемой экономической политики, не учитывающей влияние институциональных коррекций и структурных особенностей динамики экономики [5, 6, 10].
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Глазьев С. Ю. Рывок в будущее. Россия в новых технологическом и мирохозяйственном укладах. М.: Книжный мир; 2018. 768 с.
2. Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. М.: Фонд эконо-мичексой книги «Начала»; 1997. 180 с..
3. Перес К. Технологические революции и финансовый капитал. М: Дело; 2011. 232 с.
4. Спенс М. Следующая конвергенция. Будущее экономического роста в мире, живущем на разных скоростях. М.: Изд-во Института Гайдара; 2013. 336 с.
5. Сухарев О. С. Экономический рост, институты и технологии. М.: Финансы и статистика; 2014. 464 с.
6. Сухарев О. С. Экономический рост в России: проблема управления. Экономист. 2016;7:21-31.
7. Хэлпман Э. Загадка экономического роста. М.: Изд-во Института Гайдара; 2012. 240 с.
8. Фелпс Э. Массовое процветание: как низовые инновации стали источником рабочих мест, новых возможностей и изменений. М.: Издательство Института Гайдара, Фонд «Либеральная миссия»; 2015. 472 с.
9. Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. М.: Эксмо; 2007. 864 с.
10. Яременко Ю. В. Приоритеты структурной политики и опыт реформ. М.: Наука; 1999. 414 с.
11. Alonso-Carrera J., Raurich X. Labor mobility, structural change and economic growth. Journal ofMacroeconomics. 2018;56:292-310.
12. Andergassen R., Nardini F., Ricottilli M. Innovation diffusion, general purpose technologies and economic growth. Structural Change and Economic Dynamics. 2017;40:72-80.
5
1
36
О. С. Сухарев
13. Brancaccio E., Garbellini N., Giammetti R. Structural labour market reforms, GDP growth and the functional distribution of income. Structural Change and Economic Dynamics. 2018;44:34-45.
14. Luo J., Olechowski A. L., Magee C. L. Technology-based design and sustainable economic growth. Technovation. 2014;34:663-677.
15. Nelson R. Economic Development from the Perspective of Evolutionary Economic Theory. Oxford Development Studies. 2008;36(1):9-21.
REFERENCES
1. Glazyev S. Yu. Charge to the future. Russia in the new technological and world economic structures. Moscow: Knizhnyi mir; 2018. 768 p. (In Russ.).
2. North D. Institutions, institutional changes and the functioning of the economy. Moscow: Economic Book Fund «Beginning»; 1997. 180 p. (In Russ.).
3. Perez K. Technological Revolutions and Financial Capital. Moscow: Delo; 2011. 232 p. (In Russ.).
4. Spence M. Next Convergence. The future of economic growth in the world, living at different speeds. Moscow: Gaidar Institute Publishing House; 2013. 336 p. (In Russ.).
5. Sukharev O. S. Economic growth, institutions and technology. Moscow: Finansy i statistika; 2014. 464 p. (In Russ.).
6. Sukharev O. S. Economic growth in Russia: the problem of management. Economist. 2016;7:21-31. (In Russ.).
7. Helpman E. The mystery of economic growth. Moscow: Publishing house of the Gaidar Institute; 2012. 240 p. (In Russ.).
8. Phelps E. Mass prosperity: how grass-roots innovations have become a source of jobs, new opportunities and changes. Moscow: Gaidar Institute Press, Fond «Liberal'naya missiya»; 2015. 472 p. (In Russ.).
9. Schumpeter J. Theory of economic development. Capitalism, socialism and democracy. Moscow: Eksmo; 2007. 864 p. (In Russ.).
10. Yaremenko Yu. V. Structural policy priorities and reform experience. Moscow; Nauka; 1999. 414 p. (In Russ.).
11. Alonso-Carrera J., Raurich X. Labor mobility, structural change and economic growth. Journal of Macroeconomics. 2018;56:292-310.
12. Andergassen R., Nardini F., Ricottilli M. Innovation diffusion, general purpose technologies and economic growth. Structural Change and Economic Dynamics. 2017;40:72-80.
13. Brancaccio E., Garbellini N., Giametti R. Structural lab reforms, economic growth and the functional distribution of income. Structural Change and Economic Dynamics. 2018;44:34-45.
14. Luo J., Olechowski A. L., Magee C. L. Technology-based design and sustainable economic growth. Technovation. 2014;34:663-677.
15. Nelson R. Economic Development from the Perspective of Evolutionary Economic Theory. Oxford Development Studies. 2008;36(1):9-21.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Олег Сергеевич Сухарев — доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник, Институт
экономики РАН, Москва, Россия
o_sukharev@list.ru
ABOUTTHE AUTHOR
Sukharev Oleg S. — Dr. Sci. (Econ.), Prof., Chief Researcher, the Institute of Economics, the Russian Academy of
Sciences, Moscow, Russia
o_sukharev@list.ru
Статья поступила:11.01.2019; принята к публикации 05.03.2019. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. The article was received 11.01.2019; accepted for publication 05.03.2019. The author read and approved the final version of the manuscript.
