Сотрудничество организаций в исследованиях и разработках является одним из основных каналов распространения новых знаний для создания инноваций. Поэтому важно понимать, как именно предприятия используют этот канал. Цель данной работы заключается в выявлении структуры такого сотрудничества, определяемой как неоднородностью партнёров, так и размерностью организаций. Данная структура рассматривается в динамике. Анализ основан на данных Росстата, характеризующих участие в совместных проектах в исследованиях и разработках инновационно-активных организаций с 2019 по 2022 г. Такой подход позволяет установить, как изменяется структура совместной деятельности под воздействием кризисных условий. Однако в отличие от большинства отечественных исследований, посвящённых этой деятельности, в данной работе также устанавливается связь между выбором партнёров и абсорбционными способностями организаций. Различия в абсорбционных способностях (т.е. способностях организаций к поиску, усвоению и применению на практике новых знаний из внешних источников) во многом определяют выбор партнёров в инновационной деятельности и результаты сотрудничества. В работе установлено, что, несмотря на усилия правительства, в России происходит ослабление связей между наукой и бизнесом: в настоящее время не только малые, но даже крупные организации в основном сместили свои предпочтения к проектам с менее высокими рисками. Закрепление таких моделей сотрудничества ведёт к снижению и даже утрате абсорбционных способностей, позволяющих усваивать и использовать новые знания для создания радикальных инноваций. Следовательно, необходимы меры, чтобы не только сохранить масштабы совместной деятельности в исследованиях и разработках, но и избежать негативных изменений в её структуре. В числе таких мер должны быть и стимулы к наращиванию предприятиями способностей к абсорбции знаний, которым, к сожалению, уделяется мало внимания и в практике управления инновационной деятельностью, и в отечественной экономической литературе.
Идентификаторы и классификаторы
Технологическое развитие неразрывно связано с процессами диффузии знаний, и, согласно результатам как теоретических, так и большого числа эмпирических исследований, расширение доступа к новым внешним знаниям является одним из ключевых факторов, способствующих росту инновационного потенциала фирм [1–5].
Список литературы
- Голиченко О. Г. Модели развития, основанного на диффузии технологий // Вопросы экономики. 2012. № 4. С. 117-131. DOI: 10.32609/0042-8736-2012-4-117-131 EDN: OWGDYP Golichenko O. G. Models of development based on technology diffusion. Voprosy Economiki. 2012;(4):117-131. (In Russ.). DOI: 10.32609/0042-8736-2012-4-117-131 EDN: OWGDYP
- Cohen W. M., Levinthal D. A. Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation // Administrative Science Quarterly. 1990. Vol. 35, № 1. P. 128-152. DOI: 10.2307/2393553 EDN: BGYTDL
- Chesbrough H. W. Open innovation: The new imperative for creating and profiting from technology. Boston, MA: Harvard Business School Press, 2003. xxxi, 227 p.
- Caloghirou Y., Kastelli I., Tsakanikas A. Internal capabilities and external knowledge sources: Complements or substitutes for innovative performance? // Technovation. 2004. Vol. 24, № 1. P. 29-39. DOI: 10.1016/S0166-4972(02)00051-2
- Metcalfe J. S. University and business relations: Connecting the knowledge economy // Minerva. 2010. Vol. 48, № 1. P. 5-33. DOI: 10.1007/s11024-010-9140-4 EDN: UUSQUX
- Schmidt T. Absorptive capacity - one size fits all? A firm-level analysis of absorptive capacity for different kinds of knowledge // Managerial and Decision Economics. 2010. Vol. 31, № 1. Р. 1-18. DOI: 10.1002/mde.1423
- Самоволева С. А. Абсорбция технологических знаний как фактор инновационного развития // Вопросы экономики. 2019. № 11. С. 150-158. DOI: 10.32609/0042-8736-2019-11-150-158 EDN: QMEFUN Samovoleva S. A. Technological knowledge absorption as a factor of innovation development. Voprosy Ekonomiki. 2019;(11):150-158. (In Russ.). DOI: 10.32609/0042-8736-2019-11-150-158 EDN: QMEFUN
- Mark M., Graversen E. K. Determinants of Danish firms’ choice of R&D-cooperation partners: Working paper. 2004/6 / The Danish Centre for Studies in Research and Research Policy. Aarhus: University of Aarhus, 2004. 28 p.
- Самоволева С. А. Проблемы регулирования абсорбции знаний в России // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 3. С. 98-116. DOI: 10.19181/smtp.2023.5.3.8 EDN: CSFICB Samovoleva S. A. The challenges of regulating knowledge absorption in Russia. Science Management: Theory and Practice. 2023;5(3):98-116. (In Russ.). DOI: 10.19181/smtp.2023.5.3.8 EDN: CSFICB
-
Голиченко О. Г., Самоволева С. А. Модели поведения предприятий при использовании внешних и внутренних исследований и разработок в инновационной деятельности // Инновации. 2016. № 10 (216). С. 37-49. EDN: ZCHVEZ Golichenko O. G., Samovoleva S. A. Behavioral models of enterprises using external and internal R&D for innovation activity. Innovations. 2016;(10):37-49. (In Russ.). EDN: ZCHVEZ
-
Lo M. F., Tian F. Enhancing competitive advantage in Hong Kong higher education: Linking knowledge sharing, absorptive capacity and innovation capability // Higher Education Quarterly. 2020. Vol. 74, № 4. P. 426-441. DOI: 10.1111/hequ.12244
-
Barney J. B. Resource-based theories of competitive advantage: A ten-year retrospective on the resource-based view // Journal of Management. 2001. Vol. 27, № 6. P. 643-650. DOI: 10.1177/014920630102700602 EDN: JNSRXT
-
Becker W., Dietz J. R&D cooperation and innovation activities of firms - evidence for the German manufacturing industry // Research Policy. 2004. Vol. 33, № 2. P. 209-223. DOI: 10.1016/j.respol.2003.07.003
-
Ратнер С. В. "Тройная спираль" региона: исследование барьеров взаимодействия и сотрудничества в инновационной сфере // Стратегии бизнеса. 2013. Т. 1, № 1. С. 91-97. EDN: SCOZHN Ratner S. The "triple helix" of a region: A study of barriers of interaction and cooperation for innovation. Business Strategies. 2014;1(1):91-97. (In Russ.).
-
Зинов В. Г., Федоров И. С. Трансфер технологий из академического в реальный сектор экономики: барьеры и возможные решения // Экономика науки. 2022. Т. 8, № 3-4. С. 156-173. DOI: 10.22394/2410-132X-2022-8-3-4-156-173 EDN: KKFHKT Zinov V. G., Fedorov I. S. Technology transfer from academic to the real sector of the Economy: Barriers and possible solutions. Economics of Science. 2022;8(3-4):156-173. (In Russ.). DOI: 10.22394/2410-132X-2022-8-3-4-156-173 EDN: KKFHKT
-
Симачев Ю. В., Кузык М. Г. Взаимодействие российского бизнеса с наукой: точки соприкосновения и камни преткновения // Вопросы экономики. 2021. № 6. С. 103-138. DOI: 10.32609/0042-8736-2021-6-103-138 EDN: KQZHCP Simachev Y. V., Kuzyk M. G. Interaction of Russian business with science: Points of contact and stumbling blocks. Voprosy Ekonomiki. 2021;(6):103-138. (In Russ.). DOI: 10.32609/0042-8736-2021-6-103-138 EDN: KQZHCP
-
Самоволева С. А. Проблемы формирования национальной инновационной системы: возможности и ограничения взаимодействия бизнеса и науки // Управление наукой: теория и практика. 2019. Т. 1, № 2. С. 70-89. DOI: 10.19181/smtp.2019.1.2.4 EDN: XLAUEB Samovoleva S. A. Challenges for developing national innovation systems: The possibilities and limitations of business and science cooperation. Science Management: Theory and Practice. 2019;1(2):70-89. (In Russ.). DOI: 10.19181/smtp.2019.1.2.4 EDN: XLAUEB
-
Власова В., Рудь В. Кооперационные стратегии предприятий в эпоху открытых инноваций: пространственные и временные аспекты // Форсайт. 2020. Т. 14, № 4. С. 80-94. DOI: 10.17323/2500-2597.2020.4.80.94 EDN: QTUOSA Vlasova V., Roud V. Cooperative strategies in the age of open innovation: Choice of partners, geography and duration. Foresight. 2020;14(4):80-94. (In Russ.). DOI: 10.17323/2500-2597.2020.4.80.94 EDN: QTUOSA
-
Barge-Gil A. Cooperation-based innovators and peripheral cooperators: An empirical analysis of their characteristics and behavior // Technovation. 2010. Vol. 30, № 3. P. 195-206. DOI: 10.1016/j.technovation.2009.11.004
-
Veugelers R. Collaboration in R&D: An assessment of theoretical and empirical findings // De Economist. 1998. Vol. 146. P. 419-443. DOI 10.1023/A:1003243727470. EDN: AKBOHH
-
External knowledge sharing and radical innovation: The downsides of uncontrolled openness / P. Ritala, K. Husted, H. Olander, S. Michailova // Journal of Knowledge Management. 2018. Vol. 22, № 5. P. 1104-1123. DOI: 10.1108/JKM-05-2017-0172
-
Van Wijk R., Jansen J. J. P., Lyles M. A. Inter- and intra-organizational knowledge transfer: A meta-analytic review and assessment of its antecedents and consequences // Journal of Management Studies. 2008. Vol. 45, № 4. P. 830-853. DOI: 10.1111/j.1467-6486.2008.00771.x EDN: MGDLST
-
Wang X. Why do firms form R&D cooperation: A resource dependence perspective // Technology Analysis & Strategic Management. 2021. Vol. 33, № 5. P. 586-598. DOI: 10.1080/09537325.2020.1832210 EDN: WOIOSW
-
Heiman B., Nickerson J. A. Empirical evidence regarding the tension between knowledge sharing and knowledge expropriation in collaborations // Managerial and Decision Economics. 2004. Vol. 25, № 6-7. P. 401-420. DOI: 10.1002/mde.1198
-
Lhuillery S., Pfister E. R&D cooperation and failures in innovation projects: Empirical evidence from French CIS data // Research Policy. 2009. Vol. 38, № 1. P. 45-57. DOI: 10.1016/j.respol.2008.09.002
-
Baxter D., Trott P., Ellwood P. Reconceptualising innovation failure // Research Policy. 2023. Vol. 52, № 7. Article 104811. DOI: 10.1016/j.respol.2023.104811 EDN: GKVNJK
-
Hyll W., Pippel G. Types of cooperation partners as determinants of innovation failures // Technology Analysis & Strategic Management. 2016. Vol. 28, № 4. P. 462-476. DOI: 10.1080/09537325.2015.1100292
-
Hu H.-Y., Chen W.-Y. The key factors for open innovation: An empirical study from Taiwan CIS survey // Proceedings of PICMET'11: Technology Management in the Energy Smart World (PICMET). Portland, OR: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2011. P. 1-6.
-
Park B., Lee C.-Y. Does R&D cooperation with competitors cause firms to invest in R&D more intensively? Evidence from Korean manufacturing firms // The Journal of Technology Transfer. 2023. Vol. 48, № 3. P. 1045-1076. DOI: 10.1007/s10961-022-09937-x EDN: IGWRCG
-
Liu M., Shan Y., Li Y. Heterogeneous partners, R&D cooperation and corporate innovation capability: Evidence from Chinese manufacturing firms // Technology in Society. 2023. Vol. 72. Article 102183. DOI: 10.1016/j.techsoc.2022.102183 EDN: CGKXCC
-
Хомич С. Г. Межфирменная кооперация в инновационной деятельности: теоретические основы анализа // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2014. № 3. С. 135-176. EDN: TDUSHH Khomich S. G. Intercompany cooperation in innovation: The theoretical foundations. Vestnik of Saint Petersburg University. Management. 2014;(3):135-176. (In Russ.). EDN: TDUSHH
-
Karbowski A., Prokop J. The impact of vertical R&D cooperation on market performance of firms // Entrepreneurial Business and Economics Review. 2019. Vol. 7, № 4. P. 73-89. DOI: 10.15678/EBER.2019.070405
-
The role of foreign technologies and R&D in innovation processes within catching-up CEE countries / V. Prokop, J. Stejskal, V. Klimova, V. Zitek // PLOS One. 2021. Vol. 16, № 4. Article e02503. DOI: 10.1371/journal.pone.0250307 EDN: VPBSMH
-
Le Roy F., Robert M., Lasch F. Choosing the best partner for product innovation: Talking to the enemy or to a friend? // International Studies of Management & Organization. 2016. Vol. 46, № 2-3. P. 136-158. DOI: 10.1080/00208825.2016.1112148 EDN: WTYAWH
-
Голиченко О. Г., Балычева Ю. Е. Размерность предприятий как фактор, определяющий структуру инновационного процесса // Инновации. 2016. № 3 (209). С. 21-32. EDN: VVNQPX Golichenko O. G., Balycheva Y. E. The influence of the firm's size on the structure of innovative process. Innovations. 2016;(3):21-32. (In Russ.). EDN: VVNQPX
-
Zahoor N., Pepple D. G., Choudrie J. Entrepreneurial competencies and alliance success: The role of external knowledge absorption and mutual trust // Journal of Business Research. 2021. Vol. 136. P. 440-450. DOI: 10.1016/j.jbusres.2021.07.057 EDN: VEPIZL
-
Savin I., Egbetokun A. Emergence of innovation networks from R&D cooperation with endogenous absorptive capacity // Journal of Economic Dynamics and Control. 2016. Vol. 64. P. 82-103. DOI: 10.1016/j.jedc.2015.12.005 EDN: WRWAIF
-
Abdelaty H., Weiss D. R&D capacity and the innovation collaboration paradox: The moderating role of the appropriation strategy // Innovation. 2023. Vol. 25, № 2. P. 111-128. DOI: 10.1080/14479338.2021.1971992 EDN: IZDLAT
-
Bašić M., Vlajčić D. Connecting international R&D cooperation and technology specialization in OECD countries // EMC Review - Economy and Market Communication Review. 2021. Vol. 21, № 1. P. 35-46. DOI: 10.7251/EMC2101035B
-
Audretsch D., Fornahl D., Klarl T. Radical innovation and its regional impact - a roadmap for future research // Small Business Economics. 2022. Vol. 58, № 2. P. 1153-1156. DOI: 10.1007/s11187-021-00463-y EDN: ZBVZUI
-
Наука, инновации и технологии // Росстат: [сайт]. 2024. https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 16.05.2024). Science, innovations, technologies. Rosstat. 2024. Available at: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (accessed: 16.05.2024). (In Russ.).
-
Никонова А. А. Применение системного анализа для реконструкции модели межграничных ресурсопотоков и сотрудничества в НИОКР под влиянием санкций // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2023. Т. 14, № 1. С. 8-26. DOI: 10.18184/2079-4665.2023.14.1.8-26 EDN: VRJKRY
Nikonova А. A. Application of systems analysis for reconstruction of the model of cross-border resource flows and collaboration in R&D under the influence of sanctions. MIR (Modernization. Innovation. Research). 2023;14(1):8-26. (In Russ.). DOI: 10.18184/2079-4665.2023.14.1.8-26 EDN: VRJKRY
43. Егерев С. В. Искушение автаркией // Управление наукой: теория и практика. 2022. Т. 4, № 2. С. 68-76. DOI: 10.19181/smtp.2022.4.2.7 EDN: NZMPQQ Egerev S. V. Temptation of autarky. Science Management: Theory and Practice. 2022;4(2):68-76. (In Russ.). DOI: 10.19181/smtp.2022.4.2.7 EDN: NZMPQQ
44. Zudin N., Kuzyk M., Simachev Yu. Science-industry cooperation in Russia: Current status, problems, effects of government support // Russian economy in 2016: Trends and outlooks. Issue 38. Ed. by S. Sinelnikov-Mourylev, A. Radygin. Moscow: Gaidar Institute Publishers, 2017. P. 393-423.
45. Земцов С., Чепуренко А., Михайлов А. Вызовы пандемии для технологических стартапов в регионах России // Форсайт. 2021. Т. 15, № 4. С. 61-77. DOI: 10.17323/2500-2597.2021.4.61.77 EDN: UMIFOD Zemtsov S., Chepurenko A., Mikhailov A. Pandemic challenges for the technological startups in the Russian regions. Foresight. 2021;15(4):61-77. (In Russ.). DOI: 10.17323/2500-2597.2021.4.61.77 EDN: UMIFOD
46. Индикаторы инновационной деятельности: 2024: статистический сборник / В. В. Власова, Л. М. Гохберг, Г. А. Грачева и др.; Нац. исслед. ун-т “Высшая школа экономики”. М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. 260 c. DOI: 10.17323/978-5-7598-3014-6 ISBN: 978-5-7598-3014-6 Vlasova V., Gokhberg, Gracheva G. [et al.]. Indicators of innovation in the Russian Federation: 2024: A data book. National Research University Higher School of Economics. Moscow: ISSEK HSE; 2024. 260 p. (In Russ.). DOI: 10.17323/978-5-7598-3014-6 ISBN: 978-5-7598-3014-6
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья посвящена истории проектирования и строительства академических городов науки во второй половине 1950-х - начале 1960-х гг. Их интенсивное строительство пришлось на хронологически сжатый исторический период - годы шестой пятилетки, превратившейся в единственную в советской истории семилетку, когда была поставлена задача масштабного перемещения исследовательских и конструкторских организаций из столичных центров на периферию. Частным случаем переноса научно-исследовательских учреждений за пределы столицы стал московский пояс научных центров, строительство которых связывалось с необходимостью интенсификации фундаментальных исследований в стратегически важных областях науки, ограничением строительства в Москве, секретностью и экспериментальным масштабом проводимых в них исследований. Они отличались от синхронно возводимых сибирских центров (новосибирского Академгородка) профилизацией, полузакрытым характером исследований, более тесной связью с АН СССР, уступали в приоритетности строительства в восприятии политического руководства. Тем не менее скорость возведения научно-исследовательских институтов и открытия на их базе научных центров в предельно сжатые сроки давала нужный «эффект достижения». Исследование строится на материалах из фондов Российского государственного архива новейшей истории и Государственного архива Российской Федерации, впервые вводимых в научный оборот.
Сейчас, в период нарастающей международной напряжённости и введения против России санкций, среди учёных и в правительственных кругах всё чаще говорят о необходимости перехода на мобилизационный режим научно-технического развития. В статье на основе анализа литературы выявлены основные меры по мобилизации науки, используемые в СССР и других странах в XX в. Проанализированы современные дискуссии по проблеме. Выявлено, что даже среди экспертов нет единого мнения о составе необходимых мобилизационных мер и их пользе. Проанализированы результаты социологического опроса российских учёных. Выдвинута гипотеза, что низкий уровень готовности российского научного сообщества к научной мобилизации связан с неопределённостью данного термина и наличием негативных исторических коннотаций. Предложены основные меры для успешной мобилизации научно-технического потенциала России в современных условиях. Сделан вывод о том, что мобилизация науки в России должна включать меры по централизации её управления и переориентации тематик исследований на более прикладные. В то же время российские учёные должны сохранить значительную долю творческой свободы, представители научного сообщества должны активно привлекаться к формированию научной политики, обсуждению и согласованию тем исследований и планов работ. Нельзя допускать введения политико-идеологического контроля в научном сообществе. Важной составляющей мобилизации науки должны стать увеличение её финансирования и расширение кадрового состава.
В статье обсуждаются вопросы воспроизводства научных кадров в России. Приводятся основные статистические показатели отрасли в динамике. Рассматриваются различные факторы, влияющие на воспроизводство исследователей, и причины оттока кадров из науки. Среди них: финансовая обеспеченность научных исследований и оплата труда; мотивация на занятия научной деятельностью; карьерные притязания; прекаризация научной деятельности; наличие научных школ и лидеров; бюрократизация деятельности и излишний контроль; технократический подход в управлении наукой и пр. Актуализируются вопросы, связанные с сохранением интеллектуального потенциала и формированием престижа занятий научной деятельностью. Основная проблема заключается в усилении противоречия между сокращением численности исследователей и научно-педагогических кадров и формирующейся потребностью в усилении научного потенциала страны в современных условиях.
Открытый доступ (ОД) к публикациям уже продолжительное время является мировым трендом в издании научных журналов. Количество журналов ОД, в том числе и российских, стабильно растёт. Целью данного исследования стало определение основных тенденций реализации публикационных моделей открытого доступа в российских научных журналах. Представлены результаты исследования 396 журналов, включённых в базу данных Russian Science Citation Index: название журнала; URL-адрес его сайта; код международной классификации (группа OECD); квартиль; показатель Science Index; модель открытого доступа; тип лицензии; раздел журнального сайта, в котором размещена информация об отсутствии или наличии и размере платы за обработку статьи (APC - Article Processing Charge). Сделаны выводы о том, что преобладающая часть журналов реализует Bronze OA, который, во-первых, не соответствует ключевым принципам открытого доступа, так как не использует открытые лицензии, во-вторых, не даёт никаких гарантий, что открытый доступ и впредь будет открытым. Отсутствие доступной и прозрачной информации об условиях дальнейшего использования публикаций может вызвать серьёзные юридические вопросы у лицензиата. Для авторов в свою очередь, скорее всего, будет проблемой расчёт стоимости оплаты за публикацию.
С целью изучения вовлечённости отечественных научных и образовательных учреждений в совместные проекты по созданию архивов открытого доступа (ОД) было проведено исследование сайтов 106 российских вузов - участников программы «Приоритет-2030» и 453 научно-исследовательских институтов (НИИ) первых трёх категорий. В результате проведённой работы выявлено, что 38% сайтов образовательных учреждений содержат институциональные репозитории (ИР), но половина из них закрыта для удалённого доступа. 20% репозиториев образовательных организаций участвуют в совместных проектах по обеспечению ОД. Только на 6% сайтов научных организаций найдены ИР, которые представлены в основном как часть электронной библиотеки (ЭБ), а не как самостоятельные хранилища. Кроме того, 10,5% от общего количества НИИ не содержат собственных репозиториев или ЭБ, но предоставляют сведения о результатах исследований своих сотрудников, важнейших научных достижениях учёных, а также доступ к оцифрованным текстам наиболее значительных работ, опубликованных в рамках совместных проектов. При этом на сайтах научных учреждений информация об участии в этих проектах не отражена. Исследование сайтов отечественных образовательных и научных учреждений показало, что их участие в проектах по созданию совместных архивов ОД проявляется неравномерно: на фоне безучастности одних учреждений другие принимают активное участие сразу в нескольких проектах, предоставляют сведения о себе в зарубежных агрегаторах. В результате исследования были найдены 7 проектов, направленных на интеграцию информационных ресурсов ОД на единой платформе, реализованных в основном в ЭБ, различных по численности участников, количеству и хронологической глубине предлагаемого контента. Выявленные проекты условно можно разделить на многодисциплинарные и тематические, национальные и региональные. Установлено, что некоторые ЭБ обеспечивают ОД всего контента только для участников проекта: удалённый пользователь имеет возможность ознакомиться только с публичными страницами либо для него открыта лишь незначительная часть контента.
После ухода из России Web of Science и Scopus на повестке дня остро встал вопрос о максимальной сепарации от глобальных наукометрических систем. Роль российских научных журналов для информационного обеспечения науки принципиально возросла в современных условиях санкционной атаки. Задачей исследования являлось сравнение содержательного наполнения различных списков журналов, используемых для оценки научной деятельности в России и поиск путей для разработки максимально взвешенной методики ранжирования научных изданий. Объектом исследования являлись российские периодические издания в информационных системах, включая Белый список, основной и дополнительный Перечни Высшей аттестационной комиссии (ВАК). Были собраны массивы российских изданий, проиндексированные в базах данных: Web of Science Core Collection, Scopus, Russian Science Citation Index. Методом наложения полученная информация об изданиях из перечисленных баз данных сравнивалась с Белым списком и Перечнями ВАК (основному и дополнительному). Была собрана информация о пересечениях российских изданий в перечисленных списках, позволившая сопоставить рейтинговые позиции одних и тех же журналов - по уровням Белого списка и категориям ВАК. Уровни и категории журналов дополнялись сведениями о процентилях рейтингового индекса Science Index (РИНЦ). Списки журналов были изучены с содержательной и качественной сторон. В результате исследования было обнаружено, что ни один из списков не удовлетворяет основным требованиям: 1) полноте охвата наиболее значимых изданий по максимальному кругу научных направлений без ущемления интересов хотя бы одного из них; 2)тщательной проработанности методологии рейтингования по категориям или уровням. Довольно точное понимание качественного уровня журналов можно получить с помощью нового индикатора научных периодических изданий - процентилей журналов в рейтинге Science Index (РИНЦ).
Рассмотрены рынки результатов интеллектуальной деятельности (РИД) России. Проведён анализ затрат на инновационную деятельность в части закупки РИД и НИОКР в целом по экономике и для сектора промышленного производства как наиболее масштабного сектора с точки зрения закупки РИД. Показано, что масштаб расходов на РИД составляет около 1% общих затрат на инновации и имеет тенденцию к росту в последние годы. Проанализированы затраты на закупку РИД по отраслям, показано, что их наибольший объём приходится на сферу промышленного производства. В этой сфере доля затрат на приобретение РИД выше, чем по экономике в целом, и в среднем составляет 1,5%. Рассмотрена доля закупок РИД у внешних поставщиков. В целом по экономике у сторонних организаций приобретается 54,6%, а в промышленном производстве - 59,3% РИД. Проанализированы затраты на закупку РИД за счёт собственных и внешних источников финансирования и показано, что в сфере промышленного производства тратится наибольший объём собственных средств - 64,0% (против 55,1% в целом по экономике). Исходя из масштабов рынков проанализированы оптимальные варианты защиты РИД для различных типов организаций. Рассмотрены примеры вариантов защиты РИД для крупных организаций с большим объёмом выпуска продукции и малых инновационных предприятий с относительно небольшим выпуском. Сделан вывод о целесообразности использования для небольших компаний защиты через введение режима коммерческой тайны. Проведён анализ затрат на закупку исследований и разработок у сторонних организаций по отраслям промышленности. Показано, что рынки НИОКР существенно превышают рынки РИД, что также делает продажу РИД через НИОКР более привлекательной, чем через продажу лицензий. В целом подтверждается тезис, выдвинутый в предыдущей статье, о том, что низкая активность по работе с РИД определяется экономическими факторами.
Временное отвлечение от сложившейся парадигмы «научно-технологическая система в обществе» и оформление новых контуров как разворачивание дизайна будущего в виде определения состояния и управления более широким комплексом - инновационной экосистемой - дополняются пониманием её развития как переходов в следующие поколения путём разработки нескольких качественно отличных друг от друга моделей целевых сценариев. Рассмотренный во второй части работы метод Startup Genome, используемый для ранжирования и анализа фаз жизненного цикла экосистем стартапов, с дополненными нами в его рамках задачами по связи с организациями науки и технологий имеет усечённый охват. Чтобы эмпирически нащупывать или выстраивать «под принципы», «под прогнозы», «под западный опыт», «под заказ», «под национальные цели» и/или «под успешное историческое наследие» подходящую для выбранного круга заинтересованных сторон одну дальнюю рамочную конфигурацию для сектора науки и технологий или даже для всей экосистемы, приходится проявлять чрезмерную гибкость между консервативным и радикальным подходами. Однако такая идеальная рамка, как контур будущей экосистемы, ускользает. В настоящей работе мы изучаем проблемы трансформации инновационной экосистемы из поколения в поколение как серии близких рамочных конфигураций к состоянию её устойчивого саморазвития как конечной цели. Мы используем всеобъемлющий подход М.Лаунонена и Ю.Виитанена к характеризации экосистем в специфическом срезе и проводим его сравнение с методом Startup Genome. Мы обосновываем введение дополнительного слоя фондирования в их схеме и подчёркиваем особое значение и роль центральных региональных организаций - инновационных хабов. Несмотря на яркие отличительные особенности различных стран мы считаем, что имеется универсальная всеобъемлющая структура, так что, усиливая текущую структуру и политику трансформационным методом, можно продвигаться вверх по уровням полноты и зрелости инновационной экосистемы.
Статья представляет в развёрнутом виде идеи и предложения, заявленные автором в 2021 г. в рамках круглого стола журнала «Управление наукой: теория и практика» (на тему «Наука в инновационной экономике»). Предлагаемые меры видятся всё более актуальными перед лицом долгосрочного противостояния коллективному Западу, стремящемуся к научно-технологической и экономической изоляции современной России, а также в свете национальных целей и задач, поставленных государственным руководством страны на перспективу до 2036 г. Во второй части статьи рассмотрены структурные и административно-правовые особенности отечественного научно-технического комплекса, насчитывающего свыше четырёх тысяч организаций, выполняющих исследования и разработки в существенной мере обособленных секторах «гражданской» и «оборонной» науки и техники. В итоге на суд читателей выносится предложение интегрировать исследования и разработки, производящие новые фундаментальные научные знания, сквозные наукоёмкие технологии и соответствующие результаты интеллектуальной деятельности в интересах социально-экономического развития, обеспечения обороны страны и безопасности государства, в профильной государственной корпорации, наделив её полномочиями по нормативно-правовому регулированию научной и научно-технологической деятельности, в том числе в отношении остальной массы разноведомственных, а также частных российских научных организаций. Решительную реформу в сфере отечественной науки предлагается оформить соответствующими новыми федеральными законами.
Рассмотрены некоторые аспекты явления «искусственный интеллект», в том числе возможные политико-экономические причины его появления. Обозначены направления развития искусственного интеллекта, которые могут принести реальную пользу государству и обществу в настоящий момент, прежде всего это дальнейшее развитие цифровизации государственного управления и совершенствование устройств по повышению производительности труда. Приведены признаки, которые, по мнению автора, выдают участие чат-бота при подготовке текста. Для информирования читателей об использовании чат-бота предложено ставить специальные метки возле таких текстов. Сделано предположение, что использование чат-бота при подготовке научных статей является иллюзией того, что отсутствие способностей, опыта и профессионализма может быть заменено технической компетентностью и материальными ресурсами, что в перспективе, при масштабном применении, может привести к искажению смысла не только образовательной деятельности, но и перерождению деятельности исследователя.
Статья представляет собой развёрнутое резюме основных идей и выводов, сформулированных авторами в докладе, представленном на VI Международной научно-практической конференции «Большая Евразия: национальные и цивилизационные аспекты развития и сотрудничества». Предлагаемые тезисы представляются актуальными в контексте проблематики развития системы правового регулирования бытия технологий искусственного интеллекта (ИИ) в России и на международном уровне. Установлено, что целостная система правового регулирования бытия технологий ИИ в России и в мире только формируется. Действующий комплекс нормативно-правовых актов, относящихся к бытию технологий ИИ не эмерджентен, а пока что лишь суммативен. Международные акты, ограничивающие развитие технологий ИИ в России, в настоящее время отсутствуют. На уровне федерального законодательства правовое регулирование технологий ИИ осуществляется в экспериментальном режиме - на ограниченной территории в ограниченные сроки. Сделан вывод о высоком удельном весе документов стратегического планирования в общей массе правовых актов. Отмечается, что государственная политика в области ИИ выработана. Она объективно существует, системно реализуется и является долгосрочной. Сформулировано предложение о разработке проекта федерального закона «Об основах правового регулирования развития искусственного интеллекта в Российской Федерации».
Искусственный интеллект (ИИ), реализованный на базе нейросети, сравнивают с человеческим, поскольку он способен заменить человека при выполнении ряда задач. Однако есть важные различия, не позволяющие ставить его на один уровень с человеком. Зависимость современного варианта ИИ от человека кроется не только в его происхождении, технологии создания и материальном воплощении, но и в решаемых задачах и материале, доступном ему для анализа. Он оперирует системой понятий, абстракций и связей между ними, созданной человеком. ИИ находится в той же пещере Платона, что и сам человек, и ограничен его картиной мира, не осознавая границы непознанного. Второе важное отличие ИИ от человека заключается в его эффекте памяти, что роднит его с Демоном Лапласа, который не способен к самостоятельному развитию. И третье отличие обусловлено техническим исполнением современного ИИ, реализованного на компьютерном устройстве, не обладающем гибкостью структур, формирующихся в человеческого мозге.
В статье рассмотрены основные вопросы когнитивизма как базы искусственного интеллекта (ИИ) в современной философской трактовке этих сущностей. Дана классификация ИИ по уровню когнитивизма базовых функций. Рассмотрены вопросы эволюции когнитивных возможностей искусственного интеллекта. Подняты проблемы предсказуемости негативного воздействия ИИ на социум. В статье выделены основные когнитивные искажения, которые возможны при применении искусственного интеллекта в научных исследованиях, а именно иллюзия исследовательской широты. Авторы дают рекомендации для учёных и редакций научных журналов по грамотному использованию ИИ в научных экспериментах. В данной работе также поднята проблема доверия в области кибербезопасности систем ИИ. Авторы рассматривают гипотезу о наличии сознания у чат-ботов и делают однозначные выводы о его отсутствии.
В статье обсуждаются основания схожести общественного мнения об искусственном интеллекте в разных странах. В то же время оно отличается от суждений по этой тематике, которые высказывают эксперты. Эти сходства и различия объясняются близостью народных теорий, которые возникают у граждан в силу ограниченного опыта взаимодействия с искусственным интеллектом. Оценки рисков, которые дают эксперты, не полностью учитывают результаты и выводы когнитивных наук, имеющие непосредственное отношение к искусственному интеллекту. Приводится ряд результатов, полученных в когнитивных науках, и выделяются некоторые из них, которые полезно учитывать при оценке искусственного интеллекта.
Обсуждается проблема регулирования разработки и использования технологий искусственного интеллекта (ИИ). Рассмотрен генезис технологии ИИ. Показано, что принятое изначально определение ИИ как совокупности методов моделирования психических функций человека с помощью компьютерных программ не соответствует реальной направленности исследований в силу недостаточного знания и неполного понимания механизмов высшей нервной деятельности. В действительности речь должна идти о создании когнитивного технологического устройства, методы которого, не повторяя и не воспроизводя механизмы функционирования головного мозга человека, способны реализовывать все виды его творческой деятельности. Если решение подобной задачи окажется успешным, то это повлечёт необходимость полного пересмотра экзистенциальных позиций человека и человечества во всех сферах жизнедеятельности, включая ценностной базис современной цивилизации.
Научная дискуссия о том, является ли искусственный интеллект интеллектом, далека от завершения, но новые технологии уже ворвались в жизнь современного общества. Области широкого практического использования искусственного интеллекта уже сейчас обширны, а способы применения разнообразны. Так, в медицине он применяется для сохранения здоровья и спасения жизни человека, в военной сфере - для прямо противоположных целей. Всё это порождает одновременно надежды и опасения, даже эйфорию и ожидание конца человеческой истории. Ни пределы возможностей искусственного интеллекта, ни последствия его применения как в ближайшей, так и тем более в отдалённой перспективе пока не понятны. Сумеет ли человечество развивать и использовать новые технологии во благо или впустит в жизнь могущественные разрушительные силы? На что действительно способны новые технологии, а что останется пустыми фантазиями? По каким направлениям пойдёт развитие новых технологий? Всё это остаётся пока дискуссионной областью.
В России с 2012-2013 гг. действует заимствованная в Европе система оценки научной деятельности с помощью библиометрических показателей публикационной активности. И европейские, и российские учёные постоянно возражали против этой системы, отмечая, что она основана на ложных допущениях, утверждённых сверху волевым порядком в качестве аксиом. В Европейском Союзе осознана ошибочность такой системы управления наукой и с середины 2022 г. начался её радикальный пересмотр.
Издательство
- Издательство
- ФНИСЦ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117218, г. Москва, ул. Кржижановского, д. 24/35, к. 5
- Юр. адрес
- 117218, г. Москва, ул. Кржижановского, д. 24/35, к. 5
- ФИО
- Черныш Михаил Федорович (Директор)
- E-mail адрес
- fnisc@fnisc.ru
- Контактный телефон
- +8 (499) 1250079
- Сайт
- https://www.fnisc.ru