Никонова Алла Александровна – кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории имитационного моделирования взаимодействий экономических объектов
117418 Москва, Нахимовский пр-т, д. 47
Alla А. Nikonova – Candidate of Economic Sciences, Leading Researcher of the Laboratory for Simulation of Interactions of Economic Objects
47, Nakhimovsky pr., Moscow, 117418
Исследование нацелено на идентификацию причин низкой результативности российской науки. Анализ выполнен, руководствуясь положениями системной экономической теории, развиваемой в ЦЭМИ РАН. Приведены эмпирические данные для характеристики существенного влияния трех глубоких источников безрезультативности науки. 1. Гетерогенная структура российской экономики и проекция ее на научный сектор разделяет его по ряду признаков и определяет слабую внутреннюю востребованность отечественных НИОКТР и инноваций. 2. Невысокое институциональное качество управляющей системы и дисфункция управления, включая инструменты регулирования, распределения доходов, критерии оценки научного труда и пр., ведут к соответствующим изъянам структурной экономической и научнообразовательной политики, снижению мотивации, ухудшению научного потенциала. 3. Ущербная позиция науки и научно-образовательного сообщества в социально-экономической системе связана с истощением научного потенциала в период реформ и глубокой экономической и институциональной зависимостью от власти, политики государства и признания им ценности научного труда. Показано, что три эти источника тесно связаны между собой и способствуют расширенному воспроизводству проблем – как в создании знаний, так и в трансмиссии их в экономику. Сделан вывод о неоднозначном понимании термина «результат науки» и о неоднозначном же содержании способов измерения и оценок результативности науки, что мешает проводить сравнительный анализ, принимать решения, мотивирующие акторов. В обсуждении основополагающих факторов для продуктивности инноваций обоснованы три опорных столпа, три кита для инноваций: спрос, потенциал науки и человеческий потенциал, квалифицированное госуправление. Обоснованы прямые и обратные связи между ними, а также их влияние на результативность инновационной деятельности. Рекомендована гибкая комбинация трех типов моделей создания инноваций – линейной, проектной и экосистемной модели, поскольку все три модели базируются на указанных выше китах повышения результативности науки и инноваций.
The study aims to identify the reasons for the inefficiency of research and development (R&D) in Russia. It is guided by the principles of system economic theory, developed at the Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences. The study presents empirical data to demonstrate the significant impact of three main sources of R&D inefficiency: 1. The diverse structure of the Russian economy, which divides the science sector according to various characteristics, leads to low internal demand for domestic research and innovation. 2. The poor institutional quality of governance and dysfunctional governance systems, including regulatory instruments, income distribution, and criteria for evaluating scientific output, result in structural economic, scientific, and educational policies that are ineffective, leading to decreased motivation and reduced potential for science.3. The negative impact of the science sector, researchers, and the educational community on the socio-economic system is due to their depletion during periods of reform and their economic and institutional dependence on authorities, state policies, and recognition of researcher labor value. These three factors are closely related and contribute to the continued reproduction of problems, both in the creation of knowledge and its transfer to the economy. There is an ambiguity in the understanding of the term “efficiency of science” and the methods used to measure it, which prevents comparative analysis and decision-making to motivate actors. When discussing the fundamental factors of innovation activity efficiency, three pillars are identified: demand, the potential of science, and human potential, as well as qualified public administration. The direct and indirect connections between innovation activities and their impact on efficiency are discussed. A flexible approach to combining three different types of innovation models is recommended – linear, project-based, and ecosystem – as all three models rely on the same principles for achieving the best results in R&D and innovation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.