Preview

Экономика науки

Расширенный поиск
Том 5, № 2 (2019)
Скачать выпуск PDF

Колонка редактора

Фокус проблемы

84-100 8168
Аннотация

Дана оценка перспектив восприятия Россией заимствованного в индустриально развитых странах передового технологического знания для технологической модернизации предприятий реального сектора экономики. Представлен обзор эпизодов 2017–2019 гг., позволяющих утверждать, что политика технологического меркантелизма стран – технологических лидеров приобретает все более отчетливые и жесткие формы. Особенно откровенно она проявляется на примере взаимоотношений США и Китая, США и России. Рассмотрена история становления и эволюции технологического протекционизма, начиная с ХVII в. до наших дней. Сделано предположение, что технологическая колонизация, которая осуществляется странами-технологическими лидерами в отношении стран технологической периферии, является высшей эволюционной формой технологического протекционизма.

Национальный проект «Наука»

101-113 1287
Аннотация

Одним из семи целевых показателей Национального проекта «Наука» (НПН) является «Место Российской Федерации по удельному весу в общем числе статей в областях, определяемых приоритетами научно-технологического развития в изданиях, индексируемых в международных базах данных». Целью настоящего исследования являлась оценка базового значения этого показателя для дисциплин, отнесенных к приоритетным направлениям, согласно Стратегии научно-технологического развития РФ. Сопоставлены объемы публикационных потоков Российской Федерации по 112 дисциплинам с аналогичным показателем стран, занимающих пятое место по числу публикаций в рассматриваемой предметной области, индексируемых в Web of Science Core Collection (WoS CC). Зафиксировано 5–10 кратное отставание Российской Федерации по большей части выделенных паспортом НПН приоритетных направлений.

Факторы технологического развития

114-128 594
Аннотация

В статье проанализированы глобальные тренды корпоративного венчурного финансирования (КВФ) в целом и по отдельным отраслям экономики. Показано, что отраслями, в которых наиболее активно и динамично используется КФВ, является Интернет, мобильная связь и здравоохранение. Максимальное внимание корпоративных венчурных фондов привлекают стартапы на ранних этапах привлечения капитала, более половины всех венчурных сделок заключаются на стадиях Seed/Angel (посевная стадия) и Early Stage (вторая стадия привлечения стартового капитала). Наиболее распространенным выходом из венчурных сделок в течение 2014–2018 гг. для большинства отраслей является выкуп доли КВФ менеджментом стартапа (Management Buyout). Сделан вывод о том, что Россия слабо включена в использование корпоративного венчурного капитала в качестве инструмента по наращиванию технологического потенциала: доля страны по числу заключенных корпоративных венчурных сделок в 2018 г. составляет 1,9% от общемирового показателя, а общий объем вложенных средств российских предприятий оценивается лишь в 0,45% от общемирового объема. Высказано предположение о целесообразности наращивания активности российских корпораций в области создания и использования возможностей КВФ.

Экономика образования

129-142 623
Аннотация

Рассмотрены данные статистики по финансированию научных исследований, обобщен опыт организации научной деятельности в университетах России и предложена модель ее системной поддержки силами самого университета. Констатируется, что в университетской науке наблюдается «кризис заказчика»: спрос предпринимательского сектора не обеспечивает в необходимом объеме крупные и длительные заказы на научные исследования и исследования опираются главным образом на средства бюджета государства. Предлагаются организационные мероприятия для последовательного перехода от преподавательской деятельности к научной с поэтапным подтверждением продуктивности: создание нового университетского субъекта – «научного звена», состоящего из двух и более сотрудников вне зависимости от их научного звания с приданием административных прав и соответствующей ответственности.

143-156 657
Аннотация

Проделан анализ позиционирования 52-х ведущих российских университетов в трёх мировых рейтингах (QS, THE, ARWU) на семилетнем интервале времени. Показано, что из анализа материалов и самых грубых прогнозов, основанных на линейной экстраполяции данных, можно заключить, что ни один из 52-х ведущих российских университетов не сможет войти в ТОР-100 рассматриваемых рейтингов. Сделано заключение о том, что в самом начале запуска проекта «5–100» было сделано необоснованное предположение о возможности вхождения пяти ведущих российских университетов в ТОР-100 одного или нескольких из трёх мировых рейтингов. Показано, что для успешной реализации проекта необходимо было бы предварительно провести имитационное моделирование.



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2410-132X (Print)
ISSN 2949-4680 (Online)