Модель взаимодействия науки и хозяйства. Понятие научного потенциала

Рассмотрим простейшую модель ее взаимодействия со всем остальным хозяйством (т.е. "экономикой"). На рис 2.7 представлена простейшая модель народного хозяйства, состоящего из двух отраслей: науки и экономики.

Рис. 2.7. Модель взаимодействия науки и экономики

Наука, потребляя все необходимые ресурсы Хs, поступающие из экономики, а также используя накопленный в прошлом потенциал знаний, производит продукт Уs - новое знание, Этот продукт поступает в экономическую систему. Его потребление приводит к улучшению продукта экономики Ze. Прямыми связями в этой модели будем считать связи по линии потребления экономикой продукта науки, а обратными — по линии поставки ресурсов из экономики в науку.

Для моделирования обеих отраслей используем метод так называемых производственных функций, т.е. описание экономической системы в виде уравнения, где значение функции - это результат (например, объем выпуска продукции), а аргументами являются необходимые для получения результата ресурсы. Общий вид простейшей производственной функции следующий:

где из всего набора ресурсов Уе выделены основные фонды Ф и труд L.

В более сложных моделях учитывают и другие факторы, в том числе организационно-хозяйственные Аe, а также так называемый фактор научно-технического прогресса (именно он обусловлен воздействием науки, т.е. усвоением и распространением в экономике продукта науки Уs. В этом случае производственная функция для модели, изображенной на рис. 2.7 будет-иметь следующий вид:

Как видим в уравнении (2.2) каждый из факторов производства: и фонды, и труд, и организационный зависит от результатов научной деятельности. Тем самым в этой модели отражены все основные формы материализации научных знаний: рост образования и квалификации человека L (Уs), создание и совершенствование средств труда Ф (Уs), совершенствование организации и управления народным хозяйством Ae(Уs).

На практике из-за сложностей выявления зависимостей Ф (Уs), L (Уs), Ae(Уs) для всего народного хозяйства в целом используют зависимость вида (2.1), в которую в качестве независимых переменных добавляются Ае и обобщенный фактор научно-технического прогресса В(Уs):

Для того. чтобы записать аналогичную модель для системы. "наука", учтем специфику науки как отрасли народного хозяйства. Информационная природа продукта труда науки обусловливает невозможность передачи результата науки. в экономику без того, чтобы не оставить в системе "наука" копию результата. А следовательно, можно говорить о существовании в науке внутренней обратной связи (см, рис. 2.7). Другая специфическая черта науки как отрасли состоит в большой роли фактора неопределенности, присущей творческим процессам. Обозначим этот фактор К. Тогда с учетом этих особенностей производственная функция для науки примет вид:

где As - параметр, характеризующий организацию науки.

Если в качестве ресурсов науки рассматривать только трудовые Ls и фондовооруженность Ф, то модель примет окончательный вид:

В этом выражении t - это определенный момент времени, в который фиксируются значения всех переменных, а момент времени ( t+1 ) относится к следующему циклу воспроизводства.

Уравнение (2.5) означает: измеренный некоторым образом объем продукта науки в момент ( t+1 ) зависит не только от обычных экономических факторов производства L и Ф, но и от его же (продукта науки) интегральной величины, полученной к моменту окончания предшествующего цикла.

Очевидно, что связь эта положительна, т.е. чем больше производится знаний, тем выше потенциальные возможности системы в решении новых задач. Это характерное именно для науки явление постоянного роста научного потенциала в процессе функционирования системы. При этом, чем сложнее решаемые задачи, тем выше становится научный потенциал системы.

Итак, научный потенциал - это характеристика системы, описывающая .ее способность решать научные и научно-технические задачи будущего . Сложным является вопрос о количественной оценке научного потенциала. Существуют два различных подхода к решению этой задачи.

Первый, так называемый ресурсный подход состоит в оценке показателей трудовых Ls и материально-технических Фs ресурсов науки. Остальными параметрами в правой части соотношения (2.5) пренебрегают.

Другой подход состоит в определении результатов научной деятельности, при этом, учитывая их информационную природу, используют такие показатели, как число статей, отчетов, патентов, открытий, изобретений. Общим недостатком изложенных подходов является то, что для количественных оценок научного потенциала используется существующая статистическая информация. Между тем, понятие потенциал означает возможности системы решать задачи будущего. Поэтому, строго говоря, для его оценки необходима не отчетная, а потенциальная информация, т.е. данные о будущих возможностях системы "наука".

Такой информации нет, и генерировать ее могут только эксперты. Именно эксперт может оценить влияние фактора неопределенности применительно к конкретным поставленным задачам. Ибо наука специализирована почти в той же степени, что и экономика, поэтому говорить можно не о потенциале вообще, а по отношению к конкретному классу научно-технических задач.

Е.Я.Синицына

Следующая страница: Наука в системе отношений хозяйственных субъектов