Научные ресурсы мировой экономики

СОДЕРЖАНИЕ
стр
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Роль научных ресурсов в развитии современной мировой экономики и международных экономических отношений
1.1. Наука в контексте эволюции
1.2. Наука как глобальное общечеловеческое явление
Глава 2. Международное регулирование трансфера интеллектуальных ресурсов
2.1. Влияние активной политики финансирования науки на ее динамику
2.2. Обсуждение результатов модели
Глава 3. Некоторые «постнаучные» сценарии
3.1. Возможности более эффективного использования интеллектуальных ресурсов
3.2. Особенности участия отдельных стран на мировом рынке коммерциализированного интеллекта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Научные ресурсы мировой экономики

Научные ресурсы (научно-технический потенциал, наука) определяют возможности той или иной страны осуществлять у себя научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР).
На научно-технический потенциал страны, его состояние и тенденции развития влияют две группы факторов. Первую образуют количественные факторы – наличие в стране подготовленных научных исследователей, а также материально-техническое обеспечение НИОКР, прежде всего объем выделяемых на науку и научное обслуживание финансовых ресурсов. Вторая группа факторов (качественных) включает систему организации НИОКР, приоритеты научных разработок, а также уровень развития такой отрасли, как научное обслуживание.
Научные ресурсы мировой экономики сосредоточены в небольшом числе стран. На долю США приходится около половинывыделяемых на НИОКР финансовых ресурсов. Среди остальных центров следует отметить находящиеся в Западной Европе, Японии и России.
Малые развитые страны (Швеция, Швейцария, Нидерланды и др.) входят в число лидеров лишь на отдельных, сравнительно узких направлениях научно-технического прогресса, при этом нередко в кооперации с фирмами других стран. Некоторые новые развитые страны (Южная Корея) и ключевые развивающие страны (Индия) прорываются на отдельных направлениях в число лидирующих.
Высокие темпы научно-технического прогресса во второй половине ХХ века привели к расширению технологического обмена. Международный технологический обмен может осуществляться [18]:
1) на некоммерческой основе (научно-технические публикации, конференции и симпозиумы, миграция ученых и специалистов), этот обмен распространяется главным образом на фундаментальные НИОКР;
2) на коммерческой основе (передача на условиях лицензионных соглашений прав пользования изобретениями – патентов, лицензий, ноу-хау, т.е. секретов производства и технологического опыта и т.д.), передача технологии осуществляется двум главным группам покупателей: зарубежным филиалам (дочерним фирмам ТНК) и независимым фирмам. Новые технологии предоставляются преимущественно ТНК своим филиалам или дочерним фирмам. Независимым фирмам чаще всего продают технологии отраслей, не относящихся к числу наукоемких (металлургия, металлообработка, текстильная промышленность и др.).
Крупнейшим в мире экспортером технологии является США. Положительное сальдо в торговле лицензиями имеют Великобритания и Швейцария. Япония, которая в 50-80-х гг. была одним из крупнейших в мире потребителей научно-технических достижений, и в настоящее время все еще больше платит за иностранную технологию, чем получает за экспорт своей, на этот разрыв уменьшается. Такие страны как Аргентина, Бразилия, Мексика, Индия, Турция, целенаправленно осуществляют закупку иностранных технологий, а экспортируют в небольшом количестве лицензии в основном в соседние государства. Россия также импортирует технологии в гораздо большем объеме, чем экспортирует.
Научно-технические связи переплетены с торговлей наукоемкой продукцией. Поэтому о масштабах и географии этих связей можно судить, исходя из положения той или иной страны на рынке высоких технологий и тем более – наукоемкой продукции в целом.
Весь мировой рынок высокотехнологичной продукции условно делится на 50 макротехнологий. США контролирует мировой рынок по 22 макротехнологиям, Германия – по 11, Япония – по 7.
Общий объем продаж наукоемкой продукции на международном рынке составляет 2,3 трлн. Долл. из этого объема на долю США приходится 39%, Японии – 30, Германии – 16, России – менее 1% (низкая доля нашей страны во многом объясняется преобладанием в недалеком прошлом военных НИОКР и слабым развитием коммерческой деятельности в научной сфере).
1.2. Наука как глобальное общечеловеческо­е явление
Наука является одним из методов познания окружающей действительности. Познание, вообще говоря, есть отраже­ние реальности в сознании человека. Существует несколько способов такого отражения: мифология, искусство, религия, философия, наука. Поэтому научное познание не тождественно познанию вообще. От других методов познания наука отличается тем, что приводит к ре­зультатам, обладающим свойством воспроизводимости в строго определенном смысле. В науке фиксированы два основных способа получения результатов, приводящих к понятию воспроизводимости - это, во-первых, воспроизводимый опыт и, во-вторых, математическая дедукция. Будем называть наукой метод познания, приводящий к воспроизводимым резуль­татам на основе комбинированного использования воспроизводимого опыта и математиче­ской дедукции [17].
Для большей ясности приведем простой практический пример использования этого оп­ределения. Из него следует, в частности, что философское знание, по крайней мере отчасти, не принадлежит науке, так как философские истины в общем случае не обладают свойством воспроизводимости - с этим и связано обилие конкурирующих друг с другом философских систем. Философия не предусматривает никаких регулярных методов проверки истинности своих утверждений. В философии отсутствует (или распространено крайне мало) понятие философского доказательства. Это не значит, что философии вовсе чужды логика и научные методы. Из некоторых исходных положений, которые считаются истинными их авторами, следствия выводятся по возможности логически строго (хотя и здесь настоящая логическая строгость в философии нередко уступает место правдоподобию). В этом смысле философия несколько напоминает античную математику. В античной математике аксиомы (например, геометрии) считались самоочевидно истинными, и из этих истин логически выводились следствия. В отличие от античной математики, в современной математике аксиомы не счи­таются истинными ни в каком смысле, и все, что утверждается - это что из определенного набора аксиом можно вывести определенные следствия. То есть, математика имеет дело с математическими моделями, вопрос об истинности которых не ставится. Имеет смысл толь­ко вопрос об их непротиворечивости и полезности в каких-то отношениях.
В отличие от философии как таковой, история философии является наукой, так как она оперирует объектами - философскими системами - в существовании которых каждый может убедиться, обратившись к соответствующим источникам. Анализ существующих источников есть один из вариантов воспроизводимого опыта [17].
Отметим, что приведенное выше определение науки является, скорее, идеалом, к кото­рому стремится научное познание, но не реальной практикой, которой наука строго следует. В путях реализации этого определения есть много тонкостей, анализ которых, однако, выхо­дит за рамки нашего обсуждения.
В первом приближении наука делится на прикладную и фундаментальную. Прикладная наука изучает, грубо говоря, как делать различные полезные вещи, а фундаментальная наука изучает, как устроена природа. Конечно, между прикладной и фундаментальной наукой нет непроходимой границы. Более того, прикладная и фундаментальная наука существуют в тес­ной взаимосвязи: прикладная наука снабжает фундаментальную методами исследования, фундаментальная прикладную - идеями. Основные результаты, о которых будет идти речь ниже, имеют отношение прежде всего к фундаментальной науке; возможная связь с при­кладной наукой также будет отмечена.
Всякое явление в жизни может быть правильно понято только в контексте его станов­ления, в контексте эволюции. Именно с этой точки зрения мы хотим взглянуть на науку.
Отметим некоторые важные черты эволюционного процесса. Мы будем исходить из представления, согласно которому эволюция как человеческой цивилизации, так и биосферы, в значительной степени имеет характер прерывистого равновесия и глобально представлена последова­тельностью фаз и фазовых переходов между ними. В течении периодов относительно спо­койного развития происходит количественный рост и (или) плавный рост разнообразия сис­темы, но способность системы удерживать равновесие постепенно исчерпывается (по при­чинам, на которых мы здесь не будем подробно останавливаться, см. по этому поводу цити­рованную выше литературу), что приводит к возникновению кризиса - цивилизационного или биосферного. Кризис разрешается путем перехода системы на следующий эволюцион­ный уровень, характеризующийся усложнением как структуры системы в целом, так и со­ставляющих ее единиц, и переходом к поддержанию равновесия на более высоком уровне организации (присваивающее производство сменяется более сложным производящим, фауна пресмыкающихся сменяется фауной млекопитающих и т. д.) [18].
Во время преодоления эволю­ционного кризиса, при переходе от одной фазы эволюции к следующей, существенно ис­пользуется так называемый фактор избыточного многообразия. Под избыточным многообразием понимаются эволюционные формы, которые на данной фа­зе эволюции не являются существенным системообразующим фактором, часто плохо адап­тированы к существующей действительности и «актуально бесполезны». Однако в моменты кризисов именно среди этого «актуально бесполезного» разнообразия происходит интенсив­ный отбор форм, способных стать системообразующим фактором на новой ступени эволю­ции (кризисный макроотбор). Так, например, примитивные млекопитающие возникли задол­го до того, как вымерли динозавры и млекопитающие стали мощным системообразующим фактором биосферы и т. д. Можно привести множество подобных примеров.
В контексте представлений о прерывистом равновесии наука предстает типичным яв­лением эволюции. Становление научного метода сопровождало промышленную революцию XV-XVI веков (внедрение механизированного промышленного производства, географиче­ские открытия, книгопечатание). Промышленной революции предшествовал затяжной аг­рарный кризис в Европе, сопровождаемый разрушением экосистем и массовыми эпидемиями. Промышленная революция вместе со всеми сопутствующими явлениями, включая и станов­ление науки, явилась ответом на этот эволюционный кризис, что и обеспечило выход из эво­люционного тупика [18].
Таким образом, наука была существеннейшим фактором цивилизационного фазового перехода, соответствующего промышленной револю­ции. Затем наука постепенно превратилась в ведущий фактор развития цивилизации, опре­деляющий также и лицо современной инновационной экономики. Можно также отметить, что некоторые элементы научного мышления, например, в форме античной математики и астрономии, возникли задолго до того, как научное знание стало реально направлять разви­тие цивилизации. Наука существовала в форме избыточного многообразия еще до Бэкона, Галилея и Ньютона.
В единственном экземпляре, например коллайдер LHC. Отметим модификацию понятия математической дедук­ции, когда речь идет и машинных доказательствах теорем, которые человек не способен воспроизвести, или о любых других очень масштабных машинных вычислениях.
Как показывает опыт, прогрессивные эволюционные решения не являются вечными и универсальными как в социальной эволюции, так и в эволюции вообще (вероятно, это можно рассматривать как один из основных законов эволюции, который пока неизменно работал). Можно говорить о законе периодической смены лидера эволюции. Лидирующее положение земноводных на суше в конце Палеозоя сменилось лидерством пресмыкающихся; те, в свою очередь, в конце Мезозоя уступили лидерство млекопитающим; млекопитающие уступили свое лидерство наступившей цивилизации людей. Нерасчлененное первобытное сознание человека отступило перед мифологией, на смену мифологическому сознанию пришла рели­гия и философия и т. д. Представление о том, что некоторая эволюционная форма может стать вечной основой прогресса и лидером эволюции - это вера в «дурную бесконечность». Наука, будучи прогрессивным эволюционным решением на определенной стадии развития социальной системы, вряд ли является исключением. На основании этой простой экстрапо­ляции можно предположить, что наука в какой-то момент начнет утрачивать свое лидерство в формировании вектора развития цивилизации.
Глава 2. Международное регулирование трансфера интеллектуальных ресурсов
2.1. Влияние активной политики финансирования науки на ее динамику
Смена лидера эволюции, как правило, не означает полное исчезнове­ние предыдущих эволюционных форм (земноводные не исчезли при наступлении фауны пресмыкающихся, философия и религия не исчезли после становления науки), но означает именно лишь смену лидера при сохранении старых форм в несколько редуцированном виде. Это является частным случаем закона иерархических компенсаций Е. А. Седова [19]. Примерно такого сценария можно ожидать и в отношении науки. Научный метод познания не исчезнет, но может быть потеснен совсем другими методами познания или даже некоторыми формами культурной деятельности, вовсе не являющимися познанием с современной точки зрения. Подобная сме­на лидерства не может пройти безболезненно. Это означает, что рано или поздно наука мо­жет столкнуться с серьезными кризисными явлениями.
Это чувствуют многие, что породило обширную литературу, посвященную «концу нау­ки». Приведем для примера лишь пару ссылок на современные работы этого типа. Одним из первых, и, в то же время, одним из наиболее глубоких исследователей этой проблемы был Станислав Лем. В книге «Сумма технологии», написанной им в 1963 году, подробно обосновывает­ся тезис: «Нам представляется, что у лавинообразного метода познания есть свой потолок и, более того, мы вскоре уже его достигнем» (под лавинообразным познанием Лем понимает именно стремительно расширяющееся познание научным методом, характер­ное для времени написания его книги). Лем рассматривает это ограничение как потенциаль­ную причину серьезнейшего цивилизационного кризиса, и большая часть книги (примерно 3/4) посвящена вопросу, что происходит с цивилизацией, оставшейся без науки.
Когда вспоминают книгу Лема, то обычно цитирование относится к последним 3/4 книги, при этом считается, что там Лем писал о кибернетике как о части науки (выращи­вание информации, фантоматика и прочее). В действительности Лем писал о кибернетике как о возможной альтернативе научному методу познания, о том, что может заменить науку, когда та окажется в тупике.
Свой тезис об ограниченности познания научным методом Лем обосновывает пример­но следующим образом. Каждое новое открытие вызывает постановку нескольких новых на­учных проблем, поэтому по мере развития науки число научных проблем растет экспоненци­ально (с этим невозможно не согласиться). Но число исследователей не может расти столь же быстро, поэтому в какой-то момент ученых начинает не хватать для исследования каждой актуальной научной проблемы. Наука же эффективна только в том случае, когда она иссле­дует существенно всё, что входит в ее сферу, так как никто заранее не может предугадать, что окажется важным, а что - нет, и где именно произойдет фундаментальный прорыв. Внутренние связи науки рвутся, важные возможности неизбежно оказываются упущенными, наука теряет свою эффективность и, в конце концов, деградирует.
Действительно, с тем, что такой кризисный фактор реально существует и действует, трудно не согласиться. В связи с этим хотелось бы отметить одно важное обстоятельство. Существует мнение, что возможный кризис науки может быть связан также с тем, что при­рода в какой-то момент окажется просто исчерпанной для научного познания: в физике бу­дет создана универсальная «теория всего», и дальше фундаментальной науке идти будет просто некуда. Самые фундаментальные разделы науки окажутся не у дел. Такая идея существенно противоречит предположению Лема, что каждая новая решенная научная задача порождает несколько новых. Предположение об исчерпаемости природы для познания может оказаться как верным, так и неверным, но, по нашему глубокому убеждению, в настоящее время для такого предположения нет ни малейших оснований. Скорее, проблема может оказаться в другом. Может случиться так, что один и тот же набор эксперименталь­ных фактов, относящихся к наиболее фундаментальной структуре материи, будет одинаково успешно описываться несколькими непротиворечивыми, но полностью исключающими друг друга теориями, а на пути получения дополнительных экспериментальных данных встанут непреодолимые трудности. Так как в этом случае не будет никакого средства выбрать одну из теорий в качестве правильной, фундаментальная наука зависнет в состоянии неопределенно­сти, и это, конечно, тоже будет означает кризис. Пока что ситуация в фундаментальной фи­зике развивается по очень похожему сценарию, но будущее может преподнести сюрпризы.
Помимо этих внутренних, системных кризисов можно указать множество других фак­торов, которые могут приводить к возникновению кризисных явлений в науке. Это и наступ­ление лженауки, и падение интереса общества к науке, и падение ее престижа и многое дру­гое. Мы остановимся на одном явлении, которое, по нашему мнению, может оказаться важнее других. Речь идет о ресурс­ных ограничениях на фоне грядущего экономического перехода [19].
По мере накопления знаний о природе, добытых научным методом, получение новых фундаментальных знаний обходится все дороже и дороже. К сожалению, рост эффективно­сти научных методик не компенсирует роста сложности задач. Действительно, если в XIX и в первой половине XX века большинство наиболее фундаментальных открытий делалось ли­бо учеными-одиночками, либо очень небольшими группами, то с середины XX века на фун­даментальных направлениях, как правило, работали уже крупные коллаборации, а в послед­ней четверти - почти исключительно международные научные коллаборации постоянно рас­тущего размера, так как фундаментальная наука становится уже не по карману националь­ным экономикам. Однако ресурсы, которые человечество может потратить на науку, с уче­том перспективы грядущего экономического перехода заведомо ограничены сверху. Ограни­ченность ресурсов вместе с удорожанием научных исследований может вести к снижению потока новых научных результатов (потока открытий). И этот процесс, несомненно, уже на­блюдается на рис. 1.
Достаточно вспомнить закрытие проекта сверхпроводящего суперколлайдера (SSC) в США в 1993 году (по причине дороговизны), что привело практически к стагнации области физики элементарных частиц на полтора десятилетия.
Снижение потока новых научных результатов запускает очень опасный для науки процесс. Снижение потока открытий снижает интерес общества к науке. Снижение интереса к науке влечет уменьшение средств, выделяемых на науку. Причем в первую очередь под ударом оказываются самые фундаментальные направления, так как они находятся дальше всего от потребительских интересов общества, и общество меньше всего понимает, для чего они нужны. Кроме того, наибольший рост стоимости характерен именно для самых фундаментальных направлений науки. Уменьшение затрат на науку влечет еще более прогрессивное падение числа открытий, что приводит к дальнейшему падению попу­лярности науки и т. д. - так замыкается петля положительной обратной связи.
Это может по­родить лавинообразный процесс коллапса фундаментальной (в первую очередь) науки, точ­нее - коллапс ее финансирования. Процессы могут оказаться столь стремительными, что участники событий даже не смогут толком понять, что происходит.
Перейдем к результатам моделирования. На рис. 2 показана полученная зависимость расходов на науку от времени для случая экспоненциальной зависимости стоимости науки от накопленного интеграла открытий. На кривой выделяются три участка. В самом начале про­исходит быстрый рост расходов до тех пор, пока не достигается максимально допустимый уровень в 2,5% от мирового дохода. Затем длительное время расходы на науку удерживают­ся на этой предельной величине, поэтому кривая расходов на науку точно следует кривой мирового продукта (на рис. 2 примерно от -200 до 500 лет). После этого расходы на науку начинают быстро падать, пока не снижаются практически до нуля. Большая часть этого об­вала происходи всего за несколько десятков лет [20].
Это падение расходов связано с включени­ем той самой положительной обратной связи, о которой шла речь выше. Таким образом, мо­дель вполне подтверждает качественные рассуждения. Заметим, что не стоит придавать серьезного значения полученным датам. Имеет смысл только качественное поведение решения.