НТП и инновационной деятельности

Основой принятия управленческих решений в научно-технической сфере являются прогнозирование и планирование направлений НТП и инновационной деятельности.

Прогнозирование развития науки и техники предполагает разработку системы частных прогнозов по важнейшим направлениям НТП и комплексного прогноза научно-технического развития. Оно дает обоснованное представление о предполагаемых научных и технических результатах и достижениях, о возможном

 

использовании этих результатов в производстве и других сферах экономики, о последствиях НТП.

Система частных прогнозов включает прогнозы фундаментальных исследований, научных открытий, прикладных исследований по отраслям экономики, научно-технические прогнозы по комплексным направлениям НТП и ряд других.

Комплексный прогноз предполагает:

• комплексный анализ НТП, анализ мировых тенденций развития науки и техники, динамики, структуры и использования научного и образовательного потенциала страны;

• разработку предложений основным направлениям структурной и научно-технической политики и обоснование предпосылок для ускорения НТП в избранных направлениях;

• разработку рекомендаций по формированию научно-технических программ, обоснование значимости решения научно-технических проблем, затрат, ожидаемого социально-экономического эффекта и рекомендации по материальному и организационному обеспечению научно-технических программ.

Если представить НТП в виде последовательно развивающихся во времени стадий — фундаментальные, прикладные исследования; конструкторские, проектные и организационные разработки; производство и эксплуатация, то задачи прогноза и выбор методов прогнозирования определяются спецификой каждой стадии.

В мировой практике в процессе разработки прогнозов развития науки и техники применяются как интуитивные, так и формализованные методы.

При прогнозировании фундаментальных исследований широкое распространение получили системный анализ и синтез, методы экспертных оценок: сценариев, построения “дерева целей” и морфологического анализа. Возможность применения статистических методов ограничена из-за отсутствия или недостаточного количества исходных данных, а также вследствие трудностей установления характера протекания прогнозируемого процесса.

Прогнозирование развития фундаментальных исследований проводится на перспективу по всем научным направлениям деятельности институтов, Академии наук, вузов. Объектами прогнозирования являются направления исследований, ожидаемые результаты, возможные научные и экономические эффекты, текущие затраты и капитальные вложения. Прогнозируется также численность научных работников, докторов и кандидатов наук, вспомогательного персонала.

 

 

При разработке прогнозов фундаментальных исследований производится анализ современного состояния развития науки, выявляются актуальные проблемы, намечаются пути решения современных научных проблем и выдвигаются новые проблемы, требующие решения.

Прикладные исследования имеют двоякое назначение. Они обеспечивают, с одной стороны, глубокий анализ и продолжение фундаментальных исследований с целью оценки возможности их развития и применения в практике для создания новых средств и предметов труда (техника, технология, материалы и т.п.), с другой — анализ состояния производства в целом, выработку предложений по модернизации существующей и созданию новой техники, а также по вопросам организации и управления народным хозяйством и составляющих его элементов. Результатами прикладных исследований могут быть макеты отдельных узлов и элементов будущих разработок. Прогнозируются типоразмеры продукции, снижение материало- и энергоемкости, рост квалификации научных сотрудников и другие показатели.

Разработки (конструкторские, технологические, проектные и организационные) предназначаются для экспериментальной опытной проверки возможности создания новой техники, технологии, продуктов, а также для модернизации серийно выпускаемых предметов и средств труда. Продуктами труда на стадии разработки являются заявки на изобретение, рабочие чертежи на изготовление новой техники, опытные образцы, отчету об их испытании, подготовке производства к выпуску новой продукции, изменении технологии, схемы новых систем управления, проекты создания новых цехов, предприятий, развития видов транспорта и т.п. Главным при осуществлении прогнозов развития науки и техники на стадии разработки являются выбор наиболее перспективных разработок, существенно влияющих на рост производительности труда, сокращение расхода материалов на единицу продукции, рациональное использование природных ресурсов, охрана окружающей среды, т.е. выбирается лучший вариант по экономическим и техническим показателям. При прогнозировании разработок основными объектами прогноза являются: качество, стоимость, эффективность, потребность в трудовых, финансовых, материальных ресурсах на создание новой техники.

При прогнозировании прикладных исследований и разного рода разработок применяются методы экстраполяции, экспертных оценок, моделирования, оптимизации, а также методы,

 

основанные на анализе патентной документация и научно-технической информации.

Стадия подготовки производства предназначается для строительства предприятий по выпуску новых средств и предметов труда, подготовки действующих предприятий к выпуску новой техники за счет частичной или полной модернизации, реконструкции производства, для сооружения опытных и опытно-промышленных установок.

Основными задачами прогнозирования на этой стадии являются выбор, обоснование и определение путей наиболее быстрого сооружения предприятий и реконструкции действующих.

Стадия подготовки производства в некоторых отраслях экономики может сливаться со стадией разработки. Подготовку производства можно сократить во времени за счет внедрения мероприятий по подготовке производства при выпуске опытного образца, партии.

Серийное производство предназначается для выпуска новых средств, предметов труда и продуктов. На этой стадии НТП окончательно осуществляются идеи, выдвинутые на предшествующих стадиях. На стадии серийного производства основными задачами НТП являются внедрение новой техники, материалов, технологии, существенно увеличивающих производительность труда во всех отраслях экономики и эффективность общественного производства за счет экономии материалов, энергии, лучшей организации труда, использования основных фондов, повышения качества выпускаемой продукции.

На стадии эксплуатации новая техника поступает на производство и в личное потребление. После морального и физического устаревания изделия и продукты снимаются с серийного производства и эксплуатации, т.е. завершается жизненный цикл определенного вида техники.

В процессе прогнозных расчетов производства и эксплуатации новой техники используются методы экспертных оценок, экстраполяции, оптимизации, факторные и имитационные модели, система укрупненных балансовых расчетов. При выборе методов прогнозирования важным является глубина упреждения прогноза. Если прогнозируемый процесс можно представить эволюционным, без скачков, то применение формализованных методов оправдано для определения скачка и оценки времени его осуществления; если же в нем возможно появление скачков, то необходимо применять методы экспертных оценок, а на участках эволюционного процесса применять формализованные методы.

 

 

Методы экспертных оценок основываются на мнении одного или нескольких специалистов (экспертов) о перспективах развития науки и техники. Следует отметить, что существуют области науки и техники, в которых невозможно использовать другие методы прогнозирования, а также сферы, где отсутствует информация о состоянии объекта в прошлом периоде или научно-техническое развитие в большей степени зависит от принимаемых решений, чем от самих технических возможностей производства. Рассмотрим некоторые методы, получившие распространение в мировой практике.

Метод комиссий. Суть этого метода состоит в том, что специалисты при принятии решения влияют друг на друга так, чтобы компенсировать свои ошибки. Этот метод обладает как преимуществами, так и недостатками. Среди основных преимуществ следует отметить такие, как:

1) информационная насыщенность, т.е. если состав комиссии тщательно подобран и в нее включены лица, являющиеся специалистами в данной области науки и техники, то общее количество информации, которой располагает группа, гораздо больше информации, которой располагает каждый из членов в отдельности;

2) равенство количества факторов, т.е. количество факторов, относящихся к данной области науки и техники, рассматриваемых группой, не меньше количества факторов, рассматриваемых любым членом группы;

3) коллективная ответственность экспертов. Суть этого принципа состоит в том, что группы экспертов с большей готовностью принимают на себя ответственность, чем отдельные специалисты. Это обстоятельство имеет весьма важноё значение при прогнозировании. Возможно, что прогноз весьма “профессионально рискован” для отдельного специалиста и в корне отличается от общепринятых суждений коллег. Тогда предложение этого прогноза может неблагоприятно отразиться на дальнейшей научной деятельности специалиста. Совместная же работа в комиссии дает возможность эксперту убедить коллег по работе в группе в правильности своих взглядов, а их поддержка, возможно, избавит от сомнений и заставит пойти на риск.

Недостатки метода:

1) группа специалистов может оказывать сильное давление на отдельных членов группы, вынуждая, например, одного согласиться с большинством, даже если последний понимает, что общая точка зрения ошибочна;

 

 

2) эксперименты с небольшими группами показали, что часто берет верх не обоснованность, а количество замечаний “за” и “против”. Следовательно, “крикливое” меньшинство может подавить остальных участников группы, даже если при объективном рассмотрении не будет обладать каким-либо преимуществом;

З) существенное влияние на группу может оказывать профессионал с хорошей репутацией или же просто эксперт, обладающий даром убеждения.

При прогнозировании методом комиссий приходится смиряться с его недостатками в силу весомости его преимуществ.

Наиболее прогрессивным методом, позволяющим устранить указанные недостатки, является метод «Дельфи», предполагающий осуществление опроса группы специалистов с помощью серии анкет, причем в анкете содержатся не только вопросы, но и имеется информация относительно степени согласованности мнений членов группы. Каждое последующее представление анкеты на рассмотрение называется “туром опроса”, а коллёктив экспертов — “жюри”.

В первом туре опроса анкета является бесструктурной и допускает любые ответы. Члены жюри опрашиваются для составления прогноза в определенной области науки и техники и отбираются как правило, так, что они гораздо лучше, чем руководитель, знают соответствующую область науки и техники. После того как прогнозы членов жюри возвратились к руководителю, он должен объединить их в единый прогноз. Этот прогноз расчленяется на ряд отдельных событий, формируется их перечень, который становится анкетой второго тура.

Во втором туре члены жюри получают перечень событий и должны определить даты, когда может произойти их реализация, а также привести соображения, в силу которых они считают свои оценки правильными. После того как прогнозы и оценки дат, сделанные членами жюри, вернутся к руководителю, последний должен подготовить статистическую сводку мнений членов жюри, приводи аргументы и доводы в пользу того, что событие может произойти раньше или позже. Анкета состоит из перечня событий, групповой медианы дат наступления событий и дат верхнего и нижнего квартилей для каждого события.

В третьем туре члены жюри получают перечень событий, статистическое описание мнений жюри и сводку аргументов. Их просят дать обзор документов и сформулировать новые

 

оценки предполагаемой даты наступления каждого события. Если их новая оценка не попала в интервал между квартилями они должны обосновать свою точку зрения и прокомментировать точку зрения тех, кто придерживается противоположного” взгляда. Работа же руководителя после получения им анкет т многом аналогична той, которую он выполнял после второго тура. Он должен проанализировать оценки группы, рассчитав новые медианы и квартили, суммировать аргументы, а объединить все это в новый прогноз.

В четвертом туре члены жюри получают вышеупомянутый прогноз и, приняв во внимание аргументы и критику, составляют свой вариант прогноза. Руководитель, получив прогнозы от членов жюри, снова рассчитывает медианы и квартили дат для каждого события. Конечный вариант прогноза состоит из перечня событий с соответствующими медианами и квартилями дат.

Описанный выше метод представляет собой первоначальный вариант, разработанный в США сотрудниками «РЕНД корпорэйшн». В настоящее же время существует ряд его модификаций, в том числе и с применением ЭВМ, что позволяет повысить эффективность метода.

Метод написания сценариев предполагает установление логической последовательности событий с тем, чтобы показать как, исходя из существующей или какой-либо другой ситуации, может шаг за шагом развертываться будущее состояние. При использовании этого метода в научно-техническом прогнозировании отмечают следующие положительные моменты:

• сценарии максимально ослабляют традиционность мышления. Они, по словам одного из первых ведущих специалистов этого метода, “позволяют погрузиться в незнакомый и быстро изменяющийся мир настоящего и будущего”;

• сценарии способствуют детализации исследователем процессов, которые он мог бы упустить, руководствуясь лишь абстрактными соображениями.

Метод исторической аналогии — один из возможных подходов к более “строгому” прогнозированию, заключающийся (сравнении прогнозируемых трансформаций новых технологических структур или отдельных технологий с какой-либо сходной технологической трансформацией в прошлом.

При использовании метода аналогии необходимо учитывать ряд его особенностей. Прежде чем пользоваться выявленными прогнозированием аналогиями, следует провести их тщательное сопоставление, установить, что это сходство носит

 

 

неслучайный характер. Если не соблюдать этого требования, можно допустить существенные ошибки.

Весьма сложно также, учитывая разные исторические условия, получить достоверный прогноз возможного исхода прогнозируемой ситуации на основе аналогичного исхода прошлого события для решения этой проблемы рекомендуется учитывать совокупность факторов, относящихся к окружающей обстановке и условиям, оказывающим существенное влияние на прогнозируемый вид нововведения. К таким факторам относятся: технологические, экономические, управленческие, политические, исторические, социальные, культурные, интеллектуальные, этические и экологические. Каждый из них состоит из нескольких элементов.

Таким образом, необходимыми предпосылками успешной реализации метода исторической аналогии являются: предварительный анализ и структуризация технологического развития соответствующей экономической системы, установление ее положения в. иерархии глобального технико-экономического развития, выявление национальных особенностей. Лишь после этого возможно установление временной шкалы описания измеряемого процесса и выбор отражающих его показателей, которые должны быть представлены в виде динамических рядов достаточной длины.

При использовании метода аналогии мерой уровня развития технологической структуры экономики той или иной страны служат выраженные в годах ‘характеристики расстояния между достигнутым страной в момент измерения и эталонным уровнем соответствующих параметров технологического развития. В качестве эталонной траектории технологического развития может рассматриваться траектория развития стран-лидеров с аналогичными технологическими укладами.

Следует отметить, что уникальные особенности национальных экономик затрудняют их сравнение. Кроме того, по имеющимся оценкам, погрешность важнейших экономических показателей, исчисляемых статистическими службами развитых стран, составляет 10—18 %. Она еще больше возрастает при сведении показателей, измеренных в разных странах, к сопоставимому виду. Однако это не означает, что с такой информацией нельзя работать. Опыт макроэкономических исследований говорит не только о возможности, но и о плодотворности использования межстрановых сопоставлений для получения не только о качественных, но и довольно точных количественных выводов, в том числе и прогнозного характера.

 

В прошлом историческая аналогия применялась для сопоставления культур. В настоящее же время этот метод в качестве вспомогательного средства для прогнозирования инноваций помогает совершенствовать прогностическую интуицию.

В мировой практике при прогнозировании развития науки и техники широко используется метод коллективной генерации идей (мозговая атака). Применяются и его модификации, в частности метод “635”. Следует отметить, что с помощью данных методов целесообразно осуществлять прогнозы на кратко- и срёднесрочный периоды.

Мировой опыт свидетельствует, что из всех методов экспертных оценок метод “дельфи” представляет собой наиболее вершенный образец экспертного прогнозирования развит науки и техники.

Методы прогнозирования по аналогии следует отнести категории “наивных” моделей. “Наивность” их заключается предположении, что какова бы ни была причина, вызвавшее определенное поведёние технологической трансформации в прошлом, она будет вызывать подобное поведение и в будущем.

Метод морфологического анализа разработан швейцарским астрономом Цвикки, когда он был временно привлечен к участию в ранних стадиях ракетных исследований и разработок фирмы “Аэроджет инжиниринг корпорейшн”. По словам создателя, “метод... охватывает всю совокупность решений данной проблемы” и предполагает осуществление прогноза по этапам:

1-й — дается точная формулировка проблемы, требующей решения;

2-й— определяются важнейшие параметры, от которых зависит решение проблемы. Таким образом, второй этап заключается в изучении всех параметров и выделении из них особо значимых;

3-й — по данным парамётрам строится матрица и формируются возможные варианты решения проблемы;

4-й — определяется функциональная ценность всей совокупности полученных решений;

5-й — осуществляётся выбор оптимальных решений и способов их реализации.

Методы экстраполяции тенденций предполагают, что существующий темп технического развития сохранится и в будущем. При этом в зависимости от установленной закономерности (предшествующая—последующая) прогноз ведется по

 

экспоненциальному или линейному закону. Особое место при использовании методов экстраполяции тенденций занимает выбор и обоснование параметров прогнозируемого объекта. Каждый параметр должен быть измеримым, характеризовать по возможности обобщенную функцию и являться комбинированным. При этом необходимо располагать данными о прошлом развитии параметра. Кроме того, параметр должен удовлетворять требованию сопоставимости.

Хотя методы экстраполяции являются простыми и широко применяются в практике, они имеют серьезные недостатки, так как не позволяют предсказать результат развития науки и техники в случае изменения условий. Не могут быть получены и данные о том, какие условия следовало бы изменить, чтобы добиться желаемого темпа внедрения нововведений. Самым же значительным недостатком является недостоверность прогнозных данных при большом временном интервале. В связи с этим методы экстраполяции целесообразно применять на начальном этапе научно-технического прогнозирования.

Многие ученые, занимающиеся проблемами прогнозирования в области НТП и инноваций, считают, что в технологическом прогнозировании очередным практическим шагом должна быть разработка моделей. Так, Мартино еще в 70-е годы предложил идти по пути преодоления недостатков “наивных” моделей, разрабатывать методы и модели, которые дали бы возможность проникнуть во внутренние механизмы поведения технологических систем. Эти методы предполагают использование знания взаимосвязей, причин и следствий внутри технологических систем.

Практика свидетельствует, что целесообразно параллельно использовать как “наивные” модели, уточняя и развивая, их, так и причинно-следственные. В моделях необходимо учитывать Число ученых и инженеров, расходы на НИОКР, оценку современного уровня научно-исследовательского и опытно-производственного оборудования и другие факторы, оказывающие влияние на рост производительности той или иной прогнозируемой технологической системы и позволяющие предсказать ее будущее развитие.

Необходимость применения комбинированных методов прогнозирования возникает в случае, если для решения определенной проблемы можно одновременно использовать несколько методов, а также когда осуществляется прогноз нескольких взаимодействующих технологических систем. При системном анализе взаимодействия между несколькими прогнозами применяются

 

матрицы взаимодействия событий. Матрица может быть использована также для обработки результатов прогнозов, полученных другими методами.

Кроме рассмотренных выше методов, используемых главным образом при “поисковом”, исследовательском прогнозировании, применяются итак называемые нормативные методы. С их помощью рассматриваются всё элементы прогнозируемых технологических систем или процессов, их трансформаций, анализируются взаимосвязи между этими элементами, исследуются затраты.

Самыми распространенными методами разработки нормативных прогнозов являются “деревья целей”, морфологические модели, рассмотренные выше, и блок-схемы последовательности выполнения задач. “Деревья целей ” применяются в случаях, когда анализируемую систему или процесс можно представить в видё уровней причинных взаимосвязей, уровней сложности или иерархических уровней. Морфологические модели используются в случае, если систему или процесс можно расчленить на элементы, обладающие в свою очередь способностью независимо видоизменяться. Блок-схемы последовательности выполнения задач применяются, когда систему или процесс можно представить в виде одной или нескольких цепочек последовательных этапов. Большое значение в практике современного прогнозирования технологических изменений отводится изучению истории важнейших научно-технических достижений, мониторингу за тенденциями развития всех областей науки и техники, выявлению потребностей общества в решении научно-технических и связанных с ними проблем. Для организации постоянного наблюдения за мировым фронтом научно-технического развития в стране следует иметь разветвленную систему такого мониторинга с целью выявления событий—предшественников будущих важных научно-технических изобретений и открытий.

Экономико-математическая модель анализа и прогнозирования показателей научно-технического уровня производства (НТУ) базируется на интегральных и дифферёнциальных показателях НТУ технических и технологических параметров производства. Интегральный показатель НТУ производственного комплекса имеет следующий вид:

где К, , — интегральные показатели НТУ производства, продукции, технологии соответственно.

 

Для расчета применяется следующая методика. Как продукция, так и технология характеризуется набором разнообразных параметров. Для продукции это прежде всего ее потребительские свойства и качество. Например, для автомобиля такими параметрами являются:

1 — мощность двигателя, л. с. (кВт);

2— расход топлива на 100 км, л;

З — пробег без дозаправки, км; (16.2)

4— максимальная скорость, км/ч;

5— грузоподъемность, т, чел.;

6— масса, кг и др.

Общими для технологических процессов всех производств являются следующие параметры:

g— производительность, шт., т;

е— энергоемкость, кВт/ч;

т— топливоемкость, тут; (16.3)

м— материалоемкость, т;

t — трудоемкость, н/ч.

Некоторые параметры рассчитываются на основе общих как производные от них, например энерговооруженность труда и др.

Для оценки НТУ по параметрам (16.2) и (16.3) применяется одна методика:

(16.4)

(16.5)

где - дифференциальные показатели НТУ по отдельным параметрам; — ранг параметра.

Формула (16.4) применяется при условии одинаковой значимости параметров, а формула (16.5) в случае, когда параметры проранжированы по степени важности (1,2,..., ), т.е. 1— наиболее важный параметр, а - наименее важный.

В переходный к рыночным отношениям период коренным образом изменяются подходы к планированию и управлению развитием науки и техники. Методология планирования НТП и инновационной деятельности должна исходить из существования рынка и необходимости обоснования и реализации приоритетных направлений развития науки и техники.

 

 

Принципиальные моменты нового подхода: активное использование рынка в качестве эффективного инструмента координации деятельности участников инновационного цикла «научные исследования—разработки – производство-сбыт - обслуживание”; создание условий для развития разнообразных форм предпринимательства в сфере науки, производства и обращения; гибкое сочетание централизованного и рыночных механизмов рёгулирования НТП и инновационной деятельности; разработка механизмов реализации приоритетов НТП, включающих прямое воздействие на хозяйствующие субъекты через систему государственных заказов, целевых субсидий, грантов, льготных кредитов, а также косвённое стимулирование технического развития производства на основе налоговых и ценовых льгот, ускоренной амортизации и т.п.; формирование правовой основы для проведения эффективной государственной инновационной политики.

Стратегия НТП и инновационной деятельности формируется на основе комплексного прогноза научно-технического развития.

По приоритетным направлениям НТП должна разрабатываться концепция каждого направления с указанием целей, ожидаемых экономических и социальных результатов, структурных изменений в производстве вследствие его реализации.

В рамках приоритетных направлений разрабатываются научно-технические программы:

• фундаментальных исследований по приоритетным направлениям науки, которые предусматривают повышение уровня знаний о человеке и окружающей среде и создание задела на перспективу;

• государственные научно-технические, предусматривающие научно-технические и технологические прорывы по приоритетным направлениям НТП, создание необходимого научно-технического задела на базе опережающего развития фундаментальных и поисковых исследований, разработку принципиально новых видов техники и технологий;

• межгосударственного научно-технического сотрудничества, реализуемые на международном уровне;

• по созданию и освоению новейших видов техники и технологии народнохозяйственных комплексов, отраслей и регионов.

В программно-целевой технологии планирования новое содержание приобретает государственный заказ. Он должен играть роль своеобразного моста, соединяющего текущее общественное потребление с новыми технологическими

 

 

возможностями, а также быть как бы катализатором, инициирующим революционные технологические изменения. Государственные заказы должны быть экономически выгодными для предприятий независимо от формы их собственности.

В перспективе государственный заказ перестанет быть доминирующим инструментом централизованного воздействия на инновационную деятельность. По мере развития рыночных отношений все большую роль будет играть государственная экономическая поддержка научно-технических приоритетов.

Для достижения целей должен быть разработан эффективный инновационный механизм, направленный на обеспечение единства науки и производства, на превращение достижений науки и техники в органичную потребность народного хозяйства.

Среди важнейших элементов этого механизма следует выделить:

• создание надежных правовых гарантий для эффективного функционирования всех форм собственности и развития разнообразных форм предпринимательства;

• проведение эффективной налоговой политики, обеспечивающей тесную связь доходов предприятий с конечными результатами их деятельности в сфере НТП. Это предполагает предоставление предприятиям льгот при создании и освоении в производстве прогрессивных технологий и новых видов продукции, разрабатываемых в рамках соответствующих научно-технических программ государственного уровня, а также основанных на открытиях, изобретениях и других патентно-правовых решениях; производстве и реализации продукции, имеющей сертификат, выданный сертификационным центром, аттестованным соответствующими международными организациями; реализации продукции на экспорт по ценам, ниже мировых; проведении инициативных рисковые научных исследований и разработок.

Создание эффективного инновационного механизма предполагает также применение новых подходов в финансово-кредитной сфере, в области ценообразования, совершенствование механизма хозяйствования научных организаций, множественность источников финансирования, перестройку организационных структур, государственную поддержку фундаментальных исследований, укрепление научно-технического потенциала, улучшение регионального управления НТП, совершенствование международного научно-технического сотрудничества.

 

План развития науки и техники должен являться стержнем плановых документов экономического и социального развития страны. Он должен охватывать весь научно-технический цикл. В планах должны отражаться основные парамётры и показатели, характеризующие степень ускорения развития науки и техники (сокращение сроков создания и внедрения новой техники, повышение уровня автоматизации производства, обновление основных фондов и др.). Планирование развития науки и техники должно осуществляться на всех уровнях управления экономикой.

В мировой практике основным методом, используемым при планировании НТП и инновационной деятельности, является программно-целевой. Он реализуется путем разработки научно-технических программ, среди которых выделяются два вида:

1) целевые комплексные научно-технические программы, реализация которых в ближайшее время может дать значительный эффект;

2) программы по решению важйейших научно-технических проблем.

Задание по разработке и реализации важнейших научно-технических программ входит в состав государственного заказа. Устанавливаются лимиты ресурсов для его выполнения.

В Беларуси, например, разработан ряд программ, реализации которых придается особая значимость. Среди них следует выделить программы “Машиностроение”, “Энергия”, “Информатизация”, ”Технологии”,”Новые материалы”, “Биотехнология”.

Заслуживают внимания подходы, используемые в зарубежных странах при регулировании НТП.

Государственное регулирование НТП имеет место практически во всех странах с рыночной экономикой, что связано с необходимостью комплексного подхода к научным и техническим проблемам и масштабностью научно-технических проектов, а это не под силу частному капиталу или он просто не заинтересован в них. Таким образом, государство выступает как институт, организующий, управляющий, а зачастую и финансирующий НТП.

Государственное регулирование в зарубежных странах осуществляется в форме прямого вмешательства государства или посредством косвенного регулирования. Первое применяется с целью решения проблем долгосрочного характера, связанных с развитием науки и техники, а второе осуществляется

 

через совокупность налоговых, кредитных и амортизационных льгот.

Как известно, наибольших успехов в области НТП добились США и Япония, поэтому наиболее целесообразно рассмотреть именно их опыт регулирования в области науки и техники. Регулирование НТП государством в этих странах происходит в двух взаимосвязанных сферах: научных исследований и процесса создания нововведений в экономике.

США являются главным центром научно-технического развития в мире: по общему уровню научно-технического потенциала, широте фронта фундаментальных исследований, ключевым областям НТП они существенно превосходят другие страны.

Центр тяжести в организационных и инновационных процессах в США приходится на внедрение новых технологий и продуктов. При этом в качестве оптимальной используется следующая пропорция распределения инвестиций по этапам “исследование—разработка—внедрение” — 1: (2—3): (6—10). В США данная пропорция устойчива уже на протяжении 25 лет.

Эта структура инвестиций соответствует потребностям экономики и внутренним закономерностям функционирования развитого научно-исследовательского потенциала. Резкое расширение или снижение доли какой-либо из стадий научно-технического цикла может привести к негативным результатам.

Для США характерна концентрация высокотехнологичных фирм со сложной продукцией, что является важным фактором ускорения НТП. Основной же целью формирования научно-технического потенциала США является достижение научно-технического лидерства и воённого превосходства. Следовательно, путь реализации поставленной цели — это путь научно-технических прорывов и поддёржки новейших отраслей и производств. При этом велики возможности ресурсного обеспечения, которые позволяют быстро создавать необходимую массу ресурсов для решения важнейших научно-технических проблем.

Одной из особенностей США является развитая система государственного финансирования теоретических исследований и безвозмездная передача их достижений в руки частного бизнеса США основной функцией государства в развитии науки и техники является косвенное стимулирование нововведений, инновационного предпринимательства и создание для них благоприятной

 

среды. Государственное вмешательство в развитие научно-технического потенциала в США осуществляется по следующим направлениям:

• несение ответственности за начальные стадии, прежде всего фундаментальные исследования, а также за ряд областей, которые являются необходимыми с точки зрения совокупных интересов;

• распределение государственных ресурсов между различными секторами сферы научных исследований;

• стимулирование науки при помощи налоговой, амортизационной, латентной, внешнеторговой политики;

• прогнозирование научно-технического развития и др.

Государственное финансирование в США имеет целевой характер и подразделяется на прямое (ассигнования на конкретные исследования) и косвенное (средства на программы и подготовку кадров, приобретение оборудования). В США также применяется довольно действенный кредитно-финансовый механизм оказания государственной помощи вёнчурному предпринимательству в инновационной сфере, предусматривающий займы, субсидии, налоговые льготы.

В целом же американская система государственного регулирования и финансирования научно-технического потенциала имеет два основных преимущества. Во-первых, она обеспечивает широкий спектр видов научной деятельности и, во-вторых, возможность выбора механизма финансирования защищает независимость научного сообщества от политических перемен в государственных ведомствах.

В Японии, как и в США, делается упор на внедрение новых технологий и продуктов, а постоянное совершенствование механизма регулирования НТП стимулирует научно-технические нововведения и обновление устаревших технологий. Формирование научно-технического потенциала имело главной целью обеспечение долгосрочной конкурентоспособности промышленности, ее перестройки в соответствии с новыми условиями для реализации этих целей были выбраны пути концентрации ресурсов на ключевых направлениях научно-технического и экономического развития как через приобретение лицензий, таки через другие формы, например прямые закупки необходимых техники и технологий.

В период с 1965 по 1985 г. расходы на науку в сопоставимых ценах в Японии выросли в 4,6 раза, а численность научных кадров — болёе чем в 3 раза.

В Японии система государственного финансирования исследований стала формироваться лишь с середины 70-х годов

 

 

и сталкивается с определенного рода трудностями, так как в этой стране частные источники покрывали 78 % общенациональных вложений в НИОКР, а неопределенность результатов и длительный срок их окупаемости делают вложения в теоретические разработки наименее привлекательными для бизнеса.

Государственное вмешательство в развитие науки имеет следующие особенности:

• государственное программирование и использование системы косвенных мер экономического, социального и политического характера, стимулирующих процесс нововведений;

• формирование общей стратегии научно-технического развития и выбор его основных направлений, а также создание системы госорганов, занимающихся вопросами научно-технической политики;

• использование механизма согласования интересов фирм, местных властей, научных кругов на основе обмена информацией через всевозможные комитеты, ассоциации, управления.

В последнее время роль японского государства в развитии национальной науки значительно возросла. Наблюдается усиление плановых регулирующих функций госорганов, укрепляется взаимодействие промышленных, академических и правительственных кругов в развитии исследований, идет подготовка исследовательских кадров, повышается эффективность обращения научно-технической информации, расширяется международное научное сотрудничество.

В целом же основу японской государственной научно-технической политики составляют доверие к частному сектору, быстрое распространение новшеств и конкуренция между компаниями.