CC BY
11
получатели, а достойные фирмы не получат финансирования. Чтобы минимизировать эти искажения, субсидии должны выделяться «действительно хорошим» фирмам. Кроме того, поскольку государственным агентствам особенно трудно оценить потенциальный результат определенного проекта, нужно делать общую оценку производительности фирм, так как это более легкая задача. Для этого нужно рассмотреть результаты прошлой деятельности фирм. Таким образом, наблюдение за постоянными потоками ИР или патентованием, а также высокий уровень человеческого капитала могли бы предоставить решающие, объективные индикаторы, которые государственные агентства могут учитывать в принятии решений.
Очевидно, считают авторы, принятие «стратегии выбора победителя» не может гарантировать оптимальное распределение общественных ресурсов так, чтобы отобранные проекты были обязательно лучшими. В этом отношении системный подход в инновационной политике должен использовать дополнительные инструменты, нацеленные на сохранение разнообразия в национальных структурах ИР.
С.М. Пястолов
2014.04.024. СТРАНД Э., ЛЕЙДЕСДОРФ Л. ГДЕ ОТМЕЧЕНА СИНЕРГИЯ В НОРВЕЖСКОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ? МОДЕЛЬ ТРОЙНОЙ СПИРАЛИ В ТЕХНОЛОГИИ, ОРГАНИЗАЦИИ И ГЕОГРАФИИ.
STRAND 0., LEYDESDORFF L. Where is synergy indicated in the Norwegian innovation system? Triple-Helix relations among technology, organization, and geography // Technological forecasting & social change. - 2013. - N 80. - Р. 471-484. - Mode of access: http://dx. doi.org/10.1016/j.techfore.2012.08.010
Ключевые слова: «тройная спираль»; синергия; финансирование ИР; Норвегия.
Э. Странд - сотрудник университетского колледжа Олесунна (Норвегия), Л. Лейдесдорф работает в Университете Амстердама (Нидерланды).
Цель статьи - оценка особенностей динамики взаимоотношений между наукой, промышленностью и государством (модель
«тройной спирали») в норвежской инновационной системе. Авторы пытаются ответить на вопросы: может ли база знаний экономики быть измерена с точки зрения отношений между экономическим развитием, организованным производством знаний и государственным регулированием в модели «тройной спирали»; с помощью каких параметров можно измерить базу знаний экономики на региональном и национальном уровнях; на каком из этих уровней она развивается более эффективно? Авторский подход обеспечивает «эмпирическую альтернативу априорному предположению, что такие системы должны существовать как географические объекты на национальных или региональных уровнях» (с. 472).
Базу данных составила информация о почти полумиллионе норвежских фирм, зарегистрированных в период последней четверти 2008 г. Каждая из этих фирм идентифицирована по коду муниципалитета (как географический признак), по коду сектора (как технологический признак) и по параметру размера для фирм (как организационный признак).
Показатели исследуются на четырех географических уровнях: национальная система (NUTS1)1, семь регионов (NUTS2), 19 округов (NUTS3) и 430 муниципалитетов (NUTS5) (с. 472). Результаты позволили определить: где совместные действия являются наиболее эффективными; обладают ли соответствующие инновационные системы большими региональными или национальными особенностями. В дополнение к этим административным уровням страна может по статистическим причинам быть разделена на 90 экономических областей на уровне NUTS4. Устойчивые данные в этом исследовании определены на (самом низком) уровне (NUTS5) муниципалитета. Отмечается, что Осло можно рассматривать и как графство, и как муниципалитет. Не исследуются экономические области на уровне NUTS4, потому что это означало бы, что данные из этих областей в Осло не могли бы быть извлечены. Исследования выполнены на уровне (NUTS3) графства и на уровне областей (NUTS2) (с. 474).
Подобные исследования ранее проводились для Венгрии, Голландии и Германии. В венгерских данных было 168 подобла-
1 NUTS - сокращение для Спецификации территориальных единиц в целях статистики.
стей, голландские данные включали 90 почтовых индексов, и у немецких было в общей сложности 438 областей NUTS3 (с. 472).
Технология обозначена с использованием кодов классификации сектора с двумя цифрами (NACE2)1, который также используется в норвежской статистике. Организационное измерение представлено показателем размера компании с точки зрения численности персонала. Размер компании можно рассматривать как параметр инновационной динамики. Компании без служащих составляют более 60,7% компаний в Норвегии, в отличие от Венгрии (29,8%) и Голландии (19,7%) (с. 474).
Авторы используют классификацию ОЭСР для различных кодов NACE, представляющую следующие группы: производство на основе высоких технологий (High-Tech Manufacturing - HTM); производство на основе средних технологий (Medium-Tech Manufacturing - MTM); знаниеинтенсивные услуги (Knowledge-Intensive Services - KIS); услуги на основе высоких технологий (High-Tech Services - HTS) (с. 475).
В общей сложности 43,5% норвежских компаний находятся в этих знаниеинтенсивных секторах. Это значительно ниже голландских показателей (51,3%), но выше немецких (33,2%). Отношения между высоким и средним техническим уровнями производства: 0,17 - для Норвегии; 0,35 - для Нидерландов; 0,61 - для Германии (с. 475).
В норвежской экономике представлена комбинация действий свободного рынка и государственного регулирования. Общественный сектор, как и в других Скандинавских странах, имеет относительно большие размеры по сравнению с другими европейскими странами. Кроме того, Норвегия - одна из немногих европейских стран, которые не являются членами ЕС. Страна обладает значительными природными ресурсами: нефтью, гидроэлектроэнергией, рыбой, лесами и полезными ископаемыми. В большой степени она зависит от нефтяного сектора. Как и другие промышленно развитые страны, Норвегия продолжает реформирование экономики - от экономики, основанной на ресурсах, к экономике знаний.
1 Nomenclature générale des Activités économiques dans les Communautés Européennes.
Норвегия - одна из многих стран Европы, которая имеет сложную береговую линию с почти 50 тыс. островов и гористый ландшафт. Такие географические условия - главная причина наличия большого количества небольших муниципалитетов. Только пять городских образований имеют население более 100 тыс. жителей: столица Осло, Берген (Bergen) в Хордаланде (Hordaland), область Ставангер/Санднес (Stavanger/Sandnes) в Рогаланде (Ro-galand), Тронхейм (Trondheim) в Сёр-Трёнделаг (S0r-Tr0ndelag) и область Фредрикстад/Сарпсборг (Fredrikstad/Sarpsborg) в Эстфолде (0stfold). В Осло в городских условиях живут почти 100% населения, а в Хедмарке (Hedmark), Оппланде (Oppland), Согн-ог-Фьюране (Sogn og Fjordane) и Нур-Трёнделаге (Nord-Tr0ndelag) -60% (с. 474).
Население страны - 4,9 млн человек, плотность населения -15,8 жителя на один кв. км. Это один из самых низких показателей в Европе. Например, плотность населения для других стран, где был выполнен анализ по модели «тройной спирали»: Венгрия (107,9), Германия (229,9), Нидерланды (487,2) (с. 474).
Расходы на ИР на душу населения колеблются от 46 004 долл. США в Сёр-Трёнделаге до менее 200 долл. США в Хедмарке. Распределение бюджета очень концентрировано: доли по округам колеблются от 29,6% в Осло и 15,8% в Сёр-Трёнделаге до менее 1% для других округов. Индустриальная часть расходов низка в главных университетских округах: Осло, Хордаланд, Сёр-Трёнделаг, Акерсхус (Akershus) и Тромс (Troms), но самый низкий уровень отмечен в Финнмарке (Finmark). Самые высокие уровни финансирования индустриальных ИР отмечены в Бускеруде (Buskerud), Вест-фолде (Vestfold) и Телемарке (Telemark) (с. 477).
Учитывая это неравномерное географическое распределение финансирования ИР, можно было бы ожидать значительных переливов знаний в секторы науки из научно-исследовательских институтов в регионах Осло, Акерсхус и Сёр-Трёнделаг. Эти области поглощают больше 55% общего объема финансирования ИР Норвегии (с. 477). «Институциональная плотность» и высокая интенсивность человеческого капитала в этих регионах создает благоприятные условия для инноваций, основанных на знаниях.
Отмечено, что скорость создания новых компаний выше в городах, чем в других частях страны. Основная причина того, что
фирмы в малых городах и сельских районах более инновационные, чем компании на городских территориях, очевидно, заключается в том, что там более высокий уровень государственного финансирования инновационной деятельности.
Норвегия - малая и открытая экономика, и иностранные факторы могут играть важную роль в динамике «тройной спирали». Данные по прямым иностранным инвестициям (Foreign Direct Investment - FDI) в Норвегии показывают, что 36% FDI в 2009 г. направлены в нефтяной и газовый секторы (код 11 NACE), 18 - на операции с недвижимостью (NACE 70), 13% - в производство химикатов (NACE 24) (с. 478). Центр нефтегазовой промышленности расположен в Рогаланде и Хордаланде. Инвестиции в недвижимое имущество осуществляются в больших городах, тогда как инвестиции в химической промышленности географически распределены по округам. FDI, как ожидается, увеличат передачу технологии в промышленный сегмент, но не в сегмент недвижимого имущества. Данные по экспорту из норвежских округов (2008) показывают, что у Хордаланда, Рогаланда и Мёре-ог-Ромсдаля (More og Roms dal) самые высокие экспортные доходы.
Инфраструктура производства знаний Норвегии молода, рассредоточена и быстро меняется. В настоящее время в стране действуют восемь университетов, расположенных в Осло (основан в 1811 г.), Бергене в Хордаланде (1946), Ставангере в Рогаланде (2005), Агдере (Agder) (2007), Тромсё (Tromso) в Тромсе (1968) и Будё (Bodo) в Нордланде (2011). Единственный технический университет расположен в Тронхейме в Сёр-Трёнделаге (основан в 1910 г.), Университет наук о жизни - в Осе (Äs) в Акерсхусе (основан в 1859 г.). В 1936 г. в Бергене была основана Норвежская школа экономики.
26 принадлежащих государству небольших университетских колледжей расположены почти в каждом графстве. Продолжается процесс слияния этих колледжей с целью сформировать университеты или большие единицы.
Анализируя норвежскую экономику с точки зрения совместных действий «тройной спирали», исследователи обнаруживают, что округа и области, которые в большей степени способствуют развитию базы знаний норвежской экономики, расположены на западном побережье Норвегии и в Нордланде. Эти области, по-видимому, достигли баланса между тремя движущими силами «тройной спирали»
в большей степени, чем другие части страны. В северной части страны вмешательство правительства настолько существенно, что меняет движущие силы экономики. Это можно объяснить отсутствием новых малых компаний и высокой численностью государственных служащих (40%) в этих округах. Исключение составляет Тромсё - главный университетский город на севере с большим количеством стартапов. Одна из причин может заключаться в том, что правительство активно поддерживает исследования в области морских биотехнологий в этом университете. Однако большая часть морской промышленности расположена в Вестландете ¡а^в{).
Основная часть исследовательских ресурсов Норвегии расположена в Осло и Тронхейме - областях со слабыми промышленными традициями. Индустриальные округа на западном побережье характеризуются сильной обрабатывающей промышленностью, ориентированной на международный рынок, производствами в море и на шельфе. Местные фирмы действуют на мировых рынках. База знаний синтетическая с низкой долей формального высшего образования. В Мёр ог Ромсдале действует самая сильная промышленная группа Норвегии - морская группа. Группы на основе высоких технологий, расположенные в других частях страны, вероятно, слишком малы, чтобы оказывать заметное влияние на совместные действия на уровне НиТ83. На уровне НиТ82 высший уровень совместных действий отмечен в Вестландете.
Отмечены некоторые интересные различия между географическим влиянием на результаты в случае Норвегии и Нидерландов. Принимая во внимание, что в данных из Нидерландов географическая неопределенность коррелирована с числом фирм в регионе (г = 0,76), в Норвегии этот показатель отрицательно коррелирован с числом фирм (г = - 0,61) (с. 482).
Сравнение между государственными расходами на ИР и совместными действиями в рамках базы знаний обеспечивает отрицательную корреляцию в случае Норвегии. По мнению авторов, эти результаты подтверждают заключение о том, что области с высокой концентрацией образовательных и научных учреждений (и, следовательно, высокий уровень высшего образования), похоже, живут в «отделенных» от потребностей промышленности мирах. Легкий доступ к государственному финансированию исследова-
ний через сети и близкое местоположение к научным советам и администраторам, принимающим политические решения, делает операционные затраты на коммуникации с учеными ниже, чем затраты на связи с промышленностью.
На национальном уровне обнаружено, что высокие показатели частного финансирования ИР способствуют сотрудничеству с промышленностью и результат выражается в большем количестве патентов. Высокий уровень государственного финансирования ИР увеличивает и количество научных публикаций. Это подкрепляет результаты других исследований, говорящие о том, что институ-ционализация модели «тройной спирали» критически зависит от формы финансирования исследования (с. 483).
Иностранные факторы, такие как высокие показатели FDI, иностранная собственность и глобальные клиенты, характерны для областей и округов с самым высоким уровнем совместных действий. Это способствует синергии географически вложенных местных знаний со знанием из глобальных источников. В этих прибрежных округах доминирует производство среднего технического уровня. Легкий доступ к местному неявному знанию и международным избыткам знаний от клиентов может быть более важным, чем кодированное академическое знание.
С.М. Пястолов
2014.04.025. ГРАБСКИ М. НАУКА ДЛЯ ПРИБЫЛИ, ПРИБЫЛЬ ДЛЯ НАУКИ.
GRABSKI M. Nauka dla zysku, zysk dla nauki // Polityka. - Warszawa, 2013. - N 41 (2928). - S. 61-63.
Ключевые слова: фундаментальные и прикладные исследования; мифы о науке; финансирование науки; закон Парето; закон Старджона.
Автор - доктор наук, преподаватель Варшавского политехнического института, много лет проработавший председателем Фонда в пользу польской науки.
Министерством регионального развития Польши, пишет автор, была разработана программа «Умное развитие» (Program Op-eracyjny Inteligentny Rozwoj), в которой рекомендовалось субсидировать науку через вложения прежде всего в инновации. Польские
