Управление процессами генерации знаний в университетах

Попов Е.В.,
член-корр. Российской академии наук,
руководитель Центра экономической теории,
Институт экономики Уральского отделения РАН

Власов М.В.,
к. э. н., доцент, старший научный сотрудник,
Институт экономики Уральского отделения РАН

Роль знаний в формировании экономической деятельности на любых уровнях хозяйствования стремительно возрастает. Это связано с тем, что мир переходит на новый этап своего развития, базу которого составляет экономика, основанная на знаниях, – экономика знаний. Её отличительная особенность состоит в том, что знания играют в ней решающую роль, а их производство является источником роста экономики.

Как показал Г.Б. Кочетков, анализируя деятельность мировых университетов, все виды финансирования в университетах подчинены выполнению главной функции – распространению знаний в обществе. Всё, что мешает её выполнению, считается нежелательным, и коммерческая
деятельность вне распространения знаний рассматривается как один из главных источников конфликта интересов [3]. Мы решили оценить зависимость изменений количественно измеряемых результатов научной деятельности подразделений университета от динамики расходования трансакционных средств.

Предшествующие исследования
Б. Кларку принадлежит честь выделения и обоснования трёх основных ориентаций университетской научной деятельности. Фундаментальная ориентация традиционных университетов предполагает служение собственным академическим идеалам; прикладное направление, реализуемое в предпринимательских университетах, сфокусировано на реализации идей, имеющих коммерческий потенциал; научная работа социально ориентированного
вуза прежде всего выполняет задачи, поставленные обществом и государством [15].

О.С. Щучинов, Н.С. Ладыжец определили, что важнейшим залогом конкурентоспособности современного университета и его успешной интеграции в современную экономику является реализация стратегий управления его научной деятельностью.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Программы РАН № 35 «Экономика и социология науки и образования», проект УрО РАН № 12-П-7-1006 «Региональные институты развития науки».

Непредсказуемость, неожиданность возникновения возможностей для разработки и внедрения той или иной технологии требуют от администрации и самих научных работников гибкости, постоянства мониторинга состояния наукоёмких отраслей экономики и быстроты адаптации. Оптимизация организационной структуры и ресурсная поддержка университетской науки определяют своевременное и продуктивное воплощение научно-технических разработок [14]. А.К. Клюев выделил проблемы оценки результатов деятельности университетов, связанные с низким уровнем экспертизы и прогнозирования развития высшей школы [1; 2]. Университетские комплексы являются новой перспективной формой интеграции науки, образования и промышленности. И.А. Краснобаева, Н.А. Платонова отметили, что важно не только осуществить комплекс организационных мероприятий, но и диверсифицировать источники финансирования и за счёт этого формировать новый финансово-экономический механизм поддержки университетской науки. Необходимо также формировать долгосрочные программы развития высших учебных заведений и предусмотреть корректировку объемов финансирования по результатам мониторинга их деятельности [4]. Необходимость учёта трансакционных издержек при изучении генерации знаний показана в работах Ф. Найта, Д. Норта, Дж. Уоллиса, О. Уильямсона [5; 20; 13].

Ранее авторами было показано, что применительно к производственным фирмам прирост знаний определяется динамикой увеличения трансакционных издержек [8].

Аналогично трансакционные издержки определяют генерацию знаний в научных учреждениях [10; 11]. Отсюда был введён показатель трансакционной скорости генерации знаний – количественной характеристики, показывающей долю прироста знаний при возрастании трансакционных издержек [9].

Трансакционная скорость генерации знаний может быть рассчитана по формуле.

где  – трансакционная скорость прироста j-го типа РИД (результатов интеллектуальной деятельности) при изменении i-го типа трансакционных издержек;
 – прирост j-го типа знания;
 – прирост i-го типа трансакционных издержек.

Оценка значения показателя vij позволяет определить силу влияния того или иного типа трансакционных издержек на развитие различных процессов генерации знаний.

Под знанием мы понимаем структурированную и систематизированную информацию, предназначенную для решения задач или обеспечения жизнедеятельности человека. И. Нонака и Х. Такеучи [18], Б. Ландвол и С. Боррас [16] отмечали, что процесс генерации и применения знаний требует динамической трансформации явных и неявных знаний, строгих и нестрогих взаимодействий между людьми. П. Найтингэйл пишет [17], что явное знание может быть передано всегда с некоторым «трением» по времени и удалённости, а неявное знание включено в людей для понимания и применения информации.

К показателям явных знаний мы отнесли количество опубликованных статей в научных журналах и количество патентов, а также участие в выставках (количество выставок и количество представленных экспонатов). К показателям неявных знаний были отнесены доклады на конференциях. Предполагается, что на конференциях выносятся на обсуждение те идеи, которые окончательно не сформировались и нуждаются в доработке, поэтому их можно отнести к неявному знанию.

Рабочие гипотезы
Гипотеза 1. Результативность научной деятельности подразделений университета, описываемая генерацией знаний в виде опубликованных статей, полученных патентов, участия в выставках и конференциях, во многом определяется трансакционными издержками на научную деятельность.

Под трансакционными издержками на научную деятельность мы понимаем выделяемые в бухгалтерской отчётности затраты на поиск информации, командировочные расходы, представительские расходы и прочие расходы, связанные с научной работой.

Заработная плата и стимулирующие выплаты преподавателям и научным работникам университета в трансакционных издержках не учитываются.

Для обеспечения возможности сравнения получаемых результатов были выбраны сходные подразделения университета – ряд институтов Уральского федерального университета имени Б.Н. Ельцина.

Гипотеза 2. Поскольку учебные институты отличаются численностью исследователей, то рабочая гипотеза по зависимости опубликования научных статей может иметь следующий вид.

Трансакционная скорость генерации знаний в виде опубликования научных статей пропорциональна численности исследователей института, включая сотрудников, имеющих учёные степени, а также аспирантов данного института.

Гипотеза 3. На наш взгляд, число экспонатов, представляемых на выставки, должно соответствовать количеству малых инновационных предприятий, созданных при анализируемых институтах. Отсюда третья гипотеза.

Трансакционная скорость генерации знаний в виде экспонатного участия в выставках пропорциональна количеству хозяйственных обществ, созданных при учебных институтах университета для использования научных разработок.

Гипотеза 4. Связь между зарегистрированными патентами и малыми инновационными предприятиями примет вид следующей гипотезы: трансакционная скорость генерации знаний в виде регистрации патентов пропорциональна количеству хозяйственных обществ, созданных при учебных институтах университета для использования научных разработок.

Отдельного обсуждения заслуживает оценка неявных знаний, проявляемых в виде докладов на научных конференциях. Интенсивность докладов может быть связана с хозяйственными договорами учебных институтов или (более корректно) с долей хозяйственных договоров, приходящейся на одного сотрудника института. Следовательно, возможна формулировка пятой гипотезы.

Гипотеза 5. Трансакционная скорость генерации знаний в виде докладов на научных конференциях пропорциональна объёму хоздоговорной выработки на одного сотрудника учебного института.

Верификация рабочих гипотез была проведена на основе широкого эмпирического исследования.

Процедура исследования
В качестве репрезентативной выборки были исследованы четыре крупных института естественно-научного профиля УрФУ им. Б.Н. Ельцина. Для сравнения результатов обозначили исследованные учебные институты порядковыми номерами по количеству работающих в них преподавателей: первый – 297 чел., второй – 254 чел., третий – 193 чел. и четвёртый институт – 126 чел.

При исследовании документации институтов были сформированы массивы данных информационного эффекта и объёма выполненных научных исследований за 2002–2011 гг. В результате были получены эмпирические зависимости изменения показателей явных и неявных знаний от изменений трансакционных издержек, а также скорости прироста генерации знаний.

На рис. 1 представлена зависимость прироста статей в первом институте при приросте расходов на научные исследования.

В представленном на рис. 1 примере vLL = 3,03. Значение vij показывает долю прироста знаний при приросте трансакционных издержек на 1%. Аналогично были построены зависимости трансакционных скоростей генерации знаний для всех типов знаний.

Полученные данные и верификация гипотез
В первую очередь была доказана первая рабочая гипотеза о высокой корреляции между трансакционными издержками и результативностью научной деятельности в университетах (табл. 1).

Значит, результативность научной деятельности подразделений университета, описываемая генерацией знаний в виде опубликованных статей, полученных патентов, участия в выставках и конференциях, определяется трансакционными издержками на научную деятельность.

Для проверки второй гипотезы сопоставили численность исследователей, включая сотрудников, имеющих учёные степени, а также аспирантов с трансакционными скоростями генерации знаний в виде опубликованных статей (табл. 2).

Вторая рабочая гипотеза не подтверждена, так как трансакционная скорость генерации знаний в виде опубликования научных статей не пропорциональна численности исследователей института, включая сотрудников, имеющих учёные степени, а также аспирантов данного института. По-видимому, трансакционная скорость генерации знаний в виде статей определяется не совокупным набором исследователей, а их индивидуальным мастерством, что требует отдельного изучения.

Результаты эмпирической проверки гипотезы о пропорциональности скорости генерации знаний при участии в выставках количеству хозяйственных обществ, созданных с участием университета для использования научных разработок и результатов интеллектуальной деятельности подразделения, представлены в табл. 3.

Данные, приведённые в табл. 3, полностью подтверждают гипотезу о том, что трансакционная скорость генерации знаний в виде экспонатного участия в выставках пропорциональна количеству хозяйственных обществ, созданных при учебных институтах университета для использования научных разработок. При этом скорость прироста знаний при участии в выставках первого института равна 0,04. Это, по-видимому, свидетельствует о том, что данный тип знаний в институте создаётся, однако прирост трансакционных издержек в рассматриваемый период больше, чем прирост знаний.

Предположительно незначительная скорость связана с наименьшими значениями количества хозяйственных обществ, созданных с участием университета, с использованием научных разработок и результатов интеллектуальной деятельности.

Явные знания во втором институте, полученные при участии в выставках, соответствуют минимальному значению корреляции (0,76) и максимальному значению скорости прироста результатов интеллектуальной деятельности (3,09). Высокая скорость прироста может быть вызвана большим количеством хозяйственных обществ, созданных с участием университета с использованием научных разработок и результатов интеллектуальной деятельности подразделения.

Результаты эмпирической проверки четвёртой гипотезы о пропорциональности генерации знаний в виде патентов количеству малых инновационных предприятий представлены в табл. 4.

Исходя из данных табл. 4 видно, что четвёртая рабочая гипотеза не подтверждена, так как трансакционная скорость генерации знаний в виде регистрации патентов не пропорциональна количеству хозяйственных обществ, созданных при учебных институтах университета для использования научных разработок. По-видимому, так же как и в случае второй гипотезы, подготовка патентов является характеристикой личностных новаторских качеств отдельных исследователей.

Результаты эмпирической проверки пятой гипотезы о пропорциональности скорости генерации знаний при выступлениях на конференциях объёму хоздоговорной деятельности на одного сотрудника института представлены в табл. 5.

Данные табл. 5 убедительно доказывают жизнеспособность пятой гипотезы о том, что трансакционная скорость генерации знаний в виде докладов на научных конференциях пропорциональна объёму хоздоговорной выработки на одного сотрудника учебного института.

Выводы
Подтверждена гипотеза о том, что трансакционные издержки определяют результативность научной деятельности университетов в виде опубликования научных статей, оформления патентов, участия в выставках и конференциях.

Эмпирически подтверждена гипотеза о том, что трансакционная скорость генерации знаний в виде экспонатного участия в выставках пропорциональна количеству хозяйственных обществ, созданных при учебных институтах университета для использования научных разработок.

Эмпирически не подтвержденные гипотезы о влиянии количества исследователей на трансакционную скорость опубликования статей и о влиянии количества хозяйственных обществ на трансакционную скорость регистрации патентов демонстрируют необходимость более глубокого изучения данных направлений интеллектуальной деятельности.

Эмпирически подтверждена гипотеза о том, что трансакционная скорость генерации знаний в виде  докладов на научных конференциях пропорциональна объёму хоздоговорной выработки на одного сотрудника учебного института.

Мы обращаем внимание исследователей на изучение стимулирования инвенционной [12] активности трансакционными издержками.

Литература
1. Клюев А.К. Национальные университеты – новое слово в университетском строительстве // Университетское управление: практика и анализ. – 2006. – № 1. – С. 27–32.
2. Клюев А.К. Программы инновационного развития региона и университетов: поиск соответствия // Университетское управление: практика и анализ. – 2010. – № 1. – С. 30–34.
3. Кочетков Г.Б. Мировой опыт организации науки (на примере США) // Проблемы прогнозирования. – 2006. – № 4. – С. 145–161.
4. Краснобаева И.А., Платонова Н.А. Формирование федеральной сети научно-образовательных центров в условиях интеграции науки и образования // Сервис в России и за рубежом. – 2009. – Т. 5. – № 15. – С. 110–123.
5. Найт Ф. Риск, неопределённость и прибыль. – М. : Дело, 2003.
6. Попов Е.В., Власов М.В., Веретенникова А.Ю. Функциональная классификация трансакционных издержек // Проблемы теории и практики управления. – 2010. – № 1. – С. 55–62.
7. Попов Е.В., Власов М.В., Веретенникова А.Ю. Интегральный показатель прироста знаний фирмы // Менеджмент в России и за рубежом. – 2012. – № 5. – С. 104–111.
8. Попов Е.В., Власов М.В., Веретенникова А.Ю. Институциональное проектирование генерации знаний хозяйствующими субъектами // Журнал экономической теории. – 2012. – № 3. – С. 71–84.
9. Попов Е.В., Власов М.В., Веретенникова А.Ю. Скорость прироста знаний организацией // Экономический анализ: теория и практика. – 2012. – № 18. – С. 2–11.
10. Попов Е.В., Власов M.В., Орлова H.В. Выделение трансакционных издержек в бухгалтерской отчётности академических институтов // Финансы и кредит. – 2010. – № 17. – С. 7–11.
11. Попов Е.В., Власов M.В., Орлова H.В. Влияние трансакционных издержек на результативность научной деятельности // Экономический анализ: теория и практика. – 2010. – № 19. – С. 21–24.
12. Попов Е.В., Попов Д.Е. Инвенции – основа инноваций // Проблемы теории и практики управления. – 2013. – № 2. – С. 101–110.
13. Уильямсон О. Экономические институты капитализма. – СПб. : Лениздат, 1996.
14. Щучинов О.С., Ладыжец Н.С. Современные концептуальные подходы к проблеме повышения эффективности управления наукой в западных университетах // Вестник Удмуртского университета. – 2008. – № 3–1. – С. 3–12.
15. Clark B.R. The Higher Education System: Academic Organization in Cross-National Perspective. Berkeley: University of California Press, 1983.
16. Lundvall B.-A. and Borras S., 1997, The Globalising Learning Economy: Implications for Innovation Policy, Luxembourg: European Communities
17. Nightingale P., 1998, A Cognitive Model of Innovation // Research Policy, 27, P. 689–709.
18. Nonaka I. and Takeuchi H. 1995, The Knowledge Creating Company, Oxford – New York: Oxford University Press.
19. Popov E.V., Vlasov M.V. Dependence of research productivity on transactional costs // Actual problems of economics. – 2012. – № 5 (131). – Pp. 438–448.
20. Wallis J., North D. Measuring the Transactional Sector in American Economy, 1870–1970 // Long-term factors in American Economic Growth. Chicago: University of Chicago Press, 1986. P. 95–162.