Г. Осипов - Общество знания: Переход к инновационному развитию России

Большой проблемой для проектирования «общества знания» станет развал системы индикаторов науки.

Главные причины ухудшения этой системы лежат не в отсутствии или нехватке каких-то ее элементов , а в «отказах» системы в целом. Ошибки управления в этих условиях носят обычно принципиальный характер (неверное определение цели, худшее решение при выборе альтернатив и т. д.). Эти ошибки обусловлены не слабой компетентностью или нехваткой информации, а критериями и целями, заданными системой высшего порядка . Например, если ставится общая политическая задача провести глубокую, почти тотальную приватизацию , и в число отраслей, чьи объекты подвергаются этой процедуре, включается наука, то речь не идет о том, наилучшее ли это решение с точки зрения специфики науки. Это решение задано критериями высшего порядка.

Кризис 90-х годов в России является для современного российского общества принципиально новым и до сих пор малоизученным. Положение осложняется тем, что органы управления лишились индикаторов, позволяющих оценивать ситуацию и тенденции ее изменения. Используемые по инерции индикаторы, унаследованные от советской системы, неадекватны, смысл их изменился и, строго говоря, индикаторами они поэтому не являются.

Поведение многих систем в ответ на изменения было неожиданным, возникающие в ходе трансформации структуры не похожи на прежние и на свои аналоги за рубежом. Это требует обновления методологии анализа систем в переходном состоянии, в нашем случае — анализа российской науки в ее связи с обществом. Частной проблемой является разработка индикаторов состояния науки и его изменения. Эти проблемы требуют исследования и не могут быть успешно решены только на основании здравого смысла и имитации чужого опыта.

Любые индикаторы, описывающие состояние и развитие сложной системы, выбираются целенаправленно. Это значит, что бесполезно вести разработку индикаторов, если в явном виде не сформулированы цели научной политики, исходя из которых будут приниматься решения. Разработка индикаторов и сбор информации (измерение тех параметров системы, которые служат индикаторами) — трудоемкий процесс. Реально эту работу ведут только в том случае, если известна доктрина научной политики государства.

Признаком того, что органу управления действительно понадобились индикаторы, служит возможность поставить мысленный эксперимент по принятию решения в зависимости от того или иного значения индикатора. Если индикатор А равен М, то какое решение будет принято? Если же не поставлена цель и нет доктрины, нет «алгоритма принятия решений», то реально индикаторы не нужны. Если больного не собираются лечить, то ему не будут делать дорогих анализов. Другое дело, что индикаторы часто служат для имитации принятия решений. Больного лечить не собираются, но врачи суетятся, засовывают его в томограф и пр. Для таких целей существующие индикаторы служат вполне удовлетворительно, в дополнение к ним можно набрать еще из методик ОЭСР, Национального научного фонда США и т. д.

С 1992 г. вплоть до недавнего времени хорошая система индикаторов науки ни Министерству науки, ни правительству в целом не требовалась. Доктрина была совершенно четкой — провести разгосударствление науки, приватизацию системы промышленных НИОКР, стимулировать иностранные инвестиции с переносом западных технологий, оставив на государственном финансировании небольшое число престижных научных центров. Объективных и даже декларативных признаков крупных изменений доктрины нет и по сей день, поэтому нельзя определить, какого рода решения органы управления стали бы принимать с помощью требуемых индикаторов.

Помимо доктрины как комплекса стратегических установок в отношении науки, для разработки индикаторов требуется знать критерии принятия тактических решений. В настоящее время, как всегда в условиях глубоких кризисов, решения принимаются в обстановке острых разногласий. Управление в таких условиях может стать дееспособным лишь в том случае, если имеет верное представление о сути этих разногласий и вырабатывает свою позицию и свои предпочтения по конкретным вопросам. Тогда можно выработать индикаторы, на которые следует опираться при изложении позиции, убеждении высшего руководства или поиске компромисса.

Выработка критериев — вопрос политики, и определение политической линии должно предварять выработку инструментов. До настоящего времени связной системы критериев для оценки желательности или нежелательности тех или иных процессов в науке установлено не было. Нет смысла тщательно измерять значение параметра, если неизвестно, в какую сторону желательно его изменить.

При постановке задачи на разработку индикаторов нужна определенность в общих вопросах и вследствие того, что нынешний период состояния науки России следует считать аномальным (слово «переходный» просто маскирует чрезвычайность этого периода). В это время традиционные индикаторы стабильных систем не действуют, а иногда просто теряют смысл или искажают реальность.

Один из исходных, элементарных параметров науки — «число исследователей» — перестал в настоящее время быть индикатором чего бы то ни было. Что такое сегодня «исследователь»? Что он делает, какова его «продукция»? Кто ее ожидает и использует? Почему исследователи остались на своих местах, а не перешли на более выгодные социальные позиции? Соединены ли нынешние исследователи в дееспособные целостные системы (школы, лаборатории, направления) или образуют конгломерат людей, переживающих в своих НИИ трудные времена? Происходит ли воспроизводство исследователей или это реликтовая категория, с постепенным исчезновением которой она будет заменена новым социальным типом, с иными характеристиками?

Без того, чтобы ответить на эти вопросы и уложить ответы в рамки доктрины научной политики, параметр «число исследователей» индикатором российской науки в традиционном смысле не является. Он, на деле, может даже мешать управлению, создавая ложное представление о состоянии системы. Например, в России 400 тыс. научных работников, а в США 700 тыс. О чем это говорит?

Разработка системы индикаторов основана на представлениях о существенных для анализа и управления наукой латентных переменных . Информацию о них должны дать видимые и измеримые параметры, связанные с латентными переменными достаточно устойчивыми отношениями, которые поддаются рациональной интерпретации. Лишь в этом случае параметр обретает статус индикатора. При поиске хорошего индикатора нужно также знать смысл критерия, по которому будет оцениваться состояние индикатора. Критерии привязаны к функциям науки и подчиняются целям и ограничениям общества в целом. На практике в условиях кризиса все эти понятия смешиваются, что резко расширяет зону неопределенности. Это более важный источник ошибок, чем нехватка эмпирических данных.