Statystyka nauki, techniki i innowacji w krajach UE i OECD. Stan i problemy rozwoju Wersja: 7 kwietnia 2015

Transkrypt

1 Statystyka nauki, techniki i innowacji w krajach UE i OECD. Stan i problemy rozwoju Wersja: 7 kwietnia 2015 Opracował: Jan Kozłowski, Departament Innowacji i Rozwoju MNiSW <jan.kozlowski@nauka.gov.pl> Spis treści Wprowadzenie... 3 Statystyka jako instrument polityki... 4 Statystyka nauki, techniki i innowacji w Polsce... 8 Tło rozwoju statystyki N+T+I Ograniczenia statystyki nauki, techniki i innowacji Problem jakości danych Mikrodane Wielkie zbiory danych Dostępność danych Wizualizacja statystyki Edukacja statystyczna Statystyka partycypacyjna Nowe propozycje infrastruktury danych statystycznych Statystyka jako forma władzy Organizacje międzynarodowe, instytuty badawcze i serwisy informacyjne Prawo unijne i prawo polskie dotyczące statystyki nauki, techniki i innowacji Przegląd sytuacji w poszczególnych polach i obszarach tematycznych Statystyka N+T+I w okresie przemian Statystyka N+T+I: obszary, pola i tematy Statystyka wydatków i personelu B+R (GERD) Nakłady budżetowe (GBAORD) oraz inne środki publiczne na B+R Pomiar wydatków na zachęty podatkowe B+R i innowacje w systemie rachunków narodowych SNA (System of National Accounts (SNA)) Zasoby ludzkie dla nauki i techniki (Human Resources for Science and Technology, HRST) Statystyka CDH Statystyka biotechnologii Bibliometria Statystyka patentów Statystyka wysokiej techniki (produkcja, zatrudnienie i handel zagraniczny) Statystyka innowacji w sektorze publicznym Statystyka kreatywności Statystyka designu Bilans płatniczy w zakresie technologii (Technology Balance of Payments TBP) Statystyka umiędzynarodowienia B+R i innowacji Statystyka transferu technologii oraz komercjalizacji badań naukowych Wskaźniki społecznego wpływu N+T+I Pomiar rozumienia i postaw wobec nauki i techniki Narzędzia statystyczne: klasyfikacje, konkordancje Pozostałe obszary statystyki N+T i innowacji Statystyka B+R związanej z technologiami informacyjno-komunikacyjnymi (ICT) Statystyka B+R w zakresie nauk o zdrowiu Statystyka nowych technologii Statystyka rozwoju, zastosowań i wpływu technologii Statystyka zaawansowanych technologii produkcyjnych Statystyka praw własności intelektualnej Statystyka organizacji badawczych Statystyka wydatków na B+R publicznych instytucji naukowych

2 Statystyka wynagrodzeń badaczy Statystyka udziału kobiet w B+R Badania nad publicznym finansowaniem B+R agencji rządowych oraz programów i instrumentów politycznych Statystyka kapitału ryzyka Statystyka uczelni Statystyka studentów Statystyka edukacji Statystyka sieci powiązań naukowych Wskaźniki przepływów wiedzy Statystyka komunikacji i informacji naukowej i technicznej Statystyka otwartego dostępu Statystyka tzw. pokrewnej działalności naukowej Statystka urządzeń badawczych Statystyka programów europejskich Specjalizacja B+R B+R i innowacje w regionach Statystyka historyczna N+T+I Pomiar kultury naukowej i technicznej Statystyka N+T+I w procesie decyzyjnym Statystyka N+T+I w krajach rozwijających się oraz odrabiających zaległości Zastosowania istniejących danych statystycznych w celach ewaluacji badań oraz polityki N+T+I Statystyka N+T+I dla oceny badaczy i instytucji naukowych Krajowe Raporty Wskaźnikowe Wskaźniki Europejskiej Przestrzeni Badawczej Wskaźniki Strategii Europa Europa 2020 Wskaźnik Innowacji Indeksy: benchmarking nauki, techniki i innowacji Benchmarking szkolnictwa wyższego Wskaźniki złożone (syntetyczne, zintegrowane) Rankingi Statystyka dla foresightu Systemy bazodanowe System monitoringu i ewaluacji Regionalnych Strategii Innowacji Serwisy informacyjno-analityczne Analizy statystyczne i ekonometryczne Analizy łączące badania ilościowe i badania jakościowe Badanie wydajności i efektywności publicznych wydatków na B+R oraz na szkolnictwo wyższe. 258 Pola pokrewne statystyce nauki, techniki i innowacji Statystka klastrów Statystyka biznesu Statystyka przedsiębiorczości Statystyka siły roboczej Statystyka gospodarki opartej na wiedzy Statystyka zmiany organizacyjnej Statystyka społeczeństwa informacyjnego Statystyka kultury Badania wartości i opinii społeczeństw Statystyka społeczna Wskaźniki efektywności rządu Statystyka inwestycji (aktywów) niematerialnych Pomiar kapitału intelektualnego Statystyka globalizacji Statystyka zdrowia

3 Wprowadzenie Jednym z najbardziej zauważalnych faktów ostatnich lat jest wzrastające zapotrzebowanie społeczeństw i rządów na pomiar zjawisk społecznych 1. Rozkwit wskaźników i indeksów statystycznych postrzega się jako część szerszych trendów: zwycięskiego marszu abstrakcji i obiektywizacji (Giddens 1991), kwantyfikacji (Espeland 2008), refleksyjnej nowoczesności (Archer 2012), rozliczalności (Espeland 2007, 2008), oraz scientyfikacji społeczeństwa i socjalizacji nauki (Frane 2014). Pomiar badań (szczególnie wydatków na badania oraz personelu badawczego z możliwością porównań w długiej serii czasowej oraz w przekroju geograficznym ma kluczowe znaczenie dla kształtowania polityki naukowej, gdyż pomaga decydentom dokonywać oceny efektywności ich polityki. Eliezer Geisler podkreśla: Mamy metryki dla każdej dziedziny naszego życia. Mierzymy czas, mierzymy temperaturę, mierzymy odległość, i mierzymy pracę. Pomiar to rutynowy element życia. Pomiar jest podstawowym aspektem naszej ciekawości. W pewnym sensie nauka i technika ewoluowały w bezpośredniej zależności od zdolności pomiaru. Praktyki rolnicze doprowadziły do powstania kalendarzy. Praca i wojna także wymagały usprawnień pomiaru, odpowiednich wskaźników i sprawnych instrumentów 2. Powiedzenie lorda Kelvina, że to, czego nie da się zmierzyć nie ma znaczenia, cytowane jest dziś albo jako na dowód wagi statystyki, albo jako przejaw jednostronności scjentyzmu, nie uznającego roli informacji jakościowych. Statystyka nie jest lekiem na całe zło. Jednak tak jak nie można się do niej ograniczać, tak i nie można jej pomijać. Związki statystyki nauki i techniki (a później, od lat 1980-tych, statystyki nauki, techniki i innowacji) z administrowaniem państwem i gospodarką oraz z naukami społecznymi (zwłaszcza badaniami nad polityką naukową oraz ekonomią) były silne od chwili jej krystalizacji w początku lat 1960-tych. Do rangi symbolu urasta fakt, że 1963 był zarówno rokiem pierwszej konferencji ministrów ds. nauki krajów OECD, jak i rokiem publikacji pierwszego podręcznika statystyki B+R Podręcznika Frascati; zaledwie trzy lata później podjął działalność angielski Science Policy Research Unit, założony przez współautora Podręcznika Chrisa Freemana. Od tego czasu wielokierunkowy rozwój statystyki N+T+I odzwierciedla zróżnicowanie funkcji, jakie pełni ona w politykach rządowych, w zarządzaniu nauką w sektorze publicznym i prywatnym oraz w nauce akademickiej. Statystyka nauki, techniki i innowacji weszła w okres szybkich zmian. Nie pozna jej ktoś, kto znał jej stan w połowie lat 1990-tych i przerwał na 15 lat kontakt z tą dyscypliną. Zarówno na szczeblu OECD i UE, jak i poszczególnych krajów członkowskich wyłania się nowy system jej tworzenia, obiegu i wykorzystywania. W takiej sytuacji wydaje się konieczne syntetyczne omówienie dokumentów z ostatnich lat, które diagnozują stan obecny, definiują wyzwania oraz wysuwają propozycje rozwiązań, a także 1 Wendy Nelson Espeland, Mitchell L.Stevens, A Sociology of Quantification, Archives Europeennes De Sociologie 2008 vol.: 49 Issue: 3 ss Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology,

4 przedstawienie podjętych działań zaradczych na szczeblu UE i OECD oraz państw członkowskich. Raport składa się z dwóch części. Przedmiotem pierwszej części będą ogólne problemy statystyki nauki, techniki i innowacji jako instrumentu polityki, przedmiotem drugiej części problemy poszczególnych pól, obszarów i tematów badawczych 3. Statystyka jako instrument polityki Nowoczesna polityka to traktowanie instrumentu jako inwestycji, która ma dać zwrot, środka realizacji pewnego celu, czyli korygowanie świata społecznego w długofalowym interesie dobra publicznego za pośrednictwem takich prawnie umocowanych narzędzi, takich jak cele i zadania, mierniki, monitoring i ewaluacja, korekta działania dzięki mechanizmom autokorekcyjnym; każde z nich zakłada i opiera się na wiedzy. Dane i wskaźniki statystyczne pozwalają zmniejszyć obszar niepewności związanej z podejmowaniem decyzji. Równolegle z informacjami jakościowymi dostarczają one decydentom informacji mówiących: W jaki sposób działa system nauki, techniki i innowacji, jego poszczególne części instytucjonalne (uczelnie, laboratoria rządowe i przemysłowe itd.) oraz funkcje (np. rozwoju badań naukowych i technologicznych, rozwoju kompetencji dla gospodarki) z punktu widzenia celów i priorytetów polityki rządowej, wkładu do rozwoju gospodarczego i społecznego? W jaki sposób działalność tego systemu jest uwarunkowana przez otoczenie zewnętrzne i w jaki sposób oddziałuje na gospodarkę i społeczeństwo? (diagnozy). Co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości? (prognozowanie). Jak działała polityka naukowa i innowacyjna? Co się dzieje z zasobami, którymi się zarządza, i co powstaje w efekcie działań, którymi się kieruje? W jakiej mierze działania te osiągają zakładane cele? (ewaluacja). W jaki sposób powinno się decydować, co należy robić? (projektowanie mechanizmu decyzyjnego na szczeblu ministerstwa, agencji, wykonawców B+R). Jako dobierać instrumenty polityczne, o aby wspierały się wzajemnie, a nie blokowały i były zgodne z krajowymi i międzynarodowymi ramami prawno-politycznymi? (policy mix), o aby były wprowadzane w logicznym porządku? (sekwencjonowanie), o aby osiągnęły zakładane cele? (logika interwencji). Co powinno się robić, aby skorygować luki i dysproporcje, zapobiegać 3 Autor dziękuje za cenne uwagi i komentarze GUS oraz US Szczecin. 4

5 zagrożeniom i wykorzystywać okazje? (tworzenie agendy, ustalanie priorytetów) 4. Wg Eliezera Geislera wskaźniki mogą być stosowane w celu opisania układu pomiaru, który obejmuje: (1) element lub obiekt mierzony; (2) jednostki pomiarowe oraz (3) wartość jednostek pomiarowych 5. Wg R. Barré i P. Papona 6 wskaźniki N+T+I posiadają następujące parametry: 1. przedmiot pomiaru: ludzie (np. badacze i inżynierowie, personel pomocniczy; gdy istnieje taka potrzeba - w podziale na stopnie i tytuły naukowe, wiek, płeć i specjalizację); zasoby finansowe (np. w rozbiciu wg źródeł finansowania i w podziale na wydatki wewnętrzne i zewnętrzne, bieżące i inwestycyjne); wiedza skodyfikowana (publikacje, patenty, kwalifikacje); wiedza ucieleśniona (urządzenia, komponenty lub dobra trwałego użytku o wkładzie myśli technicznej nabytelub sprzedane, importowane lub eksportowane); 2. przestrzeń, wewnątrz której dokonuje się pomiaru: instytucja (laboratorium, przedsiębiorstwo, instytut państwowy, uniwersytet) lub terytorium (miasto, region kraju, kraj, region kontynentu); 3. typ działalności, jaką mierzą (dyscyplina lub pole badawcze; dziedzina technologii; branża przemysłu; cel społeczno-gospodarczy; typ badań badaniapodstawowe, badania stosowane, prace rozwojowe); 4. skala pomiaru: mikro (instytucja naukowa, przedsiębiorstwo, uniwersytet), mezo (dyscyplina, pole badawcze, branża), lub makro (terytorium); 5. typ pomiaru: parametr zasobu, który mierzy rozmiary (lub poziom) albo też parametr relacji (przepływu lub zależności pomiędzy dwoma jednostkami). Statystyka nauki, techniki i innowacji pełni rozliczne funkcje. Za Benoît Goden`em i J.C.G. van Steen`em możnaby podzielić je na teoretyczne (rozumienie obszaru pomiaru; porównywanie krajów i regionów; przewidywanie trendów), praktyczne zarządzanie (planowanie i podział zasobów, ustalanie priorytetów), monitoring ewaluacyjne (uzasadnienie sposobu podziału budżetu, sprawozdanie z jego wykonania, ocena wyników osiągniętych przez organizację w odniesieniu do jej misji i celów itd.) symboliczne i ideologiczne (perswazja, promocja, retoryka, ostrzeganie, mobilizacja, lobbowanie) 7. 4 Irwin Feller, Science of Science and Innovation Policy, keynote speech, Prime Network of Excellence Conference, Pisa ; Science on ScienceConsequences of the TEP for the Development of Indicators, w: Technology and the Economy. The Key Relationships, Paryż 1992, s Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology, R. Barré, P. Papon, Indicators: Purpose and Limitations, w: World Science Report 1993, UNESCO, Paris 1993, s Jan Van Steen, The use of S&T Indicators in science policy, how can they matter?, Research Evaluation, Vo15, no. 2,1995; Benoît Godin, Are Statistics Really Useful? Myths and Politics of Science and 5

6 Eliezer Geisler zwraca uwagę, że pomiar w sferze zjawisk społecznych ma to do siebie, że jest możliwy tylko za pomocą wielu wskaźników. Dla pomiaru zjawisk fizycznych z reguły wystarczy pojedynczy wskaźnik. Pomiary ciśnienia i temperatury wymagają tylko jednego wskaźnika. Jednak nawet w naukach biologicznych i medycznych normą jest wiele wskaźników. Np. wskaźniki stanu zdrowia pacjenta obejmują temperaturę, ciśnienie oraz wiele wskaźników krwi. Zjawiska społeczne należy mierzyć wieloma wskaźnikami. Do oceny nauki i technologii tylko pomiar przez wiązki wskaźników jest odpowiedni. Potrzeba wielu wskaźników, aby zapewnić odpowiednią ocenę różnych wymiarów i aspektów złożonych procesów, działań i rezultatów. Wśród wskaźników nauki techniki i innowacji brak wskaźników bardziej złożonych zjawisk. Takim wskaźnikiem dla ekonomistów jest wskaźnik zatrudnienia jako element prognozy rozwoju i ekspansji gospodarki narodowej. Podobnie, socjologowie stosują wskaźnik poziomu dochodów dla opisu złożonego zjawiska ubóstwa. Omawiane przez nas wskaźniki należą do szerszej grupy wskaźników społecznych. Są to miary takich obszarów społecznych jak edukacja, ochrona zdrowia, transport, opieka społeczna, środowisko i gospodarka. Związek między wskaźnikami nauki, techniki i innowacji oraz innymi wskaźnikami społecznymi pozostaje niejasny 8. Erich Giessler przedstawia budowę miar statystycznych w następujący sposób 9 : Zjawisk o Ramy koncepcyjne Wybrane wymiary Wybran e zmienne Wybrane wskaźniki Miary Rozwó j historyczny statystyki N+T+I następował równolegle z rozwojem polityk, ich ram koncepcyjnych oraz narzędzi (takich jak np. definiowanie problemów, ustalanie priorytetów, ewaluacja instrumentów). W sposób syntetyczny przedstawia to poniższa tabela: Technology Indicators, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper No. 20, 2002; tenże, The Who, What, Why and How of S&T Measurement, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper no. 26, Le Banquet (Revue du CERAP), 19-20, January Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology, Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology,

7 Lata te Wydatki na działalność B+R Model innowacji liniowy Podstawowe wskaźniki statystyki N+T+I - rozwój w kolejnych dekadach Lata 70-te Lata 80-te Lata 90-te I dekada XXI wieku Wydatki na działalność B+R, statystyka patentów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki Model innowacji liniowy Wydatki na działalność B+R, statystyka patentów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki, produkty wysokiej techniki, bibliometria, statystyka w zakresie zasobów ludzkich, badania ankietowe działalności innowacyjnej Model innowacji łańcuchowy Wydatki na działalność B+R, statystyka patentów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki, produkty wysokiej techniki, bibliometria, statystyka w zakresie zasobów ludzkich, badania ankietowe działalności innowacyjnej w sektorze wytwórczym, przegląd technologii produkcyjnych, innowacje opisane w literaturze technicznej, wsparcie budżetowe działalności innowacyjnej, inwestycje w wartości niematerialne, wskaźniki z zakresu technologii ICT, produktywność, kapitał wysokiego ryzyka Model innowacji systemowy Wydatki na działalność B+R, statystyka patenów, bilans płatniczy w dziedzinie techniki, produkty wysokiej techniki, bibliometria, statystyka w zakresie zasobów ludzkich, badania ankietowe działalności innowacyjnej we wszystkich sektorach, innowacje technologiczne, organizacyjne, marketingowe, wsparcie budżetowe działalności innowacyjnej, inwestycje w wartości niematerialne, wskaźniki z zakresu technologii ICT, produktywność, kapitał wysokiego ryzyka, zachęty podatkowe, statystyki: biotechnologii i nanotechnologii; komercjalizacji badań naukowych; umiędzynarodowienia i globalizacji; gospodarki opartej na wiedzy, kapitału intelektualnego; dezagregacje GBAORD;wskaźniki kreatywności Model innowacji systemowy Źródła: D. Archibugi., G. Sirilli., The Direct Measurement of Technological Innovations in Business, w: Innovation and enterprise creation: Statistics and indicators, European Commission, Luxemburg, 2001, cyt. za: Michał Górzyński, Przegląd wskaźników monitorowania systemów wspierania innowacyjności w krajach UE i wybranych krajach pozaeuropejskich wnioski i rekomendacje dla Polski, Warszawa 2005; modyfikacje i uzupełnienie o I dekadę XXI wieku. Struktury organizacyjne i praktyki działalności badawczej i innowacyjnej, instrumenty polityczne, koncepcje oraz wskaźniki statystyczne wzajemnie oddziaływały na siebie 10. M.in. polityki określały, co mierzyć (np. sektor publiczny B+R, dotacje rządowe na rzecz B+R i innowacji w biznesie) i pod jakim kątem (wkładu do wzrostu gospodarczego), efekty pomiaru wpływały na decyzje polityczne (co i jak wspierać). Zmiana perspektywy widzenia zjawiska innowacji (od modelu liniowego do systemowego) owocowała rozszerzaniem skali pomiaru N+T+I Por. np. Ruud Smits and Stefan Kuhlmann, The rise of systemic instruments in innovation policy, International Journal of Foresight and Innovation Policy, vol. 1, no.1-2, 26 May 2004; Lynn K. Mytelka, Keith Smith, Policy learning and innovation theory: an interactive and co-evolving process, Research Policy, vol. 31, no Mario Cervantes, Background note for Panel 3: Implications for TIP and NESTI, Joint NESTI-TIP Workshop on Innovation Indicators for Policy Making and Impact Assessment, OECD 2007, 7

8 Źródło: Enrico Giovanni, Understanding Economic Statistics, OECD Statystyka nauki, techniki i innowacji w Polsce Polski system statystyki nauki i techniki, rozwinięty w latach 1960-tych (pierwszy pomiar kluczowego wskaźnika wydatków na B+R w stosunku do dochodu narodowego wykonano w roku 1961), jest zharmonizowany z metodami OECD od roku System ten opiera się głównie na badaniach wykazanych w Programie Badań Statystycznych Statystyki Publicznej; m.in. sprawozdanie PNT-01, PNT-01/s. Sprawozdanie o działalności badawczej i rozwojowej (B+R) na formularzach PNT-01 i PNT-01/s (mutacja dla szkół wyższych) służy do oceny potencjału naukowobadawczego kraju. Obejmuje ono informacje w ujęciu w pełni dostosowanym do standardów międzynarodowych zawartych w podręczniku Frascati Manual, stosowanych w krajach członkowskich OECD i UE (decyzja nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 22 lipca 2003 r. w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki (tekst mający znaczenie dla EOG) (Dz. Urz. UE L 230 z , str. 1; Dz. Urz. UE Polskie wydanie specjalne, rozdz. 13, t. 31, str. 443). Obecne najnowsze wydanie Frascati Manual z roku 2002, zostało przetłumaczone przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, przy współpracy z US Szczecin, wydane w 2010 r. Zgodnie z zaleceniami metodologii jest to badanie wykonawców, obejmujące całokształt działalności B+R w Polsce, tzn. wszystkie rodzaje jednostek (również takie dla których działalność B+R nie jest działalnością podstawową), wszystkie źródła finansowania prac B+R, a także wszystkie dziedziny nauki. Szeroki zasób pozyskanych danych umożliwia ocenię potencjału badawczego Polski na arenie międzynarodowej. Dobór jednostek do badania zawarty jest w Programie Badań Statystycznych Statystyki Publicznej.Szczegółowy zakres 8

9 przedmiotowy badania jest corocznie modyfikowany i wzbogacany ponad standardy Podręcznika Frascati, na podstawie konsultacji z użytkownikami danych i instytucjami współpracującymi. Niektóre zagadnienia są badane nie corocznie ale np. co pięć lat (tablica zatrudnienia wg płci oraz grup wieku zatrudnionych, tablica krzyżowa zatrudnienia wg wykształcenia i zajmowanego stanowiska) zgodnie w wymogami Eurostatu i OECD. Dane z zakresu działalności B+R są publikowane w kilku różnych przekrojach zgodnych z metodologią Frascati, m.in. wg rodzajów jednostek prowadzących działalności B+R, wg sektorów instytucjonalnych (sektory: przedsiębiorstw, rządowy, szkolnictwa wyższego, prywatnych instytucji niedochodowych niekomercyjnych). Podstawowy zakres danych dotyczących działalności B+R publikowany jest w rocznikach wydawanych przez GUS oraz Wojewódzkie Urzędy Statystyczne. Pełen zakres informacji publikowany jest w publikacji branżowej Nauka i technika. Szeroki zakres danych przekazywany jest corocznie do Sekretariatu OECD w ramach prowadzonego badania i prezentowane w publikacjach Main Science and Technology Indicators oraz Research anddevelopment Statistics. Dane są zbierane zgodnie z na podstawie na mocy Rozporządzenia Wykonawczego Komisji (UE) NR 995/2012 z dnia 26 października 2012 r. ustanawiającego szczegółowe zasady wykonania decyzji nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki 12. Polska przygotowuje dane zgodnie z obowiązującą metodologią i przekazuje je corocznie w transzach: 10 miesięcy po zakończeniu badanego okresu (czyli do 30 października) wysyłane dane główne dotyczące B+R, 18 miesięcy po zakończeniu badanego okresu (czyli do 31 marca) dane szczegółowe, 30 dni po wysyłce danych szczegółowych - Opis meta danych 13. Badania prowadzone w GUS pozwalają m.in. przedstawić nakłady na naukę jako odsetek dochodu narodowego/produktu Krajowego Brutto w Polsce (w tabeli: w l ): Opracowanie Metodologia badania nakładów na B+R, US Szczecin, Obecnie trwają dyskusje nad zmianą rozporządzenia Komisji nr 753/2004. Dyskusja dotyczy takich kwestii, jak dobór zmiennych, częstotliwość zbierania danych, kształ raportu jakości itd. Revision of the Commission Regulation NO 753/ initial views and proposals of the R&D data producers, Task Force Meeting on R&D Statistics Luxembourg, 30 March

10 1,8 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0, Źródła: Z prac Zakładu Badań Statystyczno-Ekonomicznych GUS/PAN, 1992; Przegląd narodowej polityki naukowej i technicznej Polski, OECD, 1997, s. 126; Ryszard Herczyński, Kilka uwag na marginesie Wielkiej Nauki - Małej Nauki, w: Derek J. De Solla Price, Wielka Nauka - Mała Nauka, Warszawa 1967, s. 149; OECD, Main Science and Technology Indicators; Nauka i Technika w 2000 r., GUS 2002, dane za lata w oprac. B.Rejna; Raport o stanie nauki i techniki w Polsce 1999, GUS 2000, dane za lata w oprac. B. Rejna; B. Rejn: Działalność badawczo-rozwojowa (B+R)- nakłady, efekty ZBSE Tło rozwoju statystyki N+T+I Nowożytna statystyka ukształtowała się w latach sześćdziesiątych i siedemdziesiątych XVII stulecia (nie licząc pierwocin np. w starożytnych Chinach) 14. Punktem jej wyjścia były rozważania nad życiem i zamożnością ludności miejskiej oraz potrzeba racjonalnej regulacji finansów przez administrację scentralizowanego państwa 15. Początki statystyki wiąże się z dwiema publikacjami: Treatise of Taxes and Contributions Williama Petty (1662) oraz Natural and Political Observations upon the Bills of Mortality (1663) Johna Graunta. Jednym z jej najważniejszych źródeł rozwoju było kształtowanie się państw, z ich potrzebą kontroli i opodatkowania ludności oraz podejmowania interwencji 16. Statystyka wcześnie wkroczyła do niemal wszystkich dziedzin nauki oraz praktyki, już w XVIII w., a na większą skalę w następnych wiekach, by wspomnieć teorię podejmowania decyzji (markiz Jean Antoine de Condorcet, 1785), diagnozę i terapię medyczną (Philippe Penel, 1792), statystykę na potrzeby higieny (Anglia, lata 1830-te), produkcji masowej (Daniel Edward Ryan, 1880) oraz podniesienia efektywności pracy robotnika 14 Peng Dao Bin: Studies on the history of statistical analysis in ancient China, peng0640.pdf 15 Systematyczną rejestrację narodzin, małżeństw i zgonów podjęto w Anglii i we Francji jeszcze w XVI wieku, w Szwecji w wieku XVII, a w Norwegii w wieku XVIII. We Francji od roku 1664 Colbert, generalny inspektor finansów, zarządzał resortem na podstawie raportów nadsyłanych z całego kraju przez komisarzy królewskich. Dużą rolę we wczesnych zastosowaniach statystyki do badania ludności odegrali astronomowie (Edmund Halley w XVII w., Adolphe Quelet, XIX w.), inżynierowie wojskowi (de Vauban) oraz matematycy (Bernoulli). Na dużą skalę statystyka stała się narzędziem sprawowania władzy przez aparat państwowy od wieku XIX. 16 Benoît Godin, Outline for a History of Science Measurement, Project on the History and Sociology of S&T Statistics Paper No. 1, 10

11 (Frederick Winslow Taylor, lata 1880-te), badania rynkowe prasy (1896), standardy w gospodarce (amerykańskie National Bureau of Standards, 1901), statystyczną kontrolę jakości (Walter A. Shewhart, lata 1920-te), badania opinii publicznej (lata 1930-te), a po drugiej Wojnie Światowej - zarządzanie jakością, wskaźniki efektywności organizacji w biznesie i administracji publicznej, statystykę sprzedaży jako podstawę zarządzania (WalMart), pomiar kapitału intelektualnego (Skandia, lata 1990-te) 17. Przed rewolucją naukową problem pomiaru i ujęć ilościowych znajdował się na marginesie nauki. Obiekty i zjawiska interpretowano w aspekcie jakościowym, w ramach ich organicznych powiązań ze wszechświatem. Rozpatrywano je w kategoriach celu, użyteczności, wewnętrznej natury i przeznaczenia. Pomiar, istotny w działaniach praktycznych, takich jak budownictwo, nawigacja, pobór podatku, ocena wartości towaru i usługi czy też ustalenie wielkości gruntu, był na ogół nieistotny w interpretacjach naukowych. Awans cech ilościowych stał się zarówno znamieniem nowej nauki, jak i nowego porządku gospodarczego. W siedemnastym wieku wielu uczonych uznało matematykę za ideał nauki 18. Silnego impulsu dla rozwoju statystyki dały badania nad eugeniką (Francis Galton, ). Eugenika była także ważnym źródłem statystyki nauki (pomiar ludzi nauki jako zdrowego i wartościowego materiału reprodukcyjnego ważnego dla dobrobytu społeczeństw) 19. Techniki Galtona rozwinął m.in. Karl Pearson ( ) 20, uznawany za ojca statystyki. Rozwój polityk i statystyki N+T+I był pochodną zmian zachodzących w czynnikach rozwoju państw zaawansowanych gospodarczo (rosnącego wpływu na praktyki produkcyjne i życie codzienne coraz ściślej powiązanych ze sobą badań naukowych i technologicznych) oraz w strukturze ich gospodarek (kurczenia się sektorów rolnictwa i kopalnictwa, a następnie przemysłu przetwórczego, oraz awansu sektorów usług i informacji) 21. Wg Manuala Castellsa kraje rozwinięte gospodarczo weszły w fazę społeczeństw postagrarnych w latach 1920-tych, oraz społeczeństw po-przemysłowych w latach Fragment opracowany na podstawie: Paolo Rossi, Filofowie i maszyny ( ), PWN Warszawa 1978; Derek J. De Solla Price, Węzłowe problemy historii nauki, PWN Warszawa 1965; Waldemar Voisé, Myśl społeczna siedemnastego wieku, PWN Warszawa 1970; Demystifying Social Statistics, ed. by John Irvine, Ian Miles and Jeff Evans, Pluto Press 1979, 1989, s ; 53-62; s ; s Demystifying Social Statistics, John Irvine, Ian Miles and Jeff Evans (editors), Pluto Press 1979, 1989, s Benoît Godin, Science and Productivity: On the Origins of a Policy Framework and its Statistics, Demystifying Social Statistics, ed. by John Irvine, Ian Miles and Jeff Evans, Pluto Press 1979, s Np. w Stanach Zjednoczonych, w sektorze rolnictwa w latach nastąpił spadek zatrudnienia z 87,1% do 2,1%, zatrudnienie w przemyśle podniosło się z 1,4% w 1800 do 38,3% w 1950, a następnie spadło do 22,5% w roku 1980, w sektorze usług wzrosło z od 11,3% do 22,5, a w sektorze informacji z 0,2% do 46,6%. J. Beniger, The Control Revolution: Technological and economic origins of the information society, Cambridge, MA: Harvard University Press, 1986, s. 23. Kolor niebieski: rolnictwo; bordo przemysł; żółty usługi; zielony informacji. (Dane bez uwzględnienia sektora wojskowego). 11

12 tych 22. Od lat 1950-tych (gdy w Stanach Zjednoczonych udział usług w zatrudnieniu przekroczył 50%) fala ekonomistów, socjologów, filozofów i specjalistów od zarządzania podjęła się opisu tego nowego systemu (m.in. Boulding 1953, Drucker 1959, Dahrendorff 1959, Rostow 1960, McLuhan 1964, Galbright 1967, Richta 1969, Brzezinski 1970, Bell 1973, Toffler 1980, Beniger 1986, Bo hme i Stehr 1986) 23. Na przełomie lat 1950-tych i 1960-tych niezliczone książki, artykuły, przeglądy, monografie i raporty futurologiczne w USA i Europy przewidywały odejście od pracy fizycznej do umysłowej lub wymagającej wysokich umiejętności psychicznych i umysłowych 24. Równolegle z tą zmianą wzrost handlu międzynarodowego, narodziny wielkich organizacji międzynarodowych 25 oraz rosnąca rola państw w rozwoju gospodarczym stały się źródłem rozkwitu modeli i metod pomiaru wzrostu gospodarczego. Zaowocowało to powstaniem Systemu Rachunków Narodowych ONZ (1953) 26. Już Adam Smith w Badaniach nad naturą i przyczynami bogactwa narodów (1776) podkreślał rolę wiedzy (także naukowej) w gospodarce, pisząc, że ulepszenia w maszynach są dziełem producentów i użytkowników maszyn, a także filozofów lub ludzi spekulacji (termin naukowiec wszedł w życie kilkadziesiąt lat później) 27. Pionierski charakter miały w XIX w. książki Babbage, Rae, Lista, Knight`a 28, a także (w wieku XX) koncepcje ekonomistów Alfreda Marschalla i Josepha Schumpetera 29 oraz socjologa Williama F. Ogburna 30. Znaczenie wiedzy we wzroście gospodarczym podkreślali także wcześnie polscy ekonomiści. W początkach XX w. Zygmunt Heryng zwracał uwagę na rolę wiedzy naukowej w gospodarce, uznając ją za najważniejszy warunek produkcyjności pracy 31. Nowatorską książką w skali nie tylko Polski była Ekonomia a technika (1935) Ferdynanda Zweiga, podejmująca problematykę zmiany technologicznej (Zweig nie stosował terminu innowacje). Kluczowy wkład innowacji technologicznych do wzrostu gospodarczego uznawano od 22 Manuel Castells, The Rise of the Network Society, The Information Age: Economy, Society and Culture vol. I. Cambridge, MA; Oxford, UK, Blackwell 1996, s James R. Beniger, The control revolution: technological and economic origins of the information society, Cambridge Alvin Toffler, Zmiana Władzy.Wiedza, bogactwo i przemoc u progu XXI stulecia, Wydawnictwo ZYSK i S-ka, Poznań 2003, s M.in. ONZ, 1945, i jego agendy, jak Bank Światowy, 1945, Międzynarodowy Fundusz Walutowy, 1946, i UNESCO, 1945, a także OECD (w pierwotnej formie jako OEEC, 1948) oraz Europejska Wspólnota Gospodarcza, Enrico Giovanni, Understanding Economic Statistics, OECD Christopher Freeman, Luc Soete, Developing science, technology and innovation indicators: what we can learn from the past, UNU-MERIT Working Papers, 2007, /wp pdf 28 Charles Babbage, On the economy of machinery and manufactures, 1834;John Rae, Some of some new principles on the subject of political economy, 1834; Friedrich List, Das nationale System der politischen Oekonomie, 1841; Charles Knight; Knowledge is power. A view of the productive forces of modern society and the results of labor capital and skill Wzmianki o roli wiedzy w rozwoju gospodarczym można znaleźć w klasycznych pracach Smitha, Ricardo, Malthusa, Marksa and Milla. 29 Alfred Marshall, Principles of Economics, London Macmillan 1911; Joseph A. Schumpeter, Capitalism, Socialism and Democracy, New York: McGraw-Hill Benoît Godin, The Invention of Innovation: William F. Ogburn and the Use of Invention (w druku) 31 Zygmunt Heryng, Gawędy ekonomiczne, wyd. 2, Warszawa 1906, s

13 czasu Schumpetera (1950) 32, Solowa (1956, 1957) 33 i Abramowitza (1956) 34. W latach W II poł. lat 1950-tych oraz w latach 1960-tych publikacje Bartona i Coopera (1948) 35, Schmooklera (1952) 36, Schultza (1953, 1963) 37, Fabricanta (1954) 38, Ewella (1955) 39, Grillichesa (1956, 1957) 40, Mincera (1958) 41, Terleckyja (1958) 42, Horowitza (1960) 43 Arrowa (1962) 44, Denisona (1962, 1967) 45, Sundena (1963) 46, Beckera (1964) 47, Kuznetza (1966) 48, Schmooklera (1962, 1966) 49, Jorgensona i Grilichesa (1967) 50 dowiodły roli, jaką we wzroście gospodarczym odgrywają inne czynniki niż praca i kapitał fizyczny. Książka The Age of Discontinuity Petera Druckera (1969) była pierwszym pełnym opracowaniem roli wiedzy w gospodarce. Ważny wkład do pomiaru wkładu wiedzy i B+R do wzrostu gospodarczego, konkurencyjności i produktywności wnieśli Fritz Machlup (The production and distribution of knowledge in the United States, 1962) i Uri Porat (The information economy, 1977). 32 J.A. Schumpeter, Capitalism, Socialism and Democracy, New York, London, Harper & Brothers Schumpeter podejmował problematykę innowacji także w swoich wcześniejszych pracach. 33 R.M. Solow, A Contribution to the Theory of Economic Growth, Quarterly Journal of Economics 1956, 70; tenże, Technical Change and the Aggregate Production Function, Review of Economics and Statistics 39:1957 August. 34 M. Abramowitz, Resource and Output Trends in the US since 1870, American Economic Review 46(2) 1956; tenże, Catching Up,Forging Ahaed and Falling Behind, Journal of Economic History 1956, G.T. Barton, M.R. Cooper, Relation of Agricultural Production to Inputs, Review of Economics and Statistics 30 (2) J. Schmookler, The Changing Efficiency of the American Economy , Review of Economics and Statistics 34 (3) Theodore W. Schultz, The Economic Organization of Agriculture, New York 1953; The economic value of education, New York, Columbia University Press S. Fabricant, Economic Progress and Economic Change, NBER R.H. Ewell, Role of Research in Economic Development, Chemical and Engineering News 33: Z. Grilliches, Hybrid Corn: An Exploration in the Econonomics of Technological Change, Ph.D, University of Chicago; wersja drukowana Econometrica 25(4) J. Mincer, Investment in Human Capital and Personal Income Distribution, The Journal of Political Economy vol. 66:1958, no. 4, ss N. Terleckyj, Factors Underlying Productivity: Some Empirical Observations, Journal of the American Statistical Association Ira Horowitz, Regression Models for Company Expenditures on and Returns from Research and Development, IRE Transactions on Engineering Management 7(1), K.J. Arrow, Economic Welfare and the Allocation of Resources for inventions [w:]: R. Nelson (ed.), The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors, Princeton, Princeton University Press 1962; tenże, The Economic implications of learning by doing, Review of Economic Studies June Edward Denison, The sources of economic growth in the United States and the alternatives before us, New York, Common Economic Development 1962; tenże, Why Growth Rates Differ, Washington Brookings Institute O. Sunden, Efficacité et rentabilité de la recherché industrielle, Bulletin SEDEIS dod. do nr Gary S. Becker, Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, Chicago, University of Chicago Press Simon Kuznets, Economic Growth and Structure: Selected Essays, New York, Norton Jacob Schmookler, Economic sources of Inventive activity, Journal of Economic History ; tenże, Invention and Economic Growth, Cambridge Mass. Harvard University Press, D.W. Jorgenson, Z. Griliches, The Explanation of Productivity Change, Review of Economic Studies (99) 13

14 W latach 1960-tych rozwinięto analizy wpływu B+R na handel międzynarodowy 51. W latach 1970-tych S. Globeraman, Zvi Griliches, John Kendrick, Edwin Mansfield, Jacob Schmookler, Nestor E. Terleckyj rozwinęli analizy stopy zwrotu z inwestycji w B+R 52 ; pionierami analiz byli Grilliches (1958), Minnasian (1962, 1969), Peterson (1967) 53. Podręcznik Chrisa Freemana The Economics of Industrial Innovation (1974, 2 wyd oraz 3 wyd wspólnie z Luc Soete) pomógł w uformowaniu pola badań nad innowacjami; jedną z najczęściej cytowach przez badaczy innowacji książek była The theory of technological change and economic growth Stanisława Gomułki (1990, tłum. polskie Teoria innowacji i wzrostu gospodarczego, Warszawa 1998). Wzrost zainteresowania rolą wiedzy w rozwoju gospodarczym i społecznym nieprzypadkowo zbiegł się złotym wiekiem historii nauki (Thomas Kuhn, Structure of Scientific Revolutions, 1962, Derek J. de Solla Price, Science Since Babylon, 1961, Little Science, Big Science, 1963). Mimo wszystkich tych osiągnięć aż do lat 1980-tych innowacje (opisywane często jako residua lub trzeci czynnik obok pracy i kapitału, i rozumiane jako kombinacja innowacji technicznych, organizacyjnych i społecznych) znajdowały się na marginesie zainteresowań ekonomii 54. Przełomem były lata 1980-te, gdy Richard R. Nelson i Sidney G. Winter zainicjowali tzw. ekonomię ewolucyjną (1982) 55, Paul Romer (1983, 1986) 56 i Robert Lucas (1988) 57 położyli podwaliny pod tzw. nową teorię wzrostu 58, a Chris Freeman (1987) wprowadził do obiegu naukowego koncepcję krajowego systemu 51 W. Gruber, R. Metha, R. Vernon, The R-D factor in International Trade and International Investment of United States Industries, Journal of Political Economy 25:1967, no. 1; D.B. Keesing, The Impact of R-D on the United States Trade, Journal of Political Economy 25:1967, no. 1. Opracowania nt. pomiaru wpływu B+R na zmienne ekonomieczne, takie jak wzrost, produktywność, handel międzynarodowy: David A. Wolfe and Ammon Salter, The Socio-Economic Importance of Scientific Research to Canada, SPRU 1997, Benoît Godin and Christian Doré, Measuring the Impacts of Science: Beyond the Economic Dimension, 52 Zob. np. John Kendrick, Understanding Productivity: An Introduction to the Dynamics of Productivity Change, Baltimore: Policy Studies in Employment and Welfare, No. 31, 1977; Jacob Schmookler, Patents, invention, and economic change; data and selected essays. Ed. by Zvi Griliches and Leonid Hurwicz, 1972; R&D, patents, and productivity, ed. by Zvi Griliches, 1984; Paula Stephan, Examining The Link Between Science And Economic Growth, The Scientist 11[11]:8, May 26, 1997; Richard Freeman, What does modern growth analysis say about government policy toward growth?, archive.treasury.gov.uk/docs/2001/growth_sem/sem_1.pdf; E. Mansfield, Basic Research and Productivity Increase in Manufacturing, The American Economic Review, 70(5), 1980; E. Mansfield et al., Social and Private Return from Industrial Innovation, Quarterly Journal of Economics 77:1977; E. Mansfield, Czy prace badawcze i rozwojowe przyczyniają się do wzrostu gospodarczego? Zagadnienia Naukoznawstwa 1974 nr Np. Z. Griliches, Research Cost and Social Returns: Hybrid Corn and Related Innovations, Journal of Political Economy 66:1958 no Jon Sundbo, The theory of innovation: enterpreneurs, technology and strategy, Cheltenham, UK, Northampton, MA, USA, E. Elgar, 1998; Christopher Freeman, Science and the growth of the West, An evolutionary theory of economic change, Dysertacja doktorska Dynamic competitive equilibria with externalities, increasing returns and unbounded growth, 1983; Increasing Returns and Long Run Growth, Journal of Political Economy On the Mechanics of Economic Development, Journal of Monetary. Economics,

15 innowacji 59 ; koncepcja ta została następnie rozwinięta m.in. przez Bengt-Åke Lundvall`a 60 i Charles Edquist`a 61, a następnie rozszerzona o koncepcje regionalnych oraz sektorowych systemów innowacji (m.in. Franco Malerba). Od lat 1980-tych i 1990-tych innowacje technologiczne zaczęły być ujmowane jako czynnik endogeniczny w modelach ekonometrycznych 62. Połowa lat 1980-tych to także okres krystalizacji nie-liniowego modelu innowacji 63 oraz koncepcji information economy 64, a lata 1990-te to czas dojrzewania koncepcji gospodarki uczącej się 65, gospodarki opartej na wiedzy oraz kapitału intelektualnego 66, a także okres rozszerzania koncepcji systemu innowacji (regionalne 67 i sektorowe 68 systemy innowacji) 69. Każda ze wspomnianych koncepcji miała swoje wcześniejsze antecedensy. Np. nie- 59 Technology, policy and economic performance; lessons from Japan, Por też National systems of innovation: towards a theory of innovation and interactive learning, ed. by Bengt-Åke Lundvall, 1992; National innovation systems: a comparative analysis, ed. by R. R. Nelson, 1993; Systems of Innovation: Technologies, Institutions and Organizations, ed. Charles Edquist, 1997; Reijo Miettinen, National Innovation System. Scientific Concept or Political Rhetoric, Edita Helsinki B.-Å. Lundvall (ed.), National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning, London: Pinter Publishers, Charles Edquist, Systems of innovation: technologies, institutions, and organizations, London- Washington Pinter, Np. Paul Romer, Increasing Returns and Long-Run Growth, Journal of Political Economy, 94(5) 1986; tenże, Endogenous Technological Change, Journal of Political Economy, 98, 1990;P. Aghion, i P. Howitt, Endogenous Growth Theory, Cambridge, Massachusetts: MIT Press 1998; Jeffrey L. Furman, Michael E. Porter, Scott Stern, The Determinants of National Innovative Capacity, 2001, %20of%20 NIC%20-%20Fall% pdf. W ekonomii endogeniczną określa się taką zmienną, którą da się przewidzieć na podstawie innych zmiennych modelu. Endogeniczny charakter wiedzy czy innowacji oznacza traktowanie ich jako efektu działania sił rynkowych, jako skutek decyzji konsumentów i producentów. 63 S.J. Kline and N. Rosenberg, An overview of innovation, w: R. Landau and N. Rosenberg, eds. The Positive Sum Strategy, Washington D. Rooney, G. Hearn, & A. Ninan, Handbook on the Knowledge Economy, Cheltenham, Edward Elgar 2005; D. Rooney, G. Hearn, T. Mandeville, & R. Joseph, Public Policy in Knowledge-Based Economies: Foundations and Frameworks, Cheltenham, Edward Elgar 2003; Richard Harris, The Knowledge-based Economy: Facts and Theories, 2000, centres/monieson/docs/fp_00-02.pdf 65 B.-Å Lundvall, Björn Johnson, The learning economy, Journal of Industry Studies 1 (2) Jan Kozłowski, Intellectual Capital, Knowledge Management and Intellectual Products in the Light of Catalogue and Abstract Data Basis, w: Knowledge Café for Intellectual Product and Intellectual Capital, ed. Stefan Kwiatkowski, Charles Stowe, Leon Kozminski Academy of Entrepreneurship and Management, Warsaw 2001, s David Doloreux, Saaed Parto, Regional Innovation Systems: A Critical Review, library/17.pdf 68 Np. Anna Bergek i in., Analysing the dynamics and functionality of sectoral innovation systems, DRUID 2005, 69 Por. też Naubahar Sharif, Emergence and development of the National Innovation Systems concept, Research Policy vol. 35, no. 5, June 2006; David Warsh, Knowledge and the Wealth of Nations: A Story of Economic Discovery, W.W. Norton, Najlepsze wprowadzenia do badań nad innowacjami: Jan Ernst Fagerberg and Bart Verspagen, Innovation Studies - the emerging structure of a new scientific field, 2009 econpapers.repec.org/paper/tikinowpp/ htm; ciż, Innovation studies-an emerging discipline (or what)? A study of the global network of innovation scholars, Ben Martin; The Evolution of Science Policy and Innovation Studies 2009, paper/tikinowpp/ htm; Jan Fagerberg, Innovation: A Guide to the Literature, 2003, 15

16 liniowy charakter innowacji ujawniły m.in. badania Willarda F. Muellera (1962) 70, projekt Hindsight (1969) 71, oraz seria prac podkreślających rolę rynku w innowacjach 72. Koncepcja gospodarki uczącej się rozwijała się w propozycjach badawczych zainspirowanych artykułem Kennetha Arrowa z r Niemniej, w formie dojrzałej i skrystalizowanej koncepcje te proponowały coś istotnie nowego. Ekonomia ewolucyjna, która ujmuje gospodarkę bardziej w kategoriach biologicznych niż mechanicznych, przeniosła uwagę z poziomu makro na szczebel mikro oraz z szukania źródeł równowagi na źródła dynamiki zjawisk gospodarczych, rzuciła snop światła na rolę wiedzy i innowacji w rozwoju gospodarczym, doceniła rolę spontaniczności i różnorodności jako cech rozwoju, a także przełamała bariery pomiędzy sferą gospodarki a innymi sferami życia (kulturą, psychologią, życiem społecznym, polityką, geografią i klimatem) 74. Nowa teoria wzrostu podkreśliła znaczenie kapitału ludzkiego, uczenia się, kumulacji oraz upowszechniania wiedzy. Zwróciła ona uwagę fakt, że wiedza zakumulowana w pojedynczej firmie ma właściwości dóbr publicznych, gdyż nie może być całkowicie opatentowana czy utrzymana w tajemnicy, wobec czego tworzenie nowej wiedzy powoduje upowszechnianie się na szeroką skalę korzyści (tzw. efekty zewnętrzne), które nie mogą być całkowicie zawłaszczone przez podmioty gospodarcze będące ich twórcami 75. Spostrzeżenia te skierowały uwagę polityki na tworzenie ram prawnych i instytucjonalnych sprzyjających dyfuzji wiedzy. Propozycja ram analizy gospodarki uczącej się oznaczała przesunięcie punktu ciężkości z gospodarki rozpatrywanej jako system alokacji na gospodarkę traktowaną jako proces uczenia się. Przejście z ekonomii alokacji na ekonomię uczenia się pociągnęło za sobą odmienne wnioski dla polityki i biznesu (zwrócenie uwagi na czynniki menedżerskie, organizacyjne, edukacyjne, psychologiczne) Willard F. Mueller, The Origins of the Basic Inventions Underlying DuPont's Major Product and Process Innovations, 1920 to 1950, w: The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors, National Bureau of Economic Research, Princeton Princeton University Press W. Edward Steinmueller, Economics of Science, w: International Encyclopedia of the Social and Behavioural Sciences, 72 M.in. C. Carter, B. Williams, Industry and technical progress, 1957; J. Schmookler, Invention and economic growth, 1966; S. Myers, D.G. Marquis, Successful industrial innovation, 1969; Michael Gibbons and Ron Johnston, The roles of science in technological innovation, Research Policy 3(3) 1975; D.C. Mowery i N. Rosenberg The influence of market demand upon innovation: A critival review of some recent empirical studies, Research Policy April Cyt. za: Luke Georghiou, Research evaluation in European national science and technology systems, Science and Public Policy 1996 vol. 5 no Kenneth Arrow, The Economic implications of learning by doing, Review of Economic Studies June 1962; Nathan Rosenberg, Learning by using, w: Inside the Black Box: technology and Economics, Cambridge 1982; Robert M. Solow, Learning from `learning by doing`. Lessons from economic growth, Stanford Witold Kwaśnicki, Ekonomia ewolucyjna w poszukiwaniu alternatywnego wyjaśnienia, 75 Brian Snowdon, Howard R. Vane, Rozmowy z wybitnymi ekonomistami, Bellona, Warszawa 2003, s Douglas Williams i A. Dennis Rank, Measuring the economic benefits of research and development: the current state of the art, Research Evaluation vol. 7 nr 1, April

17 Inną ważną siłą pociągową statystyki N+T+I były potrzeby pomiaru wydajności, efektywności i rozliczalności (accountability) administracji publicznej i stosowanych przez nią instrumentów. Skuteczność zarządzania była ideą kolejnych programów wprowadzanych w Stanach Zjednoczonych, takich jak Planning-Programming-Budgeting (PPBS, poł. lat 1960-tych), Zarządzanie Przez Cele (administracja Nixona), Zero-Based Budgeting (administracja Cartera), TQM (administracja Regana i Busha seniora), The Government Performance and Results Act (1993). Legła ona także u podstaw tzw. Nowego Zarządzania Publicznego, którego jednym z elementów są ewaluacje programów i instrumentów finansowanych ze środków publicznych 77. Przez dekady wzrostowi wydatków na B+R towarzyszył rozwój koncepcji i procedur polityki naukowej, służących lepszej alokacji środków publicznych. Pojęcia cyklu polityki, celów strategicznych, priorytetów, instrumentów polityki, analizy i ewaluacji polityk weszły do języka i praktyk zarządzania nauką. Jeśli polityka jest korektą stanu zastanego podejmowaną dla osiągnięcia celów społecznych, gospodarczych i politycznych w odpowiedzi na wcześniej zdiagnozowane problemy i wyzwania, źródłem wiedzy dla decyzji są techniki diagnostyczne i prognostyczne oraz ustalenia wcześniejszych ewaluacji. Problemy i wyzwania przekłada się na priorytety, czyli wyróżnione obszary i rozwiązania, a priorytety na cele i zadania. Cele i zadania na programy instrumenty. Projektując programy i instrumenty określa się tzw. logikę interwencji, czyli tłumaczy, dlaczego uważa się, że programy i instrumenty przyniosą spodziewane skutki. Określa też oczekiwane krótkoterminowe i długofalowe efekty działania (ujęte opisowo i w formie wskaźników) oraz metody ich ewaluacji. Instrumenty dobiera się tak, aby wspierały się wzajemnie, a nie blokowały (mieszanka polityk) i były zgodne z krajowymi i międzynarodowymi ramami prawno-politycznymi, aby były wprowadzane w logicznym porządku (sekwencjonowanie), i aby osiągnęły zakładane cele. Przy tym dba się, aby robiąc politykę uczyć się na błędach i korzystać z własnych i cudzych doświadczeń. Już od lat (raport UNESCO) sądzi się, że poziom zaawansowania polityki naukowej jest powiązany z poziomem gospodarczym i skalą wydatków na B+R. Kraje, które weszły w okres stałego wzrostu GERD/PKB, stopniowo ulepszają instrumentarium polityki naukowej. Monitoring i ewaluacje badań i instrumentów badawczych stały się także jednym z przejawów rewolucji zarządzania w sektorze publicznym nauki. Jak pisał John Ziman, szczególnie od lat 1970-tych nauka stała się bardziej zracjonalizowana, a ministerstwa oraz agencje grantowe przeszły od prostego podziału funduszy do ich profesjonalnego zarządzania 78. Statystyka N+T+I była jednym z jego narzędzi. Budowa dobrego systemu wskaźników dla polityki nie jest prosta. Metodyka OECD zaleca siedem stopni budowy wskaźników dla monitoringu i ewaluacji polityk: 77 David Roessner, Outcome Measurement In the United States: State of the Art, 78 John Ziman, Prometheus bound: science in a dynamic steady state, Cambridge-New York, Cambridge University Press, 1994; Jane Calvert and Ben Martin, Science funding: Europe, w: International Encyclopaedia of the Social and Behavioural Sciences. 17

18 1. Ustal polityki dla realizacji specjalnych celów strategicznych (objectives) jeśli są one niejasne i nierealistyczne, jeśli zawierają zbyt wiele priorytetów, straci na tym skuteczność polityki. 2. Zdefiniuj cele kierunkowe (targets) 3. Określ kluczowe działania wspierające osiągania każdego z celów kierunkowych 4. Ustal wskaźniki produktu (output indicators) 5. Ustal wskaźniki rezultatów (result indicators) 6. Określ pożądany wpływ (impact) 7. Określ metody badań jakościowych dla uzupełnienia wskaźników ilościowych. W odniesieniu do każdego wskaźnika, zaleca się dobieranie takich, które pozwolą na porównania międzynarodowe 79. W ewaluacji najczęściej zadaje się pytania o powiązania potrzeby z produktem/ efektem/wpływem (użyteczność), potrzeby z celem (stosowność), celów z produktem/ efektem/wpływem (skuteczność), działań z produktem/efektem/wpływem (efektywność): Potrzeba Wpływ Efekt Cel Wkład Działania Produkt Na podstawie: Ewaluacja w administracji publicznej. Funkcje, standardy i warunki stosowania, Dla odpowiedzi na te pytania stosuje się wskaźniki. Najczęściej (różnie definiowane) wskaźniki to: Pojedyncze wskaźniki Wskaźnik wkładu Wskaźnik produktu Wskaźnik efektu Wskaźnik wpływu Wskaźnik środowiska Wykorzystane zasoby Uzyskane wytwory produkty i usługi Bezpośrednie skutki produktu Długofalowe następstwa produktu Czynniki kontekstu, niezależne od działania, które miały wpływ na produkt, efekt i wpływ 79 Poland. Developiong Good Governance Indicators for Programmes Funded by the European Union, OECD Public Governance Reviews,

19 Użyteczność Stosowność Efektywność (wydajność) Skuteczność Wskaźniki proporcji Potrzeba/cel Wkład/produkt lub Potrzeba/produkt-efektywpływ Działania/produkt-efektywpływ Cel/produkt-efekty-wpływ Ważne i wiarygodne tylko w takiej mierze, w jakiej istnieją jasne powiązania przyczynowo-skutkowe Opłacalność Koszt/wpływ Na podstawie: Measuring Government Activity, OECD 2009, s. 16; Christopher Pollit and Geert Bouckaert, Public Management Reform, Oxford University Press 2000, s. 13; Ewaluacja w administracji publicznej. Funkcje, standardy i warunki stosowania, Wybór danego zestawu wskaźników jako narzędzia ewaluacji może wpływać na zachowanie osób poddawanych ocenie. Jeśli wskaźniki bibliometryczne są stosowane do oceny wyników badań naukowych istnieje duże prawdopodobieństwo, że badacze będą produkować wielkie ilości publikacji, aby sprostać oczekiwaniom wskaźników 80. Badania nad nauką, techniką i innowacjami prowadzone są w ramach kilku pokrywających się i różnie określanych pól badań, z których żadne nie stało się jak dotąd w pełni rozwiniętą dyscypliną, zwanych w języku angielskim science policy studies, innovation studies,science studies; problematyka ta podejmowana jest też w ramach ekonomii, socjologii, nauk politycznych, nauk o zarządzaniu. Nieraz prace najczęściej cytowane w science andinnovation studies powstały poza jej obrębem; tak jest m.in. z klasycznym podręcznikiem Everetta M. Rogers`a Diffussion of Innovation (1962, wyd ), czy z książką Michaela Portera The Competitive Advantage of Nations, Od początku składnikiem myślenia o administracji publicznej, gospodarce i społeczeństwie, był rozwój statystyki nauki, techniki i innowacji. W obliczu szybkiego wzrostu kwot przeznaczanych na badania i prace rozwojowe (B+R), większość krajów członkowskich OECD zaczęła gromadzić dane statystyczne z omawianej dziedziny około roku Poszły one śladem pionierskich wysiłków niewielkiej liczby krajów, takich jak USA, Japonia, Kanada, Wielka Brytania, Holandia i Francja. Po zainicjowaniu badań statystycznych z zakresu B+R kraje te napotkały jednak trudności teoretyczne, a różnice dotyczące zasięgu danych, stosowanych metod oraz pojęć utrudniały dokonywanie porównań międzynarodowych. Pojawiła się coraz bardziej nagląca potrzeba podjęcia próby standaryzacji takiej jak ta, którą zastosowano w statystyce ekonomicznej 81. Owocem prac był wspomniany Podręcznik Frascati (1963) 82, bazujący na doświadczeniach amerykańskich (gromadzenie danych od roku 80 Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology, Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Por. Benoît Godin, Measurement and statistics on science and technology, 1920 to the present, London-New York, Routledge, 2005; tenże, Making Science, Technology and Innovation Policy: Conceptual 19

20 1953) oraz na studium brytyjskiego National Institute for Economic and Social Research 83. Współbieżność rozwoju statystyki N+T+I z rozwojem koncepcji ekonomicznych i społecznych oraz z rozwojem ewaluacji jako narzędzia zarządzania była jednym z źródeł jej siły rozwojowej, ale też jednym ze źródeł jej ograniczeń. Ograniczenia statystyki nauki, techniki i innowacji Ograniczenia statystyki nauki, techniki i innowacji jako narzędzia analiz polityki mają wiele źródeł. jednym z ograniczeń jest fakt zróżnicowania wartości i użyteczności statystyki w zależności od typu dziedzin, których dotyczą i decyzji, którym mają służyć. Statystyka nie jest lekiem na całe zło. Istnieją sfery życia i decyzji, w których jest mało lub wcale użyteczna 84. Następnym ograniczeniem jest fakt mglistości wielu pojęć, które zoperacjonalizowano na potrzeby statystyki. Dane zebrane z zachowaniem wszystkich reguł dobrej statystyki mogą jednak mieć ukrytą wadę brak jasnego określenia zjawiska, które się mierzy (np. innowacji) 85. Kolejnym jest istnienie dwóch podejść do kwestii relacji statystyki z rzeczywistością. Jedno podejście głosi, że świat jest taki, jakim jest w ujęciu statystyki. To podejście podzielają niemal wszyscy statystycy. Drugie, że to statystyka konstruuje świat. To podejście podzielają niemal wszyscy socjologowie i antropologowie kultury 86. Szeroki zakres ról pełnionych przez statystykę w życiu codziennym we współczesnym społeczeństwie idzie w parze z opinią, że jest to dziedzina czysto techniczna nietknięta przez wartości i ideologie społeczną. Statystkę definiuje się jako fakty liczbowe gromadzone systematycznie na dany temat. Oczekuje się, że dostarczy ona ścisłej informacji i łatwych porównań. Statystyka zajmuje się gromadzeniem, przetwarzaniem, ocena i prezentacją danych liczbowych. Stosowanie na różnych etapach takich metod jak techniki prób statystycznych, regresji, rozkładu częstości, testu istotności, analizy czynnika oraz takich form prezentacji jak wykresy i diagramy nadaje jej rys nauki ścisłej, badającej obiektyw- Frameworks as Storytelling (mszp). Ważne pionierskie obliczenia nakładów na rozwój nauki kraju (Wielkiej Brytanii) przedstawił G.J. Bernal w The Social Funcion of Science (1939). 83 Chris Freeman, Alison Young, The Research and Development Effort in Western Europe, North America and the Soviet Union: An Experimental International Comparison of Research Expenditures and Manpower in 1962, OECD, Paris 1965, cyt. za: Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Taleb Nassim Nicholas, Czarny łabędź. O skutkach nieprzewidywalnych zdarzeń, Kurhaus Publishing 2015, oryg. Black Swan Por. Benoît Godin, A User-Side View of Innovation. Some Critical Thoughts on the Current STI Frameworksand Their Relevance to Developing Countries A. Desrosieres, How Real Are Statistics? Four Possible Attitudes, Social Research, , ss

21 ne uchwytne liczbowo fakty. Charakter nauki ścisłej ma odróżniać statystykę od innych badań społecznych, zajmujących się informacjami jakościowymi. Ten obraz statystyki kwestionują jej krytycy z obozu krytycznej socjologii. Zgoda, twierdzą, pomimo swych ograniczeń dane i techniki są wartościowe. Trzeba jednak pamiętać, że statystyk się nie gromadzi, lecz wytwarza; jej wyniki to nie prawa czy ustalenia, lecz wytwory. Kult ścisłości, kojarzonej ze stosowaniem metod statystycznych, ma tę wadę, że zobojętnia w stosunku do metod jakościowych i zaciemnia fakt, że statystyka społeczna w Polsce kojarzona ze statystyką w ogóle, a zatem statystyka odnosząca się do pomiaru cech ludzi i grup, a nie gwiazd, cząsteczek, czy roślin, ma sama miękkie podstawy. Uznawana za wzór obiektywizmu, jest oparta na subiektywnych założeniach. O ile w naukach przyrodniczych dane opierają się na empirycznych obserwacjach, nieodłącznym składnikiem danych w naukach społecznych są znaczenia i interpretacje. Weźmy na przykład statystyki przestępstw, samobójstw, chorób czy zatrudnienia. Są one produkowane w określonych kontekstach organizacyjnych i zakładają interpretację zdarzeń podlegających liczeniu (co to znaczy samobójstwo, przestępstwo, choroba czy bezrobocie znaczenia zależne nie tylko od zmieniających się definicji oficjalnych, ale także od zmiennych praktyk ich rozumienia i stosowania). Podobnie jest z innym rodzajami statystyk, jak statystyka badań naukowych lub innowacji. Nawet standaryzacje metod statystycznych, dokonywane przez organizacje międzynarodowych, szczególnie przez OECD, nie są w stanie zmienić faktu, że ogólne zalecenia są interpretowane w kontekstach organizacyjnych i kulturowych, różnych nie tylko w różnych krajach, ale także w różnych sektorach, do których kierowane są pytania (np. pojęcia badań i innowacji bywają rozumiane odmiennie przez środowiska nauczycieli akademickich oraz badaczy w przemyśle) 87. Wskaźniki są ze swej natury uwikłane w pewne założenia teoretyczne. Założenia te przesądzają, jakie dane się zbiera, jakie kategorie i klasyfikacje stosuje i jakie relacje pomiędzy danymi bada. A zatem wskaźniki, które mają służyć za podstawę obiektywnej oceny pewnej rzeczywistości, już same w sobie zawierają pewien jej obraz 88. Analiza danych statystycznych zależy od ram zmieniających się ram interpretacyjnych. Do najważniejszych należały lub należą wkład produkt 89, liniowy model 87 Demystifying Social Statistics, John Irvine, Ian Miles and Jeff Evans (editors), Pluto Press 1979, 1989, s. 1-7, 71, Science System. International Benchmarking. Bureau of Industry Economics, Report 96/2, Canberra January 1996, s Benoît Godin, Science, Accounting and Statistics: the Input-Output Framework, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper no. 31. Presented at the ENIP / PRIME International Workshop S&T Indicators for Policy Analysis: Needs, Status and New Developments, Lisbon, September 2005, tenże, Outline for a History of Science Measurement, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Paper No. 1, 2000, w: Science, Technology and Human Values, 27 (1) 2002:

22 innowacji 90, krajowy system innowacji 91, luka produktywności 92, produktywność nauki 93. Aby móc mierzyć naukę, statystyka w sobie tylko właściwy sposób konceptualizuje obszary poddane pomiarom. Np. nauka dla statystyka to badania naukowe i prace rozwojowe prowadzone w sposób zinstytucjonalizowany i systematyczny 94. Takie rozumienie nauki jest skutkiem wielu wyborów dokonanych w przeszłości przez ekspertów i polityków. Powstało ono wskutek dyskusji i negocjacji i nie jest jedne możliwe. Posiada ono wiele ograniczeń, np. pomija prace prowadzone ad hoc, doraźnie i w sposób nieformalny, charakterystyczne dla wielu małych i średnich przedsiębiorstw, oraz prace prowadzone poza nauką instytucjonalną, np. przez emerytowanych profesorów lub kwalifikowanych amatorów. Ponadto, lepiej mierzą wiedzę skodyfikowaną od wiedzy nieskodyfikowanej, specyficznej dla danej branży, technologii i firmy. Wreszcie, wskaźniki N+T+I odnoszą się zazwyczaj do szczebla krajowego, wskutek czego pomijają ważne branżowe i regionalne zróżnicowania B+R i działalności innowacyjnej. Wskaźniki branżowe nie ujawniają różnic pomiędzy firmami. Jak dotąd statystyki ujmują wyłącznie bezpośrednie wydatki budżetowe. Równocześnie jednak kraje OECD stosują coraz szerzej pośrednie formy wspierania prac badawczy ch i rozwojowych 95. Ponadto, trzeba wziąć pod uwagę, że na drodze od przygotowania ankiety do publikacji danych czyha na statystyka tysiące okazji do pomyłek. Respondenci mogą nie zrozumieć instrukcji. Instrukcja może być dla nich niezrozumiała. Ankietę mogą wypełniać osoby niekompetentne. Ankieta może pytać o sprawy, co do których respondenci nie zbierają 90 Benoît Godin, The Linear Model of Innovation: The Historical Construction of an Analytical Framework, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper no. 30, 2005, 91 Benoît Godin, National Innovation System: The System Approach In Historical Perspective, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, 2007, Benoît Godin, The Knowledge-Based Economy: Conceptual Framework or Buzzword?, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper no. 24, 2003, 92 Benoît Godin, Rhetorical Numbers: How the OECD Constructs Discourses on S&T, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper No. 19, 37 pages, w: Technology in Society, 24, 2002: , 93 Benoît Godin, Science and Productivity: On the Origins of a Policy Framework and its Statistics, 94 Por. Benoît Godin, What's So Difficult About International Statistics? UNESCO and the Measurement of Scientific and Technological Activities, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, 2001 Working Paper No.13, Zupełnie inaczej konceptualizują naukę inne dziedziny wiedzy o nauce. Dla filozofii kwintesencją nauki jest metoda naukowa i efekty jej zastosowań (ustalenia, teorie). Dla socjologii nauka to instytucje i praktyki oraz percepcje i poglądy na to, co uchodzi za naukę. Dla psychologii nauka to proces twórczy, dla ekonomii to typ informacji użyteczny w rozwoju gospodarki, dla zarządzania procesy produkcji i transferu danych i informacji. Każda z dziedzin traktuje naukę w innym kontekście np. psychologia w kontekście twórczości artystycznej, zarządzanie w kontekście kierowania procesami produkcji i dystrybucji artefaktów, ekonomia w kontekście innych typów użytecznej gospodarczo informacji, np. pozyskiwanych dzięki tzw. odwróconej inżynierii produktów przemysłowych. 95 S. Radosevic, What S&T Indicators Can Tell Us About Transformation and Growth in Countries of Central and Eastern Europe?, NATO Advanced Workshop Quantitative Studies for Science and Technology Policy in Transition Countries, Moscow, October , mszp., s. 2; Technology and Economy. The Key Relationships, OECD Paris

23 danych (np. dotyczących wydatków na B+R w przedsiębiorstwach w krajach nie stosujących zachęt podatkowych). W trakcie przenoszenia danych można opuścić zera lub zmienić miejsce po przecinku. Zalew danych powoduje, że błędy pozostają nieraz nieodkryte. Aby np. ocenić wiarygodność danych jednostkowych dotyczących rocznej produkcji eksportowej firmy Modna Dama, trzeba znać jej specyfikę. Jest to niemożliwe, gdyż firm są miliony. Przypisanie faktu do konkretnej klasy nie zawsze jest oczywiste. Czasami, fakty są przypisane do niewłaściwych klas (bo najbardziej odpowiednie klasy są nieznane). W innych przypadkach obserwacji mogą być jednocześnie przypisane do różnych. Badania dotyczące nauki, technologii i innowacji najczęściej wnioskują na poziomie większych agregatów, takich jak kraje, przemysły, sektory itd. Praktyczny problem jest taki, że nie zawsze jest oczywiste, w jaki sposób łączyć w agregaty poszczególne obserwacje. Jest to szczególnie wyzwaniem, gdy mamy do czynienia z działalnością transgraniczną i to oczywiście istotny czynnik przy porównywaniu krajów. Właściwe przyporządkowanie danych finansowych z międzynarodowej firmy do krajów zamieszkania jest znane drażliwy problem, z dwóch głównych powodów. Po pierwsze, chociaż międzynarodowe koncerny działają zwykle w wielu krajach, większość operacji wewnętrznych nie są widoczne dla świata zewnętrznego. Dane finansowe zwykle łączony się z jedną lokalizacją, najczęściej z siedzibą. Tak więc nie możemy podzielić całkowitego obrotu itd. między poszczególnymi krajami. Po drugie, siedzibę główną często wybiera się z przyczyn prawnych i podatkowych, gdy tymczasem rzeczywista siedziba znajduje się gdzie indziej (np. siedziba francuskoniemieckiej EADS w Holandii). Siedziba prawna i prawdziwa znajdują się w innych krajach. Podobne problem występują gdy idzie o przypisanie patentów. Wniosek patentowy może mieć trzy adresy, ale często żaden z tych adresów nie odpowiada miejscu, w którym wynalazek został rzeczywiście wykonany. Teoretycznie na miejsce wynalazku powinien wskazywać adres wynalazcy (dział B+R), ale wiele większych firm wstawia w tę rubrykę adres wnioskodawcy. Tym adresem bywa siedziba prawna firmy, co dodatkowo zaciemnia statystykę. Tak więc, w przypadku holenderskiego wielonarodowej firmy wysokich technologii Philips, wszystkie patenty są przypisane do jednego konkretnego adresu w Eindhoven, Holandia. Sam ten fakt bardzo zwiększa liczbę holenderskich patentów, czyniąc Einhoven jednym z najbardziej innowacyjnych regionów na świecie. Szczególnie dla mniejszych krajów, obecność (lub brak) nawet jednej dużej międzynarodowej firmy wysokich technologii ma duży wpływ na innowacyjność kraju (Nokia w Finlandii to znany przypadek). Czynnikiem, który może wpłynąć na ważność pomiarów dla efektywności badawczej są problemy z porównywalnością krajowych statystyk B+R. Np. HERD: dane dla Austrii i Szwecji to szacunki bądź prognozy. Podobnie dane GOVERD dla Australii, Austrii i Szwecji. Dane OECD dotyczące Holandii są przeszacowane w porównaniu do Statistics 23

24 Netherlands (przeciętnie o 10%). Dane dla USA pomijają nakłady inwestycyjne. USA i Szwajcaria uwzględniają tylko inwestycje B+R rządu centralnego 96. Odrębny problem to wykorzystywanie danych statystycznych. Wiadomo, że politycy preferują liczby łatwe do zapamiętania, które mówią same za siebie i nie podlegają częstym zmianom 97. W miarę rozwoju statystyki N+T+I i jej zastosowań wzrasta wiedza o jej zaletach i ograniczeniach. Każdy wskaźnik, podkreślają R. Barré i P. Papon 98, chwyta tylko jeden aspekt badanego zjawiska. Wskaźniki wkładu nie powiedzą niczego o wynikach, wskaźniki publikacji - nie informują o pracach badawczych, których owocem są ekspertyzy, wskaźniki patentowe nie mówią niczego o innowacjach w dziedzinach, w których wynalazki nie są patentowane. Pomiar zwrotu w inwestycji w B+R jest trudny, bo wyniki prac B+R są na ogół niepewne i długofalowe. Klęska projektu bywa zaliczką na poczet przyszłego sukcesu. Szczęście, ważny czynniki w wielu badaniach, trudno przewidywać i wstawiać do kalkulacji 99. Trudności pomiaru zwrotu z inwestycji w B+R wynikają z: braku prostej przekładni nauka - technika - ekonomia; droga od odkrycia naukowego do innowacji rynkowej jest złożona i składa się z wielu faz, z których tylko jedną tworzą B+R; faktu, że efekty bezpośrednie współwystępują z reguły z pośrednimi, a mierzalne - z niemierzalnymi (np. pośrednim efektem badań kosmicznych jest rozwój nowych matriałów, a ppośrednim efektem badań w dziedzinie farmacji - wzrost zdrowotności społeczeństwa); faktu, że efekty finansowe innowacji zależą od wielu czynników ubocznych, nie związanych z B+R, jak poziom technologiczny kraju, stan infrastruktury bankowej i handlowej, charakter i wielkość rynku, ukształtowanie cen, wysokość stopy procentowj, itd.; faktu, że konkretna innowacja nigdy nie polega na wykorzystaniu jednego elementu wiedzy, a niemal zawsze opiera się na wykorzystaniu wielu różnych rodzajów wiedzy; faktu, że ocena efektów bywa zależna od obranej perspektywy czasowej; różnicy w długości cyklów technologicznych w różnych sektorach przemysłu (od kilkudziesięciu lat do kilkunastu miesięcy). Pomimo wieloletnich zabiegów standaryzacyjnych poszczególne kraje stosują różne definicje i techniki gromadzenia danych. Np. statystyka nakładów na B+R w sektorze rządowym USA uwzględnia wyłącznie wydatki federalne, pomijając stanowe; od roku 1985 Amerykanie wyłączają z sektora rządowego badaczy wojskowych; z pomiaru 96 Science, Technology & Innovation Indicators. Thematic Paper 1. Challenges in measuring the efficiency of national science, technology and innovation systems, Utrecht Demystifying Social Statistics, John Irvine, Ian Miles and Jeff Evans (editors), Pluto Press 1979, 1989, s , R. Barré, P. Papon, Indicators: Purpose and Limitations, w: World Science Report 1993, UNESCO, Paris Measuring the Impacts of Federal Investments in Research: A Workshop Summary, The National Academies

25 dziedzin wiedzy w sektorze szkolnictwa wyższego wykluczają humanistykę 100. Poszczególne kraje stosują także różne deflatory, co ogranicza możliwości porównań międzynarodowych. Zmiana zasad lub wprowadzenie odmiennego deflatora 101 pociąga nieraz za sobą drastyczną zmianę uzyskiwanych danych, a zatem także wniosków z analiz 102. W interpretacjach danych łatwo o błąd. Wyjątkowo wysoka lub wyjątkowo szybko rosnąca naukochłonność danej branży w danym kraju (mierzona jako stosunek wydatków na B+R w stosunku do wartości dodanej, obrotów lub sprzedaży netto) może być wynikiem niskiej wartości dodanej lub gwałtownego spadku obrotów lub sprzedaży 103. Łatwo o (przejściowy) wzrost wskaźnika GERD/PKB, gdy podczas kryzysu gwałtowny spadek PKB nie łączy się z równie radykalnym spadkiem (publicznych i prywatnych) wydatków na B+R. Podkreśla się, że nie ma żadnego idealnego zestawu wskaźników dla żadnej polityki, użyteczność wskaźników zależy od umiejętności ich wykorzystania w procesie politycznym, wskaźniki nie zastępią analiz mających na celu ustalenie korelacji lub zależności przyczynowych 104. W stosunku do statystyki N+T+I da się odnieść to, co jeszcze w XIX w. pisał w odniesieniu do statystyki ekonomicznej Zygmunt Heryng: statystyka ekonomiczna przedstawiać winna cyfry i fakty w formie ugrupowanego odpowiednio materiału surowego, nie zaś, jak to dotychczas bywa, w formie przeciętnych zestawień. Dane uśrednione ( przeciętne ) ukrywają prawdę o zjawiskach gospodarczych i nie wiadomo wówczas czy przeciętna cyfra jest w danym wypadku odbiciem typowego zjawiska, czy też tylko nic nam nie mówiącym rezultatem pewnego działania arytmetycznego 105. GUS (dla uniknięcia wejścia na poziom danych niejawnych) publikuje dane na zbyt wysokim szczeblu agregacji. Ogłasza np. drukiem dane dotyczące wydatków na B+R wyłącznie w układzie branżowym i wojewódzkim, a nie w układzie krzyżowym (województwa w układzie branżowym i odwrotnie). Tymczasem wiele ważnych problemów wyłania się dopiero na tych niższych szczeblach agregacji lub nawet podczas analizy mikrodanych. Analizy statystyczne systemów nauki i innowacji napotykają na następujący problem. Pomiar nauki jest wartościowy dzięki wskaźnikom outputu, ale słaby po stronie inputu. W przeciwieństwie do niego, wskaźniki outputu są trudne do operacjonalizacji w 100 OECD Science, Technologuy and Industry Outlook 2009, s Wskaźnik wyrażający procentowy stosunek dochodu narodowego w ujęciu nominalnym (ceny bieżące) do dochodu narodowego w ujęciu realnym (ceny stałe). 102 Manuel Trajtenberg, R&D Policy In Izrael. An Overview and Reassessment, NBER Working Paper No. 7930, s W Izraelu po zmianie zasad pomiaru B+R w przedsiębiorstwach, szacunki wydatków na B+R w sektorze biznesu wzrosły o 44%. 103 Sven Lindmark, Geomina Turlea, Martin Ulbrich, Mapping R&D investment by the European ICT Business Sector, IPTS 2008, report_2008_11_ ict_rd.pdf 104 Measuring and Monitoring Innovation. Outline and rationale, DSTI/EAS/STP/NESTI(2010)1 105 Zygmunt Heryng, Logika ekonomii. Zasadnicze pojęcia ekonomiczne ze stanowiska nauki o energii, Warszawa 1896, Wydawnictwo Głosu. Cyt. za: Witold Kwaśnicki, Zygmunta Herynga logika ekonomii Gospodarka Narodowa,

26 odniesieniu do techniki. Gdy nadamy większą wagę patentom, będziemy faworyzować takie kraje jak Finlandia, Dania, Szwecja, Japonia i Korea, gdy eksportowi netto Chinom i Irlandii 106. Problem jakości danych 107 W ocenie projektowanych lub stosowanych wskaźników sięga się po kilka kryteriów, takich jak m.in. prostota, wiarygodność, odpowiedniość, dostępność i porównywalność 108. Przywołuje się jednak przy tym o tzw. prawo Goodharta, które mówi, że gdy tylko wprowadza się pewien wskaźnik jako pomoc w prowadzeniu polityki, wskaźnik ten szybko traci funkcję informacyjną, którą miał pełnić 109. Jakość zwykle definiuje się z punktu widzenia wartości wobec potrzeb użytkownika. Jeśli chodzi o statystykę, definicja jest inna w przeszłości, kiedy jakość utożsamiano z dokładnością. Obecnie powszechnie uznaje się, że istnieją także inne istotne aspekty tego pojęcia. Nawet jeśli dane są dokładne, nie mogą być uznane za dobrej jakości, jeśli są tworzone zbyt późno, aby były użyteczne, jeśli nie są łatwo dostępne, lub jeśli wydają się sprzeczne z innymi danymi. Tak więc jakość jest pojęciem wieloaspektowym. Najważniejsze cechy jakościowe zależą od perspektywy użytkownika, jego potrzeb i priorytetów, różnych w poszczególnych grupach użytkowników. Wiele organizacji OECD, Eurostat, Międzynarodowy Fundusz Walutowy, Statistics Canada, Statistics Sweden opracowało zasady budowy dobrego wskaźnika 110 dokonało próby identyfikacji różnych wymiarów jakości produktów statystycznych: Eurostat Europejski Kodeks Praktyk Statystycznych (European Statistics Code of Practice2005 r.), Międzynarodowy Fundusz Walutowy Ramy Jakości Danych (Data Quality Framework DQAF, 2006), OECD Ramy Jakości i Wytycznych dla Statystyk OECD (Quality Framework and Guidelines for OECD Statistics, 2003). Ta ostatnia publikacja OECD uwzględnia problematykę jakości w kontekście OECD jako organizacji międzynarodowej. Dla organizacji międzynarodowej jakość statystyk zależy od: (i) jakości otrzymanych statystyk krajowych oraz (ii) jakości wewnętrznych 106 Science, Technology & Innovation Indicators. Thematic Paper 1. Challenges in measuring the efficiency of national science, technology and innovation systems, Utrecht Znaczna część poniższego fragmentu jest swobodnym przekładem (z użyciem Google translator) części Handbook on Constructing Composite Indicators, OECD Paris Por. też Intensified Quality Validation of The R&D Statistics, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and InnovationLuxembourg, November Por. Ebbe K. Graversen and Karen Siune, Statistical Indicators for R&D and Innovation - A guide for Interpretation and Valuation, The Danish Centre for Studies in Research and Research Policy Working Paper 2008/4, s Quality of R&D statistics, Task Force Meeting on R&D and CDH statistics Luxembourg, May 2010, Doc.Eurostat/F4/STI/R&D/CDH/2010/5; Quality Framework and Guidelines for OECD Statistics, 2003; The European Statistics Code of Practice, 2005, portal/quality/documents/code_practice.pdf. Por. Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and User Guide, OECD-JRC 2008, s

27 procesów gromadzenia, przetwarzania, analizowania i rozpowszechniania danych i metadanych. Europejski Kodeks Praktyk Statystycznych Eurostatu koncentruje się na produktach statystyki widzianych oczami użytkowników. Bierze się pod uwagę sześć wymiarów jakości: 1. Relewantność odnosi się do stopnia, w jakim statystyki zaspokajają bieżące i potencjalne potrzeby użytkowników. 2. Dokładność oznacza bliskość obliczeń lub oszacowań do wartości dokładnych lub prawdziwych. 3. Terminowość i punktualność. Punktualność odnosi się do czasu pomiędzy dostępnością informacji i wydarzeniem lub zjawiskiem, które opisuje. Punktualność odnosi się do odstępu czasu pomiędzy zamierzoną a rzeczywistą datą publikacji danych. 4. Dostępność i przejrzystość. Dostępność odnosi się do fizycznych warunków, w których użytkownicy mają dostęp do statystyk: kanały dystrybucji, procedur zamówień, czas potrzebny na dostawy, polityka cenowa, warunki wprowadzania do obrotu (COP-yright itp.), dostępność danych makro i mikro, media (papier, CD-ROM, Internet itp.). Przejrzystość odnosi się do środowiska informacyjnego statystyk: odpowiednich meta- danych opublikowanych wraz ze statystykami (informacje tekstowe, wyjaśnienia, dokumentacja itp.), wykresów, map i innych ilustracji, dostępności informacji na temat jakości statystyk (możliwe ograniczenia w użytkowaniu). 5. Porównywalność odnosi się do pomiaru wpływu różnic w stosowanych koncepcjach statystycznych oraz w narzędziach i procedurach pomiaru, gdy porównywane są statystyki z różnych obszarów geograficznych, domen nie-geograficznych lub różnych okresów czasu; 6. Spójność odnosi się do adekwatności danych do łączenia ich na różne sposoby i do różnych celów. Pięć wymiarów jakości stosowanych przez Międzynarodowy Fundusz Walutowy to: 1. Zapewnienie uczciwości (integrity): Jakie są podstawy obiektywizmu w tworzeniu statystyk, tak aby pozyskać zaufanie użytkowników? 2. Solidność (soundness)metodologiczna: Jak stosowane praktyki odnoszą się do uzgodnionych na szczeblu międzynarodowym praktyk metodologicznych? 3. Dokładność i rzetelność: Czy źródła danych, technik statystycznych, itp., są odpowiednie do przedstawienia rzeczywistości? 4. Sprawność: Jak zaspakaja się potrzeby użytkowników w zakresie terminowości statystyki, jej częstotliwości, spójności oraz cyklu aktualizacji? 5. Dostępność: czy dane i meta-dane są łatwo dostępne dla użytkowników danych i czy udziela się pomocy użytkownikom? Niemniej ważną jakością jest ważności (validity) termin, który opisuje, w jakim stopniu wartości uzyskane przez wskaźnik rzeczywiście mierzyć co zmierza do zmierzenia. Np. 27

28 czy IQ rzeczywiście mierzy inteligencję? Podobnie czy liczba patentów rzeczywiście mierzy innowacyjne osiągnięcia? 111 Celem poprawy jakości statystyki nauki i innowacji Eurostat realizuje National Quality Improvement Action Plans on R&D statistics 112. Handbook on Constructing Composite Indicators OECD Paris 2005 podkreśla następujące cechy dobrej statystyki: Relewantność. Relewantność danych to jakościowa ocena wartości tych danych. Wartość mierzy się stopniem, w jakim statystyki zaspokajają bieżące i potencjalne potrzeby użytkowników. To zależy zarówno od zakresu tematów jak i użycia odpowiednich pojęć. Dokładność. Dokładność podstawowych danych to stopień, w jakim dane prawidłowo szacują lub opisują ilości lub właściwości, które poddają pomiarowi. Dokładność odnosi się do zbieżności między wartościami danych oraz (nieznanymi) prawdziwymi wartościami. Dokładność ma wiele cech, w praktyce nie ma jednej ogólnej miary. Terminowość. Terminowość danych mierzy się przez długość czasu pomiędzy ich dostępnością oraz zdarzeniem lub zjawiskiem, jakie opisuje, w kontekście okresu, w którym dane są aktualne (mają znaczenie dla użytkownika). Dostępność. Dostępność danych to łatwość z jaką użytkownicy mogą uzyskać dostęp do statystyk (np. kanały dystrybucji, polityki cenowe, prawa autorskie, itd.). Interpretowalność. Interpretowalność danych to łatwość, z jaką użytkownik może zrozumieć i prawidłowo używać i analizować dane. Kodyfikacji podlegają nie tylko zasady produkcji, ale także zasadypolityki statytystycznej organizacji międzynarodowych 113. Ważnym narzędziem zapewniania jakości statystyk są meta-dane. O konieczności publikacji meta-danych informują nieraz kodeksy dobrych praktyk organizacji międzynarodowych oraz krajowych agencji statystycznych. Użytkownikami metadanych są zarówno producenci statystyk oraz użytkownicy końcowi, czyli analitycy polityki, dziennikarze, naukowcy, studenci, itp.; pośrodku sytuują się organizacje międzynarodowe odpowiedzialne za ewaluację oraz ocenę porównywalności danych. Publikowanie meta-danych definiujących pojęcia i metody stosowane w gromadzeniu, przetwarzaniu, weryfikacji i rozpowszechnianiu statystyk należy do podstawowych zadań urzędów statystycznych, krajowych jak i międzynarodowych. Meta-dane są konieczne dla przejrzystości, jednolitości, porównywalności i weryfikacji danych Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology, National Quality Improvement Action Plans on R&D statistics, Working Group Meeting on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November 2011, Doc. Eurostat/F$/2001/ Principles Governing International Statistical Activities, 2005, 10th/Principles.pdf 114 OECD Data and Metadata Reporting and Presentation Handbook 2007; Enrico Giovanni, Understanding Economic Statistics, OECD

29 Narzędziem kontroli oraz poprawy jakości danych w statystyce GERD i GBAORD są sporządzane co dwa lata przez Eurostat Raporty Jakości. Najbliższy raport (2011) zwróci w szczególności uwagę na: pytania, które uzyskały niski wskaźnik odpowiedzi, niespójność pomiędzy danymi, pomiędzy danymi i meta-danymi oraz pomiędzy danymi a informacjami dostarczonymi przez kraje do raportu nt. jakości 115. Panuje przekonanie, że problem zapewnienia jakości danych został od dawna zapewniony przez mechanizmy zapewniania i kontroli jakości krajowych i międzynarodowych organizacji statystycznych, takie jak meta-dane oraz raporty kontroli jakości. Jednak jakość danych jest pojęciem tak wieloaspektowym, że żadne stosowane mechanicznie metody nie są w stanie jej zagwarantować. Problem zapewnienia jakości jest tym trudniejszy, że panuje opinia, iż w przeciwieństwie do analiz statystycznych, domeny ludzi kreatywnych i z wyobraźnią, troska o dane powinna być pozostawiona ludziom pozbawionym takich zalet. Jak gdyby zapewnienie jakości nie wymagało twórczej wyobraźni i jak gdyby analiz oparte o mierne dane miały jakikolwiek sens. Mikrodane Jedną z najżywiej dyskutowanych w statystyce nauki, techniki i innowacji jest kwestia dostępu do mikrodanych oraz mikrodanych jako budulca analiz statystycznych. Od początku obecnego wieku problem kontrolowanego dostępu do mikrodanych jest stale podnoszony przez Unię Europejską oraz organizacje międzynarodowe OECD oraz Europejską Komisją Gospodarczą ONZ. Unia Europejskiej w rozporządzeniu Komisji nr 831/2002 z dnia 17 maja 2002 r. określiła warunki, na jakich udziela dostępu do poufnych danych przekazywanych organom wspólnotowym, a w kolejnych dokumentach zwróciła uwagę na konieczność opracowania i wdrożenia w obrębie Europejskiego Systemu Statystycznego (obejmującego Eurostat oraz narodowe urzędy statystyczne) narzędzi zapewniających upoważnionym badaczom optymalny dostęp do mikrodanych przetworzonych na dane anonimowe. Podobne podejście reprezentowała Europejska Komisja Gospodarcza ONZ (m.in. Managing Statistical Confidentiality and Microdata Access. Principles and Guidelines of Good Practice, 2007) oraz OECD (m.in. Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Funding, 2007). Dokumenty OECD podkreślają, że mikrodane stały się kluczowym elementem analizy ekonomicznej. W ramach prac przygotowawczych nad Strategią Innowacji OECD rozwija wiele badań opartych na danych jednostkowych. Postulaty Unii Europejskiej oraz organizacji międzynarodowych są zwieńczeniem kontrolowanego udostępniania mikrodanych praktykowanego w niektórych krajach 115 R&D and GBAORD 2009 Quality Reporting, Task Force Meeting on R&D Statistics Luxembourg, 30 March

30 europejskich (Wielka Brytania, Niemcy) od dziesięcioleci. Obecnie różne formy udostępniania anonimizowanych danych stosuje się w wielu krajach europejskich (Wielka Brytania, Niemcy, Holandia, kraje skandynawskie, Włochy, Słowenia) a także poza europejskich (Stany Zjednoczone, Kanada, Australia, Nowa Zelandia). Wśród racji przemawiających na rzecz kontrolowanego udostępniania mikrodanych przez urzędy statystyczne podnosi się szczególnie następujące argumenty. Nauki społeczne rozwinęły się do poziomu, w którym nie zadawalają się danymi zagregowanymi. W coraz większym stopniu dla rozwoju metod i rozumienia zmian społecznych i gospodarczych sięgają one po mikrodane. Niejednokrotnie okazuje się, że zrozumieć dany problem (mający znaczenie czysto badawcze bądź też także polityczne) można jedynie na podstawie analiz opartych na danych jednostkowych. Często jedynie mikrodane pozwalają odpowiadać na pytania dotyczące istotnych czynników sprawczych zmian. Ministerstwa i agencje rządowe potrzebują mikrodanych dla ustalania oceny stanów i trendów, definiowania problemów oraz ewaluacji instrumentów politycznych, a w szczególności dla opracowania i monitorowania realizacji strategii i reform, w tym strategii i reform nauki i szkolnictwa wyższego. Niejednokrotnie okazywało się, że oceny oparte na agregatach prowadziły analityków oraz decydentów do fałszywych wniosków oraz do błędnych decyzji. Ponadto, kontrolowane ujawnianie mikrodanych: stwarza badaczom i analitykom możliwość zadawania własnych, samodzielnych, niejednokrotnie bardziej wnikliwych i złożonych pytań niż te, na które można odpowiadać dzięki zagregowanych danym umieszczanych w oficjalnie publikowanych tablicach statystycznych, zapobiega marnotrawstwu publicznych środków, gdy badacze z braku potrzebnych danych jednostkowych zbierają je sami poprzez badania ankietowe (otrzymując w ten sposób zazwyczaj dane na mniejszych próbach oraz o niższej wartości), pozwala na weryfikację danych i ocenę zwrotną ich jakości, co pozwala na ulepszenie statystyk publicznych. Znaczenie poznawcze mikro-danych wiąże się z ograniczeniami, jakie wiążą się z posługiwaniem tylko agregatami. Ograniczenia te można ująć w czterech punktach: 1. W różnych obszarach tematycznych występują rozmaite rozkłady danych. Agregaty są względnie dobrym uproszczeniem zjawiska, gdy występuje rozkład normalny, zwany rozkładem dzwonu. Wykrzywiają one obraz zjawiska szczególnie wtedy, gdy występuje rozkład Parety. Dla statystyki nauki i innowacji charakterystyczny jest właśnie rozkład Parety. 2. Podobnie jak powiększanie dokładności pomiaru mikroskopu otwiera przed badaczem obraz zjawisk nie możliwych do obserwacji przez mikroskop o słabszych parametrach, podobnie badanie zjawisk na podstawie mikrodanych pozwala uświadomić sobie i badać problemy nie możliwe do zbadania na wyższych poziomach agregacji. 30

31 3. W naukach społecznych coraz szerzej uznaje się zasadę długiego ogona, sformułowaną pierwotnie na potrzeby biznesu (2004 r.), ale znaną wcześniej w statystyce. W statystyczne długi ogon to zdarzenia rzadkie, które zajmują większość obszaru pod krzywą, a więc dominują w populacji. Szczegółowa ich znajomość może okazać się ciekawsza i ważniejsza od znajomości agregatu. 4. W analizach mikrodane pozwalają obliczać tzw. efekty marginalne (np. wpływ zmiany o 1% w X na zmienną zależną Y). W wyniku inicjatyw podejmowanych w wielu krajach istnieje szeroka gama praktycznych rozwiązań dotyczących zarówno metod anonimizacji (zamiana danych, zniekształcanie danych), jak i warunków oraz sposobów udostępniania (dostęp na miejscu w tzw. laboratoriach danych, dostęp na odległość itd.). Rozwiązania te pozwalają na dostęp do mikrodanych upoważnionych osób, z uwzględnieniem ograniczeń, jakie wiążą się z koniecznością zachowania tajemnicy statystycznej, albo na zlecanie przez badaczy przetwarzania mikrodanych (budowy modeli, tworzenia estymacji itd.) 116. Rozporządzenie Komisji Unii Europejskiej z dnia 17 maja 2002 r. w sprawie statystyki Wspólnoty określiło warunki dostępu do mikrodanych danych do celów naukowych m.in. w stosunku do wskaźników pochodzących z badań wspólnotowych dotyczących innowacji (CIS) 117. Eurostat udostępnia obecnie mikrodane w dwojaki sposób. Po pierwsze, w Eurostat SAFE Centre, bez anonimizacji, ale w sposób pozwalający jedynie na pośrednią identyfikację jednostek. Po drugie, w formie danych anonimizowanych, dostępnych na CD-ROMach, uniemożliwiających rozpoznanie jednostek. Pierwsza forma ma zalety badawcze (więcej krajów, więcej szczegółów), druga praktyczne (brak konieczności podróży do Brukseli oraz oglądania danych jedynie na ekranie komputera) 118. Rozważane przez GUS wprowadzenie systemu dostępnych przez Internet baz dziedzinowych zawierających dane na trzech poziomach: mikro, meso (mikroagregaty) oraz agregatów, wydaje się jednym z możliwych wyjść z opisanego problemu w Polsce Eurostat, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation. Luxembourg, October 2014, Microdata Anonymisation Method For CIS 2010 And CIS 2012, Doc.Eurostat/G4/STI/2014/12; Anco Hundepool and Peter-Paul de Wolf, OnSite@Home: Remote access at statistics Netherlands, mszp., Eurostat; OECD Use of microdata for international research, DSTI/EAS/IND/WPIA(2007)7; Managing statistical confidentiality and microdata access. Principles and Guidelines of Good Practice UNECE 2007; Access To Microdata Issues, Organisation And Approaches, UN Economic and Social Council, CES/2003/12; An Introduction to Microdata Protection for Database Privacy 2004; George T. Duncan, Robert W. Pearson, Enhancing access to microdata while protecting confidentiality: prospects for the future, Statistical Science 6: Workshop on Community Innovation Survey Luxembourg, 30 June 1 July 2014, June 2014, Anonymisation Of CIS 2010 microdata, Eurostat/G4/STI/CIS/2014/Document 18; Doc.Eurostat/F4/STI/CIS/2009/8. Zmiany techniki anonimizacji Community Innovation Survey, zob. Eurostat/G4/STI/CIS/2014/Document Informacja ustna US Szczecin (wrzesień 2009). 31

32 Wielkie zbiory danych Znaczenie poznawcze wielkich zbiorów danych wiąże się w różnymi czynnikami. Czynniki te można ująć w trzech punktach: 1. Wielkie dane zmieniły otoczenie, w jaki żyjemy, prowadzimy działalność gospodarczą, zarządzamy organizacjami i prowadzimy badania. Wielkie dane są coraz bardziej paliwem i motorem wzrostu gospodarczego. 2. Nauki społeczne i ekonomiczne, które tradycyjnie opierały się na statystykach spisowych i badaniach opartych na reprezentatywnych próbach populacji mogą teraz korzystać z danych w czasie rzeczywistym na poziomie całych populacji. Pozwala to odkryć wzory i korelacje, których nie bylibyśmy w stanie dostrzec pracując na próbkach Najważniejsze wskaźniki gospodarcze, z PKB na czele, są coraz częściej krytykowane z wielu pozycji. Jedną z nich jest stanowisko, że stworzone one zostały w apogeum epoki przemysłowej, odzwierciedlając jej zmienne ekonomiczne i wartości. Z biegiem czasu coraz mniej pasują one do epoki poprzemysłowej, której zmienne i wartości stają się coraz bardziej różne. Jednak poszukiwania nowych wskaźników, które zastąpiłyby stare, m.in. nowego sposobu obliczania PKB, nie są słuszne. Epoka wielkich danych musi zmienić podstawy statystyki. Zamiast kilku dużych agregatów, należy rozporządzać wieloma różnymi wskaźnikami, które starałyby się odpowiedzieć na wiele konkretnych pytań 121. Choć postulat użycia Big Data jako podstawy nowego etapu rozwoju statystyki brzmią coraz donośniej, w przeciwieństwie do mikro-danych jest to jednak kwestia przyszłości. Kwestia ta ma swoje odrębne aspekty prawne, techniczne, społeczne i gospodarcze. Specjalne problemy powstają także w każdej fazie rozwoju big data rejestracji, pozyskiwania, obróbki, zarządzania, wizualizacji, zastosowań. Jedną z najważniejszych barier jest brak łatwych w użyciu technik analizy wielkich danych 122. Dostępność danych Upowszechnienie komputera i Internetu w połączeniu z (pobudznym przez ICT) rozwijającym się od lat ruchem wolnego dostępu (do danych, informacji i utworów), domagającego się wolnego, powszechnego, trwałego i natychmiastowego dostępu dla każdego do cyfrowych form zapisu danych i treści naukowych, edukacyjnych, administracyjnych i kulturalnych 123, pociągnęło za sobą wiele ważnych zmian w statystyce, w tym także statystyce nauki, techniki i innowacji. 120 OECD Exploring Data-Driven Innovation as a New Source of Growth Karabell Z., The Leading Indicators: A Short History of the Numbers That Rule Our World, Simon & Schuster Volker Markl, Big Data Analytics Opportunities, Challenges and a Call to Action, TU Berlin

33 Przede wszystkim pozwoliło na krystalizację narodowych i międzynarodowych cyfrowych systemów statystycznych wokół coraz szerzej udostępnianych w Internecie baz danych, np.: The World Bank's Open Data Initiative 124 Millenium Development Goals Indicators 125, ONZ, International Financial Statistics MFW 126, New Cronos Eurostatu 127, Structural Indicators Eurostatu 128, Regio (statystyka regionalna) Eurostatu 129, Statystyki OECD 130, Statystyki regionalnej GUS 131. Po drugie, pozwoliło na podjęcie szerokich programów udostępniania posiadanych zasobów danych, z których obecnie jednym z najbardziej znanych jest The World Bank's Open Data Initiative 132. Po trzecie, stało się bodźcem dla uruchomienia inicjatyw międzynarodowych, takich jak Partnership in Statistics for Development in the 21st Century 133, promująca politykę opartą na dowodach (evidence-based policy). Po czwarte, dało sposobność do szybkiego rozwoju i upowszechnienia technik wizualizacji danych statystycznych 134. Dostępnośc danych w Polsce musi zostać uwzględniona także przez inne organizacje publiczne, m.in. w ramach projektu Otwarty rząd w Polsce. Godne odnowania jest powstanie Fundacji Na Rzecz Otwartego Dostępu Do Statystyki (Foundation for Open Access Statistics (FOAS)), której misją jest promowanie wolnego oprogramowania, otwartego dostępu do danych i możliwości podejmowania powtarzalnych badań w statystyce. Wizualizacja statystyki Wizualizacja to ogólna nazwa graficznych metod tworzenia, takich jak obrazy, diagramy czy animacje, stosowanych dla analizy i szybkiego oraz przejrzystego przekazywania Regio.aspx Por. np. w Polsce portal Moja Polis, repozytorium danych dotyczących społeczności lokalnych, 33

34 informacji. Choć nie zawsze obraz wart tyle, co tysiąc słów (gdyby tak było, nie ujęto by tego w słowa), to jednak analityka wizualna skutecznie wspomaga decydentów i wszystkich zainteresowanych w integracji wielkich ilości zróżnicowanych danych. Jest czymś znacznie więcej niż tylko środkiem unaocznienia zawartości tabel statystycznych. Pozwala także odkrywać ukryte w danych statystycznych zależności. Nie tylko wspomaga analizy, ale także ułatwia porozumienie pomiędzy wszystkimi uczestnikami procesu decyzyjnego. Jedną z użytecznych form wizualizacji danych na potrzeby polityki naukowej jest mapowanie nauki, oparte na danych naukometrycznych. Za pomocą map obserwuje się np. przepływ informacji pomiędzy ośrodkami badawczymi lub osobami oraz analizuje strukturę i rozwój dziedzin naukowych oraz całej nauki w skali krajowej i globalnej. Skala analiz sięga od poziomu micro (poszczególni naukowcy), poprzez meso (uczelnie, instytuty, dyscypliny) aż po macro (światowa nauka). Istnieje wiele narzędzi mapowania nauki (np. Gephi), serwisów (np. Places&Spaces, Maps of Science, Scimago), ekspertów (np. w Polsce Veslava Osińska), oraz aplikacji umożliwiających zarówno tworzenie znanych, jak i nowych eksperymentalnych form wizualizacji (np. Datawraper, RAW, Lyra). Edukacja statystyczna Edukacja statystyczna powinna nie tylko uczyć krytycznego korzystania z danych statystycznych, ale i czegoś więcej rozwijania kompetencji matematycznych i statystycznych współczesnego człowieka. Ważne, aby obejmowała ona umiejętność posługiwania się technikami analizy danych, które dla tego celu powinny być upraszczane. Jest konieczne, aby edukację rozwijać ją w nowoczesny sposób, także poprzez portale i infografikę. Google Correlation oraz WolphramAlpha to dobre wzorce. Pierwszy szczebel statystyk to surowe dane. Drugi to wskaźniki, a trzeci to wskaźniki złożone, indeksy, scoreboardy, rankingi, raporty statystyczne, a także portale, takie jak MojaPolis i OECD Innovation Policy Platform. Oprócz kilku królewskich wskaźników, takich jak PKB na głowę lub GERD/PKB, statystyka rzadko dociera do decydentów i zainteresowanych za pośrednictwem drugiego szczebla statystyki. O skali i efektywności absorpcji statystyk decyduje przede wszystkim trzeci szczebel, który istnieje dzięki pracy organizacji międzynarodowych, think tanków, obserwatoriów, organizacji pozarządowych, sieci oraz pozauczelnianych instytutów naukowych i uniwersytetów. Statystyka partycypacyjna Statystyka partycypacyjna to statystyka zbierana przez lokalne środowiska (w sensie miejsca zamieszkania lub grupy zawodowej) na potrzeby planowania, nauki i refleksji. Statystyka ta może być łączona i analizowana na potrzeby strategii i polityki na szerszym poziomie. 34

35 Potrzeba tworzenia statystyk partycypacyjnych wynika z dwóch przyczyn. 1. Z wielu względów krajowe urzędy statystyczne nie są w stanie dostarczać danych dla pomiaru zjawisk o lokalnej skali oraz szybko reagować na nowo pojawiające się potrzeby danych ilościowych. Statystyki gromadzone przez te urzędy mają tendencje do autonomizacji, co oznacza, że są zbierane po okresie, kiedy ich użyteczność spada lub zanika. 2. Statystyki partycypacyjne, które włączają użytkowników do budowy wskaźników, nie cierpią na podobną przypadłość. Szybko i dokładnie rozpoznają one problem, jaki mają mierzyć, i starają się stosować adekwatne metody pomiaru 135. Nowe propozycje infrastruktury danych statystycznych Kolejne kraje podejmują próby tworzenia baz łączących statystykę narodową, zarządczą, budżetową i bibliometryczną. Takie bazy mają służyć różnym celom, wśród nich najważniejsze to lepsze zarządzanie. Problem infrastruktury danych dla nauki i technologii jest przedmiotem dyskusji w organizacjach międzynarodowych, takich jak OECD. Agencje grantowe, urzędy statystyczne i instytucje naukowe zbierają i magazynują dane ilościowe o nauce i technice. Dane te mogą służyć różnym celom, takim jak rozliczalność, statystyka, analityka, ewaluacja i zarządzanie. Można wśród nich wyróżnić dane: statystyczne, gromadzone przez narodowe urzędy statystyczne, bibliometryczne i altmetryczne, zawarte w indeksach cytowań i innych bazach publikacji, budżetowe, patentowe, zarządcze, dotyczące realizacji programów i instrumentów polityki (wnioski, dotacje, efekty), dane z badań ewaluacyjnych oraz badań socjologicznych. Jednak często dane te są ograniczone do wąskiego zakresu zastosowań i nie uwzględniają potencjalnych synergii. Infrastruktury danych to pojęcie szersze, obejmujące powiązania pomiędzy różnymi źródłami danych, zarówno w skali kraju, jak i w dalszej przyszłości w skali międzynarodowej. W celu zapewnienia lepszego użytku z istniejących i nowych źródeł danych, infrastruktura danych pozwoli śledzić przepływy wiedzy i finansów związanych z nauką i techniką przez całą drogę od wkładów finansowych i ludzkich do efektów społecznych i gospodarczych, od kosztów polityki do skutków, jakie powoduje. Ponieważ dynamika nauki, techniki i innowacji rzadko jest ograniczona do granic sektorowych lub geograficznych, nasuwa się pytanie, jak pojedyncze infrastruktury danych STI mogłyby pokazać zjawiska, które często mają charakter globalny. 135 Who Counts? The power of participatory statistics, ed. Jeremy Holland, Practical Action Publishing Ltd

36 Nowe możliwości tworzenia takich infrastruktur danych stwarzają ulepszone techniki pracy z dużymi bazami danych, ruch otwartych danych, zarówno gdy idzie o treści naukowe, jak i dane administracyjne, oddolne inicjatywy łączenia ze sobą udostępnionych wcześniej baz danych, np. dotyczących zakupów rządowych. Inicjatywy te stwarzają możliwości dalszej pracy dla poprawy ich jakości oraz testowania ich umiejętności odpowiadania na istotne dla polityki i społeczeństwa pytania, np.: jakie firmy i instytucje korzystają z publicznego wsparcia N+T+I? jaką część funduszy rządowych wydaje się na badania odpowiednie dla konkretnego obszaru zainteresowań społecznych, np. na daną chorobę? Postulowanych w pełni ukształtowanych krajowych infrastruktur danych dla N+T+I jeszcze nie ma, tym bardziej nie ma międzynarodowych. Istnieją jednak bazy łączone, które stają się zalążkami takich postulowanych baz: RISIS (Research Infrastructure for Research and Innovation Policy Studies); STARMETRICS (Science and Technology for America's Reinvestment Measuring the EffecTs of Research on Innovation, Competitiveness and Science); Research Outcomes System; NISTEP (The National Institute of Science and Technology Policy (NISTEP); National Science and Technology Information Service Portal of Korea 136. Statystyka jako forma władzy Korzystając z inspiracji Michaela Foucaulta przedstawia się statystykę, a w szczególności wskaźniki i indeksy, jako formę ukrytej władzy i instrument rządzenia. Jak dobrze wiadomo, Foucault kwestionuje pogląd, że osoby lub grupy sprawują władzę na drodze epizodycznych aktów dominacji, podkreślając zamiast tego, jak bardzo jest ona rozproszona i wszechobecna. Władza jest wszędzie. Przenika ona społeczeństwo, składając się z akceptowanych form wiedzy, takich jak nauki OECD 2015, Draft agenda: NESTI Workshop on Data Infrastructures for the Analysis of Science, Technology and Innovation, DSTI/EAS/STP/NESTI/AH/A(2015) 137 K.E. Davis, B. Kingsbury, Indicators As Interventions: Pitfalls And Prospects In Supporting Development Initiatives, Law & Society Review, 2012 vol. 46 n. 1, ss ; K.E. Davis, B. Kingsbury, S. E. Merry, Indicators As A Technology Of Global Governance, New York University School of Law, IILJ Working Paper 2010/2, Global Administrative Law Series; J. Gaventa, Power after Lukes: a review of the literature, Institute of Development Studies, Brighton 2003; Governance by Indicators. Global Power through Quantification and Rankings. Edited by Kevin E. Davis, Angelina Fisher, Benedict Kingsbury, and Sally Engle Merry, Institute for International Law and Justice, New York University School of Law, Oxford University Press

37 Od pewnego czasu głosi się opinię, że statystyki są przejawem władzy. Liczby dotyczące ekonomii zaczęły zdefiniować świat. Osoby, organizacje i rządy oceniają, to co robią na podstawie tego, co im te liczby mówią" 138. Wg Daviesa i in. wskaźniki i indeksy przedstawiają formę władzy definiowania sposobu rozumienia świata. Określenie ich jako np. miary innowacji oznacza uznanie, że istnieje takie zjawisko i że można je zmierzyć. Wskaźnik może nawet tworzyć zjawisko, tak jak np. testy IQ definiują czym jest inteligencja 139. Organizacje międzynarodowe, instytuty badawcze i serwisy informacyjne Zwróciliśmy uwagę na pionierską rolę w statystyce nauki, techniki i innowacji, jaką odegrało OECD, a zwłaszcza Grupa NESTI (Group of National Experts on Science and Technology Indicators Grupa Ekspertów OECD do spraw Wskaźników Naukowo- Technicznych OECD), działająca pod egidą Komitetu Polityki Naukowej i Technicznej OECD (Committee on Science and Technology Policy). Grupa NESTI zbiera się zazwyczaj raz do roku na dwu lub trzydniowych posiedzeniach. Członkami Grupy są głównie przedstawiciele państwowych urzędów statystycznych oraz resortów ds. nauki krajów członkowskich ora krajów-obserwatorów (Chiny, Izrael, Federacja Rosyjska, RPA) 140. Poza OECD 141 ważny rolę w rozwoju omawianej dziedziny odgrywają także inne organizacje międzynarodowe, jak UNESCO i Eurostat, oraz organizacje regionalne Nordforsk/Nordic Industrial Fund oraz RICYT (Red Iberoamericana de Indicadores de Ciencia y Tecnología), a także (już nie istniająca), at także organizacja doraźna PRIME Network of Excellence. Odpowiednikiem grupy NESTI w Eurostacie jest Working Group on Statistics on Science, Technology and Innovation, zbierająca się raz do roku w Luksemburgu. Eurostat bierze też udział w opracowaniu publikacji metodologicznych OECD, przede wszystkim Podręcznika Oslo Podobnie jak UNESCO i OECD, udostępnia dane on-line 142. Eurostat (...) sporządza coroczne raporty na temat finansowania B+R ze środków publicznych w krajach członkowskich w podziale na cele społeczno-ekonomiczne, na temat środków wyasygnowanych na B+R przez instytucje Wspólnoty, na temat regionalnej struktury personelu B+R, nakładów na B+R oraz europejskich wniosków patentowych. Dane zbierane są za pośrednictwem badań statystycznych organizowanych co roku we wszystkich państwach członkowskich i przetwarzane w taki sposób, aby można je było zaprezen- 138 Z. Karabell, The Leading Indicators: A Short History of the Numbers That Rule Our World, Simon & Schuster K.E. Davis, B. Kingsbury, Indicators As Interventions: Pitfalls And Prospects In Supporting Development Initiatives, Law & Society Review, 2012 vol. 46 n. 1, ss Nesti Roadmap : Progress Report And Strategic Directions, DSTI/EAS/STP/NESTI(2011)3. Report of the UNESCO and OECD on statistics of science and technology, E/CN/3/2004/15, Portal statystyki nauki, techniki i innowacji: 0,2647,en_2825_ _1_1_1_1_1,00.html#

38 tować w formie umożliwiającej porównywanie. Ponadto Eurostat gromadzi i rozpowszechnia statystyki innowacji w państw kandydujących do UE oraz z Federacji Rosyjskiej 143. Oprócz gromadzenia danych Komisja Europejska produkuje też wskaźniki badań i innowacji, które obejmują obecnie (2011) trzy ogniwa Innovation Union Competitiveness Report, Innovation Union Scoreboard oraz EU 2020 Headline Indicators 144. Eurostat realizuje roczny program badań statystycznych Komisji Europejskiej 145 obejmujący także statystykę nauki i innowacji 146 ; przy realizacji planu współpracuje z krajowymi urzędami zajmującymi się statystyką publiczną w ramach Europejskiego Systemu Statystyki 147. Od roku 1965 Wydział Statystyki UNESCO (UNESCO Division of Statistics) systematyczne gromadzi, analizuje, publikuje i dokonuje standaryzacji danych dotyczących nauki i techniki (N+T), a w szczególności danych na temat działalności badawczo-rozwojowej (B+R). Pierwsze eksperymentalne kwestionariusze rozesłano do krajów członkowskich w roku 1966, natomiast standardowe okresowe badania statystyczne rozpoczęły się w 1969 r. 148 Kilka lat temu Instytut Statystyki UNESCO utworzył bazę danych, dotyczących nakładów na B+R i kadr N+T, obejmującą obecnie ponad 200 krajów i terytoriów 149. Baza on-line 150 zastąpiła wcześniejszy Annual Statistical Yearbook. Inne forum współpracy nad rozwojem statystyki stworzyły kraje skandynawskie. Od roku 1968 koordynują one działania w zakresie statystyki działalności B+R. Do 1987 r. współpraca była organizowana przez Skandynawską Radę Naukowo-Badawczą ds. Badań Stosowanych Nordforsk (Nordic Co-operative Organisation for Applied Research), która powołała specjalny komitet ds. statystyki działalności B+R. W roku 1987 Organizacja Nordforsk połączyła się z ze Skandynawskim Funduszem Przemysłowym (Nordic Industrial Fund), który przejął odpowiedzialność za zadania Komitetu. W roku 1989 Nordic Industrial Fund (Skandynawski Fundusz Przemysłowy) powołał specjalną grupę roboczą do spraw innowacji, która zainicjowała skandynawskie badania innowacji na podstawie wspólnego kwestionariusza. Ponadto Fundusz zorganizował szereg międzynarodowych seminariów poświęconych tematyce wytycznych dla badań statystycznych z zakresu innowacji. Stały się one podstawą dyskusji na forum OECD, co doprowadziło 143 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Monitoring European Union ERAC Meeting ; Por. Statistical Work Programme of the Commission for 2011, portal/page/portal/ ver-1/about_eurostat/documents/awp_detaileden_revised_final.pdf 146 Theme 5.06 of the Commission`s 2012 Statistical Work Programme Science, technology and innovation, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November 2011, Doc.Eurostat/F4/2011/ Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Language=eng Language =eng 38

39 do przyjęcia i opublikowania w roku 1992 Podręcznika Oslo (OECD, 1992). W latach 90. XX w. działalność omawianej instytucji skupiała się głównie na publikowaniu statystyk B+R (co dwa lata) oraz obszerniejszych wskaźników dla sfery N+T (w dłuższych odstępach czasowych) 151. W roku 2004 Fundusz połączył się z organizacją Nordest, tworząc Nordic Innovation Centre. Statystyka, a zwłaszcza statystyka innowacji, pozostaje w polu zainteresowania organizacji. Centre patronuje projektowi Nordic innovation indicators (NIND), który jest jedną z głównych sił zmian w metodach statystyki innowcji 152. Działalność OECD, Eurostatu oraz krajów skandynawskich stała się inspiracją dla powołanej w roku 1994 Iberoamerykańskiej Sieci ds. Wskaźników N+T (Red Iberoamericana de Indicadores de Ciencia y Tecnología RICYT). Celem RICYT jest wspieranie metod pomiaru i analizy nauki i techniki w Ameryce Łacińskiej w ramach współpracy międzynarodowej 153. Oprócz OECD, UNESCO, Eurostatu i Nordic Innovation Centre, najbardziej znane ośrodki rozwoju statystyki N+T+I i opartych na nich analiz to m.in. ONZ-towski UNU-Merit w Maastricht 154, unijny IPTS (statystyka i badania dotyczące trendów w B+R biznesu, specjalizacji B+R oraz inwestycji w B+R w aspekcie regionalnym) 155, brytyjskie SPRU 156 oraz Manchester Institute of Innovation Research 157, irlandzki Forfas 158, Netherlands Observatory of Science and Technology (NOWT) 159, norweski Institute for Studies in Innovation, Research and Education (NIFU STEP) 160, duński Dansk Center for Forskningsanalyse Aarhus Universitet 161, szwedzki Research Policy Institute na uniwersytecie w Lund 162, fiński TaSTI Unit for Science, Technology and Innovation Studies na uniwersytecie w Tampere 163, niemiecki Fraunhofer Institute of Systems and Innovation Research (Fraunhofer ISI) w Karlsruhe 164, flamandzki Steunpunt O&O Indicatoren na Katholieke Universiteit Leuven 165 oraz (nowo założony) L'Institut Francilien Recherche, Innovation et Société 166, portugalski Centre for Innovation, Technology and Policy Research na Uniwersytecie Technicznym w Lizbonie 167, 151 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s. 187;

40 kanadyjskie Statistics Canada 168, japoński National Institute of Science and Technology Policy 169, amerykańska School of Public Policy w Georgia Institute of Technology 170 oraz przede wszystkim amerykańska National Science Foundation (NSF). Począwszy od 1972 roku, US National Science Foundation publikuje co dwa lata Science Indicators. W roku 1980 tytuł zmieniono na Science and Engineering Indicators. Istotną rolę odgrywają także firmy konsultingowe, jak Technopolis 171 i Wise Guys 172, sieci, takie jak PRIME Network of Excellence 173 i DIME Dynamics of Institutions and Markets in Europe 174 wielkie programy badawcze, takie jak amerykański NSF Science of Science and Innovation Policy Initiative 175 oraz obserwatoria (m.in. kanadyjski L'Observatoire des Sciences et des Technologies 176, francuskie Observatoire des Sciences et des Techniques 177,powstające węgierskie obserwatorium nauki i techniki). PRIME Network of Excellence, finansowany w ramach VI Programu Ramowego, utworzył europejską sieć projektantów wskaźników European Network of Indicator Designers 178 oraz przeprowadził badania dotyczące wskaźników finansowania działalności badawczej ze źródeł publicznych 179, finansowania badań w krajach Środkowej i Wschodniej Europy 180, oraz szkolnictwa wyższego 181. W Polsce, po kilkuletniej przerwie, podejmie działalność (pod nową nazwą) Centrum Badań i Edukacji Statystycznej GUS, które należy sądzić zajmie się także problematyką metod statystyki nauki i innowacji 182. Upowszechnianie danych statystycznych jest w coraz większym stopniu zadaniem międzynarodowych portali, takich jak Virtual Statistical System 183. Dane i wskaźniki statystyczne znajdują się w portalach informacyjnych Unii Europejskiej, takich np. Erawatch, MASIS oraz Innovation Policy Platform (w budowie) 184. W szczególności Innovation Policy Platform wspólne przedsięwzięcie OECD i Banku Światowego ma ambicję stać się podstawowym narzędziem tzw Indicators of public funding of research activities, html 180 Public funding of research in Central and Eastern European countries, org/innovation/policyplatform/ 40

41 strategicznej inteligencji dla polityki naukowej i innowacyjnej. Podstawowe moduły platformy to: Ogólny przegląd innowacji, polityki i pomiaru o Definicjei kwestie podstawowe o Polityka publiczna i zarządzanie o Problemy pomiaru Cele i produkty innowacji o Wzrost gospodarczy, konkurencyjność i zatrudnienie o Zielony wzrost o Innowacje dla rozwoju służące włączeniu społecznemu Innowacja i firmy o Innowacyjna przedsiębiorczość o Innowacje w działających firmach o Rynki i konkurencja o Prawa własności intelektualnej Wsad do innowacji o Umiejętności dla innowacji o Finanse dla innowacji o B+R w sektorze publicznym Innowacyjne powiązania o Sieci i klastry o Powiązania międzynarodowe o Transfer technologii 185. Prawo unijne i prawo polskie dotyczące statystyki nauki, techniki i innowacji Polskę obowiązuje rozporządzenie wykonawcze Komisji (UE) nr 995/2012 z dnia 26 października 2012 r. ustanawiające szczegółowe zasady wykonania decyzji nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki4. Pierwszym rokiem referencyjnym, dla którego przygotowano statystyki z zakresu nauki i techniki zgodnie z rozporządzeniem, jest rok kalendarzowy Uchylone rozporządzenia Komisji (WE): nr 753/2004 z dnia 22 kwietnia 2004 r. wdrażające decyzję nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w odniesieniu do statystyk z zakresu nauki i techniki5 nr 1450/2004 z dnia 13 sierpnia 2004 r. wykonującego decyzję nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu innowacji zawierały wskazania, zgodnie z którymi GUS przygotowywał wspomniane statystyki za lata Draft Terms of Reference for the TIP Activity on the Innovation Policy Platform (IPP), DSTI/STP/TIP(2012)22 41

42 Najistotniejszą różnicą w konstrukcji statystyk z zakresu nauki i techniki od 2012 r. jest sposób definiowania jednostek statystycznych. Zgodnie z rozporządzeniem wykonawczym Komisji (UE) nr 995/2012 jednostkami statystycznymi są: przedsiębiorstwa w przypadku statystyk sporządzanych na poziomie krajowym; jednostki lokalne w przypadku statystyk sporządzanych na poziomie regionalnym (NUTS 2). Rozporządzenie nr 995/2012 określa obowiązki sprawozdawcze państw-członków UE, a dotyczy: statystyk badań i rozwoju, statystyk środków asygnowanych lub wydatkowanych przez rząd na działalność badawczo-rozwojową (GBAORD), innych statystyk nauki i techniki, statystyk innowacji 186. Najważniejsze decyzje prawne UE dotyczące statystyki nauki, techniki i innowacji to: 2001 Proposal for a Decision of the European Parliament and the Council Concerning the Production and Development of Community Statistics on Science and Technology, COM (2001) Dostęp do poufnych danych do celów naukowych. ROZPORZĄDZENIE KOMISJI (WE) NR 831/2002 z dnia 17 maja 2002 r. wykonujące rozporządzenie Rady (WE) nr 322/97 w sprawie statystyki Wspólnoty, dotyczące dostępu do poufnych danych do celów naukowych 2003 DECYZJA nr 1608/2003 / WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 22 lipca 2003 w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki (Tekst mający znaczenie dla EOG) 2003 SPRAWOZDANIE Komisji dla Parlamentu Europejskiego i Rady dotyczące wykonania decyzji nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie statystyk z zakresu nauki i techniki 2004 ROZPORZĄDZENIE KOMISJI (WE) NR 753/2004 z dnia 22 kwietnia 2004 wykonujące decyzję Parlamentu Europejskiego i Rady nr 1608/2003 / WE i Rady w odniesieniu do statystyk z zakresu nauki i techniki 2004 ROZPORZĄDZENIE KOMISJI (WE) nr 1450/2004 z dnia 13 sierpnia 2004 r. wykonującego decyzję nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady Sporządzenie statystyk z zakresu innowacji DECYZJA NR 1608/2003/WE PARLAMENTU EUROPEJSKIEGO I RADY z dnia 22 lipca 2003 roku Sporządzanie i rozwój statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki.. Brussels, COM(2011) 184 final 2011 SPRAWOZDANIE KOMISJI DLA PARLAMENTU EUROPEJSKIEGO I RADY dotyczące wykonania decyzji nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie statystyk z zakresu nauki i techniki. Bruksela, dnia KOM(2011) 184 wersja ostateczna 2012 ROZPORZĄDZENIE KOMISJI wykonujące rozporządzenie nr 995/2012 od 26 października 2012 ustanawiające szczegółowe zasady wykonania decyzji nr 1608/2003 / WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki. 186 GUS, Nauka i technika w 2012, Warszawa

43 W Polsce, Pogram badań statystycznych statystyki publicznej na 2012 r., ustanowiony rozporządzeniem Rady Ministrów z dnia 22 lipca 2011 r., określał m. in. zasady sporządzania statystyk z zakresu działalności badawczej i rozwojowej (badanie (109) Działalność badawcza i rozwojowa (B+R)), statystyk z zakresu innowacji (badanie (110) Innowacje w przemyśle oraz badanie (115) Innowacje w sektorze usług), statystyk patentów (badanie (111) Ochrona własności przemysłowej w Polsce), statystyk wysokiej techniki (badanie (112) Produkcja, zatrudnienie i handel zagraniczny w zakresie wysokiej techniki), statystyk zasobów ludzkich dla nauki i techniki (badanie (113) Zasoby ludzkie dla nauki i techniki (HRST)) oraz statystyk z zakresu zastosowań biotechnologii i nakładów na prace badawcze i rozwojowe w dziedzinie biotechnologii (badanie (114) Biotechnologia). Przegląd sytuacji w poszczególnych polach i obszarach tematycznych Zanim UE i OECD dokonają takiego ogólnego przeglądu i oceny wartości statystyki N+T+I, spróbujmy dokonać podsumowania stanu rzeczy i stanu dyskusji o potrzebnych zmianach na poziomie poszczególnych pól i obszarów tematycznych statystyki nauki, techniki i innowacji 187. W poniższym przeglądzie opiszę obszerniej 17 pól lub obszarów problemowych statystyki N+T+I. Należą do nich: 1. Statystyka B+R (w wąskim znaczeniu; dane dotyczące wkładu finansowego i osobowego w B+R) 2. Statystyka nakładów budżetowych na (GBAORD) oraz innych środków publicznych na B+R 3. Statystyka zachęt podatkowych 4. B+R i innowacje w systemie rachunków narodowych SNA (System of National Accounts (SNA)) 5. Statystyka Zasobów Ludzkich dla Nauki i Techniki (Human Resources for Science and Technology, HRST) 6. Statystyka CDH 7. Statystyka biotechnologii 8. Statystyka nanotechnologii 9. Bibliometria 10. Statystyka patentów 187 Podstawowe bazy i publikacje: Ogólne: The World Bank World Development Indicators, UNESCO Statistical Yearbook, Industrial Development Report; Oceny konkurencyjności: IMD World Competitiveness Yearbook, World Economic Forum Global Competitiveness Report, Ogólne B+R+I, Eurostat Science, technology and innovation in Europe, Eurostat Innovation and research, Eurostat Statistics In Focus, OECD Main Science and Technology Indicators, OECD R&D Statistics, OECD Science, Technology and Industry Scoreboard, OST L'Observatoire des sciences et des techniques, NSF Science and Engineering Indicators, Key Figures 2007 on Science, Technology and Innovation. Towards a European Knowledge Area, 2007 DG RTD / C03. Inne typy baz uwzględniane w statystyce N+T+I dotyczą m.in. PKB, edukacji i społeczeństwa informacyjnego, gospodarki i produktywności, bezpośrednich inwestycji zagranicznych, finansów, rynku pracy, sfery socjalnej, sfery kultury (wartości, postawy i opinie), regionów. 43

44 11. Statystyka wysokiej techniki (produkcja, zatrudnienie i handel zagraniczny) 12. Statystyka innowacji 13. Statystyka innowacji w sektorze publicznym 14. Statystyka kreatywności 15. Statystyka design 16. Bilans płatniczy w zakresie technologii (TBP) 17. Statystyka umiędzynarodowienia B+R i innowacji 18. Statystyka transferu technologii oraz komercjalizacji badań naukowych 19. Wskaźniki społecznego wpływu N+T+I 20. Pomiar wiedzy i postaw wobec nauki i techniki 21. Narzędzia statystyki: klasyfikacje i konkordancje Ponadto omówię inne węższe, zanikające, zarzucone, postulowane lub krystalizujące się obszary i tematy statystyki N+T i innowacji: * Statystyka B+R związanej z technologiami informacyjno-komunikacyjnymi (ICT) * Statystyka B+R w zakresie nauk o zdrowiu * Statystyka nowych technologii ogólnego zastosowania * Statystyka rozwoju, zastosowań i wpływu technologii * Statystyka zaawansowanych technologii produkcyjnych * Statystyka pra własności intelektualnej * Statystyka organizacji badawczych * Statystyka wydatków na B+R publicznych instytucji naukowych * Statystyka wynagrodzeń badaczy * Statystyka udziału kobiet w nauce * Badania nad publicznym finansowaniem B+R agencji rządowych oraz programów i instrumentów politycznych * Statystyka kapitału ryzyka * Statystyka uczelni * Statystyka studentów * Statystyka edukacji * Statystyka sieci powiązań * Statystyka komunikacji i informacji naukowej i technicznej * Statystyka tzw. pokrewnej działalności naukowej * Statystka urządzeń badawczych * Statystyka programów europejskich * Specjalizacja B+R * Przestrzenny wymiar statystyki N+T+I * Statystyka historyczna N+T+I * Pomiar kultury naukowej i technicznej * Statystyka N+T+I w procesie decyzyjnym 44

45 * Statystyka N+T+I w krajach rozwijających się oraz odrabiających zaległości Z kolei opiszę skrótowo zastosowania istniejących danych statystycznych w celach ewaluacji badań oraz polityki N+T+I: * Statystyka N+T+I dla oceny badaczy i instytucji naukowych * Statystyka Europejskiej Przestrzeni Badawczej * Krajowe raporty wskaźnikowe * Benchmarking nauki, techniki i innowacji * Benchmarking szkolnictwa wyższego * Wskaźniki złożone (syntetyczne) * Rankingi * Analizy statystyczne i ekonometryczne * Analizy łączące podejście ilościowe i jakościowe * Badanie wydajności i efektywności publicznych wydatków na B+R oraz na szkolnictwo wyższe Na koniec omówię pola pokrewne: * Statystka klastrów * Statystyka przedsiębiorczości * Statystyka siły roboczej * Statystyka biznesu * Statystyka gospodarki opartej na wiedzy * Statystyka zmiany organizacyjnej * Statystyka społeczeństwa informacyjnego * Statystyka kultury * Badania wartości i opinii społeczeństw * Wskaźniki społeczne * Statystyka inwestycji (aktywów) niematerialnych * Pomiar kapitału intelektualnego * Statystyka globalizacji * Statystyka zdrowia Każde pole lub obszar zagadnieniowy (jeśli to możliwe) zostanie opisane wg następującego schematu: Problemy i metody Podstawowe definicje i wskaźniki Wyzwania Odpowiedź na te problemy (na szczeblu OECD i UE) Standardy metodologiczne danego pola Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy Ważniejszetablice i diagramy 45

46 Sytuacja w Polsce. Jak widać, poszczególne pola prac i dyskusji nad metodologią statystyki N+T+I są nierównoważne i zostały wyodrębnione na podstawie różnych zasad. Jedne z pól statystyki korzystają z odrębnych źródeł danych (takich jak specjalne kwestionariusze, dane urzędów skarbowych itd.), podczas gdy inne z wielu różnych źródeł. Jedne przeżywają okres szybkiego wzrostu, dyskusji i przewartościowań (np. statystyka innowacji), podczas gdy inne weszły w okres letargu, a nawet zaniku (np. statystyka zaawansowanych technologii produkcyjnych). Jedne szybko podbijają kolejne kraje, ekspansja innych nigdy nie przekroczyła kilku państw (np. badania działalności naukowo-technicznej), a jeszcze inne nie są dziś kontynuowane (np. statystyka informacji naukowo-technicznej). Niektóre zmieniają status, formułę i funkcje (np. statystyka innowacji, statystyka wysokiej techniki), inne pozostają stabilne (np. statystyka bilansu płatniczego w dziedzinie technologii). Statystyka N+T+I to bardziej luźna federacja zróżnicowanych obszarów i tematów prac metodologicznych i analitycznych, rozwijanych z różnych pobudek i służących różnym celom, niż spoista, scentralizowana i sterowana z jednego ośrodka dyscyplina (pomimo roli odgrywanej przez grupę OECD NESTI oraz inicjującej i pionierskiej roli odgrywanej przez niektóre kraje, takie jak Kanada). Wprawdzie istnieją próby klasyfikacji statystyki N+T+I (Eurostat dzieli ją na statystykę: B+R; GBAORD; innowacji; patentów; zasobów ludzkich dla nauki i techniki; wysokiej techniki oraz usług opartych na wiedzy) 188, ale wydzielane w ten sposób grupy nie pokrywają całego jej obszaru. Podstawą wyodrębnienia tych tak bardzo zróżnicowanych obszarów i tematów jest albo problem wpływu inwestycji w naukę, technologie i innowacje (np. statystyka komercjalizacji badań), albo też wspólne: źródła danych (np. bibliometria, statystyka patentów, statystka zachęt podatkowych), typ działalności (np. statystyka B+R, statystyka innowacji), typ technologii (np. statystyka wysokiej techniki, statystyka zaawansowanych technologii produkcyjnych), typ kapitału finanse, zasoby ludzkie, aparatura (np. statystyka GBAORD, HRST), problemy metodologiczne (np. statystyka N+T+I w krajach słabiej rozwiniętych, problemy konkordancji i klasyfikacji), funkcje informacyjne i decyzyjne (np. rankingi, statystyka służąca ocenie badaczy i instytucji naukowych). Tylko wyjątkowo pewne obszary statystyki mają osobne czasopisma (np. Scientometrics). Nieostrość granic oddzielających poszczególne obszary badań oraz różnorodność 188 High-tech statistics and Venture Capital a Progress report, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November

47 kryteriów, wg których można by budować ich podział, utrudniają budowanie klasyfikacji. Jednym z możliwych jest poniższy podział: Statystyka wydatków na naukę i innowacje Statystyka B+R (dane dotyczące wkładu finansowego w B+R) Statystyka nakładów budżetowych na (GBAORD) oraz środków publicznych na B+R Statystyka finansowania B+R przez na poziomie agencji rządowych oraz instrumentów politycznych Statystyka zachęt podatkowych B+R i innowacje w systemie rachunków narodowych SNA (System of National Accounts (SNA)) Statystyka wydatków instytucji naukowych Statystyka wynagrodzeń badaczy Statystyka kapitału ryzyka Statystyka innowacji (w częsci dotyczącej wydatków) Statystyka kapitału ludzkiego w B+R i związanego z B+R Statystyka B+R (dane dotyczące wkładu osobowego w B+R) Statystyka Zasobów Ludzkich dla Nauki i Techniki (Human Resources for Science and Technology, HRST) Statystyka CDH Statystyka kreatywności Statystyka organizacji naukowych Statystyka sieci powiązań naukowych i innowacyjnych Statystyka komunikacji naukowej i technicznej Statystyka infrastruktury badawczej Statystyka informacji naukowej i technicznej Statystka urządzeń badawczych Statystyka produktów (outcome) Bibliometria Statystyka patentów Statystyka praw własności intelektualnej Statystyka innowacji Statystyka zaawansowanych technologii produkcyjnych Statystyka designu Statystyka oddziaływania (impact) nauki i techniki Bilans płatniczy w zakresie technologii (TBP) Statystyka transferu technologii oraz komercjalizacji badań naukowych Wskaźniki społecznego wpływu N+T+I Statystyka dyscyplin naukowych, technologii i sektorów gospodarki Statystyka biotechnologii Statystyka nanotechnologii Statystyka B+R związanej z ICT Statystyka B+R w zakresie nauk o zdrowiu Statystyka nowych technologii ogólnego zastosowania Statystyka wysokiej techniki (produkcja, zatrudnienie i handel zagraniczny) Statystyka tzw. pokrewnej działalności naukowej Problematyka specjalizacji B+R 47

48 Statystyka geografii B+R innowacji Statystyka umiędzynarodowienia B+R i innowacji Statystyka w problematyce geografii B+R i innowacji Statystyka regionalna nauki, techniki i innowacji Statystyka przekazywania wiedzy naukowej i jej efektów Statystyka uczelni Statystyka studentów Statystyka edukacji, szkoleń, pomiar umiejętności uczniów, studentów i dorosłych Pomiar kultury naukowej i technicznej Statystyka na potrzeby monitoringu i ewaluacji polityki naukowej i innowacyjnej Statystyka N+T+I dla oceny badaczy i instytucji naukowych Statystyka Europejskiej Przestrzeni Badawczej Benchmarking nauki, techniki i innowacji Statystyka udziału w programach europejskich Rankingi Narzędzia statystyki Narzędzia statystyki: klasyfikacje i konkordancje Inne Statystyka historyczna Statystyka N+T+I w procesie decyzyjnym Statystyka N+T+I w krajach rozwijających się oraz odrabiających zaległości Pomimo wzrastającego udziału różnych organizacji (Eurostat, NSF), OECD sprawuje od kilku dekad funkcję lidera w rozwoju statystyki nauki, techniki i innowacji: Udział OECD w kształtowaniu statystyki N+T+I Podręcznik OECD (manual/ handbook, guide ) Inne standardy OECD Statystyka B+R (w wąskim znaczeniu; dane dotyczące wkładu finansowego i osobowego w B+R) x x Statystyka nakładów budżetowych na B+R (GBAORD) Statystyka zachęt podatkowych B+R i innowacje w systemie rachunków narodowych SNA (System of National Accounts (SNA)) Statystyka biotechnologii x x Statystyka nanotechnologii Bibliometria x x Statystyka patentów x x Temat prac NESTI (od 1995) x x x x 48

49 Statystyka produktów własności intelektualnej jako elementów tworzenia kapitału Statystyka Zasobów Ludzkich dla Nauki i Techniki (Human Resources for Science and Technology, HRST) x x Statystyka wysokiej techniki (produkcja, zatrudnienie i handel zagraniczny) Statystyka zaawansowanych technologii produkcyjnych Statystyka innowacji x x Statystyka transferu technologii oraz komercjalizacji badań naukowych Bilans płatniczy w zakresie technologii (TBP) Statystyka umiędzynarodowienia B+R i innowacji x x Wskaźniki społecznego wpływu N+T+I Pomiar wiedzy i postaw wobec nauki i techniki Narzędzia statystyki: klasyfikacje i konkordancje Statystyka B+R związanej z ICT Statystyka B+R w zakresie nauk o zdrowiu Statystyka nowych technologii ogólnego zastosowania Statystyka N+T+I w procesie decyzyjnym Statystyka N+T+I w krajach rozwijających się oraz odrabiających zaległości Statystyka społeczeństwa informacyjnego Statystyka gospodarki opartej na wiedzy Statystyka globalizacji Statystyka kreatywności Statystyka design Wskaźniki złożone Jak wspominiano, poszczególne pola statystyki albo korzystają z odrębnych niezależnych źródeł danych (jak np. statystyka B+R, oparta na badaniach ankietowych, lub bibliometria, oparta na bazach danych publikacji i cytowań), albo też ze rozmaitych źródeł, interpretowanych pod określonym kątem (np. statystyka HRST, statystyka wysokiej technologii), bądź też, wreszcie, jak statystyka innowacji, łączą one sobie tylko właściwe źródła danych z danymi pochodzącymi z innych źródeł. Źródła danych statystyki N+T+I Odrębne niezależne źródło Zbiór danych z różnych danych źródeł Statystyka B+R (w wąskim znaczeniu) Specjalny kwestionariusz X Nakłady budżetowe na B+R (GBAORD) Raporty budżetowe X Zachęty podatkowe Urzędy skarbowe X Biotechnologia Specjalny kwestionariusz X Nanotechnologia Specjalny kwestionariusz X Bibliometria Komercyjne bazy danych X Statystyka patentów Krajowe i międzynarodowe urzędy patentowe, komercyjne bazy danych X Zasoby ludzkie dla nauki i techniki (Human Resources for Science and Technology, HRST) Fisze ludzi nauki x x x x x x x x Różne źródła, takie jak badania ludności (spisy powszechne i badania na x x x x x x x 49

50 Statystyka wysokiej techniki (produkcja, zatrudnienie i handel zagraniczny) Statystyka innowacji Umiędzynarodowienie B+R i innowacji Bilans płatniczy w zakresie technologii B+R i innowacje w systemie rachunków narodowych SNA (System of National Accounts (SNA)) Statystyka powiązań nauki i gospodarki oraz komercjalizacji badań naukowych Specjalizacja B+R X Specjalny kwestionariusz (np. CIS, PNT-02), a także bilanse firm, badania B+R, ICT, patenty, badania praktyk organizacyj-nych, GBAORD itd. Banki narodowe x x x próbach), statystyka siły roboczej, statystyka emigracji i imigracji, specjalne badania. Statystyka edukacji, rynku pracy, rejestry firm Statystka inwestycji kapitału ryzyka, handlu, zatrudnienia, wynagrodzeń, B+R, zasobów ludzkich dla nauki i techniki, patentów i innowacji Statystyka B+R, rejestry firm, patenty, kapitał ryzyka, spin-offs... Statystyka patentów, bibliometria itd. X Statystyka patentów, bibliometria, administracyjne rejestry firm, HRST Statystyka B+R, patentów, bibliometria, statystyka wysokiej techniki Zazwyczaj odpowiedzi na pytania badawcze odpowiedzi szuka się w różnych źródłach i odwrotnie poszczególne źródła udzielają odpowiedzi na wiele pytań; podobnie, materiału do danej kwestii badawczej często szuka się w różnych obszarach statystyki N+T+I, np. studia nad międzynarodową dyfuzją technologii można prowadzić na podstawie badań patentów, zasobów ludzkich dla nauki i techniki, technologicznego bilansu płatniczego, a także danych dotyczących eksportu i importu wyrobów i usług wysokiej techniki 189. Statystyka N+T+I w okresie przemian Źródła zmian statystyki nauki, techniki i innowacji są wielorakie. Zmieniają się: praktyki działalności naukowej, technologicznej i innowacyjnej (pod wpływem 189 Elżbieta Wojnicka, System Innowacyjny Polski z perspektywy przedsiębiorstw, IBGR Gdańsk 2004, s. 64; 50

51 globalizacji, zmian technologicznych takich jak dyfuzja ICT w przemyśle, usługach i gospodarstwach domowych, rozwoju sektorów usług i informacji); źródła pozyskiwania danych statystycznych: upowszechnianiają się wielkie zbiory danych (Big Data) oraz następuje przejście na rejestry administracyjne; percepcja nauki, techniki i innowacji m.in. wskutek zmiany koncepcji politycznych i ekonomicznych, w jakich są opisywane; sposób rządowego oddziaływania na sferę nauki, techniki i innowacji (nowego typu programy i instrumenty oraz nowe procedury formułowania i realizacji polityk), co warunkuje potrzebę nowego typu danych 190, oceny statystyki N+T+I w środowisku eksperckim dzięki doświadczeniu i uczeniu się na błędach 191. Jedne z podstawowych czynników zmian to nowe źródła danych statystycznych. O znaczeniu dla statystyki wielkich zbiorów danych (jako czynnika zmiany społeczeństw i gospodarek oraz nowego surowca dla pomiaru statystyk) pisaliśmy wcześniej. Gdy idzie o przejście na rejestry administracyjne, różne kraje kontynuują starania na rzecz korzystania z administracyjnych źródeł w produkcji statystyk. Jednak sprostanie temu wyzwaniu jest trudne, gdyż wymaga pokonania barier prawnych, społecznych (aprobata społeczna), technicznych (ujednolicony kod identyfikacyjny), finansowych, organizacyjnych (współpraca między różnymi organami administracji), a także istnienia kompleksowych i niezawodnych systemów rejestrów opracowanych dla potrzeb administracyjnych 192. Jednym z najważniejszych źródeł zmian statystyki są przemiany charakteru innowacji. Zmiany idą tak daleko, że skłoniły OECD do ogłoszenia Strategii Innowacji, opartej na szerokich badaniach nowych cech tego zjawiska. Podkreśla się, że innowacja: powstaje dzięki udziałowi większej niż poprzednio liczby uczestników, powstaje dzięki krzyżowaniu się i fuzji większej niż dotąd liczby obszarów wiedzy, 190 Szczególne znaczenie mają tu tzw. wskaźniki strukturalne Strategii Lizbońskiej, por. Reinhilde Veugelers, Developments In EU Statistics on Science, Technology and Innovation: taking stock and moving towards evidence based policy analysis, Annex 4 - Rethinking the monitoring of the Lisbon Strategy s targets, A Network of European Institutes for Forecasting and Policy Analysis in the Monetary Union. The Autumn 2004 Report, European Forecasting Network, Annex 4, oraz wskaźniki Europejskiej Przestrzeni Badawczej, por. EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Doc.Eurostat/F4/STI/2007/3_DG RTD. Por też. NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/NESTI(2008)13rev1 191 Por. Benoît Godin, Metadata: How Footnotes Make for Doubtful Numbers,Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper No.10, godin/metadata.pdf 192 Use of Registers and Administrative Data Sources for Statistical Purposes Best Practices of Statistics Finland,

52 jest tworzona w ramach bardziej niż dotąd zróżnicowanych mechanizmów (innowacje otwarte, popytowe, innowacje zamknięte, tworzone w ramach konsorcjów itd.), przebiega w ramach coraz bardziej różnicujących się systemów innowacji (konsorcja badawcze, ośrodki transferu technologii i platformy technologiczne, nowe firmy technologiczne, firmy kapitału ryzyka, wiedzo-chłonne usługi biznesowe (KIBS), klastry, organizacje non-profit, stowarzyszenia interesariuszy ), a także, że: tradycyjni uczestnicy, jak uniwersytety, laboratoria rządowe i firmy, różnicują swoje strategie, sposoby i program działania, systemy innowacji są w coraz mniejszym stopniu scentralizowane i shierarchizowane, nabierają natomiast charakteru sieciowego, kładzie się silniejszy niż dotąd nacisk na decentralizację zarządzania projektami innowacyjnymi, plastyczność organizacji, autonomię personelu, pobudzanie różnorodności i kreatywności, budzenie wzajemnego zaufania, komunikację, silniej niż dotychczas podkreśla się znaczenie umiejętności przywództwa, zarządzania, współpracy i kreatywności 193. Rośnie znaczenie powiązań nauki i przemysłu, badań multidyscyplinarnych, szczególnie ICT, biotechnologii, nanotechnologii, technologii przetwórstwa surowców, komercjalizacji badań naukowych (w formie patentów, licencji, firm odpryskowych), outsourcingu (firmy oferujące usługi B+R na rzecz przemysłu), uczestników krajowych B+R i innowacji szczebla międzynarodowego, regionalnego, branżowego. Wzrasta znaczenie innowacji tzw. otwartych, 2. opartych na współpracy pomiędzy firmami (w formie joint ventures, umów, 193 New forms of innovations: challenges for policy-making, DSTI/STP/TIP(2009)6; 2009 Interim Report On The OECD Innovation Strategy SG/INNOV(2009)1/REV The new nature of innovation, OECD DSTI/IND(2009)2; Measuring new factors in economic growth - statistical work on innovation, technology and globalization, OECD 2005; Joaquín M. Azagra Caro, Workshop on R&D Indicators to monitor the European Research, May 2007; Vincent Duchêne, August Goetzfried and Reinhilde Veugelers, EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, 2006; Mario Cervantes, Background note for Panel 3: Implications for TIP and NESTI, Joint NESTI-TIP Workshop on Innovation Indicators for Policy Making and Impact Assessment, OECD 2007; Christopher Freeman, Luc Soete, Developing science, technology and innovation indicators: what we can learn from the past, UNU-MERIT Working Papers, 2007, publications/wppdf/2007/wp pdf 52

53 outsourcingu), 3. opartych na próbach i błędach oraz usprawnieniach (np. oprogramowań), 4. nietechnicznych, 5. eko-innowacji, 6. w sektorze publicznym B+R, np. w służbie zdrowia, administracji publicznej, w szkolnictwie 195. W działalności innowacyjnej wzrasta także znaczenie 7. użytkowników (zarówno kolejnych członów łańcucha wartosci, jak i konsumentów) 196, 8. czynnika ludzkiego (know how, informacja) w stosunku do czynników hardware`owych. Ogół zmian ujmowany jest nieraz jako powstawanie nowego paradygmatu gospodarczego otwartej innowacji 197. Obok tzw. innowacji zamkniętych coraz częstszą formą są tzw. otwarte innowacje. W świecie szeroko Internetu i globalizacji okazało się, że firmy nie mogą tylko polegać na swoich własnych badaniach, ale muszą w znacznie większej mierze śledzić rozwój wiedzy na świecie (powstającej w nowych firmach zaawansowanych technologii, uniwersytetach i laboratoriach rządowych), następnie nabywać patenty lub licencje na wynalazki i inne nowatorskie rozwiązania lub kupować firmy. Ponadto okazało się, że firmom opłaca się udostępniać swoje nie wykorzystywane wynalazki innym firmom na zasadzie sprzedaży patentów, udzielania licencji, tworzenia konsorcjów czy firm odpryskowych. Coraz częściej także współautorami innowacji są klienci i użytkownicy produktu lub usługi. Szczególnie w pewnych dziedzinach, takich jak sprzęt chirurgiczny czy rowery górskie, użytkownicy tworzą znacznie więcej nowych idei niż producenci. Nieraz autorem innowacji jest anonimowa zbiorowość (Wikipedia, Linux ponad 300 tys zarejestrowanych członków). Otwarte innowacje mogą przybierać wiele form, takich jak np. firmy odpryskowe, licencje lub zakup patentu, zakup know how, zakup firm technologicznych, 195 Dominik Foray, Enriching the Indicator Base for the Economics of Knowledge, w: Science, Technology and Innovation Indicators in a Changing World: Responding to Policy Needs, OECD Paris 2007, Globalisation and open innovation, DSTI/STP/(2008)11; Eric von Hippel, Democratizing innovation: the Evolving Phenomenon of User Innovation, w: Science, Technology and Innovation Indicators in a Changing World: Responding to Policy Needs, OECD Paris 2007, E.PDF 197 Por. Philip Mirowski and Esther-Mirjam Sent, The Commercialization of Science and the Response of STS, w: The Handbook of Science and Technology Studies, Third Edition ed. by Edward J. Hackett, Olga Amsterdamska, Michael Lynch and Judy Wajcman, The MIT Press 2007; Sverre J. Herstad, Carter Bloch, Bernd Ebersberger, Els van de Velde, Open innovation and globalisation: Theory, evidence and implications, 2008, Open innovation. Researching a New Paradigm, ed. by Henry Chesbrough, Wim Vanhaverbeke and Joel West, Oxford, OxfordUniversity Press

54 kontrakty na B+R, współpraca z firm z uniwersytetami, prawo wykupu (equity) w uniwersyteckich spinoffach, prawo wykupu w funduszach kapitału ryzyka, joint ventures, tzw. corporate venturing, czyli oddzielny fundusz (spółka bądź wehikuł inwestycyjny) dużego przedsiębiorstwa założony aby inwestować w firmy na etapie start-up bądź wzrostu. W systemie otwartej innowacji zmienia się funkcja wewnętrznych komórek B+R przedsiębiorstw, które obok tworzenia wiedzy mają (większy niż dotąd) obowiązek pośredniczenia w dostępie do światowej wiedzy. Korzyści z otwartej innowacji to radykalne poszerzenie bazy oraz obniżenie kosztów dostępu do technologii, a jednocześnie możliwość czerpania zysku z zamrożonych aktywów (np. patentów). System otwartej innowacji jest jednym ze następstw, a jednocześnie jednym ze źródeł zacierania się granic pomiędzy sektorami (np. informacji, telekomunikacji, rozrywki) 198. Zmienia się nie tylko charakter innowacji, ale także sposób publicznego finansowania B+R i innowacji; rośnie znaczenie i zróżnicowanie agencji pośredniczących (rad ds. badań, agencji dziedzinowych, zadaniowych, innowacyjnych), a z tą zmianą związane jest nowe określenie funkcji miar efektywności, stosowanych jako podstawa określenia skali finansowania instytucji naukowych oraz pomoc w ich zarządzaniu. Pomiar działalności B+R i innowacji w skali kraju (np. GERD) jest nadal ważny, ale stopniowo punkt ciężkości pomiaru przesuwa się w stronę określania wkładu i efektów w w różnych dezagregacjach 199. A zatem, szybko zmieniają się zarówno charakter B+R i innowacji, jak i potrzeby polityczne (projektowanie strategii, monitoring, ewaluacja). Jednakże narzędzia statystyczne nie nadążają za tymi zmianami. Np. stosowane dotąd dane i wskaźniki pozwalają na rozumienie tylko pewnych elementów procesu innowacji, w szczególności tych dotyczących wkładu (input). Często brakuje informacji obrazujących produkty/efekty (output) i wpływ (impact). A właśnie te dwie ostatnie kategorie są kluczowe dla ewaluacji polityk (instrumentów i programów rządowych). Do wymienionych wyżej zmian dochodzą nowe, które jeszcze trudno przewidzieć: zmiany spowodowane kryzysem gospodarczym Spotyka się opinie, wg których kryzys ujawnił słabość modelu rozwoju gospodarczego, który przeważał w gospodarkach krajów OECD w ostatnich trzech dekadach. Rozwój ten (podkreśla Keith 198 Opracowane na podstawie: Henry W. Chesbrough, Open Innovation. The New Imperative for Creating and Profiting from Technology, Harvard Business School Press, Boston 2003; Oliver Gassmann, Ellen Enkel, Towards a Theory of Open Innovation: Three Core Process Archetypes, David Pearce Snyder, Extra-Preneurship. Reinventing Enterprise for the Information Age, w: Foresight, Innovation, and Strategy. Toward a Wiser Future, 2005; Sverre J. Herstad, Carter Bloch, Bernd Ebersberger, Els van de Velde, Open innovation and globalisation: Theory, evidence and implications, 2008, Globalisation and Open Innovation, OECDDSTI/STP(2008) Benedetto Lepori, Indicators on public research funding. Which way to go?, Government Funding of R&D: Developing new policy-relevant indicators, NESTI Government R&D Funding Expert Meeting, Paris 27 November,

55 Smith) oparty był na deregulacji i prywatyzacji, globalizacji, konsumpcji finansowanej przez rosnący dług (publiczny, przedsiębiorstw i gospodarstw domowych) zwłaszcza w USA i w Wielkiej Brytanii, szybkich przepływach finansów, rosnącym zróżnicowaniu społecznym. Kryzys, wg cytowanych opinii, to symptom upadku opisanego modelu. Kluczową rolę w krystalizacji nowego modelu odegrają innowacje, gdyż inne czynniki wzrostu wzrost ludności, wzrost ciągnięty konsumpcją, wzrost oparty na energochłonnych procesach w krajach rozwiniętych są nieosiągalne. Wzrost gospodarczy może być pobudzany przez rozwiązywanie problemów takich np. jak starzenie się społeczeństw lub tworzenie nowych narzędzi dystrybucji energii. Innowacje konieczne dla radzenia sobie z tymi wyzwaniami niekoniecznie wymagają sięgnięcia po wynalazki z zakresu wysokiej techniki. Wiele z nich powstanie w dojrzałych przemysłach, takich jak energii, transportu, żywności, budownictwa. Najpewniej, zostaną one oparte na współpracy państwa i rynku. Problemem do rozwiązania jest stworzenie nowego modelu ekonomicznego. Nie jest to łatwe, jak wskazują lekcje z przeszłości Ogólną teorę zatrudnienia, procentu i pieniądza Keyns wydał w 6 lat po wybuchu Wielkiego Kryzysu. Dotąd panujący model ujmuje gospodarkę jako samo-regulujący system rynkowy. Rolą rządu jest pilnowanie przestrzegania praw własności oraz interweniowanie tylko wtedy, gdy to absolutnie konieczne ( ułomność rynku ). Rynek pobudzają innowacje, których autorami są firmy. Rola rządu jest marginalna. Wszelako historia cywilizacji mówi coś, co przeocza dominujący model ekonomii. To państwo nie biznes odegrało kluczową rolę w radykalnych innowacjach, takich jak taśma montażowa (użyta po raz pierwszy do budowy brytyjskich statków wojennych i zaadoptowana później w amerykańskim przemyśle mięsnym i samochodowym), komputer, Internet, telefonia komórkowa, logistyka, opodatkowanie, wielkie organizacje itd. Stało się tak z powodu skali, horyzontu czasowego, oraz ryzyka i niepewności, jakie wiązały się ze stworzeniem tych przełomowych innowacji. To powód (jeden z wielu) przemyślenia roli państwa w gospodarce. Zamiast mówić o gospodarce rynkowej powinniśmy mówić o gospodarce państwowo-rynkowej. Wielkie korporacje są trwale zintegrowane z państwem i jego porządkiem prawnym. Także z powodu swej skali, sektor publiczny edukacja, zdrowie, obrona, transport, infrastruktura, nauka, pomoc publiczna dla B+R w biznesie to istotna część gospodarki. Sytuacja ta zmusza nas nie tylko do przemyślenia roli państwa w innowacjach, podsumowuje Keith Smith, ale także budowy nowych wskaźników innowacji (opracowanych dotąd głównie dla uchwycenia innowacji w gospodarce) oraz nowego ujęcia rachunków narodowych (dochody/produkt/ bogactwo) 200. W odpowiedzi na te wyzwania wysuwa się wiele propozycji 201. Należą do nich m.in. 200 Keith Smith, Public sector Innovation Indicators: Emerging Issues, Innovation in the Public Sector Conference, Budapest May Zob. też : Richard Nelson, On the Complexities and Limits of Market Organization, 2003 ideas.repec.org/p/ssa/lemwps/ html. Nowe próby pomiaru dokonań gospodarczych I postępu społecznego: zob. Joseph. E. Stiglitz, Amartya Sen, Jean-Paul Fitoussi, Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress, Por. Fred Gault, Innovation indicators and measurement: challenges w: Handbook of Innovation Indicators and Measurement, ed. Fred Gault, Edward Elgar 2013, ss ; Fernando Galindo-Rueda, 55

56 postulaty, w ślad za którymi idą nieraz prace metodologiczne, aby rozwijać inne niż narodowy wymiary statystyki N+T+I: międzynarodowy, regionalny, sektorowy, metropolii, szerzej rozwijać statystykę poza państwowymi urzędami statystycznymi 202, w szczególności, badać nakłady rządowe na B+R w podziale na różne: o o o o o tryby finansowania (np. projektowe i instytucjonalne), źródła finansowania (publiczne: krajowe i zagraniczne; zagraniczne unijne i bilateralne), agencje wykonawcze, dziedziny wiedzy, instrumenty polityczne, o cele społeczno-gospodarcze 203, o cele polityki wspierania B+R (np. tworzenie wiedzy; kształcenie wysoko wykwalifikowanych specjalistów, wliczając w to badaczy; tworzenie regulacji; doradztwo polityczne; rozwój technologii) 204. wrócić do źródeł, czyli poświęcać znacznie więcej krytycznej uwagi kontroli jakości danych, zwłaszcza poprzez międzynarodowe agencje statystyczne za pomocą rozbudowanych ankiet dotyczących meta-danych 205, stosowanie tzw. testów poznawczych (cognitive testing), czyli wywiadów z respondentami sprawdzających poziom i sposób rozumienia przez nich kwestionariusza, wykorzystywanie doradztwa księgowych przy przygotowaniu pytań dotyczących przychodów i wydatków 206 ; The OECD measurement agenda for innovation, w: Handbook of Innovation Indicators and Measurement, ed. Fred Gault, Edward Elgar 2013, ss ; Blue Sky Forum: Implications for the NESTI agenda, DSTI-EAS- STP-NESTI(2007)2; What indicators for science, technology and innovation policy in the 21st century?, BLUE SKY II conference background and issues for discussion, OECD 2005; Rémi Barré, Ghislaine Filliatreau, Benedetto Lepori, New perspectives for the design and production of S&T indicators, PRIME, Pisa 29 I 1 II 2007; Masatsura Igami, Abaka Saka, Capturing the Evolving Nature of Science, the Development of New Scientific Indicators and the Mapping of Science, OECD Science, Technology and Industry Working Papers,2007/1, bwl.pdf; Vincent Duchêne, August Goetzfried and Reinhilde Veugelers, EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Enrico Giovanni, Understanding Economic Statistics, OECD Benedetto Lepori, Indicators on public research funding. Which way to go?, Government Funding of R&D: Developing new policy-relevant indicators, NESTI Government R&D Funding Expert Meeting, Paris 27 November, Dane na podstawie podobnego podziału zbiera się w Wielkiej Brytanii (podział na 6 kategorii: ogólne wsparcie badań; usługi rządowe (cywilne i wojskowe); wsparcie tworzenia polityki; wsparcie technologii; transfer technologii; dotacje edukacyjne (dla absolwentów, z wyjątkiem postdoków ). Pierre Therrien, Measurement agenda: ideas and implications for GBAORD data, Benedetto Lepori, Indicators on public research funding. Which way to go?, Government Funding of R&D: Developing new policy-relevant indicators, NESTI Government R&D Funding Expert Meeting, Paris 27 November, Innovation survey metadata. Wave , OECD NESTI April Największe zastrzeżenia dotyczą pomijania w pewnych krajach pewnych gałęzi, takich jak np. handel hurtowy i detaliczny, hotele i restauracje, nieruchomości, wynajem, edukacja, zdrowie, usługi społeczne; pomijanie mikroprzedsiębiorstw; brak pełnej informacji o firmach; niepełne wskaźniki odpowiedzi i in. Zob. Eurostat, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation Luxembourg, October 2014, Phase 1 Cognitive Testing Results, Eurostat/G4/STI/ CIS/2014/Document 10Update on the OECD cognitive testing project for Measuring Public Sector Innovation, OECD NESTI April 2013 Room Document Item 9; Findings from early stage scoping 56

57 łączyć zbieranie danych statystycznych z badaniami ankietowymi oraz metodami jakościowymi (wywiady, grupy fokusowe) 207 ; obok wskaźników wkładów, rozwijać także wskaźniki efektów i wpływów (postulat realizowany w statystyce biotechnologii) 208 ; obok pomiaru badań i rozwoju dokonywać także pomiaru produkcji. Trzy elementy: badania, rozwój i produkcję należy uznać za komplementarne w statystyce i w polityce. W statystyce jednak rozwój stopniowo podporządkowano nauce, a metody produkcji po prostu wyłączono z pomiaru. Jednak nie dość przekształcić wiedzę koncepcyjną do postaci prototypów. Brak pomiaru produkcji" jest powodem faktu, że te ostatni kluczowy element cyklu jest niedoszacowany zarówno polityki w praktyce 209. budować wskaźniki tzw. łącznikowe, badające istnienie sieci powiązań pomiędzy wynalazcami, badaczami a producentami, stopień, w jaki przemysł wykorzystuje wyniki badań naukowych w działalności innowacyjnej. Np. współ-publikowanie, współpatentowanie, cytowanie patentu przez patent, artykułu naukowego przez patent, patentu przez artykuł 210 ; tworzyć tablice konkordancyjne łączące kategorie klasyfikacji nauk, technologii, przemysłu edukacji, sięgać po nowe źródła, zwłaszcza w badaniach innowacji, takie jak np. dane administracyjne, dane pochodzące z internetu oraz rejestry i bilanse finansowe firm 211, sięgać po nowe jednostki analizy (np. nie tylko instytuty, ale także zespoły badawcze), badać nowe zagadnienia (nowych aktorów innowacji; źródła innowacyjnych idei; strategie absorpcji innowacji; dyfuzję nowych form innowacji; wpływ polityk interviews in the United States, Room Document Item 7, OECD NESTI April 2013; The Cognitive Testing of Innovation Surveys: Preliminary Findings from a Review by NESTI, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)7; Quality of the R&D statistics, Eurostat, Task Force Meeting on R&D and CDH Statistics, Luxembourg May 2010; Measuring Innovation and R&D: Towards a Preliminary Gap Analysis, DSTI/EAS/STP/NESTI/(2010)8; Anthony Arundel, Kieran O`Brien and Ann Torugsa, How firm managers understand innovation: implications fo the design of innovation surveys, w: History of the Community Innovation Survey, w: Handbook of Innovation Indicators and Measurement, ed. Fred Gault, Edward Elgar 2013, ss Ocenę jakości danych GERD i GBAORD zawiera Draft Synthesis of National Quality Reports for R&D and GBAORD statistics, Eurostat February Anne P. Carter, Measuring of the clustering and dispersion of innovation, w: The Economic Geography of Innovation, ed. By Karen R. Polenske, University Press, Cambridge 2007, s Por. zwłaszcza ważne propozycje zawarte w artykule Benoît Godin and Christian Doré, Measuring the Impacts of Science: Beyond the Economic Dimension, Godin_Dore_Impacts.pdf. Także Fred Gault, How far and fast can we go? 32 nd CEIES Seminar Innovation indicators more than technology? Århus, Dania, 5-6 February Joseph P. Lane and Benoit Godin, Is America s Science, Technology, and Innovation Policy Open for Business? 2012, Joseph P. Lane and Benoit Godin, Making and Remaking the Measurement of Science and Technology: The International Dimension, w: The Global Politics of Science and Technology - Vol. 2 Global Power Shift 2014, pp ; Joseph P. Lane and Jennifer L. Flagg, Translating three states of knowledge-- discovery, invention, and innovation, Fred Gault, How far and fast can we go? 32 nd CEIES Seminar Innovation indicators more than technology? Århus, Dania, 5-6 February 2007.Wskaźniki tego rodzaju są rozwijane w: A Longitudinal Study into the Science-Technology-Market Interactions, PBO99-109_Volledig_eindrapport_Vlaams _Project.pdf; Highly cited patents, highly cited publications, and research networks, December 2006, final_ report_hcp.pdf 211 NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/STP/NESTI (2008)13; Enrico Giovanni, Understanding Economic Statistics, OECD

58 innowacyjnych) 212, rozpatrywać dane dotyczące B+R i innowacji w kontekście innych typów zasobów 213, w znacznie większej mierze przeprowadzać dezagregacje (badania statystyczne powinny być prowadzone odrębnie dla różnych technologii, branż lub regionów, gdyż patenty, publikacje czy innowacje posiadają swoje wyraźne odrębne cechy w zależności od układu, w jakim powstały) oraz w znacznie większym stopniu sięgać po dane mikro 214 oraz wskaźniki względnej pozycji 215 opisujące względną pozycję i powiązania pomiędzy uczestnikami systemu innowacji (nie zrozumiemy zachowań graczy na scenie innowacji firm, badaczy, instytutów, Rad ds. Badań, platform technologicznych, firm odpryskowych, inwestorów ryzyka itd. posługując się tylko agregatami), 216 w większym zakresie łączyć ze sobą dane, zarówno na poziomach makro, meso i mikro, jak i pomiędzy nimi, np. dane pochodzące z badań innowacji z danymi z badań o o o o Inne postulaty dotyczą: praktyk biznesowych, inwestycji kapitałowych firm, wynagrodzeń, wartości dodanej, o zatrudnienia np. w formie baz danych służących analizom ekonometrycznym poprawy dostępu do danych, umiejętności ich łączenia oraz stosowania podejścia interdyscyplinarnego, 2. rozwijania badań nad polityką naukową jako koniecznego układu odniesienia dla badań nad B+R i innowacjami, 3. polepszenia umiejętności sięgania po pokrewne statystyki (np. społeczeństwa informacyjnego, międzynarodowych przedsiębiorstw, edukacji, produktywności). 4. tworzenia (lub ulepszania) wskaźników: a) integracji Europejskiej Przestrzeni Badawczej, b) produkcji akademickiej w naukach społecznych i humanistycznych (jako trudniejszej do pomiaru w porównaniu z produkcją w naukach przyrodniczych i technicznych), 212 New form of innovations: challenges for policy-making, DSTI/STP/TIP(2009) Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe Dla Badań Statystycznych W Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Np. The 2006 EU Industrial R&D Investment ScoreboardIPTS podaje dane o indywidualnych firmach. Por też. Cinzia Dario, AndreaBonaccorsi, Exploiting The Potential Of Micro-Based Indicators On European Universities, w: Excellence and Emergence. Books of Abstracts. 10th International Conference on Science and Technology Indicators 2008, Wiedeń Benedetto Lepori, Metodologie analizy nakładów i wydatków na badania naukowe od wskaźników nakładu do wskaźników względnej pozycji, Nauka i Szkolnictwo Wyższe nr 1 (29) 2007, s Oryg. Methodologies for the analysis of research funding and expenditure: from input to positioning indicators, Research Evaluation vol. 15 no Rémi Barré, Ghislaine Filliatreau, Benedetto Lepori, New perspectives for the design and production of S&T indicaors, PRIME, Pisa 29 I 1 II 2007;Towards an European Network of Indicator Designers, 1st PRIME Indicators conference, Lugano, 16th-17th November 2006; The emergence of positioning indicators; Towards the emergence of a European STI Indicator Platform?, PRIME annual conference, Paris, 6th-10th February 2006, NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/NESTI(2008)13rev1 58

59 c) dotyczących zasobów ludzkich i karier 218. Podkreśla się też, że zwykle produkcję danych pozostawia się rzemieślnikom pracującym w urzędach statystycznych, natomiast ekonomiści wolą pracować na gotowych danych, rozwijając metody analiz oraz przeprowadzając same analizy. W wyniku tego, powiązanie pomiędzy szarą produkcją danych a efektownym tworzeniem analiz jet przerwane. Wszelako dane, by były wiarygodne, wymagają nieraz podobnej dociekliwości, co wytwarzanie wyrafinowanych metod i analiz. Inaczej te złożone metody i analizy opierając się na wątpliwych danych będą niczym więcej niż zamkami na piasku 219. Wysuwaniu postulatów towarzyszą różnorakie prace metodologiczne i badawcze, podejmowane m.in. na szczeblu OECD, Unii Europejskiej, UNESCO, poszczególnych państw unijnych i poza-europejskich (w szczególności USA, Kanady i Australii). Jedną z reakcji na tak rozumiane problemy są prace grupy NESTI (Group of National Experts on Science and Technology Indicators Grupa Ekspertów OECD do spraw Wskaźników Naukowo-Technicznych OECD), Working Group on Statistics on Science, Technology and Innovation Eurostatu, a także PRIME Network of Excellence, VII Programu Ramowego oraz IPTS (UE). Jak zawsze, rozważaniom metodologicznym towarzyszą badania empiryczne, zmierzające do a) testowania nowych danych, b) przedstawienia obrazu badanego przedmiotu. Nowo wyłaniający się system produkcji, upowszechniania i wykorzystywania statystyki N+T+I jest reakcją na formułowane w ostatnich latach diagnozy i realizuje wiele z proponowanych działań. Jego główne cechy w porównaniu z dotychczasowym systemem to: wzrost znaczenia statystyk zbieranych przez agencje rządowe odpowiedzialne za naukę i innowacje, instytuty sektora prywatnego oraz grupy konsultingowe, zarówno ad hoc, jak i w ramach okresowych krajowych badań ankietowych (survey), zwiększenie roli użytkowników statystyk w decyzjach strategicznych dotyczących rozwoju statystyki, w szczególności roli decydentów politycznych, co skutkuje wzrostem wpływu polityki naukowej, technicznej i innowacyjnej na statystykę 220, zwiększenie roli organizacji międzynarodowych, takich jak OECD, Eurostat i UNESCO w tworzeniu standardów metodycznych statystyk, kontroli jakości statystyk oraz prowadzeniu analiz porównawczych opartych na danych statystycznych; Eurostat i OECD są dla krajowych urzędów statystycznych ważnym źródłem informacji co do kompletności i jakości danych statystyki poprzez o tzw. raporty jakości (quality reports) 221, Anne P. Carter, Measuring of the clustering and dispersion of innovation, w: The Economic Geography of Innovation, ed. By Karen R. Polenske, University Press, Cambridge 2007, s Np. w roku 2008 przeprowadzono badania użytkowników statystyki patentów (Patent statistics: Progress Report, Working Group Meeting on Science, Technology and Innovation, Luxembourg ) oraz statystki HRST Statistics on Human Resources in Science and Technology. Results of survey: HRST usres` needs, ARTEMIS. Information Management. 59

60 o o meta-dane, czyli zbiory informacji dotyczących zasad i rozwiązań gromadzenia danych 222. stale przekazywane informacje o wypełnianiu wymagań związanych z transferem danych, wdrażaniem nowych kwestionariuszy, wprowadzaniem wszystkich elementów metod, stosowaniem właściwych definicji itd. 223 wprowadzenie umocowań prawnych statystyki UE 224. zwiększenie zakresu upubliczniania danych o o zarówno przez umieszczanie ich w bezpłatnych witrynach internetowych (w miejsce wcześniejszych odpłatnych publikacji OECD, Eurostat, GUS) jak i udostępnianie badaczom (za pozwoleniem) wcześniej niedostępnych danych jednostkowych (tak po zabiegach anonimizacji, jak i na podstawie zobowiązania co do publikowania jedynie ustaleń, a nie samych danych) 225, krystalizacja nowych pól statystyki, takich jak np. umiędzynarodowienie B+R, a także szybki rozwój metod już okrzepłych pól, takich jak np. statystyka innowacji, względne zmniejszenie roli danych i wskaźników zagregowanych, takich jak np. wydatki na B+R jako % PKB, na rzecz coraz bardziej szczegółowych danych coraz dogłębniej penetrujących system B+R i innowacji (wskaźniki mikro oraz tzw. wskaźniki względnej pozycji, positioning indicators) 226, przesunięcie punktu ciężkości ze wskaźników aktywów na wskaźniki powiązań (wewnątrz systemu B+R i innowacji, np. dotyczące współpracy w publikacjach naukowych i patentowaniu, zagranicznej własności patentów, powołań na patenty oraz artykuły naukowe w patentach), 221 Raporty jakości, żądane od państw członkowskich przez OECD i Eurostat, dotyczą dokładności, punktualności, dostępności, klarowności, porównywalności oraz spójności danych. Por. Quality report collection, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 2007, Doc. Eurostat/A4/Quality/03/General/Definition; Working Group Assessment of quality in statistics. Sixth meeting Luxembourg, 2-3 October Meta-dane to zbierana w sposób systematyczny dodatkowa wiedza o danych, którą często ujawnia się w przypisach do tabel statystycznych. 223 Por. Evaluation of Compliance with the Commission Regulation (EC) 753/2004, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg Od roku 2004 statystyka N+T+I w UE jest objęta regulacjami prawnymi (no 753/2004 oraz 1450/2004). Zwraca się uwagę na konieczność stałej modyfikacji w.w. rozporządzeń.eu Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Doc.Eurostat/F4/STI/2007/3_DG RTD, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 2007; Other topics related to R&D statistics, Doc.Eurostat/F4/STI/7 225 Coraz częściej podkreśla się potrzebę udostępniania statystyki N+T+I na szczeblu mikro, w szczególności pochodzącej z Community Innovation Survey, zarówno po zabiegach anonimizacji, jak i nieanonimizowanej, która od niedawna jest dostępna w Komisji UE w DG ESTAT Safe Centre (na mocy rozporządzenia Komisji no 831/2002 z dnia 17 maja 2002 r., polski tekst: LexUriServ/site/pl/consleg/2002/R/ 02002R pl.pdf). por też. The Fourth Community Innovation Survey. Methodology of Anonymisation, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg Dirk Czarnitzki, The value of using microdata and microdata linking to investigate innovation impacts, Joint NESTI-TIP Workshop on Innovation Indicators for Policy Making and Impact Assessment, 2007, 60

61 ze wskaźników wkładu (inputs), na wskaźniki rezultatu, produktu i oddziaływania (output, outcome i impact) - oprócz istniejących od dawna wskaźników bibliometrycznych i patentowych 227, z wymiaru narodowego, na (także) międzynarodowy, regionalny i branżowy (w miarę globalizacji oraz wzrostu roli organizacji międzynarodowych oraz władz regionalnych). Jak się zdaje, trendom tym towarzyszą dwie trudniej uchwytne i trudniejsze do udowodnienia tendencje 1. zwiększenie częstotliwości sporządzania analizy statystycznych i ekonometrycznych, szczególnie na potrzeby polityki, 2. zwiększenie stopnia absorpcji danych i analiz podczas procesu decyzyjnego na różnych szczeblach zarządzania nauką, zwłaszcza w formie różnego typu ewaluacji polityk. W okresie obecnym okresie przesilenia podkreśla się, że czas dokonać ogólnego przeglądu i oceny wartości statystyki N+T+I dla użytkowników, gdyż wartość niektórych danych (zwłaszcza dotyczących wkładu finansowego, jak GBAORD) jest często poniżej ich oczekiwań. Konieczne jest także rozwijanie podejścia systemowego w analizach statystycznych, łączącego zmienne N+T+I ze zmiennymi społeczno-ekonomicznymi. Dla tego celu oprócz tradycyjnych danych i wskaźników wkładu i produktu powinno się nie tylko rozwinąć wskaźniki powiązań, ale także budować tablice konkordancyjne łączące sektory NACE i kody patentów IPC (International Patent Classification), OECD klasyfikację OECD dziedzin Nauki (Fields of Science, FOS) oraz klasyfikację edukacji UNESCO (ISCED 1997) Np. Henri Delanghe, Measuring S&T impacts and S&T integration, Joint NESTI-TIP Workshop on Innovation Indicators for Policy Making and Impact Assessment, OECD 2007, omawia zagadnienia pomiaru wpływu gospodarczego, społecznego, środowiskowego oraz pomiar przepływów (finansowych i osobowych) wewnątrz Europy oraz Europy z resztą świata. 228 International Standard Classification of Education (ISCED) 2011 Draft, For Global Consultation, June October 2010, UNESCO; EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Doc.Eurostat/F4/STI/2007/3_DG RTD, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 2007; Understanding the Key Revisions in the International Standard Classification of Education (ISCED 2011), UNESCO

62 Statystyka N+T+I: obszary, pola i tematy Statystyka wydatków i personelu B+R (GERD) Problemy i metody. W obliczu szybkiego wzrostu ilości funduszy przeznaczanych na badania i eksperymentalne prace rozwojowe (B+R) większość państw członkowskich OECD zaczęła gromadzić dane statystyczne o nauce i technice około roku Poszły one śladem pionierów USA (1953 r.), Japonii, Kanady, Wielkiej Brytanii, Holandii i Francji. Po rozpoczęciu badań statystycznych z zakresu B+R kraje te napotkały jednak trudności teoretyczne, a różnice dotyczące zasięgu danych, stosowanych metod oraz pojęć utrudniały porównania międzynarodowe. Pojawiła się coraz bardziej nagląca potrzeba podjęcia próby standaryzacji takiej jak ta, którą stosowano w statystyce ekonomicznej. W roku 1962 OECD zleciło Chrisowi Freemanowi sporządzenie roboczej propozycji standaryzacji, którą - po poprawkach zgłoszonych przez kraje członkowskie organizacji i przedyskutowaniu na konferencji we Frascati (Włochy) ogłoszono drukiem w roku 1963 pt. Frascati Manual. Proposed Standard Practice for Surveys of Research and Experimental Development (Podręcznik Frascati. Proponowane procedury standardowe dla badań statystycznych w zakresie działalności badawczo-rozwojowej). Wielokrotnie rozszerzany i modyfikowany (kolejne wydania w latach 1969, 1974, 1980, 1993, 2002) i tłumaczony na wiele języków, Frascati Manual zainicjował serię podręczników OECD definiujących standardy metod pomiaru nauki, techniki i innowacji 229. Z czasem jego normy zastosowano nie tylko w krajach (powiększającej się) Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju, ale za pośrednictwem UNESCO w niemal wszystkich kluczowych częściach globu (także np. w Chinach, Rosji, Brazylii). Główne rozwiązania, na których oparto statystykę B+R w Podręczniku Frascati to: Oparcie pomiaru na pojęciu badań i prac rozwojowych, Uwzględnienie czynnika systematyczności prowadzonych badań i prac rozwojowych (wykluczenie B+R prowadzonych ad hoc lub poza instytucjami naukowymi), Oddzielenie pojęcia B+R od tzw. działalności naukowo-technicznej (takiej jak np. informacja naukowo-techniczna), Oddzielenie pojęcia badań podstawowych od stosowanych, Ustalenie podziału na typy B+R (badania podstawowe badania stosowane prace rozwojowe), Zdefiniowanie i ustalenie sposobu pomiaru GERD (Gross Domestic Expenditure on Research 229 Historia statystyki N+T+I: Benoît Godin, The Culture of Numbers: the origins and development of statistics on science, mimeo; The Emergence of Science and Technology Indicators: Why Did Governments Supplement Statistics With Indicators?, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Paper No. 8, w: Research Policy, 32 (4) 2003, tenże, What's So Difficult About International Statistics? UNESCO and the Measurement of Scientific and Technological Activities, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper No.13, 2001, tenże, The Number Makers: A Short History of Official Science and Technology Statistics, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper No. 9, 2001, w: Minerva, 40 (4) 2002: , 62

63 and Development) oraz personelu B+R, Wprowadzenie różnorakich klasyfikacji instytucjonalnych (sektory finansowania, sektory wykonawcze) i funkcjonalnych (np. klasyfikacja dyscyplin, sektorów gospodarki), Podział na sektory finansowania (rządowy i samorządowy, biznesu, organizacji prywatnych non-profit, zagranicy), Podział na sektory wykonawcze (rządowy i samorządowy, biznesu, szkolnictwa wyższego, organizacji prywatnych non-profit), Podział na dziedziny nauki i sektory gospodarki (wg Standard International Industrial Classification ISIC oraz klasyfikacji sześciu podstawowych dziedzin nauki 230 ), Pomiar personelu B+R wg dwóch różnych klasyfikacji ONZ, międzynarodowej standardowej klasyfikacji zawodów ISCO (International Standard Classification of Occupations) oraz międzynarodowej standardowej klasyfikacji wykształcenia ISCED (International Standard Classification of Education) 231, Pomiar personelu zarówno w osobach, jak i w ekwiwalentach czasu pracy poświęconego rzeczywiście w ciągu roku na działalność B+R (a nie np. na działalność dydaktyczną lub administracyjną), a także wg wieku i płci 232 Pomiar wydatków na B+R w podziale na nakłady wewnętrzne (intramural expenditures) oraz zewnętrzne (extramural expenditures); podział tych pierwszych na koszty bieżące i nakłady inwestycyjne Nauki przyrodnicze, nauki inżynieryjne i techniczne, nauki medyczne, nauki rolnicze, nauki społeczne, nauki humanistyczne. 231 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska. Zagadnienia te porusza Benoît Godin w ramach Project on the History and Sociology of S&T Statistics: The Most Cherished Indicator: Gross Domestic Expenditure on R&D (GERD), Working Paper No. 22, 2003, Neglected Scientific Activities: The (Non) Measurement of Related Scientific Activities, Paper No. 4, 2001, What is Science? Defining Science by Numbers, Paper No. 35, 2007, Metadata: How Footnotes Make for Doubtful Numbers, Working Paper No.10, 2001, Research and Development: How the D got into R&D, Working Paper no. 28, 2005, The Linear Model of Innovation: The Historical Construction of an Analytical Framework, Working Paper no. 30, 2005, Defining R&D: Is Research Always Systematic?, Paper No.7, 2001, pdf; Measuring Science: Is There "Basic Research" Without Statistics?, Paper No. 3, w: Social Science Information, 42 (1) Mars 2003; oraz Jean-Jacques Salomon, Why sustain fundamental research? Salomon.pdf 232 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s ; Stocktaking of national experiences in the calculation of R&D full-time equivalents: key findings and proposals for next steps, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)10; Estimating Full-Time Equivalent Employment In R&D: Some Practical Recommendations, DSTI/EAS/STP/NESTI(2010)17. Klasyfikacja wg wieku za: United Nations Provisional Guidelines on Standard International Age Classifications. 233 Nakłady wewnętrzne (intramural expenditures) są to wszystkie nakłady na działalność B+R wykonywaną w danym okresie w ramach danej jednostki statystycznej lub sektora gospodarki niezależnie od źródła, z którego pochodzą wydatkowane środki ; Nakłady zewnętrzne (extramural expenditures) to kwoty, które dana jednostka, podmiot lub sektor zgłaszają jako wypłacone lub przeznaczone do wypłaty na rzecz innej jednostki, podmiotu lub sektora z przeznaczeniem na wykonywanie prac B+R w danym okresie. Zalicza się tu nabycie prac B+R wykonywanych przez inne podmioty oraz granty/dotacje udzielane innym podmiotom w zamian za wykonywanie prac B+R. Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s ,

64 Te główne rozwiązania są trwałym elementem Podręcznika. Ponieważ jednak diabeł tkwi w szczegółach, czyli w szczegółowych wyjaśnieniach i przykładach, stosowane zasady szybko okazywały się niejasne, niespójne, nieadekwatne lub niekompletne. To z kolei mobilizowało Grupę Ekspertów OECD do spraw Wskaźników Naukowo- Technicznych (NESTI) do przygotowania kolejnej edycji. Przygotowanie nowego wydania trwało zawsze długo dwa lub trzy lata gdyż wymagało pracy wielu grup problemowych oraz dyskusji na posiedzeniach plenarnych. Gdy Podręcznik i życie zaczęły się rozchodzić, oraz gdy napływ nowych propozycji zmian przybrały masę krytyczną, w roku 2013 NESTI przystąpił do systematycznych prac nad jego rewizją. Ostateczna wersja Frascati Manual ma się pojawić w II poł roku. Od ostatniego wydania (2002) wiele się zmieniło: w instytucjach i praktykach badań naukowych (umiędzynarodowienie B+R, zarówno w biznesie, jak i w sektorze publicznym badań; wzrost znaczenia B+R w usługach oraz zachęt podatkowych na B+R), w statystyce (włączenie B+R do rachunków narodowych; nowe koncepcje statystyki B+R zawarte w Strategii Innowacji OECD), w gospodarce (globalizacja łańcucha wartości; zmiana funkcji B+R w przedsiębiorstwach - w coraz większej mierze B+R są ukierunkowane nie tylko na procesy i produkty, ale także na sferę nie-technologiczną), w działalności innowacyjnej ( otwarta innowacja ), w OECD (nowi członkowie, nowe zadania obsługa G-8 i G-20), w ekonomii (włączanie B+R do ekonomii głównego nurtu ), w zastosowaniach zasad Frascati (nie tylko w statystyce i regulacjach rządowych, ale i w standardach - ISO, standardy księgowości) 234. Statystyka B+R coraz bardziej specjalizuje się; np. ukazują się odrębne raporty poświęcone B+R w sektorach uczelni 235 i przedsiębiorstw 236. Statystyki B+R w tych sektorach są także częścią (metody, grupy eksperckie, publikacje) jeszcze innych statystyk, niż statystyka nauki, techniki i innowacji statystyki szkółw wyższych i statystyki biznesu. Jeśli idzie o tę ostatnią, prace nad statystyką biznesu prowadzi się ostatnio w ramach projektu Framework Regulation Integrating Business Statistics (FRIBS) Chapter 1. NESTI Workshop on the Revision of the Frascati Manual, Lisbon December Workshop of the Task Force on Higher Education R&D Management, DSTI/EAS/STP/NEST/AH/A(2012)1; Interim Findings of the Work of the NESTI Task Force on Higher Education R&D Measurement, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)15. Np. irlandzki The Higher Education R&D Survey 2006 (HERD), Forfas 2008, publications/forfas070829/forfas-herd-survey-firstfindings-2006.pdf. Por. Reviewing Higher Education Expenditures on R&D, DSTI/EAS/STP/NESTI(2010) OECD NESTI project on the incidence and impact of public support for business R&D DSTI-EAS-STP- NESTI(2015)7-ENG; Improving the Measurement of Business R&D: Preliminary Findings from the NESTI Task Force of BERD Surveys, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)3; NESTI Task Force On Business R&D And Innovation Survey Redesign Innovation Surveys Module DSTI-EAS-STP-NESTI(2011)7-ENG; NESTI Task Force On Business R&D And Innovation Survey Redesign. BERD Module 2011, DSTIEASSTPNESTI(2011)4. Np. prowadzone badania R&D in the business sector, Forfas 1999, rdbus99/rdbus99.pdf; baza OECD ANBERD Reviewing ANBERD And Improving The Measurement Of Industrial R&D DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)15-ENG. 237 Framework Regulation Integrating Business Statistics (FRIBS) Eurostat, Working Group 64

65 Pomiaru B+R w poszczególnych sektorach dokonuje się nie tylko na podstawie badań cenzusowych przeprowadzanych przez narodowe urzędy statystyczne na podstawie kwestionariusza opartego na zasadach Podręcznika Frascati, ale także na podstawie innych źródeł - audytu ksiąg rachunkowych (The European Industrial R&D Investment Scoreboard 238 ), danych o wydatkach na B+R pochodzących z badań innowacji (Community Innovation Survey, CIS 239 ), danych publikowanych przez spółki giełdowe (Raport o innowacyjności Gospodarki Polski pod redakcją Tadeusza Baczko) itd. To z kolei rodzi pytania o różnice metod i efektów pomiaru. Na pytania te odpowiadają m.in. porównania dokonane pomiędzy statystyką B+R opartą na wskazaniach Podręcznika Frascati oraz Podręcznika Oslo 240 lub też porównania pomiędzy danymi Eurostatu opartymi na Podręczniku Frascati a danymi pochodzącymi z The European Industrial R&D Investment Scoreboard 241. W Stanach Zjednoczonych National Science Foundation, Science Resources Statistics oraz U.S. Census Bureau podjęły się przeprowadzania corocznego Business R&D and Innovation Survey (BRDIS). BRDIS zastąpili wcześniejszy Survey of Industrial Research and Development (SIRD), przeprowadzany od roku Podstawowe definicje i wskaźniki. Podstawowa definicja B+R stwierdza, że działalność badawcza (research) i prace rozwojowe (development), w skrócie B+R, obejmuje pracę twórczą podejmowaną w sposób systematyczny w celu zwiększenia zasobów wiedzy, w tym wiedzy o człowieku, kulturze i społeczeństwie, oraz wykorzystanie tych zasobów wiedzy do tworzenia nowych zastosowań. GERD z kolei definiuje się jako całkowite nakłady wewnętrzne na działalność B+R wykonywaną na terytorium danego kraju w danym okresie. Intensywność B+R określa się z kolei jako stosunek GERD/PKB. Badania podstawowe (basic research) to prace eksperymentalne lub teoretyczne podejmowane przede wszystkim w celu zdobycia nowej wiedzy na temat podłoża zjawisk i obserwowalnych faktów bez nastawienia na konkretne zastosowanie lub wykorzystanie. Badania stosowane (applied research) to także oryginalne prace badawcze podejmowane w celu zdobycia nowej wiedzy. Są one jednak ukierunkowane przede wszystkim na osiągnięcie konkretnych celów praktycznych. Prace rozwojowe (experimental development) to systematyczna praca opierająca się na istniejącej wiedzy uzyskanej w wyniku działalności badawczej oraz/lub doświadczeń Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation Luxembourg, October 2014, Towards an integrated legal framework for business statistics FRIBS - definition of enterprise what could it mean for CIS and R&D statistics, Doc.Eurostat/G4/STI/2014/ raport: proyectoseuropeos/documentos/doc/scoreboard_2006_full_report.pdf; Measuring R&D in R&D and Innovation Surveys: Analysis of Causes of Divergence in Nine OECD countries, DSTI/EAS/STP/NESTI(2000)26/REV1 241 Joaquin Maria Azagra, Alexander Grablowitz,Data on Business R&D: Comparing BERD and the Scoreboard, IPTS 2008, John Jankowski, Business R&D and Innovation Survey, NESTI June

66 praktycznych i mająca na celu wytworzenie nowych materiałów, produktów lub urządzeń, inicjowanie nowych lub znaczące udoskonalenie już istniejących procesów, systemów i usług 243. Prace rozwojowe B+R Badania podstawowe Badania stosowane Ważne jest rozgraniczenie Podręcznika Frascati pomiędzy działalnością B+R a pokrewne formami działalności intelektualnej: Działalność dydaktyczna Komercjalizacj a i transfer technologii Działalność badawczorozwojowa Tzw. inne formy działalności naukowotechnicznej Działalność doradcza (na rzecz państwa i polityki naukowej) Działalność gospodarcza Obszar inne formy działalności naukowo-technicznej obejmuje 11 rozmaitych podobszarów: 243 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s. 25,

67 Oceny stanu i rozwoju dziedzin N+T i sektorów gospodarki Działalność upowszechniająca naukę Wdrażanie i transfer technologii Kalibracja aparatury Normalizacja, certyfikacja i aprobacja Walidacja metod badawczych i pomiarowych Tzw. inne formy działalności naukowotechnicznej Informacja N, T i E, Produkcja w związku z B+R aparatury, urządzeń, materiałów i in. Działalność wspierająca innowacyjność przedsiębiorstw Ochrona własności przemysłowej i intelektualnej Działalność wynalazcza Za personel B+R uważa się wszystkie osoby związane bezpośrednio z działalnością B+R, zarówno pracownicy merytoryczni, jak i personel pomocniczy. Do pracowników związanych bezpośrednio z działalnością B+R zaliczani są pracownicy przeznaczający na tę działalność co najmniej 10% swojego ogólnego czasu pracy. Pracownicy przeznaczający na działalność B+R mniej niż 10% swojego czasu pracy oraz personel świadczący usługi pośrednie (np. straż przemysłowa, personel stołówek, personel zajmujący się utrzymaniem czystości czy pracownicy wydziałów informatycznych) nie są uwzględniani (aczkolwiek koszty pracy tych osób, jako tzw. koszty ogólne w części przypadającej na działalność B+R, są włączane do nakładów bieżących na tę działalność). Zatrudnienie w działalności B+R badane jest w ujęciu według grup zawodów oraz według poziomu wykształcenia. W ujęciu według grup zawodów wyróżnione są następujące trzy kategorie: pracownicy naukowo-badawczy, technicy i pracownicy równorzędni, pozostały personel związany z działalnością B+R 244. Wyzwania. Statystyka B+R poddana została ostatnio wielostronnej krytyce. Istotne zarzuty postawili propagatorzy tzw. wskaźników względnej pozycji. Ich zdaniem pomimo unifikacyjnych starań OECD istnieją poważne różnice pomiędzy krajami odnośnie do definicji i metodologii zaproponowanej przez Podręcznik Frascati oraz jakości i zakresu zbieranych danych. Dotyczy to np. różnic w definicji sektorów wykonawczych (w szczególności sektora szkół wyższych), częstotliwości i zakresu 244 GUS, Nauka i technika w roku 2013, Warszawa 2014, s

68 badań statystycznych oraz zasad zastępowania brakujących danych szacunkami. Jakość danych oceniana jest szczególnie nisko w dwóch dziedzinach w tzw. ogólnych funduszach uniwersyteckich w sektorze szkół wyższych (problem rozgraniczania wydatków na badania od wydatków na nauczanie oraz wydatków administracyjnych) oraz w wydatkach sektora prywatnego B+R. Ponadto, skodyfikowane w Podręczniku Frascati metody, stosowane jako wytyczne w zbieraniu danych, odnoszą się w większym stopniu do krajowych agregatów niż do danych o sektorach, branżach przemysłu, regionach czy pojedynczych organizacjach. Co więcej, dotyczą one bardziej aktywów niż przepływów. Podręcznik Frascati został napisany z myślą o pomiarze narodowego wysiłku B+R, a nie w celu zobrazowania powiązań łączących poszczególne organizacje systemu badań i innowacji. W różnych kontekstach instytucjonalnych B+R jest odmiennie ujmowane: w sektorze szkół wyższych w kontekście dyscyplinowym (klasyfikacja dyscyplin), a w sektorze prywatnego B+R w kontekście branżowym (klasyfikacja działalności gospodarczej). Jeszcze innym ważnym ograniczeniem jest fakt, że Podręcznik mierzy wkład finansowy wykonawców, pozostawiając poza obszarem zainteresowań nakłady fundatorów, takich jak np. Rad ds. Badań oraz że pomiar B+R wyrzuca poza nawias swojego zainteresowania pomiar tzw. innych typów działalności naukowo-technicznej 245. Pomiar wydatków na B+R wg zasad Podręcznika Frascati oraz Podręcznika Oslo przynosi rozbieżne wyniki 246. Podobnie, często istnieją zastanawiające różnice pomiędzy rządowymi wydatkami na B+R mierzonymi od strony fundatorów (GBAORD) oraz wykonawców (GOVERD). Kwestionariusze statystyczne są z reguły skierowane do znanych wykonawców B+R i często pomijają tych nowych lub okazjonalnych 247. Odpowiedź na problemy (na szczeblu OECD i UE). Niektóre przedstawione wyżej problemy zostały uwzględnione w reedycji Podręcznika Frascati (2002), podstawowego zbioru metodologii statystyki B+R. Prowadzone obecnie prace w Eurostacie dotyczą sposobu traktowania w GERD finansowania publicznych ponad-narodowych unijnych inicjatyw wspierania B+R. Pod uwagę bierze się takie kategorie, jak wykonawcy ponad-narodowi z własnym wyposażeniem badawczym (np. CERN, ILL - Institute Laue-Langevin, ERSF - The European Synchrotron Radiation Facility, EMBL the European Molecular Biology, ESO- the 245 Benedetto Lepori, Metodologie analizy nakładów i wydatków na badania naukowe od wskaźników nakładu do wskaźników względnej pozycji, Nauka i Szkolnictwo Wyższe nr 1 (29) 2007, s Oryg. Methodologies for the analysis of research funding and expenditure: from input to positioning indicators, Research Evaluation vol. 15 no ; Christopher Freeman, Luc Soete, Developing science, technology and innovation indicators: what we can learn from the past, UNU-MERIT Working Papers, 2007, Measuring R&D in R&D and Innovation Surveys: Analysis of Causes of Divergence in Nine OECD countries, DSTI/EAS/STP/NESTI(2000)26/REV1 247 Measuring Innovation and R&D: Towards a Preliminary Gap Analysis, DSTI/EAS/STP/NESTI/(2010)8. 68

69 European Southern Observatory, Joint Research Centre z jego siedmioma instytutami, Pan-European Research Infrastructures, ITER) 248, ponad-narodowe programy z przepływem pieniędzy pomiędzy krajami (Programy Ramowe, ERA-NET, programy wynikające z realizacji artykułu artykułu 169 traktatu unijnego 249, European Space Agency), ponad-narodowe programy bez przepływu pieniędzy pomiędzy krajami (ERA-NET, programy wynikające z realizacji artykułu artykułu 169 traktatu unijnego, European Fusion Development Agrement, EUREKA) 250. ujęcia funduszy z zagranicy. Zaleca się podział na środki: przedsiębiorstw zagranicznych a) w ramach tego samego koncernu, b) w ramach różnych przedsiębiorstw, Komisji Europejskiej, organizacji międzynarodowych, pochodzące z innych źródeł (instytucji rządowych, organizacji non-profit, uczelni, inne) 251. harmonizacji danych dotyczących GBAORD oraz GERD. W odniesieniu do ostatniej kwestii, najczęściej dostrzegane problemy pomiaru B+R to: sektor biznesu różnice w metodzie zbierania danych (zakres badań objętych cenzusem; wielkość próby dla pozostałej grupy firm; niezdolność respondentów do zrozumienia pojęć zawartych w kwestionariuszu; niska stopa odpowiedzi), sektor rządowy trudność odróżnienia instytutów wykonujących B+R od niewykonujących, zwłaszcza w odniesieniu do nauk humanistycznych i społecznych, sektor szkolnictwa wyższego trudność odróżnienia B+R oraz dydaktyki oraz działalności wchodzącej w skład tzw. trzeciej misji uniwersytetów; niezdolność respondentów do zrozumienia pojęć zawartych w kwestionariuszu 252, 248 Questionnaire for R&D data collection from trans-national public R&D performers, Eurostat Luxemburg March Collection of official statistics on publicly-funded mechanisms In Europe for trans-national cooperation In Europe, Working Group Meeting on Science, Technology and Innovation, Luxembourg ; Draft Minutes, Working Group Meeting on Science, Technology and Innovation, Luxembourg Breakdown of GERD Financed by Abroad, Doc.Eurostat/F4/STI/2009/04; Experimental Data Collection On Era Indicator National Public Funding To Trans-Nationally Coordinated Research Discussion Of Results, Task Force Meeting on R&D and CDH statistics, Luxembourg, May 2010, Doc.Eurostat/F4/STI/R&D/CDH/2010/4; Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s ; por. też Jorep Project, dettaglio_progetto?id=464 69

70 sektor organizacji non-profit problem uwzględniania jednostek oraz gospodarstw domowych (obok stowarzyszeń non-profit), np. emerytowanych badaczy prowadzących badania naukowe 253. Zalecenia Eurostatu to m.in. sektor biznesu konieczność pokrycia badaniami całej populacji firm, także mikroprzedsiębiorstw, choćby raz na kilka lat i choćby na podstawie badań opartych na próbie, pozostałe sektory wspólny kwestionariusz 254. Wstępna wersja siódmej edycji zachowuje podstawową definicję badań i prac rozwojowych, ale ujmuje ją w innych słowach: Prace badawczo-rozwojowe (B+R) to twórcze i systematyczne prace podejmowane w celu zwiększenia zasobu wiedzy, w tym wiedzy o ludzkości, kultury i społeczeństwa, a także dla opracowania nowych zastosowań dostępnej wiedzy. Aby prace zostały uznane za badawczo-rozwojowe, muszą (przynajmniej w teorii) spełnić jednocześnie pięć kryteriów: być nowe i oryginalne (mieć za cel nowe ustalenia oraz być prowadzone na podstawie oryginalnych koncepcji lub ich nowej interpretacji), twórcze, niepewne (co do ostatecznego wyniku lub przynajmniej co do ilości czasu i środków potrzebnych do jego osiągnięcia), systematyczne (czyli nie ad hoc) oraz przenaszalne (swobodnie przekazywane lub komercjalizowane) i powtarzalne. Polska delegacja wniosła, aby kryterium oryginalności doprecyzować chodzi o nowość pod takimi różnymi względami, jak dane, tematy, pole badań, hipotezy, ustalenia, teorie, ramy koncepcyjne, modele, metody i techniki, aparatura, prototypy, oprogramowania. Kolejne akapity Podręcznika zawierają jeszcze inne kryterium: aby uznać prace za B+R muszą być one zaplanowane i oparte na budżecie (nawet wtedy, gdy są prowadzone przez indywidualnych badaczach) oraz być realizowane w ramach projektu. Kryterium to wyklucza prace naukowców-amatorów i naukowców-emerytów. W tym wypadku decyzja NESTI jest oparta na ogólnej zasadzie rachunków narodowych, aby ze względu na trudności pomiaru brać pod uwagę tylko te rodzaje aktywności, które przechodzą przez rynek (majsterkowanie nie wlicza się do PKB, zakup gotowego wyrobu zalicza). Kryterium to w teorii wyklucza także wszelkie badania prowadzone nieformalnie oraz prace o charakterze rekonesansu, prowadzone pomiędzy realizacją projektów, a także prace poświęcone przygotowaniu propozycji projektów. 252 Np. w Polsce kwestionariusze PNT-01w wypełniane są w szkołach wyższych na różnych wydziałach; nieraz osoba odpowiedzialna za ich scalenie nie panuje merytorycznie nad problemem. Ponadto, problemem statystyki B+R szkolnictwa wyższego jest uwzględnienie czynnika wieloetatowości. Sądzi się, że podstawą lepszego rozeznania w problemie wieloetatowości mogłaby by być kartoteka Ludzie nauki Ośrodka Przetwarzania Informacji. 253 W odniesieniu do Polski sądzi się, że w zasadzie statystyka GUS uwzględnia większość badań prowadzonych przez aktywnych emerytowanych pracowników naukowych, gdyż afiliują oni swe badania bądź w szkołach prywatnych, bądź w towarzystwach naukowych (opinia prof. Mirosławy Gazińskiej). 254 Towards more harmonized methods in R&D data and metadata collection, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November

71 Kryterium nowości, podkreśla się we wstępnej wersji Podręcznika, powinno być dostosowane do różnych kontekstów. O ile stosunkowo łatwo stosować to kryterium na uniwersytetach i w publicznych instytutach badawczych, znacznie trudniej w biznesie, gdzie nowość projektów B+R powinno się oceniać w porównaniu z istniejącym zasobem wiedzy w danej branży. Działalność badawczo-rozwojowa polega na tworzeniu wiedzy stosowanej później np. w nowych produktach i procesach lub modelach biznesowych, ale nie na budowie tych nowych produktów, procesów i modeli 255. W odniesieniu do kwestii pomiaru B+R w sektorach instytucjonalnych, Projekt siódmej edycji Podręcznika (napisany w języku angielskim) zawiera istotne innowacje nazewnicze: proponuje używać tertiary education zamiast post-secondary, oraz doctoral students zamiast postgraduate students. W porównaniu ze wcześniejszymi edycjami, projekt siódmej edycji Podręcznika zwraca większą uwagę na indywidualnych badaczy oraz doktorantów. Podkreśla więc, że nieraz jednostki wniosły wkład w badania i wiedzę naukową, nie tylko jako sponsorzy (np. jako filantropi) lub jako obiekty badań (np. jako uczestnicy badań klinicznych), ale także jako aktywni twórcy nowej wiedzy (np. badacze i wynalazcy). Jednak z powodów formalnych Frascati nie zaleca uwzględnia tych indywidualnych działań, dopóki nie przybiorą one form zinstytucjonalizowanych. Powinno się natomiast uwzględniać prace konsultantów pracujących na własny rachunek wykonujących projekty badawczo-rozwojowe na zlecenie. Podobnie, czas spędzany na własnych lekturach badaczy akademickich, na seminariach i konferencjach oraz szkoleniach (np. w dziedzinie nowych oprogramowań) powinien być traktowany jako część B+R. W pomiarze personelu i wydatków na B+R doktoranci powinni być traktowani tak jak etatowi pracownicy uczelni i instytutów. Ponieważ z biegiem czasu uczelnie coraz bardziej różnicują się oraz podejmują coraz szerszy zakres działalności obok statutowych badań i dydaktyki projekt nowej edycji Podręcznika poświęca więcej uwagi niż poprzednie wydania sytuacjom granicznym polegającym na istnieniu różnego typu związanych z nimi instytucji. Po pierwsze, istnieją związane z uczelniami instytuty zorientowane na misję. Są to instytuty nastawione na realizację ściśle określonych zadań, finansowane nie z ogólnego funduszu uniwersyteckiego, tylko z dotacji rządu, instytucji non-profit lub przedsiębiorstw. Często działają one w obszarach priorytetów rządowych dotyczących np. środowiska, nauk przyrodniczych, medycyny lub inżynierii; często mają one ograniczony horyzont czasowy. Po drugie, działają instytuty badawcze, które nie są bezpośrednio związane z nauczaniem lub które pełnią inne funkcje niż B+R, takie jak doradztwo, powiązane z uczelniami np. przez mobilność personelu lub współużytkowanie pomieszczeń. 255 Chapter 2 Basic definitions and conventions, NESTI Workshop on the Revision of the Frascati Manual, Lisbon December

72 Po trzecie, funkcjonują też parki nauki, na terenie lub w pobliżu uczelni. Projekt Podręcznika stwierdza, że w pierwszym dwóch przypadkach decyzja, czy instytut zaliczyć do sektora szkół wyższych, czy do sektora głównego sponsora, powinna być podejmowany indywidualnie. W trzecim przypadku, parków nauki, zaleca się, aby przy zaliczaniu ich do sektora szkolnictwa wyższego nie kierować się kryterium lokalizacji, tylko kryterium finansowania i kontroli: parki finansowane i kontrolowane przez uczelnie, przez rząd i samorządy, przez instytucje non-profit lub przez przedsiębiorstwa powinny być zaliczane do odpowiednich sektorów. Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy. Istnieje wiele międzynarodowych baz danych statystyki B+R. Wśród nich bazy dostępne na on-line lub na CD-Romach: EUROSTAT Research and Development (Science and technology -> Research and development (research) -> Statistics on research and development (rd) -> R&D expenditure at national and regional level (rd_e) R&D personnel at national and regional level (rd_p), OECD ANBERD (Analytical Business Enterprise Research and Development) 2005/6, dotycząca B+R w przemyśle) 256, OECD Main Science and Technology Indicators, OECD Research and Development Statistics (dostępna tylko on-line przez serwis OlisNet lub na CD-Romach 257 ), World Development Indicators Banku Światowego 258 oraz baza UNESCO 259. Ważne systemy monitoringu są prowadzone w IPTS (Institute for Prospective Technological Studies w Sewilli, część Joint Research Centre Unii Europejskiej): The European Industrial Research and Innovation Monitoring System (EIRIMS) 260, The European Industrial R&D Investment Scoreboard 261, The Annual Digest of Industrial R&D Reviewing ANBERD And Improving The Measurement Of Industrial R&D DSTI-EAS-STP- NESTI(2009)15-ENG. Uzupełniające znaczenie mają bazy, takie jak np. OECD STructural ANalysis (STAN) oraz inne bazy z tzw. rodzinystan. Baza STAN jest oparta na International Standard Industrial Classification of all economic activities, Revision 3 (ISIC Rev.). Zawiera ona dane dotyczące inwestycji i rynków pracy w krajach OECD oraz handlu międzynarodowego. 15/0,2340,en_2649_ _ _1_1_1_1, 00.html W ramach OlisNet OECD udostępnia administracji publicznej państw członkowskich dane dotyczące a) GERD w podziale na sektor wykonawców oraz: źródła finansowania, typ kosztów, typ B+R (badania podstawowe, stosowane, prace rozwojowe), dziedzinę nauki, cele społeczno-gospodarcze; b) BERD w podziale na branże przemysłu i: źródła finansowania, typ kosztów i wielkość przedsiębiorstw; c) pozostałe wydatki na B+R w podziale na dziedzinę wiedzy, typ kosztów oraz źródła finansowania raport: proyectoseuropeos/documentos/doc/scoreboard_2006_full_report.pdf; 72

73 Ważniejsze badania w ostatnich latach (OECD i IPTS): The 2005 EU Survey on R&D Investment Trends in 10 sectors 263, Economic and Policy Implications of Industrial Research 264 University Research Financing 265 Alexander Grablowitz, Ana Delicado and Patrice Laget, Business R&D in Europe: Trends in expenditures, researcher numbers and related Policies, European Communities W Polsce GUS rozważa wprowadzenie systemu dostępnych ze strony Urzędu baz dziedzinowych, zawierających dane na trzech poziomach: mikro, meso (mikroagregaty) oraz agregatów. Jedna z baz dotyczyłaby nauki i techniki 267. Propozycja nowej edycji Podręcznika Frascati. Jego gówne zalecenia: Rozdział 1. Cel i zakres Podręcznika. Nowy tytuł podtytuł Podręcznika Przedstawienie podręcznika w kontekście innych standardów międzynarodowych Rozdział 2. Główne definicje i konwencje. Lekko zmodyfikowane definicje badań i rozwoju oraz eksperymentalnego rozwoju. Dodano zestaw wyjaśniających kryteriów ułatwiających implementację. Wyjaśnienie, co należy rozumieć przez projekt B+R. Lista przykładów i wyłączeń dotyczących B+R oraz wyjaśnienia dotyczące traktowania B+R w odniesieniu do sztuk. Rozdział 3. Sektory instytucjonalne i klasyfikacja. Utrzymano pięć sektorów instytucjonalnych (przedsiębiorstw; rządu; szkolnictwa wyższego, prywatnych instytucji non-profit oraz reszty świata) w zgodzie z systemem rachunków narodowych (SNA), z wyjątkiem szkolnictwa wyższego, który nie ma bezpośredniego odpowiednika w SNA, lecz jest kluczowy dla wykonywania prac B+R. Zagranicę przemianowano na Resztę świata, w zgodzie z SNA. Nieco zmodyfikowano definicję szkolnictwa wyższego, tak aby obejmowała formalne programy szkolnictwa wyższego oraz instytuty badawcze, centra, stacje eksperymentalne i kliniki, które prowadzą działalność B+R pozostając pod bezpośrednią kontrolą lub będąc administrowane raport: _digest _ird.pdf raport: _EN. pdf raport: Economic Policy Analysis2006.pdf 265 University Research Financing, DSTI/STP(99) cordis.europa.eu/erawatch/index.cfm?fuseaction=home.downloadfile&fileid= Informacja ustna US Szczecin (wrzesień 2009). 73

74 przez instytucje szkolnictwa wyższego, z tym zastrzeżeniem, że nie sprzedają swoich produktów po wysokich cenach i nie są kontrolowane przez instytucje należące do sektora biznesu. Definicja SNA organizacje międzynarodowe odnosi się do Reszty świata. Drzewo decyzyjne dotyczące klasyfikacji zostały zmodyfikowane i uproszczone. Rozbudowano sekcje dotyczące jednostek statystycznych i jednostek sprawozdawczych. Rozdział 4. Pomiar wydatków na B+R: wykonawstwo i źródła finansowania. Wprowadzenie nowych pojęć terminologii: wewnętrzne i zewnętrzne źródła funduszy oraz fundusze wymiany/transferu Ulepszenie wskazówek dotyczących kosztów pracy Wyjaśnienie różnic pomiędzy FM a SNA w sprawozdaniach dotyczących wydatków kapitałowych Zalecenia dotyczące gromadzenia informacji o amortyzacji Wprowadzenie listy typów środków trwałych wykorzystywanych dla B+R ziemi i budynków, maszyn i wyposażenia, kapitalizowanych oprogramowań komputerowych i innych produktów własności intelektualnej Klarowne wytyczne dotyczące zbierania danych o B+R oprogramowania, które jest częścią bieżących kosztów i nakładów inwestycyjnych Włączenie szczegółowych zaleceń dotyczących postępowania z odliczeniem podatków, takich jak VAT Nowe wyjaśnienia i przykłady dotyczące sprawozdawczości związanej z różnymi zagadnieniami Rozszerzony tekst dotyczący ulg podatkowych dla stymulowania badań i rozwoju Nowe przykłady dotyczące identyfikacji źródeł B+R w odniesieniu do funduszy, które przepływają przez wielu jednostek i sektorów Rozdział 5. Personel B+R: Osoby zatrudnione i wkład zewnętrzny. Nowa definicja badacza: badacze to profesjonaliści zaangażowani w koncepcję i tworzenie nowej wiedzy. Prowadzą oni badania i ulepszają lub rozwijają pojęcia, teorie, modele, techniki instrumentacji, oprogramowania lub metody operacyjne Pojęcie personelu B+R odnosi się teraz do ogółu osób zatrudnionych i obejmuje niezatrudnionych i personel zewnętrzny w pełni zintegrowany z B+R jednostki sprawozdawczej, np. pracujących na własny rachunek, wolontariuszy i studentów Rozważa się i dyskutuje włączenie studentów na poziomie magisterskiej (oprócz doktorantów) Klasyfikacja pracowników B+R teraz zgodnie z ich funkcją Włączona definicja pełnego czasu pracy i pomiaru osób zatrudnionych (headcounts) Rozdział 6. Procedury i metody ankietowania. Ten rozdział zawiera ogólne wytyczne dotyczące metod, które są wspólne dla wszystkich sektorów instytucjonalnych. Rozdział ten obejmuje również kwestie dotyczące danych i ich integracji. 74

75 Rozdział 7. B+R przedsiębiorstw. Nowy rozdział, który włącza materiał będący uprzednio częścią rozdziału Funkcjonalna dystrybucja Propozycja dotycząca klasyfikacji według statusu publicznego lub prywatnego oraz statusu partnerskiego Rozdział 8. B+R sektora rządowego. Definicje komponentów sektora rządowego, tzn. rząd centralny, regionalny lub lokalny Rozpoznanie działalności B+R względnie związanej z nią działalności naukowo-technicznej, systemu rozwoju i demonstracji (TRL), badań na rzecz polityki, opieki zdrowotnej w szpitalach publicznych Wskazówki odnośnie do traktowania jednostek zajmujących się sprawami administracyjnymi oraz oceną propozycji grantowych Propozycja klasyfikacji badaczy wg stopnia starszeństwa Rozdział 9. B+R szkolnictwa wyższego. Definicja i zakres sektora zmienione Silniejsze powiązania ze statystyką edukacji i ISCED Wprowadzenie wskazówek dotyczących statystyki HERD w świetle zróżnicowania instytucji i form finansowania Rozdział 10. B+R instytucji non-profit. Nowy rozdział Włączenie wskazówek co do identyfikacji B+R w sektorze Wyjaśnienia co do sposobu traktowania jednostk/wolontariuszy Rozdział 11. Pomiar B+R globalizacji. Nowy rozdział który obejmuje globalizację B+R biznesu. Nowe pojęcia i definicje Omówione organizacje międzynarodowe Rozdział 12. Rządowe alokacje budżetowe na B+R. Zmiana akronimu z GBAORD na GBARD Szczegółowy opis typów wsparcia B+R Sekcja o podziale środków wg celów społeczno-gospodarczych zaktualizowana, aby objąć ostatnią klasyfikację NABS (2007) Rozdział 13. Pomiar wydatków na zachęty podatkowe na B+R. Nowy rozdział Nowy akronim: GTARD Podstawowe definicje form zachęt podatkowych na wydatki na B+R 75

76 Szczegółowy opis istniejących typów zachęt 268. Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. Z danych B+R korzystają w szerokim zakresie doradcy zajmujący się nie tylko polityką naukową, lecz także polityką przemysłową, a nawet ogólną polityką gospodarczą i społeczną. Statystyka na temat B+R stanowi obecnie zasadniczy element założeń wielu programów rządowych i ważne narzędzie ich oceny. W wielu państwach statystyka B+R jest uznawana za część ogólnej statystyki dotyczącej zagadnień gospodarczych W niektórych krajach budżety nauki zawierają paragrafy dotyczące efektywności systemu N+T+I oparte na wskaźnikach ilościowych, a decyzje o tworzeniu technologicznych centrów doskonałości opiera się na wskaźnikach nauko-chłonności branż przemysłu 270. W Polsce dane te służą między innymi do opracowywania i monitorowania Narodowej Strategii RozwojuRegionalnego, Narodowej Strategii Spójności oraz strategii rozwoju województw i programów wojewódzkich.ponadto dane przekazywane są do Komisji Europejskiej (Eurostatu) oraz OECD i wykorzystywane do analiz i porównańmiędzynarodowych w zakresie działalności badawczo-rozwojowej 271. Ważniejszetablice i diagramy. Ostatnie badania państw UE opublikowane są na stronie Eurostatu 272. Tablica wydawnictwa OECD Main Science and Technology Development 2010/2 przedstawiająca podstawowe dane GERD w poszczególnych krajach OECD oraz ważniejszych krajach nie-oecd 273 : 268 OECD Status report o the completion of the Frascati Manual revision, DSTI/EAS/STP/NESTI(2015)2 269 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe Dla Badań Statystycznych W Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Jan Kozłowski, Ogólny zarys statystyki nauki i techniki (N+T) w: Raport o stanie nauki i techniki w Polsce, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa 1998, s. 9-44; 271 Uwagi do Statystyki Publicznej za lata 2010 (projekt), GUS 2009, s

77 77

78 GERD jako procent Produktu Krajowego Brutto: Liczba badaczy jako % zatrudnienia: Trend GERD jako % PKB w Japonii, USA, OECD i EU-27: 78

79 Sytuacja w Polsce. GUS stosuje standardy metodologiczne OECD (kwestionariusz sprawozdania o działalności B+R PNT-01oraz jego odmiana kierowana do uczelni PNT- 01/s), a coroczne raporty GUS są cenne i wartościowe 274. Charakterystyka badań zawarta jest w corocznym Programie Statystyki Publicznej GUSu 275. Ważną wczesną próbą popularyzacji metody OECD pomiaru GERD w PRL było wydana przez Departament Przemysłu Ministerstwa Finansów opracowanie Jerzego Moszczyńskiego Próba oceny wysokości nakładów na badania naukowe i rozwój techniczny w Polsce i niektórych innych krajach Warszawa styczeń 1968). 274 Nauka i technika w Polsce w 2008 r., GUS 2010, PLK_HTML.htm. 275 Zob. np. 79

80 Nakłady budżetowe (GBAORD) oraz inne środki publiczne na B+R Problemy i metody. Nakłady budżetowe na B+R GBAORD 276 (Government Budget Outlays and Appropriations for Research and Development - środki wyasygnowane lub wydatkowane przez rząd na działalność badawczo-rozwojową) są drugim (po biznesie), a w wielu krajach najważniejszym źródłem finansowania B+R. Podręcznik Frascati ustala, że GBAORD obejmuje wszystkie wydatki mogące znaleźć pokrycie we wpływach z podatków oraz innych dochodów publicznych w ramach budżetu. GBAORD obejmuje nie tylko działalność B+R finansowaną przez rząd i wykonywaną przez instytucje podlegające rządowi, lecz także działalność B+R finansowaną przez rząd w pozostałych trzech sektorach krajowych (sektor przedsiębiorstw, prywatne instytucje niekomercyjne, szkolnictwo wyższe) jak i w sektorze zagranica (w tym organizacje międzynarodowe) 277. Dwiema podstawowymi formami są finansowanie a) projektowe (granty, subsydia, kontrakty) oraz b) instytucjonalne (statutowe) 278. Obecnie stosuje się następujące rodzaje pomiaru całości GBAORD: w podziale na wg klasyfikacji NABS wg kategorii zarządczych polityki naukowej Ponadto, dokonuje się pomiaru części GBAORD: finansowanie ze źródeł krajowych przedsięwzięć ponad-narodowych finansowanie krajowej infrastruktury badawczej. Niezależnie, gromadzi się dane o wydatkach rządu z tytułu zachęt podatkowych (które nie wchodzą w zakres GBAORD). W ramach Unii Europejskiej dane GBAORD zbiera się na podstawie na mocy Rozporządzenia Wykonawczego Komisji (UE) NR 995/2012 z dnia 26 października 2012 r. ustanawiającego szczegółowe zasady wykonania decyzji nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki 279. Rozporządzenie zobowiązuje do gromadzenia danych w podziale na wg klasyfikacji NABS oraz finansowania ze źródeł krajowych przedsięwzięć ponad-narodowych. Pomiar wg kategorii zarządczych polityki naukowej odbywa się z inicjatywy OECD, pomiar finansowanie krajowej infrastruktury badawczej Eurostatu (badanie pilotażowe). 276 Rzadziej używa się akronimu GBOARD, zgodnego zresztą z angielską nazwą wskaźnika: Government Budget Outlays and Appropriations for Research and Development. 277 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Key issues and challenges on the quality and use of data on government funding of R&D and innovation DSTI-EAS-STP-NESTI(2011)10-ENG; Jan van Steen, GBAORD: Can we do more with it? Analysis of 30 years of public funding in the Netherlands, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008)

81 Wydatki publiczne na B+R według celów społeczno-gospodarczych na podstawie klasyfikacji NABS Cele finansowania B+R przez rząd od dawna stanowiły przedmiot zainteresowań twórców polityki. Od wielu lat w zespole eksperckim CREST istniał podkomitet do spraw statystyki B+R, który zbierał dane na temat finansowania rządowego B+R wg klasyfikacji NABS, opracowanej w 1969 r., do której pierwsze poprawki wprowadzono w roku 1975, a następnie (po przejęciu obowiązków związanych ze statystyką B+R i innowacji przez Eurostat) w latach 1992 i Dane GBAORD dzieli się według celów społeczno-gospodarczych na podstawie klasyfikacji NABS (nomenklatura dla analizy i porównań programów i budżetu nauki) 281 Nakłady budżetowe na B+R GBAORD są drugim (po biznesie), a w wielu krajach najważniejszym źródłem finansowania B+R. GBAORD leży na pograniczu statystyki nauki i techniki oraz analizy polityki; rozmaite kategorie, które proponuje, mają służyć planowaniu strategicznemu (ustalaniu celów i zadań, priorytetów) i ewaluacji 282. Rządy sięgają po dane GBAORD przede wszystkim dla porównań międzynarodowych w fazie decyzji dotyczących alokacji środków budżetowych pomiędzy różne konkurencyjne cele, zadania i priorytety. Badania nad finansowaniem publicznym ma m.in. na celu uzyskanie informacji o optymalnej równowadze między różnymi źródłami finansowania oraz skuteczności różnych typów instrumentów i programów 283. Pomiar nakładów rządowych na B+R stał się szczególnie ważny dla monitoringu Strategii Lizbońskiej. Podręcznik Frascati ustala, że GBAORD obejmuje wszystkie wydatki mogące znaleźć pokrycie we wpływach z podatków oraz innych dochodów publicznych w ramach budżetu. GBAORD obejmuje nie tylko działalność B+R finansowaną przez rząd i wykonywaną przez instytucje podlegające rządowi, lecz także działalność B+R finansowaną przez rząd w pozostałych trzech sektorach krajowych (sektor przedsiębiorstw, prywatne instytucje niekomercyjne, szkolnictwo wyższe) jak i w sektorze zagranica (w tym organizacje międzynarodowe) 284. W przeciwieństwie do innych badań statystycznych w dziedzinie badań i dane GBAORD dotyczą wszystkich środków przeznaczanych na badania i rozwój z budżetów publicznych. Te rządowe środki na B + R ujmowane są w podziale według celów społeczno-gospodarczych. Oznacza to, że stosuje się pomiar od strony dawcy środków na badania i rozwój w 280 Nomenclature for the Analysis and Comparison of Scientific Programmes and Budgets, Eurostat Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Producing Timely Estimates of Goverment Funding of R&D. Challenges and New Results: Are Public R&D R&D Budgets Being Preserved?, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012) NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/STP/NESTI (2008) Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s

82 przeciwieństwie do podejścia opartego na pomiarze od strony wykonawców, beneficjentów środków rządowych (badania PNT-01). GBAORD obejmuje zarówno koszty bieżące jak i kapitałowe. Wsparcie w formie zwrotnych pożyczek jest wyłączone z GBAORD. Uwzględnia się budżety regionalne, pomija budżety lokalne. Sekcja 2 cytowanego Rozporządzenie dotyczy GBAORD. Stanowi ona: Sporządza się następujące statystyki Kod Tytuł 21.0 Środki na B + R asygnowane przez rząd w budżecie tymczasowym (zatwierdzone przez parlament na początku roku budżetowego) 21.1 Środki na B + R asygnowane przez rząd w budżecie ostatecznym (budżet z poprawkami zatwierdzony w trakcie roku budżetowego) 22.0 Krajowe środki publiczne na koordynowane transgranicznie działania badawczorozwojowe 2. Wszystkie zmienne wykazuje się corocznie. 3. Pierwszym rokiem referencyjnym, dla którego sporządza się statystyki, jest rok kalendarzowy W przypadku zmiennej 21.0 (w tym wszystkich jej podziałów) wyniki przekazuje się w terminie sześciu miesięcy od zakończenia roku kalendarzowego okresu odniesienia, zaś w przypadku zmiennych 21.1 i 22.0 (w tym wszystkich ich podziałów) w terminie 12 miesięcy. 5. Przedstawienie wyników 5.1. Wyniki statystyk sporządzanych dla zmiennych 21.0 i 21.1 ujmuje się w podziale zgodnie z nomenklaturą dla analizy i porównań programów i budżetów naukowych (NABS 2007) na poziomie rozdziału Wyniki statystyk sporządzanych dla zmiennej 21.1 ujmuje się w następującym podziale: a) zgodnie z nomenklaturą analizy i porównań programów i budżetu naukowego (NABS 2007) na poziomie podrozdziału nieobowiązkowe; b) w podziale na finansowanie projektów i finansowanie instytucjonalne nieobowiązkowe Wyniki statystyk sporządzanych dla zmiennej 22.0 ujmuje się w podziale na wkłady krajowe do transnarodowych podmiotów z sektora B + R, wkłady krajowe do europejskich transnarodowych programów w dziedzinie B + R i wkłady krajowe do dwustronnych lub wielostronnych publicznych programów w dziedzinie B + R realizowanych we współpracy między rządami państw członkowskich (a także z państwami kandydującymi oraz państwami EFTA). 82

83 6. Pojęcia i definicje odnoszące się do statystyk określonych w niniejszej sekcji są określone w Podręczniku Frascati 285. Podstawowe kategorie NABS: 1. Eksploracja i eksploatacja Ziemi 2. Środowisko naturalne 3. Eksploracja i eksploatacja przestrzeni 4.Transport, telekomunikacja i pozostała infrastruktura 5. Energetyka 6. Produkcja i technika przemysłowa 7. Ochrona zdrowia 8. Rolnictwo 9. Edukacja 10. Kultura, rekreacja, religia i środki masowego przekazu 11. Systemy, struktury i procesy polityczne i społeczne 12. Ogólny postęp wiedzy działalność B+R finansowana z publicznego funduszu finansowania szkół wyższych (GUF) 12.1 Działalność B+R związana z naukami przyrodniczymi, finansowana z GUF 12.2 Działalność B+R związana z naukami inżynieryjnymi i technicznymi, finansowana z GUF 12.3 Działalność B+R związana z naukami medycznymi, finansowana z GUF 12.4 Działalność B+R związana z naukami rolniczymi, finansowana z GUF 12.5 Działalność B+R związana z naukami społecznymi, finansowana z GUF 12.6 Działalność B+R związana z naukami humanistycznymi, finansowana z GUF 13. Ogólny postęp wiedzy działalność B+R finansowana ze źródeł innych niż GUF 13.1 Działalność B+R związana z naukami przyrodniczymi, finansowana ze źródeł innych niż GUF 13.2 Działalność B+R związana z naukami inżynieryjnymi i technicznymi, finansowana ze źródeł innych niż GUF 13.3 Działalność B+R związana z naukami medycznymi, finansowana ze źródeł innych niż GUF 13.4 Działalność B+R związana z naukami rolniczymi, finansowana ze źródeł innych niż GUF 13.5 Działalność B+R związana z naukami społecznymi, finansowana ze źródeł innych niż GUF 13.6 Działalność B+R związana z naukami humanistycznymi, finansowana ze źródeł innych niż GUF 14. Obronność GBAORD Ogółem Krajowe środki publiczne na koordynowane transgranicznie działania badawczorozwojowe Krajowe środki publiczne na koordynowane transgranicznie działania badawczorozwojoweto ta część budżetu państwa, która jest skierowana do organizacji międzynarodowych prowadzących działalność badawczo-rozwojową oraz przeznaczona 285 Rozporządzenie Wykonawcze Komisji (UE) NR 995/2012 z dnia 26 października 2012 r. ustanawiające szczegółowe zasady wykonania decyzji nr 1608/2003/WE Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie sporządzania i rozwoju statystyk Wspólnoty z zakresu nauki i techniki. 83

84 na finansowanie międzynarodowych publicznych programów badawczorozwojowych 286. Kategoria ta obejmuje trzy grupy: 1. Wkład danego kraju do ponad-narodowych organizacji zajmujących się działalnością B+R, 2. Wkład danego kraju do pan-europejskich ponad-narodowych programów B+R, 3. Wkład danego kraju do programów dwustronnych lub wielostronnych ustanowionych przez rządy krajów UE. Ad. 1. Ponad-narodowe organizacje zajmujące się działalnością B+R to organy międzyrządowe lub organy Komisji UE które prowadzą działalność B + R dzięki własnym urządzeniom badawczym. Członkami tych organizacji mogą być państwa członkowskie UE, a także inne kraje europejskie, jak np. Szwajcaria i Norwegia w CERN, a nawet poza-europejskie, jak np. Izrael w EMBL. Uwzględnia się tu 6 organizacji: European Organization for Nuclear Research (CERN) Institute Laue-Langevin (ILL) European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) European Molecular Biology Laboratory (EMBL) European Southern Observatory (ESO) Joint Research Centre of the European Commission (JRC). Ad. 2 Pan-europejskie publiczne programy B+R, bez względu na to, czy obejmują ponadnarodowy przepływ środków: Finansowane na poziomie ponad-narodowym publiczne programy B+R oraz programy z ponad-narodowym przepływem środków pomiędzy krajami członkowskimi, zazwyczaj posiadające wspólny budżet centralny. Programy takie przeznaczają środki na badania naukowe prowadzone w poszczególnych krajach przy użyciu krajowego zaplecza badawczo-rozwojowego. Zazwyczaj wiąże się to z jakąś formą ponadnarodowej koordynacji (wspólne cele / programu badań, ponadnarodowe konsorcja projektowe, etc.). Ponad-narodowo koordynowane publiczne programy B+R oraz programy bez transgranicznych przepływów pieniężnych. Są one oparte na koordynacji programów badawczych, ale nie obejmują transgranicznych przepływów finansowania, tylko korzystają ze środków z własnych budżetów na B+R wykonawców działających na własnym terytorium (tj. każdy kraj przeznacza własne fundusze na własne zespoły badawcze). Przykłady to: ERA-NETs; ERA-NET+; European Fusion Development Agreement (EFDA); EUREKA; COST; EUROCORES; European Space Agency (ESA); European Molecular Biology Organisation (EMBO); European Molecular Biology Conference (EMBC); Article 185 initiatives: (Europe-Developing Countries Clinical Trials Platform, Eurostars and Ambient assisted living for the elderly); Joint Technology Initiatives: ENIAC (Embedded Computing Systems) i ARTEMIS (Nanoelectronics) 286 Eurostat Small Task Force on R&D, Doc. Eurostat/F4/STI/R&D/2009/8; Development of New ERA Related Indicators on GBAORD Devoted to Trans-Nationally Coordinated Research and Eu Structural Funds for R&D, Doc.Eurostat/F4/STI/2009/03. Badanianadtymostatnimzagadnieniemprowadzi IPTS w Sewilli. 84

85 Ad. 3 Dwustronne lub wielostronne programy badawcze ustanowione pomiędzy rządami państw UE (a także krajów kandydujących do UE oraz krajów EFTA) oparte na środkach nie pochodzących od Komisji UE, podjęte wspólnie przez co najmniej dwa państwa członkowskie UE, chociaż inne kraje spoza UE mogą również w nich uczestniczyć. Programy te mogą ale nie muszą obejmować transgraniczne przepływy środków. Wydatki publiczne na krajową infrastrukturę badawczą. Obecnie na potrzeby monitoringu Europejskiej Przestrzeni Badawczej Eurostat planuje gromadzenie informacji na temat rządowego finansowania krajowej infrastruktury badawczej. Termin infrastruktura badawcza oznacza dla Eurosatu obiekty, zasoby, systemy i pokrewne usługi, wykorzystywane przezśrodowisko naukowe do prowadzenia badań. Definicja ta bejmuje: wyposażenie naukowe lub zestaw instrumentów; takie zasoby, jak zbiory, archiwa lub uporządkowane informacje naukowe;e-infrastrukturę (sieci, zasoby obliczeniowe, oprogramowania i bazy danych) na rzecz badań i edukacji. Infrastruktury badawcze mogą być pojedyncze lub rozproszone (sieć zasobów) 287. Wydatki na B+R wg kategorii zarządczych polityki naukowej OECD wprowadziła pomiar GBAORD w podziale na: jednostki finansowania (ministerstwa, agencje, wielkie organizacje badawcze), tryb finansowania (finansowanie instytucjonalne, finansowanie projektowe), organizacji finansującej projekty (ministerstwo ds. nauki, inne ministerstwa, agencje, władze regionalne, organizacje międzynarodowe), beneficjentów (sektory: rządowy, szkolnictwa wyższego, biznesu, non-profit), typ instrumentów politycznych (akademickie; polityczne/tematyczne; innowacyjne); beneficjentów funduszy międzynarodowych (sektory: rządowy, szkolnictwa wyższego, biznesu, non-profit) 288 : projek- Finansowanie towe GBAORD (krajowy) Krajowe nakłady na naukę dla wykonawców krajowych 1. Krajowe środki publiczne dla krajowych projektów w podziale na - organ finansujący - typ instrumentu GBAORD (międzynarodowy) Krajowe nakłady na naukę dla wykonawców zagranicznych 3. Krajowe środki publiczne dla projektów międzynarodowych Zagraniczne środki na B+R dla wykonawców krajowych 5. Publiczne środki zagraniczne dla krajowych projektów w podziale na - wg organizacji międzynarodowych, 287 Proposed ERA Core Indicator on national Research Infrastructures` government funding, Doc.Eurostat/G6/STI/R&D/2012/ Modes of public funding of R&D: Interim Results from the Second Round of Data Collection based on GBAORD, DSTI/EAS/STP/NESTI(20138; Jan van Steen, Modes of Public Funding of Research and Development: Towards Internationally Comparable Indicators, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2012/04, OECD Publishing, Draft Guidelines for Data Collection on Modes of Public Funding of R&D based on GBAORD, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)12; Public funding of R&D: A Proposal for Internationally Comparable Indicators, DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)8. 85

86 - sektor beneficjenta (szkolnictwo wyższe; publiczne instytuty poza-uczelniane; biznes; organizacje nonprofit) - sektor beneficjenta (szkolnictwo wyższe; publiczne instytuty poza-uczelniane; biznes; organizacje nonprofit) 6. Publiczne środki zagraniczne dla krajowych projektów w podziale na - wg organizacji międzynarodowych, - sektor beneficjenta (szkolnictwo wyższe; publiczne instytuty poza-uczelniane; biznes; organizacje nonprofit) Finansowanie instytucjonalne 2. Krajowe środki publiczne dla krajowych instytucji badawczych w podziale na - sektor beneficjenta (szkolnictwo wyższe; publiczne instytuty poza-uczelniane; biznes; organizacje nonprofit) 4. Krajowe środki publiczne dla międzynarodowych organizacji badawczych Dane zbiera się pięciu tabelach. 1. Ogół krajowych środków przeznaczonych dla krajowych i zagranicznych wykonawców a. Krajowe środki publiczne dla krajowych wykonawców i. Krajów środki dla krajowych projektów ii. Krajowe środki publiczne dla krajowych instytucji naukowych 1. Finansowanie instytucjonalne uczelni 2. Inne b. Krajowe środki publiczne dla zagranicznych wykonawców i. Krajowe środki publiczne dla organizacji międzynarodowych 1. Krajowe środki publiczne na realizację programów ramowych ii. Krajowe środki publiczne na realizację projektów międzynarodowych 2. Ogół krajowych środków przeznaczonych na krajowe projekty w podziale na agencje finansujące a. Krajowe ministerstwa i. Ministerstwo ds. badań i szkolnictwa wyższego ii. Inne ministerstwa b. Krajowe agencje i. Podporządkowane ministerstwu ds. badań i szkolnictwa wyższego ii. Nie podporządkowane ministerstwu ds. badań i szkolnictwa wyższego c. Międzynarodowe finansowanie krajowych projektów i. Agencje unijne i międzynarodowe ii. Fundusze strukturalne 86

87 iii. Norweski Mechanizm Finansowy oraz Europejska Przestrzeń Gospodarcza iv. Program Ramowy 3. Ogół krajowych środków w podziale na krajowe sektory wykonawcze a. Sektor biznesu b. Sektor szkolnictwa wyższego c. Sektor rządowy d. Sektor prywatnych instytucji non-profit e. Podział niemożliwy 4. Ogół krajowych środków na projekty w podziale na typ instrumentów a. Instrumenty akademickie b. Instrumenty polityczne/tematyczne c. Instrumenty innowacyjne d. Podział niemożliwy 5. Ogół międzynarodowych środków wg krajowych sektorów wykonawczych a. Sektor biznesu b. Sektor szkolnictwa wyższego c. Sektor rządowy d. Sektor prywatnych instytucji non-profit e. Podział niemożliwy Sposoby zbierania danych GBAORD Gromadzenie danych GBAORD bywa wpisane nie tylko do regulacji unijnych, ale także krajowego prawodawstwa. Ponadto, odbywa się ono za pośrednictwem systemu baz zarządzania nauką. Jest tak np. w Czechach, gdzie zbieranie danych wpisano do aktu nr 130/2002. Na potrzeby GBAORD w Czechach używa się baz Głównego Rejestru Projektów B+R oraz Głównego Rejestru Zamierzeń Badawczych. Dodatkowo sięga się po dane z departamentu budżetu B+T Rady ds. Badań i Rozwoju. Ponieważ wspomniane źródła nie dostarczają wszystkich koniecznych danych, dane dotyczące wkładów do programów i organizacji międzynarodowych uzyskuje się także od Ministerstwa Edukacji, a dane dotyczące badań prowadzonych na uczelniach bezpośrednio od samych uczelni. Dane dotyczące GBAORD opracowują pracownicy czeskiego Głównego Urzędu Statystycznego. Urząd przywiązuje dużą wagę do kontroli jakości. Opracowano szczegółowy raport jakości (2006). Podejmuje się wysiłki łączenia danych GBAORD z danymi pochodzącymi z innych źródeł, szczególnie badań z kwestionariuszy GERD oraz danych pochodzących z rejestrów biznesu. Dane są obecnie rozbite wg różnych podziałów (np. wg regionów, wg beneficjentów, wg typu instrumentów) 289. Wyzwania. Oba typy pomiaru zarówno GERD, jak i GBAORD są skodyfikowane w Podręczniku Frascati. Jak dotąd miary te cechuje: 289 GBAORD Methodological Introduction, DA /$File/961112ma.pdf 87

88 niska korelacja pomiędzy seriami GERD (mierzonego od strony biorców środków) i GBAORD, oraz brak uwzględnienia zachęt podatkowych (pomimo ich wzrastającego znaczenia). W szczególności, dane GBAORD są trudne do porównania pomiędzy poszczególnymi krajami m.in. wskutek tego, że rosnący udział finansowania wspólnych inicjatyw międzynarodowych na szczeblu rządowym (obok dominujących dotąd całkowicie inicjatyw narodowych ), funduszy europejskich (np. płynących zarówno w ramach funduszy spójności, jak i funduszy strukturalnych), funduszy międzynarodowych programów badawczych (m.in. European Science Foundation, European Research Council, Era-Net), funduszy zagranicznych w ogóle spowodował powstanie wielu problemów dotyczących zasad ustalania GBAORD 290. Jako źródła różnic pomiędzy GERD finansowane przez rząd a GBAORD wymienia się różnice podejścia pomiaru (GBAORD alokacje rządu; GERD wydatki indywidualnych wykonawców) kwestię B+R wykonywanego za granicą (GBAORD uwzględnia; GERD wyklucza), problem wydatków władz regionalnych (GBAORD wyklucza, GERD uwzględnia), kwestię czasu (GBAORD rok, na który przewidziano środki budżetowe; GERD rok rzeczywistego wydatkowania), problem VAT (większość krajów włącza VAT do GBAORD, podczas gdy wyklucza z GERD), typ źródeł (GBAORD źródła administracyjne, takie jak raporty budżetowe; GERD badania ankietowe) 291. Praktyka pomiaru GBAORD różni się od zaleceń Podręcznika Frascati. Poszczególne kraje różnią się pod względem: uwzględniania budżetów regionalnych, włączania wydatków rządu z tytułu ulg podatkowych, przestrzegania zasady netto, to znaczy brania pod uwagę jedynie dotacji sektora rządowego (a nie np. przedsiębiorstw rządowych), uwzględniania funduszy unijnych (np. strukturalnych lub Programu Ramowego), włączania rządowych funduszy poza-budżetowych, uwzględniania spłaty pożyczek, brania pod uwagę wsparcia pośredniego B+R w gospodarce w formie ulg podatkowych, 290 Four questions on methods and data availability on particular R&D and GBAORD areas, EUROSTAT 2008, ESTAT/F-4/VRI/sk D(2008). 291 W zależności od rodzaju różnic, można wyróżnić kraje w których GBAORD jest a) stale wyższy lub b) stale niższy od GERD finansowanego przez rząd, oraz takie, w których c) wynik porównania zmienia się z roku na rok. Polska należy do tej drugiej grupy; stosunek GBAORD/GERD ze źródeł rządowych waha się od 84 do 95%. Further Improvements of R&D data collection, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November Jak można sądzić, źródła różnic dla Polski mogą być następujące: a) istnienie innych rządowych funduszy na B+R poza budżetem nauki, b) problemy z określeniem B+R finansowanym ze źródeł rządowych. 88

89 wliczania VAT, uwzględniania dotacji rządowych na organizacje i przedsięwzięcia za granicą, sposobu traktowania wkładu do programów wieloletnich, sposobu dzielenia wydatków na cele społeczno-gospodarcze 292. Odpowiedź na problemy (na szczeblu OECD i UE). W OECD i w Unii Europejskiej (NESTI, Prime Network of Excellence, Eurostat) trwają prace nad ulepszeniem GBAORD. Ostatnio Eurostat przygotował raport zawierający zapis rozbieżności w praktykach pomiaru GBAORD w krajach Unii Europejskiej 293. Część aktualnie prowadzonych prac zmierzających do ujednolicenia zasad pomiaru stosowanych w różnych krajach dotyczy podziału GBAORD wg celów społecznogospodarczych wg klasyfikacji NABS (Nomenclature for the Analysis and Comparison of Scientific programmes and budgets/nomenklatura dla analizy i porównań programów i budżetów naukowych (NABS 2007 r.) 294. Klasyfikacja NABS odzwierciedla wszystkie cele społeczno-gospodarcze realizowane przez rządy centralne lub podawane przez nie w projektach budżetów i programów, w związku z którymi wyasygnowano środki na programy B+R, nie odzwierciedla zaś związanych z nimi dziedzin nauki 295. Inne prace dotyczą wyjaśnienia sposobów traktowania funduszy międzynarodowych w GBAORD 296. Ostatnie propozycje składane na forum OECD dotyczą pomiaru GBAORD wg (niesektorowych) celów polityki wspierania B+R (np. tworzenie wiedzy; kształcenie wysoko wykwalifikowanych specjalistów, wliczając w to badaczy; tworzenie regulacji; doradztwo polityczne; rozwój technologii) 297. Proponowane badania różnią się zatem od wspomnianych badań statystycznych GBAORD wg celów społeczno-gospodarczych. 292 Problematic Areas in the Measurement of GBAORD, Task Force Meeting on R&D Statistics Luxembourg, 30 March Problematic Areas in the Measurement of GBAORD, Task Force Meeting on R&D Statistics Luxembourg, 30 March home.agh.edu.pl/~rn-bn/dokum/nomenklaturanabs.doc. Por. Vincent Duchêne, August Goetzfried and Reinhilde Veugelers, EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, 2006; informacja o historii NABS, Benoît Godin, Tradition and Innovation, The Historical Contingency of R&D Statistical Classification, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper No. 11, 2001, Zob. też The NABS classification: The revised version 1/2006, Task Force Meeting on Statistics on science, Technology and Innovation, Luxembourg, May 2006 (dokument dostępny w systemie CIRCA). 295 Została ona zatwierdzona przez Parlament Europejski w roku Obecnie obowiązuje wersja z roku 2007home.agh.edu.pl/~rn-bn/dokum/NomenklaturaNABS.doc; Comparison between NABS 2007 and NABS 1992, Eurostat Four questions on methods and data availability on particular R&D and GBAORD areas, EUROSTAT 2008, ESTAT/F-4/VRI/sk D(2008); Further Improvements of R&D data collection, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November Dane na podstawie podobnego podziału zbiera się w Wielkiej Brytanii (podział na 6 kategorii: ogólne wsparcie badań; usługi rządowe (cywilne i wojskowe); wsparcie tworzenia polityki; wsparcie technologii; transfer technologii; dotacje edukacyjne (dla absolwentów, z wyjątkiem postdoków ). Pierre Therrien, Measurement agenda: ideas and implications for GBAORD data, Benedetto Lepori, Indicators on public research funding. Which way to go?, Government Funding of R&D: Developing new policy-relevant indicators, NESTI Government R&D Funding Expert Meeting, Paris 27 November,

90 Nowością wstępnej wersji siódmej edycji Podręcznika są pojęcia: R&D exchange funds oraz R&D transfer funds. Pierwsze oznacza zamówienia publiczne na B+R: zakupy, outsourcing lub umowy o współpracę w dziedzinie B+R - opłaty, które rząd (w sytuacji, gdy jest lub gdy nie jest wykonawcą B+R) wnosi w zamian za zakup B+R kupił od innej jednostki, organizacji lub sektora. Drugie pojęcie odnosi się do dotacji lub innych form finansowego wsparcia przez rząd B+R. W połączeniu z zasygnalizowanymi wcześniej pojęciami nakładów wewnętrznych i nakładów zewnętrznych, przepływy funduszy z perspektywy wykonawców B+R: Sales of R&D 4. To R&D performers and to nonperformers of R&D Purchases of R&D 5. From R&D performers Unit performing and funding R&D 2. Intramural R&D performed with external funds 1. Intramural R&D performed with internal funds 3. Funding for extramural R&D performance using internal plus external funds 7. From external funders, including from R&D performers and from nonperformers of R&D Transfer funds = funding without exchange of R&D 6. To R&D performers Nowym pojęciem jest także Public targeted funding of R&D, oznaczające dotacje rządowe na pozyskanie wiedzy potrzebnej do prowadzenia polityki opartej na dowodach. Nowością projektu siódmej edycji Frascati Manual jest także pojęcie GNERD. W przeciwieństwie do GERD (Wydatki krajowy brutto na B+R: całkowite wydatki wewnętrzne na B+R wykonane na terytorium kraju w danym okresie) GNERD to wydatki krajowe brutto na badania i rozwój (GNERD), czyli całkowite wydatki na B+R finansowane przez instytucje danego kraju w danym okresie. GNERD obejmuje B+R wykonane za granicą, ale finansowane ze środków krajowych, a nie obejmuje B+R wykonywanych w kraju, ale finansowanych z zagranicy. Pojęcie GNERD jest użyteczne jako narzędzie pomiaru B+R w sytuacji wzrostu przepływów funduszy i zleceń pomiędzy krajami: 90

91 Sektor finansowa nia Sektor przedsiębiorstw Sektor rządowy Sektor szkolnictwa wyższego Sektor organizacji non-profit Suma Całość finansowanych ze źródeł krajowych i wykonywanych w kraju B+R w sektorze przedsiębiorstw Rząd Całość finansowanych ze źródeł krajowych i wykonywanych w kraju B+R w sektorze rządowym Przedsiębiorstwa Kraj Organizacje nonprofit Całość finansowanych ze źródeł krajowych i wykonywanych w kraju B+R w sektorze non-profit Sektor wykonawczy Szkoły wyższe Całość finansowanych ze źródeł krajowych i wykonywanych w kraju B+R w sektorze szkół wyższych Przedsiębiorstwa W ramach tej samej grupy Całość finansowanych ze źródeł krajowych i wykonywanych za granicą B+R w ramach tej samej grupy Inne przedsiębi orstwa Całość finansowa nych ze źródeł krajowych i wykonyw anych za granicą B+R w innych przedsiębi orstwach Zagranica Organizacje międzynarodowe Całość finansowanyc h ze źródeł krajowych i wykonywany ch za granicą B+R w organizacjach międzynarodo wych Inne Całość finansow anych ze źródeł krajowyc h i wykony wanych za granicą B+R w innych organiza cjach Źródło: Chapter 5. Measurement of R&D expenditures: performance and funding, NESTI Workshop on the Revision of the Frascati Manual, Lisbon December Idee statystyki Eurostatu stosuje w Niemczech Deutsche Forschung Gemeinschaft w publikacji Funding Ranking Praca ta dostarcza informacji na temat udziału niemieckich instytucji naukowych w ramach programów finansowania DFG oraz innych krajowych i międzynarodowych instytucji finansujących badania naukowe, takich jak Fundacja Alexandra von Humboldt a, Komisja Europejska, European Reserch Council i inne 298. Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy. Dane GBAORD (także w rozbiciu na cele społeczno-gospodarcze) oraz GERD finansowanego ze źródeł publicznych są publikowane przez EUROSTAT i OECD 299. Suma Całość finansowana przez sektor przedsiębiorstw Całość finansowana przez sektor rządowy Całość finansowana przez sektor szkolnictwa wyższego Całość finansowana przez sektor organizacji non-profit GNERD _ranking_ 2009_en.pdf 299 Np. baza Eurostatu Research and Developmet: government budget appropriations or outlays on R&D, ec.europa.eu/eurostat; New Cronos eurostat/ NewCronos.pdf; OECD Main Science and Technology Indicators (dwukrotnie w roku). W ramach OlisNet OECD udostępnia administracji publicznej państw członkowskich bazę danych GBAORD. 91

92 W grudniu 2009 OECD uruchomiła publicznie dostępną bazę meta-danych dotyczących źródeł i metod zbierania danych GBAORD 300. Od poł. lat 1990-tych NESTI prowadziła prace nad pomiarem: umiędzynarodowieniem rządowego finansowania B+R 301, rządowego finansowania uczelni 302, rządowego wsparcia rozwoju technologii przemysłowych 303, komercjalizacji funduszy rządowych 304, a także badania nad pomiarem wpływu wydatków rządowych na B+R w sektorze prywatnym 305. Badania na temat źródeł publicznego finansowania innowacji korzystają z baz o instrumentach i programach World Trade Organization 306, unijnych baz Trendchart 307 i Erawatch 308 oraz amerykańskiej bazy RaDiUS 309. Poszczególne kraje publikują raporty z informacjami o rządowych nakładach na naukę 310. Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. GBAORD leży na pograniczu statystyki nauki i techniki oraz analizy polityki; rozmaite kategorie, które proponuje, mają służyć planowaniu strategicznemu (ustalaniu celów i zadań, priorytetów) i ewaluacji 311. Rządy sięgają po dane dotyczące nakładów budżetowych przede wszystkim dla porównań międzynarodowych w fazie decyzji dotyczących alokacji środków budżetowych pomiędzy różne konkurencyjne cele, zadania i priorytety. Badania nad finansowaniem publicznym ma m.in. na celu uzyskanie informacji o optymalnej Measuring the Internationalisation of Government Funding of R&D, DSTI/EAS/STP/NESTI(98) Government R&D Appropriations: General University Funds, DSTI/STP/NESTI/SUR(95) Measuring Government Support for Industrial Technology, DSTI/EAS/STP/NESTI(98)11; Measuring Government Suport for Industrial Technology: Sources and Methods, DSTI/EAS/STP/NESTI/RD(98)4; Patterns of Public Funding of Industrial Technology: Data Needed for the Final Report of Phase II of the Study of Technology, Productivity and Job Creation, DSTI/EAS/STP/NESTI(97)5; OECD Sources of Data on Government Suport for Industrial Technology: Coverage, Availability and Problem sof Compilation and Comparison, DSTI/IND/STP/SUB/NESTI(97)1. Badania nad technologiami przemysłowymi zostały omówione w OECD Science, Technology and Industry Outlook Workshop on Commercialisation of Government-funded Research, DSTI/STP/TIP/AH(98) The Impact of public R&D expenditure on Business R&D, DSTI/STP(99)34; The stimulation Effect of Government Suport to Private R&D, DSTI/EAS/STP/NESTI/RD(98) Informacje za: NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/STP/NESTI (2008) Np. irlandzki raport Forfás R&D Surveys. The Science Budget 2006/2007. The First findings, 2007, Producing Timely Estimates of Goverment Funding of R&D. Challenges and New Results: Are Public R&D R&D Budgets Being Preserved?, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)1. 92

93 równowadze między różnymi źródłami finansowania oraz skuteczności różnych typów instrumentow i programów 312. Pomiar nakładów rządowych na B+R stał się szczególnie ważny dla monitoringu Strategii Lizbońskiej. Sytuacja w Polsce. Polska wzięła udział w badaniach: PRIME Network formy publicznego finansowania B+R (Julita Jabłecka, Wyższa Szkoła Biznesu National Louis University) 313, oraz wzięła udział w trzech badaniach: OECD pozauczelnianych publicznych instytucji badawczych 314 OECD i NESTI wskaźników publicznego finansowania GBAORD 315. Joint and Open Research programmes in the European Research Area 316. Oba projekty stwarzają szansę uporządkowania i weryfikacji danych i wiedzy dotyczącej nakładów rządowych na B+R. Jak dotąd dane GBAORD są wydawane w raporcie MNiSW z wykonania budżetu, który wypełnia zobowiązania Ministerstwa Finansów, ale przez swoją zależność od rubryk i kategorii budżetowych nie jest dobrą pomocą dla statystyka. W odniesieniu do zagadnienia podziału GBAORD na cele społeczno-gospodarcze, informacja ta jest istotna dla krajów, w których środki budżetowe na naukę są dzielone pomiędzy różne resorty oraz programy rządowe, a budżet ma charakter zadaniowy. Ustalenie GBAORD wg klasyfikacji NABS jest w Polsce i trudniejsze, i mniej potrzebne niż w innych krajach UE i OECD. Jest tak dlatego, że nomenklatura budżetowa uniemożliwia pełne stosowanie się do wskazań EUROSTATU i metodologii Podręcznika Frascati, wszystkie (w zasadzie) środki na naukę znajdują się w rękach jednego resortu, a nie są dzielone pomiędzy różne resorty (np. Gospodarki, Zdrowia), środki na programy rządowe ukierunkowane na cele zewnętrzne wobec nauki są stosunkowo niskie 317. W przeszłości, podział środków wg klasyfikacji NABS był w zasadzie możliwy jedynie w odniesieniu do programów zamawianych. Jednak obecnie, z chwilą powołania Narodowego centrum Badań i Rozwoju oraz Narodowego Centrum Nauki, powrotu do idei dużych programów rządowych oraz wprowadzania budżetu zadaniowego wartość informacji o GBAORD (wg NABS) rośnie. MNiSW postuluje rozwinięcie we współpracy z GUS i US Szczecin metodologii GBAORD wg celów społeczno-gospodarczych i wprowadzenie jej w życie począwszy od roku NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/STP/NESTI (2008) Zob. konferencja STI Indicators for Policy addressing new demands of stakeholders, Oslo Maja 2008, Institutions and Innovation: Measuring the Role of Public or Semi-public Research Institutes, DSTI/NESTI/EAS/STP/NESTI(2008) Government Funding of R&D: Developing new policy-relevant indicators, NESTI Government R&D Funding Expert Meeting, Paris 27 November, Por. 93

94 Gdy idzie o sposób traktowania funduszy europejskich, wszystkie fundusze za lata (rozdzielane do połowy 2008) nie były włączane do GBAORD. Wszystkie fundusze za lata (rozdzielane od roku 2008) są traktowane jako część GBAORD. Tylko współ-finansowanie projektów badawczych prowadzonych w ramach Programu Ramowego włącza się do GBAORD. Fundusze otrzymywane bezpośrednio z PR traktuje się jako część GERD. Do GBAORD włącza się także dotacje na projekty badawcze wykonywane w ramach takich programów, jak COST, CERN, EMBC, ESF, Eureka, EURATOM, INTERREG, PASR, INTAS, DESY, IAEA oraz NATO. Sposób alokacji budżetu nauki przedstawiany jest w corocznych sprawozdaniach resortu nauki Ostatnie opracowanie: Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Sprawozdanie z wykonania budżetu w 2009 roku. Część 28- Nauka, Warszawa 2010, mszp.por. też opracowanie zbiorcze: Ministerstwo Edukacji i Nauki, Informacja dotycząca wydatkowania środków budżetowych w dziale 730 Nauka w latach , Warszawa

95 Pomiar wydatków na zachęty podatkowe Problemy i metody. Zachęty na B+R i działalność innowacyjną stały się popularne w latach 1980-tych. Polegają one na prawie do odliczania (części lub całości) wydatków na B+R lub na stwarzaniu zachęt podatkowych dla przedsiębiorstw i jednostek do zakładania fundacji finansujących badania naukowe lub angażowania funduszy w kapitał ryzyka. Najczęściej stosowane instrumenty podatkowe w polityce naukowej i innowacyjnej odnoszą się do podatków dochodowych osób prawnych (corporate income tax). Inne możliwe formy to: podatek osobowy od osób fizycznych (włączając w niego podatek od zysków kapitałowych), podatek od wynagrodzeń, składka zdrowotna, podatki regionalne, VAT, opłaty celne itd. Np. w Malcie instytucje odprowadzają tylko połowę składek zdrowotnych nowo zatrudnionych pracowników naukowych publicznego sektora nauki. 319 W Szwecji zagraniczni eksperci zatrudnieni w przedsiębiorstwach mają prawo do 25% zniżki od podatku dochodowego w okresie pierwszych trzech lat pobytu w tym kraju 320. Jednym z najważniejszych rozróżnień w prawie podatkowym jest podział na ulgi podatkowe typu a) tax credit (zazwyczaj 5-40%), b) tax allowances (zazwyczaj ponad 100%), oraz na c) odroczenia płatności podatku (tax deferral). Ulgi podatkowe kredytowe pozwalają na odliczenia od zobowiązań podatkowych z możliwością rozłożenia na lata, a ulgi podatkowe zwykłe (tax allowances) dają możliwość odliczeń od podstawy opodatkowania. Ta pierwsza forma jest częściej stosowana w krajach OECD. Wartość zwykłych ulg podatkowych zależy (podczas gdy wartość ulg podatkowych kredytowych nie zależy) od podstawy opodatkowania podmiotów prawnych (corporate income tax). 321 Odroczenia płatności najczęściej przybierają formę zgody na przyśpieszoną amortyzację. W większości krajów OECD wydatki na B+R można rozkładać i odliczać w okresie od 3 do 10 lat. Gwarantuje to, że firmy wchodzące dopiero na rynek, które nie wypracowują jeszcze wysokiego dochodu, lub też firmy, które wskutek np. przejściowych strat lub okresowych fluktuacji dochodów nie mają zobowiązań podatkowych, nie zostają pozbawione korzyści wynikających z systemu podatkowego. 322 Czasem stosowany jest instrument wakacji podatkowych dla przedsiębiorstw zakładających własne ośrodki B+R. Wydatki na B+R można podzielić na 319 Jan Nill, Design and use of fiscal incentives to promote business RDI In CREST countries an overview, Raising EU R&D Intensity. Improving the Effectiveness of Public Support Mechanisms for Private Sector Research and Development. Fiscal Measures, European Commission Tax incentives for research and development: trends and issues, OECD Lesław Wasilewski, Stefan Kwiatkowski, Jan Kozłowski, Nauka i Technika dla Rozwoju. Polska na tle Europy. Konteksty, miary, tendencje, Warszawa

96 a. bieżące (wynagrodzenia personelu badawczego i koszty materiałów) oraz b. kapitałowe (koszt budynków, instalacji i wyposażenia). Z reguły kraje OECD pozwalają na odliczanie bieżących wydatków na B+R od dochodu w roku, w którym zostały one poniesione. Wiele państw rozciąga tę zasadę na inne formy wydatków bieżących (np. szkolenia i marketing). Gdy idzie o wydatki kapitałowe na B+R, niektóre kraje pozwalają na odpisywanie ich w roku, w którym zostały one poniesione, podczas gdy inne wymagają, by podlegały one (lub ich część) amortyzacji w dłuższym okresie czasu. W wielu krajach OECD stopa amortyzacji inwestycji kapitałowych w działalność B+R (budynki i urządzenia) określa sposób ich deprecjacji dla celów podatkowych. Część krajów wprowadziła zasadę bezpośredniego odliczania od dochodów kosztów aparatury badawczej w całości w roku, w którym zostały poniesione. Są również kraje OECD, które tę zasadę rozciągnęły również na inwestycje w budynki. Instrumentem podatkowym jest też zgoda na zaliczanie kosztów kapitałowych działalności badawczorozwojowej przedsiębiorstw jako wydatków inwestycyjnych uprawnionych do ulg podatkowych inwestycyjnych, pozwalających na przyspieszoną amortyzację. 323 Opodatkowaniu podlega albo ogólna wielkość wydatków przedsiębiorstwa, lub też przyrosty wydatków na B+R w stosunku do bazy wyjściowej (R&D volume or increment).niektóre kraje łączą ze sobą obie zasady. 324 Poszczególne kraje stosują przy tym różne metody ustalania okresu przyrostów takie jak przesuwające się okno (rolling-average base) przeciętna dla pewnego okresu, stała baza (fixe base) określony rok (z uwzględnieniem czynnika inflacji), podstawa sprzedaży stosunek wydatków na B+R w stosunku do dochodów ze sprzedaży (firma może ubiegać się o ulgi, gdy odsetek B+R/sprzedaż jest wyższy niż w roku poprzednim). W pewnych sytuacjach jednostki lub organizacje mogą uwzględniać w podatkach poniesione straty w formie odliczeń od podatków za lata ubiegłe (carry back) lub też przenosić niewykorzystane ulgi na lata następne (carry forward). 325 Zdarza się, że prawo pozwala firmom na handlowanie ulgami podatkowymi z partnerami finansowymi w zamian za finansowanie B+R. 326 Opisane zasady instrumentów podatkowych przybierają niezwykle zróżnicowane formy w praktyce poszczególnych państw i regionów. Szczegółowe przepisy określają np. jakie elementy B+R (lub działalności innowacyjnej) podlegają ulgom podatkowym (np. zatrudnienie i wynagrodzenia badaczy, budynki i urządzenia, zakup wyników B+R w 323 Bronwyn Hall, John van Reenen, How effective are fiscal incentives for R&D? A review of the evidence, Research Policy 29: 2000; Tax incentives for research and development: trends and issues, OECD 2002; 324 Tax incentives for research and development: trends and issues, OECD Tax incentives for research and development: trends and issues, OECD Public Funding Of R&D: Emerging Policy Issues, OECD

97 formie oprogramowań, patentów i licencji oraz know-how, wprowadzenie nowych technologii, atestacja itd.). Instrumenty polegające na zwolnieniach podatkowych przewidują np. całkowite zwolnienie od podatku organizacji, których celem statutowym jest działalność naukowa 327 lub też wpływów uzyskanych przez nie ze sprzedaży patentów, licencji, know how.instrumenty podatkowe w sferze B+R i innowacji nie ograniczają się do podatków od dochodów organizacji. W wielu krajach badacze mogą w swych rozliczeniach podatkowych odliczać od podstawy opodatkowania zakup książek i przyrządów naukowych. W wielu krajach obowiązuje zerowy VAT na usługi naukowo-techniczne. Definicje B+R tworzone w prawie podatkowym różnią się między poszczególnymi krajami, gdyż mają one służyć osiągnięciu różnych celów. Większość krajów OECD definiuje B+R na potrzeby podatkowe w sposób bardziej restrykcyjny niż Podręcznik Frascati. Niektóre zachęty podatkowe są wprowadzone dla wsparcia szerokiego frontu B+R, inne są ukierunkowane na specjalny typ B+R (np. badania podstawowe albo przeciwnie, badania ukierunkowane gospodarczo, czyli głównie badania stosowane i prace rozwojowe) lub przedsiębiorstw (np. nowe firmy, małe firmy itd.), lub też na cele regionalne. 328 W żadnym jednak kraju nie podlegają ulgom same tylko prace rozwojowe, jeśli nie są powiązane z badaniami naukowymi. Prawo UE o pomocy publicznej stosuje odmienną od Podręcznika Frascati OECD taksonomię typów B+R (badania fundamentalne, badania przemysłowe oraz przedkonkurencyjne prace rozwojowe). Jak dotąd prawo to nie uwzględnia innych form działalności innowacyjnej (takich jak np. projektowanie technologiczne, budowa prototypów lub sporządzanie studiów wykonalności). Jednak wiele firm argumentuje, że np. usprawnienia inżynierskie powinny być także uwzględnione w ulgach podatkowych. 329 Istnieją zapowiedzi, że przyszłe prawo unijne uwzględni i te inne formy 330. Prawo podatkowe ustala także, kto i na jakich warunkach może się ubiegać o ulgi na B+R. Beneficjentami zachęt podatkowych na rzecz B+R mogą być albo przedsiębiorstwa, albo także inne instytucje prowadzące badania naukowe. Większość zachęt jest dostępnych dla wszystkich przedsiębiorstw, niezależnie od ich wielkości, sektora działalności czy lokalizacji ( ). Jednakże niektóre zachęty są ukierunkowane na określone rodzaje przedsiębiorstw (np. małe i średnie; nowe lub młode; 327 Nauka z gospodarką, Tygodnik Gospodarczy nr Evaluation Report: The Federal System of Income Tax Incentives for Scientific Research and Experimental Development, Department of Finance Canada and Revenue Canada (1998a) Cyt. za: Adrian J. Sawyer, Potential Implications of Providing Tax Incentives for Research and Development in New Zealand. A Report for the Royal Society of New Zealand, 2004, Department of Accountancy, Finance and Information Systems, University of Canterbury Christchurch, New Zealand. 329 Tax incentives for research and development: trends and issues, OECD Anuschka Bakker, Policy options when drafting tax incentives on Research and Development, International Journal of Liability and Scientific Enquiry, vol. 1, No. 1-2, 17 July 2007, ss

98 międzynarodowe koncerny), sektory, dyscypliny (np. ICT i biotechnologię) lub formuły organizacyjne, jak np. badania oparte na współpracy sektora publicznego i prywatnego B+R. Nieraz w stosunku do grupy docelowej ustala się dodatkowe warunki, np. nie udziela się ulg MSP działającym na zasadzie franchisingu lub MSP, w których udział grup kapitału ryzyka przekracza pewien poziom. 331 W pewnych krajach zachęty wspierają jedynie badania i rozwój firm krajowych, w innych także firm zagranicznych posiadających filie w danym kraju (takie rozwiązania, jak się zdaje, przeważają). W pewnych krajach zachęty wspierają wewnętrzne B+R przedsiębiorstw (in-house), w innych także B+R zlecane na zewnątrz firm; w tym ostatnim przypadku najczęściej ulgi ograniczają się do pewnego tylko typu organizacji, np. publicznych instytucji badawczych. 332 W krajach Unii zachęty podatkowe wymagają zgodności z przepisami o pomocy publicznej oraz notyfikacji Komisji Europejskiej. Przepisy o pomocy publicznej dozwalają na stosowanie zachęt np. w stosunku do wydatków osobowych, wydatków na wyposażenie badawcze, wydatków na zakup wiedzy naukowej (know how, patenty) oraz kosztów operacyjnych (materiały, odczynniki). 333 Problematyka ewaluacji instrumentów polityki naukowej i innowacyjnej znalazła się w nowych ustawach (przede wszystkim w projekcie Ustawy o Zasadach Finansowania Nauki) oraz nowych projektach realizowanych na potrzeby analiz i strategii MNiSW (tzw. Projekt Systemowy). W tym kontekście oraz biorąc pod uwagę zachęty podatkowe wprowadzone przez Ustawę o Niektórych Formach Wspierania Działalności Innowacyjnej (2004, modyfikacje 2008) należy podjąć się prób przeszczepienia niektórych metod ewaluacji zachęt podatkowych na B+R w Polsce, oraz ogólniej spopularyzować problematykę zachęt podatkowych na B+R jako instrumentu polityki naukowej i innowacyjnej. Pomimo faktu, że aż 21 państw OECD posiada zachęty podatkowe do prowadzenia działalności B+R, ich znaczenie rośnie, a Unia wzywa do ich wprowadzania (3% Action Plan, 2003) brak porównywalnej międzynarodowo statystyki. Wyzwania. Zwraca się uwagę na następujące problemy: Ujęcie problemu zachęt podatkowych w Podręczniku Frascati nie jest jasne. Zasady obowiązujące w zachętach podatkowych są ogromnie zróżnicowane. Definicje B+R w instrumentach podatkowych nieraz różnią się od definicji 331 W kierunku bardziej skutecznego stosowania zachęt podatkowych na rzecz badań i rozwoju, Komisja Wspólnot Europejskich, KOM(2006) 728 wersja ostateczna; Jan Nill, Design and use of fiscal incentives to promote business RDI In CREST countries an overview, 2005; Tax incentives for research and development: trends and issues, OECD 2002; Public Funding Of R&D: Emerging Policy Issues, OECD March Jan Nill, Design and use of fiscal incentives to promote business RDI In CREST countries an overview, 2005; Bronwyn Hall, John van Reenen, How effective are fiscal incentives for R&D? A review of the evidence, Research Policy 29: Anuschka Bakker, Policy options when drafting tax incentives on Research and Development, International Journal of Liability and Scientific Enquiry, vol. 1, No. 1-2, 17 July 2007, ss

99 proponowanych przez Podręcznik. Różnice dotyczą a) powiązania B+R z komercjalizacją, b) sposobu rozumienia kryterium nowości, c) sposobu wliczania do kosztów B+R budowy oprogramowań, kosztów patentowania oraz opłat związanych z prawem do korzystania z patentu lub z licencji (gdy wiążą się one z działalnością B+R). Odpowiedź na problemy (na szczeblu OECD i UE). NESTI powołało grupę roboczą ds. zachęt podatkowych w statystyce N+T+I. Grupa ta dokonała przeglądu stosowanych w różnych krajach metod szacowania zachęt podatkowych w celu oceny możliwości stworzenia międzynarodowo porównywalnych statystyk. Prace zaowocowały raportem Measuring R&D Tax Incentives: 2009 NESTI Survey 334. M.in. dotyczą one zwrotów podatków (tax claims) z tytułu prowadzenia działalności B+R, a ich celem jest zarówno rozwinięcie wspólnego kwestionariusza badawczego i metodologii, jak i odpowiedź na pytanie o skuteczność instrumentów podatkowych, szczególnie w porównaniu z subsydiami. Badania te korzystają z różnych źródeł danych (wnioski o zwroty, badania statystyczne B+R i innowacji) 335. Od roku 2009 OECD zbiera dane dotyczące wydatków publicznych na zachęty podatkowe na B+R. przygotowano wzorcowy kwetionariusz OECD-NESTI data collection on tax incentive support for R&D expenditures (2013). Opublikowano wstępne dane z badań (obejmujących także Polskę) 336. Ważniejsze tablice i diagramy. Opracowanie Pierre Therrain: R&D Tax Incentives And Government Forgone Tax Revenue: A Cross-Country Comparison, DSTI/EAS/STP/NESTI(2010)22 zawiera podstawowe tablice przedstawiajace zakres finansowania B+R biznesu z zachęt podatkowych: 334 Measuring R&D Tax Incentives: 2009 NESTI Survey DSTI/EAS/STP/NESTI(2010)6; Blue Sky Forum: Implications for the NESTI agenda, DSTI-EAS-STP-NESTI(2007)2; Proposal For A Workshop Tax Schemes To Support Business R&D. Proposal By France, DSTI/STP/TIP(2007)11; Treatment of tax incentives in the R&D statistics, DSTI/EAS/STP/NESTI(2006)20; R&D tax incentives and R&D statistics: what next?, EAS/STP/NESTI(2007)8; Measuring and analysing public support to innovation, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008) NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/STP/NESTI (2008)13; Measuringand analysing public support to innovation, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008)27; prace Jacka Wardy, m.in. Tax Treatment of Business Investments inintellectual Assets, OECD =5l9pscs 408vl.pdf. Jako przykład dobrych praktyk przytacza się Antonio Balageur,High variation in R&D expenditure by Australian Firms, Department of Industry, Tourism and Resources,[Canberra], Dept. of Industry, Tourism and Resources, Measuring Public Support for R&D Through Tax Incentives: Proposal for a New data Collection and Next Steps, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)13; Measuring R&D Tax Incentives: 2009 NESTI Survey, DSTI/EAS/STP/NESTI(2010)6; Pierre Therrien, R&D Tax Incentives And Government Forgone Tax Revenue: A Cross-Country Comparison, Experts on Science and Technology Indicators, OECD, Paris 8-10 November 2010, DSTI/EAS/STP/NESTI(2010)22. 99

100 Sytuacja w Polsce. Choć zachęty podatkowe mają stosunkowo ograniczony zasięg, prace komisji mają także znaczenie dla naszego kraju. Departament Strategii MNiSW w porozumieniu z Departamentem Rozwoju Gospodarki MG bierze udział w pracach OECD mających na celu opracowanie i standaryzację metod ich pomiaru. 100

101 B+R i innowacje w systemie rachunków narodowych SNA (System of National Accounts (SNA)) Problemy i metody. Statystyka N+T, a następnie statystyka innowacji narodziły się później (w początkach lat 1960-tych i na przełomie lat 1970-tych i 1980-tych) i niezależnie od statystyki rachunków narodowych. System Rachunków Narodowych ONZ został po raz pierwszy ogłoszony w roku Stanowił on spójne ramy dla rejestrowania i prezentacji głównych strumieni pieniężnych odnoszących się do produkcji, spożycia, akumulacji oraz handlu zagranicznego. Wraz z pokrewnymi systemami klasyfikacji ONZ, takimi jak międzynarodowa standardowa klasyfikacja przemysłowa ISIC (International Standard Industrial Classification), system SNA stanowi standardową podstawę dla statystyk i analiz ekonomicznych w krajach członkowskich OECD ( ). System Frascati opisujący rachunki dla działalności B+R został stworzony w roku SNA był inspiracją dla systemu Frascati, który przejął ideę dzielenia gospodarki narodowej na sektory oraz pomiaru przepływów pieniężnych między tymi sektorami, aczkolwiek nigdy nie był pomyślany jako część systemu SNA. Trzy zasadnicze obszary różnic między omawianymi systemami to: sektory gospodarki i związane z nimi klasyfikacje, terminologia, tzn. stosowanie tych samych terminów na oznaczenie różnych pojęć lub różnych terminów dla tego samego pojęcia, podstawowe różnice w metodach rachunkowych 337. W systemie rachunków narodowych działalność badawczo-rozwojowa nie jest traktowana jako działalność kapitałotwórcza (capital formation), zwiększająca wartość majątku trwałego, lecz jako zużycie, co powoduje niedoszacowanie wartości produktu krajowego brutto i niedoszacowanie wartości zasobów majątkowych kraju. Uniemożliwia to także ocenę wpływu działalności B+R na produktywność 338. Gdy w początkach lat 1950-tych pod egidą ONZ tworzono system rachunków narodowych, nie uznawano B+R za kategorię wydatków zasługującą na wyodrębnienie, m.in. z powodów trudności obliczenia kapitalizacji działalności B+R, tj. traktowania jej jako składnika majątku trwałego. Przez lata odmawiano też B+R prawa obywatelstwa w rachunkach narodowych argumentując, że dopuszczenie B+R otworzy drzwi całej grupie trudnych do pomiaru wydatków niematerialnych (intangible investments). Zdecydowano zatem, aby rachunki narodowe tworzyły rdzeń otaczany przez luźniejsze rachunki satelitarne, oddzielne, obejmujące obszary zainteresowań trudne do uwzględnienia w rachunkach narodowych, takie jak B+R oraz innowacje. Podręcznik Frascati stara się zachować zgodność z zaleceniami SNA gdy uznaje to za możliwe, 337 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Por. cały aneks Ujęcie B+R w Systemie Rachunków Narodowych ONZ, tamże, s Grażyna Niedbalska, Prace metodologiczne w organizacjach międzynarodowych nad kapitalizacją i rachunkiem satelitarnym działalności badawczej i rozwojowej(b+r), Wiadomości Statystyczne 2009 nr

102 jednak nieraz proponuje własne rozwiązania, np. klasyfikację sektorów SNA (rządowy, biznesu, organizacji non-profit) uzupełnia o sektor szkolnictwa wyższego 339. Różnice między systemem Frascati a systemem SNA trzykrotnie omówiono w sposób systematyczny: po raz pierwszy ok. roku 1970 i ponownie w roku 1990, gdy przeglądy obu systemów zbiegły się w czasie, oraz w połowie lat siedemdziesiątych XX w., kiedy to wprowadzono pojęcie rachunków satelitarnych dla B+R 340. Wyzwania. Od lat podejmuje się problem włączenia B+R do SNA (systemu rachunków narodowych) 341. Ostatnio objęto nimi także pomiar innowacji 342 oraz produktów własności intelektualnej 343. W tym celu OECD powołało grupę zadaniową Task Force on R&D and Other Intellectual Property Products dla przygotowania wytycznych dotyczących kapitalizacji (czyli oceny wartości rynkowej) B+R i innych produktów własności intelektualnej (nakłady brutto na środki trwałe - Gross Fixed Capital Formation, zużycie środków trwałych consumption of fixed capital, usługi kapitałowe capital services itd.) 344. Ostatnia (2008) decyzja Komisji Statystycznej ONZ, aby wydatki na B+R ujmować jako wydatki kapitałowe, zbliży do siebie obie statystyki 345. Ponadto włączy ona znacznie szerszą grupę twórców i użytkowników statystyki w problematykę B+R, w pomiar wielkości B+R oraz efektów społecznych i gospodarczych 346. Decyzja ta jest uwieńczeniem trwających od roku 1993 zmian SNA (np. zalecenia, aby włączać do rachunków narodowych jako tworzenie kapitału także transakcje dotyczące baz danych i oprogramowań, rozrywki, sztuki i literatury itd.). Odpowiedź na problemy (na szczeblu OECD i UE). Ostatnie wydanie Podręcznika Frascati (2002) usunęło część różnic pomiędzy sposobem traktowania wydatków na B+R w statystyce N+T+I oraz w SNA. Dla usunięcia pozostałych różnic NESTI powołała w roku 2002 Task Force on R&D and National Accounts. Grupa przygotowała zbiór Benoît Godin, Tradition and Innovation: The Historical Contingency of R&D Statistical Classifications, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, 2001, Working Paper No. 11, Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s. 158; Implications for R&D Capitalisation for R&D Sources and Indicators, DSTI/EAS/STP/NEST(2012) System rachunków narodowych składa się ze spójnego, konsekwentnego i zintegrowanego układu rachunków makroekonomicznych, bilansów i tablic opartych na uzgodnionych międzynarodowo pojęciach, definicjach, klasyfikacjach i zasadach księgowości. The System of National Accounts, Glossary, dataoecd/38/18/ pdf. 342 NESTI Roadmap: contributions to the innovation strategy and longer-term directions, DSTI/EAS/STP/NESTI (2008) Draft Handbook on Deriving Capital Measures of Intellectual Property Products DSTI/EAS/STP/NESTI(2009) OECD task force on R&D and other intellectual property products progress report on the development of the OECD Handbook on deriving capital measures of intellectual property products DSTI/EAS/STP/NESTI(2008) Draft Handbook on Deriving Capital Measures of Intellectual Property Products DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)2; Proposals for the Classification of Intellectual Property Products in MSITS and EBOPS, OECD STD/SES/WPTGS(2008) Fred Gault, Science, Technology and Innovation Indicators: the Context of Change, w: Science, Technology and Innovation Indicators in a Changing World: Responding to Policy Needs, OECD Paris 2007, 102

103 ustaleń jako wkład do tzw. Canberra II Group. Canberra II Group rozważa m.in., w jaki sposób dane zebrane zgodnie z zasadami Podręcznika mogłyby służyć jako punkt wyjścia do przygotowania danych kompatybilnych z rachunkami narodowymi 347. Podczas wspólnego posiedzenia NESTI i Canberra Group (maj/czerwiec 2007) zalecono, aby wydatki na B+R były w SNA traktowane jako Gross Fixed Capital Formation (GFCF), zgodnie z definicją Podręcznika Frascati 348. Sprawa ta budzi kontrowersje pomiędzy ekspertami. Istnieją różnice zdań co do sposobu traktowania B+R w rachunkach narodowych. Niektórzy specjaliści optują za pozostawieniem B+R w odrębnych tzw. rachunkach satelitarnych do czasu opracowania szerszego i spójnego podejścia do pomiaru kapitału intelektualnego i gospodarki opartej na wiedzy w rachunkach narodowych. Sugestiom tym wychodzi naprzeciw wymieniony Podręcznik Pomiaru Produktów Własności Intelektualnej, który dostarcza wskazań co do sposobu włączania aktywów niematerialnych (wśród nich B+R) do rachunków narodowych 349. Sposób liczenia w krajach Unii Europejskiej wspomaga Europejski System Rachunków Narodowych i Regionalnych (ESA) zharmonizowana metodologia tworzenia danych dla rachunków narodowych, opracowana po to by dane statystyczne dotyczące gospodarki państw członkowskich UE były spójne, porównywalne, wiarygodne i aktualne. Europejski System Rachunków (ESA) 2010 zastąpił ESA 1995 we wrześniu 2014 roku 350. Sprawa włączenia B+R i innowacji do rachunków narodowych lub pozostawienia ich w formie rachunków satelitarnych ma znaczenie przede wszystkim dla analiz ekonometrycznych (badanie produktywności inwestycji w B+R). Sytuacja w Polsce. W GUS planowane jest przeprowadzenie w najbliższej przyszłości pracy metodologicznej poświęconej wdrożeniu rachunku satelitarnego działalności B+R R&D and national accounts: an update, 2007; ogólna informacja: 0,3343, en_2649_34245_ _1_1_1_1,00.html; Measuring new factors in economic growth - statistical work on innovation, technology and globalization, OECD 2005; Measuring new factors in economic growth - statistical work on innovation, technology and globalization, OECD Blue Sky Forum: Implications for the NESTI agenda, DSTI-EAS-STP-NESTI(2007)2; R&D and national accounts: an update, DSTI-EAS-STP-NESTI(2007) Draft Handbook on Deriving Capital Measures of Intellectual Property Products DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)2. Odmienne zdanie w omawianej kwestii: Carol A. Robbins, Linking Frascatibased R&D spending to the system of National Accounts: An Application to US data, 2005, _draft_sna_fras.pdf 350 Europejski System Rachunków Narodowych i Regionalnych (ESA2010), GUS. 351 Grażyna Niedbalska, Prace metodologiczne w organizacjach międzynarodowych nad kapitalizacją i rachunkiem satelitarnym działalności badawczej i rozwojowej(b+r), Wiadomości Statystyczne 2009 nr

104 Zasoby ludzkie dla nauki i techniki (Human Resources for Science and Technology, HRST) Problemy i metody. Tradycyjna statystyka B+R ma na celu poznanie organizacji B+R (uniwersytetów, komórek B+R w przedsiębiorstwach). Jest ona adresowana do organizacji. W efekcie, statystyka B+R daje tylko bardzo ogólny obraz rynku pracy w sektorze N+T, a nie wkracza w ogóle na obszar pomiaru rynku pracy intelektualnej. Tymczasem odkryć naukowych, wynalazków i transferu technologii dokonują nie organizacje i struktury, tylko konkretni ludzie. Z reguły kwestionariusze wypełniają osoby z działu finansowego, często nie wystarczająco kompetentne, by odpowiadać na pytania dotyczące danych personalnych 352. Próbą rozwiązania tych problemów był opracowany przez OECD i Eurostat Podręcznik Canberra (Canberra Manual), W Podręczniku zasoby ludzkie dla nauki i techniki definiuje się jako ogół osób aktualnie zajmujących się lub potencjalnie mogących się zająć pracą związaną z tworzeniem, rozwojem, rozpowszechnianiem i zastosowaniem wiedzy naukowo-technicznej. Opracowano dwa sposoby określania populacji HRST: a) według poziomu posiadanych kwalifikacji - ogół osób, których formalny poziom wykształcenia pozwala na pracę w tzw. zawodach N+T wg klasyfikacji wykształcenia ISCED (International Standard Classification of Education), b) według wykonywanego zawodu - ogół osób faktycznie zatrudnionych w zawodach N+T wg klasyfikacji zawodów ISCO (International Standard Classification of Occupations). Podkreślono, że do poprawnej analizy zagadnień podaży i popytu konieczna jest kombinacja kryteriów i poziomów 354. Idealna baza danych powinna obejmować a) krajowe zasoby ludzkie w sferze N+T w określonych momentach czasowych, w podziale według statusu zawodowego oraz sektora i typu zatrudnienia, b) informacje na temat napływu (głównie absolwentów i imigrantów) oraz odpływu (przede wszystkim odejścia na emeryturę i emigracja) kadr N+T. Zarówno zasoby, jak i przepływy powinny być ujęte w podziale na dziedziny nauki 352 A Roadmap for future work on Human Resources in S&T (HRST), DSTI/EAS/STP/NESTI(2006) Głównym źródłem danych dotyczących zasobów ludzkich dla nauki i techniki są spisy powszechne, zaś w okresach pomiędzy spisami badanie aktywności ekonomicznej ludności (Labour Force Survey, w Polsce zwane w skrócie BAEL)i mikrospisy. W Polsce korzysta się także z badań działalności B+R (kwestionariusze GUS PNT-01 i PNT-01/s), sprawozdań o studiach dziennych, wieczorowych, zaocznych i eksternistycznych, sprawozdań o stypendiach naukowych, studiach podyplomowych i doktoranckich oraz zatrudnieniu w szkołach wyższych (S-10 i S-12) oraz z danych Kancelarii Prezydenta RP i Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego (statystyka przyznanych tytułów naukowych profesora oraz stopni naukowych doktora i doktora habilitowanego). Pojęcia stosowane w statystyce publicznej, PLK_HTML.htm?id=POJ-1162.htm; Nauka i Technika w 2013 roku, GUS Por. też Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s ; Benoît Godin, Highly Qualified Personnel: Should we Really Believe in Shortages?, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper No. 15, 104

105 i techniki, kategorie wieku i płci oraz na kategorie pochodzenia narodowego lub etnicznego. Potrzebne są także dane na temat szczególnych kategorii (posiadacze stopnia doktora, posiadacze stopnia powyżej doktora, badacze, informatycy itp.) 355. Wyzwania. Gdy Strategia Lizbońska podniosła znaczenie B+R dla rozwoju gospodarczego i społecznego oraz kadr naukowych, ich kształcenia, karier, mobilności i składu (problem udziału kobiet), okazało się, że koncepcja HRST ujęta w Podręczniku Canberra nie jest wystarczająca dla projektowania odnośnych polityk. Stwierdzono, że istniejące dane statystyczne są dość rozproszone, a poziom ich zagregowania jest stosunkowo wysoki ze względu na to, że głównym źródłem danych są badania statystyczne prowadzone na próbach (np. badanie na temat siły roboczej) 356. W roku 2002 uznano, że podręcznik wymaga rewizji, a problematyka personelu rozszerzenia o nowe tematy badawcze i metodologie badań. Zdecydowano, że rewizja Podręcznika powinna zostać poprzedzona wielokierunkowymi badaniami i pracami metodologicznymi 357. Kilka lat później krytyka Podręcznika stała się ostrzejsza. Ostatni raport OECD przygotowany przez Svein Olav`a, Nås Anders Ekeland`a i Laudeline Auriol 358, oparty na analizie literatury przedmiotu oraz baz danych, stwierdza, że zaproponowane przez Podręcznik Canberra pojęcia i metody są znacznie rzadziej stosowane niż inne, oparte na danych dotyczących poziomu i dziedziny wykształcenia na poziomie wyższym. Definicje Podręcznika są często odrzucane 359. Odpowiedź na problemy (na szczeblu OECD i UE). Odpowiedź na tak sformułowane problemy była wieloraka. Aby rozwiązać problem opisu statystycznego personelu B+R w tradycyjnej statystyce B+R, w różnych krajach OECD przyjęto trzy różne rozwiązania: 1. stosuje się dwa oddzielne kwestionariusze, jeden dotyczący kwestii finansowych, a drugi personalnych (lub też dokonuje się podziału kwestionariusza na dwie części, z których jedną kieruje się do osoby odpowiedzialnej za sprawy finansowe, a drugą do kadr), 2. przeprowadza się dwa różne badania oparte na różnych kwestionariuszach, 3. dobiera się reprezentatywną próbę, do której (dodatkowo) kieruje się 355 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Working Party of National Experts on Science and Technology Indicators Summary Record DSTI/EAS/STP/NESTI/ M(2002)2 358 Take The "Leed": Existing Surveys And Administrative Data To Analyse The Role Of Human Resources For Science And Technology In Innovation And Economic Performance, DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)12 oraz aneksy Existing Surveys And Administrative Data To Analyse The Role Of HRST In Innovation And Economic Performance DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)12-ANN1-ENG; HRST Micro Data Survey 2008 DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)12-ANN1-attachment. 359 Take The "Leed": Existing Surveys And Administrative Data To Analyse The Role Of Human Resources For Science And Technology In Innovation And Economic Performance, DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)12 oraz aneksy Existing Surveys And Administrative Data To Analyse The Role Of HRST In Innovation And Economic Performance DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)12-ANN1-ENG; HRST Micro Data Survey 2008 DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)12-ANN1-attachment. 105

106 szczegółowe pytania dotyczące karier, mobilności, motywacji itd. 360 Ponadto, zaleca się, aby jeśli to tylko możliwe i dozwolone, tworzyć (korzystając z informatyzacji danych) fiszki z danymi dla poszczególnych osób na podstawie baz administracyjnych (rejestry biznesu, rejestry ludności, fisze podatkowe, urzędów skarbowych, zakładów ubezpieczeń, zakładów pracy, szkół wyższych), baz bibliometrycznych i patentowych (dane o autorach publikacji, wynalazcach i właścicielach patentów), elektronicznych CV oraz kwestionariuszy badań (badania: B+R i innowacji, osób posiadających tytuł doktorski, rynku pracy itd.) 361. Ponadto, podjęto wiele badań i prac metodologicznych dla poznania zasobów i mobilności posiadaczy stopnia doktora (bez względu na to, czy są zatrudnieni jako badacze czy nie, definiowanych jako osoby posiadające wykształcenie na poziomie szóstym wg klasyfikacji ISCED 362 ), gdyż grupę tę uznano jako szczególnie ważną w gospodarce opartej na wiedzy 363, karier osób wysoko wykwalifikowanych, personelu B+R przedsiębiorstw, udziału kobiet w B+R 364, udziału osób starszych w HRST 365, atrakcyjności studiów oraz karier naukowych. Zaleca się, aby w statystyce Zasobów Ludzkich dla Nauki i Techniki: dokonać rewizji Podręcznika Canberra (w szczególności w odniesieniu do pojęcia zasobu ludzkiego dla N+T w kontekście pokrewnych pojęć badaczy oraz posiadaczy stopnia doktora), posunąć badania mobilności poza już wprowadzone w krajach UE badania nad mobilnością posiadaczy stopni doktorskich, zainicjowaną przez OECD i UNESCO statystykę rozwoju karier posiadaczy stopni doktorskich prowadzić systematycznie (co dwa lata), zarówno w krajach UE, jak i poza jej granicami, w trybie dwuletnim, wprowadzić osobną kategorię badaczy w klasyfikacji ISCO (International Standard Clasiffication of Occupation) 366, 360 A Roadmap for future work on Human Resources in S&T (HRST), DSTI/EAS/STP/NESTI(2006) Take The "Leed": Existing Surveys And Administrative Data To Analyse The Role Of Human Resources For Science And Technology In Innovation And Economic Performance, DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)12; Exploiting the potential of existing surveys and administrative data to analyse the role of human S&T resources In innovation and economic performance, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008) Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education, w skrócie ISCED), zob Por. Tomas Meri, Doktorat holders. The beginning of their career, Statistics in Focus 131/2007, Tomas Meri, Women employed in science and technology, Statistics in Focus 10/2008, Thomas Meri, Senior human resources in science and technology, Statistics in Focus 26/2008, 106

107 wprowadzić nowe pod-grupy: specjaliści (professionals) i współpracownicy (associates) opieki zdrowotnej; specjaliści (professionals) i współpracownicy (associates) nauczania; specjaliści (professionals) i współpracownicy (associates) komputerowi; technicy i asystenci nauki i inżynierii; specjaliści (professionals) i współpracownicy (associates) finansów i biznesu 367, dokonać ogólnej weryfikacji jakości danych i baz danych, rozwinąć badania nad łączeniem danych pochodzących z różnych źródeł (np. survey`ów, rejestrów administracyjnych itd. np. The Structural Earnings Survey (SES) and the EU Statistics on Income and Living Conditions (SILC)), uzupełnić istniejące wskaźniki, np. o dane dotyczące narodowości i miejsca pochodzenia w statystyce siły roboczej (EU Labour Force Survey), wykorzystywanej jako jedno ze źródeł danych o mobilności HRST 368. Podkreśla się, że bodźcem dla rozwoju statystyki zasobów dla nauki i techniki powinien stać się projekt IISER IPTS (Integrated Information System on the Career Path and Mobility Floks of Researchers) 369. Ważnym podsumowaniem prób krytycznego spojrzenia na dotychczasową statystykę HRST oraz formułowania zaleceń jest ostatni raport OECD (2009) przygotowany przez Svein Olav`a, Nås Anders Ekeland`a i Laudeline Auriol 370. Raport podkreśla, że wyjściem z trudności pomiaru kapitału ludzkiego jest wykorzystanie nowych typów źródeł danych oraz zaproponowanie nowych międzynarodowych metod i wskaźników. Rozwój e-rządu (informatyzacja administracji publicznej) zwiększa zasoby danych osobowych. Problem polega na tym, jak pogodzić dostęp do informacji z zasadami ochrony danych osobowych. Pomiar zasobów ludzkich oparty na mikrodanych z tych nowych, stosunkowo rzadko jeszcze wykorzystywanych w statystyce HRST źródeł, wg nowych zasad, powinien pomóc w lepszym zrozumieniu roli kapitału ludzkiego w innowacjach i wzroście gospodarczym. 366 EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Doc.Eurostat/F4/STI/2007/3_DG RTD, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 2007; Other topics related to R&D statistics, Doc.Eurostat/F4/STI/7 367 New HRST concepts and definitions: some first ideas, Doc. Eurostat/F4/STI/12; Human Resources In Science and Technology. Analysis of new HRST sub-populations, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 2007 Eurostat; Human Resources in S&T statistics progress report, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 2007, Doc.Eurostat/F4/STI/2007/12. HRST. Wobec propozycji podgrup wysunięto wiele zastrzeżeń w dyskusji na zebraniu Working Group on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 5-6 listopada Human Resources in Science and Technology statistics. A progress report, Doc.Eurostat/F4/STI/2009/ EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Doc.Eurostat/F4/STI/2007/3_DG RTD, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg 2007; Other topics related to R&D statistics, Doc.Eurostat/F4/STI/7 370 Take The "Leed": Existing Surveys And Administrative Data To Analyse The Role Of Human Resources For Science And Technology In Innovation And Economic Performance, DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)12 oraz aneksy Existing Surveys And Administrative Data To Analyse The Role Of HRST In Innovation And Economic Performance DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)12-ANN1-ENG; HRST Micro Data Survey 2008 DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)12-ANN1-attachment. 107

108 Standardy metodologiczne. Nadal, choć krytykowany, podstawowe standardy metodologiczne określa Podręcznik Canberra (Canberra Manual), Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy.Ważnym źródłem danych są bazy Eurostatu Human Resources in Science and Technology 372, Banku Światowego World Development Indicators, UNESCO 373 oraz OECD (m.in. Educational Attainment Database) 374. Jak dotąd, tylko niewiele państw OECD (np. National Science Foundation w USA) prowadzi kompletne imienne wykazy wszystkich absolwentów studiów z zakresu N+T i ich dalszych losów, co jest ważnym źródłem informacji o zasobach ludzkich w sferze N+T 375. Przeprowadzone w ostatnich latach przez OECD badania dotyczyły m.in. absolwentów studiów trzeciego oraz czwartego stopnia, ich zatrudnienia oraz wynagrodzeń 376, posiadaczy stopnia doktora 377, zainteresowań młodzieży studiami naukowymi 378, charakterystyki badaczy w sektorze biznesu 379, obecności kobiet w badaniach 380, problemu starzenia się pracowników naukowych 381, przebiegu karier naukowych 382, osób wysoko wykwalifikowanych oraz ich mobilności 383, rynku pracy naukowej i technologicznej 384, a m.in. problemu równowagi pomiędzy ec.europa.eu/eurostat OECD Science, Technologuy and Industry Outlook 2009, s Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s OECD Science, Technologuy and Industry Outlook 2009, s Careers of doctorate holders (CDH). Project update and presentation of results, OECD RIHR meeting May 2009; Earned Doctorates: Where And How Are They Used? Results Of The First Data Collection On Careers Of Doctorate Holders, DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)11; Workshop On Careers And Mobility Of Doctorate Holders DSTI-EAS-STP-NESTI(2009)10-ENG; Data collection on Careers of Doctorate Holders: State of the Art. And Prospects, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008)20 IPTS planuje w ramach programu HREK przeprowadzić badania pilotażowe nt. badaczy nauk biologicznych w okresie środka karier, object_id=project S Report on Global Science Forum (GSF) work on declining interest in science studies, DSTI/STP/A(2005)1/REV1; Declining interest for science studies, DSTI/STP/MS(2004) Measuring researchers in the business enterprise sector DSTI/EAS/STP/NESTI(2005) Women in research DSTI/STP/RD(2004)3; Measuring gender differences among Europe`s knowledge workers, Eurostat 2006, Ageing work force how old are Europe`s human resources in science and technology?, Eurostat Human Resources in Science and Technology: Draft Policy Report, DSTI/STP(2006) Inter-sectoral mobility of the highly skilled, OECD RIHR Meeting, Paris 18 th -19 th May 2009; Report on ELSA work on international mobility COM/DELSA/STD(2004)36;Innovative People. Mobility Of Skilled Personnel in National Innovation Systems, OECD 2001; International Mobility of the Highly Skilled, OECD 2001; Mark Tomlinson, The Career Trajectories Of Knowledge Workers, DSTI/STP/TIP(99)2/ FINAL; Sami Mahroum, Highly Skilled Globetrotters: The International Migration Of Human Capital, DSTI/STP/TIP(99)2/FINAL. Dawniej problemy te rozpatrywano w kategoriach migracji i drenażu mózgów, por. J.M. Ringe, The migration of scientists and engineers , SEPSU 1993, displaypagedoc.asp?id= Mario Cervantes, Background report on Science and Technology Labour Markets, 108

109 popytem i podażą 385. Niezależnie od OECD, podobne badania przeprowadza się w jego poszczególnych krajach członkowskich 386. Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. Wszystkie omówione prace są pomyślane jako wsparcie analityczne programów i instrumentów polityk naukowych dotyczących kwestii zatrudnienia, karier i mobilności badaczy. Inwentarz polityk tego typu prowadzi IPTS; wkrótce ma zostać włączony do systemu monitoringu ERAWATCH 387. Np. po mikrodane HRST sięgano podczas ewaluacji parków nauki lub podejmując decyzje dotyczące zagadnień tzw. akademickich firm odpryskowych lub karier akademickich 388. Skoordynowane zbiory danych HRST mogą być wykorzystywane (po powiązaniu ich ze statystykami demograficznymi) do oceny obecnej i ewentualnej przyszłej podaży, popytu na personel naukowo-techniczny (w kraju i poza jego granicami), z myślą o ocenie następstw obecnej sytuacji dla przyszłej działalności badawczej i przemysłowej, planowania w sferze kształcenia i szkoleń, pomiaru dyfuzji wiedzy znajdującej swoje ucieleśnienie w zasobach ludzkich oraz oceny roli kobiet (i mniejszości) w działalności naukowo-technicznej 389. Ważniejsze tablice i diagramy. Rezultaty badań HRST państw UE (2010) opublikowano na stronie Eurostatu 390. Sytuacja w Polsce. Głównym źródłem danych o zasobach dla nauki i techniki, zarówno dla GUS jak i dla Eurostatu, są Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności - BAEL (Labour Force Survey - LFS). Pełniejszy i bardziej wiarygodny obraz ludności, jak i zasobów ludzkich dla nauki i techniki (HRST) dają Narodowe Spisy Powszechne. Uwzględniane są również badania statystyczne GUS dotyczące szkolnictwa wyższego i edukacji narodowej. GUS korzysta z danych pochodzących z następujących kwestionariuszy: ZD Badanie Aktywności Ekonomicznej Ludności - BAEL13, A Narodowy Spis Powszechny Ludności i Mieszkań 2002 r. z dnia 20 maja, S-10 Sprawozdanie o studiach wyższych, S-12 Sprawozdanie o stypendiach naukowych, studiach podyplomowych i doktoranckich oraz zatrudnieniu w szkołach wyższych. DSTI/STP/TIP(99)2 Science and Technology Labour Markets: Analytical Framework, DSTI/STP/SUR(98) Human Resources in Science and Technology: Draft Policy Report, DSTI/STP(2006) Np. badania przeprowadzone w Szwecji, przedstawione na posiedzeniu NESTI International Mobility among Persons with Higher Education, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008)32. Analizy ekonometryczne roli HRST w gospodarce i innowacjach: Svein Olav Nås, Exploiting the potential of existing surveys and administrative data to anlyse the role of human S&T resources In innovation and economic performance, prezentacja na spotkaniu NESTI w r Exploiting the potential of existing surveys and administrative data to analyse the role of human S&T resources In innovation and economic performance, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008) Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s

110 Dane o nadanych stopniach naukowych udostępniane są przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, a dane o tytułach naukowych profesora - przez Kancelarię Prezydenta RP. Dane krajowe dotyczące edukacji Eurostat gromadzi14 w ramach wspólnego działania Instytutu Statystycznego UNESCO (UIS) i Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD), określanego jako Data Collection on Education Systems 391. Oprócz tego Ośrodek Przetwarzania Informacji prowadzi badania nad karierami zawodowymi osób posiadających stopień naukowy doktora (tzw. CDH). Opis statystyki GUS i OPI zawarty jest w corocznym Programie Badań Statystycznych Statystyki Publicznej 392. W badaniu zbiera się informacje o: - pracy doktorskiej (dziedzina nauk, źródła finansowania, data uzyskania doktoratu, czas trwania pracy nad doktoratem, charakter pracy badawczej), - przebiegu edukacji do momentu rozpoczęcia pracy nad doktoratem, - sytuacji zawodowej badanej osoby, - doświadczeniach związanych z karierą zawodową oraz efektów związanych z dotychczasową pracą naukową i dydaktyczną (publikacje, patenty, współpraca międzynarodowa itp.), - mobilności międzysektorowej i międzynarodowej, - danych osobistych, w tym miejsca zamieszkania, wieku i płci, obywatelstwa, stanu cywilnego, ilości osób na utrzymaniu GUS Nauka i technika w roku 2013, Warszawa 2014, s Por

111 Statystyka CDH Problemy i metody. Jedną z gałęzi badań statystyczne nad zasobami ludzkimi w N+T są badania nad karierami posiadaczy stopni doktorskich. Podkreśla się, że badania te są ważne, gdyż to posiadacze stopni doktorskich (lub innych stopni) są głównie odpowiedzialni za tworzenie, komercjalizację i upowszechnianie wiedzy i innowacji; jak dotąd jednak było niewiele informacji na temat ich karier i mobilności na rynku pracy 394. Lukę tę przełamało badanie karier posiadaczy stopni doktorskich, przeprowadzone w latach wspólnie przez OECD, UNESCO Institute for Statistics oraz Eurostat (w odniesieniu do danych za rok 2006). Badanie objęło większość krajów członkowskich Unii Unii Europejskiej, EFTA, oraz niektóre z najważniejszych członków OECD, takich jak Stany Zjednoczone i Australia. W latach dokonano weryfikacji danych, ulepszono definicje CDH oraz ulepszono narzędzia badań Core Model Questionnaire (UNESCO), the Methodological Guidelines (Eurostat) oraz the Output Tables (OECD). Z 23 krajów uczestniczących w badaniu, 16 wzięło udział w kolejnej rundzie badań w roku W latach projekt ma być kierowany przez OECD, a korzystać z finansowania w ramach VII Programu Ramowego Komisji Europejskiej w ramach działalności KnowINNO 396. Eurostat planuje umieszczenie w bazie NewCronos m.in. następujących danych: posiadacze stopni doktorskich wg płci i wieku; rozkład procentowy posiadaczy stopni doktorskich wg statusu działalności; stopa bezrobocia posiadaczy stopni doktorskich wg dziedzin nauki; rozkład procentowy zatrudnionych posiadaczy stopni doktorskich wg zawodu; rozkład procentowy posiadaczy stopni doktorskich zatrudnionych jako badacze wg płci, dziedziny nauki oraz sektorów wykonawczych B+R; rozkład procentowy zatrudnionych posiadaczy stopni doktorskich wg długości pracy u tego samego pracodawcy oraz w tym samym sektorze; procent krajowych posiadaczy stopni doktorskich (obywateli kraju) mieszkających za granicą w ciągu ostatnich 10 lat; procent krajowych posiadaczy stopni doktorskich (obywateli kraju) mieszkających za granicą w ciągu ostatnich 10 lat wg regionu pobytu; procent krajowych posiadaczy stopni doktorskich (obywateli kraju) mieszkających za granicą w ciągu ostatnich 10 lat wg powodów powrotu do kraju Presentation of results and data, Task Force on the Career development of Doctorate Holders (CDH), Luxembourg, 3-4 October 2011, Doc.Eurostat/F4/CDH/2011/3; Statistics on the Career Development of Doctorate Holders (CDH statistics), Doc.Eurostat/F4/STI/ 2009/ Ostatnie badania Careers of Doctorate Holders: An Update on NESTI Activities and Future, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)11; Doctorate Holders` Competencies: Proposed New Questions for CDH and Other Surveys, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)11/Ann2; Doctorate Graduates in Times of Ecoomic Downturn: Labour Market Participation and Mobility, DSTI/EAS/STP/NESTI(2012)11/ANN Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November 2009, Doc. Eurostat/F4/STI/2009/

112 Standardy metodologiczne danego pola. W odpowiedzi na problem opisu statystycznego karier doktorów OECD wspólnie z UNESCO i Eurostatem przygotowało wskazówki metodologiczne Statistics on the Careers of Doctorate Holders (CDH) - Methodological Guidelines DSTI/EAS/STP/NESTI (2006)3/PART2. W roku 2009 przygotowano ich rewizję 398. Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy. OECD i Eurostat planują wspólnie stworzenie bazy danych o posiadaczach stopni doktorskich, opartej na prowadzonych wspólnie badaniach. W listopadzie 2011 roku Komisja Europejska rozpoczęła prace nad gromadzeniem danych na temat wzorców mobilności i ścieżek kariery naukowców z UE 399. Planowany system monitoringu The Integrated Information System on European Researchers (IISER - IPTS wspólnie z DG-Research), miał zawierać wskaźniki ilustrujące trendy w zakresie zasobów ludzkich w B+R, szkoleń, karier i mobilności 400. Celem pierwszej fazy projektu jest a) inwentaryzacja dostępnych danych na szczeblu kraju, b) przeprowadzenie analizy luk oraz c) opracowanie metodologii. Na podstawie danych zebranych w ramach projektu w IPTS opracowano raport 401. Badania nad karierami posiadaczy stopni doktorskich w najbliższych latach są rozwijane w ramach projektu OECD KnowINNO 402, podczas gdy z powodu oszczędności Eurostat ogranicza swoje zaintersowanie tematem 403. Ważniejsze tablice i diagramy. Źródło: Presentation of results and data, Task Force on the Career development of Doctorate Holders (CDH), Luxembourg, 3-4 October 2011, Doc.Eurostat/F4/CDH/2011/ Eurostat Revision of the methodological guidelines, Doc.Eurostat/F4/CDH/2009/ Which factors influence the international mobility of research scientists? OECD Science, Technology and Industry Working Papers Philippe Mouérou, Maria Paola Di Pietrogiacomo, Stock, Career and Mobility in the EU, IPTS 2008, Key findings of the OECD-KNOWINNO project on the Careers of Doctorate Holders, NESTI April 2013; The KNOWINNO activities on CDH, Expert group meeting and Eurostat task force oncareers of Doctorate Holders, Luxembourg, 3-4 October Follow-up of Statistics on the Career Developoment of Doctorate Holders, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Development, Luxembourg November

113 Źródło: Dominik Batorski, Michał Bojanowski, Dominika Czerniawska, Diagnoza mobilności instytucjonalnej i geograficznej osób ze stopniem doktora w Polsce, 2010 Źródło: Dominik Batorski, Michał Bojanowski, Dominika Czerniawska, Diagnoza mobilności instytucjonalnej i geograficznej osób ze stopniem doktora w Polsce,

114 Źródło: Dominik Batorski, Michał Bojanowski, Dominika Czerniawska, Diagnoza mobilności instytucjonalnej i geograficznej osób ze stopniem doktora w Polsce, 2010 Sytuacja w Polsce.Badania nad karierami zawodowymi osób posiadających stopień naukowy doktora (CDH) prowadzi obecnie Ośrodek Przetwarzania Informacji na zlecenie Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego i we współpracy z Głównym Urzędem Statystycznym.Wyniki badania CDH zostały przekazane do Eurostatu w formie zestawień statystycznych. Badanie ma być przeprowadzane cyklicznie. W Polsce badaniom poddano osoby posiadające stopień naukowy doktora zatrudnione w placówkach naukowych PAN, jednostkach badawczo-rozwojowych, szkołach wyższych i innych jednostkach naukowych oraz w przedsiębiorstwach prowadzących działalność B+R, w których liczba pracujących wynosi 10 osób i więcej 404. Dominik Batorski, Michał Bojanowski i Dominika Czerniawska we współpracy z Maciejem Ostaszewskim i Jackiem Szejdą opublikowali Diagnozę mobilności instytucjonalnej i geograficznej osób ze stopniem doktora w Polsce w roku 2009(ICM/OPI, 2009) 405. Opracowanie na temat omawianej problematyki opublikowało także Polskie Forum Strategii Lizbońskiej (Imigracja wykwalifikowanych pracowników do Polski, Warszawa-Gdańsk 2007) Rozporządzenie Rady Ministrów w sprawie programu badań statystycznych statystyki publicznej na rok 2008, Mankamentem badań OPI jest niska stopa zwrotu odpowiedzi, równoważna jednak, do pewnego stoponia, przez umiejętne stosowanie metody ważenia wskaźnika skłonności (ang. Propen sity score weightening) _raporty _statystyki/ _diagnoza_mobilnosci.pdf 114

115 Statystyka biotechnologii Problemy i metody. Potrzeba rozumienia wpływu gospodarczego biotechnologii, uzasadniona jej znaczeniem jako jednej z najważniejszych tzw. technologii generycznych (ogólnego zastosowania), spowodowała podjęcie przez OECD (od roku 1998) prac nad ustaleniem metodologii jej pomiaru. Podstawowe definicje i wskaźniki. Firma aktywna na polu biotechnologii: firma stosująca co najmniej jedną z technik biotechnologii (jak określono w spisie definicji technik biotechnologii OECD) do produkcji towarów lub usług i/lub prowadząca B+R na polu biotechnologii. Dedykowana firma biotechnologiczna: firma aktywna na polu biotechnologii, której dominującadziałalność polega na stosowaniu biotechnologii do produkcji towarów lub usług i/lub prowadzeniu B+R na polu biotechnologii. Firmy te są podzbiorem biotechnologii aktywnych firm. B+R na polu biotechnologii: B+R w dziedzinie technik, produktów i procesów biotechnologicznych 406. Źródło: OECD Framework for biotechnology statistics 2005 Działalność biotechnologiczna obejmuje: 406 Enrico Giovanni, Understanding Economic Statistics, OECD

116 działalność badawczą i rozwojową - badania naukowe i eksperymentalne prace rozwojowe w zakresie stosowanych w biotechnologii technik, produktów lub procesów biotechnologicznych, zgodnie z obiema definicjami biotechnologii (prezentowanymi poniżej), produkcję - w której techniki biotechnologiczne stosuje się do wytwarzania produktów lub w procesach biotechnologicznych włączając ochronę środowiska. Badanie statystyczne biotechnologii wykracza zatem poza sferę B+R, gdyż z założenia obejmować powinno obok podmiotów prowadzących działalność B+R w dziedzinie biotechnologii, również podmioty zaangażowane w biotechnologię przez stosowanie, co najmniej jednej z technik biotechnologii (według definicji biotechnologii opartej o wykaz technik OECD), do produkcji dóbr lub usług. Ponadto dostosowuje się je do specyfiki tej dziedziny działalności, szczególnie do tego, że: - biotechnologia jest procesem, a nie produktem czy branżą, w związku z czym nie daje się ona łatwo wyodrębniać na podstawie istniejących klasyfikacji. W chwili obecnej na żadnym poziomie klasyfikacji działalności gospodarczej - międzynarodowej (ISIC Rev.4), Unii Europejskiej (NACE Rev.2) i krajowej (PKD 2007) nie można wyodrębnić konkretnych branż biotechnologicznych. We wszystkich natomiast tych klasyfikacjach występuje klasa zawierająca badania naukowe i prace rozwojowe w dziedzinie biotechnologii. W Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD 2007) w sekcji M - Działalność profesjonalna, naukowa i techniczna, wyodrębniono podklasę Z - Badania naukowe i prace rozwojowe w dziedzinie biotechnologii. Jest to przydatna klasyfikacja w przypadku identyfikacji jednostek, dla których działalność B+R w dziedzinie biotechnologii jest działalnością przeważającą. Jednak dla większości jednostek, działalność w dziedzinie biotechnologii jest prowadzona w ramach lub obok głównej dziedziny działalności. - istniejące klasyfikacje dziedzin nauki, ściślej związane z działalnością B+R, w obecnym kształcie nie pozwalają na pełne wyodrębnienie biotechnologii. W klasyfikacji dziedzin nauki i techniki według OECD biotechnologia występuje jako: biotechnologia środowiska (nauki inżynieryjne i techniczne), biotechnologia przemysłowa (nauki inżynieryjne i techniczne), biotechnologia medyczna (nauki medyczne i nauki o zdrowiu), biotechnologia rolnicza (nauki rolnicze) 407. Wyzwania. Biotechnologia, dziedzina na styku badań naukowych, technologii i gospodarki, nie może być charakteryzowana jedynie za pomocą tradycyjnych wskaźników N+T+I (nauki, techniki, innowacji), gdyż nie da się jej ująć jedynie w kategoriach B+R i innowacji. Klasyfikacje stosuje się zazwyczaj w celu zakreślenia granic danej dziedziny czy obszaru. Ze względu na to, że biotechnologia jest procesem, a nie produktem czy branżą, nie daje się ona łatwo wyodrębniać na podstawie istniejących klasyfikacji. ( ) Istniejące klasyfikacje według dziedzin nauki i celów społeczno- 407 Nauka i technika w roku 2014, GUS Warszawa 2014, s

117 ekonomicznych, ściślej związane z B+R, w obecnym kształcie nie pozwalają na wyodrębnienie biotechnologii 408. A zatem, biotechnologia jest głównie technologią procesową, a nie produktową. Choć istnieją produkty biotechnologiczne, możliwe do uzyskania wyłącznie dzięki biotechnologii, oferuje ona przede wszystkim nowe metody wytwarzania znanych wcześniej produktów. Często trudno określić w nich składnik biotechnologiczny 409. Ponadto, w przeciwieństwie do ICT, nie istnieje odrębny sektor ICT, stosunkowo łatwy do pomiaru. Problemy na przyszłość. Sugeruje się, aby z jednej strony statystykę biotechnologii lepiej zintegrować z ogólną statystyką N+T+I (co oznacza rozwinięcie tej ostatniej o niektóre dane i wskaźniki wprowadzone przez statystykę biotechnologii), ale z drugiej strony aby przy tym rozwijać ją jako częściowo autonomiczną dziedzinę statystyki N+T+I (chociaż nie w takim stopniu, jak np. statystykę społeczeństwa informacyjnego) 410. Odpowiedź na problemy (na szczeblu OECD i UE). Cechą charakterystyczną statystyki biotechnologii jest nacisk położony nie tylko na (dominujące w statystyce N+T+I) wskaźniki wkładu (input), ale także produktu (output) i wpływu (impact). Wpływ określa się w 5 kategoriach: gospodarczej, społecznej, środowiska, zdrowia oraz etycznej i kulturalnej. Wpływ gospodarczy ujmuje się od strony makroekonomii (3 podgrupy) oraz mikroekonomii (5 podgrup) 411. A zatem, w statystyce biotechnologii centralne pojęcie jest rozumiane znacznie szerzej niż tylko jako składnik B+R. Oprócz metod statystyki biotechnologii w szerokim rozumieniu rozwija się metody statystyki biotechnologii w ramach tradycyjnej statystyki B+R: pomiar biotechnologii w sektorze publicznym B+R. Standardy metodologiczne. Prace metodologiczne zaowocowały publikacją A Framework for Biotechnology Statistics, OECD 2005 (biotechnologia w szerokim znaczeniu; podręcznik pominął zasady pomiaru biotechnologii w sektorze publicznym) 412 oraz Guidelines For A Harmonised Statistical Approach To Public Biotechnology R&D (2007); ostatecznej wersji tego drugiego podręcznika nadano tytuł Guidelines for A Harmonised Statistical Approach To Biotechnology Research and Development in the Government and Higher Education Sectors (2009) 413. Ta ostatnia 408 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe Dla Badań Statystycznych W Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s Biotechnology statistics: impacts, tabulations and the way forward, DSTI/EAS/STP/NESTI/(2007) Vincent Duchêne, August Goetzfried and Reinhilde Veugelers, EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Rose A. and McNiven C., Biotechnology Impact Indicators: From measures of activities, linkages and outcomes to impact indicators. Paper prepared for the conference Blue Sky II 2006: What Indicators for Science Technology and Innovation Policies in the 21st Century?, September 25-27, 2006, Ottawa, pdf; Biotechnology statistics: impacts, tabulations and the way forward, OECD Statistical Framework for Public Biotechnology R&D, DSTI/EAS/STP/NESTI(2006)11/ANNEX3. Proponowane zmiany: Reviewing the 2005 Framework for Biotechnology Statistics: first thoughts, DSTI/EAS/STP/NESTI(2008) Guidelines for A Harmonised Statistical Approach To Biotechnology Research and Development in the Government and Higher Education Sectors, DSTI/EAS/STP/NESTI(2009)1/FINAL; Guidelines For A Harmonised Statistical Approach To Public Biotechnology R&D, DSTI/EAS/STP/NESTI(2007)

118 publikacja składa się z 10 części. Omawiają one kolejno definicje; klasyfikacje instytucjonalne; finansowanie i wydatkowanie wewnętrznych nakładów na B+R biotechnologii; personel B+R biotechnologii; współpracę w zakresie biotechnologii; patenty oraz inne formy komercjalizacji biotechnologicznych B+R; zewnętrzne nakłady na B+R biotechnologii; pomiar wspierania B+R i innowacji w dziedzinie biotechnologii; modele kwestionariusza. Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy. Po przygotowaniu podstaw metodologicznych OECD ogłosiła drukiem pilotażowy 2006 Biotechnology Statistics Compendium, uwzględniający dane dotyczące Polski. Planuje się wydawanie tego kompendium w cyklu dwuletnim. Wśród wielu publikacji warto wymienić Sectoral Innovation Systems in Europe: Monitoring, Analysing Trends and Identifying Challenges in Biotechnology, Final Report OECD Key Biotech Indicators zawierają dane dotyczące firm biotechnologicznych, B+R biotechnologii, B+R biotechnologii w sekorze publicznym, patentów biotechnologicznych, zastosowań biotechnologii oraz metodologii statystyki biotechnologii 415. Kluczowe wskaźniki są publikowane na stronie OECD 416. Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. Programy rozwoju biotechnologii wprowadzono zarówno na szczeblu UE (Strategy for Europe on Life Sciences and Biotechnology (COM(2002)27)), jak i na szczeblu narodowym (wprowadzano je od początku lat 1990-tych; obecnie w UE obowiązuje ponad 60 programów, częściowo lub całkowicie poświęconych rozwojowi biotechnologii). Wskaźniki statystyki biotechnologii są m.in. konieczne jako element budowy strategii jej biotechnologii, ustalania priorytetów, monitoringu i ewaluacji instrumentów. Ważniejszetablice i diagramy. Źródło: OECD Biotechnology Statistics

119 Sytuacja w Polsce. Ośrodek Przetwarzania Informacji, na zlecenie MNiSW prowadził od roku 2004 bazę Biotechnologia w Polsce, zawierającą informacje o działalności badawczo-rozwojowej i innowacyjnej, prowadzonej w jednostkach naukowych i przedsiębiorstwach w obszarze biotechnologii. Od roku 2009 badanie to przeniesiono do Głównego Urzędu Statystycznego. 119

120 Statystyka nanotechnologii Problemy metody. Rozwój statystki nanotechnologii, podjęty osiem lat po zainicjowaniu statystyki biotechnologii, przechodzi podobne fazy. Kraj-inicjator (Kanada, obecnie przodujący kraj w budowie metodologii statystyki N+T+I) podjął się opisu problemu na podstawie badań pilotażowych, 417 a OECD poprzez wstępne badania bibliometryczne 418 oraz patentowe 419. Momentem przełomowym było powołanie przez OECD Grupy Roboczej ds. Nanotechnologii (Working Party on Nanotechnology (WPN) ), która po raz pierwszy zebrała się w Loeven w Belgii 8-9 maja Grupa zdecydowała uruchomić 5 projektów, z których jeden ( A ) dotyczy statystyki i pomiaru, realizacja Nanodistrict Project w ramach PRIME Network of Excellence 420. Podstawowe definicje i wskaźniki. Jak dotąd brak definicji pojęć statystyki nanotechnologii OECD; istnieje wiele definicji nanotechnologii opracowanych na potrzeby różnych organizacji międzynarodowych i krajowych agencji grantowych. Jak podkreśla się w opracowaniu OECD, wspólne elementy w tych definicjach to uznanie nanotechnologii zacelową"kontrolę" lub "manipulację" materii nabardzo małą skalę, nacisk na fakt, że zjawiska charakterystyczne dla nanotechnologii ujawniają się tylko w nanoskali, zwrócenie uwagi na okoliczność, że nanotechnologiaumożliwia także nowezastosowania przemysłowe 421. Przygotowany przez OECD spis proponowanych kluczowych wskaźników nanotechnologii obejmuje następujące pozycuje: 1. FIRMY NANOTECHNOLOGICZNE a. Liczba firm nanotechnologicznych (B+R i/lub produkcyjnych) b. Odsetek małych firm nanotechnologicznych, zatrudniających mniej niż 50 zatrudnionych (B+R i/lub produkcyjnych) 417 The Canadian experience in collecting R&D expenditures data for nanotechnology. DSTI/EAS/STP/NESTI(2006)13; Overview and discussion of the results of the pilot survey on nanotechnology in Canada, EAS/STP/NESTI(2007) CSTP Activities On Nanotechnology: Background And Proposals For The Future, DSTI/STP(2006)13; bibliometric indicators of nanoscience research, DSTI/EAS/STP/NESTI(2006) Masatsura Igami & Teruo Okazaki,Capturing nanotechnology`s current state of development via analysis of patents, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2007/4, rpsv/cgi-bin/wppdf?file=5l4mcwg1hqwg.pdf 420 Nanodistrict project - Strategic Report, 2008, Nanodistricts/Nanodistricts%202007%20Strategic%20report.pdf; Research Policy, Volume 36, Issue 6, July 2007; Vincent Mangematin, Nanodistrict: industrial and research organization in emerging technologies, Christopher Palmberg, Hélène Dernis and Claire Miguet, Nanotechnology: An Overview Based On Indicators And Statistics, DSTI/DOC(2009)7 120

121 Mianownik: liczba małych firm nanotechnologicznych, zatrudniających mniej niż 50 zatrudnionych (B+R i/lub produkcyjnych) Lizcznik: ogół firm nanotechnologicznych (B+R i/lub produkcyjnych) 2. B+R W DZIEDZINIE NANOTECHNOLOGII W SEKTORZE BIZNESU a. Wydatki na B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze biznesu b. Intensywność B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze biznesu Mianownik: Wydatki na B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze biznesu Licznik: Intensywność B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze biznesu c. Odsetek wydatków na B+R w dziedzinie nanotechnologii firm nanotechnologicznych w sektorze usług Mianownik: Wydatki na B+R w dziedzinie nanotechnologii firm nanotechnologicznych w sektorze usług Licznnik: Wydatki na B+R w dziedzinie nanotechnologii wszystkich firm nanotechnologicznych d. Odsetek wydatków na B+R w dziedzinie nanotechnologii wykonywane przez małe firmy nanotechnologiczne Mianownik: Wydatki na B+R w dzi9edzinie nanotechnologii małych firm nanotechnologicznych (zatrudniających mniej niż 50 zatrudnionych) Licznik: Ogół wydatków na B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze biznesu 3. B+R W DZIEDZINIE NANOTECHNOLOGII W SEKTORZE PUBLICZNYM (SEKTORY RZĄDOWY + SZKOLNICTWA WYŻSZEGO) a. Wydatki na B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze publicznym ( sektor publiczny definiowany na potrzeby badań jako zawierający łącznie sektor rządowy oraz szkolnictwa wyższego) b. Wydatki na B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze publicznym jako odsetek ogółu wydatków na B+R w sektorze publicznym Mianownik: Wydatki na B+R w dziedzinie nanotechnologii w sektorze publicznym Licznik: ogół wydatków na B+R w sektorze publicznym 4. PATENTY NANOTECHNOLOGICZNE a. Udział kraju w patentach nanotechnologicznych w ramach PCT b. Ujawniona przewaga technologiczna w dziedzinie nanotechnologii 422. Działalność nanotechnologiczna obejmuje: działalność badawczą i rozwojową - badania podstawowe, stosowane i przemysłowe oraz prace rozwojowe. produkcję - w której nanotechnologię stosuje się do wytwarzania produktów. 422 Proposal to Undertake an Experimental Nanotechnology Data Collection, DSTI/EAS/STP/NESTI(2013)5 121

122 Badanie statystyczne nanotechnologii wykracza zatem poza sferę B+R, gdyż z założenia obejmować powinno obok podmiotów prowadzących działalność B+R w dziedzinie nanotechnologii, również podmioty zaangażowane w nanotechnologię w sposób pośredni jako użytkownik bądź integrator nanotechnologii w produkcji dobra finalnego. Rozpoznanie i kontrola materii i procesów w nanoskali, zwykle, ale nie wyłącznie poniżej 100 nanometrów w jednym lub wielu wymiarach, w których wystąpienie zjawisk zależnych od rozmiaru zazwyczaj umożliwia nowe zastosowania, wykorzystujące te właściwości materiałów w nanoskali, które różnią się od właściwości pojedynczych cząstek atomów, w celu stworzenia udoskonalonych materiałów, urządzeń i systemów wykorzystujących te nowe właściwości. Dla celów badania statystycznego wyróżniono następujące obszary zastosowań nanotechnologii: Nanomateriały Nanoelektronika Nanooptyka Nanofotonika Nanobiotechnologia Nanomedycyna Nanomagnetyzm Nanomechanika Filtracja i membrany Narzędzia w nanoskali Instrumenty lub urządzenia w nanoskali Kataliza Oprogramowanie do modelowania i symulacji 423. Powyższy wykaz obszarów zastosowań nanotechnologii jest bardziej ewidencją niż wyczerpującym zestawieniem, może ulegać zmianom w czasie wraz rozwojem nanotechnologii. Wyzwania. Nano-technologia, podobnie jak wcześniej biotechnologia, staje się coraz ważniejszą dziedziną nauki, technologii i gospodarki. Pomiar ich obu nie mieści się w ramach tradycyjnej statystyki N+T+I. Obie dziedziny weszły w okres szybkiego rozwoju, gdy trudno o stabilne i precyzyjne definicje; mają charakter interdyscyplinarny i stąd są trudne do zaklasyfikowania; mają wiele zastosowań w wielu branżach; mogą w nich powodować twórcze destrukcje 424. Standardy metodologiczne ujmuje Statistical Framework for Nanotechnology Nauka i Technika w roku 2014, GUS Warszawa 2014, s The Canadian experience in collecting R&D expenditures data for nanotechnology, DSTI/EAS/STP/NESTI(2006) Statistical Framework for Nanotechnology DSTI-STP-NANO(2011)8-REV1-ENG; por. też Christopher Palmberg, Hélène Dernis and Claire Miguet,Nanotechnology: An Overview Based On Indicators 122

123 Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy.W krajach rozwiniętych gospodarczo istnieją obecnie obserwatoria nanotechnologii 426, okresowe raporty 427, portale i wortale 428, bazy danych 429 itd. UE posiada odrębną stronę internetową poświęconą nanotechnologii 430. Podsumowaniem statystyki nanotechnologii jest Nanotechnology. An Overview Based on Indicators and StatisticsOECD Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. Punktem zwrotnym w polityce N+T w stosunku do nanotechnologii była amerykańska National Nanotechnology Initiative (2000), mająca zapewnić USA przodownictwo na świecie. Od tego czasu inne kraje ogłosiły podobne programy lub wprowadziły nanotechnologię na listę priorytetów badań. Obecnie wg bazy ERAWATCH w Europie prowadzi się ok. 20 programów rządowych wspierających (całkowicie lub częściowo) nanotechnologię, 10 programów dotyczy wyłącznie nanotechnologii. W roku 2004 UE przedstawiła komunikat Towards a European Strategy for Nanotechnology COM(2004) 338 oraz Plan Działań Nanosciences and nano-technologies: An action plan for Europe (COM(2005) 243) wraz z serią dokumentów towarzyszących. Plan spotkał się z pozytywną reakcją Rady Unii Europejskiej, Europejskiego Komitetu Ekonomicznego i Społecznego oraz Parlamentu Europejskiego 432. Wskaźniki statystyki nanotechnologii to element budowy strategii jej rozwoju, ustalania priorytetów, monitoringu i ewaluacji instrumentów. Ważniejsze tablice i diagramy. Źródło: Statistical Framework for Nanotechnology DSTI-STP-NANO(2011)8-REV1-ENG And Statistics, STI Working Paper 2009/7 Statistical Analysis of Science, Technology and Industry, DSTI/DOC(2009) Np. Micro and Nanotechnology Observatory (OMNT) Observatoire des Nanotechnologies Np. Nanotechnology. A Report of the U.S. Food and Drug Administration Nanotechnology Task Force, July 25, 2007, The Nanotechnology Report 2004 Features New Investment Strategies, Patent Licensing Opportunities and Trends, Lux Research Inc, news842.html org/nano/

124 Źródło: Nanotechnology, An Overview Based On Indicators And Statistics, OECD 2009 Źródło: Nanotechnology, An Overview Based On Indicators And Statistics, OECD

125 Źródło: Nanotechnology, An Overview Based On Indicators And Statistics, OECD 2009 Sytuacja w Polsce. W MNiSzW w roku 2006 działał Interdyscyplinarny Zespół ds. Nanonauki i Nanotechnologii. Efektem jego prac był raport Nanonauka i Nanotechnologia. Narodowa Strategia dla Polski 433. Brak nanotechnologii wśród towarzystw naukowych oraz komitetów PAN, w roku 2008 powstała natomiast Polska Platforma Nanotechnologii. Nanotechnologia wspomniana jest w Narodowym Programie Ramowym, brak programu rządowego wspierania nanotechnologii. Od roku 2009 pytania dotyczące wydatków na B+R w dziedzinie nanotechnologii zawiera zarówno kwestionariusz PNT-01 (B+R), jak i PNT-02 (innowacji)

126 Bibliometria Problemy i metody. Bibliometria gromadzi i analizuje dane dotyczące liczby publikacji naukowych (oraz ostatnio także danych naukowych 434, książek, prezentacji, blogów, oprogramowań, stron Internetowych 435 ) i ich cytowań w celu a) pomiaru produktywności autorów 436, zespołów badawczych, instytucji 437, krajów 438, sektorów 439, dyscyplin 440 b) mapowania i wizualizacji sieci powiązań osobowych i instytucjonalnych (współautorstwo i współcytowanie) 441, c) opisu stanu dyscyplin naukowych i technologicznych oraz wychwytywania nowych wyłaniających się pól 442, d) rozpoznawania naukowej doskonałości 443. Badania bibliometryczne znalazły szerokie zastosowania w naukach społecznych, historii nauki (badanie rozwoju dyscyplin naukowych, metoda bezpośredniego cytowania HistCite, stosowana w historii nauki), bibliotekarstwie i informacji naukowej (rozpoznanie czasopism, które tworzą centrum, drugi krąg i peryferie danej dyscypliny), a także w ewaluacji badań (wskaźniki jakości i produktywności nau- 434 The Data Citation Index, Edmund Kulczycki, Altmetrics dlaczego warto interesować się alternatywnymi metrykami. 436 JP Andersen, JW Schneider, Individual Researchers Research Productivity: A Comparative Analysis of Counting Methods, Eleventh International Conference on Science and Technology Indicators, Leiden, 9-11 September Joanna Wolszczak-Derlacz, Aleksandra Parteka, Produktywność naukowa szkół wyższych. Bibliometryczna analiza porównawcza, Ernst&Young 2010; University Bibliometrics. An analysis of publication outputs , Ministry of Research, Science and Technology, New Zealand 2006, Gustavo Crespi & Aldo Guena, The Productivity of Science: a cross-coutry analysis, SPRU 2004, ciż, The Productivity of Science, SPRU 2004, Wzorem krajowego benchmarkingu jest np.: Australian Science. Performance from published papers, Bureau of Industry Economics, Report 96/3, Canberra Np. Diana Hicks, J Sylwan Katz, The Changing Shape of British Industrial Research, SPRU 1997; ciż, Hospitals: the hidden research system, Science and Public Policy 23:1996 no. 5, s IF Aguillo, JL Ortega,Productivity differences across fields a macro analysis, Eleventh International Conference on Science and Technology Indicators, Leiden, 9-11 September 2010; Anthony F J van Raan, Assessment of social science: the use of advanced bibliometric methods as a necessary komplement of peer review, Research Evaluation 7:1998 no. 1, s Por. Loet Leydesdorff & Ismael Rafols, A Global Map of Science Based on the ISI Subject Categories, Map sof Science, index.htm M.in. Masatsura Igami, Abaka Saka, Capturing the Evolving Nature of Science, the Development of New Scientific Indicators and the Mapping of Science, OECD Science,Technology and Industry Working Papers 2007/1. Badania bibliometryczne będą głównym źródłem analiz dynamiki rozwoju wiedzy podjętych przez PRIME Network of Excellence: Knowledge dynamics and ERA integration, News/Bonn_Background.pdf; Knowledge dynamics and ERA integration. Technical Annex, ERADYN_TA.pdf;ERA- Dynamics Project. Knowledge dynamics, institutions and policy in Europe, 2008, 20Report.pdf. 443 Mapping Excellence in Science and Technology across Europe Nanoscience and Nanotechnology. Final Report, Leiden University, 2003, ftp://ftp.cordis.europa.eu/pub/indicators/docs/mapex_nano.pdf; Mapping Excellence in Science and Technology across Europe, Life Science, Final Report, Centre for Science and Technology Studiem, Leiden University, 2003, ftp://ftp.cordis.europa.eu/pub/indicators/docs/ mapex_ls.pdf 126

127 kowej) oraz w budowanie strategii i priorytetów rozwoju nauki (metody bibliographical coupling (powiązań bibliograficznych), co-word analysis (współwystępowania słów kluczowych), co-citationanalysis (współcytowań), stosowane m.in. w prognozowaniu rozwoju nauki 444. Opracowano wiele rozwiniętych zaawansowanych technik bibliometrycznych, takich jak tech mining, tomografia bazodanowa, Literature-Based Discovery, TRIZ i wiele innych 445. Ojcami założycielami bibliometrii byli w latach 1960-tych Eugene Garfield, A. Pritchard, V. V. Nalimov, B.M. Mulchenko oraz Derek de Solla Price. Posiadali oni poprzedników, jak J.M. Cattell (1906). Historia badań bibliometrycznych zaczęła się wiele lat przedtem, zanim stworzono termin bibliometria (1969). Kamieniami milowymi w rozwoju dyscypliny były zwłaszcza prace Alfreda Lotki (1926), który badał m.in. rozkład produktywności uczonych, zwracając uwagę, że znaczna część publikacji naukowych jest dziełem ograniczonej liczby wyjątkowo wydajnych naukowców, oraz prace Samuela Clementa Bradforda (1934), który udowodnił, że 95 % istotnych prac w danej dyscyplinie ukazuje się w czasopism. Rozwijając wnioski Bradforda Eugene Garfield stwierdził, że trzon światowego piśmiennictwa mieści się również w czasopism. Aby ustalić listę czasopism zawierających istotne dla rozwoju nauki publikacje, Garfield wprowadził tzw. impact factor, charakteryzujący średnią liczbę cytowań, jaką uzyskują artykuły z danego czasopisma 446. Zastosowanie idei Bradforda- Garfielda do pomiaru cytowań czasopism pozwoliło stwierdzić, że w danej dyscyplinie w stosunkowo niewielkiej liczbie czasopism ukazuje się większość istotnych publikacji naukowych, a bardzo niewiele czasopism uzyskuje olbrzymią część ogółu cytowań. Stwierdzenia te legły u podstawy Science Citation Index (SCI), Indeksu Cytowań Naukowych, założonego przez Garfielda w 1963 roku (edycja próbna 1961). SCI, pierwsze wielodyscyplinowe źródło informacyjne zawierające dane o cytowaniach, pomyślane zrazu jako pomoc bibliograficzna dla badaczy, już w latach 1960-tych stało się pomocą w ocenie jakości badań i dało początek studiom bibliometrycznym Irena Marszakowa-Szajkiewicz, Badania ilościowe nauki. Podejście bibliometryczne i webo metryczne, Poznań UAM 2009; Peter van den Besselaar and Gaston Heimeriks, Mapping research topics using word-reference co-occurrences: A method and an exploratory case study, Scientometrics Vol. 68, Nr 3 December, Studium wykonalności projektu Obserwatorium badań naukowych i rozwoju technologii, ekspertyza MNiSW, zespół badawczy pod kier. Krzysztofa Klincewicza, Warszawa kwiecień 2011 (w druku). 446 Obecnie wskaźnik IF jest tylko najbardziej popularnym, ale nie jedynym wskaźnikiem mierzącym jakość i wpływ czasopism. W ostatnich latach jesteśmy świadkami rozkwitu nowych propozycji zarówno w odniesieniu do baz Thomson-Reuters, jak i Elsevier : 5-Year IF, Eigenfactor, Article Influence Score, SJR, SNIP, Mean Normalised Journal Score MNJS, Total Normalised Journal Score TNJS itd.; Stefanie Haustein, Multidimensional Journal Evaluation oraz Anthony F.J. van Raan i inni, The new set of bibliometric indicators of CWTS, w: 11 th International Conference on Science and Technology Indicators Creating Value for Users 9-11 September Book of Abstracts; Zob. Jules Janick, The Tyranny of the Impact Factor, Chronica Horticulare 48 no Benoît Godin, On the Origins of Bibliometrics, Project on the History and Sociology of S&T Statistics, Working Paper no. 33, 2006, Wolfgang Glänzel, Bibliometrics as a research field 2003, Obecnie 127

128 Badania bibliometryczne mają też ograniczenia. Publikacje w czasopismach nie są jedynym środkiem komunikacji naukowej; przekaz ustny (np. w czasie konferencji), elektroniczny (lista dyskusyjna, czasopisma elektroniczne, tzw. elektroniczne archiwum), czy w formie tzw. szarej literatury, umyka pomiarom. Ponadto, artykuły nie są jedynym, a w niektórych dyscyplinach nawet nie najważniejszym rezultatem badań. Patenty, prototypy urządzeń, czy ulepszenia technologii mogą mieć znacznie większe znaczenie. Ponadto wyniki badań prowadzonych w laboratoriach wojskowych i przemysłowych publikowane są rzadko lub z opóźnieniem. Wiele publikacji jest wynikiem współpracy międzynarodowej. W odniesieniu do nauki, istnieje poważny problem dotyczący przypisania pochodzenia geograficznego pracy naukowej. W badaniach bibliometrycznych stosuje się dwie metody. Wg pierwszej, całościowego obliczania, publikację przypisuje się każdemu krajowi pochodzenia autorów. W ten jednak sposób publikację liczy się wielokrotnie. Wg drugiej metody, publikacje są podzielone proporcjonalnie pomiędzy uczestniczącymi krajami. Np. artykuł powstał dzięki współpracy autorów pochodzących z trzech krajów, każdemu krajowi przypisuje się 1/3 artykułu. Obie metody mają swoje wady i zalety. Ograniczony zakres uwzględniania nauk społecznych i humanistycznych w indeksach cytowań powoduje zniekształcenia w analizach porównawczych z uwagi na różne profile badawcze państw. Przeciętna produktywność badań różni się w zależności od dyscypliny naukowej. W niektórych dyscyplinach naukowych liczba publikacji na badacza na rok jest wyższa niż w innych dyscyplinach. Kraje specjalizujące się np. w badaniach medycznych mają przez to awantaż w porównaniu z innymi krajami 448. Zalety indeksów cytowań najpoważniejszego źródła w badaniach bibliometrycznych są bezdyskusyjne. Indeksy te mają charakter międzynarodowy i międzydyscyplinarny: zbierają dane o pracach naukowych publikowanych w najważniejszych i najbardziej wpływowych czasopismach naukowych. Są bardzo szybkie: rejestrują dane o pracach naukowych już w kilka tygodni po ich publikacji. Są powszechnie dostępne: w formie drukowanej, on-line, na dyskietkach lub na CD-ROM-ach. Ponadto, jako jedyne, oprócz danych bibliograficznych zawierają informacje o cytowaniach. Wady indeksów cytowań to m.in. niepełne dane bibliograficzne, a także faworyzowanie: piśmiennictwa anglojęzycznego, zwłaszcza anglosaskiego, alfabetu łacińskiego, wielkich ośrodków nauki oraz badań podstawowych w stosunku do badań stosowanych. Problemy rozwoju bibliometrii to także brak standardów metodologicznych (z powodu braku zainteresowania ich opracowaniem przez Unię Europejską i OECD) oraz nieprofesjonalne zastosowania, obniżające rangę dyscypliny. rozważa się wprowadzenie Book Citation Index, zob. showaward.do?awardnumber= Science, Technology & Innovation Indicators. Thematic Paper 1. Challenges in measuring the efficiency of national science, technology and innovation systems, Utrecht

129 W reakcji na powstanie Internetu (szczególnie po 1995) bibliometria zmieniła się, choć nie w sposób rewolucyjny. Rozwinęły się techniki wizualizacji oraz wprowadzono nowe miary jakości, takie jak h-indeks, Eigenfactor TM, Article Influence TM, h-index 449. Literatura przedmiotu zawiera wiele zaleceń, jak poprawnie analizować dane bibliometryczne. Po pierwsze zwraca się uwagę, że agregaty są znacznie lepsze niż dane jednostkowe, szczebel analizy makro- (ocena dyscypliny, krajów, uczelni) pozwala na ogół uzyskać bardziej wiarygodne wnioski niż poziom mikro- (ocena poszczególnych badaczy i zespołów). W odniesieniu jednak do badań podstawowych liczba cytowań jest względnie wiarygodnym wskaźnikiem również i na szczebli mikro-. Po drugie, ujęcia w szeregach czasowych, pokazujące trendy, są lepsze od przekrojów. Po trzecie, wskaźniki bibliometryczne (podobnie jak wszystkie wskaźniki statystyczne) powinny być raczej analizowane porównawczo i w relacji do innych zmiennych, niż pod względem swych wartości absolutnych. Po czwarte, należy je stosować jako miarę oceny instytucji, które premiują liczbę publikacji, ponieważ mniej nadają się do oceny instytucji zajmujących się przede wszystkim badaniami stosowanymi. Zwraca się uwagę na trudny problem przypisania publikacji i cytatów do poszczególnych organizacji, takich jak np. instytuty, wydziały uniwersyteckie. Bardzo często sądzi się, podkreśla Anthony van Raan, że z indeksów cytowań można od razu uzyskać informacje o wszystkich publikacjach badanej instytucji, np. uniwersytetu X. To założenie opiera się na argumencie, że wszystkie te publikacje podają w danych adresowych Uniwersytet X. Ale to założenie jest naiwne i całkowicie błędne. Obok wariantów nazw tej samej uczelni, bardzo często wydziały i instytuty (w wielu wariantach) są wymieniane bez wskazania uczelni. Co więcej, często wymieniane są grupy lub instytucje krajowych organizacji badawczych (takich jak francuski CNRS) zamiast uczelni, w których przeprowadzono badania. Nawet nazwy miast nie zawsze są wystarczające, gdyż część szkoły wyższej może mieścić się na przedmieściach lub w innych miastach 450. Literatura obejmuje też demistyfikację różnego rodzaju bibliometrycznych mitów: np. mitu opóźnionego uznania (wg którego istnieje wiele artykułów odkrytych po latach, wobec czego 3-5 letni okres pomiaru cytowań jest zbyt krótki), mitu znacznej skali zniekształceń powodowanej przez auto-cytowania (wobec czego nie powinny one być uwzględniane), mitu autoamatyzmu sukcesu prac opartych na współpracy, zwłaszcza międzynarodowej, mitu cytowań jako miary jakości, mitu przeglądów jako typu wyjątkowo wysoko cytowanych artykułów, mitu że sukces zawsze rodzi sukces, autorzy, którzy weszli do grona wyjątkowo wysoko cytowanych, pozostaną wysoko cytowani do końca swej pracy naukowej, mitu, że wykorzystywanie w bibliometrii średniej nigdy nie ma sensu (wobec faktu, że z reguły rozkład danych jest 449 Lynne Horwood, Sabina Robertson, Role of bibliometrics in scholarly communication, Anthony F.J. van Raan, Fatal Attraction: Conceptual and methodological problems in the ranking of universities by bibliometric methods, Scientometrics Vol. 62, No. 1, 2005, content/ n514x / 129

130 dysproporcjonalny) 451. Szczególną wartość mają prace, które oceniają wskaźniki bibliometryczne z punktu widzenia zasad ewaluacji 452. Bibliometrię można traktować jako dział obszerniejszej dziedziny, naukometrii, która zajmuje się wszystkimi zjawiskami organizacji nauki, dającymi się ująć ilościowo i statystycznie, a więc poza liczbami publikacji i cytowań także liczbą innych osiągnięć (np. patentów), liczbą stopni naukowych, wyróżnień oraz nagród naukowych i członkostwa w towarzystwach naukowych 453. W epoce informacji elektronicznej obok bibliometrii rozwija się takie pola, jak cybermetrię 454, informetrię 455, webometrię 456, sieciometrię 457, altmetrykę 458. Podstawowe definicje i wskaźniki. Brak podręcznika metod bibliometrycznych OECD. Podstawowe definicje spotykane w opracowaniach metodologicznych dotyczą publikacji, cytowań, autorów, wspólnych publikacji, wspólnych cytowań. Do bardziej złożonych i specjalistycznych pojęć należy m.in. indeks h (Hirscha ang. h-index), czyli współczynnik wprowadzony przez Jorge a E. Hirscha (2005) określający znaczenie wszystkich publikacji danego autora (a nie tylko znaczenie jednej poszczególnej pracy, co czyni zwykły indeks cytowań). Indeks zdefiniowany jest jako liczba publikacji, które uzyskały liczbę cytowań równą lub większą od h, indeks stosowany jest także w stosunku do instytucji i krajów (co bywa krytykowane). Indeks odzwierciedla zarówno liczbę publikacji, jak i liczbę cytowań. H dla badacza h = liczba publikacji zacytowanych przynajmniej h razy Wolfgang Glänzel, Seven Myths in Bibliometrics. About facts and fiction in quantitative science studies, Np. raporty opracowane w ramach przygotowań do brytyjskiej ewaluacji instytucjonalnej szkół wyższych Research Excellence Framework, np. Scoping study on the use of bibliometric analysis to measure the quality of research in UK higher education institutions, Pubs/RDreports/2007/rd18_07/, Annex G. Discussion of bibliometrics by the Expert Advisory Groups, Appraisal of citation data sources by University of Leiden, Report on the pilot exercise to develop bibliometric indicators for the Research Excellence Framework, Korzystająca m.in. z danych The Nobel Prize Internet Archive Observatorio de Ciencia y Tecnología en Internet. Cybermetrics Lab (CSIC), Madryt, hiszpański Portal de estudios cuantitativos en Internet Por. J Sylwan Katz, Special issue on Web indicators for innovation systems, Research Evaluation 15:2006 no Marta Skalska-Zlat, Cybermetrics, Netometrics, Webometrics - nowe pojęcia i zadania informetrii, w: Przestrzeń informacji i komunikacji społecznej, Kraków Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, 2004, s Małgorzata Waleszko, O altmetryce i jej potencjalnych zastosowaniach w świecie nauki i szkolnictwie wyższym; Edmund Kulczycki, Altmetrics dlaczego warto interesować się alternatywnymi metrykami =

131 Ułożony przez OECD wykaz najważniejszych wskaźników bibliometrycznych wygląda następująco: 1. Produkty badań (publikacje) Publikacje według dziedzin i sektorów Udział w światowej produkcji naukowej wg dziedzin i sektorów Wskaźnik aktywności w różnych dziedzinach nauki Stopień koncentracji tematycznej wyników badań Tematyczna dystrybucja i ewolucja wyników badań Trendy w publikacji czasopism naukowych 2. Wpływ badań Znormalizowany (wg dziedzin) pomiar wpływu działalności badawczej w różnych dziedzinach i sektorach Wzrost cytowań w różnych dziedzinach i sektorach Udział w światowej puli cytowań w różnych dziedzinach i sektorach Rozmieszczenie geograficzne instytucji o największym wpływie Trendy w zakresie cytowań w różnych dziedzinach i sektorach Przepływ cytowań na świecie. Kto cytuje kogo. Kto kogo cytuje 3. Współpraca w zakresie badań Udział w puli światowej publikacji według rodzaju współpracy, dziedzin nauki i sektorów Trendy w zakresie współpracy według dziedzin nauki i sektorów Wpływ produkcji naukowej i zakres międzynarodowej współpracy naukowej, w przeliczeniu na jednego mieszkańca kraju, Liczba publikacji w danym kraju według rodzaju instytucjonalnego współautorstwa (współautorstwo krajowe i międzynarodowe, tylko międzynarodowe, tylko krajowe) oraz według poziomu znormalizowanego wpływu (poniżej 1, od 1 do 1,75, powyżej 1,75). 4. Doskonałość badawcza Udział w puli światowej wysoko cytowanych publikacji 131

132 Udział w puli światowej kwartyla różnych dziedzin i sektorów Udział w puli światowej najbardziej 10% cytowanych artykułów w danej dziedzinie 460. Wyzwania. Problemy rozwoju bibliometrii to a) znane tematyczne i językowe ograniczenia baz, b) brak standardów metodologicznych (z powodu braku zainteresowania ich opracowaniem przez OECD) 461, c) nieprofesjonalne zastosowania, obniżające rangę dyscypliny. Odpowiedź na problemy. Ani OECD, ani UE nie planują rozwiązać tych problemów, pozostawiając rozwój bibliometrii rynkowi (produkcja) oraz światu akademickiemu (rozwój metodologii i analiz). Jednym z przejawów żywotności bibliometrii jest aktywność na polu tworzenia nowych wskaźników 462 oraz nowych podejść, jak altmetryka. Altmetryka (altmetrics) to nietradycyjne wskaźniki zaproponowane jako alternatywa dla tradycyjnych miar cytowania, takich jak czynnik wpływu i h-index. Chociaż altmetrics są często traktowane jako wskaźniki artykułów, mogą być stosowane do osób, czasopism, blogów, książek, zbiorów danych, prezentacji, filmów, repozytoriów kodu źródłowego, stron internetowych itp. Altmetryka może obejmować nie tylko cytowania, ale także inne aspekty wpływu dzieł, takich jak ilość pobrań lub ilość wzmianek w mediach społecznych i publicznych 463. Dla przeciwzwyciężenia niektórych ograniczeń w niektórych krajach buduje się odrębne krajowe indeksy cytowań. W Polsce należy do nich baza Arton Polska Literatura Humanistyczna 464, a w przeszłości m.in. indeks socjologiczny Bereniki Wincławskiej 465. W ramach POL-onu powstaje Baza cytowań POL-index. Standardy metodologiczne. Wprawdzie OECD nie stworzyło nigdy grupy roboczej ds. bibliometrii ani też nie włączyło danych bibliometrycznych do swoich publikacji, ogłosiło jednak kilka opracowań porządkujących wiedzę metodologiczną 466. Inne opracowania 460 Scoping the NESTI Contribution to the CSTP activity on the Impact of Science and Technology over the , DSTI/EAS/STP/NESTI(2013)4 461 Por. Wolfgang Glänzel, The need for standards in bibliometric research and technology, The Scientometrics vol. 35 no Por. jednak raport OECD: Compendium Of Bibliometric Scientific Indicators Chapter 1 - Scientific publication output: Key features and trends, DSTI/EAS/STP/NESTI(2015)1/CHAP1 462 Nowe wskaźniki były przedmiotem wielu prezentacji na Excellence and Emergence. 10th International Conference on Science and Technology Indicators 2008, Wiedeń 2008, np. Wolfgang Glänzel, Bart Thijs, András Schubert, Koenraad Debackere, Methodological Foundations Of Subfield-Specific Normalised Relative Indicators And A New Generation Of Relational Charts. 463 Altmetrics, Wikipedia Berenika M. Wincławska, National Citation Index In Social Science as a Complementary Tool In Scientometric Analysis (Example of Polish Sociology), Toruń 1997, mszp.; B. Stefaniak, I. Swoboda, Polskie indeksy cytowań potrzeba tworzenia, dotychczasowe doświadczenia. w:v Ogólnokrajowa Narada Bibliografów, Warszawa 2004, cyt. za: Irena Marszakowa-Szajkiewicz, Badania ilościowe nauki. Podejście bibliometryczne i webo metryczne, Poznań UAM Using Bibliometrics: A Guide to Evaluating Research Performance with Citation Data; Using Bibliometrics in Evaluating Research; Finding Meaningful Performance Measures for Higher Education: A Report for Executives, Measuring the Research Productivity of HEIR using bibliometric techniques, 1985; Indicators of Canadian Research Output; 1990 Indicators to measure internationalization of science, 1985; An overview of quantitative science and technology indicators based on bibliometric methods,1990, Yoshiko Okubo, Bibliometric indicators and 132

133 ogłosiło kanadyjskie Observatoire des Science et des Technologies (CIRST) 467. Autorytetem w dziedzinie metodologii i analiz bibliometrycznych cieszą się Centre for Science and Technology Sudies(CWTS)na Uniwersytecie Lejdejskim 468, UNU-Merit w Maastricht 469, ośrodek naukometryczny Węgierskiej Akademii Nauk, norweski Institute for Studies in Innovation, Research and Education (NIFU STEP) 470, niemiecki Fraunhofer Institute of Systems and Innovation Research (Fraunhofer ISI) w Karlsruhe 471, Steunpunt O&O Indicatoren Katholieke Universiteit Leuven 472, Observatoire des Sciences et des Techniques 473 oraz prywatna firma amerykańska CHI Research (dziś: The Patent Board) założona przez Francisa Narina 474. Wkrótce takim ważnym ośrodkiem może stać się planowany Centre of Competence In Bibliometrics for Science in Germany, wspólne przedsięwzięcie ifq Institut für Forschungsinformation und Qualitätssicherung, Institute of Science and Technology Research na uniwersytecie w Bielefeld oraz Fachinformationszentrum Karlsruhe 475. Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy. Najważniejsze bazy publikacji i cytowań produkują amerykańska firma Thomson Reuters (Web of Science będący częścią Web of Knowledge, składający się z Science Citation Index (od 1963 r.), Social Science Citation Index (od 1973 r.), Arts and Humanities Citation Index (od 1978 r.), oraz oparte na nich bazy National Science Indicators, Journal Citation Report, Essential Science Indicators 476 ), produkowana przez ProQuest CSA Illumina (od 2004 r.) 477, Google Scholar (od 2004 r.), Google Scholar Metrics (od 2012), Elsevier Scopus (od 2004 r.) 478. Budowa bazy Scopus analysis of research systems: methods and examples, STI Working Papers 1997/1, cl=11/nw=1/rpsv/cgi-bin/wppdf?file=5lgsjhvj7ng0.pdf 467 Élaine Gautier, Bibliometric analysis of scientific and technological research: A usze`s guide to the methodology, ifq-newsletter 30 marca Scopus powstał na bazie wirtulanej biblioteki o nazwie ScienceDirect jako odpowiedź wydawnictwa Elsevier na wzrastającą popularność i oddziaływanie analogicznego serwisu Instytutu Filadelefijskiego (ISI Web of Science z bazą danych Science Citation Index). Według twórców, baza Scopus jest obszerniejsza, bo obejmuje czasopism (w porównaniu z 7000 w ISI), łatwiejsza i przyjemniejsza w obsłudze i lepiej zintegrowana z elektronicznymi bazami danych wydawców poszczególnych czasopism. Posiada ona podobny system indeksowania cytowań jak baza ISI, który obejmuje także cytowania patentowe, czego nie ma w bazie ISI. Co więcej, baza Scopus posiada zindeksowane abstrakty od roku 1966, podczas gdy ISI tylko od ISI posiada jednak indeks cytowań od 1945 r., podczas gdy Scopus dopiero od Baza Scopus reklamuje się także jako mniej "amerykocentryczna". W bazie ISI ponad 70% indeksowanych czasopism jest wydawana w USA, podczas gdy w Scopus ponad 60% pochodzi spoza USA. Baza ta jest, podobnie jak ISI Web of Science, dostępna przez swoją stronę WWW po opłaceniu rocznej subskrypcji. Mimo wielu przewag w stosunku do ISI, baza Scopus jest aktualnie znacznie mniej popularna od ISI, głównie dlatego, że powstała stosunkowo niedawno. Porównania rónych baz: 133

134 (Elsevier) przełamała monopol Thomson Reuters na indeksy cytowań i otworzyła drogę ożywczej walce konkurencyjnej, w efekcie której następuje stałe szybkie wzbogacanie i ulepszanie ofert. W epoce Internetu także i duopol Thomson-Reuters- Scopus jest coraz bardziej kruszony: przez Google Scholar, oraz takie bazy, jak Bousiness Source Premier, PsycInfo, CINAHL, ScienceDirect, ScifinderScholar, MathSciNet oraz Sociological Abstracts (na takich platformach, jak EBSCOhost i CSA) 479. Istnieje wiele analiz porównawczych baz, zwłaszcza tzw. indeksów cytowań Science Citation Index, Scopus oraz Google Scholars 480. Na podstawie danych bazy Scopus grupa badawcza SCImago (uniwersytety w Granadzie, Extremadurze, Carlos III (Madryd) and Alcalá de Henares) publikuje analizy bibliometryczne w portalu SCImago Journal and Country Rank 481. Istnieje także kilka bezpłatnych usług Internetowych polegających na informacji o cytowaniach materiałów elektronicznych. Należą do nich CiteSeer 482, RePEc 483 oraz Citebase 484 ; wszystkie uruchomiono w roku CiteSeer specjalizuje się w piśmiennictwie komputerowym, RePEc ekonomicznym, a Citebase fizyce, matematyce, informatyce i biomedycynie 485. Popularność zdobywają bibliometryczne narzędzia do budowy strategii, takie jak Essential Science Indicators, High-Impact Papres, InCites (Thomson-Reuters) oraz SciVal i SciVal Spotlight (Elsevier). W coraz większym stopniu badania bibliometryczne podejmuje OECD 486. Dane bibliometryczne cytowane są często w raportach tematycznych OECD i UE. Najważniejsze pisma: Scientometrics (1978), Journal of the American Society for Information Science and Technology (JASIST), Journal of Informetrics, Social Studies of Science, oraz elektroniczne Cybermetrics. International Journal of Scientometrics, Informetrics and Bibliometrics 487. Najważniejsze cykliczne konferencje to International Conference on Science and Technology Indicators oraz International Conference on Scientometrics and Informetrics, ta ostatnia organizowana przez międzynarodowe stowarzyszenie International Society for Scientometrics and 479 Lynne Horwood, Sabina Robertson, Role of bibliometrics in scholarly communication, Np. Lutishoor Salisbury, Web of Science and Scopus: A Comparative Review of Content and Searching Capabilities, The Charleston Adviser July 2009; Michael Morris and Charles Oppenheim, ESRC Bibliometric Databases Scoping Project, Images/Bibliometric_ Databases_Scoping_Project_tcm pdf; Martin Visser, Henk F. Moed, Comparing Web Of Science And Scopus On A Paper-By-Paper Basis, w: Excellence and Emergence. Books of Abstracts. 10th International Conference on Science and Technology Indicators 2008, Wiedeń Michael Morris and Charles Oppenheim, ESRC Bibliometric Databases Scoping Project, m pdf 486 Compendium Of Bibliometric Scientific Indicators Chapter 1 DSTI-EAS-STP-NESTI(2015)1-CHAP1- ENG

135 Informetrics (od 1993) 488. Scientometrics przyznaje do dwa lata Derek John de Solla Price Award 489. Najbardziej znani uczeni (i laureaci nagrody): Eugene Garfield (USA), Michael J. Moravcsik (USA), Tibor Braun (Węgry), Vasily V. Nalimov (Soviet Union), Henry Small (USA), Francis Narin (USA), Bertram C. Brookes (Wielka Brytania), Jan Vlachy (Rp. Czeska), András Schubert (Węgry), Anthony F. J. Van Raan (Niderlandy), Robert K. Merton (USA), John Irvine (Wielka Brytania), Ben Martin (Wielka Brytania), Belver C. Griffith (USA), Wolfgang Glänzel (Niemcy/Węgry), Henk F. Moed (Niderlandy), Ronald Rousseau (Belgia), Leo Egghe (Belgia), Loet Leydesdorff (Niderlandy), Peter Ingwersen (Dania), Howard D. White (USA), Katherine W. McCain (USA). Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. Funkcje bibliometrii to m.in. Wspomaganie indywidualnych decyzji kadrowych i finansowych (np. peer review propozycji grantowych), Wspieranie okresowych ewaluacji badaczy i instytucji naukowych (research assesment) 490 Wspomaganie zarządzania czasopismami i bibliotekami (gromadzenie książek i czasopism), Wspieranie strategii politycznych w polityce naukowej, technicznej i innowacyjnej, instytucji naukowych oraz przedsiębiorstw poprzez o benchmarking i pozycjonowanie krajów, regionów, uczelni, zespołów badawczych, badaczy, o określanie dynamiki rozwoju nauki i jej dyscyplin, o badanie powiązań nauki z przemysłem, powiązań i współpracy w nauce, komunikacji naukowej, profilu specjalizacji, itd. Wśród państw OECD ministerstwa odpowiedzialne za rozwój nauki często i chętnie W różnych systemach, m.in. Publish or Perish Por. m.in. Jonas Lundberg, Bibliometrics as a research assessment tool, 2006, Karolinska Institutet, oraz materiały zebrane w: Excellence and Emergence. Books of Abstracts. 10th International Conference on Science and Technology Indicators 2008, Wiedeń 2008 (Surya Mahdi, Pablo D'Este,AndyNeely, The Relationship Between Research Quality And Collaboration With Industry At The Departmental Level: A Bibliometric Analysis Of The UK Research Assessment Exercise; Torben Schubert, UlrichSchmoch,Appropriateness Of Bibliometrics For Assessing Scientific Performance; LiwenVaughan,Exploring New Web Data Sources For The Evaluation Of Academic Performance). Dla oceny zainteresowania i popularności książek z dziedziny humanistyki i nauk społecznych proponuje się analizy światowych katalogów, pokazujące stopień nasycenia i geograficzne rozprzestrzenienie książek w bibliotekach świata, np. Daniel Torres-Salinas,Henk F.Moed, Library Catalogue Analysis is a Useful Tool in Studies of Social Sciences and Humanities, w: Excellence and Emergence. Books of Abstracts. 10th International Conference on Science and Technology Indicators 2008, Wiedeń

136 sięgają po badania bibliometryczne, zarówno w dokumetach rządowych typu Białych Ksiąg, jak i w specjalnie zamawianych raportach. Robią tak w bardzo różnych celach, np. dla odpowiedzi na pytanie o trendy rozwoju nauki (na te pytania odpowiada w szczególności tzw. kartografia nauki 491 ), pozycję kraju w nauce światowej lub wartość poszczególnych dyscyplin i organizacji badawczych na tle porównawczym. Np. w Holandii w połowie lat sięgnięto po wskaźniki bibliometryczne dla oceny grup badawczych w socjologii. Ocena ta posłużyła jako podstawa decyzji organizacyjnych (fuzji i likwidacji wydziałów uniwersyteckich) 492. Dane bibliometryczne wykorzystuje się w ewaluacjach badaczy, zespołów, instytutów i uniwersytetów, np. w brytyjskim Research Assessment Exercise 493 oraz w Polsce w ocenie parametrycznej jednostek naukowych 494. Ważniejsze tablice i diagramy. Country Documents Ranking państw, 2009 Citations Citable documents Self- Citations Citations per Document H index 1 United States , China , United Kingdom , Germany , Japan , France , Canada , Italy , Spain , India , Australia , South Korea , Brazil , Netherlands , Taiwan , Russian Federation , Switzerland , Turkey , Sweden , Bibliometric mapping Project Materiały z: Excellence and Emergence. Books of Abstracts. 10th International Conference on Science and Technology Indicators 2008, Wiedeń 2008 (Nees J. Van Eck, Ludo Waltman, Rommert Dekker; Jan Van Den Berg, An Experimental Comparison Of Bibliometric Mapping Techniques; Michel Zitt, Alain Lelu, Elsie Bassecoulard, Hybrid Maps Of Scientific Fields (Terms And Citations): An Application To Nanosciences; Peter Van Den Besselaar, Understanding Knowledge Dynamice. 492 Jan Kozłowski, Ogólny zarys statystyki nauki i techniki (N+T) w: Raport o stanie nauki i techniki w Polsce, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa 1998, s

137 20 Poland , Belgium , Iran , Greece , Austria Denmark , Israel , Finland , Norway , Mexico , Hong Kong , Źródło: it&min =0&min_type=it Źródło: Agnieszka Olechnika, Adam Płoszaj, Polska nauka w sieci? Warszawa

138 Źródło: Agnieszka Olechnika, Adam Płoszaj, Polska nauka w sieci? Warszawa 2008 Sytuacja w Polsce. Tradycyjnie bazy statystyczne oparte na bibliometrii jak Thomson Reuters National Science Indicators kupuje MNiSzW. Bazy te są podstawą informacji i analiz wewnętrznych. Podobnie jak w innych krajach, badania bibliometryczne prowadzone są na uniwersytetach. W ostatnich latach ożywiły się badania bibliometryczne w Polsce. Do dawniejszych prac Barbary Stefaniak, Barbary Pindlowej i Marty Skalskiej-Zlat doszły nowe książki: Krzysztofa Klincewicza, Marcina Żemigały i Michała Mijala Bibliometria w zarządzaniu technologiami i badaniami naukowymi (2012) 495,Krzysztofa Klincewicza Polska innowacyjność. Analiza bibliometryczna (2008), Ireny Marszakowej-Szajkiewicz Badania ilościowe nauki. Podejście bibliometryczne i webometryczne (2009) oraz Anety Drabek Bibliometryczna Analiza Czasopism Naukowych (2010) oraz raport Joanny Wolszczak-Derlacz i Aleksandry Parteki, Produktywność naukowa szkół wyższych. Bibliometryczna analiza porównawcza, Ernst&Young Jednym z interesujących potencjalnych źródeł badań bibliometrycznych jest w Polsce statystyka wykorzystania baz danych w Bibliotece Wirtualnej Nauki ICM 496. Polskie środowisko bibliometryczne obejmuje kilkanaście ami _naukowymi.pdf

139 osób, zajmujących się bibliometrią bądź zawodowo 497, bądź też na uboczu innych zainteresowań naukowych Aneta Drabek, Krzysztof Klincewicz, Piotr Nowak, Agnieszka Olechnicka, Adam Płoszaj, Wanda Pindlowa, Marta Skalska-Zlat, Barbara Stefaniak, Irena Szajkiewicz-Marszakowa, Wojciech Myszka, Aleksandra Parteka i Joanna Wolszczak-Derlacz, a także pracownicy wielu bibliotek uniwersyteckich oraz niektórych instytutów badawczych oraz kancelarii rzeczników patentowych. 498 Andrzej Pilc, Grzegorz Racki, Remigiusz Sapa, Andrzej Kajetan Wróblewski. 139

140 Statystyka patentów Problemy i metody. Liczba patentów jest jedną z miar kraju wynalazczości, a także pokazuje jego zdolność do wykorzystania wiedzy i przełożenia jej na potencjalne zyski ekonomiczne 499. Istnieje kilka powodów wyboru patentów jako miar postępu technicznego. Po pierwsze, patenty mogą być liczone, więc mogą być stosowane w modelach ilościowo ekonomicznych. Po drugie, patenty stanowią jasno określony produkty w procesie wynalazku i innowacji, dlatego pozwalają na realistyczny model postępu technologicznego i jego łącznika (poprzez patenty) do postępu gospodarczego. Po trzecie, patenty stanowią dokument prawny opisujący prawa własności intelektualnej, a więc służą jako ważny wskaźnik aktywów indywidualnych i korporacyjnych. Wreszcie patenty służą jako wskaźnik w obu końcach procesu innowacji: jako miara wyników działalności B+R, jak i jako instrument ekonomiczny, w którym przedsiębiorstwa konkurują na rynku 500. Patent to prawo wyłączne przyznane wynalazcy przez odpowiedni organ administracji państwa lub organizacji międzynarodowej, jak Unia Europejska na określony czas, jednak nie dłuższy niż 20 lat. Prawo to upoważnia wynalazcę do dowolnego dysponowania przez określony czas prawem do wynalazku (w formie zachowania prawa własności względnie jego sprzedaży, odstąpienia, darowizny lub udzielenia licencji). Wniosek patentowy musi spełniać określone wymogi: wynalazek musi mieć charakter nowatorski, wiązać się z podjęciem (nieoczywistego) kroku wynalazczego oraz nadawać się do zastosowań przemysłowych. Patent może zostać przyznany firmie, osobie indywidualnej lub instytucji publicznej. Istnieją krajowe, międzynarodowe (PCT) oraz regionalne (Europejski Urząd Patentowy) ścieżki patentowania. Dokumentacja patentowa zawiera informacje dotyczące: i) cech technicznych (np. wykaz twierdzeń, klasyfikacja techniczna, wykaz cytowanych patentów itp.); ii) historii wniosku (data złożenia pierwszego wniosku, data ogłoszenia, data złożenia wniosku w danym kraju, data przyznania ochrony patentowej itp.); iii) wynalazcy (nazwiska i adresy wynalazców, kraj zamieszkania, nazwiska/nazwy wnioskodawców itp.) 501. Ze względu na powszechnie uznawany bliski związek między patentami a efektami działalności innowacyjnej, dane patentowe są ponadto źródłem informacji o zmianach w strukturze i ewolucji działalności innowacyjnej w ramach państw, branż, przedsiębiorstw i technologii, o powiązaniach między firmami lub firmami i instytucjami publicznego sektora B+R, o roli koncernów oraz małych i średnich firm, o sieciach i mobilności wynalazców, dyfuzji wynalazku między krajami oraz branżami, skali umiędzynarodowienia technologii. Pomiar patentów służy do budowy Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology, Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s

141 wskaźników gospodarki, nauki, technologii, innowacji, powiązań N+T, dyfuzji B+R, zgodności pomiędzy strukturami nauki, techniki i gospodarki. Statystykę patentową rozwija się od wielu lat. Jednym z jej pionierów był Jacob Schmookler, który w latach 1950-tych traktował pomiar patentów jako wskaźnik innowacji w gospodarce. Dane patentowe są łatwo dostępne, jednak zajmowanie się statystyką patentów nie jest łatwe wymaga wiedzy o prawie patentowych, ścieżkach i procedurach patentowania, strategiach patentowych przedsiębiorstw itd. Do celów porównań międzynarodowych preferuje się statystykę wniosków patentowych zamiast statystyki przyznanych patentów, a to ze względu na upływ czasu między dniem złożenia wniosku a dniem przyznania patentu w niektórych krajach okres ten może wynosić nawet i dziesięć lat 502. Metody statystyki patentów (rozwinięte na przełomie lat 1970-tych i 1980-tych) zostały po raz pierwszy skodyfikowane w Patent Manual OECD (1994). Nieraz statystykę patentów włącza się do szerszej grupy statystyki praw własności intelektualnej, obejmującej także wzory użytkowe, znaki towarowe, projekty i prawa autorskie; takie podejście promuje Eurostat 503. Podstawowe definicje i wskaźniki. Patent tytuł prawny ochrony wynalazku, nadający jej właścicielowi prawo do wykluczania innych z korzystania w jakikolwiek sposób z wynalazku bez zgody właściciela na danym terytorium. Patenty są wydawane przez krajowe urzędy patentowe, które przyznają je pod szczególnymi warunkami dotyczącymi w szczególności nowości wynalazku 504. Wyzwania. Ponieważ od chwili publikacji Patent Manual minęło wiele lat i w badaniach patentowych narosły problemy metodologiczne i interpretacyjne (związane np. z rozszerzeniem definicji patentu w urzędach patentowych o rozwiązania z dziedziny softwaru oraz inżynierii genetycznej oraz z nowym podejściem do patentowania w biznesie), OECD przygotowała drugie, znacznie zmienione i poszerzone wydanie, ogłoszone pod tytułem Patent Statistics Manual (2009) 505. Co więcej, projekt nowej edycji Podręcznika Frascati przewiduje po raz pierwszy odrębny rozdział dotycący statystyki podatków. W projekcie rozdziału stwierdza się, że wydatki podatkowe to skomplikowane obiekty pomiaru. Nie wszystkie systemy statystyczne chwytają wszystkie rodzaje instrumentów ulg i preferencji podatkowych. Jednakże, ponieważ cele 502 Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s. 186; Patent statistics a progress report, Working Group Meeting on Statistics onscience, Technology and InnovationLuxembourg, November Statistics on other Intellectual Property Rights (IPR), Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and InnovationLuxembourg, November 2010; Peter S. Mortensen, Intellectual Property Rights as indicators for innovation, The Danish Centre for Studies in Research and Research Policy, 2008, por np. Trademarks as an Indicator of Product and Marketing Innovations, STI Working Paper 2009/2 DSTI/DOC(2009) Enrico Giovanni, Understanding Economic Statistics, OECD Przygotowane przez grupę roboczą OECD NESTI (Task Force on Patent Statistics) w której skład weszli przedstawiciele OECD, Eurostatu, European Patent Office (EPO), World Intellectual Property Organisation (WIPO), japońskiego urzędu patentowego (JPO), US Patent and Trademark Office (USPTO), amerykańskiej National Science Foundation (NSF) oraz Komisji Europejskiej (EC). 141

142 polityczne rządu w stosunku do ulg podatkowych na badania i rozwój można osiągnąć alternatywnie poprzez dotacje lub inne bezpośrednie nakłady, dla przejrzystości wydatki te powinny być podane w raportach uzupełniających 506. Standardy metodologiczne. Tak ostatnie, jak i poprzednie wydanie Podręcznika podkreśla podstawowe cechy patentów jako źródła statystyki. Jak wszystkie wskaźniki, pomiar patentów ma swoje silne i słabe strony. Jego zalety to dostępność danych z urzędów patentowych w większości krajów świata, najczęściej w bardzo długich, sięgających XIX w. seriach, a także możliwość uchwycenia zmian zakresu oraz struktury działalności wynalazczej w krajach, branżach, przedsiębiorstwach oraz technologiach. W przeciwieństwie do danych z badań survey`owych, z reguły utajnianych, informacje patentowe są ogólnie dostępne. Patenty są dokumentami publicznymi i jako takie zawierają informacje jednostkowe, które w przeciwieństwie do większości źródeł statystyki NiT nie podlegają zasadzie tajemnicy statystycznej. Ponadto, w przeciwieństwie do badań survey`owych, informacja patentowa jest pełna (brak problemu braku zwrotu kwestionariuszy). Uzyskanie ochrony patentowej jest kosztowne i czasochłonne, co z reguły eliminuje wynalazki, które nie wydają się rokować nadziei na przyszłe zyski. Patenty chronią wynalazki z niemal każdej dziedziny technologii, stąd są lepszym wskaźnikiem w odniesieniu do technologii niż indeksy cytowań - które uwzględniają dyscypliny naukowe w bardzo nierównym stopniu - w stosunku do publikacji naukowych. Ponadto patenty są klasyfikowane wg bardziej szczegółowej niż publikacje naukowe klasyfikacji. Ilustracją znaczenia patentów jest skala ich rocznego wzrostu (6% w EPO, 7% w USPTO), tendencja wzmacniania uprawnień właścicieli patentów oraz włączenie problematyki zarządzania własnością intelektualną do programów Trudności z posługiwaniem się statystyką patentów jako wskaźnikiem innowacyjności gospodarki mają wiele źródeł. Prawo patentowe i procedury udzielania patentów nadal różnią się pomiędzy poszczególnymi krajami. Skłonność do patentowania, zależna przede wszystkim od jego znaczenia jako bariery przeciwko imitacji oraz środka zapobiegania patentowaniu przez konkurencję podobnych wynalazków, różni się w zależności od sektora przemysłu, wielkości firmy, typu wynalazku i kraju. Wynalazki nie są patentowane, gdy wyklucza to miejscowe prawodawstwo (np. dotyczy to nieraz biotechnologii), gdy wynalazcę nie stać na opłacenie opłat patentowych względnie, gdy procedury patentowania są przewlekłe, a spodziewane zyski niepewne. Często też wynalazki nie są patentowane z powodu konieczności utrzymania tajemnicy istnienia lub produkcji danego wyrobu (patent, który jest ujawnieniem wynalazku, często łatwo obejść lub też jego ochrona nie zawsze jest skuteczna) lub gdy przedsiębiorstwo obiera inną strategię ochrony wynalazku (szybkie uruchomienie produkcji, krótki cykl produkcji, niska cena, przewagi organizacyjne typu marketing lub serwis posprzedażny itd.). Wynalazek wynalazkowi nierówny. Wynalazki mają różną wartość. W odniesieniu R&D tax incentives, NESTI Workshop on the Revision of the Frascati Manual, Lisbon December 142

143 do ich wartości, obowiązuje prawo Parety: tylko niewiele posiada wyjątkową wartość, podczas większość nie jest komercjalizowana. Wynalazki często z trudem dają się zakwalifikować do istniejących klas wyrobów lub sektorów przemysłu. Nie wszystkie patenty stają się innowacjami, nie wszystkie wynalazki są patentowane, nie wszystkie wynalazki są patentowalne. Zmiany procedur patentowania obniża wartość długich serii czasowych. W krajach słabiej rozwiniętych B+R na rzecz przemysłu są bądź ukierunkowane na modernizację tradycyjnych branż, bądź też na monitoring, adaptację i drobne ulepszenia obcych technologii. W obu wypadkach wyniki badań nie są na ogół patentowane 507. Duże kraje mają większy rynek wewnętrzny. W efekcie, potrzeba eksportu lub ochrony patentowej na całym świecie nie jest tak ostra jak w małych krajach. Wskaźniki międzynarodowe (patentów PCT, patentów triady, eksportu) faworyzują mniejsze kraje. Strategii odnośnie do praw własności intelektualnej są bardzo zróżnicowane w różnych branżach, podobnie jak skłonność do patentowania. Jeśli zatem pewne przemysły są mniej widoczne w bazach patentowych, nie znaczy to, że są mniej wiedzo-chłonne, lecz że mają inne sposoby ochrony swojej własności intelektualnej 508. Mitem jest przeświadczenie, że szybki wzrost liczby patentów jest świadectwem wejścia w fazę gospodarki opartej na wiedzy. Wzrost patentów ma różne przyczyny, wśród nich m.in. rozszerzenie definicji patentu (w niektórych krajach patentami obejmuje się np. procedury badawcze a nawet same odkrycia naukowe) oraz fakt, że coraz częściej firmy traktują patenty jako strategiczne aktywa. Większość patentów ma niską wartość. Rola patentów w innowacjach jest niejednoznaczna są one tyleż ich stymulatorem, co hamulcem 509. Obecnie prace metodologiczne prowadzone w OECD i Eurostatcie dotyczą takich zagadnień, jak m.in. rozwój nowych wskaźników (np. wartości patentów, patentów wg regionów), standaryzacji nazw i nazwisk, poszerzanie zawartości istniejących baz, łączenia danych patentowych z danym z badań biznesu 510. Istnieje wiele różnych klasyfikacji patentów. Najbardziej znane to (szczegółowa) International Patent Classification oraz (ograniczona do 30 kategorii) klasyfikacja zaproponowana przez Observatoire des Science et Technologies, Institute National de la Propriété National oraz Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research. Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy. Dla osób zajmujących się badaniami patentowymi ogromne znaczenie miało zainicjowanie publikacji (aktualizowanej dwa razy do roku) bazy światowej bazy patentowej PATSTAT (2005) przez Europejski Urząd Patentowy 511. OECD i Eurostat podjęły bliższą współpracę nad jej doskonaleniem 512. Spe- 507 Na podstawie Patent Statistics Manual, OECD Science, Technology & Innovation Indicators. Thematic Paper 1. Challenges in measuring the efficiency of national science, technology and innovation systems, Utrecht Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology, Patent statistics: Progress Report, Working Group Meeting on Science, Technology and Innovation, Luxembourg Developing patent indicators at the National level using the EPO worldwide statistical patent 143

144 cjaliści statystyki patentów mają także do dyspozycji wiele innych baz, dostępnych publicznie (US Patent and Trademark Office 513, WIPO (World Intellectual Property Indicators), Patent Statistics Eurostatu 514, NewCronos Eurostatu 515 ), publicznie, ale z ograniczeniami dla instytucji rządowych (Patstat oraz bazy OECD 516 ) czy też komercyjnych (Derwent 517, TotalPatent 518, NBER US Patent and Citation Database 519 ). Eurostat prowadzi obecnie badania metodologiczne nad wskaźnikami współ-patentowania oraz cytowań dla rodziny patentów triady; wskaźnikami specyficznych sektorów technologicznych oraz przedłużania patentów, harmonizacji nazw wnioskodawców, podziałem wniosków patentowych (EPO) oraz patentów udzielonych (USPTO) wg sektorów biznesu, rządowego, szkolnictwa wyższego, prywatnego niekomercyjnego, szpitali, indywidualnych wynalazców. Eurostat planuje też badania nad integracją danych patentowych oraz danych pochodzących z badań ankietowych biznesu lub rejestrów firm, podziałem patentów wg zadań Europejskiej Przestrzeni Badawczej, takich jak np. zmiana klimatu, środowisko, energia, biotechnologia, nanotechnologia 520, rozwojem wskaźników innych produktów intelektualnych, takich jak znaki towarowe, copyrights, wzory przemysłowe itd. 521 Statystykę patentów rozwija się obecnie w wielu krajach 522. Główni autorzy badań: Francis Narin, Martin Meyer, Hariolf Grupp, Ulrich Schmoch, Dominic Olivastro, Adam database, DSTI/EAS/STP/NESTI(2006) Por. OECD work on patent statisticshttp:// _ _1_1_1_1,00.html European and US patenting systems, ec.europa.eu/eurostat. Obecnie NewCronos przedstawia 30 wskaźników, 5 dodano w roku Bernard Felix,Patent statistics:a progress report, Meeting of the Science, Technology and Innovation Working Group Luxembourg, November W ramach OlisNet OECD udostępnia administracji publicznej państw członkowskich dane dotyczące patentów EPO, USPTO, PCT i patenty triady dla wybranych krajów odnoszące się do a) współpracy międzynarodowej w patentowaniu, b) grup ICT, c) regionów krajów Bronwyn Hall, Report on the new NBER US Patent and Citation Database, Conference on Patent Statistics for Policy Decision Making, Venice 2-3 October Patent statistics: A Progress report, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Doc.Eurostat/F4/STI/2009/ Bernard Felix,Patent statistics:a progress report, Meeting of the Science, Technology and Innovation Working Group Luxembourg, November categories /patent/; 144

145 Jaffe, Paul Almeida, F. M. Scherer, Bronwyn H. Hall, Adam Jaffe, Manuel Trajtenberg. Najważniejsze historyczne postacie: Jacob Schmookler, Frederic Scherer, Zwi Griliches. Publikacje: The Science and Engineering Indicators NSF, Statistics in Focus Eurostat, Science, Technology and Industry Scoreboard OECD (od 1999), Compendium of patent statistics OECD-Eurostat, Facts and figures 2007, Eurostat, Rapport de l`ompi sur les brevets, OMPI, WIPOPatent Report. W ostatnich latach w OECD przygotowano Survey on the economic use of patents (commercialisation and monetisation), Urzędy patentowe publikują regularne raporty zawierające dane statystyczne (WIPO PCT Statistical Indicators Report; Trilateral Statistical Report (EPO, JPO, USPTO) i inne). Główne czasopisma: Research Policy, Scientometrics, Word Patent Information. Najbardziej aktywne obecnie pola statystyki patentów to: Statystyka rodzin patentów, czyli wynalazków opatentowanych w więcej niż jednym urzędzie patentowym. Rodzinę patentów (patent family) definiuje się jako zbiór patentów uzyskanych w różnych krajach w celu ochrony jednego wynalazku (opisywanego przez pierwszy wniosek w danym kraju, zwany wnioskiem priorytetowym, który został następnie rozszerzony na inne urzędy). Stosowanie w statystyce wskaźników bazujących na rodzinach patentów ma dwojakie zalety: po pierwsze zwiększają one porównywalność międzynarodową, eliminując uprzywilejowanie kraju macierzystego i wpływ czynników geograficznych, a po drugie patenty należące do rodziny patentów mają wysoką wartość 523. Jako tzw. rodzinę patentów triady określa się wynalazki zgłoszone jednocześnie w EPO i Japonii oraz opatentowane w USA 524. Słabą stroną statystyki rodzin patentów jest niska reprezentacja państw odrabiających zaległości 525. Pomiar wartości patentu. Wartość patentu jest różna od wartości wynalazku, z reguły jest ona wyższa. Wartość patentu szacuje się m.in. na podstawie takich danych, jak: liczba uzyskanych cytowań w innych patentach, zakres rodziny (liczba i znaczenie urzędów patentowych, w których został opatentowany wynalazek), fakt i długość okresu odnowienia, fakt, czy patent był zaskarżany sądownie (nie walczy się przeciwko patentowi pozbawionemu wartości rynkowej), fakt sprzedaży patentu bądź udzielania na nie licencji, zakres technologiczny mierzony liczbą pól technologicznych i tzw. roszczeń (claims), fakt utworzenia nowej firmy na podstawie patentu (patentów) Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s USA publikuje wnioski patentowe dopiero od roku 2001, stąd różnica w podejściu. 525 Dietmar Harhoff, From patents to patent families measurement and interpretation; Triadic patent families methodology, DSTI/DOC(2004) Patent Statistics Manual OECD 2009; Sesja Valuation of patents, Conference of Patent Statistics for Decision Makers, Wiedeń 2008, programme.html; Conference on Patent Statistics for Policy Decision Making, Wenecja , sesja Survey on licensing (Dominique Guellec, Kazuyuki Motohashi, Gaétan de Rassenfosse, Martin Manna, John P. Walsh); Dominic Guellec i Bruno van Pottelsberghe de la Potterie, Applications, grants and the value of patent; Bronwyn H. Hall, Grid Thoma, Salvatore Torrisi, The market value of patents and R&D: Evidence from European firms, NBER Working Paper No , 2007; Study on evaluating the knowledge economy. What are patents actually worth? The value of patents for today`s economy and society, Final report 2006; 145

146 Statystyka cytowań patentów. Większość publikowanych patentów zawiera listę odwołań czy cytowań do wcześniejszych patentów lub (znacznie rzadziej) publikacji naukowych. Celem ich jest opis stanu badań i określenie zakresu oryginalności rozwiązania. Najogólniej, cytowania wpisuje albo wnioskodawca we wniosku patentowym, albo też osoba badająca patent w swoim raporcie. W odniesieniu do danego patentu mówimy o cytowaniach wstecznych (odnoszących się do wskazania poprzedników) oraz cytowaniach przednich (odnoszących się do patentów, które cytują dany patent). Większość badań nad cytowaniami rozwinięto w ostatnich latach. Pozwalają one na badanie a) przepływów wiedzy oraz tzw. Odprysków, b) wartości patentów, c) strategii firm 527. Jednak badając cytowania trzeba brać pod uwagę fakt, że patent niekoniecznie ma jednoznaczny związek z wynalazkiem; jeden wynalazek może być chroniony przez wiele patentów uzyskanych w różnych urzędach. Trzeba także pamiętać, że liczba cytowań zależy nie tylko od wartości wynalazku (lub jego składnika), ale też od praktyk cytowań w różnych urzędach patentowych, dojrzałości technologii oraz czasu, jaki upłynął od chwili opublikowania opisu wynalazku. Ważne tematy badań to: aktywność technologiczna firm, szkół wyższych, regionów i krajów, wyłanianie się nowych technologii, dyfuzja i transfer technologii, geografia wynalazków 528, sieci wynalazców, współpraca technologiczna wewnątrz i pomiędzy regionami, ścieżki kariery wynalazców, dokonania i mobilność wynalazców, rola uniwersytetów w rozwoju techniki, strategie patentowania przedsiębiorstw, ocena efektywności systemów patentowych. Elefthérios Sapsalis i Bruno van Pottelsberghe de la Potterie, The institutional Sources of Knowledge and Value of Academic Patents, 5 th Triple Helix Conference: The capitalisation of knowledge: cognitive, economic, social and cultural aspects, Turyn Główne problemy badań nad cytowaniami: praktyki cytowań różnią się w zależności od urzędów patentowych; patenty bywają publikowane w różnych urzędach patentowych, stąd łatwo o podwójne liczenie tego samego wynalazku; opisy cytowanych publikacji naukowych bywają niedokładne; istnieje problem autocytowań; istnieją także problemy z kodem grup technologicznych Międzynarodowej Klasyfikacji Patentowej; badania nad cytowaniami przesłaniają nie tak oczywisty i niełatwy do pomiaru wpływ badań prowadzonych w sektorze publicznym poprzez know how, prywatne kontakty, konsultacje i przepływ wiedzy w trakcie współpracy naukowej; choć patenty opierają się na wcześniejszej wiedzy naukowej, wiedza ta nieraz nie jest wcześniej ujawniana w formie publikacji (właśnie dlatego, aby nie spalić możliwości patentowania); wpływ na cytowania mogą mieć nie tylko wynalazcy i wnioskodawcy patentu, ale także rzecznicy patentowi oraz osoby badające wnioski patentowe w urzędach patentowych; wynalazcy i wnioskodawcy patentu często ujawniają pewne cytowania, a ukrywają inne, ze względu na rodzaj obranej polityki patentowej; uczeni-wynalazcy, zgodnie z nawykiem zawodowym, mogą częściej sięgać po cytowania niż wynalazcy inżynierowie. 528 Patent statistics: Progress Report, Working Group Meeting on Science, Technology and Innovation, Luxembourg

147 statystyka patentów wg płci wynalazców (ESGI-project, European Studies on Gender Aspects of Inventions) 529. Ostatnio OECD (wspólnie z Europejskim Urzędem Patentowym i uniwersytetem tokijskim) przeprowadziło badania statystyczne nad licencjami patentowymi. Celem ich było m.in. rozpoznanie intensywności udzielania licencji afiliowanym lub nieafiliowanym firmom, ich natury, motywacji oraz barier 530. Badania nad (szerzej rozumianymi) licencjami własności intelektualnej przeprowadzono w USA 531. Często wskaźniki patentowe łączy się ze wskaźnikami B+R, innowacji, udziału w rynku itd. Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. W badaniach patentowych patenty traktowane są jako wskaźniki (gospodarki, nauki, technologii, innowacji, powiązań N+T, odpryski B+R, zgodności pomiędzy strukturami nauki, techniki i gospodarki), które mają odpowiedzieć na pytania dotyczące m.in. opisu specjalizacji technologicznej kraju oraz (często w powiązaniu z innymi źródłami informacji statystycznej, takimi jak bibliometria, wskaźniki N+T+I itd.) służyć jako podstawa oceny tendencji rozwoju nauki i techniki, potencjału gospodarczego i społecznego N+T oraz oceny krajowego systemu innowacji 532. Ważniejsze tablice i diagramy.w latach liczba wniosków patentowych składanych w Europejskim Urzędzie Patentowym (EPO) rosła w stosunkowo szybkim tempie (od do ). Wśród państw członkowskich, Niemcy mieli zdecydowanie największą liczbę zgłoszeń patentowych do EPO, około w 2007 r. (41,5% w UE-27 ogółem). W Szwecji odnotowano największą liczbę zgłoszeń patentowych na milion mieszkańców (298,4), następnie w Niemczech (290,7), Finlandii (250,8) i Luksemburgu (230,2). Udział zgłoszeń patentowych do EPO w dziedzinie wysokiej technologii w ogóle wniosków patentowych rósł do roku 2001, kiedy stanowiły one 23,1% wszystkich wniosków. Po roku 2001 nastąpił gwałtowny spadek (z w roku 2001 do w roku 2007, ostatniego, dla którego posiadamy dane). Spadek zaobserwowano w większości państw członkowskich, a zwłaszcza dla większych krajów lub krajów, z tradycyjnie skłonność najwyższej do składania wniosków patentowych. 529 ESGI: European Studies on Gender Aspects of Inventions Statistical Survey and Analysis of Gender Impact on Inventions, Przegląd najnowszej problematyki badań nad patentami zawierają kolejne konferencje Patent statistics for decision makers, ostatnia: Wiedeń Listopad, Who licensed out patents and why?, STI Working Paper 2009/5 DSTI/DOC(2009)5http:// 531 AUTM U.S. Licensing Activity Survey FY 2006, US%20LSS_FNL.pdf 532 W Polsce ze wskaźników patentowych korzysta się dla oceny realizacji celów projektów w Programie Operacyjnym Innowacyjna Gospodarka, priorytet 1 Badania i rozwój nowoczesnych technologii. 147

148 W Finlandii i Szwecji zarejestrowano najwięcej wniosków patentowych w dziedzinie zaawansowanych technologii na milion mieszkańców w 2007 roku (ponad 35) 533. Sytuacja w Polsce. W Polsce statystyką patentów zajmują się głównie firmy (np. dla oceny konkurencji) 534. Brak natomiast silniejszej tradycji akademickich statystyki patentów zlecanych na potrzeby polityczne. Do pewnego stopnia wiąże się to Por. np

149 ograniczeniem użyteczności tych badań w krajach słabiej rozwiniętych. Niepatentowana działalność technologiczna ma w nich większe znaczenie w porównaniu z krajami rozwiniętymi. Przełomem może być pozyskanie bazy PATSTAT latem 2007 r. (Urząd Patentowy) 535. Obecnie rozwija się prace metodologiczne mające na celu dodanie do formularza PNT-02 pytań dotyczących korzystania z patentów w działalności innowacyjnej. Opis statystyki patentów GUS zawarty jest w corocznym Programie Badań Statystycznych Statystyki Publicznej Por. Joaquín M. Azagra Caro, Workshop on R&D Indicators to monitor the European Research, May Por

150 Statystyka wysokiej techniki (produkcja, zatrudnienie i handel zagraniczny) Problemy i metody. Przemysły wysokiej technologii (HTIs) ogólnie określa się jako te branże i firmy, których wydajność i sukces w dużej mierze zależy od innowacji, nauki i technologii 537. Wg GUS stosującego międzynarodowe standardy: wysoka technika to dziedziny działalności gospodarczej sekcji Przetwórstwo przemysłowe oraz wyroby odznaczające się tzw. wysoką intensywnością B+R (R&D intensity). Aktualna lista dziedzin obejmuje 4 kategorie: wysoką technikę, średnio-wysoką technikę, średnio-niską technikę oraz niską technikę. Jako mierniki zawartości/intensywności komponentu B+R stosowane są powszechnie następujące wskaźniki: relacja nakładów bezpośrednich na działalność B+R do wartości dodanej, relacja nakładów bezpośrednich na działalność B+R do wartości produkcji (sprzedaży), relacja nakładów bezpośrednich na działalność B+R powiększonych o nakłady pośrednie wcielone w dobrach inwestycyjnych i półwyrobach do wartości produkcji (sprzedaży) 538. Rozwinięta w latach 1980-tych statystyka wysokiej techniki korzysta z danych pochodzących z wielu źródeł, m.in. statystki inwestycji kapitału ryzyka, handlu zagranicznego, zatrudnienia, wynagrodzeń, B+R, zasobów ludzkich dla nauki i techniki, patentów i innowacji. Pomyślana początkowo jako dział statystki N+T+I (wyroby i przemysły wysokiej techniki traktowane jako miary efektów i wpływu działalności B+R), obecnie coraz bardziej rozszerza źródła danych oraz staje się (także) częścią statystyki konkurencyjności i globalizacji 539. W Eurostacie proponuje się, by rozumieć ją szeroko, na podstawie następującej taksonomii pod-grup: statystyka inwestycji ryzyka, handel produktami i własnością intelektualną w dziedzinie zaawansowanych technologii, wskaźniki biznesu (Structural Business, SBS, przemysł, budownictwo, handel i usługi), zatrudnienie w branży zaawansowanych technologii, wynagrodzenia w branży zaawansowanych technologii, zasoby ludzkie dla N+T w branży zaawansowanych technologii, B+R w branży zaawansowanych technologii, wnioski patentowe zaawansowanych technologii do Europejskiego Urzędu Patentowego, Eliezer Geisler, The Metrics Of Science And Technology, Nauka i Technika w 2014 roku, GUS 2014, s Nauka i Technika w 2005 roku, GUS 2006, s

151 patenty zaawansowanych technologii udzielone przez Amerykański Urząd Patentu i Znaku Towarowego, informacje z CIS 540. Temu zróżnicowaniu obszarów odpowiada niemniejsze zróżnicowanie źródeł 541. W dyskusjach wśród statystyków na forum OECD podkreślano, że wysoka technika należy do pojęć, które trudno precyzyjnie zdefiniować. Jeśli nawet wybierze się arbitralnie pewne kryterium np. wysokość wydatków na B+R w stosunku do produkcji sprzedanej pozostaje kwestia ustalenia (również w sposób arbitralny) progu oddzielającego technologię wysoką od średniej i niskiej. Pojęcie to jest zmienne w czasie (umiejętność pisania i czytania czy też czytania cichego to wysoka technologia średniowiecza) i w przestrzeni ( średnia technologia może być wysoką w kraju zacofanym). W dotychczasowej praktyce pomiaru wysokiej techniki stosowano dwie metody: branżową oraz produktową. W obu metodach głównym kryterium były wydatki na B+R wyrażone jako procent produkcji lub wartości dodanej w danym dziale produkcji lub w odniesieniu do danego wyrobu. Popularne wskaźniki to udział wyrobów wysokiej techniki w wartości produkcji sprzedanej wyrobów przemysłowych oraz udział importu i eksportu wyrobów wysokiej techniki w imporcie i eksporcie ogółem. W podejściu branżowym OECD przypisała gałęzie produkcji na podstawie klasyfikacji ISIC Rev. 3 do jednej z czterech kategorii: wysokiej, średniowysokiej, średnioniskiej i niskiej zawartości technologii 542. W podejściu produktowym OECD na podstawie szczegółowych danych na temat B+R w podziale na grupy produktów stworzyła listę produktów o wysokiej zawartości technologii oraz bazę danych w oparciu o klasy SITC Rev. 3 na poziomie pięciocyfrowym. Kryterium wysokości wydatków na B+R ma wiele ograniczeń. B+R jest ważną, ale nie jedyną formą działalności innowacyjnej, w wyniku której powstają wyroby wysokiej techniki. W wielu przemysłach wielkie znaczenie mają drobne ulepszenia procesu produkcyjnego. B+R jest ważną, ale bynajmniej nie jedyną cechą charakterystyczną wysokiej techniki. Inne cechy są równie istotne (np. licencje i know how, współpraca technologiczna pomiędzy firmami, szybkość starzenia się wiedzy oraz moralnego zużywania wyposażenia). Pomiar B+R w danym dziale produkcji pomija kwestie międzybranżowego przepływu technologii. W konsekwencji, np. maszyny nieelektryczne i samochody są często wyłączane z grupy wyrobów wysokiej techniki, choć mają one kluczowe znaczenie dla rozwoju i upowszechniania wyrobów elektronicznych. Wydatki na B+R w tej samym dziale produkcji różnią się bardzo pomiędzy poszczególnymi krajami. Stosowanie kryterium wysokości wydatków na B+R 540 High-tech statistics progress report, Doc.Eurostat/F4/STI/2009/11, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg High-tech statistics and Venture Capital a Progress report, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg November Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s

152 w stosunku do produkcji lub wartości dodanej ma wreszcie i tę wadę, że wyjątkowy sukces rynkowy, osiągnięty np. dzięki wzrostowi popytu lub skutecznemu marketingowi, prowadzi, paradoksalnie, do obniżenia wartości wskaźnika intensywności technologicznej wyrobów i działów produkcji. Każde z podejść stosowanych w pomiarze wysokiej techniki - branżowe i produktowe - ma także swoje ograniczenia. Gdy idzie o podejście branżowe, nawet jeśli w branży prowadzi się na dużą skalę B+R, poszczególne wyroby niekoniecznie muszą mieć charakter wysokiej techniki. Gdyby tak było, wówczas za wyroby hi-tech należałoby uznać m.in. watolinę, lampy elektryczne oraz łaty i taśmy miernicze, gdyż są one wytwarzane przez działy wysokiej techniki. W każdej branży produkuje się bowiem wyroby bardzo zróżnicowane pod względem intensywności technologicznej. Wysoki stopień zaawansowania technologicznego można znaleźć w wyrobach wywodzących się z branż o niższej intensywności korzystania z technologii. Aby ominąć ograniczenia podejścia branżowego rozwinięto podejście produktowe. Ale i ono ma wiele wad. Stosowanie podejścia produktowego utrudnia brak statystyk dotyczących wkładu B+R w wytworzenie konkretnego wyrobu. Jeśli nawet takie statystyki istnieją, dotyczą one wyłącznie głównych wyrobów przedsiębiorstwa. Ponadto, wskutek dużego odstępu czasu pomiędzy badaniami naukowymi a podjęciem produkcji są one często praktycznie bezużyteczne. Wysokość dzisiejszych wydatków na B+R nie zawsze pozwala na oszacowanie intensywności technologicznej wytworzonych dzisiaj wyrobów. Zazwyczaj w statystyce działalności B+R prowadzonej na rzecz przemysłu nie przeprowadza się rozróżnienia pomiędzy wydatkami na B+R na rozwój wyrobów i na rozwój procesów technologicznych. Wysokie wydatki na ulepszenie procesu produkcji - np. rafinacji ropy naftowej lub też uprawy ziemniaka dzięki zastosowaniu biotechnologii - nie czynią jeszcze z benzyny lub kartofli wyrobów wysokiej techniki. Ostatnio wyróżnia się także podejście patentowe, w którym wyróżnikiem są wynalazki w grupach wysokiej techniki, m.in. biotechnologii 543. W chwili obecnej klasyfikacje nie uwzględniają produktów ani branż o niskiej intensywności prac B+R, lecz wykorzystujących zaawansowany technologicznie sprzęt i urządzenia. Tylko pewna liczba krajów członkowskich OECD tworzy klasyfikacje w oparciu o intensywność prac B+R 544. Pomimo wszystkich swoich ograniczeń, pomiar wg kryterium intensywnosci technologicznej uznaje się jednak za ważny. Kraje OECD stosuja wspólne uzgodnione i okresowo modyfikowane listy działów produkcji i wyrobów (lista branż przemysłu wg ISIC oraz lista wyrobów wysokiej techniki wg klasyfikacji SITC) Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s

153 Wyzwania. Jednym z najpoważniejszych problemów statystyki wysokich technologii jest taki sposób pomiaru, który uwzględniałby fakt przepływu technologii pomiędzy branżami. Branże niskiej technologii, gdy stosować wyłącznie kryteria wielkości wydatków na B+R w stosunku do wartości produkcji lub sprzedaży, okazują się często branżami zaawansowanych technologii, gdy bierze się pod uwagę absorpcję technologii wytworzonych poza branżą. Jako przykład przytacza się branżę rybołówstwa: Sektor rybołówstwa jest jednym z najmniej nauko-chłonnych. Wydatki na B+R są tak niskie, że niemal niemierzalne. Niemniej, nowoczesne statki rybackie są naszpikowane nowoczesną technologią poszukiwania i poławiania ryb. Należą do nich: komunikacja satelitarna, GPS, technologie sonarowe dla rozpoznawania ławic, technologie optyczne dla sortowania ryb, systemy komputerowe dla monitorowania połowu oraz ich przechowywania ryb w optymalnej temperaturze, szybkie zamrażarki, oraz wiele typów sieci. W rybołówstwie innowacje zachodzą bardziej dzięki zakupowi technologii od różnego rodzaju dostawców niż dzięki rozwijaniu technologii wewnątrz przedsiębiorstw rybackich. W wyścigu po rybę, szybko adoptuje się każdą technologię zapewniającą przewagi porównawcze 545. Statystyka wysokiej techniki była w ostatnich latach przedmiotem prac w Grupie Roboczej Statystyki Nauki, Techniki i Innowacji Eurostatu. Od wielu lat jej najbardziej sporne i dyskutowane problemy wiążą się z klasyfikacją działalności gospodarczej. Obecne przejście od stosowanej dotąd klasyfikacji Nace Rev. 1.1 do Nace Rev , a także rewizja Standard International Trade Classification (SITC) 547 stawia przed statystyką wysoiej techniki nowe wyzwania. Odpowiedź na problemy (na szczeblu OECD i UE). Eurostat, Joint Research Centre Komisji Europejskiej oraz OECD ukończyły prace nad nowymi wskaźnikami, nowymi definicjami przemysłów i usług wysokiej techniki wg NACE Rev. 2, nowymi definicjami produktów wysokiej techniki wg SITC (Standard International Trade Classification) Rev Standardy metodologiczne. Jak dotąd nie opracowano podręcznika metodologii statystyki hi tech. Jednym z powodów może być fakt, że statystyka ta nie opiera się na specjalnych, jej tylko poświęconych uzgodnionych międzynarodowo kwestionariuszach, 545 Anthony Arundel, From the 19 th to the 21 th century: indicators for the Knowledge Economy, Conference on Knowledge Economy. Challenges for measurement, Luxembourg Vincent Duchêne, August Goetzfried and Reinhilde Veugelers, EU Statistics on Science, Technology and Innovation. Current situation and the way forward, Tomas Meri, High-tech statistics a progress report, Meeting of the Science, Technology and Innovation Working Group Luxembourg, November Eurostat, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation Luxembourg, October 2014, Towards an integrated legal framework for business statistics FRIBS - agreement on the revised NACE breakdowns, Doc.Eurostat/G4/STI/2014/3; High-Tech statistics. Knowledge Intensive Activities classification, Working Group Meeting on Statistics onscience, Technology and InnovationLuxembourg, November 2010; Aggregations of Knowledge Intensive Activities based on NACE Rev. 2, Annexes/htec_esms_an8.pdf 153

154 tylko korzysta z wielu źródeł danych. Standardy klasyfikacyjne opracowano w OECD w roku Obecnie trwają prace nad ich aktualizacją. Nowa publikacja OECD nt. definicji sektorów i produktów wysokiej techniki ma się ukazać pod koniec Problem bada także unijny Joint Research Centre wraz z Eurostatem. Jednocześnie OECD, Eurostat oraz brytyjski Urząd Narodowej Statystyki opracowały wspólnie nowe przejściowe definicje hi tech 550. Bazy-monitoring-badania-analizy-ekspertyzy. Ważnym źródłem informacji statystycznych jest baza danych Eurostatu High-technology manufacturing and knowledge-intensive services sectors: Economic, Science & Technology and Employment statistics 551 oraz NewCronos 552. Ostatnie badania stanu wysokiej techniki omówione są na stronie Eurostatu 553. Dane statystyki wysokiej techniki zamieszczają Main Science and Technology Indicators oraz The Science, Technology and Industry Scoreboard.Istnieje odrębna baza danych o publikacjach nt. zaawansowanych technologii 554. Dane dotyczące USA i innych państw świata publikuje NSFw Science and Engineering Indicators. Eurostat regularnie publikuje umieszczane także w Internecie broszury z serii Statistics in Focus poświęcone problematyce wysokiej techniki 555. Od lat wskaźniki wysokiej techniki tworzy i wykorzystuje w rankingach Technology Policy and Assessment Center działający w ramach Georgia Tech (J. David Roessner, Alan. L. Porter i inni) 556. Zastosowanie danego działu statystyki w polityce N+T+I. Pomiar poziomu technologicznego towarów produkowanych i eksportowanych przez daną gałąź gospodarki lub kraj i ma pozwolić na wyjaśnienie ich cech konkurencyjnych oraz wyników handlowych na rynkach high-tech. Rynki te charakteryzuje bardzo szybki wzrost światowego popytu, ponadprzeciętne zyski z działalności handlowej oraz wpływ na ewolucję struktury przemysłu 557. Statystyka zaawansowanych technologii jest wykorzystywana w projektowaniu programów polityki technologicznej i przemysłowej. W Polsce wiele odniesień 549 Thomas Hatzichronoglou, Revision of the High-Technology Sector and Product Classification, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 1997/2, cl=13/nw=1/rpsv/cgi-bin/wppdf?file=5lgsjhvj7nkj.pdf 550 Tomas Meri, High-tech statistics a progress report, Meeting of the Science, Technology and Innovation Working Group Luxembourg, November ec.europa.eu/eurostat. Baza ta jest źródłem licznych publikacji w serii Eurostatu Statistics In Focus, takich jak np. High-tech patent application to the EPO, 2007, Trade In high-tech products, 2006, High tech industries and knowledge based services, Zatrudnienie: Ostatnio NewCronos rozszerzył zakres danych, High-tech statistics progress report, Doc.Eurostat/F4/STI/2009/11, Working Group Meeting on Statistics on Science, Technology and Innovation, Luxembourg CSA High Technology Research Database with Aerospace, M.in. w samym tylko 2008: Trade In high-tech products China on the rise; High-tech enterprises. Most new Member States have to make up leeway; Who are the people employed in high-tech and in which regions do they work?; High-tech trade. 556 Np. zob. J. David Roessner i in., High Tech Indicators: Who's Gaining?, Technology Exports vol. VI, no. 3, 2004, Podręcznik Frascati. Proponowane Procedury Standardowe dla Badań Statystycznych w Zakresie Działalności Badawczo-Rozwojowej, 2002, OECD/MNiSW 2009, tłum. Danuta Przepiórkowska, s

155 do statystyki hi-techu znajduje się w dokumentach Programów Operacyjnych 558 oraz w strategiach rozwoju regionalnego. Ważniejsze tablice i diagramy Światowy handel wysokiej techniki wg grup produktów Źródło: _exports _by_group_of_products_2008.png Sytuacja w Polsce. Pionierskie badania przeprowadził Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową 559. GUS w corocznym raporcie zamieszcza obszerne wyjaśnienia i dane nt. statystyki zaawansowanych technologii 560. Opis statystyki wysokiej technologii GUS zawarty jest w corocznym Programie Badań Statystycznych Statystyki Publicznej 561. Istnieje stosunkowo wiele opracowań na temat hi-tech`u Program Operacyjny Innowacyjna gospodarka, Narodowe Strategiczne Ramy Odniesienia , Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa, 28 lipca 2006 r.; Program Operacyjny Konkurencyjna gospodarka, , Narodowa Strategia Spójności , Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa, 5 maja 2006 r. 559 Przemysław Rot i Tomasz Brodzicki, Przemysł wysokich technologii w Polsce. Wyniki badań przeprowadzonych przez Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową przy współpracy Gazety Wyborczej, ok. 2001, Nauka i Technika w 2005 roku, GUS 2006, s Por Np. Krzysztof Krawcewicz, Wyniki badań polskich firm-eksporterów zaawansowanych technologii, Uniwersytet Warszawski 2010; Rola kobiet w innowacyjnej przedsiębiorczości hi-tech, PARP 2007; Perspektywy rozwoju małych i średnich przedsiębiorstw wysokich technologii w Polsce do 2020 roku, Warszawa 2006; Stanisław Szultka, Uwarunkowania rozwoju nowoczesnych technologii w Gdańsku. Znaczenie sektorów wysokich technologii we współczesnej gospodarce, IBGR