«Экономика знаний откроет нам дорогу в будущее!» — говорят либерально настроенные эксперты и прочие зеваки. «Если мы построим экономику знаний, мы больше не будем зависеть от природных ресурсов!» Однако такая позиция — по меньшей мере — однобока. А что если есть обратная сторона медали, которую мы не видим?
Когда мне было пять лет, мама меня убеждала: «Не будешь учиться — станешь маляром». Я не знала, почему это так плохо, но точно понимала, что если этим угрожают, то лучше маляром не становиться. Поэтому надо учиться.
Мама говорила это по наитию: ей в школе вбивали «знание-сила», «учиться, учиться и ещё раз учиться» — и она пересказывала мне всё, что тогда усвоила. Ирония заключается в том, что когда я росла, академическое знание или рабочие навыки составляли меньшую силу, чем soft skills и грубое принуждение (можно вспомнить Вениамина Берёзкина из фильма «Бедная Саша», талантливого программиста, который переквалифицировался в медвежатника и смог уловками и увещеваниями «обдурить» целую банду аферистов).
Тем не менее, мама оказалась права, и в том обществе, в котором я живу сейчас, знание оказалось силой. Но не в том смысле, в котором понимали это в Советском союзе. А в каком?
Хайп, ещё раз хайп
Часто, когда речь касается общества, подразумевается, что оно развивается линейно, допустим, переходит от собирательства к охоте и, в конце концов, к коммунизму (развитому капитализму, посткапитализму, <подставить нужное>). Таких теоретизаций — много, и одна из них звучит следующим образом: от индустриальной экономики мы переходим к экономике информации, а потом к экономике знаний.
Я предлагаю посмотреть именно на такое фреймирование, так как оно — достаточно новое и про него много говорят (словосочетание «экономика знаний» имеет 13 упоминаний в Google Scholar на русском языке за период 1990—1999 гг. и около 10000 за период 2000—2018 гг.). Почти все упоминания — рассказ о том, как правильно строить эту самую экономику знаний в России (с импликаций, что строить её нужно обязательно, иначе погрязнем в бедности и отсталости). Например, в статье «Экономика знания как стратегическая цель модернизации российской экономики» (2012 г.) доцент Кисловодского института экономики и права (в марте 2017 года Кисловодский институт экономики и права лишён лицензии — такое решение принято Рособрнадзором на основании решения Арбитражного суда) К. Н. Гоженко пишет:
Стратегическая цель модернизации российской экономики на ближайшие десятилетия состоит в создании динамичной и конкурентоспособной хозяйственной системы в результате рыночной инновационной политики. Такая политика должна вывести на «экономику знания». В то же время, замедление в темпах становления экономики знания является в современных условиях глобальной экономической системы важнейшей базовой причиной замедления динамики национальной экономики. Преодоление такого отставания предполагает рост объёма инвестиций в знания.
Пересказывая этот абзац, — всё хорошее ведёт к построению экономики знаний, а без экономики знаний не будет всего хорошего. Такой линии придерживаются многие публикации из тех 10000 статей, найденных гуглом. Их основная мысль — пора бы уже перестать опираться на ресурсную базу, давайте построим национальную экономику на чём-то другом, например на инновациях.
Но утверждение, что экономика знаний — это по умолчанию хорошо — по меньшей мере, упрощение, так как у экономики знаний есть и негативные стороны.
Экономика знаний
В принципе, любая экономика основана на знаниях — начиная знаниями о торговых сделках, записанными на клинописных табличках, продолжая знаниями о маркетинговых стратегиях конкурентов. Но роль знаний в ЭЗ отличается от таковой на предыдущих стадиях экономики. Знания — это уже не сопутствующий элемент экономического цикла, а непосредственно его продукт. В ЭЗ максимальной добавленной стоимостью обладают инновации, по сравнению с материальными продуктами производства, которые обладают максимальной добавленной стоимостью в индустриальной экономике (добавленная стоимость — это новая стоимость, возникшая в процессе переработки продукта). Что это за знания, которые мы производим? Это, конечно, инновации. Например, новые SMM-стратегии или методики производства микрочипов и т. д.
У знаний в ЭЗ есть и другая роль — это не только продукт производства, это и инструмент производства. То есть, раньше основными средствами производства были станки, турбины, промышленные помещения. Сейчас это всё стоит значительно меньше, чем навыки работников, которые и являются главными инструментами производства. Поэтому в интересах работодателя удержать работников (но и сохранить их стоимость труда минимально возможной).
Здесь есть одна тонкость: знания — нематериальны. Их нельзя посчитать, их нельзя схватить рукой и никому не отдавать. Но их надо как-то считать и присваивать, так как они включаются в товарный оборот и коммодифицируются. Чтобы можно было продать условную одну или две порции знаний, возникают сертификаты, патенты и т. д., которые определяют сколько какого знания кому принадлежит (зачем продавать патенты на знания? Знания — это возможность действия — и это действие принесёт деньги).
О сложности такого типа собственности (интеллектуальной собственности) написано много вещей, однако акцент часто ставится на авторском праве, и чаще всего речь идёт, например, о музыкальных альбомах, которые, в принципе, гораздо легче посчитать и легче оценить. Знания тоже относятся к интеллектуальной собственности, но они принципиально отличаются от музыки и фильмов, которые уже давно являются товаром. О том, к чему ведёт потребность посчитать и оценить знания, поговорим далее.
Экономический рост и экономика знаний
По идее, если стране нужен экономический рост (economic growth — по-английски звучит ещё более капиталистически ангажировано), а у нас на дворе экономика знаний, значит надо на свет произвести больше институций, которые эти знания производят, а также производят орудия производства — людей, которые обладают знаниями для производства знаний. То есть, нужно больше лабораторий и университетов. На первый взгляд все правильно: у нас будет больше квалифицированных выпускников, которые пойдут работать в НИИ, мы будем производить инновации, продавать их, и все будет хорошо. Но как-то это не получается — университеты производят выпускников, которые потом не могут найти работу, а лаборатории производят знания, которые не всем идут на пользу.
Учёными-социологами был введён термин «академический капитализм», или даже «академический феодализм», чтобы описать ситуацию, мешающую идеальному сценарию работать. Так как напрямую корпорации не могут иметь профит от университетов, они создали издательские агентства, которые собирают «пошлину» просто за потребность публиковать и читать научные статьи (аналогия с феодализмом — крестьянин должен был платить феодалу просто так, за его покровительство). Опубликовав статью, исследователь ничего не получает, но чтобы написать эту статью, он должен потратить много денег, чтобы купить статьи, на которых он основывает своё исследование (в лучшем случае, деньги платит университет, можно также украсть статьи с помощью «сай-хаба»). Подробнее можно почитать здесь.
То, что идеальная схема работает как-то «не так», не ограничивается проблемами с издательствами и закрепощением знаний. На академический капитализм накладывается символьная экономика. Я уже говорила выше, что нам надо как-то квантифицировать и оценивать знания, чтобы их продавать. Давайте скажем, что условная единица знаний — это статья. Как мы оцениваем статью, не читав её, и ничего про неё не зная (ведь в капитализме оценивание должно быть поставлено на поток)? Во-первых, мы смотрим на рейтинг журнала, в котором эта статья опубликована, т. н. импакт-фактор (impact factor, фактор влияния), который складывается следующим образом. Берётся число цитирований за год и за два года, складывается и делится на число статей, опубликованных за два года.
Если упрощать, то чем больше цитирований на статью, тем импакт-фактор журнала выше.
Кто считает и хранит эти рейтинги? Конечно, частные for-profit компании. Например, есть Social Sciences Citation Index (индекс цитирования журналов в области социальных наук), это продукт компании Clarivate Analytics. Есть Arts and Humanities Citation Index и Science Citation Index, которые принадлежат той же компании. Доступ к этим индексам можно получить через подписку, которую чаще всего приобретают университеты, а не индивиды (соответственно, у университетов на это должны быть деньги, они должны быть включены в цикл производства-продажи знаний).
Так вот, когда мы посмотрели на импакт-фактор журнала, далее мы смотрим на количество цитирований данной статьи (можно найти на «гугл сколар») и на рейтинг автора (т. н. индекс Хирша, который также зависит от количества цитирований). Последний можно найти в открытой базе данных Scopus, которая принадлежит издательству Elsevier (которое «дерёт» деньги с учёных, которые скачивают и публикуют статьи). Потом все это как-то складывается и получается понимание, сколько какое знание стоит.
В чём проблема?
Проблема в том, что все эти индексы складываются из количества статей и количества цитирований. Предполагается, что чем статья лучше, то тем больше на неё ссылок, а чем автор лучше, тем больше он написал хорошо цитируемых статей. То есть, само знание мы никак не оцениваем, а берём сугубо косвенные показатели. Это, с одной стороны, имеет смысл, так как оценивать знание — сложно (про это я писала в статье). С другой стороны, есть много ловушек, например, ряд учёных может договориться постоянно ссылаться друг на друга, чтобы повысить свой рейтинг. С другой стороны, здесь не учтена разница между более и менее популярными областями исследований. Так, исследователь-антрополог, который занимается странами Центральной Азии, получит меньше цитирований, так как в принципе исследователей, которые занимаются той же темой и могут на него сослаться, меньше, чем исследователей в области нейронауки. Также не учтена разница в скорости написания статьи: для учёного-социолога, чтобы провести опыт, необходимо долго наблюдать объект исследования, съездить в поле, кропотливо собрать информацию в одну картину, и только затем сесть и написать статью, которая займёт 16-18 листов. Исследователю в области точных наук часто достаточно провести один эксперимент в лаборатории (я упрощаю), чтобы получить ценные данные и опубликовать статью в ~4 страницы. То есть, в одних областях публиковать статьи и быть цитируемым сложнее, чем в других. Из-за того, что формируется «объективный» показатель продуктивности, определённые области (и авторы в этих областях) получают меньше финансирования, чем другие.
Кроме того, все эти индексы работают только со статьями на английском языке, любой публикационный опыт на другом языке не учитывается (сколько бы его ни было).
Один из профессоров, которые у меня преподавали, влиятельный человек в своей сфере, иронически пишет в «Фейсбуке»:
«Увидел в ленте, что индекс 3 в „Скопусе“ — это полный отстой, показатель очень низкого ранга в науке. У меня 4. И никаких шансов, что при моём возрасте, моей публикационной активности на английском языке, при той мировой популярности темы, которой я занимаюсь, я сильно смогу увеличить этот показатель. Жизнь проходит напрасно…»
Чтобы быть успешным учёным, надо правильно выбрать тему исследований, правильно выбрать институт, в котором ты работаешь, продумать свою публикационную стратегию. И тогда у тебя будет, чем обеспечить семью (т. к. зарплата зависит от вот этого всего). Если вдруг тебе не повезло, можно прибегнуть, например, к фальсификации результатов, чтобы публиковать быстрее и больше. Про фальсификацию результатов, опять же, писано много, начиная от Алгоритма Корчевателя («Корчеватель: Алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности»), продолжая вымышленным профессором Анной Шуст (Anna O. Szust), которой придумали фейковое CV и разослали в разные журналы с предложением стать редактором журнала. 48 журналов согласились, 4 — сделали её главным редактором. Здесь приходит на ум фраза «это было бы смешно, если бы не было так грустно».
Итог
Чтобы подвести черту, коротко повторю, как я дошла от экономики знаний, которую «надо построить в России», к фейковым публикациям. Экономика знаний превращает знания в товар, который надо как-то оценивать, и который приносит больше всего прибыли. Оценивать знания сложно, и тут на помощь приходят разные бизнесы, которые говорят «ща мы это всё оценим». Они, помимо того, что получают барыш со своей работы, оценивают интеллектуальную деятельность очень сомнительным образом, который ведёт к поддельным публикациям, а также к тому, что отдельные направления исследований получают больше финансирования, чем другие.
Надо учесть, что академия не варится в собственном соку, на результаты её работы опираются законодатели, работодатели, инвесторы, правительство, медиа и другие структуры. И они, смотря на ситуацию, видят, что какие-то темы «важнее» других, и, соответственно, тоже обращают на них больше внимания.
Говоря «мы хотим построить экономику знаний в России», мы, наверно, имеем в виду, что хотим включиться в глобальную инфраструктуру экономики знаний, в весь этот аппарат с издательствами и рейтингами. Но хорошо ли это?
Возможно, нам (и всему миру) нужна другая система оценивания знаний и другая структура, которая бы этим занималась.
Литература:
Stehr, N. and Ruser, A., 2017. Knowledge Society, Knowledge Economy and Knowledge Democracy. Handbook of Cyber-Development, Cyber-Democracy, and Cyber-Defense, pp.1-20.
