July 2016 Download this article as a PDFAbstract

В развитых странах большая доля R&D работы осуществляется в университетах, но реальное значение их вклада больше, потому что они проводят большую часть фундаментальных исследований. В этой статье мы рассмотрим один из аспектов академического сектора, который является видимым для большинства чужаков, поле, которое обычно требует наиболее ресурсов, а также: исследовательская инфраструктура. Венгрия в настоящее время находится в процессе формирования собственной национальной дорожной карты инфраструктуры. Мы представляем результаты общенационального обследования, проведенного в 2014 году Национальным управлением инновационной деятельности в поддержку национальной дорожной карты инфраструктуры. Результаты являются хорошей отправной точкой для разработки мер и создания целей для научных областях. С выявлением исследовательской инфраструктуры использования промышленности этот метод может обеспечивать наилучшей практики для других стран для проведения аналогичных оценок для их соответствующих инфраструктур.

Введение

Бизнес Академии сотрудничество сегодня считаются ключевыми факторами в обеспечении компаний, R&D результаты через университеты «третья роль» по поддержке экономического развития и поддержки национальной конкурентоспособности (Ambos и др., 2008; Ицковиц, 2003; Расмуссен и др., 2006). Это сотрудничество между промышленностью и университетами ведут к более интенсивным R&D (Бозман, 2000), а также увеличение лицензирования деятельности и через них увеличение R&D в влияние на инновации для бизнес-сектора (Бонакорси соавт, 2014). Независимо от модели инноваций, мы рассматриваем, будь то Наука push или (относительно) Новая сетевая модель, суть этих теорий важную роль научных кругов в области инноваций. Все модели заключить – как вполне логично – Основные R&D оказывает влияние на инновации, хотя они значительно отличаются о том, как именно это происходит (Caraça и др., 2009; Kline & Розенберг, 1986). Мы можем предположить, что это правда, что фундаментальные исследования оказывает влияние на инновации. Но в этой статье, осматриваем один аспект «как» и попытаться ответить на вопрос «в какой степени».

Правительства и промышленность все чаще воспринимают университеты как «основной агент экономического роста»: фабрика знаний, как это было в центре экономики. В такой экономике – один, в котором идеи и способность манипулировать их рассчитывать больше, чем традиционных факторов производства – университет рассматривается в качестве все более полезным активом. Это не только нации R&D лаборатории, но также механизм, через который страны дополняет ее «человеческий капитал» лучше конкурировать в глобальной экономике. Большая часть R&D работы, около 25 до 35 процентов, осуществляется в университетах (Евростат, 2016), но реальное значение их вклада больше, потому что они проводят большую часть фундаментальных исследований.

Некоторые авторы анализируют отношения между университетами и промышленностью на основе тематических исследований (например, Мейер-Krahmer & Schmoch, 1998); различные публикации, касающиеся проблемы совершенствования передачи технологии из университетов в промышленности были проведены широкие исследования в университетах относительно их промышленных контактов (например, Чаппл, 2005; Guerrero и др., 2015; О ' Кейн и др., 2015).

В этой статье мы рассмотрим один из аспектов академического сектора, который является видимым для большинства чужаков, поле, которое обычно требует наиболее ресурсов, а также: исследовательская инфраструктура. Использование инфраструктуры исследований является одним из наиболее логичным и очевидным использование академических ресурсов помимо исследовательских контрактов с учеными и их учреждениями. Роль исследовательской инфраструктуры широко рассматривается как важно, как основные R&D для инновационной деятельности, если не более важное значение. Он также может использоваться в качестве «индикатора» для понимания научно -технической политики (Якоб & Hallosten, 2012). Тем не менее, она была только частично изучена, и литература на нем ограничено (Hallonsten & Heinze, 2012).

В этой статье, мы разделяем результаты обследования, проведенного в 2014 году среди владельцев инфраструктуры венгерских исследований: это наша попытка определить уровни сотрудничества между промышленностью и научными кругами. Сначала мы рассмотрим роль исследовательской инфраструктуры. Затем мы опишем контекст обзора: Разработка национальной инфраструктуры оценки и дорожной карты в Венгрии. Далее мы опишем само обследование и представить результаты, прежде чем окончательно предлагая выводы и обсудить последствия работы.

Роль исследовательской инфраструктуры

Проблема извлечения значения из исследовательской инфраструктуры имеет долгую историю, начиная, по крайней мере 1940-х годов и подходы варьируются от в основном давая много денег для исследовательской инфраструктуры для доходов, требуя от них (Hallonsten & Heinze, 2012). Большинство стран тратят огромные суммы на содержание, строить, или модернизировать свои исследовательские инфраструктуры для того, чтобы обеспечить необходимое оборудование для ученых. И некоторые области науки, таких как физика, требуют относительно больших количествах, по сравнению с другими областями, таких, как социальные науки. Учитывая, что расходы на R&D для академического сектора поступает от правительств, политически важно заставить людей понять, что выходит из этих расходов. Одним из пояснительных факторов является полезность исследовательской инфраструктуры для промышленности и, следовательно, ее конечного воздействия на экономику.

Посредством различных инициатив, таких, как Европейский стратегический форум для дорожной карты исследовательских инфраструктур (ESFRI), Форум Европейской комиссии для исследовательских инфраструктур (ESFRI, 2010) подчеркивается полезность и важность исследовательской инфраструктуры. План направлен на выявление новых исследовательских инфраструктур общеевропейских интересов, соответствует долгосрочным потребностям общин европейских исследований, охватывающих все научные области, независимо от возможного местоположения. Экономическое значение не является ключевым фактором при выборе инфраструктуры для дорожной карты – который является полностью приемлемым, поскольку эти инфраструктуры почти во всех случаях поддержки фундаментальных исследований, и их промышленное значение не является приоритетом. Хотя это не является фактором в выборе инфраструктур для дорожной карты непосредственно, процесс оценки и подключения приложений исследовательских инфраструктур (зданий, лабораторное оборудование, и др.) должны показать их значимость для промышленных потребителей. Промышленный аспект возникает главным образом с политической стороны – правительства и граждан хотели бы видеть отдачу от своих инвестиций, а не через научные достижения, которые плохо поняты широкой общественностью. Возьмем, к примеру, отсутствие общего понимания Хиггса несмотря на простое объяснение призыв и позволяет сделать концепцию более понятной. Скорее граждане хотят видеть влияние таких инвестиций на основе продуктов и технологий, которые повышают промышленности. Многие из лиц, ответственных за разработку научной политики предпочитают просматривать инновации в духе модели науки push или линейной модели в лучшем случае. Хотя линейная модель устарела, теперь, потому что она рисует одну прямую линию между основными исследованиями и инновационной деятельности (не считая органического характера процесса) и есть много новых моделей, пытаясь занять свое место – как модель многоканального интерактивного обучения или вновь контингента эффективности модели (Бозман соавт, 2015)-его простота дает ему преимущество по сравнению с другими моделями.

Тем не менее глядя любой из вышеупомянутых моделей, мы считаем, что важность академического сектора и высшее образование несомненной, но тем не менее, общественность должна убедиться в это время от времени. Что касается исследовательской инфраструктуры одним из интересных примеров является основной инфраструктуры в стадии строительства, Европейский Spallation источник (ESS) центра междисциплинарных исследований на основе самых мощных в мире источником нейтронов. В настоящее время в стадии строительства в Швеции, этот новый механизм позволит новые возможности для исследователей в области наук о жизни, энергии, экологические технологии, культурное наследие и фундаментальной физики. Ключевым фактором в решении для строительства СЗС в Швеции было «объяснить цели и полезность работы Фонда и исследования» (Agrell, 2012). Однако, линейной инновационной модели оставляет очень сильный и не очень положительный след на общественных наук коммуникации, которые можно охарактеризовать как «себя «необъяснимое» характер передовых научных проектов и мероприятий» и «сила лозунги и убедительных аргументов, не научного» (Agrell, 2012). Такая ситуация иногда приводит в принятии решений, которые субоптимальные, не только с научной стороны, но и с экономической стороны. Например некоторые исследования показывают, что решение о строительстве ESS в Швеции было гораздо больше политического решения, чем тот, который был основан на научных данных о оптимального местоположения (Hallonsten, 2014). Это решение имеет компонент, который интересен от сотрудничества стороны отрасли – Наука – прежде чем было принято решение, идея государственно частного партнерства был воспитан так, что он повысит потенциал партнеров шведской промышленности, чтобы стать партнерами для завершения ЕСС, но было установлено, что их добавленную стоимость будет сомнительной. Этот факт не было принято во внимание в ходе окончательного принятия решений либо.

Общая ситуация в «большой научной политики» является логическим следствием изменения политики с течением времени от «обоснования инвестиций в области фундаментальной науки путем ссылки только на полезности фундаментальных исследований» (Эльзинга, 2012). С финансовыми ограничениями, появляющиеся после "холодной войны", «старые аргументы» (или старые панели связи), не могут использоваться учеными, которые признали, что «ОЭСР представляет экономические и политические интересы своих членов, не интеллектуальных интересов ученых» (Эльзинга, 2012). С о конце 1990-х годов, стало более и более требовательными вопрос, чтобы увидеть, как наука способствует экономике и обществу в целом. Хотя существует определенная опасность для академического сектора в сотрудничестве с промышленностью, а именно научные рассуждения перевешивает задержки или даже подавление научных публикаций (банально-Estanol соавт, 2015), ожидаемые выгоды от использования этих инфраструктур для прикладных исследований.

В настоящее время аргументы науки деловой ориентации включают большую стоимость сознания, гибкость и эффективность (Barzelay, 2001). Результатом является высшее образование, больше и больше в качестве частной компании с общественностью зрения: учреждений нанимать руководителей по надзору научного бюджета и проектов, образуют центры прибыли и строить «брендов». Одним из ярких примеров в случае «крупных исследовательских инфраструктур» является их использование сокращений для «код» их инфраструктуры, так что они легко сказать и помните, такие как Аллегро, ярмарка, Алиса, КЛАРИН, Дева, CESSDA, PRACE и так далее.

Наука (и исследовательских инфраструктур) сталкиваются с дилеммой как коммерциализировать свои знания и показать их полезность для публики (Huzair & Papaioannou, 2012). Полезность науки обычно проявляется через открытые дни и различные мероприятия для общественности, но они также должны доказать лицам, принимающим решения, что наука, которую они делают имеет важное значение для экономических субъектов, а также.

Это значение трудно измерить, однако. Что такое желательный уровень сотрудничества с промышленностью? Если мы просим политиков, то ответ будет скорее всего, «как можно больше». Но до сих пор не было никаких попыток, чтобы определить, что «насколько это возможно» на самом деле означает. Путем разработки надежного набора данных, мы стремимся определить текущие и ожидаемые объемы сотрудничества для каждой области науки уровень промышленного сотрудничества.

Оценка национальной инфраструктуры и дорожная карта Венгрии

Венгрия в настоящее время находится в процессе формирования собственной национальной дорожной карты инфраструктуры, которая будет естественным добавлением к этому ESFRI. В 2014 году общенациональной онлайн-опрос был проведен Национальным управлением инновационной деятельности в рамках оценки национальной инфраструктуры и дорожной карты проекта (известный в Венгрии акроним NEKIFUT). Опрос целевых владельцев исследовательской инфраструктуры для сбора данных об их научной значимости, спрос на улучшения, открытость для использования учеными и так далее.

Онлайн-опрос был завершен к 450 владельцев инфраструктуры, от которых Научный Совет выбрал те, которые можно рассматривать в качестве «исследовательской инфраструктуры». Инфраструктуры, которые имеют научное значение, но не ориентированные на исследования были исключены из анализа; Например мы не включили инфраструктуры, используемые только для образовательных целей. Процесс отбора осуществлялся следующее определение исследовательских инфраструктур:

«Эти услуги или семьи объектов, живут и физических хранилищ материалов, хранилищ данных, а также информационных систем и услуг, которые являются необходимым условием для научно-исследовательской деятельности и распространения результатов. Эти людские ресурсы, которые необходимы для профессиональной деятельности, использования и обслуживания исследовательских инфраструктур, считаются неотъемлемой частью исследовательской инфраструктуры».

Структура и размер исследовательских инфраструктур зависеть от специфики данной научной области, а также потребностей исследовательского сообщества, используя его. Весь процесс был проведен в широком сотрудничестве с научным сообществом. Проект был под руководством Руководящего комитета, а три основные академические ветви (физико -технических наук, наук о жизни и общественных и гуманитарных наук) были рассмотрены отдельные рабочие группы (в общей сложности 83 членов). В целом проект связался с несколько тысяч исследователей.

Этот процесс привел многочисленные ценные результаты, включая разработку необходимых инструментов и методологий для программы развития инфраструктуры государственных исследований; определение различных категорий инфраструктуры с международно уникальной системой для их классификации; и оценка и классификация существующих исследовательских инфраструктур. Далее она привела в ИТ-развития для самого регистра.

После оценки результаты онлайнового опроса 328 инфраструктур были приняты в реестр исследовательских инфраструктур, и в настоящее время их данные используются для предоставления справочной информации для национальной дорожной карты. Это число исследовательских инфраструктур можно рассматривать как подавляющее большинство венгерских исследовательских инфраструктур, учитывая, что 44 академических исследовательских институтов (Венгерская академия наук), включая все научные области и 12 высших учебных единиц (университеты и факультеты) в фундаментальных исследований в Венгрии.

Наша способность сравнивать этот объем на международном уровне в настоящее время ограничена. Однако, есть одно обследование на исследовательской инфраструктуры на европейском уровне: картирование ландшафтов европейской инфраструктуры (МЭРИЛ). МЭРИЛ портал предоставляет открытый доступ к инвентаризации «исследовательской инфраструктуры более чем Национальный актуальность в Европе во всех научных областях», включая гуманитарные и общественные науки. Одна Главная цель МЭРИЛ «позволить директивным органам в оценке состояния исследовательских инфраструктур по всей Европе в определении пробелов или дублирования и принимать решения о том, где лучше прямого финансирования», поэтому его можно считать инструментом политики. Из 27 стран Европы в нем перечислены 495 оперативных исследовательских инфраструктур, 26 из которых являются венгерские. Если мы сравним наш показатель МЭРИЛ в фигуры, Венгерская база данных может считаться надежным один – насколько нам известно, других национальных или международных база данных не существует, содержащей это число исследовательских инфраструктур.

Анализ национальной исследовательской инфраструктуры

Онлайн-опрос был заполнен главным образом университеты и научно-исследовательские институты, давая нам хороший обзор Отдела инфраструктуры исследований по различным научным дисциплинам. Все исследования инфраструктуры были классифицированы по их основной дисциплины; Междисциплинарная работа не были приняты во внимание, даже несмотря на то, что есть определенные поля, которые регулярно используют междисциплинарные подходы. По данным обследования каждой инфраструктуры было предложено представить свои основные дисциплины только; респонденты не обязаны описывать связи с другими дисциплинами, и детализации респондентов различаются в этом отношении.

Естественные науки составляют более половины рассмотренных инфраструктур (рис. 1), что неудивительно, учитывая, что эта отрасль требует большинство исследовательской инфраструктуры. Инженерные науки вторичны; Эта отрасль имеет сильную связь с прикладным исследованиям и имеет относительно высокую потребность в разнообразии исследовательских инфраструктур. Медицинских и аграрных наук также имеют подключения к прикладным исследованиям, но каждый имеет меньше исследовательских инфраструктур, чем инженерных наук. Число исследовательских инфраструктур посвященных искусств & гуманитарных и социальных наук составляет менее 10% от количества посвященных естественным наукам и представляет лишь 5% всего исследовательских инфраструктур в Венгрии.

Рисунок 1

Рисунок 1. Распределение научных отраслей среди национальных исследовательских инфраструктур в Венгрии (n = 328)

Из этих цифр можно уже увидеть, что большая потребность в «самостоятельных» исследовательская инфраструктура исходит от естественных наук. Как мы «сдвиг» к более прикладных областях исследований, снижает спрос на специальных исследований инфраструктуры-медицинская инфраструктура обычно используется для фактической медицинской практики, а также, аграрная инфраструктура обычно используется для фактических аграрных процессов и инфраструктуры в инженерии используется для производства и развития помимо фундаментальных исследований. Случай искусств & гуманитарных и социальных наук является особый, потому что низкий объем инфраструктуры означает, что только несколько инфраструктур (в данном случае базы данных), посвященных этим полям. Они требуют меньше баз данных, но базы данных должен быть более всеобъемлющим и главным образом международных.

Приведенный выше анализ дал нам данные о характеристиках каждой ветви. Здравый смысл также говорит нам, что фундаментальные исследования имеет большие инфраструктурные потребности в естественных науках, чья исследовательская деятельность включают фундаментальные исследования чаще, чем те ветви с другими приложениями, возможно. Проблема заключается, что до сих пор не предпринято попыток (главным образом потому, что отсутствие данных) для оценки нынешнего и ожидаемого объема использования этих инфраструктур Помимо фундаментальных исследований.

Этот вопрос можно ответить, глядя на уровнях сотрудничества дисциплины полей с компаниями. Мы можем предположить, что использование исследовательской инфраструктуры компании обеспечивает хороший показатель для использования инфраструктуры Помимо фундаментальных исследований. Сотрудничество с компаниями обычно принимает форму прикладных исследований и экспериментальных разработок; только редко фундаментальные исследования приходят в картину. Прикладные исследования и экспериментальные разработки в оптимальных случаях результат в новых или передовых продуктов, и таким образом сотрудничество будет иметь экономические последствия. С использованием данных, собранных из опроса мы можем измерить текущие уровни сотрудничества с промышленностью для каждой отрасли (OECD, 2015).

Среди многих других данных, от владельцев исследовательских инфраструктур мы используем следующее уравнение для расчета индекса сотрудничества научного сектора, который измеряет уровень сотрудничества с промышленными партнерами и интенсивности желаемого партнерства:

Уравнение

 

где

 

SCI = индекс сотрудничества научного сектора

CU = компании использование исследовательской инфраструктуры (%)

TU = общее использование исследовательской инфраструктуры (%)

N = количество инфраструктур в научной отрасли

 

Например исследовательских инфраструктур в области физики имеют индекс среднего научного сотрудничества 7,3% на 45 инфраструктур, содержащих цифры выше, чем 86% от общего использования и 40% использования компании. Однако некоторые инфраструктуры в одной научной отрасли не используются компаниями на всех.

Другие данные были рассмотрены для использования в определении индекса научного сотрудничества, но впоследствии были отклонены после тестирования. Например фактическое число исследователей первоначально считалось, чтобы обеспечить хорошее утяжеление номер для использования инфраструктуры. Эта цифра, однако было установлено, не оказывают влияния на промышленное использование. В большинстве случаев промышленные потребители непосредственно не используют инфраструктуру, а скорее попросить его использования и дополнительные знания ученых, потому что они просто не имеют навыков для использования, например, спектрометр. Ученый может сотрудничать в различных проектах в любой момент времени, или не могут принять участие в любом проекте вообще; Таким образом общее число ученых исследовательской инфраструктуры не принимается во внимание при расчете индекса научного сотрудничества.

Результаты

Использовались данные из 328 инфраструктур, разделены между дисциплинами после консолидации данных. На рисунке 2 показаны результаты сравнения каждой из ветвей. Результаты анализа не являются удивительно в том смысле, что они поддерживают ожидания уровня промышленного партнерства в научных отраслях. Однако с точным уровнем сотрудничества определены, мы можем обеспечить хорошую основу для любых дальнейших ожиданий для промышленного использования в некоторых научных отраслях.

Рисунок 2

Рисунок 2. Уровень сотрудничества с промышленностью по научным отраслям, по индексу научного сотрудничества (SCI)

Общая степень сотрудничества промышленности и исследовательской инфраструктуры является очень низким, с индекс среднего научного сотрудничества 6,8% (рис. 2). Таким образом сотрудничество, с небольшими различиями между научными подразделениями является скорее исключением, чем правилом. В случае естественных наук индекс составляет 7,3%; Этот показатель выше среднего можно считать хорошей производительностью, учитывая, что большинство рассмотренных исследований инфраструктуры пришли из этой ветви. С этой оценкой естественных наук второго уровня сотрудничества с промышленностью; Однако эта цифра также свидетельствует о том, что, несмотря на требование политики для более промышленного использования и получения доходов, уровень сотрудничества по-прежнему очень низкие. Учитывая, что расходы на содержание инфраструктуры или улучшение в области естественных наук являются одними из самых высоких всех ветвей, ожидается директивными органами что эти инфраструктуры должны «overperform»-выполнение лучше на 7,1%, чем общее (как видно, уже очень низкий) средний, конечно, не ожидается оценка.

В отрасли естественных наук наук & окружающей среды Земли выполняют очень хорошо, и не удивительно, дисциплина с сильной ориентацией на фундаментальные исследования-математика – отстает с индексом только 2,2%. (Потому что мы взвешенный инфраструктур с их номерами, эта последняя цифра имеет незначительное влияние на общий балл – за вычетом его, 7,3% использования по-прежнему остается твердо на месте).

Инженерные науки определенно играть ведущую роль в этом сравнении с индексом 10,1%, что почти на 50% лучше, чем в среднем. Мы можем предположить, что эти инфраструктуры предназначены (хотя и возможно, не сознательно) использоваться не только для фундаментальных исследований, но и для исследований в прикладной науки вопросы также. Эта конструкция приводит более тесных отношений с промышленными партнерами и более эффективного использования инфраструктуры. Модель использования инженерной инфраструктуры следует изучить более подробно, потому что этот более высокий уровень сотрудничества могут быть использованы для увеличения промышленного использования в других дисциплинах инфраструктурах, а также.

Аграрных наук underperform, хотя можно было бы ожидать, что индекс должен быть выше из-за сравнительно тесные связи с прикладными исследованиями. Важно отметить, что это поле состоит из двух основных частей: растениеводство и животноводство. Эти поля очень по-разному выполняют с культурами, достигая индекс почти 12%, в то время как индекс для инфраструктуры животноводства составляет лишь 2%, а число выборочных единиц, почти равны. В Венгрии поголовье скота уменьшилось в последние годы, и очевидно, что не так много исследований было сделано в этой области. С другой стороны, культур остаются ключевым фактором в Венгрии в ВВП, как можно увидеть в его R&D участие – и через него в уровнях сотрудничества исследовательской инфраструктуры.

Медицинских наук и искусств & гуманитарных и социальных наук в диапазоне вокруг же скромные уровни сотрудничества, хотя причина этого может быть разным. В случае медицинских наук хотя общее использование исследовательских инфраструктур высокой, использование компании является низким. С одной стороны эти инфраструктуры используются для фактической медицинской практики; с другой стороны эти инфраструктуры предназначены исключительно для фундаментальных исследований-других инфраструктур, которые используются не только для фундаментальных исследований используются в большинстве случаев в прикладной медицине (в основном через измерения). Таким образом только малая часть инфраструктуры «, посвященная» фундаментальных исследований может использоваться для исследования компании, и можно предположить, что компании будут использовать инфраструктур, которые ближе к прикладной медицине.

Искусство & гуманитарных и социальных наук имеют очень низкий уровень сотрудничества с промышленностью,-в этом случае причина, что эти дисциплины в основном, используют либо баз данных, которые являются международными или имеют сильные национальные характеристики (например, лингвистические базы данных). В случае сотрудничества компании эти базы данных обычно не используются непосредственно компаниями; Добавленная стоимость ученых для данных играет ключевую роль в сборе и оценке собранных данных.

Заключение

В целом, использование инфраструктуры исследований в Венгрии является довольно низким, но вопрос остается, по сравнению с чем? Это исследование дает хорошей отправной точкой для принятия мер и создания целей для каждой научной области. Кроме того мы надеемся, что аналогичные оценки и обследования будут сделаны другими странами, что позволит международных сопоставлений. Точная причина «недовыполнения» исследовательской инфраструктуры в Венгрии еще предстоит определить. Тем не менее наши результаты основаны на надежных данных и привести нас к некоторым выводам, чтобы сформировать реальную картину уровня сотрудничества спроса на дисциплины категории.

Во-первых было бы целесообразно согласовать уровень ожидаемой промышленности – инфраструктуры сотрудничества между заинтересованными сторонами инфраструктуры. Было показано, что «старой модели» финансирования этих инфраструктур нельзя сохранить по различным причинам (например, связь, политика); Однако другой крайности, а именно спрос на все промышленного использования инфраструктуры, предназначенных для фундаментальных исследований, может причинить больше вреда, чем пользы. При определении желаемого уровня сотрудничества, он всегда должен принимать во внимание, какой дисциплина использует инфраструктуру. В настоящее время решение, производители положить требования основаны главным образом на строительство или ремонт расходов инфраструктуры, которая порождает нереалистичные требования.

Принимая во внимание указанные выше цифры, это может быть справедливым ожидание того, что инфраструктур, предназначенные главным образом для фундаментальных исследований должны достичь минимум 5% компании использование как отправной точки, в то время как те, которые могут быть использованы больше для прикладных исследований должны достичь промышленного использования 10%.

Во-вторых в некоторых дисциплинах (медицинских наук и искусств & гуманитарных и социальных наук), было бы полезно отказаться от требования промышленного сотрудничества – существование некоторых фундаментальных исследований инфраструктуры дает возможность формы сотрудничества компании, хотя непосредственно не обязательно связанные с самой инфраструктуры. Кроме того мы можем предположить, что инфраструктур, которые используются и предназначены главным образом для фундаментальных исследований может использоваться для прикладных исследований с некоторыми ограничениями. Хотя лицензирование принимается во внимание, использование фактической компании это не всегда является ясно, либо из заинтересованных сторон. Существует разрыв между учеными и руководителями компании, и ни один из них понимает возможные потенциальные или результаты такого сотрудничества. Возможное решение этой проблемы будет использовать технологии передачи сотрудников каждой исследовательской инфраструктуры, и, если это возможно, «реорганизации» исследовательских инфраструктур для более эффективного обслуживания выявленных потребностей бизнес-пользователей.

После определения «желаемого уровня» сотрудничества, некоторые инновационные методы должны быть использованы на практике, как формирование бюро по передаче технологии в университетах. Без них не стратегия сотрудничества может быть построена и разрыв между наукой и промышленностью не будет закрываться. Хотя опрос, описанный здесь не спросить ли исследовательская инфраструктура посвятила управленческий персонал, это важнейший вопрос и могут быть добавлены в аналогичных будущих обследований. Однако теперь у нас данные об услугах, предоставляемых исследовательской инфраструктуры, которая является хорошей отправной точкой для исследовательской инфраструктуры более открытыми к предпринимательского сектора.

Эта статья служит основой для оценки исследовательской инфраструктуры путем оценки желаемого уровня участия инфраструктуры исследований в промышленности, которая также является уровень для их вероятно максимальное участие. С выявлением использования исследовательской инфраструктуры отрасли использование этого метода может стать наилучшей практики для других стран для проведения аналогичных оценок для их соответствующих инфраструктур.

 

Выражение признательности

Более ранняя версия этой статьи была представлена на 2016 ISPIM инновационный форум в Бостоне, Соединенные Штаты Америки, 13-16 марта. ISPIM – международное общество для профессионального инновационного менеджмента – это сеть исследователей, промышленников, консультантов и государственных органов, которые разделяют интерес в управление инновациями.

 


Ссылки

Агрелль с 2012. Окантовочные перспективы и риск общественного содействия ESS Скандинавии. Наука и государственная политика, 39(4):
429 – 438.http://dx.doi.org/10.1093/scipol/scs045

Амбос, т., Мякеля, K., Биркиншоу, Дж. & д ' Эсте, р. 2008. Когда получить коммерческую ли университетские исследования? Создание амбидекстрия в исследовательских учреждениях. Журнал исследований управления, 45(8):
1424-1447.http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-6486.2008.00804.x

Банальное Estañol, а., Жофр Бонет, м. & Лоусон, C. 2015. Обоюдоострый меч промышленности сотрудничества: Доказательства из инженерных научных работников в Великобритании. Политика исследований, 44(6):
1160-1175.http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2015.02.006

Barzelay, м. 2001. Нового государственного управления. Беркли: Калифорнийский университет прессы.

Bonaccorsi, а., Коломбо, м., Герини, м. & Lamastra Росси, C. 2014. Как университеты способствуют созданию наукоемких фирм: Подробные данные по Италии делу. В Bonaccorsi а. (ред.), знания, разнообразие и эффективность в Европейского высшего образования: Изменение ландшафта: 205 – 230. Челтенхам: Эдвард
Elgar.http://dx.doi.org/10.4337/9781783472000.00014

Бозман, б. 2000. Передача технологии и государственной политики: Обзор теории и исследования. Политика исследований, 29(4-5):
627-655.http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333 (99) 00093-1

Бозман, б., Раймс, Дж. х. & Youtie, к 2015 году. Развитие государства--искусства в области технологии передачи исследований: Пересмотр контингента эффективности модели. Политика исследований, 44(1):
34 – 49.http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2014.06.008

Чаппл., Локетт, а., Siegel, д. & Райт, м. 2005. Оценка относительной эффективности бюро по передаче технологии университета Великобритании: Параметрические и непараметрические доказательств. Политика исследований, 34(3):
369 – 384.http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2005.01.007

Caraça, Дж., Lundvall, б. & Мендонса, S. 2009. Изменение роли науки в инновационном процессе: От королевы "Золушка"? Технологического прогнозирования и социальных перемен, 76(6):
861-867.http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2008.08.003

Эльзинга, а. 2012. Особенности текущего режима политики науки: Рассматривать в исторической перспективе. Наука и государственная политика, 39(4):
416-428.http://dx.doi.org/10.1093/scipol/scs046

Ицковиц, х. 2003. Инновации в сфере инноваций: Тройной спирали отношений Университета промышленности правительства. Социальные науки информация, 42(3):
293 – 337.http://dx.doi.org/10.1177/05390184030423002

Евростат. 2016. Статистики Евростата пояснил: R&D расходы. Евростат. Доступ 1 июля,
2016.http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/R_%26_D_expe...

Руководство Фраскати. к 2015 году. Руководящие принципы для сбора и представления данных о научно-исследовательских и опытно-конструкторские разработки: Измерение научной, технологической и инновационной деятельности. Париж:
OECD.http://dx.doi.org/10.1787/9789264239012-en

Герреро, м., Каннингем, Дж. а. & Urbano, ум к 2015 году. Экономические последствия деятельности предпринимательских университетов: Аналитическое исследование Великобритании. Политика исследований, 44(3):
748-764.http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2014.10.008

Hallonsten, о. 2014. Неготовность и риск в большой научной политики: Швеция и Европейский Spallation источник. Наука и государственная политика, 42(3):
415 – 426.http://dx.doi.org/10.1093/scipol/scu064

Т. Hallonsten, о. & Heinze, 2012. Институциональной стойкости путем постепенной организационной адаптации: Анализ национальных лабораторий в США и Германии. Наука и государственная политика, 39(4):
450 – 463.http://dx.doi.org/10.1093/scipol/scs047

Huzair, ф. & Papaioannou, т. 2012. Великобритания биобанке: Последствия для общин и инноваций. Наука и государственная политика, 39(4):
500-512.http://dx.doi.org/10.1093/scipol/scs036

Иаков, м. & Hallonsten, о. 2012. Сохранение большой науки и Megascience в исследовательской и инновационной политики. Наука и государственная политика, 39(4):
411-415.http://dx.doi.org/10.1093/scipol/scs056

Kline, S. & Розенберг, н. 1986. Обзор инноваций. В р. Ландау & н. Розенберг (ред.), стратегия положительные суммы: Использование технологии для экономического роста: 275-305. Вашингтон, округ Колумбия: Национальная академия
Press.http://dx.doi.org/10.17226/612

Мейер Krahmer, ф. & Schmoch, u. 1998. Научно обоснованные технологии: Университет промышленность взаимодействий в четырех областях. Политика исследований, 27(8):
835-851.http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333 (98) 00094-8

О ' Кейн, C., Монжматен г., Geoghegan, у. & Fitzgerald, C. 2015. Офисы трансфера технологий университета: Поиск идентичности для создания легитимности. Политика исследований, 44(2):
421-437.http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2014.08.003

Расмуссен, э., Моен, Ø. & Гульбраннсен, м. 2006. Инициативы по содействию коммерциализации знаний университета. Техноваций, 26(4):
518 – 533.http://dx.doi.org/10.1016/j.technovation.2004.11.005

Доля этой статьи:

Цитируете эту статью:

Оцените содержание: 
Нет голосов были поданы еще. Скажи свое слово!

Ключевые слова: Оценка, Венгрия, национальная инфраструктура, исследовательская инфраструктура, обследования, университет

Добавить новый комментарий

Обычный текст

  • Теги HTML не разрешены.
  • Адреса электронной почты и адреса страниц включите в ссылки автоматически.
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.