Полученная закономерность (5.2) отражает тесную взаимосвязь объема знаний человечества с числом людей, что далеко не очевидно, и важно понять, что является причиной такой взаимосвязи. Рассмотрим несколько гипотез.
1. Владельцы знаний. Согласно данным ЮНЕСКО[129], число ученых (специалистов, участвующих в R&D) в мире составило в 2007 году 7,1 млн человек. Объем знаний человечества на эту дату, согласно формуле (5.2), составляет ~ 21 млн у.к. Таким образом, на каждого ученого приходится примерно три условные книги знания. Если для оценок по порядку величины принять, что объем знания, которым ученый хорошо владеет и использует в творческий период жизни, составляет порядка 50 у.к., из которых половину занимает популярное, универсальное знание, а 25 – уникальное, то получим, что каждой книгой уникального знания пользуется в среднем около восьми ученых. Поскольку все эти ученые говорят на разных языках, введем коэффициент языкового барьера, равный ~ 4 (условно: английский, китайский, испанский и один из европейских). Следовательно, каждой книгой знания владеет всего лишь порядка двух ученых и разработчиков, не разделенных значительными языковыми барьерами. Понятно, что это предельно мало.
Однако существующее соотношение количества специалистов в области R&D к общему числу людей, которое в 2007 году составляет около 0,11 %, является объективным показателем системы создания и эксплуатации знания человечества. Соответственно увеличение объема используемого знания возможно только при увеличении числа людей. Конечно, в прошлые эпохи не было такого явного выделения специалистов в области R&D, но и в то время число людей, занимающихся сопровождением существующих знаний, было предельно малым.
2. Финансирование R&D. Ограниченной является возможность финансирования исследований и разработок. В 2002–2007 годах на R&D в мире тратилось в среднем 1,71–1,74 % мирового ВВП[130]. Таким образом, для обеспечения финансирования работы одного ученого работают около 16 человек, и, видимо, изменить данный показатель в глобальном масштабе достаточно сложно. Соответственно рост финансирования R&D происходит только пропорционально числу людей.
3. Создание знаний (число ученых). Возможность создавать новые знания также связана с числом ученых, а соответственно и людей. Так, в 2007 году объем публикаций, зарегистрированных в базе данных Scopus[131], составил 1,07 млн, или 0,15 публикации на одного специалиста, участвующего в R&D. Если принять, что в среднем каждая публикация имела объем около 15 страниц (~15 % у.к.), то публикационная производительность среднего ученого составит ΔPS1 ≈ 2,26 % у.к. в год, а за всю творческую жизнь (около 40 лет) ΔPS ≈ 90 % у.к. Общее количество произведенных знаний на одного ученого составит ΔZS1 ≈ 6,8 % в год или ΔZS ≈ 2,7 у.к. за все время работы. Весь современный корпус ученых произведет за свою жизнь примерно ΔP ≈ 6,4 млн у.к., которые будут зарегистрированы в базе Scopus, и около ΔZ ≈ 19 млн у.к. суммарного объема знаний. Это близко к имеющемуся в настоящее время объему знаний Z ≈ 23 млн у.к. Таким образом, производительность научного знания корпусом ученых по величине близка к имеющемуся объему знаний (при этом мы не рассматривали фактор устаревания знания и вывода его из использования, что допустимо при расчете по порядку величины и быстрых темпах роста знания, но в принципе его необходимо учитывать). Тем не менее видно, что фактор производительности системы создания знания может существенно влиять на пропорциональность знания числу людей.
4. Число профессий. Для глобальной реализации полученных новых знаний необходимо по каждому направлению знаний создать профессиональное сообщество. В работе[132] высказана гипотеза о том, что число таких профессий (NP) в мире равно числу людей, деленному на условную начальную численность человечества N0 = 100 000.
NP = N/N0. (5.3)
В соответствии с этой гипотезой в настоящее время в мире около 70 тыс. профессий и объем знаний на каждую профессию составляет 325 у.к. Примерно такое количество знаний может держать в поле своего профессионального внимания человек, но не знать досконально.
Достаточно близко к реальному и указанное выше количество профессий. Так, в общероссийском классификаторе профессий[133] в 1994 году содержалось около 10 тыс. профессий, однако в нем минимально были отражены наиболее наукоемкие профессии в области информационных и биотехнологий. Сказывается также то, что профессии вносятся в справочники с запаздыванием и далеко не все направления науки развиваются в России.
При таком определении профессии на каждую из них приходится примерно 100 специалистов в области R&D, в том числе по 25 на каждую из указанных выше языковых групп. Вполне вероятно, что именно требование к числу специалистов R&D в творческой группе и является реальным фактором, определяющим численность профессиональной группы в 100 000 человек.
5. Число изобретателей и инноваторов. По мнению ряда авторов (Й.А. Шумпетер, А.В. Подлазов, М. Кремер), рост технологий (Р) происходит вследствие того, что их создают удачные и сообразительные люди, которых тем больше, чем больше численность населения (1.6). Поскольку существенным и поддерживаемым обществом является то знание, которое используется в реальных инновациях и производстве общественных благ, отсюда следует взаимосвязь объема знаний с количеством людей.
Таким образом, имеется несколько факторов, которые связывают объем знаний с числом людей (табл. 5.4). В настоящее время можно относиться к ним как к гипотезам, однако это не уменьшает достоверности полученного выше эмпирического результата о пропорциональности объема знаний человечества числу людей.
Таблица 5.4. Гипотезы о причинах взаимосвязи объема знаний с числом людей
Представляется, что наиболее существенными являются причины 1, 3 и 4 (число владельцев знаний, его производителей и число профессий), однако и остальные факторы достаточно значимы, о чем свидетельствует наличие у них активных сторонников.
5.4. Связь объема знания и публикационной активности
Использованный выше подход к учету знаний человечества (см. табл. 5.1) хотя и не очень точен, но позволил рассмотреть всю картину роста знания на протяжении всей истории человечества, а также избежать влияния использования ИТ на определение объема знаний. Впрочем, объем знаний в библиотеке конгресса в 2012 году удовлетворительно укладывается в общую зависимость, несмотря на то что это уже время широкого использования ИТ. Не исключено, однако, что в 2012 году не учтен значительный объем знаний. Естественно, в последнее время появились и более точные данные по приросту нового знания, которые можно использовать для уточнения полученной картины.
Годовой прирост знания ΔZ можно оценить как по формулам (5.1), (5.2), так и по годовому объему публикаций и патентов в мире ΔP. Хотя они и не исчерпывают всех источников знаний, но являются основными тщательно фиксируемыми и недублированными источниками знания. На рис. 1.11 приведена зависимость числа публикаций в мире от времени, а на рис. 5.3 – число выдаваемых ежегодно патентов[134] (в миллионах). Здесь с целью исключения двойного учета учтены только патенты, выдаваемые резидентам.
Рис. 5.3. Число выдаваемых в мире за год патентов (млн/год)
Сравнение динамики выдачи патентов и публикаций показывает (рис. 5.4), что их число по-разному изменяется во времени. До 1946 года число патентов превышает число публикаций, а позднее, наоборот, количество публикаций в два-три раза превосходит число патентов. Это, видимо, связано с тем, что патенты стали тщательно регистрировать раньше, чем другие виды публикаций.
В то же время в базе Scopus представлено примерно 25 млн патентов[135]. С 1949 года, когда в базе Scopus наблюдается резкий скачок публикаций, во всем мире было выдано примерно 28 млн патентов. Таким образом, можно полагать, что до этой даты включение патентов в Scopus было ограниченным, а после ее весьма полным. Поэтому при расчете суммарного прироста числа публикаций и патентов ΔP(Т) до 1949 года суммировались данные по количеству патентов по патентной статистике и публикаций из базы Scopus, а начиная с этой даты использовались только данные из Scopus.
Рис. 5.4. Рост годового числа патентов и публикаций в мире
Для сравнения зависимостей ΔZ(Т) и ΔP(Т) было принято, что в среднем каждая публикация из базы Scopus (см. рис. 1.11) и каждый патент (см. рис. 5.3) имеют объем, равный 15 % у.к. При расчете прироста знания ΔZ до 1975 года использовалась гиперболическая формула (5.1), а после нее – формула (5.2), а также статистические данные по численности населения мира из работы С.П. Капицы[136] с линейной интерполяцией между приведенными значениями.
