Nii küsis eile inauguratsiooniloengul Tartu ülikooli teadus- ja innovatsioonipoliitika professor Kadri Ukrainski.

Tundub, et mitmed protsessid ühiskonnas kulgevad nii, et lisaks tulemuse saavutamisele, küsime endalt järjest tihemini, kas ikka kõik need kulud olid mõistlikud või saaks protsesse targemini (efektiivsemalt) juhtida? Viimane seesugune protsess oli seotud presidendivalimistega. Seetõttu arvan, et täna on väga oluline rääkida teaduse rahastamisest ja protsessidest, mis seda mõjutavad.

Esmalt täpsustan, et võtan oma artiklis aluseks majandusteadusliku käsitluse konkurentsist, lähtun indiviidide, sh ka teadlaste ratsionaalsest käitumisest maksimeerida omakasu ning vaatlen, kuidas erinevad institutsioonid (või teisisõnu mängureeglid) loovad stiimuleid ja kasuvõimalusi teadlaste ratsionaalseks käitumiseks.

Majandusteadlastel on juba nii mõnegi sajandi jooksul välja kujunenud arusaam, et täiusliku konkurentsi tingimustes viib indiviidide ratsionaalne käitumine (ehk Adam Smith’i “nähtamatu käsi”) situatsioonini, kus ressursside paigutus on efektiivne. See tähendab, et nende ümberpaigutamise teel ei oleks võimalik suurendada kellegi heaolu ilma kellegi teise heaolu kahandamata. Sellistes tingimustes ei oleks ka majandusteadlaste arvates õigustatud riigi- või valitsusepoolne sekkumine turu toimimisse.
Küll aga on õigustatud sekkumine juhul kui turg millegipärast ei toimi.

Teadus on üks neist valdkondadest, kus turumehhanisimid ei toimi ehk esinevad turutõrked.

Nimelt ilmnevad teadmiste tootmisel sellised eripärad, mis viivad eraturu tingimustes teaduse liiga madala pakkumiseni. Põhjuseks on asjaolu, et teaduse “tootmine” on kallis, riskantne ja ebakindel tegevus ning nende tootjatel ei ole võimalik omandada teadmiste loomisest tekkivaid kasusid. Lisaks on teadmistel positiivse välismõju omadused, mis tähendab, et sotsiaalne kasu teadusest on erakasuga võrreldes suurem. Seetõttu on majandusteadlaste arvates õigustatud ka riigipoolne teaduse finantseerimine.
Teaduspoliitika majandusteadusliku aluse loojateks (just eeltoodud turutõrke argumente kasutades) võib pidada vähemalt kolme majandusteadlast, kelleks on Richard A. Musgrave, Kenneth Arrow ja Richard R. Nelson. Nende teadlaste 1940ndatel ja 1950ndatel väljakäidud ideid peegeldas küllalt hästi esimene suurejoonieline ja omas ajas julge teaduspoliitika raamistik (joonis 1), mis on põhimõttelise alusmudelina teaduse finantseerimises kasutusel ka täna.

Joonis 1. Teadussüsteemide rahastamise üldine skeem (Lepori 2011: 356)

Selleks oli Ameerika Ühendriikide presidendi Franklin D. Roosevelti ülesandel tema teadusnõuniku Vannevar Bushi poolt 1945. aastal koostatud raport ”Science – The Endless Frontier.” Esmakordselt tõsteti selles raportis teadus- ja arendustegevus riigi prioriteetide hulka, tehti ettepanek luua autonoomsed teaduse rahastamise agentuurid, mis jagaks konkurentsimehhanismi kasutades kvaliteedipõhiste kriteeriumite, osaliselt teadlaste endi poolt kontrollitud nn pimeretsenseerimise alusel, teadusraha. Musgrave, Arrow ja Nelsoni ning Bushi raporti sünergia õigustas ulatuslikku alusuuringute rahastamist. Sellel raportil on olnud erinevaid ja väga olulisi mõjusid, kuid tänase arutelu seisukohalt on oluline rahastamise loogika, mille kohaselt pidi konkurents teadusgrantide pärast tagama kõrge teaduse kvaliteedi (parimad said rahastust) säilitades samal ajal teadlaste ja teadusasutuste autonoomia ning ühiskonna jaoks stabiilse, kõrgel tasemel teaduse pakkumise. Seesuguse nn “vaba teaduse” kõrval nähti olulist rolli ka riigi konkreetsel ülesandel tehtaval teadustööl (inglise keeles mission-oriented research).

Sellest raportist võtsid ka teised riigid laialdaselt üle pakutud rahastamismehhanismi, kuid seal käsitletud valitsuse (ehk printsipaali) probleemid teaduse rahastamisel on tänapäevaks pigem süvenenud. Dietmar Braun (2003: 310) toob neist välja peamised:

• Kuidas tagada, et agendid (teadlased) reageeriksid vastuvõtlikult poliitikakujundaja vajadustele (eeldusel, et viimane esindab ühiskonna huve)?
• Kuidas tagada, et agendid (nii teadlased kui ülikoolid) valivad teadust tegema parimad teadlased (kahjuliku valiku probleem)?
• Kuidas tagada, et teadlased annavad endast parima teadusprobleemide lahendamiseks (moraaliriski probleem)?
• Mida ja kuidas rahastada (otsuste tegemise ja prioriteetide seadmise probleem)?

Eestis viidi sarnasel loogikal põhinev rahastamisinstrumentide reform läbi aastal 1990ndate lõpus, kui juurutati kaks projektipõhist instrumenti (HTM-i sihtfinantseerimine ja ETF-i grandid), mis mõlemad olid rajatud konkurentsile tuginevale jaotusele.

Märkimisväärselt kasvanud EL struktuurivahendite kasutamine teaduse finantseerimiseks alates Teadmistepõhise Eesti II strateegiast on muutnud projekti- ja konkurentsipõhise rahastamisloogika valitsevaks.

Projektipõhise finantseerimise osatähtsus kogu finantseerimisest nii riigi kui ka teadusasutuse ja selle allüksuse seisukohast lähtuvalt on erakordsellt kõrge (96%). See on väga erinev kui võrrelda teiste riikide näidetega - Iirimaa 67%, Saksmaa 36%, Holland 31%. Põhimõtteliselt on Eesti teaduse „mitte-projektipõhine“ küll siiski aga „konkurentsipõhine“ meede vaid teaduse baasfinantseerimine.

See probleem kandub edasi ka ülikoolide tasandile. Kui näiteks Soome ülikoolidest kõrgeim näitaja jääb 70% kanti, siis Eesti avalik-õiguslikes ülikoolides on see kõigis üle 90%. Kui teadusasutused on olnud ka varem valdavalt projektipõhised, siis nüüd leidub seesuguseid instituute üha rohkem ka Tartu ülikooli sees. Kuna suur osa teadusrahast jagatakse tõukefondide kaudu, siis nende kasutamise vahehindamine leidis, et kõrge projektipõhiste meetmete osakaal on tingitud asjaolust, et enamikku neist on finantseeritud avatud taotlusvoorude kaudu ja see on olnud meie poliitikaujundajate otsus.

Joonis 2. Teaduse rahastamise vastastikuste mõjude alad (“turud”) (Lepori 2011: 358) Heledamad sinised ruudud tähistavad teadusgruppe, tumedamad sinised ruudud rahastamisagentuure, KHA kõrgharidusasutusi, TAA teadusasutusi.

Kuna rahastamise instrumente on mitmeid erinevaid, siis teadlaste käitumise kujundamisel edu saavutamiseks ei piisa üksikute rahastamisviiside kujundamisest, vaid pigem määrab teadlaste ja teadusgruppide käitumise ära kogu olemasolev teaduse rahastamisinstrumentide komplekt. Seetõttu on oluline analüüsida erinevate meetmete koosmõju ja neid väljakutseid, mida see koosmõju poliitikakujundajatele kaasa toob.

Laiemalt võib rahastamise meetmed jagada baas- või institutsionaalseteks ja projektipõhisteks ning teadlased on välja toonud, kuidas need instrumendid kujundavad erinevaid “turge” teaduse finantseerimises erinevate osalejate, mängureeglite ja edukuse määradega (Joonis 2).

Projektipõhine finantseerimine on väga tihedalt seotud teadlaste konkurentsiga reputatsiooni ja tunnustuse pärast ning seda aspekti saavad rahastajad ära kasutada vahendite jagamise efektiivsuse tagamiseks.

Reputatsioon on teaduses muutunud keskseks varaks või väärtuseks ning projektide hankimise edukus on üks teguritest, mis määrab teadlase „väärtuse“ teadussüsteemis (Braun 2003).

Kirjanduses on leitud, et konkurentsipõhiste rahastusmeetmete sisseviimisel teadussüsteemi on mitteaktiivsed teadlased esialgu aktiviseerunud (Liefner 2003), kuid süsteemiga kohanedes on teadlased õppinud seda enda kasuks ära kasutama, aga ka tugevdama olemasolevaid struktuure (Morris, Rip 2006).

Miks teadlased konkurentsipõhist rahastamist eelistavad, mis on konkurentsi toimimise eeltingimused ning mis juhtub, kui need ei ole täidetud?

Konkurentsipõhise rahastuse tulemusena on leitud dünaamiline Matteuse efekt, mis viib resursside kontsentreerumiseni tugevamate teadlaste kätte. Selle efekti esinemist võib näha ka organisatsioonide tasandil, kui üks konkurent on suur ja väiksematel ei ole vahendeid konkureerimiseks või kui kahanevad finantseerimise mahud viivad väiksemad konkurendid järjest väiksema rahastuse nõiaringi (Echeverría 1998). Teadusgruppe saabki käsitleda kui ettevõtteid, mille peamine erinevus tavalistest äriettevõtetest on see, et neil puudub otsene kasumi teenimise eesmärk. Samal ajal on juhtivatel teadlastel väga tugev motivatsioon oma teadusgrupi (ettevõtte) jätkuvaks eksisteerimiseks ja selle grupi eestvedamiseks.

Benedetto Lepori (2011) tõdeb kokkuvõtlikult, et konkurentsipõhine rahajagamine on potentsiaalselt efektiivne rahastusinstrument, kuna toetab konkurentsi ja strateegilist käitumist teadusgruppide vahel.

Kuna selle protsessi käigus määratakse kogu teadussüsteemi ressursside jaotus, mis sõltub retsensentide hinnangust taotluste kvaliteedile, kuid seda mõjutavad ka rahastamise üldine tase ja teaduspoliitika eesmärgid (Garcia, Sanz-Menéndez 2004). Need eesmärgid võivad väljenduda temaatilises rahastamise jaotuses, mis võivad muuta konkurentsi tihedust erinevate projektipõhiste meetmete vahel ja ka ühe meetme sees väga erinevaks, nii et „turul“ võivad konkureerida mitmed või ka ainult üksikud teadlased ja teadusgrupid (näiteks võivad teadusasutused teha koostööd, et välistada teiste konkurentide sisenemist (Elzinga 2003)) või on Matteuse efekti tulemusena mõni konkurent institutsiooni tasandil väga tugev, lülitades teised välja (Arora, Gambardella 1997). Laiapõhjalise kõrge kvaliteediga taotluste pakkumise kindlustab üks väga oluline mikroökonoomikast tulenev eeltingimus, mis nõuab, et eduka konkurentsimehhanismi toimimiseks peab olema turul piisav hulk konkurente.

Avatud taotlusvoor tugineb vaba konkurentsi eeldusele, mis tähendab teatud kriitilise massi potentsiaalsete taotlejate olemasolu ja tegelikult eeldaks ka arvukate rahastajate olemasolu, mis Eesti suuruses riigis on kaheldav.

Avatud taotlusvoorud toetavad uurimisasutuste vahelist konkurentsi ja strateegilist (mh ka dubleerimist säilitavat) käitumist ja see ei pruugi viia just seesuguse institutsionaalse (samuti regionaalse) teaduse pakkumise kontsentratsioonini, mis oleks riigi jaoks tervikuna otstarbekas.

Madal konkurentsi tase või konkurentsi puudumine võib sundida rahastajaid finantseerima madala kvaliteediga projekte, mis ei täida eesmärke. Liiga kõrge konkurentsi tase võib viia selleni, et rahastusotsused tehakse pigem möödaniku tulemuste alusel, mistõttu kannatab rahastatud taotluste innovatiivsus, kuna häid projekte ei suudeta üksteisest piisavalt eristada (Geuna 2001, Laudel 2006).

Kõrge projektipõhise rahastamise osakaal üksi ei taga veel teaduse rahastamise efektiivset jaotust. Teaduse tegijate otsused taotlemise/mittetaotlemise kohta tehakse oodatava finantseerimise taseme alusel ja seetõttu on rahastamise stabiilsus oluline, et soodustada teadusasutuste investeeringuid teaduse tegemise võimekusse (Echeverría 1998). Juhul, kui teaduseelarved on pingelised, muutub projektipõhine finantseerimine järjest vähem edukaks ja ebastabiilseks, mis tähendab, et kõrgema riskiga projekte ei viida ellu ning variatiivsus ja innovatiivsus kahanevad terves süsteemis (Geuna 2001).

On selge, et konkurentsipõhiste meetmete administreerimine on institutsionaalsete meetmetega võrreldes kallim.

Samuti võimaldab institutsionaalne finantseerimine mõjutada teadusasutuste käitumist erinevate stiimulite kaudu (Lepori 2011). Seetõttu tuleks eelistada institutsionaalset rahastamist eelkõige nendes olukordades, kus mastaabisääst, kuid samuti kriitilise massi (temaatilise) teadusvõimekuse olemasolu on oluline. Institutsionaalne finantseerimine tähendab lisaks odavusele ka seda, et rahastatavad asutused saavad võtta pikemaajalisi kohustusi ja planeerida strateegilist arengut (Lepori 2011). Samuti võimaldab see tagada vajalikku variatiivsust teaduses, mis võib väikeriigi jaoks olla pikas perspektiivis eriti oluline. Mingil määral projektipõhiseid meetmeid siiski vaja, kuna see sunnib teadlasi pöörama tähelepanu valitsusele ja institutsioonidele, kes teadust rahastavad (Liefner 2003). Institutsionaalsed meetmed võimaldavad paremini juhtida teaduse spetsialiseerumist, et tagada selle joondamine majanduse konkurentsieelistele (Arora, Gambardella 1997).

Kokkuvõttes võivad rahastajad pakkuda teadlastele ja teadusasutustele mitmesuguseid stiimuleid, kuna nad saavad seada rahastamisele erinevaid tingimusi. Selgitan neid kujunevaid stiimuleid printsipaali-agendi teooria kaudu ja laenan selleks Dietmar Brauni 2003. aastal ajakirjas Science and Public Policy avaldatud mudelit.

Selles mudelis sisaldab printsipaali (ehk teaduse rahastaja) kasulikkusfunktsioon teadustegevusega seotud kasusid (teadustulemused, rakendusuuringud jne) ning samuti kulusid, mis on seotud rahastuse ülekandmisega agendile (näiteks planeerimise, projektide valimise, hindamise ja kontrolli kulud). Agentideks võivad olla nii üksikteadlased, teadusgrupid kui ka teadusasutused – need, kes teadustööd teevad. Nagu öeldud, võib rahastusinstrumentide hulk sisaldada tingimuslikke rahastusinstrumente või tingimusteta teadusraha.

Agentide kasulikkusfunktsioonid võivad olla erinevad sõltuvalt agenditüübist, rahastamisest ja teadusvaldkonna spetsiifikast. Agendi kasulikkus sõltub positiivselt teadustuludest ja negatiivselt teadustööga seotud pingutusest ja kuludest. Aeg, mille agent pühendab teadustööle, peab olema seotud ka muu kasuga tema jaoks, milleks on reputatsioon, karjääri areng jne, sest teadlaseks ei saa “hakata”, selleks peab “kujunema”. Garcia ja Sanz-Menendez (2005) selgitavad sellise tsükli toimimist printsipaali ja agendi vahel ning kutsuvad seda “teadlase usutavuse või ka reputatsiooni kujunemise tsükliks”.

Mõlema, nii printsipaali kui ka agendi, kasulikkused sõltuvad teaduse rahastamismehhanismidest, mille alusel printsipaal delegeerib agendile teadustöö ülesande. Esimene rahastamise tüüp, nn “pime delegeerimine”, on seesugune, kus printsipaal usaldab otsuste tegemise, teadustöö läbiviimise ja kontrolli täielikult agentide (teadussüsteemi) kätte. Nii institutsionaalne kui ka projektipõhine rahastamine on lisatingimusteta. Selline rahastamissüsteem eelnes Vannevar Bushi raportile, sotsialistlikus süsteemis valitses samuti “pime delegeerimine,” kus instituutidele anti blokk-grandid ning teadlastel-administraatoritel oli rahastuse jagamisel suur autonoomia (Geuna & Martin 2003).

Teise rahastamistüübi puhul, kus delegeeritakse läbi stiimulite, kasutab printsipaal hinnasignaale ja tasusid, mis on kõrgemad printsipaali poolt eelistatud või ka strateegiliseks eesmärgiks oleva teadustöö tüübi (nt baas- vs rakendusteadus) või ka teema osas. Agent saab omakorda signaliseerida teadustulemuste (nt publikatsioonid ja patendid) kaudu enda kvaliteeti ja innovatiivsust ning nii toimub teadussüsteemis üksikagentide (teadlaste) koordineerimine seesuguste signaalide abil, mida teadlaskond peab väärtuslikuks. Teadlaste reageerimise tundlikkus signaalidele omakorda sõltub laiematest rahastamistngimustest.

Arenenud lääneriikides toimus esimest tüüpi delegeerimisviisi asendumine teisega järk-järguliselt. Üleminekuriikides (sh Eestis) toimus selline muutus väga lühikese aja vältel. Braun toob välja, et muutus ühelt delegeerimisviisilt teisele toob teadussüsteemi jaoks kaasa rea muudatusi. Esimene neist on “kullapalaviku” sündroom, mis tekib kui tingimusteta institutsionaalne ja projektipõhine rahastamine kaob ja see viib agendid hõivama teadusvaldkondi, kus on kõrgeimad hinnasignaalid või teadustöö tasud.

Teine muutus toimub teadlase reputatsioonis, mis nihkub teaduse tegemiseks kiireima rahastamisvõimaluse leidmise suunas. Viimane omakorda sunnib teadlasi püüdma oma karjääri edendamiseks kõigi vahenditega grante saama. Selleks vajalikud tegevused (ettevalmistamine, aruandlus jne) vähendavad teadlase jaoks teadustulu veelgi, eriti võimendub see tänaste kasinusmeetmete taustal.

Uue avaliku halduse (New Public Management) ja programmipõhise juhtimiskontseptsiooni (Planning Programming Budgeting System) kasvav kasutamine erinevates riikides tähendab lisaks, et eesmärgid ja tulemuste hindamine baseerub kasvavalt kvantitatiivsetel indikaatoritel, mis annab agentidele lisamotsivatsiooni oma tegevusi joondada lähtuvalt neist indikaatoritest. Oluliseks muutub see, kuidas printsipaal mõõdab ja hindab teaduse eesmärke ja tulemusi ning samuti, missuguseid lisatingimusi ta rahastamisele esitab. Kvantitatiivseid indikaatoreid eelistavate juhtimiskontseptsioonide puhul on need tulemused tavapäraselt väljendatud teatud kvaliteediga publikatsioonide (nt Web of Science’is indekseeritud) ning ka patenditaotluste või saadud patentide alusel.

Empiirilise näitena on siinkohal huvitav välja tuua Eesti ja Ukraina võrdlus (Ukrainski jt. 2016), mille puhul sarnaselt teiste KIE riikidega panevad vaatlusalused riigid oma innovatsioonisüsteemides suuremat rõhku teadusest tulevale tõukeimpulsile. See on mõistetav, kuna nende arengut tingivad pigem investeeringud kui innovatsioon ning samuti on piiratud ettevõtete võimekused olla innovatsiooni nõudjateks teadusasutustelt.

Lisaks on nii ettevõtted kui ka teadusasutused keskendunud eelkõige oma tuumkompetentside arendamisele. Finantseerimises on suurem nihe stiimulite kasutamise suunas Eestis ja mõningane nihe Ukrainas viinud “kullapalaviku” ilminguteni, mida Brauni mudel ennustas. Eestis on kullaks saanud WoS publikatsioon ja Ukrainas kohalikku patendiametisse esitatud kasuliku mudeli taotlus. Samal ajal on nende riikide vahel suured erinevused stiimulites, teadussüsteemi eesmärkides ja olulistes tulemustes.

Erinevaid stiimuleid kirjeldades võib näha, et Eesti süsteem on fokuseeritud publikatsioonidele kui kvaliteetsele ja rahvusvaheliselt aktsepteeritava tasemega teadusele (Joonis 3). Samal ajal on teaduse rakendatavus ja seosed majanduse või ühiskonnaga stiimulitena vähemolulised.

Teadussüsteemi tasandil mõõdetakse väljundit publikatsioonides ja patentides. Agentide hulgas domineerivad ülikoolid teadustöö läbiviijatena, tulenevalt sellest on stiimulid rakendusuuringuteks nõrgad. Baasfinantseerimine on minimaalne, domineerib projektipõhine finantseerimine.

Joonis 3. Teadus- ja tehnikavaldkonna artiklite arv (Allikas: The World Bank. World Development Indicators. Märkus: Sisaldlab järgmiste valdkondade publikatsioone – füüsika, bioloogia, keemia, matemaatika, kliiniline meditsiin, biomeditsiin, inseneriteadused ja tehnoloogia, maateadused, astronoomia.)

Institutsiooni (ülikool/teadusinstituut) tasandil on tulu suurem publikatsioonidest võrreldes patentidega (väiksemad tootmiskulud, tulud kõrgemast positsioonist rahvusvahelistes pingeridades jne). Samuti baasfinantseerimise jagamise kriteeriumid baseeruvad 50% ulatuses (uue regulatsiooni alusel 40% ulatuses) publikatsioonide arvule, patendid on võrdsustatud kolme ja patenditaotlused kahe publikatsiooniga. Samas on kulud patentide puhul kõrgemad võrreldes publikatsioonidega, mistõttu netotulu on väiksem.

Uurimisgrupi tasandil sõltub edukus avaldatud publikatsioonidest nii maine mõttes, kuid ka projektipõhise rahastuse saamise mõttes, mida toetab publitseerimise ajalugu. Üksikteadlase tasandil on samuti WoS-i publikatsioonid vahendiks oma ekspertiisi legitimeerimiseks ja samuti projektipõhise rahastuse hankimiseks.

Ukraina süsteem on palju rohkem seotud rakenduslike tulemustega ja rahvusvaheline publitseerimine alles hakkab mingit rolli mängima. Väljundit mõõdetakse patentides ja registreeritud kasulikes mudelites (ehk teaduse rakenduse indikaatorites (Joonis 4)). Teadusinstituudid domineerivad, neil on stiimulid (rahvusvaheliseks) publitseerimiseks madalad, kuid selle eest kõrged stiimulid tehnoloogia ülekandeks. Baasfinantseerimine on napp, kuid siiski domineeriv finantseerimise vorm.

Joonis 4. Patentide ja kasulike mudelite taotlused ning kaitstud patendid Ukrainas. Sinisega residentide patendid, halliga residentide patenditaotlused ja punasega residentide kasulike mudelite taotlused. (Allikas: WIPO Statistical Country Profile, 2016)

Instituudi tasandil on netotulu kõrgem patentidest ja kasulikest mudelitest (viimaste tootmiskulud madalad, lisatulud tekivad preemiatest, auhindadest). Baasfinantseerimise tingimusi mõjutab eelkõige teadusinstituudi kõrge maine. Kulud on võrreldes tuludega eriti madalad kasulike mudelite puhul võrrelduna patentide, kuid tõenäoliselt ka publikatsioonidega. Patente ja kasulikke mudeleid loovad uurimisgrupid saavad auhindu Ukraina Teaduste Akadeemia instituutide vahelistel konkurssidel (Honoured inventor of Ukraine). Rahastamine sõltub teadusgrupi mainest, mis omakorda sõltub rakenduste (patentide, kasulike mudelite) arvust. Tulemust ergutatakse erinevate konkursside abil (nt Ukraina Teaduste Akadeemia auhind “Inventor of the Year”). Karjääri arengut toetavad samuti rakenduslikud tulemused (kuna teaduste akadeemia instituudid domineerivad).

Stiimulite koondumist kasulike mudelite ja publikatsioonide suunda peegeldab hästi Globaalne Innovatsiooniindeks (Joonis 5), mis on normeeritud skaalale 0-st…100-ni (kus esimene peegeldab maailma riikide madalaimat ja viimane kõrgeimat taste). Eesti puhul oli see indeks 2015. aastal 52,8 ja Ukraina puhul 36,5.

Teadussüsteemide väljundit peegeldav nn teadmuse loomise alamindeks on Eestil 31,9 ja Ukrainal 49,2. Vastavad tippindikaatorid on Ukraina puhul kasulike mudelite taotlused riiklikus patendiametis (100) ning Eestil teaduse ja tehnika valdkonna artiklite arv (73,5).

Joonis 5. Globaalne innovatsiooniindeks ja valitud komponendid 2015. aastal (Allikas: The Global Innovation Index 2015)

Mõlema riigi näite alusel tuleks siiski soovitada seada innoavtsioonisüsteemidele laiemad eesmärgid võrreldes kitsaste kvantitativsete eesmärkidega.

Näiteks leiutisi peaks patenteerima ainult siis, kui neis on selged ärilised võimalused ja mudelid, mis määravad leiutise laiema väärtuse. Kvantitatiivsete hinnangutena sobiksid komplekssemad näitajad nagu patendipere suurus, avaliku-erasektori koostöö leiutise loomisel, patentide tsiteeritavus, kommertsialiseerimise edukus jne (Ukrainski jt. 2016).

Publikatsioonide puhul tuleb märkida, et need peegeldavad ainult osaliselt teaduse rolli ühiskonnas. Seetõttu on väga oluline, et ülikoolide ja teadlaste stiimulid on suunatud samuti majanduse ja ühiskonna vajadustele ning samuti töötatakse välja sobivad ja arusaadavad indikaatorid erinevate teadusvaldkondade kontekstis rakendusliku teadustegevuse hindamiseks. On oluline, et need ootused sisaldusksid nii strateegilistes plaanides kui ka rahastamise skeemides (kuna kvantitatiivsetele indikaatoritele tuginevad juhtimiskontseptsioonid on ikkagi domineerivad).

Seesugune stiimulitele toetuv rahastussüsteem on väga kulukas. Näiteks Eestis on HTM hinnanud 10-20% struktuurivahendite projektide summast nn delegeerimise kuludeks. Võib spekuleerida, et suhteliselt sarnases proportsioonis kulusid langeb lisaks veel ka ülikooli/teadusgrupi kanda (taotlemine ja aruandlus). Tulenevalt teaduse kulude kasvust ja avaliku sektori rahastuse stabiilsusest võib prognoosida, et teadussüsteem pöörab end paratamatult rohkem otsesemalt teadustulemuste kasutaja poole ning domineerima hakkab rohkem “lepinguline delegeerimine”, mis tähendab samuti omandiõiguse andmist rohkem institutsioonidele võrreldes üksikteadlasega. Samas ei lahenda selline süsteem ikkagi printsipaali probleeme agentide vastuvõtlikkuse, kahjuliku valiku, moraaliriski ning otsuste tegemise ja prioriteetide seadmise osas. (Braun 2003)

Käesolevaks ajaks on teadlased pakkunud välja tulevikulahenduse, mis tuleneb innovatsioonisüsteemide (Lundvall, Nelson, Edquist, Malerba jt) teadlaste ideedest. Väidetakse, et innovatsioon tekib laiema keskkonna tingimustes ja valitsusel ei ole mõtet “võitjaid valida” vaid pigem tuleb võitjaks saamist ergutada või ka võitjaid treenida.

Mõnes mõttes peegeldab selline uus rahastamise viis arusaamist sellest, et riigil (valitsusel) puudub tõsiseltvõetav instrumentide komplekt innovatsiooni juhtimiseks teaduses. (Braun 2003)

Uus väljapakutud rahastamise mudel sisaldab endas otsustusõiguse delegeerimist võrgustikele, kus ei püüta enam manipuleerida teadlasi erinevate stiimulitega vaid pigem luuakse koostoime ruumid/kohad ja püütakse vähendada tehingukulusid koostööks erinevate süsteemide ja distsipliinide vahel (Braun 2003). Kuigi rahastaja võib üldise uurimisküsimuse ette anda, siis otsustus- ja tegutsemisõigus delegeeritakse teadusvõrgustikule, kes toimetab ilma rahastaja otsese mõjuta. Sellise rahastamismudeli rakendamine eeldab märkimisväärset usaldust teadussüsteemi suhtes kogu ühiskonnas, sest tulemuste hindamine piirdub ainult võrgustiku toimimise kvaliteedile (ehk protsessile) hinnangu andmisega.

Kuna selline rahastamismudel sisaldab palju vähem kontrolli ja otsustamisega seotud kulusid ning suurendab potentsiaalseid tulusid teadlaste ja teiste võrgustiku liikmete jaoks, siis võib ka eeldada, et agentide vastuvõtlikkus paraneb ning kahaneb ka moraaliriski probleem (Braun 2003). Kas ja millal me võiksime seesugusest teaduse rahastamisest rääkida Eestis, jääb järgmiste arutelude teemaks.

Allikad:
Arora, A. & A. Gambardella. (1997). Public policy towards science: picking stars or spreading wealth? Revue d’Economie Industrielle, 79, 63–76.
Braun, D. (2003). Lasting tensions in research policy-making ‒ a delegation problem. Science and Public Policy, 30(5), 309-321.
Echeverría, R.G. (1998). Will competitive funding improve the performance of agricultural research? Inter-American Development Bank Discussion Paper, 98-16.
Echeverría, R.G. (1998). Will competitive funding improve the performance of agricultural research? Inter-American Development Bank Discussion Paper, 98-16.
Elzinga, A. (2003). Some current changes in the conditions of research.Trames, 7(1), 21.
Garcia, C.E. & K. Sanz-Menéndez. (2004). Competition for funding as an indicator of research competitiveness: the Spanish R&D government funding. Unidad de Politicas Comparadas (CSIC) Working Paper 04-15.
Geuna, A. (2001) The changing rationale for European university research funding: are there negative unintended consequences? Journal of Economic Issues, 35(3), 607–632.
Geuna, A., & Martin, B. R. (2003). University research evaluation and funding: An international comparison. Minerva, 41(4), 277-304.
Laudel, G. (2006). The art of getting funded: how scientists adapt to their funding conditions. Science and Public Policy, 33(7), August, 489–504.
Lepori, B. (2011). Coordination modes in public funding systems. Research Policy, 40(3), 355-367.
Ukrainski, K., Kelli, A., Kapitsa, Y. & Shakhbazian, K. (2016). Research Policies Rewarding Quantity: Estonia and Ukraine. Estonian Discussions on Economic Policy, 24 (2), 99−119.