07.02.2026

1711

Читать: 18 мин.

Метки: Актуальное

Инвестиции в неизвестность: как бизнесу научиться управлять эффектом от поддержки науки

Ирина Ефремова-Гарт,

директор по устойчивому развитию Мобиус Технологии

Поддержка науки – это высший пилотаж корпоративной ответственности. Российский бизнес все активнее идёт в эту сферу, однако без стройной логики оценки, вложения рискуют не окупиться, превратившись в иллюзию результатов.  Деньги сами по себе не способны произвести желаемого эффекта: чтобы происходили системные изменения, компаниям нужны новые управленческие навыки, которые не ограничиваются подсчетом охватов и выданных грантов.

В 2024–2025 годах доля частного финансирования в российской науке превысила 32,2%, а общий объем бизнес-инвестиций перешагнул отметку в 600 млрд рублей. Компании – от «Сбера» и «Газпром нефти» до среднего бизнеса и частных фондов не просто выделяют деньги на поддержку науки, а формируют долгосрочные программы: создают кафедры, инженерные школы и исследовательские центры.

Однако за фасадом растущих бюджетов скрывается менее очевидный вызов: поддержка науки требует от компаний изменить собственные управленческие привычки.

Бизнес, привыкший к ежеквартальным KPI и понятному возврату на инвестиции (ROI), сталкивается в науке с «инвестициями в неизвестность». Горизонт результатов здесь – 5-10 лет, а то и больше, главный актив – не бренд, а человеческий и интеллектуальный капитал, риски того, что гипотеза не подтвердится, – часть нормы, а не провал.

И в этом – ключевая развилка. Если наука превращает неизвестное в известное, то задача бизнеса – научиться управлять не «гарантированным продуктом», а процессом движения от неопределенности к новому знанию и возможной общественной пользе. Поэтому главный вопрос сегодня не «сколько дать денег ученым», а готов ли бизнес выйти из логики PR‑благотворительности и встроить поддержку науки в свою стратегию – с другими горизонтами, рисками и языком оценки?

 Ловушка простых метрик

В российской практике корпоративной филантропии мы научились считать количество выданных грантов, проведенных конференций, купленного оборудования. Это уровень непосредственных результатов. Но наука — это сложная экосистема, где эффект отложен во времени и неочевиден.

Мы видим здесь три ключевых барьера, которые мешают бизнесу эффективно поддерживать науку:

1. Разрыв горизонтов планирования. Бизнес живет бюджетными циклами в 1–3 года, тогда как значимые результаты в науке возникают на горизонте 5–10 лет и дальше. Попытка натянуть на фундаментальные исследования логику «быстрых побед» приводит к тому, что либо ученые вынуждены имитировать активность, либо бизнес разочаровывается в «долгоиграющих» проектах.
2. Проблема атрибуции. Вечный вопрос – если открытие совершено, чей это успех? Государства, которое предоставило базовое финансирование? Вуза? Или частного фонда, который оплатил стажировку ключевых сотрудников? В западной практике (США, Европа) доноры давно перешли от попыток «присвоить» результат (attribution) к оценке вклада (contribution). В России мы все еще пытаемся найти «свою» долю в успехе.
3. Отсутствие культуры МиО как инструмента развития. В большинстве российских корпоративных программ оценка воспринимается как аудит: «покажите, что не украли». В то время как зрелый подход – это мониторинг, оценка, обучение по итогам результатов оценки (Monitoring, Evaluation and Learning, MEL), где оценка нужна, чтобы корректировать стратегию, получив новые знания, а не чтобы наказывать за недостижение результата.

Для российского бизнеса это означает довольно жёсткий выбор. Либо принять, что часть научных проектов по определению не «окупится» в привычных KPI, и выстраивать для них отдельную логику целей, цепочек результатов и оценки. Либо честно признать, что компания не готова работать с фундаментальной повесткой и ограничиться более понятными образовательными и прикладными программами — без имитации «поддержки науки» ради отчёта или потому что это становится модным.

 Чему учит опыт

На Западе за последние 20 лет сформировалась целая область практики, получившая название Research Impact Assessment (RIA) — оценки влияния исследований. Её суть сводится не к привычному подсчету цитирований, а поиску ответа на вопрос, какие изменения в науке, экономике, политике и жизни людей происходят благодаря финансированию исследований.

Если отмотать на некоторое количество десятилетий назад, то можно вспомнить, что практика оценки вложений, сделанных в науку корпорациями и состоятельными согражданами, имеет интереснейшую историю.

В ранней «золотой эпохе» научной филантропии вроде Rockefeller Foundation делали ставку на создание научных сетей, подготовку кадров, встречи экспертов и длительное сопровождение направлений — это была не «оценка по KPI», а управляемое построение экосистемы через портфель решений. Вспоминается история, когда Джон Рокфеллер нанял Фредерика Гейтса, который убедил его, что лечить отдельных людей неэффективно — нужно менять систему. Результатом стал знаменитый «Отчёт Флекснера» – по сути первая в истории масштабная оценка эффективности: Абрахам Флекснер объехал 155 медицинских школ США и Канады и разгромил систему медицинского образования. В результате половина школ закрылась, остальные перестроились под научную модель. Оценкой эффективности здесь стало полное переформатирование отрасли, а не конкретное лекарство.

В России купец Христофор Леденцов создал, возможно, самый передовой для своего времени фонд — «Общество содействия успехам опытных наук». В отличие от западных коллег, Леденцов ввел жесткую экспертную оценку. Критерий, которым старались пользоваться при принятии решений «наименьшая затрата капитала при наибольшей пользе для большинства». Это был прообраз современной венчурной филантропии – фонд финансировали Павлова (физиология) и Циолковского (космос), требуя отчётов, но давая при этом и право на риск.

В середине прошлого века — время расцвета корпоративной науки (Bell Labs, DuPont, IBM) – бизнес сделал попытку применить к науке заводские метрики, но быстро обжегся. Так химический гигант DuPont, пионер финансовых метрик (именно он придумал формулу ROI), пытался считать возврат инвестиций от фундаментальной науки. В 1934 году топ-менеджеры Стейн и Карпентер выпустили внутренний меморандум, признав поражение: ROI неприменим к фундаментальным исследованиям. Они постановили: финансировать всё, что «научно интересно», полагаясь на веру, что прорыв окупит всё. Через пару лет эта программная логика подарила миру нейлон.

В 1950-х Говард Хьюз запустил медицинский институт с принципом «Люди, а не проекты» («People, not projects»), согласно которому оценивался потенциал учёного, а не его заявка. Учёному давали деньги на 5–7 лет и полную свободу. Если он менял тему исследования в процессе — это поощрялось, а не наказывалось.

К концу XX века вера в «свободный поиск» рухнула. Доноры стали требовать квартальных отчетов, и фундаментальная наука, поддерживаемая компаниями, стала выглядеть как черная дыра для бюджета. Советы директоров начали оценивать инвестиции в науку не по количеству сделанных открытий, изобретений и полученных патентов, а по способности бизнеса их «переварить» (Value Capture). Поскольку корпорации не умели быстро внедрять прорывы, они решили, что выгоднее закрыть свои научные центры и покупать готовые стартапы или заказывать исследования вузам.

Практически одновременно с этим к концу 1990‑х годов в Великобритании и других странах ОЭСР стало ясно, что публикации и патенты не отражают всей ценности исследований. В 2010‑2012 годах оценка влияния исследований оформилась как устойчивый подход. В 2018 году международная инициатива по оценке влияния исследований ISRIA сформулировала десять принципов, которыми сегодня руководствуются ведущие фонды и университеты. Сюда вошли: анализ контекста, ясная формулировка целей оценки, работа с потребностями стейкхолдеров и их вовлечение, выбор концептуальной рамки, подбор методов и источников данных, корректное использование индикаторов и метрик, внимание к этике и конфликтам интересов, продуманная коммуникация результатов и поддержка сообщества практиков.

Методология RIA включает следующие элементы:

• рамочная модель оценки возврата от научных исследований (Payback Framework) – логическая модель, отслеживающая путь от исследования к результату через целый ряд этапов: от научных знаний до финансовых решений и экономического результата;​
• структура вклада в исследования и анализ вклада — методы, позволяющие оценить вклад в конкретные исследования в комплексном результате, а не «присвоить» одному донору;​
• смешанные методы: цитируемость, кейс-стади, опросы заинтересованных сторон, анализ карьерных траекторий, отслеживание изменений в политике и рекомендации.​

Сегодня RIA используется в ведущих научных агентствах, университетах и крупных фондах, давая донорам возможность:

• видеть долгосрочные эффекты, а не только промежуточные результаты;
• понимать, какой вклад вносят разные источники финансирования;
• вносить своевременные корректировки на основе данных, а не интуиции.​

При этом сами по себе RIA и оценка в целом не являются панацеей. Если перегнуть палку с формальными индикаторами и отчётностью, легко убить именно те рискованные, «сумасшедшие» проекты, которые дают настоящие прорывы. Баланс между управляемостью и свободой поиска – часть той самой новой компетенции, которой бизнесу ещё только предстоит научиться.

Опыт стран БРИКС: от соцкредита до справедливости

Страны БРИКС демонстрируют отличные от западных модели оценки, где фокус смещен на национальные приоритеты и социальную ответственность бизнеса.

В Индии, где корпоративная социальная ответственность является обязательной практикой с точки зрения закона, введены жёсткие требования по оценке воздействия для крупных проектов. Там широко применяется методика социального возврата на инвестиции, оценивающая социальную ценность каждого рупия, вложенного в науку. Если грант не ведет к измеримому улучшению качества жизни, он считается неэффективным.

Китай предлагает другую модель: здесь оценка корпоративной поддержки науки встроена в общую систему социального кредита и КСО-рейтингов. Поддержка фундаментальных исследований оценивается не столько отдельно, сколько как часть «социальной ответственности» компании, влияющая на ее доступ к государственным контрактам и льготам, а научный результат оценивается через стандартные государственные метрики (публикации SCI, рейтинги вузов), что позволяет бизнесу «прислоняться» к национальной системе оценки науки.

В многосторонних программах поддержки науки в других странах БРИКС оценка проектов строится на принципах паритета и справедливости: важно не просто профинансировать сильных, но и выровнять научный потенциал между странами-участницами.

Для России, ищущей свой путь, этот спектр подходов — от западного RIA до индийского SROI и китайского госпланирования — даёт возможность выбрать оптимальные элементы для собственной модели оценки.

Это не только про гигантов: роль среднего бизнеса

Часто складывается впечатление, что финансировать науку способны только гиганты масштаба нефтехимии и банков. Однако исследования показывают: средние компании дают значительный объем внутренних затрат на поддержку науки, при этом доля малого и среднего бизнеса в научной занятости и расходах год от года растет. Для многих технологических компаний среднего масштаба инвестиции в прикладную и даже фундаментальную науку встроены в продуктовую и R&D-повестку, а не оформлены как отдельная благотворительность.

Схем несколько.

Во-первых, собственные НИОКР и совместные лаборатории. Средние технологические компании открывают лаборатории на базе вузов: оплачивают часть оборудования, стипендии и мини-гранты, а взамен получают доступ к студентам, аспирантам и научным группам под свои задачи. Формально это «заказ исследований» и услуги, но по сути — частное финансирование прикладной науки.

Во-вторых, софинансирование через государственные гранты. В программах Фонда содействия инновациям и других инструментов государство покрывает часть издержек, а малый и средний бизнес вносит свою долю и берет на себя риски доведения технологии до продукта. Это та самая совместная модель, где предпринимательский сектор выступает равноправным инвестором научной разработки. И здесь как раз хорошо видно превращение неизвестного в полезное: исследовательская гипотеза постепенно превращается в прототип, а затем — в продукт или технологию.

В-третьих, участие в кластерных и НОЦ-проектах. В научно‑образовательных центрах, создаваемых в регионах в рамках нацпроекта, средние компании заходят как индустриальные партнеры и заказчики исследований — от материалов и сенсоров до сложного софта. Для университетов это живая прикладная повестка, для бизнеса — доступ к научной инфраструктуре без создания собственных институтов.

Так «лестница» частной поддержки науки превращается в спектр — от компаний со своим R&D‑запросом до крупных корпораций и частных фондов, работающих с фундаментальной повесткой. И чем понятнее правила игры, включая типовые модели оценки, тем легче среднему бизнесу в эту лестницу входить.

 Российские практики: от «Базиса» до длинных образовательных траекторий и зеленой химии

Практика российских компаний и частных фондов, описание которых находится в открытом доступе, показывают, как поддержка науки из частных источников может быть устроена по-настоящему системно, превращаясь из разовой благотворительности в управляемые инвестиции, приносящие отдачу. Вот несколько примеров, где «инвестиции в неизвестность» не маскируют неопределенность, а честно работают с ней через портфель, траектории и понятные рамки результата.

 Фонд «Базис»: фундаментальная наука как портфель

Один из таких примеров – Фонд развития теоретической физики и математики «БАЗИС». Он был создан в 2016 году по инициативе Олега Дерипаски и изначально ориентирован не на «широкую» социальную повестку, а на системную поддержку фундаментальной физики и математики в России — от ведущих учёных до студентов. Его программы выстроены с четко заданной логикой целевых групп, конкурсов и траекторий развития.

У «Базиса» есть несколько уровней поддержки: исследовательские гранты для теоретической физики и математики, индивидуальные гранты PostDoc, Junior PostDoc и PhD-студентам, специальные конкурсы для молодых учёных. Критерии отбора «чисто научные»: публикации, уровень научных руководителей, участие в сильных школах и состав команд.

В годовом отчёте фонд делит поддержку на три линии — «Наука», «Образование» и «Популяризация» — с отдельными бюджетами и результатами по каждой. Это не просто перечень инициатив, а портфель с хорошо простроенной внутренней логикой: исследовательские гранты, стипендии и поддержка институций, совместные конкурсы с университетами, а также системная популяризация науки через проекты вроде портала «Элементы» и образовательных лекториев.

Важно, что фонд задает параметры успеха как устойчивость научных школ, вовлечение молодежи, международную конкурентоспособность групп и присутствие в ведущих журналах и конференциях, то есть фиксирует, как неизвестность превращается в знания и научный капитал.

Длинные образовательные траектории

Если фонд «Базис» работает как классический научный грантодатель, то фонд «Траектория», начавший свою работу в 2015 году, выбрал иную, более редкую для России модель. Это пример «умной малой филантропии», которая инвестирует в длинные образовательные циклы и «штучное» производство научной элиты.

«Траектория» — один из немногих примеров в России, где частная поддержка науки выстроена не вокруг разовых грантов, а вокруг длинных образовательных траекторий. Ключевой инструмент деятельности фонда – Астрофизическая школа «Траектория» им. О.В. Верходанова. Это не лагерь «на каникулы», а трехлетняя программа для старшеклассников: очные смены в обсерваториях два раза в год, заочные задания между ними, тесная работа с учёными САО РАН, МФТИ, МИФИ и других вузов. При этом школа и семинары не запирают участников в узкой астрономии: идея в том, чтобы показать «научный способ думать» и дать подросткам инструменты выбора будущего – от академической карьеры до техно‑стартапов. На выходе это уже не просто «мотивация к науке», а первые реальные результаты — участие в конференциях, студенческие публикации, выбор сильных технических вузов.

Отдельная ставка делается на учителей и методические программы, то есть на инфраструктуру превращения неизвестного в известное — через навыки научного мышления, а не через разовые мероприятия. В результате один мотивированный обучившийся на таком курсе учитель, годами работает с десятками учеников – это классический «мультипликатор», которого часто не хватает крупным корпоративным программам.

Ещё одно направление – издательские и просветительские проекты. Фонд поддерживает выпуск качественных научно‑популярных книг и лекций, а через «читальные залы» и рассылки в библиотеки обеспечивает доступ к этим материалам в регионах. Для российских городов вне столиц это иногда единственный канал к современной научной литературе, не сводящейся к школьному учебнику.

Конечно, по масштабу бюджетов фонд не сопоставим с крупными корпоративными или квазигосударственными игроками. Но именно за счёт концентрации и длинного горизонта он демонстрирует то, чего часто не хватает «большим»: последовательность, научную независимость и готовность измерять успех не числом мероприятий, а траекториями реальных людей.

«Зелёная химия для жизни»: глобальный масштаб

Другим примером поддержки науки из частных источников и того, как корпоративная программа может выйти за национальные рамки, став глобальным научным инструментом, служит грантовая инициатива «Зеленая химия для жизни». Проект стартовал в 2013 году по инициативе компании «ФосАгро» совместно с ЮНЕСКО и Международным союзом теоретической и прикладной химии (IUPAC). Он стал первым во всей системы ООН программным проектом, реализуемым за счет средств российского бизнеса.

За 10 лет работы международное научное жюри рассмотрело более 600 заявок и предоставило гранты 55 молодым учёным из 33 стран мира. Исследования грантополучателей охватывают широкий спектр задач: от переработки промышленных отходов и создания новых материалов до технологий очистки воды, повышения энергоэффективности и разработки удобрений с замедленным высвобождением, снижающих выбросы парниковых газов.

С точки зрения логики воздействия эта программа соединяет фундаментальные принципы зеленой химии с очень конкретными регуляторными и рыночными повестками — климат, отходы, чистая вода. Вместе с этим программа спроектирована как глобальный портфель исследований: география лауреатов включает Латинскую Америку, Африку, Европу и Россию, а проекты решают локальные задачи через универсальные технологические решения.

«Зелёная химия для жизни» показывает, что корпоративная программа может одновременно быть частью ESG-стратегии компании (снижать её собственный след и продвигать устойчивые технологические решения в отрасли) и создавать существенную дополнительную ценность для глобальной науки, оставаясь при этом финансово полностью частной.

 Музеи науки: между институтом и аттракционом

Отдельный трек поддержки науки, переживающий сегодня в России настоящий бум, – это создание музеев, научных центров и выставочных павильонов. Компании инвестируют в «стены и контент» миллиарды рублей, видя в этом инструмент популяризации знаний и работы с будущими кадрами. Однако именно здесь граница между реальной поддержкой науки и дорогим PR-проектом оказывается наиболее тонкой.

Мировой опыт показывает: корпоративный музей работает на науку только тогда, когда он встроен в образовательную систему, а не существует как изолированный «аттракцион выходного дня». Там, где выставочно‑музейные проекты запускаются без ясной образовательной цели, быстро возникает «индустрия имитации»: растут бюджеты и цифры в отчётах о посещаемости, публикациях в социальных сетях, количестве продуктов, которые по факту не отвечают стандартам качества, но не растут ни интерес к науке, ни число людей, выбравших научные и инженерные траектории. Для бизнеса это самые дорогие инвестиции – они красиво выглядят на фотографиях, но не меняют реальность.

В Великобритании и США партнерства бизнеса с научными музеями строятся на жёстком разделении ролей: компания даёт ресурсы и технологии, музей – независимую экспертизу и образовательную рамку. Эффективность таких центров измеряется не только трафиком, но и влиянием на «научный капитал» посетителей – изменением их отношения к науке и готовности выбирать STEM-карьеру. Исследования показывают, что системная работа таких центров реально повышает научную грамотность и интерес к техническим профессиям, если визит дополнен системной работой со школами. Например, программа Science Research Mentoring Program в Нью-Йоркском музее естественной истории берет школьников не на один урок, а на год работы с реальными учёными-генетиками и антропологами. Лонгитюдное исследование, проведенное по заказу музея, показало, что 80% участников программы, благодаря тем навыкам, которые можно было освоить, участвуя в программе (анализ ДНК, работа с данными), закончив школу, выбрали STEM-специальности в вузах. Именно эти навыки стали конкурентным преимуществом при поступлении.

В России интересным примером эволюции может служить Музей Яндекса. Начавшись как нишевая коллекция ретро-компьютеров, он стал точкой сборки для инженерного сообщества: здесь не просто смотрят на экспонаты, но пишут код, слушают лекции и погружаются в культуру разработки. Это работает, потому что проект честно ориентирован на суть профессии, а не на рекламу бренда.

Однако для российской практики этот пример скорее исключение, чем правило, потому что гораздо чаще благие намерения разбиваются о маркетинговую логику: если главная задача музея – показать мощь и безопасность корпорации, то проект неизбежно скатывается в PR-акцию. Яркий симптом такой подмены – метрики успеха, которыми пользуются менеджеры таких проектов. Если музей в отчётах гордится исключительно охватами, статусом посетивших его делегаций и восторженными отзывами, но не может сказать, сколько детей после экскурсии записались в профильный кружок или выбрали физику для сдачи ЕГЭ, то перед нами имиджевый проект, а не научный.

Ситуация, когда геймификация и wow-эффекты подменяют собой исследовательскую деятельность, а сложность научного поиска прячется за красивой картинкой готовых решений, формирует у детей ложное представление о науке как о легком квесте, что в долгосрочной перспективе скорее вредит, чем помогает подготовке реальных инженеров.

Что делать: дорожная карта для бизнеса

Чтобы частная поддержка науки в России перестала быть просто строкой в социальном отчёте, а стала драйвером развития, нужны системные изменения на нескольких уровнях. Смысл этих шагов — не «убрать неизвестность», а сделать так, чтобы она превращалась в знания и, где возможно, в пользу — предсказуемо для управления и честно для науки.

1. Институциональный уровень: Налоговые стимулы

Сегодня объем налоговой поддержки корпоративной науки в России (около 0,15% ВВП) существенно ниже, чем прямое государственное финансирование. Необходимо расширять линейку налоговых льгот и, что важнее, упрощать администрирование их получения. Бизнес не должен бояться налоговой проверки за то, что научный эксперимент закончился отрицательным результатом.

2. Управленческий уровень: Внедрение «умной» оценки

Компаниям пора переходить от простых количественных KPI к построению Теории изменений для своих научных программ:

• перестать требовать мгновенных результатов;
• внедрить «двухконтурную» систему: оперативный мониторинг процессов и периодическая (раз в 3–5 лет) оценка долгосрочного влияния;
• использовать смешанные методы: цитируемость сочетать с качественными интервью и анализом карьерных траекторий грантополучателей.
  3. Независимая экспертиза там, где высок риск имитации

Чтобы инвестиции в научные музеи стали стратегической филантропией, бизнесу нужно решиться на смелый шаг: отдать содержательное управление независимым научным советам и поставить во главу угла не лояльность бренду, а развитие критического мышления посетителя.

Кроме того, необходимо научиться ставить для музеев ясные образовательные цели и использовать именно те метрики, которые позволяют оценить реальную эффективность, перестав ориентироваться исключительно на количество проданных билетов, проведенных мероприятий и статусность делегаций. Вместо этого надо оценивать образовательный след, например, сколько подростков после программ музея выбрали профильный класс, STEM-кружок или вуз. И, наконец, перейти от формата «разовых экскурсий» к долгосрочным трекам: сделать музеи базой для школьных проектных работ и реальной исследовательской практики, а не просто красивой витриной достижений.

4. Культурный уровень: Диалог

Необходимы «переводчики» и площадки для диалога, где бизнес и наука смогут договориться о терминах. Учёные должны понимать, зачем бизнесу отчётность, а бизнес – принимать непредсказуемость научного поиска. В таком диалоге неизвестность перестает быть пугающей «черной дырой» и становится нормальной рабочей средой для совместного поиска решений.

5. Роль профессиональных ассоциаций

Зрелые практики инвестиций в науку не возникают сами по себе в отдельных компаниях – их «подтягивают» профессиональные сообщества. В России эту роль уже играют профильные ассоциации корпоративных и частных фондов, отраслевые союзы технологических компаний: они формируют стандарты прозрачности, продвигают повестку оценки воздействия, помогают бизнесу обмениваться передовыми практиками. Именно такие ассоциации могут стать площадкой, где крупный и средний бизнес, научные организации и государство договариваются о единых принципах: как считать вклад компаний в науку, какие налоговые и регуляторные решения действительно стимулируют частные инвестиции и как сделать так, чтобы поддержка исследований стала нормой, а не героическим исключением.  

Эта работа требует от бизнеса не только денег, но и интеллектуальной смелости признать: мы инвестируем не в гарантированный продукт, а в возможность будущего прорыва. И управлять этой возможностью нужно профессионально.

Данные исследования Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.