مدیریت مالی هوشمند

مدیریت مالی هوشمند

مدلسازی هوشمند تأمین مالی سازمان های پژوهشی و مراکز نوآوری با رویکرد بومی سازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
گروه تأمین مالی و اقتصاد علم، فناوری و نوآوری، موسسه تحقیقات سیاست علمی کشور، تهران، ایران
چکیده
تأمین مالی پایدار و متنوع، پیش شرط اصلی ارتقای جایگاه سازمان‌های پژوهشی و مراکز نوآوری در اقتصاد دانش بنیان است. این پژوهش با هدف مدل سازی هوشمند تأمین مالی این سازمان‌ها و شناسایی بهترین شیوه‌ها، از رویکردی ترکیبی بهره می‌گیرد که شامل آسیب شناسی وضع موجود، تطبیق تجربیات بین المللی و طراحی الگوی بومی است. در گام نخست، دو پارادایم محوری ناکارآمدی نظام فعلی شناسایی شد: فقدان مدل ترکیبی متعادل منابع و تصلب بودجه ریزی مأموریت گرا. در گام دوم، دوازده الگوی بین المللی با استفاده از روش تصمیم گیری چندمعیاره و فرآیند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و بر پایه شش معیار سنجش قابلیت انتقال، توسط پانل خبرگان امتیازدهی و رتبه بندی شدند. یافته‌ها نشان داد مشوق‌های مالیاتی تحقیق و توسعه 4.25 هم سرمایه گذاری دولت-خصوصی 4.32 و گرنت دهی رقابتی 4.28 بیشترین اولویت را برای اجرا دارند. در گام سوم، الگویی بومی مبتنی بر پنج اصل و با ساختار چهارلایه (بودجه پایه نهادی، گرنت‌های رقابتی، تأمین مالی عملکرد محور و درآمدهای غیر دولتی) طراحی شد و برای هر نوع سازمان پژوهشی ترکیب متناسبی از منابع پیشنهاد گردید؛ به گونه‌ای که مدل فراونهوفر برای پژوهشگاه‌های دستگاهی، برنامه‌های تعالی برای دانشگاه‌های پژوهش محور و الگوی هم سرمایه گذاری برای پارک‌های علم و فناوری در نظر گرفته شد. نتایج تحلیل حساسیت، پایداری رتبه بندی سه الگوی برتر را در سناریوهای مختلف وزنی تأیید کرد و اعتبار نتایج را تقویت نمود. در نهایت، نقشه راهی سه مرحله‌ای با هدف کاهش سهم بودجه دولتی به ۶۰ درصد و افزایش مشارکت بخش خصوصی به ۲۵ درصد در افق ده ساله تدوین شد. این الگو با تکیه بر ظرفیت‌های قانونی موجود، امکان اجرای تدریجی و مبتنی بر شواهد را فراهم می‌آورد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Smart Modeling of Financing for Research and Innovation Organizations: An Indigenous Approach

نویسنده English

Ehsan Ehteshamnejad
Science, Technology and Innovation Economics and Financing, National Research Institute for Science Policy, Tehran 1435894461, Iran
چکیده English

Sustainable and diversified financing is a key precondition for enhancing the standing of research organizations and innovation centers in the knowledge economy. This study aims at the smart modeling of financing for these organizations and the identification of the best practices, using an integrated approach that combines diagnosis of the current situation, adaptation of international experiences, and design of an indigenous model. In the first step, two core paradigms of the current system's inefficiency were identified: the absence of a balanced mix of funding sources and the rigidity of mission-oriented budgeting. In the second step, twelve international models were scored and ranked using multi-criteria decision analysis (MCDA) and the Analytic Hierarchy Process (AHP), on the basis of six transferability criteria, by an expert panel. The findings showed that R&D tax incentives (4.52), government-private co-investment (4.32) and competitive grants (4.28) carry the highest implementation priority. In the third step, an indigenous model based on five principles and a four-layered structure (institutional block funding, competitive grants, performance-based funding and non-governmental revenues) was designed, with a tailored resource mix for each organization type: the Fraunhofer model for state research institutes, excellence programs for research-oriented universities, and co-investment for science and technology parks. The sensitivity analysis confirmed the stability of the top three models' ranking across weighting scenarios. Finally, a three-phase roadmap was developed to reduce the government budget share to 60 percent and raise private participation to 25 percent over the ten-year horizon, relying on its existing legal capacities for gradual, evidence-based implementation.

کلیدواژه‌ها English

Financing of research and innovation
Smart financial management
Multi-criteria decision making
Model prioritization
Indigenous model
DFG. (2024). Funding atlas 2024: Key figures on publicly funded research in Germany. Deutsche Forschungsgemeinschaft. https://foerderatlas.dfg.de
Fraunhofer-Gesellschaft. (2023). Annual report 2022. Fraunhofer-Gesellschaft. https://www.fraunhofer.de
Ghazinoory, S., Nasri, S., Ameri, F., Montazer, G. A., & Shayan, A. (2020). Why do we need ‘problem-oriented innovation system (PIS)’ for solving macro-level societal problems? Technological Forecasting and Social Change, 150. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.10.013
Heshmati, A., & Dibaji, S. M. (2019). Science, technology, and innovation status in Iran: Main challenges. Science, Technology and Society, 24(3), 545–578. https://doi.org/10.1177/0971721819873192
Hicks, D. (2012). Performance-based university research funding systems. Research Policy, 41(2), 251–261.
Israel Innovation Authority. (2023). About the Israel Innovation Authority. https://www.innovation.gov.il
Lecluyse, L., Knockaert, M., & Spithoven, A. (2019). The contribution of science parks: A literature review and future research agenda. The Journal of Technology Transfer, 44(2), 559–595.
Liang, W. (2024). Navigating excellence and innovation: A comprehensive study of China’s “Double First-Class” initiative in higher education. Educational Administration: Theory and Practice, 30(7), 479–482. https://doi.org/10.53555/kuey.v30i7.6709
Marginson, S. (2022). What drives global science? The four competing narratives. Studies in Higher Education, 47(8), 1566–1584. https://doi.org/10.1080/03075079.2021.1942822
NRF. (2024). BK21 Four program guidelines. National Research Foundation of Korea. https://www.nrf.re.kr
OECD. (2021). Main science and technology indicators 2021. OECD Publishing.
OECD. (2023). Main science and technology indicators 2023. OECD Publishing.
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill.
Tödtling, F., & Trippl, M. (2005). One size fits all? Towards a differentiated regional innovation policy approach. Research Policy, 34(8), 1203–1219.
TÜBİTAK. (2023). Annual report 2022. Scientific and Technological Research Council of Turkey. https://www.tubitak.gov.tr
UNCTAD. (2017). Science, technology and innovation policy review: Islamic Republic of Iran. United Nations. https://unctad.org
UNESCO. (2021). UNESCO science report 2021: The race against time for smarter development. UNESCO.
WIPO. (2024). Global Innovation Index 2024. World Intellectual Property Organization.
World Bank. (2020). World development report 2020: Trading for development in the age of global value chains. World Bank.