Nghiên cứu và phát triển ở đại học: Một vài đề xuất

Tiêu chí đánh giá đề tài và cá nhân làm R&D

Trong làm R&D có hai mô hình: mô hình nghiên cứu phỏng theo (adaptation) thì chữ D mạnh hơn chữ R, mô hình sáng tạo (innovation) thì chữ R mạnh hơn chữ D. Ở những nước kém phát triển như Việt Nam, thì khi đánh giá đề tài ta cần biết rõ nhánh nào nên đề cao mô hình nghiên cứu phỏng theo, và nhánh nào nên đề cao mô hình nghiên cứu sáng tạo. Những lãnh vực mà nhân lực của ta có khả năng “nhảy cóc” so với thế giới hoặc cấp thiết cho quốc gia thì nên đánh giá đề tài bằng sự sáng tạo của nó. Những lãnh vực ta còn yếu thì cần phải rất chú trọng đến tác dụng xã hội của đề tài.

Phân chia rạch ròi nhánh nào nên adapt, nhánh nào nên innovate cần rất nhiều công sức tỉ mẩn, dữ liệu khoa học, nằm quá phạm vi và khả năng của người viết bài này. Ở đây chỉ xin nêu một vài ví dụ.

Nếu không làm D, nhà nghiên cứu có khả năng sẽ sống và thác trong tháp ngà của mình, bất kể chỉ số ảnh hưởng của họ cao đến mức nào. (Các cư dân trong tháp ngà trích dẫn lẫn nhau!). Một đề án nghiên cứu, dù là nghiên cứu khoa học cơ bản, mà có cơ sở ứng dụng vững chắc bao giờ cũng “nặng ký” hơn nhiều các đề tài trên trời, với các động cơ ứng dụng “vẽ vời” ra cho kêu.

Ở ngành y dược, đầu tư để sáng tạo thường là cực kỳ lớn. Trong khi đó, nếu ta mô phỏng được một loại thuốc đã có sẵn trên thị trường thế giới để cho phù hợp với thủy thổ và y sinh của dân địa phương thì hiệu quả xã hội và kinh tế rất lớn. Tương tự như vậy, các ngành làm phân bón, thức ăn gia cầm, thuốc trừ sâu trong điều kiện kinh tế đất nước nặng về nông nghiệp, hay thực phẩm trong sự bùng nổ dân số Việt Nam, đều tạo ra các thị trường đặc trưng nội địa có quy mô rất lớn mà chỉ một ít mô phỏng cũng có tác động mạnh mẽ.

Trong khi đó, ngành Khoa học Máy tính còn non trẻ, với chi phí truy cập vào các tài liệu, bài giảng, hội nghị hiện đại rất rẻ, thì sẽ có rất ít lý do để ta đánh giá cao chất lượng R&D của một đề tài “Việt hóa” một phần mềm quản trị doanh nghiệp. Còn trong lĩnh vực quốc phòng, khi điều kiện tiếp xúc trực tiếp với công nghệ tiên tiến bị giới hạn bởi bí mật quân sự, thì sáng tạo là chỉ tiêu đánh giá rất quan trọng. Do vậy một phần chi phí quốc phòng nên được dùng cho các trường đại học nghiên cứu các công nghệ tiên tiến dành cho quốc phòng.

Chúng ta không nên bám theo một số chỉ số định lượng có vẻ khách quan nhưng lại hời hợt về khả năng đánh giá như số bài báo ISI hay chỉ số ảnh hưởng. Có chăng thì các chỉ số này chỉ nên mang tính chất tham khảo. Ta cần đánh giá của chuyên gia. Trong ngành Máy tính, có tình trạng các quí vị trong tháp ngà “sáng tạo” ra các vấn đề không có tính phổ quát, giải quyết chúng bằng các kỹ thuật tầm thường, và trích dẫn lẫn nhau. Tạp chí ISI hẳn hoi. Trong khi đó, làm được một loại phân bón mới, cho dù chỉ là mô phỏng từ nước ngoài, cũng có giá trị tốt hơn hẳn cả về mặt xã hội lẫn về mặt khoa học. Ở Mỹ không có chuyện dùng “số bài báo” để đánh giá nghiệm thu đề tài. Như vậy, ở đây ta cũng có vấn đề niềm tin giữa cơ quan tài trợ và giới làm R&D.

Đó là nói về đánh giá đầu ra, đầu nghiệm thu. Còn đánh giá đầu vào của các đề án thì, một lần nữa, ta cũng cần những chuyên gia làm R giỏi, để biết về mặt ý tưởng thì có gì sáng tạo không, làm D giỏi, để biết về mặt thực tế thì có khó khăn không, và đại diện kỹ thuật của ngành công nghiệp liên đới, để hiểu phạm vi ứng dụng của đề tài.

Một cách định trị giá trị kinh tế của một đề tài là ta dùng cơ chế tài trợ dùng vốn đối ứng (matching funds) giữa nhà nước và doanh nghiệp. Ví dụ, một nhóm R&D phải tự tìm cho mình một doanh nghiệp cam kết tài trợ x% kinh phí cho đề tài, rồi một quỹ tài trợ của nhà nước sẽ “match” (100-x)% còn lại. Cơ chế này đảm bảo là đề tài đã được “thực tế” đánh giá có khả năng ứng dụng, nhưng lại cũng cho doanh nghiệp được chia sẻ bớt rủi ro tài chính cho các đề tài mà phần sáng tạo cao. Ví dụ, Chính phủ Úc có chính sách giảm thuế và hỗ trợ chi phí cho doanh nghiệp hợp tác làm R&D với đại học. Ở Mỹ có các chương trình SBIR/STIR...*

Cải thiện chất lượng R&D

Giả sử ta đã tìm được nguồn tài trợ, thế thì làm thế nào để tăng chất lượng R&D? Vấn đề lớn nhất là vấn đề chất lượng của nhân lực.

Để cải thiện trình độ nhân lực làm R&D thì ta cần tạo điều kiện và động cơ cho họ làm R&D, và tạo ra cơ chế rất mềm dẻo để có thể điều phối nhân lực phù hợp với dự án. (Tất nhiên là dưới các qui chuẩn đánh giá chất lượng đề tài như đã nêu ở trên.)

Điều kiện và động cơ cho các giảng viên, giáo sư, làm R&D bao gồm:

Quỹ thời gian: phải có các cơ chế giảm tải giảng dạy, ví dụ như cơ chế “buy out”, dùng tiền đề án để trả cho người dạy thay. Từng trường cũng nên có các cơ chế riêng giảm tải giảng dạy và các công việc hành chính khác, để các cá nhân xuất sắc tập trung nghiên cứu.

Quỹ tài chính: đầu tư từ các doanh nghiệp, địa phương, và nhà nước, cộng với những khuyến khích lớn hơn về mặt tài chính nếu nghiên cứu thành công. Sự giúp đỡ của các vườn ươm, phòng chuyển giao công nghệ và phòng quản lý sở hữu trí tuệ của các trường đóng vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn faculty về mặt tài chính, quản lý nhân sự, và tìm tài trợ.

Động cơ thăng tiến: đánh giá thăng tiến cấp bậc, chức danh giáo sư, cũng cần mềm dẻo trong việc đánh giá các đóng góp R&D. Nếu ta chỉ đếm bài báo “tạp chí quốc tế” để đánh giá thì nhiều khả năng sẽ tạo ra tác động ngược.

Ở những nước kém phát triển như Việt Nam, thì khi đánh giá đề tài ta cần biết rõ nhánh nào nên đề cao mô hình nghiên cứu phỏng theo, và nhánh nào nên đề cao mô hình nghiên cứu sáng tạo. Những lãnh vực mà nhân lực của ta có khả năng “nhảy cóc” so với thế giới hoặc cấp thiết cho quốc gia thì nên đánh giá đề tài bằng sự sáng tạo của nó. Những lãnh vực ta còn yếu thì cần phải rất chú trọng đến tác dụng xã hội của đề tài.

Tính mềm dẻo của việc điều phối nhân lực là cực kỳ quan trọng. Ví dụ ở Mỹ thì chuyện nghỉ không lương sang một trường khác vài năm làm nghiên cứu — dùng tiền dự án trả lương hoàn toàn — rất là phổ biến. Tại vì có nhiều dự án ta cần một chuyên môn nhất định, và tính mềm dẻo trong việc tìm nhân sự làm tăng chất lượng dự án lên rất nhiều. Ở ta có các ví dụ khởi sắc như Viện Khoa học và Công nghệ Tính toán, Viện John von Neumann của anh Dương Nguyên Vũ, hay Viện VIASM chỗ anh Ngô Bảo Châu, có tính mềm dẻo (tương đối) về nhân sự, thu hút được nhiều tài năng và có các seminars/workshops với nhiều nhà khoa học giỏi tham gia báo cáo. Những mô hình tương đối tự chủ như vậy nên được nhân rộng ra hơn.

Một cách nữa để tăng hàm lượng tri thức cả nghiên cứu lẫn thực tế ở các trường đại học lớn là ta chuyển phần lớn các phòng/ trung tâm nghiên cứu trực thuộc các Bộ, sáp nhập các viện nghiên cứu đó vào các trường đại học. Làm như vậy thì những người làm R&D giỏi ở các Viện đó có thể tham gia giảng dạy, tăng cường chất lượng đại học, giảm tải giảng dạy cho những giảng viên sẵn có. Rồi mối liên kết đến các dự án của các Bộ, ngành, cũng sẽ thu hút được thêm các đề tài về cho các trường đại học.

Cải thiện niềm tin giữa các doanh nghiệp và giới làm R&D hàn lâm

Có ba vấn đề cốt lõi của việc xây dựng niềm tin của các doanh nghiệp Việt Nam vào giới nghiên cứu hàn lâm.

Nhìn chung các doanh nghiệp chưa tin vào khả năng giải quyết các vấn đề thực tiễn. Điều này một phần là do hệ quả của sự yếu kém về năng lực R&D nói chung của giới hàn lâm.

Sự thiếu vắng một kênh giao tiếp giữa các doanh nghiệp và giới hàn lâm. Kể cả khi có kênh giao tiếp, được tạo ra bởi các vườn ươm công nghệ chẳng hạn, thì lại có giới hạn về nhận thức của các doanh nghiệp và giới hạn về kỹ năng mềm của giới hàn lâm. Do đó, vấn đề thực tế là bên A có thể giải quyết được, nhưng bên B lại không biết rằng bên A có thể giải quyết được.

Sự theo đuổi các mục tiêu tài chính ngắn hạn của các doanh nghiệp làm giới hạn tầm nhìn và giới hạn các quy hoạch đầu tư dài hơi hơn vào R&D. Đó là chưa nói tới việc đầu tư tư nhân vào nghiên cứu có khả năng yêu cầu độc quyền công nghệ, gây khó khăn cho việc đăng tải bài báo khoa học của giảng viên, giáo sư.

Bên cạnh việc tổ chức các kênh giao tiếp mà các trung tâm chuyển giao công nghệ đóng vai trò thiết yếu, thì các giảng viên và giáo sư đại học cần phải chủ động hơn trong việc giao hảo với các doanh nghiệp, tạo dựng những kênh giao tiếp cá nhân, tạo niềm tin giữa những con người cụ thể và những công việc cụ thể. Ví dụ, hầu hết các hội nghị hay tạp chí hàng đầu thế giới đều rất coi trọng những lời giải cho những vấn đề thực tế, có dữ liệu thực tế. Những nghiên cứu với dữ liệu thật thường được đánh giá rất cao so với những nghiên cứu dùng dữ liệu “tổng hợp” hoặc tự tạo. Do đó, động cơ của người làm nghiên cứu là đi tìm các vấn đề thực tế có dữ liệu thực tế, còn động cơ của doanh nghiệp là có một vấn đề cụ thể được giải quyết.

Một động cơ thứ hai cho các doanh nghiệp hợp tác và đầu tư vào một dự án R&D “trên trời” là nguồn vốn nhân lực. Với những sinh viên giỏi, được tham gia và huấn luyện “miễn phí” trong một dự án R&D, cho dù có tính rủi ro cao thì doanh nghiệp nhiều khả năng sẽ tự tạo cho mình được các nhân viên tương lai.

Một chương trình R&D được hợp tác như vậy có thể bắt đầu từ một vài sinh viên làm thực tập. Ở đây ta cần sự chủ động của cả sinh viên lẫn thầy/cô hướng dẫn để sinh viên này phát triển niềm tin, chứng minh cho doanh nghiệp nọ thấy rằng một dự án R&D sẽ có ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của công ty. Đây cũng là cách mà doanh nghiệp tuân thủ luật KH&CN đã được Quốc hội thông qua. Niềm tin xây dựng qua những con người cụ thể, bằng những công việc cụ thể, sẽ có khả năng phát triển bền vững.

Cuối cùng, niềm tin cũng có thể được xây dựng bằng tiền. Mỹ có các chương trình SBIR, STTR để thúc đẩy R&D và chuyển giao công nghệ giữa các trường đại học và doanh nghiệp. SBIR tài trợ cho các nghiên cứu rủi ro cao của các doanh nghiệp nhỏ. STTR tài trợ cho doanh nghiệp làm chuyển giao công nghệ. Và hợp tác kiểu này tự động mang các kỹ năng quản lý, gây quỹ, bán hàng, marketing v.v. đến với nhà nghiên cứu.
-----------
Lược trích tham luận tại hội thảo cải cách giáo dục đại học VED 2014 của GS Ngô Quang Hưng.
Tít bài do Tia Sáng đặt.
* Vừa qua Thủ tướng Chính phủ đã có quyết định về việc thí điểm cơ chế đối ứng này.

Tham khảo
[1] http://info.crunchbase.com/2013/08/entrepreneurs-and-universities/
[2] http://web.mit.edu/industry/industry-collaboration.html
[3] http://www.forbes.com/2008/09/12/google-general-electric-ent-tech-cx_mf_0912universitypatent.html
[4] http://unctad.org/en/Docs/iteiia20056_en.pdf
[5] http://tiasang.com.vn/Default.aspx?tabid=112&News=3670&CategoryID=43
[6]http://vanban.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/hethongvanban?class_id=1&mode=detail&document_id=169383
[7] http://www.nature.com/gim/journal/v14/n2/full/gim201159a.html
[8] http://www.icsu.org/publications/cfrs/scientific-relations-between-academia-and-industry-building-on-a-new-era-of-interactions-for-the-benefit-of-society/download-report.