Генерация знания в научном пространстве России

Научное знание — важный ресурс современной экономики, эффективное воспроизводство и использование которого является необходимым условием международной и межрегиональной конкурентоспособности стран и регионов на долгосрочное время. Как правило, процесс генерации научного знания имеет территориальную привязку и укоренён в конкретной территориальной инновационной системе. Однако коммерциализация научного знания не обязательно происходит в регионе его создания. В этой связи возникает потребность оценки территориальных и структурных закономерностей как создания, так и экономического использования нового научного знания. В данной статье произведён анализ эффективности реализации интеллектуального капитала в регионах России в аспекте оценки генеративной функции их научных центров, образующих каркас региональных научных систем. Отдельное внимание уделено инновационной составляющей и прослежена динамика производства инновационных товаров, работ и услуг в сравнении с созданием научной продукции. Показана высокая неоднородность национального научного пространства России на мезоуровне. Выявлены сильные связи между числом учёных-авторов, публикующих статьи в Скопус, объёмом генерируемой научной продукции и численностью населения в научных центрах субъектов Российской Федерации. Также нашла подтверждение корреляция между объёмом производства научной продукции и валовым региональным продуктом.

Ключевые слова

научное пространство, география научного знания, научный центр, наукометрия, Скопус, регионы России

Источник финансирования

Статья подготовлена при поддержке гранта РНФ 19-77-00053 «География знания: кластеризация и сетевые связи национальных центров компетенций».

Получено

23.10.2019

Дата публикации

13.05.2020

Кол-во символов

21665

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Михайлов А. С. , Михайлова А. А. , Плотникова А. П. Генерация знания в научном пространстве России // Псковский регионологический журнал – 2020. – Выпуск 1 (41) C. 90-101 [Электронный ресурс]. URL: https://prj.pskgu.ru/S221979310008538-4-1 (дата обращения: 25.04.2024). DOI: 10.37490/S221979310008538-4
MLA	Mikhaylov, Andrey, Mikhaylova, Anna, Plotnikova, Angelina "Generation of knowledge in the research space of Russia." Pskov Journal of Regional Studies 1 (41) (2020):90-101. DOI: 10.37490/S221979310008538-4
APA	Mikhaylov A., Mikhaylova A., Plotnikova A. (2020). Generation of knowledge in the research space of Russia. Pskov Journal of Regional Studies (1 (41)), pp.90-101 DOI: 10.37490/S221979310008538-4


1	Введение. В последние годы в значительном количестве правительственных отчётов разных стран и докладов международных организаций (ООН, МВФ, ОЭСР и др.) декларируется значимость формирования территориальных инновационных систем и поддержки региональных центров компетенций (в т. ч. центров знаний, кластеров конкурентоспособности, центров превосходства и др.). Однако основной фокус часто смещён в сторону знания, выраженного в инновации (что характерно и для России). Как следствие, в большей степени поощряется финальная стадия в жизненном цикле знаний — коммерциализация. Другие, не менее значимые стадии (например, генерация фундаментальных знаний) часто выходят за рамки оценки, а некоторые аспекты генерации и движения знаний и вовсе не учитываются (например, наличие межрегиональных связей, нарушение которых может привести к значительным потерям со стороны «ядра» — генератора).
2	Согласно подходу географии знания, районирование территории следует проводить в неразрывной связи с генеральной стратегической линией на устойчивое развитие регионов, усиливая сформировавшиеся научные компетенции и поддерживая оптимальный баланс в академической мобильности. Как отмечал в своих работах д. г. н., профессор Ю. Г. Саушкин, задача географической науки — предвидеть стремительные изменения в системе народного хозяйства [12]. В условиях инновационной экономики и инновационного общества именно инновационные системы регионов формируют основу конкурентоспособности территориальных общественных систем. Методики районирования географии знания должны базироваться на динамических оценках и охватывать сетевые связи на региональном и межрегиональном уровнях. Более того, политика социально-экономического выравнивания и региональной конвергенции должна вбирать в себя научно-технологическую составляющую. В противном случае, асимметрия между регионами, в т. ч. в рамках национального научного пространства, не позволит отстающим регионам перейти к экономике нового типа.
3	Целью исследования является выявление территориальных и структурных закономерностей процесса генерации научного знания в России на мезоуровне. Особое внимание уделено оценке неоднородности научного пространства России с картированием регионов, обладающих наибольшим потенциалом к созданию нового знания.
4	Для достижения поставленной цели был использован наукометрический подход к моделированию пространственно-территориальных систем. Объектами исследования выступили 85 субъектов Российской Федерации (по Республике Крым и Севастополю анализ проведён не в полном объёме ввиду ограниченного представления данных по выбранным показателям). Временной период исследования включает 2013–2017 гг. Источник данных — международная реферативная база научного цитирования Скопус (Scopus), позволившая на основе открытых данных наиболее полно оценить процесс генерации нового научного знания в регионах России в контексте мировой научной повестки и широты охвата областей знаний, географии научных организаций и отдельных авторов.

всего просмотров: 1100

Оценка читателей: голосов 0

1. Алисов Н. В. География мировой науки // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 1993. 6. С. 7–16.

2. Бабурин В. Л., Земцов С. П. Теоретические и методические подходы к экономико-географическим исследованиям инновационных процессов // Теоретические и методические подходы в экономической и социальной географии: сборник статей / ред. В. Л. Бабурин, М. С. Савоскул. М.: Географический факультет Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, 2019. С. 6–45.

3. Беляев Е. А., Пышкова Н. С. Формирование и развитие сети научных учреждений СССР (исторический очерк). М.: Наука, 1979. 245 с.

4. Брумштейн Ю. М., Захарян М. Ю. Распределение учёных по населённым пунктам и регионам России: сравнение сведений официальной статистики и данных о публикационной активности // Интернет-журнал «Науковедение». 2017. 9(4). [Электронный ресурс]: URL: http://naukovedenie.ru/PDF/39EVN417.pdf

5. Замятина Н. Ю., Пилясов А. Н. Монопрофильные города России: блокировки и драйверы инновационного поиска // Форсайт. 2016. 10 (3). С. 53–64.

6. Земцов С. П., Бабурин В. Л. Как оценить эффективность региональных инновационных систем в России? // Инновации. 2017. 2 (220). С. 60–66.

7. Земцов С. П., Комаров В. М. Формирование экономики знаний в регионах России в 1998–2012 гг. // Инновации. 2015. 10 (204). С. 40–49.

8. Ковалёв Ю. Ю. География мировой науки. М.: Гардарики, 2002. 156 с.

9. Ковалёв Ю. Ю. Инновационные регионы Европы // Региональные исследования. 2009. 6 (26). С. 45–54.

10. Ковалёв Ю. Ю. Типы стран по уровню развития науки // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2001. 2. С. 27–31.

11. Пилясов А. Н. Периферийная инновационная система: случай арктических островов — «изолятов» // Материалы IX Международной научно-практической конференции «Север и Арктика в новой парадигме мирового развития. Лузинские чтения — 2018» / ред. Р. В. Бадылевича, Л. О. Залкинд. Апатиты: Кольский научный центр Российской академии наук, 2018. С. 87–88.

12. Саушкин Ю. Г. Экономическая география: история, теория, методы, практика. М.: Мысль, 1973. 559 С.

13. Aksnes D. W., van Leeuwen T. N., Sivertsen G. The effect of booming countries on changes in the relative specialization index (RSI) on country level // Scientometrics. 2014. 101 (2). P. 1391–1401.

14. Andersson D. E., Gunessee S., Matthiessen C. W., Find S. The geography of Chinese science // Environment and Planning A. 2014. 46 (12). P. 2950–2971. DOI:10.1068/a130283p

15. Asheim B., Grillitsch M., Trippl M. Introduction: Combinatorial Knowledge Bases, Regional Innovation, and Development Dynamics // Economic Geography. 2017. 93 (5). P. 429–435.

16. Bergman E. M., Feser E. J. Innovation system effects on technological adoption in a regional value chain // European Planning Studies. 2001. 9 (5). P. 629–648.

17. Blakely E. J., Hu R. Australian Cities in Competition // Crafting Innovative Places for Australia’s Knowledge Economy / Blakely E., Hu R. (eds). Palgrave Macmillan, Singapore, 2019. P. 51–83.

18. Bornmann L., Leydesdorff L. Which are the best performing regions in information science in terms of highly cited papers? Some improvements of our previous mapping approaches // Journal of Informetrics. 2012. 6 (2). P. 336–345. DOI: 10.1016/j.joi.2011.11.002.

19. Bornmann L., Leydesdorff L. Which cities produce more excellent papers than can be expected? A new mapping approach, using google maps, based on statistical significance testing // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2011. 62 (10). P. 1954–1962. DOI: 10.1002/asi.21611

20. Bornmann L., Leydesdorff L., Walch-Solimena C., Ettl C. Mapping excellence in the geography of science: An approach based on Scopus data // Journal of Informetrics. 2011. 5 (4). P. 537–546. DOI: 10.1016/j.joi.2011.05.005

21. Bornmann L., Waltman L. The detection of “hot regions” in the geography of science-A visualization approach by using density maps // Journal of Informetrics. 2011. 5 (4). P. 547–553. DOI: 10.1016/j.joi.2011.04.006

22. Börsch A. Tech-hub-index: Comparison of German cities. [Tech-Hub-Index: deutsche Städte im Vergleich] // Wirtschaftsdienst. 2019. 99 (10). P. 711–716. DOI:10.1007/s10273-019-2518-5

23. Csomós G. A spatial scientometric analysis of the publication output of cities worldwide // Journal of Informetrics. 2018. 12 (2). P. 547–566. DOI: 10.1016/j.joi.2018.05.003

24. Csomós G. Factors influencing cities' publishing efficiency // Journal of Data and Information Science. 2018. 3 (3). P. 43–80. DOI: 10.2478/jdis-2018-0014.

25. Forés B., Camisón C. Does incremental and radical innovation performance depend on different types of knowledge accumulation capabilities and organizational size? // Journal of Business Research. 2016. 69 (2). P. 831–848.

26. Frenken K., Hoekman J. Spatial scientometrics and scholarly impact: a review of recent studies, tools, and methods // Measuring scholarly impact / Ding Y, Rousseau R., Wolfram D. (eds). London: Springer, 2014, P. 127–146.

27. Kazadi K., Lievens A., Mahr D. Stakeholder co-creation during the innovation process: Identifying capabilities for knowledge creation among multiple stakeholders // Journal of Business Research. 2016. 69 (2). P. 525–540.

28. Lamorgese A., Petrella A. Stylized Facts on Italian Cities // Italian Economic Journal. 2019. 5 (2). P. 223–249. DOI: 10.1007/s40797-019-00101-3

29. Lau A. K. W., Lo W. Regional innovation system, absorptive capacity and innovation performance: An empirical study // Technological Forecasting and Social Change. 2015. 92. P. 99–114.

30. Maisonobe M., Eckert D., Grossetti M., Jégou L., Milard B. The world network of scientific collaborations between cities: domestic or international dynamics? // Journal of Informetrics. 2016. 10 (4). P. 1025–1036.

31. Matthiessen C. W., Schwarz A. W. Scientific centres in Europe: An analysis of research strength and patterns of specialisation based on bibliometric indicators // Urban Studies. 1999. 36 (3). P. 453–477. DOI: 10.1080/0042098993475

32. Stewart T. A. Intellectual Capital. The New Wealth of Organizations. N.Y.-L., Doubleday / Currency, 1997. 278 p.

33. Stuck J., Broekel T., Revilla Diez J. Network Structures in Regional Innovation Systems // European Planning Studies. 2016. 24 (3). P. 423–442.

34. Tanner A. N. Changing locus of innovation: a micro-process approach on the dynamics of proximity // European Planning Studies. 2018. 26 (12). P. 2304–2322.

35. Van Noorden R. Cities: building the best cities for science. Which urban regions produce the best research — and can their success be replicated? // Nature. 2010. 467 (7318). P. 906–908.

36. Wuestman M. L., Hoekman J., Frenken K. The geography of scientific citations // Research Policy. 2019. 48 (7). P. 1771–1780. DOI: 10.1016/j.respol.2019.04.004.

37. Zhang F., Wu F. Rethinking the city and innovation: A political economic view from China's biotech // Cities. 2019. 85. P. 150–155.

38. Zhou P., Thijs B., Glänzel W. Regional analysis on Chinese scientific output // Scientometrics. 2009. 81 (3). P. 839–857. DOI: 10.1007/s11192-008-2255-9.