Generation of knowledge in the research space of Russia

Scientific knowledge is an important resource of the modern economy, the effective reproduction and use of which is a necessary condition for the long term international and interregional competitiveness of countries and regions. The process of generating scientific knowledge is geographically rooted and embedded in a specific territorial innovation system. However, the commercialization of scientific knowledge does not necessarily occur in the region of its creation. In this regard, there is a need to assess the territorial and structural patterns of both the creation and economic use of new scientific knowledge. In this article we analyze the effectiveness of the implementation of intellectual capital in the regions of Russia in terms of assessing the generative function of their research centers, which form the framework of regional scientific systems. Special attention is paid to the innovative component and the dynamics of the production of innovative goods and services is compared with the creation of scientific products. The high heterogeneity of the national scientific space of Russia at the mesoscale is shown. Strong relationships are found between the number of academic authors publishing articles in Scopus, the volume of generated scientific products and the population in scientific centers of the regions of the Russian Federation. Also, the correlation between the volume of production of scientific products and gross regional product is confirmed.

Keywords

research space, knowledge geography, science centre, scientometric, Scopus, regions of Russia

Acknowledgment

The article is prepared with the support of the grant of Russian Scientific Fond 19-77-00053 "Geography of Knowledge: Clustering and Network Communication of National Competence Centers"

Received

23.10.2019

Publication date

13.05.2020

Number of characters

21665

Cite Download pdf To download PDF you should sign in

GOST	Mikhaylov A., Mikhaylova A., Plotnikova A. Generation of knowledge in the research space of Russia // Pskov Journal of Regional Studies – 2020. – Issue 1 (41) C. 90-101 [Electronic resource]. URL: https://prj.pskgu.ru/S221979310008538-4-1 (circulation date: 07.11.2024). 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.

Readers community rating: votes 0

1. Alisov N. V. (1993), Geography of world science, Vestnik Moskovskogo universiteta, Seriya 5, Geografiya, no. 6, pp. 7–16. (In Russ.).

2. Baburin V. L., Zemtsov S. P. (2019), Theoretical and methodological approaches to economic and geographical research of innovative processes, Theoretical and methodological approaches in economic and social geography: collection of articles, eds. Baburin V. L., Savoskul M. S., Moscow, Lomonosov Moscow State University, pp. 6–45. (In Russ.).

3. Belyayev Ye. A., Pyshkova N. S. (1979), Formation and development of a network of scientific institutions of the USSR (historical outline), Moscow, Nauka, 245 p. (In Russ.).

4. Brumshteyn Y. M., Zakharyan M. Y. (2017), Distribution of scientists by Russian inhabited points and regions: comparison of official statistics data and information about printing activity, Internet-zhurnal “Naukovedenie”, no. 9 (4). (In Russ.). URL: http://naukovedenie.ru/PDF/39EVN417.pdf

5. Zamyatina N. Yu., Pilyasov A. N. (2016), Single-Industry Towns of Russia: Lock-In and Drivers of Innovative Search, Forsajt, no. 10 (3), pp. 53–64. (In Russ.).

6. Zemtsov S. P., Baburin V. L. (2017), How to assess an efficiency of regional innovation systems in Russia? Innovacii, no. 2 (220). pp. 60–66. (In Russ.).

7. Zemtsov S. P., Komarov V. M. (2015), Russian Regional Knowledge Economy Index, Innovacii, no. 10 (204), pp. 40–49. (In Russ.).

8. Kovalev Y. Y. (2002), Geography of world science, Moscow, Gardariki, 156 p. (In Russ.).

9. Kovalev Y. Y. (2009), Innovative regions in Europe, Regionalnye Issledovaniya, no. 6 (26), pp. 45–54. (In Russ.).

10. Kovalev Y. Y. (2001), Types of countries by the level of development of science, Vestnik Moskovskogo universiteta, Seriya 5, Geografiya, no. 2, pp. 27–31. (In Russ.).

11. Pilyasov A. N. (2018), Peripheral innovation system: the case of the Arctic islands — “isolates”, Materials of the IX international scientific-practical conference “The North and the Arctic in a new paradigm of world development. Luzin Readings – 2018”, eds. Badylevicha R. V., Zalkind L. O. Apatity, pp. 87–88. (In Russ.).

12. Saushkin Yu. G. (1973), Economic geography: history, theory, methods, practice. Moscow, 559 p. (In Russ.).

13. Aksnes D. W., van Leeuwen T. N., Sivertsen G. (2014), The effect of booming countries on changes in the relative specialization index (RSI) on country level, Scientometrics, no. 101 (2), pp. 1391–1401.

14. Andersson D. E., Gunessee S., Matthiessen C. W., Find S. (2014), The geography of Chinese science, Environment and Planning A., no. 46 (12), pp. 2950–2971. DOI: 10.1068/a130283p

15. Asheim B., Grillitsch M., Trippl M. (2017), Introduction: Combinatorial Knowledge Bases, Regional Innovation, and Development Dynamics, Economic Geography, no. 93 (5), pp. 429–435.

16. Bergman E. M., Feser E. J. (2001), Innovation system effects on technological adoption in a regional value chain, European Planning Studies, no. 9 (5), pp. 629–648.

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

18. Bornmann L., Leydesdorff L. (2012), 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, no. 6 (2), pp. 336–345. DOI:10.1016/j.joi.2011.11.002.

19. Bornmann L., Leydesdorff L. (2011), 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, no. 62 (10), pp. 1954–1962. DOI: 10.1002/asi.21611

20. Bornmann L., Leydesdorff L., Walch-Solimena C., Ettl C. (2011), Mapping excellence in the geography of science: An approach based on Scopus data, Journal of Informetrics, no. 5 (4), pp. 537–546. DOI: 10.1016/j.joi.2011.05.005

21. Bornmann L., Waltman L. (2011), The detection of “hot regions” in the geography of science-A visualization approach by using density maps, Journal of Informetrics, no. 5 (4), pp. 547–553. DOI: 10.1016/j.joi.2011.04.006

22. Börsch A. (2019), Tech-hub-index: Comparison of German cities, Wirtschaftsdienst, no. 99 (10), pp. 711–716. DOI: 10.1007/s10273-019-2518-5

23. Csomós G. (2018), A spatial scientometric analysis of the publication output of cities worldwide, Journal of Informetrics, no. 12 (2), pp. 547–566. DOI: 10.1016/j.joi.2018.05.003

24. Csomós G. (2018), Factors influencing cities' publishing efficiency, Journal of Data and Information Science, no. 3 (3), pp. 43–80. DOI: 10.2478/jdis-2018-0014.

25. Forés B., Camisón C. (2016), Does incremental and radical innovation performance depend on different types of knowledge accumulation capabilities and organizational size?, Journal of Business Research, no. 69 (2). pp. 831–848.

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

27. Kazadi K., Lievens A., Mahr D. (2016), Stakeholder co-creation during the innovation process: Identifying capabilities for knowledge creation among multiple stakeholders, Journal of Business Research, no. 69 (2), pp. 525–540.

28. Lamorgese A., Petrella A. (2019), Stylized Facts on Italian Cities, Italian Economic Journal, no. 5 (2), pp. 223–249. DOI: 10.1007/s40797-019-00101-3

29. Lau A. K. W., Lo W. (2015), Regional innovation system, absorptive capacity and innovation performance: An empirical study, Technological Forecasting and Social Change, no. 92, pp. 99–114.

30. Maisonobe M., Eckert D., Grossetti M., Jégou L., Milard B. (2016), The world network of scientific collaborations between cities: domestic or international dynamics?, Journal of Informetrics. no. 10 (4), pp. 1025–1036.

31. Matthiessen C. W., Schwarz A. W. (1999), Scientific centres in Europe: An analysis of research strength and patterns of specialisation based on bibliometric indicators, Urban Studies, no. 36 (3), pp. 453–477. DOI: 10.1080/0042098993475

32. Stewart T. A. (1997), Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations, New York — London, Doubleday / Currency, 278 p.

33. Stuck J., Broekel T., Revilla Diez J. (2016), Network Structures in Regional Innovation Systems, European Planning Studies, no. 24 (3), pp. 423–442.

34. Tanner A. N. (2018), Changing locus of innovation: a micro-process approach on the dynamics of proximity, European Planning Studies, no. 26 (12), pp. 2304–2322.

35. Van Noorden R. (2010), Cities: building the best cities for science. Which urban regions produce the best research — and can their success be replicated?, Nature, no. 467 (7318), pp. 906–908.

36. Wuestman M. L., Hoekman J., Frenken K. (2019), The geography of scientific citations. Research Policy, no. 48 (7), pp. 1771–1780. DOI: 10.1016/j.respol.2019.04.004.

37. Zhang F., Wu F. (2019), Rethinking the city and innovation: A political economic view from China's biotech, Cities, no. 85, pp. 150–155.

38. Zhou P., Thijs B., Glänzel W. (2009), Regional analysis on Chinese scientific output, Scientometrics, no. 81 (3), pp. 839–857. DOI: 10.1007/s11192-008-2255