Agglomerations of the scientific space of Russia

 
PIIS221979310008577-7-1
DOI10.37490/S221979310008577-7
Publication type Article
Status Published
Authors
Affiliation: Immanuel Kant Baltic Federal University
Address: Russian Federation, Kaliningrad
Affiliation: Immanuel Kant Baltic Federal University
Address: Russian Federation, Kaliningrad
Affiliation: Immanuel Kant Baltic Federal University
Address: Russian Federation, Kaliningrad
Journal namePskov Journal of Regional Studies
EditionNo2 (42)
Pages3-18
Abstract

The identification and assessment of territorial patterns in the formation of spatial structures of the flow of new knowledge is a prominent research topic that needs to be addressed in the context of the formation of a knowledge economy. The traditional center-peripheral model, when the largest core stand out in the world scientific space, interconnected by knowledge pipelines, and knowledge diffuses on to smaller scientific centers, requires revision and refinement. This became possible with the development of spatial scientometric methods to study the processes of creation and diffusion of knowledge. This study focuses on the influence of the agglomeration factor on territorial scientific systems that are forming around cities with a population of more than 1 million people and including research centers of various sizes. In the course of the study, based on the most important scientometric indicators characterizing the magnitude of publication activity, the relevance and competitiveness of scientific output, and

integration into national and international networks, scientific profiles of cities of the Russian Federation of various types are formed. The result of the study was to identify the configuration and specifics of scientific centers around millionaire cities in 50 and 100 km zones. It is shown that cities — scientific centers, located 50 km from a millionaire city, have greater scientific connectivity at the national level and are more competitive than other cities on average. At the same time, the level of demand for their scientific products is often lower due to the small size and low recognition of the scientific centers themselves. Cities located in the 50–100 km zone to a lesser extent experience the positive influence of agglomeration, being quite isolated. However, the presence of pronounced specialization allows these cities to generate products demanded by the scientific community.

Keywordsscientific agglomeration, scientometrics, scientific centre, new knowledge, small and medium towns, types of towns
AcknowledgmentThe article is prepared with the support of the grant of Russian Scientific Fund 19-77-00053 "Geography of Knowledge: Clustering and Network Communication of National Competence Centers".
Received11.03.2020
Publication date17.06.2020
Number of characters30160
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
1 Введение. Конкурентоспособность страны в мировом пространстве всё чаще определяется посредством оценки эффективности использования ею своего интеллектуального капитала, имеющего в значительной степени нематериальную природу и вбирающего знания, компетенции, информацию, креативные способности и иные важнейшие ресурсы новой экономики. Наиболее ценным ресурсом выступают научные знания. Однако они имеют ярко выраженную географическую привязку и укоренены в локальной среде регионов, а специфика их генерации, диффузии и абсорбции зависит от целого ряда факторов — социально-экономических, институциональных, историко-культурных и др. Как правило, основными местами производства новых знаний являются города. Вместе с тем, гипотеза о всестороннем научном превосходстве наиболее крупных по численности населения городов требует проверки. Ряд современных исследований [6; 19; 20; 25; 31] в области географии знания показывают, что, несмотря на лидерство городов-миллионеров по абсолютным показателям генерации научной продукции, небольшие города также могут реализовывать эффективные научные стратегии роста, ориентируясь на востребованность проводимых исследований, качество публикаций, научную производительность, межрегиональную вовлечённость и/или международную интеграцию в научное пространство. Детализированная осведомлённость о потенциале и роли различных типов городов в границах протекания процессов перетока новых знаний, в т. ч. неявных — в рамках регулярного межличностного общения, необходима для выявления важнейших в национальном масштабе научных агломераций путём делимитации локальных кластеров компетенций и созвездий научных центров.
2 Активное использование подходов и методов пространственной наукометрии в последние десятилетия позволило уловить сигналы источников генерации новых знаний, однако их «производственные мощности» оцениваются всё ещё весьма условно. В отличие от промышленности и сырьевого сектора, где объёмы производств и добычи полезных ископаемых связаны с материально-технической оснащённостью и могут быть рассчитаны достаточно точно, знания генерируются людьми, а «производственный» процесс характеризуется сильными временными флуктуациями. Прямое увеличение «производительности труда» возможно лишь в количественном разрезе (что и фиксируется в пользу более крупных городов), однако затруднено в отношении качества научных результатов. В этой связи возрастает значимость факторов, способствующих развитию интеллектуального капитала территорий в их разнообразии с учётом потенциала к синергии от территориальной близости и комплементарности специализаций отдельных научных центров, обусловливая создание межгородских креативных пространств. При этом неизбежная необходимость концентрации ресурсов, с которой сталкиваются все страны мира, всё теснее сопряжена с дискуссией об эффектах диффузии положительных экстерналий и границах их распространения.

views: 795

Readers community rating: votes 0

1. Zhuk N. P. (2014), Interaction as the Factor of Innovation Development: Agglomeration Effects, Innovacii, no. 1 (183), pp. 32–36. (In Russ.).

2. Zamyatina N. Yu., Pilyasov A. N. (2017), Concept of proximity: foreign experience and prospects of application in Russia, Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya, no. 3. pp. 8–21. (In Russ.).

3. Zemtsov S. P., Budaeva K. V., Klimanov V. V. (2016), Content and retrospective analysis of regional strategizing in Russia, Region: ekonomika i sociologiya, no. 6 (2). pp. 175–183. (In Russ.).

4. Katukov D. D., Malygin V. E., Smorodinskaya N. V. (2012), Institutional Environment in a Globalized Economy: The Development of Network Interactions, Moscow, Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences. (In Russ.).

5. Merkulov V. V., Shemyakina T. Yu. (2018), Management of innovative development of urban areas, Upravlenie, no. 2 (20). pp. 10–13. (In Russ.).

6. Mikhaylov A. S., Kuznetsova T. Yu., Peker I. Yu. (2019), Methods of spatial scientometrics in assessing the heterogeneity of the innovation space of Russia, Perspektivy nauki i obrazovania, no. 41 (5). pp. 549–563. (In Russ.). DOI: 10.32744/pse.2019.5.39

7. Pilyasov A. N. (2012), Geographic knowledge economy: time to collect stones, World Economy and International Relations, no. 11, pp. 110–120. (In Russ.).

8. Turchina D. A. (2019), Urban Agglomerations: Global Trends, Nauchnye trudy Severo-Zapadnogo Instituta Upravleniya RANHIGS, no. 10 (2/39), pp. 208–215. (In Russ.).

9. Shamaeva N. P. (2015), The relationship of innovation and knowledge is a strategic condition for the creation of an effective cluster, Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i menedzhment, no. 9 (1), pp. 67–73. (In Russ.).

10. Adams J. D., Jaffe A. B. (1996), Bounding the effects of R&D: An Investigation Using Matched Establishment-Firm Data, The Rand Journal of Economics, no. 27 (4). pp. 700–721.

11. Aghion P., Jaravel X. (2015), Knowledge spillovers, innovation and growth, Economic Journal, no. 125 (583), pp. 533–573.

12. Anselin L., Varga A., Acs Z. (2000), Geographical spillovers and university research: A spatial econometric perspective, Growth and Change, no. 31 (4), pp. 501–515. DOI: 10.1111/0017-4815.00142

13. Bottazzi L., Peri G. (2003), Innovation and spillovers in regions: evidence from European patent data, European Economic Review, no. 47 (4), pp. 687–710.

14. Burger M, Meijers E. (2012), Form follows function? Linking morphological and functional polycentricity, Urban Studies, no. 49 (5), pp. 1127–1149. DOI: 10.1177/0042098011407095

15. Crescenzi R., Rodriguez-Pose A., Storper M. (2012), The territorial dynamics of innovation in China and India, Journal of Economic Geography, no. 12 (5), pp. 1055–1085. DOI: 10.1093/jeg/lbs020

16. Csomós G. (2017), A spatial scientometric analysis of the publication output of cities worldwide, Journal of Informetrics, no. 11 (4), pp. 976–988. DOI: 10.1016/j.joi.2017.08.006

17. Döring T, Schnellenbach J. (2006), What do we know about geographical knowledge spillovers and regional growth?: A survey of the literature, Regional Studies, no. 40 (3), pp. 375–395. DOI: 10.1080/00343400600632739

18. Fitjar R. D., Rodríguez-Pose A. (2011), Innovating in the Periphery: Firms, Values and Innovation in Southwest Norway, European Planning Studies, no. 19 (4), pp. 555–574. DOI: 10.1080/09654313.2011.548467

19. Frenken K., Hardeman S., Hoekman J. (2009), Spatial scientometrics: Towards a cumulative research program, Journal of Informetrics, no. 3 (3), pp. 222–232. DOI: 10.1016/j.joi.2009.03.005

20. Frenken K., Hoekman J. (2014), Spatial Scientometrics and Scholarly Impact: A Review of Recent Studies, Tools, and Methods. In: Ding, Y., Rousseau, R., Wolfram, D. (eds), Measuring Scholarly Impact, Springer, Cham, pp. 127–146. DOI: 10.1007/978-3-319-10377-8_6

21. Giersch H. (1979), Aspects of growth, structural change, and employment A Schumpeterian perspective, Weltwirtschaftliches Archiv, no. 115 (4), pp. 629–652.

22. Greunz L. (2003), Geographically and technologically mediated knowledge spillovers between European regions, Annals of Regional Science, no. 37 (4), pp. 657–680.

23. Inoue H., Nakajima K., Saito Y. U. (2017), Localization of knowledge-creating establishments, Japan and the World Economy, no. 43, pp. 23–29.

24. Inoue H., Nakajima K., Saito Y. U. (2019), Localization of collaborations in knowledge creation, Annals of Regional Science, no. 62 (1), pp. 119–140.

25. Levy R., Jegou L. (2013), Diversity and location of knowledge production in small cities in France, City, Culture and Society, no. 4 (4), pp. 203–216. DOI: 10.1016/j.ccs.2013.06.003

26. Li D., Wei Y. D., Wang T. (2015), Spatial and temporal evolution of urban innovation network in China, Habitat International, no. 49, pp. 484–496. DOI: 10.1016/j.habitatint.2015.05.031

27. Li Y., Phelps N. A. (2016), Knowledge polycentricity and the evolving Yangtze River Delta megalopolis, Regional Studies, no. 51 (7), pp. 1035–1047. DOI: 10.1080/00343404.2016.1240868

28. Malecki E. (2010), Everywhere? The geography of knowledge, Journal of regional science, no. 50 (1), pp. 293–513.

29. 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

30. Matthiessen C. W., Schwarz A. W., Find S. (2002), The Top-level Global Research System, 1997–99: Centres, Networks and Nodality. An Analysis Based on Bibliometric Indicators, Urban Studies, no. 39 (5–6), pp. 903–927. DOI: 10.1080/00420980220128372

31. Mikhaylov A. S., Kuznetsova T. Y. (2019), Scientometric mapping: on creating a database for innovation dynamics of urban settlements. Proceedings of The 13th International Days of Statistics and Economics, Prague, September 5–7. DOI: 10.18267/pr.2019.los.186.0

32. Moreno R., Paci R., Usai S. (2005), Spatial Spillovers and Innovation Activity in European Regions, Environment and Planning A, no. 37 (10), pp. 1793–1812. DOI: 10.1068/a37341

33. Penco L. (2013), The Development of the Successful City in the Knowledge Economy: Toward the Dual Role of Consumer Hub and Knowledge Hub, Journal of the Knowledge Economy, no. 6 (4), pp. 818–837. DOI: 10.1007/s13132-013-0149-4

34. Simmie J. (1998), Reasons for the Development of “Islands of Innovation”: Evidence from Hertfordshire, Urban Studies, no. 35 (8), pp. 1261–1289. DOI: 10.1080/0042098984358

35. Varga A. (2000), Local academic knowledge transfers and the concentration of economic activity, Journal of Regional Science, no. 40 (2), pp. 289–309.

Система Orphus

Loading...
Up