2020 Том 12 №1

Изучение пространственных различий социального состава населения городов Восточной Европы — важное направление современных исследований периода перехода от плановой экономики к рыночным отношениям. Предмет дискуссии при этом варьируется от определения теоретических основ исследования до сбора исходных данных и методов их обработки. Что касается первого аспекта, большинство исследований сегодня фокусируется на смешанной природе пространства постсоциалистических городов, вытекающей из характера их модернизации в условиях глобализации и экономической либерализации, что существенно изменяет заданную ранее модель их пространственного развития. В этой связи можно утверждать, что использование полимасштабного сравнительного подхода позволит по-новому взглянуть на различные модели пространственной дифференциации социального состава населения городов и его динамики в постсоветский период. Данное направление исследования становится все более актуальным благодаря росту территориальных диспропорций социально-эко­номического неравенства, наблюдаемого в бывших социалистических странах, а также в их отдельных регионах и городах.

В данной работе рассматривается социально-пространственная трансформация двух крупнейших постсоветских городов Балтийского региона — Санкт-Петербурга и Риги — после 1991 года. Важным результатом исследования является разработка методики многоуровневого анализа изменений городской среды постосоциалистических городов. Информация, полученная из данных переписей и регистров населения, позволяет рассчитать ряд показателей, характеризующих уровень социального благополучия в отдельных городских районах, и выявить имеющиеся территориальные различия. Проведенный сравнительный анализ позволяет понять основные пространственные закономерности такой дифференциации, возникшей в постсоветский период, и определить основные принципы проведения дальнейших исследований в этом направлении.

Research into the socio-spatial dynamics in Central-Eastern European cities is an im-portant area of contemporary transition studies. Open issues in this domain range from defining a theoretical framework to data availability and methodological approaches. As to the former aspect, recent literature focuses on the hybrid nature of the post-socialist urban space, which underwent transformation in the conditions of globalization and eco-nomic liberalization; the earlier model of spatial development changed dramatically as a result. The multi-scalar and comparative approaches may shed new light on the complex patterns of urban socio-spatial differentiation and its post-Soviet dynamics. Growing regional socio-economic imbalances observed in the former socialist states are lending new urgency to this area of research. This study employs a comparative approach to investigate post-1991 socio-spatial trans-formations in St Petersburg and Riga — the two largest post-Soviet urban centres in the Baltic Sea region. An important result of the research is a methodology for multi-lev-a el analysis of changes in the urban environment of post-socialist cities. Data from post-1991 national censuses and population registers are used to calculate measures of social well-being in urban districts as well as to identify territorial imbalances. Compar-ative analysis makes it possible to trace the spatial patterns of post-Soviet differentiation and set out guidelines for further research in the area.

Актуальность представленного исследования определяется необходимостью наращивания кадрового потенциала российской науки, а также потребностями пространственного развития страны, в особенности ее приграничных территорий. Его цель состоит в проверке двух гипотез: о сокращении в ближайшие годы оттока исследователей из науки и о факторах, влияющих на численность исследовательских кадров в Российской Федерации и в российской части Балтийского региона. В качестве таких факторов были определены размер оплаты труда и условия профессиональной деятельности ученых. Методология исследования включает анализ зарубежных и отечественных источников по проблемам миграции научных кадров и построение моделей двух типов для оценки связей и прогноза динамики исследователей с выделением показателей внешнего миграционного оттока. Модели первого типа характеризуют связь между численностью исследователей и условиями научной деятельности и оплаты труда. Они представляют собой модели векторной авторегрессии, созданные в программной среде R с применением статистических временных рядов. Модели второго типа, направленные на получение перспективных оценок численности исследователей и показателей миграции, сформированы с использованием прогнозных функций Excel. В результате исследования ключевая гипотеза о замедлении сокращения численности исследователей не подтвердилась для России в целом и для Санкт-Петербурга. Таким образом, принимаемые государством меры по сохранению кадрового потенциала науки недостаточны для предотвращения сокращения численности исследователей, в том числе эмиграции, в ближайшем будущем. Статья содержит конкретные предложения по реформированию системы оплаты научного труда, направленные на перелом этой негативной тенденции.

The importance of this research relates to the need for increasing the human capital of Russian science and for assisting the spatial development of the country, particularly, its border areas. This study tests several hypotheses. The first one holds that the outflow of researchers will reduce over the next few years. Others concern factors affecting the number of researchers in the Russian Federation in general and its Baltic part in particular. These factors include salaries and workplace environment. Methodologically, the study draws on Russian and international sources on the migration of researchers and builds models of two types to trace connections and to produce forecasts, while calculating the emigration rate. The models of the first type describe how the amount of salary and workplace conditions affect the number of researchers. These are vector autoregression models built in the R software environment, using statistical time series. The models of the second type use Excel forecast function to carry out prospective evaluations of the number of researchers and migration rates. The study did not confirm the hypothesis that the reduction in the number of researchers was slowing down in Russia and St Petersburg in particular. Thus, the state measures aimed to preserve the human capital of national science will be insufficient to prevent either a decline in the number of researchers or their emigration in the near future. The article provides concrete recommendations for reforming the system of remuneration in research to reverse the negative trend.

Знания выступают ключевым конкурентным преимуществом современной экономики, отражая неравномерное территориальное распределение с концентрацией в городах и городских агломерация. Приграничное положение формирует выраженные особенности регионального инновационного развития. С учетом благоприятного институционального контекста, можно утверждать, что близость границ усиливает трансграничное сотрудничество и интеграцию между прилегающими регионами. Несмотря на то что частые социальные трансграничные контакты хорошо задокументированы в научной литературе, влияние границы на более интенсивный трансфер знаний еще предстоит проверить. Исследование посвящено анализу моделей интеграции знаний между приграничными регионами Запада России и сопредельными странами. Территориальный охват исследования включает шесть регионов Северо-Западного федерального округа: Республику Карелию, Калининградскую, Ленинградскую, Мурманскую, Псковскую области, Санкт-Петербург, пять регионов Центрального федерального округа: Белгородскую, Брянскую, Воронежскую, Курскую, Смоленскую области, а также один регион Южного федерального округа — Ростовскую область. Методология основана на оценке интенсивности сотрудничества в области исследований с использованием международной реферативной базы данных «Скопус». Результаты исследования свидетельствуют о различном уровне «трансграничности» научно-исследовательского сотрудничества приграничных регионов России.

A key competitive advantage of a contemporary economy, knowledge, is distributed unevenly, tending to concentrate in cities and urban agglomerations. A border position translates into distinctive features of regional innovative development. In a favourable institutional context, proximity to a border strengthens transboundary cooperation and interaction between neighbouring regions. Although frequent social contacts across borders are well documented in the literature, the effect that the border has on intensive knowledge transfer is yet to be investigated. This article analyses models of knowledge integration taking place between Russia’s northwestern regions and the countries that their border. The study covers six territories of the Northwestern federal district (the Republic of Karelia, St Petersburg, and the Kaliningrad, Leningrad, Murmansk, and Pskov regions); five regions of the Central federal district (Belgorod, Bryansk, Voronezh, Kursk, and Smolensk); and one region of the Southern federal district (Rostov). The methodology of the study consists of using information from the Scopus abstract and citation database to assess the intensity of research cooperation. The findings suggest that the degree of involvement in transboundary research cooperation varies widely across Russia’s border regions.