Вестник БФУ им. И. Канта

Текущий выпуск

Назад к списку Скачать статью

Разумный подход к развитию территориального капитала города: адаптивная политика с использова­нием географии знания

Страницы / Pages
38-52

Аннотация

В условиях, когда знания становятся первостепенным ресурсом, а эффективное управление их созданием, использованием, трансфером и накапливанием — важнейшей управленческой функцией, большую ак­туальность приобретают оценка и мониторинг способности террито­риальных инновационных систем к генерации нового научного знания. Если коммерциализация знаний в территориальном разрезе в первую очередь рассматривается на уровне региона в рамках производственного процесса, то генерацию знаний целесообразнее изучать на уровне городов как важнейших урбанизированных научных центров региона. В рамках данного исследования ставилась задача оценить территориальное рас­пределение городов России по способности генерации нового научного знания с последующей разработкой рекомендаций по управлению их территориальным капиталом как основой конкурентоспособности. Для России решение указанной проблемы наиболее актуально ввиду большого разнообразия городов и невозможности и даже опасности применения унифицированных подходов к их развитию. Большая территориальная протяженность страны, удаленность отдельных городов друг от друга, их неоднородность по размеру, уровню развития, знаниевой специализа­ции делает важным управление разнообразием и диверсификацией зна­ний. В исследовании использован наукометрический подход для оценки генерации знания на основе анализа данных публикационной активно­сти за 2013—2017 гг. по международной реферативной базе данных научного цитирования Скопус. В выборку исследования вошло 440 горо­дов, имевших хотя бы 1 публикацию. Разработана типология городов России с выделением трех типов и отдельных подтипов, учитывающих их специфику. Для первого типа городов («выше среднего») отмечены высокие показатели научной продуктивности. При этом, если для пер­вого подтипа они дополнены высокими показателями научной связно­сти, цитируемости и качества публикаций, то для второго подтипа эти показатели существенно ниже. Второй тип городов — «средние» или «переходные», научные коллективы которых имеют значительный публикационный опыт. Однако недостаточный средний уровень цити­рования и практически полное отсутствие публикаций в высокорей­тинговых журналах из Топ-10 % не позволяют отнести их к ведущим национальным научным центрам первой группы. Третий тип («ниже среднего») с наиболее низкими значениями всех показателей был разде­лен на три подтипа: к первому отнесены города, научные группы кото­рых публикуют небольшое количество статей с высоким уровнем ци­тирования и в журналах Топ-10 %; ко второму — города, имеющие при небольшом уровне научной продуктивности научные связи на нацио­нальном и международном уровне; к третьему — города-«молчуны», не проявившие себя ни по одному показателю.

Abstract

When knowledge is a paramount resource, the effective management of its accumulation, use, and transfer becomes the most important function, which enables to assess and monitor the ability of territorial innovation sys­tems to generate new scientific knowledge. While the commercialization of knowledge in the territorial context is primarily considered at the regional level as part of the production process, it is more appropriate to consider the knowledge generation at the level of a city where the city is the most im­portant urbanized scientific regional centre. This study aims to assess the ter­ritorial distribution of Russian cities by their ability to generate new scientific knowledge with the subsequent development of recommendations for manag­ing their territorial capital as the basis of competitiveness. For Russia, the so­lution to this problem is most relevant in the view of a wide variety of cities and the impossibility and even danger of using unified approaches to their de­velopment. The large territory of the country, the remoteness of individual cit­ies from each other, their diversity in size, development level, knowledge spe­cialization makes it important to manage the diversification of knowledge. In this study, a science-related approach was used to assess the knowledge gener­ation based on the publication activity analysis of 2013—2017 according to the international abstract database of Scopus scientific citation. The study in­cludes 440 cities with at least 1 publication. Based on the results of the study, Russian cities fall into three types and individual subtypes, considering their specific features. The first type of cities “above average” is specified with high indicators of academic productivity, while for the first subtype they are sup­plemented by high indicators of scientific connectivity, citation and quality of publications. For the second subtype, these indicators are significantly lower. The second type of cities, “medium” or “transitional” have significant publi­cation experience. However, the insufficient average citation level and very few publications in high-ranking journals do not allow them to be attributed to the leading national scientific centres of the first group. The third type “be­low average” with the lowest values of all indicators is divided into three sub­types: the first group includes cities whose scientific groups publish a small number of articles with a high level; the second group brings together the cit­ies with a low level of scientific productivity having scientific connections at the national and international level; the third, the “silent” cities, which do not show any activity in any way.

Список литературы

1.  Лаппо Г. М. География городов : учеб. пособие. М., 1997.

2.  Михайлова А. А. Инновационный процесс: история и современные тен­ден­ции моделирования // Инновационный Вестник Регион. 2014. № 37. C. 22—29.

3.  Михайлов А. С. Институциональная архитектура территориальных инно­вационных систем: на пути к локально-адресной региональной политике // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер.: Гумани­тарные и общественные науки. 2018. № 3. С. 43—52.

4.  Михайлов А. С., Пекер И. Ю. Территориальное распределение интеллекту­ального капитала России // Высшее образование в России. 2019. № 6. С. 28—39.

5.  Albino V., Berardi U., Dangelico R. M. Smart cities: Definitions, dimensions, per­for­mance, and initiatives // Journal of Urban Technology. 2015. Vol. 22, № 1. P. 3—21.

6.  Athey G., Nathan M., Webber C., Mahroum S. Innovation and the city // Innova­tion: Management, Policy and Practice. 2008. Vol. 10, № 2-3. P. 156—169.

7.  Baccarani C., Cassia F., Rossato C., Cavallo D. Territory, firms and value co-crea­tion synergies // Journal of Place Management and Development. 2019. Vol. 12, № 2. P. 197—208.

8.  Bathelt H., Malmberg A., Maskell P. Clusters and knowledge: Local buzz, global pipelines and the process of knowledge creation // Progress in Human Geography. 2004. Vol. 28, № 1. P. 31—56.

9.  Bifulco F., Tregua M., Amitrano C. C. Co-governing smart cities through living labs. Top evidences from EU // Transylvanian Review of Administrative Sciences. 2017. № 50. P. 21—37.

10.  Boikova M., Ilyina I., Salazkin M. Urban futures: Cities as agents of globaliza­tion and innovation // Foresight Russia. 2011. Vol. 5, № 4. P. 32—48.

11.  Camagni R. Territorial capital, competitiveness and regional development // Handbook of regions and competitiveness / R. Huggins, P. Thompson (eds.). Chel­tenham, 2017. P. 232—244.

12.  Caragliu A., del Bo C., Nijkamp P. Smart cities in Europe // Journal of Urban Technology. 2011. Vol. 18, № 2. P. 65—82.

13.  Cojanu V., Robu R. The geography of territorial capital in the European union: A map and several policy issues // Transylvanian Review of Administrative Sciences. 2019. Vol. 15,  № 56. P. 23—40.

14.  Crevoisier O. The innovative milieus approach: Toward a territorialized un­der­standing of the economy? // Economic Geography. 2004. Vol. 80, № 4. P. 367—379.

15.  Einem E. Knowledge absorption in cities and regions [Wissensabsorption in Städten und Regionen] // Jahrbuch fur Regionalwissenschaft. 2011. Vol. 31, № 2. P. 131—153.

16.  Etzkowitz H., Klofsten M. The innovating region: Toward a theory of know­ledge-based regional development // R and D Management. 2005. Vol. 35, № 3. P. 243—255.

17.  Healey P. The treatment of space and place in the new strategic spatial plan­ning in Europe // International Journal of Urban and Regional Research. 2004. Vol. 28, № 1. P. 45—67.

18.  Huggins R. Forms of network resource: Knowledge access and the role of in­ter-firm networks // International Journal of Management Reviews. 2010. Vol. 12, № 3. P. 335—352.

19.  Inkpen A. C., Tsang E. W. K. Social capital networks, and knowledge transfer // Academy of Management Review. 2005. Vol. 30, № 1. P. 146—165.

20.  Kasper H., Lehrer M., Mühlbacher J., Müller B. Thinning knowledge: An inter­pretive field study of knowledge-sharing practices of firms in three multinational contexts // Journal of Management Inquiry. 2010. Vol. 19, № 4. P. 367—381.

21.  Lam A. Tacit knowledge, organizational learning and societal institutions: An integrated framework // Organization Studies. 2000. Vol. 21, № 3. P. 487—513.

22.  Lehmann V., Frangioni M., Dubé P. Living Lab as knowledge system: an actual approach for managing urban service projects? // Journal of Knowledge Manage­ment. 2015. Vol. 19, № 5. P. 1087—1107.

23.  Liu J. Regional institutions and their impact on the connectedness of firm’s innovation networks // Institutions and Economies. 2016. Vol. 8, № 1. P. 102—129.

24.  López Ruiz V. R., Nevado Peña D., Alfaro Navarro J. L., Grigorescu A. Human de­velopment european city index: Methodology and results // Romanian Journal of Economic Forecasting. 2014. Vol. 17, № 3. P. 72—87.

25.  Maillat D. Territorial dynamic, innovative milieus and regional policy // En­trepreneurship and Regional Development. 1995. Vol. 7, № 2. P. 157—165.

26.  Maltseva A., Veselov I., Bukhvald E. Estimation of region’s intellectual capital based on the system of indicators: Case of the Russian Federation // Regional Sci­ence Inquiry. 2019. Vol. 11, № 1. P. 147—157.

27.  Miller K., Mcadam R., Moffett S., Alexander A., Puthusserry P. Knowledge trans­fer in university quadruple helix ecosystems: An absorptive capacity perspective // R and D Management. 2016. Vol. 46, № 2. P. 383—399.

28.  Ngugi I. K., Johnsen R. E., Erdélyi P. Relational capabilities for value co-creation and innovation in SMEs // Journal of Small Business and Enterprise Development. 2010. Vol. 17, № 2. P. 260—278.

29.  OECD. Regions and Innovation Policy. P., 2011.

30.  Oksanen K., Hautamäki A. Transforming regions into innovation ecosystems: A model for renewing local industrial structures // Innovation Journal. 2014. Vol. 19, № 2, art. 5.

31.  Popkova E. G., Yurev V., Stepicheva O., Denisov N. Transformation and concen­tra­tion of intellectual capital as a factor of economic growth in the modern economy // Regional and Sectoral Economic Studies. 2015. Vol. 15, № 1. P. 53—60.

32.  Romano A., Passiante G., Vecchio P. D., Secundo G. The innovation ecosystem as booster for the innovative entrepreneurship in the smart specialisation strategy // In­ternational Journal of Knowledge-Based Development. 2014. Vol. 5, № 3. P. 271—288.

33.  Rondé P., Hussler C. Innovation in regions: What does really matter? // Re­search Policy. 2005. Vol. 34, № 8. P. 1150—1172.

34.  Sassen S. Global inter-city networks and commodity chains: Any intersec­tions? // Global Networks. 2010. Vol. 10, № 1. P. 150—163.

35.  Scott A. J. Entrepreneurship, innovation and industrial development: Geog­raphy and the creative field revisited // Small Business Economics. 2006. Vol. 26, № 1. P. 1—24.

36.  Taylor P. J., Derudder B. Porous Europe: European cities in global urban arenas // Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie. 2004. Vol. 95, № 5. P. 527—538.