TY - JOUR

T1 - МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНАЯ МИГРАЦИЯ: ПРОГРЕСС ИЛИ УГРОЗА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РОССИИ

AU - Koksharov, V. A.

AU - Agarkov, G. A.

PY - 2018/1/1

Y1 - 2018/1/1

N2 - Авторами рассматриваются вопросы научной миграции. Это направление исследований актуально как с точки зрения науки (исследования экономического поведения индивида), так и практики (существенное влияние конкуренции за таланты на инициативы инновационной политики по всему миру). Большинство российских и зарубежных ученых считают основной сложностью этих исследований отсутствие достоверной информации о миграции ученых. Для поиска этих данных нами разработана методика, реализованная в программном обеспечении на базе технологии big data. Она обеспечивает анализ массивов данных, представленных в ведущих научных базах цитирования. На основе анализа изменений аффиляции формируется информация о научной миграции. Из базы данных Scopus получены данные по научной миграции ученых, работавших в Уральском федеральном университете. Верификация полученных данных показала высокую достоверность результатов, полученных в соответствии с методикой. Миграция преимущественно происходит в страны Западной Европы и США (до 72 %), основными сферами научных интересов эмигрирующих ученых являются естественно-научные и технические науки. Оптимальным подходом к минимизации негативного влияния научной миграции на научно-техническую безопасность России является применение на практике теории brain sharing, согласно которой большая научная диаспора за рубежом является существенным резервом для развития науки и инноваций.

AB - Авторами рассматриваются вопросы научной миграции. Это направление исследований актуально как с точки зрения науки (исследования экономического поведения индивида), так и практики (существенное влияние конкуренции за таланты на инициативы инновационной политики по всему миру). Большинство российских и зарубежных ученых считают основной сложностью этих исследований отсутствие достоверной информации о миграции ученых. Для поиска этих данных нами разработана методика, реализованная в программном обеспечении на базе технологии big data. Она обеспечивает анализ массивов данных, представленных в ведущих научных базах цитирования. На основе анализа изменений аффиляции формируется информация о научной миграции. Из базы данных Scopus получены данные по научной миграции ученых, работавших в Уральском федеральном университете. Верификация полученных данных показала высокую достоверность результатов, полученных в соответствии с методикой. Миграция преимущественно происходит в страны Западной Европы и США (до 72 %), основными сферами научных интересов эмигрирующих ученых являются естественно-научные и технические науки. Оптимальным подходом к минимизации негативного влияния научной миграции на научно-техническую безопасность России является применение на практике теории brain sharing, согласно которой большая научная диаспора за рубежом является существенным резервом для развития науки и инноваций.

KW - Behavioural economy

KW - Brain drain

KW - Brain sharing

KW - Economic and mathematical modelling

KW - International scientific migration

KW - MOBILITY

KW - BRAIN-DRAIN

KW - brain drain

KW - behavioural economy

KW - brain sharing

KW - economic and mathematical modelling

KW - international scientific migration

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85043290660&partnerID=8YFLogxK

UR - https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=tsmetrics&SrcApp=tsm_test&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&KeyUT=000432788700019

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=32843818

U2 - 10.17059/2018-1-19

DO - 10.17059/2018-1-19

M3 - Статья

AN - SCOPUS:85043290660

VL - 14

SP - 243

EP - 252

JO - Economy of Region

JF - Economy of Region

SN - 2072-6414

IS - 1

ER -