Факторы результативности научной деятельности: микроуровневый анализ
PDF
PDF (English)

Ключевые слова

публикационная активность
человеческий капитал
эффективный контракт в науке
библиометрические показатели
результативность науки

Как цитировать

ФурсовК., РощинаЯ., & БалмушО. (2016). Факторы результативности научной деятельности: микроуровневый анализ. Форсайт, 10(2), 44-56. https://doi.org/10.17323/1995-459X.2016.2.44.56

Аннотация

Рост государственных инвестиций в исследования и разработки в России и мире ставит вопрос об их рациональном использовании, т. е. в конечном счете о повышении требований к результативности сектора. Ее адекватное измерение существенно затрудняют сложная природа научной деятельности и необходимость учитывать множество факторов национального, институционального и индивидуального уровней. Одними из важнейших условий эффективности науки являются поддержка и мотивация академических работников как ключевых и непосредственных производителей нового знания. 
Факторы результативности ученых представляют особую актуальность с точки зрения условий занятости и эффективных механизмов поощрения исследовательской деятельности.В статье проанализировано влияние различных характеристик научного капитала на уровень публикационной активности российских ученых, занятых в научных организациях хотя бы на одном из рабочих мест. Эмпирической основой анализа служат результаты первого этапа Мониторинга рынка труда научных кадров высшей квалификации, 
проведенного НИУ ВШЭ в 2010 г. в рамках международного исследования «Карьеры докторов наук» (Careers of Doctorate Holders, CDH), координируемого ОЭСР (https://www.hse.ru/monitoring/mnk). На основе регрессионных моделей оценено влияние особенностей занятости, международной кооперации, квалификационных и социально-демографических характеристик на совокупное количество публикаций, в том числе в рецензируемых российских и зарубежных научных журналах.Авторами выявлены различия в факторах публикационной активности исследователей «младшего» (до 40 лет) и «старшего» (41–70 лет) поколений. Установлено, что наибольшее влияние на их продуктивность оказывают скорее характеристики научного капитала, такие как объем и разнообразие исследовательского опыта, нежели возраст или другие социально-демографические факторы. Доказано отсутствие прямой связи между продуктивностью ученых и материальными стимулами, а наиболее выигрышной стратегией университетов и научных организаций названы улучшение условий для профессионального роста молодых специалистов и глубокая интеграция в мировое профессиональное сообщество.
https://doi.org/10.17323/1995-459X.2016.2.44.56
PDF
PDF (English)

Литература

Ancaiani A., Anfossi A.F., Barbara A., Benedetto S., Blasi B., Carletti V., Sileoni S. (2015) Evaluating scientific research in Italy: The 2004-10 research evaluation exercise // Research Evaluation. Vol. 24. № 3. Р. 242-255.

Ball P. (2005) Index aims for fair ranking of scientists // Nature. № 436. P. 900-900.

Becker G. (1964) Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to education. Chicago: The University of Chicago.

Bordons M., Fernández M.T., Gómez I. (2002) Advantages and limitations in the use of impact factor measures for the assessment of research performance in a peripheral country // Scientometrics. Vol. 53. № 2. Р. 195-206.

Carayol N., Matt M. (2006) Individual and collective determinants of academic scientists' productivity // Information Economics and Policy. Vol. 18. № 1. Р. 55-72.

Cole J.R., Zuckerman H. (1984) The Productivity Puzzle: Persistence and change in patterns of publication among men and women scientists // Advances in Motivation and Achievement / Eds. M.W. Steimkamp, M. Maehr. Vol. 2. Greenwich, CT: JAI Press.

De Bellis N. (2009) Bibliometrics and citation analysis: From the Science citation index to cybermetrics. Lanham, Toronto, Plymouth: Scarecrow Press.

Fox M.F. (2005) Gender, family characteristics, and publication productivity among scientists // Social Studies of Science. Vol. 35. № 1. Р. 131-150.

Garfield E. (2009) From the Science of Science to Scientometrics: Visualizing the History of Science with HistCite Software // Journal of Informetrics. Vol. 3. № 3. P. 173-179.

Godin B. (2006) On the origins of bibliometrics // Scientometrics. Vol. 68. № 1. Р. 109-133.

Godin B. (2013) Measurement and Statistics on Science and Technology: 1920 to the Present. London: Routledge.

Godin B., Gingras Y. (2000) What is scientific and technological culture and how is it measured? A multidimensional model // Public Understanding of Science. № 9. P. 43-58.

Hermanowicz J.C. (2006) What Does It Take to Be Successful? // Science, Technology, and Human Values. Vol. 31. № 2. Р. 135-152.

Hesli V.L., Lee J.M. (2011) Faculty research productivity: Why do some of our colleagues publish more than others? // PS: Political Science and Politics. Vol. 44. № 2. Р. 393-408.

Hicks D. (2012) Performance-based university research funding system // Research Policy. № 41. Р. 251-261.

Hicks D., Wouters P., Waltman L., De R., Rafols I. (2015) Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics // Nature. Vol. 520. № 7548. Р. 429-431.

Katchanov Y.L., Shmatko N.A. (2014) Complexity-Based Modeling of Scientific Capital: An Outline of Mathematical Theory // International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences. Vol. 2014. Article ID 785058. Режим доступа: http://www.hindawi.com/journals/ijmms/2014/785058/, дата обращения 03.03.2016.

Lee S., Bozeman B. (2005) The Impact of Research Collaboration on Scientific Productivity // Social Studies of Science. Vol. 35. № 5. Р. 673-702.

Merton R.K. (1968) The Matthew Effect in Science // Science. Vol. 159. № 3810. Р. 56-63.

Merton R.K. (1973) The Sociology of Science: Theoretical and Empirical Investigations. Chicago: University of Chicago Press.

Merton R.K. (1988) The Matthew Effect in Science, II: Cumulative Advantage and the Symbolism of Intellectual Property // Isis. Vol. 79. № 4. Р. 606-623.

Moed H.F. (2009) New developments in the use of citation analysis in research evaluation // Archivum Immunologiae et Therapiae Experimentalis. № 57. Р. 13-18.

OECD (2014) OECD Science, Technology and Industry Outlook 2014. Paris: OECD.

Silman F. (2014) Work-related basic need satisfaction as a predictor of work engagement among academic staff in Turkey // South African Journal of Education. Vol. 34. № 3. P. 1-5.

Stephan P. (2012) Research efficiency: Perverse incentives // Nature. Vol. 484. № 7392. P. 29-31.

Weingart P. (2005) Impact of bibliometrics upon the science system: Inadvertent consequences? // Scientometrics. № 62. Р. 117-131.

Володарская Е.А., Киселева В.В. (2012) Оплата труда ученых и мотивация научной деятельности // Мотивация и оплата труда. № 2. С. 154-167.

Гершман М.А., Кузнецова Т.Е. (2013) Эффективный контракт в науке: параметры и модели // Форсайт. Т. 7. № 3. С. 26-36.

Годэн Б. (2009) Что такое наука? Развитие статистического определения: 1920-2000 // Форсайт. Т. 3. № 2. С. 48-60.

Гохберг Л.М., Заиченко С.А., Китова Г.А., Кузнецова Т.Е. (2011) Научная политика: глобальный контекст и российская практика. М.: НИУ ВШЭ.

Кирчик О.И. (2011) «Незаметная» наука. Паттерны интернационализации российских научных публикаций // Форсайт. Т. 5. № 3. С. 34-42.

Кузнецова И.А., Кузнецова Т.Е., Мартынова С.В., Суслов А.Б. (2015) Оценка материально-технической базы науки: вопросы классификации научного оборудования // Российские нанотехнологии. Т. 10. № 11-12. С. 13-21.

НИУ ВШЭ (2011) Российский инновационный индекс / Под ред. Л.М. Гохберга. М.: НИУ ВШЭ.

НИУ ВШЭ (2016) Индикаторы науки 2016: Статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ.

Рощина Я.М., Юдкевич М.М. (2009) Факторы исследовательской деятельности преподавателей вузов: политика администрации, контрактная неполнота или влияние среды? // Вопросы образования. № 3. С. 203-228.

Рудь В.А., Фурсов К.С. (2011) Роль статистики в дискуссии о научно-технологическом и инновационном развитии // Вопросы экономики. № 1. С. 120-133.

Суслов А.Б. (2010) Планирование научной карьеры: взгляд сквозь призму социологического обследования // Вопросы статистики. № 8. С. 35-41.

Фурсов К.С. (2015) Россия в глобальной науке: результаты библиометрического анализа // Науковедческие исследования. Ежегодник: Сб. научн. тр. М.: ИНИОН РАН. С. 61-80.

Шматко Н.А. (2011) Научный капитал как драйвер социальной мобильности ученых // Форсайт. Т. 5. № 3. С. 18-32.

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.