CC BY
106
Аркадий Константинович Леонов
аспирант ФГБОУ ВПО «Амурский государственный университет»,
младший научный сотрудник центра социологических исследований при кафедре социологии,
Благовещенск, Россия; e-mail: [email protected]
Региональные особенности современной российской науки как социального института
Статья посвящена анализу статистических данных, характеризующих состояние современной российской науки и инноваций в регионах. Выявляются и объясняются основные региональные тенденции функционирования науки как социального института на шкале «центр-периферия». Анализируются внутренние и внешние факторы функционирования науки. Выявляются региональные особенности системы статусов в науке, вознаграждения и инфраструктуры.
Ключевые слова: наука, регион, функционирование, региональные особенности, внутренние и внешние факторы, социальный статус, вознаграждение, вознаграждение.
Развитие и функционирование науки во многом коррелирует с устойчивым развитием региональной социально-экономической структуры. Для нашей страны характерны диспропорции в территориальном размещении научно-технического потенциала, которые требуют взвешенной государственной региональной политики, основывающейся на научно обоснованных результатах анализа сложившейся ситуации. Следовательно, актуализируются исследования региональных особенностей науки, практический выход которых позволит сформировать научно обоснованную государственную региональную научно-техническую политику. Значение здесь приобретает комплексный социологический анализ науки как социального института в регионе. Для социолога наука — это, прежде всего, социальный институт с присущими ему статусно-ролевой и нормативно-ценностной структурами, специфическими функциями и инфраструктурой (Леонов, 2011). Институциональный подход наиболее валиден при социологическом изучении региональных особенностей развития науки (Леонов, 2012).
В статье представлены анализ статистических данных, касающихся развития российской региональной науки и инноваций, и их социологическая интерпретация. Источниковой базой послужили издания Федеральной службы статистики РФ (Регионы России ... , 2011; Россия в цифрах, 2012). В методологическом плане автор исходит из предложенной И. П. Рязанцевым и А. Ю. Завалишиным (Рязанцев, 2009: 202—204) социально-экономической классификации регионов России, в которой регионы делятся на периферийные, полупериферийные и центральные.
Главной целью науки как социального института является производство нового удостоверенного экспертами знания об окружающем природном и социальном мире (Р. Мертон) (Мертон, 2006: 770). Для достижения этой цели наука призвана решать ряд задач: 1) проводить исследование и получать данные о мире; 2) проводить экс-
пертизу этих данных на предмет достоверности и новизны; 3) способствовать преемственности в целях воспроизводства научного сообщества; 4) организовывать административное управление процессом производства нового знания.
Создание изобретений и их патентование — важный результат НИР. Данный показатель характеризует продуктивность технических и естественнонаучных дисциплин, которые имеют выраженный прикладной. Это обстоятельство несколько ограничивает наш анализ и сужает выводы областью естественных и технических наук.
На три центральных региона приходится около половины всех поданных патентных заявок; на полупериферию — 38 %; на периферию (две трети российских регионов) — менее одной пятой заявок (табл. 1). Иными словами, наблюдается значительная региональная дифференциация функционирования науки как социального института. Анализ исследовательской деятельности (по числу защищенных диссертаций), экспертизы (по количеству выданных патентов) и подготовки молодых ученых (по числу аспирантур и докторантур) имеет ту же тенденцию (табл. 1). На центральные регионы приходится более трети защищенных диссертаций и около половины выданных охранных документов. Для сравнения: на 52 периферийных регионов приходится всего 23 % защищенных кандидатских диссертаций. В этой связи центральные, полупериферийные и периферийные регионы можно охарактеризовать как высоко-, средне- и малопродуктивные (Игнатьев, 1988:136). Подтверждается данный тезис и различной степенью участия региональных научных организаций в конкурсах РФФИ. Так, если взять в качестве критерия наукоемкости выполнение не менее 10 инициативных исследовательских проектов, поддержанных фондом, то к наукоемким регионам можно отнести все центральные, 92 % по-лупериферийных и менее трети периферийных (Отчет о деятельности РФФИ ... , 2012: 11-13).
Таблица 1
Статистические показатели (средние значения по типу региона)
Номер показателя* 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Центр 448 72,0 (151) 106,2 (229,2) 234 (44,7) 21,3 1194 (37,3) 84 (41,7) 543 43 6014 (43,4) 4733 (43,7)
Полупериферия 53 4,9 (88) 6,7 (122,3) 24 (36,5) 2,5 157 (39,3) 9 (37,4) 69 6 636 (38,1) 504 (38,3)
Периферия 16 0,7 (38) 0,8 (45,0) 6 (18,8) 0,6 42 (23,4) 2 (20,9) 21 1 135 (18,5) 105 (18,0)
*1 — число организаций, выполняющих НИР; 2 — численность исследователей (тыс. чел.), в скобках указана средняя численность в научной организации (чел.); 3 — внутренние затраты на НИР (млн руб.), в скобках указаны средние затраты в научной организации (тыс. руб.); 4 — количество организаций, ведущих подготовку аспирантов (в скобках — процент от общего количества); 5 — численность аспирантов (тыс. чел.); 6 — выпуск из аспирантуры с защитой диссертации (в скобках — процент от общего количества); 7 — число организаций, ведущих подготовку докторантов (в скобках — процент от общего количества); 8 — численность докторантов; 9 — выпуск из докторантуры с защитой диссертации; 10 — число поданных заявок (в скобках — процент от общего количества); 11 — количество выданных патентов (в скобках — процент от общего количества).
Объяснение данных тенденций требует обращения к анализу внешней и внутренней детерминации науки.
На функционирование науки оказывают влияние внешние факторы. Для выявления их влияния использовался корреляционный анализ между основными статистическими показателями уровня развития науки и социально-экономическими показателями развития региона (по рассчитанным коэффициентам корреляции Пирсона и р-Спирмана; уровень значимости не менее 99 %), в ходе которого был выявлен ряд связей (табл. 2):
Таблица 2
Корреляционные связи между уровнем развития научных систем и социально-экономическим показателями развития регионов
№* 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
1 ++** ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ + +
2 ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++
3 ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ +
4 ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++
* Номер показателя: 1, 2 — количество поданных патентных заявок на изобретения и полезные модели; 3, 4 — количество выданных патентов на изобретения и полезные модели; 5 — среднегодовая численность занятых в экономике; 6 — валовой региональный продукт; 7 — основные фонды в экономике (по полной учетной стоимости); 8 — объем обрабатывающего производства; 9 — объем производства и распределения электроэнергии, газа и воды; 10 — численность экономически активного населения; 11 — число вузов; 12 — численность студентов вузов; 13 — прием студентов в вузы; 14 — выпуск специалистов вузами; 15 — количество предприятий и организаций; 16 — оборот малых предприятий; 17 — количество организаций, использующих специальные программные средства для научных исследований; 18 — затраты на информационные и коммуникационные технологии; 19, 20, 21 — экспорт технологий и услуг технического характера (количество соглашений, стоимость предмета соглашения, поступления); 22, 23 — количество созданных и используемых передовых производственных технологий.
** Знаком «++» отмечено наличие сильной и очень сильной корреляционной связи (0,7 и более); знаком «+» отмечено наличие корреляционной связи близкой к сильной (от 0,651 до 0,699).
Так, корреляционный анализ показывает, что эффективность выполнения региональными научными системами своей основной функции — производства нового удостоверенного знания — связана со всеми анализируемыми показателями социально-экономического развития регионов, исключая экспорт технологий (табл. 2). Иными словами, экономический потенциал региона является материальной основой для возможности эффективного функционирования и развития региональной науки. Потребности со стороны народного хозяйства также стимулируют производительность научного труда: наблюдается корреляция роста числа предприятий и организаций и числа используемых передовых производственных технологий с результативностью региональных научных организаций. В этой связи можно отметить специфику «технических потребностей» (В. Ж. Келле) региона как фактор, детерминирующий развитие конкретных направлений науки и научной системы в целом. Особая роль здесь принадлежит промышленно развитым регионам,
экономика которых постоянно ставит перед наукой проблемы, требующие технического решения. Проблема же, как отмечает Е. М. Бабосов, является двигателем развития науки (Бабосов, 2009: 41). Это приводит к тому, что в промышленных регионах (это в основном центральные и полупериферийные регионы) наука находится в постоянном «тонусе», что объясняет высокую ее отдачу в центре и на полупериферии. В связи с этим интересны следующие данные: число созданных (используемых) передовых технологий в центральных регионах в среднем 151 (14078), полупериферийных — 20 (5693), периферийных — 4 (1168). Вместе с тем, если проанализировать эффективность реализации технологической функции науки (отношение объема инновационной продукции к затратам на технологические инновации), то она выше на периферии (7,1; в центре и полупериферии — 4,3 и 4,6 соответственно)1.
Важным экономическим фактором производства научного знания является финансирование профессиональной деятельности ученых. Представляет интерес анализ грантовой поддержки, осуществляемой РФФИ. Так, в трех центральных регионах (Москва, Санкт-Петербург и Московская область) сосредоточено более двух третей (67,5 %) инициативных проектов, поддерживаемых фондом (Отчет о деятельности РФФИ ..., 2012: 11—13). На 22 полупериферийных региона (учитывались только регионы, в которых выполняется не менее 10 проектов РФФИ) приходится менее трети (29 %) проектов, на 17 периферийных — лишь 3,5 %. Примерно та же тенденция наблюдается и в конкурсе проектов развития экспериментальной (материально-технической) базы научных исследований (54,3; 34,9; 10,7 % соответственно), которая усугубляется снижением доли поддержанных проектов от центра к периферии: в центральных регионах поддержано более трех четвертей (75,7 %) проектов, в полупериферийных — немногим более половины (57,4 %), в периферийных — менее половины (44,4 %)2. Обусловлена такая диспропорция тем, что, как правило, в конкурсах РФФИ принимают участие наиболее квалифицированные и активные российские ученые — доктора наук, региональное размещение которых имеет аналогичную тенденцию (Отчет о деятельности РФФИ ..., 2012: 11). Эту взаимосвязь подтверждает рассчитанный коэффициент корреляции р-Спирмана между числом проектов и численностью докторов наук в регионе (0,876; уровень значимости не менее 99 %), свидетельствующий о наличии сильной связи. Примечательно, что число поддержанных РФФИ проектов в регионе также сильно связано с величиной внутренних затрат на НИР (коэффициент корреляции р-Спирмана равен 0,741 при уровне значимости не менее 99 %). Для объяснения данной взаимосвязи обратимся к предложенному Р. Мертоном концепту «эффекта Матфея» (Merton, 1968; Merton, 1988). Научные организации, прославленные крупными научными достижениями, которые весьма затруднительны без изначально сильной материальнотехнической базы, притягивают дополнительные ресурсы в виде грантов (Мертон, 1993: 267). Таким образом, регионы с крупными научными центрами имеют большую возможность получить финансовую поддержку со стороны РФФИ, а «эффект Матфея» в российской науке приобретает ярко выраженную региональную составляющую: центральные регионы в нашей классификации — «имущие, и им же дано будет еще больше» (Матф., 13: 12), в противовес «неимущей» периферии.
1 Рассчитано автором по: (Регионы России ... , 2011: 814-817).
2 Рассчитано автором по: (Отчет о деятельности РФФИ ... , 2012: 44-46).
Также корреляционный анализ обнаруживает зависимость функциональности региональных научных систем от состояния системы высшего образования (табл. 2). Это объясняется тем, что вузы выполняют функции кадрового обеспечения инновационной системы, генерации научных разработок, обладают консалтинговым потенциалом и информационным ресурсом, располагают опытными производствами и научно-техническими центрами (Клюев, 2010:31). Помимо статистических данных, специфическим и красноречивым показателем потенциала региональной системы высшего профессионального образования являются стратегические цели вуза, отраженные в основных документах учреждения. Так, университеты Москвы и Санкт-Петербурга ставят цель получить международное признание и быть интеллектуальным центром страны, внести вклад в экономику на национальном уровне. На полупериферии (ОмГУ, ТГУ, ЯрГУ) и особенно периферии (БГУ, АмГУ) эти стремления зачастую ограничены регионом (субъектом РФ, для федеральных вузов — СФУ, УрФУ, СКФУ и др. — федеральным округом). Таким образом, столичные вузы, обладая высоким институциональным потенциалом, имеют больше возможностей поддерживать науку своего региона.
Продуктивность научного труда обусловлена и уровнем развития информационно-коммуникационных технологий в регионе, поскольку последние являются фактором своевременного признания научного вклада по новейшему каналу научной коммуникации — Интернету (например, электронные научные журналы, электронная регистрация на сайтах классических журналов, телеконференции). Своевременность такого вознаграждения ученого мотивирует к дальнейшему научному поиску (постулат успеха Дж. Хоманса), а следовательно, инициирует рост производительности научного труда (Homans, 1961). Позитивное влияние использования информационно-коммуникативных технологий на продуктивность научной деятельности отмечает Е. З. Мирская (Мирская, 2014: 74; Мирская, 2010: 137).
Важным внутренним фактором успешного функционирования науки является материально-техническое состояние научных организаций. Так, судя по внутренним затратам на НИР, уровень технического оснащения и инфраструктуры социальной сферы региональных научных систем не просто снижается от центра к периферии, но эта тенденция имеет экспоненциальный характер (табл. 1). То же можно сказать и про информационное обеспечение, от которого зависит доступность массива публикаций: затраты на ИКТ (например, Интернет как существенный источник информации) экспоненциально уменьшается к периферийным регионам (Регионы России., 2011: 700—701). Те же тенденции свойственны и академическому сектору российской науки: в полной мере компьютеризирована, ин-тернетизирована и оснащена современным оборудованием московская часть РАН (Белановский, 2011). Такие тенденции инициируют снижение производства научно-технического знания, поскольку техническое оснащение, информационное обеспечение являются гигиеническими факторами профессиональной деятельности ученых (Ф. Герцберг). В частности, низкий уровень технического обеспечения и материального вознаграждения научного труда отрицательно сказывается на внешней мотивации ученых в периферийных регионах, поскольку многие ученые мотивируются до некоторой степени финансовой стабильностью, которую должно гарантировать занятие профессиональной деятельностью (Barber, 1968: 98; Володарская, Киселева, 2012: 155). Доходы ученых в академическом секторе центральных и периферийных регионов также дифференцированы: 10 672 и 8608 руб.
соответственно (Белановский, 2011). Вместе с тем, эффективное использование в научных организациях новейших коммуникативных технологий обеспечивает своевременное признание научного вклада, выступающее как мотивационный фактор научного труда.
Другим существенным внутренним фактором функционирования региональных научных систем являются отношения сотрудничества и связанная с ними коммуникация ученых. Основными видами сотрудничества, по Н. Маллинзу, являются коммуникация, соавторство, наставничество и коллегиальность. Для определения уровня интенсивности взаимодействия и плотности коммуникации в регионе целесообразно использовать такие региональные статистические показатели, как число научных организаций (определяет коммуникационные отношения), численность исследователей (определяет коммуникационные и коллегиальные отношения, а также возможность соавторства), число аспирантур и докторантур и численность в них ученых (определяет отношения ученичества и наставничества) (Маллинз, 1980). Как было отмечено, все данные показатели снижаются от центра к периферии (табл. 1), следовательно, снижается интенсивность взаимодействия и плотность коммуникации. Данный факт объясняет высокую эффективность столичных научных организаций, поскольку, как определила Д. Крейн, скорость производства научной информации напрямую зависит от указанных характеристик сотрудничества между учеными (Крейн, 1976).
Важнейшим внутренним фактором развития и функционирования науки как социального института является воспроизводство научного сообщества. Наблюдающаяся дифференциация организационного потенциала аспирантур и докторантур в региональном пространстве — на три центральных региона приходится соответственно 44,7 % и 41,7 % организаций (табл. 1) — значительно снижает общий потенциал науки полупериферии и периферии России, поскольку ограничивает приход в научные организации квалифицированных кадров с высоким научным статусом — кандидатов и докторов наук — и препятствует максимально эффективной реализации основной функции науки. Аспирантура и докторантура служат также своеобразной площадкой для научного сотрудничества в регионе, выступающего как условие эффективного производства объективно достоверного знания. Вместе с тем в академическую науку центра молодые кандидаты наук идут менее охотно, что, видимо, связано с наличием более привлекательных вакансий на рынке труда (Белановский, 2011). В связи с этим в московской академической науке более остро стоит проблема воспроизводства высококвалифицированных кадров.
Стоит отдельно упомянуть деятельность научных школ, поскольку с этим также связана исследовательская и воспроизводственная функция. Так, по наличию в регионе докторантур можно косвенно судить о представленности научных школ. Они сконцентрированы преимущественно в столичных регионах, что также определяет более низкую производительность научного труда в полупериферийных и периферийных регионах. Помимо этого, на деятельность научных школ влияют возможности университетов, в рамках которых они формируются. В основных стратегических вузовских документах отношение к научным школам также имеет региональную специфику. В ходе анализа программ развития было выделено две функции вузов: формирование и развитие школ. Причем в столичных университетах декларируются обе функции одновременно: например, в программе развития МГУ им. М. В. Ломоносова отмечено «развитие существующих и формирование
новых научных школ», — в остальных же регионах находит отражение преимущественно только одна. Вузы периферии и полупериферии либо имеют возможность только поддерживать сложившиеся (в советские годы) научные школы, либо же за отсутствием таковых стремятся создавать.
Следующим элементом социального института науки является система статусов и ролей ученых. Здесь целесообразно вести речь о региональной научной стратификации. Ученые, выполняющие центральную, по Р. Мертону, роль в науке — исследователи, — сосредоточены в трех центральных регионах (на столичные регионы приходится больше половины российских исследователей (табл. 3).
Таблица 3
Статистические показатели формальных статусов в науке (в процентах от общего числа)
Номер показателя* 1 2 3 4
Центр 58,6 (151) 64,0 (43) 66,8 (11) 63,0 (32)
Полупериферия 31,6 (88) 26,4 (22) 25,2 (5) 26,8 (17)
Периферия 9,9 (38) 9,6(12) 8,0 (3) 10,2 (9)
* 1 — численность исследователей (в скобках — в среднем в научной организации); 2 — численность остепененных исследователей (в скобках — в среднем в научной организации); 3 — численность докторов наук (в скобках — в среднем в научной организации); 4 — численность кандидатов наук (в скобках — в среднем в научной организации).
Необходимо отметить, что данная тенденция характерна в том числе и для исследователей высокого статуса (кандидатов и докторов наук): центральные регионы сосредоточивают 64 % «остепененных» исследователей (66,8 % докторов наук, 63 % кандидатов наук). Только на Москву приходится соответственно 45, 49 и 44 % от числа всех российских ученых, обладающих данными статусами (табл. 3). Аналогичны тенденции крайне неравномерного распределения ученых по отделениям РАН: на центральную часть приходится 70 %; данный показатель убывает с Запада на Восток (Шульгина, 2011: 42). Это говорит о высокой дифференциации национальной научной системы и крайне неравномерном распределении ключевых фигур науки (Д. Крейн) в российском региональном пространстве. Последнее обстоятельство особенно важно, поскольку ключевые фигуры ответственны за распределение научной информации. Наличие в регионе ученых высокого статуса инициирует развитие науки по различным отраслям и способствует проведению междисциплинарных исследований, которые сегодня играют особую роль в познании объективной действительности. В случае с российской наукой ключевые фигуры науки сосредоточены в основном в центральных регионах, что замедляет развитие периферийных научных систем. Усугубляет данное обстоятельство и тот факт, что на периферии средняя численность высокостатусных исследователей, приходящаяся на одну научную организацию, в 3—6 раза меньше, чем в столичных регионах (табл. 3). Последнее негативно сказывается на функционировании большинства периферийных научных организаций.
Что касается признания ученого (позитивной санкции социального института науки), то все регионы, как предлагает А. А. Игнатьев, можно разделить по квотам вознаграждений (присуждения научной степени) (Игнатьев, 1988: 136). Так, наиболее «мотивирующие» регионы расположены на полупериферии и периферии — по доли защищенных диссертаций от выпуска из аспирантуры 29,4 % и 26,9 % соответственно, в центре — 24,3 %. Это может быть обусловлено меньшей конкуренцией (снижением числа научных организаций и численности исследователей, претендующих на признание). Опираясь на концепцию поля науки П. Бурдье, несложно объяснить выявленную обратную связь между конкурентными отношениями между учеными и признанием их вклада в науку: поскольку ученые являются конкурентами, постольку они очень ревностно относятся к достижениям друг друга, оценивать которые им приходится (Бурдье, 2010). Следовательно, чем выше в регионе конкуренция между учеными, тем больше требований к предъявляемым на научный суд результатам, тем строже оценивается труд исследователя, претендующего на признание, тем меньше вероятность, что он будет признан.
Еще одним крупным компонентом науки как социального института является инфраструктура, представляющая собой систему вспомогательных элементов, обеспечивающих нормальное функционирование института и коммуникацию внутри него. Условно можно выделить две составляющие инфраструктуры: организации и ресурсы. Три центральных региона — Москва и Московская область и Санкт-Петербург — сосредоточивают 38,5 % всех организаций, занимающихся НИР (в частности, в столице сконцентрировано более одной пятой). Для сравнения: на 56 периферийных регионов приходится только четверть научных организаций страны (табл. 4). На центральную часть РАН приходится более 60 % научных учреждений; по направлению на Восток этот показатель в отделениях убывает (Шульгина, 2011: 38).
Таблица 4
Статистические показатели инфраструктуры науки (в процентах от общего числа)
Показатель Число научных организаций Затраты на НИР
Центр 38,5 60,9
Полупериферия 36,7 30,8
Периферия 24,8 8,4
Основным статистическим показателем ресурсной составляющей инфраструктуры региональной науки являются внутренние затраты на НИР. На центральные регионы нашей страны приходится 60,9 % всех внутренних затрат на НИР, а средние затраты на одну научную организацию превосходят общероссийские показатели (75115 тыс. руб.) в 2,5—3,5 раза (табл. 1). Данное обстоятельство свидетельствует
о высокой поляризации ресурсного потенциала науки в российском региональном пространстве. Усугубляется ситуация и дифференциацией затрат на НИР в расчете на одного исследователя: в центральных регионах — 1496 тыс. руб., в полуперифе-рийных — 1332 тыс. руб., в периферийных — 1135 тыс. руб. По мнению И. В. Шульгиной, этот показатель дает более объективную картину (Шульгина, 2010: 613;
Шульгина, 2009: 62). Вместе с тем слабая ресурсная база периферийных научных организаций «отпугивает» молодых специалистов, что негативно сказывается на притоке молодых кадров и обновлении коллектива научных организаций.
Таким образом наблюдается резкая поляризация в производстве научного знания в российском региональном пространстве. Сложившуюся ситуацию можно охарактеризовать понятием моноцефальности, то есть наличия одного центра. Обусловлено это как внутренними, так и внешними факторами функционирования региональной науки. Диспропорции в социально-экономическом развитии, развитии ИКТ и системы высшего образования регионов детерминируют поляризацию в функционировании региональной науки, накладывая отпечаток на внутренние факторы: материально-техническое состояние, коммуникацию между учеными, воспроизводство научного сообщества, в том числе и в рамках научных школ. Такая сложная система факторов, детерминирующих функционирование региональной науки, требует самого тщательного изучения, которое позволило бы совершенствовать управленческие механизмы производства научного знания. Диспропорции в производстве научного знания обусловлены также высокой поляризацией в национальной системе научной стратификации и крайне неравномерном распределении ключевых фигур науки в российском региональном пространстве (стягивании интеллектуального потенциала в один регион — г. Москва), поскольку последние ответственны за распределение научной информации.
Литература
Barber B. The sociology of science // International Encyclopedia of the Social Sciences / ed. by David L. Sills. The Macmillan Co & The Free Press. N.Y., 1968. Vol. 13. P. 92—100.
Homans G. K. Social Behavior Its Elementary Forms. N.Y., 1961.
Merton R. K. The Matthew Effect in Science // Science. 1968. Vol. 159 (3810). P. 56—63.
Merton R. K. The Matthew Effect in Science, II: Cumulative Advantage and the Symbolism of Intellectual Property // ISIS. 1988. № 79. P. 606-623.
Бабосов Е. М. Социология науки. Минск: Харвест, 2009. 224 с. [Babosov Ye. M. Sotsiologiya nauki. Minsk: Kharvest, 2009. 224 s.].
Белановский С. Оценка состояния РАН. URL: http://polit.ru/article/2005/12/15/ran/ (дата обращения: 15.12.2005) [Belanovskiy S. Otsenka sostoyaniya RAN. URL: http://polit.ru/ article/2005/12/15/ran/ (data dostupa: 15.12.2005)].
Бурдье П. Поле науки // Социология науки: Хрестоматия / сост. В. В. Проказин. Благовещенск: Амурский гос. ун-т, 2010. С. 56-79 [Burd’ye P. Pole nauki // Sotsiologiya nauki: Khrestomatiya / Sost. V. V. Prokazin. Blagoveshchensk: Amurskiy gos. un-t, 2010. S. 56-79].
Володарская Е. А., Киселева В. В. Оплата труда ученых и мотивация научной деятельности // Мотивация и оплата труда. 2012. № 2. С. 154-167 [Volodarskaya Ye. A., Kiseleva V. V. Oplata truda uchenykh i motivatsiya nauchnoy deyatel’nosti // Motivatsiya i oplata truda. 2012. № 2. S. 154-167].
Игнатьев А. А. Полевые наблюдения исследовательского труда: эволюция проблем и методов // Современная западная социология науки: Критический анализ. М.: Наука, 1988.
С. 120-161 [Ignat’yev A. A. Polevyye nablyudeniya issledovatel’skogo truda: evolyutsiya problem i metodov // Sovremennaya zapadnaya sotsiologiya nauki: Kriticheskiy analiz. M.: Nauka, 1988. S. 120-161].
Клюев А. К. Программы инновационного развития региона и университетов: поиск соответствия // Университетское управление: Практика и анализ. 2010. № 1. С. 30-34 [KlyuyevA. K.
Programmy innovatsionnogo razvitiya regiona i universitetov: poisk sootvetstviya // Universitetskoye upravleniye: Praktika i analiz. 2010. № 1. S. 30-34].
Крейн Д. Социальная структура группы ученых: проверка гипотезы о «невидимом колледже» // Коммуникация в современной науке. М.: Прогресс, 1976. С. 183-128 [Kreyn
D. Sotsial’naya struktura gruppy uchenykh: proverka gipotezy o “nevidimom kolledzhe” // Kommunikatsiya v sovremennoy nauke. M.: Progress, 1976. S. 183-128].
Леонов А. К. Институциональный подход к социологическому исследованию развития науки // Институты и механизмы инновационного развития: мировой опыт и российская практика: материалы Междунар. науч.-практ. конф. (11 октября 2011 года) / редкол.: А. А. Горохов (отв. ред.). Курск: Юго-Зап. гос. ун-т, 2011. С. 140-144 [LeonovA. K. Institutsional’nyy podkhod k sotsiologicheskomu issledovaniyu razvitiya nauki // Instituty i mekhanizmy innovatsionnogo razvitiya: mirovoy opyt i rossiyskaya praktika: materialy Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (11 oktyabrya 2011 goda) / redkol.: A. A. Gorokhov (otv. red.). Kursk: Yugo-Zap. gos. un-t, 2011. S. 140-144].
Леонов А. К. Социологическое изучение регионального развития науки: методологический аспект // Теория и практика общественного развития. 2012. № 9. С. 49-53 [LeonovA. K. Sotsiologicheskoye izucheniye regional’nogo razvitiya nauki: metodologicheskiy aspekt // Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya. 2012. № 9. S. 49-53].
Маллинз Н. Модель развития теоретических групп в социологии // Научная деятельность: структура и институты. М.: Прогресс, 1980. С. 257-284 [Mallinz N. Model’ razvitiya teoreticheskikh grupp v sotsiologii // Nauchnaya deyatel’nost’: struktura i instituty. M.: Progress, 1980. S. 257-284].
Мертон Р. Социальная теория и социальная структура. М.: АСТ «Москва»; Хранитель, 2006. 873 с. [Merton R. Sotsial’naya teoriya i sotsial’naya struktura. M.: AST “Moskva”; Khranitel’, 2006. 873 s.].
Мертон Р.К. Эффект Матфея в науке, II: накопление преимуществ и символизм интеллектуальной собственности // Thesis. 1993. Вып. 3. С. 256-276 [Merton R. K. Effekt Matfeya v nauke, II: nakopleniye preimushchestv i simvolizm intellektual’noy sobstvennosti // Tezis. 1993. Vyp. 3. S. 256-276].
Мирская Е. З. Новые ИКТ в российском научном сообществе: динамика ассимиляции и воздействия // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. 2004, № 3. С. 59-79 [Mirskaya Ye. Z. Novyye IKT v rossiyskom nauchnom soobshchestve: dinamika assimilyatsii
i vozdeystviya // Vestnik Rossiyskogo fonda fundamental’nykh issledovaniy. 2004, № 3. S. 59-79].
Мирская Е. З. Новые информационно-коммуникационные технологии в российской академической науке: история и результаты // Социология науки и технологии. 2010. Т. 1. № 1. С. 126-139 [Mirskaya Ye. Z. Novyye informatsionno-kommunikatsionnyye tekhnologii v rossiyskoy akademicheskoy nauke: istoriya i rezul’taty // Sotsiologiya nauki i tekhnologii. 2010. T. 1. № 1. S. 126-139].
Отчет о деятельности РФФИ за 2011 год. М., 2012. 165 с. [Otchet o deyatel’nosti RFFI za 2011 god. M., 2012. 165 s.].
Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: стат. сб. Росстат. М.: 2011. 990 с. [Regiony Rossii. Sotsial’no-ekonomicheskiye pokazateli. 2011: stat. sb. Rosstat. M.: 2011. 990 s.].
Россия в цифрах. 2012: крат. стат. сб. Росстат. М.: [б. и.], 2012. 573 с. [Rossiya v tsifrakh. 2012: krat. stat. sb. Rosstat. M.: [b. i.], 2012. 573 s.].
Рязанцев И. П. Социология региона: учебное пособие. М.: КДУ, 2009. 408 с. [Ryazantsev I. P. Sotsiologiya regiona: uchebnoye posobiye. M.: KDU, 2009. 408 s.].
Шульгина И. В. О ресурсном обеспечении исследовательской деятельности Российской академии наук // Вопросы статистики. 2009. № 4. С. 59-64 [Shul’gina I. V. O resursnom obespechenii issledovatel’skoy deyatel’nosti Rossiyskoy akademii nauk // Voprosy statistiki. 2009. № 4. S. 59-64].
Шульгина И. В. Российская академия наук в зеркале федеральной статистики науки // Вестник РАН. Т. 80. 2010. № 7. С. 609-615 [Shul’gina I. V. Rossiyskaya akademiya nauk v zerkale federal’noy statistiki nauki // Vestnik RAN. T. 80. 2010. № 7. S. 609-615].
Шульгина И. В. Экономические ресурсы научных учреждений Российской академии наук: динамика и тенденции (по результатам анализа статистики за 1990—2008 гг.) // Социология науки и технологий. 2011. Т. 2. № 4. С. 37—52 [Shul’gina I. V. Ekonomicheskiye resursy nauchnykh uchrezhdeniy Rossiyskoy akademii nauk: dinamika i tendentsii (po rezul’tatam analiza statistiki za 1990-2008 gg.) / Sotsiologiya nauki i tekhnologiy. 2011. T. 2. № 4. S. 37-52].
The regional features of the modern Russian science as social institution
ArkadyK. Leonov
Postgraduate student Amur State University,
Junior research associate of the sociological researches center, chair of sociology, Blagoveschensk, Russia; e-mail: [email protected]
The article is devoted to analysis of statistical data characterizing condition of the modern Russian science and innovation in region. The author reveals and explains main regional trends of the functioning of science as social institution by scale “center-periphery”. He presents analysis of internal and external factors of the functioning of science and reveals regional features of the system of statuses in science, reward and infrastructure.
Keywords: science, region, functioning, regional features, internal and external factors, social status, reward, infrastructure.
