Территориальное распределение интеллектуального капитала России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Территориальное распределение интеллектуального капитала России

Михайлов Андрей Сергеевич - канд. геогр. наук, ведущий науч. сотрудник, доцент.

Балтийский федеральный университет им. И. Канта, Калининград,

Пекер Ирина Юрьевна - студент, младший науч. сотрудник. Балтийский федеральный университет им. И. Канта, Калининград, Россия

Аннотация

Abstract

интеллектуальный капитал географический региональный

Spatial Distribution of the Intellectual Capital of Russia

Andrey S. Mikhaylov - Cand. Sci. (Geography), Leading research fellow, Assoc. Prof., Immanuel Kant Baltic Federal University, Kaliningrad

Irina Yu. Peker - Student, Junior research fellow, Immanuel Kant Baltic Federal University, Kaliningrad, Russia, Kaliningrad

The study is focused on identifying the patterns of territorial distribution of intellectual capital in the Russian Federation. The purpose of this article is to assess the level of imbalance in the geographical distribution of the leading institutions of higher education in the context of the transition to the knowledge economy and to assess their integration into the regional innovation systems. The study is based on a quantitative analysis and qualitative assessment of the statistical data of the National Universities Ranking and the Project of the Russian Cluster Observatory. A grouping of universities into quartiles according to the cumulative total score obtained in the ranking is held, with the preparation of cartographic material. The intellectual capital of the regions is compared with the specialization of regional clusters. The results of the study confirm the significant accumulation of the intellectual capital in the two largest cities - Moscow and St. Petersburg, both in quantitative and qualitative terms. At the same time, the ranking includes universities of all large urban agglomerations. A number of regions actively involve universities in cooperation with industry, while many leave this area without proper attention. At the same time, the main resource for implementing the strategy of innovation development for regional authorities is state universities. The awareness of the authorities on the complementarity and involvement of knowledge-generating institutions and sectoral clusters makes it possible to understand the actual status of the regional innovation system and ensure the effective implementation of the principles of territorial-adaptive regional policy. This is the first empirical research in the context of Russia, in which data are used to assess the quality of national universities from the perspective of knowledge geography. Universities are considered as key sources for ensuring the intellectual capital of regional innovation systems, and the applied methodological approach enables evaluating their potential and involvement in cooperation with industry clusters.

Keywords: knowledge economy, knowledge geography, innovation geography, intellectual capital, National Universities Ranking, regional innovation system, regional clusters

Cite as: Mikhaylov, A.S., Peker, I.Yu. (2019). Spatial Distribution of the Intellectual

Введение

Национальное инновационное пространство представляет собой сложную совокупность региональных инновационных систем и сеть вертикально и горизонтально интегрированных субъектов. Накопление и непрерывный обмен знаниями, компетенциями, навыками, способностями, опытом, идеями между разнородными организациями, представляющими различные институциональные сферы: академическую среду, предпринимательский сектор, некоммерческие организации, государственные учреждения, - в контексте экономики знаний образуют уникальный региональный профиль.

Неявные знания, материализация которых затруднена или невозможна, являются основным источником экономического роста и инновационного развития. Несмотря на значительный объём промышленных исследований и разработок, университетские исследования остаются основным источником радикальных инноваций (главным образом - благодаря финансируемым государством фундаментальным исследованиям). Правительственные инициативы по созданию благоприятной среды для инновационной деятельности должны учитывать взаимодействие университетов как учреждений, генерирующих знания, и отраслевых кластеров как субъектов коммерциализации знаний.

Целью статьи является оценка региональной дивергенции институтов генерации знаний в национальной инновационной системе России путём анализа пространственного распределения ведущих вузов и их вовлечённости в региональные отраслевые кластеры.

Степень изученности проблемы

Процесс совместной генерации знаний в рамках сотрудничества между университетами и промышленностью получил широкое освещение в мировой научной литературе, в том числе в тематических выпусках журналов [1; 2]. Н. Азман с соавторами изучили факторы, выступающие катализаторами и ингибиторами сотрудничества между вузами, бизнесом и органами власти, отметив также наличие объективных и субъективных барьеров [3]. Й.С. Ли приводит результаты опросов научно-педагогических работников вузов и менеджмента промышленных фирм, демонстрирующих осознание обоюдной выгоды от научно-исследовательской коллабо- рации [4]. Коллегами из Национального исследовательского совета Испании проведено эмпирическое исследование роли взаимодействия науки и бизнеса в реализации «третьей миссии университетов» по развитию региональной инновационной системы [5].

Примеры кейсов «лучших практик» ведущих региональных инновационных систем доказывают значимость устойчивых связей между региональными хозяйствующими субъектами, ответственными за различные циклы нелинейного инновационного процесса. Университеты всё чаще воспринимаются как центры генерации знаний, распространяющие новейшие технологии среди заинтересованных сторон - реципиентов знаний в регионе, что отмечается в работах зарубежных [6] и отечественных авторов [7]. П. Ди Наута с коллегами отмечают, что активное участие вузов в стратегиях инновационного развития является выигрышным для всего регионального сообщества [8]. М. Каменских приводит данные о том, что согласованная политика развития между университетами и промышленностью повышает спрос на научные исследования, инжиниринг, научно-исследовательские услуги, патенты и т.д. [9]. Как резюмирует Т.М. Давыденко, функциональная интеграция академических и деловых кругов даёт основу для распространения знаний и диффузии инноваций, создаёт предпосылки для создания инновационных университетских стартапов [10].

Роль вузов особенно важна в периферийных регионах, где университеты являются основным ресурсом распространения высокотехнологичных и наукоёмких видов деятельности. К данным выводам пришли П. Бенневорт [11], А.А. Михайлова [12], Дж. Коливас с коллегами [13]. Однако, по мнению Ю. Мотояма и Х. Майер, наличие сильных исследовательских университетов само по себе не гарантирует экономического роста [14], что косвенно подтверждают результаты анализа пространственно-функциональной локализации образовательных подсистем регионов России, представленные в работе Д.А. Ендовицкого и коллег [15]. Тем не менее лучшие исследовательские университеты, как правило, функционируют в глобальном масштабе, действуя над ограничениями территориального капитала региона. Университеты в данном контексте могут восприниматься как глобальные «трубопроводы» знаний [16-18], служащие научно-техническими центрами для местной инновационной среды. Реализация капитала знаний требует чёткой институциональной поддержки по слиянию двух крайне разных миров - академического и предпринимательского, что предполагает содействие углублению их функциональной взаимодополняемости.

Методология исследования

Исследование основано на анализе количественных и качественных данных о пространственном распределении учреждений, ответственных за формирование и коммерциализацию знаний по всей территории Российской Федерации. Университеты рассматриваются как институты, которые несут основную ответственность за получение нового знания, в то время как отраслевые кластеры - за процессы освоения (внедрения) и коммерциализации знаний, лежащих в основе инновационной деятельности.

Статистические данные о вузах получены из Национального рейтинга университетов Российской Федерации за девять лет - с 2009/2010 по 2017/2018 учёб. годы. Рейтинг является надёжным источником данных о ведущих вузах страны. Он был создан в 2009 г. при поддержке Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки (Рособ- рнадзор) Министерства образования и науки Российской Федерации и управляется ЗАО «Информ-Инвест» - дочерней компанией информационного агентства «Интерфакс». Государственный контракт подразумевал разработку независимой системы оценки качества вузов и формирование первого рейтинга университетов в России. Данные по отраслевым кластерам получены в рамках инициативы кластерного картирования Высшей школы экономики - проекта «Российская кластерная обсерватория» (URL: https:// map.duster.hse.ru/list). Дополнительная статистическая информация взята из ежегодника Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации «Регионы России: социальные и экономические индикаторы».

Оценка данных включает пространственное распределение университетов и отраслевых кластеров с точки зрения их географического положения и специализации (математические и естественные науки, инженерное дело, технологии и технические науки, здравоохранение и медицинские науки, сельское хозяйство и медицинские науки, науки об обществе, образование и педагогические науки, гуманитарные науки, искусство и культура), а также анализ их коллабораций. Университеты сгруппированы в квартили по итоговым баллам за последний год рейтинга - 2017/2018. Дальнейшая оценка включает фактическое участие вузов в сетевых объединениях отраслевых кластеров. Она вынесена на основе анализа списка участников кластерной организации каждого кластера. Потенциальное участие рассматривается путём сопоставления профилей специализации университетов и кластеров, расположенных в одном регионе.

По среднегодовой численности населения регионы делятся на три группы и ранжируются по нагрузке на вузы (из расчёта 1000 человек на вуз). Это позволяет получить достаточно адекватную картину для сравнительного анализа путём нормализации экстремальных значений - густонаселённых и малонаселённых территорий. Дополнительные данные содержат соотношение кластеров к 10000 малых и средних предприятий (МСП), показывающее репрезентативность зарегистрированных кластерных инициатив, а также общее количество предприятий на 1000 человек, которое выступает индикатором промышленного потенциала региона. Выдвигаемая гипотеза исследования заключается в том, что сфера генерации знания в национальной инновационной системе России географически неравномерна и зависит от профилизации региона.

Результаты

С момента выхода первого Национального рейтинга университетов в 2009 г. оценке подверглись 315 вузов, включая все крупные университеты страны, в том числе 10 федеральных университетов и 29 национальных

исследовательских университетов. За прошедшие годы число университетов, рассматриваемых ежегодно, возросло с 50 в 2009 г. до 288 в 2018 г. Некоторые университеты объединились за исследуемый период при создании федеральных университетов. Рассматриваемые вузы расположены в 103 городах и 80 субъектах Российской Федерации (Рис. 1).

Рис. 1. Территориальное распределение организаций, генерирующих новое знание

Fig. 1. Spatial distribution ofknowledge generating institutions Источник информации: Национальный рейтинг университетов 2018.

Подавляющее большинство вузов плотно сконцентрировано в Москве и Санкт- Петербурге, это почти четверть всех вузов России - 15,6% и 8,3%. Новосибирск является третьим по величине конгломератом ведущих университетов, являясь центром знаний центральной России - 3,1% от общего числа. Республика Татарстан, Республика Башкортостан, Иркутская область, Хабаровский край, Краснодарский край, Нижегородская, Омская, Ростовская, Свердловская, Томская и Воронежская области имеют по шесть- семь университетов, включённых в рейтинг. Особый интерес представляет распределение вузов по их результативности. Университеты сгруппированы по четырём группам по квартилям в соответствии с общим баллом, достигнутым по шести качественным показателям рейтинга: образование (20% от общего балла), исследования (20%), инновации и предпринимательская деятельность (15%), социальная активность (15%), интернационализация (15%) и бренд (15%). На рисунке 2 показано распределение вузов по квартилям.

Рис. 2. Распределение университетов уровня Q1-Q3 по регионам России

Fig. 2. Distribution Q1-Q3 level HEIs across regions ofRussia Рассчитано по данным Национального рейтинга университетов 2018.

Университеты первого квартиля ^1) с наивысшим общим баллом представлены только в Москве (МГУ им. М.В. Ломоносова, НИЯУ МИФИ, МФТИ) и Санкт-Петербурге (СПбГУ). Они представляют только 6% университетов, расположенных в этих городах, и менее 2% в рейтинге. Второй квартиль ^2) немногочислен - 4,2% от общего числа, и в нём также доминирует Москва - треть всех вузов в группе. При этом во втором квартиле представлены: два университета, расположенные в Санкт-Петербурге, три - в западной Сибири (два - в Томской области, один - в Новосибирской области) и по одному - в Восточной Сибири (Красноярский край), в Свердловской области и Республике Татарстан. Третий квартиль ^3) включает четверть всех вузов, причём 1/3 находится в Москве (23%) и Санкт-Петербурге (9,5%). Региональными лидерами по количеству вузов являются Томская область, Республика Татарстан и Республика Башкортостан. Четвёртый квартиль является самым крупным - 69,1% вузов. В рейтинг лучших вузов страны вошли 50 регионов с одним-двумя вузами. Из всех вузов, расположенных в Москве и Санкт-Петербурге, доля в четвёртом квартиле ^4) составила 50,7%. В эту группу входят семь из девяти вузов Новосибирской области, а также все шесть вузов Хабаровского края.

Оценка территориального распределения вузов по их специализации показала, что в России только один регион охватывает весь спектр - это город Москва. Вторая по величине доля представлена шестью вузами Санкт-Петербурга и Новосибирской области, причём среди них отсутствуют вузы гуманитарного профиля и вузы искусств. Однако более важным является соответствие профиля университета специализации отраслевых кластеров, а также их фактическое сотрудничество. В таблице 1 приведены данные о количестве отраслевых кластеров в регионе, которые фактически вовлекают вузы во внутрикластерную сеть (активное сотрудничество) или соответствуют профилю их специализации (потенциальное сотрудничество).

Таблица 1. Уровень фактического и потенциального сотрудничества вузов и промышленных кластеров (показатели рассчитываются для регионов как минимум с двумя кластерами)

Table 1. Potential and actual inclusion of HEIs in collaboration with industry clusters (data presented includes regions with at least two clusters)

Источник: составлено авторами.

Всего идентифицирован 121 кластер, охватывающий 47 регионов из 80. Территории с наибольшей долей кластеров: Санкт- Петербург - 8,3% от общего количества кластеров, Ростовская область - 7,5%, Москва - 5,0%, Республика Татарстан - 5,0%, Воронежская область - 4,2%, Алтайский край - 4,2%. Восемь регионов демонстрируют 100-процентное активное участие региональных вузов в отраслевой кластеризации, это Архангельская, Астраханская, Кемеровская, Курганская, Новгородская, Тульская области, Чувашская Республика и Республика Бурятия. Рассматриваемые университеты в значительной мере сфокусированы и имеют одну-две области специализации.

Измерение показателя потенциального сотрудничества показывает долю вузов, профиль которых соответствует специализации кластера. Например, в Вологодской области находятся два вуза, которые полностью соответствуют приоритетной области региональных кластеров, но только один университет официально вовлечён в кластерную инициативу, то есть является членом кластерной организации. Другим примером является Санкт-Петербург, имеющий значительную корреляцию по специализации - 67%, но только 8% вузов активно сотрудничают с промышленностью.

Сравнение территориальной неоднородности в распределении вузов необходимо проводить с учётом среднегодовой численности населения регионов. Однако для более адекватной оценки этого распределения мы разделили все субъекты Российской Федерации на три группы по численности населения: до 1 млн. чел., от 1 до 2 млн. чел., более 2 млн. чел. Это позволило избежать ложных оценок в случае, когда малонаселённые регионы с одним университетом доминируют, опережая более развитые регионы с большим количеством университетов и более сильным научным и исследовательским профилем.

Таблица 2. Инновационные системы регионов с наибольшим населением (с учётом регионов, в которых представлено как минимум два вуза на один миллион населения)

Table 2.Innovation systems of regions with the largest population numbers (data presented includes the regions with at least two HEIs per million inhabitants)

Источник: составлено авторами.

Группа с наибольшей численностью населения включает 23 субъекта Российской Федерации. По количеству университетов на миллион человек лидируют три региона: Санкт-Петербург (4,5), Москва (3,6), Новосибирская область (3,2). Аналогичное распределение наблюдается по количеству предприятий на тысячу человек: Москва (80,9), Санкт-Петербург (65,9), Новосибирская область (45,0). Это сильные образовательные, научные и промышленные центры России с активной отраслевой кластеризацией. Поэтому естественно, что университеты из групп Q1 и Q2 сконцентрированы в основном в этих регионах. Промежуточное положение занимают Алтай, Иркутск, Саратов, Волгоград и Воронеж, в каждом из них по пять-шесть вузов Q3-Q4 и 2-2,6 вуза на млн. чел. (Табл. 2). Алтайский край и Иркутская область представляют собой сочетание сильного промышленного профиля и научного центра. В Иркутской области действует более 30 научно-исследовательских институтов РАН, а ведущие вузы Алтайского края, расположенные в Барнауле, находятся в непосредственной близости от Новосибирска. Университеты в Саратове, Волгограде и Воронеже ориентированы на ключевые региональные отрасли, при этом ведущие вузы в Саратове играют ведущую роль в исследованиях и разработках в авиационной промышленности, где доминируют крупные государственные предприятия.

Вторая группа регионов со среднегодовой численностью населения от 1 до 2 млн. чел. включает 30 субъектов Российской Федерации. Группа может быть разделена на три части. Томская область с 5,6 вузами на млн. чел. является основным конкурентом Новосибирской области. Два региона тесно сотрудничают в фундаментальных и прикладных исследованиях. Хабаровский край и Омская область являются важными приграничными регионами для международного сотрудничества и торговли с Китаем и Казахстаном. Ивановская область является лидером по доле лёгкой промышленности и находится в непосредственной близости от Москвы. Большинство других регионов расположены на юге европейской части России, где сосредоточена промышленная и сельскохозяйственная деятельность. Это центральные регионы со старейшими городами страны (Табл. 3).

Таблица 3. Инновационные системы средненаселённых регионов (с учётом регионов, в которых представлено как минимум два вуза на один миллион населения)

Table 3. Innovation systems of regions with intermediate population numbers (data presented includes regions with at least two HEIs per million inhabitants)

Источник: составлено авторами.

Третья группа регионов со среднегодовой численностью населения менее 1 млн. чел. включает в себя 32 субъекта Российской Федерации. Это регионы с одним-двумя вузами Q3-Q4, которые в основном реализуют образовательную функцию, а не исследования и разработки. Некоторые университеты ориентированы на промышленность и работают под надзором отраслевых органов власти (например, Федерального агентства по рыболовству). Единственным исключением является Амурская область с четырьмя вузами, которые имеют высокий уровень развития благодаря интенсивному сотрудничеству с Китаем (аналогично Хабаровскому краю) (Табл. 4).

Таблица 4. Инновационные системы малонаселённых регионов (с учётом регионов, в которых представлено как минимум два вуза на один миллион населения)

Table 4. Innovation systems of regions with the smallest population numbers (data presented includes regions with at least two HEIs per million inhabitants)

Источник: составлено авторами.

Заключение

В Российской Федерации насчитывается 1171 вуз, из которых менее 1/3 представлено в Национальном рейтинге университетов. Пространственное распределение этих вузов соответствует схеме расселения страны, которая тяготеет к юго-западным территориям. В крупных городских агломерациях сосредоточена самая высокая доля университетов, как по количеству, так и по качеству - университеты 1-2-го квартилей. Москва является лидером, образуя собственную лигу, за ней следует северная столица - Санкт-Петербург. Сильные региональные центры расположены в Сибири (в Томске, Новосибирске, Иркутске) в результате стратегии единой системы расселения, связанной с вопросами национальной безопасности и эффективностью экономического районирования. В этих регионах находятся сильные исследовательские университеты, прилегающие к институтам Российской академии наук.

Большинство регионов с наибольшим количеством вузов, включённых в рейтинг, имеют сильную индустриальную экономику, ориентированную на тяжёлую промышленность, военный комплекс, а также на добычу и переработку природных ресурсов. Университеты, расположенные в этих промышленных центрах, традиционно связаны с крупными производственными комплексами, действующими в рамках государственно-частного партнёрства. Вузы четвёртого квартиля в основном расположены в менее развитых регионах и сосредоточены на преподавании, а не на исследованиях и разработках (включая северные территории страны, а также большинство южных республик).

Анализ сотрудничества университетов и промышленности показывает, что менее развитые регионы признают необходимость объединения возможностей всех региональных акторов для получения дополнительных конкурентных преимуществ. Предприниматели передают на аутсорсинг часть своих функций в области НИОКР и обучения сотрудников, а университеты получают дополнительное финансирование (в том числе из федерального бюджета). Университеты Москвы и Санкт-Петербурга являются одними из наименее интегрированных в отраслевые кластеры. Эти вузы ориентированы на крупные корпорации, которых нет в кластерах, где доминируют малые и средние предприятия, а также непосредственно участвуют в государственном заказе.

Региональная динамика инноваций во многом зависит от взаимосвязи разнородных субъектов инновационной среды. Университеты, отвечающие за три миссии: исследования, образование и социальное развитие, - являются важным элементом регионального роста. Осведомлённость о пространственном распределении учреждений, генерирующих знания, имеет существенное значение для оценки территориального капитала регионов, а интеграция вузов с отраслевыми кластерами является ключевым фактором в стратегии регионального инновационного развития.

Дальнейшие исследования должны выявить вклад вузов в региональное развитие путём оценки патентной деятельности, объёмов НИОКР, финансируемых частным сектором, вклада в повышение квалификации сотрудников предприятий и других показателей. Гипотеза, которая должна быть проверена, - это роль ведущих университетов в устойчивом территориальном развитии различных типов регионов. Например, периферийные регионы в большей степени зависят от местных вузов и демонстрируют более глубокую интеграцию с промышленностью, в отличие от высокоразвитых промышленных центров, где вузы в основном сосредоточены на глобальной исследовательской повестке и экстерриториальны в своей деятельности.

Литература / References

1. Ferreira, J.J., Carayannis, E.G., Campbell, D.F.J., Farinha, L., Smith, H.L., Bagchi-Sen, S. (2018). Geography & Entrepreneurship: Managing Growth and Change. Journal of the Knowledge Economy. Vol. 9, no. 2, pp. 500-505. Available at: https://doi.org/10.1007/s13132-017-0514-9

2. Ketikidis, P., Solomon, A. (2018). Special Issue: Co-Producing Knowledge, Innovation and Growth Through University-Industry Collaboration - Lessons from Experience. Industry and Higher Education. Vol. 32, no. 4, pp. 211-212. Available at: https://doi.org/10.1177/0950422218786772

3. Azman, N., Sirat, M., Pang, V., Lai, Y.M., Govindasamy, A.R., Din, W.A. (2019). Promoting University-Industry Collaboration in Malaysia: Stakeholders' Perspectives on Expectations and Impediments. Journal of Higher Education Policy and Management. Vol. 41, no. 1, pp. 86-103. Available at: https://doi.org/10.1080/1360080X.2018.1538546

4. Lee, Y.S. (2000). The Sustainability of University-Industry Research Collaboration: An Empirical Assessment. Journal of Technology Transfer. Vol. 25, no. 2, pp. 111-133. Available at: https:// doi.org/10.1023/A:1007895322042

5. Ramos-Vielba, I., Fernandez-Esquinas, M., Espinosa-de-los-Monteros, E. (2010). Measuring University-Industry Collaboration in a Regional Innovation System. Scientometrics. Vol. 84, no. 3, pp. 649-667. Available at: https://doi.org/10.1007/s11192-009-0113-z

6. Fongwa, N.S., Marais, L. (2016). University, Knowledge and Regional Development: Factors Affecting Knowledge Transfer in a Developing Region. Africa Education Review, Vol. 13, no. 3-4, pp. 191-210. Available at: https://doi.org/10.1080/18146627.2016.1224587

7. Mikhaylova, A.A. (2016). The Role of Human Capital in Providing Innovation Security of the Region. Journal of Applied Economic Sciences, Vol. 11, no. 8, pp. 1724-1735.

8. Di Nauta, P., Merola, B., Caputo, F., Evangelista, F. (2018). Reflections on the Role of University to Face the Challenges of Knowledge Society for the Local Economic Development. Journal of the Knowledge Economy. Vol. 9, no. 1, pp. 180-198. Available at: https://doi.org/10.1007/ s13132-015-0333-9

9. Kamenskikh, M. (2018). Assessment of Cluster and Network Collaboration Influence on Regional Economy. Journal of Advanced Research in Law and Economics. Vol. 9, no. 2, pp. 510-515. Available at: https://doi.org/l0.14505/jarle.v92(32).15

10. Давыденко Т.М. Взаимодействие университета с бизнес-сообществом в сфере инновационной деятельности // Высшее образование в России. 2016. № 5 (201). С. 112-117. [Davydenko, T.M. (2016). University Innovation Cooperation with Business Community. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. No. 5 (201), pp. 112-117. (In Russ., abstract in Eng.)]

11. Benneworth, P., Nieth, L. (2018). Universities and Regional Development in Peripheral Regions. In: Benneworth, P. (Ed). Universities and Regional Economic Development: Engaging with the Periphery. pp. 1-216. Available at: https://doi.org/10.4324/9781315168357

12. Mikhaylova, A.A. (2015). Spatial Perspective on Regional Innovation System. Mediterranean Journal of Social Sciences. Vol. 6, no. 3, pp. 27-34. Available at: https://doi.org/10.5901/ mjss.2015.v6n3s5p27

13. Colyvas, J., Crow, M., Gelijns, A., Mazzoleni, R., Nelson, R., Rosenberg, N., and Sampat, B. (2002). How Do University Inventions Get into Practice? Management Science. Vol. 48, no. 1, 61-72.

14. Motoyama, Y., Mayer, H. (2017). Revisiting the Roles of the University in Regional Economic Development: A Triangulation of Data. Growth and Change. Vol. 48, no. 4, pp. 787-804. Available at: https://doi.org/10.1111/grow.12186

15. Ендовицкий Д.А., ТрещевскийЮ.И., РудневЕ.А. Статистический анализ пространственно-функциональной локализации образовательных подсистем регионов России // Высшее образование в России. 2019. № 28 (3). С. 75-84. URL: https://doi.org/10.31992/0869- 3617-2019-28-3-75-84 [Endovitsky, D.A., Treshchevsky, Yu.I., Rudnev, E.A. (2019). Statistical Analysis of the Spatial and Functional Localization of Education Subsystems in Russian Regions. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia. Vol. 28, no. 3, pp. 75-84. Available at: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2019-28-3-75-84 (In Russ., abstract in Eng.)]

16. Bathelt, H., Malmberg, A., Maskell, P. (2004). Clusters and Knowledge: Local Buzz, Global Pipelines and the Process of Knowledge Creation. Progress in Human Geography. Vol. 28, no. 1, pp. 31-56. Available at: https://doi.org/10.1191/0309132504ph469oa

17. Capdevila, I. (2018). Knowing Communities and the Innovative Capacity of Cities. City, Culture and Society. No. 13, pp. 8-12. Available at: https://doi.org/10.1016/j.ccs.2017.05.003

18. Ponds, R., van Oort, F., Frenken, K. (2007). The Geographical and Institutional Proximity of Research Collaboration. Papers in Regional Science. Vol. 86, no. 3, pp. 423-443. Available at: https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2007.00126.x

Размещено на Allbest.ru