Вестник БГУ. Экономика и менеджмент
Библиографическое описание:
ТИПЫ И ФОРМЫ СЕТЕЙ СОЗДАНИЯ И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗНАНИЙ // Вестник БГУ. Экономика и менеджмент. - 2023. №2. . - С. 131-138.
Заглавие:
ТИПЫ И ФОРМЫ СЕТЕЙ СОЗДАНИЯ И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗНАНИЙ
Финансирование:
Коды:
Аннотация:
Понимание направлений и взаимосвязей при распространении знаний может положительно повлиять на точность экономических моделей, поэтому целью данной статьи является систематизация подходов к построению сетей, отображающих потоки знаний. Исследование основано на анализе отечественных и зарубежных научных результатов в сфере применения сетевого анализа для выявления закономер- ностей создания и распространения знаний. Применялись методы классификации, формализации и сравнительного анализа. Получены основные характеристики сетей создания и распространения знаний. В качестве вершин используются носители неяв- ных знаний, документы, фиксирующие знания, а также географические и организаци- онные единицы скопления знаний. Для формирования экономических выводов вер- шины группируются по отраслям, уровням центральности, географической привязке, тесноте внутригрупповой связи, что позволяет, в частности, сопоставить потоки зна- ний и торговые потоки, распространение знаний и эффективность функционирования кластера. В качестве ребер выступают взаимодействие для ведения совместных ис- следований или разработок, использование таких исследований другими научными коллективами (ссылки), профессиональное взаимодействие предприятий. Сила такого взаимодействия может отличаться по частоте сотрудничества, рейтингу результиру- ющей научной работы или журнала, взаимосвязям с другими участниками сети, коли- честву цитирований. Выбор веса ребра позволяет более точно оценивать позиции ис- точников знаний, объем распространяемых знаний и размер групп влияния на потоки знаний. В рамках нарастающего объема научных работ, где используются методы се- тевого анализа, полученные результаты об основных характеристиках сетей знаний могут выступить методологической основой для целого ряда экономических исследо- ваний инновационной и технологической направленности.
Ключевые слова:
сети цитирования, сети научного сотрудничества, знания, патенты, локализованные эффекты знаний, экономическое развитие.
Список литературы:
Экономические журналы России, их характеристики и сетевой анализ / Ф. Т. Алескеров, А. И. Казачинская, Д. С. Карабекян [и др.] // Журнал Новой экономиче- ской ассоциации. 2021. № 2(50). С. 170–182. Текст: непосредственный.
Виноградова Т. В., Ронда-Пупо Г. А., Геррас-Мартин Л. А. Сеть сотрудничества по созданию и распространению знаний в области менеджмента: ранжирование ведущих институтов // Науковедение. 2016. № 4. С. 172–177. Текст: непосредственный.
Библиометрический подход к анализу национального научного сотрудничества на основе соавторства: Web of Science за 2006–2013 гг. / Л. И. Миндели, В. В. Иванов, А. Н. Либкинд, В. А. Маркусова // Научно-техническая информация. Сер. 1. Организация и методика информационной работы. 2016. № 8. С. 13–23. Текст: непосредственный.
Acemoglu D., Akcigit U. & Kerr W. Innovation network. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2016. № 113(41). С. 11483–11488.
Álvarez R. et al. Analysis of academic productivity based on Complex Networks // Sci- entometrics. 2015. № 104. DOI: 10.1007/s11192-015-1627-1.
Breschi S. & Lissoni F. Mobility and Social Networks: Localised Knowledge Spillovers Revisited. KITeS Working Papers 142, KITeS, Centre for Knowledge, Internationalization and Technology Studies, Universita' Bocconi, Milano, Italy, 2003.
Cassi L., Morrison A. & Ter Wal A. The Evolution of Trade and Scientific Collaboration Networks in the Global Wine Sector: A Longitudinal Study Using Network Analysis. Economic Geography. 2012. № 88. С. 311–334. DOI: 10.1111/j.1944-8287.2012.01154.x.
Deville P. et al. Career on the Move: Geography, Stratification, and Scientific Impact. Scientific Reports. 2014. № 4. С. 4770. DOI: 10.1038/srep04770.
Giuliani E. The selective nature of knowledge networks in clusters: evidence from the wine industry // Journal of Economic Geography. 2007. № 7. С. 139–168. DOI: 10.1093/jeg/lbl014.
Hu X., Rousseau R. & Chen J. A new approach for measuring the value of patents based on structural indicators for ego patent citation networks // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2012. № 63(9). С. 1834–1842. DOI: 10.1002/asi.22632.
Jaffe A. B., Trajtenberg M., & Henderson R. Geographic Localization of Knowledge Spillovers as Evidenced by Patent Citations // The Quarterly Journal of Economics. 1993. № 108(3). С. 577–598. DOI: 10.2307/2118401.
Kekezi O. & Klaesson J. Agglomeration and innovation of knowledge intensive busi- ness services // Industry and Innovation. 2020. №27(5). С. 538–561. DOI: 10.1080/13662716.2019.1573660.
Shen H-W. & Barabási A-L. Collective credit allocation in science // Applied physical sciences. 2014. №111(34). С. 12325–12330. DOI: 10.1073/pnas.1401992111.
Zhang Y., Pan R., Wang H & Su H. Community Detection in Attributed Collaboration Network for Statisticians. Stat. e507. Accepted Author Manuscript, 2022. DOI: 10.1002/sta4.507.
Виноградова Т. В., Ронда-Пупо Г. А., Геррас-Мартин Л. А. Сеть сотрудничества по созданию и распространению знаний в области менеджмента: ранжирование ведущих институтов // Науковедение. 2016. № 4. С. 172–177. Текст: непосредственный.
Библиометрический подход к анализу национального научного сотрудничества на основе соавторства: Web of Science за 2006–2013 гг. / Л. И. Миндели, В. В. Иванов, А. Н. Либкинд, В. А. Маркусова // Научно-техническая информация. Сер. 1. Организация и методика информационной работы. 2016. № 8. С. 13–23. Текст: непосредственный.
Acemoglu D., Akcigit U. & Kerr W. Innovation network. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2016. № 113(41). С. 11483–11488.
Álvarez R. et al. Analysis of academic productivity based on Complex Networks // Sci- entometrics. 2015. № 104. DOI: 10.1007/s11192-015-1627-1.
Breschi S. & Lissoni F. Mobility and Social Networks: Localised Knowledge Spillovers Revisited. KITeS Working Papers 142, KITeS, Centre for Knowledge, Internationalization and Technology Studies, Universita' Bocconi, Milano, Italy, 2003.
Cassi L., Morrison A. & Ter Wal A. The Evolution of Trade and Scientific Collaboration Networks in the Global Wine Sector: A Longitudinal Study Using Network Analysis. Economic Geography. 2012. № 88. С. 311–334. DOI: 10.1111/j.1944-8287.2012.01154.x.
Deville P. et al. Career on the Move: Geography, Stratification, and Scientific Impact. Scientific Reports. 2014. № 4. С. 4770. DOI: 10.1038/srep04770.
Giuliani E. The selective nature of knowledge networks in clusters: evidence from the wine industry // Journal of Economic Geography. 2007. № 7. С. 139–168. DOI: 10.1093/jeg/lbl014.
Hu X., Rousseau R. & Chen J. A new approach for measuring the value of patents based on structural indicators for ego patent citation networks // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2012. № 63(9). С. 1834–1842. DOI: 10.1002/asi.22632.
Jaffe A. B., Trajtenberg M., & Henderson R. Geographic Localization of Knowledge Spillovers as Evidenced by Patent Citations // The Quarterly Journal of Economics. 1993. № 108(3). С. 577–598. DOI: 10.2307/2118401.
Kekezi O. & Klaesson J. Agglomeration and innovation of knowledge intensive busi- ness services // Industry and Innovation. 2020. №27(5). С. 538–561. DOI: 10.1080/13662716.2019.1573660.
Shen H-W. & Barabási A-L. Collective credit allocation in science // Applied physical sciences. 2014. №111(34). С. 12325–12330. DOI: 10.1073/pnas.1401992111.
Zhang Y., Pan R., Wang H & Su H. Community Detection in Attributed Collaboration Network for Statisticians. Stat. e507. Accepted Author Manuscript, 2022. DOI: 10.1002/sta4.507.
Статья.pdf