Алия Аюповна Гатауллина, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры
Институт управления, экономики и финансов; кафедра проектного менеджмента и оценки бизнеса
420008; ул. Кремлевская, 18; Казань
Aliya A. Gataullina, PhD (Economics), Associate Professor
Institute of Management, Economics and Finance; Department of Project Management and Business Evaluation
420008; 18 Kremlevskaya str.; Kazan
В работе наукометрический анализ рассмотрен с позиции инструмента управления научно-технологическим развитием региона.
Цель — диагностика актуальных исследовательских и перспективных направлений науки в регионе, их кластеризация и разработка управленческих решений для дальнейшего развития.
Оценка произведена на примере Республики Татарстан в области естественно-научных направлений, в рамках которого агрегированы данные по 43 образовательным учреждениям и 52 научным организациям.
Ценность исследования обусловлена активной политикой государства в сфере научно-технологического развития страны (программа НТР страны, рейтинг субъектов по уровню НТР), где наукометрические параметры являются ключевыми индикаторами успешности научно-образовательной политики регионов РФ.
На основе анализа количественных показателей (объема публикаций, цитируемости) на мировом, федеральном и регионом уровнях, с использованием методов матричного моделирования и кластеризации определены доминирующие и динамично развивающиеся научные направления, на которых концентрируется внимание научной общественности.
Новизна заключается в том, что научные публикации региона рассмотрены как наборы предметных направлений, собранные в ряд групп-кластеров: «Растущие» (рост числа публикаций в РФ и РТ), «Отстающие» (рост только в РФ), «Опережающие» (рост только в РТ) и «Падающие» (снижение в РФ и РТ).
Так, среди растущих направлений наиболее востребованными с точки зрения заинтересованности научного сообщества являются земледелие и растениеводство, общие вопросы энергетики, иммунология и микробиология, охрана окружающей среды и экология человека и пр., а к опережающим направлениям относятся лишь 5 предметов, которые демонстрируют невысокий уровень влияния на научное сообщество. Для каждой сформированной группы разработаны ряд управленческих решений, среди которых — возможность приоритетного финансирования кластеров, стимулирование персонала и пр. Результаты исследования могут быть применены в менеджменте научно-образовательных учреждений, в разработке программ НТР субъектов РФ при определении опорных научных школ и программ поддержки естественно-научных направлений.
The study examines scientometric analysis as a tool for managing the region’s scientific and technological development, aiming to identify current and promising research areas, cluster them, and develop management strategies for further advancement.
The assessment was conducted using the Republic of Tatarstan as a case study in natural sciences, aggregating data from 43 educational institutions and 52 research organizations.
The research’s significance stems from the state’s active policy in scientific and technological development (including the national S&T development program and regional S&T rankings), where scientometric indicators serve as key metrics for evaluating the success of regional research and education policies in Russia.
By analyzing quantitative metrics (publication volume, citation rates) at global, national, and regional levels, along with matrix modeling and clustering methods, the study identifies dominant and rapidly evolving research fields that attract scientific attention.
The novelty lies in classifying regional scientific publications into thematic clusters: “Growing” (increasing publications in both Russia and Tatarstan), “Lagging” (growth only in Russia), “Advancing” (growth only in Tatarstan), and “Declining” (decrease in both).
Among growing fields, the most prominent in terms of scientific interest include agriculture and crop science, general energy issues, immunology and microbiology, environmental protection, and human ecology, while only five subjects fall into the advancing category, demonstrating relatively limited scientific impact. For each cluster, management solutions were developed, including prioritized funding, staff incentives, and other measures. The research findings can be applied in managing research and educational institutions, developing S&T programs for Russian regions to identify core research schools, and supporting natural science initiatives.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.