Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Рейтинг университетов мирового класса

В разделе представлен Рейтинг университетов мирового класса с подробным описанием методологии его составления и эмпирическими результатами за разные годы. Данный рейтинг является составной частью исследовательского проекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации «Академические рейтинги». Специфика рейтинга состоит в учете международного потенциала российских вузов в контексте ведущих университетов мира.
Разработчик Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Дата создания 2017
Периодичность Нерегулярно
Источник Интернет-журнал "Неэргодическая экономика"
Индекс доверия 60.5
Число респондентов 42
Информация об исследованиях
Данный рейтинг базируется на авторской методике и данных пяти рейтинговых систем: The QS World University Rankings (QS), The Times Higher Education World University Rankings (THE), Academic Ranking of World Universities (ARWU), The Center for World University Rankings (CWUR) и National Taiwan University Ranking (NTU). Разработчики рейтинга – сотрудники Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Евгений Балацкий (руководитель проекта) и Наталья Екимова (ответственный исполнитель проекта). Рейтинг разрабатывается с 2017 года на инициативной основе.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ:

Период Методология Рейтинг
2017 Открыть Открыть
2019 Открыть Открыть
2021 Открыть Открыть
6487
0
19.05.2017
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
The early twenty–first century witnessed the emergence of new phenomena, among them an unprecedented intensification of formalization and regulation within scientific activity. To explain this development, the article introduces several useful concepts: knowledge as an ordered set of original ideas, models, and theories, their justifications and proofs, along with statistical and historical illustrations; and the knowledge market as the process of coupling the segments of knowledge supply (production) and demand (needs), as well as the acts of their purchase and sale at a given price. To deepen understanding of the global knowledge market’s evolution, a three–sector model is proposed, comprising a knowledge core (fundamental, scientific knowledge), a periphery (auxiliary or secondary knowledge), and pseudo– or anti–knowledge (outdated, rejected, and erroneous knowledge). This structural model of the knowledge market enables a more focused examination of three global trends and their resulting phenomena: the first (the Great Castling) consists of the accelerated accumulation of knowledge to the point of transitioning from scarcity to surplus in the market; the second (the Great Inversion) entails the rising cost of knowledge production concurrent with a decline in its returns, such that the marginal cost of producing knowledge exceeds its marginal utility; and the third (the Great Erosion) signifies an increasing share of anti– and pseudo–knowledge within the total stock of knowledge. This corresponds to the development of crisis phenomena such as glut, unprofitability, and widespread defective output. It is precisely this crisis–ridden state of the market that has driven the evolutionary shift from the “knight of science” model (service model), in which past researchers were ready to make great sacrifices in the name of science, to the “bureaucrat and imitator” model (business model), in which today’s researchers largely adapt to the bureaucratic demands of their organizations and skillfully simulate scientific activity. Overcoming the current crisis may be possible through “unloading” the market by “writing off” outdated and irrelevant cognitive products, which entails a transition from an additive paradigm of knowledge acquisition to a subtractive one.
Начало XXI века ознаменовалось возникновением новых феноменов, среди которых беспрецедентное усиление формализации и регламентации научной деятельности. Для объяснения этого явления в статье вводится несколько полезных понятий: знание как некий упорядоченный набор оригинальных идей, моделей и теорий, их обоснований и доказательств, статистических и исторических иллюстраций; рынок знаний как процесс сопряжения сегментов предложения (производства) знаний и спроса (потребностей) на них, а также актов их купли–продажи по определенной цене. Для углубления понимания эволюции глобального рынка знаний предложена его трехсекторная модель, состоящая из ядра знаний (основного, научного знания), периферии (вспомогательных или вторичных знаний) и псевдо– или антизнаний (устаревших, отвергнутых и ошибочных знаний). Предложенная структурная модель рынка знаний позволяет более предметно рассмотреть три глобальных тренда и финальных феномена: первый (Большая Рокировка) состоит в ускоренном накоплении знаний вплоть до перехода от их дефицита на рынке к избытку; второй (Большая Инверсия) предполагает удорожание производства знаний с одновременным падением их отдачи, когда предельные издержки производства знания становятся больше их предельной полезности; третий (Большая Эрозия) означает увеличение доли анти– и псевдознаний в совокупном объеме знаний. Это соответствует развитию таких кризисных явлений, как затоваривание, убыточность и массовый брак. Именно такое кризисное состояние рынка привело к эволюционному переходу от модели «рыцаря науки» (модели служения), когда исследователи прошлого были готовы к большим жертвам во имя науки, к модели «бюрократа и имитатора» (бизнес–модели), когда современные исследователи преимущественно приспосабливаются к бюрократическим требованиям своих организаций и умело имитируют научную деятельность. Преодоление возникшего кризиса возможно за счет «разгрузки» рынка посредством «списания» устаревших и нерелевантных когнитивных продуктов, что сопряжено с переходом от аддитивной парадигмы познания к субстрактивной.
В статье рассмотрена проблема неравномерного распределения социальных рисков массовой роботизации обрабатывающей промышленности по регионам России в рамках национального проекта «Средства производства и автоматизации». Цель работы заключается в идентификации зон повышенной социальной уязвимости к технологической безработице. Методология исследования основана на авторском алгоритме качественной маркировки регионов с учетом трех критериев: доли занятости в обрабатывающих производствах, отраслевом «технологическом ядре» и поглощающей способности сферы услуг. Пороговые значения для маркировки регионов по трем критериям определялись эмпирически. Информационную базу составили данные Росстата об отраслевой занятости за 2024 год и нормативные акты Минпромторга. Результаты расчетов позволили определить 26 высокоуязвимых и 12 потенциально уязвимых регионов, сконцентрированных преимущественно в европейской части страны и на Урале, что создаёт угрозы экономической безопасности страны. Обоснована необходимость перехода от унифицированной к дифференцированной региональной политике. Предложены меры по заблаговременной переподготовке кадров через цифровые сертификаты, селективному стимулированию экономического роста в уязвимых региональных зонах и пространственному перераспределению технологических мощностей на Восток для укрепления технологического суверенитета России. Даны рекомендации для модификации портала Государственной информационной системы промышленности для учёта региональных коэффициентов и создания межведомственного совета.
Яндекс.Метрика



Loading...