Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Золотой рейтинг академической активности и популярности экономистов России

В разделе представлен Золотой рейтинг академической активности и популярности экономистов России 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».
Разработчик Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Дата создания 2016
Периодичность Ежегодно
Источник http://www.fa.ru/science/Pages/ourratings.aspx
Индекс доверия 11.7
Число респондентов 301
Информация об исследованиях
Формируемый рейтинг базируется на данных Рейтинга академической активности и популярности (РААП) экономистов России, который в свою очередь представляет собой редукцию показателей системы Национальной электронной библиотеки elibrary.ru и основанной на ней системы Российского индекса научного цитирования (РИНЦ). В последние два года в системе РИНЦ набрали обороты деструктивные процессы, получившие в научной литературе название манипулирования и подразумевающие искусственное «накачивание» некоторыми учеными своих индивидуальных показателей РИНЦ. Кроме того, сама система РИНЦ пока имеет множество недостатков, которые ведут к искажению истинного вклада в науку рейтингуемых ученых. В настоящее время система РИНЦ генерирует три серьезные методические проблемы. Во-первых, в ней периодически возникают сбои с учетом публикаций тех или иных исследователей, когда человеку могут приписываться публикации, автором которых он не являются и которые сами могут относиться к другой профессиональной области. Во-вторых, в системе РИНЦ пока отсутствует строгое разграничение научных и ненаучных публикаций, например, научных статей и вспомогательных публикаций – словарей, справочников и учебников; более того, в российской науке пока не установились международные научные стандартны, в соответствии с которыми цитирование вспомогательных публикаций в научных статьях считается недопустимым. В-третьих, система РИНЦ в последние годы подверглась «загрязнению» со стороны сомнительных изданий и соответствующих им сомнительных публикаций, посредством которых некоторые исследователи искусственно улучшают свои показатели – число публикаций, число цитированиий и индекс Хирша. Попытка учета указанных трех проблем и предопределила необходимость построения Рейтинга академической активности и популярности (РААП) экономистов России, очищенного от влияния искажающих факторов. Тем самым разработчик данного рейтинга берет на себя три функции – по типологии и классификации экономистов, очистке их индивидуальных данных в системе РИНЦ и корректировке их рейтинга с учетом признаков искажения (манипулирования). Исходной информацией выступают данные системы РИНЦ и рейтинговые баллы РААП.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ:

Период Методология Рейтинг
2016 Открыть Открыть
2017 Открыть Открыть
13949
0
25.02.2016
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Последние комментарии
Иванов И.И. 25.01.2017 12:49 Считать рейтинги по данным eLibrary, которая представляет собой сточную канаву, смешно. Посмотрите, например, проф. Рисин И.Е.: в 2016 г. отметился 76-ю позициями!?! Градация на учебники и монографии условна - это из советского прошлого. Как классификаторы отличают учебник от монографии? Обороты титулов что ли смотрят?? Подавляющее большинство статей в российских экономических журналах объемом 3-4 страницы - это, по сути, пустопорожние тезисы. Принимать их во внимание и считать более качественным продуктом по сравнению с учебником (учебники тоже разные бывают) - смешно. Считая число книг, нужно ориентироваться на издания, а не на год выпуска книги (сейчас издательства допечатывают популярные книги многократно). Делить ученых на "чистых" и "нечистых" - очень сомнительное мероприятие. И т.д. На самом деле, только время даст оценку качества и востребованности публикации, и это не зависит от того, в какой цвет кого-то кто-то покрасил. Не позорьтесь со своими рейтингами.
Кузнецов А.В. 29.08.2017 16:05 Рейтинг Е. Балацкого составлен небрежно. Давно умершие люди числятся живыми, по некоторым авторам приведены ошибочные данные (например, лично я оказался записан в "желтый" список, хотя не имею ни более 70% хиршеобразующих публикаций с 4 и более соавторами, ни сверхмалого количества индивидуальных работ). Подозреваю, что этот рейтинг - не более чем PR-кампания по возвеличиванию одних организаций (в том числе Финансового университета) и конкретных ученых (включая самого Е. Балацкого) и принижению их конкурентов.
Р.Р. Гумеров 27.09.2017 20:18 Евгений Всеволодович, доброго времени суток! Методология построения рейтинга, который по замыслу авторов предназначен для элиминирования влияния возможных манипуляций, сама подвержена "волшебным" превращениям. Иначе как понять, например, что автор, получивший в 2016 году индекс "Ж", уже в следующем, 2017 г. получает индекс "Б"? И делает скачок вверх - не то, что на несколько мест, а на сотню-другую?)). Это так, навскидку. А если разбирать по пунктам....
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...