    
Использование библиометрических данных о публикационной активности – один из наиболее популярных методов оценки результативности учёных и организаций, отдельных территориальных единиц и всей страны. Однако в научной литературе часто встречается мнение: международные наукометрические базы данных не позволяют объективно оценивать научную деятельность российских учёных, поскольку отечественные публикации в них слабо представлены [1]. В связи 
с этим многие российские научные организации и учёные анализируют публикационную активность на основе Российского индекса научного цитирования (РИНЦ). 
    По мнению авторов исследования, для популяризации российской науки в мировом пространстве необходимо размещать результаты научных исследований как в российских, так и в зарубежных журналах, индексируемых международными базами научного цитирования. Интеграция в мировое научное сообщество позволит сделать результаты работ российских исследователей открытыми и более заметными, несмотря на сопротивление со стороны некоторых учёных.
    Цель исследования – разработка и обоснование методического подхода к определению ряда показателей публикационной активности российских учёных по регионам России по данным Web of Science Core Collection (WoS CC) и Scopus. 
    Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
    проанализировать существующие подходы к определению показателей публикационной активности российских учёных по регионам России;
    разработать методический подход к определению показателей публикационной активности российских учёных по регионам России (по данных WoS CC и Scopus);
    апробировать методический подход к определению показателей публикационной активности российских учёных по регионам 
России; 
    провести корреляционный анализ взаимосвязи между результирующими факторами публикационной активности российских исследователей и ресурсными факторами по каждому федеральному округу.
    
Исследование проведено на основе данных международных систем научного цитирования WoS CC и Scopus. Временной промежуток исследования – 2018 г.
    
Обзор публикаций
    Научное сообщество уделяет большое внимание оценке публикационной активности российских учёных. Среди отечественных исследователей можно выделить И. В. Маршакову-Шайкевич: она оценивала библиометрические показатели российских исследователей в рамках российских вузов и в сравнении с другими странами [1–3]. Подобной проблематикой занималась и В. А. Маркусова, отметившая, что мониторинг публикационной активности и цитируемости учёных, в том числе в глобальных индексах научного цитирования WoS CC, Scopus, должен проводиться на базе вузов или научных организаций, в которых они работают [4–7]. Однако при оценке публикационной активности относительно территорий именно региональные вузы играют главную роль. 
    Крупнейший отечественный учёный, изучающий публикационную активность, – В. В. Арутюнов – главный редактор издания «Вестник РГГУ». В своих работах он подчёркивает, что цитируемость и публикуемость позволяют составить карты приоритетных региональных научных кластеров и научных коллективов для всех отраслей наук [8]. Исследованием этой проблематики, в том числе изучением публикационного профиля, анализом тематики публикаций и их цитирования на основе данных WoS CC и Scopus, активно занимался Н. А. Мазов. 
    Отсутствие специальных инструментов внутрирегинального анализа публикационной активности Российской Федерации в международных системах цитирования не позволило названным авторам уделить особое внимание публикационной активности в целом по всем регионам России с использованием WoS CC и Scopus [9–10].
    Исследования по отдельным регионам страны проводились многими российскими авторами [11–16]. Как правило, анализировалась публикационная активность в рамках одного субъекта Российской Федерации [13], федерального округа [12] или нескольких областей [14]. Представленные результаты исследований основаны на анализе публикационной активности российских авторов, аффилированных с научными организациями и вузами, расположенными на изучаемой территории. 
    Источником данных о наукометрических показателях региональных научных организаций и вузов является база данных РИНЦ. Количество региональных публикаций определяется сложением публикаций всех научных организаций и вузов региона. Недостаток такого подхода – искусственное завышение публикационной активности по региону в связи с тем, что один автор может быть аффилирован с двумя и более организациями, следовательно, одна статья автора может быть учтена два и более раз.
    Публикации, аффилированные с негосударственными организациями, не учитываются, так как при проведении подобных исследований рассматриваются в основном крупные государственные научные центры и университеты, зарегистрированные в РИНЦ [14]. На долю прочих организаций приходится около 10% научных статей (по данным WoS CC) [17]. Также, как правило, не учитываются «филиалы вузов, головные офисы которых находятся в других регионах… поскольку наукометрические показатели публикационной активности их штатных сотрудников отражаются в показателях для головных вузов» [14]. 
Тем самым завышаются показатели головных вузов соседних регионов и занижаются результаты исследуемого региона.
    С таким подходом авторы статьи не согласны и предлагают использовать методику, учитывающую публикационную активность не только в головных и крупных вузах региона, но и во всех типах организаций всех форм собственности, включая филиалы, с которыми аффилированы авторы публикаций. 
    Существенный пробел в анализе территориальной публикационной активности – отсутствие единого подхода, позволяющего сравнивать все субъекты Российской Федерации между собой, а не каждый регион в отдельности или группу регионов. Это объясняется высокой трудоёмкостью описанного выше подхода с использованием РИНЦ в качестве базы статистических данных. 
    Е. Л. Дьяченко была сделана попытка проанализировать публикационную активность учёных из различных регионов России по данным WoS CC за 2012–2016 гг. [18]. Подход заключается в определении числа научных статей по месту работы автора в регионе. Однако точных методических указаний нет. Научные статьи, не имеющие аффилиации с конкретной организацией, привязанной к данному месту работы в регионе, не учитываются. 
    
    Авторы статьи предлагают методический подход, позволяющий устранить все перечисленные выше недостатки и учесть число научных статей по каждому региону страны независимо от корректности и полноты указания аффилиации в публикациях, опираясь на WoS CC и Scopus [19, 20]. Эти международные базы с помощью встроенных аналитических инструментов позволяют проводить сопоставительную территориальную наукометрическую аналитику по всем странам, кроме России [21–23], поэтому для определения публикационной активности российских учёных по регионам был разработан методический подход, изложенный в данной статье. 
    Кроме нехватки технических возможностей автоматического регионального анализа научных статей в международных БД, существует также проблема идентификации авторов. Ей посвящено исследование учёных из ВИНИТИ: А. Н. Либкинд, В. А. Маркусова и другие провели масштабное наукометрическое исследование массива российских публикаций по данным WoS CC для выявления количества отечественных учёных, участвоваших в их написании. Авторы отметили: «Несмотря на то, что WoS одна из лучших мировых информационных систем, её данные неточны, поскольку её методы идентификации авторов несовершенны». В ходе исследования «выяснилось, что отношение указываемых системой авторов к реальным учёным… составляет 1,36» [24]. 
    
Методика проведения исследования
    Применение известных методических подходов, основанных на использовании данных РИНЦ, очень трудоёмко и не даёт общего представления о публикационной активности российских учёных по всем субъектам страны, а лишь по отдельным регионам или областям. Методических подходов, позволяющих дать полную картину публикационной активности по данным WoS CC и Scopus, для Российской Федерации пока не существует, так как в этих базах отсутствуют специальные инструменты. 
    
Методический подход к анализу публикационной активности, по данным WoS CC по федеральным округам и субъектам, основан на использовании инструментов расширенного поиска по полю «Адрес» (AD). Для поискового запроса используются названия крупнейших городов, а также соответствующие федеральному округу или субъекту почтовые индексы. 
    Целесообразность их использования в одном поисковом запросе объясняется несколькими факторами. С одной стороны, поиск только по названиям городов ставит под вопрос точность результатов, поскольку они напрямую зависят от того, насколько перечень городов исчерпывающий. С другой стороны, почтовые индексы являются уникальным шифром, позволяющим идентифицировать регион, а также включить в результаты поиска публикации, в которых город не указан или указан некорректно. 
    Для уточнения результатов запроса применяется логический оператор «SAME», ограничивающий поисковый запрос до терминов, встречающихся в той же строке адреса в полной записи. Его использование позволяет получить более точные результаты поиска, исключая публикации из других стран. Таким образом, полный поисковый запрос в базе WoS CC выглядит следующим образом:
    AD = ((«город 1» OR «город 2» OR … OR «город N» OR «почтовый индекс 1» OR «почтовый индекс 2» OR … OR «почтовый индекс M») SAME Russia), 
где N – количество городов, используемых в запросе; M – количество почтовых индексов, используемых в запросе.
    При определении публикационной активности федерального округа составляется единый поисковый запрос, включающий запросы входящих в округ субъектов. Такой способ позволяет избежать дублирования, которое возникло бы в случае суммирования данных по каждому субъекту.
    Получение данных региональной публикационной активности в Scopus также необходимо, так как расчёт некоторых показателей государственной программы «Научно-технологическое развитие России» (ГП НТР РФ) и национального проекта «Наука» (НП «Наука») производится и на основе этой базы. 
    
Методика Scopus основана на формировании расширенного поискового запроса с использованием названий городов и крупнейших локальных научных организаций и/или вузов. Формируемый расширенный запрос включает в себя следующие инструменты поиска Scopus: AFFILCITY – инструмент, выполняющий поиск по части адреса организации автора, обозначающей город; AF-ID – уникальный идентификационный номер, присваиваемый организациям, с которыми связаны авторы Scopus. То есть окончательный поисковый запрос должен включать в себя информацию о конкретных городах федерального округа и крупнейших научных организациях и вузах.
    Таким образом, полный поисковый запрос в базе Scopus выглядит следующим образом:
    (AFFILCITY («город 1») OR AFFILCITY («город 2») OR … OR AFFILCITY («город N») OR AF-ID («организация 1») OR AF-ID («организация 2») OR … OR AF-ID («организация M»)) AND AFFILCOUNTRY («Russian Federation»), 
где N – количество городов, используемых в запросе; M – количество научных организаций и/или вузов. 
    По аналогии с методическим подходом WoS CC для определения публикационной активности федерального округа составляется единый поисковый запрос, предотвращающий дублирование.
    Преимущества методического подхода Scopus – относительная простота при составлении запроса и дополнительная конкретизация (включение названий научных организаций и/или вузов для повышения качества результатов). Недостатки этого подхода: возможное совпадение с городами из других регионов и/или стран; зависимость от качества списка городов и организаций, включённых в запрос. 
    Для оценки региональной публикационной активности российских исследователей авторы статьи предлагают использовать имеющиеся инструменты международных баз научного цитирования WoS CC и Scopus с учётом их специфики и различий в инструментарии. Чтобы предотвратить завышение показателей публикационной активности в одном субъекте и занижение – в другом, предлагается одновременно использовать сочетание нескольких операторов. Это сочетание уникально для каждой БД. 

Результаты исследования
    Апробация методического подхода к оценке публикационной активности российских исследователей по федеральным округам и субъектам Российской Федерации на основе данных WoS CC и Scopus была проведена на примере показателей НП «Наука» и ГП НТР РФ (в части публикационной активности). 
    Данные федеральных округов по показателям НП «Наука» и 
ГП НТР РФ за 2018 г. приведены в табл. 1. Результаты, полученные с помощью предложенного метода, по всем 85 субъектам не могут быть представлены из-за ограниченного формата статьи.
Таблица 1
Показатели публикационной активности
по федеральным округам по данным WoS CC за 2018 г.
Показатель
ЦФО
СЗФО
ПФО
СКФО
ЮФО
УФО
СФО
ДВФО
Численность российских и зарубежных учёных, работающих в российских организациях и имеющих статьи в научных изданиях первого и второго квартилей, индексируемых в международных базах данных, тыс. ед. 
(рассчитывается по данным WoS CC)*
19,8
8,1
5,6
0,5
0,9
2,5
8,2
1,8
Количество статей в областях, определяемых приоритетами научно-технологического развития, в научных изданиях первого и второго квартилей, индексируемых в международных базах данных, тыс. ед. (по данным 
WoS CC)
7,9
3,2
1,9
0,2
0,3
0,9
3,0
0,6


Окончание таблицы 1
Показатель
ЦФО
СЗФО
ПФО
СКФО
ЮФО
УФО
СФО
ДВФО
Доля статей в соавторстве с иностранными учёными в общем числе публикаций российских авторов, индексируемых в международных системах научного цитирования, % (по данным WoS CC)
15,9
7,2
3,8
0,4
0,7
2,2
5,4
1,2
Доля статей в соавторстве с иностранными учёными в общем числе публикаций российских авторов, индексируемых в международных системах научного цитирования, % (по данным Scopus)
15,4
6,2
3,1
0,3
0,8
1,6
4,7
1,0
Количество статей в областях, определяемых приоритетами научно-технологического развития, тыс. ед. (по данным WoS CC)
25,3
8,5
7,1
0,8
1,6
3,6
8,3
2,5
Количество статей в областях, определяемых приоритетами научно-технологического развития, тыс. ед. (по данным Scopus)
32,1
9,4
7,5
0,9
2,3
3,3
9,2
2,1
    
    В 2018 г. по всем рассчитанным показателям лидирует Центральный федеральный округ (ЦФО), он вносит наибольший вклад в научно-технологическое развитие России. На втором месте – Северо-Западный (СЗФО) и Сибирский (СФО) федеральные округа. 
    Кроме показателей публикационной активности, утверждённых в программных документах, этот методический подход позволяет рассчитать совокупное число научных статей по федеральным округам. 
Распределение их общего числа за 2018 г. по данным WoS CC/Scopus представлено на рис. 1.
              


Рис. 1. Распределение числа научных статей Российской Федерации 
по федеральным округам в 2018 г. (по данным WoS CC/Scopus; 
дата обращения: 22 ноября 2019 г.)
    
    Видно, что наибольшее количество научных статей по данным 
WoS CC опубликовано в ЦФО, на втором месте – СЗФО, на третьем – СФО. Наименьший вклад в публикационную активность вносит Северо-Кавказский федеральный округ (СКФО) – 1 195 статей. 
    По данным Scopus ситуация аналогична: в 2018 г. ЦФО лидирует, на втором месте – СЗФО, на третьем – СФО. Наименьший вклад внёс СКФО – 1 128 статей.
    Абсолютные значения представленных выше показателей подтверждают мнение многих учёных о высокой степени централизации российской науки с наибольшей концентрацией в Москве, Санкт-Петербурге и Московской области [13, 18, 25, 26]. Авторы объясняют это явление неравномерным распределением ресурсов по округам и регионам страны. 
    
Чтобы проследить зависимость абсолютного числа научных статей по регионам России от ресурсной базы (численность исследователей, количество научных организаций и организаций высшего образования, 
финансирование науки), необходимо построить корреляционные таблицы и рассчитать ряд относительных показателей. Одним из таких предложенных нами показателей является количество научных статей в расчёте на 100 исследователей. Распределение полученных значений этого показателя по федеральным округам Российской Федерации за 2018 г. по данным WoS CC и Scopus приведено на рис. 2. 
    Из представленных данных можно сделать вывод о том, что лидирующую позицию по количеству научных статей на 100 исследователей занимает не ЦФО, а СФО – 27,6 ед. (по данным WoS CC). Аналогичная ситуация наблюдается и по данным базы Scopus: СФО по анализируемому показателю значительно опережает остальные регионы 
России.

Рис. 2. Распределение научных статей в расчёте на 100 исследователей 
Российской Федерации по федеральным округам в 2018 г.
(по данным WoS CC/Scopus; дата обращения: 22 ноября 2019 г.)
    
Практическая значимость представленного методического подхода заключается в возможности проанализировать взаимосвязь между публикационной активностью и обеспеченностью ресурсами каждого региона как отдельно, так и в составе всего федерального округа. 
Полученные результаты позволят государственным органам принимать необходимые управленческие решения на федеральном и муниципальном уровнях. 
    Для иллюстрации взаимосвязи публикационной активности регионов с ресурсными факторами нами были выбраны результирующие факторы «число научных статей по данным базы WoS CC» (W) и «число научных статей по данным базы Scopus» (S). В качестве ресурсных факторов предложены следующие показатели: «численность исследователей» (И), «количество научных организаций» (Н), «количество организаций высшего образования» (В), «внутренние затраты на исследования и разработки (ВЗИР)» (Ф). 
    При помощи коэффициента парной корреляции была исследована взаимосвязь этих показателей отдельно в каждом федеральном округе в 2018 г. 
    Привести исходные данные по всем субъектам Российской Федерации не представляется возможным, поэтому в качестве примера взяты только восемь федеральных округов (табл. 2). 
    Из этого среза видно несоответствие показателей в некоторых округах. Так, например, в ЮФО и ДВФО порядок значений по показателям W, S, В и Ф находится в одном диапазоне, а показатель И в ЮФО практически в два раза больше, чем в ДВФО. Авторы статьи детально проанализировали каждый федеральный округ на предмет взаимосвязи перечисленных выше показателей. Матрицы коэффициентов парной корреляции для каждого федерального округа содержатся 
в табл. 3–10.
    
    

    

Таблица 3
Матрица коэффициентов парной корреляции для ЦФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
0,9850
0,9995
0,9816
0,9873
S

1
0,9701
0,9972
0,9891
0,9732
И


1
0,9847
0,9464
0,9995
Н



1
–
0,9869
В




1
0,9474
Ф





1
       
    Данные табл. 3 позволяют сделать вывод о высокой корреляции между рассматриваемыми факторами в ЦФО. Наивысшая корреляция наблюдается между объёмом ВЗИР и числом исследователей и между количеством научных организаций и числом публикаций в WoS CC. Этот факт может свидетельствовать о том, что финансирование науки в ЦФО направлено в основном на зарплату научных работников, при этом наибольшее их число сконцентрировано в Москве и Московской области. 
Таблица 4
Матрица коэффициентов парной корреляции для СЗФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
0,9989
0,9992
0,9909
0,9990
S

1
0,9995
0,9994
0,9895
0,9996
И


1
0,9990
0,9878
0,9999
Н



1
–
0,9993
В




1
0,9887
Ф





1
       
    В СЗФО, как и в ЦФО, между факторами наблюдается большая взаимосвязь. Наивысший коэффициент корреляции между объёмом ВЗИР и числом исследователей составляет 0,9999, при этом Санкт-Петербург и Ленинградская область лидируют в регионе по этим факторам. 

Таблица 5
Матрица коэффициентов парной корреляции для ЮФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
0,9821
0,7608
0,9022
0,9750
S

1
0,9663
0,7547
0,8196
0,9660
И


1
0,7519
0,8827
0,9987
Н



1
–
0,7247
В




1
0,8630
Ф





1
       
    Как видно из табл. 5, в ЮФО не все факторы сильно влияют друг на друга. Так, число научных организаций и число статей в WoS CC и Scopus слабо связаны, несмотря на то, что научных организаций в округе больше, чем вузов. Между числом исследователей и числом статей в WoS CC и Scopus наблюдается сильная связь, при этом число статей в обеих базах примерно одинаково. Соответственно, основная часть статей публикуется исследователями, работающими в крупных университетах ЮФО.
Таблица 6
Матрица коэффициентов парной корреляции для СКФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
-0,1813
0,1545
0,3094
–0,2157
S

1
-0,0717
0,5038
0,5038
–0,1156
И


1
0,6369
0,6500
 0,9903
Н



1
–
 0,5874
В




1
 0,5774
Ф





1
       
    В СКФО самая неоднозначная ситуация в научной сфере, видимая взаимосвязь между факторами отсутствует. Чёткая зависимость прослеживается только между объёмом финансирования науки и численностью исследователей (коэффициент корреляции – 0,9903). По числу организаций в округе лидирует Республика Дагестан, а по числу статей – Чеченская Республика. Однако можно сделать вывод, что ресурсное обеспечение науки в этом федеральном округе не является определяющим.
Таблица 7
Матрица коэффициентов парной корреляции для ПФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
0,6899
0,6460
0,7370
0,5656
S

1
0,7297
0,6652
0,7761
0,6064
И


1
0,5651
0,6216
0,9710
Н



1
–
0,4688
В




1
0,4473
Ф





1
       
    В ПФО также наблюдается неоднозначная картина. Как и в других округах, прослеживается связь между объёмом ВЗИР и числом исследователей. Надо отметить, что наибольшее число научных статей в 
WoS CC и Scopus – из трёх регионов с различным финансированием: республик Татарстан, Башкортостан и Нижегородской области. Доля финансирования в процентах – 11, 7 и 47 соответственно.
Таблица 8
Матрица коэффициентов парной корреляции для УФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
0,9065
0,9615
0,9732
0,9395
S

1
0,9307
0,9398
0,9805
0,9596
И


1
0,7584
0,9449
0,9955
Н



1
–
0,8119
В




1
0,9607
Ф





1
       
    Данные табл. 8 дают представление о высоком влиянии рассматриваемых факторов друг на друга. Наивысший коэффициент парной корреляции наблюдается между объёмом ВЗИР и числом исследователей, как и во многих других федеральных округах. Наибольший объём ВЗИР поступает в Свердловскую область. Корреляционный анализ доказал, что этим обусловлено наибольшее число исследователей, статей и организаций в регионе. 

Таблица 9
Матрица коэффициентов парной корреляции для СФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
0,9293
0,8564
0,6246
0,8010
S

1
0,9624
0,9291
0,6703
0,7930
И


1
0,8924
0,7655
0,9040
Н



1
–
0,6466
В




1
0,6833
Ф





1
       
    Корреляционный анализ факторов СФО показал похожие с ЦФО, СЗФО результаты. Однозначно можно сказать, что объём ВЗИР выделяется в основном на зарплату исследователей, а число научных статей в Scopus зависит от численности исследователей. Более высокие коэффициенты корреляции между числом научных статей и числом научных организаций позволяют сделать вывод, что существенная доля статей написана учёными, работающими на базе научных организаций.
Таблица 10
Матрица коэффициентов парной корреляции для ДВФО
Факторы
Значение коэффициентов парной корреляции между факторами

W
S
И
Н
В
Ф
W
1
–
0,9264
0,8596
0,6522
0,9587
S

1
0,9601
0,8739
0,6498
0,9810
И


1
0,9059
0,7214
0,9781
Н



1
–
0,8607
В




1
0,5861
Ф





1
       
    Корреляционный анализ показал, что объём ВЗИР в ДВФО в основном влияет на число научных статей в WoS CC и Scopus и зависит от численности исследователей. Между числом научных организаций и числом исследователей также прослеживается тесная связь (коэффициент корреляции – 0,9059), следовательно, можно сделать вывод, что наблюдается аналогичная с СФО ситуация – существенная доля статей написана учёными, работающими на базе научных организаций.
    Анализ взаимосвязи между результирующими и ресурсными факторами показывает: ситуация в округах различается в зависимости от специфики их инфраструктуры и наличия ресурсных факторов. Поэтому невозможно выявить единую закономерность по стране. Представленные данные говорят о неравномерности научно-технологического ландшафта Российской Федерации по федеральным округам и об отсутствии в некоторых из них корреляции между результатами научной деятельности (в виде публикационной активности) и имеющимися в регионах ресурсами. 
    Результаты исследования с графическими показателями публикационной активности по федеральным округам Российской Федерации по данным WoS CC и Scopus опубликованы в [17].
Выводы
    В статье представлен методический подход к оценке публикационной активности российских учёных, который основан на инструменте поиска WoS CC по городам и почтовым индексам и на одновременном поисковом запросе с использованием названий городов и крупнейших локальных научных организаций и/или вузов в Scopus. 
    На основе предложенного методического подхода были определены значения ряда показателей НП «Наука» и ГП НТР РФ (в части публикационной активности), а также общее число научных статей по регионам России. Кроме показателей публикационной активности, утверждённых в программных документах, в статье рассчитан относительный показатель публикационной активности – число научных статей на 100 исследователей по федеральным округам, который показывает противоположную картину с концентрацией научных результатов в ДВФО и СФО. 
