сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Теоретико-игровой подход к моделированию мобильности исследователей
https://doi.org/10.34020/2073-6495-2025-3-150-170
Аннотация
В статье рассматривается теоретико-игровое моделирование мобильности исследователей между городами своей страны. Построены две простейшие теоретико-игровые модели. Первая модель характеризует принятие исследователем решения относительно места своей деятельности посредством оценки вероятности успешности такой деятельности в условиях индивидуального или группового участия, и представляет собой антагонистическую (матричную) игру. Вторая модель учитывает взаимодействие исследователей в группе, выражающееся через сопоставление изменений в индивидуальных и совместных знаниях. Разный профессиональный и количественный состав исследователей в городах порождает множественность равновесий, характерную для координационной и антикоординационной игр. Проблему выбора наилучшего равновесия по Нэшу предложено решить с помощью дополнительного параметра: степени возможности продолжения научной темы, которая велась в городе выезда. Выявлено, что различия в степени таких возможностей между городами могут формировать приоритет перемещения исследователей.
Об авторах
Т. Б. Мельникова
Севастопольский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова
Россия
Россия
Мельникова Татьяна Борисовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления
Севастополь
А. В. Сигал
Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского
Россия
Россия
Сигал Анатолий Викторович, доктор экономических наук, профессор кафедры бизнес-информатики и математического моделирования
Симферополь, Республика Крым
Список литературы
1. Kyvik S., Reymert I. Research collaboration in groups and networks: differences across academic fields. Scientometrics. 2017. No. 113. P. 951–967. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2497-5
2. Нефедова А.И., Чефанова Е.И., Слепых В.И., Иващенко А.Д. Эффекты участия во внутрироссийской мобильности для молодых ученых и преподавателей // Вопросы образования. 2024. № 2. С. 203–225. https://doi.org/10.17323/vo-2024-17186
3. Гуськов А.Е., Селиванова И.В., Косяков Д.В. Миграция российских исследователей: анализ на основе наукометрического подхода // Библиосфера. 2021. № 1. С. 3–15. https://doi.org/10.20913/1815-3186-2021-1-3-15
4. Дежина И.Г., Солдатова С.Э., Ушакова С.Е. Миграция научных кадров Балтийского региона: прогноз и факторы влияния // Балтийский регион. 2020. Т. 12, № 1. С. 115–131. https://doi.org/10.5922/2079-8555-2020-1-7
5. Jiang F., Pan T., Wang J., Ma Y. To academia or industry: Mobility and impact on ACM fellows’ scientific careers // Information Processing & Management. 2024. Vol. 61, no. 4. P. 103736. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2024.103736
6. Azoulay P., Ganguli I., Graff Zivin J. The mobility of elite life scientists: professional and personal determinants // Research Policy. 2017. Vol. 46, iss. 3. P. 573–590. https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.01.002
7. Bernard M., Bernela B., Ferru M. Does the geographical mobility of scientists shape their collaboration network? A panel approach of chemists’ careers // Papers in Regional Science. 2021. No. 100. P. 79–99. https://doi.org/10.1111/pirs.12563
8. Васильева А.В. Прогноз трудовой миграции, воспроизводства населения и экономического развития России // Экономика региона. 2017. Т. 13, вып. 3. С. 812–826. https://doi.org/10.17059/2017-3-14
9. Судакова А.Е., Тарасьев A.A., Сандлер Д.Г. Динамическая модель прогнозирования научной миграции в регионе // Экономика региона. 2021. Т. 17, вып. 4. С. 1196–1209. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-4-11
10. Vaccario G., Verginer L., Schweitzer F. Reproducing scientists’ mobility: A data-driven model // Scientific Reports. 2021. Vol. 11, no. 1. https://doi.org/10.1038/s41598-021-90281-9
11. Deville P., Wang D., Sinatra R., Song Ch., Blondel V.D., Barabási A.-L. Career on the Move: Geography, Stratification and Scientific Impact // Scientific Reports. 2014. Vol. 4, no. 1. P. 4770. https://doi.org/10.1038/srep04770
12. Сигал А.В. Теория игр и ее экономические приложения. М.: ИНФРА-М, 2019. 418 с. https://doi.org/10.12737/textbook_5b4462825d3c38.99437329
13. Мельникова Т.Б. Модель формирования и роста сети локализации знаний // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. 2025. Т. 27, № 2.
14. Гайнанов Д.А., Гатауллин Д.А., Аслаева С.Ш. Оценка потенциала перспективных экономических специализаций региона // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2023. Т. 33, № 5. С. 769–777. https://doi.org/10.35634/2412-9593-2023-33-5-769-777.
15. Кудрявцева Т.Ю., Схведиани А.Е., Родионова М.А., Яковлева В.В. Идентификация кластеров на территории России на основе синтеза функционального и пространственного подходов // Регионология. 2023. Т. 31, № 1 (122). С. 46–69. https://doi.org/10.15507/2413-1407.122.031.202301.046-069
16. Ужегов А.О. Индустриальный профиль регионов и возможности их высокотехнологичного развития // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. 2023. Т. 21, № 3. С. 118–128. https://doi.org/10.24147/1812-3988.2023.21(3).118-128
17. Easley D., Kleinberg J. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a highly connected world. Cambridge University Press, 2010. 819 p.
18. Carlsson H., van Damme E. Global games and equilibrium selection // Econometrica. 1993. Vol. 61, no. 5. P. 989–1018. https://doi.org/10.2307/2951491
Рецензия
Для цитирования:
Мельникова Т.Б., Сигал А.В. Теоретико-игровой подход к моделированию мобильности исследователей. Вестник НГУЭУ. 2025;(3):150-170. https://doi.org/10.34020/2073-6495-2025-3-150-170
For citation:
Melnikova T.B., Sigal A.V. Game-theoretic approach to modeling researchers’ mobility. Vestnik NSUEM. 2025;(3):150-170. (In Russ.) https://doi.org/10.34020/2073-6495-2025-3-150-170
Послать статью по эл. почте 
