Агресія росії проти України спричинила величезні руйнування, людські страждання та збої в роботі інституцій. Про вплив війни на інфраструктуру та промисловість написано багато. Однак наслідкам війни для економіки знань досі приділялося менше уваги.
У нещодавньому дослідженні ми проаналізували, як російське вторгнення 2014 року вплинуло на наукову продуктивність українських вчених (Guariglia et al., 2025). Отримані результати підкреслюють вразливість національних академічних систем у часи територіальних збройних конфліктів та їхню нерівномірну здатність адаптуватися до стресових умов.
Зв’язок між збройними конфліктами та академічною діяльністю вже давно в центрі уваги політичної економії війни. Наявні дослідження показують, що війна порушує функціонування системи вищої освіти через переміщення, скорочення фінансування та інституційний колапс (Becker and Ferrara, 2019; Iaria et al., 2018). Водночас окремі війни супроводжувалися сплесками наукових інновацій — передусім у військовій та медичній сферах (Ruttan, 2006; Gross and Sampat, 2023). Сукупний ефект залежить від характеру конфлікту, інституційної стійкості та напрямку державного фінансування.
Використовуючи дані про публікації та цитування з бази Scopus, ми проаналізували наукову діяльність понад 21 000 дослідників, афілійованих з українськими установами, у період з 2004 по 2023 рік. Застосувавши метод «різниці в різницях» та машинне навчання, ми виокремили причинно-наслідковий зв’язок впливу війни на наукову продуктивність як у кількісному, так і в якісному вимірі.
Ключовим елементом нашої емпіричної стратегії є географічна класифікація уражених регіонів. До експериментальної групи ми віднесли дослідників, афілійованих із установами в Донецьку, Луганську та Криму, які не були релоковані після російського вторгнення та зазнали окупації або анексії у 2014 році. Контрольна група охоплює інші регіони України, що не зазнали прямого впливу бойових дій у цей період. Такий просторовий контраст дає змогу ізолювати вплив війни та окупації від ширших національних тенденцій наукової продуктивності.
Ці регіональні відмінності розвивалися на тлі ширших структурних трансформацій в українській дослідницькій екосистемі, багато з яких проілюстровано на рисунку 1 нашого дослідження. Після 2014 року фінансування науки стало ще більше спрямовуватися на експериментальні розробки, тоді як фундаментальні та прикладні дослідження отримували лише близько чверті всіх витрат на НДДКР. Водночас кількість аспірантів різко скоротилася до 2018 року й знову виросла у 2022-му — ймовірно, через підвищений інтерес до оборонних та енергетичних технологій або як спосіб отримати відстрочку від мобілізації. Кількість українських наукових журналів неухильно зростала, хоча їхня середня якість за індексом SJR та кількістю цитувань залишалася стабільною. Тоді ж виросла кількість цитувань на одну статтю, що може свідчити про все більше визнання окремих наукових результатів. Втім, середнє значення індексу SJR міжнародних журналів, у яких публікувалися українські дослідники, досягло найнижчого рівня близько 2020 року, коли також зменшилася середня кількість співавторів на одну публікацію — обидва показники є ознаками ослаблення глобальної інтеграції та зниження спроможності до наукової співпраці. Разом ці патерни свідчать про функціонування дослідницької системи в умовах стресу — за обмежених ресурсів та порушених зв’язків. Водночас спостерігаються й окремі ознаки стійкості та адаптації, особливо в регіонах, менш безпосередньо уражених війною.
Рисунок 1. Категорії витрат на дослідження, кількість аспірантів та характеристики наукової продукції в Україні з плином часу
Примітки: Панель A представляє дані щодо витрат на дослідження та кількості аспірантів в Україні за роками. Частки витрат на різні типи досліджень (фундаментальні, прикладні та експериментальні розробки) від загального обсягу фінансування досліджень наведені по лівій вертикальній осі. Кількість аспірантів відображено по правій вертикальній осі. Панель В демонструє характеристики наукових журналів, виданих в Україні. Середнє значення індексу SJR журналів та середню кількість цитувань на одну статтю показано на лівій вертикальній осі, а кількість журналів — на правій. Панель С ілюструє середню кількість співавторів у наукових публікаціях (ліва вісь) та середнє значення SJR-індексу (міжнародних) журналів, у яких публікувалися автори, афілійовані з українськими установами (права вісь). Пунктирні вертикальні лінії позначають 2014 рік.
Джерело: Державна служба статистики України (2023), Scimago (2023), Scopus (2023).
Рисунок 2 демонструє, що наукова продуктивність неухильно зростала в усіх регіонах України до 2014 року, після чого війна спричинила її різке падіння — особливо в Криму та охоплених бойовими діями Донецькій і Луганській областях. Крим швидко «відновився», ймовірно, завдяки посиленому російському фінансуванню після незаконної анексії, але обсяг публікацій в охоплених війною регіонах суттєво знизився і згодом стабілізувався на значно нижчому рівні.
Рисунок 2. Середня кількість опублікованих наукових статей на одного автора
Примітки: На рисунку зображено середню кількість опублікованих статей на одного автора для дослідників, афілійованих з установами/університетами, розташованими в Криму; Донецькій і Луганській областях; прикордонних регіонах (зокрема, Харків, Запоріжжя, Дніпро та Херсон); а також по всій території України, за винятком Донецької, Луганської областей та Криму.
Джерело: Scopus (2023).
Основні результати дослідження показали, що у дослідників, афілійованих із установами на окупованих територіях Донецької та Луганської областей, після 2014 року середня кількість публікацій знизилася на понад 20% порівняно з контрольними регіонами. Середня кількість цитувань на одного дослідника також зменшилася, що вказує на зниження глобального впливу. Оцінки, отримані за допомогою моделей R-learner та X-learner (Künzel et al., 2019; Nie and Wager, 2021), свідчать про ще глибше скорочення — до 45% в окремих випадках.
Динамічний аналіз тенденцій публікацій підтверджує ці патерни та демонструє їхню стійкість у часі (див. рисунок 3). Аналіз чітко фіксує тривале зниження наукової продуктивності дослідників з окупованих територій Донецької та Луганської областей, яке розпочалося у 2014 році та тривало щонайменше до 2020-го. Натомість анексія Криму призвела лише до тимчасового спаду в 2014 році, після чого з 2016 року спостерігається стабільне й статистично значуще зростання кількості публікацій. Така розбіжність підкреслює, наскільки різними можуть бути наслідки для розвитку наукової діяльності в умовах активних бойових дій порівняно з адміністративною анексією.
Рисунок 3. Динамічні ефекти методу «різниця в різницях» (DiD) впливу війни на кількість опублікованих статей в окупованих частинах Донецької та Луганської областей (ліва панель) та у Криму (права панель).
Примітки: На цьому рисунку показано вплив війни на кількість опублікованих статей за роками для авторів, афілійованих з установами на окупованих територіях Донецької та Луганської областей (ліва панель) та у Криму (права панель). Графік побудовано на основі коефіцієнтів, отриманих з DiD-оцінок з фіксованими ефектами регресії, де залежна змінна — це кількість опублікованих статей, а вплив війни виміряний добутком змінних «статус» та змінних років починаючи з 2014. Контрольну групу становлять прикордонні регіони (Харківська, Запорізька, Дніпропетровська та Херсонська області). Також подано відповідні довірчі інтервали. Усі регресії враховують фіксовані ефекти автора та року.
Окрім регіональних структурних патернів, ми також спостерігаємо суттєві відмінності залежно від профілю науковців (див. рисунок 4). Зокрема, найбільше скорочення наукової продуктивності зафіксовано серед досвідчених учених та тих, хто раніше мав наукові зв’язки з росією. В окупованому Криму зростання кількості публікацій було зумовлене переважно активністю молодших учених і науковців середньої ланки, а не провідних дослідників.
Рисунок 4. Вплив війни на різні типи дослідників
Примітки: На рисунку наведено оцінки коефіцієнтів регресії «різниця в різницях» (DiD) та відповідні довірчі інтервали. У цій регресії залежна змінна — це кількість статей, опублікованих українськими дослідниками. На лівій панелі експериментальну групу становлять окуповані частини Донецької та Луганської областей, на правій — Крим. В обох випадках до контрольної групи входять усі неокуповані регіони України. Усі регресії враховують фіксовані ефекти автора та року.
Крім того, у Криму, де бойові дії були мінімальними, а адміністративний контроль перейшов до росії, наукова активність зросла — принаймні на папері. Це зростання було зумовлене переважно публікаціями низького рівня впливу в російськомовних журналах, багато з яких не індексуються в міжнародних наукометричних базах. Якщо виключити ці журнали з вибірки, зростання наукової продуктивності після 2014 року зникає. Така переорієнтація від міжнародних платформ до видань, афілійованих із росією, свідчить не про відновлення, а радше про стратегічне переналаштування в умовах окупації (Ganguli and Waldinger, 2024).
Ці зрушення узгоджуються з ширшими висновками про те, як політичне переорієнтування змінює академічні стимули. Дослідники в анексованих або окупованих регіонах можуть підтримувати кількість публікацій, однак їхня інтеграція в глобальні наукові мережі погіршується. Отримані результати свідчать, що наука в умовах авторитарних або мілітаризованих режимів стає більш ізольованою та менш впливовою — висновок, який також підтверджується історичними дослідженнями на прикладі нацистської Німеччини та країн Східної Європи часів Холодної війни (Becker et al., 2024; Iaria et al., 2018).
Результати нашого дослідження дають підстави для трьох ключових висновків, важливих для формування політики та розвитку наукових досліджень.
По-перше, вплив війни на науку є глибоко нерівномірним. Регіони, що зазнали прямого військового втручання, стикаються з суттєвими та стійкими втратами наукового потенціалу. Натомість в окупованих районах може спостерігатися переорієнтація дослідницької активності та зниження її якості. Така подвійність ускладнює інтерпретацію загальнонаціональних тенденцій на основі агрегованих показників.
По-друге, наукові мережі не так легко відновити. Фрагментація співавторських зв’язків, втрата досвідчених дослідників та відірваність від міжнародних академічних журналів призводять до довготривалих втрат для інноваційної екосистеми.
По-третє, відновлення потребує значно більше, ніж фізична реконструкція. Політика відбудови академічної системи України має охоплювати відновлення будівель не лише, а й професійних мереж, підтримку переміщених науковців та переорієнтацію стимулів на проведення високоякісних досліджень, що визнаватимуться на глобальному рівні. Визначальну роль у цьому процесі відіграватиме міжнародна підтримка — у формі фінансування, інституційних партнерств і програм академічної мобільності.
У підсумку, війна змінює науку не лише шляхом руйнування спроможностей, а й через переспрямування, ізоляцію та переосмислення її цілей. У процесі відбудови України відновлення її наукового потенціалу слід розглядати не лише як академічне завдання, а й як один з наріжних каменів національного відновлення.
Список літератури
- Becker, S. O., & Ferrara, A. (2019). Consequences of forced migration: A survey of recent findings. Labour Economics, 59, 1–16.
- Becker, S. O., Lindenthal, V., Mukand, S., & Waldinger, F. (2024). Prosecutions and escape: Professional networks and high-skilled emigration from Nazi Germany. American Economic Journal: Applied Economics, 16(3), 1–43.
- Ganguli, I., & Waldinger, F. (2024). War and science in Ukraine. Entrepreneurship and Innovation Policy and the Economy, 3(1), 165-188.
- Gross, D. P., & Sampat, B. N. (2023). The World War II crisis innovation model: What was it, and where does it apply? Research Policy, 52(9), 104845.
- Guariglia, A., Nikolsko-Rzhevskyy, A., Talavera, O., & Zadorozhna, O. (2025). Research productivity during the Russian war in Ukraine. Public Choice, 1-25.
- Iaria, A., Schwarz, C., & Waldinger, F. (2018). Frontier knowledge and scientific production: Evidence from the collapse of international science. Quarterly Journal of Economics, 133(2), 927–991.
- Künzel, S. R., Sekhon, J. S., Bickel, P. J., & Yu, B. (2019). Metalearners for estimating heterogeneous treatment effects using machine learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(10), 4156–4165.
- Nie, X., & Wager, S. (2021). Quasi-oracle estimation of heterogeneous treatment effects. Biometrika, 108(2), 299–319.
- Ruttan, V. W. (2006). Is war necessary for economic growth? Military procurement and technology development. Oxford University Press.
Рисунки
Фото: depositphotos.com/ua
Застереження
Автори не є співробітниками, не консультують, не володіють акціями та не отримують фінансування від жодної компанії чи організації, яка б мала користь від цієї статті, а також жодним чином з ними не пов’язаний