Север и рынок. 2022, № 2.

СЕВЕР И РЫНОК: формирование экономического порядка. 2022. № 2. С. 35-44. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2022, no. 2, pp. 35-44. ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ И ИННОВАЦИИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ СЕВЕРА И АРКТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Красноярский край Мурманская область Республика Карелия Архангельская область Республика Саха (Якутия) Республика Коми Ямало-Ненецкий АО Чукотский АО Ненецкий АО 1,0 0,64 0,60 0,58 0,57 0,49 0,39 0,28 0,22 Рис. 2. Рейтинг интегрального индекса уровня ИРР АЗРФ за период 2017-2019 гг. Рис. 3. Сводный инновационный профиль регионов АЗРФ за период 2017-2019 гг. К регионам с низким уровнем инновационного развития относятся Ненецкий и Чукотский автономные округа, которые характеризуются недостаточным количеством объектов инновационной инфраструктуры и отсутствием структур, проводящих инновационную политику в данных регионах. Их отсталость обусловлена тем обстоятельством, что их территории локализуются в зоне Крайнего Севера, что непосредственно влияет на сложность их климатических условий. Территории других изучаемых регионов располагаются в зонах с менее суровым климатом, что, в свою очередь, позволяет обеспечить более комфортные условия для жизнедеятельности и труда человека [13]. Остальные субъекты можно отнести к регионам со средним уровнем инновационного развития. Следует отметить Мурманскую область, которая располагает высоким показателем количества занятых исследованиями и разработками в расчете на 10 тыс. среднегодовой численности занятых в экономике региона (значение х2). В целом проведение подобных рейтинговых оценок инновационного развития для каждого региона весьма полезно. Устойчивость инновационного развития региона В настоящее время среди исследователей- экономистов термин «устойчивое развитие» получил широкое распространение [10, 14, 27-31]. Для оценки уровня ИРР на основе сводных значений индекса интегральной оценки авторами выполнен расчет коэффициента устойчивости динамики ИРР (Куст). Для этого используется величина коэффициента вариации случайной величины, широко применяемой в области теории вероятности и статистики. Проведем расчет коэффициента вариации V8: V = 5/х"* 100. (1) Авторы предлагают использовать формулу (1) для расчета коэффициента устойчивости ИРР АЗРФ (Куст) по следующим критериям, соответствующим принятым в статистике значениям коэффициента вариации: - высокая устойчивость (< 10 %); - средняя устойчивость (10-20 %); - низкая устойчивость (> 20 %). Результаты расчета усредненной за период 2015-2019 гг. величины Куст, выполненные по формуле (1), представлены в табл. 2. Анализ данной таблицы показывает, что самый высокий уровень устойчивости ИРР за рассматриваемый период времени наблюдается в Красноярском крае (0,03 %). Также высокие показатели величины Куст (менее 10 %) имеют Мурманская область (5,8 %), Республика Коми (6,75 %) и Чукотский АО (5,72 %). Остальные регионы, кроме Ненецкого АО (21,86%), относятся к группе со средним уровнем устойчивости ИРР (Куст = 10-20 %). 8 Коэффициент вариации. URL: https://wiki.loginom.ru/articles/ variation-coefficient.html © Егоров Н. Е., Бабкин А. В., Бабкин И. А., Мартынушкин А. Б., 2022 39