Север и рынок. 2023, № 3.

СЕВЕР И РЫНОК: формирование экономического порядка. 2023. № 3. С. 107-125. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2023, no. 3, pp. 107-125. СОЦИАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ СЕВЕРА И АРКТИКИ РОССИИ Как было отмечено в предыдущем разделе обзора литературы, мнение населения о науке и инновациях является индикатором научно-технологического развития регионов. Его учет может позволить выявить проблемы, которые сдерживают это развитие. В рамках данного исследования будет произведена попытка выявить проблемы научно-технологического развития северных территорий РФ посредством проведения социологического опроса на примере Вологодской области как типичного региона Европейского Севера. Таблица 1 Положение регионов Европейского Севера РФ среди регионов СЗФО по значениям индексов, характеризующих отдельные аспекты инновационного развития, в рамках рейтинга инновационного развития субъектов РФ НИУ ВШЭ Регион СЭУ НТП КИП СЭУ НТП КИП СЭУ НТП КИП 2010 г. 2012 г. 2013 г. Архангельская обл. 0,343 0,260 0,226 0,372 0,351 0,126 0,354 0,378 0,222 Вологодская обл. 0,293 0,295 0,670 0,335 0,307 0,375 0,352 0,339 0,333 Калининградская обл. 0,414 0,337 0,450 0,450 0,346 0,250 0,417 0,338 0,113 Ленинградская обл. 0,363 0,322 0,556 0,462 0,323 0,500 0,429 0,303 0,444 Мурманская обл. 0,372 0,402 0,556 0,393 0,397 0,375 0,404 0,406 0,333 Новгородская обл. 0,345 0,314 0,556 0,399 0,373 0,127 0,372 0,412 0,113 Псковская обл. 0,304 0,170 0,448 0,344 0,216 0,129 0,332 0,212 0,116 Республика Карелия 0,326 0,309 0,447 0,383 0,347 0,131 0,382 0,371 0,116 Республика Коми 0,293 0,372 0,556 0,358 0,400 0,503 0,410 0,388 0,447 Санкт-Петербург 0,710 0,536 0,558 0,707 0,582 0,387 0,700 0,556 0,373 2014 г. 2015 г. 2017 г. Архангельская обл. 0,332 0,348 0,225 0,332 0,348 0,225 0,332 0,348 0,225 Вологодская обл. 0,311 0,312 0,373 0,311 0,312 0,373 0,311 0,312 0,373 Калининградская обл. 0,392 0,252 0,114 0,392 0,252 0,114 0,392 0,252 0,114 Ленинградская обл. 0,369 0,262 0,334 0,369 0,262 0,334 0,369 0,262 0,334 Мурманская обл. 0,409 0,366 0,335 0,409 0,366 0,335 0,409 0,366 0,335 Новгородская обл. 0,358 0,360 0,142 0,358 0,360 0,142 0,358 0,360 0,142 Псковская обл. 0,354 0,188 0,111 0,354 0,188 0,111 0,354 0,188 0,111 Республика Карелия 0,364 0,355 0,339 0,364 0,355 0,339 0,364 0,355 0,339 Республика Коми 0,396 0,327 0,444 0,396 0,327 0,444 0,396 0,327 0,444 Санкт-Петербург 0,683 0,571 0,451 0,683 0,571 0,451 0,683 0,571 0,451 2018 г. Примечания: СЭУ — индекс «Социально-экономические условия инновационной деятельности». НТП — индекс «Научно-технологический потенциал». КИП — индекс «Качество инновационной политики». Источник: Рейтинг инновационного развития субъектов РФ // НИУ «Высшая школа экономики»: офиц. сайт. URL: https://www.hse.ru/primarydata/rir (дата обращения: 28.01.2023). Архангельская обл. 0,389 0,283 0,342 Вологодская обл. 0,368 0,305 0,326 Калининградская обл. 0,465 0,304 0,433 Ленинградская обл. 0,319 0,265 0,341 Мурманская обл. 0,382 0,268 0,264 Новгородская обл. 0,343 0,372 0,275 Псковская обл. 0,344 0,267 0,186 Республика Карелия 0,349 0,315 0,317 Республика Коми 0,370 0,343 0,283 Санкт-Петербург 0,527 0,486 0,497 Методология исследования Методологической основой работы служит модель принятия технологий [11], которая основывается на предположении о том, что от восприятия пользователем новой информационной системы зависят ее принятие и практическое применение. Изначальные детерминанты данной модели — полезность технологий и простота их использования. Однако в ряде случаев модель дополняется такими переменными, как социальное влияние и доверие [24, 25]. Возможность дополнения модели данными переменными имеет особое значение в рамках настоящей работы, поскольку, кроме восприятия инноваций, нами исследуется еще и восприятие науки. Теоретико-методологические аспекты исследования базируются на результатах, полученных российскими и зарубежными учеными-экономистами, и на собственных результатах и выводах. © Иванов С. Л., Теребова С. В., 2023 112