Север и рынок. 2024, № 4.

СЕВЕР И РЫНОК: формирование экономического порядка. 2024. № 4. С. 164-179. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2024, no. 4, pp. 164-179. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ НА СЕВЕРЕ И В АРКТИКЕ во-вторых, методы прогнозирования даю т возможность предикативной аналитики (использование ретроспективных данных в процессе предсказания) частных показателей; в-третьих, корреляционный анализ позволяет выбрать адекватный способ прогнозирования; в-четвёртых, индексный метод объективно оценивает частные показатели, обеспечивает сопоставимость данных; в-пятых, метод матриц даёт возможность позиционировать регион, рассмотреть уровень трудового потенциала в контексте цифровизации и технологического суверенитета; в-шестых, кластерный метод осуществляет ранжирование регионов и выявляет лидеров и аутсайдеров для обоснования предложений по стимулированию ключевых направлений в сфере кадрового обеспечения территорий. Представленная методика имеет ряд преимуществ перед другими: расширен перечень детерминант и частных показателей д ля оценки уровня трудового потенциала с учётом современных тенденций (цифровое и инновационно-технологическое развитие территорий), описан алгоритм по выбору адекватного способа прогнозирования частных показателей, предложена типо ло гия субъектов в контексте цифровизации и обеспечения технологического суверенитета с использованием объективных оценочных критериев, дана описательная характеристика кластеров, позволяющая выполнить позиционирование регионов по изучаемому показателю. Результаты исследования Апробация методики прогнозной оценки уровня трудового потенциала в контексте цифровизации и технологического суверенитета была проведена на статистических данных субъектов Арктической зоны РФ. Расчётно-аналитические данные для оценки прогнозного уровня трудового потенциала в контексте цифровизации и технологического суверенитета приведены в табл. 4. Анализируя детерминанты , которые влияют на интегральный показатель уровня трудового потенциала, отметим, что демографический фактор для регионов Арктической зоны РФ является наиболее «у з к им » местом и значения обобщающих индексов варьируются от 0,48 до 0,8. Аутсайдеры — старопромышленные регионы Европейского Севера (республики Карелия, Коми и Архангельская область). Основные причины: снижение естественного прироста населения, отрицательный миграционный 5 Рейтинги регионов России по показателям / / РИА Рейтинг. URL: https://ria.ru/tag_thematic_category_Statistika/ (дата обращения: 16.08.2024). приток трудовы х ресурсов. Обобщающие индексы физиологического фактора территорий (Мурманская область, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика (Саха) Якутия) стремятся к 1, а в ряде случаев превышают 1 (Красноярский край). Это говорит о том, что природно-климатические условия, хотя и отрицательно влияют на уровень трудового потенциала, но влияние нивелируется посредством повышения качества жизни населения (здравоохранение, жилищные условия, рост благосостояния лю дей )5. Значения обобщающих индексов профессионально­ образовательной детерминанты в ряде арктических регионов (Архангельская область, Красноярский край, Республика (Саха) Якутия) превышают среднероссийский показатель. Подобная тенденция объясняется тем, что необходима подготовка квалифицированных кадров с учётом глобальных изменений в экономической, политической сферах. В отношении экономического фактора можно констатировать, что обобщающие индексы у регионов Арктической зоны РФ имеют высокие значения. Именно эта детерминанта вносит наибольший вклад в рост уровня трудового потенциала, поскольку арктические территории являются стратегически значимыми для России и определяю т вектор развития страны в долгосрочной перспективе. При оценке уровня цифровизации и технологического суверенитета выявлено, что обобщающие индексы «цифровое развитие» у регионов находятся на среднероссийском уровне или превышают его значения. Такая ситуация свидетельствует об активном внедрении и применении цифровых технологий на арктических территориях. Однако уровень информационно-технологического развития невысокий, обобщающие индексы варьируются в интервале от 0,28 до 0,84. Лидером является Красноярский край — 0,84, у остальных субъектов — не выше 0,56. Для эффективного функционирования арктических территорий необходимо последовательно проводить работу по повышению уровня это составляющей. Визуализация результатов табл. 4 представлена на рисунке в виде матрицы. Интерпретация значений показателей проводилась посредством кластерного метода. Кластерный анализ позволил прийти к выводам: - регионы Арктической зоны РФ сосредоточены в центре и частично в верхнем правом углу матрицы (отсутствуют территории с низкими уровнями трудового потенциала, цифровизации и технологического суверенитета); 172 © Кузнецова М. Н., Васильева А. С., 2024