Север и рынок. 2025, № 4.

СЕВЕР И РЫНОК: формирование экономического порядка. 2025. № 4. С. 182-192. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2025, no. 4, pp. 182-192. ИННОВАЦИИ В ЭКОНОМИКЕ СЕВЕРНЫХ И АРКТИЧЕСКИХ РЕГИОНОВ (веса < 0,15 по патентам), что подтверждает наличие разрыва между подготовкой кадров и их интеграцией в реальные технологические цепочки. Это указывает на необходимость переориентации образовательных программ на практико-ориентированные модули, тесно связанные с добывающими и экологическими отраслями. Тем не менее исследование имеет ряд ограничений, присущих как методологии, так и доступности данных в российской практике. Во-первых, модель опирается на официальную статистику, которая не всегда отражает реальные процессы внедрения технологий, особенно в частном секторе. Во-вторых, временной ряд (2018-2024 гг.) недостаточно долог для оценки долгосрочных эффектов, таких как лаг между запуском программы и ростом патентной активности. В-третьих, модель не учитывает институциональные барьеры — бюрократические издержки, межведомственную несогласованность и прочие риски, которые могут существенно снижать эффективность программ в реальности. Эти ограничения характерны для большинства количественных исследований в российской арктической повестке и требуют дальнейшей проработки через смешанные методы, сочетающие ИИ-модели с качественными ситуационными исследованиями (так называемыми кейсами). Тем не менее MASGN-TT представляет собой значительный методологический прогресс по сравнению с существующими подходами. В отличие от агрегированных или корреляционных индексов, предложенная модель обеспечивает причинно­ ориентированную, интерпретируемую оценку, в которой каждая связь имеет четкое содержательное значение. Это особенно важно для государственной политики, где решения должны основываться не на «черных ящиках», а на прозрачных и проверяемых доказательствах. Возможность визуализировать влияние в виде тепловой карты и направленного графа делает результаты доступными для широкой аудитории — чиновников, экспертов, общественных организаций. Выводы Настоящее исследование впервые в российской практике предложило и валидировало интерпретируемую модель MASGN-TT для оценки влияния федеральных программ на технологическое развитие арктических регионов. Результаты подтверждают гипотезу о том, что технологический рост в Арктике определяется не объемом финансирования, а структурой программного воздействия, в которой ключевую роль играют инициативы, интегрирующие цифровые решения в операционные процессы. Два программных драйвера — «Цифровая трансформация» и «Экологический мониторинг» — оказывают доминирующее влияние на технологические индикаторы с весами внимания, достигающими 0,90 по патентам на IoT, автономные системы и цифровизацию экомониторинга. Это свидетельствует о том, что в условиях Арктики технологическое развитие не является следствием изолированных ИТ-инвестиций, а возникает там, где государственные программы создают системные стимулы для внедрения сложных цифровых решений, будь то в добывающей промышленности или экологическом управлении. Программа «Цифровое образование», несмотря на высокий эффект на уровень цифровой грамотности населения (вес 0,87), не транслируется в инновационные результаты, что подтверждает наличие структурного разрыва между подготовкой кадров и их вовлечением в технологические цепочки. Это указывает на необходимость пересмотра подходов к кадровой политике: необходима трансформация образования от классических учебных планов к реальным отраслевым задачам. Предложенная авторами модель показала высокую прогностическую точность и обеспечила интерпретируемую карту причинно-следственных связей между федеральными программами и технологическими выходами. Ее визуализации — тепловая карта и направленный граф — позволяют не только оценивать эффективность, но и объяснять ее, что делает модель полезным инструментом для государственного управления. Практическая значимость заключается в возможности целенаправленного перераспределения ресурсов: вместо равномерного распределения бюджета между всеми программами, государству теперь доступна возможность фокусировать инвестиции на тех инициативах, которые генерируют максимальный технологический эффект. Это открывает путь к доказательной политике технологического развития Арктики. Перспективы дальнейших исследований включают: расширение модели на трансграничные арктические регионы (Канада, Норвегия, Финляндия); интеграцию данных о частном секторе и инвестициях; внедрение временных лагов для оценки долгосрочного эффекта; разработку цифрового мониторингового модуля на базе MASGN-TT для Минвостокразвития и АЗРФ. Таким образом, предложенная MASGN-TT-модель может рассматриваться не просто как методология, а как новый стандарт анализа государственных программ, способный трансформировать подходы к управлению технологическим развитием в условиях экстремальных территорий. ©Антипов С. К., Белошицкий А. В., Дубгорн А. С., Ильин И. В., Лёвина А. И., 2025 189