Государственная целевая политика в области развития цифровой экономики

Как показывает анализ, лидерами среди регионов России по показателю индекса цифровизации являются г. Москва, г. Санкт-Петербург, Тюменская область и Республика Татарстан.Указанная группа регионов занимает лидирующие позиции по показателю индекса цифровизации на протяжении всего исследуемого периода.С целью оценки влияния факторов на показатель индекса цифровизации в рамках исследования целесообразно выполнить корреляционно-регрессионный анализ и построение моделей. С этой целью в качестве эндогенной переменной примем показатель индекса цифровизации, полученный по результатам расчетов, а в качестве экзогенных переменных – систему трансформационных и трансакционных факторов, сформированных в рамках исследования.На первоначальном этапе целесообразно выполнить отбор факторов, которые характеризуются наиболее сильной связью с эндогенной переменной. С этой целью необходимо выполнить построение матрицы парных коэффициентов корреляции. В виду достаточно большого числа факторов парные коэффициенты корреляции представлены в виде таблицы (таблица3).Таблица 3 – Оценка взаимосвязи факторов и индекса цифровизацииПоказательКоэффициент корреляцииПоказательКоэффициент корреляцииn10,683572n150,681248n20,49788n160,677393n30,655441n170,653528n40,652496n180,510752n50,670592n190,510752n60,564895n200,281178n70,508086n210,246147n80,588779n220,313581n90,632535n230,485997n100,387792n240,352068n110,304319n250,212993n120,599869n260,467386n13-0,0385n270,558029n140,670817n280,51034Согласно результатам построения матрицы парных коэффициентов корреляции можно сделать вывод о том, что незначимое влияние на индекс цифровизации в регионах России оказывают следующие показатели:среднегодовая численность занятых в области информации и связи;доля населения трудоспособного возраста;доля занятых в экономике, работающих в образовании;наличие структурного подразделения по информатизации в Администрации субъекта РФ;наличие Концепции и программ информатизации региона;наличие законодательных актов по информатизации региона;доля населения, использовавшего мобильные устройства при получении государственных и муниципальных услуг через официальные веб-сайты и порталы;уровень удовлетворенности населения в возрасте 15-72 лет качеством предоставленных государственных и муниципальных услуг в электронной форме.Таким образом, указанные показатели целесообразно исключить из дальнейшего исследования.Кроме того, высоким уровнем корреляционной взаимосвязи с другими экзогенными переменными характеризуются следующие факторы:доля студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры в общей численности населения;число организаций, выполняющих научные исследования и разработки;выпуск бакалавров, специалистов и магистров;число государственных и муниципальных образовательных организаций высшего образования;количество предприятий, задействованных в бизнес-инкубаторах, центрах трансфера технологий.Их также целесообразно исключить из дальнейшего исследования.Таким образом, построение модели выполним на факторных признаках, представленных в таблице 4.Таблица 4 – Отбор факторов по результатам корреляционного анализаИндекс показателяНаименование показателяФинансовый блокинвестиции в основной капитал отрасли связизатраты организаций на обучение сотрудников ИКТвыделенный бюджет на ИКТзатраты на научные исследования и разработкиТехнический блокчисло персональных компьютеров в организациях регионаобъем услуг связи, оказанных населению на одного жителячисло активных абонентов фиксированного и мобильного широкополосного доступа к сети Интернетдомашние хозяйства, имеющие персональный компьютер и доступ к сети Интернетчисло организаций, имеющих WEB-сайтыКадровый блокдоля занятых в экономике, имеющих высшее образованиеОрганизационный блокдоля организаций, использующих программное обеспечениеколичество организаций, использующих сеть ИнтернетСоциальный блокдоля населения, использовавшего сеть Интернет для получения государственных и муниципальных услугИнновационный блокобъем инновационных товаров, работ, услугудельный вес инновационных предприятий в структуре экономики регионаТаким образом, построение модели регрессии целесообразно выполнить, исключив указанные экзогенные переменные. Результаты представлены на рисунке 3.Рисунок 3 - Модель регрессии № 1Выполним оценку качества модели в целом и коэффициентов уравнения, в частности.Анализ показывает, что модель характеризуется достаточно высоким показателем коэффициента детерминации (). Кроме того, расчетное значение F-критерия значительно превышает критический показатель (). Анализ p-значений и t-статистик позволяют сделать вывод о том, что не являются статистически значимыми коэффициенты при следующих переменных:выделенный бюджет на ИКТ;затраты на научные исследования и разработки.Выполним построение модели регрессии № 2 с учетом выявленных особенностей (рисунок 4).Рисунок 4 - Модель множественной регрессии № 2Анализ результатов построения модели позволяет сделать вывод о ее статистической значимости (). Все коэффициенты модели являются статистически значимыми. Таким образом, по результатам оценки влияния факторов на индекс цифровизации получено следующее уравнение регрессии:Как показывает анализ, наибольшее влияние на индекс цифровизации на региональном уровне оказывают следующие показатели:инвестиции в основной капитал отрасли связи;доля занятых в экономике, имеющих высшее образование.ЗаключениеСовременные условия глобализации проходят под существенным влияние информационных инструментов, которые, формируясь на уровне хозяйствующих субъектов, оказывают значительное влияние на социально-экономическое развитие страны в целом. При этом эффективность управления любой хозяйственной системой напрямую зависит от рациональности использования информационных ресурсов. В связи с этим оперативность в получении информации, ее полнота и актуальность повышают эффективность принятия управленческих решений. Кроме того, определенное значение имеет открытость экономики России и связанная с ней конкуренция с высокоразвитыми экономическими субъектами, в которых высокий уровень развития рыночной экономики достигается, в том числе, посредством реализации сложной аналитической работы с использованием новейших достижений науки: математики, информационных технологий (IT).Таким образом, для выработки и принятия эффективных управленческих решений необходимыми элементами являются информация и знания, удовлетворяющие требованиям полноты, достоверности, актуальности и полезности. Данный факт определяет одну из первостепенных задач, которая заключается в анализе имеющейся информации.В рамках настоящего исследования для реализации цели и задач был выполнен анализ подходов к оценке уровня цифровизации и информатизации регионального хозяйства. На основе проведенного анализа сформирована методология исследования, реализация которой состоит из следующих этапов:Формирование системы трансформационных и трансакционных факторов.Формирование массива исходных данных.Линейное нормирование по «минимаксу», по результатам которого система показателей приведена к виду, когда значения каждой переменной находятся в диапазоне от 0 до 1.Расчет индексов и с учетом весовых коэффициентов в 2015-2018 гг..Расчет сводного индекса цифровизации.Оценка влияния факторов на итоговый индекс цифровизации посредством корреляционно-регрессионного анализа.Согласно проведенным расчетам максимальными показателями индексов в исследуемом периоде характеризуются показатели г. Москва. В то же время, следует отметить, что индексы идемонстрируют снижение к 2018 году по сравнению с показателем 2015 года.Минимальными значениями индекса, отражающего трансформацию ресурсов , в исследуемом периоде характеризуются показатели Республики Крым (2015 г.), Республика Дагестан (2016), Чеченская республика (2017) и Ивановская область (2018). Следует отметить значительную положительную динамику указанного индекса по Республике Крым в 2018 гг. (+0,332 пп.) и значительное снижение показателя по Ленинградской области (-0,118 пп.).Минимальными значениями трансакционного фактора характеризуются показатели индексов Республики Крым (2015 г.) и Ивановской области (2016-2018 гг.).Как показали итоговые расчеты, лидерами среди регионов России по показателю индекса цифровизации являются г. Москва и г. Санкт-Петербург.По результатам построения моделей множественной регрессии и их модификации выявлено, что наибольшее влияние на индекс цифровизации на региональном уровне оказывают следующие показатели:инвестиции в основной капитал отрасли связи;доля занятых в экономике, имеющих высшее образование.Список использованной литературыАлёхина Т.А. Особенности реализации национальной технологической инициативы // Ученые записки. 2017. № 3 (23). С. 68-71Букина М.К., Семенов А.М. Макроэкономика: Учебник. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство "Дело и Сервис", 2016. – 544 с.Гелисханов И.З. Цифровая платформа как институт экономики нового технологического поколения // Материалы Международного молодежного научного форума «Ломоносов-2018». — М.: МАКС Пресс, 2018Еркин А.В. Понятия «информация» и «информационная безопасность»: от индустриального общества к информационному / А.В. Еркин // Информационное общество. - 2015. - № 1. - С. 68-74.Институт статистических исследований и экономики знаний [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://issek.hse.ru/Казарин С.В. Совершенствование системы управления информатизацией региона: дис…канд. эконом.наук. / С.В. Казарин, Самара. – СамГЭУ, Самара, 2015Козырев А.Н. Моделирование НТП, упорядоченность и цифровая экономика // Экономика и математические методы 2016, Т. 47, вып. 4, С. 131–142Макаров В.Л. (2003), Экономика знаний: уроки для России // Вестн. Рос.акад. наук. — 2015. — Т.73, N 5. — C.450–456; Наука и жизнь. — 2015. — № 5. — С.26–30.Максимова М.М. и Архипова М.Ю. Исследование влияния цифровых технологий на качество жизни населения в странах мира // Труды XI-й Международной конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества» (21–23 августа 2018 г.) Центральный экономико-математический институт Российской академии наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». – 2018. С. 104-105.Мехренцев А. В., Стариков Е. Н., Мезенцева Е. С. Роль государства в цифровизации экономики // Россия: тенденции и перспективы развития. №13-2. 2018.Митин В. Семь определений цифровой экономики. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: www.crn.ru/news/ detail.php?ID=116780Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Мониторинг региональной информатизации [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/783/Петрова Е.А. Информационное развитие региональных хозяйственных систем: дис…доктора. Эконом.наук: 08.00.05. — Волгоград, 2015. —398 с.Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. N 1632-р «Об утверждении Программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://base.garant.ru/71734878/38127a69cf2aace7e6dc686e8a4b9579/#block_1000Стариков Е.Н., Раменская Л.А. Развитие менеджмента в условиях перехода к цифровой экономике: материалы X Всерос. (с междунар. участием) науч.-практ. конф. (г. Пермь, ПГНИУ, 7 дек. 2017 г.) / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. – Пермь, 2017. – С. 146– 149.Сударушкина И.В., Стефанова Н.А. Цифровая экономика // АНИ: экономика и управление. 2017. Т. 6. № 1(18). С. 182-184УказПрезидента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. № 204 “О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года” [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201805070038Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/it_technology/Шиляев А.А. Эффективность инвестиций в информационные технологии: подходы к измерению и оценке / А.А. Шиляев // Бизнес-образование. - 2016. - № 2 (15). - С. 155-172Юдина Т.Н. Цифровая экономика сквозь призму философии хозяйства и политической экономии/ Т.Н. Юдина, И.М. Тушканов // Электронный научный журнал «Философия хозяйства», 2017. — № 1. — С. 193-201Hakansson, N. and Arrow, K. (1972). Essays in the Theory of Risk-Bearing.TheJournalofFinance, 27(5), p.1193IMF Staff Report. Measuring the Digital Economy. 2018. IMF, Washington, D.C.Jin, Sangki, and Cheong Moon Cho. "Is ICT a new essential for national economic growth in an information society?." // Government Information Quarterly №3. 2015. С. 253-260Klasen, Stephan, and Derek Blades. "Issues and Challenges in Measuring National Income, Wealth, Poverty, and Inequality in Sub Saharan African Countries: An Introduction." Журнал Review of Income and Wealth. №59. 2016Moradi, Mohammad Ali, and MeysamKebryaee. "Impact of information and communication technology on economic growth in selected Islamic countries." // Журнал Quarterly Journal of New Economy and Commerce. 2010. № 1. С. 99-114.Niebel, Thomas. "ICT and economic growth–Comparing 61 developing, emerging and developed countries." // ZEW - Centre for European Economic Research Discussion Paper. – 2014. - №14OECD, Development. Economic Analysis, and Statistics Division. OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2003. Canongate US, 2005. – 190 с«The Global Talent Competitiveness Index» [Электронныйресурс]. — Режимдоступа: https://www.insead.edu/sites/default/files/assets/dept/globalindices/docs/GTCI-2018-report.pdfVu, Khuong M. "ICT as a source of economic growth in the information age: Empirical evidence from the 1996–2005 period." TelecommunicationsPolicy. №4. 2011. С. 357-372Ysander, B. and Arrow, K. (1975).The Limits of Organization.The Swedish Journal of Economics, 77(2), p.275.