CC BY
0
УДК 05.03.18; 519.25
АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СФЕРЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В РОССИИ
© 2024 С. И. Перетятько1, Л. А. Сергеев2, С. Н. Матюшина3
1 программист отдела мониторинга, контроля качества образовательной деятельности e-mail: _ peretyatko_si@kursksu. ru 2студент магистратуры e-mail:levushka46@,mail. ru 3кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического анализа и прикладной математики
e-mail: snm0905@gmail. com
Курский государственный университет
В работе проведен анализ состояния и показателей Российского информационного общества в период с 2010 г. по 2023 г. Рассмотрены различные характеристики IT-сферы, на Ёосновании которых исследованы тенденции изменений в данной области.
Ключевые слова: статистический анализ, тренд, полином, динамика изменений, IT-сфера, информационные технологии.
ANALYSIS OF THE STATE OF THE INFORMATION TECHNOLOGY
SECTOR IN RUSSIA
© 2024 S. I. Peretyatko1 , L. A. Sergeev2 , S. N. Matyushina3
1Programmer of the Department of Monitoring and Quality Control of Educational Activities e-mail: peretyatko_si@kursksu.ru 2Master's degree student e-mail: levushka46@mail.ru 3Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor of the Department of Mathematical Analysis and Applied Mathematics e-mail: snm0905@gmail.com
Kursk State University
The paper analyzes the state and indicators of the Russian Information Society in the period from 2010 to 2023. Various characteristics of the IT sphere are considered, on the basis of which trends in changes in this area are studied.
Keywords: statistical analysis, trend, polynomial, dynamics of changes, IT sphere, information technology.
В настоящее время задача развития информационного общества на территории Российской Федерации в условиях экономических санкций приобрела особую актуальность. Необходимость повышения конкурентоспособности отечественных IT-продуктов и замещения их зарубежных аналогов требует увеличения масштабов и темпов производства в области информационных технологий [2].
Целью данной работы является анализ различных показателей информационного общества в России за период с 2010 по 2023 г.
Для автоматизации вычислений коэффициентов аппроксимирующих полиномов в работе были использованы редактор электронных таблиц MS Excel и серверная среда разработки Google Colaboratory, поддерживающая интерпретатор языка программирования Python 3. Для визуализации наборов данных и построения графиков применялся пакет Matplotlib.
Анализ рынка труда IT-специалистов в России
Одним из основных показателей востребованности специалистов в сфере информационных технологий (IT) является количество вакансий данного направления на рынке труда. В 2020-2023 гг. индустрия информационных технологий в России пережила значительные изменения. С целью выявления тенденций в развитии рынка IT был проведен статистический анализ основных процессов реформирования этой сферы деятельности [1: 4].
По данным востребованности работников IT-сферы были проанализированы показатели - проценты изменений численности вакансий для каждого месяца
2022-2023 гг. по сравнению с соответствующим месяцем предыдущего года [3]. В таблице 1 представлены величины д(к), которые характеризуют динамику перемен на рынке труда IT-специалистов в России за 2022 и 2023 гг. Их значения вычислены для 2022 г.:
для 2023 г.:
Y(k) - X(k) ^ = )-k)() •100%;
Z(k) - Y(k)
ß(k) = у -100%;k = 1, ...,12,
Y( k)
(1) (2)
где Х(к), У(к), Z(k) - количество вакансий ^-специалистов на рынке труда РФ в к-м месяце 2021, 2022 и 2023 г. соответственно (к = 1, .„,12).
Таблица 1
Показатели д — проценты изменений количества вакансий ^-специалистов
Месяц, год 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
2022 42 10 -10 -21 -22 -24 -26 -28 -32 -34 -31
2023 -30 -29 -10 7 13 16 21 21 21 25 26 20
Данные таблицы 1 были перенумерованы по порядку с 02.2022 по 12.2023 и для полученной последовательности значений д(х),х = 1, .,23, построен график и аппроксимирующая его кривая (тренд) (рис. 1), найденная по методу наименьших квадратов (МНК):
Д(х) = 0,0001х6 — 0,0079х5 + 0,2219х4 — 3,0377х3 + 21,753х2 — 81,36х + (3)
+ 104,81.
Значение коэффициента достоверности аппроксимации для полинома (3) й2 = 0,9758 указывает на высокую степень его близости к реальным показателям.
Динамика рынка вакансий программистов
Рис. 1. График показателей ^ и аппроксимирующий его полином (3)
Анализируя вид полученного тренда, можно отметить, что в ноябре 2022 г. произошло наибольшее сокращение в процентном отношении числа вакансий для разработчиков по сравнению тем же месяцем 2021 г. Это явление в значительной степени обусловлено уходом зарубежных ГГ-компаний с российского рынка и прекращением деятельности западных фирм в связи с санкционной политикой.
Тем не менее к апрелю 2023 г. наблюдается положительная динамика на рынке труда ГГ-сферы, что можно связать с возрастанием роли и инициативы отечественных компаний. Это указывает на потенциальное улучшение ситуации на рынке вакансий для разработчиков.
Далее был проведён анализ заработных плат программистов и работников в сфере 1Т в России, в Москве и Курске за 2023 г. В таблице 2 содержатся данные по статистике медианных зарплат в российском 1Т-секторе [3].
Таблица 2
Статистика медианных зарплат у,- (в рублях) в 1Т-секторе в 2023 г. (¿ = 1,2,3)
Месяц, год 01.23 02.23 03.23 04.23 05.23 06.23 07.23 08.23 09.23 10.23 11.23 12.23
Россия (У1) 57900 57100 56700 60900 62000 60600 61500 62000 63400 63500 64900 68600
Москва (У?) 50400 52800 55400 59500 59000 57900 58300 61800 66500 69300 70300 70200
Курская область 35900 32200 34000 34800 38000 36500 39000 44100 46500 45500 43100 41000
(Уз)
Данные таблицы 2 были перенумерованы от 1 до 12 и по последовательностям значений у1(х),у2(х),у3(х) (х = 1, ...,12), по методу МНК найдены уравнения полиномиальных трендов и вычислены коэффициента достоверности аппроксимации для полученных кривых:
ух = -1,3556x5 + 51,516x4 - 699,79x3 + 4122,5x2 - 9213,7х1 + 63595; (4)
«2 = 0,9431;
у2 = -14,343x4 + 383,02х| - 3372,9х| + 12647х2 + 39817; ^
й| = 0,9664;
Уз = -68,868х| + 1289,5х| - 5472,9х3 + 39860;
й| = 0,9226. (6)
Малое отличие значений коэффициентов детерминации от единицы указывает на близость моделируемых значений уь у2, у3, определяемых по кривым трендов (4)-(6), к реальным данным ух,у2, у3.
Диаграммы по результатам исследования зарплат 1Т-специалистов в России и аппроксимирующие кривые представлены на рисунке 2.
70000 -
60000 -
50000 -40000 -30000 -20000 -10000 -о-
23-01 23-03 23-05 23-07 23-09 23-11
Месяц, год
Рис. 2. Графики трендов (2)-(4) и медианных заработных плат у1,у2,у3 1Т-специалистов в России (синий - Россия, красный - Москва, фиолетовый - Курская область)
Из представленных графиков следует, что в целом уровень заработных плат программистов в рассматриваемых регионах и в среднем по России остается на высоком уровне.
С помощью линий тренда можно построить прогноз для значений заработных плат по указанным регионам на январь 2024 г. и сравнить его с реальными данными по этому месяцу. Результаты прогноза на начало 2024 г. по аппроксимирующим полиномам (4)-(6) и их относительные погрешности Д^, вычисляемые по формуле (7):
1-1 (7)
IV — VI
Д_= 1_5-н . 100%, 1 = 1,2,3,
представлены в таблице 3.
Таблица 3
Фактические и прогнозируемые значения медианных зарплат на январь 2024 г. __по аппроксимирующим линиям (4)-(6)___
У1 yi Ai У2 у2 A2 Уз У^ Аз
01.2024 71600 75090 4,87 75700 76516 1,1 45700 55908 22,3
По данным таблицы 3 уровень относительной ошибки прогноза медианных заработных плат в целом по России не превосходит 5%, по Москве - 2%, по Курской области - 23%. Значение коэффициента детерминации для всех рассматриваемых регионов превышает 0,9, что свидетельствует о высоком уровне аппроксимаций для графиков, построенных по таблице 2. Однако колебания экономических показателей различной природы могут изменяться непредсказуемо и существенно отличиться от моделируемых значений. В данном случае существенное отличие прогнозируемого значения от реального наблюдается в Курской области.
В целом по всем графикам отчётливо прослеживается постепенный рост медианных зарплат специалистов 1Т-сектора.
Анализ информационных технологий российского общества Уровень развития компьютерных технологий в производственных процессах в значительной степени зависит от наличия персональных компьютеров в организациях и на предприятиях, а также от доступности вычислительной техники для всего населения в целом.
Для исследования тенденций развития и внедрения средств вычислительной техники и телекоммуникационных технологий в отрасли производства и экономики России, была рассмотрена статистика данных по доли (%) домохозяйств (табл. 4), деятельность которых реализуется при помощи средств вычислительной и цифровой техники [5].
Таблица 4
Доли у^ домохозяйств (%), имеющих персональные _ компьютеры (Ё = 1,2,3)
Год 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Россия (V!) 54,5 60,1 66,5 71,4 71 72,5 74,3 74,4 72,4 69,4 72,1 72,6 73
Москва (V?) 60,1 54,8 58,4 62,4 76,6 78,6 80,8 85,8 81,7 78,5 84 83,6 83,1
Курск ^з) 31,3 42,6 58 55,2 61,8 60 68,8 70,9 66,7 62,5 51 62,6 64
^ = 0,0015*4+ 0,0069*3 - 0,9142*?+9,5552*1 + 45,504;
V? = 0,0241Х4 - 0,7025Х3 + 6,5137Х2-17,851%2 + 70,992;
Уз = 0,0106x4 - 0,2207x3 + 0,597x3 + 9,2556хз + 23,201.
(8)
На рисунке 3 представлены графики, построенные по данным таблицы 4, и аппроксимирующие их кривые, являющиеся полиномами четвертой степени с коэффициента достоверности: Д? = 0,9663, Д? = 0,9462, Д? = 0,8518
соответственно.
^ _ _ , „ Месяц, год
Рис. 3. Графики по статистике и полиномиальным трендам количества домохозяйств с компьютерами
и цифровыми устройствами (синий - Россия, красный - Москва, фиолетовый - Курск)
Анализ графиков показывает, что проценты домашних хозяйств, обеспеченных персональными компьютерами (ПК) и вычислительными средствами, в период с 2010 г. достигли наибольших значений в 2017 г. во всех рассматриваемых регионах. С 2018 по 2020 г. наблюдались незначительные сокращения доли домохозяйств, оснащенных ПК. Возможно, это связано с введёнными в это время санкциями иностранных государств в области информационных технологий и таможенными ограничениями на импорт продукции на территорию стран СНГ, а также с пандемией СОУГО-19. После 2020 г.
возобновляется рост числа домохозяйств, оборудованных компьютерами. Аппроксимирующие кривые графиков указывают на тенденцию увеличения анализируемых показателей по всем регионам.
Из проведённого исследования видно, что в Москве по рассмотренным регионам имеется наибольшая доля оснащённых компьютерами домохозяйств (около 80%). Кривая тренда, построенная для Курской области, говорит об отставании Курского региона от общего уровня оснащённости автоматизированными средствами и вычислительными машинами в среднем по России.
Далее был проанализирован уровень оснащенности предприятий компьютерной техникой. В таблице 5 представлены данные о долях т^ (%) предприятий в России, Московской и Курской областях (/ = 1,2,3), чья деятельность автоматизирована с помощью вычислительных устройств [5].
Таблица 5
Доли т,- (%)^ организаций, использовавших персональные компьютеры (i = 1,2,3)
Год 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Россия (Ti) 93,8 94,1 94 94 93,8 92,3 92,4 92,1 94 93,5 80,7 81,8 79,6
Москва (т?) 95,8 95,7 96,7 96,3 94,6 95,7 89,6 91,5 93,4 91,6 82 77,1 77,2
Курск (ТЯ) 89,4 89,5 89,8 90,3 94,1 94,6 93,2 91,9 90,1 90,4 86,7 86,8 85,2
По результатам анализа данных были составлены уравнения полиномиальных трендов 4-й степени, представленные ниже (9):
т1 = 0,0025x4 - 0,0909x3 + 0,8863x2 - 3,035х1 + 96,69; -т2 = -0,00004x4 - 0,0146х| + 0,0968х| - 0,3332х2 + 96,324; (9)
т3 = 0,0063x4 - 0,1742х| + 1,4039x2 - 3,1405х3 + 91,21.
На рисунке 4 построены графики (по табл. 5) и аппроксимирующие их кривые (9) с коэффициента достоверности: «2 = 0,8301, = 0,8945, «2 = 0,9025 соответственно.
юо
Месяц, год
Рис. 4. Графики изменений долей Tj (%) организаций и компаний, использующих компьютеры (синий - Россия, красный - Москва, фиолетовый - Курск) (i = 1,2,3)
По графикам (рис. 4) с 2020 г. прослеживается уменьшение долей организаций, использующих персональные компьютеры для решения производственных задач. Эта тенденция объясняется тем, что в связи с карантином в результате массового перехода работников на удаленную форму работы, которая в большинстве случаев Auditorium. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2024. № 1 (41)
осуществлялась на личном оборудовании сотрудников, обеспеченность организаций персональными компьютерами снизилась.
Далее был проведен статистический анализ доступа граждан России к сети Интернет. По информации о разных средствах подключения рассматривались данные о фиксированном и мобильном доступе к сети на территории Российской Федерации [6].
Таблица 6
Данные по интернет-трафику граждан (Пбайты) __
Год 2010 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Фиксированный доступ (г) 5799 24083 28951 35606 38125 45877 62035 78099
Мобильный доступ (ш) - 2350 3520 6460 10156 15344 22570 29610
Данные об интернет-трафике граждан, представленные в таблице 6, включают в себя объемы фиксированного и мобильного доступа в петабайтах (Пбайты) по России в период с 2010 по 2021 г. С использованием программных средств были найдены полиномиальные тренды для более детального анализа возможностей доступа к сети Интернет:
2 = 20,122x4 - 454,62x3 + 3668,2x2 - 7606,5х1 + 10159; т = -15,189x4 + 528,1x3 - 6091,1x2 + 30335х2 - 54815.
(10)
На рисунке 5 построены графики по данным таблицы 6 и аппроксимирующие их кривые (10) с коэффициентами достоверности ^ = 0,9962 , = 0,9996 соответственно.
Интернет-трафик, Пбайты
50000 -40000 30000 20000 юооо -о
Рис. 5. Динамика использования интернет-трафика (синим цветом обозначен фиксированный доступ г,
красным - т мобильный доступ в интернет
Как видно из представленных диаграмм и графиков полиномиальных трендов (рис. 5), в рассматриваемый период имелся стремительный рост уровня обеспеченности граждан доступом к сети Интернет. При этом наибольший подъём наблюдался в 2019-2021 гг. (практически по экспоненте). Таким образом, выявленные тенденции по увеличению потребляемого гражданами РФ интернет-трафика подтверждают высокий уровень процессов информатизации в российском обществе.
Далее был проанализирован уровень обеспеченности организаций специальными программными средствами для автоматизации процесса их деятельности. На рисунке 6 представлена статистика долей (%) организаций, имеющих программные средства для управления закупками товаров [5].
Таблица 7
Доли (%) организаций, имевших специальные программные средства
для управления закупками товар ров (работ, услуг) (i = 1,2,3)
Год 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Россия (Ki) 36,1 36,2 38,6 36,3 38,4 37,8 36,2 38,3 39,0 23,7 26,9 33,7
Москва (Ы 36,3 40,9 43,5 39,7 45,0 43,4 40,6 47,4 46,1 33,1 32,0 40,8
Курск (Ы 22,9 22,4 25,5 27,3 31,6 40,5 40,2 40,9 40,7 24,9 25,2 33,0
Для графиков, построенных по данным таблицы 7, найдены уравнения аппроксимирующих полиномов:
П = 0,0014x6 - 0,0472x5 + 0,5996x4 - 3,6314хх3 + 10,726x2 - 13,65х1 + 41,986;
у2 = 0,0018x6 - 0,06х| + 0,7372x4 - 4,109x3 + 9,901х| - 5,8484х2 + 35,742; (11) Уз = 0,0005x6 - 0,0093х| + 0,021x4 + 0,3969х| - 1,7256x2 + 2,6699х3 + 21,401.
На рисунке 6 построены графики и аппроксимирующие их линии (11), которые имеют вид полиномов 6-й степени с соответствующими коэффициентами достоверности:
2012 2014 2016 2018 2020 2022
Рис. 6. Графики по данным таблицы 7 и аппроксимирующие их кривые i = 1,2,3 (синий - Россия, красный - Москва, фиолетовый - Курск)
Из проведённого анализа следует, что наибольшее значение доли организаций и компаний, применяющих программные средства для автоматизации процессов управления, ведения учёта и планирования их деятельности, было достигнуто в период с 2015 по 2018 г. После этого наблюдался некоторый спад активности использования информационных систем. Но с 2021 г. доли компаний, применяющих компьютерные программы в осуществлении рабочего процесса, снова стали увеличиваться в связи с возникновением необходимости организации удалённого формата работ и дистанционного взаимодействия сотрудников.
Наибольшие доли компаний, применяющих программные средства в своей работе, выявлены в Московской области (особенно, в 2015 г.). В период 2020-2021 гг. во всех рассматриваемых регионах прослеживаются тенденции, связанные с некоторым уменьшением процентов организаций, использующих информационные системы Auditorium. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2024. № 1 (41)
в своей деятельности. С 2022 г. во всех анализируемых регионах начинается рост долей организаций, осуществляющих свою деятельность с помощью компьютерных программных продуктов.
Разработки и исследования в секторе ИКТ
В данном разделе проведены исследования финансовых затрат на деятельность государственных учреждений и частных организаций, направленную на развитие сектора информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в России [6].
В таблице 6 представлены значения V (млн руб.) объёмов финансирования исследований и работ в области ИКТ, проводимых предприятиями.
Таблица 8
Внутренние затраты на исследования и разработки в организациях сектора ИКТ
в действующих ценах и постоянных ценах 2010 г. млн руб.
Год 2010 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Затраты в действующих ценах (гх) 6861 33664 34032 25309 24440 22664 34801 31001
Затраты в постоянных ценах 2010 г. (г2) 6861 21978 21613 15264 13400 12029 18342 14025
Были построены полиномиальные тренды для графиков по данным таблицы 8:
г1 = -6,8687x6 + 275,5x5 - 4311,4x4 + 33290x2 - 131875x2 + 249378х1 -
-1319890; (12)
г2 = -3,3548x6 + 126,42х| - 1809,1x4 + 12242х| - 40005x2 + 59976х2 - 23666.
Для построенных моделей вычислены коэффициенты достоверности:
«2 = 0,9769 , = 0,9782.
соответствующий им тренд в действующих ценах, чёрным - в постоянных ценах 2010 г.)
Из анализа построенных графиков следует, что в период с 2014 по 2016 г. проводились активные исследования по развитию информационных и коммуникационных технологий (ИКТ). После этого наблюдается некоторое снижение затрат на перспективные работы, за которым следует стремительное увеличение числа проектов и научных разработок в области ИКТ. Последний выраженный пик затрат на перспективную деятельность в данном секторе, зафиксированный в 2020 г., объясняется внедрением дистанционных методов работы в связи с карантинными
ограничениями, а также развитием новых направлений информационной индустрии в России, таких как облачные хранилища на серверах, машинный анализ данных, нейронные сети, компьютерная обработка изображений и интернет вещей.
Исходя из проведенного исследования по состоянию информационных и телекоммуникационных технологий в России, можно сделать вывод, что положительная динамика наблюдается практически во всех направлениях развития IT-сферы до 2017-2018 гг. Далее присутствует, как правило, некоторое снижение показателей, которое является во многом результатом вынужденного реформирования IT-сектора, связанного с санкционной политикой западных государств и введением карантинных ограничений. Но с 2022-2023 гг. намечается позитивная тенденция роста значений рассматриваемых величин по всем рассмотренным регионам.
Библиографический список
1. Домбровский, В. В. Эконометрика : учебник / В. В. Домбровский ; Нац. Фонд подгот. кадров. - Москва : Новый учебник, 2004. - 342 с.
2. Земнухова, Л. В. IT-работники на рынке труда / Л. В. Земнухова // Социология науки и технологий. - 2013. - Т. 4. - № 2. - С. 77-90.
3. Статистика: сервис открытой аналитики рынка труда [Электронный ресурс]. - URL: https://stats.hh.ru (дата обращения: 15.12.2023).
4. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. Изд. 3-е, перераб. и доп. / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров; под редакцией В. Э. Фигурнова. - Москва: ИНФРА-М, 2002. - 528 с.
5. Федеральная служба государственной статистики. Наука, инновации и технологии [Электронный ресурс]. - URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 15.12.2023).
6. Цифровая экономика: 2023 : краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - Москва : НИУ ВШЭ, 2023. - 120 с.
