ЭМПИРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ НА ФОРМИРОВАНИЕ И РАЗВИТИЕ ИНКЛЮЗИВНОЙ МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА РЕГИОНА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Теоретическая и прикладная экономика

Правильная ссылка на статью:

Ельшин Л.А., Гафаров М.Р., Савушкин М.В., Артемьев А.В. — Эмпирическая оценка влияния цифровой трансформации на формирование и развитие инклюзивной модели экономического роста региона // Теоретическая и прикладная экономика. - 2021. - № 4. - С. 105 - 118. Ш1: 10.25136/2409-8647.2021.4.36716 ЦЖЬ: Мрэ /rbpublishxom'l!brary_read_artide.php?id=36716

Эмпирическая оценка влияния цифровой трансформации на формирование и развитие инклюзивной модели экономического роста региона

Епышн Леонед Алексеевич

доктор экономических наук

директор, Центр стратегических оценок и прогнозов, Казанский федеральный университет, заведующий, ГБУ "Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан"

420139, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, уп. Островского, 23/1

И Leonid.Elshin@tatar.ru Гафаров Марат Ринатович

кандидат экономических наук

научный сотрудник, ГБУ "Центр перспективных экономических исследований Академии наук

Республики Татарстан"

420111, Россия, республика Татарстан, г. Казань, уп. Карла Маркса, 23/6

Н C.p@tatar.ru Савуикин Максим Владимирович кандидат экономических наук заведующий кафедрой, кафедра экономики, УВО 'Университет управления "ТИСБИ" 420012, Россия, республика Татарстан, г. Казань, уп. 1\/^шгари, 13а

И savushkinmv@maii.ru

Артемьев Александр Владимирович

кандидат экономических наук

доцент, кафедра инноватики в химической технологии, ФГБОУ ВО Казанский национальный

исследовательский технологический университет

420015, Россия, г. Казань, уп. Карла Маркса, 68 0 C.p@tatar.ru

Статья из рубрики "Экономика регионов"

DOI:

10.25136/2409-8647.2021.4.36716

Дата направления статьи в редакцию:

26-10-2021

Дата публикации:

31-12-2021

Аннотация: Предметом исследования являются экономические отношения по поводу развития модели инклюзивного развития региона на основе реализуемых преобразований в сфере цифровизации хозяйственных отношений. Объектом исследования являются регионы Приволжского федерального округа. Авторы подробно рассматривают аспекты и особенности формализованной оценки инклюзивной модели экономического роста в регионах с учетом построенных интегральных индексов цифровизации их социоэкономических систем, осущестляют попытку построения интегральных индексов, характеризующих основные направления и перспективы развития анализируемых категорий с последующим построением моделей, оценивающих степень взаимосвязей между ними. Особое внимание уделяется вопросам сравнительного анализа регионов ПФО в соответствии с выявленными параметрами и особенностями сформировавшейся модели инклюзивного экономического роста. Основными выводами проведенного исследования являются выдвинутые авторами положения, в соответствии с которыми регионы с более высоким уровнем инклюзивного развития демонстрируют более высокие показатели социально-экономического развития. Особым вкладом авторов в исследование темы является построение временных рядов, оценивающих количественно-качественные параметры цифровой трансформации регионов и степени развития их моделей инклюзивного роста, что позволило получить в дальнейшем серию новых результатов, раскрывающих особенности и перспективы регионального развития в новых условиях хозяйствования. Полученные результаты позволили не только выявить степень влияния процессов цифровой трансформации на перспективы перехода региональных социально-экономических систем на новый, инклюзивный тип развития, но и сформировать базис для дальнейшего расширения подходов, использующихся в экономической теории при изучении экономической динамики.

Ключевые слова: инклюзивный рост, цифровая трансформация, регион, Приволжский федеральный округ, экономический рост, качество жизни, устойчивое развитие, индикаторы эффективности, индикативное планирование, стратегия развития

ВВЕДЕНИЕ (introduction)

Одним из приоритетных направлений, провозглашенных Президентом страны В.В. Путиным и закрепленным в национальных целях развития России до 2030 года является

цифровая трансформация, предполагающая решение следующих задач Ш:

«- достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и образования, а также государственного управления;

- увеличение доли массовых социально значимых услуг, доступных в электронном виде, до 95 процентов;

- рост доли домохозяйств, которым обеспечена возможность широкополосного доступа к информационно-телекоммуникационной сети Интернет, до 97 процентов;

- увеличение вложений в отечественные решения в сфере информационных технологий

в четыре раза по сравнению с показателем 2019 года»

Следует отметить, что поставленные задачи носят далеко не случайный характер. Их ориентир на цифровую социализацию общества, его интеграцию в систему цифровых отношений и т.п., призван решить одну из важнейших задач социально-экономического роста - развитие механизмов максимальной инклюзии экономических агентов в систему создаваемых экономикой страны благ и ресурсов. Обеспечение равного доступа к инструментам и механизмам распределения благ является важнейшей задачей любого государства, ориентированного на купирование/ликвидацию бедности и неравенства в обществе (что, как известно, порождает целый ряд социальных и экономических «заболеваний»), стимулирование социального развития, повышение качества жизни населения, развитие человеческого капитала и т.п. Данная концепция социально-экономического развития территорий получила название «инклюзивный экономический рос т».

Идея инклюзивного развития концентрируется относительно того, что процесс создания конечного продукта должен подразумевать вовлеченность в него не узкой группы хозяйствующих субъектов, а широкой базы всех слоев общественности. Только лишь в этом случае национальное богатство будет создаваться справедливым образом и распределяться таким же образом между всеми его участниками за счет обеспечения равных возможностей, генерирующихся в результате включения всего населения в

систему создания и распределения валового внутреннего продукта (ВВП)[2, 3 4 5]. На наш взгляд, наиболее точным по содержанию концепция инклюзивного роста отражена в работе Н.В. Пахомовой, К.К. Рихтера, Г.Б. Малышкова^. В ней авторы придерживаются структурного подхода к изучению теории инклюзивного роста. Это означает, что «всеобъемлющий» рост формируется лишь в том случае, если наблюдается структурное развитие экономики на фоне реализации антидискриминационной государственной политики, определяющей возможности самореализации для всех слоев населения. В этой связи авторы выделяют четыре основных направления, раскрывающих эффективность содержания ключевых принципов инклюзивного роста-6!:

1) рост входных производительных ресурсов (трудовых, естественных, финансовых и т.п., в том числе за счет повышения эффективности их использования);

2) наращивание эффективности функционирования секторов экономики за счет повышения уровня энергоэффективности, обновления основных фондов, обеспечивающих эффекты снижения выбросов и повышения общего уровня экологического благополучия, перехода к альтернативным источникам энергии;

3) инфраструктурное развитие (жилищно-коммунальное хозяйство, энергетика, газо-, водоснабжение, перевозки пассажиров общественным транспортом, дороги и т.д.);

4) формирование условий для активизации инновационных процессов в экономике, включающих в себя ориентиры не только на создание продуктовых инноваций, но и процессных, содержащих, в частности, использование «зеленых» технологий производства и оказания услуг.

Смещение ориентиров с узкого понимания экономического роста к широкому -инклюзивному росту, эволюционировало по мере осознания того, что экономический рост по своей природе не являясь сбалансированным, порождает структурную безработицу, тем самым дифференцируя перекос в распределении национального богатства, усиливая разрыв производительности труда между различными секторами

экономики, порождая проблемы социального развития общества с точки зрения вопросов о бедности, продолжительности жизни и т.п.

Заметный импульс, обеспечивший активизацию и развитие данного подхода к изучению теории экономической динамики, вызван, во многом, глобализацией воспроизводственных процессов, обусловленной, развитием цифровых технологий и диджитализацией экономических отношений, погружением экономических систем в глобальную информационную среду, трансформацией социоэкономических отношений, формирующих особый порядок и параметры конфигурирования моделей экономического

роста [7, 8 9]. Если раньше важнейшими факторами, характеризующими эффективность экономического развития территорий, являлись параметры, оценивающие уровень и качество развития материальных и нематериальных производительных факторов, включая инновационную активность и создание новых технологических решений в системе управления, то сегодня, в эпоху глобализации, смены технологического уклада, нарастания процессов неравенства между развитыми и развивающимися странами, дисбаланса в доходах населения, эволюционирования общества в целом, ухудшения общей экологической обстановки, исчерпания ресурсов и т.п., в качестве важнейших генераторов социально-экономического развития начинают выступать параметры, оценивающие качество жизни. В этой связи повышенный интерес в последние годы начинает приобретать новая модель развития, основанная на принципах инклюзивного экономического роста (Рисунок 1)

Рисунок 1 - Эволюция подходов к оценке эффективности развития экономических систем

Цифровизация ориентирована, как на обеспечение социальной, так и экономической сферы развития общества [11, 12]. Действительно возможности, которые открываются вследствие диффузии цифровых технологий в социоэкономическом пространстве очень обширны. При этом важно отметить то, что они органично вписываются в концепцию инклюзивного роста. Теоретически развитие цифровых технологий может способствовать инклюзивному росту посредством:

- расширения возможностей доступа экономических агентов к государственным услугам (к примеру, в сфере здравоохранения, образования, государственного управления и т.д.);

- активизации процессов встраивания хозяйствующих субъектов в систему воспроизводственных цепочек как национального, так и глобального уровня вследствие устранения институциональных барьеров, ограничивающих доступ к рынкам на основе традиционных форм межстранового/межрегионального взаимодействия;

- повышения доступности использования коммерческих услуг и продуктов вне зависимости от географического места положения потребителя;

- повышение гибкости экономической системы в зависимости от изменяющихся во

времени потребностей общества;

- создание рабочих мест;

- повышение производительности труда; и т.п.

Благодаря этим функциональным возможностям, открывающимся в рамках реализации мер цифровой трансформации социальной и экономической среды, формируются новые, перспективные механизмы перехода традиционных моделей развития экономики к инклюзивным. Это, в свою очередь, будет способствовать развитию процессов вовлеченности общества в систему воспроизводственных процессов, а также снижения социальной напряженности.

Методы (methods)

Цифровизация, формирующая особым образом социальные и экономические отношения, посредством минимизации/ликвидации административных барьеров и повышения скорости и качества принимаемых решений, обеспечения развития механизмов доступа к государственным благам, наращивания качества жизни через призму развития разнообразных сервисов для населения и т.п., выступает в роли дополнительной, институциональной опоры социально-экономических преобразований территорий и их устойчивого и инклюзивного развития, обеспечивающего стремление государства к снижению бедности и неравенства за счет обеспечения равных возможностей к доступу создаваемых конечных благ. Это, как ранее уже отмечалось, несомненно формирует предпосылки для снижения ущерба экономики в результате локализации или устранения экономических и социальных «заболеваний» и, что самое важное, формирует дополнительную основу для устойчивого развития в рамках создания дополнительной опорной точки социально-экономического роста.

Вторит нашей позиции, относительно взаимосвязи в системе координат «цифровизация-инклюзивный экономический рост» и исследование Acemoglu and Robinson П31, введших в экономическую теорию понятие «инклюзивные институты». Под ними авторы понимают определенные институциональные правила, гарантирующие особым образом членам общества быть вовлеченными в экономическое развитие и получать впоследствии из этого выгоду. Таким образом, учитывая упомянутые эффекты от внедрения в хозяйственную среду цифровых решений, с определенной долей уверенности, можно утверждать, что механизмы распределения благ посредством диджитализации экономических отношений и есть, одна из составляющих, инклюзивного, а значит устойчивого развития территорий.

Представленные данные и характеристики формирующегося социально-экономического уклада демонстрируют актуальность и необходимость поиска решений, направленных не только на обоснование связи между цифровой трансформацией и инклюзией общества в систему национального богатства, но и на поиск и определение действенных механизмов цифровой трансформации социально-экономической среды, как важнейшего акселератора инклюзивного экономического роста.

В этой связи крайне актуальными для сегодняшнего дня являются исследования, раскрывающие особенности влияния цифровой трансформации на инклюзивный экономический рост. При этом следует констатировать, что в подавляющем большинстве случаев работы концентрируются относительно качественных методов исследования,

полагаясь на рассуждения общего порядка без «привязки» к методам эмпирического и экономико-статистического анализа. Между тем проведение исследований в рассматриваемой сфере с использованием количественных методов анализа, представляется очень важным направлениям как для науки, так и для практики. При этом решение данной задачи совершенно очевидно нельзя отнести к разряду тривиальных. Требуется не только разработка методов построения формализованных оценок регионального инклюзивного развития и параметров цифровой трансформации территорий, но и выработка методов и алгоритмов. Позволяющих в формализованном виде установить подобные взаимосвязи. Это, в свою очередь, позволит существенным образом продвинуться в определении наиболее перспективных и действенных направлений стимулирования процессов цифровой трансформации территорий/регионов.

В концентрированной форме, алгоритм влияния цифрового развития на качество жизни населения через призму теории инклюзивного роста, представлен на рисунке 2.

На рисунке 3 представлена блок-схема данного методического подхода. В соответствии с ней, обоснование выдвигаемой гипотезы лежит в русле формализованной трехшаговой оценки коэффициентов эластичности между анализируемыми факторами. При этом в качестве эндогенных переменных формируемых моделей выступают анализируемые составляющие инклюзивного роста, а в качестве экзогенной - интегральный индекс цифровой трансформации исследуемой экосистемы.

Рисунок 2 - Алгоритм влияния цифрового развития на качество жизни населения через

призму теории инклюзивного роста

Рисунок 3 - Блок-схема (алгоритм) формализованной оценки влияния цифровой трансформации экосреды на ключевые параметры формирования инклюзивного

экономического роста

Важнейшими вопросами в рамках реализации на практике предложенного алгоритма являются построение временных рядов, характеризующих динамику предлагаемых к анализу индикаторов и показателей. Их агрегирование позволяет определить значение индекса инклюзивного роста экономики региона (Inclusive Development Index, IGRE), характеризующего эффективность и перспективы его устойчивого развития через призму оценки уровня и качества жизни населения, его вовлеченности в процесс создания и распределения конечного продукта. А также выявить параметры формирования интегрально индекса цифровой трансформации регионов (1цэ).

Для эмпирической оценки IGRE региона был использован подход Всемирного

экономического форума i14-. В соответствии с ним исследование качества инклюзивной модели экономического роста осуществляется в рамках анализа трех категорий факторов:

• Рост и развитие

• Вовлеченность (инклюзия)

• Справедливость к будущим поколениям и устойчивое развитие

В дальнейшем данные категории декомпозируются в семь блоков, каждый из которых характеризует в более концентрированной форме ту или иную составляющую инклюзивного роста в соответствии с предложенным ВЭФ трихотомическим подходом:

— образование и развитие навыков;

— основные услуги населению и инфраструктура;

— коррупция и взятничество;

— доступность финансовых услуг;

— накопление активов и предпринимательство;

занятость и оплата труда;

— налоговое перераспределение и соцзащита.

В соответствии с рассматриваемой методикой всемирного экономического форума при формализованной оценке индекса IGRE используется подход, в соответствии с которым вся совокупность оцениваемых территорий оценивается по 7-ми балльной шкале в

разрезе трех рассматриваемых субиндексов по формуле 1 [14, 15]. При этом установлено, что 1- это наихудшее значение исследуемого показателя, а 7 - наилучшее.

[факт,значение покзате ля - min значение среди территорий ^

шах значение - min значение среди территорий (1)

Для показателей, высокое значение которых характеризует слабую позицию в региональной динамике, формула 1 преобразована в формулу 2.

g ^ [факт, значение покзате ля — min значение среди территорий ^

max значение —min значение среди территорий ^2)

Агрегирование субиндексов в интегральный производится как среднеарифметическая сумма их значений.

Результаты и обсуждение (results and discussion)

Апробация методики ВЭФ на примере регионов Приволжского федерального округа позволила прийти к результатам, отраженным в таблице 1.

Таблица 1 - Индекс инклюзивного развития (по шкале 1-7, 1-худшее, 7 - лучшее)

2015 2016 2017 2018 2019 2015 2016 2017 2018 2019

Республика Башкортостан 4,01 4,01 4,02 4,03 4,03 4 4 4 5 4

Кировская область 3,49 3,42 3,42 3,43 3,51 13 13 13 13 14

Республика Марий Эл 3,31 3,24 3,25 3,25 3,40 14 14 14 14 13

Республика Мордовия 3,91 3,99 4,00 3,98 3,89 6 6 5 6 8

Нижегородская область 4,10 4,17 4,19 4,20 4,19 1 2 1 2 3

Оренбургская область 3,89 3,94 3,99 4,04 3,98 7 8 6 4 5

Пензенская область 3,67 3,56 3,57 3,57 3,58 10 11 11 12 11

Пермский край 3,62 3,87 3,88 3,89 3,90 11 9 9 8 9

Самарская область 4,09 4,13 4,08 4,11 4,17 3 1 2 1 1

Саратовская область 3,73 3,54 3,55 3,56 3,56 9 12 12 11 12

Республика Татарстан 4,09 4,13 4,14 4,15 4,20 2 3 3 3 2

Удмуртская Республика 3,78 3,90 3,91 3,91 3,92 8 7 8 7 6

Ульяновская область 3,92 3,94 3,95 3,75 3,89 5 5 7 9 7

Чувашская 3,60 3,64 3,65 3,59 3,60 12 10 10 10 10

Республика

В целях решения поставленной задачи были также построены региональные индексы развития цифровой экономики в рамках анализируемой группы регионов за период с 2015 по 2019гг. Методически, данный этап исследования, основывается на работе Л.А.

Ельшина, А.А. Абдукаевой-12-. Алгоритм расчета данного показателя основывается на системном анализе и количественной оценки 5 основных приоритетных направлений развития (закрепленных постановлением Правительства РФ от 28.07.2017 г. В соответствии с ним с 2017 года в России реализуется программа «Цифровая экономика Российской Федерации»):

- Нормативное регулирование;

- Кадры для цифровой экономики;

- Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов;

- Информационная инфраструктура;

- Информационная безопасность.

Совокупность индикаторов, используемых для построения каждого из представленных направлений, характеризующих эффективность цифровизации в регионах, представлена

в работе авторов ^^^

Агрегирование полученных значений в единый интегральный индекс позволяет дать эмпирическую оценку качественных и количественных параметров развития цифровизации в регионе.

В концентрированном виде алгоритм реализованного исследования представлен на рисунке 4.

Концепция исследования: оценка эффективности нифровщадаш экоиомжн регионов в соответствии с определенными в Программе ((Цифровая экономика Российской Федерации >>

направлениями развитая

Идентификация и отбор показателей оценивающих эффективность цифровизации регионов РФ б соответствии с пятью ключевыми направлениями развитая, закрепленными в Программе «Цифровая экономика Российской Федерации-?

Построение региональных индексов эффективное та цифровизации регионов РФ

Шаг I

Стандартизация исходных показателен

Шаг 2. Построение агрегированных значений субиндексов, оценивающих эффективность развития отдельных направлений цифровизации региональных экономических систем

Шаг 3. Построение

интегральных

значений

региональньЕХ

индексов «Цифровая

экономика»

Группировка регионов по уровню н эффективности цифровой трансформации , процессов (в соответствии с правилом

Реализация кластерного анализа в целях идентификации регионов РФ, обладающих ехозлми параметрами эффективности пифровизацин экономики в рамках рассматриваемых пяти

ключевых напоавлений

Разработка адаптированных для региональных экономических систем направлений развития ЦйфрйВЦЗЩЦй двдияашВРЛНЗЙЕКЙЙ среды

Рисунок 4 - Алгоритм эмпирической оценки эффективности цифровизации региональных

экономических систем

Полагаясь на рассмотренный алгоритм, в таблице 4 представлены полученные оценки интегрального индекса развития цифровой экономики (1цэ) в регионах Приволжского федерального округа.

Таблица 2 - Рейтинг регионов РФ по уровню развития цифровой экономики (индекс 1цэ)

Регион 2015 2016 2017 2018 2019

Республика Башкортостан 0,7505 0,77 0,79 0,83 0,8

Кировская область 0,6262 0,68 0,62 0,64 0,66

Республика Марий Эл 0,6111 0,55 0,63 0,6 0,67

Республика Мордовия 0,6732 0,65 0,68 0,62 0,66

Нижегородская область 0,8084 0,87 0,86 0,91 0,88

Оренбургская область 0,7068 0,74 0,76 0,72 0,74

Пензенская область 0,5251 0,57 0,59 0,67 0,7

Пермский край 0,8217 0,76 0,83 0,78 0,8

Самарская область 0,816 0,78 0,8 0,86 0,84

Саратовская область 0,6674 0,73 0,71 0,75 0,71

Республика Татарстан 0,8736 0,88 0,91 0,9 0,93

Удмуртская Республика 0,6633 0,71 0,67 0,71 0,69

Ульяновская область 0,7227 0,78 0,73 0,68 0,71

Чувашская Республика 0,6076 0,63 0,62 0,68 0,69

Реализация рассмотренных исследовательских этапов открывает возможность для проведения серии экспериментальных расчетов, требующихся для определения степени влияния уровня развития процессов цифровизации социоэкономической среды на

степень развития модели инклюзивного экономического роста региона. Данный этап работы, предполагает выбор весьма широкого набора инструментов, начиная от использования методов эконометрического анализа и заканчивая применением моделей более высокого уровня с применением математического аппарата нечетких множеств. Однако, использование данного рода методических подходов к анализу требует систематизации данных за более широкий интервал времени.

В данном же исследовании, ограничиваясь полученными оценками за пятилетний период с 2015 по 2019гг., характеризующими степень цифровизации региона и качественные параметры его инклюзивного роста, реализован начальный уровень поиска анализируемой взаимосвязи.

В качестве первого метода исследования выбран корреляционный анализ, оценивающий уровень взаимосвязи между анализируемыми рядами за 2019 год. Результаты представлены на рисунке 5.

Регион 1лэ, 2019 КЖЕ, 2019

Республика Башкортостан 0.8 4ДО2

Кировская область 0,66 3,314

Республика Марий "Эл 0,67

Республика Мордовия 0,66 ¿,£93

Нижетородскал область 0,53 4.190

Оренбургская область 0,74 3,933

Пензенская область 0,7 3,6(58

Пермский край 0,8 3.620

Самарская область 0,84 4,031

Саратовская область 0,71 3,730

Республика Татарстан 0,93 4,194

Удмуртская Республика 0,69 3,784

Ульяновская область 0,71 3,879

Чувашская Республика 0,69 3,591

4,4(1(1

4.200

4,000

3,800

3,600

3.400

3.20С

3,000

■4

0,5

0,6 0,7 0.8 0.9

Рисунок 5 - Результаты корреляционного анализа, оценивающего взаимосвязь между уровнем развития цифровой экономики региона и моделью его инклюзивного

экономического роста

Полученное «облако» точек, характеризующее соотношение между анализируемыми индикаторами ^ЯЕ и 1цэ, в явном виде указывает о наличии линейной взаимосвязи между ними, даже несмотря на отдельные «всплески». Данный факт предопределяет целесообразность проведения очередного исследовательского этапа, позволяющего ответить на вопрос о степени таковой взаимосвязи через построение регрессионной модели как в разрезе отдельных регионов ПФО (горизонтальный анализ), так и в рамках вертикального анализа, путем соотношения региональных значений анализируемых показателей за отдельный период времени.

Результаты статистической значимости реализованного вертикального анализа данных за 2019 год приведены в таблицах 3, 4.

Таблица 3 - Ключевые параметры вертикального анализа взаимосвязей между уровнем развития цифровой экономики региона и моделью его инклюзивного экономического роста за 2019 год (на примере регионов Приволжского федерального округа)

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика Р-Значение

Y-пересечение

Переменнаа У 1

2,160751 2,22425

0,404161 0,53657

5,346262 0,000175

4 145313 0 001358

■ ■^^^■"■^■■■■«^/■/Ч.!. ^ Ч/ ^ а/ V / I ^ I Л. V / V V -Ь V

Таблица 4 - Статистическая значимость уравнения регрессии

Регрессионная статистика

Множественный Я 0,76734

Я-квадрат 0,58881

Нормированный Я-квадрат 0,554545

Стандартная ошибка 0,167948

Наблюдения 14

В целом, полученные оценки формируют основу для подтверждения вывода о наличии взаимосвязи между уровнем и качеством цифровой трансформации региона и перспективами его перехода на инклюзивную модель экономического роста. При этом, конечно же, необходимо обратить внимание на то, что значение Я-квадрат принимает весьма умеренные позиции (0,59). Однако данный факт, по всей видимости, обусловлен отмеченными выше отдельными «всплесками» в соотношении анализируемых индексов.

Если вертикальный анализ позволяет выявить закономерности общего порядка, применительно к целой совокупности регионов, то горизонтальный - направлен на поиск зависимостей между анализируемыми индикаторами в разрезе каждого региона. В таблице 5, рисунке 6 представлены результаты данного вида анализа.

Таблица 5 - Статистическая значимость результатов регрессионного анализа поиска зависимостей между индикаторами 1цэ и ^ЯЕ в разрезе регионов Приволжского федерального округа

№ Регион Коэффициент эластичности при 1цэ Я-квадрат Р - значение

1 Республика Башкортостан 0,33 0,81 0,03830

2 Кировская область 1,21 0,71 0,07222

3 Республика Марий Эл 1,55 0,71 0,07890

4 Республика Мордовия 1,82 0,88 0,01939

5 Нижегородская область 0,97 0,82 0,03342

6 Оренбургская область 2,88 0,87 0,01994

7 Пензенская область 0,57 0,72 0,03088

8 Пермский край 3,16 0,65 0,09880

9 Самарская область 0,84 0,51 0,18339

10 Саратовская область 8,04 0,72 0,07092

11 Республика Татарстан 0,55 0,84 0,02930

12 Удмуртская Республика 2,16 0,87 0,01989

13 Ульяновская область 3,52 0,65 0,10164

14 Чувашская Республика 1,45 0,73 0,06257

Рисунок 6 - Статистическая значимость результатов регрессионного анализа поиска зависимостей между индикаторами 1цэ и IGRE в разрезе регионов Приволжского

федерального округа

Выводы (SUMMARY)

Полученные оценки также подтверждают наличие весьма тесной связи между уровнем инклюзивного экономического роста региона и параметрами его цифрового развития. При этом степень тесноты подобных взаимосвязей носит весьма дифференцированный характер. Так, если регионы с относительно высоким уровнем социально-экономического развития имеют весьма низкие значения коэффициента эластичности при 1цэ (Таблица 5), то, напротив, регионы, с менее высокими показателями социально-экономической эффективности, как правило, демонстрируют более высокий уровень чувствительности к процессам цифровой трансформации. На наш взгляд, это может быть связано с эффектом «высокой базы», предопределяющим то, что субъекты с более уверенными показателями развития цифровой экономики демонстрируют меньшую динамику прироста 1цэ, что

полностью укладывается в рамки теории предельной полезности I16!. Библиография

1. Указ о национальных целях развития России до 2030 года URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/63728. Режим доступа: 25.10.2021.

2. Feshari M., Valibeigi M. Determinants of inclusive growth in iranian regions (sure approach in panel data) // Regional Science Inquiry. 2017. Т. 9. №. 1. С. 167-175.5.

3. Anand, R., Tulin, V., and Kumar, N. (2014). India: Defining and Explaining Inclusive Growth and Poverty Reduction. IMF Working Paper No.14/63. Retrieved from http://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2014/wp1463.pdf

4. Felipe, J. (2012). Inclusive Growth: Why Is It Important for Developing Asia? The CADMUS Journal, 1(4), 36-58.

5. Мау В. В ожидании новой модели роста: социально-экономическое развитие России в 2013 году // Вопросы экономики. — 2014-12 — С. 4-32.

6. Н.В. Пахомова, К.К. Рихтер, Г.Б. Малышкова. Инклюзивный устойчивый рост: приоритеты, индикаторы, международный опыт, потенциал согласования с моделью реиндустриализации. Проблемы современной экономики. 2014. № 3 (51). С. 15-24.

7. Feshari M., Valibeigi M. Determinants of inclusive growth in iranian regions (sure approach in panel data) // Regional Science Inquiry. 2017. Т. 9. №. 1. С. 167-175.5.

8. Anand, R., Tulin, V., and Kumar, N. (2014). India: Defining and Explaining Inclusive Growth and Poverty Reduction. IMF Working Paper No.14/63. Retrieved from

http://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2014/wp1463.pdf 9. Сафиуллин М.Р., Ельшин Л.А., Мингазова Ю.Г. Анализ динамики изменения деловой активности региона как инструмент макроэкономического моделирования (на примере Республики Татарстан). Экономический вестник Республики Татарстан. 2010. № 4. С. 9-13.

10. Гафуров И.Р., Сафиуллин М.Р., Ельшин Л.А., Прыгунова М.И., Егоров Д.О. Эффективность социально-экономического развития регионов приволжского федерального округа: устойчивость и тенденции развития. Изд-во: Общество с ограниченной ответственностью "Артифакт" (Казань)Казань, 2015.

11. Aptekman A., Kalabin V., Klintsov V., Kusnetsova E., Kulagin V., Yasenovits I. (2017) Digital Russia: a New Reality, McKinsey. Available at: http://www.mckinsey.eom/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20 and%20Middle%20East/Russia/0ur%20Insights/Digital%20Russia/Digital-Russia-report.ashx (accessed 23 July 2017).

12. Сафиуллин М.Р., Абдукаева А.А., Ельшин Л.А. Оценка и анализ цифровой трансформации региональных экономических систем Российской Федерации: методические подходы и их апробация. Вестник университета. 2019.№ 12. С. 133143.

13. Acemoglu, D., and Robinson, J.A. (2012). Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity and Poverty. Retrieved from. URL: http://www.eblib.com. Режим доступа: 15.10.2021.

14. The Inclusive Development Index 2018 Summary and Data Highlights. World Economic Forum. URL: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Forum_IncGrwth_2018.pdf. Режим доступа: 15.09.2021г.

15. Особенности оценки инклюзивного роста на региональном уровне (на примере Республики Татарстан). Сафиуллин М.Р., Краснова О.М., Мингазова Ю.Г., Махиянова А.В., Ельшин Л.А., Зайнуллина М.Р., Иштирякова Л.Х., Абдукаева А.А., Измайлова Д.О., Шарафутдинов Р.И. Нижний Новгород, Издательство: Индивидуальный предприниматель Кузнецов Никита Владимирович. 2018. 101с.

16. Сычев Н. Проблема синтеза трудовой теории стоимости и теории предельной полезности: версия М.И.Туган-Барановского. Вестник Института экономики Российской академии наук. 2010. № 2. С. 76-91.

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.

Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензируемая статья посвящена оценке влияния цифровой трансформации на формирование и развитие инклюзивной модели экономического роста региона. Актуальность темы исследования автор связывает с тем, что цифровая трансформация общества, его интеграция в систему цифровых отношений призвана решить одну из важнейших задач социально-экономического роста - развитие механизмов максимальной инклюзии экономических агентов в систему создаваемых экономикой страны благ и ресурсов.

Методология исследования базируется на изучении научной литературы, нормативных актов, математической обработке статистических данных с применением методов корреляционно-регрессионного анализа, визуализации полученных результатов. В качестве элемента научной новизны представленного исследования, по мнению