CC BY
13
вопросы инновационной экономики
>
Том 10 • Номер 4 • Октябрь-декабрь 2020 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics
Первое
экономическое издательство
киберфизические и кибернетические особенности цифровизации регионов россии
Нормова Ю.В. 1, Толкачев С.А. 1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
В статье рассматриваются особенности цифровизации технологических процессов в рамках концепции четвертой промышленной революции. Проанализированы методы оценки уровня цифровизации. Для оценки проникновения цифровых технологий в работе были протестированы индексы развития кибер-физических систем и трансформации бизнес-модели на статистике всех федеральных округов России за 201 1-2018 гг. по формуле средневзвешенной величины с равными весами. В результате чего была выявлена тенденция изменений индексов за указанный период в федеральных округах.
ФИНАНСИРОВАНИЕ. Статья выполнена в рамках фундаментальной НИР «Цикличность развития мирохозяйственных укладов» по государственному заданию Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: индекс развития киберфизических систем, индекс трансформации бизнес-модели, промышленная политика, цифровая трансформация производства, четвертая промышленная революция.
Бведение
Человечество вступило в эпоху глобальных перемен. Изменение и совершенствование мира в настоящее время происходит ежедневно, сравнительно быстрыми темпами. В постиндустриальном обществе цифровые технологии постепенно становятся неотъемлемой и, безусловно, значимой частью каждой из экономической сфер общества. На сегодняшний день управление структурами или подразделениями любой организационной системы невозможно назвать эффективным, если ему не присуще широкое применение высокотехнологичного обеспечения. В последние годы, особенно с началом широкого использования информационных сетей, таких как Интернет, инновационные способы обмена передачи данных внедрились и активно используются и в частной жизни, и для региональной коммуникации. Актуальность темы
АННОТАЦИЯ:
cyberphysical and cybernetical characteristics of the digitalization in Russian regions
Normova Yu.V. 1, Tolkachev S.A. 1
1 Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia
исследования определяется тем, что цифровизация значимых сегментов социально-экономической жизни является ни чем иным, как глобальным трендом, от внедрения которого зависит стратегическая конкурентоспособность российской экономики. Цифровые технологии, яркими примерами которых являются «Интернет вещей», использование мобильных гаджетов, устройств и девайсов, огромные массивы данных, меняют модели экономических связей. В современной литературе вопросы циф-ровизации экономики активно изучаются. Например, вопросы цифровизации регионов отражены в исследованиях Е.П. Гармашовой [3, с. 1523-1534] (Garmashova, 2020; р. 1523-1534), Л.В. Глезмана [4, с. 1555-1570] (Glezman, 2020, р. 1555-1570), Е.В. Суминой [11, с. 1571-1580] (Sumina, 2020, р. 1571-1580). Проблемы киберфизи-ческих систем в экономике представлены в работе Куприяновского В.П. [9, с. 18-25] (Kupriyanovskiy, 2016, р. 18-25), применительно к отраслям промышленности - в работе Е.А. Истоминой [7, с. 108-116; 13, с. 266] (Istomina, 2018, р. 108-116; Tolkachev, Morkovkin, 2019, р. 266).
Значение цифровых технологий при изменении социально-экономических устоев общества очевидно, однако стоит отметить, что большинство вопросов все еще остаются малоизученными. Цифровизация представляет собой объективный и неизбежный процесс перестройки существующего уклада хозяйственной жизни.
Сравнительно незначительное внимание уделяется проблемам формирования и развития цифрового потенциала, ключевой целью которого выступает достижение технологического роста отдельных отраслей и регионов.
ABSTRACT:_
The features of digitalization of technological processes in the framework of the fourth industrial revolution are considered. Methods for evaluating the level of digitalization are analyzed. To assess the penetration of digital technologies, the indices of cyberphysical systems development and business model transformation were tested. The analysis was based on Federal districts of Russia statistics for 201 1-2018. The weighted average formula with equal weights was used. As a result, the trend of changes in the indices for the specified period in the Federal districts was revealed.
ACKNOWLEDGMENTS. The article is carried out in the framework of the fundamental research "Cyclical development of world economic systems" on the state task of the Financial University under the Government of the Russian Federation.
KEYWORDS: cyberphysical systems development index, business model transformation index, industrial policy, digital transformation of production, the fourth industrial revolution
JEL classification: o31, o32, o33 Received: 10.11.2020 / published: 24.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Normova Yu.V. ( jnormova0gmai[.com)
CITATION:_
Normova Yu.V., Tolkachev S.A. (2020) Kiberfizicheskie i kiberneticheskie osobennosti tsifrovizatsii re-gionov Rossii [Cyberphysical and cybernetical characteristics of the digitalization in Russian regions]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 10. (4). - 1943-1960. doi: 10.18334/vinec.10.4.111184
Таким образом, целью данного исследования является исследование тенденций и расчет уровня проникновения цифровых технологий в регионах России.
Научная новизна исследования заключается в статистическом анализе и измерении уровня цифровизации организаций и предприятий федеральных округов России.
постановка проблемы
Концепция четвертой промышленной революции базируется в первую очередь на цифровизации технологических процессов. Изучением вопроса цифровизации уже довольно продолжительный период времени занимаются многие российские и зарубежные исследовательские институты. В том числе и международная консалтинговая компания McKinsey. Их позиция относительно формирования в мире цифровой экономики такова: «Цифровизация в корне меняет поведение и ожидания потребителей, разрушает традиционные бизнес-модели и трансформирует самые разные отрасли. Она совершает уже четвертую промышленную революцию (известную как «Индустрия 4.0») и сотрясает целые сектора экономики» [8] (Kulagin, Sukharevski, Mefferert, 2019).
Четвертая промышленная революция характеризуется активным внедрением и использованием киберфизических систем в производство и обслуживание человеческих потребностей с целью повышения конкурентоспособности бизнеса и страны в целом. Именно на этот период приходится зрелость цифровой экономики [6] (Gulin, Uskov, 2017).
Так, в узком смысле цифровая экономика подразумевает использование электронных услуг и сервисов, а в широком - проникновение цифровых технологий четвертой промышленной революции. Цифровые технологии способствуют повышению конкурентоспособности развитых компаний, увеличивают возможности для реализации на рынке [2] (Babkin, 2017).
Цифровизация сегментов экономического цикла представляет собой комплексное обеспечение и взаимосвязанное функционирование производств, инфраструктуры, социальных институтов, органов управления отдельных граждан. В современном мире управление любой системой невозможно назвать эффективным, если ему не присуще широкое применение средств высокотехнологичного обеспечения. От этого напрямую зависит конкурентоспособность российской экономики перед зарубежными странами и экономическая безопасность каждого региона страны в отдельности. Использование различных технологий цифровой экономики позволяет сократить время выхода
ОБ АВТОРАх:_
Нормова Юлия Валерьевна, аспирант, департамент экономической теории (jnormova0gmai1.com) Толкачев Сергей Александрович, д.э.н., профессор, департамент экономической теории (SATo1kachev0fa.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Нормова Ю.В., Толкачев С.А. Киберфизические и кибернетические особенности цифровизации регионов России // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - Том 10. - № 4. - С. 1943-1960. doi: 10.18334/vinec.10.4.111184
нового продукта на рынок, повысить степень эластичности производства, улучшить качество предлагаемых товаров и услуг, а также эффективность производственного процесса, в связи с чем ожидается повышение конкурентоспособности промышленности и увеличение ВВП, что приводит к активному экономическому росту страны.
Так как цифровая экономика неразрывно связана с промышленными изменениями современного мира, концепция «Индустрия 4.0» предполагает наличие цифровых сетей, технологий и способов коммуникации, а также центров по аналитике данных. Вследствие внедрения в современность склонности к роботизации и автоматизации многих экономических, социальных и даже политических процессов возникает необходимость в создании пространства для реализации этих новшеств. Одной из основополагающих инновационных тенденций, позволяющих существовать цифровой экономике как таковой, является появление цифровых платформ. Они выступают посредниками между человеческим и искусственным интеллектом, образуя собой рабочие каналы связи, такие как взаимодействие с клиентами фирмы, транзакцион-ные переводы, получение обратной связи от потребителя и т.д. Кроме того, появление инновационных бизнес-моделей просто невозможно без работы высокотехнологичного оборудования на предприятии. За все это отвечают именно цифровые платформы, в создании которых заинтересованы многие организации, динамично развивающиеся в интернет-пространстве, трансформирующие целые производственные отрасли как в России, так в мире [5] (ОпЪапоу, Яврт, Бка^оу, 2020).
Для национальных экономик необходимость быстрого развития цифровой сферы также подтверждается тем фактом, что несколько стран в настоящее время работают над всеобъемлющими и весьма амбициозными программами, основная задача которых - развитие цифрового сектора экономики, создание новых рабочих мест в этих сферах. В число этих стран входит и Россия, о чем говорит принятие государственной программы «Цифровая экономика 2024», которая определяет направления развития информационного общества в России. К приоритетным направлениям развития относится стимулирование формирования индустриальных цифровых платформ, высокотехнологичных 1Т-предприятий для приоритетных отраслей. Несмотря на это, большинство российских компаний в различных регионах только ступают на путь цифровизации, в то время как западные активно получают прибыль от внедрения инноваций. В настоящее время развитием цифровой экономики занимаются уполномоченные органы и правительство на законодательном уровне, также были приняты базовые программные и стратегические документы, которые определяют направления рассматриваемого процесса.
Цифровая экономика может проявляться через множество различных технологий (форм). Для каждой отрасли экономики существует свой уникальный набор технологических решений и направлений развития, однако есть совокупность мер, которые характерны для всех.
К таким решениям относится все, что связано со сбором, анализом и использова-
нием данных. Например, машинное обучение, блокчейн, сквозная аналитика, математическое моделирование и нейронные сети. К этому списку вынуждены прибегать все существующие отрасли экономики. Без них невозможно провести реинжиниринг или оптимизацию бизнес-процессов. Только серьезный математический анализ способен выявить определенные закономерности в собранных данных и предложить определенное решение. Технологией, способной изменить еще и отрасли, связанные с добычей и транспортировкой, являются киберфизические системы (CPS), состоящие из совокупности контролирующих подсистем и управляющих контроллеров, кардинальное отличие которых от контрольно-управляющих способов прошлого поколения - автономность в поиске и принятии наиболее оптимальных решений на основе автоматической работы с данными. CPS непосредственно связаны с роботизацией производств, поскольку аналитические функции в первую очередь распространяются на машины [9] (Kupriyanovskiy, 2016).
В рамках индустрии «Промышленность 4.0» ключевое место занимает цифровое производство. Конкурентоспособность компаний в новых реалиях определяется уровнем цифровизации. Но на сегодняшний день отсутствует единый способ проведения оценки и характеристики трендов и в цифровой экономике, и в промышленной экономике в том числе [7] (Istomina, 2018).
К распространенным методам оценки уровня цифровизации относятся:
• показатель цифрового ВВП (применяется расчет ВВП по расходам) [1] (Abdrakhmanova, 2017);
• средневзвешенная трех субиндексов: развитие инфраструктуры, онлайн-рас-ходы, активность пользователей (по мнению BCG - Бостонская консалтинговая группа) [17];
• формирование рейтинговых показателей готовности к сетевой экономике, электронной торговле, электронному правительству, информатизации общества и т. д. [10] (Stefanova, Rakhmanova, 2017);
• макроэкономическая оценка цифровизации экономики через направления: 1) оценка цифровизации экономики с позиции цифровизации отрасли; 2) оценка уровня развития цифровой экономики с позиции телекоммуникаций; 3) оценка цифровой экономики с позиции уровня развития ИКТ в странах мира [7] (Istomina, 2018).
Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ разработан индекс цифровизации бизнеса, характеризующий скорость адаптации к цифровой трансформации организаций предпринимательского сектора в России и промышленно-развитых странах. Индекс рассчитан по пяти показателям: уровень использования широкополосного интернета, облачных сервисов, RFID-технологий, ERP-систем и включенность в электронную торговлю [13] (Tolkachev, Morkovkin, 2019). Но данный индекс, на наш взгляд, страдает методологическим изъяном - он объединяет показатели, характеризующие цифровизацию как основных технологических, так
и вспомогательных бизнес-процессов, что не позволяет разделить процессы, отражающие интеграцию цифровых и производственных технологий, являющихся атрибутом четвертой промышленной революции (Индустрии 4.0), и процессы, характеризующие использование цифровых технологий в сферах финансов, управления кадрами, т.е. автоматических систем управления (АСУ), которые успешно развиваются уже более 60 лет в рамках концепции третьей промышленной революции.
Оценка уровня цифровизации в федеральных округах России: методология и результаты
Именно в целях разделения эффектов цифровизации нами ранее был разработан индекс цифровизации предприятий и организаций, включающий в себя два субиндекса: 1) индекс развития киберфизических систем; 2) индекс трансформации бизнес-модели (индекс развития кибернетических систем) [12] (Tolkachev, 2019).
В данной работе для расчета данных индексов используются данные Росстата «Использование специальных программных средств в организациях (в% от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта Российской Федерации)». В статистическом сборнике «Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019» эти данные отражены в таблице 19.5. Нами были собраны все соответствующие показатели за 2011-2018 гг.
Индекс развития киберфизических систем основывается на показателях, отражающих интеграцию как физических, так и цифровых процессов в организациях. Он рассчитывается как доля организаций, которые используют специальные программные средства:
• для управления автоматизированным производством;
• для проектирования;
• обучающие программы.
Индекс трансформации бизнес-модели (индекс развития кибернетических систем) характеризует цифровизацию вспомогательных бизнес-процессов. Он рассчитывается как доля организаций, которые используют специальные программные средства:
• для решения организационных, управленческих и экономических задач;
• для осуществления финансовых расчетов в электронном виде;
• CRM-, ERP-, SCM-системы;
• электронные справочно-правовые системы.
Протестируем данные индексы на статистике всех федеральных округов России за 2011-2018 гг. При расчете индексов были использованы данные Росстата «Регионы России. Социально-экономические показатели» [18], отражающие статистические значения за 2011-2018 гг. В таблице 1 приведены исходные данные для расчетов.
Оба индекса были рассчитаны по формуле средневзвешенной величины с равными весами.
Индекс киберфизической цифровизации Icph = 11 X pi +12 X р2 + ¡3 X рЗ, где Ii - соответствующие показатели индекса; pi - весовые коэффициенты, = 0,33.
Таблица 1
исходные показатели для расчета показателей индекса киберфизической цифровизации и индекса трансформации бизнес-модели
наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Индекс киберфизической цифровизации
Использование специальных программных средств:
для управления автоматизированным производством
Российская Федерация 18,1 16,7 16,8 15,5 15,1 14,9 14,7 16,7
Центральный федеральный округ 18,1 17,5 17,9 16,1 15,8 15,4 14,7 17,5
Северо-Западный федеральный округ 19,7 18,3 18,2 17,3 16,6 16,2 15,8 17,2
Южный федеральный округ 15,8 15,6 14,9 13,4 13,0 13,1 13,3 15,2
Северо-Кавказский федеральный округ 17,4 13,8 15,4 13,6 11,1 10,2 10,0 10,3
Приволжский федеральный округ 17,3 15,8 15,8 14,7 14,6 15,2 15,6 18,1
Уральский федеральный округ 22,6 20,7 21,1 20,7 19,2 18,6 18,0 20,1
Сибирский федеральный округ 17,1 14,9 14,8 13,5 13,6 13,2 12,8 14,7
Дальневосточный федеральный округ 17,6 15,6 16,1 15,6 15,2 14,9 14,4 14,4
для проектирования
Российская Федерация 12,1 11,7 11,9 11,9 11,0 10,8 11,2 13,0
Центральный федеральный округ 12,9 13,2 13,9 13,3 12,7 12,3 12,8 15,5
Северо-Западный федеральный округ 13,6 13,7 13,7 14,6 13,1 12,7 13,3 14,8
Южный федеральный округ 10,0 9,7 10,0 10,3 9,3 9,4 10,3 11.4
Северо-Кавказский федеральный округ 11,5 9,4 9,5 9,9 7,6 6,9 6,7 7,9
Приволжский федеральный округ 11,4 10,9 10,9 10,9 10,2 10,4 11,0 12,9
Уральский федеральный округ 14,9 13,8 13,8 13,9 12,7 12,4 12,5 14,1
Сибирский федеральный округ 10,9 10,3 10,2 10,4 9,5 9,1 9,1 11,2
Дальневосточный федеральный округ 10,6 10,1 10,3 10,7 10,5 10,3 10,2 10,8
Продолжение табл. 1
Наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Обучающие программы
Российская Федерация 19 21,8 18,2 14,8 14,3 14,2 14,2 16,9
Центральный федеральный округ 18,3 22,0 18,4 15,2 14,9 14,6 14,4 18,2
Северо-Западный федеральный округ 18,5 21,7 18,2 15,8 15,0 14,9 14,5 16,6
Южный федеральный округ 17,5 19,4 16,0 12,0 12,1 12,3 12,6 14,5
Северо-Кавказский федеральный округ 19,9 22,1 18,7 11,7 10,6 10,1 9,9 10,7
Приволжский федеральный округ 19,0 21,5 17,9 14,3 15,0 13,8 14,5 17,8
Уральский федеральный округ 21,6 23,9 20,8 18,3 18,0 16,8 16,9 20,3
Сибирский федеральный округ 19,0 21,1 18,0 14,6 13,1 14,2 13,8 16,1
Дальневосточный федеральный округ 20,3 23,8 18,9 14,9 11,4 14,7 13,7 14,6
Индекс трансформации бизнес-модели (кибернетической цифровизации)
Организации, использовавшие специальные программные средства:
для решения организационных, управленческих и экономических задач
Российская Федерация 60,3 59,8 59,6 56,2 52,3 52,9 52,4 54,9
Центральный федеральный округ 60,1 60,0 60,4 56,5 54,0 55,2 54,8 57,7
Северо-Западный федеральный округ 65,5 66,6 66,2 63,1 57,4 57,0 56,6 58,3
Южный федеральный округ 56,5 55,9 56,7 51,2 46,9 48,0 49,7 52,5
Северо-Кавказский федеральный округ 54,9 51,7 54,4 50,6 43,8 40,5 37,5 37,0
Приволжский федеральный округ 61,3 59,8 58,5 55,5 51,5 52,3 51,9 55,0
Уральский федеральный округ 62,4 62,5 62,8 60,1 56,3 60,2 60,0 62,6
Сибирский федеральный округ 60,2 59,5 58,0 55,2 50,9 49,7 48,6 51,8
Дальневосточный федеральный округ 54,6 55,4 56,3 54,0 51,3 53,0 51,9 51,0
Продолжение табл. 1
наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
для осуществления финансовых расчетов в электронном виде
Российская Федерация 60,9 61,2 61,3 57,0 55,1 55,3 54,8 56,4
Центральный федеральный округ 59,6 61,0 61,4 57,6 57,5 58,0 57,7 59,8
Северо-Западный федеральный округ 65,0 66,0 65,9 62,6 60,4 59,3 59,2 58,9
Южный федеральный округ 57,9 57,5 58,3 52,3 48,7 51,1 52,5 54,9
Северо-Кавказский федеральный округ 59,3 57,4 63,4 55,9 51,7 49,3 48,1 45,7
Приволжский федеральный округ 61,3 61,5 60,3 55,4 53,6 54,1 53,3 55,4
Уральский федеральный округ 65,2 64,8 65,0 61,2 57,3 57,8 56,8 57,7
Сибирский федеральный округ 60,3 59,3 59,5 55,6 53,8 52,7 51,6 54,1
Дальневосточный федеральный округ 57,8 59,3 60,5 57,9 56,0 57,2 56,7 55,8
СRМ-, ERP-, SCM-системы
Российская Федерация 10,2 9,5 10,4 13,5 15,4 15,9 17,4 19,6
Центральный федеральный округ 11,5 11,5 12,9 16,5 19,0 19,6 21,4 23,1
Северо-Западный федеральный округ 11,7 11,3 11,8 14,3 16,6 18,5 18,4 20,3
Южный федеральный округ 8,1 7,0 8,1 11,6 12,5 13,1 15,1 17,3
Северо-Кавказский федеральный округ 9,5 6,9 7,0 12,0 10,8 9,3 9,4 10,0
Приволжский федеральный округ 9,8 8,9 10,0 13,0 15,0 16,0 17,9 20,3
Уральский федеральный округ 12,2 11,2 12,3 16,1 18,0 17,9 20,2 23,0
Сибирский федеральный округ 8,9 8,6 8,8 11,2 13,1 13,0 14,2 17,6
Дальневосточный федеральный округ 8,4 6,5 7,1 9,8 11,4 11,3 12,1 13,1
Электронные справочно-пра-вовые системы
Российская Федерация 55,1 56,5 55,4 53,7 52,3 51,8 51,1 53,2
Центральный федеральный округ 55,9 58,2 57,5 56,2 56,0 55,7 54,9 57,1
Северо-Западный федеральный округ 61,8 64,2 63,4 61,9 59,8 58,6 58,5 59,4
Окончание табл. 1
Наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Южный федеральный округ 52,2 52,5 51,8 48,3 45,8 47,6 48,1 50,8
Северо-Кавказский федеральный округ 45,5 43,5 44,6 41,6 39,6 37,4 34,4 33,1
Приволжский федеральный округ 53,2 55,0 53,3 51,6 50,3 50,1 49,2 51,5
Уральский федеральный округ 60,2 61,7 60,3 59,0 56,3 55,4 54,7 57,2
Сибирский федеральный округ 53,5 53,5 51,5 50,0 49,1 47,9 46,9 50,8
Дальневосточный федеральный округ 52,6 55,9 55,8 55,3 53,4 53,6 53,4 51,7
Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019. Таблица 19.5. Использование специальных программных средств в организациях (в% от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта Российской Федерации. - Текст: электронный. -URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 03.11.2020).
Индекс кибернетической цифровизации Icn = 11 X pi 4- 12 X р2 + 13 ХрЗ +14 X р 4, где Ij - соответствующие показатели индекса; pj - весовые коэффициенты, = 0,25.
Результаты расчетов приведены в таблице 2.
Для России в целом индекс трансформации бизнес-модели и индекс киберфизиче-ской цифровизации свидетельствует о возрастании показателей в 2018 г. после продолжительного спада до 2017 года.
Все федеральные округа (ФО) показали ухудшение индекса киберфизической цифровизации, который отражает взаимодействие электроники и производственных
47 46 45 44 43 42
Российская Федерация ■ 2011 ■ 2012 ■ 2013 ■ 2014 ■ 2015 ■ 2016 ■ 2017 ■ 2018
Рисунок 1. Индекс трансформации бизнес-модели РФ Источник: составлено авторами.
Таблица 2
Динамика индексов киберфизической и кибернетической цифровизации в регионах России за 2011-2018 гг.
Индекс киберфизической цифровизации
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Российская Федерация 16,236 16,566 15,477 13,926 13,332 13,167 13,233 15,378
Центральный федеральный округ 16,269 17,391 16,566 14,718 14,322 13,959 13,827 16,896
Северо-Западный федеральный округ 17,094 17,721 16,533 15,741 14,751 14,454 14,388 16,038
Южный федеральный округ 14,289 14,751 13,497 11,781 11,352 11,484 11,946 13,563
Северо-Кавказский федеральный округ 16,104 14,949 14,388 11,616 9,669 8,976 8,778 9,537
Приволжский федеральный округ 15,741 15,906 14,718 13,167 13,134 13,002 13,563 16,104
Уральский федеральный округ 19,503 19,272 18,381 17,457 16,467 15,774 15,642 17,985
Сибирский федеральный округ 15,51 15,279 14,19 12,705 11,946 12,045 11,781 13,86
Дальневосточный федеральный округ 12,507 13,002 11,55 10,065 8,778 9,768 9,273 9,57
Индекс трансформации бизнес-модели (кибернетической цифровизации!
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Российская Федерация 46,625 46,75 46,675 45,1 43,775 43,975 43,925 46,025
Центральный федеральный округ 46,775 47,675 48,05 46,7 46,625 47,125 47,2 49,425
Северо-Западный федеральный округ 51 52,025 51,825 50,475 48,55 48,35 48,175 49,225
Южный федеральный округ 43,675 43,225 43,725 40,85 38,475 39,95 41,35 43,875
Северо-Кавказский федеральный округ 16,104 14,949 14,388 11,616 9,669 8,976 8,778 9,537
Приволжский федеральный округ 46,4 46,3 45,525 43,875 42,6 43,125 43,075 45,55
Уральский федеральный округ 50 50,05 50,1 49,1 46,975 47,825 47,925 50,125
Сибирский федеральный округ 45,725 45,225 44,45 43 41,725 40,825 40,325 43,575
Дальневосточный федеральный округ 43,35 44,275 44,925 44,25 43,025 43,775 43,525 42,9
Источник: составлено авторами на основе данных «Российского статистического ежегодника».
18 16
14 12 10
8 6
4 2 0
Российская Федерация
■ 2011 ■ 2212 ■ 2013 2011 И2015 ■ 2016 ■ 2017 ■ 2008
Рисунок 2. Индекскиберфизической цифровизации Р Ф Источник: составлено авторами.
20
15 10
5 0
Центральный федеральный округ Северо-Западный федеральный округ
■ 2011 ■ 2012 ■ 2013 2014 ■ 2015 ■ 2016 ■ 2017 ■ 2018
Рисунок 3. Индекс киберфизической цифровизации ЦФО, С-ЗФО Источиик: счставлено авторами.
процессов, до 220177 года мключитекьно. По всем федеральным округам ■ среднем за период с 2011 по 2017 год предприятия, использовавшие специальные программные средства с целью управления автоматизированным производством, сократились на 1696, для проектирования -1196. Предприятия, которые использовали программные средства в качестве обучающих программ до 20 17 года, уменьшились в среднем на 17%. В 2018 году данные значения увеличились во всех представленных федеральных округах России.
Данные индекса киберфизической цифровизации демонстрируют неравномерность протекания данных процессов по регионам. Выделяются четыре лидирующих региона, находящихся рядом друг с другом по этому показателю: Уральский, Центральный, Северо-Западный и Приволжский ФО. Это наиболее промышленно развитые ФО, поэтому именно они занимают лидирующие места по данному индексу, поскольку показатели индекса наиболее чувствительны к процессам, протекающим в реальном секторе, и особенно в промышленности.
Оставшиеся четыре ФО делятся на две группы: Южный и Сибирский ФО отстают от группы лидеров с шансами догнать в краткосрочной перспективе, и Дальневосточный
20 15 10 5 0
Южный федеральный округ Приволжский федеральный округ
■ 2011 ■ 2012 ■ 2013 ■ 2014 И2015 12016 ■2017 ■ 2018
Рисунок 4. Индекс киберфизической цифровизации ЮФО, ПФО Источник: составлено авторами.
25 20 15 10 5 5
Уральский федеральныйокруг Сибирский федеральныйокрус
■ 2011 12012 2013 2014 12015 12016 12017 12018
Рисунык ¡5. Индекс киберфизической цифровизации УФО, СФО Источник: составлено авторами.
20 15 10 5
о
Северо-Кавказский федеральный округ Дальневосточный федеральный округ
■ 2011 12012 12013 12014 12015 12016 12017 12018
Рисунок 6. Индекс киберфизической цифровизации С-КФО, ДФО Источник: составлено авторами.
Il lili
Центральный федеральный округ Северо-Западный федеральный округ
■ 2011 ■ 2012 12 2013 I 2014 И2015 И2016 И2017 ■ 2018
Рисунок 7. Индекстрансформации бизнеи-модели ЦФО, С-ЗФО Источнидо составлено автораму.
54
50
48
46
60 40 20 0
60 40 20 0
Южныйфедеральный окфуг ■ 2011 ■ 2012 ■ 2013
Приволжский федеральный округ 12015 ■ 2016 ■ 2017 ■ 2018
Рисунок 8. Индекс трансформации бизнес-модели ЮФО, ПФО Источник: составлено авторами.
Ураыьстей федьрыльнышыкрег
■ 2011 ■ 2012 ■ 2013 ■ 2014
Сибирский федеральный округ 12015 ■ 2016 ■ 2017 ■ 2018
Рисунок 9. Индекс трансформации бизнес-модели УФО, СФО Источник: составлено авторами.
ж 40 30 20
'0 I
Северо-Кавказский федеральный округ Дальневосточный федеральный округ
■ 2011 ■ 2012 ■ 2013 ■ 2014 ■ 2015 И2016 ■ 2017 ■ 2018
Рисунок 10. Индекс трансформации бизнес-модели С-КФО, ДФО 10 Источник: составлено авторами.
и Северо-Кавказский ФО, которые таких: шансов, по нашему мнению, не имеют. Данная градация вполне закономерна, ибо отражает историческое развитие ФО, природно-климатические и географические особенности, определившие разный уровень промышленного развития. Разумеется, Северо-Кавказский ФО не может быть столь же индустриализован, как Центральный и Уральский, поскольку целыми столетиями специализировался на развитии сельского хозяйства и рекреационных услугах.
Показатели индекса трансформации бизнес-модели для федеральных округов отображают следующие значения:организацииво всех федеральных округах используют специальные программные средства, в наименьшей степени используются CRM-, ERP-, SCM-системы (в 2018 году - 18%). Лидирующие значения занимают федеральные округа с показателями организаций, применяющих в этот период специальные
2014
программные средства для решения организационных, управленческих и экономических задач с 2011 по 2018 год: Северо-Западный федеральный округ (62% в среднем), Уральский федеральный округ (60% в среднем) и Центральный федеральный округ (57% в среднем). Данные федеральные округа выходят вперед и по таким показателям, как специальные программы, которые используются для осуществления финансовых расчетов в электронном виде (С-ЗФО - 63%, УФО - 61%, ЦФО - 59%), электронные справочно-правовые системы (61%, 58%, 56% соответственно).
В настоящий момент факторами, ограничивающими рост промышленности, являются:
• слабая мотивация промышленного сектора в сфере инновационного развития, ограниченность отечественных вариантов для внедрения в производство технологических инноваций;
• применение устаревших бизнес-моделей, отсутствие развитой законодательной базы, а также современного оборудования, вследствие чего выпуск неконкурентоспособной продукции ведет к снижению инвестиционной привлекательности отрасли.
Применение зарубежного опыта в отечественной практике будет способствовать развитию промышленного производства в инновационной сфере. Впоследствии это приведет к наращиванию объемов производства, обеспечению конкурентоспособности России на мировой арене и экономическому росту выше среднемирового.
Заключение
Важнейший двигатель инноваций, повышения экономического роста страны -цифровая экономика, поэтому для Российской Федерации развитие данной сферы является стратегической целью, позволяющей производствам минимизировать затраты и максимизировать прибыль. К ключевым тенденциям развития цифровой экономики можно отнести создание новых бизнес-моделей, всеобъемлющую оптимизацию бизнес-процессов и роботизацию, неравномерность развития цифровых технологий, ускоренное развитие мобильных технологий и облачных вычислений, а также применение сквозных технологий вне зависимости от размера компании.
Анализ показателей развития информационного общества всех федеральных округов Российской Федерации позволил сделать следующий вывод: индекс трансформации бизнес-модели, индекс киберфизической цифровизации снижались непрерывно с 2011 до 2017 года, и лишь в 2018 году наметился незначительный рост. Индекс кибер-физической цифровизации демонстрируют четыре лидирующих региона - Уральский, Центральный, Северо-Западный и Приволжский ФО. Это наиболее промышленно развитые ФО, поэтому именно они занимают лидирующие места по данному индексу, поскольку показатели индекса наиболее чувствительны к процессам, протекающим в промышленности.
В процессе исследования были сформированы направления развития, на которые необходимо обратить особое внимание для повышения уровня использования специальных технологий в организациях Российской Федерации:
• ликвидация правовых барьеров на пути внедрения цифровых технологий;
• создание необходимой инфраструктуры для использования компаниями цифровых технологий: сети, оборудование, центры обработки данных, специальные аппараты;
• совершенствование образовательной системы;
• поддержка отечественных компаний, которые внедряют в производство цифровые инновации и современные технологии;
• создание эффективной экосистемы цифровой экономики Российской Федерации;
• повышение конкурентоспособности Российской Федерации на мировом рынке. Таким образом, цифровая трансформация - не просто модный тренд, а средство
повышения конкурентоспособности компаний и их продуктов. Сегодня перед отраслями высокотехнологичной промышленности назревают все более масштабные задачи: по увеличению рентабельности, экспансии на новые рынки, совершенствованию и диверсификации продукции. Для их реализации потребуются более совершенные подходы, инструменты и технологии.
ИСТОЧНИКИ:
1. Абдрахманова Г.И. Индикаторы цифровой экономики: 2017. / стат. сб. / Г. И. Абдрахманова, Л. М. Гохберг, М. А. Кевеш [и др.] ; Нац. исслед. ун-т «Высш. шк. экономики». - Издательство НИУ ВШЭ, 2017. - 320 с.
2. Бабкин А.В. Цифровая экономика и ее влияние на конкурентоспособность предпринимательских структур // Российское предпринимательство. - 2017. - № 24. -с. 4087-4102.
3. Гармашова Е.П. Факторы инновационного развития региона // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - № 3. - с. 1523-1534.
4. Глезман Л.В. Цифровизация промышленности как фактор технологического развития региональной пространственно-отраслевой структуры // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - № 3. - с. 1555-1570.
5. Грибанов Ю.И., Репин Н.В., Шатров А.А. Цифровая инфраструктура развития экономики. / монография. - Москва : Русайнс, 2020. - 217 с.
6. Гулин К.А., Усков В.С. О роли интернета вещей в условиях перехода к четвертой промышленной революции // Проблемы развития территории. - 2017. - № 4(90). -с. 112-131.
7. Истомина Е.А. Оценка трендов цифровизации в промышленности // Вестник Челябинского государственного университета. - 2018. - № 12 (422). - с. 108-116.
8. Кулагин В., Сухаревски А., Мефферерт Ю. Digital@Scale: настольная книга по циф-ровизации бизнеса. - Интеллектуальная Литература, 2019. - 11 с.
9. Куприяновский В.П. Киберфизические системы как основа цифровой экономики //
International Journal of Open Information Technologies. - 2016. - № 2. - c. 18-25.
10. Стефанова Н. А., Рахманова Т.Э. Оценка эффективности цифровой экономики // Карельский научный журнал. - 2017. - № 4 (21). - с. 301—304.
11. Сумина Е.В. Технологические приоритеты стратегического развития региона в условиях цифровой индустриализации // Вопросы инновационной экономики. -2020. - № 3. - с. 1535-1554.
12. Толкачев С.А. Киберфизические компоненты повышения конкурентоспособности обрабатывающих отраслей промышленности // Экономическое возрождение России. - 2019. - № 3 (61). - с. 127-145.
13. Толкачев С.А., Морковкин Д.Е. Тренды цифровизации обрабатывающих отраслей промышленности Германии и России // Научные труды Вольного экономического общества России. - 2019. - № 4. - с. 266.
14. Урасова А.А. Ключевые направления использования цифровых технологий и отраслевых платформ в экономике регионов Российской Федерации // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - № 3. - с. 1571-1580.
15. Индекс цифровизации бизнеса. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/ news/244878024.html (дата обращения: 30.10.2020).
16. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года. [Электронный ресурс]. URL: https://economy.gov.ru/material/file/450ce3f2 da1ecf8a6ec8f4e9fd0cbdd3/Prognoz2024.pdf (дата обращения: 18.10.2020).
17. Россия онлайн: Четыре приоритета для порыва в цифровой экономике. - Текст : электронный. [Электронный ресурс]. URL: http://image-src.bcg.com/Images/Russia-0nline_tcm27-178074.pdf (дата обращения: 19.11.18).
18. Регионы России. Социально-экономические показатели. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 03.11.20).
REFERENCES:
Abdrakhmanova G.I. (2017). Indikatory tsifrovoy ekonomiki: 2017 [Digital economy
indicators: 2017] (in Russian). Babkin A.V. (2017). Tsifrovaya ekonomika i ee vliyanie na konkurentosposobnostpred-prinimatelskikh struktur [Digital economy and its impact on the competitiveness of business structures]. Russian Journal of Entrepreneurship. (24). 4087-4102. (in Russian).
Garmashova E.P. (2020). Faktory innovatsionnogo razvitiya regiona [Factors of innovative development of the region]. Russian Journal of Innovation Economics. (3). 1523-1534. (in Russian).
Glezman L.V. (2020). Tsifrovizatsiya promyshlennosti kak faktor tekhnologicheskogo razvitiya regionalnoy prostranstvenno-otraslevoy struktury [Digitalization of industry as a factor of technological development of the regional spatial and industrial structure]. Russian Journal of Innovation Economics. (3). 1555-1570. (in Russian).
Gribanov Yu.I., Repin N.V., Shatrov A.A. (2020). Tsifrovaya infrastruktura razvitiya ekonomiki [Digital infrastructure for economic development] (in Russian).
Gulin K.A., Uskov V.S. (2017). O roli interneta veshchey v usloviyakh perekhoda k chetvertoy promyshlennoy revolyutsii [On the role of the internet of things in the conditions of transition to the fourth industrial revolution]. Problems of Territory's Development. (4(90)). 112-131. (in Russian).
Istomina E.A. (2018). Otsenka trendov tsifrovizatsii v promyshlennosti [Methodology assessment of trends in the digital economy of industry]. Bulletin of Chelyabinsk State University. (12 (422)). 108-116. (in Russian).
Kulagin V., Sukharevski A., Mefferert Yu. (2019). Digital@Scale: nastolnaya kniga po tsifrovizatsii biznesa [Digital@Scale: a desktop book on business digitalization] (in Russian).
Kupriyanovskiy V.P. (2016). Kiberfizicheskie sistemy kak osnova tsifrovoy ekonomiki [Cyber-physical systems as a base for digital economy]. International Journal of Open Information Technologies. (2). 18-25. (in Russian).
Stefanova N. A., Rakhmanova T.E. (2017). Otsenka effektivnosti tsifrovoy ekonomiki [Evaluation of efficiency of the digital economy]. Karelskiy nauchnyy zhurnal. (4 (21)). 301—304. (in Russian).
Sumina E.V. (2020). Tekhnologicheskie prioritety strategicheskogo razvitiya regiona v usloviyakh tsifrovoy industrializatsii [Technological priorities of the region's strategic development in the context of digital industrialization]. Russian Journal of Innovation Economics. (3). 1535-1554. (in Russian).
Tolkachev S.A. (2019). Kiberfizicheskie komponentypovysheniya konkurentosposobnosti obrabatyvayushchikh otrasley promyshlennosti [Cyber-physical components of improving the manufacturing competitiveness]. The Economic Revival of Russia. (3 (61)). 127-145. (in Russian).
Tolkachev S.A., Morkovkin D.E. (2019). Trendy tsifrovizatsii obrabatyvayushchikh otrasley promyshlennosti Germanii i Rossii [Digitalization trends in the manufacturing industry in Germany and Russia]. Scientific works of the Free Economic Society of Russia. (4). 266. (in Russian).
Urasova A.A. (2020). Klyuchevye napravleniya ispolzovaniya tsifrovyh tekhnologiy i otraslevyh platform v ekonomike regionov Rossiyskoy Federatsii [Key areas of digital technologies and industry platforms implementation in the economy of Russian regions]. Russian Journal of Innovation Economics. (3). 1571-1580. (in Russian).
