Количественные методы оценки влияния инфокоммуникаций на показатели макроэкономического развития Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

МЕТОДОЛОГИЯ

и ч

□в

ваа

ваа

□в

в

КАЧЕСТВО УПРАВЛЕНИЯ

Количественные методы оценки влияния инфокоммуникаций на показатели макроэкономического развития

В мировой и отечественной практике известен ряд методов количественной оценки, имеющих целью обоснование индикаторов информационного общества и создания Глобальной информационной инфраструктуры. Эти методы позволяют позиционировать отдельные страны и регионы мира по уровню развития ИКТ и определять степень дифференциации их неравенства.

И хотя описанные в статье методы измерения и оценки происходящих социально-экономических и других динамических процессов эволюционного развития предоставляют специалистам пока только отдельные «фотографии» оценок событий в виде рейтингов, они дают обобщенное представление как о микро-, так и о макромасштабах процессов развития инфокоммуникаций в стране, регионе и мировом сообществе в целом.

Е.А. ГОЛУБИЦКАЯ,

д.э.н., профессор МТУСИ

К.В. АРИПОВ,

аспирант МТУСИ

Ключевые

слова:

и ч вв

□ ПС

□□а □а а

инновационная экономика, инфокомму-никационные технологии, индекс развития человеческого потенциала, цифровое неравенство, готовность регионов к информационному обществу

деи инновационном экономики, экономики знаний, а также общества знаний тесно переплетены с идеями информационного общества. Все шире становится понимание того, что без развития информационнокоммуникационной инфраструктуры, решения проблем эффективного и широкомасштабного использования ин-фокоммуникационных технологий (ИКТ) становится невозможным успешное решение приоритетных задач устойчивого и гармоничного развития стран и регионов мира. Стимулирование ИКТ социальной и экономической трансформации содействует использованию знаний и идей в обществе. Информационное общество должно помочь людям шире использовать свой многосторонний потенциал и реализовывать свои устремления, ликвидировать международный разрыв в области информации и знаний [1].

В мировой и отечественной практике известен ряд методов количественной оценки, заявленной целью которых является обоснование индикаторов ин-

формационного общества и создания Глобальной информационной инфраструктуры. Эти методы позволяют позиционировать отдельные страны и регионы мира по уровню развития ИКТ и определять степень дифференциации их неравенства.

Метод Международного союза электросвязи

В настоящее время один из наиболее известных количественных методов оценки развития применительно к инфокоммуникациям - метод Международного союза электросвязи (МСЭ) [2], предусматривающий определение индекса цифрового доступа (ИЦД) по странам и регионам. В его основе лежит метод ПРО ОН (метод Десаи-Сена) [3], который состоит в расчете индекса развития человеческого потенциала (ИРЧП) в увязке с различными социально-экономическими показателями, такими как душевой валовой внутренний продукт (ДВВП), уровень грамотности населения, ожидаемая продолжительность жизни и др.

Расчет индекса цифрового доступа по методу МСЭ состоит из нескольких этапов. Сначала используемые показатели (параметры) распределяются по тематическим группам, причем, если в одну группу входит несколько параметров, они вносятся в нее с учетом весовых коэффициентов, сумма которых равна единице. Так, в группу «Инфраструктура» входят два показателя - плотность стационарных и мобильных телефонов (с весовыми коэффициентами /); группа «Возможности» содержит один показатель - доступ в Интернет, соотнесенный с ДВВП; группа «Знания» включает в себя уровень взрослой грамотности и уровень школьного образования (применяется ИРЧП); группа «Качество» - плотность абонентов сетей широкополосного доступа и полосу международного Интернета на жителя; группа «Использование» - плотность Интернет-пользователей. Всего в методе МСЭ для расчета индекса цифрового доступа предусмотрено пять групп и восемь показателей.

Далее на основе метода экспертных оценок каждому параметру присваивается максимальное значение, которому он может соответствовать. Так, для по-

казателя «плотность мобильных телефонов» максимальное значение принято равным 100, а для плотности стационарных телефонов - 60. Минимальное значение показателя всегда принимается равным нулю. Следующим шагом является расчет частных индексов развития к| (формула 1) как отношение реального значения показателя к его максимальному значению. Для групп с несколькими показателями частный индекс рассчитывается с учетом весовых коэффициентов входящих показателей:

к - (Иреал і - Имин і) / (Мм

К=Жікі

і); (1)

(2)

где I - номер параметра;

Имакс I и Имин I - максимальное и минимальное значение параметра;

Иреал I - реальное значение за расчетный год.

На заключительном этапе с применением формулы (2) определяется результирующий индекс цифрового доступа (К) как среднее арифметическое частных индексов развития к|. Конечным результатом расчетов ИЦД является построение пентаграмм (графический подход) для отдельных стран или рейтинга стран мирового сообщества, ранжированных по значению ИЦД (количественный подход). Таким образом, метод МСЭ позволяет проводить сравнительный анализ как по странам, так и по отдельным социально-экономическим секторам внутри страны на основе конкретных количественных значений расчетных индексов и графиков.

Метод Международной академии связи

Теоретические и практические методы количественного измерения цифрового и экономического разрывов между странами мирового сообщества и практические примеры их измерения приведены в книге Л.Е. Варакина «Цифровой разрыв в Глобальном информационном обществе. Теория и практика измерений» [4]. Там же изложены теоретические основы метода Международной академии связи (МАС) по изме-

N

28

век| КАЧЕСТВА № 1 • 2011

рению цифрового разрыва между странами мира, а также представлены практические примеры оценки цифрового неравенства между странами мирового сообщества на основе расчета инфо-коммуникационного вектора (ИКВ). Метод МАС основан на использовании двух разделов математики - теории многомерных векторных (евклидовых) пространств и теории кривых рассеяния. Введенный инфокоммуникационный вектор, по мнению авторов метода, позволяет перейти от множества инфо-коммуникационных параметров к одному - ИКВ.

Метод МАС заключается в расчете модуля вектора А - его длины или нормы (формула 3) на основе упорядоченной последовательности множества ин-фокоммуникационных параметров а| (формула 4), характеризующих уровень развития инфокоммуникаций в некоторой стране (стационарные и мобильные телефоны, персональные компьютеры, доступ к сети Интернет, широкополосная связь, телевидение и др.). По длине ИК-вектора А определяется уровень развития инфокоммуникаций в стране, а представление о положении страны в n-мерном пространстве множества стран дает «угол сдвига» ф между векторами А и В (формула 5) и его отличие от ИК-вектора другой страны В в виде разностного вектора С (формула 6). Метод также дает некоторое представление о направлении инфокоммуникационно-го развития (стратегии) одной страны относительно другой или относительно единичного вектора Е:

1|А|К/й«=Щ~а, ; (3)

{а} = (а1, а2,...а|,...ап), i ="1, n; (4)

cos ф = (AB) / ||A|| ||B||; (5)

С = А ± В, (6)

где А - инфокоммуникационный вектор некоторой страны;

||A|| - его модуль (длина, норма); n - число параметров и размерность данного n-мерного пространства; ai - i-тая координата вектора А (плотность параметра).

Следует отметить, что в вышеописанном методе МАС применяется показатель плотности ИКТ-параметра (ТП, МП и т.п.) в расчете на одного человека (а не на 100 или на 1000, как принято). Это, по мнению авторов ИКВ, позволяет абстрагироваться от размеров страны и численности населения, а также характеризует долю инфокоммуни-каций на одного человека - гражданина

определенной страны, то есть отражает его долю инфокоммуникационного благосостояния.

Принципы международных сопоставлений эффективности и развития индустрии информатизации, а также некоторые теоретические подходы к оценке развития ИКТ на примере UNCTAD (Конференция ООН по торговле и развитию), Mosaic Group, McConnell International, Economist EIU, Harvard University Gudelines и МСЭ представлены в работе В.В. Васильева «Методология и инструментарий мониторинга информатизации и развития ин-формациональной экономики» [5]. Автор предлагает сводную характеристику методов и подходов этих организаций к оценке развития ИКТ по следующим показателям:

1. Направленность индекса - ИКТ-развитие, защита, коммерция, социология, телекоммуникации;

2. Предмет оценки - развитие ИКТ, глобальное проникновение сети Интернет, потенциальные возможности информационных технологий, готовность к внедрению электронных технологий, готовность сетевой структуры, доступность сети Интернет.

Последующий сравнительный анализ рейтингов ряда стран по применению и развитию ИКТ, рассчитанных по методам МАС и UNCTAD, позволил автору сделать выводы о существовании некоторых проблем в подобных методах оценки, вызванных, прежде всего, невозможностью использования абсолютных сравниваемых показателей развития стран и сравнения множества показателей между странами, а также ежегодным изменением контрольных точек. Изменение относительного показателя или места в рейтинге далеко не всегда означает изменение фактического показателя в ту же сторону [5].

Индекс готовности регионов России к информационному обществу

Одним из недавно представленных количественных методов оценки процессов информатизации является метод Института развития информационного общества (ИРИО) и предложенный этой организацией Индекс готовности регионов России к информационному обществу (ГИО) [6]. По признанию авторов метода, ГИО разработан на основе метода Индекса готовности к сетевому миру, ежегодно подготавливаемого совместно Всемирным экономическим форумом, Всемирным банком и бизнес-школой INSEAD. Несколько отличаясь от последнего по набору и композиции включенных в него параметров, он слу-

5

□г

КАЧЕСТВО УПРАВЛЕНИЯ hhg

□ С

а

жит измерителем степени подготовленности регионов к широкомасштабному использованию ИКТ для развития.

Индекс ГИО строится на основе двух индексов-компонентов - «Факторы развития информационного общества» и «Использование ИКТ», которые, в свою очередь, определяются как среднее арифметическое из оценок подындексов. К подындексам, характеризующим «Факторы развития информационного общества», относятся человеческий капитал, экономическая среда и ИКТ-инфраструктура. Индекс-компонент «Использование ИКТ» в основных сферах жизнедеятельности общества содержит такие подындексы, как использование ИКТ в бизнесе, государственном и муниципальном управлении, образовании, здравоохранении, культуре, а также домохозяйствами и населением. Каждый из девяти подындексов содержит в себе тематически сгруппированные показатели. Значения подындексов рассчитываются как средневзвешенная величина из оценок показателей, характеризующих соответствующую предметную область, то есть каждый из 76 показателей участвует в расчетах с определенным весовым коэффициентом. Общий Индекс готовности регионов получается как средняя арифметическая из оценок двух индексов-компонентов. На основе общих индексов ГИО, рассчитанных для каждого региона, строятся ранжированные списки их мест - рейтинг готовности регионов к информационному обществу.

В соответствии с методом ИРИО для каждого региона приводятся две характеристики: место, которое занимает регион в рейтинге ГИО по данному показателю, и нормализованная оценка (балл) индекса, рассчитываемая по формуле (7). В соответствии с выставленными баллами регионы ранжируются, то есть определяется место данного региона России в рейтинге. По мнению авторов метода ИРИО, оценка показателя позволяет определять, насколько данный регион отстает от региона-лидера:

Х = 6 * (Rx - Rmin) / (Rmax - Rmin) + 1, (7)

где Х - баллы (оценка) показателя региона;

Rx - значение показателя для региона х; Rmax, Rmin - максимальное и минимальное значение для регионов России (max = 7; min = 1).

Для оценки практической применимости вышеизложенного метода ИРИО были произведены расчеты с применением методов корреляционно-

МЕТОДОЛОГИЯ

а \ □а

МЕТОДОЛОГИЯ ваз КАЧЕСТВО управления аа а

Таблица 1. Результаты расчетов взаимосвязи ГИО с ВВП

Показатели Регионы

«передовые» «средние» «особые»

Коэффициенты корреляции ВРП-ГИО, 2005 г. 0,835 0,717 0,337

Коэффициенты корреляции ВРП-ГИО, 2006 г. 0,900 0,728 0,582

Д ГИО = (1ГИО 06 - 1ГИО 05) / 1ГИО 05 0,051 0,000 -0 ,033

Среднее арифметическое ГИО («передовые» приведены без г. Москвы) 2005 г. 2006 г. 2005 г. 2006 г. 2005 г. 2006 г.

3,71 3,83 2,83 2,83 3,37 3,26

Таблица 2. Модели уравнений множественной регрессии

Модель 1

Р( I. ) = 0,299 + 0,056М + 0,076Р + 0,856М + 0,211Е + 0,3271

Модель 2

Р( М ) = 0,861 + 0,0961. + 0,004Р + 0,429Ы + 0,001Е + 1,0251

Модель 3

Р( N ) = 0,319 + 0,195. + 0,046Р + 0,586М + 0,051Е + 0,2451

Модель 4

Р( 8 ) = 5,945 + 0,373М + 3,6211. + 0,198N + 0,415Е + 0,2461

I - связь и информационные технологии;

М - образование;

N - здравоохранение и предоставление социальных услуг;

L - государственное управление и обязательное социальное обеспе' чение;

Е - производство и распределение электроэнергии, газа и воды;

F - строительство;

Б - суммарная добавленная стоимость (I+M+N+L+E).

Обозначения даны по ОКВЭД. Данные взяты с Интернет-сайта www.gks.ru, 2008 г.

регрессионного анализа. Группировка регионов производилась с учетом показателей плотности населения, принадлежности региона к административному, научно-образовательному, инновационному и т.п. центру («передовые») или с учетом специфики географических, климатических и т.п. региональных условий («особые»). Таким образом к группе «передовые» были отнесены восемь регионов, в том числе Московский, Санкт-Петербургский, Томский, Новосибирский, Казанский и др. В группу «особые» также попали восемь регионов, такие как Республика Коми, Тюменская область, Чукотский автономный округ, Республика Саха (Якутия), Магаданская область и др. Группа «средние» формировалась авторами по остаточному принципу, и в нее вошли оставшиеся шестьдесят два региона (2006 г.), не обладающие какими-либо выделяющимися признаками.

Расчеты взаимосвязи индекса ГИО с макроэкономическими показателями регионов (ВРП) представлены в табл. 1. Результаты расчетов коэффициентов корреляции и их последующий анализ указывает на тесную, но дифференцированную связь между показателем ВРП и его балльной оценкой (и местом соответственно) в рейтинге ГИО. Причем коэффициенты корреляции демонстрируют заметно более тесную взаимосвязь макропоказателей (ВРП-ГИО) в среде «передовых» регионов и значительное ее снижение в части регионов «особых».

Далее были произведены расчеты коэффициентов относительного изме-

век| КАЧЕСТВА № 1 • 2011

нения индексов готовности (ДГИО), которые позволяют определить, как (в каком направлении) и на сколько изменился средний показатель ГИО сгруппированных регионов к 2006 г. относительно индексов за 2005 г. Результаты показали изменение в положительную сторону «передовых» регионов (ДГИО=0,051) и в отрицательную - регионов «особых» (ДГИО=-0,033). Причем «средние» регионы продемонстрировали стагнацию по показателю информационной готовности (ДГИО=0,000). То есть за равный для всех групп период времени одни регионы продолжили наращивать свой ИКТ-потенциал («передовые»), другие снизили показатели ГИО («особые»), а основная и наиболее представительная группа регионов осталась за год на прежнем уровне («средние»). Рассчитанные далее показатели средних арифметических величин из балльных оценок ГИО за каждый год также подтвердили данные тенденции в зависимости от принадлежности к региональной группе. Так, несмотря на высокие показатели балльных оценок ГИО в среде «особых» регионов, которые в сравнении со «средними» регионами по показателям ГИО не являются «информационно бедными» (ГИОср«О»=3,37/3,26) и более близки по значениям к «передовым» регионам (ГИОср«П»=3,71 /3,83), они продемонстрировали снижение индексов при параллельной стагнации действительно «информационно небогатых» по показателям информационной готовности «средних» регионов России (ГИОср«с»=2,83/2,83).

Таким образом, становится заметным разнонаправленное изменение показателей ГИО регионов, согласующееся с уровнем их экономического развития, научно-образовательной, кадровой и иной региональной спецификой. При этом показатель «статичности» индекса ГИО относительно «средних» регионов (ДГИО=0,000) позволяет сделать вывод о неспособности метода оценки ИРИО быть инструментом, обеспечивающим комплексный анализ исследуемых процессов и влияющих на них факторов в «аналитической перспективе». Данный метод предлагает ежегодный «фотографический», а не динамический рей-

тинг индексов по показателям готовности регионов России к информационному обществу, что не дает возможность производить объективную динамическую диагностику процессов информатизации регионов страны в целях создания информационно-аналитического инструмента процессов развития информационного общества на федеральном и региональном уровнях, как это заявлено авторами метода [6].

Метод корреляционнорегрессионного анализа

Для последующего выявления и количественного определения межотраслевых взаимосвязей был применен метод корреляционно-регрессионного анализа, позволяющий количественно выразить не только функциональные, но и сложные стохастические взаимосвязи социально-экономических процессов, что выражено в форме построенных авторами многофакторных уравнений множественной регрессии (табл. 2). При расчетах многофакторных моделей применялись относительные макроэкономические показатели вклада в ВВП (в процентном выражении) основных общественных сфер экономики. Коэффициенты регрессии построенных многофакторных моделей подтвердили имеющуюся дифференцированную межотраслевую связь уровня информатизации с макроэкономическими показателями, а последующая проверка этих моделей выявила отклонения фактических значений показателей от расчетных в диапазоне от 3 до 13%.

Выводы

Рассмотренные методы оценки влияния процессов информатизации на показатели макроэкономического разви-тия,построенные на основе экспертных и балльных оценок для получения количественных значений показателей в виде различных индексов, индикаторов и т.п., объективно имеют как положительные, так и отрицательные стороны.

К отрицательным можно отнести:

^ высокую степень возможной субъективности экспертов при выборе и оценивании показателей стран, регионов и т.д.;

^ отсутствие однозначной преемственности рейтингов во времени и вытекающей отсюда ежегодной сменой «точек отсчета», что не позволяет учитывать дифференцированные темпы фактического развития;

^ узкоспециализированную направленность с широким использованием разнородных показателей макроэкономического развития

5

HG

КАЧЕСТВО УПРАВЛЕНИЯ МЕТОДОЛОГИЯ

НЕ

G

(социально-экономических, технологических и др.), причем не в натуральных измерителях (наиболее объективных), а зачастую в денежных эквивалентах;

^ сложность понимания основной сути предлагаемых методов и подходов, ведущую к ограниченности круга реальных пользователей рейтингов и их фактической непрозрачности (не говоря уже о вынужденной «подгонке» некоторых значений показателей из-за отсутствия необходимых данных или по каким-то другим причинам) и др.

К положительным сторонам имеющихся основных методов количественной оценки процессов макроэкономического развития, в том числе информатизации, следует отнести само их существование. Несмотря на то что вышеприведенные методы измерения и оценки происходящих социально-экономических и других динамических процессов эволюционного развития предоставляют специалистам и заинтересованным группам пока только отдельные «фотографии» или «стоп-кадры» оценок событий в виде рейтингов и т.п., они дают сегодня хотя бы обобщенное представление как о микро-, так и о макромасштабах процессов развития инфоком-муникаций в стране, регионе и мировом сообществе в целом. В свою очередь, реально существующий динамизм социально-экономических и других процессов развития обусловливает необходимость дальнейшей количественной оценки влияния инфокомму-никаций на показатели макроэкономического развития и продолжения исследований в этом направлении. ■

Литература

1. Окинавская Хартия Глобального информационного общества. Принята 22 июля 2000 г. лидерами стран «Большой восьмерки»,

2. World Telecommunication Development Report. Access Indicators for the Information Society. Geneva: ITU, 2003.

3. Программа развития ООН. Доклад о развитии человека за 2000 год. Пер. с англ. Нью-Йорк: ПРООН, Оксфорд Юниверсити Пресс, 2000.

4. Варакин Л.Е. Цифровой разрыв в Глобальном информационном обществе. Теория и практика измерений. Издание второе, доп. М.: МАС, 2004.

5. Васильев В.В. Методология и инструментарий мониторинга информатизации и развития информациональной экономики. М.: ИРИАС, 2006.

6. Индекс готовности регионов России к информационному обществу. 2005-2006. М.: Институт развития информационного общества, 2007.

НОВОСТИ -» NEWS -» НОВОСТИ -» NEWS -» НОВОСТИ -» NEWS -»

Broadband Russia & CIS’2011

Одно из крупнейших мероприятий отрасли, организуемое компанией Infor-media Russia седьмой год подряд и закрепившее за собой статус площадки, объединяющей ведущих игроков ШПД-рынка, - VII ежегодный Международный конгресс по широкополосному доступу Broadband Russia & CIS’2011 состоится 24-25 марта 2011 г. в Москве, в гостинице «Холидей Инн Сущевский».

Broadband Russia & CIS - это:

^ главное событие отрасли, посвященное развитию ШПД-сетей в России и странах СНГ;

^ опыт реальных проектов, экспертные оценки и аналитика;

^ самая последняя информация об изменениях рынка ШПД из первых рук.

Среди основных тем конгресса:

^ ШПД как единое пространство: тенденции, состояние, перспективы;

^ регулирование отрасли: частотный ресурс, лицензирование;

^ операторы ШПД-сетей: стратегии роста;

^ развитие дополнительных услуг и сервисов в сетях ШПД;

^ объединение интересов операторов связи и контентопроизводителей;

^ монетизация трафика и бизнес-модели операторов связи.

В конгрессе участвуют:

^ более 150 представителей ШПД-рынка России и стран СНГ;

^ все игроки отрасли - операторы связи, сервис и контент-провайдеры, производители оборудования и ПО, системные интеграторы;

^ международные и российские практики, аналитики и эксперты в области широкополосных сетей связи. www.wirelessbroadband.ru

Форум MultiPlay: все для контента

22 апреля в КВЦ «Сокольники» (павильон 7А) состоится VIII Форум операторов MultiPlay. В рамках форума пройдет конференция, посвященная вопросам контента и платного телевидения, на которой будут обсуждаться следующие вопросы:

^ улучшение качества контента кабельных каналов, новые форматы контента, новые тематические каналы, развитие регионального контента;

^ Video on Demand;

^ новые способы заработать: таргетированная реклама, интерактивные сервисы, сервисы безопасности, нишевая реклама;

^ привлечение инвестиций в производство контента;

^ взаимоотношения операторов и правообладателей контента;

^ мобильные решения как инструмент повышения продаж и сокращения операционных расходов для провайдеров контента.

Также в программе форума презентации новинок контента и новинок оборудования. Для участия в мероприятиях форума приглашаются кабельные и спутниковые операторы, операторы ШПД, Интернет-провайдеры. ■

www.multiplay-expo.ru

Новый проект для ОАО «РЖД»

Российский системный интегратор компания «Техносерв» успешно завершил установку оборудования Unified Computing System (UCS) компании Cisco Systems в интересах ОАО «РЖД». Данная инсталляция стала одним из первых внедрений данного продукта в России.

Специалисты «Техносерв» на базе Московского ЦОДа РЖД провели «пилотное тестирование» задачи «График исполненного движения», а также еще 5 автоматизированных систем линейного уровня на виртуальных серверах Vmware (на вычислительной платформе UCS), подключенных к корпоративным сетям хранения и передачи данных заказчика. Работа по инсталляции решения, включая поставку оборудования, заняла 12 календарных дней.

«Апробация инновационного решения позволит нашему партнеру «РЖД» еще успешней применять в своей работе новую для России облачную технологию, снижающую эксплуатационные затраты предприятия и повышающую удобство управления инфраструктурой, используемой для развития бизнес-ориентированных приложений,» - прокомментировал Александр Степаненков, директор департамента по работе с предприятиями транспортной отрасли компании «Техносерв». ■

www.technoserv.ru