CC BY
42
С.В. Подольский, канд. экон. наук, доцент кафедры экономики и управления на предприятии, Т.С. Гриценко, студент 4-го курса, Ж. С. Передера, студент 3-го курса, Дальневосточный федеральный университет, г. Владивосток, Россия, taras-gricenko@mail.ru, clame1979@mail.ru, zhanna-peredera@yandex.ru
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ИНТЕРНЕТА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Сегодня Интернет является неотъемлемой частью жизни общества. Он значительно быстрее получил распространение среди жителей Земли, чем телевидение, радио и телефон. «Всемирная паутина» обеспечила значительное ускорение информационного обмена, получения нужных материалов, включая мультимедийные, формирование и развитие электронных СМИ. Глобальное распространение сети Интернет позволило преодолеть границы между государствами, способствовало единению различных представителей человечества, общению жителей Земли и упрощению экономических процессов. Кроме того, использование сети Интернет значительно повышает качество проведения досуга и личной жизни людей, облегчает поиск друзей и знакомых по интересам и объединение в различные неформальные группы. Таким образом, роль сети Интернет в развитии общества несомненна. В связи с этим актуальным является вопрос, насколько динамично в дальнейшем будет увеличиваться количество активных интернет-пользователей, в частности, в России, и какие социальные изменения за этим последуют. С помощью S-кривых сделан прогноз количества интернет-пользователей в России на период до 2025 года. Также посредством использования корреляционного анализа установлена и рассчитана связь между количеством интернет-пользователей и такими важными характеристиками развития общества, как уровень безработицы, заболеваемость и индекс развития человеческого потенциала. С учетом рассчитанной корреляционной связи обоснован прогноз динамики данных показателей на период до 2025 года. Приведены рекомендации по снижению уровня заболеваемости населения, обусловленной чрезмерным использованием сети Интернет. Выполнение этих рекомендаций позволит скорректировать прогнозируемую динамику заболеваемости населения в сторону снижения.
Ключевые слова: S-кривая, интернет-пользователи, прогноз, корреляция, сеть Интернет, Российская Федерация, социальные показатели, индекс развития человеческого потенциала, уровень безработицы, заболеваемость.
В современном мире уровень коммуникации является определяющим фактором развития общества. Глобальное распространение сети Интернет позволяет достичь высокого уровня взаимосвязи людей друг с другом, а следовательно, и их равномерного информационного развития.
Существует не только качественная, но и количественная связь между степенью развития сети Интернет и целым рядом важ-
нейших показателей, характеризующих состояние общества. Корреляционный анализ связи между показателями, характеризующими жизнь населения, и степенью распространения сети Интернет не только позволяет выявить эту зависимость на более глубоком уровне и оценить социальную значимость глобальной информационной сети, но и является предпосылкой для прогнозирования социальных характеристик.
Поэтому представляется важным, с одной стороны, спрогнозировать динамику количества пользователей сети Интернет в России на период до 2025 года, а с другой -оценить степень корреляции между её развитием и показателями, характеризующими состояние общества.
В свою очередь, прогноз динамики числа интернет-пользователей строится на основании оценки статистической хронологии появления Интернета. При этом представляется приемлемым использовать 8-кривые1.
8-кривая - это модель, описывающая этапы развития любого процесса, в том числе социального. Моделирование процессов часто совмещают с корреляционным анали-зом2.
Корреляционный анализ представляет собой метод изучения статистической взаи-
мосвязи двух и более случайных величин, отражающейся в коэффициенте корреляции Пирсона, рассчитываемом по формуле
Ж - х) * (у, - у) ,
г =
ху
- х)2 * (у, - у)2
где гху - коэффициент корреляции Пирсона; х.,у. - значения выборок х и у; х, у - математические ожидания выборок х и у.
Этот коэффициент изменяется от -1 до 1 и характеризуется модулем значения по шкале Чеддока, представленной в табл. 1.
Благодаря формуле (1) и данным, представленным в табл. 1, возможно построение матрицы корреляции с показателем количества интернет-пользователей на 100 человек (базовый признак). В процессе подготовки к исследованию авторами было ото-
Таблица 1
Классификация силы связи корреляции по шкале Чеддока3
Величина коэффициента корреляции Оценка силы связи
0,1-0,3 Слабая
0,3-0,5 Умеренная
0,5-0,7 Заметная
0,7-0,9 Высокая
0,9-0,99 Весьма высокая
Таблица 2
Показатели, их характеристики и соответствующие гипотезы взаимосвязи с базовым признаком
Показатель Характеристика Гипотеза
Выпуск бакалавров, специалистов, магистров Абсолютный показатель, характеризующий суммарный выпуск по России Показатель прямо пропорционально зависит от базового признака. Интернет способствует как образовательному, так и интеллектуальному развитию: существуют разнообразные сайты, предназначенные для изучения и способствующие усвоению материала4
Уровень безработицы Относительный показатель, характеризующий долю безработных в общей численности рабочей силы Показатель обратно пропорционально зависит от базового признака. Во «всемирной паутине» есть множество рекрутинговых сервисов, что облегчает поиск работы
Заболеваемость населения на 1000 человек Абсолютный показатель, отражающий количество впервые заболевших на 1000 человек Показатель прямо пропорционально зависит от базового признака. Длительное нахождение за электронными устройствами способствует приобретению болезней, обусловленных сидячим образом жизни, электромагнитными излучениями, воздействием на зрение и т.д.5
Индекс развития человеческого потенциала Интегральный показатель, рассчитываемый ежегодно для межстранового сравнения и измерения уровня жизни, грамотности, образованности и долголетия Показатель прямо пропорционально зависит от базового признака, Интернет позволяет улучшать составляющие: уровень жизни, грамотность и образованность
ДИСКУССИЯ 4
журнал научных публикаций *
Матрица корреляции отобранных показателей с базовым признаком
Таблица 3
Выпуск бакалавров, специалистов, магистров, тыс. чел. Уровень безработицы, % Заболеваемость на 1000 человек, чел. Индекс развития человеческого потенциала
Количество Интернет-пользователей на 100 человек 0,24 - 0,87 0,87 0,91
брано 4 основополагающих социальных показателя, которые отражают жизнь общества и ежегодно публикуются на сайтах Кпоета и «Росстата». Каждой взаимосвязи между базовым признаком и показателями была присвоена гипотеза. Показатели, их характеристика и соответствующие гипотезы представлены в табл. 2.
По данным табл. 2 необходимо построить матрицу корреляции, которая отразит достоверность гипотез. Матрица корреляции представлена в табл. 3.
Таким образом, основываясь на данных, представленных в матрице, можно сказать, что все гипотезы, представленные в табл. 2, достоверны. Опираясь на данные табл. 1, мы произвели оценку взаимосвязей показателей с базовым признаком. Выпуск бакалавров, специалистов, магистров слабо коррелирует с базовым признаком. Показатели уровня безработицы и заболеваемости высоко коррелируют с базовым признаком, а индекс развития человеческого потенциала имеет весьма высокую взаимосвязь с базовым признаком.
В процессе корреляционного анализа были предложены и доказаны гипотезы по взаимосвязи базового признака и четырех отобранных показателей. Показатели отбирались таким образом, чтобы они отражали различные сферы социальной жизни. Так, выпуск бакалавров, специалистов, магистров отражает приток новых «умов» в общество. Уровень безработицы показывает, насколько общество информировано о существующих возможностях трудоустройства. Заболеваемость отражает величину временно незадействованного трудового потенциала, а индекс развития человеческого потенциала дает общую характеристику состояния населения страны.
Таким образом, можно сказать, что Всемирная сеть в современном мире определяет
развитие общества. Для изучения того, какие существуют тенденции развития Интернета в России, необходимо построить 8-кривые с разбиением на жизненные циклы. Также целесообразно построить прогноз на несколько периодов вперёд - это позволит сформулировать предложения по развитию общества в дальнейшем.
8-кривая и прогноз по количеству интернет-пользователей на 100 человек в Российской Федерации представлены на рис. 2, 8-кривая строилась за 1996-2025 годы по следующей формуле (модели):
У® = -
ь
1 + ае
(2)
где - это прогнозируемое количество интернет-пользователей;
Ь - предельное значение; а и в - параметры уравнения; ? - индикатор времени6. Обычно в прогнозировании верхний предел Ь определен известными ограничениями, однако на практике это не всегда так7. Следует отметить, что предельное значение Ь нашей модели выбиралось посредством минимизации средней ошибки аппроксимации, которая рассчитывается по формуле
_ Е1у-у(0! : у
А =-100%, (3)
п
где А - средняя ошибка аппроксимации;
у. - фактические значения количества интернет-пользователей;
у(() - прогнозируемое количество интернет-пользователей;
п - суммарное количество исследуемых периодов.8
Средняя ошибка аппроксимации - это среднее отклонение расчетных значений от фактических. Значение до 15% свидетельствует о хорошо подобранной модели уравнения. Используя формулу (3) и модель (2),
можно рассчитать, что средняя ошибка аппроксимации при самостоятельно подобранном предельном значении Ь = 80 составляет 13%. Это характеризует модель как хорошо подобранную.9
Благодаря оптимизации значений средней ошибки аппроксимации и предельного значения мы определили наиболее качественную модель, которую теперь необходимо визуализировать. В результате визуализации на графике отражаются следующие данные:
— фактическое количество интернет-пользователей с 1996 года по 2014 год;
— базовый прогноз с 1996 года по 2025
год;
— верхний доверительный интервал с уровнем доверия 95%;
— нижний доверительный интервал с уровнем доверия 95%;
— ось симметрии;
— точка перегиба;
— жизненные циклы.
Верхний и нижний доверительные интервалы - это интервалы, которые характеризуют изменения прогнозируемого значения в каком-то коридоре колебаний, в нашем случае они строились с уровнем доверия 95%, который означает гарантии
того, что прогнозируемое значение окажется в рамках коридора колебания, равного 95%. Базовый прогноз является средним значением верхнего и нижнего доверительных интервалов.
Точка перегиба - это точка, которая характеризуется тем, что в ней достигается пик темпа роста изучаемого явления, в следующем периоде темп роста будет меньше. Ось симметрии - это ось, при повороте вокруг которой на некоторый угол фигура совмещается с собой; ось симметрии проходит через точку перегиба.
Жизненные циклы - это этапы, которые описывают развитие товара или услуги, начиная с момента первого появления на рынке до прекращения реализации или снятия с производства. В данной статье выделяются три жизненных цикла:
— внедрение - характеризуется низкими, но возрастающими темпами роста;
— рост - характеризуется высокими темпами роста;
— зрелость - характеризуется снижающимися темпами роста.10
Для изучения и прогнозирования коли -чества интернет-пользователей на 100 человек в Российской Федерации была построена 8-кривая с 1996 года по 2025 год (рисунок).
р
о о
о
100
90
80
70
60
20
10
-10
Внедрение Рост Зрелость
.^ГТГТ-......
/члч/!?^-1-( I г-1-1 I 1 I ]-1-1— ф ОООга^ЮОООГ^ч^ЮОООГМ'^ фООООООтНтНтНт-Н^Г-дС^С^ фоооооооооооооо
Фактические значения
-Базовый прогноз
Нижний
доверительный
интервал
• Верхний доверительный интервал
»Ось симметрии
О Точка перегиба
Год
Б-кривая количества интернет-пользователей на 100 человек в Российской Федерации
с 1996 года по 2024 год
ДИСКУССИЯ 4
журнал научных публикаций *
Таблица 4
Прогноз количества интернет-пользователей на 100 человек в Российской Федерации
с 2015 года по 2025 год
Год Пессимистичный прогноз Базовый прогноз Оптимистичный прогноз
2015 72 73 74
2016 74 75 77
2017 76 77 78
2018 76 78 79
2019 77 79 80
2020 77 79 81
2021 77 79 81
2022 77 80 82
2023 77 80 82
2024 77 80 82
2025 77 80 83
На рисунке видно, что 8-кривая имеет три жизненных цикла: внедрение, рост, зрелость. Внедрение переходит в этап роста в 2005 году при достижении отметки 15 интернет-пользователей на 100 человек. Этап зрелости начинается в 2015 году, когда коли -чество интернет-пользователей на 100 человек равнялось 73 человекам. Точка перегиба приходится на 2010 год - в этом году был отмечен наибольший темп роста количества интернет-пользователей на 100 человек, уже в 2011 году 8-кривая проявила тенденцию к переходу в цикл зрелости. Прогнозируемое количество интернет-пользователей на 100 человек с 2015 года по 2025 год представлено в табл. 4.11
В 2025 году при коэффициенте детерминации, равном 0,97, оптимистичный и пессимистичный прогнозы по количеству интернет-пользователей на 100 человек - 83 и 77 пользователей соответственно.
Коэффициент детерминации - это показатель, отражающий меру качества регрессионной модели, описывающий связь между зависимой и независимыми переменными модели; показывает долю вариации объясняемой переменной и рассчитывается по формуле
я = £№-» , (4)
НУ, - У)2
где Я2 - коэффициент детерминации;
у. - расчётное по уравнению регрессии значение результативного признака;
у - среднее значение по фактическим данным;
у. - фактическое значение.12 Исходя из построенного прогноза, целесообразно спрогнозировать на 2025 год ранее отобранные показатели. Стоит отметить, что показатель выпуска бакалавров, специалистов и магистров нецелесообразно прогнозировать, так как коэффициент корреляции с базовым признаком меньше 0,7 и модель будет характеризоваться как некачественная.
Для построения прогноза строились парные регрессионные модели вида
у = а + Ь * х, (5)
где у - значение искомого признака; а - свободный член уравнения; Ь - угловой коэффициент регрессии; х - объясняющая переменная, количество интернет-пользователей на 100 человек.13
Парная регрессионная модель уровня безработицы при коэффициенте детерминации 0,75:
у = 8,12 - 0,04 * х. (6)
Парная регрессионная модель заболеваемости на 1000 человек при коэффициенте детерминации 0,77:
у = 738 + 0,87 * х. (7)
Парная регрессионная модель индекса развития человеческого потенциала при коэффициенте детерминации 0,83:
у = 0,73 + 0,0007 * х. (8)
Таблица 5
Прогнозы изменения показателей уровня безработицы, заболеваемости на 1000 человек и индекса развития человеческого потенциала на 2025 год в зависимости от прогноза развития количества интернет-пользователей на 100 человек в Российской Федерации
Показатель 2014 год 2025 год
Фактическое значение Пессимистичный прогноз Базовый прогноз Оптимистичный прогноз
Уровень безработицы, % 5,20 5,22 5,12 5,01
Заболеваемость на 1000 человек, чел. 787,10 805,82 808,15 810,47
Индекс развития человеческого потенциала 0,78 0,79 0,80 0,803
Стоит отметить, что все коэффициенты детерминации больше 0,7, а это характеризует модели как качественные.
На основании прогноза, представленного в табл. 3, построим прогноз 3 отобранных показателей по моделям 6, 7 и 8 на 2025 год. Прогнозы уровня безработицы, заболеваемости на 1000 человек и индекса развития человеческого потенциала на 2025 год представлены в табл. 5.
Исходя из результатов, отраженных в табл. 4, можно сказать, что значения показателей в 2025 году соответствуют обозначенным в табл. 2 гипотезам. В 2025 году прогнозируемый уровень безработицы колеблется от 5,01 до 5,22%. Коридор колебания прогнозируемой заболеваемости в 2025 году - 805,82-810,47 на 1000 человек. Прогнозируемый индекс развития человеческого потенциала в 2025 году - 0,79-0,803.
Таким образом, в работе предложены гипотезы взаимосвязи 4 отобранных показателей и базового признака, которые и были подтверждены посредством использования корреляционного анализа. Это позволило нам сформулировать следующий вывод. Изменение количества интернет-пользователей является одним из важных факторов изменений, происходящих в уровне и стиле жизни населения. Посредством прогнозирования было выявлено, что показатель количества интернет-пользователей имеет тенденцию к росту, и в 2025 году на 100 человек будет приходиться 77-83 интернет-пользователя. На основании этого прогноза были построены регрессионные модели и прогнозы изученных показателей, коэффициенты корреляции которых превышали значение 0,7.
Таким образом, в 2025 году увеличение интернет-пользователей будет способствовать снижению уровня безработицы, а также росту индекса человеческого потенциала и количества заболевших. Исходя из роста этих показателей, можно сделать вывод, что распространение Интернета среди населения определит улучшение его социально-экономического положения и ухудшение здоровья - люди начнут приобретать болезни, связанные с особенностями использования электронных устройств, -'jjjj
Литература
1. Гриценко Т.С., Подольский С.В. Анализ и прогнозирование развития Интернета в Российской Федерации и Республике Беларусь // Новая наука: от идеи к результату. 2016. № 6-1 (90). С. 165-170.
2. S-кривая [Электронный ресурс]. URL: http:// www.electrosad.ru/Jornal/SCur.htm (дата обращения: 15.05.2016).
3. Шкала Чеддока // Математическая статистика для психологов [Электронный ресурс]. URL: http://statpsy.ru/correlation/velicina/ (дата обращения: 15.05.2016).
4. Кулагина Я.М., Тарасова И.Ю. Влияние Интернета на современную молодежь // Актуальные вопросы общественных наук: социология, политология, философия, история. 2014. № 35. С. 44-49.
5. Там же.
6. Гриценко Т.С., Подольский С.В. Анализ и прогнозирование развития Интернета в Российской Федерации и Республике Беларусь // Новая наука: от идеи к результату. 2016. № 6-1 (90). С. 165-170.
7. Простейшие модели развития технических систем [Электронный ресурс] // Metodolog. URL: http://www.metodolog.ru/node/940 (дата обращения: 15.05.2016).
8. Гриценко Т.С., Подольский С.В. Анализ и прогнозирование развития Интернета в Российской Федерации и Республике Беларусь // Новая наука: от идеи к результату. 2016. № 6-1 (90). С. 165-170.
9. Там же.
10. Там же.
11. Там же.
12. Елисеева И.И. Практикум по эконометрике. М.: Финансы и статистика, 2005. 192 с.
13. Шанченко Н.И. Эконометрика: учебный практикум: учеб. пособие. Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2011. 117 с.
THE INTERNET DEVELOPMENT FORECASTING AND MODELING
IN RUSSIAN FEDERATION
S.V. Podolsky, Candidate of Economics, Docent, The department of economics and enterprise administration, T.S. Gritsenko, student of 4th course, J.S. Peredera, student of 3rd course, Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia, taras-gricenko@mail.ru, clame1979@mail.ru, zhanna-peredera@yandex.ru
The Internet is an integral part of social life nowadays. It spread all over the world way faster than TV or radio. The World Wide Web provided the acceleration of informational exchange, and receipt of the needed data including media, and the development of electronic mass media. The global extension of the Web allowed to erase the boundaries among the countries, helped the humanity to be reunited, people to be connected and economic processes to be easier. And furthermore, using of the Web improves the quality of leisure and people's private lives, eases the search of the friends or people with the same interests, and also using of the Web makes it easier to accede to the different informal groups. Therefore the contribution of the Internet to the development of society is unquestionable. In that connection the pressing issue is - how dynamic the growth of the active Internet users' number will be particularly in Russia, and what the fallout will be. The forecast of Russian Internet users for the period up to 2025 is presented in the article based on using S-curves. Also, with the help of using the correlation analysis, the link between the number of Internet users and such important factors of society's development as rate of unemployment, morbidity and index ofpersonal capacity development was established and calculated. The forecast of these indicators' dynamics was grounded for the period up to 2025 proceeding from the calculated correlation link. The recommendations on how to reduce the rate of infections caused by excessive use of the Internet are provided. The implementation of the recommendations will allow the forecasted dynamics of population's morbidity to be corrected and reduced.
Key words: S-curve, Internet users, forecast, correlation, Web, Russian Federation, social indicators, index ofpersonal capacity development, rate of unemployment, morbidity.
References
1. Gritsenko T.S., Podol'skii S.V. Analiz i prog-nozirovanie razvitiia Interneta v Rossiiskoi Federat-sii i Respublike Belarus' [Analysis and forecasting of development of the Internet in the Russian Federation and the Republic of Belarus]. Novaia nauka: ot idei k rezul 'tatu - New science: from idea to result, 2016, no. 6-1 (90). S. 165-170.
2. S-krivaia [S-curve]. Available at: http://www.elec-trosad.ru/Jornal/SCur.htm (accessed 15.05.2016).
3. Shkala Cheddoka [Scale Cheddoka]. Mate-maticheskaia statistika dlia psikhologov [Mathematical statistics for psychologists]. Available at: http://statpsy.ru/correlation/velicina/ (accessed 15.05.2016).
4. Kulagina Ia.M., Tarasova I.Iu. Vliianie Interneta na sovremennuiu molodezh' [The impact of the Internet on modern youth]. Aktual'nye voprosy obshchest-vennykh nauk: sotsiologiia, politologiia, filosofiia, istoriia - Actual questions of social sciences: sociology, political science, philosophy, history, 2014, no. 35, pp. 44-49.
5. Kulagina Ia.M., Tarasova I.Iu. Vliianie Interneta na sovremennuiu molodezh' [The impact of the Internet on modern youth]. Aktual'nye voprosy obshchest-vennykh nauk: sotsiologiia, politologiia, filosofiia, istoriia - Actual questions of social sciences: sociology, political science, philosophy, history, 2014, no. 35, pp. 44-49.
6. Gritsenko T.S., Podol'skii S.V Analiz i prog-nozirovanie razvitiia Interneta v Rossiiskoi Federat-sii i Respublike Belarus' [Analysis and forecasting of development of the Internet in the Russian Federation and the Republic of Belarus]. Novaia nauka: ot idei k rezul 'tatu - New science: from idea to result, 2016, no. 6-1 (90), pp. 165-170.
7. Prosteishie modeli razvitiia tekhnicheskikh system [The simplest model of development of technical systems]. Metodolog [Metodolog]. Available at: http:// www.metodolog.ru/node/940 (accessed 15.05.2016).
8. Gritsenko T.S., Podol'skii S.V Analiz i prog-nozirovanie razvitiia Interneta v Rossiiskoi Federat-sii i Respublike Belarus' [Analysis and forecasting of development of the Internet in the Russian Federation and the Republic of Belarus]. Novaia nauka: ot idei k rezul 'tatu - New science: from idea to result, 2016, no. 6-1 (90), pp. 165-170.
9. Gritsenko T.S., Podol'skii S.V Analiz i prog-nozirovanie razvitiia Interneta v Rossiiskoi Federat-sii i Respublike Belarus' [Analysis and forecasting of development of the Internet in the Russian Federation and the Republic of Belarus]. Novaia nauka:
ot idei k rezul 'tatu - New science: from idea to result, 2016, no. 6-1 (90), pp. 165-170.
10. Gritsenko T.S., Podol'skii S.V Analiz i prog-nozirovanie razvitiia Interneta v Rossiiskoi Federat-sii i Respublike Belarus' [Analysis and forecasting of development of the Internet in the Russian Federation and the Republic of Belarus]. Novaia nauka: ot idei k rezul 'tatu - New science: from idea to result, 2016, no. 6-1 (90), pp. 165-170.
11. Gritsenko T.S., Podol'skii S.V. Analiz i prog-nozirovanie razvitiia Interneta v Rossiiskoi Federat-sii i Respublike Belarus' [Analysis and forecasting of development of the Internet in the Russian Federation and the Republic of Belarus]. Novaia nauka: ot idei k rezul 'tatu - New science: from idea to result, 2016, no. 6-1 (90), pp. 165-170.
12. Eliseeva I.I. Praktikum po ekonometrike [Workshop on Econometrics]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2005. 192 p.
13. Shanchenko N.I. Ekonometrika: uchebnyi praktikum: ucheb. Posobie [Econometrics: Training Workshop: a tutorial]. Ulyanovsk, Izd-vo UlGTU Publ., 2011. 117 p.
