МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ НА РАЗВИТИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

вопросы инновдционнои экономики

Том 11 • Номер 2 • Апрель-июнь 2021 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics

О

Первое

экономическое издательство

моделирование влияния цифровизации на развитие социально-экономических систем

Грачев С.А. 1

1 Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия

АННОТАЦИЯ:_

В статье смоделировано влияние цифровизации на социально-экономические параметры национальной экономики. Высказаны гипотезы о наличии прямой взаимосвязи массового внедрения сетевых технологий не только на экономические, но и на социальные показатели. Целью работы выступило формирование комплексной модели процессов цифровизации на национальном уровне с учетом экономических и социальных индикаторов. Методами выступили анализ и методы корреляционно-регрессионного анализа. В результате построенной модели по исходным данным за период 201 1-2019 гг. были спрогнозированы показатели ВВП на душу населения, уровня занятости и ожидаемой продолжительности жизни. Все указанные критерии демонстрируют положительную динамику до 2022 года. Доказано наличие взаимосвязи цифровизации национальной экономики и параметров ее социально-экономического развития.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: цифровизация, модель, прогноз, национальная экономика.

Modeling the impact of digitalization

on the development of socio-economic systems

Grachev S.A. 1

1 Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs, Russia

введение

Цифровизация, являясь объективным процессом, находится под пристальным вниманием как отечественных, так и зарубежных ученых. Исследователи изучают различные аспекты как в методическом, так и территориальном аспектах. Однако многие вопросы остаются в полной мере неизученными и дискуссионными. В связи с этим изучение отдельных аспектов данного направления представляется весьма актуальным в современных условиях. Особое внимание уделяется проявлениям процесса цифровизации в различных сферах хозяйствования и на различных уровнях администрирования.

В связи с этим целью данной работы является формирование модели процессов цифровизации на национальном уровне и прогнозирования их влияния на эффективность функционирования социально-экономической системы.

Формулировка данной цели опирается на две гипотезы:

• наличие взаимосвязи процесса массового внедрения сетевых и цифровых технологий в производственные и бытовые процессы и эффективности функционирования экономических систем;

• прямое влияние уровня цифровизации на показатели социального развития.

Методами, применяемыми в данном исследовании, выступил корреляционно-регрессионный анализ и метод сравнений.

К полученным элементам научной новизны относится полученная комплексная модель, описывающая влияние процесса цифровизации на социально-экономическое развитие национального уровня.

Следует отметить ряд исследований, которые выявили отдельные глобальные черты данного процесса. Так, достаточно значительная часть работ посвящена влиянию цифровизации на занятость. При этом, изучая проявления в отдельных видах экономической деятельности, становится возможным распространить полученные выводы на весь процесс. В частности, на наш взгляд, стоит отметить такую особенность, как положительное влияние цифровой инфраструктуры на занятость в секторе экономики [1] (ЫйыЬш$1, Ойвта, ТвПвк, 2021). При этом делается важный вывод о прямой зависимости институционного качества инфраструктуры с уровнем занятости. Т.е. чем выше уровень образования на территории, тем выше влияние. На наш взгляд, данный аспект позволяет сделать предположение о наличии прямой связи

ABSTRACT:

The article models the impact of digitalization on the socio-economic parameters of the national economy. Hypotheses are made about the existence of a direct relationship between the mass introduction of network technologies not only on economic, but also on social indicators. The aim of the research was to form a comprehensive model of digitalization processes at the national level, taking into account economic and social indicators. The methods used were analysis and methods of correlation and regression analysis. As a result of the constructed model, based on the initial data for the period 201 1-2019, the indicators of GDP per capita, the level of employment and life expectancy were predicted. All these criteria demonstrate a positive trend until 2022. It is proved that there is a relationship between the digitalization of the national economy and the parameters of its socio-economic development.

KEYWORDS: digitalization, model, forecast, national economy.

JEL Classification: 031, 032, 033, 011 Received: 04.06.2021 / Published: 30.06.2021

© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers For correspondence: Grachev S.A. (grachev-sa0yandex.ru)

CITATION:

Grachev S.A. (2021) Modelirovanie vliyaniya tsifrovizatsii na razvitie sotsialno-ekonomicheskikh sistem [Modeling the impact of digitalization on the development of socio-economic systems]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 11. (2). - 443-454. doi: 10.18334/vinec.1 1.2.1 12224

между уровнем цифровизации территории, уровнем занятости, а также с эффективностью функционирования социально-экономической системы.

Также следует отметить, что качество инфраструктуры влияет также и на уровень конкурентоспособности региона. Так, фирмы, пользующиеся преимуществом сетевых технологий, имеют сильные стимулы и возможность выхода на смежные рынки. В долгосрочной перспективе такой охват может привести к тому, что все большее число рынков будет характеризоваться более устойчивыми конкурентными преимуществами [2] (Knudsen, Lien, Timmermans, Belik, Pandey, 2021). При этом следует отметить, что хотя цифровизация демонстрирует большой потенциал с технологической точки зрения, многие компании сталкиваются с проблемами при ее использовании для технологических инноваций [3] (Chirumalla, 2021). Становится возможным предположить, что это связано также с качеством инфраструктуры, а также отдельными аспектами качества жизни, такими как образование и готовность к принятию изменений.

Следует отметить, что наличие связи между процессом цифровизации и социальной составляющей функционирования экономической системы отмечено и отечественными исследователями. Так, Зеленков Ю.А. и Лашкевич Е.В. в ходе регрессионного анализа указанных направлений выявили наличие положительного влияния технологического и сетевого развития на уровень жизни населения [4] (Zelenkov, Lashkevich, 2020). Однако следует отметить и отрицательную сторону, выявленную в ходе исследования. Она заключается в том, что в отсутствие адекватного стимулирования развития социальных институтов цифровизация может привести к снижению качества жизни. При этом, по мнению В.К. Фальцмана [5] (Faltsman, 2021), для повышения уровня жизни потребуется цифровая трансформация и модернизация сферы здравоохранения, это также приведет к росту такого показателя, как валовый внутренний продукт. Однако это достаточно длительный процесс, оцениваемый в десятилетие.

Следует также отметить, что озвученные положительные и отрицательные аспекты цифровизации экономики носят глобальный характер. Следовательно, и оценивать их необходимо, опираясь на национальный уровень. При этом необходимо учесть индивидуальные особенности оцениваемой территории при обеспечении возможности интеграции в глобальную систему мирового уровня. В подтверждение высказанного предположения становится возможным привести результаты, полученные в ходе исследования Н.А. Ганичевым с соавтором [6] (Ganichev, Koshovets, 2021). Ученые пришли к выводу, что необходимо максимизировать число стран-участниц в цифровой

ОБ АВТОРЕ:_

Грачев Сергей Александрович, доцент кафедры экономики инноваций и финансов, кандидат экономических наук, доцент (grachev-sa0yandex.ru)

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Грачев С.А. Моделирование влияния цифровизации на развитие социально-экономических систем // Вопросы инновационной экономики. - 2021. - Том 11. - № 2. - С. 443-454. doi: 10.18334/vinec.1 1.2.1 12224

инфраструктуре, интегрировав свои институциональные системы в мировую структуру. Отсюда следует, что создание новых рынков возможно только в глобальном масштабе.

Отметим, что сдерживающим фактором в данном случае является имеющаяся дифференциация не только по уровню социально-экономического, но и технологического развития. Соответственно, для повышения эффективности процессов цифровизации на мировом уровне необходимо если не полностью устранить данную проблему, но максимально снизить ее негативное проявление. К похожему выводу приходят и иностранные ученые. Они видят решение в формировании национальных систем наблюдения, которые должны быть настроены на определение цифровых возможностей для каждой страны и отслеживание их роли в среде информационных и коммуникационных технологий [7] (Haidera, Zeeshanb, Irshadc, Nomand, Arshade, Shah, Pervaizg, Naseer, 2021).

Таким образом, становится возможным сделать вывод о необходимости формирования подобного инструментария именно на национальном уровне. При этом для обеспечения комплексности модели данных процессов необходимо оценить влияние цифровизации комплексно с учетом как экономической, так и социальной составляющей.

Формирование модели влияния цифровизации на развитие социально-экономических систем необходимо базировать на имеющихся объективных закономерностях и связях. При этом моделирование происходит в ряд этапов:

1. Формирование индекса цифровизации национальной экономики (ИЦН) - происходит по трем группам показателей:

- бизнес (ЦБ) - включает следующие показатели: организации, использовавшие персональные компьютеры (х1); организации, использовавшие серверы (х2); организации, использовавшие локальные вычислительные сети (х3); организации, использовавшие глобальные информационные сети (х4) - рассчитывается по формуле:

100

- население (ЦН) - включает следующие показатели: численность активных абонентов фиксированного широкополосного доступа к сети Интернет (х5), численность активных абонентов мобильного широкополосного доступа к сети Интернет (х6):

ЦН = (2)

100

- финансовое обеспечение цифровизации (ФОЦ) - включает следующие показатели: затраты на инновационную деятельность организаций (х7), затраты на внедрение и использование цифровых технологий (х8):

Таким образом, расчет индекса цифровизации национальной экономики (ИЦН) производится по формуле:

ИЦН = ЦБ + ЦН + ФОЦ. (4)

Исходные данные, промежуточные результаты и величина индекса цифровизации национальной экономики представлены в таблице 1.

2. Определение результирующих величин модели влияния цифровизации на национальное развитие. В данном случае мы предлагаем применять две категории величин:

- экономическая характеристика - величина валового внутреннего продукта на душу населения (У1) - выбор обоснован тем фактом, что данный показатель является практически единственным показателем уровня экономического развития;

- социальные характеристики - уровень занятости населения (У2) (данная величина отражает востребованность человеческого капитала в современных условиях), средняя продолжительность жизни (У3) (один из основных показателей качества жизни).

Таким образом, модель влияния цифровизации на национальное развитие может быть записана в общем виде следующим образом:

% = /(ИЦН)

Г = /(И ЦК') (5)

73 = /(ИЦН)

Перед построением модели была проведена оценка силы связи результирующих величин и независимой величиной ИЦН. Силу связи исходных данных и результирующей величины возможно оценить посредством расчета коэффициента корреляции (6), который является стандартным инструментом анализа данного аспекта.

п ___

X(х - х)(У.- - У)

1=1_

X (х - х)2|(У - у)2 (6)

- 1 п

при х =1X х.

Пи

- 1

у = -Х У. 11 ^ >

где х и у - исследуемые величины, представленные в виде статистических совокупностей {хр х2, ... , хп| и {ур у2, ... , уп| соответственно.

Как правило, применяют следующую трактовку величин данного коэффициента по модулю (шкала Чеддока) [9]:

Таблица 1

Расчет индекса цифровизации национальной экономики, РФ

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Организации, использовавшие персональные компьютеры (в% от общего числа обследованных организаций) - х, 94,129 94,000 94,000 93,800 92,300 92,400 92,100 94,017 93,500

Организации, использовавшие серверы (в% от общего числа обследованных организаций) - х, 19,719 18,900 19,700 26,600 47,700 50,800 50,573 53,357 53,800

Организации, использовавшие локальные вычислительные сети (в% от общего числа обследованных организаций) - хя 71,251 71,700 73,400 67,200 63,500 62,300 61,125 63,896 63,500

Организации, использовавшие глобальные информационные сети (в% от общего числа обследованных организаций) - хЛ 85,649 87,500 88,700 89,800 89,000 89,600 89,682 91,988 92,000

Численность активных абонентов фиксированного широкополосного доступа к сети Интернет (в% от общего числа обследованных организаций) - хч 12,200 14,400 16,500 17,000 18,300 18,600 21,000 21,700 22,200

Численность активных абонентов мобильного широкополосного доступа к сети Интернет (на конец года; единиц) - хА 47,800 52,600 59,800 64,500 68,100 71,100 79,900 86,200 96,400

Затраты на инновационную деятельность организаций (в% от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг) - х7 2,200 2,500 2,900 2,900 2,600 2,500 2,400 2,140 2,100

Затраты на внедрение и использование цифровых технологий (в% от общего объема ВВП) - хя 0,001 0,001 0,001 0,020 0,018 0,017 0,019 0,019 0,024

ЦБ 2,707 2,721 2,758 2,774 2,925 2,951 2,935 3,033 3,028

ЦН 0,600 0,670 0,763 0,815 0,864 0,897 1,009 1,079 1,186

ФОЦ 0,023 0,026 0,030 0,049 0,044 0,042 0,043 0,040 0,045

ИЦН 3,331 3,417 3,551 3,638 3,833 3,890 3,986 4,152 4,259

Источник: составлено автором на основе [8].

вопросы инновационной экономики № 22021 (Апрель-июнь) 449

• от 0 до 0,3 - очень слабая сила связи;

• от 0,3 до 0,5 - слабая сила связи;

• от 0,5 до 0,7 - средняя сила связи;

• от 0,7 до 0,9 - высокая сила связи;

• от 0,9 до 1 - очень высокая. Полученные данные представлены в таблице 2.

Таблица 2

сила связи величин Y1, Y2, Y3 и ицн

показатель коэффициент корреляции относительно ицн характеристика силы связи

У1 0,99 очень высокая

Y2 0,97 очень высокая

У3 0,99 очень высокая

Источник: составлено автором.

Таким образом, ввиду наличия очень высокой силы связи представляется возможным построение частного вида модели влияния цифровизации на национальное развитие (5) на основе регрессионного анализа:

(8)

3. Моделирование показателей национальной экономики на среднесрочную перспективу - ввиду наличия линейной зависимости показателя ИЦН от времени становится возможным экстраполировать его значения на среднесрочную перспективу и определить прогнозные значения У1, У2, У3. Полученные значения представлены в таблице 3.

Таблица 3

прогноз показателей национальной экономики до 2022 года

прогнозное значение 2020 2021 2022

Индекс цифровизации национальной экономики (ИЦН) 4,371 4,488 4,606

Величина валового внутреннего продукта на душу населения (У,), руб./ чел. 678440,1 720655,0 762869,9

Уровень занятости населения (У2),% 79,0 79,5 80,1

Средняя продолжительность жизни (У3), лет 73,8 74,2 74,7

Источник: составлено автором.

Заключение

Оценивая полученные результаты на всех этапах моделирования, становится возможным сделать ряд выводов.

Анализируя динамику составляющих индекса цифровизации национальной экономики (ИЦН), следует отметить, что все три показателя демонстрируют рост на протяжении всего рассмотренного периода с 2011 г. до 2019 г. Наименьший рост показал индикатор цифровизации бизнеса (ЦБ) - средний темп изменения составил 1,01, остальные составляющие имеют примерно одинаковое изменение при среднем темпе 1,08. Связано это, вероятно, с отрицательной динамикой по нескольким составляющим параметра ЦБ. Так, за период 2011-2019 гг. снизились доли организаций, использовавших персональные компьютеры (средний темп 0,99) и организаций, использовавших локальные вычислительные сети (средний темп 0,98).

Однако несмотря на негативные тенденции в ряде составляющих, индекс цифро-визации национальной экономики имеет положительную динамику (1,03). Это свидетельствует об оптимизации не только обеспечения процесса цифровизации финансовыми ресурсами, но и об улучшении возможности использования сетевых технологий и сервисов непосредственными их потребителями (бизнес-структурами и населением).

Отметим высокую связь сформированного индекса цифровизации национальной экономики с индикаторами развития как экономического, так и социального характера. Это свидетельствует о практической применимости предлагаемой модели.

Итоговая сформированная модель свидетельствует о положительном влиянии процессов цифровизации на занятость населения, которая, согласно прогнозу, возрастет примерно на 2%. Отметим, что данный аспект можно отнести к национальным особенностям цифровизации экономики. Так, в эмпирических исследованиях можно выделить описание негативных сторон данного процесса относительно числа занятых. Американские исследователи относят в категорию потенциально заменяемых новыми технологиями работников почти половину их численности. При этом это может произойти уже в течение нескольких десятков лет [10] (Frey, Osborne, 2017). Опыт же Германии в данной области оценивает данную категорию работников в 42% [11] (Bonin, Gregory, Zierahn, 2015). Отметим, что наши выводы распространяются только на среднесрочную перспективу, но если сложившиеся тенденции не изменятся, то негативные последствия цифровизации экономики могут быть минимальны.

Также положительное влияние прогнозируется на качество и уровень жизни населения в части роста ожидаемой продолжительности жизни (+1%). Это, возможно, связано с массовым внедрением цифровых и высокотехнологичных средств в здравоохранении и реализацией национальных программ по поддержанию здорового образа жизни.

Следует отметить также выявленную взаимосвязь ВВП и процессов цифровизации. Отметим, что согласно построенной модели, прогнозируется рост валового продукта на величину порядка 12%. Данная величина не является рекордными показателями,

но представляется относительно реалистичной ввиду современной ситуации, усугубленной пандемией. Также прирост ВВП частично вызван таким последствием цифровизации, как импортозамещение в части технологий и сетевых сервисов [12] (Volkov, Sergeev, 2020). Это в целом является положительным моментом, способствующим развитию высокотехнологичных и наукоемких отраслей.

Подводя итог исследованию, следует резюмировать, что несмотря на пристальное внимание к цифровизации со стороны как отечественных, так и зарубежных ученых, проблема анализа и моделирования данного процесса является весьма актуальной.

В рамках данной работы была затронута проблема моделирования отдельных параметров социально-экономического развития России в условиях цифровизации на среднесрочную перспективу. В итоге была сформирована комплексная модель, которая позволяет спрогнозировать не только экономические, но и социальные последствия массового внедрения сетевых технологий в производство и быт. Была выявлена и описана положительная динамика по параметрам ВВП на душу населения, уровня занятости, а также средней продолжительности жизни. Перспектива дальнейшей циф-ровизации экономики видится в приросте указанных индикаторов в перспективе до 2022 года.

Дальнейшее направление исследований заключается в построении региональных моделей цифровизации экономики и выявлении индивидуальных особенностей, присущих территориям.

ИСТОЧНИКИ:

1. Ndubuisi G., Otioma C., Tetteh G. K. Digital infrastructure and employment in services: Evidence from Sub-Saharan African countries // Telecommunications Policy Available online 31 March. - 2021. - № 102153. - doi: 10.1016/j.telpol.2021.102153.

2. Knudsen E. S., Lien L. B., Timmermans B., Belik I., Pandey S. Stability in turbulent times? The effect of digitalization on the sustainability of competitive advantage // Journal of Business Research. - 2021. - № 128. - p. 360-369.

3. Chirumalla K. Building digitally-enabled process innovation in the process industries: A dynamic capabilities approach // Technovation. - 2021. - № 102256.

4. Зеленков Ю.А., Лашкевич Е.В. Нечеткая регрессионная модель влияния технологий на уровень жизни // Бизнес-информатика. - 2020. - № 3. - c. 67-81. - doi: 10.17323/2587-814X.2020.3.67.81.

5. Фальцман В. К. Зависимость продолжительности жизни населения от благосостояния страны (межстрановое статистическое исследование) // Проблемы прогнозирования. - 2021. - № 2. - c. 113-120.

6. Ганичев Н.А., Кошовец О.Б. Принуждение к цифровой экономике: как изменится структура цифровых рынков под влиянием пандемии COVID-19? // Проблемы прогнозирования. - 2021. - № 1. - c. 19-35.

7. Haidera S. A., Zeeshanb M., Irshadc M., Nomand S. M., Arshade J., Shah S. M. A., Pervaizg A., Naseer F. The inclusive analysis of ICT ethical issues on healthy society: a global digital divide approach // Procedia Computer Science. - 2021. - № 183. - p. 801806.

8. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020. / стат. сб. - М.: Росстат, 2020. - 1242 c.

9. Бизнес-статистика. / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Издательство Юрайт, 2018. -411 c.

10. Frey C.B., Osborne M.A. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerization? // Technological Forecasting and Social Change. - 2017. - № 114. -p. 254-280.

11. Bonin H., Gregory T., Zierahn U. Übertragung der Studie von Frey/Osborne (2013) auf Deutschland: Endbericht. / (Forschungsbericht / Bundesministerium für Arbeit und Soziales, FB455). - Mannheim: Bundesministerium für Arbeit und Soziales; Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) GmbH, 2015.

12. Волков Л.В., Сергеев А.А. Влияние информационных и инновационных технологий на экономическое развитие России // Инновации и инвестиции. - 2020. - №4. -c. 7-12.

REFERENCES:

Biznes-statistika [Business statistics] (2018). (in Russian).

Regiony Rossii. Sotsialno-ekonomicheskie pokazateli. 2020 [Regions of Russia. Socioeconomic indicators. 2020] (2020). (in Russian). Bonin H., Gregory T., Zierahn U. (2015). Übertragung der Studie von Frey/Osborne

(2013) auf Deutschland: Endbericht Chirumalla K. (2021). Building digitally-enabled process innovation in the process industries: A dynamic capabilities approach Technovation. (102256). Faltsman V. K. (2021). Zavisimost prodolzhitelnosti zhizni naseleniya ot blagosostoya-niya strany (mezhstranovoe statisticheskoe issledovanie) [Dependence of life expectancy of the population on the well-being of the country (international statistical study)]. Problems of forecasting. (2). 113-120. (in Russian). Frey C.B., Osborne M.A. (2017). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs

to Computerization? Technological Forecasting and Social Change. (114). 254-280. Ganichev N.A., Koshovets O.B. (2021). Prinuzhdenie k tsifrovoy ekonomike: kak iz-menitsya struktura tsifrovyh rynkov pod vliyaniem pandemii COVID-19? [Forcing the digital economy: how will the structure of digital markets change as a result of the COVID-19 pandemic?]. Problems of forecasting. (1). 19-35. (in Russian). Haidera S. A., Zeeshanb M., Irshadc M., Nomand S. M., Arshade J., Shah S. M. A., Pervaizg A., Naseer F. (2021). The inclusive analysis of ICT ethical issues on healthy society: a global digital divide approach Procedia Computer Science. (183). 801-806.

Knudsen E. S., Lien L. B., Timmermans B., Belik I., Pandey S. (2021). Stability in turbulent times? The effect of digitalization on the sustainability of competitive advantage Journal of Business Research. (128). 360-369.

Ndubuisi G., Otioma C., Tetteh G. K. (2021). Digital infrastructure and employment in services: Evidence from Sub-Saharan African countries Telecommunications Policy Available online 31 March. (102153). doi: 10.1016/j.telpol.2021.102153.

Volkov L.V., Sergeev A.A. (2020). Vliyanie informatsionnyh i innovatsionnyh tekh-nologiy na ekonomicheskoe razvitie Rossii [The impact of information and innovative technologies on the economic development of Russia]. Innovation and Investment. (4). 7-12. (in Russian).

Zelenkov Yu.A., Lashkevich E.V. (2020). Nechetkaya regressionnaya model vliyaniya tekhnologiy na uroven zhizni [Fuzzy regression model of the impact of technology on living standards]. Business informatics. (3). 67-81. (in Russian). doi: 10.17323/2587-814X.2020.3.67.81.