CC BY
77
УДК 335.57 DOI 10.24412/2073-0454-2021-2-236-254
ББК 311.2 © И.В. Грошев, А.А. Краснослободцев, Н.Д. Эриашвили, 2021
Научная специальность 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством
РЕГИОНАЛЬНАЯ КРЕАТИВНОСТЬ И ЦИФРОВОЙ РЕГИОНАЛИЗМ1
Игорь Васильевич Грошев, доктор психологических наук, доктор экономических наук, профессор, Заслуженный деятель науки Российской Федерации
(123298, Москва, ул. Ирины Левченко, д. 1, издательство «Юнити-Дана») E-mail: aus_tgy@mail.ru
Алексей Александрович Краснослободцев, кандидат экономических наук (123298, Москва, ул. Ирины Левченко, д. 1, издательство «Юнити-Дана») E-mail: office@unity-dana.ru
Нодари Дарчоевич Эриашвили, доктор экономических наук, кандидат исторических наук, кандидат юридических наук, профессор, лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники
Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя (117997, Москва, ул. Академика Волгина, д. 12) E-mail: professor60@mail.ru
Аннотация. Анализируются факторы, определяющие процесс цифровизации и онлайнизации Российской Федерации. Рассмотрена динамика развития «цифровых возможностей» с актуализацией проблемы изучения процесса «оцифровки» основных сфер жизнедеятельности региональных российских пространств. Представлена схемная модель факториальных переменных, детерминирующих процесс «проникновения» новых цифровых продуктов и услуг на региональные территории страны, одной из которых является региональная креативность. Авторами разработана модель составляющих индекса региональной креативности и выдвинута гипотеза о возможном влиянии эффекта креативности среды на процесс цифровизации. Для выявления корреляционных связей между индексом креативности и уровнем региональной цифровизации на основе метода построения индекса показателя креативности был рассчитан сводный индекс креативности каждого из 85 регионов РФ. Выделены группы регионов-лидеров и аутсайдеров. Для измерения индекса цифровой жизни российских регионов рассчитаны индексы цифровизации. При сравнении рангов регионов по сводному индексу креативности и индексу цифровой жизни сделано заключение об отсутствии прямой корреляции между этими факториальными показателями. Сопоставление позволило выделить три группы регионов, в которых российская экономическая среда структурирует региональные пространства по своим креативно-цифровым матрицам. На основе предлагаемого исследовательского подхода сделан вывод о том, что креативность региона не всегда влияет на скорость и глубину регионального процесса цифровизации и не всегда является одним из детерминирующих факторов региональной «оцифровки».
Ключевые слова: индекс, креативность, локальные цифровые сервисы, оцифровка, регион, регионализм, региональное пространство, среда, сервисная экономика, типология, факторы, цифровая жизнь, цифровая экономика, цифро-визация, цифровые возможности, цифровые платформы, экономика данных.
REGIONAL CREATIVITY AND DIGITAL REGIONALISM
Igor' V. Groshev, Doctor of Psychological Sciences, Doctor of Economic Sciences, Professor, Honored Science Worker of the Russian Federation
(123298, Moscow, ul. Irina Levchenko, d. 1, Unity-Dana publishing house) E-mail: aus_tgy@mail.ru
Aleksei A. Krasnoslobodtsev, Candidate of Economic Sciences (123298, Moscow, ul. Irina Levchenko, d. 1, Unity-Dana publishing house) E-mail: office@unity-dana.ru
Nodari D. Eriashvili, Doctor of Economic Sciences, Candidate of Historical Sciences, Candidate of Legal Sciences, Professor, Laureate of the Prize of the Government of the Russian Federation in the field of science and technology Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after VYa. Kikot' (117997, Moscow, ul. Akademika Volgina, d. 12)
E-mail: professor60@mail.ru
1 Данная статья представляет собой расширенный вариант статьи: И.В. Грошев, А.А. Краснослободцев. Цифровизация и креативность российских регионов // Социологические исследования. 2020. № 5. С. 66-78.
Abstract. The factors that determine the process of digitalization and online development of the Russian Federation are analyzed. The dynamics of the development of «digital opportunities» with the actualization of the problem of studying the process of «digitization» of the main spheres of life of regional Russian spaces is considered. The paper presents a schematic model of factorial variables that determine the process of «penetration» of new digital products and services on the regional territories of the country, one of which is regional creativity. The authors developed a model of the components of the regional creativity index and put forward a hypothesis about the possible influence of the regional environment creativity effect on the process of digitalization. To determine the correlation between the index of creativity and the level of regional digitalization, a composite index of creativity of each of the 85 regions of the Russian Federation was calculated using the method of constructing the index of the index of creativity. Groups of regions-leaders and outsiders-are singled out. Digitalization indices are calculated to measure the index of digital life in Russian regions. When comparing the ranks of regions on the composite index of creativity and the index of digital life, it is concluded that there is no direct correlation between these factorial indicators. The comparison allowed us to identify three groups of regions in which the Russian economic environment structures regional spaces according to its creative and digital matrices. Based on the proposed research approach, it is concluded that the creativity of the region does not affect the speed and depth of the regional process of digitalization and is not always one of the determining factors of regional «digitization», which is the basis of regional disparities in the level of development of digital economy.
Keywords: index, creativity, local digital services, digitization, region, regionalism, regional space, environment, service economy, typology, factors, digital life, digital economy, digitalization, digital opportunities, digital platforms, data economy.
Citation-индекс в электронной библиотеке НИИОН
Для цитирования: Грошев И.В., Краснослободцев А.А., Эриашвили Н.Д. Региональная креативность и цифровой регионализм. Вестник Московского университета МВД России. 2021(2):236-54.
Роль и значение цифровизации в развитии региональных жизненных и экономических пространств. Современное развитие Российской Федерации в эпоху информационно-креативной парадигмы немыслимо без учета трендов цифровизации и он-лайнизации. При позитивных экстерналиях процесса «оцифровки» основных сфер жизнедеятельности1, очень быстро будут происходить (и уже происходят) крупные трансформации жизненных и экономических региональных пространств (рис. 1).
Цифровые реалии становятся технологическим инструментарием и драйвером, формирующим новую Россию, определяют контуры национального развития, снижают транзакционные издержки, улучшают качество жизни, оказывая влияние на каждого российского жителя (например, Яндекс), позволяют использовать потенциальные возможности для бизнеса и государства на основе синергии федерального и регионального звена, помогают преодолеть разрыв в цифровом региональном неравенстве и повысить конкуренцию среди ресурсных и менее ресурсных регионов, что особенно актуально при реализации стратегии пространственного развития России [8].
Процесс цифровизации экономики как в России в целом, так и в ее регионах, детерминируется многими экзогенными, учитывая существующие в настоящее время различия (прежде всего, межстрановые) и эндогенными (внутристрановые, - региональные: архитектура региональных рынков, функционал работающих в регионе кампаний, их позиции в системе разделения труда, ассиметричный доступ различных слоев населе-
1 Транспорт, финансы, торговля, медиа, услуги, здравоохранение, образование и управление.
ния к информации и новым технологиям, которые не могут ими пользоваться в силу отсутствия компетенций или материального достатка и ряд др.) факторами, которые в свою очередь порождают регионально-цифровой дисбаланс и неравенства [1; 4; 5; 13 и мн. др.].
Динамика развития процесса предоставления «цифровых возможностей» в региональных кластерах. Использование иерархических процедур кластеризации позволяет совокупность российских регионов по уровню развития информационно-коммуникативных технологий (ИКТ) и цифровых возможностей представить в виде кластеров. В частности, при изучении региональной дифференциации регионов России по показателям доступности ИКТ в работе М. Архиповой и В. Сиротина, использующих метод к-средних, проводится кластеризация российских регионов, с выделением трех региональных кластеров [1]. Основываясь на представленных названными авторами данных, можно прийти к выводу, что на данный момент «продвинутые в цифре» региональные кластеры находятся на этапе цифрового насыщения, вступив в стадию «вторичной цифровизации». В «продвинутом» российском региональном кластере число пользователей интернета и мобильной связи достигло своего предела уже в 2015 году, что дало возможность более 70% населения пользоваться «близкими цифровыми возможностями» на повседневной основе. Поэтому «отсталые» региональные кластеры становятся точкой роста для дальнейшего процесса онлайнизации. Практики пользования цифровыми сервисами будут постепенно менять не только их внутрирегиональные жизненные и экономические пространства и их структуру, но и саму систему региональных взаимоотношений (рис. 2).
Потребление цифровых услуг в Российской Федерации (2016 - 2018 гг.)
Виды финансовой деятельности, осуществляемой посредством интернета российскими пользователями (2016 - 2018 гг.)
Источники: составлено по данным федеральной социологической статистики (данные Росстата) активности населения в использовании информационно-сетевых технологий и локальных коммуникационно-цифровых сервисов (ИКТ-2018), а также по данным ITU wearsocial/Hootsuite, РОЦИТ.
Рис. 1. Потребление цифровых услуг в Российской Федерации и виды финансовой деятельности, осуществляемой посредством интернета российскими пользователями
Интенсивность и
существующей инфраструктуры, характер используемых сервисов, наличие Вторичный этап цифровизации К. «цифровыхкомпетенций» (проведение («вторичная» цифровизация) Г ) финансовых операций через интернет, у уровень культуры взаимодействия в социальных сетях и др.), увеличение индексов «цифровой грамотности» и «готовности городов»
Дальнейшее увеличение числа пользователей интернетом и мобильной связи, имеющих доступ к возможностям всемирной сети, будет происходить не за счет «продвинутых», а «отсталых» региональных кластеров
2015 . ^J^ i 2020
Наличие, качество и доступность инфраструктуры
Годы
о-
(охват фиксированного и мобильного интернета). Отдельные регионы находятся на первичном этапе, в которых только
начинается повсеместная цнфровнзацня, определяя их последующее развитие по распространению локальных цифровых сервисов
достигло в «продвинутых» российских предоставление «близких цифровых
региональных кластерах своего предела возможностей» для жителей «отсталых»
О российских региональных кластеров
- «продвинутые» российские цу^кппу региональные кластеры
Источники: составлено авторами
Рис. 2. Динамика развития процесса предоставления цифровых возможностей для жителей «продвинутых» и «отсталым» региональных российских кластеров
В «отсталых» российских регионах многие цифровые продукты (совокупность информации в цифровой среде) просто недоступны, а если и доступны, то горожане не всегда достаточно осведомлены о возможных цифровых услугах. Имеются определенные особенности поведения, потребления товаров и услуг, комму-ницирования. В связи с чем, попытки трансплантации «передовых» институтов цифровизации «продвинутых» регионов путем внедрения цифровых сервисов и «оцифровки» региональных пространств могут оказаться не всегда удачными и быстрыми. Такие переменные, как обеспеченность ИКТ и локальными цифровыми сервисами (ЛЦС), доступность возможностей (финансовых и физических), цифровая грамотность населения, структура цифровых услуг, региональный уровень креативности, наличие креативной среды1 и др., также детерминируют существующие различия.
Особый интерес представляет «алхимия» развития цифровых региональных пространств России в силу их масштабности. Необходимо понять, в чем специфика региональной цифровизации, какие региональные факторы оказывают влияние на становление и развитие цифровой экономики (ЦЭ) и определяют распространение цифровых продуктов и услуг на региональные российские территории, формируя при этом новые реалии управления, услуг, компетенций и отношений? Объясняются ли лидирующие позиции регионов по развитию ЦЭ только экономическими факторами? Чем вызвана цифровая ассиметрия регионального развития и объясняется ли она только дифференциацией населения по доходам? Оказывают ли влияние на цифровое неравенство такие показатели, как специализация региона проживания, возраст, уровень образования проживающего в регионе населения и другие социально-демографические характеристики? Существует ли взаимовлияние между креативностью региональной среды и региональными процессами, способствующими продвижению «цифры», обеспечивая более быструю и глубокую цифровиза-цию региональных пространств?
Таким образом, исследование явления «оцифровки» как системного регионального процесса, выделения факторов развития информационно-креативной парадигмы, изучение российской специфики виньетирования, масштабности и глубины цифрового регионализма, понимание причинной обусловленности неравномерности доступа к цифровым возможностям и получению преимуществ от использования цифровых платформ, как организациями, так и российскими гражданами в отдельности, становится одной из
приоритетных областей анализа не только с научной, но и практической точки зрения. Данное понимание позволит не только рефлексировать степень регионально-цифрового неравенства, но и оптимизировать дорожную карту реализации программы «Цифровая экономика РФ», направленную на развитие цифровой инфраструктуры и предоставление «близких цифровых возможностей» жителям российских регионов.
Основные исследовательские подходы в изучении факториальных детерминант процесса цифровизации. В современной научной литературе по исследованию проблем развития ЦЭ, по изучению процесса цифро-визации как основы развития современного общества и порождаемых им новых форм неравенства2, используются различные подходы, среди которых особую роль играет географический подход3. Согласно которому цифровое и информационное неравенство изучается на двух уровнях: между странами на макроуровне и между регионами, городами, индивидами или домохозяйства-ми в пределах одного государства - на микроуровне [3]. В данной статье анализ проводится лишь на микроуровне, так как исследование на макроуровне требует иной фокусировки масштабности проблематики и временной ретроспективы, выводя при этом на другие заключения и, вытекающие из них рекомендации.
В абсолютном большинстве современных работ, среди определяющих факторов при изучении структуры цифрового неравенства между «продвинутыми» и «отсталыми» региональными кластерами выделяются от трех до пяти основных факториальных составляющих, детерминирующих данное неравенство. При подборе объясняющих переменных для определения детерминант цифрового регионального неравенства, как указывают М. Архипова и В. Сиротин, как правило, изучаются четыре факториально выражаемые показателя4, но в зависимости от авторской позиции корректного выбора эконометрического инструмента-
1 Именно креативная среда является той питательной средой продвижения информационно-сетевых технологий и коммуникационно-цифровых трансформаций, как решающего фактора и средства процесса цифровизации, что в итоге обеспечивает более быструю «оцифровку» российского пространства [14].
2 Одной из новых форм неравенства становится цифровое (страновое, региональное, индивидуальное) неравенство. В этой связи аналогичную точку зрения высказывает М. Кастельс, который указывает, что «...к уже имеющимся источникам неравенства и социальных ограничений в обществе, .дифференциация между «интернет-имущими» и «интернет-неимущими» добавляет еще один фактор раскола.» [9, C. 67].
3 Общенаучный метод, сочетающий при анализе любой территориальной единицы как минимум два требования: учет пространства и комплектность («от геологии до идеологии»).
4 В рейтинге Digital Evolution Index 2017 для оценки каждого государства используется 170 уникальных параметров, которые группируются в 4 главных показателя, определяющих степень цифровизации: уровень предложения - наличие доступа к интернету и степень развития инфраструктуры; спрос потребителей на цифровые технологии; институциональная среда - политика государства, законодательство, ресурсы; инновационный климат - инвестиции в исследования, разработки, цифровые стартапы (Digital Planet 2017. How Competitiveness and Trust in Digital Economies Vary Across the World [Электронный ресурс]. URL: https://sites.tufts.edu/digitalplanet/files/2017/05/Digital_ Planet_2017_FINAL.pdf (дата обращения 16.10.2019)).
рия используется как большее, так и меньшее их количество [1, с. 672]. Так, например, в работе С. Дасгупта с соавторами исследуется влияние следующих четырех основных факторов, в частности, процентного соотношения городского (доли городского) и сельского населения, подушевого дохода, индекса конкурентности политики и вектора региональных дамми [21]. М. По-хьола помимо дохода, включает в состав детерминант относительную стоимость ИКТ оборудования, долю сельского хозяйства в ВВП, открытость экономики и метрики человеческого капитала, одной из которых является региональная креативность [28]. М. Биллон с соавторами при изучении структуры цифрового неравенства пришли к выводу о том, что определяющее влияние на неё оказывают стоимость интернет-услуг, возрастно-половая структура, доля урбанизированного населения, а также средний уровень интеллекта населения [18].
Более того, исследования цифрового дисбаланса обнаруживают значимость внутрирегиональных и персонифицированных характеристик самих индивидуумов и их домохозяйств. Так, Л. Керно и Т. Ама-рал в своей работе отмечают, что спрос на интернет, например, в Испании, положительно коррелирует с величиной дохода, а с возрастом потребителей, - отрицательно [19]. В Польше, по данным Р. Дудека, доступ к интернету помимо дохода, обусловлен не только уровнем образования, наличием детей в семье, но и уровнем средовой креативности. Помимо этого, как указывает исследователь, меньшими возможностями для подключения к интернетной сети обладают сельское население и домохозяйства, во главе которых находится женщина [22]. В Турции низкая информационно-технологическая компетенция населения, по мнению К. Килана и М. Оздемира, обусловлена неравенством возможностей домохозяйств [20]. Для Бразилии1 определяющим детерминантом также является фактор низкой информационной компетенции и технологической неграмотности населения, особенно в старших возрастах2 [27]. Некоторые авторы, в зависимости от особенностей исследования, выстраивая классификацию показателей, группируют их отдель-
1 В период с 2005 по 2013 гг. в Бразилии отмечается тенденция снижения цифрового разрыва и нивелирование (выравнивание) цифрового неравенства.
2 Однако в работе М. Архиповой и В. Сиротина, в процессе проведенного корреляционного анализа в период 2011-2015 гг. было выявлено, что влияние данного фактора происходит нетипичным образом. В частности, на российской выборке было выявлено, что доля населения региона в возрасте 65 лет и старше активно использует цифровые технологии, о чем свидетельствует положительная корреляционная связь показателя «доля населения в возрасте 65 лет и старше и доля женщин в населении региона, % (old)» с индексом доступности ИКТ [1]. Данный факт можно объяснить, во-первых, ментальными особенностями российской выборки и, во-вторых, ролью данного фактора как прокси-переменной для успешности функционирования социально-экономических институтов региона.
но на экономические, демографические или социальные, инфраструктурные и иные группы [16].
Тема информационно-цифрового неравенства в российском научном сообществе преимущественно разрабатывается политологами [4; 13 и др.] и социологами [6; 10; 11 и др.]. Среди немногочисленных исследовательских работ, содержащих статистический анализ проблемы ЦН, особо выделяется работа О.В. Волченко, в которой автор, используя мультиномиальную бинарную логистическую регрессию, определяет факторы цифрового дисбаланса среди различных групп населения РФ, прослеживая его трансформацию во временной ретроспективе с 2011 по 2013 гг. [5]. Предложенная авторская модель позволяет выявить классические факториальные детерминанты цифрового неравенства, к которым относятся доход респондентов, их возраст, образование и место проживания.
Ю.А. Кузнецов и С.Е. Маркова в своей работе анализируют изменения показателя «проникновение услуг широкополосного доступа интернет для домохозяйств» в период с 2010 по 2013 гг. через разности между его максимальным и минимальным уровнями. Совмещая, полученные при этом «портреты» регионов, авторы делают вывод о качественных изменениях, произошедших в федеральных округах РФ [11]. Как указывают М.Ю. Архипова и В.П. Сиротин, аналогичная методология была применена к анализу проникновения услуг мобильного интернета в домохозяйства российских регионов в период с 2012 по 2013 гг. В результате по обеим характеристикам обнаружено увеличение разрыва в обеспечении доступа для домохозяйств [1].
Используя метод главных компонент, в своей более ранней работе М.Ю. Архипова, В.П. Сиротин и Н.А. Сухарева, из десяти характеристик цифровиза-ции и развития ИКТ выводят три интегральных показателя, свертываемых в единый индикатор для измерения цифрового регионального неравенства в России [2]. В дальнейших своих работах данные авторы, развивая методологию исследования феномена ЦЭ и цифрового неравенства в российских регионах, определяют новые показатели. В частности, для изучения региональных диспропорций в уровне развития ЦЭ вводится композитный индикатор, который позволяет учитывать доступность к базовым ИКТ и доступность услуг проводной связи (высокая стоимость услуг мобильной связи и интернета в месяц по отношению к среднемесячной заработной плате; увеличение в общей структуре расходов домохозяйств расходов на продукты питания - негативно и статистически значимо сказываются на величине индекса доступности). На основе этого предлагается методика классификации (различия по средним значениям переменных по кластерам) регионов России по уровню развития цифровых технологий, то есть определения величины
неравенства проникновения определенных передовых технологий в разные группы регионов. Более того, на основе моделей регрессии по панельным данным были определены ключевые детерминанты цифрового развития и информационного неравенства, изменение которых влияет на значение индекса доступности ИКТ и основных параметров цифрового неравенства [1]. В итоге было подтверждено превалирующее воздействие экономических параметров на цифровое региональное неравенство, так как переменные именно из этой категории были включены авторами во все три построенные ими модели.
Таким образом, проведенный анализ публикаций по теме исследования, во-первых, продемонстрировал направленность внимания ученых мировых стран к проблемам развития цифровых технологий и цифрового неравенства, во-вторых, выявил наличие потребности в дополнительных исследованиях, посвященных изучению ЦЭ и цифрового неравенства в РФ, как на уровне страны в целом, так и в региональном разрезе, в-третьих, показал, что среди детерминант цифрового неравенства, такая составляющая, как креативность была указана и изучена, лишь в нескольких работах, и только зарубежными учеными. Эти обстоятельства подтолкнули нас к проведению исследования процесса развития ЦЭ России и российских регионов, и, в частности, взаимосвязи региональной креативности (креативности региональной среды) и цифрового регионализма (развития процессов цифровизации).
Факторы, определяющие распространение цифровых продуктов и услуг. Достаточно медленно и неравномерно в «отсталых» российских регионах распространяются цифровые продукты и инфраструктура - ИКТ, ЛЦС, выступающие информационным каркасом «поставки» информации в цифровой форме и создающие цифровую базу для онлайн-услуг, как внутри, так и между российскими регионами.
Проникновение цифровых сервисов в регионы сопряжено не столько с появлением новой инфраструктуры, сколько с изменениями в поведенческих паттернах горожан. Уровень проникновения интернета в домашних хозяйствах уже превышает 70%. Поэтому актуальная задача - сформировать экосистему и культуру использования современных цифровых сервисов и технологий, выработать «цифровые компетенции» и практики.
Синергия многих составляющих влияет на готовность россиян воспринимать новые цифровые продукты и форматы услуг. Эти факториальные переменные включают не только личностные (индивидуальные)/ персональные, но и средовые, региональные факторы (рис. 3).
Так, например, по данным Международного союза электросвязи (ITU) существует релевантная зависимость между местом проживания и использованием интернета [17; 26]. Согласно мнения российских ис-
следователей, в «отсталом» региональном кластере из-за низкой цифровой грамотности, а также «кумулятивного эффекта» других факториальных переменных (более узкие цифровые компетенции, низкие уровень образования и цифровые навыки, слабая цифровая грамотность, не высокий уровень доходов и т.д.), интернет преимущественно используется для общения; инкапсулированная в сети «Интернет» функциональность используется лишь частично. Жители «продвинутого» регионального кластера используют его помимо прочего для совершения покупок, получения услуг и проведения финансовых операций [1; 11; 13 и др.].
Региональная креативность - фактор, детерминирующий цифровой регионализм. В 1985 году шведский исследователь А. Андерсон в числе факториаль-ных переменных регионального развития впервые упомянул показатель креативности [15], а Ч. Лэндри1 и Р. Флорида впоследствии разработали теорию креативности, в которой указывается о детерминирующем эффекте креативности среды на многие региональные процессы [23]. Одним из таких процессов является цифровизация. Следовательно, можно полагать, что креативность (тем или иным образом) способствует продвижению цифровых продуктов, обеспечивая тем самым более быструю и глубокую «оцифровку» регионального пространства. Оценка креативности региона (индекс креативности среды / пространства), как правило, строится на комплексной оценке наличия трех компонентов: «таланта», «толерантности» и «технологий» (принцип «трёх Т»2) [24] (табл. 1).
По мнению Н.Ю. Замятиной и А.Н. Пилясова «... в оценке креативности ключевую роль играют структурные свойства конкретного регионального сообщества, а именно, значение и место креативной деятельности в его системе ценностей» [7, с. 257], предметное воплощение и реализация которых интернированы в организации городского пространства, производства, досуга, уровне и качестве цифровых услуг, дизайне зданий и офисов, рабочем режиме региональной индустрии сферы услуг, наличии цифровых компетенций и т.д.) (рис. 4).
1 Без соответствующих количественных индикаторов Ч. Лэндри приводит более десяти критериев креативности. В составе показателей общественная и политическая среда, предпринимательство, исследования и инновации, разнообразие, жизненность, среда для обучения и таланта, стратегическое мышление, коммуникации, местное саморазвитие, хорошие условия жизни, профессионализм и эффективность, развитие сетевых структур. Поэтому более рационально использовать систему оценки Р. Флориды (Landry Ch. [Личный сайт] URL:http://www.charleslandry.com. (Дата обращения 12.04.2018)).
2 Р. Флорида постоянно подчеркивал, что ни один из данных показателей в отдельности не может обеспечить успешного регионального развития, только системное их сочетание является главным условием инвестиций в технологии, притяжения талантов и открытости новым людям и новым идеям [24].
Источники: составлено авторами
Рис. 3. Схемная модель факториальных переменных, влияющих на проникновение цифровых продуктов и услуг на региональные территории страны
Таблица 1.
Индекс креативности пространства
Индекс креативности пространства
Принцип «трёх Т» Талант регионального сообщества Главная движущая сила, в том числе и процесса цифровизации региона, инкорпорирующая в данном пространственном месте концентрацию творческих, высокообразованных людей.
Толерантность Фактор, обеспечивающий для потенциально креативных людей «низкие входные барьеры», точкой притяжения которых, при выборе места жительства является разнообразная, толерантная и свободная среда.
Технологии1 Результат воплощения креативности, прежде всего, в экономической сфере; оцениваются через высокий уровень инноваций, а также степень развития в регионе цифровых технологий.
Источник: составлено авторами
1 Для учета зависимости уровня развития технологий от концентрации креативности человеческого капитала (таланта), равно как и для учета некоторых других взаимосвязей между отдельными компонентами итогового индекса, обычно применяется регрессионная модель [25].
Источник: составлено авторами
Рис. 4. Схемная модель составляющих индекса креативности региона
Индекс креативности российских регионов оценивался авторами посредством метода сводного латентного показателя. В соответствии с этим методом, значения основных показателей, используемых для построения сводного индекса региональной креативности, приведенные в таблице 2, переводятся в безразмерные индек-
сы (нормализуются) по формуле: Ri=(Xi-Xmm)/(Xmax-Хтт) либо Ri=1-((Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin)), так, что все регионы ранжируются по шкале от 0 (худшее значение) до 1 (лучшее значение). Частные индексы рассчитываются как среднее арифметическое из составляющих их показателей [7, с. 302].
Таблица 2.
Система показателей, используемых для построения сводного индекса региональной креативности включающего субиндексы «таланта», «технологий» и «толерантности»
Сводный индекс Субиндексы Частные индексы и их показатели Характеристика Единица измерения
и креативного класса Число «поставщиков задач» на 1000 жителей Чел., год
т с о н Таланта человеческого капитала Доля занятых, имеющих высшее образование %, год
1 е ИНДЕКС научного таланта Число исследователей на 1 млн. жителей1 Чел., год
р и « Технологий инвестиций в науку Доля затрат на исследования и разработки в ВРП %, год
но А инноваций Число патентов на 1 млн. жителей2 Ед., период (год)
на о ги ^ Р Толерантности открытости регионального сообщества Доля жителей, проживающих не с рождения %, год
Источник: составлено авторами
1 Число ученых в среднем по России на 1 млн. жителей составляет 2739 чел. [8].
2 Число патентов в среднем по России на 1 млн. жителей составляет 517 единиц [7].
Исследование Р. Флориды, проведенное для 45 стран мира [24] положено в основу методики расчета совокупного показателя (сводный индекс креативности) и рассчитывается как среднее арифметическое частных показателей. Это позволило идентифицировать не ранговую позицию региона по отношению к другому/другим, а реальную ситуацию показателей креативности.
Более подробное изложение методики разработки и расчета представлено в работе Н.Ю. Замятиной и А.Н. Пилясова [7]. Из-за ограниченного объема статьи представлять весь алгоритм расчетной методики является нецелесообразным, так как научная гипотеза и вытека-
ющая из нее цель статьи, заключается в определении корреляционных связей между креативностью региона и процессом его цифровизации. Иными словами, задача работы - в выявлении качественного уровня корреляционной зависимости (влияния/не влияния) индекса региональной креативности (как одного из детерминантов) с индексом цифровизации регионов, а не в представлении известной методики расчета индексов. В таблице 3 представлены числовые значения сводного индекса креативности, включающего компоненты сводных субиндексов «таланта», «технологий» и «толерантности» для каждого региона РФ в отдельности, а также сводный индекс креативности для России в целом.
Субъект РФ Сводный индекс Сводный индекс креативности
Таланта Технологий Толерантности
Алтайский край 0,24 0,11 0,62 0,32
Амурская область 0,16 0,08 0,71 0,32
Архангельская область 0,20 0,06 0,49 0,25
Астраханская область 0,25 0,10 0,34 0,23
Белгородская область 0,22 0,07 0,51 0,27
Брянская область 0,34 0,06 0,28 0,23
Владимирская область 0,26 0,28 0,45 0,33
Волгоградская область 0,25 0,14 0,63 0,34
Вологодская область 0,20 0,10 0,52 0,27
Воронежская область 0,36 0,36 0,41 0,38
г. Москва 1,00 0,75 0,45 0,73
Еврейская автономная область 0,17 0,01 0,78 0,32
Забайкальский край (Читинская область) 0,16 0,06 0,44 0,22
Ивановская область 0,23 0,14 0,40 0,25
Иркутская область 0,31 0,14 0,60 0,35
Кабардино-Балкарская Республика 0,33 0,07 0,20 0,20
Калининградская область 0,29 0,15 0,83 0,42
Калужская область 0,40 0,44 0,63 0,49
Камчатский край 0,28 0,17 0,74 0,39
Карачаево-Черкесская Республика 0,29 0,08 0,39 0,26
Кемеровская область 0,24 0,09 0,50 0,28
Кировская область 0,21 0,13 0,53 0,29
Костромская область 0,19 0,07 0,48 0,24
Краснодарский край 0,24 0,28 0,64 0,39
Красноярский край 0,29 0,18 0,73 0,40
Курганская область 0,15 0,08 0,51 0,25
Курская область 0,25 0,19 0,37 0,27
Ленинградская область 0,27 0,16 0,88 0,44
Липецкая область 0,23 0,10 0,35 0,22
Магаданская область 0,39 0,12 0,93 0,48
Московская область 0,52 0,63 0,62 0,59
Мурманская область 0,28 0,14 0,79 0,40
Нижегородская область 0,45 0,79 0,33 0,52
Новгородская область 0,24 0,09 0,62 0,31
Таблица 3.
Сводные индексы таланта, технологий, толерантности и сводный индекс креативности российских регионов (2015-2016 гг.)
Новосибирская область 0,43 0,47 0,55 0,48
Омская область 0,30 0,19 0,54 0,34
Оренбургская область 0,18 0,07 0,51 0,25
Орловская область 0,29 0,24 0,42 0,31
Пензенская область 0,28 0,25 0,41 0,31
Пермский край 0,28 0,45 0,42 0,39
Приморский край 0,32 0,19 0,65 0,39
Псковская область 0,16 0,02 0,56 0,25
Республика Адыгея (Адыгея) 0,24 0,01 0,69 0,32
Республика Алтай 0,20 0,02 0,62 0,28
Республика Башкортостан 0,22 0,17 0,42 0,27
Республика Бурятия 0,27 0,09 0,53 0,29
Республика Дагестан 0,20 0,06 0,01 0,09
Республика Ингушетия 0,13 0,01 0,49 0,21
Республика Калмыкия 0,24 0,05 0,71 0,33
Республика Карелия 0,27 0,06 0,68 0,33
Республика Коми 0,26 0,09 0,70 0,35
Республика Крым 0,25 0,08 0,48 0,27
Республика Марий Эл 0,30 0,24 0,49 0,34
Республика Мордовия 0,28 0,07 0,31 0,22
Республика Саха (Якутия) 0,36 0,09 0,61 0,35
Республика Северная Осетия - Алания 0,35 0,15 0,34 0,28
Республика Татарстан (Татарстан) 0,28 0,24 0,43 0,31
Республика Тыва 0,20 0,07 0,42 0,23
Республика Хакасия 0,19 0,01 0,87 0,35
Ростовская область 0,31 0,27 0,53 0,37
Рязанская область 0,28 0,22 0,46 0,32
Самарская область 0,38 0,39 0,59 0,45
г. Санкт-Петербург 0,87 0,77 0,42 0,68
Саратовская область 0,33 0,19 0,55 0,35
Сахалинская область 0,26 0,04 0,66 0,32
Свердловская область 0,30 0,26 0,57 0,37
г. Севастополь 0,17 0,07 0,36 0,20
Смоленская область 0,23 0,09 0,56 0,29
Ставропольский край 0,26 0,08 0,68 0,34
Тамбовская область 0,17 0,16 0,32 0,21
Тверская область 0,28 0,24 0,56 0,36
Томская область 0,46 0,47 0,69 0,54
Тульская область 0,29 0,31 0,42 0,34
Тюменская область 0,31 0,09 1,01 0,47
Удмурская Республика 0,27 0,13 0,48 0,29
Ульяновская область 0,33 0,52 0,56 0,47
Хабаровский край 0,40 0,19 0,70 0,43
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 0,21 0,07 0,41 0,23
Челябинская область 0,31 0,26 0,50 0,36
Чеченская Республика 0,22 0,11 0,31 0,21
Чувашская Республика - Чувашия 0,24 0,09 0,43 0,25
Чукотский автономный округ 0,36 0,03 0,79 0,39
Ямало-Ненецкий автономный округ 0,14 0,17 0,27 0,29
Ярославская область 0,33 0,27 0,36 0,32
Российская Федерация 0,39 0,26 0,52 0,39
Источник: Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. Стат.сб. / Рос. стат. М.
Рос. стат., 2016. 412 с.
В результате расчетов сводный индекс креативности (среднее от индексов таланта, технологий и толерантности)1 для России оказался равным 0,39, что релевантно оценочным показателям, представленным Р. Флоридой. Сравнение российского уровня креатив-
1 Сводный (общий) индекс региональной креативности представляет собой оценку важнейшей, но почти «неуловимой» субстанции территориального развития, включающую среднее трёх социально-экономических индексных показателей - таланта, толерантности и технологий. В последние два десятилетия, к примеру, новейшие американские и европейские школы региональных исследований выполнили множество работ по оценке регионов и территориального развития (однако, в регионах и городах России такого рода исследований практически не проводится, хотя возможности исследовательского поля намного шире) (в частности, с использованием показателей среднего уровня образования, способности к коммуникации региональных жителей, уровня социального капитала, региональной креативности, доверия между агентами экономики, информационно-коммуникативных технологий (ИКТ) и цифровой развитости, компьютерной оснащенности, наличия и внедрения ЛЦС и многих десятков других), в которых показано, что в подобного рода исследованиях, в результате сжатия обычно выделяются от трех до пяти референтно-факториаль-ных индексных показателей.
Типологическая кластеризация креа
ности с уровнем креативности, например, европейских и американских городов, которые существенно продвинулись на пути от аграрной и индустриально-промышленной экономики к сервисной и экономике услуг, демонстрирует огромный разрыв по показателям креативности. Причиной априорной некоррели-руемости которых является факт того, что российские регионы находятся в начале этого пути [12]. Даже при сходстве многих оценочных показателей, - выводы принципиально иные.
Первые 25 российских регионов, - лидеры по сводному индексу креативности, - это не только столичные агломерации, центральные города и интегрированные с ними области, но и крупные университетские и научно-образовательные центры, которые можно сгруппировать в четыре кластера. Типологиза-ция креативных российских регионов позволяет сделать вывод о том, что в целом для России характерны два основных типа (табл. 4).
Таблица 4.
1вных регионов и их характеристика
Кластерные региональные группы Типы креативных регионов Города, регионы Характеристика Общие черты
В первую группу входят лидеры -Москва, Санкт-Петербург, Московская, Томская, Нижегородская, Новосибирская, Ульяновская, Калужская и Самарская области. Первый тип Высоко урбанизированные, компактные регионы, крупные городские агломерации, центральные города-регионы, - как и в Европе, - Москва, Санкт-Петербург, Московская, Калужская, Ленинградская, Нижегородская, Калининградская области. Креативный потенциал формируется за счет всего контура страны, вся её площадь и все её этническое и культурное разнообразие работают на то, чтобы они по уровню креативности оторвались от остальных регионов. Профиль их главной, часто экспортно-ориентированной экономической деятельности, создает благоприятные «материальные» предпосылки для формирования широкой ориентации на мировые рынки и мировые региональные страны (например, добыча востребованных на мировых рынках природных ресурсов, продукция обрабатывающей промышленности, оказание финансовых, логистических услуг и др.). Экономическая структура обладает значительной гибкостью и пластичностью, способна к оперативной реструктуризации к новому профилю, переменам в специализации в нескольких направлениях сразу за счет наличия мобильных, мало инерционных, легко изменяемых материальных (иногда неспецифичных) активов, которые легко могут быть «собраны» под новые траектории развития. Основные природные и материальные активы обладают свойствами легкой делимости, что облегчает формирование структуры региона.
Вторая группа представлена Тюменской, Магаданской, Ленинградской, Мурманской и Ростовской областями. Высокий потен-циал которых обеспечивают позитивные характеристики региональных (местных) сообществ.
Второй тип Исключительно российское явление. Это, прежде всего, северные регионы обширных российских пространств, расположенные в нескольких ландшафтных зонах2, объединяющие огромные, слабо заселенные территории и средние по размеру (менее 1 млн. чел.) городские центры - Республика Саха (Якутия), Красноярский, Хабаровский, Камчатский края, Тюменская, Магаданская области. Креативность подпитывается за счет объединения носителей разного знания, интенсивной периферийно-центральной внутрирегиональной миграции. Именно ввиду того, что для эффекта ландшафтного разнообразия необходимо, чтобы регион имел значительную площадь, он не действует, например, в странах Евросоюза и США3.
Территории, имеющие высокое значение индексов человеческого капитала (Хабаровский, Приморский края, Калининградская область), инвестиций в науку (Камчатский край, Свердловская область) и инновационной деятельности (Красноярский край) формируют третью группу регионов.
Территории, которые в перспективе могут добиться более высоких показателей и перейти в другие группы образуют четвертую группа регионов: Пермский и Краснодарский край, Воронежская область.
Источник: составлено авторами
2 Чем выше ландшафтное разнообразие внутри регионального контура (сила эффекта ландшафтного разнообразия, как правило, непосредственно зависит от размеров территории региона), тем лучше условия для инновационной, творческой деятельности и потому более креативных городских центров.
3 Поскольку нет внутренних источников культурного разнообразия, как важнейших предпосылок для креативности крупных городских центров, используются механизмы создания такого разнообразия по первому типу, т.е. за счет усиления потока внешних мигрантов в США и западноевропейские города-миллионеры. В частности, весь проект расширения Евросоюза есть, по сути, попытка увеличить культурное разнообразие и креативность городов-регионов старого европейского ядра за счет притока талантливых мигрантов из «новых» стран Восточной Европы.
В общем перечне рейтинга российских регионов-аутсайдеров по сводному индексу креативности также можно выделить два основных типа - аграрные (агроиндустриальные) и исторически русские региональные пространства очень широкой географии Центра, Северо-Запада, Юга, Поволжья, Урала, Сибири и Дальнего Востока (табл. 5).
Недостаток креативности в этих регионах является консигнатором, замедляющим экономическое развитие, а впоследствии, по мере трансформационного перехода от промышленной к сервисной экономике (второго этапа цифровизации) станет серьезным фактором риска.
В аналогичном рейтинге, например, американских штатов, носителями «постматериалистических» ценностей знания, символов, брендов являются креативные регионы, как правило, высоко интеллектуальной сервисной специализации. «Некреативные» штаты занимаются выпуском материальных/индустриальных ценностей. В российской практике подобной ситуации не прослеживается. Регионально-промышленные зоны, включающие и сервисные центры наравне попадают в список лидеров рейтинга. Внутрирегиональная российская дифференциация прослеживается по оси урбани-
Специфика региональной цифровизации. Для
измерения возникающей новой цифровой реальности российских регионов, имея ввиду активное внедрение
зированные-аграрные. Высоко урбанизированные регионы в отличие от аграрных имеют сильные позиции по сводному индексу креативности. Индустриальная принадлежность выступает производной креативности, аграрная наоборот нивелирует креативный потенциал.
Разные стадии постиндустриальной трансформации в американском и российском случае формируют отличия в экономическом срезе лидеров рейтинга креативности. В США данный переход практически завершен, о чем свидетельствует поляризации регионов с индустриальной и постиндустриальной специализацией. Российские регионы только начинают этот переход [8]. В связи с этим прослеживается отчетливая поляризация на индустриальные и аграрные регионы. Существенные различия креативных и некреативных регионов в России позволяют идентифицировать две модели регионализма. Первая модель креативных регионов в своем целеполагании объективно работает на увеличение индекса креативности. Вторая модель развития региона нацелена на технологическое и техническое его обеспечение в рамках экономической политики региональной промышленной власти, централизованных форм экономической деятельности и управления ею.
информационно -коммуникационно -цифровых техноло -гий, находящей свое выражение в уровне их цифровиза-ции, можно использовать следующие индексы (табл. 6).
Таблица 5.
Типология регионов-аутсайдеров и их характеристика
Типы регионов-аутсайдеров Города, регионы Характеристика Общие черты
Аграрные и агроиндустриальные регионы Республики Кавказа, Поволжья, Забайкалья; Курская, Астраханская, Брянская, Липецкая, Тамбовская области. Характеризующим признаком является феномен, получивший название социального склероза [15], ограничивающий возможности поддержания и продвижения талантливых людей с их креативной потенцией внутри регионально-пространственного контура. Одинаково низкими, с небольшой вариацией, являются все индикаторы креативности: информационная закрытость (периферийность); нетерпимость к новым (средовым) условиям; доминирование информационных обменов в жестких пределах одного регионального контура подпитывается сильной местной идентичностью, что приводит к крайне немногочисленным обменам информацией за пределами этих мощных сетей.
Архангельская, Оренбургская, Псковская, Курганская, Костромская, Читинская, Смоленская, Кемеровская, Белгородская, Ивановская, Вологодская области и Республика Башкортостан. Сохраняют свою роль жестко организованная производственная жизнь и менее разнообразная культурная среда.
Источник: составлено авторами
Индексы измерения уровня региональной цифровизации
№ п/п
Индексы цифровизации
Характеристика
Индекс развития ИКТ1
Основной интегральный показатель уровня цифровизации, позволяющий ранжировать регионы по степени развития цифровой среды.
Индекс цифровой грамотности
Интегральный индекс, включающий в себя 3 субиндекса: цифровое потребление; цифровые компетенции; цифровая безопасность. Расчет основан на использовании мониторинговых показателей цифровых компетенций субъекта, характеризующие «первичную» цифровизацию (покрытие интернета мобильного и стационарного) и «вторичную» - общие показатели цифровой компетенции (компетентность проведения финансовых операций посредством интернета, культура коммуникаций в соцсетях и др.). Динамика индекса цифровой грамотности в РФ представлена в таблице 6.1.
Таблица 6.1
Динамика индекса цифровой грамотности жителей российских регионов
Субиндексы цифровой грамотности Динамика индекса цифровой грамотности (по годам)
2015 2016 2017
С У Б И Н Д Е К С цифрового потребления 5,17 5,49 5,35
цифровых компетенций 4,48 5,27 6,48
цифровой безопасности 4,86 5,57 5,43
Индекс цифровой грамотности жителей российских регионов 4,83 5,44 5,75
Источник: составлено авторами по данным расчета индекса цифровой грамотности, 2017 (РОЦИТ)
Индекс
цифровой жизни
Системный индекс, основанный на оценке цифровизации в таких сферах как транспорт, финансы, торговля, медицина, образование, СМИ, администрация.
1
2
3
Источник: составлено авторами
1 IDI - ICT Development Index Measuring the information Society Report, 2016 (ITU).
Индекс цифровой жизни российских регионов рассчитывался как среднее индексов развития ИКТ, сводного индекса цифровой грамотности, включающего среднее субиндексов цифрового потребления, цифровых компетенций и цифровой безопасности.
В таблице 7 представлены данные по основным индексам региональной цифровизации.
В таблице 8 представлены интересные закономерности, выявленные при сопоставлении рангов регионов по сводному индексу креативности и по индексу
цифровой жизни. Место региона по сводному индексу креативности далеко не всегда совпадает с его рангом по индексу цифровой жизни.
Сопоставление позволяет выделить три группы регионов (табл. 9).
Представленные результаты позволяют прийти к выводу о том, что российская экономическая среда структурирует региональное жизненное и экономическое пространства по своим креативно-цифровым матрицам (рис. 5).
Основные индексы цифровизации российских регионов (2017 г.)
Субъект РФ Индекс развития ИКТ Субиндекс Индекс цифровой грамотности Индекс цифровой жизни
цифрового потребления цифровых компетенций цифровой безопасности
Алтайский край 2,02 3,09 1,94 1,67 2,23 2,12
Амурская область 2,17 2,59 1,11 1,17 1,62 1,89
Архангельская область 2,20 2,75 2,12 1,45 2,10 2,15
Астраханская область 2,70 3,07 2,21 1,31 2,19 2,44
Белгородская область 3,71 3,15 3,71 1,77 2,87 3,29
Брянская область 2,17 2,84 1,34 1,17 1,78 1,97
Владимирская область 2,63 2,71 1,34 0,97 1,67 2,15
Волгоградская область 3,37 3,23 2,84 2,75 2,94 3,15
Вологодская область 3,41 2,88 1,61 1,94 2,14 2,77
Воронежская область 3,61 3,41 3,11 3,74 3,08 3,34
г. Москва 6,93 8,84 7,08 6,62 7,51 7,22
Еврейская автономная область 2,45 2,71 0,94 0,93 1,52 1,98
Забайкальский край (Читинская область) 2,01 2,67 1,27 1,92 1,95 1,98
Ивановская область 3,04 3,14 3,04 2,20 2,79 2,91
Иркутская область 2,84 3,02 3,15 2,83 3,00 2,92
Кабардино-Балкарская Республика 1,83 2,71 1,19 1,64 1,84 1,83
Калининградская область 3,46 4,27 3,17 4,15 3,86 3,66
Калужская область 2,56 4,13 2,18 2,12 2,81 2,68
Камчатский край 2,26 2,86 1,17 1,23 1,75 2,00
Карачаево-Черкесская Республика 2,86 3,41 2,41 1,42 2,41 2,63
Кемеровская область 3,13 2,79 2,23 1,14 2,05 2,59
Кировская область 2,43 2,81 2,17 1,24 2,07 2,25
Костромская область 2,66 3,23 1,94 2,23 2,46 2,56
Краснодарский край 3,21 3,87 2,75 2,23 2,95 3,08
Красноярский край 2,17 2,97 1,24 1,97 2,06 2,11
Курганская область 2,50 2,79 1,72 1,84 2,11 2,30
Курская область 2,87 3,11 2,37 2,13 2,53 2,70
Ленинградская область 3,45 4,76 4,35 2,41 3,84 3,64
Липецкая область 3,11 2,99 2,70 2,67 2,78 2,94
Магаданская область 1,70 3,15 1,74 1,13 2,00 1,85
Московская область 5,05 6,14 6,93 5,48 6,18 5,61
Мурманская область 1,81 3,04 1,89 2,11 2,34 2,07
Нижегородская область 3,21 3,91 3,13 3,64 3,56 3,38
Новгородская область 2,16 3,30 2,16 2,48 2,64 2,40
Новосибирская область 2,19 5,27 4,17 2,74 4,06 3,12
Омская область 3,14 4,12 3,47 3,74 3,77 3,45
Оренбургская область 2,00 2,88 1,78 1,13 1,93 1,96
Орловская область 2,18 3,10 2,27 3,62 2,99 2,58
Пензенская область 2,73 2,45 1,55 1,75 1,91 2,32
Пермский край 3,23 2,76 1,63 1,43 1,94 2,58
Приморский край 2,96 3,17 2,19 2,31 2,55 2,75
Псковская область 1,99 3,10 1,83 1,27 2,06 2,02
Республика Адыгея (Адыгея) 2,04 2,61 0,79 1,19 1,53 1,78
Республика Алтай 3,44 2,13 1,74 1,65 1,84 2,64
Республика Башкортостан 3,12 2,98 2,66 1,09 2,24 2,68
Республика Бурятия 2,11 2,46 1,43 1,19 1,69 1,90
Республика Дагестан 1,91 2,84 0,87 1,20 1,63 1,77
Республика Ингушетия 1,54 2,84 1,28 1,77 1,96 1,75
Республика Калмыкия 1,98 2,52 0,74 0,61 1,29 1,63
Республика Карелия 1,77 2,83 1,09 1,21 1,94 1,85
Республика Коми 2,71 3,01 1,73 1,17 1,97 2,34
Республика Крым 2,52 2,76 1,93 1,05 1,91 2,21
Республика Марий Эл 2,08 2,64 1,71 1,20 1,85 1,96
Республика Мордовия 1,94 2,35 1,11 2,24 1,90 1,92
Республика Саха (Якутия) 2,12 2,61 1,09 1,20 1,62 1,87
Республика Северная Осетия - Алания 3,01 2,47 1,95 1,73 2,05 2,53
Республика Татарстан (Татарстан) 3,73 4,68 3,83 4,57 4,36 4,04
Республика Тыва 2,10 2,78 1,19 0,89 1,62 1,86
Республика Хакасия 3,03 2,55 1,01 1,64 1,73 2,38
Ростовская область 3,19 2,76 1,67 1,76 2,06 2,62
Рязанская область 3,13 3,25 2,27 2,21 2,57 2,85
Самарская область 3,11 3,24 3,13 2,27 2,88 2,99
г. Санкт-Петербург 5,41 6,91 6,71 6,74 6,78 6,09
Саратовская область 3,12 2,97 2,44 2,71 2,70 2,91
Сахалинская область 2,19 2,67 0,83 0,84 1,44 1,81
Свердловская область 3,78 4,53 2,94 3,15 3,54 3,66
г. Севастополь 2,02 1,91 1,12 0,96 1,33 1,67
Смоленская область 2,97 2,73 1,84 1,19 1,92 2,44
Ставропольский край 3,12 2,77 2,21 1,64 2,20 2,66
Тамбовская область 1,74 2,98 1,65 2,31 2,31 2,02
Тверская область 3,27 2,95 2,14 1,46 2,18 2,72
Томская область 3,94 4,73 5,21 5,17 5,03 4,45
Тульская область 3,31 2,81 2,56 2,83 2,73 3,02
Тюменская область 2,24 2,97 1,23 1,12 1,80 2,02
Удмурдская Республика 2,51 2,77 1,21 1,42 1,80 2,15
Ульяновская область 2,93 2,43 2,41 1,18 2,00 2,46
Хабаровский край 2,79 3,25 2,76 3,01 3,00 2,89
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 1,69 1,27 1,09 1,73 1,36 1,52
Челябинская область 2,41 2,74 1,73 1,77 2,08 2,24
Чеченская Республика 2,13 1,97 1,62 2,01 1,86 1,99
Чувашская Республика - Чувашия 2,79 2,62 2,27 1,65 2,18 2,48
Чукотский автономный округ 1,83 2,21 0,96 1,17 1,44 1,63
Ямало-Ненецкий автономный округ 1,09 1,07 0,89 0,94 0,96 1,02
Ярославская область 2,78 3,15 2,17 1,42 2,24 2,51
Российская Федерация 4,87 5,35 6,48 5,43 5,75 5,57
Источник: Measuring the information Society Report, 2017 (ITU); Цифровая жизнь российских мегаполисов, 2017 (Сколково);
Индекс цифровой грамотности, 2017 (РОЦИТ).
Таблица 8.
Результаты сопоставительного анализа рангов российских регионов по сводному индексу креативности и индексу цифровой жизни
Субъект РФ Ранг региона по сводному индексу Субъект РФ Разница
креативности цифровой жизни в рангах
г. Москва 1 1 г. Москва 0
г. Санкт-Петербург 2 2 г. Санкт-Петербург 0
Московская область 3 3 Московская область 0
Томская область 4 4 Томская область 0
Нижегородская область 5 5 Республика Татарстан (Татарстан) ▼ -17
Калужская область 6 6 Калининградская область ▼ -6
Магаданская область 7 Свердловская область ▼ -10
Новосибирская область 7 Ленинградская область ▼ -3
Тюменская область 8 8 Омская область ▼ -11
Ульяновская область 9 Нижегородская область ▼ -4
Самарская область 9 10 Воронежская область ▼ -5
Ленинградская область 10 11 Белгородская область ▼ -14
Хабаровский край 11 12 Волгоградская область ▼ -7
Калининградская область 12 13 Новосибирская область А 5
Камчатский край 14 Краснодарский край 0
Красноярский край 13 15 Тульская область ▼ -4
Мурманская область 16 Самарская область А 7
Краснодарский край 17 Липецкая область ▼ -13
Пермский край 14 18 Иркутская область 0
Приморский край 19 Саратовская область А 1
Чукотский автономный округ Ивановская область ▼ -9
Воронежская область 15 20 Хабаровский край А 9
Ростовская область 16 21 Рязанская область 0
Свердловская область 22 Вологодская область ▼ -3
Тверская область 17 23 Приморский край Л 9
Челябинская область 24 Тверская область Л 7
Иркутская область 25 Курская область 0
Республика Коми 26 Калужская область Л 20
Республика Саха (Якутия) 18 Республика Башкортостан А 1
Республика Хакасия 27 Ставропольский край А 8
Саратовская область 28 Республика Алтай Л 4
Волгоградская область 29 Карачаево-Черкесская Республика А 3
Омская область 30 Ростовская область А 14
Республика Марий Эл 19 31 Кемеровская область А 7
Ставропольский край 32 Орловская область А 10
Тульская область Пермский край А 18
Владимирская область 33 Костромская область А 5
Республика Калмыкия 20 34 Республика Северная Осетия - Алания А 10
Республика Карелия 35 Ярославская область А 14
Алтайский край 36 Чувашская Республика - Чувашия А 9
Амурская область 37 Ульяновская область А 29
Еврейская автономная область Смоленская область А 14
Республика Адыгея (Адыгея) 21 38 Астраханская область А 9
Рязанская область 39 Новгородская область А 17
Сахалинская область 40 Республика Хакасия А 22
Ярославская область 41 Республика Коми А 23
Новгородская область 42 Пензенская область А 20
Орловская область 22 43 Курганская область А 16
Пензенская область 44 Кировская область А 21
Республика Татарстан (Татарстан) 45 Челябинская область А 28
Кировская область Республика Крым А 21
Республика Бурятия 46 Удмурдская Республика А 23
Смоленская область 23 Архангельская область А 19
Удмурдская Республика 47 Владимирская область А 27
Ямало-Ненецкий автономный округ 48 Алтайский край А 27
Кемеровская область 49 Красноярский край А 36
Республика Алтай 24 Мурманская область А 37
Республика Северная Осетия - Алания 50 Псковская область А 23
Белгородская область Тамбовская область А 19
Вологодская область 51 Тюменская область А 43
Курская область 25 52 Камчатский край А 39
Республика Башкортостан 53 Чеченская Республика А 22
Республика Крым Еврейская автономная область А 32
Карачаево-Черкесская Республика 26 54 Забайкальский край (Читинская область) А 24
Архангельская область 55 Брянская область А 26
Ивановская область Оренбургская область А 28
Курганская область 27 56 Республика Марий Эл А 37
Оренбургская область 57 Республика Мордовия А 27
Псковская область 58 Республика Бурятия А 35
Чувашская Республика - Чувашия 59 Амурская область А 38
Костромская область 28 60 Республика Саха (Якутия) А 42
Астраханская область 61 Республика Тыва А 32
Брянская область 29 Магаданская область А 54
Республика Тыва 62 Республика Карелия А 42
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 63 Кабардино-Балкарская Республика А 31
Забайкальский край (Читинская область) 64 Сахалинская область А 43
Липецкая область 30 65 Республика Адыгея (Адыгея) А 44
Республика Мордовия 66 Республика Дагестан А 33
Республика Ингушетия 67 Республика Ингушетия А 36
Тамбовская область 31 68 г. Севастополь А 36
Чеченская Республика Республика Калмыкия А 48
Кабардино-Балкарская Республика 32 69 Чукотский автономный округ А 55
г. Севастополь 70 Ханты-Мансийский автономный округ - Югра А 41
Республика Дагестан 33 71 Ямало-Ненецкий автономный округ А 48
Источник: составлено авторами
Типологическая кластеризация российских регионов и их характеристика в сравнительном разрезе по индексам креативности и цифровой жизни
Групповые кластеры регионов Характеристика Результат сопоставления
I группа г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская, Томская, Иркутская, Рязанская, Курская области, Краснодарский край Лишь в четырех региональных пространствах (г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская и Томская области) были выявлены релевантные друг другу индексы, что вполне согласуется с данными по другим рейтинговым показателям. Остальные четыре региона также оказались в первой группе, но релевантности по индексам обнаружено не было. Ранговая оценка креативности и цифровой жизни является сходной
II группа1 Вологодская, Ленинградская, Тульская, Нижегородская, Воронежская, Калининградская, Волгоградская, Ивановская, Свердловская, Омская, Липецкая, Белгородская области, Республика Татарстан Разновекторность идентификации многих жителей является свидетельством способности внедрять и использовать цифровизацию в различных сферах жизнедеятельности региона. Такие регионы еще называют самообучаемыми или цифровыми регионами [18], которые за счет создания цифровой среды и высокой способности «поглощать» и усваивать местным сообществом новые (цифровые) знания, «ёмкости» множества динамичных «знаниевых» организаций, способны не только осуществлять трансферт цифровых компетенций, знания и опыта извне, но и формировать цифровые дивиденды, утверждая нормы информационно-цифровой открытости, тем самым транслируя, как в контуре региона, так и во вне, цифровые бонусы. Экономический рост креативно-цифровых регионов увеличивает пространственное поле возможностей близлежащих территорий, создавая цифровые платформы их жизнеобеспечения. Уровень креативности региона ниже, чем уровень цифровой жизни
III группа В данную группу попали все остальные 63 российских региона Это регионы, которые используя свой креативно-творческий потенциал, могут расширять и усиливать процессы цифровизации, наращивая динамику развития «цифровых возможностей». Регионам необходима более глубокая и масштабная «оцифровка» региональных пространств, включающая в себя повышение качества регионального управления, влияющего на развитие цифровой инфраструктуры, внедрение новых ИКТ и создание цифровых платформ их жизнеобеспечения, которые зависят от целого ряда регулирующих воздействий. Уровень индекса креативности региона значительно превзошел ранг индекса цифровой жизни
Источник: составлено авторами
Индекс креативности i
0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10
Источники: составлено авторами
Рис. 5. Креативно-цифровые региональные матрицы
г. Санкт-П Московская о Томская область. Иркутская область Рязанская область Курская область Краснодарский край
'ижв-воро&ская область Воронежская область Калининградская область Волгоградская область Ивановская область Свердловская область Омская область Липецкая область Белгородская область Республика Татарстан
1 Регионы расставлены по возрастанию разницы в рангах (от -3 до -17).
Таким образом, полученные результаты наглядно демонстрируют интересную корреляцию между показателями региональной креативности и индексом цифровой жизни. Креативность региона не всегда влияет на скорость и глубину регионального процесса цифро-визации и не всегда является основным детерминирующим фактором региональной «оцифровки». И если понимать, что процесс цифровизации - это не узкий технократический, а широкий социальный феномен, содержащий в своей основе не только обеспеченность локальными цифровыми технологиями, цифровыми услугами, но и процесс активного коммуницирова-ния, то для выявления более глубоких корреляций нужны тонкие, высокочувствительные индикаторы и новые рейтинги по значимым признакам и критериям.
Литература
1. Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Региональные аспекты развития информационно-коммуни-кационых и цифровых технологий в России // Экономика региона. 2019. Т. 15. Вып. 3. С. 670-683.
2. Архипова М.Ю., Сиротин В.П., Сухарева Н.А. Разработка композитного индикатора для измерения величины и динамики цифрового неравенства в России // Вопросы статистики. 2018. № 5. С. 75-87.
3. Бочарников В.Н. О географическом подходе и междисциплинарном синтезе в решении региональных задач // Астраханский вестник экологического образования. 2015. № 2 (32). С. 54-64.
4. Быков И.А., Халл Т.Э. Цифровое неравенство и политические предпочтения интернет-пользователей в России // ПОЛИС. Политические исследования. 2011. № 5. С. 151-163.
5. Волченко О.В. Динамика цифрового неравенства в России // Мониторинг общественного мнения. Экономические и социальные перемены. 2016. № 5 (135). Сентябрь-октябрь. С. 163-182.
6. Дронов В.Н., Махрова О.Н. Цифровое неравенство Рязанской области. СПб.: Санкт-Петербургский университет управления и экономики, 2015. 312 с.
7. Замятина Н.Ю., Пилясов А.Н. Россия, которую мы обрели: исследуя пространство на микроуровне. М.: Новый хронограф, 2013. 405 с.
8. Зубаревич Н. Социальная дифференциация регионов и городов // Pгoetcontгa. 2012. Т. 16. № 4-5. Июль-октябрь. С. 135-152.
9. Кастельс М. Галактика Интернет: размышления об Интернете, бизнесе и обществе. Екатеринбург: У-Фактория, 2003. 278 с.
10. Коротков А.В. Цифровое неравенство в процессах стратификации информационного общества // Информационное общество. 2003. Вып. 5. С. 24-35.
11. Кузнецов Ю.А., Маркова С.Е. Некоторые аспек-
ты количественной оценки уровня цифрового неравенства регионов Российской Федерации // Методы анализа. 2014. № 32 (383). С. 2-12.
12. Пилясов А.Н. Политические и экономические факторы развития российских регионов // Вопросы экономики. 2003. № 5. С. 67-82.
13. Расулов З.А. Информационное неравенство регионов Российской Федерации и информационная политика (как факторы формирования информационного общества) // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. 2013. № 2 (26). С. 42-49.
14. Юдина Т.Н. Осмысление цифровой экономики // Теоретическая экономика. 2016. № 3. С. 12-16.
15. Andersson A. Creativity and regional development // Papers of the Regional Science Association. 1985. Vol. 56. Р. 137-152.
16. Ayanso A., Cho D., Lertwachara K. Information and communications technology development and the digital divide: a global and regional assessment // Information Technology for Development. 2014. № 20. Р. 60-77.
17. Bannerjee E.A. et. al. Ericsson, PwC, IESE Business School, 2thinknow, ITU. 2017.
18. Billon M., Marco R., Lera-Lopez F. Disparities in ICT adoption: a multidimensional approach to study the cross-country digital divide // Telecommunications Policy. 2009. № 33 (10-11). Р. 596-610.
19. Cerno L., Amaral T.P. Demand for Internet access and use in Spain // Governance of Communication Networks. Heidelberg: Physica-Verlag, 2006. Р. 333-353.
20. Cilan C.A., Özdemir M. Measuring domestic digital divide by using latent class analysis: a case study of Turkey // Istanbul University Journal of the School of Business. 2013. № 42 (2). Р. 219-234.
21. Dasgupta S., Lall S., Wheeler D. Policy Reform, Economic Growth and the Digital Divide: an Econometric Analysis // Policy Research Working Paper № 2567. Washington: The World Bank Development Research Group Infrastructure and Environment, 2001. 24 p.
22. Dudek H. Determinants of access to the internet in households - Probit model analysis // Studies & Proceedings Polish Association for Knowledge Management. 2007. № 11. Р. 51-56.
23. Florida R. Bohemia and economic geography // Journal of Economic Geography. 2002. № 3. Р. 55-71.
24. Florida R. The Flight of the Creative Class. New York, 2007. 212 р.
25. Florida R., Mellander Ch., Qian H. The university, human capital and the creative class in Chinese regional development. New York: Martin Prosperity Institute, 2008. October.
26. Koceva W.Y. et. al. Ofcom, wearesocial ITU, wearesocial. Hootsuite. 2017.
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
27. Nishijima M., Ivanauskas T.M., Sarti F.M. Evolution and determinants of digital divide in Brazil (2005-2013) // Telecommunications Policy. 2016. Vol. 41. P. 12-24.
28. Pohjola M. The adoption and diffusion of ICT across countries: patterns and determinants // The New Economy Handbook. San Diego: Academic Press, 2003. P. 77-100.
References
1. Arkhipova M.Yu., Sirotin V.P. Regional aspects of the development of information and communication and digital technologies in Russia // The economy of the region. 2019. Vol. 15. Issue 3. pp. 670-683.
2. Arkhipova M.Yu., Sirotin V.P., Sukhareva N.A. Development of a composite indicator for measuring the magnitude and dynamics of digital inequality in Russia // Questions of statistics. 2018. No. 5. pp. 75-87.
3. Bocharnikov V.N. On the geographical approach and interdisciplinary synthesis in solving regional problems / / Astrakhan Bulletin of Ecological Education. 2015. No. 2 (32). pp. 54-64.
4. Bykov I.A., Hall T.E. Digital inequality and political preferences of Internet users in Russia. Political studies. 2011. No. 5. pp. 151-163.
5. Volchenko O.V. Dynamics of digital inequality in Russia // Monitoring of public opinion. Economic and social changes. 2016. № 5 (135). September-October. pp. 163-182.
6. Dronov V.N., Makhrova O.N. Digital inequality of the Ryazan region. Saint-Petersburg: Saint-Petersburg University of Management and Economics, 2015. 312 p.
7. Zamyatina N.Yu., Pilyasov A.N. Russia, which we found: exploring space at the micro level. Moscow: Novy Chronograf, 2013. 405 p.
8. Zubarevich N. Social differentiation of regions and cities // Proetcontra. 2012. Vol. 16. no. 4-5. July-October. pp. 135-152.
9. Castels M. Galaktika Internet: reflections on the Internet, business and society. Yekaterinburg: U-Factoriya, 2003. 278 p.
10. Korotkov A.V. Digital inequality in the processes of stratification of the information society. 2003. Issue 5. pp. 24-35.
11. Kuznetsov Yu.A., Markova S.E. Some aspects of quantitative assessment of the level of digital inequality in the regions of the Russian Federation // Methods of analysis. 2014. No. 32 (383). p. 2-12.
12. Pilyasov A.N. Politicheskie i ekonomicheskie faktory razvitiya rossiiskikh regionov [Political and economic factors of the Development of Russian regions]. 2003. No. 5. pp. 67-82.
13. Rasulov Z.A. Information inequality of the regions of the Russian Federation and information policy
(as factors of formation of the information society) // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Volga region. 2013. No. 2 (26). pp. 42-49.
14. Yudina T.N. Comprehension of the digital economy // Theoretical economics. 2016. No. 3. pp. 12-16.
15. Andersson A. Creativity and regional development // Papers of the Regional Science Association. 1985. Vol. 56. P. 137-152.
16. Ayanso A., Cho D., Lertwachara K. Information and communications technology development and the digital divide: a global and regional assessment // Information Technology for Development. 2014. № 20. P. 60-77.
17. Bannerjee E.A. et. al. Ericsson, PwC, IESE Business School, 2thinknow, ITU. 2017.
18. Billon M., Marco R., Lera-Lopez F. Disparities in ICT adoption: a multidimensional approach to study the cross-country digital divide // Telecommunications Policy. 2009. № 33 (10-11). P. 596-610.
19. Cerno L., Amaral T.P. Demand for Internet access and use in Spain // Governance of Communication Networks. Heidelberg: Physica-Verlag, 2006. P. 333-353.
20. £ilan Q.A., Özdemir M. Measuring domestic digital divide by using latent class analysis: a case study of Turkey // Istanbul University Journal of the School of Business. 2013. № 42 (2). P. 219-234.
21. Dasgupta S., Lall S., Wheeler D. Policy Reform, Economic Growth and the Digital Divide: an Econometric Analysis // Policy Research Working Paper № 2567. Washington: The World Bank Development Research Group Infrastructure and Environment, 2001. 24 p.
22. Dudek H. Determinants of access to the internet in households - Probit model analysis // Studies & Proceedings Polish Association for Knowledge Management. 2007. № 11. P. 51-56.
23. Florida R. Bohemia and economic geography // Journal of Economic Geography. 2002. № 3. P. 55-71.
24. Florida R. The Flight of the Creative Class. New York, 2007. 212 p.
25. Florida R., Mellander Ch., Qian H. The university, human capital and the creative class in Chinese regional development. New York: Martin Prosperity Institute, 2008. October.
26. Koceva W.Y. et. al. Ofcom, wearesocial ITU, wearesocial. Hootsuite. 2017.
27. Nishijima M., Ivanauskas T.M., Sarti F.M. Evolution and determinants of digital divide in Brazil (2005-2013) // Telecommunications Policy. 2016. Vol. 41. P. 12-24.
28. Pohjola M. The adoption and diffusion of ICT across countries: patterns and determinants // The New Economy Handbook. San Diego: Academic Press, 2003. P. 77-100.
