CC BY
22
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ КОНЦЕПЦИИ ПОСТИНДУСТРИАЛЬНОГО ОБЩЕСТВА
УДК 311.3
Михаил Юрьевич Карышев
к. э. н., доцент кафедры «Бухгалтерский учет, анализ и статистика» ГОУ ВПО Самарский государственный университет путей сообщения Тел.: 8-927-9-074-094, Эл. почта: karvshev63rus@amail.com
В статье на примере статистического анализа социально-экономических показателей, характеризующих ряд европейских стран и Россию, критически рассмотрены основные концептуальные положения феномена «постиндустриальное общество». Автором развита методика определения принадлежности отдельных единиц исследуемой совокупности (стран, регионов, корпораций) к обществу и экономике такого типа.
Кпючевые слова: постиндустриальное общество, информационное общество, экономика знаний, информационно-коммуникационные технологии, научно-инновационный потенциал, статистическая верификация.
Mikhail Yurievich Karyshev
Doctorate in Economics, associate professor, the Department of Accounting, analysis and statistics
Samara State University of Railway Engineering, SEI HPE Tel.: 8-927-9-074-094, E-mail: karvshev63rus@amail.com
CONCEPT OF POSTINDUSTRIAL SOCIETY: STATISTICA L VE RIFICATIO N
In the article the basic conceptual propositions of a phenomenon "a postindustrial society" are reviewed on the basis of statistical analysis of socio-economic indexes of several European countries and Russia. Determination technique of belonging of individual units of investigated aggregate (such as countries, regions, corporations) to society and economics of postindustrial type are developed by author.
Keywords: postindustrial society, information society, knowledge economy, information-communication technologies, scientific-innovative potential, statistical verification.
1. От футурологии к реальности
Идеи о трансформации индустриального общества в иной социум, основанный на прогрессе науки, где знания и информация будут играть качественно более важную роль, чем прежде, будоражат умы футурологов с середины XX века: "Стремление выразить сущность нового информационного века вылилось в целый калейдоскоп определений. Дж.Лихтхайм говорит о постбуржуазном обществе, Р.Дарендорф - посткапиталистическом, А.Этциони - постмодернистском, К.Боулдинг - постцивилизационном, Г.Кан - постэкономическом, С.Алстром -постпротестантском, Р.Сейденберг - пост- историческом, Р.Барнет вносит в этот калейдоскоп прагматическую нотку, предлагая термин «постнефтяное общество». ... Общая приставка этих терминов отдает каким-то осенним чувством увядания, свойственным нашему веку, - ощущением конца" [1].
Введенное в научный оборот Д. Беллом [2] и впоследствии развитое другими исследователями - как в теоретико-философском [3], так и сугубо прагматическом [4] аспекте - понятие «постиндустриальное общество» на современном этапе развития цивилизации является полноценной реальностью. Как замечает известный российский специалист в этой области В.Л. Иноземцев: «Постиндустриальный мир вошел в XXI век вполне автономным социальным образованием, контролирующим мировое производство технологий и сложных высокотехнологичных товаров, вполне обеспечивающим себя промышленной и сельскохозяйственной продукцией, относительно независимым от поставок энергоносителей и сырья, а также самодостаточным с точки зрения торговли и инвестиций» [5].
Полностью признавая параллельность существования на одном историческом отрезке двух этапов развития социально-экономической формации - индустриального и постиндустриального (сопряженного с понятиями «информационное общество», «общество потребления», «экономика знаний» - в самом общем плане образующими синонимический ряд) - научное сообщество активно разрабатывает критерии оценки принадлежности конкретных исследуемых объектов (стран, регионов, корпораций и даже домохозяйств) к общественно-экономическим системам вышеуказанного типа. Этой проблематике, наряду с общими вопросами организации такого рода исследований, посвящены существующие и широко используемые сегодня методологические разработки как отечественных [6], так и зарубежных, в т.ч. международных статистических служб и профессиональных организаций [7,8]. Настоящая статья, основанная на исследованиях, результаты которых опубликованы в [9,10], развивает научную методологию в этом направлении и содержит, по мнению автора, весьма нетривиальный и достаточно легко осуществимый на практике вариант проверки конкретного объекта на его принадлежность к постиндустриальному обществу.
2. Поиск статистического «водораздела»
Верификация, иначе говоря, проверка на практике существующих теоретических положений, в нашем случае будет носить, несомненно, массовый статистический характер - в состав исследуемой совокупности (28 ед.) вошли Россия и страны Европейского союза (однако, следует заметить, что из состава последнего - 27 государств - автором самовольно были «исключены» Кипр и Мальта; и добавлены Норвегия и Турция - помня при этом, что первая из них проголосовала против вступления в ЕС, а вторая не теряет надежды войти в его состав). Полученная совокупность была признана малой.
Следующим важным моментом стал выбор исходного критерия принадлежности объекта к постиндустриальному обществу. Сетевой словарь «Глоссарий.-ру» [glossary.ru] утверждает, что «постиндустриальными странами называют, как правило, те, в которых на сферу услуг приходится значительно более половины ВВП». С корректностью этой дефиниции следует поспорить, ведь, согласно логике, постиндустриальная экономика - это экономика с мощным индустриальным сектором, в общем и целом охватывающим все отрасли материального производства, как товаров, так и услуг (промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт и связь). Вследствие чего существенное превышение «третьего» сектора экономики над первыми двумя может быть отражено не достаточно явно. Поэтому вполне резонно использовать в качестве критерия трудовой фактор, а
Таблица 1. Вариационный ряд распределения совокупности стран по удельному весу занятых видами экономической деятельности, связанными с оказанием нематериальных услуг
Доля Число
занятых, стран в Страны
% группе
До 40 1 Румыния (34,4)
Турция (44,3); Польша (48,1); Чешская Республика
40 - 50 5 (48,7); Словакия (49,3); Словения (49,8)
Болгария (50,3); Эстония (52,1); Латвия (54.1); Литва
50 - 60 7 (54,7); Россия (54,7); Португалия (54,9); Венгрия (55,9)
Греция (60,1); Италия (61,0); Испания (62,0);
60 - 70 10 Австрия (62,4); Германия (62,5); Ирландия (63,0); Финляндия (63,5); Бельгия (66,1); Дания (67,6); Франция (67,6)
Более 5 Норвегия (70,1); Люксембург (70,2); Швеция (70,2);
70 Великобритания (70,7); Нидерланды (73,1)
Итого 28 -
именно уровень занятости населения видами экономической деятельности, связанными с оказанием нематериальных услуг (под ними подразумеваются торговля, финансовая деятельность, образование, здравоохранение, социальные и прочие услуги). Статистические данные для проведения нижеследующих расчетов были заимствованы из общедоступного источника [11], содержащего наиболее актуальную и оперативную информацию по теме исследования.
В результате построения структурной группировки по признаку занятости был получен ряд распределения (таблица 1). Очевидно, что вариация стран по уровню «непроизводственной» занятости весьма существенна: лидер (Нидерланды - 70,3 процента) более чем в два раза превосходит по значению этого показателя достижения аутсайдера (Румынию - 34,4 процента). Медианное значение положенного в основу группировки признака находится в исследуемой совокупности стран между 60,1 (Греция) и 61,0 (Италия). Именно этот центр распределения и был принят за «водораздел» совокупности, который далее позволил проанализировать отдельные ее группы. Последние включили в себя по 14 стран и получили рабочие названия «индустриальная» (Россия, страны Восточной Европы и Турция) и «постиндустриальная» (страны Западной Европы). Наименования были даны на том основании, что, согласно концептуальным представлениям об информационном обществе и экономике знаний, их непременным атрибутом является высокий уровень жизни и (уже учтенное нами) преобладание «сервисной» занятости.
3. Industrial vs. Postindustrial
Априори примерный «портрет» постиндустриального общества в целом представляется вполне ясным: высокий уровень жизни; информатизация всех отраслей, секторов и институтов экономики; активные научные изыскания и инновации (соответственно, общество индустриальное характеризуется на этом фоне более скромными достижениями).
Цель данного этапа исследования заключается в подтверждении научной обоснованности и практической ценности полученной группировки, вышедшей за рамки структурной и претендующей на статус типологической, т.е. состоящей из кардинально отличных и внутренне однородных групп.
Поскольку, согласно существующим концепциям, главными факторами развития общества являются информационные технологии, а также наука и инновации, с целью проведения анализа групп по этим аспектам было принято решение включить в систему показателей три блока (результаты расчетов значений входящих в них показателей приведены в таблице 2):
• «Информатизация» (Х1 Х2 Х3) -сам термин может пониматься двояко: в западном мире это понятие означает степень развитости телекоммуникационной инфраструктуры, объединяющей территориально распределенные информационные ресурсы. В России же под информатизацией принято понимать процессы в сфере информационно-коммуникационных технологий в целом (в том числе и «демографические», например, охват населения средствами информационной коммуникации);
• «Наука и инновации» (Х4 Х5 Х6Х7) - здесь учитываются затраты на выполнение иссле-дований и разработок собственными силами организаций, включая как текущие, так и капиталь-ные затраты. Упомянутые ниже в названии одного из показателей «технологические инновации» представляют собой конечный результат инновационной дея-тель-ности, получивший воплощение в виде нового либо усовершенствованного продукта или услуги. Согласно методологическим комментариям, приведенным в источнике [11], «продукта или услуги ... внедренных на рынке, нового либо усовершенствованного процесса или способа производства (переда-
чи) услуг, используемых в практической деятельности»;
• «Развитие человеческого потенциала» (Х8 Х9 Х10) - блок представляет собой ряд индексов, входящих в состав сводного индекса (ИРЧП), разработанного Программой развития ООН (ПРО-ОН). Выбранные индикаторы характеризуют средний уровень достижений стран в трех важнейших элементах развития человеческого потенциала: ожидаемой продолжительности жизни; знаниях, измеряемых долей грамотного взрослого населения; а также достойного уровня жизни, оцениваемого в ВВП на душу населения по паритету покупательной способности в долларах США.
Как следует из таблицы 2, средние значения показателей, а также степень их вариации в «индустриальной» группе ниже (в некоторых случаях - значительно), чем в группе стран, отнесенных к постиндустриальным. В обеих группах по всем показателям отмечается слабая асимметрия (как правосторонняя, так и левосторонняя), что с учетом требования Ку < 33,3% достаточно явно свидетельствует об однородности и нормальности распределения полученных групп, а значит, об их типологическом различии и внутригрупповой гармонии. Кроме того, для оценки степени межгруппового отличия стран по отобранным показателям была проведена проверка статистической гипотезы о принадлежности выборок однородным генеральным совокупностям. Учитывая небольшой объем обеих выборок, были применены непараметрические методы математической стати-
Экономика, Статистика и Информатика ЦЦ №2, 2011
.....- |
стики, в частности, U тест Манна-Уит-ни. Основная гипотеза была отвергнута в большинстве случаев (кроме Х1 и Х2), что убедительно доказало типическое различие выделенных групп.
Аспектом статистического анализа, весьма полезным для понимания особенностей выявленной межгрупповой дифференциации, представляется расчет коэффициентов парной корреляции (того статистического базиса, который некоторые ученые, не в меру увлекшись эффектными наукообразными методами, полностью отдали на откуп студентам-второкурсникам).
Согласно логике исследования, показатели «развития человеческого потенциала» (РЧП) должны восприниматься для их носителей как результат воздействия со стороны факторных явлений и процессов, отраженных в двух других блоках разработанной системы показателей. В этом контексте очевидно (таблица 3), что из блока «информатизации» единственным показателем, имеющим заметную корреляцию с индикаторами уровня развития человека, является уровень интернет-проникновения (число пользователей на 1000 чел.). Это обстоятельство не вызывает удивления, поскольку остальные учтенные в индикаторах средства инфоком-муникаций (фиксированная и подвижная телефония) являются, как правило, легкодоступными и в настоящее время воспринимаются как обязательный базис информатизации.
Существенно более интересной на этом фоне представляется общая картина корреляций в аспекте показателей научно-инновационного потенциала. Первый «парадокс», заключающийся в обратной направленности связи между национальным уровнем цитируемо-сти в WEB of SCIENCE и частными индексами РЧП, объясняется достаточно легко - по «научному» признаку совокупность стран распределена крайне неравномерно. Второй «парадокс» таков: степень тесноты статистической связи здесь явно не в пользу «постиндустриальной» группы. На первый взгляд это противоречит логике - ведь, в теории, постиндустриальная экономика, главным образом, базируется на знаниях. И все же, думается, что столь впечатляющие значения коэффициентов парной корреляции индикаторов научно-инновационного потенциала стран с показателями ожидаемой продолжительности жизни и уровня доходов вновь объясняются высокой степе-
Таблица 2. Дескриптивные статистики групп
X, Показатели «Индустриальная» группа «Постиндустриальная» группа
X Me KV X Me Kv
Xj Число установленных телефонных аппаратов телефонной сети общего пользования, на 100 чел. населения 32 31 29,6 41 39 35,2
Х2 Численность абонентов сотовых мобильных телефонных сетей, на 1000 чел. населения 1285 1192 23,8 1255 1257 13,5
Хз Численность пользователей сети Интернет, на 1000 чел. населения 554 594 23,8 783 815 16,1
Х4 Удельный вес стран в общем числе публикаций в журналах, индексируемых в WEB of SCIENCE (в %) 0,6 0,3 130,5 2,7 1,5 96,3
Х5 Внутренние затраты на исследования и разработки (в % к ВВП) 1,0 0,9 44,2 2,2 1,8 38,4
Хб Уд. вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем числе организаций промышленного производства (в %) 29,7 26,8 40,7 49,7 50,9 19,1
Х7 Уд. вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем числе организаций сферы услуг (в %) 24,7 21,8 46,6 39,6 39,5 21,9
Х8 Индекс ожидаемой продолжительности жизни (в долях единицы) 0,817 0,808 7,0 0,916 0,913 1,5
Х9 Индекс уровня образования (в долях единицы) 0,939 0,945 4,0 0,976 0,975 1,3
Х10 Индекс ВВП (в долях единицы) 0,867 0,869 5,5 0,982 0,981 1,5
Таблица 3. Матрица коэффициентов парной корреляции
«Индустриальная» группа «Постиндустриальная» группа
Х, Х8 Х9 Х10 Х8 Х9 Х10
Х1 0,156 0,430 0,148 0,146 0,077 -0,03 1
Х2 -0,247 0,360 0,148 -0,300 -0,244 -0,157
Х3 0,210 0,541 0,479 -0,445 0,3 33 0,674
Х4 -0,329 -0,381 -0,159 0,244 -0,678 -0,559
Х5 0,540 0,361 0,818 -0,203 0,129 0,051
Х6 0,593 0,051 0,562 -0,575 -0,108 0,247
Х7 0,779 0,167 0,701 -0,481 -0,224 0,250
нью их вариации в «индустриальной» группе. Это позволяет сделать вывод о том, что данная группа стран находится на той стадии развития информационного общества и экономики знаний, когда учтенные факторы являются се-
рьезной движущей силой. Постиндустриальные же страны этот порог уже преодолели, и научно-инновационный потенциал по отношению к экономике воспринимается ими чаще как инфраструктурный фактор, нежели револю-
ционный движитель.
4. Канонические корреляции и логистическая регрессия
Развивая направление оценки связи между исследуемыми явлениями, органично перейдем от анализа парных корреляций к рассмотрению их обобщенного случая, для чего используем один из весьма широко применяемых многомерных статистических инструментов - метод канонических корреляций. Специалисты определяют его как «статистический метод анализа связей между массовыми общественными явлениями и процессами, применяемыми в том случае, когда рассматриваются несколько независимых переменных и несколько результативных показателей, т.е. канонический корреляционный анализ можно рассматривать как вариант распространения парной корреляции на случай двух многомерных величин» [12]. Важнейшим достоинством метода является то, что при его применении не требуется подтверждение отсутствия корреляции как в группе зависимых переменных (в нашем случае - это показатели блока «Развитие человеческого потенциала»), так и в группе независимых (показатели других блоков системы).
Результат применения метода, выраженный в виде канонического коэффициента корреляции Я и рассчитанный по всей совокупности в целом (его значения, определенные для 1-го корня, представлены в таблице 4), демонстрируют наличие высокой степени связи между анализируемыми блоками показателей и статистически подтверждает тезис о зависимости уровня жизни от эффективности науки и развитости инфокомтехнологий.
Осуществленная выше дифференциация совокупности позволяет присвоить странам коды (например, индустриальным - «0», постиндустриальным - «1») и на основе построения модели двоичного выбора (методом логит-ана-
лиза) смоделировать саму вероятность отнесения той или иной единицы к конкретной группе. В результате расчетов была получена логистическая регрессия с параметрами и критериями (число «0»:14 / «1»:14; Хи2(2) = 23,083; р = 0,00001), имеющая в показателе степени числа Эйлера следующую функцию: г= -10,3099 + 7,987х3 + 3,480х5. При этом показатели «Численность пользователей сети Интернет, на 1000 чел. населения» (Х3) и «Внутренние затраты на исследования и разработки (в % к ВВП)» (Х5) были выбраны из состава показателей своих блоков как наиболее коррелированные с частными индексами уровней развития человеческого потенциала.
Примечательно, что в случае определенного (а именно, сознательного) нарушения методологических принципов полученное аналитическое выражение может быть воспринято не в качестве статистической регрессии, а напротив, как функциональная зависимость. Это обстоятельство дает нам пусть и не совсем корректную, но реальную возможность «примерить» на каждую отдельную единицу совокупности (страну, регион, корпорацию и даже домохозяйство) статус принадлежности к постиндустриальному обществу.
5. Заключение
Проведенная статистическая верификация убедительно показала, что существующая в современном мире дифференциация стран, явно отличных друг от друга по уровню социально-экономического развития, далеко не в последнюю очередь определяется процессами сферы информационно-коммуникационных технологий и научных инноваций. Это обстоятельство, в соответствии с концепцией постиндустриализма, дает все основания назвать более благополучный класс таких стран «постиндустриальным обществом», а менее благополучный отнести к обще-
Таблица 4. Статистики канонических корреляций
Множества (Xi, Xj) X1 X2 X3 X4 X5 X6X7 X8 X9 X10
Xj X2 X3 Миф орматизаци я p = 0,0519 p = 0,0022
X4 X5 X6Xv R = 0, 7138 Наука и инновации p = 0,0008
X8 X9 X10 R = 0, 8173 R = 0,8452 Развитие человеческого потенциала
ству индустриального типа.
Литература
1. Dizard W. The Coming Information Age. New York: Longman, 1989.
2. Bell D. The Coming Of PostIndustrial Society. New York: Basic Books, 1973.
3. Castells M. The Rise of the Network Society, With a New Preface: Volume I: The Information Age: Economy, Society, and Culture. 2000. ISBN: 1405196866.
4. Carr Nicholas G. Does IT Matter? Information Technology and the Corrosion of Competitive Advantage. 2003. ISBN: 1591394449.
5. Иноземцев В.Л. Современное постиндустриальное общество: природа, противоречия, перспективы. М.: Логос, 2000.
6. Гохберг Л.М., Гасликова И.Р. Методологические основы статистики информационных технологий. // Вопросы статистики, 2000. № 3.
7. Measuring the Information Society. 2009. The ICT Development Index. International Telecommunication Union. ISBN 9261128319.
8. Information economy report, 2009, Trends and Outlook in Turbulent Times. United Nations Conference for Trading and Development. ISBN 9789211127782.
9. Карышев М.Ю. Экономико-статистический анализ телекоммуникационной отрасли в контексте информатизации российского общества. // Вопросы статистики, 2006, № 5.
10. Карышев М.Ю. Экономико-статистическое исследование сферы информационно-коммуникационных технологий: монография. - Самара: Самарский государственный университет путей сообщения, 2010.
11. Россия и страны мира. 2010.: Стат.сб. / Росстат. - M., 2010.
12. Многомерный статистический анализ: Практикум / Л.А. Сошникова, В.Н. Тамашевич, Л.А. Махнач. - Мн.: БГЭХ 2004.
References
1. Dizard W. The Coming Information Age. New York: Longman, 1989.
2. Bell D. The Coming Of PostIndustrial Society. New York: Basic Books, 1973.
3. Castells M. The Rise of the Network Society, With a New Preface: Volume I: The Information Age: Economy, Society, and Culture. 2000. ISBN: 1405196866
4. Carr Nicholas G. Does IT Matter? Information Technology and the
Экономика, Статистика и Информатика
№2, 2011
73
Corrosion of Competitive Advantage. 2003. ISBN: 1591394449
5. Inozemtsev V.L. "Sovremennoe postindustrialnoe obschestvo: pripoda, protivorechiya, perspektivy". M.: Logos, 2000.
6. Gohberg L.M., Gaslikova I.R. "Metodologicheskie osnovy statistiki informacionnych technologiy". // Voprosy statistiki, 2000. № 3.
7. Measuring the Information Society. 2009. The ICT Development Index.
International Telecommunication Union. ISBN 9261128319.
8. Information economy report, 2009, Trends and Outlook in Turbulent Times. United Nations Conference for Trading and Development. ISBN 9789211127782.
9. Karyshev M.Y. "Economiko-statisticheskiy analis telekommunikacionnoi otrasli v kontekste informatizatsii rossiyskogo obschestva". // Voprosy statistiki, 2006. № 5.
10. Karyshev M.Y. Economiko-
statisticheskoe issledovanie sfery informats io nno -ko mmunikats io nny h tehnologiy. - Samara: Samarskiy gosudarstvenniy universitet putey soobscheniya, 2010.
11. Rossiya i strany mira. 2010.: Stat. sb. / Rosstat. - M., 2010.
12. Mnogomerniy statisticheskiy analis: Praktikum / L. A. Soshnikova, VN. Tamashevich, L.A. Mahnach. - Mn.: Belorusskiy gosudarstvenniy ekonomicheskiy universitet, 2004.
