ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА В РОССИИ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Список использованной литературы:

1. Гражданский кодекс РФ: части первая, вторая, третья и четвертая: Федер. закон: принят Гос. Думой 21 октября 1994 г. - М.: Юрайт-Издат, 2018. - 854 с.

2. Налоговый кодекс Российской Федерации: части 1 и 2.Федер. закон: принят ГД ФС РФ 16.07.1998 - М.: Юрайт-Издат, 2018. - 611 с.

3. О бухгалтерском учете: Федеральный закон от 06.12.2011 г. № 402-ФЗ: принят ГД ФС РФ 22.01.2011 (ред. от 31.12.2017)

4. Бахтурина, Ю.И. Бухгалтерский финансовый учет: Учебник / Ю.И. Бахтурина, Т.В. Дедова, Н.Л. Денисов; Под ред. Н.Г. Сапожникова. - М.: ИНФРА-М, 2017. - 505 с.

5. Богатырева Е.И. Составление и консолидация отчета о движении денежных средств: журнал -Бухгалтерский учет №5, 2018. - 20 с.

6. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности: учебник / Л.В. Донцова, Н.А. Никифорова - М.: Издательство «Дело и Сервис», 2017.

7. Ефимова О. В. Анализ финансовой отчетности - Учебник. Издательство: «Омега-Л», 2017, с. 449.

8. Луппова О.В. Анализ финансовой отчетности / О.В. Луппова. - М.: Инфра- М, 2018. - 450 с.

© Омарова Н.К., 2021

УДК-33

Пахомов Д. В.,

Магистр северо-западного института управления РАНХиГС, г. Санкт-Петербурга

ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА В РОССИИ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Аннотация

Изучены подходы к определению понятия «Цифровая экономика» Определены проблемы развития цифровой экономики в России и направления государственных мер по развитию процессов в области цифровизации. Выполнено построение модели, отражающей влияние факторов на индекс цифровизации регионов России.

Ключевые слова:

«цифровая экономика»; индекс цифровизации, панельные данные, факторы.

Pahomov D.V.

DIGITAL ECONOMY IN RUSSIA: PROBLEMS AND PROSPECTS OF DEVELOPMENT

Abstract

Approaches to the definition of «Digital economy» identifies the problems of the development of the digital economy in Russia and directions of the state measures on development processes in the field of digitalization. A model is constructed that reflects the influence of factors on the digitalization index of Russian regions.

Keywords:

«digital economy»; digitalization index, panel data, factors.

Введение

Развитие цифровой экономики во всех сферах деятельности хозяйствующих субъектов предъявляет

особые требования к реализации мониторинга их уровня развития.

Исследование феномена и определение сущности понятия «цифровая экономика» на современном этапе является одним из актуальных направлений развития экономической науки.

Анализ определений понятия цифровая экономика, представленных отечественными и международными организациями, позволяет выявить основные факторы, которые являются детерминирующими: информационные ресурсы, цифровые информационно-коммуникационные технологии и глобальная сеть Интернет [ I 1, 12,1 3, 14].

В современной экономике информационные ресурсы являются катализатором социально-экономического развития государства и развития «цифровой экономики» [5].

Несмотря на динамичное развитие феномена «цифровая экономика» существует ряд проблем, связанных с ее экономическим измерением.

Реализация инновационной политики России направлена на стимулирование социально-экономического развития страны, на формирование устойчивого роста, перехода к новой стадии экономического развития и создание инфраструктуры цифрового общества.

На современном этапе на мировом уровне осуществляет мониторинг и построение рейтинга стран по различным аспектам развития цифровой экономики в странах мира. Целесообразно отметить, что Российская Федерация занимает достаточно низкие позиции в рейтингах. Так, по данным доклада «Глобальные информационные технологии» Российская Федерация находится на 41-м месте по индексу сетевой готовности NRI (готовность к цифровой экономике) и находится в середине второй группы стран (догоняющей) по индексу цифровой экономики и общества (I-DESI) [6].

Небольшими человеческими возможностями при усовершенствование цифровых технологий в экономике характеризуется место России в рейтинге «The Global Talent Competitiveness Index» [7] (страна находилась на 53-ом месте в 2018 году). Данный факт свидетельствует о необходимости привлечения иностранных специалистов и развития математического и ИКТ образования в стране.

В качестве основных проблем в развитии цифровой экономики в России эксперты выделяют:

- низкий уровень нормативно-правового обеспечения вопросов регулирования общественных отношений в данной области;

- отсутствие центров обработки и хранения данных на территории страны, способных обеспечить устойчивость и безопасность функционирования цифровой инфраструктуры;

- недостаточный уровень использования средств защиты информации, обеспечения маршрутизации сетевого трафика российского сегмента «Интернет», что определяет необходимость реализации мер по обеспечению защиты прав и интересов личности, бизнеса и государства в киберпространстве.

Кроме указанных проблем следует отметить, что в Российской Федерации наблюдается значительная региональная дифференциация по показателям информатизации, которые составляют основу для развития цифровой экономики.

Для достижения целей цифровизации и преодоления проблем на современном этапе в России действует Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» [8], которая включает следующие федеральные программы:

- «Нормативное регулирование цифровой среды»

- «Информационная инфраструктура»;

- «Кадры для цифровой экономики»;

- «Информационная безопасность»;

- «Цифровые технологии»;

- «Цифровое государственное управление».

Материалы и методы

В предположении высокого уровня региональной дифференциации по показателям цифровизации в России в рамках исследования рассматривается влияние факторов на индекс цифровизации регионов. В качестве основы для расчета индекса в работе используется методология Петровой Е.А. [9]и Казарина С. В. [10].

Согласно указанным работам система индикаторов оценки цифровизации субъектов РФ сформирована из двух групп факторов: трансформационные (ресурсная составляющая) и трансакционные (формируют связи отношений).

Группа трансформационных факторов сформирована из системы финансовых, технических, кадровых и научных показателей. Данные индикаторы характеризуют ресурсы, которые вовлечены в процесс цифрровизации для удовлетворения потребностей общества в информационных ресурсах.

В качестве факторов, характеризующих реализацию трансакционных процессов, рассматриваются группы организационных, социальных, институциональных и инновационных индикаторов. Они обеспечивают распределение и обмен ресурсами, сформированными блоком трансформационных индикаторов.

Таблица 1

Система показателей оценки цифровизации регионов

Блоки показателей Показатели

Финансовый (п1 — п4) - инвестиции в основной капитал отрасли связи

- затраты организаций на обучение сотрудников ИКТ

- выделенный бюджет на ИКТ

- затраты на научные исследования и разработки

Технический (п5 —п9) - число персональных компьютеров в организациях региона

- объем услуг связи, оказанных населению на одного жителя

- число активных абонентов фиксированного и мобильного широкополосного доступа к сети Интернет

- домашние хозяйства, имеющие персональный компьютер и доступ к сети Интернет

- число организаций, имеющих WEB-сайты

Кадровый (п10 — п13) - среднегодовая численность занятых в области информации и связи

- доля населения трудоспособного возраста

- доля занятых в экономике, имеющих высшее образование

- доля занятых в экономике, работающих в образовании

Научный (п14 — п17) - доля студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры в общей численности населения

- число организаций, выполняющих научные исследования и разработки

- выпуск бакалавров, специалистов и магистров

- число государственных и муниципальных образовательных организаций высшего образования

Организационный (п1В — п20) - доля организаций, использующих программное обеспечение

- количество организаций, использующих сеть Интернет

- наличие структурного подразделения по информатизации в Администрации субъекта РФ

Институциональный (п21 — п22) - наличие Концепции и программ информатизации региона

- наличие законодательных актов по информатизации региона

Социальный (п23 — п25) - доля населения, использовавшего сеть Интернет для получения государственных и муниципальных услуг

- доля населения, использовавшего мобильные устройства при получении государственных и муниципальных услуг через официальные веб-сайты и порталы

- уровень удовлетворенности населения в возрасте 15-72 лет качеством предоставленных государственных и муниципальных услуг в электронной форме

Инновационный (п26 — п2В) - количество предприятий, задействованных в бизнес-инкубаторах, центрах трансфера технологий

- объем инновационных товаров, работ, услуг

- удельный вес инновационных предприятий в структуре экономики региона

На основе трансформационных и трансакционных показателей формируются субиндексы:

субинДекс /трансф:

А-рансф = + &2п2 +----+

субиндекс /трансакц:

А-рансакц = ^1п1 + ^2п2 + + Р(п1

где К;, - весовые коэффициенты, которые определены по данным рейтинга регионов РФ по уровню развития информационного общества [11], сборника Института статистических исследований и экономики

знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ [12], мониторинга развития информационного общества в Российской Федерации [13].

Весовые коэффициенты для каждого из индикаторов представлены в таблице 2.

Таблица 2

Весовые коэффициентов для системы показателей

Индекс показателя Весовые коэффициенты Индекс показателя Весовые коэффициенты

Трансформационные факторы Трансакционные факторы

Финансовый блок Организационный блок

п1 0,0921 Щв 0,0755

П2 0,0916 щ9 0,0894

Щ 0,1143 Що 0,1264

п4 0,0356

Технический блок Институциональный блок

0,0717 ^21 0,0956

п6 0,0642 ^22 0,0892

% 0,1123

щ 0,1264

п9 0,0711

Кадровый блок Информационный блок

пы 0,0718 П23 0,1264

Пц 0,0314 П24 0,0951

Щ 2 0,0312 П25 0,1256

Щз 0,0123

Научный блок Инновационный блок

Щ 4 0,0121 П26 0,0486

^15 0,0312 П27 0,0588

0,0124 П2в 0,0694

П17 0,0183

Итого: 1 Итого: 1

На основании указанных весовых коэффициентов выполнен расчет трансформационного /трансф и трансакционного /трансакц индексов для исследуемого периода 2015-2018 гг..

Итоговый индекс цифровизации представляет собой комплексный показатель:

Ац ^ ^трансф + ^^трансакц

где 1ц - индекс цифровизации;

/трансф - субиндекс трансформационных факторов;

/трансакц - субиндекс трансакционных факторов;

- весовые коэффициенты. Для приведения показателей к одной шкале выполняется линейное нормирование по «минимаксу» по формуле:

XI

ос =-

Нормирование позволяет привести систему показателей к виду, когда каждое значение находится в диапазоне от 0 до 1.

Для оценки влияния факторов на уровень цифровизации регионов в сформирован массив панельных данных с периодом исследования: 2015-2018 гг., выбор которого обусловлен, прежде всего, требованиями полноты информации по исследуемым индикаторам. В частности, учитывалось присоединение Республики Крым и г. Севастополя и их выделение в отдельные региональные единицы, а также отсутствие данных за 2019 год по части показателей.

Результаты

Согласно проведенным расчетам максимальными показателями индексов в исследуемом периоде характеризуются показатели г. Москва. В то же время, следует отметить, что индексы /трансф и /трансакц демонстрируют снижение к 2018 году по сравнению с показателем 2015 года.

Минимальными значениями индекса, отражающего трансформацию ресурсов 7трансф, в исследуемом периоде характеризуются показатели Республики Крым (2015 г.), Республика Дагестан (2016), Чеченская

республика (2017) и Ивановская область (2018). Следует отметить значительную положительную динамику указанного индекса по Республике Крым в 2018 гг. (+0,332 пп.) и значительное снижение показателя по Ленинградской области (-0,118 пп.).

Минимальными значениями трансакционного фактора характеризуются показатели индексов Республики Крым (2015 г.) и Ивановской области (2016-2018 гг.).

Величина весового коэффициента для субиндекса /трансф, равная к= 0,65, объясняется значимостью ресурсной составляющей, как основы для развития любого явления, тогда весовой коэффициент для субиндекса /Трансакцсоставляет @ = 0,35.

Согласно результатам расчета, главами среди регионов России по значению индекса цифровизации являются Республика Татарстан, Тюменская область, г. Москва и г. Санкт-Петербург.

Для построения модели в качестве эндогенной переменной принят показатель индекса цифровизации, приобретенный по полученным расчетам, а в качестве экзогенных переменных - система трансакционных и трансформационных факторов, полученных в рамках исследования.

На первоначальном этапе выполнено построение матрицы парных коэффициентов корреляции, на основе которой выполнен отбор факторов, которые характеризуются наиболее сильной связью с эндогенной переменной (таблица 3).

Таблица 3

Значение парных коэффициентов корреляции

Показатель Коэффициент корреляции Показатель Коэффициент корреляции

n1 0,683572 n15 0,681248

n2 0,49788 n16 0,677393

n3 0,655441 n17 0,653528

n4 0,652496 n18 0,510752

n5 0,670592 n19 0,510752

n6 0,564895 n20 0,281178

n7 0,508086 n21 0,246147

n8 0,588779 n22 0,313581

n9 0,632535 n23 0,485997

n10 0,387792 n24 0,352068

nil 0,304319 n25 0,212993

n12 0,599869 n26 0,467386

n13 -0,0385 n27 0,558029

n14 0,670817 n28 0,51034

По результатам построения матрицы парных коэффициентов корреляции из дальнейшего исследования исключены показатели, которые демонстрируют слабую взаимосвязь с эндогенной переменной, а также высокую корреляцию с другими факторами. Результаты построения модели представлены на рисунке 1.

Periods included: 4-

Cross-sections included: 85

Total panel (balanced) observations: 340

Variable Co efficient Std. Error t-Statistic Prob.

N1 4.672043 0.977311 4.780505 0.0000

N3 -"1 ."135196 0.817238 -1.389064 0.1 Б58

N4 -0.966576 2.038231 -0.462868 0.6438

N5 0.839546 0.224701 3.736284 0.0002

N6 0.563574 0.220232 2.559001 0.0109

N7 0.943694 0.112437 8.393115 0.0000

N8 0.821701 0.096344 8.528855 0.0000

N9 0.937756 0.188433 4.976604 0.0000

N12 1.746105 0.423955 4.118612 0.0000

N27 0.129272 0.325599 0.397027 0.6916

N28 1.068246 0.176427 6.054897 0.0000

С 0.156004 0.007380 21.13797 0.0000

R-squared 0.858189 Mean dependent var 0.379559

AdjustedR-squared 0.853433 3.D. dlependent var 0.093841

S.E. of regression 0.035926 Altai lie Info criterion -3.780040

Sum squared resld 0.423349 Schwarz. criterion -3.644900

Log likelihood 654.6067 Hannan-Quinn enter. -3.726192

F-statistic 1 80.4491 □ urbln-Watson stat 1.136458

Prob(F-statistic) 0.000000

Рисунок 1 - Модель регрессии № 1

-( '» )-

Модель демонстрирует хорошее качество, о чем свидетельствует показатель коэффициента детерминации (Я2 = 0,86), статистическая значимость которого подтверждается расчетным значением F-статистики, значительно превышающей критический показатель (Ррасч = 180,44 > Ркрит = 1,54).

Согласно ^критерию и Р-значениям не являются статистически значимыми коэффициенты при следующих переменных:

выделенный бюджет на ИКТ;

затраты на научные исследования и разработки;

объем инновационных товаров, работ, услуг.

Результаты построения модели регрессии N° 2 после исключения незначимых факторов представлены на рисунке 2.

Periods included: 4

Cross-sections included: 85

Total panel (balanced) observations: 340

Variable Coefficient Std. Error t-Statlstic Prob.

N1 2.995070 0.239944 12.48235 0.0000

N5 0.030380 0.224187 3.703952 0.0002

N6 0.523608 0.212720 2.461491 0.0143

N7 0.973545 0.109544 8.887231 0.0000

N3 0.836612 0.094815 8 823587 0.0000

N9 0.944952 0.137212 5.047482 0.0000

N12 1.702214 0.418317 4.069197 0.0001

N28 1.070583 0.173017 6.187748 0.0000

C 0.157186 0.007298 21.53881 0.0000

R-squared 0.856567 Mean dependent var 0.379559

Adjusted R-squared 0.853100 S.D. dependent var 0.093841

3.E. of regression 0.035967 Akalke Info criterion -3.786311

Sum squared resld 0.423192 Schwatz criterion -3,684956

Log likelihood 652.6729 Hannan-Qulnn enter. -3.745925

F-statistlc 247.0867 □ urbin-Watson stat 1.103050

Prob(F-statistlc) 0.000000

Рисунок 2 - Модель множественной регрессии № 2

Модель в целом и коэффициенты модели статистически значимы (R2 = 0,86,^р,асч = 247,1 > FKpHT =

1,68).

По результатам оценки влияния факторов на индекс цифровизации получено следующее уравнение регрессии:

I = 0,157 + 2,995п1 + 0,830п5 + 0,524п6 + 0,973п7 + 0,837п8 + 0,945п9 + 1,702п12 + 1,071п28

Наибольшее влияние на индекс цифровизации на региональном уровне оказывают следующие показатели:

инвестиции в основной капитал отрасли связи;

доля занятых в экономике, имеющих высшее образование;

удельный вес инновационных предприятий в структуре экономики региона.

Обсуждение

Современные условия глобализации характеризуются существенным влиянием на данный процесс информационных инструментов, которые, оказывают значительное влияние на социально-экономическое развитие страны в целом. В связи с этим рациональность и эффективность управления информационными ресурсами оказывает непосредственное влияние на результативность управления хозяйственной системой.

Помимо этого, определенную важность имеет гласность экономики России и связанная с ней борьба с развитыми экономическими субъектами, где большой уровень улучшения рыночной экономики происходит, в том числе, из-за достижения глубокой аналитической работы с применением последних достижений науки: информационных технологий (IT), математики.

В итоге, для разработки и принятия продуктивных управленческих решений важными элементами являются знания и информация, удовлетворяющие призывам актуальности, полноты, достоверности и полезности. Данный факт указывает на одну из главных задач, которая находится в анализе

предоставленной информации.

Для исследования региональной дифференциации по уровню цифровизации в России в работе сформирована методология исследования:

1. Сформирована система трансформационных и трансакционных факторов.

1. Исходные данные нормированы по «минимаксу» для приведения к единой оценке.

2. Выполнен расчет субиндексов /трансф и ^трансакц с учетом весовых коэффициентов, которые определены по данным существующих исследований.

3. Выполнен расчет сводного индекса цифровизации и оценка влияния факторов на итоговый индекс цифровизации.

Согласно проведенным расчетам максимальными показателями индексов в исследуемом периоде характеризуются показатели г. Москва. В то же время, следует отметить, что индексы /трансф и /трансакц демонстрируют снижение к 2018 году по сравнению с показателем 2015 года.

Минимальными значениями индекса, отражающего трансформацию ресурсов 7трансф, в исследуемом периоде характеризуются показатели Республики Крым (2015 г.), Республика Дагестан (2016), Чеченская республика (2017) и Ивановская область (2018). Следует отметить значительную положительную динамику указанного индекса по Республике Крым в 2018 гг. (+0,332 пп.) и значительное снижение показателя по Ленинградской области (-0,118 пп.).

Минимальными значениями трансакционного фактора характеризуются показатели индексов Республики Крым (2015 г.) и Ивановской области (2016-2018 гг.).

Как показали итоговые расчеты, лидерами среди регионов России по показателю индекса цифровизации являются г. Москва и г. Санкт-Петербург.

По результатам построения моделей множественной регрессии и их модификации выявлено, что наибольшее влияние на индекс цифровизации на региональном уровне оказывают следующие показатели: инвестиции в основной капитал отрасли связи; доля занятых в экономике, имеющих высшее образование; удельный вес инновационных предприятий в структуре экономики региона. Список использованной литературы:

1. Букина М.К., Семенов А.М. Макроэкономика: Учебник. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство "Дело и Сервис", 2016. - 544 с.

2. Митин В. Семь определений цифровой экономики. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.crn.ru/news/ detail.php?ID=116780

3. Юдина Т.Н. Цифровая экономика сквозь призму философии хозяйства и политической экономии/ Т.Н. Юдина, И.М. Тушканов // Электронный научный журнал «Философия хозяйства», 2017. - № 1. - С. 193201.

4. IMF Staff Report. Measuring the Digital Economy. 2018. IMF, Washington, D.C.

5. Гелисханов И.З. Цифровая платформа как институт экономики нового технологического поколения // Материалы Международного молодежного научного форума «Ломоносов-2018» - М.: МАКС Пресс, 2018.

6. Индекс сетевой готовности NRI [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://gtmarket.ru/ratings/networked-readiness-index/networked-readiness-index-info

7. «The Global Talent Competitiveness Index» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.insead.edu/sites/default/files/assets/dept/globalindices/docs/GTCI-2018-report.pdf

8. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. N 1632-р «Об утверждении Программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://base.garant.ru/71734878/38127a69cf2aace7e6dc686e8a4b9579/#block_1000

9. Петрова Е.А. Информационное развитие региональных хозяйственных систем: дис...доктора. Эконом. наук: 08.00.05. - Волгоград, 2015. -398 с.

10. Казарин С.В. Совершенствование системы управления информатизацией региона: дис.канд. эконом.наук. / С.В. Казарин, Самара. - СамГЭУ, Самара, 2015

11. Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Мониторинг региональной информатизации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //digital.gov.ru/ru/activity/directions/783/

12.Институт статистических исследований и экономики знаний [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://issek.hse.ru/ Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации

13. Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/it_technology/

© Пахомов Д. В., 2021