CC BY
94Ссылка для цитирования этой статьи:
Силин ЯП., Коковихин А.Ю. Цифровая зрелость государственного управления на мезоуровне: компетентностный подход // Human Progress. 2022. Том 8, Вып. 4. С. 12. URL: http://progress-human.com/images/2022/Tom8_4/Silin.pdf. DOI 10.34709/IM.184.12. EDN KRWTMN.
УДК 378:353
ЦИФРОВАЯ ЗРЕЛОСТЬ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ НА МЕЗОУРОВНЕ: КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ПОДХОД
Силин Яков Петрович
доктор экономических наук, профессор, ректор ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет»
62/45, ул. 8 Марта/Народной Воли, ауд. 464 г. Екатеринбург, РФ, 620144 +7 (343) 283-11-07
Коковихин Александр Юрьевич
кандидат экономических наук, доцент директор Института цифровых технологий управления и информационной безопасности ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет
62/45, ул. 8 Марта/Народной Воли, г. Екатеринбург, РФ, 620144 +7 (343) 283-10-98
Аннотация. Существенный разрыв в уровне цифровой зрелости регионов-лидеров рейтинга Минцифры России и следующих за ними субъектов Российской Федерации - причина исследования в данной статье факторов и барьеров в цифровизации государственного управления на мезоуровне. В целях выявления барьеров, связанных с «человеческим фактором», в данной статье авторами используется инструментарий компетентностного подхода в управлении. В качестве методов исследования применены анализ научных публикаций при построении моделей компетенций, структурированное интервью и корреляционный анализ. Авторами проведен анализ научных публикаций, посвященных концепции цифровой зрелости, как на уровне отдельных организаций, так и на уровне стран. Выявлено, что применительно к уровню отдельной организации используется узкое (инструментальное) и широкое (концептуальное) понимание содержания цифровой зрелости. Исследованы различные подходы к построению моделей цифровой зрелости
государственного управления и предлагаемые показатели, ее характеризующие. По результатам исследования построена авторская модель механизма развития компетенций цифровой зрелости на мезоуровне, включающая все три группы участников процесса «цифрового государственного управления» с определением источников финансирования процесса развития компетенций, которую рекомендуется внедрять в практику государственного управления.
Ключевые слова: компетентностный подход; компетенция; цифровая зрелость; модель компетенций; государственное управление; развитие компетенций.
JEL коды: O38; O15.
Введение
В экономической литературе последних трех лет достаточно подробно рассматриваются вопросы содержания, уровней, способов измерения цифровой зрелости бизнеса, национальной экономики и государственного управления [1; 2; 3]. Помимо этого, с 2020 года Министерство цифрового развития Российской Федерации публикует рейтинг цифровой зрелости регионов, в котором в пятерку лидеров устойчиво входят Липецкая область, Хантымансийский автономный округ, Московская область. В 2022 году в пятерку лидеров вошли Челябинская и Кемеровская области.
Вместе с тем, существенный разрыв в уровне цифровой зрелости указанных регионов-лидеров и следующих за ними 62 регионов среднего уровня, а также 14 регионов аутсайдеров ставит вопрос о факторах и барьерах в цифровизации государственного управления. В целях выявления барьеров, связанных с «человеческим фактором», в данной статье авторами используется инструментарий компетностного подхода, сформировавшегося в рамках ресурсной методологии менеджмента и показавшего свою эффективность для решения многих проблем публичного управления [4].
Целью представленного в статье исследования цифровых компетенций жителей регионов стала разработка механизма развития цифровых компетенций на мезоуровне, обеспечивающего рост цифровой зрелости государственного управления в субъектах Российской Федерации.
1. Теоретический анализ
Концепция цифровой зрелости привнесена в государственное управление из сферы управления бизнесом, как продолжение традиции Нового публичного менеджмента (New Public Management) по перенесению эффективных бизнес-практик в государственное
управление. Как отмечается в исследовании Е.В.Попова, понятие зрелости в отношении технологий относится к разработке программного обеспечения и впервые было использовано фирмой IBM [5]. Концепция зрелости технологий приобрела модельное воплощение в разработке Software Engineering Institute, входящего в Carnegie-Melon University, ставшей форматом «Capability Maturity Model» в версии 0.2 [6].
Применительно к уровню фирмы используется узкое (инструментальное) и широкое (концептуальное) понимание содержания цифровой зрелости. В инструментальном смысле цифровая зрелость - это комплексный показатель, характеризующий степень развития организации в части использования цифровых решений и цифровых технологий. Концептуально, цифровая зрелость понимается как система отношений, возникающих при замещении человеческого интеллектуального и физического труда, а также его роли в управлении машинами и производственным процессом компонентами цифровых технологий с целью преодоления времени и расстояния при взаимодействии между людьми, машинами и системами, а также снижения ограничений природы человека (эмоций, предубеждений, скорости мышления и пр.) при организации деятельности или процессов взаимодействия [3].
В работе Гилевой Т.А. [1] приводится 7 используемых моделей оценки цифровой зрелости, включающей модели:
- MIT (MIT Center for Digital Business) и Capgemini Consulting;
- Digital Maturity Model компании Deloitte;
- Digital Transformation Index агентства Arthur D. Little;
- Digital Business Aptitude — DBA компании KPMG;
- Dgitization Piano от Global Center for Digital Business Transformation;
- Ionology Model;
- Индекс зрелости Индустрии 4.0 Acatech.
На практике используются и другие модели оценки уровней цифровой зрелости [7]. При этом все модели объединены общим подходом: оценка проводится на основе метода анкетирования.
Рядом исследователей цифровая зрелость понимается как синоним цифровой готовности [8]. Такой подход используется и при рассмотрении цифровой зрелости национальной экономики или цифровой зрелости государственного управления.
Добролюбовой Е.И. выделено более 60 существующих моделей цифровой зрелости государственного управления [2] и проведена их классификация, позволившая сформировать две основные группы: диагностические и эволюционные модели. Оценка уровня и выявления приоритетов дальнейшего внедрения цифровых технологий в деятельность
конкретных органов власти и организаций государственного сектора осуществляются в Диагностических моделях цифровой зрелости, примером которой служит модель Института Гетеборга в Швеции [9].
Основные этапы цифровизации государственного управления, представлены в Эволюционных моделях. Оценка уровня цифровой зрелости в таких моделей заключается в отнесении практики конкретной страны (организации) к одному из выделяемых этапов цифровизации государственного управления. Примером является модель, разработанная Организацией Экономического Сотрудничества и Развития (ОЭСР)1. Используемый в модели Индекс цифрового правительства, основан на учете 210 качественных параметров по 6 направлениям цифровой зрелости, 4 из которых отнесены к базовым («изначально цифровые процессы», «государство как платформа», государственный сектор, основанный на данных и открытость по умолчанию), а 2 - к трансформирующим: управление пользователями и проактивность. При оценка цифровой зрелости проводится обследование (анкетирования) представителей стран-членов организации [2].
Широкое применение получила модель цифровой зрелости компании Гартнер, которая включает 5 этапов цифровой зрелости:
- электронное правительство,
- открытое правительство,
- дата-центричное правительство,
- полностью цифровое правительство,
- умное правительство [10].
Различия этапов заключаются в целях цифровизации, каналах и технологиях предоставления государственных услуг, а также показателях, позволяющих оценить реализацию этапа. Этапу «электронного правительства» соответствует показатель «доля услуг, предоставляемых в режиме онлайн». Показатель «доля открытых данных в общем объеме данных» используется для оценки этапа «открытого правительства». На этапе «дата-центричного правительства» применяется показатель «количество услуг, предоставляемых на основе данных». «Полностью цифровое правительство», характеризуется «долей данных, получаемых на основе межмашинного взаимодействия». Для «умного правительства» используется показатель «степень сокращения (оптимизации) государственных услуг» [11]. В настоящее время страны ЕС находятся на втором или третьем этапе цифровой зрелости [12]. Государственное управление в Российской Федерации соответствует второму уровню цифровой зрелости по данной классификации [13].
1 OECD. Digital Government Index: 2019 results. Paris: OECD Publishing, 2020.
Журнал «Human Progress» http://progress-human.com/
Том 8 Выпуск 4 (октябрь-декабрь 2022) [email protected]
В Указе Президента Российской Федерации «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» для оценки достижения цели «Цифровая трансформация» установлен показатель «достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и образования, а также государственного управления»2. К сожалению, понятие «цифровой зрелости» применительно к сфере государственного управления не закреплено нормативно. В 2019 году Минкомсвязи России разработана матрица оценки цифровой зрелости государственных и муниципальных услуг3. Данная матрица позволяет ранжировать организации и органы государственной власти по практике оказания услуг в электронном виде от уровня «минус 1» до уровня «супер». Уровень «минус 1» соответствует полностью аналоговому процессу оказания услуг. Уровень «супер» предусматривает оказание услуг полностью в электронном виде в режиме реального времени.
В качестве показателей для оценки уровня цифровой зрелости в матрице рассматриваются доля обращений и результатов услуг в электронном виде и сокращение сроков оказания услуг. Таким образом, данная модель учитывает уровень востребованности электронного взаимодействия и сокращение временных издержек заявителей, однако не учитывает других параметров качества оказания услуг (удовлетворенность, частота ошибок и т.п.), значимых как в российском, так и в международном контексте [14]. При этом, данная модель рассчитана только на первые три этапа цифровой зрелости государственного управления (по классификации компании Гарнтер). Поэтому для оценки цифровой зрелости государственного управления, соответствующей следующим этапам, предстоит разработать новую матрица. Возможно, расширенная матрица будет утверждена соответствующим нормативным правовым актом, так как статус существующего документа остается не ясным.
Минцифры России в 2020 году утверждена методика расчета показателя «достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и образования, а также государственного управления»4, в составе которого учитываются 7 показателей, характеризующих цифровую зрелость государственного управления (Табл 1). Данные таблицы показывают, что Минцифры ориентируется на первый и, частично, на второй этап цифровой зрелости государственного управления в соответствии с моделью Гартнер.
2 Указ Президента Российской Федерации «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» URL: http://kremlin.ru/acts/news/63728
3 Матрица оценки цифровой зрелости государственных и муниципальных услуг URL: https://digital.gov.ru/uploaded/files/matritsa-otsenki-tsifrovoj-zrelosti.pdf
4 Приказ Минцифры России № 600 от 18.11.2020 «Об утверждении методик расчёта целевых показателей национальной цели развития Российской Федерации «Цифровая трансформация».
Табл. 1: Показатели, характеризующие цифровую зрелость государственного управления5
№ п/п Показатель Целевое значение
1. Доля видов сведений в федеральных информационных системах, доступных в электронном виде, необходимых для оказания массовых социально значимых услуг 100%
2. Доля электронного юридически значимого документооборота в федеральных органах исполнительной власти, внебюджетных фондах и подведомственных учреждениях 100%
3. Сокращение времени фактического предоставления государственных и муниципальных услуг в 3 раза
4. Доля государственных и муниципальных услуг, предоставленных без нарушения регламентного срока не менее 98%
5. Доля проверок в рамках контрольно-надзорной деятельности, проведенных дистанционно, в том числе с использованием чек-листов в электронном виде 50%
6. Доля обращений за получением государственных и муниципальных услуг в электронном виде среди услуг, не требующих очного посещения 90%
7. Доля массовых социально значимых государственных и муниципальных услуг, доступных в электронном виде 95%
Разработка концепции цифровой зрелости применительно к государственному управлению на уровне субъекта федерации (мезоуровень государственного управления) нашла в первую очередь практическое воплощение в рейтинге цифровой зрелости регионов Минцифры России. Научные исследования условий, форм, функциональных взаимосвязей, характеризующих цифровую зрелость региона, единичны и, в основном, посвящены организационному, финансовому и технологическому аспектам [2].
Между тем, важнейшая проблема разрыва в уровне цифровой зрелости между регионами России не может быть осмыслена без исследования роли «человеческого фактора», проявляющегося в наличии у жителей регионов необходимых для участия в «цифровом государственном управлении» компетенций.
2. Методология исследования
Для целей исследования были сформированы модели компетенций трех агрегированных участников процесса «цифрового государственного управления»:
- 1Т-специалисты, разрабатывающие, внедряющие и обслуживающие информационные системы и сервисы «цифрового государственного управления» (далее - 1Т-специалисты);
- Государственные и муниципальные служащие, а также работники организаций, оказывающих государственные и муниципальные услуги в цифровой форме (далее -государственные служащие);
5 Составлено по: Методика расчета показателя «достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и образования, а также государственного управления. Приказ Минцифры России № 600 от 18.11.2020 «Об утверждении методик расчёта целевых показателей национальной цели развития Российской Федерации «Цифровая трансформация».
- Граждане-получатели услуг в цифровой форме (далее - граждане).
Модель компетенций IT-специалистов включает 6 блоков профессиональных компетенций цифровой трансформации: управление цифровым развитием; развитие организационной культуры; инструменты управления; управление и использование данных; применение цифровых технологий; развитие ИТ-инфраструктуры [15; 4].
Модель компетенций государственных служащих включает в себя четыре связанных между собой блока: базовые цифровые компетенции; личностные компетенции (выделено шесть личностных компетенций); профессиональные компетенции (выделено шесть профессиональных компетенций); цифровую культуру.
Модель компетенций граждан построена на основе методики Росстата6 включает 27 цифровых компетенций по 4 направлениям: коммуникационные навыки; навыки обучения с использованием цифровых инструментов; навыки работы с программным обеспечением; навыки управления информацией и данными; навыки решения задач в цифровой среде [16; 17].
Модель компетенций IT-специалистов применяется при подборе и развитии персонала в условиях централизации IT-функции в органах государственной власти субъектов Российской федерации [15; 4].
Модель компетенций государственных служащих использовалась при оценке цифровой готовности сотрудников государственных учреждений, задействованных в оказании услуг. Оценка проводилась в 2022 году в Свердловской области с использованием социологического метода структурированного интервью, в котором приняли участие 250 сотрудников государственных учреждений, им предлагалось провести самооценку и оценку коллег на наличие соответствующих компетенций по 5 бальной шкале.
Модель компетенций граждан использовалась в факторном анализе влияния человеческого ресурса на цифровую зрелость региона. В исследовании тестировалась гипотеза существенного влияния фактора наличия у граждан-потребителей государственных услуг, проживающих в субъекте федерации, компетенций, представленных в сформированной Модели компетенций граждан, на место субъекта федерации в рейтинге Цифровой зрелости Минцифры России. Данные представленности цифровых компетенций граждан по субъектам федерации взяты из Сборников «Информационное общество в Российской Федерации» за 2020, 2021 и 2022 годы7. Тестирование данной гипотезы осуществлялось с использованием метода корреляционного анализа в программном продукте MS Excel.
6 Приказ Росстата от 13 февраля 2020 г. № 64 «Об утверждении методики расчета показателя федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
7 Информационное общество https://rosstat.gov.ru/statistics/infocommunity/publications
Журнал «Human Progress» http://progress-human.com/
Том 8 Выпуск 4 (октябрь-декабрь 2022) [email protected]
3. Результаты
Корреляционный анализ показал наличие устойчивой связи между долей населения субъекта федерации, обладающего цифровыми компетенциями и местом региона в Рейтинге Минцифры России (Коэффициент корреляции Пирсона в диапазоне от 0,7 до 0,8).
Результаты анкетирования государственных служащих показали высокий уровень достоверности (90% совпадений самооценки и оценки коллег), а также средний уровень выраженности компетенций из Модели государственных служащих (среднее значение 3,6 балла из 5 возможных).
Опираясь на результаты исследований, считаем необходимым особое внимание в стратегии и дорожной карте цифрового развития субъектов федерации уделить развитию компетенций трех групп участников «цифрового государственного управления». Для этого предлагаем опираться на разработанный механизм развития цифровых компетенций на мезоуровне (Рис. 1).
Рис. 1: Механизм развития компетенций цифровой зрелости на мезоуровне
Технологические платформы
Государственные и
муниципальные услуги в цифровой форме
Жители субъекта федерации, не обладающие компетенциями
цифровой зрелости *-▼-1-
Система развития компетенций разработчиков и обслуживающих IT-специалистов
Система развития компетенций работников, оказывающих услуги в цифровой форме
Бюджетное финансирование
Бюджетное и частное финансирование
Бюджетное финансирование
Предлагаемый механизм развития цифровых компетенций на мезоуровне призван устранить разрыв между имеющимся уровнем цифровых компетенций населения и целевым
уровнем компетенций цифровой зрелости, задаваемым используемой цифровой технологией и регламентами оказания государственных и муниципальных услуг.
Заключение
Предложенный механизм развития компетенций цифровой зрелости на мезоуровне рекомендуется внедрять в практику государственного управления. Дальнейшие исследования с применением компетентностного подхода к анализу цифровой зрелости регионов предполагает анализ стратегических альтернатив и разработку стратегий развития компетенций с учетом специализации регионов.
Литература
1. Gileva, T.A. Digital maturity of the enterprise: methods of assessment and management // Bulletin USPTU. Science, еducation, еconomy. Series еconomy. № 1 (27). 2019. С.: 38-52.
2. Добролюбова, Е.И. Оценка цифровой зрелости государственного управления // Информационное общество. 2021. № 2. 37 с.
3. Попов, Е.В.; Симонова, В.Л.; Черепанов, В.В. Уровни цифровой зрелости промышленного предприятия // Journal of New Economy. 2021. Том 22. № 2. С.: 88-109.
4. Коковихин, А.Ю. Управление компетенциями в региональной экономической политике стран ОЭСР и Европейского Союза // Управленец. 2020. Том 11. № 5. С.: 81-96.
5. Radice, R.A.; Harding, J.T.; Munnis, P.E.; Phillips, R.W. A programming process study // IBM Systems Journal. 1985. Том 24. № 2. С.: 91-101.
6. Paulk, M.A History of the Capability Maturity Model for Software // Software Quality Professional Magazine, 2009. № 12.
7. Dikhanbayeva, D.; Shaikholla, S.; Suleiman, Z.; Turkyilmaz, A. Assessment of Industry 4.0 maturity models by design principles. // Sustainability. 2020. Том 12. № 23. Номер статьи 9927.
8. Kuvayeva, Yu.V. Digital economy: Concepts and Russia's readiness to transition. // Izvestiya Uralskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. Journal of the Ural State University of Economics. 2019. Том 20. № 1. С.: 25-40.
9. Magnusson, J.; Nilsson, A. Digital Maturity in the Public Sector: Design and Evaluation of a New Model. SWEG2020. 2020. URL: https://gup.ub.gu.se/file/208009.
10. Archer, G.; Di Maio, A.; Howard, R. Introducing the Gartner Digital Government Maturity Model. Опубликовано: 22 сентября 2015 (ID: G00291003) URL: https://www.gartner.com/en/ documents/3135317/introducing-the-gartner-digital-government-maturity-mode.
11. Добролюбова, Е.И.; Южаков, В.Н.; Ефремов, А.А.; Клочкова, Е.Н.; Талапина, Э.В.; Старцев, Я.Ю. Цифровое будущее государственного управления по результатам. М.: Изд. дом «Дело» РАНХиГС. 2019. 114 с.
12. Williams, M.; Valayer, C. Digital Government Benchmark - Study on Digital Government Transformation. 2018. URL: https://joinup.ec.europa.eu/collection/elise-european-location-interoperability-solutions-e-government/document/report-digital-government-benchmark-study-digital-government-transformation.
13. Ефремов, А.А. К формированию механизма выявления и устранения системных правовых ограничений цифровизации государственного управления // Вопросы государственного и муниципального управления. 2020. № 4. С.: 59-83.
14. Petrov, O.; Bunchuk, M.; Stott, A.; Hohlov, Y. Digital government 2020. Prospects for Russia. Washington, D C. World Bank Group. 2016.
15. Модель компетенций команды цифровой трансформации в системе государственного управления / под ред. Шклярук, М.С.; Гаркуши, Н.С. М.: РАНХиГС. 2020. 84 с.
16. Коковихин, А.Ю.; Огородникова, Е.С. Уровень цифровых компетенций жителей России // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 9-2. С.: 228-233.
17. Оценка цифровой готовности населения России / Н.Е., Дмитриева (рук. авт. кол.), А.Б., Жулин; Р.Е., Артамонов; Э.А., Титов. М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 2021. 86 с.
PUBLIC ADMINISTRATION DIGITAL MATURITY AT THE MESO-LEVEL: COMPETENCE APPROACH
Yakov Silin
Doctor of Economics, Professor, Rector of The Ural State University of Economics
Yekaterinburg, Russia
Alexander Kokovikhin
Candidate of Economics, Associate Professor, Director of the Digital Technologies of Management and Information Security Institute in The Ural State University of Economics
Yekaterinburg, Russia
Abstract. A significant gap in the digital maturity level of the leading regions in the Russian Ministry of Digital Development rating and the subjects of the Russian Federation following them is the reason for this study of factors and barriers in the public administration digitalization at the
meso-level. In order to identify the human barriers, the authors use the competency-based approach tools in management. The publications analysis in the competency models construction, structured interviews and correlation analysis were used as research methods. The authors analyzed scientific publications on the digital maturity concept, both at the organizations and the countries levels. It was revealed that at organization level a narrow (instrumental) and a broad (conceptual) understanding of the digital maturity content is used. Various approaches to building public administration digital maturity models and the proposed indicators have been studied. Based on the results of the study, the author's model of the mechanism for developing competencies of digital maturity at the meso-level was built, including all three groups of participants in the digital public administration process with the sources of financing for the developing competencies process, which is recommended to be introduced into the public administration practice.
Keywords: competence approach; competence; digital maturity; competence model; public administration; competence development. JEL codes: O38; O15.
References
1. Gileva, T.A. (2019) Digital maturity of the enterprise: methods of assessment and management // Bulletin USPTU. Science, education, economy. Series economy. No. 1 (27). P.: 38-52.
2. Dobrolyubova, E.I. (2021) Assessment of the digital maturity of public administration // Information society. No. 2. 37 p.
3. Popov, E.V.; Simonova, V.L.; Cherepanov, V.V. (2021) Levels of digital maturity of an industrial enterprise // Journal of New Economy. Vol. 22. No. 2. P.: 88-109.
4. Kokovikhin, A.Yu. (2020) Management of competencies in the regional economic policy of the OECD countries and the European Union // Manager. Vol. 11. No. 5. P.: 81-96.
5. Radice, R.A.; Harding, J.T.; Munnis, P.E.; Phillips, R.W. (1985) A programming process study // IBM Systems Journal. Vol. 24. No. 2. P.: 91-101.
6. Paulk, M. (2009) A History of the Capability Maturity Model for Software // Software Quality Professional Magazine, 12.
7. Dikhanbayeva, D.; Shaikholla, S.; Suleiman, Z.; Turkyilmaz, A. (2020) Assessment of Industry 4.0 maturity models by design principles. // Sustainability. Vol. 12. No. 23.9927.
8. Kuvayeva, Yu.V. (2019) Digital economy: Concepts and Russia's readiness to transition. // Izvestiya Uralskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta // Journal of the Ural State University of Economics. Vol. 20. No. 1. P.: 25-40.
9. Magnusson, J.; Nilsson, A. (2020) Digital Maturity in the Public Sector: Design and Evaluation of a New Model. SWEG2020. URL: https://gup.ub.gu.se/file/208009.
10 Archer, G.; Di Maio, A.; Howard, R. (2015) Introducing the Gartner Digital Government Maturity Model. Published: 22 September (ID: G00291003) URL: https://www.gartner.com/en/ documents/3135317/introducing-the-gartner-digital-government-maturity-mode.
11. Dobrolyubova, E.I.; Yuzhakov, V.N.; Efremov, A.A.; Klochkova, E.N.; Talapina, E.V.; Startsev, Ya.Yu. (2019) The Digital Future of Public Administration by Results. M.: Ed. House "Delo" RANEPA. 114 p.
12. Williams, M.; Valayer, C. (2018) Digital Government Benchmark - Study on Digital Government Transformation. URL: https://joinup.ec.europa.eu/collection/elise-european-location-interoperability-solutions-e-government/document/report-digital-government-benchmark-study-digital-government-transformation.
13. Efremov, A.A. (2020) To the formation of a mechanism for identifying and eliminating systemic legal restrictions on the digitalization of public administration // Questions of State and Municipal Administration. No. 4. P.: 59-83.
14. Petrov, O.; Bunchuk, M.; Stott, A.; Hohlov, Y. (2016) Digital government 2020. Prospects for Russia. Washington, D.C. World Bank Group.
15. The competency model of the digital transformation team in the system of public administration / ed. Shklyaruk, M.S.; Garkushi, N.S. (2020) Moscow: RANEPA. 84 p.
16. Kokovikhin, A.Yu.; Ogorodnikova, E.S. (2022) The level of digital competencies of Russian residents // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. No. 9-2. P.: 228-233.
17. Dmitrieva, N.E. et al. (2021) Assessment of the digital readiness of the population of Russia. M.: Ed. home of the Higher School of Economics. 86 p.
Contact
Yakov Silin
Ural State University of Economics
62, 8 Marta str., 620144, Yekaterinburg, Russia
Alexander Kokovikhin
Ural State University of Economics
62, 8 Marta str., 620144, Yekaterinburg, Russia
