CC BY
27Логинова Е.В.
д.э.н., доцент, Волжский филиал Волгоградского государственного университета
Полковников А.А.
к.ф.-м.н., доцент, зав. кафедрой, Волжский филиал Волгоградского государственного университета
ЦИФРОВИЗАЦИЯ КАК ФАКТОР ИНКЛЮЗИВНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
Ключевые слова: инклюзивный экономический рост, цифровые технологии, эконометрическая модель, определяющие и результирующие факторы, ранжирование факторов.
Keywords: inclusive economic growth, digital technologies, econometric model, determining and resultant factors, ranking of factors.
Эволюция рыночной экономики в последние десятилетия XX века и в начале XXI века вызвала необходимость перехода от количественных к качественным моделям экономического роста, к числу которых прежде всего относится модель инклюзивного экономического роста. Данный факт подтверждается программными документами и направлениями исследований таких международных организаций, как ООН1, ВЭФ2 и ОЭСР3, ЮНКТАД и Евразийская экономическая комиссия4. Более того, в докладе «The Growth Report: Strategies for Sustained Growth and Inclusive Development», подготовленном Комиссией по росту и развитию, возглавляемой Нобелевским лауреатом М. Спенсом, говорится о том, что неинклюзивные модели роста обречены на неудачу, поскольку не только не могут обеспечить устойчивость экономического роста и сократить уровень неравенства в обществе, но и способны привести к политическим и социальным конфликтам5. Подтверждается значимость инклюзивности и О. Мамедовым, который, во-первых, отводит ей роль исторически обусловленного системного императива, оказывающего сегодня доминирующее воздействие на осуществление цивилизационного процесса, и, во-вторых, определяет прямую зависимость между активным использованием «компьютерно-интернетной технологии» и усилением «тренда к инклюзивности»6, фактически характеризуя цифровизацию в качестве основного условия для перехода к инклюзивной модели экономического роста.
В целях доказательства данного тезиса, позволяющего рассматривать цифровизацию как фактор инклюзивного экономического роста, авторами была разработана эконометрическая модель оценки влияния цифровизации на фор-
7
мирование инклюзивного характера экономического роста .
В качестве эндогенных показателей модели рассматривались количественные значения результирующих факторов, характеризующих инклюзивный характер экономического роста (табл. 1), а в качестве экзогенных показателей -количественные значения определяющих факторов, отражающих готовность к цифровизации и ее результаты (табл. 2).
Формирование массива первичных данных происходило посредством анализа международных рейтингов, позволяющих судить о значениях экзогенных и эндогенных показателей эконометрической модели.
Таблица 1
Эндогенные показатели модели
Наименование показателя Отражение показателем инклюзивного характера экономического роста
ВВП на душу населения8 Положительная динамика показателя характеризует экономический рост, обеспечивающий возможности для экономического развития
Индекс ведения бизнеса9 Характеризует наличие прозрачных и эффективных норм регулирования бизнеса, обеспечивающих равный доступ к деловым возможностям
Индекс восприятия Высокое значение индекса характеризует открытость и низкую коррумпированность государственно-
1 Преобразование нашего мира: Повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года: Резолюция, принятая Генеральной Ассамблеей 25 сентября 2015 года. - https://www.un.org/ga/search/view_doc.asp?symbol=A/RES/70/1&Lang=R
2 Inclusive Growth Framework. - https://www.weforum.org/agenda/archive/inclusive-growth/
3 Inclusive Growth. - https://www.oecd.org/inclusive-growth/#introduction
4 Inclusive growth of the Eurasian Economic Union Member States: assessments and opportunities. -http://www.eurasiancommis sion. org/ru/act/integr_i_makroec/dep_makroec_pol/Documents/Inclusive_growth_in_EAEU_Member.pdf
5 The Growth Report: Strategies for Sustained Growth and Inclusive Development. - https://openknowledge.worldbank. org/handle/ 10986/6507
6 Мамедов О.Ю. Экономика инклюзивной цивилизации // Terra Economicus. 2017. - Т. 15, № 3. - С. 7, 9. - DOI: 10.23683/ 2073-6606-2017-15-3-6-18.
7 Логинова Е.В., Полковников А.А., Гузев М.М. Инклюзивная цифровая экономика как фактор обеспечения национальной безопасности // Национальная безопасность / nota bene. 2021. - № 6. - С. 70-85. DOI: 10.7256/2454-0668.2021.6.37148. -https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=37148
8 The World Bank: Gross Domestic Product (2020). - https://databank.banquemondiale.org/data/download/GDP_PPP.pdf 9 Doing Business (2020). - https://www.doingbusiness.org/en/doingbusiness
коррупции1 го и экономического секторов
Индекс экономической свободы2 Высокое значение индекса характеризует низкий уровень государственного вмешательства в производство, распределение и потребление товаров и услуг, что означает незначительное количество государственных преференций предпринимательскому сектору
Индекс процветания3 Отражает параметры общественного благосостояния (экономика, предпринимательство, управление, образование, здравоохранение, безопасность, личные свободы, социальный капитал, экология), которые в совокупности характеризуют возможности для инклюзивного роста
Таблица 2 Экзогенные показатели модели4
Наименование показателя Характеристика показателя
Индекс готовности к сетевому обществу Характеризует уровень развития информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и сетевой экономики в странах мира
Индекс всемирного рейтинга цифровой конкурентоспособности Определяет возможности (знания, технологии) стран и их готовность к цифровым трансформациям
Глобальный индекс сетевого взаимодействия Отражает результаты цифровой трансформации стран по критериям: инвестиции в развитие ИКТ, зрелость ИКТ и показатели цифровой экономики
Индекс инклюзивного интернета Характеризует доступность Интернета и готовность населения стран пользоваться им
Индекс развития электронного правительства Характеризует доступность государственных услуг и открытость правительства при принятии решений
Индекс электронной торговли В2С Характеризует возможность и доступность электронных трансакций
Для построения эконометрической модели использовался язык программирования Python, и его библиотеки pandas, numpy, sklearn, предоставляющие возможность осуществлять интеллектуальный анализ различного рода данных на основе регрессионных моделей. В качестве методов анализа были отобраны модели линейной (LINEAR) и байесовской линейной (ARD) регрессии, которые при первоначальной работе с исходными данными показали результаты со значимыми коэффициентами.
На основании исходных данных, характеризующих количественные значения результирующих и определяющих факторов модели, были построены корреляционные матрицы, позволяющие исключить из модели незначимые (тесно коррелируемые) экзогенные показатели, значение коэффициентов корреляции для которых больше или равно 0,7 или меньше или равно -0,7 (таб. 3-8).
Таблица 3
Корреляционная матрица по индексу готовности к сетевому обществу
Индекс готовности к сетевому обществу Технологии Люди Управление Воздействие
Индекс готовности к сетевому обществу 1 G,9S1 G,954 G,976 G,96G
Технологии G,9S1 1 G,S99 G,954 G,929
Люди G,954 G,S99 1 G,925 G,S94
Управление G,976 G,954 G,926 1 G,S96
Воздействие G,96G G,929 G,S94 G,S96 1
Таблица 4
Корреляционная матрица по индексу всемирного рейтинга цифровой конкурентоспособности
Индекс всемирного рейтинга цифровой конкурентоспособности Знания Технологии Готовность к будущему
Индекс всемирного рейтинга цифровой конкурентоспособности 1 G,94S G,967 G,961
Знания G,94S 1 G,SSS G,S4S
Технологии G,967 G,SSS 1 G,9G4
Готовность к будущему G,961 G,S4S G,9G4 1
Таблица 5
Корреляционная матрица по глобальному индексу сетевого взаимодействия
Глобальный индекс сетевого взаимодействия Предложение Спрос Алгоритмы взаимодействия Потенциал
Глобальный индекс сетевого взаимодействия 1 G,959 G,92S G,967 G,927
Предложение G,959 1 G,S64 G,SSS G,S64
Спрос G,92S G,S64 1 G,S93 G,753
Алгоритмы взаимодействия G,967 G,SSS G,S93 1 G,9G6
1 Corruption Perceptions Index (2020). - https://www.transparency.org/en/cpi/2020/index/nzl
2 Index of Economic Freedom (2021). - https://www.heritage.org/index/
3 The Legatum Prosperity Index (2020). - https://www.prosperity.com/
4 Количественные значения показателей взяты из: Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. и др. Индикаторы цифровой экономики: статистический сборник. - М.: НИУ ВШЭ, 2021. - 380 с.
Потенциал_|_0,927_| 0,864 | 0,753 | 0,906 | 1 |
Таблица 6
Корреляционная матрица по глобальному индексу инклюзивного интернета
Индекс инклюзивного Интернета Наличие Доступность Актуальность Готовность
Индекс инклюзивного интернета 1 0,566 0,568 0,280 0,421
Наличие 0,566 1 -0,25 0,102 0,29
Доступность 0,568 -0,25 1 -0,096 -0,008
Актуальность 0,280 0,102 -0,096 1 -0,061
Готовность 0,421 0,29 -0,008 -0,061 1
Таблица 7
Корреляционная матрица по индексу развития электронного правительства
Индекс развития электронного правительства Государственные онлайн-сервисы Телекоммуникационная инфраструктура Человеческий капитал
Индекс развития электронного правительства 1 0,937 0,938 0,865
Государственные онлайн-сервисы 0,937 1 0,812 0,739
Телекоммуникационная инфраструктура 0,938 0,812 1 0,716
Человеческий капитал 0,865 0,739 0,716 1
Таблица 8
Корреляционная матрица по индексу электронной торговли B2C
Индекс электронной торговли B2C Доля населения, Доля населения в возрасте 15 лет и старше, имеющего банковский счет Число безопасных серверов на 1 млн. чел. населения Субиндекс почтовой надежности интегрирован-
использующего Интернет ного индекса развития почтовой связи Всемирного почтового союза
Индекс электронной торговли В2С 1 0,853 0,834 0,813 0,643
Доля населения, использующего Интернет 0,853 1 0,766 0,709 0,307
Доля населения в возрасте 15 лет и старше, имеющего банковский 0,834 0,766 1 0,685 0,279
счет
Число безопасных серверов на 1 млн. чел. населения 0,813 0,709 0,685 1 0,237
Субиндекс почтовой надежности
интегрированного индекса развития почтовой связи Всемирного 0,643 0,307 0,279 0,237 1
почтового союза
На основании анализа корреляционных матриц был осуществлен отбор экзогенных показателей с наименьшей мультиколлинеарностью - (Глобальный индекс сетевого взаимодействия, Индекс готовности к сетевому обществу, Индекс развития электронного правительства, Индекс электронного участия, Индекс онлайн-услуг, Индекс человеческого капитала, Индекс телекоммуникационной инфраструктуры, Индекс электронной торговли B2C, Субиндекс почтовой надежности).
Далее была проведена нормализация отобранных экзогенных и эндогенных показателей на основе использования функции preprocessing.normalize библиотеки numpy языка программирования Python, что позволило далее работать с показателями, значения которых до нормализации имели различную размерность.
Влияние значений отобранных экзогенных показателей на значения эндогенных показателей оценивалось посредством регрессионного анализа с использованием двух моделей: ARD и LINEAR, результаты которого представлены в таблицах 9-13.
Таблица 9
Прогнозируемая переменная - ВВП на душу населения
Экзогенный показатель Свободная переменная Значение коэффициентов
ARD LINEAR ARD LINEAR
Глобальный индекс сетевого взаимодействия 0,967 0,935
Индекс готовности к сетевому обществу 3,631 3,142
Индекс развития электронного правительства -3,089 -2327,159
Индекс электронного участия 0 0,164
Индекс онлайн-услуг 0,115 0,077 -0,785 776,649
Индекс человеческого капитала 0 788,762
Индекс телекоммуникационной инфраструктуры 0 759,579
Субиндекс почтовой надежности -0,531 -1,116
Индекс электронной торговли В2С 0 2,072
Таблица 10
Прогнозируемая переменная - Индекс ведения бизнеса
Экзогенный показатель Свободная переменная Значение коэффициентов
ARD LINEAR ARD LINEAR
Глобальный индекс сетевого взаимодействия 0 -0,35
Индекс готовности к сетевому обществу 0 0,006
Индекс развития электронного правительства 0 -21,476
Индекс электронного участия 0 -0,065
Индекс онлайн-услуг 0,0716 0,054 0,195 -6,878
Индекс человеческого капитала 0,002 -7,131
Индекс телекоммуникационной инфраструктуры 0 -7,139
Субиндекс почтовой надежности 0 -0,015
Индекс электронной торговли В2С 0,381 0,438
Таблица 11
Прогнозируемая переменная - Индекс восприятия коррупции
Экзогенный показатель Свободная переменная Значение коэффициентов
ARD LINEAR ARD LINEAR
Глобальный индекс сетевого взаимодействия 0,002 0,333
Индекс готовности к сетевому обществу 1,463 1,331
Индекс развития электронного правительства 0 565,565
Индекс электронного участия 0,001 0,412
Индекс онлайн-услуг -0,065 -0,087 0,001 -189,361
Индекс человеческого капитала 0 -191,966
Индекс телекоммуникационной инфраструктуры 0 -185,219
Субиндекс почтовой надежности -0,098 -0,268
Индекс электронной торговли В2С 0 0,028
Таблица 12
Прогнозируемая переменная - Индекс экономической свободы
Экзогенный показатель Свободная переменная Значение коэффициентов
ARD LINEAR ARD LINEAR
Глобальный индекс сетевого взаимодействия 0,207 0,324
Индекс готовности к сетевому обществу 0,158 0,388
Индекс развития электронного правительства -0,001 -29,999
Индекс электронного участия 0,177 0,574
Индекс онлайн-услуг 0,079 0,091 0 9,822
Индекс человеческого капитала -0,001 10,104
Индекс телекоммуникационной инфраструктуры -0,011 9,334
Субиндекс почтовой надежности 0 -0,152
Индекс электронной торговли В2С 0 0,099
Таблица 13
Прогнозируемая переменная - Индекс процветания
Экзогенный показатель Свободная переменная Значение коэффициентов
ARD LINEAR ARD LINEAR
Глобальный индекс сетевого взаимодействия 0 0,06
Индекс готовности к сетевому обществу 0,563 0,479
Индекс развития электронного правительства -0,001 269,364
Индекс электронного участия -0,001 0,069
Индекс онлайн-услуг 0,043 0,03 -0,025 -90,287
Индекс человеческого капитала 0 -91,434
Индекс телекоммуникационной инфраструктуры 0 -88,083
Субиндекс почтовой надежности -0,062 -0,118
Индекс электронной торговли В2С 0,272 0,407
В результате проведенного регрессионного анализа было выявлено, что:
- на эндогенную переменную ВВП на душу населения в модели ARD набольшее влияние оказывают Индекс готовности к сетевому обществу и Глобальный индекс сетевого взаимодействия, в модели LINEAR - Индекс человеческого капитала, Индекс онлайн-услуг и Индекс телекоммуникационной инфраструктуры;
- на эндогенную переменную Индекс ведения бизнеса в моделях ARD и LINEAR набольшее влияние оказывает Индекс электронной торговли B2C;
- на эндогенную переменную Индекс восприятия коррупции в модели ARD набольшее влияние оказывает Индекс готовности к сетевому обществу, в модели LINEAR - Индекс готовности к сетевому обществу и Индекс развития электронного правительства;
- на эндогенную переменную Индекс экономической свободы в модели ARD набольшее влияние оказывает Глобальный индекс сетевого взаимодействия, в модели LINEAR - Индекс человеческого капитала, Индекс онлайн-услуг и Индекс телекоммуникационной инфраструктуры;
- на эндогенную переменную Индекс процветания в модели ARD набольшее влияние оказывают Индекс готовности к сетевому обществу и Индекс электронной торговли B2C, в модели LINEAR - Индекс готовности к сетевому обществу, Индекс развития электронного правительства и Индекс электронной торговли B2C.
Полученные результаты не только подтверждают воздействие цифровизации на обеспечение условий для формирования инклюзивного характера экономического роста, но и позволяют осуществлять ранжирование процессов цифровизации по степени их влияния на экономический рост:
- показатели высокого влияния: Индекс готовности к сетевому обществу и Индекс электронной торговли B2C;
- показатели среднего влияния: Индекс развития электронного правительства, Глобальный индекс сетевого взаимодействия, Индекс человеческого капитала, Индекс онлайн-услуг и Индекс телекоммуникационной инфраструктуры;
- показатели, влияние которых не выявлено: Индекс электронного участия и Субиндекс почтовой надежности.
