CC BY
153
39 (180) - 2012
УГРОЗЫ И БЕЗОПАСНОСТЬ
УДК 330.47
цифровой разрыв регионов России как угроза социально-экономическому развитию страны
с. в. ратнер,
доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями E-mail: lanarat@mail.ru
Институт проблем управления РАН, г. Москва
Анализируется угроза так называемого «цифрового разрыва» — дифференциации различных слоев населения по степени доступности цифровой инфраструктуры и уровню информационной культуры. В условиях активного внедрения информационно-коммуникационных технологий в образовательные процессы неравный доступ к ИКТ-инфраструктуре может привести к существенному расслоению населения по качеству полученного образования. В статье исследуются вопросы неравномерности информационного развития регионов ЮФО.
Ключевые слова: информационные технологии, информационная инфраструктура, цифровой разрыв, инновации, региональное развитие.
Стремительное развитие информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в последние десятилетия породило ряд совершенно новых социально-экономических явлений, к наиболее значимым из которых можно отнести развитие электронной коммерции, распространение электронных денег, повсеместное формирование сетевых форм организации бизнеса, развитие дистанционного образования, появление и проникновение во все сферы общественной жизни социальных сетей и кардинальное изменение в скорости передачи информации и знаний любого рода.
Однако помимо очевидных положительных эффектов, порождаемых распространением ИКТ, в современном обществе существует угроза так называемого «цифрового разрыва» — дифферен-
циации различных слоев населения по степени доступности цифровой инфраструктуры и уровню развития информационной культуры. Это в свою очередь усиливает неравенство между богатыми и бедными, хорошо образованными людьми, закончившими престижные вузы, и теми, кто имеет обычное среднее или высшее образование, людьми, живущими в мегаполисах и сельской местности или малых городах [3]. Высокая степень дифференциации различных слоев населения опасна не только с точки зрения нарастания социальных конфликтов, но и тем, что она существенным образом ограничивает возможности генерации и диффузии знаний в обществе, сдерживает инновационные процессы в экономике, снижая общую конкурентоспособность страны на международном уровне [1].
Идеология «нового образования», активно продвигаемая сегодня рядом российских экспертов, имеющих западное образование и опыт преподавания в ведущих вузах мира, строится на повсеместном использовании информационно-коммуникационных технологий (www. metaver. ru). Образовательные сообщества, объединенные в сети и баркампы, сочетающие обучение, общение и отдых, призваны заменить традиционную классно-урочную систему. Он-лайн видеоуроки и вебинары (http://www. khanacademy. org/, www. ted. com), а также видеолекции лучших преподавателей мира (http://ocw. mit. edu/index. htm, http://www. lektorium. tv) уже сейчас дают возможность каждому студенту или
школьнику пополнить свои знания по любой теме в том случае, если объяснение преподавателя было недостаточным, неполным или некачественным. Открытые образовательные площадки, такие как центр Digital October, Открытый университет Сколково, летние образовательные проекты Института медиа и дизайна «Стрелка» успешно сочетают он-лайн и офф-лайн технологии, предоставляя возможность личного общения с ведущими специалистами в самых различных областях знания.
Однако ставка на ИКТ как основу для развития образования и инновационной экономики оправдана лишь в условиях гомогенности информационного пространства различных территорий, равного доступа различных агентов к информационным ресурсам и качественным информационным каналам, которые в экономике знаний становятся производственными ресурсами и одновременно ресурсами для личностного развития. Формируемое при создании образовательной сети или сети предприятий внутреннее информационное пространство позволяет снизить необходимость интенсивных личных коммуникаций агентов, а также предоставляет возможность практически мгновенного распространения новых знаний в рамках сети.
Однако изначальная неоднородность уровня знаний и компетенций агентов, составляющих сеть, помимо положительного эффекта, связанного с расширением спектра возможных рекомбинаций знаний и подробно описанного в работе В. И. Ча-ленко [4], может привести к появлению такого негативного эффекта, как разрыв обучающих связей между множествами агентов сети (слоями), ведь в сети может произойти расслоение агентов по уровню знаний (стратификация). Такое расслоение приводит к возникновению отрицательной обратной связи, блокирующей прежний способ функционирования сети и затрудняющей достижение основной цели — увеличения мощности потока инновационного знания [1]. Ограничение количества агентов, способных обучаться друг от друга, мощностью слоя приводит к тому, что унификация компетенций происходит гораздо быстрее, чем в случае связного множества взаимодействующих агентов, и в долгосрочном периоде инновационные процессы в такой стратифицированной сети замедляются.
Количество эмпирических исследований, посвященных изучению цифрового разрыва и его количественному измерению пока недостаточно для того, чтобы однозначно определить факторы,
влияющие на увеличение или сокращение неоднородности информационного развития различных регионов, степень их влияния и вид зависимостей между показателями информационного развития и экономического роста. Поэтому представляется актуальным исследование неоднородности информационного развития регионов Российской Федерации по набору традиционных статистических показателей, отражающих уровень развития традиционных и новых каналов связи, представленных в открытом доступе, и определение латентных факторов неоднородности, с известной долей вероятности не поддающихся непосредственному измерению с помощью метода главных компонент.
Одним из ключевых факторов информационного развития является ИКТ-инфраструктура, которая характеризуется, с одной стороны, доступностью, надежностью и эффективностью компьютеров, телефонов, телевизоров и радиоприемников, а с другой — разветвленностью сетей, связывающих ИКТ. Для оценки этой ключевой области экономики знаний, например в методологии КАМ (Knowledge Assessment Methodology, KAM), разработанной Институтом Всемирного банка, используются следующие три показателя:
1) число телефонов на 1 тыс. чел. (основных телефонных линий и мобильных телефонов);
2) число компьютеров на 1 тыс. чел.;
3) число пользователей Интернета на 10 тыс. чел.
Аналоги данных статистических показателей
используются и в России. К ним можно отнести показатели «Наличие квартирных телефонных аппаратов сети общего пользования на 1 000 человек населения», «Процент организаций, использующих персональные компьютеры», «Процент организаций, использующих локальные вычислительные сети», «Процент организаций, использующих Интернет» (данных Росстата по использованию персональных компьютеров и Интернета в до-мохозяйствах по регионам нет). Проведя анализ развитости региональной ИКТ-инфраструктуры в России по вышеназванным и им аналогичным частным показателям, получаем достаточно неоднозначные результаты. Например, по показателю «Процент организаций, использующих персональные компьютеры (без субъектов малого предпринимательства)», федеральные округа практически не отличаются друг от друга, однако в пределах одного и того же округа этот показатель может отличаться значительно [4].
Более существенную разницу демонстрируют как федеральные округа в целом (рис. 1), так и отдельные регионы в них (рис. 2) по показателю «Процент организаций, использующих локальные вычислительные сети (ЛВС)». Указанный показатель отражает не только уровень технической оснащенности рабочих мест, но и то, каким образом персональные компьютеры используются — только лишь для выполнения отдельных операций (расчетов, печати, составления отчетов) или все же для автоматизации всего производственного процесса (подключения к единым базам данных, комплексный учет и управление).
Лидерами среди российских регионов по использованию Интернета в организациях (без субъектов малого предпринимательства) в период 2005—2010 гг. являются Москва, Томская область, Санкт-Петербург, а отстающими — Чеченская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Тыва и Курская область. Подобные результаты дает ранжирование регионов по проценту организаций, имеющий широкополосной доступ в Интернет. Среди регионов-лидеров по данному показателю по-прежнему присутствуют Москва и Санкт-Петербург вместе с областями, а также Томская область. Среди отстающих регионов можно отметить Республику Тыву и Курскую область (рис. 3).
Разрыв между регионами-лидерами и отстающими регионами по показателю «Наличие квартирных телефонных аппаратов сети общего пользования» среди городского населения очень существенный, он составляет более 98 % от максимального значения данного показателя (Воронежская область). Другими словами, максимальное и минимальное значения данного показателя по регионам различаются в 36 раз. Чуть
ЦФО СЗФО ЮФО Источник: составлено по [2].
СКФО ПФО УФО СФО ДФО
Рис. 1. Процент организаций, использующих ЛВС по федеральным округам, %: 1 — 2005 г; 2 — 2009 г; 3 — 2010 г
меньше, но также очень существен разрыв между регионами по показателю «Наличие квартирных телефонных аппаратов сети общего пользования» среди сельского населения. Он составляет примерно 96 % от максимального значения данного показателя, который наблюдался в 2010 г. в Республике Коми. Максимальное и минимальное значения данного показателя по регионам различаются в 29 раз.
По количеству зарегистрированных сотовых телефонов на 1 000 чел. абсолютно все регионы
А4 А-0
ХХ> <0 ХО
¿Г ¿>
<5° О? . А-
& ^ ^ЖЖЖIГ Ж ьгж ж. ^ жЖ ж ж ^
¿г ^ „с
О- Ч®
Источник: составлено по [2].
Рис. 2. Процент организаций, использующих ЛВС по регионам в пределах одного федерального округа, %: 1 — 2005 г.; 2 — 2009 г.; 3 — 2010 г
Рис. 3. Регионы с наименьшими (слева) и наибольшими (справа) значениями показателя «Доля организаций, имеющих широкополосной доступ
в Интернет» в 2010 г., %
России превзошли значение показателя 1 000, что говорит о том, что практически каждый житель России имеет сотовый телефон и подключен как минимум к одному оператору связи. Тем не менее даже по этому показателю регионы не являются однородными: максимальное и минимальное значения различаются в 2,3 раза.
Для оценки уровня развития информационного пространства региона необходимо также учитывать доступность информационных источников для населения — подключенность к мировым информационным ресурсам, базам и банкам знаний, электронным библиотекам, наполненность обычных
Рис. 4. Распределение виртуальных читальных залов Российской государственной библиотеки по регионам РФ: регионы, в которых отсутствуют работающие ВЧЗ (слева) и регионы с наибольшим количеством работающих ВЧЗ (справа), %о
библиотек и др. К сожалению, такая статистика, за редким исключением, не собирается Росстатом. Для получения количественных оценок необходимо использовать другие источники информации.
В качестве одного из показателей доступности информационных ресурсов для населения в работе использовано количество виртуальных читальных залов Российской государственной библиотеки (РГБ), расположенных в регионе. Для предоставления доступа к Электронной библиотеке диссертаций (ЭБД) РГБ с 2003 г. открыта программа создания виртуальных читальных залов (ВЧЗ) ЭБД РГБ. К концу 2008 г. к Электронной библиотеке диссертаций подключено более 300 ВЧЗ, располагающихся как в России, так и за рубежом. Однако распределение ВЧЗ по регионам России достаточно неравномерное (рис. 4).
Другой показатель — библиотечный фонд общедоступных библиотек на 1 000 чел. населения — определен по данным Росстата. Разброс значений данного показателя по регионам также весьма существен. Интересно также и то, что в число отстающих регионов по данному показателю вошли регионы, которые по всем остальным рассмотренным показателям занимали ведущие позиции (например Краснодарский край), и наоборот, отстающие регионы по рассмотренным ранее показателям в данном случае вошли в число регионов-лидеров (Республика Калмыкия, Курская область, Псковская область, Чукотский автономный округ) (рис. 5).
Существенный разброс значений показателей, отражающих уровень развития информационного пространства регионов России, определяет актуальность разработки некоторого интегрального показателя или набора интегральных показателей, которые бы адекватно отражали состояние дел в регионе и коррелировали бы с важнейшими показателями социально-экономического развития (такими как уровень доходов
18 000 16 000 14 000 12 000 10 000 8 000 6 000 4 000 2 000 О
населения, уровень инновационной активности, производительность труда и др.). При этом простое суммирование частных показателей неприемлемо, они оказывают разное влияние на социально-экономическое развитие и производят мультипликативный эффект. Поэтому для выбора наиболее информативных показателей и построения агрегированных показателей используем метод главных компонент, позволяющий выявить латентные зависимости между факторами развития информационной экономики в регионах.
Для расчета собственных значений и факторных нагрузок использован пакет прикладных программ STATISTICA. Наилучшее разделение переменных на факторы происходит при использовании метода поворота осей квартимакс нормализованных и эквимакс нормализованных. Результаты, полученные этими методами, практически аналогичны и достаточно легко интерпретируются, ведь каждая из первоначально рассматриваемых переменных, кроме переменной «широкополосной Интернет» (доля организаций в регионе, имеющих доступ в Интернет через широкополосной канал связи), входит только в одну линейную композицию, определяющую фактор с весом (факторной нагрузкой) больше 0,7. С другой стороны — каждый фактор однозначно определяется некоторой линейной композицией нескольких исходных переменных с весом больше 0,7.
Так, в первый фактор собраны переменные «Интернет» (доля организаций, подключенных к Интернет), «ПК» (доля организаций, использующих персональные компьютеры), «ЛВС» (доля организаций, использующих локальные вычислительные сети), которые характеризуют развитость инфра-структры цифровых способов обработки и передачи информации в регионе. Этот фактор в работе определен как «Цифровая инфраструктура».
Ко второму фактору отнесены переменные, характеризующие развитость стационарной телефонной связи и библиотечного обслуживания населения. Данный фактор назван «Традиционные способы передачи информации».
■ пиши
Л' о л* о О А?
•у Хч л а. гТ
¿г*";¿г
Л- О? <5'
■
^ ¿Гл.0"
-у Л*
Рис. 5. Отстающие регионы (слева) и регионы-лидеры (справа) по библиотечному фонду на 1 000 чел. населения, количество ед. хранения
Третьему фактору соответствуют наибольшие значения факторных нагрузок у переменных, характеризующих уровень развития сотовой связи и виртуальных читальных залов РГБ. Этот фактор определен в работе как «Доступность цифровой инфраструктуры», потому что развитая сотовая связь позволяет быстро передавать большое количество информации в цифровом формате и реализовать такие услуги, как SMS-оповещение, мобильный банкинг, электронные платежи с помощью мобильных телефонов и др.
Таким образом, процедура редукции данных позволила выделить три значимых фактора и сократить число наблюдаемых переменных с 10 до 3. Для каждого наблюдения (региона) теперь можно рассчитать значения выделенных факторов.
Полученные с помощью метода главных компонент более информативные интегральные показатели развития ИКТ-инфраструктры регионов и уровня ее доступности далее использованы для более детального исследования неоднородности информационного пространства на Юге России.
По интегральному рейтингу уровня развития цифровой инфраструктуры лидером в Южном федеральном округе является Республика Калмыкия, за ней следуют Республика Адыгея и Краснодарский край. Отстающими регионами по данному показателю являются Волгоградская, Астраханская и Ростовская области. Исследование также показало, что все регионы ЮФО имеют уровень развития традиционных каналов передачи информации ниже среднего. Наихудшее положение в этой сфере на-
Рис. 6. Уровень развития цифровой инфраструктуры в пределах всего Южного макрорегиона (ЮФО и СКФО), %
^ У
¿Г
/v
^ с/
0,0 -0,5 -1,0 -1,5 -2,0 -2,5 -3,0 -3,5 -4,0
Рис. 7. Уровень развития традиционных каналов передачи информации в Южном макрорегионе
блюдается в Республике Адыгея, а наилучшее — в Республике Калмыкия.
По интегральному рейтингу доступности цифровой инфраструктуры лидером в округе является Астраханская область, за которой с небольшим отрывом следует Краснодарский край. Положительные значения показателя (что свидетельсвует об уровне развития выше среднего по стране) также имеют Волгоградская и Ростовская области. Республика Адыгея и Республика Калмыкия по данному показателю являются отстающими не только в ЮФО, но и в целом по стране.
Сравнивая положение дел в сфере информационного развития в регионах ЮФО и других краях и республиках Южного макрорегиона, которые относятся в настоящее время к Северо-Кавказскому федеральному округу, приходим к следующим выводам:
1) по интегральному показателю уровень развития цифровой инфраструктуры ЮФО в сравнении
с СКФО является более равномерно развитым; разброс значений указанного показателя по СКФО гораздо больше. Наиболее высокий уровень развития цифровой инфра-струкутры в Южном макрорегионе имеет Республика Дагестан, а наименьший — Карачаево-Черкесия (рис. 6);
2) по интегральному показателю уровня развития традиционных каналов связи получаем аналогичный результат: разброс значений указанного показателя в СКФО гораздо выше, чем в ЮФО. Несмотря на то, что все регионы ЮФО и СКФО имеют отрицательное значение данного показателя, что свидетельствует об уровне развития ниже среднего по стране, самое низкое его значение по Южному макрорегиону наблюдается в Чеченской Республике, Республике Ингушетия и Республике Дагестан, а самое высокое — в Республике Северная Осетия — Алания (рис. 7);
3) по интегральному показателю уровня доступности цифровой инфраструктуры неоднородность развития регионов ЮФО и СКФО
примерно одинакова: в ЮФО минимальный и максимальный показатели отличаются на 1,68, а в пределах СКФО — на 1,72. Однако, если в ЮФО среднее значение этого показателя составляет 0,18 (выше среднего по стране), то в СКФО среднее значение равно 0,61 (ниже среднего значения по стране) (рис. 8).
Корреляционный анализ набора интегральных показателей и таких показателей социально-экономического развития регинов, как «Валовой региональный продукт на душу населения», «Средний уровень доходов населения», «Фактическое конечное потребление домашних хозяйств» и «Сальдированный финансовый результат деятельности предприятий и организаций», позволяет сделать некоторые выводы.
Во-первых, интегральный показатель уровня развития цифровой инфраструктуры не оказывает влияния ни на один из вышеперечисленных показателей экономического развития региона. Данный
Рис. 8. Уровень доступности цифровой инфраструктуры в пределах Южного макрорегиона
результат может объясняться тем, что информационная экономика в России развита еще очень слабо, или тем, что использование данной инфраструктуры пока что неэффективно.
Во-вторых, интегральный показатель уровня развития традиционных каналов передачи информации оказывает статистически значимое влияние на ВРП на душу населения, уровень доходов населения и конечное потребление домашних хозяйств, однако никак не отражается на сальдированном финансовом результате деятельности предприятий и организаций.
В-третьих, интегральный показатель уровня доступности цифровой инфраструктуры оказывает статистически значимое влияние на уровень доходов населения, конечное потребление домашних хозяйств и сальдированный финансовый результат деятельности предприятий и организаций, причем корреляция с последним является наиболее высокой из всех статистически значимых результатов.
Полученные выводы свидетельствуют о наличии существенного разрыва в информационном развитии российских регионов как по уровню развития ИКТ-инфраструктуры и уровню доступа к ней, так и по информационной культуре, которая является опреде-
ляющим фактором эффективности использования ИКТ-инфраструкту-ры. Поэтому преодоление цифрового разрыва должно осуществляться не только и не столько за счет увеличения уровня оснащенности рабочих мест и домохозяйств различными электронными гаджетами, сколько за счет повышения информационной культуры населения, доступности цифровой инфраструктуры и качественных информационных каналов. Так как формирование высокого уровня информационной культуры невозможно без передачи неявного знания, осуществляемой в основном посредством личного общения, говорить о полной утрате актуальности традиционных форм и методов построения образовательного процесса преждевременно.
Список литературы
1. Ратнер С. В. Сценарии стратификации научно-инновационной сети // Управление большими системами. Специальный выпуск 30.1 «Сетевые модели в управлении». М.: ИПУ РАН, 2010. С. 774—798.
2. Регионы России. Социально-экономические показатели, 2011. URL: http://www. gks. ru/wps/wcm/ connect/rosstat/rosstatsite/main/publishing/catalog/ statisticCollections/doc_1138623506156.
3. Чаленко В. И. Социально-экономические эффекты распространения информационных технологий // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 41. С. 45—52.
4. Чаленко В. И. Неоднородность информационного развития регионов Российской Федерации // Региональная экономика: теория и практика. 2011. № 33. С. 32-37.
5. Oowan R., Jonard N. Network Structure and the Diffusion of Knowledge // Journal of Economic Dynamics and Control. 2004. V. 8. № 28. P. 1557-1575.
