Начало XX в. ознаменовалось достижениями научно-технической революции в области вычислительной техники, сетей и обработки данных, что привело к ускорению перехода к информационной парадигме развития общества. Естественным проявлением информационного общества в сфере экономических отношений является появление и развитие цифровой экономики [1, 2].
Проблемам цифровой экономики уделяется много внимания, вместе с тем серьезное затруднение в вопросах планирования и управления процессами цифровизации, в том числе в регионах России, вызывает отсутствие четкого понятийного и методологического аппарата раскрывающего сущность и структуру цифровой экономики, методы её анализа, а также оценки влияния на социально-экономическое развитие.
Целью исследования является оценка статистических зависимостей между показателями цифровой экономики и социально-экономическими показателями регионов России.
Материалы и методы исследования
Материалом для исследования послужили данные из статистических сборников Росстата «Регионы России» и «Информационное общество», а также публикации, посвященные оценке цифровой экономики и её влияния на социально-экономическое развитие с помощью методов математического и компьютерного моделирования. В работе применялись методы статистических группировок, линейной корреляции и регрессии.
Результаты исследования и их обсуждение
Нами было проанализировано 16 показателей, характеризующих цифровую экономику и 18 социально-экономических показателей регионов России за 2018г. [3]. Всего рассматривались показатели 72 регионов РФ. Для формирования однородной выборки нами были исключены из исходных данных аномально высокие показатели таких регионов, как Москва и Тюменская область, и низких показателей таких регионов, как Ингушетия, Кабардино-Балкария, Карачаево-Черкесия, Северная Осетия – Алания, Чеченская Республика, Сахалинская область и Чукотский АО. В табл. 1 представлены результаты, где в качестве признака группировки использовался показатель ВРП на душу населения.
В первую группу вошли регионы, где ВРП на душу населения составил от 462 до 1197 тыс. руб., во вторую 323–461 тыс. руб. и в третью – 196–322 тыс. руб. Как видно из таблицы, суммарные показатели, характеризующие цифровую экономику в первой группе почти вдвое выше, чем во второй, и почти втрое выше, чем в третьей. Так, сумма инвестиций в основной капитал, направленных на приобретение ИКТ-оборудования, в группе I составила 138716,7 млн руб., а их доля в итоговой сумме для всех регионов 51,3 %; в группе II – 84988,1 млн руб. или 31,5 %; в группе III – 46521,6 млн руб. или 17,2 % соответственно. Примерно такое же соотношение мы наблюдаем и по двум другим показателям цифровой экономики.
Затраты на ИКТ в регионах с высоким ВРП на душу населения равны 415391,8 млн руб., доля составляет 59,8 %; в группе II – 174068,0 млн руб., доля 25,1 %; в группе III, регионов с низким ВРП на душу населения, 105330,2 млн руб., доля равна 15,2 %. Отличие в численности занятых в сфере ИКТ в разных группах чуть ниже, но все же существенное. В первой группе 412,8 тыс. чел., во второй – 307,7 тыс. чел. и в третьей – 172,2 тыс. чел., их доли соответственно 46,2; 34,5 и 19,3 %.
Из табл. 2 можно выявить, есть ли зависимость между показателями цифровой экономики и показателями, характеризующими внедрение новых технологий в экономику: объемом инновационных товаров. В группу I входят регионы с долей инновационной продукции от 7,3 до 24,3 %, в группу II – 2,4–7,2 и в группу III – от 0,1 до 2,3 %.
Соотношение инвестиций, затрат на ИКТ и численности занятых в сфере ИКТ для групп I, II, III также демонстрирует, что существует статистическая зависимость между инновационной деятельностью в регионах и цифровой экономикой. Разрыв между первыми двумя показателями ниже на несколько процентов, а в численности занятых в сфере ИКТ выше. Так, в регионах группы I сосредоточено 48,7 % работников сферы ИКТ, в группе II – 32,3 %, а в группе III – 19,0 % от общей численности занятых в сфере ИКТ.
Одним из ключевых показателей, характеризующих уровень социально-экономического развития, являются среднедушевые денежные доходы населения. Группировка регионов РФ по этому признаку (табл. 3) показывает ещё большее цифровое и социально-экономическое неравенство между регионами РФ.
Таблица 1
Группировка регионов РФ по ВРП на душу населения
|
Группа |
ВРП на душу населения, тыс. руб. |
Объем инвестиций в ОК, направл. на приобретение ИКТ-оборудования |
Затраты на ИКТ |
Численность занятых в сфере ИКТ |
|||
|
всего, млн руб. |
доля, % |
всего, млн руб. |
доля, % |
всего, тыс. чел. |
доля, % |
||
|
I |
462–1197 |
138716,7 |
51,3 |
415391,8 |
59,8 |
412,8 |
46,2 |
|
II |
323–461 |
84988,1 |
31,5 |
174068,0 |
25,1 |
307,7 |
34,5 |
|
III |
196–322 |
46521,6 |
17,2 |
105330,2 |
15,2 |
172,2 |
19,3 |
|
Итого |
270226,3 |
100,0 |
694790,0 |
100,0 |
892,7 |
100,0 |
|
Таблица 2
Группировка регионов РФ по доле инновационной продукции в общем объеме производства
|
Группа |
Доля инновац. продукции в общем объеме производства % |
Объем инвестиций в ОК, направл. на приобретение ИКТ-оборудования |
Затраты на ИКТ |
Численность занятых в сфере ИКТ |
|||
|
всего, млн руб. |
доля, % |
всего, млн руб. |
доля, % |
всего, тыс. чел. |
доля, % |
||
|
I |
7,3–24,3 |
131062,3 |
48,5 |
394005,5 |
56,7 |
434,5 |
48,7 |
|
II |
2,4–7,2 |
84867,7 |
31,4 |
189018,9 |
27,2 |
288,1 |
32,3 |
|
III |
0,1–2,3 |
54296,3 |
20,1 |
111765,6 |
16,1 |
170,0 |
19,0 |
|
Итого |
270226,3 |
100,0 |
694790,0 |
100,0 |
892,7 |
100,0 |
|
Таблица 3
Группировка регионов РФ по среднедушевым денежным доходам населения
|
Группа |
Среднедушевые доходы населения, тыс. руб. |
Объем инвестиций в ОК, направл. на приобретение ИКТ-оборудования |
Затраты на ИКТ |
Численность занятых в сфере ИКТ |
|||
|
всего, млн руб. |
доля, % |
всего, млн руб. |
доля, % |
всего, тыс. чел. |
доля, % |
||
|
I |
29–60 |
151053,6 |
55,9 |
420838,3 |
60,6 |
430,2 |
48,2 |
|
II |
24–28 |
64203,0 |
23,8 |
149596,7 |
21,5 |
259,9 |
29,1 |
|
III |
15–23 |
54969,8 |
20,3 |
124355,0 |
17,9 |
202,6 |
22,7 |
|
Итого |
270226,3 |
100,0 |
694790,0 |
100,0 |
892,7 |
100,0 |
|
В группе регионов I с доходами населения от 29 до 60 тыс. руб. доля инвестиций в ИКТ-оборудование и затрат на ИКТ составляет около 60 %, а численность работников, занятых в сфере ИКТ, 48,2 % от суммарных показателей по 74 регионам РФ. Доля показателей цифровой экономики в группе II составляет от 21,5 до 29,1 % и для группы III – от 17,9 до 22,7 % (табл. 3).
Примененный нами метод статистической группировки продемонстрировал, что между уровнем развития цифровой экономики регионов и их основными макроэкономическими показателями существует некоторая взаимосвязь. В экономически развитых регионах с высоким ВРП, долей инновационной продукции и среднедушевыми доходами на более высоком уровне развития находится и цифровая экономика, и наоборот.
Такого рода зависимости в экономике можно оценить количественно, с помощью методов корреляции и регрессии, которые реализуются во многих статистических пакетах, в том числе в электронной таблице MS Excel. Анализ исходной выборки показал, что даже в пределах групп регионов, отсортированных по ключевым показателям, имеются отдельные, резко отличающиеся от остальных значений этой совокупности показатели, которые являются серьезным препятствием для применения методов корреляции и регрессии. Такие значения нами были исключены из выборки.
В табл. 4 представлены коэффициенты парной корреляции между рассматриваемыми в исследовании факторами, для регионов, сгруппированных по ВРП на душу населения. Так, показатель характеризующий цифровую экономику – доля организаций, имевших специальные программные средства для управления продажами товаров, имеет тесную статистическую связь только с показателями первой группы регионов – ВРП, среднедушевыми денежными доходами и объемом инновационных товаров коэффициенты корреляции – 0,74; 0,69, и 0,73; во второй группе регионов с ВРП (0,53) и среднедушевыми доходами (0,60) и в третьей группе только с ВРП (0,55).
В группе регионов I доля организаций, размещавших заказы в сети Интернет, коррелирует с показателями объём промышленного производства (0,54) и доля инновационных товаров (0,44); в группе II с ВРП (0,47) и среднедушевыми доходами (0,53); в группе III значимая статистическая связь не обнаружена.
Доля населения, использовавшего сеть Интернет для заказа товаров, в группе I имеет среднюю статистическую связь со всеми макроэкономическими показателями – степень корреляции варьируется от 0,51 до 0,54. В группе регионов II связь наблюдается только с показателем объем промышленного производства (0,64). В группе III корреляционная связь не выявлена.
Наиболее тесную связь с макроэкономическими показателями имеет показатель затраты на ИКТ. Так в группе I все коэффициенты корреляции значимы и находятся в пределах от 0,62 до 0,87.
Во второй группе степень корреляции значима также со всеми факторами, кроме объёма промышленного производства, но коэффициенты корреляции гораздо ниже. В третьей зависимости выявлена с показателем объема инновационных товаров (0,62).
Объем инвестиций в основной капитал, направленных на приобретение ИКТ-оборудования, также имеет довольно высокую корреляцию со всеми факторами в первой группе – от 0,63 до 0,87. Во второй группе только с объёмом промышленного производства (0,53), а в третьей группе с ВРП (0,57) и объемом инновационных товаров (0,81).
Анализ коэффициентов корреляции показывает, что в большинстве случаев они статистически значимы для первой группы регионов. Для группы регионов со средним уровнем развития цифровой экономики коэффициенты корреляции ниже и значимы для меньшего количества факторов. В третьей группе регионов, с низким уровнем цифровой экономики, коэффициенты гораздо ниже и значимы лишь для нескольких факторов.
Из последнего столбца табл. 2 видно, что средние коэффициенты корреляции самые высокие в первой группе для зависимостей «затраты на ИКТ – социально-экономические показатели» – 0,76. Нами были проанализированы и другие пары зависимостей, они приводят к аналогичным выводам.
После того, как определено наличие статистической связи между исследуемыми показателями, можно дать им количественную оценку с помощью метода регрессии [4, 5].
Так как наиболее высокой степенью связи оцениваются пары показателей «затраты на ИКТ – социально-экономические показатели», для них были построены регрессионные модели различных видов, однако наилучшие оценки адекватности показали зависимости в виде линейной функции 
, статистические характеристики которых приведены в табл. 5.
Таблица 4
Степень корреляции между показателями цифровой экономики и основными социально-экономическими показателями в группах регионов РФ
|
Показатели |
Группа |
ВРП |
Объём промышленного производства |
Среднедушевые денежные доходы населения |
Объем инновационных товаров, работ, услуг |
Среднее |
|
Доля организаций, имевших специальные программные средства для управления продажами товаров |
I |
0,74 |
0,30 |
0,69 |
0,73 |
0,62 |
|
II |
0,53 |
0,19 |
0,60 |
0,38 |
0,43 |
|
|
III |
0,55 |
-0,14 |
0,24 |
0,42 |
0,27 |
|
|
Доля организаций, размещавших заказы на товары (работы, услуги) в интернете |
I |
0,28 |
0,54 |
0,40 |
0,44 |
0,42 |
|
II |
0,47 |
0,30 |
0,53 |
0,23 |
0,38 |
|
|
III |
0,38 |
0,32 |
-0,01 |
0,22 |
0,23 |
|
|
Доля населения, использовавшего сеть Интернет для заказа товаров и (или) услуг |
I |
0,51 |
0,53 |
0,53 |
0,54 |
0,53 |
|
II |
0,23 |
0,64 |
0,08 |
0,00 |
0,24 |
|
|
III |
0,26 |
0,15 |
0,06 |
0,26 |
0,18 |
|
|
Затраты на ИКТ |
I |
0,87 |
0,62 |
0,70 |
0,83 |
0,76 |
|
II |
0,81 |
0,30 |
0,40 |
0,60 |
0,53 |
|
|
III |
0,47 |
0,08 |
0,22 |
0,62 |
0,35 |
|
|
Объем инвестиций в ОК, направленных на приобретение ИКТ-оборудования |
I |
0,73 |
0,63 |
0,64 |
0,85 |
0,71 |
|
II |
0,06 |
0,53 |
-0,08 |
0,39 |
0,23 |
|
|
III |
0,57 |
0,25 |
0,26 |
0,81 |
0,47 |
Таблица 5
Статистические характеристики моделей парной линейной регрессии социально-экономических показателей регионов РФ от затрат на ИКТ
|
Показатель |
a |
b |
r2 |
F |
tα |
tb |
|
kЭ |
|
ВРП |
661378,9 |
30,5 |
0,78 |
78,05 |
5,40 |
8,83 |
44,0 |
0,44 |
|
Объём промышленного производства |
755580,8 |
20,6 |
0,53 |
24,54 |
5,12 |
4,95 |
56,6 |
0,32 |
|
Объем инвестиций в ОК, направленных на приобретение ИКТ-оборудования |
2470,5 |
0,19 |
0,80 |
86,86 |
3,40 |
9,32 |
53,7 |
0,57 |
|
Удельный вес занятых в секторе ИКТ в общей численности занятого населения |
1,19 |
0,001 |
0,29 |
8,97 |
9,73 |
3,00 |
38,2 |
0,13 |
|
Стоимость основных фондов |
2706,1 |
0,05 |
0,26 |
7,55 |
4,06 |
2,75 |
79,1 |
0,25 |
Качество построенных моделей можно оценить как среднее. Некоторые статистические характеристики, например статистика Стьюдента (tα, tb) и Фишера (F) (tтабл = 2,16, Fтабл = 4,26), показывают, что модели приемлемого качества, однако коэффициенты детерминации (r2) для двух последних моделей довольно низкие (0,29; 0,26), а средние ошибки аппроксимации (
) выше допустимого предела в 10 % во всех полученных моделях.
Коэффициенты моделей b показывают, что изменение затрат на ИКТ на 1 млн руб. приведет в среднем к изменению: ВРП на 30,5 млн руб.; объёма промышленного производства на 20,6 млн руб.; объема инвестиций на приобретение ИКТ-оборудования на 0,19 млн руб.; удельного веса занятых в секторе ИКТ на 0,001; стоимости основных фондов на 0,5 млн руб.
Коэффициент эластичности (kЭ) показывает относительное изменение социально-экономических показателей в процентах, при изменении затраты на ИКТ на 1 % и, следовательно, оценивает степень влияния независимо от единиц измерения показателей. Согласно характеристикам моделей в наибольшей степени затраты на ИКТ влияют на объем инвестиций в ИКТ-оборудование и ВРП (kЭ = 0,57 % и 0,44 % соответственно); чуть меньше на объем промышленного производства (kЭ = 0,32 %). На последнем месте из рассмотренных макроэкономических показателей – стоимость основных фондов (kЭ = 0,25 %) и удельный вес занятых в секторе ИКТ (kЭ = 0,13 %).
Заключение
В настоящее время цифровизация является локомотивом развития экономик многих стран мира, которая дает наибольший прирост национального дохода. Исследование показало, что подобную взаимосвязь не всегда можно выявить в отношении экономических систем российских регионов. Негативным фактором является значительный разрыв в экономическом развитии и цифровое неравенство регионов России. Тогда как для одной группы регионов характерно сосредоточение 70–80 % суммарных социально-экономических показателей и более половины ресурсов цифровой экономики, в группе наименее развитых регионов сосредоточено 10 % социально-экономических показателей и около 20 % потенциала цифровой экономики.
Метод корреляции показал наличие связей и зависимостей между исследуемыми статистическими показателями лишь в первой группе регионов. Для более чем 70 % регионов установить статистически значимую зависимость между показателями цифровой экономики и социально-экономическими показателями не удалось.
Согласно построенным для первой группы регионов регрессионным моделям наибольшее влияние показатели цифровой экономики оказывают на ВРП, объём промышленного производства и объем инвестиций на приобретение ИКТ-оборудования.