Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,674

ASSESSMENT OF THE LEVEL OF DEVELOPMENT OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AND ITS IMPACT ON THE REGIONAL ECONOMY

Kasimova T.M. 1 Magomedova S.R. 1 Rabadanova M.G. 1
1 Dagestan State University
In this article, the information and communication technologies (ICT) development index is constructed, which includes three sub-indices: «Access to ICTs», «Use of ICTs» and «Spending on ICTs». The components of the sub-indices are normalized weighted average indicators of information and communication technologies in the regions of the Russian Federation. The weighting factors of the sub-indices acted as controlling factors in the calculation of the various index variants. The regions are grouped based on the methods of cluster analysis according to the level of ICT development. Based on the values of the integrated index, the rating of ICT development in the regions of the Russian Federation is presented. All regions are divided into three clusters – with low, medium and high levels of ICT development. On the example of the Republic of Dagestan – a region with a low level of ICT development-a time series model for the ICT development index was constructed, which allowed us to identify its trend and calculate forecast values until 2022. At the same time, the positive dynamics of ICT development in the region in the short term is revealed. Based on the correlation and regression analysis, the relationships and dependencies of key socio-economic indicators on the sub-indices of ICT development in the regions of the Russian Federation are revealed. A close relationship between the gross regional product and the sub-indices under consideration is revealed. Econometric models of the linear form of their dependence on the data of the regions and federal districts of the Russian Federation are constructed.
ICT development index
access to ICT
use of ICT
expenditure on ICT
econometric models
forecast
grouping

Для оценки уровня развития информационно-коммуникационных технологий разработано множество методик. Методики отличаются, в первую очередь, уровнем анализа; согласно им разрабатываются мировые, национальные, региональные индексы. Кроме того, методики оценки развития ИКТ каждого уровня учитывают различные его аспекты, вследствие чего возникает проблема выбора наиболее подходящего индекса [1, 2]. В некоторых методиках не обоснован выбор тех или иных показателей, которые приняты для оценки уровня информатизации. Например, индекс развития ИКТ [3], разработанный специализированным подразделением ООН в области ИКТ «Международный союз электросвязи» и позволяющий оценивать и сравнивать уровень развития ИКТ внутри стран и между странами, состоит из трех субиндексов: «Доступ», «Использование» и «Навыки работы с ИКТ». Последний индекс, в свою очередь, состоит из показателей средней продолжительности обучения, валовой доли учащихся (среднее и высшее образование отдельно), которые, по нашему мнению, не отражают в полной мере навыки работы с ИКТ.

Для поддержки актуальности любого индекса и исходя из скорости развития цифровых технологий требуется постоянное обновление его состава. В результате пересмотра индекса развития ИКТ в 2018 г. в субиндекс «Навыки работы с ИКТ» добавлен новый показатель «Доля отдельных лиц, имеющих навыки работы с ИКТ».

Кроме того, практически отсутствуют исследования, посвященные анализу влияния индексов информатизации на ключевые экономические показатели регионов и учету этого влияния при прогнозировании.

Целями настоящего исследования являются разработка индекса развития ИКТ для группировки регионов РФ по его уровню и выявление влияния отдельных субиндексов развития ИКТ на ключевые социально-экономические показатели регионов.

Материалы и методы исследования

В настоящем исследовании составлен индекс развития ИКТ (ID), состоящий из трех субиндексов: «Доступ к ИКТ (IA)», «Использование ИКТ (IU)» и «Расходы на ИКТ (IE)». Показатели, на основе которых формируются эти субиндексы, представлены в табл. 1.

Таблица 1

Составляющие индекса развития ИКТ

 

Субиндексы

Единица измерения

Обозначение

1

Доступ к ИКТ

1.1

Число персональных компьютеров на 100 работников

штук

X1.1

1.2

Число персональных компьютеров с доступом к сети Интернет

штук

X1.2

1.3

Удельный вес домашних хозяйств, имевших персональный компьютер

%

X1.3

1.4

Удельный вес домашних хозяйств, имевших доступ к сети Интернет

%

X1.4

1.5

Удельный вес домашних хозяйств, имевших широкополосный доступ к сети Интернет

%

X1.5

2

Использование ИКТ

2.1

Организации, использовавшие персональные компьютеры

%

X2.1

2.2

Организации, использовавшие серверы

%

X2.2

2.3

Организации, использовавшие локальные вычислительные сети

%

 

2.4

Организации, использовавшие глобальные информационные сети

%

X2.3

2.5

Организации, использовавшие сеть Интернет

%

 

2.6

Организации, использовавшие широкополосный доступ к сети Интернет

%

X2.4

2.7

Организации, имевшие веб-сайт

%

X2.5

2.8

Организации, использовавшие системы электронного документооборота

%

X2.6

2.9

Организации, использовавшие электронный обмен данными между своими и внешними информационными системами, по форматам обмена

%

X2.7

3

Расходы на ИКТ

3.1

Затраты на внедрение и использование цифровых технологий

млн руб.

X3.1

В табл. 1 в составе субиндексов указаны показатели ежегодных статистических публикаций [4]. Показатель затрат на внедрение и использование цифровых технологий субиндекса «Расходы на ИКТ» представляет собой расходы организаций на закупку вычислительной техники и программного обеспечения, на оплату обучения сотрудников применению ИКТ и разработке и иное, включая затраты на разработку программных средств.

Для расчета интегрального индекса необходимо унифицировать данные табл. 1. В настоящем исследовании для нормализации данных использована формула:

missing image file (1)

где xj, xmax, xmin, xopt – текущее, максимальное и минимальное значения переменных соответственно [5]. Эта формула применяется для показателей-стимуляторов, рост значений которых ведет к улучшению индекса.

Интегральный индекс рассчитывается по формуле:

missing image file (2)

где IA – доступ к ИКТ, IU – использование ИКТ и IE – расходы на ИКТ, k1, k2 и k3 – соответствующие весовые коэффициенты. Следовательно, индекс развития ИКТ определяется как интегральная оценка его составляющих.

Каждый субиндекс, в свою очередь, определяется по следующим формулам соответственно:

missing image file

missing image file missing image file (3)

где Xij – показатели, обозначенные в табл. 1, i – номер субиндекса, j – количество показателей, включающих соответствующий субиндекс.

В настоящем исследовании построены модели временных рядов следующего вида:

IDt = b + m*t, (4)

где IDt – индекс развития ИКТ, рассчитываемый по данным отдельного региона РФ за 2010–2019 гг., t – фактор времени, b, m – параметры модели. На основе этой модели определяются прогнозные значения индекса для региона.

Для выявления связей и зависимостей между ключевыми социально-экономическими показателями и субиндексами развития ИКТ регионов использована регрессионная модель линейного вида:

missing image file (5)

где y – результативный показатель, IA, IU, IE – субиндексы развития ИКТ, b, m1, m2, m3 – параметры модели.

Результаты исследования и их обсуждение

На рис. 1 представлены результаты расчета индекса развития ИКТ. При этом интегральная оценка получена как средневзвешенное значение субиндексов.

missing image file

Рис. 1. Топ-10 регионов РФ по индексу развития ИКТ по данным за 2019 г.

Согласно рис. 1 город Москва имеет аномально высокие значения по расходам на ИКТ, на втором месте по этому показателю – Московская область, но по интегральному индексу она замыкает десятку. Это связано со сравнительно низким значением субиндекса «Доступ к ИКТ» среди регионов первой десятки.

Весовой коэффициент отражает значимость субиндекса в интегральной оценке. Примем его в формуле (2) в качестве управляющего фактора и определим, как изменится рейтинг регионов РФ при изменении весовых коэффициентов согласно табл. 2.

Таблица 2

Весовые коэффициенты для расчета различных вариантов интегрального индекса развития ИКТ регионов

Варианты

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Веса

k1

0,33

0,40

0,50

0,60

0,30

0,25

0,20

0,30

0,25

0,20

k2

0,33

0,30

0,25

0,20

0,40

0,50

0,60

0,30

0,25

0,20

k3

0,33

0,30

0,25

0,20

0,30

0,25

0,20

0,40

0,50

0,60

В 1-м варианте интегральный индекс представляет собой средневзвешенную, во 2–4-м вариантах увеличивается весовой коэффициент субиндекса «Доступ к ИТК», в 5–7-м – субиндекса «Использование ИКТ», в 8–10-м – субиндекса «Расходы на ИКТ». В результате получены интегральные оценки, представленные в табл. 3.

Таблица 3

Некоторые варианты значений индекса развития ИКТ регионов РФ

ФО

Регионы

ID1

ID2

ID3

ID10

MIN

MAX

ЦФО

Белгородская область

0,370

0,360

0,510

0,342

0,133

0,570

г. Москва

0,925

0,921

0,929

0,894

0,894

0,970

СКФО

Республика Дагестан

0,063

0,074

0,023

0,131

0,020

0,131

Ставропольский край

0,356

0,348

0,482

0,339

0,131

0,543

ДВФО

Республика Бурятия

0,353

0,358

0,420

0,404

0,137

0,509

Чукотский автономный округ

0,405

0,415

0,463

0,486

0,159

0,575

Рейтинг, представленный на рис. 1, был сформирован на основе индекса (ID1) в первом варианте. Пересмотр рейтинга по всем индексам дал следующие результаты: первая двойка лидеров неизменна по всем вариантам, третье место делят попеременно Магаданская область, г. Севастополь и Московская область. Максимальная разница по вариантам – у индекса Псковской области, а в рейтинге по вариантам занимает 56–67-е места. Таким образом, целесообразно разделить регионы по уровню развития ИКТ на группы. Разбиение на группы проведено на основе методов кластерного анализа, которые позволяют группировать по различным признакам. В настоящем исследовании кластеризация произведена по 10 вариантам индекса развития ИКТ. При этом г. Москва исключен из выборки ввиду аномально высоких значений рассматриваемых показателей. Остальные регионы разбиты на 3 кластера: в первый кластер – со средним уровнем развития ИКТ – вошли 42 региона, во второй – с низким уровнем – 19 регионов, а в третий – с высоким уровнем – 25 регионов. По результатам кластерного анализа составлена карта с областями (рис. 2), выделенными в соответствии с принадлежностью к кластеру.

missing image file

Рис. 2. Карта кластеров развития ИКТ в регионах РФ в 2019 г.

Республика Дагестан по всем рассчитанным индексам развития находится на последнем месте по всем рассматриваемым вариантам и входит во второй кластер с низкими значениями. Выявим тенденцию развития ИКТ, рассчитав индекс по формуле (2) как средневзвешенную по субиндексам за 2010–2019 гг. Для оценки прогнозных значений индекса построена модель временных рядов [6]:

IDt = 0,4 + 0,006t, (6)

где IDt – индекс развития ИКТ, рассчитанный по данным Республики Дагестан за 2010–2019 гг., t – фактор времени. На основе этой модели получены прогнозные значения индекса для Республики.

График изменения индекса развития для Республики Дагестан представлен на рис. 3.

missing image file

Рис. 3. Индекс развития ИКТ Республики Дагестан фактически (2010–2019 гг.) и его прогнозные значения до 2022 г.

Как видно на рис. 3, максимальный индекс развития в Республике Дагестан достигнут в 2013 г. и составил 0,8, а прогнозные значения на 2020–2022 гг., согласно модели, должны составить около 0,5.

Рассмотрим, как влияют субиндексы развития ИКТ на основные социально-экономические показатели регионов и федеральных округов. Для этого построена корреляционная матрица.

Таблица 4

Матрица корреляции между субиндексами развития ИКТ и ключевыми социально-экономическими показателями регионов РФ в 2019 г.

 

L

Inc

S

V

I

F

IA

IU

IE

L

1

               

Inc

0,309

1

             

S

0,281

0,912

1

           

V

0,884

0,437

0,505

1

         

I

0,793

0,432

0,536

0,964

1

       

F

0,904

0,447

0,500

0,990

0,956

1

     

IA

0,445

0,500

0,559

0,484

0,441

0,492

1

   

IU

0,197

0,181

0,180

0,203

0,164

0,212

0,254

1

 

IE

0,848

0,349

0,323

0,849

0,707

0,843

0,449

0,189

1

В табл. 4: L – среднегодовая численность занятых, тыс. человек, Inc – душевые денежные доходы (в месяц), руб., S – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб., V – валовый региональный продукт (ВРП), млрд руб., I – инвестиции в основной капитал, млрд руб., F – основные фонды в экономике, млрд руб.

Согласно матрице, субиндексы развития ИКТ наиболее тесно коррелируют с основными фондами в экономике и валовым региональным продуктом. Мультиколлинеарной связи между самими субиндексами нет. Такие же выводы имеют место для матрицы корреляции, полученной по данным федеральных округов РФ в 2019 г.

Тогда целесообразно определить зависимость ВРП от субиндексов развития ИКТ.

Таблица 5

Математическая запись и некоторые статистические характеристики моделей зависимости ВРП от субиндексов развития ИКТ в 2019 г.

По данным регионов

По данным федеральных округов

V = –268 + 2159IA +

+ 414IU + 16542IE

V = 1336 – 6878IA +

+ 11889IU + 23521IE

sey

1178,85

sey

3640,11

R2

0,73

R2

0,90

F

76,61

F

12,65

A, %

1,04

A, %

0,36

Примечание: seY – стандартная ошибка для оценки результативного показателя, R2 – коэффициент детерминированности, F – критерий Фишера, A – средняя ошибка аппроксимации.

Индексы детерминированности табл. 5 показывают, что на 77% и 90% вариация ВРП объясняется рассматриваемыми индексами развития ИКТ по данным регионов и федеральных округов соответственно.

Табличное значение F-критерия Фишера (α = 0,05) по данным регионов составляет 2,7, федеральных округов – 4,1. Фактические значения этого критерия из табл. 5 превышают табличные, следовательно, уравнения статистически значимы.

Средняя ошибка аппроксимации в пределах 10% свидетельствует о хорошем подборе модели, что имеет место для уравнений, представленных в табл. 5. В соответствии с коэффициентами уравнений можно сделать вывод о том, что отзывчивость ВРП максимальна на увеличение субиндекса «Расходы на ИКТ» на 1 единицу [7].

Заключение

Таким образом, разработанный в рамках исследования индекс развития ИКТ позволил определить рейтинг развития регионов и построить модели для выявления связей индекса и показателей экономики регионов, а также динамических тенденций их развития. При проведении корреляционного анализа выявлена значимая связь между затратами на внедрение и использование цифровых технологий и ключевыми социально-экономическими показателями региона, тем самым обоснована необходимость включения субиндекса «Расходы на ИКТ» в интегрированный индекс развития ИКТ региона. Весовые коэффициенты субиндексов могут выступить в качестве управляющих факторов для получения различных вариантов интегрированного индекса, что, в свою очередь, позволило разбить регионы РФ на кластеры по уровню развития ИКТ.

Исследование проведено при поддержке Гранта Главы Республики Дагестан 2020 г. (Распоряжение Главы Республики Дагестан от 28.12.2020 № 139-рг «О присуждении грантов Главы Республики Дагестан в 2020 году»).