Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Магомедгаджиев Ш.М. 1 Гасанова Н.Р. 1 Шарифов М.Ш. 1

---

1 ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный университет»

Статья посвящена исследованию связей и зависимостей между показателями, характеризующими цифровую экономику и социально-экономическое развитие регионов России. Методом статистической группировки все регионы России разбиты на три группы в соответствии с уровнем затрат на ИКТ. Расчет суммарных статистических показателей для каждой группы показал наличие определенной зависимости социально-экономических показателей от уровня развития цифровой экономики. Была проведена нормализация исходной выборки путем исключения регионов с аномальными для группы значениями показателей. Рассчитаны коэффициенты корреляции между 16 показателями, характеризующими цифровую экономику и социально-экономическое развитие регионов России. Оценка тесноты связи выявила статистическую зависимость между уровнем развития цифровой экономики и такими региональными макроэкономическими показателями, как ВРП, объем промышленного производства и среднедушевые денежные доходы населения. Наиболее значимыми такие зависимости оказались для развитых с точки зрения цифровизации регионов. Оценены параметры и статистические характеристики моделей регрессии линейного вида. Предельные эффективности и коэффициенты эластичности моделей позволили ранжировать региональные макроэкономические показатели по степени влияния на них показателей цифровой экономики. Изменение уровня цифровизации наибольшее влияние оказывает на ВРП, затем объём промышленного производства и объем инвестиций на приобретение ИКТ-оборудования.

Статья в формате PDF

0 KB

цифровая экономика

связи и зависимости

моделирование

регионы России

1. Голова И.М., Суховей А.Ф. Вызовы инновационной безопасности регионального развития в условиях цифрового общества // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 3. С. 987–1002.

2. Каткова М.А., Титова Ю.С. Цифровая экономика: содержание и тенденции развития // Известия Саратовского университета. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19. № 3. С. 257–264. DOI: 10.18500/1994-2540-2019-19-3-257-264.

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019. Стат. сб. Росстат. М., 2019. 1204 с.

4. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К., Ахмедов А.С. Ключевые показатели экономики регионов и связи (зависимости) между ними: методы, модели, методика оценки // Фундаментальные исследования. 2017. № 1. С. 134–139.

5. Магомедгаджиев Ш.М., Мирзебекова З.А. Оценка влияния уровня информатизации на основные социально-экономические показатели регионов России // Экономика и предпринимательство. 2017. № 4–2. С. 420–425.

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

Таблица 2

Группировка регионов РФ по доле инновационной продукции в общем объеме производства

Таблица 3

Группировка регионов РФ по среднедушевым денежным доходам населения

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

Таблица 5

Статистические характеристики моделей парной линейной регрессии социально-экономических показателей регионов РФ от затрат на ИКТ

Качество построенных моделей можно оценить как среднее. Некоторые статистические характеристики, например статистика Стьюдента (t_α, t_b) 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.

Библиографическая ссылка