IT-услуги в Казахстане: динамика и возможности цифровизации промышленности

Введение

Постиндустриальная экономика базируется на средне- и высокотехнологичной промышленности, базисом для которой являются информационные и компьютерные услуги, как их определяет современная система национальных счетов. Именно рост объемов постиндустриальных услуг, а в их составе доли информационных и компьютерных услуг, является индикатором, который диагностирует вектор развития промышленности по цифровому типу экономики.

Для стран и регионов с доминирующими в структуре экономики традиционными отраслями промышленности, прирост добавленной стоимости производимой продукции надо искать, на наш взгляд, в возможностях локализации производства на территории страны. Информационные технологии создают для этого «окошко возможностей», помогая преодолеть технологическое отставание экономики Казахстана [1, 2].

Литературный обзор

Особенности перехода к промышленности 4.0 исследуются во всех странах мира. Трансформация фирм в условиях цифровой экономики анализируется через призму ее новых характеристик, возникающих при создании в экономическом пространстве и использовании платформ [3, 4, 5] (Moazed, Nicholas, 2019; Antipina, 2020; Markova, 2019), формировании экосистем [6, 7, 8, 9, 10] (Jacobides, 2019; Afontsev, 2019; Ivanov, Shustova, 2020; Zakharov et al., 2019; Van Alstyne, 2019), новых бизнес-моделей и менеджмента [11, 12, 13, 14, 15] (Weill, Woerner, 2019; Kane et al., Van Alstyne, Parker, Choudary, 2016; Sako, 2018; Gawer, Cusumano, 2014).

Значительный пул исследователей рассматривают формирование сетевых структур и особенности их функционирования в условиях цифровой экономики [16, 17, 18] (Rozanova, 2019; Prokhorov, Konik, 2020; Chandra, Wilkinson, 2017). Цифровые технологии исследуются в разных отраслях и сферах экономики, но применительно к промышленным предприятиям рассматриваются особенности технологических платформ и организационные основы управления ими [19, 20, 21, 22] (Harrison et al., 2018; Babina, 2019; Udaltsova, 2019; Ovchinnikova et al., 2020).

В Казахстане только начинается анализ и оценка цифровых технологий в промышленности [23, 24] (Abdikarimova, 2018; Alshanskaya, Sadykov, 2018), а через призму IT-услуг этот вопрос за редким исключением, практически не рассматривался [25] (Beisenova, 2017).

Целью статьи является исследование факторов, влияющих на развитие IT-услуг со стороны реального сектора экономики для разработки предложений по интенсификации процесса цифровизации промышленности с использованием местного потенциала.

Методы исследования представлены статистическими методами оценки динамики и структуры IT-сектора, многофакторной корреляционно-регрессионной моделью, которая позволила выявить отрасли реального сектора, оказывающие влияние на выпуск в IT-секторе.

Результаты исследования

Согласно опросам, проведенным в преддверии принятия государственной программы «Цифровой Казахстан», 84 % предприятий обрабатывающей промышленности и 54 % добывающей соответствовали уровню «Индустрия 2.0». [26]. Это говорит об отставании большей части промышленности от современного уровня технико-технологических процессов и их информационного обеспечения.

Нами проведен структурно-динамический анализ казахстанского IT-сектора для выявления тенденций развития и выявлены факторы, оказывающие влияние на него со стороны реального сектора.

Анализ динамики и структуры базисных услуг для цифровой экономики

Нами проведен динамический и структурный анализ за период с 2011 по 2019 год.. При проведении анализа мы придерживались следующего агоритма:

- на основе темпов прироста составлен рейтинг подвидов услуг, входящих в данный вид услуг;

- выделены подвиды с темпами прироста выше и ниже значения аналогичного показателя по группе в целом. Эти подвиды являются более динамичными и конкурентоспсообными, чем сегмент в целом.

- ыыявлены подвиды услуг, в которых зарегистрирован рост/снижение удельного веса в структуре данного вида услуг, что свидетельствует об изменении спроса на данный подвид услуг и значении этого подвида в секторе информационных услуг.

Компьютерные услуги

В спектре компьютерных услуг выделяются восемь основных и одна сборная позиция «Прочие услуги», которая включает отдельные виды услуг, не вошедшие ни в одну из восьми групп. (табл. 1)

Все подвиды услуг с темпами прироста ниже, чем средний темп прироста по группе в целом, демонстрируют также снижение удельного веса в структуре объема производства. Доля подгруппы «аутсайдеров» сократилась с 26,3 % до 10,1 %.

Таблица 1

Показатели темпов прироста и структуры сегмента компьютерных услуг за период 2011–2019 гг.

Наиболее востребованными рынком являются услуги проектирования и разработки прикладных программ, удельный вес которых в общем объеме оказанных компьютерных услуг увеличился с 32 % до 37,3 %. Это доминирующий сегмент на рынке компьютерных услуг.

Выросли удельные веса услуг консалтинга по техническому обеспечению и услуг проектирования и разработки систем.

Все рассмотренные четыре подвида сегмента компьютерных услуг увеличивают свой удельный вес в общем объеме предложения и представляют наиболее перспективные направления специализации для экономики Казахстана. Суммарный удельный вес растущих подвидов компьютерных услуг составляет 89,7 % в 2019 году, в то время как в 2011 году он составлял 45,5 %.

В целом тренд развития сегмента можно признать интеллектуальным, так как в сегменте растут именно те виды услуг, которые представлены «разработкой и проектированием», а не «обслуживанием». То есть растут виды услуг, которые требуют высокого уровня профподготовки и специфической квалификации человеческих ресурсов. В то же время из консалтинговых подвидов услуг растет доля консалтинга по техническом обеспечению, хотя консалтинг по программмному обеспечению является самой уязвимой позицией, как нами уже указано выше.

Диверсификация рынка компьютерных услуг уменьшилась, так как коэфицциент централизации увеличился с 0,19 до 0,26.

Информационные услуги

В блок информационых услуг входит 9 позиций, но, как и в случае в компьютерными услугами, доминирует спрос на несколько разновидностей услуг. В 2011 году основной спрос был на услуги обработки данных (31,7 %) и на обеспечение инфраструктурой для размещения данных (34,8 %).

К 2019 году спрос на услуги обработки данных увеличился и составил 44 %, в то время как спрос на обеспечение инфраструктурой для размещения данных сократился до 28,3 %.

Оценивая доминирующий тренд на данном сегменте рынка можно отметить, что услуга «Обработка данных», имеющая модальное значение по объемам рыночного спроса в 44 %, говорит о востребованности информационных технологий. Хозяйствующие субъекты обеспечили свои деловые процессы информационной инфраструктурой и в настоящее время активно ее используют.

Кроме этого, внутри группы услуг «архитектуры, инжиниринга, технических испытаний и анализа» темпы прироста объемов выше среднего и увеличение удельного веса выше среднего по группе демонстрируют услуги «технического испытания и анализа» и «инженерные услуги». Удельный вес этих услуг в группе увеличился до 18 % и 46,2 %, то есть в совокупности эти услуги сейчас занимают 64,2 % предложения на рынке услуг данной группы.

Такие тенденции говорят, прежде всего, о накоплении активов в области цифровой экономики и услуг, сопровождающих производство промышленной продукции в реальном секторе экономики (промышленность и строительство).

Корреляционно-регрессионная модель

Для оценки факторов влияния на компьютерные и информационные услуги со стороны реального сектора нами были проведены расчеты с использованием многофакторной корреляционно-регрессионной модели.

Проверялась связь между объемами выпуска в отраслях «информация и связь» и «компьютерные услуги» и показателями видов деятельности в реальном секторе.

Для анализа по виду услуг «информация и связь» были выбраны следующие показатели:

- Y (зависимая переменная) – выпуск по виду деятельности «Информация и связь», млн тенге;

- Х1 – выпуск в с/х в основных ценах, млн тенге;

- Х2 – выпуск в горнодобывающей промышленности, млн тенге;

- Х3 – выпуск в обрабатывающей промышленности, млн тенге;

- Х4 – выпуск в сфере электро- и водоснабжения, млн тенге;

- Х5 – выпуск в строительстве, млн тенге;

- Х6 – занятость в с/х, тыс. человек;

- Х7 – занятость в горнодобывающей промышленности, тыс. человек;

- Х8 – занятость в обрабатывающей промышленности, тыс. человек;

- Х9 – занятость в сфере электро- и водоснабжения, тыс. человек;

- Х10 – занятость в строительстве, тыс. человек;

- Х11 – объем инвестиций в с\х, млн тенге;

- Х12 – объем инвестиций в горнодобывающую промышленность, млн тенге;

- Х13 – объем инвестиций в обрабатывающую промышленность, млн тенге;

- Х14 – объем инвестиций в сферу электро- и водоснабжения, млн тенге;

- Х15 – объем инвестиций в строительство, млн тенге;

Х16 – затраты на продуктовые и процессные инновации в сфере с/х, млн тенге;

- Х17 – затраты на продуктовые и процессные инновации в горнодобывающей промышленности, млн тенге;

- Х18 – затраты на продуктовые и процессные инновации в обрабатывающей промышленности, млн тенге;

- Х19 – затраты на продуктовые и процессные инновации в сфере электро- и водоснабжения, млн тенге;

- Х20 – затраты на продуктовые и процессные инновации в строительстве, млн тенге.

В модели были представлены данные за период с 2006-го по 2018 год.

Далее, для построения итоговой модели был использован пакет прикладных программ Microsoft Office, позволивший получить матрицу корреляции, элементы дисперсионного анализа и остатки. Матрица корреляции позволила увидеть перечень факторов, которые оказывают непосредственное влияние на Y, и исключить те, которые не могут быть использованы дальше для построения эконометрической модели анализируемой совокупности параметров.

Из таблицы 2 видно, что на анализируемый зависимый параметр Y – «выпуск, млн тенге» оказывают реальное влияние факторы, у тринадцати из которых коэффициент корреляции превышает 75 %. Следовательно, они будут включены в модель.

Таблица 2

Отобранные параметры (на основе полученных коэффициентов корреляции) для построения эконометрической модели

Используя надстройку «Анализ данных», проведем вычисления по расчету показателей будущей регрессионной модели (табл. 3).

Таблица 3

Регрессионная статистика

Из таблицы 4 видно, что приведенный коэффициент детерминации равен 1, что говорит о соответствии модели данным; такая модель считается «идеальной» – эмпирические точки лежат точно на линии регрессии и между переменными Y и X_1,2,3….. существует линейная зависимость.

Итоговый вид модели следующий:

_{. (1)}

Учитывая характер получившейся модели, необходимость проверки ее с помощью критерия Дарбина-Уотсона, а также других критериев и методов, отсутствует.

Полученные результаты расчетов позволяют сделать вывод, что на выпуск в отрасли «информация и связь» (зависимая переменная Y) за рассматриваемый период наибольшее положительное влияние оказывают инвестиции в сферу электро- и водоснабжения, инвестиции в обрабатывающую промышленность и выпуск в обрабатывающей промышленности.

Аналогичная модель и расчеты были проведены для Y (зависимая переменная) – выпуск по виду деятельности «Компьютерные услуги», млн тенге. В качестве переменных х взяты те же показатели, что и в первой модели.

Итоговый вид модели следующий:

(2)

Учитывая характер получившейся модели, необходимость проверки ее с помощью критерия Дарбина-Уотсона, а также других критериев и методов, отсутствует.

Полученные результаты расчетов позволяют сделать вывод, что на выпуск в виде деятельности «Компьютерные услуги» (зависимая переменная Y) за рассматриваемый период положительное влияние оказывают:

- выпуск в горнодобывающей промышленности (0,2), млн тенге;

- выпуск в обрабатывающей промышленности (0,64), млн тенге;

- инвестиции в обрабатывающую промышленность (0,58) и в сферу электро- и водоснабжения (1,4), млн тенге.

Таким образом, виды постиндустриальных услуг, обеспечивающие материальные и нематериальные активы для цифровой экономики, характеризуются позитивной динамикой роста и положительными структурными сдвигами внутри сектора и соответствующих видов постиндустриальных услуг.

Положительное воздействие на выпуск в информационных и компьютерных услугах оказывают инвестиции в обрабатывающую и добывающую промышленность.

Это говорит о том, что есть вектор развития промышленности в направлении цифровой экономики, когда она привлекает информационные и компьютерные услуги для трансформации многих основных и вспомогательных процессов.

На данном этапе важно ускорение темпов этих процессов, когда именно цифровые технологии будут приоритетными для интенсификации импортозамещения в базовых отраслях промышленности, которые являются системообразующими для экономики Карагандинской области.

Первым направлением, имеющим системную природу, то есть обеспечивающим переход экономики в базовых отраслях Карагандинской области на новый уровень технико-технологического развития, является формирование в отраслях информационно-технологических платформ и экосистем на их основе.

Поскольку цифровизация промышленности основана на глубокой структурной интеграции информационных технологий и оперативных процессов управления всеми деловыми процессами в крупных кластерообразующих корпорациях, то приоритетным направлением развития Промышленности 4.0 должны, на наш взгляд, стать платформенные технологии и формирующиеся вокруг этих платформ бизнес-экосистемы.

Для материальных производств цифровая платформа может представлять собой оцифрованную систему базовых технологических процессов и дополнительных сервисных модулей, которые позволяют компаниям – поставщикам комплектующих/элементов изделия воспользоваться этими модулями и в виртуальном режиме и доработать свои продукты до нужного поставщику качества.

Наиболее перспективным для развития горного машиностроения проектом будет создание конструкторско-технологической платформы (цифровой платформы/виртуально-физической системы) на базе подразделения АО «АрселорМитталТемиртау» – Завода ремонта горно-шахтного оборудования (далее РГТО).

Мы предлагаем создание информационной платформы в рамках машиностроительного консорциума для производства деталей горнодобывающей техники для обеспечения импортозамещения крупных агрегатов.

Создание цифровой платформы для отработки деталей горнодобывающих комбайнов поставщиками из группы машиностроительного консорциума Карагандинской области позволит обеспечить качество, сопоставимое с импортными аналогами и собирать на территории Казахстана современную горную технику. Причем казахстанская техника будет соответствовать местным сложным горно-геологическим условиям, значительно отклоняющимся от стандартных параметров угледобычи.

Интеграция операционных технологий создания элементов горнодобывающего комбайна поставщиками (машиностроительными предприятиями региона) в информационном режиме, на цифровой платформе, созданной заказчиком (подразделение АО «АрселорМитталТемиртау»: РГТО), позволит получить продукт, удовлетворяющий требованиям поставщика, с характеристиками лучших импортных аналогов.

Цифровая платформа в данном случае будет информационной базой, на которой производители комплектующих изделий в прямом режиме будут отрабатывать свои детали, узлы и элементы. Поскольку для любой сложной конструкции, которой собственно и является горнодобывающая и карьерная техника, применение цифровых технологий поможет спроектировать и смоделировать в цифровом режиме само изделие, то применение таких платформ позволит учесть материалы, из которых конструкционная деталь производится. В цифровой модели можно будет задать необходимые свойства материалов, из которых будут впоследствии изготовлены изделия. Таким образом, можно будет обеспечить горнодобывающую отрасль комплексами нового технического уровня для выемки угля в любых горно-геологических условиях. С учетом свойств, применяемых для комплектующих материалов, возможно будет протестировать свойства на платформе, скорректировать технологию изготовления и внести корректирующие поправки в процесс закупа сырья и материалов для производства комплектующего изделия.

Схема цифровой платформы приводится на рисунке 1.

Вторым направлением, принципиально меняющим процессы контроля производственных процессов, должны стать микропроцессорные системы универсального характера.

Использование микропроцессоров позволяет увеличить точность измерения, сократить временные затраты на принятие операционных решений, снизить вероятность погрешностей в работе технического устройства,

Для угледобычи и металлургии наиболее эффективными будут следующие технологии, разработанные в альянсах производителей и научно-исследовательских институтов Карагандинской области:

1. Микропроцессорная технология управления (мониторинга, обработки информации и оценки) доменными процессами. Эта технология разработана в Казахстанском химико-металлургическом институте НАН РК.

2. Микропроцессорная технология управления крутонаклонными конвейерными подъемниками для глубоких карьеров сможет в прямом режиме измерять показатели напряжения и обновлять сроки службы критических узлов ленточных конвейеров. Создать модель проекта и его программное обеспечение возможно в Карагандинском техническом университете с минимальными затратами, по сравнению с импортными аналогами.

Рисунок 1. Предлагаемая модель создания цифровой платформы в подразделении АО «АрселорМитталТемиртау» завод РГТО.

Источник: составлено авторами

3. Для профилактики аварийных ситуаций в режиме своевременного предупреждения служб ЧС актуально будет конструирование местными учеными (АО «Казчерметавтоматика») и запуск автономных микропроцессорных систем по контролю над режимом функционирования электрооборудования и природной среды в подземных шахтах;

Для стимулирования внедрения цифровых технологий на основе импортозамещающих проектов целесообразно использование организационно-экономических механизмов на уровне региона. В то время как основные инструменты интенсификации внедрения промышленности 4.0 применяются на национальном уровне.

Мы считаем, что на уровне региона также можно задействовать и региональные институты развития, в частности, ресурсы социально-предпринимательской корпорации «Сары-Арка».

Во-первых, на уровне региона можно сделать отбор 2–3 компаний, которые готовы внедрить отечественные разработки, прежде всего, универсальные микропроцессорные технологии, которые разрабатывают ученые Карагандинского технического университета и АО «Казчерметавтоматика». Финансирование проекта цифровизации, реализуемого местными поставщиками, возможно за счет беспроцентного кредитования из ресурсов СПК «Сары-Арка».

Во-вторых, целесообразно заключение меморандумов с системообразующими компаниями о внедрении микропроцессорных технологий. Поскольку большинство шахт и разрезов находится в собственности крупных корпораций АО «АрселорМитталТемиртау» и АО «Корпорация Казцинк», то с ними целесообразно заключение меморандумов, которые будут включать обязательство по внедрению разработок отечественных производителей IT-услуг.

В-третьих, целесообразно содействовать в получении беспроцентного кредита на создание информационной платформы для машиностроения, которая позволит средним и малым производителям элементов горнодобывающей техники перейти на современные технологии цифрового производства. Организация конкуренции по отдельным заказам и кооперации по другим, позволит этим предприятиям освоить цифровые технологии и заложить ресурсы для освоения новых заказов на принципиально другом технологическом уровне. Это также создаст современную бизнес-экосистему, которая будет не только кластером, но и цифровым прото-кластером. А сокращение затрат времени и ресурсов на выполнение новых заказов для малых и средних предприятий –участников платформы даст им возможность повысить производительность труда и расширить круг заказов за счет повышения качества исполнения изделий. Тем более что АО «АрселорМитталТемиртау» завод РГТО является одним из базовых предприятий машиностроения для горнодобывающей промышленности.

Организационно-экономические механизмы на региональном уровне представлены на рисунке 2.

Рисунок 2. Организационно-экономические механизмы на уровне региона

Источник: составлено авторами

Заключение

Цифровые технологические платформы, которые становятся фундаментальной основой промышленных производств, могут перевести на принципиально другой уровень конкурентоспособность отечественных машиностроителей горнодобывающей техники и осуществить частичное импортозамещение в производстве горнодобывающих комбайнов. Несмотря на то, что основой горнодобывающего комбайна будет пока еще импортная техника, многие элементы этого изделия тяжелого машиностроения могут производиться местными поставщиками. Собранный на месте угледобычи с учетом сложных горно-технологических условий комбайн способен обеспечить большую производительность труда.

Создание цифровой технологической платформы в подразделении АО «АрселорМитталТемиртау» позволит машиностроительным предприятиям области освоить высокоточные виртуальные технологии изготовления комплектующих для горнодобывающих комбайнов и положит начало экосистемы. В условиях протокластера поставщики, конкурируя и кооперируясь, смогут расширить круг заказов как от корпорации, так и в перспективе от других заказчиков.

В сфере научно-технических и опытно-конструкторских разработок в базовых отраслях Карагандинской области накоплен значительный потенциал, который может быть востребован, если будет финансовое содействие со стороны регионального института развития СПК «СарыАрка» и организационное со стороны областного акимата Карагандинской области.

Имеющийся проектный потенциал по созданию микропроцессорных технологий в горнодобывающей и металлургической промышленности позволит осуществить качественный сдвиг в процессе формирования основ цифровой экономики в этих видах деятельности.