Киберфизические и кибернетические особенности цифровизации регионов России

Нормова Ю.В.1, Толкачев С.А.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 10, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2020)

Цитировать:
Нормова Ю.В., Толкачев С.А. Киберфизические и кибернетические особенности цифровизации регионов России // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 4. – С. 1943-1960. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111184.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44491696

Аннотация:
В статье рассматриваются особенности цифровизации технологических процессов в рамках концепции четвертой промышленной революции. Проанализированы методы оценки уровня цифровизации. Для оценки проникновения цифровых технологий в работе были протестированы индексы развития киберфизических систем и трансформации бизнес-модели на статистике всех федеральных округов России за 2011-2018 года по формуле средневзвешенной величины с равными весами. В результате чего была выявлена тенденция изменений индексов за указанный период в федеральных округах

Ключевые слова: индекс развития киберфизических систем, индекс трансформации бизнес-модели, промышленная политика, цифровая трансформация производства, четвертая промышленная революция

Финансирование:
Статья выполнена в рамках фундаментальной НИР «Цикличность развития мирохозяйственных укладов» по государственному заданию Финансового университета при Правительстве Российской Федерации

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение

Человечество вступило в эпоху глобальных перемен. Изменение и совершенствование мира в настоящее время происходит ежедневно, сравнительно быстрыми темпами. В постиндустриальном обществе цифровые технологии постепенно становятся неотъемлемой и, безусловно, значимой частью каждой из экономической сфер общества. На сегодняшний день управление структурами или подразделениями любой организационной системы невозможно назвать эффективным, если ему не присуще широкое применение высокотехнологичного обеспечения. В последние годы, особенно с началом широкого использования информационных сетей, таких как Интернет, инновационные способы обмена передачи данных внедрились и активно используются и в частной жизни, и для региональной коммуникации. Актуальность темы исследования определяется тем, что цифровизация значимых сегментов социально-экономической жизни является ни чем иным, как глобальным трендом, от внедрения которого зависит стратегическая конкурентоспособность российской экономики. Цифровые технологии, яркими примерами которых являются «Интернет вещей», использование мобильных гаджетов, устройств и девайсов, огромные массивы данных, меняют модели экономических связей. В современной литературе вопросы цифровизации экономики активно изучаются. Например, вопросы цифровизации регионов отражены в исследованиях Е.П. Гармашовой [3, с. 1523–1534] (Garmashova, 2020; р. 1523–1534), Л.В. Глезмана [4, с. 1555–1570] (Glezman, 2020, р. 1555–1570), Е.В. Суминой [11, с. 1571–1580] (Sumina, 2020, р. 1571–1580). Проблемы киберфизических систем в экономике представлены в работе Куприяновского В.П. [9, с. 18–25] (Kupriyanovskiy, 2016, р. 18–25), применительно к отраслям промышленности – в работе Е.А. Истоминой [7, с. 108–116; 13, с. 266] (Istomina, 2018, р. 108–116; Tolkachev, Morkovkin, 2019, р. 266).

Значение цифровых технологий при изменении социально-экономических устоев общества очевидно, однако стоит отметить, что большинство вопросов все еще остаются малоизученными. Цифровизация представляет собой объективный и неизбежный процесс перестройки существующего уклада хозяйственной жизни.

Сравнительно незначительное внимание уделяется проблемам формирования и развития цифрового потенциала, ключевой целью которого выступает достижение технологического роста отдельных отраслей и регионов.

Таким образом, целью данного исследования является исследование тенденций и расчет уровня проникновения цифровых технологий в регионах России.

Научная новизна исследования заключается в статистическом анализе и измерении уровня цифровизации организаций и предприятий федеральных округов России.

Постановка проблемы

Концепция четвертой промышленной революции базируется в первую очередь на цифровизации технологических процессов. Изучением вопроса цифровизации уже довольно продолжительный период времени занимаются многие российские и зарубежные исследовательские институты. В том числе и международная консалтинговая компания McKinsey. Их позиция относительно формирования в мире цифровой экономики такова: «Цифровизация в корне меняет поведение и ожидания потребителей, разрушает традиционные бизнес-модели и трансформирует самые разные отрасли. Она совершает уже четвертую промышленную революцию (известную как «Индустрия 4.0») и сотрясает целые сектора экономики» [8] (Kulagin, Sukharevski, Mefferert, 2019).

Четвертая промышленная революция характеризуется активным внедрением и использованием киберфизических систем в производство и обслуживание человеческих потребностей с целью повышения конкурентоспособности бизнеса и страны в целом. Именно на этот период приходится зрелость цифровой экономики [6] (Gulin, Uskov, 2017).

Так, в узком смысле цифровая экономика подразумевает использование электронных услуг и сервисов, а в широком – проникновение цифровых технологий четвертой промышленной революции. Цифровые технологии способствуют повышению конкурентоспособности развитых компаний, увеличивают возможности для реализации на рынке [2] (Babkin, 2017).

Цифровизация сегментов экономического цикла представляет собой комплексное обеспечение и взаимосвязанное функционирование производств, инфраструктуры, социальных институтов, органов управления отдельных граждан. В современном мире управление любой системой невозможно назвать эффективным, если ему не присуще широкое применение средств высокотехнологичного обеспечения. От этого напрямую зависит конкурентоспособность российской экономики перед зарубежными странами и экономическая безопасность каждого региона страны в отдельности. Использование различных технологий цифровой экономики позволяет сократить время выхода нового продукта на рынок, повысить степень эластичности производства, улучшить качество предлагаемых товаров и услуг, а также эффективность производственного процесса, в связи с чем ожидается повышение конкурентоспособности промышленности и увеличение ВВП, что приводит к активному экономическому росту страны.

Так как цифровая экономика неразрывно связана с промышленными изменениями современного мира, концепция «Индустрия 4.0» предполагает наличие цифровых сетей, технологий и способов коммуникации, а также центров по аналитике данных. Вследствие внедрения в современность склонности к роботизации и автоматизации многих экономических, социальных и даже политических процессов возникает необходимость в создании пространства для реализации этих новшеств. Одной из основополагающих инновационных тенденций, позволяющих существовать цифровой экономике как таковой, является появление цифровых платформ. Они выступают посредниками между человеческим и искусственным интеллектом, образуя собой рабочие каналы связи, такие как взаимодействие с клиентами фирмы, транзакционные переводы, получение обратной связи от потребителя и т.д. Кроме того, появление инновационных бизнес-моделей просто невозможно без работы высокотехнологичного оборудования на предприятии. За все это отвечают именно цифровые платформы, в создании которых заинтересованы многие организации, динамично развивающиеся в интернет-пространстве, трансформирующие целые производственные отрасли как в России, так в мире [5] (Gribanov, Repin, Shatrov, 2020).

Для национальных экономик необходимость быстрого развития цифровой сферы также подтверждается тем фактом, что несколько стран в настоящее время работают над всеобъемлющими и весьма амбициозными программами, основная задача которых – развитие цифрового сектора экономики, создание новых рабочих мест в этих сферах. В число этих стран входит и Россия, о чем говорит принятие государственной программы «Цифровая экономика 2024», которая определяет направления развития информационного общества в России. К приоритетным направлениям развития относится стимулирование формирования индустриальных цифровых платформ, высокотехнологичных IT-предприятий для приоритетных отраслей. Несмотря на это, большинство российских компаний в различных регионах только ступают на путь цифровизации, в то время как западные активно получают прибыль от внедрения инноваций. В настоящее время развитием цифровой экономики занимаются уполномоченные органы и правительство на законодательном уровне, также были приняты базовые программные и стратегические документы, которые определяют направления рассматриваемого процесса.

Цифровая экономика может проявляться через множество различных технологий (форм). Для каждой отрасли экономики существует свой уникальный набор технологических решений и направлений развития, однако есть совокупность мер, которые характерны для всех.

К таким решениям относится все, что связано со сбором, анализом и использованием данных. Например, машинное обучение, блокчейн, сквозная аналитика, математическое моделирование и нейронные сети. К этому списку вынуждены прибегать все существующие отрасли экономики. Без них невозможно провести реинжиниринг или оптимизацию бизнес-процессов. Только серьезный математический анализ способен выявить определенные закономерности в собранных данных и предложить определенное решение. Технологией, способной изменить еще и отрасли, связанные с добычей и транспортировкой, являются киберфизические системы (CPS), состоящие из совокупности контролирующих подсистем и управляющих контроллеров, кардинальное отличие которых от контрольно-управляющих способов прошлого поколения – автономность в поиске и принятии наиболее оптимальных решений на основе автоматической работы с данными. CPS непосредственно связаны с роботизацией производств, поскольку аналитические функции в первую очередь распространяются на машины [9] (Kupriyanovskiy, 2016).

В рамках индустрии «Промышленность 4.0» ключевое место занимает цифровое производство. Конкурентоспособность компаний в новых реалиях определяется уровнем цифровизации. Но на сегодняшний день отсутствует единый способ проведения оценки и характеристики трендов и в цифровой экономике, и в промышленной экономике в том числе [7] (Istomina, 2018).

К распространенным методам оценки уровня цифровизации относятся:

· показатель цифрового ВВП (применяется расчет ВВП по расходам) [1] (Abdrakhmanova, 2017);

· средневзвешенная трех субиндексов: развитие инфраструктуры, онлайн-расходы, активность пользователей (по мнению BCG – Бостонская консалтинговая группа) [17];

· формирование рейтинговых показателей готовности к сетевой экономике, электронной торговле, электронному правительству, информатизации общества и т. д. [10] (Stefanova, Rakhmanova, 2017);

· макроэкономическая оценка цифровизации экономики через направления: 1) оценка цифровизации экономики с позиции цифровизации отрасли; 2) оценка уровня развития цифровой экономики с позиции телекоммуникаций; 3) оценка цифровой экономики с позиции уровня развития ИКТ в странах мира [7] (Istomina, 2018).

Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ разработан индекс цифровизации бизнеса, характеризующий скорость адаптации к цифровой трансформации организаций предпринимательского сектора в России и промышленно-развитых странах. Индекс рассчитан по пяти показателям: уровень использования широкополосного интернета, облачных сервисов, RFID-технологий, ERP-систем и включенность в электронную торговлю [13] (Tolkachev, Morkovkin, 2019). Но данный индекс, на наш взгляд, страдает методологическим изъяном – он объединяет показатели, характеризующие цифровизацию как основных технологических, так и вспомогательных бизнес-процессов, что не позволяет разделить процессы, отражающие интеграцию цифровых и производственных технологий, являющихся атрибутом четвертой промышленной революции (Индустрии 4.0), и процессы, характеризующие использование цифровых технологий в сферах финансов, управления кадрами, т.е. автоматических систем управления (АСУ), которые успешно развиваются уже более 60 лет в рамках концепции третьей промышленной революции.

Оценка уровня цифровизации в федеральных округах России: методология и результаты

Именно в целях разделения эффектов цифровизации нами ранее был разработан индекс цифровизации предприятий и организаций, включающий в себя два субиндекса: 1) индекс развития киберфизических систем; 2) индекс трансформации бизнес-модели (индекс развития кибернетических систем) [12] (Tolkachev, 2019).

В данной работе для расчета данных индексов используются данные Росстата «Использование специальных программных средств в организациях (в % от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта Российской Федерации)». В статистическом сборнике «Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019» эти данные отражены в таблице 19.5. Нами были собраны все соответствующие показатели за 2011–2018 гг.

Индекс развития киберфизических систем основывается на показателях, отражающих интеграцию как физических, так и цифровых процессов в организациях. Он рассчитывается как доля организаций, которые используют специальные программные средства:

1) для управления автоматизированным производством;

2) для проектирования;

3) обучающие программы.

Индекс трансформации бизнес-модели (индекс развития кибернетических систем) характеризует цифровизацию вспомогательных бизнес-процессов. Он рассчитывается как доля организаций, которые используют специальные программные средства:

1) для решения организационных, управленческих и экономических задач;

2) для осуществления финансовых расчетов в электронном виде;

3) СRМ-, ERP-, SCM-системы;

4) электронные справочно-правовые системы.

Протестируем данные индексы на статистике всех федеральных округов России за 2011–2018 гг. При расчете индексов были использованы данные Росстата «Регионы России. Социально-экономические показатели» [18], отражающие статистические значения за 2011–2018 гг. В таблице 1 приведены исходные данные для расчетов.

Таблица 1

Исходные показатели для расчета показателей индекса киберфизической цифровизации и индекса трансформации бизнес-модели


Наименование показателя
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Индекс киберфизической цифровизации
1
Использование специальных программных средств:









для управления автоматизированным производством

Российская Федерация
18,1
16,7
16,8
15,5
15,1
14,9
14,7
16,7

Центральный федеральный округ
18,1
17,5
17,9
16,1
15,8
15,4
14,7
17,5

Северо-Западный федеральный округ
19,7
18,3
18,2
17,3
16,6
16,2
15,8
17,2

Южный федеральный округ
15,8
15,6
14,9
13,4
13,0
13,1
13,3
15,2

Северо-Кавказский федеральный округ
17,4
13,8
15,4
13,6
11,1
10,2
10,0
10,3

Приволжский федеральный округ
17,3
15,8
15,8
14,7
14,6
15,2
15,6
18,1

Уральский федеральный округ
22,6
20,7
21,1
20,7
19,2
18,6
18,0
20,1

Сибирский федеральный округ
17,1
14,9
14,8
13,5
13,6
13,2
12,8
14,7

Дальневосточный федеральный округ
17,6
15,6
16,1
15,6
15,2
14,9
14,4
14,4

для проектирования









Российская Федерация
12,1
11,7
11,9
11,9
11,0
10,8
11,2
13,0

Центральный федеральный округ
12,9
13,2
13,9
13,3
12,7
12,3
12,8
15,5

Северо-Западный федеральный округ
13,6
13,7
13,7
14,6
13,1
12,7
13,3
14,8

Южный федеральный округ
10,0
9,7
10,0
10,3
9,3
9,4
10,3
11.4

Северо-Кавказский федеральный округ
11,5
9,4
9,5
9,9
7,6
6,9
6,7
7,9

Приволжский федеральный округ
11,4
10,9
10,9
10,9
10,2
10,4
11,0
12,9

Уральский федеральный округ
14,9
13,8
13,8
13,9
12,7
12,4
12,5
14,1

Сибирский федеральный округ
10,9
10,3
10,2
10,4
9,5
9,1
9,1
11,2

Дальневосточный федеральный округ
10,6
10,1
10,3
10,7
10,5
10,3
10,2
10,8

Обучающие программы









Российская Федерация
19
21,8
18,2
14,8
14,3
14,2
14,2
16,9

Центральный федеральный округ
18,3
22,0
18,4
15,2
14,9
14,6
14,4
18,2

Северо-Западный федеральный округ
18,5
21,7
18,2
15,8
15,0
14,9
14,5
16,6

Южный федеральный округ
17,5
19,4
16,0
12,0
12,1
12,3
12,6
14,5

Северо-Кавказский федеральный округ
19,9
22,1
18,7
11,7
10,6
10,1
9,9
10,7

Приволжский федеральный округ
19,0
21,5
17,9
14,3
15,0
13,8
14,5
17,8

Уральский федеральный округ
21,6
23,9
20,8
18,3
18,0
16,8
16,9
20,3

Сибирский федеральный округ
19,0
21,1
18,0
14,6
13,1
14,2
13,8
16,1

Дальневосточный федеральный округ
20,3
23,8
18,9
14,9
11,4
14,7
13,7
14,6
Индекс трансформации бизнес-модели (кибернетической цифровизации)
1
Организации, использовавшие специальные программные средства:









для решения организационных, управленческих и экономических задач









Российская Федерация
60,3
59,8
59,6
56,2
52,3
52,9
52,4
54,9

Центральный федеральный округ
60,1
60,0
60,4
56,5
54,0
55,2
54,8
57,7

Северо-Западный федеральный округ
65,5
66,6
66,2
63,1
57,4
57,0
56,6
58,3

Южный федеральный округ
56,5
55,9
56,7
51,2
46,9
48,0
49,7
52,5

Северо-Кавказский федеральный округ
54,9
51,7
54,4
50,6
43,8
40,5
37,5
37,0

Приволжский федеральный округ
61,3
59,8
58,5
55,5
51,5
52,3
51,9
55,0

Уральский федеральный округ
62,4
62,5
62,8
60,1
56,3
60,2
60,0
62,6

Сибирский федеральный округ
60,2
59,5
58,0
55,2
50,9
49,7
48,6
51,8

Дальневосточный федеральный округ
54,6
55,4
56,3
54,0
51,3
53,0
51,9
51,0

для осуществления финансовых расчетов в электронном виде









Российская Федерация
60,9
61,2
61,3
57,0
55,1
55,3
54,8
56,4

Центральный федеральный округ
59,6
61,0
61,4
57,6
57,5
58,0
57,7
59,8

Северо-Западный федеральный округ
65,0
66,0
65,9
62,6
60,4
59,3
59,2
58,9

Южный федеральный округ
57,9
57,5
58,3
52,3
48,7
51,1
52,5
54,9

Северо-Кавказский федеральный округ
59,3
57,4
63,4
55,9
51,7
49,3
48,1
45,7

Приволжский федеральный округ
61,3
61,5
60,3
55,4
53,6
54,1
53,3
55,4

Уральский федеральный округ
65,2
64,8
65,0
61,2
57,3
57,8
56,8
57,7

Сибирский федеральный округ
60,3
59,3
59,5
55,6
53,8
52,7
51,6
54,1

Дальневосточный федеральный округ
57,8
59,3
60,5
57,9
56,0
57,2
56,7
55,8

СRМ-, ERP-, SCM-системы









Российская Федерация
10,2
9,5
10,4
13,5
15,4
15,9
17,4
19,6

Центральный федеральный округ
11,5
11,5
12,9
16,5
19,0
19,6
21,4
23,1

Северо-Западный федеральный округ
11,7
11,3
11,8
14,3
16,6
18,5
18,4
20,3

Южный федеральный округ
8,1
7,0
8,1
11,6
12,5
13,1
15,1
17,3

Северо-Кавказский федеральный округ
9,5
6,9
7,0
12,0
10,8
9,3
9,4
10,0

Приволжский федеральный округ
9,8
8,9
10,0
13,0
15,0
16,0
17,9
20,3

Уральский федеральный округ
12,2
11,2
12,3
16,1
18,0
17,9
20,2
23,0

Сибирский федеральный округ
8,9
8,6
8,8
11,2
13,1
13,0
14,2
17,6

Дальневосточный федеральный округ
8,4
6,5
7,1
9,8
11,4
11,3
12,1
13,1

Электронные справочно-правовые системы









Российская Федерация
55,1
56,5
55,4
53,7
52,3
51,8
51,1
53,2

Центральный федеральный округ
55,9
58,2
57,5
56,2
56,0
55,7
54,9
57,1

Северо-Западный федеральный округ
61,8
64,2
63,4
61,9
59,8
58,6
58,5
59,4

Южный федеральный округ
52,2
52,5
51,8
48,3
45,8
47,6
48,1
50,8

Северо-Кавказский федеральный округ
45,5
43,5
44,6
41,6
39,6
37,4
34,4
33,1

Приволжский федеральный округ
53,2
55,0
53,3
51,6
50,3
50,1
49,2
51,5

Уральский федеральный округ
60,2
61,7
60,3
59,0
56,3
55,4
54,7
57,2

Сибирский федеральный округ
53,5
53,5
51,5
50,0
49,1
47,9
46,9
50,8

Дальневосточный федеральный округ
52,6
55,9
55,8
55,3
53,4
53,6
53,4
51,7
Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019. Таблица 19.5. Использование специальных программных средств в организациях (в % от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта Российской Федерации. – Текст: электронный. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 03.11.2020).

Оба индекса были рассчитаны по формуле средневзвешенной величины с равными весами.

Индекс киберфизической цифровизации , где Ii – соответствующие показатели индекса; pi – весовые коэффициенты, = 0,33.

Индекс кибернетической цифровизации , где Ij – соответствующие показатели индекса; pj – весовые коэффициенты, = 0,25.

Результаты расчетов приведены в таблице 2.

Таблица 2

Динамика индексов киберфизической и кибернетической цифровизации в регионах России за 2011–2018 гг.

Индекс киберфизической цифровизации


2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Российская Федерация
16,236
16,566
15,477
13,926
13,332
13,167
13,233
15,378
1
Центральный федеральный округ
16,269
17,391
16,566
14,718
14,322
13,959
13,827
16,896
2
Северо-Западный федеральный округ
17,094
17,721
16,533
15,741
14,751
14,454
14,388
16,038
3
Южный федеральный округ
14,289
14,751
13,497
11,781
11,352
11,484
11,946
13,563
4
Северо-Кавказский федеральный округ
16,104
14,949
14,388
11,616
9,669
8,976
8,778
9,537
5
Приволжский федеральный округ
15,741
15,906
14,718
13,167
13,134
13,002
13,563
16,104
6
Уральский федеральный округ
19,503
19,272
18,381
17,457
16,467
15,774
15,642
17,985
7
Сибирский федеральный округ
15,51
15,279
14,19
12,705
11,946
12,045
11,781
13,86
8
Дальневосточный федеральный округ
12,507
13,002
11,55
10,065
8,778
9,768
9,273
9,57










Индекс трансформации бизнес-модели (кибернетической цифровизации)


2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Российская Федерация
46,625
46,75
46,675
45,1
43,775
43,975
43,925
46,025
1
Центральный федеральный округ
46,775
47,675
48,05
46,7
46,625
47,125
47,2
49,425
2
Северо-Западный федеральный округ
51
52,025
51,825
50,475
48,55
48,35
48,175
49,225
3
Южный федеральный округ
43,675
43,225
43,725
40,85
38,475
39,95
41,35
43,875
4
Северо-Кавказский федеральный округ
16,104
14,949
14,388
11,616
9,669
8,976
8,778
9,537
5
Приволжский федеральный округ
46,4
46,3
45,525
43,875
42,6
43,125
43,075
45,55
6
Уральский федеральный округ
50
50,05
50,1
49,1
46,975
47,825
47,925
50,125
7
Сибирский федеральный округ
45,725
45,225
44,45
43
41,725
40,825
40,325
43,575
8
Дальневосточный федеральный округ
43,35
44,275
44,925
44,25
43,025
43,775
43,525
42,9
Источник: составлено авторами на основе данных «Российского статистического ежегодника».

Для России в целом индекс трансформации бизнес-модели и индекс киберфизической цифровизации свидетельствует о возрастании показателей в 2018 г. после продолжительного спада до 2017 года.

Рисунок 1. Индекс трансформации бизнес-модели РФ

Источник: составлено авторами.

Рисунок 2. Индекс киберфизической цифровизации РФ

Источник: составлено авторами.

Все федеральные округа (ФО) показали ухудшение индекса киберфизической цифровизации, который отражает взаимодействие электроники и производственных процессов, до 2017 года включительно. По всем федеральным округам в среднем за период с 2011 по 2017 год предприятия, использовавшие специальные программные средства с целью управления автоматизированным производством, сократились на 16%, для проектирования – 11%. Предприятия, которые использовали программные средства в качестве обучающих программ до 2017 года, уменьшились в среднем на 17%. В 2018 году данные значения увеличились во всех представленных федеральных округах России.

Данные индекса киберфизической цифровизации демонстрируют неравномерность протекания данных процессов по регионам. Выделяются четыре лидирующих региона, находящихся рядом друг с другом по этому показателю: Уральский, Центральный, Северо-Западный и Приволжский ФО. Это наиболее промышленно развитые ФО, поэтому именно они занимают лидирующие места по данному индексу, поскольку показатели индекса наиболее чувствительны к процессам, протекающим в реальном секторе, и особенно в промышленности.

Оставшиеся четыре ФО делятся на две группы: Южный и Сибирский ФО отстают от группы лидеров с шансами догнать в краткосрочной перспективе, и Дальневосточный и Северо-Кавказский ФО, которые таких шансов, по нашему мнению, не имеют. Данная градация вполне закономерна, ибо отражает историческое развитие ФО, природно-климатические и географические особенности, определившие разный уровень промышленного развития. Разумеется, Северо-Кавказский ФО не может быть столь же индустриализован, как Центральный и Уральский, поскольку целыми столетиями специализировался на развитии сельского хозяйства и рекреационных услугах.

Рисунок 3. Индекс киберфизической цифровизации ЦФО, С-ЗФО

Источник: составлено авторами.

Рисунок 4. Индекс киберфизической цифровизации ЮФО, ПФО

Источник: составлено авторами.

Рисунок 5. Индекс киберфизической цифровизации УФО, СФО

Источник: составлено авторами.

Рисунок 6. Индекс киберфизической цифровизации С-КФО, ДФО

Источник: составлено авторами.

Показатели индекса трансформации бизнес-модели для федеральных округов отображают следующие значения: организации во всех федеральных округах используют специальные программные средства, в наименьшей степени используются СRМ-, ERP-, SCM-системы (в 2018 году – 18%). Лидирующие значения занимают федеральные округа с показателями организаций, применяющих в этот период специальные программные средства для решения организационных, управленческих и экономических задач с 2011 по 2018 год: Северо-Западный федеральный округ (62% в среднем), Уральский федеральный округ (60% в среднем) и Центральный федеральный округ (57% в среднем). Данные федеральные округа выходят вперед и по таким показателям, как специальные программы, которые используются для осуществления финансовых расчетов в электронном виде (С-ЗФО – 63%, УФО – 61%, ЦФО – 59%), электронные справочно-правовые системы (61%, 58%, 56% соответственно).

Рисунок 7. Индекс трансформации бизнес-модели ЦФО, С-ЗФО

Источник: составлено авторами.

Рисунок 8. Индекс трансформации бизнес-модели ЮФО, ПФО

Источник: составлено авторами.

Рисунок 9. Индекс трансформации бизнес-модели УФО, СФО

Источник: составлено авторами.

Рисунок 10. Индекс трансформации бизнес-модели С-КФО, ДФО

Источник: составлено авторами.

В настоящий момент факторами, ограничивающими рост промышленности, являются:

а) слабая мотивация промышленного сектора в сфере инновационного развития, ограниченность отечественных вариантов для внедрения в производство технологических инноваций;

б) применение устаревших бизнес-моделей, отсутствие развитой законодательной базы, а также современного оборудования, вследствие чего выпуск неконкурентоспособной продукции ведет к снижению инвестиционной привлекательности отрасли.

Применение зарубежного опыта в отечественной практике будет способствовать развитию промышленного производства в инновационной сфере. Впоследствии это приведет к наращиванию объемов производства, обеспечению конкурентоспособности России на мировой арене и экономическому росту выше среднемирового.

Заключение

Важнейший двигатель инноваций, повышения экономического роста страны – цифровая экономика, поэтому для Российской Федерации развитие данной сферы является стратегической целью, позволяющей производствам минимизировать затраты и максимизировать прибыль. К ключевым тенденциям развития цифровой экономики можно отнести создание новых бизнес-моделей, всеобъемлющую оптимизацию бизнес-процессов и роботизацию, неравномерность развития цифровых технологий, ускоренное развитие мобильных технологий и облачных вычислений, а также применение сквозных технологий вне зависимости от размера компании.

Анализ показателей развития информационного общества всех федеральных округов Российской Федерации позволил сделать следующий вывод: индекс трансформации бизнес-модели, индекс киберфизической цифровизации снижались непрерывно с 2011 до 2017 года, и лишь в 2018 году наметился незначительный рост. Индекс киберфизической цифровизации демонстрируют четыре лидирующих региона – Уральский, Центральный, Северо-Западный и Приволжский ФО. Это наиболее промышленно развитые ФО, поэтому именно они занимают лидирующие места по данному индексу, поскольку показатели индекса наиболее чувствительны к процессам, протекающим в промышленности.

В процессе исследования были сформированы направления развития, на которые необходимо обратить особое внимание для повышения уровня использования специальных технологий в организациях Российской Федерации:

· ликвидация правовых барьеров на пути внедрения цифровых технологий;

· создание необходимой инфраструктуры для использования компаниями цифровых технологий: сети, оборудование, центры обработки данных, специальные аппараты;

· совершенствование образовательной системы;

· поддержка отечественных компаний, которые внедряют в производство цифровые инновации и современные технологии;

· создание эффективной экосистемы цифровой экономики Российской Федерации;

· повышение конкурентоспособности Российской Федерации на мировом рынке.

Таким образом, цифровая трансформация – не просто модный тренд, а средство повышения конкурентоспособности компаний и их продуктов. Сегодня перед отраслями высокотехнологичной промышленности назревают все более масштабные задачи: по увеличению рентабельности, экспансии на новые рынки, совершенствованию и диверсификации продукции. Для их реализации потребуются более совершенные подходы, инструменты и технологии.


Источники:

1. Абдрахманова, Г.И. Индикаторы цифровой экономики: 2017 : стат. сб. / Г. И. Абдрахманова, Л. М. Гохберг, М. А. Кевеш [и др.] ; Нац. исслед. ун-т «Высш. шк. экономики»: Издательство НИУ ВШЭ, 2017. — 320 с.
2. Бабкин, А.В. Цифровая экономика и ее влияние на конкурентоспособность предпринимательских структур / А.В. Бабкин, О.В. Чистякова // Российское предпринимательство. – 2017. – Том 18. – № 24. – С. 4087-4102
3. Гармашова, Е.П. Факторы инновационного развития региона / Е.П. Гармашова, А.М. Дребот // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 3. – С. 1523-1534
4. Глезман, Л.В. Цифровизация промышленности как фактор технологического развития региональной пространственно-отраслевой структуры / Л.В. Глезман, С.Н. Буторин, В.Б. Главацуий // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 3. – С. 1555-1570
5. Грибанов, Ю.И. Цифровая инфраструктура развития экономики : монография / Грибанов Ю.И., Репин Н.В., Шатров А.А. — Москва : Русайнс, 2020. — 217 с.
6. Гулин, К.А. О роли интернета вещей в условиях перехода к четвертой промышленной революции / К.А. Гулин, В.С. Усков // Проблемы развития территории. - 2017. - №4(90). - С. 112-131
7. Истомина, Е.А. Оценка трендов цифровизации в промышленности / Е.А. Истомина // Вестник ЧелГУ. - 2018. - №12 (422). – С. 108-116
8. Кулагин, В. Digital@Scale: настольная книга по цифровизации бизнеса / В. Кулагин, А. Сухаревски, Ю. Мефферерт: Издательство Интеллектуальная Литература, 2019. – С. 11
9. Куприяновский, В.П. Киберфизические системы как основа цифровой экономики / В.П. Куприяновский, Д.Е. Намиот, С.А. Синягов // International Journal of Open Information Technologies. - 2016. - №2. – С. 18-25
10. Стефанова, Н. А. Оценка эффективности цифровой экономики / Н. А. Стефанова, Т. Э. Рахманова // Карел. науч. журн. — 2017. — Т. 6. - № 4 (21). — С. 301—304
11. Сумина, Е.В. Технологические приоритеты стратегического развития региона в условиях цифровой индустриализации / Е.В. Сумина, Д.В. Зябликов // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 3. – С. 1535-1554
12. Толкачев, С.А. Киберфизические компоненты повышения конкурентоспособности обрабатывающих отраслей промышленности / С.А. Толкачев // Экономическое возрождение России. - 2019. - №3 (61). – С. 127-145
13. Толкачев, С.А. Тренды цифровизации обрабатывающих отраслей промышленности Германии и России / С.А. Толкачев, Д.Е. Морковкин // Научные труды Вольного экономического общества России. 2019. №4. – С. 266
14. Урасова, А.А. Ключевые направления использования цифровых технологий и отраслевых платформ в экономике регионов Российской Федерации / А.А. Урасова, Е.Д. Баландин, Д.А. Баландин // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 3. – С. 1571-1580
15. Индекс цифровизации бизнеса. – Текст : электронный. – URL: https://issek.hse.ru/news/244878024.html (дата обращения: 30.10.2020)
16. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года. – Текст : электронный. – URL: https://economy.gov.ru/material/file/450ce3f2da1ecf8a6ec8f4e9fd0cbdd3/Prognoz2024.pdf (дата обращения: 18.10.2020)
17. Россия онлайн: Четыре приоритета для порыва в цифровой экономике. - Текст : электронный. – URL: http://image-src.bcg.com/Images/Russia-0nline_tcm27-178074.pdf (дата обращения 19.11.18).
18. Регионы России. Социально-экономические показатели. - Текст : электронный. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения 03.11.20)

Страница обновлена: 10.04.2021 в 21:58:16