Моделирование влияния цифровизации на развитие социально-экономических систем

Введение

Цифровизация, являясь объективным процессом, находится под пристальным вниманием как отечественных, так и зарубежных ученых. Исследователи изучают различные аспекты как в методическом, так и территориальном аспектах. Однако многие вопросы остаются в полной мере неизученными и дискуссионными. В связи с этим изучение отдельных аспектов данного направления представляется весьма актуальным в современных условиях. Особое внимание уделяется проявлениям процесса цифровизации в различных сферах хозяйствования и на различных уровнях администрирования.

В связи с этим целью данной работы является формирование модели процессов цифровизации на национальном уровне и прогнозирования их влияния на эффективность функционирования социально-экономической системы.

Формулировка данной цели опирается на две гипотезы:

- наличие взаимосвязи процесса массового внедрения сетевых и цифровых технологий в производственные и бытовые процессы и эффективности функционирования экономических систем;

- прямое влияние уровня цифровизации на показатели социального развития.

Методами, применяемыми в данном исследовании, выступил корреляционно-регрессионный анализ и метод сравнений.

К полученным элементам научной новизны относится полученная комплексная модель, описывающая влияние процесса цифровизации на социально-экономическое развитие национального уровня.

Следует отметить ряд исследований, которые выявили отдельные глобальные черты данного процесса. Так, достаточно значительная часть работ посвящена влиянию цифровизации на занятость. При этом, изучая проявления в отдельных видах экономической деятельности, становится возможным распространить полученные выводы на весь процесс. В частности, на наш взгляд, стоит отметить такую особенность, как положительное влияние цифровой инфраструктуры на занятость в секторе экономики [1] (Ndubuisi, Otioma, Tetteh, 2021). При этом делается важный вывод о прямой зависимости институционного качества инфраструктуры с уровнем занятости. Т.е. чем выше уровень образования на территории, тем выше влияние. На наш взгляд, данный аспект позволяет сделать предположение о наличии прямой связи между уровнем цифровизации территории, уровнем занятости, а также с эффективностью функционирования социально-экономической системы.

Также следует отметить, что качество инфраструктуры влияет также и на уровень конкурентоспособности региона. Так, фирмы, пользующиеся преимуществом сетевых технологий, имеют сильные стимулы и возможность выхода на смежные рынки. В долгосрочной перспективе такой охват может привести к тому, что все большее число рынков будет характеризоваться более устойчивыми конкурентными преимуществами [2] (Knudsen, Lien, Timmermans, Belik, Pandey, 2021). При этом следует отметить, что хотя цифровизация демонстрирует большой потенциал с технологической точки зрения, многие компании сталкиваются с проблемами при ее использовании для технологических инноваций [3] (Chirumalla, 2021). Становится возможным предположить, что это связано также с качеством инфраструктуры, а также отдельными аспектами качества жизни, такими как образование и готовность к принятию изменений.

Следует отметить, что наличие связи между процессом цифровизации и социальной составляющей функционирования экономической системы отмечено и отечественными исследователями. Так, Зеленков Ю.А. и Лашкевич Е.В. в ходе регрессионного анализа указанных направлений выявили наличие положительного влияния технологического и сетевого развития на уровень жизни населения [4] (Zelenkov, Lashkevich, 2020). Однако следует отметить и отрицательную сторону, выявленную в ходе исследования. Она заключается в том, что в отсутствие адекватного стимулирования развития социальных институтов цифровизация может привести к снижению качества жизни. При этом, по мнению В.К. Фальцмана [5] (Faltsman, 2021), для повышения уровня жизни потребуется цифровая трансформация и модернизация сферы здравоохранения, это также приведет к росту такого показателя, как валовый внутренний продукт. Однако это достаточно длительный процесс, оцениваемый в десятилетие.

Следует также отметить, что озвученные положительные и отрицательные аспекты цифровизации экономики носят глобальный характер. Следовательно, и оценивать их необходимо, опираясь на национальный уровень. При этом необходимо учесть индивидуальные особенности оцениваемой территории при обеспечении возможности интеграции в глобальную систему мирового уровня. В подтверждение высказанного предположения становится возможным привести результаты, полученные в ходе исследования Н.А. Ганичевым с соавтором [6] (Ganichev, Koshovets, 2021). Ученые пришли к выводу, что необходимо максимизировать число стран-участниц в цифровой инфраструктуре, интегрировав свои институциональные системы в мировую структуру. Отсюда следует, что создание новых рынков возможно только в глобальном масштабе.

Отметим, что сдерживающим фактором в данном случае является имеющаяся дифференциация не только по уровню социально-экономического, но и технологического развития. Соответственно, для повышения эффективности процессов цифровизации на мировом уровне необходимо если не полностью устранить данную проблему, но максимально снизить ее негативное проявление. К похожему выводу приходят и иностранные ученые. Они видят решение в формировании национальных систем наблюдения, которые должны быть настроены на определение цифровых возможностей для каждой страны и отслеживание их роли в среде информационных и коммуникационных технологий [7] (Haidera, Zeeshanb, Irshadc, Nomand, Arshade, Shah, Pervaizg, Naseer, 2021).

Таким образом, становится возможным сделать вывод о необходимости формирования подобного инструментария именно на национальном уровне. При этом для обеспечения комплексности модели данных процессов необходимо оценить влияние цифровизации комплексно с учетом как экономической, так и социальной составляющей.

Основная часть

Формирование модели влияния цифровизации на развитие социально-экономических систем необходимо базировать на имеющихся объективных закономерностях и связях. При этом моделирование происходит в ряд этапов:

1. Формирование индекса цифровизации национальной экономики (ИЦН) – происходит по трем группам показателей:

- бизнес (ЦБ) – включает следующие показатели: организации, использовавшие персональные компьютеры (х₁); организации, использовавшие серверы (х₂); организации, использовавшие локальные вычислительные сети (х₃); организации, использовавшие глобальные информационные сети (х₄) – рассчитывается по формуле:

(1)

- население (ЦН) – включает следующие показатели: численность активных абонентов фиксированного широкополосного доступа к сети Интернет (х₅), численность активных абонентов мобильного широкополосного доступа к сети Интернет (х₆):

(2)

- финансовое обеспечение цифровизации (ФОЦ) – включает следующие показатели: затраты на инновационную деятельность организаций (х₇), затраты на внедрение и использование цифровых технологий (х₈):

(3)

Таким образом, расчет индекса цифровизации национальной экономики (ИЦН) производится по формуле:

(4)

Исходные данные, промежуточные результаты и величина индекса цифровизации национальной экономики представлены в таблице 1.

Таблица 1

Расчет индекса цифровизации национальной экономики, РФ

2. Определение результирующих величин модели влияния цифровизации на национальное развитие. В данном случае мы предлагаем применять две категории величин:

- экономическая характеристика – величина валового внутреннего продукта на душу населения (Y₁) – выбор обоснован тем фактом, что данный показатель является практически единственным показателем уровня экономического развития;

- социальные характеристики – уровень занятости населения (Y₂) (данная величина отражает востребованность человеческого капитала в современных условиях), средняя продолжительность жизни (Y₃) (один из основных показателей качества жизни).

Таким образом, модель влияния цифровизации на национальное развитие может быть записана в общем виде следующим образом:

(5)

Перед построением модели была проведена оценка силы связи результирующих величин и независимой величиной ИЦН. Силу связи исходных данных и результирующей величины возможно оценить посредством расчета коэффициента корреляции (6), который является стандартным инструментом анализа данного аспекта.

(6)

где x и y – исследуемые величины, представленные в виде статистических совокупностей {x₁, x₂, … , x_n} и {y₁, y₂, … , y_n} соответственно.

Как правило, применяют следующую трактовку величин данного коэффициента по модулю (шкала Чеддока) [9]:

- от 0 до 0,3 – очень слабая сила связи;

- от 0,3 до 0,5 – слабая сила связи;

- от 0,5 до 0,7 – средняя сила связи;

- от 0,7 до 0,9 – высокая сила связи;

- от 0,9 до 1 – очень высокая.

Полученные данные представлены в таблице 2.

Таблица 2

Сила связи величин Y₁, Y₂, Y₃ и ИЦН

Таким образом, ввиду наличия очень высокой силы связи представляется возможным построение частного вида модели влияния цифровизации на национальное развитие (5) на основе регрессионного анализа:

(8)

3. Моделирование показателей национальной экономики на среднесрочную перспективу – ввиду наличия линейной зависимости показателя ИЦН от времени становится возможным экстраполировать его значения на среднесрочную перспективу и определить прогнозные значения Y₁, Y₂, Y₃. Полученные значения представлены в таблице 3.

Таблица 3

Прогноз показателей национальной экономики до 2022 года

Заключение

Оценивая полученные результаты на всех этапах моделирования, становится возможным сделать ряд выводов.

Анализируя динамику составляющих индекса цифровизации национальной экономики (ИЦН), следует отметить, что все три показателя демонстрируют рост на протяжении всего рассмотренного периода с 2011 г. до 2019 г. Наименьший рост показал индикатор цифровизации бизнеса (ЦБ) – средний темп изменения составил 1,01, остальные составляющие имеют примерно одинаковое изменение при среднем темпе 1,08. Связано это, вероятно, с отрицательной динамикой по нескольким составляющим параметра ЦБ. Так, за период 2011–2019 гг. снизились доли организаций, использовавших персональные компьютеры (средний темп 0,99) и организаций, использовавших локальные вычислительные сети (средний темп 0,98).

Однако несмотря на негативные тенденции в ряде составляющих, индекс цифровизации национальной экономики имеет положительную динамику (1,03). Это свидетельствует об оптимизации не только обеспечения процесса цифровизации финансовыми ресурсами, но и об улучшении возможности использования сетевых технологий и сервисов непосредственными их потребителями (бизнес-структурами и населением).

Отметим высокую связь сформированного индекса цифровизации национальной экономики с индикаторами развития как экономического, так и социального характера. Это свидетельствует о практической применимости предлагаемой модели.

Итоговая сформированная модель свидетельствует о положительном влиянии процессов цифровизации на занятость населения, которая, согласно прогнозу, возрастет примерно на 2%. Отметим, что данный аспект можно отнести к национальным особенностям цифровизации экономики. Так, в эмпирических исследованиях можно выделить описание негативных сторон данного процесса относительно числа занятых. Американские исследователи относят в категорию потенциально заменяемых новыми технологиями работников почти половину их численности. При этом это может произойти уже в течение нескольких десятков лет [10] (Frey, Osborne, 2017). Опыт же Германии в данной области оценивает данную категорию работников в 42% [11] (Bonin, Gregory, Zierahn, 2015). Отметим, что наши выводы распространяются только на среднесрочную перспективу, но если сложившиеся тенденции не изменятся, то негативные последствия цифровизации экономики могут быть минимальны.

Также положительное влияние прогнозируется на качество и уровень жизни населения в части роста ожидаемой продолжительности жизни (+1%). Это, возможно, связано с массовым внедрением цифровых и высокотехнологичных средств в здравоохранении и реализацией национальных программ по поддержанию здорового образа жизни.

Следует отметить также выявленную взаимосвязь ВВП и процессов цифровизации. Отметим, что согласно построенной модели, прогнозируется рост валового продукта на величину порядка 12%. Данная величина не является рекордными показателями, но представляется относительно реалистичной ввиду современной ситуации, усугубленной пандемией. Также прирост ВВП частично вызван таким последствием цифровизации, как импортозамещение в части технологий и сетевых сервисов [12] (Volkov, Sergeev, 2020). Это в целом является положительным моментом, способствующим развитию высокотехнологичных и наукоемких отраслей.

Заключение

Подводя итог исследованию, следует резюмировать, что несмотря на пристальное внимание к цифровизации со стороны как отечественных, так и зарубежных ученых, проблема анализа и моделирования данного процесса является весьма актуальной.

В рамках данной работы была затронута проблема моделирования отдельных параметров социально-экономического развития России в условиях цифровизации на среднесрочную перспективу. В итоге была сформирована комплексная модель, которая позволяет спрогнозировать не только экономические, но и социальные последствия массового внедрения сетевых технологий в производство и быт. Была выявлена и описана положительная динамика по параметрам ВВП на душу населения, уровня занятости, а также средней продолжительности жизни. Перспектива дальнейшей цифровизации экономики видится в приросте указанных индикаторов в перспективе до 2022 года.

Дальнейшее направление исследований заключается в построении региональных моделей цифровизации экономики и выявлении индивидуальных особенностей, присущих территориям.