Теоретико-методические подходы к исследованию цифровизации: региональный аспект
Бурганов Р.Т.1
1 Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма, Россия, Казань
Скачать PDF | Загрузок: 35 | Цитирований: 4
Статья в журнале
Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 12, Номер 3 (Июль-сентябрь 2022)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49551599
Цитирований: 4 по состоянию на 30.01.2024
Аннотация:
Сегодня, в условиях глобализации и перехода мировой экономики в шестой технологический уклад, становится очевидной позиция о необходимости интенсификации развития цифровых технологий, как ключевого драйвера, определяющего парадигму социально-экономического развития в современных условиях. Повышает актуальность данного вопроса и обостряющаяся межстрановая конкуренция, где в качестве одного из важнейших факторов, определяющего эффективность развития экономических систем макро- и мезоуровня, выступает процесс интеграции цифровых технологий в хозяйственную среду. В этой связи исследования, ориентированные на оценку возможных экстерналий, генерирующихся в рамках цифровой трансформации социально-экономических систем, крайне важны с точки зрения обоснования решений и поиска оптимальных моделей развития.
В научной статье, авторами предпринимается попытка упорядочивания эффектов на мезо, макро и глобальном уровне, вызванных проникновением и диффузией цифровых технологий в региональную экосистему. Полагаясь на разработанный алгоритм формализованной оценки индекса цифровизации региона, авторами осуществляется его эмпирическое измерение на примере регионов Приволжского федерального округа за период с 2010 по 2020гг. Полученные оценки позволили дифференцировать динамику процессов цифровизации в исследуемой региональной группе и выявить ключевые направления интенсификации цифровой трансформации хозяйственных процессов в данных субъектах.
Ключевые слова: цифровизация, устойчивое и сбалансированное развитие, институты, Приволжский федеральный округ, экономический рост
JEL-классификация: O31, O33, Q01, R11, R12, R13
ВВЕДЕНИЕ
Глобализация воспроизводственных процессов, обусловленная во многом развитием цифровых технологий, погружением экономических систем в глобальную информационную среду, трансформацией человеческого капитала, появлением и развитием новых форм реализации экономических отношений и т.п., во многом определяет и способствует появлению и развитию новых моделей социально-экономической динамики. Если, в соответствии с традиционными подходами, к основным факторам производства относят материальные производительные силы (к примеру, здания, сооружения, машины, оборудование, объекты инфраструктуры и т.п.), то в новую эпоху глобализации и смены технологического уклада лидирующие позиции начинают приобретать нематериальные производительные силы. К важнейшим из них, в соответствии с мировыми трендами, необходимо отнести информационно-коммуникационные и цифровые технологии.
В этой связи крайне важной и актуальной задачей для современной науки и практики становится как поиск, изучение, создание и продвижение данного рода технологий, так и оценка их значимости с точки зрения генерирования социально-экономических эффектов на мезо- и макроуровне.
Важность цифровой трансформации социально-экономических систем во многом обусловлена сменой парадигмы главенствующих факторов производства. Еще в рамках пятого технологического уклада (1980–2020 гг.) ключевым драйвером экономической динамики в мире и отдельных странах стало появление новых технологий, связанных с проникновением ИКТ в систему социально-экономических отношений (к примеру, создание сети Интернет, появление глобальных цифровых сетей, развитие цифрового телевидения, микроэлектроники и т.п.). По мере вступления мировой экономики в шестую стадию технологического развития отмеченные драйверы, во многом определяющие экономическую динамику, получили еще более высокий уровень востребованности и импульс к развитию (рис. 1).
Рисунок 1. Эволюция производительных факторов в рамках трансформации технологических укладов
Источник: разработано автором по данным [2, 10] (Brennen, Kreiss, 2014).
По мнению ряда ведущих экономистов и экспертов [1–4] (Gafarov, Safiullin, Elshin, 2021; Brennen, Kreiss, 2014; Brynjolfsson, Kahin B. (eds.), 2002; Tapscott, 1996), цифровая трансформация является сегодня и будет являться в будущем важнейшим фактором конкурентоспособности на региональном и страновом уровнях. И это не случайно, поскольку она способствует решению важнейших задач социально-экономического роста территорий: рост качества жизни населения, сбалансированное и устойчивое развитие, социальный прогресс, развитие человеческого капитала, обеспечение экологического благополучия и т.п. Данная парадигма развития, пронизанная перечисленными эффектами, получила название инклюзивного экономического роста.
Что касается вопросов эволюции и генезиса подходов к исследованию процессов цифровизации социально-экономических систем, то важно отметить, что расцветом процессов цифровой трансформации социоэкономических систем мезо- и макроуровня принято считать начало 1990-х годов. Именно в этот период времени происходит активное проникновение в хозяйственную среду персональных компьютеров, мощнейший импульс развития получает интернет, отмечается распространение мобильных технологий и связи, происходит интеграция информационно-коммуникационных технологий в бизнес-процессы и промышленную среду. Диффузия ИКТ послужила формированию акселерационных эффектов, выраженных в том, что глобальные трансформации в сфере развития экономических отношений, преобразования в сфере организации новых форм мышления и управления и т.п. предопределили новый виток развития цифровых технологий и последующей активизации трансформационных процессов на уровне национальных экономик и мировой экономической системы в целом [5, 6] (Safiullin, Elshin, Prygunova, 2014; Safiullin, Elshin, Abdukaeva, Savelichev, 2019).
Солидаризируясь с данной позицией, а также опираясь на подходы российских ученых [7, 8] (Elshin, Safiullin, Abdukaeva, 2019; Koshevenko, 2018), необходимо отметить, что распространение информационно-коммуникационных технологий повлияло не только на изменение сложившихся бизнес-моделей и способов организации управления, но и поспособствовало во многом изменению процессов взаимодействия между экономическими агентами. Данного рода преобразования предопределили развитие терминологического аппарата. Так, в профессиональной терминологии появились такие категории и понятия, как цифровизация, цифровая трансформация, цифровая экономика, диджитализация экономической среды и т.п.
Обзор и систематизация сложившихся в научной литературе подходов к определению категории «цифровизация» позволяют выявить два ключевых подхода. В рамках первого под данным понятием необходимо понимать процесс преобразования аналоговой информации в цифровую форму [9, 10] (Khalin, Chernova, 2018).
В рамках второго – под цифровизацией следует понимать процесс проникновения в бизнес-, хозяйственную и социальную среду цифровых технологий, что приводит к росту производительности труда, снижению издержек, росту экономической эффективности экономических агентов, а следовательно, укреплению их конкурентоспособности и, как результат, формированию синергетического эффекта в развитии региональных и национальной экономических систем [11, 12] (Sopina, Kan, 2020; Ranieri, Ramos, 2015).
Полагаясь на данные подходы, а также солидаризируясь с позицией [5, 9, 13] (Safiullin, Elshin, Prygunova, 2014; Khalin, Chernova, 2018; Hasmath, 2015), под цифровизацией национальной экономики предлагается понимать процесс повсеместного внедрения цифровых технологий в систему экономических отношений в корпоративном и государственном секторах, в сферу обмена и потребления товарами/услугами между домашними хозяйствами и их производителями, в том числе под воздействием глобальных трансформационных процессов в сфере цифровизации.
В свою очередь, под цифровизацией региональной экономики необходимо понимать процессы интеграции информационно-коммуникационных и цифровых технологий в систему хозяйственных процессов региона под давлением глобальных и национальных трендов цифровой трансформации и необходимости органического встраивания социально-экономической системы региона в «стандарты» шестого технологического уклада.
Интерпретация сущности рассматриваемой категории «цифровизация» позволяет не только раскрыть ее содержание, но формирует базис для ее исследования через призму формализованной оценки, с точки зрения обеспечения экономической логики и статистической значимости получаемых результатов.
Изучению данных вопросов и посвящена настоящая статья, важнейшей целью которой является уточнение существующих подходов к исследованию процессов цифровизации региональных систем на основе агрегирования однородной совокупности данных, сгруппированных в соответствии с содержательной характеристикой категории «цифровизация экономики».
МЕТОДЫ
Следует отметить, что на сегодняшний день вопросы, раскрывающие методические особенности количественного измерения процессов цифровизации на мезо- и макроуровне, имеют относительно высокий уровень изученности, в том числе и с точки зрения методического обеспечения.
В экономической литературе можно встретить различные подходы к решению и исследованию подобных вопросов [14, 15] (Ponomarenko, 2011; Milenkovic, Brajovic, Milenkovic, Vukmirovic, Jeremic, 2016). В большей степени они опираются на систематизацию и обработку статистических показателей, оценивающих уровень развития цифровой инфраструктуры территорий.
В целом, анализируя работы российских экспертов и ученых по оценке уровня цифровизации экономических систем, необходимо выделить ряд работ, раскрывающих методические подходы к исследованию поставленного вопроса и впоследствии нашедших свою апробацию на примере российской экономической системы и ее регионов.
Так, к примеру, Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации разработан алгоритм, в соответствии с которым осуществляется построение индекса, оценивающего качественные и количественные параметры развития информационного общества в регионах [16]. Методика опирается на оценку более 120 показателей, сгруппированных в однородные группы, формирующие основу для определения значений 17 субиндексов. Главной целью разработанного методического подхода является систематический мониторинг эффективности реализации программы РФ «Информационное общество (2011–2020 годы)».
К работам, получившим признание в экспертном сообществе, ориентированным на мониторинг цифровизации региональных экономических систем, необходимо, несомненно, отнести и комплексный подход, предложенный Московской школой управления СКОЛКОВО. В соответствии с ним интегральная оценка потенциала регионов осуществляется на основе симбиоза статистических параметров, а также качественных, оцениваемых на основе комплексного анализа информационных открытых ресурсов, сигнализирующих о фактах и событиях в сфере развития цифровой трансформации инфраструктуры региональных экономических систем [6] (Safiullin, Elshin, Abdukaeva, Savelichev, 2019).
Несомненно, существуют и другие подходы. В нашем исследовании при измерении интегрального индекса цифровой трансформации региональной экосистемы предлагается использовать эмпирический подход, в соответствии с которым для измерения композитного, агрегированного индекса будет использована широкая совокупность статистических показателей, сгруппированных по родственным, содержательным признакам.
Массив статистических данных включает в себя статистические показатели, характеризующие особенности развития информационного общества в регионе, выступающего в роли важнейшего драйвера цифровой трансформации социально-экономических отношений. При этом вся совокупность используемых в работе показателей разбита на группы, каждая из которых характеризует соответствующий профиль (потенциал) цифровизации региональной/территориальной экосреды.
Важно отметить, что предлагаемый подход является, в концентрированной форме, синтезом двух методических подходов, которые, на наш взгляд, наиболее объемным образом способствуют эмпирической оценке индекса развития цифровой экономики региона. Первый из них – методика исследования цифровой трансформации регионов, предложенная в исследовании Сафиуллина М.Р., Ельшина Л.А., Абдукаевой А.А. [17] (Safiullin, Abdukaeva, Elshin, 2019). Авторы опираются при построении индекса на совокупность как статистических, так и диффузных субиндексов [17] (Safiullin, Abdukaeva, Elshin, 2019):
- кадры и образование;
- формирование исследовательских компетенций и технических заделов;
- информационная инфраструктура;
- информационная безопасность;
- нормативное регулирование.
Второй подход во многом опирается на методы, используемые экспертами Московской школы управления СКОЛКОВО [18].
Авторский же подход предполагает некоторую модернизацию рассмотренных подходов с учетом необходимости опоры на понятийный аппарат к категории «цифровая экономика» (Iцэ), которая предполагает необходимость исследования трех ключевых составляющих, отражающих эффективность процессов цифровизации экономики [4, 6, 12] (Tapscott, 1996; Safiullin, Elshin, Abdukaeva, Savelichev, 2019; Ranieri, Ramos, 2015):
- использование цифровых данных (оцифрованной информации) как средства производства (субиндекс 1);
- использование современных информационных сетей как пространства организации операционных процессов (экономической деятельности) (субиндекс 2);
- развитие информационно-коммуникационных технологий как ключевого фактора повышения производительности труда и организации и оптимизации экономических процессов (субиндекс 3).
В этой связи все используемые показатели, используемые в рамках методики СКОЛКОВО и методики Сафиуллина М.Р., Ельшина Л.А., Абдукаевой А.А., были распределены по принципу их разделения на три указанные группы (субиндексы). При этом, как показал анализ, ни один из них не соответствует группе «Нормативно-правовое регулирование в сфере развития цифровой экономики». В этой связи данный субиндекс был сформирован в рамках включения в авторскую методику статистических показателей, оценивающих именно данный потенциал цифровой экономики региона. Показатели, которые не вошли в три базовые группы, были включены в отдельную, обособленную группу (табл. 1).
Таблица 1
Показатели и субиндексы, оценивающие агрегированный индекс развития цифровой экономики региона
№
|
Наименование
субиндекса
|
Статистические показатели
|
1
|
Использование
цифровых данных (оцифрованной информации) как средства производства (Iисп.ц.д.)
|
1.
Использование электронного
документооборота в организациях
|
2
|
Использование
современных информационных сетей как пространства организации операционных
процессов (экономической деятельности) (Iисп. с.и.с.)
|
1.
Использование специальных программных
средств в организациях .
2. Уровень цифровизации местной телефонной сети (расчет по данным Минкомсвязи России, на конец года). 3. Число абонентов фиксированного широкополосного доступа в Интернет на 100 человек населения (расчет по данным Минкомсвязи России, на конец года). 4. Абонентская плата за доступ к сети Интернет, месяц. 5. Число персональных компьютеров, имевших доступ к Интернету, на 100 работников организаций. 6. Доля домашних хозяйств, имеющих доступ к сети Интернет, в общем числе домашних хозяйств. 7. Доля населения, имеющего возможность принимать одну телевизионную программу наземного цифрового эфирного телевещания (данные Минкомсвязи России, на конец года; в процентах от общей численности населения). 8. Число абонентов мобильного широкополосного доступа в Интернет на 100 человек населения (расчет по данным Минкомсвязи России, на конец года). 9. Доля организаций, использовавших средства защиты информации, передаваемой по глобальным сетям, в общем числе обследованных организаций. 10. Доля населения, не использующего сеть Интернет по соображениям безопасности, в общей численности населения. |
3
|
Развитие
информационно-коммуникационных технологий, как ключевого фактора повышения
производительности труда и организации и оптимизации экономических процессов
(Iразв. ИКТ)
|
1. Удельный вес затрат на исследования и
разработки, нацеленные на развитие экономики, в общем объеме внутренних
затрат на исследования и разработки.
2. Удельный вес затрат на информационные и коммуникационные технологии (ИКТ), в общем объеме отгруженной продукции. 3. Объем инвестиций в основной капитал, направленных на приобретение информационного, компьютерного и телекоммуникационного оборудования (без субъектов малого предпринимательства и объема инвестиций, не наблюдаемых прямыми статистическими методами). 4. Доля организаций, проводивших дополнительное обучение сотрудников в области информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), в общем числе обследованных организаций. 5. Численность исследователей, выполнявших научные исследования и разработки, на 10000 занятых в экономике. 6. Удельный вес занятых в секторе ИКТ в общей численности занятого населения |
4
|
Нормативное
регулирование
(Iнпа) |
Наличие у исследуемого региона
нормативно-правовых документов, регламентирующих процессы, ориентированные на
цифровизацию социально-экономической среды
|
Логика выбора предложенной нами совокупности показателей продиктована тремя важными аспектами:
1. Доступность и лоскутность статистических данных (в особенности на уровне муниципальных образований).
2. Жесткая концентрация на инфраструктурном анализе цифровизации социально-экономической системы.
Статистические показатели отобраны в соответствии с данными и подходами, используемыми в статистическом сборнике «Информационное общество в Российской Федерации» [19]. Необходимо отметить, что для расчета и определения значений композитного индекса цифровой трансформации региональной экосистемы целесообразно использовать процедуру их стандартизации. В качестве инструментария предлагается использовать механизм вычитания среднего и деления на стандартное отклонение.
Далее на рисунке 2 представлен алгоритм определения агрегированного индекса цифровой экономики региона в соответствии с изложенным выше подходом.
Рисунок 2. Алгоритм оценки эффективности цифровой экономики региона Источник: разработано автором по данным исследования Сафиуллина М.Р., Абдукаевой А.А., Ельшина Л.А. [17] (Safiullin, Abdukaeva, Elshin, 2019).
Методический инструментарий к эмпирической оценке индекса цифровизации региона (Iцэ) предполагает необходимость стандартизации анализируемых данных в целях их сопоставимости. Данный процесс предполагает следующие алгоритмические действия:
Для показателей-стимуляторов:
.
Для статистических показателей-дестимуляторов:
.
Конечное значение субиндексов, рассчитываемых на основе стандартизированных параметров данных, определяется по формуле:
,
где
– расчетное значение субиндекса;
– сумма значений стандартизированных показателей;
– число стандартизированных показателей.
Агрегированный индекс цифровизации региона рассчитывается как сумма исследуемых субиндексов с учетом поправочных (весовых) коэффициентов при них:
,
где – итоговое значение индекса «Цифровая трансформация региона»;
– значение субиндекса «Нормативно-правовое регулирование»;
– значение субиндекса «Использование цифровых данных»;
– значение субиндекса «Использование современных информационных сетей как пространства организации операционных процессов»;
– значение субиндекса «Развитие информационно-коммуникационных технологий»;
a1–a4 – значения весовых коэффициентов.
Важнейшей задачей в процессе построения интегрального индекса цифрового развития региона является поиск и применение наиболее обоснованных подходов к выбору весовых коэффициентов. Данный этап работы носит крайне актуальный характер и во многом будет определять объективность и достоверность генерируемых в дальнейшем результатов.
Важно при этом подчеркнуть, что на сегодняшний день в научной литературе имеется весьма широкий ряд формализованных подходов к выбору значений весовых коэффициентов. В наибольшей степени популярными и востребованными методами выбора весовых коэффициентов, используемыми на практике, можно отнести методы, основанные на определении коэффициентов корреляции между временными агрегированными рядами, характеризующих, с одной стороны, динамику анализируемого субиндекса, а с другой – динамику эндогенного фактора [20] (Khayyashi, 2017). Также крайне важно отнести к перечню рассматриваемых методов те, которые основываются на использовании инструментария главных компонент, предполагающего реализацию многомерного статистического анализа. К примеру, в работе Буракова Н.А., Бухвальда Е.М., Кольчугиной А.В., Рубинштейна А.Я., Славинской О.А., Слуцкина Л.Н. [21] (Burakov, Bukhvald, Kolchugina, Rubinshteyn, Slavinskaya, Slutskin, 2019).
В нашем исследовании предлагается использовать один из наиболее «продвинутых» и популярных в научном сообществе методов – метод таксономического анализа. В его основе заложен «принцип соотношения разницы между индивидуальным значением ряда и средней величины к среднеквадратическому отклонению» [22] (Elshin, 2018).
Ценность предлагаемого инструментария заключается в том, что он, будучи разработанным на стыке зарекомендовавших себя методов исследования цифровой экономики и авторской корректировки используемых в них субиндексов (с учетом интерпретации категории «цифровая экономика»), обеспечивает синхронизацию методов и их строгую адаптацию под понятийный аппарат.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Принимая в основу предлагаемый алгоритм количественной оценки эффективности цифровизации, далее реализованы соответствующие расчеты (на примере регионов Приволжского федерального округа), результаты которых приведены в таблице 2.
Таблица 2
Значения индикаторов, характеризующих эффективность цифровизации региональных экономических систем
Регион
|
2010
|
2011
|
2012
|
2013
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
2018
|
2019
|
2020
|
Республика
Башкортостан
|
0,74
|
0,74
|
0,73
|
0,74
|
0,735
|
0,75
|
0,76
|
0,79
|
0,83
|
0,8
|
0,81
|
Кировская
область
|
0,61
|
0,63
|
0,66
|
0,62
|
0,65
|
0,62
|
0,59
|
0,65
|
0,63
|
0,64
|
0,67
|
Республика
Марий Эл
|
0,6
|
0,62
|
0,67
|
0,58
|
0,65
|
0,61
|
0,55
|
0,63
|
0,6
|
0,67
|
1,16
|
Республика
Мордовия
|
0,61
|
0,66
|
0,69
|
0,62
|
0,67
|
0,63
|
0,65
|
0,66
|
0,62
|
0,61
|
0,67
|
Нижегородская
область
|
0,79
|
0,84
|
0,9
|
0,85
|
0,8
|
0,86
|
0,91
|
0,9
|
0,92
|
0,94
|
1,63
|
Оренбургская
область
|
0,68
|
0,72
|
0,65
|
0,7
|
0,75
|
0,78
|
0,8
|
0,81
|
0,77
|
0,76
|
0,79
|
Пензенская
область
|
0,5
|
0,56
|
0,5
|
0,47
|
0,53
|
0,44
|
0,45
|
0,46
|
0,51
|
0,56
|
0,97
|
Пермский
край
|
0,72
|
0,75
|
0,76
|
0,74
|
0,78
|
0,82
|
0,76
|
0,79
|
0,76
|
0,8
|
0,79
|
Самарская
область
|
0,8
|
0,81
|
0,79
|
0,81
|
0,84
|
0,82
|
0,85
|
0,8
|
0,86
|
0,84
|
0,84
|
Саратовская
область
|
0,65
|
0,68
|
0,65
|
0,66
|
0,68
|
0,62
|
0,63
|
0,65
|
0,66
|
0,71
|
1,23
|
Республика
Татарстан
|
0,86
|
0,9
|
0,85
|
0,86
|
0,87
|
0,87
|
0,88
|
0,91
|
0,9
|
0,93
|
1,61
|
Удмуртская
Республика
|
0,65
|
0,66
|
0,64
|
0,66
|
0,69
|
0,66
|
0,71
|
0,67
|
0,71
|
0,69
|
1,19
|
Ульяновская
область
|
0,69
|
0,72
|
0,7
|
0,72
|
0,68
|
0,72
|
0,78
|
0,77
|
0,68
|
0,72
|
0,74
|
Чувашская
Республика
|
0,6
|
0,63
|
0,64
|
0,6
|
0,6
|
0,61
|
0,63
|
0,63
|
0,68
|
0,69
|
1,19
|
Источник: составлено автором.
Рисунок 3. Значения индикаторов, характеризующих эффективность цифровизации региональных экономических систем
Источник: составлено автором.
Полученные оценки, характеризующие интегральное значение индекса цифровизации социально-экономической среды региона, свидетельствуют о дифференцированной структуре и динамике процессов цифровизации в регионах ПФО РФ. Среди выбранной совокупности регионов значения выше среднего по округу имеют лишь пять регионов из четырнадцати (Республика Татарстан, Нижегородская область, Самарская область, Республика Башкортостан и Пермский край). Данная разбалансировка, с точки зрения стратегического развития округа, может означать наличие различных для субъектов потенциалов и перспектив развития в будущем. В соответствии с изложенными выше эффектами регионы, обладающие высоким уровнем внедрения цифровых технологий в систему экономических и социальных отношений, формируют базис для устойчивого и конкурентоспособного развития как на национальном, так и на международном уровне.
4. ВЫВОДЫ
Полученные результаты предопределяют необходимость формулировки вывода о том, что в целях обеспечения сбалансированного развития представляется целесообразной разработка адаптированных для каждого региона набора механизмов, способствующих унификации возможностей цифрового экономического роста. Важно при этом отметить, что используемая в настоящем исследовании методика позволяет существенным образом приблизиться к решению этого вопроса через призму проведения факторного анализа. Его использование позволяет идентифицировать ключевые направления цифровизации, по которым наблюдается отставание, а также обнаружить динамические проявления процессов цифровизации для более глубокого понимания исследуемых процессов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В заключение важно отметить, что Россия, как и развитые страны, находится на гребне четвертой технологической «волны», и во многом успехи экономического развития страны и регионов будут определяться интеграцией цифровой экономики с экономикой традиционной. Особую актуальность данный вопрос приобретает сегодня, в условиях системных преобразований, вызванных геополитической напряженностью, санкционным давлением, ограничивающим доступ к международным рынкам. Процессы цифровизации и интеграция цифровых технологий в хозяйственную среду во многом могут нивелировать данного рода препятствия к интенсивному развитию за счет новых форм организации бизнес-процессов и формирования новых коммуникационных каналов в системе экономических отношений. Выделенные в настоящем исследовании эффекты, порождающиеся диффузией цифровых технологий в региональных социально-экономических системах, указывают на то, что с целью укрепления стратегической конкурентоспособности стран, регионов, обеспечения роста качества жизни населения, устойчивого и сбалансированного развития важнейшей задачей становится активизация направлений государственной политики в области цифровой трансформации и интеграции в мировые цифровые тренды будущего.
Источники:
2. Brennen S., Kreiss D. Digitalization and digitization. Culture Digitally. [Электронный ресурс]. URL: http://culturedigitally.org/2014/09/digitalization-and-digitization/ (дата обращения: 10.06.2022).
3. Brynjolfsson E., Kahin B. (eds.) Understanding the Digital Economy. - Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 2002.
4. Tapscott D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. - McGraw-Hill, New York, NY, 1996.
5. Сафиуллин М.Р., Ельшин Л.А., Прыгунова М.И. Прыгунова М.И. Влияние шоковых импульсов на развитие промышленного сектора экономики региона (на примере Республики Татарстан) // Экономический вестник Республики Татарстан. – 2014. – № 4. – c. 5-11.
6. Сафиуллин М. Р., Ельшин Л. А., Абдукаева А.А., Савеличев М.В. Инструменты и методы исследования развития цифровой экономики в РФ: подходы, методы, практические результаты. - Казань: Издательство – ИП Кузнецов Никита Владимирович, 2019. – 231 c.
7. Ельшин Л.А., Сафиуллин М.Р., Абдукаева А.А. Оценка эффективности цифровой трансформации экономики регионов России // Экономический вестник Республики Татарстан. – 2019. – № 3. – c. 5–12.
8. Кошевенко С.В. Цифровая трансформация мировой экономики // Экономический журнал. – 2018. – № 3(51). – c. 77–90.
9. Халин В.Г., Чернова Г.В. Цифровизация и ее влияние на российскую экономику и общество: преимущества, вызовы, угрозы и риски // Управленческое консультирование. – 2018. – № 10. – c. 46–63.
10. Oxford Dictionaries. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oxfordlearnersdictionaries.com/definition/american_english/scandinavia (дата обращения: 01.05.2021).
11. Сопина Н.В., Кан Е.Н. Зависимость уровня конкурентоспособности России от степени развития сектора информационно-коммуникационных технологий // Экономические отношения. – 2020. – № 2. – c. 395–408.
12. Ranieri R., Ramos R.A. After All, What is Inclusive Growth?. International Policy Centre for Inclusive Growth (IPC-IG). Originally published as IPC-IG’s One Pager No. 188. [Электронный ресурс]. URL: http://www.worldwewant2015.org/node/350379 (дата обращения: 10.06.2020).
13. Hasmath R. Inclusive growth, development and welfare policy: A critical assessment. - New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2015. – 293 p.
14. Пономаренко Д.В. Региональная информатизация как фактор устойчивого развития территории // Информатизация и связь. – 2011. – № 4. – c. 6-9.
15. Milenkovic M.J., Brajovic B., Milenkovic D., Vukmirovic D., Jeremic V. Beyond the equalweight framework of the Networked Readiness Index: a multilevel I-distance methodology // Information Development. – 2016. – № 32(4). – p. 1120-1136.
16. Мониторинг региональной информатизации Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://digital.gov.ru/ru/documents/4949/ (дата обращения: 23.03.2022).
17. Сафиуллин М.Р., Абдукаева А.А., Ельшин Л.А. Оценка и анализ цифровой трансформации региональных экономических систем Российской Федерации: методические подходы и их апробация // Вестник университета. – 2019. – № 12. – c. 133–143.
18. Методология расчета индекса «Цифровая Россия» субъектов Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://sk.skolkovo.ru/storage/file_storage/00436d13-c75c-46cf-9e78-89375a6b4918/SKOLKOVO_Digital_Russia_Methodology_2019-04_ru.pdf (дата обращения: 10.05.2022).
19. Информационное общество в Российской Федерации. 2020: статистический сборник. / Федеральная служба государственной статистики; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2020.
20. Хайяши Ф. Эконометрика. / пер. с англ. под науч. ред. В.П. Носко. - Москва : Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2017. – 728 c.
21. Бураков Н.А., Бухвальд Е.М., Кольчугина А.В., Рубинштейн А.Я., Славинская О.А., Слуцкин Л.Н. Региональный индекс экономического развития и ранжирование субъектов Российской Федерации. / Под ред. Е.М. Бухвальда и А.Я. Рубинштейна (Препринт). - М.: Институт экономики РАН, 2019. – 72 c.
22. Ельшин Л.А. Оценка и прогнозирование региональных экономических циклов опережающего развития (на примере регионов Приволжского федерального округа). / дис. … док. экон. наук: 08.00.05: защищена 16.01.18: утв. 15.07.18. - Казань, 2018. – 400 c.
Страница обновлена: 26.11.2024 в 12:48:56