Оценка цифровой зрелости системы государственного и муниципального управления в регионах: опыт США и развитие в России

Абрамов В. И.1, Андреев В.Д.1
1 НИЯУ "МИФИ", Россия, Москва

Статья в журнале

Информатизация в цифровой экономике (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 3, Номер 2 (Апрель-июнь 2022)

Цитировать:
Абрамов В. И., Андреев В.Д. Оценка цифровой зрелости системы государственного и муниципального управления в регионах: опыт США и развитие в России // Информатизация в цифровой экономике. – 2022. – Том 3. – № 2. – С. 43-62. – doi: 10.18334/ide.3.2.115106.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49850220
Цитирований: 14 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
В данной статье рассматриваются аспекты оценки цифровой зрелости системы государственного и муниципального управления в регионах США. На основе проведенного анализа предложены направления развития оценки цифровой зрелости государственного и муниципального управления в регионах России для совершенствования существующей методики определения цифровой зрелости управленческих структур. Научная новизна работы заключается в определении направлений, в которых необходимо учитывать и анализировать соответствующие индикаторы, для более системного определения индекса цифровой зрелости как инструмента повышения эффективности системы государственного и муниципального управления на уровне регионов для последующего предложения дорожной карты цифровой трансформации. Предлагаемые направления отвечают требованиям стратегии цифрового развития регионов по построению региональных центров управления данными для обеспечении объективной оценки и принятия соответствующих управленческих решений в соответствии с глобальными тенденциями построения цифровых экосистем государств. Это будет способствовать решению проблемы несоответствия целевых направлений цифровой трансформации, обозначенных в стратегиях цифрового развития регионов до 2030 г., и уже запланированных фактических мероприятий. Результаты данной научной статьи будут полезны исследователям, занимающимся вопросами цифровой трансформации экономики, а также органам федеральной государственной власти и органам власти субъектов РФ при дальнейшей корректировке и дополнении стратегий цифровой трансформации регионов для модернизации методики расчета индекса цифровой зрелости ключевых отраслей регионов в качестве эффективного инструмента оценки и формирования политики цифровой трансформации для экономического и социального развития региона в целом.

Ключевые слова: цифровизация, цифровая трансформация, цифровая зрелость, цифровая экосистема



Введение

В эпоху формирования шестого технологического уклада и становления Индустрии 4.0, которая характеризуется как BANI-мир (акроним от английских слов: хрупкий, тревожный, нелинейный и непонятный), возникает необходимость трансформации методов государственного и муниципального управления для повышения темпов развития экономики и уровня жизни населения, так как быстро изменяющаяся среда цифровой экономики требует иных подходов к управлению с использованием новых цифровых технологий, обеспечивающих новые способы наращивания эффективности управления. В России цифровая трансформация заявлена национальной целью, поэтому задача существенного повышения качества и эффективности государственного управления является особенно актуальной и будет определять устойчивость, безопасность и конкурентоспособность страны в современном мире. В настоящее время активно развиваются новые технологии, такие как большие данные, искусственный интеллект (AI), блокчейн, Интернет вещей (IoT), беспроводные системы пятого поколения (5G), и совсем недавно появившиеся форматы, к примеру экономика совместного использования. Появились беспилотные автомобили, цифровая валюта, нарастает значимость для людей вопросов экологии, укрепления и сохранения здоровья и соответственно этому идет активный поиск новых решений: как развивать регионы за счет новых технологий, новых форматов и новых идей [1] (Abramov, Andreev, 2022).

Цифровая трансформация ̶ глубокая реорганизация бизнес-процессов с широким применением цифровых инструментов с существенным во много раз улучшением их характеристик: сокращением времени выполнения, исчезновением целых групп подпроцессов, сокращением затрачиваемых ресурсов и/или появлением принципиально новых их качеств и свойств [2] (Potapova, Poteeva et al., 2021). За счет глубокой автоматизации и оптимизации процессов и расходов данные преобразования приводят к многократному увеличению экономической и социальной мощи как регионов, так и всего государства в целом [3] (Abramov, Andreev, 2021).

Вместе с тем следует понимать, что цифровая трансформация является не мгновенным, а сложным, многоступенчатым и протяженным во времени процессом, а для диагностики динамики изменений используется такое понятие, как уровень цифровой зрелости. Цифровая зрелость – это ключевой показатель уровня цифрового развития региона, определяющий его потенциал и степень готовности к успешной цифровой трансформации. Применение различных методик для определения показателей цифровой трансформации позволяет не только давать объективную оценку преобразований, но и осуществлять планирование и прогнозирование будущей деятельности с учетом действующих индикаторов для увеличения эффективности управления в целом. Развитие методик оценки цифровой трансформации с учетом мировых тенденций и опыта других стран позволяет корректировать подходы, модели и схемы управленческой деятельности с особым вниманием к глобальным вызовам во всех сферах жизнедеятельности [4] (Abramov, Borzov, Semenkov, 2021).

Вопросы цифровизации в государственном и муниципальном управлении являются предметом многих исследований, которые, как правило, направлены на выявление и оценку ключевых детерминант востребованности электронных государственных услуг для граждан либо на «предложение» цифровых государственных услуг и уровень развития электронного правительства. Тем временем задача повышения эффективности и результативности ГМУ благодаря цифровой трансформации не теряет своей остроты и актуальности.

В обзоре ООН за 2020 г. [5] отмечается, что большинство стран и муниципалитетов реализуют свои стратегии развития цифрового управления. В документе [6] представлены рейтинги, результаты и ключевые политические идеи Индекса цифрового правительства ОЭСР за 2019 г. (DGI), который определяет уровень зрелости стратегий цифрового правительства в странах – членах и странах – партнерах ОЭСР на основе данных, собранных в ходе исследования «Цифровое правительство 1.0».

В статье Добролюбовой Е.И. [7] (Dobrolyubova, 2018) показано, что цифровые технологии открывают новые возможности для дальнейшего развития государственного управления «по результатам». Проведенный анализ показывает, что цифровая трансформация государственного управления вопреки утверждению некоторых авторов не является альтернативой государственному управлению по результатам как концепции. Цифровые технологии позволяют минимизировать временной лаг между достижением результатов и появлением данных об этом событии, значительно увеличивать количество источников данных и показателей, которые могут быть использованы для планирования, мониторинга и оценки результативности и эффективности деятельности органов власти; снижать риск умышленного искажения отчетных данных. Отмечается [8] (Dobrolyubova, Starostina, 2022), что важным приоритетом внедрения новых цифровых методов является и повышение результативности государственного управления, которое в России оценивается на уровне, достаточно близком к среднемировому, и составляет 0,03 по шкале от -2,5 до 2,54. Однако без ориентации региональных стратегий и ведомственных программ цифровой трансформации на достижение конечных общественно значимых результатов, в отсутствие практики системной оценки затрат и выгод от цифровых инициатив, предпринимаемые усилия могут обернуться «цифровизацией ради цифровизации», обеспечивая «предложение», но не создавая условия для «спроса» на цифровое взаимодействие среди граждан и бизнеса. В работе Фесенко Г. и др. [9] (Fesenko, Fesenko, Fesenko et al., 2021) обосновано, что цифровая составляющая муниципального управления является важным элементом устойчивой системы города и обеспечивает расширение доступа горожан к базовым услугам.

Аспекты цифровой трансформации оцениваются различными индикаторами, отражающими удельный вес тех или иных процессов с помощью цифровых систем, устройств, решений или с помощью измерения количественных, денежных или иных показателей для формирования объективной оценки результативности процессов в целом. Объективная оценка позволяет формировать представление об общем обороте потоков данных для его управления всеми субъектами цифровой макросреды, или другими словами – цифровой экосистемы [10] (Andreev, Abramov, 2021), гражданами, бизнесом и органами власти. В работе [11] (Katin, Khokhlov, 2021) описана методология мониторинга и оценки уровня использования цифровых технологий для работы с большими данными в системе государственного управления в России.

В России утверждена методика оценки цифровой зрелости регионов [12], которая в рамках ключевых отраслей – образования, здравоохранения, городского хозяйства, общественного транспорта, государственного управления учитывает соответствующие индикаторы, определяющие удельный вес электронных процессов в ряду всех процессов по видам деятельности, например, «доля консультаций, проводимых врачом с пациентом, в т. ч. на Едином портале государственных и муниципальных услуг, с использованием видео-конференц-связи». С помощью нахождения среднеарифметического значения индикаторов отрасли определяется ее индекс цифровой зрелости, затем с помощью нахождения среднеарифметического значения для совокупности различных отраслей определяется индекс цифровой зрелости региона. Стоит отметить, что в настоящий момент имеется некоторая несбалансированность цифрового развития в отраслях здравоохранения и городского хозяйства, что обосновывает необходимость модернизации методики для повышения цифровой зрелости в данных отраслях как социально значимых [13] (Abramov, Andreev, 2022). С июня 2022 г. регионы могут индивидуально определять для себя отрасли и направления, в которых они будут учитывать соответствующие индикаторы, при этом общие индикаторы для определения индекса цифровой зрелости остаются неизменными.

В данной работе при оценке аспектов цифровой зрелости государственного и муниципального управления на основе анализа опыта США предложены направления цифровой трансформации, для которых необходимо учитывать индикаторы, соответствующие общемировым тенденциям в данной сфере деятельности, которые:

‒ отвечают требованиям второго и третьего этапа цифровой трансформации при формировании цифровой экосистемы региона;

‒ соответствуют требованиям построения региональных центров управления данными;

‒ способствуют увеличению объективности оценки собираемых и преобразуемых потоков данных для увеличения эффективности государственного и муниципального управления в целом.

Применение на практике данных индикаторов в краткосрочной и среднесрочной перспективе способствует решению проблемы несоответствия целевых направлений цифровой трансформации – видения будущей системы государственного и муниципального управления на уровне региона с учетом цифровых реалий – и фактических мероприятий и применяемых индикаторов учета, проблема которых состоит в том, что целевые индикаторы индекса цифровой зрелости не направлены на формирование региональных центров управления данными и учета в них потока данных. Требование к этому соответствует второму этапу цифровой зрелости, обозначенному в стратегиях цифрового развития региона до 2030 г. Данные трансформации и индикаторы как инструмент эффективной оценки и планирования управленческой деятельности направлены лишь на первый этап цифровой трансформации.

Целью статьи является определение точек роста для модернизации методики учета индекса цифровой зрелости в регионах России в отношении аспектов второго этапа цифровой трансформации для повышения эффективности управления и планирования.

Научная новизна данной работы заключается в определении направлений, в которых при оценке индекса цифровой зрелости ключевых отраслей государственного и муниципального управления необходимо учитывать индикаторы в следующих аспектах:

‒ выполнение требований региональных стратегий цифровой трансформации по формированию региональных центров управления данными;

‒ соответствие глобальным тенденциям построения региональных цифровых экосистем с аспектами второго и третьего этапа цифровой трансформации;

‒ увеличение эффективности государственного и муниципального управления в целом на основе цифровых инструментов хранения и обработки данных, доступных в реальном времени для граждан, бизнеса, органов власти.

Актуальность работы обусловлена высокой степенью потребности обеспечения внутренних нужд собственными силами в условиях санкционного давления в социальной и экономической сфере, где преобразования в области цифровизации и цифровой трансформации становятся эффективным инструментом для ускорения процессов создания, преобразования и улучшения блага во всех сферах жизнедеятельности в условиях цифровых реалий, что является одной из основных задач национальной программы «Цифровая экономика РФ» [14].

Основная часть

Действующие индикаторы для определения индекса цифровой зрелости в регионах России соответствуют первому этапу цифровой трансформации, который подразумевает формирование электронного правительства. В стратегиях цифровой трансформации отраслей экономики, социальной сферы и государственного управления регионов России обозначены при этом требования цифровой трансформации, соответствующие уже второму этапу, но фактически индикаторы направлены на первый этап, в частности, в стратегиях обозначено требование формирования региональных центров управления данными. Это свидетельствует о наличии проблемы несоответствия целевых направлений цифровой трансформации с фактическими мероприятиями, обозначенными в стратегиях цифрового развития региона до 2030 г. Региональный центр управления данными – цифровой источник данных, в который вливаются потоки инфраструктурных и управленческих данных региона с целью их сбора, анализа, преобразования и совместного использования гражданами, бизнесом и органами власти. Региональный центр управления данными позволяет совместно использовать актуальные данные для их преобразования в управленческие решения, основанные на объективности и актуальности, что обеспечивает эффективность управления при прочих равных условиях и положительно сказывается на экономической и социальной жизни региона в целом.

Далее в таблице 1 представлены этапы цифровой трансформации с соответствующими индикаторами и эффектами.

Таблица 1

Этапы цифровой трансформации

Этап
Описание
Примерные индикаторы
Эффекты
Инфраструктура электронного правительства
Перевод процессов отраслей ГМУ в электронный формат с предоставлением электронных услуг
Доля электронных услуг; открытость данных
Снижение издержек потребителя
Госуправление на основе данных
Переход от СМЭВ к совместному использованию информации для ее преобразования
Доля данных, доступных для анализа в режиме реального времени
Повышение оперативности управленческих решений
Полностью цифровое государственное управление
Переход к автоматизации инфраструктурных процессов на основе IoT-устройств
Доля автоматизированных услуг, процессов; доля данных, управление и преобразование которых возможно в реальном времени
Оптимизация расходов бюджета; увеличение объективности управления, и т.д.
Источник: [15] (Dobrolyubova, 2021).

На основе данных таблицы 1 второй этап цифровой трансформации обеспечивает формирование механизма сбора и параллельного использования данных в режиме реального времени всеми участниками цифровой макросреды. Третий этап позволяет преобразовывать информацию в действие с помощью применения принятого управленческого решения путем воздействия на реальный мир через цифровой, как правило, с помощью устройств «Интернета вещей» (IoT) [16] (Abramov, Andreev, 2022), систем с искусственным интеллектом (ИИ) [17] (Fomina, Abramov, 2021) и т. д.).

На основе общемировых трендов построения цифровых экосистем [18] (Abramov, Andreev, 2022) интересно рассмотреть методику учета аспектов цифровой зрелости в США. Данное государство было выбрано для анализа в связи с тем, что оно является одним из первых, где начали зарождаться традиции формирования цифровых экосистем с аспектами второго и третьего этапа цифровой трансформации. В США преобразования в сфере построения цифровой экосистемы начались с масштабной деятельности крупных компаний: Facebook, Amazon, Apple, Microsoft и Alphabet. Зарождающаяся в сфере бизнеса цифровая макросреда увеличилась до масштабов государства, при этом государственные органы власти, являясь ключевым субъектом экосистемы, определили свою сферу регулирования и деятельности и сформировали инструмент государственного и муниципального управления с воздействием на реальный мир через цифровой [19] (Birch, Cochrane, Ward, 2021).

В США в сфере цифровой трансформации учитываются следующие направления и соответствующие индикаторы, что представлено в таблице 2.

Таблица 2

Индикаторы цифровой трансформации ГМУ в США

Направление
Описание
Примеры индикаторов
Телефония и широкополосный доступ
Направление включает стационарную телефонию и оценку широкополосного доступа (проводное интернет-соединение)
Уровень проникновения широколистного доступа, уровень проникновения стационарной сети, скорость доступа, и т.д.
Мобильный интернет
Направление включает характеристики, связанные с проникновением беспроводной сотовой связи
Доля населения, охваченного мобильными сетями 3G, 4G, 5G, скорость доступа и т.д.
Электронная коммерция
Направление, связанное с электронными коммуникациями между различными структурными подразделениями
Удельный вес электронных коммуникаций над всеми по определенному виду деятельности
Цифровой разрыв
Направление включает индикаторы, связанные с цифровым разрывом
Доля мужского и женского населения, имеющего доступ к сети Интернет; доля населения разных возрастных категорий, использующих интернет
Данные
Направление, связанное с учетом потоков данных
Удельный вес структурных подразделении, имеющих доступ к данным в реальный момент времени; объем данных, доступных для обработки в реальный момент времени; удельный вес данных, обработка которых возможна несколькими структурными подразделениями; удельный вес цифровых платформ, которые способны обеспечивать управление данными в реальном времени; удельный вес данных, доступных гражданам (по различным направлениям)
Искусственный интеллект
Направление, связанное с оценкой развитости ИИ
Удельный вес данных, которые обрабатываются ИИ автоматизированно; удельный вес структурных подразделений, в которых задействован ИИ; удельный вес госуслуг, которые предоставляются с помощью ИИ
Интернет вещей (IoT)
Направление, связанное с оценкой уровня интеграции Интернета вещей
Количество устройств интернета вещей; удельный вес операций, производимых для преобразования инфраструктуры, с помощью устройств интернета вещей; удельный вес структурных подразделений, использующих интернет вещей
5G
Направление, связанное с оценкой эксплуатации 5G-сетей
Удельный вес устройств Интернета вещей, функционирующих на сети 5G; удельный вес абонентов беспроводной сети, использующих 5G, удельный вес структурных подразделений, которым доступны 5G-сети, удельный вес ИИ-решений, которые функционируют с помощью 5G
Спутниковая связь
Направление, связанное с оценкой развития спутниковой связи
Удельный вес территорий США, которые охватывает спутниковая связь; удельный вес структурных подразделений, использующих спутниковую связь, удельный вес операций, производимых через Интернет вещей с помощью спутниковой связи, количество устройств, систем, которые используют спутниковую связь
Облачные и физические центры обработки данных
Направление, связанное с оценкой степени развитости и задействования центров обработки данных
Количество центров обработки данных; удельный вес операций структурных подразделений, которые обрабатываются в центрах обработки данных
Блокчейн
Направление, связанное с оценкой степени развитости технологии блокчейн в сфере ГМУ
Удельный вес операций структурных подразделений, учтенных и обработанных с помощью блокчейн
Источник: [20].

На основе данных таблицы 2 можно видеть, что индикаторы в сфере ГМУ в США отражают факт наличия третьего этапа цифровой трансформации. Это говорит о существовании соответствующего механизма государственного управления, где данные интегрируются в единую базу информации и используются бизнесом, гражданами и органами власти совместно в реальном времени. При этом механизм воздействия на реальный мир через цифровой выражается в определенной степени автоматизации процессов, например с помощью ИИ, который передает информацию устройствам Интернета вещей для преобразования инфраструктурных и иных процессов с отражением информации о процессе.

Далее в таблице 3 приведены направления оценки и соответствующие им этапы цифровой трансформации:

Таблица 3

Направления оценки цифровой трансформации ГМУ в США и этапы цифровой трансформации

Этап
Направление
Инфраструктура электронного правительства
Телефония и широкополосный доступ; мобильный интернет; электронная коммерция; цифровой разрыв; спутниковая связь
Госуправление на основе данных
Данные; 5G; облачные и физические центры обработки данных
Полностью цифровое государственное управление
Интернет вещей; искусственный интеллект; блокчейн
Источник: составлено авторами.

Как видно из данных, приведенных в таблице 3, в США уровень цифровой зрелости ГМУ оценивается с позиции всех трех этапов, что свидетельствует о том, что в США реализован механизм воздействия на реальный мир через цифровой с помощью собираемой, обрабатываемой и преобразуемой информации через устройства, системы и решения. Органы власти, согласно методике, представленной в таблице 1, получают эффекты, связанные с повышением оперативности управленческих решений, оптимизацией расходов бюджета, увеличением объективности управления и прозрачности процессов.

Так, например, перевод за 10 дней контактного центра страхования по безработице в штате Род-Айленд на инфраструктуру облачных вычислений способствовал в эпоху пандемии обеспечению определенных социальных категорий населения соответствующими услугами, при этом количество одновременно получаемых вызовов увеличилось с 75 до 2000. Также армия США в рамках программы «Quantum Leap» до 2023 г. планирует переквалифицировать до 15 000 гражданских специалистов в области IT для работы с большими данными в сфере вооруженных сил, что свидетельствует о высокой потребности изменения механизмов функционирования в закрытых структурах США [21].

По оценкам органов власти США, в период пандемии COVID-19 около 100 млн граждан США получили возможность получать информацию о вакцинах и их местах размещения в результате того, что использовали сервисы компаний Apple. На основе запросов граждан сервисы формировали наиболее удобное расположение и подходящую вакцину. Органы системы здравоохранения предоставляли Apple подробную информацию о местах и характеристиках вакцин, а компания формировала инструмент донесения данных в реальном времени до граждан [22].

В стратегиях цифровой трансформации регионов РФ определена потребность построения региональных центров управления данными. Региональный центр управления данными – это единая государственная информационно-аналитическая система региона, которая собирает доступную в реальном времени информацию с целью ее обработки всеми структурными подразделениями региональных органов власти, при этом помимо органов власти информация для использования и преобразования доступна также гражданам и бизнесу. Данное требование соответствует второму этапу цифровой трансформации, подразумевающему формирование инструмента сбора данных для их совместного использования и преобразования в управленческое решение. Однако фактически индикаторы для определения цифровой зрелости и связанный с ними учет и мероприятия направлены только на построение архитектуры электронного правительства вплоть до 2030 г. [23], что не обеспечивает перехода на второй этап, базирующийся на управлении на основе данных. Второй этап цифровой трансформации подразумевает наличие ряда эффектов: повышение оперативности и объективности управленческих решений, т.е. более оптимальную деятельность по планированию и прогнозированию с учетом больших данных, что реально позитивно отражается на экономической и социальной жизни государства. Так, например, в Финляндии с 2023 г. в результате запуска сети «AuroraAI», в которой заложено систематизированное управление потоками данных с их преобразованием органами власти и бизнесом через устройства Интернета вещей (ИИ), прогнозируется увеличение инвестиций со стороны бизнеса в инфраструктуру государства на 15–20% в год, что является одной из задач ГМУ.

Индикаторы в большей степени направлены на определение преобладания электронных процессов над всеми процессами в разных сферах деятельности и в разных структурных подразделениях. На основе анализа опыта США как передового государства в данной сфере деятельности могут быть предложены направления, где необходимо учитывать индикаторы для определения индекса цифровой зрелости для дальнейшего обеспечения требований построения и учета механизма потока данных в региональных центрах управления данными. В частности, целесообразно в методике на региональном уровне учитывать следующие направления деятельности в области цифровой трансформации для оценки цифровой зрелости:

1) направление, связанное с данными: учет потоков данных, учет данных, использование которых возможно в режиме реального времени несколькими структурными подразделениями;

2) искусственный интеллект: необходимо учитывать удельный вес процессов, обрабатываемых в структурных подразделениях с помощью систем искусственного интеллекта, также возможен учет удельного веса структурных подразделений администрации, в которых используются системы ИИ;

3) облачные и физические центры обработки данных: необходимо учитывать удельный вес данных, которые обрабатываются как в физических центрах обработки данных, так и в виртуальных;

4) блокчейн: необходимо по мере интеграции данной технологии в сфере ГМУ учитывать удельный вес операций, обработанных с помощью блокчейн;

5) Интернет вещей: необходимо учитывать объем информации, который способны собрать и предоставить устройства Интернета вещей в различных структурных подразделениях;

6) учет обратной связи от граждан и бизнеса органами власти при формировании политики управления и распределения данных. Наличие и характер индикаторов в данном направлении должны определять сами регионы индивидуально, исходя из культурных и традиционных особенностей населения. Обратная связь в данном случае является инструментом обеспечения доступности преобразований, направленных на благо социума региона с учетом мнения граждан и бизнеса.

Перечисленные направления обеспечивают механизм сбора и параллельного управления данными, т. е. такого управления, которое основано на одновременном использовании информации несколькими структурными подразделениями в режиме реального времени, что формирует почву для создания региональных центров управления данными, в данном случае помимо систематизации потоков данных потребуется систематизация платформенных решений.

Учет данных направлений при оценке цифровой зрелости позволит дать объективную оценку развитости аспектов второго этапа цифровой трансформации на региональном уровне, что актуализирует мероприятия, связанные с построением региональных центров управления данными.

В дальнейшем необходимо обеспечить механизм реализации управленческих решений на основе данных через цифровую макросреду для воздействия на реальный мир через цифровой. Целесообразность данных преобразований согласуется с глобальными тенденциями построения цифровых экосистем с аспектами второго и третьего этапа цифровой трансформации и на потребности и желательности достижения целевых эффектов, которые появляются на определенном этапе цифровой трансформации, как указано в таблице 1 и в кейсах об опыте США.

Для объективной оценки аспектов третьего этапа цифровой трансформации необходимо учитывать направления, связанные с охватом 5G-сетей, по мере интеграции данной технологии в сферу ГМУ; с Интернетом вещей, для чего индикаторы будут затрагивать оценку удельного веса процессов структурных подразделений, которые реализованы через цифровую макросреду; с искусственным интеллектом, тогда индикаторы будут связаны с оценкой удельного веса процессов, которые преобразованы и переданы для исполнения устройствами Интернета вещей, с технологией блокчейн, для чего индикаторы будут связаны с оценкой удельного веса процессов, учтенных и распределенных технологией блокчейн для различных структурных подразделений и от них к устройствам Интернета вещей.

Заключение

Таким образом, учет представленных направлений при оценке индекса цифровой зрелости на региональном уровне позволяет обеспечить цели и задачи стратегий, затрагивающие аспекты второго этапа цифровой трансформации, а в перспективе – и третьего этапа, конкретизированными индикаторами, отражающими объективный уровень развития данного направления на момент оценки. Объективный уровень оценки позволяет корректировать, изменять и преобразовывать мероприятия, связанные с интеграцией цифровых решений в сфере ГМУ на региональном уровне в соответствии с требованиями, с актуальным уровнем развития, с глобальными трендами, с необходимыми эффектами в условиях санкционного давления, когда особенно необходимо обеспечивать внутренние потребности собственными силами. Данные преобразования будут способствовать решению проблемы несоответствия целевых направлений цифровой трансформации с фактическими мероприятиями, обозначенными в стратегиях цифрового развития регионов, что положительным образом скажется на их социальной и экономической жизни, на управленческой деятельности и деятельности по планированию и прогнозированию до 2030 г. в области цифровой трансформации.

Дальнейшие исследования в данном направлении деятельности целесообразно связывать с изучением и дальнейшим развитием методик оценки цифровой зрелости и методик оценки аспектов цифровой трансформации ГМУ на опыте технически и экономически развитых стран, имеющих цифровые экосистемы второго и третьего этапа цифровой трансформации, для разработки наиболее комплексных вариантов преобразования отечественных методик оценки индекса цифровой зрелости как инструмента по стимулированию социального и экономического регионального развития в условиях цифровых реалий.


Источники:

1. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Предпосылки формирования региональных цифровых экосистем в России // Новые бизнес-модели цифровой экономики в субъектах РФ: Сборник статей по материалам всероссийской научно-практической конференции с международным участием. В 2-х частях. Хабаровск, 2022. – c. 3-10.– doi: 10.38161/978-5-7823-0759-2-2022-003-010.
2. Потапова Е.Г., Потеева П.М. и др. Стратегия цифровой трансформации: написать, чтобы выполнить. - М.: РАНХиГС, 2021. – 184 c.
3. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Возможности интернета вещей для цифровой трансформации государственного и муниципального управления в России // Государственное управление и развитие России: вызовы и перспективы: Сборник статей V Всероссийской научно-практической конференции. Пенза, 2021. – c. 3-11.
4. Абрамов В.И., Борзов А.В., Семенков К.Ю. Теоретико-методологический анализ моделей цифровой зрелости для российских компаний // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. – 2021. – № 4(50). – c. 42-51. – doi: 10.6060/ivecofin.2021504.566.
5. 2020 United Nations E-Government Survey. Publicadministration.un.org. [Электронный ресурс]. URL: https://publicadministration.un.org/en/Research/UN-e-Government-Surveys (дата обращения: 05.07.2022).
6. Digital Government Index 2019 results. Oecd.org. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd.org/gov/digital-government-index-4de9f5bb-en.htm (дата обращения: 05.07.2022).
7. Добролюбова Е.И. Государственное управление по результатам в эпоху цифровой трансформации: обзор зарубежного опыта и перспективы для России // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2018. – № 4. – c. 70-93.
8. Добролюбова Е.И., Старостина А.Н. Факторы развития цифровых государственных услуг // Информационное общество. – 2022. – № 3. – c. 11-20. – doi: 10.52605/16059921_2022_03_11.
9. Fesenko G., Fesenko T., Fesenko H. et all. Developing E-Maturity Model for Municipal Project and Program Management System // Eastern-european journal of enterprise technologies. – 2021. – № 3(109). – p. 15-28. – doi: 10.15587/1729-4061.2021.225278.
10. Андреев В. Д., Абрамов В.И. Создание цифровой экосистемы региона с учетом мировых трендов развития государственного и муниципального управления // Управление в современных системах: Сборник трудов XI Всероссийской (национальной) научно-практической конференции научных, научно-педагогических работников и аспирантов. Челябинск, 2021. – c. 151-160.
11. Катин А.В., Хохлов Ю.Е. Мониторинг использования технологий работы с большими данными в системе государственного управления в России // Информационное общество. – 2021. – № 4-5. – c. 150-165. – doi: 10.52605/16059921_2021_04_150.
12. Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных положений постановления Правительства Российской Федерации хот 17 июля 2019 г. № 915 (ред. от 04.06.2022). Постановление Правительства РФ от 03.04.2021 № 542. КонсультантПлюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_382080 (дата обращения: 08.07.2022).
13. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Анализ стратегий цифровой трансформации регионов России // Ключевые позиции и точки развития экономики и промышленности: наука и практика: Материалы II Международной научно-практической конференции. Липецк, 2022. – c. 59-63.
14. Цифровая экономика РФ. Национальный проект. [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/projects/tsifrovaya-ekonomika (дата обращения: 05.07.2022).
15. Добролюбова Е.И. Оценка цифровой зрелости государственного управления // Информационное общество. – 2021. – № 2. – c. 37-51. – doi: 10.52605/16059921_2021_02_37.
16. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Перспективы использования интернета вещей при цифровой трансформации государственного и муниципального управления (на примере Финляндии) // Муниципальная академия. – 2022. – № 2. – c. 34-42. – doi: 10.52176/2304831X_2022_02_34.
17. Фомина А.Е., Абрамов В.И. Искусственный интеллект и большие данные в государственном управлении в России: проблемы и перспективы // Государственное управление и развитие России: вызовы и перспективы: Сборник статей V Всероссийской научно-практической конференции. Пенза, 2021. – c. 181-186.
18. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Цифровая трансформация государственного и муниципального управления: международный опыт и приоритеты в России // Муниципальная академия. – 2022. – № 1. – c. 54-63. – doi: 10.52176/2304831X_2022_01_54.
19. Birch K., Cochrane D.T., Ward C. Data as asset? The measurement, governance, and valuation of digital personal data by Big Tech // Big Data & Society. – 2021. – № 1. – doi: 10.1177/20539517211017308.
20. Digital economy report 2021. United Nations. [Электронный ресурс]. URL: https://unctad.org/system/files/official-document/der2021_en.pdf (дата обращения: 05.07.2022).
21. Seven pivots for government’s digital transformation. Deloitte. [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry /public-sector/government-digital-transformation-strategy.html (дата обращения: 05.07.2022).
22. Projects. U.S. Digital service. [Электронный ресурс]. URL: https://www.usds.gov/projects/vaccines-dot-gov (дата обращения: 05.07.2022).
23. Стратегии цифровой трансформации. Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Digital.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/1064 (дата обращения: 05.07.2022).

Страница обновлена: 05.08.2024 в 12:16:03