Динамика структуры рынка ростовской области по оказанию услуг в сфере информационных технологий

Введение. В современных условиях исследование структуры рынка информационных технологий имеет особое значение. Связано это со многими факторами, в том числе и процессами импортозамещения и цифровизации.

Структурные изменения в экономике и на отдельных рынках привлекают внимание исследователей. Однако динамизм процессов требует постоянного мониторинга имеющегося эмпирического материала с целью выявления тенденций и корректировки, в случае необходимости, как поведения отдельных участников рынка, так и государства, с точки создания соответствующих институциональных условий. Этим объясняется актуальность проведения соответствующего исследования.

Цель работы – выявить основные тенденции на рынке предприятий, занимающихся консультативной деятельностью и работами в области компьютерных технологий в Ростовской области.

Анализ исследований и публикаций. Следует отметить, что в данной сфере среди исследователей до настоящего времени существуют определенные разночтения целого ряда понятий, в частности, таких, как «цифровизаия», «цифровой рынок», «цифровое предприятие» и т.п. Ряд определений, которые автор придерживается в данной работе, приведен ранее в [16] (Polujanov, Polujanov, 2021). Методологический базис исследования цифровых рынков предложен в работе Е.В. Кислицына [6] (Kislicyn, 2022). В работе [5] (Kislicyn, Kislicyna, 2021) выделяется три составляющие цифровой экономики: собственно сектор информационно-компьютерных технологий; сектор абсолютно новых видов бизнес-процессов, возникших как результат развития информационных технологий (платформенная экономика, шеринг-экономика, гиг-экономика); высокотехнологичный сектор экономики, широко использующий цифровые технологии. В данной работе исследовался рынок Ростовской области по оказанию услуг в сфере информационных технологий, т.е. рынок, на котором сосредоточены предприятия с видом деятельности по отраслевому классификатору (ОКВЭД) 62.02 (деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий). Ранее, динамика отдельных показателей по данному рынку рассматривалась в работе [14] (Polujanov, Polujanov, 2021).

Исследованием различных аспектов ИТ-рынков посвящены работы таких авторов, как Сахарова Л.В., Тищенко Е.Н., Артамонова А.Г. [19] (Saharova,Tishhenko, Artamonova, 2022), В.П. Полуянов [14; 17] (Polujanov, Polujanov, 2021; Polujanov, Stepanenko, 2023), Е.В. Кислицын [4 - 6] (Kislicyn, 2021; Kislicyn, Kislicyna, 2021; Kislicyn, 2022), А.А. Панкратов [8; 9] (Pankratov, Musaev, Badina, 2021; Petrova, Kalinina, Truhljaeva, Fokina, 2020), М.Д. Симонова [21] (Simonova, 2020).

Отметим также, что данная тематика требует, прежде всего, планирования исследования с точки зрения выбора наиболее подходящего инструментария, а также формирования достоверной эмпирической базы. Исследователи применяли различные подходы, что следует из краткого анализа доступных публикаций.

Относительно применяемых подходов, методов и инструментов, рассмотрим итоги отдельных исследований.

В работе Полуянов В.П., Степаненко К.В. [17] (Polujanov, Stepanenko, 2023) проведен анализ тенденций развития отрасли ИТ в современных условиях (на примере Ростовской области). При этом основные показатели функционирования предприятий за период с 2017 по 2021 гг. исследовались с использованием индексного метода.

Работа [11] (Polujanov, 2023) посвящена исследованию рынка ИТ с точки зрения показателей конкурентоспособности отдельных предприятий. Исследование публикаций по данной тематике и эмпирического материала по данным Ростовской области позволило предложить алгоритм расчета указанного показателя с использованием модели динамической конкурентоспособности, которая дает возможность определить лидера по тому или иному рынку или его сегменту.

Исследование этого же рынка, проведенное по результатам финиширования в 2019 году [14] (Polujanov, Polujanov, 2021) показало, что наиболее типичный его преуспевающий представитель – это частное предприятие, имеющее организационно-правовую форму общества с ограниченной ответственностью. Размер прибыли такого предприятия зависит от масштаба (размера) самого предприятия. Авторами в процессе анализа использован статистический инструментарий (коэффициент линейной парной корреляции).

Предварительное ранжирование предприятий использовано при анализе рынка предприятий розничной торговли [12] (Polujanov, 2021).

В работах таких авторов, как А.Н. Лякин [7] (Ljakin, 2020), А.А. Панкратов [8; 9] (Pankratov, 2023; Pankratov, Musaev, Badina, 2021), Е.А. Петрова, В.В. Калинина, А.А. Трухляева, Е.А. Фокина [10] (Petrova, Kalinina, Truhljaeva, Fokina, 2020), В.П. Полуянов [13; 15; 17] (Polujanov, 2020; Polujanov, Polujanov, 2021; Polujanov, Stepanenko, 2023), Е.С. Пташкина [18] (Ptashkina, 2019), Серова Н.А., Скуфьина Т.П. [20] (Serova, Skuf'ina, 2023), Шмидт Ю.Д., Пташкина Е.С. [22] (Shmidt, Ptashkina, 2021) и др. достаточно глубоко изучены теоретические и методологические проблемы анализа и оценки структурных сдвигов в экономике и отдельных отраслях, а также их социально-экономических последствий.

Н.А. Серова и Т.П. Скуфьина [20] (Serova, Skuf'ina, 2023) поставили аналогичные данной работе цели своего исследования, но только относительно Арктической Зоны Российской Федерации: анализ структурных сдвигов промышленного производства и количественная оценка динамики структурных трансформаций. Для оценки динамики структурных изменений они рассматривали такие инструменты, как индексы К. Гатева, Л. Козинца, В. Рябцева. А. Салаи. Для индекса Л. Козинца в качестве достоинства отмечается его вычислительная простота, а недостаток – относительно высокая чувствительность к количеству структурных элементов. Индексы К. Гатева и А. Салаи чувствительны к интенсивности динамики удельных весов в структуре и в этом их преимущество. В указанной работе выбор был сделан в пользу индексов Л. Козинца и В. Рябцева из-за их высокой чувствительности и наличия шкал оценки, позволяющих интерпретировать полученный результат.

Отметим также, что для изучения структурных сдвигов возможно применение такого показателя, как среднее квадратическое отклонение.

Индекс Рябцева рассчитывается как [7] (Ljakin, 2020):

(1)

где:

- удельный вес i элемента в структуре базисного периода;

- удельный вес i элемента в структуре отчетного периода.

Значение полученного индекса лежит в пределах от 0 до 1 и определяет интенсивность оцениваемых структурных сдвигов. Полученное значение свидетельствует об интенсивности структурных сдвигов. При отсутствии структурных изменений индекс принимает нулевое значение. Достоинством показателя является его независимость от числа элементов совокупности [7] (Ljakin, 2020).

В работах [11; 18] (Polujanov, 2023; Ptashkina, 2019)) для оценки структурных изменений использован следующий индекс:

(2)

Кроме того, в подобных исследованиях используется индекс К. Гатева [10] (Petrova, Kalinina, Truhljaeva, Fokina, 2020):

(3)

Оценка структурных сдвигов в информационно-технологическом секторе экономики Российской Федерации изложена в работе Е.В. Кислицына [4] (Kislicyn, 2021). Автор исследовал влияние цифровизации на динамику структуры рынка с точки зрения динамики уровня концентрации, а также динамики структурных сдвигов в сфере труда. Для оценки уровня концентрации в цитируемой работе использован индекс Херфиндаля – Хиршмана, а для оценки структурных сдвигов использован общеизвестный индекс массы и скорости.

Основная часть. Для получения сведений о составе исследуемого рынка была использована информация, размещенная на сайте www.list-org.com. Поисковый запрос по данному сайту позволил получить субъектный состав рынка Ростовской области, а также финансовую отчетность и некоторую другую информацию по каждому предприятию, представленную за период 2013-2022. За данный период в базе данных содержится информация о 183 предприятия с различным статусом: от реально функционирующих до проходящих различные этапы ликвидации. Кроме того, не все предприятия имели выручку за весь период своего функционирования: для отдельных предприятий в отдельные периоды в отчетности представлена нулевая сумма выручки.

На первом этапе исследовалась динамика выручки и демографические показатели предприятий на исследуемом рынке.

Так, динамика выручки и количества предприятий представлена в табл. 1.

Таблица 1. – Динамика выручки и количества предприятий на исследуемом рынке.

Как следует из приведенных данных, за период с 2013 по 2022 год рост выручки составил 221,1%, при этом с учетом количество предприятий с ненулевой выручкой увеличилось на 152%, а предприятий с нулевой выручкой уменьшилось на 19%.

На следующем этапе изучалось распределение удельного веса полученной предприятиями выручки в 2022 году между отдельными субъектами данного рынка. Предприятия ранжировались по уровню полученной выручки от максимальной до минимальной. Фрагмент начала данного ранжирования представлен в табл. 2.

Таблица 2. – Распределение выручки между первыми 10 предприятиями с максимальной выручкой в 2022 г.

Как следует из данных табл. 2, в 2022 г. на долю первых 11 предприятий в ранжированном по полученной в 2022 г. выручке приходится 75,11% всей выручки. Безусловно, это свидетельствует о неоднородности изучаемого рынка. В связи с этим целый ряд вопросов, например, анализ конкурентоспособности, выбор предприятия-лидера, установление нормативов финансовых коэффициентов и др., следует проводить на отдельных сегментах рынка. Для дальнейшего анализа предприятия были разделены на 4 кластера.

В первый кластер включены всего два предприятия, но являющиеся по итогам 2022 года фаворитами рынка по показателю выручки: ООО "НПП "ЮГПА" с выручкой 1541560 тыс. руб. (41,1%) и ООО "Телекомсервис" с выручкой 225181 тыс. руб. (6,0%). Именно эти предприятия при ранжировании по показателю выручки в 2022 году заняли соответственно первое и второе места.

Во второй кластер включены предприятия с объемом выручки в 2022 г. от 40 до 140 млн. руб., представленные в табл. 2.

Таблица 2. – Ранжирование предприятий 2 кластера по объему полученной в 2022 г. выручки, тыс. руб. (фрагмент временного интервала).

В табл. 3 представлены предприятия третьего кластера, ранжированные по объему полученной в 2022 г. выручки.

Таблица 3– Ранжирование предприятий 3 кластера по объему полученной в 2022 г. выручки, тыс. руб.

По итогам 2022 г. в данный кластер включено 23 предприятия, характерной особенностью которых является не только размер полученной в 2022 г. выручки, но и тот факт, что дата регистрации предприятия находится ниже (или равна) нижней границы исследуемого временного интервала (2013 г. и ранее).

Все остальные предприятия, данные о которых получены из указанного сайта, отнесены к четвертому кластеру. Неполный режим работы на указанном рынке и в указанном интервале не позволяет использовать их параметры функционирования для исследования влияния тех или иных внешних факторов на структуру рынка.

Таким образом, в соответствии с поставленной целью дальнейшему исследованию подвергались предприятия третьего кластера.

В табл. 4 приведены показатели выручки по годам исследуемого периода для предприятий, приведенных в табл. 3. При этом в табл. 4 номера, указанные в колонке 1 совпадают с номерами предприятий в колонке 1 табл. 4.

Таблица 4. – Выручка предприятий третьего кластера по годам исследуемого периода

В дальнейшем была произведена группировка предприятий третьего кластера по объему полученной выручки, результаты которой в стоимостном выражении сведены в табл. 5, а по показателю удельного веса (структуры выручки) – в табл. 6.

Таблица 5. – Группировка предприятий 3 кластера по размеру полученной выручки

Как следует из табл. 5, в целом по данному кластеру предприятий, впрочем, как и по всему рынку, происходит непрерывный рост выручки. Однако, это характерно только для части предприятий: если в 2014 вся полученная предприятиями выручка сосредотачивалась только по 3 классификационным группам (до 12 млн. руб. в год на одно предприятие), то в дальнейшем на ряде предприятий выручка росла, в результате чего наблюдается практически равномерное ее распределение по классификационными группам в 2022 г. В связи с этим определенный интерес представляет вопрос – под действием каких факторов произошло указанное изменение структуры выручки на данном кластере предприятий.

Динамика структуры выручки по третьему кластеру приведена в табл. 6

Таблица 6. – Группировка удельного веса предприятий 3 кластера по размеру полученной выручки, проц.

Структура полученной по годам выручки использовалась для получения соответствующих коэффициентов: индексов различий, Рябцева, Гатева и среднего квадратичного отклонения. Полученные результаты сведены в табл. 7.

Таблица 7. – Ряды показателей структурных изменений

Показатели развития цифровой экономики приведены в табл. 8 на основании [1-3]. В шапке табл. 8 использованы обозначения следующих показателей:

1. Внутренние затраты на исследования и разработки по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы» в процентах к общему объему внутренних затрат на исследования и разработки.

2. Валовая добавленная стоимость сектора ИКТ в процентах к ВВП.

3. Удельный вес домашних хозяйств, имеющих доступ к интернету, в общем числе домашних хозяйств, проценты.

4. в том числе широкополосный.

5. Удельный вес населения, использующего интернет практически каждый день, в общей численности населения в возрасте 15–74 лет, проценты.

6. Удельный вес организаций (в общем их числе), использующих облачные сервисы, проценты.

Таблица 8. – Показатели развития цифровой экономики

Полученные ряды показатели изменения структуры выручки были проверены на корреляцию с рядами показателей развития цифровой экономики. Полученная матрица коэффициентов линейной парной корреляции приведена в табл. 9.

Таблица 9. - Матрица коэффициентов корреляции

Как следует из приведенных расчетов, индексы различий, Рябцева и Гатева по показателям цифровизации 3-6 показали наличие корреляционной связи, уровень которой оценивается как умеренная положительная. Статистическая достоверность по приведенным в табл. 10 результатам оценки может быть охарактеризована как достаточно высокая.

Таблица 10. - Оценка значимости коэффициентов корреляции

В табл. 11-15 приведены аналогичные расчеты относительно показателя количества предприятий по третьему кластеру по соответствующим классификационным группам.

Таблица 11. – Группировка количества предприятий 3 кластера по размеру полученной выручки, ед

Таблица 12. – Группировка удельного веса количества предприятий 3 кластера по размеру полученной выручки, проц.

Структура полученного по годам количества предприятий использовалась для получения соответствующих коэффициентов: индексов различий, Рябцева, Гатева и среднего квадратичного отклонения. Полученные результаты сведены в табл. 13.

Таблица 13. – Ряды показателей структурных изменений

Таблица 14. - матрица коэффициентов корреляции

Из таблицы 14 следует, что обнаружена корреляционная связь динамики структуры данного сегмента рынка по показателю количества предприятий с динамикой абсолютно всех использованных показателей цифровизации. Причем по показателю 1 данная связь оценивается как умеренная отрицательная, по остальным показателям (2-6), как умеренная положительная, а в отдельных случаях и как сильная положительная. Расчеты, сведенные в тал. 15 указывают на достаточно высокую достоверность полученных результатов.

Таблица 15. - Оценка значимости коэффициентов корреляции

Следовательно, выполненные расчёты позволят сделать вывод о том, что определенное влияние на развитие рынка предприятий Ростовской области, осуществляющих консультативную деятельность и работы в области ИТ в оказывают процессы цифровизации, происходящие в экономике. Об этом свидетельствует обнаруженная связь между динамикой выручки и количества предприятий с динамикой отдельных показателей цифровизации, таких как удельный вес внутренних затрат на исследования и разработки в области ИКТ; валовая добавленная стоимость сектора ИКТ в ВВП; доля домашних хозяйств, имеющих интернет; удельный вес населения ежедневно использующего интернет; доля предприятий работающих с облачными сервисами.

Заключение. Таким образом, изучение динамики развития рынка позволило выявить влияние процессов цифровизации экономики на основные тенденции на рынке предприятий, занимающихся консультативной деятельностью и работами в области компьютерных технологий в Ростовской области. Следовательно, основные усилия предприятий на данном рынке для усиления своих конкурентных позиций должны быть направлены на поддержание соответствующих процессов как внутри предприятия, так и на рынке.