Детерминанты развития информационной инфраструктуры стран Шанхайской организации сотрудничества

Введение. Информационная экономика является одной из ключевых областей эволюции современного мира, оказывая значительное влияние на экономическое и социальное развитие стран. Данный тип экономической организации приобретает особую актуальность для Шанхайской Организации Сотрудничества (ШОС), учитывая ее растущее значение на мировой арене и необходимость следовать мировым трендам цифровизации и цифровой трансформации.

Исследование информационной экономики ШОС позволяет выявить особенности инфраструктуры, которая играет важную роль в обеспечении ее эффективности и экономического роста. Анализ инфраструктуры информационной экономики ШОС позволяет лучше понять особенности развития цифровой сферы в странах-участниках организации и выявить потенциал для совместных проектов и инициатив в области цифровизации.

Основная часть. Деятельность ШОС стала объектом пристального внимания со стороны академического сообщества, поскольку изучение динамики ее экономического развития позволяет приблизиться к пониманию международных процессов не только в республиках бывшего СССР, но и в Азиатском регионе в целом. При этом, по мнению Д.В. Малышева, «в рамках ШОС идет работа по созданию потенциала для трансформации этой структуры в организацию, где будут гармонично соединены военно-политический и экономический компоненты, что позволит превратить ее в реальный инструмент регионального сотрудничества и кооперативной безопасности» [1].

В ряде научных работ [1-7] предпринимается попытка проанализировать практическую реализацию экономического и политического сотрудничества стран-участниц ШОС в рамках формирования особой модели экономического развития на базе идей «государственного капитализма». В этой связи исследователи указывают на тот факт, что ШОС способна добиться мирового признания благодаря отстаиванию и продвижению своих ценностей, которые могут составить определенную конкуренцию западным региональным проектам [3].

Информационная экономика представляет особый интерес для данной организации. К настоящему моменту в странах-членах ШОС уже разработаны и утверждены национальные программы по стимулированию информационного развития. Китай пытается реализовать подобную практику с помощью ряда планов и инновационных политик: «Сделано в Китае 2025» (中国 制造 2025) , «Основной план-стратегия информационных технологий», «Национальная стратегия кибербезопасности».

Так, стратегическая программа «Сделано в Китае 2025» (中国 制造 2025) направлена на обеспечение мирового лидерства в высокотехнологичных сферах экономики [8]. Достижение данной цели предполагает активную инновационную политику, снижение зависимости Китая от зарубежных технологий и инвестиций, увеличение доли локализации производства до 70% к 2025 году. В соответствии с Белой книгой развития цифровой экономики, опубликованной Китайской академией ИКТ (China Academy of Information and Communications Technology) доля цифровой экономики КНР должна составить к 2030 году более 50%. В этих целях предполагаются рост информатизации, интеллектуализации производства, финансовых и торговых инструментов [9].

В остальных членах ШОС действуют свои национальные законодательные инициативы в области информатизации. Так, в России – национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденная протоколом № 7 заседания президиума Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам от 4 июня 2019 года; В Казахстане – Государственная программа «Цифровой Казахстан» на 2018-2022 годы (Министерство цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан), в Киргизии – Концепция Цифровой трансформации «Цифровой Кыргызстан 2019-2023» [10], в Узбекистане — стратегия «Цифровой Узбекистан 2030» (была утверждена в 2020 г.); в Индии — Программа «Цифровая Индия» (была утверждена в 2015 г.); в Пакистане — Политика «Цифровой Пакистан 2030» (была разработана в 2018 г.).

Помимо этого, на уровне организации в 2019 году на 18-м заседании Совета глав правительств стран ШОС была подписана Программа многостороннего торгово-экономического сотрудничества государств-членов ШОС, в которой перечислены основные задачи и направления по развитию цифровой экономики как нового приоритета сотрудничества. Согласно Программе, в долгосрочной перспективе до 2035 г. задачами являются «повышение глобальной конкурентоспособности и обеспечение цифрового преобразования национальных экономик стран ШОС путем внедрения цифровых технологий и создания благоприятных условий для постепенного осуществления свободного передвижения товаров, капитала, услуг и технологий»; в среднесрочной перспективе до 2030 г. задачей является «обеспечение трансформации национальных экономик путем разработки правил в области торговли и инвестиций в рамках ШОС, продвижения индустрии услуг и электронной коммерции, а также упрощения процедур торговли» [11].

29 декабря 2023 года принято постановление Совета Министров Республики Беларусь № 976 «О присоединении Республики Беларусь к международным договорам и реализации международных обязательств в рамках Шанхайской организации сотрудничества», в соответствии с которым Республика Беларусь присоединилась к ряду соглашений, заключенных в рамках ШОС, Меморандуму между Правительствами государств – участников Шанхайской организации сотрудничества об основных целях и направлениях регионального экономического сотрудничества и запуске процесса по созданию благоприятных условий в области торговли и инвестиций [11].

По результатам анализ правовых актов развития информационной экономики стран-участниц ШОС, можно сделать вывод, что для развития инфраструктуры информационной экономики ШОС крайне важно обеспечить увеличение следующих показателей:

1. Анализ уровня кластерного развития в странах-участниках ШОС необходим для выявления потенциала сотрудничества между компаниями, институтами и организациями в сфере информационных технологий. Развитие кластеров способствует ускоренному обмену знаниями и опытом, а также обеспечивает создание благоприятной среды для инноваций и технологического прогресса.

2. Проведение анализа в области исследований и разработок в информационной сфере позволяет определить направления деятельности, требующие приоритетного внимания для обеспечения роста информационной экономики ШОС. Инвестиции в научные исследования, разработку новых технологий и цифровые инновации играют ключевую роль в стимулировании экономического роста и повышении конкурентоспособности региона.

3. Изучение процессов диффузии знаний и инноваций в информационной экономике ШОС поможет выявить механизмы распространения новых технологий и передачи ноу-хау между участниками рынка. Обмен знаниями и опытом способствует улучшению качества продуктов и услуг, а также повышению эффективности бизнес-процессов в цифровой сфере.

4. Акцент на создании знаний в информационной экономике ШОС является ключевым элементом для обеспечения инновационного роста и повышения уровня конкурентоспособности. Способность генерировать новые знания, применять их на практике и создавать ценность через инновационные продукты и услуги является основой для устойчивого развития цифровой экономики в рамках ШОС.

Проводя градацию стран ШОС по уровню развития научной, образовательной и информационной инфраструктур необходимо отметить следующие уровни:

Высокий уровень развития:

- Китай – лидер в области научных исследований и технологического развития. Страна активно инвестирует в науку, разработки новых технологий и цифровые инновации. Образовательная система Китая также признана одной из самых развитых в мире [10];

- Россия и Беларусь имеет богатое научное наследие и сильную научную базу. Страны активно занимаются исследованиями в различных отраслях, поддерживают развитие высшего образования и цифровизацию экономики.

Средний уровень развития:

- Индия известна своими IT-компаниями и высококвалифицированными специалистами в области информационных технологий. В стране также развиты образовательные программы в сфере IT и цифровизации;

- Казахстан активно работает над развитием научной базы и информационных технологий. Страна сосредоточена на повышении качества образования и цифровизации экономики [12].

Низкий уровень развития – Таджикистан, Узбекистан, Киргизия. Данные страны испытывают определенные трудности в развитии научной, образовательной и информационной инфраструктуры из-за различных факторов, включая экономические ограничения и ограниченный доступ к ресурсам. Однако они также предпринимают шаги для улучшения этой ситуации и развития данных сфер.

Данная градация подтверждается данными международных исследовательских институтов, в частности Глобального Индекса Инноваций 2021 (таблица 1).

Таблица 1 – Рейтинг стран по субиндексам «Уровень кластерного развития», «Исследование и развитие», «Диффузия знаний и инноваций», «Создание знаний», рейтинг по созданию ИКТ Глобального Индекса инноваций 2021 год

Произведем регрессионный анализ среднего показателя уровня кластерного развития, исследовательского, инновационного потенциала, показателя создания знаний и показателя создания ИКТ в информационной экономике по странам ШОС и Республике Беларусь.

Воспользуемся пакетом Excel для анализа. Информация о модели приведена в таблицах 2-4.

Таблица 2 – Регрессионная статистика

Таблица 3 – Первая часть таблицы «Дисперсионный анализ»

Таблица 4 – Вторая часть таблицы «Дисперсионный анализ»

Cвязь фактора X₁ с фактором Υ является весьма сильной (множественный коэффициент корреляции равен 0,937925896). Коэффициент детерминации R-квадрат составляет 0,879704987, что свидетельствует о высокой адекватности уравнения регрессии: изменения фактора Υ на 83,4 % объясняются изменением фактора X₁.

Свободный член уравнения не является статистически значимыми, так как показатель «P-Значение» больше 0,05. Коэффициент регрессии является статистически значимым. Таким образом, качество построенной модели, как следует из приведенных таблиц 2-4 требует уточнения спецификации в виде линейной формы с нулевым свободным членом (таблицы 5-7).

Таблица 5 – Регрессионная статистика модели с нулевым свободным членом

Таблица 6 – Первая часть таблицы «Дисперсионный анализ» модели с нулевым свободным членом

Таблица 7 – Вторая часть таблицы «Дисперсионный анализ» модели с нулевым свободным членом

Таблица 8 – Значения остатков модели с нулевым свободным членом

Уравнение линейной модели с нулевым свободным членом имеет вид y= 1,1135X₁ Линейная связь фактора Χ с фактором Υ является весьма сильной (линейный коэффициент корреляции равен 0,994813). Коэффициент детерминации R-квадрат составляет 0,9896. Значит, адекватность уравнения регрессии относительно высокая: изменения фактора Υ на 98,96 % объясняются изменением фактора Χ. Так как показатель «Значимость F» меньше 0,05, то полученное уравнение регрессии статистически значимо в целом. Показатель «P-Значение» в таблице 7 меньше 0,05, поэтому коэффициенты уравнения регрессии линейной модели статистически значимы. Таким образом, построенная линейная модель является качественной, т.к. она адекватная, статистически значима в целом и все ее коэффициенты являются статистически значимыми.

Отметим, что введение нулевого свободного члена в модель не приводит к нарушению первой модельной предпосылки. Для проверки гипотезы о равенстве нулю математического ожидания случайной переменной сравниваем наблюдаемое значение t-статистики =0,0247 и критическое (с числом степеней свободы, равным 9). Так как , то нулевая гипотеза о равенстве нулю математического ожидания случайной переменной принимается, а значит, первая предпосылка теоремы Гаусса-Маркова выполняется.

Автокорреляция остатков в пространственных данных встречается крайне редко, целесообразным является проверка нормальности распределения остаточной компоненты (таблица 9).

Таблица 9 – Описательная статистика остатков, оценка среднеквадратического отклонения и RS-критерия

Расчетное значение RS-критерия попадает в интервал (2,7-3,7), следовательно, выполняется свойство нормального распределения. Таким образом, модель адекватна по нормальности распределения остаточной компоненты.

По таблице Дарбина-Уотсона для n=9 и k=1 (уровень значимости 5%) находим: d₁ = 1,08; d₂ = 1,36. Поскольку 1,08 < 2,27 и 1,36 < 2,27 > 4 – 1,36, то автокорреляция остатков отсутствует.

Возможна экономическая интерпретация параметров модели: увеличение X₁ (среднего показателя уровня кластерного развития, исследовательского, инновационного потенциала, показателя создания знаний) на 1 пункт приводит к увеличению Y (показателя создания ИКТ в информационной экономике по странам ШОС и Республике Беларусь) в среднем на 1,1135 пункта. Установлено, что в исследуемой ситуации 87,97% общей вариабельности Y объясняется изменением факторов X₁. Установлено также, что параметры модели статистически значимы. Статистическая значимость модели в целом и ее коэффициентов говорит о возможности распространения выводов, сделанных по частной выборке, на всю генеральную совокупность.

Увеличение среднего показателя уровня кластерного развития, исследовательского, инновационного потенциала и показателя создания знаний приводит к увеличению показателя создания ИКТ в информационной экономике по странам ШОС и Республике Беларусь по следующим причинам:

1. Кластеры объединяют предприятия, исследовательские учреждения и другие организации, связанные с определенной отраслью или технологией, что способствует обмену знаниями, сотрудничеству и инновациям, приводит к созданию новых ИКТ-продуктов и услуг [14].

2. Страны ШОС с высоким уровнем исследований и разработок обладают большей способностью создавать и внедрять новые ИКТ-решения. Исследовательские учреждения и университеты являются важными источниками инноваций и новых технологий.

3. Создание знаний включает в себя производство, распространение и использование новых знаний, что необходимо для развития ИКТ-сектора, поскольку ИКТ основаны на знаниях и требуют постоянных инноваций [15].

Кластерное развитие создает благоприятную среду для исследований и инноваций. Исследовательский и инновационный потенциал приводит к созданию новых знаний. Создание знаний обеспечивает основу для разработки и производства ИКТ-продуктов и услуг.

Таким образом, увеличение среднего показателя уровня кластерного развития, исследовательского, инновационного потенциала и показателя создания знаний стран ШОС создает положительный цикл, который приводит к увеличению показателя создания ИКТ в информационной экономике.

Заключение. Исследование приоритетов развития информационной инфраструктуры стран Шанхайской Организации Сотрудничества позволяет выделить ряд ключевых факторов, влияющих на уровень информационного развития в регионе. Анализ показывает, что кластерный, научный, инновационный потенциал играют важную роль в формировании современной информационной инфраструктуры. Дальнейшее развитие в этой области требует комплексного подхода, учитывающего специфику каждой страны и ее экономические особенности для достижения оптимальных результатов.

Практические выводы относительно совершенствования информационной инфраструктуры в странах ШОС и Беларуси, имеют значение для разработки конкретных стратегий и институциональных механизмов. Данный анализ подчеркивает необходимость углубленного изучения и применения современных технологий в информационной сфере для достижения конкурентоспособности и устойчивого развития.