Факторы, влияющие на развитие электронного правительства в странах с различным уровнем экономического развития в 2016–2022 гг.

Введение

Тем не менее, столь высокая научная активность в рамках данной темы довольно объяснима: рядом исследователей выдвигается гипотеза о том, что электронное правительство видится способом повышения эффективности работы государственного аппарата [2, c. 220], однако Департамент по экономическим и социальным вопросам ООН [3, с. 24] отмечает, что электронное правительство на данный момент не столько инструмент для устранения неэффективности функционирования «государственной машины», сколько неотъемлемый аспект физического правительства, без которого невозможно оказание большинства из государственных услуг.

В том числе, в Исследовании ООН [3, с. 24] отмечается, что «неправильные действия» в рамках развития электронного правительства могут «дорого обойтись» отдельным государствам с позиций экономического и социального развития.

В частности, рядом исследователей выделяется проблематика, связанная с исследование факторов, влияющих на развитие и функционирование электронного правительства. Непосредственно обозначенная проблематика представлена в работах Голубевой, А. А. [4], Сиау, К. & Лонг, И. [9], Скопинцев А. К. [12], Угланов Р. М. [10], Домингес Л. Р., Санчез И. М. & Альварез И. Г. [11]. Большинством из представленных исследователей выделяются группы факторов, не учитывающихся в рамках расчета Индекса развития электронного правительства (E-Government Development Index) ООН.

Целью работы является изучение влияния экономических, политических и социальных, а также прочих факторов на развитие электронного правительства в странах с различным уровнем экономического развития. По итогам такого анализа предполагается выработка рекомендаций по дополнению списка параметров, по которым производится оценка в рамках индекса развития электронного правительства (E-Government Development Index (EGDI) – основного индекса, с помощью которого измеряется уровень развития электронного правительства по странам мира. В том числе, будет произведена оценка влияния данных факторов на изменение индекса EGDI.

В соответствии с обозначенной выше целью предлагается выделить для рассмотрения следующие задачи:

1. Исследование факторов, влияющих на развитие электронного правительства;

2. Поиск и анализ потенциального влияния социальных, политических, экономических и технологических факторов, не учитывающихся в индексе EGDI, на развитие электронного правительства;

3. Оценка влияния указанных показателей на развитие электронного правительства по странам мира.

Объект исследования – уровень развития электронного правительства в рамках «ведущих» и прочих стран мира.

Предмет исследования – социальные, экономические, политические и прочие факторы, имеющие потенциальное влияние на развитие электронного правительства.

В рамках работы планируется выдвинуть следующую гипотезу:

H₀: Развитие электронного правительства в странах с разным уровнем экономического развития определяется преимущественно факторами, обозначенными в рамках индекса развития электронного правительства (EGDI), в то время как политические факторами, экономические, прочие технологические и ряд социальных факторы играют второстепенную роль.

H₁: Развитие электронного правительства в странах с разным уровнем экономического развития определяется комплексным взаимодействием политических, экономических, технологических и социальных факторов, причем их относительная значимость может различаться в зависимости от уровня экономического развития страны.

Помимо общенаучных методов исследования, в настоящем исследовании предполагается использование корреляционного и регрессионного анализа.

Научная новизна работы состоит в выработке рекомендации, по результатам соответствующего анализа, по рассмотрению дополнительных факторов, которые, в связи с видоизменением цифрового ландшафта мира, могут, в том числе, влиять на развитие электронного правительства. Более того, в рамках работы будет произведена попытка выделения факторов, влияющих на развитие электронного правительства для разных групп стран: для «ведущей» группы стран – с высоким доходом на душу населения и с доходом «выше среднего» - и для группы стран с низкими и ниже среднего доходами на душу населения.

Теоретическая справка

Касаясь определений электронного правительства, стоит уточнить, что «электронное правительство» (далее – ЭП, Концепция) трактуется по-разному от автора-к-автору, однако, зачастую, можно встретить схожие определения, как например: использование органами государственной власти ИКТ-технологий (информационно-телекоммуникационных) для предоставления населению различного вида услуг в пределах своей компетенции [5, c. 22; 6, c. 175; 7, c. 12].

В свою очередь следует отметить, что электронное правительство рядом исследователей понимается не как что-то статичное и полноценно-развитое, а как процесс, заключающийся в постоянной трансформации государственного управления под влиянием цифровых технологий [8, c. 4-6].

Касаясь вопроса факторов, влияющих на развитие электронного правительства, следует отметить, что концепция электронного правительства тесно связана с технологическими вопросами (наличие инфраструктуры, сквозных технологий), экономическими вопросами (в основном - ресурсы, уровень развития ряда технологических отраслей), социальными вопросами (население – в целом, как выгодополучатель от внедрения Концепции и ее основной пользователь, уровень образованности и компьютерной грамотности населения и пр.), политическими вопросами.

В частности, исследователи (Голубева, А. А. [4], Сиау, К. & Лонг, И. [9], Скопинцев А. К. [12], Угланов Р. М. [10], Домингес Л. Р., Санчез И. М. & Альварез И. Г. [11]) выделяют довольно схожие базовые группы факторов, влияющих на развитие электронного правительства, однако в выделении ряда факторов авторы расходятся: Сиау, К. & Лонг, И. [9] выделяют факторы, аналогичные тем, которые используются при расчете индекса развития электронного правительства (E-Government Development Index (EGDI) от ООН – социальные, технологические и организационные.

В свою очередь Угланов Р. М. [10, c. 46-47] и группа исследователей Домингес Л. Р., Санчез И. М. & Альварез И. Г. [11, c. 230-231] учитывают вдобавок политические и экономические факторы, однако Угланов Р. М. учитывает социальные, политические и экономические факторы, но не учитывает, например, технологические. Таблица с факторами, которые учитываются каждым из обозначенных выше авторов, представлена ниже (таблица 1 (составлено автором на основе работ исследователей, указанных в таблице).

Таблица 1 – Факторы, влияющие на развитие e-government по исследователям [составлено автором]

Таблица 2 – Декомпозиция составляющих показателей Индекса EGDI (составлено автором на основе информации о составляющих индекс развития электронного правительства (ООН) частей [13])

В вопросах социальных факторов – уровне развития человеческого капитала - Сиау, К. & Лонг, И. [9] опираются на Теорию человеческого капитала (Шульц Т. [14]; Льюис В. [15]) и, опять же, Новую теорию роста (Ромер П. [16]; Лукас Р. [17]): в рамках построения гипотезы о влиянии социальных факторов на развитие электронного правительства указывается, что факторы, связанные со здоровьем, образованием населения, профессиональными навыками населения являются «формой капитала», а значит объясняют различия в росте и развитии между странами. В свою очередь на данных рассуждения основывается гипотеза о том, что различия в уровне развития электронного правительства по странам также определяется в зависимости от уровня развития человеческого капитала. В том числе, в рамках своей статьи Сиау, К. & Лонг, И. [9] ссылаются на работу Муни, С. & Ли, М. [18], в рамках которой обозначено, что развитость гражданских институтов и человеческого капитала являются одними из ключевых факторов, влияющих на потенциал внедрения инноваций в государственном управлении. Также, указывая на важность социальных факторов в развитии электронного правительства, в статье Сиау, К. & Лонг, И. [9] отмечается, что для перехода по стадиям в рамках пятиэтапной модели развития электронного правительства ООН (настоящая модель описана в рамках поинта «Эволюционные модели развития электронного правительства» настоящей главы) необходим развитый человеческий капитал, так как именно он является драйвером для внедрения инноваций в государственном управлении. Гипотеза о положительном влиянии высокого уровня человеческого капитала на развитие электронного правительства обозначенными исследователями также была подтверждена. Важно отметить, что отдельно в Сиау, К. & Лонг, И. [9] не рассматривают экономические факторы, однако делают указание на то, что такой показатель, как ВВП на душу населения, включен в расчет рассматриваемого ими - как социальный фактор развития электронного правительства - показателя «Индекс развития человеческого капитала». Уточняется, что уровень образования в стране рассматривается как показатель, в том числе, развитости ресурсной базы правительства (видимо, имеется в виду, что чем выше уровень ресурсов государства, измеряемый, как указывают авторы статьи в ВВП на душу населения, тем больше средств государство способно направить на «оплату» образования населения) и, соответственно, поэтому экономический показатель как бы «вшит» в социальный.

Возвращаясь к данным, представленным в таблице 1, можно заметить, что наибольшее количество факторов, рассматривая вопрос развития электронного правительства, учитываются исследователями Голубевой А. А. [4] и Скопинцевым А. К. [12].

В частности, Скопинцев А. К. [12] выделяет следующие факторы, влияющие на электронное правительство, и именует их «базовыми», воздействующими на концепцию электронного правительства на ранних этапах его становления:

1. Экономические факторы;

2. Социокультурные факторы (традиции, религия, прочие общекультурные особенности);

3. Географические факторы (расположение государства, ресурсы);

4. Политические факторы.

В последствии, с переходом на более технологически-сложные стадии развития электронного правительства, некоторую долю во влиянии на последующее развитие Концепции начинают играть факторы, именуемые Скопинцевым «современными»:

1. Геополитическая сопряженность и взаимовлияние стран;

2. Инновации в управлении (в том числе, модернизация бюрократия под «гнетом» новых веяний в области менеджмента);

3. Увеличение объемов информации;

4. Технологический (развитие наукоемких, новых отраслей экономики, распространение технологического неравенства между странами).

Наибольший интерес представляет выделение географических факторов в качестве такой детерминанты, которая влияет на развитие концепции электронного правительства.

В исследовании Голубевой А. А. [4], в том числе, в рамках факторов, влияющих на развитие электронного правительства, выделяются технологические (развитие телекоммуникаций и ИКТ-инфраструктуры, соответствующих отраслей), социальные и культурные факторы (гражданские свободы, традиции, следование праву, уровень образования), правовые и политические (наличие законодательства, регулирующего сферу развития ИКТ (про политические факторы в настоящей статье не указано, однако в работе Угланова, дополняя пробел в рамках объяснения политических факторов в работе Голубевой, указывается, что в рамках политических факторов следует понимать политический режим в конкретной стране и его устойчивость), экономические факторы (ресурсные возможности государства, развитие e-commerce, развитость бизнес-климата), организационные факторы – выделяются в отдельную категорию (готовность к цифровой трансформации государственного сектора (в объяснении данного фактора, в том числе, приводятся такие подфакторы как «политическая воля» и «квалификация персонала в области ИТ»).

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ проводился с использованием коэффициента линейной корреляции Пирсона и ранговой корреляции Спирмена (коэффициент Пирсона использовался в случае, если переменные распределены нормально (был проведен тест Харке-Бера), однако в случае отсутствия нормальности распределения по одной из переменных использовался коэффициент Спирмена.

В том числе отметим, что коэффициент Пирсона чувствителен к выбросам, настоящую проблему было призвано нивелировать деление стран на макрорегионы – европейский макрорегион, американский макрорегион, африканский макрорегион, азиатский макрорегион и Океанию.

Касаясь значимости (случайности) значений коэффициента корреляции, , следует заметить, что полученное значение коэффициента Пирсона/Спирмена подвергалось, при проведении расчетов, проверке на предмет следующих гипотез:

H₀: коэффициент корреляции генеральной совокупности равен нулю (значение, коэффициента корреляции получено случайным образом);

H₁: линейная корреляционная зависимость существует (корреляционная связь неслучайна).

С целью проверки настоящих гипотез был принят уровень значимости «a» на уровне 0,05.

С целью проверки нулевой гипотезы на заданной уровне значимости использовался следующий статистический критерий (формула 1):

(1)

Где r_e – коэффициент корреляции;

n – количество наблюдений (объем выборки);

Настоящий статистический критерий имеет распределение Стьюдента с k=n-m-1 степенями свободы. Поскольку коэффициент корреляции – параметр m – один, m=1. Соответственно количество степеней свободы (k) = n-2.

Соответственно, для проверки нулевой гипотезы необходимо найти два значения T – наблюдаемое и критическое. Наблюдаемое значение рассчитывается исходя из формулы 1, а критическое – исходя из «a» и k – количества степеней свободы (t_кр.=(а;k)). Область принятия нулевой гипотезы располагается в следующем диапазоне: -t_кр< t_{наблюдаемое}<t_кр.

Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Результаты корреляционного анализа [составлено автором]

Регрессионный анализ

В том числе, в рамках корреляционного было отмечено, что ряд переменных для регионов с разным страновым различием отличается своим влиянием на зависимую переменную – EGDI. В частности, предполагается, что будет построено две модели: для стран с низкими и средне-низкими доходами (Low Income & Low Middle Income), в рамках которой будут учитываться такие независимые переменные, как:

1. Политический фактор: Liberal Democracy Index;

2. Географико-экономический фактор: Natural Resources – компонент Productive capacities index;

3. Технологический фактор: National Cyber Security Index;

4. Экономические факторы: государственные доходы (в % от ВВП) и ВВП на душу населения в текущих долларах США;

5. Социальные факторы: доля городского населения в % от общего числа населения.

Для «ведущих стран» (High and Upper Middle Income) в модель будет добавлен дополнительный социальный фактор - % мест, занимаемых женщинами в национальном парламенте. Невключение в модель для стран с низким и средне-низким уровнем подушевых доходов социального фактора – доли мест, занимаемых женщинами в национальных парламентах продиктовано тем, что в макрорегионах, в рамках которых преобладают страны с высоким доходом и доходом выше среднего, настоящая связь прослеживается на уровне от «слабой» до «умеренной» по шкале Чеддока и, напротив, в макрорегионах, в рамках которых большая часть стран с низким доходом и с доходом ниже среднего – связь не прослеживается.

В качестве ведущих стран были приняты страны с высоким и выше среднего подушевым доходом, согласно классификации Всемирного Банка [19] - высокий доход - >13205$ ВНД на душу населения; доход выше среднего – 4256$-13205$ ВНД на душу населения. В качестве прочих стран, опираясь аналогичным образом на градацию Всемирного банка, были приняты страны с доходом ниже среднего – 1086$-4255$ ВНД на душу населения и низким доходом - <1085$ ВНД на душу населения.

Итак, в рамках регрессионного анализа будут использоваться следующие данные, полученные из открытых источников:

Рассмотренная в ходе проекта выборочная совокупность представляет собой набор данных по ряду показателей за 2022 год, характерных для 161 страны.

В качестве зависимой переменной в рамках обоих моделей выступает E-Government Development Index (EGDI) – индекс развития электронного правительства по состоянию на 2022 год (ООН), а в качестве регрессоров для обоих моделей:

1. Liberal Democracy Index (V-DEM), 2022– количественная переменная. Данный показатель оценивает уровень демократичности страны исходя из тех или иных ограничений, налагаемых правительством. В рамках индекса оценивается состояние гражданских свобод и прав человека, судебной системы, системы сдержек и противовесов и, в том числе, при расчете показателя, учитывается электоральный аспект;

2. Natural Capital (компонент Productive Capacities Index) – количественная переменная. Данный показатель оценивает количество ресурсов (ископаемых и сельскохозяйственных) на территории стран и уровень ренты, получаемой от добычи обозначенных ресурсов, исключающей издержки на добычу;

3. National Cybersecurity Index, 2022 (E-Governance Agency) – количественная переменная. Настоящий индекс измеряет готовность стран к противодействию киберугрозам и готовность, способность к нивелированию последствия возникающих киберинцидентов. В частности, при расчете индекса фокус выстроен на учет измеримых данных, связанных с кибербезопасностью в рамках отдельной страны: учитывается действующее законодательство в области информационной безопасности, наличие специализированных структур в области информационной безопасности, форматы взаимодействия указанных структур, используемые технологии в области информационной безопасности и пр.;

4. Государственные доходы (в % от ВВП), 2022 (IMF) – количественная переменная. Представляет собой доходы государства;

5. ВВП на душу населения (в текущ. долл. США), 2022 (The World Bank)– количественная переменная. Представляет собой сумму валовой добавленной стоимости всех производителей-резидентов в экономике плюс любые налоги на продукцию и минус любые субсидии, не включенные в стоимость продукции, деленную на населения конкретной страны;

6. Городское населений (в % от общей численности населения), 2022 (The World Bank) – количественная переменная. Настоящий показатель иллюстрирует количество людей, в процентном отношении к общему объему населения, которые живут в рамках городов.

В рамках модели, используемой для «ведущих» стран, в том числе, анализируется следующий регрессор:

7. процент мест, занимаемых женщинами в парламентах стран, 2022 (The World Bank)– качественная переменная. Настоящий показатель иллюстрирует количество мест в парламент стран (в % выражении), которые занимают женщины.

Обозначения для переменных, представленных в исследовании, указаны в таблице 2.

Таблица 2 – Обозначения переменных [cоставлено автором]

Продолжение таблицы 2

Таблица 3 – Описательные статистики для «ведущих стран» (2016-2022 гг.) [cоставлено автором]

Таблица 4 - Описательные статистики для стран со средне-низким и низким уровнем подушевых доходов (2016-2022 гг.) [cоставлено автором]

Таблица 5 – Оценка коэффициентов регрессии и прочих параметров для ведущих стран [cоставлено автором]

1. При увеличении значения Liberal Democracy Index на 1 единицу, оценка E-Government Development Index увеличивается на 0,0738304 единиц;

2. При увеличении объема ископаемых и сельскохозяйственных ресурсов, согласно компоненту Natural Resources индекса PCI, в стране на 1 единицу, оценка E-Government Development Index снижается на 0,0014774;

3. При увеличении значения National Cybersecurity Index (уровня кибербезопасности в стране) на 1 единицу, оценка E-Government Development Index (развития электронного правительства по странам мира) увеличится на 0,0029616 единиц;

4. При увеличении уровня ВВП на душу населения на 1$, оценка E-Government Development Index (развития электронного правительства по странам мира) увеличится на 0,000000667 единиц;

5. При увеличении доли городского населения на 1%, оценка E-Government Development Index (развития электронного правительства по странам мира) увеличится на 0,0012349 единиц;

6. При увеличении доли мест, занимаемых женщинами в национальных парламентах на 1%, оценка E-Government Development Index (развития электронного правительства по странам мира) увеличится на 0,0011654 единиц.

Оценка коэффициентов регрессии для стран со средне-низким и низким уровнем подушевых доходов за 2016-2022 гг. представлена в таблице 6.

Таблица 6 – Оценка коэффициентов регрессии и прочих параметров для «неведущих» стран [cоставлено автором]

1. При увеличении значения Liberal Democracy Index на 1 единицу, оценка E-Government Development Index уменьшается на 0,0738304 единиц;

2. При увеличении значения National Cybersecurity Index (уровня кибербезопасности в стране) на 1 единицу, оценка E-Government Development Index (развития электронного правительства по странам мира) увеличится на 0,0026389 единиц;

3. При увеличении уровня ВВП на душу населения на 1$, оценка E-Government Development Index (развития электронного правительства по странам мира) увеличится на 0,0000597 единиц;

4. При увеличении доли государственных доходов на 1%, оценка E-Government Development Index (развития электронного правительства по странам мира) увеличится на 0,0048829 единиц.

Исходя из представленных моделей можно заметить, что на развитие электронного правительства в рамках стран со средне-низкими и низкими подушевыми доходами отрицательно влияет уровень демократизации: чем выше уровень демократизации (отталкиваясь от значения индекса либеральной демократии от V-DEM), тем меньшее значение индекса развития электронного правительства (EGDI). Интересным представляется момент, согласно которому индекс либеральной демократии, по сути, учитывает именно количество ограничений, вводимых правительствами стран в отношении общепринятых базовых и гражданских прав и свобод (в частности). Соответственно, исходя из полученных оценок, для стран со средне-низким и низким подушевым доходом характерно большее развитие электронного правительства в том случае, если индекс либеральной демократии ниже, то есть, введено больше ограничений в рамках страны.

Напротив, касаясь «ведущих» стран, следует отметить оппозиционную, обозначенной выше, тенденцию: чем выше уровень демократичности страны, тем выше ожидаемое значение индекса развития электронного правительства.

Относительно ведущих стран, как было отмечено выше, для модели с 2016 по 2022 гг., в отличие от модели исключительно за 2022 г., значимым оказался политический фактор – индекс либеральной демократии (рассчитываемый V-DEM). В отличие от «неведущих» стран, в странах «ведущих» настоящий фактор положительно, как отмечалось выше, влияет на развитие электронного правительства – чем выше уровень демократичности страны, тем в большей степени развито электронное правительство. В том числе, в отличие от модели за 2022 г., в расширенной (по годам) модели значимыми оказались фактор, отражающие объем ископаемых и сельскохозяйственных ресурсов, а также фактор, отражающий процентную долю, занимаемую женщинами в национальных парламентах стран. В обоих случаях, при увеличении значения факторов индекс развития электронного правительства (EGDI) растет.

Резюмируя же в целом результаты, полученные в рамках моделей, представляется возможным обозначить, что положительно на развитие EGDI, в рамках ведущих стран, влияют такие группы факторов, как: политические факторы, технологические, экономические, социальные; отрицательно: географико-экономические. Положительно на развитие EGDI, в рамках стран со средне-низким и низким уровнем подушевого дохода, влияют такие группы факторов, как: технологические, экономические; отрицательно: политические.

Касаясь выдвинутой гипотезы, можно сказать, что в рамках моделей, построенных за 2016-2022 гг., нулевая гипотеза - развитие электронного правительства в странах с разным уровнем экономического развития определяется преимущественно факторами, обозначенными в рамках индекса развития электронного правительства (EGDI), в то время как политические факторами, экономические, прочие технологические и ряд социальных факторы играют второстепенную роль – отвергается в пользу альтернативной гипотезы - развитие электронного правительства в странах с разным уровнем экономического развития определяется комплексным взаимодействием политических, экономических, технологических и социальных факторов, причем их относительная значимость может различаться в зависимости от уровня экономического развития страны.

Заключение

В частности, в рамках корреляционного анализа, были выдвинуты предположения о влиянии предикторов, входящих в группы экономических, социальных, географико-экономических, технологических и политических факторов, на развитие электронного правительства по странам мира, которое было выражено в виде Индекса развития электронного правительства (EGDI).

В рамках регрессионного анализа, проводимого с целью подтверждения гипотез о влиянии обозначенных выше факторов на развитие электронного правительства, выявлен ряд факторов, не учитывающихся в рамках Индекса развития электронного правительства (EGDI), однако влияющих на развитие электронного правительства по странам мира.

В частности, значимыми для ведущих стран оказались: политический фактор – Liberal Democracy Index, географико-экономический фактор – Natural Resources, технологический фактор – Natural Cybersecurity Index, экономический фактор – ВВП на душу населения, социальные факторы – доля женщин в национальных парламентах, уровень урбанизации.

Значимыми для стран с низким и средне-низким подушевым доходом оказались: политический фактор – Liberal Democracy Index, технологический фактор – Natural Cybersecurity Index, экономические факторы – ВВП на душу населения и доля государственных доходов в ВВП (%).

В связи с идентификацией, в ходе проведенного исследования, взаимосвязи между рядом показателей, невключенных в структуру расчета Индекса развития электронного правительства, и, непосредственно, самим Индексом развития электронного правительства, представляется релевантным рассмотреть вопрос дальнейшего исследования вопроса указанной взаимосвязи с последующим потенциальным дополнением списка показателей, служащих для расчета уровня развития электронного правительства.