Оценка цифровой зрелости регионов в условиях глобальных вызовов

Введение

Внедрение цифровых технологий является важным фактором для повышения конкурентоспособности региона. Цифровые технологии, такие как искусственный интеллект, большие данные и интернет вещей, позволяют оптимизировать бизнес-процессы, улучшать качество государственных услуг и снижать затраты.

Наличие качественной цифровой инфраструктуры способствует повышению цифровой зрелости региона. Широкополосный интернет, современные сети, облачные технологии, цифровые платформы являются необходимыми в качестве инструмента цифровизации.

Необходимо отметить, что ключевыми целями развития Российской Федерации на период до 2030 года являются повышение уровня технологического лидерства, а также цифровая трансформация наиболее важных отраслей экономики. Кроме того, важной целью является и обеспечение цифровой трансформации в области государственного и муниципального управления [1].

В соответствии со Стратегией научно-технологического развития РФ приоритетным направлением развития является переход к передовым технологиям [2].

В условиях современных глобальной конкуренции и технологического прогресса регионы с высокой цифровой зрелостью являются более привлекательными для инвесторов, что обеспечивает поддержание экономической стабильности.

Следует отметить, что исследование цифровой зрелости регионов нашли достаточное отражение в научных работах российских авторов.

Методические подходы к оценке уровня цифровой зрелости регионов представлены в работах Алмусаеди Х. К., Кельчевской Н. Р. [1], Ануфриевой А.А., Краснодубской К.С. [2], Асалиевой З.А., Седовой Н.В. [3], Кауровой О.В., Малолетко А.Н., Матраевой Л.В., Корольковой Н.А. [7], Кириченко Ю.А. [8], Строева В.В., Сидоренко С.В. [19], Шабалтиной Л.В. [21].

Влияние цифровых технологий на социально-экономические процессы в условиях глобальных вызовов рассматривалось в трудах Митякова С. Н., Митякова Е. С., Харитоновой П. А. [13], Мухачевой А. В., Никитской Е. Ф. [14], и Соменковой Н.С. [17; 18].

В работах [9; 10] рассматривались международные аспекты влияния искусственного интеллекта на социально-экономические системы в условиях глобальных вызовов.

Исследование инновационного развития регионов Российской Федерации на основе нейросетевого кластерного анализа в целях обеспечения экономической безопасности представлено в работе Летягиной Е.Н., Перовой В.И., Яшина С.Н., Борисова С.А. [11] и работе Яшина С.Н., Трифонова Ю.В., Сочкова А.Л., Борисова С.А., Соловьева А.Е. [23].

При этом в рассмотренных методиках оценки готовности регионов к цифровой трансформации не учитываются затраты на внедрение и использование цифровых технологий.

В связи с этим, возрастает актуальность и практическое значение оценки цифровой зрелости регионов. При этом одним из важных факторов является соотношение затрат на разработку и уровня использования цифровых технологий. Целью исследования является оценка уровня цифровой зрелости российских регионов в условиях глобальных вызовов и угроз экономической безопасности России и разработка мероприятий по его повышению. Научная новизна исследования заключается в том, что для определения цифровой зрелости региона используется подход, базирующийся на распределении регионов на кластеры с использованием технологий искусственного интеллекта (самоорганизующихся карт Кохонена).

Гипотеза исследования предполагает наличие взаимосвязи затрат на внедрение и использование цифровых технологий с уровнем цифровой зрелости региона. В качестве инструментария исследования использовались методы системного анализа и нейросетевое моделирование на основе самоорганизующихся нейронных сетей. Материалами для исследования послужили данные Федеральной службы государственной статистики.

Основная часть

Методология оценки цифровой зрелости регионов

В настоящее время Российская Федерация занимает достаточно высокие позиции в международных рейтингах цифрового развития. В 2024 году Российская Федерация в рейтинге стран по индексу инклюзивного интернета заняла 30-е место из 100, индексу готовности правительств к искусственному интеллекту – 38-е место из 181, индексу развития информационно-коммуникационных технологий – 40-е место из 170, индексу сетевой готовности – 41-е место из 133, индексу развития электронного правительства – 43-е место из 193, глобальному индексу инноваций – 59-е место из 131 (рис.1).

Рисунок 1. Позиция Российской Федерации в международных рейтингах цифрового развития в 2024 году

Источник: составлено авторами по данным [16].

Под цифровой зрелостью региона следует понимать степень готовности региона к внедрению цифровых технологий.

Оценка цифровой зрелости позволяет определить достижения регионов в области цифровой трансформации, выявить проблемы, разработать меры, направленные на уменьшение регионального цифрового неравенства.

Показатель «цифровая зрелость» государственного и муниципального управления, ключевых отраслей экономики и социальной сферы» входит в перечень показателей для оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ [3]. В 2024 году была утверждена новая методика расчета показателя «достижение цифровой зрелости».

По итогам IV квартала 2024 г. показатель «цифровая зрелость органов государственной власти субъектов РФ, органов местного самоуправления и организаций в сфере здравоохранения, образования, городского хозяйства и строительства, общественного транспорта, подразумевающая использование ими отечественных информационно-технологических решений» в двух субъектах РФ достиг 100% (Москва, Белгородская область), в 29 регионах составил свыше 90% (рис.2). В 46 субъектах РФ значения индикатора «цифровая зрелость» находились в диапазоне от 80 % до 89,9 %. Самый низкий показатель «цифровой зрелости» у Северной Осетии (64%).

Достигнутый в 2024 году уровень цифровой зрелости субъектов Российской Федерации свидетельствует об эффективной государственной политике, направленной на цифровое развитие регионов.

Рисунок 2. Цифровая зрелость органов государственной власти

субъектов РФ в 2024 г., %

Источник: составлено авторами по данным [6].

В Российской Федерации с 2021 года составляется рейтинг региональных руководителей цифровой трансформации (РРЦТ). Количество показателей, применяемых для определения рейтинга РРЦТ постоянно увеличивается. В 2021 году методика рейтинга РРЦТ включала 5 показателей, в 2023 году – 12, в 2024 году - 20 показателей (одним из которых является «цифровая зрелость»). По итогам 2024 года лидерами рейтинга РРЦТ стали: Белгородская область, Республика Татарстан и Ямало-Ненецкий автономный округ.

В 2023 году Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ представил оценку индекса интеллектуальной зрелости регионов [15]. Индекс был определен с помощью анкетирования исполнительных органов власти 89 субъектов РФ, включая новые регионы. Оценка проводилась на основе 11 групп показателей, отражающих различные аспекты развития искусственного интеллекта (ИИ). Среди показателей: эффекты от применения ИИ, состояние инфраструктуры и доступность данных, необходимых для использования ИИ, наличие кадров и компетенций в сфере ИИ. По результатам оценки лидерами по уровню зрелости ИИ стали Москва, Московская область и Ханты-Мансийский автономный округ, занявшие первые три строчки рейтинга.

В отечественной литературе представлены различные подходы к оценке индекса цифровизации российских регионов.

Существующие методики оценки цифровой зрелости субъектов Российской Федерации можно классифицировать по различным критериям, в том числе, по используемым индикаторам и степени детализации анализа.

Наибольшее распространение получили методики, основанные на расчете интегрального показателя (индекса) цифровой зрелости путем агрегирования набора индикаторов, по которым можно судить о степени цифрового развития региона в различных аспектах. Например, методика определения индекса цифровизации российских регионов, разработанная Кауровой О.В. с соавторами, которая охватывает 48 индикаторов [7]. Данные показатели сформированы по трем категориям, таким как: восприятие процессов цифровой трансформации, готовность цифровой среды и эффекты цифровой трансформации. Данная методика позволяет проводить сравнительный анализ между регионами, а также индивидуальный анализ по выделенным индекс-компонентам, который можно использовать при разработке политики в области цифровизации региона.

Особого внимания заслуживает методика, разработанная Вереникиным А.О. и Вереникиной А. Ю., позволяющая определить наиболее эффективные стратегии цифровой трансформации регионов [5]. Данная методика предусматривает две группы входных показателей: уровень цифровизации региона (оценивается по 18 индикаторам); уровень социально-экономического развития региона (оценивается по 20 индикаторам). Выходными данными модели стали 43 индикатора, отражающие достижение целей, сформулированных в региональных стратегиях цифровой трансформации. Результатом применения данной методики стало выделение пяти групп регионов, ранжированных по степени снижения вероятности достижения плановых показателей цифровизации.

В работе Логачевой Н.А. представлен системный подход к определению факторов, влияющих на цифровую трансформацию [12]. В рамках данного подхода выделяются пять категорий факторов, определяющих уровень цифровой зрелости региона:

1) политические факторы характеризуют степень нормативно-правового регулирования процессов цифровизации и применения отечественного программного обеспечения;

2) экономические факторы отражают объем финансовой поддержки государства в различных отраслях экономики, а также наличие программ, направленных на повышение цифровой грамотности населения;

3) социальные факторы определяют уровень развития цифровых компетенций;

4) технологические факторы учитывают наличие специализированных центров цифровой трансформации;

5) факторы цифровой инфраструктуры отражают наличие центров сбора, преобразования и хранения информации, центров передачи информации, информационно-телекоммуникационных технологий и программного обеспечения.

Кроме того, следует отметить методику оценки цифровой специализации регионов, разработанную Брянцевой О.С. [4]. Данная методика использует соотношение доли занятости в регионе по отраслям информационных технологий и долей региона в стране по всем отраслям экономики. Такой подход позволяет выявить регионы, специализирующиеся на конкретных отраслях информационных технологий.

В научной литературе также представлены комбинированные методики оценки цифровой зрелости регионов, использующие различные подходы, включая индексный метод и экспертные оценки. Такие методики позволяют объективно и всесторонне определить уровень цифрового развития.

Проведенное исследование показало, что требуется комплексный подход к оценке цифровой зрелости региона, который учитывает различные аспекты цифрового развития региона, включая развитие цифровой инфраструктуры, цифровые компетенции населения, инвестирование в цифровые технологии, а также степень внедрения и использования цифровых технологий в государственном управлении и ключевых отраслях экономики на региональном уровне.

Анализ результатов нейросетевого моделирования цифровой зрелости регионов Российской Федерации

Для анализа цифровой зрелости регионов Российской Федерации в процессе разработки нейросетевой модели использовались данные за 2023 год, охватывающие 85 субъектов Российской Федерации. Эти данные были получены из официальных источников, представленных Федеральной службой государственной статистики [20]:

П1 - затраты на внедрение и использование цифровых технологий в 2023 г., тыс. руб.

П2 - число организаций по направлениям использования технологий сбора, обработки и анализа больших данных за 2023 год, ед.

П3 - число организаций по направлениям использования технологий искусственного интеллекта в 2023 году, ед.

П4 - число организаций по направлениям использования «облачных» сервисов за 2023 год, ед.

Данные были взяты за 2023 год, так как на настоящий момент времени еще не полностью сформирована статистическая отчетность по данным за 2024 год.

Все параметры – входные, на выходе получаем карту Кохонена, ячейки которой свидетельствуют об уровне цифровой зрелости того или иного региона.

Первым шагом анализа выступает определение статистических характеристик исходных данных, представленных в табл.1

Таблица 1

Статистические характеристики распределения регионов по показателям П1-П4

На основании результата статистических данных перед проведением нейросетевого анализа следует отметить некоторые особенности регионов. Так, по показателю П1 худшее значение имеет Республика Калмыкия; по показателям П2, П3 отстает Ненецкий автономный округ (Архангельская область), а по показателю П4 – Чукотский автономный округ.

На втором шаге с использованием аналитического пакета Deductor Academic строится самоорганизующаяся карта Кохонена, причем все показатели П1-П4 являются входными, а результатом анализа являются кластеры, характеризующие цифровую зрелость регионов (рис.3).

Рисунок 3. Кластеризация регионов по уровню цифровой зрелости

Составлено авторами

Далее в табл.2 представим данные, полученные по результатам проведенного нейросетевого анализа, на основе методики, представленной в [11].

Таблица 2

Статистические значения П1-П4 в кластерах 1-4

на основе данных www.gks.ru [20]

Состав кластеров

Далее необходимо выделить состав и структуру кластеров. Всего в кластеры попало 85 регионов. Причем, в исследовании не учитывались «новые регионы РФ», такие как: ДНР, ЛНР, Херсонская и Запорожская области, так как по ним на данный момент времени не сформирована необходимая статистическая база для анализа.

На рис.4 приведен состав каждого из анализируемых кластеров, составленных по принципу возрастания уровня цифровой зрелости.

Рисунок 4. Состав получившихся кластеров по уровню цифровой

зрелости региона

Составлено авторами

На рис.5 представлено процентное соотношение получившихся кластеров.

Рисунок 5. Процентное соотношение кластеров в 2023 году

Составлено авторами

На основании полученных в результате нейросетевого анализа данных можно сделать следующие выводы:

1. В кластере 1 (63 региона РФ) значения П1-П4 меньше, чем в кластере 2 и, соответственно, также в кластерах 3 и 4. Это отстающие регионы в области цифровой трансформации. На основе проведенного нейросетевого анализа можно сделать вывод о том, что подавляющее число российских регионов пока еще не достигло необходимого уровня цифровой зрелости, что заставляет задуматься о мерах поддержки таких регионов и плане мероприятий по сокращению разрыва между регионами-лидерами и отстающими регионами.

2. В кластере 2 (16 регионов РФ) Значения П1-П4 меньше, чем для регионов кластера 3, но больше, чем значения для кластера 1. Золотая середина. Регионы, попавшие во второй кластер, превосходят по уровню цифровой зрелости регионы первого кластера, но оказываются, все еще далеки, до цифровых лидеров.

3. В Кластере 3 (4 региона РФ) значения П1-П4 меньше, чем в лидирующей группе кластера 4, но больше, чем значения в кластерах 1 и 2. Вице-лидеры. Регионы третьего кластера находятся ближе к цифровым лидерам, чем регионы первого и второго кластеров, однако все еще уступают показателям регионов-лидеров. Требуется дальнейшее развитие информационной и телекоммуникационной инфраструктуры в данных регионах.

4. В кластере 4 (2 региона РФ) по показателям П1-П3 лидирует Москва, а по показателю П4 лидирует Московская область. Московская область превосходит по показателям П1-П3 средние значения по РФ. Регионы, входящие в четвертый кластер, являются наиболее «продвинутыми» в плане цифровой зрелости. Для регионов данной группы характерными являются высокие значения всех показателей П1-П4. Для представителей этой группы рекомендуется не сбавлять темпов своего развития, также в данных регионах возможно проведение «пилотных проектов» по развитию новых информационных и телекоммуникационных технологий, цифровых решений и методов искусственного интеллекта.

Заключение

Результаты проведенного анализа указывают на существенный дисбаланс в уровне цифровой зрелости между различными регионами Российской Федерации. Наряду с регионами, демонстрирующими высокий уровень цифровизации, существует значительное количество субъектов РФ, где этот показатель остается относительно низким. При этом лидирующие регионы, как правило, отличаются более развитой цифровой инфраструктурой и значительными объемами инвестиций, направленных в сектор цифровых технологий [19]. Наибольшей цифровой зрелостью обладают г. Москва и Московская область, то есть эти регионы можно считать регионами-лидерами и регионами-эталонами относительно регионов, которые попали в другие кластеры.

Оценка распределения регионов по кластерам позволяет сделать вывод необходимости разработки мер по совершенствованию цифровой трансформации регионов, направленных на уменьшение дифференциации между регионами по уровню цифровой зрелости, что приведет к повышению сбалансированности научно-технологического и экономического развития Российской Федерации.

На основании полученного распределения регионов по кластерам авторами предлагается следующая совокупность мер, уменьшающих цифровую дифференциацию между регионами-лидерами и отстающими регионами, с учетом предложений, представленных в [22]:

1. Для успешного функционирования цифровых технологий и применения методов искусственного интеллекта требуется регулярно обновлять основные фонды;

2. Для того чтобы увеличить цифровую зрелость региона, требуется подготовка, привлечение и удержание в регионе кадров для цифровой экономики;

3. Предоставление льготных условий для кредитования;

4. Развитие инфраструктуры цифровой экономики;

5.Управление миграционной политикой (ограничения притока человеческих ресурсов с низкой квалификацией);

6. Создание и дальнейшая поддержка системообразующих предприятий для цифровой экономики.

7. Повышение грамотности населения в области использования цифровых технологий.

Полученные в ходе исследования данные могут быть эффективно использованы при разработке стратегий цифровой трансформации для отдельных регионов. Ключевым аспектом является распределение субъектов Российской Федерации по кластерам, что позволяет адаптировать стратегии к специфическим условиям каждой группы регионов.

[1] Указ Президента РФ от 07.05.2024 № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». Консультант Плюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 17.03.2025).

[2] Указ Президента РФ от 07.05.2024 № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». Консультант Плюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 17.03.2025).

[3] Указ Президента РФ от 28.11.2024 № 1014 «Об оценке эффективности деятельности высших должностных лиц субъектов Российской Федерации и деятельности исполнительных органов субъектов Российской Федерации». Консультант Плюс. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru. (дата обращения: 17.03.2025).