Разработка интегрального показателя для оценки уровня цифровизации регионов

Артем Иващенко

Разработка интегрального показателя для оценки уровня цифровизации регионов

Цель исследования заключалась в применении интегрального показателя оценки уровня цифровизации регионов на основе существующих индикаторов. В соответствии с поставленными задачами, был произведен обзор информационных источников, касающихся цифровой трансформации, индексов цифровизации и цифровых барьеров. Сделан вывод о широком спектре факторов, влияющих на барьеры перед цифровизацией и о схожести мнений авторов, касаемо разницы темпов развития новых технологий и адаптации организаций к изменениям, сопутствующим процессу развития информационно-коммуникационных технологий. Отмечается, что цифровая трансформация является катализирующим фактором к волне инноваций в бизнес-моделях и бизнес-процессах, которая может представлять угрозу выживания организации, вследствие чего, определение степени лояльности внешней среды можно считать важным фактором, обеспечивающим существование организаций. Определены 8 принципов системного подхода, на основе которых сформулированы требования к интегральному показателю оценки уровня цифровизации регионов. В соответствии с выделенными принципами, сформированы эндогенные показатели, показатели второго и третьего уровней, и, непосредственно, интегральный показатель оценки уровня цифровизации. Для каждого из эндогенных показателей было произведено соотнесение с показателями из открытых источников. Проведен анализ нового интегрального показателя на соответствие выделенным принципам системного подхода. При расчете эндогенного показателя, отражающего способности населения к переобучению, использован метод нечетких множеств. Индекс дохода и индекс ожидаемой продолжительности жизни рассчитаны с применением метода линейного масштабирования. Произведено апробирование интегрального показателя оценки уровня цифровизации регионов на материалах Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Результаты работы апробированы, в том числе, в научной публикации: Козлов А. В., Тесля А. Б., Иващенко А. А. Формирование системы индикаторов для мониторинга процессов цифровизации национальной экономики // Известия ВУЗов. 2021. № 1. С. 97-107. Представлена характеристика уровня цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области с выделением аспектов, связанных с низкими значениями некоторых внутренних показателей интегрального показателя. Определены возможные направления использования предлагаемого показателя, как на региональном уровне, так и отдельными субъектами хозяйственной деятельности для выработки стратегии развития.

Экономика и экономические науки

Диссертации

Вуз: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет (ФГБОУ ВПО «СПбГПУ»)

ID: 60db783be4dde5000191eb75

UUID: 69475bb0-bb40-0139-375e-0242ac180005

Язык: Русский

Опубликовано: больше 3 лет назад

Просмотры: 18

10.36

Артем Иващенко

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет (ФГБОУ ВПО «СПбГПУ»)

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 1,5 МБ

Поделиться работой

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли Высшая школа управления и бизнеса Работа допущена к защите Директор Высшей школы бизнеса управления ________________ И.В. Ильин «____» ____________ 2021 г. ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ РАЗРАБОТКА ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ РЕГИОНОВ по направлению подготовки 38.04.02 «Менеджмент» (код и наименование направления подготовки) направленность (профиль) 38.04.02_25 «Менеджмент высокотехнологичных производств» (код и наименование направленности (профиля) образовательной программы) Выполнил студент гр. 3743802/92501 А. А. Иващенко Научный руководитель доцент ВШУБ, канд. экон. наук, доцент А. Б. Тесля Консультант по нормоконтролю А. М. Смирнова Санкт-Петербург 2021 и

Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University Institute of Industrial Management, Economics and Trade Graduate School of Management and Business The work is admitted to defend Head of the Graduate School of Management and Business __________________ I. V. Ilin «____» ____________ 2021 GRADUATE QUALIFICATION PAPER MASTER’S DISSERTATION THE DEVELOPMENT OF INTEGRATED INDEX TO EVALUATE THE DIGITALIZATION LEVEL OF REGIONS Field of study 38.04.02 «Management» (code and name) Educational program 38.04.02_25 «Management of High-Tech Industries» (code and name) Сompleted by student gr. 3743802/92501 A. A. Ivashchenko Scientific Supervisor Associate Professor at the GSMB, Cand. Sc. (Economics), Associate Prof. A. B. Teslya Consultant for standards compliance A. M. Smirnova St. Petersburg 2021

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕТРА ВЕЛИКОГО Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли Высшая школа управления и бизнеса УТВЕРЖДАЮ Директор Высшей школы бизнеса управления и ______________ И.В. Ильин «____» ____________ 2021 г. ЗАДАНИЕ на выполнение выпускной квалификационной работы студенту Иващенко Артему Александровичу, гр. 3743802/92501 1. Тема работы: Разработка интегрального показателя для оценки уровня цифровизации регионов. 2. Срок сдачи студентом законченной работы: «29» мая 2021 г. 3. Исходные данные по работе: отечественная и зарубежная научная литература по теме исследования, статистические данные, открытые источники. 4. Содержание работы (перечень подлежащих разработке вопросов): 1. Аналитический обзор научных и информационных источников по теме исследования. 2. Сравнительный анализ подходов к измерению уровня цифровизации. 3. Выявление показателей для оценки уровня цифровизации регионов. 4. Оценка уровня цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области при помощи нового интегрального показателя. 5. Перечень графического материала: 1. Индексы оценки готовности экономики к цифровой трансформации. 2. Определение уровня цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области. 6. Консультанты по работе: отсутствуют. 7. Дата выдачи задания «26» апреля 2021 г. Руководитель ВКР ______________ А. Б. Тесля

Задание принял к исполнению «26» апреля 2021 г. Обучающийся ______________ А. А. Иващенко Консультант по нормоконтролю ______________ А. М. Смирнова ____________________________________________________________ Заполняется нормоконтролером: Нормоконтроль _________________________ Дата прохождения нормоконтроля «____» ______________ 2021 г.

РЕФЕРАТ На 100 с., 9 рисунков, 21 таблица, 7 приложений. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ИНТЕГРАЛЬНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ, ИНДЕКС, ВНЕШНЯЯ СРЕДА. Тема выпускной квалификационной работы магистра: «Разработка интегрального показателя для оценки уровня цифровизации регионов». Цель исследования – формирование интегрального показателя оценки уровня цифровизации регионов. Объект исследования: уровень цифровизации регионов. Предмет исследования: оценка уровня цифровизации регионов. Методы исследования: методы анализа и синтеза, обобщения и аналогии, научной абстракции, методы сравнительного анализа, табличный метод представления и обработки информации, метод линейного масштабирования, метод нечетких множеств. Основные результаты исследования: - выделены принципы оценки интегрального показателя цифровой готовности; предложена структура интегрального показателя, индикаторы для формирования интегрального показателя оценки уровня цифровизации региона; - проведены расчеты уровня цифровизации для СанктПетербурга и Ленинградской области, сформированы рекомендации. Область применения результатов ВКР: - использование результатов оценки для разработки мероприятий по совершенствованию цифровой инфраструктуры региона; - оценка лояльности внешней среды при разработке стратегии развития организации. Научная новизна: предложен новый интегральный показатель оценки уровня цифровизации регионов, учитывающий составляющие индекса человеческого развития, в т.ч. способности населения к переобучению. Выводы. Задачи диссертационного исследования решены, цель достигнута, определена область применения результатов. Полученные результаты обладают признаками научной новины. Обоснованы перспективы и направления дальнейшего исследования.

ABSTRACT 100 pages, 9 figures, 21 tables, 7 appendices. KEY WORDS: INTEGRATED INDEX, DIGITALIZATION OF REGIONS, INDEX, EXTERNAL ENVIRONMENT. The title of the master graduate qualification work: «The development of integrated index to evaluate the digitalization level of regions». The aim of the study is to develop the integrated index evaluating the digitalization level of regions. Research object: the digitalization level of regions. Research subject: the evaluation of the digitalization level of regions. Research methods: analysis and synthesis methods, analogies and generalizations methods, scientific abstraction methods, comparative analysis method, table procedure method, linear scaling method, fuzzy sets method. The main results of the study: - allocating principles for the integrated index of digitalization; - offering the structure of the integrated index and the indicators forming the integrated index evaluating the digitalization process of regions; - calculating the digitalization level for Saint Petersburg and the Leningrad Region followed by offered recommendations. Application field: - using calculations data for the development of the particular measures to improve the digital infrastructure of region; - evaluating the external environment conditions for organizations fabricating the development strategy. The scientific novelty of the study: offering of the new integrated index to evaluate the digitalization level of regions using human development index components including population re-education capability. Conclusions. The tasks of the master’s dissertation are solved, the goal is achieved, and the scope of application of the results is determined. The results obtained show sighs of scientific novelty. The directions of further research are defined.

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ ................................................................................................. 8 1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР НАУЧНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ..................................... 11 1.1 Цифровая трансформация, индексы цифровизации и цифровые барьеры в работах исследователей США, стран Европы и Азии ......... 11 1.2 Исследования, связанные с измерением степени цифровизации в Российской Федерации ............................................................................ 14 1.3 Классификация барьеров на пути к цифровой трансформации. Методы исследования цифровых барьеров ............................................ 18 2 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К ИЗМЕРЕНИЮ СТЕПЕНИ ЦИФРОВИЗАЦИИ................................................................ 25 2.1 Проблема оценки степени цифровизации экономики ..................... 25 2.2 Подходы к определению показателей цифровизации экономики в зарубежных странах и в России .............................................................. 27 2.3 Сравнительная характеристика существующих индексов оценки цифровизации............................................................................................ 41 3 ФОРМИРОВАНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ НОВОГО ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ РЕГИОНОВ ............................................................................................... 53 3.1 Выявление составляющих для оценки уровня цифровизации регионов..................................................................................................... 53 3.2 Оценка уровня цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области при помощи нового интегрального показателя ....................... 63 ЗАКЛЮЧЕНИЕ......................................................................................... 77 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ................................ 79 ПРИЛОЖЕНИЯ ........................................................................................ 86 7

ВВЕДЕНИЕ Актуальность выбранной темы исследования обусловлена высокой степенью роста цифровизации организаций, измерение которого, на региональном уровне, позволит определить барьеры, заслуживающие детальной проработки при адаптации организаций, функционирующих внутри субъекта страны, к новым экономическим условиям. Создание нового интегрального показателя для оценки уровня цифровизации регионов также позволит наглядно представить степень инвестиционной привлекательности отдельно взятых субъектов Российской Федерации. Недостаточная или некорректная проработка данного вопроса может привести к формированию ошибочных выводов о цифровом потенциале субъекта Российской Федерации, вследствие чего, возможны затруднения при выявлении и устранении возникающих барьеров, с которыми сталкивается региональная экономика при переходе к новому уровню функционирования. Практически все предприятия проходят через изменение функционирования в соответствии с ростом технического прогресса и открытием новых возможностей вычислительной техники, появлением нового и усовершенствованием старого программного обеспечения. Всё это поднимает вопрос о необходимости быстрой и качественной адаптации процессов, происходящих внутри организаций, для взаимодействия с постоянно изменяющимися условиями внешней среды. Исследования в области цифровых барьеров проводили следующие авторы: Дайк Я., Хилберт М., Димаггио П., Харгиттай Е., Жанг Б., Жин З., Пенг З., Гудкова Т. В., Бойко И. П., Евневич М. А., Гилева Т. А., Галимова М. П., Мещеряков Д. А., Ходковская Ю. В., Стояльцева А. А., Афонасова М. А. и др. Среди авторов, затрагивающих проблему готовности регионов к участию в цифровой экономике, можно выделить следующих: Бакуменко Л. П., Костромина Е. В., Азаренко Н. Ю., Михеенко О. В., Архипова М. Ю., Сиротин В. П., Козлов А. В., Каньковская А. Р., Тесля А. Б., Диденко Н. И., Скрипнюк Д. Ф., Кобылинский В. В., Кох Л. В., Кох Ю. В. и др. Цель работы – формирование интегрального показателя оценки уровня цифровизации регионов, соотвествующего выделенным принципам. Для достижения цели исследования необходимо последовательно решить следующие задачи: 8

1. Провести сравнительный анализ индикаторов, использующихся отечественными и зарубежными исследователями для оценки цифровой готовности регионов. 2. Произвести классификацию барьеров к цифровой трансформации организаций. 3. Определить принципы оценки интегрального показателя, характеризующего уровень цифровой готовности для регионов Российской Федерации. 4. Предложить структуру и составляющие для расчета интегрального показателя, соответствующего выделенным принципам. 5. Предложить комплекс индикаторов, формирующих интегральный показатель оценки уровня цифровизации регионов. 6. Провести апробацию расчета предложенного интегрального показателя для Санкт-Петербурга и Ленинградской области. 7. Определить направление дальнейших исследований. Объект исследования – уровень цифровизации регионов. Предмет исследования – оценка уровня цифровизации регионов. В работе использованы методы анализа и синтеза, методы обобщения и аналогии, методы научной абстракции, методы сравнительного анализа, табличный метод представления и обработки информации, метод линейного масштабирования, метод нечетких множеств. Гипотеза исследования – интегральный показатель, сформированный с учетом принципов, характеристик и предложенной новой системой индикаторов, рассчитанный с использованием метода нечетких множеств, может быть предложен для определения готовности к цифровой трансформации регионов. В качестве теоретической базы исследования использовались следующие источники: научная литература, методологии, журналы, аналитические веб-сайты и статистические базы данных. Научная новизна исследования состоит в создании нового интегрального показателя для оценки уровня цифровизации регионов с использованием составляющих индекса человеческого развития в качестве эндогенных переменных и применением метода нечетких множеств для расчета фактора уровня цифровой грамотности населения. Практическая значимость работы состоит в следующем: - возможно использование результатов оценки для разработки региональными органами управления мероприятий по совершенствованию цифровой инфраструктуры региона, 9

- проведение сравнительного анализа уровня цифровизации регионов и разработки стратегии развития регионов; - проведение организаций оценки лояльности внешней среды при разработке стратегии развития. Результаты исследования были апробированы в журнале «Известия высших учебных заведений», а также на материалах СанктПетербурга и Ленинградской области. 10

1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР НАУЧНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 1.1 Цифровая трансформация, индексы цифровизации и цифровые барьеры в работах исследователей США, стран Европы и Азии Цифровизация представляет собой использование в работе организации цифровых ресурсов. Применение цифровых технологий является одним из главных приоритетов для руководителей предприятий, так как повышает производительность компании. Под цифровыми технологиями следует понимать соответствующие технологии, связанные с созданием, сбором, обработкой, хранением и передачей информации. Цифровизация касается всей системы информационного обеспечения экономических процессов на предприятии. В условиях цифровизации перед управленческим персоналом организации ставятся более сложные задачи, меняются принципы управления организацией. К управленческому персоналу может переходить часть функций, связанных с информационными технологиями. В результате в период цифровизации процесс управления предприятием предъявляет к руководству повышенные требования к профессиональным знаниям, умениям и навыкам как в области управления, так и в области информационных технологий [1]. При исследовании проблемы интеграции новых технологий в предприятия часто вводится понятие так называемого цифрового барьера, который может возникать у сотрудников при переходе организации к новому виду функционирования. Определение цифровых барьеров (англ. Digital divide) раскрыто в научной работе Яна ван Дайка [2], профессора нидерландского университета Твенте. Рассматриваемая статья имеет название «Исследования в области цифровых барьеров, достижения и недостатки». В научной работе проведен анализ того, как менялись исследования цифровых барьеров во времени и как изменилась их дефиниция в период 1990-2005 гг. Также в работе содержится подведение итогов и анализ большинства исследований цифровых барьеров с 2000 по 2005 гг. Суть исследования заключается в попытке найти ответы на три, поставленных автором, вопроса: 1. Какой тип неравенства подразумевается концепцией цифровых барьеров? 11

2. В чем отличие ограниченности доступа к современным технологиям от других ограниченных материальных и нематериальных ресурсов? 3. Существуют ли новые типы неравенства в современном информационном обществе? В процессе ответа на вышеназванные вопросы, Ян ван Дайк приходит к выводу о том, что концепция и определения цифровых барьеров сильно изменилась. Если раньше цифровые барьеры подразумевали только разделение на имеющих и не имеющих доступ к современным технологиям людей, то в современных исследованиях сама суть определения претерпела изменения. В отличие от 1990-х годов, цифровые барьеры подразумевают уже не ограниченность физического доступа к интернету и другим технологиям. Сейчас само понятие «цифровой барьер» означает отсутствие мотивации, либо навыков, нужных для использования технологий. В статье, Б. Чжаня [3] подготовленной к конференции под названием «Beyond the boundaries: Challenges for business, policy and society», вводятся такие термины как Digital Literacy (цифровая грамотность) и Digital Experience (цифровой опыт или цифровые навыки). Экономика и общество находятся на этапе, при котором физическая доступность новых технологий больше не является проблемой. По этой причине рекомендуется обратить внимание на аспект цифровой грамотности и развитие цифровых навыков. Работа Мартина Хилберта [4] содержит эмпирические исследования цифровых барьеров. На основании исследований сделан вывод о том, что в эпоху цифровых технологий темпы глобального и международного неравенства доступа к информационным и коммуникационным ресурсам сначала сильно возрастали, и только недавно начали снижаться. Это говорит о том, что цифровые барьеры сейчас находятся на второй стадии развития, базирующейся на стандартизации технических устройств. Научная работа исследователей Принстонского университета, называющаяся «От цифровых барьеров к цифровому неравенству» [5], призывает переключить внимание от цифровых барьеров, подразумевающих только двустороннее разделение (человек либо имеет доступ к новым технологиям, либо не имеет), перейдя к проблеме цифрового неравенства, которое учитывает различия между людьми, у которых есть формальный доступ в интернет. В докладе Совета экономических консультантов при президенте США за июль 2015 года [6] приводится картография цифровых барьеров в Америке. Ученые отмечают, что, несмотря на все 12

преимущества технологической революции, миллионы американцев до сих пор не пользуются компьютерами на регулярной основе. Подчеркивается, что проблема цифровых барьеров в основном связана с пожилыми и малообразованными людьми. Кроме того, проблема затрагивает сельскую местность. У живущих там людей меньший диапазон выбора интернет-провайдеров и, как правило, ниже скорость интернета. Одной из самых новых работ, посвященных исследованию цифровых барьеров является статья 2018 года, написанная южнокорейскими исследователями: «Преодоление цифрового барьера: цифровая экономика становится преимуществом для всего общества» [3]. Отмечается колоссальное влияние на современную экономику и общество новейших информационных технологий, таких как «Большие данные», искусственный интеллект, система контроля промышленного оборудования через интернет, «облачные» вычисления. В работе предлагаются возможные решения таких проблем как «недостаток информации», «разделение по знаниям» и «разделение бедных и богатых». Вводятся такие термины как Digital Literacy (цифровая грамотность) и Digital Experience (цифровой опыт или цифровые навыки). Экономика и общество находятся на этапе, при котором физическая доступность новых технологий больше не является проблемой. По этой причине рекомендуется обратить внимание на аспект цифровой грамотности и развитие цифровых навыков. Студенты Стэндфордского университета провели своё исследование [7] цифровых барьеров и выявили дополнительные закономерности и особенности проблемы. В частности, описана зависимость от этнической принадлежности в отношении использования современных технологий (отражено в графике на рисунке 1). Некоторые новостные и исследовательские источники также упоминают проблему цифровых барьеров в своих статьях и работах. Так, Майкл Робб [8], в своём интервью U.S. News, отмечает важность улучшения качества использования интернет-ресурсов. Портал центра исследования Pew Research Center рассуждает о вопросе использования современных источников получения информации [9]. Подчеркивается до сих пор существующая разница в использовании интернета между городскими и сельскими районами США. Также имеет место рассуждение на тему того, почему 10% американцев до сих пор не пользуются интернетом [10]. 13

Статья «Seven Bridges Over the Global Digital Divide» [11] добавляет в классификацию еще несколько причин возникновения цифровых барьеров. Эти причины в статье названы «мостами». В разделе 2.2 настоящей работы приведено их описание и результаты. В работе “The Global Digital Divide – Within and Between Countries” [12] поднимается проблема цифровых барьеров в разных странах и между странами. Доклад Министерства торговли США [13] можно считать одним из крупнейших из найденных источников информации по рассматриваемой проблеме. В докладе представлено исследование использования домохозяйствами США телефонов, компьютеров и интернета. Проведенный разбор описанных источников, на предмет выявления изменений в формировании понятийного аппарата и самой сути цифровых барьеров, позволяет говорить о достаточно широком спектре факторов, влияющих на барьеры перед цифровизацией, и умеренной вариативности того, что именно подразумевается под рассматриваемым понятием. Стоит отметить, что современные авторы, в большинстве своем, сходятся во мнении о разнице в темпах развития новых технологий и адаптации отдельных людей и, как следствие, организаций в целом, к изменениям, которые сопутствуют развитию цифровых технологий. 1.2 Исследования, связанные с измерением степени цифровизации в Российской Федерации Число российских научных работ, посвященных способам оценки цифровизации экономики относительно невелико. Большое количество исследований связано с анализом процессов цифровой трансформацией предприятий [14, 15, 16, 17] или цифровыми барьерами [18, 19, 20], препятствующими проникновению информационно-коммуникационных технологий в различные сферы экономики. Такие работы, как правило, не затрагивают проблему оценки уровня цифровизации из-за довольно узкой специфики, либо затрагивают ее недостаточно подробно [21, 22]. Среди российских исследований можно отметить Рейтинг готовности отраслей к цифровой экономике [23], содержащий 22 показателя, объединяемых в 3 субиндекса: обеспеченность оборудованием; программное обеспечение; кадровый потенциал отраслей. Методика учитывает как ресурсы, так и возможности предприятия для перехода к цифровой экономике. 14

В российском научном сегменте существуют исследования, предлагающие свои методы оценивания цифровой готовности, при этом внимание уделяется оценке готовности к цифровой трансформации регионов. Так, Н. Ю. Азаренко и О. В. Михеенко [24] рассматривая проблемы оценки готовности региональной инфраструктуры к формированию и развитию цифровой экономики предполагают использовать показатели объема затрат на информационно-коммуникационные технологии в отдельно взятом регионе. М. Ю. Архипова и В. П. Сиротина [25], Л. П. Бакуменко и Е. В. Костромина [22] предлагают к использованию статистические методы и новые показатели для оценки степени готовности регионов к использованию цифровых технологий. Козлов А.В. и др. в работе [26] предлагают рассчитать Индекс развития региональной цифровой инфраструктуры, с выделением двух групп показателей. Показатели первой группы характеризуют инфраструктуру и технические предпосылки для формирования цифровой экономики в регионе, вторая группа показателей отражает реальную способность регионального бизнеса использовать информационнокоммуникационные технологии и программное обеспечение. Подобный подход может быть расширен, и использован не только для оценки инфраструктцры региона, но и страны в целом. Архипова М. Ю., Сиротин В. П. анализируя вопросы цифрового неравенства регионов России, предлагают методику классификации регионов по уровню доступа к информационнокоммуникационным технологиям [27]. Новую рейтинговую систему оценки развития цифровой экономики, включающая 22 показателя, объединенных в 5 групп. Многие исследователи, например, [28], отмечают отсутствие общепризнанных универсальных показателей и методов для оценки экономики в сфере цифровизации. Отметим, что иностранные исследователи в большей степени ориентированы на анализ межстрановых различий, в то время, как российские больше внимания уделяют оценке готовности регионов к внедрению цифровых технологий. Это объяснимо, так как дифференциация готовности к цифровизации в регионах России велика. Анализируя подходы к измерению цифровой экономики [29] подчеркивают важность создания не только новых глобальных индексов цифровой экономики, но и индексов, оценивающих цифровизацию отдельных отраслей экономики и сферы услуг, отдельных видов деятельности. Статья экономического научного журнала «Вектор экономики» под названием «Проблемы формирования цифровых 15

компетенций персонала промышленных предприятий в условиях перехода к индустрии 4.0» [30] описывает проблемы формирования барьеров на пути цифровой трансформации промышленности. Выявлено, что возникновение барьеров при формировании цифровых компетенций сотрудников в будущей индустрии 4.0 является одной из важнейших проблем на текущий момент времени [31]. О цифровой трансформации российских предприятий говорится в статье, посвященной анализу организационных драйверов и барьеров [18]. Сделан вывод, что организации в России в своем большинстве не готовы к прорывной цифровизации. Причиной этому могут послужить разногласия стратегических целей и текущих задач фирм, а также их неготовность к принятию инноваций. В научной статье, посвященной барьерам внедрения цифровых технологий в нефтегазовый бизнес [21], раскрыты основные тенденции развития цифровизации сектора экономики нефти и газа зарубежных стран, проанализирован положительный опыт внедрения цифровых технологий в управление нефтегазовыми компаниями. Определено, что перевод нефтегазового сектора в цифровой формат служит мощным толчком для повышения эффективности экономики Российской Федерации. Определены барьеры роста нефтегазовой отрасли России в условиях цифровой экономики и предложены рекомендации для оцифрования нефтегазовой отрасли РФ условиях современного экономического состояния. Работа А. Горшенина [32] рассматривает примеры различных нефинансовых барьеров, препятствующих эффективному развитию молодежи в научной и образовательной сферах. Предлагаются концептуальные способы преодоления подобных барьеров за счет создания и развития сервисов платформ цифровой экономики. В описании барьеров, сдерживающих развитие цифровой экономики на территории муниципальных образований [19], говорится о том, что преодолению барьеров, сдерживающих развитие цифровой экономики России, регионах и на территории муниципальных образований, будет способствовать реализация базовых направлений цифровой экономики, определенных программой «Цифровая экономика Российской Федерации». В качестве базовых направлений определены следующие: нормативное государственное регулирование; кадры и образование; формирование исследовательских компетенций и технологических заделов; создание «умных городов»; информационная инфраструктура и информационная безопасность. Работы М. А. Афонасовой [33] и А. В. Кешелавы [34] рассматривают основные барьеры и ограничения на пути 16

цифровизации экономики российских регионов. Особое внимание уделяется рассмотрению проблем, с которыми сталкиваются регионы в процессе осуществления реформ и которые препятствуют переходу к цифровой экономике. В исследованиях под названием «Цифровая грамотность для экономики будущего» [35] и «Барьеры цифровой трансформации и пути их преодоления» [36] описаны барьеры, тормозящие цифровизацию экономики и бизнеса. Отмечается, что на российском рынке уже есть несколько успешных примеров того, как компании решают эту проблему, инвестируя в обучение реальных и потенциальных работников. Остальные проблемы сводятся к преодолению технологического наследия прошлых лет и несовершенству инфраструктуры компаний. В статьях, написанных С. А. Стрижовым [37] поднимается проблема развития цифровой экономики в стране и сопутствующим этому процессу барьерам и рискам. Автор высказывает предложения по разработке государственной программы, включающей меры по адресной и целевой материальной поддержке малоимущих слоев населения, направленной на создание цифровой инфраструктуры домохозяйств во всех регионах страны, а также по повышению уровня цифровой грамотности населения [38]. В аналитическом докладе «Барьеры в развитии цифровой экономики в субъектах Российской Федерации» [39] приведены результаты анализа барьеров развития цифровой экономики в субъектах Российской Федерации. Для формирования доклада Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации провел опрос региональных органов исполнительной власти Российской Федерации. Были заданы вопросы об имеющихся в регионах проблемах в реализации проектов по разработке и внедрении цифровых технологий и развитии цифровой экономики в целом. Можно отметить, что исследования цифровых барьеров в зарубежной науке начали появляться гораздо раньше, чем в России. Периодом начала исследований в США и странах Европы можно считать конец 1980-х годов и начало 1990-х годов. С того момента, как начали проводиться исследования, заметно, как изменилось понимание и представление цифровых барьеров. Отечественные источники в большинстве своём берут своё начало от 2010-х годов и опираются в части определения цифровых барьеров на работы зарубежных авторов, написанных с 2000 года. Разница зарубежных и отечественных источников заключается в том, что первые ставят перед собой задачу определить цифровые барьеры в целом, а вторые касаются в 17

большинстве случаев перехода экономики в цифровой вид, стараясь найти пути решения и преодоления цифровых барьеров в отношении перехода организаций к индустрии 4.0 и компетенций сотрудников. Проведя анализ источников, затрагивающих проблему цифровых барьеров, можно сделать вывод о том, что у исследователей в этой области на текущий момент времени схожи мнения по поводу определения понятия «цифровой барьер». Если исследования, проводившиеся в конце ХХ века, под цифровыми барьерами подразумевали, грубо говоря, только наличие физического доступа к компьютерам и другим технологиям, то в наши дни сама суть цифровых барьеров изменилась. Теперь под ними понимается множество факторов, влияющих на возможность и качество использования современных цифровых ресурсов для достижения определенных целей. Наряду с понятиями цифровизации и цифровых барьеров, в работах также можно встретить такие понятия как диджитализация, цифровая трансформация, цифровая зрелость. Большинство теоретиков и практиков, работающих в данной области, отмечают неправильное понимание сути цифровой экономики как одно из главных препятствий на пути успешной цифровой трансформации. Цифровая трансформация стимулирует волну инноваций в бизнес-моделях, продуктах, услугах и внутренних бизнес-процессах, которые могут угрожать выживанию организации. Цифровые преобразования заключаются как в извлечении выгоды из новых технологий, так и в переосмыслении традиционных бизнесмоделей и мышления цифровой компании с точки зрения привлечения клиентов, расширения возможностей сотрудников и оптимизации деятельности. Цифровое преобразование – это бизнес-стратегия, в которой технологии обеспечивают инновации и креативность, на основе чего компании получают новый и лучший опыт для клиентов. Цифровая трансформация бизнеса подразумевает организационные изменения за счет использования цифровых технологий и бизнесмоделей для повышения производительности [16]. Для полноты исследования, следует провести детальный анализ вышеупомянутых факторов и произвести классификацию этих факторов. 1.3 Классификация барьеров на пути к цифровой трансформации. Методы исследования цифровых барьеров Мартин Хилберт [4] в своей статье 2013 года отмечает, что предыдущие исследования цифровых барьеров были неполными из-за 18

невозможности корректного выявления существующих трендов. Предыдущие исследователи работали с такими индикаторами как количество абонентов или инвестиций в сферу технологий, не беря во внимание сильную неоднородность технических средств. При помощи созданной автором базы данных, основанной на более чем 1100 источников, он смог проанализировать проблему детальнее, чем это делали предшественники. Пол Харгиттай и Эцтер Димаггио [5] описали пять признаков цифрового неравенства: неравенство в оборудовании, автономность использования, навыки, социальная поддержка и цели использования технологий. Похожий подход к проблеме также описывал Ян ван Дайк [2] в своем исследовании. В качестве источника сбора информации Совет экономических консультантов США [6] использовал National Broadband Map – специально созданную карту, позволяющую определить степень использования интернета по стране с точностью, невозможной до момента написания статьи (2015 г.). Проведенные исследования привели к выводу о том, что у США есть большой прогресс в закрытии цифрового барьера, но проблема все еще затрагивает наиболее необеспеченные районы городов и сельскую местность. В исследованиях может использоваться метод кластерного анализа и анализа абсолютного среднего отклонения. Студенты Стэндфордского университета определяют следующие факторы, связанные с цифровыми барьерами: уровень образования, уровень дохода и этническая принадлежность (рис. 1) [7]. Рисунок 1 – Процент использующих интернет домохозяйств США по этническим группам 19

В статье с названием «семь мостов над глобальными цифровыми барьерами» [11] подробно исследуются шесть из семи названных «мостов» - не подвергся подробному анализу «выбор». Остальные шесть (социальные и правовые ограничения, экономические приоритеты, грамотность и язык, инфраструктура сети, компьютерные ресурсы) были исследованы с применением множественной регрессии. При анализе получившейся модели был выделен так называемый индекс «интернет-готовности». При помощи этого индекса страны могут с высокой точностью определить уровень использования интернета, а также предсказать его рост. Барри Уэллман [12] к вышеперечисленным причинам возникновения цифровых барьеров добавляют высокие цены (в 1999 году – время написания вышеназванной статьи - это было актуально из-за очень высоких цен на компьютеры и вычислительную технику, из-за чего очень малая доля населения практически любой страны могла позволить себе иметь дома персональный компьютер), доминирующее положение английского языка, нехватку адекватного контента и технической поддержки. Выполненная исследователями Санкт-Петербургского политехнического университета работа, касающаяся формирования цифровых компетенций сотрудников [30], определяет, что значительная часть студентов технического университета, составляющая 30-35%, имеет низкую склонность к использованию информационно-коммуникационных технологий во время обучения. Отмечается, что перенос такого отношения в профессиональную деятельность может негативно сказаться на переходе промышленности к цифровому уровню. Также предлагаются некоторые пути решения данной проблемы. В анализе имел место опросный метод получения информации. Также был проведен анализ фокус-группы из студентов Мурманского арктического государственного университета. Для проведения опросов использовались платформы на базе Google. В работе Галимовой М. П. [18] исследование проводилось на основе кейсов предприятий, опросов и анализа других исследований со схожей тематикой. Были идентифицированы направления трансформации и определены ключевые элементы организационных трансформаций, среди которых имеет место цифровая культура, лидерские способности, коммуникации, бизнес-стратегии, кадры и управление. Мещеряков Д. А. [19] приводит следующую классификацию цифровых барьеров, которые могут препятствовать развитию цифровой экономики: институциональные, экономические, 20

финансовые, ресурсные, образовательные, управленческие, административные, технологические, информационные, инфраструктурные. Отмечается, что в основе барьеров, сдерживающих развитие цифровой экономики, лежат как объективные, так и субъективные причины. К числу объективных причин могут быть отнесены факторы, возникающие, существующие и действующие независимо от сознания людей. К субъективным же причинам возникновения барьеров в развитии цифровой экономики, напротив, относятся факторы, возникающие и действующие под влиянием сознания людей. В новостных и информационных отечественных интернетисточниках цифровые барьеры делят на административные, информационные, кадровые и мотивационные. Согласно прогнозу Cisco, опубликованному в «Наглядном индексе развития сетевых технологий» (Cisco Visual Networking Index, Cisco VNI) за 2015 год, мы приближаемся к переломному моменту: в 2019 году количество людей, подключенных к Интернету, составило 3,9 миллиарда человек, то есть более 51 % населения нашей планеты. Поскольку в течение следующих пяти лет к Интернету подключится еще более миллиарда человек, в сеть войдет более 10,2 миллиарда новых устройств (смартфонов, планшетов, датчиков и т.п.). В период с 2014 по 2019 гг. их число должно было увеличиться с 14,2 млрд до 24,4 млрд. За таким быстрым ростом скрывается новый вид цифрового неравенства. Он возникнет на следующем этапе развития Интернета, для которого будет характерен рост числа подключенных устройств всех видов. Растущий разрыв в сфере подключенных устройств и межмашинных соединений может означать существенные отличия в том, как общества используют Интернет и следующий этап цифровой трансформации и какую извлекают из этого пользу. К основным особенностям управления предприятием в условиях цифровизации относят [1]: 1. Применение автоматизированных технологий обработки и анализ большого объема данных. 2. Получение и обработка данных в режиме реального времени. 3. Быстроту принятия решений. Цифровой трансформации предприятий могут препятствовать следующие факторы [40]: 1. Дефицит квалифицированных кадров. 2. Низкий уровень компетенций и знаний у работников предприятий. 21

3. Устаревшие технологии. 4. Риски, связанные с переходом в цифровой формат. Также к препятствующим факторам на пути к диджитализации относят дефицит оборудования, недостаточное финансирование [41], низкую заработную плата рабочих и высокую стоимость роботов, компьютеров и программного обеспечения [42]. На основании проанализированной информации можно сделать вывод о широком многообразии видов цифровых барьеров, проблема которых описана в различных источниках. Если скомпоновать все изученные исследования, то получается совокупность следующих факторов, по которым можно классифицировать цифровые барьеры: 1. Мотивация. 2. Цифровые навыки. 3. Цифровая грамотность. 4. Социальные и правовые ограничения. 5. Экономические приоритеты. 6. Грамотность и уровень владения языком (как родным, так и английским). 7. Место проживания. В данный перечень было решено не включать фактор этнической принадлежности, так как в рамках нашей страны подобные исследования не проводились, а в зарубежной литературе последнее исследование, касающееся этого фактора, было проведено в 1997-1998 гг. – более 20 лет назад, что в малой долей вероятности может являться актуальный на сегодняшний день. Данная классификация применима, скорее, для отдельно взятой личности. Если говорить об организациях, то классификация имеет схожий характер, но речь идёт уже об обучении и квалификации кадров. На рисунке 2 отражена оценка готовности России к цифровой экономике по уровню цифрового образования [43]. 22

Рисунок 2 – Оценка готовности России к цифровой экономике: цифровое образование Видно, что организациям и учебным заведениям необходимо развивать цифровые навыки. Несмотря на традиционные преимущества в теоретической науке, российской системе образования не хватает гибкости для обеспечения требований цифровой трансформации во всех сферах экономики. Необходимо укреплять экосистему обучения и воспитания, начиная с детского сада и заканчивая высшим образованием, включая координацию между предприятиями и учебными заведениями в сфере высшего образования и НИОКР. Необходимы инвестиции в образовательные платформы для быстрого развития навыков цифровой экономики в масштабах всей страны, обучение и повышение квалификации имеющейся рабочей силы с акцентом на модели образования, ориентированные на обучение в течение всей жизни. В первой главе проведен аналитический обзор научных и информационных источников, содержащих информацию по проблематике цифровых барьеров. После проведенного анализа проблематики в исследовании цифровых барьеров, стало ясно, что на сегодняшний день исследователи в большинстве своем схожи во мнениях относительно дефиниции цифровых барьеров. Также наблюдается общий тренд в классифицировании цифровых барьеров 23

как в отношении индивидов, так и в отношении организаций, муниципальных образований и целых стран. Все изученные исследования были скомпонованы в один общий список факторов, позволяющих классифицировать цифровые барьеры, с которыми может столкнуться или уже столкнулось современное общество, экономика в целом и экономические агенты в частности. Все рассмотренные источники имеют общую точку зрения по поводу проблем, связанных с цифровизацией российских предприятий. Большое внимание уделяется тому, что переход на новый этап осуществляется очень медленно, в том числе и из-за перечисленных выше проблем. Классифицировать проблемы можно по следующим категориям: цифровые барьеры, дефицит кадров и ресурсов, финансирование, риски. Правильность классификаций подобного вида в исследованиях на тему цифровизации не вызывает сомнений, особенно если речь идёт о России. Российские предприятия уделяют недостаточное внимание автоматизации производства. В России на 10 тыс. рабочих приходится 3 промышленных робота, в среднем по миру данный показатель составляет 69, а в странах-лидерах по уровню цифровизации более 100 роботов (Япония, Китай, США). Доля российского рынка промышленных роботов составляет 0,25 % от общемирового объема, а в странах-лидерах от 15% до 25% [40]. Рассмотренные классификации позволяют сформировать наглядное представление о проблемах цифровой трансформации предприятий. Необходимо проанализировать, как данная классификация соотносится с использующимися подходами к определению степени цифровизации. Во второй главе настоящей работы должен быть произведен переход от анализа проблем, стоящих перед цифровизацией, к, непосредственно, рассмотрению и сопоставлению существующих подходов к определению показателей, которые, так или иначе, могут описать степень благоприятности внешней среды предприятий, переходящих в стадию цифрового существования. 24

2 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К ИЗМЕРЕНИЮ СТЕПЕНИ ЦИФРОВИЗАЦИИ 2.1 Проблема оценки степени цифровизации экономики В настоящее время достаточно актуальна проблема цифровизации экономики государств и функционирующих в них предприятий. Повышение уровня жизни людей является одной из важнейших перспектив развития цифровой экономики. Это повышение может быть достигнуто путём выявления возможностей развития человеческого потенциала и уменьшением затрат на обеспечение жизни. Возникновение и развитие цифровой экономики спровоцировало также и появление соответствующих новому уровню требований [45]. Умение использовать новые инструменты и продукты цифрового развития становится необходимо как современному отдельно взятому человеку для удовлетворения своих потребностей, так и организациям, которые могут получать большие прибыли и более эффективно функционировать при внедрении и дальнейшем использовании цифровых технологий. Отсюда возникает необходимость нахождения способов измерения уровня цифровизации предприятий, а также уровня готовности предприятий и сотрудников к переходу на новый цифровой этап развития [22]. Существуют моделей оценки цифровой зрелости предприятий. Ниже приведены две модели, разработанные представителями «большой четверки» Deloitte и KPMG. Модель цифровой зрелости (Digital Maturity Model) компании Deloitte оценивает цифровые возможности по 5 ключевым измерениям: потребители, стратегия, технологии, производство, структура и культура организации (Customer, Strategy, Technology, Operations, Organisation & Culture) [45]. Пять основных измерений разделены на 28 субизмерений, которые, в свою очередь, разбиты на 179 показателей, по которым оценивается цифровая зрелость. Акцент делается на стратегию (Business Strategy), определяющую фокус преобразований. Последовательными шагами конкретизации стратегии являются определение бизнес-модели (Business Model) и операционной модели (Operating Model), которые и определяют требуемый уровень цифровой зрелости по выделенным измерениям. Модель оценки цифровых способностей (Digital Business Aptitude — DBA) компании KPMG [46] объединяет 5 областей оценки: видение и стратегия (Vision & Strategy), цифровые таланты (Digital Talent), ключевые цифровые процессы (Digital First Processes), гибкие 25

источники и технологии (Agile Sourcing & Technology), руководство (Governance). Результаты оценки представляются в виде радара, каждый оценочный сектор имеет свой цвет. Особенностью и преимуществом данной модели является диагностический инструмент самооценки, находящийся в свободном доступе. На радаре по каждому направлению оценки выделяется 2 уровня: для данного предприятия и средний по всем предприятиям, прошедшим самооценку. Формируется база для сравнительной оценки, очень важная для принятия решений в области выбора стратегии и приоритетных направлений цифровой трансформации. Однако, рассмотренные модели не полностью соответствуют тематике настоящего исследования, ввиду их точечной направленности на конкретные предприятия. Поставленные задачи подразумевают решение проблемы оценки благоприятности внешней среды при цифровой трансформации организаций. При решении вышеописанной проблемы были разработаны различного рода индексы, определяющие в той или иной мере необходимые показатели, связанные с цифровизацией: 1. Digital Readiness Index (Индекс цифровой готовности). 2. ICT Development Index (Индекс развития ИКТ). 3. World Digital Competitiveness ranking (Всемирный рейтинг цифровой конкурентоспособности). 4. The Network Readiness Index (NRI). 5. Digital Economy and Society Index (DESI). 6. Индекс «Цифровая Россия». Также существует такое понятие как принятие технологий (Technology Acceptance). Появление этого определения и соответствующей модели спровоцировано быстрым развитием интернета и его внедрением в существующие пространства медиа, технологий и коммуникаций. Для оценивания принятия технологий используются такие факторы как лёгкость использования и полезность использования компьютеров [47]. Нельзя не отметить связь тематики исследуемой области с Индустрией 4.0. Существуют модели, описывающие и оценивающие степень готовности производственных предприятий к переходу экономики к Индустрии 4.0. Цель Индустрии 4.0 состоит в достижении высокого уровня операционной эффективности и автоматизации. С одной стороны, такой переход открывает перед организациями большие возможности, а с другой ставит перед ними вопрос о возможности внедрения новых технологий в их бизнес [48]. 26

Определившись со спецификой индексов и выделив индексы, которые необходимо рассмотреть, перейдем к, непосредственно, к анализу подходов, использующихся для определения степени цифровой готовности в Российской Федерации и странах ближнего и дальнего зарубежья. 2.2 Подходы к определению показателей цифровизации экономики в зарубежных странах и в России В качестве примера взята американская корпорация Cisco Systems, занимающаяся разработкой и продажей сетевого оборудования. Cisco основана в 1984 году, штаб-квартира организации находится в городе Сан-Хосе, штат Калифорния. Продукция корпорации включает в себя такие единицы как маршрутизаторы, точки доступа, модемы, коммутаторы и множество других устройств из категории сетевого оборудования. Описанная корпорация касается исследуемой в работе области в первую очередь определением общемирового Индекса цифровой готовности (Digital Readiness Index). Ежегодному анализу подвергается 141 страна мира [49]. DRI для каждой отдельно взятой страны высчитывается путем сопоставления семи индексов, состоящих из трёх-четырёх субиндексов (см. таблицу 1). Таблица 1 – Показатели, использующиеся при расчете DRI Наименование индекса Basic Needs (базовые потребности) Субиндексы 1. Продолжительность жизни. 2. Уровень смертности. 3. Доступ к электричеству. 4. Доля населения, использующая безопасные источники воды. Business & Government Investment (правительственные и бизнес-инвестиции) 1. Прямые иностранные инвестиции. 2. Затраты на исследования и разработку. 3. Инвестиционная свобода. 27

Окончание таблицы 1 Наименование индекса Ease of Doing Business (простота ведения бизнеса) Human Capital (человеческий ресурс) Start-Up Environment Technology Adoption (внедрение технологий) Technology Infrastructure (технологическая инфраструктура) Субиндексы 1. Индекс лёгкости ведения бизнеса (EDBI). 2. Верховенство права. 3. Индекс эффективности логистики (LPI). 4. Время подключения электроснабжения. 1. Уровень грамотности. 2. Индекс образования 3. Доля работающего населения. 4. Унифицированные результаты специальных экзаменационных тестов. 1. Доступность и количество венчурных инвестиций. 2. Патенты и товарные знаки. 3. Плотность (концентрация) новых бизнесов. 1. Распространенность мобильной связи. 2. Использование интернета. 3. Общественные облачные сервисы. 1. Количество абонентов мобильной связи. 2. Число стационарных абонентов. 3. Безопасные интернет-серверы. 4. Доступ домохозяйств к интернету. Методология определения описываемого индекса заключается в сети и модели для выявления и измерения готовности к цифровым технологиям. Авторы методологии подчеркивают, что их исследование, в отличие от большинства других, является более всеобъемлющим из-за фокусировки не только на анализе технологий, но и на множестве других факторов. Компоновка этих факторов даёт 28

наиболее полное представление о цифровой готовности того или иного региона (см. Рисунок 3). Рисунок 3 – Индекс цифровой готовности стран по состоянию на 2020 год (Cisco) Стоит раскрыть смысл некоторых отдельных субиндексов, приведенных в таблице 1. Индекс лёгкости ведения бизнеса (Ease of Doing Business Index) используется для сравнения лёгкости ведения предпринимательской деятельности в различных странах. Индекс ежегодно определяется Всемирным банком на основе анализа следующих показателей структуры: 1. Начало предпринимательской деятельности. 2. Разрешения на строительство. 3. Электроснабжение. 4. Регистрация имущества. 5. Получение кредитов. 6. Защита инвесторов. 7. Уплата налогов. 8. Торговля между странами. 9. Работа с контрактами. 10. Сложность процедуры ликвидации предприятий. Индекс эффективности логистики (Logistics Performance Index) также высчитывается Всемирным банком. LPI создан для того, чтобы помочь странам выявить барьеры, с которыми им придется иметь дело при использовании торговой логистики. Индекс должен помочь в 29

определении возможностей и путей улучшения производительности существующих логистических систем. Для определения LPI используют шесть ключевых параметров: 1. Эффективность процесса оформления. 2. Качество торговой и транспортной инфраструктуры. 3. Лёгкость организации поставок с конкурентоспособными ценами. 4. Компетентность и качество логистических услуг. 5. Возможность прокладывать и отслеживать маршруты. 6. Своевременность отгрузки в пункте назначения в запланированное время доставки. Стоит также отметить иной подход к анализу рассматриваемой проблемы, применённый Министерством торговли США в 2015 году [13]. Было замечено, что цифровое неравенство можно измерить множеством различных способов. В описываемом докладе данный показатель измерялся по всем штатам страны и включал в себя анализ домохозяйств на наличие интернета и степени его использования (рисунок 2), а также анализ доходов домохозяйств (рисунок 4). Рисунок 4 – Использование домашнего интернета по возрасту и доходу (2013 год) 30

На графике, изображенном на рисунке 2, указан годовой доход. Наблюдается сильная корреляция между доходами и использованием интернета. Рисунок 5 – Использование интернета в США по регионам (2013 год) На рисунке 5 изображена карта США, иллюстрирующая зависимость использования интернета от нахождения в различных регионах страны. Заметно сильное различие между городскими и сельскими зонами. Европейским аналогом Индекса цифровой готовности можно считать Индекс развития информационно-коммуникационных технологий (ICT Development Index) [50], который рассчитывается Международным союзом электросвязи, расположенном в городе Женева, Швейцария. Организация является международной и включает в себя 193 страны-участника. Основной задачей союза является создание стандартов сферы предоставления услуг радио- и электросвязи для обеспечения как можно большего количества людей доступным и простым доступом к связи и информации. IDI, как и DRI, состоит из нескольких экзогенных факторов, которые, в свою очередь, включают в себя эндогенные факторы. В данном имеется три экзогенных фактора – Access (доступ), Use 31

(использование) и Skills (навыки). В таблице 2 отражены все субиндексы и скомпилированы по отношению к основным индексам. Таблица 2 – Составляющие индекса развития ИКТ Доступ Количество абонентов стационарной телефонной связи на 100 жителей Использование Процент людей, пользующихся интернетом Количество абонентов сотовой связи на 100 жителей Количество абонентов проводного интернета на 100 жителей Скорость Интернетсоединения (бит в секунду) на пользователя Количество абонентов беспроводного интернета на 100 жителей Навыки Среднее количество лет образования жителей возрастом от 25 лет Валовый показатель охвата населения со средним образованием Валовый показатель охвата населения с высшим образованием Процент домохозяйств, имеющих компьютер Процент домохозяйств, имеющих доступ к интернету Таблица 3 описывает весовые коэффициенты, присвоенные каждому из факторов. Таблица 3 – Весовые коэффициенты Наименование фактора Весовой коэффициент Доступ 0,40 Эндогенные (субиндексы) 0,20 32

Окончание таблицы 3 Наименование фактора Весовой коэффициент Использование 0,40 Эндогенные (субиндексы) 0,33 Навыки 0,20 Эндогенные (субиндексы) 0,33 Стоит отметить, что субиндексы в таблице 3 приведены на одно значение эндогенного фактора, а не на их сумму. Далее приведены формулы расчета некоторых показателей, необходимых для составления Индекса развития ИКТ. Уровень грамотности взрослого населения определяется по формуле (1), см. [51, с. 3]. 𝑡 𝐿𝐼𝑇15+ = 𝐿𝑡15+ 𝑡 𝑃15+ , (1) 𝑡 где 𝐿𝐼𝑇15+ – уровень грамотности взрослого населения (15+) 𝑡 в t году, 𝐿15+ – количество взрослых грамотных людей (15+) в t году, 𝑡 𝑃15+ – взрослое население (15+) в t году. Валовый показатель охвата населения с высшим или средним образованием определяется по формуле (2) , см. [51, с. 9]. 𝐺𝐸𝑅ℎ𝑡 = 𝐸ℎ𝑡 𝑡 𝑃ℎ,𝑎 , (2) где 𝐺𝐸𝑅ℎ𝑡 - валовый показатель охвата населения с уровнем образования h за учебный год t, 𝐸ℎ𝑡 – показатель уровня образования h 𝑡 за учебный год t, 𝑃ℎ,𝑎 – количество людей возрастной группы a официально соответствующих уровню образования h за учебный год t. Существует еще один рейтинг, связанный с цифровой готовностью - World Digital Competitiveness ranking – всемирный рейтинг цифровой конкурентоспособности [52]. Рейтинг составляется Международным институтом управленческого развития (Лозанна, Швейцария). Рейтинг был создан для описания такого важного аспекта как готовность экономик государств к эффективному использованию 33

технологий, которые в наше время подвергаются очень быстрым и сильным изменениям. Методология получения результата состоит в определении цифровой конкурентоспособности, базирующейся на трех основных факторах: Knowledge (знание), Technology (технология) и Future readiness (готовность к будущему). Каждый из трех описанных факторов делится на три подфактора, которые, в свою очередь, при расчетах имеют один и тот же весовой коэффициент, равный примерно 0,111. В таблице 4 приведены все факторы и влияющие на них подфакторы. Таблица 4 – Факторы конкурентоспособности и Фактор Knowledge (знание). Technology (технология). Future Readiness (готовность к будущему). подфакторы индекса цифровой Подфактор 1. Talent (талант). 2. Training and Education (образование). 3. Scientific Concntration (фокусирование на науке). 1. Regulatory Framework (нормативная база). 2. Capital (капитал). 3. Technological Framework (технологическая база). 1. Adaptive Attitudes (адаптивное поведение). 2. Business Agility (гибкость бизнеса). 3. IT Integration (внедрение информационных технологий). При расчетах используется 51 критерий, 19 из которых, по словам исследователей, используются только в составляемом ими рейтинге цифровой конкурентоспособности и больше нигде. 31 критерий – это статистика из международных и региональных источников. Остальные 20 критериев базируются на опросах общественного мнения, составляемых международными специалистами. Каждый из критериев обсчитывается в индивидуальном порядке и ранжируется для каждой из исследуемых стран. 34

The Network Readiness Index (NRI) [53] составляется французским исследовательским институтом INSEAD. По словам исследователей, индекс составляется для того, чтобы помогать поддерживать экономический и технологической рост путём составления индикатора, отражающего инновационную готовность и технологическую конкурентоспособность. NRI включает в себя 4 фактора основной группы, в каждом из которых есть по 3 подфактора (таблица 5). Таблица 5 – Переменные NRI Фактор Technology (технологии). People (люди). Governance (деятельность органов власти). Impact (влияние). Подфактор 1. Access (доступ). 2. Content (содержание). 3. Future Technologies (технологии будущего). 1. Individuals (отдельные лица). 2. Businesess (бизнесы). 3. Governments (правительства). 1. Trust (доверие). 2. Regulation (регулирование). 3. Inclusion (приобщение). 1. Economy (экономика). 2. Quality of life (качество жизни). 3. SDG contribution (вклад в устойчивый рост). Digital Economy and Society Index (DESI) [54] создан Европейской комиссией (Бельгия) для помощи в идентификации приоритетных зон для инвестирования и работы. Данный индекс призван измерить цифровую производительность и отслеживать прогресс европейских стран в условиях цифровой конкуренции. Индекс цифровой экономики и общества состоит из пяти факторов, каждый из которых имеет разное количество составляющих. Структура DESI приведена в таблице 6. 35

Таблица 6 – Структура индекса цифровой экономики и общества Факторы Connectivity (связь). Human capital (человеческие ресурсы). Use of internet (использование интернета). Integration of digital technology (внедрение цифровых технологий). Подфакторы 1. Покрытие широкополосного интернета. 2. Отношение количества пользователей интернета на 100 человек. 3. Покрытие 4G. 4. Покрытие мобильной связи. 5. Скорость широкополосного интернета. 6. Цена широкополосного интернета. 1. Базовые навыки. 2. Навыки высокого уровня. 3. Базовое программное обеспечение. 4. Эквивалент полной занятости в сфере телекоммуникаций. 5. Выпускники ITспециальностей. 1. Пользователи интернета. 2. Интернет-трафик. 3. Видеозвонки. 4. Социальные сети. 5. Банкинг. 6. Интернет-магазины. 1. Доступность новых технологий. 2. Использование технологий организациями. 3. Интернет-продажи малыми и средними предприятиями. 4. Безопасные интернет-серверы. 36

Окончание таблицы 6 Факторы Digital public services (цифровые услуги). Подфакторы 1. eParticipation Index 2. Полнота интернет-сервисов. 3. Открытые данные. Одним из крупнейших и популярных российских индексов является «Цифровая Россия», рассчитывающийся специалистами московского инновационного центра «Сколково» [55]. При расчете индекса цифровизации выделяются семь субиндексов (основных факторов): 1. Нормативное регулирование и административные показатели цифровизации. 2. Специализированные кадры и учебные программы. 3. Наличие и формирование исследовательских компетенций и технологических заделов, включая уровень научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. 4. Информационная инфраструктура. 5. Информационная безопасность. 6. Экономические показатели цифровизации. 7. Социальный эффект от внедрения цифровизации. Индекс оценивается для каждого субъекта Российской Федерации на основе анализа открытых информационных источников. Значение итогового интегрального показателя получается путем суммирования всех перечисленных выше субиндексов, умноженных на соответствующие им весовые коэффициенты. Каждый из субиндексов рассчитывается, в свою очередь, основываясь на присущих только ему факторах (таблица 7) [56]. Таблица 7 – Факторы и подфакторы индекса «Цифровая Россия» Основной фактор Нормативное регулирование и административные показатели цифровизации. Подфактор 1. Регуляторная среда субъекта. 2. Задокументированная ннформация об анализируемых технологиях. 3. Существование программы цифровизации. 37

Продолжение таблицы 7 Основной фактор Специализированные кадры и учебные программы Компетенции, технические заделы, уровень исследовательских работ. Информационная инфраструктура. Информационная безопасность. Экономические показатели цифровизации. Подфактор 1. Наличие образования и его уровень. 2. Присутствие специалистов цифровой экономики. 1. Создание цифровых технологий. 2. Наличие компетенций. 3. Наличие прав на использование объектов интеллектуальной собственности. 1. Развитие связи. 2. Цифровая информационная инфраструктура. 3. Доступ к мощностям для электронных вычислений. 1. Степень цифровой защиты субъекта. 2. Наличие поддержки исследований в рассматриваемой области. 3. Цифровизация систем безопасности. 1. Инвестирование в цифровую экономику. 2. Выручка от использования организациями современных технологий. 3. Количество электронных платежей частных лиц. 4. Количество грантов, связанных с исследуемой темой. 38

Окончание таблицы 7 Основной фактор Социальный эффект от внедрения цифровизации Подфактор 1. Использование современных технологий в различных общественных отраслях. 2. Использование новых технологий в сфере государственного и муниципального управления. 3. Использование цифровых технологий в сфере бизнеса. Анализ рассмотренных подходов говорит о высокой степени вариативности оценки цифровизации экономики. Любое взятое исследование оперирует различными факторами оценки, которые могут быть похожи, а могут и кардинально отличаться друг от друга. Также стоит отметить, что международные способы оценки цифровизации российской экономики подходят лишь для достаточно поверхностного описания степени цифровой готовности, так как рассматривают статистику в целом по стране, не беря во внимание особенности каждого региона и субъекта Российской Федерации. Для создания нового индекса мог бы быть использован статистический сборник Цифровая экономика, составленный Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации, Росстатом и Высшей школой экономики [57]. Показатели рассчитаны не по отдельно взятым регионам, как в предыдущем примере, а по России в целом. Уделено внимание таким аспектам развития цифровой экономики, как: 1. Затраты на развитие цифровой экономики. 2. Использование цифровых технологий населением. 3. Мнение людей о роботизированном производстве и роботизации. 4. Степень цифровизации бизнеса. 5. Степень развития цифровизации в органах государственного управления. 6. Уровень подготовки кадров для работы в цифровой среде. 7. Цифровая инфраструктура. 8. Сектор информационно-коммуникационных технологий и его роль в развитии экономики. 39

Для анализа вышеназванных показателей используются факторы, статистические данные которых представлены Росстатом и другими организациями в открытом доступе. Из таких факторов наибольшего внимания заслуживают следующие: 1. Структура затрат на развитие цифровой экономики, разделенная по видам и по секторам. 2. Наличие доступа к интернету у домохозяйств, населения и организаций, а также использование ими интернета для различных целей. 3. Отношение населения и восприятие им растущей роботизации. 4. Использование интернета государственными органами. 5. Анализ влияния сектора информационнокоммуникационных технологий на вклад в экономику (описание количества и результативности исследований и разработок в области ИКТ, выявление основных показателей деятельности, вес ИКТ в сфере предпринимательской деятельности). Некоторые исследователи при оценке цифровой готовности субъектов Российской Федерации разделяют факторы влияния на экономические, демографические, развитие человеческого капитала и доступность ИКТ. Демографические факторы включают в себя долю городского населения, удельный вес женской части населения и доля населения возраста от 65 лет. Экономические факторы состоят из ВРП на душу населения, долю расходов на продукты питания домохозяйствами, часть населения с доходами ниже прожиточного минимума, долю сельского и лесного хозяйств в ВРП. Развитие человеческого капитала характеризуются удельным весом людей, получающих образование и долю работающего населения с высшим образованием. Доступность ИКТ предлагают характеризовать по такому параметру как вес абонентской платы за доступ к интернету относительно среднего уровня зарплаты в месяц [25]. Оценивать степень цифровой готовности инфраструктуры регионов предлагают на основании, в том числе, и такого показателя как наличие у граждан, государственных структур и предприятий таких вещей как компьютеры и точки доступа [24]. Проведенный анализ позволил выявить ряд закономерностей. Первая связана с уникальностью страны и региона, в которых проводится исследование. Общемировые показатели, рассчитывающиеся американскими и европейскими исследователями, например, Индекс развития ИКТ или Индекс цифровой готовности, охватывают большую часть стран, но не учитывают их специфику. 40

Отметим, что иностранные исследования, в большей степени, ориентированы на анализ межстрановых различий, в то время, как российские, больше внимания уделяют оценке готовности регионов к внедрению цифровых технологий. Это объяснимо, так как дифференциация готовности к цифровизации в регионах России велика. Во-вторых, существует проблема актуальности имеющихся данных, которые собираются, публикуются и анализируются в общей сложности в промежутке от года до двух лет и более. Так при расчете Digital Readiness Index за 2019 год использованы данные World Health Organization & UNICEF, 2015 и World Bank, 2016. Запаздывание данных и возможности появления значительных изменений в сфере информационно-коммуникационных технологий во временном лаге снижают актуальность индексов для анализа текущих изменений внешней среды или построения прогнозов предприятий по внедрению ИКТ. Существует проблема выбора предпочтительного набора показателей (эндогенных факторов), анализ которых позволит оценивать степень цифровизации в полной и достаточной мере, не перегружая системы расчета избыточными данными. Решено провести анализ полноты существующих способов оценки с рекомендациями к их изменению и дополнению с целью увеличения точности и объективности получаемых при расчетах результатов. На основании сравнительного анализа компоновки факторов и составляющих индексов выявим сходство и различия между ними, и определим те факторы, которые могли бы послужить дополняющим звеном в уже существующих, либо в принципиально новых моделях оценки. 2.3 Сравнительная характеристика индексов оценки цифровизации существующих Для удобства сравнения, рассмотренные индексы были упорядочены (таблица 8) и кратко описаны с упором на несколько критериев. Указан год создания индекса, организация-составитель, страна расположения организации-составителя, количество показателей по основным группам и подгруппам, заявленная сфера использования. 41

Таблица 8 – Индексы оценки готовности экономики к цифровой трансформации Показатель Digital Readiness Index Год созд ания Создатель Страна США Кол-во показат елей (основн ая группа / подгруп пы) Заявленная сфера применения 7 / 25 Оценка цифровой готовности стран 3 / 11 Мониторинг и сравнение развития ИКТ между странами 2018 Cisco 2009 Междунаро дный союз электросвяз и World Digital Competitive ness ranking 2017 Междунаро дный институт управленчес кого развития Швейцария 3/9 Оценка готовности экономик к внедрению и исследованию цифровых технологий Networked Readiness Index (NRI) 2002 INSEAD Франция 4 / 12 Человекоцентри чный подход к ИКТ ICT Developmen t Index Швейцария 42

Окончание таблицы 8 Показатель Digital Economy and Society Index (DESI) Индекс «Цифровая Россия» Год созд ания Создатель 2015 Европейская комиссия 2018 Инновационный центр «Сколково» Страна Кол-во показател ей (основная группа / подгрупп ы) Заявленная сфера применения 5 / 24 Помощь в идентификаци и приоритетных зон для инвестирован ия и работы 7 / 21 Оценка цифровизации субъектов Российской Федерации Бельгия Россия Каждый из представленных индексов описан обобщенной математической моделью (3), содержащей соотносящиеся и взаимодействующие эндогенные и экзогенные факторы, количество и содержание которых варьируется: 1𝑗1 𝑦𝑡1 = 𝑓(𝑥𝑡11 , 𝑥𝑡12 , … , 𝑥𝑡 ) о𝑌𝑡 = {𝑦𝑡2 = 𝑓(𝑥𝑡21 , 𝑥𝑡22 , … , 𝑥𝑡2𝑗2 )} , 𝑦𝑡3 = (3) 3𝑗3 𝑓(𝑥𝑡31 , 𝑥𝑡32 , … , 𝑥𝑡 ) где 𝑌𝑡 – индекс-результат; 𝑦𝑡𝑖 – экзогенные факторы i, 𝑖𝑗 использующиеся для определения интегрального показателя; 𝑥𝑡 – эндогенные факторы j, совокупность которых определяет экзогенный фактор i. 43

Можно сделать вывод о том, что расчет приведенных моделей оценки цифровизации базируется на индуктивном подходе, так как суть индуктивного метода заключается в характеристике заданного множества на основании анализа каждого из элементов множества (полная индукция), либо на основании обобщения признаков некоторых элементов множества (неполная индукция). Следовательно, любой из примеров моделей, приведенных в данной работе, будет являться примером индуктивного умозаключения. Методика расчета интегрального показателя для всех индексов предполагает использование количественных переменных, которые берутся из открытых источников. Все переменные (эндогенные факторы) преобразованы в основной (экзогенный) фактор. Итоговый показатель рассчитывается с учетом весовых коэффициентов, определяемых непосредственно создателями индекса. Создателями индекса так же определяют способ агрегирования. Представленные в таблице 8 индексы отличаются структурой и количеством составляющих, а также методикой расчета. Решено скомпилировать составляющие индексов с присвоением каждому из факторов уникального буквенно-цифрового обозначения по матричной системе (Приложение А, таблица А.1). Данные из приложения А позволяют провести более детальный сравнительный анализ. Из-за абстрактности формулировок основных факторов, сложности их соотнесения и разницы в наполнении, для того, чтобы упростить соотнесение и сравнение, составлена таблица, отражающая существующие взаимосвязи между представленными подфакторами (Приложение Б, таблица Б.1). Прослеживается совпадение некоторого количества подфакторов в различных подходах. Анализ информации, представленной в Приложении А и Приложении Б, позволяет сделать отметить следующее: 1. Факторы, оценивающие уровень образования и возможности обучении населения, учитывается во всех индексах. Однако при использовании индексов не учитывается готовность населения к постоянному переобучению при изменении информационно-коммуникационных технологий. 2. Факторы, оценивающие развитие инфраструктуры, используются во всех индексах. Наполнение факторов различно, однако ряд экзогенных переменных повторяется (данные об использовании интернета, количество абонентов стационарной и мобильной связи и т.д.). 44

3. При расчете большинства индексов уделено внимание различным аспектам поддержки перехода к цифровым технологиям, как государственным, так и со стороны бизнеса. В этом разделе наблюдается большая волатильность эндогенных факторов. 4. Только DRI анализирует базовые потребности населения, что представляется методологически обоснованным. Так как использование ИКТ пока не относится к базовым потребностям человека, представляя блага более высокого порядка. Очевидно, спрос на использование ИКТ со стороны населения во многом коррелируется с уровнем жизни. В российских исследованиях слабо уделено внимание демографическим факторам и факторам, связанным с уровнем доходов населения, которые также оказывают влияние на развитие цифровизации и преодоление цифровых барьеров. 5. В индексах не учитывается использование такого фактора как психологическая готовность применять новые информационнокоммуникационные технологии в работе и в повседневной жизни. Проведенный анализ позволяет выявить общую для всех индикаторов тенденцию. Возникает проблема идентификации наиболее подходящих переменных для включения в расчет итогового показателя. Рассмотренные индексы международного уровня описывают степень цифровизации на уровне стран, а отечественный индекс «Цифровая Россия» сосредоточен на анализе регионов, совокупность которых позволяет дать взвешенное представление о цифровизации всей страны. При этом сущность расчета индекса для страны и для региона принципиально не отличается. Анализ информации, приведенной в Приложении 1 и Приложении 2, позволяет выделить индексы, использующие в своих расчетах наиболее широкий охват факторов – это подходы, использующиеся при расчетах индекса «Цифровая Россия» и Digital Readiness Index. В таблице 9 отражена сравнительная характеристика этих индексов. 45

Таблица 9 – Сравнение индекса цифровой готовности и индекса «Цифровая Россия» Фактор / Подход 1 Digital Readiness Index Цифровая Россия Базовые потребности Раздел отсутствует 1.1 1.2 1.3 1.4 Продолжительность жизни Уровень смертности Доступ к электричеству Доля населения с безопасными источниками воды Правительственные и бизнес-инвестиции 2 2.1 2.2 2.3 2.1 Экономические показатели цифровизации 2.2 Нормативное регулирование и административные показатели цифровизации Прямые иностранные Прямые иностранные инвестиции инвестиции Затраты на исследования и 2.1.1 Инвестирование в разработку цифровую экономику Инвестиционная свобода 2.2.1 Регуляторная среда субъекта 2.1.2 Выручка от использования организациями современных технологий 2.1.3 Количество электронных платежей частных лиц 2.1.4 Количество грантов, связанных с исследуемой темой 2.2.2. Задокументированная ннформация об анализируемых технологиях 2.2.3 Существование программы цифровизации 46

Продолжение таблицы 9 Фактор / Подход 3 3.1 Digital Readiness Index Цифровая Россия Раздел отсутствует 4 Простота ведения бизнеса Индекс легкости ведения бизнеса Верховенство права Индекс эффективности логистики Время подключения электроснабжения Человеческий ресурс 4.1 4.2 Уровень грамотности Индекс образования 4.3 4.4 Доля работающего населения Результаты экзаменационных тестов Start-Up Environment 3.2 3.3 3.4 5 5.1 5.2 5.3 Специализированные кадры и учебные программы Уровень грамотности населения Наличие образования и его уровень Компетенции, технические заделы, уровень исследовательских работ Доступность и количество венчурных инвестиций Патенты и товарные знаки Наличие прав на использование объектов интеллектуальной собственности Концентрация новых бизнесов Наличие компетенций Создание цифровых технологий 47

Окончание таблицы 9 Фактор / Подход 6 Digital Readiness Index Цифровая Россия Внедрение технологий Социальный эффект от внедрения цифровизации Использование современных технологий в различных общественных отраслях 6.1 Распространенность мобильной связи 6.2 6.3 Использование интернета Общественные облачные сервисы 7 Технологическая инфраструктура 7.1 Количество абонентов мобильной связи Число стационарных абонентов Безопасные интернетсерверы Доступ домохозяйств к интернету 7.2 7.3 7.4 Использование новых технологий в сфере государственного и муниципального управления Использование цифровых технологий в сфере бизнеса 7.1 Информационная инфраструктура 7.2 Информационная безопасность 7.1.1 Развитие связи 7.2.1 Цифровизация систем безопасности 7.1.2 Цифровая информационная инфраструктура 7.1.3 Доступ к мощностям для электронных вычислений 7.2.2 Степень цифровой защиты субъекта 7.2.3 Наличие поддержки исследований в рассматриваемой области 48

Сравнивая подходы DRI и «Цифровая Россия», можно отметить отсутствие фактора оперативной оценки (Результаты экзаменационных тестов), что могло бы позволить оценить уровень знаний и компетенций людей более глубоко, нежели одним анализом доли населения с высшим или средним образованием. В целом, уровень готовности населения к использованию ИКТ учтен в индексе «Цифровая Россия». Такой фактор, как инновационная активность, безусловно, заслуживает большего внимания. При составлении индексов также немаловажным является учет факторов, связанных с затратами страны на инновации и передовые технологии, а также наличием и использованием разработок инноваций и передовых технологий. В таблице 10 указаны наиболее существенные для исследования статистические данные, полученные и опубликованные Росстатом в открытом доступе, которые могли бы быть использованы при определении степени цифровизации экономики как для отдельных регионов, так и для страны в целом [58]. Таблица 10 – Разбитые по группам факторы инновационной активности, опубликованные Росстатом в открытом доступе Факторы, связанные с затратами на инновации и передовые технологии Затраты на технологические инновации организаций по видам инновационной деятельности по субъектам Российской Федерации Факторы наличия разработок инноваций и передовых технологий Факторы использования инноваций и передовых технологий Разработанные передовые производственные технологии по субъектам Российской Федерации Уровень инновационной активности организаций 49

Продолжение таблицы 10 Факторы, связанные с затратами на инновации и передовые технологии Затраты на технологические инновации организаций Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг Затраты на технологические инновации малых предприятий Факторы наличия разработок инноваций и передовых технологий Факторы использования инноваций и передовых технологий Разработанные передовые производственные технологии в целом по Российской Федерации по группам передовых производственных технологий Число разработанных передовых производственных технологий новых для России Объем инновационных товаров, работ, услуг Число разработанных передовых производственных технологий 50 Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг

Окончание таблицы 10 Факторы, связанные с затратами на инновации и передовые технологии Внутренние затраты на исследования и разработки, в процентах от валового внутреннего продукта (ВВП) Количество приобретенных организациями новых технологий (технических достижений), программных средств Факторы наличия разработок инноваций и передовых технологий Факторы использования инноваций и передовых технологий Число принципиально новых разработанных передовых производственных технологий Используемые передовые производственные технологии по субъектам Российской Федерации Коэффициент изобретательской активности (число отечественных патентных заявок на изобретения, поданных в России в расчете на 10 тыс. человек населения) Используемые передовые производственные технологии в целом по Российской Федерации по группам передовых производственных технологий Все перечисленные виды статистических данных Росстата могли бы быть использованы для более полного анализа цифровизации. Стоить обратить внимание на количество разработанных передовых технологий, новых для России. При совокупном анализе показателя отношения используемых передовых технологий к разработанном передовым технологиям можно оценить эффективность внедрения и степень необходимости разработки того или иного вида технологий. Наличие такого показателя поможет разобраться с тем, насколько современные разработки эффективно внедряются и применяются организациями и другими интересантами. Произведенный обзор и описанная сравнительная характеристика способов оценивания показателей цифровизации экономики в России и зарубежных странах, позволяет сделать 51

некоторые выводы об аспектах, которым уделено достаточное внимание и о нюансах, на которые следует обратить внимание при составлении нового интегрального показателя. Выяснено, что оценка цифровизации экономики может быть в высокой степени вариативна ввиду очень большого количества факторов влияния (экономических, демографических и т.д.). На основе скомпонованных результатов анализа нескольких независимых друг от друга способов оценки цифровизации, было проведено их сравнение, определены сходства и различия. Сравнение проводилось по взятым подфакторам, использовавшимся при расчетах в методических указаниях к каждому из индексов. В качестве рекомендаций к дополнению существующих способов оценки цифровизации, на текущем этапе исследования, могут быть предложены к использованию факторы демографического и финансового характера, фактор результатов экзаменационных тестов, а также фактор мнения людей об информационнокоммуникационных технологиях. 52

3 ФОРМИРОВАНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ НОВОГО ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ РЕГИОНОВ 3.1 Выявление цифровизации регионов составляющих для оценки уровня Изученная и обработанная информация, полученная в процессе написания разделов 2.2 и 2.3 настоящей работы, позволяет определиться с подходом, который может быть использован в качестве отправной точки. Принцип предварительного системного анализа заключается в создании предполагаемой модели-прототипа, изложенной в виде плана, схемы, либо таблицы, наглядно демонстрирующей внутренние взаимосвязи элементов объекта исследования [59, 60]. Концептуальная модель дает возможность интерпретировать существенные параметры исследования, а также способствует выдвижению гипотез. Так как понятийный аппарат уже был изучен и описан в разделах 1.1 и 1.2 настоящей работы, перейдём к выделению принципов и характеристик системного подхода, связанных с темой данного исследования. Нижеследующие принципы можно выделить, в соответствии с научной работой Козлова А. В. [61]: 1. Принцип целостности определяет причастность отдельно взятых параметров ко всей системе элементов, описывающих цифровую среду субъекта. 2. Принцип структурированности характеризует эндогенную дифференциацию элементов. 3. Принцип иерархичности подразумевает возаимоподчиненность вертикального вида между элементами. 4. Принцип комплексности отражает комплексный охват параметров цифровой среды региона. 5. Принцип сопоставимости считается соблюдённым в случае возможности сопоставления отдельных частных и интегральных показателей различных субъектов. 6. Принцип доступности характеризует степень доступности используемых при расчете показателей в локальных и общих статистических сборниках, и других открытых источниках. 7. Принцип адаптивности описывает, насколько высока степень приспосабливаемости системы к возможным изменениям статистических баз данных. 53

8. Принцип динамичности характеризует возможность наблюдения за изменением показателей в долгосрочном периоде. На основе выведенных принципов необходимо сформулировать требования, которым должен соответствовать интегральный показатель. Отбор показателей решено производить с упором на анализ уже существующих подходов и предложений. Для этого необходимо провести проверку рассмотренных ранее индексов на соответствие вышеназванным принципам (Приложение В, таблица В.1). С учетом вышеизложенного, можно предложить следующий подход к определению уровня цифровизации национальной экономики, основанный на всех предложенных принципах системного подхода. На первом, высшем уровне находится интегральный показатель, комплексно характеризующий уровень цифровизации национальной экономики. На втором уровне представлены три экзогенных показателя:  Показатели, определяющиие внешние условия, созданные для реализации процессов цифровой трансформации.  Показатели, характеризующие степень использования этих условий организациями и бизнесом.  Показатели, характеризующие общий человеческий потенциал региона и учитывающие социальный аспект. К первой группе относятся показатели нормативного регулирования цифрового бизнеса, включая оценку делового климата ведения бизнеса, а также показатели, характеризующие созданную цифровую инфраструктуру (Приложение Г, таблица Г.1). Ко второй группе относятся показатели, характеризующие фактическое использование возможностей экономическими субъектами, предприятиями, организациями (Приложение Г). К третьей группе относятся показатели, описывающие общее человеческое развитие региона, а также характеризующие готовность населения к использованию принципиально новых ИКТ на предприятиях (Приложение Г). Для сформированного в Приложении Г интегрального показателя необходимо произвести поиск наиболее подходящих данных. В соответствии с одним из принципов формирования индекса, данные должны быть взяты из открытых источников. В качестве основного источника статистической информации решено использовать интернет-сайт Федеральной службы государственной статистики [59]. 54

Оценка делового климата и «легкости» ведения бизнеса определяется в соответствии с Национальным рейтингом состояния инвестиционного климата [62]. Данный рейтинг характеризует благоприятность условий ведения бизнеса и охватывает все 85 регионов Российской Федерации. Методика расчета рейтинга включает в себя анализ 44 показателей, описывающих регуляторную среду субъектов, бизнес-институты, ресурсы, инфраструктуру и степень поддержки малого предпринимательства. Определить непосредственное значение показателя в открытых источниках не представляется возможным, несмотря на опубликованную общую методику расчета рейтинга. При расчетах нового интегрального показателя, соблюдая соответствующее масштабирование, было решено использовать место в рейтинге, которое занимает регион, относительно общего числа субъектов страны. Нормирование показателя производится в соответствии с формулой (4). ОДКнорм. = 1 − МНРИК КСУБ , (4) где ОДКнорм. – нормированное значение показателя оценки делового климата; МНРИК – место региона в Национальном рейтинге состояния инвестиционного климата; КСУБ – общее количество субъектов страны. Оценка уровня нормативного регулирования процессов цифровизации является одним из самых неоднозначных показателей. Подобный фактор используется в методике расчета индекса «Цифровая Россия», однако, степень соответствия принципу доступности является недостаточно высокой ввиду отсутствия ссылок на источники информации, которыми эксперты пользовались при определении данного фактора. Было решено использовать индекс, составленный в [63]. Использование данного индекса можно считать корректным благодаря применению внутри него таких переменных как нормативное регулирование транспортной инфраструктуры, общественной безопасности, государственных образовательных учреждений, учреждений культуры и медицинских организаций. Кроме того, внимание уделяется фактору использования электронного документооборота в организациях. Необходимость нормирования данного индекса отсутствует. Уровень информационной безопасности в использовании цифровых технологий рассчитывается при помощи двух статистических показателей: доля предприятий, которые используют средства шифрования, и доля предприятий, использующих средства 55

электронной цифровой подписи. Их среднее значение является отражением степени уровня информационной безопасности организаций в регионе. Был изучен международный Глобальный индекс кибербезопасности (Global Security Index), в котором Россия, имея показатель 64,94 из 100, занимает 26 место среди остальных стран. Однако, данный индекс не учитывает региональную специфику и считается только в целом по стране, из-за чего было принято решение использовать другие показатели. Кроме того, рассматривался статистический показатель доли населения, не использующего интернет по соображениям безопасности. Данный показатель был исключен из расчетов ввиду его сомнительной причастности к уровню информационной безопасности организаций. Объем инвестиций в цифровую экономику определяется при помощи соотношения объема инвестированных в основной капитал средств для приобретения оборудования ИКТ (млн рублей) к общему объему инвестиций в основной капитал по субъектам Российской Федерации (млн рублей). Был рассмотрен вариант с определением доли инвестированных в ИКТ средств в валовом региональном продукте субъекта, но от него было решено отказаться в пользу показателя, наиболее близкого к затратам организаций. В качестве показателей для определения эндогенного фактора «наличие специалистов цифровой экономики» изначально рассматривались статистические данные о численности студентов государственных образовательных организаций высшего образования по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника» и численность выпускников вышеназванного направления подготовки. Также были изучены данные о численности занятых в секторе ИКТ в процентах от общей численности занятых и данные по подготовке кадров в области цифровых технологий. Сделан вывод о том, что наиболее подходящим для настоящего исследования статистическим показателем является удельный вес занятых в секторе информационно-коммуникационных технологий в общей численности занятого населения. Необходимость нормирования отсутствует. Уровень цифровой грамотности населения решено определять при помощи статистического показателя, отражающего умения населения в отношении использования персональных компьютеров. Росстат предоставляет показатели о навыках работы населения с текстовыми редакторами, электронными таблицами, передачей данных между периферийными устройствами и компьютерами, использованием фоторедакторов, видеоредакторов и редакторов аудиофайлов. Эндогенный показатель уровня цифровой грамотности 56

населения рассчитывается нахождением среднего по перечисленным статистическим показателям. Использование персональных компьютеров и систем электронного документооборота определяется соответствующими показателями, выложенными Росстатом в открытый доступ. Процент организаций, использующих эти технологии, учитывается в статистических сборниках. В соответствии с этим, как дополнительных расчетов, так и нормирования, производить не нужно. Использование глобальных сетей организациями определяется отношением предприятий, использующих глобальные информационные сети, к общему числу изученных предприятий. Такие эндогенные факторы, как использование интернета, широкополосного доступа, владение веб-сайтом, использование автоматического обмена данными и использование локальных вычислительных сетей, определены Росстатом по каждому из российских субъектов. Использование организациями специальных программных средств рассчитывается отношением организаций, использующих специальное программное обеспечение к общему количеству исследованных организаций в регионе. Нормирование не производится. В качестве характеристики, определяющей оценку населения роли цифровых технологий на рынке труда, было решено использовать показатель оценки населением роли роботов на рынке труда из статистического сборника Цифровая экономика, составленного Высшей школой экономики (рисунок 6). Данный показатель, в соответствии с проведенным анализом, даёт наиболее близкую к нужной характеристику. 57

Рисунок 6 – Оценка населением роли роботов на рынке труда: 2019 (в процентах от общей численности населения в возрасте 18–65 лет) Также рассматривался показатель отношения населения к использованию роботов (рисунок 7). Из двух представленных показателей было решено использовать первый, так как представленные в нем варианты ответов для респондентов более очевидно отражают разделение характеристик на положительные и отрицательные, касаясь, в том числе, и рынка труда. Рисунок 7 – Отношение населения к использованию роботов: 2019 (в процентах от общей численности населения в возрасте 18–65 лет) 58

Показатель, описывающий отношение населения к использованию информационно-коммуникационных технологий, также является отражением положительных отзывов респондентов к общему количеству опрошенных респондентов. Росстат предоставляет данные об оценке населением влияния ИКТ и информационнокоммуникационных сетей на жизнь, что полностью совпадает со смыслом, заложенным в эндогенный фактор нового индикатора. Помимо данных, представленных Росстатом, был взят во внимание показатель восприятия населением роботов (рисунок 8). Предпочтение отдано показателю Росстата. Рисунок 8 – Восприятие населением роботов: 2019 (в процентах от общей численности населения в возрасте 18–65 лет) Способность населения к переобучению можно считать одним из самых неоднозначных показателей из включенных в новый интегральный показатель. Первоначально планировалось использовать данные статистики, определяющие долю организаций, которые проводили обучение сотрудников в области ИКТ и данные о численности работников предприятий, прошедших переобучение, повысивших квалификацию в целях повышения производительности труда. В процессе анализа вышеперечисленных данных было выяснено, что Росстат в 2015 году прекратил расчет необходимого для исследования показателя. С учетом данного фактора, в целях сохранения высокой степени актуальности используемых данных, было принято решение использовать метод нечетких множеств. Согласно первоисточнику, за авторством Лотфи Заде, метод нечетких множеств позволяет решать проблемы, связанные с невозможностью подбора определенных критериев, необходимых для расчетов [64]. Неоднозначность и абстрактность показателя 59

способности населения к переобучению делает применение теории нечетких множеств обоснованной применительно к задаче определения данного фактора. Нечетким множеством А называется такое множество X результатов наблюдений, в котором каждому значению X присваивается степень вхождения во множество А. Иными словами, под нечетким множеством можно понимать совокупность элементов произвольного характера происхождения, относительно которых невозможно утверждать с полной уверенностью, принадлежит ли элемент анализируемой совокупности конкретному множеству или нет. Под терм-множеством подразумевается множество всех возможных значений лингвистической переменной, значениями которой могут быть слова или словосочетания некоторого естественного языка. Лингвистические переменные включают в себя название, множество значений, универсальное множество X, синтаксическое правило создания новых термов естественным или формальным языком, а также семантическое правило присвоения лингвистической переменной нечеткого подмножества [65]. Уровень присутствия тех или иных элементов в конкретном нечетком множестве определяется функцией принадлежности [66]. Функция принадлежности может принимать вид треугольной, трапециевидной, прямоугольной, конусообразной, колоколообразной и т.д. Прослеживается взаимосвязь функций принадлежности нечетких множеств с нормальным распределением или распределением Гаусса (рисунок 9) [67, с. 61]. 60

Рисунок 9 – Пример четкой (а) и нечеткой (б) функций принадлежности Индекс ожидаемой продолжительности жизни, индекс образования и индекс дохода рассчитываются в соответствии с методикой расчета Индекса человеческого развития [68]. Индекс образования нормируется при помощи нахождения среднего арифметического от суммы индекса средней продолжительности обучения и индекса ожидаемой продолжительности обучения. Индекс образования в данном исследовании заимствуется из доклада о человеческом развитии Российской Федерации за 2018 год, составленным аналитическим центром при правительстве Российской Федерации. Такое решение принято из-за ограниченной доступности статистических данных об ожидаемой и средней продолжительности обучения в России. Нормирование индекса ожидаемой продолжительности жизни и индекса образования производится при помощи линейного масштабирования, в соответствии с формулой (5) [68, с. 2]. 61

𝐼𝑑 = 𝑥−min(𝑥) max(𝑥)−min(𝑥) , (5) где 𝐼𝑑 – нормированное значение индекса; x – значение индекса за исследуемый период; 𝑚𝑖𝑛(𝑥) – минимальное значение x среди всех исследуемых стран; 𝑚𝑖𝑛(𝑥) – максимальное значение x среди всех исследуемых стран. Индекс ожидаемой продолжительности рассчитывается и нормируется вручную в соответствии с формулой (6) [68, с. 2]. Используются данные об ожидаемой продолжительности жизни при рождении из Единой межведомственной информационностатистической системы (ЕМИСС) с фильтрами «оба пола» и «всё население» [69]. 𝐼𝐿𝐸 = 𝐿𝐸−20 85−20 , (6) где 𝐼𝐿𝐸 – индекс ожидаемой продолжительности жизни; LE – ожидаемая продолжительность жизни в исследуемом регионе за определенный год. Согласно методике, минимальное значение ожидаемой продолжительности жизни установлено на уровне 20 лет, так как в XX веке ни одна страна мира не имела показатель продолжительности жизни ниже этого значения. Индекс дохода определяется с использованием формулы (7) [67, с. 2].. 𝐼𝐼 = ln(GNI)−ln(100) ln(75000)−ln(100) , (7) где 𝐼𝐼 – индекс дохода; GNI – душевой ВРП по ППС в долларах США. Максимальное значение принято на уровне 75000 долларов США с отсылкой на то, что, согласно исследованиям, при годовом доходе, больше 75000 долларов США, человеческое развитие остается на том же уровне, что и при доходе, равном 75000 долларов США. Иными словами, при преодолении данного барьера дохода, уровень жизни можно считать максимально высоким. Только трём странам удалось преодолеть этот барьер. Подводя итоги раздела отметим, что 12 эндогенных показателей определяются при помощи статистической базы Росстата, 3 из которых, в той или иной степени, необходимо нормировать. Показатель, отражающий способность населения к переобучению, 62

принято рассчитать с использованием метода нечетких множеств. Статистические сборники, составленные Петростатом, позволяют рассчитать 2 эндогенных показателя, оба из которых требуется нормировать. Оставшиеся 6 показателей рассчитываются при помощи сторонних источников, таких как статистический сборник Цифровая экономика, методические указания к расчетам индекса человеческого развития, национальный рейтинг инвестиционного климата, индекс цифровизации регионов. В Приложении В, таблице В, проведен анализ нового интегрального показателя на соответствие выделенным принципам формирования. Определено, что большая часть принципов реализована. В дальнейших исследованиях стоит обратить внимание на принципы комплексности и адаптивности. Комплексность рассматриваемого показателя может быть улучшена выявлением и добавлением дополнительных факторов, влияющих на уровень цифровизации. Принцип адаптивности не может быть полностью реализован, так как при возможном прекращении пополнения статистических баз данных, при помощи которых производится расчет некоторых эндогенных факторов, возникнет необходимость пересмотра всего комплекса показателей. Произведем апробирование нового интегрального показателя на примере Санкт-Петербурга и Ленинградской области. 3.2 Оценка уровня цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области при помощи нового интегрального показателя Все вычисления в данной работе проводятся при помощи электронных таблиц Microsoft Excel. Скомпонуем все эндогенные показатели в одну таблицу с присвоением каждому из них наименований из открытых источников, используемых при расчетах (таблица 11). Таблица 11 – Соотнесение эндогенных показателей с показателями, используемыми при расчетах Наименование показателя внутри индекса 1.1.1. Оценка делового климата и «легкости» ведения бизнеса Наименование используемого при расчетах показателя из открытых источников Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата 63

Продолжение таблицы 11 Наименование показателя внутри индекса 1.1.2. Оценка уровня нормативного регулирования процессов цифровизации 1.1.3. Уровень информационной безопасности в использовании цифровых технологий 1.2.1.Объем инвестиций в цифровую экономику, доля в общей величине инвестиций 1.2.2. Наличие специалистов цифровой экономики 1.2.3. Уровень цифровой грамотности населения Наименование используемого при расчетах показателя из открытых источников Индекс цифровизации регионов Росстат: Доля организаций, использовавших средства защиты информации, передаваемой по глобальным сетям, в общем числе обследованных организаций, использовавших: средства шифрования средства электронной цифровой подписи Росстат: Объем инвестиций в основной капитал, направленных на приобретение информационного, компьютерного и телекоммуникационного (ИКТ) оборудования, в фактически действовавших ценах, млн рублей Инвестиции в основной капитал по субъектам РФ, млн рублей Росстат: Удельный вес занятых в секторе ИКТ в общей численности занятого населения Росстат: Навыки работы населения на персональном компьютере в субъектах Российской Федерации Работа с текстовым редактором Передача файлов между компьютером и периферийными устройствами Работа с электронными таблицами 64

Продолжение таблицы 11 Наименование показателя внутри индекса 2.1.1. Использование персональных компьютеров, % организаций 2.1.2. Организации, использующие системы электронного документооборота, % 2.1.3. Использование глобальных сетей, % организаций 2.1.4. Использование сети Интернет, % организаций 2.1.5. Из них широкополосный доступ, % организаций 2.2.1. Организации, имеюшие Веб-сайт, % от общего числа обследованных организаций 2.2.2. Использование локальных вычислительных сетей, % организаций Наименование используемого при расчетах показателя из открытых источников Использование программ для редактирования фото, видео и аудиофайлов Росстат: Доля организаций, использовавших персональные компьютеры, в общем числе обследованных организаций Росстат: Доля организаций, использовавших системы электронного документооборота, в общем числе обследованных организаций Петростат: Число организаций, использовавших информационные технологии Число обследованных организаций из них использовали глобальные информационные сети Росстат: Доля организаций, использовавших Интернет, в общем числе обследованных организаций Росстат: Доля организаций, использующих широкополосный доступ к сети Интернет, в общем числе организаций Росстат: Доля организаций, имевших веб-сайт, в общем числе обследованных организаций Росстат: Доля организаций, использовавших локальные вычислительные сети, в общем числе обследованных организаций 65

Окончание таблицы 11 Наименование показателя внутри индекса 2.2.3. Организации, использовавшие специальные программные средства, всего % от общего числа обследованных организаций 2.2.4. Организации, использующие автоматический обмен данными между своими и внешними информационными системами, % 3.1.1. Оценка населением роли цифровых технологий на рынке труда, % респондентов с положительным откликом 3.1.2. Отношение населения к использованию информационнокоммуникационных технологий, % респондентов с положительным откликом 3.1.3. Способность населения к переобучению 3.2.1. Индекс ожидаемой продолжительности жизни 3.2.2. Индекс образования 3.2.3. Индекс дохода Наименование используемого при расчетах показателя из открытых источников Петростат: Число организаций, использующих специальные программные средства: Число обследованных организаций из них использовавших специальные программные средства, всего Росстат: Организации, использующие технологии электронного обмена данными между своими и внешними информационными системами Статистический сборник ВШЭ: Оценка населением роли роботов на рынке труда Росстат: Оценка населением влияния информационных технологий и информационнокоммуникационных сетей на жизнь Рассчитывается с использованием метода нечетких множеств Индекс ожидаемой продолжительности жизни Индекс образования Индекс дохода В соответствии с информацией, представленной в разделе 3.1 настоящей работы, выполнены расчеты эндогенных показателей по Санкт-Петербургу (Приложение Д, таблица Д.1) и Ленинградской области (Приложение Е, таблица Е.1). Производился поиск и расчет данных за период 2014-2020гг. В процессе поиска было выяснено, что наибольшую полноту информации обеспечивают данные за 2018 и 2019 годы. Расчеты показателей третьего уровня решено производить, 66

опираясь на значения, полученные за 2018 и 2019 годы, с некоторыми корректировками и нюансами, которые будут рассмотрены далее. С расчетом большей части показателей, в частности, связанных напрямую со статистическими данными Росстата и Петростата, затруднений не возникло. Показатели, заслуживающие отдельного рассмотрения, следующие: 1. Оценка уровня нормативного регулирования процессов цифровизации. 2. Оценка населением роли цифровых технологий на рынке труда. 3. Способность населения к переобучению. 4. Индекс ожидаемой продолжительности жизни. 5. Индекс дохода. Оценку нормативного регулирования процессов цифровизации, ввиду низкого уровня доступности к различного рода документам, характеризующим цифровизацию, было решено принять как индекс, рассчитанный в [63]. Стоит отметить, что в рассмотренном источнике имеются данные по Санкт-Петербургу и нескольким другим регионам, но отсутствуют данные по Ленинградской области. Отсутствие альтернативы вынуждает использовать аналогичные показатели при расчетах по Ленинградской области. Информация об оценке населением роли цифровых технологий на рынке труда доступна только за 2019 год. Индекс ожидаемой продолжительности жизни был рассчитан в соответствии с формулой (6) по показателям, отраженным в таблице 12. Таблица 12 – Ожидаемая продолжительность жизни при рождении в Санкт-Петербурге и Ленинградской области по годам Год Санкт-Петербург Ленинградская область 2018 75,93 73,07 2019 76,31 73,64 2020 74,00 71,50 Индекс дохода рассчитывается в соответствии с формулой (7) по данным из таблицы 13. 67

Таблица 13 – Данные для расчетов индекса дохода по СанктПетербургу и Ленинградской области Год 2017 2018 2019 805 573 891 449 950 587 26852,433 29714,967 31686,233 556 000 627 000 658 000 18533,333 20900 21933,333 Санкт-Петербург: Душевой ВРП, руб. Скорректированный, дол. США Ленинградская область: Душевой ВРП, руб. Скорректированный, дол. США Способность населения к переобучению, как уже говорилось в разделе 3.1 настоящей работы, решено оценивать при помощи метода нечетких множеств. Первым действием будет составление шкалы нечетких значений уровня способности населения к переобучению и присвоение им лингвистической переменной (таблица 14). Таблица 14 – Шкала нечетких значений уровня способности населения к переобучению Характеристика Оценка Шкала Способность к переобучению у населения региона крайне низкая. Все показатели ниже средних значений Очень низкая 𝑥 ∈ (0; 0,33) Три из пяти показателей находятся на уровне ниже среднего. Низкая 𝑥 ∈ [0,17; 0,5) Способность к переобучению находится на среднем уровне. Недостаточное внимание уделяется обучению и использованию новых технологий. Средняя 𝑥 ∈ [0,33; 0,67) Население хорошо владеет цифровыми навыками. Стоит обратить внимание на поддержание мотивации к использованию новых технологий и обеспечению необходимых средств для обучения. Высокая 𝑥 ∈ [0,5; 0,83) Способность к переобучению у населения региона крайне высокая. Все показатели выше средних значений. Очень высокая 𝑥 ∈ [0,67; 1] 68

В качестве исходных переменных были выбраны статистические данные, которые в своей совокупности могут охарактеризовать как общую способность населения к переобучению, так и владение населением цифровыми технологиями разной степени сложности (таблица 15). Таблица 15 – Факторы и присвоенные им статистические показатели Факторы Показатели X1 Цифровые навыки населения, % X2 Число персональных компьютеров, используемых в учебных целях, имеющих доступ к Интернету, в расчете на 100 студентов (обучающихся) по образовательным учреждениям высшего образования, шт. X3 Доля работников организаций, использовавших персональные компьютеры не реже 1 раза в неделю, в общей численности списочного состава организаций, % X4 Доля работников организаций, использовавших Интернет не реже 1 раза в неделю, в общей численности списочного состава организаций, % X5 Удельный вес студентов, обучающихся по образовательным программам высшего образования программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, в общей численности населения Факторы X1, X3 и X4 характеризуют навыки использования населением цифровых технологий, включая сотрудников организаций. Факторы X2 и X5 отражают возможности использования ИКТ обучающимися высших учебных заведений. В таблице 16 представлены полученные данные о каждом из вышеупомянутых факторов по Санкт-Петербургу, Ленинградской области и России в целом. 69

Таблица 16 – Значения факторов по исследуемым регионам и России Факторы СанктПетербург Ленинградская Область Российская Федерация Min Max X1 42,5 47,6 40,95 16 62 X2 24 45 27 11 166 X3 48,8 38,9 45 26,2 60,3 X4 41,4 32,6 35,4 21,9 53,4 X5 5,6 0,4 2,8 0,1 5,6 В соответствии с выделенным множеством значений, также опираясь на средние, максимальные и минимальные значения по России, составим таблицу с терм-множествами Xi (таблица 17). Таблица 17 – Шкала нечетких значений Xi Оценка Терммножество X1 Терммножество X2 Терммножество X3 Терммножество X4 Терммножество X5 Очень низкая 16-21 11-55 26-35 9-18 0-1 Низкая 11-31 28-83 28-40 16-26 1-2 Средняя 21-42 55-111 35-50 18-35 2-3 Высокая 31-52 83-138 40-55 26-44 3-5 Очень высокая 42-62 111-166 50-60 44-55 4-6 Рассчитаем в таблице 18 нормированные значения каждого из факторов Xi в соответствии с формулой (8). 𝑋𝑛 = 𝑋𝐼 −X X , (8) где 𝑋𝑛 – нормированное значение фактора 𝑋𝐼 ; 𝑋𝐼 – значение фактора в исследуемом регионе; X – значение фактора по стране. 70

Таблица 18 – Расчет нормированных значений факторов по СанктПетербургу и Ленинградской области X X1 X2 X3 X4 X5 𝑋𝑖СПб 42,5 24 48,8 41,4 5,6 𝑋𝑖ЛО 47,6 45 38,9 32,6 0,4 𝑋𝑛СПб 0,04 -0,11 0,08 0,17 1,00 𝑋𝑛ЛО 0,16 0,67 -0,14 -0,08 -0,86 Степень важности каждого из факторов решено оценить одинаково. Соответственно, весовой коэффициент r для любого отдельно взятого фактора будет равен 0,2. Принимая во внимание этот факт, приступим к последнему шагу вычислений критерия способности населения к переобучению и составим матрицу значений для двух исследуемых в работе регионов (Приложение Ж, таблица Ж.1). Полученные значения для Санкт-Петербурга и Ленинградской области равны 0,61 и 0,42 соответственно. Итоговый результат позволяет охарактеризовать способность населения Санкт-Петербурга к переобучению как высокую, а Ленинградской области, напротив, как низкую. Полученный результат будет использован при расчете интегрального показателя оценки цифровизации регионов в качестве эндогенной переменной. Стоит отметить, что приведенный способ может быть усовершенствован использованием метода экспертных оценок, изменением или дополнением факторов, использующихся в качестве входных переменных. Учитывая тот факт, что часть населения Ленинградской области получает образование и работает в Санкт-Петербурге, данный индекс, безусловно, может быть скорректирован в сторону наиболее точного описания способностей населения к переобучению. Таким образом, определены все значения эндогенных переменных, необходимых для оценки уровня цифровизации СанктПетербурга и Ленинградской области. Рассчитаем показатели третьего уровня и сведем их в таблицу 19. Отметим, что все эндогенные показатели, входящие в ту или иную группу, равнозначны. Иными словами, весовые коэффициенты эндогенных факторов одинаковы внутри каждого показателя третьего уровня. 71

Таблица 19 – Показатели третьего уровня Показатели третьего уровня Год 1.1. Показатели нормативного регулирования цифрового бизнеса 1.2. Показатели уровня развития цифровой инфраструктуры 2.1. Показатели, характеризующие доступ экономических субъектов к информационнокоммуникационным технологиям 2.2. Показатели фактического использования возможностей экономическими субъектами 3.1. Показатели, отражающие отношение населения к информационнокоммуникационным технологиям 3.2. Индекс человеческого развития (ИЧР) Значение показателя для СанктПетербурга 2018 2019 0,85 0,84 Значение показателя для Ленинградской области 2018 2019 0,81 0,81 0,17 0,16 0,15 0,17 0,90 0,88 0,91 0,89 0,76 0,72 0,72 0,72 0,77 0,77 0,71 0,71 0,91 0,91 0,83 0,83 72

Рассчитанные показатели третьего уровня наглядно демонстрируют преимущество цифрового развития Санкт-Петербурга перед Ленинградской областью. Исключением являются некоторые из показателей, характеризующих доступ субъектов к ИКТ. В Ленинградской области, согласно расчетам, доля организаций, использующих персональные компьютеры и системы электронного документооборота, выше, чем в Санкт-Петербурге. Присвоив показателям третьего и второго уровней одинаковые весовые коэффициенты внутри своих групп, рассчитаем показатели второго уровня и интегральный показатель уровня цифровизации для исследуемых субъектов (таблица 20). Таблица 20 – Определение уровня цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области Показатели второго уровня Год 1. Показатели, характеризующие внешние условия, созданные для реализации процессов цифровой трансформации 2. Показатели, характеризующие фактическое использование возможностей экономическими субъектами, предприятиями, организациями 3. Показатели, характеризующие общий человеческий потенциал региона Уровень цифровизации региона Значения для СанктПетербурга 2018 0,51 2019 0,50 Значения для Ленинградской области 2018 2019 0,48 0,49 0,83 0,80 0,82 0,80 0,84 0,84 0,77 0,77 0,73 0,71 0,69 0,69 73

Таким образом, по данным за 2018 и 2019 годы, общий уровень цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области можно охарактеризовать как достаточно высокий, благодаря высоким значениям фактического использования возможностей предприятиями и организациями, а также высокому показателю уровня общего человеческого потенциала в двух исследуемых регионах. Снижение значения интегрального показателя на 2% в 2019 году относительно 2018 года объясняется небольшим снижением таких показателей, как уровень информационной безопасности, уровень цифровой грамотности населения, использование организациями персональных компьютеров, глобальных сетей, интернета, широкополосного доступа, локальных вычислительных сетей, специальных программных средств, автоматический обмен данными (Приложение Д). Проведенные расчеты характеризуют внешние условия реализации процессов цифровой трансформации как средние. С учетом того, что внутри каждого из показателей второго и третьего уровней использовались пропорционально одинаковые весовые коэффициенты, можно выявить зону, заслуживающую особого внимания. Невысокое значение показателя внешних условий определяется, в первую очередь, низким значением показателей уровня развития цифровой инфраструктуры, который равен 0,17 для Санкт-Петербурга и 0,15 для Ленинградской области. Уровень развития цифровой инфраструктуры определяется эндогенными показателями объема инвестиций в цифровую экономику, наличием специалистов цифровой экономики и уровнем цифровой грамотности населения. Для наглядности, в таблице 21 приведены значения этих показателей для Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Таблица 21 – Эндогенные переменные показателя уровня развития цифровой инфраструктуры Наименование показателя Значение для СанктПетербурга Значение для Ленинградской области Год 2018 2019 2018 2019 Объем инвестиций в цифровую экономику, доля в общей величине инвестиций 0,03 0,04 0,01 0,01 74

Окончание таблицы 21 Наименование показателя Год Значение для СанктПетербурга Значение для Ленинградской области 2018 2019 2018 2019 Наличие специалистов цифровой экономики 0,03 0,03 0,01 0,01 Уровень цифровой грамотности населения 0,46 0,43 0,42 0,48 Из таблицы 21 видно, что доля инвестиций на ИКТоборудование в общей величине инвестиций и удельный вес занятых в секторе ИКТ в общей численности занятого населения не превышают 4% для исследуемых регионов. Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что особое внимание следует уделить таким факторам, как: 1. Воспитание новых кадров, специализирующихся в секторе информационно-коммуникационных технологий. 2. Поддержание мотивации к использованию новых технологий работниками организаций. 3. Обеспечение высших учебных заведений и организаций современным оборудованием и программным обеспечением. 4. Повышение цифровых компетенций у обучающихся высших учебных заведений и у сотрудников организаций. Сфера применения, рассчитанного в настоящей работе интегрального включает в себя три уровня: федеральный, региональный и организационный. В отношении федерального уровня, интегральный показатель может применяться в качестве сравнительного фактора. Интегральный показатель позволяет рассчитать значения уровня цифровизации для каждого региона индивидуально, что позволит произвести сравнительный анализ уровня цифровизации любых субъектов страны между собой. Региональный уровень сферы применения позволяет выявить аспекты, заслуживающие повышенного внимания административного аппарата субъекта при формировании благоприятной внешней среды 75

функционирования организаций. Организационный уровень характеризует возможность применения интегрального показателя фирмами, для определения наиболее перспективных, в отношении степени благоприятности внешней среды, рынков. Таким образом, интегральный показатель оценки уровня цифровизации регионов был апробирован на примере СанктПетербурга и Ленинградской области. Определены значения всех промежуточных показателей для каждого из рассматриваемых регионов, рассчитаны показатели второго уровня и определен уровень цифровизации Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Использованы методы линейного масштабирования и нечетких множеств. Дана характеристика общего уровня цифровизации и выделены аспекты, связанные с низкими значениями некоторых внутренних показателей интегрального показателя. Определена сфера применения интегрального показателя для федерального, муниципального и организационного уровней. Результаты исследования были апробированы в научной публикации «Формирование системы индикаторов для мониторинга процессов цифровизации национальной экономики» [61]. Дальнейшие исследования планируется связать с более глубокой проработкой проблемы присвоения весовых коэффициентов всех рассмотренных показателей. Корреляционный анализ может являться инструментом, который позволит выявить взаимосвязь показателей с цифровизацией регионов, а также определить степень влияния того или иного фактора на уровень цифровизации субъектов. Планируется произвести тщательное изучение показателя нормативного регулирования процессов цифровизации на предмет возможности самостоятельного вычисления, либо необходимости включения в интегральный показатель. Дополнительное внимание планируется уделить социальным факторам, которые могли бы дополнить индекс человеческого развития, использовавшийся при расчетах в настоящей работе. 76

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Поставленная цель настоящего исследования заключалась в применении интегрального показателя оценки уровня цифровизации регионов на основе существующих индикаторов. В соответствии с поставленными задачами, был произведен обзор информационных источников, касающихся цифровой трансформации, индексов цифровизации и цифровых барьеров. Сделан вывод о широком спектре факторов, влияющих на барьеры перед цифровизацией и о схожести мнений авторов, касаемо разницы темпов развития новых технологий и адаптации организаций к изменениям, сопутствующим процессу развития информационнокоммуникационных технологий. Отмечается, что цифровая трансформация является катализирующим фактором к волне инноваций в бизнес-моделях и бизнес-процессах, которая может представлять угрозу выживания организации, вследствие чего, определение степени лояльности внешней среды можно считать важным фактором, обеспечивающим существования организаций. Произведенная классификация барьеров по критериям цифровых барьеров, дефициту кадров и ресурсов, финансирования и рисков, позволила наглядно представить проблемы цифровой трансформации предприятий и положила начало к рассмотрению и сопоставлению существующих подходов к определению показателей, позволяющих описать степень благоприятности внешней среды организаций, переходящих в стадию цифрового существования. Следующие индексы были отобраны для сравнительного анализа: 1. Digital Readiness Index (Индекс цифровой готовности). 2. ICT Development Index (Индекс развития ИКТ). 3. World Digital Competitiveness ranking (Всемирный рейтинг цифровой конкурентоспособности). 4. The Network Readiness Index (NRI). 5. Digital Economy and Society Index (DESI). 6. Индекс «Цифровая Россия». Выяснено, что зарубежные исследования ориентированы на анализ межстрановых различий, а российские уделяют большее внимание оценке готовности регионов к внедрению цифровых технологий. Отмечено существование проблемы актуальности имеющихся данных ввиду лага от одного года – времени, необходимого на проведение исследований и их публикацию. Выделена проблема выбора предпочтительного набора показателей для оценки степени цифровизации в достаточной мере, при этом не 77

перегружая системы расчета избыточными данными. Определены 8 принципов системного подхода, на основе которых сформулированы требования к интегральному показателю оценки уровня цифровизации регионов. В соответствии с выделенными принципами, сформированы эндогенные показатели, показатели второго и третьего уровней, и, непосредственно, интегральный показатель оценки уровня цифровизации. Для каждого из эндогенных показателей было произведено соотнесение с показателями из открытых источников. Проведен анализ нового интегрального показателя на соответствие выделенным принципам системного подхода. При расчете эндогенного показателя, отражающего способности населения к переобучению, использован метод нечетких множеств. Индекс дохода и индекс ожидаемой продолжительности жизни рассчитаны с применением метода линейного масштабирования. Произведено апробирование интегрального показателя оценки уровня цифровизации регионов на материалах Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Результаты работы апробированы, в том числе, в научной публикации «Формирование системы индикаторов для мониторинга процессов цифровизации национальной экономики» [61]. Представлена характеристика уровня цифровизации СанктПетербурга и Ленинградской области с выделением аспектов, связанных с низкими значениями некоторых внутренних показателей интегрального показателя. Определены возможные направления использования предлагаемого показателя, как на региональном уровне, так и отдельными субъектами хозяйственной деятельности для выработки стратегии развития. Определен вектор дальнейших исследований, которые планируется связать с проведением корреляционного анализа для выявления взаимосвязей показателей с цифровизацией регионов и определения степени влияния факторов на уровень цифровизации субъектов Российской Федерации. В планы дальнейших исследований, помимо перечисленного, входит подробный анализ показателя нормативного регулирования процессов цифровизации и социальным факторам в дополнение к использовавшемуся в расчетах данного исследования индексу человеческого развития. 78

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Сучалкина Е. А., Мальцева Е. А. Проблемы управления предприятиями в условиях цифровизации // Экономика и менеджмент развития предприятий, кластеров, объединений. 2020. С. 79-85. 2. Jan A.G.M. van Dijk. Digital divide research, achievements and shortcomings // Poetics. 2006. Vol. 34. P. 221-235. 3. Zhang B., Jin Z., Peng Z. Bridging the Digital Divide: Making the Digital Economy Benefit to the Entire Society. // Econstor. 2018. 30 p. 4. Hilbert M. Technological information inequality as an incessantly moving target: The redistribution of information and communication capacities between 1986 and 2010. // Jasist. 2013. 21 p. 5. DiMaggio P., Hargittai E. From the 'Digital Divide' to 'Digital Inequality': Studying Internet Use as Penetration Increases // Center for Arts and Cultural Policy Studies: Princeton University. 2001. 25 p. 6. Council of Economic Advisers issue brief: Mapping the digital divide. 2015. Режим доступа: https://obamawhitehouse.archives.gov /sites/default/files/wh_digital_divide_issue_brief.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 7. Stanford Computer Science: An overview of the Digital Divide. Режим доступа: https://cs.stanford.edu/people /eroberts/cs181/ projects/digital-divide/start.htm (Дата обращения: 27.05.2021). 8. U. S. News. Technology Overuse May Be the New Digital Divide. Режим доступа: https://www.usnews.com/news/nationalnews/articles/2017-10-23/technology-overuse-may-be-the-new-digitaldivide (Дата обращения: 27.05.2021). 9. Pew Research Center. Digital gap between rural and nonrural America persists. Режим доступа: https://www.pewresearch.org/facttank/2019/05/31/digital-gap-between-rural-and-nonrural-america-persists (Дата обращения: 27.05.2021). 10. Pew Research Center. 10% of Americans don’t use the internet. Who are they? Режим доступа: https://www.pewresearch.org/facttank/2019/04/22/some-americans-dont-use-the-internet-who-are-they/ (Дата обращения: 27.05.2021). 11. Evolutionary media. Seven Bridges Over the Global Digital Divide. Режим доступа: http://evolutionarymedia.com/ papers/digitalDivide.htm (Дата обращения: 27.05.2021). 12. IT & Society. The Global Digital Divide – Within and Between Countries. Режим доступа: http://scholar.googleusercontent.com/ scholar?q=cache:S4jAhm9hfqUJ:scholar.google.com/&hl=en&as_sdt=0,23 (Дата обращения: 27.05.2021). 13. A Report on the Telecommunications and Information 79

Technology Gap in America, Falling Through the Net: Defining the Digital Divide. 1999. Режим доступа: https://www.ntia.doc.gov/ legacy/ntiahome/fttn99/contents.html (Дата обращения: 27.05.2021). 14. Гудкова Т. В. Экономическая эволюция фирмы: от классической концепции к цифровой экосистеме // Экономическое возрождение России. 2019. № 4. С. 74-84. 15. Бойко И. П., Евневич М. А., Экономика предприятия в цифровую эпоху // Российское предпринимательство. 2017. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomika-predpriyatiya-vtsifrovuyu-epohu (Дата обращения: 27.05.2021). 16. Гилева Т. А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления. // Экономические науки. 2019. С. 38-52. 17. Москалев Ю. А., Цифровая экономика и содержание цифровой стратегии предприятия // Вестник ТГУ, Экономика и управление. 2019. С. 232-238. 18. Галимова М. П. Готовность российских предприятий к цифровой трансформации: организационные драйверы и барьеры // Вестник УГНТУ. 2019. № 1. С. 27-37. 19. Мещеряков Д. А. Барьеры, сдерживающие развитие цифровой экономики на территории муниципальных образований // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. 2019. С. 587-589. 20. Лобанова З. И., Развитие цифрового предпринимательства как фактор повышения конкурентоспособности фирмы // Вестник Хабаровского государственного университета экономики и права. 2019. № 3. С. 52-57. 21. Ходковская Ю. В., Стояльцева А. А. Барьеры и эффекты внедрения цифровых технологий в нефтегазовый бизнес // Экономика и управление. 2018. № 6. С. 27-32. 22. Бакуменко Л. П., Костромина Е. В. Статистический анализ готовности регионов к участию в цифровой экономике // Статистика в цифровой экономике. Обучение и использование. 2018. С. 18. 23. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации. Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/41919 (Дата обращения: 27.05.2021). 24. Азаренко Н. Ю., Михеенко О. В. Оценка готовности региональной инфраструктуры к формированию и развитию цифровой экономики // Региональная экономика. 2018. С. 23. 25. Архипова М. Ю., Сиротин В. П. Детерминанты цифрового развития субъектов РФ // Статистика в цифровой экономике. Обучение и использование. 2018. С. 29. 80

26. Kozlov A., Kankovskaya A., Teslya A. Digital infrastructure as the factor of economic and industrial development: case of Arctic regions of Russian North-West // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IOP Publishing, 2020. Т. 539. № 1. 9 p. 27. Архипова М. Ю., Сиротин В. П. Региональные аспекты развития информационно-коммуникационных и цифровых технологий в России // Экономика региона. 2019. Т. 15. № 3. С. 670-683. 28. Диденко Н. И., Скрипнюк Д. Ф., Кобылинский В. В. Оценка развития цифровой экономики на примере Европейского союза // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2020. Т. 11. № 2. С. 196–215. 29. Кох Л.В., Кох Ю.В. Анализ существующих подходов к измерению цифровой экономики // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2019. Т. 12. № 4. С. 78–89. 30. Козлов А. В., Каньковская А. Р., Тесля А. Б. Проблемы формирования цифровых компетенций персонала промышленных предприятий в условиях перехода к индустрии 4.0 // Вектор экономики. 2018. № 12. С. 86. 31. Kozlov A., Kankovcskaya A., Teslya A. Comparative study of socio-economic barriers to development of digital competences during formation of human capital in Russian Arctic. IOP Publishing. 2019. 9 p. 32. Горшенин А. К. Развитие сервисов цифровых платформ для преодоления нефинансовых барьеров // Информатика и ее применения. 2018. № 4. С. 106-112. 33. Афонасова М. А. Ограничения и барьеры на пути перехода региона к цифровой экономике // Сборник трудов XX Всероссийской научно-практической конференции. 2018. С 6-9. 34. Введение в «Цифровую» экономику / А. В. Кешелава В. Г. Буданов, В. Ю. Румянцев и др.; под общ. ред. А. В. Кешелава. М.: ВНИИГеосистем, 2017. 28 с. 35. Цифровая грамотность для экономики будущего / Баймуратова Л.Р., Долгова О.А., Имаева Р.Г., Гриценко В.И., Смирнов К.В., Аймалетдинов Т.А.; Аналитический центр НАФИ. М.: Изд-во НАФИ. 2018. 73 с. 36. Митяева Н. В., Заводило О. В. Барьеры цифровой трансформации и пути их преодоления // Вестник СГСЭУ. 2019. № 3. С. 20-24. 37. Стрижов С. А. Барьеры и риски цифровой экономики // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами». 2018. 38. Стрижов С.А. Устойчивое развитие в условиях Четвертой 81

промышленной революции // Актуальные проблемы социальноэкономического развития России. 2017. № 4. С. 8. 39. Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации. Барьеры в развитии цифровой экономики в субъектах Российской Федерации. 2019. Режим доступа: https://ac.gov.ru/archive/files/publication/a/25838.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 40. Майоров В. А., Соколова Е. С. Современные проблемы цифровизации промышленных предприятий в России // Профессиональная наука. 2019. С. 37-46. 41. Иванов С. А., Горин С. А. Цифровизация экономики и проблемы кадрового обеспечения предприятий // Инженер. 2020. С. 19-24. 42. Гурлев И. В. Цифровизация экономики России и проблемы роботизации // Вестник Евразийской науки. 2020. С. 12-36. 43. Росконгресс. Доклад о развитии цифровой экономики в России. Конкуренция в цифровую эпоху: стратегические вызовы для России. Режим доступа: https://roscongress.org/materials/doklad-orazvitii-tsifrovoy-ekonomiki-v-rossii-konkurentsiya-v-tsifrovuyu-epokhustrategicheskie-vyz (Дата обращения: 27.05.2021). 44. Machado C. G., Winroth M., Carlsson D. Industry 4.0 readiness in manufacturing companies: challenges and enablers towards increased digitalization // Procedia Computer Science. 2019. Vol. 81. P. 1113-1118. 45. Digital Maturity Model. Achieving Digital Maturity to Drive Grow. Режим доступа: https://www2.deloitte.com/ content/dam/Deloitte /global/Documents/Technology-Media-Telecommunications/deloittedigital-maturity-model.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 46. Are You Ready for Digital Transformation? Measuring Your Digital Business Aptitude. Режим доступа: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/pdf/2016/04/measuring-digitalbusiness-aptitude.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 47. Salman A. Evaluating user readiness towards digital society: a Rasch measurement model analysis // Procedia Computer Science. 2015. Vol. 65. P. 1154-1159. 48. Lucato W. C., Pacchini A. P., Facchini F. T. Model to evaluate the Industry 4.0 readiness degree in Industrial Companies // IFAC. 2019. Vol. 52. P. 1808-1813. 49. Cisco Global Digital Readiness Index, 2019. Режим доступа: https://www.cisco.com/c/dam/en_us/about/csr/reports/global-digitalreadiness-index.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 82

50. The ICT Development Index (IDI): conceptual framework and methodology. Режим доступа: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/ Pages/publications/mis/methodology.aspx (Дата обращения: 27.05.2021). 51. UNESCO Education Indicators Technical guidelines. http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/education-indicatorstechnical-guidelines-en_0.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 52. The IMD World Digital Competitiveness Ranking 2019 results. Режим доступа: https://www.imd.org/wcc/world-competitiveness-centerrankings/world-digital-competitiveness-rankings-2019/ (Дата обращения: 27.05.2021). 53. The Network Readiness Index 2020. Режим доступа: https://networkreadinessindex.org/wp-content/uploads/2020/11/NRI-2020V8_28-11-2020.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 54. The Digital Economy and Society Index (DESI). Режим доступа: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/digital-economy-andsociety-index-desi (Дата обращения: 27.05.2021). 55. Индекс «Цифровая Россия». Отражение цифровизации субъектов Российской Федерации через призму открытых источников. Режим доступа: https://finance.skolkovo.ru/downloads/documents/ FinChair/Research_Reports/SKOLKOVO_Digital_Russia_Resume_201904_ru.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 56. Методология расчета индекса «Цифровая Россия» субъектов Российской Федерации. Режим доступа: https://finance.skolkovo.ru/downloads/documents/FinChair/Research_Repo rts/SKOLKOVO_Digital_Russia_Methodology_2019-04_ru.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 57. Цифровая экономика. Краткий статистический сборник. Режим доступа: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/ share/direct/384119440.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 58. Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: http://www.gks.ru (Дата обращения: 27.05.2021). 59. Bertalanffy L. General System Theory: Foundations, Development, Applications. New York: G. Braziller. 1968. 289 p., 60. Блауберг И. В., Юдин Э. Г. Становление и сущность системного подхода. М: Издательство «Наука», 1973. 271 с. 61. Козлов А. В., Тесля А. Б., Иващенко А. А. Формирование системы индикаторов для мониторинга процессов цифровизации национальной экономики // Известия ВУЗов. 2021. № 1. С. 97-107. 62. Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата. Режим доступа: https://asi.ru/government_officials/rating/ (Дата обращения: 27.05.2021). 83

63. Воробьев А. А., Глебова И. С., Закиров А. М. Уровень жизни как фактор цифровизации регионов России // Финансовая экономика. 2021. №. 1. С. 152-155. 64. Zadeh L. A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. Vol. 8, Issue 3. P. 338–353. 65. Карпова Н. А. Применение методов нечеткой логики при оценке и прогнозировании финансовой устойчивости консолидированных групп компаний // Интернет-журнал «Науковедение». 2015. Т. 7. С. 1-16. 66. Козлов А. В. Метод определения уровня развития цифровой инфраструктуры региона с применением аппарата нечетких множеств на примере Мурманской области // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2020. С. 106-117. 67. Халов Е. А. Систематический обзор четких одномерных функций принадлежности интеллектуальных систем // Информационные технологии и вычислительные системы. 2009. №3. С. 60-74. 68. Human development report. 2014. Режим доступа: http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr14_technical_notes.pdf (Дата обращения: 27.05.2021). 69. ЕМИСС. Государственная статистика. Режим доступа: https://www.fedstat.ru/indicator/31293 (Дата обращения: 27.05.2021). 84

СВЕДЕНИЯ ОБ УЧАСТИИ АВТОРА В НАУЧНОЙ РАБОТЕ Козлов А. В., Тесля А. Б., Иващенко А. А. Формирование системы индикаторов для мониторинга процессов цифровизации национальной экономики // Известия ВУЗов. 2021. № 1. С. 97-107. 85

ПРИЛОЖЕНИЕ А Таблица А – Компиляция составляющих индексов с присвоением уникальных буквенно-цифровых обозначений Фактор / Подход Digital Readiness Index ICT Development Index 1 Базовые потребности Доступ 1.1 P11 Продолжительность жизни 1.2 Р12 Уровень смертности Z11 Количество абонентов стационарной сети Z12 Количество абонентов мобильной связи 1.3 1.4 1.5 P13 Z13 Доступ к Скорость электричеству интернета P14 Z14 Доля населения с Домохозяйства с безопасными компьютерами источниками воды Z15 Домохозяйства с интернетом World Digital Competitiveness ranking Знание Networked Readiness Index (NRI) Digital Economy and Society Index (DESI) Цифровая Россия Другие источники Технологии Связь Экономикотехнологические факторы W11 Талант U11 Доступ Q11 Покрытие широкополосного интернета Нормативное регулирование и административные показатели Y11 Регуляторная среда субъекта W12 Образование U12 Содержание W13 Фокус на науке Q12 Y12 Отношение количества Задокументированная пользователей интернета ннформация об на 100 человек анализируемых технологиях U13 Q13 Y13 Существование Технологии будущего Покрытие 4G программы цифровизации Q14 Покрытие мобильной связи Q15 Скорость широкополосного интернета Q16 Цена широкополосного интернета 1.6 86 X11 Степень цифровизации бизнеса X12 Затраты на развитие цифровой экономики X13 ВРП на душу населения X14 Доля хозяйств в ВРП

Продолжение таблицы А Фактор / Подход 2 2.1 2.2 2.3 Digital Readiness Index ICT Development Index World Digital Competitiveness ranking Технология Правительственные Использование и бизнес-инвестиции P21 Z21 W21 Прямые иностранные Процент людей, Нормативная база инвестиции пользующихся интернетом P22 Z22 W22 Затраты на исследоваКоличество Капитал ния и разработку абонентов проводного интернета на 100 жителей P23 Z23 W23 Инвестиционная Количество Технологическая база свобода абонентов беспроводного интернета на 100 жителей Networked Readiness Index Digital Economy and Society (NRI) Index (DESI) Люди Человеческие ресурсы U21 Отдельные лица Q21 Базовые навыки. U22 Бизнесы U23 Правительство 2.4 2.5 3 Простота ведения бизнеса Навыки Готовность к будущему Деятельность органов власти 3.1 P31 Индекс легкости ведения бизнеса Z31 Среднее количество лет образования жителей возрастом от 25 лет W31 Адаптивное поведение U31 Доверие 87 Цифровая Россия Другие источники Специализированные кадры Уровень обеспечени учебные программы ности домохозяйств Y21 X21 Наличие образования и его Доля расходов на уровень продукты питания Q22 Y22 Навыки высокого уровня. Присутствие специалистов цифровой экономики Q23 Базовое программное обеспечение. Q24 Эквивалент полной занятости в сфере телекоммуникаций. Q25 Выпускники ITспециальностей Использование интернета Компетенции, технические заделы, уровень исследовательских работ Q32 Y31 Пользователи интернета Создание цифровых технологий X22 Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума X23 Абонентская плата за доступ к интернету в бюджете населения Социальнодемографические факторы X31 Доля городского населения

Продолжение таблицы А Фактор / Подход 3.2 3.3 3.4 Digital Readiness Index ICT Development Index P32 Z32 Верховенство права Валовый показатель охвата населения со средним образованием P33 Z33 Индекс эффектив- Валовый показатель ности логистики охвата населения с высшим образованием P34 Время подключения электроснабжения World Digital Competitiveness ranking W32 Гибкость бизнеса W33 Внедрение информационных технологий Networked Readiness Index Digital Economy and Society (NRI) Index (DESI) Цифровая Россия Другие источники U32 Регулирование Q32 Интернет-трафик Y32 Наличие компетенций X32 Доля женской части населения U33 Приобщение Q33 Видеозвонки Y33 Наличие прав на использование объектов интеллектуальной собственности X33 Доля населения в возрасте от 65 лет Q34 Банкинг 3.5 4 Человеческий ресурс Влияние 4.1 P41 Уровень грамотности U41 Экономика 4.2 P42 Индекс образования U42 Качество жизни 4.3 P43 Доля работающего населения 4.4 P44 Результаты экзаменационных тестов Q35 Интернет-магазины Внедрение цифровых технологий Q41 Доступность новых технологий Информационная инфра- Образованность и отструктура ношение к технологиям Y41 X41 Развитие связи Отношение к роботам Q42 Y42 X42 Использование технологий Цифровая информационная Количество людей с организациями инфраструктура образованием U43 Q43 Y43 X43 Вклад в устойчивый рост Интернет-продажи малыми Доступ к мощностям для Доля работающего и средними предприятиями электронных вычислений населения с высшим образованием Q44 Безопасные интернетсерверы 88

Продолжение таблицы А Фактор / Подход Digital Readiness Index 5 Start-Up Environment Цифровые услуги 5.1 P51 Доступность и количество венчурных инвестиций P52 Патенты и товарные знаки Q51 eParticipation Index 5.2 5.3 6 6.1 ICT Development Index World Digital Competitiveness ranking Networked Readiness Index Digital Economy and Society (NRI) Index (DESI) Q52 Полнота интернет-сервисов P53 Концентрация новых бизнесов Внедрение технологий P61 Распространенность мобильной связи 6.2 P62 Использование интернета 6.3 P63 Общественные облачные сервисы Q53 Открытые данные 89 Цифровая Россия Информационная безопасность Y51 Степень цифровой защиты субъекта Y52 Наличие поддержки исследований в рассматриваемой области Y53 Цифровизация систем безопасности Социальный эффект от внедрения цифровизации Y61 Использование современных технологий в различных общественных отраслях Y62 Использование новых технологий в сфере государственного и муниципального управления Y63 Использование цифровых технологий в сфере бизнеса Другие источники

Окончание таблицы А Фактор / Подход Digital Readiness Index 7 Технологическая инфраструктура P71 Количество абонентов мобильной связи P72 Число стационарных абонентов Экономические показатели цифровизации Y71 Инвестирование в цифровую экономику P73 Безопасные интернетсерверы P74 Доступ домохозяйств к интернету Y73 Количество электронных платежей частных лиц Y74 Количество грантов, связанных с исследуемой темой 7.1 7.2 7.3 7.4 ICT Development Index World Digital Competitiveness ranking Networked Readiness Index Digital Economy and Society (NRI) Index (DESI) Цифровая Россия Y72 Выручка от использования организациями современных технологий 90 Другие источники

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Таблица Б – Сопоставление экзогенных факторов при расчете индексов Характеристика факторов Digital Readiness Index Демография и потребности общества Базовые потребности Навыки и возможности обучения Человеческий ресурс Лояльность внешней среды Простота ведения бизнеса Сопутствующие инфраструктуры Внедрение технологий Технологическая инфраструктура Поддержка государства и бизнеса ICT Development Index Навыки Использование World Digital Competitiveness ranking Networked Readiness Index Знание Люди Готовность к будущему Воздействие Технология Технологии Доступ Власть Start-Up Environment Правительственные и бизнес-инвестиции 91 Digital Economy and Society Index (DESI) Человеческий капитал Использование интернета Интеграция цифровых технологий организациями Цифровая Россия Компетенции, технические заделы, уровень исследовательских работ Специализированные кадры и учебные программы Нормативное регулирование и административные показатели Информационная инфраструктура Информационная безопасность Экономические показатели цифровизации Социальный эффект от внедрения цифровизации Другие источники Социальнодемографические факторы Уровень обеспеченности домохозяйств Образованность и отношение к технологиям Экономикотехнологические факторы

ПРИЛОЖЕНИЕ В Таблица В – Анализ индексов на соответствие принципам формирования № п/п Принцип 1. Целостность Digital Readiness Index (DRI) ICT Development Index реализован реализован реализован реализован реализован реализован Интегральный показатель оценки уровня цифровизации регионов реализован World Digital Competitiveness ranking Networked Readiness Index (NRI) Digital Economy and Society Index (DESI) Цифровая Россия 2. Структурированность реализован реализован реализован реализован реализован реализован реализован 3. Иерархичность реализован реализован реализован реализован реализован реализован реализован частично частично частично частично частично реализован частично частично частично частично реализован частично реализован частично частично частично частично реализован реализован частично реализован реализован частично частично частично частично частично частично частично частично частично реализован 4. Комплексность 5. Сопоставимость 6. Доступность 7. Адаптивность 8. Динамичность частично реализован нет 92

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Таблица Г – Новый интегральный показатель оценки уровня цифровизации регионов Показатели второго уровня 1. Показатели, характеризующие внешние условия, созданные для реализации процессов цифровой трансформации 2. Показатели, характеризующие фактическое использование возможностей экономическими субъектами, предприятиями, организациями Показатели третьего уровня 1.1. Показатели нормативного регулирования цифрового бизнеса 1.2. Показатели уровня развития цифровой инфраструктуры 2.1. Показатели, характеризующие доступ экономических субъектов к информационно-коммуникационным технологиям Эндогенные показатели 1.1.1. Оценка делового климата и «легкости» ведения бизнеса 1.1.2. Оценка уровня нормативного регулирования процессов цифровизации 1.1.3. Уровень информационной безопасности в использовании цифровых технологий 1.2.1.Объем инвестиций в цифровую экономику, доля в общей величине инвестиций 1.2.2. Наличие специалистов цифровой экономики 1.2.3. Уровень цифровой грамотности населения 2.1.1. Использование персональных компьютеров, % организаций 2.1.2. Организации, использующие системы электронного документооборота, % организаций 2.1.3. Использование глобальных сетей, % организаций 2.1.4. Использование сети Интернет, % организаций 2.1.5. Из них широкополосный доступ, % организаций 2.2. 2. Показатели фактического использования возможностей экономическими субъектами 3. Показатели, характеризующие общий человеческий потенциал региона 3.1 Показатели, отражающие взаимодействие населения с информационно-коммуникационными технологиями 3.2 Индекс человеческого развития (ИЧР) 2.2.1. Организации, имевшие Веб-сайт, % от общего числа обследованных организаций 2.2.2. Использование локальных вычислительных сетей, % организаций 2.2.3. Организации, использовавшие специальные программные средства, всего % от общего числа обследованных организаций 2.2.4. Организации, использующие автоматический обмен данными между своими и внешними информационными системами,% 3.1.1. Оценка населением роли цифровых технологий на рынке труда, % респондентов с положительным откликом 3.1.2. Отношение населения к использованию информационно-коммуникационных технологий, % респондентов с положительным откликом 3.1.3. Способность населения к переобучению 3.2.1. Индекс ожидаемой продолжительности жизни 3.2.2. Индекс образования 3.2.3. Индекс дохода 93

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Таблица Д – Расчеты эндогенных показателей для оценки уровня цифровизации Санкт-Петербурга Наименование показателя внутри индекса Наименование используемого при расчетах показателя из открытых источников 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Значения после масштабирования Первоначальные значения Итоговые значения 1.1.1. Оценка делового климата и «легкости» ведения бизнеса Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата 20 26 - 17 4 5 0,76 0,69 1.1.2. Оценка уровня нормативного регулирования процессов цифровизации Индекс цифровизации регионов 0,77 0,84 0,91 0,93 0,91 - 0,77 0,84 0,91 0,93 0,91 1.1.3. Уровень информационной безопасности в использовании цифровых технологий Доля организаций, использовавших средства защиты информации, передаваемой по глобальным сетям, в общем числе обследованных организаций, использовавших: средства шифрования 55,5 54,4 55,3 55,6 52,3 48,9 0,56 0,54 0,55 0,56 0,52 0,49 0,72 0,70 0,71 0,71 0,68 0,66 средства электронной цифровой подписи 88,1 84,8 86,7 87,1 84,4 82,8 0,88 0,85 0,87 0,87 0,84 0,83 - 0,80 0,95 0,94 0,76 0,69 - - 0,80 0,95 0,94 0,77 0,84 0,91 0,93 0,91 - 1.2.1.Объем инвестиций в Объем инвестиций в основной капитал, 20096,0 19250,7 19621,2 26531,5 26514,0 29928,7 0,04 0,04 0,03 0,04 0,03 0,04 0,04 0,04 0,03 0,04 0,03 0,04 цифровую экономику, доля направленных на приобретение в общей величине информационного, компьютерного и телекоммуникационного (ИКТ) оборудования, инвестиций в фактически действовавших ценах, млн рублей Инвестиции в основной капитал по субъектам 523331,0 483422,8 678642,2 672365,2 852922,9 744094,8 РФ, млн рублей 1.2.2. Наличие специалистов Удельный вес занятых в секторе ИКТ в общей цифровой экономики численности занятого населения 2,6 2,2 2,2 94 2,3 3,0 3,0 0,03 0,02 0,02 0,02 0,03 0,03 0,03 0,02 0,02 0,02 0,03 0,03

Продолжение таблицы Д Наименование показателя внутри индекса Наименование используемого при расчетах показателя 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 из открытых источников Значения после масштабирования Первоначальные значения 1.2.3. Уровень цифровой грамотности населения Итоговые значения Навыки работы населения на персональном компьютере в субъектах Российской Федерации Работа с текстовым редактором - 50,8 - - 66 63,3 - 0,51 - - 0,66 0,63 Передача файлов между компьютером и периферийными устройствами - 54,7 - - 50,3 47,8 - 0,55 - - 0,50 0,48 Работа с электронными таблицами - 35,7 - - 33,5 35,1 - 0,36 - - 0,34 0,35 Использование программ для редактирования фото, видео и аудиофайлов - 24,9 - - 32,3 23,8 - 0,25 - - 0,32 0,24 - 0,42 - - 0,46 0,43 2.1.1. Использование персональных компьютеров, % организаций Доля организаций, использовавших персональные компьютеры, в общем числе обследованных организаций 98,2 95,9 96,5 98,2 96,3 93,7 0,98 0,96 0,97 0,98 0,96 0,94 0,98 0,96 0,97 0,98 0,96 0,94 2.1.2. Организации, использующие системы электронного документооборота, % Доля организаций, использовавших системы электронного документооборота, в общем числе обследованных организаций 63,1 65,8 69,6 69,9 68,5 68,6 0,63 0,66 0,70 0,70 0,69 0,69 0,63 0,66 0,70 0,70 0,69 0,69 2.1.3. Использование глобальных сетей, % Число организаций, использовавших информационные организаций технологии 2.1.4. Использование сети Интернет, % организаций Число обследованных организаций - - - 5 738 6553 7120 из них использовали глобальные информационные сети - - - 5 604 6275 6643 - - - 0,98 0,96 0,93 - - - 0,98 0,96 0,93 Доля организаций, использовавших Интернет, в общем 97,4 94,9 95,9 97,4 95,6 93,1 0,97 0,95 0,96 0,97 0,96 0,93 0,97 0,95 0,96 0,97 0,96 0,93 числе обследованных организаций 2.1.5. Из них широкополосный доступ, % организаций Доля организаций, использующих широкополосный доступ к сети Интернет, в общем числе организаций 93,1 90,5 91,2 93,5 94,2 89,4 0,93 0,91 0,91 0,93 0,94 0,89 0,93 0,91 0,91 0,93 0,94 0,89 2.2.1. Организации, имеюшие Веб-сайт, % от общего числа обследованных организаций Доля организаций, имевших веб-сайт, в общем числе обследованных организаций 64,7 62,6 65,8 68,4 67,5 63,0 0,65 0,63 0,66 0,68 0,67 0,63 0,65 0,63 0,66 0,68 0,67 0,63 95

Окончание таблицы Д Наименование показателя внутри индекса Наименование используемого при расчетах показателя 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 из открытых источников Значения после масштабирования Первоначальные значения 2.2.2. Использование локальных вычислительных сетей, % организаций Доля организаций, использовавших локальные вычислительные сети в общем числе обследованных организаций 2.2.3. Организации, использовавшие специальные программные средства, всего % от общего числа обследованных организаций Число организаций, использующих специальные программные средства: Итоговые значения 83,4 71,9 72,5 72,4 71,3 65,8 0,83 0,72 0,73 0,72 0,71 0,66 0,83 0,72 0,73 0,72 0,71 0,66 Число обследованных организаций - - - 5 738 6553 7120 из них использовавших специальные программные средства, всего - - - 5 301 5891 6232 2.2.4. Организации, использующие автоматический обмен данными между своими и внешними информационными системами, % Организации, использующие технологии электронного обмена данными между своими и внешними информационными системами - 72,4 - - 3.1.1. Оценка населением роли цифровых технологий на рынке труда, % респондентов с положительным откликом Оценка населением роли роботов на рынке труда - - - - 3.1.2. Отношение населения к использованию информационнокоммуникационных технологий, % респондентов с положительным откликом Оценка населением влияния информационных технологий и информационно-коммуникационных сетей на жизнь - 69,7 - - 3.1.3. Способность населения к переобучению Рассчитывается с использованием метода нечетких множеств 3.2.1. Индекс ожидаемой продолжительности жизни Индекс ожидаемой продолжительности жизни - 3.2.2. Индекс образования Индекс образования - 1 3.2.3. Индекс дохода Индекс дохода - - 73,7 72,4 - 89 81 81,3 - - - 0,92 0,90 0,88 - 0,72 - - - - - - - - - - - - - - - - 0,72 - - 0,89 - - - - - 0,89 0,81 - - - - - 0,81 0,74 0,72 0,92 0,90 0,88 0,74 0,72 0,61 96 0,82 0,83 - - - - 0,82 - - - - - 0,82 - - 1 - - - - 1,00 - - - - - 1,00 - - - - - - - - - - - - - - - 0,86 0,87 1 1 0,84 0,86 0,87

ПРИЛОЖЕНИЕ Е Таблица Е – Расчеты эндогенных показателей для оценки уровня цифровизации Ленинградской области Наименование показателя внутри индекса Наименование используемого при расчетах показателя из открытых источников 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Первоначальные значения 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Значения после масштабирования Итоговые значения 1.1.1. Оценка делового климата и «легкости» ведения бизнеса Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата 13 20 - 20 12 9 0,85 0,76 1.1.2. Оценка уровня нормативного регулирования процессов цифровизации Индекс цифровизации регионов 0,77 0,84 0,91 0,93 0,91 - 0,77 0,84 0,91 0,93 0,91 1.1.3. Уровень информационной безопасности в использовании цифровых технологий Доля организаций, использовавших средства защиты информации, передаваемой по глобальным сетям, в общем числе обследованных организаций, использовавших: средства шифрования 39,1 42,8 49,5 45,1 47,9 45,6 0,39 0,43 0,49 0,45 0,48 0,46 0,61 0,63 0,68 0,65 0,66 0,63 средства электронной цифровой подписи 83,6 83,7 86,2 85,5 84,7 81,0 0,84 0,84 0,86 0,86 0,85 0,81 Объем инвестиций в основной капитал, направленных на приобретение информационного, компьютерного и телекоммуникационного (ИКТ) оборудования, в фактически действовавших ценах, млн рублей 1116,6 1839,5 2846,6 3110,1 2635,1 3611,6 1.2.1.Объем инвестиций в цифровую экономику, доля в общей величине инвестиций - 0,76 0,86 0,89 0,85 0,76 - - 0,76 0,86 0,89 0,77 0,84 0,91 0,93 0,91 - 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 Инвестиции в основной капитал по субъектам 170501,6 225915,3 264212,8 337673,8 511164,2 420872,2 РФ, млн рублей 1.2.2. Наличие специалистов цифровой экономики Удельный вес занятых в секторе ИКТ в общей численности занятого населения 1,2 0,8 1,3 1,1 97 1,5 1,3 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01

Продолжение таблицы Е Наименование показателя внутри индекса Наименование используемого при расчетах показателя 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 из открытых источников Первоначальные значения 1.2.3. Уровень цифровой грамотности населения Значения после масштабирования Итоговые значения Навыки работы населения на персональном компьютере в субъектах Российской Федерации Работа с текстовым редактором - 46,5 - - 54,3 61 - 0,47 - - 0,54 0,61 Передача файлов между компьютером и периферийными устройствами - 44,1 - - 46,1 53,9 - 0,44 - - 0,46 0,54 Работа с электронными таблицами - 27,8 - - 32,3 34,7 - 0,28 - - 0,32 0,35 Использование программ для редактирования фото, видео и аудиофайлов - 39,1 - - 36,5 40,8 - 0,39 - - 0,37 0,41 - 0,39 - - 0,42 0,48 2.1.1. Использование персональных компьютеров, % организаций Доля организаций, использовавших персональные компьютеры, в общем числе обследованных организаций 96,4 97,1 97,5 98,5 97,7 95,6 0,96 0,97 0,98 0,98 0,98 0,96 0,96 0,97 0,98 0,98 0,98 0,96 2.1.2. Организации, использующие системы электронного документооборота, % Доля организаций, использовавших системы электронного документооборота, в общем числе обследованных организаций 58,4 64,9 71,9 69,5 71,5 71,2 0,58 0,65 0,72 0,70 0,72 0,71 0,58 0,65 0,72 0,70 0,72 0,71 2.1.3. Использование глобальных сетей, % Число организаций, использовавших информационные организаций технологии 2.1.4. Использование сети Интернет, % организаций Число обследованных организаций - - - 2 389 2626 2736 из них использовали глобальные информационные сети - - - 2 322 2536 2594 - - - 0,97 0,97 0,95 - - - 0,97 0,97 0,95 Доля организаций, использовавших Интернет, в общем 94,8 95,2 96,1 96,8 96,4 94,3 0,95 0,95 0,96 0,97 0,96 0,94 0,95 0,95 0,96 0,97 0,96 0,94 числе обследованных организаций 2.1.5. Из них широкополосный доступ, % организаций Доля организаций, использующих широкополосный доступ к сети Интернет, в общем числе организаций 2.2.1. Организации, имеюшие Веб-сайт, % от общего числа обследованных организаций Доля организаций, имевших веб-сайт, в общем числе 47,3 49,5 48,7 58,6 61,0 59,8 0,47 0,50 0,49 0,59 0,61 0,60 0,47 0,50 0,49 0,59 0,61 0,60 обследованных организаций 89,0 88,0 90,7 92,5 93,9 89,6 0,89 0,88 0,91 0,93 0,94 0,90 0,89 0,88 0,91 0,93 0,94 0,90 98

Окончание таблицы Е Наименование показателя внутри индекса Наименование используемого при расчетах показателя из открытых источников 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Первоначальные значения 2.2.2. Использование локальных вычислительных сетей, % организаций 2.2.3. Организации, использовавшие специальные программные средства, всего % от общего числа обследованных организаций Значения после масштабирования Итоговые значения 72,0 65,4 68,6 64,4 66,6 67,7 0,72 0,65 0,69 0,64 0,67 0,68 0,72 0,65 0,69 0,64 0,67 0,68 Число организаций, использующих специальные программные средства: Число обследованных организаций - - - 2 389 2626 2736 из них использовавших специальные программные средства, всего - - - 2 177 2392 2440 2.2.4. Организации, использующие автоматический обмен данными между своими и внешними информационными системами, % Организации, использующие технологии электронного обмена данными между своими и внешними информационными системами - 69,3 - - 3.1.1. Оценка населением роли цифровых технологий на рынке труда, % респондентов с положительным откликом Оценка населением роли роботов на рынке труда - - - - 3.1.2. Отношение населения к использованию информационнокоммуникационных технологий, % респондентов с положительным откликом Оценка населением влияния информационных технологий и информационно-коммуникационных сетей на жизнь - 69,7 - - 3.1.3. Способность населения к переобучению Рассчитывается с использованием метода нечетких множеств 3.2.1. Индекс ожидаемой продолжительности жизни Индекс ожидаемой продолжительности жизни 0,771 0,778 3.2.2. Индекс образования Индекс образования 0,855 0,86 3.2.3. Индекс дохода Индекс дохода 70,3 70,8 - 89 81 81,3 - - - 0,91 0,91 0,89 - 0,69 - - - - - - - - - - - - - - - - 0,69 - - 0,89 - - - - - 0,89 0,81 - - - - - 0,81 0,70 0,71 0,91 0,91 0,89 0,70 0,71 0,42 - 99 - - - - - 0 0,77 0,78 - - - - 0,77 0,78 - 0,82 0,83 0 0,86 0,86 - - - - 0,86 0,86 - 0,86 0,86 - - - - - - - - - 0,79 0,81 0,81

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Таблица Ж – Матрицы значений факторов способности населения к переобучению для Санкт-Петербурга и Ленинградской области Матрица значений факторов для Санкт-Петербурга Xi λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 Вес, r X1 0 0 0,44 0,56 0 0,2 X2 0,33 0,67 0 0 0 X3 0 0 0,37 0,63 0 X4 0 0 0,24 0,76 0 X5 0 0 0 0 1 ∑λ 0,33 0,67 1,04 1,96 1,00 ∑λ*r 0,07 0,13 0,21 0,39 0,20 Yj 0,10 0,30 0,50 0,70 0,90 Yj*∑λ*r 0,01 0,04 0,10 0,27 0,18 Y 0,61 Матрица значений факторов для Ленинградской области Xi λ1 λ2 λ3 λ4 λ5 Вес, r X1 0 0 0,25 0,75 0 0,2 X2 0 0 0 0 1 X3 0,29 0,71 0 0 0 X4 0,37 0,63 0 0 0 X5 1 0 0 0 0 ∑λ 1,66 1,34 0,25 0,75 1,00 ∑λ*r 0,33 0,27 0,05 0,15 0,20 Yj 0,10 0,30 0,50 0,70 0,90 Yj*∑λ*r 0,03 0,08 0,03 0,10 0,18 Y 0,42 100

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв