Correlation between the levels of digitalization and economic indicators in Russian regions

Цифровая экономика, цифровизация и обычная (или аналоговая) экономика.

Тема цифровой экономики стала весьма популярной в последние годы. Сам термин впервые использовали и обосновывали в 1995 году Дон Тапскотт в книге «Цифровая экономика ^[1]: обещание и опасность в эпоху сетевой разведки» и Николас Негропонте в книге «Быть цифровым» ^[2], которые вышли почти одновременно. Это были одни из первых книг, в которых рассматривались перспективы влияния информационных технологий и Интернет на экономические процессы и обосновывался их фундаментальный характер.

В важнейшую и массовую тему в экономической науке эти пионерские идеи превратились только через четверть века, когда компьютер, смартфон, Интернет и Амазон оказались почти в каждом доме и сделали новую экономику очевидной для самых широких масс.

Создание науки о цифровой экономике стало требованием государств (национальные программы в США, России, других странах) и международных организаций (ООН, ЕС, ЮНЕСКО и т.д.).

Став темой научных исследований, цифровая экономика потребовала создания научных инструментов, в первую очередь, уточнения понятий и определений.

Скоро стало понятно, что есть цифровая экономика в узком смысле (производство компьютеров и программ, цифровая связь и т. д.) и цифровизация обычной экономики. Например, цифровой фотоаппарат – это изделие оптико-механическое или цифровое? Промышленный робот – это станок или цифровая система? Какова доля «цифры» в «обычной» экономике?

Некоторые авторы даже начали использовать для «обычной» экономики прилагательное «аналоговая», видимо, отталкиваясь от аналогии с цифровой и аналоговой (винил) звукозаписью (см. например ^[3,4]).

Это не совсем правильно, потому что реальная экономика давно старается уйти от приблизительности, свойственной аналоговым сигналам: деньги имеют вполне цифровую природу, пресс, штамп и литейная форма уже сотни лет пытаются сделать продукцию точными цифровыми единицами, неотличимыми друг от друга.

То же с печатными буквами, которые являются основой книгопечатания, а оно в свою очередь, основой массовой культуры, науки, демократии и вообще современной цивилизации.

Автором определения «аналоговая» применительно к экономике называют Р. Лукаса ^[5], но он писал об аналоговых моделях экономических циклах, а не о переходе от "обычной" к "цифровой" экономике. В этом же смысле имитационных моделей (аналогов экономических процессов) термин используется в недавно опубликованной статье ^[6].
Можно сказать, что термин «аналоговая экономика» как название для той экономики, что предшествует цифровой, еще не устоялся в научной литературе; однако возможно (судя по частому употреблению в последние два-три года), он станет общепринятым.

Вернемся к определениям цифровой экономики. В узком смысле ее определяют ее так: «Истинная «цифровая экономика», определяемая как «та часть экономического результата, которая получена исключительно или главным образом за счет цифровых технологий с бизнес-моделью, основанной на цифровых товарах или услугах», состоит из цифрового сектора, а также новых цифровых и платформенных услуг» ^[7].

Но в дальнейшем определение начало расширяться, недавнее исследование ООН так же говорит нам о расширении зоны цифровой экономики на новые территории: «В последние несколько лет дискуссия снова сместилась, перемещаясь на то, как цифровые технологии, услуги, продукты, методы и навыки распространяются по странам. Этот процесс часто называют цифровизацией, определяемой как переход обычного бизнеса к использованию цифровых технологий, продуктов и услуг. Цифровые продукты и услуги способствуют быстрым изменениям в более широком диапазоне секторов, а не ограничиваются теми высокотехнологичными секторами, которые ранее были в центре внимания. Отражая эти изменения, новые исследования были сосредоточены на «цифровизации» (то есть способах, которыми цифровые продукты и услуги все больше переделывают традиционные сектора… Действительно, наиболее важные экономические изменения могут произойти за счет оцифровки традиционных секторов, а не за счет появления новых секторов с цифровой поддержкой» ^[8].

Итак, существует «цифровая экономика» в своем исходном смысле, большая часть прибавочной стоимости в которой создается на основе цифровых технологий, и существует всепроникающий процесс цифровизации, затрагивающий в разной степени уже практически всю остальную экономику и социальную жизнь.

Мы можем предложить здесь более глубокое понимание процесса цифровизации (который шире, чем просто цифровая экономика) и перспектив его влияния на общество, автор статьи писал об этом более 10 лет назад в книге ^{[9, с. 86, 240-245]}.

В истории человечества цифровизацию нужно сравнивать с появлением письменности, которая является дополнительным к устному языку способом коммуникации между людьми. Изобретатели письма думали, что просто создают знаки для передачи слов. Но изменение способа коммуникации в обществе изменило само общество, поскольку общество – это система, основанная на коммуникации.

Слово действует только в радиусе слышимости. Благодаря письму возможно создание огромных государств. Без письма невозможна настоящая наука, промышленность, литература и так далее.

Деньги, основа экономики, базируются на цифрах и надписях; сложная экономика невозможна без бухгалтерии (само слово происходит слова «книга»), расписок, чеков и контрактов.

Поэтому цифровизация будет проникать во все области человеческой деятельности и экономики, изменяя их так же (и даже сильнее), чем изменили их письменность и книгопечатание. Только происходить все это будет (и уже происходит) в сотни раз быстрее.

Уровни цифровизации и экономические показатели в регионах России.

Сравнительное исследование взаимосвязи уровней развития обычной и цифровой экономики в регионах России имеет то значение, что позволяет понять, как и какими способами цифровизация ускоряет их социально-экономическое развитие и в какой степени она сама обусловлена существующим уровнем экономики в этих регионах. Это понимание, в свою очередь, является основой извлечения «лучших практик» и создания рекомендаций для программ регионального развития.

Здесь изложены результаты исследования взаимосвязей различных показателей социально-экономического развития регионов России и показателей, используемых для оценки уровня развития цифровой экономики. Исследование основано на статистических данных, полученных в Единой межведомственной информационно-статистической системе ^[10] (далее – ЕМИСС; интернет-адрес системы https://fedstat.ru).

Для измерения использовались данные по всем регионам, вычислялись коэффициенты корреляции и строились диаграммы рассеяния, где каждая точка представляла регион России, кроме того, строились степенные или полиномиальные линии трендов.

К сожалению, при количестве точек более 90 невозможно снабдить каждую подписью, поэтому маркированы только некоторые.

Первая зависимость, которую мы рассмотрим, это зависимость количества персональных компьютеров в регионе, нормированная на 100 человек населения, от среднего уровня оплаты труда в нем (Рис. 1). Оплата труда - это один из основных экономических показателей. Высокий средний уровень оплаты труда в регионе должен быть связан с успешным функционированием предприятий, в нем расположенных. Конечно, высокие доходы могут быть и у предприятий сырьевого сектора, которым не нужно большое количество компьютеров. Хорошая корреляция этих параметров по 94 регионам России будет указывать на то, что большая часть ВРП производится все же информационно-емкими предприятиями.

Рис. 1. Количество ПК на 100 чел. и средняя оплата труда по регионам России в 2018 г. Коэффициент корреляции 0,813. Рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru/indicator/34084, https://fedstat.ru/indicator/37399 (дата обращения 01.12.2020).

Диаграмма подтверждает предположение, коэффициент корреляции достаточно высок (0,813), особенно учитывая количество точек в выборке. Можно отметить, что хорошие показатели имеет не только Москва, но и северные сырьевые регионы с высоким уровнем доходов.

В то же время левая часть диаграммы (оплата труда в районе 30 тыс. руб. в месяц) показывает, что уровень компьютеризации сильно различается при одном уровне доходов, что определяется другими переменными, возможно, человеческим капиталом в этих регионах.

Далее была исследована другая связка: доля населения, использующая государственные услуги, предоставляемые по сети Интернет, и средняя оплата труда по регионам России в 2018 г. Коэффициент корреляции небольшой (хотя при 94 точках исходных данных это средняя корреляция) и отрицательный -0,12. (Рис. 2). Этот показатель говорит, с одной стороны о компьютерной грамотности населения, с другой о том, насколько развиты сервисы электронного правительства в регионах России. Низкая корреляция говорит о том, что пока предоставление госуслуг по интернет не стало приоритетом региональных органов власти.

Рис. 2. Доля населения, использующая государственные услуги, предоставляемые по сети Интернет, и средняя оплата труда по регионам России в 2018 г. Коэффициент корреляции -0,12. Рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru/indicator/43568, https://fedstat.ru/indicator/37399 , (дата обращения 01.12.2020).

Можно видеть большую разницу в положении Магаданской области и Чукотского автономного округа на Рис. 1 и Рис. 2. при том, что оплата труда в обоих регионах высокая. Возможно, разница обусловлена различной потребностью в получении гос. услуг в этих регионах.

Следующая исследованная пара показателей – доля населения, заказывающего товары в Интернет и доля населения, имеющая доступ к Интернет (Рис. 3). Здесь можно видеть связь между компьютерной грамотностью населения, развитием обычной торговой сети в регионе и уровнем доверия к интернет-торговле.

Снова в числе прогрессивных регионов оказываются Тюменская и Мурманская области, что можно объяснить высоким уровнем доходов, с одной стороны, и невозможностью приобрести в регионе некоторые мало распространенные товары. Притом в Москве, где магазинов вполне достаточно, использование интернет-торговли тоже очень высокое, что может объясняться тем, что в мегаполисах она существует дольше и уже становится нормой.

Рис. 3. Доля населения, заказывающего товары в Интернет, и доля населения, имеющая доступ к Интернет 2018 г. Коэффициент корреляции 0,458. Рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru/indicator/43565, https://fedstat.ru/indicator/43570 (дата обращения 01.12.2020).

Несколько неожиданные соотношения дает следующая пара – количество абонентов спутникового Интернет, нормированная на население региона (Рис.4). Априори можно было бы предполагать, что больше всего абонентов спутникового доступа в регионах с низкой плотностью населения и притом высоким уровнем доходов. Но коэффициент корреляции говорит о другом.

Рис. 4. Количество абонентов спутникового доступа к Интернет, относительно постоянного населения этих регионов в 2018 г. Коэффициент корреляции 0,458. Рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru/indicator/50441, https://fedstat.ru/indicator/31556 (дата обращения 03.12.2020).

Очень большое количество абонентов находится в Москве, хотя там широко доступен скоростной доступ по оптоволоконному кабелю. Возможно, это объясняется большим количеством физических и юридических лиц, желающих иметь независимый от локальной инфраструктуры доступ к сети. Видно, что Москва и Центральный федеральный округ создают основной спрос на спутниковый доступ к Интернет в России.

Ожидаемо много абонентов спутниковых сетей в удаленных регионах с низкой плотностью населения, например, Красноярском крае и Новосибирской области.

Была проверена гипотеза о том, что количество абонентов спутникового Интернет сильно связано с уровнем валового регионального продукта на душу населения.

Для этого была построена диаграмма, для которой количество абонентов нормировалось на уровень ВРП на душу населения (Рис. 5). Это сравнение интересно в том плане, что исследуется взаимосвязь одного показателя цифровой экономики с двумя разными показателями "аналоговой" экономики.

Рис. 5. Количество абонентов спутникового доступа к Интернет нормированное на душевой ВРП, относительно постоянного населения этих регионов в 2019 г. Коэффициент корреляции 0,071. Рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru/indicator/50441, https://fedstat.ru/indicator/37399 (дата обращения 03.12.2020).

Действительно, линия тренда пошла почти горизонтально и коэффициент корреляции оказался в этом случае незначительным (0,071). В то же время стали видны регионы с относительно низким уровнем доходов, при этом активно использующие спутниковый доступ, например, Алтай, Еврейская автономная область, Камчатский край и Чукотская автономная область, все это регионы, удаленные от европейской части России.

Выводы.

Проведенное исследование, конечно, не могло дать сколько-то полную картину взаимосвязей параметров цифровой и обычной экономики, но показывает, что такие взаимосвязи есть, и они разнообразны. Требуется выявлять суть этих взаимосвязей, для чего нужно исследовать большое количество пар параметров, достаточно сказать, что некоторые индексы развития цифровой экономики включают более 100 компонентов, например, индекс готовности регионов к информационному обществу ^[11] или сборник "Индикаторы цифровой экономики ^[12]. Эти параметры по-разному связаны с параметрами «обычной» экономики, такими, как валовой региональный продукт, уровень доходов населения, плотностью населения, преобладающими типами экономики в регионах: добывающей, индустриальной, сельскохозяйственной и так далее. Количество таких комбинаций очень велико, их исследование и осмысление требует создания целой серии статей.

You can simply select and copy link from below text field.