РАЗВИТИЕ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ РОССИИ: ФАКТОРЫ И РЕГИОНАЛЬНЫЕ РАЗЛИЧИЯ (2024)
В условиях глобализации и роста конкуренции важнейшим фактором экономического роста выступает цифровизация. Формируемая цифровая экономика является неизбежным трендом, который определяется новым витком технологических и промышленных революций. Ее развитие -один из стратегических приоритетов национальной политики Российской Федерации на ближайшие десятилетия. Этот факт стал основанием для данной работы, которая нацелена на анализ уровня развития цифровой экономики России, выявление региональных различий и факторов, влияющих на цифровизацию. Краткий обзор исследований в области цифровой экономики позволил определить сущность цифровой экономики, а также ключевые факторы цифровизации экономики. Выполненный анализ развития цифровой экономики в мире и РФ свидетельствует, что цифровая трансформация экономики России за последние годы значительно ускорилась. Однако Россия все еще отстает от ведущих стран по ключевым показателям цифровизации. Кроме того, имеет место значительный «цифровой разрыв» в уровне использования российскими регионами информационно-коммуникационных технологий и развития цифровой экономики. Предложены меры для коренного изменения ситуации, в перечне которых рост инвестиций в цифровую инфраструктуру; укрепление регионального сотрудничества, нацеленного на совместное использование ресурсов; повышение цифровой грамотности населения; формирование благоприятной «цифровой» среды и др. Выявление сущности цифровой экономики, предложенный в работе методический инструментарий для оценки уровня ее развития позволяют говорить о теоретической значимости работы. Практическое значение заключается в том, что исследование помогает обосновать комплекс мер по развитию цифровой экономики и сокращению разрыва регионов по уровню цифровизации.
Идентификаторы и классификаторы
Со второй половины XX века в экономическом развитии многих стран все более значимую роль приобретают информационно-коммуникационные технологии. Широкое применение ИКТ, в том числе развитие интернета, способствовало глубокой цифровой трансформации экономики и общества, формированию цифровой экономики и развитию информационного общества (Белозеров и др., 2020; Усков, 2022). За прошедшие десятилетия научным сообществом создан достаточно прочный теоретико-методологический фундамент цифровой экономики. Поэтому, не вдаваясь в его глубокий анализ, отметим лишь, что термин «цифровая экономика» (digital economy) появился сравнительно недавно, в 1995 году, когда американский ученый из Массачусетского университета Н. Негропонте сформулировал концепцию электронной (цифровой) экономики и выделил преимущества новой экономики по сравнению со старой в связи с интенсивным развитием и использованием информационно-коммуникационных технологий (Бухтиярова, 2019). Несколько позже канадский ученый Д. Тапскотт определил цифровую экономику как экономику, базирующуюся на использовании информационных компьютерных технологий (Tapscott, 1996). Он обратил внимание на зависимость экономики от интернета и полагал, что развитие цифровизации будет способствовать становлению электронной коммерции (Yongnian, 2014; Zuo, Chen, 2021).
Список литературы
-
Белозеров С., Соколовская Е., Ким Ю.С. (2020). Финтех как фактор трансформации глобальных финансовых рынков // Форсайт. Т. 14. № 2. С. 23-35. EDN: SSXFCL
-
Бублик Н.Д., Лукина И.И., Чувилин Д.В., Шафиков Т.А., Юнусова Р.Ф. (2018). Развитие цифровой экономики в регионах России: проблемы и возможности (на примере Республики Башкортостан) // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. № 1 (53). URL: https://eee-region.ru/article/5313. EDN: YUSHXK
-
Бухтиярова Т.И. (2019). Цифровая экономика: особенности и тенденции развития // Бизнес и общество. № 1 (21). С. 1-12.
-
Волкова Н.Н., Романюк Э.И. (2019). Развитие цифровой среды российских регионов // Проблемы развития территории. № 5 (103). С. 38-52.
-
Горбашко Е.А., Ватолкина Н.Ш. (2019). Тенденции развития сферы услуг в условиях цифровой трансформации экономики // Техникотехнологические проблемы сервиса. № 3 (49). С. 45-52. EDN: XQMMWU
-
Гузов Ю.Н. (2021). Направления цифровизации учета и аудита // Аудит. № 4. С. 11-16. EDN: WUWMOO
-
Косолапова М.В., Свободин В.А. (2019). Методологические вопросы системно-цифровой экономики - взаимосвязь системной и цифровой экономик // Мягкие измерения и вычисления. № 6. С. 13-16. EDN: TYEXHI
-
Кузовкова Т.А., Кузовков Д.В., Кузовков А.Д., Шаравова О.И. (2017). Методический аппарат измерения внешней социально-экономической эффективности развития инфокоммуникаций // Системы управления, связи и безопасности. № 4. С. 112-165. URL: http://sccs.intelgr.com/archive/2017-04/06-kuzovkova.pdf. EDN: YNZYEG
-
Лапидус Л.В. (2019). Стратегии цифрового лидерства и запрос на новые компетенции цифровой экономики: основа для сотрудничества Россия - Болгария // Теория и практика проектного образования. № 3 (11). С. 51-57. EDN: JIWKPD
-
Макафи Э., Бриньолфсон Э. (2019). Машина, платформа, толпа: наше цифровое будущее / пер. с англ. А. Поникарова. Москва: Манн, Иванов и Фербер. 320 с.
-
Минаков А., Евраев Л.О. (2020). Потенциал и перспективы развития цифровой экономики регионов России // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. № 3 (63). URL: https://eee-region.ru/article/6318. EDN: EXBXHG
-
Стрелкова И.А. (2018). Цифровая экономика: новые возможности и угрозы для развития мирового хозяйства // Экономика. Налоги. Право. Т. 11. № 2. С. 18-26. EDN: YXKMGE
-
Усков В.С. (2022). Развитие информационного общества в РФ: проблемы и перспективы // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 2. С. 120-137. DOI: 10.15838/esc.2022.2.80.8 EDN: JGFGLG
-
Ускова Т.В., Лукин Е.В., Воронцова Т.В., Смирнова Т.Г. (2013). Проблемы экономического роста территории. Вологда: ИСЭРТ РАН. 170 c. EDN: QGVEXT
-
Belozyorov S.A., Wang W., Liu Ya. (2022). Analysis of regional differences and influencing factors of China's Digital Economy Development. Journal of Applied Economic Research, 21 (30), 486-513. EDN: DIKOGI
-
Chen Shouhu (2020). Curbing big data "Price Discrimination" with the rule of law. People's Daily, 12-09 (5).
-
Kucklick Ch. (2018). The Granular Society. Translated by Huang Kun, Xia Ke. Beijing: CITIC Press.
-
Mesenbourg T.L. Measuring the Digital Economy. U.S. Bureau of the Census. Available at: http://www.census.gov/content/dam/Census/library/working-papers/2001/econ/digitalecon.pdf.
-
Moazed А., Johnson N.L. (2016). Modern monopolies: What it takes to dominate in 21st-century economy. New York: St. Martin's Press.
-
Mosco V. (2017). To the Cloud: Big Data in a Turbulent World. Translated by Yangrui, Chen Ruge. Beijing: China Renmin University Press.
-
Schwab K. (2016). The Fourth Industrial Revolution. Translated by the World Economic Forum, Beijing. Beijing: CITIC Press.
-
Schwab K., Malleret T. (2020). COVID-19: The Great Reset. Translated by World Economic Forum Beijing Office. Beijing: CITIC Press.
-
Tapscott D. (1996). The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. McGraw-Hill. Available at: http://dontapscott.com/books/the-digital-economy.
-
Zheng Yongnian (2014). Technological Empowerment: the Internet, State, and Society in China. Translated by Qiu Daolong. Beijing: Dongfang Publishing House.
-
Zuo P., Chen J. (2021). Digital economy and economic growth in the perspective of high-quality development. Research on Finance and Economics, 9, 19-27.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В ноябре – декабре 2023 года ФГБУН ВолНЦ РАН провел очередной этап мониторинга общественного мнения о социально-экономической и политической ситуации в стране и регионе. Результаты исследования представлены в нижеследующем материале, а также в приложении «Мониторинг социальных настроений». Мониторинг общественного мнения ВолНЦ РАН (ранее – ИСЭРТ РАН) проводится с 1996 года с периодичностью один раз в два месяца. Опрашивается 1500 респондентов старше 18 лет в городах Вологде и Череповце, в Бабаевском, Великоустюгском, Вожегодском, Грязовецком, Тарногском, Кирилловском, Никольском муниципальных округах и Шекснинском муниципальном районе. Репрезентативность выборки обеспечивается соблюдением следующих условий: пропорций между городским и сельским населением; пропорций между жителями населенных пунктов различных типов (сельские населенные пункты, малые и средние города); половозрастной структуры взрослого населения области. Метод опроса – анкетирование по месту жительства респондентов. Ошибка выборки не превышает 3%. В исследовании анализируется динамика оценок в разрезе 14 социально-демографических категорий, выделенных по: – полу (мужчины, женщины); – возрасту (до 30 лет, от 30 до 55 лет, старше 55 лет); – уровню образования (среднее и неполное среднее, среднее специальное, высшее); – самооценке уровня доходов (20% наименее обеспеченных, 60% среднеобеспеченных, 20% наиболее обеспеченных); – территории проживания (г. Вологда, г. Череповец, районы области).
Материалы подготовлены в соответствии с государственным заданием для ФГБУН ВолНЦ РАН по теме НИР № FMGZ-2022-0012 «Факторы и методы устойчивого социально-экономического развития территориальных систем в изменяющихся условиях внешней и внутренней среды».
В условиях интернационализации образовательной среды и расширения потоков международной образовательной миграции возрастает значение проведения исследований и научного осмысления особенностей данных процессов не только в мире в целом и в макрорегионах, но и на территории различных местностей отдельных государств. Однако большинство работ как отечественных, так и зарубежных ученых в области образовательной миграции проведено на глобальном или страновом уровне, анализу региональных особенностей образовательной миграции пока уделяется недостаточно внимания. Поэтому целью исследования, результаты которого представлены в статье, стала оценка объемов современной международной образовательной иммиграции в регионах Российской Федерации. В качестве массива статистических данных использованы информационно-аналитические материалы по результатам мониторинга деятельности вузов Российской Федерации, проведенного Главным информационно-вычислительным центром МИРЭА - Российского технологического университета в 2022 году, а также показатели официальной статистики Росстата и Минобрнауки России. Выявлено, что основная доля иностранных граждан, обучавшихся в 2021 году по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры, предпочитала получать высшее образование в региональных вузах России. Если по числу обучающихся иностранных граждан выделялись университеты Центрального и Северо-Западного федеральных округов, то по удельному весу иностранцев в общей численности студентов лидировали региональные вузы других федеральных округов. Хотя лидером по объемам привлечения в вузы иностранных граждан и росту доли студентов-иностранцев в составе всего студенчества пока остается Центральный федеральный округ, привлекательность для иностранцев вузовских систем других федеральных округов постоянно возрастает. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования полученных результатов академическим сообществом и органами власти всех уровней при проведении оценки влияния образовательной иммиграции на социально-экономическое развитие российских регионов и разработке мер по стимулированию привлечения иностранных граждан в региональные вузы страны.
Сохранение и укрепление здоровья населения в РФ являются одними из условий социальноэкономического развития. Согласно Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года основными болевыми точками Дальнего Востока выступают значительное отставание по ключевым социально-экономическим показателям от уровня части субъектов Российской Федерации, высокий уровень межрегионального социальноэкономического неравенства; недостаточное количество центров экономического роста для обеспечения ускорения экономического роста Российской Федерации; возрастание демографической нагрузки на трудоспособное население, угроза ухудшения демографической ситуации вследствие снижения рождаемости и уменьшения миграционного притока населения из стран ближнего зарубежья. В связи с этим статья посвящена анализу продолжительности жизни населения Дальневосточного федерального округа и степени ее зависимости от социально-экономических факторов (валового регионального продукта, денежных доходов населения и уровня его бедности, степени дифференциации и концентрации доходов) за период с 1999 по 2021 год. В рамках исследования была определена динамика показателей демографического и социально- экономического развития региона за данный период времени с помощью метода анализа динамических рядов и проведена оценка степени взаимосвязи этих параметров с использованием методов корреляционного анализа. Результаты анализа позволили выявить выраженную дифференциацию показателей продолжительности и социально-экономических условий жизни населения в субъектах Дальневосточного региона. Установлены корреляционные связи продолжительности жизни населения в каждом субъекте Дальневосточного федерального округа с особенностями их социально- экономического статуса, что позволяет определить основные направления укрепления общественного здоровья населения и демографического развития региона.
Цель исследования заключается в выявлении особенностей, тенденций и факторов, влияющих на репродуктивные установки российской молодежи в период обучения в высшем учебном заведении и после его окончания. Использовались материалы опроса 1388 студентов в возрасте 17-28 лет. В исследовании принимали участие респонденты из разных регионов России, учащиеся в высших профессиональных образовательных учебных заведениях. Для достижения поставленной цели применялись метод интервью, анкетирования, статистический анализ, методы синтеза, обобщения, монографический метод. Исследование показало, что в российских вузах число студентов, имеющих детей, можно оценить как незначительное. Несмотря на то, что большинство опрашиваемых согласны, что иметь маленького ребенка и наблюдать за тем, как он растет, это радость, у студенческой молодежи преобладают установки на более позднее деторождение. Авторское исследование позволило выявить наиболее важные аргументы, которыми руководствуется молодежь, откладывая рождение ребенка на период после завершения образования в вузе: не смогу получить хорошее образование, слишком рано начинать семейную жизнь в студенческие годы, не с кем будет оставлять ребенка, с рождением ребенка будут серьезные материальные проблемы. Кроме того, определено, что большинство студентов намерены откладывать рождение ребенка и после окончания вуза. Аргументировано, что анализ причин откладывания молодыми студенческими парами рождения ребенка необходим при разработке мер демографической политики в области стимулирования рождаемости на государственном уровне. Это позволит молодежи реализовать репродуктивные намерения, уменьшить разницу между показателями желаемого и ожидаемого числа детей. Результаты работы могут быть использованы при разработке федеральной демографической политики и демографической политики в отдельных регионах, а также служить основой для дальнейших исследований по данной тематике.
В существующих условиях рыночной экономики важную роль в развитии местных сообществ и реализации значимых социально ориентированных инициатив играют крупные корпорации. Следование ESG-принципам для крупного бизнеса становится современной тенденцией, предназначенной для повышения имиджа компаний в различных рейтингах корпоративной социальной ответственности, и способствует пониманию непосредственной роли крупных корпораций в достижении целей экономико-общественного развития. Результаты исследования свидетельствуют об увеличении среднегодовой выручки производителей минеральных удобрений от 2,2 до 4 раз за счет одновременного удорожания стоимости минеральных удобрений, а также падения курса рубля. Средняя себестоимость производства варьировала от 49,4 до 58,9% и имела тенденцию к сокращению. Анализ распределительной политики компаний за 2008-2022 гг. показал увеличение размера дивидендных выплат: у ПАО «ФосАгро» - в 5,8 раза до 59,8 млрд руб.; у ПАО «Акрон» - в 3,4 раза до 10,5 млрд руб.; у ПАО «Дорогобуж» - в 32,2 раза до 11,9 млрд руб. Средняя доля дивидендов в чистой прибыли компаний росла и варьировала от 8,8 до 166,2%. Также стоит отметить лидерство ПАО «ФосАгро» в корпоративной благотворительности: за 2008-2022 гг. холдинг направил 31,9 млрд руб., или 5,15% от чистой прибыли, на социальные инвестиции. В свою очередь расходы ПАО «Акрон» (12 млрд руб.) и ПАО «Дорогобуж» (0,7 млрд руб.) были существенно меньше и составляли 3,81 и 0,82% от объема чистой прибыли соответственно. Новизна исследования заключается в определении особенностей распределительной политики корпораций, производящих минеральные удобрения, за период от мирового финансового кризиса до начала специальной военной операции и последовавшего за ним санкционного давления на Россию. Результаты исследования могут быть полезны участникам образовательного процесса, органам власти, а также всем лицам, проявляющим интерес к распределительной политике корпораций.
В статье рассмотрены ключевые аспекты деятельности российских креативных кластеров, их роль в социально-экономическом развитии территорий. Цель исследования - на основе анализа проблемных зон и направлений развития креативных индустрий и креативных кластеров в территориальном развитии российской экономики выявить роль креативных кластеров в сглаживании территориальных различий регионов в контексте устойчивого регионального развития. В работе применены аналитические методы, приведена авторская классификация основных направлений деятельности креативных кластеров и достигаемых ими результатов, в том числе за счет присущей им инновационной составляющей, выделены ключевые направления развития креативных кластеров и сформулированы проблемные зоны, препятствующие успешному развитию, в частности недостаточная проработанность теоретико-методологических аспектов формирования и развития креативных кластеров. Зачастую они создаются региональными администрациями как дань актуальной повестке креативных индустрий, экономики впечатлений либо формируются самими участниками рынка, чаще всего по принципу территориальной или отраслевой близости. Однако участники кластера быстро сталкиваются с описанной М. Портером спецификой внутрикластерной конкуренции как необходимого фактора развития, но при этом не владеют необходимыми инструментами и методиками решения этой задачи. Таким образом, формирование креативных кластеров в российской практике осуществляется методом проб и ошибок, отсутствует системный научный подход. Прямое заимствование зарубежного опыта без должного осмысления и адаптации к задачам развития российских регионов и территорий сомнительно. Особенностью данной работы является комплексное исследование роли креативных кластеров в формировании имиджа и бренда территорий, рассмотрено их позитивное влияние как на экономические результаты деятельности регионов, так и на социальное и культурное развитие. Драйверами экономического и технологического роста регионов выступают инновационная составляющая деятельности и развитие научных и образовательных организаций в составе кластеров. Приведены примеры успешно действующих кластеров и проектов в сфере креативной экономики, сформулированы направления их совершенствования.
В статье представлен методический подход к оценке влияния эффектов концентрации на инновационное развитие на региональном уровне. Концентрация факторов инновационного развития в региональных системах порождает эффекты, способные оказать влияние на инновационную активность. Оценка эффектов происходит через систему показателей, отражающих эти факторы. Выделены три группы эффектов концентрации: институциональные, социальнодемографические и экономико-финансовые. В рамках исследования проверяется гипотеза о наибольшем влиянии эффектов концентрации для регионов с более низким уровнем инновационного развития. В качестве зависимой переменной используется показатель инновационной производительности, определяемой как объем инновационных товаров, работ, услуг на 10 тыс. занятых. Количественная оценка влияния эффектов концентрации осуществляется для регионов с различным уровнем инновационного развития на основе квантильной регрессии по 85 субъектам России за период с 2000 по 2021 год. В методике применяется логарифмическая форма производственной функции знаний, позволившая учесть направление влияния эффектов концентрации. По итогам апробации предлагаемой методики получены статистически значимые результаты. Регионы с низким уровнем инновационной активности оказываются более чувствительными к положительному влиянию предпринимательского и отрицательному влиянию финансового и социального эффектов концентрации, а регионы с высоким уровнем инновационного развития -к положительным демографическим эффектам. Осуществлена группировка регионов по уровню инновационного развития. Для каждой группы выявлены эффекты концентрации, оказывающие влияние на инновационную региональную активность. Полученные в исследовании результаты могут быть учтены в рамках обновления и обоснования стратегий социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. В дальнейшем предполагается расширить модель и включить цифровой эффект.
Статья посвящена исследованию влияния структуры экономики на индекс научно-технологического развития в разрезе субъектов Российской Федерации. Для этого с помощью экономико-математических методов был проведен кластерный анализ, который позволил выделить регионы со сходными характеристиками научно-технологического развития. Расчеты осуществлялись на основе регулярных статистических данных, предоставляемых Росстатом, Минобрнауки, а также информационного каталога о состоянии инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности в регионах Российской Федерации (МИИРИС) за 2021 год. Актуальность исследования вызвана тем, что вопрос стимулирования научно-технологического развития как базы достижения технологического суверенитета с учетом региональной специфики стал особенно важен в настоящее время. Новизну работы составляет авторская методика расчета индекса научно-технологического развития, включающая показатели, описывающие развитие ИТ-инфраструктуры и цифровизацию бизнеса. Данный аспект особенно актуален, поскольку вопросам научно-технологического развития в региональном разрезе в литературе уделяется недостаточно внимания. В работе были использованы методы математического моделирования, в частности двухуровневый кластерный анализ, который позволил выделить на первом этапе группы регионов со сходным уровнем научно-технологического развития, а затем среди регионов, составляющих основную массу, провести анализ влияния на этот уровень отраслевой структуры производства. В результате исследования выявлено, что три четверти регионов России имеют очень низкий индекс научно-технологического развития. Общая развитость экономики регионов дает более высокое научно-технологическое развитие. Регионы с более высокой долей обрабатывающих производств имеют более высокий индекс научно-технологического развития. Использование цифровой инфраструктуры является одним из слабых мест регионов с низким индексом научно-технологического развития.
Страна подводит предварительные итоги 2023 года. В целом год был успешным для Российской Федерации. Экономика продолжала адаптироваться к новым реалиям и вопреки мрачным прогнозам перешла к росту. По предварительной оценке, по итогам года ожидается рост ВВП порядка 3,5%, а это более чем в два раза выше прогнозов, которые были в начале года. Темпы прироста промышленного производства достигли 3,6%, а в обрабатывающей – более 7%. Уровень безработицы оказался самым низким за всю историю наблюдений – 2,9%. Но самое главное – зафиксирован существенный рост реальной заработной платы: по итогам года – на 8%1
Издательство
- Издательство
- ВолНЦ РАН
- Регион
- Россия, Вологда
- Почтовый адрес
- 160014, г. Вологда, ул. Горького, д. 56а
- Юр. адрес
- 160014, г. Вологда, ул. Горького, д. 56а
- ФИО
- Шабунова Александра Анатольевна (Руководитель)
- E-mail адрес
- common@volnc.ru
- Контактный телефон
- +7 (817) 2597803
- Сайт
- http:/www.vscc.ac.ru