Статьи

В настоящее время разворачивается научная дискуссия вокруг данных как нового фактора производства, который способствует трансформации традиционных отраслей экономики, промышленной интеграции, обеспечивает межрегиональное взаимодействие. Вместе с тем возникает вопрос о взаимосвязи с такими традиционными производственными факторами, как труд и капитал. Цель исследования состоит в выявлении детерминант использования организациями больших данных на уровне регионов. Гипотеза исследования предполагает, что ключевыми детерминантами использованиями организациями технологий больших данных являются цифровой труд, цифровой капитал и социально-экономические характеристики регионов. Авторами предложена модифицированная производственная функция знаний, апробация которой проведена на открытых данных Росстата по 85 регионам России за период 2021-2022 гг. Модели анализа панельных данных были построены с помощью метода наименьших квадратов, обобщенного выполнимого метода наименьших квадратов. Результаты исследования показали, что использование технологий больших данных в российских регионах имеет пространственную неоднородность, также наблюдается дифференциация регионов по наличию цифрового капитала и цифрового труда. Модели панельных данных со случайными эффектами подтвердили положительное влияние цифрового труда и цифрового капитала на использование организациями больших данных. Среди социально-экономических характеристик регионов как детерминант использования технологий больших данных значимое влияние было получено для доли городского населения, валового регионального продукта и доли затрат на инновации. Определены детерминанты развития экономики данных в российских регионах с учетом географической, технологической и экономической дифференциации. Теоретическая значимость заключается в предложении авторской концепции модифицированной производственной функции знаний, которая может быть использована как фундаментальная основа для развития теории экономики данных. Практическая значимость исследования состоит в обоснованности ценности больших данных, использование которых может помочь органам государственной власти в поиске новых возможностей развития экономики данных с учетом региональной дифференциации, усовершенствовании методологии мониторинга применения цифровых технологий организациями, определении ключевых факторов воздействия на использование организациями технологий больших данных.

Формирование экономики данных и распространение передовых цифровых технологий ставит вопрос о том, каким образом отраслевая структура экономики регионов может способствовать или сдерживать использование новых технологических решений. Целью исследования является оценка взаимосвязи между удельным весом отдельных видов экономической деятельности в структуре региональной экономики и долей организаций, использующих технологии экономики данных: большие данные, искусственный интеллект, облачные технологии, интернет вещей – на основе расчетов коэффициентов корреляции. По данным Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации в 2020-2022 гг. по 85 регионам России были сделаны выводы о наличии устойчивых корреляций между отдельными отраслями региональных экономик и технологиями экономик данных, отличающимися в зависимости от типа технологии: обратная взаимосвязь между высокой долей сельского хозяйства и распространенностью технологий больших данных и интернета вещей, прямая взаимосвязь между обрабатывающей промышленностью, торговлей и использованием облачных технологий и искусственного интеллекта. Более того, были выделены разнонаправленные взаимосвязи, когда прослеживается прямая взаимосвязь между удельным весом отдельной отрасли в структуре экономике регионов и одной технологией экономики данных и обратная – для другой. Практическая значимость проведенного исследования заключается в эмпирическом обосновании взаимосвязей между отраслевой структурой экономик регионов и распространением технологий больших данных, искусственного интеллекта, облачных технологий и интернета вещей в период пандемии и санкций, что может служить основой для выработки рекомендаций по стимулированию распространения технологий экономики данных с учетом региональной отраслевой специфики.