Архив статей журнала
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.
Исследование посвящено проблеме дифференциации доходов населения регионов России. Целью работы является разработка методики анализа процессов дифференциации доходов населения регионов России на базе теории динамических систем и машинного обучения, а также ее апробация на фактическом аналитическом материале. Гипотеза исследования заключается в предположении одновременного сосуществования процессов конвергенции и дивергенции дифференциации доходов населения регионов России, зависящих от внешних и внутренних факторов. Указанные процессы являются объектом исследования. Информационной базой исследования являются данные Росстата о значениях индекса Джини 80 регионов за период с 1995 по 2018 г. Для построения экспериментальных траекторий помимо индекса Джини использованы две независимые динамические переменные - его первая и вторая производные по времени, что позволило построить три различных пространства состояний (от одномерного до трехмерного). Методом кластеризации «k-средних» всё наблюдавшееся множество состояний было разделено на пять кластеров, количество которых было предварительно определено тестом «на осыпь» («метод локтя»). В результате расчетов было доказано преобладание конвергентных процессов над дивергентными в течение исследованного периода. Было обнаружено, что индивидуальные траектории движения отдельных регионов в пространстве состояний существенно отличаются: траектории некоторых регионов могут быть локализованы в пределах только одного кластера, тогда как отдельные части траекторий других могут принадлежать одновременно нескольким кластерам. Подавляющее большинство траекторий расположены в пределах 2-3 кластеров. Теоретическая значимость полученных результатов заключается в углублении представлений о региональной специфике динамики изменений дифференциации доходов населения субъектов Федерации. Практическая значимость результатов исследования заключается в расширении инструментальной поддержки принятия решений при реализации государственной политики в сфере регулирования дифференциации доходов населения на региональном уровне.