Рисунок2. Динамика индекса человеческого развития по группам, 1990-2015 гг.
Рисунок3. Динамика индекса человеческого развития по регионам, 1990-2015 гг.
Построив ящичковую диаграмму индекса человеческого развития, можно утверждать, что все наблюдения лежат в пределах полутора единиц межквартильной разницы, следовательно, выбросы отсутствуют (Рисунок 4). Также построим ящичковые диаграммы для компонент индекса человеческого развития. Отметим, что по слабому правилу выбросы отсутствуют для всех переменных, строгому правилу не удовлетворяет только ожидаемая продолжительность жизни при рождении (Рисунок 5). Распределение индекса человеческого развития характеризуется левосторонней асимметрией (Ac=-0,465), а кривая распределения плосковершинна (Приложения, Таблица 30). На уровне значимости 0,05 можно утверждать, что распределения индекса человеческого развития, ожидаемого числа лет обучения и логарифма валового национального дохода на душу населения подчиняются нормальному закону распределения по тесту Колмогорова-Смирнова (Таблица 1).
Рисунок 4. Ящичковая диаграмма для индекса человеческого развития
Рисунок 5. Ящичковые диаграммы для компонент индекса человеческого развития
Таблица 1. Тесты на нормальность для индекса человеческого развития и его компонент
|
Показатели |
Колмогоров-Смирнов |
Шапиро-Уилк |
|||||
|
Статистика |
df |
Значимость |
Статистика |
df |
Значимость |
||
|
Human Development Index (HDI) |
0,083 |
89 |
0,173 |
0,951 |
89 |
0,002 |
|
|
Life expectancy at birth |
0,112 |
89 |
0,008 |
0,923 |
89 |
0 |
|
|
Expected years of schooling |
0,054 |
89 |
0,200* |
0,987 |
89 |
0,549 |
|
|
Mean years of schooling |
0,132 |
89 |
0,001 |
0,94 |
89 |
0 |
|
|
lnGNI |
0,062 |
89 |
0,200* |
0,986 |
89 |
0,487 |
Международный индекс счастья (Happyplanetindex) был предложен Фондом новой экономики в 2006 году и отражает благосостояние людей и состояние окружающей среды. Индекс измеряет не уровень экономического развития стран, а то, что действительно важно для людей: долгая, счастливая и стабильная жизнь без вреда окружающей среде. Индекс рассчитывается по четырем компонентам: благополучие (wellbeing) - субъективная удовлетворенность жизнью граждан страны от 0 до 10, продолжительность жизни (LE), неравенство в благополучии граждан (inequality), экологический след (footprint) - среднее воздействие, которое каждый житель страны оказывает на окружающую среду (глобальные гектары на человека). Упрощенно формула для расчета индекса выглядит следующим образом:
.
Данные были взяты за 2016 год с сайта индекса по 140 странам. Так как индекс учитывает экологический след, лидируют в данном индексе страны Латинской Америки и Азиатско-Тихоокеанского региона, которые обладают высокой продолжительностью жизни и низким экологическим следом. Первое место занимает Коста-Рика, далее идут Мексика, Колумбия, Вьетнам, Панама. Из европейских стран лидируют Норвегия - 10 место, Испания - 13 место, Нидерланды - 16 место. Россия находится на 102 месте, последние места занимают Монголия, Люксембург, Чад (Рисунок 6).
Рисунок 6. Международный индекс счастья, 2016
Распределение индекса счастья характеризуется отсутствием выбросов, как и его компоненты, кроме экологического следа, выбросом по которому является Люксембург, с экстремально высоким значением показателя (Рисунок 7). Индекс счастья и все его компоненты, кроме неравенства, на уровне значимости 0,05 подчиняются нормальному закону распределения (Таблица 2).
Рисунок 7. Ящичковая диаграмма для индекса счастья и его компонент
Таблица 2. Тесты на нормальность для индекса счастья и его компонент
|
Показатели |
Колмогоров-Смирнов |
Шапиро-Уилк |
|||||
|
Статистика |
df |
Значимость |
Статистика |
df |
Значимость |
||
|
wellbeing |
0,096 |
46 |
0,200* |
0,962 |
46 |
0,133 |
|
|
inequality |
0,131 |
46 |
0,048 |
0,907 |
46 |
0,001 |
|
|
footprint |
0,078 |
46 |
0,200* |
0,956 |
46 |
0,08 |
|
|
HPI |
0,068 |
46 |
0,200* |
0,982 |
46 |
0,706 |
|
|
HLY |
0,074 |
46 |
0,200* |
0,964 |
46 |
0,17 |
Так, выбранные показатели удовлетворяют предпосылкам для построения статистических моделей и могут быть использованы в дальнейшем анализе.
2.2 Статистические свойства и динамика показателей развития цифровых технологий
Для характеристики развития цифровых технологий в странах мира были выбраны два индекса: индекс сетевой готовности (nri) и глобальный индекс подключения (gci). Данные индексы наиболее полно раскрывают развитие информационно-коммуникационных технологий, их доступность, и степень перехода к цифровой экономике.
Одним из показателей развития цифровых технологий, в частности информационно-коммуникационных технологий, является индекс сетевой готовности. Индекс разработан в 2001 году и рассчитывается Всемирным экономическим форумом. Индекс также является показателем развития информационного общества в странах мира.
Индекс рассчитывается по 53 показателям, объединенным в четыре группы: наличие условий для развития ИКТ; готовность граждан, фирм и государства к использованию ИКТ; уровень использования ИКТ; влияние ИКТ на коммерческий, государственный и общественный сектора. Также индекс можно разделить на 10 составляющих в соответствии с этими группами: политическая и правовая среда (pil1), инновационная и бизнес среда (pil2), инфраструктура (pil3), доступность (pil4), навыки (pil5), индивидуальное использование (pil6), коммерческое использование (pil7), государственное использование (pil8), экономическое влияние (pil9), социальное влияние (pil10) (Приложения, Таблица 28).
Данные по индексу сетевой готовности доступны на сайте Всемирного экономического форума до 2015 года по 143 странам мира. Значения индекса лежат в интервале от 2 до 7, так же, как и значения отдельных его компонент. В качестве независимых переменных выбраны 10 составляющих и итоговый индекс. Первое место по развитию ИКТ занимает Сингапур, в пятерку лучших стран также входят: Финляндия, Швеция, Нидерланды и Норвегия. Россия занимает 40-е место по развитию ИКТ, последние места занимают Бурунди, Гвинея, Чад (Рисунок 8).
Рисунок 8. Индекс сетевой готовности, 2015
Рисунок 9. Темп роста индекса сетевой готовности, 2012-2015
В период с 2012 по 2015 годы в большинстве стран индекс сетевой готовности увеличился, стало внедряться больше цифровых технологий, они стали более доступными. Наибольшими темпами роста в данный период обладают следующие страны: Армения, Грузия, Сальвадор, Киргизия, Боливия, то есть развивающиеся страны. Развитые страны характеризуются слабым положительным темпом прироста. Отрицательный темп роста наблюдается в Индии, Бурунди, Чаде (Рисунок 9).
Все значения индекса сетевой готовности по выбранным странам лежат в границах интервала в полторы межквартильной разности, то есть выбросы отсутствуют (Рисунок 10). Однако, по отдельным компонентам индекса присутствуют выбросы, согласно строгому правилу, но все значения удовлетворяют слабому правилу, поэтому выбросы удалены не будут. Так, например, многие высоко развитые страны, как Сингапур, Финляндия, Швеция, Германия являются выбросами по компонентам коммерческого использования и экономического влияния (Рисунок 11).
Рисунок 10. Ящичковая диаграмма для индекса сетевой готовности
Рисунок 11. Ящичковая диаграмма для компонент индекса сетевой готовности
Распределение индекса сетевой готовности подчиняется нормальному закону распределения на уровне значимости 0,05, также по нормальному закону распределены компоненты инновационной и бизнес среды и социального влияния на уровне значимости 0,1 (Таблица 3).
Таблица 3. Тесты на нормальность для индекса сетевой готовности и его компонент
|
Показатели |
Колмогоров-Смирнов |
Шапиро-Уилк |
|||||
|
Статистика |
df |
Значимость |
Статистика |
df |
Значимость |
||
|
1st pillar: Political and regulatory environment |
0,102 |
137 |
0,001 |
0,95 |
137 |
0 |
|
|
2nd pillar: Business and innovation environment |
0,061 |
137 |
0,200* |
0,99 |
137 |
0,413 |
|
|
3rd pillar: Infrastructure |
0,083 |
137 |
0,022 |
0,97 |
137 |
0,004 |
|
|
4th pillar: Affordability |
0,112 |
137 |
0 |
0,943 |
137 |
0 |
|
|
5th pillar: Skills |
0,139 |
137 |
0 |
0,928 |
137 |
0 |
|
|
6th pillar: Individual usage |
0,086 |
137 |
0,014 |
0,949 |
137 |
0 |
|
|
7th pillar: Business usage |
0,148 |
137 |
0 |
0,9 |
137 |
0 |
|
|
8th pillar: Government usage |
0,095 |
137 |
0,004 |
0,981 |
137 |
0,055 |
|
|
9th pillar: Economic impacts |
0,165 |
137 |
0 |
0,906 |
137 |
0 |
|
|
10th pillar: Social impacts |
0,055 |
137 |
0,200* |
0,984 |
137 |
0,105 |
|
|
Networked Readiness Index |
0,09 |
89 |
0,073 |
0,972 |
89 |
0,055 |
Индекс глобальногоподключения (GlobalConnectivityIndex) был создан дляанализа степени перехода экономик стран к цифровой экономике. Индекс рассчитывается с 2014 года компанией Huawei для 50 стран. Индекс основан на 40 показателях, которые характеризуют влияние ИКТ на национальную экономику, цифровую конкурентоспособность и будущий рост. Показатели можно разделить вертикально (предложение, спрос, опыт и потенциал), что охватывает всю цепочку развития ИКТ и цифровой трансформации, и горизонтально, что позволяет проанализировать цифровое преобразование от базовых уровней подключения к передовым технологиям, таким как широкополосная связь, центры обработки данных, облачные сервисы, большие данные и интернет вещей (Приложения, Таблица 29).
Значения глобального индекса подключения лежат в интервале от 0 до 100. Первое место занимают США, далее идут Сингапур, Швеция, Швейцария, Великобритания. Россия находится на 27-м месте между Польшей и Румынией. Последние места занимают Нигерия, Бангладеш и Пакистан (Рисунок 12).
Выбросы, согласно строгому правилу, в распределении индекса подключения отсутствуют (Рисунок 13). Распределение индекса подчиняется нормальному закону распределения на уровне значимости 0,2 (Таблица 4).
Рисунок 12. Глобальный индекс подключения, 2017
Рисунок 13. Ящичковая диаграмма для индекса глобального подключения
Таблица 4. Тесты на нормальность для глобального индекса подключения
|
Показатели |
Колмогоров-Смирнов |
Шапиро-Уилк |
|||||
|
Статистика |
df |
Значимость |
Статистика |
df |
Значимость |
||
|
GCI |
0,108 |
46 |
0,200* |
0,95 |
46 |
0,047 |
Индексы обладают необходимыми статистическими свойствами для дальнейшего анализа: их распределения подчинены нормальному закону, выбросы отсутствуют.
2.3 Исследование связи между основными показателями развития цифровых технологий и качества жизни
На первом этапе определения взаимосвязи между показателями развития цифровых технологий и качества жизни были построены диаграммы рассеивания. Так, можно утверждать, что между индексом человеческого развития и индексом сетевой готовности существует прямая линейная связь. Однако в странах с высоким индексом сетевой готовности (5 и выше) это связь слабеет (Рисунок 14). В странах с низким развитием цифровых технологий, их уровень развития оказывает большее влияние на качество жизни населения, чем в странах с высоким уровнем цифрового развития. Это подтверждает гипотезу о том, что развитие цифровых технологий в первую очередь необходимо для стран с низким социально-экономическим развитием для выхода их из зоны крайней бедности.
Рисунок 14. График зависимости индекса человеческого развития от индекса сетевой готовности
Далее рассмотрим взаимосвязь между индексом счастья и его составляющими и индексом сетевой готовности. Продолжительность счастливой жизни также положительно и линейно зависит от уровня развития цифровых технологий, однако значимость данной связи ниже, чем для связи между ИЧР и индексом сетевой готовности (Рисунок 15).