Статья: Применение кластерного анализа для оценки развития цифровой экономики регионов России

Воронежский государственный университет

Применение кластерного анализа для оценки развития цифровой экономики регионов России

Никитина Л. М., доктор экономических наук,

профессор кафедры экономики и управления организациями,

Куркин В. А., аспирант,

г. Воронеж, Россия

Аннотация

Предмет. Региональные особенности развития цифровой экономики в субъектах Российской Федерации. Методические проблемы оценки цифровой экономики и прикладные исследования особенностей ее развития в различных регионах. Дифференциация региональных цифровых экономик и разработка перспективных направлений развития цифровой экономики отдельных регионов.

Тема. Формирование актуальных подходов к оценке развития региональной цифровой экономики и решению проблем цифрового неравенства среди регионов России.

Цели. Оценка развития цифровой экономики в регионах России (их однородных группах) и обоснование дифференцированного подхода к выбору соответствующих мер и инструментов управления процессами развития.

Методология. Оценка развития цифровой экономики регионов России произведена с помощью кластерного анализа, позволившего разделить 85 регионов России на виртуальные кластеры по 14 показателям.

В исследовании использованы данные официальной статистики «Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации». Нормирование показателей проведено с использованием программы MS Excel, деление регионов на кластеры произведено с помощью программы Statistica 10 методом К-средних по нормированным значениям показателей.

Результаты. В результате виртуальной кластеризации проанализированы пять схожих по ряду признаков групп российских регионов. Выявлены среди них лидеры и аутсайдеры, определены их слабые и сильные стороны, в том числе, в разрезе общественных подсистем (домашние хозяйства, государственный сектор и бизнес-структуры).

Показана необходимость дифференцированного подхода к выбору мер и инструментов управления процессами развития цифровизации для конкретного субъекта РФ.

Область применения. Результаты исследования могут быть использованы при разработке и актуализации национальных и региональных документов по вопросам развития цифровой экономики.

Выводы. Методики оценки развития цифровой экономики, как и состав используемых в них показателей, остаются вариантными. Доминирующие в настоящее время рейтинговые оценки развития цифровой экономики устанавливают приоритетность, но не могут сформировать однородные группы стран или регионов по определенным компонентам развития цифровой экономики. Применение кластерного анализа позволило выделить три лидирующих группы регионов России,охарактеризованные как территории активных пользователей информационно-коммуникационных технологий в соответствующей общественной подсистеме -- драйвере развития цифровой экономики.

Оставшиеся два кластера, объединяющие половину субъектов РФ, находятся в аутсайдерах в разбалансированном состоянии. При определении перспективных направлений развития цифровой экономики отдельных регионов (их групп) и выборе инструментов управления целесообразно учитывать сложившуюся дифференциацию и ориентироваться на соответствующую подсистему-драйвера.

Ключевые слова: цифровая экономика, информационно-коммуникационные технологии, регион, кластерный анализ.

Abstract

Application of cluster analysis to assess the development of the digital economy in russian regions

Nikitina L. M., doctor of economics, Professor of the department of economics and organization management, Voronezh State University, Voronezh, Russia

Kurkin V. A., post graduate student, Voronezh State University, Voronezh, Russia

Subject. Regional features of digital economy development in the Russian Federation regions. Methodological problems of evaluating the digital economy and applied research of its development in different regions. Differentiation of regional digital economies and development of promising directions for the development of the digital economy of individual regions.

Topic. Formation of relevant approaches to assessing the development of the regional digital economy and solving problems of digital inequality among Russian regions.

Purpose. Assessment of the development of the digital economy in Russian regions (their homogeneous groups) and justification of a differentiated approach to the selection of appropriate measures and tools for managing development processes.

Methodology. The assessment of the development of the digital economy of Russian regions was made using cluster analysis, which allowed dividing 85 regions of Russia into virtual clusters by 14 indicators. The study uses data from official statistics «Monitoring the development of the information society in the Russian Federation». Normalization of indicators was carried out using the MS Excel program; the division of regions into clusters was made using the Statistica 10 program using the K-average method for normalized values of indicators.

Results. As a result of virtual clustering, five similar groups of Russian regions were analyzed. Leaders and outsiders are identified among them, and their weaknesses and strengths are identified, including in the context of public subsystems (households, the public sector, and business structures). The necessity of a differentiated approach to the choice of measures and tools for managing the development of digitalization for a specific subject of the Russian Federation is shown.

Application area. The results of the research can be used in the development and updating of national and regional documents on the development of the digital economy.

Conclusions. Methods for assessing the development of the digital economy, as well as the composition of the indicators used in them, remain variable. The currently dominant ratings for the development of the digital economy set priorities, but they cannot form homogeneous groups of countries or regions for certain components of the development of the digital economy. The use of cluster analysis allowed us to identify three leading groups of Russian regions, characterized as territories of active users of information and communication technologies in the corresponding social subsystem-the driver of the digital economy development. The remaining two clusters, which unite half of the Russian regions, are outsiders in an unbalanced state. When determining the future directions of development of the digital economy of individual regions (their groups) and selecting management tools, it is advisable to take into account the existing differentiation and focus on the corresponding subsystem-drivers.

Keywords: digital economy, information and communication technologies, region, cluster analysis.

Введение

«Цифровая экономика» является одним из 12 национальных проектов социально-экономического развития Российской Федерации, принятых правительством с реализацией до 2024 года. Общий бюджет на реализацию национальных проектов составил 25,7 трлн руб., из них 1634,9 млрд руб. (или 6,4 %) выделено на цифровую экономику [1]. Изменившаяся внешняя среда и проблемы глобальной экономики в 2020 году оказали влияние и на ситуацию в экономике России, что обусловило необходимость корректировки национальных проектов. Однако кардинальный пересмотр ключевых инициатив и индикаторов не предполагается. Цели и показатели, отмеченные в паспорте проекта «Цифровая экономика», с поэтапной реализацией до 2024 года охватывают три направления: трехкратное увеличение внутренних затрат на развитие цифровой экономики; устойчивость, безопасность и доступность информационно-телекоммуникационной инфраструктуры; ориентация на российское программное обеспечение.

Несмотря на большое внимание правительства к вопросам развития цифровой экономики, Россия в международных рейтингах пока еще существенно отстает от стран лидеров. Так, в 2018 году по индексу развития информационно-коммуникационных технологий Россия заняла 45 место из 176 стран; по индексу развития электронного правительства -- 32 место из 192 стран; по индексу сетевой готовности -- 41 место из 139 стран, по глобальному индексу кибербезопасности -- 26 место из 175 стран. Сильными сторонами России по-прежнему являются низкая стоимость доступа к инфраструктуре информационно-коммуникационных технологий и грамотность взрослого населения. Динамика распространения широкополосного интернета и беспроводных сетей соответствует уровню развитых стран -- по данным Росстата с 2010 года по 2018 год доля домашних хозяйств, имеющих доступ к сети интернет, выросла с 48,4 % до 76,6 % [2].

Выраженное цифровое неравенство между технологически развитыми странами и остальным миром обусловлено не только различным уровнем развития цифровой инфраструктуры, но и наличием условий для развития навыков, инноваций, предпринимательства. Комплексный подход к решению указанной проблемы, который нашел отражение в национальном проекте «Цифровая экономика», может столкнуться с проблемой «цифрового неравенства» уже внутри страны, между различными российскими регионами. Во-первых, каждый регион, становясь участником проекта, должен создать соответствующую инфраструктуру, которая станет фундаментом для цифровой экономики. Во-вторых, его население, государственные органы власти и управления, органы местного самоуправления, коммерческие и некоммерческие организации должны обладать соответствующими навыками и готовностью использовать цифровые технологии и получать соответствующие результаты.

Для реализации национального проекта и улучшения позиций России в мировых рейтингах необходимо оценить развитие цифровой экономики в регионах (их однородных группах), выявить регионы лидеры и аутсайдеры определить их слабые и сильные стороны, выработать перспективные инструменты управления процессами цифровизации. В этой связи, одной из важнейших исследовательских задач является формирование актуальной системы оценки уровня развития региональной цифровой экономики.

В настоящее время увеличивается количество исследовательских работ по обозначенной проблематике. В частности, Госкорпорация «Росатом» разработала Национальный индекс развития цифровой экономики и составила пилотный рейтинг стран, в котором Россия заняла 23 место среди 32 европейских стран [3]. Свои методики и подходы к оценке предложили научно-исследовательские коллективы Высшей школы экономики, Московской школы управления СКОЛКОВО. В работах Г. Г. Головенчик [4, 5], Л. В. Кох [6], Г. О. Перова [7], А. М. Федорова [8], Э. А. Хаировой [9], А. М. Чернышевой [10] и др. по оценке развития цифровой экономики используются индикаторы по аналогии с международными индексами, объединяемые в субиндексы, полученные из официальной статистики и опроса экспертов.

В целом, методология составления уже апробированных международных индексов, таких как: Индекс развития информационно-коммуникационных технологий (ICT Development Index -- ГО1);Индекс цифровой экономики и общества (Digital Economy and Society Index -- DESI); Индекс мировой цифровой конкурентоспособности (World Digital Competiveness Index -- WDCI); Индекс цифровой эволюции (DigitalEvolutionIndex -- DEI); Индекс цифровизации экономики BostonConsultingGroup (e-Intensity), Гло - бальный индекс кибербезопасности (Global Cybersecurity Index), Индекс развития электронного правительства (TheUNGlobalE- GovernmentDevelopmentIndex -- EGDI); Индекс сетевой готовности (Net- workedReadinessIndex -- NRI); Индекс электронного участия (E-ParticipationIndex -- EPART); Индекс глобального подключения (GlobalConnectivityIndex -- GCI, Huawei); Глобальный индекс инноваций (TheGlobalInnovationIndex -- GII), может являться базой для построения и разработки новых систем оценки развития цифровой экономики, в том числе, и на региональном уровне. Так, Г. Г. Головенчик на основе указанных индексов, анализа их преимуществ и недостатков предложила собственную методику оценки -- Индекс развития цифровой экономики (ИРЦЭ), в который входят 22 показателя, объединенных в пять субиндексов, и апробировала ее на странах ЕАЭС и ЕС.

Наиболее известным и часто используемым показателем цифровизации является Индекс сетевой готовности. Расчётная часть индекса выполнена на основе статистических данных международных организаций и результатов ежегодного опроса мнения руководителей, проводимого Всемирным экономическим форумом. Е. В. Поповым, К. А. Семячковым, В. Л. Симоновой [11] адаптирована методика составления индекса сетевой готовности применительно к федеральным округам Российской Федерации с использованием российских статистических данных. В отчете по индексу «Цифровая Россия» за 2018 год, представленном Московской школой управления СКОЛКОВО, произведена оценка развития цифровой экономики в регионах России по методологии, аналогичной используемой при составлении индекса сетевой готовности [12].

Таким образом, в современных научных и прикладных исследованиях доминируют рейтинговые системы оценки развития цифровой экономики. При всей комплексности получаемой оценки, которая обеспечивается широким составом показателей каждого конкретного рейтинга, следует указать на ее существенный недостаток -- в результате невозможно сформировать относительно однородные группы стран или регионов по всем наиболее существенным компонентам развития цифровой экономики.

Оценка цифровой экономики регионов России на основе применения кластерного анализа

В нашем исследовании произведена оценка развития цифровой экономики регионов России с помощью кластерного анализа, предназначенного для объединения регионов России в кластеры таким образом, чтобы в один кластер попадали максимально схожие, а регионы различных кластеров максимально отличались друг от друга. Кластерный анализ позволяет производить разбиение одновременно по ряду признаков. Количественный показатель сходства рассчитывается заданным способом на основании выбранных данных, характеризующих регионы. Аналогичный методический подход был апробирован в работах О. В. Согачевой [13], Д. Ю. Трещевского [14] и др.

Анализ произведен по данным официальной статистики «Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации» за 2017 год [15]. Для анализа установлено 85 регионов России, разделенных по соображениям авторов на 5 виртуальных кластеров по 14 показателям, приведенным в таблице 1. Нормирование показателей проведено с использованием программы MSExcel, деление регионов на кластеры произведено с помощью программы Statistica 10 методом К-средних по нормированным значениям показателей.

Таблица 1

Показатели развития цифровой экономики в регионе