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

Состав выбранных показателей характеризует активность трех общественных подсистем в использовании информационно-коммуникационных технологий:

— домашних хозяйств: Varl, Var2, Var3, Var4;

— государства и некоммерческих организаций: Var5, Var6, Var7, Var8, Var9;

— бизнес-структур: VarlO, Varll, Var12, Var13, Var14.

С помощью выбранных показателей рассмотрим связь использования цифровых технологий населением и степень оказываемого влияния бизнеса и государства на развитие цифровой экономики в субъектах РФ.

Показатели подсистемы «домашние хозяйства» оценивают использование сети Интернет населением (различные активности, которыми пользуются люди в Интернет): доступность широкополосного Интернета -- Varl, интенсивность использования сети Интернет -- Var2, цифровые навыки населения -- Var3, активность пользователей сети Интернет -- Var4.

Показатели подсистемы «государство и некоммерческие организации» характеризуют уровень предоставления цифровых услуг и использования информационно-коммуникационных технологий в государственном секторе: использование сети Интернет государственными структурами -- Var5, цифровые навыки государственных и муниципальных служащих -- Var6, обеспеченность бюджетных учреждений устройствами для обработки и передачи данных -- Var7, Var8, использование информационно-коммуникационных технологий в деятельности бюджетных учреждений -- Var9.

Показатели подсистемы «бизнес-структуры» оценивает уровень цифровизации бизнеса: способность к инновационной деятельности -- Var10, Var11, автоматизация и безопасность управления предприятиями -- Var12, использование информационно-коммуникационных технологий в деятельности предприятий -- Var13, Var14.

Результаты виртуальной кластеризации российских регионов по выбранным показателям за 2017 год представлены в таблице 2.

Таблица 2

Результаты виртуальной кластеризации регионов за 2017год

Кластеры представлены в следующем количественном составе: кластер № 1 -- 25 регионов; кластер № 2 -- 25 регионов; кластер № 3 -- 18 регионов; кластер № 4 -- 10 регионов; кластер № 5 -- 7 регионов. Состав регионов, составляющих конкретный кластер, представлены в таблице 3.

По сумме средних нормированных показателей лидером является кластер № 5, в состав которого входят: Московская область, г. Москва, г.Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Ханты-Мансийский АО-- Югра, Ямало-Ненецкий АО, Тюменская область без АО.

Кластер № 5 лидирует по всем четырем показателям подсистемы домашние хозяйства, что говорит о высокой степени развитости сети Интернет и его использования населением. Регионы, входящие в кластер, можно охарактеризовать как территории активных пользователей информационно-коммуникационных технологий. Причем по уровню использования сети Интернет для получения государственных и муниципальных услуг и для заказа товаров и (или) услуг кластер № 5 значительно (в 1,7 раз) превосходит ближайший по сумме средних значений нормированных показателей кластер № 1.

Кластер также лидирует по средним нормированным значениям всех подсистем. Можно говорить, о том, что в регионах кластера № 5 все общественные подсистемы активно использует информационно-коммуникационные технологии для решения собственных задач.

Второе место занимает кластер № 1 со средним значением нормированных показателей 6,61. В разрезе общественных подсистем кластер занимает второе место по развитию информационно-коммуникационных технологий в домашних хозяйствах и государственном секторе и третье место, немного отставая от кластера № 4, по подсистеме «бизнес-структуры». Анализируя состав показателей, по которым кластер № 1 занимает уверенную вторую позицию, входящие в него регионы можно охарактеризовать как территории с достаточно активным применением информационно-коммуникационных технологий в сфере автоматизации и безопасности управления и низкой инициативностью представителей всех общественных подсистем. В частности, об этом свидетельствуют средние значения нормированных показателей, оценивающих объем получения и предоставления государственных и муниципальных услуг (УагЗ, Var5), а также уровень использования Экстранет коммерческими организациями Vаг12). В кластере № 1 государственный сектор выступает лидирующей подсистемой, превосходя активность населения и бизнес-структур примерно в 1,3 раза. Использование сети Интернет населением регионов кластера № 1 отстает от кластера № 5 в 1,5 раза.

Третье место по сумме средних нормированных показателей занимает кластер № 4, значение которого составляет 6,26. Если рассматривать кластер в разрезе подсистем, то по своей структуре он очень близок к кластеру № 1 за исключением опережающих значений подсистемы «бизнес- структуры».

Кластер № 4 представлен 10 регионами и со значительным превосходством занимает первое место среди всех пяти кластеров по показателю Var10 «Доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства и сферы услуг». Регионы, входящие в кластер, можно охарактеризовать как территории с проактивным участием в цифровизации экономики коммерческих и некоммерческих организаций. В целом, регионы кластера обладают высокой обеспеченностью устройствами для обработки и передачи данных и доступностью широкополосного Интернета (второе место по показателям Varl, Var7, Var8), что создает дополнительные возможности развития цифровой экономики.

Кластер № 3 представлен 18 регионами и занимает четвертое место со средним значением нормированных показателей 5,18. Следует сразу отметить, что структурно кластеры № 3 и № 2 (занимающий последнее место) очень близки: доминирует в использовании информационно-коммуникационных технологий государственный сектор и худшие средние значения нормированных показателей у предпринимательского сектора. Тем не менее, кластер № 3 имеет существенную особенность: население регионов кластера демонстрирует превосходящие третье место позиции по интенсивности использования сети Интернет -- Var2, цифровым навыкам -- Var3, активности пользователей сети Интернет. Кластер № 3 с самой низкой из пяти кластеров доступностью широкополосного Интернета (Var2), самой низкой обеспеченностью информационно-коммуникационными технологиями в государственном секторе (Var6, Var7) и самой низкой активностью бизнеса (Var11), можно охарактеризовать как несбалансированный, регионы, входящие в кластер со временем могут переместиться как в регионы-аутсайдеры по развитию цифровой экономики, так и в регионы со средними значениями показателей.

Последнее пятое место занимает кластер № 2 представленный 25 регионами. Сумма средних нормированных значений составляет 4,62. Кластер имеет наименьшее значение нормированных показателей по восьми показателям. В регионах кластера низкая цифровая активность населения и бизнес-структур, слабая обеспеченность и использование сети Интернет в государственных учреждениях и бизнесе.

В исследовании сопоставлены полученные результаты кластерного анализа развития цифровой экономики регионов России за 2017 год с рейтингом по индексу «Цифровая Россия», представленном Московской школой управления СКОЛКОВО. Первая десятка рейтинга представлена следующими регионами: г. Москва, Республика Татарстан, г. Санкт-Петербург, Ханты- Мансийский АО -- Югра, Тюменская область, Ямало-Ненецкий АО, Московская область, Республика Башкортостан, Ленинградская область, Челябинская область. По нашим данным в лидирующий кластер № 5 вошли семь регионов из десяти вышеуказанных. Список десяти субъектов РФ, получивших минимальные оценки по индексу «Цифровая Россия»: Брянская область, Республика Ингушетия, Орловская область, Карачаево-Черкесская Республика, Курганская область, Республика Дагестан, Республика Калмыкия, Еврейская АО, Чеченская Республика, Чукотский АО, также совпадают с составом регионов кластера № 2, занявшего последнее место по результатами кластеризации.

В целом, безусловными лидерами цифровизации выступают обе столицы, включая их агломерации -- территории Московской и Ленинградской областей, а также Республика Татарстан. Достаточно низкий уровень использования возможностей развития цифровой экономики на текущем этапе демонстрируют половина регионов России, прежде всего, в Южном, Северо-Кавказском и Дальневосточном федеральных округах. Полученные данные подтверждают тенденцию, выделенную для развитых стран: более богатые регионы с высоким индексом человеческого развития демонстрируют большие успехи в развитии цифровой экономики [16]. Усилия государства значимы, прежде всего, для сектора государственных услуг и не оказывают заметного влияния на активизацию в использовании информационно-коммуникационных технологий других общественных подсистем. цифровой экономика российский регион

Заключение

Состав выбираемых показателей, используемых в различных методиках для оценки развития цифровой экономики, остается вариантным и по мере развития информационно-коммуникационных технологий будет постоянно изменяться.

Методика оценки развития цифровой экономики требует глубокой проработки и остается актуальным исследовательским вопросом. Несмотря на критику и указываемые недостатки международных индексов, оценивающих развитие цифровой экономики, они представляют большую ценность и создают задел новым исследованиям.

По результатам проведенного исследования можно говорить о вовлеченности всех субъектов РФ в развитие цифровой экономики, но регионы остаются сильно дифференцированы. Большая часть субъектов входящих в кластер № 2 в составе 25 регионов находится в аутсайдерах, что может негативно сказываться на позиции России в международных рейтингах. При этом 18 регионов, входящих в кластер № 3, находятся в разбалансированном состоянии и вполне могут оказаться в числе аутсайдеров. Тем не менее, можно говорить о готовности населения регионов к цифровизации и увеличении вовлеченности бизнеса и государства в применение информационно-коммуникационных технологий.

По результатам кластерного анализа региональной цифровизации в разрезе общественных подсистем было установлено, что драйвером развития цифровой экономики в кластере № 5 выступает активное население, в кластере № 1 -- государственный сектор, в кластере № 4 -- бизнес-структуры.

Выдвигается гипотеза, что при формировании государственной политики целесообразно использовать дифференцированный подход к выбору соответствующего инструментария управления процессами развития цифровизации для конкретного субъекта РФ и его подсистемы-драйвера, задающей, в свою очередь, требования и условия другим подсистемам с помощью целевых показателей.

Результаты кластерного анализа по регионам РФ за 2017 г.