Цифровая экономика в Российской Федерации» в современных условиях

Сектор информационно-коммуникационных технологий (далее, ИКТ) – двигатель постиндустриального общества. Топливом такого двигателя служит человеческий капитал, научные достижения и цифровизация общества. Высокий уровень цифровизации общества является необходимым критерием любого современного государства. Цифровизация пронизывает все сферы деятельности человека: полнота информации для домохозяйств, автоматизация для бизнеса, эффективная система управления для государства. Значимость такого критерия для экономики подтверждается множеством исследований как в отечественной, так и в мировой науке.

---

Курсовая работа по социологии на заказ - это то, что нужно для уставшего студента. Если не хотите писать работу самостоятельно, оставляйте заказ у нас на сайте и мы обязательно вам поможем!

---

Зарубежный научный деятель Б. Р. Моултон [1, с. 19] отмечает сильную связь цифровизации общества с экономическим ростом. По мнению С.А. Дятлова и Т.А. Селищева [2, с. 50], увеличение информационно-коммуникационных технологий в регионах России в свою очередь повысит уровень качества жизни людей, а также эффективность экономики и управления. Актуальность данного критерия сложно переоценить. Целое десятилетие с 2022 по 2031 год объявлено в России десятилетием науки и технологий. Начиная с 2018 г. осуществляется активная политика цифровизации общества и цифровой трансформации организаций. Актуальности выбранной темы добавляет напряженная геополитической ситуация и, как результат, уход с рынка зарубежных it-компаний, нехватка it-специалистов, острая потребность в отечественных информационных системах. Цифровизация общества – сложный, дорогой, но критически необходимый процесс для каждого современного государства. Необходимо понимать и адекватно оценивать ключевые параметры, способные эффективно влиять на процесс цифровизации общества, уметь выделять сущность возможных проблем и своевременно находить пути решения этих проблем. Объектом исследования является уровень цифровизации общества в РФ, в рамках данной работы, объясняющей переменной в будущей эконометрической модели был выбран показатель - число абонентов мобильного широкополосного доступа в Интернет на 100 человек населения. В научных статистических исследованиях на тему цифровизации общества можно часто встретить в виде объясняемой переменной критерий «использование фиксированного широкополосного интернета». Но уже в 2018 году вопрос фиксированного доступа в Интернет не стоял так остро. Значения этого критерия цифровизации были схожи в большинстве регионов РФ, в то время как использование мобильного интернета в 2018 еще не было повсеместным. К тому же использование мобильного интернета, в отличие от широкополосного, представляет исследователям в новом ключе цифровые потребности общества: общество продолжает пользоваться доступом в интернет вне своего рабочего и домашнего времени. Предметом исследования служат факторы, оказывающие существенное влияние на уровень цифровизации общества в РФ за 2021 год. Цель данного исследования заключается в разработке и реализации ряда экономико- математических моделей, позволяющих объяснить уровень цифровизации общества в регионах РФ для его дальнейшего развития. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи: 1. Изучить основные понятия цифровизации общества, проанализировать отечественный и зарубежный опыт моделирования показателей цифровизации общества; 2. Разработка ряда экономико-математических моделей показателей цифровизации общества в регионах РФ и выбор наилучшей модели из числа построенных. 3. Проведение кластерного анализа с целью упорядочивания объектов в сравнительно однородные группы, выявлению регионов лидеров и регионов аутсайдеров, и подготовка рекомендаций, направленных на увеличения уровня цифровизации общества в отстающих регионах РФ. В работе использованы методы системного анализа, статистической обработки данных, экономико-математического моделирования, численные методы. Для проведения эконометрического моделирования использовалась среда разработки RStudio, предназначенная для анализа и обработки статистической информации. Информационной базой исследования служат официальные данные Росстата, Министерства экономического развития РФ и цифрового развития, связи и массовых коммуникаций, исследования научно-технологического комплекса по разработке новых технологий SKOLKOVO, данные статистического сборника «Цифровая экономика» и сборника «Индикаторы цифровой экономики» и ряд других официальных источников. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы.

Цель данного исследования заключалась в разработке и реализации ряда экономико- математических моделей, позволяющих объяснить уровень цифровизации общества в регионах РФ для его дальнейшего развития. Для достижения поставленной цели были выполнены следующие задачи: 1. Изучены основные понятия цифровизации общества, проанализирован отечественный и зарубежный опыт моделирования показателей цифровизации общества; 2. Разработан ряд экономико-математических моделей показателей цифровизации общества в регионах РФ и выбрана наилучшая модель из числа построенных. 3. Проведен кластерный анализ с целью упорядочивания объектов в сравнительно однородные группы, выявлению регионов лидеров и регионов аутсайдеров, и подготовлены рекомендации, направленные на увеличение уровня цифровизации общества в отстающих регионах РФ. В результате исследования были построены и сравнены между собой четыре множественные линейные регрессионные модели. Выбор наилучшей модели основан на таких показателях, как значимость коэффициентов, скорректированный коэффициент детерминации, тест Фишера, а также тест Рамсея. В лучшей модели два коэффициента значимы на уровне 5%, скорректированный коэффициент детерминации наибольший, по тесту Фишера модель является значимой на 5% уровне и основываясь на тесте Рамсея, можно сделать вывод о том, что спецификация модели выбрана верно. Выбранная модель содержит следующие факторы:  Проникновение подвижной радиотелефонной (сотовой) связи на 100 человек населения;  Доля расходов на покупку продуктов питания в структуре потребительских расходов домохозяйств.; Практическая ценность полученной модели заключается в ее использовании для построения прогнозов. При написании дипломной работы были реализованы задачи, запланированные на стадии курсовой работы. С целью повышения адекватности и полноты модели было дополнительно изучено более 20 переменных, обладающих потенциальной значимостью для объясняемой переменной. Была рассмотрена гипотезы о возможно значимости дамми- переменной, основываясь на научных работах Казанского университета. Для повышения пользы данной дипломной работе с имеющейся выборкой по 85 регионом был проведен кластерный анализ по двум переменным (Y и индекс цифровая Россия) с задачей группировки регионов, выявлению лидеров и аутсайдеров. В результате был получено 4 кластера. Кластер, включивший в себя регионы, которые отстают по уровню цифровизации, состоит из 29 регионов. Для выборки регионов аутсайдеров были построенные две эконометрические модели. В результате регрессионного и кластерного анализа выяснилось, что для отстающих по уровню цифровизации регионов на увеличение данного уровня в меньшей степени начинают влиять регрессоры, отвечающие за внедрение, распространение и использование современных ИКТ. В то же время остаются значимыми и увеличивают силу связи регрессоры, отражающие экономическое положение дел в регионе (доля расходов на покупку продуктов питания). Для регионов-аутсайдеров важным аспектом развития цифровизации послужит, в первую очередь, минимизация негативных социально-экономических факторов.

1. Афанасьев В.Н., Афанасьев В.Н., Леушина Т.В., Лебедева Т.В., Цыпин А.П. Эконометрика для бакалавров: учебник / Под редакцией В. Н. Афанасьев. — Оренбург: Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2021. — 434 c. 2. Дятлов С.А., Селищева Т.А. Регионально-пространственные характеристики и пути преодоления цифрового неравенства в России // Экономика образования. 2022. № 2. С. 48—52. 3. Иванова Т.Б., Козлов А.А., Алексеенко В.Б. Рынок труда в России / Москва: Российский университет дружбы народов, 2022. — 222 с. 4. Каурова О. В., Малолетко А. Н., Матраева Л. В., Королькова Н. А. Определение состава показателей оценки уровня развития цифровой экономики в регионе (региональной цифровой среды) // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. 2020. № 1. С. 138—149. 5. Кашепов А.В., Сулакшин С.С., Малчинов А.С. Рынок труда: проблемы и решения / Москва: Научный эксперт, 2020. — 232 с. 6. Квасникова М.А. Цифровое неравенство и его влияние на социально-экономическое развитие регионов в России // Социально-политические исследования. 2020. № 1 (6). С. 43—58. 7. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Персецкий А.А., Щеколдин В.Ю. Эконометрика / Москва: ДЕЛО, 2020. — 576 с. 8. Меньшикова О. И. Рынок труда и занятость населения: учебное пособие / Москва: Издательство Московского гуманитарного университета, 2020. — 180 с. 9. Научно-технологический инновационный комплекс по разработке и коммерциализации новых технологий SKOLKOVO. Индекс «Цифровая Россия» [Электронный ресурс]. URL: https://www.skolkovo.ru/researches/indeks-cifrovaya- rossiya/ (дата обращения: 26.09.2022). 10. Национальный проект «Цифровая экономика» [Электронный ресурс]. URL: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (дата обращения: 26.09.2022). 11. Печаткин В.В. Цифровизация экономики как фактор конкурентоустойчивости региона в условиях глобальных вызовов // Региональная экономика: теория и практика. 2020. № 8 (479). С. 1478—1495. 12. Региональный проект «Пермский Сетевой ИТ-Университет» [Электронный ресурс]. URL: https://mirs.permkrai.ru/novosti/?id=55472&sphrase_id=385990 (дата обращения: 26.09.2022). 13. Садыртдинов Р. Р. Влияние игр Универсиады на ускорение развития информационно- коммуникационных технологий и вовлеченность общества в культурную жизнь в Республике Татарстан и городе Казани // Современные проблемы науки и образования. 2022. № 2. 14. Свистунов В. М., Лобачев В. В., Антонов В. Г., Аникин Б. А., Траченко М. Б. Оценка развития цифровой экономики в регионах Российской Федерации // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2019. № 11-1. С. 32—41. 15. Селищева Т.А., Асалханова С.А. Экономические проблемы регионов и отраслевых комплексов // Проблемы современной экономики. 2019. № 3 (71). С. 230—234. 16. Слива С.В. Направляемое развитие экономики: приемы, эволюция, эффективность // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2022. Т. 9, № 3. С. 34–40. doi: 10.14529/em090304. 17. Статья 16.1 Формы и порядок оплаты при продаже товаров. Закон о защите прав потребителей. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_305/287ba272fb77db736b18354d3eec 00164e7fd104/ (дата обращения: 26.09.2022). 18. Тимофеев В.С., Фаддеенков А. В., Щеколдин В.Ю. Экономико-математические методы и моделирование: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Издательство Юрайт, 2022. — 280 с. — (Серия: Бакалавр и магистр. Академический курс). 19. Тимофеев, В. С. Эконометрика: учебник для академического бакалавриата /. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2022. — 328 с. 20. Торопчина Г.Н., Двоерядкина Н. Н., Вохминцева Г. П. Элементы кластерного анализа: учебное пособие / Благовещенск: Амурский государственный университет, ББК 22. 161я73, 2022 – 6 c. 21. Тюрин А.Г., Зуев И.О. Кластерный анализ, методы и алгоритмы кластеризации: учебное пособие / Москва: МГТУ МИРЭА, УДК 004.622, 2020 – 3-8 c. 22. Указ Президента Российской Федерации от 02.03.2022 № 83 «О мерах по обеспечению ускоренного развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации» [Электронный ресурс]. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202203020001?index=0&rangeSize=1 (дата обращения: 26.09.2022). 23. Федеральная служба государственной статистики. Показатели Информационного общества [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/infocommunity (дата обращения: 26.09.2022). 24. Федеральный проект «Цифровой ликбез» от Минпросвещения России [Электронный ресурс]. URL: https://edu.gov.ru/press/5258/proekt-cifrovoy-likbez-pomozhet-nauchit- detey-pravilam-bezopasnogo-povedeniya-v-internete/ (дата обращения: 26.09.2022). 25. Шелегеда Б.Г., Шарнопольская О.Н., Погоржельская Н.В. Методологические подходы к исследованию структурных трансформаций в развитии экономических систем // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». 2022. Т. 12, № 2. С. 172–188. doi: 10.17072/1994-9960-2017-2-172-188. 26. Щеколдин В.Ю., Малчинов А.С. Классификация и кластер. Под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 2022. 390 с. 27. Якунин В.И., Сулакшин С.С., Вилисов М.В., Кушлин В.И. О модернизации государственной системы управления экономическим развитием в России. М.: Научный эксперт, 2021. 104 с. 28. Brynjolfsson E., Kahin B. Introduction, in Understanding the Digital Economy. Cambridge: MIT Press, 2020. P. 1—10. 29. Fuller W.A., Battese G.E. Estimation of linear models with cross-error structure. Journal of Econometrics, 2019, vol. 2, pp. 128–134. 30. Haltiwanger J.С., Jarmin R. S. Measuring the Digital Economy. Understanding the Digital Economy. Cambridge: MIT Press, 2021. P. 13—33. 31. Khuong V.M.M. ICT as a source of economic growth in the information age: Empirical evidence frоm the 1996–2005 period // Telecommunications Policy. 2020. Vol. 35, № 4. P. 357–372. 32. Moulton B. R. GDP and the Digital Economy, in Understanding the Digital Economy. Cambridge: MIT Press, 2020. P. 34—48. 33. Novikova N. V., Strogonova E. V. Regional aspects of studying the digital economy in the system of economic growth drivers // Journal of New Economy. 2020. Vol. 21, № 2. Р. 76— 93.