Empirical assessment of the impact of digital transformation upon development of inclusive model of economic growth of the region

Burganov Rafis Timerkhanovich PhD in Economics Rector, Volga Region State University of Physical Culture, Sports and Tourism 420128, Republic of Tatarstan, Kazan, ter. village of the Universiade, 35. C.p@tatar.ru Gafarov Marat Rinatovich PhD in Economics Scientific Associate, Cebter for Advanced Economic Researcg of the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan 420111, Russia, respublika Tatarstan, g. Kazan', ul. Karla Marksa, 23/6 C.p@tatar.ru Elshin Leonid Alekseevich Doctor of Economics Senior researcher at Center for Strategic Assessment and Forecasts of the Institute of Management, Economics and Finance, Kazan Federal University 420139, Russia, respublika Tatarstan, g. Kazan', ul. Ostrovskogo, 23/1 Leonid.Elshin@tatar.ru Other publications by this author     Savushkin Maksim Vladimirovich PhD in Economics Head of the department of Economics, University of Management "TISBI" 420012, Russia, respublika Tatarstan, g. Kazan', ul. Mushtari, 13a savushkinmv@mail.ru

Artem'ev Aleksandr Vladimirovich PhD in Economics .Docent, the department of Innovations in Chemistry Technology, Kazan National Research Technological University 420015, Russia, g. Kazan', ul. Karla Marksa, 68 C.p@tatar.ru

ВВЕДЕНИЕ (introduction)

Одним из приоритетных направлений, провозглашенных Президентом страны В.В. Путиным и закрепленным в национальных целях развития России до 2030 года является цифровая трансформация, предполагающая решение следующих задач ^[1]:

«- достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и образования, а также государственного управления;

- увеличение доли массовых социально значимых услуг, доступных в электронном виде, до 95 процентов;

- рост доли домохозяйств, которым обеспечена возможность широкополосного доступа к информационно-телекоммуникационной сети Интернет, до 97 процентов;

- увеличение вложений в отечественные решения в сфере информационных технологий в четыре раза по сравнению с показателем 2019 года» ^[1].

Следует отметить, что поставленные задачи носят далеко не случайный характер. Их ориентир на цифровую социализацию общества, его интеграцию в систему цифровых отношений и т.п., призван решить одну из важнейших задач социально-экономического роста – развитие механизмов максимальной инклюзии экономических агентов в систему создаваемых экономикой страны благ и ресурсов. Обеспечение равного доступа к инструментам и механизмам распределения благ является важнейшей задачей любого государства, ориентированного на купирование/ликвидацию бедности и неравенства в обществе (что, как известно, порождает целый ряд социальных и экономических «заболеваний»), стимулирование социального развития, повышение качества жизни населения, развитие человеческого капитала и т.п. Данная концепция социально-экономического развития территорий получила название «инклюзивный экономический рост».

Идея инклюзивного развития концентрируется относительно того, что процесс создания конечного продукта должен подразумевать вовлеченность в него не узкой группы хозяйствующих субъектов, а широкой базы всех слоев общественности. Только лишь в этом случае национальное богатство будет создаваться справедливым образом и распределяться таким же образом между всеми его участниками за счет обеспечения равных возможностей, генерирующихся в результате включения всего населения в систему создания и распределения валового внутреннего продукта (ВВП) ^{[2, 3, 4, 5]}. На наш взгляд, наиболее точным по содержанию концепция инклюзивного роста отражена в работе Н.В. Пахомовой, К.К. Рихтера, Г.Б. Малышкова ^[6]. В ней авторы придерживаются структурного подхода к изучению теории инклюзивного роста. Это означает, что «всеобъемлющий» рост формируется лишь в том случае, если наблюдается структурное развитие экономики на фоне реализации антидискриминационной государственной политики, определяющей возможности самореализации для всех слоев населения. В этой связи авторы выделяют четыре основных направления, раскрывающих эффективность содержания ключевых принципов инклюзивного роста^[6]:

1) рост входных производительных ресурсов (трудовых, естественных, финансовых и т.п., в том числе за счет повышения эффективности их использования);

2) наращивание эффективности функционирования секторов экономики за счет повышения уровня энергоэффективности, обновления основных фондов, обеспечивающих эффекты снижения выбросов и повышения общего уровня экологического благополучия, перехода к альтернативным источникам энергии;

3) инфраструктурное развитие (жилищно-коммунальное хозяйство, энергетика, газо-, водоснабжение, перевозки пассажиров общественным транспортом, дороги и т.д.);

4) формирование условий для активизации инновационных процессов в экономике, включающих в себя ориентиры не только на создание продуктовых инноваций, но и процессных, содержащих, в частности, использование «зеленых» технологий производства и оказания услуг.

Смещение ориентиров с узкого понимания экономического роста к широкому – инклюзивному росту, эволюционировало по мере осознания того, что экономический рост по своей природе не являясь сбалансированным, порождает структурную безработицу, тем самым дифференцируя перекос в распределении национального богатства, усиливая разрыв производительности труда между различными секторами экономики, порождая проблемы социального развития общества с точки зрения вопросов о бедности, продолжительности жизни и т.п.

Заметный импульс, обеспечивший активизацию и развитие данного подхода к изучению теории экономической динамики, вызван, во многом, глобализацией воспроизводственных процессов, обусловленной, развитием цифровых технологий и диджитализацией экономических отношений, погружением экономических систем в глобальную информационную среду, трансформацией социоэкономических отношений, формирующих особый порядок и параметры конфигурирования моделей экономического роста ^{[7, 8, 9]}. Если раньше важнейшими факторами, характеризующими эффективность экономического развития территорий, являлись параметры, оценивающие уровень и качество развития материальных и нематериальных производительных факторов, включая инновационную активность и создание новых технологических решений в системе управления, то сегодня, в эпоху глобализации, смены технологического уклада, нарастания процессов неравенства между развитыми и развивающимися странами, дисбаланса в доходах населения, эволюционирования общества в целом, ухудшения общей экологической обстановки, исчерпания ресурсов и т.п., в качестве важнейших генераторов социально-экономического развития начинают выступать параметры, оценивающие качество жизни. В этой связи повышенный интерес в последние годы начинает приобретать новая модель развития, основанная на принципах инклюзивного экономического роста (Рисунок 1) ^[10].

Рисунок 1 – Эволюция подходов к оценке эффективности развития экономических систем

Цифровизация ориентирована, как на обеспечение социальной, так и экономической сферы развития общества ^{[11, 12]}. Действительно возможности, которые открываются вследствие диффузии цифровых технологий в социоэкономическом пространстве очень обширны. При этом важно отметить то, что они органично вписываются в концепцию инклюзивного роста. Теоретически развитие цифровых технологий может способствовать инклюзивному росту посредством:

- расширения возможностей доступа экономических агентов к государственным услугам (к примеру, в сфере здравоохранения, образования, государственного управления и т.д.);

- активизации процессов встраивания хозяйствующих субъектов в систему воспроизводственных цепочек как национального, так и глобального уровня вследствие устранения институциональных барьеров, ограничивающих доступ к рынкам на основе традиционных форм межстранового/межрегионального взаимодействия;

- повышения доступности использования коммерческих услуг и продуктов вне зависимости от географического места положения потребителя;

- повышение гибкости экономической системы в зависимости от изменяющихся во времени потребностей общества;

- создание рабочих мест;

- повышение производительности труда;

и т.п.

Благодаря этим функциональным возможностям, открывающимся в рамках реализации мер цифровой трансформации социальной и экономической среды, формируются новые, перспективные механизмы перехода традиционных моделей развития экономики к инклюзивным. Это, в свою очередь, будет способствовать развитию процессов вовлеченности общества в систему воспроизводственных процессов, а также снижения социальной напряженности.

Методы (methods)

Цифровизация, формирующая особым образом социальные и экономические отношения, посредством минимизации/ликвидации административных барьеров и повышения скорости и качества принимаемых решений, обеспечения развития механизмов доступа к государственным благам, наращивания качества жизни через призму развития разнообразных сервисов для населения и т.п., выступает в роли дополнительной, институциональной опоры социально-экономических преобразований территорий и их устойчивого и инклюзивного развития, обеспечивающего стремление государства к снижению бедности и неравенства за счет обеспечения равных возможностей к доступу создаваемых конечных благ. Это, как ранее уже отмечалось, несомненно формирует предпосылки для снижения ущерба экономики в результате локализации или устранения экономических и социальных «заболеваний» и, что самое важное, формирует дополнительную основу для устойчивого развития в рамках создания дополнительной опорной точки социально-экономического роста.

Вторит нашей позиции, относительно взаимосвязи в системе координат «цифровизация-инклюзивный экономический рост» и исследование Acemoglu and Robinson ^[13], введших в экономическую теорию понятие «инклюзивные институты». Под ними авторы понимают определенные институциональные правила, гарантирующие особым образом членам общества быть вовлеченными в экономическое развитие и получать впоследствии из этого выгоду. Таким образом, учитывая упомянутые эффекты от внедрения в хозяйственную среду цифровых решений, с определенной долей уверенности, можно утверждать, что механизмы распределения благ посредством диджитализации экономических отношений и есть, одна из составляющих, инклюзивного, а значит устойчивого развития территорий.

Представленные данные и характеристики формирующегося социально-экономического уклада демонстрируют актуальность и необходимость поиска решений, направленных не только на обоснование связи между цифровой трансформацией и инклюзией общества в систему национального богатства, но и на поиск и определение действенных механизмов цифровой трансформации социально-экономической среды, как важнейшего акселератора инклюзивного экономического роста.

В этой связи крайне актуальными для сегодняшнего дня являются исследования, раскрывающие особенности влияния цифровой трансформации на инклюзивный экономический рост. При этом следует констатировать, что в подавляющем большинстве случаев работы концентрируются относительно качественных методов исследования, полагаясь на рассуждения общего порядка без «привязки» к методам эмпирического и экономико-статистического анализа. Между тем проведение исследований в рассматриваемой сфере с использованием количественных методов анализа, представляется очень важным направлениям как для науки, так и для практики. При этом решение данной задачи совершенно очевидно нельзя отнести к разряду тривиальных. Требуется не только разработка методов построения формализованных оценок регионального инклюзивного развития и параметров цифровой трансформации территорий, но и выработка методов и алгоритмов. Позволяющих в формализованном виде установить подобные взаимосвязи. Это, в свою очередь, позволит существенным образом продвинуться в определении наиболее перспективных и действенных направлений стимулирования процессов цифровой трансформации территорий/регионов.

В концентрированной форме, алгоритм влияния цифрового развития на качество жизни населения через призму теории инклюзивного роста, представлен на рисунке 2.

На рисунке 3 представлена блок-схема данного методического подхода. В соответствии с ней, обоснование выдвигаемой гипотезы лежит в русле формализованной трехшаговой оценки коэффициентов эластичности между анализируемыми факторами. При этом в качестве эндогенных переменных формируемых моделей выступают анализируемые составляющие инклюзивного роста, а в качестве экзогенной – интегральный индекс цифровой трансформации исследуемой экосистемы.

Рисунок 2 - Алгоритм влияния цифрового развития на качество жизни населения через призму теории инклюзивного роста

Рисунок 3 - Блок-схема (алгоритм) формализованной оценки влияния цифровой трансформации экосреды на ключевые параметры формирования инклюзивного экономического роста

Важнейшими вопросами в рамках реализации на практике предложенного алгоритма являются построение временных рядов, характеризующих динамику предлагаемых к анализу индикаторов и показателей. Их агрегирование позволяет определить значение индекса инклюзивного роста экономики региона (Inclusive Development Index, IGRE), характеризующего эффективность и перспективы его устойчивого развития через призму оценки уровня и качества жизни населения, его вовлеченности в процесс создания и распределения конечного продукта. А также выявить параметры формирования интегрально индекса цифровой трансформации регионов (Iцэ).

Для эмпирической оценки IGRE региона был использован подход Всемирного экономического форума ^[14]. В соответствии с ним исследование качества инклюзивной модели экономического роста осуществляется в рамках анализа трех категорий факторов:

• Рост и развитие

• Вовлеченность (инклюзия)

• Справедливость к будущим поколениям и устойчивое развитие

В дальнейшем данные категории декомпозируются в семь блоков, каждый из которых характеризует в более концентрированной форме ту или иную составляющую инклюзивного роста в соответствии с предложенным ВЭФ трихотомическим подходом:

— образование и развитие навыков;

— основные услуги населению и инфраструктура;

— коррупция и взятничество;

— доступность финансовых услуг;

— накопление активов и предпринимательство;

— занятость и оплата труда;

— налоговое перераспределение и соцзащита.

В соответствии с рассматриваемой методикой всемирного экономического форума при формализованной оценке индекса IGRE используется подход, в соответствии с которым вся совокупность оцениваемых территорий оценивается по 7-ми балльной шкале в разрезе трех рассматриваемых субиндексов по формуле 1 ^{[14, 15]}. При этом установлено, что 1- это наихудшее значение исследуемого показателя, а 7 – наилучшее.

(1)

Для показателей, высокое значение которых характеризует слабую позицию в региональной динамике, формула 1 преобразована в формулу 2.

- (2)

Агрегирование субиндексов в интегральный производится как среднеарифметическая сумма их значений.

Результаты и обсуждение (results and discussion)

Апробация методики ВЭФ на примере регионов Приволжского федерального округа позволила прийти к результатам, отраженным в таблице 1.

Таблица 1 – Индекс инклюзивного развития (по шкале 1-7, 1-худшее, 7 - лучшее)

В целях решения поставленной задачи были также построены региональные индексы развития цифровой экономики в рамках анализируемой группы регионов за период с 2015 по 2019гг. Методически, данный этап исследования, основывается на работе Л.А. Ельшина, А.А. Абдукаевой ^[12]. Алгоритм расчета данного показателя основывается на системном анализе и количественной оценки 5 основных приоритетных направлений развития (закрепленных постановлением Правительства РФ от 28.07.2017 г. В соответствии с ним с 2017 года в России реализуется программа «Цифровая экономика Российской Федерации»):

- Нормативное регулирование;

- Кадры для цифровой экономики;

- Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов;

- Информационная инфраструктура;

- Информационная безопасность.

Совокупность индикаторов, используемых для построения каждого из представленных направлений, характеризующих эффективность цифровизации в регионах, представлена в работе авторов ^[12].

Агрегирование полученных значений в единый интегральный индекс позволяет дать эмпирическую оценку качественных и количественных параметров развития цифровизации в регионе.

В концентрированном виде алгоритм реализованного исследования представлен на рисунке 4.

Рисунок 4 – Алгоритм эмпирической оценки эффективности цифровизации региональных экономических систем

Полагаясь на рассмотренный алгоритм, в таблице 4 представлены полученные оценки интегрального индекса развития цифровой экономики (Iцэ) в регионах Приволжского федерального округа.

Таблица 2 - Рейтинг регионов РФ по уровню развития цифровой экономики (индекс Iцэ)

Реализация рассмотренных исследовательских этапов открывает возможность для проведения серии экспериментальных расчетов, требующихся для определения степени влияния уровня развития процессов цифровизации социоэкономической среды на степень развития модели инклюзивного экономического роста региона. Данный этап работы, предполагает выбор весьма широкого набора инструментов, начиная от использования методов эконометрического анализа и заканчивая применением моделей более высокого уровня с применением математического аппарата нечетких множеств. Однако, использование данного рода методических подходов к анализу требует систематизации данных за более широкий интервал времени.

В данном же исследовании, ограничиваясь полученными оценками за пятилетний период с 2015 по 2019гг., характеризующими степень цифровизации региона и качественные параметры его инклюзивного роста, реализован начальный уровень поиска анализируемой взаимосвязи.

В качестве первого метода исследования выбран корреляционный анализ, оценивающий уровень взаимосвязи между анализируемыми рядами за 2019 год. Результаты представлены на рисунке 5.

Рисунок 5 - Результаты корреляционного анализа, оценивающего взаимосвязь между уровнем развития цифровой экономики региона и моделью его инклюзивного экономического роста

Полученное «облако» точек, характеризующее соотношение между анализируемыми индикаторами IGRE и Iцэ, в явном виде указывает о наличии линейной взаимосвязи между ними, даже несмотря на отдельные «всплески». Данный факт предопределяет целесообразность проведения очередного исследовательского этапа, позволяющего ответить на вопрос о степени таковой взаимосвязи через построение регрессионной модели как в разрезе отдельных регионов ПФО (горизонтальный анализ), так и в рамках вертикального анализа, путем соотношения региональных значений анализируемых показателей за отдельный период времени.

Результаты статистической значимости реализованного вертикального анализа данных за 2019 год приведены в таблицах 3, 4.

Таблица 3 - Ключевые параметры вертикального анализа взаимосвязей между уровнем развития цифровой экономики региона и моделью его инклюзивного экономического роста за 2019 год (на примере регионов Приволжского федерального округа)

Таблица 4 - Статистическая значимость уравнения регрессии

В целом, полученные оценки формируют основу для подтверждения вывода о наличии взаимосвязи между уровнем и качеством цифровой трансформации региона и перспективами его перехода на инклюзивную модель экономического роста. При этом, конечно же, необходимо обратить внимание на то, что значение R-квадрат принимает весьма умеренные позиции (0,59). Однако данный факт, по всей видимости, обусловлен отмеченными выше отдельными «всплесками» в соотношении анализируемых индексов.

Если вертикальный анализ позволяет выявить закономерности общего порядка, применительно к целой совокупности регионов, то горизонтальный - направлен на поиск зависимостей между анализируемыми индикаторами в разрезе каждого региона. В таблице 5, рисунке 6 представлены результаты данного вида анализа.

Таблица 5 - Статистическая значимость результатов регрессионного анализа поиска зависимостей между индикаторами Iцэ и IGRE в разрезе регионов Приволжского федерального округа

Рисунок 6 - Статистическая значимость результатов регрессионного анализа поиска зависимостей между индикаторами Iцэ и IGRE в разрезе регионов Приволжского федерального округа

Выводы (SUMMARY)

Полученные оценки также подтверждают наличие весьма тесной связи между уровнем инклюзивного экономического роста региона и параметрами его цифрового развития. При этом степень тесноты подобных взаимосвязей носит весьма дифференцированный характер. Так, если регионы с относительно высоким уровнем социально-экономического развития имеют весьма низкие значения коэффициента эластичности при Iцэ (Таблица 5), то, напротив, регионы, с менее высокими показателями социально-экономической эффективности, как правило, демонстрируют более высокий уровень чувствительности к процессам цифровой трансформации. На наш взгляд, это может быть связано с эффектом «высокой базы», предопределяющим то, что субъекты с более уверенными показателями развития цифровой экономики демонстрируют меньшую динамику прироста Iцэ, что полностью укладывается в рамки теории предельной полезности ^[16].