Аналитическая модель измерения цифровой экономики регионов Российской Федерации на основе сигнальных индикаторов

Цель. Построить аналитическую модель трехуровневой индикации степени развития цифровой экономики регионов Российской Федерации (РФ) на основе официальной статистики.

Задачи. Исследовать ряд официальных статистических показателей, отражающих использование организациями информационно-коммуникационных технологий для получения количественных оценок степени развития отдельных направлений цифровой экономики регионов РФ; выявить пространственную дифференциацию регионов по показателю использования организациями широкополосного доступа к сети Интернет в 2010–2024 гг.

Методология. Использован сигнальный подход к официальной статистике и специальной группировке регионов, предложенной Е. Л. Домничем применительно к распределению регионов по критерию среднегодовых затрат предприятий на инновации.

Результаты. Построена аналитическая модель трехуровневой индикации (низкий, средний, высокий уровни) степени развития цифровой экономики регионов РФ на основе статистических данных по показателю использования организациями широкополосного доступа к сети Интернет в 2010–2024 гг. Выявлено существенное влияние наблюдаемых значений на территории Москвы применительно к динамике общероссийского показателя, указаны особенности в динамике отдельных регионов, независимо от их принадлежности той или иной инновационной группе регионов.

Выводы. Рассмотренные особенности в пространственной дифференциации регионов по показателю использования широкополосного доступа к сети Интернет свидетельствуют о сложном характере взаимодействия между цифровыми и инновационными критериями. Существенное снижение значений исследуемого показателя в 2020 г., которое присуще практически всем регионам РФ, включая Москву, позволяет выдвинуть гипотезу об экономических изменениях, возможно, структурного характера, наблюдавшихся в цифровой экономике 2020–2021 гг. в регионах РФ, до сих пор остающихся в зонах низкого и среднего уровней сигнальной индикации по исследуемому показателю. Построенная аналитическая модель может быть использована для исследования иных показателей официальной статистики, характеризующих степень развития цифровой экономики регионов.

1. Недолужко О. В. Формирование и развитие интеллектуального капитала в цифровой экономике: теоретико-методологические аспекты: монография. Владивосток: Владивостокский государственный университет, 2024. 198 с. https://doi.org/10.24866/0715-9

2. Карышев М. Ю. К вопросу об актуальности статистики информационно-коммуникационных технологий в контексте цифровой трансформации экономики // Статистика и Экономика. 2023. Т. 20. № 1. С. 53–63. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-1-53-63

3. Миролюбова Т. В., Николаев Р. С. Цифровая экономика и цифровая трансформация региональной экономики: измерение и особенности // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2024. Т. 19. № 3. С. 340–354. https://doi.org/10.17072/1994-9960-2024-3-340-354

4. Верзилин Д. Н., Максимова Т. Г., Шаныгин С. И. Облачные технологии в развитии институтов цифровой трансформации российской экономики: статистическое исследование // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2025. Т. 41. № 1. С. 145–177. https://doi.org/10.21638/spbu05.2025.107

5. Бухт Р., Хикс Р. Определение, концепция и измерение цифровой экономики / пер с англ. // Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. 2018. Т. 13. № 2. С. 143–172. https://doi.org/10.17323/1996-7845-2018-02-07

6. Klevtsova M. G., Polozhentseva Yu. S., Morosan-Danila L. Evaluation of signal indicators of the digital transformation of the Russian economy // The USV Annals of Economics and Public Administration. 2019. Vol. 19. No. 1. P. 82–86. URL: https://www.researchgate.net/publication/337146761_Evaluation_of_signal_indicators_of_the_digital_transformation_of_the_Russian_economy (дата обращения: 10.11.2025).

7. Черешня О. Ю. Пространственные индикаторы цифровой экономики в России и странах Европы // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2023. Т. 29. № 1. С. 5–19. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2023-1-29-5-19

8. Sidorov A., Senchenko P. Regional digital economy: Assessment of development levels // Mathematics. 2020. Vol. 8. No. 12. Article No. 2143. https://doi.org/10.3390/math8122143

9. Wang Y., Yuan Y., Qian X., Chi Y. The impact of China’s digital economy industry development and its structural indicators on carbon emission intensity // Frontiers in Environmental Science. 2024. Vol. 12. Article 1438927. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1438927

10. Рычаго М. Е. Аналитическая модель измерения цифровой экономики Российской Федерации на основе данных официальной статистики использования информационно-коммуникационных технологий // Инновации и инвестиции. 2025. № 2. С. 542–546.

11. Рычаго М. Е., Есина Е. Е. Рекурсивная модель анализа и прогнозирования официальных статистических показателей использования организациями специализированных систем автоматизации бизнес-процессов // Экономика строительства. 2025. № 5. С. 504–507.

12. Домнич Е. Л. Исследование и эксплуатация технологий как способы обучения инновациям в регионах России: нелинейные взаимодействия // Пространственная экономика. 2024. Т. 20. № 4. С. 77–107. https://doi.org/10.14530/se.2024.4.077-107

13. Kaminsky G. L., Lizondo S. J., Reinhart C. Leading indicators of currency crises // IMF Staff Papers. 1998. Vol. 45. No. 1. P. 1–48. URL: https://www.imf.org/external/pubs/ft/staffp/1998/03-98/pdf/kaminsky.pdf (дата обращения: 10.11.2025).

14. Андреев М. Ю. Опережающие сигнальные индикаторы кризиса российского финансового рынка и их связь с деловыми циклами // Финансы и кредит. 2016. № 25. С. 2–18.

15. Вертакова Ю. В., Клевцова М. Г., Положенцева Ю. С. Прогнозирование цифровой трансформации экономики на основе опережающих и сигнальных индикаторов // Экономика и управление. 2018. № 11. С. 47–56.

16. Домнич Е. Л. Экономическое значение неоднородности инновационного развития регионов России в условиях внешних шоков // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2025. Т. 18. № 4. С. 46–61. https://doi.org/10.15838/esc.2025.4.100.2

17. Прохоров П. Э., Минашкин В. Г. Анализ и прогнозирование динамики цифровой трансформации экономики Российской Федерации (на примере оценки цифровизации деятельности организаций) // Вопросы статистики. 2021. Т. 28. № 4. С. 107–120. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-4-107-120

18. Бабкин А. В., Шкарупета Е. В., Ташенова Л. В. Методика оценки конвергентности цифровой индустриализации и индустриальной цифровизации в условиях Индустрии 4.0 и 5.0 // π-Economy. 2023. Т. 16. № 5. С. 91–108. https://doi.org/10.18721/JE.16507