Forecasting Digital Transformation of the Economy Based on Leading and Alert Indicators

A system of leading indicators serves as one the most common tools for forecasting economic development; it allows to anticipate the transition of the economic system into a different state (from upturn to downturn and vice versa). This is especially important during the transition from post-industrial to digital economy, which is why particular attention should be paid to the formation of information infrastructure and modern information systems within the framework of implementation of priority areas and development programs of the Russian Federation. A new stage in the development of the digital economy is associated with the adaptation of traditional regulation methods to the scientific and technological policy of the regions using modern forecasting tools. The authors propose using a system of leading and alert indicators to assess the level of economy digitalization and develop a way of constructing a composite index. Aim. The presented study aims to monitor the current state and dynamics of digitalization of the Russian economy. Tasks. The authors analyze the leading and alert indicators of development of digital economy in Russia and provide methodological recommendations for increasing the level of digital transformation. Methods. This study uses systematization of the publications of Russian and foreign economists dedicated to the problem of digital economy development using the Russian and international regulatory framework; statistical, economic, and mathematical methods for the analysis of indicators of digital economy development and a systems approach to the assessment of the level of digital economy development in Russia based on leading and alert indicators. Results. Economy digitalization indicators are classified and systematized; the level of digital transformation of the economy is assessed based on leading and alert indicators. Conclusions. According to the calculations, the indicator of digital economy development that reflects domestic expenses on research and development in the ICT sector best signals the digitalization of the Russian economy and may serve as a leading indicator used for forecasting digital economy development. Three indicators (gross added value of the ICT sector, domestic expenses on research and development in the ICT sector, publications of Russian authors in scientific journals indexed in international databases) are essentially “alert” indicators that determine the intensity of economic transformations.

цифровая экономика, цифровизация, экономический рост, опережающие индикаторы, сигнальные индикаторы, digital economy, digitalization, economic growth, leading indicators, alert indicators

1. Исследование выполнено на основе государственного задания Минобрнауки России N 26.3546.2017/ПЧ «Развитие фундаментальных основ анализа и прогнозирования структурно-динамических параметров региональной экономики на основе интеграции российского и мирового опыта управления территориальным развитием и современных научных доктрин»

2. Методологические подходы к построению опережающих индикаторов социально-экономического развития государств - членов ТС и ЕЭП. [Электронный ресурс]. URL: http://www.eurasiancommission.org/hy/act/integr_i_makroec/dep_makroec_pol/investigations/Documents/LEI_meths.pdf (дата обращения: 29.09.2018).

3. Смирнов С. О построении системы индикаторов российского цикла экономической активности // Проблемы теории и практики управления. 2016. № 6. С. 109-114.

4. Фомин А. А. Опережающие индикаторы кризисных явлений волновых процессов в экономике // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2016. № 1 (135). С. 9-13.

5. Lowry P. B., Zhang J., Wu T. Nature or nurture? A meta-analysis of the factors that maximize the prediction of digital piracy by using social cognitive theory as a framework // Computers in Human Behavior. 2017. Vol. 68. Р. 104-120.

6. Robinson S. C. Disclosure of personal data in ecommerce: A cross-national comparison of Estonia and the United States // Telematics and Informatics. 2017. Vol. 34 (2). Р. 569-582.

7. Боровков А. В., Положенцева Ю. С. Управление знаниями, информацией и интеллектуальным капиталом в системе обеспечения модернизации и развития предприятий и бизнесс-групп промышленности // Научный вестник Государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт». 2017. № 4. С. 85-88.

8. Вертакова Ю. В. Обзор экономических подходов и моделей для прогнозирования ВВП // Экономика и управление. 2016. № 2 (124). С. 22-29.

9. Индикаторы цифровой экономики: 2017: стат. сб. / Г. И. Абдрахманова, Л. М. Гохберг, М. А. Кевеш [и др.]. М.: Изд. дом Нац. исслед. ун-та «Высшая школа экономики», 2017. 320 с.

10. Стратегия развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014-2020 годы и на перспективу до 2025 года. [Электронный ресурс]. URL: http://old.minsvyaz.ru/ru/doc/printable.php?id_4=1033 (дата обращения: 01.10.2018).

11. World development report 2016. Digital dividends. Overview. International Bank for reconstruction and development, 2016. [Электронный ресурс]. URL: http://documents.worldbank.org/curated/en/961621467994698644/pdf/102724-WDR-WDR2016Overview-ENGLISH-WebResBox-394840B-OUO-9.pdf (дата обращения: 01.10.2018).

12. Наука, инновации и информационное общество // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations (дата обращения: 01.08.2018).

13. Вертакова Ю. В. Развитие системы индикативного и стратегического планирования при реализации государственной экономической политики на всех уровнях управления // Известия Юго-Западного государственного университета. Сер.: Экономика. Социология. Менеджмент. 2017. Т. 7, № 4 (25). С. 30-56.

14. Плотников В. А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 4 (112). С. 16-24.

15. Вертакова Ю. В., Положенцева Ю. С., Клевцова М. Г. Индикаторы оценки цифровой трансформации экономики // Экономика и управление. 2018. № 10 (156). С. 14-20.

16. Kaminsky G. L., Lizondo S. J., Reinhart C. Leading Indicators of Currency Crises // IMF Staff Papers. 1998. Vol. 45 (45). P. 1-48.

17. Солнцев О. Г., Пестова А. А., Мамонов М. Е., Магомедова З. М. Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора России на 2012 г. // Журнал Новой экономической ассоциации. 2011. № 12 (12). С. 41-76.

18. Андреев М. Ю. Опережающие сигнальные индикаторы кризиса российского финансового рынка и их связь с деловыми циклами // Финансы и кредит. 2016. № 25 (697). С. 2-18.