Исследование данных в цифровой экономике: пространственные эффекты, потоки и инфраструктурная обеспеченность

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 23-28-01290

НазваниеИсследование данных в цифровой экономике: пространственные эффекты, потоки и инфраструктурная обеспеченность

Руководитель Варламова Юлия Андреевна, Кандидат экономических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" , Республика Татарстан (Татарстан)

Конкурс №78 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки; 08-153 - Отраслевая экономика (включая экономику сельского хозяйства)

Ключевые слова Данные, потоки данных, цифровая экономика данных, конвергенция, региональная неоднородность, спрос на данные

Код ГРНТИ06.71.11

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Актуальность проекта продиктована постановкой приоритетных целей в рамках научно-технологического развития Российской Федерации, направленных на создание и внедрение цифровых технологий, искусственного интеллекта. Развитие цифровой экономики приводит к генерации значительных объемов данных, требующих формирование экономических основ их исследования и понимания экономических процессов, продуцируемых новой ролью данных в мировой экономике. Научно-обоснованное исследование инфраструктурной обеспеченности становления цифровой экономики данных в Российской Федерации в рамках международной экономики и на уровне регионов выступает экономическим базисом для создания и реализации технологических инициатив в области цифровых технологий. Научная новизна включает в себя ряд положений: 1. Впервые будет обоснована конвергенция/дивергенция стран по уровню инфраструктурной обеспеченности экономики данных, разработаны рекомендации по сокращению цифрового разрыва по инфраструктурной обеспеченности экономики данных по группам стран, определены пути развития экономики данных в России. 2. Впервые в научной литературе будет обоснована пространственная неоднородность по объему данных на уровне регионов России, оценены прямые и косвенные эффекты пространственной взаимосвязи регионов, состояние и перспективы развития экономики данных регионов, определены факторы, оказывающие влияние на объем данных, принимаемый или передаваемый в рамках отдельных регионов. 3. Впервые будет сформирована база данных дата-центров на территории России, проведен анализ особенностей их пространственного размещения на территории России, взаимосвязи с пространственным размещением промышленных центров. 4. Впервые будет проведена оценка параметров спроса, предложения на рынке данных, выделены неценовые факторы, оказывающие на них влияние. Для проведения исследования будет использован междисциплинарный подход, сочетающий в себе экономические, эконометрические, социологические и географические методы. Междисциплинарный подход проявляется и в составе научного коллектива, который включает в себя экономистов, математика и географа.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Варламова Ю.А., Подкорытова О.А. Межстрановая конвергенция широкополосного доступа в Интернет Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 39 (2), с. 159–178. (год публикации - 2023)
10.21638/spbu05.2023.201

2. Сигачева Л.Е. Дата-центры как объекты телекоммуникационной инфраструктуры в России Потенциал российской экономики и инновационные пути его реализации, Омск, С. 307-311 (год публикации - 2023)

3. Варламова Ю.А., Кадочникова Е.И. Modeling the Spatial Effects of Digital Data Economy on Regional Economic Growth: SAR, SEM and SAC Models Mathematics, 11, 3516 (год публикации - 2023)
10.3390/math11163516

4. Варламова Ю.А., Подкорытова О.А. Влияние трансграничных потоков данных на потоки товаров и услуг в рамках международной торговли Russian Journal of Economics and Law, Т. 17, № 3, C.548-570 (год публикации - 2023)
10.21202/2782-2923.2023.3.548-570

5. Варламова Ю.А. Структурный анализ применения цифровых технологий больших данных российскими организациями Актуальные тренды цифровой трансформации промышленных предприятий, C. 54-59 (год публикации - 2023)

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
1. В теоретико-методологическом плане разработана методология оценки цифрового разрыва на уровне российский регионов, включающая в себя: (1) комплексный показатель оценки уровня развития экономики данных с использованием индексного метода и метода энтропии для создания возможностей кросс-регионального и динамического анализа уровня развития экономики данных в разрезе доступности, использования и экономических выгод от технологий экономики данных в соответствии с положениями теории цифрового разрыва; (2) авторами предложена модифицированная производственная функция больших данных, которая представляет собой расширение производственной функции знаний путем введения дополнительных детерминант регионального развития в предположении, что характеристики социально-экономического развития региона могут выступать предпосылкой становления и развития экономики данных, и в использовании концепций цифрового труда и цифрового капитала как основных факторов производства в экономике данных; (3) разработана авторская методика сравнительной оценки цифрового разрыва между отдельными хозяйствующими субъектами региональной экономики. 2. Впервые была применена концепция «цифровой конвергенции» в разрезе регионов России и проведена сравнительная оценка сближения регионов по показателям цифрового развития как домохозяйств, так и организаций. Подобная тенденция отмечается только в отношении ряда показателей. Обосновано сокращение регионального разрыва и цифровой неоднородности регионов на основе применения методов конвергенции, при этом впервые был произведен расчет гамма- и дельта-конвергенции по показателям цифрового развития российских регионов. На основе эмпирических расчетов был сделан вывод о гамма-конвергенции регионов России по показателям цифрового развития в разрезе домашних хозяйств и организаций. Расчет конвергенции по 7 показателям использования цифровых технологий организациями и 12 показателям доступа, использования и выгод от использования домохозяйствами позволил сделать вывод об отсутствии универсальной тенденции к сближению регионов России по исследуемым 19 показателям цифрового развития, что ставит вопрос о дальнейших исследованиях в области мониторинга эффективности государственной политики в отношении цифрового развития. 3. Обосновано, что ключевыми детерминантами использования организациями технологий больших данных в российских регионах являются цифровой труд, цифровой капитал и социально-экономические характеристики регионов. В качестве социально-экономических характеристик региона были использованы на три группы показателей: экономические показатели, информационная инфраструктура, человеческий капитал. Особенностью бизнес-демографии организаций, использующих большие данные, является их сосредоточенность в трех крупных регионах в западной части России, в двух регионах в восточной части России и значительный отрыв от остальных регионов России. Сосредоточенность кадров для экономики данных и инвестиций в приобретение цифрового оборудования превалирует в западной части России. Статистически доказано превышение числа организаций, использующих большие данные, в регионах с долей затрат на инновации выше медианы, по сравнению с группой регионов с затратами ниже медианного значения. 4. Впервые на российских данных предпринята попытка проанализировать состояние распространенности искусственного интеллекта среди организаций регионов России, оценить степень их неоднородности и определить, какие характеристики регионов выступают в качестве основополагающих для использования технологий искусственного интеллекта. Несмотря на общую тенденцию к росту, в 2020-2022 гг. в каждом четвертом регионе РФ происходило снижение доли организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, при этом сравнительно благоприятная ситуация оказалась характерна для регионов в основном европейской части РФ и части южных регионов. Значимым фактором, влияющим на долю организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, являются инновационный потенциал и человеческий капитал. 5. Разработан индекс потенциала развития экономики данных, в основу которого легла концепция Глобального индекса сетевого взаимодействия, адаптированная под открытые данные российской региональной статистики, с выделением четырех ключевых сфер цифровой трансформации: «Предложение», «Спрос», «Использование», «Потенциал», апробация которого показала, что наименее малочисленной оказалась группа регионов «Лидеры», объединившая в себе 15 регионов. 6. Проведена оценка взаимосвязи между удельным весом видов экономической деятельности в структуре региональной экономики и долей организаций, использующих технологии экономики данных: большие данные, искусственный интеллект, облачные технологии, интернет вещей, которая показала, что технологии больших данных, облачные технологии, Интернет вещей и искусственного интеллекта определяются различными экономическими секторами, что может отразиться на специфике становления экономики данных на региональном уровне. 7. Разработаны рекомендации в области государственной политики, включающие повышение инфраструктурной обеспеченности регионов по использованию высокоскоростного Интернета, тиражирование передового опыта по созданию и применению технологий экономики данных, внедрение типовых ИТ-решений для стандартизации систем передач данных, создание пилотных зон больших данных в рамках отдельных регионов, обеспечивающих развитие отечественных технологий больших данных и разработку отечественного ИКТ-оборудования по их сбору, анализу, обработке. Рекомендации в области государственного управления дополнены предложениями в области становления статистического учета экономики данных, направленные на включение в выборочные статистические наблюдения вопросов по применению технологий экономики данных как домохозяйствами, так и организациями и определению вклада от применения подобных технологий.

Публикации

1. Варламова Ю.А., Кинзябулатова Э.А., Сафина Д.М. Взаимосвязь структуры региональной экономики и экономики данных: специфика периода пандемии и санкций BENEFICIUM, Варламова Ю.А., Кинзябулатова Э.А., Сафина Д.М. Взаимосвязь структуры региональной экономики и экономики данных: специфика периода пандемии и санкций // BENEFICIUM. 2024. № 4(53). (в печати) (год публикации - 2024)

2. Варламова Ю.А. Методологический подход к измерению цифрового разрыва в интернет-потреблении между домохозяйствами и организациями: региональный аспект Современная экономика: проблемы и решения, Варламова, Ю. А. Методологический подход к измерению цифрового разрыва в интернет-потреблении между домохозяйствами и организациями: региональный аспект / Ю. А. Варламова // Современная экономика: проблемы и решения. – 2024. – № 1(169). – С. 33-45. – DOI 10.17308/meps/2078-9017/2024/1/33-45. – EDN BJYUGC. (год публикации - 2024)
10.17308/meps/2078-9017/2024/1/33-45

3. Варламова Ю.А. Оценка влияния цифровизации на уровень экономического развития регионов России Ломоносовские чтения-2023. Секция экономических наук «Новая экономическая реальность: структурные и региональные аспекты» : Сборник лучших докладов, Москва, 11–13 апреля 2023 года. – Москва: МГУ, 2024. – 661 с. – ISBN 978-5-907690-52-3. – EDN TZEDXO., Варламова, Ю.А. Оценка влияния цифровизации на уровень экономического развития регионов России / Ю.А.Варламова // Ломоносовские чтения-2023. Секция экономических наук «Новая экономическая реальность: структурные и региональные аспекты» : Сборник лучших докладов, Москва, 11–13 апреля 2023 года. – Москва: МГУ, 2024. – с. 567-575 – ISBN 978-5-907690-52-3. – EDN TZEDXO. (год публикации - 2024)

4. Варламова Ю.А. Анализ использования технологий больших данных в российских регионах Вестник экономики, права и социологии, Варламова, Ю. А. Анализ использования технологий больших данных в российских регионах / Ю. А. Варламова // Вестник экономики, права и социологии. – 2023. – № 4. – С. 22-28. – EDN OFGMYP. (год публикации - 2023)

5. Варламова Ю.А., Корнейченко Е.Н. Искусственный интеллект в российских регионах Russian Journal of Economics and Law, Варламова, Ю. А. Искусственный интеллект в российских регионах / Ю. А. Варламова, Е. Н. Корнейченко // Russian Journal of Economics and Law. – 2024. – Т. 18, № 3. – С. 641-662. – DOI 10.21202/2782-2923.2024.3.641-662. – EDN ZSCCBS. (год публикации - 2024)
10.21202/2782-2923.2024.3.641-662

6. Варламова Ю.А., Кадочникова Е.И. Детерминанты использования организациями технологий больших данных в российских регионах Journal of Applied Economic Research, Варламова, Ю. А. Детерминанты использования организациями технологий больших данных в российских регионах / Ю. А. Варламова, Е. И. Кадочникова // Journal of Applied Economic Research. – 2024. – Т. 23, № 2. – С. 422-451. – DOI 10.15826/vestnik.2024.23.2.017. – EDN WIIZHB. (год публикации - 2024)
10.15826/vestnik.2024.23.2.017

7. Варламова Ю.А., Сигачева Л.Е. Сравнительный анализ уровня развития экономики данных: региональный аспект РОССИЙСКИЕ РЕГИОНЫ В ФОКУСЕ ПЕРЕМЕН Сборник докладов XVIII Международной конференции. Екатеринбург, 2023 Издательство: Издательский Дом "Ажур", Варламова, Ю. А. Сравнительный анализ уровня развития экономики данных: региональный аспект / Ю. А. Варламова, Л. Е. Сигачева // Российские регионы в фокусе перемен : Сборник докладов XVIII Международной конференции, Екатеринбург, 16–18 ноября 2023 года. – Екатеринбург: Издательский Дом "Ажур", 2023. – С. 718-721. – EDN QBTBBH. (год публикации - 2023)

8. Варламова Ю.А., Подкорытова О.А. Данные и экономическое развитие регионов России: методы пространственной эконометрики Седьмой международный экономический симпозиум - 2023 : Материалы международных научных конференций: X Международной научно-практической конференции, XX Международной конференции, XXIX Международной научно-практической конференции, VIII Международной научной конференции, Международной конференции молодых ученых-экономистов, Санкт-Петербург, 20–22 апреля 2023 года. – Санкт-Петербург: ООО "Скифия-принт", Варламова, Ю. А. Данные и экономическое развитие регионов России: методы пространственной эконометрики / Ю. А. Варламова, О. А. Подкорытова // Седьмой международный экономический симпозиум - 2023 : Материалы международных научных конференций: X Международной научно-практической конференции, XX Международной конференции, XXIX Международной научно-практической конференции, VIII Международной научной конференции, Международной конференции молодых ученых-экономистов, Санкт-Петербург, 20–22 апреля 2023 года. – Санкт-Петербург: ООО "Скифия-принт", 2023. – С. 342-346. – EDN WXHJSA. (год публикации - 2023)

Возможность практического использования результатов
Практическая значимость серии проведенных научных исследований заключается в следующих аспектах: 1) формирование научного задела для развития теории экономики данных, которая в российской науке находится на стадии становления; 2) формирование научного задела для мониторинга цифрового развития, адаптация национального статистического учета в соответствии с вызовами цифровой трансформации и перехода к экономике данных; 3) методологический задел по исследованию инфраструктурной обеспеченности, цифрового разрыва, сравнительной оценки регионов по цифровому развитию, который служит основой для выработки обоснованных решений государственных органов субъектов Российской Федерации в части корректировки стратегий цифровой трансформации и реализации национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства»; 4) рекомендации научного проекта представляют интерес для бизнес-сообщества, организаций и предприятий, принимающих стратегические решения относительно пространственного размещения производств на территории России с учетом специфических особенностей регионов по инфраструктурной обеспеченности в области экономики данных.