Loading...

This article is published under a Creative Commons license and not by the author of the article. So if you find any inaccuracies, you can correct them by updating the article.

Loading...
Loading...

Теоретические основы взаимодействия цифровой трансформации и качества жизни населения Creative Commons

Link for citation this article

Литвинцева Галина Павловна,

Петров Сергей Павлович

AlterEconomics, Journal Year: 2019, Volume and Issue: №3, P. 414 - 427

Published: Sept. 1, 2019

Latest article update: Dec. 3, 2022

This article is published under the license

License
Link for citation this article Related Articles

Abstract

Происходящая цифровая трансформация экономики и общества обусловливает необходимость рассмотрения теоретических основ цифровизации жизни населения, а также эмпирического анализа изменения качества жизни в регионах России в современных условиях.
На основе методологии цивилизационного подхода периодизации развития общества показано, что цифровое общество и соответственно цифровая экономика являются одним из этапов развития цивилизации, в основе которого лежат масштабное производство и использование цифровых технологий. Авторская теория взаимодействия материально-технологической среды и институционального устройства общества обосновывает влияние цифровой трансформации на все составляющие качества жизни населения. Ввиду сложности мира, наличия неопределенности и рисков в статье обсуждается позитивное и негативное влияние цифровизации на жизнедеятельность населения.
Для эмпирического анализа использовался метод расчета российского регионального индекса цифровой составляющей качества жизни населения, основанный на свертке частных показателей по шести блокам: качество населения и его цифровые компетенции, обеспеченность цифровыми благами, качество трудовой жизни и социальной сферы в условиях цифровизации, электронные государственные услуги населению и безопасность информационной деятельности населения. Результаты расчетов интегрального индекса и кластеризации регионов за 2015–2017 гг. позволили сделать вывод о значительной дифференциации уровня цифровой составляющей жизни населения в федеральных округах и субъектах РФ.
Выводы данного исследования могут быть использованы для дальнейшей разработки теории цифрового общества и научного обоснования формирующихся в настоящее время программ развития цифровой экономики в регионах Российской Федерации.

Keywords

Цифровая экономика, регионы России, цифровая трансформация, риск, информационное общество, кластер, индекс, качество жизни населения

1. Актуальность исследования


Цифровая трансформация экономики и общества является одним из доминирующих направлений исследований не только технических специалистов, но и социологов, экономистов, политологов и исследователей других научных направлений. Становится понятным, что названные процессы оказывают существенное влияние на качество жизни населения и его составляющие. В связи с этим представляется актуальным обозначить теоретические основы цифровой трансформации и качества жизни населения, уточнить понятийный аппарат, касающийся сущности и оценки качества жизни населения в условиях цифровой трансформации экономики, дать эмпирическую оценку уровня цифрового качества жизни населения и продемонстрировать полученные результаты на примере развития регионов Российской Федерации.


2. Обзор литературы


Цифровая трансформация экономики и общества предполагает изменение технологического уклада и институциональной структуры общества, в которой необходимо учитывать взаимодействие формальных и неформальных, рыночных и нерыночных институтов, а также институтов, соответствующих цифровым процессам, нецифровым и т. п. Дополненная реальность означает систему, которая совмещает реальное с виртуальным, причем реальное в современных условиях преобладает.


Вслед за известными зарубежными исследователями цифровой трансформации общества, такими как Н. Негропонте (Negroponte, 1995), Д. Тапскотт (Tapscott, 1994), Ф. Эванс и
Т.С. Вурстер (Evans, Wurster, 2000), Дж. Ф. Мур (Moore, 2006), А. Вайт (White, 2014), С. Грингард (Greengard, 2015), К. Шваб (Schwab, 2017), появились публикации ученых в России и других странах: Л.В. Лапидуса (2018), Е.В. Попова (2018), В.Д. Марковой (2018), Е.А. Вренделевой (2017), С. Яблонского (Yablonsky, 2018), А.- С. Барбе и С. Хуслера (Barbe, Hussler, 2019); Дж. Коланджело и М. Маджолино (Colangelo, Maggiolino, 2019) и других


Цифровая трансформация не могла не коснуться жизни населения. В традиционном понимании качество жизни населения (КЖН) в разных интерпретациях исследовали Э. Б. Аткинсон (Atkinson, 1975), Т.У. Шульц (Schultz, 1993), А. Сен (Sen, 1997), Н.М. Римашевская и Л.А. Мигранова (2016), В.М. Жеребин и др. (2017) и др. В настоящее время появились исследования по отдельным составляющим КЖН в цифровую эпоху: это изменения в трудовой сфере (Коровин, 2019; Kovacs, 2018; Eferin et al., 2019); проблемы внедрения новых технологий в образовании (Lomonosova, Zolkina, 2018; Stroeva et al., 2019); цифровые технологии в здравоохранении (Neumaier, 2019); региональная инфраструктура и умные города (Ismagilova et al., 2019; Komninos et al., 2019); риски и безопасность (Попов, Семячков, 2018; Parn, Edwards, 2019).


Существует множество подходов к совокупности индикаторов и методам оценки качества жизни. Статистические и математические методы для оценки разных аспектов качества жизни населения модифицировали и разрабатывали И.И. Елисеева и Ю.В. Раскина (2017); Б. Густафссон (Gustafsson et al., 2015); Г.П. Литвинцева и др. (Litvintseva et al., 2017), а также представители математической экономики. Для оценки качества жизни населения в реальном мире выделялись разные свойства, характеризующиеся совокупностью показателей, которые объединялись в блоки. Оценка КЖН осуществлялась путем расчета индексов этих блоков и вычислялся интегральный индекс КЖН. В других исследованиях для оценки качества и уровня жизни применялись сводные индексы и специальные коэффициенты, такие как индекс человеческого развития, коэффициент Джини, коэффициент фондов (Бобков и др., 2017). Математические и эконометрические модели предлагали С.А. Айвазян (2012), А.Ю. Шевяков и А.Я. Кирута (2008); А.В. Суворов (Suvorov et al., 2014).


В условиях дополненной реальности необходимо выделить цифровые составляющие КЖН, определить наличие соответствующей информации и разработать методический подход к оценке КЖН и возможных рисков в условиях цифровой трансформации.


3. Методологический подход


Чтобы дать теоретическую характеристику цифровой экономике и ее составляющим, вспомним периодизацию развития общества, основанную на цивилизационном подходе и работах А. Фишера, К. Кларка, Ж. Фурастье, Дж. К. Гэлбрейта, Д. Белла, А. Тоффлера, М. Кастельса и др. Выделяются доиндустриальное, индустриальное, постиндустриальное и информационное общества, а также пятисекторная модель экономики: первичный сектор (сельское хозяйство, горное дело, рыболовство), вторичный сектор (промышленное производство, строительство), третичный сектор (транспорт, сфера услуг, туризм), четвертичный сектор (торговля, финансы, недвижимость, юридические, информационные и другие услуги), пятеричный сектор экономики (здравоохранение, образование, государственное управление, культура и т. п.). Соответственно можно выделить и другие основные характеристики в периодизации общества (табл. 1).


Зачастую постиндустриальное общество и информационное общество становились синонимами, однако, по нашему мнению, их нужно различать. Очевидно, что новый тип общества и экономики не заменяет существующий, а постепенно становится доминирующим, изменяя пропорции производства, распределения, обмена и потребления благ и услуг.


С нашей точки зрения, информационное общество проходит в своем развитии два этапа.


На первом этапе могут преобладать четвертичный сектор, информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), применяемые в основном для бизнеса. На данном этапе создается инфраструктура информационно-коммуникационных технологий. Многие развитые страны прошли этот этап.


Чтобы пояснить суть второго этапа информационного общества, необходимо рассмотреть типы информационных технологий. Как известно, информационные технологии означают совокупность способов, технических и программных средств реализации информационных процессов. В настоящее время происходит крупномасштабный переход от аналоговых технологий к цифровым. Аналоговые технологии передают информацию в виде какой-либо непрерывной физической величины, например, напряжения или силы электрического тока, величина которых и является носителем информации. Цифровые технологии представляют информацию в виде чисел (обычно с использованием двоичной системы счисления — 1 или 0), значение которых является носителем информации и при своей простоте больше защищены от всевозможных помех1 (См., например: Аналоговые и цифровые технологии [Электронный ресурс]. URL: http://xbb.uz/IT/Analogovyje-icifrovyje-tjehnologii (дата обращения: 03.03.2019) или иные словари).



Таким образом, цифровое общество представляет собой систему политических, социальных, этико-культурных и других общественных отношений, формирующихся в связи с развитием цифровой экономики и основанных на производстве, распространении и использовании цифровых информационных технологий.


Цифровая информация позволяет получить огромные массивы данных (Big Data), обработка и распространение которых способствует извлечению и использованию новых и достоверных знаний для достижения стратегических целей экономического развития. Значит, в этом смысле синонимом цифрового общества может быть общество знаний.


В широком понимании цифровая экономика трактуется как новая парадигма ускоренного развития, целью которой является приведение в соответствие прогнозируемого дефицита предложения ресурсов и «умного» дифференцированного спроса, а также улучшение качества жизни людей.


4. Краткая характеристика цифровой трансформации


Четвертая промышленная революция означает, что будут использованы технологии, более эффективные, чем действующие технологии, а значит, обеспечивающие снижение издержек производства и рост производительности труда. К ним относятся не только передовые ИКТ-технологии, в том числе API (Application Programming Interface), но и квантовые коммуникации, сенсорика, мехабиотроника, геномика и синтетическая биология, Big Data, мультиоблачные операции, интернет вещей, блокчейн, нейротехнологии, искусственный интеллект, робототехника, аддитивные технологии. В исследованиях развиваются цифровое проектирование и моделирование; не просто предиктивная (прогнозная) аналитика, а прескриптивная, нацеленная на улучшение того, что прогнозируется в будущем.


Цифровые технологии используются для формирования цифровых платформ, являющихся основой создания экосистем как коэволюции традиционных и виртуальных субъектов, товаров, рынков и их связи на основе сервисов цифровой платформы. Цифровые платформы формируют новые экосистемы бизнеса, на основе сокращения издержек производства и трансакционных издержек обеспечивают соответствие предложения имеющемуся спросу, формируют новые цифровые рынки и привлекают инвестиции (Мур, 2006; OECD, 2017).


Соответственно изменяются институциональная среда и институциональные соглашения. Формальные правила зачастую не успевают адаптироваться к новой среде в отличие от неформальных институтов.


Можно выделить следующие изменения (Бренделева, 2017; Маркова, 2018; Лапидус, 2018):



  1. Трансформируются модели бизнеса. Он становится открытым, сетевым, с плоской организацией и различными формами сорсинга. Интеграция происходит одновременно за счет кооперации и сотрудничества.

  2. Усиливается персонализированность связей между продавцами и покупателями. Во- первых, кастомизация позволяет индивидуализировать производство продукции и услуг под заказы потребителей; во-вторых, ликвидируются торговые и финансовые посредники, в том числе банковские структуры. Роль банков будут выполнять Яндекс, Google, Microsoft, Amazon и др., краудфандинговые платформы.

  3. Партнерство в деловых отношениях с потребителями и производителями. Сотворчество с потребителями — принцип совместного с потребителями и партнерами создания ценности в рамках экосистем бизнеса. Примером является краудсорсинг — привлечение к решению тех или иных проблем широкого круга лиц (толпы) для использования их творческих способностей, знаний и опыта с применением ИКТ. Один из мировых лидеров в области краудсорсинговых инноваций — компания InnoCentive, которая использует знания различных исследователей для решения деловых, научных и технических проблем за конкурсное вознаграждение. Термин пиринг означает равноправное партнерство, в первую очередь в информационном пространстве. Например, бесплатная система Linux, которая является конкурентом компании Microsoft и развивается разработчиками по всему миру на принципах пиринга.

  4. Шеринговые механизмы — механизмы совместного потребления; их суть — в эффективном использовании ресурсов путем их предоставления в пользование другим субъектам на постоянной или временной основе. Примеры известны: каршеринг, совместная аренда жилья, аренда новогодних елок в питомниках и др. Это способствует экономии ресурсов и снижению сверхпотребления.

  5. Институты доверия, конфиденциальности и безопасности. Институты доверия как любые неформальные институты формируются длительное время, а затем функционируют фактически без издержек (Шмаков, 2014). Институты кибербезопасности вводятся как формальные правила на международном и страновом уровнях.


В целом на основе авторской теории взаимодействия материально-технологической среды и институционального устройства (Литвинцева, 2003) можно сделать вывод о том, что цифровая трансформация касается не только технологических аспектов экономики, но и институциональных структур, всех сторон жизни населения, а значит и его качества.


5. Цифровая составляющая качества жизни населения


В общем смысле под качеством жизни населения (КЖН) будем понимать удовлетворение материальных и духовных потребностей людей, обусловленных их социальным опытом и окружающей средой (Качество жизни населения..., 2009. С. 15, 56). И социальный опыт, и окружающая среда меняются под воздействием цифровой трансформации. В этих условиях увеличиваются неопределенность и соответствующие риски.


Отмечаются три общих важных последствия трансформации (Digital Transformation Initiative, 2017. Р. 22.):



  1. Устойчивое развитие. Пока еще невозможно отделить экономический рост от увеличения выбросов, загрязнения окружающей среды и использования ресурсов. Текущая практика ведения бизнеса будет способствовать глобальному разрыву в 8 млрд тонн между предложением и спросом на природные ресурсы к 2030 г., что приведет к потерям в экономическом росте в 4,5 трлн долл. США.

  2. Занятость. Текущие оценки потерь рабочих мест в мире в связи с цифровизацией варьируются от 2 миллионов до 2 миллиардов долларов к 2030 г. Анализ показывает, что цифровизация может быть чистым создателем рабочих мест в некоторых отраслях.

  3. Доверие. Социальные сети, созданные пользователями веб-сайты и другие инновации сыграли важную роль в повышении прозрачности и преодолении информационной асимметрии. Сложные этические вопросы, касающиеся того, как организации используют цифровые технологии, угрожают подорвать доверие к цифровым процессам.


Позитивное влияние цифровой трансформации на качество жизни населения просматривается по следующим направлениям (Digital Transformation Initiative, 2017; Аптекман и др., 2017; OECD, 2019):



  • Возможность использования для выполнения необходимых работ и проведения досуговых мероприятий цифровой техники, всевозможных гаджетов, Интернета, «умных» квартир и домов и т. п. Возникает цифровое благосостояние населения.

  • Изменение компетенций, навыков самого населения, традиций образа жизни. Достижение активного возраста поколения Z, родившегося в цифровую эпоху; постоянное обучение в режиме реального времени и online.

  • Трансформация условий труда, применение цифровых технологий в производстве и бизнесе, менеджменте, маркетинге, аналитической деятельности, а значит, изменение человеческого капитала, расширение удаленной занятости и всех видов сорсинга, поиск талантов и введение когнитивного рекрутерства. Компании кроме штатных сотрудников могут включать фрилансеров, работников «гигантской экономики» («gig economy») и толпы.

  • Преобразование сферы социальных услуг («умная» медицина, открытое образование, ЖКХ, «умные» города, медиапотребление, беспилотный транспорт, защита природной среды и др.) и изменение сферы финансовых услуг населению (интернет-финансы, в перспективе отказ от наличных денег, электронные банковские услуги, краудфандинговые платформы и пр.). Это способствует социальной и финансовой вовлеченности населения, доступности и удобству получения услуг.

  • Использование цифровых технологий для покупки и продажи населением товаров и услуг, получение качественных государственных электронных услуг.

  • Использование преимуществ ИКТ для повышения безопасности проживания и жизнедеятельности населения. Комфортные условия могут привлекать в населенные пункты специалистов высокого класса и инвесторов, а значит, увеличивать потенциал территорий.


Однако цифровая трансформация может иметь как положительные, так и отрицательные последствия. Необходимо отметить следующие возможные негативные последствия цифровизации КЖН (Muro et al., 2017; Попов, Семячков, 2018; обзорные и научные материалы2 (Цифровая повестка Евразийского экономического союза до 2025 года: перспективы и рекомендации: Обзор. 2017. /Группа Всемирного банка. Евразийская экономическая комиссия [Электронный ресурс]. URL: http://www. eurasiancommission.org/ru/act/dmi/SiteAssets/Обзор%20ВБ. pdf; Кошовец О. Б., Ганичев Н. А. Пути выхода из глобального кризиса и проект «цифровой экономики»: новая промышленная революция или механизм ограниченной трансформации сложившегося уклада? Доклад на Научнометодологическом семинаре факультета государственного управления МГУ им. М. В. Ломоносова, 24 апреля 2017г. [Электронный ресурс]. URL: https://ecfor.ru/publication/05_ puti_vyhoda_iz_globalnogo_krizisa/ (дата обращения: 03.03.2019)):



  • Изменение рынков труда, высвобождение неквалифицированных работников и работников сокращающихся традиционных профессий, несоответствие между растущим разнообразием деятельности и инклюзией отдельных индивидов. Важным становится вопрос реализации программ повышения квалификации, переподготовки и непрерывного профессионального развития кадров для разных отраслей и регионов.

  • Увеличение разрыва между высокотехнологичным квалифицированным трудом и низкоквалифицированным. В связи с риском увольнения рабочих из-за устаревания их профессиональных навыков и увеличения неравенства среди населения возникает необходимость переформирования институтов, регулирующих в первую очередь структурную безработицу и социальное неравенство.

  • Неразвитость цифровой культуры, стихийное появление новых традиций и социальных практик. Отсюда возникновение проблемы цифрового доверия, соответствия формальных институтов неформальным.

  • Размывание среднего класса, который является опорой политической системы.
    Поляризация человеческих сообществ. Значит, возможное нарастание политической нестабильности.

  • Изменение монопольной власти на рынках, переговорной силы сторон, вытекающее из этого изменение относительной заработной платы и доходов населения в разных регионах.

  • Новые формы инвестирования, ведущие к капитализации социальной сферы отдельных территорий и стран, могут усилить не только технологическую, но и социально-экономическую зависимость этих территорий от развитых цифровых стран и монополий.

  • Новые ИКТ при оказании государственных услуг населению могут нести пока не изученные политические риски.

  • Осуществление «киберугроз» со стороны более развитых в цифровом отношении субъектов и стран. Например, киберзапугивание, шпионаж, дезинформация или хакерство. Это вызывает необходимость решать проблемы кибербезопасности: от индивидуальных до отраслевых и системных.

  • Отсутствие необходимых нормативно-правовых актов, регулирующих процессы цифровой трансформации и кибербезопасности, а именно по таким направлениям, как: отраслевое регулирование использования систем интернета вещей; нормативное обеспечение формирования Индустрии 4.0; законодательное обеспечение и регулирование платформенных решений, включая облачные платформы, коммерческие платформы сбора, обработки, хранения и передачи данных; создание национальных стандартов обработки массивов больших данных.


Безусловно, необходимо учитывать эти негативные последствия. Однако не стоит забывать, что риски игнорирования цифровой трансформации могут быть возможно серьезнее, вплоть до потери конкурентоспособности и суверенитета отдельных территорий и страны в целом.


6. Эмпирический анализ цифровой составляющей качества жизни населения в регионах России


В условиях дополненной реальности необходимо выделить свойства цифровизации КЖН. Анализ литературы и имеющейся информации в разрезе регионов России позволил выделить разные свойства, которые можно объединить в 6 блоков: качество населения, характеризуемое его цифровыми компетенциями; обеспеченность цифровыми благами (цифровое благосостояние населения); качество трудовой сферы; качество социальной сферы; качество электронных государственных и муниципальных услуг населению; безопасность информационной деятельности населения. Цифровизация приводит не только к изменению уже имеющихся элементов качества жизни населения, но и появлению новых. В таблицах 2, 3 представлены те элементы, по которым в рамках проводимого исследования на текущий момент была получена официальная информация для 85 субъектов РФ.


При этом перечень элементов в таблицах не является исчерпывающим и может быть дополнен рядом других элементов: языковое владение, «умные» транспортные средства, искусственный интеллект, новые материалы, «умные» дома, киберспорт, открытые таланты, прескриптивная аналитика и т. п., по которым информация пока отсутствует. Каждый блок характеризуется совокупностью показателей, для отбора которых использовались данные Федеральной службы государственной статистики России, Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» и др.3 (Индикаторы цифровой экономики: 2017: стат. сборник / Г. И. Абдрахманова, Л. М. Гохберг, М. А. Кевеш и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: НИУ ВШЭ, 2017; Информационное общество: основные характеристики субъектов Российской Федерации: стат. сборник / М. А. Сабельникова, Г. И. Абдрахманова, Л. М. Гохберг, О. Ю. Дудорова и др.; Росстат; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: НИУ ВШЭ, 2018; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018: стат. сборник. М.: Росстат (2018)). Интегральный показатель определялся методом свертки при соответствующей нормализации частных показателей.


Выполненная серия расчетов по данным за 2015-2017 гг. позволила определить российский региональный индекс цифровой составляющей качества жизни населения (РРИЦКЖН), динамика которого по федеральным округам (ФО) представлена в таблице 4.


Анализ изменения индекса по округам показал существенную дифференциацию уровня цифровизации качества жизни населения. Если в 2017 г. в Центральном ФО значение (0,553) и темп роста индекса (111,1 %) больше среднероссийских (0,525 и 110,2%), то в Северо- Кавказском ФО — заметно меньше (0,414 и 106,9 %). Для более глубокого исследования неравенства выполнена кластеризация 85 регионов России в зависимости от уровня цифровой составляющей жизни населения. Были использованы метод k-средних и метод Варда (Tan et al., 2019). В соответствии со значением РРИЦКЖН регионы России могут быть разделены на четыре кластера. По методу k-средних в 2017 г. в первый кластер входят два региона — Ямало-Ненецкий автономный округ и г. Москва. Значение их индекса превышает 0,6. Второй кластер включает 51 регион со значением индекса в диапазоне от 0,5, до 0,6. Третий кластер включает 31 регион со значением индекса от 0,4 до 0,5, а четвертый кластер — 1 регион — Республику Дагестан (0,325).



По сравнению с 2015 г. наполняемость кластеров изменилась в положительную сторону. Количество регионов в первом кластере не изменилось, но изменилось ранжирование регионов, поскольку в 2015 и 2016 гг. на первом месте была Москва, в 2017 г. ее сменил Ямало- Ненецкий автономный округ. Во второй кластер в 2015 г. входило 36 регионов, что свидетельствует об увеличении количества регионов данного кластера в 2017 г. на 15. В третьем кластере количество регионов в 2017 г. относительно 2015 г. сократилось на 6, в четвертом — на 9. К 2017 г. из третьего во второй кластер перешли 18 регионов, из четвертого в третий — 9 регионов. По данным 2017 г., в первый кластер входит один регион Уральского ФО — Ямало- Ненецкий АО и один Центрального — г. Москва (табл. 5).


Отметим, что оба региона имеют высокие позиции по всем блокам за исключением безопасности информационной деятельности населения. Так у Ямало-Ненецкого автономного округа ранг по индексу безопасности составляет 77, у Москвы — 83. Во втором кластере больше всего регионов Центрального и Приволжского ФО — 12 и 11, соответственно. Только 2 региона из Южного ФО. В третьем кластере по шесть регионов из Южного и Северо- Кавказского ФО и один регион из Уральского.


В четвертом кластере — Республика Дагестан со слабыми позициями по всем блокам КЖН. Регионы Центрального, Северо- Западного, Уральского, Приволжского и Сибирского федеральных округов в основном входят во второй кластер. Регионы Дальневосточного ФО практически пополам распределены между вторым и третьим кластерами. Регионы Юга России преимущественно находятся в третьем кластере.



Метод Варда дал несколько иные результаты (табл. 6).


Увеличилось до 23 количество регионов в первом и четвертом кластерах. Однако основная доля регионов попадают во второй и третий кластеры — 45,8% и 27,1 %, соответственно. Наибольшее число регионов в первом кластере из Центрального, Северо-Западного и Уральского федеральных округов. Как и метод ^-средних, метод Варда показал худшие значения для южных регионов. Из Северо- Кавказского ФО в четвертом кластере — 57,1 % регионов, но при этом из Южного ФО не вошел ни один регион и добавились регионы Сибирского ФО (8,9 %). Основная доля регионов Южного ФО вошла в третий кластер.


7. Выводы


Выполненное исследование позволило получить следующие теоретико-методологические выводы и эмпирические результаты:



  • на основе совершенствования методологии цивилизационного подхода периодизации развития общества (доиндустриальное общество, индустриальное общество, постиндустриальное общество, информационное общество) показано, что цифровое общество и соответственно цифровая экономика являются одним из этапов развития цивилизации, в основе которого лежит масштабное производство и использование цифровых информационных технологий;

  • теория взаимодействия материально-технологической среды и институционального устройства общества обосновывает влияние цифровой трансформации на все составляющие качества жизни населения;

  • ввиду сложности и неопределенности процессов происходящие изменения имеют как позитивный, так и негативный характер, что вызывает необходимость более глубокого изучения их эффектов и рисков в сфере жизнедеятельности населения;

  • значение индекса РРИЦКЖН увеличилось с 0,477 в 2015 г. до 0,525 в 2017 г. Три федеральных округа (Центральный, Северо- Западный и Уральский) имели региональные индексы заметно выше среднероссийского уровня. Аутсайдером был Северо-Кавказский ФО;

  • по рангу субиндексов на первом месте находится безопасность информационной деятельности населения, на втором — обеспечение населения цифровыми благами, на третьем

  • электронные государственные услуги населению. Это объясняется реализацией программ развития информационного общества и электронного правительства. Существенно ниже среднероссийского индекс цифрового качества населения и индекс качества трудовой жизни, на последнем месте — цифровое качество социальной сферы и услуг. Не случайно в программе РФ «Цифровая экономика» (20172024 гг.) важными направлениями являются подготовка кадров для цифровой экономики, повышение производительности труда за счет использования цифровых технологий, а также развитие персонализированной медицины, цифровых университетов, музеев и т. п.


Результаты представленного исследования могут быть учтены при разработке программ развития цифровой экономики, цифровизации социальной сферы и сферы услуг в субъектах Российской Федерации


Благодарность


Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-010-00195 «Влияние цифровой трансформации экономики на качество жизни населения и государственная политика по снижению ее негативных последствий в Российской Федерации».


Список источников



  1. Айвазян С. А. Анализ качества и образа жизни населения (эконометрический подход): монография. — М.: Наука, 2012. — 432 с.

  2. Аптекман А., Калабин В., Клинцов В., Кузнецова Е., Кулагин В., Ясеновец И. Цифровая Россия: новая реальность // Digital McKinsey. — 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.eom/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/Our%20Insights/Digital%20Russia/Digital-Russia-report.ashx (дата обращения: 01.10.2018).

  3. Бобков В. Н., Гулюгина А. А., Зленко Е. Г., Одинцова Е. В. Сравнительные характеристики индикаторов качества и уровня жизни в российских регионах: субъекты, федеральные округа, Арктика // Уровень жизни населения регионов России. — 2017. — № 1. — С. 50-64. — DOI: 10.12737/artide_58eca25b7b0a47.04217125.

  4. Бренделева Е. А. Институциональная среда цифровой экономики // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2017. — Т. 5. — № 11. — С. 71-76.

  5. Елисеева И. И., Раскина Ю. В. Измерение бедности в России: возможности и ограничения // Вопросы статистики. — 2017. — №8. — С. 70-89.

  6. Жеребин В. М., Ермакова Н. А., Махрова О. Н. Социально-психологические аспекты организации виртуальной жизни // Народонаселение. — 2017. — №2. — С. 129-137.

  7. Качество жизни населения в России и ее регионах: кол. моногр. / под ред. С. В. Кущенко, Г. П. Литвинцевой, Л. А. Осьмук. — Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. — 560 с.

  8. Коровин Г. Б. Социальные и экономические аспекты цифровизации в России // Журнал экономической теории. — Т. 16. — № 1. — С. 1-11. — DOI: 10.31063/2073-6517/2019.16-1.1.

  9. Лапидус Л. Цифровая экономика. Управление электронным бизнесом и электронной коммерцией. — М.: Инфра-М, 2018. — 479 с.

  10. Литвинцева Г. П. Продуктивность экономики и институты на современном этапе развития России: монография. — Новосибирск: Наука, 2003. — 380 с.

  11. Маркова В.Д. Влияние цифровой экономики на бизнес // ЭКО. — 2018. — № 12. — С. 7-22. — DOI: 10.30680/ ЕСО0131-7652-2018-12-7-22.

  12. Попов Е. В. Эконотроника // Экономика региона. — 2018. — Т. 14. — Вып. 1. — С. 13-28. — DOI: 10.17059/2018- 1-2.

  13. Попов Е. В., Семячков К. А. Проблемы экономической безопасности цифрового общества в условиях глобализации // Экономика региона. — 2018. — Т. 14. — Вып. 4. — С. 1088-1101. — DOI: 10.17059/2018-4-3.

  14. Римашевская Н. М., Мигранова Л. А. Социально-экономическое неравенство в России // Народонаселение. — 2016, —№3, —С. 17-33.

  15. Шевяков А. Ю., Кирута А. Я. Моделирование влияния неравенства на динамику рождаемости и смертности // Народонаселение. — 2008. — № 1. — С. 30-38.

  16. Шмаков А. В. Воздействие фактора доверия на процесс принятия экономических решений // Terra Economicus. — Т. 12. — №3. — С. 29-47.

  17. Atkinson А. В. The economics of inequality. — London: Clarendon Press; Oxford University Press, 1975. — 295 p.

  18. Barbe A.S., Hussler C. “The war of the worlds won’t occur”: Decentralized evaluation systems and orders of worth in market organizations of the sharing economy // Technological Forecasting and Social Change. — 2019. — No. 143. — P. 64-75. — DOI: 10.1016/j.techfore.2019.02.011.

  19. Colangelo G., Maggiolino М. From fragile to smart consumers: Shifting paradigm for the digital era // Computer Law and Security Review. — 2019. — No. 35 (2). — P. 173-181. — DOI: 10.1016/j.clsr.2018.12.004.

  20. Digital Transformation Initiative // The World Economic Forum. — 2017 [Electronic resource]. URL: https://www.accenture.com/t20170411T120304Z_w_/us-en/_acnmedia/-Accenture/Conversion-Assets/WEF/PDF/Accenture-DTI-executive-summary.pdf (date of access: 01.04.2018).

  21. Eferin Y, Hohlov Y, Rossotto C. Digital platforms in Russia: competition between national and foreign multi-sided platforms stimulates growth and innovation // Digital Policy, Regulation and Governance. — 2019. — No. 21 (2). — P. 129- 145. — DOI: 10.1108/DPRG-11-2018-0065.

  22. Evans P, Wurster T. S. Blown to Bits: How the New Economics of Information Transforms Strategy. — Boston: HBSP, 2000. — 259 p.

  23. Greengard S. The Internet of Things. — Cambridge: MIT Press, 2015. — 232 p.

  24. Gustafsson B., Li S., Nivorozhkina L., Wan H. Yuan and roubles: comparing wage determination in urban china and Russia at the beginning of the new millennium // China Economic Review. — 2015. — Vol. 35. — P. 248-265.

  25. Ismagilova E., Hughes L., Dwivedi Y. K, Raman K. R. Smart cities: Advances in research-An information systems perspective 11 International Journal of Information Management. — 2019. — No. 47. — P. 88-100. — DOI: 10.1016/j. ijinfomgt.2019.01.004.

  26. Komninos N., Kakderi C., Panori A., Tsarchopoulos P. Smart City Planning from an Evolutionary Perspective // Journal of Urban Technology. — 2019. — No. 26 (2). — P. 3-20. — DOI: 10.1080/10630732.2018.1485368.

  27. Kovacs O. The dark corners of industry 4.0 — Grounding economic governance 2.0 // Technology in Society. — 2018. — No. 55. — P. 140-145. — DOI: 10.1016/j.techsoc.2018.07.009.

  28. Litvintseva G. P, Glinskiy V. V., Stukalenko E. A. Interregional differentiation of population incomes in Russian Federation in the post-crisis period // Academy of Strategic Management Journal. — 2017. — Vol. 16. — Issue 4. — P. 1-10.

  29. Lomonosova N. V., Zolkina A. V. Digital learning resources: enhancing efficiency within blended higher education // Novosibirsk State Pedagogical University Bulletin. — 2018. — Vol. 8. — No. 6. — P. 121-137. — DOI: 10.15293/2226- 3365.1806.08.

  30. Moore J. E Business ecosystems and the view from the firm // Antitrust Bulletin. — 2006. — Vol. 51. — No. 1. — P. 31-75.

  31. Muro M., Liu S., Whiton J., Kulkarni S. Digitalization and the American Workforce. — 2017 [Electronic resource]. URL: https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2017/ll/mpp_2017novl5_digitalization_full_report.pdf (date of access: 30.04.2019).

  32. Negroponte N Being digital. — New York: Knopf, 1995. — 243 p.

  33. Neumaier M. Diagnostics 4.0: The medical laboratory in digital health // Clinical Chemistry and Laboratory Medicine.

  34. — 2019. — No. 57 (3). — P. 343-348. — DOI: 10.1515/cclm-2018-1088.

  35. OECD Digital Economy Outlook 2017 [Electronic resource]. URL: http://dx.doi.org/10.1787/9789264276284-en (date of access: 03.03.2019).

  36. How’s Life in the Digital Age? // OECD, 2019 [Electronic resource]. URL: https://doi.org/10.1787/9789264311800-en (date of access: 03.03.2019).

  37. Pam E. A., Edwards D. Cyber threats confronting the digital built environment: Common data environment vulnerabilities and block chain deterrence // Engineering, Construction and Architectural Management. — 2019. — No. 26(2). — P. 245- 266. — DOI: 10.1108/ECAM-03-2018-0101.

  38. Schultz T. W. The Economics of Being Poor. — Oxford: Blackwell, 1993. — 340 p.

  39. Schwab К The Fourth Industrial Revolution. — New York: Crown Business, 2017. — 192 p.

  40. Sen A. Resources, Values, and Development. — Cambridge: Harvard University Press, 1997. — 560 p.

  41. Stroeva O. A., Zviagintceva Y., Tokmakova E., Petrukhina E., Polyakova O. Application of remote technologies in education // International Journal of Educational Management. — 2019. — Vol. 33 (3). — P. 503-510. — DOI: 10.1108/ IJEM-08-2018-0251.

  42. Suvorov A. V., Sukhorukova G. M., Ivanov V. N, Boldov O. N, Moiseeva T. A. Analysis of income inequality factors // Studies on Russian Economic Development. — 2014. — Vol. 25. — No. 4. — P. 362-378. — DOI: 10.1134/81075700714040121.

  43. Tan P, Steinbach M., Karpatne A., Kumar V. Introduction to Data Mining. Chapter 7. Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms. — 2019 [Electronic resource]. URL: https://www-users.cs.umn.edu/~kumar001/dmbook/ch7_clustering.pdf (date of access: 26.03.2019).

  44. Tapscott D. The digital economy: promise and peril in the age of networked intelligence. — New York: McGraw-Hill, 1994. — 368 p.

  45. White A. Digital Media and Society: Transforming Economics, Politics and Social Practices. — Basingstoke & New York: Palgrave Macmillan, 2014. — 240 p.

  46. Yablonsky S. A multidimensional framework for digital platform innovation and management: from business to technological platforms // Systems Research and Behavioral Science. — 2018. — Vol. 35. — No. 4. — P. 485-501. — DOI: 10.1002/sres.2544.