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.