Оценка уровня развития информационно-коммуникационных технологий в регионах Сибирского федерального округа

Автор: Галкин Д.Г.

Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal

Статья в выпуске: 10-2 (49), 2020 года.

Бесплатный доступ

Целью исследования является сравнительный анализ обобщающих показателей развития информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), выявление возможностей их использования для межрегиональных сопоставлений. Предложена система показателей для оценки уровня развития ИКТ в регионах. Обобщенные ранговые оценки с использованием методов многомерной средней и «Паттерн» позволяют оценить территориальные различия уровней использования ИКТ в субъектах РФ. По результатам статистического исследования выявлены позиции регионов в СФО по использованию ИКТ.

Сравнительный анализ, информационно-коммуникационные технологии, регион, неоднородность, экономический рост

Короткий адрес: https://sciup.org/170186856

IDR: 170186856 | DOI: 10.24411/2500-1000-2020-11124

Текст научной статьи Оценка уровня развития информационно-коммуникационных технологий в регионах Сибирского федерального округа

Актуальность исследования обусловлена возрастающим интересом научного сообщества, бизнеса и государственных структур к развитию информационнокоммуникационных технологий и формированию информационного общества. Информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) являются основной движущей силой исследований, инноваций, экономического роста и социальных преобразований [1, 2]. В связи с этим повышается актуальность оценки уровня развития ИКТ в регионах страны.

По уровню использования ИКТ существуют значительные различия между регионами РФ [3], отражающие различия в формировании цифровой экономики и информационного общества. Для всесторонней оценки уровня развития ИКТ целесообразно основываться на следующих показателях: X1 – персональные компьютеры, % от общего числа обследованных организаций; X2 – организации, использовавшие сеть интернет, % от общего числа обследованных организаций; X3 – организации,

имевшие веб-сайт, % от общего числа обследованных организаций; X4 – число персональных компьютеров на 100 работников, шт.; X5 – организации, использовавшие специальные программные средства – всего, % от общего числа обследованных организаций; X6 – затраты на информационные и коммуникационные технологии, млн руб.; X7 – использование электронного документооборота в организациях, % от общего числа обследованных организаций; X8 – использование сети интернет населением, % от общей численности населения соответствующего субъекта; X9 – число подключенных абонентских устройств мобильной связи на 1000 человек населения, ед.; X10 – число активных абонентов фиксированного широкополосного доступа к сети интернет на 100 человек населения, ед.

На основании статистической информации определены значения показателей уровня развития ИКТ в региона СФО. Результаты промежуточных расчетов оформлены в таблице 1.

Таблица 1. Система показателей, характеризующих развитие ИКТ в регионах СФО (данные 2018 г.) [4]

Регион	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10
Республика Алтай	98,5	94,2	48,4	55	90,5	692,7	75,1	82,1	1445,5	8,5
Республика Тыва	88,1	82,2	38,3	50	76,2	647,4	63,9	86	1174,7	4,9
Республика Хакасия	93,9	87,6	44,7	47	81,5	1883,9	64,8	78,3	1981,8	12,3
Алтайский край	96,1	93,5	44,4	45	89,6	4593,7	74,6	80,1	1644	18,3
Красноярский край	94,3	91,7	46,8	49	84	16434,2	65,5	82	1748,9	15
Иркутская область	90,5	86,6	44,7	48	80	16843	62,5	77,2	1902,8	20,5
Кемеровская область	91,9	87,3	48,1	38	85,3	7131	63,9	78,7	1772	18,3
Новосибирская об ласть	91	88,4	49,1	59	84,2	20476,2	70	82	1968,1	36,4
Омская область	89,2	86,9	43,1	50	81,6	5805,5	67,7	79,2	1907,2	16,5
Томская область	85,3	83,8	49,4	64	80,3	5615,8	65,4	80,3	1747,4	19,6
Среднее значение по СФО	91,9	88,6	46,3	49	83,6	8012,34	66,9	80,1	1805,8	20,3

Среди методов оценки потенциала создания и внедрения новых технологий выбраны математические методы: многомерной средней и «Паттерн». Использование двух методов позволяет проводить более точный мониторинг, а, следовательно, осуществлять квалифицированное управление в соответствии с поставленными целями и задачами. Метод многомерной средней заключается в том, что по каждому показателю, характеризующему потен-

циал, вычисляется средняя величина. Далее показатели каждого региона соотносятся с ней. Так, каждый регион получает по каждому показателю свой коэффициент, из которых, на заключительном этапе, рассчитывается средний. Чем выше средняя оценка, тем выше рейтинг [5]. Оценка уровня развития ИКТ методом многомерной средней в регионах СФО представлена в таблице 2.

Таблица 2. Оценка уровня развития ИКТ в регионах СФО методом многомерной сред- ней

Метод «Паттерн» отличается от многомерной средней тем, что в качестве основания стандартизованных значений инди-

каторов берутся не средние показатели, а наилучшие значения. Оценка потенциала

Регион Х1/ Хср. Х2j/ Хср. Х3j/ Хср. Х4j/ Хср. Х5j/ Хср. Х6j/ Хср. Х7j/ Хср Х8j/ Хср Х9j/ Хср Х10j/ Хср □ Xij/ Хср Многомерная средняя Ранг Республика Алтай 1,07 1,06 1,05 1,12 1,08 0,09 1,12 1,02 0,80 0,42 8,84 0,88 8 Республика Тыва 0,96 0,93 0,83 1,02 0,91 0,08 0,96 1,07 0,65 0,24 7,65 0,76 10 Республика Хакасия 1,02 0,99 0,97 0,96 0,97 0,24 0,97 0,98 1,10 0,61 8,79 0,88 9 Алтайский край 1,05 1,06 0,96 0,92 1,07 0,57 1,12 1,00 0,91 0,90 9,55 0,96 5 Красноярский край 1,03 1,03 1,01 1,00 1,00 2,05 0,98 1,02 0,97 0,74 10,84 1,08 3 Иркутская область 0,98 0,98 0,97 0,98 0,96 2,10 0,93 0,96 1,05 1,01 10,93 1,09 2 Кемеровская область 1,00 0,99 1,04 0,78 1,02 0,89 0,96 0,98 0,98 0,90 9,53 0,95 6 Новосибирская область 0,99 1,00 1,06 1,20 1,01 2,56 1,05 1,02 1,09 1,79 12,77 1,28 1 Омская об ласть 0,97 0,98 0,93 1,02 0,98 0,72 1,01 0,99 1,06 0,81 9,47 0,95 7 Томская об ласть 0,93 0,95 1,07 1,31 0,96 0,70 0,98 1,00 0,97 0,97 9,82 0,98 4 использования ИКТ методом «Паттерн» представлен в таблице 3.

Таблица 3. Оценка уровня развития ИКТ в регионах СФО методом «Паттерн»

Регион Х1/ Хmax Х2j/ Хmax Х3j/ Хmax Х4j/ Хmax Х5j/ Хmax Х6j/ Хmax Х7j/ Хmax Х8j/ Хmax Х9j/ Хmax Х10j/ Хmax □ Xij/ Хmax Многомерная оценка Ранг Республика Алтай 1,00 1,00 0,98 0,86 1,00 0,03 1,00 0,95 0,73 0,23 7,79 0,78 8 Республика Тыва 0,89 0,87 0,78 0,78 0,84 0,03 0,85 1,00 0,59 0,13 6,78 0,68 10 Республика Хакасия 0,95 0,93 0,90 0,73 0,90 0,09 0,86 0,91 1,00 0,34 7,63 0,76 9 Алтайский край 0,98 0,99 0,90 0,70 0,99 0,22 0,99 0,93 0,83 0,50 8,04 0,8 5 Красноярский край 0,96 0,97 0,95 0,77 0,93 0,80 0,87 0,95 0,88 0,41 8,49 0,85 2 Иркутская область 0,92 0,92 0,90 0,75 0,88 0,82 0,83 0,90 0,96 0,56 8,45 0,85 3 Кемеровская область 0,93 0,93 0,97 0,59 0,94 0,35 0,85 0,92 0,89 0,50 7,88 0,79 7 Новосибирская область 0,92 0,94 0,99 0,92 0,93 1,00 0,93 0,95 0,99 1,00 9,59 0,96 1 Омская об ласть 0,91 0,92 0,87 0,78 0,90 0,28 0,90 0,92 0,96 0,45 7,91 0,79 6 Томская об ласть 0,87 0,89 1,00 1,00 0,89 0,27 0,87 0,93 0,88 0,54 8,14 0,81 4 оценить территориальные различия в раз- зать на нее непосредственное влияние. витии ИКТ. Наряду с этим выбранные ме-

Список литературы Оценка уровня развития информационно-коммуникационных технологий в регионах Сибирского федерального округа

Бычкова C.Г., Паршинцева Л.С. Информационно-коммуникационные технологии как основа развития информационного общества: Россия в системе международных статистических индикаторов // Статистика и экономика. - 2019. - №1. - С. 32-40.
Галкин Д.Г. Роль наименований мест происхождения товаров в создании конкурентных преимуществ региона (на материалах Алтайского края) // Креативная экономика. - 2012. - №12 (72). - С. 96-102.
Поспелова И.Н. Экономико-статистическая оценка уровня инновационной активности регионов Сибирского федерального округа // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. - 2016. - №5 (139). - С. 180-186.
Регионы России. Социально-экономические показатели. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://gks.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 10.10.2020).
Иванова Н.В. Методы оценки инновационно-инвестиционного климата региональной инновационной системы // Стратегические инициативы социально-экономического развития хозяйствующих субъектов региона в условиях внешних ограничений. Материалы междунар. научно-практической конференции. - 2017. - С. 115-119.

Статья научная