Политика подхватывания инноваций и клубы цифровой конвергенции арабских стран: результаты кластерного анализа

Введение . В наше время цифровой разрыв является одной из самых заметных проблем, разделяющих страны первого и третьего мира, то есть государства с высокими возможностями и потенциалом для эффективного внедрения передового опыта в области цифровой трансформации и технологий искусственного интеллекта и страны, у которых отсутствуют необходимые возможности и уровни развития. Эта проблема очень актуальна в арабском мире. Всего насчитывается 22 страны, включая 6 – развитых (лидеры цифрового роста), 6 – со средним уровнем развития (страны, стремящиеся достичь высокого уровня цифровой трансформации) и 10 – развивающихся (страны со слабым потенциалом развития и инноваций, которые по-прежнему страдают от серьезных проблем, препятствующих их прогрессу и удерживающих их в прошлом)¹.

На сегодняшний день стратегические арабские видения национального социально-экономического развития (Bizri, 2018; Родригес-Фернандес, 2020) отличаются тем, что основаны на различных стратегиях, политиках, планах развития, долгосрочных целях и задачах. Они направлены, главным образом, на сохранение культуры своей страны и арабского языка, повышение конкурентоспособности, эффективности, продуктивности и профессионализма арабских граждан. Развитые страны смогли, благодаря принятию инновационной политики, достичь высоких уровней по глобальным инновационным показателям, в то время как страны со средним уровнем развития все еще находятся на несколько более поздних стадиях цифрового и инновационного роста. Понимание масштабов и причин цифрового неравенства и его ликвидация становится абсолютной необходимостью, поскольку оно представляет собой глубокую, многогранную проблему, оказывающую существенное влияние на экономическое и социальное развитие государства, включая его конкурентоспособность на мировых рынках, возможности обучения и трудоустройства граждан, здравоохранение и окружающую среду, а также уровень безопасности и защищенности.

Гипотеза исследования состояла в том, что среди арабских стран можно выделить группу государств, которую мы называем клубом цифровой конвергенции, внутри которой возможна и целесообразна конвергенция цифровых достижений и сокращение цифрового разрыва между участниками. Арабские страны, не вошедшие в такую группу в силу существенного цифрового и экономического разрыва между развитыми и развивающимися странами, нуждаются прежде всего в стабилизации политической и социально-экономической ситуации, а также в поддержке со стороны развитых стран в последующем догоняющем цифровом и инновационном развитии. Цифровой разрыв между развитыми и развивающимися арабскими странами определяет уровень потребности последних в комплексе стратегий и политик, направленных на его преодоление.

Цель исследования – выявление закономерностей цифровой трансформации экономик арабских стран в интересах совершенствования инновационной политики и нивелирования цифрового разрыва между арабскими странами.

Литературный обзор. Теоретическую базу исследования составляют положения неоклассической теории экономического роста, объясняющие обусловленность его в том числе уровнем развития технологических инноваций и человеческого капитала. При обосновании направлений совершенствования инновационной политики арабских стран в зависимости от уровня их цифрового развития мы опирались на модель распространения (заимствования) технологий (technology diffusion model) Р. Барро и Х. Сала-и-Мартина (Barro, Sala-i-Martin, 1992), объясняющую, что конвергенция, обусловленная распространением и заимствованием технологий, наряду с поведенческими факторами, может оказывать существенное влияние на экономический рост. Согласно модели Р. Солоу (Solow, 1956), если бедные страны получают доступ к технологиям, то различия в доходах их населения будут постепенно сокращаться. Эта концепция может быть успешно реализована для группы стран, создавшей общие институты, обеспечивающие доступ к технологиям.

Гипотеза клубной конвергенции (convergence clubs) У. Баумоля подтверждается регрессионной зависимостью между уровнем экономического роста за период 1870–1979 гг. и размером внутреннего валового продукта (ВВП) на один рабочий час, определенной по данным для 16 развитых стран (Baumol, 1986). Исследователь делает вывод, что рост производительности труда фактически обладает свойством разделяемого общественного блага. При этом есть два фактора, которые обеспечивают конвергенцию экономик: инноваций и инвестиций. Процесс заимствования инноваций является прямым, то есть одни страны непосредственно заимствуют инновации у других. Последние являются общественным благом. Они способствуют выравниванию производительности труда, даже если в одних странах их объем ниже, чем в других. На вопрос о том, существуют ли клубы конвергенции экономик, У. Баумоль дает положительный ответ. Есть группы слабо развитых стран, экономики которых не показывают конвергенции даже внутри объединения. Есть – более развитые, с конвергенцией экономик. В частности, за период с 1950 по 1986 гг. такой клуб существовал для стран с плановыми экономиками.

Исследователи (Формирование и эволюция модели «подхватывания» технологий …, 2019) выделяют две основные стадии инновационного развития: инвестиционную, основанную на заимствовании технологий, и производства собственных инноваций. На первой из названных научно-исследовательский потенциал большинства национальных предприятий недостаточен для создания прорывных инноваций. Обычно предприятия догоняющих стран эволюционируют в рамках модели поведения, ориентированной на подхватывание и использование уже реализованных технологических решений и научных идей, разработанных более сильными рыночными игроками других стран. Этот процесс включает абсорбцию, адаптацию, инкрементальные улучшения и коммерциализацию существующих технологий. Подчеркивается, что для решения проблемы цифро-технологического разрыва между среднеразвитыми (стремящимися к технологическим разработкам) и развитыми странами необходимо реализовать и решить три основные задачи: создать активные каналы трансфера технологических знаний; развивать возможности организаций к использованию новых технологических знаний; интегрировать предприятия в глобальные цепочки создания стоимости. Все эти факторы отражают глубокое понимание разрыва между возможностями стран, способных принимать и разрабатывать собственную инновационную политику, и теми странами, которые все еще испытывают трудности в развитии своих возможностей по реализации базовой политики развития.

Проблема цифрового разрыва для арабских стран рассматривается учеными (Аль-Зубайр, 2021) с двух точек зрения: политиков и экономистов. Первые считают цифровой разрыв проблемой в рамках политической экономии, которая не может быть решена без правовой и нормативной поддержки процессов передачи информации. Экономисты же уверены, что цифровое неравенство возникает из-за неспособности стран идти в ногу с экономикой знаний и использовать информационные ресурсы для создания добавленной стоимости.

Материалы и методы исследования . Методической основой исследования является использование интегральных индексов, измеряющих цифровую зрелость арабских стран и развитие в них цифрового человеческого капитала. Три субиндекса (государственного регулирования, развития технологического сектора, развития инфраструктуры и данных) построены на основе открытых данных, представленных для вычисления индекса готовности стран к внедрению искусственного интеллекта¹. Способ их построения и обоснование валидности были представлены нами научному сообществу ранее (Верзилин и др., 2024). Аналогичный с методической точки зрения подход к оценке цифровой готовности представлен в работе А.А. Курочкиной, П.Н. Головкина (Курочкина, Головкин, 2024).

Субиндекс развития технологического сектора включает следующие показатели: расходы на научно-исследовательскую работу (НИОКР), компьютерное программное обеспечение; инвестиции в развитие новых технологий; доступность венчурного капитала; объемы торговли цифровыми товарами и услугами, публикации в области искусственного интеллекта (ИИ).

Субиндекс развития ИТ-инфраструктуры опирается на: доступность Интернета и мобильной связи для жителей; развитие телекоммуникационной инфраструктуры; качество широкополосного доступа в Интернет.

Индекс цифрового человеческого капитала также основан на данных, представленных для вычисления индекса готовности стран к внедрению искусственного интеллекта. Для измерения его предлагается использовать субиндекс, основанный на следующих показателях: доля выпускников по естественнонаучным специальностям и ИТ; доля женщин среди них и качество образования в этой области; распространение навыков в области ИТ; активность пользователей в сфере свободного программного обеспечения (табл. 1).

Таблица 1 – Индикаторы технологического и цифрового развития арабских стран

Table 1 – Indicators of Technological and Digital Development of Arab countries

Страна	Субиндекс государственного регулирования	Субиндекс развития технологического сектора	Субиндекс развития инфраструктуры и данных	Индекс цифрового человеческого капитала
Катар	61	43	75	53
ОАЭ	70	61	75	72
Кувейт	52	39	69	50
Саудовская Аравия	70	52	73	69
Бахрейн	61	38	71	45
Оман	61	34	69	51
Ливия	17	23	54	13
Ирак	23	24	59	15
Алжир	38	24	53	38
Иордания	54	38	58	49
Тунис	49	34	60	46
Марокко	48	33	54	43
Ливан	32	33	48	50
Джибути	28	23	39	33
Египет	51	38	53	51
Судан	24	15	30	29
Мавритания	27	18	37	25
Коморские острова	24	14	32	20
Сирия	20	14	27	35
Сомали	22	13	22	21
Йемен	21	18	20	39
Палестина	32	22	44	28

Эти четыре индекса были использованы нами для группировки арабских стран методом иерархической кластеризации. Кроме того, был применен метод полных связей (метод «дальнего соседа»). Он позволил создать компактные сферические кластеры. Алгоритм группировки состоит в следующем. На первом шаге каждый объект (страна) – это кластер. Между ними вычисляется расстояние по всем показателям кластеризации (по субиндексам государственного регулирования, развития технологического сектора, инфраструктуры и данных, а также индексу цифрового человеческого капитала). Используется евклидово расстояние. На втором шаге два ближайших друг к другу кластера объединяются в один. Расстояние между образованными кластерами принимается равным евклидову расстоянию между двумя наиболее удаленными объектами в двух кластерах. Далее повторяется второй шаг, пока не останется единственный кластер. Для такого рода анализа нами был использован сервис на основе открытого программного обеспечения Jamovi Version 2.3.28.01.

Цифровой разрыв в готовности арабских стран к использованию технологий искусственного интеллекта. Арабские страны представляют многочисленные совместные инициативы для преодоления цифрового разрыва между собой. Наиболее важной из них является Арабская цифровая повестка дня на 2023–2033 гг. (Арабская стратегия научных, технологических исследований и инноваций), которая направлена на расширение и увеличение объема усилий, прилагаемых для формулирования и формирования национальной и региональной политики и стратегий в области цифровых и инновационных технологий в арабских обществах в ближайшие годы. Ранее (Касуха, 2025) мы уже представляли ряд совместных арабских инициатив, направленных на повышение статуса развивающихся арабских стран и преодоление цифрового разрыва между ними и другими арабскими странами. Разрыв между уровнями экономического и социального развития усложняет решение проблем инновационного развития и ослабляет способность развивающихся стран реализовывать стратегии, политику и программы в области науки, технологий и инноваций. Страны с высоким уровнем дохода обладают значительным потенциалом для инноваций и цифровизации, позволяющим внедрять и разрабатывать инновационные стратегии, программы и политические системы, в то время как государства с низким уровнем дохода не обладают достаточным потенциалом для этого.

В то же время разрыв между уровнем готовности арабских стран к внедрению технологий искусственного интеллекта объясняется не только уровнем их экономического развития, но другими факторами, определение которых способствовало бы формированию реалистичных стратегий инновационного развития (рис. 1).

ВВП, на душу населения, долл. США

Рисунок 1 – Взаимосвязь между среднедушевым ВВП страны и индексом готовности правительства к использованию ИИ (по данным Всемирного банка (ВВП¹) и Government AI readiness index–2023²)

Figure 1 – Relationship between a Country’s GDP and the Government’s AI Readiness Index (Developed by the Authors Based on Data from the World Bank (GDP) and Government AI Readiness Index-2023)

Такие страны, как Египет, Иордания, Тунис, Марокко, в которых ВВП на душу населения значительно ниже 10 000 долл. США на душу населения, существенно превзошли государства с аналогичным уровнем ВВП по значениям индекса готовности к внедрению технологий искусственного интеллекта, сравнявшись по его значению с экономически более развитыми странами (Оман, Бахрейн, Кувейт) (см. рис. 1).

Классификации арабских стран по субиндексам цифровой зрелости и цифрового человеческого капитала . Для определения рамочных направлений формирования и совершенствования инновационной политики для групп стран с аналогичным уровнем инновационного и цифрового развития арабские государства были объединены по значениям субиндексов государственного регулирования, развития технологического сектора, инфраструктуры и данных, и цифрового человеческого капитала (см. табл. 1).

На тепловой карте (рис. 2) показан результат кластеризации арабских стран. Всего выделено 5 объединений. Кластер 1 – 4 страны (Катар, Кувейт, Бахрейн, Оман); кластер 2 – 2 страны (ОАЭ, Саудовская Аравия); кластер 3 – 5 стран (Иордания, Тунис, Марокко, Ливан, Египет); кластер 4 –5 стран (Ливия, Ирак, Алжир, Джибути, Палестина); кластер 5 – 6 стран (Судан, Мавритания, Коморские острова, Сирия, Сомали, Йемен). На рис. 2 линии слева – кластерные объединения стран; линии сверху – группировки классификационных признаков. Насыщенность цвета отражает выраженность признака и у группируемого объекта, например, по строкам более темный цвет означает большее значение индикатора для страны. Проекция вертикальных линий на ось абсцисс отражает расстояние между кластерами. Горизонтальные линии показывают, между какими кластерами вычисляются расстояния. Например, на первом уровне группировки страны Марокко и Тунис образуют один кластер, Египет и Иордания – другой; расстояние между этими двумя кластерами около 0,5; на втором уровне они объединяются.

• ¹    GDP per capita (current US$) [Электронный ресурс] // World Bank Group. URL: https://data.worldbank.org/in-dicator/NY.GDP.PCAP.CD (дата обращения: 15.04.2025).

• ²    Government AI Readiness Index 2023 …

Сомали

Судан Сирия

Палестина

Джибути

Ирак

Ливия

Йемен

Мавритания Коморские острова

Бахрейн Оман

Кувейт Катар Иордания Египет

Тунис Марокко Ливан ОАЭ Саудовская Аравия

Субиндекс государственного регулирования

Субиндекс развития технологического сектора

Субиндекс развития инфраструктуры и данных

Индекс цифрового человеческого капитала

Рисунок 2 – Тепловая карта группировки арабских стран по интегральным индикаторам цифровой зрелости (субиндексам государственного регулирования, развития технологического сектора, инфраструктуры и данных) и индексу цифрового человеческого капитала¹

Figure 2 – Heat Map Arab Countries by Integrated Indicators of Digital Maturity (Sub-Indices of Government Regulation, Development of the Technology Sector, Development of Infrastructure and Data) and the Digital Human Capital Index

Кластеры упорядочены по средним значениям субиндексов (рис. 3), составляющих индекс цифровой зрелости. Индекс развития человеческого капитала выше для кластера 1, практически совпадает для кластеров 2 и 3, 4 и 5. Кластеры 1, 2 и 3 имеют значения всех показателей выше среднего, 4 и 5 – ниже.

Для детализации характеристики построенных кластеров проанализированы значения показателей ВВП на душу населения и расходов на исследования и разработки в процентах от ВВП (Таблица 2 ). В кластеры 1 и 2 входят страны с высоким уровнем дохода по классификации Всемирного банка, в кластер 3 – страны с доходом выше среднего, в кластер 4 – преимущественно с доходом выше среднего (кроме Джибути и Палестины), в кластер 5 – страны преимущественно с низким уровнем дохода (кроме Мавритании). Значения средних характеристик для выделенных групп государств демонстрируют значительные разрывы и различия в развитии между группами с точки зрения цифровой трансформации и внедрения инноваций.

Рисунок 3 – Средние значения субиндексов для выделенных групп арабских стран по индикаторам цифровой зрелости и развитости цифрового человеческого капитала¹

Figure 3 – Average Values of Subindices for Selected Groups of Arab Countries Based on Indicators of Digital Maturity and Development of Digital Human Capital

Таблица 2 – Характеристика построенных кластеров²

Table 2 – Characteristics of the Created Clusters

Состав кластеров	Кластер 1	Кластер 2	Кластер 3	Кластер 4	Кластер 5
	Катар, Кувейт, Бахрейн, Оман	ОАЭ, Саудовская Аравия	Иордания, Тунис, Марокко, Ливан, Египет	Ливия, Ирак, Алжир, Джибути, Палестина	Судан, Мавритания, Коморские Острова, Сирия, Сомали, Йемен
1	2	3	4	5	6
Количество стран	4	2	5	5	6
Количество стран в Совете сотрудничества Персидского залива (ССАГПЗ)	4	2	–	–	–
Количество стран в Союзе арабского Магриба (САМ)	–	–	2 (Марокко, Тунис)	2 (Ливия, Алжир)	1 (Мавритания)
Количество стран, включенных в расчет Глобального инновационного индекса3	4	2	5	1 (Алжир)	1 (Мавритания)
Количество стран, для которых хотя бы 1 раз в данных World Bank за период 2010–2023 указаны расходы на исследования и разработки, % ВВП	4	2	4 (нет данных для Ливана)	2 (нет данных для Ливии, Джибути, Палестины)	2 (нет данных для Судана, Коморских Островов, Сомали, Йемена)

Продолжение таблицы 2

1	2	3	4	5	6
Диапазон значений ВВП на душу (минимум – максимум), долл. США, World Bank, 2022–20231	21 550–80 196	32 094–49 041	3 457–4 456	3 555–6 173	477–2 183
Диапазон значений расходов на исследования и разработки (минимум – максимум), % ВВП, World Bank, 2010–20232	0,08–0,68	0,45–1,50	0,66–0,91	0,04–0,53	0,01–0,02

Клуб цифровой конвергенции . Итак, нами обозначено пять кластеров, которые можно использовать для выделения клуба цифровой конвергенции арабских стран. На верхнем уровне кластерной иерархии есть две группы, в которые объединены государства по схожести параметров цифрового, инновационного и экономического развития (см. рис. 2 и табл. 2): с высоким и средним уровнем (кластеры 1, 2, 3) и с низким уровнем (кластеры 4 и 5) цифрового, инновационного и экономического развития. Первая группа может рассматриваться как клуб цифровой конвергенции, в котором есть страны с достаточно высоким уровнем экономического и цифрового развития (Катар, ОАЭ, Саудовская Аравия) и государства со средним уровнем цифрового развития, среди которых выделяются экономически более развитые (Кувейт, Бахрейн, Оман) и менее развитые (страны, входящие в кластер 3: Иордания, Тунис, Марокко, Ливан, Египет). Конвергенция этих государств возможна и целесообразна на взаимовыгодной основе.

Политика подхватывания инноваций для арабских стран, не вошедших в клуб цифровой конвергенции . Страны, не вошедшие в указанный клуб, относятся к группе развивающихся стран. Государства – члены клуба цифровой конвергенции могут быть донорами инноваций на выгодных для себя условиях для стран-реципиентов этой группы. Для этого должны создаваться приемлемые политические, социальные и экономические условия. В частности – обеспечена защита частной собственности, подготовлены местные квалифицированные кадры. Поэтому сложно говорить о возможности заимствования новых технологий в ближайшем будущем странами с низким доходом и нестабильной политической ситуацией, которые в значительной степени интегрированы в пятом кластере. Страны четвертого кластера, уровень экономического развития которых сопоставим с уровнем развития стран третьего кластера, могут в перспективе, при создании благоприятных условий, войти в клуб цифровой конвергенции.

Согласно модели подхватывания технологий (Формирование и эволюция модели «подхватывания» технологий …, 2019) странам-реципиентам необходимо выполнить три основные задачи: создание и активное использование каналов передачи технологических знаний; развитие абсорбционных (относительно этих знаний) способностей предприятий; активное встраивание предприятий в глобальные цепочки создания добавленной стоимости. Решение последней из них предполагает учет специфики современных цепочек создания добавленной стоимости в арабском мире и в моровой экономике с позиций нахождения возможностей встраивания в них предприятий и использования цепочки в качестве драйвера инновационного развития.

Политика перехода к инновационному развитию для развивающихся арабских стран ( пятый кластер ) . Преодоление цифрового и инновационного разрыва для стран пятого кластера требует тщательно продуманных переходных этапов и шагов, соответствующих текущему политическому и социально-экономическому состоянию государств и возможностям каждой страны. Большинство из них не имеют четких целей и планов будущего развития, поскольку они страдают от нестабильности, вызванной конфликтами и политическими санкциями. Уровень безопасности и защищенности в развивающихся странах очень низок, в то время как этот фактор считается важным и привлекательным для иностранных инвестиций, а также для новаторов и предпринимателей. Инфраструктура государств данной группы также очень слаба и несовершенна и до сих пор считается примитивной (слабые сети электро- и водоснабжения, плохое проникновение Интернета и т. д.). Все это является причинами отсутствия желания других мировых игроков реализовывать на их территории инновационные и инвестиционные проекты. Правительства развивающихся арабских стран в значительной степени сосредоточены на политическом аспекте управления государством и его составляющих, полностью игнорируя развитие технологической инфраструктуры, привлечение цифровых технологий, повышение уровня инноваций по мировым показателям. Это усугубило неспособность рассматриваемых стран принять необходимые решения и поддержать цифровое экономическое развитие, а также привело к росту миграции квалифицированных рабочих и местных новаторов за границу.

Предлагается комплексный и постепенный подход реализации инновационной политики развивающихся арабских стран, разделенный на три основных этапа.

• 1.    Этап восстановления (срочные экономические и социальные меры). Основан на анализе текущей экономической, социальной и политической ситуации в развивающихся арабских странах, затем – на выявлении проблем и вызовов, с которыми сталкиваются эти государства, и, наконец, на определении и представлении набора предлагаемых систем и стратегий, направленных на восстановление конкретной страны и подталкивающих ее к более широким шагам в области развития и инноваций.

• 2.    Этап роста (план экономического и социального развития, программы экономической и финансовой стабильности). Основан на выявлении тенденций инновационного развития для развивающихся арабских стран путем анализа набора инновационных стратегий и программ с целью подготовки государств к переходу к третьей фазе развития (фазе внедрения инновационных и цифровых разработок).

• 3.    Этап инновационного и цифрового развития для развивающихся арабских стран. Основан на преобразовании всех ранее представленных целей (на первом и втором этапах) в долгосрочные инновационные и цифровые политики и стратегии, а затем на преобразовании этих политик и стратегий в инновационные планы и проекты на региональном, международном и глобальном уровнях.

Заключение . Предлагаемые дифференцированные по группам арабских стран возможные направления их дальнейшего инновационного развития могут способствовать достижению этими государствами качественного скачка в сфере инноваций. В рамках предлагаемого плана формирования инновационной стратегии развивающихся арабских стран авторы представляют набор систем и стратегий, которые могут быть детализированы в соответствии с требованиями каждого этапа, а также желаемыми масштабами их применения и видением их реализации в будущем. Использованный подход, заключающийся в классификации арабских стран по показателям цифровой зрелости с дальнейшим содержательным анализом их кооперации в сфере распространения инноваций и определении государств, входящих в клуб цифровой конвергенции, может быть применен для других стран, имеющих взаимные политические, экономические и культурные связи. В качестве основного направления дальнейших исследований необходимо указать разработку методики оценивания уровня цифровой конвергенции стран по динамике показателей цифровой зрелости и результатам кооперации в сфере инновационного развития.