Прогноз развития информационной инфраструктуры предпринимательской деятельности на уровне региона

Развитие системы инфраструктурного обеспечения предпринимательской деятельности в экономике тесно связано с уровнем развития ИКТ. В свою очередь, состояние инфраструктуры должно коррелировать с предпринимательской активностью предприятий, которая гипотетически выступает драйвером роста объёма инновационных товаров и услуг в экономике.

В условиях рыночной экономики коренным образом меняется подход к управлению: от функционального – к бизнес-ориентированному; кардинально меняется и роль информационных технологий. Ориентация на управление на основе бизнес-процессов обеспечивает конкурентное преимущество для организации в условиях острейшей конкуренции, а управление на основе биз-нес-процессов не может эффективно реализовываться без применения информационных технологий и систем.

Согласно Указу Президента РФ «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Фе- дерации на период до 2024 года» (№ 204 от 7 мая 2018 г.), Правительству России необходимо достичь следующую стратегическую цель: создать «устойчивую и безопасную информационно-телекоммуникационную инфраструктуру высокоскоростной передачи, обработки и хранения больших объемов данных, доступной для всех организаций». Это есть важный «кирпичик» в фундаменте информационной инфраструктуры предпринимательской деятельности.

Цель исследования. Мы можем выделить большое число параметров, оказывающих прямое (стимулирующее) или обратное воздействие на показатели инфраструктурного обеспечения предпринимательской деятельности. Познавательный аспект состоит в выборе конкретных показателей (индикаторов). Учитывая специфику нашего исследования, мы выдвигаем требование к этим показателям. Они должны представлять показатели технической оснащённости и обеспеченности предприятий информационнокоммуникационными технологиями.

Материалы и методы исследования

Отметим, что официальная статистика предоставляет ограниченное число информации подобного вида. Более того, данные не всегда сопоставимы за длительный временной период. В нашем исследовании мы в основном оперируем данными Росстата за 2003–2017 годы. Это достаточно длинный временной ряд, что позволит нам в итоге сделать прогноз на среднесрочный период.

В нашем исследовании показателями информационной инфраструктуры предпринимательской деятельности являются:

X ₁ – удельный вес организаций, использовавших Интернет (процент от всех обследованных организаций);

X ₂ – удельный вес организаций, имевших веб-сайт в сети Интернет (процент от всех обследованных организаций);

X ₃ – удельный вес организаций, использовавших персональные компьютеры (ПК) (процент от всех обследованных организаций);

X ₄ – число персональных компьютеров на 100 работников – всего, шт.;

X ₅ – затраты на ИКТ (млрд руб.).

Временной ряд представляет собой последовательность данных, описывающих объект в последовательные моменты времени. В отличие от анализа случайных выборок, анализ временных рядов основывается на предположении, что последовательные данные наблюда- ются через равные промежутки времени. Рассмотрим изменение во времени показателей X1…X4 (табл. 1). Тенденции, характерные для страны в целом, присущи и большинству регионов.

Таблица 1 наглядно показывает увеличение обеспеченности персонала предприятий компьютерной техникой, что влечёт за собой применение специальных программных средств (антивирусных программ, электронных справочноправовых систем и т. д.), использование глобальных информационных систем (Интернет, Экстранет, Интранет), ведение электронного документооборота.

В то же время заметим, что доступ к сети Интернет имеет лишь 2/3 компьютеров (в 2017 году – 66 %). Во многом это связано с тем, что значительная часть ЭВМ подключена к корпоративным или ведомственным сетям и не требует (по разным причинам) выхода в общедоступную сеть. Заметим, что по данному показателю 50-процентный рубеж оказался достигнут только в 2010 году.

Использование интернета в организациях проводится достаточно активно. Уже в течение 5 лет доля организаций, использовавших Интернет, варьируется около отметки 88–89 %. Тем удивительнее тот факт, что до сих пор более половины организаций не имеют свой вебсайт. Наиболее низка их доля в сфере малого бизнеса, связанного с продажей

Таблица 1

Динамика показателей информационной инфраструктуры предпринимательской деятельности в Российской Федерации

Годы X1 X2 X3 X4 X5 2003 43,4 13,5 84,6 18 164,6 2004 48,8 14,4 87,6 20 168,4 2005 53,3 14,8 91,1 23 215,3 2006 61,3 21,1 93,3 26 252,0 2007 67,8 19,8 93,3 29 299,4 2008 73,7 22,8 93,7 32 372,7 2009 78,3 24,1 93,7 35 421,4 2010 82,4 28,5 93,8 36 515,6 2011 84,8 33,0 94,1 39 603,0 2012 86,9 37,8 94,0 43 842,7 2013 88,1 41,3 94,0 44 1245,7 2014 89,0 40,3 93,8 47 1174,9 2015 88,1 42,6 92,3 49 1153,1 2016 88,7 45,9 92,4 49 1249,2 2017 88,9 47,4 92,1 50 1487,6 продовольственных товаров, швейными услугами, ремонтом обуви и т. п. (доля таких организаций с собственным интернет-сайтом около 20 %). Наоборот, в создании и продвижении своих веб-сайтов заинтересованы туристские, страховые, банковские организации, крупные торговые сети, букмекерские конторы и т. д.

Результаты исследования и их обсуждение

На рис. 1 мы наглядно покажем относительное изменение рассмотренных выше показателей. Мы не включим в расчёты только показатель «Затраты на ИКТ», так как в силу своего стоимостного характера он подвержен влиянию инфляционного фактора.

Мы рассматриваем показатели информационной инфраструктуры не как обособленные, а как факторные индикаторы, влияющие на инновационный аспект предпринимательской деятельности. Соответственно, возникает задача выделить показатели, которые дают количественную оценку этой деятельности:

• Y ₁ – инновационная активность организаций (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций), %;

• Y ₂ – удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме

отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (%).

Чётким критерием отбора факторов является парный коэффициент корреляции r_xy , измеряющий тесноту взаимосвязи с ка ^y ждым результативным признаком. Его значения меняются в интервале|o...i| . Чем ближе значение к |1|, тем теснее взаимосвязь. Она считается существенной при значении '^М- Это число и послужило критерием отбора факторов.

Значения парных коэффициентов корреляции приведены в табл. 2.

Таблица 2

Парные коэффициенты корреляции

	Y 1	Y 2
X 1	–0,126	0,702
X 2	–0,296	0,861
X 3	0,208	0,342
X 4	–0,277	0,811
X 5	–0,359	0,879

Таким образом, табл. 2 говорит нам о том, что показатели информационной инфраструктуры предпринимательской деятельности имеют заметную корреляцию с инновационными индикаторами, однако она носит разнонаправленный и неравномерный характер.

---XI

---Х2

---ХЗ

Х4

Рис. 1. Цепные приросты (%) показателей информационной инфраструктуры предпринимательской деятельности в Российской Федерации

Так, для инновационной активности предпринимательской деятельности организаций наличие компонентов информационной инфраструктуры не носит решающего характера и часто становится тормозом её развития (например, рост затрат на ИКТ в регионах имеет обратную связь с инновационной активностью предпринимателей).

Для показателя производства инновационной продукции, наоборот, необходима соответствующая информационная инфраструктура предпринимательской деятельности. Важными факторами является широкая обеспеченность компьютерной техникой работников на предприятиях ( r_{y 2 x 4} = 0,811), наличие интернет-сайта ( r_{y 2 x 2} ≥ 0,861) и высокие затраты на ИКТ ( r_{y 2 x 5} ≥ 0,879).

Одна из основных задач исследования состоит в изучении причинноследственных связей, в количественной оценке роли каждого фактора, влияющего на предпринимательскую деятельность в экономике. Классическим, традиционным, общепринятым методом решения этих задач в экономических исследованиях является корреляционнорегрессионный анализ (КРА).

Линейное уравнение регрессии (линейная регрессионная модель) будет иметь вид:

Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ... + b n X n + ξ, где b ₀ и b _{1 n} – параметры уравнения регрессии ( b ^… _{1 n} – коэффициенты регрессии); Y – за^…висимая (объясняемая, результативная) переменная; X_i – независимая (объясняющая, факторная) переменная; ξ – ошибка (случайная компонента).

Коэффициент регрессии b_i показывает, на сколько единиц в среднем меняется значение результативного признака Y при изменении признака X_i на 1 ед.

Для практического использования регрессионных моделей большое значение имеет их адекватность, то есть соответствие фактическим статистическим данным.

В экономике принята устоявшаяся схема проверки адекватности построенных моделей, которая проводится по следующим направлениям:

– проверка статистической значимости коэффициентов регрессии (t-критерий Стьюдента);

– проверка общего качества (т. е. значимости) уравнения регрессии в целом (F-критерий Фишера).

Проверить значимость (качество) уравнения регрессии – значит, установить, соответствует ли математическая модель, выражающая зависимость между переменными, экспериментальным данным, достаточно ли включенных в уравнение объясняющих переменных для описания зависимой переменной. Если модель не адекватна, то это говорит, прежде всего, об отсутствии значимой взаимосвязи между факторами и результатом.

При анализе адекватности уравнения регрессии (модели) исследуемому процессу, возможны следующие варианты.

• 1.    Построенная модель на основе F -критерия Фишера в целом адекватна и все коэффициенты регрессии значимы по t -критерию. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

• 2.    Модель по F -критерию Фишер адекватна, но часть коэффициентов не значима. Модель пригодна для принятия некоторых решений, но не для прогнозов.

• 3.    Модель по F -критерию неадекватна, все коэффициенты регрессии не значимы. Модель полностью считается неадекватной. На ее основе не принимаются решения и не осуществляются прогнозы.

В итоге нами построено две регрессионных модели, математически отражающих взаимосвязи по результативному показателю с наиболее важными факторами.

Модель по показателю удельного веса инновационных товаров, работ, услуг ( Y ₂) имеет следующий вид:

У2 =4,32+ 0,003 х5, где X5 – затраты на ИКТ (млрд руб.).

Количественно взаимосвязь признаков измеряют коэффициенты корреляции и детерминации. Для качества построенной модели имеет особое значение второй из них. Коэффициент детерминации R2 принимает значения в диапазоне от нуля до единицы. Онпо-казывает, какая часть вариации результативного признака (Y) объяснена уравнением регрессии. Чем больше R2, тем большая часть вариации результативного признака объясняется уравнением регрессии и тем лучше уравнение регрессии описывает исходные данные. При отсутствии зависимости между Y и X коэффициент детерминации будет близок к 0. Таким образом, коэффициент детерминации R2 также может применяться для оценки качества (точности) уравнения регрессии.

Данная модель имеет высокие качественные показатели (коэффициент множественной корреляции равен 0,879, коэффициент детерминации 0,772, модель значима по F -критерию Фишера).

При увеличении затрат на ИКТ на 1 млрд руб. доля инновационных товаров возрастает в среднем на 0,003 процентных пункта. Именно предприятия с большими затратами на ИКТ являются наиболее заинтересованными в развитии инноваций.

Рассмотрим модель с другим ключевым фактором:

У = 2,88 + 0,120х2, где X2 – удельный вес организаций, имевших веб-сайт в сети Интернет (%).

Все коэффициенты регрессии значимы по ш-критерию на 5-процентом уровне достоверности. Поясним экономический смысл. Рост доли организаций, имевших веб-сайт, на 1 процентный пункт, приводит к увеличению доли инновационной продукции в среднем на 0,12 процентных пункта, следовательно, есть прямая зависимость между активностью в интернет-сфере и результативностью инновационной предпринимательской деятельности.

Значение коэффициента детерминации в нашей модели (0,741) показывает, что вариация инновационной активности организаций на 74,1 % определяется вариацией удельного веса организаций, имеющих сайт, а на 25,6 % – вариацией прочих факторов.

Коэффициент корреляции имеет значение в данной модели 0,861 – это весьма высокий показатель.

Модель по показателю Y ₁ – «Инновационная активность организаций» – нами не была построена по причине её статистической незначимости (низкие значения F-критерия и t-критерия).

Рассмотрим динамику удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг в Российской Федерации и в Приволжском федеральном округе ПФО (табл. 3). Этот временной ряд более длинный (в отличие от табл. 1), так как имеется соответствующая статистическая информация.

Таблица 3

Динамика удельного веса инновационных товаров, работ, услуг (%) в Российской Федерации и Приволжском федеральном округе

Годы	РФ	ПФО
2000	4,4	6,2
2001	4,1	7,2
2002	4,2	4,9
2003	4,6	5,9
2004	5,3	8,8
2005	5,0	10,5
2006	4,7	11,3
2007	4,6	10,6
2008	5,0	9,8
2009	4,5	9,3
2010	4,8	10,2
2011	6,3	11,3
2012	8,0	12,7
2013	9,2	14,2
2014	8,7	13,8
2015	8,4	13,0
2016	8,5	14,1
2017	7,2	13,3

Отметим, что Приволжский округ в настоящее время лидирует в стране по данному показателю, существенно опережая другие федеральные округа (для сравнения – на втором месте находится Южный ФО со значением 9,0 %, а в других округах доля ниже 9 %).

На рис. 2 показаны значения цепных приростов по России и ПФО.

Графики динамики по обеим территориям синхронизировались только после 2012 года. В целом, динамика удельного веса инновационной продукции по России меньше подвержена колебаниям. Это можно объяснить тем, что данный показатель фактически «растворяет» в себе все частные значения по субъектам Федерации и нивелирует их большие и маленькие отклонения от среднего уровня.

— РФ --ПФО

Рис. 2. Цепные приросты (%) удельного веса инновационных товаров, работ, услуг (по РФ и ПФО)

Пик предпринимательской активности российских организаций пришёлся на 2011–2012 годы, когда в среднем каждое десятое предприятие вкладывало средства в инновации разного вида. В Приволжском федеральном округе эта стадия была на несколько лет раньше – если в 2002 году удельный вес инновационной продукции составил весьма низкие 4,9 %, то уже в 2006 году он достиг значения 11,3 %. Этим и объясняются высокие значения цепных приростов в данный период.

В целом в 2014–2015 гг. в силу действия антироссийских санкций деловая активность в предпринимательской сфере немного уменьшилась. Однако общий тренд имеет положительный вектор. Более того, в 2016 году цепные приросты снова превысили нулевую отметку.

Для выражения основной тенденции развития явления применяется аналитическое выравнивание. Оно связано с построением трендовых моделей и предусматривает возможность прогнозирования на их основе.

При этом основная тенденция рассматривается как функция времени (кривая роста): Y = f ( t ). Она может быть выражена различными видами уравнений: линейными, параболическими и т. д.

Функция подбирается как на основе визуального анализа графического изображения ряда, так и с помощью специальных критериев (показателей).

Динамику доли удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в России можно математически представить уравнением тренда в виде полиномиальной функции второго порядка (рис. 3):

У2 =4,07+0,013/ +0,042г.

Качество этой модели подтверждается высоким значением коэффициента детерминации 0,737. Таким образом, 73,7 % изменений удельного веса инновационных товаров объясняется фактором времени.

На основе данной модели мы выполнили точечный прогноз на 2020– 2025 годы по стране в целом. Прогнозные значения составят: в 2020 году – 9,51 %, в 2021 году – 10,06 %, в 2022 году – 10,63 %, в 2023 году – 11,23 %, в 2024 году – 12,50 %, в 2025 году – 13,17 %.

Прогноз носит позитивный характер, несмотря на некоторый спад относительного объёма инновационных товаров и услуг в экономике страны. Важным моментом в настоящее время является повышенное внимание государства к инновационному развитию предпринимательства, что отражено в соответствующих программных и стратегических доку ментах федерального урвоня (например, национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации»).

На рис. 4 показана динамика аналогичного показателя по Приволжскому федеральному округу.

Рис. 3. Трендовая модель удельного веса инновационных товаров, работ, услуг (по РФ), %