Детальная информация

Проблема исследования заключается в дефицитарности статистического аппарата и математических моделей для релевантной оценки цифрового развития регионов, необходимых для выполнения национальной цели "цифровая трансформация". Особенно выраженный характер указанная проблема имеет в части цифровизации социальной сферы, т. к. большинство статистических показателей отражают цифровизацию экономики. Первая гипотеза исследования заключается в том, что цифровизация экономики и социальной сферы региона в значительной степени зависит от социально-экономического и инновационного развития субъектов РФ. Согласно второй гипотезе, ключевые факторы цифрового развития экономики и социальной сферы региона могут быть выявлены с помощью эконометрического анализа и формирования на его основе математических моделей. Эконометрический анализ позволяет также сформировать типологию регионов в соответствии с динамикой показателей цифрового развития, выявить основные цифровые профили субъектов РФ; определить тенденции развития цифровизации в российских регионах, которые до сих пор были недостаточно изучены. Целью исследования является проведение эконометрического анализа имеющихся в открытом доступе статистических данных о цифровом развитии экономики и социальной сферы регионов для того, чтобы: а) математическим путем выявить ключевые показатели цифрового развития социальной сферы (наименее изученной области регионального развития в части внедрения цифровых технологий); б) определить интегральные показатели комплексного цифрового развития региона (включая экономику и социальную сферу); в) выявить наиболее значимые факторы-детерминанты цифрового развития экономики и социальной сферы; г) провести типологию регионов для формирования перечня наиболее часто встречающихся цифровых профилей субъектов РФ. Методы исследования представлены факторным, корреляционным, регрессионным, кластерным видами анализа. Факторный анализ использовался для снижения размерности показателей, выделения коррелирующих факторов, формирования ключевых интегральных показателей цифрового развития социальной сферы, а также экономики и социальной сферы во взаимосвязи указанных показателей. Отдельно посредством факторного анализа были выделены ключевые компоненты социально-экономического и инновационного развития региона для того, чтобы в последствии сформировать регрессионные модели их влияния на цифровое развитие территорий. Кластерный анализ позволил выявить цифровые профили регионов. Уровень значимости моделей был проверен техническими методами в SPSS Statistic. Результаты исследования могут быть применены при формировании региональной политики цифровизации экономики и социальной сферы с учетом уровня социально-экономического и инновационного развития региона.

The problem of the research lies in the deficiency of statistical apparatus and mathematical models for relevant assessment of digital development of regions, necessary for achieving the national goal of "digital transformation". This problem is especially pronounced in terms of digitalization of the social sphere, since most statistical indicators reflect digitalization of the economy. The first hypothesis of the study is that digitalization of the economy and social sphere of the region largely depends on the socio-economic and innovative development of the constituent entities of the Russian Federation. According to the second hypothesis, key factors of digital development of the economy and social sphere of the region can be identified using econometric analysis and formation of mathematical models on its basis. Econometric analysis also allows to form a typology of regions in accordance with the dynamics of digital development indicators, identify the main digital profiles of the constituent entities of the Russian Federation; determine trends in the development of digitalization in Russian regions, which have been insufficiently studied so far. The objective of the study is to conduct an econometric analysis of publicly available statistical data on the digital development of the economy and social sphere of the regions in order to: a) mathematically identify the key indicators of the digital development of the social sphere (the least studied area of regional development in terms of the introduction of digital technologies); b) determine the integral indicators of the comprehensive digital development of the region (including the economy and social sphere); c) identify the most significant factors-determinants of the digital development of the economy and social sphere; d) conduct a typology of regions to form a list of the most common digital profiles of the constituent entities of the Russian Federation. The research methods are represented by factor, correlation, regression, cluster types of analysis. Factor analysis was used to reduce the dimensionality of indicators, identify correlated factors, and form key integral indicators of digital development of the social sphere, as well as the economy and the social sphere in the relationship of these indicators. Separately, through factor analysis, the key components of the socio-economic and innovative development of the region were identified in order to subsequently form regression models of their impact on the digital development of the territories. Cluster analysis made it possible to identify the digital profiles of the regions. The significance level of the models was verified by technical methods in SPSS Statistic. The results of the study can be used in the formation of regional policies for the digitalization of the economy and social sphere, taking into account the level of socio-economic and innovative development of the region.

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 6 раз в год. — Выходит с 2022 г. — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. Т. 18, № 4, 2025. — 1 файл (6,24 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j25-282.pdf>.