Details
Исследование представляет оценку цифровой зрелости национальной экономики на основе теории нечетких множеств и объективного взвешивания признаков. Из сопоставимой панели показателей информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) после нормирования рядов с винсоризацией 1-99-го перцентилей контролем направленности признаков и унификацией единиц измерения формируется интегральный индекс зрелости с последующей стратификацией стран по уровням зрелости. В исходный набор входят распространенность фиксированного широкополосного доступа в Интернет для домохозяйств и бизнеса, число активных мобильных подключений на душу населения, доля пользователей Интернета, плотность защищенных интернет-серверов, удельный вес импорта товаров ИКТ в товарном импорте и удельный вес экспорта услуг ИКТ в экспорте услуг. При наличии добавляются позиции по программному и телекоммуникационному продуктам с раздельной учетной логикой для товарных и сервисных потоков. Нормированные признаки переводятся в лингвистические переменные; задаются треугольные и трапециевидные функции принадлежности для градаций "низкий", "средний", "высокий" с открытой параметризацией вершин и плато, пригодной для сценарных сдвигов. Далее применяются фаззификация, взвешенное агрегирование и дефаззификация по методу центра тяжести с проверкой устойчивости к изменению форм принадлежности и к альтернативным схемам агрегации. Весовые коэффициенты оцениваются энтропийным методом и методом главных компонент, согласуются и применяются при агрегировании для снижения влияния мультиколлинеарности; для метода главных компонент сохраняется интерпретация вкладов главных компонент и нагрузок признаков. Итоговый индекс используется для ранжирования экономик, расчета вероятностных долей принадлежности к уровням зрелости, картографирования и кластеризации. Внешняя проверка проводится через сопоставление с индексом человеческого развития с применением корреляционно-регрессионного анализа; устойчивость подтверждается бутстреп-оценками и робастными стандартными ошибками. Алгоритм реализован в среде Python с открытыми параметрами нормализации и функциями принадлежности, что гарантирует воспроизводимость и масштабируемость расчетов. Полученные оценки служат обоснованием приоритизации инфраструктуры, кибербезопасности и развития цифровых компетенций для стратегического планирования, мониторинга прогресса и международного бенчмаркинга.
The study presents an assessment of the digital maturity of national economy grounded in fuzzy set theory and objective feature weighting. From a harmonized panel of information and communication technology (ICT) indicators - after series normalization with 1st-99th percentile winsorization, monotonicity control and unit harmonization - a composite maturity index is constructed, followed by stratification of countries by maturity levels. The baseline set includes the prevalence of fixed broadband access for households and businesses, the number of active mobile subscriptions per capita, the share of Internet users, the density of secure Internet servers, the share of ICT goods in total merchandise imports and the share of ICT services in services exports. Where available, positions for software and telecommunications products are added with separate accounting logic for goods and service flows. Normalized indicators are transformed into linguistic variables; triangular and trapezoidal membership functions are specified for the "low", "medium" and "high" gradations with openly parameterized vertices and plateaus suitable for scenario adjustments. The pipeline then performs fuzzification, weighted aggregation and defuzzification via the centroid method, with robustness checks against alternative membership shapes and aggregation schemes. Indicator weights are estimated using the entropy method and principal component analysis, reconciled and applied at aggregation to mitigate multicollinearity; principal component analysis loadings and component contributions are retained for interpretation. The resulting index supports ranking of economies, computation of probabilistic membership shares across maturity tiers, mapping, and clustering. External validation is carried out against the Human Development Index using correlation- regression analysis; robustness is confirmed by bootstrap estimates and heteroskedasticity-robust standard errors. The algorithm is implemented in Python with openly specified normalization settings and membership functions, which ensures reproducibility and scalability. The resulting estimates substantiate the prioritization of infrastructure, cybersecurity and digital-skills development for strategic planning, progress monitoring and international benchmarking.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | All |
|
Access count: 11
Last 30 days: 11
