Цифровизация промышленного производства в регионах России: пространственные взаимосвязи
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-3-17Ключевые слова:
цифровая трансформация, промышленное предприятие, RFID-технологии, матрица миграционных потоков, индекс Морана, пространственная автокорреляция, локальный индекс пространственной автокорреляции, пространственная неоднородность, высококвалифицированные кадры, цифровое пространствоАннотация
Новый общемировой тренд цифровизации оказывает существенное влияние на экономическое и социальное развитие территориальных систем различного уровня, от муниципального до макроэкономического. Цифровая трансформация промышленных предприятий, согласно нашей гипотезе, становится ключевым фактором территориальной конкурентоспособности, который определяет перспективы развития регионов и возможности повышения темпов роста национальной экономики. Исследование пространственных взаимосвязей в процессах использования цифровых технологий производственными предприятиями на региональном уровне и оценка влияния процессов цифровизации на обновление кадрового потенциала промышленности регионов стали главной целью первого этапа обоснования представленной гипотезы. Для анализа цифровой модернизации промышленности в регионах мы использовали официальные статистические данные по удельному весу организаций, использующих RFID-технологии, которые позволяют осуществлять автоматическую идентификацию объектов. Выбор данного показателя обусловлен тем, что технологии RFID являются наиболее близкими к киберфизическим системам, которые и обеспечивают так называемое умное производство — главный индикатор четвертой промышленной революции. Исследование пространственной неоднородности цифровой трансформации промышленности по регионам России было произведено с помощью глобального и локальных индексов Морана с использованием миграционной матрицы пространственных весов. Для исследования межрегиональных взаимосвязей в процессах использования цифровых технологий производственными предприятиями использовалась матрица локальных индексов автокорреляции Л. Анселина. Полученный в ходе расчетов отрицательный индекс пространственной автокорреляции доказывает, что процессы цифровизации промышленного производства имеют высокую пространственную неоднородность: лишь малая часть регионов отличается высоким уровнем использования RFID-технологий производственными предприятиями. С помощью матрицы миграционных потоков выпускников было выявлено, что субъекты РФ отличаются не только показателями использования цифровых технологий, но и уровнем привлекательности для молодых высококвалифицированных кадров. Результаты проведенного пространственного анализа доказывают, что внедрение технологий умного производства промышленными предприятиями является значимым фактором прогрессивного социально-экономического развития территорий. Данный вывод открывает широкие горизонты в области исследования как теории регионального экономического роста, так и вопросов трансформации цифрового пространства национальной экономической системы.
Библиографические ссылки
Dubrovskaya, J. V. (2019). To the question of research the features of the domestic economy spatial organization taking into account global challenges. In: Permskiy kray. Tsifrovoe budushchee zdes i seychas. Materialy V Permskogo ekonomicheskogo kongressa, g. Perm, 28 marta 2019 g. [Perm Territory: the digital future here and now. Materials of the V Perm Economic Congress (Perm, March 29, 2019)] (pp. 97–101). Perm. Retrieved from: https://elis.psu.ru/node/570809 (Date of access: 08.02.2020) (In Russ.).
Calvinoa, F. & Criscuoloa, C. (2019). Business dynamics and digitalisation. Retrieved from: https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/6e0b011a-en.pdf?expires=1583704850&id=id&accname=guest&checksum=66F7749DEA4D005E-17140C0296A0B7BB (Date of access: 04.03.2020).
Schwab, K. (2018). The Global Competitiveness Report 2018. Retrieved from: http://www3.weforum.org/docs/ GCR2018/05FullReport/TheGlobalCompetitivenessReport2018.pdf (Date of access: 24.02.2020).
Baller, S., Dutta, S. & Lanvin, B. (Eds.). (2016). The Global Information Technology Report 2016: Innovating in the Digital Economy. Retrieved from: http://www3.weforum.org/docs/GITR2016/GITR_2016_full%20report_final.pdf (Date of access: 20.02.2020).
Foley, P., Sutton, D., Wiseman, I., Green, L. & Moore, J. (2018). International Digital Economy and Society Index 2018. Retrieved from: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/international-digital-economy-and-society-in-dex-2018 (Date of access: 26.02.2020)
Banke, B., Butenko, V., Kotov, I., Rubin, G., Tushen, Sh. & Sycheva, E. (2016). Rossiya onlayn. Dognat nelzya otstat [Russia online. Catch up cannot lag behind]. Moscow: BCG, 360. (In Russ.)
Plotnikov, V. A. (2018). Digitalisation of production: the theoretical essence and development prospects of the Russian economy. Izvestiya Sankt-peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta, 4(112), 16–24. (In Russ.)
Voronin, B. A., Mitin, A. N. & Pichugin, O. A. (2019). Management of digitalisation processes in agriculture of Russia. Agrarnyy vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals], 4(183), 86–95. (In Russ.)
Afonina, V. E. (2018). Influence of digitalisation on the development of agrarian sector of economy. Mezhdunarodnyy selskokhozyaystvennyy zhurnal [International Agricultural Journal], 3(363), 15–17. (In Russ.)
Istomina, E. A. (2018). Methodology assessment of trends in the digital economy of industry. Vestnik Chelyabinskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie nauki [Bulletin of Chelyabinsk State University. Economic sciences], 12(422), 108–116. (In Russ.)
Kharchenko, I. S. & Kharchenko, L. I. (2014). Industry as basis of national economy. Gosudarstvennoe i munitsipalnoe upravlenie. Uchenye zapiski [State and Municipal Management. Scholar Notes], 2, 35–45. (In Russ.)
Mammaev, R. A. (2019). Some aspects of the problem of depreciation of fixed assets in a digital economy. UEPS: upravleniye, ekonomika, politika, sotsiologiya [UEPS: management, economics, politics, sociology], 1, 61–62. (In Russ.)
Klochkova, E. N. & Sadovnikova, N. A. (2019). Transformation of education in the conditions of digitalisation. Otkrytoe obrazovanie [Open education], 23(4), 13–22. (In Russ.)
Prokop’ev, E. A., Kurilo, A. E. & Gubina, O. V. (2019). The formation of digital space at the municipal level: overview of settlement’ websites. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny. Fakty, tendentsii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 12(5), 76–90. (In Russ.)
Vasilieva, E. V., Pulyaeva, V. N. & Yudina, V. A. (2018). Digital competence development of state civil servants in the Russian Federation. Biznes-informatika [Business Informatics], 4(46), 28–42. (in Russ.)
Nerovnya, T. N. & Khachirov, A. D. (2013). The problem of estimation of the multiplicative effects from investment in industry. Terra economicus, 11(1), 3, 28–34. (In Russ.)
Spasskiy, N. (2011). On the solid power and reindustrialization of Russia. Rossiya v globalnoy politike [Russia in global affairs], 9(6), 28–42. (In Russ.)
Ratner, S. V. & Iosifov, V. V. (2012). Stimulation of high-tech industries development (on the example of machine-build-ing industry in Germany). Vestnik Uralskogo Federalnogo universiteta. Seriya «Ekonomika i upravleniye» [Bulletin of Ural Federal University. Series Economics and Management], 4, 46–58. (In Russ.).
Urasova, A. A. (2019). Regional Industry in the Digital Era: Information and Communication Dimension. Ekonomika regiona [Economy of region], 15(3), 684–694. (In Russ.)
Trachuk, A. V., Linder, N. V. (2017). Innovations and productivity of the Russian industrial companies. Innovatsii [Innovations], 4(222), 53–65. (In Russ.)
Yakovlev, G. I. (2018). The development of the competitiveness of enterprises on the basis of digital technologies. Elektronnyy nauchno-prakticheskiy zhurnal «Sinergiya» [Synergy], 3, 29–34. Retrieved from: https://orel.vepi.ru/ wp-content/uploads/sites/10/2019/01/Sinergiya-2018.-3.pdf (Date of access: 05.02.2020). (In Russ.)
Uskova, T. V., Lukin, E. V., Mel’nikov, A. E. & Leonidova, E. G. (2017). Industrial development issues in the economy of the old industrial regions of Russia. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny. Fakty, tendentsii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 10 (4), 62–77. (In Russ.)
Nikitaeva, A. Yu. (2017). Regional institutional structure in the context of innovative industry development. Journal of institutional studies, 9(1), 134–149. (In Russ.)
Abdikeev, N. M., Bogachev, Yu. S. & Bekulova, S. R. (2019). Institutional Mechanisms for Ensuring a Scientific and Technological Breakthrough in the Russian Economy Upravlencheskiye nauki [Management Sciences in Russia], 9(1), 6–19. (In Russ.)
Bayevskiy, A. A. (2015). RFID-technology and its perspectives in Russia. Trudy Nizhegorodskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. R. E. Alekseeva [Transactions of Nizhni Novgorod State Technical University n.a. R. E. Alekseeva], 3(110), 98–103. (In Russ.)
Cherepkov, S. (2005). RFID technology. Experience of using and prospective directions. Komponenty i tekhnologii [Components & Technologies], 9, 154–157. (In Russ.)
Semerikova, E. V. (2017). Ispolzovanie prostranstvennoy zavisimosti v regionalnykh issledovaniyakh na primere analiza bezrabotitsy v Rossii i Germanii. Dis. ... cand. econom. sciences [The use of spatial dependence in regional studies on the example of the analysis of unemployment in Russia and Germany. Thesis ... Cand. Econ. Sci]. Moscow. (In Russ.)
Bell, K. P. & Bockstael, N. E. (2000). Applying the generalized-moments estimation approach to spatial problems involving micro-level data. Review of Economics and Statistics, 82(1), 72–82.
Lobodina, O. N. & Schmidt, Yu. D. (2013). Estimation of the influence of spatial factors on the intensity of innovation processes. Vestnik Tikhookeanskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [Bulletin of the Pacific State University of Economics], 3(67), 20–30. (In Russ.)
Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association — LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115.
Suvorova, A. V. (2019). Development of growth poles in the Russian Federation: direct and reverse effects. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny. Fakty, tendentsii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 12(6), 110–128. DOI: 10.15838/esc.2019.6.66.6. (In Russ.)
Rusanovsky, V. A. & Markov, V. A. (2018). Employment and labor productivity in macroregions of Russia: spatial interdependence. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], 2(167), 36–48. (In Russ.)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2020 Наумов Илья Викторович, Дубровская Юлия Владимировна, Козоногова Елена Викторовна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
