Оценка готовности регионального транспортного комплекса к цифровой трансформации
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-3-13Ключевые слова:
инфраструктура, цифровизация, метод главных компонент, интегральный индекс, цифровая трансформация, транспортный комплекс, цифровая готовность, цифровой резерв развитияАннотация
Решение задачи цифровой трансформации экономики требует «цифровой зрелости» компаний и отраслей. События 2020 г. повысили актуальность цифровой трансформации в связи с вновь возникшими социальными и экономическими ограничениями и явились драйверами перехода на новые сервисы, платформы, бизнес-модели, послужили развитию цифровых систем. По мнению авторов, регионы имеют резерв для ускоренной цифровизации, который не используется в полной мере в текущем и прогнозном периоде. Целью настоящего исследования является разработка авторского подхода к оценке готовности регионального транспортного комплекса к цифровой трансформации и выявлению регионов, в которых потенциал цифрового развития не используется в полной мере. В исследовании использованы индексный метод, методы статистического анализа, в т. ч. среднеквадратического отклонения, метода главных компонент для отбора и оценки показателей для формирования интегрального индекса и др. Использовались данные официальной статистики Росстата, территориальных управлений ФСГС, Минцифры РФ, Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), ведомственной статистики (ОАО РЖД, ФАВТ (Росавиация), ФДА Росавтодор и др.) по состоянию на 2020 г. Объектом исследования выступают индустриально развитые регионы Российской Федерации. В результате апробации методического подхода на первом этапе оценки индустриально развитые регионы сгруппированы в 5 групп по уровню готовности транспортного комплекса к цифровой трансформации (крайне низкий, низкий, умеренный, высокий, крайне высокий). В группу с самыми низкими значениями показателей попали Вологодская, Волгоградская, Иркутская области. Низкий уровень готовности зафиксирован в Новгородской, Калужской и Омской областях и Красноярском крае. В самую многочисленную группу регионов с умеренным индексом готовности вошли семь регионов: Владимирская, Ярославская, Ленинградская, Ростовская, Самарская области, Пермский край и Республика Башкортостан. Липецкая, Мурманская и Челябинская области имеют высокий уровень готовности, а Нижегородская, Свердловская и Московская области — крайне высокий. На втором этапе регионы распределены по величине отклонения уровня цифровизации от уровня готовности транспортного комплекса к цифровой трансформации. Таким образом, выявлены резервы цифрового развития транспортного комплекса индустриально развитых регионов.
Библиографические ссылки
Akberdina, V. V. & Pyankova, S. G. (2021). Digital transformation of industry: methodological aspects. Nauchnye trudy Volnogo ekonomicheskogo obshchestva Rossii [Scientific works of the Free Economic Society of Russia], 227(1), 292-313. (In Russ.)
Akberdina, V. V. (2020). Multifunctional role of industrially developed regions in the Russian economy. Journal of New Economy, 21(3), 48-72. DOI: https://doi.org/10.29141/2658-5081-2020-21-3-3 (In Russ.)
Aslanova, I. V. & Kulichkina, A. I. (2020). Digital maturity: Definition and model. In: Proc. 2nd Int. Sci.-Prac. Conf. “Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth” (MTDE 2020) (pp. 443-449). Atlantis Press.
Ayvazyan, S. A., Stepanov, V. S. & Kozlova, M. I. (2006). Measuring the synthetic categories of quality of life in a region and identification of main trends to improve the social and economic policy (Samara region and its constituent terri- tories). Prikladnaya ekonometrika [Applied Econometrics], 2, 18-84. (In Russ.)
Batrakova, L. G. (2019). Development of digital economy in Russian regions. Sotsialno-politicheskie issledovaniya [Socio-political studies], 2, 45-60. (In Russ.)
Frankel, N. & Gage, A. (2007). M&E fundamentals: A self-guided minicourse. MEASURE Evaluation Carolina Population Center University of North Carolina at Chapel Hill. Washington, 78.
Funnell, S. & Rogers, P. (2011). Purposeful Program Theory: Effective Use of Theories of Change and Logic Models. John Wiley & Sons, 576.
Gokhberg, L. M., Rudnik, P. B., Vishnevsky, K. O. & Zinina, T. S. (Eds.) (2021). Tsifrovaya transformatsiya otrasley: startovye usloviya i prioritety: dokl. k XXII Apr. mezhdunar. nauch. konf. po problemam razvitiya ekonomiki i obshchestva, Moskva, 13–30 apr. 2021 g. [Digital transformation of industries: Starting conditions and priorities: report for the XXII April International Academic Conference on Economic and Social Development. Moscow. 13-30]. Moscow: HSE Publishing House, 239. Retrieved from: https://conf.hse.ru/mirror/pubs/share/463148459.pdf?ysclid=l42pqvlbyo (Date of access: 15.02.2022) (In Russ.)
Gulin, K. A., Mazilov, E. A., Kuzmin, I. V., Alferyev, D. A., Ermolov, A. P. (2017). Scientific and technological poten- tial of a territory and its comparative appraisal. Problemy razvitiya territorii [Problems of territory’s development], 1(87), 7-26. (In Russ.)
Hanna, N. K. (2020). Assessing the digital economy: Aims, frameworks, pilots, results, and lessons. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 9, 16. DOI: https://doi.org/10.1186/s13731-020-00129-1
Kalita, T. V. (2013). Economics and contemporary management: theory and practice. Ekonomika i sovremennyy menedzhment: teoriya i praktika [Economy and contemporary management: theory and practice], 29, 79–86. (In Russ.)
Katz, I., Newton, B. J., Shona, B. & Raven, M. (2016). Evaluation theories and approaches; relevance for Aboriginal contexts. Sydney: Social Policy Research Centre, UNSW Australia, 49.
Kendyuhov, A. V. & Tolkachov, D. O. (2013). PCA method used in estimating of mashine-building enterprise competitiveness. Marketing i menedzhment innovatsiy [Marketing and Management of Innovations], 4, 219-22. (In Russ.)
Kusek, J. Z. & Rist, R. C. (2004). Ten steps to a results-based monitoring and evaluation: handbook for development practitioners. Washington, DC: World Bank, 248.
Kuvayeva, Yu. V. (2019). Digital economy: Concepts and Russia’s readiness to transition. Journal of the Ural State University of Economics, 1, 25–40. DOI: 10.29141/2073-1019-2019-20-1-3.
Litvintseva, G. P. & Karelin, I. N. (2020). Effects of digital transformation of the economy and quality of life in Russia. Terra Economicus, 18(3), 53-71. DOI: doi.org/10.18522/2073-6606-2020-18-3-53-71. (In Russ.)
Myslyakova, Yu. G., Kotlyarova, S. N. & Matushkina, N. A. (2021). Genetic Approach to Assessing the Infrastructure Coherence of an Industrial Region. Ekonomika regiona [Economy of region], 17(3), 784-798. DOI: 10.17059/ekon. reg.2021-3-5. (In Russ.)
Njama, A. W. (2015). Determinants of effectiveness of a monitoring and evaluation system for projects: A case of Amref Kenya WASH programme. Nairobi: University of Nairobi, 205.
Omonyo, A. B. (2015). Lectures in project monitoring & evaluation for professional practitioners. Germany: Lambert Academic Publishing. 2015. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/331481635_Lectures_in_Project_ Monitoring_and_Evaluation_for_Professional_Practitioners (Date of access: 10.02.2022)
Otieno, F. A .O. (2000). The roles of monitoring and evaluation in projects. In: 2nd International Conference on Construction in Developing Countries: Challenges Facing the Construction Industry in Developing Countries (pp. 15-17).
Patton, M. Q. (2008). Utilization-focused evaluation, 4th edition. New York: SAGE Publications, Inc., 688.
Philipp, R. (2020). Digital readiness index assessment towards smart port development. Sustainability Management Forum, 28(1), 49–60. DOI: https://doi.org/10.1007/s00550-020-00501-5
Romanova, O. A., Akberdina, V. V. & Bukhvalov, N. Yu. (2016). Shared Values in the Formation of a Modern Techno- Economic Paradigm. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 3(45), 173-190. (In Russ.)
Stufflebeam, D. L. & Coryn, C. L. S. (2014). Evaluation theory, models & applications, Research Methods for the Social Sciences, 2nd edition. San Francisco, CA: Jossey-Bass, 800.
Tache, F. (2011). Developing an integrated monitoring and evaluation flow for sustainable investment projects. Economia. Seria Management, 14(2), 380-391.
Wittenstein, D. (2020). Champions of digital transformation? The dynamic capabilities of hidden champions. ZEW Discussion Papers no. 20-065. Mannheim: ZEW. Leibniz Centre for European Economic Research, 11, 68.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Матушкина Наталья Александровна, Котлярова Светлана Николаевна, Мыслякова Юлия Геннадьевна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
