Анализ и прогнозирование динамики цифровой трансформации экономики Российской Федерации (на примере оценки цифровизации деятельности организаций)

Внедрение цифровых технологий в учетно-управленческую деятельность организаций является важным инструментом трансформации экономической системы на современном этапе новейшей промышленно-технологической революции. В настоящее время нет однозначного представления о методологическом аппарате для описания состояния и перспектив развития цифровой трансформации. Анализ объективных закономерностей цифровой трансформации российской экономики может быть осуществлен на основе построения математико-статистических моделей, позволяющих проанализировать стадии цифровой зрелости в прошлом и определить развитие прогнозируемых явлений цифровизации в будущем.

Цель статьи – статистический анализ и прогнозирование динамики показателей цифровой трансформации деятельностиорганизаций. Количественная оценка цифровой трансформации была осуществлена на основе показателей, характеризующих применение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в организациях, а именно: наличия подключения к Интернету, наличия веб-сайта, использования Интернета для заказа товаров и услуг, применения программных средств класса ERP, CRM, SCM. Одним из распространенных инструментов моделирования тенденций технологического развития являются кривые роста.

Для каждого временного ряда осуществлен расчет теоретических значений и оценена точность по четырем моделям кривых роста: Гомперца, Вейбулла, логистической и лог-логистической.

С точки зрения практического применения предложенный в данном исследовании подход может быть полезен при оценкетенденций использования ИКТ в организациях различного типа (в зависимости от вида экономической деятельности и размера) в целях адекватной характеристики цифровой зрелости и дальнейших перспектив цифровой трансформации экономики Российской Федерации.

1. Horlach B. et al. Increasing the Agility of IT Delivery: Five Types of Bimodal IT Organization //Proc. of the Hawaiian Int. Conf. on System Sciences. Hawaii, USA: 2017. doi: https://doi.org/10.24251/HICSS.2017.656.

2. Andrews D., Nicoletti G., Timiliotis C. Digital Technology Diffusion: A Matter of Capabilities, Incentives or Both? // OECD Economics Department Working Papers, No. 1476. Paris: OECD Publ., 2018. doi: https://doi.org/10.1787/7c542c16-en.

3. Schallmo D., Williams C.A., Boardman L. Digital Transformation of Business Models – Best Practice, Enablers, and Roadmap // International Journal of Innovation Management. 2017. Vol. 21. No. 08. P. 104–121. doi: https://doi.org/10.1142/S136391961740014X.

4. Stjepić A., Ivančić L., Vugec D.S. Mastering Digital Transformation Through Business Process Management:Investigating Alignments, Goals, Orchestration and Roles // Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation. 2020. Vol. 16. Iss. 1. P. 41–74. doi: https://doi.org/10.7341/20201612.

5. Henriette E., Feki M., Boughzala I. The Shape of Digital Transformation: A Systematic Literature Review // MCIS 2015 Proceedings. Samos, Greece, 2015. URL:https://aisel.aisnet.org/mcis2015/10.

6. Morakanyane R., Grace A., O’Reilly P. Conceptualizing Digital Transformation in Business Organizations: A Systematic Review of Literature // A. Pucihar et al. (eds). Digital Transformation – From Connecting Things to Transforming Our Lives. Proc. of the 30th Bled eConference, June 18–21, 2017, Bled, Slovenia. Maribor: University of Maribor Press, 2017. P. 427–443. doi: https://doi.org/10.18690/978-961-286-043-1.30.

7. Делицын Л.Л. Прогнозирование распространения Интернета при помощи модели диффузии нововведений // Информатика, телекоммуникации и управление. 2010. № 1(93). С. 74–82.

8. Делицын Л.Л. Моделирование данных социологических опросов о распространении мобильной связи в России // Информатика, телекоммуникации и управление. 2009. № 1(72). С. 97–105.

9. Кузнецов Ю.Ф., Маркова С.Е., Мичасова О.В. Экономико-математическое моделирование динамики смены поколений телекоммуникационных услуг // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. Т. 7. Вып. 34. С. 43–55.

10. Вильданов В.К. и др. Имитационное моделирование процесса замещения технологий // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2016. № 1. С. 9–15.

11. Kumar A. et al. Diffusion of Mobile Communications: Application of Bass Diffusion Model to BRIC Countries // Journal of Scientifc and Industrial Research. 2007. Vol. 66. No. 4. P. 312–316.

12. Дубовцев А.В., ермолаев М.Б. Прогнозирование развития рынка мобильной связи на основе S-образных моделей // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2010. № 4(24). С. 39–41.

13. Balash V. et al. Comparative Analysis of Innovation Diffusion Models: Empirical Results and Predictive Performance on Russian Mobile Phone Propagation Data //Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1564. P. 12–27. (International Conference on Mathematical Models & Computational Techniques in Science & Engineering 22–24 February 2020, London, UK). doi: https:// doi.org/10.1088/1742-6596/1564/1/012027.

14. Sidorov S. et al. Extended Innovation Diffusion Models and Their Empirical Performance on Real Propagation Data // Journal of Marketing Analytics. 2021. Vol. 9.Iss. 1. P. 99–110. doi: https://doi.org/10.1057/s41270-021-00106-x.

15. Трачук А.В., Линдер Н.В. Распространение инструментов электронного бизнеса в России: результаты эмпирического исследования // Российский журнал менеджмента. 2017. № 1. С. 27–50. doi: https://doi.org/10.21638/11701/spbu18.2017.102.

16. Adamuthe A.C., Thampi G.T. Forecasting Technology Maturity Curve of Cloud Computing with its Enabler Technologies // Journal of Scientific Research. 2020. Vol. 64. Iss. 2. P. 239–246. doi: https://doi.org/10.37398/JSR.2020.640233.

17. Schilling M.A., Esmundo M. Technology S-curves in Renewable Energy Alternatives: Analysis and Implications for Industry and Government // Energy Policy. 2009. Vol. 37. Iss. 5. P. 1767–1781. doi: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.01.004.

18. Sudtasan T., Mitomo H. Comparison of Diffusion Models for Forecasting the Growth of Broadband Markets in Thailand // Conf. Paper 14th Asia-Pacifc Regional Conference of the International Telecommunications Society (ITS): «Mapping ICT into Transformation for the Next Information Society», 24th–27th June, 2017, Kyoto, Japan. Kyoto: 2017.

19. Probst L. et al. Digital Transformation Scoreboard 2018. EU Businesses go Digital: Opportunities, Outcomes and Uptake. Luxembourg: Publ. Ofce of the European Union, 2018. doi: https://doi.org/10.2826/821639.

20. Meadea N., Islam T. Forecasting in Telecommunications and ICT – A Review // International Journal of Forecasting. 2015. Vol. 31. Iss. 4. P. 1105–1126. doi: https://doi.org/10.1016/j.iforecast.2014.09.003.

21. Akın E. et al. Parameter Identifcation for Gompertz and Logistic Dynamic Equations // PLoS ONE. 2020. 15(4):e0230582. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0230582.