CC BY
121
УРОВЕНЬ ИНФОРМАТИЗАЦИИ РЕГИОНА: СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ И АНАЛИЗ ОТРАСЛЕВОЙ ВАРИАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ) INFORMATIZATION LEVEL OF THE REGION : SCORECARD AND ANALYSIS OF INDUSTRIAL VARIATIONS (IN EXAMPLE OF SAMARA REGION )
Казарин Станислав Валерьевич Аспирант кафедры прикладного менеджмента Самарский государственный экономический университет, Самара
Аннотация:
В данной статье выделены основные показатели, характеризующиеуровень развития информатизации, проведена оценка видов экономической деятельности региона (на примере Самарской области) методом Паттерн, предоставлены результаты кластеризации видов экономической деятельности Самарской области по уровню информатизации.
Abstract:
This article highlights the main indicators characterizing the level of development of information , assessment of economic activities in the region (in example of Samara region) method PATTERN , given the results of the clustering of economic activities of the Samara region in terms of informatization .
Ключевыеслова:
Уровень информатизации региона, информационно-коммуникационные технологии, виды экономической деятельности, показатели, кластеризация.
Key words:
Informatization leveloftheregion, informationandcommunicationtechnologies , economicactivities , performance , clustering .
Современные преобразования в хозяйственной системе России, развитие предпринимательской деятельности и рыночных структур, необходимость
оперативного и компетентного принятия решений сопровождаются ростом спроса на качественную, достоверную, оперативную информацию, удовлетворение которого возможно на основе широкомасштабной информатизации как общества в целом, так и отдельных субъектов различных уровней, и, в первую очередь, регионального уровня [2]. Возрастающая роль информатизации в развитии экономики регионов как подсистем национального хозяйстваобусловливаетнеобходимость разработки адекватной системы показателей, комплексно характеризующей состояние информатизации по отдельным видам экономической деятельности для их последующего сопоставления. Система показателей необходима также по причине отсутствия единого показателя, характеризующего состояние информатизации экономики региона.
Важно также отметить, что выбор показателей, характеризующих уровень развития информатизации, обусловлен наличием тех официальных данных, которые собирают и обрабатывают органы государственной статистики. Информация, показанная в статистической отчётности, весьма разнообразна[3].
Блок статистической отчётности содержит 40 форм. Каждая форма состоит из основного и нескольких частных показателей, что обеспечивает диалектическое единство общего и частного.
С целью упорядочения исходной информации разобьём её на отдельные типические группы и проследим логику построения системы статистических показателей информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) (рис. 1). Чтобы дать обобщающую оценку уровня информатизации на основе частных индикаторов и упорядочить виды экономической деятельности, необходимо провести их сравнительный анализ на основе непараметрических методов статистики. К ним относятся метод балльных оценок, суммы мест, “Паттерн”, метод многомерной средней и др. Указанные методы имеют ряд преимуществ перед традиционными параметрическими. В частности, их можно использовать по сравнительно небольшим выборкам (как в нашем
случае - выборка представлена четырнадцатью видами экономической деятельности); путем стандартизации значений исходных показателей достигается необходимый уровень сжатия информации. Кроме того, они достаточно просты для интерпретации и не чувствительны к ошибкам измерения.
Показате
ли
степени
использо
вания
ИКТ
Показатели результатов экономической деятельности, связанной с использованием ИКТ в
Показател
и
техническо
й
обеспечен ности ИКТ
Л
Показатели
использования Трудов
глобальных ые
сетей и показат
специальных ели
программ ИКТ
Рис 1. Концептуальная схема статистических показателей ИКТ экономики
региона
Чтобы дать обобщающую оценку уровня информатизации на основе частных индикаторов и упорядочить виды экономической деятельности, необходимо провести их сравнительный анализ на основе непараметрических методов статистики. К ним относятся метод балльных оценок, суммы мест, “Паттерн”, метод многомерной средней и др. Указанные методы имеют ряд преимуществ перед традиционными параметрическими. В частности, их можно использовать по сравнительно небольшим выборкам (как в нашем случае - выборка представлена четырнадцатью видами экономической
деятельности); путем стандартизации значений исходных показателей достигается необходимый уровень сжатия информации. Кроме того, они достаточно просты для интерпретации и не чувствительны к ошибкам измерения.
Применение этих методов позволит получить Интегральную оценку уровня развития ИКТ (ИОИКТ) в регионе.
В нашем исследовании мы использовали метод «Паттерн». Он удобен для применения в тех ситуациях, когда наибольшие значения показателей являются одновременно наилучшими [1].
Метод «Паттерн» позволяет получить единое выражение разномасштабных характеристик многомерного явления с сохранением меры различий между регионами. Данный метод заключается в сопоставлении индивидуальных значений различных индикаторов (по отдельным видам деятельности - Yi) с наибольшими ^тах), то есть путем нормирования частных показателей (заменой их натуральных значений относительными - ^):
и = т21-«
1тах
На заключительном этапе по всем исчисленным показателям каждого вида деятельности рассчитывается многомерная Интегральная оценка, на основании чего единицы совокупности ранжируются по уровню развития ИКТ. Чем выше Интегральная оценка, тем выше рейтинг (ранг) данного вида деятельности.
В нашем исследовании расчёт Интегральной оценки уровня развития ИКТ (ИОИКТ) проводился по 8 признакам - частным индикаторам уровня информатизации. Их выбор обусловлен двумя обстоятельствами: 1)
наличием данных в разрезе видов экономической деятельности; 2) широкой распространённостью в экономике Самарской области.
Yl - удельный вес организаций, использовавших персональные компьютеры (ПК) (% от всех обследованных организаций данного вида деятельности);
Y2 - удельный вес организаций, использовавших ЭВМ других типов (% от всех обследованных организаций данного вида деятельности);
Yз -удельный вес организаций, использовавших локальные вычислительные сети (% от всех обследованных организаций данного вида деятельности);
Y4 -удельный вес организаций, использовавших глобальные вычислительные сети (% от всех обследованных организаций данного вида деятельности);
Y5 - удельный вес организаций, имевших Web-сайты (% от всех
обследованных организаций данного вида деятельности);
Y6 -число персональных компьютеров (ПК) в расчёте на 100 работников
(ед.);
Y7 -удельный вес ПК с доступом к сети Интернет (% от общего числа ПК);
Y8 -затраты на ИКТ (тыс.руб., в расчёте на 1 обследованную организацию). Теоретически, при наличии более полных сведений, в расчёт можно добавлять и большее число показателей.
Результаты расчётов интерпретируются следующим образом (таблица 1).
Таблица 1
Матрица частных оценок видов экономической деятельности Самарской
области методом Паттерн
Показатели Xl XI Xз X4 X5 X6 XV Х8 ИОикт Рейтинг
Раздел А 1,000 0,000 1,000 1,000 0,202 0,213 1,000 0,000 0,552 11
Раздел С 0,962 0,838 0,923 0,923 0,513 0,352 0,637 0,596 0,718 2
Раздел D 0,977 0,777 0,882 0,943 0,661 0,231 0,872 0,107 0,681 5
Раздел Е 0,950 0,552 0,762 0,842 0,421 0,278 0,726 1,000 0,691 4
Раздел F 0,949 0,441 0,737 0,889 0,441 0,167 0,942 0,006 0,571 9
Раздел G 0,952 0,937 0,821 0,894 0,488 0,306 0,770 0,006 0,647 7
Раздел Н 0,900 0,666 0,725 0,800 0,333 0,130 0,692 0,005 0,531 12
Раздел I 0,981 0,949 0,925 0,939 0,434 0,296 0,530 0,208 0,658 6
Раздел J 0,868 0,857 0,730 0,810 0,552 1,000 0,460 0,281 0,695 3
Раздел К 0,886 0,373 0,612 0,757 0,309 0,361 0,466 0,030 0,474 14
Раздел L 0,995 0,494 0,731 0,933 0,292 0,685 0,573 0,461 0,646 8
Раздел М 1,000 1,000 0,952 1,000 1,000 0,852 0,895 0,042 0,843 1
Раздел N 1,000 0,484 0,870 0,994 0,354 0,194 0,519 0,145 0,570 10
Другие 0,949 0,264 0,588 0,884 0,331 0,296 0,794 0,012 0,515 13
Например, значение 0,596, отмеченное по Разделу С (признак Х8), говорит о том, что по виду «Добыча полезных ископаемых» затраты на ИКТ составляют 59,6 % от наилучшего значения по данному индикатору (представленного видом «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды»).
Аналогично интерпретируется и ИОИКТ (таблица 2). Например, по разделу М она равна 0,843. Таким образом, уровень развития ИКТ в сфере образования в среднем составляет 84,3 % от наилучшего значения. Это является лучшим результатом, что позволило присвоить первый рейтинг данному виду деятельности. Он имеет наилучшие значения по 4 частным индикаторам (Х1, Х2, Х4, Х5). Единственным слабым звеном выступает показатель затрат на ИКТ (всего 4,2 % от наилучшего значения), что можно объяснить преимущественно бюджетным финансированием данной отрасли.
Таблица 2
Рейтинг видов экономической деятельности Самарской области
по Интегральной оценке уровня развития ИКТ
Рейтинг Раздел ОКВЭД (Виды экономической деятельности) Значение ИОИКТ
1 М «Образование» 0,843
2 С «Добыча полезных ископаемых» 0,718
3 J «Финансовая деятельность» 0,695
4 Е «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» 0,691
5 D «Обрабатывающие производства» 0,681
6 I «Транспорт и связь» 0,658
7 G «Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования» 0,647
8 L «Г осударственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение» 0,646
9 F «Строительство» 0,571
10 N «Здравоохранение и предоставление социальных услуг» 0,570
Рейтинг Раздел ОКВЭД (Виды экономической деятельности) Значение ИОИКТ
11 А «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» 0,552
12 Н «Г остиницы и рестораны» 0,531
13 Другие 0,515
14 К «Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг» 0,474
Второй ранг занял раздел С (Добыча полезных ископаемых). Значение ИОИКТ, равное 0,718, весьма высокое, однако ни по одному частному индикатору данный вид деятельности не имеет наилучшего значения. «Узким местом» является обеспеченность работников персональными компьютерами (всего 35,2 % от наилучшего значения), что говорит о высоком уровне ручного (физического) труда в данной отрасли.
На другом полюсе таблицы - раздел К (0,474). Низкий уровень информатизации в сфере Операций с недвижимым имуществом, аренды и предоставления услуг обусловлен во многом спецификой отрасли, в которой ИКТ играет в основном вспомогательную роль и не требует больших затрат. Недостаточно развиты ИКТ по виду «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (значение оценки 0,552), где большую роль играют факторы, которые сложно формализовать - ручной труд, природные, климатические, метеорологические, биологические факторы, а также по виду «Гостиницы и рестораны» (значение оценки 0,531), что свидетельствует о техническом отставании этих организаций от мировых стандартов. Во многом это объясняется тем, что в Самарской области практически отсутствуют рестораны и гостиницы высшего уровня, которые в настоящее время являются высокотехнологичными предприятиями сервиса.
Виды экономической деятельности предприятий региона весьма разнородны по характеру и степени использования ИКТ. Такая вариация является атрибутом массовых явлений, к которым принадлежит и сфера
информатизации экономики региона. Её измерение предполагает применение ряда статистических показателей.
Наиболее удобным является коэффициент вариации, который широко применяется в экономической практике и подробно описан в статистической литературе [1].
Коэффициент вариации - критерий однородности совокупности. Если его значение менее 33 %, совокупность считается однородной, то есть без резких отклонений от среднего значения, а если более 33 % - то неоднородной (с резкими отклонениями).
V = и * 100 %, где:
X
и - среднее квадратическое отклонение (дает обобщённую характеристику признака совокупности и показывает,на сколько в среднем колеблется каждое индивидуальное значение признака относительно среднего значения. Оно является мерой надежности средней величины: чем оно меньше, тем точнее среднее значение).
X - среднее значение.
Нижняя граница коэффициента вариации - 0 %, верхняя - может быть любой (теоретически).
Другими характеристиками территориальных данных являются мода и медиана.
Мода - наиболее распространённое значение признака. Возможна ситуация, когда мода в ряду отсутствует. Медиана - такое значение признака, которое разделяет ранжированный ряд на две равные части — со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Результаты расчётов представим в таблице 3.
Положительным моментом информатизации является тот факт, что наиболее часто встречаются виды деятельности со 100-процентым использованием в организациях персональных компьютеров и глобальных
вычислительныхсетей. Согласно значению медианы (95,7 %), в половине
видов деятельности доля организаций, применяющих ПК, меньше 95,7 %, а в половине - больше.
Обратим внимание, что по большинству показателей информатизации совокупность неоднородна - с коэффициентом вариации свыше 33 %. Однако такое превышение по большей части незначительно. Исключение составляет показатель затрат на ИКТ (146,5 %), коэффициент вариации по которому свидетельствует о существенной дифференциации по видам деятельности.
Таблица 3
Статистические показатели территориальных рядов распределения показателей ИКТ в Самарской области (2012 год)
Показатели X! Х2 Хз Х4 Х5 Хб Ху Х8
Среднее значение 95,5 25,5 80,4 90,1 37,3 41,4 58,3 406,9
Среднее квадратическое отклонение 4,2 11,7 12,1 7,4 15,7 27,7 14,4 556,9
Коэффициент вариации, % 4,4 46,0 15,1 8,2 42,1 67,1 24,7 136,9
Мода 100,0 - - 100,0 - 32,0 - -
Медиана 95,7 25,2 79,2 90,9 35,3 32,0 58,6 146,5
Показатель затрат на ИКТ имеет важное аналитическое значение Он первичен по отношению к остальным показателям, так как без финансовой основы невозможно развивать соответствующие технологии, закупать оборудование, стимулировать работников.
Для более полного понимания видового распределения затрат на ИКТ мы построили соответствующую типологическую группировку (таблица 4). Неравномерность распределения видов экономической деятельности хорошо просматривается в данной таблице и объясняет различия в величине интервалов. На одном полюсе - «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (800 рублей на 1 организацию), на другом - «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» (1964,7 тыс.руб.). При этом
медиана составляет 146,5 рублей. Следовательно, в половине видов деятельности уровень затрат менее этого значения, а в половине - более. Типологическая группировка имеет важное значение в анализе, однако она одномерная и не учитывает многообразие частных показателей (выраженных натуральными и относительными измерителями). Для того чтобы учесть это многообразие, мы применяем методы многомерной группировки.
Таблица 4
Типология видов экономической деятельности Самарской области по
затратам на ИКТ в 2012 г. (в расчёте на 1 организацию), тыс. руб.
Тип Затраты, тыс.руб. Число видов
Низкий уровень Менее 25 5
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; Гостиницы и рестораны, Оптовая и
розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых
изделий и предметов личного пользования; Строительство; Другие
Пониженный уровень 25-100 2
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг; Образование
Средний уровень 100-500 3
Обрабатывающие производства; Здравоохранение и предоставление социальных услуг; Транспорт и связь
Повышенный уровень 500-1000 2
Финансовая деятельность; Государственное управление и обеспечение военной
безопасности, обязательное социальное обеспечение
Высокий уровень Более 1000 2
Добыча полезных ископаемых; Производство и распределение газа и воды электроэнергии,
И Т О Г О 14
Кластерный анализ — одно из направлений многомерного статистического исследования. Особо важное место он занимает в тех отраслях науки, которые связаны с изучением массовых явлений и процессов. Необходимость развития методов кластерного анализа и их использования продиктована прежде всего тем, что они помогают построить научно обоснованные классификации, выявить внутренние связи между единицами наблюдаемой
совокупности. Кроме того, методы кластерного анализа могут использоваться с целью сжатия информации, что является важным фактором в условиях постоянного увеличения и усложнения потоков статистических данных.
Одна из задач кластерного анализа - построение новых классификаций для слабоизученных явлений, когда необходимо установить наличие связей внутри совокупности и попытаться привнести в нее структуру.
В нашем исследовании классификация проводилась по 8 признакам, рассмотренным в предыдущей главе.
Методика проведения кластерного анализа предусматривала Манхэттенское расстояние между объектами. Объединение кластеров проводилось методом полной связи.
Результаты кластеризации представлены в таблице5. Графически они изображены в виде дендрограммы (рис. 2).
2500
Tree Diagram for 14 Cases Complete Linkage City-block (Manhattan) distances
2000
<u
о
§ 1500
(Л
h
<u
jf 1000
500
1
J=
=L
электро добыча трансп обраб недвиж торг строит
гос упр фин здрав образ другие гост лес
0
Рис. 2Дендрограмма результатов кластеризации видов экономической деятельности Самарской области по уровню информатизации в 2011 г.
Таблица 5
Результаты кластеризации видов экономической деятельности Самарской области по уровню информатизации в 2012 г.
Кластеры Число ВЭД Состав
1 1 Производство и распределение электроэнергии, газа и воды (Е)
2 2 Государственное управление и обеспечение военной безопасности, обязательное социальное обеспечение (Ь); Добыча полезных ископаемых (С)
3 1 Финансовая деятельность (I)
4 3 Транспорт и связь (I); Здравоохранение и предоставление социальных услуг (К); Обрабатывающие производства (О)
5 7 Образование (М); Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг (К); Другие; Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования ^); Г остиницы и рестораны (Н); Строительство ^); Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство (А)
Итого 14 -
Первый кластер состоит из одного вида деятельности - «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды». Он занимает ведущее место по затратам на ИКТ (1964,7 тыс. руб. на 1 организацию), при том что уровень использования компьютерной техники и степень открытости широкому кругу пользователей (наличие веб-сайта) находятся на достаточно низком месте.
Второй кластер представлен двумя видами экономической деятельности. Первый из них - «Государственное управление и обеспечение военной безопасности, обязательное социальное обеспечение». Особенность данного вида деятельности обусловлена не столько активным применением глобальной сети Интернет, сколько затратами на внедрение ИКТ (906,3 тыс. руб. на 1 организацию) и высоким уровнем охвата компьютерной техникой работников (74 в расчёте на 100 человек). Второй вид - «Добыча полезных ископаемых» - имеет аналогичные характеристики, но с лучшими значениями распространения ЭВМ.
Отметим, что все три представителя первых двух кластеров с большим отрывом лидируют по уровню затрат на ИКТ.
Третий кластер - «Финансовая деятельность» - единственный вид, в котором на 100 работников приходится более 100 персональных компьютеров (108). В то же время локальные вычислительные сети применяются менее чем в % организаций (73 % - 11-ое место).
В четвёртом кластере -три вида экономической деятельности: «Транспорт и связь», «Здравоохранение и предоставление социальных услуг» и «Обрабатывающие производства». Общими для них являются высокие значения доли организаций с использованием вычислительной техники (в здравоохранении - 100 %) и наличие веб-сайтов (более 90 % организаций); но использование компьютеров в них носит в большей мере утилитарный, прикладной характер и не предполагает широкого охвата персонала вычислительной техникой. Из этих трёх видов деятельности «Транспорт и связь» выделяется относительно большими значениями затрат на ИКТ.
Пятый кластер наиболее крупный по размеру и состоит из 7 членов. Общими для всех видов деятельности являются крайне низкие затраты на ИКТ (например, по разделу А - всего 800 рублей на одну организацию). Вид «Образование» характеризуется весьма широким использованием ПК (92 единицы на 100 работников), что, прежде всего, связано с учебными целями. Кроме того, 100 % учебных учреждений используют глобальные
информационные сети, и 82,5 % из них имеют свой сайт (лучший результат). Весьма высокие значения данных показателей отмечены и по разделу А(Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство), в котором каждое обследованное предприятие использует ПК, локальные вычислительные и глобальные информационные сети.
Список литературы:
1. Дубина И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях. - М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010 - 416 с.
2. Кущев, М.В. Оценка регионального уровня информатизации / М.В. Кущев // Первая ежегодная научная конференция студентов и аспирантов базовых кафедр Южного научного центра РАН. Материалы молодежной конференции. / Редкол. : акад. Г.Г. Матишов и др. - Ростов-на-Дону: Изд-во ЮНЦ РАН, 2005. - C. 107-120.
3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012: Стат. сб. / Росстат. - М., 2012. - 990 с.
References :
1. Dubina , IN Mathematical and statistical methods in empirical social and economic research. - Moscow: Finance and Statistics, Infra-M , 2010 - 416 p.
2 . Kushchev , MV Evaluation of the regional informatization level / MV Kushchev / / The first annual scientific conference of students and post-graduate basic chairs the Southern Scientific Center RAS. Materials youth conference . / Editorial Board .: Acad . GG Matishov etc. - Rostov-on-Don: Izd SSC RAS , 2005. - 107-120 p .
3 . Regions of Russia. Socio-economic indicators . 2012: Stat . Sat / Rosstat . -M. , 2012 . - 990 p .
