|
| | | | Проблемы современной экономики, N 4 (96), 2025 | | | | ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ | | | |
| | Куликова И. Ю.
доцент кафедры бизнес-информатики и экономики
Владимирского государственного университета
имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых,
кандидат экономических наук
| | | | В представленном исследовании анализируется трансформирующая роль экономики данных как системного фактора пространственного развития регионов. Доказывается, что данные, выступая в качестве ключевого производственного ресурса, формируют иную парадигму территориальной организации, снижая влияние традиционных локационных факторов. В ходе исследования идентифицированы и подвергнуты анализу три основных канала воздействия: редукция значимости географического расстояния, генерация новых точек экономического роста на основе региональных цифровых активов и модификация подходов к территориальному планированию посредством использования пространственных данных. На основе актуальных статистических материалов и критического анализа существующих оценочных методик разработаны концептуальные подходы к количественной оценке мультипликатора для региональных экономических систем. Предлагаемый методологический подход учитывает отраслевую специфику и пространственную дифференциацию мезотерриторий, обеспечивая более релевантные результаты прикладных исследований. | | Ключевые слова: экономика данных, развитие, регион, мультипликативный эффект, потенциал, цифровая трансформация | | УДК 332.1:330.131; ББК 65.9(2Рос)-04 Стр: 98 - 102 |
Современные макроэкономические преобразования формируют объективные основания для модернизации методологического аппарата и инструментальных средств управления пространственным развитием российских мезотерриторий. В контексте поиска новых траекторий регионального роста особую актуальность приобретает пересмотр движущих сил внедрения и распространения инновационных решений.
На нынешнем этапе экономической эволюции наблюдается переход к модели, где информация становится ключевым производительным ресурсом. Для мезотерриторий, к которым относятся отдельные субъекты Российской Федерации и их агломерации, данная трансформация создаёт потенциал для снижения пространственных асимметрий. Значимость этого направления была отмечена Президентом России В.В. Путиным в рамках выступления на технологическом форуме «Вычисления и связь. Квантовый мир» в июле 2023 года, где дано поручение о разработке национального проекта «Экономика данных». Проект, планируемый к реализации до 2030 года, сменит национальный проект «Цифровая экономика», завершающийся в 2025 году [3, 15]. Ключевой целью инициативы провозглашено обеспечение технологического суверенитета в стратегически важных отраслях.
Следует констатировать, что традиционные детерминанты пространственного развития — транспортная инфраструктура, ресурсный потенциал, климатические факторы — утрачивают первостепенное значение, уступая место цифровым активам. Формируемая экономика данных предполагает иную логику территориальной организации, где стоимость генерируется преимущественно за счёт интенсивности и качества информационных процессов. [1, 3]
Вместе с тем, реализация потенциала экономики данных отличается неравномерностью, усугубляя межрегиональные диспропорции. Выявление каналов её воздействия на пространственное развитие мезотерриторий в условиях становления новой экономической формации приобретает особую научную и практическую значимость. Повсеместная цифровизация и накопленный цифровой потенциал субъектов Российской Федерации, включая вновь присоединённые территории, обусловливают необходимость трансформации технологий производства и использования данных. Традиционные методы сбора информации должны быть дополнены стратегическим управлением портфелями данных. Для обеспечения устойчивого экономического роста на региональном и национальном уровнях требуется комплексное решение задач по развитию технологий сбора, обработки и анализа данных. В данном контексте разработка методических основ оценки мультипликативного эффекта перехода к экономике данных на мезоуровне представляется научной проблемой, требующей углублённого изучения, особенно в аспекте усиления межрегиональных связей, как элемента повышения экономической безопасности и конкурентоспособности страны.
Для мезотерриторий Российской Федерации формируются три основных направления воздействия цифровой трансформации. Первое направление связано с уменьшением роли географического фактора в организации экономической деятельности. Высокотехнологичные сервисы и производственные процессы, основанные на использовании данных, получают возможность локализации вне традиционных столичных агломераций. Следует отметить, что классические теории регионального развития рассматривали пространственную дистанцию в качестве фундаментального элемента территориальной организации. Однако, в условиях формирования экономики данных издержки передачи информации минимизируются, что существенно меняет сложившиеся представления о факторах размещения производительных сил.
Современное развитие телекоммуникационной инфраструктуры, включая широкополосный доступ и сети пятого поколения, в сочетании с распространением облачных технологий создаёт технические предпосылки для дистанционного выполнения производственных и интеллектуальных функций. Ключевым условием реализации данного потенциала выступает наличие квалифицированных кадров в регионах.
Статистические наблюдения подтверждают наличие тенденций пространственной деконцентрации в сфере информационных технологий. Согласно данным Росстата, доля занятых в секторе ИКТ по состоянию на начало 2025 года составляла 2,2% от общей численности работающего населения. При этом, по оценкам экспертного сообщества, количество удалённых работников в России к концу 2024 года достигло 7,5 миллионов человек. Данное обстоятельство создаёт возможности для трудоустройства высококвалифицированных специалистов из регионов в крупные российские и международные компании без необходимости изменения места жительства. [6]
Анализ отраслевой динамики свидетельствует о постепенном увеличении доли региональных ИТ-компаний в совокупной выручке сектора, несмотря на сохраняющееся лидерство Москвы и Санкт-Петербурга. Положительная динамика наблюдается в таких субъектах Российской Федерации, как Татарстан, Новосибирская и Тюменская области, что подтверждают аспекты пространственной деконцентрации отрасли. [7]
Реализация национальной программы «Цифровая экономика» способствовала не только достижению установленных показателей, но и формированию технологического задела для последующего развития. Согласно рейтингу социально-экономического развития регионов за 2024 год, целевые значения национальных целей в целом по стране были превышены. Наибольшие значения интегрального показателя, как и в предыдущие периоды, зафиксированы в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге. При этом большинство регионов из группы с наименьшими результатами демонстрируют положительную динамику, что свидетельствует об улучшении социально-экономической ситуации. Отдельно следует отметить, что вновь присоединённые территории не включались в исследование в связи с запланированным сроком их полной экономической интеграции на 2026 год.
Существенным ограничением перехода к экономике данных остаётся дефицит кадров в региональных ИТ-отраслях. Рынки труда мезотерриторий в сфере информационно-коммуникационных технологий характеризуются низким уровнем заполняемости вакансий (40–45%) и устойчивым оттоком высококвалифицированных специалистов в крупные агломерации. Наиболее выражена данная тенденция в регионах, расположенных в зоне влияния городов-миллионников, таких как Владимирская и Тверская области, испытывающие воздействие соседних развитых субъектов Федерации. [7] Аналогичная ситуация фиксируется в ряде регионов Уральского и Сибирского федеральных округов, что свидетельствует о системном характере данной проблемы.
Структура кадрового дефицита в сфере информационных технологий отличается значительной вариативностью в зависимости от отраслевой специфики. Согласно оценкам представителей Министерства экономического развития Российской Федерации, регионы испытывают потребность в более чем 700 тысячах специалистов в области разработки программного обеспечения. Наиболее выраженный характер приобретает недостаток квалифицированных кадров для управления региональными информационными ресурсами, особенно в сегменте работы с большими данными. Одной из мер, направленных на решение данной проблемы, становится реализуемая Минцифрой России программа по созданию сети центров компетенций в субъектах РФ. Как подчеркивают эксперты, основной причиной кадрового дефицита выступает опережающее развитие отрасли, а не пространственное перераспределение специалистов.
Несмотря на отмеченные узкие места, наблюдается положительная динамика обеспечения регионов квалифицированными ИТ-специалистами. В течение 2023–2024 годов численность занятых в данной сфере увеличилась на 12,5–13%. В частности, Республика Алтай демонстрирует рост концентрации специалистов, работающих с информационными технологиями, искусственным интеллектом и большими данными, которые находят применение в аграрном секторе для мониторинга состояния земель. Помимо традиционных центров разработки программного обеспечения в Москве, Санкт-Петербурге и Республике Татарстан, значительный потенциал сконцентрирован в Нижегородской и Самарской областях, а также в Республике Чувашия [6–8].
В стратегии перехода к экономике данных важное место отводится внедрению региональных платформенных решений в области управления человеческими ресурсами с их последующей интеграцией в федеральную информационную систему. Примером практической реализации данного подхода служит пилотный проект «Профессии будущего», осуществляемый в Московском регионе. Этот сервис представляет собой интеллектуальную HR-платформу, функционирующую на основе алгоритмов искусственного интеллекта.
Формирование новых точек экономического роста представляет собой второй значимый канал влияния перехода к экономике данных. Данная трансформация порождает иную логику пространственной организации: если индустриальная эпоха характеризовалась агломерационными эффектами вокруг промышленных ядер, а постиндустриальная — вокруг финансовых и сервисных центров, то современный этап связан с концентрацией вокруг узлов генерации и обработки цифровых потоков. На основе региональных данных — аграрных показателей, логистических маршрутов, туристических потоков — формируются специализированные цифровые платформы и отраслевые экосистемы.
Статистические данные свидетельствуют о высокой географической концентрации цифрового потенциала. Согласно информации Минцифры России по состоянию на 2024 год, более 60% отечественных центров обработки данных расположены в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге. На эти же регионы приходится свыше 50% общей численности занятых в сфере информационно-коммуникационных технологий. Создающаяся ситуация порождает риски углубления «цифрового разрыва», при котором периферийные территории выполняют роль поставщиков необработанных данных, а центры их обработки аккумулируют добавленную стоимость и высококвалифицированные кадры. [9]
В рамках реализации национального проекта «Экономика данных», направленного на обеспечение регионов информационными ресурсами и создание распределенной федеральной сети центров обработки данных, предусмотрено бюджетное финансирование в объеме порядка 32,1 млрд рублей на период с 2025 по 2030 годы. Следует учитывать, что жизненный цикл реализации типового проекта центра обработки данных с уровнем надежности Tier II составляет около пяти лет, что обусловливает отсроченный характер получения практических результатов от осуществляемых инвестиций.
Несмотря на существующий временной лаг в реализации инфраструктурных проектов, в период 2022–2024 годов осуществлён ввод в эксплуатацию значимых объектов цифровой инфраструктуры в Краснодарском крае, Новосибирской, Челябинской, Тверской областях, а также в Республиках Крым и Татарстан. Параллельно ведутся работы по созданию коммерческих дата-центров в Новгородской области и Республике Коми. Важным шагом стало поручение Президента Российской Федерации от 20 сентября 2024 года о разработке концепции центра обработки данных в Республике Саха (Якутия). [8–10]
Экономика данных обладает значительным потенциалом для пространственной деконцентрации точек роста, реализация которого возможна через несколько стратегических направлений. Первое направление предполагает отраслевую специализацию регионов на основе цифровых технологий. Аграрные регионы, включая Белгородскую, Воронежскую области, Краснодарский край и республики Северного Кавказа, могут применять технологии точного земледелия, используя данные сенсоров, спутников и беспилотных аппаратов для оптимизации агропромышленного производства. Промышленные регионы Урала и Кузбасса способны создавать цифровые двойники производственных процессов, что способствует повышению операционной эффективности и промышленной безопасности.
Второе направление связано с формированием региональных центров компетенций по работе с данными. Развитие специализированных отраслевых хабов в регионах с развитым научно-образовательным потенциалом — Новосибирске, Томске, Казани, Владивостоке — позволит сконцентрировать экспертизу в таких областях, как биоинформатика, геопространственные исследования и климатическое моделирование, создавая предпосылки для привлечения инвестиций и развития инноваций.
Третье направление предполагает стимулирование сквозных цифровых технологий. Формирование компетенций в сфере искусственного интеллекта, интернета вещей и анализа больших данных выступает катализатором модернизации традиционных секторов экономики, включая жилищно-коммунальное хозяйство, транспортную инфраструктуру и систему здравоохранения.
Реализация указанного потенциала требует выработки целостной государственной политики, первоочерёдными элементами которой являются инфраструктурная поддержка, включающая стимулирование строительства центров обработки данных и точек обмена интернет-трафиком в регионах-лидерах за пределами столичных агломераций, таких как Хабаровск и Калининград, рассматриваемые в качестве потенциальных узлов международных данных. Дополнительно необходимы меры по стимулированию спроса на цифровые решения и проведение сбалансированной кадровой политики. Инструментом достижения этих целей может стать развитие государственно-частного партнёрства, способствующего реализации пилотных проектов по применению больших данных в системе территориального управления, а также создание образовательных программ в области анализа данных на базе ведущих региональных вузов. [11]
Ключевой механизм влияния перехода к экономике данных связан с формированием и эксплуатацией пространственных данных, что обусловливает кардинальную трансформацию принципов регионального планирования. Пространственные данные, интерпретируемые как сведения о локализации и атрибутивных характеристиках географических объектов, приобретают статус стратегического актива для оптимизации территориального и инвестиционно-инновационного потенциала.
Экономика данных создаёт институциональные и технологические условия для минимизации пространственных транзакционных издержек и генерации новых центров экономической активности на периферийных территориях. Это особенно значимо для регионов с экстенсивной площадью, но характеризующихся сложными климатическими условиями, особенностями рельефа и низкой плотностью населения. Аккумулирование пространственных данных, включающих результаты дистанционного зондирования Земли, кадастровые сведения, градостроительную документацию и информацию с устройств интернета вещей, формирует цифровую реплику мезотерритории и её структурных элементов. Создаваемый цифровой прототип обеспечивает возможность осуществления комплексного анализа и моделирования социально-экономических и экологических процессов на мезоуровне.
Рациональное использование пространственных данных составляет методологическую основу для принятия стратегических решений в сферах транспортной логистики, землеустройства, размещения производительных сил и развития инфраструктуры. Анализ пространственных данных позволяет идентифицировать перспективные зоны экономического роста, оптимизировать грузопотоки, выявлять неэффективно используемые земельные ресурсы и прогнозировать последствия реализации масштабных инвестиционных проектов. Эмпирические данные свидетельствуют о корреляции между развитостью геоинформационной инфраструктуры регионов и показателями эффективности управления земельными ресурсами.
Вместе с тем, интеграция экономики данных в систему пространственного развития сопряжена с преодолением системных ограничений. К числу наиболее существенных относятся ведомственная разобщённость и несогласованность данных, недостаточный уровень развития региональной информационно-технологической инфраструктуры, особенно в малых населённых пунктах, а также дефицит квалифицированных кадров в области анализа больших данных. Нивелирование указанных барьеров требует реализации скоординированной государственной политики, направленной на унификацию стандартов данных, развитие инфраструктуры обмена и стимулирование создания прикладных аналитических решений на основе пространственной информации.
Таким образом, анализ позволяет заключить, что мультипликативный эффект от развития экономики данных в мезотерриториях реализуется через систему взаимосвязанных механизмов, центральное место среди которых занимает прямой эффект. Наиболее существенным непосредственным результатом выступает рост эффективности использования ограниченных ресурсов территории, обусловленный интеграцией данных в управленческие процессы. Данная тенденция находит выражение в рационализации бюджетных расходов посредством обоснованного ранжирования инфраструктурных проектов на базе объективного пространственного анализа, что обеспечивает концентрацию финансирования на наиболее социально и экономически значимых объектах.
Еще одним каналом проявления прямого эффекта является минимизация информационной асимметрии между институтами власти, бизнес-структурами и населением, формирующая предпосылки для улучшения инвестиционного климата. Создание и систематическая публикация структурированных пространственных данных о земельных ресурсах, объектах инфраструктуры, кадастровой стоимости и ресурсном потенциале способствует снижению транзакционных издержек инвесторов и ускорению процессов размещения новых производственных мощностей. Указанный механизм непосредственно стимулирует оживление экономической активности и диверсификацию региональной экономики, уменьшая её зависимость от сырьевого сектора.
Прямое воздействие развития экономики данных также проявляется в усилении конкурентоспособности ключевых секторов экономики мезоуровня. В агропромышленном комплексе внедрение технологий точного земледелия, основанных на анализе пространственных данных о состоянии почв и посевов, обеспечивает рациональное использование ресурсов и повышение урожайности. В транспортно-логистической сфере оптимизация маршрутов и управление потоками на основе информации в реальном времени способствуют сокращению операционных затрат и снижению нагрузки на инфраструктуру. Следовательно, прямым результатом становится увеличение производительности и рентабельности локализованных на территории предприятий, что в совокупности формирует новый качественный импульс пространственного развития.
Развитие экономики данных в мезотерриториях генерирует мультипликативный эффект, проявляющийся, в том числе, через косвенное воздействие, трансформирующее социально-экономический ландшафт за пределами непосредственных экономических результатов. Существенным опосредованным последствием выступает качественная трансформация человеческого капитала. Создание в регионах специализированных центров компетенций в области работы с данными способствует притоку высококвалифицированных кадров из столичных агломераций и сокращению оттока местных специалистов. Данная динамика обусловливает рост общего образовательного и профессионального уровня населения, создавая тем самым благоприятные условия для возникновения новых инновационных предприятий, чья деятельность не всегда непосредственно связана с информационными технологиями.
Еще одним значимым косвенным эффектом является повышение эффективности институциональной среды. Внедрение систем управления, базирующихся на данных, способствует росту прозрачности и подотчетности органов власти, минимизируя риски принятия неэффективных управленческих решений. Это укрепляет доверие бизнеса и граждан к региональным институтам развития, что представляет собой критически важный фактор для привлечения частных инвестиций. Кроме того, оптимизация логистических маршрутов и систем коммунального хозяйства на основе анализа пространственных данных приводит к сокращению операционных затрат предприятий реального сектора экономики, что опосредованно повышает их конкурентоспособность.
Помимо прямых и косвенных результатов, развитие экономики данных инициирует возникновение комплекса индуцированных социально-экономических эффектов, формирующихся как следствие первоначальных инвестиций в цифровую инфраструктуру и аналитический потенциал. Эти эффекты находят выражение в трансформации сопряженных отраслей и социальной сферы, создавая кумулятивный импульс для пространственного развития.
Центральным индуцированным эффектом выступает качественное совершенствование человеческого капитала. Организация центров обработки и анализа данных активизирует спрос на высококвалифицированных специалистов — аналитиков данных, инженеров и исследователей. Это стимулирует развитие соответствующих образовательных программ в региональных высших учебных заведениях, а также программ дополнительного профессионального образования, способствуя тем самым росту общего уровня цифровой грамотности населения [12]. В результате формируется самоподдерживающаяся экосистема, которая привлекает в регион новых талантливых специалистов и снижает масштабы интеллектуальной миграции в столичные агломерации.
Существенным индуцированным эффектом развития экономики данных выступает модернизация традиционных секторов экономики, не относящихся к сфере информационных технологий. В агропромышленном комплексе внедрение прецизионных технологий, основанных на обработке пространственных данных и информации с сенсорных устройств, обеспечивает дифференцированное внесение удобрений, оптимизацию режимов орошения и прогнозирование урожайности. В транспортно-логистической сфере аналитика больших данных о грузопотоках способствует минимизации непроизводительных пробегов, рационализации маршрутов и распределения нагрузки на дорожную инфраструктуру, что приводит к снижению операционных затрат и экологического воздействия. В жилищно-коммунальном хозяйстве и строительной отрасли имплементация цифровых двойников территорий создает условия для перехода к предиктивным моделям управления инфраструктурными объектами. Согласно результатам исследований, в регионах, осуществляющих активные инвестиции в дата-инфраструктуру, мультипликатор занятости может достигать значений от 1,5 до 2,5 новых рабочих мест в сопряженных отраслях на каждую позицию в ядре экономики данных [11–13].
Таким образом, индуцированные эффекты от развития экономики данных в мезотерриториях обладают мультипликативной природой, оказывая воздействие на человеческий капитал, традиционные секторы экономики и качество управленческой деятельности. Формируется система положительных обратных связей, при которой успешная реализация проектов в одной области создает предпосылки для цифровой трансформации в других, закрепляя тенденцию к устойчивому и сбалансированному пространственному развитию.
Оценка совокупного мультипликативного эффекта требует применения комплексной методологии. Перспективным направлением представляется использование модели «затраты-выпуск» применительно к мезотерритории, позволяющей количественно оценить прямые, косвенные и индуцированные эффекты через анализ межотраслевых взаимосвязей, при условии выделения сектора «Экономика данных» в качестве самостоятельной отрасли в балансовых построениях. Дополнительную аналитическую ценность представляет применение аппарата эконометрического моделирования к агрегированным данным по регионам, что позволяет выявить устойчивые зависимости между уровнем развития экономики данных и ключевыми индикаторами пространственного развития. Значительный потенциал содержит разработка интегрального индекса развития экономики данных мезотерритории, включающего показатели состояния data-инфраструктуры, качества человеческого капитала, развитости институциональной среды и уровня использования данных в реальном секторе экономики. Корреляция динамики данного индекса с темпами экономического роста территории может служить косвенной оценкой мультипликативного эффекта.
Наряду с положительными аспектами перехода к экономике данных необходимо учитывать методологические ограничения ее оценки. Основная проблема заключается в отсутствии в системе официального статистического учета Российской Федерации выделения экономики данных в качестве обособленного сектора. Соответствующая информация остается фрагментированной по различным отраслевым классификациям. Дополнительную сложность представляет методология идентификации и оценки данных в качестве актива в бухгалтерской отчетности предприятий. Существенным ограничением прикладного характера выступает значительная пространственная дифференциация регионов, не позволяющая применять унифицированные коэффициенты мультипликатора для различных типов территорий.
Проведенный анализ позволяет выделить три фундаментальных механизма влияния экономики данных на пространственное развитие мезотерриторий: редукцию значимости географического расстояния, генерацию новых точек экономического роста и модернизацию системы регионального планирования посредством интеграции пространственных данных. Воздействие данных механизмов носит комплексный характер: прямое влияние проявляется в интенсификации использования ресурсов и росте производительности традиционных отраслей, косвенное — в качественной трансформации человеческого капитала и институциональной среды, тогда как индуцированный эффект находит выражение в оптимизации смежных секторов экономики и формировании кумулятивного импульса развития.
Следует констатировать, что реализация потенциала экономики данных характеризуется значительной пространственной вариативностью, что усугубляет межрегиональные диспропорции. К числу системных ограничений относятся дефицит квалифицированных кадров, фрагментированность информационных массивов и недостаточный уровень развития ИТ-инфраструктуры в периферийных регионах. Минимизация указанных дисбалансов и максимизация мультипликативного эффекта требуют реализации скоординированной государственной политики, интегрирующей меры инфраструктурной поддержки, стимулирования рыночного спроса и реализации комплексной стратегии развития человеческого капитала.
Подводя итог сказанному выше, необходимо заключить, что экономика данных представляет собой не только технологический тренд, но и системный трансформационный фактор, кардинальным образом изменяющий принципы пространственной организации экономической деятельности. |
| |
|
|
|
