Что касается использования Интернета, здесь изменения более глобальны. Заметно увечился процент компаний, использовавших Интернет, в таких секторах как: предпринимательский сектор (с 59,5% до 85,4% в 2005 и 2011 годах соответственно), здравоохранение (с 47,8% до 94,4% в 2005 и 2011 годах соответственно), культура и спорт (39,6% до 62,6% в 2005 и 2011 годах соответственно), государственное управление (с 41% организаций в 2005 году до 87,6% организаций в 2011). Лидером по использованию Интернета является высшее профессиональное образование (91% и 97,6% соответственно в 2005 и 2011 годах). Анализируя использование Интернета предпринимательским сектором, можно отметить, что среднем по стране 85% организаций используют Интернет, что пока еще ниже, чем в таких странах как Республика Корея, Великобритания (95%), Германия (97%), Япония (99%).

Использование Интернета в организациях Российской Федерации.

Рассмотрим более подробно использование Интернета организациями по видам деятельности.

Обозначим здесь «пятерку» лидеров 2011 году: высшее профессиональное образование (97,6% организаций использовали Интернет в 2011 году), связь (94,7%), операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг, из них научные исследования и разработки (94,7%), здравоохранение и предоставление социальных услуг (94,4%), последнее место разделяют обрабатывающие производства (93,9%) и финансовая деятельность (93,9%).

«Пятерка» аутсайдеров 2011 года выглядит следующим образом: деятельность по организации отдыха и развлечений, культуры и спорта (62,6%), операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг (78,8%), деятельность гостиниц и ресторанов (80,3%), производство и распределение электроэнергии, газа и воды (82%) и транспорт и связь (82,7%). То есть удельный вес организаций, использовавших Интернет, этих секторов в целом ниже, чем среднее значение по стране.

Рис. 6. Удельный вес организаций, использовавших Интернет, %

Также как и распространенность ПК по субъектам РФ, рассмотрим распространенность Интернета среди российских организаций, ранжированных по субъектам РФ.

Отметим, что использование Интернета глобально расширилось по всем субъектам. Если в 2005 удельный вес организаций, использовавших Интернет, варьировался от 48,3% до 59,7%, то в 2011 году аналогичный показатель варьируется от 80,7% до 89%. При этом среднее значение по России также значительно увеличилось: в 2005 году оно составило 53,3% организаций, а в 2011 - 84,8%.

Рис. 7. Удельный вес организаций, использовавших Интернет, по Федеральным округам, %

Лидирует Северо-Кавказский федеральный округ, где 89% организаций использовали Интернет в своей деятельности в 2011 году, в 2005 году данный показатель составлял 48,3% организаций, то есть практически в 2 раза вырос процент использования Интернета компаниями в данном регионе. Среди лидеров округа можно выделить республику Дагестан (здесь 94,5% организаций использовали Интернет в 2011 году) и Ставропольский край (соответствующий показатель составил 96,1% организаций). Заметно отстают от лидеров Чеченская Республика (78,7% организаций использовали Интернет в 2011 году) и Карачаево-Черкесская Республика (76,2% организаций). В целом по округу ситуация такая же как с использованием компьютеров: в 2005 году регион был одним из самых отстающих, однако к 2011 году вырвался в лидеры, благодаря наибольшим темпам прироста по использованию ПК и Интернета.

Незначительно отстает от лидера Уральский федеральный округ, в 2011 году здесь 88,9% организаций использовали Интернет, в то время как в 2005 году Уральский федеральный округ обгонял лидирующий Северо-Кавказский на 10% - 58,4% организаций использовали Интернет. Распределение внутри округа достаточно равномерное, за исключением низкого показателя использования Интернета в Челябинской области: всего 84,1% организаций использовали Интернет. В других же областях использование Интернета варьируется от 90% до 93%. Так, наибольший удельный вес организаций, использовавших Интернет, отмечен в Ямало-Ненецком автономном округе (92,8% организаций), затем идет Ханты-Мансийский автономный округ - Югра (92,2% организаций использовали Интернет в 2011 году).

Замыкает «тройку» лидеров Северо-Западный федеральный округ. В 2011 году здесь 88,6% организаций использовали Интернет, а в 2005 году - 59,7%, что позволило в 2005 году этому региону занимать лидирующее положение. Максимальный удельный вес организаций, использовавших Интернет, отмечено в республике Карелии (98,1%). Затем идет г. Санкт-Петербург (96,2%). Значительно отстает показатель в республике Коми (76,1% организаций). информационный коммуникационный технология

Также удельный вес организаций, использовавших Интернет, выше среднего значения по стране в Приволжском федеральном округе. Здесь 87,8% организаций использовали Интернет в 201 году и 50,3% - в 2005. Среди лидирующий областей можно отметить республику Татарстан (95,9% организаций), Нижегородскую область (92,2% организаций) и республику Башкортостан (здесь соответственно удельный вес организаций, использовавших Интернет составил 92,5%). Среди «аутсайдеров» отметим Кировскую область (75,7%) и Пензенскую область (79,8%).

Далее рассмотрим регионы с показателем использования Интернета ниже, чем средний уровень по России.

В первую очередь под такой критерий попадает Южный федеральный округ. 83% организаций и 55,4% соответственно в 2011 и 2005 годах использовали Интернет. В республике Адыгее отмечено 92,1% организаций, использовавших Интернет, это наибольший по краю показатель. А наименьшее значение удельного веса организаций, использовавших Интернет, зафиксировано в 2011 году в Волгоградской области (77,9%).

Следующим рассмотрим Центральный Федеральный округ. Удельный вес организаций, использовавших Интернет, вырос с 52,7% в 2005 году до 82,8% в 2011. Москва несомненно является лидеров не только по этому округу, но и в целом по стране. Даже в 2005 году этот показатель был в Москве выше, чем среднее значение по России в 2011 году - 87% организаций использовали Интернет в 2005 году. К 2011 году показатель вырос до 98,5%. Курская область (64,4%), Брянская область (71,8%), Орловская область (74,6%) являются «аутсайдерами» по использованию Интернета в Центральном Федеральном округе в 2011 году.

Предпоследнее место занимает Сибирский Федеральный округ: 81,2% организаций в 2011 году и 49,4% организаций в 2005 году использовали Интернет. В этом округе лидирует Томская область (96,4% организаций использовали Интернет), Кемеровская область (92,2% организаций). Отстают Омская область (74,8% организаций), республика Тыва (72,7%), Алтайский край (72,3%).

Наименьший удельный вес организаций, использовавших Интернет, в 2011 году зафиксирован в Дальневосточном федеральном округе: 80,7% организаций в 2011 году и 56,3% организаций в 205 году использовали Интернет. Лидер здесь - Хабаровский край (92,6%), а отстает республика Саха (Якутия) (72,8% организаций) и Еврейская автономная область (76,4%).

Наличие веб-сайта в организациях Российской Федерации

Доля компаний, имевших собственный веб-сайт также значительно увеличилась практически по всем секторам. Лидером опять-таки является высшее профессиональное образование, здесь 79,1% организаций имеют собственный веб-сайт в 2011 году (в 2005 году 50%). На втором месте - сектор научных разработок и исследований (64,8% в 2011 году и 41,8% в 2005). Далее немного отстает сектор финансовой деятельности - 57,2% в 2011 и 38,8% в 2005). Среди отстающих - сфера культуры и спорта. Здесь всего 18,6% организаций имеют собственный веб-сайт. Отметим, что наиболее сильно вырос показатель по государственному управлению (с 8,2% в 2005 до30,5% в 2011 году) и по здравоохранению (7,4% в 2005 и 31,6% в 2011).

Таким образом, отрасль высшего профессионального образования - лидер по использованию ИКТ-технологий (ПК, Интернет, веб-сайт), также сравнительно неплохие показатели имеют сектор финансовой деятельности и сектора научных исследований и разработок. Здесь доля организаций, имевших ПК, практически достигла точки насыщения, показатель увеличивается, но не в такой степени как по другим секторам, а вот использование Интернета и наличие собственного веб-сайта растет. Самый отстающий сектор по данным показателям - культуры и спорта. Среди наиболее развивающихся за последнее время можно назвать государственное управление и здравоохранение: здесь мы наблюдаем наибольшие темпы роста основных показателей ИКТ за последние 5 лет. так, в 2005 году эти сектора были одними из отстающих по России, а к 2011 году показатели по ним хоть и ниже лидеров, но разница заметно сократилась. Несмотря на динамичность развития ИКТ-технологий, их масштабы распространения ниже, чем в развитых странах, где использование ПК и Интернета организациями приближается к 100% (Финляндия, Нидерланды, Южная Корея и другие страны).

Структура основных показателей ИКТ.

Рассмотрим структуру основных показателей деятельности сектора ИКТ. Разделим виды экономической деятельности на 4: деятельность, связанная с оказанием ИКТ-услуг, деятельность в области электросвязи, оптовая торговля ИКТ-товарами и деятельность, связанная с производством ИКТ-оборудования.

Касательно среднесписочной численности работников, наибольшая часть приходится на обеспечение работников в деятельности в области электросвязи - 36,3%, практически такую же долю составляет деятельность, связанная с производством ИКТ-оборудования - 34,1%. Чуть меньше - 24,7% от общей численности составляют работники, чья деятельность связана с оказанием ИКТ-услуг. И наименьшую долю работников получает оптовая торговля ИКТ-услугами - всего 4,9% от общей численности работников в ИКТ-сфере.

Рис. 8. Структура основных показателей ИКТ по видам экономической деятельности (%), 2011 год

Немаловажно оценить оборот в сфере ИКТ. Здесь ситуация такова: наиболее высокий оборот характерен для деятельности в области электросвязи - 45,7% от общего оборота в сфере ИКТ, то есть практически половина всего оборота ИКТ. На втором месте - деятельность, связанная с производством ИКТ-оборудования (22,3%), немного отстает оптовая торговля ИКТ-товарами - 18,2%, и наиболее низкий оборот наблюдается в деятельности , связанной с оказанием ИКТ-услуг.

Третий показатель - инвестиции. Здесь безусловный лидер - деятельность в области электросвязи (85% всех инвестиций в ИКТ). Затем идет деятельность, связанная с оказанием ИКТ-услуг (7,6%), затем - деятельность, связанная с производством ИКТ-оборудования. Наименее привлекательной для инвестирования является оптовая торговля ИКТ-товарами (0,4% всех инвестиций).

Таким образом, наиболее значима в плане определения основных показателей деятельность в области электросвязи: здесь по всем показателям она является лидером (по количеству работников, по обороту и по показателям инвестирования).

2.2 Исследование позиции России в мировых рейтингах

Доля российского рынка ИКТ оценивается в 1,8% мирового, то составляет около 59,4 млрд долларов. Практически 30% мирового ИКТ рынка приходится на США, позволяя этой стране быть безусловным лидером. Доля ИКТ рынка Западной Европы составляет около 26%.

Рис. 9. Мировой рынок ИКТ (%), 2011

По представленному графику можно видеть, что Россию опережают также страны БРИК, то есть «коллеги» по группе. К примеру, доля китайского ИКТ рынка составляет 8,1%, а Индии - 2,2%. Таким образом, Россия остается в толпе догоняющих стран, поскольку не сразу включилась в борьбу ИКТ-компаний. «Наша экономика недостаточно емкая, и начали мы поздно.

Россия поднялась на 3 позиции с 77-го места в последний год, в соответствии с ежегодным исследованием Всемирного Экономического Форума. Россия может рассчитывать на довольно устойчивое развитие ИКТ, благодаря инфраструктуре (42-е место), построенной на удовлетворительном уровне образовательных услуг (59-е место) и достаточно высоком уровне индивидуальной готовности и использования ИКТ (55-е место).

В тоже время ряд особенностей продолжают мешать России развиваться в сфере ИКТ. Среди таких особенностей достаточно бедный рынок ИКТ (118-е место), слабая нормативная база (111-е) и низкий уровень готовности и использования ИКТ бизнес-сектором (90-е и 72-е место соответственно).

Россия находится на 135-ом месте по расходам на установку телефонной связи для жилого сектора и на 133-ем месте для бизнес-сектора, что дороже, чем в США, но дешевле, чем в большинстве стран из высшего рейтинга. К тому же еще одна особенность российского развития - уровень свободы прессы и защиты прав собственности, здесь стране еще остается к чему стремиться, что подтверждает рейтинг: 127-я позиция страны.

Конкурентное преимущество страны - показатель широкополосного доступа в Интернет (9-е место). Что касается лидеров, Швеция и Сингапур продолжают возглавлять рейтинг, опережая показатели Финляндии, Швейцарии и Соединенных Штатов.

Стоит рассмотреть несколько индексов, характеризующих развитие ИКТ Российской Федерации в сравнении с мировыми державами.

Наиболее часто используются следующие индексы:

· Индекс стран по уровню развития ИКТ;

· Индекс готовности стран к сетевому миру;

· Индекс развития электронного правительства.

Индекс стран по уровню развития ИКТ

Индекс развития информационно-коммуникационных технологий - агрегированный показатель, который характеризует достижения стран в контексте развития ИКТ. Данный индекс рассчитывается по методике Международного союза электросвязи (International Telecommunication Union) c 2007 года на ежегодной основе. Индекс стран по уровню развития ИКТ разрабатывается на основе 11 показателей, таких как доступ и использование ИКТ, уровень практических навыков использования ИКТ населением. Можно выделить 3 субиндекса: субиндекс доступа, использования и навыков. На основе субиндексов странам выставляются баллы, и затем по следующей формуле составляется интегрированный индекс:

,

где x_i - значение для определенной страны, x_max - максимальное значение среди стран, x_min- соответственно минимальное. Он позволяет сравнивать достижения стран на глобальном уровне, а также прослеживать динамику изменения положения стран по уровню развития ИКТ.

На протяжении нескольких лет, а также в исследуемом 2011 году лидирующее место занимает Южная Корея, в «пятерку» входят также Швеция, Исландия, Дания, Финляндия. Здесь значения индекса варьируются от 7,87 до 8,40. Темп расширения доступа и использования ИКТ в этих странах достаточно высок, уровень доходов в лидирующих странах также высок, с учетом, что корреляция между развитием ИКТ и объемами ВВП высокая, этот факт способствует тому, что страны остаются на лидирующих позициях.

В связи с развитием информационного общества, все больше стран, в том числе и развивающихся, добивается существенных улучшений по индексу развития ИКТ. К таким странам относится и Российская Федерация. Значение индекса для России в 2011 году 6,0, что позволяет ей занимать 38 место среди стран. Помимо России среди «динамичных» стран можно выделить Кипр, Марокко, Молдову, Катар, Вьетнам и другие. В таких странах темпы роста выше, чем в среднем по всем странам.

Следует отметить, что все 152 исследуемые страны улучшили показатели с 2007 года, что также можно подтвердить фактом непрерывного процесса вовлечения ИКТ в современную жизнь: все большее число людей имеет доступ к ИКТ, например, значительно выросли показатели использования широкополосной связи и Интернета. Все же между странами заметны серьезные различия, так индекс колеблется от 0,8 до 8,4 по шкале от 0 до 10. В среднем же уровень индекса в развивающейся стране составляет примерно половину от уровня развитых стран.

Значительное отличие между развивающимися и развитыми странами состоит в том, что в развивающихся странах заметно улучшает позиции субиндекс доступа к ИКТ, в то время как темпы роста субиндекса использования заметно отстают. В развитых же странах население пришло к точке насыщения, поэтому субиндекс доступа практически не изменяется год от года, а вот субиндекс использования и навыков продолжает показывать положительные результаты. Это и логично, в основном разработками в области ИКТ занимаются развитые страны, в то время как развивающиеся только стремятся занять свою нишу, вовлекая большую часть населения в использование ИКТ. В целом по странам субиндекс использования вырос на 0,62 пункта за последние 2 года, субиндекс доступа всего на 0,48. То есть можно сказать о том, что в целом страны переходят к интенсивному использованию информационно-коммуникационных технологий, в том числе и Россия.

Индекс готовности стран к сетевому миру

Индекс сетевой готовности - агрегированный показатель развития ИКТ. Данный индекс разрабатывается Всемирным экономическим форумом и международной школой бизнеса INSEAD с 2002 года. Индекс измеряет развитие ИКТ по 53 параметрам, которые авторы объединяют в 3 основные группы: наличие условий для развития ИКТ, готовность граждан, деловых кругов и государственных органов к использованию ИКТ и уровень использования ИКТ в общественном, коммерческом и государственном секторах. Данный индекс считается одним из наиболее авторитетных в рамках развития ИКТ.

В «десятку» лидеров 2012 года вошли следующие страны: Швеция, Сингапур, Финляндия, Дания, Швейцария, Нидерланды, Норвегия, Соединенные Штаты, Канада и Великобритания. Страны БРИК занимают отстающие позиции, например, Китаю отдано 51 место. Среди недостатков можно назвать неразвитые институты, слабые места в политической и административной сфере, бизнес-климат, - все это сдерживает страны БРИК от последующих улучшений в сфере ИКТ.

Россия в международном рейтинге занимает 55-ю позицию, между Казахстаном и Панамой. Сильные стороны России - высокий уровень проникновения мобильной связи и грамотность взрослого населения. Слабые стороны - плохой бизнес-климат, недостаточно развитая законодательная база, ограничивающая развитие страны в сфере ИКТ, слабая восприимчивость компаний и государственного сектора к развитию информационно-коммуникационных технологий и внедрению их в свою непосредственную деятельность. Отметим, что положение России за последние несколько лет улучшилось, но она еще отступает от показателей развитых стран, к тому же отступает Китаю и Казахстану.

В силу постоянного развития ИКТ и создания международного рынка ИКТ нельзя не отметить тенденцию всего мира по использованию информационно-коммуникационных технологий. Неравенство существует, как я отмечала и ранее. Развитые страны перешли к интенсивному использованию ИКТ, в то время как развивающиеся еще остаются на стороне экстенсивного. Некоторые африканские страны все еще недостаточно готовы к принятию ИКТ. Одна из причин - слабая инфраструктура, для ее развития необходимы большие финансовые вложения. Кроме того низкий уровень компетенций не позволяет этим странам эффективно использовать информационно-коммуникационные технологии.

Индекс развития электронного правительства.

Индекс развития электронного правительства - агрегированный индекс готовности и возможности национальных государственных структур в использовании информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) для предоставления гражданам государственных услуг. Он публикуется с 2001 года под руководством Департамента по экономическим и социальным вопросам ООН раз в 2 года. Индекс развития электронного правительства рассчитывается на сумма трех субиндексов, каждый из которых имеет равнозначный вес: субиндекс электронных услуг, субиндекс телекоммуникационной инфраструктуры, субиндекс человеческого капитала.

Для расчета субиндекса электронных услуг специалисты оценивают сайт правительства с точки зрения доступности, удобства, понятности, функционала сайта, возможности легко найти нужную информацию. При расчете субиндекса инфраструктуры используются следующие показатели: количество пользователей Интернета на 100 жителей, количество фиксированных телефонных линий на 100 жителей, количество абонентов мобильной связи на 100 жителей, количество абонентов фиксированного Интернета на 100 жителей, количество абонентов фиксированного ШПД на 100 жителей. При этом каждый показатель нормируются и выставляется балл от 1 до 10. Субиндекс человеческого капитала рассчитывается на основании доли грамотных среди взрослого населения и доли населения, поступившего в учебные заведения. Практически все страны показатели ухудшение по данному субиндексу в 2012 году.

«Десятка» лидеров здесь следующая: Нидерланды, Великобритания, Дания, США, Франция, Швеция, Норвегия, Финляндия, Сингапур.

До 2011 года положение России оставалось плачевным: Россия занимала места в шестом десятке. Однако в 2012 году тенденция переменилась и Россия прыгнула с 56-го места на 27-е. Скачок вызван тем, что Россия за последние 2 года сделала много в сфере организации единого портала сервисов, системы межведомственного взаимодействия, что позволяет населению получать электронные услуги. А этому уделяется немалое место при составлении интегрированного показателя развития электронного правительства.

Рис. 10. Индекс развития электронного правительства

Отметим, что значения индексов для России выше, чем средние по миру, однако заметно отстают от лидирующей Кореи.

Здесь мы видим, что индекс развития электронного правительства в России составляет 0,735, средний мировой показатель - 0,496, а лидера - 0,928. Кроме того Российская Федерация отнесена к числу новых (растущих) лидеров в области развития электронного правительства.

Сравнение показателей ИКТ России с показателями стран мира.

Рассмотрим использование Интернета в организациях по странам мира.

Рис. 11. Использование Интернета организациями (удельный вес организаций, использовавших Интернет (%), 2010 год)

Как видно из графика, в лидирующих странах ЕС использование Интернета достигает 95-100%. Россия находится примерно на таком же уровне распространенности Интернета среди организаций предпринимательского сектора, как Болгария. В Болгарии удельный вес организаций, использовавших Интернет, составил 85%, в то время как в России - 94%. Отстает от России Румыния (79%) и другие страны такие как Казахстан (60%), Киргизия (46%).

Как было показано ранее, Интернет-технологии развиваются динамично, как в России, так и в целом мире. Однако масштабы распространения в России все же отстают от мировых. В лидирующих странах ЕС доступ к Интернету составляет практически 100%, в то время как в России данный показатель ниже.

По распространению широкополосного доступа Россия уступает развитым странам весьма значительно. Например, в России доля организаций предпринимательского сектора, использовавших широкополосной доступ к Интернету, в 2010 году составила 65%, в то время как в республике Корее этот показатель составил 99%, Японии - 80%, в странах ЕС - 85%.

Как было отмечено, треть российский организаций имеет веб-сайт среди предпринимательского сектора. Мировая тенденция здесь такая же, как и по использованию Интернета организациями предпринимательского сектора, а именно значительное отставание российского уровня от мирового. В Швеции, Японии 86-90%: организаций имеют собственный веб-сайт. В России удельный вес организаций предпринимательского сектора, имеющих веб-сайт, составила 35,3% в 2010 году. Примерно на таком же уровне распространения веб-сайтов находится Болгария (37%) и Румыния (35%).

В последнее время все большую значимость приобретает электронная торговля. Оживление электронной торговли началось с 2010 года, когда доля организаций предпринимательского сектора, использующих Интернет при продажи товаров, увеличилась до 15%, при закупке же - до 23%. Здесь тенденция сопоставима со странами ЕС. В странах ЕС доля организаций, использовавших Интернет, для получения заказов составила 13% в среднем, для размещения заказов - 27%. Однако электронные продажи в России не так распространены, как в странах ЕС: уровень европейских онлайн-продаж превышает российский практически в 2 раза (14% и 7% соответственно).

Рис. 12. Организации, использовавшие Интернет для закупки товаров (%), 2010 год

На данном графике показано, что в контексте удельного веса организаций, использовавших Интернет для закупки товаров в 2010 году, Россия не отстает от большинства стран. Так, наиболее высокий удельный вес организаций, использовавших Интернет для закупки товаров, отмечен в Канаде (65%). Россия же находится примерно на такой же позиции, как Литва (26% организаций использовали Интернет для закупки товаров) и Португалия (здесь соответствующий показатель составил 22%). В России же, как было отмечено, 23% организаций использовали Интернет для закупки товаров.

Рис. 13. Внутренние затраты на исследования и разработки (% к ВВП), 2011 год

По абсолютному уровню затраты на научные разработки находятся примерно в России на таком же уровне как в европейских странах, однако при расчете затрат, как доли от ВВП, Россия заметно уступает странам ЕС. На графике видно, что затраты на исследования и разработки для России составил 1,1% от ВВП в 2011 году, в то время как в Швеции - 3,4%, в США - 2,9%. Опережает Россия разве что такие страны как Украина (здесь показатель составил 0,9%), Польшу (0,7% от ВВП).

Расходы на научные разработки и исследования в России значительно отстают от лидеров (США - 2,9% ВВП, Китая - 1,8% ВВП, Республики Корея - 3,74% ВВП, Японии - 3,4% ВВП).

Результативность научных исследований в России и степень их мирового признания также оставляет желать лучшего. По данным WEB of Science (Essential Science Indicators) по общему числу публикаций Россия занимает 14-е место, по общему числу ссылок - 23-е место.

Финансирование науки увеличивается, однако этого недостаточно: происходит процесс старения научно-инженерных кадров в виду недостаточного притока молодых ученых. Так, средний возраст исследователя составил 48 лет в 2011 году. В результате в России сектор высшего образования составляет 9% от внутренних затрат на исследования и разработки, тогда как в США - 13,5%, Германии - 18%, Франции - 21,3%.

2.3 Обзор современного прогноза развития отрасли ИКТ

Сектор ИКТ является одним из приоритетных направлений развития и модернизации общества. Поэтому инвестиции в отрасль ИКТ способствуют стратегическому и долгосрочному улучшению положения страны на мировой арене.

Россия является динамично развивающимся игроком по развитию ИКТ в рамках мирового уровня, темпы роста рынка ИКТ зачастую превышают мировой уровень. Однако в тоже время страна пока далека от звания крупного участника глобального рынка ИКТ и пока еще не входит даже в 20-ку крупнейших его субъектов.

В соответствии с прогнозом долгосрочного социально-экономического развития России на период до 2030 года ключевыми вызовами для России в области ИКТ являются [14]:

1. ускорение темпов развития отрасли;

2. усиление конкурентной борьбы;

3. изменение социально-демографических условий;

4. повышение эффективности государственного участия в развитии отрасли ИКТ;

5. повышение привлекательности сектора для внешних инвестиций.

При этом необходимо комплексное развитие и внедрение ИКТ во все отрасли экономики. Пока что нет значимых заделов в таких отраслях как энергетика, геномная медицина, сельское хозяйство.

Выделяют 3 варианта развития сектора ИКТ в России.

1. Вариант инерционного импортоориентированного технологического развития.

Данный вариант развития является консервативным, характеризуется ослаблением инновационной системы, недостаточностью отечественных разработок сфере инноваций и ИКТ, использованием зарубежных технологий.

При этом государственные расходы на исследования и разработки останутся практически на прежнем уровне от ВВП (1-1,5% от ВВП). Доля частных расходов также не позволит стране вырваться в мировые лидеры: к 2030 году она не достигнет даже 40%. Для примера в Китае доля негосударственного сектора составляет более 80%.

Таким образом, при данном сценарии показатели Российского сектора ИКТ только ухудшатся по сравнению с мировым уровнем и уровнем стран ЕС в частности. Поэтому необходимо создать системы мер, которая не позволит стране идти по такому сценарию.

2. Вариант догоняющего развития и локальной технологической конкурентноспособности

Данный вариант соответствует инновационному сценарию. Здесь главное отличие от предыдущего сценария состоит в том, что будут использоваться не только зарубежные технологии, но также и будет осуществляться локальное внедрение отечественных разработок.

Внутренние затраты на исследования и разработки увеличатся до 2,5% к 2030 году, доля частных расходов превысит 35% к 2030 году.

Среди положительных сторон такого сценария развития можно выделить то, что будут использоваться отработанные технологии, что уменьшит инновационные риски. Среди минусов отметим тот факт, что при этом будет существовать жесткая необходимость конкурировать с производителями аналогичной продукции. К тому же инвестиционный климат требует улучшений.

Данный сценарий может привести к зависимости страны от импорта технологий, а, значит, ослаблению собственной технологической базы страны, что усиливает внешние риски.

3. Вариант лидерства в ведущих научно-технических секторах и фундаментальных исследованиях.

Этот вариант соответствует форсированному сценарию. Главная особенность его состоит в том, что необходима модернизация сектора НИОКР, повышение эффективности его работы, улучшение позиций России на мировом рынке высокотехнологичной продукции.

Однако стоит отметить, что данный сценарий является более затратным по сравнению с другими 2-мя. Он предполагает увеличение государственного финансирования научных исследований и разработок, поиск новых ресурсов для инновационной деятельности в сфере ИКТ. Таким образом, по данному сценарию внутренние затраты возрастут к 2020 году до 2% ВВП, а к 2030 году - до 3% ВВП, при этом доля частных коммерческих расходов составит около 30% к 2030 году.

Большинство представителей сектора ИКТ отмечают, что в России нет правовых норм, нет комплексной государственной политики в сфере деятельности ИКТ. К тому же существует дефицит высококвалифицированных специалистов в области ИКТ. По мнению Натальи Тихомировой, ректора Московского государственного университета экономики, статистики и информатики, уменьшить дефицит работников может только сотрудничество бизнеса и вузов. Несовершенства налоговой базы, валютно-таможенного регулирования, административного контроля тормозят развитие ИКТ в России. Еще один недостаток состоит в слабом развитии регионов, которые значительно отстают от федерального центра.

Мировой опыт показывает необходимость развития технологий и их повсеместного использования. Но традиционное российское мировоззрение не всегда готово принять кардинальные изменения. Так, новые технологии в образовании связаны прежде всего с дистанционным обучением, с изменением стандартов и требований, предъявляемых как к преподавателям, так и к школьникам и их родителям. Для нашей страны это важно, так как школы и институты являются серьезной базой для развития информационных технологий. Это необходимо для повышения доступности образовательных услуг, улучшения их качества, что в дальнейшем будет определять место России.

Выводы по второй главе.

Во второй главе была проанализирована текущая ситуация российского рынка информационных услуг, были выявлены слабые и сильные стороны страны. В целом России еще предстоит проделать большую работу, чтобы достичь показателей стран-лидеров. Использование ИКТ населением уже выходит на уровень европейских стран по некоторым показателям (использование мобильной связи, Интернета), однако использование ИКТ государством и бизнесом пока еще находится на уровень ниже.

В первую очередь среди возможных мер по развитию ИКТ в стране стоит обратить внимание на стимулирование бизнеса по использованию ИКТ, развитие регионов, а именно уменьшение дифференциации между Центральной частью страны и остальными федеральными округами. В настоящее время ведется активная государственная политика, как по поддержке предпринимательского сектора, так и по развитию отстающих регионов, но это является недостаточным. Необходимо время для перестроения, государственное финансирование и эффективные шаги по улучшению позиций страны, учитывающие все ее особенности.



Третья глава. Исследование взаимосвязи основных показателей информационно-телекоммуникационной деятельности

В современных исследованиях идут дискуссии на тему влияния информационно-коммуникационных технологий на экономический рост страны. Также достаточно много исследований касается причин использования информационных технологий и последствий их применения. Чтобы понять, отчего зависит использование информационных услуг, необходимо провести не только описательный анализ динамики основных информационно-коммуникационных технологий, а также изучить связи между показателями, влияющими на информационные услуги.

3.1 Предварительный анализ данных, характеризующих использование информационно-коммуникационных технологий

Для анализа были взяты данные из статистических сборников Федеральной службы государственной статистики (Росстат), а также данные статистического сборника Национального Исследовательского Университета Высшей Школы экономики «Информационное общество: тенденции развития» за 2009 и 2011 года. Данные представлены в виде ранжированных по субъектам РФ показателям, характеризующим информационно-телекоммуникационную деятельность организаций, по 78 субъектам РФ. Для анализа я взяла 21 основной показатель.

Структура показателей была представлена в первой главе. Кратко охарактеризуем каждый из показателей.



Таблица 2.Структура используемых показателей ИКТ.

На основании показателей использования ИКТ, мною был составлен рейтинг по информационно-коммуникационной активности федеральных округов:

- Центральный федеральный округ;

- Приволжский федеральный округ;

- Сибирский федеральный округ;

- Северо-Западный федеральный округ;

- Уральский федеральный округ;

- Южный федеральный округ;

- Дальневосточный федеральный округ;

- Северо-Кавказский федеральный округ.

При этом отметим, что различие между лидирующими округами и отстающими глобальное.

Выявление аномальных наблюдений.

Для того, чтобы избежать аномальных наблюдений, были построены ящичковые диаграммы.

Рис. 14. Ящичковая диаграмма для показателя, характеризующего число организаций, выполнявших научные исследования и разработки, единиц.

Здесь мы видим наличие аномальных наблюдений, которые рекомендуется исключить из анализа. Это Москва, Санкт-Петербург, Московская область, Республика Татарстан.

Построим ящичковую диаграмму для другого показателя.

Рис. 15. Ящичковая диаграмма для показателя, характеризующего число организаций, проводивших обучение специалистов и пользователей ИКТ.

Здесь аномальных наблюдений не выявлено. Аналогичная работа была проделана со всеми показателями. Поэтому можно проводить регрессионный анализ.

Проверка на нормальный закон распределения.

Также необходимо проверить данные на подчинение нормальному закону распределения с помощью критерия Пирсона. Этот критерий состоит в проверке нулевой гипотезы о том, что распределение подчиняется нормальному закону. Альтернативная гипотеза состоит в том, что распределение не подчиняется нормальному закону. И если наблюдаемое, рассчитанное значение меньше критического, то нулевая гипотеза не отвергается.

Проверим гипотезу о подчинении нормальному закону распределения. В качестве результирующего признака в дальнейшем в работе будет использован объем отгруженной продукции, выполненных услуг и работ. Проанализировав распределение данного показателя и, сравнив с нормальным законом распределения, становится ясно, что данные не подчиняются нормальному закону распределения. К тому же подобного рода выводы можно сделать на основании среднего значения, эксцесса и асимметрии. На основании графического представления данных, можно прийти к выводу, что построение линейной модели невозможно. Степенная модель регрессии будет, вероятно, лучше описывать исходный набор данных.

3.2 Исследование взаимосвязи показателей, характеризующих информационно-коммуникационную деятельность

Корреляционный анализ - метод анализа данных, который позволяет обнаружить зависимость между двумя и более показателями. Для определения степени зависимости переменных используют коэффициент корреляции, являющийся линейным и рассчитываемый по следующей формуле:

, где , а .

В корреляционном анализе используются выборочные коэффициенты, которые необходимо проверить на значимость. То есть необходимо проверить значимость коэффициента корреляции, то есть проверить нулевую гипотезу о том, что коэффициент корреляции не значим, то естьна уровне значимости б.

Существует два способа проверки значимости генерального коэффициента корреляции.

· с помощью таблицы Фишера - Иейтса.

· с помощью распределения Стьюдента.

Первый метод состоит в следующем: по таблице Фишера - Иейтса для уровня значимости б и числа степеней свободы n - 2 находится критическое значение . Затем сравниваются наблюдаемое значение коэффициента корреляции (выборочного) с полученным критическим. Нулевая гипотеза отвергается и генеральный коэффициент корреляции считается значимым, если наблюдаемое значение по абсолютной величине оказывается больше критического, то есть если . В противном случае гипотеза о том, что коэффициент незначим, не отвергается, и генеральный коэффициент корреляции считается незначимым.

Второй метод основывается на расчете статистики

,

которая при истинности гипотезы имеет t - распределение с n-2 степенями свободы. Гипотеза отвергается и генеральный коэффициент корреляции считается значимым, если

,

где определяется по таблице t -распределения при уровне значимости б и числе степеней свободы n - 2.

Вернемся к анализу показателей. С полной таблицей можно ознакомиться в приложении к работе (Таблица 5. Корреляционный анализ). Все коэффициенты корреляции, отмеченные в данной работе, значимы на уровне 5%.

Отметим сильную, положительную взаимосвязь между числом организаций, проводящих обучение специалистов и пользователей ИКТ, и отгруженной продукцией собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами. Коэффициент корреляции равен 0,808. Таким образом, обучение кадров должно быть важной задачей при развитии информационных технологий. Также достаточно высокие коэффициенты между числом организаций, проводивших обучение специалистов и пользователей ИКТ, и числом организаций, использовавших ИКТ (0,932), а также числом организаций, использовавших ИКТ по подвидам ИКТ (интернет, веб-сайты, глобальные информационные сети, CRM, ERP, SCM-системы).

Умеренная корреляция между числом созданных и используемых технологий и отгруженной продукцией собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (0,609 и 0,602 соответственно). Между числом созданных и использованных технологий и числом организаций, использовавших информационно-коммуникационные технологии, также умеренная, положительная, коэффициент корреляции равен 0,618.

Еще одна умеренная, положительная взаимосвязь наблюдается между затратами на информационные технологии и числом организаций, использовавших ИКТ-технологии. Коэффициент корреляции составил 0,6.

Также отметим наличие взаимосвязи между числом организаций, использовавших ИКТ, а также ИКТ по видам, отгруженной продукцией собственного производства, выполненными работами и услугами собственными силами. Здесь важно именно наличие положительной умеренной взаимосвязи, коэффициенты корреляции варьируются от 0,5 до 0,7.

Помимо этого тесная, положительная взаимосвязь между числом работников и специалистов сектора ИКТ-технологий и отгруженной продукцией, выполненными работами и услугами собственными силами.

При формировании политики государства по эффективному использованию ИКТ-технологий должны учитываться эти взаимосвязи. Они позволяют выработать политику, направленную на использование и создание новых технологий организациями, на увеличение отечественного экспорта технологий, подъем патентной активности в России. Анализ корреляционной зависимости к тому же позволяет в дальнейшем строить эффективные модели и прогнозировать ситуацию в сфере ИКТ.

3.3 Исследование причинно-следственной связи между показателями, характеризующими информационно-коммуникационную деятельность

Исследование причинно-следственной связи между показателями -- одна из основных задач общей теории статистики. После проведения корреляционного анализа необходимо описать математическую модель зависимости показателей. То есть необходимо построить уравнение регрессии, описывающее изменение коррелируемых величин и определяющее среднее значение результативного признака при каком-либо значении факторного. Для этого используем регрессионный анализ, который позволяет выявить факторы, оказывающие серьезное влияние на исследуемые показатели.

Выбор той или иной модели связан со свойствами изучаемых показателей и их взаимосвязями. В данном случае будет использоваться степенная модель. В общем виде она представлена следующим образом: , где n - количество исследуемых показателей.

Уравнения регрессии нелинейной модели могут быть преобразованы в линейные зависимости путем логарифмирования или путем замены переменной. Соответственно, в степенной модели необходимо прологарифмировать уравнение регрессии для упрощения дальнейших расчетов.

Для определения параметров a₀ и a₁ чаще всего используют метод наименьших квадратов (МНК). Смысл этого метода состоит в том, что теоретические значения результативного признака должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических значений, что можно представить в виде формулы: .

В действительности мы сталкиваемся с зависимостью не двух признаков, а нескольких, что осложняет построение модели, поэтому необходимо применить пошаговую регрессию (используем метод пошагового включения).

Суть этого метода состоит в постепенном включении параметров в модель, по одной, шаг за шагом. Первой переменной вводится та, коэффициент корреляции которой с результирующим признаком максимален, при этом зависимость может быть как прямой, так и обратной. Второй и последующей вводятся соответственно переменные с самой сильной корреляцией с результирующим признаком. При этом процедура введения переменных прекращается, когда уровень значимости превышает допустимое значение, то есть необходимо проверять с помощью F-статистики гипотезу о равенстве нулю при введении каждой новой переменной.

В ходе анализа будут проверены гипотезы о значимости коэффициентов. Будет уместно здесь описать гипотезы, которые будут проверяться, так как они аналогичны для всех рассматриваемых ниже случаях регрессии. Итак, при проверке гипотезы о значимости отдельных коэффициентов регрессии, предполагается: , то есть величина у не зависит от х, а альтернативная гипотеза . Если можно опровергнуть первоначальную гипотезу, то коэффициент регрессии значим. Здесь будет использована t-статистика (). Если , то нулевая гипотеза отвергается.

Гипотеза о значимости всей модели также будет проверена. Здесь проверяется нулевая гипотеза , используют критерий, основанный на статистике

,

критическое при этом

.

И если наблюдаемое значение больше критического, нулевая гипотеза отвергается, модель считается значимой.

В качестве результирующей была выбрана переменная - Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без НДС, акцизов и других аналогичных платежей) организациями промышленного производства и сферы услуг).

На первом шаге была включена в анализ переменная численность работников организаций, использовавших ИКТ (связь с результирующим признаком сильная, положительная, коэффициент корреляции 0,87).

Следующий шаг - включение численности работников списочного состава в секторе ИКТ, человек (коэффициент корреляции 0,828).

Третий шаг - включение в модель затрат на информационные и коммуникационные технологии (коэффициент корреляции составил 0,820).

На четвертом шаге была включена переменная - число организаций, проводивших обучение специалистов и пользователей ИКТ- всего (коэффициент корреляции с результирующим признаком 0,808).

Далее включение в модель факторов необходимо остановить, так как гипотеза о значимости включения факторов в модель отвергается при введении новых параметров.

Все коэффициенты значимы на уровне 10%, модель значима на уровне 5%. Статистика для модели F=340,321. Коэффициент детерминации составил 0,949, скорректированный коэффициент детерминации 0,946. Коэффициент детерминации достаточно высок, что говорит о том, что данная модель обладает неплохой объясняющей способностью, анализ стандартной ошибки отклонения говорит о том, что возможно не все факторы учтены в модели.

С подробными характеристиками модели можно ознакомиться в приложении к данной работе (Таблица 6-1. Итоговое регрессионное уравнение (2011). Сводка модели; Таблица 6-2. Итоговое регрессионное уравнение (2011). Дисперсионный анализ; Таблица 6-3. Итоговое регрессионное уравнение (2011). Коэффициенты регрессии).

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

(23,967) (2,786) (4,986) (1,782) (5,060)

Здесь х₁ - численность работников организаций, использовавших ИКТ - всего, х₂ численность работников списочного состава в секторе ИКТ, человек, х₃ - затраты на информационные и коммуникационные технологии - всего, х₄ - число организаций, проводивших обучение специалистов и пользователей ИКТ- всего.

Проверим остатки на нормальное распределение графически.

Рис. 16. P-P-график для регрессионной модели.

Рис. 17. Гистограмма остатков для регрессионной модели.

Графическое решение показывает, что остатки распределены нормально.

Критерии для нормального распределения - степень, в которой участок для фактических значений совпадает с линией ожидаемых значений. В данном случае график остатков соответствует ожидаемым значениям достаточно хорошо, что показывает, что остатки распределены нормально.

Коэффициенты регрессии здесь являются коэффициентами эластичности.

При изменении на 1% численности работников организаций, использовавших ИКТ, объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (без НДС, акцизов и других аналогичных платежей) организациями промышленного производства и сферы услуг) увеличивается на 0,149%. При увеличении численности работников списочного состава в секторе ИКТ на 1%, объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами увеличится на 0,359%. При увеличении затрат на информационные и коммуникационные технологии на 1%, объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами увеличится на 0,043%. И, наконец, при увеличении числа организаций, проводивших обучение специалистов и пользователей ИКТ на 1%, объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на 0,442%.

Положительный знак при показателе, характеризующем затраты на информационные и коммуникационные технологии показывает, что российская наука постепенно отходит от преимущественно фундаментальной направленности, где ключевым звеном являлись будущие знания, переходит к развитию практической составляющей.

Однако в России слабо развит корпоративный сектор, страна является скорее потребителем технологических инноваций из-за рубежа, нежели сама поставляет технологии за рубеж. Поэтому в уравнении не представлены показатели, характеризующие активность организаций по использованию информационных и коммуникационных технологий.

Численность работников организаций, использовавших ИКТ и численность работников списочного состава в секторе ИКТ - ключевые факторы для страны, которые влияют на систему информационных и коммуникационных технологий в России.

Помимо этого положительное влияние имеет количество компаний, проводивших обучение специалистов и пользователей ИКТ, поэтому государственную политику по эффективному использованию информационных и коммуникационных технологий необходимо в дальнейшем регулировать с учетом этого фактора.

Построим аналогичную модель за 2009 год. Основные характеристики модели представлены в Приложении (Таблица 7-1. Итоговое регрессионное уравнение (2009). Сводка модели; Таблица 7-2. Итоговое регрессионное уравнение (2009). Дисперсионный анализ; Таблица 7-3. Итоговое регрессионное уравнение (2009). Коэффициенты регрессии).

Нет смысла описывать подробно метод включения переменных, поэтому перейдем к уравнению модели.

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

(3,904) (3,955) (2,523) (2,989) (2,571) (2,206)

Коэффициенты регрессионного уравнения значимы на уровне 5%, модель также значима на уровне 5%, поэтому можно делать выводы из регрессионного уравнения. Суммарная характеристика модели представлена в Приложении к работе.

Здесь х₁ - затраты на информационные и коммуникационные технологии - всего; х₂ - число организаций, имевших CRM, ERP, SCM системы, х₃ - численность работников организаций, использовавших ИКТ - всего; х₄ - количество ПК в организациях; х₅ - число организаций, осуществлявших продажу по заказам, полученным по глобальным информационным сетям - всего.

Статистика для модели F=185,55. Коэффициент детерминации составил 0,928, скорректированный коэффициент детерминации 0,923. Коэффициент детерминации достаточно высок, что говорит о том, что данная модель обладает неплохой объясняющей способностью, анализ стандартной ошибки отклонения говорит о том, что возможно не все факторы учтены в модели.

Проверим остатки на нормальное распределение графически.

Рис. 18. P-P-график для остатков регрессионной модели

Рис. 19. Гистограмма остатков для регрессионной модели

Остатки подчиняются нормальному закону распределения.

...