Цифровая экономика в условиях четвертой промышленной революции: возможности и ограничения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Институт экономики промышленности НАН Украины

Цифровая экономика в условиях четвертой промышленной революции: возможности и ограничения

В.П. Вишневский

Цифровая экономика растет в мире быстрыми темпами. Это объективно обусловлено ускоренным развитием и широким применением цифровых технологий, основанных на представлении данных в виде последовательности дискретных значений. В результате объемы накапливаемой в мире информации увеличиваются по экспоненте и уже достигли масштабов эксабайтов (1018 байтов) [Hu et al., 2014, р. 655].

Все это является одним из последствий цифровой революции, которая, как считается, началась в 50-70-е гг. XX в. в связи с изобретением и широким использованием транзисторов, электронных вычислительных машин и Интернета1, хотя корректней было бы утверждать, что она стартовала в 2000-е гг., когда объемы накапливаемой цифровой информации превысили объемы аналоговой и стали расти опережающими темпами2.

В принципе, ответ на вопрос о том, когда именно начинается отсчет цифровой революции, не столь значим. Важно иное, а именно: объемы цифровой информации, как следствие ускоренного развития и распространения цифровых технологий, растут намного быстрее, чем реальный сектор, что создает объективные предпосылки для ускоренного развития цифровой экономики и повышенного внимания к ней со стороны деловых кругов и правительств.

С одной стороны, это свидетельствует о том, что повышается информационная емкость материального производства. И это действительно так. Однако, с другой стороны, возникает вопрос: а не «хайповый» ли этот рост? В том смысле, что виртуальный мир отрывается от реального, в то время как именно реальный мир, в конечном счете, решает, кто (какая страна или группа стран) находится в лидерах, а кто отстает, кто в состоянии обеспечить населению стабильно высокий уровень жизни, а государству -- безопасность (продовольственную, экономическую, экологическую, военную и др.), а кто -- нет. Можно хорошо зарабатывать, например, на игре «Мир танков», наращивая ВВП, но это вряд ли поможет, если стране угрожают танки реальные (хотя и они без современного цифрового управления тоже теряют свое значение). Очевидно, что требуется и то и другое, и «цифра» и «железо» в комплексе -- с помощью цифровых технологий придумывать, конструировать, производить и обслуживать машины и оборудование, повышая уровень общей производительности.

В связи с вышеуказанным цель данной статьи -- выявление взаимосвязей цифровой экономики и промышленности в условиях четвертой промышленной революции и обоснование необходимости их совместного развития для решения задач ускорения экономического роста.

Структура статьи построена следующим образом. В первой части исследованы концептуальные аспекты связи цифровой экономики и промышленности, в том числе в контексте гипотезы жизненного цикла технологий. Во второй -- выполнен эмпирический анализ этой связи, который опирается на статистические данные, характеризующие развитие 74 стран мира за 2014-2016 гг. В третьей части рассмотрены возможности и ограничения развития цифровой экономики на примере цифровизации налоговой системы РФ, которая в целом проходит успешно, но тем не менее создает некоторые проблемы для экономического развития. Завершает работу краткое заключение, в котором изложены основные концептуальные положения, опирающиеся на результаты выполненного исследования.

Связь цифровой экономики с промышленностью: концептуальный аспект

В связи с быстрым развитием цифровой экономики в последние годы появилась масса исследований, посвященных оценкам ее размеров и перспектив. Это анализ, проведенный МВФ [IMF staff, 2018], ОЭСР [OECD, 2017], Accenture [Knickrehm, Яerthon, Daugherty, 2016] и т. д., в том числе и в отношении России -- от The Boston Consulting Group [Банке и др., 2017] и McKinsey&Company [Аптекман и др., 2017]. Представленные оценки значительно разнятся, потому что сама цифровая экономика имеет различное понимание -- в узком и широком смысле [IMF staff, 2018, p. 7].

В узком смысле цифровая экономика -- это валовая добавленная стоимость, созданная в секторе информационно-коммуникационных технологий (ИКТ): в подсекторах оказания информационно-коммуникационных услуг и производства соответствующих товаров (электронных устройств, элементов дата-центров, электронных сетей и др.). В широком смысле -- это валовая добавленная стоимость, созданная во всех секторах экономики с помощью ИКТ.

В узком смысле цифровую экономику оценивают, например, специалисты ОЭСР, которые подсчитали, что в странах -- членах этой организации стоимость, добавленная сектором ИКТ в процентах от общей добавленной стоимости в текущих ценах, колеблется в основном в интервале 3-7 % (около 3 % -- в Турции и Мексике, около 7 % -- в Швеции, Финляндии, и только в самой развитой в «цифровом» отношении Корее -- более 10 %) [OECD, 2017, p. 117]. Такой же подход предпочитает использовать МВФ [IMF staff, 2018, p. 7]. В широком смысле она характеризуется, например, cпециалиcтамиAccenture [Knickrehm et al., 2016] как доля общего экономического выпуска во всех секторах, полученного от потребления исходных цифровых ресурсов: цифровых навыков, цифрового оборудования и промежуточных цифровых товаров и услуг, используемых в производстве добавленной стоимости. При таком расширенном подходе цифровая экономика оценивается в размере более 1/5 мирового ВВП (т. е. приблизительно в 4 раза больше, чем в рамках узкого подхода).

В связи с такими расхождениями возникают и разные оценки влияния цифровой экономики на экономический рост. Простой расчет показывает, что увеличение цифровой экономики на 10 % может соответствовать десятым долям процента ВВП или же величинам, намного более существенным. Тем более что нет полной ясности в отношении корректного измерения этого влияния.

На эту проблему еще в 1987 г. обратил внимание Р. Солоу. В небольшой заметке в газете New York Times он писал: «Вы можете видеть компьютерный век везде, кроме статистики производительности» [SoIow, 1987]. Естественно, что такой скепсис нобелевского лауреата в отношении нового компьютерного мира вызвал широкую реакцию и обсуждение в кругах специалистов [Платонов, 2007]. Его итоги вкратце можно подвести так: влияние на производительность все-таки есть, но не такое большое и не такое очевидное, как можно было бы предположить априори [Harkushenko, Knjazev, 2019, р. 18-19].

С этим можно не согласиться, ведь цифровая экономика имеет самостоятельное значение. Она генерирует информационные продукты, которые являются отдельными объектами распределения, обмена и потребления [Клейнер, 2017, с. 13], и развивается по особым экономическим законам: снижающихся (а не растущих) предельных издержек на производство информационных продуктов, возрастающей (а не падающей) полезности для потребителей сетевых благ и др. [Красильников, 2007; 2009; Стрелец, 2009].

Тем не менее, преимущественно цифровой путь, по-видимому, не самый лучший вариант развития. Ведущие экономики мира создали крупнейшие цифровые корпорации-гиганты (так, Google, Microsoft, Amazon, Facebook и другие входят в число самых дорогих брендов мира3), эти страны уже располагают Большими объемами цифровой экономики, что, однако, не очень помогает им в соревновании с быстрорастущими новыми индустриальными странами, которые постепенно выходят вперед по глобальному индексу силы (global powerindex) [National Intelligence Council, 2012], который показывает, кто будет определять пути развития мира в XXI в.

Чтобы избежать такого сценария или по крайней мере смягчить последствия его реализации, развитые страны вынуждены заниматься восстановлением своей промышленности. Например, в США в 2018 г. темпы возврата ранее выведенных за рубеж производственных мощностей достигли наиболее высокого уровня за весь период наблюдений (с 2007 г.), благодаря чему в обрабатывающей промышленности тенденция к сокращению рабочих мест была переломлена и теперь в этой отрасли численность занятых растет [Moser, 2019].

Причины, определяющие особое значение промышленности для решения стратегических задач развития, хорошо известны, но на волне эйфории построения постиндустриального общества на них не обращали внимания, поскольку экономики ведущих развитых стран до некоторого времени росли и без того хорошо. Вкратце они таковы.

Во-первых, современная промышленность является генератором научно-технического прогресса и инноваций в экономике. Так, в ЕС на долю промышленности, которая производит около16 % ВВП, приходится 64 % расходов на НИОКР и почти 50 % -- на инновации [European Commission, 2018, p. 13]. Инновационная активность крупных промышленных предприятий примерно вдвое больше активности крупных предприятий в других секторах экономики [Institut der deutschen..., 2013, s. 11].

Во-вторых, она выступает в качестве незаменимого драйвера экономического роста. Спрос со стороны промышленности поддерживает бизнес-услуги и другие непромышленные сферы деятельности, повышает потребность в высококвалифицированной рабочей силе и способствует развитию рынков труда в других секторах национальной экономики. Например, в ЕС каждое новое рабочее место в обрабатывающей промышленности создает от 0,5 до 2 рабочих мест в других отраслях [European Commission, 2018, р. 13].

В-третьих, промышленность является важным фактором глобальной конкурентоспособности национальных экономик. В ЕС она обеспечивает более 80 % экспорта товаров [European Commission, 2018, р. 13] и почти 60 % общих объемов экспорта (включая экспорт услуг) [Institut der deutschen..., 2013, s. 11].

В-четвертых, промышленность, в том числе в связи с распространением промышленного интернета вещей, является главным генератором Больших данных в цифровой экономике [Baily, Manyika, 2013] и одновременно -- одним из крупнейших их потребителей [McKinsey Global Institute, 2016, р. 2-3]. Благодаря этому новому ресурсу предприниматели во всех отраслях экономики получили возможность глубоко погружаться в историю хозяйственных процессов, выявлять новые закономерности и взаимосвязи между отдельными их элементами и входящей информацией, а затем оптимизировать факторы, оказывающие наибольшее влияние на производительность и конечные результаты деятельности.

Для стран, претендующих на достойное место во вновь формирующейся системе мировой экономики, в настоящее время важно не просто контролировать обрабатывающую промышленность где-нибудь в мире, а физически возвращать ее на свою территорию (reshoring, back-shoring) или в места, приближенные к ней (nearshoring) [Miebach Consulting, 2017; Kaivo-OJa, Knudsen, Lauraeus, 2018]. Это объясняется тем, что размещение современного «умного» производства определяется уже мотивами не только экономии издержек (использование преимуществ мест с дешевой рабочей силой, которые в связи с роботизацией частично утрачивают свое значение), но и создания стоимости (важность наращивания инновационного потенциала, лучшее удовлетворение запросов клиентов на большее разнообразие и индивидуализацию продуктов и др.) [Fratocchi et al., 2016].

Еще одна очень важная причина таких трансформаций -- необходимость учета фактора геополитического риска: многие глобальные цепочки поставок и создания стоимости сейчас распадаются в связи с эскалацией торговых, технологических и валютных конфликтов, прежде всего между двумя крупнейшими мировыми игроками -- США и Китаем. Глобализованный мир на глазах распадается на относительно обособленные технологические зоны влияния ведущих стран (групп стран), в пределах которых предприятия пытаются оградить себя от политически мотивированных технологических запретов, тарифов, экономических санкций и др. Как отмечают специалисты, даже в случае, если конфликты будут прекращены, уже принятые в качестве меры предосторожности решения по перемещению производственных мощностей вряд ли будут отменены [Rudd, 2019].

Все это в комплексе придает особое значение современной промышленности, известной как Индустрия 4.0, являющейся продуктом новой -- уже четвертой -- промышленной революции, которая базируется на революции цифровой и характеризуется слиянием инновационных технологий, размывающих линии между физическими, цифровыми и биологические сферами [Шваб, 2016, с. 11-12]. Причем она важна не только для развитых, но и для тех развивающихся стран, которые стремятся решить свои многочисленные проблемы, «поймав» новую волну технологических инноваций. В этой связи специалисты в области промышленной политики правильно предупреждают об опасностях преждевременной деиндустриализации, когда в развивающихся странах (в том числе и в Бывших союзных республиках) обрабатывающая промышленность замещается низкопроизводительной сферой услуг, а не высокотехнологичными сервисными секторами экономики, как это Было в развитых странах [Rodrik, 2015].

Однако проблема состоит даже не в соотношении индустриализации, деиндустриализации и постиндустриализации. Действительно важной является смена мировоззренческого гештальта как результат изменения объективных свойств самой действительности. Формируемый сейчас новый социум -- это общество уже не индустриальное (производство товаров), но и не постиндустриальное (оказание услуг). Оно качественно иное -- киберфизическое, а его гибридные продукты «... не являются ни товарами, ни услугами исключительно» [Smit et al., 2016, р. 20]. Киберфизические технологии и искусственный интеллект дают возможность сделать его «умным» и строить на этой основе новый смарт-социум, который японцы, стремящиеся всех опередить, уже назвали Обществом 5.0 [Government of Japan, 2015].

В этом смысле известная дихотомия «индустриальный -- постиндустриальный» теряет свой смысл. В новом смарт-обществе и смарт-производстве «железо» и «цифра» органично дополняют друг друга и совместно развиваются, коэволюционируют. Но пределы возможностей и ограничения этой коэволюции все же в большей степени определяются развитием «железа», а не «цифры» как таковой. Чтобы пояснить эту мысль, обратимся к концепции жизненного цикла технологий, в рамках которой зависимость между затратами на создание и продвижение новых производственных технологий (х) и получаемыми результатами (у) описывается S-образными (логистическими) технологическими кривыми (рис. 1).

Рис. 1. Жизненный цикл технологий в контексте цифровой экономики

Примечание: К -- цифровой капитал; К/ -- физический капитал; V -- добавленная стоимость

Экономический смысл этих кривых заключается в том, что сперва, когда новая технология только начинает свой жизненный путь, усилия по ее развитию, как правило, приносят скромные результаты, поскольку создание и настройка новых производственных процессов, методов и инструментов требуют времени и денег. Но потом, как результат этих усилий, новая технология раскрывает свой потенциал (если только воплощенные в ней идеи оказались правильными, а не ошибочными) и приносит растущую отдачу, в том числе за счет использования возможностей ИКТ. Наконец на стадии зрелости дальнейшие вложения в совершенствование технологий уже дают только незначительный прирост результатов с точки зрения их физической производительности [Фостер, 1987, с. 34]. Это свидетельствует о том, что потенциал данных инженерно-конструкторских решений в основном исчерпан и его уже нельзя нарастить с помощью только цифровых ухищрений. Иными словами, если использовать старое «железо», то никакой, даже самый лучший, софт и основанные на нем методы управления не смогут повысить общую производительность системы выше определенного уровня. Поэтому для решения этой задачи требуются поиск новых инженерно-конструкторских решений и переход на новые технологические кривые (например, с технологий 3.0, применяемых в Индустрии 3.0, -- на технологии 4.0, применяемые в Индустрии 4.0, как это показано на рис. 1).

В связи с тем, что в Индустрии 4.0 развитие производственных технологий тесно связано с развитием технологий цифровых, на рис. 1 затраты описаны через изменение структуры капитала -- удельного веса цифрового капитала К в его общей величине (сумме капиталов цифрового и физического), так что более современным производственным технологиям соответствует Больший удельный вес КД Это в целом совпадает с современной практикой. В Германии, например, которая является одним из лидеров Индустрии 4.0, рост промышленного выпуска и производительности труда обеспечивается главным образом за счет фактора программного обеспечения [Мадых, Охтень, 2018, с. 28-32]. Во многих развитых странах именно цифровой (а не физический) капитал, и особенно его нематериальная часть, демонстрирует опережающие темпы роста: если в среднем в мире цифровые инвестиции в нематериальные активы составляют около 1/2 вложений в цифровые материальные активы, то в Израиле, Японии, Швеции, Великобритании и США -- около 2/3 [БидЫп, Мапу1ка, 2013].

Как отмечалось, наибольшую финансовую отдачу производственные технологии обычно приносят на этапе физической зрелости, когда они хорошо отработаны. Поэтому такие зрелые технологии выгодно экспортировать (область трансферта технологий на рис. 1). При этом те страны, которые их покупают, адаптируют и внедряют с целью повышения общего уровня национальной экономики, всегда будут отставать от стран -- технологических лидеров, имеющих возможность использовать потоки денег от эксплуатации и продаж зрелых технологий для инвестиций в новые поколения инженерно-конструкторских решений, потенциально способных привести к гораздо большей отдаче, чем технологии предыдущих поколений. Иными словами, в терминах рис. 1, изначальные потери от перехода на технологии 4.0 (Ду3-4) могут быть с лихвой компенсированы ростом их физической производительности и финансовых результатов (Ду4 > Ду3). Кроме того, как показано на рис. 1, угол наклона средней части S-образной кривой технологий 3.0 меньше, чем угол наклона средней части S-образной кривой технологий 4.0. Это можно интерпретировать так, что в странах с неодинаковым техническим уровнем производства может наблюдаться и разная отдача от развития цифровых технологий и цифровой экономики в целом. То, насколько все это соответствует действительности, показывает дальнейший анализ.

Связь цифровой экономики с промышленностью: эмпирический аспект

Для эмпирического анализа были отобраны те страны мира, по которым имеется необходимая информация о развитии реального и цифрового секторов экономик (при этом из выборки были исключены небольшие государства, не являющиеся представительными для анализа). Исходные данные для расчетов приведены в табл. 1 В табл. 1 размеры цифровой экономики в расчете на душу населения в стране i (Di) определялись путем умножения среднедушевого ВПП (с учетом ППС) на размеры цифровой экономики в процентах к ВВП. Последний показатель есть не по всем странам мира, а только по странам -- членам ОЭСР [OECD, 2017]. Поэтому для определения (Di) в остальных странах была построена мультипликативная функция с использованием в качестве аргументов доступных показателей, имеющих влияние (как показал корреляционный анализ) на размеры цифровой экономики:

где E_i -- экспорт услуг ИКТ (в % от экспорта услуг) в стране i; M_i -- мобильные широкополосные подписки в расчете на 100 человек в стране i; F_i -- фиксированные широкополосные подписки в расчете на 100 человек в стране i; A_D -- масштабный коэффициент; a, b, c -- показатели степени.

Подбор параметров функции был выполнен по фактическим данным стран -- членов ОЭСР. Рассчитанные с помощью формулы цифры выделены в таблице курсивом. Понятно, что расчеты не дают таких точных результатов, как основанные на отчетных данных, но они позволяют в целом корректно оценивать порядок цифр и межстрановые соотношения. Например, для РФ была получено значение Dp® = 1136, что соответствует 4,7 % ВВП, что меньше, чем, например, в Швеции и Финляндии (по факту -- около 7 %), но больше, чем в Турции и Мексике (около 3 %)..

Регрессионный анализ, основанный на данных табл. 1 (после логарифмирования), показал, что на объемы ВВП по странам мира в расчете на душу населения (с учетом ППС) демонстрируют существенное влияние такие переменные, как валовое накопление основного капитала, среднемесячный заработок работников и размер цифровой экономики (R2 -- 0,92, F-критерий -- 272 при табличном значении 2,7).

Для оценки силы влияния цифровой экономики на ВВП часто используют математические модели, в которых, наряду с традиционными факторами производства (капиталом и трудом в той или иной форме), используется фактор информации (информатизации, компьютеризации) [Jorgenson, Ho, Stiroh, 2003; Мадых, Охтень, 2018]. Это может быть, например, трехфакторная мультипликативная функция:

где А0 -- масштабный коэффициент (общая факторная производительность); а, В, Г -- показатели степени.

Таблица 1. Некоторые показатели, характеризующие уровень экономического развития стран мира, 2014-2016 гг. (долл./чел.)

Рассчитано по: World Development Indicators (2019) Databank.worldbank.org. URL: https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=world-development-indicators Retrieved 9 November 2019 (дата обращения: 19.08.2019); International Labour Organization (2019) Data collection on wages and income. URL: https://www.ilo.org/travail/areasofwork/wages-and-income/WCMS_142568/lang--en/index.htm (дата обращения: 19.08.2019); OECD (2017) OECD Digital Economy Outlook 2017. URL: https://www.oecd.org/ internet/oecd-digital-economy-outlook-2017-9789264276284-en.htm (дата обращения: 19.08.2019).

Примечание: данные приведены в расчете на душу населения, с учетом паритета покупательной способности (ППС); курсивом выделены расчетные значения размеров цифровой экономики стран мира.

Расчет параметров этой функции с использованием стандартного инструментария MS Excel дал следующий ожидаемый результат:

Понятно, что тех в странах, где выше заработные платы и лучше развиты ИКТ, создается и большая добавленная стоимость. Перечисленные два фактора не являются главными, а наибольшее значение для поддержания и наращивания национального благосостояния имеют инвестиции в основной капитал а > |3, у.

Этот вывод можно конкретизировать, если разбить исходную выборку на группы стран (кластеры), отличающиеся по степени промышленного развития. Для этого были использованы признаки, представленные в табл. 1: 1) добавленная стоимость (ДС) в обрабатывающей промышленности; 2) высокотехнологичный экспорт (и тот и другой в расчете на душу населения с учетом ППС). Соответствующие данные были стандартизированы, а затем использованы для кластеризации методом К-средних, позволяющим минимизировать изменчивости внутри кластеров и максимизировать изменчивости между ними.

По итогам выполненного анализа Были сформированы три кластера стран: страны -- лидеры в сфере обрабатывающей промышленности (а), страны с хорошо развитой обрабатывающей промышленностью (В) и страны с менее развитой обрабатывающей промышленностью (С) (рис. 2).

Рис. 2. Кластеры стран мира по признакам степени развития обрабатывающей промышленности

Примечание: состав кластера А (6 стран): Ирландия, Швейцария, Нидерланды, Германия, Бельгия, Корея (республика); состав кластера В (25 стран): Норвегия, США, Австрия, Дания, Швеция, Канада, Финляндия, Великобритания, Франция, Япония, Новая Зеландия, Италия, Израиль, Испания, Чехия, Словения, Словацкая Республика, Литва, Эстония, Польша, Малайзия, Венгрия, Румыния, Таиланд, Китай; состав кластера С (43 страны): Гонконг (Китай), Австралия, Кипр, Португалия, Греция, Казахстан, Латвия, Российская Федерация, Турция, Чили, Хорватия, Уругвай, Маврикий, Аргентина, Болгария, Азербайджан, Мексика, Ботсвана, Коста-Рика, Бразилия, Сербия, Колумбия, Южная Африка, Перу, Монголия, Шри-Ланка, Босния и Герцеговина, Албания, Эквадор, Индонезия, Египет, Намибия, Грузия, Армения, Сальвадор, Украина, Гватемала, Филиппины, Индия, Вьетнам, Никарагуа, Молдова, Пакистан.

Кластер А -- наиболее развитые в промышленном отношении страны, генерирующие большие объемы высокотехнологичного экспорта, которые можно назвать странами -- лидерами Индустрии 4.0 (табл. 2).

Таблица 2. Некоторые экономические показатели, характеризующие кластеры А, B и C стран мира

Кластер В также характеризуется развитой обрабатывающей промышленностью и относительно большими размерами цифровой экономики.

Наконец кластер С объединяет наибольшее число стран, в которых обрабатывающая промышленность менее развита. Он разный по составу, поскольку в него входят как страны с высоким уровнем доходов по классификации Всемирного банка (например, Австралия, Португалия, Греция и др.), так и с доходами ниже среднего (например, Индия, Молдова, Украина, Вьетнам и др.).

Построение мультипликативных функций, аналогичных функции (2), для кластеров В и С6 показало, что при тех же значениях параметров а = 0,66 и В = 0,13, значения параметра у несколько разнятся: для кластера В у = 0,20, а для кластера С у = 0,17. Это можно объяснить тем, что в промышленно развитых странах влияние цифровой экономики на ВВП несколько выше, чем в странах с менее развитой обрабатывающей промышленностью. Однако вследствие Близости полученных значений однозначный вывод делать преждевременно, поскольку очевидно, что изменение состава кластеров, периода наблюдений и т. д. может существенно отразиться на итогах расчетов.

Но есть другой, более важный результат, а именно: размеры цифровой экономики хорошо коррелируют с валовым накоплением основного капитала -- коэффициент корреляции г для кластера А составляет 0,708 и для кластера В -- 0,710, что свидетельствует о высокой силе связи между переменными.

Это означает, что, во-первых, вновь вводимые основные фонды, как в более, так и в менее промышленно развитых странах, уже, как правило, хорошо «оцифрованы», т. е. включают цифровые материальные и нематериальные активы, и/или стимулируют развитие цифровой экономики в других (непромышленных) секторах хозяйства.

И, во-вторых, что еще более важно, развитие цифровой экономики в отрыве от реального сектора экономики -- занятие малоперспективное: например, для достижения более высокого уровня доходов в экономике страны, относящейся к кластеру С, мало развивать цифровую экономику саму по себе -- нужно одновременно наращивать вложения в основной капитал, повышая их до уровня более развитых стран.

Для этого необходимы намного более серьезные вложения (табл. 2) и решение комплекса взаимосвязанных задач: ускоренного развития национальной фундаментальной и прикладной науки, улучшения системы подготовки научных и инженерно-технических кадров, формирования благоприятного инновационного и инвестиционного климата для вложений в реальный сектор, проведения соответствующей монетарной и фискальной политики, развития механизмов трансформации сбережений в инвестиции, поддержания высококонкурентной среды, снижения трансакционных издержек, в том числе связанных с монополизмом и коррупцией и др. Указанные задачи выходят за пределы собственно цифровой экономики, но именно им следует уделить первоочередное внимание.

Возможности и ограничения развития цифровой экономики (на примере цифровизации налоговой системы России)

Цифровая экономика в России быстро развивается. По оценкам Ассоциации электронных коммуникаций, в 2018 г. темпы ее роста составили 11 %, в том числе за счет роста рынков электронной коммерции, маркетинга и рекламы, инфраструктуры и связи, цифрового контента7.

Одним из основных участников цифровой экономики и потребителей цифровых продуктов в РФ является государство. При этом особенно заметно и успешно она развивается в сфере налогового администрирования. По заявлению главы Федеральной налоговой службы (ФНС) РФ М. Мишустина, Россия уже сейчас опережает многие юрисдикции по уровню цифровизации налоговых сервисов8. В РФ в сфере налогового администрирования сначала были созданы веб-сайты, веб-порталы и персональные электронные сервисы, а затем продолжилась работа над мобильными приложениями и индивидуальными проактивными сервисами. В перспективе налоговое администрирование будет поставлено на адаптивную цифровую платформу, работающую исключительно с цифровыми данными и электронными лицами. Затем ее планируют превратить в ИТ-сервис, взаимодействующий в режиме реального времени с цифровыми процессами внутри компаний-налогоплательщиков, в том числе для целей проверки правильности начисления и уплаты налогов.

В настоящее время в составе цифровой информационной системы ФНС уже успешно функционируют и продолжают развиваться: автоматизированная система контроля за возмещением НДС; автоматизированная система контроля применения контрольно-кассовой техники; информационная система маркировки и прослеживания товаров; информационная система реестра населения и записей актов гражданского состояния.

Применение этих систем позволяет ФНС обеспечивать устойчивый прирост налоговых поступлений в бюджет, который только в 2018 г. составил дополнительные 345 млрд руб.9 Эта тенденция продолжилась и в 2019 г.7 Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК) (2019) Рунет подвєл итоги года. URL: http://гаес.ги/Цуе/гаес-пе^'8/10766/?8рЬга8е_Ы=59911 (дата обращения: 20.08.2019).

8 Налоги в мире. (2019) Михаил Мишустин выступит с одним из ключевых докладов Бюро Форума по налоговому администрированию ОЭСР. URL: http://worldtaxes.ru/mihail-mishustin-vystupits-odnim-iz-klyuсhevyh-dokladov-byuro-foruma-po-nalogovomu-administrirovaniyu-oesr/ (дата обращения: 20.08.2019).

9 Шмырова В. (2018) Глава ФНС: благодаря «аналитическим системам» бюджет получил 345 миллиардов. CNews.ru. URL: http://www.cnews.ru/news/top/2018-11-21_glava_fns_blagodarya_analiticheskim_sistemam_kazna (дата обращения: 20.08.2019).

10 Российская газета. (2019) Мишустин: Прирост налоговых поступлений стал максимальным за 5 лет. URL: https://rg.ru/2019/02/20/mishustm-prirost-nalogovyh-postuplenij-stal-maksimalnym-za-5-let.html (дата обращения: 20.08.2019).

Благодаря новым цифровым методам налогового администрирования налоговые поступления «оторвались» от экономики: налоги в 2016-2018 гг. (когда начали широко применяться цифровые технологии в администрировании налогов) увеличивались быстрее, чем ВВП страны, инвестиции и реальные доходы населения (рис. 3).

Рис. 3. Сравнение инвестиций, роста ВВП и доходов населения с ростом налоговых доходов консолидированного бюджета РФ

Примечание: * основные налоговые доходы включают НДС, налог на прибыль предприятий и налог на доходы физических лиц (в ценах 2012 г.).

Рассчитано по: Федеральная служба государственной статистики (2019) Официальная статистика. иЯЬ: https://www.gks.ru/folder/10705 (дата обращения: 19.08.2019); Минфин России (2019) Бюджет. иЯЬ: https://www.minfin.ru/ru/perfomance/budget/ (дата обращения: 19.08.2019).

Все это свидетельствует о том, что, с одной стороны, цифровые технологии (в данном случае в налогообложении) могут быть весьма результативными и эффективными. Однако, с другой стороны, последствия их применения уже выходят за рамки экономических отношений на микроуровне, что создает не только новые возможности, но и новые проблемы. Такое увеличение налогов (в том числе за счет уменьшения теневых трансакций) -- это существенное повышение фактической налоговой нагрузки на экономику, перераспределение ограниченных ресурсов в пользу государственного сектора, при этом экономический рост в РФ в последние годы небольшой, инвестиции «застряли» на уровне 20-22 % ВВП и реальные денежные доходы населения не увеличиваются (рис. 3). В принципе, исходя из стандартной теории общественных финансов, это скорее проциклическая, чем антициклическая фискальная политика.

Одно из объяснений этого состоит в том, что в настоящее время приоритетом правительства РФ являются макроэкономическая стабильность (особенно важная в связи с рисками очередного кризиса в мировой экономике) и финансовое обеспечение реализации национальных проектов, призванных стать «спусковым крючком» ускорения экономического подъема. Цифровизация системы администрирования налогов как элемент фискальной политики, нацеленной на рост налоговых поступлений в казну государства, явно способствует решению этих задач. К тому же такая фискальная политика соответствует умеренно жесткой монетарной политике Центрального банка РФ, который ставит во главу угла контроль за инфляцией.

На практике, однако, национальные проекты еще не заработали на полную мощность: из 1700 млрд. руб., предусмотренных на 2019 г. для реализации национальных проектов, по состоянию на 1 июля кассовое исполнение составило 661 млрд руб. Петров А. (2019) Финансирование нацпроектов учитывает «бюджетный подход» к их реализации. ФБА «Экономика сегодня». URL: https://rueconomics.ru/401985-finansirovanie-nacproektov-uchityvaet-byudzhetnyi-podkhod-k-ikh-realizacii (дата обращения: 19.08.2019). При этом важно подчеркнуть, что это государственные (а не частные) инвестиции, финансируемые за счет изъятия в распоряжение правительства части оборотных средств предприятий и доходов населения. Иными словами, фактически получается так, что часть ресурсов отвлекается из экономики, но обратно, в полном объеме, пока не возвращается (и это еще абстрагируясь от проблемы вытеснения частных инвестиций). Продолжение такой политики будет означать, что успехи цифровизации в сфере налогового администрирования объективно станут не двигателем, а тормозом экономического роста.

Для того чтобы избежать подобного развития событий, важно наладить надежное функционирование механизма совместной работы «цифры» и «железа». По факту, однако, до последнего времени ускоренное развитие цифровой экономики в РФ не сопровождалось таким же уверенным развитием промышленности. Средние темпы роста обрабатывающей промышленности в 2016-2018 гг. составили менее 2 % Рассчитано по: Databank.worldbank.org. (2019). World Development Indicators | Databank. URL: https://databank.wo rldbank.org/reports.aspx?source=world-development-indicators (дата обращения: 19.08.2019)., при том что по уровню добавленной стоимости в расчете на душу населения Россия отстает от индустриально развитых стран в разы (табл. 1 и 2). Существенное отставание наблюдается в сфере передовых технологий. Например, в наиболее развитых странах (Японии, Германии, Сингапуре, Корее) плотность установленных промышленных роботов составляет более 300 ед./10 тыс. занятых в обрабатывающей промышленности, а в РФ -- 3 ед. International Federation of Robotics (2018). Robot density rises globally. IFR Press Releases. Frankfurt, Feb 07. URL: https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-density-rises-globally (дата обращения: 19.08.2019). Имеются проблемы с финансированием науки, которая определяет потенциал будущего развития: расходы на НИОКР в расчете на одного исследователя в РФ с учетом ППС (91 тыс. долл. в 2016 г.) существенно меньше, чем, например, в Китае (252 тыс. долл.) и других странах -- промышленных лидерах Рассчитано по: Data.worldbank.org. (2019). Science & Technology. Data. URL: https://data.world-bank.org/topic/science-and-technology (дата обращения: 19.08.2019).. Разумеется, это проблемы не только России, но и многих других постсоветских государств. Еще более сложная ситуация наблюдается, например, на Украине [Vishnevsky, Knjazev, 2018].

Один из способов решения этой проблемы состоит в том, чтобы сделать фискальную политику более гибкой, лучше реагирующей на особенности текущей ситуации в экономике, в том числе на потребности ускорения индустриального развития. Сейчас она в принципе не может быть такой, поскольку завязана на неповоротливый демократический процесс, в отличие от монетарной политики ЦБ, который обладает мандатом на оперативное регулирование. Для того чтобы сделать ее более гибкой, западные специалисты обсуждают гипотетическую возможность создания бюджетного центробанка -- автономного государственного ведомства с четко определенным спектром полномочий по принятию бюджетных решений, которое могло бы свободно и проактивно реагировать на колебания в экономике [Cohen, 2019]. В РФ, однако, учитывая ее современные институциональные и некоторые другие реалии, это предложение вряд ли реализуемо. Но со временем может быть найдено иное решение. В связи с развитием прорывных цифровых технологий (блокчейн и др.) появляется принципиальная возможность для взимания «умных» налогов в режиме реального времени без участия налоговой администрации. Для удобства автоматизации это могут быть простые плоские обязательства типа универсального налога на потребление в комплексе с «отрицательными» налогами -- социальными грантами, учитывающими реальные доходы и другие личные обстоятельства людей, выявленные с помощью Больших данных [Vishnevsky, Chekina, 2018]. Такая трансформация, если когда-нибудь состоится, откроет возможность проведения принципиально иной, гибкой и «умной» фискальной политики с минимальным вмешательством политического и коррупционного факторов.

Цифровая экономика является одним из элементов формируемого нового общества. Его нельзя назвать ни постиндустриальным, ни неоиндустриальным. Оно вообще качественно иное -- это «умный» киберфизический социум, в котором реализована идея интеграция «железа» и «цифры», основанная на искусственном интеллекте.

Новые киберфизические технологии возродили интерес к развитию индустрии: умной, роботизированной, точно настраиваемой на удовлетворение индивидуальных потребностей людей и предприятий и размещаемой вблизи мест потребления. По этой причине в мире идет решоринг, перераспределение производственных мощностей и генерируемой ими экономической власти, которые обусловили рост геоэкономической и геополитической напряженности, а также рисков удаленного размещения и управления бизнесом.

Цифровая экономика быстро развивается по своим законам и важна сама по себе. Тем не менее, в стратегическом плане она не имеет решающего значения для успешного развития национальной экономики, которое в большей степени зависит от инвестиций в основной капитал. Как показали события последних лет, контролировать и развивать «у себя» или «около себя» важно, прежде всего, высокотехнологичный реальный сектор, но, разумеется, с помощью цифровых технологий и в симбиозе с ними.

Надежды на то, что «цифра» сама по себе сделает революцию в экономике страны, вряд ли сбудутся. Например, в России со временем можно будет довести показатели цифровой экономики и до 10 % ВВП, но только от этого масштабы и продуктивность всего национального хозяйства принципиально не изменятся. Кроме того, цифровые технологии и цифровая экономика, развивающиеся в отрыве от реального сектора и прежде всего обрабатывающей промышленности, могут становиться тормозом роста (например, если с помощью цифровых технологий отвлекаются ресурсы, необходимые для развития индустрии).

Вопрос, в принципе, нужно ставить по-иному. Стратегические возможности и ограничения развития стран, их положение в современном мире, разделяемом на новые зоны технологического влияния, определяют развитие и размещение Индустрии 4.0, а поэтому подлинную революцию может совершить не цифровая экономика сама по себе, а «умная» трансформация национального реального сектора, основанная на активном развитии научных исследований и разработок, использовании цифровых и иных ключевых технологий.

Тем не менее, цифровая экономика уже оказывает эффекты макроэкономического масштаба, в том числе и в налоговой сфере. Поэтому ее нужно встраивать в механизмы макроэкономического регулирования. Сделать это очень непросто и пока не очень понятно как. Надежда, однако, заключается в том, что цифровые технологии не только создают новые проблемы, но и сами открывают новые пути их решения: «умные» (основанные на блокчейн) автоматически взимаемые налоги, «умные» (основанные на анализе Больших данных) автоматически финансируемые расходы и автоматически выдаваемые кредиты, «умное», основанное на социальных рейтингах, регулирование и управление и т. д.

Таким образом, современная цифровая экономика и лежащие в ее основе цифровые технологии -- это действительно очень сильный, но и весьма сложный инструмент. В большей степени именно инструмент, а не только конечный продукт. И те страны, которые сегодня научатся его правильно использовать, завтра достигнут таких результатов, которые предоставят им возможность определять тенденции и направлять развитие мировой экономики.

Литература

цифровой экономика материальный промышленность

1. Аптекман А., Калабин В., Клинцов В., Кузнецова Е., Кулагин В., Ясеновец И. (2017) Цифровая Россия: новая реальность. ООО «Мак-Кинзи и Компания СиАйЭс». 132 с.

2. Банке Б., Бутенко В., Мишенина Д., Полунин К., Степаненко А., Сычева Е. (2017) Россия онлайн: четыре приоритета для прорыва в цифровой экономике. Boston, MA 02108, USA: The Boston Consulting Group, Inc. 24 p.

3. Клейнер Г.Б. (2017). Системные основы цифровой экономики. Философия хозяйства. Специальный выпуск, декабрь. С. 11-20.

4. Красильников О.Ю. (2007) Анализ Интернет-экономики на микроуровне. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право. № 7. C. 3-13.

5. Красильников, О.Ю. (2009) Изменение трудовых отношений в условиях становления информационной экономики. Известия Саратовского университета. Серия Экономика. Управление. Право. Т 9. Вып. 1. С. 3-6.

6. Мадых А.А., Охтень А.А. (2018) Моделирование трансформации влияния производственных факторов на экономику в процессе становления смарт-промышленности. Экономика промышленности. № 4. Вып. 84. C. 26-41.

7. Платонов В.В. (2007) «Парадокс Солоу» двадцать лет спустя, или об исследовании влияния инноваций в информационных технологиях на рост производительности. Финансы и бизнес. № 3. C. 28-39.

8. Стрелец И.А. (2009) Сетевые блага: новые возможности и проблемы для предпринимательства. Мир новой экономики. № 1. C. 5-11.

9. Фостер Р. (1987) Обновление производства: атакующие выигрывают. Пер. с англ. Общ. ред. и вступит. ст. В.И. Данилова-Данильяна. М.: Прогресс. 272 с.

10. Шваб К. (2016) Четвертая промышленная революция. Пер. с англ. М.: Эксмо, 138 с.

11. Баііу М.N., Manyika J. (2013). Is Manufacturing “Cool” Again? Project Syndicate. URL: https://www.pro- ject-syndicate.org/print/skills-and-workers-in-the-new-age-of-manufacturing-by-martin-n--baily- (accessed: 07.08.2019).

12. Bughin J., Manyika J. (2013) Measuring the full impact of digital capital. McKinsey Quarterly. July. 8 p. URL: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/ measuring-the-full-impact-of-digital-capital (acessed: 07.08.2019).

13. Cohen Б. (2019). The Case for a Fiscal Fed. Project Syndicate. URL: https://www.project-syndicate.org/commentary/fiscal-fed-independent-budget-agency-by-benjamin-cohen-2019-07 (accessed: 07.08.2019).

14. European Commission (2018) Re-finding Industry -- Defining Innovation. Report of the independent High Level Group on industrial technologies. Directorate-General for Research and Innovation. Directorate D -- Industrial Technologies. 52 p. URL: https://op.europa.eu/en/publication-detail//publication/28e1c485-476a-11e8-be1d-01aa75ed71a1 (accessed: 07.08.2...