Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114383
Название: Оценка адаптации населения регионов России к цифровым технологиям
Другие названия: Assessing the Adaptation of the Population of Russian Regions to Digital Technologies
Авторы: Дорошенко, С. В.
Макарова, М. Н.
Doroshenko, S. V.
Makarova, M. N.
Дата публикации: 2022
Издатель: Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
Институт экономики Уральского отделения РАН
Библиографическое описание: Дорошенко С. В. Оценка адаптации населения регионов России к цифровым технологиям / С. В. Дорошенко, М. Н. Макарова // Экономика региона. — 2021. — Том 18, выпуск 1. — С. 296-310. — DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-1-21
Аннотация: Цифровизация общественной жизни является одним из важнейших вызовов внешней среды на современном этапе развития, что определяет необходимость активной адаптации населения к новым реалиям. Россия достаточно успешно справляется с внедрением цифровых технологий и занимает места в середине различных мировых «цифровых» рейтингов. Однако в российских регионах наблюдается существенная дифференциация уровня адаптации населения к цифровым технологиям. Согласно нашей гипотезе, скорость и преодоление барьеров адаптации определяются, в первую очередь, демографическими характеристиками региона. В связи с этим целью исследования является разработка методологии и обоснование инструментария оценки адаптации населения российских регионов к цифровым технологиям. Работа основана на данных выборочного наблюдения Росстата о состоянии информационного общества за 2014-2020 гг., использованы методы статистического, картографического, факторного и регрессионного анализа. Эконометрическая оценка проведена в программной среде R. Результаты эконометрического моделирования показали, что значимыми демографическими факторами адаптации населения регионов России к цифровым технологиям являются гендерная принадлежность и место проживания (город / село). В частности, для покупок более активно интернет используется городскими женщинами, а для получения государственных услуг - городскими женщинами и сельскими мужчинами. Установлено, что в связи с активным приобретением цифровых компетенций широкими слоями населения постепенно снижается значимость таких факторов-барьеров (ограничений), препятствующих адаптации, как стоимость подключения, наличие которого смещается в область базовых потребностей, а также отсутствие навыков. Выявленные эффекты имеют различия по своей величине, но значимы практически для всех российских регионов. В перспективе разработанную методологию исследования предполагается применить в анализе других аспектов социальной и экономической адаптации населения регионов к современным вызовам. Результаты могут использованы в сфере государственного управления, в частности, при обосновании и реализации национального проекта «Цифровая экономика».
Currently, digitalisation of public life is one of the most important external challenges that requires active adaptation of the population to new realities. Russia has been quite successfully implementing digital technologies, ranking in the middle of various world ratings. However, Russian regions significantly differ in terms of the population adaptation to digital technologies. We hypothesise that adaptation speed depends on demographic characteristics of the regional population. In this regard, the paper aims to develop a methodology and tools for assessing the adaptation of the population of Russian regions to digital technologies. The study employs data of a sample observation on the state of the information society in 2014-2020 obtained from the Federal State Statistics Service. Methods of statistical, cartographic, factor and regression analysis, as well as the econometric estimates conducted in the R software environment were used. Constructed econometric models show that gender and place of residence (urban or rural settlement) are the most important adaptation factors in Russian regions. In particular, urban women more actively use the Internet for shopping, while urban women and rural men use it to receive public services. Active acquisition of digital competencies by the population reduces the importance of some barrier factors (restrictions), such as the cost of connection (Internet connection becomes a basic need) and the lack of skills. While the identified effects differ in magnitude, they are significant for almost all Russian regions. The developed research methodology can be applied in future studies to analyse other aspects of social and economic adaptation of the regional population to current challenges. The findings can be used for justifying and implementing the public policy measures, in particular, the national project “Digital Economy”.
Ключевые слова: АДАПТАЦИЯ
НАСЕЛЕНИЕ
ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
РЕГИОНЫ
ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ
ГЕНДЕРНАЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТЬ
МЕСТО ПРОЖИВАНИЯ
БАРЬЕРЫ
ОГРАНИЧЕНИЯ
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ADAPTATION
POPULATION
DIGITAL TECHNOLOGIES
REGIONS
DEMOGRAPHIC FACTORS
GENDER
PLACE OF RESIDENCE
BARRIERS
RESTRICTIONS
ECONOMETRIC ANALYSIS
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114383
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Текст лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Идентификатор РИНЦ: 48237445
ISSN: 2411-1406
2072-6414
DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-1-21
Сведения о поддержке: Публикация подготовлена в рамках выполнения НИР по госзаданию Института экономики Уральского отделения РАН на 2021-2023 гг. № 0327-2021-0011 «Институциональные модели и факторы социальной и экономической адаптации населения региона в условиях перехода к динамичному развитию».
The article has been prepared in the framework of the state task to the Institute of Economics of the Ural Branch of RAS for 2021-2023, No. 0327-2021-0011 “Institutional models and factors of social and economic adaptation of the regional population in the context of the transition to dynamic development”.
Источники: Экономика региона. 2022. Том 18, выпуск 1
Располагается в коллекциях:Economy of Regions

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2022_01_21.pdf580,93 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons