Journal of Applied Economic Research
ISSN 2712-7435
УДК 332.05
Детерминанты использования организациями технологий больших данных в российских регионах
Ю. А. Варламова, Е. И. Кадочникова
Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань, Россия
Аннотация
В настоящее время разворачивается научная дискуссия вокруг данных как нового фактора производства, который способствует трансформации традиционных отраслей экономики, промышленной интеграции, обеспечивает межрегиональное взаимодействие. Вместе с тем возникает вопрос о взаимосвязи с такими традиционными производственными факторами, как труд и капитал. Цель исследования состоит в выявлении детерминант использования организациями больших данных на уровне регионов. Гипотеза исследования предполагает, что ключевыми детерминантами использованиями организациями технологий больших данных являются цифровой труд, цифровой капитал и социально-экономические характеристики регионов. Авторами предложена модифицированная производственная функция знаний, апробация которой проведена на открытых данных Росстата по 85 регионам России за период 2021–2022 гг. Модели анализа панельных данных были построены с помощью метода наименьших квадратов, обобщенного выполнимого метода наименьших квадратов. Результаты исследования показали, что использование технологий больших данных в российских регионах имеет пространственную неоднородность, также наблюдается дифференциация регионов по наличию цифрового капитала и цифрового труда. Модели панельных данных со случайными эффектами подтвердили положительное влияние цифрового труда и цифрового капитала на использование организациями больших данных. Среди социально-экономических характеристик регионов как детерминант использования технологий больших данных значимое влияние было получено для доли городского населения, валового регионального продукта и доли затрат на инновации. Определены детерминанты развития экономики данных в российских регионах с учетом географической, технологической и экономической дифференциации. Теоретическая значимость заключается в предложении авторской концепции модифицированной производственной функции знаний, которая может быть использована как фундаментальная основа для развития теории экономики данных. Практическая значимость исследования состоит в обоснованности ценности больших данных, использование которых может помочь органам государственной власти в поиске новых возможностей развития экономики данных с учетом региональной дифференциации, усовершенствовании методологии мониторинга применения цифровых технологий организациями, определении ключевых факторов воздействия на использование организациями технологий больших данных.
Ключевые слова
экономика данных; большие данные; цифровая экономика; региональная экономика; производственная функция знаний; модели панельных данных.
JEL classification
O18, O33, R11Список использованной литературы
1. Zemlyak S., Gusarova O., Khromenkova G. Tools for correlation and regression analyses in estimating a functional relationship of digitalization factors // Mathematics. 2022. Vol. 10, Issue 3. 429. https://doi.org/10.3390/math10030429
2. Koch M., Krohmer D., Naab M., Rost D., Trapp M. A matter of definition: Criteria for digital ecosystems // Digital Business. 2022. Vol. 2. 100027. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100027
3. Zhou Y. Integrated development of industrial and regional economy using big data technology // Computers and Electrical Engineering. 2023. Vol. 109, Part A. 108764. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2023.108764
4. Миролюбова Т.В., Радионова М.В. Оценка влияния факторов цифровой трансформации на региональный экономический рост // Регионология. 2021. Т. 29, № 3. C. 486–510. https://doi.org/10.15507/2413-1407.116.029.202103.486-510
5. Mueller M., Grindal K. Data flows and the digital economy: information as a mobile factor of production // Digital Policy, Regulation and Governance. 2018. Vol. 21, Issue 1. Pp. 71–87. https://doi.org/10.1108/DPRG-08-2018-0044
6. Larionova M., Shelepov A. Opportunities and Constraints for G20 Leadership in Data Governance: Is There a Chance for Convergence in Approaches? // International Organisations Research Journal. 2023. Vol. 18, No. 1. Pp. 7–32. https://doi.org/10.17323/1996-7845-2023-01-01
7. Quaglione D., Pozzi C. Big data economics: The features of the ongoing debate and some policy remarks // L'industria. 2018. No 1. Pp. 3–16. https://doi.org/10.1430/90435
8. Varlamova J., Kadochnikova E. Modeling the Spatial Effects of Digital Data Economy on Regional Economic Growth: SAR, SEM and SAC Models // Mathematics. 2023. Vol. 11, Issue 16. 3516. https://doi.org/10.3390/math11163516
9. Saggi M.K., Jain S. A survey towards an integration of big data analytics to big insights for value-creation // Information Processing and Management. 2018. Vol. 54, Issue 5. Pp. 758–790. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2018.01.010
10. Коровин Г.Б. Сравнительная оценка цифровизации индустриальных регионов РФ // Экономика региона. 2023. Т. 19, Вып. 1. С. 60–74. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-1-5
11. Bukht R., Heeks R. Defining, Conceptualising and Measuring the Digital Economy // International Organisations Research Journal. 2018. Vol. 13, No 2. Pp. 143–172. https://doi.org/10.17323/1996-7845-2018-02-07
12. Lammi M., Pantzar M. The data economy: how technological change has altered the role of the citizen-consumer // Technology in Society. 2019. Vol. 59. 101157. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2019.101157
13. Приходько Д.В., Шеров-Игнатьев В.Г. Цифровая экономика в Африке: состояние и проблемы развития // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2024. Т. 40, № 1. C. 3–35. https://doi.org/10.21638/spbu05.2024.101
14. Sadowski J. When data is capital: Datafication, accumulation, and extraction // Big Data & Society. 2019. Vol. 6. Pp. 1–12. https://doi.org/10.1177/20539517188205
15. Боровская М.А., Масыч М.А., Федосова Т.В. Резервы роста производительности труда в условиях цифровой трансформации // Terra Economicus. 2020. Т. 18, № 4. С. 47–66. https://doi.org/10.18522/2073-6606-2020-18-4-47-66
16. Миролюбова Т.В., Карлина Т.В., Николаев Р.С. Цифровая экономика: проблемы идентификации и измерений в региональной экономике // Экономика региона. 2020. Т. 16, Вып. 2. С. 377–390. http://doi.org/10.17059/2020-2-4
17. Крамин Т.В., Климанова А.Р. Развитие цифровой инфраструктуры в регионах России // Terra Economicus. 2019. Т. 17, № 2. С. 60–76. https://doi.org/10.23683/2073 6606-2019-17-2-60-76
18. Novikova N.V., Strogonova E.V. Regional aspects of studying the digital economy in the system of economic growth drivers // Journal of New Economy. 2020. Vol. 21, No. 2. Pp. 76–93. https://doi.org/10.29141/2658-5081-2020-21-2-5
19. Наумов И.В., Дубровская Ю.В., Козоногова Е.В. Цифровизация промышленного производства в регионах России: пространственные взаимосвязи // Экономика региона. 2020. Т. 16, вып. 3. С. 896–910. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-3-17
20. Миролюбова Т.В., Радионова М.В. Цифровая трансформация и ее влияние на социально-экономическое развитие российских регионов // Экономика региона. 2023. Т. 19, вып. 3. С. 697–710. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-3-7
21. Аузан А.А. Цифровая экономика как экономика: институциональные тренды // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2019. Т. 6, № 6. С. 12–19. https://doi.org/10.38050/01300105201963
22. Юдина Т.Н., Лемещенко П.С., Купчишина Е.В. Особенности новых институтов в цифровой экономике (цифровое доверие, кибер-, информационная и цифровая экономическая безопасность, искусственный интеллект) // Journal of Institutional Studies. 2022. Т. 14, № 3. С. 31–45. https://doi.org/10.17835/2076-6297.2022.14.3.031-045
23. Akberdina V., Kalinina A., Vlasov A. Transformation stages of the Russian industrial complex in the context of economy digitization // Problems and Perspectives in Management. 2018. Vol. 16, Issue 4. Pp. 201–211 https://doi.org/10.21511/ppm.l6(4).2018.17
24. Kravchenko N., Goryushkin A., Ivanova A., Khalimova S., Kuznetsova S., Yusupova A. Determinants of growth of small high-tech companies in transition economies // Model Assisted Statistics and Applications. 2017. Vol. 12, No. 4. Pp. 399–412. https://doi.org/10.3233/MAS-170407
25. Chang Q., Wu M., Zhang L. Endogenous growth and human capital accumulation in a data economy // Structural Change and Economic Dynamics. 2024. Vol. 69. Pp. 298–312. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2023.12.015
26. Zhang W., Zhao S., Wan X., Yao Y. Study on the effect of digital economy on high-quality economic development in China // PLoS ONE. 2021. Vol. 16, Issue 9. e0257365. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257365
27. Li Y. The Influence of the Development of Digital Economy on the Upgrading of China’s Industrial Structure // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 235. 03062. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202123503062
28. Cong L.W., Wei W., Xie D., Zhang L. Endogenous growth under multiple uses of data // Journal of Economic Dynamics and Control. 2022. Vol. 141. 104395. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2022.104395
29. Xie D., Zhang L. A Generalized Model of Growth in the Data Economy. SSRN. 2022. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4033576
30. Sestinoa A., Kahlawib A., Mauro A. Decoding the data economy: a literature review of its impact on business, society and digital transformation // European Journal of Innovation Management. 2023. https://doi.org/10.1108/EJIM-01-2023-0078
31. Fainmesser I.P., Galeotti A., Momot R. Digital privacy // Management Science. 2022. Vol. 69, No. 6. Pp. 3157–3758. https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4513
32. Abbas A.E., Agahari W., van de Ven M., Zuiderwijk A., de Reuver M. Business data sharing through data marketplaces: a systematic literature review // Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. 2021. Vol. 16, Issue 7. Pp. 3321–3339. https://doi.org/10.3390/jtaer16070180
33. Santoro G., Bresciani S., Thrassou A., Bresciani S., Giudice M.D. Do Knowledge Management and Dynamic Capabilities Affect Ambidextrous Entrepreneurial Intensity and Firms’ Performance? // IEEE Transactions on Engineering Management. 2021. Vol. 68, Issue 2. Pp. 378–386. https://doi.org/10.1109/TEM.2019.2907874
34. Elia G., Polimeno G., Solazzo G., Passiante G. A multi-dimension framework for value creation through Big Data // Industrial Marketing Management. 2020. Vol. 90. Pp. 617–632. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.03.015
35. Marjanovic O. A novel mechanism for business analytics value creation: improvement of knowledge-intensive business processes // Journal of Knowledge Management. 2022. Vol. 26, Issue 1. Pp. 17–44. https://doi.org/10.1108/JKM-09-2020-0669
36. Billon M., Marco R., Lera-López F. Disparities in ICT adoption: A multidimensional approach to study the cross-country digital divide // Telecommunications Policy. 2009. Vol. 33, Issues 10-11. Pp. 596–610. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2009.08.006
37. Billon M., Lera-Lopez F., Marco R. ICT use by households and firms in the EU: links and determinants from a multivariate perspective // Review of World Economics. 2016. Vol. 152, Issue 4. Pp. 629–654. https://doi.org/10.1007/s10290-016-0259-8
38. Hu X., Jiang Y., Guo P., Li M. How does China’s big data policy affect the digital economy of cities? Evidence from national big data comprehensive pilot zones // Heliyon. 2024. Vol. 10. e24638. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e24638
39. Griliches Z. Issues in Assessing the Contribution of Research and Development to Productivity Growth // The Bell Journal of Economics. 1979. Vol. 10, No. 1. Pp. 92–116. https://doi.org/10.2307/3003321
40. Xiong M., Zhang F., Zhang H., Wang H. Digital economy, credit expansion, and modernization of industrial structure in China // Finance Research Letters. 2023. Vol. 58, Part C. 104500. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104500
41. Demidova O. Convergence of Russian Regions: Different Patterns for Poor, Middle and Rich // Economy of Regions. 2021. Vol. 17, No. 4. Pp. 1151–1165. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-4-8
Благодарности
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-28-01290, https://rscf.ru/project/23-28-01290/. Авторы выражают искреннюю признательность анонимным рецензентам за комментарии.
Информация об авторах
Варламова Юлия Андреевна
Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и эконометрики Института управления, экономики и финансов Казанского (Приволжского) федерального университета, г. Казань, Россия (420008, г. Казань, ул. Кремлевская, 18); ORCID https://orcid.org/0000-0003-3255-9880 e-mail: jillmc@yandex.ru
Кадочникова Екатерина Ивановна
Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и эконометрики Института управления, экономики и финансов Казанского (Приволжского) федерального университета, г. Казань, Россия (420012, г. Казань, ул. Бутлерова, 4), ORCID https://orcid.org/0000-0003-3402-1558 e-mail: kad-ekaterina@yandex.ru
Для цитирования
Варламова Ю. А., Кадочникова Е. И. Детерминанты использования организациями технологий больших данных в российских регионах // Journal of Applied Economic Research. 2024. Т. 23, № 2. С. 422-451. https://doi.org/10.15826/vestnik.2024.23.2.017
Информация о статье
Дата поступления 14 февраля 2024 г.; дата поступления после рецензирования 24 апреля 2024 г.; дата принятия к печати 15 мая 2024 г.
DOI: https://doi.org/10.15826/vestnik.2024.23.2.017
Скачать полный текст статьи:
~802 кБ, *.pdf
(Размещен
28.06.2024)
Создано / Изменено: 18 августа 2015 / 20 сентября 2021
© ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Увидели ошибку?
выделите фрагмент и нажмите:
Ctrl + Enter
Дизайн портала: Artsofte