Введение

Цифровая трансформация государственного управления представляет собой не столько преобразование отдельных процедур в электронную форму, а изменение способов разработки и реализации управленческих решений, предоставления публичных услуг, использования данных и взаимодействия государства с гражданами и организациями на основе цифровых технологий [22; 23; 25]. В сфере государственного управления данная трансформация предполагает переосмысление процессов оказания услуг, управления данными и организации обратной связи с населением [11; 14].

На федеральном уровне цифровая трансформация включена в систему национальных целей развития Российской Федерации Указом Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» [17]. Региональные программы цифровой трансформации на 2026–2028 годы определяют целевые ориентиры и мероприятия цифрового развития субъектов Российской Федерации [7]. Вместе с тем единые стратегические установки не учитывают, а значит и не устраняют различия между территориями по уровню цифровой инфраструктуры, цифровой зрелости, вовлечённости населения в использование цифровых технологий и ресурсным возможностям реализации цифровых проектов [1; 2; 16].

В научной литературе цифровая трансформация регионов рассматривается через категории цифровой зрелости, цифрового потенциала, цифровой готовности, цифрового неравенства и цифровой включённости населения. Исследования региональной цифровой зрелости и готовности используют различные системы инфраструктурных, технологических, кадровых и экономических показателей [3; 6; 10]. Современные исследования также раскрывают взаимосвязь региональных стратегий цифровизации, фактических потребностей субъектов и получаемых результатов [9; 16].

Особое значение имеет проблема цифрового неравенства. Различия между регионами по доступу к сети Интернет, возможностям подключения организаций и домашних хозяйств, а также по фактическому использованию цифровых сервисов населением ограничивают доступность государственных услуг и снижают результативность цифровых преобразований [20; 21]. В ряде работ цифровое неравенство прямо связывается с рисками для экономической безопасности и устойчивого развития территорий [5; 8; 15].

Существующие исследования преимущественно ориентированы на оценку цифровой зрелости, цифрового потенциала или общего уровня цифровизации регионов [3; 4; 10]. Однако такие подходы не всегда позволяют выделить территории, в которых цифровая трансформация государственного управления затруднена сочетанием инфраструктурных, поведенческих и ресурсных ограничений. В статье риск недостаточной цифровой готовности понимается как сравнительная степень выраженности условий, способных ограничивать внедрение и использование цифровых инструментов государственного управления в регионе. Следовательно, предложенный показатель не является оценкой вероятности отдельного киберинцидента, технического отказа или качества государственного управления в целом.

Цель статьи состоит в разработке и апробации подхода к оценке риска недостаточной цифровой готовности субъектов Российской Федерации к цифровой трансформации государственного управления в контексте экономической безопасности. Для её достижения сформированы базовый и расширенный индексы риска, выполнено ранжирование 85 субъектов Российской Федерации, проведена проверка устойчивости результатов при включении ресурсного фактора и определены преобладающие типы ограничений в регионах с повышенным уровнем риска.

Подходы к оценке цифровой готовности регионов

В отечественных и зарубежных исследованиях цифровая трансформация обычно определяется как комплексное изменение организационных процессов, управленческих механизмов и способов взаимодействия участников социально-экономической системы на основе цифровых технологий [19; 22; 23]. Контекстный подход к цифровому правительству подчёркивает зависимость цифровых преобразований от институциональных и территориальных условий [25]. Применительно к государственному управлению цифровая трансформация означает не только автоматизацию отдельных операций, но и изменение порядка предоставления публичных услуг, использования данных, межведомственного взаимодействия и организации обратной связи с гражданами [11; 14].

Для оценки цифрового развития регионов используются различные аналитические категории. Цифровая зрелость отражает степень освоения и использования цифровых решений. Цифровой потенциал характеризует совокупность инфраструктурных, кадровых, технологических и экономических возможностей территории. Цифровая готовность отражает наличие минимально необходимых условий для практического внедрения цифровых инструментов в управлении и экономической деятельности. Цифровое неравенство характеризует различия регионов и отдельных групп населения по доступу к цифровой инфраструктуре и возможностям её использования [3; 5; 6]. Роль цифровой включённости населения в оценке межрегиональных различий также подчёркивается в исследованиях цифрового неравенства [20].

И.В. Писарев, В.И. Бывшев, И.А. Пантелеева и К.В. Парфентьева при исследовании готовности регионов России к цифровой трансформации обосновывают необходимость комплексного учёта инфраструктурных, технологических, кадровых и экономических параметров [10]. В работах В.И. Абрамова и В.Д. Андреева, посвящённых анализу региональных стратегий и программ цифровой трансформации, подчёркивается неоднородность исходных условий субъектов Российской Федерации и различия в их возможностях достигать установленных целевых ориентиров [1; 2]. Это означает, что единые управленческие решения дают различный результат в зависимости от особенностей конкретной территории.

Отдельного внимания заслуживает цифровое неравенство. Оно проявляется в различиях доступа к сети Интернет, качестве и доступности связи, возможности использования цифровых устройств и уровне вовлечённости населения в цифровую среду. Для государственного управления данный фактор имеет двойное значение. Недостаточное развитие инфраструктуры ограничивает техническую возможность предоставления электронных услуг, а низкая цифровая включённость населения снижает практический эффект даже при наличии соответствующих сервисов [5; 20; 21].

В исследованиях цифровой зрелости регионов применяются расчёт интегральных показателей, многомерное сравнение, группировка и кластеризация субъектов Российской Федерации [3; 4; 16]. Эти методы позволяют выявлять территории со сходным уровнем цифрового развития и определять факторы межрегиональной дифференциации. Вместе с тем для первичного мониторинга рисков цифровой трансформации необходим прозрачный инструмент, позволяющий одновременно увидеть итоговое положение региона и вклад отдельных ограничивающих факторов.

В настоящем исследовании используется индекс риска недостаточной цифровой готовности. Его отличие от показателей цифровой зрелости состоит в направленности интерпретации: высокое значение индекса означает не высокий уровень цифрового развития, а более выраженные ограничения, затрудняющие цифровую трансформацию государственного управления. Базовый вариант индекса включает три прямых показателя цифровой готовности: долю организаций, имеющих широкополосный доступ к сети Интернет; долю домашних хозяйств с широкополосным доступом; долю населения, использовавшего сеть Интернет. Расширенный вариант дополнительно учитывает инвестиции в основной капитал на душу населения как ресурсный фактор. Использование двух вариантов расчёта позволяет отделить влияние непосредственных цифровых условий от влияния ресурсной обеспеченности и проверить устойчивость итогового ранжирования [18; 24].

Таким образом, предложенный подход не заменяет комплексную оценку цифровой трансформации региона. Его назначение состоит в выявлении территорий, где сочетание инфраструктурных, поведенческих и ресурсных ограничений формирует повышенный уровень риска недостаточной цифровой готовности.

Материалы и методы исследования

Информационную базу исследования составили официальные региональные данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) за 2024 год. Оценка цифровой готовности базируется на данных таблицы «Использование сети Интернет в организациях, домашних хозяйствах и населением по субъектам Российской Федерации», а для характеристики ресурсной обеспеченности — на данных об инвестициях в основной капитал на душу населения [12; 13].

В выборку включены 85 субъектов Российской Федерации, представленных одновременно в обоих статистических наборах данных. Из расчёта исключены сводные строки по Российской Федерации и федеральным округам. Для предотвращения двойного учёта не использовались агрегированные статистические позиции, объединяющие область и входящие в её состав автономные округа.

Исследование не направлено на оценку общего уровня цифровой трансформации региона, качества государственного управления или вероятности отдельного киберинцидента. Под риском недостаточной цифровой готовности понимается сравнительная степень выраженности инфраструктурных, поведенческих и ресурсных ограничений, способных затруднить внедрение и использование цифровых инструментов государственного управления. Высокое значение итогового индекса означает, что регион имеет менее благоприятные условия для цифровой трансформации по сравнению с другими субъектами выборки.

Для построения индекса использованы четыре показателя, представленные в таблице 1.

Таблица 1

Система показателей оценки риска недостаточной цифровой готовности регионов

Составлено автором по данным Росстата за 2024 год [12; 13].

Показатели X1–X3 характеризуют прямые условия цифровой готовности территории. Показатель X1 отражает возможность организаций использовать цифровые сервисы и информационные системы. Показатель X2 характеризует доступность цифровой инфраструктуры для домашних хозяйств. Показатель X3 отражает фактическую вовлечённость населения в использование сети Интернет.

Показатель X4 не является прямой характеристикой цифровизации. Он включён в расширенный индекс как ресурсный фактор, поскольку инвестиционная обеспеченность региона влияет на возможности развития инфраструктуры, внедрения цифровых решений и финансирования сопутствующих организационных изменений.

Для обеспечения сопоставимости исходные показатели были преобразованы в частные риски на шкале от 0 до 1. Поскольку увеличение каждого показателя соответствует снижению риска, использовано обратное минимаксное нормирование:

rᵢⱼ = (max xⱼ − xᵢⱼ) / (max xⱼ − min xⱼ),

где rᵢⱼ — частный риск i-го региона по j-му показателю; xᵢⱼ — фактическое значение j-го показателя в i-м регионе; max xⱼ и min xⱼ — максимальное и минимальное значения j-го показателя в выборке.

Значение частного риска, равное нулю, соответствует наиболее благоприятному значению показателя среди субъектов выборки, а значение, равное единице, — наименее благоприятному.

Перед нормированием показателя X4 применено логарифмирование:

zᵢ = ln(X4ᵢ).

Преобразование использовано вследствие существенной межрегиональной дифференциации инвестиций в основной капитал на душу населения. Логарифмирование уменьшает влияние субъектов с экстремально высокими значениями инвестиций на итоговое ранжирование.

Базовый индекс риска рассчитывался как среднее арифметическое трёх прямых показателей цифровой готовности:

Rᵢᵇ = (rᵢ₁ + rᵢ₂ + rᵢ₃) / 3.

Расширенный индекс дополнительно учитывает ресурсный фактор:

Rᵢᵉ = (rᵢ₁ + rᵢ₂ + rᵢ₃ + rᵢ₄) / 4.

Равные веса показателей выбраны сознательно. Для обоснования различной значимости факторов потребовались бы результаты экспертного опроса либо эконометрической оценки, которые в рамках исследования не проводились. Использование равных весов обеспечивает прозрачность расчёта и позволяет проверить, изменяется ли ранжирование регионов при включении ресурсного фактора. Подход к построению интегральных показателей и проверке их устойчивости соответствует общим принципам формирования композитных индексов [18; 24].

Устойчивость результатов оценивалась путём сопоставления базового и расширенного индексов. Для этого использовались коэффициент ранговой корреляции Спирмена, совпадение регионов в первой десятке рейтинга и совпадение субъектов, вошедших в верхний квартиль риска. Такой порядок проверки позволяет установить, сохраняется ли состав регионов с наиболее выраженными ограничениями после добавления инвестиционного показателя.

Для интерпретации результатов регионы разделены на три группы. К группе высокого риска отнесены субъекты, значения расширенного индекса которых входят в верхний квартиль распределения. К группе низкого риска отнесены субъекты нижнего квартиля. Остальные регионы образуют промежуточную группу.

Ограничением исследования является отсутствие единой открытой статистики по киберинцидентам, качеству межведомственного обмена данными, правовым ограничениям и фактической результативности цифровых государственных услуг в разрезе всех субъектов Российской Федерации. Поэтому предложенный индекс не заменяет комплексную оценку цифровой трансформации региона. Его назначение состоит в первичном выявлении территорий, для которых требуется углублённый анализ инфраструктурных, поведенческих и ресурсных ограничений.

Результаты исследования

Расчёт выполнен по 85 субъектам Российской Федерации на основе данных Росстата за 2024 год [12; 13]. Значения расширенного индекса риска недостаточной цифровой готовности находятся в диапазоне от 0,076 до 0,802. Чем выше значение индекса, тем более выражены сравнительные инфраструктурные, поведенческие и ресурсные ограничения цифровой трансформации государственного управления.

Наибольшее значение расширенного индекса получено для Республики Ингушетия — 0,802. Наименьшее значение зафиксировано у Ямало-Ненецкого автономного округа — 0,076. Полученный диапазон подтверждает наличие существенной межрегиональной дифференциации условий цифровой готовности.

Распределение субъектов Российской Федерации по уровням риска представлено на рисунке 1. Группа высокого риска включает 22 региона, или 25,9 % выборки. В промежуточную группу входят 41 регион, или 48,2 % выборки. К группе низкого риска отнесены 22 региона, или 25,9 % выборки.

Рисунок 1 — Распределение субъектов Российской Федерации по уровням риска недостаточной цифровой готовности

Составлено автором по данным Росстата за 2024 год [12; 13].

В таблице 2 представлены десять субъектов Российской Федерации с наиболее высокими значениями расширенного индекса. Все они относятся к группе высокого риска, выделенной по верхнему квартилю распределения.

Таблица 2

Регионы с наиболее высоким уровнем риска недостаточной цифровой готовности

Составлено автором по данным Росстата за 2024 год [12; 13].

Для большинства регионов, вошедших в первую десятку, наиболее выраженным ограничением является недостаточная обеспеченность широкополосным доступом к сети Интернет для домашних хозяйств. Данный фактор преобладает в Псковской, Кировской, Калужской и Ярославской областях, Республике Марий Эл, Удмуртской Республике и Забайкальском крае. Это показывает, что цифровая готовность региона определяется не только возможностями органов власти и организаций, но и доступностью цифровой инфраструктуры для населения.

В Республике Ингушетия высокий уровень риска формируется за счёт сочетания низкой доступности широкополосного доступа к сети Интернет для организаций и ограниченной инвестиционной обеспеченности. Для Орловской области ключевым фактором является сравнительно низкий уровень использования населением сети Интернет. В Пензенской области наибольший вклад в значение расширенного индекса вносит ресурсное ограничение, выраженное в относительно низкой инвестиционной обеспеченности.

Для проверки устойчивости результатов выполнено сопоставление базового и расширенного вариантов индекса. Базовый индекс включает три прямых показателя цифровой готовности, а расширенный дополнительно учитывает инвестиции в основной капитал на душу населения.

Таблица 3

Проверка устойчивости результатов ранжирования регионов

Составлено автором.

Ранговая корреляция базового и расширенного индексов составила 0,937, что свидетельствует о высокой согласованности результатов. В первой десятке совпали девять регионов; отличие связано с тем, что в базовом рейтинге в первую десятку входит Смоленская область, тогда как в расширенном — Республика Марий Эл. При этом в верхнем квартиле риска совпали 20 регионов. Следовательно, включение инвестиционного показателя уточняет структуру риска отдельных субъектов Российской Федерации, но не меняет общий вывод о выраженной межрегиональной дифференциации цифровой готовности.

Обсуждение результатов

Полученные результаты показывают, что недостаточная цифровая готовность региона не сводится к единственному показателю доступа к сети Интернет. Высокий уровень риска формируется вследствие различных сочетаний инфраструктурных, поведенческих и ресурсных ограничений. Поэтому использование единого набора управленческих мер для всех субъектов Российской Федерации не будет одинаково результативным.

Первый тип ограничений можно определить как инфраструктурный. Он характерен для регионов, где наибольший вклад в итоговый индекс вносит недостаточная обеспеченность широкополосным доступом к сети Интернет для домашних хозяйств. В этом случае приоритетными направлениями региональной политики становятся развитие фиксированной цифровой инфраструктуры, расширение покрытия в малых и удалённых населённых пунктах, снижение стоимости подключения и повышение качества связи. Такие меры создают базовые условия для использования населением цифровых государственных услуг, образовательных платформ, сервисов занятости и иных цифровых инструментов взаимодействия с государством.

Второй тип ограничений является поведенческим. Он проявляется в сравнительно низком уровне использования сети Интернет населением при наличии базовой инфраструктурной доступности. Для таких регионов недостаточно ограничиваться техническим развитием сетей связи. Необходимы меры по повышению цифровой грамотности, информированности граждан о доступных электронных сервисах, развитию очной и дистанционной поддержки пользователей, а также обеспечению понятности и доступности интерфейсов государственных информационных систем. Данный вывод согласуется с исследованиями, в которых цифровая трансформация государственного управления связывается не только с внедрением технологий, но и с реальным изменением практик взаимодействия граждан и государства [11; 14; 21].

Третий тип ограничений связан с ресурсной обеспеченностью. Он характерен для регионов, в которых включение инвестиционного показателя заметно повышает уровень интегрального риска. В таких условиях развитие цифровой трансформации требует не только технических решений, но и формирования устойчивой финансовой базы: привлечения инвестиций, использования механизмов межбюджетной поддержки, включения цифровых проектов в региональные программы развития и концентрации ресурсов на наиболее значимых направлениях. Этот вывод особенно важен для субъектов, где одновременно проявляются недостатки инфраструктуры организаций и ограниченные возможности финансирования цифровых преобразований.

Отдельную группу составляют регионы со смешанным профилем риска. Для них высокое значение индекса обусловлено несколькими факторами одновременно: недостаточной доступностью цифровой инфраструктуры, низкой вовлечённостью населения и ограниченной ресурсной обеспеченностью. В отношении таких субъектов требуется комплексный подход, объединяющий развитие инфраструктуры, меры по повышению цифровой включённости населения и финансовую поддержку проектов цифровой трансформации.

Практическое значение предложенного индекса состоит в возможности использовать его как инструмент первичного мониторинга. Он позволяет не только выделить регионы с наиболее выраженными ограничениями, но и определить преобладающий тип риска по значениям частных показателей. Это создаёт основу для дифференциации региональной политики цифровой трансформации и более адресного распределения организационных и финансовых ресурсов.

При этом результаты исследования необходимо интерпретировать с учётом его ограничений. Индекс отражает относительное положение регионов в рамках выбранной системы показателей и не является оценкой качества государственного управления, эффективности цифровых государственных услуг или уровня социально-экономического развития территории в целом. Его применение должно дополняться анализом киберрисков, качества межведомственного обмена данными, правовых условий цифровизации и фактической востребованности электронных услуг населением.

Заключение

В исследовании разработан и апробирован подход к оценке риска недостаточной цифровой готовности субъектов Российской Федерации к цифровой трансформации государственного управления в контексте экономической безопасности. Под риском недостаточной цифровой готовности понимается сравнительная степень выраженности инфраструктурных, поведенческих и ресурсных ограничений, способных затруднять внедрение и использование цифровых инструментов государственного управления.

Расчёт выполнен по данным 85 субъектов Российской Федерации за 2024 год. Базовый индекс включает три прямых показателя цифровой готовности: долю организаций, имеющих широкополосный доступ к сети Интернет; долю домашних хозяйств с широкополосным доступом; долю населения в возрасте 15–74 лет, использовавшего сеть Интернет. Расширенный индекс дополнительно учитывает инвестиции в основной капитал на душу населения как показатель ресурсной обеспеченности региона.

Значения расширенного индекса находятся в диапазоне от 0,076 до 0,802, что подтверждает существенную межрегиональную дифференциацию условий цифровой готовности. Наиболее высокие значения индекса получены для Республики Ингушетия, Псковской, Кировской, Орловской и Пензенской областей. При этом причины повышенного риска различаются. Для большинства регионов первой десятки ключевым ограничением является недостаточная обеспеченность широкополосным доступом к сети Интернет для домашних хозяйств. В отдельных субъектах существенную роль играют низкая цифровая включённость населения, недостаточная доступность интернета для организаций либо ограниченная инвестиционная обеспеченность.

Проверка устойчивости результатов показала высокую согласованность базового и расширенного вариантов индекса. Ранговая корреляция Спирмена составила 0,937; в первой десятке рейтинга совпали девять регионов, а в верхнем квартиле риска — двадцать регионов. Следовательно, включение инвестиционного показателя уточняет профиль риска отдельных субъектов, но не изменяет общий вывод о наличии значительных межрегиональных различий цифровой готовности.

Практическая значимость предложенного подхода состоит в возможности его применения для первичного мониторинга региональных ограничений цифровой трансформации. Анализ частных рисков позволяет различать инфраструктурный, поведенческий, ресурсный и смешанный профили риска, что создаёт основу для более адресного выбора мер региональной политики: развития цифровой инфраструктуры, повышения цифровой включённости населения и усиления ресурсной поддержки цифровых проектов.

Ограничением исследования является отсутствие единой открытой статистики по киберинцидентам, качеству межведомственного обмена данными, правовым условиям цифровой трансформации и фактической результативности цифровых государственных услуг в сопоставимом разрезе всех субъектов Российской Федерации. Поэтому предложенный индекс не заменяет комплексную оценку цифровой трансформации региона, а служит инструментом выявления территорий, которым требуется углублённый анализ и адресная поддержка.