Сравнительный анализ развития цифровой экономики в России и ЕС: приложение метода DEA к данным индекса DESI

Авторы

  • Золтан Банхиди Будапештский университет технологии и экономики, Венгрия, 1117, Будашепт, бул. Венгерских Ученых, 2
  • Имре Добош Будапештский университет технологии и экономики, Венгрия, 1117, Будашепт, бул. Венгерских Ученых, 2 https://orcid.org/0000-0001-6248-2920
  • Андраш Немешлаки Будапештский университет технологии и экономики, Венгрия, 1117, Будашепт, бул. Венгерских Ученых, 2

DOI:

https://doi.org/10.21638/spbu05.2019.405

Аннотация

Целью работы является сравнение развития цифровой экономики в России и в 28 стра-нах Европейского союза. Данные были собраны из базы данных Международного индекса цифровой экономики и общества (I-DESI 2018) Европейской комиссии. В статье после краткого обзора различных альтернативных способов измерения воздействия информационных и коммуникационных технологий рассмотренынаиболее важные особенности, преимущества и недостатки этой базы данных. Затем описана структураисследуемого набора данных и проведен анализ цифровой конкурентоспособности России и ЕС–28. Основные вопросы исследования касаются надежности данных ЕС и стабильности их рейтинга. Для этого использован метод анализа охвата данных (DEA) и одномерная версия многомерного масштабирования, которая также может применяться для ранжирования вопросов. В дополнение к обычному методу DEA исследуется жизнеспособность моделей DEA с общим весом. Для ответа на поставленные в работе вопросы полученные результаты сравниваются. Их оценка показывает, насколько данные из России соответствуют данным ЕС в цифровой экономике. Сравнение демонстрирует, что методы, использованные в нашем исследовании, дают аналогичное решение, но для рейтинга нескольких стран (включая Россию) характерен более широкий разброс.

Ключевые слова:

индекс DESI, цифровое государственное управление, инновации, , анализ охвата данных, многомерное масштабирование, ранжирование

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.
 

Библиографические ссылки


References in Latin Alphabet

Afonasova M. A., Panfilova E. E., Galichkina M. A. (2018) Social and Economic Background of Digital Economy: Conditions for Transition. European Research Studies, Special Issue 3, vol. 21, pp. 292–302.

Belanova N. N., Kornilova A. D., Sultanova A. V. Target Indicators and Directions for the Development of the Digital Economy in Russia (2020) In: Ashmarina S., Mesquita A., Vochozka M. (eds) Digital Transformation of the Economy: Challenges, Trends and New Opportunities. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, vol. 908. Springer, Cham. URL: https://link.springer.com/chapt er/10.1007/978-3-030-11367-4_11 (accessed: 06.07.2019).

Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. (eds) (1978) Measuring the efficiency of decision making units. Eur J Oper Resno. 2, pp. 429–444.

Charnes A., Cooper W. W., Lewin A. Y., Seiford L. M. (eds) (2013) Data envelopment analysis: Theory, methodology, and applications. Springer Science & Business Media. 513 p.

Dobrolyubova E., Alexandrov O., Yefremov A. Is Russia Ready for Digital Transformation? (2017) Alexandrov D., Boukhanovsky A., Chugunov A., Kabanov Y., Koltsova O. (eds). Digital Transformation and Global Society. DTGS 2017. Communications in Computer and Information Science, vol. 745. Springer, Cham, pp. 431–444. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-69784-0_36 (accessed: 06.07.2019).

Färe R., Grosskopf S. (2013) DEA, directional distance functions and positive, affine data transformation. Omega, no. 41, pp. 28–30.

Grytsulenko S. I., Umanets O. Y. ( 2018) The Infocommunications Development of Ukraine under Conditions of the Transition to the Digital Economy. Problemy Ekonomiky, no. 4, 4960, pp. 49–60. (In Russian)

Götz M. (2017) Industry 4.0 — the perspective of international economics. The case of Polish-German relationships. Przegląd Zachodni, iss. 365, no. 04, pp. 169–185.

Martos B. (1964) Hyperbolic programming. Naval Res Logist Q, iss. 2, no. 11, pp. 135–155.

Mirke E., Kašparová E., Cakula, S. (2019) Adults’ readiness for online learning in the Czech Republic and Latvia (digital competence as a result of ICT education policy and information society development strategy). Periodicals of Engineering and Natural Sciences, iss. 1, no. 7, pp. 205–215.

Parmigiani G., InoueL. (2009) Decision theory: Principles and approaches, vol. 812. John Wiley & Sons, Padstow, Cornwall, United Kingdom. 404 p.

Petrenko S. A., Makoveichuk K. A., Chetyrbok P. V., Petrenko A. S. (2017) About readiness for digital economy. 2017 IEEE II International Conference on Control in Technical Systems (CTS), 2017, St. Petersburg, Russia, pp. 96–99. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8109498 (accessed: 07.07.2019).

Silvaggi A., Pesce F. (2018) Job profiles for museums in the digital era: research conducted in Portugal, Italy and Greece within the Mu. SA project. Journal of Cultural Management and Policy, iss. 1, no. 8, pp. 56–69.

Загрузки

Опубликован

12.02.2020

Как цитировать

Банхиди, З., Добош, И., & Немешлаки, А. (2020). Сравнительный анализ развития цифровой экономики в России и ЕС: приложение метода DEA к данным индекса DESI. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 35(4), 588–606. https://doi.org/10.21638/spbu05.2019.405

Выпуск

Раздел

Инновации и цифровая экономика