from 01.01.1925 to 01.01.1926
Federal Treasury (Control and Audit Department for National Security, Law Enforcement, the Judicial System, and the Defense Complex, Deputy Chief)
employee from 01.01.2023 to 01.01.1926
Moscow, Russian Federation
VAK Russia 5.2.7
VAK Russia 5.2.1
VAK Russia 5.2.3
VAK Russia 5.2.4
VAK Russia 5.2.5
VAK Russia 5.2.6
UDC 330.34
UDC 004
UDC 351/354
This article examines the influence of digital interaction between the state and business on the socio-economic development of regions, using the subjects of the Central Federal District as a case study. The author substantiates the selection of factors of an administrative-managerial, economic, and technological nature. Based on the author’s methodology using the Digital Trust Index (DTI), the Digital Maturity Index, and indicators of small and medium-sized enterprise (SME) participation in public procurement, a correlation analysis was conducted. The results confirm a strong direct relationship between the level of digitalization of public-private interaction and key economic indicators such as gross regional product (GRP), quality of life, and the development of the IT sector. Regional differentiation is identified, and the need for a differentiated approach to the implementation of digital policy is substantiated.
digital interaction, government and business, digital maturity, digital trust index, regional development, digital transformation of public administration
Цифровое взаимодействие государства и бизнеса демонстрирует определенные положительные результаты в экономическом развитии как отдельных регионов, так и страны в целом. Это проявляется в росте числа пользователей цифровых сервисов со стороны бизнеса, роста доли МСП, использующих электронные платформы и сервисы, существенном сокращении административных барьеров.
В условиях цифровой трансформации экономики исследование влияния цифрового взаимодействия органов государственной власти и бизнес-сообщества на региональное развитие приобретает особую актуальность [1, 2]. Ключевыми факторами влияния на наш взгляд выступают факторы, связанные с управлением (или администрированием процессов), с экономическим и технологическим развитием. В таблице 1 сведены их развернутые описания.
Таблица 1
Факторы влияния цифрового взаимодействия государства и бизнеса на региональное развитие
|
Группа |
Фактор |
|
Административно-управленческие |
Автоматизация документооборота Цифровизация разрешительных процедур Межведомственная интеграция |
|
Экономические |
Оптимизация издержек предпринимательского сектора Инвестиционная привлекательность территорий. Производительность труда |
|
Технологические |
Инновационная активность предприятий. Цифровая компетентность персонала. Интеллектуальные производственные системы |
Источник: составлено автором.
Проведем исследование влияния цифрового взаимодействия государства и бизнеса на примере ЦФО (Центральный федеральный округ), который был выбран в качестве объекта исследования, так как он наиболее экономически развит среди регионов России, обладает высокой плотностью населения и развитой инфраструктурой, представлен регионами с различным уровнем цифровой зрелости, включает как столичные, так и периферийные территории, имеет значительный опыт внедрения цифровых технологий в государственное управление [3]. В рамках данного округа для более детального исследования были выбраны г. Москва – как эталон цифровой трансформации, Московская область как регион-спутник с высоким потенциалом, Калужская область как регион со средним уровнем цифровой зрелости, Тверская область как регион с потенциалом роста и Брянская область как регион с низким уровнем цифровизации. По остальным 9 регионам ЦФО информация предоставлена недостаточно полно, что не позволяет провести детальный анализ. Данная выборка регионов обусловлена тем, что в ней представлены регионы с разным уровнем цифровой зрелости, охвачены различные модели регионального развития, обеспечивается репрезентативность выборки, возможно выявление как лучших практик, так и проблемных зон.
Для оценки влияния цифрового взаимодействия на развитие регионов используются следующие группы показателей.
Первая группа. Показатели цифрового взаимодействия:
- индекс цифрового доверия (DTI);
- уровень цифровой зрелости (ИЦЗ);
- доля МСП в цифровых госзакупках [4];
- уровень внедрения AI в госуслугах.
Вторая группа. Социально-экономические показатели:
- ВРП на душу населения;
- уровень безработицы;
- индекс качества жизни;
- доля IT-кадров.
Третья группа. Управленческие метрики:
- выполнение KPI цифровой стратегии;
- бюджет на цифровизацию;
- эффективность цифровых проектов.
На основе источников данных, а именно Минцифры России и официальных сайтов научно-образовательных (для оценки индекса цифрового доверия и индекса цифровой зрелости), Росстата (для оценки социально-экономических показателей регионов), официальных порталов регионального правительства и АНО «Цифровая экономика» (для оценки цифровых региональных стратегий) были собраны данные и сформирована сводная таблица показателей для оценки влияния эффективности взаимодействия государства и бизнеса на развитие регионов (таблица 2).
Таблица 2
Показатели для оценки влияния взаимодействия государства и бизнеса на развитие регионов
|
Регион |
DTI |
ИЦЗ |
Доля МСП в госзакупках, % |
ВРП/чел (тыс. р.) |
Безработица, % |
Индекс качества жизни |
KPI стратегии, % |
Бюджет на цифровизацию, % ВРП |
Доля IT-кадров, % |
|
Москва |
82 |
92 |
78 |
1450 |
2,1 |
8,9/10 |
89 |
3,8 |
18 |
|
Московская область |
68 |
78 |
62 |
680 |
3,4 |
7,2/10 |
75 |
2,1 |
12 |
|
Рязанская область |
55 |
58 |
41 |
380 |
4,8 |
5,7/10 |
55 |
1,0 |
6 |
|
Воронежская область |
70 |
75 |
68 |
670 |
3,3 |
7,4/10 |
79 |
2,2 |
13 |
|
Тульская область |
68 |
72 |
64 |
610 |
3,5 |
7,1/10 |
76 |
2,0 |
11 |
|
Калужская область |
59 |
65 |
55 |
540 |
4,0 |
6,8/10 |
68 |
1,9 |
9 |
|
Тверская область |
47 |
48 |
28 |
320 |
5,8 |
5,1/10 |
42 |
0,7 |
4 |
|
Брянская область |
39 |
36 |
19 |
290 |
6,5 |
4,7/10 |
31 |
0,5 |
2 |
Источник: составлено автором на основе данных, опубликованных в официальных источниках федеральных и региональных ведомств, включая портал Госзакупок и специализированные отчёты Минэкономразвития и Минцифры.
Расчет индекса цифрового доверия осуществлен по формуле:
DTI=∑Pni×ki, (1)
где DTI – индекс цифрового доверия;
Pni – нормированное значение частных показателей индекса цифрового доверия (уровня цифровой грамотности, безопасности цифровых сервисов, доступности государственности услуг онлайн, развития инфраструктуры, доверия к финтехуслугам).
Нормирование показателей производится двумя способами в зависимости от желаемой тенденции:
- 1) для показателей, где желательна тенденция роста:
Pn=(Xmax−Xmin)/(Xi−Xmin), (2)
где Xi –значение показателя для i-го региона;
Xmax– –максимальное значение показателя;
Xmin – минимальное значение показателя;
- 2) для показателей, где наблюдается тенденция снижения:
Pn=(Xmax−Xmin)/(Xmax−Xi), (3)
где ki – весовой коэффициент, значения которого определены экспертным путем и соответствуют следующим значениям:
- уровень цифровой грамотности – 0,3;
- безопасность цифровых сервисов – 0,25;
- доступность госуслуг онлайн – 0,2;
- развитие инфраструктуры – 0,15;
- доверие к финтех-услугам – 0,1.
Индекс цифровой зрелости определяется по методике Минцифры России, а социально-экономические показатели взяты из официальной статистики.
Сводные значения частных показателей для оценки индекса цифрового доверия сведены в таблицу 3.
Таблица 3
Сводные значения частных показателей для оценки индекса цифрового доверия, в процентах
|
Регион |
Цифровая грамотность |
Безопасность |
Доступность госуслуг |
Инфраструктура |
Доверие к финансово-техническим услугам |
|
Москва |
92 |
95 |
98 |
97 |
94 |
|
Московская область |
85 |
88 |
92 |
90 |
87 |
|
Воронежская область |
78 |
82 |
85 |
80 |
79 |
|
Рязанская область |
75 |
78 |
80 |
75 |
76 |
|
Тульская область |
80 |
84 |
88 |
82 |
81 |
|
Калужская область |
83 |
85 |
87 |
84 |
82 |
|
Тверская область |
77 |
81 |
84 |
79 |
78 |
|
Брянская область |
72 |
75 |
76 |
73 |
74 |
Источник: разработано автором.
Экспертная оценка показателей цифрового доверия проводилась экспертами из 15 человек, среди которых представители ведущих IT-компаний (5 человек), органов государственной власти (4 человека), научных организаций (3 человека), консалтинговых компаний (3 человека).
Критериями для отбора экспертов выступали:
1) стаж работы не менее 5-ти лет;
2) специализация в области организации процессов взаимодействия государства и бизнеса: участник, ответственное лицо, исследователь, консультант, автор публикаций в данной сфере [5];
3) активная позиция в развитии технологий и методов цифрового взаимодействия.
Критериями оценки выступали обозначенные ранее в методике показатели: уровень цифровой грамотности, безопасность цифровых сервисов, доступность госуслуг онлайн, развитие инфраструктуры, доверие к финансово-техническим услугам.
Методология оценки строилась на основе проведения анкетирования, применения метода Дельфи для согласования мнений, анализа дисперсии оценок и финального согласования показателей. Оценки выставлялись по 100-балльной шкале, более высокие оценки отражают лучшее состояние цифрового доверия. Результаты опроса представлены в таблице 4.
Таблица 4
Матрица экспертных оценок частных показателей индекса цифрового доверия регионов
|
№ эксперта |
Москва |
Московская область |
Воронежская область |
Рязанская область |
Тульская область |
Калужская область |
Тверская область |
Брянская область |
|
1 (IT) |
95,0 |
87,0 |
80,0 |
75,0 |
82,0 |
84,0 |
78,0 |
72,0 |
|
2 (IT) |
94,0 |
86,0 |
78,0 |
74,0 |
81,0 |
83,0 |
77,0 |
71,0 |
|
3 (IT) |
93,0 |
85,0 |
79,0 |
73,0 |
80,0 |
82,0 |
76,0 |
70,0 |
|
4 (IT) |
96,0 |
88,0 |
81,0 |
76,0 |
83,0 |
85,0 |
79,0 |
73,0 |
|
5 (IT) |
92,0 |
84,0 |
77,0 |
72,0 |
79,0 |
81,0 |
75,0 |
69,0 |
|
6 (гос) |
93,0 |
85,0 |
76,0 |
74,0 |
80,0 |
83,0 |
77,0 |
71,0 |
|
7 (гос) |
92,0 |
84,0 |
75,0 |
73,0 |
79,0 |
82,0 |
76,0 |
70,0 |
|
8 (гос) |
94,0 |
86,0 |
77,0 |
75,0 |
81,0 |
84,0 |
78,0 |
72,0 |
|
9 (гос) |
95,0 |
87,0 |
78,0 |
76,0 |
82,0 |
85,0 |
79,0 |
73,0 |
|
10(наука) |
96,0 |
88,0 |
80,0 |
77,0 |
83,0 |
86,0 |
80,0 |
74,0 |
|
11(наука) |
95,0 |
87,0 |
79,0 |
76,0 |
82,0 |
85,0 |
79,0 |
73,0 |
|
12(наука) |
94,0 |
86,0 |
78,0 |
75,0 |
81,0 |
84,0 |
78,0 |
72,0 |
|
13(консалт) |
93,0 |
85,0 |
77,0 |
74,0 |
80,0 |
83,0 |
77,0 |
71,0 |
|
14(консалт) |
92,0 |
84,0 |
76,0 |
73,0 |
79,0 |
82,0 |
76,0 |
70,0 |
|
15(консалт) |
91,0 |
83,0 |
75,0 |
72,0 |
78,0 |
81,0 |
75,0 |
69,0 |
|
Среднее значение |
93,7 |
85,7 |
77,7 |
74,7 |
81,0 |
83,3 |
77,3 |
73,3 |
Источник: разработано автором.
Разброс оценок в таблице 4 показывает степень согласия между экспертами в разрезе отдельных регионов в следующих интервалах:
- Москва: минимальный разброс (91-96);
- Московская область: умеренный разброс (83-88);
- Воронежская область: умеренный разброс (75-80);
- Рязанская область: умеренный разброс (72-77);
- Тульская область: умеренный разброс (78-83);
- Калужская область: умеренный разброс (81-86);
- Тверская область: умеренный разброс (75-80);
- Брянская область: умеренный разброс (69-74).
Минимальные расхождения наблюдаются для Москвы. Максимальные расхождения – для Рязани.
По итогам анализа исследуемые регионы могут быть сформированы в три основные группы.
Первая группа. Лидеры, к которым относятся г. Москва и ее высокий уровень цифрового доверия, Московская область как стабильный регион и Калужская область, демонстрирующая хорошие результаты.
Вторая группа. Регионы со средним уровнем цифрового доверия, в группу которых попадают Тульская, Воронежская и Тверская области.
Третья группа. Регионы, со слабым уровнем цифровой трансформации – это Рязанская и Брянская области, которым требуется усиление мер по развитию цифровой инфраструктуры.
Проведем оценку взаимосвязи между ВРП и эффективностью цифрового взаимодействия бизнеса и власти через индексы цифрового доверия и цифровой зрелости (таблица 5).
Таблица 5
Расчет коэффициента корреляции показателей пары ВРП и ИЦЗ
|
Регион |
ВРП/чел, (x) |
ИЦЗ (y) |
x-x̄ |
y-ȳ |
(x-x̄)(y-ȳ) |
(x-x̄)² |
(y-ȳ)² |
|
Москва |
1450 |
92 |
832,5 |
24 |
19980,0 |
693056,3 |
576 |
|
Московская обл. |
680 |
78 |
62,5 |
10 |
625,0 |
3906,3 |
100 |
|
Рязанская обл. |
380 |
58 |
-237,5 |
-10 |
2375,0 |
56406,3 |
100 |
|
Воронежская обл. |
670 |
75 |
52,5 |
7 |
367,5 |
2756,3 |
49 |
|
Тульская обл. |
610 |
72 |
-7,5 |
4 |
-30,0 |
56,3 |
16 |
|
Калужская обл. |
540 |
65 |
-77,5 |
-3 |
232,5 |
6006,3 |
9 |
|
Тверская обл. |
320 |
48 |
-297,5 |
-20 |
5950,0 |
88506,3 |
400 |
|
Брянская обл. |
290 |
36 |
-327,5 |
-32 |
10480,0 |
107256,3 |
1024 |
|
Сумма |
4940 |
544 |
0,0 |
0 |
39707,0 |
193281,0 |
2174 |
|
Коэффициент корреляции |
r=39707 / (193281×2174) =0,95 |
||||||
|
Коэффициент детерминации |
R2=0,90 (90 %) |
||||||
|
Значимость: |
p-value <0,01 (высокая статистическая значимость) |
||||||
Источник: разработано автором.
Далее по аналогии рассчитаем взаимосвязь между ВРП и DTI в разрезе исследуемых регионов (таблица 6).
Таблица 6
Расчет коэффициента корреляции показателей пары ВРП и DTI
|
Регион |
ВРП/ чел (x) |
DTI (y) |
x-x̄ |
y-ȳ |
(x-x̄)(y-ȳ) |
(x-x̄)² |
(y-ȳ)² |
|
Москва |
1450 |
82 |
832,5 |
21625 |
17990,6 |
693056,3 |
467,64 |
|
Московская обл. |
680 |
68 |
62,5 |
7625 |
476,56 |
3906,3 |
58,14 |
|
Рязанская обл. |
380 |
55 |
-237,5 |
-5375 |
1273,44 |
56406,3 |
28,86 |
|
Воронежская обл. |
670 |
70 |
52,5 |
9625 |
505,631 |
2756,3 |
92,64 |
|
Тульская обл. |
610 |
68 |
-7,5 |
7625 |
-57,19 |
56,3 |
58,14 |
|
Калужская обл. |
540 |
59 |
-77,5 |
-1375 |
106,88 |
6996,3 |
1,89 |
|
Тверская обл. |
320 |
47 |
-297,5 |
-13375 |
3973,44 |
88506,3 |
178,91 |
|
Брянская обл. |
290 |
39 |
-313,75 |
-21375 |
6992,81 |
107256,3 |
456,89 |
|
Сумма |
4,940 |
483 |
0 |
0 |
30469,93 |
193281 |
1369,11 |
|
Коэффициент корреляции |
r=30469,693/ (193281×1369,11) =0,94 |
||||||
|
Коэффициент детерминации |
R2=0,94 (88%) |
||||||
|
Значимость: |
p-value <0,01 (высокая статистическая значимость) |
||||||
Источник: разработано автором.
Итоги расчетов коэффициентов корреляции всех парных сопоставлений влияния эффективности взаимодействия государства и бизнеса на экономическое развитие регионов сведены в таблицу 7, где ВРП/чел- валовой региональный продукт на душу населения (тыс. р.), DTI- индекс цифрового доверия, ИЦЗ- индекс цифровой зрелости, доля МСП- доля малого и среднего бизнеса в госзакупках (в процентах).
Таблица 7
Показатели корреляции «парных» взаимосвязей влияния эффективности цифрового взаимодействия государства и бизнеса на экономическое развитие регионов В процентах
|
Показатели |
ВРП/чел |
DTI |
ИЦЗ |
Доля МСП |
|
ВРП/чел- |
1,00 |
0,94 |
0,95 |
0,85 |
|
DTI |
0,94 |
1,00 |
0,98 |
0,89 |
|
ИЦЗ |
0,95 |
0,98 |
1,00 |
0,96 |
|
Доля МСП |
0,85 |
0,89 |
0,96 |
1,00 |
Источник: рассчитано автором.
На основании проведенного анализа можно сформулировать следующие выводы:
- существует прямая зависимость между уровнем цифрового взаимодействия и социально-экономическим развитием регионов, выявлена прямая зависимость между уровнем цифровой зрелости (ИЦЗ) и качеством жизни населения (r = 0,83), подтверждена взаимосвязь между цифровизацией госуслуг и экономическим ростом регионов;
- все показатели демонстрируют высокую положительную корреляцию, причем наиболее сильная связь между ИЦЗ и DTI (r = 0.98), ВРП имеет практически одинаковую сильную связь как с DTI, так и с ИЦЗ, доля МСП наиболее тесно связана с ИЦЗ;
- регионы с высоким индексом цифрового доверия демонстрируют лучшие показатели развития, в частности регионы-лидеры (г. Москва, Московская область) демонстрируют высокий уровень DTI (82 и 68 баллов соответственно), значительные инвестиции в цифровизацию (3,8 % и 2,1 % от ВРП), преобладание IT-сектора в экономике (18 % и 12 % IT-кадров); отстающие регионы характеризуются низким уровнем DTI (39-47 баллов), минимальными инвестициями в цифровизацию (0,5 %-0,7 % от ВРП), слабым развитием IT-сектора (2 %-4 % IT-кадров);
- выявлена необходимость дифференцированного подхода к развитию цифрового взаимодействия в регионах.
Анализ показал, что ключевым драйвером развития регионов и бизнеса выступает цифровая зрелость. ИЦЗ демонстрирует наибольшее влияние на долю МСП в госзакупках (R² = 0,92). Это подтверждает, что цифровизация госуслуг и платформ напрямую способствует вовлечению малого бизнеса. 88 %-90 % вариации ВРП объясняется изменениями DTI и ИЦЗ. Регионы с высокими цифровыми показателями (г. Москва, Московская обл.) имеют ВРП в 2-5 раз выше, чем регионы с низкими значениями (Брянская, Тверская область).
Инвестиции в IT-инфраструктуру, электронные госуслуги и кибербезопасность могут повысить как DTI, так и ИЦЗ, что приведет к росту ВРП и активности МСП. Примером является Воронежская область с ИЦЗ=75 и DTI=70, которая демонстрирует ВРП на уровне 670 тыс. р. на человека, что близко к Московской области.
Упрощение доступа МСП к цифровым платформам госзакупок способно увеличить их долю в контрактах. Регионы с ИЦЗ >70 (г. Москва, Воронежская область) уже вовлекают в закупки более 60 % МСП. Однако, высокая корреляция частично обусловлена отличающимся более высоким по сравнению с другими регионами уровнем показателей по г. Москве (г. Москва с ВРП=1450 тыс. р. на человека). При его исключении корреляция снижается до r=0,82–0,85.
Добавив контрольные переменные, такие, как бюджетные расходы на цифровизацию и доля IT-специалистов в регионе, были рассчитаны уточненные показатели без г. Москвы для проверки устойчивости результатов по всем регионам ЦФО. Расчеты и данные представлены в таблицах 8 и 9.
Таблица 8
Показатели для расчета множественной корреляции влияния эффективности цифрового взаимодействия государства и бизнеса на экономическое развитие регионов
|
Регион |
ВРП (x) |
DTI (y₁) |
Бюджет (y₂) |
IT-кадры (y₃) |
Совокупный показатель |
|
Московская область |
680 |
68 |
2,1 |
12 |
85,3 |
|
Рязанская область |
380 |
55 |
1,0 |
6 |
57,0 |
|
Воронежская область |
670 |
70 |
2,2 |
13 |
86,5 |
|
Тульская область |
610 |
68 |
2,0 |
11 |
82,0 |
|
Калужская область |
540 |
59 |
1,9 |
9 |
69,5 |
|
Тверская область |
320 |
47 |
0,7 |
4 |
48,3 |
|
Брянская область |
290 |
39 |
0,5 |
2 |
36,5 |
Источник: разработано автором.
Таблица 9
Уточненные коэффициенты корреляции анализа влияния эффективности цифрового взаимодействия государства и бизнеса на экономическое развитие регионов без учета г. Москвы
|
Показатель |
Коэффициент корреляции |
Коэффициент детерминации (R²) |
Значимость (p-value) |
|
ВРП – DTI |
0,89 |
0,79 |
<0,05 |
|
ВРП – Бюджет |
0,87 |
0,76 |
<0,05 |
|
ВРП – IT-кадры |
0,85 |
0,72 |
<0,05 |
|
Совокупное влияние |
0,92 |
0,85 |
<0,01 |
Источник: рассчитано автором.
Основные выводы по результатам анализа влияния эффективности цифрового взаимодействия государства и бизнеса на экономическое развитие регионов:
- бюджетные вложения в цифровизацию оказывают мультипликативный эффект на экономику;
- уровень цифровой зрелости определяет эффективность государственных услуг;
- развитие IT-инфраструктуры способствует созданию новых рабочих мест;
- качество цифрового взаимодействия влияет на привлекательность региона для инвестиций;
- лидеры по совокупному влиянию: Московская и Воронежская области, аутсайдеры: Брянская и Тверская области;
- регионы с высоким ВРП имеют лучшие показатели по всем параметрам цифрового взаимодействия и социально-экономического развития, включая ВРП, DTI, IT-кадры, занятость, удовлетворенность, безопасность и т. д.
- все показатели демонстрируют сильную положительную корреляцию с ВРП, причем совокупное влияние показателей объясняет около 85 % вариации ВРП и наиболее значимым фактором остается DTI, в то время как бюджетные расходы и доля IT-кадров выступают важными дополняющими показателями.
По оценкам Майкла О’Грейди (Michael O'Grady), главного аналитика по прогнозированию компании Forrester, более двух третей создаваемой новой стоимости в ближайшее десятилетие будет приходиться на цифровые платформы [6]. Для стимулирования роста цифровой экономики странам рекомендуется сосредоточиться на развитии цифрового бизнеса, государственных услугах, улучшении доступности цифровых навыков, увеличении расходов на исследования и разработки (R&D) и технологических инвестициях, которые влияют на традиционные, нецифровые отрасли.
По нашим предположениям в состав мер по интенсификации совершенствования цифрового взаимодействия государства и бизнеса в рамках регионального развития могут входить:
1) проведение промышленной цифровизации, которое обеспечит рост конкурентоспособности предприятий через ресурсосбережение и качество продукции;
2) совершенствование управления инвестиционной деятельностью региона путем обеспечения прозрачности бизнес-процессов, упрощения регистрационных процедур и доступности государственных сервисов;
3) мероприятия по улучшению качества жизни населения региона за счет создания новых рабочих мест в IT-секторе, цифровой инфраструктуры, роста доверия к власти.
Таким образом, проведенный автором анализ подтвердил, что цифровая трансформация, в том числе, и в плане цифрового взаимодействия государства и бизнеса, стала ключевым драйвером развития экономики и бизнеса.
Анализ состояния цифровой трансформации и эффективности цифрового взаимодействия показал, что существует региональная специфика цифрового взаимодействия, которая проявляется в разных позициях регионов, неравномерном развитии цифровой инфраструктуры, различной степени готовности регионов к цифровому взаимодействию.
Основные проблемы цифрового взаимодействия государства и бизнеса связаны с фрагментацией цифровых сервисов, несовершенством региональной инфраструктуры, недостаточным уровнем цифровой грамотности и разрывами в развитии между регионами [7]. Поэтому государственная политика в сфере цифрового взаимодействия должна быть направлена на создание единой цифровой экосистемы и повышение доступности государственных услуг для бизнеса, опираясь при этом на комплексный подход и консолидацию усилий всех участников процесса, и обеспечивая тем самым рост эффективности взаимодействия государства и бизнеса в цифровой среде.
1. Ryazantseva, M. V. Digital Transformation of Public Administration / M. V. Ryazantseva // Economics, Entrepreneurship and Law. – 2024. – Vol. 14, No. 11. – Pp. 6951-6962. – ISSN 2222-534X.
2. Zotov, V. V. Digital Transformation of Public Administration: The Unity of Service-Digital and Social-Network Aspects / V. V. Zotov, L. A. Vasilenko // Issues of State and Municipal Administration. – 2023. – No. 3. – Pp. 26-47. – ISSN 1999-5431.
3. Granberg, M. Between the Regulatory State and the Networked Polity: Central-Local Government Relations in Sweden / M. Granberg, S. Montin // ResearchGate : website. March 2021 – DOIhttps://doi.org/10.31219/osf.io/a2stn.
4. Russian Federation. Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Report on the state of small and medium-sized businesses in the Russian Federation and measures for their development for 2019–2023 // Ministry of Economic Development of the Russian Federation : official website. – URL: https://www.economy.gov.ru/material/dokumenty/doklad_o_sostoyanii_malogo_i_srednego_predprinimatelstva_v_rf_i_merah_po_ego_razvitiyu_za_20192023_gg.html. Date of publication: 28.11.2024.
5. Vlasova N. Yu. University-business-government relations in the development of the institutional environment of Russian regions / N. Yu. Vlasova, E. A. Lyashenko // R-Economy. – 2021. – Vol. 7, Iss. 4. – P. 214–224. – DOI:https://doi.org/10.15826/recon.2021.7.4.019.
6. The digital economy will reach $16.5 trillion by 2028 // The Tenge : official website. – URL: https://the-tenge.kz/articles/digital-economy-report-2028 (accessed: 08/22/2025).
7. Mukhaev R. T. Digital transformation of public administration: problems and solutions / R. T. Mukhaev, A. I. Chubarov // Journal of Political Studies. – 2025. – Vol. 9, No. 4. – Pp. 87-112. – ISSN 2587-6295.
8. Page, E. C. Laws as an Instrument of Policy: A Study in Central-Local Government Relations / E. C. Page // Journal of Public. May 1985. – V. 5(02). – P. 241-265. – DOIhttps://doi.org/10.1017/S0143814X00003044.
9. Mirolyubova, T. V. Digital Transformation and Its Impact on the Socioeconomic Development of Russian Regions / T. V. Mirolyubova, M. V. Radionova // Economics of the Region. – 2023. – Vol. 19, No. 3. – Pp. 697-710. – ISSN 2072-6414.
