УДК: 332.14
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-1-76


просмотр

УРОВЕНЬ ПРОНИКНОВЕНИЯ ОТРАСЛИ ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКЕ: МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ФАКТОРОВ

М. Р. Сафиуллин
Академия наук Республики Татарстан; Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Россия
e-mail: Marat.Safiullin@tatar.ru

А. И. Гурьянов
Академия наук Республики Татарстан, Казань, Россия
e-mail: Artem.Guryanov@tatar.ru

Аннотация. В настоящее время цифровые платформы межфирменного взаимодействия играют важную роль в широком спектре предметных областей. Они позволяют существенно снизить трансакционные издержки и повысить эффективность цепочек ценности организаций, а также способствуют установлению межорганизационной кооперации. Кроме того, цифровые платформы делают возможным динамическое перестроение цепочек ценности путем гибкой смены контрагентов. Из-за их высокой актуальности цифровым платформам придается большое значение в рамках отечественной государственной политики. Цель работы – разработка рекомендаций для государственной политики Российской Федерации и Республики Татарстан (РТ) по развитию отрасли цифровых платформ B2B на основе моделирования факторов, оказывающих значимое влияние на уровень проникновения цифровых платформ. Для достижения этой цели было выполнено экономико-математическое моделирование на основе модели панельных данных Within- Between, ранее не применявшейся в публикациях на русском языке. Для моделирования использовались панельные данные по регионам России с 2020 по 2024 год из следующих источников: Росстат, ЕМИСС, ЕИС Закупки и статистические сборники ВШЭ. В результате моделирования была выявлена зависимость уровня проникновения цифровых платформ от следующих факторов: уровень распространения электронной торговли, инновационная активность организаций, особенно в сфере логистики, поставок и распределения, межфирменная кооперация в сфере инноваций, затраты организаций на информационные технологии и объем регулируемых закупок. На основе этого были сформулированы выводы об особенностях отечественного рынка цифровых платформ, а также предложены рекомендации по повышению уровня проникновения цифровых платформ. Выявлено, что сильными сторонами РТ применительно к цифровым платформам являются уровень развития ИТ, инновационной активности и регулируемых закупок, актуальным является дальнейшее развитие электронной торговли и кооперации в сфере инноваций. Развитие сферы цифровых платформ дает возможность увеличить эффективность функционирования как отдельных организаций, так и отечественной экономики в целом.

Ключевые слова: цифровые платформы, отрасль цифровых платформ, электронные торговые площадки, цепочки ценности, межфирменная кооперация, электронная торговля, инновационная деятельность, информационные технологии, модель Within-Between, Республика Татарстан.

Благодарности. Работа выполнена за счет средств субсидии, выделенной Казанскому федеральному университету для выполнения государственного задания в сфере научной деятельности по проекту № FZSM – 2023 – 0017 «Экономика импортозамещения региона в условиях трансформации логистических цепочек и деглобализации».

Для цитирования: Сафиуллин М. Р., Гурьянов А. И. Уровень проникновения отрасли цифровых платформ в региональной экономике: моделирование и анализ факторов // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2026. – № 1. – С. 76–89. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-1-76.


Литература

  1. Бабкин А. В., Михайлов П. А. Цифровые платформы в экономике: понятие, сущность, классификация // Вестник Академии знаний. – 2023. – № 1(54). – С. 25–36. – EDN: SLMSNI.
  2. Бауэр В. П., Еремин В. В., Смирнов В. В. Цифровые платформы как инструмент трансформации мировой и российской экономики в 2021–2023 годах // Экономика. Налоги. Право. – 2021. – Т. 14, № 1. – С. 41–51. – https://doi.org/10.26794/1999-849X-2021-14-1-41-51. – EDN: QBFBHA.
  3. Гелисханов И. З., Юдина Т. Н., Бабкин А. В. Цифровые платформы в экономике: сущность, модели, тенденции развития // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. – 2018. – Т. 11, № 6. – С. 22–36. – https://doi.org/10.18721/JE.11602. – EDN: YUKCIH.
  4. Григорьев М. Н., Максимцев И. А., Уваров С. А. Цифровые платформы как ресурс повышения конкурентоспособности цепей поставок // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2018. – № 2(110). – С. 7–11. – EDN: YWNEHI.
  5. Никонорова А. А., Щербакова С. А. Приоритеты национального проекта «Экономика данных» // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика. Сборник научных статей VI Международного научного форума. В 2-х томах. – М. : Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова. – 2024. – С. 45–49. – EDN: RALKDZ.
  6. Ратникова Т. Введение в эконометрический анализ панельных данных // Экономический журнал Высшей школы экономики. – 2006. – Т. 10, № 2. – С. 267–316. – EDN: HTXXVB.
  7. Сафиуллин М. Р., Гурьянов А. И. Тенденции развития сферы цифровых платформ Республики Татарстан // Международный форум KAZAN DIGITAL WEEK – 2025: сборник материалов / Сост.: Р. Ш. Ахмадиева, Р. Н. Минниханов; Под общей ред. действительного член-корр. Академии наук Республики Татарстан, д-ра техн. наук, проф. Р. Н. Минниханова. – Казань: ГБУ «НЦБЖД», Ч. 1 – 2025. – С. 1088–1092.
  8. Сафиуллин М. Р., Гурьянов А. И. Формирование цепочек ценности на электронных торговых площадках // Вестник экономики, права и социологии. – 2024. – № 4. – С. 96–99. – https://doi.org/10.24412/1998-5533-2024-4-96-99. – EDN: HNMFDA.
  9. Стырин Е. М., Дмитриева Н. Е., Синятуллина Л. Х. Государственные цифровые платформы: от концепта к реализации // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2019. – № 4. – С. 31–60. – EDN: IMBSRY.
  10. Bell A., Fairbrother M., Jones K. (2019) Fixed and random effects models: making an informed choice. Quality & Quantity. – Vol. 53, pp. 1051–1074. – https://doi.org/10.1007/s11135-018-0802-x. (In Eng.).
  11. Bell A., Jones K. (2015). Explaining Fixed Effects: Random Effects Modeling of Time-Series Cross-Sectional and Panel Data. Political Science Research and Methods. – Vol. 3. – No. 1, pp. 133–153. – https://doi.org/10.1017/psrm.2014.7. (In Eng.).
  12. Certo S., Withers C., Semadeni M. (2016). A Tale of Two Effects: Using Longitudinal Data to Compare Within and Between firm Effects. Strategic Management Journal. – No. 7, pp. 1536–1556. – https://doi.org/10.1002/smj.2586. (In Eng.).
  13. Clark S., Linzer A. (2014). Should I Use Fixed or Random Effects? Political Science Research and Methods. – Vol. 3. – No. 2, pp. 399–408. – https://doi.org/10.1017/psrm.2014.32. (In Eng.).
  14. Cusumano M. A., Gawer A., Yoffie D. B. (2019). The Business of Platforms. New York: HarperCollins Publishers Inc., 239 p. (In Eng.).
  15. Czyzewski B., Matuszczak A., Miskiewicz R. (2019). Public Goods Versus the Farm Price-Cost Squeeze: Shaping the Sustainability of the EU’s Common Agricultural Policy. Technological and Economic Development of Economy. – Vol. 25. – No. 1, pp. 82–102. – https://doi.org/10.3846/tede.2019.7449. (In Eng.).
  16. Elenes Platona I. (2022). The Economic Freedom, Country Risk and Foreign Direct Investments. The Annals of the University of Oradea, Economic Sciences. – Vol. 31. – No. 2, pp. 206–212. – https://doi.org/10.47535/1991auoes31(2)020. (In Eng.).
  17. Heikinheimo M., et al. (2024). B2B Service Sales on a Digital Multi-Sided Platform: Transformation from Value Chains to Value Networks. Industrial Marketing Management. – Vol. 166, pp. 26–39. – https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2023.11.006. (In Eng.).
  18. Mundlak Y. (1978). On the Pooling of Time Series and Cross Section Data. Econometrica. – Vol. 46. – No. 1, pp. 69–85. – https://doi.org/10.2307/1913646. (In Eng.).
  19. Spade A. B. (2018). The Impact of Inflation, Credit Risk and Corruption on Local Bitcoin Prices: a Panel Data Analysis. Oslo: Reprosentralen, 50 p. – https://doi.org/10.13140/RG.2.2.20715.21288. (In Eng.).
  20. Townsend Z., et al. (2013). The Choice Between Fixed and Random Effects. In: M. A. Scott, J. S. Simonoff, B. D. Marx (Eds.). The SAGE Handbook of Multilevel Modeling, SAGE Publications, pp. 73–88. – https://doi.org/10.4135/9781446247600.n5. (In Eng.).
  21. Trabucchi D., Buganza T. (2019). Fostering Digital Platform Innovation: From Two to Multi-sided Platforms. Creativity and Innovation Management. – Vol. 29. – No. 2, pp. 345–358. – https://doi.org/10.1111/caim.12320. (In Eng.).
  22. Veisdal J. (2020). The Dynamics of Entry for Digital Platforms in Two-Sided Markets: A Multi-Case Study. Electronic Markets. – Vol. 30, pp. 539–556. – https://doi.org/10.1007/s12525-020-00409-4. (In Eng.).

Для того, чтобы мы могли качественно предоставить вам услуги, мы используем cookies, которые сохраняются на вашем компьютере (сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервиса Яндекс.Метрика). Нажимая кнопку «Согласен», вы подтверждаете то, что вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies вы можете в настройках своего браузера.