Моделирование цифровой зрелости национальной экономики и верификация макроэкономических эффектов технологической трансформации

Исследование представляет оценку цифровой зрелости национальной экономики на основе теории нечетких множеств и объективного взвешивания признаков. Из сопоставимой панели показателей информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) после нормирования рядов с винсоризацией 1−99-го перцентилей контролем направленности признаков и унификацией единиц измерения формируется интегральный индекс зрелости с последующей стратификацией стран по уровням зрелости. В исходный набор входят распространенность фиксированного широкополосного доступа в Интернет для домохозяйств и бизнеса, число активных мобильных подключений на душу населения, доля пользователей Интернета, плотность защищенных интернет-серверов, удельный вес импорта товаров ИКТ в товарном импорте и удельный вес экспорта услуг ИКТ в экспорте услуг. При наличии добавляются позиции по программному и телекоммуникационному продуктам с раздельной учетной логикой для товарных и сервисных потоков. Нормированные признаки переводятся в лингвистические переменные; задаются треугольные и трапециевидные функции принадлежности для градаций «низкий», «средний», «высокий» с открытой параметризацией вершин и плато, пригодной для сценарных сдвигов. Далее применяются фаззификация, взвешенное агрегирование и дефаззификация по методу центра тяжести с проверкой устойчивости к изменению форм принадлежности и к альтернативным схемам агрегации. Весовые коэффициенты оцениваются энтропийным методом и методом главных компонент, согласуются и применяются при агрегировании для снижения влияния мультиколлинеарности; для метода главных компонент сохраняется интерпретация вкладов главных компонент и нагрузок признаков. Итоговый индекс используется для ранжирования экономик, расчета вероятностных долей принадлежности к уровням зрелости, картографирования и кластеризации. Внешняя проверка проводится через сопоставление с индексом человеческого развития с применением корреляционно-регрессионного анализа; устойчивость подтверждается бутстреп-оценками и робастными стандартными ошибками. Алгоритм реализован в среде Python с открытыми параметрами нормализации и функциями принадлежности, что гарантирует воспроизводимость и масштабируемость расчетов. Полученные оценки служат обоснованием приоритизации инфраструктуры, кибербезопасности и развития цифровых компетенций для стратегического планирования, мониторинга прогресса и международного бенчмаркинга.