Edyta Gwarda-Gruszczyńska
Responsible innovation
Ekonomiczne Problemy Usług nr 123, 231-221
Anna Janiga-Cmiel
231 T a b e l a 5 M a c i e r z W L u k s e m b u r g B u ł g a r i a G r e c j a P o l s k a N i e m c y L u k s e m b u r g 1 0 0 0 0 B u ł g a r i a 0 , 2 5 0 5 4 2 1 0 0 0 G r e c j a 0 , 0 4 9 7 4 5 0 , 0 6 2 1 8 1 1 0 0 P o l s k a 0 , 0 4 3 7 1 8 0 , 0 7 2 8 6 4 0 , 1 0 2 0 0 9 1 0 N i e m c y 0 , 1 0 3 1 8 9 0 , 1 3 1 5 6 6 0 , 1 4 1 8 8 5 0 , 1 7 2 8 4 1 1 Ź r ó d ło : o p r a c o w a n i e w ł a s n e .Macierz kowariancji H t wyznaczamy iteracyjne i dla t = 0 macierz H 0
przyjmuje postać:
T a b e l a 6 M a c i e r z H t d l a t = 0 , d l a s t a n u p o c z ą t k o w e g o L u k s e m b u r g B u ł g a r i a G r e c j a P o l s k a N i e m c y L u k s e m b u r g 1 ,0 0 0 0 ,2 5 1 0 , 0 5 0 0 , 0 4 4 0 ,1 0 3 B u ł g a r i a 0 , 2 5 1 1 ,0 6 3 0 , 0 7 5 0 , 0 8 4 0 , 1 5 7 G r e c j a 0 , 0 5 0 0 , 0 7 5 1 , 0 0 6 0 , 1 0 9 0 , 1 5 5 P o l s k a 0 , 0 4 4 0 , 0 8 4 0 , 1 0 9 1 ,0 1 8 0 , 2 0 1 N i e m c y 0 ,1 0 3 0 , 1 5 7 0 , 1 5 5 0 , 2 0 1 1 ,0 7 8 Ź r ó d ło : o p r a c o w a n i e w ł a s n e .Dalsze macierze
H
t dla
t = 1, 2,
T
wyznaczamy iteracyjnie, wykorzystu
jąc występujące zmiany wariancji E t :
1 0 0 0 0 - , - 1 0, 25 0,05 0,043 0,10 er2. 0 ••• 0 0,25 1 0 0 0 1f , 0 1 0,06 0,07 0,13 0 c^2 ' • : H , = 0,05 0,06 1 0 0 2t 0 0 1 0,10 0,14 0,04 0,07 0,10 1 0 , 0 0 0 1 0,17 0 ••• 0 c r i 0,10 0,13 0,14 0,17 1_|L J[ 0 0 0 0 1
Przedstawiona macierz H 0 stanowi podstawę zinterpretowania
współoddzia-lywań użytkowania Internetu w poszczególnych krajach na inne kraje. Przykładowo
współczynniki w wierszu odpowiadające Polsce są zasadniczo najniższe, oznacza
to, że w grupie rozpatrywanych krajów Polska wywiera najniższy wpływ na wyko
rzystanie Internetu w pozostałych krajach. W macierzach
H0,
H
t również obser
230
D ynam iczna analiza rozw oju społeczeństw a inform acyjnegoTabela 4
Wektor 02 pogrupowany według odpowiednich kolumn
«i
b
gi
Luksemburg
9,700 1116,026 0,434
Bułgaria
5,389
438,501 0,204
Grecja
6,063
523,597 0,258
Polska
16,167
724,490 0,579
Niemcy
8,818 1017,699 0,575
Źródło: opracowanie własne.
W e w z o r z e (5 ) d o k o n a n o r o z b i c i a w a r ia n c ji c a łk o w ite j n a c z ę ś ć s ta łą a i
,
c z ę ś ć z a l e ż n ą o d s ta n u z d e te r m in o w a n e g o p r z e z s k ła d n ik s y s te m a ty c z n y m o d e lu bt o r a z c z ę ś ć z a l e ż n ą o d s ta n u lo s o w e g o m o d e li g i. Dla
k a ż d e g o z r o z p a tr y w a n y c h w a n a liz ie k r a j ó w w y z n a c z o n o p o w y ż s z e w s p ó ł c z y n n i k i - ta b e l a 4. N a jw y ż s z e w a r to ś c i o d p o w i a d a j ą w s p ó łc z y n n ik o w i bt,
c o o z n a c z a , ż e r o z w ó j u ż y tk o w a n ia I n te r n e tu w p o s z c z e g ó ln y c h k r a ja c h w n a jb a r d z ie j z n a c z ą c y m s to p n iu k s z ta łto w a n y j e s t p r z e z z m ie n n o ś ć c z y n n ik ó w s y s te m a ty c z n y c h . P o d o b n ie j a k w p r z y p a d k u w a r to ś c i o c z e k iw a n y c h n a jw y ż e j u k s z t a ł t o w a n a a n a liz o w a n a z m ie n n a j e s t d l a L u k s e m b u r g a o r a z N i e m ie c , w n a s tę p n e j k o le jn o ś c i o d p o w ie d n io P o ls k a , G r e c ja , B u łg a r ia . W p r z y p a d k u k a ż d e g o z r o z p a tr y w a n y c h p a ń s tw w y z n a c z o n o p o z io m z m ie n n o ś c i s ta ły c h f u n d u s z y n ie p o d l e g a j ą c y z m ia n o m z r o k u n a ro k . P r z e d m io to w y p o z io m s ta ły r e p r e z e n t o w a n y j e s t p r z e z w s p ó łc z y n n ik i n a jw y ż s z y o tr z y m a n o d l a P o ls k i, n a s tę p n ie L u k s e m b u r g , N ie m c y , G r e c ja , B u łg a r ia . C z y n n ik i, k tó r e k s z t a ł t u j ą ro z w ó j I n t e r n e t u w s p o s ó b p r z y p a d k o w y - i n t e r w e n c y j n y , r e p r e z e n t o w a n e s ą p r z e z w s p ó ł c z y n n i k g i i s t a n o w i ą z a s a d n i c z o p o z i o m n i e i s t o t n y s t a ty s ty c z n ie . Z d r u g ie j s tr o n y a n a l i z u j ą c o tr z y m a n e o c e n y p a r a m e t r ó w , n a l e ż y z w r ó c i ć u w a g ę n a to , ż e w a r t o ś c i t e s ą w s z y s t k i e d o d a tn ie . O z n a c z a to , ż e w s z y s t k i e s p o ś r ó d c z y n n i k ó w k s z t a ł t u j ą c y c h w y k o r z y s t a n i e I n t e r n e t u w p o s z c z e g ó l n y c h k r a j a c h w s p o s ó b s t y m u l u j ą c y w p ł y w a j ą n a r o z w ó j b a d a n e g o z j a w i s k a , n i e w y s t ę p u j ą w ś r ó d n ic h d e s ty m u la n ty . D o p e ł n i e n i e a n a l i z y w y m a g a w y z n a c z e n i a w e k t o r a Q3 , k t ó r y s t a n o w i p o d s t a w ę k o n s t r u k c j i m a c i e r z y W z g o d n i e z e w z o r e m (7 ). M a c i e r z W w y z n a c z a m y n a p o d s t a w i e m o d e l u V E C H , o t r z y m u j ą c w p ie r w s z e j k o l e j n o ś c i w e k t o r 0 3 = (1; 0,25; 1; 0 ,0 4 9 7 ;... ;1 ) , k t ó r e g o e l e m e n t y t w o r z ą m a c i e r z t r ó j k ą t n ą W p r z e d s t a w i o n ą w t a b e l i 5.Anna Janiga-Cmiel
229
Tabela 2
Macierz współczynników korelacji
Luksemburg Bułgaria Grecja Polska Niemcy
Luksemburg
Bułgaria
Grecja
Polska
Niemcy
1
0,0413
1
0,1423
0,0603
1
0,1970
0,2418 1,3921
1
0,1956
0,0311 0,2673 0,1916
1
Źródło: opracowanie własne.
N a p o d s ta w ie w y z n a c z o n e j m a c i e r z y m o ż e m y s tw ie r d z ić , ż e w a r to ś c i w s p ó ł c z y n n ik ó w k o r e l a c j i s k ła d n ik ó w lo s o w y c h n ie r ó ż n i ą s ię is to tn ie o d z e ra . S tw ie r d z a m y to w o p a r c iu o p o r ó w n a n ie b e z w z g lę d n y c h ic h w a r to ś c i z w a r t o ś c i ą k r y ty c z
-*
n ą w y n o s z ą c ą r = 0 ,6 , w y z n a c z o n ą p r z y p r z y ję c iu p o z io m u i s to tn o ś c i 0 ,0 5 . N a p o d s ta w ie o tr z y m a n y c h w y n i k ó w s tw ie r d z a m y , ż e n ie m a p o d s ta w , a b y o d r z u c ić h ip o te z ę H 0 , tr a k t u j ą c ą o n i e z a le ż n y m u ż y tk o w a n iu I n te r n e tu w p o s z c z e g ó ln y c h k r a ja c h . N a s tę p n ie u w z g lę d n ia ją c b lo k o w y c h a r a k te r m a c i e r z y V E C H , w y z n a c z y m y o m ó w io n e w c z e ś n ie j w e k t o r y 0 1 , 0 2 , d 3 z a w ie r a ją c e e s t y m a t o r y p o g r u p o w a n e w e d łu g ic h c h a r a k te r u w g r u p y o c e n p a r a m e t r ó w m o d e li /u , a , w . W t a b e l i 3 j a k o p ie r w s z e z a p r e z e n to w a n o o tr z y m a n e w a r to ś c i o c e n w e k t o r a d 1 .Tabela 3
Wartości ocen wektora Qx
Luksemburg Bułgaria
Grecja
Polska
Niemcy
243,0258
48,5013 66,5973 117,4901 208,6993
Źródło: opracowanie własne.
W o p a r c iu o u z y s k a n e w y n ik i m o ż e m y s tw ie r d z ić , ż e n a j w y ż s z a z w a r to ś c i o c z e k iw a n y c h o b r a z u ją c a s to p ie ń w y k o r z y s ta n ia I n te r n e tu w p o s z c z e g ó ln y c h k r a j a c h z n a jd u je s ię w k o lu m n ie p ie r w s z e j - L u k s e m b u r g , w d a ls z e j k o le jn o ś c i N i e m c y , P o ls k a , G r e c ja , B u łg a r ia . J e s t to s ta n o c z e k iw a n y w y k o r z y s t a n i a w p o s z c z e g ó l n y c h k r a j a c h I n te r n e tu w o d n ie s ie n iu d o o k r e s u r o c z n e g o p r z e z g r u p ę 1 0 0 0 o s ó b . W d r u g im k r o k u w y z n a c z o n o w e k t o r 02, p r z e d s ta w ia ją c y o c e n y p a r a m e tr ó w m o d e lu (5 ) u p o r z ą d k o w a n e k o l u m n o w o w g r u p y d o ty c z ą c e p a r a m e tr ó w : a , b , g.
228
Dynamiczna analiza rozwoju społeczeństwa informacyjnego
z e n ta c ję m o d e li A R I M A . P r z e p r o w a d z o n o r ó w n ie ż b a d a n ie w y k a z u ją c e , ż e s k ł a d n ik lo s o w y j e s t o b c ią ż o n y a u to k o r e la c ją . Z a s to s o w a n o r ó w n ie ż t e s t L ju n g a - B o x a w c e lu w y k r y c i a w y s t ę p o w a n i a e f e k tu A R C H . Z a p r e z e n t o w a n a a n a liz a o b e jm u je d w a p o d s ta w o w e e ta p y b a d a ń . P ie r w s z y u w z g l ę d n i a k o n s tr u k c ję m o d e lu d l a d a n y c h e m p ir y c z n y c h o p is u ją c y c h u ż y tk o w a n ie I n te r n e tu p r z e z o s o b y f iz y c z n e w w ie k u 1 6 - 7 4 la t, n a to m ia s t d r u g i e ta p to p r e z e n t a c j a m o d e li z p o d z ia łe m n a t r z y g r u p y w ie k o w e . P i e r w s z a g r u p a o b e jm o w a ła u ż y t k o w n i k ó w w w i e k u o d 16 d o 19 la t, d r u g a g r u p a u ż y t k o w n i k ó w w w ie k u o d 2 0 d o 2 4 la t, o s t a t n i a z r o z p a tr y w a n y c h g r u p to o s o b y w w i e k u o d 2 5 d o 2 9 la t. W o p a r c iu o p r z e p r o w a d z o n e b a d a n ie d la p ie r w s z e g o e ta p u o tr z y m a n o m a c ie r z s k ła d n ik ó w r e s z to w y c h S t n a p o d s ta w ie w y z n a c z o n y c h w c z e ś n ie j m o d e li A R I M A .Tabela 1
Macierz składników resztowych St
S\t
S2t
*3t
s \t
S5t
t
Luksemburg Bułgaria Grecja Polska Niemcy
1
-4,236
1,564
1,000
-4,109
-2,527
2
-2,139
-1,673
-2,267 -3,685
-1,055
3
-0,042
-0,909
-1,533 -1,261
0,418
4
4,055
-1,145
0,200
5,164
1,891
5
4,152
-3,382
2,933
4,588
2,364
6
2,248
3,382
1,667
4,012
0,836
7
1,345
4,145
0,400
2,436
0,309
8
-0,558
1,909
-2,867 -0,139
0,782
9
-1,461
-0,327
1,867 -1,715
-0,745
10
-3,364
-3,564
-1,400 -5,291
-2,273
Źródło: opracowanie własne.
W t o k u d a ls z e j a n a liz y , u w z g lę d n ia ją c w y m ó g s t a c jo n a m o ś c i, s z e r e g i c z a s o w e y it z o s t a n ą u w o ln io n e o d t r e n d u i r o z p a t r y w a ć j e b ę d z ie m y j e d y n i e w z a k r e s ie p o z o s ta ły c h s z e r e g ó w r e s z t o w y c h
St t
. D l a p r z e d s ta w io n e j m a c i e r z y s k ła d n ik ó w lo s o w y c h w y z n a c z o n o m a c ie r z e w s p ó łc z y n n ik ó w k o r e la c ji. U z y s k a n e w y n ik i z a p r e z e n to w a n o w t a b e li 2.Anna Janiga-Cmiel
2 2 7 (8) < ^ 2 1 ^ 4 1 * 1 ' — ^ W 1 < ^21 22-1 Æ2i K i S,2.1 m2: 22-1 ^ 2 , ^Wi H t = Ч 1 ^ 2' Е2-1 ® 1 ® 2 1 ^ 2' Е2-1® 2, ^ 2' — <yW1 К ' S,2=1 WMm -l: K i К WM " 'Funkcja największej wiarygodności została zdefiniowana zgodnie ze wzorem (9)
i przyjej wyznaczeniu uwzględniamy postać macierzy
H t
:
(
10
)TN 1 7 i i 1 7 T / \_1
L(y\S) = - l n ( 2 * ) - 1 2 l n |W E ,W T| - 1 T ( y . - V ) K W TJ ( y , - M)
| 2 2 t=1 2 t=1
Parametr # to parametr maksymalizacji ujęty wzorem:
0
= (^
1,M
2,M
3,...,M
n , « 1 , « 2 , . . . , “ N , b , g , ® 2 1 , ® 3 1 , ® 3 2 , . . . , ® N 1 , . . . , ® N . N ) TW niniejszej
analizie wprowadzimy następujące oznaczenia, przyjmując:
(
11
)^ 1 ( ^ 1 , ^ 2 , ^ 3 , . . . , ^ N ) , $ 2 ^ ( a l , a 2 , - - , a N , b 1 b N , g 1 , ■■■, g N ) T , ^ 3 ~ ( ® 2 1 , ® 3 1 , ® 3 2 , ' " , ® N 1 , ' " , ® N , N - 1 )
(12)
Przyrównując do zera pochodną wektorową funkcji wiarygodności wyznaczoną ze
względu na parametr Qx, to znaczy:
(13)
^
f
f i _ 1j_ f
XiL dJXiLm
se1
h[ć
f
\_2^l,se
1[^
2
)[^,
2
,
ae
1JJj
otrzymujemy
stany
oczekiwane
wartości
zaproponowanych
zmiennych
w poszczególnych badanych krajach. W analogiczny sposób wyznaczmy kolejne
pochodne ze względu na pozostałe parametry (Janiga-Cmiel 2014, s. 80).
Rozwiązując równanie
30
= o wyznaczymy oceny liczbowe parametrów
2
modeli rozwoju wariancji analizowanej zmiennej w poszczególnych krajach. Nato
miast przyrównując ostatnią pochodną do zera, wyznaczamy współczynniki wa-
riancyjne. W niniejszej analizie stosujemy metodę największej wiarygodności, aby
oszacować oceny parametrów wybranych modeli. 3
3. Przykład empiryczny
W celu przedstawienia analiz wybrano dane empiryczne obrazujące użytko
wanie Internetu przez osoby fizyczne w wieku 16-74 lat. Dane te zebrano dla wy
branych państw: Luksemburg, Polska, Bułgaria, Niemcy, Grecja, korzystając
z danych publikowanych przez Główny Urząd Statystyczny oraz na stronie Eurosta
tu - dane roczne. W niniejszej analizie zaproponowano porównanie Polski z wy
branymi państwami, aby zaprezentować państwa charakteryzujące się ustabilizo
wanym rozwojem o ogólnej tendencji wzrastającej oraz o przeobrażeniach wielu
dziedzin życia, zarówno społecznego, jak i politycznego, np. budzącą wiele kon
trowersji w ostatnich czasach Grecję. Jako okres analizy przyjęto lata od roku 2005
do roku 2015. W dalszym kroku badań wyznaczono równania modelu rozwoju
wartości oczekiwanych, z uwagi na ograniczony rozmiar artykułu pominięto
pre-2 pre-2 6
Dynamiczna analiza rozwoju społeczeństwa informacyjnego
r ó w n ie ż n a d o łą c z a n iu d o d a tk o w y c h p a r a m e tr ó w s tr u k tu r a ln y c h w r ó w n a n iu z m ie n n o ś c i, b ą d ź t e ż n a t r a n s f o r m a c ji p o s ta c i te g o r ó w n a n ia . A n a liz ę w y b r a n y c h a s p e k tó w s p o łe c z e ń s tw a i n f o r m a c y jn e g o m o ż e m y p r z e p r o w a d z ić u w z g lę d n ia ją c w ie lo r ó w n a n io w y p e łn o c z y n n ik o w y m o d e l G A R C H . W k o n s tr u k c ji z a p r o p o n o w a n e g o m o d e lu r o z p a tr u je m y d w a r ó w n a n ia , j e d n o z r ó w n a ń w y r ó ż n i a c h a r a k te r y s ty k ę d y n a m ik i w a r to ś c i o c z e k iw a n y c h , a d r u g ie d y n a m ik ę w a r ia n c ji ( J a n ig a - C m ie l, s. 1 2 0 ). W y b r a ć m o ż e m y j e d e n z m o d e li k l a s y G A R C H ( V r o n to s , D e lla p o r ta s i P o litis 2 0 0 3 ) , n a p r z y k ła d m o d e l A R I M A (p ,d ,q ). Z a p r o p o n o w a n y m o d e l p r z y j m u je p o s ta ć : P d q ( I ) yt = Z “ - yt - . + ^ P A y t - , - y t - i ) + Z / - S t- ^ t =0 t=1 i =1 W i e lo w y m ia r o w y p r o c e s r o z w o j u z j a w i s k a m o ż n a p r z e d s ta w ić , w y k o r z y s tu ją c n a s t ę p u j ą c ą p o s t a ć m o d e lu : y t = ^ + s t (2 ) U w z g l ę d n i o n a w b a d a n ia c h w i e l o w y m i a r o w a z m i e n n a Y t c h a r a k te r y z u je s ię w a r u n k o w y m r o z k ła d e m , k t ó r y j e s t z g o d n y z r o z k ła d e m n o r m a ln y m :Y t|Y y -i,Y y -2 ,-,Y t-p ~ A ( 0 , 2 1) (3 ) R o z p a tr u je m y A - w y m i a r o w ą z m ie n n ą lo s o w ą , g d z ie A - o z n a c z a o d p o w ie d n io lic z b ę w y b r a n y c h k r a jó w . W a r ia n c ję o z n a c z a m y p r z e z k i t , g d z ie i to n u m e r k r a ju , a t n u m e r r o z p a tr y w a n e g o w b a d a n i u o k re s u : k u =
Ź
w ikwtk ° l , (4 ) k=1 W y z n a c z m y m o d e l w a r ia n c ji r e s z to w e j p o s ta c i: = a i + f y l - 1 + gi CT2, _ 1, i = 1,---,A , t = 1, - , T- (5 ) M o d e l (5 ) u w z g l ę d n i a p e w n e o g r a n ic z e n ia , m ia n o w ic ie a t > 0 , b t > 0 o r a z g t > 0 , g d z ie i = 1 ,.. ,,N . W k o n s tr u k c ji m o d e lu n a l e ż y r ó w n ie ż w y z n a c z y ć m a c ie r z w n a s tę p u ją c e j p o s ta c i: (6 ) ' 1 0 - 0 0' Ąi 1 0 0 W = 2^ 1 ^32 1 : : 0 N a t o m i a s t Z t to m a c ie r z d i a g o n a l n a b e z w a r u n k o w y c h w a r ia n c ji r e s z to w y c h ( J a n i g a - C m ie l 2 0 1 3 , s. 7 8 ). M a c ie r z eH
t o r a z Z t s ą m a c ie r z a m i p o d o b n y m i. S y m e t r y c z n ą m a c i e r zH
t w y z n a c z a m y z g o d n ie z e w z o r e m : H , = W Z tW T (7 ) W n a s tę p n y m k r o k u n a l e ż y w y z n a c z y ć m o d e l V E C H , n a p o d s ta w ie k tó r e g o o tr z y m a m y e le m e n ty m a c ie r z y W .Anna Janiga-Cmiel
225
b ó w in f o r m a c y jn y c h a d m in is tr a c ji p u b lic z n e j. A p l i k a c j a t a m a z a z a d a n ie p r z e k a z y w a n ie in f o r m a c ji i d o r ę c z a n ie d o k u m e n tó w p r z e z o r g a n y a d m in is tr a c ji p u b l i c z n e j. E l e k t r o n i c z n a a d m in is tr a c ja u w z g l ę d n i a n o w o c z e s n e n a r z ę d z i a s to s o w a n e p r z e z t e c h n o lo g ie I C T ( S z p r in g e r 2 0 1 2 , s. 2 0 ) , m a ją c ty m s a m y m z n a c z ą c y w p ły w n a z a c h o d z ą c e z m ia n y , p o m im o w ie lu p o w a ż n y c h b a r ie r , tz n . b r a k u ś r o d k ó w f i n a n s o w y c h w s p o m a g a ją c y c h z a k u p n p . k o m p u te r ó w d l a u r z ę d n ik ó w . O k a z u je s ię j e d n a k , ż e w ś r ó d ty c h w s z y s t k i c h p o z y ty w ó w r o d z ą s ię n ie s t e t y p e w n e o b a w y , n i e p o k ó j s p o łe c z e ń s tw a in f o r m a c y jn e g o . Z a u w a ż a m y s k u tk i n e g a ty w n e , b o w ie m m o ż n a d o p r o w a d z ić n a p r z y k ła d d o n a d u ż y w a n ia I n te r n e tu ( Z o r s k a 2 0 1 1 , s. 7 9 ) , a to j u ż m o ż e b y ć p o w ią z a n e z u z a le ż n ie n ie m n p . o d g ie r , h a z a r d e m i ta k ż e n a w e t c y b e r - p r z e m o c ą . N i e s t e t y b e z u k s z ta łto w a n e j s f e r y in f o r m a c y jn e j n ie j e s t e ś m y w s ta n ie p r a w id ło w o f u n k c jo n o w a ć w e w s p ó łc z e s n y m s p o łe c z e ń s tw ie . W i d z i m y z n a c z ą c y p r z y r o s t in f o r m a c ji o r a z c o r a z w i ę k s z ą j e j d o s tę p n o ś ć d l a z w y k ły c h o b y w a te li. M o ż e m y p o w ie d z ie ć , ż e w p r o c e s ie ty m w y t w a r z a się : „ s p o łe c z e ń s tw o b o g a te w in f o r m a c je , k tó r e g o c e le m j e s t m i ę d z y in n y m i p r z e t w a r z a n i e ty c h in f o r m a c j i ” . N i e s t e t y s ta je m y s ię r ó w n i e ż s p o łe c z e ń s tw e m k o n tr o lo w a n y m (s y s te m O r w e lla ) , j e s t e ś m y p o d a tn i n a k o n f lik ty n p . k o n f l i k t y w g r u p a c h , p o z y s k iw a n ie w ś r ó d z b i e r a n y c h in f o r m a c ji tz w . ś m ie c i in f o r m a c y jn y c h , r ó ż n e r o d z a je p r z e m o c y i s z e r z ą c y się te r r o r y z m . C a s te lls d a je j a k o p r z y k ła d s ła w n e , n o w o c z e s n e m ia s to L o s A n g e le s , w k tó r y m , j a k s tw ie r d z i, s z a c u je s ię , ż e li c z b a b e z d o m n y c h m o ż e b y ć w y ż s z a o d ta k z w a n y c h d z ie c i k o m p u te r o w y c h ( G o b a n - K la s i S ie n k ie w ic z 1 9 9 9 , s. 4 5 ). T r a c im y to ż s a m o ś ć , b o w ie m b a n k i, k o r p o r a c je z b i e r a j ą n a s z e d a n e , tw o r z ą c d l a w ła s n e g o u ż y tk u b a z y d a n y c h , p r o f ile p s y c h o lo g ic z n e . S ta je m y s ię p o d a t n i n a m a n ip u la c je i o r g a n iz o w a n ie n a s z e g o ż y c ia , tr a n s f o r m a c ję n a s z e g o ż y c ia , a n a w e t s ta je m y s ię n ie w o ln ik a m i k o m p u te r ó w . W o jn y X X w ie k u s ta ją s ię j u ż w o jn a m i e le k t r o n i c z n y m i, p r z y k ła d e m j e s t w o j n a w Z a to c e P e r s k ie j, u z n a n a z a p i e r w s z ą w o jn ę i n f o r m a c y jn ą . A lv in T o f f l e r p o w i e d z i a ł ( G o b a n - K la s i S ie n k ie w ic z 1 9 9 9 , s. 9 0 ): „ n ie b e z p e w n e j p r z e s a d y , ż e w o jn ę w Z a to c e P e r s k ie j w y g r a ł a in t e l i g e n c j a u k r y t a w m i k r o p r o c e s o r a c h s y s te m ó w u z b r o j e n i a o r a z s y s te m a c h d o w o d z e n ia , łą c z n o ś c i i r o z p o z n a n ia ” . I s tn ie ją o b a w y , c z y n ie u s ta n n e tw o r z e n ie i r o z w ó j s p o łe c z e ń s tw a i n f o r m a c y jn e g o w E u r o p ie m o ż e b y ć r ó w n i e ż r o z u m ia n e j a k o c i ą g ł a p r ó b a o s ią g n ię c ia r o z w o ju g o s p o d a r c z e g o z b liż o n e g o S ta n o m Z je d n o c z o n y m . 22. Modelowanie procesu rozwoju społeczeństwa informacyjnego
M o d e le G A R C H j a k o p ie r w s z e p o j a w i ł y s ię w p r a c y E n g l e ’a , w k tó r e j p r z e d s ta w io n o b a d a n i a z m ie n n o ś c i in f la c ji w W ie lk ie j B r y ta n ii. W ie lo r ó w n a n io w e m o d e le G A R C H c h a r a k te r y z u je d u ż a z g o d n o ś ć z r z e c z y w i s t o ś c i ą b a d a n e g o z ja w is k a . J e d n ą z z a l e t ty c h m o d e li j e s t m o ż liw o ś ć r o z b u d o w y w a n i a r ó w n a ń p o p r z e z w p r o w a d z e n ie r ó ż n e g o t y p u z m ie n n y c h e g z o g e n ic z n y c h . R o z s z e r z e n i a m o d e lu p o l e g a j ą
224
Dynamiczna analiza rozwoju społeczeństwa informacyjnego
j e s t a n a liz a r o z w o j u s p o łe c z e ń s tw a i n f o r m a c y jn e g o P o ls k i i w y b r a n y c h p a ń s t w U E w o p a r c iu o z a p r o p o n o w a n e m o d e le d o s ta r c z a ją c e o p is u z m ie n ia ją c y c h s ię w c z a s ie j e d n o c z e s n y c h r e la c ji m ię d z y w a r u n k o w y m i w a r to ś c ia m i o c z e k iw a n y m i, a z d r u g ie j s tr o n y p o z w a la ją c e w p e w n y m s to p n iu n a p r z y b liż e n ie r z e c z y w is to ś c i b a d a n e g o z ja w is k a .1. Problematyka społeczeństwa informacyjnego
R o z w ija ją c e s ię t e c h n o lo g ie i n f o r m a c y jn e z a p o c z ą tk o w a ły z r o d z e n ie s ię „ c y w iliz a c ji in f o r m a c y jn e j” . P ie r w s z e w z m ia n k i n a te m a t c y w iliz a c ji in f o r m a c y jn e j m o ż e m y z n a le ź ć m ię d z y i n n y m i w p r a c a c h j a p o ń s k i e g o s o c jo lo g a T a d a o U m e s a o w 1 9 6 3 r o k u . Z a te m s p o łe c z e ń s tw o i n f o r m a c y jn e to : „ S p o łe c z e ń s tw o c h a r a k t e r y z u j ą c e s ię p r z y g o to w a n ie m i z d o l n o ś c i ą d o u ż y tk o w a n ia s y s te m ó w i n f o r m a ty c z n y c h , s k o m p u te r y z o w a n e i w y k o r z y s tu ją c e u s łu g i te le k o m u n ik a c ji d o p r z e s y ł a n i a i z d a l n e g o p r z e t w a r z a n i a in f o r m a c ji” - I K o n g r e s I n f o r m a ty k i P o ls k ie j. W lite r a tu r z e m o ż e m y z n a le ź ć s z e r e g in n y c h s f o r m u ło w a ń tej d e f in ic ji, b o w ie m p o ję c ie to z u p ły w e m c z a s u p o d le g a ło c ią g ły m m o d y f ik a c jo m , w c h w ili o b e c n e j m o ż e m y u ż y ć s f o r m u ło w a n ia „ s p o łe c z e ń s tw o s ie c io w e ” . N a l e ż y z w r ó c ić u w a g ę , ż e p r o c e s te n c h a r a k te r y z o w a ł s ię r ó ż n y m i e ta p a m i r o z w o ju , b o w ie m z n a c z ą c y m b y ło , c z y k ra j b y ł ś r e d n io , c z y s ła b o r o z w in ię ty . Z r o k u n a r o k w z r a s t a li c z b a u ż y tk o w n ik ó w w y k o r z y s tu ją c y c h n o w e t e c h n o l o g i e i n f o r m a c y jn o - te le k o m u n ik a c y jn e , u z y s k u je m y m o ż liw o ś ć s z y b k ie j w z a je m n e j k o m u n ik a c ji w o b r ę b ie k r a j u i p o z a g r a n ic a m i, u z y s k u je m y w ie le n o w y c h r o z w ią z a ń , m o ż liw o ś c i r o z w o ju d l a b iz n e s u i s p o łe c z e ń s tw a n a p r z y k ła d p o p r z e z w y k o r z y s ta n ie t e c h n o lo g ii c h m u r y o b lic z e n io w e j. I c h w p ły w i o b e c n o ś ć z a u w a ż a m y w e w s z y s tk ic h d z ie d z in a c h d z i a ła ln o ś c i g o s p o d a r c z e j, n a p r z y k ła d w a d m in is tr a c ji p u b lic z n e j, d a ją c w ty m p r z y p a d k u w ię c e j u d o g o d n ie ń w o b s łu d z e o b y w a te li p r z y r e a l i z a c j i ic h k o n k r e tn y c h p o tr z e b , a z d r u g ie j s tr o n y z m ia n y te w p ł y w a j ą n a p o w o ln e k s z ta łto w a n ie s ię n o w e g o t y p u o b y w a te li. A d m i n i s tr a c ja m u s i p o d le g a ć c ią g ły m m o d y f ik a c jo m i u d o s k o n a le n io m , b y m ó c s p r o s ta ć s p r a w n e m u f u n k c j o n o w a n i u w r a z z r o z w i j a j ą c y m s ię s p o ł e c z e ń s t w e m i n f o r m a c y jn y m . J a k o ś ć u s łu g a d m i n i s t r a c y j n y c h w z r a s t a , a le t e ż w z r a s t a ś w i a d o m o ś ć p r a w n o - p o d a t k o w a i o c z e k i w a n i a k lie n tó w . A d m i n i s t r a c j a j e s t c z ę s t o p o d d a w a n a o c e n ie p u b l i c z n e j i m u s i a ł a p o d w y ż s z y ć j a k o ś ć u s ł u g ś w i a d c z o n y c h s w o im k l i e n to m . Z a s a d n i c z y m c e l e m i n f o r m a t y z a c j i a d m i n i s t r a c j i s ą u d o g o d n i e n i a w p r o w a d z a n e p r z y o b s łu d z e o b y w a te li. E l e k tr o n ic z n a a d m in is tr a c ja ( e - a d m in is tr a c ja , e - g o v e r n m e n t) to o g ó ł d z ia ła ń a d m in is tr a c ji p u b lic z n e j w y k o r z y s tu ją c e j n o w e t e c h n o lo g ie I C T ( G a n c z a r 2 0 0 9 , s. 3 8 ) P r z y k ła d o w o e P U A P - E l e k t r o n i c z n a P la tf o r m a U s łu g A d m in is tr a c ji P u b lic z n e j ( p r o je k t W r o t a P o ls k i) - s ta n o w i p r o g r a m m a ją c y n a c e lu u z y s k a n ie f u n k c j o n o w a n i a e le k tr o n ic z n e j a d m in is tr a c ji p u b lic z n e j w P o ls c e , z a d a n ie m j e j j e s t r ó w n ie ż s k r ó c e n ie c z a s u i o b n iż e n ie k o s z tó w u d o s t ę p n i e n i a z a s o
-Ekonomiczne Problemy Usług nr 123
IS S N : 1 8 9 6 -3 8 2 X | w w w .w n u s .e d u .p l/p l/e p u / DOI: 10.18276/epu.2016.123-21 | strony: 223-234
ANNA JANIGA-ĆMIEL
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach1
DYNAMICZNA ANALIZA ROZWOJU SPOŁECZEŃSTWA INFORMACYJNEGO
