Moscow, Russian Federation
5.2.1
5.2.3
5.2.4
5.2.5
5.2.6
351/354
38.04.04
The widespread introduction of "end-to-end" digital technologies and, in particular, artificial intelligence technologies is a priority of state development, which determines the relevance of the topic of the study of current progress, key problems and prospects for the use of this technology. The introduction of artificial intelligence in public administration can allow this area to a new level of development, increasing the speed and quality of decision-making, performing routine labor-intensive tasks and calculations with less resource intensity, which is especially important in the public administration sector. Undoubtedly, the choice of technology for such a strategically important area in the economy should be based on a clear understanding of the current indicators of distribution and assessments of the effectiveness of its impact on the activities of the management sector. This predetermines the topic and relevance of the current study, aimed at forming the current picture of the introduction of artificial intelligence technologies in public administration, its comparative demand and effectiveness - as key problems and factors in the prospects for further application. The results of the study demonstrated that the public administration sector is at the forefront of economic sectors in terms of the introduction of artificial intelligence. However, an analysis of the impact of technology on the activities of organizations allows us to conclude that its effectiveness is relatively low and somewhat overestimated, which is a key problem for further expansion of its application.
public administration, artificial intelligence, "cross-cutting" technologies, digital technologies, digitalization of public services, virtual assistants
Введение
Последние десятилетия отметились повсеместным глобальным распространением цифровых технологий во все сферы бытовой и коммерческой деятельности. На сегодняшний день ряд цифровых решений стал неотъемлемой частью повседневной жизни и экономической деятельности. Наличие интернета, персональных компьютеров, социальных сетей, офисных и облачных приложений стало повседневной нормой, и не является чем-то прорывным или конкурентным преимуществом (Панкратов,2016). Насыщенность уже ставшими обычными технологиями привела к тому, что передний план обеспечения конкурентоспособности предприятия и экономического направления выходят новые, «сквозные» технологии, характеризующихся высоким потенциалом стимуляции высокотехнологичной деятельности. Среди них особое место занимает искусственный интеллект (ИИ), который потенциально может занять наиболее важную нишу благодаря широким возможностям замены рутинного трудоёмкого человеческого труда.
Сектор государственного управления имеет ряд особенностей, которые обуславливают высокий потенциал применимости ИИ в данном направлении (Афанасьева и др., 2023). Так, например, государственные услуги уже в достаточной степени оцифрованы и обогащёны интерактивными функциями обезличенного автоматизированного ответа на многие запросы граждан и бизнеса. Что позволяет ускорить и сократить бюрократические процедуры, высвободить значительное количество дефицитного персонала, снизив, таким образом, расходы на оплату труда и влияние человеческого фактора, повысив прозрачность и скорость принятия и минимизировав риски предвзятости решений (Завьялова, 2024; Солопова, 2023). Направление цифровизации государственных услуг является ключевым направлением (но, разумеется, не единственным) в создании общей системы электронного правительства в России (Абабков Р.И., Сибиряев А.С, 2021). И с 11 декабря 2024 г. сервис стал включать генеративный ИИ – «робота Макса» – который открыл новую страницу в развитии сервиса электронного государства.
В поддержку цифрового направления развития с 1 января 2025 г. вступила в силу новая программа развития - Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства», в котором ключевая роль отводится цифровизации государственного управления (Петров А.М., Марков В.А., 2024). Наиболее затратным направлением программы является федеральный проект «Цифровое госуправление», на который приходится около половины запланированных расходов по общему Нацпроекту. Отдельно выделен и федеральный проект «Искусственный интеллект», который, кстати говоря, фигурировал и в закончившем своё действие в конце 2024 г. Нацпроекте «Цифровая экономика». Это подчёркивает повышенное внимание Правительства к развитию данной технологии. Она выделена в отдельный федеральный проект, тогда как остальные цифровые решения не имеют собственного программного направления и содержатся в комплексах составляющих Нацпроект федеральных проектах. Кстати, Харитов Д.А. отмечал в 2023 г. наибольший прогресс в выполнении именно этой программы по сравнению с остальными, что свидетельствует о максимальной концентрации выделенных ресурсов в этом направлении (Харитов Д.А., 2023).
Влияние цифровых технологий на государственное управление отмечается в ряде работ отечественных и зарубежных исследователей. Среди них стоит выделить работы Завьяловой И.С., Кубанцевой Е.В., Новикова В.С., Литвиновой Е.В., Миронова А.В., Селезнёва А.Г., Черных В.В., Bandelow N.C., Bonomi Savignon A., Jesus F.De. , Nəcəfov İ., Onajite U.B., Xanthopoulou P. (Завьялова, 2024; Кубанцева, 2023; Новиков и др., 2024; Литвинова, 2024; Миронов, 2021; Селезнев, 2018; Черных, 2023; Bandelow et.al., 2023; Bonomi Savignon A. et.al., 2024; Jesus F.De. et.al., 2024; Nəcəfov İ., 2024; Onajite et.al., 2024; Xanthopoulou, 2022). Авторы достаточно предметно освещают проблематику и перспективы развития цифровых технологий в сфере государственного управления. Однако, роль показателя эффективности применяемых технологий, в том числе в развитии цифрового государства, в большинстве случаев выносится за рамки исследования. При этом, как, верно, указывает Ерёмин С.Г., именно отсутствие оценок эффективности внедряемых цифровых инициатив является одним из ключевых препятствий коренной модернизации и повышения качества государственного управления (Еремин, 2024). Поскольку затрудняет представление выгод от внедрения цифровых услуг, что снижает интерес потенциальных пользователей. Кроме того, стоит отметить, что в работах отечественных исследователей либо отсутствуют, либо указываются достаточно разрозненные фактические оценки степени внедрения современных цифровых технологий, в частности, искусственного интеллекта. Исходя из этого, является актуальным анализ текущего прогресса в отношении внедрения технологий ИИ и оценка влияния данной технологии на деятельность организаций в сфере государственного управления.
Материалы и методы
В работе, с применением таких методов как анализ, синтез, индукция, проведена обработка итогов статнаблюдения Росстата по форме № 3-информ (Федеральная служба государственной статистики: наука, инновации и технологии) по использованию цифровых технологий почти 250 тыс. российских организаций различных экономических направлений, форм собственности и территориальному размещению. Это наиболее значительный и репрезентативный набор данных, охватывающий максимально возможное число компаний по многочисленным статистическим показателям использования цифровых технологий в своей деятельности. Из сферы государственного управления (код ОКВЭД2 «О») представлена информация по 45,7 тыс. организаций, что делает данное статнаблюдение наиболее полной из любых оценок использования цифровых технологий в России.
В 2020 г. данные статнаблюдения представлялись в процентном соотношении, и информация о полном количестве опрошенных организаций отсутствует. А сами данные по использованию компаниями технологий ИИ также появляются в статнаблюдении с 2020 г., что и послужило отправной временной точкой нашего исследования.
В рамках статнаблюдения Росстатом вопрос касательно степени воздействия цифровых технологий (технологии ИИ выделены отдельно) задавался лишь в 2022 г. Однако, этого вполне достаточно для формирования общей оценки эффективности применяемых в сфере госуправления технологий искусственного интеллекта. Вопрос задавался в 6 категориях, охватывающих различные аспекты деятельности организаций от влияния на экономические показатели до экологии. Ответы по каждому аспекту могли содержать оценку «отрицательное влияние», «положительное влияния» и «не повлияло». И в текущей работе оценивается процентное соотношение каждого ответа по каждому аспекту организационной деятельности в сфере государственного управления.
Результаты исследования
Таблица 1
Число организаций, использующих ИИ в своей деятельности, и доля таких организаций от общего их числа единиц, %
|
Наименование |
Единиц |
% |
||||||
|
Код ОКВЭД |
2021 |
2022 |
2023 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
|
|
Всего по обследуемым видам экономической деятельности |
ВСЕ |
17142 |
20599 |
15320 |
5,44 |
6,92 |
8,31 |
6,16 |
|
Торговля, ремонт транспортных средств |
G |
7717 |
8294 |
6674 |
13,01 |
16,97 |
18,14 |
14,46 |
|
Информация и связь |
J |
1267 |
1326 |
1203 |
7,81 |
11,47 |
12,03 |
9,84 |
|
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение |
O |
1042 |
1980 |
1163 |
1,68 |
2,28 |
4,32 |
2,56 |
|
Финансы и страхование |
K |
1944 |
1157 |
1049 |
22,75 |
15,53 |
9,46 |
8,52 |
|
Профессиональная, научная и техническая деятельность |
M |
714 |
1147 |
812 |
2,11 |
3,47 |
5,50 |
3,72 |
|
Остальные |
- |
12684 |
13904 |
10901 |
3,07 |
4,38 |
5,78 |
3,96 |
Как можно увидеть в таблице 1, основным направлением применения технологий искусственного интеллекта в российской экономике является сфера торговли, где сосредоточено порядка 44% всех компаний, использующих в своей деятельности данную технологию. Динамика последних лет не демонстрирует существенных изменений в лидирующей роли торговли – в 2021 г. этот показатель составлял 45%. В относительном выражении доли использующих ИИ организаций торговля также является несомненным лидером: порядка 14,5% компаний. Хотя здесь стоит заметить, что в 2020 г. лидером использования в относительных цифрах был финансовый сектор (22,75%). Это в основном банки – около 90% всего направления по коду ОКВЭД «К». Однако, с 2020 по 2023 гг. мы можем видеть существенное падение доли использующих ИИ финансовых компаний: до 8,52%, что привело к перемещению финансового сектора на третье место в рейтинге.
На втором месте в 2023 г. по абсолютному количеству организаций располагается сектор информации и связи. Стоит отметить, что в целом в 2023 г. по сравнению с 2022 г. в силу ряда факторов уровень использования ИИ снизился для всех экономических направлений. Но сектор государственного управления, находящийся на 4 месте, в этом плане демонстрирует наибольшее сокращение: в 1,7 раза с 1980 до 1163 организаций. Между тем, в 2022 г. благодаря опережающему почти двукратному росту сектору госуправления удалось подняться в списке на 3 место. Однако 2023 г. вернул отрасль практически к положению 2021 г.
Лишь сектор профессиональной, научной и технической деятельности в 2023 г. продемонстрировал показатели лучше уровня 2021 г. в абсолютном выражении. Все остальные фактически демонстрируют меньшее число использующих ИИ организаций на 2023 г. по сравнению с 2021 г., не говоря уже о пиковом 2022 г.
В относительном выражении доля организаций государственного управления в 2023 г. составила 2,56% - это несколько выше показателя 2021 г., но заметно ниже уровня 2022 г. Но стоит заметить, что в относительном выражении сектор демонстрирует самые низкие показатели внедрения ИИ в деятельность – в 2,4 ниже среднего показателя по всем экономическим направлениям. Таким образом, в «экстенсивном» плане внедрения ИИ сектор государственного управления, конечно, находится в списке отраслей-лидеров цифрового развития. Однако, доля применяющих в своей деятельности ИИ организаций сферы госуправления самая низкая во всей экономике. И это в общем с отрицательной стороны характеризует результативность государственных программ в сфере внедрения искусственного интеллекта в госуправление.
Самое высокое падение уровня внедрения ИИ на рубеже 2022-2023 гг. в госуправлении следует связывать с санкционными последствиями уходя ряда западных компаний с российского рынка. И государственный сектор в этом плане ожидаемо оказался в буквальном смысле на острие событий. Кроме того, конечно, сказывается и финансовый фактор удорожания аппаратных и программных решений по сравнению с 2021 и даже с 2022 гг.
Какие направления являются ключевыми в использовании ИИ, в том числе в государственном управлении и каково основное назначение технологии? Отразим эти показатели в таблице 2. Отметим, что сумма процентных соотношений может превышать 100%, так как технологии ИИ могут одновременно применяться для нескольких направлений.
Таблица 2
Общее количество и доля организаций по направлениям использования ИИ в 2023 году, %
|
Наименование |
Код |
Всего, ед. |
Компьютерное зрение |
Обработка языка: чат-боты, виртуальные помощники |
Распознавание и синтез речи, голосовые помощники |
ИСППР |
Безопасность |
Автоматизация процессов |
Анализ данных |
Перспективные технологии |
|
Всего |
ВСЕ |
15 320 |
58 |
37 |
33 |
49 |
17 |
21 |
49 |
12 |
|
Торговля, ремонт транспортных средств |
G |
6 674 |
68 |
29 |
27 |
69 |
7 |
9 |
64 |
3 |
|
Торговля розничная в неспециализированных магазинах |
47.1 |
4 139 |
94 |
4 |
4 |
97 |
6 |
4 |
93 |
0 |
|
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение |
O |
1 163 |
34 |
26 |
22 |
21 |
20 |
22 |
20 |
19 |
|
Деятельность органов местного самоуправления по управлению вопросами общего характера |
84.11.3 |
747 |
34 |
25 |
22 |
22 |
23 |
22 |
21 |
21 |
|
Здравоохранение |
Q |
702 |
45 |
26 |
26 |
22 |
15 |
17 |
17 |
15 |
|
Деятельность больничных организаций |
86.10 |
377 |
49 |
22 |
27 |
22 |
11 |
13 |
16 |
11 |
|
Культура, спорт, досуг |
R |
589 |
35 |
28 |
26 |
20 |
21 |
25 |
20 |
19 |
|
Деятельность библиотек, архивов, музеев и прочих объектов культуры |
91.0 |
182 |
37 |
23 |
25 |
14 |
14 |
29 |
13 |
14 |
Как можно увидеть из таблицы 2, в секторе торговли лидирующее положение по использованию ИИ (и в целом по экономике) занимают организации по коду 47.1 (торговля розничная в неспециализированных магазинах). Это не интернет-магазины, как можно было бы предположить, а продовольственные сети. Именно они наиболее широко используют ИИ в своей деятельности для управления маркетинговыми процессами, производственными процессами и для управления персоналом примерно в равных пропорциях. С точки зрения направления использования – это компьютерное зрение, интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР) и анализ Big Data.
В секторе государственного управления стоит отметить, что основная часть направлений использования ИИ – это компьютерное зрение (анализ изображений и видео) и (чуть выше уровня применения остальных технологий) – виртуальные текстовые помощники. Т.е. анализ визуального контента и чат-боты являются самым распространённым назначением применения ИИ в госуправлении.
Примечательно, что среди всех управленческих направлений наибольшая применимость наблюдается по коду 84.11.3. При этом наибольшее число использующих ИИ организаций находится среди органов местного самоуправления – на них приходится почти 2/3 всей сферы госуправления.
В контексте обсуждения текущего прогресса внедрения ИИ в сфере государственного управления было бы целесообразно отразить некоторые показатели и для других направлений государственного сектора: здравоохранения, культуры и искусства. Так, в здравоохранении более половины применений ИИ приходится на больничные учреждения, ИИ в основном используется в направлении компьютерного зрения (45% от общего использования ИИ). Голосовые и виртуальные помощники используются в 26% организаций (использующих ИИ) каждый. Схожие направления использования наблюдаются и в культурной среде, где ИИ в основном применяется в деятельности библиотек, архивов и музеев.
В заключение работы, как уже было обозначено, обратимся к результатам анализа степени влияния применения технологий искусственного интеллекта на организации в сфере государственного управления. Как уже уточнено выше, оценка касается шести аспектов деятельности компаний с тремя вариантами ответов касательно степени воздействия технологии на деятельность организаций. Отметим, что для минимизации объёма предоставляемой в исследовании информации ответы по каждому из шести направлений усредняются. И в таблице 3 представлено среднее значение каждого варианта ответов по шести аспектам.
Таблица 3
Распределение организаций по ответам касательно воздействия применения технологии ИИ на их деятельность в 2022 г., %
|
Наименование |
Код ОКВЭД |
Отрицательное |
Нет |
Положительное |
|
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение |
O |
5,2 |
83,4 |
11,4 |
|
Деятельность федеральных органов государственной власти |
84.11.1 |
2,5 |
88,6 |
8,9 |
|
Деятельность полномочных представителей Президента России в регионах |
84.11.12 |
3,0 |
87,7 |
9,3 |
|
Деятельность органов местного самоуправления |
84.11.3 |
6,7 |
80,8 |
12,5 |
|
Управление финансовой деятельностью и сферы налогообложения |
84.11.4 |
2,3 |
88,6 |
9,1 |
|
Управление деятельностью в области прогнозирования и планирования |
84.11.5 |
0,0 |
64,3 |
35,7 |
|
Управление в области статистики |
84.11.7 |
1,9 |
91,4 |
6,8 |
|
Управление государственным имуществом |
84.11.8 |
3,0 |
90,1 |
6,9 |
|
Предоставление госуслуг обществу |
84.2 |
2,3 |
86,6 |
11,1 |
|
Деятельность в области юстиции и правосудия |
84.23 |
1,0 |
91,4 |
7,6 |
|
Деятельность в области соцобеспечения |
84.3 |
1,7 |
89,2 |
9,1 |
Как видно из таблицы 3, в целом организации сферы государственного управления в основном оценивают влияние внедрения технологий искусственного интеллекта на свою деятельность как отсутствующую – на него приходится 83,4% ответов. Лишь 11,4% организаций положительно оценили влияние ИИ, а 5,2% отрицательно.
Более подробное рассмотрение по кодам ОКВЭД позволяет заключить, что относительно высокая эффективность внедрения ИИ наблюдается в управлении деятельностью в области прогнозирования и планирования (код 84.11.5) – 35,7% организаций положительно оценили эффект от внедрения технологии. При этом отрицательные ответы отсутствовали.
Наиболее высокая доля отрицательных ответов отмечается в сфере деятельности органов местного самоуправления (84.11.3) – 6,7%. Хотя при этом положительные ответы дали 12,5% организаций данного направления, что выше среднего показателя по всей сфере государственного управления.
Самая высокая доля нейтральных ответов («влияния нет») отмечается в сфере управления в области статистики (84.11.7) и деятельности в области юстиции и правосудия – по 91,4% компаний, использующих ИИ.
В целом, можно отметить, что организации сферы государственного управления в большинстве случаев оценивают влияние внедрения ИИ как нулевое.
Заключение
В ходе работы установлено, что в сегменте столь перспективных и актуальных на текущий момент технологиях искусственного интеллекта лидерство в России принадлежит торговле, на которую приходится чуть меньше половины компаний, использующих ИИ в своей деятельности. Государственное управление располагается на третьем месте по числу организаций, применяющих ИИ, незначительно отставая от сегмента информации и связи и несколько опережая финансовый сектор. В целом можно сказать, что в абсолютном исчислении государственное управление делит второе место с упомянутыми сегментами, поскольку разница между ними относительно невелика. А на третьей позиции располагаются компании профессиональной, научной и технической деятельности.
В относительном выражении – доли организаций, использующих ИИ, торговля также располагается на первом месте (14,46% компаний отрасли применяют ИИ). Сектор же государственного управления находится в самом низу списка с долей 2,56%. И с 2022 по 2023 гг. отмечается сокращение в 1,7 раза с 4,32%.
Стоит заметить, что количество организаций, участвующих в выборке Росстата, за 2020-2024 гг. примерно одинаковое. Поэтому результаты объективно отражают сокращение уровня внедрения ИИ в госсекторе по тому же кругу организаций. Причём именно среди организаций госсектора зафиксировано самое высокое падение уровня внедрения ИИ в 2023 г. по сравнению с 2022-2023 г., что, очевидно, связано в основном с последствиями уходя ряда западных компаний с российского рынка. И государственный сектор в этом плане логично в наибольшей степени подвержен рискам санкций.
Среди основных направлений использования ИИ выделяется компьютерное зрение (анализ видео и изображений), к которому относится наиболее количество целевых позиций, в том числе и в секторе государственного управления. Хотя, надо сказать, что в госуправлении задачи применения ИИ гораздо менее выражены, чем в других экономических направлениях (в основном все направления использования ИИ демонстрируют схожую долю организаций, использующих ИИ для разных задач). Это, возможно, говорит об пока ещё опытном характере использования технологии, чем о использовании проверенных решений, как, например, в торговле, где уровень использования ИИ по направлениям резко концентрируется по трём направлениям с долями 93-97% и практически полным отсутствием интереса к остальным.
В работе также отмечено, что это свойственно и остальным государственным секторам помимо управления: здравоохранению, культуре, спорта и досуга.
Оценки воздействия технологии ИИ на деятельность организаций сферы государственного управления в подавляющем большинстве случаев исчерпывающи: «воздействие применения технологии ИИ на деятельность отсутствует». И это, по нашему мнению, является одним из важнейших проблем в сфере внедрения ИИ и существенно ограничивает перспективы применения технологии, поскольку в рыночной экономике в конечном счёте экономическая эффективность находится во главе угла долгосрочного планирования. Хотя, возможно, в государственном управлении влияние показателя конечной эффективности не столь выражено. И, например, социальный фактор внедрения ИИ и повышения удобства граждан может быть важнее прочих.
1. Ababkov, R.I., Sibiryaev, A.S. (2021), “Implementation of digital state and municipal governance technologies in the context of a pandemic”, Samoupravlenie, 4 (126), 177-189. (In Russian)
2. Afanasyeva, O.N., Mai, M.A., Sklyarov, K.A. (2023), “Digital technologies in public administration”, Epoha nauki, 33, 72-78. (In Russian)
3. Goryachikh, M.V. (2020), “The role of public services in the development of the digital economy”, Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki, 2 (112), 32-38. (In Russian)
4. Eremin, S.G. (2024), “Application of digital technologies in the sphere of public administration at the federal level and directions for their improvement”, Ekonomika. Nalogi. Pravo, 17(1), 98-105. (In Russian)
5. Zavyalova, I.S. (2024), “Application of digital technologies in public administration as a new vector of legal understanding”, Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Pravo, 2 (57), 195-201. (In Russian)
6. Kubantseva, E.V. (2023), “Digital transformation of public administration as a factor in achieving digital sovereignty in the Russian Federation”, Obshchestvo: politika, ekonomika, pravo, 9 (122), 45-52. (In Russian)
7. Litvinova, E.V. (2024), “Ethical foundations and problems of introducing digital technologies in public administration”, Naukosfera, 6-2, 243-246. (In Russian)
8. Mironov, A.V. (2021), “Issues of ensuring security in the field of application of digital technologies in public administration in the Russian Federation”, Problemy ekonomiki i yuridicheskoj praktiki, 17(1), 284-287. (In Russian)
9. Novikov, V.S., Rozhkov, D.V., Nedelkina, P.A. (2024), “Development of digitalization of government bodies to increase the level of trust in government activities”, Upravlencheskij uchet, 1, 389-395. (In Russian)
10. Pankratov, I. (2016), “Digital technologies of public administration”, Gosudarstvennaya sluzhba, 3(101), 72-76. (In Russian)
11. Petrov, A.M., Markov, V.A. (2024), “National project "Data Economy and Digital Transformation of the State": from concept to implementation”, Regional'naya i otraslevaya ekonomika, 10 (239), 175-186. (In Russian)
12. Seleznev, A.G. (2018), “State planning and management using digital technologies”, Azimut nauchnyh issledovanij: ekonomika i upravlenie, 4(25), 276-279. (In Russian)
13. Solopova, N.A., Selezneva, Zh.V. (2023), “Analysis of the application of digital technologies in public and municipal administration”, Vestnik MGSU, 18(11), 1836-1845. (In Russian)
14. Federal State Statistics Service: Science, Innovation and Technology. [Electronic resource]. Access mode: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (date of access 21.01.2025).
15. Kharitov, D.A. (2023), “Features of the application of digital technologies in the public administration system”, Sovremennaya matematika i koncepcii innovacionnogo matematicheskogo obrazovaniya, 10(1), 428-431. (In Russian)
16. Chernykh, V.V. (2023), “Interconnectedness of digital technologies in the implementation of public administration tasks”, Informatizaciya v cifrovoj ekonomike, 4(4), 339-362. (In Russian)
17. Bandelow, N.C., Hornung, J., Schröder, I. (2023), “Institutional environments and innovation in digital policy”, Review of Policy Research, 40(3), 338-340.
18. Bonomi Savignon A., Zecchinelli R., Costumato L., Scalabrini F. (2024), “Automation in public sector jobs and services: a framework to analyze public digital transformation’s impact in a data-constrained environment”, Transforming Government: People, Process and Policy, 18(1), 49-70.
19. Jesus, F.De., Ibarra, L.M., Jesus, C.De., Santiago, Sh., Nocum, C.L. (2024), “Readiness of government employees on workplace digital transformation and its correlation to employees’ productivity using herzberg two-factor theory”, International Journal of Applied Economics, Finance and Accounting, 20(2), 139-152.
20. Nəcəfov, İ. (2024), “Analysis of the impact of e-government on the development of the economy”, Ancient Land, 6(3), 207-212.
21. Onajite, U.B., Aruoren, E.E., Ivwighren, H.E., Imene, O.R. (2024), “Digital communication technologies in public administration: a study of ministry of basic and secondary education, delta state”, Journal of Ecohumanism, 3(7), 319-328.
22. Xanthopoulou, P. (2022), “Blockchain and the digital transformation of the public sector: the greek experience”, Technium Social Sciences Journal, 32, 558-570.
