Вплив цифровізації на економічне зростання Європейського Союзу: емпіричне дослідження

Автор(и)

  • Даніїл Сергійович Ревенко Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0001-8125-1474
  • Юрій Олександрович Романенков Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0002-6544-5348
  • Тетяна Василівна Полозова Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0001-9956-8816
  • Віра Віталіївна Лебедченко Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0003-2180-9063
  • Катерина Михайлівна Молчанова Національний авіаційний університет, Україна https://orcid.org/0000-0003-1846-2492

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.304256

Ключові слова:

цифрова трансформація, економічне зростання, виробнича функція, статистичне моделювання, Європейський Союз

Анотація

Об’єктом дослідження виступив процес цифровізації економіки та суспільства Європейського Союзу. Вирішено завдання дослідження впливу цифровізації на економічне зростання Європейського Союзу. Актуальність обраної тематики обумовлена складністю процесів цифрової трансформації, що відбуваються у світовій економіці та економіці Європейського Союзу, зокрема необхідністю оцінювання їх напрямків та інтенсивності. Запропоновані чотири підходи до моделювання впливу цифровізації на економічне зростання на основі неокласичної виробничої функції. Обрана структура моделі, яка дає можливість оцінювати вплив різних факторів цифровізації на ключові параметри економічного зростання. Розроблено регресійну багатофакторну модель оцінювання впливу цифровізації на економічне зростання Європейського Союзу. Для цього виконано послідовність етапів: формування інформаційної бази, групування факторів цифровізації, а також їх відбір на основі кореляційного аналізу. За допомогою регресійного аналізу параметри виробничої функції виражено через показники цифровізації. При цьому через обмеження вхідних даних використаний метод Elastic Net Regression. Це дало змогу забезпечити якість нової моделі, а саме видалити маловпливові параметри, зменшити мультиколінеарність факторів, зробити модель статистично значущою і забезпечити стійкість коефіцієнтів до зміни даних. Отримана модель є одинадцятифакторною і демонструє високу прогностичну здатність (коефіцієнт детермінації дорівнює 0,987). Вона може бути використана як аналітичний інструмент оцінювання впливу цифровізації на економічне зростання Європейського Союзу. Практичне використання моделі допоможе урядам країн та бізнесу приймати обґрунтовані рішення щодо політики цифрової трансформації

Біографії авторів

Даніїл Сергійович Ревенко, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут»

Доктор економічних наук, доцент

Кафедра економіки та публічного управління

Юрій Олександрович Романенков, Харківський національний університет радіоелектроніки

Доктор технічних наук, професор

Проректор з наукової роботи

Тетяна Василівна Полозова, Харківський національний університет радіоелектроніки

Доктор економічних наук, професор

Кафедра економічної кібернетики та управління економічною безпекою

Віра Віталіївна Лебедченко, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут»

Кандидат економічних наук

Кафедра економіки та публічного управління

Катерина Михайлівна Молчанова, Національний авіаційний університет

Кандидат економічних наук

Кафедра логістики

Посилання

  1. Digital economy and society statistics - enterprises. Available at: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Digital_economy_and_society_statistics_-_enterprises#Access_to_the_internet
  2. Mura, P. O., Donath, L. E. (2023). Digitalisation and Economic Growth in the European Union. Electronics, 12 (7), 1718. https://doi.org/10.3390/electronics12071718
  3. Tan, N. N., Ngan, H. T. T., Hai, N. S., Anh, L. H. (2021). The Impact of Digital Transformation on the Economic Growth of the Countries. Studies in Computational Intelligence, 670–680. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77094-5_49
  4. Fernández-Portillo, A., Almodóvar-González, M., Hernández-Mogollón, R. (2020). Impact of ICT development on economic growth. A study of OECD European union countries. Technology in Society, 63, 101420. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101420
  5. Brodny, J., Tutak, M. (2022). Digitalization of Small and Medium-Sized Enterprises and Economic Growth: Evidence for the EU-27 Countries. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8 (2), 67. https://doi.org/10.3390/joitmc8020067
  6. Evangelista, R., Guerrieri, P., Meliciani, V. (2014). The economic impact of digital technologies in Europe. Economics of Innovation and New Technology, 23 (8), 802–824. https://doi.org/10.1080/10438599.2014.918438
  7. Jakubelskas, U. (2021). Evaluation of Key Factor of Digital Economy in European Union. Economics and Culture, 18 (2), 41–50. https://doi.org/10.2478/jec-2021-0013
  8. Burinskienė, A., Seržantė, M. (2022). Digitalisation as the Indicator of the Evidence of Sustainability in the European Union. Sustainability, 14 (14), 8371. https://doi.org/10.3390/su14148371
  9. Revenko, D., Romanenkov, Y., Hatylo, V., Lebedchenko, V., Titarenko, O. (2023). Improvement of the methodical approach to assessing the level of innovation potential of the countries of the European Union. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (13 (121)), 63–73. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.273849
  10. Revenko, D., Vartanyan, V., Skachkov, O. (2012). Forecasting and assessing the sustainability of economic development dynamics of Ukraine. Actual Problems of Economics, 12 (138), 239–249. Available at: https://eco-science.net/archive/2012/APE-12-2012.rar
  11. Ruban, I., Horenskyi, H., Romanenkov, Y., Revenko, D. (2022). Models of adaptive integration of weighted interval data in tasks of predictive expert assessment. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (4 (119)), 6–15. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.265782
  12. Vartanyan, V., Revenko, D., Lyba, V. (2014). Economic stability modelling for machine-building enterprises. Actual Problems of Economics, 6 (156), 437–443. Available at: https://eco-science.net/archive/2014/APE-06-2014.zip
  13. Romanenkov, Y., Pasichnyk, V. V., Veretennikova, N., Nazaruk, M., Leheza, A. (2019). Information and technological support for the processes of prognostic modeling of regional labor markets. Modern Machine Learning Technologies and Data Science, 24–34. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2386/paper3.pdf
  14. Romanenkov, Y., Vartanian, V. (2016). Formation of prognostic software support for strategic decision-making in an organization. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (80)), 25–34. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.66306
  15. The Digital Economy and Society Index (DESI). Available at: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/desi
  16. ICT Development Index 2023. Available at: https://www.itu.int/itu-d/reports/statistics/idi2023/
  17. Digital Intelligence Index. Available at: https://digitalplanet.tufts.edu/digitalintelligence/
  18. The IMD World Digital Competitiveness Ranking. Available at: https://worldcompetitiveness.imd.org/rankings/digital
  19. E-Government Development Index (EGDI). Available at: https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/About/Overview/-E-Government-Development-Index
  20. Cobb, C. W., Douglas, P. H. (1928). A theory of production. American Economic Review, 18 (1), 139–165. Available at: https://www.aeaweb.org/aer/top20/18.1.139-165.pdf
  21. Eurostat. Available at: https://ec.europa.eu/eurostat
  22. OECD.Stat. Available at: https://stats.oecd.org/
  23. Indicators. World Bank Open Data. Avaіlable at: https://data.worldbank.org/indicator
  24. Zou, H., Hastie, T. (2005). Regularization and Variable Selection Via the Elastic Net. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 67 (2), 301–320. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x
  25. Tay, J. K., Narasimhan, B., Hastie, T. (2023). Elastic Net Regularization Paths for All Generalized Linear Models. Journal of Statistical Software, 106 (1). https://doi.org/10.18637/jss.v106.i01
Вплив цифровізації на економічне зростання Європейського Союзу: емпіричне дослідження

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-28

Як цитувати

Ревенко, Д. С., Романенков, Ю. О., Полозова, Т. В., Лебедченко, В. В., & Молчанова, К. М. (2024). Вплив цифровізації на економічне зростання Європейського Союзу: емпіричне дослідження. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(13 (129), 46–56. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.304256

Номер

Том 3 № 13 (129) (2024): Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Розділ

Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Daniil Revenko, Yuri Romanenkov, Tetiana Polozova, Vira Lebedchenko, Kateryna Molchanova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.