CC BY
10
УДК 331.07
МОДЕЛЮВАННЯ К1ЛЬКОСТ1 ПРАЦЕВЛАШТОВАНИХ ВИПУСКНИК1В П1СЛЯ ЗАК1НЧЕННЯ
ЗАКЛАД1В ВИЩО1 ОСВ1ТИ*
©2018
раевнева о. в., бровко о. i.
УДК 331.07
Расвнсва О. В., Бровко О. I. Моделювання кiлькостi працевлаштованих випускнимв пiсля закшчення
закладiв вищо!' оcвiти
У статт'1 представленi основт аспекти моделювання клькостi працевлаштованих випускнимв тсля зашчення заклад'в вищоi осв1ти, як дозволять розробити управлiнськiршення щодо пiдвищення якост'> освти, а такожзб'шьшити клькстьзатребуванихмолодих фахiвцiв. Проведено анал'в кiлькостi заклад'в вищоi освти та динамiки змiни ^mmi працевлаштованих випускнитв; визначено структурт змши на ринку осв'ттх послуг. На основi проведено анал'ву за допомогою моделей адаптивного прогнозування було визначено перспективну кльксть працевлаштованих випускнитв тсля завершення вишу на основi використання пакета прикладних програм Statistica. Ключов'! слова: заклад вищоiосвти, вища освта, випускники, працевлаштування, моделювання. Рис.: 5. Табл.: 2. Б'бл.: 8.
Раевнева Олена Валентин'тна - доктор економiчних наук, професор, зав'дувачка кафедри економiчноi теори, статистики та прогнозування, Хармвський нацональний економiчний ушверситет iм. С. Кузнеця (просп. Науки, 9а, Хармв, 61166, Украна) E-mail: olena.raev@gmail.com
Бровко Ольга 1вашвна - кандидат економiчних наук, доцент кафедри економнно! теорП, статистики та прогнозування, Хармвський нацональ-ний економiчний ушверситет iм. С. Кузнеця (просп. Науки, 9а, Хармв, 61166, Украна) E-mail: ol.iv.brovko@gmail.com
УДК 331.07
Раевнева Е. В., Бровко О. И. Моделирование количества трудоустроенных выпускников после окончания заведений высшего образования
В статье представлены основные аспекты моделирования количества трудоустроенных выпускников после окончания заведений высшего образования, которые позволят разработать управленческие решения по повышению качества образования, а также увеличить количество востребованных молодых специалистов. Проведен анализ количества заведений высшего образования и динамики изменения количества трудоустроенных выпускников; определены структурные изменения на рынке образовательных услуг. На основе проведенного анализа с помощью моделей адаптивного прогнозирования было определено перспективное количество трудоустроенных выпускников после окончания ЗВО на основе использования пакета прикладных программ Statistica. Ключевые слова: заведение высшего образования, высшее образование, выпускники, трудоустройство, моделирование. Рис.: 5. Табл.: 2. Библ.: 8.
Раевнева Елена Валентиновна - доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой экономической теории, статистики и прогнозирования, Харьковский национальный экономический университет им. С. Кузнеца (просп. Науки, 9а, Харьков, 61166, Украина) E-mail: olena.raev@gmail.com
БровкоОльгаИвановна-кандидатэкономическихнаук,доценткафедры экономической теории, статистики и прогнозирования, Харьковский национальный экономический университет им. С. Кузнеца (просп. Науки, 9а, Харьков, 61166, Украина) E-mail: ol.iv.brovko@gmail.com
UDC 331.07
Rayevnyeva O. V., Brovko O. I. Modeling the Number of Employed after Graduating from Higher Education Institutions
The article presents the main aspects of modeling the number of employed after graduating from higher education institutions, which would allow to develop managerial decisions to improve the quality of education, as well as to increase the number of young specialists in demand. The analysis of the number of higher education institutions and the dynamics of changes in the number of employed graduates was carried out; structural changes in the market of educational services were determined. On the basis of the carried out analysis with the help of models of adaptive forecasting the prospective number of the employed graduates after finishing a higher education institution was determined on the basis of application of Statistica software package.
Keywords: higher education institution, higher education, graduates, employment, modeling. Fig.: 5. Tbl.: 2. Bibl.: 8.
Rayevnyeva Olena V. - D. Sc. (Economics), Professor, Head of the Department of Economic Theory, Statistics and Forecasting, Simon Kuznets Kharkiv National University of Economics (9a Nauky Ave., Kharkiv, 61166, Ukraine) E-mail: olena.raev@gmail.com
Brovko Olha I. - PhD (Economics), Associate Professor of the Department of Economic Theory, Statistics and Forecasting, Simon Kuznets Kharkiv National University of Economics (9a Nauky Ave., Kharkiv, 61166, Ukraine) E-mail: ol.iv.brovko@gmail.com
Сучасний стан розвитку освганського ринку, ринку пращ та ринку споживчих уподо-бань населення стосовно вищо! освiти вима-гае в^д ушверситепв оперативного врахування змш кон'юнктури й досл^ження нових тенденцш, змш компетентшсних уподобань ринку пращ, що багато
* Дошдження виконано в межах НДР № 41/2017-2018 «Розробка методичного та модельночнформацмного забезпечення шститу-цмно! автономп ЗВО».
в чому залежить в^д здатносп й можливосп закладш вищо! освiти (ЗВО) самостшно приймати ршення в умовах мшливого середовища. При повнш залежнос-ri ЗВО в^д регулюючих дш держави неможливо використання можливостей, що пов'язаш з ринковими мехашзмами, неможливо бути гнучкими й адаптив-ними до змш в освггаьому середовищь Ринковi в^д-носини спричинили стрiмку трансформащю освiти в бж зростання питомо! ваги платних послуг у загаль-ному обсязi послуг освiти, що надаються державними
ЗВО, i одночасний розвиток недержавно! вищо! освГ-ти. Освiта з безкоштовно! привiлеi, яка оплачуеться державою, перетворилася на товар, а точнше, послу-гу. У зв'язку з цим останшми роками постала проблема пошуку оптимального спiввiдношення державних i ринкових механiзмiв у практицi дiяльностi закладiв вищо! освiти. У цьому контекст особливо! важливос-тi й актуальностГ набувають питання дослiдження якосп навчання та кiлькостi працевлаштованих ви-пускникiв ЗВО, що, своею чергою, впливае на рiвень унiверситетськоi автономГ! загалом.
Метою написання статтi е дослiдження трендiв змiни в структурi вищо! освiти Укра!ни та визначення перспективно! юлькосй за допомогою пакепв при-кладних програм визначення перспективно! шлькос-тi працевлаштованих випускникiв ЗВО.
АослГдження структурних перетворень на освГтньому ринку Укра!ни пропонуеться здш-снювати на пiдставi аналiзу показникiв юль-ВО та кiлькiсть студентiв ЗВО: 1) стрiмкий розвиток ринкових вГдносин спри-чинив появу в державi щло! низки нових закладiв освiти вс1х рiвнiв акредитацГ! та форм. Велика потуж-нiсть ринку i переважання пропозици над попитом, характерш для ринку освГтнк послуг Укра!ни, зумов-люють розвиток конкурентних вГдносин мГж закладами вищо! освГти [3]. З огляду на те, що единим дже-релом фшансування приватного вищого навчального закладу е плата за навчання студентГв, а в державних ЗВО кошти, отримаш за навчання студентiв на контрактуй основГ, е Гстотним джерелом фшансування г фактором видГлення бюджетних мшць, надзвичайно важливого значення набувають управлшськ заходи, спрямованГ на шдвищення рГвня попиту на послуги
ЗВО, що дасть можливГсть пГдвищити конкуренто-спроможнГсть освГтнГх закладГв.
АналГз шлькосп закладГв вищо! освГти за перюд 1990/1991 по 2017/2018 навчальнГ роки показав що до 2014/2015 навчального року !х ильшсть поступово зменшувалася, починаючи з 2015/2016 навчального року зафксувалася на рГвнГ 661 закладу, з них 289 закладГв вищо! освГти Ш-1У рГвшв акредитацЦ (рис. 1).
У регюнальному розрГзГ заклади вищо! освГти Укра!ни мають нерГвномГрне розмГщення, тобто май-же 50% всх ЗВО Укра!ни зосереджено в м. КиевГ та ще в чотирьох областях - Харшвськш, Дншропетров-ськГй, ЛьвГвськГй та Одеськш. НайбГльша кглькГсть унГверситетГв зосереджена в м. КиевГ та Харшвсько! областГ (67 та 38 закладГв вГдповГдно, або 36,58% вГд !х загально! кГлькостГ по Укра!нГ).
2) КГлькГсть студентГв, що здобували вищу освь ту в цих закладах, становила 1539 тис. оаб (на початок 2015/2016, 2016/2017 н. р. - 657 та 1587 тисяч вГдповГдно). У 2017 р. закладами вищо! освГти кра!ни було випущено 421 тис. фахГвщв, що на 34 тис. оаб (8,9%) бГльше, шж у 2016 р.
КГлькГсть шоземних студентГв в Укра'М теж по-стшно зростае, Г станом на 1 счня 2018 р. вона до-рГвнювала 66 тис. 310 шоземних студентГв. У 2017 р. кГлькГсть шоземних студентГв була менша на 4,5%, шж у 2018 р. Упродовж двох минулих роив кГлькГсть укра!нських вишГв, де навчаються шоземш студенти, зрГс зГ 185 до 240 ЗВО. Приблизно 30% шоземних студентГв в УкраМ - це громадяни пострадянських держав. Ранше багато роив поспГль Азербайджан по-сГдав перше мшце за кГлькГстю громадян, як обрали Укра!ну для здобуття вищо! освГти, однак у 2017 р. м-дерство за кГлькГстю громадян перейшло до 1ндГ! [5].
900
800
700
о 600
о 500
со
м
ь
I- и 400
'!£
ь с 300
200
100
0
>— смпп'^ичюг-^оооо^- смпп'^ичюг-^оооо
о>— смпп'^ипчэг-^оооо'— смпо^^чог-^оооо ОООООООООООООООООООО*— 01010101010101010101000000000000
010101010101010101010101
О О о| о|
о о о| о|
Навчальний р1к
1-11 р1вн1в акредитацп
!!-!У р1выв акредитацп
Рис. 1. Кшьккть закладiв вищо!' освiти в УкраТн за 1990-2018 рр.
Джерело: складено за [6].
Динамка змши кГлькостГ студентГв, якГ здобу-вали вищу освГту в Укра'М, представлено на рис. 2.
Представлен на рис. 2 данГ свГдчать про те, що найбГльша кгльюсть студентГв була зафГксована у 2007/2008 н. р. Г складала 2372,5 тис. оаб, у порГв-нянш з 1990/1991 н. р. !х кГлькГсть збГльшилася на 62%. Позитивна динамка до збГльшення кглькостГ студентГв у ЗВО спостерГгалася до 2008/2009 н. р., а вже починаючи з 2009/2010 н. р. !х кГлькГсть посту-пово зменшуеться. У 2017/18 н. р. кГлькГсть студентГв у ЗВО склала 1330 тис. оаб, що на 3% нижче, шж у попередньому навчальному рощ. Якщо порГвнюва-ти 2017/2018 н. р. з 2007/2008, то кГлькГсть студешв зменшилася на 44%. Ц негативш тенденцГ! повязан з негативною демографГчною ситуацГею в Укра!нГ та процесами освГтньо! мкраци молодих людей з Укра!-ни до кра!н бвропи.
Однак з проблемою зниження кглькостГ студентГв у ЗВО пов'язана ще одна проблема - працев-лаштування випускника, а саме - !х самореалГзацш пГсля здобуття вищо! освГти. НГшу молодГжно! зайня-тостГ визначають однГею з прюритетних складових сощально! полГтики Укра!ни [2], адже молодь - важ-ливГший стратегГчний ресурс кра!ни. Проблема якос-тГ пГдготовки фахГвцГв завжди знаходиться на пер-шому мГсцГ будь-якого ЗВО, тому дощльно провести аналГз кГлькостГ працевлаштованих студентГв пГсля закшчення ЗВО.
У 2017 р. вищими навчальними закладами кра-!ни випущено 421 тис. фахГвщв, що на 34 тис. оаб (8,9%) бГльше, нГж у 2016 р. (рис. 3).
ДанГ, представлеш на рис. 3, свГдчать про те, що найбГльша кГлькГсть працевлаштованих випускнишв
була зафГксована у 2012 р., а вже починаючи з 2013 р., !х кГлькГсть значно зменшуеться. ОднГею з проблем працевлаштування е вГдсутшсть вакансш за здобу-тим напрямом пГдготовки, тобто Гснуе дисбаланс потреб Г пропозицш на ринку пращ.
Використовуючи даш, представлеш на рис. 3, побудовано прогностичну модель кГлькостГ працевлаштованих випускниюв, яю здобува-ли вищу освггу. 1нструментом прогнозування обрано методи адаптивного короткострокового моделюван-ня, реалГзоваш в ППП Statistica 8.0 при застосуваннГ експоненщального згладжування. СутнГсть методу експоненцГального згладжування полягае в тому, що часовий ряд згладжуеться за допомогою зважено! ковзно! середньо!, в якГй ваги змшюються за експо-ненцГальним законом [8].
При прогнозуванш кГлькостГ працевлаштованих випускнишв пГсля закГнчення ЗВО проводився автоматичний шдбГр параметрГв моделГ адаптацГ!, якими виступають а, у та 8. Значення цих параметрГв змшюються в однаковому дГапазош, але економГчна штерпретащя !х рГзна.
Параметр а використовуеться для посилення впливу на прогноз початкових або кшцевих значень часового ряду, що зумовлюеться економГчним змГс-том процесу, який аналГзуеться. Параметр у вГдобра-жае наявшсть тренду в часосову рядГ. Параметр 8 вГд-ображае однорГднГсть або неоднорГдшсть сезонною компоненти в часовому ряду (рис. 4).
Для визначення адекватно! форми прогностич-но! моделГ проаналГзовано 12 конкуруючих моделей, змшт яких надано в табл. 1.
2500
2000
1500
и О
1000
500
>— г^по'^^юг^оооо'— г^по^^юг^оооо
СЛСЛСЛСЛСЛСЛСЛСЛСЛООООООООООг-
оооооооооооооооооооо*— оооооооооооооооооооооооооооо
>—>—>—>—>—>—>—>—>—>— ™™™с\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|Г\|
о1 т ^ и! ю к ю о! гл и-| ю г-5
Навчальний р1к
Ктьккть студент1в у ЗВО, тис. сюб
Джерело: складено за [6].
Рис. 2. Динамта кiлькостi студентiв у ЗВО, тис. осiб
0
и О
и .5
50
40
30
20 •
10
/
\
Р1к
—о— Кшьюсть студенев, влаштованих на роботу тсля закшчення ЗВО IV р1вня акредитаци в УкраМ за 1995-2018 рр., тис оаб
Рис. 3. Кiлькiсть працевлаштованих студентiв за перiод 1995-2017 рр. Джерело: складено за [6; 7].
Таблиця 1
Моделi адаптивного прогнозування
Вид моделi Опис
1 2
Модель без сезонноТ компоненти та без тренду Дана модель подiбна до моделi простого згладжування
Адитивна сезоншсть, без тренду На вщмшу вiд попередньоТ моделi, додатково в кожному прогнозi враховуеться адитивний сезонний компонент, згладжуеться
Мультипл^ативна сезоншсть, без тренду У кожному прогнозi враховуеться мультиплiкативна сезонна компонента, згладжуеться
£ сезоншсть, лшмний тренд (двох параметричний метод Хольта) У цьому метс^ в прогнозi враховуеться в даних лiнiйний тренд, згладжуеться за допомогою параметра у (гамма)
Адитивна сезоншсть, лшмний тренд У цм моделi в прогнозi враховуеться як лiнiйний тренд (згладжуеться незалежно з параметром у (гамма)), так i адитивна сезонна компонента (з параметром 5 (дельта))
Мультипл^ативна сезоннiсть, лшмний тренд (потрiйне експоненцiальне згладжування або трипараметричний метод Вштера У цьому метс^ в прогнозi враховуеться як лшмний тренд (згладжуеться незалежно з параметром у (гамма)), так i мультипл^ативна сезонна компонента (з параметром 5 (дельта))
£ сезоншсть, експонен^альний тренд У цм моделi прогноз простого експонен^ального згладжування доповнюеться за допомогою експонен^ально-го тренда, згладженого з параметром у
Адитивна сезоннiсть, експонен^альний тренд У цм моделi експонен^альне згладжування застосовуеть-ся для експонен^ального тренда (згладжуеться з параметром у) i адитивного сезонного компонента (згладжуеться з параметром 5)
Мультиплiкативна сезоннiсть, експоненцiальний тренд У цьому метс^ в прогнозi враховуеться як експонен^аль-ний тренд (згладжуеться незалежно з параметром у (гамма)), так i мультипл^ативна сезонна компонента (з параметром 5 (дельта))
Мультипл^ативна сезоннiсть, демпфiнований тренд У цьому метс^ в прогнозi враховуеться як демпфшований тренд (згладжуеться незалежно з параметром у (гамма)), так i мультипл^ативна сезонна компонента (з параметром 5 (дельта))
сс
<
т 2
о
=г
о
о
<
2 ш
0
Закшчення табл. 1
1 2
Адитивна сезоншсть, демпфшований тренд У цьому метс^ в прогнозi враховуеться як демпфiнований тренд (згладжуеться незалежно з параметром у (гамма)), так i адитивна сезонна компонента (з параметром 5 (дельта))
Мультипл^ативна сезоннiсть, демпфiнований тренд У цм моделi може бути покращення не ттьки за рахунок вибору коректноТ моделi, а й за рахунок точного вибору параметрiв адаптацп моделi
Джерело: складено за [1; 4].
Рис. 4. Дiалогове втно вибору моделi експоненцiального згладжування
Результат автоматичного шдбору моделi екс-поненцiального згладжування для визначення перспективно! ккькосй працевлаштованих випускникiв шсля закiнчення ЗВО надано в табл. 2.
Як критерш вибору адекватно! моделi доцкь-но використовувати середню абсолютну про-центну помилку [4]. Таким чином, за результатами побудованих моделей можна зробити висновок, що найбкьш адекватною е модель з мультиплкатив-ною сезоннiстю та лшшним трендом (потрiйне екс-поненщальне згладжування, або трипараметричний метод Вштера).
Результати прогнозування кiлькостi працевлаштованих випускнишв пiсля закiнчення ЗВО надано на рис. 5.
Даш, наведен на рис. 5, свкчать про те, що у 2018 та 2019 рр. очкуеться збкьшення ккькост працевлаштованих випускникiв пiсля закшчення ЗВО.
Для збкьшення ккькосп працевлаштованих випускнишв ЗВО мають:
+ надавати якiснi освiтнi послуги, що в^по-вiдають потребам ринку працi, яю постiйно змiнюються, якiсне навчання мае сприяти засвоенню випускниками сукупностi компе-тентностей з певно! спецiальностi; + забезпечувати набуття нового соцiального
статусу в суспiльствi; + розвивати здатност до технологiчно'! та пси-холопчно! самоорганiзацi!, iнформацiйнi здь бностi.
Усе це посилюе рiвень конкурентоспроможнос-п послуг ЗВО, досягнення освiтнiм закладом конкурентно! переваги перед шшими унiверситетами нацю-нального та мшнародного ринку освiтнiх послуг. ■
Л1ТЕРАТУРА
1. Моделi i методи соцiально-економiчного прогнозування : пiдручник / В. М. Геець, Т. С. Клебанова, О. I. Черняк, А. В. Ставицький та ш. 2-ге вид., виправ. Харш : ВД «1НЖЕК», 2008. 396 с.
Таблиця 2
Результат побудови моделi адаптивного прогнозування
Вид моделi Помилка m. a. p. e., %
Модель без сезонно! компоненти та без тренду 26,38
Адитивна сезоншсть, без тренду 16,96
Мультипл^ативна сезоншсть, без тренду 19,58
£ сезоншсть, лшмний тренд (двопараметричний метод Хольта) 26,56
Адитивна сезоншсть, лшмний тренд 25,78
Мультипл^ативна сезоншсть, лшмний тренд (потрiйне експоненцальне згладжування або трипараметричний метод Вштера 13,95
£ сезоннiсть, експоненцiальний тренд 20,14
Адитивна сезоншсть, експоненщальний тренд 31,02
Мультиплiкативна сезоншсть, експоненцальний тренд 25,84
Мультиплiкативна сезоннiсть, демпфшований тренд 14,00
Адитивна сезоннiсть, демпфiнований тренд 20,01
Мультипл^ативна сезоннiсть, демпфiнований тренд 30,79
60
50
40
и .s
54,07
т
? 30
20 •
10
с£> ¿Ь <£> Л «Л- Л Л Л ¿о л А Л
Л<У л©3 ЛГ ЛЗ3 „tf" rfy „О* л^ л^
S^VVVVTrVVVVVTrVVVV
PiK
—о— Кшьккть студенлв влаштованих на роботу теля закшчення ЗВО IV р1вня акредитацп в УкраМ за 1995-2018 рр., тис oci6
Рис. 5. Прогнозна та поточна кшьккть працевлаштованих випускникiв, пiсля закiнчення ЗВО, тис. осiб
2. Досвiд працевлаштування випускниш вищих на-вчальних закладiв: погляд випускникiв та роботодавцiв. URL: http://bestuniversities.com.ua
3. Забезпечення якост ocBi™: теорiя та практика : ко-лективна монографiя / пiд заг. ред. Н. В. Житник. Днтропе-тровськ : 1МА-прес, 2011. 300 с.
4. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М. : Финансы и статистика, 2002. 416 с.
5. Основы показники дiяльностi вищих навчальних закладiв Украши на початок 2008/09 навчального року. КиТв : Держкомстат УкраТни, 2009. 212 с.
6. Офщмний сайт Державно! служби статистики УкраТни. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/
7. Офщмний сайт Державно! служби зайнятост Укра-Гни. URL: https://www.dcz.gov.ua/
8. Статистичне прогнозування та моделювання : навч. noci6. / пщ ред. д. е. н., проф. Раевнево! О. В. Харш : ВД «1Н-ЖЕК», 2003. 456 с.
REFERENCES
"Dosvid pratsevlashtuvannia vypusknykiv vyshchykh navchalnykh zakladiv: pohliad vypusknykiv ta robotodavtsiv" [The experience of graduates of higher educational institutions: the view of graduates and employers]. http://bestuniver-sities.com.ua
0
Heiets, V. M. et al. Modeli i metody sotsialno-ekonomich-nohoprohnozuvannia [Models and methods of socio-economic forecasting]. Kharkiv: VD «INZhEK», 2008.
Lukashin, Yu. P. Adaptivnyye metody kratkosrochnogo prognozirovaniya vremennykh ryadov [Adaptive methods for short-term forecasting of time series]. Moscow: Finansy i statis-tika, 2002.
Ofitsiinyi sait Derzhavnoi sluzhby statystyky Ukrainy. http://www.ukrstat.gov.ua/
Ofitsiinyi sait Derzhavnoi sluzhby zainiatosti Ukrainy. https://www.dcz.gov.ua/
Osnovni pokaznyky diialnosti vyshchykh navchalnykh zak-ladiv Ukrainyna pochatok2008/09navchalnoho roku [The main indicators of the activity of higher educational institutions of Ukraine at the beginning of the 2008/09 school year]. Kyiv: Der-zhkomstat Ukrainy, 2009.
Statystychne prohnozuvannia ta modeliuvannia [Statistical forecasting and modeling]. Kharkiv: VD «INZhEK», 2003.
Zabezpechennia yakosti osvity: teoriia ta praktyka [Ensuring the quality of education: theory and practice]. Dnipropet-rovsk: IMA-pres, 2011.
УДК 519.86:[338.2:656.6]
ВИЗНАЧЕННЯ КОНКУРЕНТОСПРОМОЖНОСТ1УЧАСНИК1В М1ЖНАРОДНО1 ЕКОНОМ1ЧНО1 СИСТЕМИ З УРАХУВАННЯМ МИТНОГО ЧИННИКА
©2018
шпак н. г.
УДК 519.86:[338.2:656.6]
Шпак Н. Г. Визначення конкурентоспроможност учаснимв мiжнародноí eK0H0Mi4H0i системи
з урахуванням митного чинника
Мета cmammi - з'ясування причин 3MiHU конкурентоспроможностi учасниж мiжнародноi eK0H0Mi4H0i системи з урахуванням митного чинника, а також визначення р'вноважних обсягiв поставок продукцИ кожного з учаснит на ринок збуту. У процес дотдження використовувалася методика математичного моделювання. У результатi встановлено штервали конкурентоспроможностi втчизняного та шоземного виробнимв при реал'ваци продукцИна втчизняному ринку. Визначено, що коли соб'варткть продукцИвтчизняного виробника збшьшуеться наст'шьки, що на втчизняному ринку стае конкурентоспроможним 'тоземний виробник, обсяг продукцИ на втчизняному ринку знижуеться. Проте це зниження обсягу продукцИ в'дбуваеться не наст'шьки рзко, як це було, поки з ринку був виткнений 'тоземний виробник, тобто присутшсть шоземного виробника згладжуе зниження обсягу продукцИ. Зазначено, що при збльшенн соб'вартост'! продукцИ втчизняного виробника вш сам стае не-конкурентоспроможним, i на втчизняному ринку залишаеться тльки продук^я шоземного виробника. Наукова новизна - об(рунтовано, що одним iз ключових чинниюв, що забезпечують конкурентну перевагу продукцИ, е масштаб виробництва, який можна забезпечити за допомогою розширення рин^в збуту та зниження соб'вартост'! продукцИ.
Кпючов'1 слова: конкурентоспроможнсть, мiжнародна економiчна система, митне оформлення, соб'варткть, виробник, ринок збуту, прибуток. Рис.: 2. Табл.: 1. Формул: 30. Б'бл.: 8.
Шпак Наталiя rp^opiBHa - старший викладач кафедри експлуатацИ порт'в i технологи вантажних робт, Одеський нацональний морський утверситет (вул. Мечникова, 34, Одеса, 65029, Украина) E-mail: umitan2302@gmail.com
УДК 519.86:[338.2:656.6] Шпак Н. Г. Определение конкурентоспособности участников международной экономической системы с учетом таможенного фактора
Цель статьи - выяснение причин изменения конкурентоспособности участников международной экономической системы с учетом таможенного фактора, а также определение равновесных объемов поставок продукции каждого из участников на рынок сбыта. В процессе исследования использовалась методика математического моделирования. В результате установлены интервалы конкурентоспособности отечественного и иностранного производителей при реализации продукции на отечественном рынке. Определено, что когда себестоимость продукции отечественного производителя увеличивается настолько, что на отечественном рынке становится конкурентоспособным иностранный производитель, объем продукции на отечественном рынке снижается. Однако это снижение объема продукции происходит не столь резко, как это было, пока с рынка был вытеснен иностранный производитель, то есть присутствие иностранного производителя сглаживает снижение объема продукции. Отмечено, что при увеличении себестоимости продукции отечественного производителя он сам становится неконкурентоспособным, и на отечественном рынке остается только продукция иностранного производителя. Научная новизна - обосновано, что одним из ключевых факторов, обеспечивающих конкурентное преимущество производимой продукции, является масштаб производства, который можно обеспечить с помощью расширения рынков сбыта и снижения себестоимости продукции. Ключевые слова: конкурентоспособность, международная экономическая система, таможенное оформление, себестоимость, производитель, рынок сбыта, прибыль. Рис.: 2. Табл.: 1. Формул: 30. Библ.: 8.
Шпак Наталия Григорьевна - старший преподаватель кафедры эксплуатации портов и технологии грузовых работ, Одесский национальный морской университет (ул. Мечникова, 34, Одесса, 65029, Украина) E-mail: umitan2302@gmail.com
UDC 519.86:[338.2:656.61 Shpak N. G. Determining the Competitiveness of Participants of the International Economic System in View of the Customs Factor
The article is aimed at identifying the reasons for changing the competitiveness of participants of the international economic system in view of the customs factor, as well as determining the equilibrium volumes of each participant's product supply to the market. The research made use of the methods of mathematical modelling. As a result, the intervals of competitiveness of both domestic and foreign producers when selling products in the national market are defined. It is determined that when the self-cost of production of domestic producers increases so much that foreign producer becomes competitive in terms the national market, the volume of products in the national market decreases. However, this decline in output is not as drastic as it was when foreign producer had been forced out of the market, that is, the presence of foreign producer smooths the decline in output. It is noted, that at increase of the self-cost of production of domestic producer the latter becomes uncompetitive, and the national market deals only with the production of foreign producer. Scientific novelty - it is proved that one of the key factors that ensure competitive advantage of the produced products is the scale of production, which can be achieved by expanding the market and reducing the self-cost of production.
Keywords: competitiveness, international economic system, customs clearance, self-cost, producer, sales market, profit. Fig.: 2. Tbl.: 1. Formulae: 30. Bibl.: 8.
Shpak Nataliya G. - Senior Lecturer of the Department of Port Operations and Cargo Technology, Odesa National Marine University (34 Mechnykova Str., Odesa, 65029, Ukraine)
E-mail: umitan2302@gmail.com
