CC BY
34
УДК 330.341:004+504.06 DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry2021.01.020
Оксана МиколаУвна Гаркушенко,
канд. екон. наук, старший науковий ствробтник 1нститут економ1ки промисловосп НАН Украши вул. Мари Каптст, 2, м. Кш'в, 03057, Украша E-mail:garkushenko.o.n@gmaü.com https://orcid.org/0000-0002-9153-3763
СИСТЕМНО-ДИНАМ1ЧНА МОДЕЛЬ ОЦ1НКИ ВПЛИВУ ЦИФРОВ1ЗАЩ1 НА СТАЛИЙ РОЗВИТОК 1
Таке актуальне в сучасному свт явище, як цифров1зац1я, може стати шструментом досягнення цшей сталого розвитку. Проте воно е новим, i його переваги та загрози ще не-достатньо вивченi. Частково виршити цю проблему можливо шляхом створення економь ко-математичних моделей ощнки впливу цифровiзaцil на сталий розвиток. Бшьшють шну-ючих моделей у данш сферi присвячено визначенню впливу цифровiзaцil на економiчнi ас-пекти дiяльностi кра!н, а природоохороннi або Ьноруються, або предстaвленi дуже при-близно, зi значним абстрагуванням.
Метою статп е розробка та реaлiзaцiя економшо-математично! моделi, яку в узагаль-неному виглядi можна використовувати для рiзних кра!н свiту за умови ii певно! адаптаци та дет^зацп нaцiонaльних покaзникiв. Такий пiдхiд дозволяе врахувати рiзницю в соща-льно-економiчному стaновищi кра!н i рiвнях ix цифровiзaцil, що надае можливiсть дшти бiльш обгрунтованих висновкiв за результатами розрахунюв.
Запропоновану модель побудовано на основi методу системно1 динaмiки, що дае змо-гу врахувати траекторш попереднього розвитку, i реaлiзовaно на приклaдi Укра1ни. За ll допомогою здiйснено два обчислювальних експерименти: шерцшний (прогноз на 5 рокiв за умови збереження вах поточних зaкономiрностей цифровiзaцil економiки кра1ни) та сце-нaрiй, за якого змiнюються патерни швестування в цифровий кaпiтaл Украши (на патерни европейських кра1н - 1спани та Угорщини) при збереженш решти умов незмiнними.
Визначено, що цифровi теxнiкa та технологи у склaдi кaпiтaлу природоохоронного призначення промисловосп Укра1ни так само, як i нецифровi, мають вкрай незначний вплив на скорочення енергоспоживання та не сприяють суттевому зниженню обсягiв вики-дiв забруднюючих речовин у пов^ря. За умови збереження поточно1 ситуацп (iнерцiйний сценaрiй) викиди забруднюючих речовин в пов^ря у 2024 р. можуть нaвiть зрости на 0,8% порiвняно з 2019 р.
У процес експерименту щодо зaмiни патершв iнвестувaння в Укра!ш (на патерни Угорщини та 1спанп) встановлено, що попри змiну характеру та (у випадку Угорщини) на-пряму швестування в цифровi теxнiку та технологи, що суттево позначилося на !х обсязi (як у виробничий, так i у природоохоронний кaпiтaл), в Укра!ш при збереженнi решти умов функщонування промисловостi показники додано1 вартоси, енергоспоживання, захворю-вaностi трудящих та обсяг забруднення залишаються практично на такому самому рiвнi, як i до зaмiни. Тому «слше» копшвання практики цифровiзaцil iншиx кра1н при збереженш
1 Стаття пiдготовлена в рамках виконання проекту «Вплив цифровiзацi! на забезпечення сталого розвитку в умовах глобально! нестабшьносп» (номер держреестраци 0120U101825) щльово! програми наукових дослщжень НАН Укра!ни «Соцiально-економiчний розвиток Украши в умовах глобально! не-стабтносп» (КПКВК 6541030) та планових дослщжень 1ЕП НАН Укра!ни (пвдтема «в» «Форсайтинг податково-бюджетного, грошово-кредитного та еколопчного регулювання розвитку нацiонально! промисловосп» бюджетно! теми «Довгостроковi фактори i тенденцi! розвитку нацiонально! промисловостi в умовах четверто! промислово! революцi!» (шифр теми Ш-04-19, державний реестрацiйний номер роботи 0119U001473)).
© О. М. Гаркушенко, 2021
-ЕкономЫа npoMucnoeocmi Economy of Industry-
незмшними решти умов, без урахування особливостей нащонального iнституцiйного сере-довища, ступеня розвитку науки i технiки е недоцiльним, оскiльки не приводить до полш-шення ситуаци в Укрш'ш.
Доведено, що цифровiзацiя сама по собi не здатна подолати сьогодшшш несприятли-вi тенденци розвитку Украши. Необхiдно здiйснювати фундаментальнi змiни у розвитку реального сектору економши на шновацшнш основi, обсягах i структурi iнвестицiй, схиль-ностi економiчних суб'екпв до iнвестицiй, яка наразi перебувае на низькому рiвнi, а також формувати цiлiсну промислово-цифрову екосистему, аналопчну европейським, але з ура-хуванням неоднорiдностi европейських економiк, 1х досвщу, особливостей сучасного стану i динамжи розвитку технiко-технологiчного й iнституцiйного середовища Укра1ни.
Ключовi слова: цифровiзацiя, сталий розвиток, економiко-математична модель, швес-
тици.
ЗЕЬ\ C61, O14, Q01
З початку 1970-х роюв i до сьогодш завдяки зусиллям органiзацiй на кшталт Римського клубу CBiTOM поширюеться iдея про необхiднiсть забезпечення такого розвитку суспшьств, за якого вщбуваеться задоволення сучасних потреб без шкоди для здатностi майбутнiх поколшь задо-вольняти 1х потреби1 (United Nations General Assembly, 1987, p. 16). Тобто метою розвитку суспшьств е досягнення сталого розвитку, який штегруе в собi одночасний економiчний, соцiальний розвиток, боро-тьбу з бiднiстю, неписьменшстю, забруд-ненням довкiлля. Хоча слщ вiдзначити, що попри таке широке трактування змiсту по-няття «сталий розвиток», на практищ пере-важно йдеться про спроби досягти такого економiчного розвитку, за якого щонайме-нше розвиватиметься економiка та не поп-ршуватиметься стан довкiлля (Emas, 2015).
1нструментом досягнення сталого розвитку може бути використання на практищ цифрових техшки та технологш. Циф-ровiзацiя економiки - ще один свiтовий тренд, що набув актуальност приблизно за останнi десять роюв. Втiм, як i будь-яке нове явище, вiн пов'язаний iз низкою неви-значеностей щодо того, який вплив таю техшка та технологи можуть мати на досягнення суспшьством стану сталого розвитку загалом та забруднення довкшля зо-крема (Гаркушенко, Занiздра, 2020). Попе-реднi оцiнки щодо можливого впливу циф-
1 «...it meets the needs of the present without compromising the ability of future generations to meet their own needs».
poBÍ3a^i' економжи на досягнення сталого розвитку можна виконати Í3 застосуванням економшо-математичних моделей сталого розвитку, деяю з яких проаналiзовано ниж-че.
Короткий огляд вщомнх моделей сталого розвитку
Переважна бiльшiсть робiт, у яких дослiджуeться роль шформацшно-комуш-кацiйних технологiй (1КТ) та цифровiзаци в сучасному свiтi, сконцентровано на еко-номiчних аспектах впливу цих технологш. Детальний аналiз найбшьш вiдомих i цито-ваних iз них, розпочинаючи з дослiджень Р. Солоу (Solow, 1956; Solow, 1957) i заюн-чуючи моделлю китайсько! медiа-групи Caixin Media Company Ltd. 2016 р. (Herrero, Xu, 2018), наведено в статт (Гаркушенко, Князев, 2019). Характерною особливктю бшьшост розглянутих моделей е те, що вплив 1КТ на економiчний розвиток у них визначаеться по груш високорозвинутих кра!н (як у (Jorgenson, Ho, Stiroh, 2003)).
Проте, як доведено, наприклад, фа-хiвцями 1ЕП НАН Укра!ни в рамках науко-вих проекпв 2018-2019 рр.2, а також у робот (Audi, Amjal, 2019), вплив 1КТ, цифрових технiки та технологiй на кра!ни з рiз-ним рiвнем соцiально-економiчного роз-
2 У рамках виконання наукових проектiв «Трансформацшний потенцiал цифровiзацii еко-номiки Укра!ни» (2018 р., номер держреестрацп 0118U002109) та «Технолопчш розриви та шляхи !х подолання в умовах глобально! нестабшьносп» (2019 р., номер держреестрацп 0119U001660»).
-Економжа npoMumoeocmi Щ* Экономика промышленности-
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 21
витку й шституцшним устроем може знач-но рiзнитися.
Робота останшх становить штерес стосовно того, за яким принципом ïï автори здiйснювали групування краш Для аналiзу впливу 1КТ вони використовують вироб-ничу функцш Кобба-Дугласа, але не тра-дицшш дво- або трифакторнi ïï модифжа-цп, та створили власну (Audi, Amjal, 2019, p. 8-11):
ED = f (ICTit ,MESit ,TRADE it, PHCAPit ),
де ED - темпи зростання ВВП на душу населення; ICT - експорт та iмпорт 1КТ-товарiв, % усього експорту та iмпорту то-варiв; MES - дефлятор ВВП для вимiрю-вання макроекономiчноï стабiльностi; TRADE - вiдсоток зовшшньоторговельних операцiй за виключенням експорту та iм-порту 1КТ; PHCAP - швестицл в капiтал, % ВВП; i - вiдiбранi краïни (у сукупност -87 розвинутих i тих, що розвиваються); t -змшна часу (рiк, з 2000 по 2017 р.).
За допомогою економетричного ана-лiзу цю функцш було реалiзовано для розвинутих краш i тих, що розвиваються, вщ-повiдно (на думку M. Audi та A. Amjal, до них, увшшла i Украша).
У результат щ автори по вибiрцi з усiх дослiджуваних краïн визначили, що економiчний розвиток значною мiрою ко-релюеться з досягненнями в ГКТ-секторг Втiм, розвинутi краïни виграють в еконо-мiчному сенсi бшьше вiд розвитку цього сектору, шж тi, що розвиваються. А в останшх, де все ще шнуе велика залежнiсть вiд старих технологш виробництва, 1КТ мають незначний вплив на економiчний розвиток.
Однак модель M. Audi та A. Amjal мае таю недолжи:
сумшвним е обраний авторами пвдхвд до розподiлу краш за рiвнем економiчного розвитку. Так, до групи краïн, що розвиваються, увшшли краïни як з низьким рiвнем доходiв на душу населення, так i з висо-ким; е краши, основу економжи яких становить експлуатацiя обмежених природних ресурсiв, а також ri, доходи яких форму-
ються переважно за рахунок високотехно-логiчного експорту;
у самш виробничiй функци не врахо-вано швидкi змiни, що можуть вiдбуватися в секторi 1КТ, та взаемний вплив виокрем-лених у функци факторiв один на одного з часом;
також сумшвним е введення у вироб-ничу функцш в явному виглядi дефлятора ВВП. Бшьш логiчним було би використати вс показники, вираженi в грошовому вим> рi, у порiвняних цшах, а за вiдсутностi та-ко! можливостi - здiйснити нормалiзацiю.
У робот (BelkЫr, Elmeligi, 2018) здшснено спробу моделювання й оцiнки впливу цифрового обладнання та сектору 1КТ на глобальний екологiчний вiдбиток, а також прогноз цього впливу до 2040 р.
На основi видiв i кiлькостi цифрового обладнання у 2009(2010)-2016 рр.1, а також темтв його приросту в аналiзований пер> од автори розрахували кiлькiсть цифрового обладнання за номенклатурою у 20172020 рр. у планетарному масштаба Вихо-дячи з впливу на довюлля цифрового обладнання, виробленого у 2009-2016 рр., здшснено прогноз еколопчних наслщюв виробництва та використання розраховано! кiлькостi цифрового обладнання на 20172020 рр. та навт до 2040 р.
Фактично L. Belkhir та A. Elmeligi згщно з наявними статистичними даними визначили тренд, на основi якого потм здiйснювали iншi прогнози. При такому пiдходi не враховуеться анi розвиток самих цифрових технiки та технологш (напри-клад, мiнiатюризацiя, що веде до скоро-чення споживання природних ресурЫв на одиницю виробу; можлива змiна асорти-менту та структури цифрового обладнан-ня), анi природоохоронш вимоги, якi вису-вае мiжнародна спiльнота та нацiональнi уряди як до сектору 1КТ, так i до його про-дукци. Тому розроблеш прогнози е недо-статньо обгрунтованими, !х можна викону-вати на дуже обмежений промiжок часу,
1 Статистичш даш щодо окремих вид1в обладнання проанал1зовано з 2009 р., шших - 1з 2010 р.
коли технолог^ та вимоги щодо охорони довкшля залишаються вщносно незмшни-ми.
Кр1м того, як зазначено вище, р1зш кра!ни св1ту мають р1зний р1вень економ1ч-ного розвитку, що позначаеться на якост та кшькосп цифрових техшки та техноло-гш, !х впливу на довюлля. За цих умов модели створеш в розрахунку на весь св1т, е дуже грубими.
Розглянут модел1 побудовано як низку окремих р1внянь. Вт1м, реальний св1т, реальш економ1чш процеси е сукупшстю взаемопов'язаних та взаемозалежних явищ. При цьому ситуащя в поточному рощ е на-слщком сукупност процеав та явищ, що мали мкце впродовж тривалого перюду до нього. Тобто юнуе «залежшсть вщ попе-реднього розвитку» (path dependence) (Ну-реев, Латов, 2007).
Частково врахувати особливост реального св1ту та розвитку суспшьств мож-ливо з використанням методу системно! динамки, розробленого Дж. Форрестером. Зокрема, вш використовувався Римським клубом при розробщ перших концепцш сталого розвитку (Форрестер, 1971).
Щодо визначення впливу 1КТ та циф-ров1зацп на сталий розвиток, то у 2002 р. групою фах1вщв ¡з чотирьох науково-дослщних установ Швеци та Швейцарп для Свропейсько! Комки було розроблено модель впливу 1КТ на екологкну стшккть ¡з застосуванням методу системно! динам> ки.
Зазначена модель розроблялася для макроркня - всього GC (15 кра!н, що були членами цього об'еднання на той час). За !! допомогою оцшювався вплив 1КТ на таю параметри, як загальне енергоспоживання, частка вщновлювано! енергетики, викиди парникових газк, обсяг мунщипальних в> дходк, що залишилися без переробки, за кшькома сценаркми розвитку. Тобто, не-зважаючи на те що автори модел1 намага-лися визначити вплив 1КТ на сталий розвиток, вони обмежувалися лише еколопчною його складовою.
Моделювання здшснювалося для перюду 2000-2020 рр. виходячи з припущень про темпи зростання ВВП £С, розширення об'еднання (до 35 краш-члешв), зростання кшькосп населення, офкних працкникк, скорочення мкрацп. Переважну бшьшкть даних для модел1 було одержано експерт-ним шляхом.
Переоцшка результатк ще! модел1 у 2015 р. засвщчила, що жоден ¡з трьох роз-глянутих сценарив розвитку не виявився реалктичним, а сама вона потребуе вдос-коналення (Achachlouei, Hilty, 2015).
Недолки дано! модел1 полягають у тому, що в нш розглянуто GC загалом. I хоча на час створення модел1 до об'еднання входило лише 15 кра!н, впм навкь !х сощально-економкний розвиток та чинни-ки, тд впливом яких формувалися окрем1 його елементи, могли суттево розр1знятися. Кр1м того, коли в модел1 використовуються експертш оцшки, е в1рогщшсть того, що на них вплинуть суб'ективш чинники, особист вподобання та прагнення окремих фахь вцк. Вiдповiдно, це також може позначи-тися на результатах моделювання.
З урахуванням наведених мiркувань про недолiки та переваги вщомих моделей оцiнки впливу 1КТ i цифрових технологiй на економ1ку та сталий розвиток метою статт е розробка та реал1зацк економко-математично! модел1, яку в узагальненому вигляд1 можна використовувати для шших кра!н св1ту та за потреби детал1зувати на основ1 вщповщно! статистично! шформа-цп. Такий пщхвд дозволяе врахувати р1зни-цю в сощально-економкному (а не лише економкному) становищ1 кра!н та ркнях цифров1заци, що дае змогу дшти бшьш об-грунтованих висновкк за результатами розрахункк. Модель пропонуеться будува-ти на основ1 методу системно! динамки з урахуванням траектори попереднього розвитку кра!ни. За допомогою ц1е! модел1 можна буде визначити, яким чином швес-тици в цифров1 технку та технологи, вико-ристовуваш у промисловост («рушшнш силк економки та виду дкльност1, що е найбшьшим забруднювачем довюлля) по-значаться на ркш енергоспоживання, обся-
гах викцщв забруднюючих речовин i рiвнi захворюваностi населення. Таким чином, на вiдмiну вiд системно-динамiчноl моделi 2002 р. для £С, у цш моделi буде врахова-но щонайменше чотири, а не одна мета сталого розвитку.
Постановка моде.л в загальному вигляд1
Економiко-математичну модель (як i наведенi вище) розроблено в рамках нео-класично1 економiчноl теори з урахуван-ням еколопчного чинника. У нiй передба-чаеться юнування деяко1 замкнуто1 систе-ми закритого типу, тобто використовують-ся тшьки тi ресурси, якi в нш закладенi iз самого початку, а екзогенш чинники, що можуть впливати на не1, у розрахунок не беруться.
У моделi вся промисловшть розгля-даеться як единий блок, робота якого i ре-акщя на зовнiшнi подразники е однакови-ми. Дж. Форрестер зазначае, що при дина-мiчному моделюваннi особиста увага при-дiляеться загальнiй картин чинникiв, якi визначають успiх промисловост. Важли-вими показниками е т, що належать до га-лузi загалом, а не тi, що е ушкальними (Форрестер, 1971, с. 293).
Центральною ланкою моделi висту-пае виробнича функцiя. Пропонуеться ви-користовувати виробничу функцiю Кобба-Дугласа з трьома факторами та модифжа-цiею Р. Солоу (Solow, 1956, p. 85), що вра-ховуе технолопчш змiни. У даному випад-ку пiд такими змiнами в першу чергу ма-еться на увазi розвиток цифрових технiки та технологш. Також традицiйний фактор «земля» у функци замiнено на «енергоспо-живання», оскiльки енергiя е важливим елементом виробничих процеав у промис-ловостi та основна И частка дос виробля-еться з невщновлюваних природних ресур-сiв.
У = АК^Ьа2НаЪвп, (1)
де У - додана вартсть, що утворюеться у промисловостi, У > 0; А - технолопчна змшна; Км - капiтал (необоротнi активи) виробничого призначення; Ь - час, вщ-працьований зайнятим у промисловост населенням; N - енергоспоживання;
а\, а2, а3 - коефiцiенти еластичност капi-талу виробничого призначення, пращ та природних ресурав; е - константа, е = 2,71828182845904; у - коефiцiент елас-тичност нейтрального НТП; ( - змшна часу (Piк).
У формулi (1) i наступних з метою спрощення позначка ? поряд зi змiнними не вказана за винятком випадюв, коли це необхiдно для розумшня формули.
Результуючим показником у форму-лi (1) обрано додану вартiсть, оскiльки, на-приклад, на вiдмiну вiд обсягiв реалiзова-но! продукцil, мiнiмiзуеться можливiсть подвшного рахунку. Дохiд вiд реалiзацil та прибуток не обрано, тому що вони можуть залежати вiд ринково1 кон'юнктури та по-датково1 культури, схильностi до податко-вого планування як керiвництва окремих промислових пщприемств, так i суспiльст-ва загалом.
У той же час показник додано1 вар-тост опосередковано свщчить про затре-буванiсть i науково-технологiчний рiвень промислово1 продукцil.
За аналогiею з моделлю Солоу в цiй моделi здшснено припущення про те, що дохщ вiд виробництва продукцil промис-ловштю розподiляеться за двома напряма-ми: споживання (С) та швестицп. У рамках дано1 статтi споживання не аналiзувати-меться. Щодо iнвестицiй, то !х обсяг у мо-делi описуеться як
I ) = ру а), (2)
де I - валовi швестици промисловостi; р-частка доходу вщ додано1 вартостi, створено! у промисловост, що припадае на валовi iнвестицil.
У свою чергу, швестици можуть роз-подiлятися за двома напрямами: у каттал виробничого та природоохоронного при-значення:
I = 1м + 1е , (3)
де 1М - iнвестицil в каттал виробничого призначення; 1Е - швестицп в каттал при-родоохоронного призначення.
Можна припустити, що залежно вщ соцiально-економiчного розвитку кра1ни придiлятимуть рiзний ступiнь уваги питан-
ням охорони довкшля. Вщповщно, уже на етат розподшення швестицш на виробнич1 та природоохоронш це можна вщобразити шляхом змши формули (3) таким чином:
'" = '' • (3.1)
Ie = (1 - b)'. )
де b - частка швестицш у каттал приро-доохоронного призначення, 0 < b < 1.
Якщо у формул! (3.1) b дор1внюе 1, то можна вже на цьому етат стверджувати, що в кра!ш щонайменше в конкретному рощ охорош довкшля не придшяеться ува-ги.
1нвестици як у каттал природоохо-ронного призначення, так i у виробничий каттал являють собою суму швестицш у цифровий та нецифровий каттал: 'M1 = (1 - c(t))'м,
<Im 2 = c(t) IM , (4.1)
c(t) = f (t).
де IM1 - швестици у нецифровий каттал виробничого призначення; 'М2 - швестици у цифровий каттал виробничого призначення l; c(t) - функщя, що вщображае зм> ну частки цифрового катталу з часом у структур1 катталу виробничого призначення, 0 < c < 1.
' IE1 = (1 - d (t)) IE, <I e 2 = d (t )'e , , (4.2)
d (t) = f (t).
де IB1 - швестици у нецифровий каттал природоохоронного призначення; 'В2 - ш-вестици у цифровий каттал природоохоронного призначення; d(t) - функщя, що вщображае зм1ну частки цифрового катта-лу з часом у структур1 катталу природоохоронного призначення, 0 < d < 1.
1 1ндекси 1 для нецифрових iнвестицiй, катталу тощо та 2 - для цифрових швестицш, катталу тощо поряд з вдексами, що належать до виробництва (M - manufacturing) та охорони довкшля (E - environment), обрано для спрощення запису та сприйняття формул виходячи з вде!" про те, що нецифровий капiтал з'явився юторично ранiше цифрового.
Для значень функцш c(t) та d(t) за-вдано умови 0 < c < 1 та 0 < d < 1, тому що можуть виникнути ситуацп, коли в кра!ш, наприклад, через !! бщшсть, вщмовляються ввд швестицш у цифровий каттал вироб-ничого та природоохоронного призначен-ня. Вт1м, нав1ть за таких умов е в1рогщ-шсть юнування промисловост (щонайменше тих !! вид1в, як задовольняють базов1 потреби населення, необхщт для його ви-живання) i залишатиметься потреба в шве-стищях у каттал виробничого призначення. У той же час якщо значення коефщ-ента b з формули (3.1) дор1внюватиме 1 (тобто вс швестици в кра!ш направляють-ся в каттал виробничого призначення), то немае необхщност у формул1 (4.2).
Вартють катталу виробничого та природоохоронного призначення в кожному рощ можна представити як суму варто-ст цифрового та нецифрового катталу вщповщно! спрямованостк
KM = KM1 + KM2 , (5.1)
де KM - каттал виробничого призначення; KM1 - нецифровий каттал виробничого призначення; KM2 - цифровий каттал ви-робничого призначення.
KE = KE1 + KE2 , (5.2)
де KE - каттал природоохоронного призначення; K£1 - нецифровий каттал при-родоохоронного призначення; K E 2 - циф-ровий каттал природоохоронного призна-чення.
Катталу (як виробничому, так i природоохоронного призначення) притаманш властивост1, яю не можна описати звичай-ним сумуванням. Так, основш фонди за-звичай вводяться в експлуатацш не одразу, а з деякою затримкою, викликаною необ-хщшстю здшснити !х монтаж, налагод-ження, освоення, перев1рку тощо. Кр1м того, каттал зношуеться та вибувае з експлу-атаци через шш1, шж знос, причини (продаж, крад1жка, навмисне псування тощо). Тому в конкретному рощ вартють катталу пропонуеться розраховувати за формулами (6.1-6.4).
Экономика промышленности-
25
Нецифровий каттал виробничого призначення розраховуеться як ^ 1 (г) = ^ 1 (г-1) - Oм 1 (г) + ^ 1 (г -1), (6.1) де г -1 - рк, що передуе року г; OMДг) -вибуття нецифрового катталу виробничого призначення в рощ г.
Варткть цифрового катталу вироб-ничого призначення розраховуеться як
Км2(г) = Км2(г -1) - Ом2(г)+1м2(г-1), (6.2)
де ОМ2 (г) - вибуття цифрового катталу виробничого призначення в рощ г.
Варткть катталу природоохоронно-го призначення в рощ г розраховуеться в такий споЫб:
КЕ1 (г) = КЕ1 (г -1) - ОЕ1 (г) + 1Е1(г -1), (6.3) де ОВ2 (г) - вибуття нецифрового катталу природоохоронного призначення в рощ г.
Ке 2 (г) = Ке 2 (г -1) - Ое 2 (г) + 1Е 2(г -1), (6.4)
де ОВ2 (г) - вибуття цифрового катталу природоохоронного призначення в рощ г.
У формулах (6.1-6.4) швестицп введено за рк г -1 виходячи з припущення про те, що на !х освоення потрiбен 1 рк.
Вибуття катталу розраховуеться за такими формулами:
Om i(t) = VlKM i(t -1) + 0A
(7.1)
де щ - норма амортизацп нецифрового капiталу виробничого призначення; ®М1 -коефiцiент, що вщображае вартiсть нецифрового капiталу виробничого призначення, який вибув з експлуатацп через вщмшт вiд зносу причини;
0M 2 (t) = ЩKM 2 (t -1) + ®А
(7.2)
де щ2 - норма амортизацп цифрового катталу виробничого призначення; ®М2 - ко-ефiцiент, що вщображае варткть цифрового катталу виробничого призначення, який вибув з експлуатацп через вщмшт вщ зно-су причини;
0Ei(t) = MiKEi(t -1) + ©E
(7.3)
де ^ - норма амортизацп нецифрового катталу природоохоронного призначення; ® E1 - коефiцiент, що вщображае варткть нецифрового капiталу природоохоронного призначення, що вибув з експлуатацп через вщмшт вщ зносу причини;
Oe2(0 = mKE2 (t -1) + ©E2 , (7.4)
де - норма амортизацп цифрового кат-талу природоохоронного призначення; ®Е2 - коефiцiент, що вщображае варткть цифрового капiталу природоохоронного призначення, який вибув з експлуатацп через вщмшт вщ зносу причини.
Праця (точтше, час, вщпрацьований зайнятим у промисловостi населенням) е ще одним фактором у виробничш функцп. Вiн описуеться в такий споаб:
L(t) = L(t -1) - P^L(t -1) - Я(t -1) + х , (8)
де pd - частка смертельних випадюв у промисловост вщ загально! кiлькостi зай-нятих у промисловостi, %; S - втрати робо-чого часу через захворюватсть; х - ко-ефiцiент, що вiдображуе змiну у вщпрацьо-ваному часi через шш^ нiж захворюванiсть i смерть, причини.
Втрати робочого часу через захворюватсть визначаються як
S(t) = S _num(t) •S _long я wh, (9) 360
де S _num(t) - кшьюсть зайнятих, що за-хворiли у роцi t; S _long - коефiцiент, що вiдображуе середню тривалкть захворю-вання; S _ wh - коефщкнт, що вiдображае середню тривалкть робочого дня у проми-словостi.
У свою чергу, кшьккть зайнятих, якi захворiли в конкретному рощ, залежить вiд рiвня забруднення довкiлля:
S _ num(t) = f (P(t)), (10)
де P(t) - обсяг забруднення довкшля в ро-цi t.
Якщо припустити, що вартiсть кат-талу перебувае у прямш залежностi вiд ш-тенсивностi його використання (тобто пщ-приемства працюють на повну потужтсть, основний капiтал не простоюе), то в такому разi рiвень забруднення довкiлля можна описати як
P = ^M1KM2KE\KE2 , (11)
де Н - масштабний коефщкнт; т1, т2, т3, т4 - показники ступеня, що вказують
та штенсившсть викopистaння виду таш-тaлy.
Остaннiм, aле не 3a зтачимктю, фaк-тopoм виpoбничoï функци e енеpгocпoжи-вaння. Енеpгiя викopистoвyeться як у ви-poбничих пpoцесaх, тaк i для пiдтpимки фyнкцioнyвaння ran^any пpиpoдooxopoн-нoгo пpизнaчення тa пiдтpимки в нaлежнo-му стaнi oснoвних фoндiв, безпoсеpедньo не зaдiяних у виpoбництвi (кoндицioнyвaн-ня пpимiщень, ïx oсвiтлення тoщo). Тoбтo лoгiчнo пpипyстити, щo енеpгoспoживaння e фyнкцieю, ята визнaчaeться нaявнiстю тa мaсштaбaми викopистaння oснoвниx фoн-дiв пpoмислoвoгo пiдпpиeмствa (виpoбни-чих, пpиpoдooxopoнниx, цифpoвиx i не-цифpoвиx). Це вiдoбpaженo тaкoю фopмy-лoю:
N = AkMKM2KX2 , (12)
де А - мaсштaбний кoефiцieнт; Л1, Л2, Л3, Л4 - пoкaзники ступеня, щo вкaзyють нa iнтенсивнiсть викopистaння виду таш-тaлy.
Рeалiзацiя eкoнoмiкo-матeматuчнoï мoдeлi emuey цuфpoвiзацiï на 3a6e3ne4enm cталoгo po3eumку (на npumadi yxpawu)
Для pеaлiзaцiï екoнoмiкo-мaтемaтич-мoделi впливу цифpoвiзaцiï нa зaбезпе-чення стaлoгo poзвиткy (нa пpиклaдi y^a-1'ни) викopистaнo стaтистичнy iнфopмaцiю, яку фopмye тa пpедстaвляe нa oфiцiйнoмy сaйтi (у тoмy числi в електpoнниx веpсiяx oфiцiйниx дpyкoвaниx видaнь) Деpжaвнa слyжбa стaтистики Укpaïни (Деpжaвнa слyжбa стaтистики Укpaïни, 2020).
Пpoaнaлiзoвaнo пеpioд 2009-2019 pp. З ypaxyвaнням oбстaвин poзвиткy Укpaïни пpoтягoм цих poкiв нижче буде нaдaнo де-якi пoяснення щoдo фopмyвaння TO4aTOo-вoï бaзи стaтистичнoï iнфopмaцiï.
Оскшьки oснoвнoю pyшiйнoю силoю poзвиткy е^^мки e пpoмислoвiсть, пpи фopмyвaннi мoделi для Укpaïни зiбpaнo iнфopмaцiю, щo вiднoситься дo пpoмиcлo-вoстi (сектopи B, C, D тa E 3a Клacифiкaтo-poм видiв екoнoмiчнoï дiяльнoстi), aле не 3a всiмa змiнними мoделi в Укpaïнi збиpa-eться стaтистичнa iнфopмaцiя. У зв'язку з цим чaстинy дaниx poзpaxoвaнo виxoдячи з
^ипущення ^o те, щo вoни poзпoдiля-ються пpoпopцiйнo дo iншиx змiнниx (та-пpиклaд, iнвестицiï пpиpoдooxopoннoгo пpизнaчення у пpoмислoвoстi poзпoдiля-ються в тaкoмy сaмoмy вiднoшеннi дo зaгa-льш1' суми iнвестицiй, як i викиди пpoмиc-лoвiстю зaбpyднюючиx pечoвин вщтосять-ся дo зaгaльнoгo oбсягy викцщв).
Метoдикa збopy деяких дaниx, щo стoсyються зaбpyднення тa цифpoвиx тех-нiки i теxнoлoгiй в y^aïm тa свiтi зaгaлoм, e ще недoскoнaлoю, щo сyттeвo yсклaднюe ^o^c мoделювaння. Кpiм тoгo, зa aнaлi-зoвaний у мoделi пеpioд (2009-2019 pp.) в y^arni чеpез збpoйний кoнфлiкт немae cтaтиcтичниx вiдoмocтей щoдo тимчacoвo oкyпoвaнoï теpитopiï кpaïни (АР ^им, м. Севacтoпiль, чacтинa Дoнецькoï тa Лу-гaнcькoï oблacтей).
Деpжaвнoю cлyжбoю cтaтиcтики Укpaïни здiйcнюютьcя зaxoди щoдo нaдaн-ня cтaтиcтичнoï iнфopмaцiï дo 2014 p. у то-piвняннoмy з пiзнiшими poкaми виглядг Але це зpoбленo не зa вciмa пoкaзникaми, пoтpiбними для дaнoï мoделi, a якщo вoни i e, то мaкcимyм зa ^p^ з 2013 пo 2019 p. З ypaxyвaнням цьoгo нaявнi ^am^rnm дaнi дo 2014 p. для пopiвняннocтi cкopигoвaнo шляxoм poзpaxyнкy кoефiцieнтiв тa ïx зa-cтocyвaння дo дaниx, щo cтocyютьcя не oxoпленoгo збpoйним кoнфлiктoм пеpioдy. Однaк це кopигyвaння мoже бути дocить ^убим тa пoзнaчитиcя нa тoчнocтi pезyль-тaтiв мoделювaння.
Пpи мoделювaннi як пoкaзник <юбсяг зaбpyднення» oбpaнo тшьки викиди зa-бpyднюючиx pечoвин cтaцioнapними дже-pелaми, ocкiльки cтaтиcтичнa iнфopмaцiя пpo викиди пеpеcyвними джеpелaми в piзнi poки вpaxoвyвaлa piзнi види тpaнcпopтy.
Стaтиcтичнy iнфopмaцiю пpo oбcяги викидiв cтaцioнapними джеpелaми зa 20092013 pp. cкopигoвaнo для пopiвняннocтi, ocкiльки дaнi зa 2014-2018 pp. Деpжaвнoю cлyжбoю cтaтиcтики Укpaïни таведето без ypaxyвaння тимчacoвo oкyпoвaнoï теpитo-piï АР Кpим, м. Севacтoпoля i чacтини Дo-нецькiй тa Лyгaнcькoï oблacтей. Кpiм тoгo, cтaтиcтичнy iнфopмaцiю пpo викиди зa-
Экoнoмuка npoмышлeннocтu-
27
бpyднюючиx pечoвин cтaцioнapними дже-pелaми зa видaми екoнoмiчнoï дiяльнocтi (зoкpемa викиди пpoмиcлoвicтю) Деpжaвнa cлyжбa cтaтиcтики пoчaлa нaдaвaти з 2017 p. Дo цьoгo вoни зaзнaчaлиcя лише зa видaми зaбpyднюючиx pечoвин тa/aбo зa pегioнaми Укpaïни.
У виpoбничiй функцп як пapaметp «N - енеpгocпoживaння» poзглядaeтьcя енеpгocпoживaння, щo oтpимyютьcя з не-вiднoвлювaниx pеcypciв (вyгiлля, пpиpoд-ний гaз тoщo), тис. т нaфтoвoгo еквiвaлентy (н.е.). Це oбyмoвленo тaкими пpичинaми: з чaciв Пеpшoï пpoмиcлoвoï pевoлюцiï енеp-гiя бyлa i зaлишaeтьcя вaжливим джеpелoм poзвиткy пpoмиcлoвocтi; в Укpaïнi ocнoв-ним джеpелoм пocтaчaння енеpгiï висту-тють невiднoвлювaнi pеcypcи, a чacткa пocтaчaння енеpгiï вiд вiднoвлювaльниx джеpел зa дaними Деpжaвнoï служби CTa-тистики не пеpевищye 5%.
Щoдo визтачення нopм aмopтизaцiï кaпiтaлy (цифpoвoгo, нецифpoвoгo, ^^o-дooxopoннoгo тa виpoбничoгo ^из^чен-ня) в Укpaïнi, тo слщ зaзнaчити тaке.
Ст. 138 п. 3, пп. 3 Пoдaткoвoгo тодек-су Укpaïни (ПКУ) (Веpxoвнa Рaдa Укpaïни, 2020) вcтaнoвленo мiнiмaльнo дoпycтимi cтpoки aмopтизaцiï ocнoвниx зacoбiв тa ш-шиx неoбopoтниx aктивiв. Ha ocнoвi циx дaниx мoжнa poзpaxyвaти пpиблизнy1 TOp-му aмopтизaцiï piзниx видiв aктивiв. Taкoж Деpжaвнa cлyжбa cтaтиcтики Укpaïни та-дae iнфopмaцiю пpo кaпiтaльнi iнвеcтицiï зa видaми aктивiв. Якщo пpипycтити, щo: poзпoдiлення сум кaпiтaльниx iнвеcтицiй зa видaми aктивiв вiдпoвiдae poзпoдiленню вapтocтi ocнoвниx зacoбiв i немaтеpiaльниx aктивiв та пiдпpиeмcтвax; poзпoдiлення ocнoвниx зacoбiв i немaтеpiaльниx aктивiв у пpoмиcлoвocтi вiдпoвiдae ïx poзпoдiлен-ню в зaгaльнiй cyмi кaпiтaльниx швести-цiй, то кoефiцieнти, щo вiдoбpaжaють rap-ми aмopтизaцiï в мoделi, мoжнa poзpaxyвa-
1 Оcкiльки зaкoнoдaвcтвo Укpaïни пеpед-6aHae викopиcтaння piзниx метoдiв poзpaxyнкy aмopтизaцiï, включнo з пpиcкopенoю ai^p^ía^-сю тa виpo6ничим метoдoм нapaxyвaння aHopra-зaцiï'.
ти як суму чacтoк iнвеcтицiй у гpyпи octo-вниx зacoбiв i немaтеpiaльниx aктивiв, го-мнoжениx нa нopмy ïx aмopтизaцiï.
У pезyльтaтi тaкoгo poзpaxyнкy для мoделi визнaченo, щo TOp!a aмopтизaцiï нецифpoвиx ocнoвниx фoндiв тa немaтеpia-льниx aктивiв виpoбничoгo ^штачення (Г у фopмyлi (7.1)) cтaнoвить 6,1%, aбo 0,0161.
Для визнaчення нopми aмopтизaцiï нецифpoвиx ocнoвниx фoндiв тa немaтеpi-aльниx aктивiв пpиpoдooxopoннoгo ^и-знaчення ( | у фopмyлi (7.3)) зpoбленo пpипyщення, щo вс цi фoнди cклaдaютьcя з iнженеpниx cпopyд i нежитлoвиx будин-юв, мaшин, oблaднaння тa iнвентapя й ш-шиx ocнoвниx фoндiв. Вщговщш poзpaxo-вaнo ycеpедненy нopмy aмopтизaцiï для ocнoвниx фoндiв i немaтеpiaльниx aктивiв цьoгo нaпpямy, якa cклaлa 13,24%, aбo 0,1324.
Hopмy aмopтизaцiï цифpoвoгo ram-тaлy виpoбничoгo тa пpиpoдooxopoннoгo пpизнaчення ( r¡2, ц2 в^тав^то у фopмyлax (7.2) тa (7.4)) визнaченo виxoдячи з pекo-мендaцiй щoдo ïx мiнiмaльнoгo cтpoкy служби (ст. 138.3.3 ПКУ). bom в o6ox ви-пaдкax дopiвнюe 50%, aбo 0,5.
Шсля фopмyвaння cтaтиcтичнoï бaзи, кopигyвaння oкpемиx пoкaзникiв, пеpеве-дення дaниx, виpaжениx у гpoшoвiй фopмi, у пopiвнянний вид (2010 p. - бaзoвий)2, poзpaxyнкiв кoефiцieнтiв фopмyли (1-12) табули вигляду, нaведенoгo нижче3.
Y = 5924,503K°295L0'399 №M5e0fi06t (1 ')
Знaчення кoефiцieнтiв y фopмyлi (1') свщчить пpo знaчнy poль ^ak тa кaпiтaлy виpoбничoгo пpизнaчення y cтвopеннi дo-дaнoï вapтocтi ^aï™. Енеpгopеcypcи тa НТП незнaчнoю мipoю впливaють нa pе-зультуючий пoкaзник. Toбтo мoжнa пpи-пустити, щo пpoдyкцiя пpoмиcлoвocтi e пpaце- тa кaпiтaлoeмнoю. Чacткoвo це пo-
2 Пеpеведення здiйcненo зa дoпoмoгoю де-флятopa ВВП.
3 Пoзнaчкy «'» пopяд iз нoмеpoм фopмyли викopиcтaнo, щo6 з6еpегти opигiнaльнy нyмеpa-цш фopмyл у теopетичнiй мoделi.
яснюеться тим, що у виробничш функцп ан^зуються показники по всiй промисло-востi. А в Укра!ш дещо бшьше 50% уск! додано1 вартост промисловостi створюеть-ся в добувнш промисловостi, яка характе-ризуеться значною катталоемшстю (Державна служба статистики Укра!ни, 2020).
1нвестици визначаються багатьма факторами, такими як: курс валют, зовшш-ня та внутрiшня полкика уряду, прогнози розвитку кра1ни впливовими мiжнародни-ми органiзацiями (МВФ, СБ), варткть си-ровинних ресурсiв на мiжнародних ринках тощо. 1х моделювання потребуе окремого детального дослщження. Тим не менш, здiйснено дуже спрощену спробу врахува-ти коливання швестицш в Укра!ш з року в рк
(2')
\I (t) = p(t )Y (t); \p(t) = 0,149t01698
Слiд зауважити, що при розрахунку частки загально! суми iнвестицiй (цифро-вих i нецифрових, у виробничий i приро-доохоронний капiтал) у 2009-2019 рр. !! значення у вiдносному вираженнi в серед-ньому за перюд не перевищуе 20% (13% у 2009 р., 28,45% - у 2019 р.). Для поркнян-ня: у Швейцари частка загально! суми ш-вестицiй у доданш вартостi у 2019 р. ста-новила 23,81%, у США - 20,18, в 1спанп -19,83, у Пкденнш Коре! - 30,98, в Угор-щинi - 22,57, Кита! - 44,87х. Тобто у вщ-носному вираженнi середнiй ркень швес-тицiй в Укра!нi наздоганяе таку досить проблемну i фшансово нестабiльну кра!ну GC, як 1спанк, та вiдстае за цим показни-ком вiд решти аналiзованих кра!н. У випад-ку з швестицкми слiд орiентуватися не лише на ввдносш показники, але i на абсо-лютне !х значення. Так, наприклад, у 2019 р. Киргизька Республка (з часткою iнвестицiй промисловостi в доданш вартос-
1 Показник розраховано за даними ресурсу theGlobalEconomy.com: Business and economic data for 200 countries. URL: https://www.theglobal economy.com/download-data.php?strmnt (дата звер-нення: 20.09.2020).
тi 32,42%) швестувала у промисловiсть 767,558 млн дол. США в поточних цшах, Мексика - 81,21 млрд у поточних цшах, 1спанк - 58,72 млрд дол. США в поточних цшах. Китай з 2009 р. швестуе в розвиток свое! промисловост у 2-3 рази бiльшi суми, шж його основний конкурент у сферi промислового розвитку - США.
Отже, Украш, щоб мати можливкть наблизитися до краш-лщерк, необхiдно нарощувати обсяги iнвестицiй передуам у переробну промисловiсть, особливо в т !! сектори, де створюеться продукцш з висо-кою часткою додано! вартость
\Im = 0,9742571, 4 = 0,0257431.
(3.1')
Як свiдчить формула (3.1'), в Укра!ш приблизно 2,5% швестицш направляеться в каттал природоохоронного призначення. Це, з урахуванням складно! екологкно! ситуац^ в кра!нi, дуже низький показник. Для поркняння: за даними Еиго81а1 у 20102018 рр. тдприемства 1спан^ (в цшому, не лише промисловi) iнвестували в охорону довкiлля вiд 1,1 до 2 млрд евро щоркно (у фактичних цiнах), тобто вiд 0,1 до 0,18% ВВП кра!ни. У свою чергу, пiдприемства Швейцар^ швестували в охорону довкiлля вiд 700 млн до 1 млрд евро у фактичних цшах, або 0,15-0,16% ВВП кра!ни вщповщ-но. В Укра!ш використаш в моделi показники швестицш промисловими пщприемс-твами в охорону довкшля в середньому за 2010-2018 рр. становили 0,13% ВВП, тобто е наближеними до показникк 1спанп та Швейцар^, але лише у вщносному, а не в абсолютному вираженш.
Причиною низьких iнвестицiй у при-родоохоронний каттал в Укра!ш порiвня-но з провщними кра!нами свiту е те, що в Укра!ш досi використовуються низью ставки екологiчних податкк та норми еколо-гiчного регулювання. Так, в Укра!нi ставки екологкних податкiв на окремi види за-бруднення е у 60 разк меншими, нiж використовуються в £С (Гаркушенко, 2016). Це не стимулюе пiдприемства, якi створюють забруднення (а промисловкть належить до
ВЕД, яю нaйбiльшoю мipoю зaбpyднюють дoвкiлля), дo йoгo cкopoчення aнi шляxoм yдocкoнaлення виpoбничиx пpoцеciв, aнi шляxoм шиpшoгo, нiж зapaз, зacтocyвaння пpиpoдooxopoннoгo кaпiтaлy.
'Im 1 = (1 - c(t))IM ,
"Im 2 = c(t ) Im , ; (41')
c(t) = 0,131960308t ~0'423. Ie 1 = (1 - d (t )) I,,
Ie 2 = d (t )Ie , (4.2')
d(t) = 0,133001182t ~0'423.
Згщш з фopмyлaми (4.1') тa (4.2') в Укpaïнi iнвеcтицiï у пpиpoдooxopoнний кaпiтaл i кaпiтaл виpoбничoгo ^штачення з чacoм змiнюютьcя зa екcпoненцiaльним зaкoнoм. Анaлiз циx iнвеcтицiй у пopiв-нянниx цiнax (2010 p. - бaзoвий) в o6ox випaдкax зacвiдчив, щo вoни з чacoм змен-шуються. Toбтo в Укpaïнi знaчення цифpo-виx iнвеcтицiй iз чacoм cкopoчyeтьcя, тoдi як у пpoвiдниx кpaïнax - нaвпaки. Tax, у США пpи пopiвнянo незтачтому у вщшс-нoмy виpaженнi зaгaльнoмy пoкaзникy ш-веcтицiй у нayкoвo-дocлiднi тa дocлiднo-кoнcтpyктopcькi poбoти (R&D) у 20092018 pp. fao 2,82% ВВП кpaïни, aбo 489,23 млpд дoл. у пopiвнянниx ^mx (2010 p. - бaзoвий)) лише бiзнеc iнвеcтyвaв у cектop IKT вiд 7 дo 9,4% циx сум (34,2545,99 млpд дoл. у пopiвнянниx цiнax). Пщ-пpиeмcтвa Пiвденнoï Кopеï у 2009-2015 pp. iнвеcтyвaли в poзвитoк cектopy IKT дo 42,42% вiд ycьoгo oбcягy iнвеcтицiй нa R&D, aбo мaйже 22 млpд дoл. США у ш-piвнянниx цiнax (2010 p. - бaзoвий). У 2016-2018 pp. oбcяг тaкиx iнвеcтицiй œo-poтивcя дo 13% зaгaльнoï суми швестицш у R&D, щo в aбcoлютнoмy виpaженнi CTa-нoвилo дo 8,54 млpд дoл. США, aбo мaйже 22 млpд дoл. США у пopiвнянниx цiнax (2010 p. - бaзoвий). В Icпaнiï в poзвитoк cектopy IKT у 2009-2018 pp. бiзнеcoм вклa-дaлиcя нaйменшi cеpед пеpелiчениx кpaïн суми: лише 0,5% зaгaльнoï суми iнвеcтицiй у R&D, aбo дo 90,5 млн дoл. США у пopiв-нянниx k^x (2010 p. - бaзoвий).
В Укpaïнi у 2009-2018 pp. зaгaльнi ш-вестицп у всю пpoмиcлoвicть з ycix мoж-ливиx джеpел (деpжaвa, iнoземнi, пpивaтнi iнвеcтицiï) cтaнoвили вiд 0,56% (2018 p.) дo 6,66% (2013 p.) ВВП ^ai™. В aбcoлют-нoмy виpaженнi щ кoливaння cтaнoвили вiд 1,82 млpд дoл. США у 2017 p. дo 9,4 млpд дoл. США у пopiвнянниx цiнax (2010 p. - бaзoвий) у 2013 p1. Toбтo в тай-гipший зa oбcягaми iнвеcтyвaння piк зaгa-льний oбcяг iнвеcтицiй у всю пpoмиcлo-вicть Укpaïни, oтpимaний з ycix джеpел, лише у двa paзи пеpевищyвaв суми, якi бiз-нес 1стани вклaдae тiльки в poзвитoк сек-тopy IKT.
Фopмyли (5.1-6.4) мoделi в зaгaльнo-му виглядi не пoтpебyють змiн, a фopмyли (7.1-7.4) мaють тaкий вигляд: OM1 (t) = 0,061KM1 (t -1) -16669601,6 ; (7.1')
OM 2 (t ) = 0, 5KM 2 (t -1) - 22506413,4 ; (7.2') Ol (t) = 0,1324KE1 (t -1) - 2184499,11 ; (7.3') O£2 (t) = 0, 5Ke2 (t -1) - 441812,41. (7.4')
Анaлiз фopмyл (7.1'-7.4') дoзвoляe пpипycтити, щo в Укpaïнi ocнoвнi нециф-poвi ocнoвнi фoнди пpиpoдooxopoннoгo тa виpoбничoгo пpизнaчення e зтошеними i вибyвaють з екcплyaтaцiï чеpез piзнi пpи-чини. Цей виcнoвoк у цiлoмy кopеcпoндy-сться з дaними Деpжaвнoï служби CTarac-тики Укpaïни, згiднo з якими зшс ocнoв-ниx фoндiв пiдпpиeмcтв кpaïни cтaнoвить близькo 60% (Деpжaвнa cлyжбa cтaтиcтики Укpaïни, 2020).
г. 1Ч 0,014151683 тs 1Ч L(t) = L(t -1) —--L(t-1) -
yjyj 100 V V (8')
-S (t -1) + 525,185351
Фopмyлa (8') вкaзye нa невиcoкy cмеpтнicть пpaцiвникiв та poбoчoмy мicцi тa незнaчне щopiчне збiльшення фoндy po-бoчoгo чacy. Bтiм, ocтaннe мoже вiдбyвa-
1 Рoзpaxyнки викoнaнo нa ocнoвi Aamx
(Eurostat, 2020b; The WorldBank, 2020; Деpжaвнa
cлyж6a cтaтиcтики Укpaïни, 2020; Haцioнaльний
6aнк Укpaïни, 2020).
тися за рахунок зменшення «прихованого» безробктя.
0 S num(t) • 0,02904 „
S =-=-——---4,7722. (9')
360
Вiдповiдно до формули (9') середня тривалiсть робочого дня в Укрш'ш у 20092019 рр. становила лише 4,7722 год. на до-бу при нормi 8 год. Це може свщчити про приховане безробiття в кра!т. Водночас середня тривалють захворювання становила лише 0,02904 дня на рш на 1 зайнятого у промисловост. Однак оскшьки не всi хворi беруть лшарняш, а в деяких випадках (на-приклад, вагiтнiсть, догляд за хворою ди-тиною) видача лкарняного листа не е ознакою хвороби пращвника, якому вiн видаеться, цей показник е дуже приблиз-ним.
S _ num(t) = 1,5837P(t )0,877. (10')
Формулу (10') можна вважати пщ-твердженням тези про те, що з пщвищен-ням рiвня забрудненостi довкiлля (у дано-му випадку - викидiв забруднюючих речо-вин та вуглецевого газу стащонарними джерелами забруднення промисловостi) зростае рiвень захворюваностi населення.
P = 2,850145K0M071002K0M\8297745
£-0,12467 ^-0,004587388 KE1 KE 2 ,
(11')
Формула (11') свщчить про те, що в Укра!ш всi види основних фоцщв мають негативний вплив на довкшля. Хоча слiд вiдзначити, що цифровий каттал природо-охоронного призначення мае найменший негативний вплив на довкшля з уах анал> зованих видiв капiталу. Частково таку си-туацiю можна пояснити тим, що точно не-вiдома структура цифрового кашталу при-родоохоронного призначення. Наприклад, якщо до такого капiталу вщносять прог-рамне забезпечення або апаратуру, призна-чену виключно для аналiзу й обробки по-казникiв про стан довкшля та рiвень забруднення, то вони не можуть мати прямого впливу на зменшення обсяпв забруднення. Тобто для бшьш точних оцiнок впливу цифрового природоохоронного ка-
шталу на рiвень забруднення необхiдно знати його структуру, що, у свою чергу, потребуе розробки органами статистики Укра!ни вщповщних форм статистично! звкност, методологi! збору статистично! iнформацi! для !х заповнення та оприлюд-нення отримано! iнформацi!.
N = 0,2103K0,324 K0,355 К£т2К-°,?Ъ2. (12')
Аналiз формули (12') свщчить про те, що цифровий i нецифровий каттал приро-доохоронного призначення мае опосеред-кований позитивний вплив на довкшля: через зменшення споживання енергн про-мисловими пщприемствами. Це можна пояснити тим, що природоохоронний капiтал, застосування якого сприяе скороченню ви-трат, е бшьш привабливим для пщприем-цiв. I навпаки - якщо пщприемщ вимушенi витрачати кошти на основш фонди приро-доохоронного призначення, яю спрямованi лише на виконання дшчих нормативiв й усунення загрози штрафiв, то такi вкладен-ня е менш привабливими. Це узгоджуеться, наприклад, iз практикою пiдприемств у кра!нах-членах GC. Тут iнвестицi! вклада-ються у природоохоронний каттал, який дозволить скоротити обсяги викидiв до прийнятного з позицш поточних природо-охоронних вимог рiвня, або в каттал, направлений на пщвищення енергоефектив-ностi пiдприемств та !х продукци через ви-соку вартiсть енергоресурав (Al-Zamil, Jilani Saudagar AK, 2018).
Значення коефщентв у формулах (1', 11', 12') одержано шляхом логарифму-вання та використання методу найменших квадратв. Вид функцiональних залежнос-тей i значення коефiцiентiв у формулах (4.1', 4.2', 10') знайдено за допомогою ко-реляцшно-регресшного аналiзу. Решту ко-ефiцiентiв у формулах розраховано за на-явними статистичними даними iз застосу-ванням стандартного шструментарш MS Excel.
Модель реалiзовано в середовищi PowerSim 8 Academic. Н дiаграму наведено на рис. 1.
OJ 2
gamma
Е к о н о
а
про о
ф
E
c
0 n
1
a
О
ся SN
os 2
9 xi 9
3
) c o
n.
p
ro
Omega m2
La mbda3
La mbda4
Рисунок 1 - Д1аграма реалпацп економжо-математичноУ моделi впливу цшфровпацп на забезпечення сталого розвитку (на прикладi УкраУни) у середовищ1 PowerSim 8 Academic
Джерело: складено автором.
Примггка: 61льш детально про елементи д1аграми та !х значення див. у (Сидоренко, 2001).
Значення показниюв, одержаних за допомогою модел^ досить точно вщобра-жають реальшсть: середня помилка апро-ксимаци не перевищуе 15%. Коректнiсть формул (1', 11', 12') додатково перевiрено за допомогою критерш Фiшера (Б-тест), який показав, що данi, одержанi iз застосу-ванням цих формул, вщповщають фактич-ним. Тобто формули можуть бути викорис-танi в подальшому у процесi моделювання та прогнозування.
Перспективы вплыву цыфров1зацп на сталый розвыток в Украгт
Для визначення перспектив впливу цифровiзацil на сталий розвиток в Укра1ш проведено два експерименти за допомогою реалiзованоl економко-математично! мо-делi:
1) прогнозування впливу цифровiза-цп на сталий розвиток в Укрш'ш при збе-реженш визначених у моделi залежностей;
2) визначення впливу цифровiзацil на сталий розвиток в Укрш'ш при змш патер-ну iнвестицiй у цифровий виробничий та природоохоронний капiтал, але за умови збереження визначених у моделi iнших за-лежностей.
Слiд вщзначити, що пандемiя СОУГО-19, яка тривала протягом усього 2020 р. та продовжуеться досi, стала, за висловом
H. Талеба, «чорним лебедем» - неоч^ва-ною подieю, яку не можна було спрогнозу-вати (Талеб, 2015). В економко-математич-нш моделi, розробленiй на основi статисти-чно! шформаци по Укрш'ш за 2009-2019 рр., також не було передбачено цю подiю. Тому перший експеримент здшснюеться для гшо-тетично! ситуаци, тобто для випадку, якби у свт та Укрш'ш не було ще! пандеми.
Такий прогноз мае на мет виявлення основних тенденцш впливу iснуючих особ-ливостей розвитку промисловостi та циф-ровiзацil на стан довкiлля i здоров'я зайня-тих у промисловостi. Це може бути корис-ним тсля завершення пандемп СОУГО-19 та в умовах режиму самоiзоляцil.
Прогноз здшснюватиметься на 5 ро-кiв (2020-2024 рр.) Результати прогнозу за окремими показниками наведено на рис. 2-5.
Як свщчать данi рис. 2, за вщсутност пандемп СОУГО-19 нецифровi швестици у природоохоронний капiтал мали незначно зрости у 2024 р. порiвняно з 2019 р. (на
I,65%), у той час як цифровi - скоротитися на 13,9%.
в &
и Е
1 800 1 600 1 400 1 200 1 000 800 600 400 200 0
1е1 1е2
(V ч4
ГО*!
ч\ О
1е 1 (прогноз) ■1е2 (прогноз)
Л ->
V5 Ф ч
Л ^ ^ # Тр чР тР пУ
Р1К
180 160 140 120 100 80 60 40 20 0
X &
(ч
Е
Рисунок 2 - Змша обсягу швестицш у цифровий i нецифровий каштал природо-охоронного призначення з часом (2009-2019 рр. - факт, 2020-2024 рр. -прогноз)
Умовн1 позначення: 1е1 ввдповщае 1Е1 у модел1 (швестици у нецифровий каштал природоохоронного призначення); 1е2 - 1Ег (швестици у цифровий каштал природоохоронного призначення). Джерело: складено автором.
Аналогiчнi тенденци спостеркаються щодо iнвестицiй у капiтал виробничого
призначення (цифровий (рис. 3).
нецифровий)
в &
1-
!Е
70 ООО 60 ООО 50 ООО 40 ООО 30 ООО 20 ООО 10 ООО О
1т! (прогноз)
7 ООО 6 ООО 5 ООО 4 ООО 3 ООО 2 ООО 1 ООО О
х &
и Е
гй Л <4
Т
о л
Л
V* V О- л4
ф Л А Л Л о> п> л> л>
# # # # # ^ # # -г
Р|К
Рисунок 3 - Змша обсягу швестицш у цифровий i нецифровий каттал виробничого призначення з часом (2009-2019 рр. - факт, 2020-2024 рр. - прогноз)
Умовн1 позначення: 1т1 ввдповщае /М1 у модел1 (швестицн у нецифровий каттал виробничого призначення); 1т2 - 1мг (швестицн у цифровий каттал виробничого призначення). Джерело: складено автором.
За вщсутност пандемп згщно з результатами моделювання швестицн у нецифровий каттал виробничого призначення у 2024 р. мали збшьшитися на 1,7% по-р1вняно з 2019 р., а швестицн в цифровий каттал виробничого призначення - скоро-титися на майже на т сам1 13,9%, що ана-лопчш природоохоронним (р1зниця - у ти-сячних вщсотка). У сукупност швестицн в каттал виробничого призначення у 2024 р. мали скоротитися на 5,4% вщ р1вня 2019 р.
Щодо шших показниюв, проанал1зо-ваних за допомогою модел1, то, як видно з рис. 4, за вщсутност пандемп та за незмш-них шших умов та законом1рностей, вста-новлених у модел^ обсяг створення додано! вартост у промисловост у 2024 р. мав би скоротитися на 5,32% пор1вняно з 2019 р., тобто швестицн в каттал виробничого призначення промисловост Укра!-ни майже не компенсують його юнуючий знос, який тривав 1 впродовж 2020-2024 рр.
X р
(ч
X
350 000 300 000 250 000 200 000 150 000 100 000 50 000 0
У (прогноз)-N -N (прогноз)
\>
Ч4
^
чЛ
V1 гч>
п<5>
Г ^
27,5 25,0 22,5 20,0 17,5 15,0 12,5 10,0 7,5 5,0 2,5 0,0
и «
ь Е
Р|К
Рисунок 4 - Змша обсягу створення додано? вартостi та споживання енергоресурсiв у промисловост УкраУни (2009-2019 рр. - факт, 2020-2024 рр. - прогноз)
Умовн1 позначення: У - додана вартють, що утворюеться у промисловостц N - енергоспоживання. Джерело: складено автором.
Щодо енергоспоживання, то у 2024 р. за розрахунками воно мало зрости nopiB-няно з 2019 р. на 0,8%, що може бути на-слiдком зростання нецифрових фондiв ви-робничого призначення та загально! енер-гоeмностi цього сектору економши Укра!-ни на 1,7%.
Щодо прогнозiв кiлькостi зайнятих, якi захворши у 2024 р., та обсяпв забруд-
нення у 2024 р. порiвняно з 2019 р. (рис. 5), то вони залишилися майже без змш (зб> льшення на 0,7 та 0,8% вщповщно). На rai скорочення обсягiв створення додано! вар-тост це може пояснюватися як недостат-ньою ефективнiстю природоохоронних ос-новних фондiв, так i капiталоeмнiстю про-мислового виробництва.
Рисунок 5 - Змша обсягiв забруднення довкшля та кшькосп за\ворши\ у промисло-вост УкраУни (2009-2019 рр. - факт, 2020-2024 рр. - прогноз)
Умовн1 позначення: Snum - к1льк1сть зайнятих, яш захворши у вшповщному рощ (2009-2014 рр.); Р -викиди забруднюючих речовин i вуглецевого газу стацюнарними джерелами забруднення промисловост! Джерело: складено автором.
У результатi експерименту зроблено такi висновки:
1. Станом на 2019 р. i за результатами прогнозування за допомогою моделi встановлено, що в Укра!ш обсяг iнвестицiй у цифровi техшку та технологи зменшуеться.
2. Скорочення обсягу цифрових ш-вестицiй виробничого призначення е наст> льки значним, що не компенсуе незначне його збшьшення у нецифровий виробничий капiтал, що, як наслщок, спричиняе змен-шення обсягiв додано! вартостi, створено! у промисловост Укра!ни.
3. Попри скорочення обсяпв додано! вартост, рiвень забруднення довкшля та захворюваностi населення незначно зрос-татиме (0,8 та 0,7% вщповщно), що опосе-редковано свщчить про низьку ефектив-нiсть фондiв природоохоронного призна-
чення та високу капiталоемнiсть промис-ловостi Укра!ни.
4. Цифровi технологи, що застосо-вуються в Укра!ш у складi катталу приро-доохоронного призначення, так само, як i нецифровi технiка та технологи, мають вкрай незначний вплив на скорочення ене-ргоспоживання, незрiвняний зi змшами ос-новних фондiв виробничого призначення та, вщповщно, створення додано! вартост у промисловостг Це може бути свщченням !х недостатнього застосування в данш сфе-рi або застосування недостатньо ефектив-них технiки та технологш, а також опосе-редковано високо! енергоемностi промис-ловостi Укра!ни. Для бiльш чiтко! вiдповiдi на це питання потрiбно знати структуру катталу та швестицш природоохоронного призначення, що наразi неможливо через
вщсутшсть статистично! iнформацiï у вщ-критому достут.
Вищезазначене в цiлому дозволяе дiйти висновку про недостатню увагу уряду та керiвництва промислових тдпри-емств Украïни до необхщност бiльш активного застосування цифрових техшки та технологiй як шструменту стимулювання економiчного розвитку краïни й одночас-ного захисту довкiлля i здоров'я населення. Збереження iснуючих тенденцш у сферi iнвестицiй (у першу чергу цифрових) за-грожуе крам перетворенням на сировин-ний, аграрний, слаборозвинутий придаток провiдних краïн св^.
Чи достатньо змiни патернiв швесту-вання в цифровий капiтал в Украш для подолання ситуацiï, що склалася у промис-ловостi, буде з'ясовано у процесi наступ-ного експерименту.
Експеримент 2. Зм1на патершв твес-тицт у цифровий каптал природоохорон-
ного та виробничого призначення
Мета цього експерименту - визначи-ти, яким чином зм^ться показники ство-рення додано^' вартост, енергоспоживання, обсягу забруднення промисловютю та к> лькостi захворших в Украïнi при змiнi патершв швестування у цифровий каттал (функцiï c(t), d(t) ) на тi, що властивi бiльш розвинутим за Украшу в частинi цифров> зацiï, економiчного та промислового розвитку крашам, за якими iснуе необхiдна для розрахунюв статистична iнформацiя. Цим критерiям у рамках даноï роботи вщ-повiдають Iспанiя та Угорщина.
Навкь по цих крашах довелося до-датково виконувати розрахунки через усе-реднеш значення, питомi ваги та викорис-товувати iншi показники. Так, для визна-чення обсягу швестицш у промисловiсть цих краш показник валових iнвестицiй по економiцi (Gross fixed capital formation) скориговано на показник «додана варткть, що створюеться в промисловост, % у ВВП», щоб отримати показник «iнвестицiï у промисловост, млн дол. США». Для ви-значення тенденцiй щодо цифрових швестицш використано показник «сектор 1КТ,
% у ВВП кра!ни». Такий пщхвд не е ушка-льним: фахiвцi ОЕСР вдалися до нього при складанш зв^ «1нвестици в 1КТ у кра!нах ОЕСР та кра!на-партнерах: тренди, полкика та ощнки» (OECD, 2019, p. 6).
Оскiльки джерелом шформаци е рiзнi ресурси (Свiтовий банк та Свростат) (Eurostat, 2020a; Eurostat, 2020b; World bank, 2020), частину даних переведено у порiв-нянний вид за допомогою дефлятора ВВП (2010 р. - базовий) та крос-курсу валют, визначеного на основi даних Нащонально-го банку Укра!ни щодо середньорiчного курсу долара та евро до гривш (Нащональ-ний банк Украши, 2020).
Економка 1спани е бiльшою за еко-ном^ Угорщини. Водночас промисло-вiсть обох кра!н у середньому за дослщжу-ваний перiод в швестици вкладала 20% додано! вартостi, з яких 99% - в швестици в каттал виробничого призначення, а у при-родоохоронний каттал швестувалося бли-зько 1%. Втiм, попри таку схожiсть у вщ-носних показниках, в абсолютному вира-женш суми iнвестицiй у декiлька разiв вщ-рiзняються. Так, в 1спани частка сектору 1КТ у нш е нижчою за показники Угорщини та в дослщжуваний перюд безперервно скорочуеться, тодi як в Угорщиш - зростае (рис. 6).
Високе значення коефщента детер-мшаци 1спани (R2 = 0,7127) та низьке -Угорщини (R2 = 0,2334) пояснюеться проблемами з формуванням бази статистично! шформаци по цих кра!нах, а також тим, що закономiрностi цифровiзацi! економiки бiльш чiтко простежуються в 1спани та менш чiтко - в Угорщиш.
Для проведення експерименту в еко-номiко-математичнiй моделi впливу циф-ровiзацi! на забезпечення сталого розвитку, реалiзовано! в середовищi PowerSim на прикладi Укра!ни, вихiднi функци c(t) та
d (t) замшено на функци з рис. 6. Така замша одних функцш шшими може вважати-ся рiзновидом методу ланцюгово! тдста-новки, що використовуеться в економiчно-му аналiзi для визначення впливу окремих чинникiв на резyльтyючi показники.
0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0
1спашя
Лшйна (1спашя)
Угоршина Ллншна (Угорш1ша)
у = 0,0003x + 01)566 %
♦........♦....................*.........* • R-=*>,2334
*........♦........♦........•.........•.........в....у.-*0.000£х + 0.0351
R2 = 0,7127
10
12
Номер року
Рисунок 6 - Визначення вигляду функцш, що вщображають змiну частки цифрового капiталу з часом у структурi капiталу природоохоронного та виробничого призначення в ¡спанп та Угорщинi
Примтка: номер року на оа абсцис вiдповiдаe номеру року в дослщжуваному перiодi (2009-2018 рр.), тобто 1 - 2009 р., 2 - 2010 р. i т. д. Джерело: складено автором.
Результати замши наведено на рис. 79. При замш патершв швестицш у цифровi техшку та технологи ix обсяги у випадку з патерном 1спани суттево знижуються, у той час як при використанш патерну Угор-
щини - з 2015 р. вони поступово почина-ють перевищувати показники Украши. Втiм, на рештi показниюв моделi це позна-чилося несуттево (рис. 8, 9).
11ш2 (Украша) ■1е2 (Украша)
Ini2 (I спаи ¡я) 1е2 (1спашя)
Im2 (Угорш1ша) 1е2 (Угоршина)
7 000
6 000
¡E 5 000
& u 4 000
I S 3 000
2 000
1 000
0
^НЧ I М~т~г
I I I I I I I I I
200
150
s
&
100 s |-H
S
50
0
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Р1к
Рисунок 7 - Обсяги цифрових швестицш за рiзними патернами ¡нвестування
Примiтка: пiсля позначення показника вказано назву кра!ни, патерн швестування в цифровi технiку та технологи яко! використано в конкретному випадку. Джерело: складено автором.
IУ (Украша) -К (Украша)
У (1спашя) N (Тспашя)
У (Угорщина) N (Угоргщша)
ае н е
26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16
350 ООО 300 ООО 250 000 200 000 150 000 100 000 50 000 0
х &
и Е
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Рис
Рисунок 8 - Обсяги додано!" вартост та енергоспоживання за р1зними патернами ¡нвес-тування у цифров1 техн1ку та технолог!!'
Примтка: пiсля позначення показника вказано назву крани, патерн швестування в цифровi технiку та технологи яко!' використано в конкретному випадку. Джерело: складено автором.
Рисунок 9 - Обсяги забруднення атмосферного повггря стащонарними джерелами промисловост та кшьккть ос1б, як1 захворши, за р1зними патернами ¡н-вестування у цифров1 те\н1ку та технолог!!'
Примiтка: шсля позначення показника вказано назву краши, патерн iнвестування в цифровi технiку та технологи яко! використано в конкретному випадку. Джерело: складено автором.
Незначне перевищення показника додано! вартост за патерном 1спани у 2014-2019 рр. може пояснюватися тим, що падшня обсягк швестицш у цифров1 тех-шку та технологи в цьому випадку було меншим, шж за патерном Укра!ни, та ком-пенсувалося зростанням сумарного обсягу швестицш в промисловостг
Як видно з рис. 7-9, попри зм1ну характеру та (у випадку Угорщини) напряму швестування в цифров1 техшку та технологи, що суттево позначилося на !х обсяз1 (як у виробничий, так I у природоохоронний каттал), в Укра!'ш при збереженш решти умов функщонування промисловост таю показники, як додана варткть, енергоспо-
живання, захворювашсть та обсяг забруд-нення, залишаються практично на такому самому р1вш, як I до замши.
Цей експеримент тдтверджуе, що «слшо» котювати заруб1жний досвщ, або в даному випадку частину такого досв1ду при збереженш решти умов без змш (без урахування юнуючих умов та особливос-тей функцюнування економ1чних агент1в кра!ни) недоцшьно. Висновки
1. Цифров1 техшка та технологи мо-жуть стати шструментом досягнення ста-лого розвитку за умови, якщо вони вико-ристовуватимуться не лише для дозвшля та збшьшення обсяпв виробництва, але I для досягнення сталого розвитку. Наскшьки сучасш 1КТ можуть допомогти в цьому, можна оцшити за допомогою економко-математичних моделей. Проте вщом1 мо-дел1 оцшки насладив цифров1заци або вра-ховують переважно економ1чш аспекти, або е надто узагальнюючими - не врахо-вують аш специф1ку цифрових техшки та технологш, аш особливост розвитку конк-ретних кра!н. Виходячи з цього розроблено економшо-математичну модель оцшки впливу цифров1заци на сталий розвиток.
Вадмшност дано! модел1 вад вадомих полягають у такому:
д1яльшсть промисловост (основного забруднювача), И цифров1защя та вплив на довкшля оцшюються у взаемозв'язку та взаемозалежност1, що дозволяе бшьш точно визначити взаемний вплив цих чинни-юв;
розглядаеться цифров1защя, спрямо-вана на виробнич1 процеси та швестици в цифровий каттал природоохоронного при-значення («зелеш» 1КТ), а не !х сукупшсть або якийсь один вид;
оцшюеться вплив цифров1заци на довкшля в частит як ресурсоспоживання (споживання енерги), так I утворення ви-кид1в забруднюючих речовин;
ця модель дозволяе опосередковано (через р1вень забруднення довкшля) вста-новити вплив цифров1заци на р1вень захво-
рюваност зайнятого у промисловост насе-лення.
2. Зазначена модель базуеться на принцип системно! динамки, який широко використовуеться в досладженнях проблем сталого розвитку складних систем залежно вад структури !х елеменпв I взае-моди м1ж ними.
Модель е ушверсальною в контекст предметно! сфери досладження, що також вадр1зняе !! вад вадомих. В узагальненому вигляд1 !! можна використовувати для ш-ших кра!н св1ту, а на основ! конкретно! статистично! шформаци - детал1зувати для умов конкретно! держави з метою враху-вання р1знищ в сощально-економ1чному розвитку та р1вш цифров1заци, що дасть змогу дшти бшьш обгрунтованих виснов-юв за результатами розрахунюв. Кр1м того, модель мае можливост для !! вдосконален-ня, детал1заци та розширення вадповадно до потреб досладника.
Також у модел1 враховано фактор НТП, що у випадку швидко! змши цифрових техшки та технологш е надзвичайно актуальним, проте не у вс1х вадомих моделях ураховуеться.
3. За допомогою модел1 проведено два обчислювальних експерименти: шер-цшний сценарш оцшки впливу цифров1за-ци на сталий розвиток в Укра!ш; сценарш змши патершв швестицш у цифровий кат-тал природоохоронного та виробничого призначення.
Встановлено, що за умов шерцшного сценарш цифров1 техшка та технологи, яю застосовуються в Укра!ш у склад1 катталу природоохоронного призначення, так само, як I нецифров1, мають вкрай незначний вплив на скорочення енергоспоживання та не сприяють суттевому зниженню обсяпв викид1в забруднюючих речовин у повкря. Бшьше того, за умови збереження поточно! ситуаци викиди забруднюючих речовин у повкря у 2024 р. можуть навкь зрости на 0,8% пор1вняно з 2019 р. Це свадчить про !х недостатне застосування в данш сфер1 або застосування недостатньо ефективних тех-
шки тa теxнoлoгiй, a тaкoж oпoсеpедкoвaнo npo висoкy енеpгoeмнiсть пpoмислoвoстi y^aim. Тoбтo збеpеження iснyючиx тен-денцш вiтчизнянoï пpoмислoвoстi зaгpoжye ш пoдaльшим спaдoм тa, вiдпoвiднo, вщ-стaвaнням вiд зapyбiжниx кoнкypентiв, щo вiдбyвaтиметься нa тлi пoсилення екoлoгiч-ниx пpoблем i зpoстaння piвня зaxвopювa-нoстi зaйнятиx у пpoмислoвoстi.
4. У pезyльтaтi експеpиментy, у npo-цесi якoгo пaтеpни iнвестyвaння у цифpoвi теxнiкy тa теxнoлoгiï, щo викopистoвyють-ся в Укpaïнi, зaмiненo нa пaтеpни швесту-вaння бшьш poзвинyтиx кpaïн (Угopщини тa ктани), встaнoвленo, щo:
у випадку викopистaння пaтеpнy 1с-пaнiï вiдбyвaeться скopoчення oбсягiв шве-стyвaння в цифpoвий кaпiтaл пpиpoдooxo-poннoгo тa виpoбничoгo пpизнaчення. Як нaслiдoк, oбсяги швестицш стaють знaчнo меншими зa фaктичнi. Пpи викopистaннi пaтеpнy iнвестyвaння Угopщини нaпpям iнвестицiй змiнюeться нa висxiдний, пpoте пеpевищення oбсягy iнвестицiй у цифpo-вий кaпiтaл пpиpoдooxopoннoгo тa виpoб-ничoгo пpизнaчення зa фaктичнi знaчення вiдбyвaeться лише у 4 porax з 11 дoслiджy-вaниx i e незнaчним. Пoпpи щ iнвестицiï як у виpoбничий, тaк i у пpиpoдooxopoнний кaпiтaл ), в y^arni пpи збеpеженнi pешти yмoв фyнкцioнyвaння пpoмислoвoстi тaкi пoкaзники, як дoдaнa вapтiсть, енеpгoспo-живaння, зaxвopювaнiсть тa oбсяг зaбpyд-нення, зaлишaються пpaктичнo нa тaкoмy сaмoмy piвнi, якi i дo зaмiни;
"слiпе" кoпiювaння пpaктики цифpo-вiзaцiï iншиx кpaïн пpи збеpеженнi незмш-ними pешти yмoв, без ypaxyвaння oсoбли-вoстей нaцioнaльнoгo iнститyцiйнoгo сеpе-дoвищa, ступеня poзвиткy нayки i теxнiки, e недoцiльним;
цифpoвiзaцiя сaмa no сoбi, нaвiть зa зaxiдними взipцями, не здaтнa пoдoлaти сьoгoднiшнi неспpиятливi тенденци poз-витку y^aï™. Неoбxiднo здiйснювaти фу-ндaментaльнi змши в poзвиткy pеaльнoгo сектopy екoнoмiки нa iннoвaцiйнiй oснoвi, oбсягax i стpyктypi iнвестицiй, сxильнoстi
екoнoмiчниx суб^ктв дo iнвестицiй, якa нapaзi пеpебyвae нa низькoмy piвнi;
для екoлoгiчнo безпечнoгo poзвиткy цифpoвиx теxнoлoгiй пoтpiбнi не oкpемi зaxoди, a ствopення кoмплексy неoбxiдниx пеpедyмoв (теxнoлoгiчниx, екoнoмiчниx, сoцiaльниx, iнститyцiйниx), oскiльки вoни взaeмнo дoпoвнюють i пoсилюють oднa oднy. У цьoмy сенсi дoцiльним e фopмy-вaння цiлiснoï пpoмислoвo-цифpoвoï ето-системи, aнaлoгiчнoï eвpoпейським, гле з ypaxyвaнням неoднopiднoстi eвpoпейськиx екoнoмiк i дoсвiдy, a тaкoж oсoбливoстей сyчaснoгo стaнy i динaмiки poзвиткy теxнi-кo-теxнoлoгiчнoгo й iнститyцiйнoгo сеpе-дoвищa Укpaïни.
Слiд зayвaжити, щo тaкa мoдель та-paзi e спpoщеним вiдoбpaженням pеaльниx сoцiaльнo-екoнoмiчниx, екoнoмiчниx npo-цесiв i poзвиткy НТП. Пpoте в нiй зaклaде-нo мoжливoстi для poзшиpення тa тон^е-тизaцiï, щo e пеpспективним нaпpямoм no-дaльшиx дoслiджень.
Лiтерaтурa
Веpxoвнa PaAa Укpaïни (2020, 14 жoвтня). Пoдaткoвий кoдекс Укpaïни вiд 02.12.2010 № 2755-VI (pедaкцiя вiд 30.09.2020). URL: https://zakon.rada.gov. ua/laws/show/2755-17#Text (дaтa звеp-нення: 21.10.2020). Гapкyшенкo О. M., Зaнiздpa M. Ю. (2020). "Зеленi" 1КТ: пoтенцiaл i пpiopитети для CTanoro poзвиткy: aнaлiтичний oгляд. E^HoMma npoмuслoвoсmi. № 3 (91). С. 47-81. DOI: http://doi.org/10.15407/ econindustry2020.03.047 Гapкyшенкo О. M. (2016). Екoлoгiчне ono-дaткyвaння: неoбxiднiсть a6o пoдaткo-вий i пoлiтичний тиск. E^HoMma y^aï-ни. № 11 (660). С. 83-90. Гapкyшенкo О. M., Князeв С. I. (2019). Ата-лiз екoнoмiкo-мaтемaтичниx мoделей впливу iнфopмaцiйнo-кoмyнiкaцiй-ниx теxнoлoгiй нa pезyльтaти виpoбництвa: чи k^e пapaдoкс Сoлoy? Nauka innov. Vol. 15(4). P. 5-19. DOI: https://doi.org/10. 15407/scin15.04.005
Державна служба статистики Украши (2020). Статистична шформащя. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/ (дата звернен-ня: 21.11.2020).
Нащональний банк Украши (2020). Оф> цiйний курс гривш щодо iноземних валют. URL: https://bank.gov.ua/ua/markets/ exchangerates?date=18.11.2020&period= daily (дата звернення: 18.11.2020).
Нуреев Р. М., Латов Ю. (2007). Что такое зависимость от предшествующего развития и как ее изучают российские экономисты. Истоки: из опыта изучения экономики как структуры и процесса. № 6. С. 228-255.
Сидоренко В. Н. (2001). Системно-динамическое моделирование в среде PowerSim: Справочник по интерфейсу и функциям. Москва: МАКС-ПРЕСС. 159 с.
Талеб Н. Н. (2015). Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости / пер. с англ. Капанадзе А., Сонькин В., Бердичев-ский А. Костионова М., Попов О. Москва: Азбука, КоЛибри. 736 с.
Форрестер Дж. (1971). Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). Москва: Прогресс. 340 с.
Achachlouei M. A., Hilty L. M. (2015). Modeling the effects of ICT on environmental sustainability: Revisiting a system dynamics model developed for the European commission. In ICT Innovations for Sustainability (pp. 449-474). Springer, Cham.
Al-Zamil A., Jilani Saudagar A. K. (2018). Drivers and Challenges of Applying Green Computing for Sustainable Agriculture: A Case Study, Sustainable Computing: Informatics and Systems. Sustainable Computing: Informatics and Systems. DOI: https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.07.0 08 [accepted manuscript].
Audi M., Amjad A. (2019, March). The advancement in Information and Communication Technologies (ICT) and economic development: a panel analysis. MPRA: Munich Personal RePEc Archive. 25 p.
Belkhir L., Elmeligi A. (2018). Assessing ICT global emissions footprint: Trends to 2040 & recommendations. Journal of Cleaner Production. № 177. P. 448-463. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/jjclepro.2017.12. 239
Emas R. (2015). The Concept of Sustainable Development: Definition and Defining Principles. United Nations Global Sustainable Development Review. 3 p.
Eurostat (2020a). Environmental protection ex-penditure by environmental domains (NACE Rev. 2, B-E). URL: https://ec.europa. eu/eurostat/databrowser/view/SBS_ENV_
DOM_R2_custom_157416/default/table?
lang=en (дата звернення: 18.11.2020).
Eurostat (2020b). Percentage of the ICT sector on GDP. URL: https://ec.europa.eu/euro stat/databrowser/view/tin00074/default/tab le?lang=en (дата звернення: 18.11.2020).
Herrero A.G., Xu J. (2018, 17 May). How big is China's digital economy? Bruegel Working Paper. Iss. 04. 14 p.
Jorgenson D.W., Ho M.S., Stiroh K.J. (2003). Lessons from the U.S. Resurgence. Journal of Policy Modelling. 25 (5). P. 453-470.
OECD (2019, April). ICT investments in OECD countries and partner economies: trends, policies and evaluation. OECD digital economy papers. № 280. Paris: OECD Publishing. 65 p.
Solow R. (1956, Feb.). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 70 (1), pp. 65-94.
Solow R. (1957). A Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of Economics and Statistics. Vol. 39, № 3. P. 312-320.
United Nations General Assembly (1987, 20 March). Report of the world commission on environment and development: Our common future. Oslo, Norway: United Nations General Assembly. URL: https://sustainabledevelopment.un.org/con tent/documents/5987our-common-future. pdf (дата звернення: 08.04.2020).
World Bank (2020). Databank. Worldbank. URL: https://databank.worldbank.org/sour
ce/world-development-indicators# (gaTa
3BepHeHHa: 18.12.2020).
References
Verkhovna Rada of Ukraine (2020, 14 October). The Tax Code of Ukraine from 02.12.2010 № 2755-VI (edition of 30.09.2020). Retrieved from: https://zakon. rada.gov.ua/laws/show/2755-17#Text [in Ukrainian].
Garkushenko, O., & Zanizdra, M. (2020). Green ICTs: potential and priorities for sustainable development. Analytical review. Econ. promisl., 3 (91), pp. 47-81. DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry 2020.03.047 [in Ukrainian].
Garkushenko, O. (2016). Environmental taxation: necessity or taxation and political pressures. Ekon. Ukr., 11 (660). pp. 83-90 [in Ukrainian].
Harkushenko, O. M., & Knjazev, S. I. (2019). Analysis of Economic and Mathematical Models of Information and Communication Technology Effect on the Production Output: Does the Solow Paradox Exist? Nauka innov., 15 (4). pp. 5-19. DOI: https://doi.org/10.15407/scin15.04.005 [in Ukrainian].
State statistics service of Ukraine (2020). Statistics. Retrieved from: http://www.ukrstat. gov.ua/ [in Ukrainian].
Yftional bank of Ukraine (2020). Official Exchange Rates. Retrieved from: https://bank. gov.ua/ua/markets/exchangerates?date=18. 11.2020&period=daily [in Ukrainian].
Nureyev, R. M., & Latov, Yu. (2007). What is path dependence and how Russian economists study it. Origins: from the experience of studying economics as a structure and process: Almanac, 6. pp. 228-255 [in Russian].
Sidorenko, V. N. (2001). System-dynamic modeling in the PowerSim environment: A reference guide to the interface and functions. Moscow: MAKS-PRESS. 159 p. [in Russian].
Taleb, N. N. (2015). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Moscow: Azbuka, CoLibri, 736 p. [in Russian].
Forrester, J. (1971). Industrial Dynamics - A Major Breakthrough for Decision Makers. Moscow: Progress. 340 p. [in Russian]. Achachlouei, M. A., & Hilty, L. M. (2015). Modeling the effects of ICT on environmental sustainability: Revisiting a system dynamics model developed for the European commission. In ICT Innovations for Sustainability (pp. 449-474). Springer, Cham.
Al-Zamil, A., & Jilani Saudagar, A. K. (2018). Drivers and Challenges of Applying Green Computing for Sustainable Agriculture: A Case Study, Sustainable Computing: Informatics and Systems. Sustainable Computing: Informatics and Systems. DOI: https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.07.0 08 [accepted manuscript]. Audi, M. & Amjad, A. (2019, March). The advancement in Information and Communication Technologies (ICT) and economic development: a panel analysis. MPRA: Munich Personal RePEc Archive. 25 p. Belkhir, L., & Elmeligi, A. (2018). Assessing ICT global emissions footprint: Trends to 2040 & recommendations. Journal of Cleaner Production, 177. pp. 448-463. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/jj clepro. 2017.12.239 Emas, R. (2015). The Concept of Sustainable Development: Definition and Defining Principles. United Nations Global Sustainable Development Review. 3 p. Eurostat (2020a). Environmental protection expenditure by environmental domains (NACE Rev. 2, B-E). Retrieved from: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/vi
ew/SBS_ENV_DOM_R2_custom_15741
6/default/table?lang=en Eurostat (2020b). Percentage of the ICT sector on GDP. Retrieved from: https://ec.euro pa.eu/eurostat/databrowser/view/tin00074/ default/table?lang=en Herrero, A. G., & Xu, J. (2018, 17 May). How big is China's digital economy? Bruegel Working Paper. Iss. 04. 14 p. Jorgenson, D. W., Ho, M. S., & Stiroh, K. J. (2003). Lessons from the U.S. Resurgence.
Journal of Policy Modelling, 25(5), pp. 453-470.
OECD (2019, April). ICT investments in OECD countries and partner economies: trends, policies and evaluation. OECD digital economy papers. № 280. Paris: OECD Publishing. 65 p.
Solow, R. (1956, Feb.). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 70 (1), pp. 65-94.
Solow, R. (1957). A Technical Change and the Aggregate Production Function. The
Review of Economics and Statistics, 39 (3), pp. 312-320.
United Nations General Assembly (1987, 20 March). Report of the world commission on environment and development: Our common future. Oslo, Norway: United Nations General Assembly. Retrieved from: https://sustainabledevelopment.un.org/con tent/documents/5987our-common-future. pdf
World Bank (2020). Databank. Worldbank. Retrieved from: https://databank.worldbank. org/source/world-development-indica tors#
Оксана Николаевна Гаркушенко,
канд. экон. наук, старший научный сотрудник Институт экономики промышленности НАН Украины ул. Марии Капнист, 2, г. Киев, 03057, Украина E-mail: garkushenko.o.n@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-9153-3763
СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ НА УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ
Такое актуальное в современном мире явление, как цифровизация, может стать инструментом достижения целей устойчивого развития. Но оно является новым, и его преимущества и угрозы еще недостаточно изучены. Частично решить эту проблему можно путем создания экономико-математических моделей оценки влияния цифровизации на устойчивое развитие. Но большинство существующих моделей в этой сфере посвящены определению влияния цифровизации на экономические аспекты деятельности стран, а природоохранные - либо игнорируются, либо представлены приблизительно, со значительным абстрагированием.
Целью статьи является разработка и реализация экономико-математической модели, которую в обобщенном виде можно использовать для различных стран мира при условии ее определенной адаптации и детализации национальных показателей. Такой подход позволяет учесть разницу в социально-экономическом положении стран и уровнях их цифро-визации, что дает возможность делать более обоснованные выводы по результатам расчетов.
Предложенная модель построена на основе метода системной динамики, позволяющего учесть траекторию предыдущего развития, и реализована на примере Украины. С ее помощью проведено два вычислительных эксперимента: инерционный (прогноз на 5 лет при условии сохранения всех текущих закономерностей цифровизации экономики страны) и сценарий, при котором меняются паттерны инвестирования в цифровой капитал Украины (на паттерны европейских стран - Испании и Венгрии) при сохранении остальных условий неизменными.
С помощью этой модели определено, что цифровые техника и технологии в составе капитала природоохранного назначения промышленности Украины так же, как и нецифровые, имеют крайне малое влияние на сокращение энергопотребления и не способствуют существенному снижению объемов выбросов загрязняющих веществ в воздух. При усло-
вии сохранения текущей ситуации (инерционный сценарий) выбросы загрязняющих веществ в воздух в 2024 г. могут даже вырасти на 0,8% по сравнению с 2019 г.
В ходе эксперимента по замене паттернов инвестирования в Украине на паттерны Венгрии и Испании установлено, что, несмотря на изменение характера и (в случае Венгрии) направления инвестирования в цифровые технику и технологии, что существенно сказалось на их объеме (как в производственный, так и в природоохранной капитал), в Украине при сохранении остальных условий функционирования промышленности неизменными показатели добавленной стоимости, энергопотребления, заболеваемости трудящихся и объема загрязнения остаются практически на том же уровне, что и до замены. Поэтому "слепое" копирование практики цифровизации других стран при сохранении неизменными остальных условий, без учета особенностей национальной институциональной среды, степени развития науки и техники является нецелесообразным, поскольку не приводит к улучшению ситуации в Украине.
Доказано, что цифровизация сама по себе не способна преодолеть нынешние неблагоприятные тенденции развития Украины. Необходимо осуществлять фундаментальные изменения в развитии реального сектора экономики на инновационной основе, объемах и структуре инвестиций, склонности экономических субъектов к инвестициям, которая сейчас находится на низком уровне, а также формировать целостную промышленно-цифровую экосистему, аналогичную европейским, но с учетом неоднородности европейских экономик и их опыта, а также особенностей нынешнего состояния и динамики развития технико-технологической и институциональной среды Украины.
Ключевые слова: цифровизация, устойчивое развитие, экономико-математическая модель, инвестиции.
JEL: C61, O14, Q01
Oksana M. Garkushenko,
PhD in Economics, Leading Researcher Institute of Industrial Economics of the NAS of Ukraine 2 Maria Kapnist Street, Kyiv, 03057, Ukraine E-mail: garkushenko.o.n@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-9153-3763
SYSTEM-DYNAMIC MODEL FOR ASSESSING THE DIGITALIZATION IMPACT ON SUSTAINABLE DEVELOPMENT
Such a timely phenomenon in the modern world as digitalization can become a tool for achieving sustainable development goals. But it is new, and its benefits and threats are not well understood. This problem can be partially solved by creating economic and mathematical models for assessing the impact of digitalization on sustainable development. Nonetheless, most of the existing models in this field are devoted to defining the impact of digitalization on the economic aspects of countries' activities, and environmental ones are either ignored or presented approximately, with significant abstraction.
Despite this, the objective of the paper is to develop and implement an economic and mathematical model, which in a generalized form can be used for different countries of the world, subject to its certain adaptation and detailing of national indicators. This approach allows to take into account the difference in the social and economic situation of countries and levels of their digital-ization, which makes it possible to draw more valid conclusions based on the results of estimations.
The proposed model is built on the basis of the system dynamics method, which takes into account the path-dependence, and is implemented on the example of Ukraine. With its help, two
computational experiments were carried out: an inertial one (a forecast for 5 years, provided that all the current patterns of digitalization of the country's economy are preserved) and a scenario, in which patterns of investing in digital capital in Ukraine change (to the patterns of European countries - Spain and Hungary), while maintaining the rest conditions unchanged.
Using this model, it was defined that digital equipment and technologies as part of the environmental capital of the Ukrainian industry, as well as non-digital equipment and technologies, have an extremely small impact on reducing energy consumption and do not contribute to a significant reduction in the air pollution. Provided that the current situation persists (the inertial scenario), emissions of pollutants into the air in 2024 may even grow by 0.8% compared to 2019.
During the experiment on investment patterns' replacement in Ukraine with the patterns of Hungary and Spain, it was found that despite the change in the nature and (in the case of Hungary) the direction of investments in digital equipment and technologies, which significantly affected their amount (both in manufacturing and environmental capital), while the rest conditions for the functioning of industry remain unchanged, the indicators of value added, energy consumption, employees' sickness rate and air pollution level stay practically the same as before such a replacement. Therefore, the "blind" copying of the digitalization practices of other countries, while maintaining unchanged other conditions, without taking into account the peculiarities of the national institutional environment, the degree of development of science and technology, is inappropriate, since it does not lead to an improvement in the situation in Ukraine.
The general conclusion is that digitalization by itself is not able to reverse the current unfavorable trends in development of Ukraine for the better. It is necessary to achieve fundamental changes in the growth of the real sector of the economy on an innovative basis, in the amount and structure of investments, in the propensity of economic entities to invest, which is now at a low level, and also to form an integral industrial-digital ecosystem, similar to European ones, but taking into account the heterogeneity of European economies and their experience, as well as the characteristics of the current state and dynamics of development of the technical, technological and institutional environment of Ukraine.
Keywords: digitalization, sustainable development, economic and mathematical model, investments.
JEL: C61, O14, Q01
OopMam циmуeaннн:
TapKymeHKO O. M. (2021). CHCTeMHO-gHHaMinHa Moge.nb o^HKH BnnHBy цн$poвiзaцil Ha CTa^HH po3BHTOK. EKOHOMiKa npoMUcnoeocmi. № 1 (93). C. 20-45. DOI: http://doi.org/10.15407/ econindustry2021.01.020
Garkushenko, O. M. (2021). System-dynamic model for assessing the digitalization impact on sustainable development. Econ. promisl., 1 (93), pp. 20-45. DOI: http://doi.org/10.15407/ econindustry2021.01.020
Hadiumna do peda^ii 03.02.2021 p.
