Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей
Для оценки готовности национальных экономик к переходу к Индустрии 4.0 предложен альтернативный подход к проведению межнациональных сопоставлений, учитывающий, помимо анализа инфраструктурного обеспечения, финансовых возможностей, инновационной деятельности, компетентности производителей и потребите...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2018
|
| Назва видання: | Економіка промисловості |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144359 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей / М.Ю. Заниздра // Економіка промисловості. — 2018. — № 4 (84). — С. 5–25. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-144359 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1443592025-02-10T00:02:18Z Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей Оцінка готовності до смарт-трансформацій з урахуванням екологічної складової Assessment of readiness for smart transformations with account of the environmental component Заниздра, М.Ю. Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості Для оценки готовности национальных экономик к переходу к Индустрии 4.0 предложен альтернативный подход к проведению межнациональных сопоставлений, учитывающий, помимо анализа инфраструктурного обеспечения, финансовых возможностей, инновационной деятельности, компетентности производителей и потребителей смарт-продуктов, экологическую составляющую смарт-трансформаций. Особенностью данного подхода является формирование ряда матриц по аналогии с БКГ-анализом, вариативно сочетающих набор выбранных показателей (ВВП, индексы развития инноваций и информационно-коммуникационных технологий, конкурентоспособность, экологический след, экологическая эффективность и др.) на национальном уровне. В анализируемую выборку вошли 118 экономик мира, различных по экономическому и технологическому развитию, институциональной среде и географическому положению. В результате сформировано несколько матриц, отображающих причинно-следственные связи между различными комбинациями показателей. Это позволило количественно оценить распределение стран, входящих в выборку, по условным секторам: "умные лидеры" (+/+), "потенциальные лидеры" (+/- или -/+) и "отстающие" (-/-). Границами, разделяющими пространство матриц на секторы, являются средние арифметические значения индикаторов, расположенных на их осях. Кроме того, вариативность анализа позволила отслеживать перемещение стран из сектора в сектор при изменении комбинаций показателей. Определены наиболее эффективные экономики, сохраняющие свои позиции в секторе "смарт-лидеров" для всех рассмотренных комбинаций показателей в матрицах. К ним относятся: Великобритания, Гонконг, Люксембург, Нидерланды, Дания и Швейцария. Несмотря на некоторую волатильность стран в группах, состав самых крупных секторов ("смарт-лидеры" и "отстающие") оказался довольно стабильным (около 67%). Наиболее нестабилен состав сектора "потенциальные лидеры" (+/- и -/+). Сравнительный анализ репрезентативной выборки экономик позволил обосновать наличие доминирующих тенденций и описать существующие каузальные связи между показателями цифровизации, инновационности, экологичности и конкурентоспособности. Охарактеризовано текущее положение Украины в мировом рейтинге. Согласно большинству составленных вариантов матриц Украина относится к сектору "отстающих" стран и имеет уровень развития ИКТ, инновационной активности, глобальной конкурентоспособности, экологической эффективности ниже среднего по выборке. Однако расположение Украины в матрицах указывает на близость к границам, разделяющим секторы. То есть при благоприятных условиях она может быть перемещена из группы "отстающих" в одну из групп "потенциальных лидеров". Кроме того, судя по энергоемкости экономики и размеру экологического следа, в стране есть определенный потенциал для дальнейшего развития без критического ухудшения экологической ситуации. Перспективами дальнейших исследований являются разработка методологии оценки емкости смарт-рынков с учетом экологических характеристик жизненного цикла смарт-продуктов и обоснование набора индикативных показателей в рамках стратегии экологически чистой смарт-трансформации промышленности Украины. З метою оцінки готовності національних економік до переходу до Індустрії 4.0 запропоновано альтернативний підхід до здійснення міжнаціональних зіставлень, який, крім аналізу інфраструктурного забезпечення, фінансових можливостей, інноваційної діяльності, компетентності виробників і споживачів смарт-продуктів, ураховує екологічну складову смарт-трансформацій.Особливістю підходу є формування ряду матриць за аналогією з БКГ-аналізом, які варіативно поєднують набір обраних показників (ВВП, індекси розвитку інновацій та інформаційно-комунікаційних технологій, конкурентоспроможність, екологічний слід, екологічна ефективність та ін.) на національному рівні. До аналізованої вибірки увійшли118 економік світу, різних за економічним і технологічним розвитком, інституційним середовищем та географічним розташуванням. Сформовано декілька матриць, які відображають каузальні зв'язки між різними комбінаціями показників, що надало можливість кількісно оцінити розподіл країн вибірки за умовними секторами: "смарт- лідери (+/+), "потенційні лідери" (+/- або -/+) та "відстаючі" (-/-). Межі, що розділяють простір матриць на сектори, є середніми арифметичними значеннями індикаторів, розташованими на їх осях.Варіативність аналізу дозволила відстежити переміщення країн із сектора в сектор при зміні комбінацій показників. Визначено найбільш ефективні економіки, що зберігають свої позиції в секторі "смарт-лідери" для всіх розглянутих комбінацій показників уматрицях. До них належать: Великобританія, Гонконг, Люксембург, Нідерланди, Данія та Швейцарія. Незважаючи на певну волатильність країн у групах, склад найбільших секторів ("смарт-лідери" та "відстаючі") виявився відносно стабільним - близько 67%. Найбільш нестабільним є склад сектора "потенційні лідери" (+/- та -/+).У результаті порівняльного аналізу репрезентативної вибірки економік обґрунтовано наявність домінуючих тенденцій та описано існуючі каузальні зв'язки між показниками цифровізації, інноваційності, екологічності й конкурентоспроможності.Охарактеризовано поточне становище України у світовому рейтингу. Згідно з більшістю складених варіантів матриць Україна належить до "відстаючих" країн і має рівень розвитку ІКТ, інноваційної активності, глобальної конкурентоспроможності, екологічної ефективності нижче середнього по вибірці. Проте розміщення України в матрицях вказує на близькість до меж, які розділяють сектори. Тобто за сприятливих умов вона може бути переміщена з "відстаючих" в одну з груп "потенційних лідерів". Крім того, виходячи з енергоємності економіки і розміру екологічного сліду, країна має певний потенціал для подальшого розвитку без критичного погіршення екологічної ситуації.Перспективами подальших досліджень є розробка методології оцінки ємності смарт- ринків з урахуванням екологічних характеристик життєвого циклу смарт-продуктів, а також обґрунтування набору індикативних показників у рамках стратегії екологічно чистої смарт-трансформації промисловості України. To assess the readiness of national economies for the transition to Industry 4.0 an alternative approach to cross-national comparisons is proposed. This approach takes into account the environmental component of smart transformations in addition to the analysis of infrastructure provision, financial opportunities, innovative activity, and competence of manufacturers and consumers of smart products.The feature of the approach is the formation of a number of matrices, similar to BCG Matrix analysis, which in a variety of ways combine a set of selected indicators: GDP, innovation and information and communication technologies’ development indices, competitiveness, environmental footprint, environmental performance, etc. at the national level. The analyzed sample includes 118 economies of the world, which differ in economic and technological development, institutional environment and geographical location. As a result, several matrices, that displayed causal relationships between variable combinations of indicators, were formed. This made it possible to quantify the distribution of countries that belong to the sample by conditional sectors: "smart leaders" (+/+), "potential leaders" (+/- or -/+) and "lagging behind" (-/-). The boundaries that divide the space of matrices into sectors are the arithmetic mean values of the indicators that are located on their axes.Also, the variability of the analysis made it possible to track the movement of countries from sector to sector, when changing combinations of indicators. The most efficient economies that maintain their position in the sector of "smart leaders" with all the considered combinations of indicators in the matrices were identified. They are: UK, Hong Kong, Luxembourg, Netherlands, Denmark and Switzerland. Despite some volatility of the countries in the groups, the composition of the largest sectors - "smart leaders" and "lagging behind" - was quite stable (approximately 67%). The most unstable is the composition of the "potential-leaders" sectors (+/- and -/+).Comparative analysis of a representative sample of economies also allowed justifying the presence of dominant trends and describing the existing causal relationship between the indicators of digitalization, innovation, environmental friendliness and competitiveness.The current position of Ukraine in the global rankings was characterized. According to most of the compiled matrix variants, Ukraine belongs to the sector of "lagging behind" countries and has levels of ICT development, innovation activity, global competitiveness and environmental efficiency lower than average in the sample. However, the location of Ukraine in the matrices indicates proximity to borders, separating sectors. That is, under favorable conditions, it can be moved from the group of "lagging behind" to one of the groups of "potential leaders". In addition, judging by the energy intensity of the economy and the size of the environmental footprint, the country has some potential for further smart development without a critical deterioration of the environmental situation.Prospects for further researches are: development of methodology for assessing the capacity of smart markets, taking into account the environmental characteristics of the life cycle of smart products, as well as the rationale for a set of planned indicators in the strategy of environmentally friendly smart transformation of the industry of Ukraine. 2018 Article Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей / М.Ю. Заниздра // Економіка промисловості. — 2018. — № 4 (84). — С. 5–25. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. 1562-109Х DOI: doi.org/10.15407/econindustry2018.04.005 JEL: O11, O500 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144359 338.24:504.062 ru Економіка промисловості application/pdf Інститут економіки промисловості НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості |
| spellingShingle |
Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості Заниздра, М.Ю. Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей Економіка промисловості |
| description |
Для оценки готовности национальных экономик к переходу к Индустрии 4.0 предложен альтернативный подход к проведению межнациональных сопоставлений, учитывающий, помимо анализа инфраструктурного обеспечения, финансовых возможностей, инновационной деятельности, компетентности производителей и потребителей смарт-продуктов, экологическую составляющую смарт-трансформаций. Особенностью данного подхода является формирование ряда матриц по аналогии с БКГ-анализом, вариативно сочетающих набор выбранных показателей (ВВП, индексы развития инноваций и информационно-коммуникационных технологий, конкурентоспособность, экологический след, экологическая эффективность и др.) на национальном уровне. В анализируемую выборку вошли 118 экономик мира, различных по экономическому и технологическому развитию, институциональной среде и географическому положению. В результате сформировано несколько матриц, отображающих причинно-следственные связи между различными комбинациями показателей. Это позволило количественно оценить распределение стран, входящих в выборку, по условным секторам: "умные лидеры" (+/+), "потенциальные лидеры" (+/- или -/+) и "отстающие" (-/-). Границами, разделяющими пространство матриц на секторы, являются средние арифметические значения индикаторов, расположенных на их осях. Кроме того, вариативность анализа позволила отслеживать перемещение стран из сектора в сектор при изменении комбинаций показателей. Определены наиболее эффективные экономики, сохраняющие свои позиции в секторе "смарт-лидеров" для всех рассмотренных комбинаций показателей в матрицах. К ним относятся: Великобритания, Гонконг, Люксембург, Нидерланды, Дания и Швейцария. Несмотря на некоторую волатильность стран в группах, состав самых крупных секторов ("смарт-лидеры" и "отстающие") оказался довольно стабильным (около 67%). Наиболее нестабилен состав сектора "потенциальные лидеры" (+/- и -/+). Сравнительный анализ репрезентативной выборки экономик позволил обосновать наличие доминирующих тенденций и описать существующие каузальные связи между показателями цифровизации, инновационности, экологичности и конкурентоспособности. Охарактеризовано текущее положение Украины в мировом рейтинге. Согласно большинству составленных вариантов матриц Украина относится к сектору "отстающих" стран и имеет уровень развития ИКТ, инновационной активности, глобальной конкурентоспособности, экологической эффективности ниже среднего по выборке. Однако расположение Украины в матрицах указывает на близость к границам, разделяющим секторы. То есть при благоприятных условиях она может быть перемещена из группы "отстающих" в одну из групп "потенциальных лидеров". Кроме того, судя по энергоемкости экономики и размеру экологического следа, в стране есть определенный потенциал для дальнейшего развития без критического ухудшения экологической ситуации. Перспективами дальнейших исследований являются разработка методологии оценки емкости смарт-рынков с учетом экологических характеристик жизненного цикла смарт-продуктов и обоснование набора индикативных показателей в рамках стратегии экологически чистой смарт-трансформации промышленности Украины. |
| format |
Article |
| author |
Заниздра, М.Ю. |
| author_facet |
Заниздра, М.Ю. |
| author_sort |
Заниздра, М.Ю. |
| title |
Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей |
| title_short |
Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей |
| title_full |
Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей |
| title_fullStr |
Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей |
| title_full_unstemmed |
Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей |
| title_sort |
оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей |
| publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
| publishDate |
2018 |
| topic_facet |
Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144359 |
| citation_txt |
Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической составляющей / М.Ю. Заниздра // Економіка промисловості. — 2018. — № 4 (84). — С. 5–25. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. |
| series |
Економіка промисловості |
| work_keys_str_mv |
AT zanizdramû ocenkagotovnostiksmarttransformaciâmsučetomékologičeskoisostavlâûŝei AT zanizdramû ocínkagotovnostídosmarttransformacíizurahuvannâmekologíčnoískladovoí AT zanizdramû assessmentofreadinessforsmarttransformationswithaccountoftheenvironmentalcomponent |
| first_indexed |
2025-12-01T23:48:52Z |
| last_indexed |
2025-12-01T23:48:52Z |
| _version_ |
1850351746491088896 |
| fulltext |
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 5
2018, № 4 (84)
УДК 338.24:504.062 doi: http://doi.org/10.15407/econindustry2018.04.005
Мария Юрьевна Заниздра,
канд. экон. наук, с.н.с.
Институт экономики промышленности НАН Украины.
03057, Украина, г. Киев, ул. Желябова, 2.
E-mail: marin2015zzz@gmail.com
ОЦЕНКА ГОТОВНОСТИ К СМАРТ-ТРАНСФОРМАЦИЯМ
С УЧЕТОМ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
Для оценки готовности национальных экономик к переходу к Индустрии 4.0 предло-
жен альтернативный подход к проведению межнациональных сопоставлений, учитыва-
ющий, помимо анализа инфраструктурного обеспечения, финансовых возможностей, инно-
вационной деятельности, компетентности производителей и потребителей смарт-
продуктов, экологическую составляющую смарт-трансформаций.
Особенностью данного подхода является формирование ряда матриц по аналогии с
БКГ-анализом, вариативно сочетающих набор выбранных показателей (ВВП, индексы раз-
вития инноваций и информационно-коммуникационных технологий, конкурентоспособ-
ность, экологический след, экологическая эффективность и др.) на национальном уровне. В
анализируемую выборку вошли 118 экономик мира, различных по экономическому и тех-
нологическому развитию, институциональной среде и географическому положению. В ре-
зультате сформировано несколько матриц, отображающих причинно-следственные связи
между различными комбинациями показателей. Это позволило количественно оценить
распределение стран, входящих в выборку, по условным секторам: "умные лидеры" (+/+),
"потенциальные лидеры" (+/- или -/+) и "отстающие" (-/-). Границами, разделяющими про-
странство матриц на секторы, являются средние арифметические значения индикаторов,
расположенных на их осях.
Кроме того, вариативность анализа позволила отслеживать перемещение стран из
сектора в сектор при изменении комбинаций показателей. Определены наиболее эффек-
тивные экономики, сохраняющие свои позиции в секторе "смарт-лидеров" для всех рас-
смотренных комбинаций показателей в матрицах. К ним относятся: Великобритания, Гон-
конг, Люксембург, Нидерланды, Дания и Швейцария. Несмотря на некоторую волатиль-
ность стран в группах, состав самых крупных секторов ("смарт-лидеры" и "отстающие")
оказался довольно стабильным (около 67%). Наиболее нестабилен состав сектора "потен-
циальные лидеры" (+/- и -/+).
Сравнительный анализ репрезентативной выборки экономик позволил обосновать
наличие доминирующих тенденций и описать существующие каузальные связи между по-
казателями цифровизации, инновационности, экологичности и конкурентоспособности.
Охарактеризовано текущее положение Украины в мировом рейтинге. Согласно
большинству составленных вариантов матриц Украина относится к сектору "отстающих"
стран и имеет уровень развития ИКТ, инновационной активности, глобальной конкуренто-
способности, экологической эффективности ниже среднего по выборке. Однако располо-
жение Украины в матрицах указывает на близость к границам, разделяющим секторы. То
есть при благоприятных условиях она может быть перемещена из группы "отстающих" в
одну из групп "потенциальных лидеров". Кроме того, судя по энергоемкости экономики и
МАКРОЕКОНОМІЧНІ ТА РЕГІОНАЛЬНІ ПРОБЛЕМИ
РОЗВИТКУ ПРОМИСЛОВОСТІ
© М.Ю. Заниздра, 2018
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
6 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
размеру экологического следа, в стране есть определенный потенциал для дальнейшего
развития без критического ухудшения экологической ситуации.
Перспективами дальнейших исследований являются разработка методологии оценки
емкости смарт-рынков с учетом экологических характеристик жизненного цикла смарт-
продуктов и обоснование набора индикативных показателей в рамках стратегии экологи-
чески чистой смарт-трансформации промышленности Украины.
Ключевые слова: ВВП, индекс, инновации, информационно-коммуникационные тех-
нологии, конкурентоспособность, национальная экономика, смарт-трансформации, эколо-
гический след, экологическая эффективность.
JEL: O11, O500
Современные стратегии развития ве-
дущих стран мира ориентированы на мас-
штабную цифровизацию, конвергенцию
информационного и физического про-
странства. Это переносит производство на
качественно новый уровень, перестраивая
как базовые технологические уклады и
управленческие рутины отдельных эконо-
мик, так и глобальную цепочку создания
стоимости в целом. Кастомизация и адди-
тивное производство, "большие данные"
замещают традиционные технологии всего
жизненного цикла продукции.
Смарт-промышленность и переход к
интеллектуальному обществу становятся
неотъемлемой частью глобального мейн-
стрима наряду с устойчивым развитием.
Однако, создавая новые возможности для
экономического роста и решения социаль-
ных проблем, смарт-трансформации в то
же время формируют новые конкурентные
барьеры, повышают риски увеличения су-
ществующего разрыва между уровнем
жизни в развитых, развивающихся и эмер-
джентных странах. В этом контексте заин-
тересованность отдельных экономик в
удержании собственных конкурентных
позиций диктует необходимость переоцен-
ки приоритетов, ресурсов, рисков и пер-
спектив. Сообразно возрастает востребо-
ванность долгосрочных прогнозов, как и
аналитического инструментария оценки
возможностей конкретных государств с
точки зрения перехода к смарт-
промышленности при соблюдении эколо-
гически обусловленных пределов эконо-
мического роста.
Помимо многолетней практики про-
ведения глобальных рейтингов социально-
экономического, научно-технического и
информационно-коммуникационного раз-
вития в рамках ВЭФ и ООН [17], ярким
примером зарубежных исследований по
рассматриваемому направлению могут
служить проекты оценки готовности к
смарт-промышленности под эгидой Совета
по экономическому развитию Сингапура
(англ. The Singapore Smart Industry Readi-
ness Index [6]) и Конфедерации индийской
промышленности (англ. India’s Readiness
for Industry 4.0 [3]), индекс готовности к
Индустрии 4.0 "Роланда Бергера" (англ. RB
Industry 4.0 Readiness Index [7]), а также
расчет композитного индекса готовности к
будущему Валдайского дискуссионного
клуба [9]. Среди наиболее актуальных пуб-
ликаций украинских учёных, предлагаю-
щих подходы к количественной оценке
готовности стран (включая Украину) к чет-
вертой промышленной революции, следует
отметить статьи В. Вишневского,
С. Князева [8] и Н. Черкас [18].
Так, индекс готовности к Индустрии
4.0 "Роланда Бергера" [7] характеризует
сочетание категорий "совершенство про-
мышленности" и "сеть ценностей". Первая
категория объединяет сложность произ-
водственного процесса, степень автомати-
зации, готовность персонала и инноваци-
онную интенсивность, вторая – высокую
добавленную стоимость, открытость от-
расли, инновационную сеть и развитость
Интернета. На основе сочетания данного
индекса и показателя доли обрабатываю-
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 7
2018, № 4 (84)
щей промышленности (% ВВП) разработа-
на матрица стран Евросоюза, разделяющая
их на "лидеров" (англ. Frontrunners), "по-
тенциальных лидеров" (англ. Potentialists),
"традиционалистов" (англ. Traditionalists) и
"сомневающихся" (англ. Hesitators).
По аналогии с индексом готовности к
Индустрии 4.0 "Роланда Бергера" [7], в
статье Н. Черкас [18] исходя из уровня го-
товности к интеграции в глобальные сети и
развития промышленного сектора1 сфор-
мирована матрица "фаворитов", "потенци-
альных фаворитов", "традиционных" и
"нерешительных" стран Европы. То есть
анализ в обоих исследованиях (2014 г. и
2018 г.) учитывает исключительно страны
Евросоюза, хотя и различные аспекты их
развития: в первом случае акцент сделан на
совершенстве и цифровизации производ-
ственного процесса, а во втором – на осо-
бенностях трансформационного влияния
Индустрии 4.0 на цифровые экосистемы
глобальных сетей производства.
Индекс готовности смарт-промыш-
ленности Сингапура [6] включает три
структурных блока. Их показатели варьи-
руются в рамках нескольких шкал, каждая
из которых имеет пять классов качества.
Блок "процессы" характеризует вертикаль-
ную и горизонтальную интеграцию (пока-
затели качества операций и цепочки поста-
вок соответственно) и жизненный цикл
согласно шкале от "отсутствует" до
"смарт". Блок "технологии" включает ав-
томатизацию2; совместимость3 цехов, пред-
приятий, учреждений и интеллектуальный
капитал4. Последний блок отвечает за ка-
чество "организации" согласно обучению и
1
В качестве основных показателей высту-
пают индекс сетевой готовности и добавленная
стоимость в промышленности (% к ВВП) в 2016 г.
2
Отсутствует, базовая, продвинутая, пол-
ная, гибкая, конвергируемая.
3
Отсутствует, связанная, оперативно сов-
местимая, оперативно совместимая и безопасная,
в реальном времени, масштабируемая.
4
Отсутствует, компьютеризированный, ви-
зуальный, диагностический, прогнозируемый,
адаптивный.
развитию персонала5; компетентности ли-
деров6; стратегии и государственного
управления7; взаимодействия между и
внутри компаний8. Использование индекса
служит нескольким целям, а именно: по-
вышение уровня понимания концепции
Индустрия 4.0, формирование общего тер-
минологического аппарата, создание еди-
ного инструмента оценки существующих
мощностей и уровня готовности компании
к работе в рамках Индустрии 4.0; состав-
ление контрольного списка для разработки
комплексной стратегии смарт-трансфор-
мации и плана его реализации, а также
обеспечение результативности и устойчи-
вости инициатив по запланированным пре-
образованиям.
В статье В. Вишневского и С. Кня-
зева [8] проведена оценка готовности про-
мышленности Украины к смарт-трансфор-
мациям, учитывающая итоги предшеству-
ющего развития и потенциал будущих из-
менений исходя из особенностей институ-
циональной среды, технологического укла-
да и макроэкономических результатов. В
качестве эталона использованы такие стра-
ны, как США, Китай, Германия, Россия, и
общемировые показатели. Сравнительный
анализ проводился по трём группам инди-
каторов, которые условно обозначены как
"институты", "технологии" и "экономи-
ка" 9. В результате установлено, что Укра-
5
Неформальное, структурированное, не-
прерывное, комплексное, адаптивное, активное.
6
Недостаточная, ограниченная, информи-
рованная, полузависимая, независимая, адаптив-
ная.
7
Отсутствует, формальная (-ое), развитая
(-ое), имплементированная (-ое), масштабная
(-ое), адаптивная (-ое).
8
Неформальное, коммуникабельное, ко-
оперируемое, координационное, совместное,
интегрированное.
9
Группа "институты" включает показатели
качества институтов, доступности кредитов, лег-
кости оплаты налогов; группа "технологии" –
глобальный инновационный индекс и индекс
сетевой готовности, а также показатель уровня
технологической сложности производства; груп-
па "экономика" – ВВП на душу населения, удель-
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
8 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
ина близка к среднемировым результатам и
сохраняет производственные и инноваци-
онные возможности. Причём наиболее не-
благоприятная ситуация складывается от-
носительно качества базовых экономиче-
ских институтов и общего уровня развития
национальной экономики, а также востре-
бованности научно-исследовательской дея-
тельности. Подчёркивается принципиаль-
ное значение увеличения спроса бизнеса на
научно-технические разработки для повы-
шения готовности промышленности Укра-
ины к смарт-трансформациям.
Рассмотренные исследования разли-
чаются как по временным периодам и мас-
штабу (макро- и микроуровни), так и по
величине выборок объектов и характеру
анализируемых показателей готовности к
смарт-трансформациям национальных эко-
номик для перехода к Индустрии 4.0. К
примеру, если индекс готовности к буду-
щему (ВАЛДАЙ [9]) включает широкий
комплекс 1 направлений, то индекс готовно-
сти смарт-промышленности Сингапура [6]
сосредоточен преимущественно на техноло-
гических аспектах производственного про-
цесса и сложности систем управления,
опуская финансовые возможности и вопро-
сы безопасности. Однако в целом большин-
ство исследователей едины во мнении, что
принципиальное значение для смарт-транс-
формации национальных экономик имеют
инновационная активность, как основной
драйвер развития, и "среда", 2 благоприят-
ная либо неблагоприятная для успешной
реализации имеющегося потенциала, кото-
рая является отправной точкой и поставляет
ресурсы для дальнейшего развития.
В рамках данного исследования
предполагается расширить выборку анали-
зируемых стран, учесть экологическую
ные расходы на НИОКР и образование по отно-
шению к размеру ВВП.
1
Технологии, экономика, образование,
наука, общество, культура и коммуникации, ре-
сурсы и экология, система управления, суверени-
тет/безопасность, международное влияние.
2
Качество социальных и экономических
институтов, инфраструктуры и размер экономи-
ки.
составляющую экономического смарт-
развития, а также оценить волатильность
состава полученных групп исходя из раз-
личных матриц готовности к смарт-
трансформациям.
Цель статьи заключается в оценке го-
товности ряда стран, включая Украину, к
смарт-трансформациям исходя из текущих
показателей инновационной активности,
развития информационно-коммуникацион-
ных технологий, конкурентоспособности и
влияния на окружающую природную сре-
ду, а также определение доминирующих
тенденций и наиболее эффективных эко-
номик согласно выбранному комплексу
показателей.
Основными методами исследования
являются сравнительный и БКГ-анализ.
Выборка анализируемых экономик содер-
жит 118 стран мира, различных по эконо-
мико-технологическому развитию и гео-
графическому положению, выбор которых
обусловлен наличием статистических дан-
ных по определенному набору показателей.
Поскольку общепринятого индикато-
ра готовности к смарт-трансформациям, а
тем более оценки экологической чистоты
смарт-трансформаций на сегодня не разра-
ботано, в табл. 1 представлен ряд показате-
лей (индексных и натуральных), характе-
ризующих перспективы цифровизации,
инновационной модернизации и экологич-
ности экономической деятельности в кон-
тексте перехода к Индустрии 4.0.
К прямым смарт-показателям отнесе-
ны: индексы развития информационно-
коммуникационных технологий (ИКТ),
инноваций и знаний, а также показатель
развития Интернета, выражаемый в чис-
ленности пользователей на 100 человек в
стране. Они дают представление о наличии
необходимой инфраструктуры для смарт-
трансформации промышленности и обще-
ства, ёмкости смарт-рынка и перспективах
его развития, кастомизации конкурентных
стратегий, а также интегрированности
производителей и потребителей в вирту-
альную реальность, их компетентности как
пользователей смарт-продуктов.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 9
2018, № 4 (84)
Таблица 1
Варианты матриц согласно рекомендуемым показателям готовности
к смарт-трансформации с учётом экологической составляющей 1
Ось х Ось у Диаметр пузыря
Матрица 1
Индекс развития инфор-
мационно-коммуника-
ционных технологий
Индекс инноваций
Потребление электроэнер-
гии, квт·час/чел.
Матрица 2
Индекс глобальной
конкурентоспособ-
ности
Экологический след, гга
Матрица 3.a
Индекс инноваций
Индекс глобальной
конкурентоспособ-
ности
Потребление электроэнер-
гии, квт·час/чел.
Матрица 3.b Экологический след, гга
Матрица 4.b Индекс экологичес-
кой эффективности
Размер ВВП, млрд долл.
Матрица 4.a Индекс развития инфор-
мационно-коммуника-
ционных технологий
Матрица 5 Индекс знаний
Развитие Интернета, поль-
зователей / 100 чел.
1
Составлено автором.
1. Индекс развития информационно-
коммуникационных технологий составлен
по методике Международного союза элек-
тросвязи [16] на основе 11 показателей, ко-
торые касаются доступа к ИКТ, интенсив-
ности использования ИКТ, а также развития
навыков, то есть практического знания этих
технологий населением стран, охваченных
исследованием. Разработчики индекса под-
чёркивают, что уровень развития ИКТ явля-
ется одним из наиболее важных современ-
ных показателей экономического и соци-
ального благополучия государства.
2. Индекс инноваций рассчитывается
согласно методике Международной биз-
нес-школы INSEAD [12] как взвешенная
сумма оценок (80 переменных), характери-
зующих доступные ресурсы и условия для
проведения инноваций (англ. Innovation
Input), а также достигнутые практические
результаты НИОКР (англ. Innovation
Output).
3. Индекс знаний – комплексный эко-
номический показатель Всемирного банка
[11], используемый для оценки способно-
сти страны создавать, принимать и распро-
странять знания, характеризующий потен-
циал той или иной страны или региона по
отношению к экономике знаний.
Экологическую составляющую
смарт-развития (доступный природный
капитал, текущую величину нагрузки на
окружающую среду, достижения и усилия
экологической политики) отображают ин-
декс экологической эффективности (22
показателя в 10 категориях качества экоси-
стем и управления природопользованием)
[10] и натуральные показатели: количество
потреблённой электрической энергии, вы-
раженной в киловатт-часах на одного че-
ловека в стране [14], а также величина эко-
логического следа в глобальных гектарах
(англ. Ecological Footprint) – общая пло-
щадь биологически продуктивных терри-
торий и акваторий, необходимых для про-
изводства потребленных природных ресур-
сов и аккумуляции созданных отходов [1].
Размер ВВП (млрд долл.) [13] и ин-
декс глобальной конкурентоспособности
[5], который согласно отчетам ВЭФ вклю-
чает 12 слагаемых1, характеризуют резуль-
тативность анализируемых экономик, а
также величину их финансовых и институ-
циональных возможностей для смены до-
минирующей парадигмы хозяйствования.
1
"Качество институтов", "инфраструкту-
ра", "макроэкономическая стабильность", "здоро-
вье и начальное образование", "высшее образова-
ние и профессиональная подготовка", "эффектив-
ность рынка товаров и услуг", "эффективность
рынка труда", "развитость финансового рынка",
"технологический уровень", "размер внутреннего
рынка", "конкурентоспособность компаний" и
"инновационный потенциал".
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
10 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
Сопоставление экономических пока-
зателей с показателями "смарт" и экологи-
ческой ситуации в различных сочетаниях
позволило оценить их взаимное влияние
друг на друга, а также волатильность объ-
ектов анализа в составе полученных групп.
С этой целью сформировано несколько
матриц, характеризующих различные ас-
пекты эффективности экономик (иннова-
ционность, цифровизация, экологичность,
конкурентоспособность) согласно четырём
секторам эффективности, условные обо-
значения которых приведены в табл. 2.
Границами, разделяющими пространство
матриц на секторы, выступают средне-
арифметические (по выборке из 118 стран,
см. бокс 1) значения показателей, располо-
женных на их осях.
Таблица 2
Условные обозначения секторов матриц 1
Сектор матрицы Характеристика секторов
+/+
Смарт-лидеры – демонстрируют результаты выше среднего по обоим
параметрам на осях матриц
+/- Потенциальные лидеры по коммуникациям / иннова-
циям / конкуренции / экологической эффективности /
знаниям
отстают по одно-
му параметру -/+
-/-
Отстающие – демонстрируют результаты ниже среднего по обоим пара-
метрам на осях матриц
1
Составлено автором.
Результаты. Первая матрица
(рис. 1) отражает взаимосвязь между раз-
витием ИКТ, инновационной активностью
и энергоёмкостью анализируемых эконо-
мик. Соответственно ось х характеризует
технологическую готовность к смарт-
трансформациям, ось у – интеллектуаль-
ную готовность, размер пузырей – эколо-
гичность (ресурсоёмкость) смарт-сектора
экономики.
Примечания:
Диаметр пузырей – количество потреблённой электрической энергии, квт·час / чел. в стране.
Составлено по источникам [12; 14; 16].
Рис. 1. Матрица зависимости развития ИКТ, инноваций и энергопотребления
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 11
2018, № 4 (84)
Бокс 1
Выборка анализируемых стран
Евразия Африка Америка Австралия
Европа Азия
Европейский Союз:
Австрия
Бельгия
Болгария
Великобритания
Венгрия
Германия
Греция
Дания
Ирландия
Испания
Италия
Кипр
Латвия
Литва
Люксембург
Мальта
Нидерланды
Польша
Португалия
Румыния
Словакия
Словения
Финляндия
Франция
Хорватия
Чехия
Швеция
Эстония
Скандинавские
страны:
Норвегия
Исландия
Швейцария
Юго-Восточная
Европа:
Молдова
Албания
Босния и Герцеговина
Македония
Сербия
Черногория
Северо-Восточная
Европа:
Россия
Украина
Северо-Восточная
Азия:
Гонконг
Китай
Монголия
Южная Корея
Япония
Юго-Восточная
Азия:
Бруней
Вьетнам
Индонезия
Камбоджа
Малайзия
Сингапур
Таиланд
Филиппины
Южная Азия:
Бангладеш
Индия
Непал
Пакистан
Шри-Ланка
Юго-Западная
Азия:
Кувейт
Бахрейн
Центральная Азия:
Казахстан
Кыргызстан
Страны Ближнего
Востока:
Азербайджан
Армения
Грузия
Израиль
Иордания
Иран
Катар
Ливан
О. Араб. Эмираты
Оман
Саудовская Аравия
Турция
Центральная
Африка:
Габон
Демократическая
Республика Конго
Камерун
Западная Африка:
Бенин
Гана
Кот-д’Ивуар
Нигерия
Сенегал
Южная Африка:
Ботсвана
Намибия
Южно-
Африканская рес-
публика
Восточная
Африка:
Замбия
Зимбабве
Кения
Мозамбик
Танзания
Эфиопия
Северная Африка:
Алжир
Египет
Марокко
Тунис
Северная
Америка:
Канада
Соединённые
Штаты Америки
Панамский
Перешеек:
Гватемала
Гондурас
Доминиканская Р.
Коста-Рика
Мексика
Никарагуа
Сальвадор
Ямайка
Южная
Америка:
Аргентина
Боливия
Бразилия
Венесуэла
Колумбия
Панама
Парагвай
Перу
Тринидад и
Тобаго
Уругвай
Чили
Эквадор
Австралия
Новая
Зеландия
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
12 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
Как видно из рис. 1, большинство
стран сосредоточено в секторах "отстаю-
щие" (52 объекта) и "смарт-лидеры" (45
объектов). При этом инновационно актив-
ные страны, как правило, обладают высо-
ким уровнем развития ИКТ. Лишь не-
сколько объектов выборки с индексом ин-
новаций выше среднего не обладают раз-
витой ИК-инфраструктурой, интегриро-
ванной в общественную жизнь и экономи-
ческую деятельность. При этом, как следу-
ет из состава сектора "потенциальные ли-
деры по коммуникациям", для достижения
относительно высокого уровня развития
ИКТ (от 6 до 8 баллов) не обязательно обла-
дать высоким уровнем развития инноваций.
Также естественно, что страны, ли-
дирующие по развитию ИКТ и инноваций,
демонстрируют значительно более высо-
кую энергоёмкость (в среднем в 8 раз), чем
страны "отстающего" сектора. Тем не ме-
нее, зависимость между энергоёмкостью и
"смарт-лидерством" не является линейной.
Среди стран-лидеров в равной мере встре-
чаются как энергоёмкие, так и неэнергоём-
кие (экологичные) экономики с меньшим
или аналогичным уровнем энергопотреб-
ления, чем некоторые экономики в секторе
"потенциальные лидеры по коммуникаци-
ям". В некоторых случаях "смарт-лидеры"
(Молдова, Литва, Латвия, Чили) обладают
уровнем энергоёмкости более низким, чем
отдельные представители сектора "отста-
ющих" стран (Южная Африка, Украина,
Венесуэла и др.).
Согласно первой матрице Украина
относится к сектору "отстающих" стран –
обладает уровнем развития ИКТ и актив-
ностью инноваций ниже, чем в среднем по
выборке. Однако следует отметить и пози-
тивные моменты. Во-первых, расположе-
ние Украины в матрице указывает на бли-
зость к границам, разделяющим секторы,
т.е. при благоприятных условиях она мо-
жет быть перемещена из группы "отстаю-
щие" в одну из групп "потенциальные ли-
деры". Причём, как упоминалось ранее,
развитие ИКТ до определённой величины
не требует наращивания инновационной
активности. Во-вторых, следует подчерк-
нуть, что при близких к средним показате-
лях развития ИКТ и инновационной актив-
ности Украина обладает относительно не-
высоким уровнем энергоёмкости экономи-
ки (в 14 раз ниже максимального по вы-
борке, на 24% ниже, чем средний по вы-
борке). То есть страна имеет определённый
потенциал для успешного смарт-развития
без ухудшения экологической ситуации.
Вторая матрица (рис. 2) характери-
зует связь между развитием ИКТ, глобаль-
ной конкурентоспособностью и величиной
экологического следа.
Согласно данному распределению к
сектору "смарт-лидеры" по-прежнему от-
носится 45 стран, представительство сек-
тора "потенциальные лидеры по конкурен-
тоспособности" расширено (8 объектов
выборки) и, соответственно, количество
"потенциальных лидеров по коммуникаци-
ям" и "отстающих" стран составило 18 и 47
объектов. Однако по качественному соста-
ву рейтинговые группы первой и второй
матриц не совпадают.
При этом, как следует из диаметра
пузырей на рис. 2, экономики секторов
"смарт-лидеры" и "потенциальные лидеры
по конкурентоспособности" обладают
большим размером экологического следа,
чем страны в секторах "потенциальные
лидеры по коммуникациям" и "отстаю-
щие". Хотя существуют исключения: Гон-
конг, Мальта, Исландия, Люксембург, Эс-
тония и Словения – страны "смарт-лидеры"
с минимальными величинами техногенной
нагрузки на среду преимущественно вслед-
ствие их малых размеров.
Также на рис. 2 показано, что 18 объ-
ектов выборки обладают уровнем развития
ИКТ выше среднего, не являясь высоко-
конкурентоспособными. То есть определе-
ны две устойчивые тенденции: высокий
показатель глобальной конкурентоспособ-
ности не гарантирует высокого показателя
развития ИКТ и наоборот. Однако конку-
рентоспособность выше среднего во мно-
гих случаях сопряжена со значительным
экологическим следом. Таким образом, на
данном этапе развитие ИКТ и экологичес-
ки чистых производств не оказывает ре-
шающего влияния на общую конкуренто-
способность экономик.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 13
2018, № 4 (84)
Примечание:
Диаметр пузырей – величина экологического следа, гга.
Составлено по источникам [1; 5; 16].
Рис. 2. Матрица зависимости развития ИКТ, конкурентоспособности
и экологического следа
Поскольку инновационная актив-
ность является неотъемлемой частью
смарт-экономики и смарт-промышленнос-
ти независимо от величины индекса разви-
тия ИКТ, высококонкурентные и высоко-
инновационные страны по-прежнему отно-
сятся к "смарт-лидерам".
На третьей матрице (рис. 3.a, 3.b)
продемонстрирована более чёткая зависи-
мость между уровнями инновационной
активности и глобальной конкурентоспо-
собности.
Во-первых, лишь небольшое количе-
ство инновационно активных стран обла-
дает конкурентоспособностью ниже сред-
него (5% стран выборки: Кипр, Венгрия,
Словакия, Молдова, Хорватия, Греция).
При этом величина индекса глобальной
конкурентоспособности в данном случае
сохраняется в интервале от 3,86 до 4,28
балла, т.е. близка к средней величине –
границе между секторами (4,38 балла).
Во-вторых, те 9% стран (в том числе
Индия, Казахстан, Индонезия, Мексика,
Турция, Южная Африка), которые облада-
ют конкурентоспособностью выше средней
при уровне развития инноваций ниже
среднего (29,6-38,3 балла), характеризуют-
ся значительным экологическим следом.
То есть недостаток экономического роста
за счёт инноваций компенсирует рост за
счёт эксплуатации экосистем.
Однако следует отметить, что корре-
ляция между индексом глобальной конку-
рентоспособности и индексом инноваций
отчасти обусловлена тем, что показатель
конкурентоспособности включает перемен-
ные, характеризующие инновационную со-
ставляющую развития: достаточность инве-
стиций в научные исследования и разработ-
ки (НИОКР), особенно частного сектора;
наличие высококачественных научно-иссле-
довательских институтов, способных гене-
рировать базовые знания, необходимые для
создания новых технологий; широкое со-
трудничество в области НИОКР между уни-
верситетами и промышленностью; защита
интеллектуальной собственности.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
14 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
Примечание:
Диаметр пузырей – количество потреблённой электрической энергии, квт·час/чел. в стране.
Составлено по источникам [5; 12; 14].
Рис. 3.a. Матрица зависимости инноваций, конкурентоспособности
и энергопотребления
Примечание:
Диаметр пузырей – величина экологического следа, гга.
Составлено по источникам [1; 5; 12].
Рис. 3.b. Матрица зависимости развития инноваций, конкурентоспособности
и экологического следа
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 15
2018, № 4 (84)
Также из рис. 3.a и 3.b можно сделать
вывод о том, что уровень энергопотребле-
ния не является превалирующей составля-
ющей экологического следа для большин-
ства высококонкурентных экономик.
Четвёртая матрица (рис. 4) при ва-
рианте (a) отображает вероятную зависи-
мость между развитием ИКТ, экологиче-
ской эффективностью и размером анализи-
руемых экономик (ВВП, млрд долл.); при
варианте (b) – между развитием иннова-
ций, экологической эффективностью и
размером ВВП. Более крупные экономики
обладают более высокими показателями
экологической эффективности, развития
инноваций и ИКТ. Из стран, попавших в
ТОП-10 по размеру ВВП, только Китай,
Бразилия и Индия не считаются "смарт-
лидерами".
Примечание:
Диаметр пузырей – размер ВВП, млрд долл.
Составлено по источникам [10; 13; 16].
Рис. 4.a. Матрица зависимости развития ИКТ, экологической эффективности
и размера ВВП
По фактическому размеру ВВП (млрд
долл.) экономики Китая, Индии и Бразилии
занимают второе, седьмое и девятые места в
выборке, но согласно рис. 4.а Китай и Ин-
дия характеризуются как "отстающие", а
Бразилия относится к "потенциальным ли-
дерам по коммуникациям". То есть, несмот-
ря на колоссальные различия по величине
экономик Китая и Украины, по состоянию
экологической эффективности и развитости
ИКТ обе страны не только попали в один
сектор, но и расположены в непосредствен-
ной близости.
Однако если на оси х показатель "ин-
декс развития ИКТ" заменяется на "индекс
инноваций", то ситуация меняется и раз-
рыв между странами (Китаем и Украиной)
становится значительно больше. Исходя из
рис. 4.b Китай уже относится не к "отста-
ющим", а к "потенциальным лидерам по
инновациям".
С другой стороны, почти два десятка
стран 1 с размером ВВП в диапазоне от 4 до
53 млрд долл. также попали в самый эф-
фективный сектор и отнесены к "смарт-
лидерам".
1
Азербайджан, Болгария, Бруней, Иорда-
ния, Исландия, Кипр, Коста-Рика, Латвия, Ливан,
Литва, Люксембург, Македония, Мальта, Слове-
ния, Тринидад и Тобаго, Уругвай, Хорватия, Чер-
ногория, Эстония.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
16 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
Примечание:
Диаметр пузырей – размер ВВП, млрд долл.
Составлено по источникам [10; 12; 13].
Рис. 4.b. Матрица зависимости развития инноваций, экологической
эффективности и размера ВВП
Пятая матрица (рис. 5) описывает
взаимосвязь между развитием ИКТ, индек-
сом знаний и количеством пользователей на
сотню человек в стране. Как видно из рис. 5,
прослеживается прямая зависимость между
данными показателями: почти в 90% случа-
ев с увеличением ИК-инфраструктуры, воз-
растает количество пользователей услугами
интернета и увеличивается распространение
знаний. В странах-"смарт-лидерах" количе-
ство пользователей значительно выше, чем
в секторе "отстающие".
Только две страны (Украина и Ямай-
ка), обладая индексом знаний выше сред-
него, характеризуются недостаточно высо-
ким уровнем развития ИКТ. Около 8,5%
стран с высоким уровнем развития ИКТ не
имеют высокого уровня развития знаний.
За исключением Швеции, в секторе "по-
тенциальные лидеры по коммуникациям"
большинство стран расположены у верхней
границы сектора (5,54 балла) – индекс зна-
ний находится в интервале от 4,65 до 5,5
балла.
Количественное распределение стран
по секторам для разных матриц и, соответ-
ственно, разных сочетаний показателей
неодинаково (табл. 3). Исключение состав-
ляют матрицы 3.а и 3.b, в которых показа-
ния осей матрицы не изменялись, а была
произведена замена показателя диаметра
пузыря. Тем не менее, несмотря на некото-
рую волатильность стран в группах, состав
наиболее крупных секторов ("смарт-
лидеры" и "отстающие") довольно устой-
чив − ориентировочно на 67% (табл. 4).
Например, такие страны, как Великобрита-
ния, Гонконг, Люксембург, Нидерланды,
Дания и Швейцария, сохраняли лидирую-
щие позиции при всех рассмотренных со-
четаниях показателей. Следует отметить,
что только при сочетании показателей мат-
рицы 5 Украина была перемещена из сек-
тора "отстающие" в сектор "потенциальные
лидеры по знаниям". Наиболее нестабиль-
ным оказался состав секторов "потенци-
альные лидеры" (+/- и -/+).
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 17
2018, № 4 (84)
Примечание:
Диаметр пузырей – развитие сети Интернет, количество пользователей / 100 чел.
Составлено по источникам [11; 15; 16].
Рис. 5. Матрица зависимости развития ИКТ, знаний и сети Интернет
Таблица 3
Количественное распределение стран из выборки по секторам
различных вариантов матриц 1
Матрицы различных зависимостей №
матрицы
Секторы матриц
( х / у / диаметр ) +/+ ⃰ +/- ⃰ ⃰ -/+ ⃰ ⃰ -/-⃰ ⃰ ⃰
Развитие ИКТ / инновационная активность / энергоёмкость 1 45 19 2 52
Развитие ИКТ / глобальная конкурентоспособность /
экологический след
2 45 18 8 47
Инновации / конкурентоспособность / энергоёмкость 3.а 42 6 11 59
Инновации / конкурентоспособность / экологический след 3.b 42 6 11 59
Развитие ИКТ / экологическая эффективность / размер ВВП 4.а 52 12 10 44
Инновации / экологическая эффективность / размер ВВП 4.b 41 7 21 49
Развитие ИКТ / знания / сеть Интернет 5 54 10 2 52
1
Рассчитано автором.
⃰ "смарт-лидеры".
⃰ ⃰ "потенциальные лидеры" по тому показателю, величина которого выше среднего.
⃰ ⃰ ⃰ "отстающие".
Данное исследование представляет
альтернативный подход к оценке готовнос-
ти экономик мира к смарт-трансформациям
с учётом экологического фактора. В отли-
чие от работ по данному направлению,
рассмотренных выше, использованный
подход позволяет не только количественно
оценивать распределение анализируемых
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
18 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
стран между условными секторами "смарт-
лидеры", "потенциальные лидеры" и "от-
стающие", но и отследить их перемещение
при изменении сочетаний значимых пока-
зателей и, следовательно, определить
наиболее устойчивые и высокоэффектив-
ные экономики.
Таблица 4
Качественное распределение стран ТОП-10 из выборки
согласно сектору "смарт-лидеры" для различных вариантов матриц 1
Матрица 1
(развитие
ИКТ / инно-
вационная
активность /
энергоём-
кость)
Матрица 2
(развитие
ИКТ / гло-
бальная кон-
курентоспо-
собность /
экологиче-
ский след)
Матрица 3.а
(инновации
/ конкурен-
тоспособ-
ность /
энергоём-
кость)
Матрица 3.b
(инновации /
конкуренто-
способность
/ экологиче-
ский след)
Матрица 4.а
(развитие
ИКТ / эколо-
гическая
эффектив-
ность / раз-
мер ВВП)
Матрица 4.b
(инновации /
экологиче-
ская эффек-
тивность /
размер
ВВП)
Матрица 5
(развитие
ИКТ / зна-
ния / сеть
Интернет)
Великобри-
тания
Гонконг
Дания
–
Люксембург
Нидерланды
–
Сингапур
США
Финляндия
Швейцария
Швеция
–
–
Великобри-
тания
Гонконг
Дания
Исландия
Люксембург
Нидерланды
Норвегия
–
–
–
Швейцария
–
Южная Корея
Япония
Великобри-
тания
Гонконг
Дания
–
Люксембург
Нидерланды
–
Сингапур
США
Финляндия
Швейцария
Швеция
–
–
Великобри-
тания
Гонконг
Дания
–
Люксембург
Нидерланды
–
Сингапур
США
Финляндия
Швейцария
Швеция
–
–
Великобри-
тания
Гонконг
Дания
Исландия
Люксембург
Нидерланды
Норвегия
–
–
–
Швейцария
–
Южная Корея
Япония
Великобри-
тания
Гонконг
Дания
–
Люксембург
Нидерланды
–
Сингапур
США
Финляндия
Швейцария
Швеция
–
–
Великобри-
тания
Гонконг
Дания
Исландия
Люксембург
Нидерланды
Норвегия
–
–
–
Швейцария
–
Южная Корея
Япония
1
Составлено автором.
Вариативность оценок готовности к
смарт-трансформациям также может быть
полезна с позиции выбора оптимального
направления по улучшению текущего про-
филя конкретной экономики и разработки
практических рекомендаций.
Включение в анализ большего коли-
чества объектов позволило обосновать
наличие доминирующих тенденций и опи-
сать существующие каузальные связи
между показателями цифровизации, инно-
вационности, экологичности и конкуренто-
способности:
инновационно активные страны, как
правило, обладают высоким уровнем раз-
вития ИКТ. При этом для достижения от-
носительно высокого показателя развития
ИКТ (выше среднего − от 6 до 8 баллов) не
обязательно обладать высоким уровнем
развития инноваций. То есть развитие ИКТ
до определённой величины не требует
наращивания инновационной активности;
страны, лидирующие по развитию
ИКТ и инноваций, демонстрируют значи-
тельно более высокую энергоёмкость (в
среднем в 8 раз), чем страны "отстающего"
сектора. Тем не менее, зависимость между
энергоёмкостью и "смарт-лидерством" не
является линейной. Уровень энергопотреб-
ления не является превалирующей состав-
ляющей экологического следа для боль-
шинства высококонкурентных экономик;
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 19
2018, № 4 (84)
экономики секторов "смарт-лидеры"
и "потенциальные лидеры по конкуренто-
способности" обладают большим размером
экологического следа, чем страны других
(слабоконкурентных) секторов;
высокий показатель глобальной кон-
курентоспособности не гарантирует высо-
кого показателя развития ИКТ и наоборот.
Однако конкурентоспособность выше
среднего во многих случаях сопряжена со
значительным экологическим следом. То
есть на данном этапе развитие ИКТ и эко-
логически чистых производств не оказыва-
ет решающего влияния на общую конку-
рентоспособность экономик;
прослеживается устойчивая зависи-
мость между уровнями инновационной
активности и глобальной конкурентоспо-
собности 1 (лишь некоторые инновационно
активные страны обладают конкуренто-
способностью ниже среднего – 5% выбор-
ки). Страны, обладающие конкурентоспо-
собностью выше средней при низком
уровне развития инноваций (ниже среднего
− 29,6-38,3 балла), характеризуются значи-
тельным экологическим следом. То есть
недостаток экономического роста за счёт
инноваций компенсирует рост за счёт экс-
плуатации экосистем;
более крупные экономики обладают
более высокими показателями экологичес-
кой эффективности, развития инноваций и
ИКТ. Из стран, попавших в ТОП-10 по
размеру ВВП, только Китай, Бразилия и
Индия не считаются "смарт-лидерами";
прослеживается прямая зависимость
между развитием ИКТ, индексом знаний и
количеством пользователей на сотню чело-
век в стране – почти в 90% случаев с уве-
личением ИК-инфраструктуры возрастает
количество пользователей услугами сети
Интернет и увеличивается распростране-
ние знаний.
1
Корреляция между индексом глобальной
конкурентоспособности и индексом инноваций
отчасти обусловлена тем, что показатель конку-
рентоспособности включает переменные, харак-
теризующие инновационную составляющую
развития.
Следует отметить, что за рамки ана-
лиза вынесены такие важные аспекты, как
институциональная среда и качество ин-
ститутов, которые хотя и учтены в составе
индекса глобальной конкурентоспособно-
сти, однако их влияние на готовность к
смарт-трансформациям неочевидно. Также
в некоторых исследованиях [2] подчёрки-
вается определяющее значение территори-
альных размеров стран для развития их
национальных инновационных систем, а
следовательно, и готовности экономик к
Индустрии 4.0. Кроме того, возможно, что
использование удельных показателей ВВП
и экологического следа из расчета на душу
населения, а также исключение экспертных
оценок, часто используемых при расчете
глобальных индексов, позволило бы оце-
нить эффективность анализируемых эко-
номик более объективно и корректно.
Выводы. С целью оценки готовности
национальных экономик к переходу к Ин-
дустрии 4.0 исходя из наличия необходи-
мой ИК-инфраструктуры, финансовых воз-
можностей, интеллектуального и природ-
ного капитала, интегрированности произ-
водителей и потребителей в виртуальную
реальность, их компетентности как пользо-
вателей смарт-продуктов предложен аль-
тернативный подход к проведению межна-
циональных сопоставлений.
Особенностью подхода является
формирование ряда матриц по аналогии с
БКГ-анализом, вариативно сочетающих на-
бор выбранных показателей готовности к
смарт-трансформациям с учётом экологи-
ческого фактора. Это позволяет не только
количественно оценивать распределение
стран анализируемой выборки по услов-
ным секторам "смарт-лидеры" (+/+), "по-
тенциальные лидеры" (+/- или -/+) и "от-
стающие" (-/-), но и отследить их переме-
щение между секторами при изменении
сочетаний показателей2 и, следовательно,
2
Недостатком предложенного подхода яв-
ляется субъективность отбора анализируемых
показателей и их сочетаний.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
20 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
определить наиболее устойчивые и высо-
коэффективные экономики.
Реализация предложенного подхода
позволила установить, что не все страны-
"смарт-лидеры" (с инновационной актив-
ностью, развитием ИКТ и конкурентоспо-
собностью выше среднего) обладают высо-
кими уровнями энергоёмкости – только
76%. При этом высокая конкурентоспособ-
ность "смарт-лидеров" в 49% случаев со-
провождается значительным экологичес-
ким следом. В сектор "смарт-лидеры" по-
пали страны с наиболее жёстким экологи-
ческим законодательством. Из этого можно
заключить, что либо текущее влияние
смарт-промышленности на величину ито-
говой техногенной нагрузки на окружаю-
щую среду недостаточно велико, чтобы
оказать видимый эффект; либо переход к
смарт-промышленности не оказывает ожи-
даемого экологического эффекта – не ведет
к снижению ресурсопотребления и эмис-
сии отходов.
Хотя природа инновационного про-
изводства подразумевает улучшение каче-
ства1 бизнес-процессов и конечного про-
дукта, однако текущий уровень научно-
технологического развития не позволяет в
полной мере реализовать безотходное про-
изводство, сопоставимое с цикличным об-
меном веществ и энергии в экосистемах.
Предположительно основными формами
влияния смарт-трансформации промыш-
ленности на изменение нагрузки на окру-
жающую природную среду станут рост
энергопотребления и объема электронных
отходов, а также возможное вовлечение в
техногенный оборот новых видов природ-
ных ресурсов.
Соответственно экологическими при-
оритетами смарт-трансформации должны
стать: снижение энергоёмкости, переход на
1
То есть увеличения уровня безопасности,
полезности и уникальности создаваемого эконо-
мического блага (товара и/или услуги), в том
числе за счёт снижения ресурсоёмкости и выхода
побочных продуктов (брака производства и отхо-
дов) и / или повышения эффективности их утили-
зации в качестве вторичных ресурсов.
альтернативные источники энергии, про-
дление срока эксплуатации электрообору-
дования (как используемого на производ-
стве, так и конечной продукции), а также
распространение эффективных механизмов
сбора и конечной безопасной утилизации
электронных отходов.
Выявлены наиболее эффективные
экономики, которые сохраняют своё поло-
жение в секторе "смарт-лидеры" при всех
рассмотренных сочетаниях показателей в
матрицах, − Великобритания, Гонконг,
Люксембург, Нидерланды, Дания и Швей-
цария.
Несмотря на некоторую волатиль-
ность стран в группах, состав наиболее
крупных секторов ("смарт-лидеры" и "от-
стающие") довольно устойчив − ориенти-
ровочно на 67%. Наиболее нестабильным
является состав сектора "потенциальные
лидеры" (+/- и -/+).
Согласно большинству составленных
вариантов матриц Украина относится к
сектору "отстающие" – уровень развития
ИКТ, активность инноваций, глобальная
конкурентоспособность, экологическая эф-
фективность ниже, чем в среднем по вы-
борке.
Исключением является сочетание по-
казателей, представленных в пятой матри-
це (зависимость между развитием ИКТ,
индексом знаний и количеством пользова-
телей на сотню человек в стране), согласно
которым Украина была перемещена из сек-
тора "отстающие" в сектор "потенциальные
лидеры по знаниям". Однако только Укра-
ина вместе с Ямайкой, обладая индексом
знаний выше среднего, характеризуются
недостаточно высоким уровнем развития
ИКТ.
В качестве положительных результа-
тов анализа следует отметить, что, во-
первых, расположение Украины в матри-
цах указывает на близость к границам, раз-
деляющим секторы. То есть при благопри-
ятных условиях она может быть переме-
щена из "отстающих" в одну из групп "по-
тенциальных лидеров". Во-вторых, Украи-
на обладает относительно невысоким
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 21
2018, № 4 (84)
уровнем энергоёмкости экономики (в 14
раз ниже максимального по выборке, на
24% ниже, чем средний по выборке), а
также умеренной величиной экологическо-
го следа (на 30% выше, чем принадлежа-
щая ей биологическая ёмкость экосистем).
Страна имеет определённый потенциал для
успешного смарт-развития без критическо-
го ухудшения экологической ситуации.
Перспективами дальнейших исследо-
ваний являются разработка методологии
оценки ёмкости смарт-рынков с учётом
экологических характеристик жизненного
цикла смарт-продуктов, а также обоснова-
ние набора плановых индикаторов в рам-
ках стратегии экологически чистой смарт-
трансформации промышленности Украи-
ны.
Литература
1. Ecological wealth of nations. Global
Footprint Network. TOM Agency. URL:
http://data.footprintnetwork.org/#/ (Дата об-
ращения 26.10.2018).
2. Godinho М., Mendonça S., Pereira T.
Towards a taxonomy of innovation systems.
Working Papers Department of Economics.
2005. № 13.
3. India’s Readiness for Industry 4.0 –
A Focus on Automotive Sector. Confederation
of Indian Industry. URL: https://www.gita.
org.in/Attachments/Reports/India’s%20Readi
ness%20for%20Industry%204.0.pdf (Дата
обращения 26.10.2018).
4. Krauß S. Technology and Innovation
are driving change in the pharmaceutical in-
dustry. Business Segment Pharmaceuticals,
Siemens AG. URL: https://w3.siemens.com/
mcms/engineering-consulting/Documents/
Flyer_de/Digitalisierung_in_der_Pharmapro
duktion.pdf (Дата обращения 26.10.2018).
5. Schwab K. The Global Competitive-
ness Report 2016–2017. World Economic
Forum.
6. The Singapore Smart Industry Read-
iness Index: Catalysing the transformation of
manufacturing. Singapore Economic Devel-
opment Board. URL: https://www.gov.sg/~/
sgpcmedia/media_releases/edb/press_release/
P-20171113-1/attachment/The%20Singapore
%20Smart%20Industry%20Readiness%20In
dex%20-%20Whitepaper_final.pdf (Дата об-
ращения 26.10.2018).
7. Think act beyond mainstream IN-
DUSTRY 4.0 The new industrial revolution
How Europe will succeed. Roland Berger
strategy consultants GMBH. 2014. 24 p.
8. Вишневський В. П., Князєв С. І.
Як підвищити готовність промисловості
України до смарт-трансформацій. Наука
та інновації. 2018. № 14(4). С. 55-69. doi:
https://doi.org/10.15407/scin14.04.055
9. Индекс готовности к будущему.
Международный дискуссионный клуб
ВАЛДАЙ и ВЦИОМ. URL: https://wciom.ru/
fileadmin/file/reports_conferences/2017/2017-
10-18_igb.pdf (Дата обращения 26.10.2018).
10. Индекс экологической эффек-
тивности. Центр гуманитарных техноло-
гий. URL: https://gtmarket.ru/ratings/
environmental-performance-index/info (Дата
обращения 26.10.2018).
11. Индекс экономики знаний.
Центр гуманитарных технологий. URL:
https://gtmarket.ru/ratings/knowledge-econo
my-index/knowledge-economy-index-info
(Дата обращения 26.10.2018).
12. Исследование INSEAD: Глоба-
льный индекс инноваций. Центр гумани-
тарных технологий. URL: https://gtmarket.
ru/news/2014/07/18/6841. (Дата обращения
26.10.2018).
13. Рейтинг стран мира по уровню
валового внутреннего продукта. Центр
гуманитарных технологий. URL:
https://gtmarket.ru/ratings/rating-countries-gdp/
rating-countries-gdp-info (Дата обращения
26.10.2018).
14. Рейтинг стран мира по уровню
потребления электроэнергии. Центр
гуманитарных технологий. URL:
https://gtmarket.ru/ratings/electric-power-con
sumption/info (Дата обращения 26.10.2018).
15. Рейтинг стран мира по уровню
развития Интернета. Центр гуманитарных
технологий. URL: https://gtmarket.ru/
ratings/internet-development/info (Дата об-
ращения 26.10.2018).
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
22 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
16. Рейтинг стран мира по уровню
развития информационно-коммуникаци-
онных технологий. Центр гуманитарных
технологий. URL: https://gtmarket.ru/ratings/
ict-development-index/ict-development-index-
info (Дата обращения 26.10.2018).
17. Рейтинги стран и регионов.
Центр гуманитарных технологий.
URL: https://gtmarket.ru/research/countries-
ranking#t4. (Дата обращения 26.10.2018).
18. Черкас Н.І. Трансформаційний
вплив Індустрії 4.0 на глобальні мережі
виробництва та ланцюги вартості. Еконо-
міка промисловості. 2018. № 1 (81). С. 5-
20. doi: https://doi.org/10.15407/econindustry
2018.01.005
References
1. Ecological wealth of nations. Global
Footprint Network (2018, October). TOM
Agency. Retrieved from: http://data.footprint
network.org/#/.
2. Godinho, М., Mendonça, S., &
Pereira, T. (2005). Towards a taxonomy of
innovation systems. Working Papers
Department of Economics, 13.
3. India’s Readiness for Industry 4.0 –
A Focus on Automotive Sector (2018, Octo-
ber). Confederation of Indian Industry. Re-
trieved from https://www.gita.org.in/Attach
ments/Reports/India’s%20Readiness%20for%
20Industry%204.0.pdf
4. Krauß, S. (2017). Technology and
Innovation are driving change in the pharma-
ceutical industry. (2018, October). Business
Segment Pharmaceuticals, Siemens AG. Re-
trieved from https://w3.siemens.com/mcms/
engineering-consulting/Documents/Flyer_de/
Digitalisierung_in_der_Pharmaproduktion.pdf
5. Schwab, K. (2017). The Global
Competitiveness Report 2016–2017. World
Economic Forum.
6. The Singapore Smart Industry Read-
iness Index: Catalysing the transformation of
manufacturing (2018, October). Singapore
Economic Development Board. Retrieved
from https://www.gov.sg/~/sgpcmedia/media_
releases/edb/press_release/P-20171113-1/
attachment/The%20Singapore%20Smart%20
Industry%20Readiness%20Index%20-%20
Whitepaper_final.pdf.
7. Think act beyond mainstream IN-
DUSTRY 4.0 The new industrial revolution
How Europe will succeed (2014). Roland
Berger strategy consultants GMBH.
8. Vishnevsky, V. P., & Knjazev, S. I.
(2018). How to Increase the Readiness of
Ukraine’s Industry to Smart Transformations.
Nauka innov., 14(4), pp. 55-69 [in Ukrainian].
doi: https://doi.org/10.15407/scin14.04.055.
9. World ranking by the index of readi-
ness for the future (2018, October). Interna-
tional discussion club VALDAJ & VCIOM
(All-Russian center for the study of public
opinion). Retrieved from https://wciom.ru/
fileadmin/file/reports_conferences/2017/2017-
10-18_igb.pdf [in Russian].
10. World ranking by environmental
performance index (2018, October). Center
for humanitarian technologies. Retrieved
from https://gtmarket.ru/ratings/environment
tal-performance-index/info [in Russian].
11. World ranking by the knowledge
economy index (2018, October). Center for
humanitarian technologies Retrieved from:
https://gtmarket.ru/ratings/knowledge-econo
my-index/knowledge-economy-index-info [in
Russian].
12. INSEAD research: Global Innova-
tion Index (2018, October). Center for human-
itarian technologies. Retrieved from
https://gtmarket.ru/news/2014/07/18/6841 [in
Russian].
13. World ranking by gross domestic
product (2018, October). Center for humani-
tarian technologies. Retrieved from
https://gtmarket.ru/ratings/rating-countries-gdp/
rating-countries-gdp-info [in Russian].
14. Ranking of countries in the world
in terms of electricity consumption (2018,
October). Center for humanitarian technolo-
gies. Retrieved from https://gtmarket.ru/
ratings/electric-power-consumption/info [in
Russian].
15. Ranking of the world countries by
the level of Internet development (2018, Oc-
tober). Center for humanitarian technologies.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 23
2018, № 4 (84)
Retrieved from https://gtmarket.ru/ratings/
internet-development/info [in Russian].
16. World ranking on the level of de-
velopment of information and communication
technologies (2018, October). Center for hu-
manitarian technologies. Retrieved from
https://gtmarket.ru/ratings/ict-development-
index/ict-development-index-info [in Russian]
17. Country and region rankings (2018,
October). Center for humanitarian technolo-
gies. Retrieved from https://gtmarket.ru/
research/countries-ranking#t4 [in Russian].
18. Cherkas, N. I. (2018). Transforma-
tional influence of Industry 4.0 on global
production networks and value chains. Econ.
promisl., 1 (81), pp. 5-20 [in Ukrainian]. doi:
https://doi.org/10.15407/econindustry2018.01.
005.
Марія Юріївна Заніздра,
канд. екон. наук, с.н.с.
Інститут економіки промисловості НАН України
03057, Україна, м. Київ, вул. Желябова, 2.
E-mail: marin2015zzz@gmail.com
ОЦІНКА ГОТОВНОСТІ ДО СМАРТ-ТРАНСФОРМАЦІЙ
З УРАХУВАННЯМ ЕКОЛОГІЧНОЇ СКЛАДОВОЇ
З метою оцінки готовності національних економік до переходу до Індустрії 4.0 за-
пропоновано альтернативний підхід до здійснення міжнаціональних зіставлень, який, крім
аналізу інфраструктурного забезпечення, фінансових можливостей, інноваційної діяльнос-
ті, компетентності виробників і споживачів смарт-продуктів, ураховує екологічну складову
смарт-трансформацій.
Особливістю підходу є формування ряду матриць за аналогією з БКГ-аналізом, які
варіативно поєднують набір обраних показників (ВВП, індекси розвитку інновацій та ін-
формаційно-комунікаційних технологій, конкурентоспроможність, екологічний слід, еко-
логічна ефективність та ін.) на національному рівні. До аналізованої вибірки увійшли 118
економік світу, різних за економічним і технологічним розвитком, інституційним середо-
вищем та географічним розташуванням. Сформовано декілька матриць, які відображають
каузальні зв'язки між різними комбінаціями показників, що надало можливість кількісно
оцінити розподіл країн вибірки за умовними секторами: "смарт-лідери (+/+), "потенційні
лідери" (+/- або -/+) та "відстаючі" (-/-). Межі, що розділяють простір матриць на сектори, є
середніми арифметичними значеннями індикаторів, розташованими на їх осях.
Варіативність аналізу дозволила відстежити переміщення країн із сектора в сектор
при зміні комбінацій показників. Визначено найбільш ефективні економіки, що зберігають
свої позиції в секторі "смарт-лідери" для всіх розглянутих комбінацій показників у матри-
цях. До них належать: Великобританія, Гонконг, Люксембург, Нідерланди, Данія та Швей-
царія. Незважаючи на певну волатильність країн у групах, склад найбільших секторів
("смарт-лідери" та "відстаючі") виявився відносно стабільним − близько 67%. Найбільш
нестабільним є склад сектора "потенційні лідери" (+/- та -/+).
У результаті порівняльного аналізу репрезентативної вибірки економік обґрунтовано
наявність домінуючих тенденцій та описано існуючі каузальні зв'язки між показниками
цифровізації, інноваційності, екологічності й конкурентоспроможності.
Охарактеризовано поточне становище України у світовому рейтингу. Згідно з біль-
шістю складених варіантів матриць Україна належить до "відстаючих" країн і має рівень
розвитку ІКТ, інноваційної активності, глобальної конкурентоспроможності, екологічної
ефективності нижче середнього по вибірці. Проте розміщення України в матрицях вказує
на близькість до меж, які розділяють сектори. Тобто за сприятливих умов вона може бути
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––––––––
24 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2018, № 4 (84)
переміщена з "відстаючих" в одну з груп "потенційних лідерів". Крім того, виходячи з ене-
ргоємності економіки і розміру екологічного сліду, країна має певний потенціал для пода-
льшого розвитку без критичного погіршення екологічної ситуації.
Перспективами подальших досліджень є розробка методології оцінки ємності смарт-
ринків з урахуванням екологічних характеристик життєвого циклу смарт-продуктів, а та-
кож обґрунтування набору індикативних показників у рамках стратегії екологічно чистої
смарт-трансформації промисловості України.
Ключові слова: ВВП, індекс, інновації, інформаційно-комунікаційні технології, кон-
курентоспроможність, національна економіка, смарт-трансформації, екологічний слід, еко-
логічна ефективність.
JEL: O11, O500
Mariia Yu. Zanizdra,
PhD in Economics
Institute of Industrial Economics of the NAS of Ukraine
03057, Ukraine, Kyiv, 2 Gelabov Str.
E-mail: marin2015zzz@gmail.com
ASSESSMENT OF READINESS FOR SMART TRANSFORMATIONS
WITH ACCOUNT OF THE ENVIRONMENTAL COMPONENT
To assess the readiness of national economies for the transition to Industry 4.0 an alterna-
tive approach to cross-national comparisons is proposed. This approach takes into account the
environmental component of smart transformations in addition to the analysis of infrastructure
provision, financial opportunities, innovative activity, and competence of manufacturers and con-
sumers of smart products.
The feature of the approach is the formation of a number of matrices, similar to BCG Ma-
trix analysis, which in a variety of ways combine a set of selected indicators: GDP, innovation and
information and communication technologies’ development indices, competitiveness, environ-
mental footprint, environmental performance, etc. at the national level. The analyzed sample in-
cludes 118 economies of the world, which differ in economic and technological development,
institutional environment and geographical location. As a result, several matrices, that displayed
causal relationships between variable combinations of indicators, were formed. This made it pos-
sible to quantify the distribution of countries that belong to the sample by conditional sectors:
"smart leaders" (+/+), "potential leaders" (+/- or -/+) and "lagging behind" (-/-). The boundaries
that divide the space of matrices into sectors are the arithmetic mean values of the indicators that
are located on their axes.
Also, the variability of the analysis made it possible to track the movement of countries
from sector to sector, when changing combinations of indicators. The most efficient economies
that maintain their position in the sector of "smart leaders" with all the considered combinations
of indicators in the matrices were identified. They are: UK, Hong Kong, Luxembourg, Nether-
lands, Denmark and Switzerland. Despite some volatility of the countries in the groups, the com-
position of the largest sectors – "smart leaders" and "lagging behind" – was quite stable (approxi-
mately 67%). The most unstable is the composition of the "potential-leaders" sectors (+/- and -/+).
Comparative analysis of a representative sample of economies also allowed justifying the
presence of dominant trends and describing the existing causal relationship between the indicators
of digitalization, innovation, environmental friendliness and competitiveness.
The current position of Ukraine in the global rankings was characterized. According to most
of the compiled matrix variants, Ukraine belongs to the sector of "lagging behind" countries and
has levels of ICT development, innovation activity, global competitiveness and environmental
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 25
2018, № 4 (84)
efficiency lower than average in the sample. However, the location of Ukraine in the matrices
indicates proximity to borders, separating sectors. That is, under favorable conditions, it can be
moved from the group of "lagging behind" to one of the groups of "potential leaders". In addition,
judging by the energy intensity of the economy and the size of the environmental footprint, the
country has some potential for further smart development without a critical deterioration of the
environmental situation.
Prospects for further researches are: development of methodology for assessing the capacity
of smart markets, taking into account the environmental characteristics of the life cycle of smart
products, as well as the rationale for a set of planned indicators in the strategy of environmentally
friendly smart transformation of the industry of Ukraine.
Key words: GDP, index, innovation, information and communication technology, competi-
tiveness, national economy, smart transformation, environmental footprint, environmental per-
formance.
JEL: O11, O500
Форматы цитирования:
Заниздра М.Ю. Оценка готовности к смарт-трансформациям с учетом экологической
составляющей. Экономика промышленности. 2018. № 4(84). С. 5-25. doi:
http://doi.org/10.15407/econindustry2018.04.005
Zanizdra, M. Yu. (2018). Assessment of readiness for smart transformations with account
of the environmental component. Econ. promisl., 4(84), рр. 5-25. doi: http://doi.org/10.15407/
econindustry2018.04.005
Представлена в редакцию 04.10.2018 г.
.
|