Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток
Таке актуальне в сучасному світі явище, як цифровізація, може стати інструментом досягнення цілей сталого розвитку. Проте воно є новим, і його переваги та загрози ще недостатньо вивчені. Частково вирішити цю проблему можливо шляхом створення економіко-математичних моделей оцінки впливу цифровізації...
Saved in:
| Published in: | Економіка промисловості |
|---|---|
| Date: | 2021 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/179494 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток / О.М. Гаркушенко // Економіка промисловості. — 2021. — № 1 (93). — С. 20–45. — Бібліогр.: 24 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-179494 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Гаркушенко, О.М. 2021-05-13T13:26:48Z 2021-05-13T13:26:48Z 2021 Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток / О.М. Гаркушенко // Економіка промисловості. — 2021. — № 1 (93). — С. 20–45. — Бібліогр.: 24 назв. — укр. 1562-109Х DOI: doi.org/10.15407/econindustry2021.01.020 JEL: C61, O14, Q01 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/179494 330.341:004+504.06 Таке актуальне в сучасному світі явище, як цифровізація, може стати інструментом досягнення цілей сталого розвитку. Проте воно є новим, і його переваги та загрози ще недостатньо вивчені. Частково вирішити цю проблему можливо шляхом створення економіко-математичних моделей оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток. Більшість існуючих моделей у даній сфері присвячено визначенню впливу цифровізації на економічні аспекти діяльності країн, а природоохоронні або ігноруються, або представлені дуже приблизно, зі значним абстрагуванням.Метою статті є розробка та реалізація економіко-математичної моделі, яку в узагальненому вигляді можна використовувати для різних країн світу за умови її певної адаптації та деталізації національних показників. Такий підхід дозволяє врахувати різницю в соціально-економічному становищі країн і рівнях їх цифровізації, що надає можливість дійти більш обґрунтованих висновків за результатами розрахунків.Запропоновану модель побудовано на основі методу системної динаміки, що дає змогу врахувати траєкторію попереднього розвитку, і реалізовано на прикладі України. За її допомогою здійснено два обчислювальних експерименти: інерційний (прогноз на 5 років за умови збереження всіх поточних закономірностей цифровізації економіки країни) та сценарій, за якого змінюються патерни інвестування в цифровий капітал України (на патерни європейських країн - Іспанії та Угорщини) при збереженні решти умов незмінними.Визначено, що цифрові техніка та технології у складі капіталу природоохоронного призначення промисловості України так само, як і нецифрові, мають вкрай незначний вплив на скорочення енергоспоживання та не сприяють суттєвому зниженню обсягів викидів забруднюючих речовин у повітря. За умови збереження поточної ситуації (інерційний сценарій) викиди забруднюючих речовин в повітря у 2024 р. можуть навіть зрости на 0,8% порівняно з 2019 р.У процесі експерименту щодо заміни патернів інвестування в Україні (на патерни Угорщини та Іспанії) встановлено, що попри зміну характеру та (у випадку Угорщини) напряму інвестування в цифрові техніку та технології, що суттєво позначилося на їх обсязі (як у виробничий, так і у природоохоронний капітал), в Україні при збереженні решти умов функціонування промисловості показники доданої вартості, енергоспоживання, захворюваності трудящих та обсяг забруднення залишаються практично на такому самому рівні, як і до заміни. Тому «сліпе» копіювання практики цифровізації інших країн при збереженні незмінними решти умов, без урахування особливостей національного інституційного середовища, ступеня розвитку науки і техніки є недоцільним, оскільки не приводить до поліпшення ситуації в Україні.Доведено, що цифровізація сама по собі не здатна подолати сьогоднішні несприятливі тенденції розвитку України. Необхідно здійснювати фундаментальні зміни у розвитку реального сектору економіки на інноваційній основі, обсягах і структурі інвестицій, схильності економічних суб'єктів до інвестицій, яка наразі перебуває на низькому рівні, а також формувати цілісну промислово-цифрову екосистему, аналогічну європейським, але з урахуванням неоднорідності європейських економік, їх досвіду, особливостей сучасного стану і динаміки розвитку техніко-технологічного й інституційного середовища України. 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 ихцифровизации, 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 условии 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. 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 digitalization, 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. Стаття підготовлена в рамках виконання проєкту «Вплив цифровізації на забезпечення сталого розвитку в умовах глобальної нестабільності» (номер держреєстрації 0120U101825) цільової програми наукових досліджень НАН України «Соціально-економічний розвиток України в умовах глобальної нестабільності» (КПКВК 6541030) та планових досліджень ІЕП НАН України (підтема «в» «Форсайтинг податково-бюджетного, грошово-кредитного та екологічного регулювання розвитку національної промисловості» бюджетної теми «Довгострокові фактори і тенденції розвитку національної промисловості в умовах четвертої промислової революції» (шифр теми ІІІ-04-19, державний реєстраційний номер роботи 0119U001473)). uk Інститут економіки промисловості НАН України Економіка промисловості Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток Системно-динамическая модель оценки влияния цифровизации на устойчивое развитие System-dynamic model for assessing the digitalization impact on sustainable development Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток |
| spellingShingle |
Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток Гаркушенко, О.М. Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості |
| title_short |
Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток |
| title_full |
Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток |
| title_fullStr |
Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток |
| title_full_unstemmed |
Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток |
| title_sort |
системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток |
| author |
Гаркушенко, О.М. |
| author_facet |
Гаркушенко, О.М. |
| topic |
Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості |
| topic_facet |
Макроекономічні та регіональні проблеми розвитку промисловості |
| publishDate |
2021 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Економіка промисловості |
| publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Системно-динамическая модель оценки влияния цифровизации на устойчивое развитие System-dynamic model for assessing the digitalization impact on sustainable development |
| description |
Таке актуальне в сучасному світі явище, як цифровізація, може стати інструментом досягнення цілей сталого розвитку. Проте воно є новим, і його переваги та загрози ще недостатньо вивчені. Частково вирішити цю проблему можливо шляхом створення економіко-математичних моделей оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток. Більшість існуючих моделей у даній сфері присвячено визначенню впливу цифровізації на економічні аспекти діяльності країн, а природоохоронні або ігноруються, або представлені дуже приблизно, зі значним абстрагуванням.Метою статті є розробка та реалізація економіко-математичної моделі, яку в узагальненому вигляді можна використовувати для різних країн світу за умови її певної адаптації та деталізації національних показників. Такий підхід дозволяє врахувати різницю в соціально-економічному становищі країн і рівнях їх цифровізації, що надає можливість дійти більш обґрунтованих висновків за результатами розрахунків.Запропоновану модель побудовано на основі методу системної динаміки, що дає змогу врахувати траєкторію попереднього розвитку, і реалізовано на прикладі України. За її допомогою здійснено два обчислювальних експерименти: інерційний (прогноз на 5 років за умови збереження всіх поточних закономірностей цифровізації економіки країни) та сценарій, за якого змінюються патерни інвестування в цифровий капітал України (на патерни європейських країн - Іспанії та Угорщини) при збереженні решти умов незмінними.Визначено, що цифрові техніка та технології у складі капіталу природоохоронного призначення промисловості України так само, як і нецифрові, мають вкрай незначний вплив на скорочення енергоспоживання та не сприяють суттєвому зниженню обсягів викидів забруднюючих речовин у повітря. За умови збереження поточної ситуації (інерційний сценарій) викиди забруднюючих речовин в повітря у 2024 р. можуть навіть зрости на 0,8% порівняно з 2019 р.У процесі експерименту щодо заміни патернів інвестування в Україні (на патерни Угорщини та Іспанії) встановлено, що попри зміну характеру та (у випадку Угорщини) напряму інвестування в цифрові техніку та технології, що суттєво позначилося на їх обсязі (як у виробничий, так і у природоохоронний капітал), в Україні при збереженні решти умов функціонування промисловості показники доданої вартості, енергоспоживання, захворюваності трудящих та обсяг забруднення залишаються практично на такому самому рівні, як і до заміни. Тому «сліпе» копіювання практики цифровізації інших країн при збереженні незмінними решти умов, без урахування особливостей національного інституційного середовища, ступеня розвитку науки і техніки є недоцільним, оскільки не приводить до поліпшення ситуації в Україні.Доведено, що цифровізація сама по собі не здатна подолати сьогоднішні несприятливі тенденції розвитку України. Необхідно здійснювати фундаментальні зміни у розвитку реального сектору економіки на інноваційній основі, обсягах і структурі інвестицій, схильності економічних суб'єктів до інвестицій, яка наразі перебуває на низькому рівні, а також формувати цілісну промислово-цифрову екосистему, аналогічну європейським, але з урахуванням неоднорідності європейських економік, їх досвіду, особливостей сучасного стану і динаміки розвитку техніко-технологічного й інституційного середовища України.
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 ихцифровизации, 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 условии 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.
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 digitalization, 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.
|
| issn |
1562-109Х |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/179494 |
| citation_txt |
Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток / О.М. Гаркушенко // Економіка промисловості. — 2021. — № 1 (93). — С. 20–45. — Бібліогр.: 24 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT garkušenkoom sistemnodinamíčnamodelʹocínkivplivucifrovízacíínastaliirozvitok AT garkušenkoom sistemnodinamičeskaâmodelʹocenkivliâniâcifrovizaciinaustoičivoerazvitie AT garkušenkoom systemdynamicmodelforassessingthedigitalizationimpactonsustainabledevelopment |
| first_indexed |
2025-11-25T22:57:38Z |
| last_indexed |
2025-11-25T22:57:38Z |
| _version_ |
1850576710885441536 |
| fulltext |
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
20 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
УДК 330.341:004+504.06 DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry2021.01.020
Оксана Миколаївна Гаркушенко,
канд. екон. наук, старший науковий співробітник
Інститут економіки промисловості НАН України
вул. Марії Капніст, 2, м. Київ, 03057, Україна
E-mail:garkushenko.o.n@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-9153-3763
СИСТЕМНО-ДИНАМІЧНА МОДЕЛЬ ОЦІНКИ ВПЛИВУ
ЦИФРОВІЗАЦІЇ НА СТАЛИЙ РОЗВИТОК 1
Таке актуальне в сучасному світі явище, як цифровізація, може стати інструментом
досягнення цілей сталого розвитку. Проте воно є новим, і його переваги та загрози ще не-
достатньо вивчені. Частково вирішити цю проблему можливо шляхом створення економі-
ко-математичних моделей оцінки впливу цифровізації на сталий розвиток. Більшість існу-
ючих моделей у даній сфері присвячено визначенню впливу цифровізації на економічні ас-
пекти діяльності країн, а природоохоронні або ігноруються, або представлені дуже при-
близно, зі значним абстрагуванням.
Метою статті є розробка та реалізація економіко-математичної моделі, яку в узагаль-
неному вигляді можна використовувати для різних країн світу за умови її певної адаптації
та деталізації національних показників. Такий підхід дозволяє врахувати різницю в соціа-
льно-економічному становищі країн і рівнях їх цифровізації, що надає можливість дійти
більш обґрунтованих висновків за результатами розрахунків.
Запропоновану модель побудовано на основі методу системної динаміки, що дає змо-
гу врахувати траєкторію попереднього розвитку, і реалізовано на прикладі України. За її
допомогою здійснено два обчислювальних експерименти: інерційний (прогноз на 5 років за
умови збереження всіх поточних закономірностей цифровізації економіки країни) та сце-
нарій, за якого змінюються патерни інвестування в цифровий капітал України (на патерни
європейських країн – Іспанії та Угорщини) при збереженні решти умов незмінними.
Визначено, що цифрові техніка та технології у складі капіталу природоохоронного
призначення промисловості України так само, як і нецифрові, мають вкрай незначний
вплив на скорочення енергоспоживання та не сприяють суттєвому зниженню обсягів вики-
дів забруднюючих речовин у повітря. За умови збереження поточної ситуації (інерційний
сценарій) викиди забруднюючих речовин в повітря у 2024 р. можуть навіть зрости на 0,8%
порівняно з 2019 р.
У процесі експерименту щодо заміни патернів інвестування в Україні (на патерни
Угорщини та Іспанії) встановлено, що попри зміну характеру та (у випадку Угорщини) на-
пряму інвестування в цифрові техніку та технології, що суттєво позначилося на їх обсязі
(як у виробничий, так і у природоохоронний капітал), в Україні при збереженні решти умов
функціонування промисловості показники доданої вартості, енергоспоживання, захворю-
ваності трудящих та обсяг забруднення залишаються практично на такому самому рівні, як
і до заміни. Тому «сліпе» копіювання практики цифровізації інших країн при збереженні
1 Стаття підготовлена в рамках виконання проєкту «Вплив цифровізації на забезпечення сталого
розвитку в умовах глобальної нестабільності» (номер держреєстрації 0120U101825) цільової програми
наукових досліджень НАН України «Соціально-економічний розвиток України в умовах глобальної не-
стабільності» (КПКВК 6541030) та планових досліджень ІЕП НАН України (підтема «в» «Форсайтинг
податково-бюджетного, грошово-кредитного та екологічного регулювання розвитку національної про-
мисловості» бюджетної теми «Довгострокові фактори і тенденції розвитку національної промисловості в
умовах четвертої промислової революції» (шифр теми ІІІ-04-19, державний реєстраційний номер роботи
0119U001473)).
© О. М. Гаркушенко, 2021
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 21
2021, № 1 (93)
незмінними решти умов, без урахування особливостей національного інституційного сере-
довища, ступеня розвитку науки і техніки є недоцільним, оскільки не приводить до поліп-
шення ситуації в Україні.
Доведено, що цифровізація сама по собі не здатна подолати сьогоднішні несприятли-
ві тенденції розвитку України. Необхідно здійснювати фундаментальні зміни у розвитку
реального сектору економіки на інноваційній основі, обсягах і структурі інвестицій, схиль-
ності економічних суб'єктів до інвестицій, яка наразі перебуває на низькому рівні, а також
формувати цілісну промислово-цифрову екосистему, аналогічну європейським, але з ура-
хуванням неоднорідності європейських економік, їх досвіду, особливостей сучасного стану
і динаміки розвитку техніко-технологічного й інституційного середовища України.
Ключові слова: цифровізація, сталий розвиток, економіко-математична модель, інвес-
тиції.
JEL: C61, O14, Q01
З початку 1970-х років і до сьогодні
завдяки зусиллям організацій на кшталт
Римського клубу світом поширюється ідея
про необхідність забезпечення такого роз-
витку суспільств, за якого відбувається
задоволення сучасних потреб без шкоди
для здатності майбутніх поколінь задо-
вольняти їх потреби1 (United Nations Gene-
ral Assembly, 1987, p. 16). Тобто метою роз-
витку суспільств є досягнення сталого роз-
витку, який інтегрує в собі одночасний
економічний, соціальний розвиток, боро-
тьбу з бідністю, неписьменністю, забруд-
ненням довкілля. Хоча слід відзначити, що
попри таке широке трактування змісту по-
няття «сталий розвиток», на практиці пере-
важно йдеться про спроби досягти такого
економічного розвитку, за якого щонайме-
нше розвиватиметься економіка та не погі-
ршуватиметься стан довкілля (Emas, 2015).
Інструментом досягнення сталого
розвитку може бути використання на прак-
тиці цифрових техніки та технологій. Циф-
ровізація економіки – ще один світовий
тренд, що набув актуальності приблизно за
останні десять років. Втім, як і будь-яке
нове явище, він пов'язаний із низкою неви-
значеностей щодо того, який вплив такі
техніка та технології можуть мати на до-
сягнення суспільством стану сталого роз-
витку загалом та забруднення довкілля зо-
крема (Гаркушенко, Заніздра, 2020). Попе-
редні оцінки щодо можливого впливу циф-
1 «…it meets the needs of the present without
compromising the ability of future generations to
meet their own needs».
ровізації економіки на досягнення сталого
розвитку можна виконати із застосуванням
економіко-математичних моделей сталого
розвитку, деякі з яких проаналізовано ниж-
че.
Короткий огляд відомих моделей
сталого розвитку
Переважна більшість робіт, у яких
досліджується роль інформаційно-комуні-
каційних технологій (ІКТ) та цифровізації
в сучасному світі, сконцентровано на еко-
номічних аспектах впливу цих технологій.
Детальний аналіз найбільш відомих і цито-
ваних із них, розпочинаючи з досліджень
Р. Солоу (Solow, 1956; Solow, 1957) і закін-
чуючи моделлю китайської медіа-групи
Caixin Media Company Ltd. 2016 р. (Herrero,
Xu, 2018), наведено в статті (Гаркушенко,
Князєв, 2019). Характерною особливістю
більшості розглянутих моделей є те, що
вплив ІКТ на економічний розвиток у них
визначається по групі високорозвинутих
країн (як у (Jorgenson, Ho, Stiroh, 2003)).
Проте, як доведено, наприклад, фа-
хівцями ІЕП НАН України в рамках науко-
вих проєктів 2018-2019 рр.2, а також у ро-
боті (Audi, Amjal, 2019), вплив ІКТ, цифро-
вих техніки та технологій на країни з різ-
ним рівнем соціально-економічного роз-
2 У рамках виконання наукових проєктів
«Трансформаційний потенціал цифровізації еко-
номіки України» (2018 р., номер держреєстрації
0118U002109) та «Технологічні розриви та шляхи
їх подолання в умовах глобальної нестабільності»
(2019 р., номер держреєстрації 0119U001660»).
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
22 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
витку й інституційним устроєм може знач-
но різнитися.
Робота останніх становить інтерес
стосовно того, за яким принципом її автори
здійснювали групування країн. Для аналізу
впливу ІКТ вони використовують вироб-
ничу функцію Кобба-Дугласа, але не тра-
диційні дво- або трифакторні її модифіка-
ції, та створили власну (Audi, Amjal, 2019,
p. 8-11):
( , , , )it it it itED f ICT MES TRADE PHCAP ,
де ED – темпи зростання ВВП на душу
населення; ICT – експорт та імпорт ІКТ-
товарів, % усього експорту та імпорту то-
варів; MES – дефлятор ВВП для вимірю-
вання макроекономічної стабільності;
TRADE – відсоток зовнішньоторговельних
операцій за виключенням експорту та ім-
порту ІКТ; PHCAP – інвестиції в капітал,
% ВВП; i – відібрані країни (у сукупності –
87 розвинутих і тих, що розвиваються); t –
змінна часу (рік, з 2000 по 2017 р.).
За допомогою економетричного ана-
лізу цю функцію було реалізовано для роз-
винутих країн і тих, що розвиваються, від-
повідно (на думку M. Audi та A. Amjal, до
них, увійшла і Україна).
У результаті ці автори по вибірці з
усіх досліджуваних країн визначили, що
економічний розвиток значною мірою ко-
релюється з досягненнями в ІКТ-секторі.
Втім, розвинуті країни виграють в еконо-
мічному сенсі більше від розвитку цього
сектору, ніж ті, що розвиваються. А в
останніх, де все ще існує велика залежність
від старих технологій виробництва, ІКТ
мають незначний вплив на економічний
розвиток.
Однак модель M. Audi та A. Amjal
має такі недоліки:
сумнівним є обраний авторами підхід
до розподілу країн за рівнем економічного
розвитку. Так, до групи країн, що розвива-
ються, увійшли країни як з низьким рівнем
доходів на душу населення, так і з висо-
ким; є країни, основу економіки яких ста-
новить експлуатація обмежених природних
ресурсів, а також ті, доходи яких форму-
ються переважно за рахунок високотехно-
логічного експорту;
у самій виробничій функції не врахо-
вано швидкі зміни, що можуть відбуватися
в секторі ІКТ, та взаємний вплив виокрем-
лених у функції факторів один на одного з
часом;
також сумнівним є введення у вироб-
ничу функцію в явному вигляді дефлятора
ВВП. Більш логічним було би використати
всі показники, виражені в грошовому вимі-
рі, у порівняних цінах, а за відсутності та-
кої можливості – здійснити нормалізацію.
У роботі (Belkhir, Elmeligi, 2018)
здійснено спробу моделювання й оцінки
впливу цифрового обладнання та сектору
ІКТ на глобальний екологічний відбиток, а
також прогноз цього впливу до 2040 р.
На основі видів і кількості цифрового
обладнання у 2009(2010)-2016 рр.1, а також
темпів його приросту в аналізований пері-
од автори розрахували кількість цифрового
обладнання за номенклатурою у 2017-
2020 рр. у планетарному масштабі. Вихо-
дячи з впливу на довкілля цифрового об-
ладнання, виробленого у 2009-2016 рр.,
здійснено прогноз екологічних наслідків
виробництва та використання розрахованої
кількості цифрового обладнання на 2017-
2020 рр. та навіть до 2040 р.
Фактично L. Belkhir та A. Elmeligi
згідно з наявними статистичними даними
визначили тренд, на основі якого потім
здійснювали інші прогнози. При такому
підході не враховується ані розвиток самих
цифрових техніки та технологій (напри-
клад, мініатюризація, що веде до скоро-
чення споживання природних ресурсів на
одиницю виробу; можлива зміна асорти-
менту та структури цифрового обладнан-
ня), ані природоохоронні вимоги, які вису-
ває міжнародна спільнота та національні
уряди як до сектору ІКТ, так і до його про-
дукції. Тому розроблені прогнози є недо-
статньо обґрунтованими, їх можна викону-
вати на дуже обмежений проміжок часу,
1 Статистичні дані щодо окремих видів об-
ладнання проаналізовано з 2009 р., інших – із
2010 р.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 23
2021, № 1 (93)
коли технології та вимоги щодо охорони
довкілля залишаються відносно незмінни-
ми.
Крім того, як зазначено вище, різні
країни світу мають різний рівень економіч-
ного розвитку, що позначається на якості
та кількості цифрових техніки та техноло-
гій, їх впливу на довкілля. За цих умов мо-
делі, створені в розрахунку на весь світ, є
дуже грубими.
Розглянуті моделі побудовано як низ-
ку окремих рівнянь. Втім, реальний світ,
реальні економічні процеси є сукупністю
взаємопов‟язаних та взаємозалежних явищ.
При цьому ситуація в поточному році є на-
слідком сукупності процесів та явищ, що
мали місце впродовж тривалого періоду до
нього. Тобто існує «залежність від попе-
реднього розвитку» (path dependence) (Ну-
реев, Латов, 2007).
Частково врахувати особливості ре-
ального світу та розвитку суспільств мож-
ливо з використанням методу системної
динаміки, розробленого Дж. Форрестером.
Зокрема, він використовувався Римським
клубом при розробці перших концепцій
сталого розвитку (Форрестер, 1971).
Щодо визначення впливу ІКТ та циф-
ровізації на сталий розвиток, то у 2002 р.
групою фахівців із чотирьох науково-
дослідних установ Швеції та Швейцарії
для Європейської Комісії було розроблено
модель впливу ІКТ на екологічну стійкість
із застосуванням методу системної динамі-
ки.
Зазначена модель розроблялася для
макрорівня – всього ЄС (15 країн, що були
членами цього об‟єднання на той час). За її
допомогою оцінювався вплив ІКТ на такі
параметри, як загальне енергоспоживання,
частка відновлюваної енергетики, викиди
парникових газів, обсяг муніципальних ві-
дходів, що залишилися без переробки, за
кількома сценаріями розвитку. Тобто, не-
зважаючи на те що автори моделі намага-
лися визначити вплив ІКТ на сталий розви-
ток, вони обмежувалися лише екологічною
його складовою.
Моделювання здійснювалося для пе-
ріоду 2000-2020 рр. виходячи з припущень
про темпи зростання ВВП ЄС, розширення
об‟єднання (до 35 країн-членів), зростання
кількості населення, офісних працівників,
скорочення міграції. Переважну більшість
даних для моделі було одержано експерт-
ним шляхом.
Переоцінка результатів цієї моделі у
2015 р. засвідчила, що жоден із трьох роз-
глянутих сценаріїв розвитку не виявився
реалістичним, а сама вона потребує вдос-
коналення (Achachlouei, Hilty, 2015).
Недоліки даної моделі полягають у
тому, що в ній розглянуто ЄС загалом. І
хоча на час створення моделі до об‟єднан-
ня входило лише 15 країн, втім навіть їх
соціально-економічний розвиток та чинни-
ки, під впливом яких формувалися окремі
його елементи, могли суттєво розрізнятися.
Крім того, коли в моделі використовуються
експертні оцінки, є вірогідність того, що на
них вплинуть суб‟єктивні чинники, особи-
сті вподобання та прагнення окремих фахі-
вців. Відповідно, це також може позначи-
тися на результатах моделювання.
З урахуванням наведених міркувань
про недоліки та переваги відомих моделей
оцінки впливу ІКТ і цифрових технологій
на економіку та сталий розвиток метою
статті є розробка та реалізація економіко-
математичної моделі, яку в узагальненому
вигляді можна використовувати для інших
країн світу та за потреби деталізувати на
основі відповідної статистичної інформа-
ції. Такий підхід дозволяє врахувати різни-
цю в соціально-економічному (а не лише
економічному) становищі країн та рівнях
цифровізації, що дає змогу дійти більш об-
ґрунтованих висновків за результатами
розрахунків. Модель пропонується будува-
ти на основі методу системної динаміки з
урахуванням траєкторії попереднього роз-
витку країни. За допомогою цієї моделі
можна буде визначити, яким чином інвес-
тиції в цифрові техніку та технології, вико-
ристовувані у промисловості («рушійній
силі» економіки та виду діяльності, що є
найбільшим забруднювачем довкілля) по-
значаться на рівні енергоспоживання, обся-
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
24 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
гах викидів забруднюючих речовин і рівні
захворюваності населення. Таким чином,
на відміну від системно-динамічної моделі
2002 р. для ЄС, у цій моделі буде врахова-
но щонайменше чотири, а не одна мета
сталого розвитку.
Постановка моделі в загальному вигляді
Економіко-математичну модель (як і
наведені вище) розроблено в рамках нео-
класичної економічної теорії з урахуван-
ням екологічного чинника. У ній передба-
чається існування деякої замкнутої систе-
ми закритого типу, тобто використовують-
ся тільки ті ресурси, які в ній закладені із
самого початку, а екзогенні чинники, що
можуть впливати на неї, у розрахунок не
беруться.
У моделі вся промисловість розгля-
дається як єдиний блок, робота якого і ре-
акція на зовнішні подразники є однакови-
ми. Дж. Форрестер зазначає, що при дина-
мічному моделюванні особиста увага при-
діляється загальній картині чинників, які
визначають успіх промисловості. Важли-
вими показниками є ті, що належать до га-
лузі загалом, а не ті, що є унікальними
(Форрестер, 1971, с. 293).
Центральною ланкою моделі висту-
пає виробнича функція. Пропонується ви-
користовувати виробничу функцію Кобба-
Дугласа з трьома факторами та модифіка-
цією Р. Солоу (Solow, 1956, p. 85), що вра-
ховує технологічні зміни. У даному випад-
ку під такими змінами в першу чергу ма-
ється на увазі розвиток цифрових техніки
та технологій. Також традиційний фактор
«земля» у функції замінено на «енергоспо-
живання», оскільки енергія є важливим
елементом виробничих процесів у промис-
ловості та основна її частка досі виробля-
ється з невідновлюваних природних ресур-
сів.
1 2 3 t
MY AK L N e , (1)
де Y – додана вартість, що утворюється у
промисловості, Y > 0; А – технологічна
змінна; KM – капітал (необоротні активи)
виробничого призначення; L – час, від-
працьований зайнятим у промисловості
населенням; N – енергоспоживання;
1, 2, 3 – коефіцієнти еластичності капі-
талу виробничого призначення, праці та
природних ресурсів; е – константа,
2,71828182845904e ; – коефіцієнт елас-
тичності нейтрального НТП; t – змінна ча-
су (рік).
У формулі (1) і наступних з метою
спрощення позначка t поряд зі змінними
не вказана за винятком випадків, коли це
необхідно для розуміння формули.
Результуючим показником у форму-
лі (1) обрано додану вартість, оскільки, на-
приклад, на відміну від обсягів реалізова-
ної продукції, мінімізується можливість
подвійного рахунку. Дохід від реалізації та
прибуток не обрано, тому що вони можуть
залежати від ринкової кон‟юнктури та по-
даткової культури, схильності до податко-
вого планування як керівництва окремих
промислових підприємств, так і суспільст-
ва загалом.
У той же час показник доданої вар-
тості опосередковано свідчить про затре-
буваність і науково-технологічний рівень
промислової продукції.
За аналогією з моделлю Солоу в цій
моделі здійснено припущення про те, що
дохід від виробництва продукції промис-
ловістю розподіляється за двома напряма-
ми: споживання (С) та інвестиції. У рамках
даної статті споживання не аналізувати-
меться. Щодо інвестицій, то їх обсяг у мо-
делі описується як
( ) ( )I t Y t , (2)
де І – валові інвестиції промисловості; –
частка доходу від доданої вартості, створе-
ної у промисловості, що припадає на валові
інвестиції.
У свою чергу, інвестиції можуть роз-
поділятися за двома напрямами: у капітал
виробничого та природоохоронного при-
значення:
M EI I I , (3)
де ІМ – інвестиції в капітал виробничого
призначення; ІЕ – інвестиції в капітал при-
родоохоронного призначення.
Можна припустити, що залежно від
соціально-економічного розвитку країни
приділятимуть різний ступінь уваги питан-
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 25
2021, № 1 (93)
ням охорони довкілля. Відповідно, уже на
етапі розподілення інвестицій на виробничі
та природоохоронні це можна відобразити
шляхом зміни формули (3) таким чином:
,
(1 ) .
M
E
I bI
I b I
(3.1)
де b – частка інвестицій у капітал приро-
доохоронного призначення, 0 1b .
Якщо у формулі (3.1) b дорівнює 1,
то можна вже на цьому етапі стверджувати,
що в країні щонайменше в конкретному
році охороні довкілля не приділяється ува-
ги.
Інвестиції як у капітал природоохо-
ронного призначення, так і у виробничий
капітал являють собою суму інвестицій у
цифровий та нецифровий капітал:
1
2
(1 ( )) ,
I ( ) ,
( ) ( ).
M M
M M
I c t I
с t I
c t f t
(4.1)
де 1MI – інвестиції у нецифровий капітал
виробничого призначення; 2MI – інвестиції
у цифровий капітал виробничого призна-
чення 1; ( )с t – функція, що відображає змі-
ну частки цифрового капіталу з часом у
структурі капіталу виробничого призна-
чення, 0 1c .
1
2
(1 ( )) ,
I ( ) ,
( ) ( ).
E E
E E
I d t I
d t I
d t f t
, (4.2)
де 1EI – інвестиції у нецифровий капітал
природоохоронного призначення; 2EI – ін-
вестиції у цифровий капітал природоохо-
ронного призначення; ( )d t – функція, що
відображає зміну частки цифрового капіта-
лу з часом у структурі капіталу природо-
охоронного призначення, 0 1d .
1 Індекси 1 для нецифрових інвестицій, ка-
піталу тощо та 2 – для цифрових інвестицій, капі-
талу тощо поряд з індексами, що належать до
виробництва (M – manufacturing) та охорони до-
вкілля (E – environment), обрано для спрощення
запису та сприйняття формул виходячи з ідеї про
те, що нецифровий капітал з‟явився історично
раніше цифрового.
Для значень функцій ( )с t та ( )d t за-
вдано умови 0 1c та 0 1d , тому що
можуть виникнути ситуації, коли в країні,
наприклад, через її бідність, відмовляються
від інвестицій у цифровий капітал вироб-
ничого та природоохоронного призначен-
ня. Втім, навіть за таких умов є вірогід-
ність існування промисловості (щонайме-
нше тих її видів, які задовольняють базові
потреби населення, необхідні для його ви-
живання) і залишатиметься потреба в інве-
стиціях у капітал виробничого призначен-
ня. У той же час якщо значення коефіці-
єнта b з формули (3.1) дорівнюватиме 1
(тобто всі інвестиції в країні направляють-
ся в капітал виробничого призначення), то
немає необхідності у формулі (4.2).
Вартість капіталу виробничого та
природоохоронного призначення в кожно-
му році можна представити як суму варто-
сті цифрового та нецифрового капіталу від-
повідної спрямованості:
1 2M M MK K K , (5.1)
де KМ – капітал виробничого призначення;
1MK – нецифровий капітал виробничого
призначення; 2MK – цифровий капітал ви-
робничого призначення.
1 2E E EK K K , (5.2)
де KЕ – капітал природоохоронного при-
значення; 1EK – нецифровий капітал при-
родоохоронного призначення; 2EK – циф-
ровий капітал природоохоронного призна-
чення.
Капіталу (як виробничому, так і при-
родоохоронного призначення) притаманні
властивості, які не можна описати звичай-
ним сумуванням. Так, основні фонди за-
звичай вводяться в експлуатацію не одразу,
а з деякою затримкою, викликаною необ-
хідністю здійснити їх монтаж, налагод-
ження, освоєння, перевірку тощо. Крім то-
го, капітал зношується та вибуває з експлу-
атації через інші, ніж знос, причини (про-
даж, крадіжка, навмисне псування тощо).
Тому в конкретному році вартість капіталу
пропонується розраховувати за формулами
(6.1-6.4).
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
26 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
Нецифровий капітал виробничого
призначення розраховується як
1 1 1 1( ) ( 1) ( ) ( 1)M M M MK t K t O t I t , (6.1)
де 1t – рік, що передує року t ; 1( )MO t –
вибуття нецифрового капіталу виробничо-
го призначення в році t .
Вартість цифрового капіталу вироб-
ничого призначення розраховується як
2 2 2 2( ) ( 1) ( ) ( 1)M M M MK t K t O t I t , (6.2)
де 2 ( )MO t – вибуття цифрового капіталу
виробничого призначення в році t .
Вартість капіталу природоохоронно-
го призначення в році t розраховується в
такий спосіб:
1 1 1 1( ) ( 1) ( ) ( 1)E E E EK t K t O t I t , (6.3)
де 2 ( )EO t – вибуття нецифрового капіталу
природоохоронного призначення в році t .
2 2 2 2( ) ( 1) ( ) ( 1)E E E EK t K t O t I t , (6.4)
де 2 ( )EO t – вибуття цифрового капіталу
природоохоронного призначення в році t .
У формулах (6.1-6.4) інвестиції вве-
дено за рік 1t виходячи з припущення про
те, що на їх освоєння потрібен 1 рік.
Вибуття капіталу розраховується за
такими формулами:
1 1 1 1( ) ( 1)M M MO t K t , (7.1)
де 1 – норма амортизації нецифрового
капіталу виробничого призначення; 1M –
коефіцієнт, що відображає вартість нециф-
рового капіталу виробничого призначення,
який вибув з експлуатації через відмінні
від зносу причини;
2 2 2 2( ) ( 1)M M MO t K t , (7.2)
де 2 – норма амортизації цифрового капі-
талу виробничого призначення; 2M – ко-
ефіцієнт, що відображає вартість цифрово-
го капіталу виробничого призначення, який
вибув з експлуатації через відмінні від зно-
су причини;
1 1 1 1( ) ( 1)E E EO t K t , (7.3)
де 1 – норма амортизації нецифрового
капіталу природоохоронного призначення;
1E – коефіцієнт, що відображає вартість
нецифрового капіталу природоохоронного
призначення, що вибув з експлуатації через
відмінні від зносу причини;
22 2 2( ) ( 1)
EE EO t K t , (7.4)
де 2 – норма амортизації цифрового капі-
талу природоохоронного призначення;
2E – коефіцієнт, що відображає вартість
цифрового капіталу природоохоронного
призначення, який вибув з експлуатації че-
рез відмінні від зносу причини.
Праця (точніше, час, відпрацьований
зайнятим у промисловості населенням) є
ще одним фактором у виробничій функції.
Він описується в такий спосіб:
( ) ( 1) ( 1) ( 1)
100
pd
L t L t L t S t , (8)
де pd – частка смертельних випадків у
промисловості від загальної кількості зай-
нятих у промисловості, %; S – втрати робо-
чого часу через захворюваність; – ко-
ефіцієнт, що відображує зміну у відпрацьо-
ваному часі через інші, ніж захворюваність
і смерть, причини.
Втрати робочого часу через захворю-
ваність визначаються як
_ ( ) _
( ) _
360
S num t S long
S t S wh
, (9)
де _ ( )S num t – кількість зайнятих, що за-
хворіли у році t ; _S long – коефіцієнт, що
відображує середню тривалість захворю-
вання; _S wh – коефіцієнт, що відображає
середню тривалість робочого дня у проми-
словості.
У свою чергу, кількість зайнятих, які
захворіли в конкретному році, залежить від
рівня забруднення довкілля:
_ ( ) ( ( ))S num t f P t , (10)
де ( )P t – обсяг забруднення довкілля в ро-
ці t .
Якщо припустити, що вартість капі-
талу перебуває у прямій залежності від ін-
тенсивності його використання (тобто під-
приємства працюють на повну потужність,
основний капітал не простоює), то в тако-
му разі рівень забруднення довкілля можна
описати як
1 2 3 4
1 2 1 2M M E EP K K K K , (11)
де – масштабний коефіцієнт; 1, 2,
3, 4 – показники ступеня, що вказують
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 27
2021, № 1 (93)
на інтенсивність використання виду капі-
талу.
Останнім, але не за значимістю, фак-
тором виробничої функції є енергоспожи-
вання. Енергія використовується як у ви-
робничих процесах, так і для підтримки
функціонування капіталу природоохорон-
ного призначення та підтримки в належно-
му стані основних фондів, безпосередньо
не задіяних у виробництві (кондиціонуван-
ня приміщень, їх освітлення тощо). Тобто
логічно припустити, що енергоспоживання
є функцією, яка визначається наявністю та
масштабами використання основних фон-
дів промислового підприємства (виробни-
чих, природоохоронних, цифрових і не-
цифрових). Це відображено такою форму-
лою:
1 2 3 4
1 2 1 2M M E EN K K K K , (12)
де – масштабний коефіцієнт; 1, 2,
3, 4 – показники ступеня, що вказують
на інтенсивність використання виду капі-
талу.
Реалізація економіко-математичної
моделі впливу цифровізації на забезпечення
сталого розвитку (на прикладі України)
Для реалізації економіко-математич-
ної моделі впливу цифровізації на забезпе-
чення сталого розвитку (на прикладі Укра-
їни) використано статистичну інформацію,
яку формує та представляє на офіційному
сайті (у тому числі в електронних версіях
офіційних друкованих видань) Державна
служба статистики України (Державна
служба статистики України, 2020).
Проаналізовано період 2009-2019 рр.
З урахуванням обставин розвитку України
протягом цих років нижче буде надано де-
які пояснення щодо формування початко-
вої бази статистичної інформації.
Оскільки основною рушійною силою
розвитку економіки є промисловість, при
формуванні моделі для України зібрано
інформацію, що відноситься до промисло-
вості (сектори B, C, D та E за Класифікато-
ром видів економічної діяльності), але не
за всіма змінними моделі в Україні збира-
ється статистична інформація. У зв‟язку з
цим частину даних розраховано виходячи з
припущення про те, що вони розподіля-
ються пропорційно до інших змінних (на-
приклад, інвестиції природоохоронного
призначення у промисловості розподіля-
ються в такому самому відношенні до зага-
льної суми інвестицій, як і викиди промис-
ловістю забруднюючих речовин відносять-
ся до загального обсягу викидів).
Методика збору деяких даних, що
стосуються забруднення та цифрових тех-
ніки і технологій в Україні та світі загалом,
є ще недосконалою, що суттєво ускладнює
процес моделювання. Крім того, за аналі-
зований у моделі період (2009-2019 рр.) в
Україні через збройний конфлікт немає
статистичних відомостей щодо тимчасово
окупованої території країни (АР Крим,
м. Севастопіль, частина Донецької та Лу-
ганської областей).
Державною службою статистики
України здійснюються заходи щодо надан-
ня статистичної інформації до 2014 р. у по-
рівнянному з пізнішими роками вигляді.
Але це зроблено не за всіма показниками,
потрібними для даної моделі, а якщо вони і
є, то максимум за період з 2013 по 2019 р. З
урахуванням цього наявні статистичні дані
до 2014 р. для порівнянності скориговано
шляхом розрахунку коефіцієнтів та їх за-
стосування до даних, що стосуються не
охопленого збройним конфліктом періоду.
Однак це коригування може бути досить
грубим та позначитися на точності резуль-
татів моделювання.
При моделюванні як показник «обсяг
забруднення» обрано тільки викиди за-
бруднюючих речовин стаціонарними дже-
релами, оскільки статистична інформація
про викиди пересувними джерелами в різні
роки враховувала різні види транспорту.
Статистичну інформацію про обсяги
викидів стаціонарними джерелами за 2009-
2013 рр. скориговано для порівнянності,
оскільки дані за 2014-2018 рр. Державною
службою статистики України наведено без
урахування тимчасово окупованої терито-
рії АР Крим, м. Севастополя і частини До-
нецькій та Луганської областей. Крім того,
статистичну інформацію про викиди за-
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
28 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
бруднюючих речовин стаціонарними дже-
релами за видами економічної діяльності
(зокрема викиди промисловістю) Державна
служба статистики почала надавати з
2017 р. До цього вони зазначалися лише за
видами забруднюючих речовин та/або за
регіонами України.
У виробничій функції як параметр
«N – енергоспоживання» розглядається
енергоспоживання, що отримуються з не-
відновлюваних ресурсів (вугілля, природ-
ний газ тощо), тис. т нафтового еквіваленту
(н.е.). Це обумовлено такими причинами: з
часів Першої промислової революції енер-
гія була і залишається важливим джерелом
розвитку промисловості; в Україні основ-
ним джерелом постачання енергії висту-
пають невідновлювані ресурси, а частка
постачання енергії від відновлювальних
джерел за даними Державної служби ста-
тистики не перевищує 5%.
Щодо визначення норм амортизації
капіталу (цифрового, нецифрового, приро-
доохоронного та виробничого призначен-
ня) в Україні, то слід зазначити таке.
Ст. 138 п. 3, пп. 3 Податкового кодек-
су України (ПКУ) (Верховна Рада України,
2020) встановлено мінімально допустимі
строки амортизації основних засобів та ін-
ших необоротних активів. На основі цих
даних можна розрахувати приблизну1 нор-
му амортизації різних видів активів. Також
Державна служба статистики України на-
дає інформацію про капітальні інвестиції
за видами активів. Якщо припустити, що:
розподілення сум капітальних інвестицій
за видами активів відповідає розподіленню
вартості основних засобів і нематеріальних
активів на підприємствах; розподілення
основних засобів і нематеріальних активів
у промисловості відповідає їх розподілен-
ню в загальній сумі капітальних інвести-
цій, то коефіцієнти, що відображають нор-
ми амортизації в моделі, можна розрахува-
1 Оскільки законодавство України перед-
бачає використання різних методів розрахунку
амортизації, включно з прискореною амортизаці-
єю та виробничим методом нарахування аморти-
зації.
ти як суму часток інвестицій у групи осно-
вних засобів і нематеріальних активів, по-
множених на норму їх амортизації.
У результаті такого розрахунку для
моделі визначено, що норма амортизації
нецифрових основних фондів та нематеріа-
льних активів виробничого призначення
( 1 у формулі (7.1)) становить 6,1%, або
0,061.
Для визначення норми амортизації
нецифрових основних фондів та нематері-
альних активів природоохоронного при-
значення ( 1 у формулі (7.3)) зроблено
припущення, що всі ці фонди складаються
з інженерних споруд і нежитлових будин-
ків, машин, обладнання та інвентаря й ін-
ших основних фондів. Відповідно розрахо-
вано усереднену норму амортизації для
основних фондів і нематеріальних активів
цього напряму, яка склала 13,24%, або
0,1324.
Норму амортизації цифрового капі-
талу виробничого та природоохоронного
призначення ( 2 2, відповідно у формулах
(7.2) та (7.4)) визначено виходячи з реко-
мендацій щодо їх мінімального строку
служби (ст. 138.3.3 ПКУ). Вона в обох ви-
падках дорівнює 50%, або 0,5.
Після формування статистичної бази,
коригування окремих показників, переве-
дення даних, виражених у грошовій формі,
у порівнянний вид (2010 р. – базовий)2,
розрахунків коефіцієнтів формули (1-12)
набули вигляду, наведеного нижче3.
0,295 0,399 0,085 0,0065924,503 t
MY K L N e (1‟)
Значення коефіцієнтів у формулі (1‟)
свідчить про значну роль праці та капіталу
виробничого призначення у створенні до-
даної вартості країни. Енергоресурси та
НТП незначною мірою впливають на ре-
зультуючий показник. Тобто можна при-
пустити, що продукція промисловості є
праце- та капіталоємною. Частково це по-
2 Переведення здійснено за допомогою де-
флятора ВВП.
3 Позначку «‟» поряд із номером формули
використано, щоб зберегти оригінальну нумера-
цію формул у теоретичній моделі.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 29
2021, № 1 (93)
яснюється тим, що у виробничій функції
аналізуються показники по всій промисло-
вості. А в Україні дещо більше 50% усієї
доданої вартості промисловості створюєть-
ся в добувній промисловості, яка характе-
ризується значною капіталоємністю (Дер-
жавна служба статистики України, 2020).
Інвестиції визначаються багатьма
факторами, такими як: курс валют, зовніш-
ня та внутрішня політика уряду, прогнози
розвитку країни впливовими міжнародни-
ми організаціями (МВФ, СБ), вартість си-
ровинних ресурсів на міжнародних ринках
тощо. Їх моделювання потребує окремого
детального дослідження. Тим не менш,
здійснено дуже спрощену спробу врахува-
ти коливання інвестицій в Україні з року в
рік:
0,1698
( ) ( ) ( );
( ) 0,149
I t t Y t
t t
(2‟)
Слід зауважити, що при розрахунку
частки загальної суми інвестицій (цифро-
вих і нецифрових, у виробничий і приро-
доохоронний капітал) у 2009-2019 рр. її
значення у відносному вираженні в серед-
ньому за період не перевищує 20% (13% у
2009 р., 28,45% – у 2019 р.). Для порівнян-
ня: у Швейцарії частка загальної суми ін-
вестицій у доданій вартості у 2019 р. ста-
новила 23,81%, у США – 20,18, в Іспанії –
19,83, у Південній Кореї – 30,98, в Угор-
щині – 22,57, Китаї – 44,871. Тобто у від-
носному вираженні середній рівень інвес-
тицій в Україні наздоганяє таку досить
проблемну і фінансово нестабільну країну
ЄС, як Іспанія, та відстає за цим показни-
ком від решти аналізованих країн. У випад-
ку з інвестиціями слід орієнтуватися не
лише на відносні показники, але і на абсо-
лютне їх значення. Так, наприклад, у
2019 р. Киргизька Республіка (з часткою
інвестицій промисловості в доданій 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).
ті 32,42%) інвестувала у промисловість
767,558 млн дол. США в поточних цінах,
Мексика – 81,21 млрд у поточних цінах,
Іспанія – 58,72 млрд дол. США в поточних
цінах. Китай з 2009 р. інвестує в розвиток
своєї промисловості у 2-3 рази більші су-
ми, ніж його основний конкурент у сфері
промислового розвитку – США.
Отже, Україні, щоб мати можливість
наблизитися до країн-лідерів, необхідно
нарощувати обсяги інвестицій передусім у
переробну промисловість, особливо в ті її
сектори, де створюється продукція з висо-
кою часткою доданої вартості.
0,974257 ,
0,025743 .
M
E
I I
I I
. (3.1‟)
Як свідчить формула (3.1‟), в Україні
приблизно 2,5% інвестицій направляється в
капітал природоохоронного призначення.
Це, з урахуванням складної екологічної
ситуації в країні, дуже низький показник.
Для порівняння: за даними Eurostat у 2010-
2018 рр. підприємства Іспанії (в цілому, не
лише промислові) інвестували в охорону
довкілля від 1,1 до 2 млрд євро щорічно (у
фактичних цінах), тобто від 0,1 до 0,18%
ВВП країни. У свою чергу, підприємства
Швейцарії інвестували в охорону довкілля
від 700 млн до 1 млрд євро у фактичних
цінах, або 0,15-0,16% ВВП країни відповід-
но. В Україні використані в моделі показ-
ники інвестицій промисловими підприємс-
твами в охорону довкілля в середньому за
2010-2018 рр. становили 0,13% ВВП, тобто
є наближеними до показників Іспанії та
Швейцарії, але лише у відносному, а не в
абсолютному вираженні.
Причиною низьких інвестицій у при-
родоохоронний капітал в Україні порівня-
но з провідними країнами світу є те, що в
Україні досі використовуються низькі ста-
вки екологічних податків та норми еколо-
гічного регулювання. Так, в Україні ставки
екологічних податків на окремі види за-
бруднення є у 60 разів меншими, ніж вико-
ристовуються в ЄС (Гаркушенко, 2016). Це
не стимулює підприємства, які створюють
забруднення (а промисловість належить до
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
30 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
ВЕД, які найбільшою мірою забруднюють
довкілля), до його скорочення ані шляхом
удосконалення виробничих процесів, ані
шляхом ширшого, ніж зараз, застосування
природоохоронного капіталу.
1
2
0,423
(1 ( )) ,
I ( ) ,
( ) 0,137960308 .
M M
M M
I c t I
с t I
c t t
; (4.1‟)
1
2
0,423
(1 ( )) ,
I ( ) ,
( ) 0,133001182 .
E E
E E
I d t I
d t I
d t t
(4.2‟)
Згідно з формулами (4.1‟) та (4.2‟) в
Україні інвестиції у природоохоронний
капітал і капітал виробничого призначення
з часом змінюються за експоненціальним
законом. Аналіз цих інвестицій у порів-
нянних цінах (2010 р. – базовий) в обох
випадках засвідчив, що вони з часом змен-
шуються. Тобто в Україні значення цифро-
вих інвестицій із часом скорочується, тоді
як у провідних країнах – навпаки. Так, у
США при порівняно незначному у віднос-
ному вираженні загальному показнику ін-
вестицій у науково-дослідні та дослідно-
конструкторські роботи (R&D) у 2009-
2018 рр. (до 2,82% ВВП країни, або
489,23 млрд дол. у порівнянних цінах
(2010 р. – базовий)) лише бізнес інвестував
у сектор ІКТ від 7 до 9,4% цих сум (34,25-
45,99 млрд дол. у порівнянних цінах). Під-
приємства Південної Кореї у 2009-2015 рр.
інвестували в розвиток сектору ІКТ до
42,42% від усього обсягу інвестицій на
R&D, або майже 22 млрд дол. США у по-
рівнянних цінах (2010 р. – базовий). У
2016-2018 рр. обсяг таких інвестицій ско-
ротився до 13% загальної суми інвестицій
у R&D, що в абсолютному вираженні ста-
новило до 8,54 млрд дол. США, або майже
22 млрд дол. США у порівнянних цінах
(2010 р. – базовий). В Іспанії в розвиток
сектору ІКТ у 2009-2018 рр. бізнесом вкла-
далися найменші серед перелічених країн
суми: лише 0,5% загальної суми інвестицій
у R&D, або до 90,5 млн дол. США у порів-
нянних цінах (2010 р. – базовий).
В Україні у 2009-2018 рр. загальні ін-
вестиції у всю промисловість з усіх мож-
ливих джерел (держава, іноземні, приватні
інвестиції) становили від 0,56% (2018 р.)
до 6,66% (2013 р.) ВВП країни. В абсолют-
ному вираженні ці коливання становили
від 1,82 млрд дол. США у 2017 р. до
9,4 млрд дол. США у порівнянних цінах
(2010 р. – базовий) у 2013 р1. Тобто в най-
гірший за обсягами інвестування рік зага-
льний обсяг інвестицій у всю промисло-
вість України, отриманий з усіх джерел,
лише у два рази перевищував суми, які біз-
нес Іспанії вкладає тільки в розвиток сек-
тору ІКТ.
Формули (5.1-6.4) моделі в загально-
му вигляді не потребують змін, а формули
(7.1-7.4) мають такий вигляд:
1 1( ) 0,061 ( 1) 16669607,6M MO t K t ; (7.1‟)
2 2( ) 0,5 ( 1) 22506413,4M MO t K t ; (7.2‟)
1 1( ) 0,1324 ( 1) 2784499,77E EO t K t ; (7.3‟)
22 ( ) 0,5 ( 1) 447872,47
EEO t K t . (7.4‟)
Аналіз формул (7.1‟-7.4‟) дозволяє
припустити, що в Україні основні нециф-
рові основні фонди природоохоронного та
виробничого призначення є зношеними і
вибувають з експлуатації через різні при-
чини. Цей висновок у цілому кореспонду-
ється з даними Державної служби статис-
тики України, згідно з якими знос основ-
них фондів підприємств країни становить
близько 60% (Державна служба статистики
України, 2020).
0,014151683
( ) ( 1) ( 1)
100
( 1) 525,785357
L t L t L t
S t
. (8‟)
Формула (8‟) вказує на невисоку
смертність працівників на робочому місці
та незначне щорічне збільшення фонду ро-
бочого часу. Втім, останнє може відбува-
1 Розрахунки виконано на основі даних
(Eurostat, 2020b; The WorldBank, 2020; Державна
служба статистики України, 2020; Національний
банк України, 2020).
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 31
2021, № 1 (93)
тися за рахунок зменшення «прихованого»
безробіття.
_ ( ) 0,02904
4,7722
360
S num t
S
. (9‟)
Відповідно до формули (9‟) середня
тривалість робочого дня в Україні у 2009-
2019 рр. становила лише 4,7722 год. на до-
бу при нормі 8 год. Це може свідчити про
приховане безробіття в країні. Водночас
середня тривалість захворювання станови-
ла лише 0,02904 дня на рік на 1 зайнятого у
промисловості. Однак оскільки не всі хворі
беруть лікарняні, а в деяких випадках (на-
приклад, вагітність, догляд за хворою ди-
тиною) видача лікарняного листа не є
ознакою хвороби працівника, якому він
видається, цей показник є дуже приблиз-
ним.
0,877_ ( ) 1,5837 ( )S num t P t . (10‟)
Формулу (10‟) можна вважати під-
твердженням тези про те, що з підвищен-
ням рівня забрудненості довкілля (у дано-
му випадку – викидів забруднюючих речо-
вин та вуглецевого газу стаціонарними
джерелами забруднення промисловості)
зростає рівень захворюваності населення.
0,071002 0,18297745
1 2
0,12467 0,004587388
1 2
2,850145
,
M M
E E
P K K
K K
(11‟)
Формула (11‟) свідчить про те, що в
Україні всі види основних фондів мають
негативний вплив на довкілля. Хоча слід
відзначити, що цифровий капітал природо-
охоронного призначення має найменший
негативний вплив на довкілля з усіх аналі-
зованих видів капіталу. Частково таку си-
туацію можна пояснити тим, що точно не-
відома структура цифрового капіталу при-
родоохоронного призначення. Наприклад,
якщо до такого капіталу відносять прог-
рамне забезпечення або апаратуру, призна-
чену виключно для аналізу й обробки по-
казників про стан довкілля та рівень за-
бруднення, то вони не можуть мати прямо-
го впливу на зменшення обсягів забруд-
нення. Тобто для більш точних оцінок
впливу цифрового природоохоронного ка-
піталу на рівень забруднення необхідно
знати його структуру, що, у свою чергу,
потребує розробки органами статистики
України відповідних форм статистичної
звітності, методології збору статистичної
інформації для їх заповнення та оприлюд-
нення отриманої інформації.
0,324 0,355 0,072 0,032
1 2 1 20,2103 M M E EN K K K K . (12‟)
Аналіз формули (12‟) свідчить про те,
що цифровий і нецифровий капітал приро-
доохоронного призначення має опосеред-
кований позитивний вплив на довкілля:
через зменшення споживання енергії про-
мисловими підприємствами. Це можна по-
яснити тим, що природоохоронний капітал,
застосування якого сприяє скороченню ви-
трат, є більш привабливим для підприєм-
ців. І навпаки – якщо підприємці вимушені
витрачати кошти на основні фонди приро-
доохоронного призначення, які спрямовані
лише на виконання діючих нормативів й
усунення загрози штрафів, то такі вкладен-
ня є менш привабливими. Це узгоджується,
наприклад, із практикою підприємств у
країнах-членах ЄС. Тут інвестиції вклада-
ються у природоохоронний капітал, який
дозволить скоротити обсяги викидів до
прийнятного з позицій поточних природо-
охоронних вимог рівня, або в капітал, на-
правлений на підвищення енергоефектив-
ності підприємств та їх продукції через ви-
соку вартість енергоресурсів (Al-Zamil,
Jilani Saudagar AK, 2018).
Значення коефіцієнтів у формулах
(1‟, 11‟, 12‟) одержано шляхом логарифму-
вання та використання методу найменших
квадратів. Вид функціональних залежнос-
тей і значення коефіцієнтів у формулах
(4.1‟, 4.2‟, 10‟) знайдено за допомогою ко-
реляційно-регресійного аналізу. Решту ко-
ефіцієнтів у формулах розраховано за на-
явними статистичними даними із застосу-
ванням стандартного інструментарію MS
Excel.
Модель реалізовано в середовищі
PowerSim 8 Academic. Її діаграму наведено
на рис. 1.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
32 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
Y
A
a1
a2
a3
gamma
I
b
Im
Ie
c
d
Ke1
Oe1
Mju1
Omegae1
Ie1
Ke2
Ie2
Oe2
Omegae2
Mju2
Km1
Im1 Om1
nju1
Omegam1
Km2
Im2
nju2
Om2
Omegam2
Km
P
Teta
tau1
tau2
tau3
S_num
tau4
S
S_long
S_wh
L
L_change
pd
hee
N
Delta
Lambda1
Lambda2
Lambda3
Lambda4
t
Rate_time
ro
Рисунок 1 – Діаграма реалізації економіко-математичної моделі впливу цифровізації на забезпечення сталого розвитку
(на прикладі України) у середовищі PowerSim 8 Academic
Джерело: складено автором.
Примітка: більш детально про елементи діаграми та їх значення див. у (Сидоренко, 2001).
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
Е
к
о
н
о
м
ік
а
п
р
о
м
и
сло
во
ст
і
E
co
n
o
m
y o
f In
d
u
stry –
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
3
2
IS
S
N
1
5
6
2
-1
0
9
X
E
co
n
. p
ro
m
isl.
2
0
2
1
, №
1
(9
3
)
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 33
2021, № 1 (93)
Значення показників, одержаних за
допомогою моделі, досить точно відобра-
жають реальність: середня помилка апро-
ксимації не перевищує 15%. Коректність
формул (1‟, 11‟, 12‟) додатково перевірено
за допомогою критерію Фішера (F-тест),
який показав, що дані, одержані із застосу-
ванням цих формул, відповідають фактич-
ним. Тобто формули можуть бути викорис-
тані в подальшому у процесі моделювання
та прогнозування.
Перспективи впливу цифровізації
на сталий розвиток в Україні
Для визначення перспектив впливу
цифровізації на сталий розвиток в Україні
проведено два експерименти за допомогою
реалізованої економіко-математичної мо-
делі:
1) прогнозування впливу цифровіза-
ції на сталий розвиток в Україні при збе-
реженні визначених у моделі залежностей;
2) визначення впливу цифровізації на
сталий розвиток в Україні при зміні патер-
ну інвестицій у цифровий виробничий та
природоохоронний капітал, але за умови
збереження визначених у моделі інших за-
лежностей.
Слід відзначити, що пандемія COVID-
19, яка тривала протягом усього 2020 р. та
продовжується досі, стала, за висловом
Н. Талеба, «чорним лебедем» − неочікува-
ною подією, яку не можна було спрогнозу-
вати (Талеб, 2015). В економіко-математич-
ній моделі, розробленій на основі статисти-
чної інформації по Україні за 2009-2019 рр.,
також не було передбачено цю подію. Тому
перший експеримент здійснюється для гіпо-
тетичної ситуації, тобто для випадку, якби у
світі та Україні не було цієї пандемії.
Такий прогноз має на меті виявлення
основних тенденцій впливу існуючих особ-
ливостей розвитку промисловості та циф-
ровізації на стан довкілля і здоров‟я зайня-
тих у промисловості. Це може бути корис-
ним після завершення пандемії COVID-19
та в умовах режиму самоізоляції.
Прогноз здійснюватиметься на 5 ро-
ків (2020-2024 рр.) Результати прогнозу за
окремими показниками наведено на рис. 2-5.
Як свідчать дані рис. 2, за відсутності
пандемії COVID-19 нецифрові інвестиції у
природоохоронний капітал мали незначно
зрости у 2024 р. порівняно з 2019 р. (на
1,65%), у той час як цифрові – скоротитися
на 13,9%.
Рисунок 2 – Зміна обсягу інвестицій у цифровий і нецифровий капітал природо-
охоронного призначення з часом (2009-2019 рр. – факт, 2020-2024 рр. –
прогноз)
Умовні позначення: Ie1 відповідає 1EI у моделі (інвестиції у нецифровий капітал природоохоронного
призначення); Ie2 – 2EI (інвестиції у цифровий капітал природоохоронного призначення).
Джерело: складено автором.
Аналогічні тенденції спостерігаються
щодо інвестицій у капітал виробничого
призначення (цифровий і нецифровий)
(рис. 3).
М
л
н
г
р
н
М
л
н
г
р
н
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
34 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
Рисунок 3 – Зміна обсягу інвестицій у цифровий і нецифровий капітал виробничого
призначення з часом (2009-2019 рр. – факт, 2020-2024 рр. − прогноз)
Умовні позначення: Im1 відповідає 1MI у моделі (інвестиції у нецифровий капітал виробничого призна-
чення); Im2 – 2MI (інвестиції у цифровий капітал виробничого призначення).
Джерело: складено автором.
За відсутності пандемії згідно з ре-
зультатами моделювання інвестиції у не-
цифровий капітал виробничого призначен-
ня у 2024 р. мали збільшитися на 1,7% по-
рівняно з 2019 р., а інвестиції в цифровий
капітал виробничого призначення – скоро-
титися на майже на ті самі 13,9%, що ана-
логічні природоохоронним (різниця – у ти-
сячних відсотка). У сукупності інвестиції в
капітал виробничого призначення у 2024 р.
мали скоротитися на 5,4% від рівня 2019 р.
Щодо інших показників, проаналізо-
ваних за допомогою моделі, то, як видно з
рис. 4, за відсутності пандемії та за незмін-
них інших умов та закономірностей, вста-
новлених у моделі, обсяг створення дода-
ної вартості у промисловості у 2024 р. мав
би скоротитися на 5,32% порівняно з
2019 р., тобто інвестиції в капітал вироб-
ничого призначення промисловості Украї-
ни майже не компенсують його існуючий
знос, який тривав і впродовж 2020-2024 рр.
Рисунок 4 – Зміна обсягу створення доданої вартості та споживання енергоресурсів
у промисловості України (2009-2019 рр. – факт, 2020-2024 рр. ‒ прогноз)
Умовні позначення: Y – додана вартість, що утворюється у промисловості; N – енергоспоживання.
Джерело: складено автором.
М
л
н
г
р
н
М
л
н
г
р
н
М
л
н
т
н
.е
.
М
л
н
г
р
н
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 35
2021, № 1 (93)
Щодо енергоспоживання, то у 2024 р.
за розрахунками воно мало зрости порів-
няно з 2019 р. на 0,8%, що може бути на-
слідком зростання нецифрових фондів ви-
робничого призначення та загальної енер-
гоємності цього сектору економіки Украї-
ни на 1,7%.
Щодо прогнозів кількості зайнятих,
які захворіли у 2024 р., та обсягів забруд-
нення у 2024 р. порівняно з 2019 р. (рис. 5),
то вони залишилися майже без змін (збі-
льшення на 0,7 та 0,8% відповідно). На тлі
скорочення обсягів створення доданої вар-
тості це може пояснюватися як недостат-
ньою ефективністю природоохоронних ос-
новних фондів, так і капіталоємністю про-
мислового виробництва.
Рисунок 5 – Зміна обсягів забруднення довкілля та кількості захворілих у промисло-
вості України (2009-2019 рр. – факт, 2020-2024 рр. – прогноз)
Умовні позначення: S_num – кількість зайнятих, які захворіли у відповідному році (2009-2014 рр.); Р –
викиди забруднюючих речовин і вуглецевого газу стаціонарними джерелами забруднення промисловості.
Джерело: складено автором.
У результаті експерименту зроблено
такі висновки:
1. Станом на 2019 р. і за результата-
ми прогнозування за допомогою моделі
встановлено, що в Україні обсяг інвестицій у
цифрові техніку та технології зменшується.
2. Скорочення обсягу цифрових ін-
вестицій виробничого призначення є насті-
льки значним, що не компенсує незначне
його збільшення у нецифровий виробничий
капітал, що, як наслідок, спричиняє змен-
шення обсягів доданої вартості, створеної у
промисловості України.
3. Попри скорочення обсягів доданої
вартості, рівень забруднення довкілля та
захворюваності населення незначно зрос-
татиме (0,8 та 0,7% відповідно), що опосе-
редковано свідчить про низьку ефектив-
ність фондів природоохоронного призна-
чення та високу капіталоємність промис-
ловості України.
4. Цифрові технології, що застосо-
вуються в Україні у складі капіталу приро-
доохоронного призначення, так само, як і
нецифрові техніка та технології, мають
вкрай незначний вплив на скорочення ене-
ргоспоживання, незрівняний зі змінами ос-
новних фондів виробничого призначення
та, відповідно, створення доданої вартості
у промисловості. Це може бути свідченням
їх недостатнього застосування в даній сфе-
рі або застосування недостатньо ефектив-
них техніки та технологій, а також опосе-
редковано високої енергоємності промис-
ловості України. Для більш чіткої відповіді
на це питання потрібно знати структуру
капіталу та інвестицій природоохоронного
призначення, що наразі неможливо через
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
36 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
відсутність статистичної інформації у від-
критому доступі.
Вищезазначене в цілому дозволяє
дійти висновку про недостатню увагу уря-
ду та керівництва промислових підпри-
ємств України до необхідності більш акти-
вного застосування цифрових техніки та
технологій як інструменту стимулювання
економічного розвитку країни й одночас-
ного захисту довкілля і здоров‟я населення.
Збереження існуючих тенденцій у сфері
інвестицій (у першу чергу цифрових) за-
грожує країні перетворенням на сировин-
ний, аграрний, слаборозвинутий придаток
провідних країн світу.
Чи достатньо зміни патернів інвесту-
вання в цифровий капітал в Україні для
подолання ситуації, що склалася у промис-
ловості, буде з‟ясовано у процесі наступ-
ного експерименту.
Експеримент 2. Зміна патернів інвес-
тицій у цифровий капітал природоохорон-
ного та виробничого призначення
Мета цього експерименту ‒ визначи-
ти, яким чином зміняться показники ство-
рення доданої вартості, енергоспоживання,
обсягу забруднення промисловістю та кі-
лькості захворілих в Україні при зміні па-
тернів інвестування у цифровий капітал
(функції ( ), ( )c t d t ) на ті, що властиві більш
розвинутим за Україну в частині цифрові-
зації, економічного та промислового роз-
витку країнам, за якими існує необхідна
для розрахунків статистична інформація.
Цим критеріям у рамках даної роботи від-
повідають Іспанія та Угорщина.
Навіть по цих країнах довелося до-
датково виконувати розрахунки через усе-
реднені значення, питомі ваги та викорис-
товувати інші показники. Так, для визна-
чення обсягу інвестицій у промисловість
цих країн показник валових інвестицій по
економіці (Gross fixed capital formation)
скориговано на показник «додана вартість,
що створюється в промисловості, % у
ВВП», щоб отримати показник «інвестиції
у промисловості, млн дол. США». Для ви-
значення тенденцій щодо цифрових інвес-
тицій використано показник «сектор ІКТ,
% у ВВП країни». Такий підхід не є уніка-
льним: фахівці ОЕСР вдалися до нього при
складанні звіту «Інвестиції в ІКТ у країнах
ОЕСР та країна-партнерах: тренди, політи-
ка та оцінки» (OECD, 2019, p. 6).
Оскільки джерелом інформації є різні
ресурси (Світовий банк та Євростат) (Euro-
stat, 2020a; Eurostat, 2020b; World bank,
2020), частину даних переведено у порів-
нянний вид за допомогою дефлятора ВВП
(2010 р. – базовий) та крос-курсу валют,
визначеного на основі даних Національно-
го банку України щодо середньорічного
курсу долара та євро до гривні (Національ-
ний банк України, 2020).
Економіка Іспанії є більшою за еко-
номіку Угорщини. Водночас промисло-
вість обох країн у середньому за досліджу-
ваний період в інвестиції вкладала 20% до-
даної вартості, з яких 99% – в інвестиції в
капітал виробничого призначення, а у при-
родоохоронний капітал інвестувалося бли-
зько 1%. Втім, попри таку схожість у від-
носних показниках, в абсолютному вира-
женні суми інвестицій у декілька разів від-
різняються. Так, в Іспанії частка сектору
ІКТ у ній є нижчою за показники Угорщи-
ни та в досліджуваний період безперервно
скорочується, тоді як в Угорщині – зростає
(рис. 6).
Високе значення коефіцієнта детер-
мінації Іспанії (R2 = 0,7127) та низьке –
Угорщини (R2 = 0,2334) пояснюється про-
блемами з формуванням бази статистичної
інформації по цих країнах, а також тим, що
закономірності цифровізації економіки
більш чітко простежуються в Іспанії та
менш чітко – в Угорщині.
Для проведення експерименту в еко-
номіко-математичній моделі впливу циф-
ровізації на забезпечення сталого розвитку,
реалізованої в середовищі PowerSim на
прикладі України, вихідні функції ( )c t та
( )d t замінено на функції з рис. 6. Така за-
міна одних функцій іншими може вважати-
ся різновидом методу ланцюгової підста-
новки, що використовується в економічно-
му аналізі для визначення впливу окремих
чинників на результуючі показники.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 37
2021, № 1 (93)
Рисунок 6 – Визначення вигляду функцій, що відображають зміну частки цифрового
капіталу з часом у структурі капіталу природоохоронного та виробничого
призначення в Іспанії та Угорщині
Примітка: номер року на осі абсцис відповідає номеру року в досліджуваному періоді (2009-2018 рр.),
тобто 1 – 2009 р., 2 – 2010 р. і т. д.
Джерело: складено автором.
Результати заміни наведено на рис. 7-
9. При заміні патернів інвестицій у цифрові
техніку та технології їх обсяги у випадку з
патерном Іспанії суттєво знижуються, у
той час як при використанні патерну Угор-
щини – з 2015 р. вони поступово почина-
ють перевищувати показники України.
Втім, на решті показників моделі це позна-
чилося несуттєво (рис. 8, 9).
Рисунок 7 – Обсяги цифрових інвестицій за різними патернами інвестування
Примітка: після позначення показника вказано назву країни, патерн інвестування в цифрові техніку та
технології якої використано в конкретному випадку.
Джерело: складено автором.
М
л
н
г
р
н
М
л
н
г
р
н
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
38 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
Рисунок 8 – Обсяги доданої вартості та енергоспоживання за різними патернами інвес-
тування у цифрові техніку та технології
Примітка: після позначення показника вказано назву країни, патерн інвестування в цифрові техніку та
технології якої використано в конкретному випадку.
Джерело: складено автором.
Рисунок 9 – Обсяги забруднення атмосферного повітря стаціонарними джерелами
промисловості та кількість осіб, які захворіли, за різними патернами ін-
вестування у цифрові техніку та технології
Примітка: після позначення показника вказано назву країни, патерн інвестування в цифрові техніку та
технології якої використано в конкретному випадку.
Джерело: складено автором.
Незначне перевищення показника
доданої вартості за патерном Іспанії у
2014-2019 рр. може пояснюватися тим, що
падіння обсягів інвестицій у цифрові тех-
ніку та технології в цьому випадку було
меншим, ніж за патерном України, та ком-
пенсувалося зростанням сумарного обсягу
інвестицій в промисловості.
Як видно з рис. 7-9, попри зміну ха-
рактеру та (у випадку Угорщини) напряму
інвестування в цифрові техніку та техноло-
гії, що суттєво позначилося на їх обсязі (як
у виробничий, так і у природоохоронний
капітал), в Україні при збереженні решти
умов функціонування промисловості такі
показники, як додана вартість, енергоспо-
М
л
н
г
р
н
М
л
н
т
н
.е
.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 39
2021, № 1 (93)
живання, захворюваність та обсяг забруд-
нення, залишаються практично на такому
самому рівні, як і до заміни.
Цей експеримент підтверджує, що
«сліпо» копіювати зарубіжний досвід, або
в даному випадку частину такого досвіду
при збереженні решти умов без змін (без
урахування існуючих умов та особливос-
тей функціонування економічних агентів
країни) недоцільно.
Висновки
1. Цифрові техніка та технології мо-
жуть стати інструментом досягнення ста-
лого розвитку за умови, якщо вони вико-
ристовуватимуться не лише для дозвілля та
збільшення обсягів виробництва, але і для
досягнення сталого розвитку. Наскільки
сучасні ІКТ можуть допомогти в цьому,
можна оцінити за допомогою економіко-
математичних моделей. Проте відомі мо-
делі оцінки наслідків цифровізації або вра-
ховують переважно економічні аспекти,
або є надто узагальнюючими ‒ не врахо-
вують ані специфіку цифрових техніки та
технологій, ані особливості розвитку конк-
ретних країн. Виходячи з цього розроблено
економіко-математичну модель оцінки
впливу цифровізації на сталий розвиток.
Відмінності даної моделі від відомих
полягають у такому:
діяльність промисловості (основного
забруднювача), її цифровізація та вплив на
довкілля оцінюються у взаємозв‟язку та
взаємозалежності, що дозволяє більш точ-
но визначити взаємний вплив цих чинни-
ків;
розглядається цифровізація, спрямо-
вана на виробничі процеси та інвестиції в
цифровий капітал природоохоронного при-
значення («зелені» ІКТ), а не їх сукупність
або якийсь один вид;
оцінюється вплив цифровізації на до-
вкілля в частині як ресурсоспоживання
(споживання енергії), так і утворення ви-
кидів забруднюючих речовин;
ця модель дозволяє опосередковано
(через рівень забруднення довкілля) вста-
новити вплив цифровізації на рівень захво-
рюваності зайнятого у промисловості насе-
лення.
2. Зазначена модель базується на
принципі системної динаміки, який широ-
ко використовується в дослідженнях про-
блем сталого розвитку складних систем
залежно від структури їх елементів і взає-
модії між ними.
Модель є універсальною в контексті
предметної сфери дослідження, що також
відрізняє її від відомих. В узагальненому
вигляді її можна використовувати для ін-
ших країн світу, а на основі конкретної
статистичної інформації – деталізувати для
умов конкретної держави з метою враху-
вання різниці в соціально-економічному
розвитку та рівні цифровізації, що дасть
змогу дійти більш обґрунтованих виснов-
ків за результатами розрахунків. Крім того,
модель має можливості для її вдосконален-
ня, деталізації та розширення відповідно до
потреб дослідника.
Також у моделі враховано фактор
НТП, що у випадку швидкої зміни цифро-
вих техніки та технологій є надзвичайно
актуальним, проте не у всіх відомих моде-
лях ураховується.
3. За допомогою моделі проведено
два обчислювальних експерименти: інер-
ційний сценарій оцінки впливу цифровіза-
ції на сталий розвиток в Україні; сценарій
зміни патернів інвестицій у цифровий капі-
тал природоохоронного та виробничого
призначення.
Встановлено, що за умов інерційного
сценарію цифрові техніка та технології, які
застосовуються в Україні у складі капіталу
природоохоронного призначення, так само,
як і нецифрові, мають вкрай незначний
вплив на скорочення енергоспоживання та
не сприяють суттєвому зниженню обсягів
викидів забруднюючих речовин у повітря.
Більше того, за умови збереження поточної
ситуації викиди забруднюючих речовин у
повітря у 2024 р. можуть навіть зрости на
0,8% порівняно з 2019 р. Це свідчить про їх
недостатнє застосування в даній сфері або
застосування недостатньо ефективних тех-
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
40 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
ніки та технологій, а також опосередковано
про високу енергоємність промисловості
України. Тобто збереження існуючих тен-
денцій вітчизняної промисловості загрожує
їй подальшим спадом та, відповідно, від-
ставанням від зарубіжних конкурентів, що
відбуватиметься на тлі посилення екологіч-
них проблем і зростання рівня захворюва-
ності зайнятих у промисловості.
4. У результаті експерименту, у про-
цесі якого патерни інвестування у цифрові
техніку та технології, що використовують-
ся в Україні, замінено на патерни інвесту-
вання більш розвинутих країн (Угорщини
та Іспанії), встановлено, що:
у випадку використання патерну Іс-
панії відбувається скорочення обсягів інве-
стування в цифровий капітал природоохо-
ронного та виробничого призначення. Як
наслідок, обсяги інвестицій стають значно
меншими за фактичні. При використанні
патерну інвестування Угорщини напрям
інвестицій змінюється на висхідний, проте
перевищення обсягу інвестицій у цифро-
вий капітал природоохоронного та вироб-
ничого призначення за фактичні значення
відбувається лише у 4 роках з 11 досліджу-
ваних і є незначним. Попри ці інвестиції як
у виробничий, так і у природоохоронний
капітал ), в Україні при збереженні решти
умов функціонування промисловості такі
показники, як додана вартість, енергоспо-
живання, захворюваність та обсяг забруд-
нення, залишаються практично на такому
самому рівні, які і до заміни;
"сліпе" копіювання практики цифро-
візації інших країн при збереженні незмін-
ними решти умов, без урахування особли-
востей національного інституційного сере-
довища, ступеня розвитку науки і техніки,
є недоцільним;
цифровізація сама по собі, навіть за
західними взірцями, не здатна подолати
сьогоднішні несприятливі тенденції роз-
витку України. Необхідно здійснювати фу-
ндаментальні зміни в розвитку реального
сектору економіки на інноваційній основі,
обсягах і структурі інвестицій, схильності
економічних суб'єктів до інвестицій, яка
наразі перебуває на низькому рівні;
для екологічно безпечного розвитку
цифрових технологій потрібні не окремі
заходи, а створення комплексу необхідних
передумов (технологічних, економічних,
соціальних, інституційних), оскільки вони
взаємно доповнюють і посилюють одна
одну. У цьому сенсі доцільним є форму-
вання цілісної промислово-цифрової еко-
системи, аналогічної європейським, але з
урахуванням неоднорідності європейських
економік і досвіду, а також особливостей
сучасного стану і динаміки розвитку техні-
ко-технологічного й інституційного сере-
довища України.
Слід зауважити, що така модель на-
разі є спрощеним відображенням реальних
соціально-економічних, економічних про-
цесів і розвитку НТП. Проте в ній закладе-
но можливості для розширення та конкре-
тизації, що є перспективним напрямом по-
дальших досліджень.
Література
Верховна Рада України (2020, 14 жовтня).
Податковий кодекс України від
02.12.2010 № 2755-VI (редакція від
30.09.2020). URL: https://zakon.rada.gov.
ua/laws/show/2755-17#Text (дата звер-
нення: 21.10.2020).
Гаркушенко О. М., Заніздра М. Ю. (2020).
"Зелені" ІКТ: потенціал і пріоритети для
сталого розвитку: аналітичний огляд.
Економіка промисловості. № 3 (91).
С. 47-81. DOI: http://doi.org/10.15407/
econindustry2020.03.047
Гаркушенко О. М. (2016). Екологічне опо-
даткування: необхідність або податко-
вий і політичний тиск. Економіка Украї-
ни. № 11 (660). С. 83-90.
Гаркушенко О. М., Князєв С. І. (2019). Ана-
ліз економіко-математичних моделей
впливу інформаційно-комунікацій¬них
технологій на результати виробництва:
чи існує парадокс Солоу? Nauka innov.
Vol. 15(4). P. 5-19. DOI: https://doi.org/10.
15407/scin15.04.005
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 41
2021, № 1 (93)
Державна служба статистики України
(2020). Статистична інформація. URL:
http://www.ukrstat.gov.ua/ (дата звернен-
ня: 21.11.2020).
Національний банк України (2020). Офі-
ційний курс гривні щодо іноземних ва-
лют. 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 раз-
вития и как ее изучают российские эко-
номисты. Истоки: из опыта изучения
экономики как структуры и процесса.
№ 6. С. 228-255.
Сидоренко В. Н. (2001). Системно-дина-
мическое 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 кибернети-
ки предприятия (индустриальная дина-
мика). Москва: Прогресс. 340 с.
Achachlouei M. A., Hilty L. M. (2015). Mod-
eling the effects of ICT on environmental
sustainability: Revisiting a system dynam-
ics 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: In-
formatics and Systems. Sustainable Com-
puting: Informatics and Systems. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.07.0
08 [accepted manuscript].
Audi M., Amjad A. (2019, March). The ad-
vancement in Information and Communi-
cation 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/j.jclepro.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 Work-
ing 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 Quarter-
ly Journal of Economics, 70 (1), pp. 65-94.
Solow R. (1957). A Technical Change and the
Aggregate Production Function. The Re-
view 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
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
42 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
ce/world-development-indicators# (дата
звернення: 18.12.2020).
References
Verkhovna Rada of Ukraine (2020, 14 Octo-
ber). 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 re-
view. Econ. promisl., 3 (91), рр. 47-81.
DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry
2020.03.047 [in Ukrainian].
Garkushenko, O. (2016). Environmental taxa-
tion: 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 Communi-
cation Technology Effect on the Produc-
tion Output: Does the Solow Paradox Ex-
ist? Nauka innov., 15 (4). pp. 5-19. DOI:
https://doi.org/10.15407/scin15.04.005 [in
Ukrainian].
State statistics service of Ukraine (2020). Sta-
tistics. Retrieved from: http://www.ukrstat.
gov.ua/ [in Ukrainian].
Yftional bank of Ukraine (2020). Official Ex-
change 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 econo-
mists study it. Origins: from the experience
of studying economics as a structure and
process: Almanac, 6. pp. 228-255 [in Rus-
sian].
Sidorenko, V. N. (2001). System-dynamic
modeling in the PowerSim environment: A
reference guide to the interface and func-
tions. Moscow: MAKS-PRESS. 159 p. [in
Russian].
Taleb, N. N. (2015). The Black Swan: The Im-
pact 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 environ-
mental sustainability: Revisiting a system
dynamics model developed for the Europe-
an 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: In-
formatics and Systems. Sustainable Com-
puting: 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 Commu-
nication 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/j.jclepro.
2017.12.239
Emas, R. (2015). The Concept of Sustainable
Development: Definition and Defining
Principles. United Nations Global Sustain-
able 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.
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 43
2021, № 1 (93)
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 Quarter-
ly 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 Na-
tions 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 ин-
струментом достижения целей устойчивого развития. Но оно является новым, и его пре-
имущества и угрозы еще недостаточно изучены. Частично решить эту проблему можно пу-
тем создания экономико-математических моделей оценки влияния цифровизации на устой-
чивое развитие. Но большинство существующих моделей в этой сфере посвящены опреде-
лению влияния цифровизации на экономические аспекты деятельности стран, а природо-
охранные – либо игнорируются, либо представлены приблизительно, со значительным аб-
страгированием.
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 по-
зволяет учесть разницу в социально-экономическом положении стран и уровнях их цифро-
визации, что дает возможность делать более обоснованные выводы по результатам расче-
тов.
Предложенная модель построена на основе метода системной динамики, позволяю-
щего 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 нецифро-
вые, имеют крайне малое влияние на сокращение энергопотребления и не способствуют
существенному снижению объемов выбросов загрязняющих веществ в воздух. При усло-
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry ––––––––––––––––––––––––––––––
44 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2021, № 1 (93)
вии сохранения текущей ситуации (инерционный сценарий) выбросы загрязняющих ве-
ществ 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 Вен-
грии) 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 неиз-
менными показатели добавленной стоимости, энергопотребления, заболеваемости трудя-
щихся и объема загрязнения остаются практически на том же уровне, что и до замены. По-
этому "слепое" копирование практики цифровизации других стран при сохранении неиз-
менными остальных условий, без учета особенностей национальной институциональной
среды, степени развития науки и техники является нецелесообразным, поскольку не приво-
дит к улучшению ситуации в Украине.
Доказано, что цифровизация сама по себе не способна преодолеть нынешние небла-
гоприятные 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 сей-
час находится на низком уровне, а также формировать целостную промышленно-цифровую
экосистему, аналогичную европейским, но с учетом неоднородности европейских эконо-
мик и их опыта, а также особенностей нынешнего состояния и динамики развития технико-
технологической и институциональной среды Украины.
Ключевые слова: цифровизация, устойчивое развитие, экономико-математическая мо-
дель, инвестиции.
JEL: C61, O14, Q01
Оksana 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 approxi-
mately, with significant abstraction.
Despite this, the objective of the paper is to develop and implement an economic and math-
ematical model, which in a generalized form can be used for different countries of the world, sub-
ject 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 estima-
tions.
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
–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности ––––––––––––––––––––––
ISSN 1562-109X Econ. promisl. 45
2021, № 1 (93)
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 coun-
tries – Spain and Hungary), while maintaining the rest conditions unchanged.
Using this model, it was defined that digital equipment and technologies as part of the envi-
ronmental 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 sig-
nificant reduction in the air pollution. Provided that the current situation persists (the inertial sce-
nario), 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 Hunga-
ry) the direction of investments in digital equipment and technologies, which significantly affect-
ed 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 re-
placement. Therefore, the "blind" copying of the digitalization practices of other countries, while
maintaining unchanged other conditions, without taking into account the peculiarities of the na-
tional institutional environment, the degree of development of science and technology, is inappro-
priate, 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 unfa-
vorable 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 tak-
ing 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, in-
vestments.
JEL: C61, O14, Q01
Формат цитування:
Гаркушенко О. М. (2021). Системно-динамічна модель оцінки впливу цифровізації на
сталий розвиток. Економіка промисловості. № 1 (93). С. 20-45. DOI: http://doi.org/10.15407/
econindustry2021.01.020
Garkushenko, O. М. (2021). System-dynamic model for assessing the digitalization impact
on sustainable development. Econ. promisl., 1 (93), рр. 20-45. DOI: http://doi.org/10.15407/
econindustry2021.01.020
Надійшла до редакції 03.02.2021 р.
|