ОЦІНЮВАННЯ ТРАНСМІСІЙНИХ ЕФЕКТІВ У ЛАНЦЮЗІ «ДЕКОРУМПІЗАЦІЯ-ЦИФРОВІЗАЦІЯ-ЕКОНОМІЧНЕ ЗРОСТАННЯ»
Article Sidebar
Надіслано: 29-06-2022
Опубліковано: 10-07-2022
©, Авторські права належать авторам.
Ця стаття опублікована відповідно до стандартів відкритого доступу та розповсюджується за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), яка дозволяє необмежене використання, розповсюдження та відтворення змісту на будь-якому носії, за умови зазначення оригінального автора та джерела.
Main Article Content
Анотація
Протягом останнього десятиліття спостерігається інтенсивний розвиток цифрових інформаційних технологій, інтелектуалізація систем управління, збільшення кількості та потужності мобільних і комп’ютерних пристроїв, акумулювання великих масивів даних та їх обробка алгоритмами машинного навчання, що неодмінно призводить до появи нових можливостей для економічного розвитку країн світу. Стрімка діджиталізація та її проникнення в різні сфери суспільного життя посприяло підвищенню рівня транспарентності публічного управління, посиленню громадського контролю, зменшення бюрократизації суспільства. І тому цифрові технології можуть слугувати інструментами боротьби з проявами корупції та створення умов для інтенсивного економічного зростання країни. Тож тема наукової роботи, присвячена дослідженню трансмісійних ефектів у ланцюзі «декорумпізація-цифровізація-економічне зростання», є актуальною. Мета роботи – розробка методичного інструментарію оцінювання трансмісійних ефектів між цифровізацією, декорумпізацією та економічним зростанням. Для дослідження використано наступні методи: тести Левіна-Ліна-Чу, Хадрі, Песаран і Чін, Дікі-Фуллера – для перевірки змінних на стаціонарність; статистичний критерій Као – для перевірки наявності коінтеграційного зв’язку між змінними; модифікований метод найменших квадратів – для оцінювання коефіцієнтів регресії на основі панельних даних; коефіцієнт детермінації та критерій Жарка-Бера – для перевірки адекватності економетричної моделі. Проведене емпіричне дослідження підтвердило гіпотезу щодо наявності трансмісійних ефектів між індикаторами, що характеризують декорумпізацію економіки, цифровізацію та економічне зростання. Доведено, що зменшення обсягів корупції та зростання діджиталізації в досліджуваних країнах сприяє економічному зростанню.
Article Details
Посилання
Aljandali, А., Tatahi. M. (2018). Economic and Financial Modelling with EViews: textbook. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-92985-9
Bozhenko, V., Kuzmenko. О. (2021). Linkages between shadow economy and corruption: a bibliometric analysis. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 4(39), 176–185. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i39.241306 DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i39.241306
Bozhenko, V. (2021). Enhancing Business Integrity as a Mechanism for Combating Corruption and Shadow Schemes in the Country. Business Ethics and Leadership, 5(3), 97-101. https://doi.org/10.21272/bel.5(3).97-101.2021 DOI: https://doi.org/10.21272/bel.5(3).97-101.2021
Bukhtiarova, A., Shcherbachenko, V., Artyukhov, A., Krmela, J., & Volk, Iu. (2021). Open Science Investigation of the Health Economics Sector. Health Economics and Management Review, 2(4), 27-37. https://doi.org/10.21272/hem.2021.4-03 DOI: https://doi.org/10.21272/hem.2021.4-03
CMI. Chr. Michelsen Institute (2019). Is Artificial Intelligence the future tool for anti-corruption? Retrieved from https://www.cmi.no/news/2149-is-artificial-intelligence-the-future-tool-for
Corruption and Growth. Ukraine (2017). IMF Country Report No. 17/84. 2017.
Kaya, H.D., Engkuchik, E.N.S. (2021). The Perception of Corruption Among Retailers in Central Asia and Eastern Europe During and After the 2008 Crisis. SocioEconomic Challenges, 5(2), 70-80. https://doi.org/10.21272/sec.5(2).70-80.2021 DOI: https://doi.org/10.21272/sec.5(2).70-80.2021
Kostetskyi, P. (2021). Does Digitalization Lead to Better Transparency: Bibliometric Approach. Business Ethics and Leadership, 5(3), 102-107. https://doi.org/10.21272/bel.5(3).102-107.2021 DOI: https://doi.org/10.21272/bel.5(3).102-107.2021
Kotenko, N., Bohnhardt, V. (2021). Digital health projects financing: challenges and opportunities. Health Economics and Management Review, 2(1), 100-107. https://doi.org/10.21272/hem.2021.1-10 DOI: https://doi.org/10.21272/hem.2021.1-10
Malyniak, B. S., Martyniuk, O. M., Kyrylenko, O. P. (2019). The impact of corruption on the efficiency of public spending across countries with different levels of democracy. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 1(28), 290–301. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v1i28.163927 DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v1i28.163927
Milova, T., Troshkina, K., Horlov, Y. Dobkowski, J. (2019). Country’s brand and corruption level: cointegration analysis. Marketing and Management of Innovations, 3, 366-373. https://doi.org/10.21272/mmi.2019.3-28 DOI: https://doi.org/10.21272/mmi.2019.3-28
Mujtaba, B. G., McClelland, B., Williamson, P., Khanfar, N., Cavico, F. J. (2018). An Analysis of the Relationship between Regulatory Control and Corruption based on Product and Market Regulation and Corruption Perceptions Indices. Business Ethics and Leadership, 2(3), 6-20. DOI: 10.21272/bel.2(3).6-20.2018 DOI: https://doi.org/10.21272/bel.2(3).6-20.2018
Nguedie, Y. H. N. (2018). Corruption, Investment and Economic Growth in Developing Countries: A Panel Smooth Transition Regression Approach. SocioEconomic Challenges, 2(1), 63-68. DOI: 10.21272/sec.2(1).63-68.2018 DOI: https://doi.org/10.21272/sec.2(1).63-68.2018
Njegovanović, A. (2018). Digital Financial Decision With A View Of Neuroplasticity / Neurofinancy / Neural Networks. Financial Markets, Institutions and Risks, 2(4), 82-91. DOI: http://doi.org/10.21272/fmir.2(4).82-91.2018 DOI: https://doi.org/10.21272/fmir.2(4).82-91.2018
OECD (2021). Digitalisation as an anti-corruption strategy: what are the integrity dividends of going digital? Retrieved from https://oecd-development-matters.org/2021/08/04/digitalisation-as-an-anti-corruption-strategy-what-are-the-integrity-dividends-of-going-digital/
Office of Financial and Economic Analysis in the Verkhovna Rada of Ukraine (2016). Vplyv koruptsii na ekonomichne zrostannia [The impact of corruption on economic growth]. Retrieved from https://feao.org.ua/wp-content/uploads/2016/10/FEAO_Corruption_Economy_A5_ short_final.pdf
Oskonbaeva, Z. (2018). Causal link between financial development and economic growth: the case of transition countries. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 3(26), 418–424. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v3i26. 121844 DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v3i26.121844
Ovcharova, N., Grabowska, M. (2022). Implementation of Public-Private Partnership in the Healthcare Management System. Health Economics and Management Review, 3(1), 86-95. https://doi.org/10.21272/hem.2022.1-09 DOI: https://doi.org/10.21272/hem.2022.1-09
Skrynnyk, O. (2021). Analysis of Corporate Investment Behaviour in Digital Technologies for Organisational Development Purposes. Financial Markets, Institutions and Risks, 5(3), 79-86. https://doi.org/10.21272/fmir.5(3).79-86.2021 DOI: https://doi.org/10.21272/fmir.5(3).79-86.2021
Sysoyeva, L., Kleinschmidt, H. (2017). Corruption and migration policy. EU crisis management revisited. SocioEconomic Challenges, 1(1), 48-53. http://doi.org/10.21272/sec.2017.1-05. DOI: https://doi.org/10.21272/sec.2017.1-05
Szép, T. (2014). The granger causality analysis of energy consumption and economic growth. Marketing and Management of Innovations, 1, 244-258. https://doi.org/10.21272/mmi.2014.1-24
Terziev, V., Nichev, M., Bankov, S. (2016). Essence and reasons for the manifestation and basic areas of corruption and government structures for corruption counteraction in Bulgaria. URL: https://www.researchgate.net/publication/311713413_Essence_and_reasons_for_the_manifestation_and_basic_areas_of_corruption_and_government_structures_for_corruption_counteraction_in_Bulgaria
Tiutiunyk, I., Humenna, Yu. (2021). Role Of Financial Intermediaries in Shadow Schemes: Risk-Based Approach. Financial Markets, Institutions and Risks, 5(3), 87-92. https://doi.org/10.21272/fmir.5(3).87-92.2021 DOI: https://doi.org/10.21272/fmir.5(3).87-92.2021
Transparency International Ukraine. Index Corruption Perception. URL: https://ti-ukraine.org/research/indeks-spryjnyattya-koruptsiyi-2020/
U4. Anti-corruption Research Centre. Exploring artificial intelligence for anti-corruption. Retrieved from https://www.u4.no/publications/artificial-intelligence-a-promising-anti-corruption-tool-in-development-settings/shortversion
United Nations (2018). The costs of corruption: values, economic development under assault, trillions lost. Retrieved from https://news.un.org/en/story/2018/12/1027971
Vysotska, I.B., Vysotskyi, V.M. (2017). Koruptsiia v Ukraini: sutnist i naslidky dlia ekonomiky [Corruption in Ukraine: essence and consequences for the economy]. Naukovyi visnyk Lvivskoho derzhavnoho universytetu vnutrishnikh sprav. seriia ekonomichna,1, 37-46.
Wawrosz, P. (2019). Productive of the service sector: theory and practice of corruption declining. Marketing and Management of Innovations, 4, 269-279. https://doi.org/10.21272/mmi.2019.4-21 DOI: https://doi.org/10.21272/mmi.2019.4-21
Wooldridge J. M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (MIT Press), 2002. 392 p.
World Bank. Statistics. Retrieved from https://data.worldbank.org/.