ЗАЛЕЖНІСТЬ ВВП КРАЇНИ ВІД ВАРТОСТІ МАТЕРІАЛЬНО-РЕЧОВОГО Й ЛЮДСЬКОГО КАПІТАЛУ ТА ФІНАНСУВАННЯ НАУКОВО-ТЕХНІЧНОЇ СФЕРИ
Article Sidebar
Надіслано: 11-09-2023
Опубліковано: 31-10-2023
©, 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
У сучасних економіках країн ринкового розвитку спостерігається високий темп змін і на макро-, і мікрорівнях. Це здійснюється через ряд об’єктивних причин. Серед них найбільш вплив на зростання валової внутрішньої продукції здійснює ряд вагомих зовнішніх і внутрішніх факторів. Тож метою дослідження є питання вибору й формування моделей та методів впливу на валовий внутрішній продукт країни матеріально-речового, людського капіталу та фінансування науково-технічної сфери.
Визначено, що в основу вибору моделі впливу на валовий внутрішній продукт ряду факторів можна покласти виробничу функцію Кобба-Дугласа, яка визначає залежність створеної вартості суспільного продукту від загальних витрат живої праці й обсягу використаних основних активів.
Сформована модель функції, яка, крім фактора матеріально-речового капіталу, враховує величину людського капіталу у вартісному виразі та доповнюється фактором фінансування науково-технічної сфери Вплив фінансування науково-технічної сфери на результативний показник залежить від часового лага вкладення інвестицій у науково-дослідні та дослідно-конструкторські роботи, оскільки фінансування науково-технічного рівня не одразу запускає продуктивність знань.
Визначені параметри трендів результативного показника валового внутрішнього продукту та трьох вищезазначених факторів за тригонометричною функцією показують циклічність їх зростання й спадання з майже однаковою синусоїдою, періодичність якої перебуває в межах 15-19 років.
Побудована ізоквантна площина ретроспективного аналізу економіки України показала, що за умови збільшення темпів зростання матеріально-речового забезпечення на 5%, людського капіталу на 2% та зростання науково-технічної сфери в 1,72 раза можна було б досягти темпів зростання валового внутрішнього продукту до 5%.
Незначний рівень фінансування науково-технічної сфери та низькі наукомісткість і технічний рівень економіки України у 2000-2020 рр. практично не впливали на зростання валового внутрішнього продукту. З іншого боку, розрахунок для економіки Сінгапуру, що входить у першу п’ятірку держав світу за обсягами високотехнологічного експорту, показує кореляційний зв'язок і суттєвий вплив фінансування науково-дослідних і дослідно-конструкторських робіт на темпи зростання національної економіки.
Article Details
Посилання
Andreini, P., Hasenzagl, T., Reichlin, L., Senftleben-König, C., & Strohsal, T. (2023). Nowcasting German GDP: Foreign factors, financial markets, and model averaging. International Journal of Forecasting, 39(1), 298–313. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.009 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.009
Antràs, P. (2004). Is the U.S. Aggregate Production Function Cobb-Douglas? New Estimates of the Elasticity of Substitution. Contributions in Macroeconomics, 4(1), 20121005. https://doi.org/10.2202/1534-6005.1161 DOI: https://doi.org/10.2202/1534-6005.1161
Belov, A., Svistun, L., & Glushko, Ð. (2018). A New Approach to Assessing the Science Contribution to the State Economy. International Journal of Engineering & Technology, 7(4.8), 4.8. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.8.28126
Belov, A., Svistun, L., Ptashchenko, L., Popova, Y., & Mammadov, E. M. (2023). Analysis of High-Tech Trends in the Context of Management Tasks of State’s Scientific and Technical Development. In V. Onyshchenko, G. Mammadova, S. Sivitska, & A. Gasimov (Eds.), Proceedings of the 4th International Conference on Building Innovations (pp. 845–864). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17385-1_72 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-17385-1_72
Chu, A. C., Cozzi, G., Lai, C.-C., & Liao, C.-H. (2015). Inflation, R&D and growth in an open economy. Journal of International Economics, 96(2), 360–374. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2015.03.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2015.03.007
Chyzhevska, М., Shcherbinina, S., & Krasun, Y. (2022). Using of the production function for analysis of industrial enterprise activities. Efektyvna ekonomika, 1. https://doi.org/10.32702/2307-2105-2022.1.93 DOI: https://doi.org/10.32702/2307-2105-2022.1.93
Cobb, C. W., & Douglas, P. H. (1928). A Theory of Production. The American Economic Review, 18(1), 139–165. https://www.aeaweb.org/aer/top20/18.1.139-165.pdf
Daw, G. (2014). Is the decomposition of the technical biased progress realizable with a Cobb-Douglas production function? Université Paris1 Panthéon-Sorbonne (Post-Print and Working Papers), 01077366. https://ideas.repec.org//p/hal/cesptp/halshs-01077366.html
Gavriluk, V. T. (2012). Analysis of the influence of the invests on the economic growth of the country with use of production function. Bulletin of Zaporizhzhіa National University. Economic Sciences, 4(16), 73–78.
Herzer, D. (2022). The impact of domestic and foreign R&D on TFP in developing countries. World Development, 151, 105754. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2021.105754 DOI: https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2021.105754
Hong, J. (2017). Causal relationship between ICT R&D investment and economic growth in Korea. Technological Forecasting and Social Change, 116, 70–75. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.11.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.11.005
Huang, W.-C., Lai, C.-C., & Chen, P.-H. (2017). International R&D funding and patent collateral in an R&D-based growth model. International Review of Economics & Finance, 51(C), 545–561. https://doi.org/10.1016/j.iref.2017.07.009 DOI: https://doi.org/10.1016/j.iref.2017.07.009
Husain, S., & Islam, M. S. (2016). A Test for the Cobb Douglas Production Function in Manufacturing Sector: The Case of Bangladesh. International Journal of Business and Economics Research, 5(5), 5. https://doi.org/10.11648/j.ijber.20160505.13 DOI: https://doi.org/10.11648/j.ijber.20160505.13
Jin, C., Xu, A., Zhu, Y., & Li, J. (2023). Technology growth in the digital age: Evidence from China. Technological Forecasting and Social Change, 187, 122221. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122221 DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122221
Krekoten, I., SvÑ–stun, L., & Khudolii, Y. (2018). Prospects of using security mechanism in the process of rehabili-tation the building sphere in Ukraine. International Journal of Engineering & Technology, 7(3.2), 3.2. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.2.14406 DOI: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.2.14406
Labour Market Statistics and Publications. (2023). A Singapore Goverment Agency Website. https://stats.mom.gov.sg/Statistics/Pages/Data-list.aspx?topic=wage+practices
Lin, Y. C., & Park, S. D. (2023). Effects of FDI, External Trade, and Human Capital of the ICT Industry on Sustainable Development in Taiwan. Sustainability, 15(14), 14. https://doi.org/10.3390/su151411467 DOI: https://doi.org/10.3390/su151411467
Marshall, A. (1890). Principles of Economics (Macmillan and Co, Vol. 1). Macmillan and Company. https://eet.pixel-online.org/files/etranslation/original/Marshall,%20Principles%20of%20Economics.pdf
Matyushenko, I., Trofimchenko, K., Ryeznikov, V., Prokopenko, O., Hlibko, S., & Krykhtina, Yu. (2022). Innovation and investment mechanism for ensuring the technological competitiveness of Ukraine in the digital economy. Journal of Global Business and Technology, 18. https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=15535495&AN=161289624&h=2TnD2fhRJXFogz%2B4uBbeDQmZrm2%2B0Dn04aDQCND6EPIz%2BGl9EHPORzYkjtFNGYpQfDESa1s2YgUWckeR7HEvLw%3D%3D&crl=c
Melnyk, L. YU., Makarenko P.M., P. M., & Kyrylenko, I. H. (2003). Ekonomichna teoriya na mezhi tysyacholitʹ. K.: IAE UAAN.
Minniti, A., & Venturini, F. (2017). The long-run growth effects of R&D policy. Research Policy, 46(1), 316–326. https://doi.org/10.1016/j.respol.2016.11.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2016.11.006
Okhten, O. O., & Dasiv, A. F. (2021). Modeling the production function with the account for the change of factors’ output over time on the example of manufacturing industry in Germany. Economy of Industry, 1(93), 1(93). https://doi.org/10.15407/econindustry2021.01.079 DOI: https://doi.org/10.15407/econindustry2021.01.079
On Scientific and Scientific-Technical Activities, Pub. L. No. 1977–XII, Law of Ukraine (1991). https://zakon.rada.gov.ua/go/848-19
On Scientific and Scientific-Technical Activities, Pub. L. No. 848–VIII, Law of Ukraine (2015). https://zakon.rada.gov.ua/go/848-19
Pavelescu, F. M. (2014). Methodological Considerations Regarding the Estimated Returns to Scale in Case of Cobb-douglas Production Function. Procedia Economics and Finance, 8, 535–542. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00125-7 DOI: https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00125-7
Pessoa, A. (2010). R&D and economic growth: How strong is the link? Economics Letters, 107(2), 152–154. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2010.01.010 DOI: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2010.01.010
Ponomarenko, T., Khudolei, V., Prokopenko, O., & Klisinski, J. (2018). Competitiveness of the information economy industry in Ukraine. Problems and Perspectives in Management, 16(1), 85–95. https://doi.org/10.21511/ppm.16(1).2018.08 DOI: https://doi.org/10.21511/ppm.16(1).2018.08
Sato, R., & Morita, T. (2009). Quantity Or Quality: The Impact Of Labour Saving Innovation On Us And Japanese Growth Rates, 1960–2004. The Japanese Economic Review, 60(4), 407–434. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1468-5876.2008.00467.x
Sawng, Y., Kim, P., & Park, J. (2021). ICT investment and GDP growth: Causality analysis for the case of Korea. Telecommunications Policy, 45(7), 102157. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2021.102157 DOI: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2021.102157
Shmygol, N., Solovyov, O., Kasianok, M., Cherniavska, O., & Pawliszczy, D. (2021). Model of sectoral competitiveness index by environmental component. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 628(1), 012023. https://doi.org/10.1088/1755-1315/628/1/012023 DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/628/1/012023
Solow, R. M. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of Economics and Statistics, 39(3), 312. https://doi.org/10.2307/1926047 DOI: https://doi.org/10.2307/1926047
State Statistics Service of Ukraine. (2023). https://ukrstat.gov.ua/
Statistical Table: Income. (2023). A Singapore Government Agency Website. https://stats.mom.gov.sg/Pages/IncomeTimeSeries.aspx
The United States of America Annual and Monthly Inflation Tables. (2021). https://www.statbureau.org/en/united-states/inflation-tables
Vo, L. V., & Le, H. T. T. (2017). Strategic Growth Options, Uncertainty and R&D Investment (SSRN Scholarly Paper 2330497). https://doi.org/10.2139/ssrn.2330497 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2330497
World Development Indicators | DataBank. (2023). https://databank.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG/1ff4a498/Popular-Indicators#
Zhang, Y., & Gong, P. (2018). IPV model with Cobb–Douglas and reference-dependent utility functions. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 510, 121–131. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.06.123 DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.06.123
Zhu, F., Shi, Q., Balezentis, T., & Zhang, C. (2023). The impact of e-commerce and R&D on firm-level production in China: Evidence from manufacturing sector. Structural Change and Economic Dynamics, 65, 101–110. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2023.02.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.strueco.2023.02.008