Економіко-математичне моделювання взаємозв’язку людського капіталу та розвитку національної економіки

Abstract

Дисертаційна робота теоретично узагальнює та вирішує актуальні проблеми оцінювання взаємозв’язку між людським капіталом та розвитком національної економіки шляхом комплексного використання економіко математичних підходів. Бібліометричний метод аналізу наукового доробку щодо взаємозв’язку людського капіталу й соціально-економічної нерівності в контексті розвитку національної економіки, аналізування взаємозв’язків «продуктивність праці – людський капітал» та «громадське здоров’я – людський капітал» на відміну від наявних підходів ґрунтується на комплексному використанні програмного забезпечення VOSviewer, Bibliometrix, SciVal, ScientoPy. Це дозволило визначити ключові напрямки, тенденції та зв’язки між ними й візуалізувати за допомогою xмар ключових слів, деревоподібних карт, кумулятивних графіків, трендів дослідницьких термінів, мережевих графіків, тематичних просторів, семантичних карт, географічних мап, алювіальних діаграм еволюції напрямків досліджень. Такий комплексний підхід до аналізування бібліометрики за темою дисертації дозволив одержати вичерпну інформацію стосовно стану наукових досліджень в умовах сьогодення та виявити напрямки подальших досліджень щодо оцінювання взаємозв’язку між людським капіталом і розвитком національної економіки. Так, зокрема, визначення взаємозв’язку людського капіталу та соціально-економічної нерівності здійснювали на основі ідентифікації якості класифікації (групування) 134 країн за десятьма ознаками: коефіцієнтом людської нерівності, коефіцієнтом Джині, нерівністю в очікуваній тривалості життя, очікуваною тривалістю життя при народженні, валовим національним доходом, індексом очікуваної тривалості життя з поправкою на нерівність, загальною кількістю населення, міським населенням, індексом освіти, населенням віком від 15 до 64 років, що на відміну від наявних методів використовує процедуру дискримінантного аналізу. Це дозволило виявити ступінь внеску десяти показників у розподіл 134 країн на групи та визначити взаємозв’язок людського капіталу й соціально-економічної нерівності в контексті розвитку їх національних економік за допомогою розроблення статистично значущих дискримінантних функцій. Для подальшого дескриптивного та кореляційно-регресійного аналізу обрано п’ять індикаторів: коефіцієнт людської нерівності, коефіцієнт Джині, нерівність в очікуваній тривалості життя, валовий національний дохід, індекс очікуваної тривалості життя з поправкою на нерівність. Окреслені показники досліджено та проаналізовано за допомогою методів дескриптивного аналізу й отримано числові характеристики вхідної вибірки даних із 134 країн світу, що в поєднанні з аналізом діаграми розмаху («коробки з вусами») дало повноцінне уявлення про обрані дані для подальшого аналізування. Для використання проаналізованих даних проведене подальше дослідження вибірки методами кореляційного аналізу та коваріації змінних, що надали вичерпну інформацію про наявність лінійної залежності між змінними та наявність помірного рівня щільності лінійного зв’язку. Проведений регресійний аналіз попередньо нормалізованих показників презентував числові характеристики взаємозв’язку між окресленими кількісними змінними, цей зв’язок підтверджений показниками рівня значущості p-value й T-статистики, коефіцієнтом детермінації, показником відсутності автокореляції, за допомогою статистики Дарбіна – Уотсона та критерію Джона фон Неймана На кінцевому етапі дескриптивного та кореляційно-регресійного аналізу одержано економетричну модель, що демонструє ступінь впливу та напрямок взаємозв’язку між досліджуваними незалежними змінними й залежною змінною (коефіцієнтом людської нерівності). Таким чином, економетрична модель описує статистично значущий зв’язок змінних та визначає модель поведінки, ступінь впливу й напрямок взаємозв’язку між незалежними змінними та залежною змінною, що визначає коефіцієнт людської нерівності. Нерівність людського капіталу має негативні економічні наслідки, які проявляються у вигляді низької продуктивності праці, що також призводить до загального зниження рівня національної економіки. Нерівність обмежує потенціал для інновацій, технологічного прогресу та зростання продуктивності праці, що є критичними факторами для довгострокового економічного розвитку національної економіки. Вдосконалено науково-методичні засади щодо оцінювання детермінант продуктивності праці як індикатора якості людського капіталу, що на відміну від наявних використовують множинний регресійний аналіз із застосуванням процедури зворотного покрокового відбору релевантних ознак та методу інтелектуального аналізування даних – сплайна багатовимірної адаптивної регресії (MARS). Це дозволило оцінити вплив показників охоплення людей державним або приватним страхуванням, рівня зайнятості населення, тривалості життя за роками, витрат на систему охорони здоров’я у відсотках до ВВП, витрат на систему охорони здоров’я (в натуральному вираженні) на рівень продуктивності праці населення на прикладі Сполучених Штатів Америки, виявити найбільш релевантні (очікувана тривалість життя, витрати на систему охорони здоров’я (в натуральному вираженні)), обґрунтувати більш високу точність результатів, одержаних за MARS-моделлю. Вдосконалено науково-методичний підхід до оцінювання ефективності витрат держав у країнах Організації економічного співробітництва та розвитку (ОЕСР) на охорону здоров’я як фактору впливу на якість людського капіталу за допомогою порівняння результатів чотирьох моделей Банкера – Чарнеса – Купера (bcc-моделі), орієнтованих на вхід та вихід, і моделей Чарнеса – Купера – Родеса (ccr-моделі). Запропонований підхід дозволяє визначити країни, підходи до управління та подальшого розвитку систем охорони здоров’я, які можуть бути прикладом для інших країн світу, де ефективність витрат на цю сферу є нижчою. Показники ефективності визначено в розрізі двох підходів до орієнтації даних в означених моделях CCR та BCC. Еталонними країнами за ефективністю під час використання моделі оцінювання ефективності BCC визначено вісім країн сумарно у двох орієнтаціях: Францію, Колумбію, Коста Ріку, Німеччину, Латвію, Мексику, Швецію, Швейцарію. За допомогою моделі CCR визначено еталонними такі країни: Німеччину, Швецію, Швейцарію та Францію. Кожна з цих країн пройшла свій шлях у розвитку категорії охорони здоров’я, одержане значення еталона порівняно з іншими країнами – учасницями дослідження, свідчить про правильність їх підходів до розвитку та дає змогу говорити про необхідність вивчення й використання їх досвіду. Набув подальшого розвитку методичний підхід до моделювання взаємозв’язків між поелементними та інтегральними індикаторами результативності використання людського капіталу, рівнем розвитку макроекономічних свобод та національної економіки, в розрізі якого підтверджено гіпотезу про існування статистично значущого зв’язку між ними, в цьому разі більш сильним є вплив інтегрального показника національної економіки на індикатори результативності людського капіталу. Також перевірено вплив складових інтегрального показника національної економіки на інтегральний показник здоров’я та виявлено частковий вплив лише показників індексу свободи ведення бізнесу, свободи торгівлі, валового національного доходу на душу населення, податкового тягаря. Зворотний вплив складових показників інтегрального показника здоров’я на інтегральний показник національної економіки спростований. Таким чином, за допомогою проведення регресійного аналізу інтегральних показників одержано статистичні докази того, що рівень розвитку національної економіки та макроекономічних свобод країни відіграє важливу роль у забезпеченні стабільного підвищення загального стану здоров’я людського капіталу країни. До того ж окреслені показники в процесі інтегрального аналізу слугували вхідними даними в процесі пошуку показників ефективності за допомогою використання DEA-аналізу, виконаного мовою програмування R із застосуванням пакетів rDEA та Benchmarking у програмному забезпеченні R-Studio. Використання бібліотек із відкритим кодом дозволило виконати розрахунок показників ефективності у вигляді шести різноманітних ітерацій моделей розрахунку ефективності. Кожна модель має різний склад показників входу та єдині показники виходу. Показниками виходу в кожній із моделей був один з індикаторів макроекономічних свобод країни (свобода бізнесу, свобода праці, грошова свобода, свобода торгівлі, свобода інвестицій, фінансова свобода), показником входу в усіх ітераціях – три показники людського капіталу (відсутність на роботі за станом здоров’я, безробіття, смертність). Провівши розрахунки, одержали список еталонних країн, які повинні бути прикладом розвитку та використання людського капіталу й макроекономічних свобод для інших, менш ефективних, в окреслених сферах людського капіталу та макроекономічних показників країн. З метою подальшого розвитку науково-методичного забезпечення моделювання взаємозв’язку людського капіталу та ефективності національної економіки доцільно вжити комплекс заходів, спрямованих на вдосконалення теоретичної бази за допомогою розроблення нових передових моделей, адаптованих до специфіки національної економіки, та поглиблення досліджень впливу людського капіталу на економічну ефективність. Важливо також удосконалити методологічну базу, розробити методики оцінювання людського капіталу. Необхідно створити сприятливе інституційне середовище для наукових досліджень, ініціювати міжнародне співробітництво та процес упровадження результатів досліджень у практичну діяльність країн. Реалізація цих заходів сприятиме формуванню дієвої системи управління людським капіталом як основи сталого економічного розвитку національної економіки.

The dissertation theoretically generalises and solves topical problems of assessing the relationship between human capital and the development of the national economy through the integrated application of economic and mathematical approaches. The bibliometric method of analysing the scientific work on the relationship between human capital and socio-economic inequality in the context of national economic development, analysing the relationship between labour productivity - human capital and public health - human capital, unlike existing approaches, is based on the integrated use of VOSviewer, Bibliometrix, SciVal, ScientoPy software. This made it possible to identify key areas, trends and connections between them and visualise the evolution of research directions using keyword clouds, tree maps, cumulative graphs, trends in research terms, network graphs, thematic spaces, semantic maps, geographic maps, alluvial diagrams. Such a comprehensive approach to analysing bibliometrics on the topic of the dissertation allowed us to obtain comprehensive information on the state of scientific research in the current environment and identify areas for further research to assess the relationship between human capital and the development of the national economy. In particular, the relationship between human capital and socio-economic inequality was determined by identifying the quality of classification (grouping) of 134 countries by ten features: human inequality coefficient, Gini coefficient, inequality in life expectancy, life expectancy at birth, gross national income, inequality-adjusted life expectancy index, total population, urban population, education index, population aged 15 to 64, which, unlike existing methods, uses a discriminant analysis procedure. This made it possible to identify the degree of contribution of ten indicators to the division of 134 countries into groups and to determine the relationship between human capital and socio-economic inequality in the context of the development of their national economies by developing statistically significant discriminant functions. Five indicators have been selected for further descriptive and correlation regression analysis: human inequality coefficient, Gini coefficient, inequality in life expectancy, gross national income, and inequality-adjusted life expectancy index. These indicators were studied and analysed using descriptive analysis methods and numerical characteristics of the input data sample from 134 countries were obtained, which, in combination with the analysis of the scatter plot ("box and whiskers"), gave a complete picture of the selected data for further analysis. In order to use the analysed data, the sample was further studied using the methods of correlation analysis and covariance of variables, which provided comprehensive information on the existence of a linear relationship between the variables and the presence of a moderate level of linear relationship density. The regression analysis of the pre-normalised indicators presented the numerical characteristics of the relationship between the identified quantitative variables, this relationship was confirmed by the p-value and T-statistics, the coefficient of determination, the indicator of the absence of autocorrelation, using the Durbin-Watson statistic and the John von Neumann criterion. At the final stage of the descriptive and correlation-regression analysis, an econometric model was obtained that demonstrates the degree of influence and direction of the relationship between the independent variables under study and the dependent variable (human inequality coefficient). Thus, the econometric model describes a statistically significant relationship between variables and determines the pattern of behaviour, the degree of influence and the direction of the relationship between the independent variables and the dependent variable, which determines the human inequality coefficient. Inequality of human capital has negative economic consequences, which are manifested in the form of low labour productivity, which also leads to an overall decline in the level of the national economy. Inequality limits the potential for innovation, technological progress and productivity growth, which are critical factors for the long-term economic development of a national economy. The scientific and methodological foundations for assessing the determinants of labour productivity as an indicator of human capital quality have been improved, which, unlike the existing ones, use multiple regression analysis with the use of the procedure of reverse stepwise selection of relevant features and the method of data mining - spline multivariate adaptive regression (MARS). This made it possible to assess the impact of indicators of public or private insurance coverage, employment rate, life expectancy by year, healthcare expenditures as a percentage of GDP, healthcare expenditures (in real terms) on the level of labour productivity of the population on the example of the United States of America, to identify the most relevant (life expectancy, healthcare expenditures (in real terms)), and to substantiate the higher accuracy of the results obtained by the MARS model. The article improves the scientific and methodological approach to assessing the effectiveness of public expenditures in the countries of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) on health care as a factor influencing the quality of human capital by comparing the results of four input- and output-oriented Bunker-Charnes-Cooper (bcc) models and the Charnes-Cooper Rhodes (ccr) model. The proposed approach allows us to identify countries and approaches to the management and further development of healthcare systems that can serve as an example for other countries where the efficiency of spending in this area is lower. The performance indicators are defined in terms of two approaches to data orientation in the CCR and BCC models. Eight countries in total in two orientations were identified as reference countries for efficiency when using the BCC efficiency assessment model: France, Colombia, Costa Rica, Germany, Latvia, Mexico, Sweden, Switzerland. The following countries were identified as benchmarks using the CCR model: Germany, Sweden, Switzerland and France. Each of these countries has gone its own way in the development of the healthcare category, and the resulting benchmark value compared to other countries participating in the study indicates the correctness of their approaches to development and suggests the need to study and use their experience. The methodological approach to modelling the relationships between elementary and integral indicators of human capital efficiency, the level of development of macroeconomic freedoms and the national economy has been further developed, in the context of which the hypothesis of a statistically significant relationship between them has been confirmed, in which case the influence of the integral indicator of the national economy on the indicators of human capital efficiency is stronger. The authors also tested the influence of the components of the integrated indicator of the national economy on the integrated indicator of health and found a partial influence of only the indicators of the index of freedom of doing business, freedom of trade, gross national income per capita, and tax burden. The inverse effect of the components of the integral health indicator on the integral indicator of the national economy has been refuted. Thus, by means of regression analysis of integral indicators, statistical evidence has been obtained that the level of development of the national economy and macroeconomic freedoms of a country plays an important role in ensuring a stable increase in the overall health of the country's human capital. In addition, the identified indicators in the process of integral analysis served as input data in the process of searching for performance indicators by using DEA analysis performed in the R programming language using the rDEA and Benchmarking packages in the R-Studio software. The use of open-source libraries made it possible to calculate performance indicators in the form of six different iterations of performance calculation models. Each model has a different composition of input indicators and the same output indicators. The output indicators in each model were one of the indicators of macroeconomic freedoms of the country (business freedom, labour freedom, monetary freedom, trade freedom, investment freedom, financial freedom), and the input indicators in all iterations were three indicators of human capital (sickness absence, unemployment, mortality). The calculations resulted in a list of reference countries that should serve as an example of the development and use of human capital and macroeconomic freedoms for other countries that are less efficient in the identified areas of human capital and macroeconomic indicators.