Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/186
Browse
2 results
Search Results
Item Innovative approaches to the assessment of the impact of the shadow economy on social development: an analysis of causation(Sumy State University, 2021) Тютюник, Інна Володимирівна; Тютюнык, Инна Владимировна; Tiutiunyk, Inna Volodymyrivna; Kuznetsova, A.; Spankova, J.Стаття присвячена дослідженню причинно-наслідкового зв'язку між рівнем тіньової економіки та показниками її соціального розвитку на прикладі 13 європейських країн. У роботі на основі аналізу результатів емпіричних досліджень науковців висунуто та здійснено перевірку трьох гіпотез щодо зв’язку між аналізованими показниками: наявність одностороннього впливу показників соціального розвитку країни на рівень тінізації економіки; наявність одностороннього впливу рівня тінізації економіки на показники соціального розвитку країни; наявність двостороннього зв’язку між аналізованими показниками. На основі причинно-наслідкового аналізу обґрунтована та підтверджена гіпотеза про те, що зростання рівня тіньової економіки супроводжується зниженням рівня соціального розвитку країни. Метою статті є аналіз кореляції між рівнями тінізації економіки та показниками суспільного розвитку країни з використанням методів причиннонаслідкового аналізу та панельних даних з 2010 по 2019 роки. На основі порівняльного аналізу рівнів тіньової економіки, частки населення, що знаходиться на рівні бідності та частки населення, що перебуває у скрутному фінансовому становищі доведено статистично значущу непряму залежність між показниками. Аналіз взаємозв’язку між рівнем тіньової економіки та часткою надходжень податку на доходи фізичних осіб та соціального внеску у ВВП країни проводився за допомогою критерію Грейнджера. Надійність отриманих результатів, достовірність підтвердженої гіпотези та характер взаємозв’язку між показниками перевірено шляхом побудови рівняння наскрізної регресії (тест Вальда), регресії з фіксованими індивідуальними ефектами (тест Бруша-Пегана) та регресії з випадковими індивідуальними ефектами (тест Хаусмана). Емпіричні розрахунки засвідчують доцільність використання моделі з фіксованими індивідуальними ефектами для формалізації взаємозв’язку між рівнем тіньової економіки та обсягами єдиного соціального внеску, податку на доходи фізичних осіб та індексу соціального розвитку. Більшість індексів є статистично значущими на рівні 5%.Item Indices of innovation activity as components of macroeconomic stability assessment: how does the shadowing of investment flows affect?(Sumy State University, 2020) Тютюник, Інна Володимирівна; Тютюнык, Инна Владимировна; Tiutiunyk, Inna Volodymyrivna; Zolkover, A.; Maslov, V.; Винниченко, Наталія Володимирівна; Винниченко, Наталья Владимировна; Vynnychenko, Nataliia Volodymyrivna; Beshley, Y.; Kovalenko, O.Стаття зосереджена на дослідженні причинно-наслідкових зв’язків між рівнями інноваційного розвитку та тінізації економіки на прикладі 10 європейських країн. На основі аналізу існуючих підходів до визначення рівня інноваційної активності в країні пропонується лінійна модель оцінки комплексного індексу інноваційної діяльності. Основною гіпотезою статті було припущення, що підвищення рівня тінізації економіки супроводжується зниженням інноваційного розвитку країни, погіршенням доступу до фінансових ресурсів тощо. Метою статті є аналіз співвідношення між рівнем тіньової економіки та показниками інноваційного розвитку країни як складових її макроекономічної стабільності за допомогою аналізу рядів даних з 2007 по 2018 рр. На відміну від попередніх досліджень, дане дослідження обгрунтовує гіпотезу, про те, що рівень інноваційного розвитку країни залежить від обсягу тіньового сектору економіки. Результати підтверджують взаємозв'язок між факторною та результуючими показниками для всіх аналізованих країн. Для підтвердження гіпотези про негативний вплив тіньової економіки на рівень інноваційної діяльності країни була побудова лінійна модель оцінювання Індексу комплексного інноваційного розвитку країни як інтегрального показника 8 міжнародних індексів (Індекс глобальної конкурентоспроможності, Цифрова оцінка готовності, Цифрова економіка та Індекс суспільства, Економічний індекс знань, Європейський індекс інновацій, Індекс інновацій Bloomberg, Міжнародний індекс інновацій, Глобальний індекс інновацій), що характеризує рівень інноваційного розвитку країни. На другому етапі здійснено: тестування рядів даних на стаціонарність за допомогою статистичного тесту Дікі-Фуллера та Філіпса Перрона, розрахунок оптимальної довжини лага, обраної за критерієм Акакайке, інформаційним критерієм ХаннанаКвінна та інформаційним критерієм Шварца, перевірка коінтегрованості рядів даних за допомогою тесту Йогансена. Емпіричні розрахунки довели високий вплив тіньової економіки на інноваційний розвиток країни. Усі показники є статистично значущими на рівні 1% та 5% та 10% відповідно. Обґрунтовано, що держава повинна враховувати встановлені взаємозалежності як основу для розробки та реалізації заходів, спрямованих на підвищення інноваційної активності суб’єктів господарювання, збільшення інноваційного потенціалу країни тощо.