Аналіз і прогнозування впливу рівня цифровізації країни на її економічний розвиток

Abstract

Статтю присвячено актуальній темі аналізу й прогнозування впливу рівня цифровізації країн на їх економічний розвиток. Дана проблематика обумовлена швидкими темпами впровадження інформаційних та комунікаційних технологій для вирішення різних задач суб’єктів економіки, що сприяє її розвитку. Для проведення дослідження використано статистичні дані для 138 країн світу за 2019 рік. У якості показника, що характеризує ступінь розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та мережевої готовності країн до їх впровадження та застосування, було використано індекс рівня цифрового розвитку. Для аналізу рівня економічного розвитку країн обрано 11 найбільш поширених показників, серед яких виділяється внутрішній валовий продукт, загальна очікувана тривалість життя при народженні, легкість ведення бізнесу, інфляція, тощо. На першому етапі проведено кореляційний аналіз, в результаті чого встановлено, що найбільш корельованими є показники: валовий внутрішній продукт, уразливе працевлаштування, наймані працівники, легкість ведення бізнесу та загальна очікувана тривалість життя при народженні, які також мають високий рівень кореляції з індексом рівня цифрового розвитку. На другому етапі шляхом застосування методу головних компонент було усунуто мультиколінеарність між факторами, що дозволило знизити й розмірність даних. На наступному етапі «Ліктьовим методом» визначено оптимальну кількість кластерів та здійснено кластеризацію методом k-means. Результатом є кластери країн, розподілені за близькістю тенденцій впливу рівня їх цифровізації на економічний розвиток. На останньому етапі було побудовано моделі прогнозування найбільш корельованих факторів, що характеризують економічний розвиток в країнах, в залежності від рівня їх цифровізації. Для прогнозування валового внутрішнього продукту та легкості ведення бізнесу виявився найбільш точний кубічний поліном, вразливої зайнятості, обсягу найманих працівників – квадратний, загальної очікуваної тривалості життя – лінійна, квадратична та кубічна моделі мають однакові оцінки. Побудовані моделі є універсальними інструментами для прогнозування можливих тенденцій розвитку для різних країн світу.

The article is devoted to the topical issue of analysis and forecasting of the impact of the country's digitalization level on their economic development. This issue is due to the rapid pace of implementation of information and communication technologies to solve various problems of economic entities, which contributes to its development. The study used statistics for 138 countries in 2019. The index of digital development level was used as an indicator that characterizes the degree of development of information and communication technologies and network readiness for countries implementation and application. Analyzing the level of economic development of countries, the eleven most common indicators were selected: gross domestic product, total life expectancy at birth, ease of doing business, inflation, etc. In the first stage, a correlation analysis was conducted, which found that the most correlated indicators are: gross domestic product, vulnerable employment, employees, ease of doing business and overall life expectancy at birth, which also have a high correlation with the digital development index. In the second stage, the application of the principal components method eliminated the multicollinearity between the factors, which reduced the dimensionality of the data. At the next step, the "Elbow method" determined the optimal number of clusters and clustering with the k-means method. The result is clusters of countries, distributed according to the proximity of trends in the level of their digitalization on economic development. At the last stage, models for forecasting the most correlated factors that characterize economic growth in countries, depending on the level of their digitalization, were built. To predict gross domestic product and ease of doing business, the most accurate cubic log, vulnerable employment, number of employees - square, total life expectancy - linear, quadratic and cubic models have the exact estimates. The built models are universal tools for forecasting possible development trends for different world countries.