Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище

Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище

Проведено аналіз рейтингів розвитку інформаційно-комунікаційних технологій, розроблених провідними міжнародними організаціями. Визначено шість держав, які досягли найбільшого прогресу за цими рейтингами. Проаналізовано взаємозв'язок між валовим національним доходом і положенням цих країн в рейт...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2018
Hauptverfasser: Тутова, О.В., Савченко, Є.А.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2018
Schriftenreihe:Управляющие системы и машины
Schlagworte:
Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий)
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161567
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище / О.В. Тутова, Є.А. Савченко // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 6. — С. 81-92. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-161567
record_format dspace
spelling irk-123456789-1615672019-12-14T01:26:48Z Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище Тутова, О.В. Савченко, Є.А. Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий) Проведено аналіз рейтингів розвитку інформаційно-комунікаційних технологій, розроблених провідними міжнародними організаціями. Визначено шість держав, які досягли найбільшого прогресу за цими рейтингами. Проаналізовано взаємозв'язок між валовим національним доходом і положенням цих країн в рейтингу електронного уряду. Побудовано моделі на основі комбінаторного алгоритму МГУА для прогнозу валового національного доходу на два роки наперед. Результат. Определены шесть стран, которые достигли прогресса во всех пяти или четырех рейтингах. Проведено исследование взаимосвязи между их позицией в этих рейтингах и валовым национальным доходом. Построены модели прогноза ВНД на основе составляющих индекса электронного правительства с помощью комбинаторного алгоритма МГУА для прогноза ВНД на два года вперед. Results. Six countries were chosen as those that achieved significant progress by all five or four rankings. The interconnection between their position in these rankings and their gross national income were analysed. Also the way how the components of these indices influence gross national income in these countries was examined. 2018 Article Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище / О.В. Тутова, Є.А. Савченко // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 6. — С. 81-92. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2018.06.081 0130-5395 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161567 364.2:331 uk Управляющие системы и машины Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий)
Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий)
spellingShingle Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий)
Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий)
Тутова, О.В.
Савченко, Є.А.
Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
Управляющие системы и машины
description Проведено аналіз рейтингів розвитку інформаційно-комунікаційних технологій, розроблених провідними міжнародними організаціями. Визначено шість держав, які досягли найбільшого прогресу за цими рейтингами. Проаналізовано взаємозв'язок між валовим національним доходом і положенням цих країн в рейтингу електронного уряду. Побудовано моделі на основі комбінаторного алгоритму МГУА для прогнозу валового національного доходу на два роки наперед.
format Article
author Тутова, О.В.
Савченко, Є.А.
author_facet Тутова, О.В.
Савченко, Є.А.
author_sort Тутова, О.В.
title Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
title_short Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
title_full Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
title_fullStr Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
title_full_unstemmed Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
title_sort оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate 2018
topic_facet Применения (опыт разработки и внедрения информационных технологий)
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161567
citation_txt Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище / О.В. Тутова, Є.А. Савченко // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 6. — С. 81-92. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
series Управляющие системы и машины
work_keys_str_mv AT tutovaov ocínûvannâvplivurozvitkucifrovoíekonomíkinasocíalʹnoekonomíčneseredoviŝe
AT savčenkoêa ocínûvannâvplivurozvitkucifrovoíekonomíkinasocíalʹnoekonomíčneseredoviŝe
first_indexed 2025-07-14T14:10:20Z
last_indexed 2025-07-14T14:10:20Z
_version_ 1837631773002956800
fulltext ISSN 0130-5395, УСиМ, 2018, № 6 81 DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2018.06.081 УДК 364.2:331 О.В. ТУТОВА, канд. екон. наук, старш. наук. співроб., Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Глушкова, 40, Київ 03187, Україна, olenatutova@gmail.com Є.А. САВЧЕНКО, канд. техн. наук, старш. наук. співроб., Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, просп. Глушкова, 40, Київ 03187, Україна, savchenko_e@meta.ua ОЦІНЮВАННЯ ВПЛИВУ РОЗВИТКУ ЦИФРОВОЇ ЕКОНОМІКИ НА СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНЕ СЕРЕДОВИЩЕ Проведено аналіз рейтингів розвитку інформаційно-комунікаційних технологій, розроблених провідними міжнародними організаціями. Визначено шість держав, які досягли найбільшого прогресу за цими рейтингами. Проаналізовано взаємозв'язок між валовим національним доходом і положенням цих країн в рейтингу електронного уряду. Побудовано моделі на основі комбінаторного алгоритму МГУА для прогнозу валового національного доходу на два роки наперед. Ключові слова: інформаційно-комунікаційні технології, рейтинг, індекс готовності до мережевого суспільства, електронний уряд, економіка знань, індекс електронного участі, цифрова економіка, волове національний дохід на душу населення. Вступ У 2017 р. цифрова революція увійшла у вирі- шальну фазу — до Інтернету підключився кожен другий житель Землі. За оцінкою Глобального інституту McKinsey вже в найближчі 20 років до 50% робочих операцій в світі можуть бути авто- матизовані, і за масштабами цей процес можна порівняти з промисловою революцією XVIII- XIX ст. Промислова революція дозволила окре- мим країнам домогтися вражаючих темпів еко- номічного зростання і вони на багато десяти- літь стали лідерами світової економіки [1]. Цифрові перетворення — один з головних чинників світового економічного зростання. За оцінками Глобального інституту McKinsey, у Китаї збільшення ВВП до 22% до 2025 р. може відбутися за рахунок застосування інтернет- технологій. У США очікуваний приріст вартості, що створюється цифровими технологіями, та- кож вражає — тут він на 2025 р. може скласти 1,6- 2,2 трлн дол. США. Такі сміливі економічні про- гнози пов'язані не тільки з ефектом від автома- тизації існуючих процесів, а й з упровадженням принципово нових, проривних бізнес-моделей і технологій. Серед них — цифрові платформи, цифрові екосистеми, поглиблена аналітика ве- ликих масивів даних, технології «Індустрії 4.0», такі як 3D-друк, роботизація, інтернет речей [1]. Експерти з цифрових технологій та економіки сходяться на думці, що в найближчі десятиліття на ринок праці суттєво вплине автоматизація. За- стосування цифрових технологій допоможе по- ліпшити діловий та інвестиційний клімат зав дяки підвищенню доступності й ефективності дер жав- них послуг, розвитку цілої екосистеми біз нес-сер- ві сів (логістичні послуги, мобільний бан кінг), збіль шен ню прозорості умов ведення бізнесу 82 ISSN 0130-5395, Control systems and computers, 2018, № 6 О.В. Тутова, Є.А. Савченко (електронні майданчики для проведення тенде- рів і закупівель, портали зворотного зв'язку) [2]. Сьогодні існує декілька міжнародних рейтин- гів, які прямо або опосередковано характеризу- ють рівень розвитку інформаційно-комунікацій- них технологій (ІКТ) і зрілості інструментів елек- тронної держави у різних країнах світу. Рівень розвитку ІКТ є основою для цифрових перетво- рень і розвитку цифрової економіки, оскільки цифрова економіка — це економіка, що базуєть- ся на цифрових комп’ютерних технологіях. До найбільш авторитетних відносять рейтин- ги, що складають фахівці Організації об’єд на- них націй (ООН), Міжнародного союзу елект- ро зв’язку (МСЕ), Всесвітнього економічного форуму (ВЕФ) і Світового банку (СБ). Рейтинги розвитку інформаційно-комунікаційних технологій Індекс розвитку ІКТ (ICT Development Index — IDI) — комплексний, універсальний і загально- визнаний показник, що характеризує досягнення країни з точки зору розвитку ІКТ [3]. Його роз- раховують Міжнародному союзі електрозв’язку. Розробка індексу була рекомендована всесвіт- ньою зустріччю на вищому рівні з питань розви- тку інформаційного суспільства. Індекс будують на основі трьох підіндексів — доступу, викорис- тання і навичок. Для розрахунку індексу викорис- товують 11 показників, які характеризують про- никнення фіксованого телефонного зв’язку, мо- більного стільникового зв’язку й інтернету (в тому числі широкосмугового), доступ до комп’ютерів та інтернету домогосподарств, рівень грамотності дорослого населення і залученість молоді в освіту. Основним завданням індексу є визначення по- казників, значення яких необхідно поліпшити для скорочення цифрового розриву з найбільш роз- виненими країнами. Однак при розрахунку цього індексу не враховують такі важливі аспекти, як ве- личина території країни і щільність населення. Індекс готовності до мережевого суспільства (Networked Readiness Index — NRI) — це комп- лексний показник, який відображає готовність економіки країн світу до використання ІКТ для прискорення її розвитку. Індекс будують на основі трьох індексів-компонентів: Environment subindex — середовище, Readiness subindex — го- товность і Usage subindex — використання. Рейтинг розвитку електронного урядуван- ня (E-government development rank) — це оцінка рівня розвитку електронного урядування в 193 країнах — членів ООН [5]. Поряд з оцінкою веб- сайтів органів влади у країні індекс розвитку електронного урядування включає в себе харак- теристики доступу до них, такі як інфраструктура та рівень освіти, що відображають те, як країна використовує інформаційні технології для спри- яння доступу та залучення до них її громадян. Він включає оцінки таких аспектів, як електро- нні послуги і сервіси, що надають органи влади, інформаційно-комунікаційна інфраструктура та розвиток людського потенціалу. Метою розроб- ки цього індексу є створення інструментарію для порівняння функціонування урядів різних країн у сфері розвитку електронного урядування. Сприяння залучення громадян до процесу прийняття рішень, що впливають на добробут суспільства, є наріжним каменем інклюзивного соціального управління. Метою ініціатив з роз- ширення електронної участі громадян має стати поліпшення доступу громадян до інформації та громадських послуг, і сприяти розширенню гро- мадянських прав і свобод, що впливає на розви- ток суспільства в цілому та особистості зокрема. Індекс електронної участі (EPI — e-participation index) визначають як додатковий індекс при проведенні досліджень ООН у сфері електро- нного урядування (UN E-Government Survey). Він розширює межі досліджень, зосереджую- чи увагу на використанні онлайн послуг, для полегшення надання громадянам інформації (обмін електронною інформацією), взаємодію із зацікавленими сторонами (електронна консуль- тація) та участь в процесі прийняття рішень (прийняття електронних рішень) [5]. Індекс економіки знань (Knowledge Economy Index — KEI) характеризує загальний рівень про- сування країни чи регіону до економіки, засно- ваної на знаннях. Індекс економіки знань вклю- чає в себе чотири рівнозначних субіндекси — якості освіти (Education and Human Resources), інноваційної діяльності (The Innovation System), ISSN 0130-5395, УСиМ, 2018, № 6 83 Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище ІКТ (Information and Communication Technology — ICT), економічного й інституційного режиму (The Economic Incentive and Institutional Regime). Перші три субіндекси складають індекс знань (Knowledge Index — KI), який розраховують окре- мо. Субіндекси економіки знань розраховують за методикою, розробленою СБ [6]. Постановка проблеми З метою проведення дослідження оцінювання вза ємо зв’яз ку між розвитком цифрової економіки та ІКТ як її основи, й економічним зростанням у різних країнах світу потрібно визначити, які дер- жави досягли найбільшого прогресу у рейтингах розвитку цифрових ком п’ю тер них технологіях з початку обрахунку цих рейтингів до останніх до- сліджень. Порівняємо, як країни світу скоротили відставання від країн, що посідають перші місця, за цей період. Відібравши таким чином держави, які досягли переконливого успіху за усіма п’ять ма індексами, визначимо залежність між положен- ням країн у рейтингу електронного урядування і валовим національним доходом на душу насе- лення як показника, що характеризує економічне зростання в країні. Для оцінювання впливу роз- витку ін фор ма цій но-ко му ні ка цій них технологій на со ці аль но-еко но міч не середовище побудовані моделі прогнозування валового національного доходу на душу населення на основі складових індексу електронного урядування на прикладі Казахстану. У даній статті валовий національний дохід на душу населення обраний як показник, що характеризує соціально-економічне серед- овище. Побудова моделей здійснена за допомо- гою індуктивного підходу, який зарекомендував себе як метод автоматичної побудови моделей за вибіркою експериментальних даних та широко використовується для побудови моделей у різних галузях. Найбільш відомим з алгоритмів МГУА є комбінаторний алгоритм МГУА, який і викорис- тано для побудови моделей залежностей еконо- мічних показників. Визначення країн, які досягли найбільшого прогресу за рейтингами розвитку ІКТ Для визначення країн, які досягли прогресу за усіма п’ятьма (або чотирма) індексами розвитку цифрових комп’ютерних технологій, тобто циф- рової економіки, проведено порівняння між від- ставанням країни від першого місця у рейтингу на початок періоду з її відставанням від першого міс- ця в останньому звіті. В таблиці 1 наведено країни, яким за період 2002—2017 рр. вдалося скоротити відставання від лідерів рейтингу Швеції (2002) та Ісландії (2017) за індексом розвитку ІКТ — IDI. Як видно з табл. 1, відповідно до індексу роз- витку ІКТ найбільшого прогресу у цьому рей- тингу вдалося досягти Азербайджану і Бє ла ру сі — вони піднялися на 35 і 25 місць відповідно [5]. Відзначимо досягнення Бєларусі, яка на відміну від Азербайджану, який у 2002 р. знаходився на 100 місці, у цьому році досягла досить високого Таблиця 1. Фрагмент значень ряду країн за індексом IDI Країна Місце у рейтингу IDI, 2002 Значення індексу IDI, 2002 Місце у рейтингу IDI, 2017 Значення індексу IDI, 2017 Підйом у рейтингу, місць Швеція 1 6.05 11 8.41 –10 Ісландія 2 5.88 1 8.98 1 … … … … … … Бєларусь 57 2.53 32 7.55 25 Казахстан 68 2.18 52 6.79 16 Саудівська Аравія 73 2.13 54 6.67 19 Азербайджан 100 1.71 65 6.2 35 Російська Федерація 52 2.71 45 7.07 7 Литва 43 3.17 41 7.19 2 84 ISSN 0130-5395, Control systems and computers, 2018, № 6 О.В. Тутова, Є.А. Савченко 57 місця приблизно у середині рейтингу зі 170 країн, лише на 5 місць відстаючи від Російської Федерації, яка у 2002 р. перебувала на 52 пози- ції. Причому, Російська Федерація змогла за ці п’ятнадцять років покращити свою позицію у рейтингу лише на 7 місць. Але слід зазначити, що однією з основних цілей обрахунку цього індек- су є вимірювання так званого цифрового розриву, тобто різниці між позиціями країн з точки зору рівня розвитку ІКТ у них. Таким чином, з табл. 1 можна бачити, що усі наведені у ній країни змогли скоротити кратний розрив від країн лідерів. Так Литва у 2002 р. мала майже двократне відставан- ня від лідера рейтингу Швеції — значення індек- су розвитку ІКТ для Литви було 3.17, а у Швеції на той час вже було 6.05 пунктів. Натомість, у 2017 р. цифровий розрив між Литвою (значення індексу розвитку ІКТ — 7.19) і Ісландією, яка за- ймала перше місце у цьому році із 8.98 пунктами, скоротився у майже 3.5 рази. Отже, підйом Литви на лише 2 місці у цьому рейтингу не повинен вво- дити в оману і применшувати її прогрес у розви- тку ІКТ, які є основою функціонування цифрової економіки. У табл. 2 наведено ряд країн, яким за період 2003—2016 рр. вдалося скоротити відста- вання від лідерів рейтингу CША (2003—2004), Швеції (2009—2010) та Сінгапуру (2016) за індек- сом готовності до мережевого суспільства — NRI. Оскільки індекс готовності до мережевого сус- пільства 2003—2004 включав лише 102 країни, у нього не ввійшли багато держав світу, зокрема Казахстан, Саудівська Аравія, Азербайджан. У рейтинг за 2009—2010 рр. ці країни вже включені розробниками. Таблиця 2 показує, що Російська Федерація і Казахстан досягли найбільшого про- гресу у рейтингу готовності до мережевого сус- пільства. Причому, якщо Російська Федерація змогла піднятися на 22 позиції у рейтингу за пе- ріод з 2003 по 2016 р., то Казахстану знадобилося лише 7 років, щоб з 68 місця, яке він займав у рейтингу готовності до мережевого суспільства у 2009—2010 рр. піднятися на 39 місце у 2016 р., випередивши таким чином Російську Федерацію на 2 позиції. У табл. 3 наведено країни, яким за період 2003—2018 рр. вдалося скоротити відста- вання від лідерів рейтингу США (2003) та Данії (2018) за рейтингом розвитку електронного уря- дування (E-government development rank). Таблиця 3 демонструє, що всі наведені у ній країни суттєво скоротили відставання від лідерів рейтингу за період з 2003 по 2018 р. Так у 2004 р. Саудівська Аравія знаходилася поза межами пер- шої сотні рейтингу, а за абсолютним значенням свого індексу розвитку електронного урядування відставала від США — країни, що була на першо- му місці — майже у 3 рази. Але у 2018 р. Саудівська Аравія скоротила свій відрив від Данії, яка по- сідає перше місце з показником 0.915, майже у 3,5 рази, збільшивши значення індексу розвитку електронного урядування до 0.6574, піднявшись таким чином на 53 позиції у рейтингу. Литва у 2003 р. вже займала високе 34 місце з результатом Таблиця 2. Фрагмент значень індексу NRI для ряду країн Країна Місце у рейтингу за NRI, 2003—2004 Значення індексу NRI, 2003—2004 Місце у рейтингу NRI, 2009—2010 Значення індексу, NRI, 2009—2010 Місце у рейтингу NRI, 2016 Значення індексу NRI, 2016 Підйом у рейтингу, місць США 1 5.5 5 5.46 5 5.8 –4 Швеція 4 5.2 1 5.65 3 5.8 1 Сінгапур 2 5.4 2 5.64 1 6 1 … … … … … … … … Казахстан — — 68 3.68 39 4.6 29 Саудівська Аравія — — 38 4.3 33 4.8 5 Азербайджан — — 64 3.75 53 4.3 11 Російська Федерація 63 3.19 80 3.58 41 4.5 22 Литва 42 3.63 41 4.12 29 4.9 13 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2018, № 6 85 Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище у 0.557, що було у 1.6 рази менше, ніж у лідера рейтингу США. У 2018 р. це відставання склада- ло 1.2 рази, але при цьому Литва опустилася на 6 позицій, посівши 40 місце, через те, що інші країни-конкуренти спромоглися суттєвіше ско- ротити своє відставання від лідерів. У табл. 4 на- ведено країни, яким за період 2003—2018 рр. вда- лося скоротити відставання від лідерів рейтингу Великобританії (2003) та Данії (2018) за індексом електронної участі (e-participation index). Як видно з табл. 4, найбільшого прогресу за індексом електронної участі вдалося досягти Бєларусі та Російській Федерації, які за період з 2003 по 2018 рр. спромоглися піднятися аж на 69 і 68 позицій відповідно, зайнявши високі позиції у рейтингу електронної участі у 2018 р. — Бєларусь 33 місце, а Російська Федерація — 23. Також слід відзначити успіх, якого досягла Саудівська Аравія. У 2003 р. вона посідала лише 123 місце із 151 країни-учасниці рейтингу, а у 2018 р. вже бу- ла на 67 позиції, тобто покращила свою позицію на 56 місць. Крім того, звернемо увагу на те, що у 2003 р. Бєларусь і Азербайджан поділили 102 місце з результатом у 0.0345. Натомість у 2018 р. Бєларусь вже займала 33 місце, а Азербайджан — лише 79. Аналогічно, за цей період Казахстан зміг випередити Литву, піднявшись з 69 місця, яке вони займали разом у 2003 р., на 42 місце у 2018 р., а Литва змогла посісти лише 51 позицію, на 9 місць позаду Казахстану. У табл. 5 наведе- но країни, яким за період 2002—2012 рр. вда- лося скоротити відставання від лідера рейтингу Швеції (2002 та 2012) за індексом KEI. Табл. 5 демонструє, що на початок періоду дослідження у 2002 р. усі країни (за винятком Литви, яка займала 34 місце) перебували у другій половині першої сотні рейтингу, складеного за індексом економіки знань. Але вже у 2012 р. усі Таблиця 3. Фрагмент значень рейтингу розвитку електронного урядування Країна Місце у рейтингу за E-gov, 2003 Значення індексу E-gov, 2003 Місце у рейтингу E-gov 2018 E-gov 2018, Значення індексу Підйом у рейтингу, місць США 1 0.92706 11 0.8769 –10 Данія 4 0.82046 1 0.915 3 … … … … … … Бєларусь 81 0.3965 38 0.7641 43 Казахстан 83 0.38661 39 0.7597 44 Саудівська Аравія 105 0.33756 52 0.7119 53 Азербайджан 94 0.36351 70 0.6574 24 Російська Федерація 58 0.44255 32 0.7969 26 Литва 34 0.55733 40 0.7534 –6 Таблиця 4. Фрагмент значень індексу електронної участі ряду країн Країна Місце у рейтингу за E-part. 2003 Значення індексу E-part., 2003 Місце у рейтингу E-part. 2018 Значення індексу E-part. 2018 Підйом у рейтингу, місць Великобританія 1 1 5 0.9831 –4 Данія 20 0.4483 1 1 19 … … … … … … Бєларусь 102 0.0345 33 0.882 69 Казахстан 69 0.1034 42 0.8371 27 Саудівська Аравія 123 0.0172 67 0.7135 56 Азербайджан 102 0.0345 79 0.6798 23 Російська Федерація 91 0.0517 23 0.9213 68 Литва 69 0.1034 51 0.8034 18 86 ISSN 0130-5395, Control systems and computers, 2018, № 6 О.В. Тутова, Є.А. Савченко вони значно покращили свої позиції. Знову ж та- ки за виключенням Литви, яка піднявшись на 2 позиції, опинилася на досить високому 32 місці. Не дуже суттєвим виявився прогрес Казахстану, який зміг піднятися на 5 позицій з 78 місце на 73, у порівнянні з Саудівською Аравією, яка досягла 50 місця, піднявшись на 26 позицій за 10 років, покращивши середовище для використання знань для економічного розвитку країни. Вплив зростання валового національного доходу на розвиток ІКТ на прикладі індексу електронного урядування Показником фінансового благополуччя країни, який вимірює середній дохід окремо взятої люди- ни за рік, називають доходом на душу населення. Поняття дохід на душу населення має синоніми, такі як валовий національний дохід на душу насе- лення (ВНД) або дохід на душу населення. Дохід на душу населення розраховується з національ- ного доходу, поділеного на кількісний показник населення. Для міжнаціональних порівняльних характеристик ВНД обчислюють в єдиній ва- люті, найчастіше цією валютою є долар США. У своїй статті ми використовуємо валовий дохід на душу населення, скоригований на паритет ку- півельної спроможності у доларах США за 2011 р. Цей показник описує сукупний дохід країни, створений за рахунок виробництва та володіння засобами виробництва, зменшений на виплату іншим країнам за використання засобів вироб- ництва, якими вони володіють, конвертований у міжнародні долари, використовуючи паритет купівельної спроможності, і поділений на се- редньорічну кількість населення. Міжнародний долар має таку ж саму купівельну спроможність щодо ВНД, як і долар у США. Паритет купівель- ної спроможності є теорією, яка стверджує, що обмінний курс валют знаходиться у рівновазі, якщо купівельна спроможність однакова в обох країнах. Ці дані надає СБ. Як видно з табл. 6, Саудівська Аравія має най- більший валовий дохід на душу населення серед цих країн, починаючи з 2003 і закінчуючи 2017 р. Найсуттєвіше збільшити свій ВНД за цей пері- од вдалося Азербайджану, його ВНД зріс майже утричі. На другому місці за темпами зростання до- ходів на душу населення знаходиться Казахстан, якому вдалося досягти зростання у приблизно 2.5 рази. Також слід відзначити, що, якщо у 2003 році ВНД Російської Федерації перевищував ВНД Литви, то на кінець періоду у 2017 р. Литва випереджала Російську Федерацію за цим по- казником на 17%. Крім того, треба зазначити, що найбільший негативний вплив світова криза 2008 р. спричинила у Литві та Саудівській Аравії, у меншій мірі у Російській Федерації. Падіння світових цін на нафту у 2014 р. негативно вплину- ло на динаміку ВНД насамперед у Азербайджані і Саудівській Аравії, меншою мірою у Російській Федерації і Бєларусі, де цей показник у 2017 р. збільшився у порівнянні з 2016 р. [7]. З метою дослідження зв’язку між економіч- ним зростанням і розвитком ІКТ як основи функціонування цифрової економіки проведено аналіз впливу зростання валового національно- го доходу на індекс електронного урядування. Таблиця 5. Фрагмент значень індексу KEI для ряду країн Країна Місце у рейтингу за KEI, 2002 Значення індексу KEI, 2002 Місце у рейтингу KEI, 2012 Значення індексу KEI, 2012 Підйом у рейтингу, місць Швеція 1 9.65 1 9.43 0 … … … … … … Бєларусь 70 4.89 59 5.59 11 Казахстан 78 4.58 73 5.04 5 Саудівська Аравія 76 4.60 50 5.96 26 Азербайджан 94 3.61 79 4.56 15 Російська Федерація 64 5.28 55 5.78 9 Литва 34 7.25 32 7.80 2 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2018, № 6 87 Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище Як показує рис. 1, в Азербайджані у 2003— 2005 рр. поступове незначне збільшення ВНД не призвело до зростання індексу електронного урядування. Крім того, суттєве зростання дохо- дів на душу населення у 2008—2010 рр. у порів- нянні з 2005 р. не призвело до такого ж стрім- кого збільшення значення індексу. Натомість, навіть негативна динаміка ВНД після 2014 р. не завадила суттєвому збільшенню індексу. Саме у цей період Азербайджану вдалося суттєво до- сягти прогресу за такими складовими індексу як масштаб і якість онлайн-послуг та рівень розви- тку телекомунікаційної інфраструктури. У Бєларусі у 2003—2005 роках динамічне еко- номічне зростання супроводжувалося таким же пропорційним збільшенням індексу електро- нного урядування (рис. 2). Натомість, збільшен- ня ВНД у майже 1.5 рази за наступні 5 років не тільки не призвело до пропорційного зростання Індексу, а навпаки його значення у 2010 р. змен- шилося у порівнянні з 2005 р. Але вже у 2012 р. тенденція до економічного зростання разом із пропорційним збільшенням індексу електро- нного урядування повертається. Не зважаючи на падіння ВНД після 2014 р., індекс продовжує зростати, таким чином відстань Бєларусі від країн, що посідають провідні позиції у цьому рейтингу, скорочується швидкими темпами. Казахстан демонструє одночасне пропор цій- не зростання ВНД разом із індексом електро- нного урядування (рис. 3). Однак, після 2012 року збільшення темпів зростання індексу упо- вільнюється, але все одно спостерігається зрос- тання індексу разом із ВНД. Індекс електронного урядування у Литві не зростає прямо пропорційно ВНД у Литві (рис. 4). Так у 2004 році, не зважаючи на зростання ВНД, значення індексу зменшується, аналогіч- но, у 2014 та 2018 рр. значення індексу знижу- ється, не зважаючи на зростання ВНД. У 2010 р. спостерігається одночасне падіння ВНД ра- Таблиця 6. Валовий дохід на душу населення, скоригований на паритет купівельної спроможності у доларах США за 2011 р. (Gross national income (GNI) per capita (2011 PPP $) за даними Світового банку Країна 2003 2004 2005 2008 2010 2012 2014 2016 2017 Азербайджан 5658 6017 6940 12383 15246 15107 16480 15751 15600 Бєларусь 9167 10283 11337 14848 15979 17049 17264 15765 16323 Казахстан 13634 14666 15407 16855 17925 19163 21699 22054 22626 Литва 15243 16587 18273 22756 20672 23326 25912 26884 28314 Російська Федерація 16358 17761 18895 23335 22425 24377 24458 23843 24233 Саудівська Аравія 42379 44549 45798 47508 45951 50305 50787 51329 49680 Рис. 1. ВНД на душу населення та індекс електронного урядування в Азербайджані (2003—2018) Рис. 2. ВНД на душу населення та індекс електронного урядування у Бєларусі (2003—2018) 88 ISSN 0130-5395, Control systems and computers, 2018, № 6 О.В. Тутова, Є.А. Савченко зом із зниженням індексу під впливом світової економічної кризи 2008 р. Найбільше індекс у Литві зріс у 2008 р. у порівнянні із 2005 поруч із одночасним суттєвим збільшенням ВНД, а також у 2012 р. у порівнянні із 2010, причому ВНД теж зростав достатньо швидкими темпа- ми у цей період. Ситуація у Російській Федерації (рис. 4) схо- жа з тенденціями у Бєларусі (рис. 2). Суттєве зростання ВНД супроводжується незначним, але стабільним збільшенням Індексу. Однак, значне зростання ВНД у 2005—2008 рр. не при- зводить до такого ж зростання значення індек- су, а навпаки — відбувається його падіння у Рис. 3. ВНД на душу населення та Індекс електронного урядування у Казахстані (2003—2018) Рис. 4. ВНД на душу населення та індекс електронного урядування у Литві (2003—2018) Рис. 5. ВНД на душу населення та індекс електронного урядування у Російській Федерації (2003—2018) Рис. 6. ВНД на душу населення та індекс електронного урядування у Саудівській Аравії (2003—2018) Таблиця 7. Значення для розрахунку прогнозу ВНД Казахстану на 2020 р. Рік ВНД на душу населення y norm k y norm k+1 x 1 x 2 x 3 2003 13634 0,602581101 0,648192345 0,1878 0,9100 0,0621 2004 14666 0,648192345 0,680942279 0,3205 0,9200 0,0627 2005 15407 0,680942279 0,744939450 0,4500 0,9300 0,0638 2008 16855 0,744939450 0,792230178 0,3211 0,9759 0,1306 2010 17925 0,792230178 0,846945991 0,5270 0,9677 0,1797 2012 19163 0,846945991 0,959029435 0,7843 0,9134 0,3555 2014 21699 0,959029435 0,974719349 0,7480 0,8619 0,5749 2016 22054 0,974719349 1,000000000 0,7681 0,8401 0,5668 2018 22626 1,000000000 — 0,8681 0,8388 0,5723 ISSN 0130-5395, УСиМ, 2018, № 6 89 Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище 2008—2010 рр. у порівнянні з його значенням у 2005 р. Після 2010 р. ситуація змінюються, і починаючи з 2012 р. Російська Федерація є не- змінним суб-регіональним лідером, навіть не- зважаючи на зменшення рівня доходів на душу населення після 2012 р. У Саудівській Аравії протягом усього дослі- джуваного періоду спостерігається зростання ін- дексу електронного урядування, лише за виклю- ченням 2016-го року, коли воно загальмувалося, не зважаючи на падіння ВНД у 2010 та 2017 рр. у порівнянні із попередніми періодами (рис. 5). Також слід зазначити, що Саудівська Аравія, ма- ючи майже у 1.5—2 рази вищий ВНД поміж усіх досліджуваних країн за усіма трьома компонен- тами індексу електронного урядування випе- реджує лише Азербайджан. Натомість вона по- ступається усім іншим пострадянським країнам за індексом людського капіталу та за індексом розвитку телекомунікаційної інфраструктури, а Російській Федерації і Казахстану — також за індексом онлайн-послуг. Прогнозування ВНД за складовими індексу електронного урядування на прикладі Казахстану Між економічним зростанням і розвитком ін- формаційних технологій існує тісний вза ємо- зв’я зок [8]. Таким чином, прогнозування ВНД на основі складових індексу електронного уря- дування допоможе розробити інструментарій, що може стати у нагоді в процесі прийняття рі- шень щодо подальшого розвитку інноваційно- го сектору та аналізу соціально-економічного становища з урахуванням впливу на нього те- лекомунікаційних технологій. Розглянемо побудову моделі прогнозу ВНД Казахстану на основі комбінаторного алгорит- му МГУА [9]. Для цього будуємо таблицю 7. У табл. 7 наведено: y — значення ВНД; x 1 — ін- декс впровадження онлайн сервісів (Online Ser- vi ce Index); x 2 — індекс розвитку людського капі- талу (Hu man Capital Index); x 3 — індекс розвитку телекомунікаційної інфораструктури (Te le com- mu ni ca ti on In fra struc tu re Index); y norm k — масшта- бовані значення ВНД Ка зах ста ну, тобто розді- лені на максимальне значення ВНД у першому стовпці табл. 7; y norm k+1 — змінна, що описує зна- чення на два роки вперед (вихідна змінна); x 1 — x 3 — вхідні змінні для отримання моделі. За цими даними побудовано модель прогно- зу ВНД Казахстану на 2020 р. такого вигляду: y norm k+1 = f (x 1 , x 2 , x 3 ). За комбінаторним алгоритмом МГУА отри- мано найкращі моделі, з яких відібрано три найкращі за критерієм точності з урахуванням довизначення за критерієм незміщеності по- милок [10]. Для того, щоб згладити отриманий результат і врахувати моделі різних властивос- тей, за цим набором моделей знайдене середнє прогнозне значення ВНД Казахстану (табл. 8). Враховуючи, що дані було масштабовано, за отриманими моделями розраховані значення, Таблиця 8. Результати прогнозування та отримані моделі № Модель Значення критеріїв Прогнозне значення ВНД 1 y normk+1 = –0,3166 + + 0,286x 1 + 0,967x 2 + 0,437x 3 AR = 0,0015; BS = 0,009 22818,32 2 y normk+1 = 0,582 + + 0,375x 1 + 0,226x 3 AR = 0,0045; BS = 0,0024 22270,32 3 y normk+1 = –0,567 + + 1,313x 2 + 0,785x 3 AR = 0,002; BS = 0,0026 23456,37 Середнє значення прогнозу ВНД на 2020 р. 22848,34 Рис. 7. ВНД Казахстану (реальні та за трьома отрима- ними моделями) 90 ISSN 0130-5395, Control systems and computers, 2018, № 6 О.В. Тутова, Є.А. Савченко приведені до реальних множенням на макси- мальне значення ВНД. На рис. 7 наведено графік реальних значень ВНД Казахстану та за трьома отриманими мо- делями. Кружечком виділено прогнозні зна- чення ВНД. Побудова моделі прогнозу ВНД Казахстану на 2020 р. на основі складових індексу електро- нного урядування показує, що очікуване зрос- тання ВНД разом із збільшенням значення ін- дексу електронного урядування визначається подальшим розвитком ІКТ у країні. Висновки Проведено аналіз рейтингів розвитку ін фор ма- цій но-комунікаційних технологій, складених Сві то вим банком, Всесвітнім економічним фору- мом, ООН і Міжнародним союзом елект ро зв'яз- ку, а саме визначені шість країн, які досягли най- більшого прогресу за Індексом розвитку ІКТ (ICT De ve lop ment Index — IDI), за Індексом готовності до мережевого суспільства (Networked Re adi ness Index — NRI), за Рейтингом розвитку електронно- го урядування (E-government de ve lop ment rank), за індексом електронної участі (e-par ti ci pa ti on index) та за Індексом економіки знань (Know led ge Economy Index — KEI). Прогрес країн у цих рейтингах ви- значався шляхом порівняння відставання країни від першого місця у рейтингу на початок періоду з її відставанням від першого місця у останньому дослідженні. Країни, що досягли найбільших успі- хів за даними цих рейтингів, — це Азербайджан, Бєларусь, Казахстан, Литва, Російська Федерація і Сау дів сь ка Аравія. Слід зазначити, що за період обрахунку цих рейтингів серед держав, що посіда- ли і посідають провідні місця, майже не сталося суттєвих змін. Таким чином країни-лідери зали- шаються на чолі технологічного розвитку у світі, активно впроваджуючи інновації. Натомість на- веденим вище країнам вдалося суттєво скоротити цифровий розрив з країнами-лідерами. 5 з них є по- страдянськими державами. Оскільки між економічним зростанням і роз- витком інформаційних технологій існує тісний взаємозв’язок, можна зробити висновок, що зростання ВНД на початку 2000-х років дозво- лило цим країнам зосередити свої ресурси на скороченні цифрового розриву. Ця тенденція зо- бражена на рис. 1—5. Однак, слід зазначити, що суттєве збільшення цього індексу сталося після 2010 р., коли темпи зростання ВНД відставали від темпів, якими деякі з цих країн покращували свої позиції у цьому рейтингу. Це можна поясни- ти проведенням цілеспрямованої державної по- літики урядами країн. Так, ситуація у Російській Федерації (рис. 4) схожа з тенденціями у Бєларусі (рис. 2). Суттєве зростання ВНД супроводжу- ється незначним, але стабільним збільшенням індексу. Однак, значне зростання ВНД у 2005— 2008 рр. не призводить до такого ж зростання значення індексу, а навпаки — до його падіння у 2008—2010 рр. порівняно з його значенням у 2005 р. Після 2010 р. ситуація змінюнилась, і по- чинаючи з 2012 р. Російська Федерація є незмін- ним суб-регіональним лідером, навіть незважа- ючи на падіння рівня доходів на душу населення після 2012 р. Отже, незважаючи на залежність рівня розвитку ІКТ від економічної ситуації у країні, ця залежність не є лінійною. Так, високий ВНД не означає автоматично високе місце у рей- тингу. Саудівська Аравія, маючи майже у 1.5—2 рази вищий ВНД поміж усіх досліджуваних кра- їн, випереджає лише Азербайджан за усіма трьо- ма компонентами індексу електронного уряду- вання. Натомість вона поступається усім іншим пострадянським країнам за індексом людського капіталу та за індексом розвитку телекомуніка- ційної інфраструктури, а Російській Федерації і Казахстану — за індексом онлайн-послуг. Оскільки, серед країн, яким вдалося піднятися в усіх досліджуваних рейтингах, є п’ять постра- дянських країн, то важливим завданням є по- дальше дослідження чинників, завдяки яким, їм вдалося досягти цього прогресу, з метою впрова- дження їхнього досвіду в Україні, а також відпо- віді на питання, чому України немає серед них. Рівень розвитку інформаційно-комунікаційних технологій є основою для цифрових перетво- рень і цифрової економіки, оскільки цифро- ва економіка — це економіка, що базується на цифрових комп’ютерних технологіях. Таким чи- ном, подальші дослідження розвитку цифрової економіки в Україні є важливим завданням. ISSN 0130-5395, УСиМ, 2018, № 6 91 Оцінювання впливу розвитку цифрової економіки на соціально-економічне середовище ЛИТЕРАТУРА 1. Цифровая Россия: новая реальность, июль 2017. Digital McKinsey. [Електронний ресурс] — https://www. mckinsey.com/ru/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/Our%20Insights/ Digital%20Russia/Digital-Russia-report.ashx. 2. Доклад о человеческом развитии 2015. Труд во имя человеческого развития / [Електронний ресурс] — http:// www.un-ilibrary.org/economic-and-social-development/2015_a38c8a2e-ru. 3. The ICT Development Index (IDI): conceptual framework and methodology / [Електронний ресурс] — https://www. itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/publications/mis2017/methodology.aspx 4. Networked readiness index / [Електронний ресурс] — http://reports.weforum.org/global-information-technology- report-2016/executive-summary/ 5. UN E-Government Knowledgebase / [Електронний ресурс] — https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/ Data/Compare-Countries 6. Measuring Knowledge in the World’s Economy развития / [Електронний ресурс] - http://web.worldbank.org/ archive/website01030/WEB/IMAGES/KAM_V4.PDF 7. Human Development Data (1990-2017) / [Електронний ресурс] — http://hdr.undp.org/en/data 8. Tutova O., Savchenko Ie. Modeling of Impact of Macroeconomic Indicators on the Growth of National Income. Proceedings of 4th International Conference in Inductive Modelling ICIM 2013. Kyiv: IRTC, 2013. pp. 315—319. 9. Ивахненко А.Г., Степашко В.С. Помехоустойчивость моделирования. Киев: Наук. думка, 1985. 215 с. 10. Ivakhnenko A.G., Savchenko E.A.: Investigation of Efficiency of Additional Determination Method of the Model Selection in the Modeling Problems by Application of the GMDH Algorith. Journal of Automation and Information sciences. Begell House. Inc. Publishers., 40, № 3, 2008. pp. 47—58. Стаття надійшла 04.12.2018 REFERENCES 1. Digital Russia: a new reality, July 2017. Digital McKinsey. [online] Available at: <https://www.mckinsey.com/ru/~/ media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/Our%20Insights/Digital%20Russia/ Digital-Russia-report.ashx> [Accessed 16 Oct. 2016]. (In Russian). 2. Human Development Report 2015. Labor for Human Development. [online] Available at: <http://www.un-ilibrary.org/ economic-and-social-development/2015_a38c8a2e-ru> [Accessed 12 Oct. 2016]. (In Russian). 3. The ICT Development Index (IDI): conceptual framework and methodology. [online] Available at: <https://www.itu. int/en/ITU-D/Statistics/Pages/publications/mis2017/methodology.aspx> [Accessed 6 Apr. 2017]. 4. Networked readiness index. [online] Available at: <http://reports.weforum.org/global-information-technology-report- 2016/executive-summary/> [Accessed 16 Oct. 2016]. 5. UN E-Government Knowledgebase. [online] Available at: <https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/Data/ Compare-Countries> [Accessed 16 Oct. 2016]. 6. Measuring Knowledge in the World’s Economy развития. [online] Available at: <http://web.worldbank.org/archive/ website01030/WEB/IMAGES/KAM_V4.PDF> [Accessed 16 Oct. 2016]. 7. Human Development Data (1990—2017). [online] Available at: <http://hdr.undp.org/en/data> [Accessed 16 Oct. 2016]. 8. Tutova, O., Savchenko, Ie., 2013. “Modeling of Impact of Macroeconomic Indicators on the Growth of National Income”. Proceedings of 4th International Conference in Inductive Modelling ICIM 2013, Kyiv: IRTC, pp. 315—319. 9. Ivakhnenko, A.G., Stepashko, V.S., 1985. Noise-immunity of modeling. Kiev: Naukova dumka, 216 p. (In Russian). 10. Ivakhnenko, A.G., Savchenko, E.A., 2008. “Investigation of Efficiency of Additional Determination Method of the Model Selection in the Modeling Problems by Application of the GMDH Algorith. Journal of Automation and Information sciences”. Begell House. Inc. Publishers., 40 (3), pp. 47—58. Received 04.12.18 Тутова Е.В., к.э.н., старш. научн. сотрудник, Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, просп. Глушкова, 40, Киев 03187, Украина olenatutova@gmail.com Савченко Е.А., к.т.н., старш. научн. сотрудник, Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, просп. Глушкова, 40, Киев 03187, Украина savchenko_e@meta.ua ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ НА СОЦАИЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКУЮ СРЕДУ Введение. Одной из ключевых характеристик цифровой революции является то, что она базируется на новом ти- пе инноваций, основанных на цифровых технологиях и на новых экономических моделях, которые она создает. 92 ISSN 0130-5395, Control systems and computers, 2018, № 6 О.В. Тутова, Є.А. Савченко Уровень развития информационно-коммуникационных технологий является основой для цифровых преобразо- ваний и цифровой экономики. Цель статьи. С целью проведения исследования оценки взаимосвязи между развитием цифровой экономики и информационно-коммуникационных технологий, как ее основы, и экономическим ростом в разных стра- нах мира нужно определить, какие государства достигли наибольшего прогресса в рейтингах развития цифровых компьютерных технологиях с начала расчета этих рейтингов последним исследований. Для этого сравним, как страны мира сократили отставание от стран, занимающих первое место, за этот период. Таким образом, следует определить страны, которые достигли существенного прогресса по индексу развития ИКТ (ICT Development Index — IDI), индексу готовности к сетевому обществу (Networked Readiness Index — NRI), рейтингу развития электронного управления (E-government development rank), индексу электронной участия (e-participation index) и индексу экономики знаний (Knowledge Economy Index — KEI). Проведен анализ зависимости между позицией этих стран в рейтингах цифровой экономики и информационно-коммуникационных технологий и валовым национальным доходом на душу населения в этих странах как показателя, характеризующего социально-экономическое положение. Методы. Модели прогноза ВНД стран на два года вперед построены с помощью комбинаторного алгоритма МГУА. Результат. Определены шесть стран, которые достигли прогресса во всех пяти или четырех рейтингах. Проведе- но исследование взаимосвязи между их позицией в этих рейтингах и валовым национальным доходом. Построены модели прогноза ВНД на основе составляющих индекса электронного правительства с помощью комбинаторно- го алгоритма МГУА для прогноза ВНД на два года вперед. Выводы. Результаты этого исследования показывают, что существует прямая связь между значениями этих ин- дексов и валовым доходом на душу населения. Тем не менее, чем больше растет доход, тем слабее становится за- висимость этих индексов от него. Это означает, что увеличение финансирования на развитие информационных и коммуникационных технологий приводит к росту этих индексов только до определенного уровня. Ключевые слова: информационно-коммуникационные технологии, рейтинг, индекс готовности к сетевому об- ществу, электронное правительство, экономика знаний, индекс электронного участия, цифровая экономика, во- ловий национальный доход на душу населения. Tutova Olena V., PhD (Econ.), Research Associate, International Research and Training Center for Information Technologies and Systems NAS and MES of Ukraine, Glushkov ave., 40, Kyiv, 03187, Ukraine olenatutova@gmail.com, Savchenko Yevgeniya A., PhD (Eng.), Senior Research Associate, International Research and Training Center for Information Technologies and Systems NAS and MES of Ukraine, Glushkov ave., 40, Kyiv, 03187, Ukraine savchenko_e@meta.ua, ASSESSMENT OF INFLUENCE OF DIGITAL ECONOMY DEVELOPMENT ON SOCIAL AND ECONOMIC ENVIRONMENT Introduction. One of the key characteristics of the digital revolution is that it is nurtured by a different type of innovation, increasingly based on digital technologies and on the new business models it allows. Under these newly formed condition it is important to estimate how digital economy development influence on economic growth. Purpose. In order to assess interconnections between digital economy development and information and communication technologies as its background and economic growth in different countries of the world it is necessary to define what countries achieved the most significant progress in the rankings that characterize the level of development of digital computer technologies from the first editions of these rankings till the latest studies. In order to define these successful countries one should check how those countries decreased the distance from the countries with the best scores. Thus the countries that succeeded remarkably in the rankings of ICT Development Index, Networked Readiness Index, E-government development rank, E-participation Index and Knowledge Economy Index should be chosen. Then the dependency between the position of these countries in the rankings of digital economy and information and communication technologies and gross national per capita income as an indicator of economic growth in the countries should be analysed. Also the components of these indices will be determined in order to define the most influential of them from the point of view of the gross national per capita income. Methods. By the development of this procedure the combinatorial GMDH algorithm and regression analysis are used to build these models. Results. Six countries were chosen as those that achieved significant progress by all five or four rankings. The interconnection between their position in these rankings and their gross national income were analysed. Also the way how the components of these indices influence gross national income in these countries was examined. Conclusion. The results of this research show that there is a direct dependency of indices values and gross national per capita income. Nevertheless, the bigger income grows the weaker the dependency of the indices values on it. It means that the increase of financial investments in information and communication technologies causes the growth of the indices only till the certain level. Keywords: Data Analysis, Modeling, E-Government, Human development level.

Ähnliche Einträge