СТРУКТУРНА МОДЕЛЬ ЕКОНОМІКИ УКРАЇНИ: ВЗАЄМОЗВ’ЯЗОК МІЖ ВВП ТА ПРОМИСЛОВІСТЮ
DOI:
https://doi.org/10.60022/sis.2.(02).1Ключові слова:
економічний розвиток, структурне моделювання, макроекономічне моделювання, економічне зростання, ВВП, промислове виробництво, економічна політика, економічні показники, експорт, імпорт, капітальні інвестиції, модельАнотація
Дослідження полягає в емпіричному аналізі економічного розвитку України із використанням структурної моделі системи одночасних рівнянь для дослідження взаємодії між ключовими економічними змінними. У дослідженні виділено три результуючих змінні: валовий внутрішній продукт (ВВП), обсяг проданої промислової продукції та обсяг виробленої промислової продукції. Результуючі змінні залежать від чотирьох факторних змінних: експорт товарів, імпорт товарів, середня місячна зарплата та капітальні інвестиції в промисловість. Модель розроблена для кількісного оцінювання того, як ці фактори впливають на економічні показники України, з особливим акцентом на ролі промислового виробництва в економіці країни. За допомогою трьох структурних рівнянь у статті досліджено взаємні залежності між цими економічними індикаторами та підтверджено, що промислове виробництво, заробітна плата та експорт відіграють значну роль у стимулюванні зростання ВВП. Крім того, імпорт сприяє промисловому виробництву та продажам, що свідчить про те, що він є життєво важливими ресурсами для внутрішнього виробництва. Результати показують, що в той час як експорт має негативний вплив на ВВП, ймовірно, через домінування експорту сировини, вищі зарплати та капітальні інвестиції позитивно впливають на економічне зростання. Усі параметри моделі статистично значущі із 95% рівні достовірності, а висновки дають цінну інформацію для політиків, які прагнуть посилити промислове зростання та оптимізувати торгові та інвестиційні стратегії для сталого економічного розвитку в Україні.
Посилання
Aslam, B., Hu, J., Shahab, S., Ahmad, A., Saleem, M., Shah, S. S. A., ... & Hassan, M. (2021). The nexus of industrialization, GDP per capita and CO2 emission in China. Environmental Technology & Innovation, 23, 101674. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eti.2021.101674
Ughulu, S.E. (2021). Industrial output and economic growth in emerging economies: Evidence from Nigeria. Ap- plied Finance and Accounting, 7(1), 32–43. DOI: https://doi.org/10.11114/afa.v7i1.5175
Abbasi, K.R., Hussain, K., Abbas, J., Adedoyin, F.F., Shaikh, P.A., Yousaf, H., & Muhammad, F. (2021). Analyzing the role of industrial sector’s electricity consumption, prices, and GDP: a modified empirical evidence from Pakistan. Aims Energy, 9(1), 29–49. DOI: https://doi.org/10.3934/energy.2021003
Lehmann, R., & Möhrle, S. (2024). Forecasting regional industrial production with novel high-frequency electricity consumption data. Journal of Forecasting. DOI: https://doi.org/10.1002/for.3116
Colmer, J. (2021). Temperature, labor reallocation, and industrial production: Evidence from India. American Eco- nomic Journal: Applied Economics, 13(4), 101–124. DOI: https://doi.org/10.1257/app.20190249
Hidayatno, A., Destyanto, A.R., & Hulu, C.A. (2019). Industry 4.0 technology implementation impact to indus- trial sustainable energy in Indonesia: A model conceptualization. Energy Procedia, 156, 227–233. DOI: https://doi.org/10.1016/j.egypro.2018.11.133
Artar, O.K. (2022). The Relationship between the Real Effective Exchange Rate and Industrial Production in the Turkish Economy. Journal of International Trade, Logistics and Law, 8(1), 198–203. DOI: https://doi.org/10.20409/berj.2021.334
Wang, Q., & Zhao, C. (2021). Regional difference and driving factors of industrial carbon emissions performance in China. Alexandria Engineering Journal, 60(1), 301–309. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-521025/v1
Zhang, Y., & Dilanchiev, A. (2022). Economic recovery, industrial structure and natural resource utilization efficien- cy in China: effect on green economic recovery. Resources Policy, 79, 102958. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102958
Parveen, S., Khan, S., Kamal, M. A., Abbas, M.A., Aijaz Syed, A., & Grima, S. (2023). The influence of industrial output, financial development, and renewable and non-renewable energy on environmental degradation in newly industri- alized countries. Sustainability, 15(6), 4742. DOI: https://doi.org/10.3390/su15064742
Lebedeva, L., Shtunder, I., Scherbakova, T., & Khrustalova, V. (2019). Estimation of resilience of Ukrainian in- dustry to shock influences: Comparative analysis. EUREKA: Social and Humanities, (1), 20–34. DOI: https://doi.org/10.21303/2504-5571.2019.00816
Koval, V., Hrymalyk, A., Kulish, A., Kontseva, V., Boiko, N., & Nesenenko, P. (2021). Economic policy of indus- trial development and investment approach to the analysis of the national economy. Studies of Applied Economics, 39(6). DOI: https://doi.org/10.25115/eea.v39i6.5263
Kushnirenko, O., Gakhovich, N., & Venger, L. (2023). Strategic scenarios for sustainable industrial development of Ukraine in the post-war period. Baltic Journal of Economic Studies, 9(1), 89–99. DOI: https://doi.org/10.30525/2256-0742/2023-9-1-89-99
Matyushenko, I., Hlibko, S., Petrova, M., Khanova, O., Loktionova, M., & Trofimchenko, K. (2021). Assessment of technological competitiveness of Ukraine in terms of association with the EU. Economic Studies (Ikonomicheski Izsledvania), 30(7), 148–176. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3967932
Xie, P., Gao, S., & Sun, F. (2019). An analysis of the decoupling relationship between CO2 emission in power industry and GDP in China based on LMDI method. Journal of cleaner production, 211, 598–606. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcle-pro.2018.11.212
Jiang, Z. (2022). Prediction and industrial structure analysis of local GDP economy based on machine learning. Mathematical Problems in Engineering, 2022(1), 7089914. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/7089914
Demir, Y. (2021). Analyzing the effect of employment in the agricultural and industrial sectors on economic growth with the ARDL bounds test. International Journal of Contemporary Economics and Administrative Sciences, 11(1), 178– 192. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.5136851
Fornaro, P. (2020). Nowcasting industrial production using uncoventional data sources (No. 80). ETLA Working Papers. DOI: https://doi.org/10.1002/for.3116
Bozkus, S.K., Kahyaoglu, H., & Mahamane Lawali, A.M. (2020). Multifractal analysis of atmospheric carbon emissions and OECD industrial production index. International Journal of Climate Change Strategies and Management, 12(4), 411–430. DOI: https://doi.org/10.1108/IJCCSM-08-2019-0050
Dragomir, C. M. B., Podaru, G., & Munteniță, C. (2021, June). A Bayesian Analysis of CO2 Emissions and National Industrial Production in Romania. In International Conference on Machine and Industrial Design in Mechanical Engineering (pp. 683–690). Cham: Springer International Publishing. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-88465-9_69
Zomchak, L., Stelmakh A. (2019). ARIMA-model of Ukrainian Macroeconomic Indicators Forecasting. Emergence of public development: financial and legal aspects, 213–221.
Zomchak, L., & Nehrey, M. (2022, February). Economic growth and capital investment: the empirical evidence. In The International Conference on Artificial Intelligence and Logistics Engineering (pp. 645–652). Cham: Springer International Publishing.
Chandio, A.A., Rauf, A., Jiang, Y., Ozturk, I., & Ahmad, F. (2019). Cointegration and causality analysis of dynamic linkage between industrial energy consumption and economic growth in Pakistan. Sustainability, 11(17), 4546. DOI: https://doi.org/10.3390/su11174546
Lee, S., & Park, S.K. (2022). Nowcasting Korean Industrial Production. Korea Institute for Industrial Economics and Trade Research Paper No, 22, 1–4. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4188273
Ilyash, O., Smoliar, L., Lupak, R., Duliaba, N., Dzhadan, I., Kohut, M., & Radov, D. (2021). Multidimensional analysis and forecasting the relationship between indicators of industrial-technological development and the level of economic security. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(13), 113. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.243262
Sampi Bravo, J.R.E., & Jooste, C. (2020). Nowcasting economic activity in times of COVID-19: An approximation from the Google Community Mobility Report. World Bank Policy Research Working Paper, (9247). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3601423
Zhang, L., & Ma, L. (2020). The relationship between industrial structure and carbon intensity at different stages of economic development: an analysis based on a dynamic threshold panel model. Environmental Science and Pollution Research, 27, 33321–33338. DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-020-09485-7
Chamalwa, H.A., Abbas, M., Abdulsalam, B., & Baba, L.Y. (2024). An Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Model Approach for Nigerian GDP, Exchange Rate and Foreign Import Trade. BIMA JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY (2536–6041), 8(3B), 215–221. https://journals.gjbeacademia.com/index.php/bimajst/article/view/921/837
Vdovyn, M., Zomchak, L. (2017). Statistical estimation and analysis of foreign trade in EU and Ukraine. Socio-economic potential of crossborder cooperation. Ivan Franko National University of Lviv, University of Rzeszow, 137–143.
Vdovyn, M., Zomchak, L. (2023, March). Multidimensional Ranking and Taxonomic Analysis of the Regional Socio-Economic Development in Ukraine. In International Conference on Computer Science, Engineering and Education Applications (pp. 361–370). Cham: Springer Nature Switzerland.
Verbivska, L., Trubnik, T., Oliskevych, M., Pugachov, M., Pugachov, V., & Goncharenko, M. (2024). Forecasting macroeconomic indicators of the development of the Ukrainian economy during the war (2022–2023). International Journal for Quality Research, 18(2). DOI: https://doi.org/10.24874/IJQR18.0203
State Statistic Service of Ukraine URL: https://www.ukrstat.gov.ua/
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Лариса Зомчак, Дмитро Міськів

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.