Головна - Архів - Вісник №6 (33), 2022 - ЦИКЛІЧНА КОМПОНЕНТА В ДИНАМІЦІ ВИСОКОТЕХНОЛОГІЧНОГО ЕКСПОРТУ В ШВЕЦІЇ

ЦИКЛІЧНА КОМПОНЕНТА В ДИНАМІЦІ ВИСОКОТЕХНОЛОГІЧНОГО ЕКСПОРТУ В ШВЕЦІЇ

ЦИКЛІЧНА КОМПОНЕНТА В ДИНАМІЦІ ВИСОКОТЕХНОЛОГІЧНОГО ЕКСПОРТУ В ШВЕЦІЇ

https://doi.org/10.36994/2707-4110-2024-12-39-01

Бєлов О.В., к.е.н., доцент кафедри фінансів та обліку

Гриджук М.Д., аспірант,

ЗВО «Університет «Україна»[1]

Анотація. У статті досліджено структуру динаміки високотехнологічного експорту на прикладі Швеції. Стаття є невід'ємною частиною дослідження, в якому також проаналізовано інші країни з високим світовим рівнем високотехнологічного експорту за запропонованою авторською методикою. Метою є визначення циклічної компоненти в динаміці експорту високотехнологічної продукції в економіці Швеції. Виявлено цикли в динаміці шведського високотехнологічного експорту з періодами 4,0 та 8,7 років та розраховано рівень впливу циклічної складової на загальну тенденцію.

Ключові слова: конкурентоспроможність, науково-технічний розвиток, економічний цикл, високотехнологічний експорт

CYCLICAL COMPONENT IN THE DYNAMICS OF HIGH-TECH EXPORTS IN SWEDEN

Abstract. This article is part of a broader study evaluating the quantitative impact of a country’s scientific and technological development on its economic growth. It constitutes the first stage of the research, focusing on the analysis of high-tech production and export dynamics across different countries. The primary goal is to identify and adapt the positive experiences of these countries while considering the negative trends to support Ukraine's post-war economic recovery.

The study aims to apply the author's approach to analyzing the dynamics of high-tech exports in Sweden. As a tool for government regulation in the sphere of innovation and scientific-technical development, the authors propose a novel methodology for examining the structural dynamics of high-tech exports. This methodology elucidates the economic essence of high-tech export dynamics and identifies three key components: steady growth, accelerated growth, and cyclical growth. Additionally, it enables the evaluation of how the influence of the cyclical component shifts when high-tech exports are analyzed as a proportion of total industrial exports or GDP and compares these findings with the structure of Sweden's overall GDP dynamics.

Findings: The study demonstrates that Sweden’s high-tech export dynamics exhibit a cyclical pattern of development. Economic cycles with durations of 4.0 and 8.7 years were identified, and the degree of influence of the cyclical component on the overall trend was calculated. The overall weighted influence of the cyclical component on high-tech export dynamics was found to be substantial.

Future Research Directions: The results of this study provide a foundation for developing effective government policies to facilitate Ukraine's economic recovery in the post-war period. These findings highlight the importance of accounting for cyclical components in the strategic planning of high-tech sector development.

Keywords: competitiveness, scientific and technological development, economic cycle, high-tech export.

ВСТУП. Дана стаття є частиною великого загального дослідження по вивченню чисельного впливу науково-технічного потенціалу країни на її стратегічний розвиток і включена в її першу частину, яку присвячено аналізу динаміки виробництва та експорту високотехнологічної продукції в різних країнах світу.

Постановка проблеми. У 2022-2024 роках Україна понесла значні збитки. Міжнародні організації оцінюють їх у 800 млрд дол. США [1]. Відновлення економіки країни має будуватися на базі передового досвіду Західних країн, акцентуючи зусилля на розвиток високотехнологічного сектору національної економіки.

Аналіз останніх досліджень та публікацій.

Проблемам вивчення високотехнологічного сектору економіки, як саме найбільш наукомісткого сектору, присвячені роботи вітчизняних вчених, В. Гейця [2], І. Бажала [3], О. Саліхової [4] та закордонних дослідників Т. Хацихроноглоу [5], С. Озсоу [6], О. Ерсін [7], В. Янг і С. Джу [8] та інших.

Невирішені аспекти проблеми. У дослідженнях експорту хайтеку майже не враховуються циклічні компоненти. Ми пропонуємо використати авторський метод, який полягає у поєднанні традиційних лінійних і параболічних функцій з циклічною складовою, що дозволить визначити такі характеристики коливань у динаміці експорту хайтек, як період, фаза та інтенсивність (амплітуда) і ступінь впливу цих коливань на динаміку в цілому.

Мета статті.

Проаналізувати структуру динаміки експорту високотехнологічної продукції, а саме виявити такі складові в цій динаміці: рівномірне зростання; прискорене зростання; циклічне зростання.

Розрахувати частку циклічної складової в динаміці експорту високотехнологічної продукції.

Виклад основного матеріалу

Методика дослідження. Для вирішення цієї проблеми автор використовує метод кореляційно-регресійного аналізу з включенням циклічної компоненти [9,10]. Для аналізу М1-М5 було обрано 5 типів моделей (табл. 1) у порядку зростання складності: проста лінійна модель, прискорена модель, лінійна модель з циклом, модель прискореного розвитку з одним циклом, а також модель прискореного розвитку з двома циклами.

Таблиця 1. Види економетричних моделей для регресійного аналізу динаміки високотехнологічного експорту

Модель	Формула	Ім'я
М1	y=a+b*x	лінійна
М2	y=a+bx+cx^2	лінійна з прискоренням
М3	y=a+bx+csin(d*x+e)	лінійна з циклом
М4	y=a+bx+cx^2+dsin(ex+f)	лінійна з прискоренням і циклом
М5	y=a+bx+cx^2+dsin(ex+f)+gsin(hx+i)	лінійна з прискоренням і двома циклами

Джерело: складено авторами

Під поняттям «прискорений розвиток» ми розуміємо прискорення руху з природничих наук, математично воно представляється у вигляді терміну c*x^2, а саме прискорення дорівнюватиме 2s.

Економічні характеристики параметрів рівнянь регресії для моделей М1-М5 представлені в Таблиці 1.

Алгоритм дослідження складався з таких етапів: 1) знаходження параметрів обраних видів економіко-математичних моделей та порівняння їх статистичних характеристик для оцінки динаміки експорту високотехнологічної продукції; 2) порівняння отриманих результатів між собою і фактичними даними; 3) вибір кращої економіко-математичної моделі для оцінки динаміки експорту високотехнологічної продукції, її аналіз та економічна інтерпретація; 4) виявлення частки впливу циклічної складової в даній моделі; 5) виконаємо ці кроки для наступних показників: питома вага ЕВТП у виробничому експорті, у ВВП, обсяг ВВП та обсяг виробничого експорту; 6) оцінка впливу циклічних складових на динаміку цих показників і між собою.

Підбір вихідних даних

Дослідження буде проведено на прикладі Швеції. Швеція є економічно розвиненою країною Європейського Союзу та посідає 25 місце серед 218 країн за обсягами високотехнологічного експорту в 2020 році, а її частка на світовому високотехнологічному експортному ринку становить 0,60%.

Вихідні дані представлені в таблиці 2.

Таблиця 2. Динаміка показників експорту високотехнологічної продукції в Швеції

Джерело: власні розрахунки на основі даних з [11,12]

У зв'язку з тим, що у вересні 2019 року визначення в базі даних World Development Indicators було оновлено до SITC Rev.4 від SITC Rev. 3, дані на сайті Світового банку [11] доступні лише з 2007 року. Є ще один показник - частка експорту технологічної продукції в експорті промислової продукції (High-tech exports (% від виробленого експорту)). Дані про динаміку ВВП за цей період були взяті з того ж сайту. Щоб очистити статистику від інфляції шляхом перерахунку її в ціни 2010 року, сайт використовував дані про інфляцію в США [12]. Динаміка частки експорту високотехнологічної продукції у ВВП розрахована автором на основі наведених вище даних.

Вибір економіко-математичної моделі

Параметри економіко-математичних моделей за Таблицею 1 знайдено за допомогою кросплатформного рішення для апроксимації кривих та аналізу даних - CurveExpert 1.38.

Як бачимо, коефіцієнт кореляції зростає в міру ускладнення моделі. Звичайна лінійна модель (М1) має коефіцієнт кореляції Ккор 0,8795, а лінійна модель з прискоренням і урахуванням двох гармонік (М5) Ккор 0,9437 (табл. 3). Слід зазначити, що моделі М4 і М5, тобто моделі, які враховують циклічні складові, дають найвищі значення коефіцієнта кореляції, що свідчить про наявність коливальних процесів у динаміці високотехнологічного експорту в країні, що розглядається. Це також означає, що динаміка шведського високотехнологічного експорту в 2007-2020 роках характеризувалась як лінійним трендом, так і наявністю прискорення (в даному випадку воно має негативне значення, що характеризує уповільнення розвитку), і циклічної складової.

Таблиця 3. Розрахунок параметрів економетричних моделей, що оцінюють динаміку експорту високотехнологічної продукції Швеції в 2007-2020 рр.

Джерело: складено авторами

Аналіз отриманих результатів

Таблиця 4 дає нам можливість оцінити прогнозні значення високотехнологічного експорту на три роки. Усі моделі (М1-М5) демонструють прогнозоване зниження високотехнологічного експорту в 2023 році з 12,693 до 9,243 млрд дол. США у цінах 2010 року.

Таблиця 4. Прогноз динаміки експорту високотехнологічної продукції в Швеції за отриманими моделями

Джерело: власні розрахунки

Порівняння отриманих моделей і прогнозів представлено на рис. 1, де Y означає фактичні дані, а лінії показують тенденції розрахованих моделей.

Рис. 1 Порівняння отриманих моделей та прогноз динаміки експорту високотехнологічної продукції Швеції до 2023 року

Виходячи з проведених розрахунків, ми вибираємо модель М5 в якості моделі, яка найкращим чином описує динаміку експорту високотехнологічної продукції Швеції в 2007-2020 роках.

Щоб зрозуміти, як циклічна складова впливає на динаміку високотехнологічного експорту, розрахуємо вплив кожної зі складових моделі М5 в абсолютних (табл. 5) та відносних (табл. 6) значеннях, а також похибку (відхилення) розрахункових значень від фактичних.

Таблиця 5. Аналіз структури моделі М5 динаміки HtE, млрд дол. США у цінах 2010 року

Джерело: власні розрахунки

У Таблиці 5 також обчислюються: середнє значення, медіана, максимум і мінімум для кожної з компонент. Треба сказати, що, враховуючи характер циклічної складової, значення середнього і медіани будуть близькі до нуля, що не дає нам інформації про їх вплив. У той же час значення максимуму і мінімуму показують ступінь впливу циклічної складової на динаміку високотехнологічного експорту.

У Швеції можна спостерігати таку картину: циклічна складова має певний вплив на загальну динаміку високотехнологічного експорту. Таким чином, перша гармоніка має вплив в діапазоні від -6,2% до +6,2%, але найближчим часом буде спостерігатися зростання позитивного впливу. Знак мінус вказує на негативний вплив, тобто зменшення обсягів високотехнологічного експорту. Друга гармоніка має протилежний ефект: від -7,0% до +7,5%, Його позитивний вплив також посилиться найближчим часом.

Таблиця 6. Аналіз структури моделі М5 динаміки HtE в %

Джерело: власні розрахунки

Тобто гармоніки перекривають вплив одна одної протягом розглянутого періоду (рис. 2).

Рис. 2 Порівняння циклічних складових динаміки високотехнологічного експорту між собою

Таблиця 6 дає можливість оцінити вплив кожної компоненти Моделі 5 на тенденції високотехнологічного експорту Швеції. Високотехнологічний експорт цієї країни:

має стабільну базову складову (а), яка є важливим позитивним фактором. З огляду на реальні обставини, це, ймовірно, зумовлено довгостроковими контрактами з діловими партнерами;
демонструє постійну швидкість зростання, яка чинить лінійний вплив на динаміку. Це можна пояснити реалізацією бізнес-планів, спрямованих на щорічне збільшення обсягів експорту, розширення асортименту високотехнологічної продукції та впровадження нових її видів;
стримується низкою факторів, вплив яких зростає в геометричній прогресії. До таких факторів можна віднести зниження кваліфікації працівників, зміни в ринковій кон'юнктурі, технологічні труднощі, вплив нормативних актів, які уповільнюють експорт, зростання конкуренції, насиченість ринку тощо;
зазнає впливу циклічних факторів, аналогічних попереднім, однак вони мають циклічний характер розвитку;
підпадає під вплив випадкових чинників, таких як аварії, логістичні помилки, проблеми у виробництві чи фінансових потоках, психологічні аспекти тощо.

Висновки.

Вищезазначене дослідження показало наявність циклічних складових у динаміці високотехнологічного експорту за 2007-2020 роки з періодами 4,0 і 8,7 років.
Загальний зважений вплив циклічної складової на динаміку високотехнологічного експорту є значним: від -12,50% до 10,57%. Слід зазначити, що негативний вплив більший за позитивний на 1,9%.
Перспективи подальших досліджень пов'язані з вивченням комплексу факторів, розрахунком їх циклічних характеристик і виявленням тих, які мають схожий період, фазу та циклічну частоту, і впливають на динаміку високотехнологічного експорту.

Список літератури

1. Збитки України від російської агресії сягають $800 мільярдів - Президент [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.ukrinform.ua/rubric-economy/3924677-zbitki-ukraini-vid-rosijskoi-agresii-sagaut-800-milardiv-prezident.html (accessed: 09.12.2024).

2. Геєць В.М. et al. Інноваційна Україна 2020: Національна Доповідь. НАН України. Київ, 2015. P. 336.

3. Bazhal I. Development of innovation activities within knowledge triangle “government-university-industry” // Econ. Forecast. Національна академія наук України, 2015. № 1. P. 76–88.

4. Саліхова О.Б. Високотехнологічні виробництва: від методології оцінки до піднесення в Україні: Монографія. Київ: Інститут економіки та прогнозування НАН України, 2012. 624 p.

5. Hatzichronoglou T. Revision of the High-Technology sector and product classification. Paris: OECD, 1997.

6. Özsoy S. et al. The impact of digitalization on export of high technology products: A panel data approach* // J. Int. Trade Econ. Dev. Routledge, 2022. Vol. 31, № 2. P. 277–298.

7. Ersin Ö., Ustabaş A., Acar T. The nonlinear effects of high technology exports, R&D and patents on economic growth: a panel threshold approach to 35 OECD countries // Romanian J. Econ. Forecast. 2022. Vol. 25. P. 26–44.

8. Yang B., Zhu S. Public funds in high-tech industries: A blessing or a curse // Socioecon. Plann. Sci. 2021. P. 101037.

9. Бєлов О. Вплив циклічної компоненти на динаміку високотехнологічного експорту в Польщі: 2 // Вісник Економіки. 2023. № 2. P. 8–22.

10. Makarenko P., Bielov O. Assessment of cyclical fluctuations in the share of high-tech products in the U.K. foreign trade: 4 // J. Eur. Econ. 2023. Vol. 22, № 4. P. 533–555.

11. World Development Indicators | DataBank [Electronic resource]. 2024. URL: https://databank.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG/1ff4a498/Popular-Indicators# (accessed: 09.08.2023).

12. The United States of America annual and monthly inflation tables [Electronic resource]. 2021. URL: https://www.statbureau.org/en/united-states/inflation-tables (accessed: 05.01.2023).

Reference

1. Ukraine's losses from Russian aggression reach $800 billion - President [Electronic resource]. 2024. URL: https://www.ukrinform.ua/rubric-economy/3924677-zbitki-ukraini-vid-rosijskoi-agresii-sagaut-800-milardiv-prezident.html (accessed: 09.12.2024).

2. Heyets V.M. et al. Innovative Ukraine 2020: National Report. NAS of Ukraine. Kyiv, 2015. P. 336.

4. Salikhova O.B. High-Tech Production: From Methodology of Assessment to Rise in Ukraine: Monograph. Kyiv: Institute of Economics and Forecasting of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2012. 624 p.

5. Hatzichronoglou T. Revision of the High-Technology sector and product classification. Paris: OECD, 1997.

6. Özsoy S. et al. The impact of digitalization on export of high technology products: A panel data approach* // J. Int. Trade Econ. Dev. Routledge, 2022. Vol. 31, № 2. P. 277–298.

8. Yang B., Zhu S. Public funds in high-tech industries: A blessing or a curse // Socioecon. Plann. Sci. 2021. P. 101037.

9. Belov O. Influence of the cyclical component on the dynamics of high-tech export in Poland: 2 // Visnyk Ekonomiki. 2023. № 2. P. 8–22.

10. Makarenko P., Bielov O. Assessment of cyclical fluctuations in the share of high-tech products in the U.K. foreign trade: 4 // J. Eur. Econ. 2023. Vol. 22, № 4. P. 533–555.

11. World Development Indicators | DataBank [Electronic resource]. 2023. URL: https://databank.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG/1ff4a498/Popular-Indicators# (accessed: 09.08.2023).

12. The United States of America annual and monthly inflation tables [Electronic resource]. 2021. URL: https://www.statbureau.org/en/united-states/inflation-tables (accessed: 05.01.2023).

Надійшла до редакції: 12.11.2024 р.