Просторова динаміка IКT-зайнятості в Європі: SAR-аналіз ролі населення та інтернет-інфраструктури
DOI:
https://doi.org/10.35774/Ключові слова:
просторовий авторегресійний аналіз, IКT-зайнятість, цифрова економіка, просторові залежності, чисельність населення, інтернет-споживання, економетричне моделюванняАнотація
Вступ. У сучасних умовах цифрової трансформації інформаційно-комунікаційні технології (ICT) стали одним із основних чинників економічного розвитку. Ринок праці в IКT-секторі характеризується значною географічною неоднорідністю, що зумовлює необхідність дослідження просторових залежностей, які впливають на рівень IКT-зайнятості в різних країнах. Використання просторових економетричних моделей дає змогу оцінити взаємозв’язки між регіонами та визначити основні чинники, що впливають на концентрацію IКT-спеціалістів.
Мета дослідження. Дослідження спрямоване на аналіз впливу чисельності населення та рівня інтернет-споживання на зайнятість в IКT-секторі європейських країн за допомогою просторової авторегресійної (SAR) моделі. Особливу увагу приділено оцінюванню значущості просторових взаємозв’язків та їхньому впливу на розвиток цифрової економіки.
Методи дослідження. Для досягнення поставленої мети використано методи просторової економетрики, зокрема просторове авторегресійне (SAR) моделювання. Оцінювання параметрів моделі здійснювалося за допомогою методу максимальної правдоподібності (MLE). Для виявлення просторової залежності застосовано статистичні тести (Moran’s I, Geary’s C), атакож перевірено наявність мультиколінеарності та гетероскедастичності. Створення просторової вагової матриці виконана методом королівського суміжництва (Queencontiguity) для визначення просторових взаємозв’язків між об’єктами, зокрема країнами, на основі спільних меж.
Результати. Отримані результати свідчать, що чисельність населення є найбільш значущим чинником, що визначає рівень IКT-зайнятості, тоді як рівень інтернет-споживання має менший, але також позитивний вплив. Просторовий лаг виявився несуттєвим, що вказує на слабкий вплив сусідніх країн на розвиток IКT-сектору. Аналіз залишків моделі показав, що прогнозовані значення добре корелюють із фактичними, хоча в окремих регіонах простежуються відхилення, зумовлені неврахованими соціально-економічними чинниками.
Перспективи. Подальші дослідження можуть зосередитися на розширенні моделі за рахунок включення додаткових змінних, таких як рівень освіти, обсяг інвестицій у технологічні парки, кількість стартапів та державна підтримка цифрових ініціатив. Також перспективним напрямом є застосування панельних просторових моделей для врахування динамічних змін у розвитку IКT-індустрії.
Посилання
Mykhnenko V., Wolff M. State rescaling and economic convergence. Regional Studies. 2018. Vol. 53, no. 4. P. 462–477. URL: https://doi.org/10.1080/00343404. 2018.1476754.
Those who work less worry more: the effect of lower workloads on consumption. European Central Bank. URL: https://www.ecb.europa.eu/press/blog/date/2025/ html/ecb.blog20250220~540b80f133.en.html.
Розвиток інноваційної діяльності аграрних підприємств: на шляху до агробізнесу 4.0 / L. Kucherтаін. Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal. 2023. Т. 9, № 4. URL: https://doi.org/10.51599/are.2023.09.04.11.
Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht : Springer Netherlands, 1988. URL: https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1.
LeSage J., Pace R. K. Introduction to Spatial Econometrics. Chapman and Hall/ CRC, 2009. URL: https://doi.org/10.1201/9781420064254.
Moran P. A. P. Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika. 1950. Vol. 37, no. 1/2. P. 17. URL: https://doi.org/10.2307/2332142.
Geary R. C. The Contiguity Ratio and Statistical Mapping. The Incorporated Statistician. 1954. Vol. 5, no. 3. P. 115. URL: https://doi.org/10.2307/2986645.
Spatial autoregressive models | Stata. Statistical software for data science | Stata. URL: https://www.stata.com/features/spatial-autoregressive-models/.
Cruz N. A., Toloza-Delgado J. D., Melo O. O. Generalized spatial autoregressive model. Journals of the Royal Statistical Society. 2024. URL: https://doi.org/10.48550/ arXiv.2412.00945.
Баженова О. Навчально-методичний комплекс з курсу «Прикладна економетрика». Київ: Сталь, 2013. 116 с.
Anselin L. Under the hood Issues in the specification and interpretation of spatial regression models. Agricultural Economics. 2002. Vol. 27, no. 3. P. 247–267. URL: https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2002.tb00120.x.
Elhorst J. P. Spatial Econometrics. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2014. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40340-8.
Statistics | Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ tps00001/default/.
Digital Decade DESI visualisation tool. URL: https://digital-decade-desi.digital- strategy.ec.europa.eu/datasets/desi/charts/desi-indicators.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Вісник Економіки
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
