Модель класифікації країн Європейського Союзу за рівнем цифрового розвитку

Автори
Відомості

Кузовкін Д.Д.

Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця (Україна)

denys.kuzovkin@hneu.net

Яценко Р.М.

к.е.н., доцент, Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця (Україна)

roman.yatsenko@hneu.net

Розвиток держав та їхніх національних економік у сучасному становищі здебільшого визначається наявністю відповідних науково-технічних ресурсів. Останніми десятиліттями процеси технологічних трансформацій сприяють використанню цифрових інструментів для підвищення економічних показників.

У роботі було досліджено рівень цифрового розвитку країн Європейського Союзу та побудовано модель багатовимірної класифікації на основі кластерного аналізу. Така модель дає змогу оцінити рівень цифровізації у групах країн та визначити їхні слабкі та сильні сторони.

Цифрова економіка — це термін, введений канадським оратором на ім’я Дон Тапскотт у власній книзі у 1994 році [2], який позначає ту частину економіки, яка використовує цифрові технології. Відповідно до міркувань американського статистика та економіста Томаза Мезенбурга, можна виділити три основні компоненти концепції цифрової економіки [3]: електронний бізнес, його інфраструктура та електронна комерція.

Цифрові технології, у свою чергу, полягають у здійсненні інформаційних процесів із використанням цифрових пристроїв та відповідних принципів.

Цифрові технології — це невід’ємний компонент сучасного суспільства, оскільки цифровізація зараз є однією з рушійних сил економіки, яка проникла у багато галузей та напрямків людської діяльності, та активно використовується в освіті, медицині, виробництві товарів, управлінні державою та державними послугами тощо.

Використання цифрових технологій поглиблює міжнародну взаємодію, підвищує якість послуг, що надаються, та їхню швидкість надання. Це сприяє підвищенню ефективності національних економік шляхом зростання продуктивності праці, розвитку інноваційних технологій, покращення якості життя в цілому.

У ситуації, коли цифрова економіка грає важливу роль у становленні національної економіки в цілому, важливо оцінювати та аналізувати її розвиток. Цю задачу покликані вирішити індекси цифровізації. Індекс цифровізації — це композитний показник, що вимірює ступінь розвитку цифрової економіки, її стан, динаміку тощо.

Для реалізації дослідження цифрового розвитку країн Європейського союзу використовуються дані за такими індексами:

  1. Індекс цифрової економіки та суспільства (англ. Digital Economy and Society Index) [4].
  2. Індекс світової цифрової конкурентоспроможності (англ. World Digital Competitiveness Index).
  3. Індекс цифрової еволюції (англ. Digital Evolution Index).
  4. Індекс мережевої готовності (англ. Networked Readiness Index) [5].
  5. Індекс розвитку електронного уряду (англ. e-Government Development Index) [6].
  6. Глобальний інноваційний індекс (англ. Global Innovation Index) [7].
  7. Глобальний індекс мережевої взаємодії (англ. Global Connectivity Index) [8].

Для вирішення задачі багатофакторної класифікації використовується кластерний аналіз. Кластерний аналіз – це певна сукупність обчислювальних процедур, які покликані класифікувати певну вибірку з метою отримати кластери. Кластери — це такі групи елементів, які можна охарактеризувати якоюсь загальною властивістю [1, ст. 54].

Для розв’язку поставленої задачі використовується ітеративний метод К-середніх. Ітеративні методи вимагають наявність певного припущення про можливу кількість кластерів, тому разом з цим використовуються метод Уорда для побудови дендрограми (дерева кластерів), метод ліктя (англ. Elbow method), Силуетний метод (англ. Silhouette method) та використання статистики розриву (англ. Gap statistic).

Розрахунки відбуваються за допомогою мови програмування R [9] та здійснюються в інтегрованому середовищі розробки RStudio [10]. Під’єднуємо вхідні дані описаних індексів за країнами Європейського Союзу у RStudio (Рис. 1).

Рис. 1: Вхідні дані в RStudio

Проведемо стандартизацію даних. Це першочерговий етап обробки даних з метою приведення даних до одного вигляду, що забезпечує їхнє правильне функціонування та коректні розрахунки. Так виглядають стандартизовані вхідні дані (Рис. 2).

Рис. 2: Стандартизовані дані у RStudio

За візуальними аналізами дендрограми (Рис. 3), методу ліктя, силуетного методу та методу gap-статистики, було встановлена оптимальна кількість кластерів, яка дорівнює 4.

Рис. 3: Формування 4 візуальних кластерів даних

За результатами роботи методу К-середніх отримуємо 4 кластери (Рис. 4).

Рис. 4: Візуальне положення елементів-країн у кластерах

Перший кластер (Данія, Нідерланди, Фінляндія, Швеція) — високорозвинені країни у галузі цифровізації. Другий кластер (Австрія, Бельгія, Естонія, Ірландія, Німеччина, Франція) — помірно розвинені країни у галузі цифровізації. Третій кластер (Іспанія, Італія, Литва, Польща, Португалія, Словенія, Чехія) — прогресуючі країни у галузі цифровізації. Четвертий кластер (Болгарія, Греція, Румунія, Словаччина, Угорщина, Хорватія) — слаборозвинені країни у галузі цифровізації.

Таким чином, отримана модель кластерного аналізу надає можливість визначити рівень цифрового розвитку країн Європейського Союзу. Ця модель може в подальшому використовуватися для проведення дискримінантного аналізу та визначення рівня цифрового розвитку інших країн.

Література

  1. Бізнес-аналітика багатовимірних процесів: навчальний посібник [Електронний ресурс] / Т.С. Клебанова, Л.С. Гур’янова, Л.О. Чаговець та ін. — Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2018. — 272 с.
  2. Tapscott, D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence, 1994, 368 p.
  3. Mesenbourg, T.L. Measuring the Digital Economy, 2001, p. 2. URL: https://2001.isiproceedings.org/pdf/1074.PDF
  4. European Commission. The Digital Economy and Society Index (DESI). URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/desi
  5. Network Readiness Index. URL: https://networkreadinessindex.org/
  6. UN E-Government Knowledgebase. E-Government Development Index (EGDI). URL: https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/About/Overview/-E-Government-Development-Index
  7. Global Innovation Index. URL: https://www.wipo.int/global_innovation_index/en/
  8. Global Connectivity Index. URL: https://www.huawei.com/minisite/gci/en/
  9. The R Project for Statistical Computing. URL: https://www.r-project.org/
  10. RStudio Desktop. URL: https://posit.co/download/rstudio-desktop/