Особливості моделювання складових системи фінансово-економічного стимулювання впровадження передових технологій смарт-промислового розвитку

Для моделювання складових системи фінансово-економічного стимулювання впровадження передових технологій смарт- промислового розвитку на національному рівні найбільш прийнятними до використання є загальноекономічні моделі: Кобба- Дугласа, Солоу, AD-AS, Самуельсона-Хікса та ін. Так, у моделі AD-AS рівень технологічного розвитку впливає на рівень сукупної пропозиції, а фіскальні стимули враховуються в рівні сукупного попиту. Призначення цієї моделі - знайти точку балансу між попитом і пропозицією на ринку, тому вона може використовуватися для оцінювання залежності впливу фіскальних стимулів і підвищення рівня передових технологій у смарт-виробництві. Модель Самуель- сона-Хікса відображає залежність рівня виробництва від інвестиційного попиту та рівня споживання і часто використовується для оцінювання впливу монетарних стимулів, але не враховує в розрахунках вплив рівня технологічного прогресу на обсяг виробництва. Тому для моделювання системи фінансово-економічного стимулювання впровадження передових технологій смарт- промислового розвитку вона потребує суттєвої модифікації. Модель Солоу має певні обмеження щодо використання в межах моделювання системи фінансово-економічного стимулювання впровадження передових технологій смарт-промислового розвитку, пов'язані із завданням параметрів норми заощаджень і темпів науково-технічного прогресу екзогенно, що суттєво обмежує її практичне застосування для оцінювання впливу розглянутих фінансово-економічних стимулів (фіскальних і монетарних). Модель Кобба-Дугласа є однією з основних економіко-математичних моделей, які використовуються для аналізу залежності між виробництвом і введенням нових технологій на національному рівні. У деяких дослідженнях висунуто гіпотезу про ефективність використання моделі Кобба-Дугласа для модифікації та введення фактора цифровізації, що було б ефективним для моделювання системи фінансово-економічного стимулювання впровадження передових технологій смарт-промислового розвитку. Той факт, що модель дозволяє використовувати розрахунки для вибору важелів впливу на динаміку виробництва, є дуже зручним для її застосування у процесі побудови сценаріїв економічного розвитку з урахуванням розглянутих фінансово-економічних стимулів, які можуть вводитись у модель у вигляді важелів впливу на відповідні фактори. Більше того, ця функція неодноразово підтвердила свою надійність при довгостроковому прогнозуванні зростання економік країн світу й окремих галузей залежно від різних сценаріїв використання праці, інвестицій, технологій та різноманітних інших факторів, які часто додаються у процесі її модифікацій.

Таким чином, використання моделей, що оцінюють вплив упровадження окремих фінансово-економічних стимулів на розвиток підприємств чи галузей, є дуже трудомістким для визначення загального впливу на економіку. Такі моделі можуть потребувати значної модифікації для розгляду окремих стимулів, введення додаткових факторів, а також значного нагромадження змінних при зведенні результатів розрахунків для оцінювання загального впливу на економіку. Проте вони можуть використовуватись як допоміжні моделі для проміжних розрахунків щодо певних напрямів стимулювання впровадження передових технологій смарт-промислового розвитку.

Модифікована модель Кобба-Дугласа з урахуванням фактора цифровізації може бути використана для моделювання складових системи фінансово-економічного стимулювання розвитку смарт-промисловості, відображаючи залежність обсягу виробництва від упровадження передових смарт-тех- нологій. Вона є технічно зручною для довгострокових розрахунків, яких потребують сценарії розвитку національної промисловості в разі необхідності оцінювання впливу впровадження тих чи інших фінансово-економічних стимулів смарт-промислового розвитку.

Перспективним напрямом досліджень є оцінювання впливу розглянутих фінансово-економічних стимулів щодо впровадження передових технологій на розвиток національної промисловості з використанням модифікованої моделі Кобба-Дугласа.

Література

1. Амоша О.І., Харазішвілі Ю.М., Ляшенко В.І.

2. . Модернізація економіки промислових регіонів України в умовах децентралізації управління: монографія. Київ: НАН України, Інститут економіки промисловості. 300 с. URL: https://iie.org. ua/ wp-content/uploads/2019/08/mono_2018_ amosha_kharazishvili_liashenko_compres sed.pdf (дата звернення: 11.04.2023).

3. Верховна Рада України (2005). Про державне замовлення для задоволення пріоритетних державних потреб: Закон України від 15.12.2005 р. № 3205-IV. URL: URL: https://ips.ligazakon.net/document/view/t0 53205?ed=2005_12_15&an=405 (дата звернення: 17.04.2023).

4. Вишневський В.П., Квілінскі А. (2019). Монетарні механізми стимулювання економіки в розвинених країнах: аналітичний огляд. Економіка промисловості. № 1 (85). C. 30-50. DOI: http://doi.org/10. 15407/econindustry2019.01.030

5. Вишневський В.П., Вієцька О.В., Вієць- кий О.А., Воргач О.А., Гаркушенко О.М., Дасів А.Ф., Заніздра М.Ю., Збаразсь- ка Л.О., Князєв С.І., Кравченко С.І., Лип- ницький Д.В., Мадих А.А., Мазур Ю.О., Нікіфорова В.А., Охтень О.О., Соколов- ська О.В., Турлакова С.С., Чекіна В.Д., Шевцова Г.З., Щетілова Т.В. (2019). Смарт-промисловість: напрями становлення, проблеми і рішення: монографія / за ред. В.П. Вишневського; НАН України, Ін-т економіки пром-сті. Київ. 464 c.

6. Вишневський В.П., Вієцька О.В., Гаркушен- ко О.М., Князєв С.І., Лях О.В., Чекіна В.Д., Череватський Д.Ю. (2018). Смарт-про- мисловість в епоху цифрової економіки: перспективи, напрями і механізми розвитку: монографія / за ред. В.П. Вишневсь- кого; Київ: НАН України, Ін-т економіки пром-сті, 192 с.

7. Вишневський В.П., Гаркушенко О.М., Князев С.І., Липницький Д.В., Чекіна В.Д. (2020). Цифровізація економіки України: трансформаційний потенціал: монографія / за ред. В.П. Вишневського, С.І. Князева; НАН України, Ін-т економіки пром- сті. Київ: Академперіодика. 188 с.

8. Вишневський В.П., Дасів А.Ф., Охтень О.О., Турлакова С.С. (2022). Індустріальне майбутнє України: передбачення методами математичного моделювання / під ред. В.П. Вишневського. Київ: НАН України, Ін-т економіки пром-сті. 120 с. URL: https://iie.org.ua/wp-content/uploads/appli cation/pdf/mono_2022-1_compressed.pdf (дата звернення: 11.04.2023).

9. Геєць В.М. (2022). Соціальна реальність у цифровому просторі. Економіка України. № 1. С. 03-28. DOI: 10.15407/economy ukr.2022.01.003

10. Звіт незалежного аудитора й фінансова звітність ТОВ «Ернст енд Янг» за 2020 рік. Ernst & Young Global Limited. URL: https:// assets.ey.com/ content/dam/ ey-sites/ ey-com/en_ua/generic/fs-and-year-end- reports/fc-audit-report-ey-llc-2020.pdf (дата звернення: 20.03.2023).

11. Кизим М.О., Іванов Ю.Б., Хаустова В.Є. та ін. (2020). Механізм державної підтримки реконструкції промисловості України / за ред. М.О. Кизима; Харків: ФОП Л.М. Лібуркіна. 360 с.

12. Кондрашов О. (2002). Основні напрями та пріоритети інноваційної діяльності в промисловості України. Київ: Науковий світ. 29 с.

13. Крайник О.П. (2020). Фінансове стимулювання розвитку територіальної громади. Ефективність державного управління. № 62. DOI: https://doi.org/10.33990/2070- 4011.62.2020.205832

14. Маслій В.В., Березька К.М. (2017). Вибір та оцінка ARIMA-моделі для прогнозування обсягів прямих іноземних інвестицій. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Серія: Економіка і менеджмент. Вип. 24(2). С. 115-119. URL: http://vestnik-econom.mgu.od.ua/

15. journal/2017/24-2-2017/26.pdf

16. Мінфін (2020). Валовий внутрішній продукт. URL: https://index.minfin.com.ua/ ua/economy/gdp/2020/ (дата звернення: 20.03.2023).

17. Онешко С., Кустовська О., Яциківський Б., Пащук Л., Булькот О., Чинчик А. (2022). Цифрова трансформація державного управління регіональною економікою України в умовах пандемії COVID-19: зарубіжний досвід, українські реалії. Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики. Т. 3 (44). С. 298-307. DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.

18. 3.44.2022.3781

19. Рева Д. (2015). Актуальні питання податкового стимулювання. Право та інновації. № 3 (11). URL: http://ndipzir.org.ua/wp- content/uploads/2015/09/Reva11.pdf (дата звернення: 20.03.2023).

20. Харазішвілі Ю.М. (2018). Оцінка внеску науково-технологічного прогресу в економічне зростання промислових регіонів України. Економіка промисловості. № 3 (83). С. 5-20. DOI: http://doi.org/10. 15407/econindustry2018.03.005

21. Харазішвілі Ю.М., Ляшенко В.І. (2021). Урахування інноваційних факторів економічного зростання у виробничій функції Кобба-Дугласа (на прикладі старо- промислових регіонів України). Економіка промисловості. № 1 (93). С. 5-19. DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry 2021.01.005

22. Шумська С. (2015). Монетарна політика та відновлення економічного зростання в Україні. Економіка та прогнозування. № 3. C. 21-41. DOI: 10.15407/eip2015.03. 021

23. Appelt S., Galindo-Rueda F., Cabral A.G. (2019). Measuring R&D tax support: Findings from the new OECD R&D Tax Incentives Database. OECD Science, Technology and Industry Working Papers. No. 06. Paris: OECD Publishing. 69 p. DOI: https://doi.org/10. 1787/d16e6072-en

24. Berg A., Karam P., Laxton D. (2006). Practical Model-Based Monetary Policy Analysis - A How-To Guide. IMF Working Paper, 06/81.

25. URL: https://www.imf. org/ external/pubs/ ft/wp/2006/wp0681.pdf (дата звернення: 20.03.2023).

26. Deloitte (2015). The future of manufacturing: Making things in a changing world. Deloitte University Press. 49 p.

27. Douglas P. (1976) The Cobb-Douglas Production Function Once Again: Its History, Its Testing, and Some New Empirical Values. The Journal of Political Economy. Vol. 5 (84). P. 903-916. DOI: http://dx.doi. org/10.1086/260489

28. Durlauf S.N., Kourtellos A., Minkin A. (2001). The local Solow growth model. European Economic Review. Vol. 45(4-6). P. 928-940. DOI: https://doi.org/10.1016/S0014-

29. 2921(01)00110-8

30. Dutt A. K. (2006). Aggregate demand, aggregate supply and economic growth. International Review of Applied Economics. Vol. 20(3). P. 319-336. DOI: https://doi.org/ 10.1080/02692170600731338

31. EYGlobal (2021). Worldwide R&D Incentives Reference Guide. Tax and Law Guides Series. 496 p.

32. Gali J., Monacelli T. (2005). Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy. URL: http://www.crei.cat/ wp-content/uploads/users/pages/roes8739. pdf (дата звернення 20.03.2023).

33. Giordano R., Momigliano S., Neri S., Perotti R. (2007). The effects of fiscal policy in Italy: Evidence from a VAR model. European Journal of Political Economy. Vol. 23(3). P. 707-733.

34. Hutschenreiter G., Weber J., Rammer C. (2019).

35. Innovation support in the enterprise sector: Industry and SMEs. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. No. 82. Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/ 4ffb2cbc-en

36. International Monetary Fund (2022). Global Financial Stability Report - Navigating the High-Inflation Environment. Global Financial Stability Report No. 002. Washington, DC, October. 111 p. URL: https://www.imf. org/en/Publications/GFSR/Issues/2022/10/ 11/global-financial-stability-report-octo- ber-2022 (дата звернення: 20.03.2023).

37. International Monetary Fund (2022). Fiscal Monitor: Helping People Bounce Back. Washington, DC: IMF, October. 100 p. URL: https://www.imf.org/-/media/Files/

38. Publications/fiscal-monitor/2022/October/ English/text.ashx (дата звернення: 20.03. 2023).

39. Kose M., Nagle P., Ohnsorge, F., Sugawara, N.

40. . Global Waves of Debt: Causes and Consequences. World Bank Group. URL: http://pubdocs.worldbank.org/en/2790315 77823091771/Global-Waves-of-Debt-full- report.pdf (дата звернення: 20.03.2023).

41. Laurent S., Rombouts J. V., Violante F. (2012). On the forecasting accuracy of multivariate GARCH models. Journal of Applied Econometrics. Vol. 27(6). P. 934-955.

42. Lin J.Y. (2013). From flying geese to leading dragons: New opportunities and strategies for structural transformation in developing countries. The Industrial Policy Revolution II. London: Palgrave Macmill. Р. 50-70.

43. Mao L.C., Han Y. (2014). A modified Cobb- Douglas production function model and its application. IMA Journal of Management Mathematics. Vol. 25(3). P. 353-365. DOI: https: //doi.org/10.1093/imaman/ dpt012

44. McKinsey Global Institute (2017). A future that works: automation, employment, and productivity. McKinsey & Company, December. 135 p.

45. OECD (2020). The effects of R&D tax incentives and their role in the innovation policy mix: Findings from the OECD microBeRD project, 2016-19. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. No. 92. Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/ 65234003-en

46. Results of the 1st year of National strategy «Industry 4.0 in Ukraine». The APPAU Executive management. URL: https://indust ry4- 0-ukraine.com.ua/results-1st-year-eng/ (дата звернення: 20.03.2023).

47. Rodrik D. (2014). Green industrial policy. Oxford Review of Economic Policy. Vol. 30 (3).

48. Р. 469-491. DOI: https://doi.org/10.1093/ oxrep/gru025

49. Rodrik D. (2018). New Technologies, Global Value Chains, and the Developing Economies. Pathways for Prosperity Commission Background Paper Series. No. 1. Oxford. United Kingdom. 27 p.

50. Schwab К. (2016). The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond.

51. URL: https://www.weforum.org/agenda/

52. 2016/01/the-fourth-industrial-revolution- what-it-means-and-how-to-respond/ (дата звернення: 15.03.2023).

53. Solow R. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics. Vol. 70 (1). P. 65-94.

54. Stiglitz J. E., Lin J. Y., Patel E. (Ed.) (2013). The industrial policy revolution I: The role of government beyond ideology. New York: Palgrave Macmillan. P. 1-15.

55. WEF (2012). The Future of Manufacturing. Opportunities to drive economic growth. A World Economic Forum Report in collaboration with Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Cologny/Geneva Switzerland. 83 p.

56. Westerhoff, F.H. (2006). Samuelson's multiplier-accelerator model revisited. Applied Economics Letters. Vol. 13(2). P. 89-92. DOI: https://doi.org/10.1080/13504850500 425685

57. Yao J. S., Chen M. S., Lin H. W. (2005). Valuation by using a fuzzy discounted cash flow model. Expert Systems with Applications. Vol. 28(2). P. 209-222. DOI:

58. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.08.014

59. Reference

60. Amosha, O., Kharazishvili, Yu., & Lyashenko, V. (2018). Modernisation of the economy of industrial regions of Ukraine in the conditions of decentralisation of management: a monograph. Kyiv: NAS of Ukraine, Institute of Industrial Economics. Retrieved from https://iie.org.ua/wp-content/uploads/ 2019/08/mono2018_amosha_kharazish- vili_liashenko_compressed.pdf [in Ukrainian].

61. Verkhovna Rada of Ukraine (2005). Law of Ukraine: On State Order to Meet Priority State Needs of December 15, № 3205-IV). Retrieved from https://ips.ligazakon.net/ document/view/t053205?ed=2005_12_15& an=405 [in Ukrainian].

62. Vishnevsky, V.P., & Kwilinski, A. (2019). Monetary mechanisms of an economy stimulation in developed countries: an analytical review. Econ. promisl., 1 (85), рр. 30-50. DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry 2019.01.030 [in Ukrainian].

63. Vyshnevsky, V.P., Viyetska, O.V., Viyetskyi, O.A., Vorgach, O.A., Garkushenko, O.M., Da- siv, A.F., Zanizdra, M.Yu., Zbarazska, L.O., Kniazev, S.I., Kravchenko, S.I., Lipnyts- kyi, D.V., Madykh, A.A., Mazur, Yu.O., Nikiforova, V.A., Okhten, O.O., So- kolovska, O.V., Turlakova, S.S., Cheki- na, V.D., Shevtsova, G.Z., & Shchetilo-

64. va, T.V. (2019). Smart industry: directions of formation, problems and solutions: monograph. In V.P. Vyshnevsky

65. (Ed.). Kyiv: NAS of Ukraine, Institute of Industrial Economics [in Ukrainian].

66. Vyshnevsky, V.P., Viyetska, O.V., Garku- shenko, O.M., Knyazev, S.I., Lyakh, O.V., Chekina, V.D., & Cherevatskyi, D.Yu.

67. (2018). Smart industry in the era of digital economy: prospects, directions and mechanisms of development: monograph. In V.P. Vyshnevsky (Ed.). Kyiv: NAS of Ukraine, Institute of Industrial Economics [in Ukrainian].

68. Vishnevsky, V.P., Garkushenko, O.M., Knyazev, S.I., Lypnytskyi, D.V., & Chekina, V.D.

69. . Digitalization of the Ukrainian economy: Transformational potential. In V.P. Vishnevsky, S.I. Knyazev (Eds.). National Academy of Sciences of Ukraine, Institute for Industrial Economics. Kyiv: Academperiodika. DOI: https://doi.org/10. 15407/akademperiodyka.398.188 [in Ukrainian].

70. Vyshnevsky, V.P., Dasiv, A.F., Okhten, O.O., & Turlakova, S.S. (2022). Industrial Future of Ukraine: Prediction by Mathematical Modelling. In V.P. Vyshnevsky (Ed.). Kyiv: NAS of Ukraine, Institute of Industrial Economics. Retrieved from https://iie.org.ua/ wp-content/uploads/application/pdf/mono_ 2022-1_compressed.pdf [in Ukrainian].

71. Heets, V.M. (2022). Social reality in the digital space. Economika Ukrainy, 1, pp. 03-28. DOI: 10.15407/economyukr.2022.01.003

72. Independent auditor's report and financial statements of Ernst & Young LLC for 2020. Ernst & Young Global Limited. Retrieved from https: //assets.ey.com/content/dam/ ey - sites/ey-com/en_ua/generic/fs-and-year- end-reports/fc-audit-report-ey-llc-2020.pdf [in Ukrainian].

73. Kyzym, M.O., Ivanov, Yu.B., Haustova, V.E. etc. (2020). Mechanism of state support for the reconstruction of Ukrainian industry. In M.O. Kyzym (Ed.). Kharkiv: FOP L.M. Li- burkina

74. Kondrashov, O. (2002). The main directions and priorities of innovation activity in the industry of Ukraine. Kyiv: Naukovyi svit [in Ukrainian].

75. Kraynik, O.P. (2020). Financial incentives for the development of the territorial community. Efektyvnist derzhavnoho upravlinnia, (62). DOI: https://doi.org/10.33990/2070- 4011.62.2020.205832 [in Ukrainian].

76. Maslii, V.V., Berezka, K.M. (2017). Selection and assessment of the ARIMA model for forecasting the volume of foreign direct investments. Naukovyi visnyk Mizhnarodnoho humanitarnoho universytetu. Seriya: Ekonomika i menedzhment, 24(2), pp. 115119. Retrieved from http://vestnik-econom. mgu.od.ua/journal/2017/24-2-2017/26.pdf [in Ukrainian].

77. Ministry of Finance (2020). Gross domestic product. Retrieved from https://index.min- fin.com.ua/ua/economy/gdp/2020/ [in Ukrainian].

78. Oneshko, S., Kustovska, O., Yatsykivskyi, B., Pashchuk, L., Bulkot, O., & Chynchyk, A. (2022). Digital transformation of public administration of the regional economy of Ukraine in the context of the COVID-19 pandemic: foreign experience, Ukrainian realities. Finansovo-kredytna diialnist: prob- lemy teorii tapraktyky., 3 (44), pp. 298-307. DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.3.44. 2022.3781 [in Ukrainian].

79. Reva, D. (2015). Topical issues of tax incentives. Law and Innovation, 3 (11). Retrieved from http://ndipzir.org.ua/wp-content/ up- loads/2015/09/Reva11.pdf [in Ukrainian].

80. Kharazishvili, Yu.M. (2018). Evaluation of the contribution of scientific and technological progress in the economic growth of industrial regions of Ukraine. Econ. promisl., 3 (83), pp. 5-20. DOI: http://doi.org/10.

81. 15407/econindustry2018.03.005 [in Ukrainian].

82. Kharazishvili, Yu.M., & Lyashenko, V. I.

83. . Accounting for innovative factors of economic growth in the production function of Cobb-Douglas (on the example of old industrial regions of Ukraine). Econ. promisl., 1 (93), рр. 5-19. DOI: http://doi.org/10.

84. 15407/econindustry2021.01.005 [in Ukrainian].

85. Shumska, S. (2015). Monetary policy and the resumption of economic growth in Ukraine. Ekonomika ta prohnozuvannya, 3, pp. 2141. DOI: 10.15407/eip2015.03.021 [in Ukrainian].

86. Appelt, S., Galindo-Rueda, F., & Cabral, A.G. (2019). Measuring R&D tax support: Findings from the new OECD R&D Tax Incentives Database. OECD Science, Technology and Industry Working Papers,

87. No. 2019/06. Paris: OECD Publishing.

88. DOI: https://doi.org/10.1787/d16e6072-en

89. Berg, A., Karam, P., & Laxton, D. (2006). Practical Model-Based Monetary Policy Analysis - A How-To Guide. IMF Working Paper, 06/81. Retrieved from

90. https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/ 2006/wp0681.pdf

91. Deloitte (2015). The future of manufacturing: Making things in a changing world. Deloitte University Press.

92. Douglas P. (1976). The Cobb-Douglas Production Function Once Again: Its History, Its Testing, and Some New Empirical Values. The Journal of Political Economy, 5 (84), pp. 903-916. DOI: http://dx.doi.org/10. 1086/ 260489

93. Durlauf, S. N., Kourtellos, A., & Minkin, A. (2001). The local Solow growth model. European Economic Review, 45(4-6),

94. pp. 928-940. DOI: https://doi.org/10.1016/ S0014-2921(01) 00110-8

95. Dutt, A.K. (2006). Aggregate demand, aggregate supply and economic growth. International Review of Applied Economics, 20(3), pp. 319-336. DOI: https://doi.org/10.1080/ 02692170600731338

96. EYGlobal (2021). Worldwide R&D Incentives Reference Guide. Tax and Law Guides Series.

97. Gali, J., & Monacelli, T. (2005). Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy. Retrieved from http://www.crei.cat/wp-content/uploads/us- ers/pages/roes8739.pdf

98. Giordano, R., Momigliano, S., Neri, S., & Perotti, R. (2007). The effects of fiscal policy in Italy: Evidence from a VAR model. European Journal of Political Economy, 23(3), pp.707-733.

99. Hutschenreiter, G., Weber, J., & Rammer, C. (2019). Innovation support in the enterprise sector: Industry and SMEs. OECD Science. Technology and Industry Policy Papers, No. 82. Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/4ffb2cbc-en.

100. International Monetary Fund (2022). Fiscal monitoring: helping people recover. Washington, DC: IMF, October. Retrieved from https://www.imf.org/-/media/Files/Publicati ons/fiscal-monitor/2022/October/English/ text.ashx

101. International Monetary Fund (2022). Global Financial Stability Report - Navigating the High-Inflation Environment. Global Financial Stability Report No 2022/002. Washington, DC, October. Retrieved from https://www.imf.org/en/Publications/GFSR/ Issues/2022/10/11/global-financial-stabil- ity-report-october-2022

102. Kose, M., Nagle, P., Ohnsorge, F., & Sugawa- ra, N. (2019). Global Waves of Debt: Causes and Consequences. World Bank Group. Retrieved from http://pubdocs.worldbank. org/en/279031577823091771/Global-Waves- of-Debt-full-report.pdf

103. Laurent, S., Rombouts, J.V., & Violante, F. (2012). On the forecasting accuracy of multivariate GARCH models. Journal of Applied Econometrics, 27(6), pp. 934-955.

104. Lin, J.Y. (2013). From flying geese to leading dragons: New opportunities and strategies for structural transformation in developing countries. The Industrial Policy Revolution II (pp. 50-70.). London: Palgrave Macmill.

105. Mao, L. C., & Han, Y. (2014). A modified Cobb-Douglas production function model and its application. IMA Journal of Management Mathematics, 25(3), pp. 353-365. DOI: https: //doi.org/10.1093/imaman/ dpt012

106. McKinsey Global Institute (2017). A future that works: automation, employment, and productivity. McKinsey & Company, December.

107. OECD (2020). The effects of R&D tax incentives and their role in the innovation policy mix: Findings from the OECD microBeRD project, 2016-19. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, No. 92. Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/ 65234003-en

108. Results of the 1st year of National strategy «Industry 4.0 in Ukraine». The APPAU Executive management. Retrieved from https://industry4-0-ukraine.com.ua/results- 1st-year-eng/

109. Rodrik, D. (2014). Green industrial policy. Oxford Review of Economic Policy, 30 (3), рp. 469-491. DOI: https://doi.org/10.1093/ oxrep/gru025

110. Rodrik, D. (2018). New Technologies, Global Value Chains, and the Developing Economies. Pathways for Prosperity Commission Background Paper Series, 1. Oxford. United Kingdom.

111. Schwab, К. (2016). The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond. Retrieved from https://www.weforum. org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial- revolution-what-it-means-and-how-to-re- spond/

112. Solow R. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 70 (1), pp. 65-94.

113. Stiglitz, J.E., Lin, J.Y., & Patel, E. (eds.) (2013). The industrial policy revolution I: The role of government beyond ideology. pp. 1-15. New York: Palgrave Macmillan.

114. WEF (2012). The Future of Manufacturing. Opportunities to drive economic growth. A World Economic Forum Report in collaboration with Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Cologny/Geneva Switzerland.

115. Westerhoff, F.H. (2006). Samuelson's multiplier-accelerator model revisited. Applied Economics Letters, 13(2), pp. 89-92. DOI: https://doi.org/10.1080/13504850500425685

116. Yao, J. S., Chen, M. S., & Lin, H. W. (2005). Valuation by using a fuzzy discounted cash flow model. Expert Systems with Applications, 28(2), pp. 209-222. DOI:

117. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.08.014

Размещено на Allbest.ru