Моделирование трансформации влияния производственных факторов на экономику в процессе становления смарт-промышленности

Abstract

Идентифицирован фактор производства, связанный со смарт-индустриализацией, и на примере перерабатывающей промышленности Германии как страны, в которой на государственном уровне провозглашена и реализуется программа развития«Промышленность 4.0», выполнено моделирование соответствующей производственной функции.Аргументировано, что существующие подходы к учету научно-технического прогресса при построении производственных функций не подходят для моделирования трансформации влияния производственных факторов в процессе становления смарт-промышленности, поскольку научно-технический прогресс обычно представлен не конкретным измеримым показателем, а просто натуральным рядом чисел, отражающим ту часть изменения производства, которая не объясняется изменением учитываемых факторов.Установлено, что в перерабатывающей промышленности Германии в условиях снижения затрат труда и капитала выпуск продукции растет. Это свидетельствует о влиянии еще как минимум одного фактора, связанного с переходом к новому технологическому укладу - смарт-промышленности. Идентифицированы сложности оценки влияния смарт-фактора на производство - как объективные (взаимозависимость факторов информатизации и сложность выделения вклада каждого из них), так и субъективные (полное отсутствие или фрагментарность статистической информации). На основе анализа статистики установлено, что наиболее точным показателем, отражающим влияние на производство фактора информатизации, выступает стоимость программного обеспечения и баз данных (ПО и БД).Построена модель, представляющая собой адаптацию модели Кобба-Дугласа, в которой в качестве эндогенной переменной используется добавленная стоимость в перерабатывающей промышленности, а в качестве экзогенных - количество отработанных часов (фактор труда), стоимость машин и оборудования с лагом в 1 год (фактор капитала) и стоимость ПО и БД (фактор информатизации). Анализ результатов моделирования позволил сделать вывод о том, что информатизация превратилась в важный фактор производства и демонстрирует потенциал к замещению прочих факторов производства - труда и капитала. Модель может использоваться для обоснования направлений развития смарт-промышленности на макроуровне, а также может быть положена в основу разработки критериев оценки уровня «смартизации» предприятий.

Здійснено ідентифікацію фактора виробництва, пов'язаного зі смарт- індустріалізацією, і на прикладі переробної промисловості Німеччини як країни, в якій на державному рівні проголошена та реалізується програма розвитку «Промисловість 4.0», виконано моделювання відповідної виробничої функції. Аргументовано, що існуючі підходи до врахування науково-технічного прогресу при побудові виробничих функцій не підходять для моделювання трансформації впливу виробничих факторів у процесі становлення смарт-промисловості, оскільки науково-технічний прогрес у більшості робіт представлений не конкретним вимірюваних показником, а просто натуральним рядом чисел, який відображає ту частину зміни виробництва, що не пояснюється зміною факторів, які враховуються. Встановлено, що в переробній промисловості Німеччини в умовах зниження витрат праці та капіталу випуск продукції зростає, що свідчить про вплив ще як мінімум одного фактора, пов'язаного з переходом до нового технологічного укладу - смарт-промисловості. Ідентифіковано труднощі оцінки впливу смарт-фактора на виробництво - як об'єктивні (взаємозалежність факторів інформатизації та складність виділення внеску кожного з них), так і суб'єктивні (повна відсутність або фрагментарність статистичної інформації). На основі аналізу статистики встановлено, що найбільш точним показником, який відображає вплив на виробництво фактора інформатизації, виступає вартість програмного забезпечення і баз даних (ПЗ і БД). Побудовано модель, що являє собою адаптацію моделі Кобба-Дугласа, в якій як ендогенна змінна використовується додана вартість у переробній промисловості, а як екзогенні - кількість відпрацьованих годин (фактор праці), вартість машин і устаткування з лагом в 1 рік (фактор капіталу) і вартість ПЗ і БД (фактор інформатизації). Аналіз результатів моделювання дозволив установити, що інформатизація перетворилася на найважливіший фактор виробництва і демонструє потенціал до заміщення інших факторів виробництва - праці та капіталу. Модель може використовуватися для обґрунтування напрямів розвитку смарт- промисловості на макрорівні, а також може бути покладена в основу розробки критеріїв оцінки рівня «смартизації» підприємств.

The article identifies the factor of production, associated with smart industrialization, and provides modeling results of the corresponding production function on the example of manufacturing industry in Germany, as a country where the "Industry 4.0" development program has been announced and is being implemented at a nationwide level.It is argued that the existing approaches that takes into account scientific and technological progress within the design of production functions are not suitable for modeling the transformation of the impact of production factors in the process of smart industry formation, since scientific and technological progress in most papers is represented not by a specific measurable indicator, but simply by a natural series of numbers, reflecting the part of the change in production that is not explained by changes in the factors considered. It has been found that in German manufacturing industry output is growing while labor and capital expenditure decreases, which indicates the influence of at least one more factor related to the transition to the new technological mode - the smart industry.The difficulties of assessing the impact of the "smart factor" on production have been identified: both objective (the interdependence of computerization factors and the difficulty of distinguishing the contribution of each of them) and subjective (complete absence or fragmented statistical information). Based on the analysis of statistics, it has been found that the costs of software and databases are the most accurate indicator, reflecting the impact of the computerization factor on the output. A model, that is a modification of the Cobb-Douglas production function, has been designed, in which the added value in the processing industry is used as the endogenous variable, and the number of hours worked (labor factor), the cost of machinery and equipment with a 1 year lag (capital factor) and the cost of software and databases (computerization factor) are the exogenous factors. When analyzing the modeling results, authors found that computerization has turned into an important production factor and demonstrates the potential to replace other factors of production - labor and capital. The model can be used to substantiate the directions of smart industry development at the macro level, as well as the basis for developing criteria for assessing the level of enterprise "smartness" at the micro level.