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Enregistrement W3116952265 · doi:10.5267/j.ijdns.2020.11.006

The effect of digital technology development on economic growth

2020· article· en· W3116952265 sur OpenAlexvenueno aff
Inna Irtyshcheva

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross domestic productReal gross domestic productUkrainianForeign direct investmentEconomicsInvestment (military)Digital economyEconomic indicatorBusinessEconomyIndustrial organizationMacroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article simulates the impact of the digital technologies’ development on economic growth, which makes it possible to find ways to improve the quality of various spheres of life and identify areas of the economy, the accelerated digitalization of which will ensure an increase in gross domestic product (GDP). The research used groupings of economic activities that directly influence the development of the digital economy. Using the data of regression models, the coefficients of GDP elasticity from the development of the studied sectors were calculated and used to forecast GDP under the development influence of the studied sectors while maintaining the existing trends. The dynamics of the e-commerce market development in Ukraine, the dynamics of production volumes of products (services) of the main types of economic activities in the field of digital transformation of the economy in Ukraine, the dynamics of financial results of enterprises in the information and telecommunications sector in Ukraine, the dynamics of capital investments in the field of information and communications of Ukraine, the dynamics of foreign investment in the development of the type of economic activity “information and telecommunications” in Ukraine, the dynamics of the development of the main areas of digitalization of the Ukrainian economy in 2010-2018 and the dynamics of GDP in actual prices were revealed. A correlation and regression analysis of the impact of the main indicators of the digital technologies sectors development on Ukraine's GDP is also carried out. The forecast extrapolation trend of production growth volumes of products and services in the information sector of Ukraine was built. A forecast of GDP growth in Ukraine has been constructed, taking into account the processes of digitalization of the economy in accordance with certain trends. The forecast dynamics of changes in GDP under the influence of the IT sector development until 2023 was also illustrated. It was found that Ukraine lags significantly behind most developed countries in terms of the level of industrial production development of information and communication technologies and equipment, Ukraine is completely import-dependent in this area. It has been proved that stimulating the development of information and communication technologies has significant prospects for activating digitalization processes in all spheres of the economy and society and increasing GDP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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