Вплив тінізації економіки на соціальний розвиток: виклики для макроекономічної стабільності
/ 1
- Деталі
- Категорія: Зміст №1 2022
- Останнє оновлення: 08 березня 2022
- Опубліковано: 30 листопада -0001
- Перегляди: 3228
Authors:
І. В. Тютюник, orcid.org/0000-0001-5883-2940, Сумський державний університет, м. Суми, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
А. О. Золковер, orcid.org/0000-0002-8176-1850, Київський національний університет технології і дизайну, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
С. В. Лєонов, orcid.org/0000-0001-5639-3008, Сумський державний університет, м. Суми, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Л. Б. Рябушка, orcid.org/0000-0001-8597-6819, Сумський державний університет, м. Суми, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2022, (1): 183 - 191
https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-1/183
Abstract:
Мета. Розробити модель оцінювання зв›язку між рівнем тіньової економіки та показниками соціального розвитку країни.
Методика. Вивчення взаємозв’язку між аналізованими показниками проводилося за допомогою загальних і спеціальних методів дослідження. Встановлені гіпотези перевіряли за допомогою VAR/VEC моделювання. У роботі використовуються тести Дікі-Фуллера, Філіпса-Перрона та Йоансена.
Результати. У роботі визначені ризики тінізації економіки для соціальної складової макроекономічної стабільності. На основі аналізу показників соціального розвитку були визначені найбільш чутливі до зміни рівня тіньової економіки показники: коефіцієнт Джині, середній коефіцієнт нерівномірності доходу 10 % найбагатших та 10 % найбідніших верств населення, співвідношення середнього доходу 20 % найбагатших та 20 % найбідніших верств населення, індекс людського розвитку, середня заробітна плата. Статистичною базою дослідження є країни ЄС та Україна, часовим горизонтом дослідження обрано 2005–2020 роки. Результати моделювання довели зв’язок між рівнем тіньової економіки та індикаторами суспільного розвитку.
Наукова новизна. Удосконалено підхід до оцінювання взаємозв’язку між рівнем тіньової економіки й показниками соціального розвитку країни з урахуванням показників, що найбільш повно та всесторонньо характеризують рівень соціального захисту й матеріального добробуту населення.
Практична значимість. Існуючі дослідження впливу тіньової економіки на рівень суспільного розвитку країни носять фрагментований характер, а оцінювання її впливу на макроекономічну стабільність є несистемними та некомплексними. Побудована авторами функція імпульсного реагування соціального розвитку на шоки тінізації економіки може дати краще розуміння найбільш чутливих до потрясінь тіньової економіки показників. Результати оцінювання можуть бути використані у практичних або наукових цілях.
Ключові слова: тіньова економіка, макроекономічна стабільність, соціальний розвиток, економічний розвиток, коінтеграція
References.
1. Katrechka, A., & Dahlberg, S. (2014). The effect of the shadow economy on social development. A comparative study on advanced and least developed countries. (Master’s Thesis, University of Gothenburg).
2. Amendola, A., & Dell’Anno, R. (2010). Institutions and Human development in the Latin America shadow economy. Estudios En Derecho Y Gobierno, 9-24.
3. World Development Indicators (n.d.). Retrieved from https://data.worldbank.org/indicator?tab=all.
4. Vorontsova, A., Vasylieva, T., Bilan, Y., Ostasz, G., & Mayboroda, T. (2020). The influence of state regulation of education for achieving the sustainable development goals: Case study of central and eastern european countries. Administratie Si Management Public, 2020(34), 6-26. https://doi.org/10.24818/amp/2020.34-01.
5. Juarez-Garcia, M. I. (2020). Personal Corruption & Corrupting Laws: Montesquieu’s Twofold Theory of Corruption. Business Ethics and Leadership, 4(4), 76-83. https://doi.org/10.21272/bel.4(4).76-83.2020.
6. Vasileva, T. A., & Lasukova, A. S. (2013). Empirical study on the correlation of corporate social responsibility with the banks efficiency and stability. Corporate Ownership and Control, 10(4 A), 86-93. https://doi.org/10.22495/cocv10i4art7.
7. Smiianov, V. A., Vasilyeva, T. A., Chygryn, O. Y., Rubanov, P. M., & Mayboroda, T. M. (2020). Socio-economic patterns of labor market functioning in the public health: challenges connected with COVID-19. Wiadomosci Lekarskie (Warsaw, Poland: 1960), 73(10), 2181-2187. https://doi.org/10.36740/WLek202010114.
8. Kobushko, I., Tiutiunyk, I., Kobushko, I., Starinskyi, M., & Zavalna, Z. (2021). The triadic approach to cash management: Communication, advocacy, and legal aspects. Estudios De Economia Aplicada, 39(7). https://doi.org/10.25115/eea.v39i7.5071.
9. Tsalikis, J. (2018). Can We Act Ethically? Implications of Determinism, Chaos Theory and Unintended Consequences. Business Ethics and Leadership, 2(2), 6-13. https://doi.org/10.21272/bel.2(2).6-13.2018.
10. Yoshimori, M. (2019). Shadow Exchange Rates – Changing the Winds with Headwinds and Tailwinds. SocioEconomic Challenges, 3(2), 78-88. https://doi.org/10.21272/sec.3(2).78-88.2019.
11. Vasilyeva, T., Kryklii, O., & Shilimbetova, G. (2019). The creative industry as a factor in the development of the economy: Dissemination of European experience in the countries with economies in transition. Creativity Studies, 12(1), 75-101. https://doi.org/10.3846/cs.2019.7453.
12. Kuzmenko, O., Vasylieva, T., Vojtovič, S., Chygryn, O., & Snieška, V. (2020). Why do regions differ in vulnerability to сovid-19? Spatial nonlinear modeling of social and economic patterns. Economics and Sociology, 13(4), 318-340. https://doi.org/10.14254/2071-789X.2020/13-4/20.
13. Vasylieva, T., Machová, V., Vysochyna, A., Podgórska, J., & Samusevych, Y. (2020). Setting up architecture for environmental tax system under certain socioeconomic conditions. Journal of International Studies, 13(4), 273-285. https://doi.org/10.14254/2071-8330.2020/13-4/19.
14. Trifu, A. (2018). Defending and Modelling Europe: The Visegrad Group Experience. SocioEconomic Challenges, 2(2), 13-18. https://doi.org/10.21272/sec.2(2).13-18.2018.
15. Vasylieva, T., Jurgilewicz, O., Poliakh, S., Tvaronavičienė, M., & Hydzik, P. (2020). Problems of measuring country’s financial security. Journal of International Studies, 13(2), 329-346. https://doi.org/10.14254/2071-8330.2020/13-2/22.
16. Brychko, M., Savchenko, T., Vasylieva, T., & Piotrowski, P. (2021). Illegal activities of financial intermediaries: A burden of trust crisis. Journal of International Studies, 14(1), 172-189. https://doi.org/10.14254/2071-8330.2021/14-1/12.
17. Poliakh, S., & Alikariyev, N. (2017). Evaluation Quality of Consumer Protection by Financial Markets Services. Financial Markets, Institutions and Risks, 1(3), 75-81. https://doi.org/10.21272/fmir.1(3).75-81.2017.
18. Bouchetara, M., Nassour, A., & Eyih, S. (2020). Macroprudential policy and financial stability, role and tools. Financial Markets, Institutions and Risks, 4(4), 45-54. https://doi.org/10.21272/fmir.4(4).45-54.2020.