III Международная научно-практическая конференция молодых ученых и студентов «Стратегия экономического развития стран в условиях глобализации» 17-18 февраля 2012г. Том 4
Твердохліб М.І.
Львівський національний університет імені Івана Франка, Україна
ІДЕНТИФІКАЦІЯ ЕМПІРИЧНИХ УМОВ РОЗВИТКУ ТРЕТЬОГО ТЕХНОЛОГІЧНОГО УКЛАДУ ЕКОНОМІКИ УКРАЇНИ МЕТОДАМИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ
Теорія технологічних укладів (ТУ) [1] використовується у процесі аналізу технологічної структури економік сучасних країн [2; 3]. Зміна ТУ розглядається багатьма економістами як глибинна причина сучасних фінансово-промислових криз [3; 4]. Тому моніторинг стану розвитку ТУ з використанням кількісних методів є актуальним завданням. Так у [5] побудовано інтегральні показники для візуалізації життєвого циклу поширення окремих ТУ на теренах України, які, однак, не дають змогу визначити причинно-наслідкові зв’язки зазначених процесів.
Характерною рисою сучасного процесу наукового пізнання економічних явищ є переважне застосування емпіричних методів. Приміром, частка емпіричних досліджень в економіці згідно оцінок досягла в кінці 1990-х років 60% і здійснюються вони з використанням економетричних методів. Суттєвим досягненням індустрії інформаційних технологій 90-х років 20 ст. стала розробка і впровадження програмних продуктів, які реалізують методи інтелектуального аналізу даних [6]. Тим самим було розширено набір інструментів для емпіричного аналізу економічних процесів. Застосування технології data mining для аналізу масиву інформації з оцінками внеску галузей економіки відповідного ТУ зможе виявити нетривіальні і приховані взаємозв’язки між обставинами процесу поширення укладу на теренах України.
Отже, метою проведеного наукового дослідження була розробка та апробація методики застосування технології data mining для ідентифікації прихованих залежностей між чинниками розвитку ТУ економіки України. Оскільки 3-й ТУ ще продовжує відігравати суттєву роль у економічному зростанні нашої країни, то в доповіді обговорюються результати пошуку таких залежностей у базі даних показників оцінювання стану абсолютного поширення 3-го ТУ в Україні.
Обов’язковою передумовою застосування методів інтелектуального аналізу даних є наявність сформованих рядів значень показників, які традиційно використовуються для оцінювання стану розвитку галузей відповідного ТУ. Зокрема, загальна характеристика БД абсолютного поширення 3-го ТУ в економіці України наведена у табл. 1. Сукупність техніко-економічних показників оцінювання внеску галузей 3-го ТУ у економічний розвиток України описана у [7].
Для формалізованого подання залежностей між чинниками опису стану розвитку ТУ вибрано if-then-правила [6], завдання пошуку яких у загальному випадку може бути описане такою моделлю. Нехай 
є множиною показників оцінювання стану розвитку 
-го ТУ, де 
- темп приросту у відсотках значення інтегрального показника [5] 
поширення укладу в Україні, 
- сукупність техніко-економічних показників оцінювання внеску галузей -го ТУ у економіку України, а 
- часовий проміжок, для якого наявні статистичні значення показників із 
. Підкреслимо, що значенням 
є темп приросту величини 
у відсотках. Позначимо через 
, 
, сукупність доменів, кожен з яких визначає допустиму на проміжку множину значень 
. Інформація щодо стану -го ТУ у період 
описується записом 
бази даних 
.
Таблиця 1. Характеристика табличної БД оцінок стану розвитку 3-го ТУ
Назва показника |
Значення |
Часовий проміжок,  |
1913-2010 рр. |
Часовий період  |
рік |
Кількість показників  |
6 [7] |
Показник оцінювання ступеня розвитку ТУ |
інтегральний показник  [5] |
Кількість записів у БД |
76 |
Форма подання значення показників |
темп приросту, % |
Розіб’ємо можливий проміжок зміни на два інтервали: 
, що асоціюється із прогресом ТУ, та 
для ідентифікації регресу поширення ТУ. Нехай 
задає рівень вірогідності шуканої залежності. Тоді потрібно для заданих 
віднайти такі набори правил 
і 
, щоб
(1)
де 
означає ймовірність події 
. Оскільки шукані залежності 
мають бути if-then-правилами, то їх можна представити у такому вигляді [8]:
; (2)
. (3)
Пошук прихованих залежностей абсолютного поширення галузей 3-го ТУ на теренах України здійснювався з використанням відомої системи інтелектуального аналізу даних WizWhy фірми WizSoft [6] для рівня достовірності 
. Система віднайшла всього 27 правил, з них 3 ідентифікують обставини регресу ТУ, 22 є емпіричними умовами прогресу галузей 3-го ТУ економіки України, 2 неочікуваних. Важливість показників процесу оцінювання розвитку цього ТУ відзначено у табл. 2.
Отримані набори правил виду (1)-(3) були проаналізовані і згруповані за їх вірогідністю і наявними у них показниками. Опісля кожна група залежностей змістовно інтерпретувалась, у результаті чого були сформульовані деякі узагальнені твердження щодо обставин прогресу чи регресу галузей 3-го ТУ економіки України (табл. 3, 4).
Таблиця 2. Важливість техніко-економічних показників множини 
Назва показника |
Позначення |
Частота появи у правилах, % |
Темпи приросту виробництва електроенергії на душу населення, % |
|
20 |
Темпи приросту вироблення вугілля на душу населення, % |
|
16 |
Темпи приросту виробництва сталі на душу населення, % |
|
40 |
Темпи приросту прокату чорних металів на душу населення, % |
|
32 |
Темпи приросту виробництва станків на душу населення, % |
|
20 |
Темпи приросту сумарної протяжності керованої залізничної колії на душу населення, % |
|
32 |
Таблиця 3. Змістовний опис правил множини 
Вірогідність |
Номер, l |
Узагальнений зміст правил |
100% |
14, 16, 21 |
Розвиток 3-го ТУ економіки України гарантується при річних темпах приросту вироблення вугілля на душу населення у 14,08% чи 2,61% при умові, що річний темп приросту виробництва сталі на душу населення буде 5,23%, або 0,09% за умови річного зростання на 6,98% прокату чорних металів на душу населення. |
4, 6, 15, 20 |
Забезпечивши річний приріст прокату чорних металів на душу населення або на 13,67% у комбінації з 17,21% приросту виробництва електроенергії на душу населення, або на 13,03% при одночасних темпах зростання 24,2% виробництва станків на душу населення, або на 5,06% разом із 0,09% приросту сумарної протяжності керованої залізничної колії на душу населення, або на 15,04% при зменшенні сумарної протяжності керованої залізничної колії на душу населення до -1,99%, можна напевно стверджувати поширення впливу галузей 3-го ТУ на економічний розвиток України. |
17, 18, 19, 22 |
Забезпечити прогрес розвитку 3-го ТУ економіки України можна при темпах зміни сумарної протяжності керованої залізничної колії на душу населення або на -1,99% за умови, що річний приріст виробництва електроенергії на душу населення складає 27,36% чи досягнуто темпів приросту виробництва сталі на душу населення 16,76%, або на 0,13% за умови 3,0% зростання виробництва сталі на душу населення, або на 2,78% при одночасному річному приросту у 27,0% виробництва сталі на душу населення. |
90,9%-94,2% |
1, 5, 12, 13, 23, 24, 25 |
У 90-95-и випадках із 100, розвиток 3-го ТУ на теренах України можна забезпечити одним із таких способів: 1) досягнути 11,11% зростання прокату чорних металів на душу населення; 2) збільшити виробництво сталі на душу населення на 11,07%; 3) наростити виробництво електроенергії на душу населення на 16,48%; 4) досягнути річного приросту виробництва станків на душу населення у 23,01%; 5) щорічно збільшувати сумарну протяжність керованої залізничної колії на душу населення на 0,11%; 6) забезпечити річні темпи приросту вироблення вугілля на душу населення у 0,1%. |
97,4%-98% |
3, 9, 10 |
У 97 випадках із 100, розвиток 3-го ТУ в Україні забезпечується річними темпами приросту виробництва сталі на душу населення, не меншими або за 11,5% з одночасним збільшенням прокату чорних металів на душу населення на 12,56%, або за 12,56% разом із приростом виробництва електроенергії на душу населення на 16,99%, або за 12,79% сумісно із зростанням на 24,84% виробництва станків на душу населення. |
Таблиця 4. Змістовний опис правил множини 
Вірогідність |
Номер, l |
Узагальнений зміст правил |
100% |
2, 8 |
Спадні тенденції розвитку галузей 3-го ТУ економіки України гарантовано будуть проявлятись у таких випадках: 1) якщо річні темпи зменшення прокату чорних металів на душу населення досягнуть рівня 14,95%; 2) при зменшенні виробництва сталі на душу населення на 12,76% з одночасним спадом виробництва станків на душу населення на 28,8%. |
92,3% |
7 |
У 92 випадках із 100, зменшення виробництва сталі на душу населення на 10,93% зумовлює регрес у розвитку 3-го ТУ економіки України. |
На підставі проведеного дослідження можна зробити декілька висновків. По-перше, використання методів data mining для аналізу тенденцій розвитку технологічних укладів є продуктивною процедурою і дає змогу отримати нові знання про характерні особливості поширення різних ТУ на теренах України. По-друге, ідентифіковані правила описують типові сценарії управління процесом абсолютного поширення 3-го ТУ в економіці України. Їх можна використати з метою верифікації управлінських рішень на етапі їх підготовки.
Список використаних джерел:
1. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития / С.Ю. Глазьев. – М.: ВлаДар, 1993. – 310 с.
2. Вахнюк С.В.Технологічні пріоритети України в період розбудови економіки знань / С.В. Вахнюк, С.М. Братушка// Механізм регулювання економіки. – 2008. – №3. – Т.1. – С. 64-72.
3. Федулова Л. Технологічна готовність економіки України до нових викликів в умовах відсутності технологічної політики / Л. Федулова // Економіка України. – 2010. – №9. – С.12-26.
4. Глазьев С.Ю. Мировой экономический кризис как процесс смены технологических укладов / С.Ю. Глазьев // Вопросы экономики. – 2009. – №3. – С. 26-38.
5. Жовтанецький М.І. Оцінювання тенденцій розвитку технологічних укладів економіки України на підставі інтегральних показників / М.І. Жовтанецький, М.І. Твердохліб // Актуальні проблеми економіки. – 2011. – №10(124). – С. 248-254.
6. Дюк В. Data mining: учебный курс / В. Дюк, А. Самойленко. – СПб.: Питер, 2001. – 368 с.
7. Жовтанецький М.І. Інформаційне моделювання життєвого циклу третього технологічного укладу економіки України / М.І. Жовтанецький, М.І. Твердохліб //Актуальні проблеми економіки. – 2009. – №10. – С. 191-202.
8. Твердохліб І.П. Технологія «data mining» як інструментальний засіб удосконалення методології прогнозування соціально-економічних процесів / І.П. Твердохліб // Актуальні проблеми економіки. – 2008. – №12(90). – С. 247-258.