Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorTsymbal, Liudmyla
dc.contributor.authorMoskalyuk, Nataliya
dc.contributor.authorGromenkova, Svitlana
dc.contributor.authorChaban, Vitalii
dc.date.accessioned2023-07-03T07:59:16Z
dc.date.available2023-07-03T07:59:16Z
dc.date.issued2023-06-27
dc.identifier.issn1508-2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/47382
dc.description.abstractThe formation of a new global system and systemic global interdependence has generated new competitiveness factors for market participants, determining their appropriate strategic behavior to ensure a highly competitive position and leadership. Therefore, the purpose of the study is to identify the countries of intellectual leaders in the global market and the factors that influence the positions that countries achieve in terms of leadership. The following research methods were used: multifactor regression models, cluster analysis, and comparative analysis. Based on the authors’ methodology for assessing countries’ intellectual leadership, the clustering of countries in the global economy is determined. The evaluation algorithm was based on three levels: 1) resources, 2) the intermediate results of intellectual activity, and 3) the final results of overall progress.Using a multifactor regression model and cluster analysis, four clusters of countries were identified according to key indicators of intellectual leadership. For each cluster, the specialization of the two countries in terms of merchandise exports was analyzed: cluster 1 – the United States and Germany; cluster 2 – Israel and Italy; cluster 3 – Brazil and Ukraine; cluster 4 – China and South Korea. Each country is assigned an index of economic complexity, and the change in position of each country within a cluster over ten years is noted.An important goal is to understand the determinants of the leadership of countries in each geographic region.The analysis is based on the cluster analysis carried out in previous publications. The clustering of countries was carried out based on the dynamics of macroeconomic indicators over the past 15 years.en
dc.description.abstractPowstanie nowego systemu globalnego i systemowej współzależności globalnej wygenerowało nowe czynniki konkurencyjności dla uczestników rynku, określające ich strategiczne zachowania służące zapewnieniu wysoce konkurencyjnej i wiodącej pozycji. Dlatego celem badania była identyfikacja krajów będących intelektualnymi liderami na rynku globalnym oraz czynników wpływających na pozycję głównych krajów. Zastosowano następujące metody badawcze: modele regresji wieloczynnikowej, analizę skupień oraz analizę porównawczą. Na podstawie autorskiej metodologii oceny przywództwa intelektualnego krajów dokonano grupowania krajów w gospodarce światowej. Algorytm oceny opierał się na trzech poziomach: 1) zasobach, 2) pośrednich wynikach aktywności intelektualnej oraz 3) ostatecznych wynikach ogólnego postępu.Korzystając z modelu regresji wieloczynnikowej i analizy skupień, zidentyfikowano cztery klastry krajów wyodrębnione na podstawie kluczowych wskaźników przywództwa intelektualnego. Dla każdego klastra przeanalizowano specjalizację obu krajów w obszarze eksportu towarów: klaster 1 – Stany Zjednoczone i Niemcy; klaster 2 – Izrael i Włochy; klaster 3 – Brazylia i Ukraina; klaster 4 – Chiny i Korea Południowa. Każdemu krajowi przypisano wskaźnik złożoności gospodarczej i zarejestrowano zmianę pozycji każdego kraju w klastrze w ciągu dziesięciu lat.Ważnym celem jest zrozumienie uwarunkowań przywództwa krajów w każdym regionie geograficznym.Badania opierają się na analizie skupień przeprowadzonej we wcześniejszych publikacjach. Klasteryzacja krajów została przeprowadzona na podstawie dynamiki wskaźników makroekonomicznych w ciągu ostatnich 15 lat.pl
dc.language.isoen
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl
dc.relation.ispartofseriesComparative Economic Research. Central and Eastern Europe;2pl
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectIndex of economic complexityen
dc.subjectintellectualizationen
dc.subjectclustering of countriesen
dc.subjectcommodity exportsen
dc.subjectindeks złożoności gospodarczejpl
dc.subjectintelektualizacjapl
dc.subjectklasteryzacja krajówpl
dc.subjecteksport towarówpl
dc.titleInnovative Clusters of Global Trade Leadershipen
dc.title.alternativeInnowacyjne klastry światowych liderów handlupl
dc.typeArticle
dc.page.number71-84
dc.contributor.authorAffiliationTsymbal, Liudmyla - Dr., Prof., Prof. of the Department of International Economy, Kyiv National Economic University Named After Vadym Hetman, Kyiv, Ukraineen
dc.contributor.authorAffiliationMoskalyuk, Nataliya - Ph.D., Deputy Director of the Institute of Business Education, Assoc. prof. of the Department of International Economy, Kyiv National Economic University Named After Vadym Hetman, Kyiv, Ukraineen
dc.contributor.authorAffiliationGromenkova, Svitlana - Ph.D., Assoc. Prof. of the Department of International Economy, Kyiv National Economic University Named After Vadym Hetman, Kyiv, Ukraineen
dc.contributor.authorAffiliationChaban, Vitalii - Ph.D., Professor of the Department of Business Economics and Entrepreneurship, Kyiv National Economic University Named After Vadym Hetman, Kyiv, Ukraineen
dc.identifier.eissn2082-6737
dc.referencesColecchia, A., Schreyer, P. (2002), ICT Investment and Economic Growth in the 1990s: Is the United States a unique Case? A Comparative Study of Nine OECD Countries, “Review of Economic Dynamics”, 5 (2), pp. 408–442, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1094202502901705 (accessed: 28.05.2022).en
dc.referencesHanzhi, Y., Wang, H. (2022), The emergence of Chinese high‑and new‑technology companies in the global arena: challenges and opportunities for governance innovation, “Journal of Chinese Governance”, 7, pp. 52–57, https://doi.org/10.1080/23812346.2021.1967639en
dc.referencesHong, J. (2017), Causal relationship between ICT R&D investment and economic growth in Korea, “Technological Forecasting and Social Change”, 116, pp. 70–75, https://doi.org/10.1080/23812346.2021.1967639en
dc.referencesJorgenson, D.W., Vu, K. (2005), Information Technology and the World Economy, “Scandinavian Journal of Economics”, 107 (4), pp. 631–650, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-9442.2005.00430.x (accessed: 1.06.2022).en
dc.referencesJorgenson, D.W., Vu, K. (2010), Potential growth of the world economy, “Journal of Policy Modeling”, 32 (5), pp. 615–631, https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2010.07.011en
dc.referencesKalenyuk, I., Tsymbal, L. (2021), Assessment of the intellectual component in economic development, “Scientometrics”, 126 (6), pp. 4793–4816, https://doi.org/10.1007/s11192-021-03958-3en
dc.referencesKalenyuk, І., Antoniuk, L., Kuklin, О., Tsymbal, L., Tsyrkun, О. (2022), Modelling the impact of intellectualization on economic growth in Ukraine, “Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice”, 4 (45), pp. 175–190, https://doi.org/10.55643/fcaptp.4.45.2022.3834en
dc.referencesKretschmer, T. (2012), Information and communication technologies and productivity growth: A survey of the literature, “OECD Digital Economy Papers”, 195, OECD Publishing, Paris.en
dc.referencesOECD (2011), ISIC REV. 3 Technology Intensity Definition, OECD Directorate for Science, Technology and Industry Economic Analysis and Statistics Division, 7, https://www.oecd.org/sti/ind/48350231.pdf (accessed: 20.09.2022).en
dc.referencesOliner, S.D., Sichel, D.E. (2000), The Resurgence of Growth in the Late 1990s: Is Information Technology the Story?, “Journal of Economic Perspectives”, 14 (4), pp. 3–22, https://doi.org/10.1257/jep.14.4.3en
dc.referencesSkorupinska, A., Torrent‑Sellens, J. (2013), The role of ICT in the productivity of Central and Eastern European countries: cross‑country comparison, https://www.researchgate.net/publication/268576747_The_role_of_ICT_in_the_productivity_of_Central_and_Eastern_European_countries_cross-country_comparison (accessed: 20.11.2022).en
dc.referencesSolow, R.M. (1956), A Contribution to the Theory of Economic Growth, “The Quarterly Journal of Economics”, 70 (1), pp. 65–94, https://doi.org/10.2307/1884513en
dc.referencesThe Atlas of Economic Complexity (n.d.), http://atlas.cid.harvard.edu/countries (accessed: 15.10.2022).en
dc.referencesThe objectives of the Global Innovation Clusters (2022), Innovation, Science and Economic Development Canada, https://ised-isde.canada.ca/site/global-innovation-clusters/en/objectives-innovation-clusters-initiative (accessed: 31.05.2022).en
dc.referencesUnited Nations (2020), International Trade Statistics Yearbook 2019, vol. I, https://comtradeapi.un.org/files/v1/app/publicationfiles/2019/VolI2019.pdf (accessed: 15.10.2022).en
dc.referencesVicente, J. (2022), The economics of clusters, [in:] Elgar Encyclopedia on the Economics of Knowledge and Innovation, Chapter 11, pp. 98–107, https://doi.org/10.4337/9781839106996.00016en
dc.referencesYeganegi, K., Najafi, A. (2022), The impact of innovation strategies on export performance, a case study: textile industry, “International Journal of Scientific Research and Management”, 10 (12), pp. 4314–4321, https://doi.org/10.18535/ijsrm/v10i12.em05en
dc.contributor.authorEmailTsymbal, Liudmyla - l.tsimbal@ukr.net
dc.contributor.authorEmailMoskalyuk, Nataliya - eko_nat@ukr.net
dc.contributor.authorEmailGromenkova, Svitlana - svetlanagromenkova@gmail.com
dc.contributor.authorEmailChaban, Vitalii - pokeragro3@gmail.com
dc.identifier.doi10.18778/1508-2008.26.13
dc.relation.volume26


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0