ВЗАЄМОЗВ’ЯЗКИ CASHLESS ECONOMY, СЕРВІСІВ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ КОМПАНІЙ ТА ІНДИКАТОРІВ ТІНЬОВОЇ ЕКОНОМІКИ: СУЧАСНІ МЕТОДИКИ МОДЕЛЮВАННЯ
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
У статті наголошено, що під впливом цифровізації змінюються тенденції устрою сьогоднішнього світу, розширюються можливості суспільства, доступ до інноваційних речей, збільшуючи вимоги споживачів. Підкреслено, що для задоволення потреб населення та бізнесу сучасний світ технологічного розвитку рухається вперед, розширюється, дозволяючи впроваджувати та широко застосовувати зручні, комфортні сервіси телекомунікаційних компаній, спонукаючи розвиток інструментів cashless economy. Відзначено необхідність урахування негативних наслідків їх широкого застосування, що передбачають можливість незаконних дій, шахрайства, розвитку тінізації економіки. Основна мета дослідження – визначити сучасні методики моделювання cashless economy, сервісів телекомунікаційних компаній і тіньової економіки, ураховуючи взаємозв’язки між цими поняттями. У статті проаналізовано літературні надбання сучасних світових і вітчизняних науковців щодо зосередження інтересів учених, які вивчають фінансову сферу, на дослідженні особливостей безготівкової економіки, ролі телекомунікаційних компаній і пов’язаної з ними тінізацією економіки. Актуальність визначення сучасних методик моделювання досліджуваних процесів полягає в тому, що цифрові технології продовжують удосконалюватися і використання інструментів cashless economy, цифрових сервісів телекомунікаційних компаній надалі зростатиме, усе більше споживачів буде реалізовувати цифрові транзакції. І відповідно, зі зростанням обсягів безготівкових операцій посилюється ризик можливих зловживань, шахрайства, зростання тінізації економіки. Дослідження проведене за чотири етапи, які дозволяють визначити різні вектори наукового пошуку. Побудовано структурно-логічну схему взаємозв’язків між досліджуваними поняттями. Висвітлено новітні ефективні методики моделювання cashless economy. Виділено сучасні дієві методики моделювання сервісів телекомунікаційних компаній. Описано сучасні методичні підходи до моделювання тіньової економіки. Як методичний інструментарій дослідження використано теоретичний аналіз літератури, теоретичні методи дослідження (абстрагування, синтез, групування), емпіричні методи дослідження (опис, спостереження), ресурсну базу інформаційної платформи Scopus, дизайнерську платформу Figma. Результати дослідження дозволять керівному персоналові та урядові запровадити більш чіткі та жорсткі нормативні акти щодо безпеки цифрових, безготівкових сервісів, посилити політику безпеки цифрових операцій, покращити конфіденційність даних та інформації, створити для користувачів безготівкових, цифрових послуг безпечніше середовище.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Як цитувати
Посилання
Adalbert Abraham Ghislain, M. B. (2022). Does the diffusion of information and communication technologies affect the shadow economy in africa? African Development Review, 34(4), 513-526. doi: https://doi.org/10.1111/1467-8268.12676.
Alarefi, M. (2023). Adoption of IoT by telecommunication companies in GCC: The role of blockchain. Decision Science Letters, 12(1), 55-68. doi: https://doi.org/10.5267/j.dsl.2022.10.006.
Albertini, J., Poirier, A., & Sopraseuth, T. (2020). Informal work along the business cycle: Evidence from argentina. IZA Journal of Development and Migration, 11(1) doi: https://doi.org/10.2478/izajodm-2020-0019.
Almenar, V., Sánchez, J. L., & Sapena, J. (2020). Measuring the shadow economy and its drivers: The case of peripheral EMU countries. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja, 33(1), 2904-2918. doi: https://doi.org/10.1080/1331677X.2019.1706601.
Amani, D. (2022). Circumventing customers’ switching behavior in telecommunication industry in tanzania: Insight from Sternberg’s triangular theory of love. Cogent Social Sciences, 8(1). doi: https://doi.org/10.1080/23311886.2022.2042078.
Anaza, N. A., Bennett, D. H. S., Andonova, Y., & Anaza, E. (2022). DPS 2.0: On the road to a cashless society. Marketing Letters, 33(4), 693-704. doi:https://doi.org/10.1007/s11002-022-09641-8.
Arora, D., & Kashiramka, S. (2023). What drives the growth of shadow banks? evidence from emerging markets. Emerging Markets Review, 54. doi: https://doi.org/10.1016/j.ememar.2022.100993.
Arsyianti, L. D., & Adelia A. (2019). SHARIA-COMPLIANT CREDIT CARD EXPOSURE AND UTILISATION IN THE GROWING DIGITAL ECONOMY. Journal of Islamic Monetary Economics and Finance, 5(4), 891-918. doi: https://doi.org/10.21098/jimf.v5i4.1138.
Attiq, S., Hasni, M. J. S., & Zhang, C. (2023). Antecedents and consequences of brand hate: A study of Pakistan’s telecommunication industry. Journal of Consumer Marketing, 40(1), 1-14. doi: https://doi.org/10.1108/JCM-04-2021-4615.
Awuku, E., Agyei, P. M., & Gonu, E. (2023). Service innovation practices and customer loyalty in the telecommunication industry. PLoS ONE, 18(3 March). doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0282588.
Boitan, I. A., & Ștefoni, S. E. (2023). Digitalization and the shadow economy: Impact assessment and policy implications for EU countries. Eastern European Economics, 61(2), 152-180. doi: https://doi.org/10.1080/00128775.2022.2102508.
Bublyk, Y., Shapoval, Y., Shpanel-Yukhta, O., & Brus, S. (2023). EFFECT OF FINANCIAL ACCESS ON CASHLESS ECONOMY: THE CASE OF UKRAINE. Banks and Bank Systems, 18(1), 91-102. doi: https://doi.org/10.21511/bbs.18(1).2023.08.
Dell’Anno, R. (2023). Measuring the unobservable: Estimating informal economy by a structural equation modeling approach. International Tax and Public Finance, 30(1), 247-277. doi: https://doi.org/10.1007/s10797-022-09742-0.
Fareniuk, Y., Zatonatska, T., Dluhopolskyi, O., & Kovalenko, O. (2022). CUSTOMER CHURN PREDICTION MODEL: A CASE OF THE TELECOMMUNICATION MARKET. Economics, 10(2), 109-130. doi: https://doi.org/10.2478/eoik-2022-0021.
Gnangnon, S. K. (2023). Effect of the shadow economy on tax reform in developing countries. Economies, 11(3). doi: https://doi.org/10.3390/economies11030096.
Gutierrez-Leefmans, M., & Olaleye, S. A. (2021). Social influence and mPOS use: The effects of gender. Journal of Technology Management and Innovation, 16(4), 3-10. doi: https://doi.org/10.4067/S0718-27242021000400003.
Hajar, M. A., Alkahtani, A. A., Ibrahim, D. N., Al-Sharafi, M. A., Alkawsi, G., Iahad, N. A., Tiong, S. K. (2022). The effect of value innovation in the superior performance and sustainable growth of telecommunications sector: Mediation effect of customer satisfaction and loyalty. Sustainability (Switzerland), 14(10). doi: https://doi.org/10.3390/su14106342.
Haq, I., Soomro, J. A., Mazhar, T., Ullah, I., Shloul, T. A., Ghadi, Y. Y., Tolba, A. (2023). Impact of 3G and 4G technology performance on customer satisfaction in the telecommunication industry. Electronics (Switzerland), 12(7). doi: https://doi.org/10.3390/electronics12071697.
Jurčić, I., & Gotovac, S. (2022). A comprehensive techno-economic model for fast and reliable analysis of the telecom operator potentials. Applied Sciences (Switzerland), 12(20). doi: https://doi.org/10.3390/app122010658.
Kennedyd, S. I., Yunzhi, G., Ziyuan, F., & Liu, K. (2020). The cashless society has arrived: How mobile phone payment dominance emerged in china. International Journal of Electronic Government Research, 16(4), 94-112. doi: https://doi.org/10.4018/IJEGR.2020100106.
Khan, F., Ateeq, S., Ali, M., & Butt, N. (2023). Impact of COVID-19 on the drivers of cash-based online transactions and consumer behaviour: Evidence from a muslim market. Journal of Islamic Marketing, 14(3), 714-734. doi:10.1108/JIMA-09-2020-0265.
Kuzmenko, O., Bilan, Y., Bondarenko, E., Gavurova, B., & Yarovenko, H. (2023). Dynamic stability of the financial monitoring system: Intellectual analysis. PLoS ONE, 18(1 January). doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0276533.
Kuzmenko, O., Lyeonov, S., Letunovska, N., Kashcha, M., & Strielkowski, W. (2023). Impact of COVID-19 on the national development of countries: Implications for the public health. PLoS ONE, 18(3 March). doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0277166.
Kuzior, A., Vasylieva, T., Kuzmenko, O., Koibichuk, V., & Brożek, P. (2022). Global digital convergence: Impact of cybersecurity, business transparency, economic transformation, and AML efficiency. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(4). doi: https://doi.org/10.3390/joitmc8040195.
Lin, L., Guo, Z., & Zhou, C. (2023). Failure to maintain customers: Antecedents and consequences of service downgrades. Journal of Service Theory and Practice, 33(3), 387-411. doi: https://doi.org/10.1108/JSTP-03-2022-0057.
Lyeonov, S., Żurakowska-Sawa, J., Kuzmenko, O., & Koibichuk, V. (2020). Gravitational and intellectual data analysis to assess the money laundering risk of financial institutions. Journal of International Studies, 13(4), 259-272. doi: https://doi.org/10.14254/2071-8330.2020/13-4/18.
Mauladi, K. F., Jaya, I. M. L. M., & Esquivias, M. A. (2022). Exploring the link between cashless society and cybercrime in Indonesia. Journal of Telecommunications and the Digital Economy, 10(3), 58-76. doi: https://doi.org/10.18080/jtde.v10n3.533.
Mohanty, S. P., Gopalkrishnan, S., & Mahendra, A. (2022). The intertwined relationship of shadow banking and commercial banks’ deposit growth: Evidence from india. International Journal of Innovation Science, 14(3-4), 570-587. doi: https://doi.org/10.1108/IJIS-01-2021-0022.
Panda, D. K., Reddy, S., & Vaithianathan, S. (2022). Does the cashless transaction work? an analysis of policy challenges in an emerging economy. Digital Policy, Regulation and Governance, 24(2), 179-198. doi: https://doi.org/10.1108/DPRG-01-2021-0007.
Ravnbøl, C. I. (2023). Accessing cash(lessness): Cash dependency, debt, and digital finance in a marginalized roma neighborhood. Economic Anthropology, 10(1), 44-54. doi: https://doi.org/10.1002/sea2.12265.
Rawat, R., Mahor, V., Álvarez, J. D., & Chávez, F. (2023). Cognitive systems for dark web cyber delinquent association malignant data crawling: A review. Handbook of research on war policies, strategies, and cyber wars, 45-63. doi: https://doi.org/10.4018/978-1-6684-6741-1.ch003.
Remeikienė, R., Gasparėnienė, L., Yorulmaz, Ö., Schieg, M., & Stasiukynas, A. (2021). Evaluation of the level of shadow economy in lithuanian regions. Journal of Business Economics and Management, 22(5), 1360-1377. doi: https://doi.org/10.3846/jbem.2021.15405.
Sarnowski, J., & Selera, P. (2022). “Cashless taxpayer” – an innovative tool to stimulate reduction of the shadow economy in poland. International VAT Monitor, 2022(1), 7-17.
Srouji, J., & Torre, D. (2022). The global pandemic, laboratory of the cashless economy? International Journal of Financial Studies, 10(4). doi: https://doi.org/10.3390/ijfs10040109.
Su, B., Wu, L., & Yen, Y. (2021). Antecedents and consequences of trust and loyalty in physical banks affecting mobile payments. Sustainability (Switzerland), 13(22). doi: https://doi.org/10.3390/ijfs10040109.
Tikku, S. R., & Singh, A. K. (2023). Financial disruption and microentrepreneurs: Empirical study on adoption of E-wallet among micro-entrepreneurs in India. International Journal of e-Collaboration, 19(1). doi: https://doi.org/10.4018/IJeC.315780.
Vasilyeva, T. A., Kuzmenko, O. V., Stoyanets, N. V., Artyukhov, A. E., & Bozhenko, V. V. (2022). THE DEPICTION OF CYBERCRIME VICTIMS USING DATA MINING TECHNIQUES. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (5), 174-178. doi: https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-5/174.
Vasilyeva, T., Ziółko, A., Kuzmenko, O., Kapinos, A., & Humenna, Y. (2021). IMPACT OF DIGITALIZATION AND THE COVID-19 PANDEMIC ON THE AML SCENARIO: DATA MINING ANALYSIS FOR GOOD GOVERNANCE. Economics and Sociology, 14(4), 326-354. doi: https://doi.org/10.14254/2071-789X.2021/14-4/19.
Wu, J., Abrar, S. M., Awasthi, N., Frias-Martinez, E., & Frias-Martinez, V. (2022). Enhancing short-term crime prediction with human mobility flows and deep learning architectures. EPJ Data Science, 11(1). doi: https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-022-00366-2.
Zhang, Q., Que, J., & Qin, X. (2023). Regional financial technology and shadow banking activities of non-financial firms: Evidence from china. Journal of Asian Economics, 86. doi: https://doi.org/10.1016/j.asieco.2023.101606.
