В данной статье рассматриваются методологические подходы к оценке влияния цифровой экономики на традиционные макроэкономические показатели в контексте глобальной цифровизации. Статья структурирована в соответствии с концепцией IMRAD, которая позволяет систематизировать освещение проблемы, начиная с формулировки актуальности исследования и заканчивая обсуждением полученных результатов. Во введении статьи обосновывается важность изучения цифровой трансформации экономики. Автор отмечает, что ускоренное развитие информационно-коммуникационных технологий влияет на ключевые макроэкономические показатели, такие как рост ВВП, инфляция, уровень безработицы и инвестиции. Подчеркивается, что традиционные методы анализа требуют адаптации, чтобы адекватно отражать динамику новой экономической реальности. В методологическом разделе статьи описывается применение комплексного подхода, сочетающего экономико-статистические модели, временные ряды и регрессионный анализ, для выявления взаимосвязей между степенью цифровизации и изменениями макроэкономических показателей. Сравнительный анализ данных проводится с использованием межотраслевого моделирования, учитывающего специфику цифровой экономики в разных странах. Приводятся примеры эмпирических исследований, демонстрирующие эффективность предложенных моделей в прогнозировании экономических процессов. Результаты исследования показывают, что цифровизация оказывает значительное влияние на традиционные экономические показатели. В частности, была обнаружена прямая корреляция между уровнем развития цифровой инфраструктуры и ростом производительности, а также положительный эффект в снижении уровня инфляции за счет оптимизации процессов в бизнес-среде. Кроме того, в ходе анализа было установлено, что внедрение новых технологий стимулирует инвестиционную активность за счет повышения прозрачности финансовых потоков. При обсуждении полученных данных делается акцент на необходимости дальнейших исследований для разработки более точных методов оценки влияния цифровой экономики. Авторы предлагают интегрировать современные статистические инструменты и методы машинного обучения в будущих исследованиях, а также учитывать специфику региональных особенностей. В статье делается вывод о том, что адаптация традиционных методов анализа к реалиям глобальной цифровизации имеет решающее значение для эффективного прогнозирования и управления экономическим развитием.
This article examines the methodological approaches to assessing the impact of the digital economy on traditional macroeconomic indicators in the context of global digitalization. The paper is structured according to the IMRAD framework, which allows for a systematic coverage of the problem, beginning with the formulation of the relevance of the study and ending with a discussion of the results obtained. The introduction of the article justifies the importance of studying the digital transformation of the economy. The author points out that the accelerated development of information and communication technologies affects key macroeconomic indicators such as GDP growth, inflation, unemployment levels, and investments. It is emphasized that traditional analysis methods require adaptation in order to adequately reflect the dynamics of the new economic reality. The methodological section of the article describes the application of a comprehensive approach that combines economic-statistical models, time series, and regression analysis to identify the relationships between the degree of digitalization and changes in macroeconomic indicators. A comparative analysis of data is carried out using cross-sectoral modeling, which accounts for the specifics of the digital economy in different countries. Examples of empirical studies are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed models in forecasting economic processes. The findings of the study show that digitalization has a significant influence on traditional economic indicators. In particular, a direct correlation was found between the level of digital infrastructure and productivity growth, as well as positive effects in reducing inflation levels due to the optimization of processes within the business environment. In addition, the analysis determined that the implementation of new technologies stimulates investment activity by enhancing the transparency of financial flows. In discussing the obtained data, the emphasis is placed on the need for further research to develop more accurate methods for assessing the impact of the digital economy. The authors propose the integration of modern statistical tools and machine learning methods in future studies, as well as taking into account the specifics of regional features. The conclusion of the article is that adapting traditional analysis methods to the realities of global digitalization is crucial for effective forecasting and managing economic development.