Науковий вісник НГУ

Моделювання віддачі інвестицій у людський капітал в ІТ галузі України

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №1 2024

Останнє оновлення: 04 березня 2024

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 769

Authors:

А.Ю.Полчанов*, orcid.org/0000-0001-6019-9275, Державний університет «Житомирська політехніка», м. Житомир, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н.Г.Виговська, orcid.org/0000-0001-7129-6169, Державний університет «Житомирська політехніка», м. Житомир, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н.В.Валінкевич, orcid.org/0000-0001-8804-868X, Поліський національний університет, м. Житомир, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І.В.Литвинчук, orcid.org/0000-0003-3316-4952, Державний університет «Житомирська політехніка», м. Житомир, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О.Ю.Полчанов, orcid.org/0000-0002-6664-1383, Державний університет «Житомирська політехніка», м. Житомир, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2024, (1): 191 - 196

https://doi.org/10.33271/nvngu/2024-1/191

Abstract:

Мета. Виявлення закономірностей віддачі від інвестицій e людський капітал в ІТ галузі України через кількісну оцінку взаємозв’язку доходу від досвіду та інших характеристик спеціаліста й компанії, а також формування відповідних рекомендацій.

Методика. Емпіричною базою дослідження стало опитування щодо розміру заробітної плати ІТ-спе­ці­а­лі­стів в Україні проведене у грудні 2022 року. Методологічною основою дослідження стали загальнонаукові та спеціальні методи дослідження, зокрема метод абстрагування (для фокусування на основних детермінантах формування доходу ІТ-спеціалістів), індукції (для екстраполяції виявлених у вибірці закономірностей на всю ІТ-галузь України), економіко-математичного моделювання (для побудови багатофакторної регресійної моделі, що відображає існуючі в реальності закономірності впливу факторів на розмір доходу ІТ-спеціалістів).

Результати. Встановлено, що серед ІТ-фахівців переважають люди з невеликим досвідом роботи (до 5 років). Вплив досвіду на темп приросту доходу має спадаючий нелінійних характер, при цьому саме протягом перших років роботи за спеціальністю спостерігається найбільш помітний приріст доходу. Виявлено, що найбільш високооплачуваними ІТ-спеціалістами є інженери з розробки програмного забезпечення, менеджери різних рівнів та інженери із забезпечення якості. Доведено позитивний вплив рівня володіння англійською мовою на розмір доходу. Встановлено більш високий рівень оплати праці/послуг ІТ-спеціалістів у продуктових компаніях і стартапах у порівнянні з аутсорсинговими чи аустафінговими компаніями.

Наукова новизна. Полягає у виявленні взаємозв’язку між розміром доходу ІТ-спеціалістів і їх досвідом роботи, професією, рівнем володіння англійською мовою та типом компанії.

Практична значимість. Прикладне значення дослідження полягає в можливості спрогнозувати розмір доходу ІТ-спеціалістів. Сформовані рекомендації можуть бути використанні в діяльності ІТ компаній у частині вдосконалення фінансового контролю за витрачанням коштів на оплату послуг ІТ-спеціалістів, оцінки доцільності інвестування коштів у розвиток персоналу, а також обґрунтування планових показників зміни витрат на оплату послуг ІТ-спеціалістів.

Ключові слова: IT галузь, регресія, людський капітал, дохід, заробітна плата, інвестиції

References:

1. State Statistics Service of Ukraine (2022). Number of registered legal entities by type of economic activity. Retrieved from https://ukrstat.gov.ua/edrpoy/ukr/EDRPU_2023/kved/arh_kved_23.htm.

2. Dashboard of tech ecosystem of Ukraine (2022). Ukrainian Tech Ecosystem Overview. Retrieved from https://uatechecosystem.com/.

3. Do IT Like Ukraine Research: tech industry is growing despite the war. IT Ukraine (2022). Retrieved from https://itukraine.org.ua/files/reports/2022/DoITLikeUkraine2022_EN.pdf.

4. Dattero, R., Galup, S. D., & Dhariwal, K. (2011). The Determinants of Information Technology Wages. International Journal of Human Capital and Information Technology Professionals, 2(1), 48-65. https://doi.org/10.4018/jhcitp.2011010104.

5. Bapna, R., Langer, N., Mehra, A., Gopal, R., & Gupta, A. (2013). Human Capital Investments and Employee Performance: An Analysis of IT Services Industry. Management Science, 59(3), 641-658. https://doi.org/10.1287/mnsc.1120.1586.

6. Bhagwatwar, A., Bala, H., & Ramesh, V. (2014). IT service management employee compensation: Determinants and outcomes. E-Service Journal: A Journal of Electronic Services in The Public and Private Sectors, 9(3), 1-18. https://doi.org/10.2979/eservicej.9.3.1.

7. Ge, C., Kankanhalli, A., & Huang, K. W. (2015). Investigating the determinants of starting salary of IT graduates. ACM SIGMIS Database: the DATABASE for Advances in Information Systems, 46(4), 9-25. https://doi.org/10.1145/2843824.2843826.

8. Setor, T., & Joseph, D. (2016). On the Value of Formal IT Education in Early IT Careers: A Multilevel Analysis. ICIS 2016 Proceedings, 13. ISBN 978-099668313-5.

9. Dattero, R., Galup, S. D., Kan, A., & Quan, J. (2016). It Pays to Be Agile. Journal of Computer Information Systems, 57(3), 252-257. https://doi.org/10.1080/14659891.2016.1184025.

10. Setor, T. K., & Joseph, D. (2016). On the Value of Formal IT Education in Early IT Careers: A Multilevel Analysis. ICIS 2016 Proceedings. Retrieved from https://aisel.aisnet.org/icis2016/ISCurriculum/Presentations/13.

11. Dash, M., Bakshi, S., & Chugh, A. (2017). The Relationship Between Work Experience And Employee Compensation: A Case Study Of The Indian It Industry. Journal of Applied Management and Investments, 6(1), 5-10.

12. Martín, I., Mariello, A., Battiti, R., & Hernández, J. A. (2018). Salary prediction in the IT job market with few high-dimensional samples: A Spanish case study. International Journal of Computational Intelligence Systems, 11(1), 1192-1209. https://doi.org/10.2991/ijcis.11.1.90.

13. Kim Y.-K., & Hur, Y.-J. (2019). Differences in Wage Level of First Time IT Workers Based on the Interaction Between Employment Type with Job Search Path and Company Type. Journal of Engineering and Applied Sciences, 14, 1457-1461. https://doi.org/0.36478/JEASCI.2019.1457.1461.

14. Tambe, P., Ye, X., & Cappelli, P. (2020). Paying to Program? Engineering Brand and High-Tech Wages. Management Science, 66(7), 3010-3028. https://doi.org/10.1287/mnsc.2019.3343.

15. Atasoy, H., Banker, R. D., & Pavlou, P. A. (2021). Information technology skills and labor market outcomes for workers. Information Systems Research, 32(2), 437-461. https://doi.org/10.1287/isre.2020.0975.

16. Jaisawal, R. (2022). Machine Learning to Evaluate Important Human Capital (HC) Determinants Impacting IT Compensation. Ramanujan International Journal of Business and Research, 7(2), 16-25. https://doi.org/10.51245/rijbr.v7i2.2022.797.

17. Serpeninova, Y., Lehenchuk, S., Mateášová, M., Ostapchuk, T., & Polishchuk, I. (2022). Impact of intellectual capital on profitability: evidence from software development companies in the Slovak republic. Problems and Perspectives in Management, 20(2), 411-425. https://doi.org/10.21511/ppm.20(2).2022.34.

18. Jaiswal, R., Gupta, S., & Tiwari, A.K. (2023). Dissecting the compensation conundrum: a machine learning-based prognostication of key determinants in a complex labor market. Management Decision, 61(8), 2322-2353. https://doi.org/10.1108/MD-07-2022-0976.

19. DOU (2023). Statistics of salaries of programmers, testers and PMs in Ukraine. Retrieved from https://jobs.dou.ua/salaries/.

20. State Statistics Service of Ukraine (2022). Average monthly wages by types of economic activity for the quarter. Retrieved from https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2017/gdn/snzp/snzp_ek/smzp_ek_u.htm.

• < Попередня
• Наступна >