ОЦІНКА КОРЕЛЯЦІЇ МІЖ СУПУТНИКОВИМ СИГНАЛОМ НІЧНОГО СВІТЛОВОГО ВИПРОМІНЮВАННЯ (NTL) ТА ПОКАЗНИКАМИ ЗБИТКІВ, ВТРАТ І ПОТРЕБ У ВІДНОВЛЕННІ РЕГІОНІВ УКРАЇНИ ЗА RDNA4
DOI:
https://doi.org/10.31732/2663-2209-2026-81-116-123Ключові слова:
відновлення економіки України, супутникові дані, NTL, оцінка збитків, RDNA4, кореляційний аналізАнотація
В умовах повномасштабної війни в Україні актуальним стає визначення тенденцій економічного розвитку в умовах, коли офіційна статистика відсутня або неповна. Метою статті є оцінка того, чи можуть супутникові дані про нічне світлове випромінювання (NTL) слугувати наближеним індикатором регіональних економічних порушень шляхом порівняння динаміки NTL із агрегованими показниками на рівні областей згідно з звітом Світового банку Fourth Rapid Damage and Needs Assessment (RDNA4). Методологія дослідження ґрунтується на використанні неконвенційного джерела даних — продукту NASA VIIRS Black Marble — для формування помісячної панелі нічного випромінювання, після чого застосовано кореляційний аналіз.
У межах дослідження для кожної області визначено передвоєнний референтний рівень (січень 2021 — лютий 2022 рр.). Індекс розриву NTL після повномасштабного вторгнення визначено як середнє відхилення, починаючи з березня 2022 року (додатні значення інтерпретуються як зниження освітленості відносно передвоєнного рівня, від’ємні — як її зростання). Для кількісної оцінки взаємозв’язку між індексом на основі NTL та показниками RDNA4 розраховано коефіцієнти кореляції Пірсона і Спірмена. У документі RDNA4 виокремлено три категорії показників: damages (фізичне знищення активів), losses (втрачений/недоотриманий обсяг виробництва, доходів і надання послуг) та needs (кошторисні потреби у відновленні й реконструкції з урахуванням принципу «build back better»). Отримані результати свідчать, що індекс NTL має найтісніший зв’язок із показником losses за RDNA4 (Пірсон r≈0,71; Спірмен ρ≈0,51), тоді як кореляції з damages (r≈0,23; ρ≈0,27) і needs (r≈0,31; ρ≈0,37) є слабкими. Розбіжність між оцінками Пірсона та Спірмена, а також аналіз чутливості вказують на те, що лінійний зв’язок для losses частково формується окремими регіонами (зокрема Київською та Дніпропетровською областями), тоді як низка областей (наприклад, Запорізька, Херсонська, Луганська) послаблює узгодженість, що може відображати неоднорідність відключень електроенергії, дію комендантських обмежень, відмінності галузевої структури та просторове зміщення активності в умовах війни. Практичне значення дослідження полягає в обґрунтуванні можливості використання NTL як оперативного доповнення для регіонального моніторингу в умовах дефіциту даних; водночас підкреслюється необхідність обережної інтерпретації через потенційні сторонні впливи та неповну відповідність між світловим випромінюванням, економічною активністю і потребами відновлення.
Завантаження
Посилання
Becker, T., Eichengreen, B., Gorodnichenko, Y., Guriev, S., Johnson, S., Mylovanov, T., Rogoff, K., & Weder di Mauro, B. (Eds.). (2022). A blueprint for the reconstruction of Ukraine. CEPR Press.
Blair, G., Christensen, D., & Rudkin, V. (2022). How does armed conflict shape investment? Evidence from the mining sector. The Journal of Politics, 84(1), 116–133. https://doi.org/10.1086/715255
Cascaldi-Garcia, D., Luciani, M., & Modugno, M. (2023). Lessons from nowcasting GDP across the world (International Finance Discussion Papers No. 1385). Board of Governors of the Federal Reserve System. http://dx.doi.org/10.17016/IFDP.2023.1385
Chen, X., & Nordhaus, W. D. (2011). Using luminosity data as a proxy for economic statistics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(21), 8589–8594. https://doi.org/10.1073/pnas.1017031108
Collier, P. (2004). Aid, policy and growth in post-conflict societies. European Economic Review, 48(5), 1125–1145. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2003.11.005
Constantinescu, M., Kappner, K., & Szumilo, N. (2024). The Warcast index: Estimating economic activity without official data during the Ukraine war in 2022 (NBU Working Papers, 3/2024). National Bank of Ukraine.
Elvidge, C. D., Baugh, K., Zhizhin, M., Hsu, F.-C., & Ghosh, T. (2017). VIIRS night-time lights. International Journal of Remote Sensing, 38(21), 5860–5879. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1342050
Gibson, J., Olivia, S., Boe-Gibson, G., & Li, C. (2021). Which night lights data should we use in economics, and where? Journal of Development Economics, 149, 102602. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2020.102602
Henderson, J. V., Storeygard, A., & Weil, D. N. (2012). Measuring economic growth from outer space. American Economic Review, 102(2), 994–1028. https://doi.org/10.1257/aer.102.2.994
Japec, L., Kreuter, F., Berg, M., Biemer, P., Decker, P., Lampe, C., Lane, J., O’Neil, C., & Usher, A. (2015). Big data: A report of the AAPOR task force. American Association for Public Opinion Research. https://aapor.org/wp-content/uploads/2022/11/BigDataTaskForceReport_FINAL_2_12_15_b.pdf
Yelistratova, L. O., Apostolov, O. A., Khodorovskyi, A. Ya., Khyzhniak, A. V., Tomchenko, O. V., & Lialko, V. I. (2022). Use of satellite information for evaluation of socio-economic consequences of the war in Ukraine. Ukrainian Geographical Journal, (2), 11–18. https://doi.org/10.15407/ugz2022.02.011
World Bank. (2010). Damage, loss and needs assessment: Guidance notes (Volume 2): Conducting damage and loss assessments after disasters. World Bank. https://doi.org/10.1596/19046
World Bank, Government of Ukraine, European Commission, & United Nations. (2025). Ukraine: Fourth Rapid Damage and Needs Assessment (RDNA4): February 2022–December 2024. World Bank. https://doi.org/10.1596/42908
Куссуль, Н. М., Шелестов, А. Ю., Яйлимов, Б. Я., Яйлимова, Г. О., Колотій, А. В., & Пархомчук, О. М. (2024). Аналіз індикаторів економічної діяльності на основі різнорідних даних. У Н. М. Куссуль, А. Ю. Шелестова, А. М. Лавренюка, Б. Я. Яйлимова, Г. О. Яйлимової, А. В. Колотія, С. Ю. Дрозда, В. В. Савіна, П. В. Мікави, І. А. Кириленка, О. А. Яворського, А. О. Охріменка, О. М. Пархомчука, Д. Ф. Харя, & Є. А. Волкової, Методи комп’ютерного зору і глибинних нейронних мереж для еколого-економічного аналізу (с. 332-379). Наукова думка. https://doi.org/10.20535/978-966-00-1940-9/3.3
Лялько, В. І., Сахацький, О. І., Єлістратова, Л. О., & Апостолов, О. А. (2017). Використання космічних знімків NPP/VIIRS у нічний час для оцінки економічної кризи на Сході України (Донецька та Луганська області). Вісник Національної академії наук України, (2), 48–53. https://doi.org/10.15407/visn2017.02.048
Славкова, А. А., & Колісник, Д. Р. (2023). Інвестиційна привабливість України: реалії в умовах війни та перспективи повоєнної відбудови. Економіка та суспільство (56). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-56-138
Содома, Р. І., Ільчишин, І. Ю., & Перетятко, Л. А. (2025). Ризик-орієнтоване управління проєктами відновлення регіонів України. Економіка та суспільство. (73). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-73-124
Янчук, А. О. (2024). Економічна стратегія повоєнного відновлення як основа забезпечення національних інтересів. Вчені записки ТНУ імені В. І. Вернадського. Серія: юридичні науки, 35(74), 80–89. https://doi.org/10.32782/TNU-2707-0581/2024.5/14
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.