Вступ. Розвиток інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) і цифровізація суспільства, що розповсюджується у світі через прискорений розвиток смарт-промисловості (Індустрії 4.0), зазвичай пов’язують з підвищенням обсягів виробництва та продуктивності праці, зменшенням відносних витрат на одиницю продукції та її кастомізацією.
Проблематика. Відповідно до парадоксу Солоу (1987 р.), інвестиції у комп’ютерну техніку та технології не знаходять відображення в економічній статистиці про підвищення продуктивності праці внаслідок комп’ютерізації виробництв, що підриває уявлення про позитивний вплив електроніки на виробництво та продуктивність праці.
Мета. Розробити вимоги щодо удосконалення економіко-математичних моделей визначення впливу ІКТ на виробництво на основі аналізу переваг та недоліків наявних моделей впливу комп’ютерної техніки та програмного забезпечення на результати виробництва з урахуванням особливостей розвитку ІКТ.
Матеріали й методи. Історичний метод для аналізу розвитку моделей впливу ІКТ на виробництво, порівняльний аналіз наявних економіко-математичних моделей щодо визначення підходів до відбору факторів впливу на результуючі показники, аналітична обробка масивів вихідної статистичної інформації.
Результати. Проаналізовані моделі у своєму розвитку свідчать про позитивний вплив ІКТ на виробництво та продуктивність праці. Виникнення парадоксу Солоу пояснюється тим, що в основних фондах підприємств частка комп’ютерної техніки та технологій була незначною наприкінці 1980-х — початку 1990-х рр., а також відсутністю на той час достовірної статистичної інформації та недосконалістю методології аналізу. З розвитком статистичної науки та поширенням комп’ютерної техніки та технології в нових моделях впливу ІКТ на результати виробництва парадокс Солоу було спростовано.
Висновки. Для уточнення впливу ІКТ на виробництво та продуктивність праці слід використовувати комплекс моделей, які враховуватимуть інституційні особливості розвитку економіки країни, етапи її життєвого циклу та ступінь впровадження в ній цифрових техніки та технологій. Моделі впливу ІКТ на результати виробництва потребують подальшого розвитку, зокрема й з урахуванням закономірностей розвитку сучасних інформаційних технологій.

1. Гаркушенко О.Н. Информационно-коммуникационные технологии в эпоху становления смарт-промышленности: проблемы определения и условия развития. Экономика промышленности. 2018. Т. 2, № 82. С. 50–75.
2. Вишневський В.П., Князєв С.І. Як підвищити готовність промисловості країни до смарт-трансформацій. Nauka innov. 2018. Т. 14, № 4. С. 55–69.
3. Solow R. We’d better watch out. The New York Times Book Review. 1987. 12 July, Vol. 36.
4. OECD Observer ministerial roundtable: Digital economy. OECD Observer. 2016.
URL: http://oecdobserver.org/news/fullstory.php/aid/5590/OECD_Observer_minist...
(дата звернення: 15.12.2018).
5. Measuring the Digital Economy: Staff Report. International Monetary Fund. 2018, 28 February.
URL: https://www.imf.org/en/Publications/Policy-Papers/Issues/2018/04/03/0228...
(дата звернення: 15.12.2018).
6. Гаркушенко О.М. Цифрова економіка: проблеми визначення. Матеріали доповідей міжнародної науково-практичної конференції «Стан та перспективи розвитку фінансово-економічного потенціалу сучасних підприємств» (23 серпня 2018 р., м. Дніпро). Дніпро: НО «Перспектива», 2018. С. 6-8.
7. Li J. Protecting the Tax Base in the Digital Economy. UN  Papers on Selected Topics in Protecting the Tax Base of Developing Countries. 2014, June. Paper Nо9. 49 p.
8. Solow R. A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics. 1956. V. 70, no. 1, Р. 65-94.
9. Solow R. A Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of Economics and Statistics. 1957. V. 39, no. 3. P. 312–320.
10. Cohen S.S., Zysman, J. Manufacturing Matters: Myth of the Post-Industrial Economy. New York:  Council on Foreign Relation/Basic Books, 1987. 297 p.
11. Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. Москва: Прогресс, 1987. 272 с. 
12. Triplett J.E. The Solow productivity paradox: what do computers do to productivity? Canadian Journal of Economics/ Revue canadienne d’Economique. 1999. April. V. 32, no. 2. P. 309–320. 
13. Jorgenson D.W., Stiroh K.J. Raising the Speed Limit: U.S. Economic Growth in the Information Age. Brookings Papers on Economic Activity. 2000. May, N 1, 188 р.
14. Jorgenson D.W., Ho M.S., Stiroh K.J. Lessons from the U.S. Resurgence. Journal of Policy Modeling. 2003. V. 25, no. 5. P. 453–470.
15. Moore G.E. No Exponential is Forever: But “Forever” Can Be Delayed! In “International Solid-State Circuits Conference (ISSCC). Digest of technical papers (10 February 2003, San Francisco). San Francisco, USA: IEEE. 2003. V. 1. P. 20-23. 
16. Платонов В.В. «Парадокс Солоу» двадцать лет спустя или об исследовании влияния инноваций в информационных технологиях на рост производительности. Финансы и бизнес. 2007. № 3. С. 28–39.
17. O'Mahony M., Vecchi M. Is there an ICT impact on TFP? A heterogeneous dynamic panel approach. London: National Institute of Economic and Social Research, 2003. 32 р.
18. Мадых А.А., Охтень А.А. Моделирование трансформации влияния производственных факторов на экономику в процессе становления смарт-промышленности. Экономика промышленности. 2018. Т. 4, № 84. С. 26–41. 
19. Brynjolfsson E., Hitt L.M. Computing productivity: firm-level evidence. Review of economics and statistics. 2003. V. 85, no. 4. P. 793–808.
20. Herrero A.G., Xu J. How big is China’s digital economy? Bruegel Working Paper. 17 May 2018. Issue 04. 14 p.
URL: http://bruegel.org/wp-content/uploads/2018/05/WP04_Digital-economy_Brueg...
(дата звернення: 10.09.2018)