СТРУКТУРНА МОДЕЛЬ ІННОВАЦІЙНО-ІНЖИНІРИНГОВОГО ПРОМИСЛОВОГО КЛАСТЕРУ Й АЛГОРИТМ ЙОГО ФОРМУВАННЯ

Автор(и)

  • Олена Ахієзер Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
  • Ольга Дунаєвська Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
  • Антон Роговий Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
  • Галина Голотайстрова Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
  • Юрій Решетняк Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
  • Сергій Мехович Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

DOI:

https://doi.org/10.30837/ITSSI.2023.23.005

Ключові слова:

інноваційно-інжиніринговий промисловий кластер; синергетичний регіональний ефект; факторний аналіз; кластерний аналіз

Анотація

Предметом дослідження є використання промислових кластерів як інструментів для інноваційного зростання економіки. Мета статті – розроблення структурної, економіко-математичної моделі формування промислового кластеру та створення алгоритму кластерного зонування економіки. Завдання, що вирішуються: аналіз принципів інноваційного зростання; розроблення моделі інноваційно-інжинірингового промислового кластеру; опис методики формування регіонального інноваційно-інжинірингового кластеру; аналіз і оцінювання ознак, що виникають у кластерів; використання кластерного аналізу для систематизації, класифікації та зменшення кількості ознак. Застосовані методи: системний аналіз, проєктний підхід, інстуціональна теорія, методи кластеризації, критерій сферичності Бартлетта та критерій адекватності вибірки Кайзера-Меєра-Олкіна, багатофакторний регресійний аналіз, F-критерій Фішера. Здобуті результати: визначено, що найкращим підходом до об’єднання основних складників інноваційного становлення, а саме державних органів, бізнесу та інститутів розвитку, є створення інноваційно-інжинірингових кластерів. Описано принципи створення та функціонування зазначених кластерів. Показано, що в основі алгоритму кластерної побудови регіонів лежить інтеграція кількісних і якісних методів ідентифікації та кластеризації економіки. Це дає змогу, на відміну від наявних підходів, не тільки ідентифікувати елементи кластеру, а й змоделювати рівні взаємодії між ними. Для оцінювання ефективності роботи кластеру запропоновано застосовувати синергетичний ефект від використання новоутвореної структури. Висновки: застосування регіональних інноваційно-інжинірингових кластерів дає змогу сформувати ефективну стратегію розвитку економіки регіону. Розроблений алгоритм кластерного зонування інтегрує кількісні та якісні методи визначення можливостей кластеризації економіки регіону. Комплексна взаємодія економіко-політичних чинників призводить до синергетичного ефекту й дає змогу моделювати кластерне утворення з виявленням складу учасників і рівня взаємодії між ними.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Олена Ахієзер, Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

кандидат технічних наук, доцент

Ольга Дунаєвська, Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

кандидат технічних наук, доцент

Антон Роговий, Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

кандидат технічних наук, доцент

Галина Голотайстрова, Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

доцент кафедри компʼютерної математики і аналізу даних

Юрій Решетняк, Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

кандидат фізико-математичних наук, доцент

Сергій Мехович, Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

кандидат економічних наук, професор

Посилання

Shevchuk, S. (2011). Definition of the concept of innovative economy. Formation of market relations in Ukraine. 2011. No. 1. P. 83–86. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/frvu_2011_1_21

Balanchuk, I.S., Mykhalchenkova, O.E. (2021). Technological platforms in the sphere of innovations – trends in Europe and Ukraine. Science, technologies, innovations. Р. 14–24. DOI: http://doi.org/10.35668/2520-6524-2021-2-03

Fedirko O.A. (2015). European technological platforms as a mechanism of sectoral innovative development of the EU / Scientific Bulletin of the International Humanitarian University. URL: https://ir.kneu.edu.ua/bitstream/handle/2010/33371/Nvmgu_eim_2015_14_10.pdf

Voynarenko M. (2014). Clusters in the economy of Ukraine: monograph / Khmelnytskyi: KNU. 1085 р.

Jolliffe I.T. (2002) Principal Component Analysis, Series: Springer Series in Statistics, 2nd ed., Springer, NY, XXIX. 487 p. URL: http://cda.psych.uiuc.edu/statistical_learning_course/Jolliffe%20I.%20Principal%20Component%20Analysis%20(2ed.,%20Springer,%202002)(518s)_MVsa_.pdf

Akhiezer E.B. (1996). The calculation of correlation matrices of some random processes. Materials of international scientific-technical conference "Information ion technology: science, engineering, technology, education, health". – Kharkov. P. 15–17.

Zhernova P., Bodyanskiy Ye. (2018). Kernel fuzzy clustering of data streams based on the ensemble of neural networks. Innovative technologies and scientific solutions for industries. – № 4 (6). P. 50–56. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.6.042

Ryneiska L. S. Klastery u suchasnii hlobalnii ekonomitsi [Clusters in today’s global economy]. URL: http://www.economy.nayka.com.ua

9. Korobova M., Lyashenko I., Stolyar A. (2006). Fundamentals of mathematical modeling of economic, ecological and social processes / Educational book – Bohdan, 304 р. URL: https://book-ye.com.ua/upload/iblock/7d4/c7fbefb1_dca3_11e6_80c1_000c29ae1566_b5448ce9_873d_11e7_80cf_000c29ae1566.pdf

Reshetnyak, O. (2020). Modeling rating of scientific and technological development of the countries. Innovative technologies and scientific solutions for industries. – 2020. № 1 (11). Р. 80–89. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2020.11.080

Pryimak V. (2019). Mathematical methods of economic analysis // K. Center of educational literature. 296 р.

Dunaevskaya I. (2008). Multistage clustering in the traveling salesman problem of high dimension / O.V. Gray, I. Dunaevskaya // East European journal of advanced technologies. No. 5/5. P. 54–56.

Kostenko U. T., Ruskin L. G. (1996). Forecasting technical condition control systems. – Kharkov: The Foundation. 303 p.

Ivakhnenko A. G. (1975) Long-term prediction and control of complex systems. – Kyiv: Tekhnika. 311 p.

Bibik N., Shapoval G. (2019) An analysis of international experience of the development of territorial communities and the determination of the directions of its implementation in Ukraine. Innovative technologies and scientific solutions for industries, № 2 (8). Р. 5–71. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2019.8.005

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-04-21

Як цитувати

Akhiiezer О., Dunaievska, . O., Rohovyi, A., Holotaistrova, H., Reshetniak, Y. і Mekhovych, S. (2023) «СТРУКТУРНА МОДЕЛЬ ІННОВАЦІЙНО-ІНЖИНІРИНГОВОГО ПРОМИСЛОВОГО КЛАСТЕРУ Й АЛГОРИТМ ЙОГО ФОРМУВАННЯ», СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, (1 (23), с. 5–13. doi: 10.30837/ITSSI.2023.23.005.