Моделювання процесу оцінювання смартпотенціалу регіонів в контексті інноваційного розвитку
| dc.contributor.author | Підгорна, Катерина Дмитрівна | uk_UA |
| dc.contributor.author | Удачина, Катерина Олександрівна | uk_UA |
| dc.contributor.author | Підгорний, Валерій Олегович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2025-07-21T08:52:32Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | К. Удачина: ORCID 0000-0002-0043-6010; В. Підгорний: ORCID 0009-0000-0497-5372 | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: Методологія дослідження. Методологічну основу дослідження становить системний підхід, що поєднує теоретичні засади смартекономіки з практичними інструментами оцінювання регіонального потенціалу. Для побудови інтегрального смартіндексу використано багатовимірний підхід до вибору індикаторів, метод нормалізації даних для усунення розмірностей, а також ентропійний метод для визначення вагових коефіцієнтів індикаторів. Модельна частина базується на економіко-математичних методах, зокрема кластерному аналізі (алгоритм k-середніх) для групування регіонів за схожими профілями смартрозвитку, а також регресійному аналізі для встановлення залежностей між рівнем смартпотенціалу та показниками соціально-економічного розвитку. Запропонований підхід дозволяє забезпечити об’єктивну кількісну оцінку смартпотенціалу та сформувати практичні рекомендації щодо регіональної політики в умовах цифрової трансформації. Результати. Розроблено методичний інструментарій, який передбачає нормалізацію різнорідних індикаторів, визначення вагових коефіцієнтів за допомогою ентропійного аналізу та обчислення інтегрального індексу. Формалізовано процедуру розрахунку індексу на основі субіндексів для кожного блоку смартпотенціалу з використанням математичних формул. Методологія включає кластерний аналіз для групування регіонів за подібністю їх смартпрофілів та регресійні моделі для визначення взаємозв'язку між рівнем смартпотенціалу та показниками соціально-економічного розвитку. Новизна. Наукова новизна дослідження полягає у формуванні багатовимірного підходу до оцінювання, що враховує не лише традиційні фінансово-виробничі показники, але й аспекти цифрової трансформації. Удосконалено методичний інструментарій оцінювання регіонального розвитку шляхом розробки формалізованої математичної моделі. Практична значущість. Практичне значення результатів зумовлене створенням універсального інструменту для порівняльного аналізу регіонів України, що дозволяє здійснювати об'єктивне рейтингування, виявляти сильні та слабкі сторони територій, формувати обґрунтовані управлінські рішення щодо пріоритетів інвестицій і програм підтримки інноваційного розвитку. Запропонована модель адаптована до національних особливостей інформаційного забезпечення, що робить її практично застосовною в умовах України. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: Methods. The methodological foundation of the research is based on a systems approach that integrates the theoretical principles of the smart economy with practical tools for assessing regional potential. To construct the integrated smart index, a multidimensional approach was used for the selection of indicators, a data normalization method was applied to eliminate dimensionality, and the entropy method was employed to determine the weight coefficients of the indicators. The modeling part is based on economic and mathematical methods, in particular cluster analysis (k-means algorithm) to group regions by similar smart development profiles, as well as regression analysis to identify relationships between the level of smart potential and socio-economic development indicators. The proposed approach enables an objective quantitative assessment of smart potential and the development of practical recommendations for regional policy in the context of digital transformation. Results. A methodological toolkit has been developed, which includes the normalization of heterogeneous indicators, determination of weight coefficients using entropy analysis, and calculation of an integrated index. The procedure for calculating the index based on sub-indices for each block of smart potential has been formalized using mathematical formulas. The methodology incorporates cluster analysis to group regions based on the similarity of their smart profiles and regression models to determine the relationship between the level of smart potential and socio-economic development indicators. Novelty. The scientific novelty of the research lies in the formation of a multidimensional approach to assessment, which considers not only traditional financial and production indicators but also aspects of digital transformation. The methodological toolkit for assessing regional development has been improved by developing a formalized mathematical model. Practical value. The practical value of the results is due to the creation of a universal tool for comparative analysis of Ukrainian regions, which allows for objective ranking, identification of strengths and weaknesses of territories, and the formulation of well-grounded management decisions regarding investment priorities and programs for supporting innovative development. The proposed model is adapted to national characteristics of information support, which makes it practically applicable in the context of Ukraine. | en |
| dc.identifier.citation | Підгорна К. Д., Удачина К. О., Підгорний В. О. Моделювання процесу оцінювання смартпотенціалу регіонів в контексті інноваційного розвитку. Економічний вісник Дніпровської політехніки. 2025. № 2(90). С. 195–203. DOI: https://doi.org/10.33271/ebdut/90.195. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.33271/ebdut/90.195 | en |
| dc.identifier.issn | 2709-6459 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2709-6467 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://ev.nmu.org.ua/index.php/uk/archive?arh_article=1688 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20831 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | НТУ «Дніпровська політехніка», Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | смартпотенціал регіонів | uk_UA |
| dc.subject | інтегральний смартіндекс | uk_UA |
| dc.subject | моделювання | uk_UA |
| dc.subject | цифрова трансформація регіонів | uk_UA |
| dc.subject | інформаційно-аналітична модель | uk_UA |
| dc.subject | кластеризація регіонів | uk_UA |
| dc.subject | регресійний аналіз | uk_UA |
| dc.subject | нормалізація та зважування показників | uk_UA |
| dc.subject | регіональна політика розвитку | uk_UA |
| dc.subject | regional smart potential | en |
| dc.subject | integrated smart index | en |
| dc.subject | modeling | en |
| dc.subject | digital transformation of regions | en |
| dc.subject | information-analytical model | en |
| dc.subject | regional clustering | en |
| dc.subject | regression analysis | en |
| dc.subject | normalization and weighting of indicators | en |
| dc.subject | regional development policy | en |
| dc.subject | КЕкІ | uk_UA |
| dc.subject.classification | SOCIAL SCIENCES | en |
| dc.subject.classification | SOCIAL SCIENCES::Business and economics | en |
| dc.title | Моделювання процесу оцінювання смартпотенціалу регіонів в контексті інноваційного розвитку | uk_UA |
| dc.title.alternative | Modelling the Process of Assessing the Smart Potential of Regions in the Context of Innovative Development | en |
| dc.type | Article | en |