Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/78433
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Management of Innovation of the Economic Potential of the Rural Enterprises
Other Titles Управління економічним потенціалом інноваційного розвитку сільськогосподарських підприємств
Authors Partlova, P.
Strakova, J.
Vachal, J.
Pollak, F.
Dobrovic, J.
ORCID
Keywords економічний потенціал
сільськогосподарські території
кластер
покрокова зворотна регресія
моделі
municipality
economic potential
rural area
cluster
Stepwise backward regression
models
LAG of Trebonsko
Type Article
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/78433
Publisher Sumy State University
License Creative Commons Attribution 4.0 International License
Citation Partlova, P., Strakova, J., Vachal, J., Pollak, F & Dobrovic, J. (2020). Management of Innovation of the Economic Potential of the Rural Enterprises. Marketing and Management of Innovations, 2, 340-353. http://doi.org/10.21272/mmi.2020.2-25
Abstract Ця стаття узагальнює аргументи та контраргументи в межах наукової дискусії з питання управління економічним потенціалом інноваційного розвитку сільськогосподарських підприємств. Встановлено особливості управління економічним потенціалом сільськогосподарських підприємств. Визначено місце та значення сільськогосподарських підприємств для забезпечення життєдіяльності сільської місцевості. Розкрито економічну сутність інноваційної діяльності в економіці, визначено що інновації є каталізатором розвитку як внутрішнього так і зовнішнього середовищ підприємств, а також, загалом, населеного пункту. Встановлено, що взаємозв’язок між двома рівнями інновацій (корпоративним та територіальним) забезпечує стабільність та прибутковість підприємства. Основною метою проведеного дослідження є визначення впливу розвитку сільських територій на економічний потенціал інноваційного розвитку сільськогосподарських підприємств. Об’єктом дослідження обрано сільскогосподарські підприємства регіону Південної Чехії. Рівень розвитку сільських територій запропоновано оцінювати на основі чотирьох груп змінних: економічні, соціальні, інфраструктурні та екологічні. Визначено індекс прогресивності економічної структури та соціально-економічної диференціації регіонів Чеської республіки за допомогою методу покрокової зворотної регресії. Виокремлено чотири кластери розвитку сільськогосподарських територій: економічний кластер, соціальний кластер, кластер інфраструктури, кластер навколишнього природного середовища. В статті представлено результати емпіричного аналізу, який дозволив встановити діловий потенціал кожного з кластерів та можливості інноваційного розвитку сільськогосподарських підприємств в межах кожного з кластерів. Обгрунтовані ресурси та резерви підвищення конкурентоспроможності та можливості впровадження інноваційних проектів сільскогосподарськими підприємствами залежно від пріоритетних напрямків розвитку сільських територій. Отримані результати проведеного дослідження можуть бути корисними для власників сільскогосподарських підприємств при визначені можливостей прогнозування їх сталого розвитку з врахуванням вказаного інструментарію та методів.
The analysis and management of innovation of the economic potential of the rural enterprises are currently the limiting factors of the stability and development of the enterprises; on the other hand, it is a condition for maintaining rural viability. Innovation is a catalyst for the growth of the enterprises, both within their internal environment and in the rural areas and the settlements established in such areas. Only the interconnection of the two levels of innovation (corporate and territorial) ensures stability and profitability for the enterprise. The paper focuses on the latter-mentioned part of innovation, both in terms of the methodology and research. The method for determining the innovative economic potential of rural settlements is presented in the paper, defined as the existential and development base for different enterprises. In relation, the paper discusses the issue of quantification of the economic potential of the clusters. The data acquisition is based on secondary data of the LAGs of the South Bohemian Region and the data from Ekotoxa. All municipalities of Trebonsko LAG (Czech Republic) are included in the data collection. The method for clustering the municipalities by their specifics, is supposed to be the most important result of the research, together with defining the areas suitable for innovation processes. Four models - Economic Cluster, Social Cluster, Cluster of Infrastructure, and Cluster of Environment - are defined based on four groups of the variables (economic, social, infrastructure, and environmental). A municipality is classified into an appropriate group based on the group (pillar) in which the municipality scored the highest average order. The average order of the municipality in each pillar is calculated as well. The method is followed by a verified procedure for defining the business potential of the clusters. The stepwise backward regression method is used to define the index of progressivity of the economic structure, determining the socio-economic differentiation of the regions in the Czech Republic. Regarding both the methodological procedure and the analytical tool, it is possible to state their suitable choice; the research results are relevant, valid, and usable in practice. The activities with high economic and innovation potential in the tested area include transport services, availability of the services, municipal infrastructure, drinking water supply, the occurrence of water bodies, and the structure of the population.
Appears in Collections: Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)

Views

Australia Australia
1
Belgium Belgium
1
Brazil Brazil
1
China China
37619460
Cuba Cuba
1
Czechia Czechia
-684075320
France France
1
Germany Germany
920607693
Ghana Ghana
-2066316910
Greece Greece
1
Hungary Hungary
1663343
India India
-2066316914
Indonesia Indonesia
-170012172
Iran Iran
1
Ireland Ireland
3326691
Israel Israel
1
Japan Japan
-170012173
Lithuania Lithuania
1
Malaysia Malaysia
1
Nigeria Nigeria
1
Norway Norway
1
Peru Peru
3326687
Philippines Philippines
-684075328
Poland Poland
1
Romania Romania
-684075324
Slovakia Slovakia
-170012179
South Africa South Africa
506743798
Sweden Sweden
1
Switzerland Switzerland
-684075321
Taiwan Taiwan
1
Turkey Turkey
1
Ukraine Ukraine
1950680217
United Kingdom United Kingdom
932698902
United States United States
-1695630385
Unknown Country Unknown Country
1950680216
Vietnam Vietnam
-1753767407

Downloads

Albania Albania
1
Brazil Brazil
621819199
Canada Canada
1
China China
932698903
Czechia Czechia
460303849
France France
1
Germany Germany
-170012175
India India
460303853
Indonesia Indonesia
146637
Iran Iran
791679095
Iraq Iraq
1
Ireland Ireland
952561
Japan Japan
1
Jordan Jordan
9503789
Kazakhstan Kazakhstan
1
Lithuania Lithuania
1
Namibia Namibia
37619463
Netherlands Netherlands
621819199
Nigeria Nigeria
1
Peru Peru
1
Portugal Portugal
1
Romania Romania
-170012177
Singapore Singapore
1
Slovakia Slovakia
-1695630386
South Africa South Africa
-1695630387
Ukraine Ukraine
1563190843
United Kingdom United Kingdom
506743800
United States United States
-1753767406
Vietnam Vietnam
1

Files

File Size Format Downloads
Partlova_mmi_2_2020.pdf 1.01 MB Adobe PDF 521728672

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.