Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/186
Browse
2 results
Search Results
Item Effect of Education on Ease of Doing Business in Conditions of Innovation Development: Factor Analysis and Multiple Regression(Sumy State University, 2023) Самойлікова, Анастасiя Вiкторiвна; Самойликова, Анастасия Викторовна; Samoilikova, Anastasiia Viktorivna; Герасименко, Валерія Віталіївна; Герасименко, Валерия Витальевна; Herasymenko, Valeriia Vitaliivna; Кузнєцова, Анжела Ярославівна; Кузнецова, Анжела Ярославовна; Kuznietsova, Anzhela Yaroslavivna; Tumpach, M.; Ballova, M.; Savga, L.Освіта є вагомим прискорювачем змін і перетворень у суспільному житті, а також одним із головних факторів прогресу та розвитку як загалом, так і у сфері бізнесу, зокрема. У статті обґрунтовуються та формалізуються взаємозв’язки між показниками рівня освіти (з урахуванням її інноваційного розвитку) та легкості ведення бізнесу на основі вибірки з двадцяти восьми країн світу та даних Світового банку, Організації Об’єднаних Націй, Університету Тафтса та рейтингових служб Standard & Poor’s. Метою статті є визначення показників інноваційної освіти, які найбільш суттєво сприяють полегшенню ведення бізнесу. Для цього здійснюється когнітивний аналіз статистичних даних і за допомогою засобів дескриптивного аналізу формується статистично значущий ознаковий простір показників. Перевірка щільності та спрямованості зв’язку здійснюється шляхом обчислення значень коефіцієнтів кореляції Пірсона. Багатовимірність простору вхідних ознак зводиться до чотирьох найвпливовіших показників із дев’яти досліджуваних факторів (індикатор цифрового розвитку; індекс людського розвитку; цифрова довіра, індекс фінансової грамотності) шляхом застосування процедури аналізу головних компонент та ортогонального перетворення за допомогою методу Varimax у пакеті програмного забезпечення Statgraphics Centurion 19. Якість факторизації підтверджується тестом Кайзера-Майєра-Олкіна та критерієм сферичності Бартлетта. У результаті розроблених декількох економетричних моделей, які описують залежність легкості ведення бізнесу від вищезазначених показників, і процедури жорсткого відбору Backward Stepwise Selection у Statgraphics 19, будується та описується статистично значуща модель впливу цифрового розвитку на легкість ведення бізнесу із перевіркою на її адекватність. Виявляється, що зі збільшенням показника оцінки цифрового розвитку на 1% легкість ведення бізнесу також збільшується в середньому на 0,79%. Отримані результати можуть бути корисними науковцям для подальших досліджень, а також законотворцям у сфері освіти та бізнесу, та всім стейкхолдерам у напрямку коопетиції «бізнес – освіта».Item Management of Innovations in Public Administration: Strategies to Prevent the Participation of Financial Intermediaries in Shadow Operations(Sumy State University, 2022) Кузнєцова, Анжела Ярославівна; Кузнецова, Анжела Ярославовна; Kuznietsova, Anzhela Yaroslavivna; Тютюник, Інна Володимирівна; Тютюнык, Инна Владимировна; Tiutiunyk, Inna Volodymyrivna; Panimash, Y.; Zsolt, Z.; Zsolt, P.Ця стаття узагальнює аргументи та контраргументи в межах наукової дискусії з питань удосконалення інструментарію державного управління в контексті застосування інноваційних механізмів протидії тіньовим фінансовим операціям. Основною метою проведеного дослідження є формалізація інноваційних стратегій протидії тіньовому виведенню капіталу за участю фінансових посередників. Систематизація літературних джерел та підходів до проблеми детінізації економіки засвідчила, що характерною особливістю функціонування тіньового ринку є активна участь фінансових посередників у тіньових операціях. Інформаційною базою дослідження є дані Світового банку та Організації економічного співробітництва та розвитку, Групи з розробки фінансових заходів для боротьби з відмиванням грошей, Міжнародного транспарентного а Всесвітнього економічного форумів. Періодом дослідження є 2003-2021 рр. Об'єктом дослідження є обрані країни ЄС, Україна, Молдова та Чорногорія, як країни-кандидати на членство в ЄС. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи бібліометричного аналізу для узагальнення наявного наукового доробку з даної проблематики, аналізу зміни кількості пошукових запитів з проблем тінізації економіки, кластеризації регіонів за кількістю пошукових запитів з питань тіньової економіки. Методи інтелектуального аналізу даних (метод одновимірного розгалуження CART та методи агломерації) застосовано для кластеризації країн залежно від характеру політики детінізації економіки. За результатами бібліометричного аналізу узагальнено теорії, що описують тіньову економіку, зокрема: теорія інновацій, теорія централізації, інституційна теорія. У статті представлені результати кластерного аналізу, який засвідчив доцільність виділення трьох кластерів країн: кластер 1 – Кіпр, Чехія, Данія, Фінляндія, Греція, Ірландія, Італія, Люксембург, Португалія; кластер 2 – Болгарія, Хорватія, Естонія, Франція, Мальта, Нідерланди, Іспанія, Швеція, Бельгія, Греція, Австрія, Угорщина, Словаччина, Словенія; кластер 3 – Литва, Латвія, Румунія, Польща, Молдова, Чорногорія, Україна. Дослідження емпірично підтверджує та теоретично доводить, що всю сукупність інноваційних сценаріїв реалізації політики детінізації економіки можна розділити на три типи (еволюційний сценарій, сценарій послідовної трансформації, форсований сценарій), залежно від швидкості зміни показників розвитку тіньового сектору економіки та їх чутливості до заходів, що реалізуються.