Ковшун, Н. Е. та Радко, А. О. та Шпак, В. А. та Kovshun, N. E. та Radko, A. О. та Shpak, V. A. (2022) ПРОГНОЗУВАННЯ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТІ ІННОВАЦІЙНИХ ПРОЄКТІВ. Вісник Національного університету водного господарства та природокористування (2(98)). с. 65-73.

Text Ve987 (1).pdf Download(280kB)

Анотація

У статті розглянуто роль інновацій у розвитку національної економіки. Проаналізовано динаміку бюджетного фінансування стратегічних пріоритетів інноваційної діяльності та діяльності у сфері трансферу технологій в Україні за 2019–2021 роки. Визначено пріоритети, підтримка яких зростає щорічно, та пріоритети, де фінансування зменшується. Запропоновано здійснювати прогнозну оцінку інноваційних проєктів з використанням процедури кластреризації. Висвітлено реалізацію винесеної пропозиції на прикладі науково-дослідних робіт медичної сфери. Показано бальну систему експертної оцінки інноваційних розробок. Визначено показники, що мають найбільший вплив на прогнозну ефективність. Наведено результати кластеризації науково-дослідних робіт за визначеними показниками. Проаналізовані статистичні показники середніх бальних оцінок в кожному кластері. Встановлено достовірні відмінності між кластерами з використанням непараметричного критерію Манна–Уітні. Проведена кластеризація дає обґрунтовані рекомендації щодо доцільності фінансування інноваційного проєкту на основі прогнозних експертних оцінок.

Title in English

FORECASTING THE EFFECTIVENESS OF INNOVATIVE PROJECTS

English abstract

The article examines the role of innovations in the development of the national economy. We have analyzed the dynamics of budget financing of strategic priorities of innovative activities and activities in the field of technology transfer in Ukraine for 2019-2021. Priorities support increases annually, and there were identified priorities where funding decreases. We conducted a predictive assessment of innovative projects using the clustering procedure. The implementation of the proposed proposal is 73 Вісник НУВГП highlighted in the example of 46 research works in the medical field. A scoring system for planned scientific results and products of research work has been developed, and relative values of indicators were calculated, which were the basis of clustering. The Fuzzy Clustering and Data Analysis Toolbox program set is used to solve the problem of fuzzy clustering based on the fuzzy c-means algorithm. It was determined that factors such as novelty, the expected effect of implementation, the methodological level and material and technical base of the study, and the qualifications of the main performers of the study have an impact on the predictive effectiveness and the final results. The results of clustering research work according to the specified indicators, and three clusters were obtained. Analysis of the structure of indicators in clusters showed that the first cluster includes the most effective research works and the second – intermediate ones. The third cluster includes ineffective scientific research. Attribution of the planned research to a certain cluster based on expert evaluations of four selected informative indicators allows for predicting the possible effectiveness of the innovation with sufficient accuracy. The statistic of indicators of average scores in each cluster was analyzed. Reliable differences between clusters were established using the non-parametric Mann-Whitney test. The conducted clustering provides reasonable recommendations regarding the feasibility of financing an innovative project based on forecast expert assessments.

Перегляд елементу

Завантажень