Academic literature on the topic 'Інноваційно-інвестиційна конкурентоспроможність підприємства'

У статті розглядається вплив інноваційної діяльності на фінансову децентралізацію регіонів, вплив Національного фонду досліджень, грантів, кластерів на інноваційний розвиток країни. Обґрунтовано, що в розробці інноваційно-інвестиційної моделі країни зобов'язані брати участь держава, регіони, використовуючи індикативне планування. Інноваційно-інвестиційна непривабливість - найбільша загроза розвитку України.Пропонується запланувати підприємствам держзамовлення, враховуючи ефект від інновацій, вибираючи найбільш важливі і корисні харчові продукти і технології на конкурсній основі. Доведено, що умовою отримання субсидій від держави повинна бути підтримка малого і середнього бізнесу, інноваційна і екологічна діяльність в регіонах.На сьогоднішній день, перед кожним індивідуумом, підприємствами, регіонами, країнами в цілому гостро стоїть проблема інноваційної діяльності. В епоху глобалізації науково-технічної революції, якщо не застосовувати новації - це означає приректи свою продукцію або послуги на відсталість і знизити конкурентоспроможність, гірше - банкрутство. Тому, важливо приділяти увагу вирішенню проблем інноваційного розвитку регіонів, адже це запорука розвитку.Фінансова децентралізація регіонів передбачає наповнення місцевих бюджетів, перевищення витрат. Це передбачає пошук найбільш ефективних витрат, які здатні приносити значні надходження і забезпечити розвиток регіону в майбутньому.Ресурс наповнення місцевих бюджетів за рахунок продажу земель майже вичерпаний. Неможливо нескінченно поповнювати бюджет за рахунок продажу землі, ціна якої іноді знижується і сприяє розвитку корупції. Плата за землю повинна йти на поліпшення її стану, на природоохоронні заходи.Найважливішим джерелом наповнення бюджету повинна стати інноваційна діяльність, забезпечить стабільне зростання економіки регіону. Це не суперечить створенню інноваційно-інвестиційної моделі розвитку держави.

У результаті проведених досліджень можна сформувати висновки та вимоги до методологічного забезпечення конкурентної діагностики І-ІСП: запропонований до практичного використання підхід базується на математичному апараті теорії розпізнавання образів; для порівнянності даних необхідно обрати підприємства, які працюють в одній галузі; система показників І-ІСП формується так, щоб уникнути дублювання інформації різними показниками; обов'язкова наявність в ознаковому діагностичному просторі відносних показників; діагностика інноваційно-інвестиційної конкурентоспроможності підприємства (І-ІКП) має багатоконтурний ареал; ознаковий простір має містити, на відміну від запропонованих раніше, інтегральні показники, які відображають кілька аспектів інноваційно-інвестиційної спроможності підприємства; кількість інтегральних показників ознакового простору не може перевищувати трьох з погляду ймовірності помилки багатомірного розпізнавання; вхідна інформація для розрахунку інтегральних показників ознакового простору має бути доступна не тільки по підприємству, що діагностується, але й по підприємствах, які формують класи розпізнавання.

Запропонований у даному дослідженні підхід до оцінки інноваційно-інвестиційної конкурентоспроможності підприємства передбачає використання інтегральних показників, при цьому особливим завданням є розробка рекомендацій з формування ознакового простору (p) для проведення оцінки. Запропонований показник інноваційно-інвестиційної конкурентоспроможності підприємства дозволить позиціонувати інноваційно-інвестиційну спроможність підприємства у конкурентному просторі.

Мметодичний підхід дозволяє аналізувати вплив окремих чинників, що впливають на рівень інноваційно-інвестиційної спроможності підприємства, а також оцінювати можливі наслідки їх зміни в майбутньому. Практичне використання даної моделі дозволяє оцінити ефективність системи інноваційно-інвестиційної спроможності підприємства та бути основою обґрунтування рішень щодо управління поточною інноваційно-інвестиційною діяльністю підприємства.

Підхід, що пропонується у даному дослідженні до практичного використання, базується на математичному апараті теорії розпізнавання образів із застосуванням статистичного методу як найбільш зручного з погляду вірогідності розпізнавання. Запропонований підхід відрізняється комплексним і системним характером. Комплексний характер полягає у використанні багатоконтурного ареалу діагностики, що відрізняє даний підхід від запропонованих раніше.