Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку
Дана стаття містить результати дослідження у сфері розвитку регіонів України, зокрема у розрізі кількісно-якісних характеристик інноваційного розвитку задля розробки підходу до формування кластерів та покращення розвитку регіонів. Запропонований підхід базується на агломеративній кластерній процедур...
Gespeichert in:
| Datum: | 2020 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2020
|
| Schriftenreihe: | Вісник економічної науки України |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/178784 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку / Д. Мартиненко // Вісник економічної науки України. — 2020. — № 2 (39). — С. 190-195. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-178784 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1787842021-03-14T01:26:26Z Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку Мартиненко, Д. Трибуна молодого вченого Дана стаття містить результати дослідження у сфері розвитку регіонів України, зокрема у розрізі кількісно-якісних характеристик інноваційного розвитку задля розробки підходу до формування кластерів та покращення розвитку регіонів. Запропонований підхід базується на агломеративній кластерній процедурі методом «ближнього сусіда», що дозволяє провести групування однорідних регіонів. У результаті регіони кластеризовані на три однорідні кластери за рівнем інноваційного розвитку. Для кожного новоствореного кластеру досліджено ключові показники інноваційного розвитку із наведенням обґрунтування доцільності кластеризації у відповідному вигляді. Данная статья содержит результаты исследования в области развития регионов Украины, в частности в разрезе количественно-качественных характеристик инновационного развития для разработки подхода к формированию кластеров и улучшения развития регионов. Предложенный подход базируется на агломеративной кластерной процедуре методом «ближнего соседа», что позволяет провести группировки однородных регионов. В результате регионы кластеризованы на три однородных кластера по уровню инновационного развития. Для каждого вновь созданного кластера исследованы ключевые показатели инновационного развития с указанием обоснования целесообразности кластеризации в соответствующем виде. This article contains the results of research in the field of regional development of Ukraine, in particular in terms of quantitative and qualitative characteristics of innovative development, in order to develop an approach to the formation of innovative clusters and improve regional development. The proposed approach is based on an agglomerative cluster procedure using the "neighbor" method, which allows grouping of homogeneous regions. As a result, the regions are clustered into 3 homogeneous clusters according to the level of innovation development. Also, the key indicators of innovative development are investigated, for each newly created cluster, with the substantiation of expediency of clustering in the corresponding kind. 2020 Article Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку / Д. Мартиненко // Вісник економічної науки України. — 2020. — № 2 (39). — С. 190-195. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. 1729-7206 DOI: https://doi.org/10.37405/1729-7206.2020.2(39).190-195 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/178784 330.5:332.12:330.341.1 uk Вісник економічної науки України Інститут економіки промисловості НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Трибуна молодого вченого Трибуна молодого вченого |
| spellingShingle |
Трибуна молодого вченого Трибуна молодого вченого Мартиненко, Д. Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку Вісник економічної науки України |
| description |
Дана стаття містить результати дослідження у сфері розвитку регіонів України, зокрема у розрізі кількісно-якісних характеристик інноваційного розвитку задля розробки підходу до формування кластерів та покращення розвитку регіонів. Запропонований підхід базується на агломеративній кластерній процедурі методом «ближнього сусіда», що дозволяє провести групування однорідних регіонів. У результаті регіони кластеризовані на три однорідні кластери за рівнем інноваційного розвитку. Для кожного новоствореного кластеру досліджено ключові показники інноваційного розвитку із наведенням обґрунтування доцільності кластеризації у відповідному вигляді. |
| format |
Article |
| author |
Мартиненко, Д. |
| author_facet |
Мартиненко, Д. |
| author_sort |
Мартиненко, Д. |
| title |
Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку |
| title_short |
Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку |
| title_full |
Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку |
| title_fullStr |
Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку |
| title_full_unstemmed |
Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку |
| title_sort |
визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку |
| publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
| publishDate |
2020 |
| topic_facet |
Трибуна молодого вченого |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/178784 |
| citation_txt |
Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку / Д. Мартиненко // Вісник економічної науки України. — 2020. — № 2 (39). — С. 190-195. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
| series |
Вісник економічної науки України |
| work_keys_str_mv |
AT martinenkod viznačennâtaocínûvannâodnorídnihregíonalʹnihzonzastanomínnovacíjnogorozvitku |
| first_indexed |
2025-07-15T17:28:17Z |
| last_indexed |
2025-07-15T17:28:17Z |
| _version_ |
1837734822175309824 |
| fulltext |
МАРТИНЕНКО Д.
190 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ
УДК 330.5:332.12:330.341.1 DOI: https://doi.org/10.37405/1729-7206.2020.2(39).190-195
Дмитро Мартиненко
аспірант,
Київський національний економічний
університет імені Вадима Гетьмана
ВИЗНАЧЕННЯ ТА ОЦІНЮВАННЯ ОДНОРІДНИХ РЕГІОНАЛЬНИХ ЗОН
ЗА СТАНОМ ІННОВАЦІЙНОГО РОЗВИТКУ
Постановка проблеми. Українська наука, освіта та
інновації мають нерівномірний розвиток у регіонах.
Відмінним між собою, регіональним економічним си-
стемам важливо докладати співставних ресурсів для
розвитку свого інноваційного потенціалу. Вирішенням
проблеми нерівномірності може бути кластеризація
однорідних регіонів: для створення конкурентних
умов усередині кластеру і поступової оптимізації уп-
равління та стимулювання інновацій. Кластер визна-
чається як індустріальний комплекс, сформований на
базі територіальної концентрації мереж спеціалізова-
них постачальників, основних виробників і спожива-
чів, пов’язаних технологічним ланцюжком, і виступає
альтернативою секторальному підходу [9]. Безвідносно
щодо трактування поняття кластеру та необхідної його
внутрішньої структури, останні дослідження щодо
структури кластерів інноваційного розвитку регіонів
України методами агломеративної кластерної про-
цедури, проводились ще 10 років тому.
Аналіз досліджень та публікацій з проблеми. Тема
інноваційного розвитку регіонів за допомогою класте-
ризації не є новою для наукового суспільства України:
Н. Потапова [6] у 2010 р. провела можливу структури-
зацію регіонів України за значенням індикаторів інно-
ваційної та наукової діяльності з дослідженням міжре-
гіональних пропорцій та стратегій сталого розвитку; у
праці Г. П'ятницької [4] визначаються запропоновані
підходи до формування ядра кластера та передумови
для створення саме освітніх кластерів, а також оціню-
ється потенціал таких кластерів на базі існуючих уні-
верситетів країни; Р. Сільвестров [5] здійснив порів-
няльний кластерний аналіз соціально-економічного
розвитку Львівської області та запропонував підхід до
розробки стратегії управління відповідними класте-
рами; С. Синиця та О. Вакун [7] кластеризували ре-
гіони України за рівнем економічного потенціалу на
основі ітеративних методів та ієрархічних агломера-
тивних методів.
Підхід та метод кластеризації
При використанні процедури кластерного аналізу
з метою розподілу регіонів України на однорідні групи
за інноваційним розвитком, використано алгоритм
«ближнього сусіда», який формує ланцюгові кластери
і вважається математично коректним, оскільки резуль-
тати не залежать від переставлення рядків чи стовпчи-
ків у матриці відстаней.
Загальну схему агломеративної кластер-про-
цедури на матриці відстаней можна представити як
повторення трьох операцій:
Нумерація масиву даних кожного регіону (кла-
стеру), від 1 до N.
Перебір всіх можливих пар кластерів (j, k):
— пошук мінімальної відстані між j-м і k-м клас-
терами;
— об'єднання j та k в один кластер і надання
останньому спеціального індексу g;
— розрахунок відстаней від сформованого клас-
тера g до інших одиниць сукупності;
Формування матриці відстаней на базі розра-
хунку.
З матриці відстаней вибираються елементи з
близькими відстанями. Пошук проводиться шляхом
знаходження найменших чисел у кожному стовпці
матриці відстаней методом Уорда.
Метод Уорда полягає у вимірюванні дистанції
між кластерами величиною, на яку злиття двох клас-
терів у один великий кластер збільшить середній
квадрат відстані від точки до центру кластера: ( , ) = ( , )| | + | |∈ , ∈ − ( , )| |, ∈ − ( , )| |, ∈
Статистичне групування та кластеризація для оцін-
ки секторів економіки
Ідея статистичного групування полягає у поділі
сукупності об'єктів на кілька однорідних груп, які все-
редині себе збиратимуть схожі між собою елементи,
при цьому самі групи будуть між собою максимально
несхожими за якістю об'єктів, що їх наповнюють.
Розбиття відбувається відносно обраних чисель-
них характеристик розвитку об'єктів. Відповідно, при
різному виборі набору критеріїв для однієї і тієї ж су-
купності об'єктів, підсумковий поділ на групи, які бу-
дуть отримані у процесі групування, будуть відрізня-
тися.
Таке групування може називатися кластериза-
цією, якщо охоплює всі об'єкти множини, при цьому
кожен об'єкт відносячи в певний кластер зі схожими
на нього об'єктами.
По-перше, кластеризація допомагає на підставі
великої кількості даних, які неможливо обробити ана-
літичним шляхом, визначити самі кластери, а саме
схожість деяких об'єктів між собою за багатьма пара-
метрами одночасно.
По-друге, побудувавши групування досліджува-
них об'єктів за будь-якою суттєвою ознакою і охарак-
теризувавши виділені групи декількома показниками,
можна прослідкувати залежність між ознаками, що по-
кладені в основу групування, і вибраними показни-
ками.
По-третє, кластеризація допомагає оцінити ре-
зультат та якість об’єктів між собою, використовуючи
кілька параметрів і показників одночасно.
На географічному та макрорівні, кластеризація
районів і регіонів країни допомагає оптимізувати під-
хід до їх управління, а також застосовувати оптималь-
ний підхід для розвитку кожного зі створених класте-
рів. Причина знаходження такої оптимальної страте-
.
МАРТИНЕНКО Д.
2020/№2 191
гії — об'єкти (тобто географічні області), що схожі між
собою, знаходяться всередині одного регіону (клас-
теру) і можуть керуватися централізовано за єдиною
стратегією.
При цьому інший кластер (сформований з інших
об'єктів) буде керований за іншою стратегією та зако-
нами, оптимальними для його розвитку.
Така оптимізація управління несе за собою де-
кілька очевидних переваг: 1) оптимізація витрат на уп-
равління; 2) централізований моніторинг; 3) синергія
від спрощеної взаємодії суб’єктів економічної діяль-
ності та ін.
Запропонований підхід дозволяє оцінити діяль-
ність того чи іншого регіону країни з точки зору інно-
ваційного розвитку. Багатофакторність соціально-еко-
номічних процесів у регіонах країни, складність зв’яз-
ків при їх утворенні, недостатність інформації про
стан сфери життєдіяльності в регіонах створює певні
труднощі при регулюванні та управлінні цими проце-
сами.
За таким алгоритмом кластеризація може бути
використана і для оцінки окремих секторів економіки.
Процесом оцінки буде:
1. Вибір найбільш наочних параметрів для пев-
ного сектора.
2. Нормування відносно чисельності населення
регіону.
3. Їх нормалізація відносно номінального зна-
чення.
4. Вибір чисельного методу кластеризації.
5. Кластеризація за заданим алгоритмом, з вико-
ристанням визначено чисельного методу.
6. Інтерпретація отриманих результатів, визна-
чення статистичних параметрів для створених класте-
рів.
Інноваційний розвиток та дані для його дослідження
Для дослідження якості інноваційного розвитку
регіону необхідно оцінити і простежити весь ланцюг
виникнення самої інновації та її реалізації на прак-
тиці:
Наявність дослідників → достатність фінансу-
вання і прямі витрати на дослідження → наявність
інноваційних компаній, які самі витрачають ресур-
си → обсяг реалізованих інноваційних проєктів → вве-
дення інновацій компаніями, які їх придбали → обсяг
введених інновацій.
Таким чином, було обрано наступні групи стати-
стичних даних, що лягли в основу дослідження, в ро-
зрізі регіонів:
1) Наукові співробітники-дослідники, кількість
2) Витрати на дослідження, сума
3) Інноваційні підприємства, кількість
4) Інноваційні підприємства: внутрішні та зовнішні
розробки, кількість
5) Витрати на інновації підприємствами, сума
6) Обсяг реалізації інноваційної продукції, сума
7) Обсяг реалізації, нова для ринку, сума
8) Обсяг реалізації, нова для підприємства, сума
9) Нові технологічні процеси, кількість
10) Введена інноваційна продукція підприєм-
ствами, сума
Жирним шрифтом виділені ті показники, які використо-
вувалися при процесі побудови моделі кластеризації (у пере-
рахунку на чисельність населення регіону).
Використовувалися дані Держстату за 2018 рік,
після уточнень та коригувань. У процес дослідження
та моделювання не включені дані по АР Крим, Доне-
цькій та Луганській областях.
Оцінка інноваційного розвитку регіонів: аналітич-
ний підхід через візуалізацію
Наведемо приклад методу візуалізації показників
щодо областей, на підставі трьох обраних показників.
Найменш розвиненим регіоном відносно кілько-
сті інноваційних підприємств є Хмельницький, За-
карпатський та Волинський. Центр України більш на-
сичений інноваційними підприємствами, а най-
краще — Київська область та Північ України (рис. 1).
Рис. 1. Інноваційні підприємства: розробка для внут-
рішнього і зовнішнього ринку, кількість на 100 тис. осіб
Картина обсягу реалізації є дещо іншою — з-по-
між виділяються Київська, Черкаська, Харківська та
Запорізька області. Одеська, Миколаївська області та
Західні регіони є найвідсталішими у розрізі Обсяг ре-
алізації інноваційної продукції (рис. 2).
Рис. 2. Обсяг реалізації інноваційної продукції,
грн на особу
Порівнюючи витрати на дослідження та тоталь-
ний обсяг реалізації — можна побачити неефектив-
ність вкладень у 2018 році по Дніпропетровській, Оде-
МАРТИНЕНКО Д.
192 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ
ській та Закарпатській областях, та відносну щодо ін-
ших ефективність у Черкаській області.
Рис. 3. Витрати на інноваційні дослідження, грн на чол.
Як бачимо, з аналітичних графіків не простежу-
ється чітка кластеризація по групах рівня розвитку ре-
гіонів. У такій ситуації має сенс застосувати саме ме-
тод багатовимірного групування регіонів, на основі
кластеризації.
Висновок. Результатом моделювання є визна-
чення трьох кластерів, до яких згруповано однорідні
регіони за рівнем інноваційного розвитку, базуючись
на зазначених вище показниках.
Кластер 1 — найрозвиненіший. Згруповані ре-
гіони у ньому отримують найбільшу грошову під-
тримку інновацій, а також є найбільш ефективними у
впровадженні нових технологічних процесів та про-
дуктів, з точки зору інновацій.
Кластер 2 — середньорозвинений. Регіони у
ньому значно відстають від лідируючих, при цьому ви-
переджаючи відсталі як у ефективності інвестицій у
інновації, так і по кількості реалізації інвестицій. Та-
ким регіонам необхідна державна підтримка, контроль
за якістю та ефективністю розробки інновацій, а також
створення мотивацій для розбудови інноваційних під-
приємств.
Кластер 3 — найвідсталіший. У ньому немає ані
ресурсу для інвестиційного розвитку, ані спеціалістів з
інновацій. Для підтримки таких регіонів необхідно
суттєво змінювати умови та принцип фінансування.
Кластер 1:
Київська область та Київ
Сумська область
Харківська область
Черкаська область
Кластер 2:
Вінницька область
Дніпропетровська область
Житомирська область
Запорізька область
Івано-Франківська область
Кіровоградська область
Львівська область
Полтавська область
Тернопільська область
Херсонська область
Чернігівська область
Кластер 3:
Волинська область
Донецька область
Закарпатська область
Луганська область
Миколаївська область
Одеська область
Рівненська область
Хмельницька область
Чернівецька область
Рис. 4. Дендрограма регіонів України за інноваційним розвитком областей
МАРТИНЕНКО Д.
2020/№2 193
Рис. 5. Результат кластеризації
Середні та вибрані статистичні показники по регіонах:
Таблиця 1
Показник, у перерахунку
на 100 тис. чол
Середнє значення
Дисперсія Медіана Середнє
№ Кластеру № 1 № 2 № 3
Наукові співробітники-дослідники 2,91 0,61 0,38 3,44 0,37 0,99
Витрати на дослідження 0,82 0,17 0,07 0,30 0,08 0,26
Інноваційні підприємства, кількість 3,13 1,90 0,88 0,92 1,60 1,78
Інноваційні підприємства: внутрішні та зовнішні розробки 1,19 0,72 0,27 0,19 0,57 0,65
Витрати на інновації підприємствами 0,40 0,35 0,08 0,24 0,11 0,26
Обсяг реалізації інноваційної продукції 0,99 0,71 0,13 0,32 0,41 0,56
Обсяг реалізації, нова для ринку 0,47 0,19 0,00 0,06 0,07 0,18
Обсяг реалізації, нова для підприємства 0,52 0,53 0,13 0,17 0,30 0,38
Нові технологічні процеси 0,11 0,03 0,01 0,00 0,02 0,04
Введена інноваційна продукція підприємствами 0,20 0,09 0,03 0,01 0,06 0,09
Таблиця 2
Витрати на
дослідження,
млн грн
Витрати на
інновації підпри-
ємствами, млн грн
Об'єм реалізації
інновацій підпри-
ємствами, млн грн
Об'єм реалізації
інновацій підпри-
ємствами, нової
для ринку, млн грн
Об'єм реалізації
інновацій підпри-
ємствами, нової
для підприємств,
млн грн
1 2 3 4 5 6
Україна 16 009 12 180 24 861 7 864 16 997
Республіка Крим 0 0 0 0 0
області
Вінницька 49 366 513 282 231
Волинська 18 85 0 0 0
Дніпропетровська 1 910 688 1 144 225 919
Донецька 16 725 1 088 31 1 058
Житомирська 30 124 184 55 129
Закарпатська 71 20 610 0 610
Запорізька 1 215 4 214 4 166 1 309 2 857
Івано-Франківська 41 146 564 1 563
Київська 377 664 1 748 1 210 538
Кіровоградська 98 164 1 328 164 1 164
Луганська 32 16 47 21 27
Львівська 410 417 1 243 475 768
Миколаївська 314 252 0 0 0
Одеська 292 225 786 33 753
Полтавська 78 106 750 285 465
МАРТИНЕНКО Д.
194 ВІСНИК ЕКОНОМІЧНОЇ НАУКИ УКРАЇНИ
Закінчення табл. 2
1 2 3 4 5 6
Рівненська 18 6 0 0 0
Сумська 166 560 750 188 562
Тернопільська 30 137 440 277 163
Харківська 3 002 1 270 3 530 1 450 2 080
Херсонська 80 50 429 151 278
Хмельницька 21 15 19 0 19
Черкаська 94 115 1 177 788 389
Чернівецька 87 55 49 0 49
Чернігівська 48 108 887 28 859
міста 0 0 0 0 0
Київ 7 511 1 653 2 889 847 2 043
Севастополь 0 0 0 0 0
Таблиця 3
Населення,
млн осіб
Наукові
співробітники, од.
Кількість іннова-
ційних підпри-
ємств, од.
Нові технологічні
процеси, од.
Уведена
в експлуатацію
продукція, од.
Україна 42.1 57 630 777 2 002 3 843
Республіка Крим 0.0 0 0 0 0
області
Вінницька 1.6 447 25 14 157
Волинська 1.0 265 14 8 10
Дніпропетровська 3.2 5 216 71 134 186
Донецька 4.2 158 23 44 202
Житомирська 1.2 244 19 16 31
Закарпатська 1.3 314 12 17 27
Запорізька 1.7 1 295 36 82 305
Івано-Франківська 1.4 492 28 20 55
Київська 1.8 1 098 54 135 363
Кіровоградська 0.9 353 26 50 129
Луганська 2.2 168 5 41 120
Львівська 2.5 3 862 44 49 355
Миколаївська 1.1 1 073 14 14 26
Одеська 2.4 1 818 25 46 82
Полтавська 1.4 763 30 20 142
Рівненська 1.2 232 8 29 24
Сумська 1.1 888 25 56 452
Тернопільська 1.0 293 20 18 85
Харківська 2.7 9 528 119 179 562
Херсонська 1.0 472 14 39 111
Хмельницька 1.3 295 11 5 18
Черкаська 1.2 449 29 25 66
Чернівецька 0.9 569 9 3 37
Чернігівська 1.0 265 15 36 39
міста 0.0 0 0 0 0
Київ 3.0 27 073 101 922 259
Севастополь 0.0 0 0 0 0
Таблиця 4
Інноваційні підприємства:
внутрішні розробки, од.
Інноваційні підприємства:
зовнішні розробки, од.
Інноваційні підприємства:
внутрішні та зовнішні розро-
бки, од.
1 2 3 4
Україна 218 66 284
Республіка Крим 0 0 0
області
Вінницька 15 3 18
Волинська 1 0 1
Дніпропетровська 7 2 9
Донецька 12 4 16
Житомирська 9 1 10
Закарпатська 1 0 1
Запорізька 10 6 16
Івано-Франківська 3 1 4
Київська 13 5 18
Кіровоградська 4 1 5
Луганська 2 0 2
Львівська 11 4 15
Миколаївська 5 1 6
Одеська 9 2 11
Полтавська 10 1 11
МАРТИНЕНКО Д.
2020/№2 195
Закінчення табл. 4
1 2 3 4
Рівненська 4 0 4
Сумська 8 5 13
Тернопільська 4 2 6
Харківська 28 5 33
Херсонська 7 1 8
Хмельницька 0 0 0
Черкаська 8 1 9
Чернівецька 3 1 4
Чернігівська 10 2 12
міста 0 0 0
Київ 34 18 52
Севастополь 0 0 0
Список використаних джерел
1. Регіональний аспект статистичного оціню-
вання ринку праці. Київ: КНЕУ.
2. Бараник З. П. Методика визначення та оціню-
вання однорідних регіональних зон за станом соціа-
льно-економічного розвитку. Київ, 2008.
3. Актуальні проблеми та напрями розвитку по-
тенціалу соціально-економічних систем в умовах кон-
куренції: монографія / за заг. ред. д-ра екон. наук,
проф. Л. Л. Калініченко. Харків : ФОП Панов А. М.,
Видав. ТОВ "В справі", 2017. 275 с.
4. П’ятницька Г. Т. Науково-освітні кластери:
відмітні характеристики та передумови розвитку. Ма-
ркетинг і менеджмент інновацій. 2016. №3. С. 191-207.
5. Селівестров Р. Г. Оцінювання соціально-еко-
номічного розвитку районів Львівської області: клас-
терний підхід. Науковий вісник. 2017. Вип. 18/19 «Де-
мократичне врядування». doi: https://doi.org/10.33990/
2070-4038.18/19.2017.
6. Потапова Н. А. Кластеризація економічних ре-
гіонів України за показниками інноваційної та науко-
вої діяльності. Вісник Національного університету
"Львівська політехніка". 2010. №24(684). С. 33-39.
7. Синиця С. М., Вакун О. В. Кластеризація регі-
онів за рівнем економічного потенціалу. Економіка і
суспільство. 2017. №12. С. 776-784.
8. Оксенюк С. Г. Кластеризація промисловості в
забезпеченні економічної беззпеки держави: дис. ...
канд. екон. наук. Київ: «Університет економіки та
права «КРОК», 2018. 302 с.
9. Державна регіональна політика України: особ-
ливості та стратегічні пріоритети: [монографія] / за
ред. З. С. Варналія. Київ : НІСД, 2007. 820 с.
References
1. Rehionalnyi aspekt statystychnoho otsiniuvannia
rynku pratsi [Regional aspect of statistical evaluation of the
labor market]. Kyiv, KNEU [in Ukrainian].
2. Baranyk Z. P. (2008). Metodyka vyznachennia ta
otsiniuvannia odnoridnykh rehionalnykh zon za stanom
sotsialno-ekonomichnoho rozvytku [Methods for deter-
mining and assessing homogeneous regional zones
according to the state of socio-economic development].
Kyiv [in Ukrainian].
3. Kalinichenko L. L. (Ed.). (2017). Aktualni proble-
my ta napriamy rozvytku potentsialu sotsialno-ekonomich-
nykh system v umovakh konkurentsii [Actual problems and
directions of development of potential of social and
economic systems in the conditions of competition].
Kharkiv, FOP Panov AM, Publisher. LLC "In business" [in
Ukrainian].
4. Piatnytska H. T. (2016). Naukovo-osvitni klastery:
vidmitni kharakterystyky ta peredumovy rozvytku [Scien-
tific and educational clusters: distinctive characteristics and
preconditions of development]. Marketynh i menedzhment
innovatsii — Marketing and innovation management, 3, рр.
191-207 [in Ukrainian].
5. Selivestrov R. H. (2017). Estimation of socio-
economic development of districts in Lviv region:the
cluster approach. Scientific Bulletin "Democratic
governance", Issue 18/19. ». doi: https://doi.org/10.33990/
2070-4038.18/19.2017 [in Ukrainian].
6. Potapova N. A. (2010). Klasteryzatsiia ekonomich-
nykh rehioniv Ukrainy za pokaznykamy innovatsiinoi ta
naukovoi diialnosti [Clustering of economic regions of
Ukraine according to indicators of innovation and
scientific activity]. Visnyk Natsionalnoho universytetu
"Lvivska politekhnika" — Bulletin of the National University
"Lviv Polytechnic", 24(684), рр. 33-39 [in Ukrainian].
7. Synytsia S. M., Vakun O. V. (2017). Klasteryzatsiia
rehioniv za rivnem ekonomichnoho potentsialu [Clustering
of regions by level of economic potential]. Ekonomika i
suspilstvo — Economy and society, 12, рр. 776-784 [in
Ukrainian].
8. Okseniuk S. H. (2018). Klasteryzatsiia promyslo-
vosti v zabezpechenni ekonomichnoi bezzpeky derzhavy
[Clustering of industry in ensuring the economic security
of the state]. Candidate’s thesis. Kyiv, KROK University
of Economics and Law [in Ukrainian].
9. Varnalii Z. S. (Ed.). (2007). Derzhavna rehionalna
polityka Ukrainy: osoblyvosti ta stratehichni priorytety
[State regional policy of Ukraine: features and strategic
priorities]. Kyiv , NISS [in Ukrainian].
Стаття надійшла до редакції 02.09.2020
Формат цитування:
Мартиненко Д. Визначення та оцінювання однорідних регіональних зон за станом інноваційного розвитку.
Вісник економічної науки України. 2020. № 2 (39). С. 190-195. doi: https://doi.org/10.37405/1729-7206.2020.2(39).190-
195
Martynenko D. (2020). Definition and Assessment of Homogeneous Regional Zones According to the State of
Innovative Development. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, 2 (39), рр. 190-195. doi: https://doi.org/10.37405/1729-
7206.2020.2(39).190-195
|