МЕТОДИЧНИЙ ПІДХІД ДО ОЦІНЮВАННЯ ІННОВАЦІЙНИХ ПРОЄКТІВ В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ
Анотація
У статті розглядається підходів до оцінювання інновацій, яка безпосередньо залежить від технологічного прогресу і змін у соціально-економічному середовищі. Зокрема, показано, як у початкові етапи інноваційної діяльності використовувалися класичні фінансові методи (NPV, IRR, Payback Period), що акцентували увагу на фінансовій доцільності, часто нехтуючи соціальними та екологічними аспектами. Сучасні підходи, навпаки, орієнтуються на комплексне врахування різних факторів, зокрема, нематеріальних активів, таких як знання, екологічна сталість і стратегічна значущість.
Цифровізація, на думку авторів, вимагає інтеграції нових методів, таких як багатокритеріальний аналіз, що дозволяє враховувати економічні, соціальні, екологічні та технологічні аспекти, а також створення гібридних моделей оцінки, що поєднують традиційні фінансові інструменти і новітні підходи. Зокрема, методи реальних опціонів і цифрові двійники дають можливість проводити гнучку оцінку і прогнозування, враховуючи потенційні зміни на ринку і в технологіях. У статті також акцентується увага на складнощах і обмеженнях традиційних методів оцінки, таких як NPV і IRR, в умовах високої невизначеності, притаманної інноваційним проєктам.
В результаті дослідження сформульовано методичний підхід до комплексної оцінки інноваційних проєктів, що ґрунтується на інтеграції фінансових, соціально-екологічних і технологічних факторів, з використанням передових цифрових технологій. Автори пропонують багатоступеневу модель оцінки, що включає мультидисциплінарну оцінку базових параметрів, методи реальних опціонів для оцінки стратегічної гнучкості, а також цифрові двійники для прогнозування і оптимізації реалізації проєкту в реальному часі. Такі підходи дозволяють враховувати динамічні зміни у ринковому середовищі та надавати більш точну і адаптовану інформацію для прийняття стратегічних рішень.
Практична цінність дослідження полягає у застосування штучного інтелекту та цифрових двійників, що дозволяє значно підвищити точність оцінки проєктів і підвищити їх адаптивність до змін зовнішнього середовища. В результаті аналізу кейсів інноваційних проєктів, зокрема, у сфері управління логістичними процесами, було продемонстровано, як запропоновані методи дозволяють комплексно оцінювати проєкти, зокрема з точки зору фінансових показників, екологічної сталісності і технологічних інновацій.
Результати дослідження свідчать про необхідність використання інтегрованих підходів до оцінки інноваційних проєктів, оскільки цифровізація та технологічні інновації значно змінюють самі процеси оцінки. Вони дозволяють створити більш адаптивні і точні моделі, які враховують широкий спектр факторів і здатні оперативно реагувати на зміни в ринковому середовищі, що особливо важливо в умовах цифрової трансформації.
Завантаження
Посилання
Perry-Smith, J. E., & Mannucci, P. V. (2015). From creativity to innovation: the social network drivers of the four phases of the idea journey. Academy of Management Review, 42(1), 53–79. doi: https://doi.org/10.5465/amr.2014.0462
Sharapov, D., & MacAulay, S. C. (2020). Design as an Isolating Mechanism for Capturing Value from Innovation: From Cloaks and Traps to Sabotage. Academy of Management Review, 47(1), 139–161. doi: https://doi.org/10.5465/amr.2018.0413
Ciaffi, G., Deleidi, M., & Di Bucchianico, S. (2024). Stagnation despite ongoing innovation: Is R&D expenditure composition a missing link? An empirical analysis for the US (1948–2019). Technological Forecasting and Social Change, 206, 123575. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123575
Van Elk, R., Ter Weel, B., Van Der Wiel, K., & Wouterse, B. (2019). Estimating the Returns to Public R&D Investments: Evidence from Production Function Models. De Economist, 167(1), 45–87. doi: https://doi.org/10.1007/s10645-019-09331-3
Chen, L., Tao, S., Xie, X., Huang, W., & Zhu, W. (2024). The evaluation of innovation efficiency and analysis of government subsidies influence – Evidence from China’s metaverse listed companies. Technological Forecasting and Social Change, 201, 123213. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123213
Lan, X., Li, Z., & Wang, Z. (2022). An investigation of the innovation efficacy of Chinese photovoltaic enterprises employing three-stage data envelopment analysis (DEA). Energy Reports, 8, 456–465. doi: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.05.093
Li, H., He, H., Shan, J., & Cai, J. (2018). Innovation efficiency of semiconductor industry in China: A new framework based on generalized three-stage DEA analysis. Socio-Economic Planning Sciences, 66, 136–148. doi: https://doi.org/10.1016/j.seps.2018.07.007
Wang, Q., & Ren, S. (2022). Evaluation of green technology innovation efficiency in a regional context: A dynamic network slacks-based measuring approach. Technological Forecasting and Social Change, 182, 121836. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121836
Hameed, T., Alemayehu, F. K., & Kumbhakar, S. C. (2024). Green innovation in Norwegian firms: Navigating the complexity of productivity and performance. Technological Forecasting and Social Change, 209, 123786. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123786
Mokyr, J. (2018). The past and the future of innovation: Some lessons from economic history. Explorations in Economic History, 69, 13–26. doi: https://doi.org/10.1016/j.eeh.2018.03.003
Mazzucato, M. (2018). Mission-oriented innovation policies: challenges and opportunities. Industrial and Corporate Change, 27(5), 803–815. doi: https://doi.org/10.1093/icc/dty034
Sinatoko Djibo, B. O., Horsey, E. M. & Zhao, S. (2024). Good Innovation Capacity, Good Eco-Innovation Performance? From Firms Innovation, Learning Capacity, and Institutional Environment. Journal of Knowledge Economy, 15, 1179–1209. doi: https://doi.org/10.1007/s13132-023-01120-3
Kafetzopoulos, D., Gianni, M., & Samara, E. (2024). Eco-Innovation and Firms’ Performance: The Mediating Role of Eco-Innovation Strategy. Journal of Knowledge Economy, 15, 180–203. doi: https://doi.org/10.1007/s13132-024-02094-6
Xie, Y. (2024). Digital Inclusive Finance Drives Green Innovation: Pathways and Mechanisms for Sustainable Development. Journal of Knowledge Economy, 15, 241–260. doi: https://doi.org/10.1007/s13132-024-02497-5
Li, H., Li, J., & Qin, B. (2024). Does digital economy keep enterprises out of green innovation trouble? Evidence from “double carbon” goal. Environtal Science and Pollution Research, 31, 49855–49873. doi: https://doi.org/10.1007/s11356-024-34476-3
Heubeck, T., & Meckl, R. (2024). Does board composition matter for innovation? A longitudinal study of the organizational slack–innovation relationship in Nasdaq-100 companies. Journal of Management and Governance, 28, 597–624. doi: https://doi.org/10.1007/s10997-023-09687-4
Foster, L., Wiewiora, A. & Donnet, T. (2024). Integrating Knowledge Management and Governance for Innovation Outcomes: A New Framework for Managing Innovation in a Project Environment. Journal of Knowledge Economy, 15, 7143–7170. doi: https://doi.org/10.1007/s13132-023-01399-2
Chatterjee, D., & Chatterjee, D. (2023). Internet of Things: Innovation in Evaluation Techniques. In: So-In, C., Londhe, N.D., Bhatt, N., & Kitsing, M. (eds) Information Systems for Intelligent Systems. Smart Innovation, Systems and Technologies, 324, 409–421. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-19-7447-2_37
Naeem, R., Kohtamäki, M. & Parida, V. (2024). Artificial intelligence enabled product–service innovation: past achievements and future directions. Review of Managerail Science, 18(4), 1–44. doi: https://doi.org/10.1007/s11846-024-00757-x
Bresciani, S., Rizzo, F., & Mureddu, F. (2024). Indicators of Social Innovation for Cities’ Action Plans Evaluation. In: Assessment Framework for People-Centred Solutions to Carbon Neutrality. SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology, 39–92. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-53111-8_3
Liu, Y. (2024). Relationship between innovation intensity and different types of innovation performance: moderating effect of environmental uncertainty. Environment, Development and Sustainability, 26, 28971–28994. doi: https://doi.org/10.1007/s10668-023-03851-4
Thao, H. T., & Xie, X. (2024). Fostering green innovation performance through open innovation strategies: do green subsidies work? Environment, Development and Sustainability, 26, 18641–18671. doi: https://doi.org/10.1007/s10668-023-03409-4
Li, G., & Niu, W. (2025). How does fintech promote urban innovation? Empirical evidence from China. Economic Change and Restructuring, 58, 277–290. doi: https://doi.org/10.1007/s10644-024-09844-1
Shakiba, H., & Belitski, M. (2024). A game theory analysis of regional innovation ecosystems. The Journal of Technology Transfer, 49(4), 1411–1443. doi: https://doi.org/10.1007/s10961-024-10131-4
Cabaleiro-Cerviño, G., & Mendi, P. (2024). ESG-driven innovation strategy and firm performance.Eurasian Business Review, 14, 137–185. doi: https://doi.org/10.1007/s40821-024-00254-x
Wang, N., Gong, Z., & Liu, Z. (2023). Dynamic simulation of green technology innovation in large construction companies. Environmental Science and Pollution Research, 30, 114452–114470. doi: https://doi.org/10.1007/s11356-023-30276-3
Spigarelli, F., Compagnucci, L., & Lepore, D. (2024). Blockchain unlocking collaborative opportunities for environmental sustainability through innovation intermediaries. The Journal of Technology Transfer, 49, 1–36. doi: https://doi.org/10.1007/s10961-024-10106-5
Wang, X., Yuan, M., & Suo, X. (2024). Strategic Imperatives of ESG in Fostering Corporate Digital Innovation: a Resource-Based View. Journal Knowledge of Economy, 15, 10200–10226. doi: https://doi.org/10.1007/s13132-024-02542-3
Zeng, Y., Fu, H., & Wei, Z. (2023). Conceptualizing disruptive innovation: an interpretive structural model approach. Management System Engineering, 2, 1–15. doi: https://doi.org/10.1007/s44176-023-00013-8
Shestakov, D. Y. (2019). The Method of Real Options as an Instrument to Evaluate Projects with High Uncertainty. Business Inform, 2, 102–108. doi: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2019-2-102-108 (in Ukranian)
Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution 4.0.
