СИСТЕМА ІНДИКАТОРІВ ВИБОРУ ІННОВАЦІЙНИХ ТРИГЕРІВ ДЛЯ СПРИЯННЯ СТАЛОМУ РОЗВИТКУ
Анотація
Основою сталого розвитку національного господарства є інновації, технології та підприємництво, які мають значний позитивний вплив на соціально-економічні аспекти життя в країні. Система інноваційних тригерів, що складається з процесів продукування, тестування, дифузії інновацій, є механізмом, що ініціює та стимулює розвиток нових технологій і процесів, які є важливими для розвитку, сприяючи переходу до продуктивніших сталих практик національного господарства. Однак не всі інноваційні тригери є ефективними для імплементації в виробничі процеси національного господарства. Метою дослідження є визначення системи показників, необхідних для вибору ефективного інноваційного тригера для сприяння сталому розвитку. Описано фази hype-циклу основних технологій 21-го століття. Визначено, що тривалість фаз hype-циклу для штучного інтелекту, інтернету речей, доповненої та віртуальної реальності, блокчейн-технологій є різною. Запропоновано систему показників вибору ефективного інноваційного тригера, які поділяються на дві групи: набір показників, що відстають, та набір випереджаючих показників. Показники, що відстають, оцінюють ефективність минулих стратегій та інвестицій, тоді як випереджаючі показники надають уявлення про майбутню ефективність та потенційні результати впровадження інноваційних тригерів. Використання показників обох груп забезпечує збалансованіший аналіз у виборі інноваційного тригера для розвитку країни. Остаточний вибір інноваційного тригера в кожній країні залежить від пріоритетних цілей розвитку. Застосовано модифіковану модель Басса для прогнозування поширення штучного інтелекту серед промислових підприємств в Україні. До базової моделі Басса включено коефіцієнт впливу розробника, який враховує роль розробників штучного інтелекту в поширенні технологій. Розуміння процесів дифузії та ефективності інноваційних тригерів, фаз hype-циклу формує орієнтири політикам, бізнес-структурам, підприємствам у впровадженні технологій, використанні інновації для розвитку, що визначає сталість поступу національного господарства.
Посилання
17 Goals to Transform Our World, UN. Available at: https://www.un.org/sustainabledevelopment/
Chaparro-Banegas N., Ibañez Escribano A.M., Mas-Tur A. et al. (2024) Innovation facilitators and sustainable development: a country comparative approach. Environment Development and Sustainability, no. 26, pp. 8467–8495.
Coenen L., Hansen T., Rekers J. V. (2015) Innovation Policy for Grand Challenges. An Economic Geography Perspective. Geography Compass, no. 9(9), pp. 483–496.
Dosi G. (1991) The Research on Innovation Diffusion: An Assessment. In: Nakićenović N., Grübler A. (eds). Diffusion of Technologies and Social Behavior. Springer, Berlin, Heidelberg.
Rekers J. V. (2016) What triggers innovation diffusion? Intermediary organizations and geography in cultural and science-based industries. Environment and Planning C: Government and Policy, no. 34(6), pp. 1058–1075.
Scherrer M., Deflorin P., Schillo K., Ziltener A. (May 15-17, 2017) Business Model Innovation Triggered by Industry 4.0. Spring Servitization Conference «Internationalisation through Servitization», Lucerne.
Rogers E. M. (2003[1955]) Diffusion of Innovations. 5th ed. New York, NY: Free Press, 551 p.
Keupp M. M., Gassmann O. (2013) Resource constraints as triggers of radical innovation: Longitudinal evidence from the manufacturing sector. Research Policy, no. 42 (8), pp. 1457–1468.
Perera S., Nanayakkara S., Rodrigo M.N.N., Senaratne S., Weinand R. (2020) Blockchain technology: Is it hype or real in the construction industry? Journal of Industrial Information Integration, no. 17.
Christofi M., Demetris V., Thrassou A., Riad Shams S. M. (2019) Triggering technological innovation through cross-border mergers and acquisitions: A micro-foundational perspective. Technological Forecasting and Social Change, no. 146, pp. 148–166.
Graebner M. E. et al. (2010) Success and Failure in Technology Acquisitions: Lessons for Buyers and Sellers. Academy of Management Perspectives. no. 24. pp. 73–92.
Tidd Joe. (2006) A Review of Innovation Models. Imperial College London, no. 16, pp. 10–17.
Watts R. J., Porter A. R. (1997) Innovation Forecasting. Technological Forecasting & Social Change, no. 56, pp. 25–47
Smith F.L. (2020). Quantum technology hype and national security. Security Dialogue, no. 51(5), pp. 499–516.
Gartner Hype Cycle. Available at: https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle
Linden A., Fenn J. (2003) Strategic Analysis Report No. R-20-1971, Gartner Inc.
Dedehayir O., Steinert M. (2016) The hype cycle model: A review and future directions.Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, vol. 108(C), pp. 28–41.
Sun S. et al. (2023) Exploring Hype in Metaverse: Topic Modeling Analysis of Korean Twitter User Data. Systems, no. 11, p. 164.
Dedehayir O., Steinert M. (2016) The hype cycle model: A review and future directions. Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, vol. 108(C), pp. 28–41.
van Lente, Harro & Spitters, Charlotte & Peine, Alexander (2013) Comparing technological hype cycles: Towards a theory. Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, no. 80(8), pp. 1615–1628.
Menzies T. (2003) 21st-Century AI: Proud, Not Smug. IEEE intelligent systems. Published by the IEEE Computer Society. Pp. 18–24.
Kaivo-oja J., Lauraéus T., Stein Knudsen M. (2021) Picking the ICT technology winners -longitudinal analysis of 21st century technologies based on the Gartner hype cycle 2008-2017: trends, tendencies, and weak signals. International Journal of Web Engineering and Technology, no. 15, pp. 216–264.
Panetta K. (2018) Gartner, Available at https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-emerge-in-gartner-hypecycle-for-emerging-technologies-2018/
Schillig M. (2021) Lex Cryptographia, Cloud Crypto Land’ or What? Blockchain Technology on the Legal Hype Cycle. King's College London Law School Research Paper Forthcoming.
Hughes A. et al. (2019) Beyond Bitcoin: What blockchain and distributed ledger technologies mean for firms. Business Horizons, no. 62, vol. 3, pp. 273–281.
Nakamoto S. (2008) Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Available at https://bitcoin.org/bitcoin.pdf
Berte D. R. (2018) Defining the IoT. Proceedings of the International Conference on Business Excellence. Vol. 12, pp. 118–128.
Srivastava N., Pandey P. (2022) Internet of things (IoT): Applications, trends, issues and challenges. Materials Today: Proceedings, no. 69/2, pp. 587–591.
Neagu G. et al. (2019) Next generation IoT and its influence on decision-making. An illustrative case study. Procedia Computer Science, no. 162, pp. 555–561.
Wohlgenannt I., Simons A., Stieglitz S. (2020) Virtual Reality. Business & Information Systems Engineering, no. 62, pp. 455–461.
Stockinger H. (2016) The future of augmented reality-an Open Delphi study on technology acceptance. International Journal of Technology Marketing, no. 11(1), pp. 55–96.
Boswijk H. P., Franses P. H. (2005) On the Econometrics of the Bass Diffusion Model. Journal of Business & Economic Statistics, no. 23(3), pp. 255–268.
Massiani J., Gohs A. (2015) The choice of Bass model coefficients to forecast diffusion for innovative products: An empirical investigation for new automotive technologies. Research in Transportation Economics, no. 50, pp. 17–28.
Jha P. C., Gupta A., Kapur P. K. (2013) Bass model revisited. Journal of Statistics and Management Systems, no. 11. pp. 413–437.
Ekonomichna statystyka (2022) Diyalʹnistʹ pidpryyemstv. Available at: https://ukrstat.gov.ua/operativ/menu/menu_u/sze_20.htm (in Ukrainian)
Kolonovych K. (2023) U Mintsifry rozpovily, skilʹky rozrobnykiv shtuchnoho intelektu v Ukrayini. Available at: https://speka.media/u-mincifri-rozpovili-skilki-rozrobnikiv-stucnogo-intelektu-v-ukrayini-vm6139 (in Ukrainian)
Omri A. (2020) Technological Innovation and Sustainable Development: Does the Stage of Development Matter? Environmental Impact Assessment Review, no. 83.
Ni H., Luan T., Cao Y., Finlay D. (2014) Can venture capital trigger innovation? New evidence from China. International Journal of Technology Management, no. 65 (1-4), pp. 189–214.
