Інші праці КФОП (ДІІТ)
Permanent URI for this collection
ENG: Other works
Browse
Browsing Інші праці КФОП (ДІІТ) by Subject "behavioral mechanisms"
Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
Item Трансформації властивостей інтелектуального капіталу через поведінкові механізми цифровізацїї економічних процесів(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Ханнуф, Катерина ЄвгенівнаUKR: Дисертація присвячена дослідженню основних аспектів трансформації властивостей інтелектуального капіталу через поведінкові механізми цифровізацїї економічних процесів, а саме: поглиблення теоретико-методичних положень і розробка практичних рекомендацій, спрямованих на підвищення ефективності трансформації властивостей ІК в умовах цифровізацїї економічних процесів. У дисертаційній роботі поглиблено й обґрунтовано теоретико-методичні підходи, розроблено практичні рекомендації для трансформації властивостей інтелектуального капіталу через поведінкові механізми цифровізації економічних процесів соціально-економічних систем, спрямованих на підвищення ефективності формування і використання ІК в умовах цифровізацїї як вагомого чинника інноваційного розвитку економіки України. Результати дослідження лягли в основу висновків, що відображають виконання визначених завдань дисертаційної роботи. Досліджено сутність поняття «інтелектуальний капітал», вивчено його логічний характер і взаємозв’язок із відомими загальнонауковими термінами, надано найбільш ємне визначення поняття, де ІК представлений як інституційний стратегічний комплексний ресурс (ІК як ресурс, ІК як потенціал, ІК як результат), що включає в себе знання, навички, інформацію, технології, експертизу, власність і відносини в соціально-економічних системах, які можуть бути використані для створення цінності, інновацій та конкурентної переваги, і виявляється у різних формах, включаючи людський капітал (знання й навички працівників), структурний капітал (інформаційні технології, системи, процедури), споживчий капітал (лояльність клієнтів, репутація бренду) та інформаційний капітал, є ключовим джерелом сталого розвитку, конкурентних переваг, стратегічно важливим об’єктом для забезпечення успіху і стійкості соціально-економічних систем. Удосконалено й теоретично обґрунтовано теоретико-методичний підхід до трансформації властивостей інтелектуального капіталу під впливом цифровізації економічних процесів, що, на відміну від існуючих, є процесом зміни й адаптації характеристик інтелектуального капіталу під впливом використання цифрових технологій та інновацій в економічних процесах, яке може включати в себе перетворення знань, навичок, технологій та відносин на нові форми через упровадження поведінкових механізмів цифровізації, що підвищують їх ефективність, доступність і використовуваність у цифровому середовищі, сприяючи оптимізації використання інтелектуальних ресурсів, підвищенню конкурентоспроможності й інноваційності соціально-економічних систем в епоху глобальної цифрової трансформації. Розроблено концептуальний підхід до застосування машинного навчання Q-leaning до трансформації властивостей ІК, що, на відміну від відомих, складається з пошуку стратегій ведення бізнесу з використанням відбору ефективних альтернатив для розвитку ІК через визначення його властивостей (креативність, технологічність, поведінкове задоволення, інформованість, комунікативність) і впливів критеріїв на вибір альтернатив (інтелектуальна, поведінкова, стратегічна, когнітивна, інноваційна) із подальшим застосуванням машинного навчання Q-leaning з метою отримання найбільш ефективної стратегії розвитку інтелектуального капіталу й підвищення достовірності отриманих результатів, що сприятиме формуванню найбільш ефективної поведінкової стратегії розвитку ІК у контексті цифровізації за рахунок визначення оптимального співвідношення властивостей інтелектуального капіталу. Розроблено методичний підхід трансформації властивостей споживчого (клієнтського) капіталу через поведінкові механізми цифровізації економічних процесів, де сукупність властивостей споживчого капіталу (трансформація капіталу задоволення, якість, конкурентоспроможність, лояльність, інноваційність, стратегічність) і їх рівні розвитку надають можливості формування альтернативних стратегій підвищення споживчого (клієнтського) капіталу соціально-економічних систем, сприяючи адаптації до змін у сучасному турбулентному середовищі. Розвинуто й обґрунтовано модель процесу реалізації конкурентної стратегії заміщення ІК в умовах воєнного стану для підприємств стратегічної промисловості з позитивними і негативними зворотними зв’язками для управління залежно від значень і показників стандартного продукту й вимоги до управління заданих показників при реалізації конкурентної стратегії заміщення для підприємств промисловості, що надає можливості визначення можливого конкурентного стану продукту-замінника при виконанні всіх вимог за усіма 11 показниками, при рівності якісних характеристик зі стандартним продуктом, що забезпечує високі конкурентні переваги для впровадження продукту-замінника в стратегічних галузях країни. Удосконалено показники оцінки властивостей інтелектуального капіталу, проведено аналіз і порівняння трансформації властивостей людського, організаційного і споживчого капіталів; виявлені впливи властивостей ІК на зростання обсягу ВВП й економічний розвиток країни, з метою обрання оптимальних напрямів інвестування в окремі складові й досягнення оптимального розвитку властивостей інтелектуального капіталу. Отримані результати аналізу показали, що частка приросту організаційного капіталу становить 1,05%, споживчого – 13,7%, людського – 0,00026% (є зниження). Визначено, що споживчий (клієнтський) капітал займає панівну позицію в структурі ІК країни, а людський капітал має негативний баланс, що потребує значного коригування для забезпечення його інтенсивного зростання. Зазначено, що для досягнення більш ефективного й рівномірного розвитку інших складових доцільно надавати пріоритетний розвиток людському капіталу як основному елементу. Зауважено, що коефіцієнт відображення частки приросту ІК на приріст ВВП можна розглядати як відсоткове співвідношення між приростом інтелектуального капіталу й приростом ВВП. Визначений коефіцієнт складає 0,144 й указує на те, що приріст інтелектуального капіталу має певний позитивний вплив на зростання ВВП країни, тобто в середньому, на кожну одиницю приросту інтелектуального капіталу, можна очікувати приріст ВВП у розмірі 0,144 одиниці. Зазначено, що ефективність використання та структурні співвідношення інтелектуального капіталу потребують покращена для забезпечення підвищення ефективності впливу на економічний розвиток країни й промисловості шляхом формування та розвитку соціально-поведінкових систем впливу цифровізації на трансформації властивостей інтелектуального капіталу. Визначено сутність поняття «ревіталізація споживацької поведінки соціально-економічних систем», як процес оновлення, або модернізації підходів, методів і стратегій, за якими підприємства взаємодіють з ринком, своїми клієнтами та іншими стейкхолдерами, з метою адаптування до змін у зовнішньому середовищі або відновлення своєї ефективності після воєнного спаду, який складається з сукупності взаємопов’язаних інтегрованих ключових напрямів: зміна пріоритетів закупівель, технологічна адаптація, інвестиції в стійкість виробництва, інновації та розробки, гнучкість і адаптивність, підтримка від держави та іноземних партнерів, стратегічне партнерство й колаборації, етичні та соціальні аспекти, міжнародні відносини і співпраця, корпоративне громадянство, зміцнення корпоративної культури, внутрішньофірмове навчання і розвиток, що є підґрунтями для забезпечення відновлення інтелектуального потенціалу й економічного стану стратегічних промислових соціально- економічних систем як головних життєво важливих утворень ринку. Розвинуто й теоретично обґрунтовано сутність поведінкової стратегії розвитку інтелектуального капіталу в умовах цифровізації, яка виокремлює капітал креативності, технологічності, поведінкового задоволення й інформаційний капітал, де підґрунтям для її формування є побудова загальної математичної моделі з уніфікованим алгоритмом машинного навчання, що суттєво впливає на точність оцінок властивостей всіх структурних елементів інтелектуального капіталу і їх поведінкові аспекти, сприяє відбору найкращої альтернативи для розвитку властивостей ІК з наступним застосуванням машинного навчання Q-leaning.