2018
DOI: 10.35774/jee2018.03.305
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Institutional Determinants of Implementation of the Smart Specialisation Concept: Case for Old Industrial Coal-Mining Regions in Ukraine

Abstract: The paper considers the special features of applying the concept of smart specialization in the old industrial coal-mining regions to implementing the strategy for future sustainable development of the regions, as well as providing recommendations for ensuring the compliance of the institutional environment in such regions of Ukraine with the principles and organizational requirements for the implementation of this concept. The research is methodologically based on the theoretical principles of the evolutionar… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1

Citation Types

0
10
0
4

Year Published

2019
2019
2021
2021

Publication Types

Select...
8

Relationship

2
6

Authors

Journals

citations
Cited by 40 publications
(16 citation statements)
references
References 45 publications
0
10
0
4
Order By: Relevance
“…The study is grounded on the approach implying formation of territorial production systems on the principles of circular economy and methodology for developing regional smart specialisation strategies. Suggested earlier by the authors implementing the concept of circular smart specialisation of old industrial mining regions based on active processing of accumulated over decades coal enrichment waste [7] requires systematic generalization. To reveal possibilities for such industrial ecosystem development, Lean Canvas technique developed by Maurya Ash was used [8], as well as its modification (Lean Tribe Canvas) offered by Corrine Beaumont [9].…”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%
“…The study is grounded on the approach implying formation of territorial production systems on the principles of circular economy and methodology for developing regional smart specialisation strategies. Suggested earlier by the authors implementing the concept of circular smart specialisation of old industrial mining regions based on active processing of accumulated over decades coal enrichment waste [7] requires systematic generalization. To reveal possibilities for such industrial ecosystem development, Lean Canvas technique developed by Maurya Ash was used [8], as well as its modification (Lean Tribe Canvas) offered by Corrine Beaumont [9].…”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%
“…Серед наростаючого потоку публікацій українських фахівців стосовно впровадження регіональних стратегій смарт-спеціалізації (smart specialization strategy -S3) варто відмітити науковий доробок О. Амоші, М. Бублик, В. Григи, І. Дунаєва, І. Єгорова, О. Ляха, В. Ляшенка, І. Підоричевої, Ю. Рижкової, О. Снігової, М. Солдак, Д. Череватського, І. Чикаренко та ін. У статтях [16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28] проаналізовано та узагальнено європейські практики формування S3, опрацьовано загальні концептуальнометодологічні засади імплементації підходу смартспеціалізації в Україні та окремі аспекти його регіональної і секторальної специфіки, розглянуто питання міжрегіонального та транскордонного співробітництва у контексті смарт-спеціалізації, визначено особливості формування смарт-спеціалізації на основі кластерного підходу, досліджено перші практичні результати запровадження принципів смартспеціалізації у стратегічне планування регіонального розвитку, обґрунтовано рекомендації щодо визначення смарт-пріоритетів у старопромислових регіонах та запропоновано ряд смарт-проєктів регіонального розвитку.…”
Section: розвиток підприємництва та його роль у реалізації підходу смunclassified
“…Additionally, they have a common denominator in the attribute of post-socialism to some extent. Here, work on the Czech Republic [33][34][35] and Donbas [36,37] should be pointed out. Meanwhile, the specific settlement form in the Katowice conurbation, a network of large and medium-sized towns that mostly border one another and have industrial and mining origins, prompts comparisons with the Ruhrregion in Germany [38][39][40][41].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%