ВИЗНАЧЕННЯ КРИТЕРІЇВ ТА ІНДИКАТОРІВ ЕФЕКТИВНОСТІ РЕАЛІЗАЦІЇ БУДІВЕЛЬНО-ІНВЕСТИЦІЙНИХ ПРОЕКТІВ У СУЧАСНИХ УМОВАХ
DOI:
https://doi.org/10.32347/2786-7269.2025.14.122-132Ключові слова:
критерії ефективності, індикатори, будівельно-інвестиційні проєкти, ризики, стратегічна оцінка, цифрові технології, стійкість, управлінняАнотація
У сучасних умовах соціально-економічних трансформацій питання визначення критеріїв та індикаторів ефективності реалізації будівельно-інвестиційних проєктів набуває особливої актуальності. Будівельний сектор характеризується високою капіталомісткістю, довготривалими інвестиційними циклами, багатофакторністю впливу зовнішніх і внутрішніх ризиків. Тому традиційні підходи до оцінювання, що орієнтовані переважно на фінансово-економічні показники, поступово втрачають універсальність і потребують адаптації до нових умов. В сучасному інвестиційно-будівельному середовищі ефективність має розглядатися як комплексна категорія, що охоплює фінансову віддачу, соціальний вплив, екологічну стійкість, рівень ризикованості, швидкість реалізації, інноваційність і цифрову інтегрованість. У статті доводиться, що визначення критеріїв ефективності є не лише техніко-економічним завданням, а й стратегічним процесом, що формує основу для управління ресурсами, мінімізації ризиків і досягнення сталого розвитку. Особлива увага приділена розробці індикаторів, які дозволяють кількісно оцінювати результативність проєкту та зіставляти її із заданими стратегічними орієнтирами. Зроблено акцент на важливості інтеграції сучасних цифрових технологій – BIM, ERP, Big Data, аналітичних панелей управління – у процес оцінювання ефективності, що забезпечує прозорість, точність і своєчасність прийняття рішень.
Посилання
Petrenko, V.M. Investment Support for the Development of the Construction Industry in Ukraine. Kyiv: NAU, 2021. – 312 p. [Electronic resource]. – Access mode: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/51635. {in Ukrainian}
Petryk, O., Ganushchak-Efimenko, L., & Samborskyi, O. (2020). Multi-criteria approach to evaluating the economic efficiency of investment projects. Journal of Project Management, 6(1), 94–102. Access: https://www.growingscience.com/jpm/Vol6/jpm_2021_1.pdf. {in English}
Havrysh, O.A., Kuznietsova, K.O., & Melnykova, V.A. Risk Management of Project-Oriented Construction Enterprises: Monograph. Kyiv: Igor Sikorsky KPI, 2023. – 211 p. [Electronic resource]. – Access mode: https://surli.cc/zqflwk. {in Ukrainian}
Chupryna, Kh.M., Chupryna, Yu.A., Borodavko, M.V., & Hrabchak, D.V. Structural-cognitive modeling of management processes for the intellectualization of construction enterprises. Formation of Market Relations in Ukraine, 2020, No. 5 (228), pp. 89–98. {in Ukrainian}
Topic 10. Investment Project and Criteria of its Efficiency. Lutsk: Lutsk National Technical University. [Electronic resource]. – Access mode: https://surli.cc/akbppq. {in Ukrainian}
Criteria for Evaluating the Effectiveness of Investment Projects. Zhytomyr: Zhytomyr State Technological University. [Electronic resource]. – Access mode: https://learn.ztu.edu.ua/mod/resource/view.php?id=231169. {in Ukrainian}
Chupryna, Yu.A., Fedorova, Ya., Ryzhakova, H., Petrenko, H., Hrynenko, I., & Nikolaieva, M. Analytical components and basic functionalities of enterprise management in the modern system of construction development. Management of Complex Systems Development, 2021, No. 47, pp. 130–137. Kyiv: KNUCA. {in Ukrainian}
Waite, R. Data-Driven Decision Making: Leveraging Big Data for Business Success. Access: https://surl.li/gzyvpa. {in English}
Ryzhakova, H.A. Modern tools and software for managing construction organizations under the transformation of operational management systems. ResearchGate, 2023. – Access: https://surl.li/thqgxs. {in Ukrainian}
Fedorova, Ya., Petrenko, H., Hrynenko, I., Ryzhakova, H., Chupryna, Yu., & Nikolaieva, M. (2021). Methodological and analytical components and basic functionalities of enterprise management in the modern system of construction development. Management of Complex Systems Development, (47), 130–137. {in Ukrainian}
Reinventing Construction: A Route to Higher Productivity. McKinsey Global Institute. [Electronic resource]. – Access mode: https://surl.li/ecjoqd. {in English}
Sadeghi, S. (2024). Enhancing Project Performance Forecasting using Machine Learning Techniques. arXiv preprint arXiv:2411.17914. [Electronic resource]. – Access mode: https://surl.lt/cidzmz. {in English}
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
