THE ROLE OF DIGITALIZATION IN FORMING THE RESOURCE POTENTIAL OF AGRICULTURAL ENTERPRISES
Abstract
Digitalization is a key factor in updating and increasing the efficiency of the resource potential of agricultural enterprises by automating individual processes and creating a new resource management model based on analytical data and rapid decision-making. It has been determined that digitalization changes the essence of the concept of "resource potential", giving it new dimensions – technological, analytical and innovative, which together determine the modern model of sustainable agricultural production. Options for applying digitalization in the formation of the resource potential of agricultural enterprises are revealed: the natural and land component (digital soil maps, moisture monitoring, remote sensing), the material and technical component (implementation of automated equipment control systems, IoT sensors, drones), HR component (online training, digital HR management platforms, use of robots), financial component (implementation of FinTech solutions, digital accounting, smart contracts), information component (use of Big Data, analytical platforms, cloud services), innovation component (use of artificial intelligence, blockchain, agricultural startups). Models for assessing the impact of digitalization on the formation of the resource potential of agricultural enterprises are summarized: index model of digital impact; resource-factor model for assessing the impact of digitalization; regression model of interdependence; integral-analytical model; economic and mathematical optimization model; model of digital transformation of resource potential; balance sheet and analytical model; model of efficiency of digital investments. The advantages of digitalization in the formation of the resource potential of an agricultural enterprise are revealed: it is a strategic factor that determines the nature and dynamics of the development of the modern resource potential of the agricultural sector; enterprises gain the opportunity to respond promptly to changes in the external environment, resource losses are minimized and overall productivity is increased; a new quality of resource management is created; the efficiency of agrarian business is increased.
References
Водянка Л.Д., Юрій Т.П. Цифровізація та цифрова платформа в економічному розвитку аграрного сектору. Економіка АПК. 2020. № 12. С. 67-73. DOI: https://doi.org/10.32317/2221-1055.202012067
Газуда Л.М., Газуда М.В., Герцег В.А. Ключові аспекти цифровізації сільського господарства. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: Економіка. 2024. № 1 (63). С. 79-86. DOI: https://doi.org/10.24144/2409-6857.2024.1(63).79-86
Павлов К.В., Павлова О.М., Більо І.О., Ткачук Ю.Е. Цифровізація, як основний фактор розвитку бізнесу. Міжнародний науковий журнал «Інтернаука». 2021. № 17 (2). С. 38-43. DOI: https://doi.org/10.25313/2520-2057-2021-17
Жаліла Я.А., Собкевич О.В., Шевченко А.В., Русан В.М. Пріоритети розвитку реального сектора в умовах війни та повоєнного відновлення економіки України: аналіт. доп. Київ : НІСД, 2024. 104 с. URL: https://niss.gov.ua/sites/default/files/2024-02/ad_realsektor-2023.pdf
Руденко М.В. Вплив цифрових технологій на аграрне виробництво: методичний аспект. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Економіка і управління. 2019. Том 30 (69), № 6. С. 30-37. DOI: https://doi.org/10.32838/2523-4803/69-6-28
Буяк Л. Сучасні тенденції та основні теоретичні підходи до цифрової трансформації агробізнесу. Журнал стратегічних економічних досліджень. 2024. № 6 (17). С. 50-62. DOI: https://doi.org/10.30857/2786-5398.2023.6.5
Негрей М.В. Цифрова трансформація аграрного сектору: перспективи, виклики та рішення. Наукові записки НаУКМА. Економічні науки. 2023. № 8 (1). С. 94-100. DOI: https://doi.org/10.18523/2519-4739.2023.8.1.94-100
Бортнік А.М. Цифрова трансформація бізнес-моделі підприємства. Стратегія економічного розвитку України. 2020. Вип. 47. С. 16-31. DOI: https://doi.org/10.33111/sedu.2020.47.016.031
Climate FieldView (2023). Чим більше знань, тим більше врожай. Збирайте інформацію – вживайте заходів. URL: http://climatefieldview.com.ua
Індекс проникнення послуг FinTech 2019. EY.com. 2019. URL: https://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-fai-2019-rus/$FILE/ey-fai-2019-rus.pdf
Сoляник Л.Г., Зaмковий О.І., Водоп’янов В.С. Ринок FinTech-послуг в Україні: тенденції розвитку і поширення на тлі оптимізації банківських ризиків. Причорноморські економічні студії. 2021. № 70. С. 143-150.
В’язовий С.М., Пасічник І.В. Розвиток FinTech-індустрії в Україні та її ризики для банківської діяльності. Східна Європа: економіка, бізнес та управління. 2019. № 21. С. 480-484.
Голубова Г.В. Застосування індексних моделей в оцінюванні зовнішньоекономічної діяльності. Статистика України. 2019. № 1. С. 24-34. DOI: https://doi.org/10.31767/su.1(84)2019.01.03
Аббадія Дж. Використання регресійного аналізу для розуміння складних взаємозв'язків. Mind the Graph. URL: https://mindthegraph.com/blog/uk/регресійний-аналіз/
Hyndman R.J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and Practice. OTexts. 2021. URL: https://otexts.com/fpp3/
Shapovalenko N.A Suite of Models for CPI Forecasting. Visnyk of the National Bank of Ukraine. 2021. № 252. pp. 4-36. DOI: https://doi.org/10.26531/vnbu2021.252.01
Руденко О.Г., Безсонов О.О., Лебедєв О.Г., Романюк О.С. Критерії вибору персептронної моделі для прогнозування: аналіз і практичні рекомендації щодо їх використання. Біоніка інтелекту. 2018. Т. 2, № 91. С. 31-40. URL: https://journals.indexcopernicus.com/api/file/viewByFileId/645659.p
Svetunkov І. Forecasting and Analytics with the Augmented Dynamic Adaptive Model (ADAM). 2024. URL: https://openforecast.org/adam/
Vodianka L.D., Yurii T.P. (2020). Tsyfrovizatsiia ta tsyfrova platforma v ekonomichnomu rozvytku ahrarnoho sektoru [Digitalization and digital platform in the economic development of the agricultural sector]. Ekonomika APK. № 12. S. 67-73. DOI: https://doi.org/10.32317/2221-1055.202012067
Hazuda L.M., Hazuda M.V., Hertseh V.A. (2021). Kliuchovi aspekty tsyfrovizatsii silskoho hospodarstva [Key aspects of digitalization of agriculture]. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho universytetu. Seriia «Ekonomika» – Bulletin of Uzhhorod University, Series «Economics». № 17 (2). С. 38-43. URL: https://www.inter-nauka.com/issues/2021/17/7741
Pavlov K.V., Pavlova O.M., Bilo I.O., Tkachuk Yu.E. (2021). Tsyfrovizatsiia, yak osnovnyi faktor rozvytku biznesu [Digitalization as the main factor of business development]. Mizhnarodnyi naukovyi zhurnal «Internauka» – International Scientific Journal «Internauka». № 17 (2). С. 38-43. DOI: https://doi.org/10.25313/2520-2057-2021-17
Zhalila Ya.A., Sobkevych O.V., Shevchenko A.V., Rusan V.M. (2024). Priorytety rozvytku realnoho sektora v umovakh viiny ta povoiennoho vidnovlennia ekonomiky Ukrainy: analit. dop. Kyiv: NISD, 104 s. URL: https://niss.gov.ua/sites/default/files/2024-02/ad_realsektor-2023.pdf
Rudenko M.V. (2019). Vplyv tsyfrovykh tekhnolohii na ahrarne vyrobnytstvo: metodychnyi aspect [The impact of digital technologies on agricultural production: a methodical aspect]. Vcheni zapysky TNU imeni V.I. Vernadskoho. Seriia: Ekonomika i upravlinnia. Tom 30 (69), № 6. S. 30-37. DOI: https://doi.org/10.32838/2523-4803/69-6-28
Buiak L. (2024). Suchasni tendentsii ta osnovni teoretychni pidkhody do tsyfrovoi transformatsii ahrobiznesu [Modern trends and main theoretical approaches to the digital transformation of agribusiness]. Zhurnal stratehichnykh ekonomichnykh doslidzhen – Journal of Strategic Economic Research. № 6 (17). S. 50-62. DOI: https://doi.org/10.30857/2786-5398.2023.6.5
Nehrei M.V. (2023). Tsyfrova transformatsiia ahrarnoho sektoru: perspektyvy, vyklyky ta rishennia [Digital transformation of the agricultural sector: prospects, challenges and solutions]. Naukovi zapysky NaUKMA. Ekonomichni nauky – Scientific Papers NaUKMA. Economics. № 8 (1). S. 94-100. DOI: https://doi.org/10.18523/2519-4739.2023.8.1.94-100
Bortnik A.M. (2020). Tsyfrova transformatsiia biznes-modeli pidpryiemstva [Digital transformation of enterprise business model]. Stratehiia ekonomichnoho rozvytku Ukrainy. Vyp. 47. S. 16-31. DOI: https://doi.org/10.33111/sedu.2020.47.016.031
Climate FieldView (2023). Chym bilshe znan, tym bilshe vrozhai. Zbyraite informatsiiu – vzhyvaite zakhodiv. Available at: http://climatefieldview.com.ua
Indeks pronyknennia posluh FinTech 2019. EY.com. 2019. Available at: https://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-fai-2019-rus/$FILE/ey-fai-2019-rus.pdf
Solyanik L., Zamkovy O., Vodopyanov V. (2021). Rynok FinTech-posluh v Ukraini: tendentsii rozvytku i poshyrennia na tli optymizatsii bankivskykh ryzykiv [FinTech-services market in ukraine: development and distribution trends against the background of optimization of banking risks]. Prychornomorski ekonomichni studii. № 70. S. 143-150.
Viazovyi S.M., Pasichnyk I.V. (2019). Rozvytok FinTech-industrii v Ukraini ta yii ryzyky dlia bankivskoi diialnosti The development of the FinTech industry in ukraine and its risks for banking]. Skhidna Yevropa: ekonomika, biznes ta upravlinnia. № 21. S. 480-484
Holubova H.V. (2019). Zastosuvannia indeksnykh modelei v otsiniuvanni zovnishnoekonomichnoi diialnosti [Application of Index Models in Assessing the Foreign Economic Activity of Ukraine]. Statystyka Ukrainy. № 1. S. 24-34. DOI: https://doi.org/10.31767/su.1(84)2019.01.03, Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/su_2019_1_5
Abbadiia Dzh. Vykorystannia rehresiinoho analizu dlia rozuminnia skladnykh vzaiemozviazkiv [Using regression analysis to understand complex relationships]. Mind the Graph. Available at: https://mindthegraph.com/blog/uk/регресійний-аналіз/
Hyndman R.J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and Practice. OTexts. 2021. Available at: https://otexts.com/fpp3/
Shapovalenko N.A. (2021). Suite of Models for CPI Forecasting. Visnyk of the National Bank of Ukraine. № 252. pp. 4-36. DOI: https://doi.org/10.26531/vnbu2021.252.01
Rudenko O.G., Bezsonov O.O., Lebediev O.G., Romanyk O.S. (2018). Kryterii vyboru perseptronnoi modeli dlia prohnozuvannia: analiz i praktychni rekomendatsii shchodo yikh vykorystannia [Criterias for the selection of the perseptronic model for forecasting: analysys and practical recomendations regarding their usage]. Bionika intelektu. T. 2, № 91. S. 31-40. Available at: https://journals.indexcopernicus.com/api/file/viewByFileId/645659.p
Svetunkov І. Forecasting and Analytics with the Augmented Dynamic Adaptive Model (ADAM). 2024. Available at: https://openforecast.org/adam/
