ФАКТОРИ ВПЛИВУ НА ФОРМУВАННЯ ТА РОЗВИТОК ТРАНСФЕРНОГО ПОТЕНЦІАЛУ ЛОГІСТИЧНИХ ЦЕНТРІВ АГРОХОЛДИНГІВ
Анотація
Ідентифікація та класифікація факторів набуває особливої актуальності, оскільки дає змогу систематизувати вплив внутрішніх і зовнішніх детермінант, визначити найбільш значущі з них і окреслити напрями управлінського впливу. В умовах ринкової турбулентності аграрного сектору, обмеженості логістичних маршрутів і необхідності відновлення експортних ланцюгів після кризових періодів саме структурований аналіз факторів виступає основою для прогнозування результативності логістичних рішень і підвищення ефективності функціонування логістичних центрів агрохолдингів. У статті обгрунтовано, що ефективність формування і розвитку трансферного потенціалу логістичних центрів агрохолдингів є функцією взаємодії технологічних, економічних, організаційно-інституційних, кадрових, правових і екологічних чинників, які у 2021–2024 рр. проявили себе через конкретні кількісні зрушення у динаміці показників галузі. Доведено, що зростання інвестицій у логістичну інфраструктуру до 620 млн. дол. у 2024 р. та підвищення рівня цифровізації процесів до 57% підприємств суттєво посилили трансферний потенціал аграрної логістики. Аргументовано, що стабілізація морського вантажообігу на рівні 97,2 млн. т і збільшення перевезень через «шляхи солідарності» до 196 млн. т свідчать про ефективність інтеграції української транспортної системи до європейського ринку. Обґрунтовано, що сукупна дія позитивних факторів - модернізації інфраструктури, розвитку партнерств з європейськими операторами, зростання інституційної підтримки та цифрової трансформації - забезпечила структурну адаптацію логістичних центрів до кризових умов і створила основу для їхньої подальшої стійкості. Доведено, що системна класифікація ідентифікованих 36 факторів за змістом, характером, рівнем регульованості, джерелом виникнення та сферою прояву має практичне значення, оскільки дозволяє виділяти пріоритетні напрями управлінського впливу й підвищувати керованість процесів у межах аграрної логістики. Аргументовано, що саме поєднання інвестиційної динаміки, цифрової зрілості підприємств і просторової диверсифікації маршрутів формує синергійний ефект, який забезпечує підвищення конкурентоспроможності агрохолдингів і створює основу для інтеграції України до єдиного європейського транспортно-логістичного простору.
Посилання
Wenterodt T., Herwig H. The entropic potential concept: A new way to look at energy transfer operations. Entropy, 2014, no.16(4), pp. 2071–2084. DOI: https://doi.org/10.3390/e16042071
Jacobson L., Stevenson J., Ramezanghorbani F., Ghoreishi D., Leswing K., Harder E., Abel R. Transferable neural network potential energy surfaces for closed-shell organic molecules: Extension to ions. Journal of Chemical Theory and Computation, 2021, no. 18(4). DOI: https://doi.org/10.33774/chemrxiv-2021-tmsdg
Adamovich I., Rich J. Semiclassical analytic theory of electronic energy transfer in 3D atomic collisions. The Journal of Chemical Physics, 2024, no. 160(19). DOI: https://doi.org/10.1063/5.0209058
Agbo P. Rate-potential decoupling: A biophysical perspective of electrocatalysis. Journal of Physics D: Applied Physics, 2024, no. 57(46). DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6463/ad6008
Azimi S., Gallicchio E. Potential distribution theory of alchemical transfer. arXiv preprin,. 2024. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.14713
Bertani M., Charpentier T., Faglioni F., Pedone A. Accurate and transferable machine learning potential for molecular dynamics simulation of sodium silicate glasses. Journal of Chemical Theory and Computation, 2024, no. 20(3). DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.3c01115
Chen S., Liu Z., Zhang Z., Xu R., Pang D., Xu Y. Systematic investigation of nucleon optical model potentials in (p, d) transfer reactions. Chinese Physics C, no. 48. DOI: https://doi.org/10.1088/1674-1137/ad4269
Ding T., Xie C., Liu K., Peng Y., Li G., Jiang T., Wu S., Gao J. Discharge characteristics and development process of potential transfer gap in live-line work. AIP Advances, 2024, no. 14. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0196303
Jinnouchi R., Karsai F., Kresse G. Absolute standard hydrogen electrode potential and redox potentials of atoms and molecules: Machine learning aided first principles calculations. Chemical Science, 2024, no. 5. DOI: https://doi.org/10.1039/D4SC03378G
Khan A., Vaish P., Pang Y., Kowshik N., Chen M., Batton C., Rotskoff G., Mullinax J., Clark B., Rubenstein B., Tubman N. Quantum hardware-enabled molecular dynamics via transfer learning. arXiv preprint. 2024. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.08554
Maxson T., Szilvási T. Transferable water potentials using equivariant neural networks. The Journal of Physical Chemistry Letters, 2024. no. 15, pp. 3740–3747. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.4c00605
Shvedun V., Postupna O., Bulba V., Kucher L., Aliyeva P., Ihnatiev O. Evaluation of environmental security of Ukraine during the russian invasion: state, challenges, prospects. Journal of Environmental Management and Tourism. 2023. Vol. 14. No. 3(67). рр. 787–798. DOI: https://doi.org/10.14505/jemt.14.3(67).18
Wenterodt, T., & Herwig, H. (2014). The entropic potential concept: A new way to look at energy transfer operations. Entropy, no. 16(4), pp. 2071–2084. DOI: https://doi.org/10.3390/e16042071
Jacobson, L., Stevenson, J., Ramezanghorbani, F., Ghoreishi, D., Leswing, K., Harder, E., & Abel, R. (2021). Transferable neural network potential energy surfaces for closed-shell organic molecules: Extension to ions. Journal of Chemical Theory and Computation. no. 18(4). DOI: https://doi.org/10.33774/chemrxiv-2021-tmsdg
Adamovich, I., & Rich, J. (2024). Semiclassical analytic theory of electronic energy transfer in 3D atomic collisions. The Journal of Chemical Physics, no. 160(19). DOI: https://doi.org/10.1063/5.0209058
Agbo, P. (2024). Rate-potential decoupling: A biophysical perspective of electrocatalysis. Journal of Physics D: Applied Physics. no. 57(46). DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6463/ad6008
Azimi, S., & Gallicchio, E. (2024). Potential distribution theory of alchemical transfer. arXiv preprint. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.14713
Bertani, M., Charpentier, T., Faglioni, F., & Pedone, A. (2024). Accurate and transferable machine learning potential for molecular dynamics simulation of sodium silicate glasses. Journal of Chemical Theory and Computation. no. 20(3). DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.3c01115
Chen, S., Liu, Z., Zhang, Z., Xu, R., Pang, D., & Xu, Y. (2024). Systematic investigation of nucleon optical model potentials in (p, d) transfer reactions. Chinese Physics C, no. 48. DOI: https://doi.org/10.1088/1674-1137/ad4269
Ding, T., Xie, C., Liu, K., Peng, Y., Li, G., Jiang, T., Wu, S., & Gao, J. (2024). Discharge characteristics and development process of potential transfer gap in live-line work. AIP Advances. no. 14. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0196303
Jinnouchi, R., Karsai, F., & Kresse, G. (2024). Absolute standard hydrogen electrode potential and redox potentials of atoms and molecules: Machine learning aided first principles calculations. Chemical Science. no. 5. DOI: https://doi.org/10.1039/D4SC03378G
Khan, A., Vaish, P., Pang, Y., Kowshik, N., Chen, M., Batton, C., Rotskoff, G., Mullinax, J., Clark, B., Rubenstein, B., & Tubman, N. (2024). Quantum hardware-enabled molecular dynamics via transfer learning. arXiv preprint. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.08554
Maxson, T., & Szilvási, T. (2024). Transferable water potentials using equivariant neural networks. The Journal of Physical Chemistry Letters, no. 15, pp. 3740–3747. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.4c00605
Shvedun, V., Postupna, O., Bulba, V., Kucher, L., Aliyeva, P., & Ihnatiev O. (2023) Evaluation of environmental security of Ukraine during the russian invasion: state, challenges, prospects. Journal of Environmental Management and Tourism. Vol. 14. No. 3(67). рр. 787–798. DOI: https://doi.org/10.14505/jemt.14.3(67).18
