Інтеграція цифрових технологій для підвищення ефективності малих та середніх аграрних підприємств
Анотація
Метою дослідження було оцінити вплив впровадження цифрових технологій на підвищення ефективності діяльності малих і середніх сільськогосподарських підприємств у Казахстані. Для досягнення поставленої мети було використано комплекс методів, включаючи статистичний аналіз, порівняльний метод та контент-аналіз відповідей респондентів за допомогою анкетування. Результати дослідження показують, що інтеграція цифрових рішень дозволила значно скоротити управлінські та виробничі витрати, зменшивши їх на 12 %. Впровадження цифрових технологій сприяло підвищенню врожайності сільськогосподарських культур на 15 % та підвищенню ефективності агровиробництва. Крім того, діджиталізація скоротила час, необхідний для прийняття управлінських рішень, на 20 %, що підвищило ефективність управлінських процесів. Використання ERP/CRM-систем, агротехнологічних платформ та автоматизації бізнес-процесів позитивно корелює зі зростанням прибутковості з коефіцієнтами кореляції 0,45, 0,38 та 0,52 відповідно, що є статистично значущим (рівні значущості 0,01, 0,05 та 0,02). ERP-система (r = 0,62, p-значення = 0,01) показала особливо високу кореляцію з енергоефективністю, тоді як автоматизація (r = 0,55, p-значення = 0,02) та агроаналіз (r=0,47, p-значення=0,03) також зробили значний внесок. Дисперсійний аналіз показав статистично значущу різницю в прибутковості між підприємствами, які впроваджують цифрові технології (F-статистика 5,62, p-значення 0,01), і тими, які їх не використовують (F-статистика 2,34, p-значення 0,05). Це підтверджує важливість цифрової трансформації для покращення фінансових результатів бізнесу. Таким чином, цифрові технології значно підвищують ефективність та конкурентоспроможність сільськогосподарських підприємств, що підтверджується як кількісними, так і якісними результатами
Ключові слова
конкурентоспроможність; витрати; врожайність; процеси управління; агротехнологічні платформи; автоматизація
[1] Abiri, R., Rizan, N., Balasundram, S.K., Shahbazi, A.B., & Abdul-Hamid, H. (2023). Application of digital technologies for ensuring agricultural productivity. Heliyon, 9(12), article number e22601. doi: 10.1016/j. heliyon.2023.e22601.
[2] Amarasiri, M., Sano, D., & Suzuki, S. (2019). Understanding human health risks caused by antibiotic resistant bacteria (ARB) and antibiotic resistance genes (ARG) in water environments: Current knowledge and questions to be answered. Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 50(19), 2016-2059. doi: 10.1080/10643389.2019.1692611.
[3] American Sociological Association’s Code of Ethic. (1997). Retrieved from https://www.asanet.org/about/ ethics/.
[4] Ammann, J., Umstaetter, C., & El Benni, N. (2022). The adoption of precision agriculture enabling technologies in Swiss outdoor vegetable production: A Delphi study. Precision Agriculture, 23, 1354-1374. doi: 10.1007/ s11119-022-09889-0.
[5] Askaraliev, B., Musabaeva, K., Koshmatov, B., Omurzakov, K., & Dzhakshylykova, Zh. (2024). Development of modern irrigation systems for improving efficiency, reducing water consumption and increasing yields. Machinery & Energetics, 15(3), 47-59. doi: 10.31548/machinery/3.2024.47.
[6] Bibi, F., & Rahman, A. (2023). An overview of climate change impacts on agriculture and their mitigation strategies. Agriculture, 13(8), article number 1508. doi: 10.3390/agriculture13081508.
[7] Bocean, C.G. (2024). A cross-sectional analysis of the relationship between digital technology use and agricultural productivity in EU countries. Agriculture, 14(4), article number 519. doi: 10.3390/agriculture14040519.
[8] Burliai, A., Burliai, O., Revutskaa., Smolii, L., & Klymenko, L. (2021). Organizational and economic risks of ecologization of agriculture. Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal, 7(1), 96-114. mdoi: 10.51599/are.2021.07.01.06.
[9] Carolan, M. (2019). Automated agrifood futures: Robotics, labor and the distributive politics of digital agriculture. Journal of Peasant Studies, 47(1), 184-207. doi: 10.1080/03066150.2019.1584189.
[10] Chandra, R., & Collis, S. (2021). Digital agriculture for small-scale producers. Communications of the ACM, 64(12), 75-84. doi: 10.1145/3454008.
[11] Charatsari, C., Michailidis, A., Francescone, M., De Rosa, M., Aidonis, D., Bartoli, L., La Rocca, G., Camanzi, L., & Lioutas, E.D. (2024). Do agricultural knowledge and innovation systems have the dynamic capabilities to guide the digital transition of short food supply chains? Information, 15(1), article number 22. doi: 10.3390/ info15010022.
[12] Finger, R. (2023). Digital innovations for sustainable and resilient agricultural systems. European Review of Agricultural Economics, 50(4), 1277-1309. doi: 10.1093/erae/jbad021.
[13] Gröbli, R., & del Pilar, M. (2022). Digital agriculture, invisible land: Global mergers and smallholders in Latin America. Alternautas, 9(2), 222-244. doi: 10.31273/an.v9i2.1177.
[14] Gulaliyev, M., Abasova, S., Guliyeva, S., Samedova, E., & Orucova, M. (2023). The main problems of building the digital economy of Azerbaijan. WSEAS Transactions on Business and Economics, 20, 1383-1395. doi: 10.37394/23207.2023.20.123.
[15] Hojnik, B.B., & Huđek, I. (2023). Small and medium-sized enterprises in the digital age: Understanding characteristics and essential demands. Information, 14(11), article number 606. doi: 10.3390/info14110606.
[16] Katsikouli, P., Wilde, A.S., Dragoni, N., & Høgh-Jensen, H. (2020). On the benefits and challenges of blockchains for managing food supply chains. Journal of the Science of Food and Agriculture, 101(6), 2175-2181. doi: 10.1002/ jsfa.10883.
[17] Klerkx, L., Jakku, E., & Labarthe, P. (2019). A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: New contributions and a future research agenda. NJAS – Wageningen Journal of Life Sciences, 90-91(1), article number 100315. doi: 10.1016/j.njas.2019.100315.
[18] Kovalyshyn, V., Holovko, A., Yaremak, Z., & Dudiuk, V. (2023). Impact of forestry on ecosystems and the economy: Regional case studies. Ukrainian Journal of Forest and Wood Science, 14(4), 26-39. doi: 10.31548/ forest/4.2023.26.
[19] Kyfyak, V., Vinnychuk, O., Sybyrka, L., & Vodianka, L. (2021). Measuring entrepreneurship determinants: Empirical analysis. Agricultural and Resource Economics, 7(2), 40-58. doi: 10.51599/are.2021.07.02.03.
[20] Lopatynskyi, Y., Shpykuliak, O., Kyfyak, V., Shelenko, D., & Diuk, A. (2023). Socio-economic role and institutional capacity of family farms in the implementation of the sustainable development goals. Ekonomika APK, 30(3), 18-28. doi: 10.32317/2221-1055.202303018.
[21] Madushanki, R.A.A., Halgamuge, M.N., Wirasagoda, H.A.H.S., & Syed, A. (2019). Adoption of the Internet of Things (IoT) in agriculture and smart farming towards urban greening: A review. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(4), 10-28. doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100402.
[22] Martín, D., & de la Fuente, R. (2022). Global and local agendas: The Milan urban food policy pact and innovative sustainable food policies in Euro-Latin American cities. Land, 11(2), article number 202. doi: 10.3390/ land11020202.
[23] Méndez-Zambrano, P.V., Pérez, L.P.T., Valdez, R.E.U., & Orozco, Á.P.F. (2023). Technological innovations for agricultural production from an environmental perspective: A review. Sustainability, 15(22), article number 16100. doi: 10.3390/su152216100.
[24] Ndhlovu, E., & Dube, K. (2023). Challenges of radical technological transition in the restaurant industry within developing countries. African Journal of Hospitality, Tourism and Leisure, 12(1), 156-170. doi: 10.46222/ ajhtl.19770720.36.
[25] Nugraha, A.T., Prayitno, G., Azizi, F.A., Sari, N., Hidayana, I.I., Auliah, A., & Siankwilimba, E. (2023). Structural Equation Model (SEM) of social capital with landowner intention. Economies, 11(4), article number 127. doi: 10.3390/economies11040127.
[26] Potryvaieva, N., Dubinina, M., Cheban, Yu., Syrtseva, S., & Luhova, O. (2024). Digitalization of control and accounting processes of agricultural enterprises: Risk assessment and management. Ekonomika APK, 31(5), 45-58. doi: 10.32317/ekon.apk/5.2024.45.
[27] Rehman, T.U., Mahmud, M.S., Chang, Y.K., Jin, J., & Shin, J. (2018). Current and future applications of statistical machine learning algorithms for agricultural machine vision systems. Computers and Electronics in Agriculture, 156, 585-605. doi: 10.1016/j.compag.2018.12.006.
[28] Rolandi, S., Brunori, G., Bacco, M., & Scotti, I. (2021). The digitalization of agriculture and rural areas: Towards a taxonomy of the impacts. Sustainability, 13(9), article number 5172. doi: 10.3390/su13095172.
[29] Rose, D.C., Wheeler, R., Winter, M., Lobley, M., & Chivers, C. (2020). Agriculture 4.0: Making it work for people, production, and the planet. Land Use Policy, 100, article number 104933. doi: 10.1016/j.landusepol.2020.104933.
[30] Saiz-Rubio, V., & Rovira-Más, F. (2020). From smart farming towards agriculture 5.0: A review on crop data management. Agronomy, 10(2), article number 207. doi: 10.3390/agronomy10020207.
[31] Saruchera, F., & Mpunzi, S. (2023). Digital capital and food agricultural SMEs: Examining the effects on SME performance, inequalities and government role. Cogent Business & Management, 10(1), article number 219304. doi: 10.1080/23311975.2023.2191304.
[32] Tandon, A., Gupta, A., Goel, P., & Singh, V.K. (2020). Impact of digitisation on entrepreneurial ecosystems: An Indian perspective. International Journal of Business and Globalisation, 25(2), article number 154. doi: 10.1504/ ijbg.2020.107887.
[33] Trenkle, J. (2020). Digital transformation in small and medium-sized enterprises: Strategy, management control, and network involvement. Baden-Baden: Nomos. doi: 10.5771/9783748922131.
[34] Upadhyaya, A., Jeet, P., Sundaram, P.K., Singh, A.K., Saurabh, K., & Deo, M. (2021). Efficacy of drone technology in agriculture: A review. Journal of Agrisearch, 9(3), 189-195. doi: 10.21921/jas.v9i03.11000.
[35] Zadorozhniuk, R. (2023). UAV data collection parameters impact on accuracy of Scots pine stand mensuration. Ukrainian Journal of Forest and Wood Science, 14(1), 39-54. doi: 10.31548/forest/1.2023.39.
[36] Zhang, X., & Fan, D. (2024). Can agricultural digital transformation help farmers increase income? An empirical study based on thousands of farmers in Hubei Province. Environment Development and Sustainability, 26, 1440514431 doi: 10.1007/s10668-023-03200-5.