https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/35772 Публікація результатів наукових досліджень у галузі економіки та управління, сприяння покращенню вітчизняного обміну науковою та економічною інформацією у галузі економіки та управління, піднесення рівня української науки на міжнародний рівень Wed, 08 Jul 2026 20:37:35 GMT 2026-07-08T20:37:35Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51923 Особливості розробки WEB-застосунку аналітичного обліку обладнання установ та організацій Шевчук, О. Ф.; Зелінський, М. С.; Shevchuk, O.; Zelinskyi, M. The paper explores approaches to automating the analytical accounting of equipment in institutions and organizations based on the use of modern web technologies. The processes of accounting, inventory management, and monitoring of the technical condition of material resources are analyzed, and the shortcomings of existing software solutions are identified. An approach to the development of a web application is proposed, which combines centralized data storage, a multi-level access control system, QR code integration, and interactive analytical data processing. A software application has been developed using the Python programming language and the Flask framework, providing equipment accounting, inventory management, generation of visual analytical reports, and data export for further processing.; У роботі досліджено підходи до автоматизації аналітичного обліку обладнання установ та організацій на основі використання сучасних вебтехнологій. Проведено аналіз процесів обліку, інвентаризації та контролю технічного стану матеріальних ресурсів, а також виявлено недоліки існуючих програмних рішень. Запропоновано підхід до побудови WEB-застосунку, що поєднує централізоване зберігання даних, багаторівневу систему доступу, використання QR-маркування та інтерактивну аналітичну обробку інформації. Розроблено програмний застосунок на базі мови Python із використанням фреймворку Flask, який забезпечує ведення обліку обладнання, проведення інвентаризації, формування візуальних аналітичних звітів та експорт даних для подальшої обробки. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51923 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51853 Innovative financing for sustainable transport infrastructure in Africa: The role of green bonds and public-private partnerships Ubah, Chijindu Promise; Anayochukwu, Ozurumba Benedict; Ejike, Duru Erasmus; Уба, Чіджінду Проміс; Анаєчукву, Озурумба Бенедикт; Еджіке, Дуру Еразмус Дефіцит фінансування транспортної інфраструктури в Африці, який, за прогнозами, до 2030 року перевищить 400 млрд доларів США на рік на тлі зростання державного боргу та посилення кліматичних ризиків, створив нагальну потребу в переоцінці ефективності нових механізмів фінансування. Мета полягала в оцінці ефективності «зелених» облігацій та державно-приватних партнерств (ДПП) у мобілізації та наданні фінансування для сталого розвитку транспортної інфраструктури в Південній Африці, Нігерії та Кенії, з особливою увагою до ролі інституційної спроможності та узгодженості політики. Застосовано змішаний метод, що поєднував кількісні дані Африканського банку розвитку, Світового банку та національних джерел, що охоплюють випуски зелених облігацій (2013-2024 рр.) та інвестиції в ДПП (2008-2024 рр.), з порівняльним аналізом конкретних випадків та напівструктурованими інтерв’ю із зацікавленими сторонами. Південна Африка зафіксувала випуск зелених облігацій на суму 545 млн доларів США та рівень завершення проектів у 82 %, що засвідчило про кращу узгодженість регуляторних норм та глибину ринку капіталу. Нігерія та Кенія зафіксували нижчі показники завершення проектів – 65 % та 61 % відповідно – при слабшій інтеграції між інструментами фінансування та пріоритетами транспортного сектору. ДПП залучили понад 4 млрд доларів США на реалізацію великих проектів, включаючи залізницю Лагос-Ібадан, швидкісну залізницю Gautrain та швидкісну автомагістраль у Найробі. Нігерія продемонструвала високий рівень мобілізації капіталу, однак із затримками у виконанні та перевищенням витрат. Кенія продемонструвала відносно ефективну реалізацію, підкріплену новими механізмами розподілу ризиків. Південна Африка продемонструвала сильнішу інституційну координацію, але вищі довгострокові операційні витрати. Дослідження показало, що інституційна спроможність, узгодженість регуляторних норм та якість підготовки проектів мали вирішальне значення для формування результатів проектів, ніж масштаб залученого фінансування. Фрагментовані регуляторні рамки та слабка міжвідомча координація систематично підривали як ефективність зелених облігацій, так і результати діяльності ДПП. Результати вказали, що зміцнення інституційних рамок, стандартизація процесів підготовки проектів та узгодження інструментів фінансування з галузевою політикою мають вирішальне значення для розширення масштабів фінансування сталого транспортного інфраструктурного розвитку в Африці.; Africa’s transport infrastructure financing gap, projected to exceed USD 400 billion annually by 2030 amid rising public debt and intensifying climate risks, created an urgent need to reassess the effectiveness of emerging financing mechanisms. The study aimed to evaluate how green bonds and public-private partnerships (PPPs) performed in mobilising and delivering sustainable transport infrastructure finance across South Africa, Nigeria, and Kenya, with particular attention to the role of institutional capacity and policy coherence. The study employed a mixed-methods design, combining quantitative data the African Development Bank, World Bank, and national sources covering green bond issuances (2013-2024) and PPP investments (2008-2024), with comparative case analysis and semistructured stakeholder interviews. South Africa recorded USD 545 million in green bond issuance and an 82% project completion rate, reflecting stronger regulatory alignment and capital market depth. Nigeria and Kenya recorded lower completion rates of 65% and 61%, respectively, with weaker integration between financing instruments and transportsector priorities. PPPs mobilised over USD 4 billion across major projects, including the Lagos-Ibadan Railway, Gautrain Rapid Rail, and Nairobi Expressway. Nigeria exhibited high capital mobilisation with execution delays and cost overruns, Kenya demonstrated relatively efficient delivery supported by emerging risk-sharing mechanisms, while South Africa showed stronger institutional coordination but higher long-term operational costs. The study found that institutional capacity, regulatory coherence, and project preparation quality were more decisive in shaping project outcomes than the scale of financing mobilised. It concluded that fragmented regulatory frameworks and weak inter-agency coordination systematically undermined both green bond effectiveness and PPP performance. The findings indicated that strengthening institutional frameworks, standardising project preparation processes, and aligning financing instruments with sectoral policies are critical to scaling sustainable transport infrastructure finance in Africa. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51853 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51852 Ambition without acceleration: The European Green Deal and environmental SDG performance Liashenko, O.; Demianiuk, O.; Ляшенко, О.; Дем’янюк, О. Досягнення екологічних цілей сталого розвитку є центральним пріоритетом глобальної кліматичної політики, проте питання реальної ефективності амбітних регуляторних рамок залишається емпірично недослідженим через брак досліджень із причинно-наслідковою ідентифікацією. Метою дослідження була оцінка причинно-наслідкового впливу Європейського зеленого курсу на динаміку чотирьох екологічних ЦСР у країнах ЄС-27 порівняно з європейськими країнами поза ЄС. Застосовано квазіекспериментальний метод різниці в різницях на збалансованій панелі 39 європейських країн за період 2010-2023 рр. із двосторонніми фіксованими ефектами країни та року, кластеризованими стандартними похибками на рівні країни та набором часово змінних контролів. Встановлено, що протягом 2020-2023 рр. Європейський зелений курс не забезпечив статистично значущого покращення показників ЦСР 7 (Доступна та чиста енергія), ЦСР 12 (Відповідальне споживання та виробництво) та ЦСР 13 (Кліматичні дії) порівняно з контрольною групою. Виявлено гранично значуще погіршення показників ЦСР 15 (Життя на суші), що вказує на відносне зниження рівня біорізноманіття в країнах ЄС у короткостроковому періоді. Проаналізовано гетерогенність наслідків: нові держави-члени та країни з нижчим рівнем доходу продемонстрували значуще гірші результати за показником кліматичних дій. Підтверджено стійкість висновків за допомогою плацебо-тестів, альтернативних специфікацій контрольної групи та аналізу чутливості до COVID-19. Результати дослідження можуть бути використані фахівцями у сфері кліматичної політики та державного управління для обґрунтування посилення механізмів імплементації та фінансування природоохоронного блоку політики ЄС.; Achieving environmental Sustainable Development Goals is a central priority of global climate policy, yet whether ambitious regulatory frameworks translate into measurable acceleration of environmental progress remains empirically underexplored due to the lack of causal identification designs. The purpose of this study was to assess the causal impact of the European Green Deal on the trajectories of four environmental SDGs in EU-27 member states relative to non-EU European countries. A quasi-experimental difference-in-differences framework was applied to a balanced panel of 39 European countries over the period 2010-2023, incorporating two-way country and year fixed effects, country-clustered standard errors, and a set of time-varying controls. It was established that during 2020-2023 the European Green Deal did not generate statistically significant improvements in SDG 7 (Affordable and Clean Energy), SDG 12 (Responsible Consumption and Production), or SDG 13 (Climate Action) relative to the control group. A marginally significant deterioration was identified for SDG 15 (Life on Land), indicating a relative short-run decline in biodiversity indicators within the EU. Heterogeneity analysis revealed that newer member states and lower-income countries experienced significantly worse climate-action outcomes. The robustness of the findings was confirmed through placebo tests, alternative control-group specifications, and COVID-19 sensitivity analysis. The results can inform climatepolicy practitioners and public administrators seeking to strengthen implementation mechanisms and financing for the biodiversity and land-use components of EU policy. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51852 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51851 A multi-level AI-driven product policy model for retail chains as a conceptual framework for marketing consulting Bilovodska, O.; Volevakha, A.; Біловодська, О.; Волевaха, А. Активний розвиток омніканальних систем збуту, а також необхідність підвищення швидкості й точності маркетингових рішень у товарній політиці зумовлюють потребу впровадження алгоритмічних методів аналізу даних і технологій штучного інтелекту, що особливо важливо для підприємств ритейлу в умовах високої ринкової конкуренції, динамічних змін споживчого попиту та необхідності ухвалення гнучких екстрених рішень. Мета дослідження полягала в розробленні теоретико-методологічних засад управління товарною політикою підприємств роздрібної торгівлі шляхом проєктування концептуальної багаторівневої моделі товарної політики на основі штучного інтелекту. Дослідження ґрунтувалося на поєднанні загальнонаукових і спеціальних методів, зокрема, аналізу та синтезу, порівняльного аналізу, системного аналізу, структурно-логічного моделювання, абстрагування та узагальнення. Здійснено теоретичне обґрунтування переходу до AI-керованої товарної політики через визначення системоутворювальної ролі даних у процесі ухвалення маркетингових рішень аналіз можливостей алгоритмів машинного навчання та конкретизацію напрямів їх застосування у прогнозуванні попиту, оптимізації асортименту й автоматизованого управління запасами. Розроблено, структуровано та обґрунтовано багаторівневу модель AI-керованої товарної політики, що функціонує як цілісна замкнена система із механізмом зворотного зв’язку і поєднує етапи збору та інтеграції даних, алгоритмічне прогнозування та АІ-аналітику, управлінські рішення з оптимізації асортименту, автоматизованого управління запасами, KPI-моніторинг результативності. Визначено переваги запропонованої моделі, практичні результати від її впровадження та системні бар’єри реалізації АІ-рішень. Практична цінність дослідження полягає у можливості використання розробленого підходу як методичного інструментарію маркетингового консультування для підвищення адаптивності суб’єктів ритейлу, зниження операційних витрат, прискорення товарообороту та формування стійких конкурентних позицій на основі data-driven управління.; The rapid development of omnichannel distribution systems and the increasing need to improve the speed and accuracy of marketing decision-making in product policy create a strong demand for the implementation of algorithmic data analysis methods and artificial intelligence technologies. This study aimed to develop the theoretical and methodological foundations of product policy management in retail enterprises through the design of a conceptual multi-level AI-driven product policy model. The research was based on a combination of general scientific and specialised methods, including analysis and synthesis, comparative analysis, systems analysis, structural-logical modelling, abstraction, and generalisation. The proposed model was conceptualised as an adaptive self-regulating system that integrates data, machine learning algorithms, and managerial decision-making processes and serves as a methodological platform for marketing consulting aimed at implementing intelligence-supported decisions in retail practice. The study provided a theoretical justification for the transition toward AI-driven product policy by identifying the system-forming role of data in marketing decision-making, analysing the capabilities of machine learning algorithms, and specifying directions for their application in demand forecasting, assortment optimisation, and automated inventory management. As a result, a conceptual multi-level model of AI-driven product policy was developed, integrating data infrastructure, machine learning analytics, managerial decision-making, and marketing consulting support into a unified adaptive management cycle. The model functions as an integrated closed-loop system with a feedback mechanism and includes the stages of data collection and integration, algorithmic forecasting and AI-based analytics, managerial decision-making for assortment optimisation and automated inventory management, and KPI-based performance monitoring. The practical significance of the research lies in the possibility of applying the proposed model as a methodological tool for marketing consulting aimed at increasing the adaptability of retail enterprises, reducing operational costs, accelerating inventory turnover, and strengthening competitive positions through data-driven management. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51851 2026-01-01T00:00:00Z