Менеджмент у воєнний період у контексті стійкості та сталого розвитку громад Запорізької області
DOI:
https://doi.org/10.26661/2522-1566/2025-3/33-05Ключові слова:
менеджмент у кризових умовах, раннє відновлення, стійкість та згуртованість громад, сталий розвиток, державне управління, внутрішньо переміщені особи, цифровізація, воєнний стан, відновлення регіонів, Запорізька область.Анотація
У статті розглядається менеджмент у воєнний період як стратегічно важливий інструмент забезпечення стійкості та сталого розвитку громад на прикладі Запорізької області. Актуальність теми зумовлена безпрецедентними викликами, спричиненими повномасштабним вторгненням, що проявилися у руйнуванні інфраструктури, масовому переміщенні населення, гуманітарних кризах і трансформації системи місцевого самоврядування. В умовах високої невизначеності та постійних загроз громади змушені впроваджувати кризові та гнучкі управлінські моделі, які поєднують раннє відновлення, антикризові заходи з орієнтацією на довгострокове відновлення та розвиток.
Метою дослідження є обґрунтування ролі менеджменту у формуванні стійкості громад Запорізької області, аналіз практик раннього відновлення, кризового управління та інтеграції внутрішньо переміщених осіб, а також визначення перспектив сталого розвитку регіону в післявоєнний період. Для досягнення поставленої мети використано комплекс методів: аналіз офіційних звітів та наукових джерел для визначення ключових управлінських проблем; системний підхід – для виявлення взаємозв’язку між управлінськими рішеннями, соціально-економічними процесами та рівнем стійкості громад; методи порівняльного аналізу – для оцінки результативності управлінських моделей і визначення найкращих практик.
У результаті дослідження встановлено, що ефективне управління в умовах війни базується на гнучкості, виявленні та врахуванні впливу каскадних ризиків в умовах стратегічної невизначеності, здатності швидко адаптуватися до змін і забезпечувати баланс між нагальними потребами населення та перспективами відновлення. Виокремлено ключові чинники стійкості громад: адаптивність, соціальна згуртованість, цифровізація управлінських процесів, залучення громадянського суспільства, підтримка ВПО, координація з міжнародними організаціями та формування стратегій післявоєнного розвитку. Практична значущість результатів полягає у можливості використання досвіду Запорізької області органами державної влади, місцевого самоврядування та міжнародними партнерами під час розробки політик відновлення та впровадження моделей сталого розвитку регіонів у кризових і післякризових умовах.
JEL класифікатор: H12, H70, O18, Q01, R58
Посилання
1. Bondarenko S., Ivanov D., Koval V. Risk management strategies for SaaS implementation in unstable business environments: Evidence from Ukrainian logistics sector. International Journal of Risk Assessment and Management. 2024. 27(2), 156–174.
2. Brown A., Davis M. Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing. 2023. 12(3). Art. 47.
3. Chen L., Wang Y., Zhang H. Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal. 2023. 28(4), 721–738.
4. García R., Wilson P. Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management. 2023. 40(2), 142–159.
5. Іваненко О. П., Петров М. С. Цифрова трансформація логістичних систем в умовах невизначеності. Економіка і суспільство. 2023. Вип. 47, С. 112–128.
6. Johnson K., Martinez C. Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing. 2023. 16(3), 1842–1855.
7. Коваленко В. М. Стратегії цифровізації логістичних компаній: український контекст. Вісник економічної науки України. 2023. № 1, С. 78–92.
8. Kovalenko O., Petrov S. Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review. 2023. 11(2), 89–106.
9. Kumar S., Singh R. SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics. 2022. 245. Art. 108397.
10. Lee J., Park S., Kim H. Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering. 2022. 174. Art. 108792.
11. Мельник Т. А., Григоренко С. В. Управління ризиками в логістичних системах: методологічні аспекти. Проблеми економіки. 2024. № 2, С. 234–248.
12. Miller T., Anderson J., Roberts K. Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E. 2022. 168. Art. 102943.
13. Nakamura H., Tanaka Y. Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications. 2023. 216. Art. 119471.
14. Park J., Kim D. The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research. 2022. 149, 832–845.
15. Petrenko A., Kovalenko N. Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research. 2023. 16(1). Art. 23.
16. Roberts M., Taylor S. Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management. 2024. 44(1), 178–201.
17. Rodriguez F., Chen X., Kumar A. Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems. 2024. 141, 234–248.
18. Шевченко Л. С., Іваненко В. О. Вплив воєнного стану на розвиток логістичної інфраструктури України. Економічний вісник. 2023. № 3, С. 156–171.
19. Thompson R., Anderson L. Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety. 2024. 233. Art. 109124.
20. Wang Q., Liu J., Chen K. Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems. 2023. 167. Art. 113923.
21. Zhang W., Li M., Sun Y. Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences. 2023. 622, 892–910.
REFERENCES (TRANSLATED AND TRANSLITERATED)
Bondarenko, S., Ivanov, D., & Koval, V. (2024). Risk management strategies for SaaS implementation in unstable business environments: Evidence from Ukrainian logistics sector. International Journal of Risk Assessment and Management, 27(2), 156-174. https://doi.org/10.1504/IJRAM.2024.135891
Brown, A., & Davis, M. (2023). Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing, 12(3), Article 47. https://doi.org/10.1186/s13677-023-00421-5
Chen, L., Wang, Y., & Zhang, H. (2023). Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal, 28(4), 721-738. https://doi.org/10.1108/SCM-09-2022-0358
García, R., & Wilson, P. (2023). Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management, 40(2), 142-159. https://doi.org/10.1080/10580530.2023.2196745
Ivancnko, O. P., & Petrov, M. S. (2023). Tsyfrova transformatsiia lohistychnykh system v umovakh nevyznachenosti [Digital transformation of logistics systems under uncertainty]. Ekonomika i suspilstvo, (47), 112-128. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-15
Johnson, K., & Martinez, C. (2023). Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing, 16(3), 1842-1855. https://doi.org/10.1109/TSC.2023.3241567
Kovalenko, O., & Petrov, S. (2023). Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review, 11(2), 89-106. https://doi.org/10.1007/s40821-023-00247-2
Kovalenko, V. M. (2023). Stratehii tsyfrovizatsii lohistychnykh kompanii: ukrainskyi kontekst [Digitalization strategies of logistics companies: Ukrainian context]. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, (1), 78-92.
Kumar, S., & Singh, R. (2022). SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics, 245, Article 108397. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108397
Lee, J., Park, S., & Kim, H. (2022). Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering, 174, Article 108792. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108792
Melnyk, T. A., & Hryhorenko, S. V. (2024). Upravlinnia ryzykamy v lohistychnykh systemakh: metodolohichni aspekty [Risk management in logistics systems: methodological aspects]. Problemy ekonomiky, (2), 234-248.
Miller, T., Anderson, J., & Roberts, K. (2022). Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E, 168, Article 102943. https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102943
Nakamura, H., & Tanaka, Y. (2023). Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications, 216, Article 119471. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119471
Park, J., & Kim, D. (2022). The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research, 149, 832-845. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.05.068
Petrenko, A., & Kovalenko, N. (2023). Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research, 16(1), Article 23. https://doi.org/10.1007/s12159-023-00523-7
Roberts, M., & Taylor, S. (2024). Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management, 44(1), 178-201. https://doi.org/10.1108/IJOPM-08-2023-0621
Rodriguez, F., Chen, X., & Kumar, A. (2024). Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems, 141, 234-248. https://doi.org/10.1016/j.future.2023.11.028
Shevchenko, L. S., & Ivanenko, V. O. (2023). Vplyv voiennoho stanu na rozvytok lohistychnoi infrastruktury Ukrainy [Impact of martial law on the development of logistics infrastructure in Ukraine]. Ekonomichnyi visnyk, (3), 156-171.
Thompson, R., & Anderson, L. (2024). Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety, 233, Article 109124. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109124
Wang, Q., Liu, J., & Chen, K. (2023). Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems, 167, Article 113923. https://doi.org/10.1y016/j.dss.2023.113923
Zhang, W., Li, M., & Sun, Y. (2023). Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences, 622, 892-910. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.001
2. Brown A., Davis M. Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing. 2023. 12(3). Art. 47.
3. Chen L., Wang Y., Zhang H. Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal. 2023. 28(4), 721–738.
4. García R., Wilson P. Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management. 2023. 40(2), 142–159.
5. Іваненко О. П., Петров М. С. Цифрова трансформація логістичних систем в умовах невизначеності. Економіка і суспільство. 2023. Вип. 47, С. 112–128.
6. Johnson K., Martinez C. Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing. 2023. 16(3), 1842–1855.
7. Коваленко В. М. Стратегії цифровізації логістичних компаній: український контекст. Вісник економічної науки України. 2023. № 1, С. 78–92.
8. Kovalenko O., Petrov S. Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review. 2023. 11(2), 89–106.
9. Kumar S., Singh R. SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics. 2022. 245. Art. 108397.
10. Lee J., Park S., Kim H. Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering. 2022. 174. Art. 108792.
11. Мельник Т. А., Григоренко С. В. Управління ризиками в логістичних системах: методологічні аспекти. Проблеми економіки. 2024. № 2, С. 234–248.
12. Miller T., Anderson J., Roberts K. Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E. 2022. 168. Art. 102943.
13. Nakamura H., Tanaka Y. Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications. 2023. 216. Art. 119471.
14. Park J., Kim D. The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research. 2022. 149, 832–845.
15. Petrenko A., Kovalenko N. Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research. 2023. 16(1). Art. 23.
16. Roberts M., Taylor S. Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management. 2024. 44(1), 178–201.
17. Rodriguez F., Chen X., Kumar A. Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems. 2024. 141, 234–248.
18. Шевченко Л. С., Іваненко В. О. Вплив воєнного стану на розвиток логістичної інфраструктури України. Економічний вісник. 2023. № 3, С. 156–171.
19. Thompson R., Anderson L. Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety. 2024. 233. Art. 109124.
20. Wang Q., Liu J., Chen K. Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems. 2023. 167. Art. 113923.
21. Zhang W., Li M., Sun Y. Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences. 2023. 622, 892–910.
REFERENCES (TRANSLATED AND TRANSLITERATED)
Bondarenko, S., Ivanov, D., & Koval, V. (2024). Risk management strategies for SaaS implementation in unstable business environments: Evidence from Ukrainian logistics sector. International Journal of Risk Assessment and Management, 27(2), 156-174. https://doi.org/10.1504/IJRAM.2024.135891
Brown, A., & Davis, M. (2023). Predictive analytics for load balancing in cloud-based logistics platforms: A performance optimization study. Journal of Cloud Computing, 12(3), Article 47. https://doi.org/10.1186/s13677-023-00421-5
Chen, L., Wang, Y., & Zhang, H. (2023). Digital transformation in supply chain management: The role of SaaS platforms in operational efficiency. Supply Chain Management: An International Journal, 28(4), 721-738. https://doi.org/10.1108/SCM-09-2022-0358
García, R., & Wilson, P. (2023). Integrated management models for SaaS solutions in logistics: A systems approach. Information Systems Management, 40(2), 142-159. https://doi.org/10.1080/10580530.2023.2196745
Ivancnko, O. P., & Petrov, M. S. (2023). Tsyfrova transformatsiia lohistychnykh system v umovakh nevyznachenosti [Digital transformation of logistics systems under uncertainty]. Ekonomika i suspilstvo, (47), 112-128. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-15
Johnson, K., & Martinez, C. (2023). Taxonomy of recovery strategies for mission-critical logistics systems: A comprehensive framework. IEEE Transactions on Services Computing, 16(3), 1842-1855. https://doi.org/10.1109/TSC.2023.3241567
Kovalenko, O., & Petrov, S. (2023). Barriers to cloud technology adoption in Ukrainian logistics companies: An empirical investigation. Eastern European Business Review, 11(2), 89-106. https://doi.org/10.1007/s40821-023-00247-2
Kovalenko, V. M. (2023). Stratehii tsyfrovizatsii lohistychnykh kompanii: ukrainskyi kontekst [Digitalization strategies of logistics companies: Ukrainian context]. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, (1), 78-92.
Kumar, S., & Singh, R. (2022). SaaS adoption in logistics: Drivers, challenges, and performance outcomes. International Journal of Production Economics, 245, Article 108397. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108397
Lee, J., Park, S., & Kim, H. (2022). Integration of recovery strategies with operational processes in logistics systems. Computers & Industrial Engineering, 174, Article 108792. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108792
Melnyk, T. A., & Hryhorenko, S. V. (2024). Upravlinnia ryzykamy v lohistychnykh systemakh: metodolohichni aspekty [Risk management in logistics systems: methodological aspects]. Problemy ekonomiky, (2), 234-248.
Miller, T., Anderson, J., & Roberts, K. (2022). Performance optimization factors in real-time tracking systems: A comprehensive analysis. Transportation Research Part E, 168, Article 102943. https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102943
Nakamura, H., & Tanaka, Y. (2023). Dynamic evaluation models for SaaS optimization strategies using machine learning approaches. Expert Systems with Applications, 216, Article 119471. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119471
Park, J., & Kim, D. (2022). The role of organizational culture in successful implementation of optimization strategies: Evidence from logistics sector. Journal of Business Research, 149, 832-845. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.05.068
Petrenko, A., & Kovalenko, N. (2023). Reliability challenges in Ukrainian logistics tracking systems: Current state and improvement strategies. Logistics Research, 16(1), Article 23. https://doi.org/10.1007/s12159-023-00523-7
Roberts, M., & Taylor, S. (2024). Comprehensive methodology for evaluating recovery and optimization strategies effectiveness in logistics. International Journal of Operations & Production Management, 44(1), 178-201. https://doi.org/10.1108/IJOPM-08-2023-0621
Rodriguez, F., Chen, X., & Kumar, A. (2024). Adaptive resource management in SaaS platforms for logistics operations. Future Generation Computer Systems, 141, 234-248. https://doi.org/10.1016/j.future.2023.11.028
Shevchenko, L. S., & Ivanenko, V. O. (2023). Vplyv voiennoho stanu na rozvytok lohistychnoi infrastruktury Ukrainy [Impact of martial law on the development of logistics infrastructure in Ukraine]. Ekonomichnyi visnyk, (3), 156-171.
Thompson, R., & Anderson, L. (2024). Geographic data redundancy models for disaster recovery in logistics systems. Reliability Engineering & System Safety, 233, Article 109124. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109124
Wang, Q., Liu, J., & Chen, K. (2023). Three-dimensional efficiency framework for SaaS platforms in logistics: Reliability, scalability, and adaptability. Decision Support Systems, 167, Article 113923. https://doi.org/10.1y016/j.dss.2023.113923
Zhang, W., Li, M., & Sun, Y. (2023). Adaptive backup strategies based on data criticality and system load in logistics platforms. Information Sciences, 622, 892-910. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.001
Завантаження
Опубліковано
2025-10-20
Номер
Розділ
Менеджмент
Як цитувати
Arabadzhyiev, D. and Sergiienko, T. (2025) “Менеджмент у воєнний період у контексті стійкості та сталого розвитку громад Запорізької області”, Менеджмент та підприємництво: тренди розвитку, 3(33), pp. 60–72. doi:10.26661/2522-1566/2025-3/33-05.
