STATISTICAL ANALYSIS OF INCOME OF THE POPULATION OF UKRAINE: IMPACT OF COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
One of the important components of the economy of any state - income policy. The article analyzes the level of income of the population of Ukraine during 2010-2020. The labor market, employment are the most dynamic elements of a market economy. They not only intertwine the interests of workers and employers, but also reflect economic, political, demographic, social and other processes that significantly affect the demand and skills of workers, employment and unemployment, social protection and living standards. In addition to the nominal dynamics of income, the change in the real level of income was studied, during which it was found that the real available income level decreased significantly during 2014-2015. The impact of the coronary crisis on the well-being of the population is significant, as during the quarantine the incomes of Ukrainians significantly decreased, especially in the second quarter of 2020. In addition to the analysis of income, its components were studied. The lion's share is wages, but the share of social transfers is not much less than the share of wages. This ratio of components is a disproportion, in highly developed countries the situation is opposite. The article also considers the dynamics of the average and minimum levels of wages during 2010-2020, found that the average wage is much higher than the minimum, so there is a disparity in wages in Ukraine. Also, inequality in wages is observed on the following grounds: regional, sectoral and gender. A comparison of the average salary of Ukraine and a number of European countries was made. In Ukraine, labor is paid the lowest, which is one of the main reasons for labor migration. The article provides recommendations for improving the conditions of workers and employers in the labor market, which will lead to the development of Ukraine's economy as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».