Assessment of state supports and subsidies efficiency in ensuring financial security of Ukrainian agricultural enterprises
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Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to assess the impact of state subsidies and loans on the financial stability and competitiveness of Ukrainian agricultural enterprises in the face of economic challenges. Comparative analysis, content analysis of reports and data on state support for the agricultural sector for 2025, and theoretical research methods were used to identify possible areas for improving existing financial instruments. An analysis of the budgetary allocations for state subsidies shows that UAH 4.726 billion is earmarked for the support of farmers in 2025, which will help reduce production costs and increase the competitiveness of agricultural enterprises. An assessment of tax privileges, particularly the special VAT regime, has shown its importance for reducing costs and maintaining the competitiveness of farmers. The study also included an analysis of concessional loans, in particular the Affordable Loans 5-7-9% programme, which is an important tool for supporting agricultural enterprises in Ukraine. In 2024, according to PrivatBank, more than 3,000 loans worth UAH 10.6 billion were granted to agricultural enterprises. The mechanisms of state support in Ukraine and Canada were compared. The Canadian experience demonstrates that certain mechanisms can be adapted, such as subsidies for machinery and support for small farms. The results showed that government subsidies, loans and tax privileges significantly impact the financial stability of agricultural enterprises in Ukraine, providing access to finance, reducing costs and increasing market competitiveness
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle