Economic transformation and the institutional environment for entrepreneurship in times of change, using Ukraine as an example
Notice bibliographique
Résumé
The article investigates the formation of Ukraine’s business climate during the transition period triggered by the full-scale military invasion of 2022 and explores factors influencing entrepreneurial adaptation to new economic and security challenges. The study underscores the need for a scientific understanding of transformation processes in the business environment, which is affected by military actions, economic instability, inflation, and devaluation, and highlights the role of state policy in supporting businesses during this period. The aim of the research is to comprehensively assess the dynamics of Ukraine’s business climate from 2012 to 2023, identify key factors shaping it, and determine future prospects for entrepreneurial development. Methodologically, the study utilizes horizontal and vertical economic analysis, comparative methods, and statistical data from 2020–2024. Indicators such as the Ukrainian Business Index (UBI) and diffusion index (DI) were employed to measure activity, alongside fundamental and technical analysis techniques. The results show a significant drop-in business activity in 2022 (UBI fell to 29.82), followed by a recovery in 2023 (UBI rose to 38.92), reflecting adaptability under crisis conditions. Small and medium enterprises, particularly in pharmaceuticals, agriculture, and telecommunications, demonstrated resilience, and a 5% GDP growth in 2023 was supported by stabilization in the energy sector and international aid. Future research should further explore the effects of digitalization, deregulation, and financial assistance on the business climate and develop models to forecast economic activity in conditions of uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».