Assessment of the impact of the Russia’s war on the development of foreign trade in goods in the urbanized territories of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
The article reveals the problems that arose in the field of foreign trade policy formation and implementation as a result of the Russian invasion of the territory of Ukraine. Foreign trade is one of the components of the formation of the national economy, and its state affects the gross national product, the country's balance of payments and other socio-economic indicators of the country's development. Using the methods of analysis and synthesis, comparison and generalization, an analysis of the commodity and geographical structure of foreign trade in goods was carried out before and after the full-scale invasion of Russia into the territory of Ukraine. The consequences of the changes that occurred in the structure of export-import operations were analyzed. Reduction of export and import volumes for almost all groups of goods and reduction of shares of all regions of the world in favor of EU countries. The leading place in the product structure of exports is occupied by goods of agricultural industry, and in imports – mineral products. The directions for the formation of state policy in the field of regulation of foreign trade operations in the short-term, medium-term and strategic dimensions, which are determined by the National Council for the Recovery of Ukraine from the Consequences of the War, are substantiated. Foreign trade policy, which is formed under the influence of risks and threats of war, is aimed at developing and increasing the volume of foreign trade with EU countries and the USA, Japan and Canada. The priority areas of foreign trade development are: defense-industrial complex; metallurgy and metalworking; agro-industrial complex; engineering; mining industry; furniture and woodworking industries. An important place is also defined for the development of innovative enterprises and knowledge-intensive production, which will ensure the transition to a developing economy.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».