Identification of sources of formation of the State Budget of Ukraine and directions of use of financial resources in the context of the russian-Ukrainian war
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes the sources of financial revenues to the State Budget of Ukraine and the use of financial resources in the context of the russian-Ukrainian war. The changes in the structure of revenues were investigated. It is established that tax and non-tax revenues have significantly decreased, and the main sources of funding have become international loans and grants, non-repayable aid, and funds raised through the issuance of military bonds. Taking into account these changes in the sources of state budget revenues, international financial assistance plays a crucial role. The United States, the European Union, Japan, Canada, the United Kingdom, and other countries provide Ukraine with significant financial resources that are used to finance defense, social benefits, infrastructure restoration, and other priority areas. The largest share of contributions comes from Anglo-Saxon countries, with the United States providing the most financial assistance, and the European community including the EU's collective institutions, the European Commission and the Council. Among other donors, Japan, the World Bank Group, and the IMF are leading the way. Humanitarian aid is provided by EU member states, the United States, and Japan. About 42 countries have become donors to Ukraine. In terms of military assistance, Ukraine's largest partners are EU member states, EU collective institutions and the European Peace Fund, the United States, the United Kingdom, and Norway. The government finances security and defense sector expenditures exclusively through its own tax revenues and military bonds. The most significant increase in expenditures is observed in the following items: defense, public order and security, social protection and social security, general government functions, health care, and intergovernmental transfers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».