MétaCan
Menu
Back to cohort

Стимули та ризики іноземного інвестування у зеленій енергетиці України

2025· article· uk· W4413479712 on OpenAlexaff
Я. І. Щербак, T. Nagachevska

Bibliographic record

VenueПроблеми сучасних трансформацій Серія економіка та управління · 2025
Typearticle
Languageuk
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicSustainable Finance and Green Bonds
Canadian institutionsPricewaterhouseCoopers (Canada)
Fundersnot available
KeywordsBusiness

Abstract

fetched live from OpenAlex

У даній статті представлено аналіз глобальних трендів розвитку та іноземного інвестування сектору зеленої енергетики. Досліджено динаміку обсягів інвестицій, їхній регіональний розподіл та галузеві пріоритети з акцентом на сектор відновлювальної енергетики. Оцінено сучасний стан і ефективність світових інструментів стимулювання: від випуску зелених облігацій і тарифних гарантій до контрактів на різницю, податкових пільг і механізмів страхування воєнних ризиків. Таке поєднання кількісного аналізу та огляду міжнародних стимулів дозволяє побудувати цілісну картину інвестиційного середовища й окреслити шляхи його вдосконалення. У роботі наведено результати дослідження стимулів та ризиків іноземного інвестування сектору зеленої енергетики із врахуванням національних особливостей України і викликів воєнного стану. Проведено аналіз інвестиційного середовища та ефективності чинних стимулів, в тому числі на базі експертного опитування профільних фахівців. Методологія статті поєднала аналіз глобальних тенденцій схем підтримки з експертним опитуванням фахівців. Кількісні дані були оброблені описовою статистикою, якісні відповіді – тематичним контент-аналізом. Такий підхід дозволив виявити ключові бар’єри в інвестиційному середовищі, нестабільність регуляторних умов та ризики, спричинені воєнним станом. Результати показали високу пріоритетність випуску зелених облігацій, залучення прямих іноземних інвестицій та міжнародних грантів. Визначено, що наявні державні стимули потребують удосконалення, а серед перспективних заходів виділено гарантії доходів і механізми контрактів на різницю. Поточні заходи уряду не є достатньо ефективними і потребують вдосконалення через проблеми з реалізацією та нестабільність регулювання. Аналіз також показує, що нестабільність, спричинена військовим конфліктом, значно підриває привабливість сектору, знижує довіру інвесторів, ускладнює довгострокове фінансове планування та створює додаткові політичні й регуляторні ризики. Практична цінність роботи полягає у розробці детальних рекомендацій щодо адаптації міжнародного досвіду стимулювання іноземних інвестицій до українських умов з урахуванням економічних, соціальних і безпекових особливостей.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.554
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.004
Meta-epidemiology (broad)0.0050.003
Bibliometrics0.0030.007
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0050.002
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.014

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueПроблеми сучасних трансформацій Серія економіка та управлінняSame topicSustainable Finance and Green BondsFrench-language works237,207