Mechanisms of support of “green” projects financing: experience of countries
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to assess the effectiveness of the mechanisms supporting “green” projects’ funding in developed countries and in Russia.Methods: comparative analysis, regression analysis.Results: the article substantiates the necessity of mainstreaming the environmental protection issues under modern conditionsof the world economy development. It is emphasized that, despite the advantages of the development of “green” economyfor society as a whole, the market highlights a variety of hindering factors. In this context, it is increasingly important tostudy the experience of countries in implementing projects on “green” economy formation.We analyze the experience of Great Britain in creating special institutions to support “green” investment, raising funds mainly through the use of credit and warranty programs. The UK also demonstrates the experience of applying environmental taxes and a wide range of environmental financial products. Analysis of the experience of South Korea showed the country's strategy for “green” growth and the functioning of a framework law providing financial support to “green” companies and private investment in this area. The experience of Canada province of Ontario shows that in the field of “green” economy such support mechanisms are applied as “green” bonds, preferential tariff programs, etc. Germany also demonstrates progress in addressing environmental problems by imposing requirements for the population in this area, as well as the creation of preferential programs of financing “green” projects.The analysis showed that, in contrast to the studied countries, in Russia there is no comprehensive mechanism of state support for environmental projects. The existing mechanisms are associated with the implementation of state programs in the sphere of high-tech industries.Basing on regression analysis, we estimated the influence of state support measures for “green” funding on the volume of environmental investment from the private sector in the studied countries. The analysis has demonstrated the effectiveness of measures to support environmental projects in all countries except Russia.Scientific novelty: the article systematizes the experience of countries in the use of support mechanisms of funding “green”projects and assesses their effectiveness for attracting private capital into “green” projects.Practical significance: the studied mechanisms to support funding for "green" projects that are applied in foreign countries can be used by the authorities to increase the amount of “green” investment from the private sector in Russia; the presented model will help to assess the effectiveness of budget spending in this area.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».