VENTURE CAPITAL FUNDING AS A FACTOR OF THE INNOVATIVE DEVELOPMENT
Notice bibliographique
Résumé
The paper justifies the necessity to improve the mechanisms of venture capital funding in Kazakhstan for sustainable and effective development of the country. The role of venture capital funding in the innovative development of the countries is investigated on the base of study of the experience of such countries as USA, Canada, Europe, India, and China. The recent research works related to the venture capital funding in different aspects are reviewed. The innovative activity and venture investments in the Republic of Kazakhstan were analyzed. The paper investigates the features of venture capital funding in Kazakhstan. The investigation results show that Kazakhstan system of venture investment is at its initial stage of development, and there are no tangible results of venture field development yet. The conducted research allowed revealing the factors limiting the development of venture investment in Kazakhstan, these are: poor systematic monitoring of funds efficiency invested by the national institutes; lack of effective strategies of venture capital funding; low innovative activity and intensity of venture appearance; uncertainty and gaps in the legislative base related to venture financing; absence of tax concessions and preferences not tied to FEZ or technological parks; absence of strong institutional venture investors; low capacity of securities market and scarcity of its instruments. The work suggests a set of measures directed on activation of venture financing. The implementation of the suggested measures assumes the increased control over the effectiveness of quasi-public structures investments and venture incomes, and creation of conditions for venture capital funding development. The research results can be a cut-off point for further investigations in the field of venture capital funding related to the innovative development of the country.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».