Mechanisms for supporting "Green Finance" in the world practice and in Kazakhstan
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Object: To study the necessity of strengthen the role of "Green" financing in the economy of Kazakhstan, the most successful examples of financing and implementation of tools to support "Green" projects in more developed countries. Accordingly, the subject of the study is the financing of the "Green" economy in the world practice and in Kazakhstan.Methods: Abstract-logical, system analysis, comparative analysis.Findings: As a result of the study, development state of "Green" financing in Kazakhstan is assessed and the experiences of advanced countries are identified. Thus, in the course of analysis more advanced countries were identified, such as China, Korea, the United Kingdom, Canada and others, which have made some progress in the release of " Green tools implementation of electricity production from renewable sources, recycling of household waste and reduction of biodegradable landfills and formation of targeted environmental investment funds, etc. Obtained results indicate that Kazakhstan has not sufficiently addressed the aspects of economy related to sources of "Green" financing that contribute preservation of environmental quality in conditions of financial resources shortage and bringing it in line with the principles of sustainable development of the country. Also, the issue of "Green economy" is not sufficiently activated, which covers such categories as "Green" economy, "Green" credit, "Green" thinking, etc.The reached conclusions outlined in the study framework are in general nature, we simply set the task-to find out the current situation on this issue and continue to rethink the modern concepts of scientific approaches in this area.Conclusions: The development of Green finance in Kazakhstan and government support the Green incentives should be aimed at ensuring the sustainable development of the Green economy through:- creating an effective mechanism for implementing "Green" finance;- formation of management system for development of "Green" finance and its consolidation in legislative and regulatory acts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle