Mechanisms of Stimulation of Small- and Medium-Sized Entrepreneurship: The Experience of Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the prerequisites, factors, and mechanisms for stimulating economic growth in small and medium-sized enterprises (SMEs), using the manufacturing industry of the Republic of Kazakhstan as a case study. Econometric tools, including statistical methods, regression analysis, time series analysis, scenario development methods, and the decision tree method, were employed to analyze the data. This research employed a range of scientific and applied methods, resulting in practical outcomes that can be utilized by SMEs to model various development scenarios. The key factors influencing SME development, such as the costs of technological innovations, average monthly wages, level of innovative activity, and investments in fixed capital, were identified. Based on these factors and the diagnosis of the state, a mechanism for state stimulation of entrepreneurship, encompassing financial incentives, tax breaks, infrastructure support, and targeted training programs, was developed. This mechanism includes a system of incentives, goal-setting, and tool formation. This study also developed a model to evaluate the potential impact of measures at the regional level on production volume growth in the manufacturing industry, presenting three scenarios—pessimistic, realistic, and optimistic—for consideration, which are significant for policymakers, practitioners, and stakeholders in the field. Stakeholders, including investors and industry practitioners, can apply the recommended strategies to foster innovation and drive economic growth. This study provided actionable recommendations and a robust framework for stimulating SME growth, offering valuable insights for enhancing the economic resilience and industrial development of Kazakhstan.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».