Кәсіпорындардың инновациялық іс-әрекетін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесі
Notice bibliographique
Résumé
Бұл мақалада Австралия, Норвегия және Канада сияқты елдердегі өңдеу өнеркәсібі кәсіпорындарының инновациялық қызметін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесі қарастырылған. Осы мақаланың мақсаты - кәсіпорындардың инновациялық іс-әрекетін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесін зерттеу және жүйелеу, сондай-ақ Қазақстанның өңдеу өнеркәсіп салаларында инновациялық іс-әрекетті тиімді ұйымдастыру үшін қолайлы жағдайлар жасауда ұсынымдар әзірлеу. Осы елдердегі инновацияларды мемлекеттік қолдаудың бағдарламалық, функционалдық және ұйымдастырушылық-экономикалық аспектілері зерттелді. Инновацияларды табысты енгізуге әсер ететін негізгі факторлар анықталды, соның ішінде салықтық ынталандырулар, протекционизм, өнеркәсіптік өндірісті субсидиялау және кооперативтік зерттеулер. Инновациялық қызметтің тиімділігіне сыртқы және ішкі факторлардың кешені әсер ететіні көрсетілді, оның ішінде қаржыландыру көлемі, материалдық-техникалық база және кадрлардың біліктілігі. Университеттер мен ғылыми-зерттеу институттарының инновациялық экожүйені дамытудағы рөлі талданды. Зерттеу әдістері ретінде жүйелеу, жинақтау, салыстырмалы талдау, трендтерді талдау және кейс-стадиялар қолданылды. Негізгі нәтижелер зерттелген елдердегі инновацияларды қолдау табысты үлгілерін Қазақстан үшін бейімдеуге болатынын көрсетті. Қазақстанның өңдеу өнеркәсібінде инновациялық қызмет үшін қолайлы жағдайлар жасау бойынша нормативтік-құқықтық базаны жетілдіру, инфрақұрылымды дамыту және қаржылық-несиелік қамтамасыз ету бойынша шаралар ұсынылды. Зерттеудің маңыздылығы шетелдік тәжірибені ұлттық экономиканың бәсекеге қабілеттілігі мен тұрақты дамуын арттыру үшін пайдалану мүмкіндігінде жатыр. This article examines the international experience of implementing mechanisms to stimulate innovative activities in manufacturing enterprises in countries such as Australia, Norway, and Canada. The aim of this article is to study and systematize the international experience of implementing mechanisms to stimulate innovative activities in enterprises and to develop recommendations for creating favorable conditions for effective organization of innovative activities in the manufacturing sectors of Kazakhstan based on successful global practices. The programmatic, functional, and organizational-economic aspects of state support for innovation in these countries are explored. Key factors influencing the successful implementation of innovations are identified, including tax incentives, protectionism, industrial production subsidies, and cooperative research. It is shown that the effectiveness of innovative activities is determined by a combination of external and internal factors, including financing volumes, material and technical base, and staff qualifications. The role of universities and research institutes in the development of the innovation ecosystem is analyzed. The research methods used include systematization, generalization, comparative analysis, trend analysis, and case studies. The main results show that successful models of innovation support in the reviewed countries can be adapted for Kazakhstan. Measures are recommended for creating favorable conditions for innovative activities in Kazakhstan's manufacturing sectors, including improving the regulatory framework, developing infrastructure, and providing financial and credit support. The significance of the research lies in the potential use of international experience to enhance the competitiveness and sustainable development of the national economy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».