МИРОВОЙ ОПЫТ ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ МЕР ПОДДЕРЖКИ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
Notice bibliographique
Résumé
В статье проанализирован мировой опыт формирования систем поддержки малого и среднего бизнеса. Автором исследованы тенденции изменения доли сектора малого и среднего предпринимательства в ВВП государств БРИКС и G7. С применением инструментария корреляционно-регрессионного анализа проведена оценка влияния интенсивности развития МСП на эффективность функционирования экономических систем (на материалах стран БРИКС и G7). Раскрыты особенности подходов к формированию мер поддержки МСП, применяемые в разных странах. Выделены ключевые характеристики наиболее популярных и действенных страновых моделей поддержки МСП, таких как: американо-канадская, латиноамериканская, германо-австрийская, южно-корейская, японская, китайская. Дана оценка данным страновым моделям с точки зрения их содействия росту эффективности развития малых и средних предпринимательских структур в государстве. Автором сделаны выводы о том, что для повышения эффективности системы поддержки МСП в Российской Федерации целесообразно продолжить работу по снижению административной нагрузки на бизнес, развивать механизмы финансовой поддержки начинающих предпринимателей, создавать и развивать инфраструктуру поддержки предпринимательства, активнее использовать международный опыт и сотрудничество для обмена лучшими практиками и разработки новых подходов к поддержке малого и среднего бизнеса. The article analyzes the world experience in forming systems of support for small and medium businesses. The author studies trends in the change in the share of the small and medium business sector in the GDP of the BRICS and G7 countries. Using the tools of correlation and regression analysis, an assessment of the impact of the intensity of SME development on the efficiency of economic systems (based on the materials of the BRICS and G7 countries) was carried out. The features of approaches to the formation of SME support measures used in different countries are revealed. The key characteristics of the most popular and effective country models of SME support are highlighted, such as: American-Canadian, Latin American, German-Austrian, South Korean, Japanese, Chinese. An assessment is given to these country models from the point of view of their contribution to the growth of the efficiency of development of small and medium business structures in the state. The author concludes that in order to increase the efficiency of the SME support system in the Russian Federation, it is advisable to continue working to reduce the administrative burden on business, develop mechanisms for financial support for start-up entrepreneurs, create and develop an infrastructure for supporting entrepreneurship, and more actively use international experience and cooperation to exchange best practices and develop new approaches to supporting small and medium businesses.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,023 |
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 ».