УПРАВЛЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫМ СТИМУЛИРОВАНИЕМ ИННОВАЦИЙ В НЕФТЕПЕРЕРАБОТКЕ В УСЛОВИЯХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПЕРЕХОДА
Notice bibliographique
Résumé
В статье рассмотрены институциональные модели государственного стимулирования инновационной активности в нефтеперерабатывающем секторе Казахстана в условиях глобального энергетического перехода и перехода к низкоуглеродной экономике. Цель исследования заключается в выявлении и критическом анализе действующих механизмов государственной поддержки инноваций в сфере переработки нефти и нефтепродуктов, а также в разработке научно обоснованных рекомендаций по их совершенствованию с учетом стратегических приоритетов устойчивого развития. В качестве методологической основы применены системный и институциональный подходы, позволившие рассматривать государственное стимулирование как элемент инновационно-институциональной экосистемы. Для сопоставления казахстанской практики с международным опытом использованы методы сравнительного и экономического анализа, включая примеры Норвегии, Канады, Китая и Южной Кореи. В результате исследования проведен анализ действующей системы государственного стимулирования инноваций в нефтеперерабатывающем секторе Казахстана, выявлены ее ключевые институциональные ограничения и структурные дефициты. Показано, что существующие инструменты, основанные преимущественно на фискальных и субсидиарных мерах, не обеспечивают замкнутый инновационный цикл. На этой основе разработана концептуальная модель комплексного государственного стимулирования инновационной активности, включающая три взаимосвязанных направления: финансово-налоговое, институциональное и технологическое. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предложенной модели при формировании государственной политики в области «зеленых» инноваций, модернизации нефтеперерабатывающих предприятий и обеспечении технологической устойчивости энергетического сектора Казахстана в долгосрочной перспективе. The article examines the institutional models of government stimulation of innovation activity in the oil refining sectorof Kazakhstan in the contextof the global energy transition and transition to a low-carbon economy.The purpose of the study is to identify and critically analyze the existing mechanismsof state support for innovations in the field of oil and petroleumproducts refining, as wellas to develop scientifically sound recommendations for their improvement, taking into accountthe strategic priorities of sustainable development. As a methodological basis, systemic and institutional approaches were applied, which made it possible to consider government incentives asan element of the innovation and institutional ecosystem. Methodsof comparative and economic analysis, including examplesfrom Norway, Canada, China, and South Korea, were used to compare Kazakh practice with international experience. As a resultof the study, the analysisof the current system of state incentives for innovation inthe oil refining sector of Kazakhstanwas carried out, its key institutional limitations and structural deficits were identified. It is shown that existing instruments based primarily on fiscal and subsidiary measures do not providea closed innovation cycle. On this basis, a conceptual model of comprehensive state stimulationof innovation activity has been developed, which includes three interrelated areas: financial and tax, institutional and technological.The practical significance of the research lies in the possibility of using the proposed model in shaping government policy in the field of "green" innovation, modernization of oil refineries and ensuring the technological sustainability of the energy sectorof Kazakhstan in the long term.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,010 |
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 ».