Made and/or Invented in Hungary? The Transformation of the Hungarian Investment Promotion System from the Change of Regime to Our Days with Special Respect to the VIP Cash Subsidy system
Bibliographic record
Abstract
Jelen tanulmány a hazai befektetésösztönzési rendszer, és azon belül kiemelten az egyedi kormánydöntés (EKD) alapján megítélhető vissza nem térítendő készpénz támogatások átalakulását mutatja be hazánkban a rendszerváltástól napjainkig, kiemelt tekintettel a 2010 utáni időszakra. A hangsúlyt a fő területi, ágazati és szabályozási változásokra helyezzük, mivel ezeknek a szempontoknak az eddigi kutatások kevés figyelmet szenteltek jelentős szakpolitikai relevanciájuk ellenére. Kutatási kérdéseink, hogy (1) lekövette-e a hazai befektetésösztönzési rendszer a fő globális tendenciákat, (2) a kettős dualitás csökkentéséhez hatékonyan hozzájárult-e, és (3) milyen jövőbeli irányok fogalmazhatók meg a közelmúlt és a jelen folyamatai alapján. A cikkben a legrelevánsabb adatok és szakirodalmi források elemzését követően – egyes esetekben azokat kiegészítve – egy sajátos szempontrendszerbe rendezve mutatjuk be a hazai EKD rendszer átalakulásának szakaszait és az egyes szakaszok főbb jellemzőit. Kiemelt figyelmet fordítunk az elmúlt évtized folyamataira, majd összegző megállapításokat teszünk és következtetéseket vonunk le a jelen és a jövő kapcsán. A tanulmány fő újdonságtartalma a hazai befektetésösztönzési rendszer (azon belül is az EKD támogatások) komplex, folyamatalapú, sajátos szempontrendszerű és a területiséget kiemelő elemzésében és korszakolásában nevesíthető a nemrégiben nyilvánosságra hozott adatbázis (2004-2023 közötti EKD döntések) elemzése mellett. A közelmúlt globális szintű, előre nem látott kihívásai (kiemelten az egészségügyi világjárvány és a szomszédunkban kialakult fegyveres konfliktus) és azok mai napig tartó hatásai (mint például az ellátási láncok akadozása, újraépülése és az energiaválság), valamint az azok kapcsán tett kormányzati intézkedések (a versenyképességnövelő támogatások és a Gyármentő Program) még jobban erősítik a kutatás időszerűségét és szakpolitikai relevanciáját. Reményeink szerint ez a hiánypótló összefoglalás hozzájárul a vizsgált téma és időszak jobb megértéséhez, az összefüggések feltárásához, a jelenlegi és a következő generációk tudásanyagának bővítéséhez és ezáltal további értékes kutatásokhoz és hatékony szakpolitikai beavatkozásokhoz a szakterületen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".