УПРАВЛЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫМ СТИМУЛИРОВАНИЕМ ИННОВАЦИЙ В НЕФТЕПЕРЕРАБОТКЕ В УСЛОВИЯХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПЕРЕХОДА
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.010 |
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".