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991.
类似COVID-19疫情的重大风险会对各类型创新生态系统形成冲击。研究针对上述极端情景建立动力学模型,求解不同风险冲击情况下系统内创新主体之间共生演化的均衡点及稳定条件,并对不同共生模式下的演化进行仿真分析。研究表明,陷入系统性衰退时,创新生态系统最终会消亡,但主体之间的竞争模式能为创新生态系统争取到更多的生存时间;而当陷入局部性衰退时,创新生态系统最终收敛于未受影响主体的自然上限。主体之间初始增长和衰退速度的博弈,会影响创新生态系统的演化路径。最后从创新生态系统的宏观治理和微观参与组织两个层面提出了建议和对策。 相似文献
992.
选取2005-2018年甘肃、宁夏和贵州的时间序列数据、面板数据实证对比分析地区创新能力差异问题.结果 显示,泰尔指数表明三省区域创新能力差异在空间分布上存在小幅扩张趋势,σ收敛表明三省区域创新能力在变化趋势上总体呈现发散态势;创新基础活动与效率均会对区域创新能力产生影响,创新效率又与各区域所特有的产业结构、产学研联系质量等因素相关;创新能力对三省的全要素生产率具有抑制作用,对高技术产业发展和经济增长具有显著的促进作用. 相似文献
993.
基于2000-2019年江西省相关时间序列数据,运用VAR模型分析农业科技创新、技术效率与农业经济发展之间的动态关系。研究结果表明:农业科技创新对农业经济发展的相互效果是正向的,而技术进步对农业经济发展的相互作用结果复杂,在不同时期的作用和方向不一致。相对于技术进步,农业科技创新对农业经济发展的贡献率较大。农业科技创新、农业技术效率与农业经济增长之间存在长期稳定均衡的关系,但农业科技创新投入对农业经济增长的短期影响更为显著。因此,要发挥农业科技创新与技术效率之间的相互促进作用,以科技创新促进农业经济发展,推动农业可持续发展。 相似文献
994.
基于2006—2015年我国11个沿海省份的面板数据,实证检验海洋科技创新对海洋全要素生产率的影响及作用机制,并建立以海洋产业结构升级为门槛变量的面板门槛模型,考察海洋科技创新对海洋全要素生产率的非线性影响.结果表明:海洋科技创新对海洋全要素生产率的增长有显著的促进作用,且作用路径主要是技术进步;海洋科技创新促进海洋全要素生产率增长的过程存在单一门槛效应,随着海洋产业结构的升级,海洋科技创新对海洋全要素生产率的促进作用愈发显著.基于研究结论,提出加快海洋科技创新步伐和引导海洋产业结构升级等具体对策建议. 相似文献
995.
针对人口老龄化这一世界性热点、难点问题,分析总结日本科技创新应对人口老龄化的主要经验措施,包括建立健全相关法律法规和发展战略、加强老年人福祉技术创新,依托技术创新提升为老服务效率和精度、持续改善老年人生活环境和质量,注重智慧养老技术创新、促进养老服务产业发展;相比较而言,我国则存在针对老龄化社会的战略应对不足,数据壁垒制约养老信息服务网络平台建设,“互联网+养老”城乡发展严重失衡且技术创新缺乏“以老为本”,以及老年人福祉科技创新不足等问题.借鉴日本经验,结合我国国情,提出在科技创新计划与行动部署、研发投入、信息技术和智慧养老产业发展、科技创新人才队伍建设以及开发多层次老年人科技产品等方面,我国积极应对人口老龄化的启示建议. 相似文献
996.
以战略性新兴产业民营A股上市公司的2014—2018年度财务报告数据为研究对象,探讨环境不确定性、会计稳健性对公司研发创新的影响。研究结果表明,会计稳健性对公司研发创新具有正向促进作用,环境不确定性对公司研发创新具有负向影响,会计稳健性是对环境不确定性的一种谨慎反映,可以抑制环境不确定性对公司研发创新的负面影响。通过区分环境不确定程度,进一步发现当环境高度不确定时,会计稳健性对公司研发创新的正面促进作用更加显著,当环境低度不确定时,会计稳健性对公司研发创新的作用并不显著。 相似文献
997.
通过梳理香港在金融环境、科研、产业链提升、进出口贸易以及合作平台方面对深圳创新活动的支持作用,探讨深圳创新城市建设中的香港因素,对未来粤港澳大湾区的发展具有重要意义。 相似文献
998.
999.
基于数据包络分析的BCC模型,结合Malmquist指数方法,利用2010-2019年青海省科技活动投入产出数据,通过测度青海省科技创新活动的综合效率、纯技术效率、规模效率及全要素效率变化,深入剖析青海省科技创新效率.结果 表明,青海省科技创新综合效率处于非DEA有效,目前正处于科技创新效率规模报酬递增阶段,投入规模不足阻碍了青海省的科技创新效率.全要素生产率均较为稳定,呈现"上升-下降-上升"的波动趋势,主要受技术进步指数制约,促进技术进步将有助于推动青海省科技创新能力的提升. 相似文献
1000.
针对由投入资源类型不同的多家企业和高校组成的跨组织技术创新合作的稳定性问题,基于合作博弈理论对合作内部利益分配机制、投入资源数量进行研究.通过构建企业和高校技术创新合作的利益模型,分析各组织资源投入数量对合作利益的影响,应用算例证明基于Shapley值法利益分配机制满足分配有效性以及参与合作个体合理性,且在给定合作条件下参与各方可以通过数值仿真模拟合作情形,并对各参数进行敏感度分析,通过数值实例验证理论推导结果.研究表明:(1)跨组织技术创新合作效应θo≥-2θ时各组织可以通过合作获益;(2)Shapley值法的利益分配机制保证了合作的稳定性;(3)政府的补贴力度、要素贡献系数、协同效应度、跨组织效应正向影响合作收益,而成本系数产生负向影响.由此,在跨组织技术创新合作实践中,当且仅当跨组织效应满足θo≥-2θ,企业或高校可以选择加入跨合作,并采取Shapley值法的利益分配机制且注意保持密切沟通,同时政府应对参与合作的企业和高校提供补贴. 相似文献