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题名基于随机行动者导向模型的京津冀创新网络演化研究
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作者
叶堂林
王传恕
严亚雯
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机构
首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院
首都经济贸易大学财政税务学院
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出处
《工业技术经济》
北大核心
2025年第9期107-117,共11页
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基金
国家社会科学基金重大项目“数字经济对区域协调发展的影响与对策研究”(项目编号:23&ZD078)。
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文摘
新质生产力的崛起促进了创新要素在我国加快布局,但各地区创新发展面临差距扩大、空间重构等问题。通过城市间合作构建创新网络,能够有效促进区域科技创新协同发展,本文以2010~2023年京津冀各城市间的科学研究和技术服务业互投数据构建京津冀创新网络,利用社会网络分析方法和随机行动者导向模型分析创新网络演化特征并探究其影响因素。研究发现:京津冀创新网络规模不断扩大,网络凝聚性逐渐增强;创新合作不断深化,城市独立创新能力显著增强;创新网络空间格局呈现由“单中心”向“多中心、多层次”演变的趋势。回归结果表明传递性、择优连接以及地理、制度邻近性对京津冀创新网络演化均具有显著正向影响;但认知邻近性具有显著负向影响;数字经济作为一种新的经济形态,也能够显著促进京津冀创新网络演化。
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关键词
京津冀
随机行动者导向模型
创新网络
演化机制
传递性
择优连接
多维邻近性
数字经济
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Keywords
Beijing-Tianjin-Hebei
Stochastic Actor-Oriented Model
innovation network
evolution mechanism
transi⁃tivity
preferential attachment
multidimensional proximity
digital economy
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分类号
F224.1
[经济管理—国民经济]
F423
[经济管理—产业经济]
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题名基于RFM模型和随机行动者导向模型的技术机会识别
被引量：22
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作者
张振刚
罗泰晔
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机构
华南理工大学工商管理学院
广州数字创新研究中心
广东省科技革命与技术预见智库
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出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第1期53-61,共9页
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基金
国家社科基金重大项目“数据赋能激励制造业企业创新驱动发展及其对策研究”(18ZDA062)。
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文摘
技术机会识别对于研发组织的创新管理具有重要意义,本文以人工智能领域2013—2015年的专利数据为例,提出了一种识别领域内技术机会的新方法。借鉴RFM(recency,frequency,monetary)模型的思路,使用K均值聚类法基于平均出现时间长度、出现频率和组合能力三个指标对知识元素进行聚类,进而发现了能够反映领域内技术发展方向的四个趋势性知识元素。使用随机行动者导向模型对知识网络的演化进行分析,在此基础上提出了发现知识元素的新技术机会的公式,并使用该公式识别出了趋势性知识元素潜在的技术机会。本研究利用人工智能领域2016—2018年的专利数据验证了所提出的方法的有效性,应用3D打印领域2014—2018年的专利数据验证了所提方法的稳健性。
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关键词
RFM模型
技术机会识别
聚类
知识网络
随机行动者导向模型
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Keywords
RFM model
technology opportunity identification
clustering
knowledge network
stochastic actor-oriented models
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分类号
F273.1
[经济管理—企业管理]
F49
[经济管理—产业经济]
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