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对我国各省区规模工业进行系统聚类,分为创新效率较高区域、创新效率中等区域和创新效率较低区域3个层次,运用一般化(非)导向超效率DEA模型进行创新绩效分析,得出如下结论： 我国省区规模工业创新基本有效率,70〖WTB3〗%〖WTBZ〗的省区处于效率前沿;“创新效率较高区域”在技术输出方面具有绝对优势;要素驱动呈现R&D、技改、资本投入与创新效率较高、中等、较低区域依次匹配的显著特征;产出目标呈现重利润、产值、专利与创新效率较高、中等、较低区域依次匹配特征.层次分析得到如下结论： 在“创新效率较高区域”中,北京处于顶端,上海绩效较差;在“创新效率中等区域”中,江西、吉林、湖南等具有较好的创新效率,黑龙江、重庆和河北具有效率提升空间;在“创新效率较低区域”中,新疆、内蒙古创新效率较高,新疆、海南规模效率较高,山西两项指标都比较低.从层次、比例和松弛3个方面提出改进建议： 提升层次应该成为各省区规模工业创新绩效提高的首要目标;进行投入与产出的双向比例改进,适应我国当前的供给侧结构性改革;进行精细化成本管理,推进松弛改进. 相似文献
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首先分析了金融发展与空间关联对区域创新产出的影响机理,在此基础上,利用1999—2013年中国分省区面板数据,从金融要素空间动态流动的视角构建空间关联矩阵,运用空间计量方法,实证检验了金融发展与空间关联对区域创新产出的影响.研究发现,金融发展规模有利于扩大区域创新生产规模,从而增加区域创新产出;金融发展结构有利于实现创新资本的优化配置,带动区域创新产出的扩大;金融发展效率有利于完善金融传导机制,缓解技术创新企业的融资成本,提升区域创新产出水平;金融资本和金融人员在区域间的动态流动有利于深化区域金融功能,改善区域金融生态环境,促进区域创新产出的空间外溢和整体水平的提升.最后,给出了相应的政策建议. 相似文献
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现有学习过程分析方法存在效率低、算法复杂、难以提供形象的反馈等问题.本文将数据分析和挖掘的具体单元定位为"学习活动",将学习者的学习路径抽象为一系列学习活动实例化后的节点连接,通过对节点的属性信息和学习者在节点的行为信息的记录和分析,形成完整的、可回放的学习者学习路径框架.本文围绕系统设计的三个核心问题展开了详细论述,并提出了相应的解决方案,最后简要介绍了本研究所开发的评价系统的体系架构及其应用情况. 相似文献
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