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基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究

包郵 基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究

作者:李海林 著
出版社:上海人民出版社出版時(shí)間:2024-12-01
開本: 16開 頁數(shù): 444
本類榜單:管理銷量榜
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基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究 版權(quán)信息

基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究 本書特色

本書主要運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法,從個(gè)體、團(tuán)隊(duì)和企業(yè)三個(gè)層面研究了創(chuàng)新主體的創(chuàng)新績(jī)效影響因素和機(jī)制問題,其研究結(jié)論和啟示為促進(jìn)我國(guó)科研主體提高創(chuàng)新能力提供了有價(jià)值的借鑒。
本書一是梳理了不同層級(jí)科研主體創(chuàng)新績(jī)效的多維前因變量,拓寬了創(chuàng)新績(jī)效研究的邊界。 二是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法,對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,針對(duì)不同層級(jí)的科研主體群組類型構(gòu)建了相對(duì)應(yīng)的決策樹模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),系統(tǒng)地梳理和分析了多層次因素對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的綜合影響。三是深化前因變量與不同層級(jí)科研主體創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系,深入分析不同層級(jí)科研主體創(chuàng)新績(jī)效的影響因素和機(jī)制。本書模型方法科學(xué)、樣本數(shù)據(jù)可靠,對(duì)進(jìn)一步提高我國(guó)總體創(chuàng)新能力和水平提供了政策參考價(jià)值。

基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書主要運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法,從個(gè)體、團(tuán)隊(duì)和企業(yè)三個(gè)層面研究了創(chuàng)新主體的創(chuàng)新績(jī)效影響因素和機(jī)制問題,其研究結(jié)論和啟示為促進(jìn)我國(guó)科研主體提高創(chuàng)新能力提供了有價(jià)值的借鑒。
本書一是梳理了不同層級(jí)科研主體創(chuàng)新績(jī)效的多維前因變量,拓寬了創(chuàng)新績(jī)效研究的邊界。 二是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法,對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,針對(duì)不同層級(jí)的科研主體群組類型構(gòu)建了相對(duì)應(yīng)的決策樹模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),系統(tǒng)地梳理和分析了多層次因素對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的綜合影響。三是深化前因變量與不同層級(jí)科研主體創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系,深入分析不同層級(jí)科研主體創(chuàng)新績(jī)效的影響因素和機(jī)制。本書模型方法科學(xué)、樣本數(shù)據(jù)可靠,對(duì)進(jìn)一步提高我國(guó)總體創(chuàng)新能力和水平提供了政策參考價(jià)值。

基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究 前言

前 言
《國(guó)家“十四五”期間人才發(fā)展規(guī)劃》提出,要打造大批一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì),造就規(guī)模宏大的青年科技人才隊(duì)伍;要深化人才發(fā)展體制機(jī)制改革,為各類人才搭建干事創(chuàng)業(yè)的平臺(tái)。隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)日趨復(fù)雜化和多元化,各類人才在科研競(jìng)爭(zhēng)中遭遇績(jī)效發(fā)展瓶頸,亟須依據(jù)自身特點(diǎn)配置內(nèi)外部多種條件資源,利用源頭創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)從“0”到“1”重大突破,破解“卡脖子”技術(shù)難題。科研主體作為中國(guó)知識(shí)創(chuàng)新發(fā)展的領(lǐng)軍人才和隊(duì)伍,是知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代下創(chuàng)新與發(fā)展的中堅(jiān)力量。以往大多數(shù)文獻(xiàn)從單一視角預(yù)設(shè)理論模型,研究前因變量對(duì)各類人才創(chuàng)新績(jī)效的影響,缺乏以系統(tǒng)思維考慮多層次因素對(duì)不同層級(jí)科研主體創(chuàng)新績(jī)效的綜合影響,以及缺乏對(duì)影響方式的進(jìn)一步深入分析,忽略了不同科研主體異質(zhì)性特征對(duì)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生的差異性影響。此外,數(shù)字技術(shù)縱深發(fā)展給科研工作帶來新的發(fā)展契機(jī),收集海量多源異構(gòu)原始數(shù)據(jù),采用機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí)規(guī)律,有助于不同層級(jí)科研主體獲得創(chuàng)新績(jī)效成長(zhǎng)發(fā)展的個(gè)性化策略。

基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究 目錄

前言 1
**章 緒論 1
**節(jié) 研究背景與意義 1
第二節(jié) 研究問題 8
第三節(jié) 研究?jī)?nèi)容與框架 10
第四節(jié) 研究思路與技術(shù)路線 17
第五節(jié) 研究特色與創(chuàng)新 20
第二章 理論基礎(chǔ)與研究綜述 23
**節(jié) 理論基礎(chǔ) 23
第二節(jié) 研究綜述 28
第三章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析方法 70
**節(jié) 相關(guān)方 73
第二節(jié) DDA的基本過程及其優(yōu)勢(shì) 87
第三節(jié) 算例分析 91
第四節(jié) 本章小結(jié) 107
第四章 指標(biāo)選取與度量 109
**節(jié) 杰出學(xué)者層面 110
第二節(jié) 科研團(tuán)隊(duì)層面 125
第三節(jié) 企業(yè)層面 138
第四節(jié) 本章小結(jié) 142
第五章 數(shù)據(jù)來源、獲取與處理 144
**節(jié) 數(shù)據(jù)樣本來源與獲取 145
第二節(jié) 杰出學(xué)者層面數(shù)據(jù)處理 156
第三節(jié) 科研團(tuán)隊(duì)層面數(shù)據(jù)處理 165
第四節(jié) 企業(yè)層面數(shù)據(jù)處理 168
第五節(jié) 本章小結(jié) 174
第六章 杰出學(xué)者知識(shí)創(chuàng)新績(jī)效影響因素分析 176
**節(jié) 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析 176
第二節(jié) 異質(zhì)性學(xué)者群組特征分析 179
第三節(jié) 不同類型杰出學(xué)者的知識(shí)創(chuàng)新績(jī)效影響因素分析 183
第四節(jié) 決策規(guī)則分析 192
第五節(jié) 結(jié)果分析 194
第六節(jié) 本章小結(jié) 195
第七章 杰出學(xué)者知識(shí)創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制分析 197
**節(jié) 問題提出 197
第二節(jié) 特征變量等級(jí)劃分 199
第三節(jié) 不同類型學(xué)者的知識(shí)創(chuàng)新績(jī)效作用機(jī)制分析 201
第四節(jié) 結(jié)果分析 217
第五節(jié) 本章小結(jié) 220
第八章 科研團(tuán)隊(duì)整體性特征對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響研究 222
**節(jié) 科研團(tuán)隊(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體性特征對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響 222
第二節(jié) 科研團(tuán)隊(duì)非網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體性特征對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響 240
第三節(jié) 網(wǎng)絡(luò)與非網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體性特征對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響 251
第四節(jié) 結(jié)果比較與分析 266
第五節(jié) 本章小結(jié) 268
第九章 科研團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制分析 269
**節(jié) 問題提出 269
第二節(jié) 不同類型科研團(tuán)隊(duì)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型 271
第三節(jié) 貝葉斯推理--變量關(guān)聯(lián)度分析 276
第四節(jié) 貝葉斯診斷-變量貢獻(xiàn)度分析 284
第五節(jié) 結(jié)果分析 290
第六節(jié) 本章小結(jié) 293
第十章 TOE框架下企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效影響因素研究 295
**節(jié) 合作企業(yè)異質(zhì)性分析問題與思路 295第二節(jié)描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析 297
第三節(jié) 合作企業(yè)的劃分與特征分析 300
第四節(jié) TOE框架下企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響因素分析 306
第五節(jié) 結(jié)果分析 317
第六節(jié) 本章小結(jié) 322
第十一章 企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制分析 323
**節(jié) 問題提出與解決思路 323
第二節(jié) TOE特征變量水平劃分 325
第三節(jié) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 330
第四節(jié) 異質(zhì)性合作企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效影響路徑分析 337
第五節(jié) 結(jié)果分析 349
第六節(jié) 本章小結(jié) 353
第十二章 核心成員合作網(wǎng)絡(luò)對(duì)科研團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響分析 355
**節(jié) 研究設(shè)計(jì) 355
第二節(jié) 研究數(shù)據(jù) 358
第三節(jié) 數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果 359
第四節(jié) 本章小結(jié) 373
第十三章 科研團(tuán)隊(duì)合作網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響分析 376
**節(jié) 研究設(shè)計(jì) 376第二節(jié)科研團(tuán)隊(duì)合作網(wǎng)絡(luò)類型劃分 380
第三節(jié) 科研團(tuán)隊(duì)合作網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響 385
第四節(jié) 本章小結(jié) 389
第十四章 研究結(jié)論、理論貢獻(xiàn)與管理啟示 391
**節(jié) 研究結(jié)論 391
第二節(jié) 理論貢獻(xiàn) 394
第三節(jié) 管理啟示 395
第四節(jié) 不足與展望 398
參考文獻(xiàn) 400

展開全部

基于大數(shù)據(jù)分析的科研主體創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制研究 作者簡(jiǎn)介

李海林 華僑大學(xué)三級(jí)教授,博士生導(dǎo)師,專注于數(shù)據(jù)科學(xué)與創(chuàng)新管理。已主持3項(xiàng)國(guó)家級(jí)項(xiàng)目和7項(xiàng)省部級(jí)項(xiàng)目,在國(guó)內(nèi)外權(quán)威學(xué)術(shù)刊物發(fā)表論文100多篇,其中30余篇發(fā)表在TOP 期刊,10多篇入選高被引前1%;出版社專著3部。曾獲遼寧省優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)、福建省社會(huì)科學(xué)優(yōu)秀成果二等獎(jiǎng)。入選2023、2024年全球前2%頂尖科學(xué)家“終身科學(xué)影響力”榜單,2022、2023、2024年全球前2%頂尖科學(xué)家“年度科學(xué)影響力”榜單,2024年度知網(wǎng)最具影響力學(xué)者,福建省高校新世紀(jì)優(yōu)秀人才,福建省高校杰出青年科研人才。擔(dān)任中國(guó)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事會(huì)理事、中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)與知識(shí)專委會(huì)委員、長(zhǎng)江學(xué)者入選計(jì)劃評(píng)審專家、全國(guó)研究生教育評(píng)估監(jiān)測(cè)專家、全國(guó)普通高等學(xué)校本科教育教學(xué)評(píng)估專家、全國(guó)本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))抽檢評(píng)審專家等職務(wù)。

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