检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘和东[1,2]
机构地区:[1]南京工业大学,南京210009 [2]南京大学,南京210093
出 处:《工业技术经济》2010年第11期122-128,共7页Journal of Industrial Technological Economics
基 金:2010年度江苏省社会科学基金项目(项目编号:10GLC010);江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目(项目编号:09SJB630030);2009年度中国博士后基金(项目编号:20090461079);江苏省博士后科研资助计划(项目编号:0802053C);国家自然科学基金(项目编号:70773053)
摘 要:本文以发明专利数据作为衡量原始创新产出的指标,收集1998~2007年的发明专利授权数据对中国31个省际区域的原始创新进行了空间集聚研究;专利可视化分布图显示了中国省际区域原始创新产出的分布情况及其空间动态变化;区位Gini系数和Moran I指数均指出了中国省际区域原始创新产出的非随机分布,呈现不同层次的创新集群,并表现出空间依赖;Moran散点图进一步指出了各省际区域的原始创新产出的空间相关模式,在此基础上,文章提出了提高区域原始创新能力的前瞻性建议。Using the original patent data as a measure of innovation output indicators,collecting data 1998~2007 on China invention patents,the paper conducts spatial agglomeration research on original innovation output from 31 inter-provincial regions.Visual patent distribution plot has shown original innovation out distribution of Chinese province level and spatial dynamics of change;Location Gini coefficient and Morans I index have pointed that Chinese province original innovation is not random distributing,and present different levels of innovation clusters and spatial dependence.Moran scatter plot further indicates the spatial dependent of the original innovation output of each province region,Based on this,the paper proposes forward-looking recommendations to improve original regional ability innovation.
分 类 号:F061.5[经济管理—政治经济学]
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