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根据企业的技术、组织和地理属性之间的协同作用来衡量中国的知识经济

作者

上市的:
  • 勒特·莱德斯多夫

    (阿姆斯特丹大学)

  • Ping Zhou公司

    (浙江大学)

摘要

利用Orbis数据库中企业的地理、规模和技术分布之间的可能协同作用,我们发现中国31个省份的不确定性降低幅度最大,而国家层面的不确定性减少幅度为18.0%。一些沿海省份如预期的那样引人注目,但北京和上海的大都市区(包括天津和重庆)在下一级(339个)县的行政级别上最为突出,因为这四个“直辖市”在两个级别上都有行政定义。专注于高技术和中等技术制造业,有迹象表明将转向北京、上海和天津(靠近北京),但协同作用平均没有增强。与西欧相比,中国的高技术和中等技术制造业嵌入程度较低。知识密集型服务将知识库与主要位于重庆和北京的区域经济体“脱钩”。不幸的是,Orbis数据是不完整的,因为它是为了商业目的而不是为了行政或政府目的而收集的。然而,我们提供了一种方法,可供其他可能获得更高质量统计数据的人使用。

建议引用

  • Loet Leydesdorf&Ping Zhou,2014年。"从企业的技术、组织和地理属性之间的协同作用来衡量中国的知识经济,"科学计量学,施普林格;Akadémiai Kiadó,第98卷(3),第1703-1719页,3月。
  • 手柄:RePEc:spr:scient:v:98:y:2014:i:3:d:10.1007_s11192-013-1179-1
    DOI:10.1007/s11192-013-1179-1
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人:

    1. repec:hig:wppaper:98sti2019未列入IDEAS
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    12. Porto-Gomez,Igone&Zabala-Iturriagagoitia,Jon Mikel&Leydesdorff,Loet,2019年。"墨西哥的创新系统:一个缺乏协同作用的问题,"技术预测与社会变革爱思唯尔,第148(C)卷。

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    4. repec:hig:wppaper:98sti2019未列入IDEAS
    5. Park,Han Woo&Leydesdorff,Loet,2010年。"韩国大学-产业-政府关系网络的纵向趋势:计划激励的作用,"研究政策爱思唯尔,第39卷(5),第640-649页,6月。
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    9. Inga Ivanova&Oivind Strand&Loet Leydesdorff,2014年。"挪威创新体系中的协同循环:协同与循环价值之间的关系,"论文1409.2760,arXiv.org。
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