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内容大纲
本书主要运用大数据分析技术和方法,从个体、团队和企业三个层面研究了创新主体的创新绩效影响因素和机制问题,其研究结论和启示为促进我国科研主体提高创新能力提供了有价值的借鉴。
本书一是梳理了不同层级科研主体创新绩效的多维前因变量,拓宽了创新绩效研究的边界。二是运用大数据技术和方法,对海量数据进行分析,针对不同层级的科研主体群组类型构建了相对应的决策树模型和贝叶斯网络结构,系统地梳理和分析了多层次因素对创新绩效的综合影响。三是深化前因变量与不同层级科研主体创新绩效的关系,深入分析不同层级科研主体创新绩效的影响因素和机制。本书模型方法科学、样本数据可靠,对进一步提高我国总体创新能力和水平提供了政策参考价值。 -
作者介绍
李海林,华侨大学三级教授,博士生导师,专注于数据科学与创新管理。已主持3项国家级项目和7项省部级项目,在国内外权威学术刊物发表论文100多篇,其中30余篇发表在TOP期刊,10多篇人选高被引前1%;出版专著3部。曾获辽宁省优秀博士学位论文奖、福建省社会科学优秀成果二等奖。入选2023、2024年全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单,2022、2023、2024年全球前2%顶尖科学家“年度科学影响力”榜单,2024年度知网最具影响力学者,福建省高校新世纪优秀人才,福建省高校杰出青年科研人才。担任中国信息经济学会理事会理事、中国系统工程学会数据与知识专委会委员、教育部长江学者入选计划评审专家、全国研究生教育评估监测专家、全国普通高等学校本科教育教学评估专家、全国本科毕业论文(设计)抽检评审专家等职务。 -
目录
前言
第一章 绪论
第一节 研究背景与意义
第二节 研究问题
第三节 研究内容与框架
第四节 研究思路与技术路线
第五节 研究特色与创新
第二章 理论基础与研究综述
第一节 理论基础
第二节 研究综述
第三章 数据驱动分析方法
第一节 相关方法
第二节 DDA的基本过程及其优势
第三节 算例分析
第四节 本章小结
第四章 指标选取与度量
第一节 杰出学者层面
第二节 科研团队层面
第三节 企业层面
第四节 本章小结
第五章 数据来源、获取与处理
第一节 数据样本来源与获取
第二节 杰出学者层面数据处理
第三节 科研团队层面数据处理
第四节 企业层面数据处理
第五节 本章小结
第六章 杰出学者知识创新绩效影响因素分析
第一节 描述性统计与相关性分析
第二节 异质性学者群组特征分析
第三节 不同类型杰出学者的知识创新绩效影响因素分析
第四节 决策规则分析
第五节 结果分析
第六节 本章小结
第七章 杰出学者知识创新绩效影响机制分析
第一节 问题提出
第二节 特征变量等级划分
第三节 不同类型学者的知识创新绩效作用机制分析
第四节 结果分析
第五节 本章小结
第八章 科研团队整体性特征对创新绩效的影响研究
第一节 科研团队网络结构整体性特征对创新绩效的影响
第二节 科研团队非网络结构整体性特征对创新绩效的影响
第三节 网络与非网络结构整体性特征对创新绩效的影响
第四节 结果比较与分析
第五节 本章小结
第九章 科研团队创新绩效影响机制分析
第一节 问题提出
第二节 不同类型科研团队的贝叶斯网络基础模型
第三节 贝叶斯推理——变量关联度分析
第四节 贝叶斯诊断——变量贡献度分析
第五节 结果分析
第六节 本章小结
第十章 TOE框架下企业绿色技术创新绩效影响因素研究
第一节 合作企业异质性分析问题与思路
第二节 描述性统计与相关性分析
第三节 合作企业的划分与特征分析
第四节 TOE框架下企业绿色技术创新绩效的影响因素分析
第五节 结果分析
第六节 本章小结
第十一章 企业绿色技术创新绩效的影响机制分析
第一节 问题提出与解决思路
第二节 TOE特征变量水平划分
第三节 贝叶斯网络构建
第四节 异质性合作企业的绿色技术创新绩效影响路径分析
第五节 结果分析
第六节 本章小结
第十二章 核心成员合作网络对科研团队创新绩效的影响分析
第一节 研究设计
第二节 研究数据
第三节 数据分析与实证结果
第四节 本章小结
第十三章 科研团队合作网络对企业创新绩效的影响分析
第一节 研究设计
第二节 科研团队合作网络类型划分
第三节 科研团队合作网络对企业创新绩效的影响
第四节 本章小结
第十四章 研究结论、理论贡献与管理启示
第一节 研究结论
第二节 理论贡献
第三节 管理启示
第四节 不足与展望
参考文献
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