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简介
俞立平*的本书在借鉴国外大数据成功经验的基础上，从理论上分析大数据对高技术企业创新本身带来的影响。首次提出“大数据经济学”的概念，借用大数据的思想，研究高技术企业不同创新路径的绩效，分析其中存在的问题，研究从三个方面进行数据挖掘与深度分析：第一是高技术产业创新的现状分析；第二是高技术产业不同创新路径的投入产出分析；第三是高技术产业创新的效率以及不同创新路径效率研究，*后在以上研究的基础上提出政策建议?br/>
目录
第1章 引言1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 研究内容与技术路线1.4 研究方法与数据来源1.5 研究的重点、难点与创新之处第2章 文献综述2.1 大数据文献综述2.2 科技创新文献综述2.3 高技术企业创新文献综述第3章 大数据下高技术企业创新的国际经验3.1 企业内容管理：创新的大数据基础3.2 大数据的知识结构：创新的人才支撑3.3 产品的大数据跟踪：创新的直接驱动3.4 市场与客户分析：创新的终极来源3.5 竞争情报——创新的重要信息资源第4章 大数据下高技术企业创新的理论研究4.1 高技术企业创新的界定4.2 大数据对高技术企业创新的影响4.3 大数据对经济学研究高技术创新的影响第5章 大数据下高技术产业创新的现状分析5.1 科研人员分析5.2 R&D经费分析5.3 创新路径分析5.4 创新产出能力分析5.5 基于AHP—TOPSIS的高技术产业创新能力综合评价第6章 大数据下高技术产业创新路径的比较6.1 研究框架与数据6.2 不同创新路径贡献弹性的估计6.3 不同创新路径弹性系数的元分析6.4 不同创新路径贡献弹性的深度分析6.5 不同创新路径与产出关系的互动分析第7章 大数据下高技术产业创新的效率7.1 研究框架与数据选取7.2 效率研究方法7.3 效率分析结果7.4 效率决定因素的灵敏度分析第8章 结论与政策建议8.1 研究结论8.2 政策建议参考文献
大数据下高技术企业创新路径研究
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