【摘 要】
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客观准确地测度创新能力是制订科技政策、加快推进创新驱动发展战略的基础性工作。创新测度方法的形成完善是创新认知和创新理论不断深化发展的结果。20世纪50年代以来,三者
【机 构】
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中国社会科学院数量经济与技术经济研究所
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目“数字经济对中国经济发展的影响研究”（18AZD006）;2020年度中国社会科学院哲学社会科学创新工程“新一代ICT、数据要素与数字经济”
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客观准确地测度创新能力是制订科技政策、加快推进创新驱动发展战略的基础性工作。创新测度方法的形成完善是创新认知和创新理论不断深化发展的结果。20世纪50年代以来,三者共同演进,先后出现“创新线性模型”“创新体系”“创新生态系统”等创新理论;在创新测度实践中则有“投入产出法”“综合指标法”“DEA效率评价法”“数据挖掘法”等与之对应。依托“创新生态系统”理论,在数据集成基础上引入数据挖掘法将是创新测度的重要趋势和方向。数据挖掘法是对其他测度方法的补充而非替代;有效整合不同方法下的测度结果将有助于提高测度的客观
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