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31.
单波 《全球科技经济瞭望》2011,26(5):17-20
本文对韩国2010年各项经济数据进行盘点梳理,对2011年各产业技术领域的科技发展指标进行分析展望。研究结果显示,后危机时代的韩国经济呈现较高幅度的恢复性增长,得益于政府加大了对提高未来国家竞争力核心源泉技术的研发及“低碳绿色成长”的科技投入,科技对经济增长的支撑作用明显增强。综合分析认为,新的一年韩国在发展“绿色经济”中仍将主打科技牌。 相似文献
32.
依据《辞海》中科学的概念,结合体育科学的性质和特点,重新定义了体育科学的概念。指出了体育学院通用教材体育概论中体育科学体系分类的不合理之处,提出了新的体育科学体系分类。 相似文献
33.
科技创新人才是城市提升创新能力的核心资源,是科技进步的关键要素。科技创新人才政策作为城市争夺人才的工具,被各个城市广泛采纳和使用。以161个城市为研究对象,运用事件史分析方法,探寻城市科技创新人才政策扩散的动力因素并进行时空差异分析。研究发现,城市科技创新人才政策扩散具有双重动力因素:在需求拉动因素中,经济发展水平和财政收入是影响城市科技创新人才政策扩散的主要因素;在压力推动因素中,行政指令、府际竞争和社会舆论显著影响城市科技创新人才政策扩散;在政策扩散平稳增长期,双重动力因素共同作用于政策扩散过程,而在政策扩散加速和减速增长期,城市科技创新人才政策扩散动力因素存在差异;在东、中部地区,压力推动因素占据主导,而在西部地区,双重动力因素都发挥重要作用。 相似文献
34.
在创新驱动城市发展的背景下,科技金融发展为生态环境治理提供了新动力和新方向。本文基于中国2003—2018年262个地级市数据,将“促进科技与金融结合试点”实施视为一次准自然实验,运用双重差分法考察了科技金融政策的环境治理效应及其影响机制。研究发现:首先,科技金融政策的实施对环境污染具有明显的抑制作用,并且与水污染相比,科技金融政策对于空气污染的治理效果更为明显;其次,从城市区位来看,科技金融政策对于东部和北部地区的环境治理效果要优于中部、西部和南部地区;从城市等级来看,科技金融政策对于高等级城市具有更为明显的治污排污效果;最后,中介效应分析表明,金融发展、技术创新和经济规模是科技金融政策改善环境的有效路径。此外,科技金融政策实施对于邻近地区的环境治理具有显著的空间溢出效果。上述分析首次尝试将环境污染纳入到科技金融政策的评估框架中,丰富和完善了环境治理的相关研究,有效地回应了学术界关于科技创新、金融发展和环境治理的争论,为推动经济高质量发展提供了经验证据。 相似文献
35.
36.
基于中国内地30个省(市、自治区)政策文本,运用定性比较分析方法(QCA)进行国家级高新区科技政策研究,对不同政策类型的综合影响路径进行分析。研究发现,存在4种条件变量的组合影响路径:资源投入型路径、资源协作型路径、内敛规制型路径和外向规制型路径。人力资源政策和财政优惠政策在组合路径中具有导向作用,创新平台政策和组织制度政策是影响高新区创新驱动力的内部保障性条件,外部投入型政策与内部规制型政策具有政策互补性,对制度性政策的倾斜往往会产生更显著的驱动效应。 相似文献
37.
基于2009—2017年中国内地31个省域面板数据,利用空间计量模型分析科技创新驱动经济高质量发展的时空差异,认为中国经济高质量发展指数稳步上升,空间聚集及正向溢出效应显著,空间依赖性强。R&D投入强度、科技研发成果、万人高校在校人数及城镇化率对经济高质量发展的影响均为正,财政教育支出的影响为负;经济地理距离相近省份R&D投入强度、财政教育支出及城镇化率对本省经济高质量发展的影响均为正,科技研发成果、万人高校在校人数及互联网基础条件的影响均为负。西部及中部地区科技创新人力与科技财政支出要素对经济高质量发展的积极影响大于其它地区,而东部地区科技资金投入、科技研发成果及科技成果转化度要素对经济高质量发展的积极影响大于其它地区。 相似文献
38.
39.
科技金融为我国产业升级带来新的发展机遇,制造业作为经济发展的核心,其结构优化升级是否受科技金融的影响值得探索。采用2010—2016年我国省级制造业细分行业数据,从合理化、高级化角度考察科技金融对制造业结构的直接效应和间接效应。结果发现,科技金融对制造业结构合理化和高级化具有直接促进作用,同时其直接影响具有地区异质性。从合理化角度,科技金融对沿海地区制造业结构合理化的影响程度低于内陆地区;从高级化角度,科技金融能够显著促进沿海地区制造业结构高级化,对内陆地区的影响则不显著。另外,通过分析科技金融对制造业结构优化的间接影响发现,技术创新和要素市场发育在科技金融对制造业结构优化的影响过程中发挥积极中介作用。 相似文献
40.
创新作为中关村科技园区的基本属性,创新质量决定了中关村科技园区发展质量。科技园区促进区域产业集聚,集聚显著影响科技园区创新,但缺乏对“一区多园”创新质量的综合集聚效应研究。由此,建立中关村科技园区创新质量指标体系,在分析中关村科技园区3种集聚模式的基础上,建立集聚模式对创新质量影响的动态空间面板模型;以2006—2017年中关村科技园区等相关数据为基础,研究不同集聚模式与创新质量的时空效应并对其进行分解分析。结果表明,中关村科技园区创新质量呈现显著时间循环效应和空间溢出效应,各园区创新质量空间集聚存在高-高、低-低等模式并随着时间推移发生跃迁。所有园区受到正向显著的专业化集聚影响,大兴-亦庄园受到负向显著的多样化集聚影响,而房山园、密云园和延庆园受到的多样化集聚影响不显著,海淀园、朝阳园、大兴-亦庄园、东城园、西城园、通州园、门头沟园和顺义园受到市场竞争集聚效应的影响。 相似文献