协同创新系统的统计度量与模型研究/应用统计工程前沿丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴翌琳 著

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• 协同创新
• 统计度量
• 模型研究
• 应用统计
• 工程技术
• 创新管理
• 系统工程
• 数据分析
• 复杂网络
• 科技管理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302490746

版次：1

商品编码：12304726

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：338

字数：430000

正文语种：中文

内容简介

本书立足创新型国家建设整体*优的视角，概括性地提出科技创新理论的概念，将国家目标、区域发展、产业动力、企业创新结合起来，提出并深入分析的由创新主体、创新产业和创新要素构成的科技创新系统，对纷繁复杂的创新传导机制分类整理，系统分析国家创新多层次行为主体、多种类创新要素的相互关系及影响机制，明晰各主体要素的功能作用，梳理主体要素间的关系脉络与传导路径。作为应用统计科学的重要分支，科技与创新统计具有重要的学术与应用价值。本书注重发挥统计学科的数据方法优势，整合国家数据、产业数据、地区数据、常规年报数据、创新调查数据和企业财务数据等多方面数据，构建科技创新系统评价体系，利用面板数据模型、多层线性模型、三阶段递推CDM模型、Probit和广义Tobit模型、基于生产函数的Jordi模型及其扩展形式HJMP模型，对科技创新系统的内部结构及其影响机制进行多方位实证研究。本书在发挥发挥统计学科数据模型优势的基础上，对于模型构建、变量选择、数据处理、实证检验的每个环节都有详细说明，不仅是学术研究的重要参考，也可以作为科技创新统计的基础教学材料。

作者简介

吴翌琳，经济学博士，中国人民大学统计学院副教授、中国调查与数据中心研究员，中国人民大学应用统计科学研究中心研究员。主要从事经济统计分析、创新经济计量、指数编制与应用、数据可视化等应用统计方向的研究。主持国家自然科学基金、国家社会科学基金、教育部人文社科基金、国家统计局统计科学研究计划项目等课题十余项。先后在《World Development》《统计研究》《调研世界》《经济理论与经济管理》《宏观经济研究》等核心期刊上发表学术文章三十余篇。曾受邀作为联合国大学荷兰马斯特里赫特分校访问学者，进行为期一年的访问，参与欧盟第七号框架下的项目研究工作。并五次受邀作为法国国家统计局（INSEE）访问学者，参与欧盟-中国项目研究

目录

目录

第一篇理论篇

第1章导论31.1问题的提出4
1.2研究背景与意义5
1.2.1中国建设创新型国家之路5
1.2.2中国背景下的创新系统理论7
1.3研究思路与内容8
1.3.1基本研究思路8
1.3.2主要研究内容11
1.4研究方法与数据14
1.4.1主要分析方法14
1.4.2基础数据来源15
1.5研究难点与突破17
1.5.1研究的难点突破17
1.5.2研究的创新特色18
第2章协同创新基础理论22
2.1协同创新系统发展23
2.1.1创新理论的形成——熊彼特的开创性贡献23
2.1.2技术创新、制度创新的形成与发展24
2.1.3创新系统理论的兴起26
2.1.4创新系统理论的网络化、开放化和一体化28
2.2创新系统理论30
2.2.1国家创新系统研究30
2.2.2区域创新系统研究36
2.2.3产业创新系统研究42
2.2.4企业创新系统研究46|协同创新系统的统计度量与模型研究目录|2.3创新定量研究49
2.3.1创新测度评价研究49
2.3.2创新微观实证研究54
2.4理论综述小结56
第二篇测度篇
第3章协同创新系统评价体系研究与维度分析613.1协同创新理论的含义62
3.2协同创新理论的主体维度64
3.2.1企业——自主创新主体64
3.2.2政府——制度创新主体65
3.2.3科研机构——知识创新主体66
3.2.4教育机构——人才培养主体67
3.3协同创新理论的产业维度68
3.3.1高技术产业——科技前沿引领69
3.3.2文化产业——文化催生创新69
3.3.3信息产业——信息化支撑创新70
3.3.4金融产业——金融扶持创新71
3.4协同创新理论的要素维度72
3.4.1技术创新——核心要素72
3.4.2非技术创新——关联要素73
3.4.3创新资源——基础要素74
3.4.4创新环境——环境要素74
第4章协同创新系统发展的数量分析76
4.1协同创新系统主体维度的统计测度77
4.1.1企业创新基本情况77
4.1.2政府支持基本情况80
4.1.3科研机构基本情况83
4.1.4教育机构基本情况85
4.2协同创新系统产业维度的统计测度85
4.2.1高技术产业发展状况86
4.2.2文化产业发展状况86
4.2.3信息产业发展状况90
4.2.4金融产业发展状况91
4.3协同创新系统要素维度的统计测度95
4.3.1技术创新统计度量95
4.3.2非技术创新效果测度95
4.3.3创新资源来源分析99
4.3.4创新环境质量评价101
4.4协同创新系统的统计测度体系102
4.4.1测度体系设计的指导思想103
4.4.2测度体系设计的基本原则103
4.4.3测度体系的结构框架104
4.4.4测度指数的计算方法107
第三篇国家篇
第5章国家协同创新系统发展评价与指数测算1115.1国家协同创新系统分析框架115
5.1.1国家协同创新系统指数设计115
5.1.2国家协同创新系统主体维度115
5.1.3国家协同创新系统产业维度117
5.1.4国家协同创新系统要素维度分析体系118
5.2国家协同创新系统指数测算与国际比较119
5.2.1国家协同创新系统指数综合评价结果120
5.2.2中国与世界主要国家的优劣势比较123
5.3国家协同创新系统指数增长与动态比较127
5.3.1世界主要国家协同创新系统指数增长分析127
5.3.2中国与主要国家协同创新系统指数动态比较129
第6章国家协同创新系统方程与要素关联机制132
6.1国家协同创新系统发展模式及要素关系研究133
6.1.1国家协同创新系统发展模式分类研究133
6.1.2国家协同创新系统三大维度关系研究136
6.1.3国家协同创新系统主体维度与产业维度的关系研究137
6.1.4国家协同创新系统主体维度与要素维度的关系研究140
6.1.5国家协同创新系统产业维度与要素维度的关系研究142
6.2国家协同创新系统方程实证研究145
6.2.1国家协同创新系统方程的基本设定145
6.2.2国家协同创新系统方程的实证解读146
6.3国家协同创新系统发展阶段特征与预测152
6.4国家协同创新系统发展模式及对中国的启示153
第四篇区域篇
第7章区域协同创新系统发展评价与指数测算1577.1区域协同创新系统分析框架159
7.1.1区域协同创新系统指数设计159
7.1.2区域协同创新系统主体维度分析体系159
7.1.3区域协同创新系统产业维度分析体系161
7.1.4区域协同创新系统要素维度分析体系162
7.1.5区域协同创新系统整体分析框架164
7.2中国31个省区市区域协同创新系统的静态比较分析164
7.2.1中国31个省区市区域协同创新系统指数结果165
7.2.2区域协同创新系统三大维度比较分析166
7.2.3区域协同创新系统均衡发展分析171
7.3中国31个省区市区域协同创新系统的动态发展分析171
7.3.1中国31个省区市区域协同创新系统能力增长分析171
7.3.2中国31个省区市区域协同创新系统能力区域变动172
第8章区域协同创新系统发展模型与要素关联机制179
8.1区域协同创新系统发展模式及要素关系研究180
8.1.1区域协同创新系统聚类分析180
8.1.2区域协同创新系统各要素维度相互作用分析181
8.1.3区域协同创新系统主体维度与产业维度的关系分析185
8.1.4区域协同创新系统主体维度与要素维度的关系分析188
8.1.5区域协同创新系统产业维度与要素维度的关系分析191
8.2基于多层线性模型的区域协同创新系统发展模型实证194
8.2.1多层线性模型的基本形式194
8.2.2区域协同创新系统发展模型的基本设置196
8.2.3区域协同创新系统发展模型的实证结果197
8.2.4引入预测变量的区域协同创新系统发展驱动模型实证
结果200
8.3区域协同创新系统的发展路径与演进205
第五篇企业篇
第9章工业企业协同创新系统的理论方程与实证模型2099.1工业企业协同创新系统测度的基础数据211
9.1.1数据来源与特色212
9.1.2数据筛选和清理212
9.2工业企业协同创新系统要素维度分析框架217
9.3企业协同创新系统要素维度三阶段模型的理论基础218
9.4企业协同创新系统要素维度三阶段模型的渐近最小二乘估计220
9.4.1基础模型简介220
9.4.2模型估计方法——渐近最小二乘法223
9.4.3渐近最小二乘估计框架下的模型设置227
9.5工业企业协同创新系统内部关联机制微观实证230
9.5.1企业协同创新系统要素维度三阶段模型的构建230
9.5.2企业协同创新系统要素维度基本情况描述234
9.5.3企业协同创新系统要素维度模型实证研究解读236
9.6不同创新环境下的企业协同创新系统效应比较242
9.6.1不同行业技术特征企业协同创新系统效应比较242
9.6.2不同区域企业协同创新系统效应比较244
9.6.3不同所有制企业协同创新系统效应比较246
9.6.4不同规模企业协同创新系统效应比较247
9.7工业企业协同创新系统运作模式总结249
第10章高科技企业协同创新系统实证研究252
10.1创新调查数据特色与样本选择253
10.1.1创新调查与企业财务数据的全景数据集254
10.1.2海淀区高技术企业的典型代表性254
10.2企业协同创新系统理论框架255
10.3企业协同创新系统状况描述257
10.3.1企业协同创新系统主体发展分析257
10.3.2企业协同创新系统产业辐射分析261
10.3.3企业协同创新系统核心要素分析266
10.3.4企业协同创新系统的扩展——企业家的创新影响270
10.4企业协同创新系统实证研究272
10.4.1企业协同创新系统要素维度基础模型273
10.4.2企业协同创新系统主体发展模型277
10.4.3企业协同创新系统产业辐射模型281
10.4.4企业协同创新系统企业家模型284
10.4.5企业协同创新系统三大维度关键要素整体模型287
10.5企业协同创新系统要素互补性研究291
10.5.1互补性研究方法简介291
10.5.2企业协同创新系统要素互补性分析294
10.6海淀区高科技企业协同创新系统的特点298
第六篇结篇
第11章中国协同创新理论实证研究： 结论、路径与展望30311.1协同创新理论实证研究主要结论304
11.1.1国家协同创新发展的模式与路径： 来自《世界竞争力
年鉴》数据的国际证据304
11.1.2区域协同创新发展的分化与层级化： 多元区域数据的
整合视角304
11.1.3中国企业协同创新系统的实证研究： 中国工业企业
调查数据探索305
11.1.4中小型高新技术企业协同创新实证： 创新调查与财务
报表的数据对接306
11.2协同创新系统功能提升路径306
11.2.1国家协同创新系统能力的提升路径306
11.2.2区域协同创新系统能力的提升路径308
11.2.3企业协同创新系统能力的提升路径309
11.2.4中小型高技术企业协同创新系统能力的提升路径：
海淀区样本范例312
11.3研究不足及未来展望313
11.3.1研究的不足之处313
11.3.2研究的改进和未来的展望315
参考文献317
附录327

精彩书摘

第3章协同创新系统评价体系研究与维度分析|协同创新系统的统计度量与模型研究第3章协同创新系统评价体系研究与维度分析|经过第1章对本研究选题意义和价值的阐释，以及第2章对本研究基础理论的综述，我们对于创新系统在中国经济发展进程中的重要性，以及其系统功能的描述和测度方法有了一个大致的了解。而协同创新是一项复杂的系统工程。创新活动是一个多因素、多方面综合作用的过程，需要相关主体相互协调和紧密合作，通过有效协同来实现创新目标。实践证明，通过协同创新，突破创新主体间的壁垒，实现创新资源和要素有效汇集，使人才、资本、信息、技术等创新要素活力充分释放，从而实现创新的突破性提升。但是，由于受发展阶段和体制机制等因素的约束，目前我国协同创新的规模和水平都存在不足，与我国现代化建设和科技创新的需求相比还存在较大距离。因此，着力推动协同创新，全面提升我国创新水平，健全协同创新服务体系，必须从理论与实践的结合上进行更加大胆的探索，这对于建设创新型国家，推进社会主义现代化建设进程具有极其重要的现实意义。协同创新是一个复杂的能动的过程，受着诸多因素和条件的制约。实现协同创新不仅需要在创新资源、创新主体、创新机制等创新活动内在因素方面创造条件，还需要诸多外在条件的有效扶持，需要构建相应的服务支撑体系。那么，本章就进一步提出我们的研究对象，基于中国创新发展背景下的多维度立体协同创新理论，及其系统功能的统计测度方法和理念。
3.1协同创新理论的含义
奥地利经济学家熊彼特在1912年将创新一词引入经济学研究领域，其对于创新的论述具有划时代的意义。他认为创新是“建立一种新的生产函数”，即把一种从来没有过的生产要素和生产条件的“新组合”引入生产体系，“企业家”的职能就是实现创新，引入“新组合”。注意到，这里的创新并不是单一的技术或者知识，而是一种组合，简单而言，这种组合即是一个系统，这个系统就如一个魔方，虽然只有六个面，但却有着相当多的组合形式，而不同形式发挥着不同的作用。
关于创新系统，从第2章的文献综述可以了解到，从国家层面上看来，国家创新系统是指一个国家内各有关部门和机构间相互作用而形成的推动创新网络，是由经济和科技的组织机构组成的创新网络。在这个创新网络里面，技术创新是这一系统的核心，而创新基础设施、教育系统、国际合作交流、产学研合作、知识转移等要素成为这一系统核心的支撑力量，与此同时，非技术创新要素也对该系统的良好运行和发展起到至关重要的作用。而将国家创新系统的概念区域化，就是区域创新系统的定义。这一系统主要是指在各个区域不同自然资源状况、人口分布状况、教育水平、技术水平、工农业发展水平、消费水平等要素的影响下，区域的创新要素之间的关系会和国家层面的系统作用有所不同。更进一步到了企业创新系统，指的是微观企业个体内部从创新决策，到研发投入、人员培训，再到过程创新和产品创新、申请专利等整个企业创新的流程，同时，企业层面的非技术创新，主要包括组织创新和市场创新两个部分，也成为企业创新系统不可或缺的重要组成部分。
基于以上论述，我们提出了本书主要研究对象——协同创新理论，这一理论是对创新活动发展全系统的一个归纳，进而提出创新的内涵，即不同的创新主体和创新要素，在创新网络的连接下进行技术创新与非技术创新，把知识或能力成功地转化为直接或间接的市场价值，带动产业升级，提升区域产业结构及国家竞争力。在多主体参与、多要素互动的过程中，作为推动力的技术创新与作为拉动力的非技术创新之间的互动促进了创新发展。技术创新与非技术创新两个方向既独立又统一、相辅相成，共同演进——技术创新为企业生产和服务创造了新的技术，但仅凭技术创新往往很快就会触到技术的瓶颈，企业需要系统性的创新管理机制，包括提高创新进程效率的制度激励、组织方法和管理工具。只有当新技术的应用和新方法的组织达到一定的融合程度时，才会诞生出引人入胜的模式创新和行业发展的新热点，进而推动竞争力的提升。
从文献总结看来，关于创新理论的研究，创新经济学以及现有的创新企业微观实证都是以技术创新为主要分析对象和核心的，而创新系统理论突破了这一极限，将创新理论发展到系统理论层面，总结各种研究看来，国家创新系统一般由六个主体： 政府、企业、教育与培训机构、科研机构、中介机构和基础设施等组成。国家创新系统有六个基本要素，即创新活动的行为主体、行为主体的内部运行机制、行为主体之间的联系、创新政策、市场环境和国际联系。
之前关于国家创新系统的研究都相对平面化，而波特的竞争力理论提出的钻石模型虽然将这一理论立体化，但是其出发点主要是基于发达资本主义国家的发展路径，而本研究提出的协同创新理论，是基于中国企业创新特色而提出的中国化的创新发展理论，在借鉴西方创新理论的基础上，提出中国创新模式化理论。图3.1协同创新理论的三维结构图
我们的研究主要从基于以下三个维度的一个立体系统展开。这三个维度的具体内涵如图3.1所示。
在这三个维度中，我们认为，各个维度主要包含四大要素，分别是：
主体维度——企业创新、科研机构、教育机构、政府支持
产业维度——高技术产业、文化创新、金融创新、信息化支持
要素维度——技术创新、非技术创新、创新资源、创新环境
而这三个维度功能的发挥，体现了协同创新系统的主体发展能力，产业辐射能力以及核心要素能力。这三个维度的影响机制是通过以下三个矩阵（见图3.2、图3.3、图3.4）之间的交互效应来实现的，其整体共同构成协同创新理论系统。那么，下文将对每个维度和具体的要素设置和交互关系展开详细的探讨。
图3.2协同创新主体维度与产业维度影响机制矩阵
图3.3协同创新主体维度与要素维度影响机制矩阵
图3.4协同创新产业维度与要素维度影响机制矩阵
3.2协同创新理论的主体维度
主体维度指的是创新活动的行为主体，具体包括企业、政府部门、研究机构、教育机构等。企业是创新投入、产出及其收益的主体，在国家创新系统中发挥关键作用。研究机构和教育机构为企业创新提供技术支持和人才支持，而其自身也是立足科技创新的前沿从事研发，因而也是创新系统的重要主体。政府监督、管理、指导和规范创新活动，协调创新主体关系，建立并维护创新网络，通过政策制定引导和激励其他主体创新。因此，政府的作用关系国家创新的全局。

前言/序言

前言

随着经济全球化进程的加快，世界经济正在向知识经济为主导的模式转变，知识和技术对经济增长的贡献超过传统要素的贡献，成为经济持续增长的动力和源泉，经济和社会发展也比以往任何时期都更加依靠创新与科技进步，以至创新已经成为决定一个国家、一个地区、一个企业竞争优势的关键因素。党和政府在科学分析中国基本国情和战略需求的基础上，提出了自主创新命题。2006年党中央国务院做出了实施《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》和增强自主创新能力的决定，将自主创新提到了统领全局的国家战略高度，把提高自主创新能力作为提高国家竞争力的中心环节，把建设创新型国家作为中国面向未来的重大战略选择。然而，中国科技体制是在计划经济体制的基础上建立起来的，虽然经历了改革与发展，但仍受到原有体制的影响，条块分割、自上而下的刚性管理体制仍比较严重，导致创新主体间定位不清、缺乏活力，创新要素间联系松散和缺乏协同，科技、经济两张皮现象严重，企业创新动力不足、能力低下，大学及研究机构科技成果转化率低、新技术产业化困难，创新人才培养与社会需求脱节、质量不高，政府在创新中占据主导地位，其有效参与能够促进创新资源的整合和效率的提高，但其过度参与导致的政府越位会对其他创新主体的积极性产生抑制作用。因此，有必要进行更为宏观的整合性研究，加快促进创新主体焕发活力，同时实现各个创新功能要素有效整合的国家协同创新体系的建设。
创新型国家建设是一项全局性、系统性工程，其建设不仅取决于不同主体自身的创新情况，更取决于主体之间，创新环节之间的配合衔接。因此，应摆脱孤立要素的简单考虑，注重系统各主体间、产业间、要素间相互关系的整体思考，通过整合国家创新力量，使各创新要素间联系更加紧密。本研究立足创新型国家建设整体最优的视角，概括性地提出协同创新理论的概念，将国家目标、区域发展、产业动力、企业创新结合起来，提出并深入分析的由创新主体、创新产业和创新要素构成的协同创新系统，对纷繁复杂的创新传导机制进行分类整理，系统分析国家创新多层次行为主体、多种类创新要素的相互关系及影响机制，明晰各主体要素的功能作用，梳理主体要素间的关系脉络与传导路径。针对当前非技术创新被忽视的问题，本书对其进行重点研究。总之，协同创新理论是对创新系统发展理论更为宏观的归纳而提出的创新内涵，旨在促进不同创新主体、创新产业、创新要素，在创新网络的连接下实现技术创新与非技术创新的协同集成发展，优势互补、相互匹配，促进以企业为主体，科研院校深度参与，风险分担、利益共享的产学研合作机制的形成，为产业结构升级、国家创新水平与核心竞争力提升提供持续动力。
具体而言，本研究注重发挥统计学科的数据方法优势，整合国家数据、产业数据、地区数据、常规年报数据、创新调查数据和企业财务数据等多方面数据，构建协同创新系统评价体系，利用面板数据模型、多层线性模型、三阶段递推CDM（Crepon,Duguet和Mairesse）模型、Probit模型和广义Tobit模型，对协同创新系统的内部结构及其影响机制进行多方位实证研究。本研究通过对创新主体（企业、科研机构、教育机构、政府），创新产业（高技术产业、文化产业、信息产业、金融产业），以及创新要素（技术创新、非技术创新、创新资源、创新环境）的创新关联的理论分析，基于多种数据资源及现代计量模型，从现实角度描述、分析和解释中国创新型国家建设中的实际问题，为政府相关部门推进国家创新进程提供实务性思路。
|协同创新系统的统计度量与模型研究前言|本书具体结构如下：
第一篇： 理论篇。本篇先是介绍本书的研究背景和选题意义，阐明研究思路、主要方法和基础数据，解释说明本书的结构框架安排。进而进行协同创新的理论综述，对国内外学界关于创新基础理论、创新系统理论、创新测度与实证的研究成果进行综述，旨在理清相关创新研究的发展脉络，为本书研究提供方向的指引与思路的借鉴。
第二篇： 测度篇。本篇的主要内容就是介绍本书的核心问题，如何测度协同创新系统功能。首先，从主体维度（企业、科研机构、教育机构、政府），产业维度（高技术产业、文化产业、信息产业、金融产业），要素维度（技术创新、非技术创新、创新资源、创新环境）三方面对协同创新理论进行阐述；其次，对中国创新发展的时间序列数据进行描述统计分析；最后，基于协同创新系统理论，设计协同创新系统评价体系，并通过科技统计指标的测度和分析，介绍了我国科技创新的整体发展情况，为后文实证研究的深入做铺垫。
第三篇： 国家篇。本篇主要从国际视角着眼，首先，基于协同创新系统理论设计国家协同创新系统评价体系，并利用瑞士洛桑国际管理学院（IMD）的《世界竞争力年鉴》中的多维时序数据进行评价研究，进而，通过聚类分析，对不同国家的协同创新系统发展模式进行分类阐释，并利用随机效应的面板数据模型进行实证研究，探讨中国协同创新系统发展的国际地位及发展道路。
第四篇： 区域篇。本篇将研究视角转向国内区域层面，首先，基于协同创新系统理论，设计区域协同创新系统评价体系；进而对2000—2015年31不包括香港特别行政区、澳门特别行政区及台湾。后文中的表示意义相同。个省区市的区域协同创新系统发展状况进行横向、纵向分析，并将31个省区市分为四种类型，进而利用较为前沿的多层线性模型对区域协同创新系统层级分化发展特征进行实证研究，并归纳出四种不同类型区域的协同创新系统发展模式。
第五篇： 企业篇。由本篇开始，研究视角开始由宏观转向微观企业层面。首先，详细介绍了本章的基础数据集，及为保证数据质量而做的大量数据清理工作；进而，构建企业协同创新系统的三阶段七方程模型，并运用渐近最小二乘估计方法，解决模型估计的内生性问题，通过引入Probit模型和广义Tobit模型，对协同创新系统的核心要素维度进行系统研究；为进一步深入分析，本篇将以上模型应用于不同工业行业、不同区域、不同所有制类型和不同规模的细分企业样本，来发现中国工业企业协同创新系统的深层规律性。进而，利用2007年首次开展的以欧盟创新调查（CIS4）问卷为基础的全国工业企业创新调查中的北京市海淀区企业样本，将创新调查数据与企业财务数据进行数据对接，实现了数据的延伸与扩展，形成覆盖企业创新与经营全方位的数据集合，为将协同创新系统理论三大维度应用到企业层面创造了数据条件；其次，将前面构建企业协同创新系统的三阶段七方程模型，扩展到主体维度和产业维度，同时引入企业家影响因素，考察这一特殊的个人创新主体对企业协同创新系统的影响；最后，借助创新实证分析的前沿方法——互补性分析方法，对三大维度12要素的互补性进行了探讨，以深化对企业协同创新系统关联机制的研究。
第六篇： 结篇。本篇在总结了前文理论与实证研究的基础上，对不同层次协同创新系统的能力提升路径提出针对性政策建议，最后，针对本书的不足与局限，展望未来进一步研究完善的方向。
总体而言，本研究提出了适应中国发展情况，全方位描述创新系统运作的协同创新理论，并在权威、翔实和多来源高质量的数据支持下，运用前沿的统计方法和创新计量模型，对这一理论进行实证研究，对中国的国家协同创新系统、国家内部的区域协同创新系统、整体工业企业的协同创新系统，以及中小型高技术企业的协同创新系统展开全面深入的剖析和比较，同时，对企业协同创新系统的外部就业促进效应加以测度。实证结果发现，中国的协同创新系统在世界多国比较框架下处于中等水平，需要在政府的加强指导下，发挥企业之外的创新主体的作用，同时加强服务业对高技术产业创新的辐射，这样才能提升创新核心要素的能力，实现中国创新型国家建设进程的加速。而国内31个省区市有着各具特色的协同创新系统，可以归纳为四类不同发展模式的区域，呈现层级递进的发展模式升级。企业层面的研究发现，中国工业企业协同创新系统的核心要素维度稳定发展，在良好的创新环境下，创新资源可以很好地支持企业的技术创新活动和非技术创新改革，从而实现企业劳动生产率的提升。而中小型高新技术企业的协同创新系统主体维度和产业维度，作为核心要素维度的辅助力量，助力其实现创新资源更高效的转化和劳动生产率的飞跃。同时，企业家的创新精神在企业协同创新系统功能发挥的过程中起到了关键作用。而企业协同创新系统的外部就业促进作用显著，企业由于劳动生产率提升而带来的就业需求下降，会被创新活动所补偿，各种创新活动的开展和出口行为的深化，共同促进企业就业的增长。对于处于全球竞争和发展环境下的中国，必须依靠协同创新系统功能的全面发挥来提升国际竞争力，那么，本书的研究结论，发现并归纳了这一系统目前的运作模式，对于这一系统功能的改进和发挥，提高中国的创新整体实力，实现创新型国家的目标，有积极的启示作用，对创新相关政策的制定更具借鉴意义。

作者
2017年9月

智慧城市规划与管理中的统计建模方法 本书简介 本书深入探讨了在智慧城市建设与精细化管理背景下，如何运用先进的统计建模方法来解决复杂、多维度的城市运营、资源配置与公共服务优化等关键问题。随着城市化进程的加速和信息技术的深度融合，城市系统呈现出高度的复杂性和动态性，传统的线性分析方法已难以捕捉其内在的关联与演变规律。本书旨在提供一套系统化、可操作的统计工具箱，帮助城市规划者、管理者和决策者从海量城市大数据中提取有效洞察，实现科学决策与高效治理。 第一章：智慧城市背景下的数据生态与挑战 本章首先勾勒出当前智慧城市发展的宏观图景，重点分析支撑城市智慧化运行的四大核心数据流：物联网（IoT）传感器数据、移动互联网用户数据、城市运行管理系统（如交通、能源、环保）数据以及政务公开数据。我们将详细剖析这些数据在采集、存储、清洗过程中面临的挑战，包括数据异构性、高维度稀疏性、时间序列依赖性以及隐私保护问题。此外，本章将讨论城市系统作为复杂适应性系统（CAS）的本质特征，强调统计模型必须具备处理非线性和突发事件的能力。 第二章：空间统计学在城市规划中的应用 城市现象本质上具有空间依赖性。本章聚焦于空间统计学的核心理论与实践，为城市规划的空间优化提供坚实基础。内容涵盖空间描述性统计（如Moran's I、Getis-Ord $G_i^$ 统计量）用于识别城市热点和冷点区域，如犯罪高发区、交通拥堵节点或环境污染集中区。随后，本书深入讲解空间计量模型，特别是空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SLM）和空间杜宾模型（SDM）。我们将通过实际的城市住房价格预测和公共设施选址案例，展示如何准确估计空间溢出效应，并指导资源在不同地理单元间的合理分配。 第三章：时间序列分析与城市动态预测 城市的运行是连续且具有显著时间依赖性的。本章系统介绍了处理城市时间序列数据的先进技术。从经典的ARIMA、GARCH模型在分析交通流量波动和空气质量变化中的应用开始，逐步过渡到更适用于复杂城市系统的状态空间模型（State-Space Models）和非线性时间序列分析。重点阐述如何运用隐马尔可夫模型（HMM）来刻画城市系统在不同“状态”间的转换（如平稳运行、交通瓶颈、应急响应状态），并结合卡尔曼滤波技术对实时传感器数据进行最优估计和短期预测，为城市事件的提前预警提供技术支撑。 第四章：多层次模型与城市社会经济结构分析 城市人口、收入、教育等社会经济指标具有天然的层次结构（如个人嵌套在社区，社区嵌套在城区）。本章系统阐述了多层次回归模型（Multilevel Modeling/Hierarchical Linear Models, HLM）在解构城市不平等与评估政策干预效果中的关键作用。本书详细解析了如何构建两层、三层模型，区分组内（个体层面）变异和组间（区域层面）变异，从而避免传统回归分析中常见的“生态谬误”。案例研究将集中于探究不同社区政策对居民健康指标或教育成果的差异化影响。 第五章：网络分析与城市基础设施韧性评估 现代城市是一个由道路、通信、能源管道构成的复杂网络。本章引入社会网络分析（SNA）的统计思想，应用于基础设施网络的拓扑结构分析。内容包括关键节点的识别（中心性指标如度中心性、介数中心性）、网络密度和模块化分析。更重要的是，本书将统计建模融入网络韧性（Resilience）评估框架中，使用基于强度的网络模型（如依附性级联失效模型）来模拟城市关键系统在遭受自然灾害或恶意攻击后的恢复能力和潜在风险传播路径。 第六章：机器学习与城市决策优化 在海量数据驱动的背景下，本章探讨如何将前沿的机器学习算法融入统计推断和决策优化中。内容涵盖监督学习（如随机森林、梯度提升树）在城市风险分类（如信用风险、基础设施故障预测）中的应用，以及无监督学习（如聚类分析）在发现城市消费模式和未被识别的社会群体方面的潜力。特别关注因果推断在城市政策评估中的地位，利用倾向性得分匹配（PSM）或双重差分（DiD）等统计方法，尝试从观测数据中分离出真实的政策处理效应，克服传统统计方法在处理混杂因素时的局限性。 第七章：贝叶斯方法在城市不确定性建模中的应用 城市的未来充满不确定性，贝叶斯统计提供了一种处理先验知识和实时数据更新的强大框架。本章将重点介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂城市模型参数估计中的应用，特别是在处理结构方程模型（SEM）或高维稀疏数据时。通过构建贝叶斯层次模型，本书展示了如何量化城市规划决策中的不确定性区间，使得决策者能够在风险可控的范围内进行稳健选择。 结语：走向可解释性与伦理的统计实践 本书最后强调，先进的统计模型在应用于公共治理时，必须兼顾模型性能与可解释性（Interpretability）。我们讨论了SHAP值、LIME等工具在解释复杂“黑箱”模型决策过程中的作用，并探讨了在城市大数据应用中，如何确保统计公平性、避免算法偏见（Algorithmic Bias）对弱势群体造成二次伤害，从而实现负责任的智慧城市建设。 本书适合高等院校统计学、城市规划、地理信息科学、公共管理等专业的研究生及高年级本科生作为教材或参考书，同时也为城市规划设计院、政府数据分析部门的专业技术人员提供了一套前沿而实用的方法论指导。

评分☆☆☆☆☆

尽管我对统计学和创新管理领域并非十分精通，但这本书的语言表达却让我感到意外地易于理解。作者在讲解复杂模型和统计方法时，并没有一味地堆砌专业术语，而是辅以大量生动形象的比喻和实例，将抽象的概念具象化，让我这个跨领域的读者也能逐步领悟其中的奥妙。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于，它将理论与实践紧密结合。书中不仅仅罗列了各种统计模型，更重要的是，作者详细阐述了这些模型在实际协同创新项目中的应用场景和方法。我能够从中看到如何运用这些工具去量化和分析创新过程中的关键要素，从而指导实际的决策和优化。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望提升自身在学术领域研究能力的读者，我发现这本书提供了宝贵的指导。书中不仅教授了方法，更传递了一种研究思维。作者对于问题分析的深度，对数据处理的细致，以及对结果解释的审慎，都为我提供了很好的范例，让我看到了严谨的学术研究应有的模样。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被它严谨的学术态度所吸引。作者在引言部分就明确了研究的背景、目的和意义，并对现有研究进行了梳理和评价，展现了深厚的学术功底。书中对每一个概念的界定都非常精确，引用的文献也都是学术界公认的权威著作和期刊文章，这让我对书中的内容充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象。封面采用了简洁而富有质感的暗蓝色，搭配烫金的标题和作者姓名，显得既专业又不失学术的庄重。纸张的厚度适中，触感细腻，翻阅时没有粗糙感。排版上，字体清晰，字号大小也比较舒适，即使长时间阅读也不会感到疲劳。章节的划分清晰明了，目录结构一目了然，便于读者快速找到感兴趣的内容。