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我国涉农企业科技成果转化效率提升路径研究——基于SSBM-网络DEA与LightGBM方法
文献摘要：
涉农企业科技成果转化效率关乎农业科技与经济"两张皮"问题,为此本文在构建SSBM-网络DEA模型测算涉农企业科技成果转化效率的基础上,基于系统论的视角,构建涉农企业科技成果转化生态系统,将涉农科技成果转化效率影响路径分解为转化能力、转化保障、转化动力与转化环境四大指标,共10项二级指标,并使用LightGBM机器学习方法探究其路径优化问题,主要得到以下研究结论.(1)2009-2017年我国涉农企业科技成果转化效率整体呈上升趋势,但均值仅为0.421,整体效率损失较大.(2)涉农企业科技成果转化效率主要由转化能力贡献(贡献度为68.93％);转化保障、转化动力与转化环境的贡献度较低(贡献度分别为15.64％、14.73％与0.7％),突出表现在协同创新、融资环境与制度环境的促进作用不明显.为此,提出了优化我国涉农企业科技成果转化效率的政策建议.
文献关键词：
涉农企业;科技成果转化效率;LightGBM算法;网络DEA;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
林青宁;毛世平
作者机构：
中国农业科学院农业经济与发展研究所 北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]林青宁;毛世平-.我国涉农企业科技成果转化效率提升路径研究——基于SSBM-网络DEA与LightGBM方法)[J].农业技术经济,2022(05):4-17
A类：
B类：
涉农企业,企业科技,科技成果转化效率,SSBM,DEA,LightGBM,农业科技,两张皮,系统论,农科,影响路径,路径分解,转化能力,转化动力,大指,机器学习方法,方法探究,路径优化,优化问题,整体效率,效率损失,贡献度,突出表现,融资环境,制度环境
AB值：
0.20881
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