数据赋能驱动文化产业创新效率的非线性研究——基于STR模型的实证检验

摘要：

本文通过梳理大数据与文化产业创新指标,构建2012年1月—2017年12月月度时间序列的STR模型,验证数据赋能与中国文化产业创新效率的非线性关系.研究结果显示,数据赋能增速提高对文化产业创新效率的影响大于数据赋能增速下降对文化产业创新效率的冲击,其影响具有结构变迁非线性;检验数据赋能对文化产业创新效率产生的"阈值"效应,在数据赋能增速趋近零时文化产业创新效率转变较快,其影响具有速度增长非线性.将非线性理论内嵌于文化产业创新,分析大数据影响中国文化产业创新效率的作用机理,为研究数据赋能文化经济理论与STR模型的产业应用提供双重借鉴.

关键词：文化产业、数据赋能、STR模型、非线性关联、创新效率、结构调整

所属期刊栏目：41

分类号：F270(企业经济)

资助基金：国家社会科学基金西部项目"互联网驱动中国区域创新能力提升的效应与路径研究";教育部人文社会科学研究西部和边疆地区青年基金项目"平滑转移误差修正模型的理论与应用研究";陕西省社会科学基金项目"新时代下陕西省产业结构调整问题研究"

在线出版日期：2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：31-46