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

文献类型： 中文期刊

第一作者： 林青宁

作者： 林青宁;毛世平

作者机构：

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

期刊名称： 农业技术经济

ISSN： 1000-6370

年卷期： 2022 年 005 期

页码： 4-17

收录情况： 北大核心 ; CSSCI

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.

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