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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
被引:21
作者:
刘静
惠宁
南士敬
机构:
[1] 西北大学经济管理学院
来源:
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;
D O I:
10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2020.07.003
中图分类号:
G124 [文化产业、文化市场];
TP311.13 [];
学科分类号:
05 ;
0503 ;
1201 ;
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。
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