大数据产业发展能力特征要素及提升路径——基于中国省际数据的tsQCA分析

发布时间：2021-12-28 14:38

　　发展大数据产业是提升综合国力的重要战略布局。选取中国大陆31个省市自治区作为案例样本,基于架构理论及匹配逻辑,从产业发展基础、信息资源开发利用、技术创新能力三个维度出发,采用克服传统QCA静态特性的时差型定性比较分析（tsQCA）方法,研究因素变化及其交互作用对大数据产业发展能力提升作用机制,总结归纳大数据产业发展能力提升的核心要素及发展路径。 

【文章来源】：河北大学学报(哲学社会科学版). 2019,44(03)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图１大数据产业发展能力特征要素匹配模型

定效应ＱＣＡ会随时间变化集合不同形式的案例，导致结果可比性不强；因此本文选用时间差异型ＱＣＡ探究是哪些因素的变化引起大数据产业发展能力发生改变。ｔｓＱＣＡ主要分为数据分析和结果阐释两大步骤，其基本操作流程如图２所示。（１）确定研究对象。根据研究问题选取合适案例样本；结合理论基础及案例实际情况，确定结果和条件变量；根据确定的变量选择实证数据源。（２）数据编码与处理。首先根据研究确定的各变量特点，结合分析软件，选择数据处理图２ｔｓＱＣＡ分析的基本操作步骤沈俊鑫，等：大数据产业发展能力特征要素及提升路径———基于中国省际数据的ｔｓＱＣＡ分析９７

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3554235