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四川天一学院  欧洲国家的教育及经济研究
 

欧洲国家的教育及经济研究

发布时间:2013年8月16日 此内容已被浏览 2505 次

Monica de la Pay-Marin3位西班牙学者在《技术预测与社会变革》杂志2012年第9期发表文章,Non-linear multiclassifiermodel based on Artificial Intelligence to predict research and development performancein European countries

该文采用了线性研发模型,反映“表现”的4个替代指标是:专利数,论文数,研发支出额,研发人员数。(博主:我和同事们多年前曾预测中国在2020年的研发表现,也用的这4个指标。预测得很不好,太保守。)还采用了一些与教育、经济相关的变量,以欧盟25个成员国为研究对象。采用无监督算法K均值聚类法,利用20052008年的相关数据,对25国进行了聚类。然后,分别采用了Multilayer PerceptionModelProduct-unit Neural Network Model来对上述聚类中的各国年度观察值进行分类,在两种情形下,均采用进化算法进行训练。

25国按其研发表现分为四大类:低度创新国家、中度创新国家、高度创新国家和创新驱动型国家。

将本文的分类方法与其他机器学习分类法进行了比较。本模型采用的系数的数量要少得多,但并未降低对聚类的预测精度。无论对象是欧盟25国或是其他欧洲国家,均为这个结论。

对研发表现有影响的指标共有15个:

1.      科技人员数占劳动力百分比;

2.      研发人员数占劳动力百分比;

3.      企业研发强度;

4.      政府、大学的研发强度;

(以上4个指标属于研发驱动因素)

5.      每千人发表论文数;

6.      每千人PCT专利申请数;

(以上两个指标属于研发成果)

7.      每千人中拥有博士学位者人数;

8.      3034岁年龄段人口中大学毕业生数;

9.      1864岁年龄段人口中参与终生学习者所占百分比;

(以上3个指标属于教育因素)

10.  GDP年度增长率;

11.  每小时工作量带来的劳动生产率实际增长(每单位劳动投入导致的实际产出)

12.  总就业率,即2064岁年龄段人口中就业者的比例;

13.  来自国外的技术许可与专利收入占GDP的百分比(技术出口);

14.  10亿欧元GDP中欧共体商标创造的价值;

15.  中高技术出口占制造品出口总额的比例。

(以上6个指标为经济因素)

根据20052008年的数据,可称为创新驱动型国家的是芬兰、瑞典、丹麦、荷兰。高度创新国家为奥地利、法国、斯洛文尼亚、英国和德国。

 


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