Interaction Analysis among Industrial Parks, Innovation Input, and Urban Production Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
The high-tech development zones engendered by industrial parks reflect policies that rely on city settings to create industrialization through urbanization in China. To understand the effectiveness of such policies, this article regards the city and park as the spatial unit of economic output. The production efficiency of the city and industrial park and their mutual impact are explored through the input of various production elements operating in a specific space. In addition, as innovation is an important factor affecting efficiency, this investigation explores the overall impact of innovation input on the production efficiency of the city and park. The results show that production efficiency realized for large cities has not been as high as was generally expected and that small cities showed modest efficiency gains. Critically, the calculation of production efficiency in this study simultaneously accounts for both input and output, revealing the decreasing returns-to-scale and, in some cases, the production inefficiencies that can be caused by the excessively large scale of the city and park. The high-tech industrial development zone will not greatly affect the production efficiency of the city. However, the precise degree of the park’s impact on the production efficiency of the city cannot be verified. This indicates the presence of other factors that will affect the production efficiency of the city; and innovation input does enhance production efficiency. This investigation uses input for testing. When production yields increasing returns-to-scale, it indicates insufficient input of production elements, and policies encouraging investment of production elements should be strengthened. Production showing decreasing returns-to-scale is connected to excessive input of production elements, and policies governing the input of production elements should be carefully assessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».