Exploring the Path of High Performance Computing Accelerating New Quality Productivity to Economic Policy Innovation in the Perspective of Political Economy
Notice bibliographique
Résumé
quality development. Taking the new quality productivity as the research perspective, this study selects the panel data of 30 provincial-level administrative regions in China from 2013 to 2023 as the research object, combines the regression analysis method to empirically analyze the influence paths between high-performance computing, the new quality productivity, and the economic policy innovation, and explores the role mechanism of the new quality productivity through the mediation effect analysis. The results show that the regression coefficients of high-performance computing on new quality productivity and economic policy innovation, as well as on new quality productivity and economic policy innovation, are all greater than 0 (p < 0.01), i.e., high-performance computing accelerates the formation of new quality productivity and further promotes the development of economic policy innovation. In the economically developed eastern region, this path of action is significant at the 1% level, and its driving effect of HPC accelerating new quality productivity on economic policy innovation is stronger, compared to the central, western and northeastern regions, which are significant at the 5% level. The article's analysis advances the understanding of the drivers of new quality productivity development and the effects, mechanisms, and regional differences of high-performance computing-enabled new quality productivity and economic policy innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».