河北大学学报(哲学社会科学版) ›› 2019, Vol. 44 ›› Issue (3): 77-85.DOI: 10.3969/j.issn.1005-6378.2019.03.012

• 管理学研究 • 上一篇    下一篇

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

沈俊鑫,刘雅婷   

  1. 昆明理工大学 管理与经济学院, 云南 昆明 650093
  • 收稿日期:2019-01-20 出版日期:2019-05-25 发布日期:2019-05-25
  • 作者简介:沈俊鑫(1978—),男,福建漳州人,博士,昆明理工大学管理与经济学院教授,主要研究方向:数据驱动项目决策。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目“云计算可信服务度量与评估模型研究”(61303234);云南省哲学社会科学研究基地课题重点项目“大数据驱动下云南公共基础设施PPP项目集成融资模式选择、匹配及转换研究”(JD2016ZD02);广西哲学社会科学规划研究课题一般项目“广西大数据产业公私合作发展协同演化机制研究”(18BGL014);昆明理工大学人文社科培育项目“西部欠发达地区大数据产业发展路径及演进机制研究”(SKPYYB201702)

Characteristic Elements and Promotion Path of Big Data Industrys Development Capability —— tsQCA Analysis Based on Chinas Provincial Data

SHEN Jun-xin,LIU Ya-ting   

  1. Faculty of Management and Economics, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650093, China
  • Received:2019-01-20 Online:2019-05-25 Published:2019-05-25

摘要: 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。

关键词: 大数据产业, 产业发展能力, 要素匹配, tsQCA

Abstract: The development of big data industry is an important strategic to enhance the comprehensive national strength. We select 31 provinces and autonomous regions in mainland China as case samples. Based on the framework theory and matching logic, using the time-series Qualitative Comparative Analysis(tsQCA)to study the factor changes on industrial foundation, information resources development and utilization, technological innovation ability and its interaction mechanism on big data development capability, this paper and then summarizes core elements and paths to promote development capability of big data industry.

Key words: big data industry, industrial development capability, feature matching, tsQCA

中图分类号: