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Interprovincial Knowledge Spillover Effect in China:An Empirical Study Based on BP Neural Network

【摘要】:正In this paper,we divide China's 31 provinces and municipalities into five categories in line with the level of scientific and technological progress ranked by China Ministry of Science and Technology.After a thorough analysis,we get 6 key factors which can constrain and impact the knowledge spillover as neural network input variables by synthesizing past documentations with BP neural network working principles.Firstly,we propose a new knowledge overflow analysis model based on variable learning rate back propagation(VLBP) neural network.After training and testing the model,we choose Jiangsu and Hebei provinces whose test results are relatively more accurate to conduct sensitivity analysis for those 6 factors.Finally we get the conclusion that the most important factors affecting the knowledge spillover between Beijing and places with higher scientific and technological level are the Innovation Capability and the Trust.However, for regions with relatively lower scientific and technological level,the Structural Similarity and Absorption Capability would play more important part in inter-Beijing knowledge spillover.

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