區(qū)域創(chuàng)新資源投入結構及其績效評價研究
發(fā)布時間:2020-11-19 19:59
隨著中國經(jīng)濟總量的增加,能源、環(huán)境、生態(tài)等問題日趨嚴峻,實現(xiàn)經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展需要增長方式的轉(zhuǎn)變。無論是國家、區(qū)域還是產(chǎn)業(yè)都渴望通過科技創(chuàng)新資源投入的加強,以提升創(chuàng)新能力。迄今為止,有關科技資源投入與經(jīng)濟增長關系的研究已經(jīng)很多,特別是新增長理論產(chǎn)生以后,許多研究者依據(jù)全要素生產(chǎn)率(TFP)方法分析經(jīng)濟增長的來源,以此判斷經(jīng)濟增長模式的可持續(xù)性。但是這些研究常常把不同類型的科技資源作為一個整體,未能區(qū)分不同來源科技投入經(jīng)濟績效的差異。本研究在分析基于來源的中國區(qū)域科技創(chuàng)新資源投入的總量、強度和結構特征的基礎上,比較它們所產(chǎn)生的經(jīng)濟績效,探求引致績效差異的原因,提出相應的對策。 沿用新增長理論分析科技投入經(jīng)濟績效問題的一般方法,論文使用1997~2008年中國省級區(qū)域面板數(shù)據(jù),對現(xiàn)有文獻做三個方面的拓展:第一,將ST投入?yún)^(qū)別為來自政府的投入和來自企業(yè)的投入;第二,選擇區(qū)域之間的技術成交額作為計量ST投入外溢的尺度,并將其與不同類型科技創(chuàng)新投入置于同一框架下,應用面板回歸分析方法,比較它們對TFP的作用;第三,在TFP測度中,選擇數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)法,剔除了傳統(tǒng)“索羅余值”法計算中的非創(chuàng)新冗余,同時又將TFP分解為技術效率(EC)和技術進步率(TC)兩個部分。通過分析,論文得出以下結論: (1)12年來中國東、中、西部三個地區(qū)科技創(chuàng)新投入都有快速增長,其中東部地區(qū)增長更快,這主要是由于東部地區(qū)企業(yè)科技投入的增加遠遠超過中西部地區(qū)。盡管不同科技投入全國范圍內(nèi)發(fā)散,但在各自區(qū)域內(nèi)部分存在收斂趨勢。 (2)中國TFP增長主要來自于科技進步率(TC)的貢獻,技術效率(EC)對TFP的增長不僅沒有貢獻,反而起到相反的作用。從地區(qū)情況看,東部地區(qū)TFP增長明顯,中西部地區(qū)TFP并沒有顯著的增長。 (3)不同類型的ST活動對TFP影響的程度和方向不同:企業(yè)ST投入對TFP作用效果最大,且對于東部地區(qū)TFP的作用大于中部和西部;創(chuàng)新溢出(技術交易)帶來的TFP效應居其次,且對西部地區(qū)TFP的作用大于中部,對中部地區(qū)的作用大于東部;而政府ST投入的TFP彈性在三個地區(qū)均為負值。 (4)提高科技創(chuàng)新投入經(jīng)濟績效需要提高知識產(chǎn)出水平,政府科技投入知識產(chǎn)出彈性大于企業(yè)的科技投入。加強科技創(chuàng)新主體間的合作將能夠帶來知識產(chǎn)出的增加。
【學位單位】:南京航空航天大學
【學位級別】:博士
【學位年份】:2010
【中圖分類】:G322;F224
【部分圖文】:
)有顯著影響)為了判斷樣本均值的差異狀況以及樣本數(shù)據(jù)是否滿足方差分析的假定,首先繪制出3組數(shù)據(jù)的正態(tài)概率圖(P-P圖),如圖3.2,可以看到對總體的正態(tài)性假定沒有問題。這表明3個地區(qū)科技創(chuàng)新投入投入強度(A1)差異是否顯著的問題可以通過方差分析予以檢驗。圖 3. 2 東、中、西部科技投入投入強度(A1)正態(tài)概率圖方差分析是在可比較的數(shù)組中,把數(shù)據(jù)間的總的“變差”按各指定的變差來源進行分解的一種技術。對變差的度量,采用離差平方和。方差分析方法就是從總離差平方和分解出可追溯到指定來源的部分離差平方和,也就是組間方差和組內(nèi)方差。統(tǒng)計證明組間方差除以組內(nèi)方差的比值服從F分布;3.3.1中所給出的方法,應用SPSS 15.0求出結果如下:表3. 5 科技投入強度方差齊次性檢驗Levene Statistic df1 df2 Sig.2.948 2 30 .068表3.5中Levene 統(tǒng)計量(Levene Statistic )為2.948,Sig.為0.068,大于0.05
【參考文獻】
本文編號:2890369
【學位單位】:南京航空航天大學
【學位級別】:博士
【學位年份】:2010
【中圖分類】:G322;F224
【部分圖文】:
)有顯著影響)為了判斷樣本均值的差異狀況以及樣本數(shù)據(jù)是否滿足方差分析的假定,首先繪制出3組數(shù)據(jù)的正態(tài)概率圖(P-P圖),如圖3.2,可以看到對總體的正態(tài)性假定沒有問題。這表明3個地區(qū)科技創(chuàng)新投入投入強度(A1)差異是否顯著的問題可以通過方差分析予以檢驗。圖 3. 2 東、中、西部科技投入投入強度(A1)正態(tài)概率圖方差分析是在可比較的數(shù)組中,把數(shù)據(jù)間的總的“變差”按各指定的變差來源進行分解的一種技術。對變差的度量,采用離差平方和。方差分析方法就是從總離差平方和分解出可追溯到指定來源的部分離差平方和,也就是組間方差和組內(nèi)方差。統(tǒng)計證明組間方差除以組內(nèi)方差的比值服從F分布;3.3.1中所給出的方法,應用SPSS 15.0求出結果如下:表3. 5 科技投入強度方差齊次性檢驗Levene Statistic df1 df2 Sig.2.948 2 30 .068表3.5中Levene 統(tǒng)計量(Levene Statistic )為2.948,Sig.為0.068,大于0.05
【參考文獻】
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本文編號:2890369
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