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论文:中国区域自主创新影响因素研究

发表时间:2015/6/8 12:43:23

论文:中国区域自主创新影响因素研究
——兼论自主创新活动对区域经济增长的影响

内容提要:本文基于区域自主创新资源投入差异的现实,从区域自主创新系统的视角,先通过基于主成分的因素分析法提取7个区域自主创新主成分,然后利用面板数据模型建立了区域自主创新影响因素分析模型。结果表明:区域自主创新价值实现能力、自主创新网络能力与自主创新资源投入能力呈负相关关系;自主创新支撑发展能力、自主创新辐射能力、自主创新网络能力对规模以上高技术产业增加值占地区生产总值比重产生显著正向影响。自主创新人才实现能力、自主创新价值实现能力和自主创新支撑发展能力与地区生产总值呈负相关关系。因此,平衡区域间自主创新资源投入的同时,还要兼顾区域自主创新人才实现能力、自主创新价值实现能力和自主创新支撑发展能力的增强。
关键词:区域自主创新 影响因素 面板数据模型
(本文为教育部课题“中国区域工业差异与经济增长空间分布动态研究”(08jhq0052)阶段性研究成果)
Analysis of Influence Factors on Regional
Self-Innovation in China

Abstract: This paper, based on the reality of regional differences in self-innovation resources input and from a regional self-innovation system perspective, we e*tracted seven principal components. Then we setup regional factors impact on self-innovation model by panel data model. The results show that: the self-innovation value capacity, network capacity and resources input capacity are negative correlation. Self-innovation development capacity
……(新文秘网https://www.wm114.cn省略1501字,正式会员可完整阅读)…… 
)方法评价了浙江11个地区的创新效率[池仁勇,唐根年.基于投入与绩效评价的区域技术创新效率研究[J].科研管理,2004,25(4):23-27.]。孙凯等(2007)建立了区域技术创新效率的评价指标体系,运用DEA方法对不同省市技术创新效率进行分析和比较[孙凯,李煜华.我国各省市技术创新效率分析与比较[J].中国科技论坛,2007(11):8-11.]。史修松等(2009)基于省级区域数据采用随机前沿分析方法(SFA)对中国区域创新效率进行测度并分析其空间差异[史修松,赵曙东,吴福象.中国区域创新效率及其空间差异研究[J].数量经济技术经济研究,2009(3):45-55.]。白俊红等(2009)采用超越对数随机前沿模型实证测评了30个省区研发创新的相对效率与全要素生产率情况[白俊红,江可申,李婧.中国地区研发创新的相对效率与全要素生产率增长分解[J].数量经济技术经济研究,2009(3):139-151.]。这些研究本质上都是从投入产出视角测度创新活动效率,其不同之处仅为方法上(DEA或者SFA)和投入产出指标上的选择差别,笼统地把整个区域的自主创新活动作为研究对象,而忽略了区域自主创新中自主创新能力系统的内部差异,没有进一步区分中国各省区自主创新的不同能力差别,从而严重影响了区域的自主创新结果评价的准确性。此外,以上研究局限于自主创新活动本身,没有把区域自主创新活动与区域经济增长结合起来研究。所以,从影响自主创新因素的视角剖析中国各省区在自主创新发展道路上存在的主要障碍,并探寻自主创新活动与经济增长关系的研究并不多见。
为了克服已有区域自主创新研究的不足,本文在国内外已有研究的基础上,根据1998年以来中国区域自主创新活动的现实情况,运用基于主成分的因素分析法提取自主创新资源投入能力、自主创新人才实现能力、自主创新技术实现能力、自主创新价值实现能力、自主创新支撑发展能力、自主创新辐射能力、自主创新网络能力共7个主成分,利用基于面板数据模型对区域自主创新能力系统的影响因素进行实证分析。本文研究发现,在中国经济发展不平衡的环境下,区域自主创新价值实现能力、自主创新网络能力与自主创新资源投入能力呈负相关关系;自主创新支撑发展能力、自主创新辐射能力、自主创新网络能力对规模以上高技术产业增加值占地区生产总值比重产生显著正向影响。自主创新人才实现能力、自主创新价值实现能力和自主创新支撑发展能力与地区生产总值呈负相关关系。这表明创新资源投入并不是自主创新的唯一重要因素。通过对自主创新影响地区高技术产业发展和地区经济增长的研究发现,除了创新资源投入以外,自主创新支撑发展能力、自主创新辐射能力、自主创新网络能力等因素对高技术产业发展和地区经济增长产生显著影响。因此,以往仅从投入创新要素的角度分析区域自主创新的研究很可能是不够全面和深入的。为此,本文在测算区域创新资源投入的基础上,从一个更广阔的角度考察区域自主创新发展路径及区域间自主创新差异。本文研究目的是尝试回答三个问题:(1)经济发达地区的自主创新活动在_是否名列前茅?也即经济发达地区是否拥有自主创新的比较优势?(2)为什么一些自主创新能力较强的地区,经济发展却相对落后?其症结何在?(3)哪些因素在影响地区自主创新投入向地区经济增长转化?
需要说明的是,本文主要考察中国省区自主创新活动的影响因素问题。因此未涉及以下问题:(1)外商直接投资的技术(知识)溢出对当地技术创新活动的影响。(2)创新成果在国内各省区之间的流动和技术交易。这些问题未纳入在本文的分析框架内。与该领域的已有研究相比,本研究的不同之处主要在于以下两个方面:首先,我们的样本区间选择没有从改革开放之初开始,而是选择1998年至2007年的年度数据。理由是2000年西部大开发以来,中国相继提出振兴东北老工业基地、中部崛起等区域发展战略。正因为本文从区域视角考察自主创新影响因素,所以选择1998年至2007年作为本研究的时间区间选择是恰当的。其次,我们使用微观计量经济学方法及统计学方法对影响区域自主创新活动的因素进行实证分析。以往对自主创新研究的实证研究中采用的指标不够全面,而本文对区域自主创新指标使用了信度分析和基于主成分的因素分析得到区域自主创新影响因素主成分,因此分析结果的政策含义更加明确。
一、中国省区自主创新的资源投入考察
1.自主创新资源投入的界定
从“人”和“物”的角度划分自主创新资源投入,可分为两个部分:创新人员投入和创新物质资源投入。创新人员投入的多层次测度包括科技活动人员、科学家和工程师、R&D人员。在创新物质资源投入中,由于通常是一部分创新资金投入一般分若干年投入到创新活动中,所以这里采用科研经费支出额和R&D经费支出额间接度量创新物质资源投入[孙凯等(2007)采用的区域技术创新的投入指标不够全面,仅包括R&D支出和R&D人员数量的相应比重,未包含地区科技人员数量及科学家、工程师数量,因此,投入指标的片面性可能会对区域创新资源投入的评价及创新效率结果的准确性带来不利影响。参见孙凯,李煜华.我国各省市技术创新效率分析与比较[J].中国科技论坛,2007(11):8-11.]。
2.自主创新资源投入的基本统计量信息
由于以上自主创新资源投入的不同类型及同一类型内部的层次性,所以有必要利用因素分析对自主创新资源投入进行处理,分析其内部一致性,判断这些指标能否衡量区域自主创新的资源投入量。如果这些指标确实内部一致,并且能够作为区域自主创新资源投入的代表,那么可以用其因素得分代替原变量进行计量分析,以避免多变量之间可能存在的共线性问题,为下文计量实证研究打好基础。由区域自主创新资源投入指标的描述性统计分析(表1)可知,各省区创新的人力资源投入差异比物质资源投入差异大。自主创新资源投入各变量均明显右偏,因此,在因素分析前将这些变量进行标准化变换,使信度分析和因素分析结果更为稳健。
表1 自主创新资源投入指标的描述性统计分析
指 标 单 位 样本数 最小值 最大值 平均值 标准差 偏 度 峰 度
人力
资源 科技活动人员(stap) 人 300 3587 448946 112670 90637 1.272 4.398
科学家和工程师(se) 人 300 2122 327712 73812 62623 1.489 5.350
R&D人员 (rdp) 人年 300 848 199464 37183 34648 1.815 7.088
物质
资源 科研经费支出额 (staife) 亿元 300 1.770 900 114 149 2.464 9.835
R&D经费支出额 (rdfe) 亿元 300 0.700 505 57 81 2.694 11.123
数据来源:《中国科技统计年鉴》(1999年-2008年)。说明:(1)由于缺乏某些年份数据,没有包括_自治区。(2) 对若干年份的数据缺失,采用其前后两年的平均值代替。
3.自主创新资源投入指标的信度分析
信度(reliability)是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被测特征真实程度的指标。其中,内在信度指对一组问题是否测量同一个概念,同时组成量表指标的内在一致性程度如何。内在信度的常用检测方法是Cronbach’s alpha信度系数(reliability coefficient)表示信度大小。信度系数越大,表明测量的可信程度越大。根据自主创新资源投入变量的信度分析结果(表2)发现,科技活动人员(stap)、科学家和工程师(se)、R&D人员(rdp)、科研经费支出额(staife)、R&D经费支出额(rdfe)5个二级层面指标的Cronbach’s系数为0.988,说明这些变量的内在一致性非常好,能够作为区域自主创新资源投入的代表指标。
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