试论区域创新及其影响因素空间计量分析.doc

《试论区域创新及其影响因素空间计量分析.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、试论区域创新及其影响因素空间计量分析论文摘要：运用空间计量经济学的空间自相关Morna指数模型，空间滞后模型和空间误差模型，利用中国省域专利授权数与高校毕业生、人口总数及经济增长数据，对我国大陆31个省域创新产出的影响因素进行了空间计量实证分析。论文关键词：创新产出；影响因素；空间计量在我国地区科技发展过程中，专利创新影响因素的空间关联机制不容忽视。专利创新及其相关影响因素在地理空间上是否存在依赖性？影响因素对创新的空间贡献度有多大?定量研究这些问题对制定我国各具特色的区域创新战略具有重要的理论和政策意义。国外使用空间计量方法分析专利数据的研究

2、较多，如Anselin等研究教育和科研投入对创新的重要作用，他们建立了知识生产函数并利用美国的数据进行了空间实证分析…。创新的内在影响因素和相互作用在不同的文献中有不同的看法。除了教育和科研投入外，Simon认为每个个人有相同的机会发现新的技术，在历史的任何时刻，是人口的数量决定创新的数量。“干中学”模型认为知识是经济生产活动的副产品。在国内，使用空间计量方法的论文较少。吴玉鸣用空间计量方法研究了我国省域的研发和创新。针对我国专利数据的特殊性，结合已有成果，本文在考虑空间相关的基础上，利用我国大陆31个省市区的2004与2006年相关数据分析经

3、济状况、人口、高校毕业生数等因素对创新能力的影响。1创新产出及影响因素的空间计量1.1模型的建立与指标的选取内生经济增长模型中，Romer,Grossman和Helpman的研发模型将新思想的生产视为投人研究的资本、劳动力数量L和技术水平A的函数，其函数为柯布一道格拉斯形式：以下给出了Moran指数检验、两个拉格朗日乘数来判断空间计量经济学模型SLM和SEM的形式，利用极大似然估计（ML的参数估计结果如表2所示。比较表1和表2中的检验结果发现，空问滞后模型SLM和空间误差模型SEM的拟合优度检验值均高于OLS模型，而且比较对数似然函数值LogL

4、.AIC和sc值就会发现，在OLS、SLM和sEM中，SEM的LogL最大,而AIC和SC值最小，故SEM模型相对更好一些。由此可见,空间滞后模型和空间误差模型作为对忽视了地理空间效应的经典回归模型的修正，消除了模型的空问自相关。用OLS估计SLM和SEM模型是有偏误的或不一致的，基于OLS法的经典线性回归模型由于遗漏了空间误差自相关性而设定的模型不够恰当。而使用ML法估计的SEM和SLM模型与OLS估计相比较，SEM和SLM消除了模型的设置偏误，结果更为准确、更加可信，是正确的模型设定形式。1.2.2结果分析(1)高校教育影响区域创新。高校毕

5、业生的弹性系数显著地为0.3135,大于传统0LS模型中的0.2698,说明人才空间流动在创新中发挥了积极的作用。系数不很显著，说明两个问题：高校教育的作用尚未发挥到最好；高校教育有较强的空间扩散性。由于专业、课程设计，培养目标和社会导向等方面的缺陷，高校毕业生从事创新活动的并不多，如大学生中普遍存在英语、经贸管理学习热和公务员考试热等现象，惟独没有科学研究热；热衷于坐办公室当管理，不愿意到实验室当研究人员。造成这一现象的原因在于现实社会中太多的资源集中于管理者，大部分的专家和研究者只是从属人员，成不了主流。(2)人口及人口流动对创新的空间效应

6、。在普通OLS模型和空间OIS模型中，人口的系数为令人疑惑的负号。负号产生的主要原因是创新不是由人口基数，而是由人口的质量决定的。如英国在工业化时期人口并不多，1851年英国在第一届世界博览会向全世界宣告它成为世界上最强大的工业化国家时，人口只有1000多万，我国同时期人口约4.3亿，但是英国的创新明显强于我国。我国的中部地区人口基数较大，但存在人才流失问题。直辖市人口远低于普通省份,但却是创新密集地区。因此，三个模型对人口基数的回归出现了显著的负号。空间OLS虽然体现了人31跨地区的作用，但对于包含大量非流动人口和多种文化层次的人口基数来讲，

7、在本地的作用尚未能体现，跨地区作用更难于体现。(1)经济增长对提高创新能力的空间影响。在空间截面模型中，PGDP的弹性系数为1.6823,大于传统0LS模型中的1.6011,说明GDP的作用有一定的空间扩散性；PGDP的符号在三种模型中都为正，说明GDP对创新的影响是稳定和有效的。GDP对创新显著且稳定的影响证实了“干中学”的观点，即知识的生产是物质产品生产的副产品，经济发达的地区，创新水平高。实际上增长后的产值反过来可以作为研发的投入，具有反作用。2结语区域创新由于知识传播以及人才流动等原因，存在空间相关，传统的计量分析方法可能导致错误的结果

8、。空间计量模型的分析结果表明，人口、经济增长、教育发展水平是专利创新的显著决定因素。高校教育有正的影响但不显著，说明高校教育对创新的作用有较强的空间相