本站小編為你精心準備了區(qū)域創(chuàng)新及其空間計量參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發(fā)您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

論文摘要：運用空間計量經(jīng)濟學的空間自相關(guān)Morna指數(shù)模型，空間滯后模型和空間誤差模型，利用中國省域?qū)＠跈?quán)數(shù)與高校畢業(yè)生、人口總數(shù)及經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)，對我國大陸31個省域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響因素進行了空間計量實證分析。

論文關(guān)鍵詞：創(chuàng)新產(chǎn)出；影響因素；空間計量

在我國地區(qū)科技發(fā)展過程中，專利創(chuàng)新影響因素的空間關(guān)聯(lián)機制不容忽視。專利創(chuàng)新及其相關(guān)影響因素在地理空間上是否存在依賴性?影響因素對創(chuàng)新的空間貢獻度有多大?定量研究這些問題對制定我國各具特色的區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略具有重要的理論和政策意義。

國外使用空間計量方法分析專利數(shù)據(jù)的研究較多，如Anselin等研究教育和科研投入對創(chuàng)新的重要作用，他們建立了知識生產(chǎn)函數(shù)并利用美國的數(shù)據(jù)進行了空間實證分析…。

創(chuàng)新的內(nèi)在影響因素和相互作用在不同的文獻中有不同的看法。除了教育和科研投入外，Simon認為每個個人有相同的機會發(fā)現(xiàn)新的技術(shù)，在歷史的任何時刻，是人口的數(shù)量決定創(chuàng)新的數(shù)量。“干中學”模型認為知識是經(jīng)濟生產(chǎn)活動的副產(chǎn)品。在國內(nèi)，使用空間計量方法的論文較少。吳玉鳴用空間計量方法研究了我國省域的研發(fā)和創(chuàng)新。

針對我國專利數(shù)據(jù)的特殊性，結(jié)合已有成果，本文在考慮空間相關(guān)的基礎(chǔ)上，利用我國大陸31個省市區(qū)的2004與2006年相關(guān)數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟狀況、人口、高校畢業(yè)生數(shù)等因素對創(chuàng)新能力的影響。

1創(chuàng)新產(chǎn)出及影響因素的空間計量

1．1模型的建立與指標的選取

內(nèi)生經(jīng)濟增長模型中，Romer，Grossman和Helpman的研發(fā)模型將新思想的生產(chǎn)視為投人研究的資本、勞動力數(shù)量L和技術(shù)水平A的函數(shù)，其函數(shù)為柯布一道格拉斯形式：

其中，t為不同的時期，dA為知識的增量，B為轉(zhuǎn)移參數(shù)，為參數(shù)。實際上，投入研究的資本K和人力L是不好衡量的。科研投入不足且大部分的專利創(chuàng)新并非來自科研投入。獲得經(jīng)費支持的部門，申請專利的比例也不高大部分科研成果以、成果鑒定等形式公開。因此使用科研投入來解釋創(chuàng)新存在一定的問題。本文采用更廣義的科研投入，即GDP替換K，這一替換也符合“干中學”原理，PGDP是用居民消費價格指數(shù)換算為當年實際值。同樣，由于創(chuàng)新主體分布的廣泛性，即創(chuàng)新主體不局限于專職的科研人員，因此用人口數(shù)POP替換。這一替換也可以從simon的人口數(shù)量決定創(chuàng)新數(shù)量的理論中找到依據(jù)。

知識的存量水平，A更不易衡量，不少文獻并沒有直接考慮知識的存量水平，而以教育投入來間接體現(xiàn)知識存量水平的作用，理由是知識存量水平通過教育轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)者身上，作用于新知識的生產(chǎn)。但是，使用教育投入來體現(xiàn)知識存量水平的作用同樣存在問題。因為我國高校存在龐大的行政后勤管理人員，且由于院校條塊分割和管理體制的不完善導致浪費、專業(yè)和課程設(shè)置不合理等原因，相當多的教育資源并沒有用于知識的創(chuàng)新。更好的方法是選擇受教育的人來體現(xiàn)知識的存量水平，因為知識最終由受過良好教育的人來攜帶并進行創(chuàng)新活動。本文用高校畢業(yè)生數(shù)EDU來衡量教育的發(fā)展程度，也體現(xiàn)了知識的存量水平轉(zhuǎn)移到新知識生產(chǎn)上的程度，以之代替A，于是模型變?yōu)槟Ｐ蛢蛇吶?shù)，LZSQ為專利授權(quán)數(shù)，代表知識的增量水平。考慮創(chuàng)新的滯后性，本文創(chuàng)新的影響因素滯后二期。創(chuàng)新產(chǎn)出用2006年的專利創(chuàng)新，影響因素用2004年的高校畢業(yè)生、人口數(shù)量、經(jīng)濟增長。

創(chuàng)新能力在省域之問存在相互作用，如甲省培養(yǎng)的學生，可以流動到乙省從事科研活動；甲省的某項專利，它的思想可能激發(fā)乙省的另一個創(chuàng)新；甲省的經(jīng)濟發(fā)展，也可以帶動鄰省的創(chuàng)新活動。因此，在研究創(chuàng)新活動時，不考慮空間相關(guān)是脫離現(xiàn)實的。

1．2空間計量結(jié)果與分析

1．2．1計量結(jié)果。首先計算3l省市區(qū)的專利授權(quán)(LNZ．LSQ)、高校畢業(yè)生(LNEDU)、人口數(shù)量(LNPOP)、經(jīng)濟增長(LNPGDP)的Moran指數(shù)分別為0．3355、0．3086、0．2434、和0．3501，Moran指數(shù)的正態(tài)統(tǒng)計量值均大于正態(tài)分布函數(shù)在0．0l水平下的臨界值(1．96)，說明全國各省域的專利創(chuàng)新和高校畢業(yè)生、人口數(shù)量、經(jīng)濟增長的空間分布并非表現(xiàn)出完全隨機狀態(tài)，而是表現(xiàn)出相似值之間的空間集群。

空間自相關(guān)檢驗結(jié)果表明，對有關(guān)中國專利創(chuàng)新和影響創(chuàng)新相關(guān)因素的理論與實證研究，傳統(tǒng)研究的思路只從時間維度出發(fā)，忽視空間維度的相關(guān)性和異質(zhì)性，在理論上存在嚴重不足，與創(chuàng)新和影響創(chuàng)新相關(guān)因素現(xiàn)實不符。有必要在進行專利創(chuàng)新及其影響相關(guān)因素研究時考慮納入空間依賴性的空間計量經(jīng)濟模型進行估計。為了比較，先給出了OLS估計結(jié)果，見表1。

以下給出了Moran指數(shù)檢驗、兩個拉格朗日乘數(shù)來判斷空間計量經(jīng)濟學模型SLM和SEM的形式，利用極大似然估計(ML的參數(shù)估計結(jié)果如表2所示。比較表1和表2中的檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，空問滯后模型SLM和空間誤差模型SEM的擬合優(yōu)度檢驗值均高于OLS模型，而且比較對數(shù)似然函數(shù)值LogL、AIC和sc值就會發(fā)現(xiàn)，在OLS、SLM和sEM中，SEM的LogL最大，而AIC和SC值最小，故SEM模型相對更好一些。由此可見，空間滯后模型和空間誤差模型作為對忽視了地理空間效應(yīng)的經(jīng)典回歸模型的修正，消除了模型的空問自相關(guān)。用OLS估計SLM和SEM模型是有偏誤的或不一致的，基于OLS法的經(jīng)典線性回歸模型由于遺漏了空間誤差自相關(guān)性而設(shè)定的模型不夠恰當。而使用ML法估計的SEM和SLM模型與OLS估計相比較，SEM和SLM消除了模型的設(shè)置偏誤，結(jié)果更為準確、更加可信，是正確的模型設(shè)定形式。

1．2．2結(jié)果分析

(1)高校教育影響區(qū)域創(chuàng)新。高校畢業(yè)生的彈性系數(shù)顯著地為0．3135，大于傳統(tǒng)OLS模型中的0．2698，說明人才空間流動在創(chuàng)新中發(fā)揮了積極的作用。系數(shù)不很顯著，說明兩個問題：高校教育的作用尚未發(fā)揮到最好；高校教育有較強的空間擴散性。由于專業(yè)、課程設(shè)計，培養(yǎng)目標和社會導向等方面的缺陷，高校畢業(yè)生從事創(chuàng)新活動的并不多，如大學生中普遍存在英語、經(jīng)貿(mào)管理學習熱和公務(wù)員考試熱等現(xiàn)象，惟獨沒有科學研究熱；熱衷于坐辦公室當管理，不愿意到實驗室當研究人員。造成這一現(xiàn)象的原因在于現(xiàn)實社會中太多的資源集中于管理者，大部分的專家和研究者只是從屬人員，成不了主流。

(2)人口及人口流動對創(chuàng)新的空間效應(yīng)。在普通OLS模型和空間OIS模型中，人口的系數(shù)為令人疑惑的負號。負號產(chǎn)生的主要原因是創(chuàng)新不是由人口基數(shù)，而是由人口的質(zhì)量決定的。如英國在工業(yè)化時期人口并不多，1851年英國在第一屆世界博覽會向全世界宣告它成為世界上最強大的工業(yè)化國家時，人口只有1000多萬，我國同時期人口約4．3億，但是英國的創(chuàng)新明顯強于我國。我國的中部地區(qū)人口基數(shù)較大，但存在人才流失問題。直轄市人口遠低于普通省份，但卻是創(chuàng)新密集地區(qū)。因此，三個模型對人口基數(shù)的回歸出現(xiàn)了顯著的負號。空間OLS雖然體現(xiàn)了人31跨地區(qū)的作用，但對于包含大量非流動人口和多種文化層次的人口基數(shù)來講，在本地的作用尚未能體現(xiàn)，跨地區(qū)作用更難于體現(xiàn)。(3)經(jīng)濟增長對提高創(chuàng)新能力的空間影響。在空間截面模型中，PGDP的彈性系數(shù)為1．6823，大于傳統(tǒng)OLS模型中的1．6011，說明GDP的作用有一定的空間擴散性；PGDP的符號在三種模型中都為正，說明GDP對創(chuàng)新的影響是穩(wěn)定和有效的。GDP對創(chuàng)新顯著且穩(wěn)定的影響證實了“干中學”的觀點，即知識的生產(chǎn)是物質(zhì)產(chǎn)品生產(chǎn)的副產(chǎn)品，經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)，創(chuàng)新水平高。實際上增長后的產(chǎn)值反過來可以作為研發(fā)的投入，具有反作用。

2結(jié)語

區(qū)域創(chuàng)新由于知識傳播以及人才流動等原因，存在空間相關(guān)，傳統(tǒng)的計量分析方法可能導致錯誤的結(jié)果。空間計量模型的分析結(jié)果表明，人口、經(jīng)濟增長、教育發(fā)展水平是專利創(chuàng)新的顯著決定因素。

高校教育有正的影響但不顯著，說明高校教育對創(chuàng)新的作用有較強的空間相關(guān)性和教育的作用沒有充分發(fā)揮。造成前一現(xiàn)象的原因是大學生具有更強的流動能力且這種流動是有益的。后一現(xiàn)象的原因是高校教育專業(yè)課程設(shè)計、培養(yǎng)目標欠合理和重官商輕科研的社會導向。

人口流動和流動導致的某些區(qū)域人口的增量對創(chuàng)新有重要的影響。流動人口整體文化水平高于非流動人口的平均水平，流動人口具有更強的創(chuàng)新需要和通常遷徙到他們能發(fā)揮更大作用的地方，從而給人口流人地區(qū)帶來更多的創(chuàng)新。發(fā)達國家工業(yè)化和城市化的過程同時也是人口流動的過程，我國改革開放以來經(jīng)濟增長的過程同樣伴隨著大量的人口流動。改革原有束縛人口流動的戶口制度、人事管理制度和城鄉(xiāng)二元化結(jié)構(gòu)，將對創(chuàng)新活動有極大的幫助。新晨：

經(jīng)濟增長對創(chuàng)新的影響是正且穩(wěn)定的，體現(xiàn)了“干中學”理論關(guān)于知識生產(chǎn)是物質(zhì)產(chǎn)品生產(chǎn)的副產(chǎn)品的論斷。經(jīng)濟增長對創(chuàng)新的作用有一定的空間擴散性，但相比于其他流動性更強的因素，經(jīng)濟增長的作用局部性更明顯，因此發(fā)展經(jīng)濟是人才流出地區(qū)提高創(chuàng)新能力的最佳選擇。