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主题:绩效论文写作 时间:2024-01-28

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【摘 要】本文基于改造后的Griliches-Jaffe知识生产函数模型,以2005年~2015年我国30个省市地区以及东、中、西部三大区域的电子及通讯设备制造业为例,运用Stata12.0实证分析产业集聚的知识溢出等因素对区域创新绩效的影响.最后针对实证结果的描述性分析,对我国高技术产业的发展提出相关的建议.第一,合理调整要素的投入规模;第二,根据地区情况,选择适合自身的发展道路;第三,充分发挥知识溢出对区域创新绩效的促进作用.

【关键词】高技术产业 产业集聚 知识溢出 区域创新绩效

一、引言

梁琦(2004)肯定了产业集聚产生的知识溢出和传播对于高技术产业创新的促进作用[1].张昕,陈林(2011)年通过对我国医药制造业的实证分析得出产业聚集所产生的知识溢出机制对区域创新绩效的影响是有限度的[2].柯国刚(2012)对我国56个高技术集群2009年的经济指标数据进行实证分析,结果表明高技术集群之间存在知识溢出现象,且知识溢出效应对我国区域创新能力的提升有明显的促进作用[3].胡彩梅(2013)以1998~2009年中国30个省区的知识创新活动作为研究对象,在知识创新函数理论框架下运用空间计量经济模型分析知识溢出对中国省域知识创新的影响,得出知识溢出对中国省域知识创新活动具有显著影响.并且中国省域知识溢出吸收呈现出“中部隆起”的特点,存在显著的空间集聚现象[4].王崇峰(2015)基于Griliches-Jaffe知识生产函数回归模型,以2009~2012年中国大陆30个省级经济单元为研究对象,实证分析了创新投入、知识溢出对创新产出的影响.结果表明:区域创新要素投入、知识溢出会显著影响区域创新能力,知识溢出会显著正向调节创新投入和创新产出之间的关系,创新要素投入在知识溢出的调节下,会进一步提高创新产出水平,增强区域创新能力[5].杨皎平,侯楠,王乐(2016)通过实证分析研究集群內部知识溢出对集群技术创新绩效的影响,得出随着知识溢出的增加,集群的创新绩效呈现出倒U型变化[6].介于上述的实证证明,本文想论证高技术中的电子及通讯设备制造业产生的知识溢出对区域创新绩效的作用,到底是正向的,负向的,抑或是没有任何作用.

“十二五”以来,我国高技术产业的规模不断在扩大,2007年我国的高技术产业的增加值位居世界第二,首次超过日本.2015年我国高技术产业的主营业务收入创历史新高,达到139969亿元.但高技术占制造业的比重仍在15%以下.

我国高技术产业发展最突出的区域特征是行业差距、地区差距和产业集聚.从我国高技术产业的五个细分行业的发展来看,这五大行业发展极其不均衡.表1-1为2005~2015年间我国高技术产业五个行业的行业集中度,本文在此选择了CR8.根据下表的结果来看,电子及通信设备制造业和电子计算机及办公设备制造业均属于高度集聚行业,航空航天制造业和医疗设备及仪器仪表制造业均属于中度集聚型行业,而医药制造业属于低度集聚型行业.

在此,本文以2005年~2015年全国各省市地区(除港澳台和西藏)的电子及通信设备制造业为例,分别对东部地区、中部地区、西部地区2005年~2015年的电子及通信设备制造业的区位熵指数进行了计算,结果如图2-3所示.区位熵大于1,说明该地区的电子及通讯设备制造业在全国来说具有优势.观察下表和下图,我们不难发现全国各省市(除港澳台和西藏)中区位熵大于1的城市也绝大部分都属于东部地区.同时东部地区的区位熵在这近11年间始终大于1,可见其在电子及通信设备制造业方面处于相对优势.

其中lnYit表示i地区t年的创新产出,lnYit-1表示i地区t-1年的创新产出,本文选用2005年~2015年全国电子及通讯设备制造业的专利申请数去测度区域创新绩效.lnRDMit表示i地区t年的研发经费的投入,本文在此统计的经费仅为实施企业开展研发活动的内部支出,并且用lnRDM来表示.lnRDNit表示i地区t年的研发人员的投入.本文选取了全国电子及通讯设备制造业的研发人员折合全时当量作为研发人员投入的测度指标,并且用lnRDN来表示.

Marijt表示t时期i区域j行业的专业化溢出水平,本文参考Feldman和Aud-retsch(1999)的测度方法,其表达式如下:

其中,Eijt表示t时期i区域高技术产业的就业人数,该变量用i区域高技术产业的就业量占当地制造业就业量的比重和全国高技术产业就业量占全国制造业就业量比重的比值来表示.

基于数据的可获得原则,本文借鉴Gpasser(1992)、 Hender(1995)的测度方法,使用HHI指数的倒数来衡量多样化溢出指数,表达式如下:

其中,Sij表示i区域的j行业的就业人数占i区域高技术产业总就业人数的份额.高等院校是知识溢出一个主要的主体,所以教育无疑和区域创新绩效有着一定的联系.

Comijt表示t时期i区域j行业的竞争程度,本文参考Feldman和Audretsch(1999)的测度方法,用t时期i区域j行业每万人拥有该行业的企业数来表示.该指标越大,即每万人均企业数越多,说明消费者面临的选择就越多,同时企业间的竞争也就越激烈.Eduit为i地区t年的教育经费投入.本文在此采用教育的投入占GDP的比重来表示政府对教育经费的投入.该变量反映的是知识溢出外部整体的创新环境.Govit为i地区t年政府资金的投入.本文采用政府资金的投入占GDP的比重来表示政府投入.该变量反映的是政府对创新的支持程度.lnSizeit、lnSize squit为i地区t年的区域人口规模.本文采用变量Size,即区域人口总规模.选用该变量来反映集聚的总规模,同时Size也代表了城市规模,在这里我们采用的是这一变量的对数形式,即lnSize以及他的平方项lnSize squ.lnRoadit代表的是地区的公路里程数.该变量用来反映地区的运输成本和基础设施条件.影响集聚最重要的条件无非就是运输成本,同时良好的基础设施条件也有利于降低运输成本,促进技术、知识、人才等要素的流动,从而推动产业的创新.a为模型的常数项,ε为函数的随机误差项.a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a9、a10、a11分别测度了区域创新绩效的滞后项、研发经费投入、研发人员投入、专业化溢出、多样化溢出、市场竞争程度、教育经费投入、政府资金的投入、区域人口规模、地区的公路里程数对区域创新绩效的影响.

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