产学研合作对湖南省区域经济增长影响实证分析,本文是一篇关于实证分析论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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摘 要：运用非参数计量方法对湖南省14个市（州）的产学研合作和区域经济增长进行实证分析,结果表明湖南省各市（州）产学研合作对经济增长的影响弹性约为0.12,因此,应进一步理顺管理体制,完善配套政策,选择符合当地实际的产学研合作模式.
关键词： 产学研；非参数固定效应模型；非参数随机效应模型；弹性
中图分类号：F224.9 文献标识码： A 文章编号：1003-7217(2012)02-0113-04
一、引言
讨论湖南省产学研合作和区域经济增长之间的关系,对促进湖南经济社会平衡、协调、可持续发展具有重要的现实意义.
自Romer（1986,1990）［1,2］、Lucas（1988）［3］ 、Barro（1997）［4］提出研究和开发理论以来,人力资本和研发资源的投入对经济增长的重要作用引起了中西方经济学界的高度重视,由此而来研究人力资本和R&D对经济增长关系的文献很多.但是,研究产学研合作和区域经济增长关系的却很少.现有文献研究产学研合作和区域经济增长之间的关系一般是通过Granger因果检验,只研究了两者之间是否存在相互影响,而没有具体地分析到影响的大小.如陶爱祥（2011）以高新技术产业产值和专利授予数量作为指标,运用灰色关联方法进行产学研合作水平影响因素研究［5］.申绪湘等（2010）基于研究和开发模型理论,运用协整分析、误差修正模型和Granger因果关系的实证检验得出产学研合作和湘西自治州区域经济增长之间保持着一种长期稳定的均衡关系［6］.国内外为数不多的文献中,分析产学研合作相关因素和GDP的关系,一般也都是通过线性模型研究,如刘本盛（2000）［7］、Maria（2007）［8］、张翠仙（2011）［9］等.线性模型对模型设*出了过多的假设,而且没有分析假设的合理性,会忽略由于地区之间的差异性对相互关系的可能影响.
本文在研究方法上,使用了面板数据非参模型的方法估计湖南省经济增长的产学研合作弹性.我们拟通过用分市（州）GDP对产学研合作指标的弹性变化进行估计,分析产学研合作程度变动的百分比和各市（州）GDP变动百分比之间的关系,进而分析产学研合作对于湖南省区域经济增长的影响.通过分析百分比的变动观察这两个变量之间的相互影响和联系,更有利于把握和了解目前湖南省分区域产学研绩效的现状.同时,用非参数计量经济学的方法分析产学研合作程度对于湖南省经济增长的影响,有利于避免设置函数形式等一些弊端,为湖南省推进经济结构战略性调整提供理论参考.
二、面板数据非参模型的估计方法
本研究使用面板非参数估计方法,主要基于以下两种考虑：
一是线性参数回归模型假定经济变量的关系是线性的,而且,这种线性关系是用有限个未知参数来表示的.但在产学研合作对经济增长影响的研究中,经济理论本身并没有为我们提供足够的理由,说明产学研合作和经济增长之间线性关系设定的合理性.事实上,经济变量之间的关系未必是线性的或者可线性化的.由计量经济学理论可知,对真正模型形式的错误设定(包括线性参数设定)往往会导致有偏的和无效的参数估计.然而,非参数模型对模型形式没有过多限制,具有更大的灵活性.产学研合作指标对经济增长影响的复杂性都说明,使用较少约束的非参数设定可以更好地描述两者的关系.
二是线性参数模型中的参数(未知的常数)给出的是解释变量有一定变化时被解释变量相应变化的平均水平,这种水平并不会随解释变量的变化而变化,但产学研合作对经济增长的影响有可能不是平均水平所能完全反映的.非参数估计可以反映产学研合作对经济增长的影响在不同合作程度水平时的变动情况,弥补参数估计只能反映平均影响的缺点.
下面给出本文的面板数据模型的非参数估计方法,包括固定效应和随机效应模型(Ullah和Roy,1998) ［10］.面板数据非参数模型设定为：
yit等于ai+fxit+uit,i等于1,等,n;t等于1,等,T （1）
其中y等于logGDP为国内生产总值的对数,x等于logz为产学研合作指标z的对数,ai表示个体差异的固定效应或随机效应,fx是一个未知函数形式的解释变量的函数,随机扰动项uit→iid0,σ2u.fx的偏导数βx反映各市（州）产学研合作程度对GDP的边际影响（在双对数情形下即为弹性）.
当ai是固定效应时,fx不可识别,但其偏导数βx可以被估计.βx的非参数估计为：
βFEx∧等于∑Ni等于1∑Tt等于1kxit－xhyit－y-i·xit－i·∑Ni等于1∑Tt等于1kxit－xhxit－i·2（2）
其中k为核函数,h为窗宽,i·等于1/T∑Tt等于1xit.同Ullah and Roy(1998),取核函数为高斯函数,根据Rule-of-thumb,选择最优窗宽为h等于1.06×stdc(x)×(n×T)－15.
当ai是随机效应时,fx和βx的非参数估计分别是：
f(x)∧等于(1,0)δ(x)∧和βRE(x)∧等于(0,1)δ(x)∧
其中,
δ^x等于∑Ni等于1∑Tt等于1Z*1ity*itkxit－x/h/
∑Ni等于1∑Tt等于1Z*1itZ*itkxit－x/h,
而y*it、Z*it、λ^i、σu∧和σα∧的定义同Ullah和Roy(1998).
按照上述固定效应模型、随机效应模型的估计方法得到一阶导函数β(x)∧后,对产学研合作指标的影响分为两种情况讨论.一是计算产学研合作程度指标对经济增长的平均影响,即βFE和βRE,其中等于1/nT∑Ni等于1∑Tt等于1xit.二是估计产学研合作程度指标对经济增长的逐点影响,将2001~2009年样本中产学研合作指标的最小值和最大值组成的区间等分为若干个子区间,用这些区间的端点值作为自变量x,由式(2)和式(3)进行非参数估计.
三、数据、模型估计结果和分析
(一)样本选择及数据来源
本文选择湖南省14个市（州）为研究样本.14个市（州）的GDP和产学研合作程度指标数据主要来源于《湖南统计年鉴》（2001~2009） .其中,高校和企业的产学研合作程度指标根据申绪湘等（2010）的研究结果选取,用湖南省各市（州）万人大中型工业企业科学家工程师全时当量和高校研发费用占各市（州）GDP比重的乘积来衡量（见表1）.
(二)模型估计和分析
模型的解释变量为产学研合作程度指标的自然对数,被解释变量为GDP的自然对数.同时因为在模型中加入了个体效应（固定效应和随机效应）,被解释变量的其他影响因素对GDP的影响可以归入个体效应中,从而忽略这些变量对估计结果不会产生太大影响.
通过估计,我们首先得出了使用非参数固定效应模型、非参数随机效应模型和面板pool的参数模型分别在x的均值处的估计值以及逐点估计的估计值.如表2、表3所示：
表2为非参数模型在x的均值处的估计值,从表1可以看出,固定效应模型和随机效应模型和面板pool参数模型之间有较大的差异,而固定效应模型和随机效应模型的结果则相差不大,比较稳健.这就说明在湖南省,各市（州）GDP对于产学研合作程度的弹性变化具有明显的个体效应,个体间的差异比较明显,但是采用何种方法去除个体效应则差别不大.
结论：关于本文可作为实证分析方面的大学硕士与本科毕业论文规范分析论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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