基于kpf模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析

基于kpf模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析

ID:28173447

大小:65.12 KB

页数:4页

时间:2018-12-08

基于kpf模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析_第1页
基于kpf模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析_第2页
基于kpf模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析_第3页
基于kpf模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析_第4页
资源描述:

《基于kpf模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、基于KPF模型的江苏省创新绩效影响因素的实证分析朱晨曦/南京大学商学院经济学系【摘要】木文根据jaffe提出的基木知识生产函数(KPF),对江苏省1998—2011年的相关数据进行实证分析。研究发现在影响创新绩效的各个因素中,多个因素的模型结果与我们预先设想的有差别。只有科研经费投入对创新绩效的提高有显著影响。这也说明江苏省作为创新改革的重地,创新绩效的提高还有值得改进的地方。【关键词】KPF模型;创新绩效;科研投入一、引言2011年,国家发改委发布十二五规划,提出全面落实国家中长期科技、教育、人才规划纲要,大力提高科技创新

2、能力,加快教育改革发展,发挥人才资源优势,推进创新型国家建设。江苏省作为长三角经济圈的重要发展力量,如何响应国家规划,走创新型可持续发展道路成为社会各界关心关注的问题。江苏省具有优质的教育资源,高校众多,对外贸易交流也走在全国前列。那么在具有良好发展条件的情况下,考察江苏省的创新绩效的影响因素,可以对今后江苏省提高创新发展水平提平提出建议。二、文献综述关于影响创新绩效的因素的研究己经非常广泛。许多学者借助知识生产函数衡量创新绩效,大量经验研究表明研发投入与创新行为之间存在正向关系。Jaffe运用知识生产函数框架,对美国洲际尺

3、度下私人公司专利活动的研发溢出效应进行了研究,发现如果所在行业的其他企业从事大量的研究活动,企业的每一美元研发投入都意味着未来能够申请更多的专利。Acs、Audretsch、Feldman运用知识生产函数研究了美国知识生产投入与创新产出之间的关系,发现尽管中小企业和大企业的主要来源渠道不同,但它们的创新产出都随着R&D投入数量的增加而提高。李平、崔喜君、刘建运用投入产出法,对国内外不同的研发资本、人力资本和知识产权保护对我国自主创新的影响进行了实证检验,结果表明:我国自主创新能力的提升主要依靠国内自主研发投入,但国外

4、研发对我国自主创新能力的贡献度亦不容忽视。Cheung、王红领、侯润秀等分别从全国以及省域的角度证实了FDI对我国区域创新能力的促进作用。三、江苏省创新绩效影响因素的实证分析(一)基本模型创新,就是投入科技资金、人力资本并配合其他相关要素生产新知识、新技术的过程。Griliches和」affe提出的基本知识生产函数(KPF),是分析区域知识溢出和检验其对区域创新影响的一个强有力的经验模型工具。Romer提出的内生增长模型认为在没有外商直接投资(FDI)与贸易的封闭经济系统中,研发活动的技术水平主要由进行科学研宄和发明创造的高

5、素质人力资本总量(HK)决定。(二)模型改进根据江苏省的实际情况,结合基本知识生产函数和内生增长理论模型的一般结论,引进FDI和国际渠道的知识溢出变量,构建区域创新生产函数研究框架和基础计量模型:。其中:(1)对上式两边同时取对数得到:其中,C表示常数项,反映产业集聚、政策制度、城市规模等变量对创新绩效的作用。该式表明,创新绩效依赖自主研发,人力资本,外商直接投资,国际贸易程度以及产权制度的影响。RD为自主研发,HK为人力资本知识溢出,FDI为外商直接投资知识溢出,TRADE为国际贸易知识溢出,OWN为产权制度的影响。(三)

6、数据说明选取的数据是1998到2011年江苏省的数据,主要包括三种专利申请受理量,政府财政研发支出,普通高校在校生数,实际利用外资额,实际进口总额,规模以上国有控股企业总产值占规模以上工业总产值比重。其中,数据来源于《中国统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《江苏科技年鉴》。普通高校在校生数包括高校本科生和研究生以及科研机构的研究生。(四)模型分析利用EviewsS.O,对以上数据进行分析,得出如下基本冋归结果。冋归方程为:可决系数,修正后的,拟合优度很高,解释了创新缋效影响因素的98%,可认为被解释变量与解释变量之间强力相关。由

7、上式可知,、、前的系数不能通过t检验,表明这些变量对创新绩效的影响不明显,可以从模型中剔除。通过t统计量精确计算的p值直接判定,、、对应系数的p值为0.412,0.750,0.790,分别标明有41.2%、75%、79%的概率接受0假设,所以这三者都应从模型中剔除。进行F值检验。结果表明,检验值很大,远超过5%的临界值。并且相应的p检验值几乎为0,说明各系数均为0的联合检验显著,拒绝均为0假设。由相关系数矩阵检验可知,各个解释变量之间的相关系数普遍较人,特别是取对数后的与、、和相关系数高达0.93以上。、与艿他变量之间的相关

8、系数也很大。说明模型存在严重的多重共线性。利用逐步冋归法,对多重共线性进行修正,通过对变量的挑选,最终冇效变量为、。对改进后的模型冋归,得到最终方程:包括截距项在内的变量的冋归系数均在95%的概率下保证冇效四、结论及分析本文主要致力于通过计量方法检验政府科研投入,人力资本,实际利用外资,国

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。