区域经济与高新技术论文
时间:2022-04-01 11:44:25
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1指标与模型构建
1.1指标设计
GDP很好地反映了区域和国家经济的运行状况和结果,本研究中主要考察了高新技术园区对其所在行政区经济增长的影响关系,因此采用了高新技术园区所在行政区的GDP作为被解释变量。政府是区域创新活动的重要推动者,政府各项政策和投入是创新活动开展的重要条件,本研究使用高新技术园区累计公共技术服务平台投资额(X1)作为创新驱动要素,反映政府对创新的投入和扶持力度。创新是一个综合的行为和过程,本研究结合了欧盟(EU)EIS指标体系、《国际竞争力年度报告》、OECD的创新体系、Cooke的RIS创新指标体系、Heffernan、MinghuiChen创新体系等方面的内容,构建了包括创新投入、创新过程和创新产出三个主要环节的综合体系内容来反映创新。其中创新投入包括高新技术园区上一年度的年末从业人员(中高级职称)(x1)、高新技术园区企业数(x2)、高新技术园区科技活动人员数(x3)三个指标,x1是对创新人才投入的度量,x2反映了不同参与主体的规模和数量,x3主要反映了创新活动的频率和活跃程度;创新过程包括高新技术园区中介机构提供信息总条数(x4)、高新技术园区技术服务项次(x5)、高新技术园区培训服务人次(x6)三个指标,这三个指标主要反映了创新服务机构和中介机构的活动能力、活跃程度以及主体之间的交流情况;创新产出的测度指标包括高新技术园区火炬计划项目数(x7)、高新技术园区技术收入(x8)、高新技术园区在孵企业批准知识产权数(x9)三个指标,反映了创新的成果和创新收益。由于解释变量较多,为了便于分析创新对区域经济增长的影响关系,要对解释变量采取因子分析进行降维处理。同时,把消费、投资和出口状况设定为控制变量,消费用高新技术园区所在行政区的人口数(PEO)近似度量,投资用高新技术园区上一年度的年末总资产(CAP)近似度量,出口用高新技术园区出口创汇(EXP)近似度量。
1.2模型构建
区域经济增长理论模型的构建大多基于柯布—道格拉斯(C-D)函数模型形式,早期Harrod、Solow、Arrow、Barro模型等都以技术、资本、劳动等为要素分析了区域经济增长的问题,Grossman、DHCChen等都建立了创新与区域经济增长之间的关系模型进行分析,本研究将区域经济增长模型和创新模型相结合。
2实证分析
考察样本的选择时段是2007—2012年度的数据,为了保证数据的完整性,样本对象选择华东地区(6省1市)空间范围内2007年度及以前被国家批复的16个国家高新技术园区,其分别为上海、南京、常州、无锡、苏州、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、淄博、潍坊、威海国家高新技术园区。
2.1数据来源
GDP数据主要来源于各地方各年度统计年鉴,创新驱动和创新各指标数据主要来自《中国火炬统计年鉴》(2008—2013)、《中国高科技产业统计年鉴》(2008—2013)、《中国高科技产业发展年鉴》(2008—2013)、《中国区域经济统计年鉴》(2008—2013)和相关年度的地方科技年鉴,消费、投资、出口数据主要来自《中国火炬统计年鉴》(2008—2013)和各地各年度统计年鉴。
2.2数据处理
本研究中GDP、X1、x8、CAP指标涉及到不同年度价格波动的影响,其中GDP通过GDP价格平减指数剔除影响,投资额通过资产投资价格指数剔除影响,其他涉及到币值标价的指标通过消费价格指数剔除影响;EXP通过2007—2012年度的年均人民币与美元兑换汇率折算成人民币计量的单位并通过居民消费价格指数消除价格波动影响。另外,本研究中GDP、X1、CAP、PEO、EXP等指标因为数据较大,对这些指标进行取对数处理以减少数据波动、不平稳性以及异方差的影响。解释变量(创新)在做因子分析时通过z-score标准化处理。
2.3因子分析
在对变量做因子分析之前需要对x1~x9各指标数据进行适合度检验,本研究中主要是通过Bartlett检验和KMO检验法进行分析。通过SPSS20.0检验KMO值满足大于0.7,Bartlett的球形度检验p值小于0.05,数据适合因子分析。按照主成份提取原则,对相关矩阵初始特征值≥1进行提取,少数指标考虑到累计方差比例较小,采取了特征值大于0.8的原则进行设计。通过SPSS20.0软件分析,得到华东16个国家高新技术园区在2007—2012年度的创新综合得分。
3创新对区域经济增长影响分析
要考察区域差异条件下的高新技术园区创新对区域经济增长的影响需要在园区分类基础上进行分析。
3.1创新要素集聚的区域差异
首先对创新要素集聚度进行度量,本研究结合了Feldman、Mansfild、Venables、Audretsch和Feldman]、Hansen等提出的要素集聚度量指标体系的内容,选取高新技术园区大专及以上人员数、高新技术园区被认定的高新企业数和高新技术园区科技活动经费支出额三个指标近似度量创新要素集聚度。通过对创新要素集聚度的因子分析得到创新要素集聚综合因子得分,然后结合聚类分析法对创新要素集聚因子得分做系统聚类,软件选用SPSS20.0,聚类成员选择单一方案,聚类数为2,聚类方法采用组间联接,组间度量标准为平方Euclidean距离,得到如图1所示的聚类分析结果。创新要素集聚度聚类组1为高集聚度园区,聚类组2为低集聚度园区。将创新要素集聚度不同的园区做回归分析,对比聚类组1和聚类组2的回归结果。首先,高集聚度园区创新驱动对区域经济增长未能产生显著的促进作用,低集聚度园区创新驱动也没有通过显著性检验,也即创新驱动对区域经济增长的影响与高新技术园区要素集聚度关系不显著。其次,高集聚度园区创新明显地拉动了区域经济增长,低集聚度园区创新对区域经济增长具有较显著的负效应,由此说明创新对区域经济增长的影响与园区创新要素集聚度有关,高集聚度的园区有利于促进创新的正向经济效应。而低集聚度的负效应原因认为可能低集聚度园区创新要素积累不足,园区还处于积累阶段未进入最佳经济增长点,园区还未能充分地发挥出规模经济的效果,这个阶段园区的创新对区域经济增长的贡献还不足于弥补对园区建设的投入。
3.2组织学习水平的区域差异
组织学习的度量指标结合了SweeGoh、Stuart、Porter等提出的组织学习内涵和理论,通过教育培训项次、技术服务项次和咨询服务项次三个指标近似地度量。通过对组织学习指标的因子分析得到组织学习综合因子得分,然后结合聚类分析法得到组织学习水平不同的高新技术园区空间分布。组织学习水平聚类组1为组织学习水平高的园区,聚类组2为组织学习水平低的园区。首先,组织学习水平高的高新技术园区创新驱动为正,但没有通过显著性检验,而组织学习水平低的高新技术园区创新驱动对区域经济增长产生了显著的正效应,说明组织学习水平较低的园区对区域经济增长的贡献依赖于创新的投入和支持,增加创新投入对于学习不活跃的园区在一定程度上能够刺激创新产出并有利于促进区域经济增长。其次,组织学习水平高的高新技术园区创新对区域经济增长具有显著的正效应,组织学习水平低的高新技术园区创新对区域经济增长具有较显著的负效应。由此说明,创新对区域经济增长的效应在一定程度上取决于园区的学习水平,只有具备了一定学习水平的园区才能发挥创新的正面区域经济效应,而低学习水平的负效应原因认为学习水平低的园区创新成果的应用和扩散不足,从而创新成果的商业化程度较低,很难实现充分的市场价值,限制了创新的区域经济效应。
3.3经济环境的区域差异
区域的区位、资源、经济运行状况等都对创新产生重要影响,ALosch、TGylfason和GZoega等分别从不同角度阐述了区域经济环境的重要影响。《中国城市竞争力年鉴》中对区域经济环境通过区位、区域的经济资源丰富度、产品自给度等方面的指标进行度量,这也比较符合本研究中对区域经济环境的界定。本研究借鉴《中国城市竞争力年鉴》(2007—2012)中提出的中国城市经济环境得分各年度均值对华东地区国家高新技术园区进行分类,城市经济环境各年度得分均值大于16个城市环境得分总均值的为优等区域经济环境的园区,得分小于总均值的为低等区域经济环境的园区,分类结果得到如图3所示的空间分布。分类组1为优等区域经济环境的园区,分类组2为低等区域经济环境的园区。同理做回归分析,结果同样见表4。优等和低等区域经济环境的高新技术园区创新驱动对区域经济增长影响的估计系数都为正,都没有通过显著性检验,但是优等组相对于低等组的估计系数增大,说明高新技术园区的创新驱动对区域经济增长的影响与高新技术园区所在区域的经济环境状况没有显著关系;优等区域经济环境高新技术园区创新对区域经济增长影响的估计系数为正,且通过1%的显著性检验,低等组创新估计系数为负,没有通过显著性检验,由此说明创新对区域经济增长的影响与区域经济环境有显著关系,较好的经济环境对创新的经济效应具有正向的促进作用,不好的经济环境甚至会抑制创新对区域经济的促进作用。
4结论与建议
通过上述的实证分析可以回答前文提出的问题:华东地区作为我国经济相对较发达的地区,近二三十年成为我国区域经济发展的标杆,这可能也与华东地区各省市创新活跃的高新技术园区有密切的关系。第一,华东六省一市国家级高新技术园区的创新驱动对区域经济增长具有显著的促进作用,政府的鼓励性创新政策、创新投入和扶持等整体上能够有效地促进了企业的创新产出和区域经济增长。第二,华东地区的国家级高技术园区创新整体上有效地推动了区域经济增长。第三,华东地区高新技术园区创新是区域经济增长的内生影响变量,能够促进区域经济增长,并且随着经济的发展和总量的增加,高新技术园区创新的促进作用将得到进一步的强化,而没有考虑内生性问题情形中低估了创新对区域经济增长的促进作用。第四,华东地区高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区的创新要素集聚状况有关,创新要素集聚度较高的高新技术区园区创新对区域经济增长的促进作用更大。第五,高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区的组织学习状况有关,学习水平较高的高新技术园区创新对区域经济增长的促进作用更大。第六,高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区所在区域的经济环境状况有关,区域的经济环境状况较好更有利于发挥高新技术区园区创新对区域经济增长的促进作用。
总之,要充分树立创新意识,重视对高新技术园区创新的培育,加大创新扶持力度,形成创新与区域经济增长的良好互动关系,充分发挥创新是区域经济增长的第一动力作用;第二,需要进一步加大低集聚度高新技术园区的建设和要素引进,积极引进创新水平高、创新能力强的企业和组织,吸纳更多创新人才的加入,通过提高创新要素集聚水平使高新技术园区进入最佳生产规模和阶段,以充分发挥创新要素的规模效应,实现创新对区域经济增长的正面促进作用;第三,学习水平的高低在创新影响区域经济增长模式中发挥了显著性的作用,需要进一步提高高新技术园区的学习水平,积极构建创新交流与合作平台,鼓励企业之间相互学习和模仿,鼓励企业和人员的合作,提高企业的学习意识和组织学习能力,提高创新信息在园区内传播与扩散的效率,以充分实现创新的市场价值与经济产出;最后,健全区域的经济环境,满足经济发展对要素和资源的需求,提高资源利用效率,完善高新区所在区域的基础设施建设,创造一个开放、自由、有活力的区域环境,为提高高新技术园区的整体创新水平和产出效率创造条件,进一步发挥高新技术园区在区域经济中的增长极作用。
作者:徐维祥方亮单位:浙江工业大学
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