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借助空間計(jì)量模型對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)聯(lián)性分析,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文關(guān)于產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)性,以往的研究主要側(cè)重于定性分析,實(shí)證研究則相對(duì)較少。而在已有實(shí)證研究文獻(xiàn)中,主要是從時(shí)間維度討論產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)聯(lián)性。然而,根據(jù)經(jīng)濟(jì)地理第一定律,經(jīng)濟(jì)變量往往具有空間相關(guān)性,故本文以為有必要從空間異質(zhì)性角度,借助空間計(jì)量模型對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行討論。同時(shí),又考慮到技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用可能存在某些門檻,所以本文力圖在上述方面進(jìn)行嘗試,并努力獲得突破。二、實(shí)證分析〔一〕數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)來自于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒〔2001-2020〕以及各省市區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒〔2001-2020〕,并以2000年為基期,對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)格處理?!捕钞a(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新水平的基本情況分析本文利用DEA-Malmquist方式方法對(duì)我們國(guó)家31個(gè)地區(qū)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)度。2000-2018年,我們國(guó)家各地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)創(chuàng)新平均水平如此圖1所示?!緢D1】從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)能夠發(fā)現(xiàn),內(nèi)蒙古、四川、吉林,其技術(shù)創(chuàng)新水平相對(duì)較高,但其產(chǎn)業(yè)升級(jí)排名卻較低,原因可能是由于這些技術(shù)創(chuàng)新對(duì)周圍地區(qū)產(chǎn)生了較大的空間外溢性,進(jìn)而使這些地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)遭到了損失。同時(shí),有些地區(qū)如陜西、寧夏、青海、福建,其技術(shù)創(chuàng)新水平較低,但其產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平較高,原因可能是由于周圍創(chuàng)新水平較高的地區(qū)對(duì)其產(chǎn)生了正向溢出效應(yīng),提高了這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平,這講明產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新存在空間相關(guān)性和外溢性?!踩钞a(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)創(chuàng)新的空間自相關(guān)性分析1.空間自相關(guān)檢驗(yàn)本文采用Geoda軟件對(duì)2000-2018年的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新水平進(jìn)行空間自相關(guān)性MoranI檢驗(yàn),并且選取Randomization模擬999次檢驗(yàn),其結(jié)果如表1所示:【表1】從表1能夠看出,在2000-2018年,無論是產(chǎn)業(yè)升級(jí)還是技術(shù)創(chuàng)新水平,都呈顯著的空間正自相關(guān)性,呈現(xiàn)一定的空間聚集性特征,即高產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平〔技術(shù)創(chuàng)新水平〕地區(qū)和高產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平〔技術(shù)創(chuàng)新水平〕地區(qū)相鄰,低產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平〔技術(shù)創(chuàng)新水平〕地區(qū)和低產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平〔技術(shù)創(chuàng)新水平〕地區(qū)相鄰。2.空間相關(guān)形式的散點(diǎn)圖分析為了驗(yàn)證以上我們國(guó)家產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新空間地理聚集性分布特征,我們對(duì)2000-2020年產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新的平均水平進(jìn)一步作了MoranI散點(diǎn)圖分析,結(jié)果如此圖2、3所示,對(duì)應(yīng)地區(qū)分布如表2所示。【表2】圖2和表2表示清楚,2000-2020年技術(shù)創(chuàng)新總體上呈顯著的正自相關(guān)性,其相關(guān)系數(shù)為0.3390.華而不實(shí)位于第二象限的吉林、內(nèi)蒙古技術(shù)創(chuàng)新水平較高,其排名分別為第4和第10名,但其產(chǎn)業(yè)升級(jí)排名分別為第18和20名,黑龍江、陜西、寧夏技術(shù)創(chuàng)新水平相對(duì)較低,其排名分別為第18、20、25名,但其產(chǎn)業(yè)升級(jí)排名分別為12、13、14名,究其原因可能是由于周圍地區(qū)吉林和內(nèi)蒙古對(duì)其產(chǎn)生了技術(shù)創(chuàng)新溢出作用,所以促進(jìn)了其產(chǎn)業(yè)升級(jí)。同時(shí),吉林和內(nèi)蒙古由于技術(shù)創(chuàng)新溢出損失,進(jìn)而相對(duì)降低了其產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平。位于第四象限的地區(qū)有浙江、福建、四川、青海,華而不實(shí)浙江、四川為技術(shù)創(chuàng)新較快的地區(qū),其技術(shù)創(chuàng)新排名分別為第9名和第6名,福建、青海為技術(shù)創(chuàng)新較慢的地區(qū),其技術(shù)創(chuàng)新排名分別為第21名和第30名,但其產(chǎn)業(yè)升級(jí)排名分別為第11名和第10名,究其原因,可能是由于其周圍地區(qū)浙江和四川對(duì)其產(chǎn)生了技術(shù)創(chuàng)新溢出作用,進(jìn)而促進(jìn)了福建和青海地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平??傊?,位于第一三象限的地區(qū)比位于第二四象限的地區(qū)要更多,我們國(guó)家各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平分布并非隨機(jī)分布,而是表現(xiàn)出一定程度的空間集聚性特征?!緢D2.3】同時(shí),圖3和表2表示清楚,2000-2020年產(chǎn)業(yè)升級(jí)在總體上呈現(xiàn)顯著的正自相關(guān)性,其相關(guān)系數(shù)為0.2602.華而不實(shí)位于第一象限〔HH〕的有13個(gè)地區(qū),這些地區(qū)均為產(chǎn)業(yè)升級(jí)相對(duì)較快的地區(qū)。位于第二象限〔LH〕的有5個(gè)地區(qū),位于第三象限〔LL〕的有10個(gè)地區(qū),這些地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)相對(duì)較慢。位于第四象限〔HL〕的有3個(gè)地區(qū)??傊挥诘谝蝗笙薜牡貐^(qū)比位于第二四象限的地區(qū)要更多,這講明了我們國(guó)家產(chǎn)業(yè)升級(jí)在空間分布上呈現(xiàn)聚集性特征?!菜摹臣夹g(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)由于產(chǎn)業(yè)升級(jí)不僅受全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率的影響,而且也受人力資本和物力資本的影響。因而,為了進(jìn)一步考察技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)系,本文首先構(gòu)建如下線性模型:【1】華而不實(shí)IU〔Industrialupgrading〕表示產(chǎn)業(yè)升級(jí)〔用第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比例來表示〕,HC〔HumanCapital〕表示人力資本〔用各地區(qū)大專以上人數(shù)與總?cè)藬?shù)比率表示〕,CFR〔CapitalFormationRate〕表示物質(zhì)資本構(gòu)成率〔用固定資本額與比率表示〕.為分析技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng),本文設(shè)空間滯后模型和空間誤差模型分別為:空間滯后模型〔SLM〕:【2-3】為了比擬時(shí)間維度線性模型與空間計(jì)量模型,本文對(duì)上面的〔1〕、〔2〕、〔3〕式進(jìn)行相應(yīng)的估計(jì),其結(jié)果見表3.【表3】表3表示清楚,采用空間滯后模型計(jì)量產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系更為合理。檢驗(yàn)結(jié)果表示清楚,技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4672,表示清楚技術(shù)創(chuàng)新增長(zhǎng)每變動(dòng)1%,產(chǎn)業(yè)升級(jí)則同向變動(dòng)0.4672%.物質(zhì)資本構(gòu)成率對(duì)產(chǎn)業(yè)水平升級(jí)的彈性為0.2021,表示清楚物質(zhì)資本構(gòu)成率每變動(dòng)1%,產(chǎn)業(yè)升級(jí)則同向變動(dòng)0.2021%.人力資本增長(zhǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)水平升級(jí)的彈性為0.1603,表示清楚人力資本每變動(dòng)1%,產(chǎn)業(yè)升級(jí)則同向變動(dòng)0.1603%.〔五〕技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)作用的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)本文以技術(shù)創(chuàng)新為門檻變量,根據(jù)Hansen〔1999〕,設(shè)定如下門檻面板模型:【4】華而不實(shí)1,2,,n表示TFP門檻值,I〔〕表示示性函數(shù)。根據(jù)門檻面板模型〔4〕,我們采用Bootstrapf進(jìn)行500次抽樣發(fā)現(xiàn),技術(shù)創(chuàng)新存在著兩個(gè)門檻值〔見表4〕,其分別為1.050和0.972.當(dāng)TFP0.972時(shí),其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4853.當(dāng)0.972TFP1.050時(shí),其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4617.當(dāng)TFP1.050時(shí),其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4301.技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響并非呈現(xiàn)簡(jiǎn)單的線性遞增或者遞減規(guī)律,而是存在著門檻效應(yīng)。隨著技術(shù)創(chuàng)新的提高,其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用反而在減少。根據(jù)門檻值分布,我們進(jìn)一步對(duì)各個(gè)地區(qū)分布進(jìn)行了歸類,其結(jié)果見表5.【表4.5】三、結(jié)論及政策含義〔一〕研究結(jié)論本文基于2000-2020年全國(guó)31個(gè)地區(qū)面板數(shù)據(jù),運(yùn)用空間計(jì)量回歸模型和門檻面板模型,對(duì)各地區(qū)之間的產(chǎn)業(yè)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行了深切進(jìn)入分析,得出如下結(jié)論:1.空間自相關(guān)研究表示清楚:在2001到2018年這12年中,所有年份地區(qū)間產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新呈顯著空間正自相關(guān)性。這講明地區(qū)間產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間聚集性特征,這一點(diǎn)通過MoranI散點(diǎn)圖進(jìn)一步得到了驗(yàn)證。2.技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)存在空間溢出效應(yīng),空間滯后模型檢驗(yàn)表示清楚,技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4672,表示清楚技術(shù)創(chuàng)新每提高1%,產(chǎn)業(yè)水平則提高0.4672%.3.技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用并非呈線性關(guān)系,而是存在著顯著的門檻效應(yīng)。當(dāng)TFP0.972時(shí),其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4853.當(dāng)0.972TFP1.050時(shí),其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4617.當(dāng)TFP1.050時(shí),其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的彈性為0.4301.〔二〕政策含義1.由于技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)存在著空間外溢效應(yīng),這在某種程度上解釋了內(nèi)蒙古、四川、吉林等地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平較高,但產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平較低;而黑龍江、陜西、寧夏、青海等地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平較低,但其產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平相對(duì)較高的原因。這是由于內(nèi)蒙古、四川、吉林等技術(shù)創(chuàng)新水平較高的地區(qū)對(duì)周圍技術(shù)創(chuàng)新水平較低的地區(qū)如黑龍江、陜西、寧夏、青海產(chǎn)生了空間外溢效應(yīng),進(jìn)而提高了黑龍江、陜西、寧夏、青海等地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平,而內(nèi)蒙古、四川、吉林等地區(qū)由于技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)的發(fā)生,使其本身產(chǎn)業(yè)升級(jí)在一定程度上遭到了損失,進(jìn)而降低了產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平。十分是四川,其技術(shù)創(chuàng)新水平排名第6位,但其產(chǎn)業(yè)升級(jí)排名第28位,這很可能是由于四川同時(shí)向青海、陜西、甘肅等多地發(fā)生了技術(shù)溢出,其本身產(chǎn)業(yè)升級(jí)遭到了較大的損失。因而,在考慮技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)時(shí),應(yīng)充分利用這一特點(diǎn),根據(jù)我們國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)在狀況,一方面,對(duì)于那些技術(shù)創(chuàng)新水平較低的地區(qū),應(yīng)加大技術(shù)創(chuàng)新力度。同時(shí),對(duì)于那些技術(shù)創(chuàng)新輻射能力較強(qiáng)的地區(qū),能夠加大技術(shù)創(chuàng)新支持力度。另一方面通過溢出效應(yīng)帶動(dòng)周圍地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平的發(fā)展,促進(jìn)周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí),同時(shí)又彌補(bǔ)本身技術(shù)創(chuàng)新溢出所產(chǎn)生的負(fù)面效應(yīng)。2.由于技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用具有顯著的兩重門檻特征,對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新水平較高的地區(qū),技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用相對(duì)較低,而技術(shù)創(chuàng)新水平較低的地區(qū),其技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用反而較大。所以,對(duì)于那些技術(shù)創(chuàng)新水平較高的地區(qū),應(yīng)該協(xié)調(diào)平衡好技術(shù)創(chuàng)新力度、物質(zhì)資本構(gòu)成、人力資本投入之間的關(guān)系,做到有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。對(duì)于那些技術(shù)創(chuàng)新水平較低的地區(qū),應(yīng)進(jìn)一步加大技術(shù)創(chuàng)新力度,進(jìn)而加快這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí),推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)構(gòu)造轉(zhuǎn)型,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。以下為參考文獻(xiàn):[1]Abernathy,W.j.andUtterback,J.W.PatternsofIndus-trialInnovation[J].TechnologyReview,1980,〔6〕:20-29.[2]RothwellR.Towardsthefifth-generationinnovationprocess[J].InternationalMarketingReview,1994,11〔1〕:7-32.[3]李時(shí)椿。技術(shù)創(chuàng)新:我們國(guó)家傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造的必由之路[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2001,〔10〕.[4]徐康寧,馮偉?;诒就潦袌?chǎng)規(guī)模的內(nèi)生化產(chǎn)業(yè)升級(jí):技術(shù)創(chuàng)新的第三條道路[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2018,
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