科技政策与我国产业研发空间结构

发布时间：2018-07-08 18:22

本文选题：科技政策 + 产业研发　；参考：《中国科学技术大学》2011年博士论文

【摘要】：企业是我国国家创新体系中最重要的创新主体,产业研发实力也是整个国家技术创新的基础,是组成区域创新环境的重要内容。与发达国家相比,我国的产业研发起步较晚,但伴随着改革开放三十年以及社会主义市场经济体制的发展,强度与产出都有了很大的提高,研发投入占世界总量的比重显著提升,目前已经成为世界第四大研发投入国。但是,我国企业的技术创新能力总体上仍与发达工业国家有较大差距,大中型工业企业研发经费与销售额的比重、开展研发活动的企业比例及申请专利的企业数量占比等指标都大大低于工业发达国家的水平,这种局面对于我国自主创新战略的实施非常不利。已有的理论分析及经验性研究证实了由于RD溢出效应的存在,市场经济体制不能使企业的创新活动达到社会所期望的水平,必须通过科技政策工具的运用纠正市场失灵,激励产业界从事更多的技术创新活动。本文首先时间为线索刻画了我国的科技政策与产业研发发展的历史沿革,概括了我国现阶段产业研发基本特征。基于1988～2008年的发明专利授权数据,采用GIS分析技术,对我国内地31个省域以专利数据衡量的区域创新能力进行了评估,描绘了我国区域创新潜力大致的空间演化过程。结果显示,经过近三十年的发展,我国区域创新活动已逐渐从单极化的点状发展向沿海区域聚集的线面发展转变,但是创新进步集团与落后集团之间的差距也在不断加大。之后基于已有的研究结果选择分别代表了科技基础环境、需求及中介网络的驱动因素构造原始变量矩阵,运用因子分析方法探索影响区域创新综合能力的社会-经济因素。考虑到我国并存着三种不同经济所有制,在引入变量时对国有、私营以及外资经济均有体现。因子分析结果显示,对区域创新综合能力影响最大的因素为区域的综合发展水平,此外RD投入、非国有经济以及区域开放程度也是影响区域创新综合能力的主因子。通过对我国内地省域进行基于原始变量的聚类分析,并结合因子分析结果划分我国产业研发空间结构类型,共把内地省域分为四类地区。我国产业研发空间结构类型与区域经济发展空间结构表现出较为一致的带状分布特征,并遵循由沿海-内地-西部创新综合能力逐渐减弱的变化特征。为了探寻科技政策与产业研发空间结构的关系,之后本文使用了回归分析的方法,分别使用因子得分以及原始变量作为因变量,通过计量模型探索区域创新活动关系最为密切的变量,因子得分对专利数据的回归分析结果显示,我国区域创新活动与区域的整体发展水平高度相关,非国有经济与区域开放程序对外观设计创新活动影响最大;RD投入与实用新型创新活动高度相关。原始变量对专利数据的回归结果显示出,RD经费支出总额对区域创新活动的相关度最高,不同所有制企业在区域创新活动的影响也不同:国有经济对实用新型创新活动影响最大,外资经济对外观设计创新活动影响最大私营经济对区域创新活动的影响尚不明朗。考虑到极端数据可能对模型产生的影响,因子分析与回归分析过程均分为两次进行:包含内地所有省份数据,以及剔除江浙粤的内地省份数据。最后根据本文的主要研究结论,本文作者对提高我国产业研发能力的科技政策制定给出了相关的政策建议。
[Abstract]:The enterprise is the most important innovation subject in our country ' s national innovation system , the R & D strength of the industry is the basis of the whole country ' s technological innovation , it is the important content to make up the regional innovation environment .

On the basis of the present research results , the author makes an assessment of the regional innovation ability of China ' s industrial R & D in 31 provinces in China .

In order to explore the relationship between science and technology policy and industrial R & D spatial structure , this paper uses regression analysis method , uses factor score and original variable as the dependent variable , and explores the most closely related variables of regional innovation activity through measurement model .

Considering that extreme data may have an impact on the model , both the factor analysis and the regression analysis process are carried out twice : the data from all provinces in the Mainland , and the data from the inland provinces of Jiangxi and Guangdong .

Finally , according to the main research conclusion of this paper , the author gives some relevant policy suggestions to the development of science and technology policy to improve the R & D capacity of our country .
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F224;G322.0;F121.3

【引证文献】