中国专利产出绩效的空间计量经济分析

发布时间：2020-07-07 01:01

【摘要】：本文在规模报酬可变情况下,采用全要素生产率分析框架,从生产理论的角度,综合考虑了纯技术效率变化、规模效率变化、技术进步和技术效率变化,并利用知识生产函数构造了可考察动态变化的DEA-Malmquist专利产出绩效指数。然后运用2000-2008年我国30个省区的社会经济面板数据对专利产出绩效进行实证分析,并采用空间计量经济方法对其区域差异性和影响因素进行综合考察。研究结果显示,中国省域专利产出绩效在总体上呈上升趋势,其分布态势表现出了明显的空间自相关性,且其中"创新者"主要集中在中国东部沿海地区。在全国范围内,区域经济发展水平、产业结构、城市化水平对于专利产出绩效存在明显的推动作用;而在短期内,技术市场成交额和受大专以上教育(十万人)的人力资源产出指标对于绩效水平的提升缺乏显著贡献。
【图文】：

第6期马军杰，卢锐等:中国专利产出绩效的空间计量经济分析·103·图1中国省域历年平均专利产出绩效示意图Figure1Theprovincialannualaveragepatentoutputeffi-ciencyofChina从图1中可以看出，在全局尺度上，我国专利产出绩效由东到西呈递减趋势，其分布态势总体上与胡焕庸线和我国400毫米等降水量线的分布大致吻合。同时LISA分析结果显示，邻近省域之间的专利产出水平表现出了较强的空间相似性。表2当中对这种空间相关性进行了总结。其中HH(高－高)象限是指那些自身具有较高的产出水平，同时周围邻近省域的值也比较高的空间单元。通过空间滞后指标，可以反映周围邻近地区的空间依赖性。在本文当中，位于HH象限的区域约占全部统计单元的36.7%，也就是说，有36.7%的高密度统计单元被具有相似密度级别的省域所包围。LH(低－高)象限是指那些自身产出水平较低而空间滞后值较高的区域，位于LH象限的地区有10%。LL(低－低)象限主要包括那些具有较低产出水平及较低空间滞后值的区域，大约占36.7%。位于HL(高－低)象限的则主要是自身密度值较高而空间滞后值较低的区域，约占10%。其中具有相似空间自相关性的HH区与LL区的省(区)共占62.89%，而位于LH与HL象限，具有不同空间自相关性的省(区)约占73.4%。这表明，我国省域专利产出绩效在局域尺度上既具有空间依赖性，也存在空间异质特征。4．2专利产出绩效影响因素的空间计量经济估计与分析对我国省域专利产出绩效的成因进行定量分析，首先需要对影响区域专利产出的社会、经济环境进行深入分析，遴选合适的因子构建指标体系。现有文献当中多从经济增长、科研投入、教育水平等方面对专利产出的作用机制进行考察。本文根据知识生产函数的建模原理，以TFPCH作为被解释变量，以表征经?

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本文编号：2744401