华东地区高新技术园区创新对区域经济增长影响的实证研究
【图文】:
dman[15]、Mansfild[16]、Venables[17]、Audretsch和Feldman[18]、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,在做内生性检验以后得到回归结果见表4。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。
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,如图2所示。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。同理做图1创新要素集聚度不同的高新技术园区空间分布Fig.1Differentagglomerationdegreezones’distribution图2组织学习水平不同的高新技术园区空间分布Fig.2Differentlearninglevelzones’distributionution图3区域经济环境不同的高新技术园区空间分布Fig.3Differentregionaleconomicenvironmentzones’distrib34经济地理第35卷
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,如图2所示。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。同理做图1创新要素集聚度不同的高新技术园区空间分布Fig.1Differentagglomerationdegreezones’distribution图2组织学习水平不同的高新技术园区空间分布Fig.2Differentlearninglevelzones’distributionution图3区域经济环境不同的高新技术园区空间分布Fig.3Differentregionaleconomicenvironmentzones’distrib34经济地理第35卷
【参考文献】
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