我国国家级高新区R&D经济效率及影响因素的统计方法研究

【摘要】高新技术开发区(简称“高新区”)和经济技术开发区均是我国政府为了提升国家竞争力和发展地方支柱产业而开设的特定区域,已经成为我国经济的重要载体,对地方经济的起到促进作用。高新区与经济技术开发区的根本区别在于前者只面向高新技术产业,更加重视高新技术的创新能力。高新技术产业的蓬勃发展是高新区保持高增速的重要基础,而技术创新能力的提升是高新技术产业进步的前提和保障。但在现实中,由于各高新区受地缘、政治、经济等因素影响,高新技术的创新能力的水平不一致,造成这种不一致的原因是值得深入探讨的。而研究与试验发展(简称R&D)的投入水平在很大程度上决定着企业的技术创新能力,基于此本文以R&D的投入量作为研究对象,运用各种统计方法从不同角度分析了各高新区R&D的效率水平不一致的原因并对各高新区的R&D效率水平进行了比较,因此本文的选题具有一定的现实意义。本文将多种统计方法进行有机结合来进行研究：将面板数据聚类、基于投入主导型计算方向的静态DEA与动态DEA的方法、非参数面板回归相结合,从总体与个体以及个体与个体等几个方面对国家级高新区R&D的经济效率进行了比较研究；将广义矩估计模型与面板数据回归模型相结合,研究了高新区整体和各类高新区的R&D影响因素。实证分析的结果表明这样的结合具有一定的理论意义。本文分为六个章节,具体安排如下：第一章,引言。本章首先阐述了论文选题的研究背景和研究意义,其次对国内外相关研究文献进行了综述,最后阐明了本论文的研究框架和可能的创新点。第二章,高新区背景知识介绍。本章主要介绍了高新技术的概念、国家级高新区的涵义、发展历程和地理空间分布等内容。而后对国家级高新区的现状进行定量描述。第三章,方法介绍。本章主要介绍研究高新区R&D的效率水平及其的影响因素的统计方法。它们包括：面板数据聚类、静态DEA与动态DEA分析方法、非参数面板回归、广义矩估计模型以及面板数据回归模型。第四章,国家级高新区R&D经济效率研究。本章首先通过面板聚类的方法,将54个高新区分为上、中和下三个梯队。其次,运用DEA方法中的投入主导型模型,计算在产出不变情况下R&D投入的经济效率,并从不同角度分别研究了总体和各梯队高新区的效率表现。最后,通过采用非参数面板模型研究了资本、劳动和R&D要素对产出的弹性,结果表明对上游梯队产出增长起主要作用的是资本,对中游梯队产出增长起主要作用的是R&D,对下游梯队产出增长起主要作用的是劳动力,该结果有助于帮助各梯队高新区找准自己的定位。第五章,国家级高新区R&D的影响因素研究。本章首先以出口强度、人力资本、资本充裕度和高新区规模四个变量作为自变量,以R&D投入量为因变量,构建GMM回归模型,分析研究了高新区总体的R&D影响因素。结果表明四个自变量的回归系数均为正数,且在统计上显著,表明高新区整体表现良好；其次,通过构建变系数模型,研究了各高新区的具体影响情况,结果表明上游梯队高新区在内部出口强度和人力资本两个因素上对R&D正影响显著,中游梯队在资本充裕度和高新区规模两因素上对R&D正影响显著,而下游梯队均表现不良。第六章,总结。本章主要对各个章节进行了总结,明确了本文的研究成果,以及提出本文的不足之处。本文可能的创新之处如下：第一,将面板数据聚类分析、静态DEA和动态DEA分析方法和非参数面板分析相结合,运用到高新区的R&D经济效率运行的分析中,不仅能够区分出高新区的不同发展梯队,还能够分析影响各梯队高新区R&D经济效率以及影响该效率的主要因素；第二,将GMM方法和变系数模型相结合,运用到R&D影响因素的分析中,不仅能够从总体对我国高新区2008年以来R&D影响因素作了详细分析,还将各个高新区R&D影响情况作了全面清晰的研究。
【作者】吕冰洁；
【导师】刘云霞；
【作者基本信息】厦门大学，统计学，2014，硕士
【关键词】国家级高新区；R&D经济效率；多指标面板数据聚类；非参数面板模型；广义矩估计模型；

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