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        絲綢之路經(jīng)濟帶創(chuàng)新發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響研究

        2020-05-26 14:14:49周蕾
        現(xiàn)代營銷·學苑版 2020年3期
        關(guān)鍵詞:空間計量模型技術(shù)創(chuàng)新

        摘要:隨著我國經(jīng)濟實力的持續(xù)提升,傳統(tǒng)的經(jīng)濟增長方式已漸漸無法適應(yīng)我國當代的經(jīng)濟發(fā)展。以技術(shù)創(chuàng)新為核心的發(fā)展方式才是延續(xù)我國經(jīng)濟發(fā)展的必經(jīng)之路。因此,研究技術(shù)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同影響具有重大意義。

        關(guān)鍵詞:區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展;技術(shù)創(chuàng)新;空間計量模型

        一、絲綢之路經(jīng)濟帶背景下創(chuàng)新發(fā)展存在的問題

        我國絲綢之路經(jīng)濟帶沿線城市技術(shù)創(chuàng)新資源分配十分不均衡,整體創(chuàng)新水平不高,有些地方仍然延續(xù)粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式。以區(qū)域經(jīng)濟質(zhì)量提升實現(xiàn)對中國經(jīng)濟帶動式發(fā)展,樹立絲綢之路經(jīng)濟帶區(qū)域經(jīng)濟新形象,幫助各地政府有效制定創(chuàng)新政策,進一步推動我國西部地區(qū)創(chuàng)新能力,提升創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟成果的效率,使各區(qū)域?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

        二、基于主成分分析的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平評價

        區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平評價應(yīng)該基于客觀數(shù)據(jù)之上,由于變量間存在一定的共線性關(guān)系,為使評價結(jié)果更加客觀公正,本文使用主成分分析方法對變量進行處理,以主成分分析后的變量作為模型的解釋變量。由于區(qū)域創(chuàng)新能力評價相互指標間存在一定的相關(guān)性,同時用這些指標探究區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)系會使得信息重復,從而導致分析變得困難且結(jié)果說服力不足。通過主成分分析法,不僅能反映原來指標體現(xiàn)的主要信息,且避免了信息重復導致的虛假性。根據(jù)表1選出的技術(shù)創(chuàng)新評價指標,構(gòu)建主成分分析法所需要的變量及編號:

        以上述技術(shù)創(chuàng)新指標作為模型的解釋變量x=(x1,...,x9)以各省GDP作為被解釋變量y,由于各評價指標的性質(zhì)不同,其量綱和數(shù)量級存在差異,因此,對所有變量數(shù)據(jù)做標準化處理,即

        其中,xi表示第i個評價指標,表[xi]示該評價指標的均值sd(xi)表示該評價指標的標準差。由于變量間存在一定的共線性關(guān)系,為使評價結(jié)果更加客觀公正,分別對2018年技術(shù)創(chuàng)新投入能力和產(chǎn)出能力進行主成分分析,結(jié)果如表2(結(jié)果保留3位小數(shù)):

        表2中前3個主成分的累計貢獻率已達到97.2%,表3中前2個主成分的累計貢獻率已達到92.7%,均已充分提取原技術(shù)創(chuàng)新投入能力和產(chǎn)出能力的數(shù)據(jù)信息。因此,選取技術(shù)創(chuàng)新投入能力指標的前3個主成分以及產(chǎn)出能力指標的前2個主成分作為解釋變量進行后續(xù)分析,記作Z1,Z2,Z3,Z4,Z5。其中,Z1表示技術(shù)創(chuàng)新投入能力的綜合實力,Z2表示用于技術(shù)創(chuàng)新投入經(jīng)費的支出,Z3表示技術(shù)創(chuàng)新投入的課題及項目數(shù),Z4表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力的綜合實力,Z5表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出總值。對2012-2017年主成分分析因子個數(shù)與2018年相同,在此不再贅述。以上述指標作為解釋變量Z=(Z1,Z2,Z3,Z4,Z5),各省份GDP值作為被解釋變量[y],以各省份地理空間位置結(jié)構(gòu)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,其中權(quán)重矩陣是行標準化的,構(gòu)建如下SAR模型:

        三、技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長質(zhì)量影響的實證分析

        空間相關(guān)性檢驗。在進行空間計量分析之前,首先要確定的是目標區(qū)域之間是否存在空間自相關(guān)性。根據(jù)Anselin的空間計量理論,區(qū)域間地理空間距離相對較近的省份之間的技術(shù)創(chuàng)新溢出的關(guān)系,比地理空間較遠的省份之間更為密切??臻g自相關(guān)能夠刻畫空間單元屬性值的聚集特征,全局空間自相關(guān)性反映了考察變量在全部區(qū)域范圍內(nèi)空間相關(guān)的整體趨勢,常用的檢驗指標是1948年Moran提出的全局Moran指數(shù) ( Morans I) 。其計算公式如下所示:

        由上圖可見,Morans I值總體呈現(xiàn)出逐漸增大的趨勢,可見隨著國家發(fā)展戰(zhàn)略的扶持,“絲綢之路經(jīng)濟帶”上我國各省份經(jīng)濟之間的相關(guān)性越來越明顯,因此,建立空間自相關(guān)模型以分析技術(shù)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟的影響。

        四、實證檢驗

        1.變量選取與數(shù)據(jù)整理

        通過結(jié)合Gibbs方法和M-H方法,利用R軟件對未知參數(shù)進行10000次迭代抽樣,直至馬爾科夫鏈收斂為止,取后5000次抽樣作為參數(shù)的抽樣結(jié)果,根據(jù)上述MCMC方法對模型參數(shù)就行估計。在對技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟之間的影響關(guān)系進行實例分析時,本文對2012-2018年數(shù)據(jù)分析的結(jié)果如表4(結(jié)果保留3位小數(shù)):

        2.實證結(jié)果及分析

        從實證結(jié)果來看,應(yīng)用空間自回歸模型分析技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟的影響關(guān)系是可行的,其模型的擬合結(jié)果與實際值相差無幾,驗證了我國“絲綢之路經(jīng)濟帶”上各省份經(jīng)濟的空間相關(guān)性,并通過建立空間計量模型研究技術(shù)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟的影響,得出如下結(jié)論:

        技術(shù)創(chuàng)新投入能力的綜合實力對區(qū)域經(jīng)濟的影響主要呈現(xiàn)出負向影響,但影響的程度在逐漸降低,表明我國的技術(shù)創(chuàng)新綜合能力轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益的能力在減弱,對經(jīng)濟增長的促進作用不明顯,可能是因為技術(shù)創(chuàng)新資源轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益的周期較長,在較短時間內(nèi)對經(jīng)濟的影響不明顯。技術(shù)創(chuàng)新投入經(jīng)費的支出對區(qū)域經(jīng)濟的主要呈現(xiàn)出正向影響,但影響程度也在逐漸減小,可能是由于國家戰(zhàn)略的扶持以及建設(shè)科技強國的需求,GDP中用于技術(shù)創(chuàng)新的費用占比在逐步增加,導致技術(shù)創(chuàng)新投入經(jīng)費的支出對區(qū)域經(jīng)濟的影響越來越小,甚至呈現(xiàn)出負向影響。技術(shù)創(chuàng)新投入的課題及項目數(shù)對區(qū)域經(jīng)濟的影響也在逐漸減小且影響程度相對其他指標的影響程度也較小,可能是由于技術(shù)創(chuàng)新投入的課題及項目的實施周期較長,其課題及項目結(jié)果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益的時間也較長。技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力的綜合實力及技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出總值對區(qū)域經(jīng)濟的影響均是越來越大,表明提高技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力可有效促進區(qū)域經(jīng)濟的增長。

        通過上述實證分析結(jié)果來看,加大對技術(shù)創(chuàng)新前期投入的扶持力度,加大對科研及教育的投入,培養(yǎng)更多科技創(chuàng)新人才;提高高校及企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的積極性,增加高等學校R&D課題及國家產(chǎn)業(yè)化計劃項目的數(shù)量及質(zhì)量;加強對技術(shù)創(chuàng)新的合作交流,提高技術(shù)創(chuàng)新資源到經(jīng)濟效益的轉(zhuǎn)化能力。同時,隨著創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施,技術(shù)創(chuàng)新對提升區(qū)域經(jīng)濟及綜合國力也將起著越來越重要的促進作用。充分利用部分區(qū)域的資源優(yōu)勢,帶動其他地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展,加速推進由中國制造到中國智造的轉(zhuǎn)變。

        參考文獻:

        [1]Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models[J].Economic Geography,1988,65(2):160-162.

        [2]Lee L. Asymptotic Distributions of Quasi‐Maximum Likelihood Estimators for Spatial Autoregressive Models[J].Econometrica,2004,72(6):1899-1925.

        [3]Conley T G. Econometric modelling of cross-sectional dependence[J].1997.

        [4]Kelejian H H, Prucha I R. A generalized moments estimator for the autoregressive parameter in a spatial model[J].International economic review,1999,40(2):509-533.

        [5]詹姆斯·勒莎杰,凱利·佩斯 著.肖光恩,楊勇,熊靈 譯.空間計量經(jīng)濟學導論[M].北京:北京大學出版社,2014.

        作者簡介:

        周蕾(1995.3-? ),女,漢族,新疆巴州人,統(tǒng)計學碩士。

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