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    我國區(qū)域科技產(chǎn)出水平差異的成因探究
    ——基于穩(wěn)健主成分分析及空間計量模型

    2022-08-10 08:23:52余藝帆曾梓茵李雄英柴嘯龍
    科技視界 2022年17期
    關(guān)鍵詞:省份面板顯著性

    余藝帆 曾梓茵 李雄英 柴嘯龍

    (1.廣東財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,廣東 廣州 510000;2.廣東財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院,廣東 廣州 510000;3.廣東財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院,廣東 廣州 510000)

    0 引言

    黨的十九屆六中全會審議通過的《中共中央關(guān)于黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗的決議》中強調(diào),黨堅持實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,說明科技發(fā)展對我國具有重要意義。其中,科技產(chǎn)出水平是影響科技發(fā)展的重要因素。對此,國內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了研究。陳毅輝等人運用最大信息系數(shù)等方法對中國省域科技產(chǎn)出的影響因素進(jìn)行分析,結(jié)果表明科技產(chǎn)出主要受高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口貿(mào)易額等因素的影響;董奮義等人對R&D投入與科技產(chǎn)出關(guān)系進(jìn)行具體分析,提出高校要完善R&D資源投入機制等建議。

    基于前人的研究,本文首先選取影響科技產(chǎn)出發(fā)展水平的若干相關(guān)指標(biāo),應(yīng)用王斌會學(xué)者提出的穩(wěn)健主成分分析方法,得出31個省份的穩(wěn)健主成分分析得分及其排名;接著應(yīng)用空間計量的方法進(jìn)一步量化空間因素,對影響科技產(chǎn)出水平發(fā)展的因素進(jìn)行分析。

    1 區(qū)域科技產(chǎn)出發(fā)展不平衡的研究

    1.1 穩(wěn)健主成分分析的原理

    為反映各省域之間的科技產(chǎn)出水平,本文選取主成分分析方法。由于傳統(tǒng)主成分分析對離群值的抗差性較差,本文使用穩(wěn)健主成分分析法(ROBPCA算法),得出各省份穩(wěn)健主成分綜合得分。ROBPCA算法的主要原理如下。

    (1)采用投影尋蹤算法,在不損失信息的情況下,對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行降維。

    (2)使用Fast-MCD算法得到降維數(shù)據(jù)矩陣的穩(wěn)健協(xié)方差矩陣和穩(wěn)健均值向量。

    (3)計算穩(wěn)健相關(guān)系數(shù)矩陣,并計算穩(wěn)健樣本相關(guān)系數(shù)的特征方程,得到前n個穩(wěn)健主成分。

    (4)計算前n個穩(wěn)健主成分的穩(wěn)健綜合主成分得分。

    1.2 影響科技產(chǎn)出的指標(biāo)選取

    本文基于宏觀層面、微觀層面的考量,選取2019年的國內(nèi)專利申請授權(quán)數(shù)(件)、R&D項目數(shù)(項)、1991年至今核準(zhǔn)注冊商標(biāo)(件)、科技館數(shù)量(個)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(萬元)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出(萬元)這6個指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)平臺。

    1.3 基于穩(wěn)健主成分分析的區(qū)域科技產(chǎn)出水平發(fā)展不平衡的研究

    首先對6個指標(biāo)2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,接著應(yīng)用穩(wěn)健主成分分析得到各省份的穩(wěn)健主成分綜合得分及排名(由于篇幅關(guān)系對結(jié)果表格不予展示)。

    若省份的穩(wěn)健主成分綜合得分越高,代表科技產(chǎn)出水平越高。結(jié)果顯示,各省份的科技產(chǎn)出水平存在差異,且上海、江蘇等東部沿海地區(qū)的科技產(chǎn)出水平較高;西藏、青海等西部地區(qū)的科技產(chǎn)出水平較低;安徽、湖南等中部地區(qū)省份的科技產(chǎn)出水平適中。

    2 科技產(chǎn)出發(fā)展不平衡因素的空間分析

    為衡量空間因素對科技產(chǎn)出發(fā)展水平的影響,同時考慮到空間有可能即存在空間依賴性或者空間異質(zhì)性,抑或兩者皆有,本文采用Anselin L等提出的空間自回歸面板模型、空間誤差面板模型以及空間自相關(guān)面板模型,具體形式如式(1)~(3)所示。

    空間自回歸面板模型(SAR-PANEL):

    空間誤差面板模型(SEM-PANEL):

    空間自相關(guān)面板模型(SAC-PANEL):

    式中,Y為因變量,代表2019年穩(wěn)健主成分綜合得分u、ε均表示隨機擾動向量X是自變量構(gòu)成的矩陣W為NT階矩陣,且有W=I?W。?代表Kronecker乘積;T代表面板數(shù)據(jù)的時間跨度;N代表面板數(shù)據(jù)的個體數(shù);ρ代表空間自回歸系數(shù),表示臨界省份的Y對本省份的Y的影響程度以及影響方向;λ代表空間誤差系數(shù),表示鄰接省的Y的擾動誤差對本省份Y的沖擊影響。

    本文選取以下11個解釋變量:高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)(單位:個,X)、人均GDP(單位:元,X)、技術(shù)市場成交合同金額(單位:萬元,X)、高等學(xué)校R&D人員(單位:萬人,X)、每十萬普通高校在校大學(xué)生人數(shù)(單位:人,X)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)出口總額(單位:百萬美元,X)、高等學(xué)校出版科技著作數(shù)量(單位:部,X)、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(單位:萬元,X)、科技館數(shù)量(單位:個,X)、新產(chǎn)品銷售收入(單位:萬元,X)以及高等學(xué)校個數(shù)(單位:個,X)。數(shù)據(jù)來源于EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)平臺。

    綜合以上分析,將解釋變量取自然對數(shù),考慮到穩(wěn)健主成分綜合得分(被解釋變量)存在負(fù)值,被解釋變量不取自然對數(shù),從而進(jìn)一步進(jìn)行彈性研究,此時通過各變量建立的空間計量模型如下。

    (1)科技產(chǎn)出發(fā)展影響因素的空間自回歸面板模型:

    (2)科技產(chǎn)出發(fā)展影響因素的空間誤差面板模型:

    3)科技產(chǎn)出發(fā)展影響因素的空間自相關(guān)面板模型:

    式中,β代表科技產(chǎn)出發(fā)展水平對第i個變量的彈性。本文通過赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)來比較不同模型之間的優(yōu)劣,AIC越小說明模型擬合的效果越好。則通過三種空間計量模型得到的結(jié)果如表1所示。

    由表1可知,空間自相關(guān)面板模型的AIC最小,因此采用空間自相關(guān)面板模型來進(jìn)行分析。空間自相關(guān)面板模型的ρ通過了顯著性水平為5%的檢驗,說明不同省份之間的科技產(chǎn)出發(fā)展水平存在著空間擴散效應(yīng),即科技產(chǎn)出發(fā)展水平較高的省份,其鄰近省份的科技產(chǎn)出發(fā)展水平也相對較高;λ通過了顯著性水平為1%的檢驗,說明不同省份之間的科技產(chǎn)出發(fā)展水平之間存在著空間依賴性,即相鄰的省份之間的科技產(chǎn)出水平發(fā)展在空間上會相互影響。通過模型對其他解釋變量的分析如下所示。

    表1 三種空間面板模型的回歸結(jié)果

    (1)“人均GDP”通過了顯著性水平為1%的檢驗,且回歸系數(shù)為正,說明各省份經(jīng)濟發(fā)展水平對區(qū)域科技產(chǎn)出水平有著很強的影響,且經(jīng)濟發(fā)展水平每增加1%,科技產(chǎn)出水平平均增加0.486%。

    (2)“高等學(xué)校R&D人員”“R&D經(jīng)費內(nèi)部支出”“每十萬普通高校在校大學(xué)生人數(shù)”“高科技產(chǎn)業(yè)進(jìn)出口總額”均通過顯著性水平為1%的檢驗,“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)”通過顯著性水平為5%的檢驗,且這5個指標(biāo)回歸系數(shù)均為正,說明這些指標(biāo)對科技產(chǎn)出水平均有顯著影響,且與該省份的科技產(chǎn)出水平呈正向關(guān)系。

    (3)“高等學(xué)校出版科技著作數(shù)量”“新產(chǎn)品銷售收入”和“高等學(xué)校個數(shù)”均不通過顯著性檢驗,說明這三個指標(biāo)對區(qū)域科技產(chǎn)出水平的影響并不明顯。

    3 結(jié)論和政策建議

    本文通過主成分分析以及空間計量學(xué)的相關(guān)模型研究了我國科技產(chǎn)出發(fā)展情況及其影響因素,分析得出“高等學(xué)校R&D人員”“R&D經(jīng)費內(nèi)部支出”“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)”“每十萬普通高校在校大學(xué)生人數(shù)”“進(jìn)出口總額”和“人均GDP”等因素是科技產(chǎn)出水平不平衡的重要成因。因此,為解決我國區(qū)域之間的科技產(chǎn)出水平發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀,可以從以下方面入手:

    (1)加大對科技產(chǎn)出水平較弱地區(qū)的支持力度??蓮募訌姾头龀治鞑康貐^(qū)經(jīng)濟發(fā)展,加大對西部地區(qū)高素質(zhì)科研人才的投入等方面入手。

    (2)加強各省份之間的科技交流。相鄰省份的科技產(chǎn)出水平在空間上會相互影響,且科技產(chǎn)出發(fā)展水平較高的省份,其臨近省份的科技產(chǎn)出水平也較高,通過加強各省份之間的科技交流,實現(xiàn)科技產(chǎn)出水平較高省份的引導(dǎo)作用。

    (3)多方面入手提升各省份的科技產(chǎn)出水平。在人才方面,我國可以加大對高素質(zhì)科研人才、高等教育人才的培養(yǎng);在企業(yè)方面,適當(dāng)?shù)卦黾痈呖萍籍a(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量;同時通過加大科研的投入、提高高科技產(chǎn)業(yè)的進(jìn)出口交易額等多個途徑來提高科技產(chǎn)出水平。

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