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主题:科技创新论文写作 时间:2024-03-19

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摘 要:基于经济新常态和海洋经济发展的新旧动能转换背景,海洋科技创新成为推动我国海洋经济发展的重要因素.本文以2006-2014 年沿海11 省(市)海洋科技创新投入和产出数据为样本,运用随机前沿的方法,测算我国海洋科技创新效率及影响因素.结果表明:2006-2014 年我国沿海区域海洋科技创新效率总体不高且省区差异较大,处于规模报酬递减阶段.外贸依存度、经济发展水平和学历结构对海洋科技创新效率有正向影响,其中学历结构和外贸依存度对我国海洋科技创新效率影响较大,经济发展水平的影响较小.

关键词:海洋科技,区域创新效率,随机前沿分析,影响因素

经济新常态下,我国海洋经济的发展进入机遇与挑战并存的新时代.海洋经济作为沟通中国与世界的桥梁和感知全球市场变化的风向标,其健康稳定发展对我国经济转型发挥了无可替代的作用.以科学技术的研发与应用为核心实现创新驱动发展战略是我国海洋经济发展的新趋势,提高海洋科技创新效率是实施“海洋强国”战略和“21 世纪海上丝绸之路”的重要保障.

在学术界,科技创新效率同样是关注热点之一,学术界多用科技创新效率指标衡量和评价分析对象的科技创新能力和科技资源配置.梳理文献时本文发现,相关学者研究科技创新效率的研究对象主要集中在国民经济或区域经济领域,主要研究角度可以分为以下几个方面:区域性科技创新效率的测算和评价.池仁勇等[1](2004)对浙江省科技创新效率进行了测算,魏守华和吴贵生[2](2005)认为,科技创新资源在省域内过于集中不利于整体效率水平的提高.其它学者如张宗益等[3](2006)、鲁勇兵等[4](2006)、曹振全等[5](2012)均采用不同的方法对区域经济的科技创新效率进行测度和评价.科技创新效率的影响因素分析.严红[6](2013)认为创新环境、投入结构、企业结构和对外开放度是影响我国西部地区科技创新效率的重要因素;孙东[7](2014)认为人均GDP、外商直接投资、城市化等因素能够促进我国科技创新效率的提高,相反出口占比对科技创新效率的提高具有反作用.时间趋势分析.刘伶利[8](2008)通过绘制1998-205 年我国30 个省域科技创新效率走势,得出我国科技创新总体效率存在略微下降趋势.焦晨洋[9](2017)通过测算发现,我国2011-2015 年省域经济的科技创新效率总体上没有明显变化.

与陆域经济相比,研究海洋经济领域的科技创新效率的文献较少,樊华[10](2011)运用DEA 测算海洋经济科技创新效率,认为我国海洋经济科技创新效率总体较低且不同沿海省份之间差距较大,并结合Tobit 模型分析得出海洋科研机构人员素质和结构及政府影响力是促进效率提升的主要因素.谢子远等[11](2012)回归分析得出海洋科研机构规模和海洋科研从业人员高级职称比重与效率正相关,相反专业技术人员和研究生比重与效率值负相关.殷克东等[12](2014)认为人均GOP、海洋科研机构数量及社会综合发展指数是重要影响因素.李彬等[13](2016)运用三阶段DEA 测算沿海11省份2006-2010 海洋科技创新效率,认为总体效率水平较低但存在缓慢上升趋势.

综上所述,目前研究海洋经济科技创新效率的文献较少,研究方法较为单一,多数学者采用DEA 方法.测度科技创新效率的方法主要有参数估计和非参数估计两种,数据包络分析(DEA)是非参数估计的主要方法,通过线性规划求解生产前沿,因模型不需要设定具体参数而广泛运用,参数估计以随机前沿分析(A)为主,通过设定生产前沿函数,再通过计量方法对函数参数进行估计.与DEA 相比,A 能够在测算科技创新效率的同时测度效率值的影响因素,并将随机因素纳入分析范围.

基于此以上分析,本文选取2006-2014 年我国沿海11 省(市)海洋科技创新的面板数据,采用随机前沿方法对沿海11 省(市)的海洋科技创新效率及其影响因素进行实证分析,根据分析结果对我国海洋科技创新效率的提升提出针对性建议.

一、研究方法和模型设计

随机前沿分析(A)由Aigner 等(14) 于1977 年提出,并作为测度效率主要方法被广泛运用于经济管理领域中.Battese 等(15)-(17)(1977)在此基础上对其进行改进,使随机前沿分析能够对效率值的时间变化趋势进行分析.随机前沿分析考虑了随机误差对生产前沿面的影响,用随机误差和技术无效率两项解释实际生产单元与生产前沿面的偏离,保障了估计效率值的有效性和一致性,最后使用计量方法估计所设前沿生产函数.

A 生产前沿函数模型的一般形式为:

(i等于1, 2……..n;t等于1,2……T)(1)

Y 的值用来检验复合扰动项中科技创新非效率的比例,取值介于0-1 之间.当Y等于0 时, 等于0,说明该决策单元的实际产出与生产前沿之间的距离均来自随机因素Vit的影响,科技创新非效率项为0,此时随机前沿分析模型无意义对做似然比(LR)检验,通过检验则称该模型在分析科技创新效率时有意义.

A 方法在使用前需要设定具体的生产前沿函数对生产前沿面进行界定,生产函数选择的准确性是该方法实施的关键步骤,函数形式主要分为两种,一种是基于Cobb-Douglas 生产函数形式,另一种为放宽技术中性假设和产出弹性固定的Translog 函数,也称超越对数函数.本文选择超越对数函数模型测算我国沿海11 省域海洋经济的科技创新效率,由于传统超越对数函数模型对数据量有严格要求,鉴于本文研究对象的特点,我们对超越对数生产函数进行改进,采用有限超越对数生产函数,即放松了资本、劳动、资本与劳动之间存在交互关系的假设.本文采用模型形式为:

i等于1, 2……..n; t等于1, 2……T

二、数据来源与变量选择

1. 数据来源

本文选取沿海11 个省(市)作为研究对象,分别为天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西和海南,对其海洋科技创新效率进行面板数据分析,时间跨度为2006-2014 年,数据来源于《中国海洋年鉴》和《中国统计年鉴》.考虑到观测期水平变动对数据的影响,本文采用以2006 年为基期,用相应的指数分别对地区生产总值和进出口额进行平减.

2. 投入及产出变量选择

在科技创新效率投入要素选择上,基于资本和劳动在科技创新活动中的主导作用,本文选取海洋科研机构中科技活动人员数和海洋科研机构经费收入总额作为投入变量.与科研机构从业人员相比,科技活动人员数是扣除了不从事科研生产活动的真实科技创新劳动投入量,较能真实反映科技创新劳动投入情况.

在产出要素选择上,文献中多选取新产品销售收入等直接反映科技创新水平的变量或专利申请数、科技论文数量和科技课题数量等间接变量[12] 来衡量科技创新活动的产出.考虑到新产品销售收入数据不可获得性,海洋领域研究多选择间接变量予以衡量.在间接要素中,专利申请数量因存在部分省份常年为零的情况,难以真实反映科技创新效率水平;科技课题数量变量分为基础研究、应用研究、试验发展等五个方面,本文认为科技课题数量较科技论文数量能更好地反映海洋科技创新效率.综上,本文选择课题数作为测算科技创新效率的产出变量.

3. 影响因素变量选择

对影响科技创新效率因素的选择上,我们选取经济发展水平、外贸依存度、学历结构、产业结构高级化、科研投入度五个指标,分别用z1、z2、z3、z4、z5 表示,科技创新无效率模型如下:

经济发展水平(z1).本文采用地区生产总值对数值(lnGRP)作为反映科技创新的经济发展水平指标.地区生产总值反映该沿海地区经济发展的总体水平,本文假设地区经济总量越大,其科技创新效率越高.这一假设可以用规模效应进行解释,经济发展水平越高的地区,资源禀赋优越,科技创新投入总量相对越大.

外贸依存度(z2).外贸依存度反映一个地区对外贸易活动情况.文章以沿海地区年进出口总额比上地区生产总值作为外贸依存度的衡量指标.Poser,Grosan和Helpman 认为对外贸易中模仿和创新的相互促进作用带动整体科技创新的提升.因而假设外贸依存度越大,该地区的科技创新效率越高.

学历结构(z3).科研机构是直接从事科技创新的部门,其研究能力的提能直接提高总体科技创新效率.本文选用研究生数(包括硕士研究生和博士研究生)占海洋科研机构从业人员的比值这一指标衡量学历结构,同时假设指标的高低与效率值成正比.

产业结构高级化(z4).为了反映产业结构对海洋科技创新效率的影响,我们借鉴靖学青[18](2005)运用产业结构层次系数反映产业结构高级化程度的方法.与其它文献中用第三产业比重或第二产业比重衡量产业结构的方法相比,产业结构层次系数将一、二、三产业比重均考虑在内,较能客观全面反映海洋经济产业结构变动情况.产业结构高级化赋予第三产业较高权值,本文假定第三产业比重提高能促进海洋科技创新效率,因而产业结构高级化与科技创新效率成正比.

科研投入度(z5).科研投入度能反映一个地区对科技研发的重视程度,理论上,若某地区对科技研发越重视、科研投入度越大,其科技创新效率也越高,因而假设科研投入度与科技创新效率成正比.本文采用海洋科研机构从业人员占该沿海地区涉海就业人员比重这一指标反映科研投入度的高低.

三、研究结果与分析

1. 模型检验及参数估计

应用Frontier4.1 软件对数据进行回归分析,分析结果如表1 所示.

注:*、**、*** 分别为在10%、5%、1% 的显著性水平,LR 为似然比检验统计量,符合混合卡方分布.

从A 整体估计结果来看, 等于0.9510,可知技术非效率项对产出有显著影响,LR 统计量满足在1% 显著水平下具有统计显著性,说明误差项存在明显的复合结构,β0、β1、β2、β3、β4、β5 均通过显著性检验,其中时间变量、时间变量的平方和时间变量与资本的交互项系数显著不为零,说明本文选用超越对数函数形式测算我国海洋经济科技创新效率是恰当的.进一步分析回归结果,我们得到以下几点结论:

(1)科技活动人员数的T 统计值为-2.1711,通过1%显著性检验;机构经费收入总额的T 统计值为1.6806,通过5% 显著性检验,这表明科技活动人员、机构经费收入总额与我国海洋经济科技创新带来的科技产出课题数显著相关.

(2)从海洋科研机构科技活动人员和海洋科研机构经费收入总额的产出弹性来看,由于考虑了时间因素,2006-2014 科技活动人员的平均产出弹性为-0.7719,说明每增加1% 的科技活动人员投入,会使海洋科技创新带来的科技产出平均减少77.19%,劳动投入对海洋经济科技创新效率的影响为负;科研机构经费收入总额的平均产出弹性为1.1276,说明增加1% 的研发经费总额投入,会使海洋科技创新带来的科技产出平均增加112.76%,经费收入总额对海洋经济科技创新效率的影响为正.

(3)海洋科研机构科技活动人员投入和海洋科研机构经费收入总额的平均产出弹性之和小于1,说明观测期间我国沿海11 省(市)海洋经济科技创新效率处于规模报酬递减阶段.

2. 科技创新效率分析

2006-2014 年,我国沿海11 省(市)海洋经济科技创新效率测度结果如表2 所示,在此,我们按照地理要素将11 省(市)划分为环渤海地区、长三角地区和珠三角地区.其中环渤海地区包括天津、山东、河北和辽宁;长三角地区包括上海、江苏和浙江;珠三角地区包括福建、广东、广西和海南,并将其科技创新效率值按照地理划分分类,图1 反映三大区域年均效率值走势情况.

具体分析如下:

(1)我国沿海11 省(市)海洋经济的总体科技创新效率不高,不同省(市)之间差距较大,11 沿海省(市)中,仅江苏年均海洋经济科技创新效率为0.9 以上,另有三个省份的科技创新效率值位于0.5-0.9 之间,分别为山东、上海和广东,其余省(市)科技创新效率均处于0.5 以下,其中广西和海南两省海洋经济科技创新效率低于0.1 ,分别为0.0584 和0.0365,这说明广西和海南的科技创新效率损失分别达到了94.36% 和96.35%,存在较大的上升空间.

(2)纵向来看,2006-2014 年间,我国沿海11 省(市)科技创新效率存在缓慢波动上升趋势,但效率增长的总体变化幅度较小.对比不同年份数据我们可以发现,除上海和海南以外,其余9 省(市)2014 年效率值与2006年相比有所提升,上海和海南在2006 年-2014 年间,其海洋经济科技创新效率值有所下降.

(3)按照区域来看,本文对环渤海地区、长三角地区和珠三角地区所包含的沿海省(市)的效率值及走势进行横向及纵向对比,可以发现:三大地理区域的海洋经济科技创新效率差距较大,其中长三角地区的海洋经济科技创新效率远高于其它两区域及全国平均水平.纵向来看,长三角地区的海洋经济科技创新效率在2006年-2011 年间存在明显下降趋势,2011-2014 年间逐步回升并小幅超越2006 年基年水平,波动幅度大于其它两地区及全国水平.

3. 科技创新效率影响因素分析

根据回归结果,对影响海洋经济科技创新效率的5 个影响因素进行逐一分析:

经济环境对科技创新效率的影响

经济发展水平所对应的系数估计值为-0.5889,在1% 水平下显著,说明经济发展水平与技术非效率显著负相关,即经济发展水平因素与海洋经济科技创新效率显著正相关.本文选用地区生产总值的对数值作为经济发展水平的衡量指标,地区生产总值越高,则该地区的海洋经济科技创新效率也就越高,数据结果符合原假设.原因可能在于科技创新存在周期长、风险大、投入高的特点,经济发展水平越高,地区经济越发达,其进行科技创新的能力和动力也就越强.

外贸依存度对科技创新效率的影响

外贸依存度所对应的系数估计值为-1.8467,在1%水平下显著,说明外贸依存度与海洋经济科技创新效率显著正相关.系数估计值为负,代表外贸依存度与技术非效率负相关,外贸依存度越高,其科技创新效率越高,符合原假设.结合实际情况分析原因,外贸依存度越高,说明该沿海省(市)对外贸易占地区经济的比重越高,其对外开放程度越高.实践证明,对外开放加大了市场竞争,因而该地区有更多的动力进行科技创新,生产更有竞争力的科技产品.

学历结构对科技创新效率的影响

学历结构所对应的系数估计值为-2.2877,在1% 水平下显著.本文选用海洋科研机构中研究生(包括本科生和博士生)占科技活动人员的比重反映学历结构情况,数据回归结果表明,科研机构中研究生比例越高,对该沿海省(市)的科技创新效率的促进作用就越强符合原假设.究其原因,研究生是受过专业科研训练的高素质人才,其科研价值能够在工作岗位上得到迅速高效的发挥,对提高科技创新效率有巨大推动作用.

产业结构高级化对科技创新效率的影响

产业结构高级化所对应的系数估计值为0.0187,在1% 水平下显著,这表明产业结构高级化与海洋经济科技创新效率显著负相关,系数绝对值低于0.1,说明对效率的抑制作用较弱.究其原因,本文认为,尽管产业结构高级化综合考虑了海洋第一、二、三产业的比重,但是产业结构层次系数赋予海洋第三产业的比重最高,因而其内在假定为一、二、三产业的高级化程度递增.数据结果显示,产业高级化程度越低,即第一产业与第二产业比重越高,对科技创新效率的提升作用越明显.结合实际情况本文发现,海洋第一产业中海洋渔业服务业;第二产业中海洋生物医药业、海洋化工业、海水利用业等对科技创新的要求较高,相反海洋第三产业中部分产业类型对科技创新的要求相对较低.

科研投入度对科技创新效率的影响

科研投入度所对应的系数估计值为8.1536,未通过显著性检验.这表明科研投入度对海洋经济科技创新效率的影响不显著.这是因为相较于全部涉海就业人员来说,科研机构从业人员占比较低,且综合科技活动人员的产出弹性为负值,说明科技活动人员投入越多,科技创新产出越低.综合来看,我国海洋科技创新过程没有充分发挥科研人员的科技创新潜力,科研机构内部可能存在研发结构不合理,机构冗余等问题,限制了科技创新效率的提升.

四、结论与建议

本文基于改进超越对数生产函数的随机前沿分析法,对我国沿海11 个省(市)2006-2014 年海洋科技创新效率进行了测算,并分析了海洋科技创新效率的影响因素,主要结论如下:

科技活动人员与科研机构经费收入总额与海洋科技创新带来的科技课题数显著相关.科技活动人员的平均产出弹性为负,科研机构经费收入总额的平均产出弹性为正,说明科技活动人员投入增长与科技创新效率呈现负相关;科研机构经费收入总额增长与海洋科技创新效率呈现正相关.观测期间我国海洋科技创新效率处于规模递减状态.

我国沿海11 省(市)海洋科技创新效率总体不高,全国平均海洋科技创新效率0.3718,存在较大的效率改进空间.样本观测期间呈现波动上升趋势,科技创新效率总体提升空间不大.我国不同沿海省(市)的海洋科技创新效率差距较大,与地区经济水平显著正相关,长三角地区的海洋科技创新效率远高于环渤海地区和珠三角地区,但其效率波动幅度较大.

在海洋科技创新效率的影响因素中,经济发展水平、外贸依存度、学历结构对海洋科技创新效率有显著正向影响,影响力排序分别为学历结构、外贸依存度和经济发展水平.产业结构高级化对海洋科技创新效率有显著负向影响,但系数小于0.1,影响力较小.科研投入度因素对海洋科技创新效率的影响不显著.

针对以上研究结论,提出如下对策建议:

在当前阶段,要提高海洋科技创新效率,需要提高资本投入及科研机构的经费收入,国家可以通过加大财政支持力度、出台鼓励银行等金融机构为海洋科研机构提供科研贷款的政策、探索科研机构与企业合作研发等方式增加科研机构的科研经费,鼓励科研机构积极进行科技创新.在长期,提高海洋科技创新效率还应当靠发挥人力资本潜力,针对我国海洋科技创新过程中,科技活动人员平均产出弹性为负的情况,采取相应的改善措施,如改善科研机构的科研环境、建立激励和约束机制等.

针对目前我国海洋科技创新效率总体不高且地区之间差距较大的情况,政府应当对海洋科技创新效率较低的地区给予适当的政策倾斜,或组织相近沿海省(市)搭建科技创新共享学习平台.如珠江三角洲地区内,广东海洋科技创新效率明显高于海南和广西,未来可以探索形成珠三角海洋科技创新共享学习机制.

影响因素中,外贸依存度、经济发展水平和学历结构对海洋科技创新效率的提高有显著促进作用,在未来海洋科技创新发展过程中,提高外贸比重、优化海洋机构的学历结构、提高地区经济发展水平是提高科技创新效率的重要举措.具体来看,学历结构的影响力最强,未来应当进一步提高海洋科研机构中研究生比重,引进更多高学历、高素质、高水平人才,激发海洋科技创新活力.

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