西部地区国家级高新区创新绩效研究

发布时间：2020-05-12 20:39

【摘要】：新常态下我国经济面临传统需求饱和、人口红利消失、资源环境约束变大、增长的新动力不足等问题,经济发展从要素驱动、投资驱动转向创新驱动,创新成为新时代引领发展的第一动力。国家级高新区作为创新驱动发展的主力军,是推动我国经济高质量发展的重要力量,也是带动区域经济发展的强大引擎。对国家级高新区创新绩效进行评价研究,探讨如何提高国家级高新区创新绩效是实施创新驱动战略的首要任务。本文以西部地区国家级高新区作为主要研究对象,对其创新绩效进行了测度评价,并分析各因素对创新绩效的影响作用。基于相关理论与文献研究,本文认为高新区创新绩效受高新区内部结构、外部环境和高新区互动情况三方面因素影响,从理论上分析了主要因素对高新区创新绩效的影响作用。在此基础上,本文构建了高新区创新绩效的评价指标体系,利用DEA-Malmquist指数法对西部地区国家级高新区创新绩效进行了静态评价和动态评价,将创新绩效评价结果作为被解释变量,选取影响高新区创新绩效的主要的内部和外部因素作为解释变量,通过Tobit模型研究了各因素对高新区创新绩效的影响作用。研究结果发现:高新区营业收入水平、高新区开放程度和高新区所在城市经济水平对西部地区国家级高新区创新绩效具有显著的促进作用;高新区从业人员学历、高新区所在地区的人均固定资产投资、产业结构和政府财政支出对创新绩效没有显著影响;高新区科技活动内部经费支出这一指标与创新绩效相关性为负,本文认为这是西部地区高新区创新投入资金利用效率不高的体现。最后,基于理论分析和实证结果,提出了促进西部地区国家级高新区创新绩效提升的对策建议。
【图文】：

图 6 2008-2017 年西部地区各国家级高新区平均创新绩效 M指数西部地区国家级高新区创新绩效影响因素的实证研究 Tobit 模型Tobit 模型是对创新绩效的影响因素进行研究时常用到的方法。Tobit 模型由 958 年提出，是一种截尾回归模型，，用于受限因变量的回归。基本形式如下：,~(0,)*2yx N iiii 其中 000***iiiyifyifyy（其中*iy 是用 DEA 测度出来的创新绩效，ix 是影响创新绩效的各种因素， 是向量。因为通过 DEA 测度出来的效率值分布在 0, 1，属于受限的因变量，直最小二乘法做回归分析因素的影响时可能造成结果误差较大，因此 Tobit 模型
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F276.44

【参考文献】

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本文编号：2660814