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基于生存分析的区域科技创新能力研究(2)

人气指数: 发布时间:2014-11-03 10:54  来源:http://www.zgqkk.com  作者: 赵影
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  2.科技资源

  企业的生产发展,学校的正常运转等都是建立在人力、物力和财力的基础上,新的创新成果的出现同样需要具备这三大要素。R&D人员、R&D经费、R&D经费投入强度和科普经费筹资额等是支撑科研创新顺利开展的关键因素。结合先前文献资料,本文选取上述四个指标,作为创新过程中的基础准备条件。

  3.科技项目

  研发项目承载着投入与产出,关系到投入是否得到合理、有效地应用,同时也关系到最终产出成果及其新产品的应用。研发项目成功率越高,投入生产应用的产品成果越多,表明此地区的创新能力较强。本文选取高等院校R&D课题、高技术产业R&D项目、规模以上工业企业R&D项目和研究与开发机构R&D课题四个指标加以反映。

  三、Cox分析及应用

  (一)模型设计

  生存分析的目的主要用于估计生存函数,但由于生存分析的数据包含部分截尾数据,用一般的回顾分析来研究协变量对生存函数S(t,X)的影响是不适用的。Cox回归分析法用于分析多个因素对生存时间的影响作用与比较。本文研究事件就是R&D经费之出占GDP比例是否超过1.5%,到调查截止时仍未达到这个水平的省份称为删失数据。本文定义是否到达1.5%为生存状态变量,观察期内达到即为生存,标记为1;未达到定义为0,表示观察期末仍未达到或出现观察期间失访情况的数据。

  本文将生存时间定义为1998年开始到R&D占GDP比例达到1.5%所经历的时间。为了进一步确定哪些因素对创新能力有重要影响,本研究利用Cox回归模型对影响创新率的多种因素进行分析,试图考察产出能力、研发能力和潜在投入能力是否对创新效率有显著意义。本模型公式为

  lnh(t)=B0+B1×科技产出+B2×科技投入+B3×科技项目(1)

  分别对各省市创新效率与三项指标进行单变量检验,利用Wald统计量来评价模型的显著性。利用相对危险度Exp(B)和回归系数B来考察各因素的作用。Exp(B)表示各因素取值状态每变化一个单位,创新效率h(t)变化的百分比。回归系数的取值正负表示上述变化的方向。

  (二)结果分析

  运用SPSS19.0对数据进行生存分析,采用寿命表法得到结果如表1。

  从表1可以看出,全国创新效率达到1.5%的平均时间大致为9年,这个时间的得出依据的是过去对影响创新效率的指标的投入。河北省政府在“十二五”规划中提到,截至2015年河北省的R&D占GDP比例要达到1.6%。从上述数据中分析,这个目标有点不切实际,但并不是不能达到的。利用Cox回归模型可以找出影响这个比例的关键因素,只要找准关键点,就可以从整体上提高河北省的创新效率。

  (三)Cox回归模型分析

  由于本文选取的样本大部分都是右删失数据,它们的生存时间都是未知的,所以很难对生存时间作一个具体的假设,因此,选用的是Cox模型。Cox模型是生存分析中应用较广的一种半参数模型,它具有的数据优势和处理多因素协变量的功能,最大的特点是只对协变量作参数化假设,对生存时间函数不作具体假设。

  实证结果分析如表2。

  通过显著性对系数向量B进行检测,若显著性小于0.05,说明该系数显著,则其对应的变量将被保留,否则将被删除。上述表格中,被保留的协变量为X2、X5、X7和X11,对剩余变量采用“Enter”进入法逐步进行Cox回归计算,最终选定六个变量测量科技创新水平的高低,分别为X2、X3、X5、X7、X8和X11,即发明专利申请数、发明专利授权数占专利授权数比重、R&D经费投入强度、科普经费筹资额、各地区高等院校R&D课题数和各地区研发机构R&D课题数。由于指标选择上存在缺陷,且计算方法的误差,所得结果与实际情况存在偏差。因此,最终选定四个变量作为最显著协变量,下面对各协变量进行解释。

  1.发明专利申请数

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