我国创新极化现象的区域分布与极化度比较

文章以30个省(市、区)为生产决策单元,运用绩效评价中的数据包络分析对科技资源变量进行实证研究,测度出目前我国形成了京津冀单极结构创新极化区、珠江三角洲双极结构创新极化区、长江三角洲三极结构创新极化区。在此框架下,文章以相同的变量构造Esteban-Ray指数衡量三类创新极化区的极化程度,认为珠三角创新极化区内极核的集聚效应不断增强;长三角的扩散效应开始显现;而京津冀目前仍处于极化的形成初期。     

技术扩散能否成为区域创新效率提升的新动能——研发要素流动视角

基于研发要素流动视角，利用我国内地30个省市2002-2017年面板统计数据，通过空间杜宾模型和面板门槛回归模型，对技术扩散影响区域创新效率提升情况进行探究。研究结果发现：我国区域创新效率呈现波动收敛态势，其中，东部创新效率最高，中西部创新效率次之，且两者交替上探下潜；技术扩散能够驱动区域创新效率提升，其中，本土技术扩散表现出显著的边际递减驱动力，而国际技术扩散呈现出不显著的边际递增驱动力；技术扩散能够引发研发要素流动，其中，研发资本流动能够积极改善区域创新效率，而研发人员流动表现出抑制作用。     

区域创新生态系统知识能力要素协同性评价——以深圳市为例

知识能力是区域创新生态系统最重要的动态能力。因此,根据区域知识能力内涵,结合区域创新生态系统特征设计区域创新生态系统知识能力协同度指标体系。以深圳市为研究对象,运用匹配量化模型分析产业知识基础和学研知识基础匹配程度,运用复合系统协调度模型评价知识创新环境与产业、学研知识基础发展协同程度。结果表明,深圳市产业知识基础与学研知识基础发展不均衡,且深圳知识创新环境和产业知识基础发展协同度高于其与学研知识基础协同度。因此,深圳市创新生态系统构建要重视学研机构知识基础积累,加强区域知识创新环境建设。     

Regional variation in the capital structure adjustment speed of listed firms: Evidence from China

This paper investigates whether in China, a country large in size, geographically diverse and imbalanced in regional economic development, variation in firm capital structure¹ is systematically related to regional economic environment. In addition, we examine whether during macroeconomic recovery there is significant difference in the speed of adjustment in capital structure of firms located in different regions. The empirical analyses are based on 783 firms listed on Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges during a sample period of year 2000 through 2014. Using GMM and Logit QMLE, we found strong evidence that the regional variation in the capital structure of listed firms is linked to growth indicator (the Market-to-Book value, MB), EBIT ratio, size of the firm and tangible assets (the value of Net Property, Plant and Equipment, PPE). In the process of economic recovery, there was apparent regional variation in the speed of adjustment in capital structure, i.e. the fastest adjustment in capital structure was found in East China while that of West China followed and that of Mid China the slowest, that is to say within a given period the leverage ratio of listed firms in East China rises or falls faster than in the other two regions.     

基础研究强度与区域创新绩效——政府支持与人力资本结构的调节效应

伴随我国新发展阶段创新需求特征的转变,基础研究强度对创新绩效的影响日益凸显,而政府支持与人力资本结构在区域基础研究强度与创新绩效的关系中发挥重要作用。基于2000-2018年省级面板数据,采用系统GMM估计方法,从创新规模、人均创新水平以及创新产出结构3个维度,探究基础研究强度对区域创新绩效的动态影响及政府支持、人力资本结构的调节作用。结果发现：总体上看,基础研究强度对区域创新绩效产生显著负向影响;政府支持、人力资本结构正向调节基础研究强度对区域创新规模、人均创新水平的抑制作用;政府支持会强化基础研究强度对区域创新产出结构的抑制作用,人力资本结构正向调节基础研究强度对区域创新产出结构的影响。由此,提出不同区域应全面认识基础研究强度的作用及其影响路径,充分发挥创新管理政策作用的对策建议。     

中国东部沿海四大城市群协同创新效率综合测度及影响因素研究

中国东部沿海城市群作为国家经济增长的核心战略区和新型城镇化的重要组成部分,促进其协同创新效率提升对实现经济高质量发展具有重要现实意义。基于2005—2018年地级市数据,以京津冀、山东半岛、长三角和珠三角城市群为研究对象,采用三阶段DEA方法测算四大城市群协同创新效率并分析其时空特征,利用Tobit回归模型分析不同城市群协同创新效率的主要影响因素,结果表明：①剔除外部环境与随机因素的影响,除山东半岛城市群外,其它三大城市群的平均综合效率值均较第一阶段下降;②外部环境因素对协同创新效率具有显著影响,区域经济水平和政府财政支持力度与协同创新效率负相关,研发支持力度、产业结构和对外开放水平与协同创新效率正相关;③协同创新效率总体呈上升趋势,但内部城市等级存在空间不平衡性;④不同城市群协同创新效率的主要影响因素也存在差异。基于上述结果,提出促进不同城市群协同创新发展的相关建议。     

广东省专业镇新兴产业发展现状研究

专业镇是以一种或两种产业的专业化生产为主的城镇,它已成为珠三角镇级经济单位的一种主要发展模式。自2000年广东省启动"专业镇技术创新试点"工作开始,广东专业镇发展迅速、效果突出。而新兴产业经济由于具有创新性、高成长性等特点,日益受到关注并成为培育经济增长点的主要目标。在2010年广东省的专业镇统计的基础上,重点阐述新兴产业的发展情况,并从新兴产业的分布特征、组织特征和运行情况3个方面深入分析了专业镇新兴产业的现状。     

区域生态经济评价模型及实证研究

生态效率是基于环境一经济系统相互关系的定量描述,搭建了经济效益和环境效益之间的桥梁。基于区域生态效率增长与环保投入的平衡关系,本文构建了区域生态经济评价模型,以反映一个地区在一定环保投入条件下的环境改善效果,并对中国30个城市的经济环境协调状况进行综合评价,力求为现阶段中国区域生态经济状况提供新的可行评价方法。     

城市圈驱动区域经济增长的内在机制分析——以京津冀、长三角和珠三角城市圈为例

本文利用2003-2007年京津冀、长三角和珠三角城市圈所属省份的县市数据,使用断点回归法研究了城市圈的形成对城市圈整体经济绩效的影响以及城市圈驱动区域经济增长的机制和路径。由于城市圈基本围绕中心城市而建立,与中心城市的距离远近是决定一个地区是否属于城市圈范围的关键因素,因此可以通过比较城市圈临界线附近县市样本,进而判断城市圈形成与其他变量之间的因果关系。本文的实证结果表明,城市圈的形成主要通过蒂伯特选择机制和城市化进程的加快两个路径改善了城市圈区域的整体经济绩效;并且城市圈的形成对区域经济的影响具有异质性,北京未能发挥增长极的作用带动京津冀城市圈区域的经济增长,而长三角城市圈和珠三角城市圈地区则都受益于中心城市的辐射效应。     

区域创新力量对区域知识产出的影响

以中部地区84个城市为研究对象,从空间角度对区域创新力量与知识产出之间的关系进行地理加权回归（GWR）分析。结果表明,中部大部分城市区域创新力量对知识产出具有正向影响,但在进行分变量、分城市分析时所表现的影响程度存在一定的差异性。此外,通过对主要自变量的GWR分析结果与绝对发展水平进行比较可以看出,区域创新相关变量绝对发展水平与区域知识产出之间的关系不大。这一结果表明,只有政府、企业和大学等创新主体在建立区域创新体系并对其进行合理运作的前提下,区域创新力量对知识产出才能发挥重要作用。最后,对区域创新体系下层结构因素进行了分析。