试论知识流动对我国区域产业结构的影响
论文关健词:区域创新 系统知识 流动产业结构 论文摘要:知识流动是区域创新系统运行的动力机制,也是提升区域经济绩效的重要途径。
本文时知识流动与区域产业结构的相关性展开实证分析,找出二者相关性,论证了优化我国区域产业结构应注重提高知识流动的效率。
一、相关概念及其内涵 知识是经过人的思维整理过的信息数据、形象、意象价值标准以及社会的其他符号化产物,包括科学技术、管理、经验和创新能力等要素。
知识流动是指从知识生产到知识在不同行为主体间的转移传播扩散的过程是提高区域创新能力基本方式之一。
区域创新系统中的知识流动包括两个方面:一是系统内部的知识流动,即系统要素内部以及要素之间的流动其实质是促进创新要素的有效组合提高创新系统的创新能力二是区域间的知识流动。
技术转移过程可以看作是三个知识移动过程的有机统一体:一是硬件转移过程比如存在于产品、设备零部件以及生产企业中的知识;二是软件移动过程即类似专有技术、专利等信息;三是存在于国家地区企业组织以及个体之间的宏观和微观的信息流动。
2.外商直接投资。
外商直接投资在带来资本、设备的同时也带来了技术管理等知识类信息,显著地提高了区域的产业技术水平优化了产业结构。
三、知识流动对我国区域产业结构影响的实证分析 1.模型的建立。
本文选取2005年我国31个省(直辖市)的知识流动中技术转移(包括技术购买、技术引进)、外商直接投资指标数据。
建立一元和多元线性回归模型,将知识流动两个指标数据分别与三次产业产值进行回归分析。
建立模型如下: 一元线性回归模型3  LOG(GDP3)—bo+bLOG(FDI)(符号说明:GDP}:第一产业产值二GDPz:第二产业产值:GDP3:第三产业产值;下GM技术购买成交金额;下YJ技术引进成交金额;FDI:外商直接投资。
2.样本数据分析。
将样本数据带入多元线性回归模型1中,得到如下回归分析: R,为。
.655调整的R,为626说明模型的拟合程度不高,对于下GM和下YJ的t统计量都没有通过显著性检验说明TGM和下YJ对GD户,解释力不强即技术转移对GD户,增长影响不大。
再将样本数据带入多元线性回归模型2中,得到如下回归分析: R,为。
883调整的Rz为。
873说明模型的拟合程度比较高回归方程的F值90.0653大于Foos(224)=3.40,TGM的t统计量5.44和TYJ的t统计量3.83均大于(24)=2.0639,说明回归方程在95%的显著水平上通过检验,即技术转移对GDP,存在显著影响。
最后将样本数据带入多元线性回归模型3中得到如下回归分析: R,为。
.916调整的Rz为。
.909说明模型的拟合程度非常高,回归方程的F值131.05大于(2,24)=3.40,TGM的统计量607和TYJ的统计量5.10均大于(24/—2.0639,说明回归方程在95%的显著水平上通过检验即技术转移对GDP3存在显著影响。