基于面板数据的科普和科技进步关联性研究2[1].1 (1)~ 2
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面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)步骤一:分析数据的平稳性(单位根检验)按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
李子奈曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的。
这种情况称为称为虚假回归或伪回归(spurious regression)。
他认为平稳的真正含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声。
因此单位根检验时有三种检验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。
因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。
而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。
首先,我们可以先对面板序列绘制时序图,以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项,从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。
单位根检验方法的文献综述:在非平稳的面板数据渐进过程中,LevinandLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。
后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。
Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25~250 之间,截面数介于10~250 之间) 的面板单位根检验。
Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。
Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。
2012年第22期科技管理研究Science and Technology Management Research2012No.22收稿日期:2012-02-29,修回日期:2012-06-13doi :10.3969/j.issn.1000-7695.2012.22.019基于灰色关联分析的专利与区域科技进步关联性研究胡文广,张垒(江苏大学科技信息研究所,江苏镇江212013)摘要:专利制度作为调节发明者个人利益和社会利益的公共政策,具有经济效应和社会效应的二元性。
专利制度可以推动科技进步,也可以阻碍和禁锢科技进步的发展。
采用我国31个省、直辖市、自治区的面板数据,利用灰色关联分析法研究了我国专利指标与区域科技进步的关联性。
研究结果表明:发明专利申请量、发明专利授权量、专利授权量指标都与区域科技进步有着很大的关联性,但不同区域的专利指标与科技进步的关联性大小不一样,同一区域不同的专利指标促进科技进步的关联度大小也不一致。
这表明专利与区域科技进步的关联性很强,成为推动区域科技进步的主要动力。
关键词:专利;区域科技进步;灰色关联性分析中图分类号:G306.0文献标识码:A 文章编号:1000-7695(2012)22-0093-05Study on Relevance of Patent to Regional Science &Technology Progress Based on Gray Correlation AnalysisHU Wenguang ,ZHANG Lei(Institute of Science and Technology Information of Jiangsu University ,Zhenjiang 212013,China )Abstract :Patent system ,as a public policy to adjust personal interests and society interest ,has the dual nature of econom-ic effects and social effects ,which can promote science &technology progress ,and also hinder science &technology pro-gress.By gray correlation analysis ,the paper studies the relevance between patents and regional science &technology pro-gress using panel data of 31provinces.It is concluded that there is a close relationship between patent and regional science &technology progress ,including invention patent applications 、invention patents 、patents granted.However ,patent indi-cators in different regions and different patent indicators in the same area have different impact on regional science &tech-nology progress.The result shows that patents have become the main driving force to promote regional scientific and techno-logical progress.Key words :patent ;regional science &technology progress ;gray correlation analysis专利制度作为激励和保护创新的基础性制度,在国家经济、科技和社会发展中起着越来越重要的作用。
基于面板数据的科普与科技进步关联性研究摘要:在新的历史条件下,加强科学技术传播与普及,既是落实国家发展战略的要求及社会发展的需要,也是科普事业自身发展的基础和关键之举。
选取我国2004-2010 年科普人才、科普经费、科普场地、科普传播及科普活动等五个表征指标的相关数据,采用灰关联度分析法对这些指标与科技进步之间的关联性进行定量分析。
结果表明,科普活动与科技进步有着较强的关联度,科普设施在个数与面积两类不同数据上与科技进步的关联度有显著的差异,科普经费与科技进步的关联度较低。
关键词: 面板数据;科普;科技进步;灰关联度;中图1 引言当代科学技术的迅猛发展对社会发展的深刻影响,从根本上改变了科学技术与社会之间的传统关系,变革了社会经济发展的传统模式,已经将社会推进到创新驱动发展和知识经济阶段。
而从当代科学技术与社会发展的基本要求以及科技发达国家的实际经验看,创新型国家的建设依赖于科学技术的发展、创新能力的提升、国家创新体系的完善,也依赖于国民科学素质的有效提升、创新环境营造。
在创新型国家的建设中,科技创新与科学普及发挥着重要的作用。
因此,定量研究科普与科技进步的关系就显得十分重要和必要,这对于科普工作的重点、科普政策的制度都起到科学支撑作用。
在以往的文献中对于科普与科技进步之间关系的研究相关较少,其研究都集中在科普与经济增长之间的关联性上。
郑念、张利梅从技术进步对经济增长的促进作用方面探讨了科普投入产生的经济效益。
采用柯布-道格拉斯生产函数,选取1990—2007年我国GDP和各生产要素投入等统计数据,从定量角度检验了技术进步对经济增长的贡献,从而得出科普投入的贡献率[1]。
伍正兴,王章豹通过分析我国东、中、西部三大区域之间以及各省(区、市)之间科普的非均衡发展现状,指出区域科普发展水平与其经济发展水平之间存在正相关关系。
同时,探讨了科学技术普及与经济发展的互动机制[2]。
然而这种研究只能表明科普与经济发展的关系,由于一个国家或地区经济的发展受多种因素的制约,这些研究不能反映科普对科技进步的直接促进作用。
基于此,本文基于科普评价体系的统计数据直接研究科普与科技进步的关联性,以期得到多种科普能力对科技进步的促进作用,对于科技政策和科普工作发展战略的制订提供一定的理论支撑。
2 分析模型的构建科技进步的概念相对抽象,熊彼特在《经济发展理论》中首次提出了―创新‖,并对科技进步的提升有了相应的论述[3]。
发展至今,诸多学者对科技进步的概念进行界定,并且将其分为广义和狭义两种。
广义的科技进步是指科学的发展和技术的变革相互影响、相互促进、相互转化的过程,狭义的科技进步仅是指自然科学和工程技术领域的进步[4-5]。
在当代科技进步己经跳出了自然科学和技术的进步的狭窄范畴,形成了以科学技术为主导,与相关因素进行有机结合,通过多种形式对生产方式及社会形态产生影响,最终实现经济增长和社会结构优化的目的[6]。
当然影响科技进步的因素很多,包括公众对科学技术的理解,科技政策的导向,社会环境等因素。
科学技术传播与普及是影响科技进步的一个重要因素,因此本文选择灰关联度分析法来研究科普与科技进步的关联性,具有科学性和可行性。
2. 1 灰关联度分析模型灰色关联分析是以行为因子序列的几何接近度,分析并确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献测度而进行的一种分析方法。
它实际上是一种曲线间几何形状的比较分析,即几何形状越接近,灰关联度就越大,反之越小[7]。
利用灰色关联分析方法计算各因子数列与参考数列关联度的步骤为:(1) 确定参考数列和比较因子数列000()((1),,())x t x x n =111()((1),,())x t x x n =……()((1),,())m m m x t x x n =0()x t 为参考数列,1()x t …()i x t 为比较因子数列,各数列数据项个数为n ,m 为比较因子的个数。
对数据进行无量纲化及归一化处理处理后的数列表示为:000()((1),,())X t X X n =111()((1),,())X t X X n =……()((1),,())m m m X t X X n =计算差数列111()((1),,())t n ∆=∆∆……()((1),,(m m m t n ∆=∆∆ 式中 0()()()i i j X j X j ∆=-,i=1…m ,j=1…n 。
筛取差数列的最大值和最小值最大值max (())i MAX j ∆=∆,最小值min (())i MIN j ∆=∆,i=1…m ,j=1…n 。
计算关联系数maxmax min ρΔ(j)ΔρΔΔξi ij ++=,i=1…m ,j=1…n 。
ρ为分辨系数,通常取0.5。
计算灰关联度第i 个比较因子与参考数列的灰关联度为:∑==n j ij i ξn γ11比较排序, 对上述计算所得各灰关联度进行比较排序及关联度差异分析。
2. 2 科技进步指标选取随着经济全球化的发展,科技与经济之间的关系越来越密切,相关科技指标受到高度重视。
科技进步的测度体系中最具影响的是《OECD 科学技术和工业记分牌》和欧盟的《创新记分牌》。
并在其25 个欧盟成员国内推广使用[8]。
20世纪90 年代我国的科技进步与统计监测始实许,由科技部负责对全国科技进步的情况进行统计监测与评估。
近20 年来,随着监测与评估工作的的逐步完善,科技计步统计与监测已演变成目前使用的科技活动投入、科技进步基础、科技产出、科技促进经济社会发展、高新技术产业化五大一级指标[9]。
本文选择具有代表性、权威性的国家科技进步统计与监测评价得出的科技进步水平指数来反映我国历年科技进步的状况[10]。
2. 3 科普指标选取关于地区科普能力指标体系的构建是国内外学者普遍关注的问题。
B.Godin 和Y.Gingras 从投入和产出两端评价一个国家的科学文化发展水平,提出测量国家科学文化的社会组织模型[11]。
郑念在科普效果评估理论和方法中提到了科普效果评估体系与指标方法。
[12]。
翟杰全提出了一个包括50个指标的指标体系的国家科技传播能力的评价模型[13]。
佟贺丰在国家科普统计指标体系的基础上,构建了地区科普力度评价指标体系[14]。
李婷建立了地区科普能力指标体系。
共分三级,19个指标[15]。
综合国内外学者在科普能力评评估体系构建中出现的高频指标并进行筛选,同时考虑数据的可获得性与权威性。
本文提出了包括科普人才、基础场地、经费投入、科普创作以及活动组织五个维度来考察我国科普能力。
其中,为了更好地表现科普基础设施的内涵,分设两个指标来表征该项内容,一个是用场地的面积进行表征,另一个是用场地的数量进行表征。
各指标如表1所示。
表1科普能力指标体系科普人才科普专职人员人科普兼职人员科普场地(一)科技馆建筑面积平方米科学技术博物馆建筑面积非场馆类科普基地科普展厅面积科普场地(二)科技馆个数科学技术博物馆青少年科技馆站城市社区科普(技)专用活动室农村科普(技)活动场地科普画廊科普经费年度科普经费筹集额千元科普传媒科普图书年出版总册数册(张、盒)科普期刊年出版总册数科技类报纸年发行总份数科普(技)音像制品光盘发行总量(张)科普(技)音像制品录音、录像带发行总量(盒)科普活动科普(技)讲座参加人次人次科普(技)展览参观人次科普(技)竞赛参加人次科普国际交流参加人次青少年科技兴趣小组参加人次科技夏(冬)令营参加人次科技活动周参加人次3 基于灰色关联分析模型的关联性分析3. 1 纵向数据采集及关联性分析纵向研究选择2004 年-2010 年全国的各个指标的统计数据进行研究(见表1) 。
表1 2004 -2010 年各指标统计、计算数据2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010科技进步水平指数41.51% 45.61% 47.11%50.78%54.40% 56.99% 58.22%科普人才(人)γ1393578 ——1623500——1761049 1808394 1751429科普场地(平方米)γ2962326 ——3554285 ——4080527 4983951 5657554科普场地(个)γ3210025 ——417408——509141 651896 726624科普经费(千元)γ42416294 ——4682521 ——6483741 871242 995159科普传媒(册)γ5895462040 ——645848525——572349875 576962199 568115756科普活动(人/次)γ6296241761 ——448468836 ——520821244 541666630 554350582注:2005年、2007年国家没有进行科普统计工作。
分别用γ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6表示科普人才(人)、科普场地(平方米)、科普场地(个)、科普经费(千元)、科普传媒(册)、科普活动(人/次)与科技进步水平指数的关联度。
筛选了2004、2006、2008及2010年的科技进步指数及科普指标数据。
通过计算得出各指标关联度大小如表2。
表2 各因素关联度γ1γ2γ3γ4γ5γ6科普人才(人)科普场地(平方米)科普场地(个)科普经费(千元)科普传媒(册)科普活动(人/次)0.6667 0.6937 0.7585 0.5146 0.6813 0.8649科普和科技进步水平指数关联度最大的是科普活动(人/次),关联度为0.8649。
这主要是因为各类科普活动广泛开展,为公众提供走近科学、体验科学、理解科学的机会,也为促进公民科学素质的提升提供了良好的机会,作为非正规科学教育的主要形式,它既没有学校教育的严密性与稳定性,也不同于家庭教育的情感性、权威性,其多样性与层次性为其在整个教育体系中显示出不可替代的作用。
二者有很强的相关性,说明促进科技进步,还要通过更多的科普活动让公众了解科学[16]。
科普人才(人)和科技进步水平指数的关联度为0.6667,与其他指标相比关联度并不是很高。
这一点和我们普遍认同的―人才在推动科技进步方面具有非常重要的作用‖观点并不一致,表明仅仅从科普人才的数量上并不能反映科普与科技进步的强相关性,因为科普人才与科技人才是完全不同的概念。
科普人才必须兼具科学知识与素养、科学传播的技能及科普工作的热情,才能发挥科普人才的积极作用,才能在科技资源向科普资源转化的过程中起到相应的技术价值,才能发挥推动科技进步的作用[17]。
科普场地的面积与科普场所的个数与科技进步的关联度分别为0.6937和0.7585,关联度较高。
2008年,国家发展改革委、科技部、财政部、中国科协四部门联合签发了《科普基础设施发展规划(2008~2010~2015)》,这说明科普场地等基础性设施的建设对科技进步的贡献度是比较大的[18]。