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区域创新发展能力评价与空间差异测度
戴金辉;林典伟
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2024(40)6
【摘要】区域创新发展能力是区域经济在发展过程中获取竞争优势的重要影响因素,文章从区域创新发展规模、区域创新发展条件、区域创新发展活力、区域创新发展环境四个子系统筛选出20个可观测指标构建区域创新发展能力评价指标体系,应用面板数据熵权法对我国31个省份2014—2019年创新发展能力进行综合评价,利用泰尔指数和莫兰指数对创新发展能力空间差异特征进行分析,并为区域创新发展能力实现协同发展提供参考。
【总页数】6页(P62-67)
【作者】戴金辉;林典伟
【作者单位】山东工商学院统计学院;中国联合网络通信有限公司烟台市分公司财务部
【正文语种】中文
【中图分类】F061.5
【相关文献】
1.我国区域大中型工业企业技术创新能力评价及差异测度
2.山东省区域科技创新能力动态评价及空间差异分析
3.广西区域科技创新能力评价及空间差异分析
4.长江经济带协同创新发展水平测度、区域差异及空间分布
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出口贸易对技术创新影响的研究水平溢出与垂直溢出基于动态面板数据模型的实证分析一、概述在全球经济一体化日益深化的背景下，出口贸易作为国家间经济联系的重要纽带，对各国技术创新能力的提升具有不可忽视的影响。
随着技术创新的不断发展，其对于经济增长和社会进步的推动作用愈发显著，而出口贸易作为技术创新的重要推动力之一，其影响机制与效果日益受到学术界的关注。
出口贸易对技术创新的影响主要体现在水平溢出和垂直溢出两个方面。
水平溢出是指出口贸易通过加强与国际市场的联系，促进知识和技术在不同企业间的传播和应用，从而推动整个行业的技术创新。
而垂直溢出则是指出口贸易通过促进产业链上下游企业之间的合作与交流，推动技术创新在产业链内部的传递和深化。
为了深入探究出口贸易对技术创新影响的水平溢出与垂直溢出效应，本文基于动态面板数据模型进行实证分析。
动态面板数据模型能够充分考虑时间序列数据的动态变化特性，以及不同截面数据之间的异质性，从而更准确地刻画出口贸易与技术创新之间的复杂关系。
在实证分析中，本文首先构建了一个包含出口贸易、技术创新及其他相关变量的动态面板数据模型。
利用相关统计数据，对模型进行估计和检验，以揭示出口贸易对技术创新影响的水平溢出与垂直溢出效应。
基于实证分析结果，本文提出相应的政策建议，以期为提升我国出口贸易水平、促进技术创新发展提供有益的参考。
本文旨在通过深入探究出口贸易对技术创新影响的水平溢出与垂直溢出效应，为我国制定更加科学合理的出口贸易政策和技术创新战略提供理论支持和实证依据。
1. 出口贸易与技术创新关系的背景介绍出口贸易对技术创新影响的研究：水平溢出与垂直溢出——基于动态面板数据模型的实证分析在全球经济一体化的今天，出口贸易作为连接各国经济的重要纽带，不仅促进了商品和服务的跨国流动，更在深层次上推动了技术的传播与创新。
技术创新作为推动现代经济发展的核心动力，其重要性日益凸显。
特别是在高技术产业领域，技术创新已成为提升产业国际竞争力的关键所在。
基于空间面板计量经济模型实证分析空间面板计量经济模型实证分析引言：空间面板计量经济模型是一种用于研究空间相关性和空间溢出效应的经济计量模型。
它将传统的面板数据分析与空间分析相结合，通过考虑地理位置的空间依赖性，可以更准确地评估经济变量之间的关系。
本文将基于空间面板计量经济模型，对一组实证数据进行分析，以探讨其应用和研究意义。
方法：在空间面板计量经济模型中，我们通常使用空间滞后模型（Spatial Lag Model）或空间误差模型（Spatial Error Model）来描述空间相关性和空间溢出效应。
其中，空间滞后模型假设经济变量受到自身和周围地区变量的影响，而空间误差模型则假设经济变量受到空间误差项的影响。
首先，我们需要构建一个空间权重矩阵来衡量地理位置之间的空间相关性。
常见的空间权重矩阵包括邻近矩阵、距离矩阵和辐射矩阵等。
然后，我们可以使用最小二乘法（Ordinary Least Squares）或极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation）对模型进行参数估计。
最后，通过计算模型的拟合度和显著性检验来评估模型的有效性和可靠性。
实证分析：以中国城市经济增长为例，我们选取2000年至2020年的面板数据，包括了中国各个城市的经济增长率、人口、投资和财政支出等变量。
我们将空间面板计量经济模型应用于这些数据，以探讨城市经济增长之间的空间相关性和空间溢出效应。
首先，我们构建了一个邻近矩阵来衡量城市之间的空间相关性。
然后，我们分别使用空间滞后模型和空间误差模型对经济增长率进行分析。
在估计过程中，我们考虑了城市的人口、投资和财政支出等因素，并对模型进行了显著性检验和拟合度分析。
实证结果显示，城市之间的经济增长率存在显著的空间相关性和空间溢出效应。
空间滞后模型和空间误差模型均表明，城市的经济增长率受到自身和周围地区经济增长率的影响。
同时，人口、投资和财政支出等变量也对经济增长率产生了显著影响。
基于空间面板数据模型的拱坝变形缺失数据处理俞扬峰;娄本星;马福恒;叶伟;李星;罗翔【期刊名称】《水利水运工程学报》【年(卷),期】2024()2【摘要】变形监测信息缺失会对拱坝安全性态的分析造成困难甚至引起误判,需要采用科学合理的方法对缺失数据进行处理,从而获取完整可靠的监测数据。
传统的缺失值处理方法仅考虑了拱坝测点的局部空间关联性,而拱坝变形整体性较强,在进行缺失值插补时有必要考虑拱坝所有测点间的时空关联性。
鉴于此,从拱坝的整体性和测点的空间相关性出发,首先引入空间权重矩阵,证明拱坝变形具有显著的空间正自相关性;在此基础上,基于空间面板数据模型提出一种考虑拱坝整体时空关联性的变形缺失数据处理方法;最后结合某拱坝工程实例,验证了所构建模型的有效性。
工程实例表明:该方法插补残差值低于SL 601—2013《混凝土坝安全监测技术规范》所规定的误差限值,具有较高的插补精度,可对变形监测缺失数据进行有效处理。
【总页数】8页(P135-142)【作者】俞扬峰;娄本星;马福恒;叶伟;李星;罗翔【作者单位】南京水利科学研究院;水利部大坝安全管理中心;河海大学水利水电学院【正文语种】中文【中图分类】TV698【相关文献】1.动态面板数据模型和空间滞后面板数据模型的比较——基于被解释变量时空依赖特征的“孪生性”分析2.城镇居民文化消费的区域差异和空间效应分析——基于山西空间面板数据模型3.中国省域基础研究效率的空间分布及其影响因素——基于空间面板数据模型的实证研究4.基于面板数据模型的拱坝缺失数据填补方法5.空间面板数据模型——基于空间计量的文献综述因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
面板数据模型的检验方法研究一、本文概述在统计学和经济学的实证研究中，面板数据模型已经成为了一种非常重要的工具。
由于其能够同时考虑时间序列和横截面数据的信息，使得模型设定更加丰富，能够更好地刻画现实世界的复杂性。
然而，随着面板数据模型应用的广泛，如何对其进行准确且有效的检验，确保模型的适用性和预测准确性，成为了亟待解决的问题。
本文旨在探讨面板数据模型的检验方法，以期为相关领域的实证研究提供有益的参考。
具体而言，本文首先将对面板数据模型的基本理论进行梳理，明确其特点和适用场景。
然后，将详细介绍面板数据模型的常见检验方法，包括但不限于单位根检验、协整检验、模型设定检验等。
这些检验方法不仅能够检验模型的内在稳定性和一致性，还能为模型参数的估计和预测提供重要依据。
本文还将对面板数据模型检验方法的最新研究进展进行综述，以期为读者提供全面的视角。
本文将通过实际案例分析，演示面板数据模型检验方法的应用，从而增强文章的实用性和操作性。
总体而言，本文期望通过对面板数据模型检验方法的深入研究，为相关领域的研究者提供一套系统、完整的检验方法体系，以推动面板数据模型在实证研究中的应用和发展。
二、面板数据模型理论基础面板数据模型（Panel Data Model）是计量经济学中一个重要的分析工具，它能够同时处理横截面和时间序列两个维度的数据。
面板数据模型不仅能够控制不可观测的异质性，提高估计效率，还能更好地捕捉数据的动态特征。
因此，面板数据模型在经济、金融、社会学等领域得到了广泛的应用。
面板数据模型的理论基础主要建立在三大类别之上：固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型假设每个个体的截距项是固定的，不同个体之间的截距项存在差异，但不随时间变化。
随机效应模型则假设截距项是随机的，并且与解释变量不相关。
混合效应模型则假设所有个体的截距项都相同，没有考虑个体差异。
在实际应用中，研究者通常需要根据样本数据和研究目的选择合适的模型。
第35卷第6期 Vol.35 No.6荆楚理工学院学报Journal of Jingc.hu University of Technology2020年12月Dec.2020我国区域创新能力空间分布及影响因素分析夏杰(安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233030)摘要：以2011~2018年我国30个省域的面板数据，利用熵值法从创新吸纳、创新成果两个方面评价我国区域创新能力水平，并结合空间自相关检验分析各个地区创新发展水平的差异，在此基础上利用空间计量模型对影响因素进行实证分析。
结果表明：江苏、广东二省的创新发展能力最强，新疆、甘肃、贵州等地区的创新 发展能力有待提升；我国各省市经济的发展、固定资产投资、对外开放水平对区域创新能力均有积极的推动作 用，人均受教育年限系数为负。
关键词：创新发展;综合评价；空间计量模型中图分类号:F127 文献标志码:A文章编号：1008-4657(2020)06-0025-060引言改革开放以来,中国经济扩张数量令人瞩目，十九大报告提出“我国经济已由高速增长阶段转向高 质量发展阶段”的重要论断，意味着经济高质量是中国步入新时代后发展的核心与关键。
创新发展作 为拉动我国经济高质量发展的第一大马车，是中国经济高质量发展的重要驱动力,是提高社会生产力和 综合国力的战略支撑。
但是，由于现阶段我国各省市创新能力发展不均衡,部分省市科技创新能力相对 滞后，各区域在资源禀赋、经济发展水平、资产投资程度等方面存在较大差异，不可避免地出现区域创新 发展水平不平衡状态。
为反映我国区域创新发展建设水平及其发展路径,本文对我国省域创新发展水 平进行综合评价，探究区域差异性以及影响因素。
1文献综述在推动经济高质量发展的背景下,已经有一些学者在对科技创新发展的研究中取得了相应的成果,建立不同的模型进行探讨，朱梦菲等[|]从技术新发明、产业新方向等方面选取指标,建立评价体系，运 用AHP-TOPSIS法确定创新策源能力评价值。
创新要素集聚、公共支出对城市生产率的影响r——基于京津冀蒙空间面板的实证研究张斯琴;张璞【摘要】文章运用空间杜宾模型,度量创新要素集聚及其空间溢出活动对地理邻近城市生产率的影响程度,同时关注政府用于创新支持的公共支出与这种效应的关系.研究结果证明了空间自回归效应的存在,因此传统的OLS方法大大低估了创新要素的集聚效应.研究表明创新要素集聚程度对于城市生产率具有显著贡献,可以有效提升本城市以及周边地区的劳动生产率.政府用于创新支持的公共支出,强化了发达地区的虹吸效应,在促进当地生产率的同时,对周边地区产生了负向影响.【期刊名称】《华东经济管理》【年(卷),期】2017(031)011【总页数】6页(P65-70)【关键词】创新要素;要素集聚;城市生产率;空间杜宾模型;公共支出【作者】张斯琴;张璞【作者单位】中央财经大学经济学院,北京 100081;内蒙古科技大学经管学院,内蒙古包头 014010;内蒙古科技大学经管学院,内蒙古包头 014010【正文语种】中文【中图分类】F290;F061.5学界对于城市生产率研究的理论基础主要有如下两条线索：以新古典生产理论为基础的分析强调区域间要素投入和技术水平的差异，并认为区域发展将最终趋于收敛；新经济地理学派则基于规模报酬递增，从集聚与扩散角度解释区域劳动生产率的差异。
城市作为各种要素的集聚地，城市化究其实质就是集聚程度不断深化、集聚效应不断提升的过程。
范剑勇（2006）、柯善咨和姚德龙（2008）等学者均认为工业集聚是影响城市劳动生产率的主要因素［1-2］。
柯善咨和赵曜（2014）用城市规模和就业规模来反映集聚水平，研究结论表明集聚水平提高有利于城市劳动生产率的提升［3］；Ciccone（1996）提出用经济密度来反映集聚水平后，该方法在学界获得广泛运用。
Ciccone（2002）等国外相关研究均表明生产率与经济密度有关［4］。
范剑勇（2006）、刘修岩（2007）、赵丽岗（2014）等学者对中国区域劳动生产率的相关研究表明，经济密度增加有助于提高劳动生产率［5-6］。
