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长江经济带高技术产业创新效率及其影响因素研究

日期:2019年12月05日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:1204
论文价格:免费 论文编号:lw201911261119368165 论文字数:30744 所属栏目:产业经济论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

第 1 章 绪论


1.1 研究背景和意义

1.1.1 研究背景

长江经济带贯穿我国东中西三大区域,覆盖了包括重庆、四川、贵州、云南、江西、湖北、湖南、上海、江苏、浙江、安徽在内的十一个省市,地域面积达205 万平方公里,经济总量和人口超过全国 40%,近年来其经济增速均高于我国平均水平,且凭借着较强的经济带动作用和广阔的经济辐射范围,在我国经济发展大局中占据着举足轻重的作用。在未来,长江经济带也势必会成为中国经济的强大支撑点和发展点。2016 年 3 月,国家发展改革委、科技部、工业和信息化部联合印发了《长江经济带创新驱动产业转型升级方案》,方案中指出,长江经济带拥有较高的发展起点,广阔的区域合作前景,在未来十几年的发展空间巨大,但是其自主创新能力不强,制造业中中低端产业占比较高,因此,应从创新能力的提升,资源的合理配置和创新成果的转化入手来提升企业自主创新能力,争取到 2020 年实现从要素驱动向到创新驱动的转变以及自主创新能力的全面提升。同年 3 月,中央政治局通过《长江经济带发展规划纲要》,纲要提出要强化创新驱动产业升级的战略,包括增强企业自主创新能力,打造产业集群促进产业转型升级,培育和壮大高技术产业和新兴战略产业提升竞争优势。在 2018 年 11 月举行的以“推动长江经济带高质量发展”为主题的长江论坛上,也提出了修复生态环境、打造黄金水道、强化创新驱动、推进协同发展等战略。当前,随着中国经济步入新常态,经济增速由高速变为中高速,中国经济也急需找到一个新的发展动力,因此,改变传统的粗放型增长方式,转而依靠创新能力和效率的提升,已成为长江经济带经济发展的必要途径。
邓小平很早就提出,科学技术是第一生产力。习近平总书记也在中国科学院第十九次院士大会上提出科技创新是我国发展的新引擎。随着国际经济形势的变化,国与国之间的竞争日益加剧,高技术产业作为知识密集型和技术密集型产业,汇聚了大量的人才和技术,是创新的摇篮,也是科技成果转换的重要途径。因此,各国政府都高度重视高技术产业的投入,并通过政策支持和法律保护等手段引领高技术产业健康持续的发展。中国早在 1988 年就制定了高技术产业发展的“火炬计划”,由此来促进高技术产业成果的转化和新技术产业的形成。经过逐步的开拓进展,中国的高技术产业产值已由 1995 年的 4098 亿提升到 2016 年的 153976亿,在 GDP 中的贡献率也由 1995 年的 7.1%提升到了 2016 年的 20.7%,由此可见,高技术产业已成为中国经济发展的重要力量。

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1.2 研究内容及研究方法

1.2.1 研究内容

本文研究内容包括以下六章:

(1)第一章:绪论。首先阐述该文章的研究背景,并且从理论和实际两方面阐释研究长江经济带高技术产业创新效率的重要意义。

(2)第二章:相关理论依据及国内外研究综述。介绍研究的理论依据,包括效率理论、熊彼特的技术创新理论等,确定本研究的理论基础。并通过大量的文献阅读与梳理,分类整理了国内外学者对高技术产业创新效率方面的研究成果。

(3)第三章:长江经济带高技术现状及问题分析。首先从企业数、从业人员数、主营业务收入等对长江经济带高技术产业现状进行分析,接着从 R&D 人员和资金投入、新产品销售收入以及专利申请四个方面进行投入产出分析,并提出长江经济带高技术产业存在的问题。

(4)第四章:长江经济带高技术产业创新效率实证分析。首先对 DEA(DataEnvelopment Analysis)以及 DEA-Malmquist 指数法进行介绍,并选取合适的指标进行测度。运用 DEA 以及 DEA-Malmquist 指数模型,从动态和静态两方面分别测度 2008-2016 年长江经济带 11 个省市的高技术产业综合效率、全要素生产率、技术进步变化率、规模效率、纯技术效率等,并将长江经济带分为上、中、下游三个区域,依次进行分析,比较区域间的差异。

(5)第五章:影响长江经济带高技术产业创新效率的因素分析。影响高技术产业创新效率的因素有内部和外部两部分,内部因素包括企业管理制度、自身研发资金投入企业规模、人员素质等,而外部因素包括政府政策,竞争程度,行业技术外溢,市场制度等。根据长江经济带区域特点以及高技术产业自身特点来选择可能影响力较大的因素,利用 Tobit 检验法,测算其影响力大小。

(6)第六章:提升长江经济带高技术产业创新效率的对策建议。根据上述对长江经济带创新效率现状及其影响因素分析,有针对性地提出促进长江经济带高技术产业效率提升的建议和对策。

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第 2 章 相关理论及文献综述


2.1 相关理论

2.1.1 熊彼特的经济创新理论

1911 年,奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特在他的代表作《经济发展理论》中首次提出了以技术创新为基础的经济创新理论,首次在经济学中引入创新。在书中,他用静态分析法分析了“循环流转过程”在每个经济时期发生的都是基本相同的事情,每个家庭和厂商的行为,都是按照经验给定的数据和方式做出的,因此不会有创新,不会有质变,更不会有发展。通过对这种”静止经济“的分析,熊彼特创立了他的经济发展理论核心--经济创新理论,紧接着又从资本、信贷、理论、经济周期等方面进一步阐述了以生产方法和技术变革为基础的“经济创新理论”。在熊彼特看来,经济的发展不同于传统人口和财富的增长,发展是“执行新的组合”,主要包括一下五个方面:一是采用一种新产品或者新特性,二是一种新的生产方法或者新的处理方式,三是开拓一个新市场,四是开拓原材料或半制成品的新的供应商,五是实现一种新组织。而熊彼特的追随者,在这五种新组合的基础上,发展形成两种创新理论,一是以技术创新和市场创新为研究对象的技术创新理论,二是以组织管理变革为对象的组织创新理论。
熊彼特一直强调“创新”和“发明”,“实验”之间的区别,发明是一个新工序,可以获得专利,实验是一个科技实验行为,可以发现事物间的规律或新知识,发明和创造都是一种知识生产活动。而创新是一种商业化行为,它贯穿了从生产产品到投入市场整个过程,创新的主体是企业家,创新最直接的目的是为了获取利润和追求自身价值的实现,通过创新企业家得到了利润,获得精神上的满足,从而推动了经济的增长和社会的进步。

2.1.2 经济增长理论

古典经济学最早对经济增长源泉进行了探讨,该学派认为经济增长来自于要素的投入,包括劳动力和资本,因此,提高劳动生产率和资本使用效率,便可以促进经济的增长。到了二十世纪中期,哈罗德-多玛模型首次通过数学建模对经济增长的原因及其影响因素展开系统的研究,该模型假设技术进步不存在,并且资本和劳动是不可替代的要素,而经济增长的唯一因素就是储蓄率的提升。之后索洛在该模型的基础上进行了进一步的探讨和发展,成为新古典经济学理论的核心。他首次将技术进步作为一个外生变量引入模型中,并假设资本和劳动可以相互替代,通过逐步的推导,索洛得出经济增长的主要推动力为内生的资本积累和外生的技术进步,要想经济获得长期的增长,技术进步是唯一的决定因素。然而,将技术作为一个外生变量大大限制了该模型对现实经济的的解释能力。到了 20世纪八十年代,罗默和卢卡斯等人在索洛等人研究的基础上,提出了“技术进步的内生性”,该理论也被称为新经济增长理论。该理论强调技术进步是作为经济体系的内生变量而存在,并且作为经济持续增长的重要因素而存在。

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2.2 相关文献综述

2.2.1 高技术产业的概念和分类

高技术一词起源于美国,英语缩写为 high-tech,对于高技术产业的范围,学术界一直存在着争议,R.P.Oakay 提出,很难确定地划分哪些产业是高技术的,他认为高技术产业分为两种:生产高技术产品,生产高技术过程技术和设备。[1]美国麻省理工学院的 J.Utterback(1978)指出,高技术随着时代的更迭内涵也随之改变,高技术并不局限于电子、计算机、生物工程、航空等领域。未来也可能包括新材料(如纳米)、新通信传导技术(如量子通信)和新能源(如电动汽车等),它代表了人类社会中科技文明的发展路径和顶尖水平。[2]而本文的高技术产业范围则是根据 2002 年颁布的《高技术产业统计分类目录通知》来确定,为使中国统计口径与 OECD 接轨,在现阶段,我国高技术产业主要包括:电子及通讯设备制造业、航空航天设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医药制造业和医疗设备及仪表制造业五大类。

2.2.2 国外研究现状
(1)创新在经济增长中的作用:奥地利经济学家熊彼特(1912)在他的著作《经济发展理论》中首次将创新引入经济学中。他认为创新的实质是“建立一种新的生产函数”,即是由生产要素和生产条件构成的新组合,并将这种新组合引进生产体系。[3]Robert Solow 通过研究技术进步和美国经济增长的关系,提出了索洛余量的概念,指出技术进步促进了美国 GDP 的增长。[4]Nathan Rosernberg(1982)通过投入产出分析法研究了技术和生产率之间的关系,提出了“知识创新企业”的概念。[5]Grossman(1993)通过对日本经济状况的分析,发现创新促进了日本在二战以后经济的高速发展。日本通过对科技的积极发展,在短时间内形成了由技术创新为主,制度创新与组织创新为辅的创新体系,改变了国家技术落后的局面,促进了经济的迅速发展,使之迅速成为世界上技术先进的工业化大国。

(2)创新效率的研究:Raymond & Pradeep(2012)通过数据包络分析模型DEA 中的 CCR、BCC 以及 NIRS 分析了 200