基于2012—2017年我國省級(jí)面板數(shù)據(jù),將區(qū)域?qū)用娴墓I(yè)企業(yè)創(chuàng)新過程劃分為技術(shù)研發(fā)和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩階段,以地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象,采用混合OLS回歸、固定效應(yīng)模型和系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法檢驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)水平對(duì)工業(yè)企業(yè)兩階段創(chuàng)新的作用。結(jié)果發(fā)現(xiàn):①知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)水平對(duì)區(qū)域工業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩階段均有顯著促進(jìn)作用;②在工業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩階段均存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)水平的交互作用,這一交互作用削弱了兩者對(duì)工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程的促進(jìn)作用;③知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、經(jīng)濟(jì)水平對(duì)工業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)階段的影響強(qiáng)度大于技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段;④基于我國各地區(qū)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)水平,大部分區(qū)域仍須加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)以進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。 

【文章來源】：科技進(jìn)步與對(duì)策. 2019,36(24)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

2012—2017年地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與工業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)能力散點(diǎn)圖

圖1 2012—2017年地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與工業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)能力散點(diǎn)圖表4為技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度和地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力影響的主要計(jì)量回歸結(jié)果。同技術(shù)研發(fā)階段一樣,在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段采用混合OLS回歸、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型分別對(duì)式(1)進(jìn)行回歸分析。在混合OLS回歸與固定效應(yīng)模型的比較中,F檢驗(yàn)的p值小于0.001。同時(shí),通過LSDV法進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)存在個(gè)體效應(yīng),固定效應(yīng)模型明顯優(yōu)于混合回歸。在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的比較中,豪斯曼檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為47.09,在1%的統(tǒng)計(jì)水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型中地區(qū)效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè),因而固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。然后,采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)對(duì)(2)式進(jìn)行回歸分析,對(duì)工具變量進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)并對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)差分進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)。過度識(shí)別檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為23.923 1,接受所有工具變量不存在過度識(shí)別的原假設(shè),表明所有工具變量均有效。一階序列相關(guān)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為-1.978 4,二階序列相關(guān)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為1.549 5,在5%的統(tǒng)計(jì)水平上接受擾動(dòng)項(xiàng)差分不存在一階序列相關(guān)的原假設(shè),因而采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)對(duì)(2)式進(jìn)行回歸分析是合理的。


本文編號(hào)：3409381