检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]云南财经大学国际工商学院,云南昆明650221
出 处:《西安财经学院学报》2015年第2期39-46,共8页Journal of Xi’an University of Finance & Economics
基 金:国家自然科学基金项目(71301141);教育部人文社会科学研究基金项目(13YJC630247);国家软科学研究项目(2011GXQ40077);云南省科技厅科学计划项目(2013FD029);云南省教育厅科学研究基金项目(2014J082)
摘 要:文章以中国30个省市2008—2012年高技术产业数据为研究样本,首先,运用因子分析法测度了中国30个省市2008—2012年高技术产业创新绩效;其次,运用Moran’s I指数值对高技术产业创新绩效的空间相关性和空间异质性进行检验;最后,基于空间计量模型中的SEM模型分析了高技术产业创新绩效的影响因素。研究结果表明:2008—2012年间,中国区域高技术产业创新绩效空间上呈现"东高西低"的集聚特征,局域上呈现空间溢出效应;R&D人员投入、R&D经费投入、对外开放度、外部技术获取、企业规模等与区域高技术产业创新绩效呈正相关关系;产权结构与区域高技术产业创新绩效呈负相关关系,即非国有高技术企业更有助于创新绩效的提高。This study takes the data from high-tech industries in China's thirty provinces in 200g-2012 as research sample: Firstly, using factor analysis method to measure the high-tech industry innovation performance in China's 30 provinces and cities in 2008-2012; Then,using Moran's I values to test the spatial correlation and spatial heterogeneity in high-tech industrial innovation performance; Finally, analyzing the influencing factors that influence the innovation performance of high-tech industry based on the SEM model. The results show that China's regional high-tech industry innovation performance in space shows the agglomeration characteristics of "east high west low" from 2008 to 2012; in local area, it shows spatial spillover effect. R&D personnel input, R&D investment, foreign open degree, external technology acquisition and enterprise scale have positive relation with high-tech industry innovation performance; Property right structure have negative relation with high-tech industrial innovation performance, namely non-state own high-tech enterprises will be more benefit to the improvement of innovation performance.
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