非制造业综合指数与非制造业指数区别？_百度知道
非制造业综合指数与非制造业指数区别？
不能详细解析下
当其数值连续位于50以下水平时。ISM指数是由美国供应管理协会公布的重要数据。投资者可以在公布数据的时候顺势做短信操作、订单，表明制造业在扩张、生产者价格指数、交货等各方面综合发展状况的晴雨表。奇蒙德联储制造业指数是由里奇蒙德联储Federal Reserve Bank of Richmond 这个组织公布的制造业指数数字高于0，当其数值连续位于50以上水平时，如果公布的数据不如预期。&lt，通常以50为临界点，其中以采购经理人指数最具有代表性。 　　ISM供应管理协会非制造业指数反映的是美国非制造业商业活动的繁荣程度，低于50则意味着制造业的萎缩; 　　此外还有奇蒙德联储制造业指数和纽约帝国制造业指数较著名。&CN&gt。 　　ISM供应管理协会制造业指数由一系列分项指数组成、雇员、工业生产指数等共同构成宏观经济的晴雨表制造业指数是经济学中的一个重要指数，对反映美国经济繁荣度及美元走势均有重要影响；反之；如优于预期，可能导致该国货币在一段时间内处于弱势（即下跌），它与消费者价格指数，反之则表明萎缩，往往预示着整体经济正处于一个扩张状态;&#47，经济在增长。 　　ISM指数分为制造业指数和非制造业指数两项;&#47。该指数是反映制造业在生产;　　目前以美国的ISM制造业指数最为权威，往往预示着整体经济正处于一个收缩状态，表明非制造业活动扩张，价格上升;CA&gt，影响经济增长的步伐。纽约帝国制造业指数其实指的就是纽约地区的制造业指数、价格，则处于优势（即上升）、欧盟等）影响较大，尤其是对工业国家（美国。　　制造业指数是反应一段时间内该国的制造业发展情况，高于50被认为是制造业处于扩张状态
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4。（因为有一些情况是。
指数评价体系的特点
评价的指标通常有十几个，进行综合评价，确定标准值，进行汇总计算，要遵循科学性原则，要根据不同指标的重要性进行加权处理，乘以各自权数指数评价体系(exponential Evaluation Method) 、导向性原则，选择多个指标、可操作性原则等原则、综合性原则、确定指数评价体系，这是指数评价的基础和依据、确定指标体系中各指标的权数，总结变化规律、单位个人效益评价上，并根据各个指标的不同权重。
指数评价体系的步骤
1。通常是指标的完成值除以指标的标准值，通过多方面地对一个参评单位进行评价的方法、收集数据。
3：某些指标被统计。主要用在经济指数评价，指定不同的标准，但加权计算时不进行计算、根据评价指数的变化。一般，仅作为参考数据、可比性原则，乃至几十个之多，简称指数评价法。
5、经济效益评价，结合权重。其基本思想是通过多方面，并不是一视同仁。
2，根据前面指定的标准，即确定各指标的总数量，以保证评价的科学性、对经过处理后的指标；或者由于权重过低，加总后除以总权数得到，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。通常；在这么多的指标当中，选择不同的指标，称为指数评价方法或者体系：是指运用多个指标
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沪深300股指期货对沪深300现货指数影响的实证分析
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2014年证券从业考试基础知识证券股票名词整理(E-G) 2
发布时间： 10:20
来源：高顿网校
　　股票是在筹集资金时向出资人发行的股份凭证，它代表着其持有者(即股东)对股份公司的所有权。主要包括普通股和优先股两类。它是股份有限公司发行的表示其股东按其持有的股份享受权益和承担义务的可转让的书面凭证。它是证明股东权益和身份的证书，股东凭借股票领取股息、红利，参加和监督公司的，同时根据权利和义务对等的原则，在法律和公司章程规定的范围内承担经营亏损和破产的风险。
　　股东是股份有限公司的投资者和股份持有人、股东作为出资者按投入公司的资本额享有所有者的资产受益、重大决策和选择管理者等权利，并以其所持股份为限对公司承担责任。
　　股东大会
　　股东大会由公司股东组成，它是股份有限公司的权力机构。
　　股份有限公司
　　股份有限公司是指其全部资本分为等额股份，股东以其所持股份为限对公司承担责任，公司以其全部资产对公司的债务承担责任的企业法人，通常简称为股份公司。
　　高级管理人员
　　指公司经理、副经理、财务负责人、董事会秘书及公司认定的其他人员。
　　股本结构
　　我国股份公司股本结构由以下几种或一种构成: 国家股、法人股、外资股、公司职工股、社会公众股。
　　股权激励
　　股权激励是指上市公司以本公司股票或股票期权，对其董事、监事、高级管理人员进行的长期性激励，从而使他们能够勤勉尽责地为公司的长期发展服务。
　　股份有限公司发起人
　　股份有限公司发起人也称为创立人，是指依照有关法律规定订立发起人协议，提出设立公司申请，认购公司股份，并对公司设立承担责任者。
　　股票价格
　　股票价格又称股票行市，是指股票在证券市场上买卖的价格。
　　股票市场
　　股票市场是股票发行和买卖交易的场所。根据市场的功能划分，股票市场可分为发行市场和流通市场。
　　发行市场是通过发行股票进行筹集资金活动的市场，一方面为资本的需求者提供筹资渠道，另一方面为资本的供应者提供投资场所。流通市场是已发行股票进行转让的市场，投资者购买公司发行的股票后不能要求股份公司退还资金，只能在流通市场转让。流通市场一方面为股票持有者提供随时变现的机会，另一方面又为新的投资者提供投资机会。
　　股票价格指数
　　股票价格指数即股价指数，是由证券交易所或机构编制的表明股票行市变动的一种供参考的指示数字。由于股票价格起伏无常，投资者必然面临市场价格风险。对于具体某一种股票的价格变化，投资者容易了解，而对于多种股票的价格变化，要逐一了解，既不容易，也不胜其烦。为了适应这种情况和需要，一些金融服务机构就利用自己的业务知识和熟悉市场的优势，编制出股票价格指数，公开发布，作为市场价格变动的指标。投资者据此就可以检验自己投资的效果，并用以预测股票市场的动向。
　　股票票面价值
　　股票票面价值又称面值，即在股票票面上标明的金额。
　　股票账面价值
　　股票账面价值又称股票净值或每股，是每股股票所代表的实际资产的价值。
　　股票内在价值
　　股票内在价值即股票未来收益的现值，取决于预期股息收入和市场收益率。
　　股票清算价值
　　股票清算价值是指公司清算时每个股份所代表的实际价值。
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最近计算产业集聚的指数，空间基尼系数，E-G指数，Excel计算过于繁琐，
哪位前辈可以给出stata计算这两个指数的程序啊？谢谢啊！
载入中......
论坛好贴推荐环太湖地区创新集聚研究_基于环太湖五市的空间计量分析_刘孝斌-工作总结范文网
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环太湖地区创新集聚研究_基于环太湖五市的空间计量分析_刘孝斌
第25卷第3期2014年6月江苏开放大学学报JournalofJiangsuOpenUniversityVol．25No．3Jun．2014环太湖地区创新集聚研究―――基于环太湖五市的空间计量分析刘孝斌摘运用空间计量方法对环太湖地区的创新集聚进行了实证要：以环太湖地区年的面板数据为样本，LQ指数都显示环太湖地区的创新程度呈现了逐步扩大的变化趋势;同时，研究。研究证明:E－G指数、通过以环太湖地区的创新产出为被解释变量，以创新投入和一阶滞后的被解释变量为解释变量，建立动态的空间误差面板模型进行实证检验，检验结果为环太湖地区的创新产出和创新投入存在显著的正向空间相关性。以上结论提供的政策启示是建立环太湖地区协同创新机制。关键词：环太湖地区;创新集聚;空间误差面板模型中图分类号：F127文献标志码：A文章编号：(77－07收稿日期：作者简介：刘孝斌，中共湖州市委党校经管教研室助教，经济学硕士，主要从事金融市场、产业经济研究。(@qq．com)一、引言十八大提出创新驱动战略，十八届三中全会提出建设国家创新体系。创新通过推动科技进步给经济发展注入强大的驱动力，科技创新在经济转型发展的过程中扮演着重要的角色。环太湖地区位于长三角与中部地区的战略节点，面积不到全国的0．3%，却创造了全国5．4%的国内生产总值。环太湖五市（指苏州、无锡、常州、嘉兴、湖州）在经济发展条件上相似，且五市之间的经济交往非常频繁，在发展轨迹上呈现出明显的城市一体化趋势和特征。有学者建议，长三角一体化可以让环太湖一体化先行。技术创新在空间上的集聚强化了环太湖五市之间的经济纽带，弱化了行政区划的阻隔，给环太湖城市一体化进程提供了新的动力。与此同时，在环太湖地区经济发展与环境污染之间的矛盾不断升级的背景下，技术创新将成为环太湖地区经济转型升级的重要手段，环太湖绿色经济产业带的建立也必须依赖技术创新。创新集聚是近年来技术创新发展的重要特征，环太湖地区技术创新的未来发展离不开对创新集聚的关注。目前，学界对创新集聚的研究成果体现在三个方面。第一个方面是关于创新集聚形成的过程。Amin、Ｒobins［1］从企业之间协同创新的角度出发分析了专业化分工导致创新在空间上集聚的必然［2］性。刘璐从创新对于空间环境的需求来阐释创新在空间上形成集聚的原因。第二个方面是关于创新集聚的衡量指标及测创新集聚的总体衡量指标主要有LQ度。目前，（区位熵）、HI（赫芬达尔指数）、G（空间基尼系［4］G指数。李倩［3］、张丽华采用LQ指标数）和E-［5］G对创新集聚进行了测度。邱国栋等采用了E-指数，并对我国年的创新集聚程度进张玉明等则采用了空间行了测度。张明倩、基尼系数指标，并进行了测度。在对创新集聚的总体程度进行测度之后，还需要对单个区域的创――新集聚进行分解，于是产生了两个分解指标―?77?［6］［7］一般用专创新投入和创新产出。对于创新产出，［8］［9］［10］利数量来衡量，如邬滋、符淼、李志刚、张［11］、Cohen［12］。但也有的学者认刘凤朝、为应该将创新产出细分成中间产出和最终产出，M在式（1）中，∑（si－xi）2表示G指数（空间基尼i=1玉明［7］xi=（i地区的参数值）/（样本参数值的总系数），销售收入、工业和），参数的类型包括固定资产、H代表HI指数，产值、就业人数等。其主要反映市场集中度。G指数进行计算，为了便于对E-一般采用［27］Paulo［26］、G指数詹宇波等等学者的方法对E-G指数如下：实施修正，修正的E-MM2ni21－xi－(1－∑xi)n∑ni=1i=1=γαEGM1(1－∑x2i)1－ni=1然后对中间产出和最终产出分别进行测度，以此来反映创新产出在各个环节上的差异性，如Acs［13］。中间产出一般用专利数量来衡量，最终产出一般用专利和技术市场成交合同金额来衡［3］量，如李倩。对于创新投入，一般用Ｒ＆D经费［14］吴延和Ｒ＆D人员数量来衡量，如虞晓芬、［15］［16］［17］兵、池仁勇、刘顺忠。()第三个方面是关于研究创新集聚的计量模［5］型。邱国栋等采用的是3SLS_ITＲ模型。李符采用的是动态空间面板模型。黄莹等、［9］［19］［20］Elhorst［21］采用的是静淼、黄苹、何江等、倩态空间面板数据模型。吴玉鸣采用的是截［24］［25Buettner］采用的是面数据模型。彭建平等、非空间的动态面板数据模型。综合来看，对创新集聚的研究还存在两方面不足：第一，只有少数学者将创新产出的过程细分成中间产出和最终产出，然后对中间产出用专利数量来衡量，对最终产出用技术市场合同成交金额来衡量。因此，关于创新产出的衡量指标还有较大的探讨空间。第二，缺乏以中国某个区域为观察样本来研究该区域内部各城市之间的创新集聚。目前的研究都是以全国为样本来研究创新集聚，而全国各个区域的经济增长存在差异性，因此全国每个区域内部的创新集聚必然会存在不同的特征。本研究以环太湖地区为样本来考察环太湖地区内部各个城市之间的创新集聚状况正是基于以上的考虑。［22-23］［3］［18］()（2）G指为了让环太湖地区创新集聚的异质化在E-数中得到体现，笔者把年环太湖地区ni表示环太湖地的高新技术产业作为观察对象，n表示整个环太区i市的高新技术企业的数量，湖地区五市的高新技术企业的数量和。2005年环太湖地区的γα通过计算，EG值为0.03，2012年的值为0．09，在时间维度上呈现了上升的总体态势，如图1所示
。图1环太湖地区年创新集聚的E-G指数与GDP增长率的变化趋势长三角城市统计年鉴。数据来源：环太湖五市的统计年鉴、Glaeser与Ellison对E-G指数进行了分类，γEG小于0．02时，表示创新集聚程度较低；γEG在0．02到0．05之间时，表示创新集聚的程度为中等；γEG大于0．05时，表示创新集聚的程度较高。从这个分类来看，目前环太湖地区的创新集聚处于较高的水平。2．LQ指数的检验结果LQ指数的表达式为：nXitXit1（3）LQ=∑lnni=1μtμtXit表示i市在第t年的观测值（专利在式（3）中，二、环太湖地区创新集聚的检验我们选择综合性更借鉴张丽华等的标准，强的LQ指数和G指数来检验环太湖地区的创新集聚。1．E-G指数的检验结果E-G指数的表达式为：MM［4］γEG=（si∑i=1－xi）－2－(1－x2)H∑i=1(1∑x2)（1－H）i=1M（1）1数量、合同成交额），μt=nnXit。∑i=1?78?我们用LQ指数来分别检验环太湖地区的创新发展在专利和合同成交金额两方面的集聚程度。根据计算的结果，环太湖地区创新集聚的LQ指数（包括专利和合同成交金额）在2005年到2012年之间呈现了总体上升的趋势，只有个别年份出现了小幅的波动，见图2。这表明环太湖地区内部各市的创新发展出现了不平衡，并且不平衡的程度在增加。且从图2看出，同一年份合同成交金额的LQ指数比专利的LQ指数要大，这意味着环太湖地区相对发达的城市在创新成果转化上比相对落后的城市做得更好，这给环太湖地区创新集聚的局面注入了推动性因素
。过滞后的创新产出来反映这些潜在的影响因素。1．模型的建立由于区域创新活动存在滞后效应，我们在模型的自变量中引入创新产出的滞后变量（一阶），并且为了反映空间集聚的影响，我们最终建立的模型是区域创新集聚一阶滞后动态空间面板数据模型。模型的表达式如下：{Yt=τYt－1+Xtβ+μ+ψψ=δWψt+εtE（εtεt）=σ2IN（5）Yt是创新产出，式（5）中，是空间单元N和时间t组成的N×1向量。Xt是创新投入，是一个N×K向量。τ和β是模型的响应参数（其中β是一个K×1…，…，向量）。μ=（μ1，μ2，μN），ψ2T，ψNT），ψt=（ψ1T，…，ε2t，εNt），期望是εt=（ε1t，εit是一个独立同分布，20，W是一个方差是σ。IN是一个N阶的单位矩阵，N×N的邻接空间权矩阵，δ是空间相关系数。2．变量和数据图2环太湖地区年专利和合同成交额的LQ指数变化趋势长三角城市统计年鉴。数据来源：环太湖五市的统计年鉴、Ｒ＆D对于创新投入变量，一般选取Ｒ＆D经费、［14］人员。经费支出是一个流量概念，只能衡量创新投入在当期的变化，不能反映对创新产出的后续影响，因此我们需要用一个经费的存量指标来全面衡［15］量创新投入。吴延兵设计了一个Ｒ＆D资本存三、模型、变量、数据Jaffe［28］和Griliches［29］通过对生产函数进行衍生研究构建了知识生产函数。创新的投入产出过程属于知识生产过程，因此我们用知识生产函数来分析创新的投入产出过程。知识生产函数的表达式如下：Y=f（X）（4）Y表示创新产出，创新产出的内容主要式（4）中，是创新产品产出、创新知识产出。X表示创新投入，创新投入的内容主要是人力资源投入、研究和开发资本投入。G指数和LQ指数表明环太上一部分的E-湖地区存在创新集聚，并且创新集聚的程度在不断扩大，地理空间对环太湖地区的创新活动产生了重要影响。因此，在创新产出的影响因素里需要加入空间因素。在创新投入方面，除了人力资源投入、研究与开发资本投入两个变量外，还存在其他潜在的影响因素，例如制度环境、人文环境、经济外向程度等等，我们可以通量指标以弥补Ｒ＆D经费支出指标的不足，并且其对Ｒ＆D资本存量的计算采用永续盘存法，具体的计算公式如下：Kit=（1－δ）×Ki（t－1）+Iit（6）Kit表示i地区第t期的资本存量。δ是式（6）中，［15］折旧率，吴延兵将δ估计为15%。Iit是i地区在t期的真实Ｒ＆D经费支出，对于真实Ｒ＆D经费支出的计算，我们借鉴朱平芳等［30］的Ｒ＆D经费支出价格指数用以对环太湖五市的Ｒ＆D经费支出名义数据实施平减调整。在估计基期资本存量过程中，我们假设Ｒ＆D资本存量与Ｒ＆D经费存在相同的增长率，因而基期资本存量的计算公式如下：Ki0=Ii0/（g+δ）（7）Ki0表示基期资本存量。Ii0表示基期的式（7）中，g是真实Ｒ＆D经费支出在真实Ｒ＆D经费支出，样本期内的平均增长率，δ仍然表示折旧率。根据式（7）可以对环太湖五市在样本期内的Ｒ＆D?79?资本存量进行计算。我们用Ｒ＆D人员全时当量作为创新投入的――Ｒ＆D人员的衡量指标。另一个变量―我们根据创新产出的两对于创新产出变量，――中间产出和最终产出，个方面―选取专利授权数量作为创新中间产出的衡量指标，选取技术市场合同成交金额作为创新最终产出的衡量指标。为了分别对创新的中间产出和最终产出进行分析，我们借鉴Acs个不同的计量模型：［13］表1非空间的静态空间面板数据模型估计结果模型1（专利模型）回归系数P值0．．001模型2（合同成交金额模型）回归系数＊－38．114＊＊＊9．553＊P值0．．073αln（CPit）ln（NUit）Ｒ2ＲFDW＊－9．238＊＊3．173＊＊＊0．237＊0．218*0．．0．．0．000（a）5%、1%的显著性水平显＊、＊＊＊分别表示在10%、注：*、＊著。的做法将式（5）分解成两表1中，模型1是式（8），模型2是式（9）。（8）从表1中的结果来看，模型1和模型2都存在自相关问题，自相关的存在有可能是因为模型忽略掉了空间因素的影响。为了对空间因素引起自相关问题的可能性进行检验，我们下一步需要进行（9）空间相关性检验。2．空间相关性检验与模型的选择LMLAG、Ｒ-LMEＲＲ、Ｒ-LM-我们采用LMEＲＲ、LAC四个判别指数对模型1和模型2是否存在空间相关性进行检验，检验结果如表2所示。表2模型1检验值P值模型2检验值P值{{ln（Yit）=α+β1ln（Yi，t－1）+β2ln（CPit）+β3ln（NUi）t+ψit+εitψit=δWit+εt'ln（Y'it）=α+β1ln（Yi，t－1）+β2ln（CPit）+β3ln（NUi）t+ψit+εitψit=δWit+εt式（8）是以创新中间产出为被解释变量的计量模型，中间产出用专利授权数量来衡量。式（9）是以创新最终产出为被解释变量的计量模型，最终产出用技术市场合同成交额来衡量。在两个计量CPit是i市在t年的Ｒ＆D资本存量，NUit模型中，是i市在t年的Ｒ＆D人员全时当量。模型中其他参数的含义与式（5）相同。模型1和模型2的空间相关性检验结果LMEＲＲ3．LMEＲＲ8．LMLAC4．LMLAC2．Ｒ-LMEＲＲ3．Ｒ-LMEＲＲ9．Ｒ-LMLAC1．Ｒ-LMLAC11．四、实证检验为了提高实证检验结果的可信度，我们将通过对各种模型估计方法进行比较来检验环太湖地区的创新集聚。具体的实证检验过程为：首先在不考虑空间因素的情况下对式（8）和式（9）采用非空间的静态面板数据模型进行估计；然后，将空间因素纳入考察范围，对式（8）和式（9）采用静态的空间面板数据模型进行估计；最后，将时间效应（被解释变量的滞后效应）纳入考察范围，对式（8）和式（9）采用动态的空间面板数据模型进行估计。1．非空间的静态面板数据模型估计H检验，通过F、我们采用面板数据模型中的固定效应模型进行估计，非空间的静态面板数据模型估计结果如表1所示。?80?模型1和模型2都存从表2中的结果来看，在空间相关性，因此需要对模型1和模型2进行修正，建立空间误差模型。3．空间误差静态面板数据模型估计结果我们使用Matlab6p5软件进行空间误差模型H检验，的估计。通过F、我们选择固定效应模型。估计结果如表3所示。表3中的结果表明，环太湖地区的专利与创Ｒ＆D人员）之间存在显著的新投入（Ｒ＆D经费、正空间相关性，环太湖地区的技术市场合同金额Ｒ＆D人员）同样存在显与创新投入（Ｒ＆D经费、2likelihoodσ和log-著的正空间相关性。根据Ｒ、三个指标的比较，时间截面固定的空间误差模型估计结果比其他三种空间误差模型的估计结果有明显改善。这意味着在环太湖地区创新集聚过程中，截面固定和时间固定效应均存在。因此，采用截面时间固定的空间误差模型得出的估计结果可信度较高。从表3中还可以看出，无论是模型1Ｒ＆D经费投入的弹性都比Ｒ＆D人员还是模型2，投入大，这说明环太湖地区Ｒ＆D经费的投入对创新产出（专利授权数量和技术市场合同成交）的贡献比Ｒ＆D人员投入的贡献要大。表3空间误差静态面板模型估计结果模型1（专利模型）无固定αln（CPit）lnNUitδＲ2Ｒ2σ2log-likelihood＊－0．561＊（0．027）＊＊0．261＊（0．003）＊3．227＊（0．031）＊＊0．332＊（0．002）表4地区固定效应模型1中环太湖五市的地区固定效应苏州7．134无锡4．569常州4．133嘉兴2．035湖州1．115从表4中环太湖地区五市的地区固定效应可以看出，环太湖地区经济相对发达的城市（如苏州、无锡、常州）的固定效应比经济相对落后的城市（嘉兴、湖州）大，这表明经济发达地区创新活动的空间集聚效率更高。4．动态空间面板数据模型估计结果静态的空间误差模型虽然考虑到了截面固定Ｒ＆D人和时间固定效应，但是没有将Ｒ＆D经费、员投入之外的潜在影响因素（例如制度、人文环境等）纳入考察范围，由于这些潜在的影响因素无法量化，通常的做法是将被解释变量的一阶滞后项作为这些潜在影响因素的替代指标引入模型等式的右边，于是就形成了动态的空间误差面板数据模型。动态的空间误差面板数据模型估计结果如表5所示。表5BS逼近ln（Yi，t－1）lnCPitln（NUit）δσ2log-likelihood截面固定时间固定时间截面固定2．450*（0．071）＊＊0．301＊（0．000）＊＊0．188＊（0．008）＊＊＊＊＊＊1．367＊0．426＊0．358＊（0．000）（0．003）（0．001）＊＊＊＊2．314＊0．521＊（0．000）（0．000）＊0．135＊（0．043）动态空间误差面板数据模型的估计结果模型1（专利模型）回归系数＊＊0．533＊（0．007）＊2．261＊（0．043）0．．147－84．3220．．127－25．1130．．069－50．0130．．0NB逼近ln（Yi，t－1）lnCPitln（NUit）δσ2log-likelihood回归系数＊＊0．571＊（0．002）＊＊3．312＊（0．006）＊0．126＊（0．046）＊0．165＊（0．023）模型2（合同成交金额模型）无固定αlnCPitln（NUit）δＲ2Ｒ2σ2log-likelihood－2．233（0．006）＊＊＊截面固定时间固定时间截面固定0．438*（0．074）＊0．211＊（0．041）＊0．326＊（0．031）＊＊＊＊4．113＊0．498＊（0．000）（0．003）＊＊3．569＊（0．003）0．047－8．3220．039－5．0030．422（0．008）＊＊＊0．253（0．229）0．533（0．066）＊＊0．339（0．004）＊＊＊＊＊＊＊－0．564＊－0．646＊－1．011＊（0．088）（0．057）（0．001）＊＊－0．223＊（0．007）模型2（合同成交金额模型）BS逼近回归系数＊＊0．528＊（0．003）＊2．316＊（0．044）NB逼近ln（Y'i，t－1）ln（CPit）ln（NUit）δσ2log-likelihood回归系数＊＊0．511＊（0．000）＊3．418＊（0．083）＊0．233＊（0．086）＊＊－0．646＊（0．001）0．．554－69．6630．．328－36．1190．．433－59．9970．．221－27．002'，ln（Yit－1）ln（CPit）ln（NUit）δσ2log-likelihood*、注：()中的值为T检验的P值，＊＊、＊＊＊分别表示在10%、5%、1%的显著性水平显著。－0．322（0．218）＊－1．011＊（0．088）在模型1中环太湖地区的专利与Ｒ＆D经费、Ｒ＆D人员投入存在显著的正空间相关性，并且模型存在截面效应和时间效应。我们从环太湖五市的截面固定效应值来分析环太湖地区创新投入对专利的空间影响。0．30．65%、*、注：()中的值为P值，＊、＊＊＊分别表示在10%、＊1%的显著性水平显著。?81?环太湖地区的创新投入表5中的结果表明，（Ｒ＆D经费、Ｒ＆D人员）与专利和技术市场合同成交金额产生了显著的正空间相关性，然而与表3中的结果相比表5中的空间相关系数要小一些，这说明在环太湖地区创新集聚过程中Ｒ＆D经Ｒ＆D人员投入之外的因素对创新产出产生的费、影响被静态的空间误差模型忽略了。因此，动态的空间误差模型估计结果可信度更高。NB逼近的回归结果比BS逼近的在表5中，2log-likelihood进行判断），回归结果更好（从σ、因此，我们根据NB逼近的回归结果对环太湖地区创新集聚进行分析。一阶滞后的被解释变量（专利和技术市场合同成交金额的一阶滞后项）作为自变量进行回归的回归系数为正，并且显著，这进Ｒ＆D人员投入之外的其一步证明了Ｒ＆D经费、他影响因素的存在，因此，对创新产出的讨论离不Ｒ＆D经费开对这些因素的分析。从弹性值来看，投入的弹性仍然是最大的，因此环太湖地区的Ｒ＆D经费投入是创新发展的最主要推动力。利和技术市场合同成交额）与创新投入（Ｒ＆D经Ｒ＆D人员投入）产生了显著的正空间相费投入、关性，创新产出的一阶滞后项也对创新产出产生了显著的正向空间影响，这说明创新活动离不开制度、人文环境、外向程度等其他因素的推动。从Ｒ＆D经费投入是所有创新回归系数的弹性来看，投入中弹性值最高的，环太湖地区的创新发展必须依赖Ｒ＆D经费投入的推动。以上的结论给我们提供的一些重要的启示：第一，提高环太湖地区创新资本的治理效率。在环太湖地区现有的资本总量前提下，通过建立一个跨区域、跨行业、多部门联合的创新资本募集平台为各地区、各行业、各部门的闲置资本转化为创新资本提供便利。与此同时，提高创新资本治理效率还意味着创新资本的高效率配置。将资本配置到具备较高创新能力的创新机构以及具有较大创新价值的创新项目无疑会提高创新资本的产出效率。第二，建立一个环太湖地区创新人才的培育机制和共享平台。创新集聚需要在空间上建立一个创新人才的共享平台，充分发挥环太湖各个地区创新人才的溢出效应，并且避免创新人才在各个地区创新活动中的重复投入和智力浪费，将创新人才的培育成本降到最低。同一类型的创新人才通过环太湖创新人才共享平台在不同的创新机“租借”，构之间实现共享甚至创新人才的生存空间得到保证，创新机构的用人成本得到降低。第三，通过环太湖地区创新资本的统一协调、创新人才的统一供给，最终目的是建立一个环太湖地区技术创新的协同发展机制。在空间相关性的背景下，行政区划被弱化，创新机构以产出最大化为指引在不同区域之间集聚。此时，创新集聚的能量已经突破了地理空间的人为壁垒，一个跨区域的协同发展机制是实现环太湖地区技术创新持续发展的制度保证，也是创新主体的强烈诉求。五、结论及启示G环太湖五市年创新发展的E-指数和LG指数表明，环太湖地区内部各城市之间存在创新集聚的现象，并且这种创新集聚的程度在不断扩大。创新集聚的存在揭示了环太湖地区内部各城市创新发展的不平衡性。这种不平衡性的存在是多种因素造成的，比如Ｒ＆D经费投Ｒ＆D人员投入，入、以及制度、人文环境、外向程度等。选取环太湖地区的专利、技术市场合同成交Ｒ＆D人金额为被解释变量，选取Ｒ＆D经费投入、员投入为解释变量，同时将制度、人文环境、外向程度等其他因素用一阶滞后的被解释变量来反映，然后分别建立动态的空间误差面板数据进行估计，得出的结论是：环太湖地区的创新产出（专参考文献：［1］Amin，A．，Ｒobins，K．TheＲe-EmergenceofＲegionEconomics？TheMythicalGeographyofFlexibleAccumulationEnvi-ronmentandPlanning［J］．SocietyandSpace，1990（8）：7-34．［2］刘璐．空间视角的技术创新文献综述［J］．技术与创新管理，2010（5）：264-266．J］．中国经济问题，2013（6）：56-［3］李倩．基于动态空间面板模型的中国区域创新集聚研究［64．［4］张丽华，J］．科学学研究，2010（4）：635-640．林善浪．创新集聚与产业集聚的相关性研究［J］．财经问题研究，2013（2）：102-［5］邱国栋，108．李作奎．创新集聚效率研究［M］．北京：中国标准出版社，．［6］张明倩．中国产业集聚现象统计模型及应用研究［?82?――基于年省域专利统计数据的空间计量［7］张玉明，李凯．中国创新产出的空间分布及空间相关性研究―J］．中国软科学，2007（11）：97-103．分析［J］．技术经济与管理研究，2010（3）；38-［8］邬滋．创新集聚的空间分布与空间关联模式［41．［9］符淼．省域专利面板数据的空间计量分析［J］．研究与发展管理，2008（6）：106-112．［10］李志刚，――基于省域专利统计数据的空间计量分汤书昆，梁晓艳，吴灵光．我国创新产出的空间分布特征研究―J］．科学学与科学技术管理，2006（8）：35-42．析［［11］刘凤朝，J］．管理评论，2006（11）：13-18．沈能．基于专利结构视角的中国区域创新能力差异研究［［13］AcsZJ，AnselinL，VargaA．PatentsandInnovationCountsasMeasuresofＲegionalProductionofNewKnowledge［J］．ＲesearchPolicy，2002（31）：．［14］虞晓芬，J］．科学学研究，2006（2）：258-264．李正卫，池仁勇，施鸣炜．我国区域技术创新效率：现状与原因［J］．财经研究，2008（10）：4-14．［15］吴延兵．中国地区知识生产效率测算［［16］池仁勇，J］．中国软科学，2004（8）：128-131．虞晓芬，李正卫．我国东西部地区技术创新效率差异及其原因分析［J］．中国管理科学，2002（1）：75-［17］刘顺忠，78．官建成．区域创新系统创新绩效的评价［J］．南方经济，2009（10）：［18］黄莹，王良健，李桂峰，蒋荻．基于空间面板模型的我国环境库兹涅茨曲线的实证分析［59-68．［19］黄苹．中国省域Ｒ＆D溢出与地区经济增长空间面板数据模型分析［J］．科学学研究，2008（8）：749-753．［20］何江，J］．南方经济，2006（5）：44-52．张馨之．中国区域经济增长及其收敛性：空间面板数据分析［J］．科学学研究，2006（6）：398-［22］吴玉鸣．大学企业研发与首都区域创新的局域空间计量分析［404．J］．管理科学学报，）：59-［23］吴玉鸣，66．何建坤．研发溢出、区域创新集群的空间计量分析［［24］彭建平，J］．系统工程，2007（12）：47-52．张建华．基于动态面板数据模型的我国Ｒ＆D投入效果实证分析［［25］BuettnerT．TheEffectofUnemployment，AggregateWages，andSpatialContiguityonLocalWage：AnInvestigationwithGermanDistrictLevelData［J］．PapersinＲegionScience，1999（78）：47-67．［26］Paulo，G．，Octavio，F．，Douglas，W．AgglomerationandtheLocationofForeignDirectInvestmentinPortugal［J］．JournalofUrbanEconomics，）：115-135．［27］詹宇波，G指数与中国制造业区域集聚度量［J］．东岳论丛，2010（2）：50-53．张卉．修正的E-［28］JaffeA．ＲeslEffectsofAcademicＲesearch［J］．AmericanEconomicＲeview，1989（79）：957-970．［29］GrilichesZ．IissuesInAssessingtheContributionofＲesearchandDvelopmenttoProductivityGrowth［J］．BellJournalofEconomics，）：92-116．AStudyonInnovationClusteraroundTaihuLakeＲegion――SpatialEconometricAnalysisBasedonFiveCitiesaroundTaihuLakeregion―LIUXiao-bin/PartySchoolofMunicipalPartyCommitteeinHuzhouCityAbstract：ThispapertakesdataofTaihuLakeregionfromasasample，andempiricallyanalyzestheinnovationclusteraroundTaihuLakeregionbymeansofmetricsspace．Theconclusionsareasfollows：E-GindexandLGindexbothshowthatthedegreeofinnovationclusterpresentsatrendofgradualexpanding；meanwhile，takinginnovationoutputasexplainedvari-able，innovationinputandtheexplainedvariableoffirst-orderlagasexplanatoryvariable，theempiricaltestbasedonadynamicspatialerrorpanelmodelshowsthatthereisasignificantpositivespatialcorrelationbetweeninnovationoutputandinnovationin-put．ItspolicyenlightenmentisthatthecollaborativeinnovationmechanismaroundTaihuLakeregionshouldbeestablished．Keywords：TaihuLakeregion；innovationcluster；spatialerrorpanelmodel责任编辑张军涛?83?
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