影响自主创新的因素——基于BACE方法对中国省际数据的分析

摘要：

经典估计贝叶斯平均(BACE)是最近由Sala-i-Martin等人提出的一种处理模型不确定性的方法,它可以在进行参数估计的同时给出各解释变量的稳健性指标,并且还能够按照解释能力的大小对众多的备选变量进行分类和排序.本文首次利用这一方法对可能影响中国自主创新的因素进行了全面的分析,在上百万次回归的基础上,我们得到的主要结果是:在事先列出的20个可能的解释变量中,本地区试验发展支出、人均GDP、贸易依存度、邻接地区试验发展支出对创新产出的解释能力最强,并且都具有良好的稳健性;贷款余额与GDP之比、外商直接投资与GDP之比、各地区科学研究支出、地方财政决算本级收入与GDP之比、邻接地区科学研究支出等五个变量对创新产出也有一定的解释能力.

关键词：自主创新、模型不确定性、贝叶斯平均、稳健性

分类号：F1(世界各国经济概况、经济史、经济地理)

在线出版日期：2008-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：68-79