本文選題：知識溢出 + 可達(dá)性　； 參考：《軟科學(xué)》2015年05期

【摘要】：使用1998~2012年間的30個省份數(shù)據(jù),由專利指標(biāo)構(gòu)成區(qū)域知識資本的度量。通過考慮區(qū)域間的個體異質(zhì)性和省域可達(dá)性導(dǎo)致的空間自相關(guān),使用空間面板數(shù)據(jù)模型分析知識溢出效應(yīng)。研究證明:一方面,知識存量對區(qū)域間全要素生產(chǎn)率的差異存在顯著的影響,并從一個新的維度分析了可達(dá)性提高帶來的知識溢出效應(yīng)的增加;另外一方面,高速鐵路網(wǎng)絡(luò)影響下各關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)省份的外部知識存量都出現(xiàn)顯著增加,我國知識溢出拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也將隨之出現(xiàn)變化。
[Abstract]:Using data from 30 provinces between 1998 and 2012, patent indicators are used to measure regional intellectual capital. By considering the spatial autocorrelation caused by regional individual heterogeneity and provincial accessibility, the spatial panel data model is used to analyze the knowledge spillover effect. The results show that, on the one hand, the knowledge stock has a significant impact on the differences of total factor productivity between regions, and on the other hand, it analyzes the increase of knowledge spillover effect from a new dimension. Under the influence of high-speed railway network, the external knowledge stock of each key node province has increased significantly, and the knowledge spillover topology of our country will also change with it.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71273023)
【分類號】：F532;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1873325