产业共性技术扩散中政府作用最优力度分析——基于变换的Bass模型
发布时间：2022-01-19 09:19
基于一定理论假设将Bass模型中技术扩散的内部影响因素和外部影响因素分别与市场作用和政府作用对应起来,并着眼于政府作用对市场作用的"挤出"效应建立起政府作用与市场作用之间的函数关系,以此来对Bass模型进行变换,使其能刻画政府作用对产业共性技术扩散速度和时间路径的影响。基于变换的Bass模型,以最大化技术扩散速度为目标构建最优化问题以求得政府作用最优力度,由最优化问题可知政府作用对市场作用的"挤出"效应越大,最优政府作用力度就应该越小。还基于相关数据进行了数值模拟分析,并且验证了模型的有效性。研究认为:由于存在政府干预对市场作用的"挤出"效应,在促进产业共性技术扩散中需要把握最优的干预力度即政府作用最优力度,在量化政府作用和市场作用的基础上,求解出来的政府作用最优力度系数可为政府有效和适当干预技术扩散提供理论上的一个尺量。
【文章来源】：北京理工大学学报(社会科学版). 2019,21(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
全样本模拟结果0.1000.10.20.30.40.50.60.70.80.91p0.7T=20
.61)0.5688***(13.80)0.6019***(14.83)0.5875***(17.67)0.5858***(15.91)R20.81000.82640.58940.79400.8196F72.4742.838.6115.4249.96White（P）0.76660.65010.53300.32270.3270注：**、***分别表示5%和1%的显著性水平，括号中的数值为t值。图1全样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=10T=5T=2000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pZ（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图2国内样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图4中低端技术样本模拟结果夏明等：产业共性技术扩散中政府作用最优力度分析———基于变换的Bass模型图3国外样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pT=20T=10T=52.数值模拟运算与结果分析根据前述理论假设中的式（3）对表1中数据进行回归以估计参数s和a。根据式（3）所构建的计量模型q=s-ap+ε（9）其中，q为市场作用力度；p为政府作用力度；s为截距项；a为政府作用对市场作用的影响系数或“挤出”效应系数；ε是零均值随机扰动项。本文除了对表1中的全样本数据进行整体回归，还分国内外样本和不同层次技术样本进行回归。其中样本序号为3、4、8～12、16～19的为国内样本，其余为国外样本，样本序号为3、4、6～12、16～19的为高端技术样本，其余为中低端技术样本。回归所得结果如表3所示。回归结果显示
400.8196F72.4742.838.6115.4249.96White（P）0.76660.65010.53300.32270.3270注：**、***分别表示5%和1%的显著性水平，括号中的数值为t值。图1全样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=10T=5T=2000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pZ（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图2国内样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图4中低端技术样本模拟结果夏明等：产业共性技术扩散中政府作用最优力度分析———基于变换的Bass模型图3国外样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pT=20T=10T=52.数值模拟运算与结果分析根据前述理论假设中的式（3）对表1中数据进行回归以估计参数s和a。根据式（3）所构建的计量模型q=s-ap+ε（9）其中，q为市场作用力度；p为政府作用力度；s为截距项；a为政府作用对市场作用的影响系数或“挤出”效应系数；ε是零均值随机扰动项。本文除了对表1中的全样本数据进行整体回归，还分国内外样本和不同层次技术样本进行回归。其中样本序号为3、4、8～12、16～19的为国内样本，其余为国外样本，样本序号为3、4、6～12、16～19的为高端技术样本，其余为中低端技术样本。回归所得结果如表3所示。回归结果显示政府作用力度p前的系数绝对值（即a）均大于1，符合前述理论预期，s也均大于零；可决系数（R2）
【参考文献】：
期刊论文
[1]共性技术扩散的影响因素分析及对策[J]. 韩元建,陈强. 中国科技论坛. 2017(01)
[2]政府研发资助是否促进了技术进步——来自66个国家和地区的证据[J]. 李平,刘利利,李蕾蕾. 科学学研究. 2016(11)
[3]我国产业共性技术研发与产业化的政府资助模式与管理研究[J]. 蒋键. 科技管理研究. 2015(17)
[4]基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测模型[J]. 谢建中,杨育,陈倩,李斐. 计算机集成制造系统. 2015(01)
[5]中国城市公共服务满意度的熵权TOPSIS指数评价——基于2012连氏“中国城市公共服务质量调查”的实证分析[J]. 纪江明,胡伟. 上海交通大学学报(哲学社会科学版). 2013(03)
[6]基于创新扩散理论的中国电动汽车广义Bass模型[J]. 任斌,邵鲁宁,尤建新. 软科学. 2013(04)
[7]共性技术供给与扩散的模式选择[J]. 李纪珍. 科学学与科学技术管理. 2011(10)
[8]产业共性技术供给和扩散的多重失灵[J]. 李纪珍,邓衢文. 科学学与科学技术管理. 2011(07)
[9]基于Bass模型的城镇家用电脑市场扩散研究[J]. 孟庆春,丁雪. 经济管理. 2009(04)
[10]基于Bass模型的非恒定影响标准扩散模型研究[J]. 孟繁东,何明升. 航天标准化. 2008(03)
博士论文
[1]共性技术扩散机理与政府行为研究[D]. 邹樵.华中科技大学 2008
本文编号：3596612
【文章来源】：北京理工大学学报(社会科学版). 2019,21(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
全样本模拟结果0.1000.10.20.30.40.50.60.70.80.91p0.7T=20
.61)0.5688***(13.80)0.6019***(14.83)0.5875***(17.67)0.5858***(15.91)R20.81000.82640.58940.79400.8196F72.4742.838.6115.4249.96White（P）0.76660.65010.53300.32270.3270注：**、***分别表示5%和1%的显著性水平，括号中的数值为t值。图1全样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=10T=5T=2000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pZ（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图2国内样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图4中低端技术样本模拟结果夏明等：产业共性技术扩散中政府作用最优力度分析———基于变换的Bass模型图3国外样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pT=20T=10T=52.数值模拟运算与结果分析根据前述理论假设中的式（3）对表1中数据进行回归以估计参数s和a。根据式（3）所构建的计量模型q=s-ap+ε（9）其中，q为市场作用力度；p为政府作用力度；s为截距项；a为政府作用对市场作用的影响系数或“挤出”效应系数；ε是零均值随机扰动项。本文除了对表1中的全样本数据进行整体回归，还分国内外样本和不同层次技术样本进行回归。其中样本序号为3、4、8～12、16～19的为国内样本，其余为国外样本，样本序号为3、4、6～12、16～19的为高端技术样本，其余为中低端技术样本。回归所得结果如表3所示。回归结果显示
400.8196F72.4742.838.6115.4249.96White（P）0.76660.65010.53300.32270.3270注：**、***分别表示5%和1%的显著性水平，括号中的数值为t值。图1全样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=10T=5T=2000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pZ（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图2国内样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.10T=20T=10T=500.10.20.30.40.50.60.70.80.91p图4中低端技术样本模拟结果夏明等：产业共性技术扩散中政府作用最优力度分析———基于变换的Bass模型图3国外样本模拟结果Z（p）0.70.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.60.70.80.91pT=20T=10T=52.数值模拟运算与结果分析根据前述理论假设中的式（3）对表1中数据进行回归以估计参数s和a。根据式（3）所构建的计量模型q=s-ap+ε（9）其中，q为市场作用力度；p为政府作用力度；s为截距项；a为政府作用对市场作用的影响系数或“挤出”效应系数；ε是零均值随机扰动项。本文除了对表1中的全样本数据进行整体回归，还分国内外样本和不同层次技术样本进行回归。其中样本序号为3、4、8～12、16～19的为国内样本，其余为国外样本，样本序号为3、4、6～12、16～19的为高端技术样本，其余为中低端技术样本。回归所得结果如表3所示。回归结果显示政府作用力度p前的系数绝对值（即a）均大于1，符合前述理论预期，s也均大于零；可决系数（R2）
【参考文献】：
期刊论文
[1]共性技术扩散的影响因素分析及对策[J]. 韩元建,陈强. 中国科技论坛. 2017(01)
[2]政府研发资助是否促进了技术进步——来自66个国家和地区的证据[J]. 李平,刘利利,李蕾蕾. 科学学研究. 2016(11)
[3]我国产业共性技术研发与产业化的政府资助模式与管理研究[J]. 蒋键. 科技管理研究. 2015(17)
[4]基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测模型[J]. 谢建中,杨育,陈倩,李斐. 计算机集成制造系统. 2015(01)
[5]中国城市公共服务满意度的熵权TOPSIS指数评价——基于2012连氏“中国城市公共服务质量调查”的实证分析[J]. 纪江明,胡伟. 上海交通大学学报(哲学社会科学版). 2013(03)
[6]基于创新扩散理论的中国电动汽车广义Bass模型[J]. 任斌,邵鲁宁,尤建新. 软科学. 2013(04)
[7]共性技术供给与扩散的模式选择[J]. 李纪珍. 科学学与科学技术管理. 2011(10)
[8]产业共性技术供给和扩散的多重失灵[J]. 李纪珍,邓衢文. 科学学与科学技术管理. 2011(07)
[9]基于Bass模型的城镇家用电脑市场扩散研究[J]. 孟庆春,丁雪. 经济管理. 2009(04)
[10]基于Bass模型的非恒定影响标准扩散模型研究[J]. 孟繁东,何明升. 航天标准化. 2008(03)
博士论文
[1]共性技术扩散机理与政府行为研究[D]. 邹樵.华中科技大学 2008
本文编号：3596612
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/chanyejingjilunwen/3596612.html
