专利授权数影响因素分析及回归模型SPSS应用统计学计量经济学多元回归模型2010年中国统计年鉴培训资料.doc
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1、Good is good, but better carries it.精益求精,善益求善。专利授权数影响因素分析及回归模型SPSS应用统计学计量经济学多元回归模型2010年中国统计年鉴-一、 专利授权数影响因素分析及回归模型问题提出(一) 研究问题:新科技革命以来,世界经济和社会发展的模式发生了巨大变化,导致了国家间、区域间和企业间竞争方式的改变,使竞争的实质变为创新能力的竞争。当前,创新带来的新技术的采用已经成为区域经济发展的主要推动力量。特别是在发达国家,经济增长的过程实际上是由新技术应用于生产领域的过程实现的。专利数据能够很好反映各地区应用知识进行创新的能力和经济的长期竞争力,是国际上
2、通常采用的指标之一。而专利在空间上的分布又不是随意的,要受到社会、经济等多方面条件的制约。因此,为了向我国各省市、地区的专利开发提出一些有益建议,我们试图研究影响专利授权数的各因素及其之间的关系,建立专利授权数及其因素的回归模型,并进行经济分析。(二) 数据来源1.2010年中国统计年鉴(2009年数据)2.中华人民共和国国家统计局第二次R&D资源清查数据(2009年数据)地区专利授权数(件)地区国民生产总值(亿元)R&D人员数(人)R&D经费(万元)外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)教育经费(万元)第二产业产值(亿元)北京2292112153.0325267666863511066.
3、0846901662855.55天津74047521.85725991784661977.220608433987.84河北683917235.48846011348446370.455849148959.83山西32277358.3165147808563204.9733284043993.8内蒙古14949740.2531381520726239.9426255275114辽宁1219815212.4911944023236871317.8347923117906.34吉林32757278.7556428813602192.6927141953541.92黑龙江50798587725871
4、091704180.5133865514060.72上海3491315046.4517051242337743084.2948230266001.78江苏8728634457.336940370195294443.95996427218566.37浙江7994522990.3523905839883671639.97797283411908.49安徽859410062.82876641359535279.0643837324905.22福建1128212236.538574513538191174.5138985416005.3江西29157655.1851894758936369.15333
5、31713919.45山东3451333896.6523313751959201119.89774914818901.83河南1142519480.461320621747599346.58656152311010.5湖北1135712961.11316802134490377.1945195936038.08湖南830913059.69938061534995279.6350660505687.19广东8362139482.5638352465298203939.311166155419419.7广西27027759.1645049472028271.9834762233381.54海南63
6、01654.21648757806903.36928981443.43重庆75016530.015335979459927826625803448.77四川2013214151.281250892144590461.2165783386711.87贵州20843912.681998226413435.6527091381476.62云南29236169.7536876372304158.9434229322582.53西藏292441.361916143856.36494122136.63陕西60878169.8935761895063162.0438061684236.42甘肃1274338
7、7.562949037261249.223102001527.24青海3681081.2775107593828.36608034575.33宁夏9101353.311072210442225.29702612662.32新疆18664277.052025321804347.7725016611929.59二、 定性分析为了研究我国各地区所获专利授权数的影响因素,我们对相关数据和指标进行简单的定性分析,并各因素同因变量的相关关系做了一个简单的预测。国民生产总值反映了一个地区的经济概况,单独来看,应当同地区专利授权数呈正相关关系,即地区国民生产总值越高,地区经济越发达,该地区专利授权数越多。R&
8、D人员数量是影响专利授权数的最重要因素,人力资源的投入情况同各地区专利授权数多少直接相关。R&D经费投入也是影响专利产出的重要因素,但是由经费到产出需要经过一系列传导机制和过程,并且R&D经费投入量同R&D人员数量可能存在较强的线性关系。外商投资企业年底注册登记投资总额指标反映的是特定地区发展外向型经济的状况,同时也为该地区经济发展大致状况提供了一个参考指标,由于当前中国国内企业普遍技术水平低于国外企业,我们猜测各地专利授权数中有很大一部分来自于外商投资企业。教育经费状况反映的是地区对教育事业的投入情况,我们猜测对教育的扶持力度应当同专利产出呈正相关关系。根据现实状况,在三次产业中,专利授权数
9、大多来自于第二产业,因此,第二产业产值应当同专利授权数有强正相关关系。因此,我们选择各地专利授权数(件)作为被解释变量y,选取地区国民生产总值(亿元)、R&D人员数(人)、R&D经费(万元)、外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)、教育经费(万元)、第二产业产值(亿元)作为解释变量,分别设其为x1、x2、x3、x4、x5、x6。三、 相关分析(一) 数据基本描述DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN专利授权数(件)15592.451624333.9186431地区国民生产总值(亿元)11783.99009730.4022031R&D人员(人)1026
10、98.483999202.7999531R&D经费(万元)1.8716E62.04712E631外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)775.20341116.5726531教育经费(万元)4.1715E62.60859E631第二产业产值(亿元)5803.10325224.0202531(二) 相关分析利用散点图和相关系数检验对被解释变量y和解释变量x1、x2、x3、x4、x5、x6之间的相关性作分析。1、 散点图分析:根据散点图可以看出,专利授权数y与地区国民生产总值x1、R&D人员数x2、R&D经费x3、外商投资企业年底注册登记投资总额x4、教育经费x5、第二产业产值x6均基本呈线性
11、相关关系。相关系数分析:从相关系数表中可以看出,我们选取的解释变量地区国民生产总值x1、R&D人员数x2、R&D经费x3、外商投资企业年底注册登记投资总额x4、教育经费x5、第二产业产值x6同被解释变量相关系数均在0.8以上,sig值均明显小于0.05,相关性显著,六个自变量全部通过检验,这表明我们对影响因素的选择是比较成功的。Correlations专利授权数(件)地区国民生产总值(亿元)R&D人员(人)R&D经费(万元)外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)教育经费(万元)第二产业产值(亿元)专利授权数(件)PearsonCorrelation1.853*.918*.847*.877*
12、.857*.822*Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000.000N31313131313131地区国民生产总值(亿元)PearsonCorrelation.853*1.919*.846*.771*.960*.988*Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000.000N31313131313131R&D人员(人)PearsonCorrelation.918*.919*1.970*.848*.916*.866*Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000.000N31313131313131R&D经费(万元)Pear
13、sonCorrelation.847*.846*.970*1.821*.821*.777*Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000.000N31313131313131外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)PearsonCorrelation.877*.771*.848*.821*1.732*.727*Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000.000N31313131313131教育经费(万元)PearsonCorrelation.857*.960*.916*.821*.732*1.932*Sig.(2-tailed).000.000
14、.000.000.000.000N31313131313131第二产业产值(亿元)PearsonCorrelation.822*.988*.866*.777*.727*.932*1Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000.000N31313131313131*.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).简单相关只适用于线性情况,为了避免诸如非线性相关、多重共线性等因素的影响,对各自变量做偏相关检验,如下表:其中自变量R&D人员数x2、外商投资企业年底注册登记投资总额x4同因变量y的相关性达到0.5以上,sig值
15、小于0.05,通过显著性检验。CorrelationsControlVariables专利授权数(件)地区国民生产总值(亿元)R&D人员(人)&R&D经费(万元)&外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)&教育经费(万元)&第二产业产值(亿元)专利授权数(件)Correlation1.000-.293Significance(2-tailed).147df024地区国民生产总值(亿元)Correlation-.2931.000Significance(2-tailed).147.df240CorrelationsControlVariables专利授权数(件)R&D人员(人)R&D经费(万元
16、)&外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)&教育经费(万元)&第二产业产值(亿元)&地区国民生产总值(亿元)专利授权数(件)Correlation1.000.506Significance(2-tailed).008df024R&D人员(人)Correlation.5061.000Significance(2-tailed).008.df240CorrelationsControlVariables专利授权数(件)R&D经费(万元)外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)&教育经费(万元)&第二产业产值(亿元)&地区国民生产总值(亿元)&R&D人员(人)专利授权数(件)Correlati
17、on1.000-.309Significance(2-tailed).124df024R&D经费(万元)Correlation-.3091.000Significance(2-tailed).124.df240CorrelationsControlVariables专利授权数(件)外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)教育经费(万元)&第二产业产值(亿元)&地区国民生产总值(亿元)&R&D人员(人)&R&D经费(万元)专利授权数(件)Correlation1.000.512Significance(2-tailed).007df024外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)Correla
18、tion.5121.000Significance(2-tailed).007.df240CorrelationsControlVariables专利授权数(件)第二产业产值(亿元)地区国民生产总值(亿元)&R&D人员(人)&R&D经费(万元)&外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)&教育经费(万元)专利授权数(件)Correlation1.000.281Significance(2-tailed).165df024第二产业产值(亿元)Correlation.2811.000Significance(2-tailed).165.df240四、 模型建立(一) 全模型假定该模型多元线性回归模
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