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 中国统计年鉴.docx
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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中国统计年鉴
专利授权数影响因素分析及回归模型
一、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
22921
12153.03
252676
6686351
1066.08
4690166
2855.55
天津
7404
7521.85
72599
1784661
977.2
2060843
3987.84
河北
6839
17235.48
84601
1348446
370.4
5584914
8959.83
山西
3227
7358.31
65147
808563
204.97
3328404
3993.8
内蒙古
1494
9740.25
31381
520726
239.94
2625527
5114
辽宁
12198
15212.49
119440
2323687
1317.83
4792311
7906.34
吉林
3275
7278.75
56428
813602
192.69
2714195
3541.92
黑龙江
5079
8587
72587
1091704
180.51
3386551
4060.72
上海
34913
15046.45
170512
4233774
3084.29
4823026
6001.78
江苏
87286
34457.3
369403
7019529
4443.95
9964272
18566.37
浙江
79945
22990.35
239058
3988367
1639.97
7972834
11908.49
安徽
8594
10062.82
87664
1359535
279.06
4383732
4905.22
福建
11282
12236.53
85745
1353819
1174.51
3898541
6005.3
江西
2915
7655.18
51894
758936
369.15
3333171
3919.45
山东
34513
33896.65
233137
5195920
1119.89
7749148
18901.83
河南
11425
19480.46
132062
1747599
346.58
6561523
11010.5
湖北
11357
12961.1
131680
2134490
377.19
4519593
6038.08
湖南
8309
13059.69
93806
1534995
279.63
5066050
5687.19
广东
83621
39482.56
383524
6529820
3939.31
11661554
19419.7
广西
2702
7759.16
45049
472028
271.98
3476223
3381.54
海南
630
1654.21
6487
57806
903.36
928981
443.43
重庆
7501
6530.01
53359
794599
278
2662580
3448.77
四川
20132
14151.28
125089
2144590
461.21
6578338
6711.87
贵州
2084
3912.68
19982
264134
35.65
2709138
1476.62
云南
2923
6169.75
36876
372304
158.94
3422932
2582.53
西藏
292
441.36
1916
14385
6.36
494122
136.63
陕西
6087
8169.8
93576
1895063
162.04
3806168
4236.42
甘肃
1274
3387.56
29490
372612
49.2
2310200
1527.24
青海
368
1081.27
7510
75938
28.36
608034
575.33
宁夏
910
1353.31
10722
104422
25.29
702612
662.32
新疆
1866
4277.05
20253
218043
47.77
2501661
1929.59
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&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
DescriptiveStatistics
Mean
Std.Deviation
N
专利授权数(件)
15592.4516
24333.91864
31
地区国民生产总值(亿元)
11783.9900
9730.40220
31
R&D人员(人)
102698.4839
99202.79995
31
R&D经费(万元)
1.8716E6
2.04712E6
31
外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)
775.2034
1116.57265
31
教育经费(万元)
4.1715E6
2.60859E6
31
第二产业产值(亿元)
5803.1032
5224.02025
31
(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均基本呈线性相关关系。
2、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)
PearsonCorrelation
1
.853**
.918**
.847**
.877**
.857**
.822**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
.000
.000
N
31
31
31
31
31
31
31
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
.000
N
31
31
31
31
31
31
31
R&D人员(人)
PearsonCorrelation
.918**
.919**
1
.970**
.848**
.916**
.866**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
.000
.000
N
31
31
31
31
31
31
31
R&D经费(万元)
PearsonCorrelation
.847**
.846**
.970**
1
.821**
.821**
.777**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
.000
.000
N
31
31
31
31
31
31
31
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
.000
N
31
31
31
31
31
31
31
教育经费(万元)
PearsonCorrelation
.857**
.960**
.916**
.821**
.732**
1
.932**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
.000
.000
N
31
31
31
31
31
31
31
第二产业产值(亿元)
PearsonCorrelation
.822**
.988**
.866**
.777**
.727**
.932**
1
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
.000
.000
N
31
31
31
31
31
31
31
**.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值小于0.05,通过显著性检验。
Correlations
ControlVariables
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)
Correlation
1.000
-.293
Significance(2-tailed)
.
.147
df
0
24
地区国民生产总值(亿元)
Correlation
-.293
1.000
Significance(2-tailed)
.147
.
df
24
0
Correlations
ControlVariables
专利授权数(件)
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)&地区国民生产总值(亿元)
专利授权数(件)
Correlation
1.000
.506
Significance(2-tailed)
.
.008
df
0
24
R&D人员(人)
Correlation
.506
1.000
Significance(2-tailed)
.008
.
df
24
0
Correlations
ControlVariables
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)
Correlation
1.000
-.309
Significance(2-tailed)
.
.124
df
0
24
R&D经费(万元)
Correlation
-.309
1.000
Significance(2-tailed)
.124
.
df
24
0
Correlations
ControlVariables
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)
Correlation
1.000
.512
Significance(2-tailed)
.
.007
df
0
24
外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)
Correlation
.512
1.000
Significance(2-tailed)
.007
.
df
24
0
Correlations
ControlVariables
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)
Correlation
1.000
.281
Significance(2-tailed)
.
.165
df
0
24
第二产业产值(亿元)
Correlation
.281
1.000
Significance(2-tailed)
.165
.
df
24
0
四、模型建立
(一)全模型
假定该模型多元线性回归模型可表示为:
Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+ε
其中,β0为常数项,β1至β6表示各自变量系数,ε代表随机扰动项。
通过SPSS,采用Enter法进行多元线性回归,得到结果如下:
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
1
.957a
.917
.896
7849.14650
2.303
a.Predictors:
(Constant),第二产业产值(亿元),外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元),R&D经费(万元),教育经费(万元),R&D人员(人),地区国民生产总值(亿元)
b.DependentVariable:
专利授权数(件)
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
1.629E10
6
2.714E9
44.056
.000a
Residual
1.479E9
24
6.161E7
Total
1.776E10
30
a.Predictors:
(Constant),第二产业产值(亿元),外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元),R&D经费(万元),教育经费(万元),R&D人员(人),地区国民生产总值(亿元)
b.DependentVariable:
专利授权数(件)
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
Correlations
CollinearityStatistics
B
Std.Error
Beta
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-5730.833
3698.904
-1.549
.134
地区国民生产总值(亿元)
-3.211
2.142
-1.284
-1.500
.147
.853
-.293
-.088
.005
211.436
R&D人员(人)
.374
.130
1.527
2.877
.008
.918
.506
.169
.012
81.199
R&D经费(万元)
-.007
.005
-.619
-1.594
.124
.847
-.309
-.094
.023
43.481
外商投资企业年底注册登记投资总额(亿美元)
7.628
2.610
.350
2.923
.007
.877
.512
.172
.242
4.136
教育经费(万元)
.001
.003
.122
.375
.711
.857
.076
.022
.033
30.372
第二产业产值(亿元)
4.107
2.867
.882
1.433
.165
.822
.281
.084
.009
109.208
a.DependentVariable:
专利授权数(件)
CollinearityDiagnosticsa
Model
Dimension
Eigenvalue
ConditionIndex
VarianceProportions
(Constant)
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)
1
1
6.191
1.000
.00
.00
.00
.00
.00
.00
.00
2
.495
3.537
.18
.00
.00
.00
.08
.00
.00
3
.176
5.931
.19
.00
.00
.00
.31
.00
.01
4
.111
7.464
.00
.00
.01
.05
.42
.00
.00
5
.022
16.752
.29
.00
.02
.05
.01
.24
.03
6
.004
38.270
.30
.03
.82
.48
.13
.26
.04
7
.001
72.856
.04
.97
.16
.41
.06
.50
.92
a.DependentVariable:
专利授权数(件)
ResidualsStatisticsa
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
N
PredictedValue
-5366.2427
91752.7344
15592.4516
23299.19131
31
Std.PredictedValue
-.900
3.269
.000
1.000
31
StandardErrorofPredictedValue
1891.748
7266.681
3407.631
1541.571
31
AdjustedPredictedValue
-6282.1626
99104.3672
15710.0881
24675.75314
31
Residual
-12186.90137
28868.15039
.00000
7020.49006
31
Std.Residual
-1.553
3.678
.000
.894
31
Stud.Residual
-1.728
4.161
-.001
1.043
31
DeletedResidual
-20489.59180
36947.38672
-117.63645
10604.18825
31
Stud.DeletedResidual
-1.808
7.716
.111
1.579
31
Mahal.Distance
.775
24.745
5.806
6.696
31
Cook'sDistance
.000
1.031
.102
.257
31
CenteredLeverageValue
.026
.825
.194
.223
31
a.DependentVariable:
专利授权数(件)
1、对方程和回归系数的检验
(1)拟合度检验:
利用强行进入法得到的方程复相关系数R=0.957,样本决定系数
=0.917,调整后的样本决定系数为0.896,方程拟合程度较好,但是估计标准误为7
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