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user: 5. 数据来源及处理过程 5.1. 数据来源 所有数据来源于《中国统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》及Wind数据库等。基于数据的可得性、真实性和完整性，所选样本区间为：我国31个省、自治区及直辖市2012~2016年5年间的各指标相关数据，样本量共计155个，最小衡量指标为共36个，理论上数据规模为5580个，缺失数据量共有278个，有效数据共5302个，数据完整度为95.02%。 参考wind数据库对我国区域划分的标准，此次研究区域划分为如表6所示。 Table 6 Explanation table of China’s administrative region divisio 区域 包含省份 区域划分标准 东部 东北三省 吉林、黑龙江、辽宁 其他 北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南 中部 山西、河南、安徽、江西、湖北、湖南 西部 内蒙古、广西、四川、贵州、云南、 西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆 表6. 我国行政区域划分说明表 5.2. 数据描述 如表7~11。 Table 7 Description and statistics of agglomeration index of high-tech industrial cluster 个案数 平均值 标准差 NT1_1企业数 155 2117.99 3046.229 NT1_2年末从业人员 155 605，689.15 746，770.524 NT1_3年末资产总额 155 1，039，722，729 1，305，828，003 NT2_1地方财政支出 146 952，137.26 974，646.423 NT2_2普通高等学校数 155 81.41 40.135 NT2_3金融机构年末贷款余额 154 26，824.8562 21，519.82691 NT3_1 R & D经费 155 18，379，688.23 24，777，817.97 NT3_2 R & D人员全时当量 155 735，224.501 3，684，408.048 NT3_3 RD项目数 155 670，530.721 3，694，426.171 有效个案数(成列) 146 表7. 高新技术产业集群集聚度指标描述统计 Table 8 Environmental regulation intensity index description statistic 个案数 平均值 标准差 ER1_1“三同时”项目环保投资 124 82.487 72.9627 ER1_2工业污染治理项目投资额 124 25.172 22.2819 ER1_3环保系统机构数 124 458.13 257.291 ER2_1排污费收入 123 60，788.86 47，128.092 ER2_2罚没收入 149 522，934.96 353，845.158 ER3_1环境监测业务收费 124 12，489.53 11，381.297 ER3_2环境管理业城镇就业人数 155 8.4825 4.24255 有效个案数(成列) 123 表8. 环境规制强度指标描述统计 Table 9 Technical innovation description statistic 个案数 平均值 标准差 TI1_1 R & D活动人员占总体科技人员比例 155 13.97% 7.78% TI1_2科学技术支出占地方公共财政支出的比重 151 1.95% 1.37% TI1_3研发机构数 155 344.97 694.484 TI2_1新产品销售收入 154 11，794，302.31 23，841，997.28 TI2_2技术收入 155 50，515，495.85 99，702，019.82 TI3_1输出技术成交金额 150 275.429 587.0921 TI3_2吸纳技术成交金额 155 239.356 256.8296 TI4_1金融机构数 155 6869.21 4145.846 TI4_2教育经费 155 10，727，550.91 19，653，771.61 TI4_3高等学校在校学生人数 155 800，313.68 494，683.203 有效个案数(成列) 146 表9. 技术创新描述统计 Table 1 0 Industrial structure upgrade description statistic 个案数 平均值 标准差 IA1 劳动生产率 155 10，459.79935 13，145.81573 IA2 第三产业占比 155 44.7086 9.59000 IA3 第三产业GDP指数 153 7072.6716 2446.49031 有效个案数(成列) 153 表10. 产业结构升级描述统计 Table 1 1 Comprehensive benefits description statistics of high-tech industrial cluste 个案数 平均值 标准差 BEN1_1专利授权数 155 43，455.39 61，688.582 BEN1_2产品销售收入 155 558，883，103.54 692，357，994.6 BEN1_3技术收入 155 49，683，570.05 99，139，322.98 BEN2_1工业总产值 155 631，002，280.8 938，906，097.9 BEN2_2出口创汇金额 124 14，586，980.15 25，541，331.84 BEN3_1人均GDP 155 50，570.979 22，639.75005 BEN3_2上缴税费 155 32，646，132.94 39，545，376.42 有效个案数(成列) 124 表11. 高新技术产业集群综合效益描述统计 5.3. 变量信效度检验 通过SPSS对高新技术产业集群综合效益模型的面板数据进行信度检验，结果如表12所示。 Table 1 2 Reliability and validity analysis of each dimensio 变量 题项 项数 Cronbach’s Alpha KMO 高新技术产业集群 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 9 0.946 0.861 环境规制 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 7 0.915 0.800 技术创新能力 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23 Q24 Q25 Q26 10 0.849 0.780 产业结构升级 Q27 Q28 Q29 3 0.952 0.738 综合绩效 Q30 Q31 Q32 Q33 Q34 Q35 Q36 7 0.968 0.933 表12. 各维度信效度分析 我们认为，量表的信度系数α值在0.65和0.70之间时为最小可接受值，在0.70和0.80之间时则信度相当好，0.80和0.90之间则为非常好。 高新技术产业集群、环境规制、技术创新能力、产业结构升级、综合绩效的信度系数Cranach’s Alpha的值均大于0.80，说明各指标体系的信度较好。 高新技术产业集群、环境规制、技术创新能力、产业结构升级、综合绩效KMO取值均大于0.70，说明各指标体系的结构较好，即数据适合进行因子分析。 5.4. 实证结果检验——各因素影响度及假设检验 经一系列回归分析，H1至H10均得到了很好的支持。H11、H12被拒绝，分析如下： H11：环境规制对技术创新对综合绩效的影响的调节作用。 Table 1 3 Regulating effect of environmental regulation on technological innovation on comprehensive performanc 模型一 模型二 因变量 综合绩效 调节变量 环境规制 0.660 ** 0.669 ** 自变量 技术创新 0.409 ** 0.411 ** 交互项 环境规制*技术创新 0.023 F值 1785.699 ** 1197.485 ** R 2 0.959 0.959 修正后的 R 2 0.960 0.960 表13. 环境规制对技术创新对综合绩效的调节效应 ** 表示显著性水平为0.05。 由表13可知，模型1中，技术创新回归系数大于0，环境规制回归系数大于0，两变量显著性均小于0.05，即技术创新对综合绩效有显著正向影响，环境规制对综合绩效有显著正向影响；模型2中：交互项对应的回归系数为0.023，对应的sig大于0.05，即调节作用不成立。 拒绝H11：环境规制对技术创新对综合绩效的影响的调节作用。 Table 1 4 Adjustment effect of environmental regulation on industrial structure upgrading on comprehensive performanc 模型一 模型二 因变量 综合绩效 调节变量 环境规制 0.252 ** 0.249 ** 自变量 产业结构升级 0.727 ** 0.733 ** 交互项 环境规制*产业结构升级 0.028 F值 1025.040 ** 688.191 ** R 2 0.931 0.932 修正后的 R 2 0.930 0.930 表14. 环境规制对产业结构升级对综合绩效的调节效应 ** 表示显著性水平为0.05。 H12：环境规制对产业结构升级对综合绩效的影响的调节作用。 由表14可知，模型1中，产业结构升级回归系数大于0，环境规制回归系数小于0，两变量显著性均小于0.05，即产业结构升级对综合绩效有显著正向影响，环境规制对综合绩效有显著正向影响；模型2中：交互项对应的回归系数为0.028，对应的sig大于0.05，即调节作用不成立。 拒绝H12：环境规制对产业结构升级对综合绩效的影响的调节作用。 接下来本文将全国的环境规制强度划分为中部、东北、其他东部、西部四个地区，做环境规制上的描述性分析和差异性分析。由表15可知，均值大小：中部 > 其他东部 > 东北 > 西部。为了进一步研究不同区域在环境规制上的差异性，采用差异性分析进行检验。 Table 1 5 Descriptive analysi 环境规制 N 均值 标准差 标准误 均值的95%置信区间 极小值 极大值 下限 上限 东北 15 5.447619 1.6970792 0.4381840 4.507808 6.387430 3.5714 8.0000 其他东部 50 6.677143 2.6599299 0.3761709 5.921199 7.433087 1.4286 9.8571 中部 30 7.019048 0.9354488 0.1707888 6.669745 7.368350 4.8571 8.4286 西部 60 4.142857 1.9477790 0.2514572 3.639692 4.646022 1.0000 8.0000 总数 155 5.643318 2.3933036 0.1922348 5.263560 6.023075 1.0000 9.8571 表15. 描述性分析 Table 1 6 One-way ANOV 环境规制 平方和 df 均方 F 显著性 组间 245.876 3 81.959 19.452 0.000 组内 636.221 151 4.213 总数 882.097 154 表16. ANOVA 本部分分析环境规制在东北、其他东部、中、西不同区域上的差异性。以显著性(Sig值)作为判断标准，原假设为环境规制在东北、其他东部、中、西不同区域上不存在显著的差异性。当Sig值>0.05时，原假设成立，即环境规制在东北、其他东部、中、西不同区域上不存在显著的差异性；当Sig值<0.05时，原假设不成立，即环境规制在东北、其他东部、中、西不同区域上存在显著的差异性。 从表16中可以看出，Sig值小于0.05，则原假设不成立，环境规制在东北、其他东部、中、西不同区域上存在显著的差异性。