1.利用逐步回归方法处理多重共线性。利用相关系数分析解释变量之间的两两相关情况，发现模型中各解释变量间确实存在严重的多重共线性，采用逐步回归法，分别作Y对lnX1、lnX2、lnX3、X4和X5的一元回归（见表2）。
由上表可知R2的排序为：X4、lnX3、lnX2、lnX1、X5。以X4为基础，顺次加入其他变量逐步回归，调整后的模型为：
=-0.317363+1.33746X4+0.552819lnX3+1.142096X5
2.异方差性检验。为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型需要满足同方差性的重要假定，如果不满足，则称该模型存在异方差性。本文对以上模型进行White检验，可知nR2=5.434693<λ0.025（4）=11.14，即接受原假设，表明在Y与lnX3、X4、X5之间不存在异方差性。
3.自相关性检验。如果变量在时间或空间的顺序有一定的含义，就有可能存在序列相关。如果我们允许误差项自相关，但仍然保留其他经典假定，那么模型参数的OLS估计量将不再是BLUE，并且对回归参数的假设检验也不再可靠。因此，我们要对自相关性进行检验和消除，使得模型更加可信。
本文利用D-W检验法，给定α=0.05，n=16，k=3，查D-W表可知dL=0.98，dU=1.54，模型中DW=0.784020 为消除自相关性，本文采用科克伦—奥科特迭代法解决，由模型可得残差序列et=0.572464et-1，可知ρ=0.572464，由于本文中样本容量较小，需采用普莱斯—温斯腾变换，将第一个观测值补充到差分序列中，再使用OLS估计参数，可得回归方程：
*=-0.655407+0.61457ln 3*+1.40286 4*+0.790279 5*
R2=0.978694，R2=0.958368，F=42.57467，DW=1.764229
由于使用了广义差数据，样本容量减少了一个，为15个。查5%显著水平的DW统计表可知dL=0.95，dU=1.54，模型中DW=1.764229>dU，说明广义差分模型中已无自相关。同时，决定系数R2和F统计量均达到理想水平。
4.经济意义检验。本模型中，所估计的参数符号与经济理论分析一致，说明在其他因素不变的情况下，陕西高技术产业专利授权量的边际产出为0.61457；新产品产值率每提高1.40286%，平均说来陕西省高技术产业产业集群绩效即工业增加值将增加1%；科技活动经费中政府资金所占比率每提高0.790279%，陕西省高技术产业产业集群绩效即工业增加值将增加1%。
结论及对策
本文主要研究常用集群绩效指标对于区域产业集群绩效的影响，根据过去相关文献提出四项主要假说：人力资源投入、投资水平、技术创新能力、政府支持力度对绩效有显著正向影响。实证时以陕西省高技术产业集群为对象，利用时间序列模型为本文实证模式，得到主要结论如下。
1.人力资源投入对产业集群绩效的促进作用不明显，在多重共线性检验中被剔除。这说明陕西省高技术产业人力资源开发方面存在着严重缺陷。为此，政府应加大人才供给强度，为高技术产业集群的发展提供强大的人才库，为高技术产业集群创造更大价值。作为高技术企业，要加强与高校的合作，保持专业人才的输出；其次要给从业人员提供更多优惠的政策，吸引高技术产业从业人员。
2.投资水平对陕西高技术产业集群绩效没有显著正向影响，在多重共线性检验中被剔除。为此，陕西首先要做好合理的产业规划，把握高技术产业发展的特征确定支柱及重点发展产业；其次按照集群各要素的分布合理布局，避免区内重复投资，使投资得到充分利用。
3.技术创新能力对陕西高技术产业集群绩效具有显著正向影响。其中反映技术创新能力的新产品产值率对产业集群绩效影响最大，而反映另一要素专利授权量对产业集聚水平的影响较小。为此，陕西省要加强产业创新能力和科研基础能力建设，确定各科研机构的任务；要充分利用陕西科研院校多、科研实力强的优势，建设以企业为主体、高校和科研机构参与的技术创新体系。
4.政府支持力度对陕西省高技术产业集群绩效具有正向的促进作用。这说明政府的支持已对陕西高技术产业集群发展形成了有力补充。为此，政府应通过合理的制度安排和政策制定，完善政府在高技术产业集群发展中的职能，为高技术产业集群效应的提升提供有力保障。
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