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引入合作網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)積累對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效影響的實(shí)證研究
——基于中國2006-2015年34所985高校專利數(shù)據(jù)

2019-01-05 02:31:16
產(chǎn)經(jīng)評(píng)論 2018年6期
關(guān)鍵詞:深度影響模型

一 引言及文獻(xiàn)述評(píng)

在國家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的時(shí)代背景下,知識(shí)作為實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素,既是出發(fā)點(diǎn)又是歸宿點(diǎn)。然而創(chuàng)新所需的知識(shí)元素并非全部存在于組織內(nèi)部,許多關(guān)鍵資源游離于組織之外。因此,為了獲取關(guān)鍵資源,組織往往需要通過產(chǎn)學(xué)研合作的方式,獲取外部異質(zhì)性知識(shí)(Maggitti et al., 2013)[1]。產(chǎn)學(xué)研合作不僅可以幫助參與者分擔(dān)大規(guī)模投資成本,降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)(Guan和Wei,2015)[2],還可以拓展知識(shí)來源,促進(jìn)合作伙伴之間的信息和知識(shí)流動(dòng),從而提高參與者的創(chuàng)新績(jī)效(Schiling,2015)[3]。在產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新中,高校作為國家創(chuàng)新體系中的關(guān)鍵一環(huán),是知識(shí)創(chuàng)造和擴(kuò)散的重要載體(劉亭亭等,2012)[4],為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。

國內(nèi)外關(guān)于知識(shí)積累與創(chuàng)新、產(chǎn)學(xué)研合作與創(chuàng)新的研究成果較為豐富。關(guān)于知識(shí)積累與創(chuàng)新發(fā)展的研究,多遵循熊彼特的創(chuàng)新增長(zhǎng)理論,即知識(shí)儲(chǔ)備的積累有利于創(chuàng)新能力的提升,最終通過創(chuàng)造新產(chǎn)品和新工藝來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(嚴(yán)成樑和龔六堂,2009)[5]。知識(shí)基礎(chǔ)觀往往強(qiáng)調(diào)主體內(nèi)部知識(shí)的運(yùn)用效果,而忽略了外部知識(shí)的吸收利用在創(chuàng)新中的作用(唐青青等,2015)[6]。近年來,隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論的廣泛應(yīng)用,更多學(xué)者從網(wǎng)絡(luò)的角度探討產(chǎn)學(xué)研合作對(duì)提高主體創(chuàng)新產(chǎn)出的重要性。張藝等(2016)[7]利用中國科學(xué)院與高校和企業(yè)聯(lián)合參與發(fā)表的 SCI 論文文本數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)主體在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置影響其產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效。部分學(xué)者融合主體內(nèi)部知識(shí)基礎(chǔ)與外部知識(shí)獲取的相關(guān)理論,考慮知識(shí)積累與合作網(wǎng)絡(luò)特征對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的交互作用。唐青青等(2018)[8]基于吸收能力的視角,探究了合作網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和關(guān)系嵌入強(qiáng)度對(duì)知識(shí)深度與創(chuàng)新績(jī)效之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。總的來說,現(xiàn)有研究基于知識(shí)基礎(chǔ)觀,探索了知識(shí)積累與創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系,但實(shí)證結(jié)果并不一致,且忽略了主體作為一個(gè)開放性組織可能受到外部因素的作用。

本文結(jié)合知識(shí)基礎(chǔ)觀和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論,創(chuàng)新性地把合作網(wǎng)絡(luò)特征作為中介變量,深入地研究知識(shí)積累對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效的影響路徑。研究發(fā)現(xiàn):(1)知識(shí)積累并不直接影響合作創(chuàng)新績(jī)效;(2)知識(shí)積累可以促進(jìn)合作廣度的擴(kuò)大,但對(duì)合作深度的影響不夠明顯;(3)合作廣度與深度能夠有效提高產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效,兩者存在正向的交互效應(yīng);(4)合作廣度在知識(shí)積累與合作創(chuàng)新績(jī)效之間起中介作用。考慮了合作廣度和合作創(chuàng)新績(jī)效的內(nèi)生性之后,本文結(jié)論沒有發(fā)生變化。

相對(duì)于當(dāng)前國內(nèi)外的研究,本文的貢獻(xiàn)主要在:(1)對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新研究的一個(gè)有益補(bǔ)充。本文立足于高校視角,研究產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效的影響因素。目前國內(nèi)學(xué)者關(guān)于知識(shí)積累與產(chǎn)學(xué)研合作對(duì)創(chuàng)新績(jī)效影響的研究主要集中于某一行業(yè)內(nèi)的企業(yè)或某一領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者,對(duì)于高校創(chuàng)新績(jī)效的研究比較匱乏,僅局限于高校科研團(tuán)隊(duì)核心能力(馬衛(wèi)華,2011)[9]、知識(shí)吸收能力(劉亭亭等,2012)[4]和科研效率等內(nèi)部因素。(2)融合知識(shí)基礎(chǔ)觀和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論兩種觀點(diǎn),探討知識(shí)積累影響產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效的相關(guān)路徑,進(jìn)一步豐富了創(chuàng)新理論分析框架。區(qū)別于以往研究,本文關(guān)注知識(shí)積累對(duì)合作網(wǎng)絡(luò)的反作用,論證知識(shí)積累能夠促進(jìn)合作廣度的擴(kuò)大,從而有助于合作創(chuàng)新績(jī)效的增加,為知識(shí)是創(chuàng)新的關(guān)鍵因素提供證據(jù)。(3)為高校、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)制定產(chǎn)學(xué)研合作戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。本文研究證明,選擇擁有豐富知識(shí)積累的合作對(duì)象,有助于提升產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新產(chǎn)出。對(duì)于高知識(shí)積累的組織來說,擴(kuò)大合作寬度有利于激活知識(shí)要素對(duì)創(chuàng)新的正向促進(jìn)作用。

本文余下部分安排:第二部分為知識(shí)積累和合作網(wǎng)絡(luò)特征的理論背景與研究假設(shè);第三部分為樣本數(shù)據(jù)來源、主要變量及相應(yīng)統(tǒng)計(jì)模型;第四部分為實(shí)證分析及結(jié)果檢驗(yàn);最后是結(jié)論和相關(guān)建議。

二 理論背景與研究假設(shè)

知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,知識(shí)是組織最重要的資源。知識(shí)創(chuàng)新理論認(rèn)為,獲取、利用和共享有價(jià)值的知識(shí)是主體成功創(chuàng)新的關(guān)鍵。合作網(wǎng)絡(luò)是獲取外部知識(shí)的有效途徑(Wang,2016)[10],知識(shí)積累則決定了主體吸收外部網(wǎng)絡(luò)資源的能力。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)反映合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和嵌入特征的合作廣度和合作深度,與知識(shí)積累之間存在交互作用,能夠正向影響主體的創(chuàng)新績(jī)效(楊慧軍和楊建君,2016)[11]。因此,本文將從理論背景入手,探究知識(shí)積累、網(wǎng)絡(luò)特征與創(chuàng)新績(jī)效三者之間的關(guān)系。

(一)知識(shí)積累與網(wǎng)絡(luò)特征

知識(shí)積累是將外部顯性知識(shí)轉(zhuǎn)化為內(nèi)部隱性知識(shí)的過程, 是組織在時(shí)間和空間上實(shí)現(xiàn)的異質(zhì)性知識(shí)累積與集聚(張軍和許慶瑞,2015)[12]。基于吸收能力的觀點(diǎn),組織現(xiàn)有的知識(shí)積累決定其對(duì)外部新知識(shí)的識(shí)別、吸收和整合效率(張洪石和陳勁,2005)[13],對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)的形成具有重要影響。高校知識(shí)積累的總量越大,表明高校的知識(shí)多樣化程度越高, 有利于高校從外部搜尋并獲取更多的知識(shí),實(shí)現(xiàn)內(nèi)部與外部知識(shí)的互補(bǔ)。當(dāng)高校掌握了多個(gè)領(lǐng)域的異質(zhì)性知識(shí)時(shí),能夠提高高校與外部不同組織的對(duì)話能力(鄒波等,2015)[14],從而有利于高校與更多的外部組織建立合作關(guān)系。因此,本文提出研究假說H1。

H1:高校知識(shí)積累可以促進(jìn)其產(chǎn)學(xué)研合作的廣度。

高校知識(shí)積累的總量越大,也表明高校擁有的專業(yè)化知識(shí)越多,有利于高校對(duì)特定專業(yè)知識(shí)的獲取、轉(zhuǎn)化和吸收, 實(shí)現(xiàn)知識(shí)整合。當(dāng)高校對(duì)核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域有深入了解時(shí),高校與該領(lǐng)域內(nèi)其他組織知識(shí)庫的相似性將會(huì)增加,共同的知識(shí)庫促進(jìn)高校與外部組織之間頻繁的互動(dòng)和親密的接觸,從而形成深層次合作(Argote et al.,2003)[15]。因此,本文提出研究假說H2。

H2: 高校知識(shí)積累可以促進(jìn)其產(chǎn)學(xué)研合作的深度。

(二)網(wǎng)絡(luò)特征與合作創(chuàng)新

產(chǎn)學(xué)研合作廣度指高校與企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)等不同類型主體進(jìn)行合作的多樣性及廣泛化程度。通過與其他組織的廣泛合作,高校可以汲取跨層次跨學(xué)科的異質(zhì)性知識(shí),豐富知識(shí)獲取渠道,拓寬知識(shí)源種類。許多研究表明,創(chuàng)新主體在跨組織網(wǎng)絡(luò)中研發(fā)合作廣度會(huì)顯著影響其創(chuàng)新績(jī)效。國外學(xué)者Powell et al.(1996)[16]指出利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行廣泛地合作可以促進(jìn)異質(zhì)性資源的獲得,有利于降低創(chuàng)新過程中涉及的成本和風(fēng)險(xiǎn),提高所有合作參與者的的創(chuàng)新產(chǎn)出。Zahra和George(2002)[17]提出多樣化的合作能夠帶來新的知識(shí)和信息,使主體以一些新的方式整合現(xiàn)有的知識(shí),進(jìn)而推動(dòng)知識(shí)庫更新,幫助主體拋棄過時(shí)知識(shí),避免陷入“能力陷阱”。Vanhaverbeke et al.(2002)[18]認(rèn)為與直接合作伙伴進(jìn)行技術(shù)合作可以產(chǎn)生信息利益,有助于合作雙方互補(bǔ)性技能和知識(shí)的應(yīng)用,從而提升合作創(chuàng)新績(jī)效。因此,高校在產(chǎn)學(xué)研合作中與更多的企業(yè)或科研機(jī)構(gòu)建立聯(lián)系,越有可能獲得期望的信息資源,通過提供外部信息和新思想來促進(jìn)以后的創(chuàng)新和研究。由此,本文提出研究假說H3。

H3: 高校產(chǎn)學(xué)研合作廣度正向影響其合作創(chuàng)新績(jī)效。

產(chǎn)學(xué)研合作深度指高校與其他組織聯(lián)系的緊密程度和合作的平均次數(shù)。合作深度的增加有利于創(chuàng)新主體之間建立緊密的信任關(guān)系,促進(jìn)隱性知識(shí)的高效共享,提升創(chuàng)新知識(shí)轉(zhuǎn)移效率,從而提高創(chuàng)新績(jī)效(馬艷艷等,2014)[19]。同時(shí),深層合作也可以減弱資金緊張、技術(shù)不確定性的影響,減少知識(shí)共享過程中出現(xiàn)的重復(fù)性和冗余性,進(jìn)而降低決策風(fēng)險(xiǎn),使創(chuàng)新決策更加準(zhǔn)確,增加高校創(chuàng)新產(chǎn)出。馬艷艷等(2014)[19]發(fā)現(xiàn)隨著合作深度的增加,合作雙方易產(chǎn)生高度信任并形成合作默契和合作慣性,進(jìn)而有利于隱性知識(shí)和關(guān)鍵技術(shù)知識(shí)的轉(zhuǎn)移、整合與共享,并運(yùn)用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了合作深度的增加能夠加強(qiáng)企業(yè)對(duì)新知識(shí)和新技術(shù)的準(zhǔn)確理解力,提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。曹潔瓊(2017)[20]認(rèn)為與某一創(chuàng)新組織平均合作次數(shù)越多,主體對(duì)自身研發(fā)所需的創(chuàng)新技術(shù)和合作伙伴的創(chuàng)新資源了解越深入,從而在合作過程中越能針對(duì)性地汲取創(chuàng)新知識(shí),降低搜尋成本和甄別成本,減少同質(zhì)性知識(shí)的傳播,提高創(chuàng)新績(jī)效。因此高校產(chǎn)學(xué)研合作深度越高,越有利于合作各方建立信任關(guān)系,促進(jìn)知識(shí)共享,降低合作成本,引導(dǎo)合作行為,從而促進(jìn)創(chuàng)新績(jī)效。由此,本文提出研究假說H4。

H4: 高校產(chǎn)學(xué)研合作深度正向影響其合作創(chuàng)新績(jī)效。

(三)網(wǎng)絡(luò)特征的中介效應(yīng)

知識(shí)基礎(chǔ)觀認(rèn)為知識(shí)是最寶貴的戰(zhàn)略資源,創(chuàng)新來源于知識(shí)的重新組合,知識(shí)積累越多,產(chǎn)生知識(shí)新組合的可能性就越大,創(chuàng)新則越多(Grant,1996)[21]。但Leonard-Barton(1996)[22]提出的知識(shí)剛性理論認(rèn)為,知識(shí)積累具有路徑依賴性,即組織更傾向于積累與現(xiàn)有知識(shí)相關(guān)的知識(shí),而創(chuàng)新還需要新的甚至是跨行業(yè)知識(shí)的加入。因此知識(shí)剛性負(fù)向作用于創(chuàng)新能力。那么知識(shí)積累到底如何影響合作創(chuàng)新績(jī)效?

實(shí)證研究表明,內(nèi)部知識(shí)積累與外部知識(shí)獲取共同促進(jìn)創(chuàng)新(楊菲等,2017)[23]。一方面,知識(shí)積累決定了組織在創(chuàng)新過程中理解和應(yīng)用新知識(shí)的范圍與能力(Ansari和Krop,2012)[24],是組織進(jìn)行外部知識(shí)搜索、評(píng)估、獲取、吸收的關(guān)鍵;另一方面,外部知識(shí)的獲取能夠激活組織知識(shí)積累,從外部獲取的差異化知識(shí),可以突破知識(shí)剛性對(duì)創(chuàng)新能力的限制,從而促進(jìn)創(chuàng)新績(jī)效(Kogut和Zander,1992)[25]。張軍和許慶瑞(2015)[12]基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真方法進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明知識(shí)積累通過外部知識(shí)的共享顯著提升創(chuàng)新能力,從而正向影響企業(yè)的知識(shí)創(chuàng)造。在產(chǎn)學(xué)研合作中擁有豐富知識(shí)積累的高校可以識(shí)別、理解更多來自其他組織的知識(shí)和信息,并通過與外部組織廣泛、多頻次的合作來創(chuàng)造新價(jià)值。因此,本文提出研究假說H5和H6。

H5: 高校知識(shí)積累通過合作廣度的中介效應(yīng)正向影響其合作創(chuàng)新績(jī)效。

H6: 高校知識(shí)積累通過合作深度的中介效應(yīng)正向影響其合作創(chuàng)新績(jī)效。

(四)網(wǎng)絡(luò)特征的交互效應(yīng)

合作廣度表示高校獲取網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)勢(shì)地位,合作深度代表高校對(duì)異質(zhì)性知識(shí)的學(xué)習(xí)強(qiáng)度,兩者協(xié)同作用才能實(shí)現(xiàn)互補(bǔ),并最大限度地促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的有效運(yùn)作。Katila和Ahuja(2002)[26]通過專利引用信息區(qū)分搜尋深度和搜尋廣度,發(fā)現(xiàn)搜尋深度與搜尋廣度及兩者的交互作用對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響。

具體而言:(1)在合作廣度和深度均較小時(shí),合作網(wǎng)絡(luò)為高校所提供的外部知識(shí)多為某一領(lǐng)域內(nèi)的初、中級(jí)知識(shí)且挖掘價(jià)值較低(Jin et al.,2015)[27],對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效的影響不大。(2)在合作廣度較大而合作次數(shù)較少的情況下,高校從合作伙伴中吸收的新知識(shí)量有所增加但沒有質(zhì)的提升,且吸收效率低,對(duì)合作創(chuàng)新的促進(jìn)作用有限。(3)在合作廣度較低而合作深度較高的環(huán)境中,高校獲取外部知識(shí)和技術(shù)的渠道被限制,雖然合作深度的增加能夠促進(jìn)知識(shí)的共享和轉(zhuǎn)移,但隨著現(xiàn)有知識(shí)價(jià)值挖掘難度的提高,高校創(chuàng)新績(jī)效邊際效益遞減。(4)在合作廣度和深度均較大的環(huán)境中,高校與更多的企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)直接相連,更易獲得差異化、多樣化的知識(shí)或信息,深入了解和挖掘合作雙方的資源,創(chuàng)造出新的價(jià)值,提高創(chuàng)新產(chǎn)出。由此,本文提出研究假說H7。

H7:高校產(chǎn)學(xué)研合作廣度和合作深度交互效應(yīng)對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效有正向影響。

系統(tǒng)梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),知識(shí)積累與網(wǎng)絡(luò)特征中的合作廣度和深度緊密聯(lián)結(jié),共同作用于產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效。鑒于此,本文構(gòu)建“知識(shí)積累-網(wǎng)絡(luò)特征-合作創(chuàng)新績(jī)效”的中介效應(yīng)模型和“合作廣度*合作深度-合作創(chuàng)新績(jī)效”的交互效應(yīng)模型,來探究三者對(duì)高校產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效的影響路徑,如圖1所示。

圖1 關(guān)系理論模型

三 研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源及樣本基本情況

本文選取中國首批進(jìn)入985工程的重點(diǎn)高校作為研究樣本,原因在于:(1)雖然985高校數(shù)量較少,但其創(chuàng)新能力在全國高等學(xué)校中最為突出。(2)985高校與科研實(shí)力較強(qiáng)的研究機(jī)構(gòu)及創(chuàng)新能力突出的民營高科技企業(yè)建立了持久穩(wěn)定的合作關(guān)系(劉鳳朝等,2011)[28]。因此,把“985高校”作為研究樣本考察知識(shí)積累對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效的影響具有較強(qiáng)的代表性,對(duì)中國產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義。本文以聯(lián)合申請(qǐng)發(fā)明專利衡量高校的產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效,與實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利相比,發(fā)明專利的科技創(chuàng)新水平較高。在專利申請(qǐng)信息中,如果專利申請(qǐng)人中擁有包含某高校的多個(gè)申請(qǐng)人,就認(rèn)為該高校與其他申請(qǐng)人之間存在專利合作關(guān)系。專利數(shù)據(jù)來源于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(CNIPA),由于從申請(qǐng)專利到獲得批準(zhǔn)需要18個(gè)月的時(shí)間,考慮到數(shù)據(jù)的完整性,考察期為2006-2015年,檢索得到10年中34所高校各自的專利申請(qǐng)信息,進(jìn)而識(shí)別其參與的專利合作。

表1顯示了2006-2015年10年間34所高校專利申請(qǐng)數(shù),產(chǎn)學(xué)研合作專利申請(qǐng)數(shù)及其所占比例,其中中國人民大學(xué)在2010-2012年間沒有進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研合作,為了保證數(shù)據(jù)的一致性,故進(jìn)一步分析時(shí)刪除中國人民大學(xué)。

表1 985高校專利申請(qǐng)信息

(續(xù)上表)

985高校專利數(shù)合作專利數(shù)產(chǎn)學(xué)研合作百分比天津大學(xué)99465255.28%中國人民大學(xué)12564.80%西北工業(yè)大學(xué)44281363.07%吉林大學(xué)57951622.80%哈爾濱工業(yè)大學(xué)131133262.49%

(二)變量選取與測(cè)量

1.因變量。本文研究對(duì)象為產(chǎn)學(xué)研合作中的33所985高校。在測(cè)度高校產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效時(shí),使用2011-2015年高校在產(chǎn)學(xué)研合作中的專利申請(qǐng)數(shù): 即高校i在t年的產(chǎn)學(xué)研合作專利申請(qǐng)數(shù)量,作為因變量。

2.自變量。Nooteboom et al.(2007)[29]認(rèn)為組織的研發(fā)積累以及形成的專利技術(shù)文檔都是知識(shí)積累的體現(xiàn)。因此本文使用高校前五年的專利申請(qǐng)數(shù)作為其知識(shí)積累: 即高校i在t-5至t-1年的專利申請(qǐng)數(shù)量。

3.中介變量。本文共包含兩個(gè)中介變量——合作廣度與合作深度。參照現(xiàn)有研究,本文以高校具有的直接合作者數(shù)量來度量其合作廣度:即高校i在t-3至t-1年產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心性。參照現(xiàn)有文獻(xiàn)中合作深度的主流度量方法,使用高校與各合作者的合作次數(shù)之和除以合作者數(shù)量后的值表示合作深度,計(jì)算式如下:

(1)

式(1)中,N表示合作者的個(gè)數(shù),i表示第i個(gè)合作者,Pi表示高校與第i個(gè)合作者在三年移動(dòng)窗口內(nèi)的合作次數(shù)。

4.控制變量。本研究數(shù)據(jù)涵蓋33所985高校2006-2015年專利申請(qǐng)數(shù)量,為了控制面板數(shù)據(jù)中可能存在的時(shí)間影響,添加年份作為控制變量。

(三)計(jì)量模型

本文參考溫忠麟等(2005)[30]提出的中介效應(yīng)和交互效應(yīng)檢驗(yàn)程序,根據(jù)理論模型建立回歸模型如下:

X2=k1X1+e1

(2)

X3=k2X1+e2

(3)

Y=aX2+bX3+cX2X3+dX4+e3

(4)

其中Y為合作創(chuàng)新績(jī)效,X1表示知識(shí)積累,X2與X3分別表示中介變量合作廣度和合作深度,他們?cè)谥R(shí)積累對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效的間接影響中起到完全中介作用,X2X3代表合作深度與合作廣度的交互項(xiàng),X4表示控制變量年份。

目前,有兩種構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型的方法: 一種是基于極大似然估計(jì)的協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析方法,如LISREL;另一種則是將主成分分析與多元回歸結(jié)合起來的迭代估計(jì)法,即PLS (偏最小二乘法) 。相比于LISREL,當(dāng)樣本量較小、數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布、模型較為復(fù)雜時(shí),PLS是最可行的方法(凌元辰等,2009)[31]。本研究中樣本量不大、不符合正態(tài)分布且同時(shí)存在中介效應(yīng)和交互效應(yīng),完全符合PLS的特點(diǎn)。因此,選擇使用PLS方法構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型,使用Smart-PLS軟件進(jìn)行分析。

四 結(jié)構(gòu)方程模型與實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)分析

表2顯示了各研究變量的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)。知識(shí)積累與合作廣度和深度在99%的置信水平下顯著正相關(guān);合作創(chuàng)新績(jī)效與合作廣度、合作深度在99%的置信水平下顯著正相關(guān)。假說H1、H2、H3、H4均得到了初步支持 ,這為后續(xù)建立結(jié)構(gòu)方程模型提供了必要前提。

表2 研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)系數(shù)

注:*、**、***分別表示在 10%、5%、1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

(二)結(jié)構(gòu)方程模型

本研究測(cè)量模型均為單一指標(biāo),無需進(jìn)行信度和效度分析,故直接利用Smart PLS2.0軟件中的Bootstrapping算法, 根據(jù)圖1所示的理論模型,計(jì)算出結(jié)構(gòu)模型的路徑系數(shù), 結(jié)果整理后如圖2所示。

圖2 結(jié)構(gòu)模型的路徑分析結(jié)果(T檢驗(yàn))

1.解釋程度。R2表示回歸模型對(duì)內(nèi)生變量數(shù)值變化的解釋程度,是判斷PLS-SEM質(zhì)量的中心標(biāo)準(zhǔn), R2在取值范圍 (0~1)內(nèi)越大表明模型的擬合優(yōu)度越大, 外生變量對(duì)內(nèi)生變量的解釋程度越高。內(nèi)生潛變量合作創(chuàng)新績(jī)效的R2大于0.8,可見結(jié)構(gòu)模型的解釋功能較好。但自變量知識(shí)積累對(duì)中介變量合作廣度和深度的解釋程度大不相同,其中合作深度的R2僅為0.044,說明知識(shí)積累對(duì)合作深度并無明顯作用,且此路徑刪除后模型的R2無變化。因此,假說H2沒有得到充分支持。

圖3 修正后的結(jié)構(gòu)模型的路徑分析結(jié)果(T檢驗(yàn))

2.預(yù)測(cè)程度。交叉驗(yàn)證冗余度量Q2可以用來評(píng)估整體模型的預(yù)測(cè)效用,Q2大于零,即具有預(yù)測(cè)相關(guān)性。計(jì)算得出合作創(chuàng)新績(jī)效和合作廣度的Q2分別為0.8644和0.6720,均大于0.36(Martin et al.,2009)[32],因此修正后的結(jié)構(gòu)模型整體適配度較強(qiáng)。

3.路徑系數(shù)。在刪除知識(shí)積累與合作深度之間路徑后的修正模型中,只有控制變量年份和知識(shí)積累與合作創(chuàng)新績(jī)效之間的路徑系數(shù)接近于0,其他潛變量之間都是正向影響。在T值方面, 也只有年份和知識(shí)積累與合作創(chuàng)新績(jī)效的路徑系數(shù)沒有達(dá)到顯著性水平 (T<1.96) 。因此,假說H1、H3、H4均未被拒絕。

(三)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

在刪除知識(shí)積累與合作深度之間的路徑后,只需檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)特征中合作廣度的中介效應(yīng)。在開始中介分析之前,需要測(cè)試知識(shí)積累通過合作廣度對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效間接影響的顯著性。Bootstrapping的結(jié)果顯示,知識(shí)積累對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效間接影響的P值小于0.001(T>3.29),即間接影響顯著。而知識(shí)積累對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效直接影響的P值大于0.05(T<1.96),即直接影響不顯著。根據(jù)中介效應(yīng)分析程序,若間接影響顯著而直接影響不顯著,則中介變量為完全中介變量,即合作廣度對(duì)知識(shí)積累具有完全中介作用,假說H5得到驗(yàn)證。

表3 間接效應(yīng)與直接效應(yīng)

(四)交互效應(yīng)檢驗(yàn)

在修正后的結(jié)構(gòu)模型路徑分析結(jié)果中,合作廣度與合作深度的交互對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效存在顯著正向影響(β=0.3561,T=4.5024,P<0.001),假說H7得到驗(yàn)證。網(wǎng)絡(luò)特征之間的交互效應(yīng)如圖4所示,顏色越淺代表合作創(chuàng)新績(jī)效越高。由圖4可知對(duì)于網(wǎng)絡(luò)特征較低的高校,其合作創(chuàng)新績(jī)效也處于較低水平;對(duì)于擁有較低合作廣度的高校來說,合作深度與合作創(chuàng)新績(jī)效之間存在較弱的正向作用;對(duì)于較高合作廣度的高校來說,合作深度與合作創(chuàng)新績(jī)效之間的正向作用明顯增強(qiáng)。

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對(duì)于擁有較高合作創(chuàng)新績(jī)效的高校,其極大可能占據(jù)有利的網(wǎng)絡(luò)位置,從而與更多的合作伙伴建立相互聯(lián)系。如果存在這種內(nèi)生性問題,內(nèi)生解釋變量的誤差項(xiàng)將與因變量的誤差項(xiàng)相關(guān),從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的偏差和不一致。為了檢驗(yàn)?zāi)P偷姆€(wěn)健性,本研究采用兩階段最小二乘法(2SLS)對(duì)模型進(jìn)行重新估計(jì)。

首先,在修正后的結(jié)構(gòu)模型中,以在5%顯著性水平下與合作創(chuàng)新績(jī)效沒有顯著相關(guān)性的知識(shí)積累和年份作為工具變量,并以合作廣度作為第一階段的因變量進(jìn)行回歸和預(yù)測(cè)。

Y1=mX1+nX4+e4

(5)

式(5)中,Y1表示合作廣度的預(yù)測(cè)值,X1為知識(shí)積累,X4為年份。

其次,用第一階段得出的預(yù)測(cè)值取代原模型中合作廣度的值,再次進(jìn)行Bootstrapping運(yùn)算,結(jié)果如圖5所示,與上述分析相同。因此,可以認(rèn)為本文的結(jié)構(gòu)方程是合理的,合作廣度與合作創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性,據(jù)此所得出的結(jié)論是可靠的。

五 結(jié)論與建議

(一)結(jié)果分析與討論

本文以中國2006-2015年34所985高校專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實(shí)證檢驗(yàn)知識(shí)積累、合作網(wǎng)絡(luò)中合作廣度和深度3個(gè)要素對(duì)高校產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效的影響,驗(yàn)證了合作廣度的中介效應(yīng),以及網(wǎng)絡(luò)特征的交互效應(yīng),揭示了三者的作用路徑。結(jié)論及相關(guān)說明主要有兩點(diǎn)。

首先,研究表明知識(shí)積累對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效的直接效應(yīng)很小,但可以通過產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)特征的中介效應(yīng)間接影響合作創(chuàng)新績(jī)效。知識(shí)積累決定了高校理解和應(yīng)用新知識(shí)的范圍與能力,是其進(jìn)行合作伙伴識(shí)別和選擇的關(guān)鍵,豐厚的知識(shí)積累可以擴(kuò)大合作關(guān)系的廣泛程度。但是知識(shí)積累對(duì)合作深度的提升效果不夠明顯,其主要因?yàn)槟壳爱a(chǎn)學(xué)研合作中大多為校企或研企合作,主體熱衷于通過外部合作來獲取異質(zhì)性知識(shí),而深度合作大多存在于同質(zhì)機(jī)構(gòu)中,如學(xué)校與研究機(jī)構(gòu)或其下屬企業(yè)。

其次,產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和嵌入特征對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的正向影響得到了驗(yàn)證。合作廣度可以幫助高校汲取更多異質(zhì)性知識(shí),突破知識(shí)剛性對(duì)創(chuàng)新能力的限制,組合新知識(shí)與現(xiàn)有知識(shí),從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效的增加。重復(fù)合作有利于創(chuàng)新主體之間建立緊密的信任關(guān)系,促進(jìn)關(guān)鍵知識(shí)的共享和轉(zhuǎn)移,降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)不確定性,從而提高產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績(jī)效。此外高校產(chǎn)學(xué)研合作廣度和合作深度對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效有正向交互影響,即隨著合作廣度的增加,合作深度對(duì)合作創(chuàng)新績(jī)效影響效果也會(huì)增加。對(duì)于擁有廣泛合作者的高校來說,其不僅可以獲得差異化、多樣化的知識(shí)或信息,而且能夠通過深度合作深入了解和挖掘合作伙伴的創(chuàng)新資源,創(chuàng)造出新的價(jià)值,提高創(chuàng)新產(chǎn)出。

(二)政策建議

根據(jù)上述結(jié)論,提出推動(dòng)高校開展產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新以及提高合作創(chuàng)新績(jī)效的政策建議:

1.創(chuàng)新績(jī)效與知識(shí)積累水平密切相關(guān),知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代中,隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和科技變革的愈加激烈,知識(shí)積累在產(chǎn)學(xué)研合作中發(fā)揮著越來越重要的作用。高校應(yīng)該重視自身知識(shí)積累水平,充分挖掘現(xiàn)有知識(shí)的價(jià)值,更好地利用相關(guān)知識(shí)創(chuàng)造新的價(jià)值。

2.在合作雙方高度參與的前提下,雙方進(jìn)一步的相互理解和信任會(huì)帶來良好的合作效果。因此,高校應(yīng)該加強(qiáng)與現(xiàn)有合作伙伴的聯(lián)系,增加雙方科研方面的交流和探討,邀請(qǐng)優(yōu)秀合作伙伴開展創(chuàng)新活動(dòng),如大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽等。這既有利于加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系,又有利于引導(dǎo)高校科研人員科研成果轉(zhuǎn)化,最終提高高校的創(chuàng)新績(jī)效。

3.高校應(yīng)尋求更多的合作伙伴,建立更多的合作關(guān)系。一方面,高校自身的知識(shí)積累需要通過與合作伙伴交流和共享差異化、多樣化的知識(shí),才能充分發(fā)揮作用;另一方面,廣泛和緊密的合作關(guān)系可以為高校注入新的知識(shí),創(chuàng)造新的價(jià)值。高校可以參與到各個(gè)層面的產(chǎn)學(xué)研合作交流中,鼓勵(lì)本校科研人員與外界合作,同時(shí)邀請(qǐng)更多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)參與校內(nèi)的創(chuàng)新活動(dòng)。

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