产学研合作创新绩效影响因素元分析研究

为探寻中国产学研合作创新绩效影响因素，挖掘促进中国产学研深度融合的发力点,运用元分析方法，对中国国内与产学研合作创新绩效影响因素相关文献进行再分析，结果发现：①企业层面的企业规模、企业知识吸收能力、企业研发人员投入与企业研发经费投入，组织间层面的知识协同性、知识转移能力、信息沟通渠道及合作紧密度，政府层面的政策支持与经费支持，区域层面的法律法规完善性与经济发展水平均能够显著提升产学研合作创新绩效；②区位因素、数据类型分别对产学研合作创新绩效与企业规模、政府经费资助关系具有显著调节作用。     

政产学研合作对企业技术创新影响的实证研究——以杭州市为例

企业是技术创新的主体，但企业技术创新同样需要获得大学、科研院所的智力支持，也需要政府为技术创新活动提供必要的公共产品和公共服务。通过政产学研合作，借助政府、企业、科研院所和高等院校以及相应的中介机构进行通过创新协作，实现技术创新各要素的优化组合，可以提高创新资源利用，提升创新绩效。本文将通过对杭州市的实证研究，分析政产学研合作对企业技术创新绩效的影响。     

创意企业非研发创新活动对合作创新绩效的影响——以产业集群关系嵌入为中介

以创意为产品内容，利用符号意义创造价值的创意企业，其创新发展模式成为政府和学界关注焦点。以合作创新和嵌入性理论为基础，将产业集群关系嵌入融入创意企业非研发创新对合作创新绩效的影响关系模型，进行验证性因子分析和中介效应结构方程模型分析。结果发现：创意企业技术引进、创意设计及创意学习对合作创新绩效具有正向影响；产业集群商业及政府层面关系在其中发挥中介作用；具体来看，产业集群商业层面关系对非研发创新活动与合作创新关系的中介效应更为显著。研究结论可为指导创意企业依托自身优势更好地开展非研发创新活动，并依托产业集群关系提升不同主体合作质量提供理论参考和实践贡献。     

资源型企业间合作技术创新绩效实证研究

利用逐步回归方程讨论市场结构、自然环境、技术能力、政府政策对资源型企业间合作技术创新绩效的影响,并依据资源型企业间合作技术创新的动机和模式对企业间合作技术创新关系类型进行分类,进而采用方差分析探讨其对企业间合作技术创新绩效的影响差异。旨在探寻出影响资源型企业间合作技术创新绩效的影响因素和作用规律,为我国资源型企业间合作技术创新绩效的改进和提高提供理论基础和实践指导。     

政府干预、异质性组织交互对合作创新绩效的影响

已有研究缺乏对非企业创新主体等异质性组织参与合作创新过程及作用机理的考察。为了探索包括政府在内的异质性主体如何通过组织交互实现合作创新，提升政府干预效果，基于异质性理论研究创新网络中政府干预如何影响组织异质性与创新绩效的关系，并采用SPSS25.0及Process3.3对调研数据进行条件过程分析。结果发现，文化异质性、决策权力异质性及目标异质性均显著正向影响合作创新绩效；政府干预正向调节文化异质性与合作创新绩效的关系，但不能对决策权力异质性、目标异质性与合作创新绩效间的关系产生调节作用；组织交互部分中介组织异质性与合作创新绩效的关系；政府干预对“组织异质性—组织交互—合作创新绩效”路径存在正向调节作用，当组织交互的不同维度分别作为中介变量时，政府干预的调节效应与作用阶段存在显著差异。结果表明，政府干预并不总是有效。通过揭示组织异质性与合作创新绩效之间的关系，提出相关管理启示。     

技术创新投入结构与创新绩效的关系研究

分别用两位码层面的大类样本和三位码层面的中类样本较系统地研究我国大中型制造业企业技术创新投入结构对创新绩效的影响。研究表明技术创新投入强度结构对创新绩效影响最大;技术创新投入来源结构在中类样本中显著,而在大类样本中不显著;技术创新投入应用源结构在中类样本中不显著,而在大类样本中显著。企业规模对创新绩效影响不显著,而行业规模在中类样本中影响显著而在大类样本中影响不显著。本文的研究结论具有一定的理论价值和较强的实践指导意义。     

产学研合作中企业网络位置与关系强度对技术创新绩效的影响

以江浙沪A股上市公司为研究对象，运用DEA模型测度企业技术创新绩效，从网络位置和网络关系维度出发，实证检验产学研合作中企业网络位置与关系强度对企业技术创新绩效的影响。研究表明，网络中心位置即度数中心度在某种程度上抑制企业技术创新绩效提升；企业网络中介位置即中间中心度对技术创新绩效具有显著正向促进作用；网络关系强度对企业技术创新绩效具有显著正向促进作用。据此，提出相关对策建议。     

高科技新创企业研发强度、网络关系与企业绩效——基于创新一致性的调节效应研究

创新驱动发展战略落实到企业层面主要靠加大研发强度来实现，较高水平的研发强度是高科技新创企业最重要的特征之一。本文构建了“研发—网络—绩效”分析模型，使用518份高科技新创企业问卷作为样本，对高科技新创企业通过网络关系提升企业绩效的作用机理进行实证分析。研究表明，研发强度对高科技新创企业绩效具有正向影响，并且其可通过网络中心度和网络密度的中介作用对企业绩效产生积极影响。创新一致性在研发资金投入和研发人员投入通过网络中心度与网络密度对企业绩效的影响过程中具有正向调节作用。因此，高科技新创企业应在研发团队建设和研发能力的提升上下功夫，为构建网络关系奠定坚实基础。尽可能与网络声誉较高、稳定性好的企业或组织建立网络关系，以弥补新创企业“产业融合度低”等不足。在研发实践中，应紧密围绕一致性创新管理机制，在合作伙伴间实现创新活动的目标一致、战略一致、专业技能一致、认知一致和文化理念一致，保证高科技新创企业有效开发网络资源和机会，推动企业技术水平向更高层次迈进。     

KIBS企业嵌入强度对科技型小微企业技术创新绩效影响研究

针对当前对知识密集型服务企业和科技型小微企业互动关系研究的不足,引入关系强度概念,探讨了在创新网络中知识密集型服务企业嵌入关系强度、组织学习能力、科技型小微企业技术创新绩效之间的关系,以江苏省科技型小微企业为样本,对研究假设进行实证检验。研究发现：知识密集型服务企业嵌入对科技型小微企业技术创新绩效有促进作用;关系强度（包括强关系和弱关系）对科技型小微企业技术创新绩效有正向影响,强关系对突破性技术创新绩效有明显促进作用,弱关系对渐进性技术创新绩效有明显促进作用,组织学习能力在关系强度与技术创新绩效间发挥中介调节作用。     

网络环境下跨组织合作创新的宏观界面管理

界面管理已经成为企业合作技术创新活动中日益受到关注的新问题。政府在宏观层面对企业合作创新绩效具有重要影响,特别是通过有利于科研合作的公共服务的提供,促进技术创新的发生与扩散。     

中国高端装备制造业自主技术创新效率稳定性及影响因素研究

在全面实施创新驱动发展战略的时代背景下，揭示中国高端装备制造业自主技术创新效率稳定性，测度相关因素的影响强度与方向，对揭示中国高端装备制造业自主技术创新规律，制定其发展策略具有重要指导意义。聚焦中国高端装备制造业自主技术创新效率稳定性及影响因素，采用DEA-Malmquist指数方法和Tobit回归模型进行实证研究，结果表明，中国高端装备制造业自主技术创新效率存在一定波动性，且各细分行业技术创新效率内部稳定性较差，产业自主技术创新效率整体稳定性不高；自主技术创新投入因素和环境影响因素对产业自主技术创新效率的影响具有较高的异质性，其中创新资金投入和人力资源投入对自主技术创新综合效率、纯技术效率及规模效率具有正向影响，而新产品开发投入和企业规模对自主技术创新综合效率、纯技术效率和规模效率的影响具有异质性，政策因素与市场因素分别具有显著和非显著负向影响，外源性创新因素具有显著正向影响，且影响强度较大。在此基础上，提出调整政府对高端装备制造业创新支持模式、加强外源性创新与智力引进等策略建议。     

企业基础研究对技术创新绩效的影响：来自中国生物制药企业的分析

基础研究可以为企业带来大量新颖性知识,是企业提升原始创新能力、构建竞争优势的重要支撑。基于知识理论,分析企业基础研究广度和深度对技术创新绩效的影响,并考察企业桥接科学家的中介作用及知识整合能力的调节效应。在此基础上,利用2009—2019年科学导向型中国生物制药行业80家企业专利申请和SCI论文发表数据进行实证检验。结果表明：企业基础研究广度对技术创新绩效具有正向影响,而基础研究深度与技术创新绩效之间呈现倒U型关系;企业桥接科学家在基础研究广度、深度与技术创新绩效之间发挥部分中介作用。同时,企业技术知识整合能力可以强化基础研究广度与技术创新绩效间的正向关系,削弱基础研究深度与技术创新绩效间的倒U型关系。     

创新政策工具组合、创新能力与创新绩效研究

基于2008-2018年我国内地30个省市面板数据，采用面板固定效应模型分析创新政策工具及其交互项对创新能力及创新绩效的影响。结果发现：①供给型和环境型创新政策均有利于促进技术创新能力提升和创新数量增长，需求型创新政策对创新能力及创新绩效的影响均不显著；②需求型、环境型和供给型创新政策两两交互项能够显著提高基础创新能力和技术创新能力，并显著增加创新数量，但对创新质量均呈显著负向影响；③需求型与供给型以及需求型与环境型创新政策组合功能呈协同互补性特征，供给型和环境型创新政策组合功能呈竞争性特征；④基础创新能力在创新政策工具对创新质量的影响中发挥完全中介作用，技术创新能力在创新政策工具对创新数量的影响中发挥完全中介作用。     

创新政策工具组合、创新能力与创新绩效研究

基于2008-2018年我国内地30个省市面板数据，采用面板固定效应模型分析创新政策工具及其交互项对创新能力及创新绩效的影响。结果发现：①供给型和环境型创新政策均有利于促进技术创新能力提升和创新数量增长，需求型创新政策对创新能力及创新绩效的影响均不显著；②需求型、环境型和供给型创新政策两两交互项能够显著提高基础创新能力和技术创新能力，并显著增加创新数量，但对创新质量均呈显著负向影响；③需求型与供给型以及需求型与环境型创新政策组合功能呈协同互补性特征，供给型和环境型创新政策组合功能呈竞争性特征；④基础创新能力在创新政策工具对创新质量的影响中发挥完全中介作用，技术创新能力在创新政策工具对创新数量的影响中发挥完全中介作用。     

市场需求要素驱动的创新溢出效应研究

市场需求是技术创新的内在源泉，现有研究并未将产品市场和技术市场统一纳入创新能力提升分析框架，不能全面反映市场需求对创新活动的影响效果。在理论模型推演出市场需求与创新水平存在关联性基础上，基于创新数量和创新质量双维视角，采用2004-2016年中国内地30省份面板数据，分别检验市场需求要素对研发投入和创新效率的影响。结果发现：国内市场需求既显著激励了研发投入强度，又明显提高了创新效率水平，培育国内市场需求对创新活动同时具备数量和质量的双重激励；出口贸易对研发投入的影响不明显，但显著有利于创新效率提升；进口贸易与技术交易市场对创新活动存在数量和质量双重压力，是阻碍市场创新效力发挥的主要因素，降低二者〖JP〗的负面约束值得重视；现阶段我国创新活动仍表现为显著的“资本驱动型”特征，R&D人力资本投入数量很高，但贡献相对有限。上述实证研究结论可为高质量发展背景下，通过启动市场需求进而提升自主创新能力和制定产业结构升级政策提供参考。     

组织惯性对企业技术创新投入的影响

随着数字科技的蓬勃发展，创新成为保证企业发展活力的第一动力。以2010-2018年沪深A股上市公司为研究样本，借鉴资源基础理论、动态能力理论和制度基础理论，探究组织惯性对企业技术创新投入的影响。结果表明：组织惯性在一定程度上能够有效促进企业技术创新投入；组织惯性对企业技术创新投入的积极作用部分通过中介变量动态能力实现，当组织惯性程度高、动态能力强时，企业技术创新投入也会相应增加；制度环境在组织惯性与企业技术创新投入正向关系中起强化作用，企业面临的制度环境越好，组织惯性对企业技术创新投入的促进效应也就越强。     

京津冀创新能力预测与影响因素研究

从分析京津冀创新能力系统结构入手,将环境规制强度和产业结构纳入创新系统,采用系统动力学方法,建立京津冀科技创新能力体系仿真模型,以专利授权量为表征对象,探索2025年京津冀科技创新实力,并从创新政策环境和创新资源投入角度,运用情景分析法,模拟不同投入要素或不同要素组合情景下输出变量的变动情况,探讨京津冀创新能力的形成机理,以期为提升京津冀科技创新能力的战略规划提供科学依据。     

技术能力对企业创新绩效的影响

根据文献分析结果,将技术能力分为技术吸收能力和技术创新能力,将创新战略分为探索式创新和利用式创新两种,并从文献分析中提出技术能力、创新战略对创新型绩效形成的影响。通过调查问卷方式获取了257份样本数据,并对各种影响路径进行了验证。结果发现,企业技术能力和创新战略对创新绩效均能产生显著影响。其中,利用式创新比探索式创新对创新绩效的影响更为显著,技术创新能力和技术吸收能力对创新绩效的影响并不显著。     

我国区域科技创新效率测评及影响因素研究——基于超效率SBM-Malmquist-Tobit模型

以2011—2019年我国内地30个省市为研究对象，运用超效率SBM-Malmquist模型对各省市科技创新效率进行测算，结果表明，我国科技创新效率总体水平提升显著，受技术进步效率影响更大；地区分布上呈东部地区＞西部地区＞中部地区的特征，且各区域之间差异较大。进一步通过Tobit模型对影响科技创新效率的因素进行回归，发现政府对科技创新的支持、经济发展水平、科技基础设施投入和科技认知程度对科技创新效率的作用具有较强的区域异质性，通过解析导致各影响因素作用方向与程度差异的内在原因，发现我国科技创新发展中存在较严重的资源配置和管理问题。为推进我国科技创新发展，仍需要从资金投入、人才管理、成果转化、产权保护和科技监管等方面发力。     

人工智能关键核心技术创新能力测度体系构建：基于创新生态系统视角

突破关键核心技术是“十四五”时期我国建设世界科技强国面临的重要问题。人工智能作为科技变革的核心力量,科学合理地评价其技术创新能力,对提升我国科技竞争力具有重要意义。基于创新生态系统视角,从创新主体、创新环境和系统效益3个维度对我国人工智能关键核心技术创新能力进行测度。结果发现：①我国人工智能关键核心技术创新能力逐年增强,创新主体数量、企业研发资金、算法等成为主要影响因素。其中,创新主体数量对关键核心技术创新能力的影响高于资源投入;②基础研究在关键核心技术创新过程中扮演着举足轻重的角色;③算法、数据和算力是提升人工智能关键核心技术的三大显著性影响因素,其与该技术生命周期密切相关。我国应坚持创新导向,培育多元创新主体,持续鼓励算法研究,加快开放平台建设和技术标准制定,协调技术发展与治理的关系,实现我国在关键核心技术领域的突破。