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产学研协同创新影响因素分析

 论文栏目:协同创新论文     更新时间:2019/6/10 14:37:55   

摘要:随着技术创新的复杂性不断增加以及市场竞争加剧,新经济已进入创新驱动的时代。产学研协同创新对于推进资源高效整合互补、增强企业技术和科技竞争力、推动地方经济的优化以及促进产业升级发挥着重要的作用。

关键词:产学研;协同创新;实证分析

1产学研协同创新的外部环境

1.1科技成果转化水平

我国的科技成果转化水平还是在很低的水平上,根本原因是科技和经济来源不统一。创新的环境取决于科技发展水平,好的技术环境能够大大提升科技成果的市场转化率,以及能够将新科技投入企业的实际运用中,为企业创收。

1.2市场需求水平

创新的产品离不开市场,市场的需求可以直接影响企业的产品发展的方向和创新的目标。需要企业和当地高校的研究小组或者研究机构合作创新,来提高效率和产品质量,实现优势互补。

1.3知识产权保护

科技创新是社会发展的根本动力,知识产权是对无形财产的重视。它是科技成果和社会生产力的连接者,所以国家应该营造良好的创新环境,鼓励创新,重视知识产权保护,把科研成果投入生产中去,提高社会生产率。

2产学研协同创新下的运行机制

2.1考评机制

现行制度主要以科技成果的学术价值来考评高校和科研院所的业绩,因此高校、科研院所和企业之间的目标导向存在较大差异,从而导致了科技成果的供需矛盾。在现行产学研制度下,企业的研发机构数量非常有限,研发专门人才特别是领军人才严重匮乏,而科技资源主要聚集在高校和科研院所,因此产学研联盟形式尚难以支撑不同类型产业共性技术的研发与创新。

2.2利益机制

在此机制中,主要强调的是对各种行为主体利益的协调。在当前发展阶段内,最大的问题是利益分配不合理,无法实现长期有效的协作目标,这也是此研究领域所面临的巨大挑战之一。

2.3约束机制

此机制对每一个主体进行监控,达到约束的目的。对科研项目合同执行情况起到有效监控,确保项目按期完成,促进创新平台资源的共享与合理配置,使所有的行为得到一定的保障,提升协同创新的效益。

3产学研协同创新中介服务机制

科技中介服务起着媒介的作用,对于促进科技创新主体之间的知识交流和技术转移起着关键作用,是将企业与学研双方紧密地联系在一起的桥梁。政府必须充分发挥公共服务等职能,出台相关法律政策制度,保障人才战略的实施,使广大的中小企业有机会参与创新活动,必须侧重于人才的培养,提升职工的专业水平。通过对人才计划的协商与制定,完善人才的评价机制,选拔高素质人才。

4产学研协同创新影响因素实证分析——以福建省为例

4.1样本分析

本次问卷调查在参与产学研合作的企业、高校和科研院所展开,调查对象为企业技术研发人员、高校从事科研工作的教师以及科研院所检测技术人员,发放并收回100份问卷进行样本的统计分析。从问卷调查结果来看,受访者多为大专及以上学历,具备中高级职称以上职称,比例为73%,涉及的研究领域包含电气工程、电子信息化、建筑装饰装修材料、食品、塑料及化工制品、特种设备等领域。

4.2问卷信度与效度检验

4.2.1信度分析本文采用Chronbachα信度系数进行检验。若α>0.9,则表示该问卷信度非常高,0.7<α<0.9表示高信度,0.35<α<0.7表示中等信度,α<0.35表示低信度,利用SPSS18.0软件进行信度分析。经过对整个量表的信度分析可以看出,所有量表的信度系数α都达到0.7以上,说明各分量表具有良好的信度。4.2.2效度分析本文运用SPSS18.0软件对问卷数据进行测算,研究主要采用因子分析来进行效度分析检验,在因子分析之前,首先通过KMO样本重复性测度和巴特莱特球体(Bartlett’s)检验,判断是否可以做因子分析,若KMO值大于0.7,Bartlett's球形检验显著性概率小于0.01,说明变量间的共同因素较多,样本数据内部结构良好,适合做因子分析。分析结果显示协同能力、创新能力、协同意愿和协同创新绩效的KMO值均大于0.7,显著性概率也均为0.000,小于0.01,符合因子分析基本条件。4.2.3描述性统计与相关性分析从不同数据的特征性差异出发,对业务运营展开分析,探究它的主要影响因素,剖析它的关键驱动因子。在这里需要提及相关系数这一重要的概念,它是对反应变量关系的衡量,是对它们之间联系程度的说明。假如两个反应变量线性相关,那么这种相关系数的值就是1;假如两个反应变量负相关,那么这种相关系数的值就是-1;两个反应变量一点都不相关,就说明相关系数的数值是0。这种相关系数的值在1与-1之间徘徊,相关关系越弱,那么系数就越靠近0。对各变量进行描述性统计和相关性分析,显示协同意愿、协同能力与协同创新绩效存在正相关关系。(<=<=.p,.r;.p,.r01074300107640);创新能力也与协同创新绩效存在正相关关系(<=.p,.r0106930)。4.2.4回归分析笔者设定了创新能力、协同意愿、协同能力等多个变量,因此本研究是采用多元线性回归进行假设检验,构建了4个模型,其中模型1是检验主效应,检验协同意愿和协同能力对企业协同创新绩效的影响。模型2是检验创新能力对企业协同创新绩效的影响。模型3是在主效应基础上增加中介变量创新能力,旨在检验中介效应。模型4的因变量为创新能力,检验协同意愿、协同能力与创新能力的相关关系,这是检验创新能力中介效应的基础。结果如表1所示。模型1结果表明,协同意愿(â<=,0.001p0.3128)和协同能力(<=..â0010p42210,)对企业的协同创新绩效存在显著的正向影响。模型2结果显示,创新能力(â<=,0.001p0.5839)对企业的协同创新绩效存在显著的促进作用。模型3结果表明,在模型1的基础上(ââ,;,<=<=0.001p0.25990.001p0.299)加上中介变量创新能力(â<=,0.001p0.3605)后,对协同创新绩效同样呈现出正向影响。模型4结果显示,协同能力(â<=,0.001p0.45)对企业创新能力存在显著的正向影响,但协同意愿(â>=,0.1p0.038)对企业创新能力的作用效果不明显。

5结语

综上所述,产学研协同创新影响因素中,以创新能力为中介变量,协同意愿和协同能力对企业的协同创新对企业创新绩效产生了显著的正向影响,创新能力能提高企业创新绩效,企业知识的创新能力,就是通过沟通、信任获取高校(或科研院所)的知识,并消化转为知识吸收的过程,从而提高了企业协同创新绩效。

参考文献

[1]何郁冰.产学研协同创新的理论模式[J].科学学研究,2012,30(2):165-174.

[2]程亮.论我国产学研协同创新机制的完善[J].科技管理研究,2012,32(12):16-18.

[3]白俊红,卞元超.政府支持是否促进了产学研协同创新[J].统计研究,2015,32(11):43-50.

作者:李颖 单位:福建省产品质量检验研究院

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