创新松散型产业的创新网络特征及其对创新绩效的影响研究——以长江经济带物流产业为例
本文关键词：创新松散型产业的创新网络特征及其对创新绩效的影响研究——以长江经济带物流产业为例 出处：《地理研究》2017年09期 论文类型：期刊论文
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【摘要】：基于国家重点产业专利信息服务平台物流产业中1985-2013年间的合作发明专利数据,借助Stata、Gephi、Arc GIS等定量分析和图形分析软件,通过负二项回归分析,对长江经济带物流产业的合作创新网络特征以及其对创新绩效的影响进行刻画和分析,归纳创新松散型产业和创新密集型产业创新网络的不同点。研究发现:物流产业合作创新网络形态上呈现出以高校为中心的"核心—边缘"结构;网络存在过度根植性和结构洞位置功能缺失的问题,而物流产业创新碎片化和网络主体联系上"强企业—弱高校"关系是其内因。因此,需要提升高校的创新能力,加强核心企业与高校创新联系,建立"强企业—强高校"关系,推动创新联盟和创新交流平台的建设,促进长江经济带物流产业创新网络健康发展。
[Abstract]:Based on the patent information service platform of the national key industry, the patent data of cooperative invention in the logistics industry from 1985 to 2013, with the aid of StataGephi. Arc GIS and other quantitative analysis and graphic analysis software, through negative binomial regression analysis, describes and analyzes the characteristics of cooperative innovation network and its impact on innovation performance of logistics industry in the Yangtze economic belt. The differences between innovation loose industry and innovation intensive industry innovation network are summarized. There are some problems in the network, such as excessive grounding and lack of function of structural hole location, and the relationship between "strong enterprise and weak university" is the internal cause of the fragmentation of innovation in logistics industry and the connection of network main body. It is necessary to enhance the innovation ability of colleges and universities, strengthen the relationship between core enterprises and colleges and universities, establish the relationship between "strong enterprises and strong colleges and universities", and promote the construction of innovation alliance and innovation communication platform. Promote the Yangtze River economic belt logistics industry innovation network healthy development.
【作者单位】： 华东师范大学中国现代城市研究中心 城市与区域科学学院;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFC0502701) 国家自然科学基金项目(41071093,41371147)
【分类号】：F259.27
【正文快照】： 随着全球化不断发展,创新逐渐成为增强区域产业和竞争力的重要因素,而创新作为中国“十三五”规划的五大发展理念之一,更是成为学者关注的重点领域之一,越来越多的管理学者和经济地理学者加入了创新网络研究的行列[1,2]。迄今为止,创新网络研究成果主要集中在网络的知识流动分
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，本文编号：1428394
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