多主体协同创新平台治理绩效的影响因素研究
发布时间：2021-04-08 20:13
在知识经济时代,科技创新越来越广泛地影响着经济和社会的发展,推动开放式创新,实施创新驱动的发展战略,已成为提高我国综合竞争力的重要途径。创新驱动通过建立集聚创新资本、创新人才、创新平台、创新成果和创新政策的多主体协同创新平台,以方便区域产业发展核心竞争力的提升。自“2011计划”以来,协同创新平台的发展迎来良好形势,全国各地的高校、科研院所、企业等创新主体纷纷投身于协同创新的大环境中,然而,多数创新平台仅关注投入、产出等效果指标,却忽略了平台的治理,出现平台运行机制模糊、科技资源重复建设、配置散乱、成果转化困难等问题。因此,本论文就什么是协同创新平台的治理、如何评价其治理绩效、哪些因素影响其治理效果等问题展开研究,以期对当前协同创新平台治理中存在的问题提供理论性的参考。本文以多主体协同创新平台为研究对象,利用网络组织治理的理论,从多主体的角度出发,通过文献分析和总结明确了“多主体协同创新平台”、“协同创新平台治理绩效的概念”;采用文献分析和专家咨询法确定了多主体协同创新平台治理绩效的测度维度,主要包括创新主体能力提升、合作成效、产业绩效提升;采用文献扎根法挖掘多主体协同创新平台治理绩效...
【文章来源】：大连工业大学辽宁省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
调研对象的单位性质分布情况
员工对协同创新工作的感知更为直观、了解，管理层对协同创新平台的治理方面的具有更为全面的理解，从业年限长的员工对创新主体的真实情况有更深入的了解，样本比例分布比较合理，样本选取符合研究目的，样本有效。图 4-1 调研对象的单位性质分布情况Figure 4-1 Organization type of sample
图 4-3 受访人员的工龄分布情况Figure 4-3 Service age situation of sample.4 因子分析4.4.1 因子分析适配度检验提取公因子前，首先应对影响因素的所有变量实施效度分析。根据统计学的一般原，如果 KMO 值大于 0.9，则数据使用用因子分析的方法非常适合；0.8<KMO<0.9，很合做因子分析。（1）影响因素的 KMO 值检验影响因素测量题项的效度检验如表 4-7 所示，KMO 值为 0.909>0.9，故本问卷非常合做因子分析。且 Bartlett 球度检验的卡方统计值在 0.01 的显著性水平下显著，也意着各变量之间的数据具有较好的相关性，非常适合进行因子分析。
【参考文献】：
期刊论文
[1]论创新研究群体的组织性质及其治理结构走向[J]. 高杰,丁云龙. 科学学研究. 2017(11)
[2]基于边界交互式学习的产业集群开放式创新[J]. 易明,高金鹏,王腾. 科技进步与对策. 2017(03)
[3]开放式创新与产业集群创新绩效的关联机理研究[J]. 罗颖,王腾,易明. 管理学报. 2017(02)
[4]京津冀协同创新水平评价及提升对策研究[J]. 孙瑜康,李国平. 地理科学进展. 2017(01)
[5]我国产学研合作绩效的空间差异分析[J]. 李世杰,杨文新,王鑫,董冰. 创新科技. 2016(08)
[6]开放式创新、战略柔性与创新绩效——一个交互效应模型[J]. 邵福泽,周伟. 科技进步与对策. 2016(09)
[7]产学研协同创新影响因素分析及应对[J]. 邱晓飞,张宇庆. 中国高校科技. 2016(Z1)
[8]技术型与专业型服务业创新网络治理机制研究[J]. 白鸥,魏江. 科研管理. 2016(01)
[9]创新主体及交互作用对区域创新效率影响的实证研究[J]. 高月姣,吴和成. 软科学. 2015(12)
[10]区域科技协同创新绩效评价[J]. 李林,刘志华,王雨婧. 系统管理学报. 2015(04)
博士论文
[1]多主体协同创新项目治理绩效评价研究[D]. 黄晓霞.山东大学 2016
[2]价值网络中不同竞合结构下的关系治理模式及绩效研究[D]. 陈雨田.上海交通大学 2012
硕士论文
[1]产学研协同创新绩效评价及影响因素研究[D]. 赵雷英.中国矿业大学 2016
[2]产学研协同创新效率及其影响因素研究[D]. 黄菁菁.大连理工大学 2016
[3]集团网络治理结构与治理绩效关系研究[D]. 郭文兵.山西财经大学 2015
[4]山西煤炭产业集群内企业协同创新影响因素研究[D]. 姚瑶.山西财经大学 2015
[5]基于产业集群的高技术企业协同创新绩效研究[D]. 高晓霞.太原理工大学 2014
[6]集群内中小企业协同创新影响因素研究[D]. 王丽梅.宁波大学 2014
[7]产学研协同创新运行机制研究[D]. 李京晶.武汉理工大学 2013
[8]技术创新网络治理绩效评价研究[D]. 匡丽.西安理工大学 2010
本文编号：3126194
【文章来源】：大连工业大学辽宁省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
调研对象的单位性质分布情况
员工对协同创新工作的感知更为直观、了解，管理层对协同创新平台的治理方面的具有更为全面的理解，从业年限长的员工对创新主体的真实情况有更深入的了解，样本比例分布比较合理，样本选取符合研究目的，样本有效。图 4-1 调研对象的单位性质分布情况Figure 4-1 Organization type of sample
图 4-3 受访人员的工龄分布情况Figure 4-3 Service age situation of sample.4 因子分析4.4.1 因子分析适配度检验提取公因子前，首先应对影响因素的所有变量实施效度分析。根据统计学的一般原，如果 KMO 值大于 0.9，则数据使用用因子分析的方法非常适合；0.8<KMO<0.9，很合做因子分析。（1）影响因素的 KMO 值检验影响因素测量题项的效度检验如表 4-7 所示，KMO 值为 0.909>0.9，故本问卷非常合做因子分析。且 Bartlett 球度检验的卡方统计值在 0.01 的显著性水平下显著，也意着各变量之间的数据具有较好的相关性，非常适合进行因子分析。
【参考文献】：
期刊论文
[1]论创新研究群体的组织性质及其治理结构走向[J]. 高杰,丁云龙. 科学学研究. 2017(11)
[2]基于边界交互式学习的产业集群开放式创新[J]. 易明,高金鹏,王腾. 科技进步与对策. 2017(03)
[3]开放式创新与产业集群创新绩效的关联机理研究[J]. 罗颖,王腾,易明. 管理学报. 2017(02)
[4]京津冀协同创新水平评价及提升对策研究[J]. 孙瑜康,李国平. 地理科学进展. 2017(01)
[5]我国产学研合作绩效的空间差异分析[J]. 李世杰,杨文新,王鑫,董冰. 创新科技. 2016(08)
[6]开放式创新、战略柔性与创新绩效——一个交互效应模型[J]. 邵福泽,周伟. 科技进步与对策. 2016(09)
[7]产学研协同创新影响因素分析及应对[J]. 邱晓飞,张宇庆. 中国高校科技. 2016(Z1)
[8]技术型与专业型服务业创新网络治理机制研究[J]. 白鸥,魏江. 科研管理. 2016(01)
[9]创新主体及交互作用对区域创新效率影响的实证研究[J]. 高月姣,吴和成. 软科学. 2015(12)
[10]区域科技协同创新绩效评价[J]. 李林,刘志华,王雨婧. 系统管理学报. 2015(04)
博士论文
[1]多主体协同创新项目治理绩效评价研究[D]. 黄晓霞.山东大学 2016
[2]价值网络中不同竞合结构下的关系治理模式及绩效研究[D]. 陈雨田.上海交通大学 2012
硕士论文
[1]产学研协同创新绩效评价及影响因素研究[D]. 赵雷英.中国矿业大学 2016
[2]产学研协同创新效率及其影响因素研究[D]. 黄菁菁.大连理工大学 2016
[3]集团网络治理结构与治理绩效关系研究[D]. 郭文兵.山西财经大学 2015
[4]山西煤炭产业集群内企业协同创新影响因素研究[D]. 姚瑶.山西财经大学 2015
[5]基于产业集群的高技术企业协同创新绩效研究[D]. 高晓霞.太原理工大学 2014
[6]集群内中小企业协同创新影响因素研究[D]. 王丽梅.宁波大学 2014
[7]产学研协同创新运行机制研究[D]. 李京晶.武汉理工大学 2013
[8]技术创新网络治理绩效评价研究[D]. 匡丽.西安理工大学 2010
本文编号：3126194
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/shijiejingjilunwen/3126194.html
