突破性技术创新网络中跨层次利益协调机制

发布时间：2020-11-16 12:56

　　 中美贸易战对我国高端制造业的冲击,倒逼我国更多的企业从事突破性技术创新来为高端制造业的改革出一份力,从而保障我国经济与国家安全。然而突破性技术创新形成的高度不确定性使我国企业陷入了困境,进而加大了突破性技术创新形成的困难,使得高端制造业面临的冲击无法消散。高度不确定性源于突破性技术创新创新网络层面的突破性技术创新整体成功与不同层次参与者层自身收益的对比,彰显了不同层次参与者的利益冲突,构成了突破性技术创新形成中的核心矛盾,如何协调不同阶段不同参与者的创新收益,就是推进突破性技术创新形成的关键挑战。本研究围绕“突破性技术创新网络中跨层次利益协调机制应如何建立”这一命题展开,基于理论框架中突破性技术创新形成的过程分析及其投入-产出框架的搭建,构造出跨层次利益协调方式—探索行为—突破性技术创新产出的分析框架,同时引入跨层次参与者互动特征,探讨了跨层次利益协调方式影响突破性技术创新产出的路径,并在经验研究的基础上搭建了突破性技术创新网络中跨层次利益协调机制。主要研究了:(1)突破性技术创新的形成过程及其产出的界定;(2)突破性技术创新的投入-产出框架;(3)跨层次利益协调各维度对突破性技术创新产出的影响;(3)探索行为在跨层次利益协调方式影响突破性技术创新产出过程中所扮演的角色;(4)跨层次参与者特征在跨层次利益协调方式影响探索行为过程中所起的作用;(5)基于理论框架与经验研究结果的突破性技术创新网络中跨层次利益协调机制的搭建。以246家企业为研究对象,借助SPSS数据分析工具,采用多元回归分析对上述(3),(4),(5)进行了深入的分析,检验探索行为在跨层次利益协调方式影响突破性技术创新产出过程中的中介作用,以及跨层次参与者互动特征跨层次利益协调方式与探索行为关系的中的调节作用。得出的主要研究结论有:1)跨层次利益协调方式除了直接影响突破性技术创新产出外,还通过探索行为影响突破性技术创新的产出。资金与权力的配置正向影响突破性技术创新产出,层次跨度负向影响突破性技术创新产出,探索行为在两个过程中均起部分中介作用,其中,资金与权力的配置正向影响探索行为,层次跨度负向影响探索行为,探索行为正向影响突破性技术创新产出。2)跨层次参与者互动特征调节跨层次利益协调方式与探索行为间的关系。其中,创新能力正向调节资金与权力的配置与探索行为间的关系,风险偏好对资金与权力的配置与探索行为间的关系没有调节作用,网络中心性负向调节资金与权力的配置与探索行为间的关系;创新能力负向调节层次跨度与探索行为间的关系,风险偏好对层次跨度与探索行为间的关系没有调节作用,网络中心性正向调节层次跨度与探索行为间的关系。根据上述结论,论文给出了仅考虑1)的特殊情况下的跨层次利益协调机制,以及同时考虑1)和2)的一般情况下跨层次利益协调机制,这将通过缓解技术视角下网络内不同参与者的利益冲突,直击不确定性这一阻碍突破性技术创新形成的核心矛盾。论文丰富了突破性技术创新以及网络治理的相关研究,同时为跨层次利益冲突所引发的突破性技术创新形成的不确定性提供了有效对策。
【学位单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：F273.1
【部分图文】：

研究设计99益协调方式量表的验证性因子分析模型适配度检验结果见下表5-43，看出检查结果的数据均符合评价标准，因此该模型与观察数据的整体适配度较好。表5-43跨层次利益协调方式量表的验证性因子分析的拟合优度指标Tab.5-43GoodnessofFitIndexofConfirmatoryFactorAnalysisofCross-levelInterestCoordinationApproach适配度指标评价标准检验结果数据模型适配判断χ2/df1到3之间较好1.540是RMR<0.050.042是GFI＞0.900.971是AGFI＞0.900.944是NFI＞0.900.965是IFI＞0.900.987是CFI＞0.900.987是RMSEA＜0.080.047是图5-1跨层次利益协调方式的验证性因子分析模型Fig.5-1ConfirmatoryFactorAnalysisModelofCross-levelInterestCoordinationApproach图5-1为跨层次利益方式量表的验证性因子分析模型图，其中ZQ1-ZQ4为资金与权力配置（ZQ）的操作变量，CK1-CK4为层次跨度（CK）的操作变量。下表5-44展示了各指标的因子载荷以及组合信度，组合信度越高，则代表各潜变量下的题项的一致性较高。从5-44中看出：各指标的因素载荷都大于0.5，资金与权力的配置与层次跨度量表的组合信度都大于0.6，且AVE值都大于0.5，因此我们认为测量模型的结构拟合较好，整体信度较高。

研究设计101图5-2突破性技术创新产出的验证性因子分析模型Fig.5-2ConfirmatoryFactorAnalysisModelofBreakthroughTech-novationOutput图5-2为突破性技术创新产出量表的验证性因子分析模型图，其中JG1-JG4为技术轨道变迁（JG）的操作变量，SG1-SG4为市场格局重构（SG）的操作变量,CX1-CX4为创新效率（CX）的操作变量。下表5-47展示了各指标的因子载荷以及组合信度，组合信度越高，则代表各潜变量下的题项的一致性较高。从5-47中看出：各指标的因素载荷都大于0.5，技术轨道变迁、市场格局重构与创新效率量表的组合信度都大于0.6，且AVE值都大于0.5，因此我们认为该测量模型的结构拟合较好，整体信度较高。

研究设计103表5-49跨层次参与者互动特征量表的验证性因子分析的拟合优度指标Tab.5-49GoodnessofFitIndexofConfirmatoryFactorAnalysisofCross-levelParticipantInteractionCharacteristics适配度指标评价标准检验结果数据模型适配判断χ2/df1到4之间较好1.006是RMR<0.050.036是GFI＞0.900.966是AGFI＞0.900.948是NFI＞0.900.958是IFI＞0.901.000是CFI＞0.901.000是RMSEA＜0.080.005是图5-3跨层次参与者互动特征的验证性因子分析模型Fig.5-3ConfirmatoryFactorAnalysisModelofCross-levelParticipantInteractionCharacteristics图5-3为跨层次参与者互动特征量表的验证性因子分析模型图，其中CN1-CN5为
【参考文献】

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本文编号：2886255