协同创新模式与涉农企业科技成果转化效率:研发禀赋结构的双门槛效应论文

协同创新模式与涉农企业科技成果转化效率 :研发禀赋结构的双门槛效应

林青宁 ,毛世平

(中国农业科学院 农业经济与发展研究所 ,北京 100081)

摘 要 :以2009—2016年中国涉农企业为研究对象,构建门槛模型实证检验不同类型协同创新模式对涉农企业科技成果转化效率的影响。结果发现:①涉农企业本期科技成果转化效率受前期影响显著,经费质量、人才质量、企业规模以及国有属性与涉农企业科技成果转化效率之间存在显著正相关关系;②外向开放式创新模式与创新联盟模式促进涉农企业科技成果转化效率提高的研发禀赋区间分别是(3.221,3.422]和(3.363,3.438];③当涉农企业研发禀赋结构不合理时,创新联盟模式与涉农企业科技成果转化效率之间无显著影响;当涉农企业研发禀赋结构处于“低研发经费-高研发人员”区间时,外向开放式创新模式可显著提高涉农企业科技成果转化效率。

关键词 :开放式创新;创新联盟;科技成果转化效率;研发禀赋结构;门槛回归

0 引言

近年来,伴随着国家对创新的日渐重视,越来越多的涉农企业提高了研发重视程度。2006-2016年,开展创新活动的涉农企业比例攀升至10.26%,年均内部研发支出632亿元,年均新产品数量及销售额分别为6 053亿元以及1 869亿元,研发活动极大地促进了涉农企业发展,也在一定程度上有助于实现现代农业转型。尽管如此,相较于其它行业企业,研发经费短缺、研发体量小以及创新开放程度不够依旧是涉农企业发展的主要制约因素[1],研发本身的长期性、风险性以及外部性决定了涉农企业单纯依靠独立研发难以实现进一步发展。与此同时,涉农企业面临的研发产出利用率不足、科技成果转化率低、科技经济“两张皮”的现状依然没有得到明显改善。研究表明,协同创新作为一种新范式,通过与其他创新主体耦合互动,实现技术、人才以及研发资源优势互补,从而形成兼具动态性、整体性的创新系统[2],是解决以上问题的有效措施[3]。涉农企业开展协同创新可以在发挥涉农企业市场导向以及资金优势的基础上,基于高校与科研院所的人才和技术优势,一方面实现优势资源互补,另一方面高市场导向有助于企业、高校及科研院所联合研发出经济效益更高的科技成果,从而实现转移转化及产业化应用。近年来,《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》、“十三五规划”以及《国家创新发展纲要》均强调了协同创新的重要性,并将其提高到国家战略层次。因此,中国涉农企业在开展R&D活动时应强化协同创新,多途径增加经费与人才投入。与此同时,根据Nonaka[4]的思想,研发人员是创新主体在协同创新过程中持续吸收、内化其他创新主体知识、技术的根本,研发经费则是使内化知识、技术得以应用于研发活动以及产业化的保障,即合理的研发禀赋结构是保证涉农企业研发活动(无论是内部研发或是协同创新)顺利开展的重要保证。因此,协同创新模式一定能提高涉农企业科技成果转化效率吗?若涉农企业研发禀赋结构不合理,协同创新模式对涉农企业科技成果转化效率的影响是否会呈现不同效力? 基于此,本文选择研发禀赋结构为门槛变量,实证检验协同创新模式与涉农企业科技成果转化效率之间的非线性关系。

1 文献综述

协同创新最早被认为是多个相互连结、相互影响的子系统形成资源耦合互动以及价值创造的复杂系统过程[5,6],此后学者们基于协同创新合作方式、边界以及耦合方式不同,认为协同创新模式有开放式创新模式以及创新联盟模式等类型,并认为协同创新可以缩短研发周期[7]、降低研发成本[8]、增加企业创新产出。但同时,协同创新过程中易产生信息不对称问题,从而引发道德风险,并影响协同创新的稳定性[9-12]。因此,有必要为涉农企业探寻适合协同创新的内在运行模式[13]

管制、共治与组合:环境政策工具新思考………………………………………………… 丰 月,冯铁拴(4.50)

(1)开放式创新。开放式创新可以实现要素资源在不同创新主体之间自由流动,边界较为模糊[14],从而实现创新主体对要素资源的探寻与共享,属于一个寻租过程[15]。根据要素资源的不同流向,开放式创新分为内向开放式创新、外向开放式创新以及混合式创新3种模式[16]。现有研究认为,开放式创新的互补性、流动性以及开放性可以缩短研发周期、优化资源配置,进而提高企业绩效[17,18]。同时,知识内化能力、技术复杂性、组织模式、组织文化等制约因素也会影响开放式创新效力[19-21]

而虚宁寺在周围老百姓中也有很不错的口碑,究其原因,主要是因为寺里始终不以任何方式向大众收取门票,也从未出现烧高香这样的现象,一心想在闲暇时候出来散心的人们,自然都很喜欢这种和谐、安适的地方。

(4)门槛变量。研发禀赋结构(endow)。研发禀赋结构定义为:endow =K /L 。

(2)创新联盟。创新联盟是指各创新主体基于要素耦合互动、优势资源互补而形成的一种兼具动态性与整体性的网状动态关系[22],是各创新主体实现自身发展目标、知识学习、资源共享以及人才交流的有效形式。创新联盟可以破解企业技术获取难的问题,从而降低研发风险、减少研发成本,从而有助于企业效率提升[23]。然而,互补、文化、兼容以及相称的差异[24]、战略变动[25]、企业文化[26]以及道德风险[27]等因素导致创新联盟失败率近60%。Das&Teng[28]从资源依赖角度发现,在协同创新过程中,创新主体的知识、技术以及资源呈现动态变化特征,从而导致创新联盟内部协商出现不一致问题,容易产生冲突,进而造成创新联盟瓦解,影响创新主体绩效。

不虚此行,金稻飘荡,蟹肉肥香。如若当初不肯妥协,坚持计划,怕是没有此等际遇,岂不遗憾?行,无问东西,其实生活需要一份随意!

通过文献检索发现,现阶段关于协同创新模式的研究多集中于定性分析,认为企业应加强与其他创新主体协同,积极开展“政产学研”协同创新[29,30]。而且,定量研究较少,有关创新模式与科技成果转化效率的研究更为鲜见,关于协同创新模式的研究尚未达成一致结论,这与学者们选择的研究对象、方法以及时间跨度有较大关系。同时,有关涉农企业协同创新模式的实证研究较为缺乏。现有关于协同创新模式的研究,忽略了因“门槛效应”所导致的非线性问题,也未考虑到研发禀赋结构差异能否影响创新主体对协同创新模式的选择。基于此,本文以涉农企业为研究对象,选取2009—2015年平衡面板数据,以研发禀赋结构为门槛变量,实证检验不同类型协同创新模式对中国涉农企业科技成果转化效率的影响。

2 研究设计

2.1 概念界定

(1)开放式创新模式。开放式创新是指创新主体间边界不明显、外部资源自由流动、科技成果得以转化转让,从而实现获利的创新模式[13-15]。开放式创新模式包括3种类型:①内向开放式创新,即创新主体将外部资源内化到研发活动中;②外向开放式创新,即创新主体将科技成果转化转让、出售给其他创新主体;③混合开放式创新。现有数据无法判断涉农企业是采取内向开放式创新模式还是混合开放式创新模式,但涉农企业专利所有权转让与许可收入符合外向开放式创新的特点和概念。因此,涉农企业外向开放式创新模式以专利所有权转让与许可收入为表征。

(2)创新联盟模式。创新联盟是指各创新主体基于要素耦合互动、优势资源互补而形成的一种兼具动态性与整体性的网状动态关系[22],是各创新主体实现自身发展目标、知识学习、资源共享以及人才交流的有效形式。涉农企业外部R&D支出流向企业、高校以及其它科研院所,符合创新联盟的特点。因此,涉农企业创新联盟模式以外部R&D支出为表征。

(3)研发禀赋结构。本文将涉农企业研发资本存量与涉农企业研发人员全时当量的比值定义为涉农企业研发禀赋结构。涉农企业在开展外向开放式创新以及创新联盟过程中,各创新主体间的知识、资本以及人才会形成一种耦合互动机制,因此,协同创新对涉农企业科技成果转化效率的影响与其研发禀赋结构息息相关。本文将研发禀赋结构划分为“高研发经费-低研发人员”、“低研发经费-高研发人员”以及“合理区间”3个区间,进而探讨不同类型协同创新模式在不同研发禀赋结构下的门槛效应。本文对研发禀赋结构区间的划分主要借鉴了Nonaka[4]的思想,第一,“高研发经费-低研发人员”。对于涉农企业而言,其他创新主体的知识、技术并非简单的“拿来主义”,对于其中的显性知识需要研发人员进行翻译才能成为自身隐性知识,进而将其编码组合,使其适应自身研发活动。对于其中的隐性知识,更需要发挥研发人员的“心智模式”,将其内化为自身隐性知识,并最终编码组合为适应涉农企业研发活动的显性知识。因此,在缺少研发人员情况下,涉农企业很难实现对其他创新主体知识、技术的消化吸收。第二,“低研发经费-高研发人员”。这种禀赋结构下涉农企业可以实现对其他创新主体知识、技术的消化吸收,但由于缺乏研发经费,科研人员面临“巧妇难为无米之炊”的窘境,难以将内化的知识、技术运用到研发活动与生产实践中。

2.2 理论分析与研究假设

在概念界定的基础上,本部分旨在分析涉农企业合作创新、外向开放式创新以及创新联盟3种协同创新模式对科技成果转化效率在不同研发禀赋区间的影响。

(1)外向开放式创新与涉农企业科技成果转化效率。涉农企业通过专利转让获得经费收入的途径开展外向开放式创新。当涉农企业研发禀赋结构合理时,外向开放式创新这一协同创新模式对涉农企业科技成果转化效率的促进作用无疑是显著的。当涉农企业研发禀赋结构区间为“低研发经费-高研发人员”时,涉农企业由于获得专利所有权转让与许可收入,研发经费得以增加,不仅可以发挥研发人员知识学习以及内化资源的能力,而且有相对充裕的研发经费保证科技成果转化活动顺利实现,从而有利于科技成果转化效率提高。但在“高研发经费-低研发人员”研发禀赋区间,专利所有权转让与许可收入仍未解决研发人员少的问题,难以显著影响涉农企业科技成果转化效率。基于此,提出以下假设:

H1:在合理的研发禀赋区间,外向开放式创新模式可以实现涉农企业科技成果转化效率提高;具有“低研发经费-高研发人员”研发禀赋结构的涉农企业可以选择外向开放式创新模式,从而实现科技成果转化效率提高。

不同运动员有不同的个性,有求稳型的,个性稳重,有进攻型的,个性张扬。因此我们要找到能够发挥自己特长又能够限制住对手的战术。

(1)涉农企业科技成果转化效率测度投入产出变量。涉农企业科技成果转化效率测度中的投入变量包括原始投入:科技成果转化投入l(以涉农企业科技成果转化人员投入数量表示)以及科技成果转化经费投入k(以涉农企业科技成果转化经费投入表示,单位为万元),其中,资本存量首先使用CPI指数平减,而后使用永续盘存法重新测算[33]。中间产出(mid-out)主要包括专利、新材料、新工艺、新设备以及新品种,最终产出(y)包括新产品销售收入以及技术服务收入,详见图1。

te it1lnalliance it I (endow it ≤θ 1)+β 2lnalliance it I (θ 1<endow it ≤θ 2)+β 3lnalliance it (endow it ≥θ 2)+α 1te i,t -12lnendow it3kstrengh it4hum it +ownership it +scale it +industry itiit

2.3 模型构建与变量说明

2.3.1 模型构建

本文构建网络DEA模型测算涉农企业科技成果转化效率,以解决标准DEA及SFA未考虑“中间科技成果再投入”以及“原始投入分配”的问题[31],同时为解决传统DEA模型未考虑非径向、松弛改进以及效率值截尾问题,最终选择SBM-Network DEA-Super Efficiency模型对涉农企业科技成果转化效率进行测度。在此基础上,实证检验协同创新对涉农企业科技成果转化效率的影响。

考虑到涉农企业科技成果转化活动结构,首先,涉农企业通过创新链前端的基础研究产生专利、新材料、新工艺、新设备以及新品种等成果。其次,涉农企业会自行转化或协同其他创新主体对相应科技成果进行试验开发,使其向现实生产力转化,这是涉农企业科技成果转化的全过程,如图1所示。

从图1可以看出,涉农企业科技成果转化活动包括创新链前端研发、产业化以及销售等,上述不同环节构成了涉农企业科技成果转化的“黑箱”。如果不考虑中间产出这一环节,仅使用创新链前端的“科技转化人员”与“科技转化经费”两个投入变量,以及创新链后端的“新产品销售收入”与“技术服务收入”两个产出变量,那么使用标准DEA模型就可以测度涉农企业科技成果转化效率。然而,在实际过程中,还有“中间科技成果再投入”以及“原始投入分配”两个关键问题存在,这样标准DEA模型测算效率的准确性便值得商榷,该模型亦无法动态反映涉农企业科技成果转化活动。因此,有必要使用网络DEA模型,将两个阶段关联起来。

(2)创新联盟与涉农企业科技成果转化效率。涉农企业通过外部R&D支出,与企业、高校以及其它科研院所建立创新联盟,需要合理的研发禀赋结构,从而实现涉农企业协同创新过程中的知识消化吸收以及产业化应用推广。若研发禀赋结构不合理,比如过分依赖联盟其他主体的资金或人员,一旦创新联盟失败,会严重影响涉农企业研发产出。基于此,提出以下假设:

图1 涉农企业科技成果转化活动流程

假设涉农企业科技成果转化第一阶段投入为X j =(x 1j ,x 2j ....x mj )T ,产出为Z j =(z 1j ,z 2j ,...z qj )T ,第二阶段的投入为第一阶段的产出Z j =(z 1j ,z 2j ,...z qj )T ,产出为Y j =(y 1j ,y 2j ,...y sj )T 。基于此,构建关联DEA模型,具体形式如下:

(1)

测算两阶段科技成果转化效率的网络DEA模型构建如下:

(2)

其中,测算农业科研院所科技成果转化效率投入产出指标如图1所示。在涉农企业科技成果转化效率测度模型的基础上,构建基于研发禀赋结构的创新模式“双门槛效应”动态面板模型如下:

te it1lncoperative it I (endow it ≤θ 1)+β 2lncoperative it I (θ 1<endow it ≤θ 2)+β 3lncoperati

ve it (endow it ≥θ 2)+α 1te i,t -12lnendow it3kstrengh it4hum it +ownership it +scale it +industry itiit

(3)

H2:研发禀赋结构不合理时,选择创新联盟模式难以实现涉农企业科技成果转化效率提高;研发禀赋结构适宜时,创新联盟模式才能有效提高涉农企业科技成果转化效率。

(1)奉新县农业基础与发展状况好,目前正处于繁荣发展的阶段。结合奉新工业园区在区域内的辐射影响力,适合发展林竹木加工、旅游产品制造、特色食品加工等绿色生态轻工业产业,即以第一产业为基础、利用大都市核心区的扩散效应,学习核心区发展的技术与理念,发展县内第二产业中的轻工业,从而升级现有工业园区使之更符合整个区域规划。

(4)

其中,coperative it 、alliance it 分别表示外向开放式创新模式以及创新联盟模式,endow为门槛变量,θ 1和θ 2为待估门槛值,I(-)为指标函数,μ i 为不随时间变化的各省份截面的个体差异,ε it 为随机干扰项,服从独立正态分布(0,σ 2)。在进行动态门槛回归时,有两个关键问题必须注意:一是回归结果中门槛值θ 1和θ 2的确定,本文使用stata15.0的xthreg命令进行回归得到,进而构建F统计量检验对原假设θ 12进行检验。当原假设θ 12成立时,表明门槛效应不存在,否则证明门槛效应存在;二是进行门槛估计值真实性检验,构造似然比统计量LR,由于LR是非标准的,根据Hansen[32]的研究成果,当取样足够且时,可以拒绝原假设,其中,α 代表显著性水平。

2.3.2 数据样本与变量说明

本文数据样本来自中华人民共和国科学技术部《农业科技成果转化资金项目》(2010—2017年),涉农企业均须具备以下条件:第一,在中国境内依法登记注册、具备独立法人资格的企业,为内资或内资控股,注册资金大于50万元,产权清晰,财务管理制度健全,经营业绩良好,注册成立1年以上且资产负债率不超过60%。第二,主要从事农业科研、开发、生产和技术服务工作,有较强的市场开拓能力和较高的经营管理水平,具有农业科技成果转化能力和农业科技开发业绩,并具有持续创新意识。第三,有较为成熟的农业科技成果,必须符合国家产业政策,并且拥有明晰的知识产权。因此,本文剔除样本中无R&D经费投入、经营业绩较差、科技成果不成熟的企业,最终得到样本608个,时间跨度为2009—2016年。涉农企业科技成果转化效率测度投入产出变量以及模型(3)、(4)中相关变量说明如下:

大数据发展的关键是人才,专业大数据人才是实现政府治理能力提高的保障。随着科技的进步发展,我国当前对大数据技术人才需求不断增多,专业人才缺口较大,制约了我国在大数据方面发展,阻碍了政府社会治理能力,因此,加大专业知识的大数据技术人才队伍建设显得十分重要。

(2)因变量。因变量为涉农企业科技成果转化效率TE。TE为使用SBM-Network DEA-Super Efficiency模型计算的涉农企业科技成果转化效率值。

(5)控制变量。本文将涉农企业所有制结构ownership(国有企业,非国有企业)、行业属性(种植业、林业、畜牧业、渔业以及其它)、企业规模scale(以营业收入额表征,单位为万元)、人才质量hum(科技成果转化人员中本科以上人员占比)以及经费质量kstrengh(科技成果转化经费中研发经费占比)作为控制变量。

苏南地区属亚热带湿润季风气候,具有四季分明、季风显著、冬冷夏热、春温多变、秋高气爽、雨热同季、雨量充沛、降水集中、梅雨显著、光热充沛、气象灾害多发等特点。

(3)主检验变量。本文主要检验不同协同创新模式对涉农企业科技成果转化效率的影响,因此coperative和alliance两种创新模式为本文主检验变量,其概念界定与说明此处不再赘述。

目前在刑法中加入醉酒型危险驾驶罪已经在社会上引起了十分强烈的影响,醉酒型危险驾驶罪的设立已经开始让人们清醒地认识到醉酒驾驶的严重危害。在继续弘扬酒文化的过程中要做到遵纪守法,这不仅是我国构建法治社会的要求,同时也是构建和谐社会的要求。

选取一因素四水平+四因素两水平的正交试验表进行设计,分别采用电学阻抗法和GB/T 510-1983检测方法对安庆0#车柴进行凝点检测,并且采用两种方法的差值来评价试验方法,差值越小表明电学阻抗法的检测值越接近标准方法检测值。试验方法及试验结果见表7。

以上各变量描述性统计结果见表1。

表1 各变量描述性结果

3 实证分析

3.1 实证结果

本文使用stata15.0的xthreg命令分别对式(3)、(4)进行实证研究,首先进行门槛效应检验。从表2可以看出,以研发禀赋结构为门槛变量,式(3)、(4)在双门槛下分别通过了5%、1%显著性水平检验,对比单门槛与多门槛,在对式(3)、(4)进行实证研究时,选择双门槛更为合理。

表2 门槛估计真实性检验结果

对模型合理性进行检验后,本文对stata15.0回归得到的门槛值估计结果进行分析,以研发禀赋结构(endow)为门槛值,3种协同创新模式的第一门槛值以及第二门槛值的估计结果分别是3.221、3.422、3.363和3.438,如表3所示。

表3 双门槛值确定

当门槛值1和门槛值2的估计结果出来后,本文使用stata15.0的xthreg命令对式(2)进行双门槛效应实证检验,得到以研发禀赋结构为门槛变量下3种协同创新模式对涉农企业科技成果转化效率的双门槛回归结果,同时报告了人才结构以及经费结构对涉农企业科技成果转化效率的影响,如表4所示。

本研究结果显示,两组患者治疗后6h、24h、48h、72h的血乳酸水平,显著下降,且与对照组患者的血乳酸水平相比,治疗组患者明显更优;观察组患者的6h乳酸清除率明显高于对照组患者;观察组患者的临床转归情况,明显优于对照组患者。这一结果说明,连续性血液净化治疗的效果优于常规治疗。

3.2 结果分析

(1)两种模式下,tei,t-1的系数均为正,且通过了1%显著性水平检验,说明涉农企业前期科技成果转化效率对本期有显著正向影响,本文构建双门槛效应动态面板模型是合理的。两种模式下,人才质量hum以及经费质量kstrenth的系数均显著为正,说明经费质量与人才质量均能显著提高涉农企业科技成果转化效率。同时,涉农企业规模scale以及国有涉农企业系数为正,均通过了显著性水平检验,表明涉农企业规模以及国有属性可显著提高科技成果转化效率。

表4 研发禀赋结构下双门槛效应参数估计结果

(2)从外向开放式创新模式对涉农企业科技成果转化效率的门槛回归结果看,当endow≤3.221时,外向开放式创新对涉农企业科技成果转化效率影响的系数为0.063,通过了10%显著性水平检验;当3.221<endow≤3.422时,其系数为0.101,通过了1%显著性水平检验;当endow>3.422时,系数为-0.037,在1%水平下显著。实证结果验证了H1,即在合理的研发禀赋区间内,外向开放式创新模式可以实现涉农企业科技成果转化效率提高;具有“低研发经费-高研发人员”研发禀赋结构的涉农企业可以选择外向开放式创新模式,从而实现科技成果转化效率提高。

(3)从创新联盟模式对涉农企业科技成果转化效率的门槛回归结果看,创新联盟对涉农企业科技成果转化效率的影响受涉农企业研发禀赋结构的制约与影响。双门槛回归结果表明:当endow≤3.363时,创新联盟模式对涉农企业科技成果转化效率影响的系数为-0.037,且在1%显著性水平上显著;当endow>3.438时,其系数为-0.040,通过了10%显著性水平的检验;当3.363<endow≤3.438时,协同创新对涉农企业科技成果转化效率影响的系数为0.124,通过了1%显著性水平检验。实证结果验证了H2,即当研发禀赋结构不合理时,选择创新联盟模式难以实现涉农企业科技成果转化效率提高;当研发禀赋结构适宜时,创新联盟模式才能有效提高涉农企业科技成果转化效率。

综上分析,当研发禀赋结构合理时,两种类型的协同创新模式均有利于涉农企业科技成果转化效率提高,这主要是由于合理的研发禀赋结构有助于涉农企业在开展协同创新时,充分实现各创新主体的人才结合、技术互补以及优势资源共享,在一定程度上缓解独立创新所面临的研发风险大、研发回报周期长、研发知识僵化以及研发正外部性等问题,从而显著提高自身科技成果转化效率。当涉农企业具有“低研发经费-高研发人员”研发禀赋结构时,外向开放式创新均在一定程度上显著提高了涉农企业科技成果转化效率。这能否说明外向开放式创新模式比创新联盟模式更有效?本文认为答案是否定的,第一,从实证结果看,合理的研发禀赋结构下,合作创新模式与外向开放式创新模式对涉农企业科技成果转化效率有显著正向影响,但系数明显小于创新联盟模式对涉农企业科技成果转化效率的影响,且显著性水平也仅为10%。第二,从两种创新模式内涵看,外向开放式创新模式的持续性、动态性、整体性以及资源共享程度弱于创新联盟模式。因此,本文认为,当涉农企业研发禀赋结构合理时,创新联盟模式是其最优化协同创新模式选择;当涉农企业具有“低研发经费-高研发人员”研发禀赋结构时,可选择外向开放式创新模式以实现自身科技成果转化效率提高以及研发禀赋结构完善。

4 结论与建议

4.1 结论

本文以中国涉农企业为研究对象,时间跨度为2009—2016年,数据类型为平衡面板数据,以涉农企业研发禀赋结构为门槛变量,构建双门槛回归模型,实证检验两种类型协同创新模式对涉农企业科技成果转化效率的影响。

(1)前期科技成果转化效率显著影响涉农企业本期科技成果转化效率,经费质量与人才质量均能显著提高涉农企业科技成果转化效率。此外,涉农企业规模及其国有属性也能够显著促进科技成果转化效率提高。

(2)当涉农企业处于合理的研发禀赋结构区间时,外向开放式创新模式以及创新联盟模式均对涉农企业科技成果转化效率提高有显著促进作用,两种协同创新模式合理的研发禀赋区间分别是(3.221,3.422]和(3.363,3.438]。

(3)当涉农企业研发禀赋结构不合理时,创新联盟模式与涉农企业科技成果转化效率之间无显著影响;当涉农企业处于“低研发经费-高研发人员”研发禀赋结构区间时,选择外向开放式创新模式有利于涉农企业科技成果转化效率提高。

党的十九大报告关于实施乡村振兴战略的总要求,是我们党在新的历史时期对农业农村不平衡不充分发展问题这一社会主要矛盾变化的敏锐深刻洞察,凸显了鲜明问题导向和目标导向,抓住了广大人民群众最关心最直接最现实的利益问题,体现了党中央的高瞻远瞩和民本情怀。理解和把握乡村振兴战略的科学内涵,是深入学习领会贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想、全面科学实施乡村振兴战略的基本前提。乡村振兴战略内涵丰富,其中“四个转变”意蕴深刻,具有鲜明时代特色。

与其它研究相比,本文创新点主要包括:第一,现有涉农企业创新模式以及科技成果转化效率的研究相对较少,实证研究更为鲜见。因此,本文以中国涉农企业作为研究对象,依据涉农企业内部运行机制,将其协同创新模式划分为外向开放式创新与创新联盟两类,并分别研究其对科技成果转化效率的影响。第二,借鉴知识创新管理思想,设定研发禀赋结构门槛变量,考虑因“门槛效应”导致的协同创新对涉农企业科技成果转化效率影响的非线性问题。

4.2 建议

(1)涉农企业应逐步优化研发禀赋结构,以增强协同创新效力。无论是研发资金还是研发人员,均存在较为显著的边际效应。因此,涉农企业应对研发要素投入配比进行最优化分析,尽量避免边际效应,逐步优化研发禀赋结构,从而实现对协作方知识、技术的消化吸收,并将其编码为适合自身发展的显性知识,最终实现协同创新各主体人才结合、技术互补、资源配置以及效益双赢,缓解涉农企业独立创新存在的研发风险大、回报周期长、知识僵化以及研发正外部性等问题。

(2)政府引导、多方共建,加快完善涉农企业协同创新机制。不可忽视,当中国涉农企业研发禀赋结构合理时,两种协同创新模式对中国涉农企业创新产出提高均有显著促进作用。因此,应充分发挥政府在引导、协调、资助、服务以及法律规范等方面的积极作用,为中国涉农企业协同创新营造完善的制度环境。同时,涉农企业自身应提升对协同创新的重视程度,搭建合理的跨组织管理框架,与其他创新主体互动合作,为涉农企业探索出兼具整体性、动态性以及互补性、多方共建、协同创新利益和风险分割的协同创新制度。

(3)涉农企业应选择适合自身发展协同创新模式。不同研发体量、不同地区以及不同层级的涉农企业研发禀赋结构不同,不同的协同创新模式内涵、特点以及效力也有所差异。本文通过实证研究发现,外向开放式创新模式可以有效提高研发禀赋结构为“低研发经费-高研发人员” 的涉农企业科技成果转化效率,对于具有“高研发经费-低研发人员”研发禀赋结构的涉农企业能否采取“院企合作办学”等模式提升人才质量,从而实现自身科技成果转化效率提高,是一种有益的探索。

(4)提升人才、经费投入质量,保证科技成果转化的连续性。人才、经费质量均对涉农企业科技成果转化效率有显著促进作用,因此,应加大高质量人才引进、培养力度,并逐步优化涉农企业科技成果转化过程中的经费投入结构。同时,科技成果转化属于滞后效应较强的创新活动,应保证科技成果转化的连续性。

摘要是对原文献内容准确、扼要而不附加解释或评论的简略表述。学术期刊英文摘要是独立于学术论文存在的二次检索文献。摘要具有相对独立的子语篇,具有筛选、预览和索引功能。学术论文摘要常见的结构分为四个语步—引言、方法、结果和结论。摘要可以传递及交流相关科学技术新成就,读者可利用摘要掌握文献线索,从中获取有用资料。学术期刊论文的英文摘要是对促进学术信息的传播起着重要作用,也影响着学术期刊论文被国际权威检索系统收录的数量、被检索率和被引频次。因此,不断提高国内期刊学术论文英文摘要的质量,提出相应的改进措施非常重要。

目前,随着我国经济与科技的大力发展,社会各行业对于复合型人才的需求量也在日益增加。同时,除了保证人才需求的数量,还要求人才的综合水平应当与时俱进,紧跟时代发展的步伐。因此,针对现在社会的需求,移动学习以它独有的灵活性与便捷性,登上了现代教学的舞台,成为新时代教育发展的催化剂与助力者。英语是当前较为普遍的交流方式之一,为培养更多满足社会需要的语言人才,我们必须探索出融合移动学习与英语教学的新方法。

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Collaborative Innovation Model and Efficiency of Scientific and Technological Achievement Transformation in Agricultural Enterprises :Double Threshold Effect of R &D Endowment Structure

Lin Qingning, Mao Shiping

(Institute of Agricultural Economics and Development,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China)

Abstract :This paper takes agricultural enterprises in China from 2009 to 2016 as the research object and builds a threshold model to empirically test the impact of different types of collaborative innovation models on the efficiency of transformation of scientific and technological achievements of agricultural enterprises.It is found that: ①the transformation efficiency of scientific and technological achievements of agriculture-related enterprises in the current period is significantly affected by the early stage, and there is a significant positive correlation between the transformation efficiency of scientific and technological achievements of agriculture-related enterprises and the quality of funds, talent, enterprise scale and state-owned property;② the outward-oriented open innovation model and the innovative alliance model to promote the transformation efficiency of scientific and technological achievements in agriculture-related enterprises are (3.221, 3.422] and (3.363, 3.438];③when the endowment structure of agriculture-related enterprises is not reasonable, there is no significant impact between the innovation alliance mode and the efficiency of scientific and technological achievements transformation of agriculture-related enterprises. When the endowment structure of agriculture-related enterprises is in the range of "low R&D outlay and high R&D personnel", the open-type innovation model can significantly improve the efficiency of scientific and technological achievements transformation of agriculture-related enterprises.

Key Words :Open Innovation; Innovation Alliance; Transformation Efficiency of Scientific and Technological Achievements; R&D Endowment Structure; Threshold Regression

收稿日期 :2018-10-24

基金项目 :国家自然科学基金项目(71673275);国家自然科学基金重点项目(71761147005);中国农业科学院基本业务费项目(Y 2018ZK 17)

作者简介 :林青宁(1988-),男,山东淄博人,中国农业科学院农业经济与发展研究所博士研究生,研究方向为科技创新与发展;毛世平(1968-),男,山东平度人,博士,中国农业科学院农业经济与发展研究所副所长、研究员,研究方向为技术经济、科技创新。本文通讯作者:毛世平。

DOI :10.6049/kjjbydc.2018080472

开放科学 (资源服务 )标识码 (OSID):

中图分类号 :F303.2

文献标识码: A

文章编号: 1001-7348(2019)03-0026-07

(责任编辑:张 悦)

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