高校及科研院所机构协同创新绩效的影响因素研究-基于社会网络的视角论文

高校及科研院所机构协同创新绩效的影响因素研究
——基于社会网络的视角

常 路1,汪旭立2,符正平3

(1.南方医科大学卫生管理学院,广东广州 510515;2.绿地控股集团广东事业部,广东广州 510000;3.中山大学管理学院,广东广州 510275)

摘要: 以联盟管理、社会网络理论为基础,以参与“2011计划”协同创新中心的合作单位为研究对象,从组织声誉、联盟经验和网络中心性三个维度,对高校、科研院所的产学研合作协同创新绩效的影响因素进行研究。结果表明:(1)高校及科研院所的组织声誉与协同创新绩效之间的关系不显著;(2)联盟经验与协同创新绩效之间存在显著的正相关关系;(3)组织在协同创新合作网络中所处位置的中心性对其联盟经验与协同创新绩效之间的关系起部分中介作用;(4)政府合作对组织在协同创新合作网络中所处位置的中心性与其创新绩效之间关系的调节作用不显著。

关键词: “2011 计划”;联盟经验;组织声誉;网络中心性;协同创新绩效

我国的产学研合作经历了计划经济背景下的“政府推动模式”到改革开放后“产学研联合开发工程模式”,合作的机制和模式不断演进成熟[1]。在我国高等教育步入内涵式发展的新阶段,产学研合作的现实问题凸显:传统的产学研合作往往是以项目或地方政府作为驱动力,以企业为中心,高校处于协同单位的地位,难以发挥创新的自主性和积极性。另一方面,高校创新成果与现实需求也存在一定的脱节现象,使得高校的科研成果难以应用到经济社会的发展中[2]。“2011 计划”作为我国的一种产学研模式,则是强调高校及科研机构作为协同创新的组织主体和重要成员,面向国家和社会发展的重大现实需求设计,使高校将研究的目标集中于国际科学前沿领域及行业、区域发展的关键问题上,对国家综合实力的提升起着关键作用。在这种新兴的产学研模式下,影响高校和科研院所协同创新绩效的因素是什么?也就成为当下产学研合作研究需要解决的问题。

长期以来,学术界对产学研合作研究的关注点主要是企业机构,所构建的研究模型也多以企业为研究对象和中心[3-5]。自2012年我国实施高等学校创新能力提升计划以来,我国学者开始关注以高校为核心的产学研协同创新,现有的研究议题基本与传统产学研研究相仿,多涉及协同创新中心的组建、治理以及绩效评价体系方面的研究[6-8],很少有研究探讨协同创新中心内部各主体间的互动关系。随着产学研合作开始由单一的点对点项目合作转向协同网络模式演化,从社会网络的视角对此问题加以分析就有所必要。

根据设计的3组试验,可得到试验结果见图3~图5。图3~图5中曲线显示的是船舶减速概率随船舶减速影响参数的变化关系,横坐标表示不同的船舶减速影响参数,纵坐标为船舶减速概率。仿真试验结果采用2种方案统计:一条曲线统计在整个仿真时间内所有发生减速的船舶数目与总船舶数目的比值,该曲线反映的是在试验条件下航道内的船舶减速状况;另一条曲线在统计结果时不计入因船舶减速连锁效应影响下的减速船舶,该曲线用来验证船舶减速概率模型的精度。从图3~图5中可知:3艘船舶减速影响因子与船舶减速概率相关性较好,其取值的增加都会使航道内发生减速的船舶比例增大。

1理论基础

1.1 产学研合作绩效

很多学者在研究中构建了评价产学研合作绩效的指标体系。根据现有的研究成果,产学研合作产出主要分为显性产出和隐性产出两类。显性产出包含经济收入、新产品、专利、论文、著作等等[9-10];隐形产出包括企业和学研机构创新能力的提升、技术的进步、新知识的吸收、声誉的提升甚至推动区域的发展[11]。学界也对影响产学研合作绩效的因素也进行了相当系统的研究,主要可以分为以下几类:一是产学研合作组织中各主体的参与动机[11],这类影响因素为组织在资源或能力方面的特征。二是各合作主体之间的合作行为,很多学者对于产学研合作关系形成后各方的互动进行了深入研究[12-13]。还有学者从社会网络的视角切入,对产学研合作网络的结构特征及社会资本等因素对产学研绩效的影响做了一系列研究[14]。三是外部环境因素。很多学者提出政策环境以及政府对产学研合作的干预会对产学研合作产生重要影响,如政府补贴、提供公共科研机构、行业政策及科研资助、政策支持与引导[8,15-16]

1.2 组织声誉

学界对于组织声誉的研究视角主要分为两类:一部分学者将组织声誉视作一种主观评价,如 Walker[17]将其定义为组织外部人对组织各方面的综合判断或评价,这种感知基于组织内部或者外部人对组织的行为、特性等各方面的看法[18]。还有学者更侧重于将组织声誉视作组织的某种资源,倾向于用组织的某种或一系列客观属性,如采用机构年龄衡量声誉[19]。研究表明,企业声誉与企业财务绩效呈正相关[20];企业声誉不仅会对企业绩效产生影响,还会对股东的行为和决策产生影响。还有学者将研究对象延伸至大学或科研机构,如 Sue 等[21]认为学校声誉包含显性和隐形的表示组织存在的标识;Fares 等[22]提出大学声誉对学生忠诚度有显著正向影响;还有学者探究了大学声誉与学生就业的关系[23]

1.3 联盟经验

随着竞争环境愈加富于变化,当今的各类组织都通过持续建立各类联盟以重塑其竞争优势。组织学习理论认为,组织能从以往联盟活动中学习到各种经验,并将这些经验应用到将来的联盟活动中[24]。很多研究证实了组织的联盟经验对其绩效有着正向影响,如 Ernst 等[25]指出技术经验的积累与研发联盟的绩效之间存在正相关关系。也有学者就联盟经验对联盟绩效的作用机制进行探讨,认为组织通过积累联盟经验从而提升联盟管理能力,进而影响其联盟绩效,如Heimeriks等[26]证实了联盟经验通过联盟能力对绩效产生影响;Duysters等[27]指出联盟经验能够调节联盟组合多样性与联盟组合绩效之间的关系。刘景东等[28]认为联盟经验是联盟能力的重要组成部分。

1.4 网络中心性

中介变量为网络中心性。网络中心性的测量有多种指标,主要包括度数中心度、接近中心度、中间中心度、特征向量中心度(eigenvector centrality)[52]。其中,特征向量中心度既测量行动者在网络中的联系的数量,又反映行动者的合作伙伴在网络中的地位,能很好地刻画节点在网络中的中心性。

2研究假设

2.1 组织声誉与协同创新绩效

本文研究对象为参与“高校创新能力提升计划”的高校及科研院所。自2012 年正式实施“2011 计划”以来,国家教育部分别于2013年、2014年认定了两批共38个协同创新中心。本文选择的样本为38个国家级协同创新中心所包含的98所高校及科研院所单位。采样方式基于以下三点考虑:一是国家级创新协同中心是从各地高校建设的协同创新中心中筛选出的代表,也最能反映我国在相关领域的科研创新水平;二是国家级协同创新中心已投入运营,组织机制相对成熟稳定,便于对其创新绩效进行测量;三是国家级协同创新中心均建立了网站对外公布相关信息,国家相关部门也会定期公布有关国家级协同创新中心的监管信息,研究数据相对容易获取,数据的可信度也较高。

大量在役永久设备长期运行未能定期进行专业质量安全检测,给工程运行带来安全隐患;目前行业仅对启闭机等永久设备的生产制造环节实施许可管理,而设备安装、运行维护等环节是实施全过程监督管理的重要组成,对保障设备安全运行起着至关重要的作用,但缺乏专业质量安全检测。部分启闭机、闸门等永久设备缺乏必要的定期安全技术检定,对产品运行质量状况不明。在实际工作中,发现部分在役产品存在不同程度的质量问题,给工程运行带来安全隐患,甚至诱发发生安全事故。

H1:高校及科研院所声誉与其协同创新绩效之间存在正相关关系。

2.2 联盟经验与协同创新绩效

组织学习理论认为,当组织的联盟经验丰富时,组织能够更好地管理当前的联盟活动,从而有助于提升当前联盟绩效。因为组织能够从过去成果或失败的联盟活动中汲取经验,从而更好地进行当前的联盟活动[37]。这是一种经验溢出效应(experience spillover),即将过去的经验转移到目前所进行的活动当中[38]。联盟经验也是一种知识形式的资产(knowledge-based asset),对企业的兼并绩效起积极作用[39]。由高校、科研院所、企业和政府机构组成的协同创新中心是一种典型的联盟。对于高校和科研院所来说,过去的联盟经验能够帮助它们更好地参与今后的合作创新活动,提高创新绩效。

H2:高校及科研院所联盟经验与协同创新绩效之间存在正相关关系之间存在正相关关系。

功夫不负有心人,孩子顺利完成初中学业,她帮忙给盘了个体育彩票站,能自食其力了。大家都夸她,她也很得意。

2.3 声誉与网络中心性

声誉较高的组织能够吸引更多的合作者,从而建立更多的合作关系。好的组织声誉能够带来信任,这种信任往往能促进组织间的合作[40]。另一方面。随着组织声誉提高,组织合法性也得到改善,外部的合作机遇增多,从而吸引优秀的合作伙伴、投资者及顾客[41-42],进而卡可以获得更多的信息和资源,成为网络中其他组织的合作对象,容易占据社会网络的中心位置。也有研究指出行动者的网络中心性是各种交换关系的产物,这种交换关系往往是由声誉驱动的,因为声誉往往是基于社会网络中关于行动者的信息形成的[42]

H3:高校及科研院所声誉与其在协同创新合作网络中位置的中心性之间存在正相关关系。

(2)阑尾周围脓肿:本组6例,表现为:无法清晰显示阑尾正常结构,呈不规则形态阑尾区,且存在混合性包块,可见条索状不均匀强回声。

2.4 联盟经验与网络中心性

从企业能力的角度来讲,联盟经验较为丰富的组织往往有能力发起建立新的联盟关系或者管理联盟活动。因为与之合作会更具有合作价值,所以网络成员的合作意愿会增强,组织的网络中心性就得到了提升[43]。从网络嵌入性的观点来看,经验增加了组织获取外部网络资源的能力,同时提升了其在合作网络中的中心性。对于科研机构来说,过往积累的科研经验是一种隐性资产(intangible asset),促进了行动者的领导力,进而占据社会网络的核心位置[44]。此外,从网络中心节点的能力要求来看,知识中介(knowledge broker)角色不仅意味着信息传递功能,还需要具备完善处理各类信息。联盟经验较丰富的组织往往具备较丰富的知识及能力储备。联盟经验越丰富的组织往往处于合作网络的中心位置[45]

H4:高校及科研院所联盟经验与其在协同创新合作网络中位置的中心性之间存在正相关关系。

2.5 网络中心性与协同创新绩效

社会资本理论认为,行动者的网络中心性代表了其社会资本。处于网络中心位置的行动者往往在信息的获得及控制方面具有一定的优势[46],更容易获得创新相关的信息和资源[47];能凭借自身的位置优势获得更广泛的知识和资源[48];能够获得并控制关键的信息与资源[44],通常能够更快获得有关其他企业创新成果的相关信息[49];与此同时,这样的企业由于其获得信息渠道的多样性,使得其能够比较各种不同来源的信息,进而整合并获得精准信息,这些优势都将有助于企业的创新活动。同样,处于合作网络中心位置的高校和科研院所能够获得较多的与科研创新相关的信息和资源,从而获得较好的创新绩效。

H8:政府合作能够正向调节高校及科研院所在协同创新合作网络中位置的中心性与其协同创新绩效之间的关系。

(3)通过黏温转换及和实验室转换,可以得到和实验室黏度很接近的转换结果,但是,由于物料的不同、流变特性会相应变化,因此需要根据配方、树脂的不同进行相应的参数设置,不能用一组数据计算所有的产品,从本例的计算来看,如果只用一组参数,相对平均偏差为9.79%,而如果根据所用树脂的情况进行相应设置和计算,相对平均偏差为1.17%。这一工作需要现场人员将采样时的在线黏度、温度、实验室黏度记录好,建议每一批的数据量至少3个以上,最好5个以上,这样得到的转换参数会更准确。

H6:高校和科研院所在协同创新合作网络中位置的中心性对其声誉与协同创新绩效之间的关系起中介作用。

本文根据38个协同创新中心包含的98所高校及科研院所的合作情况,建立了协同创新合作网络关系,若两家单位在 38个协同创新中心只有1次合作记为“1”,没有合作则记为“0”,以此类推。并将建立的关系矩阵导入Ucient 6软件,计算得出每所高校及科研院所在网络中的特征向量中心度(详细参见附录1),最终形成的合作网络拓扑结构图1所示。

2.6 网络中心性与政府合作的交互作用

很多研究关注的是政府在产学研活动中起到的作用[50],主要表现在政策支持、资金支持、促进合作关系、提供信息、提供合作机遇或课题等方面。在产学研合作中,政府的支持作用主要是引导性支持与政策性支持。引导性支持主要指的是撮合产学研合作关系、提供产学研合作机遇以及产学研所需各方面信息支持;政策性支持主要是指政府专项资金资助以及人力和物力方面的支持[51]。处于合作网络中心位置的高校和科研院所,往往能够更容易地获得这些信息和资源,同时提升自身创新绩效。

H5:高校和科研院所在协同创新合作网络中位置的中心性与其协同创新绩效之间存在正相关关系。

3研究设计与数据分析

3.1 样本选取

大多数关于企业组织的声誉研究表明,声誉与企业绩效之间存在正相关关系。资源基础观认为,声誉是组织所拥有的一类重要的战略资源[33]。然而组织声誉与绩效之间的正相关关系并不是在任何情境下都成立[34]。Boyd等[35]认为大学等非商业组织的声誉与企业的声誉类似,能为组织带来竞争优势。此外,交易成本理论认为,声誉是一种机制,表明了组织相对于其他组织的内部效率更加突出,是推进组织创新的关键因素[36]。本文认为高校及科研院所的声誉是其拥有的隐性资源,这种资源能为组织在获取外部资源、寻求外部合作等方面提供优势,从而更好地推动创新活动。

李汉等[11]选择Cyanex 301作为硫源和改性剂,选在水-乙醇溶液作为介质,通过两步法制备空心球状MoS2(如图1所示),其中第一步为平衡阶段,第二步为水热法过程;与传统的方法相比,该方法具有低温高效的优点。

3.2 变量测量

因变量为协同创新绩效。对于高校和科研院所而言,最重要的创新产出是知识,而经济或财务方面的产出相对次要。本文将参与“2011 计划”高校和科研院所参与的协同创新中心 2015 年度发表学术论文总数作为高校和科研院所的协同创新绩效,统计了 2015 年发表单位为各协同创新中心的中文论文数量,以及发表在Elsevier、Springer、Wily等数据库所收录期刊上的外文文献数量。将两者之和作为各协同创新中心 2015 年度发表学术论文数量。部分高校和科研院所同时作为多个协同创新中心的成员,将其参与的多个协同创新中心发表论文数量之和作为其协同创新绩效。

自变量为组织声誉、联盟经验。目前学者一般借鉴的是权威机构的排名来测量大学的声誉。但是学界也对此类高校排行榜的合理性和科学性存在较大争议,且这类排名不包括科研院所。因而,本文借鉴前述Meuleman等[19]的做法,采用高校和科研院所成立时长衡量其声誉。自教育部及财政部正式启动实施“2011 计划”以来,目前认定的国家级协同创新中心大多是从省级协同中心开始培育并发展的。本文通过浏览各省教育主管部门 2011计划专栏网站,统计了各高校和科研院所2012—2014年间参与组建的省级协同创新中心数量,并以此来表征其联盟经验。

网络中心性这一概念来源于社会网络研究领域。很多研究通过社会网络分析软件对社会网络数据进行处理分析,得出几类有关网络结构特性的变量,如网络规模、网络密度、网络成员距离、网络中心度、结构洞及凝聚子群等等。其中“网络中心性”是社会网络研究中最为重要的概念,指个人或者组织在其所处社会网络中位置的中心程度,是从社会关系的角度对权力的定量研究。有关网络中心性的研究表明,社会网络中的行动者或者节点由于其所处位置的差异是造成其所拥有或控制的资源和信息差别的基础性因素[29]。周涵婷等[30]对浙江省高校产学研协同创新网络结构特征的分析也表明,中心节点对浙江省产学研组织交流和资源流动的控制力较强。网络中心性对行动者的行为及产出也具有影响。如谢洪明等[31]从知识流出的视角解释了企业网络中心性对其技术创新绩效的影响。也有学者探究了网络中心性的前因变量,此类研究多为个体层次的研究,如Liu[32]认为大学管理者的学术经验与其社会网络位置(包括网络中心性、结构洞等)存在相关关系。

H7:高校和科研院所在协同创新合作网络中位置的中心性对其联盟经验与协同创新绩效之间的关系起中介作用。

调节变量为“政府合作”。本文对于各国家级协同创新中心参与单位进行梳理。高校或科研院所在协同创新中心中包含政府机构合作的记作“1”,没有则记为“0”。

控制变量为“机构类型”和“成立时间”。将这两类机构区分开来,高校记作“0”,科研院校记作“1”。由于科研活动需要的周期较长,特别是科研论文发表的周期,因此协同创新中心产出科研成果的数量与其成立的时间存在一定关系,所以本研究将高校和科研院所参与的协同创新中心成立的平均时间设置为控制变量。

综上所述,在进行心血管内科护理工作的研究中发现,加强对床边责任制护理的应用,不仅可以有效地提高护理的质量,还可以提高护理人员的护理水平,促进护理服务的持续发展。床边责任制护理充分地体现了“以人为本”的医疗服务观念,具有较高地临床推广价值。

其次,消费者在购物时除了关注商品品牌与品质,还应了解商品价格构成,清楚分析自己可以获得的收益,慎重选择商家和产品。根据模型的分析结果可知,消费者在不同标价方式下作出的不同策略选择会使自己获得不同的收益,在不包税价下选择购买单件或使订单总额小于2,000元,以及在包税价下选择购买套装,都会使自己获得更多的收益。问卷调查结果虽显示,过半数的调查对象都会做出与模型结论完全相符或部分相符的选择,但仍有一部分调查对象无法做出最利于自己的购物策略选择。绝大多数调查对象并不知道或不关心自身收益的差别,这就给了线上零售商从关税方面赚取多余利润的机会。

图 1“ 2011计划”协同创新合作网络拓扑图

3.3 实证分析和结果

从表1各变量间的相关关系的检验结果可以看出高校及科研院所声誉和联盟经验与协同创新绩效显著正相关,这为上文的假设提供了初步的支持。

表 1描述性统计和相关系数矩阵

注:**代表P<0.01, * 代表 P<0.05

首先对本研究提出的假设 1 和假设 2 进行检验,即用高校及科研院所声誉、联盟经验对协同创新绩效做线性回归分析。检验结果表明:高校声誉与其协同创新绩效之间的线性关系不显著;高校联盟经验与其协同创新绩效之间存在显著的正相关关系。因此本研究假设 1没有得到支持,假设 2 得到了支持。

根据温忠麟等[53]提出的对有调节的中介模型进行依次检验的方法对假设 4、假设5、假设 7、假设 8 进行检验。首先用高校及科研院所联盟经验及政府合作对协同创新绩效做线性回归分析。第二步做高校及科研院所联盟经验和政府合作对网络中心性的回归分析。第三步做高校及科研院所联盟经验、政府合作以及网络中心性对协同创新绩效的线性回归分析。由以上三步检验可以看出回归检验中加入中介变量网络中心性后,自变量与因变量之间的相关系数减小,但依然显著。因此网络中心性在高校及科研院所联盟经验与协同创新绩效之间起部分中介作用。由此,假设 4、假设 5、假设 7 得到支持。最后一步是检验政府合作的调节效应,做高校及科研院所联盟经验、政府合作、网络中心性以及政府合作与网络中心性的交乘项对协同创新绩效的线性回归分析。结果显示,网络中心性与政府合作交乘项系数不显著,因此,政府合作对网络中心性与协同创新绩效之间关系的调节效应不显著,假设 8 没有得到支持。假设检验结果见表2。

Yuan Cheng等人针对在线社交网络中用户之间的关系进行访问控制建模,提出了利用正则表达式符号来对隐私策略进行描述的方法,用户和资源的访问控制策略由访问请求、多种关系类型、评估的出发点和路径中的跳数组成,并提出了两种路径检测方法来确认用户之间是否存在访问关系路径[12]。文章主要还是关注于用户是否有访问权限,而并不能对信息的暴露程度进行灵活的控制。

表 2假设检验结果汇总表

注:**代表 P<0.01, * 代表 P<0.05

4讨论与总结

4.1 结果讨论

根据数据处理结果,本文得到的主要结论及分析如下:

第一,高校及科研院所的声誉与协同创新绩效之间的关系不显著。这表明较好的声誉并不能为高校及科研院所带来更高的协同创新绩效。本文对创新绩效的测量设计可能是造成这一结果的重要原因。本文仅选取了2015年发表的学术论文来衡量协同创新绩效,时间跨度相对较短,可能并不能较好地体现声誉与协同创新绩效之间的关系。另一方面,对学术研究成果数量的测量并不能反映学术研究成果的质量。声誉较好的高校或科研院所的高绩效可能在更大程度上反映为高质量的学术研究成果。最后,单一的论文测量也许是不足的,可能加入联合专利数据更能完善测算协同创新绩效变量。

第二,高校及科研院所联盟经验与协同创新绩效之间存在显著的正相关关系。这说明联盟经验较为丰富的高校及科研院所一般能获得较高的创新绩效。联盟经验往往是组织的一种知识甚至是战略资源。这样的知识和资源能够帮助组织获得更多的外部机会及资源,并且更好地管理和实施联盟活动,特别是较为复杂的多边联盟活动。

第三,高校及科研院所在协同创新合作网络中所处位置的中心性对其联盟经验与协同创新绩效之间的关系起部分中介作用。这表明联盟经验较为丰富的高校或科研院所往往能够更好地管理合作活动,会得到外部合作者的青睐,并获得较多的合作机会,从而提升自身的网络中心性。处于合作网络中心的高校或科研院所往往具有信息和资源的优势,因此其协同创新绩效会相对较高。

第四,政府合作对高校及科研院所在协同创新合作网络中所处位置的中心性与其创新绩效之间关系的调节作用不显著。这表明目前政府机构对协同创新活动的影响相对有限。可能的原因是目前高校及科研院所在协同创新活动中处于相对主导的地位。另一方面,当前我国政府机构通常仅为产学研合作组织提供资金及政策监管,对科研活动的产出影响相对有限。目前,国家教育部实施了一系列简政放权措施,其中国家教育部删除“2011 计划”协同创新中心认定审批事项,这说明政府机构对于高校协同创新活动的把控逐渐放松,高校、科研院所及企业推进合作科研活动的自主性和参与度更强。最后,由于各协同创新中心的成立时间普遍较短,本研究的时间跨度相对较短,也可能是政府合作的调节效应不显著的原因。

4.2 研究贡献

“2011 计划”是继“985”“211”工程后又一项重大战略举措,本研究对“2011 计划”协同创新中心进行了研究,对现有研究的贡献如下:一是拓展了关于高校协同创新中心的研究深度。目前的研究多涉及协同创新中心的组建、治理以及绩效评价体系方面的研究,本文从社会网络的视角探讨影响高校协同创新绩效的因素。二是以往有关产学研合作的研究多集中于其形成和运行机制,且关注的是产学研合作体中企业的绩效,而本文的研究对象是高校及科研院所协同创新绩效。三是现有研究大多关注组织的显性资源对组织创新绩效的影响,而本研究关注的是组织声誉、联盟经验等隐性资源。四是本文将政府支持的因素考虑进来,以定量研究的方式探讨了政府在产学研合作中起的作用。最后本文关注的是多边联盟的合作绩效,相对于传统研究对双边联盟绩效的关注,亦是一种进步。

4.3 研究方向

本研究的数据局限于一段较短的时期内,研究的结论还需要置之于一个更长的时间区间内经受检验;同时研究仅以目前教育部认定的国家级协同创新中心为研究样本,样本数量相对较少,待今后数据完善之后,可进行针对更大样本的研究。由于影响协同创新绩效的因素较多,且目前相关研究较少,因此本文可能忽略了一些其他可能的影响因素。

今后的研究方向可能需要关注以下几点:一是网络中心性与创新绩效之间的关系可能并非是简单的线性相关,有研究指出网络结构特征与绩效之间的关系呈倒 U 形[14];二是高校及科研院所声誉及联盟经验对协同创新合作网络其他特征的影响,如网络规模、网络多样性、结构洞等;三是本文仅关注了高校及科研院所声誉、联盟经验以及合作网络结构对协同创新产出的影响,今后的研究可关注其对协同创新活动各个阶段的影响,如协同创新中心的形成及演进等问题。

(1)混凝土在冬季进行浇筑,因此混凝土初始温度设置为 12.7℃。左右两侧设置为绝热边界条件,并且考虑热固耦合将四周及底部设置为固定约束。为了将混凝土裂缝降到最少,结合 COMSOL 参数化扫描,将导热系数设置为变量 T1(2.3(W/(m.k))-10.3(W/(m.k)))。

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附录 1文内分析单位名称网络特征向量中心度情况

The Factors Which Influence Collaborative Innovation Performance of Universities and Academic InstitutionsBased on Social Network Analysis

Chang Lu1, Wang Xuli2, Fu Zhengping3

(1.School of Health Services Management, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China;2.Guangdong SBU, Greenland Holdings Corporation Limited, Guangzhou 510000, China;3.Business School, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China)

Abstract :Based on alliance management and social network theory, this paper tests the outcomes of collaborative innovation centers who belong to the network of “2011 plan”. The research question is whether reputation and alliance experience of universities or academic institutions can influence the performance of collaborative innovation. In addition, the role of network centrality and government involvement is also taken into consideration. The following are main conclusions of this empirical study:(1)The reputation is not significantly related to their performance of collaborative innovation; (2) Alliance experiences of universities and academic institutions are significantly related to their performance of collaborative innovation; (3) Network centrality of universities and academic institutions mediates the relationship between alliance experience and performance of collaborative innovation; (4) Government involvement cannot moderate the relationship between network centrality and performance.

Key words :2011 plan; alliance experience; reputation; network centrality; performance of collaborative innovation

收稿日期: 2018-09-14,修回日期: 2018-11-09

基金项目: 国家自然科学基金项目“多边联盟的形成、治理与演化机制:基于社会网络的视角”(71372141);2015年广州市哲学社会科学“十二五”规划课题“产业融合、商业模式创新与广州传统产业集群的转型升级”(15G35)

doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.14.014

中图分类号: F091

文献标志码: A

文章编号: 1000-7695( 2019) 14-0100-09

作者简介: 常路(1982—),男,安徽阜阳人,讲师,博士,主要研究方向为中小企业创新与创业;汪旭立(1993—),女,安徽宣城人,硕士,主要研究方向为产业组织与联盟;符正平(1965—),通信作者,男,湖南益阳人,常务副院长,教授,博士生导师,博士,主要研究方向为社会网络与产业集群。

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高校及科研院所机构协同创新绩效的影响因素研究-基于社会网络的视角论文
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