战略性新兴产业协同创新实证研究.docx

战略性新兴产业协同创新实证研究 摘要：在十三五规划中，我国提出需要通过加强对重点领域政策的优化组合，进一步拓展战略性新兴产业增长空间。而实现产业协同创新则是发展战略性新兴产业的根本前提?c关键核心，尤其是在当前科技革命和产业变革速度的不断加快下，加快战略性新兴产业协同创新，也是有效实现科学技术成果转化，推动社会经济可持续发展的必然举措。因此在这一背景之下，本文将通过采用多元回归模型，以战略性新兴产业协同创新为主要研究对象，对其进行实证分析从而为日后战略性新兴产业协同创新发展指明方向。 下载 关键词：战略性新兴产业 协同创新 多元回归模型 实证分析 中图分类号：F276.44 文献标识码：A 作为战略性新兴产业协同创新当中至关重要的组成部分之一，知识技术创新及其同新兴产业的深入融合，直接影响着战略性新兴产业协同创新的具体效果。虽然目前国内外关于战略性新兴产业协同创新的研究颇丰，但绝大多数研究集中在组织间的知识共享、战略性新兴产业的知识吸收能力以及具体特点等方面，关于战略性新兴产业协同创新的绩效实证研究则相对较少。因此本文将通过建模分析的方式，着重围绕战略性新兴产业协同创新进行实证分析，希望能够为相关研究人员提供必要参考帮助。 1 战略性新兴产业协同创新的概述 战略性新兴产业协同创新的具体内涵应当为在指定的政治经济等大环境下，政、产、学、研、用等战略性新兴产业协同创新中的主体，通过彼此的优化整合、资源共享等方式实现对包括产品、技术与服务等多方面的创新，以构建出完整的产业协同创新网络，满足客户的具体需求。 2 战略性新兴产业协同创新情况分析 2.1出现大量重点领域 在我国市场经济体制改革的逐渐深化下，产业转型脚步日益加快，许多省市地区纷纷结合自身的实际情况发展战略性新兴产业，以有效达到推动区域经济实现长效稳定发展的重要目的。因此近些年来我国先后出现了包括新能源、新材料、物联网、云计算等在内的一系列新兴产业，推动着我国各个产业朝着战略性、高端性和标志性的方向实现全效发展。以广东省为例，截至目前，广东省已经确定了诸如新一代信息技术与软件、高端装备制造等将近20个战略性新兴产业，同时由此形成了高世代LCD显示等若干竞争优势领域和重点前瞻领域。在战略性新兴产业协同创新的发展之下，越来越多的重点领域得到充分显现，并为产业发展转型提供了强大保障。 2.2创新载体多种多样 在国家的号召之下各省市纷纷开始朝着创新型的方向发展，并进一步加大了对战略性新兴产业协同创新的平台建设力度。政府的积极参与和大力号召以及社会各界广泛参与，使得战略性新兴产业协同创新载体得到极大丰富。有关新材料、电子信息等战略性新兴产业的专业研究所相继成立，其通过将重点放置在科研和科技成果转化等方面，各地区的产业转型升级速度明显加快，战略性新兴产业协同创新也同样得到巨大发展。 2.3初步形成网络格局 近些年来经过持续努力，我国战略性新兴产业协同创新发展越来越集约化，在不断对以往分散的产业组织结构进行优化整合之余，逐渐构建起相对比较完整的产业链。在充分结合自身优势资源和实际发展情况的基础之上，各地以网格化的形式建立起了众多不同的战略性新兴产业协同创新发展格局。譬如，在广州市大力发展软件以及智能电网产业，而在番禺市和佛山市则重点对物联网以及云计算产业进行培育。 3 战略性新兴产业协同创新实证分析 3.1提出假设 在国内外关于战略性新兴产业及其协同创新的研究的当中，有许多研究人员认为企业在高度重视研究与开发并在该领域进行大量投入的过程中，其创新效率也随之相应提高。而战略性新兴产业中，产业的科技含量相对较高，需要企业通过加大研发投入，以此有效提升自身创新能力。因此本文将提出如下假设。 假设1：在战略性新兴产业当中，企业的研发投入对创新绩效有正向影响作用。 而考虑到企业在创新过程中，往往需要与研究机构、科研院校、政府等保持紧密的交互关系，借助各院校机构的优势力量，特别是在战略性新兴产业协同创新具有较大复杂性和困难度的影响下，出于提高创新效率、控制创新成本，各创新主体之间通过相互结合、彼此交互，则可以有效形成一种合力，达到优化协同创新效果的目的。因此本文还将提出如下假设。 假设2：企业在战略性新兴产业中，直接同政府进行协同对创新绩效具有正向影响作用。 假设3：企业在战略性新兴产业中，直接同高校院所进行协同对创新绩效具有正向影响作用。 另外，在政府简政放权下，其还推动战略性新兴产业协同创新的过程中通常会采取一系列的间接手段，譬如制定和颁布相应的鼓励性政策或是增加财政拨款力度等等，基于这一点，本文将提出如下假设。 假设4：企业在战略性新兴产业中，间接同政府进行协同对创新绩效具有正向影响作用。3.2建立模型 在进行战略性新兴产业协同创新实证分析的过程中，本文选择采用多元回归模型，在进一步拓展战略性新兴产业当中各种协同关系，包括企业同政府协同、企业同高校院所协同等基础上，建立起如下的生产函数： 在这一函数模型当中，战略性新兴产业中企业本身的创新绩效指标，及其同政府、高校院所之间的协同变量分别用Q和CS表示，R&D代表着影响创新绩效的企业研发投入变量，观测单元和随机干扰项则分别用i和表示。值得注意的是，本文在战略性新兴产业协同创新实证分析中，总共设计了三种不同类型的变量，分别为解释变量、被解释变量以及控制变量。其中被解释变量指的就是创新绩效，有企业在战略性新兴产业当中的新产品产值即可得出，用Qi表示。控制变量则分别为企业在战略性新兴产业中，研发方面的经费投入和人员数量，分别用Ki和Li表示。解释变量则包括企业在战略性新兴产业当中，同高校院所进行协同的指标，用Unii表示；以及其直接与间接同政府进行协同的指标，分别用Govi和Poli表示。在企业和高校院所协同指标当中，主要指的是企业和高校院所在战略性新兴产业当中，是否有资金和人才的投入与交流以及其他相关行为。而在企业和政府直接或间接的协同指标当中，主要指的是政府是否为战略性新兴产业中的企业直接给予科研资金、给予减免税收等优惠政策。因此在对各项研究变量进行重新整合之后，即可得到如下的研究模型： 3.3数据来源 为有效提升战略性新兴产业协同创新实证分析的真实性和有效性，本文以广东省为例，随机选择3400家高新技术企业及其研发的科技产品作为研究数据。数据涉及战略性新兴产业中企业的具体名称，所在行业类型、在研发中的经费以及人员投入等等。如果战略性新兴产业中企业和高校院所、政府之间存在合作关系，则代表其彼此之间相互协同，此时CS指标为1，反之则为0。如果企业和高校院所在战略性新兴产业中确实存在协同的假设成立，则代表二者之间具有人才和技术知识的共享交流等相关行为。如果企业和政府在战略性新兴产业中确实存在直接协同的假设成立，则代表政府部门为企业直接给予了相应的资金支持。而如果企业和政府在战略性新兴产业中确实存在间接协同的假设成立，则代表政府通过采用减免税收、给予优惠政策等方式间接为企业提供必要支持。 3.4实证结果 3.4.1相关性分析 在利用APSS专业数据处理软件，对本研究中的解释与被解释变量以及控制变量进行相关系数分析之后，得到如下表所示的变量相关系数表。通过对表中数据进行直接观察，可以了解到各变量之间几乎不存在线性关系。 3.4.2稳健性检验 为避免企业员工总数分组影响假设的成立与否，本文还通过结合目前国家对企业规模的相关划分标准，通过将研究的企业样本一分为二，分别为大规模企业样本以及中小规模企业样本，并采用回归分析法进行企业员工总数统计。根据最终的统计结果可知，在大规模企业样本当中，如果只有企业在战略性新兴产业中经费和人员的投入变量，则其确实对于企业在战略性新兴产业中的创新绩效具有正向影响作用。当企业在战略性新兴产业中同高校院所以及政府的协同变量逐一被加入其中后，研发经费与人员投入变量仍然对企业在战略性新兴产业中的创新绩效具有正向作用，因此假设一成立，企业在战略性新兴产业中与高校院所间的协同，对其创新绩效产生的正向作用不显著，即假设二成立。企业在战略性新兴产业中与政府的直接协同，对其创新绩效产生负相关关系但回归结果不显著，即假设三不成立。企业在战略性新兴产业中与政府的间接协同，对其创新绩效产生的正向作用不显著，即假设四不成立。 3.4.3 OLS回归分析 通?本文的实证分析可知，在战略性新兴产业中，企业研发投入及其与高校院所和政府的间接协同，均能够对其创新绩效产生正向影响作用。也就是企业在加大研发经费和人员投入，积极与高校院所相互协同，充分发挥其研究优势，并且与政府进行间接协同，利用其各项优惠政策能