社会资本对企业创新绩效影响的实证研究.docx

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除社会资本对企业创新绩效影响的实证研究摘要伴随着市场竞争环境的日趋激烈，伴随着市场需求日益朝着多样化方向转变，企业的技术创新也变得日趋复杂，这时，企业必须要通过构建各种各样的社会关系，来为企业信息的获取、知识的获取以及资金的获取等提供保证，促使资源之间的互为补充，最终带动企业实现创新。针对此，本文通过实证分析的方式，详细探讨了社会资本对企业创新绩效的影响。具体而言，本文的研究，首先提出研究的问题；其次，进行文献的梳理和理论的回顾；第三，设计研究的框架，并通过文献的回顾、理论的推到构建概念模型，并作出假设。第四，具体研究并作出设计，通过数据的收集，设计出一系列的变量，并提出研究的方法。第五，实证分析，针对所设计的研究，作出信效度的检验分析，并进行描述性的统计，针对所提出的假设进行验证。第六，针对上述分析，得到结论。关键词：社会资本；创新绩效；实证分析AbstractWith the increasingly fierce market competition environment, along with market demand increasingly towards change in the direction of diversification, enterprises technological innovation has become increasingly complex, at this moment, the enterprise must through the construction of all kinds of social relations, to enterprise information acquisition, knowledge obtaining and capital acquisition to provide a guarantee, realize resources between complementary, ultimately drive business innovation. In this paper, through empirical analysis, this paper discusses the impact of social capital on enterprise innovation performance in detail. Specifically, this paper firstly put forward the study; secondly, a review of the literature review and theory; third, research and design framework, and through literature review, theory of push to constructs a conceptual model, and to make assumptions. Fourth, the specific research design, through the collection of data, design a series of variables, and put forward the method of research. Fifth, empirical analysis, in view of the design of the study, the validity of the test analysis, and descriptive statistics, to verify the proposed hypothesis. Sixth, in view of the above analysis, the conclusion is obtained.Key words: social capital; innovation performance; empirical analysis目录第一章 绪论31.1 选题背景31.2 研究意义31.3 文献综述31.3.1 国外研究综述31.3.2 国内研究综述41.4 研究方法51.5 研究内容5第二章 理论模型的提出及变量的设计62.1 概念模型的提出62.2 变量的测度及评价指标的设计72.2.1 被解释变量的设计72.2.2 中间变量的设计72.2.3 解释变量的设计82.3 调查的设计与实施92.3.1 调查问卷的设计9第三章 实证分析结果103.1 因子分析103.1.1 社会资本指标的因子分析103.1.2 资源获取指标的因子分析113.1.3 技术创新绩效指标的因子分析123.2 相关性分析133.3 回归分析143.3.1 社会资本各因子对信息获取的分析143.3.2社会资本各因子对知识获取的分析153.3.3 社会资本各因子对资金获取的分析163.3.4 资源获取各因子对创新绩效的分析17第四章 实证分析结果讨论184.1 社会资本和资源获取相互关系184.2 资源获取和创新绩效的相互关系184.3 社会资本和创新绩效的相互关系19第五章 结束语19主要参考文献21致 谢23第一章 绪论1.1 选题背景创新是企业生存以及发展的根本所在，社会资本会会在一定程度上对企业的信息，对知识以及资金的获取产生影响，进而对企业的创新产生影响。学者们对于社会资本的研究随着研究对象的变化而不断深入，从最开始研究个体的社会资本，逐步发展到研究群体或社区的社会资本，然后又扩展到较大区域乃至整个国家的社会资本。等到社会资本的这一理论，逐渐被引入至管理和组织领域之后，这时候针对社会资本和企业创新绩效之间相互关系的研究也逐渐成为了研究热点所在。针对此，本文选择了我国上市公司作为主要的研究对象，通过实证分析的方式，来对企业创新绩效受社会资本影响与否，并且是受到怎样的影响展开分析和讨论，希望能够用本文的研究结论，为我国企业创新能力的提升提供参考。1.2 研究意义现代科学技术的发展具有一个明显的忒单，那就是技术的 不断综合化。为了使其和技术变革的需求相满足，企业和外部环境之间，构建起了一种具有建设性意义的而活动。通过此，实现了企业和外部实体之间的相互沟通，实现了交流的目的，这对于企业资源的获取有着有利的促进作用。所以，通过对社会资本对企业创新绩效影响的研究，能够实现在现有基础上更深层次对两者之间的相互关系的探讨，尝试性的站在一个新的角度上，对企业社会资本理论和创新理论之间实现有机的整合。也希望能够为我国企业良好社会资本构建提供参考和借鉴，从而实现企业创新能力的提升，为企业带来不竭的经济效益。1.3 文献综述1.3.1 国外研究综述在国外，法国著名的社会学家Bourdieu是第一个针对社会资本做出定义的人，也是他针对社会资本的概念展开了初步的分析。在1985年，他在其研究中，把社会资本的定义提了出来，即社会资本所指的是那些现实中具有的，或者是潜在存在的资源，而这些资源主要指的是大家普遍认可，普遍知晓，并且是把制度化关系的持久网络占有之间进行紧密相连的资源。这一网络就是人们所普遍熟知的，这也是一种制度化的关系网络 (Bourdieu P，1985)1。另外，他还提出了通过社会资本，企业能够直接的从社会网络当中，得到他人所有的资源，这些资源可以分成补助贷款、投资补贴以及受保护市场等等。Bourdieu关于社会资本理论的研究是从资源的角度给社会资本下定义的，主要研究个人层面的社会资本。虽然社会资本的这一概念是由Bourdieu创新的提出的，但是真正将其落实到实证研究的却是美国社会科学界的Coleman，在他的理解中，社会资本就是一种社会结构性资源，社会资本能够成为个人的一种资本资产。另外他提出了社会资本是具有生产性的特征的，它是在社会组织内部形成的，其根本目的是要实现某些一些特定的目标 (Coleman，1990)2。对于Coleman，社会资本价值主要在于解释个人努力的结果，同时明晰了社会资源如何能够同其他资源一起造成系统层面的差异。而Putnam的研究，更进一步使得人们对社会资本的概念有一个理解，并促使其受到更加普遍的关注。在他的看法中，社会资本和人力资本是不一样的，他具备了社会组织的特性，这些特性主要包括了信任、规范以及网络，通过在某种程度上的行为，使得社会效率得到一定的提升。最终产生的结果就是物质资本以及人力资本的收益得到提升 (Putnam，1993)3。另外，Putnam还在其研究中通过实证分析的方式，对他的想法做出了验证。这也是他通过公民参与和人们之间的相互信任水平差异，来对意大利南北政府绩效差距展开了对比分析。从而提出了社会资本是怎样带动民主治理，怎样促进经济繁荣的这一系列理论。自此以后，在Putnam的研究中，将重点放在了美国民众的社会参与方面，从而使得社会资本的影响力得到了进一步提升。 Nahapiet他站在了企业角度上，针对社会资本做出定义，这也是第一个以此为视角来展开研究的学者。他提出了社会资本是蕴含于个人或者社会单元占有关系网络的当中的，是那些实际存在的或者是潜在的资源的全部 (Nahapiet，1998)5。所以说，企业的社会资本，可以分成网络以及在这一网络上面所得到的资源。另外，Nahapiet还提出了而社会资本应该包含结构、关系以及认知这三个维度。结构维度又可以分成网络联系、网络构造以及专有组织。关系维度又可以分成信任、规范、义务以及认同。认知维度可以分成共同的法则以及语言等。另外，同时，他还识别了智力资本创造的4个先决条件，即造成整合与交换的机会、对交换与整合的价值预期、动机和整合能力，并指出社会资本的三个维度通过影响“资源交换与整合”发生所需的4个条件来促进智力资本发展。1.3.2 国内研究综述在我们国家，在社会资本的这一方面，研究也比较多，所得到的结论也比较广泛，比较典型的就是：边燕杰以及丘海雄在其研究中，通过对企业与经济领域方面的研究，将所有这些联系划分为纵向、横向以及社会联系等方面，以此为基础，展开了详细的探讨(边燕杰，丘海雄，2000)6。张方华在其研究中，针对社会资本给出了她所认为的定义，那就是它是以信任以及规范作为前提的，是各种社会关系范畴的，在此基础上进行外部资源获取的一种能力（张方华，2004)7。周小虎在其研究中提出了企业的社会资本就是企业的战略资源，它所指的是那些受到企业管控的，并且是对企业发展有着促进作用的资源集合(周小虎，2004)8。王国顺以及杨昆在其共同的研究中，针对企业社会资本划分成为内部和外部两个角度，并详细针对这两者之间各自所包含的结构、关系以及认知这三个方面展开了分析。(王国顺，杨昆2011)9。严成樑在其研究中，提出了社会资本能够在某种程度上促使代表性个体的福利水平的提升，不仅如此，它还能够促使企业创新绩效的提升 (严成樑，2012)10。朱霞以及路正南在其共同的研究中，提出了这样的看法：企业到底能不能够持续性的进行创新活动，离不开新知识获取能力以及技术创新能力的保证，而这些能力的提升，需要社会资本来带动，通过社会资本，能够增进企业和外部之间的信息交流，能够强化企业和外部之间的共识行为 (朱霞，路正南，2014)11。1.4 研究方法首先，文献分析法。本文针对社会资本和创新绩效之间相互关系的研究，通过国内外的期刊，进行学术论文以及专注论文的搜集，在大量搜集论文并展开阅读的基础上，对我国和社会资本，和创新绩效，以及和这两者之间相互关系的文献展开研究，在作出总结和归纳的基础上，形成自己的研究思路，提出自己的看法，构建模型，并展开调查分析。其次，数据收集法。通过搜集上市公司的年报，通过对我国企业社会资本和企业创新绩效等方面的数据的搜集，掌握具体情况并对样本数据作出处理，通过描述性统计分析，通过因子分析法，通过问卷的调查的设计，通过相关性以及回归分析等等的方式，对所要研究的问题展开详细的分析，从而对所做的假设进行逐个的验证。第三，实证分析以及假设验证法。之所以采取这一方式，其根本目的是要对企业社会资本和信息、知识以及资金的获取这三者之间的关系进行研究和验证，同时针对信息、知识以及资金获取和企业创新绩效之间的相互关系进行验证，从而实行多元化的回归分析。1.5 研究内容本论文采用科学的研究方法，总体上遵循着“发现问题与文献探讨理论建构提出假设研究设计数据收集数据分析形成结论”的研究路线。具体而言，本文的研究，首先提出研究的问题；其次，进行文献的梳理和理论的回顾；第三，设计研究的框架，并通过文献的回顾、理论的推到构建概念模型，并作出假设。第四，具体研究并作出设计，通过数据的收集，设计出一系列的变量，并提出研究的方法。第五，实证分析，针对所设计的研究，作出信效度的检验分析，并进行描述性的统计，针对所提出的假设进行验证。第六，针对上述分析，得到结论。第二章 理论模型的提出及变量的设计2.1 概念模型的提出企业的创新过程，需要创新信息的支持和保证，及时且准确的对信息进行把握，不但能够使得企业对市场需求变化予以及时的把握，而且还能够和客户多样性的需求相满足。还能够帮助企业及时切准确的获得政府和怎样对企业创新给与激励的创新政策相关信息予以获取。最终帮助企业通过信息交流和及时把握发展动态，从而不断地使其企业的创新思路和创新方式得到充实。在目前知识经济发展日益加快的时代背景下，企业要想始终保持持续不断地呢创新和发展，必须要从内外部两个层面上把握好关键之处。对内需要不断地进行新知识的开拓，并不断地对外进行新知识的获取。而良好的社会资本能够促使企业外部知识获取能力的提升，最终带动企业创新绩效的不断增加。对于一个企业来讲，如果对政府部门针对创新给予的资助如果能够引起足够的重视的话，加上企业制定出一系列的技术合作和技术联盟方式，促使自身财务负担的减少。这种通过间接方式得到外部组织提供资金的方式，能够帮助企业大大的减少内部研发投入，促使企业对创新资金投入需求的减少。现阶段，伴随着科学技术的飞跃式发展，伴随着市场竞争的日益激烈化，企业如果能够和多方展开合作的话，通过相互之间的优势互补，能够使得研发的周期得到缩短，使得企业的创新风险得到分散，最终促使企业创新绩效的不断提升。基于这样的分析，本文在假定其他变量始终保持不变的情况之下，做出了以下六种假设：假设一：社会资本和信息获取之间是呈现出正相关关系的。假设二：社会资本和知识获取之间是呈现出正相关关系的。假设三：社会资本和资金获取之间是呈现出正相关关系的。假设四：信息的获取和创新绩效之间是呈现出正相关关系的。假设五：知识的获取和创新绩效之间是呈现出正相关关系的。假设六：资金的获取和创新绩效之间是呈现出正相关关系的。值得注意的是，其中假设一，又可以细分成为三种情况：第一，关系的广度和企业信息的获取之间是呈现出正相关关系的；第二，关系的深度和企业信息的获取之间是呈现出正相关关系的；第三，联系的频度和企业信息的获取之间是呈现出正相关关系的。假设二也可以细分成为三种情况：第一，关系的广度和知识获取之间是呈现出正相关关系的；第二，关系的深度和知识的获取之间是呈现出正相关关系的；第三，联系的频度和知识的获取之间是呈现出正相关关系的；假设三同样的也可以细分成位三种情况：第一，关系的深度和资金获取之间呈现出正相关关系；第二，关系的深度和资金的获取之间呈现出正相关关系；第三，联系的频度和资金的获取之间呈现出正相关关系。2.2 变量的测度及评价指标的设计2.2.1 被解释变量的设计在本论文的研究中，被解释变量毫无疑问就是创新绩效。针对创新绩效，虽然一直以来管理学以及应用经济学等诸多领域对此展开了丰富的研究。但是，在关于创新绩效度量这一块，仍然没有一个统一的指标体系，没有形成一个统一的认知。一般来讲，研究者们都是根据样本的特征，结合企业主营业务所处的产业，结合企业所处的行业等各个方面加以综合的考量。在此基础上，按照研究的需要，进行指标的选择，从而对创新绩效做出衡量。通常来讲，比较常用的变量有企业研发的投入，企业申请的专利数量，企业应用的专利数，企业新产品的开发数量等等。由于这一系列的指标之间是具有很强的统计重叠性的，所以，通过运用这些指标来进行企业创新绩效的衡量是具有可行性的。但是，伴随着科学技术的进一步发展，随着国际化以及只是全球化的到来，传统的方式，显然已经无法适应了，诸多问题也逐渐暴露出来，从而很难形成一个完整的测度。这时候企业文化以及社会资本等等指标在理论上仍然没有形成一个完整的体系。但是，本文的最终目的是要对社会资本对企业创新绩效的影响展开研究，所以，从某种程度上而言，这也是对社会资本到底能不能够作为技术创新的一项测度指标的证明。本文在综合考量了诸多创新技术的评价方式，选择了五个比较典型的指标，站在不同角度上针对这两者之间的相互关系展开了分析。这五个变量分别为：新产品数的情况；申请的专利数情况；新产品产值占销售总额的比重情况；新产品的开发速度情况；创新产品的成功率情况。从而企业创新的指标体系为：一级指标：企业技术创新绩效；二级指标：新产品数的情况；申请的专利数情况；新产品产值占销售总额的比重情况；新产品的开发速度情况；创新产品的成功率情况。2.2.2 中间变量的设计在本文的研究中，在选择中间变量的时候，选取了资源获取来进行研究，按照前人的研究，企业能够凭借其拥有的社会资本，从外部进行技术创新所需要的各种资源的获取，这些资源包括了信息、知识、资金以及人才等。在本文关于社会资本和企业技术创新绩效之间的相互关系的研究，主要选择了三个指标，分别是信息的获取、资源的获取；资金的获取。信息的获取又将其分成三种情况：第一能够及时的油外部获得市场需求的信息；第二能够及时的从外部获取技术信息；第三能够及时的获得政府的整出个信息。知识的获取也将其划分成为三种情况：第一，能够及时的获得市场开发的技术知识；第二，能够及时的由外部获得研发方面的技术知识；第三，能够及时的而获得外部创新管理的知识；毫无疑问，资金的获取也可以分成三种情况：第一，能够获得政府的资助；第二，能够获得金融机构的资金支持；第三，能够获得风险投资的支持。从而资源获取指标体系为：一级指标：资源获取情况；二级指标：信息的获取；知识的获取；资金的获取；三级指标：能够及时的油外部获得市场需求的信息；能够及时的从外部获取技术信息；能够及时的获得政府的整出个信息；能够及时的获得市场开发的技术知识；能够及时的由外部获得研发方面的技术知识；能够及时的而获得外部创新管理的知识；能够获得政府的资助；能够获得金融机构的资金支持；能够获得风险投资的支持。2.2.3 解释变量的设计对于解释变量，本文针对社会资本，将其划分为关系的广度、关系的深度以及关系的频度这三个指标，并分别对其进行衡量。关系的广度。在这一块，社会资本最主要的表现就是组织拥有的社会关系网络规模大小，又可以划分成为两个部分，一是和组织有关系的公众种类；二是和组织发生联系的每一类公众的数量。在本文的研究中，将关系的广度划分成为11个细分指标，一是拥有的客户量；二是拥有的供应商个数；三是拥有的销售商个数；四是其他合作伙伴的个数；五是展开合作的大学数量；六是展开合作的政府部门的数量；七是展开合作的媒体的个数；八是展开合作的金融机构的数量；九是展开合作的行业协会的数量；十是展开合作的风险投资机构的数量；十一是展开合作的其他公众的数量。关系的深度。它所体现出来的是组织之间的信任。通过构建信任度来做出衡量，并通过权重的方式相加得到。在本文的研究中，将关系的深度划分成为11个细分指标：一是客户满意度；二是供应商的配合度；三是销售商的积极性；四是企业合作伙伴的合作关系；五是大学为企业提供的帮助；六是政府部门的支持度；七是行业协会的支持度；八是媒体报道情况；九是金融机构的信用评价；十是风险投资机构的投资以外；十一其他公众的信任。关系的频度。它所指的是组织和其他公众之间展开联系的频繁程度。同样的，我们也可以将关系的频度划分成为11个细分指标：一是和客户联系的频度；二是和供应商联系的频度；三是销售商联系的频度；四是企业合作伙伴之间的联系频度；五是和大学的联系频度；六是和政府部门的联系频度；七是和行业协会的联系频度；八是和媒体的联系频度；九是和金融机构的联系频度；十是和风险投资机构的联系频度；十一和其他公众之间的联系频度。2.3 调查的设计与实施2.3.1 调查问卷的设计为了对所提出的概念模型实证研究结果的准确性进行保证，采用问卷调查的方式来进行分析。同时，为了更好的证明所提出的假设，以以往学者的研究作为基础，进行调查问卷的设计，之后，通过具体开展问卷的方式调查，并回收问卷，进行数据的搜集，从而对本文所需要研究的相关变量展开信度方面的检验，同时对其效度做出验证。针对问卷的数据，采用的是SPSS13.0软件来进行。主要采用的方式是描述性统计、因子分析、信效度分析、相关性分析以及回归分析。本次调查，总共发放的数量是366份，回收问卷数量为222份，其中有效地问卷为136分，即回收率为60.7%，有效回收率为37.2%。所有被调查的企业以及人员情况如表1以及表2所示：表1 被调查者的个人情况统计表被调查对象的背景资料人数（人）所占比例（%）工作年限3-5年6245.6%5年以上7454.4%所担任职位技术研发经理4432.4%企业高层管理6044.1%其他职能部门经理3223.5%表2 被调查企业的情况统计表企业背景企业数量（个）所占比例（%）企业的性质国企2417.6%民企5036.8%三资3827.9%外商独资2417.6%企业的规模四千万以下4029.4%四千万至四亿元6044.1%四亿元以上3626.5%设立的年份2000-20034633.8%1995-19993223.5%1990-19943827.9%1990之前2014.7%第三章 实证分析结果3.1 因子分析从因子分析法的基本概念来看，它所指的是在多种实测的原变量当中选取来的，那些数量极少的、相互之间没有关系的，并且是不具体的指标。同时，对于每一个原变量，都应该能够和这些指标之间实现线性的组合，并以此来表示。通常来讲，当KMO的值不小于0.5的话，那么，巴特利特统计值小于等于。如果每一题目的载荷系数要比0.5来的大的话，则可以采用因子分析的方式，把统一变量的每一个测试项进行合并，从而形成一个影子，并针对其实施后续的分析。通过因子分析的方式，统一对问卷实施效度的验证。3.1.1 社会资本指标的因子分析在针对社会资本这一指标实施KMO检验以及球形检验之后，得到了KMO的值是0.713，这就说明了这一指标的相关性比较弱，应该采取因子分析。球形检验的结果是单位相关阵的原假设不成立，即Sig0.000，从而也说明了这一指标采用因子分析是合理的。通过引资分析，针对所有社会资本的33项三级指标，将其合并成为四个公共因子，从而得到了表3所示的结果：表3 社会资本因子分析结果统计表成分1234用户量0.1250.6940.4220.223供应商的个数0.2090.6630.1160.459销售商的个数0.1700.790-0.0130.491合作伙伴数量0.4990.2980.3430.214大学机构数量0.2700.6910.4730.238政府数量0.2540.8420.2600.140行业协会数量0.2800.828-0.0420.295媒体数量0.3010.8250.0300.396金融机构的数量0.1600.6490.2750.360风险投资机构的数量0.3000.8320.2160.138其他公众的数量0.2120.8860.3990.249用户的信任度0.7450.3610.4400.025供应商的信任度0.6910.4060.2410.366销售商的信任度0.6650.2700.3700.370合作伙伴的信任度0.8790.3520.3850.137大学机构的信任度0.8060.325-0.0060.418政府的信任度0.9440.1840.2930.476行业协会的信任度0.7810.3330.2430.303媒体的信任度0.6530.3900.5600.105金融机构的信任度0.6340.2090.4080.490风险投资机构的信任度0.3340.3150.7650.277其他公众的信任度0.7330.3310.4110.247用户联系的频度0.3190.3980.7190.295应商的联系频度0.2170.4440.8170.334销售商的联系频度0.4760.2020.6760.259合作伙伴的联系频度0.2850.4330.7850.237大学机构的联系频度 0.3030.3570.6030.338政府的联系频度0.2210.4350.621-0.043行业协会的联系频度0.3090.2590.6090.384媒体的联系频度0.3130.2900.8130.127金融机构的联系频度0.3440.0410.7160.432风险投资机构的联系频度0.3850.2490.8500.219其他公众联系频度0.4460.1910.7860.302解释方差（%）25.73%23.19%20.33%12.13%总计（%）25.73%48.92%69.25%81.38%按照上述因子分析的结果，我们可以把这33个问题划分成为三个因子来展开分析，也就是最初我们所设计的关系的广度、关系的深度以及联系的频度。这三个因子各自的解释方差值：因子1即关系深度，解释方差值为25.73%；因子2即关系广度，解释方差值为23.19%；因子3即关系频度，解释方差值为20.33%；这三个因子共同解释了69.25%的方差。3.1.2 资源获取指标的因子分析那么，按照和上面同样的方式，我们可以对资源获取这一指标的KMO检验以及巴特利特球型检验的结果计算出来，从而得到了表4以及表5所示的结果：表4 KMO以及球型检验结果统计表KMO测度0.889球形检验近似2811.352自由度36显著性水平0.000表5 资源获取因子分析结果统计表成分123需求信息的获取0.9380.0320.024技术信息的获取0.9290.0910.198政策信息的获取0.8880.194-0.109市场知识的获取0.0670.8870.311研发知识的获取0.1210.8730.244管理知识的获取0.0760.9680.118政府资助以及补贴-0.1070.4320.890金融机构的资金支持0.1110.3630.891风险投资的获取0.1350.1140.882解释方差（%）28.14%24.21%21.67%总计（%）28.14%52.35%74.02%从上述表格中的因子分析结果，可以知道，信息获取因子、知识获取因子以及资金获取因子这三者的总体方差变异值为74.02%，这一点和原本的构思相满足。这时候，信息获取因子，即因子1，总共解释的总体方差变异为27.14%；知识获取因子，即因子2，总共解释的总体方差变异为24.21%；资金获取因子，即因子3，总共解释的总体方差变异为21.67%。3.1.3 技术创新绩效指标的因子分析仍然按照上面的分析，可以得到技术创新绩效的KMO检验以及球型检验结果，具体如表6、表7以及表8所示：表6 KMO以及球型检验结果统计表KMO测度0.846球形检验近似2314.965自由度21显著性水平0.000表7 技术创新绩效的因子分析成分1新产品产值占销售总额的比重情况0.864新产品数的情况0.711申请的专利数情况0.740新产品的开发速度情况0.830创新产品的成功率情况0.745表8 技术创新绩效因子分析结果统计表成分初始特征值提取因子解释方差总和解释的方差累计解释方差总和解释的方差累计解释方差14.50864.40264.4024.50864.40264.40220.6218.87873.28030.5517.86881.148401812.58483.7325.01712.45086.128从中可以看出，技术创新绩效因子分析的结果，我们可以把这五项因素合并成一项因子，并且其解释总体方差的变异百分比是64.402%。3.2 相关性分析这里所说的相关性，它表示的是两个变量相互关联程度的深浅，其根本目的是要对这一关联度展开分析，那么，很显然，需要分清楚这一关联度到底指什么，事实上，对它的分析，就是对两个变量存在的相互关系展开分析。通过相关性分析的方式，更加使得变量和变量之间的关系变得明晰化。那么，这部分通过对关系的广度、关系的深度、关系的频度和信息的获取、知识的获取以及资金的获取时间的相关性进行分析，得到了表9所示的结果：表9 变量和变量之间的相关关系信息的获取知识获取资金获取关系的广度0.708*0.688*0.643*关系的深度0.681*0.635*0.722*关系的频度0.599*0.578*0.581*技术创新的绩效0.712*0.729*0.686*值得注意的是，*所表示的是这两个变量在0.01的水平上面呈现出明显的相关性。从上述表格可以清晰的看出，在对这些变量相互之间的相关性进行分析之后，在显著性水平是0.01的时候，不管是关系的广度，还是关系的深度，或者是联系的频度，这三者和信息的获取之间都是呈现出明显的相关性的，并且相关性系数分别是0.708、0.681以及0.599。从中体现出来的是关系的广度、深度以及频度能够对创新信息的获取产生促进作用。3.3 回归分析3.3.1 社会资本各因子对信息获取分析对于回归分析，其所指的是针对变量和变量之间的关系作出统计而采取的方式。在这一部分，主要是针对企业社会资本和信息、知识以及资金的获取相互关系展开的分析。现以信息的获取作为主要的变量，来实行关系广度、深度以及联系的频度和信息的获取之间存在的相互关系的分析，从而得到了表10所示的结果：表10 社会资本和信息获取两者的方差分析变差来源变差自由度均方差F值概值回归分析84.574328.19184.9600.000残差分析21.236640.332总和105.81067从上表的方差分析可以知道，概值的值十分小，所以，可以认为在1%的水平下，这一回归分析的结果是表现出显著性的。换句话来讲，关系的广度、关系的深度以及联系的频度和企业信息获取之间是存在着比较明显的影响的，具体的回归分析结果如表11所示：表11 社会资本和信息获取这两者的回归分析结果回归系数标准差标准回归系数T值显著性方差膨胀因子Durbin WastonR常数项-0.0390.044-0.1300.5062.8950.799关系的广度0.3590.0620.3525.1170.0001.924关系的深度0.3420.0570.3364.6010.0001.879联系的频度0.2060.0690.1992.2600.0011.233从上述表格中可以清晰的看出，方差膨胀因子的最大值是1.924，这一数值要远远小于10，也就是说，并没有多重共线性的问题产生。另外可以看到DW的值是2.895，它所表示的是序列的相关并不显著。而从显著性这一栏来看，所有的值都要比0.05来的小，也就是说，所有的三个指标系数都是和0存在着明显的差别的，即它们都是能够用作解释变量的，这时候，常数项的显著性数值是0.506，这一数值明显比0.05来的大，所以说，常数项和0之间并不存在明显的差异，所以，不应该出现的方程当中。从而我们就选择了标准回归系数作为回归方程当中的每一个变量的系数，从而体现出来的是关系的广度、关系的深度和联系的频度这三者都会对信息的获取产生影响。并且前两者对信息获取的影响要明显比后者来的大，但是这两者的影响程度几乎相同。3.3.2社会资本各因子对知识获取的分析现以知识的获取作为因变量，针对关系的广度、关系的深度以及联系的频度和信息的获取之间存在的相互关系做出回归分析，从而得到了表12所示的结果：表12 社会资本和知识获取这两者的方差分析变差来源变差自由度均方差F值概值回归分析79.091326.36480.2420.000残差分析21.027640.329总和100.11867从上表的方差分析可以知道，概值的值十分小，所以，可以认为在1%的水平下，这一回归分析的结果是表现出显著性的，并且显著性十分的高，从而体现出来的是各自的变量和因变量之间的线性关系是成立的，关系的广度、关系的深度以及联系的频度会对企业知识的获取产生显著的影响，具体的回归分析结果如表13所示：表13 社会资本和知识获取这两者的回归分析结果回归系数标准差标准回归系数T值显著性方差膨胀因子Durbin WastonR常数项0.0150.3060.0500.9602.3010.790关系的广度0.3580.0780.3465.9470.0011.790关系的深度0.3340.0780.3405.7050.0001.639联系的频度0.2150.0690.2084.1600.0001.287从上述表格中可以清晰的看出，方差膨胀因子的最大值是1.790，这一数值要远远小于10，也就是说，并没有多重共线性的问题产生。另外可以看到DW的值是2.301，它所表示的是序列的相关并不显著。而从显著性这一栏来看，所有的值都要比0.05来的小，也就是说，所有的三个指标系数都是和0存在着明显的差别的，即它们都是能够用作解释变量的，这时候，常数项的显著性数值是0.960，这一数值明显比0.05来的大，所以说，常数项和0之间并不存在明显的差异，所以，不应该出现的方程当中。从而我们就选择了标准回归系数作为回归方程当中的每一个变量的系数，从而体现出来的是关系的广度、关系的深度和联系的频度这三者都会对知识的获取产生影响。并且前两者对知识获取的影响要明显比后者来的大，但是这两者的影响程度几乎相同。3.3.3 社会资本各因子对资金获取的分析现以资金的获取作为因变量，针对关系的广度、关系的深度以及联系的频度和信息的获取之间存在的相互关系做出回归分析，从而得到了表14所示的结果：表14 社会资本和资金获取这两者的方差分析变差来源变差自由度均方差F值概值回归分析81.121327.04089.2260.000残差分析21.712640.339总和102.83367从上表的方差分析可以知道，概值的值十分小，所以，可以认为在1%的水平下，这一回归分析的结果是表现出显著性的，并且显著性十分的高，从而体现出来的是各自的变量和因变量之间的线性关系是成立的，关系的广度、关系的深度以及联系的频度会对企业资金的获取产生显著的影响，具体的回归分析结果如表15所示：表15 社会资本和资金获取这两者的回归分析结果回归系数标准差标准回归系数T值显著性方差膨胀因子Durbin WastonR常数项0.2960.3110.9610.3402.4720.833关系的广度0.3580.0820.2674.6540.0071.907关系的深度0.3340.0980.4135.1720.0001.538联系的频度0.2150.0700.1564.5630.0021.072从上述表格中可以清晰的看出，方差膨胀因子的最大值是1.907，这一数值要远远小于10，也就是说，并没有多重共线性的问题产生。另外可以看到DW的值是2.472，它所表示的是序列的相关并不显著。而从显著性这一栏来看，所有的值都要比0.05来的小，也就是说，所有的三个指标系数都是和0存在着明显的差别的，即它们都是能够用作解释变量的，这时候，常数项的显著性数值是0.340，这一数值明显比0.05来的大，所以说，常数项和0之间并不存在明显的差异，所以，不应该出现的方程当中。从而我们就选择了标准回归系数作为回归方程当中的每一个变量的系数，从而体现出来的是关系的广度、关系的深度和联系的频度这三者都会对资金的获取产生影响。并且前两者对资金获取的影响要明显比后者来的大，但是这两者的影响程度几乎相同。3.3.4 资源获取各因子对创新绩效的分析现把资源的获取作为因变量来展开研究，从而针对信息的获取、知识的获取以及资金的获取这三个因子展开回归分析，得到了表16所示的结果：表16 社会资本和资金获取这两者的方差分析变差来源变差自由度均方差F值概值回归分析85.325328.44290.1160.000残差分析27.379640.428总和112.70467从上表的方差分析可以知道，显著性检验结果是0.000，这一数值比0.001来的小，所以，这一回归分析的结果是表现出显著性的，并且显著性十分的高，从而体现出来的信息的获取、知识的获取以及资金的获取，都会对企业的创新绩效产生明显的影响，具体的回归分析结果如表17所示：表17 社会资本和资金获取这两者的回归分析结果回归系数标准差标准回归系数T值显著性方差膨胀因子Durbin WastonR常数项0.3550.3970.9310.5701.9820.593信息的获取0.3120.0720.3194.6540.0022.027知识的获取0.3930.0740.3275.1720.0002.142资金的获取0.2410.0630.2684.5630.0001.595从上述表格中可以清晰的看出，方差膨胀因子的最大值是2.142，这一数值要远远小于10，也就是说，并没有多重共线性的问题产生。另外可以看到DW的值是1.982，它所表示的是序列的相关并不显著。而从显著性这一栏来看，所有的值都要比0.05来的小，也就是说，所有的三个指标系数都是和0存在着明显的差别的，即它们都是能够用作解释变量的，这时候，常数项的显著性数值是0.570，这一数值明显比0.05来的大，所以说，常数项和0之间并不存在明显的差异，所以，不应该出现的方程当中。从而我们就选择了标准回归系数作为回归方程当中的每一个变量的系数，从而体现出来的是信息的获取、知识的获取以及资金的获取这三者都会对企业的创新绩效产生影响。而其中，会对企业创新绩效产生最大影响的是知识的获取，产生第二大影响的则是信息的获取，资金的而获取影响最小。总的来讲，这三者所能够对创新绩效产生的影响程度差不多，特别是前两者之间更是接近。第四章 实证分析结果讨论4.1 社会资本和资源获取相互关系通过上述采取各种方式针对社会资本和企业创新绩效两者的相互关系展开实证分析，也很好的证明了上述的假设是成立的，充分说明了社会资本在很大程度上是受到关系的深广度影响的，同时也受到联系频度的影响。这三者共同对总体方差变异的69.25%进行了解释。不仅如此，这三个因素，还对资源的获得起到了决定性作用，这三者，总共解释的总体方差变异百分比为74.02%。这两者的结论，也印证了最开始所做的假设是成立的。也就是说社会资本可以通过细化成关系的广度、关系的深度以及联系的频度这3个最基本的维度。另外，从对企业创新绩效会产生有利影响的资源来看，主要包括了信息、知识以及资金这三种。在经过了上述的相关性分析之后，我们也得到了在0.01的水平之下，呈现出明显的相关性，这时候，关系的广度、关系的深度以及联系的频度和信息的获取、和知识的获取以及资金的获取这些因素之间的的关系，得到了相关系数的范围均在0.578至0.722之间，从中体现出来的是这些因素之间的相互关系都是存在着比较明显的相关性的。不管是关系的广度，还是关系的深度，或者是联系的频度，这三者所体现出来的社会资本，会对信息的获取、知识的获取以及资金的获取都产生积极的促进作用。在经过了回归分析之后，也进一步使得这样的结论得到了印证，得到了回归关系的广度、关系的深度和联系的频度这三者都会对信息的获取产生影响。并且前两者对信息获取的影响要明显比后者来的大，但是这