知识耦合对企业突破式创新的影响机制研究

本文整合知识基础观和创新管理相关理论,利用中国142家A股上市的高技术产业公司在2010-2014年间的面板数据,采用随机效应的负二项式回归模型,探讨了企业知识耦合对其突破式创新的作用机理,以及技术多样性对知识耦合与突破式创新关系的调节作用。研究发现,原有技术领域间的知识耦合负向影响企业的突破式创新,而新技术领域与原有技术领域之间的知识耦合正向影响企业的突破式创新;技术多样性正向调节原有技术领域间的知识耦合对企业突破式创新的影响,而负向调节新旧技术领域间的知识耦合对企业突破式创新的影响。通过构建知识耦合视角下知识基础动态变化对突破式创新影响的理论框架,本文丰富了知识与创新管理领域的研究成果,为企业选择合适的知识耦合方式来展开突破式创新提供了理论参考。     

外部知识搜寻、大数据能力与企业创新

    企业创新离不开对外部知识的利用和搜寻,大数据技术能让企业在各种领域深层次地获取全面、完整的数据。因此本文探讨了外部知识搜寻对企业创新能力的影响。同时,将大数据能力的调节作用纳入考虑,探讨其在外部知识搜寻与企业创新之间的调节效果。研究中采用无反应偏差检验分析和同源偏差检验分析检验了数据的有效性;采用回归分析法来探讨各研究变量间关系并验证研究假设。研究结果显示外部知识搜寻深度和广度对激进式创新及渐进式创新均有正向影响,其中,搜寻广度对渐进式创新影响较大,搜寻深度则对激进式创新影响较大。在进行外部知识深度与广度搜寻时,大数据能力发挥显著正向作用。大数据能力对激进式创新和渐进式创新都有正向影响。大数据能力在外部知识搜寻深度与渐进式创新和激进式创新关系中有正向调节作用,在外部知识搜寻广度与渐进式创新和激进式创新的关系中调节作用发挥不明显。     

长三角新材料领域创新人才队伍建设研究

新材料是未来高新技术产业发展的基石和先导,其技术突破与产业发展离不开高水平创新人才的支撑。长三角地区是我国重要的新材料产业集聚区,新材料领域创新人才规模领先全国。本文以长三角地区为例,基于大数据采集与挖掘以及问卷调查数据,对新材料领域创新人才队伍发展现状进行了分析,发现目前新材料领域创新人才队伍存在人才资源总量不足、人才层次结构不尽合理、人才成果产出与产业需求结合不够紧密、人才培养与产业需求不对应等问题,并从本科人才培养、新型研究生院建设、博士后工作站建设、创新领军人才集聚等方面提出了相关政策建议。     

大数据时代信息安全行业的专利解析

大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点,在大数据背景下信息安全面临着竞争与挑战,现阶段我国信息安全产业飞速发展,但仍与发达国家存在很大差距,因此,研究大数据时代我国信息安全行业现状具有重要意义。本文从专利角度阐述了大数据时代我国信息安全行业的现状,并提出了建设性意见。     

国外数字经济商业模式创新：热点挖掘与未来展望——基于WOS(2011—2020年)的文献计量分析

随着互联网技术的发展,数字经济商业模式逐渐突破了传统产业的限制,呈现出开放性创新特征。运用文献计量中的关键词共现分析、聚类分析和社会网络分析等方法,研究了2011—2020这10年间WOS知识数据库中,有关数字经济商业模式创新领域文献题录数据,对该领域的研究热点和主题领域进行了挖掘和分析,并对未来研究方向进行了一定程度地展望。发现该研究领域中的热点关键词包括"大数据"、"共享经济"、"开放创新"、"机器学习"、"创业精神"、"物联网"、"供应链"、"区块链"、"数字平台"、"数字化转型"和"循环经济"等;研究主题聚焦于面向共享经济的商业模式创新及其案例研究、基于供应链和价值创造的商业模式创新研究和基于社交媒体和开放式创新的商业模式创新研究等3个主要研究领域。结果表明各领域的研究热点在向知识资源深度挖掘方向转移,利用大数据、云计算等技术来实现数字经济商业模式创新。     

数据为王 领跑页岩气2.0时代——记中国石油勘探开发研究院“页岩气云数据智慧平台”

<正>2013年,德国在汉诺威工业博览会上推出“工业4.0”,以大数据、云计算和人工智能为核心技术的第四次工业革命拉开序幕。互联网和云计算技术广泛应用于诸多领域,油气行业也迎来了数字化转型智能化发展阶段,深度融合大数据技术已成为支撑页岩气产业创新发展的关键。     

大数据知识生态系统构成、特征与运行演化机理研究

【目的/意义】旨在探索大数据环境对组织知识创新生态发展的影响,以适应大数据时代知识创新、知识生 态系统建设和知识经济发展的新形势和新需要。【方法/过程】本文根据生态学理论,分析了知识生态系统和大数据 生态系统的基本研究内容,为研究大数据驱动的知识创新生态提供基本参考。【结果/结论】提出了大数据知识生态 系统的基本概念,列举了系统构成要素;分析了嵌入大数据文化的知识生态系统所具备的新特征;基于大数据、知 识生态系统论和知识生态系统模型构建了该系统的理论模型,进行运行演化机理的研究。【创新/局限】从生态学角 度将大数据资源和技术环境融入知识管理研究。     

新能源产业技术链知识网络构建及优化研究

在对产业技术链及知识网络的国内外研究现状进行整理分析的基础上,分析了新能源产业技术链进行知识网络研究的必要性;构建了新能源产业技术链的概念模型和知识网络三层框架,并分析了知识网络传递中存在的瓶颈问题;运用仿生学中粒子群算法构建了新能源产业技术链的知识网络优化模型,并对模型优化结果进行了分析。在理论层面延展了产业技术链在特定产业领域的纵深化研究,在实践层面可指导新能源不同组织之间更好地构建知识网络,以实现新能源产业领域的知识创新。     

产业智库大数据方法体系及其应用场景建设

为促使我国产业智库大数据服务向更加前沿、主动、高效、智能的方向发展，尤其是将大数据计算能力更好地转化为战略决策支持能力，赋能我国产业数字化转型升级和国际竞争力提升，研究如何借助大数据方法实现产业智库研究模式与流程变革。产业智库在战略目标、管理重点、服务对象、社会功能等方面具有特殊性，通过回顾大数据方法在产业智库中的相关研究，得出产业智库大数据独特的方法论逻辑：从方法论的角度来看，围绕“出政策、出思想、出声音”的智库功能要求，以产业竞争情报、大数据方法以及智库研究领域的理论为指导，涵盖数据、分析与决策三方面的研究方法与工具；从作为具体方法的角度来看，概括为数据方法、分析方法与决策方法 3种，为产业链构建及竞争情报需求发掘、产业技术路线图开发及技术评估、产业政策分析及政策主题识别、企业竞争力评价及创新战略布局、产业市场分析及发展前景预测等应用场景提供有力支撑。同时结合中国产业智库大数据中心的案例，以低碳产业为例阐释产业智库大数据方法的应用场景。最后为进一步优化产业智库产品供给质量、提升智库决策服务效率，提出从创新大数据方法思维、提升大数据构建和分析能力、培育大数据人才、优化大数据环境等方面...     

大数据产业重点领域技术预见研究:以辽宁省为例

通过技术预见选择能产生最大经济社会效益的战略研究领域,对大数据产业发展具有重要作用。本文分析了大数据产业重点领域选择的影响因素、调研方法、评价指标体系和评价模型。在此基础上,采用层次分析法确定指标权重,运用模糊综合评价法对备选领域进行综合评价,综合考虑定量和定性的分析结果,研判了辽宁省大数据产业的重点领域,并提出相应的政策建议。