企业技术能力、创新战略对创新绩效的影响研究

根据文献分析的结果将技术能力分为技术吸收能力和技术创新能力,创新战略分为探索式创新和利用式创新,并从文献分析中提出了技术能力、创新战略对创新型绩效形成的影响。通过调查问卷方式获取了257份样本数据对各种影响路径进行了验证,结果发现企业技术能力和创新战略对创新绩效都有显著影响,利用式创新比探索式创新对创新绩效的影响更强,技术创新能力和技术吸收能力对创新绩效的影响则无差异。     

研发/市场职能整合与产品创新绩效关系研究

 目前学者的研究认为研发/市场职能整合和产品创新绩效之间是一种正向促进关系,没有考虑过度的职能整合对产品创新绩效的负面影响,以及最佳职能整合状态的存在性。作者在理论研究基础上,通过问卷调查,运用统计分析软件,揭示了研发/市场职能整合与产品创新绩效之间的倒U型关系,并通过曲线估计拟合出两者之间的倒U型曲线。实证结果表明,研发/市场职能整合对产品创新绩效并不是单纯的正向促进作用,在产品创新过程中,存在最优研发/市场职能整合点。研究对于职能整合理论具有一定的创新性,对企业产品创新实践具有较好的指导意义。     

探索式与利用式产品创新的治理机制匹配研究

以我国制造企业为研究对象,探讨供应商网络管理中不同治理机制对探索式与利用式产品创新的影响关系。实证结果表明:探索式创新倾向于规范治理和契约治理共同使用,规范治理有效调节契约治理对探索式产品创新的影响;利用式产品创新倾向于契约治理,规范治理有效调节权威治理对利用式产品创新的影响。     

人工智能行业研发投入、创新策略与企业绩效——基于112家上市企业的实证研究

基于双元理论,以2015-2019年人工智能A股上市公司作为研究样本,研究我国人工智能企业的研发投入、创新策略与企业绩效三者关系.实证结果表明:探索式创新负向调节企业绩效(不显著),利用式创新正向调节企业绩效(不显著);加入调节变量研发投入后,探索式创新显著正向影响企业绩效,利用式创新则显著负向调节企业绩效.稳健性检验...     

研发投资、能力积累与全要素生产率提升

本文基于反射法测算了中国制造业出口企业能力积累指标,依据测算结果展示了中国微观企业能力积累的差异与分布情况,并以2000-2006年工业企业数据库与海关数据库的微观数据为样本,构建实证模型考察了企业研发投资、能力积累与全要素生产率提升之间的关系。结果发现:企业研发与能力积累都有助于全要素生产率提高,中国企业在总体上表现出了产品创新生产模式的特点;对于异质性企业样本估计结果,非国有企业与税收优惠企业表现出产品创新生产模式的特点,国有企业与补贴企业表现出过程创新生产模式的特点;中国在高技术行业与中高技术行业尚未表现出产品创新模式的特征。中国应减少选择性产业政策,采用更具普惠性的税收优惠政策,更好地发挥市场竞争作用,激励企业的产品创新模式与生产率水平提高。     

市场导向、创新与核心能力:路径和机制北大核心CSSCI

基于314家中国企业的样本数据,对市场导向、创新与核心能力及企业绩效的关系构建理论模型并进行实证研究。以中国东中西三个地区的314家企业为样本,运用结构方程模型进行检验。结果显示市场导向并不直接影响核心能力和企业绩效,市场导向必须通过创新才能提高核心能力,进而提升绩效。双元创新也不直接提升企业绩效,而必须经过培育核心能力过程才能对企业绩效产生显著影响。     

动态能力对企业新产品开发绩效的影响——双元创新的中介作用

新产品开发作为企业重要的利润增长点,日益成为创新管理理论和实践关注的重点。本文遵循"能力—行为—绩效"的基本逻辑思路,基于动态能力视角,构建以双元创新为中介变量的动态能力对企业新产品开发绩效影响的概念模型,并收集281份中国企业样本数据进行实证检验。研究表明:①动态能力3个维度对探索式创新均有正向促进作用;机会感知能力对利用式创新的作用效果不显著;②探索式创新和利用式创新对企业新产品开发绩效均具有正向影响,且双元创新平衡性对新产品开发绩效提升的正向影响更为显著;③双元创新在机会利用能力、整合重构能力与新产品开发绩效之间均发挥部分中介作用,在机会感知能力与新产品开发绩效之间发挥着完全中介作用。     

复杂产品研发团队知识集成能力影响因素研究

分析了信任、共享能力、学习能力和吸收能力等因素对复杂产品研发团队知识集成能力的影响,选取了125个研发团队成员作为实证研究对象,借助于SPSS15.0和Amos7.0,采用探索性因子分析和验证性因子分析的方法,探讨了上述因素对复杂产品研发团队知识集成能力的影响程度和大小,结果表明,信任、学习能力、共享能力和吸收能力均对复杂产品研发团队知识集成能力有显著的正向影响。     

知识共享行为、创新和复杂产品研发绩效

基于复杂产品研发的视角,运用知识管理和复杂产品系统理论,探讨关键干系人知识共享行为的两个构面、创新速度和创新质量与复杂产品研发绩效的关系,构建理论模型,并采用结构方程模型的方法对理论模型进行实证检验。研究结果表明:显性知识共享行为和隐性知识共享行为不仅对产品绩效和学习绩效有直接作用,还通过创新速度和创新质量间接影响产品绩效和学习绩效;同时,显性知识共享行为和隐性知识共享行为对创新和研发绩效的影响有所差异,显性知识共享行为对创新速度和学习绩效的影响较大,而隐性知识共享行为对创新质量和产品绩效的影响较大。     

协作研发网络成员间重复合作对二元式创新的影响——技术能力与环境动态性的调节作用

基于中国制造业119家上市公司2004—2013年非平衡面板数据,采用负二项回归模型实证检验协作研发网络成员间重复合作对二元式创新的影响,并从组织的内外部情境出发探讨内部技术能力及外部环境动态性对重复合作与企业二元式创新关系的调节作用。研究表明:重复合作与利用式创新、探索式创新均呈倒U型关系,重复合作程度的提升将先抑制探索式创新,再抑制利用式创新;同时,技术能力与环境动态性均对重复合作与企业二元式创新之间的关系具有显著的调节作用。     

企业R＆D能力的审计

本文通过对国外相关文献的分析研究,在10名R＆D领域的学者和10名企业技术主管人员的评价之后经过标准差、T检验统计分析,提出了企业R＆D能力的审计内容.随后通过与专家学者及企业技术主管的广泛交流,提出了以打分卡为形式的审计基准,并据此进行了审计的实证研究.     

企业R＆D能力在知识获取和产品创新间的中介作用

以社会资本理论和基于资源的理论为基础,通过对我国226家企业的调研数据分析,发现企业R＆D能力对知识获取和产品创新之间有显著的、完全中介效应,即外部资源获取只有在企业具备R＆D能力的情况下才能够形成产品创新.因此,我国企业在制定自主创新战略的过程中,要注重外部资源获取和内部R＆D能力的同时发展,形成企业自身的技术优势.     

技术进步对企业R＆D方式的影响

当前技术更新速度和扩散速度的加快,增大了内部R&D的技术不确定性,但同时由于技术交易市场的不完全,抑制了这种外部化趋势,从而使得企业更多地选择中间组织状态进行R&D研究.实证研究也证明了这种观点.     

基于知识网络的团队研发能力增长研究

研发能力的实质是蕴涵于其中的知识。在分析团队研发能力及知识网络的基础上,运用系统分析和推理演绎等方法,研究基于知识网络的团队研发能力增长过程,提出基于知识网络的团队研发能力增长模式,指出研发能力增长过程是知识协调的过程。     

我国政府研发补贴与企业创新绩效及研发能力关联性研究

以99家上市公司和495家大型企业为研究样本,基于2009～2016年政府补贴、研发投入等相关数据,通过假设模型对数据分析。结果显示:政府补贴与创新绩效之间呈倒"U"型关系,不同补贴对创新绩效的影响不同;政府研发补贴份额与企业创新绩效呈正相关关系,但存在一个阈值限制,当政府研发补贴份额超过这一阈值时,会降低企业创新绩效。此外,企业自身的研发能力、规模、行业技术水平对政府研发补贴的效率都有不同程度的影响。     

基于产品创新能力的制造企业产品创新模式选择

本文从技术角度界定了制造企业产品创新模式,分析了产品创新能力对制造企业产品创新模式的影响,提出了产品创新能力是制造企业产品创新模式选择的基础,并建立了制造企业产品创新能力评价指标体系,通过对制造企业产品创新能力的多级模糊综合评价,根据评价结果来选择适合制造企业自身的产品创新模式,为制造企业产品创新模式的恰当选择提供了参考依据。     

我国政府R＆D经费统计现状分析及对策研究

研究与发展(R＆D)活动是指为增加知识的总量(包括人类、文化和社会方面的知识),以及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统的、创造性的工作. 我国R＆D经费是指在自然科学与技术领域、社会与人文科学领域中,用于R＆D活动的经费,它包括用于研究与发展课题活动的直接支出和间接用于研究与发展活动的支出(如院、所管理费、维持院所正常运转所必需的费用和与R＆D活动有关的基本建设支出).     

虚拟R&D联盟:新产品研发的新模式

随着技术创新不确定性的增加,技术联盟已经成为企业研发的一种重要手段,而随着现代信息技术的发展,使得虚拟R&D联盟成为可能。文章从虚拟R&D联盟的定义和特点出发,分析了虚拟R&D联盟的优势所在,把实施虚拟R&D联盟的过程分成识别联盟机会、组织联盟和评价联盟等三个过程,提出了虚拟研发联盟的运作原则。     

基于知识学习的产品研发团队成员配置研究

考察两类团队成员知识构成特征,借鉴经验学习和协同学习研究成果,将学习效果映射为基于线性区间的知识水平动态增长,构建以团队学习净收益最大为目标的成员配置模型。结果表明:(1)知识层级数量及协同学习时间比例的投入对团队学习的净收益产生相反影响;(2)团队成员规模、协同学习边际收益及成本均是团队基层研发人员配置比例的重要影响因素。