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    科技企業(yè)創(chuàng)新政策響應(yīng)策略探究

    2019-10-21 10:06:06李晨光孫萌
    全國流通經(jīng)濟(jì) 2019年6期
    關(guān)鍵詞:科技企業(yè)

    李晨光 孫萌

    摘要:研究構(gòu)造了科技企業(yè)響應(yīng)創(chuàng)新政策的結(jié)構(gòu)方程模型,以北京市中關(guān)村179家科技企業(yè)技術(shù)人員為對象,進(jìn)行問卷調(diào)研和統(tǒng)計分析。研究結(jié)果表明:政策易于響應(yīng)程度對企業(yè)響應(yīng)態(tài)度和響應(yīng)行為具有顯著性影響,企業(yè)家的態(tài)度對企業(yè)響應(yīng)政策行為起到絕對主導(dǎo)作用,但是,政策有助于企業(yè)創(chuàng)新程度對企業(yè)(家)響應(yīng)態(tài)度的影響卻不顯著。

    關(guān)鍵詞:科技企業(yè);創(chuàng)新政策;政策響應(yīng);相應(yīng)策略

    中圖分類號:F204 文獻(xiàn)識別碼:A 文章編號:

    2096-3157(2019)06-0030-03

    一、引言

    科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐,是國家創(chuàng)新系統(tǒng)的核心要素??萍紕?chuàng)新離不開創(chuàng)新主體,而科技企業(yè)在創(chuàng)新主體中占主要地位,也是產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新的焦點。這就為政府激發(fā)科技企業(yè)的創(chuàng)新活力,供給扶持創(chuàng)新政策提供了抓手??萍计髽I(yè)對創(chuàng)新政策的響應(yīng)一直是學(xué)術(shù)界和實踐界關(guān)注的熱點,主要在于創(chuàng)新政策扶持作用及效果、創(chuàng)新政策資源利用機(jī)制,以及響應(yīng)偏好及行為等。然而,響應(yīng)策略方面的研究尚不多見。本文以中關(guān)村179家國家創(chuàng)新示范區(qū)科技企業(yè)為研究樣本,“自下而上”地調(diào)查研究科技企業(yè)對創(chuàng)新政策的響應(yīng)動機(jī)、路徑以及策略,為科技企業(yè)適應(yīng)響應(yīng)創(chuàng)新驅(qū)動政策提供有益參考。

    二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

    政策響應(yīng)(policy response),是企業(yè)對于政府所頒布政策積極執(zhí)行和堅決擁護(hù)及反饋。它體現(xiàn)了政策響應(yīng)的企業(yè)自主選擇性?;?970年~1985年10個美國企業(yè)響應(yīng)政策的經(jīng)典案例,Ashford(1993)發(fā)現(xiàn)一些企業(yè)積極配合政府監(jiān)管,并且收到了良好的效果;另一些企業(yè)抵制政府,甚至因不愿受政府監(jiān)管而退出產(chǎn)業(yè),終止經(jīng)營。他將企業(yè)對政策的這類行為稱為響應(yīng),進(jìn)一步提出響應(yīng)分為激進(jìn)響應(yīng)(radical response)、漸進(jìn)響應(yīng)(incremental response)和抵制(干擾)響應(yīng)(diffusion response),響應(yīng)形式分為產(chǎn)品響應(yīng)和過程響應(yīng)[5]。

    不同的企業(yè)會根據(jù)其不同的經(jīng)驗做出對創(chuàng)新政策的響應(yīng)決策。這些經(jīng)驗源自于歷史、文化和制度的演化過程中,企業(yè)的不斷積累。不論處于創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)業(yè)集群,還是區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi),企業(yè)是否響應(yīng)創(chuàng)新政策的行為決策,首先取決于其創(chuàng)新能力和資源。資源基礎(chǔ)理論為這一觀點奠定了基礎(chǔ)。此外,還取決于企業(yè)的組織形式。企業(yè)對創(chuàng)新政策做出響應(yīng),是期望政策在日常經(jīng)營的各階段能夠促進(jìn)其雇傭率、銷售率、收益率、利潤率的提升。從企業(yè)響應(yīng)創(chuàng)新政策的過程機(jī)制來看,不同類型企業(yè)具有不同的響應(yīng)偏好,即科研導(dǎo)向型企業(yè)傾向于技術(shù)指導(dǎo)、項目合作、研發(fā)補(bǔ)助政策,供應(yīng)專營商企業(yè)傾向于高端市場發(fā)展、高新技術(shù)補(bǔ)貼等政策,供應(yīng)主導(dǎo)企業(yè)傾向于稅惠政策,資源密集型企業(yè)傾向知識溢出、新產(chǎn)品補(bǔ)貼、創(chuàng)新孵化器政策的響應(yīng)。企業(yè)對政府驅(qū)動創(chuàng)新行為作出響應(yīng)是企業(yè)的決策者的期望、洞察力、直覺以及情感是影響企業(yè)決策的主要因素?;谝陨涎芯?,本文提出科技企業(yè)響應(yīng)創(chuàng)新政策行為的五個假設(shè):

    H1:創(chuàng)新政策是否容易驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新與創(chuàng)新政策是否實用之間性。

    H2:創(chuàng)新政策是否實用與企業(yè)響應(yīng)態(tài)度之間具有相關(guān)性。

    H3:創(chuàng)新政策是否容易驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新與企業(yè)響應(yīng)態(tài)度之間具有相關(guān)性。

    H4:企業(yè)響應(yīng)態(tài)度與企業(yè)響應(yīng)創(chuàng)新政策行為之間具有相關(guān)性。

    H5:創(chuàng)新政策是否實用與企業(yè)響應(yīng)創(chuàng)新政策行為之間具有相關(guān)性。

    三、實證分析

    1.模型構(gòu)建

    結(jié)構(gòu)方程模型至今已經(jīng)發(fā)展到比較成熟且完善的階段,有很多學(xué)者和研究者通過用實證分析對其中的各個變量因素之間的關(guān)系給出證明。本文是以結(jié)構(gòu)方程模型為基礎(chǔ),加入相關(guān)科技企業(yè)和政策響應(yīng)的變量,以達(dá)到研究相關(guān)問題的目標(biāo)。同時,引入了技術(shù)接受模型經(jīng)典理念,以政策易于響應(yīng)程度(易用性)、政策有助于企業(yè)創(chuàng)新程度(實用性)、企業(yè)響應(yīng)政策態(tài)度(態(tài)度)和企業(yè)響應(yīng)政策行為(響應(yīng)行為)為構(gòu)面,構(gòu)造了科技企業(yè)響應(yīng)創(chuàng)新政策的結(jié)構(gòu)方程模型(如圖1所示)。

    圖1 結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

    2.數(shù)據(jù)來源

    研究選取北京市科技企業(yè)的技術(shù)人員、中層及高層人員為調(diào)研對象。針對企業(yè)所選取的人員進(jìn)行正式的大規(guī)模問卷調(diào)查,以獲得分析所需的數(shù)據(jù)。共發(fā)放問卷237份,收回有效問卷179份,問卷回收率為76%。本問卷對每一問題的回答選項分為非常不認(rèn)同、不認(rèn)同、略微不認(rèn)同、一般、略微認(rèn)同、認(rèn)同、非常認(rèn)同,并分別賦值1~7。

    3.信效度分析

    一般而言,為了確保問卷具有較高的可靠性和有效性,應(yīng)對問卷的結(jié)果進(jìn)行信度和效度分析,從而提高問卷的信效度。信效度分析常用克隆巴赫(Cronbach)系數(shù)作為可靠性的檢驗指標(biāo),并被廣泛運(yùn)用于各種研究之中,具有一定權(quán)威性。本文通過四個構(gòu)面:政策易用性、政策實用性、態(tài)度、響應(yīng)行為,對問卷進(jìn)行了信效度分析。從政策易用性構(gòu)面上來看Cronbach系數(shù)為0.886;從政策實用性構(gòu)面上來看Cronbach系數(shù)為0.880;從態(tài)度構(gòu)面上來看Cronbach系數(shù)為0.896;從響應(yīng)行為構(gòu)面上來看Cronbach系數(shù)為0.854。從信度檢驗表結(jié)果所示,四個構(gòu)面的Cronbach系數(shù)均達(dá)到0.8以上,政策易用性的構(gòu)面雖然超過0.9,但仍屬于可接受范圍之內(nèi)。因此,通過信度分析,可知此問卷的信度非常高。由表1可知,AVE大于0.5通??尚?,大于0.8效果最佳,通過分析可知,本研究量表AVE都高于0.7,因此,收斂效度通過了指標(biāo)檢驗。因此,構(gòu)面之間具有區(qū)別效度。

    表1 收斂效度

    收斂效度區(qū)別效度構(gòu)面描述性統(tǒng)計

    AVEUFEOUATTRBI平均值標(biāo)準(zhǔn)差個案數(shù)

    UF.626.7913.2211.395179

    EOU.607.707.7793.5061.313179

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