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高新企业突破性创新需求与创新绩效关系研究

2017-02-28赵杰

常熟理工学院学报 2017年1期
关键词:突破性关联度关联

赵杰

(常熟理工学院 经济与管理学院,江苏 常熟 215500)

高新企业突破性创新需求与创新绩效关系研究

赵杰

(常熟理工学院 经济与管理学院,江苏 常熟 215500)

突破性创新是21世纪世界各国及各产业赶超先进和实现技术跨越的利器。高新企业只有充分了解创新需求与创新绩效的关系,发现需求与绩效关联度最大的因素,才能制定相应对策,顺利发展突破性创新,进而实现创新成功。通过灰色关联分析对100家高新企业突破性创新需求与创新绩效进行实证分析,得出企业进行突破性创新部门独立性较高、企业善于从市场发掘创新机会、企业技术吸收能力较强和企业鼓励突破性创新等需求因素对创新绩效具有很大相关性的结论,为高新企业发展突破性创新指明了方向,具有一定的理论和实践意义。

突破性创新;灰色关联;需求与绩效

一、高新企业突破性创新发展的必然性

21世纪是知识经济的时代,经济的高速增长,已不再依赖日益稀少的自然资源,而逐步依赖于新的科学发现和技术发明,特别是高新企业的不断创新和产业化。作为“十三五”的开局之年,为实现中央提出的“中国制造2025”战略部署,全国各省各县市不同产业间在大力推进经济结构调整和产业转型升级的同时,自主创新中的突破性创新成为众多高新企业提升竞争力的核心武器。根据美国《财富》杂志2012年公布的世界500强企业名单中,2010年进入世界500强的中国企业已有60多家,但主要集中于石油、电力、银行、通信运营、建设和煤炭等行业的中央企业,以及少量的汽车、航空和冶金企业,像华为、联想这类的高新企业却寥寥无几[1]。

以上表明,现阶段我国经济的高速增长是建立在资源和低成本劳动力基础之上的,主要产业仅定位于产业链和价值链低端,科学研究积累不足,仍处于模仿者和追赶者的定位,原始创新能力不强,随着资源和人工成本优势的不复存在,企业间竞争正逐渐从生产阶段向研究开发阶段转移,这使得具有竞争优势的高新技术产品和新概念服务成了行业新风向标[2]。因此,高新企业要想实现跨越式发展,就必须在产业链和创新链的高端有所作为,加强突破性创新是转变发展方式、提升高新企业竞争力的关键举措,也是应对各种经济风险和挑战最有效的办法,而了解高新企业突破性创新需求对发展并实现创新成功则具有举足轻重的作用。

二、理论基础

(一)突破性创新含义

通过总结国内外相关学者对突破性创新的描述,将突破性创新的含义概括为:属于技术创新范畴,但是以潜在市场为突破口,通过改变某种产业现有技术和经济规则,产生完全取代市场主流产品的新产品和新技术,从而对现存主导企业带来巨大的技术灾难,甚至导致整个产业的灭亡,可见这种创新在技术发展路径上属于“另辟蹊径”,是后进国家在技术和科技上赶超发达国家的利器。

(二)突破性创新特征

突破性创新在产业中体现的是某种产品种类新颖、独特,所用技术是当时最先进技术进步的结果。因此,对于突破性创新的特征,国内外众多经济管理学者主要描述是:ETTLIE J E.(1983)、陈劲(2002)、孙启贵等(2006)、秦剑(2009)、杨智等(2009)、陈建勋等(2010)、李泓桥(2013)、徐礼伯(2015)将突破性创新从创新目的不同分为基于市场和基于技术创新两种类型。其中,基于技术的创新是以该产业中最先进技术为特征,使得原有产业技术曲线在此时出现拐点,产业的技术发展将按新的变化方向进行,完全颠覆原有产业技术;而基于市场的创新则以改变现有大众消费习惯,通过改变市场营销方式,凸显新兴消费环节或其新的增长价值[3-10]。

张洪石等(2004)、李随成(2009)指出突破性创新具有与潜在技术规范完整性和正确性相关的技术不确定性,与消费者需求有关的市场不确定性,与企业主体组织和突破性创新团队有关的组织不确定性以及在企业发展中时常出现的项目投资变化、项目管理方式和过程动态变化相关的资源不确定性等四大特征[11-12],由此可见,高度不确定性、复杂多变是突破性创新的本质特征。

梅德强等(2012)、黄海洋等(2013)、许晖(2013)、尹惠斌(2014)归纳出突破性创新的五大特征,即:突破性创新是基于科学原理或重大发明而产生的;能极大提高产品的技术性能,具有广阔的市场前景和利润空间;是新技术轨道产生的创新;需要变革企业组织结构和决策机制;需要建立开放化、创新要素共享的创新网络[13-16]。

(三)现代常用综合评价方法述评

当前,多目标、多层次综合评价法已经涉及经济分析的各方面,其主要发展过程从20世纪60年代主观评价中的模糊综合评价向70、80年代的层次分析法、数据包络分析法,继而发展到90年代主、客观相结合的人工神经网络、结构方程和灰色综合评价等新型评价法以及21世纪以来出现的几种评价方法的综合运用[17]。

为了客观反映高新企业突破性创新的需求因素,本文将运用新型评价方法中的灰色关联对高新企业突破性创新需求与创新绩效进行相关关系研究,从而挖掘高新企业突破性创新需求的关键因素,为企业发展突破性创新提供有力的理论和实践支撑。

(四)灰色关联模型的构建[17]

1.灰色关联的内涵

所谓灰色关联其实质是利用各方案与最优方案之间关联度的大小对评价对象进行比较和排序;其分析是一种多因素统计分析,通过计算关联度的数值大小来描述因素间关系的强弱、大小和次序。关联度是表征两个因素之间关联程度的度量单位,即关联度是因素之间关系大小的量度,它能够定量地描述因素之间相对变化的情况。关联度越大,说明比较序列与参考序列变化态势越一致,反之,变化态势相悖。

从分析思路上看,关联分析属于几何处理范畴,是一种相对性的排序分析,其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。当曲线之间越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。因此,判断其关联性实际上就是对几种曲线之间几何形状的分析,曲线之形状越相似,表明曲线的发展态势越接近,彼此的关联度就越大。

2.灰色关联的特点

灰色关联分析是一种定性与定量分析相结合的综合评价方法,可以较好地解决评价指标难以准确量化和统计的问题,它能排除人为因素带来的影响,使评价结果更加客观准确;其次,整个计算过程简单,通俗易懂,数据可以不必进行归一化处理,能够直接使用原始数据计算,可靠性强;加之评价指标体系可以根据具体情况增减,无需大量的样本数据,只要有代表性的少量样本即可。

3.灰色关联分析方法选择

在目前的经济评价方法中,灰色关联分析通常有绝对关联度和速率关联度两种主要方法,其中绝对值关联度是反映事物之间关联程度的一种指标,它能显示具有一定样本长度的给定因素之间的关联情况,该方法明显的缺点在于其关联度受到数据中极大值和极小值的影响,一旦数据序列中出现某个极值,其整个关联度将发生变化,因此会出现有时不能真实反映数据之间关联程度的情况;此外,运用绝对值关联度计算需要对原数据作无量纲化处理,其过程比较繁琐。速率关联度是反映两个事物在发展过程中相对变化速率的关联程度,与数据序列中数值大小绝对值无关。如果两个事物在发展过程中的相对变化率一致,则认为两者具有较好的关联度;反之,如果两个事物在发展过程中的相对变化速率很不一致,则认为两者的关联程度较差;并且速率关联度计算时无需作无量纲化处理,有利于编制计算程序。

综上,本文在对高新企业突破性创新需求与绩效关系研究时将采用速率关联度分析方法。

三、实证研究

(一)实证样本与数据

江苏省位于长三角经济发展区,作为全国经济发展领先省份,其高新企业突破性创新需求与创新绩效有一定代表性,为此本研究选择了江苏省部分高新企业作为调查对象,主要由科技镇长团成员通过苏中、苏南和苏北各市县科技局向当地高新企业中的科技负责骨干发放问卷来获取数据。问卷通过两种渠道发放,一是科技镇长团成员通过苏中、苏南和苏北各市县科技局向高新企业中科技负责骨干发放问卷100份,回收问卷90份,其中有效问卷80份;其次,通过研究团队对全省部分典型的高新企业进行实地调研和访谈,共发放问卷30份,回收问卷25份,其中有效问卷20份。该调查共发放问卷130份,删去缺损值明显的部分问卷,得到100份有效问卷,有效问卷回收率为77%。此外,利用单因素方差法对样本数据进行比较分析,结果显示对比数据没有显著差异,适合进一步分析;而且样本数据作为江苏省产业经济转型升级的先锋,他们彼此的规模和成长阶段均不一,能够充分反映不同规模和成长阶段的高新企业对突破性创新的不同需求,具有较好的分布性和说服力,样本企业的基本情况如表1所示。

(二)测量维度确定

1.高新企业突破性创新需求的测量维度

对于高新企业突破性创新需求有多种不同衡量方法,现根据吴永林[18]、马林[18]和潘雄峰[20]等学者的测量体系,设计出外界环境、企业组织、创新过程和机会识别等4个测量维度以及政府对企业扶持力度较大等23个创新需求选项(如表2所示)。

2.高新企业突破性创新绩效测量维度

高新企业突破性创新绩效与需求一样,也可以通过多种方法来衡量,现结合Youndt[21]、Mesquita[22]、陈钰芬和陈劲[23]等学者的创新绩效测量体系,设计出以投入能力、研发能力、管理能力、营销能力和生产能力为代表的5个测量维度,以企业具有较好的创新平台和企业生产规模在同行业中较大等为代表的19个创新绩效选项(如表3所示)。

表1 企业的基本情况

表2 高新企业突破性创新需求的测量维度

针对上述可测变量数据均采用Likert7级量度进行测量,为便于分析比较,对原始数据均采用“最大标准化”方式进行标准化处理。

创新过程机会识别11.企业鼓励突破性创新12.企业重视突破性创新评估13.突破性创新执行度较高14.创新网络对于企业支持度较高15.企业对领先用户需求较为了解16.企业技术吸收能力较强17.企业管理层具有较高的创新精神18.企业管理层对风险偏好程度较高19.企业对于突破性创新激励程度较高20.企业善于借鉴其他先进管理经验21.企业善于学习其他企业先进管理经验22.企业善于形成创新思路23.企业善于从市场发掘创新机会

表3 高新企业突破性创新绩效测量维度

营销能力生产能力13.企业营销团队绩效较高14.企业市场份额较大15.企业有较好的产品推广平台16.企业产量充足17.企业有充足的货源18.企业应对突然订单能力较强19.企业生产规模在同行业中较大

(三)信度与效度检验

1.信度检验

为确保采集数据的有效性,首先通过SPSS17.0软件采用Cronbach’s α系数分别对创新绩效和创新需求数据进行信度校验,校验数据分别如表4和表5所示,结果表明各个变量的α系数均较高,总体α系数分别达到0.721和0.718,高于一般可以接受的最小值,反映出本次问卷所得数据是可信的。

表4 突破性创新需求数据信度检验(Cronbach’s α系数)

表5 突破性创新绩效数据信度检验(Cronbach’s α系数)

2.效度检验

利用AMOS17.0软件分别对突破性创新需求数据和创新绩效数据进行验证性因子分析,模型的拟合度数据如表6所示,突破性创新需求和创新绩效各题项的因子载荷分别如表7和表8所示,各项数据基本

达到可接受水平,数据的收敛效度得到验证。

表6 数据拟合度指标

表7 创新需求因子载荷

表8 创新绩效因子载荷

创新需求和创新绩效各要素的相关系数矩阵(表9和表10)表明各要素之间的相关系数小于AVE的平方根值,表明各创新要素划分具有一定的独立性,验证了模型的区别效度。

(四)灰色关联分析

1.设置目标序列

此分析目的在于发现创新绩效与创新需求关联度最大的因素,因此所用序列可以不采用时间为单位,而以有效问卷企业数量为单位,故设定母序列的样本数为100。每一个创新绩效都有其对应的创新需求,即每一个创新绩效都应设置为一个母序列,因此,根据高新企业突破性创新绩效测量维度(表3)共设有19个母序列,分别记为:

2.设置每个目标序列的比较序列

由高新企业突破性创新需求的测量维度(表2)可知,23个创新需求选项即为每个母序列的子序列,分别记为:

表9 创新需求各要素相关系数矩阵

表10 创新绩效各要素相关系数矩阵

3.按照速率关联分析方法进行分析

运用式-1和式-2进行相应计算(表11),计算得出各创新需求因素与创新绩效的关联程度(表12)。

①每个时刻关联系数的计算

根据式-2计算得出ri越大,则比较序列Xi与目标序列Y的关系就越密切。

表11 速率关联分析

4.判断关联度最大的需求因素

通过对表12中每个企业需求和创新绩效的关联度数值进行排序(关联度数值最大的用带下划线表示),确定企业创新绩效所对应最重要的创新需求因素(表13)。

四、结论与不足

通过上述实证分析,研究了高新企业突破性创新需求与创新绩效的关系,得出以下结论:

(1)根据表13可知,在所有创新绩效的最重要需求因素中,企业进行突破性创新部门独立性较高所占比重最大(对应着5个创新绩效),企业善于从市场发掘创新机会次之(对应着3个创新绩效),而企业技术吸收能力较强和企业鼓励突破性创新两个创新需求则并列第3(分别对应2个创新绩效),因此,这4个需求可认为是高新企业突破性创新需求的最重要因素。

(2)通过分析发现,影响高新企业突破性创新绩效最重要因素主要跟企业本身的管理体制和组织特性等内部需求因素有很大的相关性。为此,高新企业应该首先从本身的管理体制和组织结构形式的改变入手,通过建立以内部孵化器、项目负责人制、风险俱乐部和联盟开发等为代表的二元组织结构形式,将企业刚性层级式的管理体制转变成扁平式的柔性组织形式,从而为企业发展突破性创新营造宽松的组织环境,奠定高新企业发展突破性创新的坚实基础。

表12 创新需求与创新绩效的关联度

(3)高新企业突破性创新绩效还与政府对企业扶持力度、创新网络对于企业的支持度和合作伙伴为企业提供较多产品创新方向等外部需求因素,以及企业对领先用户需求较为了解、企业管理层知识结构相差较大、突破性创新组织构成较复杂和企业善于学习其他企业先进管理经验等内部管理措施等需求因素有关。这充分体现了高新企业发展突破性创新除了建立宽松的内部组织环境之外,还离不开政府政策扶持和市场活跃度等外部经济、政府以及信息环境的支持。

本研究的不足之处在于该评价方法要基于一定的样本数据,并且只是对评价因素优劣做出鉴别,并不能反映其绝对水平;此外,该方法还需确定“分辨系数”指标,现实评价中该指标的选择并没有一个合理的标准,从而在一定程度上影响了结果的准确与客观性,怎样选择并利用恰当的评价方法对评价因素进行绝对水平的分析将是后续研究的方向。

续表12

表13 灰色关联分析结果

[1]眭纪刚,连燕华,曲婉.企业的内部基础研究与突破性创新[J].科学学研究,2013(1):141-148.

[2]黄海洋,陈继祥.基于突破性创新的大学技术创新扩散过程及模式分析[J].科学管理研究,2013(1):13-17.

[3]ETTLIE J E.Organizational policy and innovation among suppliers to the food processing sector[J].Academy Management Journal,1983(26):27-44.

[4]陈劲,戴凌燕,李良德.突破性创新及其识别[J].科技管理研究,2002(5):22-28.

[5]孙启贵,邓欣,徐飞.破坏性创新的概念界定与模型构建[J].科技管理研究,2006(8):175-178.

[6]秦剑.营销资讯与突破性创新[J].创新管理,2009(3):89-94.

[7]杨智,俞沈锋,向兵,等.战略导向对企业绩效的影响:以创新为中介变量——基于湖南省高新技术开发区企业的实证研究[J].科学学与科学技术管理,2009(7):156-163.

[8]陈建勋,凌媛媛,王涛.组织结构对技术创新影响作用的实证研究[J].管理评论,2011(7):62-71.

[9]李泓桥.创业导向对企业突破性创新的影响研究:互补资产的调节作用[J].科学学与技术管理,2013,34(3):126-131.

[10]徐礼伯,沈坤荣.双重战略导向、创新模式组合与企业战略转型[J].江海学刊,2015(1):84-91.

[11]张洪石.突破性产品创新的模糊前端管理研究[J].演技与发展管理,2004(6):48-53.

[12]李随成,姜银浩,朱中华.基于供应商参与的制造企业突破性产品创新研究[J].软科学,2009(1):70-74.

[13]梅德强,龙勇.高新技术企业创业能力、创新类型与融资方式关系研究[J].管理评论,2012(1):67-71.

[14]黄海洋,陈继祥.基于突破性创新的大学技术创新扩散过程及模式分析——以我国数字电视技术创新扩散为例[J].科学管理研究,2013(1):13-17.

[15]许晖.高科技企业组织学习与双元创新关系实证研究[J].管理科学,2013(4):35-40.

[16]尹惠斌.团队知识冲突对企业突破性创新绩效的影响研究[J].科技进步与对策,2012(16):120-125.

[17]杜栋,庞庆华.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社,2006:6-8.

[18]吴永林,高洪深,林晓言.企业技术创新能力的多级模糊综合评价[J].数量经济技术经济研究,2002(3):53-56.

[19]马林.高技术创业企业创新成功的七项关键因素[J].中国经贸导刊,1999(12):23-24.

[20]潘雄峰,刘凤朝,许立波.东北三省技术创新能力的分省比较与分析[J].科技进步与对策,2005(2):60-62.

[21]Youndt M A,Subramanian M,Snell S A.Intellectual Capital Profiles:An Examination of Investments and Returns [J].Journal of Management Studies,2004(2):211-213.

[22]Mesquita L F,Lazzarini S G.Horizontal and Vertical Relationships in Developing Economies:Implications for SMEs’ Access to Global Markets[J].Academy of Management Journal,2008(2):100-104.

[23]陈钰芬,陈劲.开放式创新促进创新绩效的机理研究[J].科研管理,2009(4):28-30.

An Empirical Research on the Relationship between Radical Innovation Demand and Innovation Performance of High-tech Enterprises

ZHAO Jie
(School of Economics and Management,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China)

Radical innovation is the most valuable weapon to catch up with the advanced technology and realize the technology leapfrogging around the world in the 21th century.High-tech enterprises should fully understand the relationship between demand and innovation performance,find the biggest factors in the correlation of demand and performance,so that they can formulate some corresponding countermeasures to develop the radical innovation, and achieve success.Through the grey correlation analysis of the 100 high-tech enterprises’radical innovation demand and performance,this paper draws a conclusion that some demand factors have a very big correlation with the performance,such as the higher independence department,the more market opportunities,the technology absorption capacity and the encouragement of radical innovation,and the paper points out the direction to develop radical innovation for the high-tech enterprises,which has a certain theoretical and practical significance.

radical innovation;grey correlation;demand and performance

F270.7

A

1008-2794(2017)01-35-10

2016-03-18

教育部人文社会科学研究项目“研发团队隐性知识扩散对象选择影响因素研究——关系嵌入的研究视角”(12YJC630171);江苏省社科应用研究、文化精品课题“提升苏州新兴产业突破性创新能力研究”(12SYC-040);苏州市软科学计划支持项目“苏州优势传统产业创新发展对策研究——以常熟纺织服装产业为例”(SR201531)

赵 杰(1975— ),女,湖南湘潭人,副教授,硕士,中南大学访问学者,主要研究方向为技术经济与创新管理、项目管理。

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