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企业有关论文范例,与专利许可、技术学习与企业能力成长相关论文提纲
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;展技术学习存在潜在影响,该数据由华泰证券上市公司企业名单确定,即企业在技术许可当年及之后考察的5年内是否为深圳或者上海证券交易所的上市公司来刻画,跨国企业在华技术活动对建立许可企业与受让企业的合作关系产生影响,因此定义至2009年许可企业在中国专利局的所有专利申请量的对数作为衡量指标（C4）,数据来源于国家知识产权局的CNIPR中外专利数据库服务平台,技术的自身特征也会对受让企业的技术学习产生影响,按照通行做法定义4个重要指标表征这种影响,①技术复杂度（C5）,定义为许可专利在美国专利局申请专利所引用的参考专利平均数,专利引用的参考文献表示专利形成的知识基础,如果专利引用的其他专利数多,则表明该项技术由多种不同的技术知识基础构成,从而刻画了其技术复杂性,②技术通用性,定义为专利在美国专利局获批之后至2009年底的被引用次数（C6）,技术通用性指技术被其他技术领域采用的程度,通用性强的技术往往可以被多个技术领域应用,因此其被应用的次数较多.以上两组数据均来源于美国专利商标局在线专利检索系统（http：//patft.uspto.gov/a/PTO/searchbool.）,③考虑技术的来源国籍,设置虚拟变量（C7）,技术形成的重要特征就是其直接反映了一个国家的要素禀赋结构和需求结构,具有重要的国家烙印,并对中国受让企业的技术学习和再创新产生影响,如对吸收的投入、学习难度等,这里技术来源国表示技术许可企业总部所在国家,因美国是世界最强的科技大国和最发达的市场,我们定义美国为参考国,赋值为0,其他技术来源国赋值为1,④技术年龄（C8）,技术年龄为首次在美国申请专利时间到中国许可时间之差,技术新旧程度反映了技术可能被改进、拓展到其他技术领域的开发潜力,以及是否可以在市场上找到相应的技术支撑等,如新技术通常存在更多改进机会,但是现存的技术支撑条件可能不如旧技术的成熟,因此,技术年龄构成影响企业技术学习的一个重要因素被加以控制,需要说明的是,美国之外的其他国家专利并非以美国作为第一申请国,因此这个指标只是相对技术年龄,此外,创新体系研究表明,企业的创新行为受到企业所在区域创新环境影响,因此用企业所在省份许可之前5年的专利申请总量（对数形式）作为衡量区域创新情况的指标（C9）,该数据来源于中国国家知识产权局,市场竞争是重要的技术创新影响因素,用企业许可当年及之后2年内从同一许可企业引进同样技术的中国企业数来测量（C10）,该数据和许可数据同一来源.2.3研究模型
常用的多元回归方法被广泛应用于经济社会领域,可以简单快速估算参数,其不足之处是其同时处理所有影响因素,无法识别因素之间的关系,本研究存在3个内生变量,其与自变量之间可能存在因果关系,因此传统的回归无法满足要求,常用的补救方法包括路径分析和多阶段回归方法,路径分析主要处理变量的直接和间接效应,解决解释变量之间信息重复估算问题,因此不适合本文的分析,多阶段回归主要有两阶段最小二乘法（2SLS）和三阶段最小二乘法（3SLS）,前者用于解决回归方程中残差项与某些“问题”自变量之间相关问题,在参数估计中,第一阶段回归产生所有因变量的预测值,并在第二阶段中用预测值替代这些“问题”自变量,这种方法与工具变量方法相似,已经被证明有效并广泛应用于科学研究中,相对于二阶段回归,三阶段最小二乘法则使用普通最小二乘法（GLS）估计并在回归中增加一个异方差纠正项,它使用了所有联立方程信息来估计参数,这不同于二阶段回归仅使用部分信息,从这种意义上说,三阶段方法比二阶段更有效,综合考虑,本文采用三阶段方法进行分析,变量之间关系的建立是基于现有文献的通常做法,限于篇幅关系,这里不再赘述.3实证结果
表1是对数据的简单描述性统计和相关关系矩阵,从样本均值和标准方差值来看,样本的变异程度较大,以企业创新能力为例,标准方差是均值的近5倍,说明企业之间的创新能力存在较大差异,这也是为防止异方差影响采取三阶段回归方法的主要依据,从表1的相关系数看,企业创新能力与企业新增专利技术分类之间相关系数为0.61,企业所在省份专利量与技术年龄相关系数为0.58,企业所在省份专利量与技术通用性为0.56,其他大部分自变量和控制变量的相关系数均较低,总体来看,所用数据质量较好,少量较大值均超过0.50,这在一定程度上可以降低共线性问题.
表2为三阶段回归分析的总体分析结果,从表2来看,3个内生变量在1%水平上显著,这表明H4在一定程度上成立,即企业知识结构多元化、长期合化的组织载体及企业许可引致的研发投入较好地解释了企业创新能力的成长.
表3是三阶段回归的详细分析结果,可以看出,本文H1、H2和H3都得到证实.
H1指出企业技术许可将引入新的知识元素并导致多元化的企业知识结构,从表3方程L1中,回归系数X为正并在1%的显著水平上有效,可以认为H1得到证实,即技术许可引进确实导致了企业知识结构的变化,成为企业创新能力成长的重要基础,在H2中,本文预期专利技术许可可以建立许可企业和许可人之间的长期合作关系,为受让企业学习技术、获得许可企业的知识提供了组织保证,在表3的结果中得到证实,参数估计值（L2）为0.37并在1%的显著水平上有效,因此H2也成立,方程L3对应于H3,其预期当企业引进技术之后,企业首先为吸收消化技术进行新的研发投入,如招募新的科研人员及其他物理性投入,同时许可有可能成为促使企业技术、产业原有模式向新的技术领域拓展的重要助推器,因此许可引进将导致受让企业增加研发投入,并可能形成企业技术创新能力,变量X的回归系数正向显著（10%水平）,因此可以认为H3同样获得证实,其中,关于内生变量L1、L2、L3对于因变量Y的回归系数和显著性情况在表3的最后几列中可以找到,从结果看,除了L3在10%显著水平上有效外,L1、L2均在1%的高水平上显著有效.
4结论及启示
（1）一方面通过技术许可引入新的知识要素,增加了企业的知识积累,优化了受让企业的知识结构；另一方面由于技术许可通过其明确的市场定位和效益目标,为企业知识结构优化过程导入了市场机制,提升了企业知识结构与市场需求结构的匹配性,使企业的知识累积和结构优化成为企业创新能力成长的基础.
（2）企业知识结构与市场需求的匹配不是仅仅通过企业自身行为的调整就能够实现,企业一般要以技术许可引进为契机,嵌入跨国公司主导的全球创新网新,通过网络嵌入吸收跨国公司的知识溢出,融入跨国公司的全球经营体系,进而实现从价值链低端环节向高端环节的提升.
（3）技术许可能引致中国企业建立研发投入的良性运行机制,从一般意义上说,企业的创新主体地位体现在创新投入、创新组织和创新产权3个方面,而创新投入是前导性环节,投入既是组织运行的基础,又是获得创新产权的前提,实证研究表明,技术许可引进是激励中国企业增加投入的有效手段.
（4）优化知识结构、嵌入全球网络和增加研发投入构成中国企业技术许可引进学习链条的完整过程,该学习机制的良性运行不仅能使中国企业避免陷入引进-落后-再引进-再落后的技术引进陷阱,而且有可能成为中国企业自主创新能力成长的重要实现途径.
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