主流与新兴客户定位对企业突破性和破坏性创新影响的实证研究

突破性创新将大量借鉴新兴技术,最初可能定位于主流或是新兴市场,而破坏性创新最初定位于新兴市场,也许不包含最新技术。假设主流客户定位和破坏性创新负相关,和突破性创新正相关,而新兴客户定位和破坏性创新正相关。为验证这些假设,将分析来自30家企业的108个战略业务单元的数据,同时将技术扫描和项目投资拆分意愿将作为关键控制变量。结论支持了这项假设,提供了主流与新兴客户定位对突破性和破坏性创新影响的对比证据。     

社会资本对团队知识冲突与组织学习关系的调节效应

在对团队知识冲突与组织学习之间关系进行分析的基础上,探讨社会资本的结构维度、关系维度和认知维度对团队知识冲突与组织学习之间关系的调节效应。采用多元层次回归模型对341份研发团队样本数据进行实证分析,结果表明:团队知识冲突对挖掘性学习和探索性学习均有着显著的正向影响;结构性社会资本正向调节团队知识冲突与挖掘性学习关系,反向调节团队知识冲突与探索性学习关系;一般信任和共同愿景对团队知识冲突与挖掘性学习关系间起正向调节作用;弹性信任和共同语言则对团队知识冲突与探索性学习关系间起正向调节作用。研发团队内部松散型的网络结构、广泛的弹性信任、丰富的共同语言可有效放大团队知识冲突对探索性学习的积极影响。     

基于委托代理理论的突破性创新激励机制研究

提出了创新刺激机制的框架,将"歹徒问题"嵌入代理人模型,研究突破性创新和渐进性创新的刺激机制.研究发现:执行突破性创新的最优契约对长期成功而非短期成功进行奖励,甚至可能对短期失败进行奖励.此外,突破性创新激励机制还包括持续坚持长期刺激计划,对工作表现进行及时反馈.具体措施包括"黄金降落伞"、管理防御,有利于债务人的破产法律保护等.     

变革型领导影响员工创新行为的跨层次中介效应、调节效应分析

已有文献对变革型领导影响员工创新行为的中介变量和调节变量的研究鲜有着墨,其关系作用机制仍未被探明.以认知心理学ABC理论的逻辑为研究思路,在变革型领导对员工创新行为的影响路径中同时引入来自个体层次和团队层次的认知变量——员工心理授权和团队心理安全感,深入分析两个认知变量在关系中的中介效应和调节效应,从理论上构建变革型领导影响员工创新行为的跨层次中介效应、调节效应理论模型,并提出未来研究的建议.     

企业集成创新网络理论的演进与发展

集成创新网络具有的集优、协作的特征在企业抢占先机、占领市场的过程中至关重要的意义.在实践过程中,企业集成创新网络得到了丰富与发展.随着知识、技术、环境的变化,集成创新网络也在不断适应发展的需要.本文从知识转移的角度论述了企业集成创新网络的演进过程,总结了国内外学者对企业集成创新的最新成果.同时在此基础上,对企业集成创新网络的发展趋势,特别是从嵌入性角度进行探讨性研究.     

湖南省技术进步贡献率及发展趋势预测研究

在探讨技术进步与经济增长的基本理论和测算模型的基础上，分别从宏观和微观的角度测算了湖南省技术进步对经济增长的贡献率和２４６家企业的技术进步状况，并对１９９６～２０１０年湖南省技术进步的发展趋势进行了预测，继而提出了加强湖南省技术进步工作的主要措施．     

企业价值报告架构下我国上市公司自愿性信息披露行为的实证研究

基于企业价值报告的核心思想构建我国上市公司自愿性信息披露指数,以上市公司2009~2011年年度报告为研究对象,对公司各因素与自愿性信息披露总得分、财务信息得分、非财务信息得分、战略信息得分之间的关系分别进行了实证检验,细化与丰富了自愿性信息披露的研究内容。研究表明,上市公司资产规模、盈利能力、股权集盅度、管理层持股比例对上市公司自愿性信息披露水平的影响显著为正,董事会会议次数的颖响显著为负;机构投资者持股比例与上市公司自愿性信息披露总体水平无显著关系,但对财务得分、战略得分的影响显著为负。     

关系契合对知识迁移与突破性创新绩效的影响研究

企业内外部关系产生的知识对突破性创新绩效具有十分重要的影响, 本文通过文献研究提出相关理论假设, 运用结构方程模型对关系契合、知识迁移与突破新绩效之间的关系进行实证研究. 结果表明, 社会资本契合和关系资本契合对知识迁移均有显著正向影响; 而人力资本相关度与结构资本相关度对知识迁移的影响不显著, 但关系资本契合与人力资本相关度交互作用对知识迁移却有显著正向影响; 知识迁移对突破性创新绩效的两个维度均有不同程度地正向影响, 其中对过程创新绩效维影响更显著. 研究结论可为企业有效实施知识管理, 进而提升突破性创新绩效提供借鉴和启示.     

基于主趋势辨识和智能残差修正的股指时间序列预测

针对股指时间序列存在信噪比低、干扰因素多、随机波动强的特点,提出一种基于主趋势辨识和智能残差补偿的股指序列预测方法。一方面利用奇异谱分析方法对股指时间序列重构,提取股指时间序列的主要趋势,采用自回归方法实现对主趋势的辨识;另一方面将主趋势模型与实际股指时间序列的残差,采用GA-SVM算法对残差进行学习,所得结果对自回归模型进行修正。实证分析结果表明,采用本文算法能够有效的将预测精度控制在7%以内,同时与灰色预测算法以及神经网络算法相比,在RMSE、MAPE和F三项指标,占有一定的优势,从而提供了一种新的分析股指时间序列的有效途径。     

突破性技术创新合作伙伴选择及其评价

企业往往要通过合作的形式才能顺利完成突破性技术创新,而在合作突破性技术创新过程中,正确选择合作伙伴是保证其有效运行的基础。围绕突破性技术创新合作伙伴选择及其评价问题,在总结前人研究成果的基础上,结合突破性技术创新特点和突破性技术创新合作伙伴选择的原则,从合作伙伴之间技术创新能力和资源互补性、兼容性以及承诺性三个方面设计了突破性技术创新合作伙伴选择评价指标体系。针对评价指标体系,构建了AHP法与熵值法组合赋权的灰色模糊评价模型,以此来对突破性技术创新候选合作伙伴进行综合评价。最后,通过算例分析证明了该方法的算法可行,评价过程简单、直观,结果科学有效。