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大数据背景下技术多元化程度对创新绩效的影响

时间:2020-06-15 16:27作者:王美玲
本文导读:这是一篇关于大数据背景下技术多元化程度对创新绩效的影响的文章,大数据环境下信息数据的爆发式涌现、海量式增长,企业技术多元化战略对信息资源使用的广度及深度变得更加复杂多样,动态能力作为企业在快速变化的环境中对内外部知识信息资源的协调整合、学习吸收以及配置运用的能力

  摘  要

  
  现阶段,我国积极倡导互联网和经济社会融合发展、推动数据资源共享、实施国家大数据战略,主张科技兴国、以创新驱动发展、实施技术多元化战略、推进产业转型升级。大数据环境下信息数据的爆发式涌现、海量式增长,企业技术多元化战略对信息资源使用的广度及深度变得更加复杂多样,动态能力作为企业在快速变化的环境中对内外部知识信息资源的协调整合、学习吸收以及配置运用的能力显得越发重要。企业能否依据自身特定核心技术能力,抓住大数据环境所带来的机遇,对企业技术创新及各项战略的实施具有重要意义。


大数据背景下技术多元化程度对创新绩效的影响

  
  本文首先回顾了大数据环境下技术多元化及创新绩效等研究成果,归纳阐释了技术多元化、动态能力、核心技术能力、创新绩效的概念内涵及变量间的作用机理;进而采用广义最小二乘法(GLS),利用我国上市企业2011-2017年的面板数据,分析了技术多元化广度和深度与创新绩效的关系;进而通过对比分析,考察我国高核心技术能力企业、平均核心技术能力企业、低核心技术能力企业的差异。研究发现,大数据环境下企业核心技术能力、技术多元化的广度和深度与企业创新绩效均呈现倒U型关系,且动态能力均正向调节技术深度与创新绩效的关系,但对技术广度与创新绩效关系的调节作用不显着;高核心技术能力企业,增加技术深度对于提高企业创新绩效成效显着,而低核心技术能力企业,在利用技术广度提高企业创新绩效方面更有效;据此提出促进企业创新绩效提升的政策建议,即把握好技术多元化广度和深度的程度,构建大数据人才培养体系,构建社会化创新支撑体系,加大企业科研投入并突破核心技术,加强识别环境及协调重构资源能力策略。
  
  关键词:    技术多元化,动态能力,核心技术能力,企业创新绩效,大数据。
  

  Abstract

  
  At  this  stage,  China  actively  advocates  the  integration  of  Internet  and  economic  and  social development, promotes the sharing of data resources, and implements the national big data strategy; advocates  the  promotion  of  science  and  technology,  the  development  of  innovation,  the implementation  of  technology  diversification  strategy,  and  the  promotion  of  industrial transformation and upgrading. In the big data environment, the bursting of information data and massive  growth,  the  enterprise  technology  diversification  strategy  becomes  more  complex  and diverse  for  the  use  and  depth  of  information  resources.  Dynamic  capabilities  as  an  internal  andexternal  knowledge  information  resource  in  a  rapidly  changing  environment  The  ability  to coordinate,  integrate,  learn,  and  deploy  applications  becomes  increasingly  important.  Whether enterprises can seize the opportunities brought by the big data environment based on their specific core technology capabilities is of great significance to the technological innovation of enterprises and the implementation of various strategies.
  
  First  of  all,  by  summarizing  and  explainning  the  conceptual  connotation  of  technological diversification,  dynamic  capability,  core  technology  capability,  innovation  performance  and  the mechanism  of  action  between  variables,  this  paper reviews  the  research  results  of  technological diversification and innovation performance in the context of big data. Then using the panel data of Chinese  listed  enterprises  from  2011  to  2017,  the  paper  analyzes  the  relationship  between  thebreadth  and depth  of technological diversification and innovation performance  and  the adjusting effect of dynamic capability by using the generalized least square method (GLS). The paper also investigates the differences among high, average and low core technology competence enterprises.
  
  The  study  founds  that  no  matter  how  high  or  low  the  core  technological  competence,  the relationship between the breadth and depth of technological diversification and the firm innovation performance is inversely U-shaped; The dynamic ability positively adjusts the relationship between technological  depth  and  innovation  performance.  However,  the  regulation  of  the  relationship between technological breadth and innovation performance is not significant. For the  enterprises with high core technology capability, increasing technological depth is more effective in improving the firm innovation performance, while in the enterprises with low core technology capability, thetechnological breadth is more effective in improving the firm innovation performance. Finally, the paper puts forward some political suggestions to promote the firm innovation performance, that is, to grasp the strategic level of technological diversification, to construct big data's talent training system and social innovation support system, and to further strengthen and break through the core technology strategies.
  
  Key  words:    technological  diversification,  dynamic  capability,  core  technology  capability,  firm innovation performance, big data  。
  

  第一章  绪论

  
  现如今,随着互联网、云计算等科学信息技术的发展进步,大数据时代已经来临。海量信息不断在各行各业爆炸式涌现,远远超出了企业的数据计算处理能力,在这样一个机遇与挑战并存的环境中,企业需要保持对数据信息资源的敏感性,快速识别学习并利用企业所需的数据信息资源,调整配置组织资源架构,根据自身核心技术能力特性,寻求适合自身的技术多元化战略,积极推动企业创新以适应大数据时代的要求。
  
  1.1、研究背景和意义。
  
  2012年1月,达沃斯世界经济论坛报告“大数据,大影响”中称大数据就像货币和黄金一样,是一种新的经济资产[1]。2012年3月,美国政府宣布启动“大数据研究与开发计划(BigData Research and Development Initiative)”,旨在实现以政府为核心的全球数据化运动,提高自身对大数据运用的能力,解决国家科学战略遇到的难题[2]。同年,日本政府制定了“活跃在ICT领域的日本”的大数据战略,并于2013年升级为“创建最尖端IT国家”的新ICT战略,将大数据战略放在技术创新战略的首屈位置。
  
  2014年,英国政府为了促进政府及高等学府等公共领域实现对大数据的应用,在8类高新技术的6亿英镑投资中划拨三成进行大数据技术的研发。与此同时,我国也十分重视大数据的研发应用,从“十三五”规划纲要指出实施国家大数据战略到2017年以国务院发展研究中心为主出版的《大数据应用蓝皮书:中国大数据应用发展报告No.1(2017)》,都着重地强调了我国的国家大数据发展状况以及我国代表企业和相关行业当前在大数据应用中存在的问题和制约发展的因素[3],号召全面支持大数据产业发展,加快数据强国建设。
  
  根据中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书(2016年)》显示,近年来全球各行业均有大量的数据在不断产生,如图1.1所示,2015年全球信息总量已经达到8.59ZB,预计2020年全球数据产生量将达到44ZB,届时我国数据量将达到8060EB,占全球数据总量的18%[4]。
  
  与此同时我国大数据产业的规模也在持续高速增长,中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算发布的《中国大数据发展调查报告(2018年)》如图1.2显示,2017年我国大数据产业总体规模已达到4700亿元,预计2020年我国大数据产业总体规模将超万亿元[5]。
  
  并且,工业和信息化部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》指出,我国仍将大力支持前沿技术创新,加快关键产品研发,推进大数据与云计算的深度融合,促进产学研的深度融合,努力突破核心技术,深化大数据与金融、电信、政务、交通等各个行业的融合应用,培养竞争优势、培育持久动能、增强管理能力,预测到2020年我国将基本形成“技术先进、应用繁荣、保障有力”的大数据产业体系。可见,大数据不仅成为时下的研究热点,也成为国家企业加强竞争力、促进科技创新、经济转型的机遇。
  

  

  
  在这样一个大数据环境下,我国企业所选择的技术创新战略模式不仅成为了决定企业创新能力发展方向的关键性因素,还决定了企业以后的生存发展状况,更甚至会影响我国企业整体的资源配置、创新环境氛围的营造等。大多数企业技术创新发展战略模式的选择主要基于广度和深度两种战略模式:大数据环境下企业技术多元化的深度战略,能够使企业立足于固有核心技术领域,更深入地挖掘汲取与核心技术领域同质的知识信息资源,基于大数据并依据动态环境变化制定合理的研发决策,实现核心领域技术低成本化,以规模经济优势巩固核心技术竞争力,促进企业绩效提升;但企业由此产生的技术路径依赖、大数据搜集决策成本的提升及市场多样化需求的满足都将面临挑战。大数据环境下企业技术多元化的广度战略,能够更广泛地搜集分析异质性知识信息资源,基于大数据发现科技热点,计算预测科研投资的成果比率,利用全球各行各业间的知识溢出效应,降低开拓新技术及实现技术融合创新的风险,提升企业创新绩效;但与此同时,大数据搜集成本及跨行业、跨领域、跨部门的协调沟通成本等各项成本的上升,也将给企业创新绩效带来不利影响。另一方面,大数据环境下虽然企业获取及处理计算信息的能力有所提升,但由于企业自身特性的不同,企业间获取的知识集合、协调组合及运用大数据的核心技术能力仍有所不同。企业应当根据自身特定的核心技术能力,选择适合自身的技术多元化战略。与此同时,大数据环境也并非是静止的,大数据带来的市场动荡与技术迅速更迭,使得企业自身的动态能力对技术多元化战略选择的影响更加巨大。大数据环境要求企业能时时刻刻关注环境的变化、合理调整配置自身各项知识资源,以促进技术创新战略科学合理的制定。
  
  因此,本文基于大数据环境下企业动态能力视角,将企业依据自身核心技术能力的高低进行划分,从技术多元化的深度和广度模式出发,探讨技术多元化、动态能力和企业创新绩效之间的关系,问题包括:大数据环境下技术多元化的深度及广度模式与企业创新绩效之间到底是什么关系?如果有关系,具体将如何影响?大数据环境下动态能力对二者关系是否有调节作用?如果有,具体将如何影响?大数据环境下由于企业自身特有的核心技术能力高低不同,技术多元化与创新绩效的关系以及动态能力的调节作用是否会有所不同?这些基于企业实践和理论的问题,对不同企业技术创新战略的选择、实施以及未来发展起着重要作用,应引起足够的重视。
  

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  1.2  研究内容与方法
  1.2.1  研究内容
  1.2.2  研究方法.
  1.3  研究框架

  第二章  国内外研究现状分析

  2.1  大数据理论研究现状
  2.1.1  大数据的概念
  2.1.2  大数据的特征
  2.1.3  大数据的发展现状
  2.2  技术多元化理论研究现状
  2.2.1  技术多元化的内涵
  2.2.2  技术多元化的模式划分.
  2.3  动态能力理论研究现状
  2.3.1  企业动态能力的内涵
  2.3.2  企业动态能力的维度
  2.4  企业创新绩效研究现状
  2.4.1  创新绩效的内涵
  2.4.2  创新绩效的衡量
  2.5  核心技术能力研究现状
  2.5.1  核心技术能力的内涵
  2.5.2  核心技术能力的特征
  2.6  研究述评

  第三章  模型构建与研究假设

  3.1  相关概念与维度划分
  3.1.1  技术多元化
  3.1.2  动态能力
  3.1.3  创新绩效
  3.1.4  核心技术能力
  3.2  理论回顾及研究假设
  3.2.1  大数据环境下技术多元化与企业创新绩效的关系.
  3.2.2  大数据环境下核心技术能力与企业创新绩效关系.
  3.2.3  大数据环境下动态能力的调节
  3.3  理论模型构建.
  3.4  本章小结

  第四章  变量测度与数据来源

  4.1  变量说明
  4.1.1  企业创新绩效测度
  4.1.2  技术多元化测度
  4.1.3  动态能力测度
  4.1.4  综合动态能力测度
  4.1.5  核心技术能力测度
  4.1.6  企业年龄测度
  4.1.7  企业规模测度
  4.2  样本选择
  4.3  数据来源
  4.4  本章小结

  第五章  实证分析及其结论

  5.1  实证模型构建
  5.2  描述性统计及相关性分析
  5.3  模型回归与结果分析
  5.4  实证结果汇总
  5.5  本章小结

  第六章  启示与展望

  6.1  启示与建议
  6.1.1 构建大数据人才培养体系
  6.1.2  加大科研投入并突破核心技术
  6.1.3  构建社会化创新支撑体系
  6.1.4  把握好技术多元化战略程度
  6.1.5  加强识别环境及协调重构资源能力
  6.2  贡献及展望
  6.2.1  研究贡献

  6.2.2  研究展望

  本文还存在以下局限性有待进一步探讨:本文采用的是各个行业的企业面板数据,而每个行业又有其特定的技术特征,因此未来有必要对每个行业进行单行业的研究探讨;受样本数量的限制,本文仅对企业核心技术能力进行了高、平均、低比较,而未进行更详细的划分,可针对每个企业的核心技术能力刻画技术多元化与创新绩效曲线;目前我国大数据发展仍处于探索阶段,随着大数据的深入发展,各企业所受大数据环境的影响程度不同,这个不同的程度是否会对企业技术多元化战略、动态能力及核心技术能力产生不同的影响也需深入探讨;本文综合已有文献采用定量指标描述企业动态能力,而企业动态能力是一个动态发展的过程,能否采用其他指标或方式,更全面精准地描述该动态过程仍需研究;除动态能力外,企业内外部其他资源或要素是否也对技术多元化与创新绩效的关系产生影响也需探讨。这些问题在未来研究中将做进一步探究,以求为我国企业在大数据环境下实施科学合理的技术多元化战略提供更全面的指导。

  参考文献.