【摘 要】
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本文从资源基础理论出发,利用2015-2017年的中国33个大中城市857个科技企业孵化器调查数据,基于Fisher判别分析方法比较研究了城市、科技企业孵化器以及在孵企业的资源对孵化绩效的影响.在文献研究基础上,本文确定了反映城市、孵化器、在孵企业资源以及孵化绩效(因变量)的主要指标,并通过检验自变量对孵化绩效的有效解释能力等手段,构建了一般的判别方程,最后对比高中低三种类型结果的判别方程模型,得出城市、科技企业孵化器以及在孵企业的资源对孵化绩效影响的最终强度对比.研究发现:城市、孵化器、在孵企业的资源都
【机 构】
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北京师范大学经济与资源管理研究院,北京 100875;北京师范大学城市绿色发展科技战略研究北京市重点实验室,北京 100875;首都经济贸易大学统计学院,北京 100071;中国社会科学院财经战略研究
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本文从资源基础理论出发,利用2015-2017年的中国33个大中城市857个科技企业孵化器调查数据,基于Fisher判别分析方法比较研究了城市、科技企业孵化器以及在孵企业的资源对孵化绩效的影响.在文献研究基础上,本文确定了反映城市、孵化器、在孵企业资源以及孵化绩效(因变量)的主要指标,并通过检验自变量对孵化绩效的有效解释能力等手段,构建了一般的判别方程,最后对比高中低三种类型结果的判别方程模型,得出城市、科技企业孵化器以及在孵企业的资源对孵化绩效影响的最终强度对比.研究发现:城市、孵化器、在孵企业的资源都对科技企业孵化绩效有正向影响,其中在孵企业的影响最强,孵化器次之,城市对孵化绩效的影响最弱.研究表明:科技企业孵化器有较大的存在价值,科技在孵企业和孵化器两个主体相辅相成,共同推动科技在孵企业发展.城市创新资源对孵化绩效的影响最弱,表明城市宏观因素对于孵化器和在孵企业的影响并不如人们直觉想象的那么强.考虑到本文使用的数据集特点,也表明目前在我国的中大型城市之间创新环境对孵化绩效作用的差距已经出现收敛态势.另外,从具体变量来看,人力资源是最为重要.不论是在孵企业资源,还是在孵化器资源中,人力资源方面的变量都是解释能力最强的指标.孵化器服务人员包括创业导师的数量和质量,在孵企业技术人员的储备都是非常有力的孵化绩效预测指标.
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