R&D人员个体变量与专利产出效率关系研究

论文摘要

随着知识经济时代的到来,技术创新已经取代资本投入和劳动投入成为经济增长的最主要推动力,而专利产出也已成为衡量一个国家或地区创新生产力的主要指标。国内外已有文献对创新生产力影响因素的研究主要集中在组织环境、绩效考核和激励机制等方面,对R&D人员的个体变量,如年龄、性别、培训等虽然也有所涉及,但没有从R&D人力资源投入结构对R&D产出影响的问题作系统研究。本文在全面总结关于专利产出和创新生产力的相关研究成果的基础上,利用涵盖全国各个行业和地区专利发明人的样本数据研究R&D人员个体变量对专利产出效率的影响以及作用机制。在此基础上,通过正交分析比较各变量对专利产出效率影响的重要度,得到学历变量>职称变量>年龄变量的排序。据此本文提出了识别高效R&D人员的标准,并对政策制定者和创新组织管理人员提出了识别和激励高效率专利产出人员的对策建议。本文将R&D人员个体层面的可观测变量(包括年龄、学历、职称、行业、性别、组织属性)全面纳入分析范围,研究个体变量对专利产出的影响。全文分为五个部分:第一章绪论,介绍本研究的背景、目的、意义、内容和方法。第二章文献综述,回顾了国内外关于创新生产力影响因素的文献,特别是R&D人员个体变量与专利产出效率关系的相关文献,在此基础上结合样本数据确定本文所研究个体变量的范围,包括年龄、学历、职称、行业、性别、组织属性。第三章个体变量对专利产出效率的单独影响分析,通过定性和定量分析研究各个个体变量对专利产出效率的独立影响,验证第一章提出的六个假设。第四章个体变量对专利产出效率的综合影响分析,在第三章结论的基础上对显著影响专利产出的个体变量进行两两正交分析,确定其对专利产出效率的影响重要度排序。第五章结论和讨论,列示本文主要发现并进行讨论,研究的价值和创新点,以及进一步研究的方向。本文得到结论如下:学历、职称、年龄和行业变量对R&D人员的专利产出效率有显著影响,且影响重要度排序为行业>学历>职称>年龄,本文提出了从个体变量角度识别高效率专利产出人员的标准:若R&D人员在高新技术行业,如信息技术和生物技术行业从事研发,则其专利产出效率普遍较高;若R&D人员在非高新技术产业从事研发,则依次满足(1)学历在硕士以上;(2)具有职称;(3)年龄较小这三项条件的人员具有更高的专利产出效率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 中国专利活动现状
• 1.1.2 R&D 人员投入结构
• 1.2 研究目的和意义
• 1.3 研究内容和方法
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 研究框架
• 1.3.3 研究方法
• 2 文献综述
• 2.1 专利产出的文献综述
• 2.1.1 专利的定义和作用
• 2.1.2 专利已成为创新力的核心指标
• 2.1.3 专利产出的影响因素
• 2.2 创新生产力的文献综述
• 2.2.1 年龄
• 2.2.2 学历
• 2.2.3 职称
• 2.2.4 行业
• 2.2.5 组织属性
• 2.2.6 性别
• 2.3 本章小结
• 3 个体变量对专利产出效率的单独影响分析
• 3.1 数据与变量说明
• 3.1.1 数据说明
• 3.1.2 变量处理
• 3.2 统计分析
• 3.2.1 年龄变量的统计分析
• 3.2.2 学历变量的统计分析
• 3.2.3 职称变量的统计分析
• 3.2.4 行业变量的统计分析
• 3.2.5 组织属性变量的统计分析
• 3.2.6 性别变量的统计分析
• 3.3 回归分析
• 3.3.1 专利产出与年龄二次关系的检验
• 3.3.2 专利产出与年龄线性关系的检验
• 3.3.3 去除不相关变量后的模型
• 3.4 本章小结
• 4 个体变量对专利产出效率的综合影响分析
• 4.1 影响机制分析
• 4.2 正交分析
• 4.2.1 学历变量与职称变量的正交分析
• 4.2.2 学历变量与年龄变量的正交分析
• 4.2.3 职称变量与年龄变量的正交分析
• 4.3 本章小结
• 5 结论和讨论
• 5.1 研究结论
• 5.2 结果讨论
• 5.3 研究价值和创新点
• 5.4 进一步研究方向
• 参考文献
• 附录:样本人员统计数据
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文