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恩格斯与科学
J.D.贝尔纳
科技创新风险的刑法规制:实践、理念与范式
王雅佳
2020, 38 (4): 714-722.
摘要2307)     
科技创新对于现代社会发展的重要性是不言而喻的,但科技创新过程中所带来的一系列风险及其危害性不容忽视,刑法规制作为一种惯常的风险治理工具也日益受到关注和重视。对我国刑法进行近距离观测,可以发现,限于“成文法立法的局限”与“罪刑法定原则的制约”,我国刑法在规制科技创新风险方面力有不逮。目前所具有的规制理念,注重科技创新优先意味着排斥刑法的干预,而注重刑法规制优先也会制约科学技术发展,因而平衡科技创新与刑法介入的时点成为正确解决该问题的关键。鉴于科学创新风险类型较多,因而在未来的规制过程中,一方面,可以通过客观归责理论对科技创新本身的风险进行区分和规制;另一方面,对于未来可能滥用科学技术的行为,应当增设“滥用科学技术罪”进行应对。
企业开放科学行为研究:理论构建与实证测量
张学文 田华
2019, 37 (8): 1353-1363.
摘要1609)     
传统的观点认为企业通常会采取保密、专利、复杂性等独占机制来保护其创新知识。然而,令人惊奇的是,在开放式创新和基于科学创新的大背景下,企业越来越频繁地采取开放科学的行为,自愿披露创新知识而非保密。针对这一有趣的现象,本文在企业开放科学行为理论内涵界定的基础上,重点从内部研究活动、产学合作、专利独占、R&D人员四个维度,针对我国企业的开放科学行为进行了计量分析,研究发现:(1)企业在科学开放性决策时,基础研究、应用研究、专利独占、产学合作、博士比例具有显著的影响作用,特别是博士比例的影响最为显著,而专利独占和R&D人员规模的影响均不显著。(2)企业在科学论文披露决策时,基础研究、应用研究、专利独占、博士比例的影响比较显著,而产学合作的影响却并不显著,这意味着产学合作中企业更关注的是技术难题的解决,而不是论文的发表。(3)专利独占对科学开放性的决策影响并不显著,但科学披露和专利独占之间却具有显著的互补性关系。本研究揭示了企业开放科学行为决策的重要影响因素与规律,进一步丰富了开放创新和基于科学创新的理论,对提升我国企业的科学能力提供了重要的理论依据与实践指导。
中国70年来科技追赶战略的演变
樊春良
2019, 37 (10): 1735-1743.
摘要1432)     
本文从新中国前17年社会主义建设时期和改革开放之后社会主义市场经济建设时期两大阶段,对新中国科技追赶战略的演变做了历史考察。研究表明,科技追赶战略对中国科技发展起到了重大的推动作用。在此基础上,本文探讨科技追赶战略相关的几个重要问题,包括:追赶的目标、政府的作用、学习与追赶和创新的关系,人才培养和人才流动以及追赶的界限,并对未来的发展做了展望。
创新生态系统健康度评价指标体系及应用研究
姚艳虹 高晗 昝傲
2019, 37 (10): 1892-1901.
摘要1048)     
健康的创新生态系统应具有高效生产率、持续适应力和丰富多样性。从企业主体视角,通过德尔菲法对指标进行甄别筛选,确定生产率、适应力和多样性3个一级评价指标以及生产效率、创新产出、抗扰能力和物种多样性等9个二级评价指标,开发可量化的三级评价指标,并确定各级指标权重,构建创新生态系统健康度评价指标体系。据此对湖南省制造业集群健康度进行评价,结果显示其健康度处于中等水平,结合研究结论提出改善创新生态系统健康度的对策建议。
研发投入是否存在"资源诅咒"效应
赵文耀 白霄 郑建明
2019, 37 (12): 2176-2193.
摘要977)     
企业的研发活动与股票市场的互动关系,一直都是学术界研究的重要话题。采用2007-2017年中国A股非金融类上市公司的数据,实证研究了研发投入与股价崩盘风险之间的关系与作用机制,结论表明:(1)上市公司的研发投入显著增加了下期的股价崩盘风险,且研发投入的崩盘效应仅存在于过度研发的上市公司。(2)第一大股东的持股比例会显著抑制研发投入与股价崩盘风险之间的正相关,而管理层持股比例并未影响研发投入的崩盘效应,可见大股东监督机制有效,而管理层激励机制失效。(3)上市公司的研发投入通过现金持有和避税两种渠道影响股价崩盘风险,且研发投入的崩盘效应仅在聘请非四大、现金持有量较低以及非高新技术的上市公司中显著。结论拓展了股价崩盘风险的相关研究,丰富了研发投入经济后果的相关文献,也为上市公司的日常经营和防范研发投入引起的相关风险提供了参考。
资源异质性、知识流动与产学研协同创新——以人工智能产业为例
薛澜 姜李丹 黄颖 梁正
2019, 37 (12): 2241-2251.
摘要976)     
以人工智能为引领的新一轮产业变革催生了创新网络多系统共享开放、多主体互动互补、多因素震荡交织等特征的凸显,使得产学研协同创新对资源异质性、知识流动的双重需求日益加剧。该研究以人工智能产业为例,分类别、分阶段探讨了资源异质性与知识流动对产学研协同创新的动态交互效应。研究表明:资源异质性对产学研协同创新具有显著的促进作用;但随着产业生命周期的不断推进,知识吸收对此促进作用经历了 “负向调节效应较大-负向调节效应缩小-正向调节效应加强”的动态调节过程,而知识扩散则经历了“正向调节效应较小-负向调节效应出现-负向调节效应增大”的动态调节过程,为寻找人工智能产学研协同创新生态治理的突破口提供了参考依据。