知識(shí)特征對(duì)專利質(zhì)量的影響研究

第1章 緒論
1．1 研究背景與研究意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意義
1．2 研究思路與研究方法
1．2．1 研究對(duì)象界定
1．2．2 研究內(nèi)容
1．2．3 研究方法
1．3 本章小結(jié)
第2章 文獻(xiàn)綜述
2．1 知識(shí)基礎(chǔ)觀相關(guān)研究
2．1．1 知識(shí)的內(nèi)涵和分類
2．1．2 知識(shí)的特征及維度劃分
2．2 知識(shí)組合相關(guān)研究梳理
2．2．1 知識(shí)組合的基本概念
2．2．2 知識(shí)組合的分類
2．2．3 知識(shí)組合與創(chuàng)新的關(guān)系
2．3 知識(shí)特征對(duì)創(chuàng)新的影響研究
2．3．1 知識(shí)多樣性對(duì)創(chuàng)新的影響
2．3．2 知識(shí)依賴度對(duì)創(chuàng)新的影響
2．3．3 知識(shí)熟悉度對(duì)創(chuàng)新的影響
2．4 組織慣例和路徑依賴
2．5 本章小結(jié)
第3章 理論模型構(gòu)建
3．1 知識(shí)組合行為的維度劃分
3．1．1 知識(shí)組合行為與二元?jiǎng)?chuàng)新
3．1．2 知識(shí)組合行為的維度劃分
3．2 知識(shí)特征影響知識(shí)組合行為
3．3 知識(shí)特征影響創(chuàng)新績效的機(jī)制
3．4 知識(shí)特征通過知識(shí)組合行為影響創(chuàng)新績效的內(nèi)在邏輯
3．4．1 機(jī)制一：組織能力
3．4．2 機(jī)制二：組織慣例、路徑依賴
3．5 創(chuàng)新績效的衡量
3．6 本章小結(jié)
第4章 研究假設(shè)
4．1 知識(shí)特征影響專利質(zhì)量
4．1．1 知識(shí)特征影響專利新穎性
4．1．2 知識(shí)特征影響專利有用性
4．2 知識(shí)特征影響知識(shí)組合行為
4．3 知識(shí)組合行為與創(chuàng)新績效的關(guān)系
4．4 知識(shí)組合行為的非線性中介效應(yīng)
4．5 本章小結(jié)
第5章 研究設(shè)計(jì)
5．1 數(shù)據(jù)收集
5．2 變量選取及測(cè)量
5．2．1 因變量
5．2．2 中介變量
5．2．3 自變量
5．2．4 控制變量
5．3 回歸模型選擇
5．3．1 因變量為專利新穎性的模型
5．3．2 因變量為專利有用性的模型
5．3．3 中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?br />5．4 本章小結(jié)
第6章 實(shí)證檢驗(yàn)
6．1 變量描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)分析
6．2 知識(shí)特征對(duì)專利新穎性的影響
6．3 知識(shí)特征對(duì)專利有用性的影響
6．4 知識(shí)特征對(duì)知識(shí)組合行為的影響
6．5 知識(shí)組合行為對(duì)專利質(zhì)量的影響
6．6 知識(shí)組合對(duì)知識(shí)特征和專利質(zhì)量的中介作用
6．6．1 知識(shí)組合對(duì)知識(shí)多樣性和專利質(zhì)量的中介作用檢驗(yàn)
6．6．2 知識(shí)組合對(duì)知識(shí)依賴度和專利質(zhì)量的中介作用檢驗(yàn)
6．6．3 知識(shí)組合對(duì)知識(shí)熟悉度和專利質(zhì)量的中介作用檢驗(yàn)
6．7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
6．7．1 穩(wěn)健性檢驗(yàn)設(shè)計(jì)
6．7．2 知識(shí)組合行為對(duì)知識(shí)多樣性和專利質(zhì)量的中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
6．7．3 知識(shí)組合行為對(duì)知識(shí)依賴度和專利質(zhì)量的中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
6．7．4 知識(shí)組合行為對(duì)知識(shí)熟悉度和專利質(zhì)量的中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
6．7．5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)小結(jié)
6．8 本章小結(jié)
第7章 研究結(jié)論與展望
7．1 主要研究結(jié)論和討論
7．1．1 主要研究結(jié)論
7．1．2 對(duì)研究結(jié)論的討論
7．1．3 對(duì)研究方法的討論
7．2 研究啟示
7．3 本研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
7．4 研究局限
7．5 未來研究展望
附錄 樣本描述
參考文獻(xiàn)