5.1.1 影响中小企业与地方高校合作创新的因素变量分析
5.1.1.1 中小企业与地方高校合作创新影响因素变量的理论遴选
基于第二章文献综述和第三章中小企业与地方高校合作创新机理研究框架，遵循因素变量遴选的系统性、可操作性、有效性、可比性和动态性五项原则，本研究从战略因素、组织因素、技术因素、关系因素、资源及软能力因素和创新政策因素六个方面遴选了中小企业与地方高校合作创新的47个影响因素，作为影响中小企业与地方高校合作创新因素的变量（如表5-1所示）。
表5-1 中小企业与地方高校合作创新的影响因素（第一轮）
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5.1.1.2 初步实证遴选中小企业与地方高校合作创新的影响因素变量
经过理论遴选得到的影响中小企业与地方高校合作创新绩效的第一轮47个指标，集中反映了研究者的意见，其科学性、有效性和合理性难以得到有效的保证。但是，由于通过自主创新建设社会主义特色创新型国家的伟大战略是新形势下的新探索，所以很多问题可能是前所未有的。鉴于以上原因，本研究认为理论遴选主要存在以下三个问题：一方面是指标数量偏多；另一方面则可能存在重要指标的遗漏问题；三是指标之间的相关问题。因此，有必要通过企业调研、专家访谈以及专家咨询三种方式对指标加以补充，并运用隶属度分析方法对指标进行实证筛选，以简化和优化影响我国中小企业与地方高校合作创新绩效的因素体系，提高指标体系的科学性、有效性和合理性（范柏乃，2003）。
●企业调研和专家咨询
研究者通过企业调研、专家访谈以及专家咨询三种方式，在理论遴选的基础上对47个因素进行了补充和遴选。首先，对北京、烟台、杭州、嘉兴、绍兴等地区的六家典型企业进行了实地深入考察调研和案例分析，重点就典型项目的实际情况验证基本量表的内容，检查有无遗漏项目。其次，对杭州、绍兴、宁波、台州、温州等地39家企业和10个高校进行了实地访谈或电话访谈。深度访谈就第一阶段形成的基本量表中47个指标的内容向被访谈者征询意见，向有关专家征求意见，重点也是补充遗漏项目。第三，询问作者所在的学术团队，包括数位教授、副教授，30多位博士研究生和硕士研究生，征求团队中各位专家和相关研究人员对指标体系的意见，吸收合理性意见对调查问卷再进行修改。第四，向政府部门征求意见。政府的各项政策对于产学合作的各个方面均会产生巨大的影响力，所以，第四阶段安排向政府相关部门的领导和基层管理者征求建议。先后与浙江省经贸委产学合作办公室、高新技术处、技术装备处、先进制造业基地和浙江省工业经济研究所、杭州市相关人员100人从政策层面对问卷量表中的相关政策变量的设计进行了多次讨论，并吸收了他们的合理建议，完善了研究问卷中的部分内容，形成第二轮影响因素体系。
根据咨询多方专家的结果，对第一轮影响因素体系进行了如下调整：一是增加了20个新的影响因素，例如“合作创新关键技术的了解程度”、“对新产品市场前景的了解程度”、“对市场竞争对手的了解程度”、“民间中介组织在创新项目中的作用”，等等。二是对原来的六个分类领域按照产业创新体系理论重新进行了分类划分。鉴于动态能力理论，产业发展战略的确定一般都是建立在对产业外部环境和区域政策环境动态分析的基础上，环境和战略是统一和一致的，所以，将“战略因素”领域中的主要影响因素和“政策因素”中的影响因素合并到新的“产业创新环境和合作创新战略”影响模块；鉴于技术是知识经济时代的最宝贵资源之一，所以，将“技术因素”并入“创新资源和软能力因素”模块进行分析；鉴于“组织因素”和“关系因素”具有非常强的关联度，组织模式很大程度上是由于合作双方的关系所决定的，也是为了维持合作共赢的双方关系，所以，将两个领域合并到新的“产学合作机制”影响模块当中进行分析。通过上述调整得到了中小企业与地方高校合作创新影响因素的第二轮指标体系（如表5-2），共3个影响模块55个影响指标，其中“产业创新环境和合作创新战略”15个影响因素指标、“创新资源和软能力”17个影响因素指标、“产学合作机制”23个影响因素指标。
表5-2 中小企业与地方高校合作创新的影响因素（第二轮）
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●隶属度分析
研究者从浙江、上海、北京、山东、广东等多个省市选择了200位大学中从事相关工作者，将第二轮影响因素体系制成咨询表（见附件2），采用邮局邮寄、电子邮件和面访等多种形式发送给专家，请参加者依据系统性、可操作性、有效性、可比性和动态性五项基本准则及自己的知识与经验，从中选择出他们认为最重要的20个影响指标。此次收回有效咨询表124份，约占发放咨询表总数的62%。为了深入了解被咨询者对第二轮影响指标的看法，以回收的有效专家咨询表为基础，对影响指标进行了隶属度分析。假设在第i个影响指标Xi上，被咨询者选择的总次数为Mi，即总共有Mi位被咨询者认为Xi是中小企业与地方高校合作创新的重要影响指标，那么该影响指标的隶属度为：
若R i值很大，表明该影响指标Xi在影响体系中很重要，可以保留下来作为中小企业与地方高校合作创新的正式影响指标；反之，该影响指标则应该予以删除。通过对124份有效专家调查表的统计分析，分别得到了55个影响指标的隶属度。当α＝1%时，选择专家人数临界值为
2.368＝46，即隶属度为37%。因此，当某个影响因素指标的隶属度低于37%时，在α＝1%的条件下，选择该影响指标的被咨询者不具有统计显著性差异。在55个影响指标当中，有15个影响指标的隶属度低于37%。删除了隶属度低于37%的这15个影响指标后，保留了其中的40个影响因素指标，构成了第三轮影响因素指标体系（见表5-3）。
表5-3 中小企业与地方高校合作创新的影响因素（第三轮）
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