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“统计大讲堂”第207讲回顾:基于社群网络的创新方面产学合作
时间:2023-03-06


3月1日下午,“统计大讲堂”系列讲座第207讲举行。本次讲座采取线上会议的方式,邀请中央财经大学统计与数学学院讲师王文静作题为“基于社群网络的创新方面产学合作”的报告。讲座由中国人民大学统计学院副教授甄峰主持。

甄峰首先介绍了主讲人的相关信息。王文静是中央财经大学统计与数学学院讲师,获中国人民大学与布鲁塞尔自由大学双博士学位。主要研究领域为经济社会统计、国民经济核算、创新与技术转移,其学术成果发表于《数量经济与技术经济研究》《统计研究》及Technovation,Journal of Technology Transfer, Ageing and Society等期刊。



首先,王文静介绍了项目的研究背景。她分析世界多国的研发活动结构后指出,研发活动的互补性为产学合作提供了天然的动力。之后又以美国硅谷、中国中关村科技园区等为例,说明了创新本身在地理层面聚集的特征,从而阐释了在社群视角下讨论产学合作的原因。随后,王文静介绍了项目研究所做的前期工作,包括文献搜集、阅读与分类,数据搜集与分析等。



至此,王文静构建出研究的思路和架构。她以社群形式下的产学合作关系为中心,研究它与企业创新表现、大学技术转移和政府激励机制三个主体之间的双向影响关系。



为从社群视角研究产学合作网络,王文静利用Louvain算法去识别社群并观察识别后的社群结构,得出了社群内部联系紧密而与外部联系松散的结论。此外,王文静通过构建成员流动率,展示了产学合作社群的动态演化过程;依据创新社群理论,研究产学合作社群学习机制的变化。



接着,王文静综合考虑以上多种特征提出6个假设,利用产学合作专利数据、企业数据和大学数据,将企业发明产出数量设置为因变量,分别从社群层面和个体层面构建自变量,借助负二项回归模型对数据开展计量研究。



之后,王文静研究产业资金和大学技术转移的关系。王文静指出,与其他国家相比,我国知识产权保护执法具有极强的地域性。因此,她引入知识产权保护的效率和执法能力,探究二者对产业资金和大学技术转移的关系是否有调节作用,并再次借助负二项模型得到结果。



最后,王文静对研究做总结,明晰研究的现实意义,并反思研究的局限性。在提问环节中,王文静认真细致地解答了师生们的疑问,就本话题进行了更深入的探讨。

此后“统计大讲堂”系列将陆续推出更多精彩讲座,敬请关注。