科技创业政策作用机理:政策连续性稳定性及倍增效应视角

彭华涛1,2,谢小三1,全 吉1

(1.武汉理工大学 管理学院,湖北 武汉 430070;2.湖北企业文化研究中心,湖北 武汉 430205)

摘 要:科技创业活动伴生的企业形成、成果转化、新产品产生、新价值创造等活动具有复杂性与多变性,决定了单靠目前我国不太成熟的创业市场资源自主配置方式难以满足其要求,迫切需要国家和地方政府在政策层面提供强有力的支撑。基于创业认知、创业导向、创业网络等理论构建理论框架,运用结构方程模型以及调节效应模型对武汉市243家科技创业企业进行统计分析。研究结论主要包括:科技创业政策主题对于科技创业政策的效果不具有显著的正向影响;科技创业政策的连续性和稳定性以及倍增效应对科技创业政策主题影响科技创业成效具有显著的正向调节效应。

关键词:科技创业;政策连续性;政策稳定性;政策倍增效应

0 引言

科技创业作为一种技术密集型活动,伴生的企业形成、成果转化、产品产生、价值创造等活动具有复杂性与多变性,决定了创业企业面临的创业风险和不确定因素相对较多。科技创业企业在创业阶段的资源缺口补偿需求与能力缺口补偿需求,使得目前我国创业市场中的资源自主配置方式难以满足其要求,迫切需要国家和地方政府在政策层面提供强力支撑,为“大众创业,万众创新”背景下的科技创业企业发展保驾护航。当前,科技创业政策研究领域受到国内外学者关注[1]。尽管国内外现有的科技创业政策研究内容纷繁复杂,但主要集中于科技创业资金支持、科技创业平台构建以及产权维护政策实施等方面[2-5]。学术界普遍认可科技创业企业在创业过程中,面临资金投入短缺、科技人员匮乏、知识信息不足、行业管制不力等[6-7],而科技创业政策能在一定程度上解决或缓解这些问题。已有研究普遍认同科技创业政策对于创业经济发展、创业活动开展具有积极作用,但忽略了科技创业政策特性与效应对其功能的影响。换言之,科技创业政策对科技创业的内在作用机理并未得到较好的诠释。基于此,本文从科技创业政策特性及其效应的调节作用入手,突破了科技创业政策主题(内容)与科技创业效果间旧有的逻辑关系框架,对科技创业政策的作用机理进行再认识。

1 理论基础与基本假设

1.1 理论基础

1.1.1 创业认知理论

创业认知是指,从认知角度对创业者思维模式和行为方式进行分析,是对创业者特质理论研究的深化,有助于研究者更为准确地理解、分析和探讨创业者创业行为和创业过程[8]。科技创业政策与创业认知相互影响、相互作用、协同演进,科技创业政策特性、主题以及效果均影响着创业者的创业认知。创业认知反映了某国家或区域科技创业政策取得的内在成效,对该国家和区域创业者创业认知的评估是衡量科技创业政策成效的重要途径。

1.1.2 创业导向理论

创业导向源于战略决策模式研究,其理论可以追溯到战略选择理论[9]。科技型企业创业导向十分复杂,可以将其界定为科技创业企业为了构建竞争优势、保持企业愿景、完成企业战略目标,进行的具有创新性、前瞻性并承担创业风险的决策选择,以及为了决策目标达成而进行的一系列战略制定与实施活动。科技创业政策能够极大地影响科技创业者的创业意愿。在科技创业政策引导与扶持下,科技创业企业能够依据区域环境及自身优势,更为合理地发挥科技创业政策对创业导向的引导作用,科学选择创业时机、领域及项目等,实现自身成长性和获利性的绩效目标。

1.1.3 创业网络理论

创业社会网络是指由一定数量的创业利益相关者相互影响、联结而成的稳定系统,政府是科技创业企业所在创业网络的重要主体。科技创业政策作用于科技创业企业生命周期全过程,是政府与科技创业企业联系的纽带,通过有形和无形方式影响科技创业企业社会网络成员行为、成员间竞争与合作关系、科技创业资源配置。对于科技创业企业来说,其发展初期面临的主要障碍是由其投资回报不确定性导致的资源有限性。当科技创业企业获得科技创业政策支持时,其创业活动更容易被其所在网络的其他成员接受与认可。

1.2 研究假设

与非科技型创业企业相比,科技型创业公司面临更高的负债风险[10]。由于科技创业公司可抵押资产有限,并且科技创业具有高风险性、投资回报周期长等特点[11-12],导致其外部融资渠道更为狭窄[13]。科技创业融资政策将给予科技创业企业以直接扶持,即科技创业政策的颁布和实施对于科技创业者创业幸福感具有增强效应。创业教育政策有利于形成鼓励创新、包容失败的创业文化,有助于激发潜在创业者的创业意愿,即科技创业政策的颁布与实施有助于科技创业态度的形成与强化。从创业市场规范政策出发,相较于一般类型的创业企业,科技创业企业对创业者行为与企业竞争环境有着更强烈的诉求。针对科技创业的市场规范政策,如专利政策、成果转化扶持政策、市场开放促进政策等,为科技创业企业发展提供了更好的竞争环境,有助于提升科技创业企业生存率,即科技创业政策的颁布和实施能有效提升科技创业活动指数。基于以上分析,提出如下假设:

H1:科技创业政策主题(创业融资政策、创业教育政策以及创业市场规范政策)(ZT)对科技创业成效(创业幸福感、创业态度、创业活动指数)(XG)具有显著正向影响。

政策连续性会对政策运行及其绩效产生直接影响。政策稳定性是指,在政策实施期限范围内,政府需维护该项政策的权威性、持续性和一致性,非重大、特殊原因不可废除或对政策进行深度调整[14]。政策缺乏稳定性和连续性会引发个体对经济发展的不确定预期:创业者会对政府鼓励科技创业的相关政策产生疑虑,导致其创业积极性受挫。相反,稳定、连续的科技创业政策会提升科技创业企业家对经济发展的预期,激发其创新创业积极性,加快技术成果商业化进程。一般而言,政企长期信任与合作关系建立在稳定性和连续性政策基础上,当政策反复变化时,科技创业企业将失去对政府及其政策的依赖与信任。基于以上分析,提出如下假设:

H2:科技创业政策的稳定性与连续性(TX)在科技创业政策主题(ZT)与科技创业成效(XG)间发挥正向调节作用。

科技创业企业的可抵押资产有限,并且科技创业活动本身具有高风险性、投资回报周期长等特点[11-12],导致科技创业企业外部融资渠道狭窄,其创业失败的可能性更大[13],该观点得到多数学者的支持。Hyytinen 等[10]指出,新创企业创新性越强,其创业失败的可能性越大。从社会整体就业率角度分析,科技创业政策可在短时间内加速科技成果转化、带动更多劳动者就业,提高科技创业企业贡献及其社会地位。对于科技创业企业家来说,其创业决策源于自我身份认知,同时也受到创业者社会地位影响。在科技创业企业家较高社会地位影响下,追求自我成就的潜在创业者转化为实在创业者的可能性更大,即潜在创业者的创业意愿增强、科技创业活动指数提高。从科技创业者自身创业幸福感角度分析,科技创业者通过创业活动为更多劳动者提供就业机会的同时(科技创业政策的倍增效应),其自我认同感得到加强。在创业过程中,对于工作质量和个人成长度的进一步提升强化了幸福感,有助于实现创业成效的提升。基于以上分析,提出如下假设:

H3:科技创业政策的倍增效应(XY)对于科技创业政策主题(ZT)与科技创业成效(XG)具有正向调节效应。

基于以上假设,可以得出科技创业政策主题、科技创业政策连续性和稳定性、科技创业政策倍增效应、科技创业成效间的逻辑关系,如图1所示。

图1 研究框架

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

本文选取武汉地区科技创业企业家作为调查对象,主要基于如下考虑:

(1)《2015年中国城市创新创业环境排行榜》显示,武汉市创新创业环境在全国100个地级以上城市中位居第8;在“创业邦”发布的2015年度《中国最佳创业城市榜单》中,武汉市排名第9,被喻为“创业有力城市”;在《2015年中国大陆最宜创业城市排行榜》中,武汉市位居全国第2。以上排名无不彰显出武汉市在科技创业领域具有的软环境特色与优势。因此,选取武汉地区作为问卷发放区域具有代表性。

(2)武汉市先后出台了《促进高校、院所科技成果转化暂行办法》(简称“科技十条”)、 《市人民政府关于深化高校、科研机构职务科技成果使用、处置和收益管理改革的意见》(简称“汉十条”)、《促进东湖国家自主创新示范区科技成果转化体制机制创新若干意见》(简称“黄金十条”)、《东湖国家自主创新示范区关于建设创业光谷的若干意见》(简称“光谷创业十条”)等鼓励和支持创新创业的系列政策,并取得了显著成效。因此,选取享受过政策支持的科技创业企业作为调查对象更具针对性。

(3)问卷填写对象为科技创业企业家,其对科技创业政策更为敏感,对于科技创业政策的理解更具话语权。

本研究委托湖北省创新方法推广服务中心、湖北省科技创新方法研究会、湖北省高新技术企业发展促进会采用随机抽样的方式向其会员单位、重点客户等发放问卷。为保证调查数据的真实性和可靠性,组织者向问卷发放对象详细解读了“科技十条” “汉十条”、“黄金十条”、“光谷创业十条”等系列政策。本次调查共发放280份问卷,回收262份问卷,有效问卷243份,问卷有效率为92.75%,调查对象特征分布情况见表1。

表1 被调查对象特征

变量分类数量占比(%)性别男18074.07女6325.93<30岁8635.3931~40岁8334.16年龄41~50岁3614.8151~60岁3614.81>60岁20.82大专以下41.65大专6426.34学历本科9338.27硕士6827.98博士145.761次15162.14创业次数2次4819.753次及以上4418.11

2.2 变量设计

政策连续性和稳定性是指,政策目标、政策手段、政策效果等在不同阶段具有的一致性和继承性,具体表现为政策内容的继承性、政策实施持续时间(政策颁布、实施的有效时间)、政策实施持续时间的适度性(政策供给能够满足需求的特定实效性)以及政策实施过程的整体连贯性。倍增效应是指,在事物由点到线再到面的发展过程中,实现自身规模和质量的快速提升。由此,将科技创业政策的倍增效应定义为:科技创业者利用创业政策解决自身就业问题的同时,为劳动者提供就业机会,进而使社会整体就业压力由点到面逐步得到缓解。对国家、湖北省以及武汉市近年出台的相关政策文本进行资料整理与分析发现,科技创业政策主题主要包括创业融资政策、创业教育政策以及创业市场规范政策,并且这3类政策对于创业的正向影响已被国内外学者证实。科技创业政策的目标是指通过改变科技创业者的创业方式与创业行为,加速科技成果转化、刺激科技创业;创业幸福感反映出创业者在创业过程中自我认同感、工作质量以及个人成长度的提升;创业态度反映了创业者对创业机会、创业风险以及自身创业资源禀赋的认知及把控程度。因此,科技创业成效可以由该地区科技创业者创业活动指数、创业幸福感、创业态度3个指标衡量。本文以性别、年龄、受教育程度[15]、创业次数[16]为控制变量,其它变量设计见表2。

2.3 研究方法

调节效应模型能更深入地揭示因变量与自变量间的关系,更好地分析自变量对因变量影响过程和作用机制,而结构方程模型不能较好地解决交互项问题。本文构建的理论框架模型涉及科技创业政策的连续性和稳定性以及倍增效应对科技创业政策主题与科技创业成效间关系的调节作用机理,因而采用调节效应模型。

表2 变量设计

变量可观测变量文献依据科技创业政策主题(ZT)经营的科技创业企业接受过政府资金方面的奖励或补贴Wiklund&Shepherd[17],2009;Sirmonetal.[18],2007)经营的科技创业企业接受过政府部门提供的教育或培训政府部门努力确保科技创业企业遵纪守法、诚实经营,营造良好市场环境科技创业成效(XG)形成了宽容失败的创业文化氛围Liñánetal.[19],2011帮助科技创业企业更好地抓住了创业机会提高了科技创业企业家管理高成长型公司的能力提高了科技创业过程中的“工作-生活”平衡满意度政策连续性和稳定性(TX)政府一直以来都高度关注科技创业政策Oyewaleetal.[20],2013不同时间段出台的科技创业政策具有较强的一致性不同部门制定科技创业的相关政策具有较强的一致性政府不断地根据情况的变化对科技创业政策进行调整政策倍增效应(XY)科技创业政策提高了科技创业成功的可能性Patanakuletal.[21],2014;Mason,Brown[22],2013;科技创业政策帮助更多的人解决就业问题科技创业政策使得科技创业融资更为便利科技创业政策帮助创业者提高了竞争意识和赢利能力

3 模型分析

3.1 探索性因子分析

采用主成分分析法,将问卷汇总数据导入SPSS 16.0进行因子分析,得到汇总数据的KMO和Bartlett球形检验值为0.781,在P<0.001水平上显著,适合作因子分析。此外,本研究累计方差解释率为79.78%,解释率相对较高。

基于以上分析数据,选用最大方差法,将因子载荷系数不足0.5或具有双重载荷系数的题项删去,得到探索性因子分析结果如表3所示。

表3 探索性因子分析结果

Component变量潜变量12345XY10.8930.1930.2480.1090.059政策的倍增效应(XY)XY20.8670.0400.1790.1270.101XY30.8260.2270.1740.2180.109XY40.7840.2810.2330.2190.037XG10.2700.8570.160-0.003-0.076科技创业成效(XG)XG20.1560.8410.265-0.0270.043XG30.1960.8290.1660.131-0.027XG40.0290.7170.3440.1720.119TX10.1840.1920.8400.1820.063政策的连续性和稳定性(TX)TX20.1990.3260.8180.1870.196TX30.2390.2760.7960.0150.093TX40.2310.1810.7250.0790.177ZT10.087-0.1170.0580.0330.920科技创业政策主题(ZT)ZT20.181-0.0610.2460.0630.821ZT3-0.0220.2110.0960.1270.782

表3分析结果显示,在所属因子上各指标载荷系数均超过0.7,说明区分度与收敛度均较好,本研究的探索性因子分析的结构清晰度较好。

3.2 验证性因子分析

继探索性因子分析后,利用Lisrel8.70对问卷调查数据进行验证性因子分析。从表4可以看出,4类潜变量的标准化系数均大于0.6,T值均大于5.56,Chi-square=168.82、df=125、Chi-square/df =1.35(小于3);p-value=0.000 55、RMSEA=0.068(小于0.08);NFI=0.92、 NNFI=0.93、 CFI=0.94 、IFI=0.95、GFI=0.91,均大于0.9。因此,本研究得出变量与数据间具有较好的拟合效果,可进行进一步分析。

表4 验证性因子分析结果

变量 测项标准化系数T值科技创业政策主题(ZT)ZT1X190.868.39ZT2X210.908.99ZT3X220.615.56科技创业政策成效(XG)XG1X180.706.74XG2X160.838.51XG3X130.889.43XG4X140.889.36政策的连续性和稳定性(TX)TX1X110.696.76TX2X90.828.61TX3X70.9711.17TX4X80.859.05政策的倍增效应(XY)XY1X260.9711.27XY2X270.859.14XY3X280.869.31XY4X300.838.78Chi⁃square=168.82,df=125,p⁃value=0.0055,RMSEA=0.068NFI=0.92,NNFI=0.93,CFI=0.94 IFI=0.95 GFI=0.91

3.3 竞争模型比较分析

为了验证4类因子模型的合理性,进一步将因子分为4类、3类和2类,各类因子拟合指标数值如表5所示。表5显示,当因子被分为4类时,各项拟合指标值均符合要求(Chi-square=168.82、df=125、Chi-square/df=1.35<3,RMSEA=0.068<0.08,CFI=0.94>0.90、IFI=0.95>0.90),当因子被分为3类和2类时,拟合优度均未达到要求或不及4类因子模型。因此,4类因子模型更为科学、合理。

表5 竞争模型比较

模型因子χ2dfχ2/dfRMSEACFIIFI原模型4因子:y1,y2,y3,y4168.821251.350.0680.940.95模型13因子:y1+y2,y3,y4295.071292.290.1310.870.87模型23因子:y1,y2+y3,y4292.051252.340.1300.870.87模型33因子:y1,y2,y3+y4321.721292.490.1410.880.88模型42因子:y1+y2,y3+y4443.931323.360.1780.800.81模型52因子:y1+y2+y3,y4479.461343.580.1850.760.77模型62因子:y1,y2+y3+y4666.621344.970.2300.720.72

3.4 信度与效度分析

SPSS16.0统计软件分析结果显示,整体信度系数为0.901,各潜变量即科技创业政策主题(ZT)、科技创业成效(XG)、科技创业政策的连续性和稳定性(TX)、科技创业政策的倍增效应(XY)的信度系数分别为0.822、0.869、0.889、0.902、0.930,均大于0.7,说明调研数据信度较高。

表3-6显示,各潜变量变异抽取量的平方根分别为0.800 4、0.841 2、0.825 8、0.838 4、0.879 1,均超过其相关系数的最大值0.561,且区分度较高,说明本研究问卷数据的内容效度与区分效度均较好。

表6 变量均值方差及相关系数

变量均值方差ZTXGTXXYGenderAgeEduTimeZT5.02631.17720.8004XG4.43091.40860.1000.8258TX5.00991.18140.328∗∗0.561∗∗0.8384XY5.24011.15280.2250.437∗∗0.527∗∗0.8791Gender0.740.443-0.0720.067-0.103-0.0311Age2.121.0950.1350.0790.0760.342∗∗0.257∗1Edu2.960.9300.115-0.0120.019-0.2180.169-0.0871Time1.570.789-0.141-0.126-0.1710.1050.0880.1220.0671

备注:***在 0.001 水平(双侧)上显著相关,**,在 0.1 水平(双侧)上显著相关,*,在 0.05 水平(双侧)上显著相关, +在 0.1 水平(双侧)上显著相关,下同;“Gender男”=1;“Gender女”=0;“Age<30”=1;“3160”=5 “Edu大专以下”=1,“Edu 大专”=2,“Edu 本科”=3,“Edu 硕士”=4,“Edu 博士”=5;Time=0,1,2,3,4

3.4 调节效应模型

为了验证H1和H2,本研究利用SPSS16.0对汇总数据进行分析,结果详见表7。根据模型I,自变量科技创业政策主题不显著(β=0.08),表明科技创业政策主题与科技创业成效不存在正相关关系。结合模型II与模型III可以发现,在加入变量科技创业政策的连续性和稳定性(TX)后,交互项显著(β=0.229*),△R2=0.083且在0.001水平上显著(F=5.943***)。表7中3组模型的VIF值均小于3,表明不存在共线性问题。因此,H2通过验证。

表7 基于科技创业政策特性(TX)调节效应回归分析

变量XG模型I模型II模型IIIGender0.0700.1260.116Age0.0640.0170.009Edu-0.019-0.029-0.086Time-0.128-0.049-0.030ZT0.080-0.092-0.071TX0.595∗∗∗0.584∗∗∗ZT×TX0.229∗R20.0340.3410.389调整后R2-0.0350.2830.326F0.4945.943∗∗∗6.188∗∗∗

同样,本研究亦对H3进行了验证,验证结果见表8。对比模型I、模型II与模型III可以发现,虽然科技创业政策主题对于科技创业成效并不存在正向影响,但在加入变量科技创业政策倍增效应(XY)后,交互项显著(β=0.209**),△R2=0.031且在0.001水平上显著(F=3.884***)。表8中3组模型的VIF值均小于3,表明不存在共线性的问题。因此,H3通过验证。

4 结论与启示

4.1 研究结论

H1没有得到验证,未能与“创业服务政策、创业文化政策以及创业融资政策均对创业者的创业机会及创业动机具有显著的正向影响”结论达成一致。因此,并不能直观、简单地认为政府部门颁布的科技创业政策一定有助于科技创业活动取得成效。当且仅当政府颁布的创业融资政策、创业教育政策以及创业市场规范政策等能够代表科技创业企业的利益,并且能够得到很好的执行时,才有助于科技创业活动的开展。否则,再优越的科技创业政策主题也无法发挥作用。

表8 基于科技创业政策效应(XY)的调节效应回归分析表

变量XG模型I模型II模型IIIGender0.0700.1050.069Age0.064-0.089-0.089Edu-0.0190.0920.080Time-0.128-0.190-0.176ZT0.080-0.035-0.014XY0.519∗∗∗0.486∗∗∗ZT×XY0.205∗∗R20.0340.246∗∗0.286∗∗∗调整后R2-0.0350.1810.212F0.4943.758∗∗3.884∗∗∗

H2验证了程华等[23]的观点,即政策激励效应的发挥需以政策稳定性和连续性为前提和条件。稳定、连续的科技创业政策对于科技企业的产业遴选、市场准入、项目涉足、投资重点等具有持续的导向作用,有利于科技创业企业的创业机会认知深化、创业前景判断以及创业确定性预期。科技创业政策的连续性和稳定性越强,不同类型科技创业政策主题的聚焦效果越明显,滞后效应提前期越长,政策叠加效应越突出,科技创业成效随之彰显。

H3验证了Patanakul等[21]的观点。科技创业政策从多个层次对科技创业企业提供扶持,如设定明晰的标准和政策目标促进技术转移、启动创业计划以增强创业者与利益相关者的关系强度、为科技创业企业缓解融资困难并提升资信等级等。在科技创业政策倍增效应作用下,科技创业企业的生存期更长,科技创业成功率更高,更有利于在短时间加速成果转化,带动就业,提升企业信誉,提高创业意愿及动力。相应地,科技创业企业家的创业幸福感及创业活动指数得到提升。

4.2 管理启示

(1)建立科技创业政策执行跟踪反馈评估机制。科技创业政策的执行力是沟通科技创业主题与科技创业成效的重要桥梁,科技创业政策执行力强,意味着科技创业政策执行主体能以较低的资源消耗及投入实现较高的政策目标,获取较高的政策执行效益。各级地方政府为了切实提高科技创业政策执行能力,应避免因其执行失误导致政策决策失误。在科技创业政策执行过程中,利用科技创业政策执行跟踪反馈机制对科技创业政策每个阶段进行反馈、评估,严格把控影响科技创业政策执行顺利开展的各类因子,逐步实现科技创业决策目标。具体而言,通过建立科技创业政策跟踪反馈评估的相关制度、完善科技创业政策执行跟踪反馈评估程序、促进科技创业政策执行和跟踪反馈评估职能分离,稳步推进科技创业政策,进而提高科技创业政策相关执行机关的公信力,促进科技创业既定目标的实现。

(2)强化科技创业政策跨部门协同机制。科技创业政策的跨部门协同主要是指跨部门协同制定政策,又被称为政策整合。在科技创业政策制定阶段,应注重政策横向整合和纵向时间整合。横向整合是指,确保政策间能够相互支撑,杜绝或避免政策内容、政策目标、政策标准间的矛盾与冲突;纵向时间维度整合是指,确保政策具有一定稳定性、持续性及预见性。针对科技创业政策制定过程中政策标准相互冲突、政策扶持主体离散的不足,一方面,应通过合理的结构性安排实现各部门之间在政策制定过程中的相互协同与呼应。另一方面,应在科技创业政策制定过程中,注重政策可行性与科学性的同时,力求其稳定性与持续性得到保证。

(3)注重科技创业政策制定者与受惠者的互动。公众日益成为政策制定和执行过程的活跃参与者,更倾向于认可政府在特定时期、环境和条件下制订的政策。在政策执行过程中,涉及对多重知识和技术的考量、多元利益的权衡,任何政策的制定不仅是对某个理性方案的选择和设计过程,还是主体间不同利益、不同偏好的博弈过程。在政策制定和执行过程中,不仅要考虑政策制定与执行效率,还要考虑公众对政策公共性的诉求。因此,政府应通过建立与科技创业者间的平等对话机制,确立科技创业者在相关政策制定过程中的主体地位,转变政策固有的“官本位”职能角色;同时加大科技创业相关信息公开力度,确保科技创业者在创业过程中对于创业资源信息、创业机会信息及创业风险信息的知情权,畅通创业者相关意见与建议传递渠道,实现科技创业者与政府间互动性提升。

(4)优化科技创业政策执行的支撑环境与条件。科技创业政策的执行过程具体地、实际地、直接地促进了科技创业过程,为科技创业政策制定提供实践依据,科技创业政策的不断完善与优化最终为科技创业政策执行提供服务。科技创业政策执行的支撑环境和条件关系到科技创业政策目标及其实现程度。支撑环境与条件影响科技创业政策执行结果,其亦是推动科技创业政策制订符合实际政策需求的重要因素。支撑环境与条件是科技创业政策纠正、修改、完善的基础:首先,政府部门应鼓励全体社会成员积极参与科技创业政策执行过程,通过引入微博议政、网络监听会等新型执政方式,建立多向互动的沟通机制;其次,通过加强科技政策宣传工作,提升科技创业政策执行者、受惠者以及其他利益相关者对相关政策的认同感;最后,通过完善用人机制、监督机制以及惩处机制,消除官场文化对科技创业政策执行带来的负面影响。

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The Mechanism of Science and Technology Entrepreneurship Policy:A Perspectiveof continuity and stability of the policyand the Multiplier Effect

Peng Huatao1,2,Xie Xiaosan1,Quan Ji1

(1. Wuhan University of Technology, School of Management, Wuhan 430070,China; 2. Hubei Enterprise Culture Research Center,Wuhan 430205,China)

Abstract :Science and technology entrepreneurship activities associated with enterprise formation, achievement transformation, product produced, value creation and other complex and varied activities,which determines configuring resources independently only rely on the current China's less mature entrepreneurial market is difficult to meet the requirements, so the urgent need for national and local governments is to provide a strong policy support. Based on entrepreneurial cognition theory, entrepreneurial orientation theory and entrepreneurial network theory, this paper builds the theoretical framework. 243 science and technology start-ups in Wuhan are analyzed by using the structural equation model and regulating effect model. The results of the study mainly include: the theme of science and technology entrepreneurship policy has no significant positive effect on the effect of science and technology entrepreneurship policy; the continuity, stability and the multiplier effect of science and technology entrepreneurship policy have a significant positive adjustment effect on the above effect.

Key Words: Science and Technology Entrepreneurship; Continuity of the Policy;Stability of the Policy;Multiplication Effect of Poticy

收稿日期:2017-04-18

基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金项目(2016VI018);湖北省科技支撑计划项目(2015BKA366);武汉市软科学研究计划项目(2016040306010195);湖北经济学院湖北省人文社科重点研究基地湖北企业文化研究中心项目(2015A01)

作者简介:彭华涛(1979-),男,湖北天门人,博士,武汉理工大学管理学院教授、博士生导师,湖北企业文化研究中心兼职研究员,研究方向为创业管理;谢小三(1989-),女,安徽安庆人,武汉理工大学管理学院硕士研究生,研究方向为创业管理;全吉(1983-),男,湖北襄阳人,博士,武汉理工大学管理学院副教授、硕士生导师,研究方向为演化博弈。

DOI:10.6049/kjjbydc.2017010291

中图分类号:F272.2

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)21-0088-07

(责任编辑:林思睿)