研究发现和对应的结论

以创新产出（4个因变量的均值）为因变量的Ordered Logistic回归模型（Model 1），伪R²为0.727，即所建模型能解释的因变量变化为72.700%，模型拟合效果较好；以产品创新为因变量的Ordered Logistic回归模型（Model 2），伪R²为0.671，即所建模型能解释的因变量变化为67.100%，模型拟合效果较好；以工艺创新为因变量的Ordered Logistic回归模型（Model 3），伪R²为0.551，即所建模型能解释的因变量变化为55.100%；以市场创新为因变量的Ordered Logistic回归模型（Model 4），伪R²为0.473，即所建模型能解释的因变量变化为47.300%；以管理创新的变化为因变量的Ordered Logistic回归模型（Model 5），伪R²为47. 300%，即所建模型能解释的因变量变化为47.300%，模型拟合整体效果比较理想。Model 1~Model 5回归模型的伪R²均在0.473~0.727之间，说明模型的拟合效果较好。

表10-3　Ordered Logistic回归数据分析结果

资料来源：本文整理

此次研究通过整合视角探索了供给侧结构性改革时期高端服务业创新环境对创新产出的影响，获得了有意义的研究发现。

1）创新产出与企业创新目标、创新战略

如Model 1所示，企业关注与市场变化有关的创新目标能够获得较高的创新产出（β=0.413，Sig.=0.000），与假设H₁a一致。企业关注与效益有关的创新目标能够获得较高的创新产出（β=0.674，Sig.=0.000），与假设H₁b一致。

与上述不同的是，企业关注与法规政策有关的创新目标获得较低的创新产出（β=-0.310，Sig.=0.001），与假设H₁c一致。企业关注与资金有关的创新目标获得较低的创新产出（β=-0.255，Sig.=0.001），与假设H₁d一致。

具体而言，分析结果表明，企业的创新目标是扩大市场份额或扩大产品种类则能够促进企业进行产品创新（Model 2：β=0.205，Sig.=0.045）、市场创新（Model 4：β=0.385，Sig.=0.000）以及组织创新（Model 5：β=0.528，Sig.= 0.000）；企业的创新目标是提高生产率或降低生产成本则能够促进企业进行产品创新（Model 2：β=0.602，Sig.=0.000）、市场创新（Model 5：β=0.712，Sig.=0. 000）以及组织创新（Model 5：β=0.525，Sig.=0.000）。

与之相反，企业的创新目标是改善资金状况和增加财务收益则与新产品（新服务）（Model 2：β=-0.5898，Sig.=0.000）、新市场开拓（Model 4：β=-0.165，Sig.=0.076）存在负相关关系；企业创新是为了使产品（服务）符合法律及政府规定，则与企业的新产品（新服务）（Model 2：β=-0.328，Sig.=0.004）、新工艺（Model 3：β=-0.358，Sig.=0.002）、新市场开拓（Model 4：β=-0.252，Sig.=0.025）存在负相关关系。

2）创新产出与企业环境(www.xing528.com)

总体而言，企业遭遇的阻碍或困难对企业创新产出起到阻碍作用（Model 1）。企业内外环境因素与创新产出存在着负相关关系，从调查的四个行业整体来看，Ordered Logistic回归分析结果与假设H₂一致。外部环境的阻碍因素主要包括：外部金融支持不力，市场需求不旺，行业变化不确定，缺乏政府政策与项目支持，相关法律保护不足。内部环境阻碍因素主要包括：资金不足，成本高；缺乏专业技术人员，技术储备不足；内部组织架构与管理机制不利于创新。

具体而言，资金不足，成本高（Model 2：β=-0.954，Sig.=0.000）是新产品（新服务）产出最大的障碍。在通过新工艺增加营业额方面受到的最大阻碍主要是市场需求不旺，行业变化不确定（Model 3：β=-1.202，Sig.=0.000）。在通过新市场开拓增加营业额方面受到的最大阻碍主要是相关法律保护不足（Model 4：β= -0.581，Sig.=0.000）。在通过实施组织变革与新管理模式增加营业额方面受到的阻碍主要是资金不足，成本高（Model 5：β=-0.586，Sig.=0.000）。

3）创新产出与外部合作

总体而言，企业与外部进行的合作与联系可以促进企业创新产出（Model 1）。从本书所调查的四个行业整体来看，总体上企业与外部进行的合作与联系以及创新产出之间存在着正相关关系，回归分析结果与假设H₃一致。研究发现，新产品（新服务）与顾客及供应商合作进行创新（β=0.343，Sig.=0.003）以及与高校、研究机构的合作之间（β=0.783，Sig.=0.000）存在正相关关系，但与竞争者的合作存在负相关关系（β=-0.422，Sig.=0.000）。

4）创新产出与信息来源、数量

总体而言，企业的信息来源（主要是从前期专利获取创新信息）可以促进企业创新产出（Model 1），获得的信息数量与来源影响着企业创新产出。从本书所调查的四个行业整体来看，Ordered Logistic回归分析结果与假设H₄并不完全一致：①新产品（新服务）与从高校或研究机构获取创新信息（Model 2：β=0.361，Sig.=0.005）之间呈现正相关关系，但与未完成项目获取创新信息（Model 2：β=-0.258，Sig.=0.021）以及同行竞争企业获取创新信息（Model 2：β=-0.432，Sig.= 0.000）呈现负相关关系。②新工艺与从前期专利获取创新信息（Model 3：β=0. 374，Sig.=0.000）呈现正相关关系，与从高校或研究机构获取创新信息（Model 3：β=-0.426，Sig.=0.000）呈现负相关关系。③新市场开拓与从顾客或供应商处获取创新信息（Model 4：β=-0.325，Sig.=0.008）呈现负相关关系。④组织变革与新管理模式与从同行竞争企业处获取创新信息（Model 5：β=0.258，Sig.=0.045）呈现正相关关系。

Ordered Logistic回归分析结果同时显示：企业规模与企业创新产出存在负相关关系（Model 1：β=-0.439，Sig.=0.003），企业规模越大，企业获得的创新产出相对越小。企业规模与新产品获得的产出、新工艺获得的产出存在联系。具体而言，规模对新产品获得的产出起着反向作用（Model 2：β=-1.103，Sig.=0. 000），企业规模越大，新产品获得的创新产出相对越小；企业规模对新工艺获得的产出起着正向作用（Model 3：β=0.386，Sig.=0.030），企业规模越大，新工艺获得的创新产出相对越大。

此次研究通过整合视角探索了供给侧结构性改革时期高端服务业创新环境对创新产出的影响，获得了有意义的研究发现。

总体而言，产品创新、工艺创新、市场创新以及组织创新不仅受到企业内外环境的影响，而且受到企业的创新目标与战略、外部合作与联系以及信息数量与来源的影响（见表10-3）。数据分析得出的结论主要包括以下几点。第一，积极的创新战略能够促进高端服务业中小企业的创新产出，而被动的创新战略阻碍企业的创新产出。第二，企业内外环境存在着阻碍高端服务业中小企业的创新产出的因素。外部环境主要包括融资、市场、政策以及法律等方面的因素。内部环境主要包括资金、人才、技术以及管理机制等因素。第三，有效的外部合作能够促进企业创新产出。研究发现：企业与顾客及供应商以及与高校、研究机构的合作有利于企业创新产出。第四，高端服务业领域里中小企业的创新产出不但可以通过技术创新，而且还可以通过非技术创新加以实现。产品创新、工艺创新、市场创新以及组织创新都对企业创新产出产生了促进作用。