“高校—企业”技术转移对企业创新绩效的影响
——来自经验取样法的证据

2020-10-14 07:05夏天添张振铎万鹏宇
科技进步与对策 2020年19期
关键词:吸收能力功利性观测

夏天添,张振铎,万鹏宇

(1.江西科技学院 协同创新中心,江西 南昌 330000;2.荷兰商学院,荷兰 布仁 4116GG;3.哈尔滨工业大学 管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001;4.吉林大学 商学院,吉林 长春 130000;)

0 引言

技术创新是现代企业发展的核心内涵,更是企业核心竞争力的重要基础[1-2]。然而在新时代下,市场竞争激烈、产品周期缩短、技术更迭加速,均致使企业无法凭借自身研发体系、资源构成和风控能力取得或保持创新优势[3-4]。鉴此,现代企业愈发倾向于同高校、科研院所等第三方组织开展产学研协同创新、技术共享与研发人才培养,并以技术转移形式,实现低成本化企业创新绩效增长[5-6]。

回顾文献,多数学者基于知识基础观视角,认为企业是一个综合性的知识处理系统,其核心动力在于内知识储备与转化[7-8]。但内知识亦需要以人为载体,并透过语言、文字、技术系统等方式实现知识共享[9]。因此企业创新能力与组织运行机制不仅受企业知识储量与技术转化水平的影响,更会在技术转移过程中,受到人的直接影响,从而决定其产品市场竞争力。本研究在对以往文献展开分析后发现尚存在以下不足:

(1) 对技术转移影响机制缺乏辩证性探讨。在近年来的研究中,虽然主流观点认为技术转移将提升技术接收方创新绩效,然而,仍有少数学者发现,技术转移并非绝对能实现创新绩效增长,相反可能因资源闲置、内耗等问题延缓组织创新。本研究对此进行深入剖析后发现,在以往的研究设计中,尤其是企业在与高校、科研院所等第三方组织的技术转移过程中,未考虑技术转移的动态机制,进而错估了二者间的博弈关系[10-12]。同时,受组织间异质性的影响,企业与高校必然会因利益、资源等问题引发博弈,从而阻碍企业创新绩效提升[13-14]。由此可知,“高校—企业”技术转移实质上是技术转移过程中的组织间竞合关系,双方必然会因各种因素意见相左,进而形成组织间博弈,并通过干扰企业实际技术接收,影响其创新绩效增幅[15-17]。因此,王海军等建议在未来研究中,将社会网络理论的竞合机制纳入研究框架,综合性探究技术转移对企业创新绩效的深层影响。同时,徐松鹤等[18]在后续研究中发现,组织间博弈可划分为规划性博弈与功利性博弈两个主要维度[19-21]。其中,规划性博弈是出于争议调解,实现互利共赢的一种正向博弈行为[22-23],而功利性博弈则是在博弈中一方或多方基于利益最大化原则,所采取的一种利益攫取性负向博弈行为。故出于组织间博弈各维度(规划性博弈与功利性博弈)的特质考量,“高校—企业”技术转移是否必然导致企业创新绩效提升?该问题的阐明将有助于揭示技术转移对企业创新绩效影响的“黑箱”,并从博弈视角对社会网络理论作出边际贡献。

(2)忽略了技术吸收能力对企业创新绩效的影响机制。赵健宇等出于企业技术吸收转化的考量认为,具备高技术吸收能力的企业,更能借助技术转移给自身带来创新绩效[24-27]。其中,高技术吸收能力组织极易将技术完整性吸收,从而透过高效技术转化机制实现预期创新[28-29];而低技术吸收能力组织囿于转化水平,无法有效利用技术转移机制提升创新绩效[30-32]。由此可知,技术吸收能力亦将调节技术转移对企业创新绩效的影响关系。在以往研究中,虽有少数学者关注于此,但仅对技术吸收能力的调节机制进行了初步审视,未对复杂社会网络中的博弈性吸收机制进行深入探讨。

(3)研究设计的局限性。就以往文献中研究设计而言,技术转移与企业创新绩效的观测多以单次取样、分段式单次取样或面板数据为主,并基于此展开假设检验与对策分析[33-34]。然而,在新时代背景下,我国市场竞争已趋于白热化,纯粹单次取样或分段式取样的研究设计,难以有效观测博弈的动态性。同样,基于面板数据的研究,亦存在相同局限性,且观测指标与方法目前仍无较统一的共识;加之现阶段市场风险性较大,企业若无法对组织间动态博弈进行有效观测与控制,则难以实现其技术转移初衷。故此,以往研究结论的科学性和适用性必然存在一定局限与不足。

如上所述,在以往研究中,技术转移的影响机制未得到有效阐明,并且多数研究中忽视了企业实际技术吸收能力,以及在研究设计上的局限性,均致使“高校—企业”技术转移无法实现企业创新初衷。而为汲取以往研究中不足之处,本研究从知识基础观理论与社会网络理论视角出发,并结合研究背景,通过经验取样法的连续性研究范式,对我国高科技上市公司与高校之间的技术转移过程展开连续15周日记调查,以透过其高管与高校之间的技术转移协商质量与创新成效,阐明“高校—企业”技术转移对企业创新绩效影响的深层机制。

1 理论回顾与研究假设

1.1 “高校—企业”技术转移与企业创新绩效

企业创新绩效提升将为市场提供更迭换代的新产品,以适应当下市场竞争与消费者需求[35]。故为剖析“高校—企业”技术转移与企业创新绩效之间的关系机制,本研究在分析现有文献后发现,多数学者均基于知识基础观理论或社会网络理论,且多侧重于技术引入与协同创新两个角度进行探究。

首先,在技术引入视角中,相关学者认为:技术、产权、专利授权等无形资产具有稀缺性、专有性与高复杂性等特征,将影响企业研发体系,以使其无法以独立研发机制,适应市场需求变化或赢得市场竞争[36-37];因此,现代企业必须采用技术转移等高效手段,替代或逐步优化原有研发体系与创新机制,保障企业发展基础。由此可知,技术转移能够拓宽企业创新路径,并通过技术转移激发企业创新动力,为企业创新绩效增长塑造良性永动机制。

其次,在协同创新视角中,相关学者发现:①协同创新机制越融洽,越能够在技术转移过程中提升企业技术接收效率,进而为企业创新绩效提升带来质的助益;②组织间异质性越高,越能够使协同双方迸发出更多研发创意;③“高校—企业”技术转移的强协同机制,将有利于双方构建紧密的组织间信任[38],且与高校开展技术转移,企业不仅能透过高校品牌口碑提升自身形象[39],更可借助高校资源优势与技术声誉拓宽创新渠道,并利用高校资源优势在技术转移过程中不断完善企业研发体系,进一步加快创新软实力提升,为企业获得未来市场竞争优势[40-42]。

综合上述,企业在与高校展开技术转移合作过程中,不仅能够通过高校资源优势弥补自身研发短板,更能够借助高校社会声誉与技术资源,完善企业研发体系,提升创新绩效。基于此,本研究提出以下研究假设:

H1:每周“高校—企业”技术转移将正向显著影响企业创新绩效。

1.2 规划性博弈的中介作用

组织间规划性博弈是指为维系社会网络合作关系,博弈双方基于“合作共赢”的博弈原则共同围绕争议展开积极的探讨或处置。在“高校—企业”技术转移过程中,高校与企业出于各自战略考量,亦会基于技术转移的协同效应,积极处理争议,以确保双方的长期利益[43]。此外,规划性博弈普遍通过争议调停谋求双方高质量互动,故规划性博弈实质上是博弈双方间利益权衡与妥协,是一种典型的正向博弈。即便在技术转移过程中,问题解决与处理方式种类繁多,但规划性博弈仍能为其博弈双方带来正向、积极的氛围,以突破利益思维局限,进而为博弈双方提供相对最优的“双赢”方案。由此可知,以往研究观点普遍认为规划性博弈所产生的积极、正向争论,将突破组织间利益隔阂,以通过博弈双方思维革新迸发出高权衡性处理方案;同时,在技术转移过程中,规划性博弈将以正向博弈的互动模式,拓展企业知识范围与创新思路,提升企业创新绩效。因此,本研究认为“高校—企业”技术转移,将通过规划性博弈的中介机制,间接提升企业创新绩效。基于此,本研究提出以下研究假设:

H2a:在每周的“高校—企业”技术转移对企业创新绩效影响中,规划性博弈都将起到显著正向中介作用。

1.3 功利性博弈的中介作用

在功利性博弈的影响中,组织会基于利益至上原则,以胁迫、破坏及毁约等形式换取博弈利益,这与Granovetter等人基于信任和社会资本的传统社会网络理论相悖。在“高校—企业”技术转移过程中,功利性博弈将以消极的作用机制,使博弈双方坠入功利“深渊”,进而通过负向博弈降低技术接受或知识吸收效率,以抑制企业创新。在王丽平等人有关功利性博弈的研究中发现,当博弈一方基于功利视角采取负面“打压”时,其博弈双方将出现高信任危机,以降低技术转移效率,并影响企业创新绩效增长。同时,功利性博弈亦将催生对方的反制措施,如“向对方隐匿技术不足”、“告知错误做法”或“延期付款”等。因此,功利性博弈非但无法提升组织间协同效率,反而会更进一步通过破坏组织间信任,背离企业技术转移初衷。综合而言,在“高校—企业”技术转移社会网络中,存在与传统信任相悖的功利性博弈,这些是以往社会网络理论与实践中较少关注的,功利性因素会降低企业与技术转出方的信任机制,且企业无法有效利用高校异质性与多元化优势,进而限制企业创新绩效良性增长。基于此,本研究提出以下研究假设:

H2b:在每周的“高校—企业”技术转移对企业创新绩效影响中,功利性博弈都将起到显著负向中介作用。

1.4 技术吸收能力的调节作用

如上所述,在“高校—企业”技术转移过程中,组织间博弈将决定企业可用于提升创新绩效的技术当量。因此,在历经组织间博弈后,企业所接收到的技术当量,将是企业在整个技术转移过程中所获得的全部技术,而其创新绩效的提升幅度,亦视其技术转化效率而定。此外,根据吴少将等人的观点,高技术吸收能力的企业会因其在组织机制、运行效率等方面趋于完善,而使其能够以高技术转化效率,实现预期新产品开发、市场投放等实质创新成效;反之,低技术吸收能力的企业则会因其组织机制等方面的不足,无法达到预期转化效率,从而削弱其产品竞争力,且一旦该企业的竞争组织一旦抢先完成新产品投放,则其技术转移投入与未来竞争力必将荡然无存。

由此可知,企业若要将通过组织间博弈所获取的技术高效转化为产品,并以此提升创新绩效,则需要具备相应水平以上的技术吸收能力;而当企业不具备相应水平的技术吸收能力时,其在技术利用、成果转化等方面均将受到限制,无法实现预期的创新绩效增长。基于此,本研究提出以下研究假设:

H3:技术吸收能力将在组织间博弈与企业创新绩效之间起到显著调节作用。

2 研究设计

2.1 研究对象与计划

本研究将以我国高科技上市公司为样本,并通过对其高管团队与高校(即第三方组织)之间的技术转移过程展开研究,以揭示“高校—企业”技术转移对企业创新绩效影响的“黑箱”。其样本选择缘由:一是就国内高科技上市公司而论,“科创研发”是其生存的根本,然而,在当今技术高速更迭背景下,各企业在研发上已普遍进入低潮期,无论在周期、成本抑或团队效率等方面均已呈现瓶颈趋势,企业必须要通过与高校等外部科研机构展开技术转移合作,拓宽研发渠道与创新思路,以提升其创新绩效;二是就企业研发创新机制而论,深化与高校的技术转移合作机制,不仅能够有效缓解企业研发投入压力,更能借由高校品牌口碑联动宣传机制,促进企业价值提升,同时获得相应政策支持。因此,基于上述因素考量,本研究特以我国高科技上市公司的高管人员为对象,针对其“高校—企业”技术转移对企业创新绩效的作用机制,以及其它影响因素展开研究。具体研究实验计划为:

图1 研究模型

(1)前期准备与量表开发。基于以往学者研究观点,以及知识基础理论和社会网络理论的文献研究,构建相应变量观测量表,并经过小样本预调研检验(量表基础信度与效度检验)后,编制正式实验量表与试验计划。

(2)样本来源与实验要求。本研究团队通过多所国内重点高校校友会、MBA联盟等渠道,共获得了国内高科技板块143家上市公司共计283名高级管理人员支持,并以此展开经验取样法研究实验。同时,为确保研究精度,先行问询所受访企业是否开展过(包含正在展开)与高校等第三方组织的技术转移合作,若无则筛除该样本企业;反之,则将该样本纳入正式实验调查范畴。

(3)实验形式与计划安排。本研究基于经验取样法动态数据观测方式,具体实验安排共分两个阶段进行:第一阶段,在正式实验前一周,向实验参与者发送实验说明(包含文字类和视频类两种实验说明材料),以使其对整个实验过程与标准形成充分的认知,并相应填写人口统计信息与技术吸收能力量表;第二阶段,正式实验开展后,实验参与者在连续15个工作周内,于每周五下午填答电子问卷(限制填答时间为10分钟),问卷内容包含“高校—企业”技术转移、组织间博弈与企业创新量表。

在研究实验完成后,本研究对所回收数据进行标准化处理,将未能按时填答、连续性重复及漏填等样本的实验数据进行剔除,最终,共回收72家高科技企业93名高管的有效数据。共计1 395条有效数据;其中,男性样本占总样本的52.69%,企业规模在1亿元与1~5亿元之间的占比分别为27.96%和37.63%,企业年限在5年以上的占53.76%,同时,96.78%的受访高管具备3年以上的高管经历。

2.2 研究变量

(1)“高校—企业”技术转移。针对“高校—企业”技术转移的观测,本研究主要以Gnekpe等人所用的量表为基础,同时,参考王海军等人对第三方组织与技术接受企业之间技术转移的观测建议,并融合本研究所涉及的背景因素与环境变化,形成本研究的观测量表。主要观测题项:“在技术转移过程中,高校乐于向我们企业分享新知识,并积极协助我们企业解决在技术转移过程中所出现的问题”等9项,同时,按照Likert 7点量表予以观测(Cronbach's α=0.902)。

(2)组织间博弈。在组织间博弈的观测上,本研究基于徐国军等人的研究观点,即在实际观测上,主要从组织间博弈的两个差异性维度(规划性博弈与功利性博弈)展开。首先,就规划性博弈的观测,将以喻登科等人所开发的观测量表为主,并参考侯建等人在量表完善上的做法,形成最终观测量表[44-45]。具体包括“解决问题是我们双方的主要任务”等共5个题项(Cronbach's α=0.879)。其次,功利性博弈的观测主要基于庞博等人的量表,并结合王玉等人做法进行量表优化,最终,形成共计6个题项的观测量表。其具体题项有“对方的建议将妨碍我方的利益获取”等。以上两个变量均按照Likert 7点量表予以观测(Cronbach's α=0.829)。

(3)技术吸收能力。为更加精确地观测企业的技术吸收水平,本研究基于赵健宇等(2019)的研究观点,即摒弃潜在、虚幻的技术(知识)转化可能或潜质,而将技术(知识)实际利用率、转化率及市场反应等作为主要参考指标。因此,本研究剔除潜在技术吸收能力维度,并以实际技术吸收能力维度作为主要观测内涵。同时,在进一步参考段庆锋等(2019)所用量表与做法后,形成最终。具体观测题项包括:“我们企业有较好的组织机制,以使外部引入的技术(知识)能够被快速吸收”等共8个题项的观测量表,并按照Likert 7点量表予以观测(Cronbach's α=0.841)。

(4)企业创新绩效。对企业创新绩效的观测,主要以操龙升等(2019)所提出的研究量表为基础,并结合姬中洋等(2019)做法加以完善,构成包含7个题项的正式观测量表。具体题项如“通过技术转化所开发出的新产品(服务)会为我们企业带来较可观的财务收益”,并按照Likert 7点量表予以观测(Cronbach's α=0.870)。

(5)控制变量。在控制变量方面,本研究主要参考宋炜等人的做法,以企业年限(企业上市周期)、企业性质、企业规模(上市公司公开的最新注册资本)与高管年资(实际担任高管的工作年限)作为控制变量。

3 数据分析与假设检验

3.1 聚合效度检验

由于在本研究所提出的模型中,“高校—企业”技术转移、规划性博弈、功利性博弈、企业创新绩效及技术吸收能力5个构念,分别位于组织间与组织内两个不同层次,且全部调研数据皆源自人为采集,故需要针对以上不同层次的构念进行层面聚合效度检验。为此,本研究参考李召敏和赵曙明等[46]的做法进行聚合性检验,根据结果,模型各层次中的构念聚合效度检验均满足相关研究标准(见表1)。

表1 聚合效度检验

3.2 区分效度检验

本研究先采取Harman单因子检验的方式进行共同方法偏差检验,根据结果,首因子旋转后的解释方差率为13.67%,低于50%的阈值[47],说明共同方法偏差影响较小。同时,采用MCFA分析校验组织间层次的模型拟合优度与区分效度。根据结果:4因子模型拟合优度最佳,且显著优于其它模型,说明“高校—企业”技术转移、规划性博弈、功利性博弈及企业创新绩效,确实是同一层次间的4个不同构念。

3.3 描述性分析

根据描述性分析结果,各变量间相关系数均在-0.18~0.15的水平上显著,同时,各主要变量的VIF值均低于10的阈值,由此说明,本研究所提出的假设模型受多重共线性干扰较少,适合进行更进一步的假设检验。

3.4 假设检验

为检验“高校—企业”技术转移对企业创新绩效的深层影响机制,本研究按照Edwards等[48]、Hayes[49]、方杰和温忠麟等[50]做法,利用HLM 6.0等软件对研究模型进行多层嵌套分析,根据结果可知:

(1)直接效应检验。在表4的M1列中,“高校—企业”技术转移对企业创新绩效存在显著正向直接影响(γ=0.921,p<0.001),亦证明了企业与高校等非直接竞争性组织展开技术转移,将会对其创新绩效产生积极助益,假设H1得到验证。

表2 验证性因子分析结果

表3 描述性分析结果

(2)中介效应检验。为考察组织间博弈的两个维度(规划性博弈与功利性博弈)在“高校—企业”技术转移与企业创新绩效之间的中介作用,本研究按照方杰和温忠麟的做法进行检验。其中,规划性博弈在“高校—企业”技术转移与企业创新绩效之间的中介作用显著(γ=0.336,p<0.05,95%,CI= [0.307,0.364]),且功利性博弈在其中的中介作用亦显著(γ=0.344,p<0.05,95%,CI=[-0.376 6,-0.314 6]);而将规划性博弈与功利性博弈同时放入M1模型中后(表4的M2列),其中介效应依旧显著(规划性博弈:γ=0.535,p<0.05,95%,CI=[0.431,0.639];功利性博弈:γ=-0.224,p<0.05,95%,CI=[-0.333,-0.116];),说明组织间博弈的各维度确能在“高校—企业”技术转移对企业创新绩效的影响关系中发挥显著中介作用,假设H2a和H2b得到验证。

(3)调节效应检验。本研究依照Hayes及夏天添[51]做法,对技术吸收能力的调节作用进行检验。根据检验结果:首先,技术吸收能力分别在组织间博弈的各维度对企业创新绩效的调节作用显著(规划性博弈:γ=0.033,p<0.001;功利性博弈:γ=-0.023,p<0.001);其次,技术吸收能力在“高校—企业”技术转移、组织间博弈各维度与企业创新绩效之间有调节的中介作用显著(规划性博弈:γ=0.055,p<0.05;功利性博弈:γ=-0.046,p<0.05);最后,将规划性博弈与功利性博弈同时纳入有调节的中介模型进行检验,根据表4的M3列结果显示,技术吸收能力在此间的调节作用仍然显著(规划性博弈:γ=0.492,p<0.01;功利性博弈:γ=-0.432,p<0.01)。由此说明,技术吸收能力的确能通过“高校—企业”技术转移的前因影响,显著调节组织间博弈与企业创新绩效之间的影响机制,假设H3得到初步支持。

表4 假设检验结果

(4)总效应检验。为进一步校验技术吸收能力的综合性调节影响机制,本研究参考Edwards等、方杰和温忠麟、李召敏和赵曙明等的做法,采用“拔靴法”,即以增减一个标准差的方式,将调节变量划分为高低两个组别分别进行间接效应检验。根据结果可知:在各组别检验中,间接效应均呈现显著(见表5),由此充分证明在“高校—企业”技术转移合作中,虽会通过组织间博弈的中介机制影响企业接收技术后的创新绩效,但该创新绩效增幅也受到企业自身技术吸收能力水平的影响。故此,假设H3得到验证。

表5 间接效应检验结果

4 研究结论与启示

4.1 研究结论与理论贡献

本研究以国内高科技企业与高校之间技术转移为对象展开研究,探讨现代企业与第三方组织(高校、科研院所等)之间的技术合作是否必然提升企业创新绩效,并同时检验了组织间博弈的中介作用,以及技术吸收能力的调节作用。结果发现:“高校—企业”技术转移对企业创新绩效正向影响显著;组织间博弈各维度(规划性博弈与功利性博弈)的中介作用显著;技术吸收能力的有调节的中介作用显著。根据研究结论,本研究主要理论贡献总结如下:

(1)延伸了知识基础观理论。本研究立足于知识基础观理论,探讨了“高校—企业”技术转移对企业创新绩效的影响机制,并发现企业通过外部组织引入技术能够在成本与市场等方面更好地提升企业研发创新水平。因此,技术转移有助于企业突破自身思维瓶颈,且能够适时利用技术转出组织的优势,降低企业成本,同时进一步提升企业综合性创新绩效,并为企业构建强劲的未来市场竞争力。

(2)验证了社会网络理论的影响机制。为揭示“高校—企业”技术转移对企业创新绩效的深层影响机制,本研究参考王海军、喻登科等人的建议,在原有研究设计中引入社会网络理论,并发现从本质上而言,组织间技术转移是一种博弈性竞合机制。研究发现,联结强弱所形成的博弈,将在组织间技术转移过程中显著影响技术接收企业的创新绩效。其中,规划性博弈带来的组织间强联结,能够显著提升企业外部技术获取效率与质量,该结论契合了Kang等人研究观点;而功利性博弈所造成的高封闭性联结,不仅将阻断企业外部知识获取,更容易诱发对方通过错误知识传递报复企业,使企业技术转移落空,该结论不仅响应了王海军、喻登科等人的观点,拓展了社会网络理论的研究边界,更阐明了博弈情境中组织间弱联结不仅无法为企业创新带来助益,甚至还会因联结过弱而出现反噬效果。因此,本研究所探讨的组织间博弈的两个差异化维度,深化了社会网络理论框架下企业外部知识获取机制,有助于后续学者更进一步探讨技术转移对企业的影响。

(3)从知识吸收角度构建了动态化社会网络机制。由研究结论可知,企业若仅凭外部技术引入,并不能绝对提升其创新绩效。同时,若其技术吸收能力较差,则会大幅降低企业技术转移预期。引入吸收能力将激活社会网络,引导企业更加主动、开放地嵌入到社会网络中。该发现有益于后续学者进一步探讨创新绩效的实质驱动机制。

图2 调节作用

4.2 管理建议

本研究提出以下管理建议:

(1)在新时代背景下,企业应充分认识到“独木难支”,适时优化现有研发理念,继而与高校、科研院所等第三方组织开展如“产学研”、研发外包等合作,以通过外部技术转移方式,在持续完善自身研发创新机制的同时,拓宽研发渠道与创意范围。同时,融合合作组织的社会声誉,进一步形成企业创新绩效提升的良性机制。

(2)企业在与高校等组织进行技术转移过程中,无可避免将出现组织间博弈。然而,无论是正向博弈(规划性博弈)或是负向博弈(功利性博弈),企业仍需因时制宜,根据技术转移初衷调整博弈策略,切勿采取急功近利的“掠夺”行为,丧失合作契机与未来市场动力。因此,企业应采取均衡博弈原则,在互利共赢的正向博弈机制中,共同促进组织价值提升。

(3)企业需要积极审视自身技术吸收能力水平,以避免出现坐拥技术而无法转化的窘境。为此,应主动完善企业内部组织运行机制,并积极采取组织手段,调动组织内人员技术转化激情,在降低组织内技术转移抵触的基础上,激发组织内技术转化热情,以最终透过强劲的组织内技术吸收能力,实现技术成果高效转化,提升企业创新绩效。

4.3 研究不足与展望

本研究基于知识基础观与社会网络理论,并结合以往学者的相关研究观点与不足,采用经验取样法研究范式展开日记研究,以突破现有研究局限。然而即便如此,本研究依然存在相应不足:①研究样本受代表性、数量及地域的影响;②本研究仅探讨了企业与第三方研发机构的技术转移关系,而未对企业间技术转移进行补充性论述,因此在研究结论上存在一定局限。综合而言,本研究未来将进一步从样本量、样本类型及其它影响因素上进行更加深入的研究。

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