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1.
近年来人工智能(AI)算法专利申请量迅速增长。但AI算法黑箱属性、算法技术领域可预测性低、专利申请人易隐藏技术有用信息,使现行专利披露标准难以较好平衡“充分公开对应的公共利益”和“垄断保护指向的私人利益”。为更好践行专利披露理论所要求的“公开换保护”理念,应提高AI算法专利披露标准,确保在授予专有权的同时充分披露技术信息。鉴于提高专利披露标准会导致AI算法技术多被作为商业秘密保护,可通过费用减免和优先审查等专利制度内的激励措施,来提高专利申请人披露算法源代码、训练数据等信息的积极性,更好实现专利制度促进知识溢出和技术发展的社会功能。 相似文献
2.
创新失败作为企业创新过程中的客观现象,可能会影响企业后续创新决策,然而现有相关实证研究较少,尤其是对企业创新失败后再创新行为的研究更是缺乏。创新失败是否会降低企业再创新绩效,高管薪酬激励能否成为缓解这一影响的“良药”都有待进一步研究和探索。基于此,本文以2007年至2017年中国A股上市公司为研究样本,从委托代理问题、管理层短视和前景理论视角出发对这一问题进行模型推演和实证检验。研究发现,创新失败会显著降低企业再创新绩效;相较于高管短期薪酬激励,长期薪酬激励可以显著弱化创新失败对企业再创新绩效的负向影响。进一步研究发现,与策略性创新相比,创新失败对企业下一期实质性创新的负向影响更大,说明创新失败后企业创新“质量”下降严重,但同时高管长期薪酬激励可以更有效的削弱创新失败对实质性创新的负向影响;与非国有企业相比,创新失败对国有企业再创新绩效的负向影响更大,高管长期薪酬激励的正向调节作用也更显著。本文的研究结果丰富了企业技术创新影响因素的相关研究,为企业建立有效的创新激励机制提供了理论参考,对提升企业创新绩效具有一定的理论指导和实践意义。 相似文献
3.
政府研发资助政策究竟是缓解了企业创新中的资金“匮缺”程度?还是进一步滋长了企业的创新“惰性”行为?研究将2008—2017年间国泰安数据库中2480家上市公司作为考察对象,运用工具变量法2SLS和IV Probit两种方法对以上问题进行了实证检验。发现:(1)在控制时间、行业、企业性质和地区固定因素后,政府研发资助对企业创新活动产出以及创新意愿存在U型非线性激励效应,只有当政府资助规模超过某阈值后,才呈现出对企业创新意愿的“挤入”效应,不过这种“挤入”效应可能会带来“重数量”困境。(2)政府研发资助对企业创新偏好产生了显著的“倒U”型分层效应,过度补贴将引起创新偏好向低端化“降级”,造成“轻质量”困境。(3)以上结果在国有/非国有企业、高/低创新强度行业分组间均存在异质性。意味着政府的创新补贴政策需兼顾不同股权性质、不同行业创新强度的差异性,且需重点缓解民营企业和高创新强度企业的资本“匮缺”,以及“鞭策”国有企业的创新“惰性”,鼓励高创新强度行业内民营企业的创新积极性,否则会进一步加剧不同类型企业间的“激励扭曲”。 相似文献
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