产业化开发项目的模型调整与分析优化

时间：2023-06-02 理论教育 版权反馈

【摘要】：图4-26 “研究基础”“方法的掌握”和“项目的投入”的初始模型统计量：χ2=19.280，df=23，GFI=0.973，TLI=1.011，CFI=1.000，RMSEA=0.000图4-27 “研究基础”“方法的掌握”和“项目的投入”的调整模型统计量：χ2=28.538，df=24，GFI=0.959，TLI=0.987，CFI=0.992，RMSEA=0.0363.预期产出和预期效益“预期产出”和“预期效益”的初始模型如图4-28所示。

产业化开发项目的模型调整与分析优化

1.创新需求、创新模式、研究的思路设计和农业领域创新的特点

“创新需求”“创新模式”“思路设计”和“农业创新特点”初始模型（产业化开发项目）如图4-24所示。

图4-24 “创新需求”“创新模式”“思路设计”和“农业创新特点”初始模型（产业化开发项目）

统计量：χ²=74.906，df=40，GFI=0.923，TLI=0.916，CFI=0.949，RMSEA=0.076

将该模型做如下调整：①如果单独将“农业创新特点”列出，条目的相关性过强，其中“项目难点的处理办法”并入到“思路设计”中；②“项目多学科的融合”与“借鉴其他领域的研究经验”自相关，且与“创新模式”同时相关，删除农业创新特点指标；③“创新模式-集成创新”“创新模式-引进消化吸收再创新”高度相关，因此结合产业化开发项目的结构特点，将“集成创新”与“引进消化吸收再创新”合并，对于项目来讲，积极鼓励原始创新，同时兼顾“集成创新”或“引进吸收消化再创新”；④“学科创新需求”与“项目的科学研究范式”高度相关，考虑创新需求的社会性，删除“学科创新需求”。调整后的模型如图4-25所示。

图4-25 删除“农业创新特点”、将“项目难点的处理办法”并入“思路设计”、合并“集成创新”与“引进消化吸收再创新”、删除“学科创新需求”后的模型（产业化开发项目）

统计量：χ²=31.835，df=17，GFI=0.949，TLI=0.941，CFI=0.964，RMSEA=0.076

可见，模型拟合效果较好，且各条目间不存在残差相关。

2.研究基础、方法的掌握和项目的投入

“研究基础”“方法的掌握”和“项目的投入”的初始模型（产业化开发项目）如图4-26所示。

模型拟合非常好，和应用基础项目相同，国内外研究前沿的掌握和时间投入存在相关。

如果强制取消“国内外研究前沿的掌握”和“时间投入模型”两者间的相关关系，模型拟合依旧较好，如图4-27所示。

图4-26 “研究基础”“方法的掌握”和“项目的投入”的初始模型（产业化开发项目）

统计量：χ²=19.280，df=23，GFI=0.973，TLI=1.011，CFI=1.000，RMSEA=0.000

图4-27 “研究基础”“方法的掌握”和“项目的投入”的调整模型（产业化开发项目）

统计量：χ²=28.538，df=24，GFI=0.959，TLI=0.987，CFI=0.992，RMSEA=0.036

3.预期产出和预期效益

“预期产出”和“预期效益”的初始模型（产业化开发项目）如图4-28所示。

图4-28 “预期产出”和“预期效益”的初始模型（产业化开发项目）

统计量：χ²=53.117，df=22，GFI=0.927，TLI=0.899，CFI=0.938，RMSEA=0.097

与应用基础项目研究、应用开发项目相似，同样存在“知识产出”与“人才培养”的相关、“知识产出”与“项目对科学研究的促进作用”相关，因此同样将“知识产出”“人才培养”合并归类，将“项目对科学研究的促进作用”删除，同时删除“预期产出与风险”，得到的模型如图4-29所示。

4.申请人创新能力

“创新能力”初始模型（产业化开发项目）如图4-30所示。

与应用基础项目、应用开发项目不同之处在于，产业化开发项目申请人创新能力中的“学术背景”与“学术水平”相关，对于从事产业化开发的科技人员“学术背景”与“学术水平”差异不大并趋于一致。为了与应用基础项目、应用开发项目条目结构相同，删除“学术背景”后的新模型如图4-31所示。(www.daowen.com)

可见，该模型拟合良好，可以接受。

5.机构创新环境与地区创新环境

“机构创新环境”与“地区创新环境”的初始模型（产业化开发项目）如图4-32所示。

拟合指数良好，但考虑到三类项目指标的统一性，试着将模型调整为与应用基础项目相同，其新模型如图4-33所示。