《表3 三类专利的聚类中心及其在聚类中的方差分析结果》

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《中国高新技术产业开发区的知识基础及其创新效应——基于国家级高新区上市企业的研究》

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注：**表示通过显著性水平为0.01的检验。

聚类分析结果显示，最优k值为4，2663个样本被划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四类，数量（比例）分别为673（25.27%）、709（27.38%）、534（20.05%）、747（28.05%）。在聚类分析中，系统从样本总体中随机抽取4家企业作为初始聚类中心，依次将其他的企业划分到与其最近的初始聚类中心所在的类中，重新计算每个聚类的中心，迭代上述聚类过程直到聚类中心不再发生变化，便得到最终聚类中心。初始聚类中心和最终聚类中心皆显示，发明占比相对最高的是Ⅰ类，实用新型占比相对最高的是Ⅱ类，外观设计占比相对最高的是Ⅲ类（表3）。已有研究表明，解析型创造的知识以显性知识为主，主要体现为专利，尤其是发明专利，综合型创造的知识除隐性知识外，也有显性知识，如实用新型专利等，象征型创造的知识有强隐性特征，但也不排除会将知识显性化[14，18]，如外观设计专利、商标等。因此，可将发明占比、实用新型占比和外观设计占比作为聚类的标志变量，确定Ⅰ类为解析型，Ⅱ类为综合型，Ⅲ类为象征型。Ⅳ类在3个标志变量的数值方面未表现出相对优势，需要进一步分析后定义。