【知识点详解】
1. **知识溢出**：知识溢出是指在特定区域内，企业通过相互交流、学习或无意识传播，使得知识从一个创新主体传递到其他主体，但这种传递并未给予原始创新者充分的经济回报。知识溢出是驱动企业集群创新的重要动力，能够促进知识的扩散和积累，进而提高整体创新能力。然而，它也可能导致“搭便车”现象，削弱创新者的积极性。
2. **企业同质化**：在企业集群中，企业同质化是指众多企业在产品、技术、市场等方面具有高度相似性。这种现象可能导致竞争加剧，但也可能促进知识共享和协同创新。企业同质化可能会降低知识溢出对创新协同的正面影响，增强知识溢出对创新抑制的负面效应。
3. **创新绩效**：创新绩效是衡量企业或集群在技术创新方面取得的成果，包括新产品开发、专利申请、市场份额增长等。知识溢出对创新绩效的影响是双面的，既可能通过创新协同效应提升绩效，也可能通过创新抑制效应降低绩效。
4. **创新协同效应**：企业间的创新协同是指通过知识共享和协作，共同推动技术创新，提高整个集群的创新绩效。知识溢出可以促进企业间的相互学习，增加创新协同，从而提高创新绩效。
5. **创新抑制效应**：知识溢出可能导致创新抑制，这主要是因为“搭便车”现象，使得部分企业依赖他人的创新成果，减少了自身的研发投入和创新动力，从而对创新绩效产生负面影响。
6. **结构方程模型**：这是一种统计分析工具，用于研究多个变量之间复杂的因果关系。在本研究中，结构方程模型被用来探索知识溢出、企业同质化、创新协同效应、创新抑制效应与集群创新绩效之间的内在联系。
7. **中介变量和调节变量**：中介变量（如创新协同效应和创新抑制效应）在知识溢出和创新绩效之间起到传导作用，而调节变量（如企业同质化）则影响这些变量之间的关系强度。企业同质化在本研究中作为调节变量，影响知识溢出对创新协同和创新抑制的效应。
8. **政策建议**：对于机器人企业集群，政策应鼓励知识共享的同时，避免过度同质化，通过制定激励措施促进企业间的创新协作，减少“搭便车”行为，以提升整体创新绩效。
9. **研究方法**：文献中采用了定量研究方法，如社会网络分析法、计量分析法和结构方程模型，来实证分析知识溢出与创新绩效之间的关系，并引入中间变量和调节变量进行深入探讨。
10. **相关领域**：该研究涉及机器人技术、机器学习、深度学习等多个IT领域的交叉，对于理解这些技术在企业集群中的发展和创新动态具有重要意义。同时，参考文献提供了对该主题的广泛背景和理论支持。
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