基于技术知识基础的企业成为关键研发者的影响研究——科学能力的调节效应分析

刘 岩，沈 聪，裴云龙

（1.西安工程大学管理学院，陕西西安 710048；2.西安交通大学管理学院中国管理问题研究中心，陕西西安 710049；3.过程控制与效率工程教育部重点实验室，陕西西安 710049）

全球进入创新发展与经济竞争的新阶段，自主创新越来越受到各个国家的重视。中国的研发经费投入和研发人员持续增长，科技论文发表和发明专利的申请和授权居世界首位，同时成为高技术产品和知识密集型服务进出口大国。全国知识产权局局长会议指出，截至2018 年年底，我国31 个省区市发明专利拥有量达到160.2 万件，同比增长18.1%，每万人口发明专利拥有量达到11.5 件。尽管我国的专利数量已经远远超过世界其他国家，但在高价值专利的申请和授权上，与国外相比还存很大的差距。例如，2015 年，我国申请的三方专利为2 889 件，仅为美国的1/5，日本的1/6，表明我国专利数量和质量存在严重的不协调性，造成这一现象出现的主要原因是缺少高价值的核心专利。企业作为创新主体，不仅需要关注创新产出的数量，同样必须重视产出的质量。财政部等在实施《关于企业实行自主创新激励分配制度的若干意见》中提出“企业应当加强技术创新能力，成为行业内的关键研发者”，并将关键研发者定义为“关键技术成果的主要完成人、重大研发项目的负责人或者对企业主导产品、核心技术进行重大创新、改进的主要技术人员”，关键研发者对创新产出具有显著的影响，对组织技术创新起着重要的主导作用［1］，是组织创新的中坚力量。借鉴Pilkington 等学者［2］关于关键研发者的研究，引出关键研发企业的定义，即整个行业中的领先者，控制着行业的关键科学知识、技术知识和资源，引导着行业技术发展方向的企业。因此，成为行业中的关键研发者是每个企业所关心的问题。

从知识基础理论出发，一项创新脱胎于企业原有的知识积累，创新活动的差异是由企业原有技术知识基础结构异质性决定的［3］。不同的技术知识构成导致企业技术创新能力存在较大差异，进而影响其创新产出的数量和质量，使得企业研发角色发生转变。现有研究已经发现，企业技术知识基础的广度和深度对创新产出数量具有显著的影响［4］，但是并未考虑其对企业研发角色转变的影响。因此，研究企业技术知识基础广度、深度和关键研发者之间的关系具有重要的研究意义。

虽然企业主要从事技术知识生产活动，但是Bush［5］早在1945 年就已经发现企业技术创新过程是从科学研究开始，逐渐发展到应用研究后，对新知识进行试验与发展，最后将其转化为产品的生产经营过程，表明科学研究对企业技术创新有重要的影响。随着科学导向型行业的兴起，越来越多的学者逐渐开始关注科学研究与技术创新之间的关系。裴云龙等［6］以及Ying G 等学者［7］均指出科学研究与企业技术创新之间密切相关，它是企业技术开发的知识基础和创新源泉。科学能力的变化，能够改变技术创新活动所需知识的来源，而且也可以促使企业改变对知识元素的认知程度，提高突破性创新出现概率。因此，科学能力水平的高低会影响到企业的创新活动。对于科学导向型企业而言，探究企业科学能力对技术知识基础广度、深度和其成为关键研发者之间关系的影响效应，具有重要的研究意义。

综上所述，本文探讨的问题是：（1）企业的技术知识基础广度和深度对其成为行业中的关键研发者有什么影响？（2）企业的科学能力对技术知识基础广度、深度和关键研发者之间关系是否存在调节效应？通过收集并整理中国生物制药行业企业2009—2015年申请的发明专利数据和SCI论文数据，对上述问题进行分析。

1 文献回顾与假设提出

1.1 文献回顾

当前关于关键研发者的研究主要集中在两个方面：一是对关键研发者概念和区分方法；二是对影响关键研发者创造力的因素的探讨。一方面，对于关键研发者概念的界定，最初来源于对研发者个体层面的界定，即具有高创新水平的研发者为关键研发者，这类研发者创造的创新成果数量较多，且质量较高。针对关键研发者识别的方法则主要运用专利数据进行分析。例如，Grigoriou 等［8］提出以申请专利数量的多少区分关键研发者和一般研发者，而Hess 等［9］、Kehoe 等［10］等学者则同时利用关键研发者申请专利的数量和质量两个层面进行界定，其中质量利用专利被引频次进行分析。还有些学者则从情报学角度出发，提出一种利用专利语义和多维尺度分析来识别关键研发者的方法［11］。之后，Pilkington 等［2］将关键研发者的概念延伸至行业层面，认为申请的专利数量和引用次数均大于均值的2 倍的企业为关键研发企业。另一方面，对于关键研发者影响因素的研究则聚焦于组织环境变化以及研发者所处创新网络结构等方面，学者们指出关键研发者的创造力高低取决于工作环境、员工流动性、员工之间的关系以及研发者所处的创新网络等因素［12-16］，并且有学者发现，关键研发者的知识范围对其创造力的发挥具有一定的影响［1］。结合关键研发者的定义，可以发现关键研发者与一般研发者相比，具有更强的创新能力，产出更多高质量的创新成果。

知识基础理论衍生自“资源基础理论”，它将知识视为组织最重要的资源［4］。Jaffe［17］在其研究中将知识基础定义为各类知识元素（包括信息、科技、关键技术和技巧）和个体所拥有知识的集合。之后，学者将这一概念做了进一步的区分，将其划分为两类：基于科学的解析性知识基础和基于工程的综合性知识基础［18］，分别对应于不同的行业，并且使得企业产生差异化的创新行为。知识搜索理论认为，技术创新受到企业原有知识基础的影响，即创新存在路径依赖性，而技术知识基础的差异性决定了企业未来创新的方向与方式［19］。基于这一观点，学者们提出技术知识基础不同维度特征对企业创新活动具有重要作用，Brusoni 等学者［20］指出由于知识基础广度和深度的差异性是企业异质性的来源，但是在其研究中对于广度和深度和创新产出之间的关系并未做深入探讨。之后，Jin 等［21］在其研究中对知识基础广度和深度与创新绩效的关系进行了分析，发现广度和深度对二元创新产出的影响效应存在差异。另外，部分学者则指出知识基础的广度和组织创造力之间存在显著的相关性［22］。同样，我国学者对于技术知识基础和创新之间的活动进行了分析，发现技术知识基础广度和深度对创新产出的数量具有异质性的影响［23-25］。之后，学者们则进一步探究了技术知识基础广度、深度和企业创新模式之间的耦合关系，例如，曾德明等［26］以电子及通信设备制造业为研究样本，发现知识基础宽度和深度对二元式创新绩效有倒U型影响；而白寅等［27］进一步指出不同类型的知识基础对双元创新活动产生显著的正向影响。综上所述，现有研究已经指出企业技术知识基础对创新活动具有重要的影响，聚焦于企业技术知识基础多维度特性、创新模式和创新产出数量三者之间的关系。

基于知识基础理论，创新是对企业知识元素不断拆分重组的结果，创新产出的数量和质量依赖于企业原有的技术知识基础积累。同时，结合关键研发者的定义，即关键研发者具有高水平的创新产出的数量和质量，由此可见，企业技术知识基础与其能否成为关键研发者之间存在关联性，但是现有研究忽视了对这一关联性的分析。

在目前科技快速发展的时代，以生物制药和医药行业为代表的科学导向型行业的兴起，表明企业技术创新不再只局限于技术层面，企业科学能力的提升，改变了企业原有技术创新过程，科学能力对技术创新的影响越来越明显，企业不再只是进行技术创新活动，同时也逐渐关注科学研究。企业的科学研究不仅为技术创新提供了新方向，同时也使得企业可以发现新的知识元素重组规律，甚至引导知识元素重组规律发生变化，从而改变创新产出的数量和质量，进而影响到企业研发角色的转变。

综上所述，借鉴以往学者的研究，本文从技术知识基础广度和深度角度出发，探究其对企业成为关键研发者的影响，并引入企业科学能力指标，分析其在这一过程中是否存在调节效应，建立的概念模型图1。

图1 概念模型

1.2 假设提出

1.2.1 企业技术知识基础广度和深度对其成为关键研发者的影响

技术知识基础广度指的是企业的专业知识所涉及的技术领域的范围［28］。一开始，随着技术知识基础广度的提升，企业获取更多的新兴技术知识，增大了其与已有技术知识元素之间的碰撞和聚合［29］，加深企业前沿技术和知识的理解，提高高价值的全新技术突破的可能性，提高创新产出的数量和质量；同时，企业通过开发全新技术领域来提升其研发新技术和开发新产品的潜能，新技术领域的拓展有助于企业分担研发风险，降低研发失败可能性［27］，进而正向促进企业成为关键研发者。然而，当技术知识基础广度增至某一界限后，随着知识领域继续扩大，企业的学习成本随之不断提升，并使得创新周期延长，对企业成为行业内的关键研发者产生不利的影响；同时，企业需要花费更多的时间和人力对全新知识进行消化和吸收，导致交易和沟通成本提升，进而减少了技术创新的研发费用，并且由于知识领域的过度扩张，其获取知识的可信性降低，探索新技术的不确定风险升高，出现大量冗余知识，不利于企业快速掌握核心技术成长为关键研发者。

假设1：企业技术知识基础广度对其成为关键研发者具有倒U 型作用。

技术知识基础的深度是对知识垂直维度的衡量，反映的是企业对自身掌握的某一领域技术知识内容的独特性、复杂性的熟悉程度［30］。企业技术知识基础深度由较低水平升至较高水平时，企业对其所处技术领域和市场的各类知识的理解逐渐加深，对知识元素之间的相互依赖关系认知程度提升，促使其创新效率提高；而且，由于企业对同一领域进行技术探索，有助于降低学习成本和研发风险，企业能够更加精准地把握未来技术的发展趋势，有效地应对环境变化所带来的影响［31］，有利于企业成为并稳定关键研发者的地位。然而，随着企业在某一技术领域的技术创新和改造的能力逐渐达到峰值，此时继续深化技术知识基础，可能导致创新惰性的增加，即企业和研发人员可能会由于自身的惰性，更愿意在熟知的领域内进行技术改造和创新，甚至拒绝其他新兴领域的创新，阻碍企业应对技术变革，难以有效掌握行业内新的主导技术；另一方面，从规避风险和减少成本的角度，企业更倾向于在现有的知识领域内从事创新活动，降低了突破性创新出现的概率，并且容易造成技术锁定现象，企业在特长知识基础领域上寻求新创新的成本会提高［23］，对企业成为关键研发者造成不利影响。

假设2：企业技术知识基础深度对其成为关键研发者具有倒U 型作用。

1.2.2 科学能力的调节作用

科学能力测量的是企业在基础研究方面的能力，该值越高，表明企业探究的技术研究方向越多。在企业拓展技术知识基础广度的初期，随着科学能力的提升，带来了更多新颖性的科学知识，由于科学和技术之间存在不同的演化逻辑，企业必须花费一定的时间、人力、物力和财力来探索学习，探究现有技术知识和科学知识的联系，扰乱了新技术知识元素与现有知识元素之间相互聚合碰撞的过程；另外，企业将科学知识转化为技术知识需要一定的过程，在这一过程中必须进行更多的尝试，增大了技术开发的难度，使得企业研发成本提升，创新风险增大，进而导致比企业直接进行新领域的技术创新花费更多的成本，因此削弱了企业技术知识基础广度对关键研发者的正向影响。然而，当企业技术知识基础广度增至某一界限时，科学能力的正向引导作用就显现出来。具有较高水平科学能力的企业，可以利用科学知识指导企业从众多技术知识元素中，选取更有利于长期发展的技术领域，降低企业选择和学习成本，从而减少开发费用；并且企业对候选技术领域内部科学原理由更深入的理解，可以指引企业减少领域拓展的数量，降低探索新技术的不确定风险。因此，提出假设3。

假设3：企业科学能力对技术知识基础广度和关键研发者之间的关系存在负向调节效应，即随着科学能力的提升，削弱了技术知识基础广度对企业成为关键研发者的倒U 型关系。

企业在进行技术探索的初期，不仅会扩大新领域的开发，也会加强对已有领域深度的扩展。在这一时期，科学能力对企业对熟知领域的拓展存在干扰作用。随着科学能力的提升，企业可以获得更多全新科学知识，此时，企业将从基础研究的角度重新考虑元素的组合与协同，加大了时间成本和机会成本。另一方面，由于科学知识与技术知识之间存在较大的异质性，企业将科学知识运用到技术深度挖掘的过程，降低了技术知识元素重组的效率，并且增大了企业对知识元素深度拓展的难度。因此，科学能力对企业技术知识基础的深度与关键研发者的正向影响有削弱作用。然而，当企业在某一技术领域的技术能力达到一定程度，此时企业对这一领域的技术能力处于较为饱和状态下，科学能力的前瞻性会指引企业进行新领域的拓展，而不是持续进行渐进式创新，更能使企业发展适应未来趋势。同时，随着科学能力提提升，使得企业减少对熟知领域的过度关注，避免技术锁定现象。因此，在这一阶段，科学能力对企业技术知识基础的深度与关键研发者的负向影响有削弱作用。

假设4：企业科学能力对技术知识基础深度和关键研发者之间的关系存在负向调节效应，即随着科学能力的提升，削弱了技术知识基础深度对企业成为关键研发者的倒U 型关系。

2 研究方法

2.1 样本选取与数据收集

本文选取生物制药行业228 家企业2005—2015年的专利数据和SCI 论文发表数据为样本，原因主要是生物制药行业是高新技术行业代表，技术发展迅猛，专利申请量大；行业以发现新科学知识和科学原理为导向进行技术创新，科学论文发表量大。本文采用的是大为(innojoy)专利数据库收集专利数据，在此基础上，得出关键研发者，并计算技术知识基础广度和深度指标；采用Web of Science 中的SCI 数据库计算关键研发者的科学能力，数据收集具体过程如下：

借鉴Looy 等［32］和Guan 等［33］对国际专利分类和行业的研究，根据IPC 的分类（分类为：A01H，A61K，C02F，C07G、K，C12M、N、P、Q、S，G01N）收集中国生物制药行业2005—2016 申请的发明专利共182 582 条。首先，对样本企业的预处理：对专利申请人类型中的院校、个人等进行剔除，本文主要研究的是企业。其次，对生物制药行业每年的专利库梳理出企业年发表专利总数、企业申请人个数、专利年总被引证数和专利平均被引证数的梳理。最后，借鉴Pilkington 等［2］识别行业内关键研发者的方法，选取企业发表发明专利数量大于等于整个行业所有企业发表发明专利均值2 倍，并且专利引用次数大于整个行业专利引用次数均值的2 倍企业作为行业内的关键研发企业。每年具体数据如表1 所示。

在识别关键研发者的过程中发现：（1）2009—2016 年企业发表专利数量和企业申请人数量不断增加，尤其是2012—2016 年企业发表专利数量增长较快。企业申请人数量不断增加说明了我国的生物制药行业规模不断扩大，企业逐渐成为行业创新的主体。（2）专利的总被引证数先增加后降低。2009—2012 年增加的原因是企业发表专利数量增加和累计引用量增加；2013—2016 年降低的原因是时间效应导致发表年份晚的专利累计引用量少。

通过对各年关键研发者的分析中发现：2009—2011 年筛选出行业内关键研发者数量较少，说明这一阶段企业的创新能力较弱，多数企业申请的专利数量较多，而质量较低。第二阶段，2012—2016 年筛选出的当年行业内关键研发者数量依次递增，甚至在2016 年达到百家以上，说明企业此时不仅重视了创新产出的数量，同时也对创新产出的质量关注程度逐年提升。同时，通过表1 分析可以看出2016年专利平均被引证数极低，引用情况随着时间的变化不稳定，导致数据异常。因此，将2016 年作为异常值移出样本。在此基础上，对筛选出的关键研发者进行整合，将重复值合并，并根据公司的从属将属于同一公司的企业合并，最终得到的关键研发者数量为228 家。

表1 关键研发者基本数据

2.2 变量测量

（1）因变量。企业是否为关键研发者是本文的因变量，根据关键研发者的判定标准：1）企业专利申请的数量大于等于行业内所有企业的平均申请量的2 倍；2）企业申请专利的平均引用量大于等于行业企业所有专利平均引用量的2 倍，同时符合两个条件的企业将其界定为关键研发者，取值为1，不符合任一条件的取值为0。

（2）自变量。为了减少由于技术环境变化造成的噪音影响，考虑到技术产出有累积性和滞后性的特点，借鉴以往学者研究，文中利用企业前五年的数据来计算当年的技术知识基础。

技术知识基础广度指的是企业的专业知识所涉及的技术领域的范围。借鉴以往关于技术知识基础广度计算方法，本文将企业t 年技术知识基础的广度测算方法定义为t-4 到t 年的企业申请的发明专利涉及的n 个国际技术分类小类的数量。

企业技术知识基础的深度测量的是企业对某一特定技术领域或应用领域的熟悉程度，企业第t 年技术知识基础的深度计算过程如下：

1）计算企业t-4 到t 年n 个技术分类小类占总发明专利申请数量的比例：

其中Pi为企业在国际技术分类小类i 上申请的发明专利数。

2）n 个比值的标准差与均值之比即为企业t 年技术知识基础的深度：

（3）调节变量。本文的调节变量是企业的科学能力，利用科学产出对这一指标近似表达。最具代表科学产出表现形式是科学论文，借鉴王晓君等学者［34］对科学能力的测算方法，选取企业发表的SCI论文涉及学科的分析，将研究方向的数量作为企业科学能力的衡量标准，即企业t 年科学能力的广度测算方法定义为t-3 到t-1 年的企业发表科学论文涉及的m 个研究方向的数量。

（4）控制变量。技术知识基础规模。企业技术知识基础规模越大，创新成果的数量越大，企业进行拆分和重组的可能性就越大，越有利于企业成为行业内的关键研发者。在文中将企业在5 年内申请的发明专利数量作为企业技术知识基础规模。

企业专利发明人数。该变量代表企业所有发明专利的涉及的申请人的总数。企业专利发明人越多，说明企业有越多的研发人员进行单独或合作技术创新，就越有可能使企业成为行业内的关键研发者。

企业年龄。该变量的测算是从企业成立年份到当年的年数，即企业成立当年的企业年龄为1。企业年龄越大，企业进行专利研发和论文发表的年份越长，知识存量越大，越有可能成为行业内的关键研发者。

3 回归结果与讨论

表2 是所有变量的均值、标准差和相关系数表。从表2 中可以发现，大部分变量的相关性都在1%的水平上显著。为了避免变量之间的存在多重线性相关，对VIF 值进行测量，结果显示所有变量的VIF 值均小于7。因此，变量之间的多元线性相关度不高。

表2 描述性统计与相关系数

本文主要研究的是企业技术知识基础广度和深度对其成为关键研发者的影响，并探讨科学能力对这一关系的调节作用，利用Logistics 回归模型进行实证检验，检验结果如表3 所示。

表3 回归分析结果

模型1 为仅有控制变量的基础模型，技术知识基础规模和专利发明人数对企业成为关键研发者显著正相关。模型2 检验的是企业技术知识基础广度对其成为关键研发者的影响，显示技术知识基础广度二次项的回归系数为-2.243，在1%的水平上显著，表明企业技术知识基础广度对其成为关键研发者存在倒U 型关系，支持了假设1。模型3 为技术知识基础深度与企业成为关键研发者之间的关系，回归结果显示，技术知识基础深度的二次项系数为-1.174，在在1%的水平上显著，假设2 得到了支持。模型4 检验的是企业科学能力对技术知识基础的广度和关键研发者之间的调节关系，科学能力和企业技术知识基础广度的二次项的交互项的回归系数是2.065，在5%的水平上显著，可见，科学能力的广度削弱了企业技术知识基础的广度和关键研发者之间的倒U 型关系，假设3 得到验证。同样，假设4中的科学能力和企业技术知识基础深度二次项的交互项回归系数是1.435，在1%的水平上显著，假设4 得到验证。

4 结论与展望

本文以生物制药行业228 家企业为研究样本，探究企业技术知识基础广度、深度对成为关键研发者的影响，并分析了科学能力对这一影响的调节作用，最终结论如下：

企业技术知识基础广度对其成为关键研发者具有倒U 型的作用，这表明一开始，随着企业新技术领域的拓展，知识元素组合的潜在数量和质量随之提升，使得企业占据关键研发者地位。然而，当企业技术知识基础广度过度扩展后，由于知识元素重组的效率降低，导致企业创新产出的数量和质量下降，因而出现负向影响。

企业技术知识基础深度与其成为关键研发者之间存在倒U 型的关系，表明初期阶段，企业技术知识基础深度的提升对其成为关键研发者具有正向影响，而当技术知识基础深度提升至某一界限后，深度与其成为关键研发者之间存在负向联系，说明保持适度深度的技术知识基础是企业占据并维持关键研发者地位的重要保障。

科学能力对企业技术知识基础广度、深度和其成为关键研发者之间的关系存在负向调节作用，即随着科学能力的提升，企业技术知识基础广度、深度和关键研发者之间的倒U 型关系随之减弱。这说明，一开始，随着技术知识基础广度和深度的提升，企业科学能力减弱了技术知识基础广度和深度对其成为关键研发者的正向作用；而当技术知识基础广度和深度提升至某一界限后，企业科学能力发挥出正向指引作用，削弱了技术知识基础广度、深度和关键研发者之间的负向关系。

与以往研究相比，本文的理论贡献如下：文中从企业层面出发，结合知识基础理论，阐释并证实企业技术知识基础结构特征对其成为关键研发者具有显著影响，丰富并拓展了关键研发者研究层面，并从知识角度出发，探寻影响企业成为关键研发者的影响因素。遵循Bush 等学者对科学与技术之间关系的探讨，引入科学能力指标，阐明了科学知识对技术知识基础和企业关键研发者地位占据之间的关系具有调节效应，初步打开了技术知识基础和企业研发者角色之间关系的“黑箱”。研究结论为企业构建和改善技术知识基础结构以实现其占据和维持关键研发者地位提供了一定理论依据。

本研究结果对管理实践方面具有重要的启示：任何企业都期望成为关键研发者，在这一过程中，企业在构建其技术知识基础结构时，需要慎重考虑对技术知识基础广度的拓展和深度的延伸。在技术快速变革的时代，越来越多的技术不断涌现，企业拥有的资源是有限的，无法掌握所有新技术和新知识，必须从中选择并转化为自身技术知识，明确企业未来发展方向和侧重点。在企业的创新初期，加强新领域的探索，深入开发和利用已有技术领域知识，能够促进企业创新产出的数量和质量，有利于企业成为行业内的关键研发者。然而，在企业技术知识基础广度和深度发展到一定阶段，拥有的技术领域趋于饱和，并且对已有技术领域知识掌握已达到顶峰水平，此时需要适度地进行新技术领域的拓展，使得企业能够维持关键研发者的地位。

另外，企业在构建自身技术知识基础的过程中，需要重视科学能力的培养。在创新活动初期，企业不断地去获取各种新技术和新知识，但是在这一阶段，企业对于知识元素自身以及元素之间关系的认知并不深入，较高科学能力水平使得企业可以获得更多的科学知识，将这些科学知识转为技术知识需要花费一定的资源和时间，分散了企业技术创新集中度，导致企业创新产出数量和质量的下降，表明科学能力的提升会削弱广度对其成为关键研发者的正向作用。而当企业拥有的知识元素数量越来越多时，企业需要从中选择出较为合适的发展方向，此时高科学能力有利于企业发现前景较好的发展方向，从而促使企业能够适应技术变革，维持其关键研发者的地位。

同时，企业在加强自身技术知识领域的掌握程度时，也需要重视自身科学能力的作用。一开始，企业对于自身拥有的知识和知识元素之间的关系认知程度由较低水平逐渐提高，在这一过程中，高科学能力会减弱企业知识重组的效率，不利于企业成为关键研发者，因此，在这一阶段，企业应该保持相对较低的科学能力。然而，当企业对已有技术的掌握程度达到某一界限后，企业需要培养较高的科学能力，以达到实现打破技术闭锁的状态，提高适应外部技术变革的能力，从而占据并维持关键研发者地位。

本研究尽管得到了一些重要的结论，但也存在一些不足之处。第一，本文选择科学导向型的生物制药行业企业为研究样本，未来可以选择应用导向型的行业（如电子信息行业）进行分析，观察行业差别对研究结论是否存在影响；第二，文中只分析了企业内部知识资源对其成为关键研发者的影响，并未考虑企业外部知识资源的作用，在以后的研究中将进一步探究内外知识资源及其交互作用的影响。