技术融合对信息技术企业创新绩效的影响研究

刘诗涵,翟丽丽,张影

摘要：基于社会网络和资源基础理论，从网络嵌入性视角，揭示技术融合对信息技术企业创新绩效的影响，以及合作网络嵌入性在这一过程中所起的调节作用。利用2010—2020年间沪深A股上市的信息技术企业相关数据进行实证研究，结果显示：替代性技术融合和互补性技术融合均对信息技术企业创新绩效具有促进作用，合作网络结构在两者关系中具有调节作用。其中，网络密度和网络中心性正向调节替代性技术融合与信息技术创新绩效之间的关系以及互补性技术融合与信息技术创新绩效之间的关系;而结构洞只正向调节互补性技术融合与信息技术创新绩效之间的关系。

关键词：技术融合;合作网络;创新绩效;信息技术企业

DOI：10.16315/j.stm.2021.05.004

中图分类号： F 273.1

文献标志码： A

Research on the impact of technology convergence on innovation

performance of information technology enterprises

LIU Shi-han，ZHAI Li-li，ZHANG Ying

（School of Economics and Management， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150040， China）

Abstract：Drawing on the social network and resource-based theory， from the perspective of network embeddedness， this paper makes an empirical study using the relevant data of 178 information technology enterprises listed in Shanghai and Shenzhen A shares from 2010 to 2020 to reveal the impact of technology convergence on the innovation performance of information technology enterprises and the regulatory role of cooperative network embeddedness. the results show that the substitution technology convergence has a positive impact on the innovation performance of information technology enterprises， while complementary technology convergence has a positive impact on the innovation performance of enterprises. Network density and centrality positively moderate the relationship between substitution technology convergence and innovation performance.Network density， centrality and structural hole positively moderate the relationship between complementary technology convergence and innovation performance.

Keywords：technology convergence; cooperation network; innovation performance; information technology enterprises

創新是引领企业发展的第一动力，是企业保持竞争优势的重要方式。中兴和华为事件的发生以及中美贸易摩擦逐渐趋于常态化，为中国企业敲响了警钟，掌握核心技术，提高企业自主创新能力刻不容缓。随着5G、物联网、云计算等新一代信息技术的蓬勃发展，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，基于新一代信息技术的转型升级已成为企业发展的重要方向，我国的两化融合战略为企业数字化转型提供了良好的政策和社会环境。信息技术生命周期短，产品迭代更新速度快，传统企业数字化转型的实现需要与信息技术企业进行深度技术融合，信息技术企业的技术创新也需要融合其它行业技术，不同信息技术行业之间的企业也需要相互技术融合[1]。在各行业技术融合发展过程中，信息技术企业起到关键甚至引领作用，是企业技术融合发展的核心纽带，掌握了信息技术企业的技术融合特征和规律对于各行业的技术融合都具有极其重要的实际意义。本文通过揭示技术融合对信息技术企业创新绩效的影响作用，旨在掌握信息技术与各行业融合的规律，从而促进我国企业数字化转型进程，对我国企业利用信息技术增强创新能力具有重要的意义。

关于技术融合与企业绩效关系研究，Lee等[2]基于制药行业数据发现技术融合有助于企业创新;郭小川等[3]以资源型企业为研究对象，发现技术融合能够促进企业长期绩效，但对短期绩效无显著影响;王媛等[4]通过负二项回归模型实证发现替代性技术融合有利于企业新产品的开发，而互补性技术融合与企业新产品开发绩效呈倒U型关系。虽然学者们取得了一定的研究成果，但关于两者之间的关系尚持不同看法，且研究更多从技术融合整体的角度探讨其对绩效的直接影响，缺乏对技术融合的细分以及细分后技术融合对绩效不同影响的相关研究。

企业在进行技术融合的过程中，不是仅仅依赖特定领域的技术知识，而是需要重新组合来自多信息源的知识。根据社会网络理论，企业可以通过其所嵌入的合作网络获得信息和资源优势，进而获取所需资源[5]。研究表明企业所处的网络结构会影响资源的获取、转移和共享[6]，且有助于企业创新绩效的提升[7]。Zahher等[8]认为网络结构能够提升企业绩效;Li等[9]以认为网络结构的不均匀性会影响企业可获得社会资本的多少，进而影响企业创新活动;冯科等[10]研究发现协作研发网络结构嵌入性对技术融合具有直接促进作用。但当前研究更多阐述合作网络结构、技术融合分别对创新绩效的影响，缺乏对合作网络在技术融合与创新绩效关系中发挥作用的关注，尚未建立技术融合—合作网络结构—企业创新绩效的研究框架。因此，基于网络嵌入性视角，探究技术融合与企业创新的关系对信息技术企业的创新发展有重要意义。

综上所述，本研究基于资源基础理论和社会网络理论，利用2010—2020年信息技术上市企业的相关数据，通过固定效应负二项回归方法，揭示了技术融合与企业创新绩效的影响机制，同时分析了合作网络结构在这一过程中的调节作用，对信息技术企业根据所处网络结构，选择合适的技术融合方式或动态调整所处网络结构，从而提升企业创新绩效具有一定的借鉴意义。

1理论分析与研究假设

1.1技术融合与信息技术企业创新绩效

技术融合最早由Rosenberg[11]提出，他认为技术融合是指生产过程中不同产业依赖相似的技术诀窍的过程。学者们在此基础上基于不同视角进行深化，目前虽未达成一致，但大都认为技术融合是通过技术的交叉、渗透、重组，产生新技术或新产品[12-13]。关于技术融合的分类，宋昱晓[14]认为技术融合通过引进新产品和技术，会产生更高性能的替代产品或补充产品;Stieglitz[15]和王媛等[16]根据外来技术与已有技术的关系将技术融合分为替代技术融合和互补性技术融合。基于上述分析可以发现，技术融合一般会产生2种效果，即增强原有技术和产生新技术。因此，将技术融合划分为替代性技术融合和互补性技术融合。替代性技术融合是指新技术取代企业中原有技术的过程，其中的新技术是指具有更高性能的原有技术;互补性技术融合是指对原本各自独立的技术进行整合产生新技术的过程。

1.1.1替代性技术融合与信息技术企业创新绩效

替代性技术融合的实现要求从外部获得的新技术与企业自身拥有的技术之间具有相似性[16]。当企业进行替代性技术融合时，将更专注于特定的技术领域，增加了企业在该技术领域的知识存量，而通过对该领域技术知识的反复学习和使用，企业将积累一定的学习经验和技巧。根据组织学习理论，知识存量的增加和学习经验的积累有助于企业提升创新能力，保持竞争优势[17]。因此，企业进行替代性技术融合的过程中，一方面，知识存量的增加有助于企业对相似技术领域内新技术知识的识别和吸收能力的提升，加快了技术知识的转移速率和整合效率，提升企业的创新能力[18];另一方面，基于以往经验有助于企业形成规范化的外部技术知识使用流程体系[19]，缩短筛选和整合的时间，降低相应的成本。但当企业过多专注于特定领域及其相似领域，会造成企业内技术知识高度重叠，降低企业的竞争力。由于替代性技术融合是在原有技术基础上实现的技术功能附加，因此能够在较短时间内实现技术更新，一方面加快信息技术企业的新技术和新产品的开发速率，另一方面能够降低信息技术企业创新的风险性，促进信息技术企业的创新活动的开展。这既解决了信息技术行业内产品更新速度快的问题，也解决了行业内的技术开发高风险的问题。基于此，提出如下假设：

H1a：替代性技术融合与信息技术企业创新绩效呈正相关关系。

1.1.2互补性技术融合与信息技术企业创新绩效

互补性技术融合是对不同技术的重新组合形成新技术的过程，强调技术之间的关联性和差异性。当企业进行互补性技术融合时，将会引进不同领域的先进技术，增加企业在不同技术领域的知识存量，即扩宽了企业的知识基础宽度，有助于企业获取外部技术知识渠道的增加，进而更多更快地获得互补性技术知识[19]。技术创新理论认为企业通过对技术知识的重新组合实现技术创新，有助于企业保持竞争优势。因此，当企业引进具有较强互补性的先进技术进行技术融合时，一方面通过对多技术开发增加了技术重组的可能性，提高了技术的利用率，增强了企业的技术创新能力，避免产生技术锁定[20]。另一方面多元化技术知识会激发企业的发散性思维，形成多样化技术创新路径[21]，进而提高企业的创新绩效。信息技术行业内部竞争激烈，信息技术企业要想在行业内保持竞争优势，需要不断开发新技术，互补性技术融合通过对不同技术的重新组合形成新技术恰好可以帮助信息技术企业保持竞争优势。此外，互补性技术融合可以降低信息技术企业的创新路径依赖，提高信息技術企业的创新产出。基于此，提出如下假设：

H1b：互补性技术融合与信息技术企业创新绩效呈正相关关系。

1.2网络嵌入性的调节作用

开放式创新的背景下，企业开始自发的寻找合作伙伴，发展合作关系，进而建立起合作网络，以获取企业创新和发展所需的资源。根据网络嵌入性理论，企业的资源获取和配置能力受到网络结构的影响[22]，网络结构既强调了网络的整体功能结构，又强调了单一节点在网络中的结构位置，所以网络密度和网络位置是描述网络结构的主要变量，也是学者们的研究重点[23]。因此，本文选取网络密度、中心性和结构洞3个指标探讨网络结构的调节作用。

1.2.1网络密度的调节作用

网络密度是网络中各点连接的紧密程度，反映了网络中关系的数量和复杂程度。高密度网络中的企业多数拥有第三方合作伙伴[24]，网络中成员的行为相对透明，增加了机会主义行动成本[25]，因而更能促进企业间信任关系的建立以及共享准则和共同行为规范形成[26]，约束网络中企业的行为，降低信息不对称程度，推动企业间的交流合作。社会网络理论认为密集网络中更容易产生强联结关系。这使得企业间的互动沟通频繁，加速了网络中的信息和资源流动[27]，提升企业对技术知识的整合和运用能力，而相互信任的关系更有利于企业间隐形知识的共享和转移[28]。

密集网络中，网络的闭合性有助于同质知识的获取，同时良好的合作环境和彼此信任的合作关系实现隐性知识的共享，加深了信息技术企业对该领域技术知识的理解和吸收，有助于信息技术企业进行替代性技术融合;同时，信息技术企业进行互补性技术融合时，密集网络一方面可以为信息技术企业提供多渠道高质量的技术知识，提高互补性技术融合的质量;另一方面，规范的制度环境和知识整合运用能力的提升可以提高互补性技术融合的速度。这将推动信息技术企业的互补性技术融合，提升信息技术企业的创新绩效。综上，提出如下假设：

H2a：网络密度正向调节替代性技术融合与信息技术企业创新绩效的关系;

H2b：网络密度正向调节互补性技术融合与信息技术企业创新绩效的关系。

1.2.2网络中心性的调节作用

网络中心性是指企业在网络中占据中心位置的程度[29]，反映了企业在网络中的权力与地位以及对资源获取与控制的程度[30]。声誉理论和信号传递理论认为企业的良好声誉向外界传递一种值得信赖的信号，会吸引其他企业与之进行合作。处于网络中心位置的企业具有良好的声誉和地位[31]，这将传递出优秀合作者的信号，吸引更多的企业与处于中心位置的企业建立合作关系，使得企业拥有更多的直接连接，进而有更多的机会和渠道获取企业进行创新活动所需的各类信息资源，进一步扩大企业自身“资源池”，推动企业的技术重组和创新[32]。根据社会网络理论，处于中心位置的企业拥有更多的权力，能够控制网络中的资源流动。因此，作为网络中的主导者，中心性高会增加其他企业对中心位置企业的资源依赖[33]，这有助于监控其竞争环境中的新发展，发现新的市场机会以及创新过程中可能存在的问题，降低企业的创新风险，提升企业的创新绩效。

基于上述分析，大量的直接连接有助于信息技术企业与相似技术领域的企业建立联系，增加了信息技术企业接触相关领域技术的机会，促进了更深层次的交流以及复杂技术知识的转移，有助于信息技术企业加深对该领域的技术探究，进而产生替代性技术融合。当信息技术企业占据网络中心位置时意味着其处于网络枢纽的位置，能够拥有更多的渠道接触和获取多元化的技术和知识，扩宽信息技术企业原有的技术领域，有助于信息技术企业对于新技术领域的探索以及与原有技术领域的融合，进而产生互补性技术融合。综上，提出如下假设：

H2c：网络中心性正向调节替代性技术融合与信息技术企业创新绩效的关系;

H2d：网络中心性正向调节互补性技术融合与信息技术企业创新绩效的关系。

1.2.3结构洞的调节作用

结构洞是连接无直接关联关系个体的“桥梁”，是网络中的信息汇聚处，亦是信息流动的缺口[34]。结构洞理论指出处于结构洞位置的个体具有信息优势和控制优势，因而在市场中更具竞争力。占据结构洞位置的企业，一方面借助其非冗余异质联系的先天优势，能够快速获取多领域异质且有价值的信息和资源，有助于企业进行知识搜索，降低重复知识管理成本;另一方面，作为网络中信息流动的缺口，可以有效控制信息和资源的流动，接触更多新事物、新思想，有助于企业对于新领域的探索，同时有助于企业及时地捕捉技术发展动态，抓住机会规避风险。

信息技术企业在进行替代性技术融合时，需要更多相似性技术知识，而占据结构洞位置的企业在信息优势和控制优势的作用下，从外部获取更多的是异质性技术知识，这将不利于信息技术企业进行替代性技术融合。相反，大量异质信息资源的涌入意味着信息技术企业拥有大量技术领域相近但未曾组合过的技术知识，为信息技术企业进行互補性技术融合提供了更多的可能。而通过对异质技术知识的积累整合以及对新事物的不断接触，会激发信息技术企业对新技术领域的探索，进而为信息技术企业后续进行互补性技术融合奠定了基础。综上，提出如下假设：

H2e：结构洞负向调节替代性技术融合与信息技术企业创新绩效的关系;

H2f：结构洞正向调节互补性技术融合与信息技术企业创新绩效的关系。

综上所述，本文的研究框架模型，如图1所示。

2研究设计

2.1样本选取及数据来源

根据2001证监会发布的《上市公司分类指引》，选取2010—2020年在A股上市的信息技术企业和与信息技术企业联合申请专利的其它行业相关企业为研究样本，这些企业构成了合作网络关系。剔除ST、*ST 类企业和数据严重缺失的企业，最终获得1 958个有效样本。为了减少异常值的影响，对所有连续变量进行缩尾处理。

本文的企业数据来源于国泰安数据库以及企业年报，专利数据来源于国家知识产权局。利用合作网络企业专利数据及联合申请专利的企业技术融合关系，构建共现矩阵，通过Ucinet软件生成信息技术企业合作网络结构，并利用软件计算相关网络指标。

2.2变量测量

2.2.1被解释变量

信息技术企业创新绩效（Pat）。专利作为企业创新的主要产出成果，是反映其创新绩效的重要指标，很多学者采用该指标来衡量创新绩效，因此，本文选取信息技术企业的专利申请数来衡量创新绩效。

2.2.2解释变量

采用专利 IPC 号的耦合结构与替代关系分别对互补性技术融合与替代性技术融合进行测度。

1）互补性技术融合（CTC）。假定Xij为同时属于技术分类i与技术分类j的随机观察值，随机变量Xij服从超几何分布，均值与方差值如下：

μij=E（Xij=X）=OiOjK。（1）

σ2=μijK-OiKK-OjK-1。（2）

其中：K是所有专利申请量，Oi和Oj分别表示属于技术分类i和技术分类j的所有专利数量。

技术知识分类i和j的互补性技术融合值为

τij=Jij-μijσij。（3）

其中，Jij表示同时属于技术分类i与j的专利数量。

每个企业在i分类与其他所有技术知识分类之间的互补性技术融合值为

WARi=∑i≠jτijPij∑i≠jPj。（4）

其中，Pj为技术元素j的专利申请数。

每个企业的互补性技术融合值为

CTC=∑ni=1Pi∑iPi·WAR。（5）

其中：n表示的是所有的技术分类数量

2）替代性技术融合（STC）。设C为替代性技术融合，则：

cjk=∑nm=1CjmCkm

∑nm=1C2jm∑nm=1C2km。（6）

其中：Cjm、Ckm分别为技术元素就j、k与其他技术元素m的共现次数。

企业的替代性技术融合值为

STC=∑∑mi=1Pi∑iPicjk。（7）

2.2.3调节变量

本文将信息技术企业及与其联合申请专利的申请人作为网络节点，联合申请关系作为节点连接，通过Ucinet构建合作网络，根据所构建的合作网络进行下述网络指标的计算。

1）网络密度。网络密度衡量整体网络的紧密程度。计算公式如下：

Den=mn（n-1）/2。（8）

其中：n为网络中的节点数，n（n-1）/2为理论上可能存在的最多的网络关系数，m代表实际关系数。

2）网络中心性。中心度的测量指标包括度中心性、中介中心性和接近中心性等。其中，点度中心性是指与企业直接相连的其他企业的数量，与本文描述一致，因此选取度中心性指标进行测量。

DCi=∑jXij（9）

其中：Xij表示i与j是否具有联系，有则为1，否则为0。

3）结构洞。测量结构洞通常有4个指标，分别为有效规模、效率、限制度以及等级度。本文使用学者较为广泛使用的有效规模指标进行测量。

SHi=∑j1-∑qpiqmjq，q≠i，j

（10）

其中：j表示与节点i相连的所有节点，q是除了i和j以外所有第三方节点，piq表示节点i投入到q关系所占比例，piqmjq表示节点i和j的冗余度。

2.2.4控制变量

借鉴以往研究，本文基于企业性质和所处地域位置，选取如下控制变量：企业规模（Size）。在同一行业内，企业的规模越大，研发投入越多，越有利于企业进行创新。本文用企业资产总额的对数来测量企业规模;企业年龄（Age）。企业存在的时间越久，企业累积的技术和知识越丰富，越有利于企业进行创新。本文用所采集研究样本数据的时间与样本企业成立时间的差值来测量企业年龄;企业性质（Soe）。企业的性质在一定程度上决定了企业的资源配置，进而影响企业的创新绩效。故本文以此为控制变量，是国有企业记为1，否则为0;总资产收益率（Roa）。总资产收益率反映了企业的盈利能力，对企业创新绩效具有一定影响。本文用净利润与总资产的比值来测量总资产收益率;所在经济区域是否为东部（East）。经济区域间在制度等方面存在差异，会影响相关企业的创新资源以及创新绩效。研究表明，处于东部地区的企业更易获得资源和机会。故本文以此为控制变量，处于东部经济区域的企业记为1，否则为0。

2.3模型构建

为了验证技术融合与信息技术企业创新绩效的关系，构建如下模型：

Pat=α0+α1STC+∑5i=1αicontrolsi+ε。（11）

Pat=α0+α1CTC+∑5i=1αicontrolsi+ε。（12）

为验证网络嵌入性在技术融合与信息技术企业创新绩效影响的调节作用，构建如下模型：

Pat=α0+α1STC+α2CTC+α3Den+α2STC×

Den+∑5i=1αicontrolsi+ε。（13）

Pat=α0+α1STC+α2CTC+α3DC+α4STC×

DC+∑5i=1αicontrolsi+ε。（14）

Pat=α0+α1STC+α2CTC+α3SH+α4STC×

SH+∑5i=1αicontrolsi+ε。（15）

Pat=α0+α1STC+α2CTC+α3Den+α4CTC×

Den+∑5i=1αicontrolsi+ε。（16）

Pat=α0+α1STC+α2CTC+α3DC+α4CTC×

DC+∑5i=1αicontrolsi+ε。（17）

Pat=α0+α1STC+α2CTC+α3SH+α4CTC×

SH+∑5i=1αicontrolsi+ε。（18）

其中：Pat为被解释变量，表示信息技术企业创新绩效;STC为解释变量，表示替代性技术融合;CTC为解释变量，表示互补性技术融合;Den为调节变量，表示网络密度;DC为调节变量，表示网絡中心性;SH为调节变量，表示结构洞;controlsi为相关控制变量;ε为随机误差。

3实证分析

3.1描述性统计与相关分析

本文采用Stata16对变量统计分析和回归分析。所有变量的均值、标准差、相关系数与VIF值，如表1所示。企业创新绩效的均值为81.14，标准差为329.3，表明信息技术企业积极进行创新，但是彼此间的差距较大。各变量间绝大部分相关系数低于0.5。进一步计算各变量之间的方差膨胀系数，其VIF值均小于2，表明自变量之间不存在明显的多重共线性问题。

3.2模型选择

由于被解释变量为非负计数变量，而其方差远远大于其均值，即存在过度离散现象，故使用负二项回归模型对其进行分析。在选择负二项回归模型处理面板数据时进行Hausman检验，检验结果中P值小于0.01，拒绝原假设。因此，本研究采用固定效应负二项回归模型对数据进行分析。

3.3假设检验

负二项回归的结果，如表2所示。其中：M（1）为基准模型，只包含控制变量;M（2）、M（3）在M（1）的基础上加入自变量;M（4）～M（9）在M（3）的基础上加入调节变量及自变量与调节变量的交互项。

由M（2）可知，互补性技术融合与创新绩效显著正相关（β=0.292，P<0.01），假设H1a得到支持。由M（3）可知替代性技术融合与创新绩效显著正相关（β=0.298，P<0.01），假设H1b得到验证。

M（4）、M（5）和M（6）在M（3）的基础上分别加入了调节变量网络密度以及网络密度与替代性技术融合的交互项、调节变量中心性以及中心性与替代性技术融合的交互项和调节变量结构洞以及结构洞与替代性技术融合的交互项，用以分别验证网络密度，中心性和结构洞对替代性技术融合与创新绩效之间关系的调节作用。M（4）结果显示网络密度与替代性技术融合的交互项与创新绩效显著正相关（β=0.036，P<0.05），说明网络密度正向调节替代性技术融合与创新绩效之间的关系，假设H2a得到验证;M（5）结果显示中心性与替代性技术融合的交互项与创新绩效显著正相关（β=0.652，P<0.01），说明中心性正向调节替代性技术融合与创新绩效之间的关系，假设H2c得到验证;M（6）结果显示结构洞与替代性技术融合的交互项与创新绩效负相关，但不显著（β=-0.006，P>0.1），假设H2e未得到验证。

M（7）、M（8）和M（9）在M（3）的基础上分别加入了调节变量网络密度以及网络密度与互补性技术融合的交互项、调节变量中心性以及中心性与互补性技术融合的交互项和调节变量结构洞以及结构洞与互补性技术融合的交互项，用以分别验证网络密度，中心性和结构洞对互补性技术融合与创新绩效之间关系的调节作用。M（7）结果显示网络密度与互补性技术融合的交互项与创新绩效显著正相关（β=0.060，P<0.01），说明网络密度正向调节互补性技术融合与创新绩效之间的关系，假设H2b得到验证;M（8）结果显示中心性与互补性技术融合的交互项与创新绩效显著正相关（β=0.126，P<005），说明中心性正向调节互补性技术融合与创新绩效之间的关系，假设H2d得到验证;M（9）结果显示结构洞与互补性技术融合的交互项与创新绩效显著正相关（β=0.110，P<0.01），说明结构洞正向调节互补性技术融合与创新绩效之间的关系，假设H2f得到验证。

3.4稳健性检验

为保证实证结果的可靠性和稳健性，本研究使用专利授权数替换被解释变量进行稳健性检验。稳健性回归分析结果，如表3所示。从回归结果与上述实证结果基本一致，证实了结果的稳健性。

4研究结论与启示

4.1研究结论

本文基于2010—2017年信息技术企业面板数据，分析了替代性技术融合和互补性技术融合对创新绩效的作用关系，同时检验了合作网络结构在其中的调节作用。本文研究结果表明：

1）替代性技术融合和互补性技术融合均对信息技术企业创新绩效具有正向影响。对特定技术领域技术知识的深入挖掘，有助于信息技术企业发展自己的核心技术领域，保持持续的竞争优势。互补性技术融合对信息技术创新绩效具有正向影响。互补性技术的涌入，有助于企业发散思维，产生新想法，进而开发新技术，这对于信息技术企业在行业内保持竞争优势是至关重要的。

2）网络密度和中心性正向调节替代性技术融合与信息技术创新绩效之间的关系，而结构洞对替代性技术融合与信息技术企业创新绩效之间关系的调节作用不显著;高密度网络中良好的合作环境有助于企业间隐性知识的共享转移，而占据中心位置的企业更容易联系到相关企业，直接获取资源，这些都有助于信息技术企业获取特定技术领域的相似技术知识，提升吸收能力和理解能力，产生替代性技术融合，进而提升企业创新绩效。

3）网络密度、中心性和结构洞均正向调节互补性技术融合与信息技术创新绩效之间的关系。处于密集网络中、具有高中心性或占据较多结构洞位置的企业，往往具有更多的异质性知识获取渠道以及较高的传输能力，使企業能够更快获取更多的技术知识，有助于企业进行互补性技术融合，提升企业创新绩效。

4.2启示

本研究对信息技术企业管理实践具有一定的启示作用：首先，技术融合能够推进信息技术企业进行创新，因而信息技术企业应结合研发需求与企业实际情况，合理选择技术融合的类型。同时，企业也应根据技术融合的不同类型，进行针对性的伙伴选择，增加相似领域技术知识积累或者拓宽企业的技术知识领域，进而推动企业进行替代性技术融合或互补性技术融合。其次，企业在进行技术融合时，应尽可能占据网络中的中心位置，增加企业在网络中的权力和控制力，控制网络中的信息资源流动，进而获得更多的技术知识，有利于企业进行技术融合。此外，相比于低密度的合作网络，高密度合作网络更有助于企业进行技术融合，增加企业的创新产出。因此，企业应积极与网络中的企业建立紧密联系，且尽可能多的与其他企业建立直接联系。最后，企业在进行互补性技术融合时，还应尽可能占据结构洞位置，即企业在与其他企业进行合作的过程中，应有意识地评估考察合作企业，剔除冗余联系，这有利于企业资源获取渠道的增加，获得信息优势和控制优势，提升企业的创新绩效。

参考文献：

[1]HABG S P.Technology convergence， open innovation，and dynamic economy[J].Journal of Open Innovation Technology Market and Complexity，2017，3（1）：24.

[2]LEE C，PARK G，KANG J.The impact of convergence between science and technology on innovation[J].Journal of Technology Transfer，2018，43（2）：1.

[3]郭晓川，潘雨瑶，杜雅茹.新技术融合、动态能力与资源型企业绩效研究[J].科学管理研究，2019，37（6）：113.

[4]王媛，曾德明，陈静，等.技术融合、技术动荡性与新产品开发绩效研究[J].科学学研究，2020，38（3）：488.

[5]谭云清.网络嵌入特征、搜索策略对企业开放式创新的影响研究[J].管理学报，2015，12（12）：1780.

[6]郭建杰，谢富纪.企业合作网络位置对创新绩效的影响：以ICT产业为例[J].系统管理学报，2020，29（6）：1124.

[7]GUAN J，LIU N.Exploitative and exploratory innovations in knowledge network and collaboration network：A patent analysis in the technological field of Nano-energy[J].Research Policy，2016，45（1）：97.

[8]ZAHHER A，BELL G G.Benefiting from network position：Firm capabilities，structural holes，and performance[J].Strategic management，2005（26）：809.

[9]LI M，XIAO F，CHENG Y，et al.Exploring the relationship between network position and innovation performance：Evidence from a social network analysis of high and new tech companies from a less-developed area in China[J].Chinese Management Studies，2020，14（1）：93.

[10]冯科，曾德明.协作研发网络结构嵌入性、技术标准集中度与技术融合[J].系统工程，2018，36（6）：1.

[11]ROSENBERG N.Technological change in the machine tool industry，1840—1910[J].Journal of Economic History，1963，23（4）：414.

[12]CURRAN C S，LEKER J.Patent indicators for monitoring convergence-examples from NFF and ICT[J].Technological Forecasting and Social Change，2011，78（2）：256.

[13]婁岩，杨培培，黄鲁成.基于专利的技术融合测度方法及实证研究[J].科研管理，2019，40（11）：134.

[14]宋昱晓，苗红.基于专利的技术融合趋势的驱动因素研究[J].情报杂志，2017，36（12）：98.

[15]STIEGLITZ N.Digital dynamics and types of industry convergence：The evolution of the handheld computers market[J].Social Science Electronic Publishing，2007：179.

[16]王媛，曾德明，文金艳.跨领域技术融合对企业新产品开发绩效的影响[J].科研管理，2020，41（8）：114.

[17]曾德明，陈培祯.企业知识基础、认知距离对二元式创新绩效的影响[J].管理学报，2017，14（8）：1824.

[18]LIU J，MA T.Innovative performance with interactions between technological proximity and geographic proximity：Evidence from China electronics patents[J].Technology analysis & strategic management，2019，31（6）：667.

[19]XU S.Balancing the Twoknowledge dimensions in innovation efforts：An empirical examination among pharmaceutical firms[J].Journal of Product Innovation Management，2015，32（4）：610.

[20]NATALICCHIO A，MESSENI P A，GARAVELLI A C.The interplay between partners technological diversification in joint-patenting： A study on firm-PRO collaborations[J]. Management Decision，2017，55（6）：1248.

[21]RIU Z，LYYTINEN K.How do ventures become more innovative？ The effect of external search and ambidextrous knowledge integration[J].European Journal of Innovation Management，2019，22（5）：845.

[22]GRANOVETTER M S.Economic action and social structure：The problem of embeddedness[J].American Journal of Sociology，1985，91（3）：481.

[23]赵炎，郑向杰.网络嵌入性与地域根植性对联盟企业创新绩效的影响：对中国高科技上市公司的实证分析[J].科研管理，2013，34（11）：9.

[24]UZZI B.Thesources and consequences of embeddedness for the economic performance of organizations：The network effect[J].American Sociological Review，1996，61（4）：674.

[25]PARRA R，GLORIA J，et al.Innovativeness in the context of technological and market dynamism The conflicting effects of network density[J].Journal of Organizational Change Management，2017，30（4）：548.

[26]COLEMAN J S.Social capital in the creation of human capital[J].American Journal of Sociology，1988，94：95.

[27]SODA G，STEA D，PEDERSEN T.Network structure，collaborative context， and individual creativity[J].Journal of Management，2019，45（4）：1739.

[28]GANGULY A，TALUKDAR A，CHATTERJEE D.Evaluating the role of social capital，tacit knowledge sharing，knowledge quality and reciprocity in determining innovation capability of an organization[J].Journal of Knowledge Management，2019，23（6）：1105.

[29]FREEMAN L C.Centrality in social networks conceptual clarification[J].Social Networks，1979，1（3）：225.

[30]OZER M，DEMIRKAN I，GOKALP O N.Collaboration networks and innovation：Does corporate lobbying matter？[J].Journal of Strategy and Management，2013，6（3）：286.

[31]FILIERI R，ALGUEZAUI S.Structural social capital and innovation：Is knowledge transfer the missing link？[J].Journal of Knowledge Management，2014，18（4）：728.

[32]MAZZOLA E，PERRONE G，KAMURIWO D S.Network embeddedness and new product development in the biopharmaceutical industry：The moderating role of open innovation flow[J].International Journal of Production Economics，2015，160：106.

[33]PHELPS C C.A longitudinal study of the influence of alliance network structure and composition on firm exploratory innovation[J].Academy of Management Journal，2010，53（4）：890.

[34]BURT R S.Structural holes：The social structure of competition[M].Harvard University Press，1992：57.

[編辑：刘素菊]

3233500338206