技术创新动态能力与技术商业化绩效关系研究—

在经济全球化、知识化、服务化背景下，企业发展与竞争力提升越来越依赖于创新驱动。党的十九大报告指出，创新是发展的第一动力，是建立现代经济体系的战略支撑，要求将技术创新成果转化为惠民利民的商品和服务。成功的技术商业化不仅可以提升企业绩效，而且可以引导战略变革，提高企业竞争力，扩大社会影响力。

国内外研究结果显示，企业技术创新能力越高，其新技术覆盖率、生产效率及企业绩效也越高[2]。然而，长期以来我国技术商业化水平普遍较低，尤其是高新技术产业技术创新能力和技术效率低于产业平均值[3]。投入成本冗余和产能松弛揭示了技术商业化过程中企业技术创新能力的不足。此外，复杂多变的竞争环境使企业不能仅满足于静态技术创新能力提升，还应从动态视角作出应对[4]。根据上述研究背景，探讨企业技术创新动态能力如何影响技术商业化绩效，成为一项具有现实意义的任务。

目前国内外学者从不同角度对技术商业化影响因素展开研究。如Zahra等[5]从人力资源、技术能力、整合能力等企业能力角度研究其对技术商业化的影响；Li等[6]从企业家角度探讨激励机制、企业家导向以及技术商业化之间的关系，发现以创新和冒险为特征的企业家导向为技术商业化带来了积极影响；黄鲁成等[7]从外部环境角度，研究了政治、经济、社会和技术等宏观环境因素对技术商业化的影响。然而，这些影响因素研究大多从静态视角出发，拟定一段时间内因素不变，相对忽略了外部环境的复杂性和多变性。部分基于动态能力观的技术创新研究[8-9]，将探索重心置于动态能力理论、创新绩效和商业化过程上，忽视了企业技术商业化的绩效分析。针对这些不足，本文运用技术创新能力和动态能力观相结合的最新理论成果——技术创新动态能力理论，从动态视角论证技术创新能力如何在转型经济背景下影响技术商业化绩效，旨在完善技术创新能力理论和技术商业化绩效研究的不足，从而打破现有技术商业化绩效研究中对静态影响因素的限制，丰富技术创新动态能力和技术商业化绩效等方面理论。同时，引入环境动态性因素考察其调节作用，具有理论价值与创新性；为企业应对外部环境的动态性以及调整技术创新能力提供依据，具有实践意义。

徐宁等[10]提出，技术创新动态能力是指企业为了创造价值和适应外部环境而进行一系列技术创新投入、促进技术创新产出和实现技术创新成果转化的能力。虽然该定义强调技术创新能力，然而缺少对 “动态”一词的解读。熊胜绪[11]从企业变革视角出发，对技术创新动态能力进行全新解读。其通过研究企业变革原因、变革内容、变革方式和变革结果，将技术创新动态能力定义为，企业为了适应外部环境变化，通过吸收创新网络资源，完善创新资源基础，重建企业技术创新流程，从而促进技术创新能力持续提升能力。他将技术创新动态能力划分为3个维度：技术机会识别能力、创新资源整合能力和适应环境变化的组织变革能力。这种划分方法受到许多学者认可和采纳[12-14]。本文将参照此划分维度，分别研究技术创新动态能力、创新资源整合能力和组织变革能力对技术商业化绩效的作用。针对战略管理学界认为动态能力对企业创新绩效的影响存在争议，本研究提出技术创新动态能力对技术商业化绩效的影响将受到外部环境动态性的作用。环境动态性可能正向调节技术创新动态能力对技术商业化绩效的影响，也可能削弱其影响。因此，环境动态性的调节作用也是本文研究重点。

1 理论基础与研究假设

技术商业化绩效没有统一的定义，通常被看成是技术商业化水平或技术商业化活动效果。它包含多个维度，研究者根据不同研究视角对其进行划分。如刘和东[15]从技术进步、技术效率和全要素生产率3个方面衡量技术商业化绩效；杨晔等[16]采用武立等[17]构建的建设效益、市场效益、技术效益、社会效益和财务效益5个指标衡量技术商业化绩效；蔡新蕾[18]将技术商业化绩效看成是技术商业化水平的单个维度，通过专利、技术秘密和新产品生产周期等题项测量。尽管技术商业化绩效被划分为不同维度，但是财务绩效与非财务绩效是研究技术商业化绩效时不可或缺的两个方面。财务绩效反映在新产品销量与业务收入等方面，非财务绩效反映在风险规避与市场占有率等方面。因此，本文通过财务绩效与非财务绩效两个方面衡量技术商业化绩效。

1.1 技术机会识别能力与技术商业化绩效

企业对创新技术的识别是技术商业化的前提，该能力不仅是管理者个人能力的体现，也是企业组织能力的体现。对个人而言，感知和识别是一种学习能力，个人利用自身在组织中获得的经验知识捕捉机会；对组织而言，感知和识别更是一项创造性活动，组织通过革新运作流程也可以捕捉技术机会。Oltra[19]通过研究企业技术机会和革新能力，发现技术机会识别能力显著影响企业创新产量。Franzoni[20]则从反面角度探讨了技术商业化的制约因素，发现企业缺乏技术机会识别能力会显著制约技术商业化进程。综上所述，提出如下假设：

H1:技术机会识别能力和技术商业化绩效呈显著正相关关系。

1.2 创新资源整合能力与技术商业化绩效

资源基础观从企业创新绩效的内生性角度阐明了资产、知识、信息和能力等创新基础资源的作用[21]；而动态能力观除了关注企业内部资源外，更注重企业与外部资源的联系[22]。资源整合就是将企业内外部不同层次和内容的资源进行筛选、吸收及融合，使之具有系统性，从而有利于企业创新流程或惯例的过程。具备创新资源整合能力的企业，可以在动态环境中有效规避市场风险，如非法竞争对知识产权保护的负面影响、不稳定市场需求对创新流程的冲击等。有学者在研究突变创新的能力陷阱时发现，企业通过资源整合能力，可以显著改善技术能力，从而促进企业突变创新(党兴华，刘景东，2013)。综上所述，提出如下假设：

H2:创新资源整合能力和技术商业化绩效呈显著正相关关系。

1.3 组织变革能力与技术商业化绩效

在技术商业化过程中，外部环境动荡性可能使原有商业化模式变得“僵硬”，使原有创新流程发生“瘫痪”。可见，组织变革能力是动态能力视角下的一种环境适应能力。Oxtoby等[23]认为，组织变革能力是企业根据环境条件变化配置与其适应的资产和组织战略的能力。Donaldson[24]在研究组织变革与企业绩效关系时指出，在组织变革正向影响企业绩效的同时，迫于环境压力，企业绩效可能下降，但这种下降也是企业进行组织变革的动力，从而重新获得绩效成长。汪淼军等[25]在研究浙江省企业信息化时发现，组织变革可以显著提高生产绩效和创新能力，并且刚性的组织流程注重与信息化技术、人力资源的整合。综上所述，提出如下假设：

H3:组织变革能力和技术商业化绩效呈显著正相关关系。

1.4 环境动态性的调节作用

企业外部环境主要是指政治环境、经济环境、社会环境和技术环境等，这些环境因素会对技术商业化产生影响，但是企业技术商业化绩效研究不能仅考虑外部环境，还需要考虑其动态性。环境动态性是指各环境因素的不确定性及变化频率，具有不稳定性[26]。Kohli[27]将环境动态性分为技术动态性和市场动态性，技术动态性使行业技术变革加快，技术演化路径难以预测；市场动态性使顾客偏好变化加快，导致企业难以在短时间内准确把握顾客满意度。针对环境动态性在企业技术商业化中的作用，Wiklund[28]研究了环境动态性、战略导向和资本获取对技术商业化绩效的影响；Schreyögg[29]研究发现，当企业处于稳定的外部环境时，由于技术创新步伐放缓和顾客偏好趋于固定，动态能力无法发挥作用，甚至对创新绩效产生负面影响。

(1)技术动态性的调节作用。Eckhardt[30]在研究创业机会时指出，环境动态性是机会识别的先导条件。外部环境的技术动态性越高，企业技术识别机会越多，尤其是生产链反馈信息的正确解读有助于企业创新生产技术，引导技术商业化。然而，本文认为，技术动态性并不会强化创新资源整合能力对技术商业化绩效的作用。Agarwal[31]研究发现，随着市场技术创新力度加大，企业技术研发成本和创新资源整合成本上升，导致资源整合能力遭到削弱，从而影响技术商业化绩效。对企业组织变革来说，外部技术革新是组织变革的主要原因之一[32]，技术的动态性特征是组织变革的动力[33]。由此，组织变革对技术商业化绩效的影响会因为技术动态性而得到增强。综上所述，提出如下假设：

H4a:技术动态性正向调节技术机会识别能力对技术商业化绩效的影响；

H4b:技术动态性负向调节创新资源整合能力对技术商业化绩效的影响；

H4c:技术动态性正向调节组织变革能力对技术商业化绩效的影响。

(2)市场动态性的调节作用。Calantone等[34]认为，当市场动态性提高时，技术机会稍纵即逝，企业将面临更加激烈的竞争。因此，技术机会识别能力在获取客户需求和行业信息时显得非常重要，其对技术商业化绩效的作用也更加显著[35]。市场动态性程度越高，企业整合顾客信息与创新知识的能力对新产品绩效的作用也越大(陈力，宣国良，2007)。因此，市场动态性会强化创新资源整合能力对技术商业化绩效的影响。对企业组织变革来说，快速变化的顾客需求信息、政府政策、行业结构和竞争对手战略是组织变革的动力[32]，企业正是为了适应市场环境动态变化才进行组织变革。全方位的市场信息能为企业组织变革过程和方向带来优势，强化组织变革能力对技术商业化绩效的影响。综上所述，提出如下假设：

H5a:市场动态性正向调节技术机会识别能力对技术商业化绩效的影响；

H5b:市场动态性正向调节创新资源整合能力对技术商业化绩效的影响；

H5c:市场动态性正向调节组织变革能力对技术商业化绩效的影响。

根据以上假设形成研究框架，如图1所示。

2 研究设计

2.1 变量衡量

本研究调查问卷主要由三部分构成：技术创新动态能力相关量表、环境动态性相关量表和技术商业化绩效相关量表。以上量表均使用Likert七点量表测量，其中，1代表“完全不同意”，7代表“完全同意”。通过参考中西方文献中的成熟量表，再结合中国企业具体情况和研究特性作适当修整，具体如下：技术机会识别能力量表参考Ritter[36]的行业技术机会量表和Barreto[37]的机会识别量表，汇编成5个测量题项；创新资源整合能力量表参考Brush等[38]，Sirmon等[39]和董保宝[40]的创新资源配置过程量表，汇编成5个测量题项；组织变革能力量表参考Gu[41]和霍明[42]的组织流程及结构变革量表，汇编成5个测量题项；环境动态性量表参考Jansen[43]和王永贵[44]对于环境动态性的研究，将其分为技术动态性和市场动态性，并结合中国转型经济的外部环境表现，各汇编成5个测量题项；技术商业化财务绩效量表参考武立等[17]基于二次向量机确权得出的技术商业化财务指标，包括3个题项，而非财务指标参考段利民等[45]、Li等[6]的技术商业化量表，包括2个题项。变量及题项结果汇总于表1。

另外，根据以往文献成果，选取公司年龄、公司规模、公司类型及是否为上市公司4个变量作为控制变量。其中，公司年龄用其创建年龄的自然对数表示；公司规模用员工人数的自然对数表示；公司类型和是否为上市公司等变量使用二分法测量，国有企业编为1，非国有企业编为0，上市公司编为1，非上市公司编为0。

2.2 样本选取与数据收集

本研究样本分布于全国16个省市，其中，以江苏、湖北、上海和广东等地企业为主；目标企业需有3年及以上创建历史，企业员工需在50人以上。根据技术商业化特性，样本剔除了房地产、旅游、咨询服务和证券等行业，选择IT、互联网、电子通信和医药等行业。由于问卷整合了中西方成熟量表，故在正式发放问卷前展开预调研。从2018年1月开始，选取南京江宁科技园区的13家高新技术企业进行问卷投放，至2018年3月结束，根据结果对问卷内容作相应修整，以保证最终问卷的信效度。

为保证调研结果的客观性和规避共同方法偏差，调查问卷(一式两份)分为A、B卷，分别由所在企业中层或以上管理者填写。其中，技术创新动态能力三大维度数据、环境动态性两大维度数据取自A卷，技术商业化绩效数据取自B卷。从2018年4月开始，历时2个月，通过实地走访、电子邮件和本校MBA学员的协助，共发放问卷480份，回收问卷380份，问卷回收率为79.16%。剔除其中有明显错误的无效问卷后，回收的有效问卷来自168家企业，共计336份，有效问卷回收率为70.00%。在公司规模方面，员工在50～100人的企业有43家，占比25.60%；101～500人的企业有91家，占比54.17%；500人以上的企业有34家，占比20.24%。为了检验无反应偏误问题，遵循Armstrong[46]的处理方法，对催收后获取的问卷与未催收就获取的问卷在行业类型、企业规模和所有制类型等题项数据上进行T检验，结果显示，两组样本变量并未显示显著差异(p>0.05)，表明数据的无反应偏误问题并不明显。

3 数据分析

3.1 信度与效度分析

对样本数据进行正式分析前，对技术创新动态能力、环境动态性和技术商业化绩效3个量表数据进行信度和效度检验，结果如表2所示。在所有变量中，Cronbach's α最小值是0.833，大于0.7的临界值，说明各题项内部一致性较高；三大主要变量各维度组合信度均大于0.7，即题项对各维度的解释力较强。从KMO测度结果可以看出，技术动态性量表的KMO值最小，为0.763(>0.7)，Bartlett球体检验的近似卡方为334.951，显著性为0.000，且可解释的方差百分比为61.102%，大于60%，说明样本数据适合作因子分析。各测量题项的因子载荷均大于0.7，说明题项间聚合效度良好。

3.2 描述性统计分析

对研究涉及到的6个核心变量进行描述性统计，其均值、标准差和相关系数结果见表3。各核心变量均值维持在4左右，标准差大于1，说明样本数据具有一定差异性，质量保持在良好水平。各变量的方差膨胀因子介于[1，2]之间，远小于临界值10，说明变量间的多重共线性并不严重。

首先，技术机会识别能力与技术商业化绩效之间呈显著正向相关性(r=0.519，p<0.01)；创新资源整合能力与技术商业化绩效之间呈显著正向相关性(r=0.567，p<0.01)；组织变革能力与技术商业化绩效之间呈显著正向相关性(r=0.483，p<0.01)；其次，技术动态性与技术商业化绩效之间呈显著正向相关性(r=0.755，p<0.01)，市场动态性与技术商业化绩效之间也呈显著正向相关性(r=0.518，p<0.01)。这些结果与研究假设方向一致，为进一步研究提供了初步证据支撑。

注：①对角线上的粗体字表示AVE平方根；②*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001；③样本数N=168

3.3 回归分析

选择层次线性回归方法进行假设检验，回归结果如表4所示。模型1表示各控制变量对技术商业化绩效的影响；模型2分析了技术机会识别能力、创新资源整合能力和组织变革能力对技术商业化绩效的影响；模型3-模型4是核心回归步骤，其回归模型如下：

F=θ+α×A+β×D+γ×A×D+ε

其中，F表示技术商业化绩效，θ表示常数项，α表示技术创新动态能力弹性，β表示环境动态性弹性，γ表示技术创新动态能力和环境动态性的交互弹性，A表示技术创新动态能力对应的维度向量，D表示环境动态性对应的维度向量，ε表示随机误差项。

(1)主效应分析。模型2中引入了控制变量和技术创新动态能力的3个维度变量，结果表明，技术机会识别能力显著正向影响技术商业化绩效(α=0.231，p<0.001)，H1获得验证；创新资源整合能力显著正向影响技术商业化绩效(α= 0.162，p<0.01)，H2获得验证；组织变革能力显著正向影响技术商业化绩效(α=0.164，p<0.01)，H3获得验证。因此，技术创新动态能力对技术商业化绩效具有直接且显著的正向作用。

(2)调节效应分析。模型3在模型2的基础上引入技术创新动态能力各维度与技术动态性的交互项，以验证技术动态性的调节效应。针对可能出现的多重共线性问题，对参与交互项的变量进行中心化处理，处理后其方差膨胀因子小于2，表明共线性问题并不严重。数据显示，技术机会识别能力与技术动态性的交互项系数显著为正向(γ=0.148，p<0.05)，说明技术动态性对技术机会识别能力与技术商业化绩效的关系有显著正向调节作用，H4a获得验证；创新资源整合能力与技术动态性的交互项系数显著为负向(γ=-0.051，p<0.05)，说明技术动态性显著削弱了创新资源整合能力与技术商业化绩效的关系，H4b获得验证；组织变革能力与技术动态性的交互项系数显著为正向(γ=0.124，p<0.01)，说明技术动态性对组织变革能力与技术商业化绩效的关系有显著正向调节作用，H4c获得验证。

模型4在模型2的基础上引入技术创新动态能力各维度与市场动态性的交互项，以验证市场动态性的调节效应。技术机会识别能力与市场动态性的交互项系数显著为正向(γ=0.114，p<0.01)，说明市场动态性对技术机会识别能力与技术商业化绩效关系有显著正向调节作用，H5a获得验证；创新资源整合能力与市场动态性的交互项系数虽然为正但不显著，说明H5b未获得验证；组织变革能力与市场动态性的交互项系数显著为正向(γ=0.031，p<0.05)，说明市场动态性对组织变革能力与技术商业化绩效关系有显著正向调节作用，H5c获得验证。

4 结论与讨论

4.1 研究结论

以技术商业化绩效为中心，以动态能力观为基础，研究了技术创新动态能力对技术商业化绩效的影响和环境动态性对其关系的调节作用。通过我国16个省市目标企业的实证研究，得到如下结论：①技术创新动态能力对企业技术商业化绩效具有显著正向影响；②环境动态性对技术创新动态能力与技术商业化绩效的关系具有部分调节作用。具体如下：环境动态性显著提升了技术机会识别能力和组织变革能力对技术商业化绩效的作用；而对于创新资源整合能力，技术动态性削弱了其对技术商业化绩效的作用。

技术创新动态能力提升企业技术商业化绩效的作用机理是通过环境动态性实现的。一方面，企业面临愈加激烈的竞争环境，其不确定性和复杂性超过以往，机会识别能力通过感知环境的快速变化，帮助企业抢占最新市场机遇[47-48]。环境动态性越高，技术机会识别能力和组织变革能力越能发挥最大效能，满足创新链首尾两端的能力需求，即新技术机会能够填补首端的机会识别成本，新技术效益能够填补尾端的组织变革成本。另一方面，该结论澄清了战略管理学界的争议，即动态能力是否对企业创新绩效有正向影响，揭示了技术创新动态能力在高环境动态性下对技术商业化绩效具有促进作用。因此，企业应利用开放式创新机制，促进与外部创新链沟通，及时识别和获取最新行业技术；同时，重视情报部门对于外部环境信息的感知，及时作出反应策略，对逐渐僵化的组织流程进行变革，避免核心能力演变为核心刚性。

值得注意的是，H5b对应的模型4回归分析结果显示，市场动态性的提高并没有显著提升创新资源整合能力对技术商业化绩效的作用，即H5b并未获得支持。可能的原因在于，一方面，目前国内高新技术企业的商业化效率偏低，产出松弛，技术商业化水平不高[15]，而市场动态性提高意味着顾客需求信息和新产品偏好程度更复杂，企业难以在短时间内把握市场发展方向，因此市场动态性提高并不意味着企业能将市场提供的信息及时应用到技术商业化活动中；另一方面，市场动态性的提高使得企业技术研发成本和创新资源整合成本上升，推升企业付出变大，导致部分商业化水平不高的企业放弃变革，从而影响技术商业化绩效。因此，企业应依据具体情况成立市场战略小组，以各产品链为单位，监察市场动态，及时跟进客户需求变化；合理规划资源配置，尤其是中小企业的组织变革成本较小，可将资源配置重心放在创新资源整合上，通过协调内外部资源，与同行业其它创新链展开合作，降低创新资源整合成本，提升技术商业化绩效。

4.2 不足与展望

本文尚存在以下不足有待进一步完善：第一，选择样本大多来自高新技术行业，忽视了行业差异性，在样本选择上存在局限性；第二，仅考虑了不同企业的横向截面数据，缺少纵向时间序列数据的考察，无法对提出的假设进行全面研究。因此，后续的技术商业化绩效研究可以扩大行业范围和数据来源，通过面板数据对不同行业样本进行对比分析。同时，选择样本对象时可以考虑均匀的地理分布，而不仅仅是来自某些工业发达地区；也可以研究某行业技术创新动态能力的具体作用机制。

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技术创新动态能力与技术商业化绩效关系研究——环境动态性的调节作用

Research on the Relationship between Technical Innovation Dynamic Ability and Technical Commercialization Performance——The Moderating of Environmental Dynamism

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