技术变迁视角下企业技术生态位对创新能力的影响

技术变迁与演化具有的特征及经济催化作用，对于企业、区域乃至国家创新来说均是重大议题。20世纪60年代，熊彼特提出技术变迁理论，认为科学技术是经济增长的发动机，并提出“技术不断创新，产业不断变迁，出现创造性的破坏者，是现代经济增长的本质”。从国外研究来看，技术变迁是一个演化过程的观点已被广泛认可，Rosenberg[1]指出技术进步与技术变迁过程是一个研究“黑箱”，为了可靠地解释技术变迁的“黑箱”过程，许多学者借助生物学等其它自然科学理论进行过程、阶段的仿真模拟和案例研究等。技术进化论者George Basallar[2]认为技术创新与生物进化具有相似性，并据此构建了技术发展的进化假说；John Ziman[3]对生物进化与技术变迁之间的类似性进行了大量研究，多样化、物种、生态位、间断平衡、协同进化等概念被引进技术创新研究领域；Rip & Schot[4]等将生态学的生态位引入技术创新领域，提出技术生态位概念，定义其为“准演化”的微观技术环境。

已有研究关注技术变迁对企业生态位的影响。如Baum[5]等认为生态位是其所占据特定资源空间和生产能力的特性，是与环境交互匹配后的状态。新技术是由企业自身研发产生生态位跃迁，环境影响企业的资源获取能力主要依靠技术变化，当这种变化达到一定程度时导致企业生态位特征异动和生态位跃迁[6]。国内学者们多以定性研究为主，从产业科技政策、市场和企业转型等影响因素出发，研究技术变迁的内生演化[7-10]。企业技术生态位可以理解为企业在技术创新活动中所占据的技术领域空间，技术变迁就成为企业技术领域空间不断变革和适应技术生态演化的推动力。

企业创新能力依赖于其在技术创新生态系统中的位置与状态，技术生态位异质性是企业生存和发展的关键，企业可利用的技术生态空间与企业自身创新能力息息相关。现有学者对技术生态位与创新能力关系的研究局限于生态位的概念，对生态位占有的资源进行分类，整合创新能力相关要素[11]。学者们对技术生态位反映创新能力这一观点已达成共识，但是，对于其内部关系和影响过程鲜有研究。尽管技术变迁相关理论已经为技术创新提供了重要的理论支撑，并得到大量实证结论支持，但是，在技术变迁视角下，忽略了技术变迁内在变化对企业技术生态位特征的影响，以及由技术变迁产生的企业生态位异动对创新生态系统的整体影响。将生态位与网络理论相结合，考虑网络内物种共存中的调节作用[12]，能够帮助维持生态群落，适应物种间差异性。企业创新生态系统中，以企业为主的创新主体在创新活动中实现共存是否受到这种调节作用，是本文研究的出发点。本文将视角聚焦在技术变迁的特征上，借助生态学理论研究以下内容：①以中国航空航天制造业为研究对象，分析技术变迁的特征规律；②技术变迁视角下，企业技术生态位内部特征与创新能力的关系；③系统的动态和整体特征对企业技术生态位与企业创新能力间关系存在何种影响作用？

1 理论及研究假设

1.1 模型提出

企业技术生态位在技术变迁内部“黑箱”作用下，通过企业技术生态位异动促进企业创新生态系统能力改变，进而对企业自身创新能力产生间接影响(见图1)。Raven强调变化与选择的共同演进，刘贻新[13]认为生态位动态演化可以实现新技术变革。企业在原有技术生态位时，由于外部环境改变而作出技术战略调整和部署，在此过程中企业创新系统发生了技术变迁。

在技术变迁相关研究中，Paolo等[14]认为技术选择对技术创新系统未来发展至关重要，同时依赖于外部规模经济、网络效应等因素，使得生态系统内部产生了生态位重构。企业技术生态位异动引起技术创新生态系统涨落，产生的系统资源、信息、能量流动改变了系统创新能力，系统创新能力不局限于内部企业个体创新能力总和，对企业个体创新能力也存在推动作用。

Stuart[15]等提出技术生态位与技术变迁具有关联性，并认为技术生态位可以代表技术变迁特性，前提条件取决于技术生态位自身特征、技术生态位在组织中的特征、技术生态位关联技术的相对重要性。从生态位结构特征角度对技术生态位与技术变迁关系来看，技术变迁在一定程度上可以归因于技术本身所拥有的结构特征。技术变迁包括企业自身技术生态位特征以及创新生态系统整体特征，企业技术生态位跃迁产生的连锁反应引起整体系统的技术变迁进程，Moor[16]等认为，系统内部结构变迁又会影响企业个体生态位跃迁。其中，以技术生态位宽度、重叠度作为企业自身特征，以系统中心生态位进入作为系统生态位特征。企业选择技术领域决定了企业技术生态位的重叠度，以及系统内中心生态位情况；技术领域的压缩和释放与企业技术生态位宽度有关；企业在单个技术领域的挖掘深度直接影响创新生态系统发展。系统中心生态位是企业创新生态系统内众多企业对技术研究领域种类的选择，体现了技术变迁趋势。企业个体生态位重构影响创新生态系统中心生态位，同时，通过系统技术整体技术变迁促进企业生态位跃迁。在技术生态位特征和系统中心生态位的共同作用下，企业创新能力改变正是生态位跃迁过程。在此基础上，展开研究假设。

1.2 研究假设

生物学认为物种生态位具有唯一性，不存在生态位完全相同的物种创新生态系统，企业技术生态位在时间和空间上占据的资源是有限的，生态位的特征是企业在技术创新活动中的特定表现。技术生态位的提升是为了进一步提升企业竞争能力，这一过程专注于生态位上的定位和解决技术问题的能力[17]。企业凭借自身生态位与其他创新主体在环境中相互作用，采取有利于企业发展的技术创新策略，从而主动进行生态位跃迁以提升企业创新能力，企业技术生态位跃迁体现在生态位特征变化上。

1.2.1 技术生态位与创新能力的关系

企业技术生态位宽度反映了企业所在技术领域的多样性，不仅受到整体行业环境的影响，而且会由于企业创新战略不同而产生差异。技术生态位宽度通过企业内部人员自主研发、企业与外部组织合作创新行为进行调整，企业技术生态位越宽，其涉及的技术领域越多，占据的技术市场越广泛。姚艳虹等[18]研究认为，技术生态位宽度对企业的探索式、利用式创新有正向影响。企业技术领域越丰富，企业可利用的储备技术资源在行业中越具有优势，这为企业创新提供了有利条件。一方面，对企业来说，技术领域多样性意味着企业在创新系统动态环境中增加了多元知识储备。如Zahra[19]等提出知识储备不仅有利于企业搜寻新知识,还可以提升旧知识整合和利用速度；另一方面，在创新网络中技术领域多样性意味着企业在竞争、合作关系中占据一定优势，决定了企业在创新生态系统中的地位。Quintana[20]认为，合作伙伴多元化的技术背景为解决和改善企业内部问题提供了多样化解决方案。多样性的技术领域增加了企业知识异质性，帮助企业将各领域的知识、技术进行融合，激发潜在商业价值，这在一定程度上有利于提升创新能力。

但是，企业技术领域多样性超过一定限度时，可能会与其它企业存在交叉情况，技术竞争性提高了企业技术风险；在企业研发人员精力有限的前提下，会分散他们对单个技术创新领域的专注性。Phelps [21]提出，由于认知能力的限制以及对异质性知识使用经验的缺乏，增加研发网络技术多元化程度，既浪费企业创新资源，又无法将技术创新成果转化为企业价值创造。由此，本文提出如下假设：

H1：企业技术生态位宽度与企业创新能力呈倒U型关系。

技术生态位重叠度刻画了企业与其他主体的技术资源相似程度，企业技术生态位重叠和分离行为的选择反映了技术变迁轨迹。由于创新资源的稀缺性，受创新成本、政府补贴、预期收益率等因素限制[22]，企业为减轻技术竞争带来的压力，往往会根据自身资源条件调整技术战略。Boon[23]等提出创新管理通过网络建设者之间的相互作用和授权活动来创建、维护和争夺生态位空间。可见，创新管理的重点是生态位空间管理，而技术资源争夺是技术生态位重叠特征出现变化的原因。企业技术生态位重叠度和企业技术战略决策的不同匹配会对企业适应与应变能力产生影响。Benner[24]研究指出，不同创新模式所适应的情境和所需条件不同，忽略其区别性会对创新活动产生负面影响。在部分企业选择深度挖掘原有技术领域的同时，其它企业也进入该领域，则前者将产生被动的生态位重叠效应；或者，企业可通过探索新的技术领域，在竞争的生态系统中提升自身生态位，增加其在行业中的差异化竞争能力，产生主动分离生态位的战略行为[25]。从企业竞合关系角度来看，企业生态位重叠与分离是基于企业创新行为模式的选择。企业技术生态位在重叠情况下选择合作共生模式，才会产生企业生态位协同进化；一味追求自身发展而拒绝技术协同，可能导致企业技术生态位被逐渐取代[26]。但是，若企业技术生态位过度重叠，则其技术创新将对合作行为产生过度依赖，并由此受制于其他创新主体。Luksha[27]等指出，企业通过创建和改造生态位来获取更多市场机会。尤其是外部环境或技术合作联盟发生巨大变动时，若企业不适时调整生态位特征，则其竞争力可能遭受重击。另外，在上述情景下，企业为争夺有限技术资源，对其自身技术转化和适应能力的要求也会提高，从而增大企业快速提升创新能力的难度。由此提出如下假设：

H2：企业技术生态位重叠度与企业创新能力呈倒U型关系。

1.2.2 系统中心生态位的调节作用

生态系统个体的演变包含了个体与个体之间、个体与环境之间的演变，企业在变迁过程与系统交互过程中具有稳定和调节功能。技术生态位是创新生态系统演化的一个微观层级，企业在获得生存空间后，需要调动更多创新要素，实现空间层级跨越。现有研究侧重于生态位与系统演化的影响，忽略了系统生态位对原始个体生态位的调节。技术变迁过程中创新生态系统演化与个体生态位变异呈现出一定的互动性。因此，研究技术生态位与企业创新能力关系时，有必要考虑系统生态位的调节作用。由于企业的自适应性，技术变迁中系统生态位通过对技术生态位特征的影响，可能引起技术生态位选择性的异动，进而刺激企业创新能力发生变化。本文选取企业创新生态系统的中心生态位进入和企业中心生态位深度作为系统生态位的特征，研究系统生态位的调节作用。

(1)中心生态位进入的调节作用。企业在选择技术领域时，可以通过与行业核心技术领域作比较，定位企业技术战略，技术创新战略决定企业技术创新资源配置和发展方向[28]。将技术领域范围与系统中心生态位进行对比，如果企业中心生态位进入比例较高，同时，企业技术生态位宽度水平不断提高，说明企业技术战略聚焦于行业内核心领域。行业核心技术能力较强的企业能更有效地掌控技术多元化优势，获取更高收益[29]。Rothaermel等[30]认为，核心技术能力能够调节最佳技术多元化水平，延长技术多元化收益期。企业只注重多元化而不关注特定系统中心生态位的核心技术，将无法进入其它产品市场，从而削弱自身竞争力[31]。技术之间的关联性也使得核心技术突破有助于整体技术水平提升，增加行业核心技术投入使得企业技术生态位宽度促进创新跨越式发展的作用更加显著。但是，当企业位于中心生态位的核心技术种类超过一定限度时，则表示企业在不断挤占核心技术企业的地位，企业核心战略布局分散。辜胜阻等(2018)提出行业核心技术是技术系统中起关键作用的技术, 其创新具有高投入、高风险、高门槛、长周期。过高的创新成本使得企业中心生态位进入对技术生态位宽度的调节作用减弱。低水平中心生态位进入表示企业技术活动领域在非核心范围内，其中，付出的成本、承受的技术风险提高，过度非核心技术的多元化将伴随交易成本增加，甚至超过其在研发领域带来的收益。此时，技术生态位宽度对创新能力的抑制作用被放大，体现了中心生态位进入对技术生态位宽度在抑制作用上的调节作用。综上，提出如下假设：

H3：系统中心生态位进入对技术生态位宽度与企业创新能力的倒U关系有正向调节作用。中心生态位进入越高，越会加剧技术生态位宽度与企业创新能力的倒U关系。

企业在系统中心生态位进入较高水平时，若技术生态位重叠度越高，表明企业主要技术集中在行业核心技术领域，面临的竞争压力越大，部分企业进行低水平的“重复研发”降低平均成本以获取利益,使得生态位重叠度的提高对企业创新能力的提升作用被削弱。当企业技术生态位重叠度超过一定范围时，竞争的加剧破坏了竞争与合作创新的平衡状态，促使行业技术发生变迁以达到新的平衡，维持生态的稳定，共生系统中企业之间的目标存在差异性，但在一定条件下可以达到利益平衡[32]。只有企业生态系统处于动态平衡时, 企业才有可能健康发展[33]。在这一过程中技术生态位重叠度对企业创新能力的抑制作用降低，甚至产生促进企业创新能力的作用，技术生态位宽度与企业创新能力之间的倒U关系趋于平缓。系统之间的竞争来源于同一类知识的企业对市场份额的竞争[34]，当企业中心生态位进入低水平时，技术生态位重叠度低意味着企业所在技术领域处于低竞争状态，在低竞争技术领域中提高生态位重叠度，可以降低企业技术风险，企业创新环境较为宽松，对创新能力提高更为有利。因此，提出以下假设：

H4：中心生态位进入对企业技术生态位重叠度与创新能力的倒U关系有负向调节作用。中心生态位进入越高，技术生态位宽度与企业创新能力的倒U关系越平缓。

(2)中心生态位深度的调节作用。中心生态位深度刻画了企业对于单个进入系统内中心生态位的技术领域挖掘程度。在企业资源限定的情况下，如何分配技术资源关系到企业在技术竞争中的地位[35]。当企业中心技术挖掘深度越大，企业技术生态位宽度仍然处在高水平时，对中心生态位深度的挖掘程度越深，资源消耗越大，企业研发投入被挤占，再想扩展技术领域十分困难，逼迫企业改变原有技术战略。刘志迎[36]认为，当企业实际绩效小于目标绩效时, 意味着企业资源与市场契合度较低, 生产能力不足, 企业很难发现新的机会重新布置资源。选择退出部分技术领域以保持有限研发投入、研发人员等条件下的竞争优势，创新能力受到限制；当技术生态位宽度超过一定限度，企业仍然能够保证技术挖掘深度时，意味着企业具备了相当的资源基础，在行业中占据核心地位，知识和技术的种类、研究深度经过积累、融合使企业拥有了核心竞争力，技术生态位宽度的增加对于企业创新能力的抑制作用被削弱。由此，提出如下假设：

H5：中心生态位深度对技术生态位宽度与创新能力的倒U关系具有负向调节作用。中心生态位深度越高，技术生态位宽度与企业创新能力的倒U关系越平缓。

当企业在中心技术领域挖掘较深，且企业重叠度较低时，随着重叠度逐渐提高，在该领域技术挖掘和整理能力越强，能够帮助企业在选定的技术领域占据更多技术优势，有利于识别知识流动方向[37]。挖掘技术特征、功效特征，能够发现产业核心技术、研发空白点和知识产权高风险区[38]。保持企业技术竞争力，促进企业不断提升创新能力；当企业重叠度过高时，将过多资源分配给交叉度高的技术领域，进一步的技术挖掘会对创新能力的抑制作用加剧，而有效预测技术性能的提升和成本的缩减有利于跃迁型创新。当企业技术生态位重叠较低时，选择高技术领域的挖掘是对新技术的突破和尝试，使企业面临更大的技术创新风险，行业中心技术挖掘需要经历相对较长的时间，对短期内提升企业创新能力存在削弱作用。系统技术挖掘程度不够，且企业具有较高技术生态位重叠度时，若企业选择技术生态位分离战略，则可将改变原有技术轨道作为重要的变异途径，提升企业技术生态位对企业创新能力具有推动作用。因此，提出以下假设：

H6：中心生态位深度对企业技术生态位重叠度与创新能力的倒U关系具有正向调节作用。中心生态位深度越大，技术生态位宽度与企业创新能力的倒U关系越显著。

2 研究设计

2.1 数据来源

航空航天制造行业的技术具有难以模仿性，能够降低引起技术生态位变动无关因素的影响，对技术变迁的研究相对客观。本文以中国航空航天制造企业为索引，筛选大中型规模以上企业共511家，在国家知识产权局主办的专利检索与服务系统中，对这些企业2013-2017年申请专利情况进行检索，剔除严重缺失专利数据后，选取109家企业作为研究样本。检索企业专利，在收集数据时以专利申请日为节点，由于外观设计专利与技术创新相关性不大，故将其剔除，选择企业当年发明和实用新型专利申请总数量、技术领域IPC分类、单个技术领域数量，然后对原始数据进行整理分类，IPC分类包括A～H共8个部类，101个技术大类，将其作为变量计算的基础数据。

2.2 研究变量

(1)因变量。本文重点关注技术创新能力，选择学者公认要素之一的当年企业专利技术申请数量作为研究的因变量。

(2)自变量。技术生态位宽度。以企业专利IPC分类号前3位代表企业技术领域类型，采用Shannow-Wiener指数进行测定。

该指数以信息公式为基础，在生物学中明确反映物种多样性。其中，r表示企业拥有不同技术领域的类型数目，Pij表示第i个企业在第j个技术类型的专利申请数量占当年专利申请总数之比。

技术生态位重叠度。为方便变量之间的数据对比，本文选择对企业i与系统内其它技术生态位整体的重叠度进行计算。采用Pianka公式：

该模型能够反映企业竞争程度。其中，NOik表示企业i与系统内其它企业k之间的生态位重叠度，Pij、Pkj分别代表企业i和企业k在第j个技术领域专利申请数量占当年申请专利总数之比。

(3)调节变量。系统中心生态位进入。以专利在系统内的分布特征为对象，构建企业与系统之间的生态位关系。将109家企业的专利申请数量按照技术领域类型进行重新整理，对当年技术领域的专利进行重复观察，设定技术领域数量二分位数之前的技术大类作为系统中心技术领域，企业在系统中心技术领域的专利申请数量占该企业专利申请总数之比CEi作为企业中心技术生态位进入的指标。

系统中心生态位深度。在系统中心生态位基础上，进一步刻画企业在系统中心技术层面的挖掘程度。在企业中心技术领域，采用专利申请总数与企业涉及的技术领域类型总数之比NDi衡量系统中心生态位深度。

(4)控制变量。鉴于航空航天制造业不同企业规模及专利产出数量存在较大差异，对于联合专利的产出具有一定影响，本文将发明专利和实用新型前期积累专利总量作为控制变量加入模型之中。

3 实证检验

3.1 描述性统计

首先，对各变量进行统计性描述，包括最终变量的样本量、均值、标准差、最小值和最大值，结果如表1所示。对企业创新生态系统的技术生态位宽度和重叠度均值进行整体趋势描绘(见图2)。技术生态位宽度的数值变化空间不大，但整体呈现逐年增高趋势；技术生态位重叠度从2014年之后下降趋势较为明显，从中可以推测，航空航天企业为保持竞争优势，差异化技术战略成为企业技术创新的主要选择。

经过整理分类，2013-2017年企业创新生态系统中心技术领域的IPC分类号前3位如表2所示，据此进行中心生态位进入和企业技术生态位深度的测量统计，不难发现中心技术领域变化并不大，技术领域的研究趋势较为集中。由表2可以看出，2015年中心技术领域的种类最多，表明企业创新生态系统的技术创新领域相对较宽。

3.2 实证检验

专利数据为非负整数的计数变量，通常采用Poisson模型或负二项回归模型。直接使用负二项回归，alpha=0的结果并不显著，说明不存在数据过度分散情况，使用泊松和负二项回归模型均可。但是，负二项式模型的缺点是允许存在额外变异，标准误差较大，会降低模型估计的精确度，因此，最终选择Poisson回归模型进行研究。使用Stata12.0对本文假设进行逐步回归检验，通过Hausman检验，Prob>chi2 =0.000 0 (V_b-V_B is not positive definite)拒绝原假设，均选择固定效应模型。由逐步代入变量的过程可以看出，各个变量的符号与显著性具有稳健性，Wald chi2检验均为显著，本文以全变量即模型七的回归结果为主进行解释，最后，根据回归结果利用Matlab绘制系统变量调节作用图，如图3、图4所示。

注：括号中数值为标准误差，*表示p<0.1,**表示p<0.05,***表示p<0.01，下同

表3中，针对H1中技术生态位宽度与技术创新之间的关系进行检验，模型一中变量Nw在1%检验水平下显著，Nw平方项系数在5%水平下估计值显著为负，结合模型六检验结果说明技术生态位宽度与技术创新能力之间的关系呈倒U型，当技术生态位宽度处于较低水平时，随着宽度的增加，技术创新能力逐渐增强，当技术生态位宽度达到一定水平时，技术创新能力随技术生态位宽度的增加而降低，H1通过验证。模型二加入系统中心生态位进入变量后，Ce与创新能力正相关，模型三检验了系统中心生态位进入对技术生态位宽度的调节作用，结果显示在1%检验水平下显著，中心生态位进入对技术生态位宽度与创新能力之间的倒U关系具有显著正向调节作用(β1=5.996，p<0.01; β2=-34.768,p<0.01)，中心生态位进入越多，越加剧了技术生态位宽度与创新能力之间的倒U关系(见图3)。模型四和模型五检验了中心生态位深度对技术生态位宽度与创新能力之间的倒U关系存在负向调节作用(β1=-0.749，p<0.1; β2=1.910,p<0.05)，中心生态位深度越大，技术生态位宽度与创新能力之间的倒U关系越平缓(见图4)。模型六是系统中心生态位进入调节作用的全模型，显著性结果通过检验。由此，H3和H5得到验证。

表4是技术生态位重叠度与技术创新之间的回归结果。模型一是变量技术生态位重叠度No及加入No平方项的结果，No在1%检验水平下与P正相关，No平方项估计值显著，为-3.356，说明技术生态位重叠度与技术创新能力之间存在倒U型关系，即当技术生态位重叠度处于较低水平时，随着企业技术重叠领域的增加，技术创新能力逐渐增强，当重叠度达到一定水平时，技术创新能力随技术生态位重叠度的增加而降低，证明H2合理。模型二和模型三检验了中心生态位进入Ce对技术生态位重叠度的调节作用。通过与模型六比较，发现中心生态位进入对技术生态位重叠度与创新能力之间的倒U关系具有显著负向调节作用(β1=-4.235，p<0.1;β2=4.772,p<0.05)，中心生态位进入越高，技术生态位重叠度与创新能力之间的倒U形状越平缓(见图5)，因此，H4得到验证。模型四和模型五检验了中心生态位深度Nd对技术生态位重叠度的调节作用。与模型六相比，模型整体通过假设检验，但中心生态位深度对倒U关系的调节作用并不显著，仅在10%水平情况下对No正向作用显著，中心生态位深度对No平方项与创新能力的调节作用未通过检验，H6未得到支持。其原因可能在于中国航空航天制造业技术尚处于发展阶段，且其创新成本相对于其它行业更加高昂，企业对行业核心技术领域的挖掘将承受更大创新风险。另外，重叠性较高的技术领域会增加核心技术挖掘深度，对航空航天企业而言，企图在短期内提升企业创新能力并不容易。

4 结果讨论

本文揭示了技术变迁影响技术生态位与创新能力关系的机理，基于中国航空航天制造企业2013—2017年面板数据，实证检验表明：

(1)企业技术生态位宽度和重叠度均与创新能力之间存在倒U型关系。技术变迁研究是自下而上、从微观个体到复杂系统变化的过程。企业技术战略选择引起技术生态位特征异动，技术生态位宽度和重叠度与创新能力之间不是简单的线性关系。通过引入二次项，主要研究了技术变迁过程中技术生态位特征与创新能力的非线性关系，结果发现在不考虑系统影响时，技术生态位特征与创新能力之间存在倒U型变化趋势。

(2)系统中心生态位进入对企业技术生态位宽度与创新能力之间的倒U型关系有着正向调节作用;对技术生态位重叠度与创新能力之间的关系有负向调节作用。生态系统演化是系统各因素变化的综合结果，不能单一地考虑个体变化。本文针对系统整体演化特征，进一步研究了创新生态系统对企业技术生态位特征与创新能力关系的调节作用。结果说明，将技术资源集中分配在中心技术领域，能促进技术生态位宽度与创新能力的转化关系；当企业在系统中心技术领域研究越多，且技术生态位重叠度维持在低水平时，会影响创新能力提升，当技术生态位重叠度处于高水平时，企业间中心技术竞争程度过于激烈，创新空间受到限制，系统发生重构引发技术变迁，反而能提高创新能力。

(3)系统中心生态位深度对企业技术生态位宽度与创新能力之间的倒U型关系有负向调节作用,但对企业技术生态位重叠度与创新能力之间的倒U型关系不具有显著调节作用。中心生态位深度体现了系统中心技术领域的挖掘，在技术生态位宽度较窄时，挖掘深度对创新能力的提升作用不明显；只有同时保证技术生态位宽度也较高，才能推进企业创新能力提升。中心生态位深度对技术重叠度与创新能力关系的调节作用未能得到验证，说明系统通过多种途径对个体技术生态位特征产生影响，但部分影响不显著，对技术变迁的作用较小。

5 启示与展望

我国行业技术变迁主要由企业技术变迁推动行业整体技术发展，目前处于不断成长阶段。行业技术环境变迁中，中心技术领域对个体企业的影响是不容忽视的，在行业中心技术领域较为集中的情形下，应当发挥企业技术战略的主导作用。

(1)企业应选择适度的技术生态位宽度和重叠度，保证技术多元化和异质化在一定的可控范围内。在复杂的创新环境中企业应做好技术领域战略决策，考虑行业技术创新整体变迁对企业的影响。注重技术领域多元化和异质化战略，尤其是技术领域跨度与企业技术发展的相关性，只有合理配置技术资源，才能保证创新能力的持续性提升。

(2)突出行业核心技术的主导性，注意技术变迁中系统中心生态位进入的调节作用。企业在扩大技术活动领域过程中，在多元化经历逐渐递增的前期阶段，以及技术生态位重叠度过高阶段，应尽量选择行业核心技术领域作为企业的技术战略方向，组织和协调企业与行业技术变迁的同步性。

(3)关注核心技术挖掘对企业技术生态位宽度的调节作用。核心技术变迁和技术挖掘程度决定了行业技术未来变迁趋势。核心技术进步是行业技术变迁方向和进度的关键因素，在实施技术多元化战略的同时，应当加强行业核心技术挖掘。航空航天行业的技术模仿行为使企业难以长期生存，只有将行业核心技术与企业竞争性技术进行融合考量，才能有效提升企业创新能力。

本文在研究技术领域时选择技术专利的IPC分类号作为基础数据，提高了研究的真实和可靠性，但是，统计数据年份过少，使技术变迁作用的准确性受到影响。在未来研究中，应将技术变迁的时间范围扩大，并考虑技术变迁中创新生态系统的其它特性，为企业创新能力的作用机理提供更多实证支持。

[1] ROSENBERG N. Inside black-box: technology and ecnomics[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1982.

[2] 乔治

巴萨拉.技术发展简史[M].上海：复旦大学出版社，2000.

[3] JOHN ZIMAN.Evolutionary models for technological change[C].Cambrige:Cambrige Universitu Press,2000.

[4] SCHOT J W,RIP A.The past and future of constructive technology assessment[J].Technology Forecasting and Social Change，1996，54( 2-3) : 251-268．

[5] BAUM, JOEL A C JITEN V SINGH.Organizational niche and dynamics of organizational founding[J]. Organization Science，1994a,5(4):4-11.

[6] 邢以群,吴征.从企业生态位看技术变迁对企业发展的影响[J].科学学研究,2005(4):495-499.

[7] 王瑞涵.技术变迁、技能替代与产业政策研究:以中国机械工业为例[J].中国软科学,2015(3):55-64.

[8] 杨瑛哲,黄光球.基于系统动力学的企业转型的技术变迁路径分析仿真模型[J].系统工程理论与实践,2017,37(10):2649-2659.

[9] 李欣,谢前前,黄鲁成,等.基于SAO结构语义挖掘的新兴技术演化轨迹研究[J].科学学与科学技术管理,2018,39(1):17-31.

[10] 李欣,黄鲁成,吴菲菲.面向战略性新兴产业的技术选择模型及应用[J].系统管理学报,2012, 21(5):634-641.

[11] 陈浩义.基于创新信息生态位视角的企业技术创新能力构成研究[J].图书情报工作,2010,54(20):71-75.

[12] OSCAR GODOY, IGNASI BARTOMEUS, RUDOLF P, et al. Towards the integration of niche and network theories[J].Trends in Ecology & Evolution,2018(33):287-300.

[13] 刘贻新,张光宇,邓晓锋.战略生态位管理(SNM)与技术创新:理论背景及其研究框架[J].系统科学学报,2015,23(4):92-96.

[14] PAOLO AGNOLUCCI, WILLIAM MCDOWALL. Technological change in niches: auxiliary power units and the hydrogen economy[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2007(74):1394-1410.

[15] STUART TOBY F, JOEL M.PODOLNEY.Local search and the evolution of technological capabilities[J].Strategic Management Journal,1996(17):21-38.

[16] JAMES F MOORE. Predators and prey: a new ecology of competition[J]. Harvard Business Review, 1993,71(3):75-87.

[17] ANDRZEJ PAWLAK. The ecosystem for niche technology innovation[J]. Procedia Engineering, 2017(182):556-562.

[18] 姚艳虹,陈彦文,周惠平.技术创新网络中企业生态位对二元式创新的影响[J].科技进步与对策,2017,34(19):1-7.

[19] ZAHRAS GEORGEG. Absorptive capacity: a review, reconceptualization and extension[J]. Academy of Management Review, 2002,27(2):185-203.

[20] QUINTANAN-GARCIA C,BENAVIDES-VELASCO C A. Innovative competence，exploration and exploitation: the influence of technological diversification[J]．Research Policy, 2008,37 (3) : 492 -507．

[21] 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) : 890-913．

[22] 陈瑜,谢富纪,于晓宇,等.战略性新兴产业生态位演化的影响因素及路径选择[J].系统管理学报,2018,27(3):414-421+451.

[23] BOON W P C, MOORS E H M, MEIJER A J. Exploring dynamics and strategies of niche protection[J]. Research Policy, 2014, 43 (4) :792-803.

[24] BENNER M J, TUSHMAN M L. Exploitation, exploration, and process management: the productivity dilemma revisited[J]. Academy of Management Review，2003，28(2) : 238-256．

[25] 黄江明,丁玲,崔争艳.企业生态位构筑商业生态竞争优势:宇通和北汽案例比较[J].管理评论,2016,28(5):220-231.

[26] 孙耀吾,韩冰,黄万艮.高技术服务创新网络生态位重叠企业竞合关系建模与仿真[J].科技进步与对策,2014,31(13):59-63.

[27] LUKSHA, PAVEL. Niche construction: the process of opportunity creation in the environment[J]. Strategic Entrepreneurship Journal, 2008,2(4):269-283

[28] 姚明明,吴东,吴晓波.技术追赶中商业模式设计与技术创新战略共演:阿里巴巴集团纵向案例研究[J].科研管理, 2017, 38 (5) :48-55.

[29] LEE C Y. A theory of firm growth: learning capability，knowledge threshold and patterns of growth[J].Research Policy,2010,39(2):278-289.

[30] ROTHAERMEL F T,ALEXANDRE M T. Ambidexterity in technology sourcing: the moderating role of absorptive capacity[J].Organization Science,2009,20(4):759-780.

[31] VALVANO S,VANNONI D. Diversification strategies and corporate coherence evidence from Italian leading firms[J]. Review of Industrial Organization,2003,23(11):25-41.

[32] 谭建,梁淑静.产业技术创新战略联盟共生系统稳定性分析[J].重庆大学学报：社会科学版,2014,20(5):25-33.

[33] 赵芸,聂淑萍,黄解宇.企业创新与企业生态系统的相互作用研究[J].经济问题,2018(6):70-74.

[34] 李星宇,马慧.新兴技术协同创新系统共生模型及稳定性研究[J].求索,2017(2):148-153.

[35] GUAN J C, YAM R CM, MOK C K，et al. A study of the relationship between competitiveness and technological innovation capability based on DEA models[J]. European Journal of Operational Research, 2006, 170:971-986.

[36] 刘志迎,路锋.企业实施二元创新的有限资源动态配置机制研究[J].研究与发展管理,2018,30(4):54-64.

[37] LIM H, PARK Y. Identification of technological knowledge intermediaries[J]. Scientometrics, 2010,84(3):543-561.

[38] 徐海云,方曙.基于专利功效矩阵的技术主题关联分析及核心专利挖掘[J].情报学报,2014,33(2):158-166.