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随着经济全球化进程的加速推进与中国经济体制改革不断深入，中国企业面临的环境不确定性日益加剧，创新成为企业应对复杂市场环境和保持活力的关键。习近平同志在党的十九大报告中指出，要突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术和颠覆性技术创新。上述富有挑战的技术创新对引领发展、建设现代化经济体系、助力企业弯道超车具有重要意义。那么如何提升企业技术创新绩效？在组织中，实现技术创新往往依赖于关键研发者的培养、使用和激励[1]。研究发现，研发能力在企业内前1%的研发人员拥有超过平均水平5～10倍的创造力，前10%的研发人员至少拥有超过平均水平3～4倍的创造力[2]。作为企业战略性智力资源[3,4]，关键研发者主导着产品核心技术创新与改进以及重大研发项目研发，承担着组织中大量知识交易，对加快新产品研发速度和提高创新质量具有显著作用[5]，能够左右企业创新技术选择并决定企业技术领先优势和动态创新能力[6,7]。因此，了解人才，作出正确的人才决策会给企业核心技术突破带来巨大帮助。尤其对知识密集型企业而言，应正式区分拥有关键技术和核心知识的关键研发者与普通员工，为关键研发者量身制定管理策略[8]。本文通过对关键研发者相关研究的回顾与梳理，以期为企业关键研发者管理以及网络在企业技术创新中的应用提供一定的理论依据。
目前，国外已有较多关键研发者研究成果，为国内学术研究和企业实践奠定了基础。国内外学者对关键研发者概念已经形成较为统一的认识，在企业中数量占比小但创造力突出的研发者被称为关键研发者。随后，众多学者利用专利数据识别企业内关键研发者，由于不同国家或地区专利数据特征不同，关键研发者识别方法也有所不同，为此，本文对关键研发者的概念与识别方法进行对比说明。通过文献梳理发现，当前热点仍是关键研发者创造力变化研究。因此，本文着重对于目前影响关键研发者创造力的各方面进行分类探讨，分析不同因素影响关键研发者创造力的微观机制，从组织内外、合作网络内外构建关键研发者创造力影响理论框架，并将已有研究纳入其中以厘清相互关系。最后，提出在组织内外环境变动视角和组织内外合作网络视角下关键研发者的4个未来研究方向，以期为未来研究提供借鉴和参考，研究框架如图1所示。
图1 研究框架
在技术发展和创新研究中，学者们已经达成共识，某些科研人员在创新活动中作出了巨大贡献[9]。即在科研活动中，少数人表现杰出，拥有大量成就，大部分人则成绩平平[10]。基于该事实，1926年，Lotka第一次将这少部分人数量化，提出著名的“Lotka”定律，又称倒数平方定律，该定律较好地反映了科学生产率概念。Lotka首先研究作者频率与文献数量的关系，写两篇论文的作者数量约为写一篇论文作者数量的1/4，写N篇论文的作者数量约为写一篇论文作者数量的1/n2，而写一篇论文作者的数量约占所有作者数量的60%。Ernst[11]较早利用专利数据分析得出，小部分研发人员拥有较高的专利活动性和专利质量评级并将其定义为关键研发者，该定义得到了学者们广泛认可。此后国内外学者对关键研发者概念的界定大都沿袭上述定义，只是在具体识别方法上有所出入。结合《科技部等四部委关于企业实行自主创新激励分配制度的若干意见》，本文给出关键研发者定义，即关键研发者是指组织内部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。上述关键研发者往往数量不多但创造力突出，远远高于企业平均创造力[12]。
创造力是指兼具创新性和应用价值的流程、产品及解决方案[13]。重要知识以个人为载体而非企业。成功的创新过程是集中在由个人活动所代表的隐性知识上的，虽然个人和组织之间似乎有着密切联系，但是发明本身是发生在个人层面上的，公司则为这种发展提供条件[9]。以技术创新为主导的知识经济时代，关键研发者是企业研发队伍中的核心组成部分，是高价值创新成果的创造者，具备获取、重构和整合知识元素的能力[14]。他们不仅为研发团队制定科学、合理的研发方案，而且为团队成员获取与研发相关的有形和无形资源提供机会、渠道[7]，是企业提高研发创新能力所依仗的最重要的力量，在很大程度决定企业在未来竞争中的命运。例如，Whelan[15]研究表明，关键研发者不但可以提升企业创新积极性，增强企业创新活力，还能够极大地促进企业创新绩效提升；Subramanian & Limk[16]发现，当企业内部研发团队中拥有关键研发者时，企业专利申请质量显著提升。
关键研发者最主要的特征是在企业员工中占比小但创造力突出，远远高于企业平均创造力[12]。以往研究已经充分证实这一点，详见表1。
在合作网络视角下关键研发者同样具有鲜明特征。与一般研发者不同，关键研发者往往占据研发合作网络的中心位置，即具有较高的接近中心度和中介中心度[17]。这是由于关键研发者有着突出的成绩，在企业内部可能广受尊重，其他研发者会主动邀请其参与研发活动，使之提供技术帮助和咨询。或是由于其丰富的知识和经验，可能同时担任多个研发团队的领导职位，从而形成以关键研发者为核心的合作网络。此外，核心知识元素在企业技术创新活动中起关键性连接作用，反映为知识网络中某些特别重要的节点，即知识网络中介中心势高，而在研发过程中直接体现知识流动的即为关键研发者合作网络，因此作为核心知识元素载体的关键研发者合作网络同样具有较高的中介中心势。
表1 关键研发者特征实证研究结果
研究人员国别时间样本公司数量人员数量跨度主要结论NarinUSA199314015年专利数量与引用高度集中(2KI)3名研发者占有42%的专利数量关键研发者的专利有高引用率Narin BreitzmanUSA199542 310、163309、2118年契合Lotka定律前1%(10%)的研发人员比平均生产力高10(3到4)倍LeptienGER199611318年专利数量与引用高度集中(1KI)关键研发者占有88%的专利数量ErnstGER199614214年专利数量与引用高度集中(3KI)前3%(5%)的研发人员占有63%(82%)的专利数量关键研发者的专利有高引用率
常见的关键研发者定义和识别方法比较大致可分为6种，见表2。与第1和第6种方法相比，第2～5种方法较为精确，第6种方法更适合基于中国专利创新的管理研究。
表2 关键研发者识别方法
排序识别方法代表性文献1数量和质量双指标精确量化法Ernst等(2000)、Kehoe & Tzabbar (2015)2内容分析法Moehrle等(2005)3网络结构特征法Grigoriou & Rothaermel (2014)4百分比法Crescenzi等(2017)5阈值法Rota等(2017)6交叉验证法孙笑明等 (2014)、汤小莉等 (2016)
(1)Ernst等[11]给出低效型(产出少且质量低)、多产型(产出多但质量低)、天才型(产出少但质量高)和关键研发者型(产出多且质量高)等4种不同类型研发者划分原则(见图2)，并综合专利数量和质量提出关键研发者识别方法，即专利数量大于均值的2倍，专利质量(专利被引用的次数)大于均值的1倍(2∶1)。其中，专利质量可采用4种方法加以测度:①授予的专利份额。计算公式为:SPG=NPG/(TNP-ENP)(NPG、TNP、ENP分别为研发者授权专利数量、研发者申请专利总数、审查中的专利数量)；②有效专利份额。计算公式为:SVP= NVP/NPC(NVP为研发者有效专利数量)；③引用比例。计算公式为:CR=NC/NP(NC、NP分别为专利引用次数和专利数量)；④美国专利份额。计算公式为:SUP=NUP/TNP (NUP为研发者美国专利申请数)。
图2 研发者不同类型划分
其它方法大多参照上述划分方法，只是在具体细节上有所改动。例如，Hess & Rothaermel[18]综合考虑专利数量和质量，按照专利数量和被引用次数均大于样本均值3个标准差的标准识别关键研发者；Kehoe & Tzabbar[7]将专利数量和被引用次数进行加权，定义关键研发者选取的综合绩效指标InvPerformance，计算公式为:
InvPerformance=
其中，InvPat为研发者申请专利数量，IndTenure为研发者首次申请专利的年份截至目前的持续时间，AveForwardCite为研发者专利平均被引用次数。然后，按照综合绩效水平大于样本绩效均值2个标准差的标准识别关键研发者。
Boh等[19]根据研发者专业知识深度与广度将研发者分为初学者(专业知识缺乏深度和广度)、专才(专业知识有深度但缺乏广度)、通才(专业知识有广度但缺乏深度)和关键研发者(专业知识既有深度又有广度)4种类型(见图3)。其中，知识广度采用分配给研发者专利唯一的IPC代码数量加以测度，研发者知识深度测度方法为:首先，根据研发者的IPC代码确定其核心领域；然后，计算出研发者在核心领域专利数量与专利总数的比值，即为研发者知识深度。
图3 研发者分类
(2)Moehrle等[20]提出基于语义专利分析和多维标度法确定研发者能力,从而识别关键研发者的方法，分为4个步骤:①专利选择。要求一名关键研发者的专利发明数量至少为5；②语义专利分析。使用配备了自然语言处理程序的Knowledgist 2.5软件将专利文本内容传输到SAO(主语-行为-宾语)结构中；③确定相似之处。基于已提取的SAO结构，利用PIA工具根据特定的相似度值创建专利相似矩阵；④通过在SPSS-module PROXSCAL中实现的多维标度法(MDS)将相似矩阵转化为研发者专利图谱。
(3)Grigoriou & Rothaermel[6]基于研发者个体网密度分布特征给出了关联关键研发者定义，即在网络中占据超群的中心位置以及具备超群网络构桥能力的研发者。
(4)Crescenzi等[21]给出了一种百分比方法，即在分析产研合作关系中的研发者特征时，将申请专利数量超过样本75%的研发者定义为关键研发者。
(5)Rota等[22]给出了基于Hill估计方法选取阈值的阈值法。比较研发者专利数量与阈值大小，若大于阈值，则识别其为关键研发者，反之为一般研发者。为选取合理的阈值，先采用作图法，如 Hill图和帕累托分位数图，再应用子样本半参数的bootstrap算法，根据
是尾部指数，
是bootstrap数据集中得到的结果，选取使上式均方误差最小的m值。最后，采用经典的K-S检验保证结果最优。
(6)国内孙笑明等[23]与汤小莉等[24]采用我国人力资源与社会保障部的定义，结合中国具体创新情境和专利数据特征给出了综合性交叉验证方法。
需要强调的是，关键研发者识别还要考虑基本研究单位，即企业和行业。上述6种方法均基于企业层面，而Pilkington等[9]基于行业数据，给出了识别某个技术行业和领域关键研发者的方法。
关键研发者创造力受到各方面影响，以往学者基于不同角度探讨其影响因素，但尚未形成统一理论框架。从关键研发者个体层面出发，根据其嵌入网络结构特征，其创造力影响因素可以归结为组织内工作环境与组织间工作环境变动。从网络和知识流动方面看，关键研发者创造力主要受组织内合作网络与组织间合作网络的影响。
组织内工作环境直接影响关键研发者创造力，由于并购或者职位变动造成的组织内环境变动可以直接从研发投入、研发者心理预期、合作网络、组织文化、激励政策[25]等方面对嵌入其中的关键研发者产生影响。
虽然技术并购是组织间行为，但仍在很大程度上对组织内环境产生影响。在研发领域，降低成本比识别技术机会更容易，技术并购往往会引起企业对资源的重新配置，为避免双重研究项目，被收购公司的多余研发活动可能会停止[26]或减少相关研发投入，且并购后企业关键研发者更加关注自身利益。也有学者认为，被并购公司会从中受益[27,28]，关键研发者创新能力可能会提高，因为并购后组织可获得更多财务和个人资源，或者通过技术转让和强化合作提高新知识生产效率。在上述思路中，主要是研发员工受收购公司的积极影响。
部分学者认为，技术并购所导致的组织内工作环境变动会给关键研发者心理带来负向影响，显著降低其创新能力。例如，Ernst&Vitt[29]发现，技术并购会对目标企业关键研发者的工作环境造成巨大冲击，从而导致关键研发者创造力下降。当研发人员将技术并购视作一种威胁且心理安全度较低时，会产生一种被解雇的危机感，这种长期的负面情绪会对其创造力造成显著消极影响[30,31]。
职位变动是在组织总体环境稳定的前提下，研发者工作环境产生变动的主要原因。公司内部职位变化可能导致研发者业绩变化，例如，如果发明人晋升到管理层，则会花费更少时间进行实际研发工作。Cross & Thomas[32]给出了一个关键研发者升职为管理者后可能遇到的问题，包括过多工作依赖造成的瓶颈、与不同技术专家连接缺失导致在意见听取上存在偏见、与其他人之间虽存在浅显关系但没有深入合作行为、从不同群体中吸取意见但缺乏在必要时对不同群体进行整合。上述6个方面的问题影响关键研发者对知识的获取、选择和利用，进而对其技术创新产出产生负向影响。关键研发者职位变动不仅仅引起其实际工作内容变动，也导致其所处的组织内文化变动。组织内文化包括共同的价值体系和行为模式[33]。即使在公司内部也可能存在不同的文化，特别是在研发部门，其组织文化作为一种特殊的亚文化，与运营部门的组织文化明显不同[34]。上述文化差异导致界面问题出现，对组织内协作产生不利影响。
此外，组织内激励策略变化也会对关键研发者产生积极影响[25]。研究发现，并购企业需要根据关键研发者需求，合理运用人才激励策略。有效激励既能够避免关键研者流失，又能激发其创造力，从而提升企业技术创新绩效[35]。
技术并购被视为一种组织间行为，其带来的组织内环境变动是一种间接效应，直接影响则是组织间工作环境变动。技术并购带来的组织间工作环境变动主要从跨组织研发者合作关系、组织架构、企业文化、技术相似等方面影响关键研发者创造力。
一方面，相对于依赖组织内部资源积累的发展方式，技术并购可以快速获得宝贵的组织外部资源。对兼并方来说，技术并购可以获得重要的组织外战略资源；对被兼并方来说，技术并购可以帮助其快速获得关键战略资源并降低经营压力[36]。技术并购有助于组织间双方研发人员建立新的合作关系，并购企业研发人员可以从新的合作伙伴那里学到新的知识与技术，从而有效提高自身创造力，并且这种积极影响会在技术并购后长期持续[35]。
另一方面，技术并购破坏了组织间固有关系，可能会带来不利影响。张光曦等[36]发现，技术并购的挑战既存在于并购前的选择，也存在于并购后的组织间整合。整合不可避免地存在负向影响，这是因为整合使被兼并方失去了自主权，破坏了原有流程，引发核心员工流失，导致其创新能力下降。同时，由于兼并方对被兼并方的业务、人员、制度了解不够，存在信息不对称，因而难以建立有效的监管体制和激励制度。在上述条件下，被兼并方优秀员工的绩效难以得到公正评价和奖励，会倾向于离开被整合后的企业，从而导致被兼并方创新绩效下降。
不同公司之间更容易产生文化差异，组织之间文化冲突的可能性更大，从而影响并购后关键研发者行为。可以观察到，差异越大，被并购公司中关键研发者波动和性能降低的可能性越大[29]。还有研究发现，并购企业关键研发者与目标企业技术相似性越高，意味着双方重叠技术越多，技术互补空间越小，并购企业关键研发者获得新技术的可能性也越小，不利于实现技术突破[35]。
合作创新已成为组织内部重要的创新模式[37]，是否拥有创新合作网络会影响研发者在创造性搜索和创新产出方面的差异[13,38]。由于研发者创新合作网络对组织内部知识传播与整合具有重要作用[39-42]，因此，关键研发者如何获得有价值的经验和知识与合作网络构成及其动态利用密不可分[43-45]，特别是在考虑进行何种类型的创新时[46]。
大部分学者将行动者占据某种网络位置或结构而获得的优势定义为社会资本[47]。这种社会资本会带来两种效果:首先，占据合适网络位置且拥有一定数量的关系对关键研发者获得知识并将其运用于创新有积极作用[6,9]。例如，当前间接连接数越多，关键研发者越倾向于技术创新[23]；反之，过多的社会资本会对关键研发者的创新产生负向作用。例如，Oldroyd & Morris[48]认为，企业关键研发者因突出表现会在组织内部吸引许多合作者，大量合作连接形成关键研发者自我中心网中的社会资本。但当社会资本累积到一定程度时，就会导致关键研发者信息过载，其会因疲于应对大量不同知识而难以聚焦，从而导致其技术创新能力受到极大限制。
崔芳等[49]发现在合作网络中，关键研发者自我中心网络规模变化幅度提升会使整体合作网络中介中心势变化幅度显著提升；汤小莉等[50]考察企业内部整体合作创新网络特征——小世界特征动态变化发现，以往结构的稠密性(较大的聚集系数)和当前结构的小世界性(较短的最短路径、较小的聚集系数)对关键研发者创造力更有价值。关键研发者之间的合作网络关系是知识学习、共享、集成和整合的重要媒介[51]，一旦并购企业关键研发者合作网络发生变化，势必会对其创新能力与产出造成影响[52]。随着技术并购，进入并购企业的新研发人员会使企业内部合作网络发生重组，对原有关键研发者的地位、心理造成负向影响和冲击，降低其未来发展预期。关键研发者一旦感到自身被边缘化、权力减小、发展受限，就有离职的可能，从而影响其创造力[35]。
公司在组织间协作网络中的地位会影响关键研发者技术创新活动。企业在合作网络中的地位通过信息流影响其内部动态。具体来说，企业间协作网络具有两种功能:信息收集和信息处理[53-55]。首先，企业间联系是其它公司知识外溢的沟通渠道[55-57]。其次，网络中的公司还可充当信息处理设备或“知识库”[40]。当然，信息流数量取决于企业间网络溢出量，这反过来又影响企业在网络中的地位。企业间信息流动也会影响关键研发者信息吸收和处理能力，从而影响其创造力。
作为企业重大创新的主要完成人，关键研发者在创新过程中不仅要依靠组织内部知识积累，还需要不断吸收外部知识。企业间创新合作网络是输送外部知识的有效通道[58]，因此，如果关键研发者处在组织内部研发者创新合作网络的中心位置，那么其对外部知识的吸收必然受聚焦企业在创新网络中的中心性及结构洞等特征影响[59-61]。上述影响是多层面的，但最终均作用于关键研发者技术创新产出。例如，通过影响关键研发者中心性，影响其对组织内部知识的选择运用，从而最终决定其创新产出是提升专业化水平还是探索性能力[62]。
由于人才竞争、企业合资及兼并等原因，研发者可能流动到新公司。流动的关键研发者在前后供职的企业中与完全不同的研发者合作，因此，在网络嵌入上具有鲜明的时间和环境特征。同时，关键研发者对前后供职企业的知识特征较为熟悉，考虑其流动性和在企业创新中的影响力，关键研发者可能会在促进组织间合作上产生重要影响。
通过对以往文献的梳理总结发现，关键研发者创造力变化研究主要集中在组织内外部环境变动和合作网络两个方面。因此，本文基于组织内外环境变动视角与合作网络视角提出4个未来研究方向，以期为未来关键研发者研究提供参考。
(1)刻画关键研发者在组织内外环境变动下如何涌现、成长及衰落的职业生涯轨迹。在关键研发者整个研发生涯中，其创造力并非一直保持高水平，因而从动态角度探讨关键研发者创造力对于企业实施技术创新具有重要意义。以往学者总结出，大部分研发者创造力曲线会随着时间推移呈现倒U型，但关键研发者创造力不但会随着自身年龄增长、知识吸收重组能力改变而改变，很大程度上也受组织内外部环境的影响。当组织内外环境某因素发生变动时，会引起关键研发者创造力较大变动，这对探讨重要外部因素影响关键研发者创造力的微观机制至关重要。未来研究可在区分一般研发者和关键研发者的基础上，划分数据窗口，基于环境变动视角研究关键研发者创造力变化规律，探讨关键研发者在其职业生涯中的创造力变化规律。
(2)探究流动关键研发者创造力变化作用机制。关键研发者在组织间流动会改变其所处的内外部环境，进而影响其创造力。组织间流动可以帮助研发者获得新的人力资本及社会资本，但也可能意味着以往社会资本损失[63]，包括组织投入、文化支持等。流动研发者可以通过建立长程连接缩短区域社会距离进而增强区域创造力[39,64]，增强新进企业在技术标准设置委员会中的影响力[65]，帮助企业搜索到新颖但距离较远的知识[58]，并通过跨职能流动对新行业创新产生积极影响。但是研发者流动到新组织中发挥积极影响的前提是良好的组织内外部环境，如充足的研发投入、积极的组织文化、公正的奖惩机制等，这些是关键研发者发挥作用的重要保障。此外，尽管研发者流动可以增加目标企业和区域的技术知识，但目前关于个体流动对目标企业核心技术知识突破的研究较少[39,65,66],也很少有学者从组织内外环境变动视角对其加以观察。因此，企业新聘关键研发者如何影响企业技术突破，或者说，企业如何为新聘关键研发者创造适宜的组织环境是一个值得研究的问题。
(1)聚焦关键研发者个体，深入探究关键研发者知识创造模式。以往研究主要从网络视角的关联关系嵌入、结构嵌入以及网络位置嵌入3个维度展开。其中，McFadyen等[67]从静态角度简单考察组织内个体自我中心网中关系强度及网络密度对知识创造绩效的影响，并未涉及中间过程；Wang[68]研究研发者组织内自我中心网关系强度以及关系布局对知识创造的影响机制,但既未考虑组织内外合作网络动态演化，也未将组织内外正式网络和非正式网络纳入一个逻辑框架下加以分析；虽然Kao&Wu[69]引入知识创造模式(目标驱动的预定义模式和无预定目标模式)，并从网络演化角度(网状导向的网络化行为和核心节点导向的网络化行为)联合SECI(socialization,externalization,combination and internalization)知识创造过程，研究其与知识创造绩效的关系，但未分析网络演化和知识创造模式之间的关系。因此，现有研究结论仍然不完整。未来研究可基于组织内外合作网络(研发合作网络、组织联盟等)视角，利用专利数据构建研发者个体知识网络和研发者合作动态网络，依靠TRIZ理论细化其所属专利技术突破范式，确定关键研发者知识创造模式，从而分别分析创新依赖的不同进化法则、发明措施、物场类型与关键研发者创造力的关系。
(2)综合组织内外网络结构特征，分析关键研发者技术创新影响因素。在研究典型网络特征对创新的作用机制时，学者们发现了许多具有相互对立、冲突作用的网络结构，如结构洞和凝聚、结构洞和强关系等。同时，许多研究仅聚焦于结构洞本身而摒弃其它对立网络特征，然而，真正有效的网络应该是兼具对立冲突作用的网络结构综合体，并在最终创新目标上达到统一[45,70]。未来研究可从经典社会网络特征(如结构洞、密度、中心性和关系强度)入手，考察组织内、组织间(研发合作网络、组织联盟等)网络中的多种结构组合，分析其动态演化过程以及对关键研发者创造力的影响因素。
人才是第一资源，创新是第一动力，关键研发者作为企业核心技术创新的决定性力量，引起越来越多学者的关注。学术层面上，本文对当前关键研发者研究进行梳理，深入剖析关键研发者概念和内涵，阐释以往研究中关键研发者识别方法的异同及适用性。进一步，从理论方面构建关键研发者创造力影响因素的基本框架，从结构嵌入角度将其归纳为组织内、组织间两个方面。从网络及知识流动角度将其视为组织内合作网络与组织间合作网络两个方面，有助于厘清关键研发者创造力影响因素之间的关系，从而深入理解其作用机制。在总结以往研究的基础上，提出从聚焦研发者个体探讨其知识创造模式、多元网络特征对关键研发者创造力的影响、基于关键研发者创造力动态变化、关键研发者流动视角探讨其创造力4个未来研究方向，以期为后续研究提供依据和借鉴。在实践层面，对于企业管理者而言，首先，要认识到关键研发者的重要作用，进一步识别研究团队中的关键研发者，从而充分发挥关键研发者在研发活动中的优势。深入了解组织内外部影响关键研发者创造力的因素，为关键研发者提高创造力提供充足的资源和良好的生态环境。其次，从企业知识网络出发，管理者应该关注关键研发者合作网络配置，在合作网络配置中要注意度的问题，即关键研发者同时参与过多的研发项目会导致其信息过载，创造力受损。本结论可为企业管理者优化配置局部及整体资源提供管理启示。
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