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The main feature of exaptation is the discovery of certain unexpected functions, which has important enlightening significance and guiding value for the failure rescue of science-based innovation. Before science-based innovation is launched, the rational decision-makers have already conducted the greatest possible analysis of factors related to the success of the innovation, such as the characteristics of scientific discoveries, the market demand, the competitive technologies, and the supporting environments etc. They strive to find a convergence point between the uniqueness of science-based technology and the scarcity of the market. If science-based innovation still fails after such rational analysis, a new application direction ought to be found in a new application field to obtain the failure rescue opportunities by the functional transformation, unexpected and accidental element involvements, and so on. Therefore, exaptation is the highly valued guiding ideology in the failure rescue of science-based innovation.
A multi-case study is conducted to explore the process mechanism about how to rescue the failures of science-based innovation from the perspective of exaptation. The four cases of Dapoxetine, Minoxidil, Sildenafil and Thalidomide have been selected as the samples. In data collection, the extensive secondary data have been gathered from heterogeneous sources, including the official websites, industry websites, academic research literatures, and public audio and video interviews with relevant scientists and enterprise executives. The proceduralised grounded theory has been applied in data processing , and the step-by-step coding has been carried out following the process of open coding, axial coding and selective coding. The analysis framework based on the existing theories, such as science-based innovation and innovation ecosystem, provides guidance for the labeling, conceptualization and categorization of data in the coding process.
The research findings reveal that the exaptation reflects an important failure rescue mechanism of science-based innovation. The failure rescue process of science-based innovation is composed of three stages. (1) In the first stage of the sense-making of the new function, the innovators establish a link between the potential function of scientific discovery and the needs in a new application area, forming a product conception based on the potential function and defining a new product to meet the market demands in that application area. The serendipity triggers the formation of the failure rescue opportunities based on exaptation, which is the way humans perceive the unknown world. (2) In the second stage of the commercialization based on the exaptation, the existing innovation ecosystem for the exaptation is an important condition for the failure rescue of science-based innovation. In the process of the failure rescue of science-based innovation, the basic architecture of the innovation ecosystem must be set up before the former scientific discovery is transferred into the new application areas. The existing innovation ecosystem can support the potential function definition, commercialization of the exaptation by providing the necessary sources and capabilities for the innovations. (3)In the last stage of continuous exaptation, the multiple exaptation can release the innovation value of the failed projects constantly. With the successful sense-making of the potential value of the failed project and the successful commercialization in new application areas, the innovation ecosystem around exaptation has also been developed. The interactions between the innovators are more frequent, and the flows and impacts of information, resources and talents from heterogeneous sources are further reinforced, which increase the occurrence possibilities of a new round of serendipity, promoting continuous exaptation based on more potential functions.Moreover, this study finds that exaptation reflects the failure rescue mechanism both in science-based innovation and the technology-based innovation. In these two kinds of innovations, there are differences in the conditions of innovation ecosystem and the key activities in the failure rescue process.
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科学在新兴经济体创新中发挥着日益重要的作用[1-2]，开展基于科学的创新成为我国突破技术封锁、实现赶超和跨越式发展的关键。然而，基于科学的创新具有不确定性大、风险高、对新知识要求高等特点[2-3]，这导致基于科学的创新失败率极高。在典型的基于科学的生物制药领域，原创性新药研发总体成功率甚至低于万分之一。这意味着绝大多数项目前期会投入大量资源，一旦因为失败而被放弃，则面临巨大浪费。如果能通过合适的方式对基于科学的创新失败项目进行挽救，重新释放其价值潜力，无疑具有可观的经济意义和社会意义。基于科学的创新失败，一方面源自科学研究本身会遇到瓶颈，另一方面则主要归咎于科学研究成果转化的“半途而废”，尤其是基础研究往往没有明确或直接目标，难以预测其应用价值和时间跨度，给基于科学的创新带来极大不确定性。在上述导致基于科学的创新失败的两方面原因中，如何突破科学研究瓶颈可与创新问题分离开进行专门研究，本研究重点聚焦科学研究成果向创新转化的“半途而废”问题。
经过长期观察和跟踪研究发现，基于科学的创新失败，主要体现为某项产品或项目的创新失败，并不意味着此项产品或创新项目携带的科学研究成果失败。现实中存在大量失败的创新项目，通过为其携带的科学研究成果找到新的转化方向和应用领域而重获新生，而扩展适应是挽救失败项目过程中需引起高度重视的理论视角，其主要特征是发现某些意想不到的功能，这对于研究创新失败挽救具有重要启发意义和指导价值。由于理性决策者已经在之前的管理活动中对与创新成功相关的因素进行了最大可能的分析，如科学研究成果的特性、市场需求、竞争技术、配套环境等，并力图在科学性技术(science-based technology)的独特性与市场的稀缺性之间找到契合点[4]。经过这样的理性分析仍然失败的创新，则需依靠功能转变及非预期、偶然性要素等发现意想不到的应用方向，从而在一个新的应用领域再次获得创新成功的机会，这是需要得到高度重视的挽救思路。基于上述考虑，本文采用多案例方法，旨在探索和揭示如何通过扩展适应挽救基于科学的创新失败。研究问题可分解为：挽救基于科学的创新失败过程机理是什么？现象表明，并不是每一个基于科学的失败创新都能够被挽救或在经济性、社会性上值得被挽救，那么挽救基于科学的失败创新是否存在实现条件？挽救机会又是如何被触发形成的？基于科学的创新与基于技术的创新在失败挽救上存在哪些异同之处？
基于科学的创新是指由科学研究直接推动、强烈依赖科学发现的创新[5]。基于科学的创新常发生在知识尚未被很好编码的发展中科学领域，这些领域存在于特定产业或产业特定阶段[6]，如生物制药产业、早期的半导体产业等[1-2]。传统技术创新研究常将科学视为一个给定的知识库，如线性模型。Pavitt[7]提出，经济的一个高科技部门是基于科学的，其拥有大量有组织的研发活动且与科学研究紧密相连。关于巴斯德象限的研究认为，科学研究具有双重动机，既追求新知识，又解决实际问题[8]。模式2、三螺旋等理论强调科学研究与创新的交互关系[9]，逐渐显现出线性模型的缺陷及科学与创新之间的复杂关系，使基于科学的创新研究逐步被引入到创新系统分析框架下。基于科学的创新所需知识基础具有高度异质性和复杂性，并且对新知识要求极高。Lundvall[10]关于国家创新系统(National Innovation System，NIS)的研究突出了知识经济中科学对学习的重要作用；Coriat等[3]、陈劲等(2013)研究强调基于科学的创新参与者具有来自产学研网络的特点；柳卸林[2]将TIS理论、制度理论与中国情境相结合，提出科学推进系统的思路，为研究科学驱动创新带来全新视角。
现有文献关注如何促进基于科学的创新，以提升其成功率。如Cockburn等[11]强调，生物技术企业不能仅停留在对科学的使用上，而应直接参与科学研究；Rosenberg[12]指出，虽然科学研究具有发现的偶然性和极大的不确定性，但提升工程能力可以增加利用科学研究结果实现创新的概率；雷家骕和林苞[1]强调在基于科学的创新中早期市场培育的关键性；马佳等[13]强调，在中国情境下开展基于科学的创新，企业应特别重视抢占先机对创新总体局势的决定性作用，建立科学研究与社会应用的融通关系，通过跨学科、跨应用领域的融通发展实现基于科学的创新。总体来看，现有文献强调通过企业直接参与科学研究、加强产学研合作、建立多功能新型组织等方式提高基于科学的创新成功率，但少有研究从失败挽救角度探索如何推动基于科学的创新。
扩展适应(Exaptation)的概念起源于进化生物学，用以表征与适应(Adaptation)相对的生物进化“第二方案”，即对于生物体有用的特征，并不是因为适应其目前角色才出现的，而是后来被赋予目前的功能[14]。现有文献指出，技术发展过程中存在扩展适应现象，如果以“水平基因转移(HGT)”作为隐喻对创新活动进行解释，可以发现很多创新中都隐藏着扩展适应的影子[15]。例如，压缩机、燃烧器和涡轮从其它产品转移到涡轮喷气发动机中就属于技术的扩展适应。本质上，技术扩展适应是用现有功能的可用性执行一个新功能，是在一个被选中的环境下激发技术潜力[16]。
根据Solo[17]的两步论观点，新思想来源及以后的实现与发展是技术创新成立的两个基本条件。技术的扩展适应以发现技术所具有某些意想不到功能的可用性为主要特征[18]。机缘巧合(Serendipity)演变为扩展适应的过程中走向结构化，功能转变、非预期或偶然性事件带来的转向都可以视为扩展适应，这相当于为技术创新提供了新思想来源。技术创新的实现又可抽象理解为现有技术的潜在功能(意想不到的功能)在新情境中的应用[16]，这属于商业化执行的范畴，相当于技术创新中新思想来源形成之后的实现与发展。可见，现有文献指明了扩展适应具有驱动创新的重要意义，但是多数研究主要聚焦技术扩展适应和基于技术的创新领域，对扩展适应在基于科学的创新领域的作用和价值尚未引起充分重视。
研究创新从失败转向成功的过程，首先需要明确创新失败与成功的特征和判别标准。在Schumpeter[19]的开创性研究中，创新被定义为建立新的生产函数，以获得企业家利润或潜在超额利润；Freeman&Soete[20]进一步将市场的建立或渗透引入对创新的评价，提出失败的创新就是未能建立起有效的市场或未能取得任何盈利。这些研究都隐性地将经济价值设为衡量创新成败的判别标准。此后，傅家骥[21]、吴贵生[22]将社会价值、生态价值等纳入创新成败的判别体系，认为创新能否成功还需考虑创新主体素质等因素。但无论采用何种判别标准，影响创新成败的因素均是多元、复杂且具有情境性的。
现有文献分析了创新失败的原因，主要包括缺乏需求危机、使用不便、忽视应用导向、违背技术伦理等[23]。失败的创新项目依然具有潜在价值也得到现有研究的公认，如Klein&Knight[24]指出，许多技术创新未能达到预期不是技术失败而是实施中的失败；Martin&Scott[25]提出，不同类型技术创新在面临市场失败时都有可能通过政策工具进行干预和救助；Jenson等[26]基于创新系统角度，从结构和功能两个维度入手破解创新失败。现有文献提示了如何挽救创新失败项目的一些思想，特别需要注意的是，Beltagui[15]指出，技术扩展适应可以成功驱动突破性创新，而对于失败的创新项目而言，如果能够通过合适的途径形成技术扩展适应机会，进而在一个新的应用领域内重新创造价值，也就完成了对创新失败项目的挽救。这解释了技术扩展适应在挖掘创新失败项目潜力方面具有独特优势。然而，现有研究大多强调技术扩展适应对挽救失败项目的价值，但在失败率极高的基于科学的创新领域，扩展适应是否也具有挽救创新失败的潜力，现有文献仍未提供充分证据和理论依据。技术创新失败挽救的实质是失败项目的价值释放问题，需接续被迫中断的技术—价值实现进程，重新释放技术的潜在价值[27]。然而，科学—价值实现进程是否也能通过扩展适应等方式得到接续，尚未得到现有文献证实。
综上，现有研究表明，创新成功或失败的判别标准和影响因素是多重、复杂、综合的，创新失败并不意味着其携带的技术或科学成果的失败，如果将这些技术或科学成果连同失败项目一起束之高阁，将会导致极大浪费。现有研究主要关注提升创新成功率的行动和要素，如提升创新能力、获取外部知识、追求多个平行目标、增加信息源类型、借助社会网络等，旨在通过降低创新不确定性提升创新成功率。虽然创新失败项目远远多于成功的项目[24]，但现有文献鲜有从挽救失败(项目)角度探索创新成败问题，对基于科学的创新失败挽救关注仍不充分。创新系统理论、扩展适应理论为探索基于科学的创新提供了微观层面的分析框架，但这些理论尚未在挽救基于科学的创新失败研究领域发挥其理论价值。
本文采用多案例研究方法，对如何通过扩展适应挽救基于科学的创新失败项目进行探索性研究。案例方法适用于解决“怎么样”“为什么”的问题，适合纵向过程分析和提炼解释复杂现象的理论或规律[28]。多案例方法通过采用逐项复制的方式，对相同逻辑进行重复验证，有利于构建普遍性更高的理论[29]。本文研究问题属于“怎么样”的范畴，与该方法具有契合性。
对于案例选择，根据目的性抽样和理论抽样原则，设定案例筛选标准：①创新(项目)突破由科学研究推动，强烈依赖科学发现；②在某一阶段，创新(项目)被大多数参与者和利益相关者认定为已经失败，创新进程被中止、停滞或放弃；③创新(项目)经历特定事件后得到挽救，并最终由科学驱动创造出可观的创新绩效；④具有可获得且丰富的高质量数据。根据筛选标准，本文选择达泊西汀(Dapoxetine)、米诺地尔(Minoxidil)、西地那非(Sildenafil)、沙利度胺(Thalidomide)作为案例样本，案例描述如表1所示。4个样本均较好地反映出基于科学的创新项目失败后得到挽救，创造出显著创新价值的典型过程。
此外，医药界对上述4个样本的分析和报道较为活跃，涉及药物分子的科学基础、药物发展过程以及相关人物专访等全方位资料，能提供高质量回溯性数据。由于生物制药产业创新强烈依赖于生命科学、医学等领域科学研究，被公认为典型的基于科学的创新领域[1,3]。某种创新失败的药物由于其科学研究成果的潜在应用功能被发现，从而转变成为治疗其它疾病的特效药物，这种现象在生物制药业常有发生，且展现出较为清晰的发展脉络，对揭示基于科学的创新失败挽救规律具有典型性和代表性。
表1 基于科学的创新失败挽救案例样本
Tab.1 Samples of the failure rescue cases of science-based innovations
样本案例描述1. 达泊西汀(Dapoxetine)Dapoxetine为选择性血清素再摄取抑制剂(SSRI),原本由礼来公司作为痛觉丧失治疗药物进行开发,但由于产品线策略调整而被中止。之后,Dapoxetine又被开发成为氟西汀的后续药物治疗抑郁症,但由于该药起效迅速而半衰期短,无法达到每日给药一次,导致作为抗抑郁药的开发也被中止。随后,Dapoxetine被许可给GenuPro公司,该公司发掘了Dapoxetine的不良反应并将其开发成为早泄治疗药物,这一新用途获得使用方法专利(MOU)。在获得Ⅱ期临床确证性结果后,2001年Ge-nuPro公司又将该药许可给ALZA公司(现已被强生公司收购)。2008年12月,达泊西汀片在欧洲获批上市,2019年获国家药监局批准进入中国市场,预计该产品的高峰销售额可达每年7.5亿美元2. 米诺地尔 (Minoxidil)20世纪50年代,Upjohn公司最早开发了Minoxidil并发现其对于高血压治疗有显著的扩张血管作用。1963年,Minoxidil被合成并通过美国FDA认证,开始用于高血压治疗,但越来越多患者使用药物后,出现明显的副作用———多毛症。当时对于治疗脱发并没有效果很好的药物,市场前景广阔。Guinter Kahn医生敏锐发现这个现象,并将其制作成适合治疗脱发的外用溶剂。解决长达10年的专利纠纷后,1988年Minoxidil通过美国FDA批准认证,允许使用2%浓度的米诺地尔酊用于男性脱发治疗,1991年批准2%的米诺地尔酊用于治疗女性脱发,1998年批准5%的米诺地尔酊用于治疗男性脱发。这个因为副作用而产生的药品因为脱发治疗被人们熟悉并广泛使用3. 西地那非 (Sildenafil)Pfizer公司的Viagra最初的适应症是治疗心绞痛和心肌缺血,但临床试验证明治疗效果不佳而被迫放弃。研究人员在回收临床试验药品时,发现很多男性志愿者并不愿意交回剩余药物。注意到这一反常现象后,Pfizer研究人员通过深度访谈发现,Sildenafil具有明显刺激男性性器官勃起的药效。Pfizer公司据此重新选择和设计适应症,并通过大规模临床试验证实其治疗性功能障碍的疗效显著,同时无明显毒副作用,从而将其改造成历史上第一款口服治疗阳痿的特效药4. 沙利度胺(Thalidomide)1953年,瑞士Ciba制药公司为寻找新型抗菌药物合成了一种新的谷氨酸衍生物,即Thalidomide。但药理试验显示,Thalid-omide并不具有抑菌活性,Ciba公司因此放弃了对其的进一步开发。Grünenthal制药公司对Thalidomide情有独钟,意外发现Thalidomide具有镇痛安眠作用,于1957年以“反应停”为商品名将Thalidomide推向市场,将其打造为抗妊娠反应药物,后由于导致婴儿畸形的副作用而失败。1965年,Sheskin医生尝试将Thalidomide作为安眠药治疗长期失眠的麻风性皮肤结节红斑病,意外发现Thalidomide具有缓解患者免疫过度反应的症状。1991年,在Celgene公司推动下,Thalidomide被开发成治疗结节红斑的特效药物。随后,Thalidomide的抗血管生成作用被发现,2006年Celgene公司将其与地塞米松联合用于治疗多发性骨髓瘤获得FDA批准
本研究主要通过广泛、异质来源的二手数据进行案例数据收集。数据收集导向为挽救基于科学的创新失败项目相关活动、影响因素、组织机构等。由于大部分创新失败挽救过程跨越漫长的时间并涉及复杂的组织机构和参与人，大部分数据为相关事件发生时的回溯性历史数据，难以接触到项目机构或相关事件当事人进行调研或访谈，一手数据收集存在困难。为弥补这个缺陷，本文主要通过对多重证据来源的二手数据进行三角验证提高数据质量，以确保研究信度。主要数据来源包括企业官方网站、行业网站、学术研究文献，以及相关科学家和企业高管公开的音视频访谈等，如表2所示。
对于数据处理，本文借助时间轴，对样本创新活动特征、产生影响的事件、参与者行动、环境、组织等因素进行分析和归纳，参考Adriani等[18]关于扩展适应距离测量的研究思路，结合序贯重点活动的不同，划分挽救过程阶段，对数据进行阶段划分处理。
2.3.1 开放性编码
采用程序化扎根分析法进行数据处理，依循“开放性编码—主轴编码—选择性编码”展开逐级编码，基于科学的创新、创新生态系统等现有理论分析框架为编码过程中数据的标签化、概念化、范畴化提供指引。采用Atlas.ti 7.5质性分析软件进行开放性编码，对数据进行标签化，提炼出118个初始范畴，表3呈现了开放性编码中部分原始数据的标签化过程。对118个初始范畴进行类属划分和相互关系分析，进一步将其概念化为26个副范畴。
表2 数据来源渠道及资料
Tab.2 Data source channels and information
数据来源数据资料企业来源辉瑞、Pfizer Upjohn、礼来、强生、诺华、Celgene等案例样本涉及企业的英文及中文官方网站,公开的关于企业历史发展历程、新药研发、产品目录、研发团队等记录和报道行业来源“新药汇”“生物谷”“新生物”“药智新闻”“米内”等提供专业数据、医药评论、医药观察、医药财经、行业资讯的行业网站;“生物探索”等新媒体行业网站;中国医药商业协会、中国医药生物技术协会等提供法规标准、行业动态的行业协会网站等科普来源药物发现的科普性书籍,如《现代医学的偶然发现》《药物简史》《药物的发现与发明史》《猎药师:发现新药的人》《新药研发案例研究———明星药物如何从实验室走向市场》等期刊文献中英文期刊文献约80篇,如《美国对再定位药品的专利保护和行政保护研究及其启示》《Drug repositioning and repurposing: terminology and definitions in literature》等医药专业著作教材新药研发相关专著和教材,如《新药研究与评价概论》《药物设计:方法概念和作用模式》《新药研究思路与方法》《药物合成———路线设计策略和案例解析》等关键人物来源对案例样本药物失败挽救作出贡献的科学家(如Guinter Kahn、Chemie Grünenthal、Jacob Sheski、Gilla Kaplan、McBride Wil-liam、Lenz W、Gilla Kaplan等)、政府药监部门人员(Frances Oldham Kelsey)以及公司药物研发高层管理人员(Sol Barer等)公开发表的文章、报道、档案纪录、音视频访谈记录等
表3 原始数据开放性编码(部分)
Tab.3 Open coding of the original data (partial)
样本原始数据开放性编码(部分)1. 达泊西汀(Dapoxetine)研究人员在临床应用中观察(a2、a6、a9)到选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRI)具有延迟射精的副作用(a3、a7),这一副作用的发现立即触动了研究人员的敏感神经(a27),要知道当时美国有超过20%的男性存在早泄问题(a20、a32、a34)。考虑到SSRI这一可能的新用途(a22),结合达泊西汀有利的药代动力学特征———起效迅速及半衰期短(a30),贴合男性早泄的临床需求(a44),先前的致命缺陷反而成了新适应症的独特优势(a6、a23)2. 米诺地尔 (Minoxidil)Upjohn公司授权科罗拉多大学医学院(a54)Charles A教授和Chidsey MD教授进行(a51)Minoxidil作为血管扩张剂的人体临床研究,Charles教授开展了两项临床研究,在第二项临床试验中,Charles教授意外发现(a3、a7、a27)服用米诺地尔的受试者(a55)头发有点增多。Charles对这个意外的(a2)副作用感到疑惑(a8、a29),并且开始考虑(a28、a39)能否利用这个副作用来治疗男性脱发(a32、a44),他当时咨询了一位医生Guinter Kahn。Kahn是一个比较有商业直觉(a74)的医生(a61、a64),他立刻感觉到(a10、a27)米诺地尔这个副作用有可能在脱发治疗上有所作为(a59、a69),于是与同事开始(a60)了关于米诺地尔治疗雄性脱发的临床研究(a70、a76)3. 西地那非 (Sildenafil)枸橼酸西地那非临床Ⅱ试验阶段,心绞痛患者接受治疗后,没能达到预期效果,因此提前终止临床试验(a1)。虽然临床试验没有通过,但剩余药物的回收销毁是试验规范的一环,必须要严格执行(a3)。然而,这个新药回收十分困难(a29),相关人员进行了一系列随访和调查(a8、a24),最终将问题根源锁定在一个副作用上(a3、a7)。受试人员表示,虽然该药对心绞痛并无明显作用,但是服用之后对男性性能力有非常明显的助益(a7、a10)。调查人员闻言露出了心领神会的笑容,之后便将这个意料之外(a2、a23、a26)的情况上报给相关部门。经过研发企业同意(a52、a63),科学家们(a45、a58)继续展开关于西地那非的研究
续表3 原始数据开放性编码(部分)
Tab.3(Continued) Open coding of the original data (partial)
样本原始数据开放性编码(部分)4. 沙利度胺(Thalido-mide)Sheski医生意外发现(a2、a26)Thalidomide不仅改善了患者睡眠,同时也有效缓解了患者发热、盗汗和皮损等过免疫过度反应症状(a15、a25)。在此之前,虽然一直没有能显著缓解麻风患者(a55)过度免疫反应的药物(a32、a34、a35、a37),但大量患者(a59)和对过度免疫药物机理感兴趣的科学家(a45、a58)的存在,使得Thalidomide的潜在功能(a44)得以发现。Sheskin医生的发现通过论文形式公开后(a58、a66),科学家们(a58、a63)开始探索Thalidomide治疗的作用机理(a64)。1991年,美国洛克菲勒大学(a50、a54)的研究小组发现,过度免疫反应的麻风病患者血液中肿瘤坏死因子(TNF-α)含量很高(a37、a40),于是推测Thalidomide对麻风结节性红斑的疗效可能与TNF-α有关(a27),并在1992年通过实验证实Thalidomide确实能降低TNF-α(a74、a76)从而调节机体免疫反应。大学等研究机构(a50、a54、a58)的存在对挽救过程中科学机理的发现和证实(a7、a10)产生了关键作用
2.3.2 主轴编码与选择性编码
通过开放性编码发现26个副范畴之间的有机联系，进一步进行主轴编码，归纳出7个主范畴。然后，开展选择性编码，进一步抽象化主范畴，提炼出更具概括性并能统领主范畴的3个核心范畴，如表4所示。找出核心范畴与其它范畴的关系，以便能够简明扼要地展现全部资料的现象，进而形成理论架构和初步模型，最后验证各层级间与层级内各个范畴之间的关联。
表4 主轴编码与选择性编码
Tab.4 Axial coding and selective coding in grounded analysis
核心范畴(3个)主范畴(7个)副范畴(26个)初始范畴(118个)AA1新功能意义建构A1 机缘巧合的产生aa1偶然的(a1、a3、a15、a12、a25);aa2意外的(a2、a9、a17、a18、a5、a6、a23、a26);aa3产生惊喜(a7、a10);aa4发现机缘的运气和能力(a4、a8、a13、a14、a16、a19、a21、a24、a27、a29)a1偶然的、a2意料之外、a3巧合、a7惊喜产生、a8怀疑、a10幸运、a9计划外、a13联想到、a14想象、a15突然发现、a17存在相似、a18存在不同、a12新出现、a4自由探索、a5方法偏差、a6误打误撞、a19灵感闪现、a23歪打正着、a21另辟蹊径、a24观察到反常、a16丰富的想象、a25信息偶遇、a26突发、a27被智者的眼睛捕捉、a29意识到反常A2 意义建构aa5人的主观意识(a28、a39、a40、a41、a42);aa6主动信息寻求(a20、a22、a35、a34、a43);aa7创造性思维突破(a30、a38、a44、a46);aa8潜在功能的创意形成(a11、a31、a32、a36、a37)a11创意编码、a20获取情境信号、a30创造性诠释、a31赋予意义、a32社会需求的意义发现、a35信息选择、a28甄别意义、a36创意流动、a34发现某个新领域内的需求、a22信息联系、a37社会应用带来研究创意、a38创造性发现、a40有意识的、a41主动寻求、a42资讯寻求、a39主观构建、a43互动检索、a46意义比较、a44判断价值AA2基于扩展适应的商业化实现A3 创新生态圈支撑aa9相互依存的创新主体(a33、a50、a54、a55、a56、a61);aa10资源共享(a47、a48、a51、a53、a57、a62);aa11能力互补(a49、a64);aa12创新价值共创(a52、a54、a58、a63)a33企业、a47数据共享、a48资金支持、a49政策优惠、a50研究机构、a51科学人才支持、a53科学仪器支持、a45科学家共同认知、a52认知合法性、a54大学、a55现实和潜在顾客、a56新型科研组织、a61研究网络、a57国际研究合作、a64合作研究项目、a62配套创新基础设施、a58科学共同体、a63达成共识A4 实现扩展适应aa13新的应用领域(a59、a67、a69、a73);aa14潜在功能转移(a66、a68、a70、a74、a76);aa15新功能实现(a60、a65、a71、a72)a59社会应用前景、a65满足潜在需求、a66知识迁移、a68现有功能转移、a60解决其他领域实际问题、a67开拓新市场、a69新产品满足需求、a71填补空白、a72执行新功能、a74价值再造、a73产生新用途、a70应用领域转移、a76再定位A5 科学成果转化aa16实现科学成果的社会应用(a78、a79、a84、a85);aa17实现向主流市场的创新扩散(a86、a88、a89);aa18特定需求被满足(a80、a81、a83);aa19科学的应用价值释放(a75、a77、a82、a87)a75经济价值、a77创新价值实现、a78技术创业、a80开发出早期客户、a81开发出早期市场、a79全新产品、a82效率提升、a83科学研究成果转化为新兴技术、a85生产力水平提高、a86应用推广、a88标准制定、a89产业链形成、a84获取知识产权、a87商业利润AA3持续扩展适应A6 创新生态圈生长aa20相互依赖的创新共同体(a90、a95、a99、a100、a104、a105);aa21更开放的资源共享(a92、a94、a106);aa22更紧密的能力互补(a102、a103、a107);aa23更协同的创新价值共创(a91、a93、a96、a98、a101)a90共同演进、a91创新共同体共识、a93完备的制度、a94科学知识扩散、a98深度的合法性、a95创新主体异质性增强、a99更多来源的生态伙伴、a100创新网络扩展、a92更开放的科学、a101更多创意、a102增加资金、a104更丰富的新型科研组织、a105研究网络扩展、a106新科学工具提升、a103共生性增强、a96深度价值共同实现、a107人才跨界流动A7 再次扩展适应aa24再次发现新应用领域(a97、a108、a110、a109、a112);aa25潜在功能再转移(a113、a111、a118);aa26新功能再实现(a114、a117)a97转换关注、a108好奇心激化、a115思维转换、a116持续探索、a114创造全新需求、a112仍未被满足的需求、a109不同领域的社会需求、a113知识转移增强、a110突破性的新思维、a117社会应用的高级化发展、a111多领域融合创新、a118科学成果跨界转化
4个样本的数据分析呈现出一致的核心范畴和故事线，研究结果得到多案例间的补充和验证，形成相互印证的关系。完成选择性编码后，再次对三级编码过程中的全部范畴进行提取和梳理，通过咨询四川省药品监督管理局和四川大学华西药学院的专家学者，进行理论饱和度检验，未发现新的其它重要概念、范畴、关系。案例故事线可描述为：基于科学的创新失败挽救过程主要包括新功能意义建构、基于扩展适应的商业化实现以及持续扩展适应3个阶段。机缘巧合(Serendipity)触发基于扩展适应的挽救机会形成，存在扩展适应的创新生态系统是挽救创新失败的实现条件，通过多次、持续的扩展适应进行不断尝试是挖掘失败项目创新价值的关键活动。根据基于扎根分析的案例发现构建过程机理模型，呈现基于科学的创新失败(项目)挽救一般过程，如图1所示。
图1 基于科学的创新失败(项目)挽救过程机理
Fig.1 Process mechanism of the failure rescue of science-based innovation (project)
3.1.1 新功能意义建构阶段
命题1a：科学研究成果的新功能意义建构开启挽救创新失败(项目)的历程。
案例研究发现，在新功能意义构建阶段，现有产品(创新失败项目)依赖的科学研究成果某个潜在功能被发现，并被定义为一种新产品的核心功能，由某个企业、大学或机构携带进入一个新的应用领域，开启挽救基于科学的创新历程。意义建构(Sensemaking)是根据情境信号或线索对事件进行构念并形成理解的过程[30]。新功能意义建构过程中，创新者在科学研究成果的潜在功能与某个新领域内的需求之间建立联系，根据潜在功能形成新产品构念并定义新产品，这个新产品具有满足该应用领域市场需求的潜力。如在Thalidomide案例中，根据能够缓解麻风病人痛苦这一线索，Sheskin医生形成将Thalidomide用于治疗麻风结节性红斑的构念。新功能意义建构的作用为基于科学的创新失败(项目)挽救指明扩展适应机会，并由特定创新主体根据这一机会完成科学研究成果应用领域的转移。
命题1b：机缘巧合(Serendipity)触发基于扩展适应的挽救机会形成。
机缘巧合(Serendipity)触发失败产品或创新项目依赖的科学研究成果在新应用领域实现扩展适应。既有文献强调，机缘巧合是技术扩展适应发生的主要条件，是观察一个意外与异常战略性基准的普遍经验[31]。如何触发科学研究成果在新应用领域实现扩展适应，即处于扩展适应最前端的潜在功能发现机制需进一步讨论，这涉及到从源头上揭示基于科学的创新失败挽救机理问题。事实上，机缘巧合是人类认知未知世界的方式，强调“被智者的眼睛捕捉到偶然观察到的现象”[31]。例如，Thalidomide的第一次扩展适应(从抗菌药到反应停)和第二次扩展适应(从反应停到治疗)都是由机缘巧合触发产生的。又如Sildenafil案例，Pfizer公司最初投入重金研究Sildenafil是希望开发出治疗心肌缺血的特效药，但临床试验证明治疗效果不佳导致开发面临失败。研究人员在回收临床试验药品时，发现很多男性志愿者不愿交回剩余药物，并通过深度访谈发现Sildenafil具有明显刺激男性性器官勃起的药效，从而将其改造成历史上第一款口服治疗阳痿的特效药。发现Sildenafil具有治疗阳痿的潜在功能，属于典型的偶然事件，进一步证实了机缘巧合触发基于扩展适应的创新失败挽救机会形成。
3.1.2 基于扩展适应的商业化实现阶段
命题2a：基于扩展适应的商业化促使创新失败(项目)得到实质性挽救。
案例研究发现，在扩展适应的商业化实现阶段，创新者通过商业化活动使原科学研究成果在新应用领域得到转化并获得市场采纳，从而释放失败项目的创新价值，实现初步挽救的目的。需要注意的是，创新是一种新思想产生到首次商业化的过程，只有取得足够规模的商业价值，才能认为基于科学的创新失败得到实质性挽救。否则，即便凭借潜在功能实现应用领域转移，仍然不具有实际意义。例如，2003年，沙利度胺在成功被挽救后，为公司贡献2.23亿美元销售收入，帮助Celgene公司扭亏为盈；西地那非自1998年上市以来，累积销售额超过3 000亿美元，为辉瑞公司创造数百亿美元利润。基于扩展适应的商业化成功释放了失败项目的创新价值，也是基于科学的创新失败项目获得初步挽救的标志。
命题2b：存在扩展适应的创新生态系统是挽救创新失败的实现条件。
科学研究成果在新应用领域实现商业化需得到资源和能力支持，存在扩展适应的创新生态系统是挽救创新失败的实现条件。创新生态系统的边界开放，由具有竞合关系、跨越系统边界的多样化机构(企业、大学、政府、中介组织等)构成。创新生态系统为新功能提供补充性或支持性能力和资源，共同满足新应用领域创新需要，推动商业化和产业化。以Thalidomide为例，因为大量患者、对过度免疫药物机理感兴趣的科学家以及大学等研究机构的存在，使得Thalidomide的潜在功能和科学机理得以发现。1962年诞生的《Kefauver-Harris修正案》对原本松散、混乱的药物市场进行了严格规范，政府干预为Thalidomide消除市场对失败项目(反应停的婴儿致畸事件)的偏见，并大规模且安全有效地应用于新领域的临床治疗扫平了道路。由此可见，失败的创新(项目)跨越创新生态系统边界通过扩展适应获得重生，在扩展适应过程中，如果没有基本的创新生态系统提供支持，就无法在新应用领域内得到意义构建和市场采纳，其结果是被市场排斥，扩展适应也就无法获得成功。
3.1.3 持续扩展适应阶段
命题3: 挽救基于科学的创新失败项目常伴有多次、持续的扩展适应。
案例研究表明，基于科学的创新失败挽救并不必然是一次性的扩展适应活动(如Thalidomide案例)，还可能存在多次、持续的扩展适应或反复试错过程。随着创新失败项目的潜在价值在新应用领域实现意义建构和商业化，围绕扩展适应的创新生态系统也不断生长，创新主体交互更加频繁，异质来源的信息、资源、人才流动和碰撞加剧，增加了新一轮机缘巧合发生的几率，从而推动更多新功能的意义建构，使更多建立在新功能基础上的新产品成功商业化。同时，新的扩展适应又反哺创新生态系统生长，提供更丰富多元的支持性资源和能力，使创新失败项目走向持续性扩展适应，甚至使围绕创新失败项目的扩展适应演变形成创新集群，某些新产品可能突破创新生态系统边界入侵其它创新生态系统。例如，1998年西地那非由美国食品药品监督管理局(FDA)批准用于治疗勃起功能障碍后，又于2005年被批准用于治疗肺动脉高血压。扩展适应在挽救失败过程中的多次、持续发生，放大了创新失败项目的潜在价值，使基于科学的创新失败挽救意义更为凸显。
结合案例研究和文献分析发现，扩展适应作为一种重要的创新失败挽救机制，同时适用于基于科学的创新和基于技术的创新失败，并且创新生态系统在挽救创新失败过程中均发挥了重要作用。Beltagui等[15]关于模块化技术扩展适应的研究表明，技术扩展适应可驱动基于技术的创新，并且被创新生态系统调节。这与本案例研究结论形成一定互补。不同之处在于，扩展适应在两种创新挽救过程中对创新生态系统的要素和时间要求存在区别，基于科学的创新失败挽救面临的难度和不确定性相对更高。具体表现在以下方面：
(1)创新生态系统提供的要素不同。基于技术的创新通常带来模块化技术产品，如汽车、家电等，而基于科学的创新带来整体性技术(科学性技术)产品，如药物、新材料等。这两类产品的扩展适应对创新生态系统的要求存在差异，因而两类创新失败挽救关注的重点也应不同。在基于技术的创新失败挽救中，模块化技术的扩展适应需要从其它创新生态系统迁移技术模块，以组成技术产品和搭建新的利基结构[15]。相对而言，在基于科学的创新失败挽救中，整体性技术的扩展适应通常不需要在技术、产品层面进行大量投入，但需要政策、制度、科学研究等要素的投入。
(2)对创新生态系统形成时间的要求不同。前文针对基于科学的创新揭示了创新生态系统基本架构要先于科学研究成果应用领域转移得到构建的事实，这是基于科学的创新失败挽救的实现条件，其与基于技术的创新在对创新生态系统形成时间的要求上存在差异。技术扩展适应可能导致突破性创新[15]。既有研究强调，技术扩展适应首先是技术的某个模块或组件凭借其潜在功能转移到新的应用领域，随后围绕该技术扩展适应的创新生态系统开始得到构建，并且技术越发展，其支持系统越生长，从而为创造性破坏提供有利环境。然而，本研究关于基于科学的创新失败挽救案例说明，创新生态系统基础结构的形成是先于应用领域转移的，也就是说，必要的支持性能力和资源要预先建立起来。如《Kefauver-Harris修正案》先期出台，其后Thalidomide用于治疗麻风结节性红斑这一扩展适应事件才能发生。本文认为，这是因为基于科学的创新通常带来功能完备的整体性技术(如药物、新材料等)，其需要与来自外部的互补性资源或能力共同组成完整的产品概念从而为市场提供价值。如在Thalidomide案例中，药物分子要与用药规则、审批制度、诊断手段等共同保证药物在一定范围内对某种疾病的治疗有效。
(3)不确定性上存在差异。虽然现有文献描述了多种具有非预期副作用(潜在功能)的药物通过扩展适应再次开启创新历程[32]，似乎这个过程是快速而容易实现的。但是，由于整体性技术扩展适应依赖的创新生态系统主要源自政策、制度、科学研究等要素投入，而这些要素的完善往往需要一定时间或某些特殊因素推动，因此面临较高的不确定性。这也造成基于科学的创新失败挽救虽然可以通过扩展适应实现，但仍然可能面临多重困难，而不是像现有文献描述的那样轻松，这一点可以从Thalidomide近70年的漫长发展历程中得到证明。相对而言，基于技术的创新失败挽救虽然也需要依赖创新生态系统的完善，但只要技术模块存在较大的商业化潜力，与之互补的技术模块通常就能够产生，因此面临的不确定性相对要低一些。
通过多案例研究发现，扩展适应是挽救创新失败的重要机制，对基于科学的创新失败进行挽救，实质上是在失败项目基础上重新启动的创新过程，在扩展适应理论视角下，这个再次启动的创新过程就是围绕扩展适应形成的创新过程。
本研究得到以下主要结论：首先，基于科学的创新失败通过新功能意义建构、基于扩展适应的商业化实现以及持续扩展适应3个主要阶段向成功转化，甚至发展成为创新集群。其次，机缘巧合触发基于扩展适应的挽救机会形成。再次，存在扩展适应的创新生态系统是科学研究成果在新应用领域扩展适应的实现条件。在挽救基于科学的创新失败过程中，创新生态系统基本架构先于应用领域转移得到构建。创新生态系统形成在扩展适应的商业化实现过程中发挥关键支撑作用，潜在功能的定义及后续在新应用领域的商业化执行均离不开创新生态系统提供的资源和能力。最后，通过多次、持续的扩展适应进行不断尝试是挖掘失败项目创新价值的关键活动。此外，扩展适应是挽救创新失败的重要机制，同时适用于基于科学的创新和基于技术的创新，但两种情形下需要的创新生态系统条件和关注的活动重点存在差异。
在研究的理论意义包括：第一，丰富了技术创新、扩展适应理论研究视角，现有文献多从促进成功的角度关注如何提升创新效率和效益，而本文从挽救失败的角度揭示重新释放失败项目创新价值的规律，是对技术创新理论的有益补充；第二，区分基于科学的创新与基于技术的创新，开展针对性研究，加深了对基于科学的创新的理解；第三，现有文献中，扩展适应理论主要被用于解释和指导如何驱动突破性创新，而本文将扩展适应理论引入创新失败挽救研究领域，拓展了扩展适应理论的研究边界。
创新失败挽救同时也是创新管理研究的一个新视角。关于研究的管理启示，对于致力于挽救基于科学的创新失败项目而言，首先，管理者应该重视挖掘创新失败项目的潜在功能，转变对创新失败的态度和视角，通过主动推动扩展适应寻找挽救创新失败项目的途径，敏锐观察和寻找技术发展过程中的反常现象或偶然出现的非预期现象。传统管理观念遵循计划、组织、领导、控制的线性管理思路，其宗旨一般是完成计划中原定的初始目标，但当创新项目出现与原定计划相悖和难以扭转的发展趋势时，则不宜过早将其定义为项目失败，应该转而采用以感知、发现、赋能、影响、适应为基础的非线性管理思路，努力尝试为项目找到新的转化方向和应用领域。在这个过程中要积极发现并处理Serendipity事件，发现反常和非预期现象背后可能蕴藏的机会。虽然管理者无法通过计划和组织活动有目的地制造Serendipity事件，但是可以通过打造信息丰富且流动性好，同时鼓励自由探索和创造性的学习型组织，从而营造有利的环境赋能Serendipity事件的涌现。其次，管理者要将创新生态系统视为挽救创新失败项目的重要支撑条件，当失败项目的潜在功能被识别和发现后，应该深入分析项目潜在功能在其它转化方向和应用领域得到采纳需要满足的条件，判断扩展适应的时机是否成熟。管理者要充分认识到创新生态系统对扩展适应发挥的关键作用，将其视为能否通过扩展适应实现创新失败挽救的判断标准之一，在条件成熟的情况下，发挥扩展适应在创新中速度更快、成本更低、风险更小的优势。最后，政府管理者需从创新生态系统视角分析挖掘创新失败项目价值可能面临的障碍，将发展更加包容、开放的创新生态系统视为在国家、区域和产业等不同层面降低创新失败率、提升创新效率的关键途径，政府政策除了要继续加强对企业等创新主体研发活动的支持，也要向优化创新生态系统等方面倾斜，构建和优化创新生态系统的价值挖掘功能和容错纠错功能。对于以生物技术为代表的基于科学的创新产业，政府需要持续完善产业政策及相关制度，加大对公共基础研究的支持力度，不断培育和完善创新生态系统。
本文也存在不足之处：首先，由于数据可得性等限制，本文主要以生物制药产业为典型案例，相关结论对其它基于科学的产业是否适用，尚待进一步观察、验证、修正和跟踪研究；其次，本文主要采用公开的二手数据展开研究，未来有必要采用一手数据和国内案例样本进一步加深对研究问题的理解；最后，研究主要采用多案例方法，未来可面向大样本开展更具普遍意义的实证研究。
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