双元性视角下的企业技术能力动态成长过程研究

肖丁丁 朱桂龙

(1.山东师范大学管理科学与工程学院；2.华南理工大学工商管理学院)



双元性视角下的企业技术能力动态成长过程研究

肖丁丁1,2朱桂龙2

(1.山东师范大学管理科学与工程学院；2.华南理工大学工商管理学院)

基于开放式创新理论，探讨了外部资源作用下组织双元能力的动态成长趋势与特征，并检验了跨界搜寻与吸收能力对其成长过程的影响作用。研究发现，在外部资源作用下，组织双元能力存在3种不同的动态成长轨迹，探索能力成长过程存在增长模式和U型模式两个潜在亚类，而开发能力存在稳定模式和增长模式两个潜在亚类，且企业开发能力在起始水平与增长速度方面均优于探索能力；拓展搜寻广度对企业探索、开发能力均有显著的正向影响，而提升搜寻深度仅对开发能力存在显著的正向影响；吸收能力及其与搜寻广度、深度的交互项分别对企业探索、开发能力具有显著的正向影响，体现了其促进技术能力成长、缓解过度搜寻行为方面的重要功能。

组织双元能力； 跨界搜寻； 吸收能力； 潜变量混合增长模型

1 研究背景

技术能力是企业维持与拓展竞争优势的基础，如何改善能力水平与结构成为理论界与企业界共同关注的焦点[1，2]。以华为为例，中国领先企业大多经历了需求导向、实践积累、能力跃迁的创新道路，具备一定水平技术能力成为构建后发优势的必要条件[3]。然而，伴随竞争动态性加强，技术创新能力演化面临核心技术瓶颈、资产专用性等刚性约束，逆向产业发展路径进一步加剧了对外技术的依存度，这在一定程度上阻碍了企业技术能力的梯度优化[4]。

双元能力源于O’REILLY等[5]提出的双元性概念，企业在权衡复杂情境时，将兼顾两种差异化、甚至竞争性战略行为的能力，探索与开发则是技术能力双元性的典型表现。自20世纪60年代以来，国内外学者对技术能力成长做了如下探索：一方面，针对后发国家特点，重点探讨其创新方式、能力形态和技术追赶等关键问题。例如，KIM[6]从创新方式演化角度提出复制模仿、创造性模仿到创新的成长过程；XIE等[7]从能力形态角度提出从制造能力到创新能力的成长轨迹；MU等[8]从技术追赶角度提出了路径创造、跳跃与跟踪3条技术能力成长路径。另一方面，基于开放式创新情境，探讨二次创新的机理、能力成长阶段、技术能力与创新战略的演化等。例如，吴晓波等[4]认为，二次创新体现为企业从第I类技术引进(成套、成熟技术)跃迁到第II类技术引进(非成套、新兴技术)，技术学习模式也相应地从过渡型、创造型学习向维持型、发展型学习演化；毛蕴诗等[9]发现，技术能力对OEM企业的升级和国际化至关重要，并提出了基于产品升级来实现自主创新的路径。

现有研究丰富了企业技术能力成长理论，却在以下3个方面留下了深入研究空间：①研究视角方面，缺乏针对微观企业技术能力演化规律的深入剖析；②研究内容方面，缺乏对不同层次技术能力成长特征的跟踪研究，未能归纳出研究整体中亚类样本的成长轨迹；③研究方法方面，缺少纵向跟踪数据的动态研究，无法整体反映技术能力的成长趋势，更难以判断不同模式下相关因素的动态影响效果。

2 理论与假设

2.1 理论基础

宏观研究侧重于技术能力的成长过程，尤其关注其提升模式与阶段特征的理论探讨。从积累模式来看，多数企业采取纵向与横向结合的技术积累模式，纵向通过自主研发与引进吸收来积累技术能力，而横向则依靠组织间合作、兼并和学习增强创新能力，两种方式都将外部资源作为优化自身能力结构的重要途径，这与“技术引进-消化吸收-自主创新”的区域技术能力演化模式相匹配[6]。相比自主创新，中国企业依靠协同创新获取新技术的需求更加迫切，以产学研合作为主的供给体系为企业提供了关键共性技术与产品技术，但从技术能力层次来看，现阶段企业技术能力停留在研发产品技术与转化共性技术层面，缺乏对高校所提供基础性技术的吸收与应用能力，其技术优势偏重于产业链的下游环节，呈现出“重开发、轻探索”的非均衡状态[10]。

关于后发国家技术能力演化轨迹的研究，存在两种代表性观点：①单纯从技术角度考虑，表现为由技术获取能力到自主开发能力的演化趋势。该过程以生命周期理论为基础，尝试性阐述企业技术能力的线性积累过程，但从实践探索来看，企业技术能力的演进呈现持续性积累与间断性跃迁相结合的“平台-台阶”增长轨迹，从而打破了技术能力成长的线性范式。②将技术活动与价值链相结合，根据不同功能组织活动来定位技术能力的成长过程。这种成长模式与发达国家在华技术转移过程紧密相关，促成了中国企业由OEM到ODM、再到OBM的成长模式[11]，基于该视角的能力阶段划分与价值链各个环节一一对应，却忽视了技术能力的自我增强特性与路径依赖特征，无法全面刻画某一方面能力的整体成长过程。

2.2 组织双元能力的成长模式

双元能力成长是组织内部研发、制造、设计等多个职能部门的协调过程。现有研究大多将技术能力作为一个整体概念，基于资源、知识视角分析其成长过程与影响因素[12]。然而，现有成果缺乏针对不同层次能力的动态研究，尤其在外部创新资源支撑下，生命周期理论已无法完整诠释技术能力的成长趋势与特征，因此，该领域亟需引入新的理论与视角，从而更加系统、全面的阐述组织双元能力的成长过程。

在资源有限性约束下，搜寻异质创新资源、构建外部研发网络，成为后发企业提升技术能力的重要路径[13]。根据“破壁-实践-跃迁”成长模型，改善能力结构并非简单地外部资源输入过程，还需要组织内部持续的创新活动作为支撑，通过提升吸收能力实现外部知识嵌入，以推动技术结构优化与技术轨道重建；反之，如果企业转化新知识的能力较差，必将影响技术学习中“示范-模仿”效应的发挥，无法实现提升技术能力的目标。同时，根据路径依赖理论，为了降低交易成本，企业倾向于从熟悉、固定的外部主体获取知识，而忽视目标知识与能力结构的匹配性，从而造成新、旧知识无法融合的局面。由此，在技术势差前提下，外部资源引入未必能够提升技术能力，也可能导致创新资源误置、能力结构错位，从而陷入能力水平停滞不前的困境。

在消除技术势差的情境中，跨界搜寻成为获取创新资源、优化能力结构的有效途径。企业通过合作研发、联盟等方式获取外部知识，并快速完成知识解码、整合与转化过程，实现技术能力的累积与提升过程。基于能力视角的双元理论认为，尽管企业探索与开发分别隶属于不同层次的动态能力，却都具有自我增强的特性[5]。出于文化与惯例的影响，企业往往习惯在现有范式中搜寻问题的解决方法，从而在短时间内呈现双元能力持续提升的局面。由此，在具备一定吸收能力的前提下，企业对外部创新资源的准确定位与有效转化，弥补了资源与技术方面的结构缺陷，推动了双元能力呈现稳步增长的发展趋势。

持续增长模式是组织双元能力发展的理想状态。改革开放初期，“市场换技术”未能实现提升创新能力的目标，除了技术势差的内在影响外，知识属性差异成为技术能力成长缓慢的重要原因，这在当前产学研合作中尤为明显[14]。由于合作主体目标不同，其技术供求层次也存在较大差异，企业以产品技术研发为主，无法有效吸收共性技术或基础技术，如果长期无法填补产学研技术供给体系中的缝隙，必然导致资源配置低效率、企业偏离原有技术轨道。然而，这种“破坏性”是相对短暂的，根据连续理论，组织自身具备自我调整功能，能够进一步实现目标知识与自身知识体系的深度融合，并构建与之相匹配的技术轨道，最终实现技术能力的再次提升。此时，组织双元能力呈现前期下降、后期上升的U型成长趋势，自身能力结构也随着外部资源整合效率的提升而不断优化。

综上，基于路径依赖理论、双元性理论、连续理论等发现，企业技术能力呈现了不同趋势的成长轨迹，尤其在外部资源嵌入情境下，组织双元能力并未遵循技术进步的“S型曲线”，而是在一定时间内偏离了既定技术轨道，从而出现跃迁、平缓或者反复的亚类成长模式。基于此，提出如下假设：

假设1 在外部创新资源作用下，组织双元能力将存在3种不同的成长模式，其中，第一种模式为能力未呈现显著变化的发展趋势，即“稳定模式”；第二种模式中能力呈现显著增长趋势，即“增长模式”；第三种模式为前期能力下降、后期能力增长的发展趋势，即“U型模式”。

2.3 跨界搜寻对双元能力成长的外在影响

跨界搜寻是企业为提升技术能力、优化知识结构而从事的问题解决活动[15]。开放式创新范式下，拓宽搜寻广度、寻求异质资源成为企业提升技术能力的重要手段，一方面，向多元化创新主体搜寻知识，为企业提供了多层次、多途径解决瓶颈问题的新方法[15]。对技术追随者而言，拓展搜寻广度意味着潜在资源增加，能够带来更多模仿或集成创新的机会[16]；另一方面，对异质知识的深度整合可以增强企业开发复杂产品的能力，多元化知识源的交叉融合更有利于催生原始创新，从而为研发与转化基础技术与共性技术打下坚实基础。

从横向搜寻来看，企业间合作创新实现了互补知识的转移，构建了多层次、多节点的合作网络关系，从而形成不同主体、不同行业、以及不同目标导向之间的协同效应[17]。纵向搜寻方面，企业与用户、供应商等供应链伙伴进行合作研发，能够将用户需求与创意及时反馈到研发部门，增强企业应对市场变化的柔性。从技术供给链来看，通过搜寻高校、科研院所的异质知识，企业能够以较低交易成本获取关键竞争前技术，弥补了组织对基础技术、共性技术的结构性需求[18]。基于此，提出如下假设：

假设2-1 提升跨界搜寻的广度对开发能力成长具有显著的正向影响。

假设2-2 提升跨界搜寻的广度对探索能力成长具有显著的正向影响。

搜寻深度反映企业与外部知识源合作的层次。在熟悉的技术领域内重复利用目标知识，从而形成低误差、高效率的搜寻惯例，有利于企业工艺流程的渐进性改进[19]。深度搜寻有助于企业提升转化现有知识、探索潜在技术的吸收能力，在合作网络内形成知识共享的组织惯例，有助于形成联合技术攻关、共同解决难题的协同机制。

拓展搜寻深度增强了企业识别、利用潜在机会的能力，提升目标知识嵌入现有知识结构中的可能性[20]，但其实现路径与作用效果存在明显差异。一般而言，远程搜寻能够获取异质性更高的专业知识，有助于企业突破技术瓶颈、实现持续创新。与之相对，拓展本地搜寻具有成本低、转化率高等比较优势，但却容易陷入过度开发的陷阱，始终无法突破现有知识结构壁垒[21]。由此，搜寻深度面临“最优开放点”的问题，促使企业恰当把握搜寻成本与能力水平、本地与远程搜寻的平衡，提升搜寻效率与路径可靠性，将有利于企业内部不同层次能力的共同提升。基于此，提出如下假设：

假设2-3 提升跨界搜寻的深度对开发能力成长具有显著的正向影响。

假设2-4 提升跨界搜寻的深度对探索能力成长具有显著的正向影响。

2.4 吸收能力对双元能力成长的内在影响

吸收能力是企业识别、评价、吸收与应用外部知识的综合能力，在外部技术内化过程中起到纽带作用[22]。FABRIZIO[23]研究发现，以产学研合作创新培养吸收能力，更有利于企业对前沿知识的辨识与搜寻，在搜寻时机与质量上占有相对优势，也进一步强化了企业在产品与服务研发中的技术能力优势。JANSEN等[24]认为，较强的吸收能力有助于企业跨越组织与技术边界，提高组织搜寻的宽度和深度，通过知识重构进行探索与开发式创新；与之相反，吸收能力较弱的企业一般难以进入全新的技术领域，只能以追随者身份维持现有市场份额，无法突破成熟技术发展轨道的约束。

在双元情境下，企业兼顾旧知识深度开发、新知识有效转化的双重任务，而吸收能力有效缓解了二元张力中的资源竞争，成为协调探索与开发关系的关键环节。开发能力侧重于对既有知识的深度利用，着眼于满足现有市场与短期需求，而现实吸收能力促进了内部知识、创意向现实产品、生产工艺的转化过程；探索能力侧重于对外部新知识的识别与获取过程，立足于满足未来市场与长期需求，潜在吸收能力则为企业研发新产品、新技术提供前沿技术支撑[25]。由此，潜在与现实吸收能力分别作用于创新活动的不同阶段，并对应提升了企业不同层次的技术能力。基于此，提出如下假设：

假设3-1 吸收能力对企业探索能力成长具有显著的正向影响。

假设3-2 吸收能力对企业开发能力成长具有显著的正向影响。

2.5 内外交互作用对双元能力成长的影响

跨界搜寻面临搜寻广度与深度之间的平衡问题。恰当的搜寻拓展将带来知识存量与结构的共同优化，但超越“最优开放点”之后，过度搜寻不仅造成知识搜寻、获取与转化的低效率，破坏组织内部探索与开发的良性互动，进而导致两种行为对有限资源的无序竞争[26]。此时，吸收能力在一定程度上缓解了搜寻失衡所带来的资源竞争压力，一方面，吸收能力能够帮助企业识别、定位更多备选的外部知识源；另一方面，对于目标知识源而言，企业对其知识整合程度取决于自身吸收能力的高低[27]。

大多数研究认同吸收能力对过度搜寻的矫正作用，但在作用路径与程度方面仍存在差异。CHIANG等[28]认为，搜寻深度增加意味着企业能够获得更前沿的基础技术，实现当前产品系列下工艺流程的渐进性改进，即拓展搜寻深度有利于企业开发能力的提升；而拓宽搜寻广度意味着企业可以将异质性知识嵌入现有技术体系中，为催生重大原始创新奠定基础，即拓展搜寻广度有利于提升企业探索能力。然而，实现该目标需要具备一定的吸收能力，否则，企业将强制占用有限的科技资源，从而导致研发、生产与设计等部门均承担极高的运营风险。TSAI等[29]进一步证实了搜寻策略与组织绩效的匹配问题，发现吸收能力在二者之间起到了关键的调节效应。基于此，提出如下假设：

假设4-1 吸收能力与搜寻广度的交互作用对企业探索能力具有显著的正向影响。

假设4-2 吸收能力与搜寻深度的交互作用对企业开发能力具有显著的正向影响。

3 研究设计

3.1 研究方法

在追踪研究中，研究者不仅关心某一特质的发展趋势，而且注重个体之间发展趋势的差异及其成因[30]。潜变量混合增长模型用增长特征参数(如截距和斜率等)的均值来描述增长趋势，用增长特征参数的随机效应(方差)大小来描述个体之间增长趋势的差异，并且能够进一步识别总体中不同子样本的发展趋势，即区别不同特征的潜在变化类，同时对每个亚类的轨迹差异成因、样本个体数量与比例进行综合评估[30]。这与本研究分析双元能力不同成长模式、及其影响因素的目标相契合，也将弥补当前缺乏技术能力动态跟踪研究的缺陷。

本研究构建了一个含有5个时间节点的潜变量混合增长模型(见图1)，其中，Y1、Y2、Y3、Y4、Y5分别表示对同一样本的5次测量，潜变量I和S分别表示每次测量的变化值，实际应用中可以通过定义I、S到Y1～Y5的路径系数，截距项I描述5次测量的初始状态；斜率项S描述5次测量的线性变化速度；C是潜在分类变量，用于描述变化趋势可能存在的类别，包含I、S和C的模型是最基本的潜变量混合增长模型。此外，模型中还包含一个协变量X，对I、S有直接和间接的影响，可以用来表征外部影响因素对增长趋势的影响效果。

图1 潜变量混合增长模型

3.2 变量测量*除了5个核心变量之外，本研究还添加了企业年龄、行业与所属地区作为控制变量，但检验结果发现上述变量均不存在显著影响，故在后续表格中不再报告控制变量的相关结果。

(1)组织双元能力 根据JANSEN等[25]的研究设计，一般采用调查问卷获得组织双元能力的数据，但截面数据不能反映双元能力在样本期内的动态变化。基于此，借鉴VANHAVERBEKE等[31]的研究设计，采用发明专利来表征探索与开发能力。原始专利数据来源于德温特数据库(DII)，采集对象为1996～2012年间在海外申请发明专利的中国上市公司。以3年内引用次数为标准，选择观察年度中质量最高的8个发明专利，与前一观察年度的授权专利相对比，根据专利分类号判断企业是否涉足该项技术领域，若未涉足则用该专利表征探索能力，其取值为1，开发能力取值为0；反之亦然，最终分别用观察年度内两类发明专利的总得分来衡量双元能力。

(2)搜寻广度与深度 基于LAURSEN等[15]对搜寻广度的界定，将企业利用外部知识源数量作为搜寻广度的考量标准，其中，外部知识源包括供应商、客户、行业协会等16种，以0/1变量对是否合作进行标记，各个知识源得分相加即为搜寻广度；同时，搜寻深度用来描述企业对外部知识源的利用程度，可以采用合作次数来进行刻画，第N次与某一机构合作则标记N，将各知识源得分相加即为搜寻深度。相关数据来源于样本企业在证券交易所的信息披露，通过对样本期内上市公司公告(季报、年报、重大信息披露等)中技术交易、研发合作等信息初步编码，并与公司网站、证交所网站等交叉验证，确定企业是否合作以及合作次数。

(3)吸收能力 基于不同内涵与维度，学者们对吸收能力的测量存在差异。从客观指标来看，ZAHRA等[32]、吴晓波等[4]分别采用R&D投入、R&D强度、是否设有研发机构等指标来表征吸收能力；而JANSEN等[25]则采用问卷调查测量吸收能力，并对其维度做了进一步细分。本研究旨在获得吸收能力的纵向数据，故采用企业观察年度的R&D投入作为测量指标，具体数据来源于上市公司年报中直接与间接研发支出总额。

3.3 研究样本

本研究选择167家上市公司为研究样本，其中，深交所与上交所企业分别为69家、98家；从分布地域来看，来自广东、浙江、江苏、山东的企业分别为43家、36家、28家、59家；对4个地区的样本企业进行T检验和卡方检验，未发现不同地区样本之间存在显著差异，满足潜变量混合增长模型对样本同质性的基本要求。

在时间参照点选择上，本研究将1999年作为初始观测点，其选择依据为，1998年亚洲金融危机唤醒了中国企业家的创新意识，使其坚定了通过创新驱动构建核心竞争力的发展思路，并通过协同创新、战略联盟等方式广泛参与合作研发，从而成为中国企业开始重视、并投身研发的重要参照点。由于研发活动的滞后性特点，其后追踪测量均设置了3年间隔期，即将第2～5个观测点分别设在2002年、2005年、2008年和2011年。

4 实证分析与结果讨论

4.1 描述性统计

运用SPSS 19.0对组织双元能力、吸收能力、搜寻广度与深度等变量进行了描述性统计，从而得到各个变量的均值、标准差、以及相关系数(见表1)。

表1 各变量的描述性统计结果

注： **表示p<0.01，下同。

4.2 初步拟合结果

使用Mplus 6.11对无限制条件的潜变量混合增长模型进行逐步拟合(见表2)。首先，对未分类的增长模型进行估计，即在模型中定义分类变量C只含一个潜在类，结果表明，两个模型均得到了较好的拟合结果，探索能力模型中，χ2=11.49，p<0.01；开发能力模型中，χ2=13.68，p<0.05。

其次，对两种分类的增长模型进行估计，借鉴WANG等[30]的研究，用固定因子载荷方法设定不同趋势的成长模型。对探索能力进行增长和U型两种模式估计发现，AIC、BIC等拟合系数均有显著减小趋势，熵值大于0.90，Adj-LRT系数为128.65，且p<0.05；对开发能力进行增长和稳定两种模式估计发现，AIC、BIC等拟合系数同样有显著减小趋势，熵值大于0.90，Adj-LRT系数为107.36，p<0.05。综上，两类潜变量的增长模型能够达到更好的拟合效果，从而拒绝一类模型的基本假设。

最后，将稳定和U型模式分别加入探索、开发能力的潜变量模型中，对3个潜在类的增长模型进行拟合。从结果来看，尽管两个模型中的AIC、BIC等拟合系数均有相对减小趋势，熵值也处于相对合理水平，但关键指标Adj-LRT未通过显著性检验(p值均大于0.1)，从而拒绝存在3个潜在类的分类模型，而接受两个亚类的划分方法。

表2 混合增长模型的拟合指数汇总

注：*表示p<0.05；AIC为赤池信息量准则指数，BIC为贝叶斯信息准则指数，SSABIC为样本量调整后的贝叶斯信息准则指数，下同。

表3 基于增长与U型模式的探索能力模型估计结果

注：总体样本中，属于“增长模式”亚类的样本为103，约占总样本的61.68%；属于“U型模式”亚类的样本为64，约占总样本的38.32%。

为直观展示双元能力的成长趋势，进一步对不同模式下相关参数与样本比例做了估计，并分别用折线图描绘3种不同的成长轨迹(分别见表3、表4和图2、图3)。从结果来看，组织双元能力均存在“增长模式”的亚类成长轨迹，表明企业利用外部创新资源产生了积极效果；探索能力还存在“U型模式”的成长轨迹，说明企业经历了由下降到上升的适应阶段；开发能力还呈现“稳定模式”的成长趋势，表明外部搜寻行为对部分企业开发能力提升无明显影响。综上，假设1得到了支持，以探索能力为因变量的模型，可进一步细分为增长和U型模式；以开发能力为因变量的模型，可进一步细分为增长和稳定模式。

表4 基于增长与稳定模式的开发能力模型估计结果

注：总体样本中，属于“增长模式”亚类的样本为111，约占总样本的66.47%；属于“稳定模式”亚类的样本为56，约占总样本的33.53%。

图2 两种亚类模式下组织探索能力成长轨迹

图3 两种亚类模式下组织开发能力成长轨迹

4.3 修正拟合模型

在总结3种亚类模式基础上，综合运用logistic回归与混合增长模型，进一步检验不同模式下搜寻特征与吸收能力的影响效果。

首先，分析“增长模式”下跨界搜寻特征与吸收能力的影响作用(见表5)。由表5可知，AIC、BIC等拟合系数均在可接受范围之内，表明整体模型拟合情况良好。搜寻广度对企业探索、开发能力均存在显著的正向影响，搜寻深度对开发能力具有显著的正向影响，而对探索能力的影响未通过显著性检验；吸收能力及其与搜寻广度和深度的交互项对组织双元能力都呈现显著的正向影响，且加入交互项后对能力成长的作用效果显著提升，说明吸收能力能够显著促进跨界搜寻与双元能力成长之间的关系。

表5 增长模式下组织双元能力成长的影响因素

其次，分析“U型模式”下搜寻特征与吸收能力对企业探索能力成长的影响(见表6)。由表6可知，AIC、BIC等拟合系数均在理想的范围之内，表明整体模型拟合情况良好。搜寻广度对企业探索能力具有显著的正向影响，而搜寻深度对探索能力的影响未通过显著性检验；吸收能力及其与搜寻广度的交互项对探索能力都存在显著的正向影响，且加入交互项后对能力成长的作用效果显著提升，说明在企业具备一定水平吸收能力时，提升跨界搜寻广度更有利于企业探索能力成长。

表6 U型模式下企业探索能力成长的影响因素

注：***表示p<0.001。

表7 稳定模式下企业开发能力成长的影响因素

最后，分析“稳定模式”下搜寻特征与吸收能力对企业开发能力成长的影响(见表7)。由表7可知，AIC、BIC等拟合系数均在理想范围之内，表明整体模型拟合情况良好。搜寻广度、深度对企业开发能力均具有显著的正向影响；吸收能力及其与搜寻深度的交互项对开发能力都呈现显著的正向影响，且加入交互项后对能力成长的作用效果显著提升，说明吸收能力能够显著促进搜寻深度与开发能力成长之间的关系。

综上，搜寻广度对组织双元能力均呈现显著地正向影响，说明实施多元化搜寻战略有利于企业维持、提升技术能力，以促进自主创新能力提升与结构优化，从而支持假设2-1、假设2-2；搜寻深度对开发能力存在显著的正向影响，而对探索能力的影响效果未通过显著性检验，表明与同一组织持续合作能够深化对相关技术领域的认识，但在一定程度上却限制了知识结构的根本性革新，从而支持假设2-3、不支持假设2-4；吸收能力对组织双元能力成长有显著的正向影响，并且吸收能力能够显著提升搜寻广度对探索能力以及搜寻深度对开发能力的影响效果，从而支持假设3-1、假设3-2、假设4-1、假设4-2。

5 研究结论、建议与局限

5.1 研究结论与建议

(1)组织双元能力存在差异化的亚类成长模式 开放式创新体系下，企业技术能力呈现差异化的成长轨迹。后发企业技术能力通常遵循由低水平制造、模仿向高水平创新的演化路径，但在外部资源嵌入情境下，探索能力成长过程突破了生命周期的限制，表现为技术势差条件下的跃迁过程：一部分企业凭借突出的技术优势，实现对竞争前技术的有效整合，直观表现为探索能力的持续提升，即“增长模式”；另一部分企业囿于知识结构与资源禀赋的限制，必将经历难于整合、尝试整合、再到逐步整合的“阵痛”阶段，从而呈现出技术能力先下降、后上升的成长轨迹，即“U型模式”。

与探索能力不同，开发活动定位于对现有产品与工艺的渐进性改进[26]。其所需技术与能力结构具有较强同质性，可通过增加知识存量实现能力提升，这与当前产业发展阶段相适应。从创新分布来看，我国企业技术创新的优势在于活跃的外围创新，而非系统创新或核心创新等内部环节，在一定程度上培养了利于集成创新的开发能力，从而趋向于“稳定模式”或“增长模式”的成长轨迹。对比图2、图3发现，开发能力在初始水平、成长速度方面均优于探索能力，进一步印证了中国企业创新分布与能力特点，也为企业制定研发策略、优化能力结构指明了方向。

亚类成长模式的存在性协调了不同理论背景下的研究冲突，外部资源作用下企业不再局限于传统技术进步路径，从而演化出了相互独立的亚类成长模式，且3种模式在成长速度、嵌入资源类型以及外部依赖程度等方面各有其特点。与KIM[6]的研究不同，上述结论从动态视角检验了技术能力的成长过程，识别出不同层次能力的亚类成长模式，弥补了当前侧重于静态视角、缺乏能力层次细分的研究不足。

(2)搜寻特征与双元能力成长存在匹配关系 跨界搜寻特征对组织双元能力的影响存在差异，搜寻广度对企业探索、开发能力均有显著的正向影响，而搜寻深度仅对开发能力存在显著的促进作用。组织双元能力分别对应不同渠道、不同范围的知识源，并且定位于不同层次的创新类别。探索式创新侧重于变异、柔性、试验与冒险等活动，为解决瓶颈问题提供多层次的备选方案，必然需要多属性、多渠道的知识源[21]。以新产品开发为例，研发人员不仅要具备行业前沿技术，还要掌握潜在用户、供应商与制造商等需求信息，拓宽搜寻广度有利于企业接触多元化知识源，成为组织内部技术革新、知识结构优化的重要途径。

开发式创新与提炼、改进、复制、效率等活动相关，是对既有知识的深层次利用，或者对外部同质性知识的重新整合[26]。开发能力构建不仅需要企业持续关注产业内的技术动态，还要将搜寻行为拓展到不同领域、不同属性主体之中，通过产业间技术融合、不同属性知识互补实现开发式创新。拓展搜寻广度与深度，同时在横向与纵向优化资源网络，有助于企业获取多元化的目标知识。该结论与CHIANG等[28]观点一致，并在其基础上细化了搜寻特征对不同层次能力的影响效果，丰富了跨界搜寻和双元能力关系的理论与实证研究。

(3)吸收能力是整合外部知识、矫正过度搜寻的保障机制 吸收能力帮助企业识别、获取与整合外部知识，并协调不同搜寻行为、合作类型与绩效之间的内在关系。基于空间视角研究发现，具备较强吸收能力的企业更有可能获取集群外部相对分散、异质性较强的知识源，有效提升外部知识的内化效果[29]。尤其对跨界搜寻而言，企业只能获得无序的、琐碎的知识“碎片”，而无法在数量与质量上满足企业需求，此时，吸收能力成为整合目标知识、提升组织能力的必要前提。

吸收能力还具备“矫正”过度搜寻的重要功能。与双元能力陷阱类似，过度搜寻不仅导致两类搜寻策略之间的资源张力，同时会因过度利用异质性知识而加重整合负担[27]。为摆脱该困境，企业一方面要从搜寻策略角度协调广度与深度之间的内在张力，另一方面则需要强化组织吸收能力，比如增加研发强度、改善人员结构等，从而达到缩短转化周期、提升利用效率的目标。由此，吸收能力是企业更高程度整合外部知识的重要前提，也将成为协调不同搜寻方式与特征关系的有效途径。

5.2 研究局限

本研究尚存在以下局限：①所采用专利、合作信息均为二手数据，难免会存在搜集质量、数据完整性等偏差，未来可采用问卷调查、案例研究进一步验证结论的合理性；②考虑到研发时滞性，收集了样本企业12年的相关数据，同时扩大数据的时间跨度可能得到更有价值的结论；③囿于样本数据限制，本研究未能检验行业、所有制等因素的影响，后续研究可深入探讨所属行业、所有制形式对双元能力成长模式的差异影响。

[1] 魏江,许庆瑞.企业技术能力与技术创新能力的协调性研究[J].科学管理研究,1996,14(4):15～21

[2] HANSEN U, OCKWELL D. Learning and Technological Capability Building in Emerging Economies: The Case of the Biomass Power Equipment Industry in Malaysia[J]. Technovation, 2014, 34(10): 617～630

[3] 王毅.需求导向的企业技术创新能力成长理论[J].技术经济,2014,32(1):9～14

[4] 吴晓波,马如飞,毛茜敏.基于二次创新动态过程的组织学习模式演进——杭氧1996～2008纵向案例研究[J].管理世界,2009(2):152～164

[5] O’REILLY A, TUSHMAN M. Organizational Ambidexterity: Past, Present, and Future[J]. Academy of Management Perspectives, 2013, 27(4): 324～338

[6] KIM L. Imitation to Innovation: The Dynamics of Korea's Technological Learning[M]. Cambridge：Harvard Business School Press, 1997

[7] XIE W, WU G. Differences between Learning Processes in Small Tigers and Large Dragons: Learning Processes of Two Color TV (CTV) Firms within China[J]. Research Policy, 2003, 32(8):1 463～1 479

[8] MU Q, LE K. Knowledge Diffusion, Market Segmentation and Technological Catch-up: The Case of the Telecommunication Industry in China[J]. Research Policy, 2005, 34(6):759～783

[9] 毛蕴诗,汪建成.基于产品升级的自主创新路径研究[J].管理世界,2006(5):14～20

[10] TASSEY G. Underinvestment in Public Good Technologies[J]. Journal of Technology Transfer, 2004, 30(1/2): 89～113

[11] LEONARD-BARTON D. Core Capabilities and Core Rigidities: A Paradox in Managing New Product Development[J]. Strategic Management Journal, 1992, 13(S1): 111～125

[12] AHUJA G, KATILA R. Where Do Resources Come from? The Role of Idiosyncratic Situations[J]. Strategic Management Journal, 2004, 25(8/9): 887～907

[13] 柳卸林, 李艳华. 知识获取与后发企业技术能力提升——以汽车零部件产业为例[J]. 科学学与科学技术管理, 2009, 30(7): 94～100

[14] 朱桂龙. 产学研与企业自主创新能力提升[J]. 科学学研究, 2012, 30(12): 1 763～1 764

[15] LAURSEN K, SALTER A. Open for Innovation: The Role of Openness in Explaining Innovation Performance among U.K. Manufacturing Firms[J]. Strategic Management Journal, 2006, 27(2): 131～150

[16] WU J, SHANLEY M. Knowledge Stock, Exploration, and Innovation: Research on the United States Electrometrical Device Industry[J]. Journal of Business Research, 2009, 62(3): 474～483

[17] DAS T, TENG B. Instabilities of Strategic Alliances: An Internal Tensions Perspective[J]. Organization Science, 2000, 11(1): 77～101

[18] KRAMMER S. The Role of Diversification Profiles and Dyadic Characteristics in the Formation of Technological Alliances: Differences between Exploitation and Exploration in a Low-Tech Industry[J]. Research Policy, 2016, 45(2):517～523

[19] BENNER M, TUSHMAN M. Reflections on the 2013 Decade Award: “Exploitation, Exploration, and Process Management: The Productivity Dilemma Revisited” [J]. Academy of Management Review, 2015, 40(4):497～514

[20] KATILA R, AHUJA G. Something Old, Something New: A Longitudinal Study of Search Behavior and New Product Introduction [J]. Academy of Management Journal, 2002, 45(6):1 183～1 194

[21] LEVINTHAL D, MARCH J. The Myopia of Learning[J]. Strategic Management Journal, 1993, 14(S2): 95～112

[22] COHEN W, LEVINTHAL D. Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation[J]. Administrative Science Quarterly, 1990, 35(1): 128～152

[23] FABRIZIO K. Absorptive Capacity and the Search for Innovation[J]. Research Policy, 2009, 38(2): 255～267

[24] JANSEN J, SIMSEK Z, CAO Q. Ambidexterity and Performance in Multi-Unit Contexts: Cross-Level Moderating Effects of Structural and Resource Attributes[J]. Strategic Management Journal, 2012, 33(11): 1 286～1 303

[25] JANSEN J, BOSCH F, VOLBERDA H. Exploratory Innovation, Exploitative Innovation, and Performance: Effects of Organizational Antecedents and Environmental Moderators[J]. Management Science, 2006, 52(11): 1 661～1 674

[26] MARCH J. Exploration and Exploitation in Organizational Learning[J]. Organization Science, 1991, 12(2): 71～87

[27] SOFKA W, GRIMPE C. Specialized Search and Innovation Performance-Evidence across Europe[J]. R&D Management, 2010, 40(3): 310～323

[28] CHIANG Y, HUNG K. Exploring Open Search Strategies and Perceived Innovation Performance from the Perspective of Inter-Organizational Knowledge Flows[J]. R&D Management, 2010, 40(3): 292～299

[29] TSAI K. Collaborative Networks and Product Innovation Performance: Toward a Contingency Perspective[J]. Research Policy, 2009, 38(5): 765～778

[30] WANG M, HANGES P. Latent Class Procedures: Applications to Organizational Research[J]. Organizational Research Methods, 2011, 14(1): 24～31

[31] VANHAVERBEKE W, BEERKENS B, DUYSTERS G. Explorative and Exploitative Learning Strategies in Technology-Based Alliance Networks[R]. Eindhoven：Eindhoven Centre for Innovation Studies, 2003

[32] ZAHRA S, GEORGE G. Absorptive Capacity: A Review, Reconceptualization, and Extension[J]. Academy of Management Review, 2002, 27(2):185～203

(编辑 丘斯迈)

The Dynamic Growth Process of Enterprises Technological Capability:An Exploratory Study Based on the Ambidexterity Perspective

XIAO Dingding1,2ZHU Guilong2

(1. Shandong Normal University, Jinan, China;2. South China University of Technology, Guangzhou, China)

Based on open innovation theory, the study recognizes the dynamic growth trends and characteristics of organizational ambidexterity capability (OAC) under the influence of external resources, and examines the influence of boundary-spanning search and absorptive capacity on the growth process. The results show that: the OAC has three different dynamic growth trajectories with the impact of external innovation resources, the growth process of exploratory capability indicates Growth mode and U-shaped mode, but the exploitative capability has two potential subclasses as Stable mode and Growth mode，and the initial level and growth rate of enterprise exploitative capability are superior than exploratory capability. The search breadth has equally positive impact on enterprises exploratory and exploitative capability, but the search depth makes sense only for exploitative capability. The absorptive capability has a significant positive impact on technical capacity growth, so do its interaction terms with search breadth and depth, which reflects its function to promote capabilities growth and relieves the excessive search behavior.

organizational ambidexterity capability; boundary-spanning search; absorptive capability; latent growth mixture model

10.3969/j.issn.1672-884x.2016.11.010

2015-12-11

国家自然科学基金资助重点项目(71233003)；国家自然科学基金资助青年项目(71403153)；教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(12JZD042)

C93

A

1672-884X(2016)11-1656-09

肖丁丁(1984～)，男，山东滨州人。山东师范大学(济南市 250014)管理科学与工程学院讲师，博士。研究方向为创新管理、组织管理。E-mail：xiaodingboy@163.com