技术路径被动锁定与技术创新绩效——技术创新能力的中介作用

易邱璐，赵 莉

(中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221116)

技术路径被动锁定与技术创新绩效
——技术创新能力的中介作用

易邱璐，赵 莉

(中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221116)

中国作为发展中国家，在诸多行业领域内存在很多陷于“被动锁定”的企业，并且其中的多数企业面临着“再引进-再落后”的恶性循环。因此，厘清被动锁定程度与创新绩效的作用机制变得尤为重要。以中国技术密集型的后发企业为研究样本，研究了企业技术被动锁定程度、创新能力与技术创新绩效的关系，并采用调节路径分析法进行假设检验。实证结果表明，企业的技术路径被动锁定程度分别与创新能力和创新绩效呈现倒U型关系，而创新能力在被动锁定程度与创新绩效的倒U关系中起到了中介作用。

技术路径；被动锁定；技术创新绩效；创新能力；调节路径分析法

技术发展的演化历程表明，报酬递增效应、自我强化机制以及群体博弈均会影响市场对技术的选择，一旦市场选定某种特定技术，就会使技术进入固定的发展轨道，最终导致该特定技术垄断市场[1]，拥有该种技术的企业成为标准技术在位者。相反，另外一些企业由于处于成长期，资金实力不强，技术积累不够，管理经验缺乏，加之市场、法制环境不成熟，被迫使用标准在位技术，导致企业自身被外部技术锁定，即“被锁定”[2]。技术路径的“被动锁定”具体表现为，企业主营产品或服务采用的相关技术主要由外部引进、专利许可等形式从外部获取，缺乏企业自身的技术研发基础，长时间的技术“被动锁定”也使得企业技术研发经验不足。改革开放初期，中国企业采用的技术主要从国外引进，但是由于企业的创新能力不足，加之国外的技术封锁，导致国内企业技术陷入“再引进-再落后”的循环中，因此，技术路径被动锁定成了国内相关学者的研究热点。例如，刘世俊认为技术锁定是某些跨国公司利用其垄断优势，在技术与产品价值链的某些环节，设计令竞争者难以规避或破解的“know-how”、专利技术等，从而保持在该领域的垄断地位。任静等研究跨国公司对中国农业领域的技术锁定及应对策略[3]，她们研究认为大型跨国公司通过技术锁定加强东道国企业对其技术的依赖，同时，减少技术产品效益外溢。但是，经过这几十年的发展，中国技术的整体水平得到突飞猛进的发展，某些行业企业的技术水平甚至达到国际领先水平，行业内企业间的技术差距拉大。这种现象引起我们的深入思考：技术路径被动锁定与创新绩效间到底存在何种影响机制？杨震宁等研究了中国制造业企业的技术锁定效应对创新绩效的影响[4]。为彻底厘清企业技术路径被动锁定与创新绩效间的关系，本文以微观企业为研究对象，深入研究企业技术路径被领先企业锁定所产生的技术被动锁定效应，剖析二者之间的关系，引入创新能力这一概念并探究其在企业技术被动锁定与创新绩效间的中介作用机制。

1 研究假设与理论模型

1.1 企业技术路径被动锁定

企业技术路径被动锁定是指非技术标准在位者的技术被技术标准在位者的技术锁定，企业的技术路径被动锁定主要体现在：①企业的主要技术来源于外部，通过外部引进、获得他人专利等形式获得(Laursen和Salter，2006；Fu，2012)；②企业对于标准技术的技术积累深厚；③企业在标准技术方面的人才占企业人才的大多数[4]；④企业对于标准技术的技术依赖程度高(李树培，2009)；⑤企业技术使用费支出较多。

陶爱萍等研究认为，非标准在位者做出的创新决策有两种：一是不创新决策，接受并使用标准在位者所拥有的技术；二是创新决策，突破和超越技术标准在位者所拥有的技术。通常，面临技术被动锁定的企业一般都面临市场劣势与网络效应缺失的双重劣势，导致企业技术创新成果无法在市场上与标准在位者产品相抗衡，无法顺利与标准在位者争夺新用户，而对于老用户的维持又相对困难，企业的成本锁定和知识转换锁定程度较大，导致面临“被动锁定”的企业的“跟随动机”超越企业的“创新动机”，因此使得企业在思想上不思创新，在行动上忽视创新，严重影响企业创新绩效。对于创新工作的消极态度弱化了企业的技术创新能力，并最终影响企业技术创新绩效[5]。

1.2 企业技术创新能力

自20世纪初熊彼特提出技术创新的概念以来，技术创新在理论与实践方面均获得了较大突破。许多学者依据自身研究对技术创新能力做出解释[6]。Meyer等指出，企业技术创新能力是企业营销能力、研究开发能力以及生产制造能力的整合。Zhao等将企业技术创新能力划分为从属创新能力和自主创新能力两类。在企业技术创新过程中，需要依托技术创新能力。技术创新能力是企业拥有的用来整合协调资源的积累性储备，在技术创新活动中将企业的资源有效整合并引导它们为企业技术创新目标服务，因此技术创新能力是一种基于资源的“经验基础”，它是集产品、经验、工艺等为一体的广泛意义上的企业特殊资产。Sher等将企业技术创新能力划分为内生创新能力和外生创新连接。技术创新能力不仅能协调企业的内部资源，还能够对企业的外部资源进行有效整合。陶爱萍等将企业技术创新能力划分为自主创新能力与合作创新能力[5]。陈劲指出自主创新是一种特定的技术创新模式。企业通过自主研发突破现有技术，取得创新成果[7]。温珂等提出，合作创新能力是一种组织能力，能体现在管理各阶段,能显著提高企业的运行效率[8]。

企业技术创新能力是企业整合协调各方资源、进行技术创新活动、市场营销等环节的必备能力。后发企业要想通过技术创新摆脱技术被动锁定局势，需要不断提高自身技术创新能力。

1.3 企业技术创新绩效

企业技术创新绩效是技术创新活动投入产出的效率和效益[9]，是新技术的产出和应用给企业带来的绩效回报[10]。国内学者高建等指出，企业技术创新绩效指的是企业技术创新活动的效率、创新产出以及对企业成功的贡献。对技术创新绩效的评价研究是近年来国内外学者的研究热点，它与科技进步以及社会发展有着密切的联系[11]。例如宋东林等从投入产出角度研究高新技术产业群的技术创新绩效的评价体系[12]；汪志波构建技术创新能力要素模型，通过实证来检验指标体系和模型的可行性[13]。

对于技术创新能力和创新绩效间的关系，相关学者也做了深入研究。官建成等人把企业技术创新能力划分为7个维度，并实证得出7个能力维度均与创新绩效显著正相关，这一观点表明技术创新能力与企业创新绩效间具有显著正向的关系。陈艳等实证研究了中小企业的开放式创新并得出了一致结论[14]。虽然相关学者已经从定性层面研究了企业技术创新能力与创新绩效间的关系，但对于探讨企业技术路径被动锁定效应、技术创新能力以及创新绩效间的影响关系却少有涉及。

1.4 假设提出

企业技术被动锁定状态影响企业技术创新活动的开展，且影响关系相对复杂。我们依据技术路径锁定的阶段进行分析：在技术被动锁定前期，企业会逐步意识到被锁定局面的严重性，危机意识被唤起，此时企业试图通过技术创新来改善现状。恰好处于该阶段的企业成本锁定和知识锁定程度较弱，创新惰性不强，可以充分汲取成功经验与知识，通过技术创新创造新产品或提供新服务来与标准在位者在市场上竞争。通过对先进企业技术创新经验的学习，以及对标准在位者技术的详尽市场调查，了解现有技术的弊端，找出可突破的创新点，被锁定企业可通过不断的技术创新工作提高自身创新能力。但到技术被动锁定后期，企业在标准技术上的知识投入以及成本投入较高，对在位技术的依赖程度大。企业现有市场份额虽小，但相比于开发新客户，维持老客户更为简单。这些问题致使企业滋生创新惰性，导致企业在市场竞争中安于被锁定状态，不愿也难以通过技术创新来改变现有竞争地位。创新惰性的存在使得企业无法施展企业创新活动中特殊的资源“创新能力”，导致企业创新能力不断下降，企业陷入“被锁定—不创新—加深被锁定”的怪圈中，严重影响企业的技术创新绩效。

多数研究者认为企业技术被动锁定效应对技术创新有抑制作用，因研究者习惯性的基于企业被动锁定现象给企业带来的负面影响进行研究，忽视了被动锁定中企业的能动性。如杨震宁等实证得出，企业技术创新成本锁定效应的存在抑制了企业的技术创新；企业知识转换锁定效应的存在抑制了企业的技术创新[4]。企业被动锁定给企业技术创新带来的负向影响，我们可以理解为在技术被动锁定后期，企业获得的抑制作用远大于激励作用。虽然企业被动锁定与企业创新绩效间的负向关系已经被诸多学者证实，但二者仅仅是简单的负向关系吗？企业主动参与技术创新是否影响二者关系？企业技术被动锁定效应很复杂，在不同阶段对创新绩效的影响存在较大差异，即二者不存在线性共变性。

综上所述，本研究认为，企业在技术被动锁定前期，通过自身对先进知识经验的汲取以及自身持续不断的技术创新活动，能够显著提高自身创新能力，加之此时企业的成本锁定和知识锁定程度较弱，对技术创新活动的阻碍程度小，更有利于开展企业技术创新活动。此时技术被动锁定对创新能力的积极影响大于消极影响，最终能提高企业创新绩效。而当企业处于技术被动锁定后期时，囿于自身知识转换锁定、成本锁定、新顾客开发较之老顾客维持相对困难、创新惰性等原因，企业往往表现出较差创新能力，导致企业创新绩效不佳。企业只有在承受适中被动锁定时才能有较佳创新能力，良好的创新能力才能带来好的创新绩效。因此，企业技术路径被动锁定与企业的创新能力和创新绩效的关系理应是倒U型的非线性关系。而且，企业技术路径被动锁定通过倒U型关系影响企业的创新能力，并通过创新能力的中介作用进而影响企业的创新绩效。因此本研究提出如下假设：

假说1：企业技术路径被动锁定与企业创新能力呈现倒U型非线性关系。相对于处于适中被动锁定程度的企业，处于强被动锁定与弱被动锁定的企业的创新能力较差。

假说2：企业技术路径被动锁定与企业创新绩效呈现倒U型非线性关系。相对于处于适中被动锁定程度的企业，处于强被动锁定与弱被动锁定的企业的创新绩效较差。

假说3：创新能力在企业被动锁定与企业创新绩效的倒U型关系中起到了中介作用。企业被动锁定通过倒U效应影响企业创新能力，进而影响企业创新绩效，促成了企业被动锁定与创新绩效间的倒U型非线性关系。

1.5 模型构建

在上述理论分析与研究假设的基础之上构建企业技术路径被动锁定与企业技术创新能力以及技术创新绩效关系的理论模型(见图1)。在本理论框架中，企业的技术路径被动锁定与其技术创新能力存在倒U型的非线性关系，只有在处于适中程度的技术路径被动锁定情形，企业才能表现出较佳的技术创新能力。技术路径被动锁定与企业的技术创新绩效也存在同样的关系，而技术创新能力对技术路径被动锁定与技术创新绩效的倒U型关系具有中介效应。

图1 理论模型

2 样本与变量设计

2.1 样本与数据收集

本文研究样本主要为中国技术密集型的后发企业，通过问卷调查收集数据。技术密集型企业指的是技术含量较高，所需手工操作环节较少，较需要熟练技术操作员，是一类先进的、拥有现代科学技术的企业。后发企业是相对于领先企业而言缺乏技术、资源、资金等方面的优势，行业起步晚但以赶超领先企业为目标的一类企业。首先，在文献研究及实地调研的基础上，设计调查问卷，并通过电话和E-mail的形式咨询本研究领域的相关专家，针对专家提出的修改意见对问卷进行修改完善。然后进行预调研，预调研对象主要为中国矿业大学EMBA学员，根据预调研数据修改问卷的相关措辞，使得问卷题项更加明晰，并且预调研数据会在最终分析时被剔除。正式调研的被试主要为企业的中高层管理者、技术人员、专利负责人等，本次调研从2016年2月末持续到2016年4月中旬。主要采用实地发放、E-mail两种形式发放调查问卷，其中，通过E-mail形式发放问卷350份，详尽解答被试者在填写过程中的疑问，避免被试者因误解题意产生问卷回收质量的偏差，保证所回收问卷的质量。最终，E-mail渠道共回收问卷172份，去掉有缺失值的42份问卷，实际回收的有效问卷有130份，问卷的有效率为75.6%。通过实地走访对本地企业发放调查问卷150份，回收问卷数为110份，剔除含有缺失值的问卷29份，最终得到的有效问卷为81份，回收问卷的有效率为54%。

综合来看，本次共发放调查问卷500份，回收282份，剔除含有缺失值的问卷71份，最终有效问卷有211份，有效率为42.2%。由于调研中样本来源于两种问卷收集方式，因此，这两类样本能否放在一起分析需要我们进行样本的差异性检验。通过对两组样本员工人数和企业所在行业进行T检验，结果显示的t值分别为0.287(>0.05)和-1.035(>0.05)，因此来源不同的两组样本之间并没有显著的差异，可以合并用作分析。样本的基本情况见表1。

表1 有效样本的基本情况(N=211)

2.2 变量度量

(1)技术路径被动锁定。由于技术路径被动锁定概念较为抽象，数据获取难度较大，而且被动锁定作为一个负面词汇，会使被试者产生消极想法。因此，本文采用主观的测量指标来度量企业技术路径被动锁定。

陶爱萍等认为，当技术标准的锁定程度较深时，新技术标准很难替换旧技术标准，或者当技术标准锁定于次优技术时，锁定的负效应占主导作用。在技术标准锁定下，容易滋生创新惰性，企业不愿从当前对标准技术的使用中撤退出来进而去研发或使用新技术，在组织行为学中称为“不作为”，指创新主体不思创新、疏于创新的行为[15]。杨震宁等人认为企业的创新过程就是从“干中学”，而知识转移过程中的运营成本，使得企业不愿意利用原有知识进行技术开发，知识的闭锁更加深了技术路径被锁定程度[4]。李树培认为，技术路径被动锁定的企业自主研发动力不足，技术依赖性强，仍旧将“引进消化吸收再创造”视作创新的主要方式，因此技术依赖能部分代表企业技术路径被动锁定现状。本文借鉴上述研究文献，用创新惰性、知识转换锁定、技术依赖三个指标衡量技术路径被动锁定变量。被动锁定变量的Cronbach’a值为0.864，可信度较高，内部高度一致，问卷信度良好。

(2)技术创新能力。通过文献梳理发现，国内外众多学者对企业技术创新能力的评价指标体系看法各异，尚未形成统一的评价指标体系[16]。D.L.Barton指出，技术创新能力以技术系统、掌握专业知识的人、企业的价值观以及管理系统的能力为核心。陈铁军认为，技术创新能力是由四个方面构成：企业家能力、研发与制造能力、营销能力以及创新管理能力。官建成等将技术创新能力划分为学习能力、生产制造能力、研究开发能力、市场营销能力等七个方面能力。本文借鉴以上研究，用研发与制造能力、消化吸收能力、资源配置能力以及创新管理能力来衡量企业的技术创新能力。技术创新能力的Cronbach’a值为0.817，可信度较高，内部高度一致，问卷信度良好。

(3)技术创新绩效。关于企业技术创新绩效的度量已经非常成熟。陈劲等基于技术成果的角度，使用新产品数、专利申请数以及技术诀窍等指标来测评企业的技术创新绩效。在后续研究中，陈劲等在企业技术创新绩效的测评中，以新产品的开发速度、创新项目成功率、新产品销售收入情况以及专利申请数等指标来测量技术创新绩效[17]。姜滨滨等认为，学者们当前对于企业创新绩效测度与评价的研究已相当深入，并且积累了扎实的研究基础，但对企业创新绩效的衡量指标难以一致。从总体上看，学术界普遍采用的测度指标包含专利产出、研发投入以及新产品等。最终基于“效率-产出”提出测量企业创新绩效的概念模型，包括单位研发投入所形成的创新产出以及创新技术产出(包括经济产出)。前者考察企业能否用最小投入完成目标产出数量，强调效率目标；后者指企业以技术诀窍、专利为主要表现形式的技术产出和以企业市值、新产品等来衡量的经济产出[18]。本文借鉴以上研究基础，提出创新绩效的指标为：经济产出、技术产出以及创新效率。该变量的Cronbach’a值为0.823，可信度较高，内部高度一致，问卷信度良好。

(4)控制变量。根据对企业技术路径被动锁定的深入研究，由于企业规模和所属行业对企业技术路径被动锁定具有一定影响，为准确反映出企业技术路径被动锁定与创新绩效的关系，本文中将上述两个变量视作控制变量，同时，用公司员工人数来表示企业规模。

2.3 信度和效度检验

在理论模型的构建以及文献分析和调查走访的基础上，设置了各因素的测量指标，旨在对本模型进行实证分析验证。首先采用SPSS17.0对所得样本进行信度检验与效度检验。

本研究采用Cronbach’a值来检验变量的信度(见表2)，结果显示，技术路径内部锁定、技术创新能力以及技术创新绩效三个变量的Cronbach’a值均大于0.7，认为可靠性程度较高，量表满足实证需要。

表2 各因素信度检验Cronbach’a值

首先我们使用SPSS17.0中的KMO检验以及Bartlett球体检验的方法来检验变量间的相关性。经计算所得，各因素的KMO值以及Bartlett球体检验所得概率P值见表3。

表3 各因素的KMO值以及相应的P值

上述三个变量的KMO值均大于0.7，并且三个变量的Bartlett球体检验所得P值都通过了显著性检验，说明三个变量存在相关性的关系，适合做验证性因子分析。使用AMOS21.0对企业技术路径被动锁定、技术创新能力以及技术创新绩效进行验证性因子分析，拟合结果表明，χ2值为506.514(df=167)，χ2/df=3.033<4，模型的NFI为0.903，GFI为0.913，CFI为0.957，均大于0.9，因此模型和数据较为匹配，拟合良好，因此本文对选取的三个变量的设计和测量具有较好的效度，通过效度检验。

3 结果分析

3.1 变量间相关系数检验

在对提取出的变量分析前，首先需要计算变量间的相关系数，结果如表4所示。表4列出了变量间相关系数以及变量的VIF，结果显示创新绩效与创新能力的相关系数较为显著。整个模型的VIF(方差膨胀因子)都小于10(见表4)，可知该模型的多重共线性问题不算严重，即该模型的多重共线性问题不会对之后的分析产生显著影响。为控制研究误差，本文在进行回归处理前对变量进行均值中心化处理。

表4 相关系数矩阵以及方差膨胀因子表

注：*p<0.1、**P<0.05、***P<0.001，对角线上的数值为VIF(方差膨胀因子)。

使用SPSS对数据进行曲线估计，初步观察自变量与因变量间的曲线关系。在SPSS中，先绘制自变量与因变量间的散点图，观察其大致数据关系，选用线性模型、二次模型、三次模型进行参数估计，通过对输出的回归方程显著性检验、判定系数等参数的判断，选取合适的曲线拟合模型。曲线估计部分参数见表5。

表5 曲线估计模型部分参数

由表5可知，线性模型拟合程度不高，二次模型与三次模型的拟合程度较高，所以排除自变量与因变量之间存在线性关系。继续观察二次模型与三次模型的各项指标(见表6)。

表6显示的二次模型与三次模型的曲线估计系数表，二次模型的拟合程度很好(见表5)，并且所有系数均呈现显著性。三次模型的拟合程度虽好，但三次项系数的sig值大于显著性水平，所以我们最终接受二次模型的拟合，也进一步验证先前假设。同样的情况，我们对被锁定程度与创新能力进行曲线估计，情况也同上，就不再赘述。

表6 二次模型与三次模型估计参数

3.2 假设检验与回归

对假设进行检验需要验证变量间的“倒U”关系，检验过程较复杂，若使用Baron与Kenny提出的“三步骤方法”来检验创新能力的中介作用，将无法清楚证实第三方变量的中介作用，因此本文采用“调节路径分析法”来检验研究假设。调节路径分析法是由Edwards和Lambert开发，因其能更精确地分析存在中介模型路径上的所有可能的调节效应，能更清晰地展示中介变量在路径上的调节效应，因此本文采用该方法，并提出两个回归模型：

Y=ε1+ε2X+ε3H+ε4L+ε5XL+ε6HL+e

(1)

H=ζ1+ζ2X+ζ3L+ζ4XL+e′

(2)

式(1)中的因变量为创新绩效(Y)，自变量为被锁定程度(X)，中介变量为创新能力(H)，调节变量与自变量属于同一变量(L)。将调节变量与自变量保持一致，就可以用交互项XL间接替代自变量的二次项，而公式中的另一交互项HL代表创新能力与被锁定程度的交互项。

不难看出，式(1)是为了验证创新绩效与被锁定程度、被锁定程度的平方、创新能力、调节变量以及调节变量与创新能力的交互项间的效应关系。由此可以检验因变量创新绩效与自变量被锁定程度的“倒U”关系以及中介变量创新能力的中介作用。而式(2)可以验证中介变量创新能力与自变量被锁定程度受调节变量L的调节效应关系，即是对被锁定程度与创新能力的“倒U型”关系的验证。具体变量间的曲线关系的回归分析结果见表7。

表7 变量之间曲线关系的回归结果

由表7所示，模型1检验行业与企业规模两个控制变量，模型2加入自变量被锁定程度，模型3加入自变量的二次项进行回归分析。由模型3可知，被锁定程度的平方项与创新能力具有显著的负相关关系(r=-0.948，p=0.000<0.05)，因此证实假设1。

在分析各变量与创新绩效的关系时，同样进行层次回归。模型1加入控制变量，在模型4、5中分别依次加入自变量与自变量的平方项，模型6中加入创新能力及创新能力与被锁定程度的交互项进行分析。在模型5中，显示被锁定程度的平方与创新绩效也呈现显著负相关(r=-0.977，p=0.000<0.05)，证实了假设2。在模型6中加入创新能力以及创新能力与被锁定程度的交互项进行分析，结果表明创新能力与创新绩效存在显著正相关性(r=0.651，p=0.000<0.05)，被锁定程度的平方与创新绩效仍存在显著负相关关系，进一步验证假说2。模型6结果显示，被锁定程度与创新能力的交互项与创新绩效的关系不够显著(r=-0.026，p=0.08>0.05)，表明企业创新能力与企业创新绩效间的关系不受被锁定程度的权变影响。

由实证研究结果可知，创新能力对企业技术路径被动锁定与创新绩效的倒U型关系具有中介效应。企业被动锁定通过倒U效应影响企业创新能力，进而影响企业创新绩效，促成了企业被动锁定与创新绩效间的倒U型关系，证实假说3的有效性。因此，本文中所提研究假设均得到实证支持。

4 结论与探讨

本文在前人的研究基础上，深入研究企业技术路径被锁定程度与创新绩效间的关系，研究结论认为企业不同阶段的技术路径被动锁定对创新绩效的影响存在差异。本文的研究能在一定程度上帮助后发企业进行技术创新，打破了以往研究界对于技术路径被动锁定的一贯思维。同时，本文研究提出创新能力在被动锁定与创新绩效间存在某种传导作用，并通过实证研究来证实三者间的关系。研究成果对于企业正确认识技术路径被动锁定具有重要价值，揭示了被锁定与创新绩效之间的复杂关系。从创新能力这一视角探究了技术被动锁定、创新能力及创新绩效间的关系，打破以往对于被动锁定与创新绩效间单纯线性关系的认知。

第一，本研究提出并实证检验了被锁定程度与创新绩效间的倒U关系。企业在被锁定过程中若处于强被动锁定或弱被动锁定状态，都不利于其技术创新活动的开展。倒U关系的存在表明企业处于技术路径被动锁定阶段应防止滋生创新惰性，要善于借鉴和运用先进企业的技术创新经验，在组织内部进行技术创新，通过提供新产品或新服务与技术在位者进行竞争。被锁定程度与创新绩效间的倒U关系论述，主张企业处于适度被锁定程度，既不会有弱被动锁定的知识和经验的欠缺，又不会有强被动锁定阶段的创新惰性和成本牵制。本研究结论显然与之前学者对被锁定与创新绩效间的单一线性影响关系相异。倒U型的特殊影响关系是对路径锁定理论的拓展，也是本研究重要的理论与实践价值。

第二，实证结论显示，企业被锁定程度与创新能力间存在倒U关系。当企业处于技术被锁定前期，企业强烈意识到自身面临的不利局面，通过消化吸收先进经验进行技术创新活动，从而有效提升技术创新能力。而当企业处于技术被动锁定后期，企业对于标准技术的投入过大，若要使企业放弃现有技术重新研发新技术并进行市场推广，会使企业面临巨大的风险和成本。未知的风险和巨大的成本也迫使企业安于现状，创新惰性使得企业技术创新能力得不到有效提高。因此，适度的被锁定状态才能提高企业的技术创新能力，这不仅使得企业能够意识到自身面临的不利局面，又可以更加灵活的运用现有资源进行技术创新工作。

第三，本研究不但验证了企业创新能力与创新绩效间的正向关系，而且验证了创新能力在企业被锁定程度与创新绩效间的复杂传导关系。关于企业技术创新能力与创新绩效间的关系已有大量的研究基础，如郑建君等探讨了组织的创新能力与创新绩效间的关系，并研究创新气氛这一调节变量的影响。实证得出，员工的创新能力能够显著影响企业创新绩效。郑建君等于2010年又继续深入探讨了创新能力与创新绩效之间的关系，仍以创新气氛作为调节变量进行实证研究，结果表明，创新能力对员工的创新意愿以及对创新绩效均存在显著正向的影响[19]。张媛媛和张宗益对企业面临的创新环境、企业的创新能力以及企业创新绩效进行系统的分析，也验证了上述观点。本文的回归结果也得到一致结论，基于此，创新能力与创新绩效间的显著正向关系得到充分的证实。

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ThePassiveLockingDegreeofTechnicalPathandTechnologyInnovationPerformance——AMediationRoleofInnovationAbility

Yi Qiulu，Zhao Li

(School of Management，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China)

As a developing country，China has a lot of enterprises in“passive locking”，and most of them are facing a vicious cycle of “constantly introduce-lag behind”.Therefore，clarifying the mechanism between the passive locking degree and innovation performance is particularly important.This article took the technology intensive latecomer firms in China as the research sample and studied the relationship between the passive locking degree of technical path，the innovation ability and technology innovation performance，and used the method of“adjusting path”in hypothesis testing.The empirical results show that the passive locking degree of technical path in enterprise respectively had inverted U-shaped relationship with the innovation ability and technology innovation performance，and the innovation ability played a mediation role in the relationship between the passive locking degree of technical path and technology innovation performance.

Technical path；Passive locking；Technology innovation performance；Innovation ability；Method of“adjusting path”

F062.4

A

国家自然科学基金青年基金项目“转型经济情景下企业技术路径锁定效应对创新绩效的影响机理研究”(71402180),教育部人文社科青年基金项目“转型期后发企业技术路径锁定效应及应对策略研究”(14YJC630205)，中国博士后科学基金面上项目“技术路径依赖、路径锁定对创新绩效的影响研究”(2014M561734)，校基本科研业务社会科学基金“后发企业技术锁定及逆转机制研究”(2017WB13)。

2017-02-09

易邱璐(1992-)，女，江苏南通人，中国矿业大学管理学院硕士研究生；研究方向：技术创新管理。

(责任编辑 刘传忠)