企业技术创新风险研究进展与热点议题

宋姗姗　钟永恒　刘佳　刘盼盼

摘 要：企業是技术创新的核心主体，但技术创新是一项高风险的复杂活动。文中基于国内外文献调研和研究主题聚类分析，从企业技术创新风险的概念与类型、风险管理内容、热点研究议题3个方面系统梳理相关研究进展，为后续该领域研究与企业技术创新风险管理实践提供参考。研究发现：企业技术创新风险研究尚处于发展阶段，学科视角亟待开拓。现有研究聚焦企业技术创新风险的识别、评估与决策方法研究，未来有待融合数智技术实现研究方法创新。该领域的热点 议题集中在关键核心技术的“卡脖子”困境、技术研发的知识产权侵权风险、产业政策的风险分担补偿机制、技术创新成果的“沉睡”困境、大数据驱动的风险智能决策、“负责任”的技术创新伦理问题等，未来可进一步探索相关研究的实践应用价值。

关键词：企业技术创新；技术创新风险；风险管理；风险决策；研究述评

中图分类号：F 425；G 350 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2023）05-0525-16

Research Progress and Hot Topics in the Field of Enterprise Technology Innovation Risk

SONG Shanshan1，2，3，ZHONG Yongheng1，2，3，LIU Jia1，2，3，LIU Panpan1，2，3

（1.Wuhan Library，Chinese Academy of Sciences，Wuhan 430071，China；2.Dept.of Information Resources Management，School of Economics and Management，University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China；3.Hubei Key Laboratory of Big Data in Science and Technology，Wuhan 430071，China）

Abstract：Enterprises are the core subjects of technology innovation，but technology innovation is a complex activity with high risk.Based on literature review and research topics cluster analysis from both China and abroad，this paper systematically reviewed relevant research progress from three aspects in the field of enterprise technology innovation risk：concept and type，risk management content，hot research topics，so as to provide reference for follow-up research and enterprise technology innovation risk management practice.The results indicate that：First，the research on enterprise technology innovation risk is still in the development stage，and the discipline perspective need to be further enhanced.Second，the existing research focuses on the identification，evaluation，and decision-making methods of enterprise technology innovation risk，and the future research need to integrate multi-source data and artificial intelligence technology to achieve research method innovation.Third，the hot topics emerging in this field focus on the “stuck neck” dilemma of key core technologies，the risk of intellectual property infringement in technology research and development，the risk sharing compensation mechanism of industrial policies，the “sleeping” dilemma of technological innovation achievements，the risk intelligent decision-making driven by big data，and the ethical issues of “responsible” technological innovation，etc.，and the practical application value of related research can be further explored in the future.

Key words：enterprise technology innovation；technology innovation risk；risk management；risk decision；literature review

0 引言

在新一轮科技革命和产业变革的时代背景下，我国正处于创新驱动发展和经济转型升级的关键时期，企业作为经济社会发展的核心主体，是国家创新体系中最活跃的组成部分，企业的技术创新能力对于实现科技和经济有机结合、带动产业转型升级、支撑高水平科技自立自强至关重要[1]。习近平总书记强调“推动企业成为技术创新决策、研发投入、科研组织和成果转化的主体。”“十四五规划”提出“形成以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的技术创新体系。”然而，技术创新作为一项高投入、长周期、低成功率的事业，企业的技术创新进程同样面临着一系列不稳定因素和未知挑战，极易对企业生存和可持续发展造成重大负面影响。Mansfield的一项研究表明，企业开发全新产品真正实现预定商业目标的比率仅为12%，可见高风险是企业技术创新的基本特征[2]。

国外对技术创新风险的研究由来已久。早在1934年，创新理论大师熊彼特（Schumpeter）在《经济发展理论》（Theory of Economic Development）一书中就论述了技术创新的不确定性和风险的普遍存在性。围绕“技术创新风险”的研究大致可以追溯至20世纪50～60年代，1966年，美国学者怀斯（Wise）在《财富》（Fortune）杂志中描述了IBM公司（International Business Machines Corporation）开发新产品的成败案例，指出新产品在通向市场化的过程中存在众多障碍因素，之后该杂志也定期发布相关案例分析报告[3]。20世纪90年代，美国摩托罗拉公司“铱星通信系统”研发计划的失败，再次印证了技术创新风险会使企业面临破产威胁。至此，技术创新风险问题开始引起产业界和学术界的高度关注。

需要注意的是，近年来国际格局深刻变动下的科技竞争日趋激烈，技术创新风险也随之呈现出许多新的特点和表现形式，而且以大数据、人工智能为代表的数智技术被广范应用到风险管理的各种实践场景之中，企业技术创新风险研究逐步迈入到一个新的发展阶段。因而有必要系统、全面地梳理学界在该领域的研究成果，展望有价值的研究方向，以期为后续相关研究和实践提供参考借鉴。

1 文献获取与总体研究态势

1.1 文献获取与趋势分析

文中选取中国知网CNKI数据库和Web of Science（WOS）核心合集数据库分别进行国内外文献主题检索，外文以TS=（（“enterprise”OR “firm”OR “corporation”OR “industry”）AND（“technological innovation”OR “technology innovation”OR “technical innovation”OR “technique innovation”）AND risk）为检索式，中文以“SU%=（‘企业+‘产业）* ‘技术创新 *（‘风险+‘危机）”为检索式，时间跨度为所有年份，检索时间为2023年5月1日。

为了保证检索结果的完备性与准确性，文中还通过浏览参考文献的方式，回溯查询与主题相关的所有文献，并经过人工筛选，剔除新闻报道、评论文章以及与研究主题明显不相符的检索结果，最终共获得593篇外文文献和1 285篇中文文献。检索结果的年度分布（2000—2022年）如图1，国内外相关研究整体呈波动上升趋势。其中受2008年金融和经济危机的影响，企业技术创新风险研究在这一阶段迎来小高潮，此后受创新驱动发展、数智技术的广泛应用以及我国惠企创新政策等的多方面影响，相关研究在2017年后进入快速增长阶段。总体而言，该领域具有一定的研究价值和发展潜力，且国内对该领域更为关注。

1.2 研究主题可视化分析

关键词是文献核心内容的集中反映，高频关键词则能够直观反映目标领域研究热点。文中借助可视化分析工具VOSviewer，通过对论文关键词的共现和聚类分析，进一步直观展现企业技术创新风险领域的研究主题分布。

由图2的主题聚类结果可知，国内外在该领域的研究主题大致可分为4类：一是围绕“技术研发”“经济”“竞争”“合作项目”“知识产权”等主题的企业技术创新风险来源与影响因素研究；二是运用“指標体系”“层次分析法”“灰色关联”等方法开展企业技术创新“风险测度”及“风险评估”的实证研究；三是探索“风险投资”“政府补贴”“科技金融”等“风险分担”机制在提高企业“业绩”与“创新产出”方面的相关性研究；四是发挥“专利”“知识”“大数据”“竞争情报”等在企业技术创新“风险决策”“风险防范”与“风险预警”中的应用价值研究。从国内外研究主题的对比来看，中文文献还重点面向“中小企业”“科创板”“创业板”等主体，研究其技术创新的“风险管理”“融资方式”“政策环境”等，外文文献则从商业经济学视角出发，关注“所有权”“组织战略”“协作”“社会责任感”等“公司治理”手段在减少企业技术创新“不确定性”中的作用。

综上，文中将从三个方面系统梳理学界对于企业技术创新风险的相关思考和探讨。其一，揭示技术创新风险的概念内涵，并从“风险来源”和“风险形成阶段”剖析技术创新风险类型；其二，调研企业技术创新风险管理的相关研究内容，总结常用的技术创新风险识别、评估与决策方法；其三，面向企业技术创新风险的实践现状，探讨该领域涌现的热点研究议题。最后对未来研究进行展望，从而为完善企业技术创新风险领域知识体系建设，以及为企业提供风险管理知识服务方案提供参考。

2 技术创新风险的概念与类型

2.1 技术创新风险概念

技术创新是从20世纪50年代开始逐步从熊彼特创新理论中分化出来的，强调“新产品、新过程、新系统和新服务的首次商业性转化”[4]，涉及“科学发现、发明到研究成果被引入市场，商业化和应用扩散的一系列科学、技术和经营活动的全过程”[5]。“风险源于某种不确定性”这一认知已经在多个学科领域形成共识，但因为不确定性可能会产生积极（机会）或消极（威胁）影响，所以也有研究将风险定义为“可能带来损失的事件或者环境”，即认为风险就是损失的不确定性[6]。

对技术创新风险概念的研究，不仅有助于剖析其本质属性，还有助于清晰界定技术创新风险的范畴。但迄今为止，学界对技术创新风险还没有形成统一认知，学者们基于不同的专业视角形成了不同维度的概念理解，陈玉和[7]将其归纳为“来源说”“过程说”和“不确定概率说”3种，文中也大致將相关代表性定义整合为以下3类。

从风险来源定义。谢科范[8]认为技术创新风险是“由于外部环境的不确定性、项目本身的难度与复杂性，以及企业自身能力的有限性所导致企业技术创新活动中止、撤销、失败或达不到预期的经济技术指标的可能性”，该定义已经得到学界的普遍认可并沿用至今。其中“信息”和“竞争”这两个因素与技术创新成败密切相关。

从创新过程定义。吴涛[9]认为技术创新风险定义至少应涵盖技术创新的主体（企业）、客体（项目）与过程3个要素，其中技术创新作为“研发决策→技术开发→中间试验→生产制造→营销推广”的链状过程，风险也遍历于各个环节，某一个环节出现障碍都可能会导致整个技术创新项目失败[10]，所以也有研究将技术创新风险概括为“研发风险、制造风险和营销风险的总和”，且伴随技术创新过程的不断演进，不确定性也会逐渐增强[11]。

从损失的“不确定概率”定义。AARON[12]提出技术创新风险是“技术创新项目的失败概率”，但该定义将整体的技术创新等同于多个技术创新项目集合，尚存一定的局限性。孟笑然[13]解释技术创新风险为“从事创新的企业或集团，由于技术、市场、资金、财务、政策、法规等内外部不确定性因素而导致失败的可能性”。该类型定义主张技术创新风险是不确定性和潜在损失的函数，被广泛运用于风险评估模型之中。

2.2 技术创新风险类型

完善的风险分类体系是精准防控风险的前提。总的来说，技术创新风险可分为风险来源和风险形成阶段，且这两种分类方式下的风险因素存在交织叠加，见表1。

按照技术创新风险来源分类。技术创新风险具有普遍性，广泛存在于技术创新活动的多个维度之中，而且并不局限于技术创新项目失败风险，还包括了项目失败导致的其他风险的总和，具有内部和外部2个层级。SCHEWE[14]通过文献调研，将新产品开发成败因素归纳为R&D相关、生产相关和市场相关3类；周寄中[15]将技术创新风险归纳为战略层次、组织层次和项目层次。现有对技术创新风险的评价研究大多采用了此种分类方式设计指标，有利于按照风险来源和损失产生原因全面认识和分析企业技术创新风险因素。

按照技术创新风险形成阶段分类。技术创新不同阶段的风险具有不同的表现形式和变化规律，大致可归结为决策风险、研发风险、生产风险、市场风险四种类型[11]。决策风险是指从市场调研到项目立项这一阶段所出现的风险，面对的是“项目是否科学可行？”的问题；研发风险是指创新主体未能完成技术突破任务，面对的是“技术会起作用吗？”的问题；生产风险是指从研发结束到形成产品过程中存在的风险，面对的是“产品可以大规模生产吗？”的问题；市场风险即生产出的新产品没有实现商业化发展，面对的是“产品会卖出吗？”的问题。该分类体系从技术创新的生命周期出发，有助于整体和动态把控企业技术创新的风险管理需求。

3 企业技术创新风险管理研究

技术创新风险管理是将不确定性向确定性转化的过程，是企业技术创新活动成败的关键。从风险管理框架来看，ISO31000风险管理指南、PMBOK项目管理知识体系、COSO-ERM企业风险管理框架、国务院国资委发布的《中央企业全面风险管理指引》中关于风险管理的“共同点”，都涉及到了环境信息收集、风险识别、风险评估、风险决策4个关键阶段[25]。

3.1 企业技术创新风险信息获取

“不确定性”是风险产生的主要诱因，而“信息的基本作用就是消除不确定性”，所以“信息获取”是风险管理工作的开始和前提条件。技术创新是一个信息量不断增加、不确定性不断减少的过程，是一种典型的不完全信息下的决策。那么为了降低企业技术创新的不确定性，必须有效发挥风险初始信息的竞争情报价值，尽可能获取影响企业技术创新的不完全信息。CHANG[26]提出在技术创新过程中信息与风险是成反比的，由此建立了信息收集与风险优化模型。

企业技术创新的不确定因素来源复杂、形式多样。YEO[27]开发了针对复杂产品开发项目的风险管理能力成熟度模型，定义了来自过程、组织、技术和环境四个广泛层次的风险来源。OCONNOR[28]建议企业的创新项目管理应该关注4个关键不确定性领域：技术、市场、组织和资源。KEIZER[29]提出了一个较为全面的新产品开发风险信息集合，涵盖了商业可行性、竞争对手、消费者接受和营销、公众接受、知识产权、制造技术、组织和项目管理、产品系列和品牌定位、产品技术、筛选和评估、供应链和采购以及贸易客户风险等12类信息。PERSSON[30]制定了技术创新风险信息清单，涉及任务分布、知识管理、地理分布、文化分布、利益相关者关系、通信基础设施和技术布局7个领域。李永先[31]指出企业要做好技术创新的竞争情报搜集工作，必须全面掌握市场环境、竞争对手和企业内部3个方面的信息。谢科范提出技术创新中的非完全信息包括消费者未来需求及偏好信息、国家政策以及宏观经济形势变动、产业结构变动未来趋势、竞争对手行动、技术发展趋势、技术创新项目的技术难点、生产成本等的估测不准等。

3.2 企业技术创新风险识别

风险识别是指在风险事故发生之前，对系统中存在的各种潜在风险因素进行感知、判断与归类分析，是风险管理的基础性工作。THAMHAIN[32]通过实践发现，大概有50%以上的产品开发风险在未影响项目绩效之前都没有被发现，可见风险的早期识别和处理至关重要。风险识别贯穿于企业技术创新的整个生命周期，识别内容一般包括确定风险源、描述风险特征和预测可能产生的风险事件等。纵观现有研究，学者们基于专家知识、统计数据、文本信息3种类别的风险信息源，分别采取了相对应的识别方法，当然，这些方法在研究中多被综合交叉使用，具体方法及特点见表2。

基于专家知识的企业技术创新风险识别。借助专家知识的“组合效应”，采用风险损失清单、环境扫描、群决策、情景分析等方法，保障风险识别结果的精准化，在现有研究中被广泛使用。HUANG[33]将技术创新路线图与专家赋权的模糊层次分析法相结合，以便更清晰地找到可能发生技术创新风险的环节和领域。MASR[34]使用頭脑风暴法确定了企业新产品研发项目风险，以此促进项目管理方法创新和管理体系完善。陈明[35]将复杂产品研发的技术风险分解为“活动内”和“活动间”两个维度，并采用访谈、评审、工作小组等方式识别“活动内”的技术风险，以及基于活动的时序关系进行“活动间”的技术风险识别。

基于统计数据的企业技术创新风险识别。通过企业面板数据（研发投入、专利产出、产品销售数据等）和相关问卷调查结果，利用多元回归分析、时间序列分析、人工神经网络模型等方法，发现潜在的企业技术创新风险因素。GE[36]依据专利数据分析了企业的5种合作技术创新活动风险，得出影响合作技术创新的8大关键要素。WU对来自1 178家中国公司的面板数据进行分析，发现董事会直接参与风险监督对风险管理与产品创新之间的正向关系产生了负面影响。李莹[37]基于专利结构、文本和引文的挖掘，识别了企业重复投入风险、技术路线风险和潜在侵权风险，构建了核心技术风险预警模型。

基于文本信息的企业技术创新风险识别。多源异构的文本信息（企业年报、临时公告、项目报告、媒体报道、产品评论）中描述了大量有关企业经营状况、发展动态、研发项目等历史数据，风险信号也隐匿在这些文本信息之中，学者们综合运用信息抽取、知识聚类、主题发现等技术来实现企业潜在风险信息挖掘。梁娜[38]以企业中披露的风险信息作为背景数据，提出三重维度的风险信息抽取方法。饶先成[39]基于招股说明书这一文本来源，识别了科创板拟上市企业的专利风险。于越[40]认为专家评审意见能够更为客观地反映装备研制关键技术与风险项目，从中可以归纳出未识别的风险信息以及重大风险因素。

3.3 企业技术创新风险评估

风险评估是指采用定性或定量的方法，系统分析和综合评估企业技术创新风险的各种因素，并针对评估结果开展排序分级，以此划定风险防控的优先等级，是风险决策的前置工作。企业技术创新风险评估既要综合考虑各种风险类型的特点和表现形式，构建全面科学的指标体系，还要选择可行有效的评估方法，确定风险的影响程度。

3.3.1 企业技术创新风险评估指标构建指标构建为风险评估的先决条件。SCHEWE按指标是偏重于项目还是企业进行了总结，偏重于项目的风险因素为技术和创新产品的不确定性，偏重于企业的风险因素为企业的资本实力、管理经验、市场知识和生产能力等。谢科范将技术创新风险因素划分为环境、项目、企业能力以及项目管理4个方面，以此提出了58个影响因素的子指标体系。陈国藩[41]构建了企业突破性创新项目的55个关键风险指标体系，涵盖了外部环境风险源、企业内部系统风险源以及创新项目风险源3个层面。也有研究着眼于某一种特定的技术创新风险，例如铁瑞雪[42]构建了R&D网络技术风险的传播模型，ZHANG[43]研究了专利风险的发现与评估，SONG[44]关注了新产品开发中的客户整合风险，CANDI[45]研究了技术动荡对创新项目的影响，LANG[46]分析了投资水平与企业技术创新能力之间的关系，LOU[47]考察了企业技术创新中经济政策的不确定性。本研究依据技术创新风险来源不同，将其总结为内部风险和外部风险两个方面，并梳理了具体的评估指标，见表3。

3.3.2 企业技术创新风险评估方法

对企业技术创新风险评估的研究大致有两种思路，第1种侧重于风险对技术创新主体的作用强度和主体风险承受能力的综合度量，可表示为风险指数（R）=风险因素危险度（Haz）×主体脆弱性（Vul）；第2种侧重于对技术创新风险的影响大小和可能性的综合评估，可表示为风险指数（R）=风险损失等级（L）×风险发生概率（P）。最早的技术创新风险评估依赖于专家经验的定性分析，一般考虑第一种评估思路，此后发展到基于数学和统计学工具的定量分析，以及与定性分析相结合的综合评估，通常采用第二种评估思路对风险进行量化。整体而言，定性和综合的技术创新风险评估方法最为常用，专家咨询也已经由个人经验判断转向群经验决策，综合评估法还可以细分为基于指标体系和模型设计两种。相关代表性研究见表4。

3.4 企业技术创新风险决策

风险决策是指在风险评估的基础上考虑企业的风险偏好，分析和对比各种备选方案，进而采取一项或多项措施来处理和规避风险，实现技术创新风险损失降低以及利益和机会的最大化，是一个多目标的周期性决策过程。另外，“未雨绸缪”化解风险必须有一定的科学前提，所以建立技术创新风险的竞争情报预警模型也是风险决策的核心内容之一。

3.4.1 选择适宜的技术创新风险处理策略

企业选择何种风险处理策略，重在考虑项目风险度和决策者的风险态度，决策行为大体可分为风险回避、风险分担、风险控制和风险接受4种类型，具体内容见表5。WU研究了基于风险的技术创新决策问题，依据风险的低、中、高等级划分了积极、中性、消极三种风险态度，并基于Agent模型进行仿真。Abdel-Khalik[63]基于企业公开数据的统计学分析，开发了衡量CEO风险承受能力的指数模型，发现风险偏好型CEO任职的企业研发项目支出更高。陈果[64]以决策双方的风险态度（风险偏好、风险中性、风险厌恶）为视角，利用企业知识共享动态博弈分析了风险态度对企业知识共享行为的影响机理，用来防控技术创新的知识流失风险。

3.4.2 优化技术创新风险管理机制

目前产业界已经普遍认识到创新管理不能盲目地规避风险，而是要将风险视为创新的机会和条件。陈劲[65]认为研发资金不足、市场信息缺乏、新技术知识获取难度大、技术人才匮乏是制约我国企业技术创新的主要因素。OEHMEN[66]基于对291个产品开发项目的调查，发现企业引入有效的风险管理实践有助于提高创新绩效，诸如培养风险管理技能和资源、制造新产品开发风险管理计划、量化风险对主要目标的影响、用风险管理结果支持所有的关键决策、创造新产品开发风险的透明度等。FELEKOGLU[67]提出跨组织边界的有效互动是新产品开发成功的关键因素。唐怀坤[68]探索了一种以项目为载体、前中后台联动的零成本PIF（Project Interlock Free）研发管理模式，用来降低企业研发风险。陆明澄[69]认为对于科技型中小企业而言，以市场需求为导向、加强信息化建设、建设合作研发体系、增强企业信誉等是防范技术创新风险的有力举措。

3.4.3 建立技术创新风险的竞争情报预警模型

企业在技术创新的风险控制过程中，将信息转化为竞争情报并将其应用于决策过程至关重要，信息的获取与扩散可以促进竞争情报预警，进而抑制技术创新风险，体现前瞻性、预测性与警示性的作用。YANG[70]、周鹏[71]运用系统动力学方法，分析了企业技术创新风险因素间的关联关系与风险的演化特性，构建了面向技术创新风险的竞争情报预警模型，并开展了情境仿真。同时，企业技术创新的各个风险因素均处于动态变化的环境之下，而企业的数字化转型让复杂的“预测”成为可能。因此在大数据思维的影响下，王克平[72]构建了战略性新兴产业的竞争情报预警模型，王艺[73]提出了由组织机制、运行机制、保障机制组成的中小微企业竞争情报预警机制，VERGETIS分析了机器学习技术在药物开发风险预测中的应用潜力。

4 企业技术创新风险领域涌现的热点议题

随着我国科技创新步伐的持续加速，面临不确定因素的影响范围也在不断扩大，如何“处理好发展和安全的关系”在近年来已经成为各学科的研究热点，涌现出了一大批研究成果。企业技术创新是实现我国经济高质量发展的动力源泉，所以必须要从战略上高度重视其相关风险问题。文中在文献主题可视化分析的基础上，综合研判企业技术创风险管理的实践近况，拟提出以下6个值得社会各界重点关注和深入探索的热点议题，见表6。

4.1 关键核心技术的“卡脖子”困境

关键核心技术的“卡脖子”困境是当前技术创新风险领域的焦点话题，也是技术风险的显著表现形式。中美经贸摩擦爆发以来，以美国为首的发达国家对我国的科技创新实施了一系列极端遏制与脱钩措施，诸如加大制定出口管制清单、限制企业投资交易、制裁华人科学家等，致使我国的企业生存、技术创新、产业链安全等面临重大挑战。

鉴于此，如何突破关键核心技术的“卡脖子”困境已经成为科技界、产业界和学术界的共识。王敏[74]指出该困境的成因有三：核心技术受制于人、技术引进渠道和技术合作伙伴单一、技术替代和储备不足。同时，源于内部的体制机制障碍也束缚了关键核心技术突破，表现为顶层设计和政策供给不足、企业自主创新能力较弱、产学研协同和企业融通发展存在藩篱、关键创新要素的支撑能力不强等[75]。对此，陈劲[76]提议要从“战略视野”和“路径设计”两个方面进行科学的制度安排，搭建“国家战略科技力量体系+企业技术创新能力”贯通发展的新型国家创新体系，全面破解科技结构、创新范式、人才基础、制度保障等方面的“卡”点。同时，美国对华技术封锁的主要表现是将中兴、华为等高新技术企业列入出口管制清单，限制其采购美国生产原材料、使用含有美国技术的知识产权和工具等。因此，张杰[77]提出突破“卡脖子”困境的行为主体应该是国内产业链的龙头或主导企业，这些企业所具有的“全球领先的基础研究+超长周期的持续性应用研究投入”综合实力，能够加速提升供应链国产化程度，有效平衡关键核心技术自主可控和全球价值链嵌入参与程度。

4.2 技术研发的知识产权侵权风险

2021年《知识产权强国建设纲要（2021—2035年）》的出台，凸显了知识产权作为国家发展战略性资源和国际竞争力核心要素的关键地位，深刻揭示了知识产权与科技创新之间相互促进、融合共生的深层关系。鉴于知识产权对于科技创新的重要保护与激励价值，企业让核心技术拥有自主知识产权就成为获取市场竞争优势的重要来源。现有研究大多探讨了知识产权保护与企业技术创新绩效之间的关系，提出知识产权保护不仅可以直接促进技术创新，而且可以通过减少研发溢出损失、缓解外部融资约束等途径实施间接影响[78]。另一方面，围绕专利侵权、技术秘密泄露、创新成果保护不当、研发成果转化率较低等知识产权风险，“加强知识产权风险防范机制建设”也成为了该领域的热点话题。

专利作为技术创新的核心载体，有关企业技术创新活动的知识产权风险研究则主要集中于对专利风险的探讨，即技术可能遭遇的专利纠纷或被诉侵权风险[79]。为了进一步量化和精准防治专利风险，学者们从专利信息入手，综合采用社会网络分析、文本相似度模型、专利组合分析、专利主题图等方法，从技术、权利、实施、合作和环境风险等方面开展专利风险评价[80]，从立项规划、设计开发、合作研发、采购收购与结项内测的具体研发环节，设计专利风险分级预警策略[81]。例如YANG[82]基于专利的多级网络模型，从合作、市场和技术的综合角度识别了人工智能领域的专利风险；CHOI[83]结合技术树，提出了一种用于阻止专利侵权的专利池构建策略；李莹运用大数据方法实现专利风险预警内容从专利侵权风险扩展到对供应链卡脖子风险和市场被抢占风险预测。

4.3 产业政策的风险分担补偿机制

技术具有公共产品的“外部性”特征，技术创新的高溢出性会抑制创新主体的投入积极性，这就需要政府出台相应的产业政策来对企业技术创新活动进行干预[85]。创新驱动发展格局下，我国的产业政策已经由过去的选择性供给模式，逐步演变为功能性、普惠性和需求拉动模式，致力于通过社会分担和政府补偿机制提升企业的风险承担水平[86]。一般而言，风险承担具有很强的资源依赖性，对于获得产业政策扶持的企业而言，优势资源的投入可以在一定程度上为技术创新失败提供担保，所以如何运用和组合不同维度的产业政策工具，提高企业的技术创新风险承担意愿与能力，是我国供给侧结构性改革的一个重要课题。

产业政策的风险分担补偿机制就是将政府、商业银行、保险公司和其他中介机构的组织协调功能和资源优势相结合，并利用财政补贴、税收优惠、融資支持、科技保险等手段发挥影响作用，其实质就是一系列引导和优化资源配置的政策工具[87]。企业作为产业政策的受益方，享受这些普惠性政策可以合理分摊风险，进而推动技术创新。具体来看，财政补贴与税收优惠的激励方向有着一致结论，即直接或者间接通过增加资金供给来提高企业的风险承担水平，但作用强度表现出一定差异，财政补贴的风险分担效果相对更优[88]。风险投资一方面能够通过缓解企业融资约束提高企业风险承担能力，另一方面还能间接通过改善外部信息环境与经济环境等发挥影响作用[89]。科技保险作为风险转移策略之一，可以从分散风险、赔偿损失、积累资金、监督风险4个方面化解企业技术创新风险[90]。

4.4 技术创新成果的“沉睡”困境

当今世界，伴随新技术与新产品从研发到产业化周期的大大缩短，顺利跨越从技术到市场之间的“死亡之谷”已成为促进科技与经济深度融合的必然要求。2022年新修订的《科学技术进步法》明确提出“促进基础研究与应用研究、成果转化融通发展”。但一直以来，我国在技术转化链条上存在众多“卡点”，大量科技成果在走过“从0到1”的基础研发阶段之后，便被“束之高阁”。根据国家知识产权局的调查数据显示，2022年我国发明专利产业化率增至36.7%，其中企业为48.1%，可见企业的创新成果转化主体地位正在不断得到强化，但仍有大量专利陷入“沉睡”，专利产业化链条仍处于断裂状态[91]。

技术创新成果的“沉睡”困境正受到了学界的高度关注，产生了大量研究成果。一方面探讨“沉睡”的症结何在，企业作为科技成果的需求方和输出方，宋河发[92]提出供需矛盾、市场失灵和政府失灵是制约科技成果转化的根本原因，表现为未能有效发挥市场需求的导向作用、校企间存在信息和风险的不对称、相关政策干预不足或干预过度等。另一方面关注如何唤醒“沉睡”的技术成果，降低技术创新的生产风险和市场风险。李欣欣[93]指出在如今的开放式创新环境下，技术转化环节已经向技术创新全链条延伸，需要企业统筹考虑技术、市场需求和商业模式三者的关系。此外，科技政策和知识产权等法律法规在保障企业自主创新方面扮演了重要引导角色[94]，2021年政府对中小企业开展专利转化专项计划给予了3方面政策支持：扩大数据开放、提供绿色通道、给予资金奖补，2022年在“促進大中小企业融通创新”行动中要求“促进政府支持的科技项目研发成果向中小企业转移转化”，增强产业链供应链韧性和竞争力。

4.5 大数据驱动的风险智能决策

随着大数据上升为国家战略和人工智能技术的深入发展，企业数字化转型已成为必然趋势，“数据决策”也正逐步替代传统的“经验决策”。风险管理天然具有强烈的“数据”需求，大数据驱动的风险智能决策就是将多源异构数据进行量化整合，并结合人工智能技术做出自动化、实时化地判断处理，提前发现潜在风险点并有效阻断其扩散，从而使风险防控工作从人工被动筛查向主动发现预警模式转变。从实践来看，企业运用大数据技术对完善风险防控体系已经进行了一系列探索，例如建立风险事件案例库、可视化的风险热力图、风险自动监测与预警系统等。

当前，风险的数智决策研究已经成为极具现实价值的研究方向，思考如何依托人工神经网络、支持向量机、随机森林、决策树等深度学习算法赋能企业技术创新风险管理也成为了一个热门课题。一方面，企业可以依托大数据打通技术创新的全闭环和全链条，达到数据应用与风险管理的有机融合。戴彬[95]构建了融合知识、专家、机器、网络四大体系的产学研合作创新风险管理模型；KRUINSKAS[96]将人工神经网络模型运用到企业的技术创新投资项目风险管理之中。另一方面，企业还可以建立“推理规则+数据模型+可视化图”的协同智能决策体系，优化风险防控机制和预警效果，其中运用最广泛的是自然语言处理和知识图谱技术，肖璐[97]基于情感分析技术，提出一种以用户评论为数据源的企业产品级竞争对手识别方法；杨波[98]针对风险的演化特性构建了面向风险事件的动态企业风险图谱，可以实现包括研发风险在内的智能问答应用。

4.6 “负责任”的技术创新伦理问题

新兴技术的迅猛发展在赋能经济创新发展的同时，也滋生了诸多社会伦理争议和法律问题，尤其是近期对话机器人ChatGPT的强势崛起，直接引发了技术伦理边界的舆论热潮。为有效降低此类创新活动的负面效应，“负责任的研究与创新（Responsible Research and Innovation，RRI）”这一新的发展理念和行为范式迎来空前关注。在我国，2022年出台的《关于加强科技伦理治理的意见》压实了包括企业在内的科技创新主体的伦理管理责任，科技伦理治理已成为行业普遍共识。

根据OWEN等[99]的论述，RRI把以“责任”为核心维度的伦理价值放在首位，强调科学的影响、科学与社会的关系以及“负责任”的道德归属，试图将科技进步合理地嵌入到社会演变之中。HELLSTRM[100]首次从技术评估和风险管理的角度提出了负责任创新框架，REIJERS[101]将技术研发中的伦理实践方法总结为对新兴技术、技术设计和现有技术不确定性3类。同时，学界对于企业开展“负责任技术创新、治理新兴技术伦理问题”也给予了一定关注，发现一些企业虽然不完全理解RRI的含义，但已经开展了相关实践探索，且对可持续的创新绩效有积极影响[102]。HADJ[103]认为利益相关者提供价值是企业达成RRI的重要前提条件，有助于从事负责任创新的组织在其目标利益相关者之间分配价值；MAYNARD[104]以脑机接口技术为例，展示了企业如何运用“风险创新”方法将道德和RRI的复杂理解融入到研发工作之中，提出在技术评估中要特别关注RRI、面向未来的技术分析和技术管理之间的关系。

5 结语

5.1 开拓学科视角

技术创新作为一个复杂的探索式活动，技术创新风险的提法已经由来已久，学者们立足于管理学、经济学和公共政策视角，重点关注了企业技术创新风险的类型特征、识别评估、预警防控、分担补偿等单一维度问题，但系统性的理论体系尚未完全建立，仍未生成一套公认的技术创新风险因素集合。未来还要引入不同学科多元化的理论和方法，并结合实践中呈现出新的风险结构特点与表现形式，逐步拓宽企业技术创新风险管理乃至预测领域的视角范围，构建系统全面的企业技术创新风险领域知识体系，加强对技术创新风险研究领域的学术共识。

5.2 创新研究方法

在企业技术创新风险的识别和评估研究中，专家咨询和综合评价模型被广泛使用，其中风险因素大多聚焦于文献调研或者专家学者的主观判断，风险识别和评估工作也是在单一、静态条件下进行，但这些仅能够反映企业过去的表现，未能实现“风险的实时感知与智能监测”。未来研究建议充分发挥多源数据的融合特性，多渠道获取和实时动态监控相关数据，特别是基于对非结构化文本数据的挖掘，构建更加完善、解释性强的测度指标体系。同时还要考虑风险的动态关联关系，优化机器学习和人工智能技术在风险领域的应用，克服现有风险识别模型透明度不高的“黑箱”局限，深入揭示企业技术创新风险的动态传导与演化发展机制，实现风险的前瞻精准预测。

5.3 提升实践价值

在中国科技自立自强亟待加强、关键核心技术“卡脖子”的时代背景下，作为创新主体的企业亟需关注我国技术创新进程的更多不确定因素，全面检视现有技术创新风险管理的不足之处。对此，未来研究应聚焦国家重大科技需求，重新思考因时代变化而提出的“技术创新风险”这一重要理论与实践命题，发挥企业在加强关键核心技术攻关、实现高水平科技自立自强中的重要价值。同时，在知识产权强国建设引领下，知识产权与技术创新风险防控的交集和互动愈加密切，未来学者应该高度关注企业知识产权管理体系建设研究，发挥知识产权在激励企业技术创新中的制度供给与保障作用。此外，技术创新伦理问题不容忽视，如何建立“技术创新”与“伦理治理”内在融合新模式，实现科技创新与社会发展良性互促，相信这些都将是非常迫切且具有实践价值的研究方向。

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（責任编辑：王强）

收稿日期：2023-04-11

基金项目：湖北省技术创新专项软科学研究类重大项目“湖北省重大科技创新平台建设若干重点问题研究”（2021EDA036）；湖北省软科学研究类项目“湖北省根技术识别及其培育发展研究”（2022EDA043）

作者简介：宋姗姗（1996—），女，陕西渭南人，博士研究生，主要从事技术创新与知识产权方面的研究。