企业基础研究：理论框架与未来展望

陈朝月 孙兰

收稿日期：2023-12-27

基金项目：国家自然科学基金项目“国家区域发展战略下创新生态系统发展理论与政策研究”（72034002）；国家自然科学基金项目“技术创新激励政策对企业基础研究触发—决策—行为影响机理研究”（72104081）；广东省自然科学基金面上项目“基于企业创新行为链条视角下政府精准补贴研究”（2021A1515011878）；广东省哲学社会科学规划青年项目“制造业企业创新分级测度导向下技术创新激励政策设计与优化研究”（GD24YGL18）。

作者简介：陈朝月（1990—），女，河北石家庄人，博士，讲师，研究方向：科技政策评估与科研管理；孙兰（1985—），女，黑龙江哈尔滨人，硕士，副研究员，研究方向：创新管理、科学传播。本文通信作者为陈朝月。

摘 要：企业是科技创新的主体，加强企业基础研究是实现高水平科技自立自强、提升国家创新体系整体效能的关键。对主流权威期刊发表的中英文相关文献进行回顾，总结出以“输入—过程—输出”为主线、以“采纳—实施”为支线的企业基础研究理论框架。研究发现：企业基础研究测度存在输入端测度、输出端测度和过程端测度等3种模式，其中输入输出端测度是指利用基础研究经费投入和专利产出等数据进行测度，过程端测度是指利用研发机构数量、科技奖项等数据进行测度；企业基础研究的前因包含个体—团队—组织—市场等因素，并通过认知层面和知识层面影响企业基础研究的触发机制；企业基础研究带来的影响涉及组织创新绩效、经济绩效和国际化绩效等3个方面。构建的企业基础研究整体性理论框架旨在厘清相关研究的脉络，为企业开展基础研究提供更全面的学术支持，也为后续研究提供参考。

关键词：企业基础研究；I-P-O模型；研究述评；未来展望

中图分类号：C93    文献标志码：A    文章编号：1671-0037（2024）5-20-13

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.5.3

0 引言

当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革深入发展，面对变革冲击，传统的引进—消化—吸收的生产技术体系已不适用。在这个大变局下，过于依赖对外引进或全球化红利的技术升级路径越来越难以为继，中国必须实现从技术引进到科技自立自强的转型。科学技术的源头是基础研究，而“卡脖子”技术、关键核心技术缺失的根本原因在于基础研究较为薄弱。国际经验表明，企业基础研究在全社会基础研究中扮演着重要角色。2020年，美国企业基础研究投入占全社会基础研究投入的32.59%，日本为47.07%，韩国为57.54%，而中国企业基础研究的占比仅为6.52%。可见，中国企业层面的创新体系尚未真正聚焦基础研究。如何激励企业开展基础研究成为中国实现高水平科技自立自强的关键抓手。

企业基础研究的概念最早源于范内瓦·布什（Vannevar Bush）所提出的线性模型，该模型将基础研究看作知识储备池和技术进步的源泉。以往文献大多关注高校或科研院所层面的基础研究。尽管高校和科研院所在开展基础研究方面具有重要作用，但基于需求的科学问题最终还是得由企业来解决。按照Hansen和Birkinshaw［1］关于创新价值链的观点，企业基础研究是企业创新链的前端，而当前大量研究聚焦于企业创新链的后端，包含企业双元创新、产品创新、流程创新、管理创新以及商业模式创新等［2-4］。虽然企业层面的创新研究为企业基础研究提供了一套广泛的创新范式，但企业基础研究并不是企业创新的简单深化或高校与科研院所基础研究的简单迁移。企业基础研究具有独有的情境。只有深入理解企业基础研究的内涵，企业决策者才能有针对性地通过设计组织结构、聘用关键员工等具体措施高效开展基础研究活动，进而获取并维持可持续的竞争优势。

当前，关于企业基础研究的文献仍存在以下问题：第一，对企业基础研究的内涵界定不清导致相关概念混用。作为创新链的前端，企业基础研究具有区别于企业技术创新及高校和科研院所基础研究的鲜明特点，而以往研究大多聚焦于高校或科研院所基础研究、企业突破式创新、共性技术创新等方面［5-6］，对企业基础研究内涵边界的梳理和界定不足。第二，企业基础研究的测度方式缺乏一致性、聚合性。已有研究主要通过论文产出和专利引证情况对基础研究成果进行测度［7-8］；但基础研究自身的长周期性和不确定性特征，往往使得成果具有不可预测性，因而测度结果可能存在偏差。第三，关于企业基础研究的驱动机制、作用机制、作用效果等的探讨呈现碎片化特征［9-10］。

基于此，本文将对企业基础研究这一前沿问题进行梳理、评述和展望，并对企业基础研究的过程进行深度解析，以回应上述问题。首先，运用VOS Viewer和Cite Space软件对企业基础研究的相关文献进行文献计量分析，通过核心期刊分析、核心作者分析、核心地区分析、关键词共现分析以及文献共被引知识图谱分析等，从更广泛的纵向视角阐述企业基础研究的发展脉络和前沿热点；其次，剖析企业基础研究的概念内涵与测度方式，并从输入端、输出端和过程端视角梳理当前企业基础研究的测度方式；最后，构建I—P—O整合性研究框架，以企业基础研究行为过程（P）为核心聚焦点，分析企业基础研究行为生成的可能影响因素以及作用结果，同时将企业基础研究行为过程（P）作为支线，探究企业基础研究的驱动、决策及行为影响机制。

本文对企业基础研究这一具有理论前沿性和关乎科技自立自强的重要议题展开研究，可能的理论贡献在于：第一，利用文献计量法厘清了企业基础研究的发展现状和脉络；基于文献计量结果建立了I—P—O整合性框架，对企业基础研究行为的前因和后果进行梳理，就该领域的研究现状提供了一个全面清晰的概览。第二，明晰了企业基础研究的概念及测度方式，将测度方法归纳为3类，即输入端测度、输出端测度和过程端测度。第三，在建立了以I—P—O为主线的研究框架的基础上，还以企业基础研究行为过程（P）为支线，梳理了企业基础研究的驱动—决策—行为影响机制，进而明晰企业基础研究行为的形成路径，并提出了未来的研究方向，为学者们开展进一步的理论研究提供了参考。

1 研究方法

根据本文的研究问题，选择标准抽样方法来确定文献检索范围。具体过程分为5个步骤：

第一，基于Web of Science数据库，以“basic research”“science research and firm innovation”等为关键词进行检索；基于中国知网CSSCI数据库，以“企业基础研究”为关键词进行检索。通过以上两种检索方法，获得与企业基础研究主题相关的中英文文献。第二，通过筛选，最终获得符合条件的1999—2022年间的108篇英文文献（截止时间为2022年6月）和20篇中文文献。第三，采用VOS Viewer软件对108篇英文文献进行初步计量分析，图1为共词分析结果。图1中涌现出的边界相对清晰的关键词聚类包括：输入端（科学家、团队工作、关系）、输出端（市场倾向、创新活动、新产品绩效、创新流程）和过程端（合作、技术转移、吸收能力）等。采用Cite Space软件对20篇中文文献进行关键词聚类分析，结果如图2所示。第四，在文献计量分析的基础上，对文献进行编码。根据Webster和Watson［11］（2002）的建议，在编码过程中侧重于文献类型、研究方法、理论基础、研究主题和核心研究发现等内容。第五，根据计量分析结果和编码结果，探究形成企业基础研究行为过程的核心观点；基于系统性综述法构建企业基础研究的I—P—O理论框架，并提出未来研究展望。

关于中国企业基础研究的研究起步较晚，已有文献主要聚焦于中国企业基础研究与技术创新投入的描述性统计分析与对比分析，尚未深入挖掘企业基础研究的内涵。本文基于Cite Space软件生成了企业基础研究中文文献关键词聚类图谱，明确了相关研究主题，包括基础研究、扎根理论、驱动机制、企业特征、动力、自主创新、原始创新等。其中：聚类模块Q=0.554 8＞0.3，表明聚类结构显著；聚类平均轮廓值S=0.924 3＞0.7，表明聚类合理。

由关键词聚类结果可知，企业基础研究中文文献的具体内容可归纳为以下两大主题。一是驱动机制研究。分别基于外部因素和内部因素探究其驱动机制。其中，外部驱动因素主要包括市场驱动、政策驱动、国际竞争驱动等；内部驱动因素主要基于企业特征层面，如企业规模、企业发展阶段、企业技术水平、企业人力资源水平、企业家精神等。二是政策类研究。政策类研究是指探究不同类型政策或政策组合对企业基础研究的影响。从图2中可以看出，政策体系作为关键词在已有文献中被频繁提及。虽然政策类研究也属于驱动机制中的外部因素研究范畴，但由于政策驱动是企业基础研究的重要一环，因此探究政策驱动与企业基础研究行为之间的关系也成为当前的研究热点。其中，既包含创新激励政策的作用效果研究，也包含政策支持与市场驱动的对比研究。

2 企业基础研究的概念界定与测度

2.1 企业基础研究的定义及特征

在构建企业基础研究的理论框架之前，需要先对其做出明确的概念界定。当前，学界关于基础研究定义的表述有所不同且各有侧重。本文采用Stokes［12］对基础研究分类中的应用导向型基础研究（巴斯德象限）的界定来定义企业基础研究。这一定义包含3个核心要素：第一，应用导向。不同于纯基础研究不以任何特定的应用或使用为目的［12］，企业基础研究是由产业需求驱动的，与产业趋势和市场需求紧密相关。第二，研究主体是企业。早期关于基础研究的定义中，研究主体为高校和科研机构［13］。但高校和科研机构的基础研究成果需要较长时间才能得到转化，且其与产业之间的联系不够紧密。而企业主导的基础研究可以搭建起理论研究与应用研究之间的桥梁，有效将科学发现通过技术研发转化为市场应用［14］。第三，立足于科学理论研究。不同于企业技术创新应用研究，企业基础研究旨在开展实验性或理论性工作，获取关于现象和可观察事实的基本原理的新知识［15］。例如，AT＆T的贝尔实验室、阿里巴巴的达摩院等均致力于基础科学研究，并发表相关研究成果。

基础研究具有3个本质特征：研发周期长、知识缄默性、溢出性。其中：研发周期长是指基础研究往往需要经过长期的积累才能有所突破；知识缄默性是指基础研究包含难以被编码和记录的隐性知识［16-18］，只有通过与科学家的直接互动和讨论才能被有效传达［19］；溢出性是指由于基础研究具有公共产品属性［20］，因而产生溢出效应。而企业作为基础研究主体具有如下三方面特征：第一，企业基础研究具有头部聚集效应。鉴于基础研究的高复杂性和知识聚集性，仅有少数产业开展基础研究，如制药、化工、航空航天以及人工智能等产业［21-22］。这些产业通常为技术密集型产业。此外，企业基础研究活动主要集中于几家龙头企业，绝大多数企业由于发展历程短、自身能力不足而难以有效地开展基础研究。第二，企业基础研究的动力不足。企业基础研究涉及的是源头技术，往往难以转让或回报周期长，多数企业倾向于投资利润回报率更高的虚拟资产。第三，企业高管对基础研究的重视程度不足。企业高管是企业创新战略的重要决策者。我国国有企业的高管由于受委托代理关系和政绩考核晋升制度的影响，在有限的任期内偏向于投资周期短、见效快的项目；民营企业的高管追求利润最大化，其战略决策偏向于产品迭代创新和流程创新，而非基础研究项目。

2.2 对企业基础研究的测度

一直以来，如何精准测度企业基础研究的水平都是一大难题。究其原因：一是由于企业基础研究的内涵不清，公开披露的数据无法直接反映企业基础研究的水平；二是企业基础研究具有长周期性和不确定性，测度难度大。尽管如此，学者们仍通过直接或者间接的方式对其进行测度。企业基础研究的测度指标主要包含两大类：一是创新的起点——研发投入数据；二是创新的终点——专利申请、授权和引用数据。通过系统梳理，本文将测度方法归纳为3类，即输入端测度、输出端测度和过程端测度（见表1）。

2.2.1 输入端测度

企业基础研究是企业技术创新的源泉。对企业基础研究的测度可以借鉴企业技术创新的测度方式。而企业技术创新是一个多维系统，其内在的许多过程都难以测度，特别是技术学习能力的提升等，几乎不可直接度量，但可以采用研发活动费用或研发人员投入等代理指标进行测度。类似地，企业基础研究水平也可以通过企业基础研究资金投入和基础研究人员投入来测度［23］。其中，Illoong［24］通过区分企业基础研究投入和风险投入来测度企业基础研究水平，进而探讨企业不同资源配置对企业创新与市场集中度之间关系的影响。Czarnitzki和Thorwarth［25］通过区分企业研发资金的用途，将其分为基础研究、应用研究和试验发展等3类，探究不同资金投入对企业创新成果的影响。既有文献中对企业基础研究投入端的测度存在一定的优势和劣势。其中，优势在于：既可以针对微观企业进行测度，又可以针对中观产业进行测度，同时还可以比较宏观层面国家或地区的基础研究水平。劣势在于：企业基础研究的结果具有高度的不确定性，投入与产出并不存在必然联系，这就导致测度结果会有一定的偏差；另外，在微观企业层面，对于当前公开的数据，无法将企业基础研究投入从企业R&D费用中剥离出来，因此数据可得性也是采用投入端测度方式的一大劣势。

2.2.2 输出端测度

随着研究的深入，学界逐渐认识到仅从创新起点维度来测度企业基础研究水平是远远不够的；企业基础研究的重点在于产出成果，进而进行成果转化，因此可以将论文、专利等作为衡量企业基础研究水平的标尺［26］。Gambardella［27］认为，论文发表的数量既能反映（基础）科学的投资水平，也能反映企业与科学界的联系程度。但是，论文容易受到其他因素的影响，当前利用论文发表数量来测度企业基础研究水平的研究结果呈现出不一致性。

也有学者采用专利中对科学文献的引用量来衡量企业基础研究水平［28］。在专利研发过程中，引用科学文献代表了将科学知识转为技术知识的过程，能够表征企业基础研究的特征。Nagaoka［29］采用日本企业专利中对科学文献的引用量来测度基础研究水平。总之，采用输出端测度方式的优势在于数据易获得、覆盖广、应用范围宽；劣势在于成果产出并非与企业基础研究完全对应，企业基础研究包含很多隐性信息，且无法通过所产出的成果完全呈现。

2.2.3 过程端测度

虽然采用输入端或输出端的测度方法能在一定程度上表征企业基础研究的某些方面，但仍未打开企业基础研究的“黑箱”，即未识别出企业基础研究的行为、具体模式和过程。鉴于此，学者们试图设计一些覆盖企业基础研究全过程的指标，而不仅仅关注事前和事后的评价。例如，有学者基于企业基础研究的行为进行测度。企业开展基础研究离不开科研机构。一些企业通过自建工业实验室、研究院等开展基础研究［30］；也有企业通过与高校、科研机构共建研究机构或设立博士后流动站吸引基础研究人才。因此，可以利用企业拥有的科研机构数量来测度企业基础研究水平，具体包括工业实验室、重点实验室等。Germain-Alamartine等［31］研究认为，博士后流动站能够促进隐性知识的传播与扩散。还有一些学者采用企业所获得的科技奖项来衡量企业基础研究水平。采用过程端测度方式的优势在于能够更为深入地了解企业基础研究的行为；劣势在于无法精准测度企业基础研究的水平。

3 企业基础研究的整合性框架

本文在厘清企业基础研究的内涵和关键特征的基础上，从企业基础研究的驱动因素、机制与过程、绩效与影响等3个方面对相关文献进行梳理总结，形成企业基础研究的整合性框架（见图3）。这一研究框架以“输入—过程—输出”为主线，以“采纳—实施”为支线。第一，主线部分。企业基础研究需要内外部的知识、能力和环境支撑，因而整合性研究框架以企业基础研究的支撑因素为输入端起点。进一步地，输入端的因素如何驱动企业开展基础研究？其影响机制是什么？其表现行为是什么？为了回答这些问题，进一步从过程视角阐述企业基础研究行为产生的过程。另外，为了探究企业基础研究对企业的影响效果，选择创新绩效、经济绩效和国际化绩效等三部分作为输出端结果。第二，支线部分。本文将重点以企业基础研究的采纳和实施过程为逻辑框架，探究企业基础研究触发、决策和实施的影响机制。总体而言，该框架有助于清晰地了解关于企业基础研究的学术进展，同时为未来企业基础研究方面的探究提供启发。

3.1 主线：输入—过程—输出

3.1.1 输入端：个体层面—团队层面—组织层面—环境层面

3.1.1.1 个体层面

个体层面的影响因素主要聚焦于企业高管和科学家。其中，高管认知是影响企业基础研究决策的重要因素。企业基础研究是一项长期投资，具有高风险和高失败率等特点，而高层管理者对其有控制权。Hambrick和Mason［32］认为，组织战略决策可以在一定程度上反映组织高管的价值观。因此，高管特征成为企业技术创新战略决策的重要影响因素。高管的特征因素包含性格特征和个人资本两方面。在性格特征方面，高管过度自信、风险偏好、自恋倾向等都对企业创新战略决策具有重要影响［32-33］。在个人资本方面，高管经历（从军经历、海外经历、技术经历以及学术经历等）和高管特征（教育水平、专业背景、任期时间等）均被认为能够显著影响企业的风险承担意愿［34-35］。已有关于高管认知决策的研究更多是探究其对企业研发投入强度、创新绩效等的影响。虽然企业基础研究决策是企业创新决策的一部分，但目前的研究缺少更为直接的分析。

个体层面的另一重要主体为科学家。企业基础研究知识难以编码的属性使其需要通过个体来传递，即通过科学家流动进行知识转移。通常而言，企业与高校或研究机构之间建立伙伴关系是获得基础研究相关知识最为广泛的机制［36］。Almeida［37］研究表明，在美国半导体行业，企业间的发明人流动是开展基础研究的重要驱动因素。发明人或科学家在高校、科研机构与企业间流动，利用其自身建立的科学网络［38］，实现知识共享；在此基础上，企业根据产业需求开展基础研究，并将研究成果应用于后续的技术开发中。Cassiman等［7］研究表明，在微电子行业中，发明人流动是企业开展基础研究的重要机制。

3.1.1.2 团队层面

团队是研发的基本组织单元。企业基础研究需要复杂的知识基础，团队内不同成员具备不同的隐性知识；跨学科团队成员间频繁而深入的交流与合作，是企业开展基础研究的关键。国内外学者关于科研团队层面的研究已经取得了丰富成果，主要聚焦于团队绩效、团队管理和团队领导力等议题［39-40］，而关于科研团队与企业基础研究之间关系的探讨较少。目前，关于团队与创新绩效之间关系的研究更多侧重于团队规模、团队成员互动以及团队先前经验等因素的影响。例如，Wu等［41］研究表明，相比大团队，小团队更能研发出颠覆式的创新成果，是开拓未知领域的“先锋队”；大团队则更擅长将新想法付诸实践，是深化已有研究的“加速器”。进一步地，Haeussler和Assmus［42］基于生物医学领域研究表明，相比综合基础研究人员，纯临床团队能够更有效地获取专利许可。

3.1.1.3 组织层面

组织层面的影响因素主要包含组织基本特性和组织内部结构两方面。第一，组织基本特性方面（组织规模、所有制特征、生命周期等）。组织基本特性对企业基础研究的影响得到了大量实证研究的支持。例如，不同的企业规模下，企业的研发倾向存在差异。其中，大企业更具备开展基础研究所需要的资金和能力，为维持自身市场占有率也会倾向于开展基础研究［43］。Herrera和Sánchez-González［44］研究表明，公共资助对于基础研究的影响在大企业中更为显著。又如，在不同所有制的企业中，国有企业更偏向于开展基础研究。原因可能是政府可以通过各种机制监督国有企业的基础研究活动［45］。第二，组织内部结构方面（组织模式、合作网络结构等）。基础研究的复杂性使企业间的合作网络成为企业开展基础研究的“温床”。尤其是，技术界与科学界的知识交流是开展基础研究的一个关键驱动因素。Kelchtermans等［46］研究表明，与高校签订正式的合作协议，能够加速企业的最优搜索，降低交易成本，为企业开展基础研究提供优势知识源。

3.1.1.4 环境层面

环境层面通过制度、市场以及行业等因素影响企业基础研究水平。首先，制度因素主要指创新激励政策［47］。现有研究的主要观点为政府财政支出正向影响企业基础研究水平。政府资助能够有效弥补基础研究外溢性产生的企业收益不足问题，进而提升企业基础研究水平。其次，市场因素主要指市场结构和市场竞争。现有研究表明，市场结构的稳定性和市场竞争的激烈程度是影响企业基础研究水平的重要因素。Illoong［24］研究表明，市场结构能够影响企业研发活动，且在稳定的市场结构下，企业更可能开展基础研究。而随着市场竞争加剧，为稳定市场份额，企业更偏向于技术层面和产品层面的创新投入，而非基础研究投入。最后，行业因素主要指行业属性。当前，关于企业基础研究的文献大多聚焦于半导体行业、生物医药行业、电子信息及人工智能行业等前沿技术产业［48-49］。前沿技术产业一般成熟度不高，但具有良好的发展潜力，是未来全球科技竞争的新焦点。

3.1.2 输出端：创新绩效—经济绩效—国际化绩效

3.1.2.1 创新绩效

现有文献在探讨企业基础研究与创新绩效之间的关系时主要从质量、数量和速度等3个方面展开。第一，企业基础研究与创新质量。企业基础研究被认为是企业突破式创新的源泉。Pavitt［15］研究表明，基础研究可以在短期内加速突破式创新的进程。Gambardella［50］和Fabrizio［51］的实证研究表明，从事基础研究活动的企业在创新成果的数量、质量上都具有优势。企业基础研究可以通过开拓全新的产品领域来创造新的重大商业机会。第二，企业基础研究与创新数量。大量研究表明，基础研究对创新数量具有积极影响［52-53］，能够有效促进企业新产品和新工艺的研发。Rosenberg［54］研究表明，基础研究产出的新知识对与未来生产线和工艺技术相关的战略决策至关重要。第三，企业基础研究与创新速度。现有研究认为，企业开展基础研究能够提升企业技术创新的速度［51］，加快将有效知识转化为创新成果。

3.1.2.2 经济绩效

企业基础研究能够提升经济绩效。第一，企业基础研究通过增强吸收能力以及促进产品创新和流程创新等实现生产率的提升。例如：Bean［55］研究发现，企业基础研究有助于生产率的提升；Cassiman等［56］研究发现，企业基础研究增强了企业的吸收能力，进而提升其生产率。第二，企业基础研究能够降低劳动力成本，提升生产效率。Stern［57］指出，企业对基础研究的关注可能会带来劳动力成本的降低。第三，企业基础研究成果会产出更多差异化产品，进而为企业创造高额利润［58］。

3.1.2.3 国际化绩效

基于资源依赖性和信息互联性，科学研究早已打破显性的国家或地区界限，而企业研发国际化有利于企业利用全球资源提升自身竞争优势。目前，关于这一主题的研究指出，企业基础研究有助于提升企业研发的国际化水平。企业基础研究主要通过网络效应提高研发国际化水平。一方面，企业借助科学家的学术网络嵌入全球创新网络，进而利用网络中的资源实现研发国际化；另一方面，企业通过与高校、科研机构建立联系而嵌入全球创新网络。由于全球创新网络可以削弱国际创新联盟组织对既有知识的保护程度，增强合作成员间的知识和资源共享意愿，因而企业嵌入全球创新网络有利于新知识产生。

3.1.3 过程端：企业基础研究的采纳与实施过程

企业开展基础研究的过程主要包含采纳和实施两部分。其中：采纳过程是指基于“动机”和“能力”的决策阶段；实施过程是指企业基础研究的行为阶段。在采纳阶段，已有研究主要基于认知层面和能力层面探寻其机制。第一，在基于认知层面的机制中，认知评价是企业开展基础研究的逻辑起点。企业基础研究的决策通常是自上而下推进的，高管团队是决策的重要驱动主体。而高管团队的决策逻辑主要是基于对损失的认知，即相比潜在收益，决策者对潜在损失更加敏感。在评估基础研究可能带来的收益和损失时，由于基础研究的收益难以预估，决策者通常将其认定为损失，进而影响决策。第二，在基于能力层面的机制中，企业具备基础研究的能力是企业开展基础研究的现实起点。企业需要对已有资产、能力进行评估，在可承受的范围内开展创新活动；一旦超出能力范围，便会停止基础研究活动。对于具体的基础研究活动，企业需要具备的能力既包含微观个体层面具备扎实的理论基础，也包含中观团队层面和组织层面的知识网络基础，同时还需要具备外部环境因素的激励作用。现有研究认为，溢出效应、外部激励因素对企业基础研究发挥了重要的影响作用［59-60］。

企业基础研究实施阶段是指企业将决策阶段产生的基础研究想法发展成为基础研究行为的过程。企业基础研究实施阶段的重点是企业如何整合内部知识、资金与人才，进而开展基础研究活动。与技术和产品层面的创新不同，企业基础研究是多学科知识交互的动态持续性过程。因此，企业开展基础研究前需要解决投入多少资源、何时开展和在哪开展等问题。首先，资源投入包含资金投入和人员投入。由于基础研究很难在短期内产生经济效益，投入过多或过少的资源均不利于企业获取可持续的竞争优势，因此需要确定合理的资源投入比例，平衡好基础研究与应用研究间的资源投入量。其次，企业应选择合适的时间节点开展基础研究。随着时间的推移，竞争对手的策略及市场环境均会发生变化，企业应评估自身的适应性和刚性，及时做出战略调整。相关研究分别从经济周期［61］、机会成本等视角分析企业的创新战略行为。最后，关于在哪开展企业基础研究的探讨主要聚焦于企业内部和企业外部两方面。其中：企业内部基础研究是指通过在企业内部建立研究院或工业实验室来开展基础研究；企业外部基础研究是指通过产学研合作建立研究机构，利用高校科研人员的流动，促进隐性知识传播，为企业基础研究提供知识基础。

4 研究结论与未来展望

4.1 研究结论

发达国家的经验表明，开展基础研究是一国在全球原创性引领性科技领域保持领先地位以及增强产业竞争力的核心手段。中国企业加大基础研究投入是解决关键核心技术“卡脖子”问题的关键。基于此，什么是企业基础研究、如何科学有效地激励企业开展基础研究、企业基础研究从触发到实施的过程是什么、政府如何制定激励政策等问题亟须得到解答。围绕已有文献，本文分别从企业基础研究内涵、不同维度测量方式、输入端影响因素、过程端作用机制和输出端影响结果等多个方面进行了整理分析，并构建了企业基础研究的整合性理论框架。

在企业基础研究内涵层面，明确了企业基础研究的三大核心要素。第一，应用导向。企业基础研究是由产业需求驱动的，与产业趋势和市场需求紧密相关。第二，研究主体是企业。不同于早期基础研究中高校和科研机构作为研究主体，企业作为研究主体可以搭建起理论研究与应用研究之间的桥梁，有效将科学发现通过技术研发转化为市场应用。第三，立足科学理论研究。企业基础研究不同于企业一般技术创新，其旨在开展实验性或理论性工作，获取关于现象和可观察事实的基本原理的新知识。

关于测度方法的研究，主要将企业基础研究的投入以及专利、论文等产出作为测度指标。虽然采用输入端和输出端的数据能够开展大样本的实证研究，但测度结果能否反映企业基础研究的真实水平、能否真实刻画企业基础研究的不同维度、能否打开企业基础研究的“黑箱”等仍具有模糊性，且当前公开的数据也较少。

关于输入端的研究，主要从个体、团队、组织和环境等4个层面分析企业基础研究的影响因素。个体层面，主要从高管性格特征和个人资本以及科学家流动等视角展开。团队层面，主要从团队规模、团队成员互动、团队先前经验等团队基本特征视角展开。组织层面的影响因素主要包括组织基本特性、组织内部结构等。环境层面的影响因素主要为制度因素，即创新激励政策；另外，行业因素和市场因素也是企业基础研究的重要影响因素。

企业开展基础研究的过程主要包含采纳和实施两阶段。其中，采纳过程包含企业基础研究的触发和采纳，“动机”和“能力”是主要作用因素；企业基础研究的实施过程包含资源投入、实施时机和实施模式等。

关于输出端的研究，更多聚焦于企业基础研究与企业创新绩效之间的关系，如最终的专利产出、新产品开发等。但企业基础研究具有投资大、周期长、风险高等典型特征，仅以短期的创新绩效来评价基础研究结果可能具有片面性，也需要考虑基础研究带来的隐性社会效益。同时，基础研究成果具有较强的外溢效应，且科研全球化要求突破国内同行评议的局限，积极参与国际竞争，因此需要考虑科研成果的国际影响力和认可度。为此，本文梳理了企业基础研究与创新绩效、经济绩效、国际化绩效等多维绩效之间的关系。通过梳理相关文献发现，关于企业基础研究与多维绩效之间关系的探讨可能得出差异化甚至相互矛盾的结论。这主要是因为未厘清企业基础研究产出指标的多维性，未阐明不同维度之间的作用机制和边界条件，进而导致对企业基础研究的认识不够全面。

4.2 未来展望

目前，关于企业基础研究，已经取得了许多有价值的学术成果，未来可以从以下几个方面进行拓展。

第一，在输入端，深化个体、团队、组织与环境间交互作用的研究。首先，现有研究多从单一途径探究企业基础研究活动，考虑到企业基础研究是一个复杂的过程，未来可以关注不同层面之间的交互作用。其次，现有研究主要基于静态视角分析企业基础研究的影响因素，但对于企业而言，其知识基础处在不断变化之中，且企业基础研究存在不同阶段，未来可以基于动态视角，针对如何精准划分企业基础研究的阶段、企业基础研究在不同阶段所需要的资源是否存在差异、不同阶段的关键影响因素是什么等问题开展进一步研究。最后，聚焦中国情境下企业基础研究的影响因素。企业基础研究的前期需要巨额资金投入，且成果具有公共产品属性或半公共产品属性，因而企业并不具备内在的激励机制，需要政府的财政资金予以支持。但政府财政资金投入能否有效激励企业开展基础研究、如何提升市场化配置效率以及如何保证资金可持续供应等问题都需要考虑中国制度的独特性。

第二，在输出端，未来研究一方面可以构建更为丰富的隐性指标，探究不同维度之间的转化机理。例如，企业基础研究的创新产出在长期和短期内是如何影响经济绩效的。另一方面，可以分层次辨析企业基础研究与多维绩效之间的作用机制和边界条件。例如：从时间维度上，探究不同阶段的企业基础研究如何实现产品创新和流程创新，以及不同阶段的企业基础研究如何影响企业的经济绩效和国际化绩效；从形式差异上，探究企业内部基础研究与外部基础研究对企业创新绩效、经济绩效和国际化绩效的影响存在何种差异；从独特情境上，探究政策不确定性等因素对企业基础研究与多维绩效关系的影响。

第三，在过程端，现有研究表明，“动机”和“能力”是企业基础研究决策的两个重要影响因素，但关于如何协调不同层面的作用机制还未梳理出一个明确的路径。一是未来研究可以从理论上厘清企业基础研究从决策采纳到实施的过程，探析如何触发企业基础研究以及何种因素对其决策产生最为关键的影响。二是鉴于企业基础研究的公开数据难以获得，已有文献对企业基础研究决策采纳和实施过程的探讨更多是基于定性层面，有关大样本实证检验的研究还较为缺乏。未来可以从实证研究层面探究企业基础研究的“黑箱”机制，明晰企业基础研究决策和行为的影响因素及其作用机理。

参考文献：

［1］ HANSEN M T，BIRKINSHAW J. The innovation valuechain［J］. Harvard Business Review，2007，85（6）：121-130，142.

［2］ WYRWICH M，STEINBERG P J，NOSELEIT F，et al. Is open innovation imprinted on new ventures？The cooperation-inhibiting legacy of authoritarian regimes［J］. Research Policy，2022，51（1）：104409.

［3］ VAKILI K，KAPLAN S. Organizing for innovation：a contingency view on innovative team configuration［J］. Strategic Management Journal，2021，42（6）：1159-1183.

［4］ SRINIVASAN R，CHOO A，NARAYANAN S，et al. Knowledge sources，innovation objectives，and their impact on innovation performance：quasi-replication of Leiponen and Helfat［J］. Strategic Management Journal，2021，42（11）：2104-2136.

［5］ SMEDS R. Radical change through incremental innovations：generic principles and cultural differences in evolution management［J］. International Journal of Technology Management，1997，14（1）：146-162.

［6］ FORES B，CAMISON C. Does incremental and radical innovation performance depend on different types of knowledge accumulation capabilities and organizational size？［J］. Journal of Business Research，2016，69（2）：831-848.

［7］ CASSIMAN B，VEUGELERS R，ARTS S.Mind the gap：capturing value from basic research through combining mobile inventors and partnerships［J］. Research Policy，2018，47（9）：1811-1824.

［8］ KRIEGER B，PELLENS M，BLIND K，et al. Are firms withdrawing from basic research？An analysis of firm-level publication behaviour in Germany［J］.Scientometrics，2021，126（12）：9677-9698.

［9］ COAD A，SEGARRA-BLASCO A，TERUEL M.A bit of basic，a bit of applied？R&D strategies and firm performance［J］. The Journal of Technology Transfer，2020（6）：1-26.

［10］ MART?NEZ-SENRA A I，QUINTAS M A，SARTAL A，et al. How can firms basic research turn into product innovation？The role of absorptive capacity and industry appropriability［J］. IEEE Transactions on Engineering Management，2015，62（2）：1-12.

［11］ WEBSTER J，WATSON R. Analyzing the past to prepare for the future：writing a literature review［J］. MIS Quarterly，2002，26（2）：13-23.

［12］ STOKES D E .Pasteu?s quadrant： basic science and technological innovation［J］.Journal of Policy Analysis & Management， 1998， 17（4）：196-719.

［13］ BUSH V.In retrospect：science—the endless frontier［J］.Nature，2010，466（7309）：922-923.

［14］ ARORA A，BELENZON S，PATACCONI A.The decline of science in corporate R&D［J］. Strategic Management Journal，2018，39（1）：3-32.

［15］ PAVITT K. What makes basic research economically useful？［J］. Research Policy，1991，20（2）：109-119.

［16］ BESSEN J. From knowledge to ideas：the two faces of innovation［J/OL］. SSRN Electronic Publishing，2010：1-43［2023-09-11］.https：//scholarship.law.bu.edu/faculty_scholarship/3183.

［17］ AGRAWAL A. Engaging the inventor：exploring licensing strategies for university inventions and the role of latent knowledge［J］. Strategic Management Journal，2010，27（1）：63-79.

［18］ ZUCKER L G，DARBY M R，ARMSTRONG J S. Commercializing science，knowledge capture，and firm performance in biotechnology［J］. Proceedings，2002，48（1）：138-153.

［19］ GITTELMAN M，KOGUT B. Does good science lead to valuable knowledge？Biotechnology firms and the evolutionary logic of citation patterns［J］. Management Science，2003，49（4）：366-382.

［20］ ARROW K J. The economic implications of learning by doing［J］. Review of Economic Studies，1971，29（3）：155-173.

［21］ ANDRIES P，THORWARTH S. Should firms outsource their basic research？The impact of firm size on in-house versus outsourced R&D productivity［J］. Creativity and Innovation Management，2014，23（3）：303-317.

［22］ ALMEIDA P，KOGUT B. Localization of knowledge and the mobility of engineers in regional networks［J］. Management Science，1999，45（7）：905-917.

［23］ MORETTI E，STEINWENDER C，VAN REENEN J. The intellectual spoils of war？Defense R&D，productivity and international spillovers［Z］. Centre for Economic Performance， LSE， 2019.

［24］ ILLOONG K. R&D portfolio and market structure［J］. Economic Journal，2010，120（543）：313-323.

［25］ CZARNITZKI D，THORWARTH S. Productivity effects of basic research in low-tech and high-tech industries［J］. Research Policy，2012，41（9）：1555-1564.

［26］ AZOULAY P，GRAFF ZIVIN J S，LI D，et al. Public R&D investments and private-sector patenting：evidence from NIH funding rules［J］.The Review of Economic Studies，2019，86（1）：117-152.

［27］ GAMBARDELLA A.Science and innovation：the US pharmaceutical industry during the 1980s［M］.Cambridge：Cambridge University Press，1995.

［28］ ALBERT M B，AVERY D，NARIN F，et al. Direct validation of citation counts as indicators of industrially important patents［J］. Research Policy，1991，20（3）：251-259.

［29］ NAGAOKA S. Assessing the R&D management of a firm in terms of speed and science linkage：evidence from the US patents［J］. Journal of Economics & Management Strategy，2007，16（1）：129-156.

［30］ COHEN W M，NELSON R R，WALSH J P. Links and impacts：the influence of public research on industrial R&D［J］. Management Science，2002，48（1）：1-23.

［31］ GERMAIN-ALAMARTINE E，AHOBA-SAM R，MOG

HADAM-SAMAN S，et al. Doctoral graduates transition to industry：networks as a mechanism？Cases from Norway，Sweden and the UK［J］. Studies in Higher Education，2021，46（12）：2680-2695.

［32］ HAMBRICK D C，MASON P A. Upper echelons：the organization as a reflection of its top managers［J］. Academy of Management Review，1984，9（2）：193-206.

［33］ MALMENDIER U，TATE G，YAN J. Overconfidence and early-life experiences：the effect of managerial traits on corporate financial policies［J］. The Journal of Finance，2011，66（5）：1687-1733.

［34］ LUO J，XIANG Y，ZHU R. Military top executives and corporate philanthropy：evidence from China［J］. Asia Pacific Journal of Management，2017，34（3）：725-755.

［35］ LIN C，LIN P，SONG F M，et al. Managerial incentives，CEO characteristics and corporate innovation in Chinas private sector［J］. Journal of Comparative Economics，2011，39（2）：176-190.

［36］ COCKBURN I M，HENDERSON R M. Absorptive capacity，coauthoring behavior，and the organization of research in drug discovery［J］. The Journal of Industrial Economics，1998，46（2）：157-182.

［37］ ALMEIDA P. Knowledge sourcing by foreign multinationals：patent citation analysis in the US semiconductor industry［J］. Strategic Management Journal，1996，17（S2）：155-165.

［38］ MURRAY F. The role of academic inventors in entrepreneurial firms：sharing the laboratory life［J］. Research Policy，2004，33（4）：643-659.

［39］ 曲刚，路鑫，王琦.信任不对称与网络嵌入对团队创新机制的影响［J］.科研管理，2022，43（4）：177-184.

［40］ 曲刚，王晓宇.团队中互动动机多样性对绩效影响研究［J］.管理评论，2021，33（12）：230-239.

［41］ WU L，WANG D，EVANS J A. Large teams develop and small teams disrupt science and technology［J］. Nature，2019，566（7744）：378-382.

［42］ HAEUSSLER C，ASSMUS A. Bridging the gap between invention and innovation：increasing success rates in publicly and industry-funded clinical trials［J］. Research Policy，2021，50（2）：104155.

［43］ SIMETH M，CINCERA M. Corporate science，innovation，and firm value［J］. Management Science，2016，62（7）：1970-1981.

［44］ HERRERA L，S?NCHEZ-GONZ?LEZ G. Firm size and innovation policy［J］. International Small Business Journal，2013，31（2）：137-155.

［45］ 叶静怡，林佳，张鹏飞，等.中国国有企业的独特作用：基于知识溢出的视角［J］.经济研究，2019，54（6）：40-54.

［46］ KELCHTERMANS S，LETEN B，BELDERBOS R. Do firms benefit from investing in basic scientific research？An empirical investigation for pharmaceutical firms［M］.London：Edward Elgar Publishing，2013.

［47］ MARQUES M. How do policy instruments generate new ones？Analysing policy instruments feedback and interaction in educational research in England，1986—2014［J］. Research Policy，2021，50（10）：104367.

［48］ PELLENS M，MALVA A D. Corporate science，firm value，and vertical specialization：evidence from the semiconductor industry［J］. Industrial and Corporate Change，2018，27（3）：489-505.

［49］ HARTMANN P，HENKEL J. The rise of corporate science in AI：data as a strategic resource［J］. Academy of Management Discoveries，2020，6（3）：359-381.

［50］ GAMBARDELLA A. Competitive advantages from in-house scientific research：the US pharmaceutical industry in the 1980s［J］. Research Policy，1992，21（5）：391-407.

［51］ FABRIZIO K R. Absorptive capacity and the search for innovation［J］. Research Policy，2009，38（2）：255-267.

［52］ COAD A，RAO R. Innovation and firm growth in high-tech sectors：a quantile regression approach［J］. Research Policy，2008，37（4）：633-648.

［53］ COAD A，SEGARRA A，TERUEL M. Innovation and firm growth：does firm age play a role？［J］. Research Policy，2016，45（2）：387-400.

［54］ ROSENBERG N.Why do firms do basic research （with their own money）？［J］.Research Policy， 1990， 19（2）：165-174.

［55］ BEAN A S. Why some R&D organizations are more productive than others［J］. Research-Technology Management，1995，38（1）：25-29.

［56］ CASSIMAN B，PEREZ-CASTRILLO D，VEUGELERS R. Endogenizing know-how flows through the nature of R&D investments［J］. International Journal of Industrial Organization，2002，20（6）：775-799.

［57］ STERN S. Do scientists pay to be scientists？［J］. Management Science，2004，50（6）：835-853.

［58］ HIRSHLEIFER D，JIAN M，ZHANG H. Superstition and financial decision making［J］. Management Science，2018，64（1）：235-252.

［59］ MANSO G. Motivating innovation［J］. The Journal of Finance，2011，66（5）：1823-1860.

［60］ FAN D，RAO-NICHOLSON R，SU Y. When tough get going：performance of R&D in the adverse economic conditions［J］. Long Range Planning，2019，53（3）：101867.

［61］ WEBER B，HEIDENREICH S. When and with whom to cooperate？Investigating effects of cooperation stage and type on innovation capabilities and success［J］. Long Range Planning，2018，51（2）：334-350.

Enterprise Basic Research： Theoretical Framework and Future Prospect

Chen Chaoyue1， Sun Lan2

（1.School of Economics and Management， South China Normal University， Guangzhou 510006， China; 2.Tianjin Academy of Science and Technology for Development， Tianjin 300011， China）

Abstract： The world today is undergoing major changes unseen in a century. On the one hand， a new round of scientific and technological revolution and industrial transformation are deepening. Faced with the impact of change， the traditional production technology system introduced， digested and absorbed may soon be devalued and obsolete. Under this great change， the technology upgrading path that relies too much on foreign introduction or the dividends of globalization is increasingly difficult to sustain， and China must realize the transformation from technology introduction to scientific and technological self-reliance. The source of science and technology is basic research， and the fundamental reason for the and key technologies is the weakness of basic research in China. Enterprises are the main body of scientific and technological innovation， and strengthening the basic research of enterprises is the key to achieving high level of scientific and technological self-reliance and improving the overall efficiency of the national innovation system. Many scholars have begun to devote themselves to the research of enterprise basic research level， but enterprise basic research is not simply a deepening of enterprise innovation nor a transfer of the basic research conducted by universities. Enterprise basic research has its unique situation. Only with a deep understanding of the connotation and micro-emergence process of enterprise basic research can enterprise decision-makers cultivate the necessary basic research through specific management activities such as designing organizational structures and hiring key employees， so as to provide an operable theoretical basis for enterprises to maintain and obtain sustainable competitive advantages.

This paper selects the relevant Chinese and English literature published in mainstream authoritative journals to review， and summarizes the theoretical framework of enterprise basic research with "input-process-output" as the main line and "adoption-implementation" as the branch line. We find that there are input-output and process-end measurement modes in the measurement of basic research. The input-output measurement uses the input of basic research funds and the output of patents， while the process-end measurement uses the number of institutions and scientific and technological awards to measure basic research. The antecedents of enterprise basic research include factors such as individual， team， organization and market， which affect the trigger mechanism and the creation conditions for its realization through cognitive and knowledge levels. The influence of enterprise basic research involves organizational innovation performance， economic performance and international performance. This paper constructs the overall framework of enterprise basic research， aiming to clarify the context of relevant research， and provide more comprehensive insights for enterprises and government managers to motivate enterprise basic research， and provide a reference for the follow-up research of enterprise basic research in China.

Key words： enterprise basic research; I-P-O model; research review; future prospect

（栏目编辑：朱可染）