在位企業非連續性技術變革的技術代際橋研究

馬 亮，張淑敏

(蘭州理工大學 經濟管理學院，甘肅 蘭州 730050)

0 引言

隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，世界主要國家以技術創新為戰略基點的國際競爭日益激烈，全球科技競爭格局處于不斷調整和重塑的關鍵期。為有效應對“大科學時代”“數智化時代”“科技創新多元深度融合時代”的復雜性和不確定性，中國亟需打造原始創新策源地，從創新源頭入手，全面提高核心技術自主創新能力[1]。

在位企業因發展歷史較長、市場資源豐富、技術競爭優勢顯著，被認為是實施核心技術突破式創新的重要主體，也是科技革命和產業革命的主力軍。知識經濟時代和網絡信息時代催生出大量非連續性技術變革，技術生命周期縮短，知識更新速度加快，激進式創新頻率和強度提升，在位企業面臨巨大挑戰[2]。在非連續性技術變革期，面對新技術競爭，在位企業一般采取兩種響應策略：一種為撤退策略，即以維持舊技術帶來的高額租金流為主要目標，對新技術發展潛力認識不足。此時，來自外部競爭市場的新進企業會依托新技術，采取熊彼特提出的破壞性創新戰略，與在位企業爭奪市場份額[3]。例如，占據美國85%相機市場的柯達公司因未能適應數字技術變革而破產。另一種為競賽策略，表現為在位企業可以很好地適應非連續性技術變革，甚至主導新一代技術研發。例如，擁有先進機械收款技術的NCR企業在電子和計算機技術興起中持續繁榮[4]。因此，識別企業異質性來源，揭示在位企業非連續性技術變革期代際技術轉軌影響因素，對在位企業實現技術價值變遷與再造、自主突破關鍵核心技術至關重要。

現有在位企業技術創新研究大多基于特定技術領域，揭示影響企業財務績效、宏觀經濟發展、產業生態鏈、消費者意愿的過程機制，鮮有針對在位企業非連續性技術變革期的理論成果[5-6]。Cohen&Tripsas[7]首次面向技術變革過程提出技術代際知識橋概念，但僅關注企業內部研發過程，未對企業擁有的全部智力資本功能進行研究。非連續性技術變革具有長期性、動態性、跳躍性、復雜性、不確定性等特征，僅依靠組織內部研發資源和強化學習難以實現。因此，企業需要積極拓展組織邊界，利用合作研發優勢吸收知識元素，從而擺脫內部研發惰性和流程僵化的威脅[8]。此時，在位企業擁有的人力資本、社會資本與組織資本(智力資本)元素的作用需要被充分調度，才能實現企業平衡新舊技術階段性發展目標。

因此，本文在人力資本層面基于創新主體考量，建立發明家橋，考察舊技術發明家的新技術創新績效表現；在社會資本層面基于創新模式考量，建立合作研發橋，探討在位企業跨界合作創新對新技術創新績效的影響；在組織資本層面基于創新方式考量，建立混合技術橋，評估代際混合知識元素對新技術創新績效的影響。同時，立足企業研發經驗與研發努力，對舊技術創新績效的調節作用進行深入分析。

本文貢獻包括以下3個方面：第一，研究內容方面，針對在位企業非連續性技術變革過程展開分析，實際指導意義更強；第二，研究完整性方面，基于智力資本三維度對Cohen&Tripsas[7]的研究框架進行擴展，為在位企業非連續性新技術創新績效提升提供微觀解釋；第三，研究理論方面，對社會網絡理論、知識管理理論與創新管理理論進行技術代際橋層面的整合，理論性較強。

1 理論分析與研究假設

1.1 技術代際橋

技術代際橋由Cohen&Tripsas[7]基于代際技術變革過程首次提出，是指企業利用舊技術知識元素向新技術知識庫橋連的內部知識管理機制。技術代際橋可為在位企業非連續性技術變革期通過整合代際知識元素影響新技術研發提供新的范式，但仍有以下問題需要重視：第一，就在位企業內部研發進程而言，舊技術研發過程中形成的規范化創新范式易引致資源惰性和結構惰性，從而阻礙異質性知識識別、吸收與重組。因此，在位企業需克服組織惰性，橋連內外部關鍵創新資源，進而重塑異質性知識吸收能力，以適應非連續性技術變革的跳躍性特征[9]。第二，就在位企業技術轉軌進程而言，新技術軌道的出現預示著企業必須實施突破式變革，橋連顯性與隱性異質性知識。尤其是在知識復雜化、創新資源分散化背景下，企業僅靠內部資源無法徹底實現新舊技術平穩過渡和平衡發展[10]。第三，就在位企業可持續發展而言，非連續性技術變革期，在位企業整體創新能力、創新資源、創新范式、技術路徑、商業化模式會被重塑。不論哪個環節改變，都將牽一發而動全身[11]。因此，在位企業非連續性技術變革期，需綜合調度人力資本、社會資本、組織資本等關鍵性創新資源，避免出現木桶效應。

智力資本概念由Subramaniam&Youndt[12]提出，是指企業為獲得持續競爭優勢所使用的知識存量總和，包括人力資本、社會資本與組織資本3個方面。上述知識既根植于企業內部研發進程，又蘊含于企業外部研發努力，是企業對創新主體、社會關系、組織資源的全面調度[13]。由此，基于智力資本三維度搭建的技術代際橋研究更具完整性。因此，本文在Cohen & Tripsas[7]研究成果的基礎上，將技術代際橋概念定義為企業綜合利用人力資本、社會資本與組織資本，在平衡新舊兩代技術過程中進行內外部雙向研發努力，以此向新技術知識庫進行橋連的組織非連續性技術變革管理機制。

本文將技術代際橋具體劃分為3個層面加以考察。首先，在人力資本層面構建發明家橋，考察兩代技術研發參與主體知識、技能、能力、經驗所形成的人力資本影響異質性知識消化與利用的過程；其次，在社會資本層面構建合作研發橋，探究企業所構建的社會關系網絡對異質性知識捕捉和獲取的過程；最后，在組織資本層面，考慮企業技術變革中普遍開發的混合技術及衍生產品，構建混合技術橋，分析具有新舊兩代技術元素特征的知識轉換機制。

1.2 發明家橋與在位企業新技術創新績效

發明家既是組織內部極具創新性與創造性的人力資本，也是企業研發活動與價值創造的直接和主要參與主體。個體發明家的隱性知識庫是組織知識、經驗、能力的重要來源[14]。Danneels[15]發現，舊技術發明家在企業研發團隊中數量占比較大，大多經歷過技術從萌芽到商業化的成熟技術階段。有限的組織人力資源和能力使得組織常常要求這些發明家進行跨代技術研發，在技術變革期為技術突破式創新作出貢獻，進而從個體微觀層面，構建代表企業內部人力資本資源調度與匹配的發明家橋。

在非連續性技術變革初始階段，企業處于新技術涉獵探索期，缺乏創新知識資源，對異質性新知識重組與再造機制知之甚少。一方面，橋連發明家能夠通過研發經驗共享，為組織識別、吸收、整合異質性知識提供可借鑒模板[16]；另一方面，舊技術在市場上的成功可為橋連發明家樹立權威，增強成員研發信心，有助于研發團隊克服對新技術的畏難情緒，進而開發更多創新型人力資本，提高新技術創新績效。

然而，隨著非連續性技術變革持續推進，兩代技術轉軌進程加快。研發初期極具試驗性的模塊化創新(modular innovation)或架構式創新(architecture innovation)已不再適用，以新技術核心知識重塑和現有資源組件解構重連為基礎的激進式創新成為非連續性技術變革的關鍵[17]。這就要求企業具備高價值人力資源，培育創新型人力資本。發明家橋所橋連的舊技術發明家因受組織路徑依賴效應的影響，極易落入發明家“能力陷阱”，難以促進具有不同認知結構的技術交叉融合[18]。此外，因持續研發知識共享，團隊人力資本同質性提升，會降低創意、觀點、知識、技能生成的可能性及其有用性。基于此，本文提出如下假設：

H1：發明家橋與在位企業新技術創新績效呈倒U型關系。

1.3 合作研發橋與在位企業新技術創新績效

由社會網絡理論和資源基礎觀可知，有效的創新過程涉及企業對各種分散化創新資源進行跨界搜尋、獲取、調度與整合等行為[19]。對處于非連續性技術變革期的企業而言，一方面需要把握創新機遇，對新技術進行持續研發投入，從而占據新一輪技術變革制高點；另一方面需尊重市場客觀規律，改良舊技術以迎合主流市場需求[20]。合作研發作為組織層面的社會資本，強調與高校、科研院所、企業、政府等機構建立知識協同機制，促成多主體間優勢互補，可幫助企業降低技術不確定性，進而提高兩代技術平衡發展的可能性。企業利用外部社會關系所組建的新技術價值模式便構成合作研發橋，代表企業對社會網絡同盟在技術與情感層面的雙向信任與合作。

在位企業采取合作研發模式積極應對技術競爭的戰略范式被主流研究所關注。張慶芝和楊雅程等[21]發現，在位企業與基于基礎科學的企業、科研院所等機構開展合作研發，有助于自身從創新源頭吸收并轉移最先進的原始性知識元素，成為新技術范式演進中的領跑者。Cozzolino&Rothaermel[22]認為，當在位企業上游核心知識陳舊，但知識產權保護機制仍強有力時，在位企業應與新進入企業合作，從而實現核心知識庫轉換；當在位企業下游互補資產(如制造、分銷等)被新技術所取代時，在位企業應與其它在位者合作，以保護市場地位。在位企業憑借合作伙伴的知識溢出可有效降低跨界知識搜尋成本，加速異質性知識獲取[23]。此外，在位企業所處社會網絡在組織共同目標和契約精神的牽引下，實現以互惠性為基礎的文化協同，減少社會網絡成員對知識故意隱匿的弊端，從而穩固外部信息源[24]。在新四化領域競爭激烈的中國汽車行業若想實現“彎道超車”，必須自主研發最前沿的核心技術。為此，一汽集團、上汽集團、長城汽車等國內龍頭汽車在位企業紛紛出臺合作研發戰略規劃，強調與汽車產業鏈外的企業進行合作研發。基于此，本文提出如下假設：

H2：合作研發橋對在位企業新技術創新績效具有顯著促進作用。

1.4 混合技術橋與在位企業新技術創新績效

繼Hannan&Freeman[25]之后，人口生態學家提出組織因具備可靠性(reliability)和可預測性(predictability)而有價值。在非連續性技術變革期，組織唯有走出舒適圈，預判市場發展態勢，才有可能在高度不確定性的動態競爭環境中尋求市場發展機會。當該機制嵌于技術層面，便構成融合兩代技術元素的混合技術橋，即通過研發混合技術推出混合產品，試探市場反應，發揮組織價值。例如，傳統燃料汽車向純電動汽車技術變革中的混合動力汽車，以及模擬技術向數字技術變革中的APS相機等。

混合技術橋以新舊知識在技術層面的融合為基礎，以技術斷軌帶為立足點，為企業提供消費者偏好、營銷時機等市場化信息和新技術架構模式、知識特征等技術研發信息。基于混合技術推出的商業化產品成為非連續性技術變革的“試金石”，能夠幫助企業抵御不確定性風險[26]。此外，混合技術作為企業過渡時期的階段性承諾，組織結構剛性和資源剛性較低。企業可根據混合產品在市場中的接納程度與評價反饋，作出向新技術進軍或撤退的決策[27]。自汽車行業問世以來，以傳輸動力系統為主的非連續性技術變革頻繁。20世紀80年代，面對政府燃油標準管控和消費者市場不確定性的雙重壓力，化油器制造商將電噴電子傳感器和控制器用于標準化油器，研發出電子燃油噴射技術，成功應對不確定性威脅。基于此，本文提出如下假設：

H3：混合技術橋對在位企業新技術創新績效具有顯著促進作用。

1.5 舊技術創新績效的調節作用

受路徑依賴影響，企業過去的績效直接影響組織期望及下一階段戰略決策[28]。一味地追求技術創新所需的知識資源，而忽略在位企業異質性與組織決策前因條件，會在很大程度上折損技術代際橋的功能[7]。因此，有必要將舊技術創新績效作為調節變量納入研究框架。

平衡兩代技術發展對在位企業非連續性技術變革期至關重要。技術變革初始階段，舊技術在市場中仍處于優勢甚至占據主導地位，在位企業仍需給予舊技術大量資源以維持充足的租金流[29]。舊技術創新績效越高，資源剝離越困難，將大大削弱發明家橋對新技術創新績效的促進作用。隨著非連續性技術變革推進，新技術市場競爭優勢凸顯，舊技術開始階段性退出市場。舊技術創新績效較高的企業可以保障研發資金，促進研發機制升級，緩解技術變革中后期發明家橋對新技術創新績效的抑制作用[30]。

舊技術創新績效越高，在位企業技術研發能力越強，市場占有率越高。這樣的企業具有承擔風險的勇氣及領銜行業技術變革的魄力，能吸引更多優質社會資本，組建高價值社會網絡。此外，較高的舊技術創新績效有助于組織培育高階知識管理能力，加強對外部知識源的獲取、編碼及吸收，進而強化合作研發橋對新技術創新績效的提升作用[31]。

就混合技術橋而言，基于較高舊技術創新績效的高效技術系統更能推動組織復雜性學習。混合技術橋作為組織復雜性學習工具，不僅能提升企業非連續性技術變革期的適應性，而且能在混合技術研發中發揮溢出效應[7]。反觀汽車行業，大眾集團、豐田汽車等汽車巨頭在每次技術變革中均具有持續創新績效，豐田汽車更被譽為是一家擁有“穿越市場周期能力”的企業。基于此，本文提出如下假設：

H4a：舊技術創新績效負向調節發明家橋與在位企業新技術創新績效的倒U型關系；

H4b：舊技術創新績效正向調節合作研發橋對在位企業新技術創新績效的促進作用；

H4c：舊技術創新績效正向調節混合技術橋對在位企業新技術創新績效的促進作用。

綜上，本文理論模型構建見圖1。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

2 研究設計

2.1 樣本選擇

本文以汽車行業為研究對象，重點探究傳統燃料汽車(內燃機驅動技術為主)向純電動汽車(電池驅動技術為主)過渡的非連續性技術變革期，樣本選取理由如下：第一，新能源汽車產業為我國重點發展的十大戰略性新興產業之一，傳統燃料汽車向新能源汽車，特別是純電動汽車的非連續性技術變革是實現雙碳融合目標的重要戰略支撐，在位企業的應對行為較為普遍；第二，汽車行業專利保護意識、專利制度規范性較強，在技術變革期研發、創新活躍度較高，樣本數據可得性和代表性較強；第三，所選樣本必須為汽車綜合型整車制造企業，因為汽車整車制造企業直接連接汽車生產市場和消費市場，對兩代技術變革更為敏銳;第四，自2009年，我國純電動汽車技術領域專利申請數首次超過傳統汽車且之后逐年遞增，說明2009年后傳統汽車向以電池驅動技術為主的純電動汽車變革更為明顯和迫切(見圖2)。綜合以上條件，本文選取2009—2019年為觀測年份，在國家工信部發布的汽車整車制造企業名錄中進行數據搜集、整理、清洗、剔除，最終選定65家汽車綜合型整車在位制造企業。

圖2 純電動汽車技術專利與傳統汽車技術專利申請量對比情況Fig.2 Application quantity comparison of pure electric vehicle technology patents and traditional vehicle technology patents

2.2 數據來源

本文使用的相關專利數據來源于Incopat專利數據庫，企業特征數據從公司年報、Wind數據庫、企業官網、國家企業信用信息公示系統、地方企業信息公示系統中獲得。

2.3 變量測度

2.3.1 被解釋變量

新技術創新績效。一項技術的研發時間更接近于申請時間，因而與多數文獻的測度方法一致，本文以企業每年在新技術方面申請的專利數對創新績效進行測度。在檢索時，利用國際IPC分類號(H02J OR H01M OR H01G OR H02M OR H02K OR H02P OR H05K OR B60L OR B60W OR G01R)在中國申請授權且應用于純電動汽車的關鍵性新技術中對電池管理控制器、電源電池、電池管理系統等進行檢索[32]。按照國家工信部發布的汽車整車制造企業名錄與前述檢索結果進行匹配，對所選樣本的準確性進行嚴格把控。

2.3.2 解釋變量

(1)發明家橋。觀測每個企業每年在新舊技術領域均有發明創造的發明家數量，計算每年在新舊技術領域均有發明創造的發明家總數，并將其標記為發明家橋[7]。

(2)合作研發橋。本文以專利申請主體是否與高校、科研院所、企業、政府等其它組織存在聯合專利，并計算聯合專利數量，以此測度企業合作研發橋強度[33]。

(3)混合技術橋。混合動力汽車與純電動汽車同屬新能源汽車范疇，所使用的IPC分類號與純電動汽車類似，但使用方向具有較大區別。純電動汽車以純電技術為支撐，屬于全新能量來源；混合動力汽車以混動技術為支撐，仍需傳統燃油發動機提供動力。因此，本文使用國際IPC分類號(H01M OR B60W OR B60K OR H02J OR F16H OR B70L OR G01R OR H02H)計算每家企業混合動力汽車專利技術總量，以此進行混合技術橋測度[7, 34]。

2.3.3 調節變量

舊技術創新績效。本文使用每一年度公司在舊技術(以內燃機驅動為主的傳統燃料汽車相關技術)中申請的專利數進行測度，所使用的國際IPC分類號為F01L OR F02B OR F02D OR F02F OR F02M OR F02N[35]。

2.3.4 控制變量

(1)企業年齡。以企業成立年限距觀測年限的差值對企業年齡加以測度，并取對數處理。一般研究認為，企業成立時間越長，知識積累越多，創新績效越高。

(2)企業研發年齡。以初次研發年距觀測年的年限對企業研發年齡加以測度，并取對數處理。企業研發年齡能夠反映申請主體研發歷史。通常來說，企業研發年齡越長，專利申請量越多[16]。

(3)企業所在經濟區域。將東部地區設置為虛擬變量，用以測度企業所在經濟區域，東部地區與中西部地區在地理位置、經濟發展水平、政策扶持力度等方面存在差異，因而需加以控制。

(4)企業性質。將合資企業設置為虛擬變量，用以測度企業性質。不同性質的企業在資源、政策、資金、技術等方面會有差異，故需加以控制。

2.4 研究方法選擇

本文被解釋變量為企業新技術創新績效，采用企業申請專利數衡量，為典型非負計數型數據，適用于泊松回歸或負二項回歸模型。由表1可知，本文被解釋變量的均值為21.75，標準差為54.24，標準差遠大于均值，即專利申請數存在過度離散狀況，不滿足泊松回歸模型數據均等分散的前提假設，故采用負二項回歸模型進行回歸分析[36]。其次，由Hausman檢驗結果可知，p值為0.055，即在p<0.1的顯著性水平下拒絕隨機效應的原假設，故本文使用固定效應負二項回歸模型進行實證檢驗。

3 實證檢驗

3.1 描述性統計分析

表1為被解釋變量、解釋變量、調節變量、控制變量的均值、標準差、Pearson相關系數及VIF系數檢驗結果。除混合技術橋與新技術創新績效相關系數為0.79(對應假設H3)、舊技術創新績效與發明家橋相關系數為0.55(略高于0.5)外，其余變量相關系數均不超過0.5。對方差膨脹因子系數進行檢驗發現，VIF系數均不大于2.00，說明變量之間不存在嚴重共線性問題，可納入回歸方程進行分析。

表1 描述性統計分析結果Tab.1 Descriptive statistical analysis and Pearson correlation coefficient test

3.2 固定效應負二項回歸模型分析

表2為發明家橋、合作研發橋、混合技術橋與企業新技術創新績效的直接效應負二項回歸結果，模型1為僅加入控制變量的基礎模型回歸結果。在控制變量中，企業研發年齡與企業性質對新技術創新績效具有顯著促進作用，而企業年齡與企業所屬經濟區域對新技術創新績效的影響不顯著。模型2加入發明家橋與發明家橋的二次項進行U型或倒U型非線性關系檢驗。結果表明，發明家橋對企業新技術創新績效的影響系數為0.061 2(p<0.01)，發明家橋的平方項對企業新技術創新績效的影響系數為-0.000 4(p<0.01)，說明發明家橋與企業新技術創新績效呈顯著倒U型非線性關系，H1得證。

表2 直接效應負二項回歸結果Tab.2 Negative binomial regression results of direct effect test

模型3與模型4分別檢驗合作研發橋與混合技術橋對新技術創新績效的影響，結果表明，合作研發橋對新技術創新績效的影響系數為0.019 7(p<0.01)，混合技術橋對新技術創新績效的影響系數為0.008 6(p<0.01)，說明合作研發橋與混合技術橋均對企業新技術創新績效具有顯著促進作用。由此，H2和H3得證。模型5中將自變量與控制變量全部納入回歸模型進行檢驗，結果與前述基礎模型一致。

表3為舊技術創新績效的調節效應負二項回歸結果，模型6中，舊技術創新績效對新技術創新績效影響系數為0.004 8(p<0.01)，說明舊技術創新績效越高的企業在新技術研發中越具有優勢，創新績效越高。模型7中，引入發明家橋、發明家橋的平方項與舊技術創新績效的交互項，檢驗舊技術創新績效在發明家橋與新技術創新績效間的調節作用。回歸結果表明，發明家橋二次項與舊技術創新績效的交互項系數為0.206 6(p<0.1)，與模型2中發明家橋二次項系數相反，說明舊技術創新績效負向調節發明家橋與新技術創新績效的倒U型關系。由此，H4a得證。

表3 調節效應模型回歸結果Tab.3 Test model of moderating effect

模型8和模型9分別加入合作研發橋、混合技術橋與舊技術創新績效的交互項，檢驗舊技術創新績效在合作研發橋、混合技術橋與新技術創新績效間的調節作用。回歸結果顯示，合作研發橋與舊技術創新績效的交互項系數為0.000 2(p>0.1)，混合技術橋與舊技術創新績效的交互項系數為-0.062 3(p>0.1)，均不顯著。說明舊技術創新績效在合作研發橋、混合技術橋與新技術創新績效間未發揮調節作用。由此，H4b和H4c未被證實。

3.3 穩健性檢驗

為確保實證結果的穩健性，本文借鑒孫江明和居文靜[37]的研究成果，將被解釋變量的專利申請數量替換為發明專利申請數量進行穩健性檢驗，結果如表4、表5所示。對比前述檢驗模型發現，各模型結果均未發生實質性變化，本文結論穩健。

表4 直接效應穩健性檢驗結果Tab.4 Regression results of robustness test of direct effects

表5 調節效應穩健性檢驗結果Tab.5 Regression results of robustness test of moderating effect

4 結語

4.1 研究結論

非連續性技術變革給在位企業帶來兩大威脅：一是外部新進入者的破壞性創新威脅；二是內部技術僵化威脅。為應對內外威脅，充分發揮資源、能力、經驗優勢，保持市場地位，在位企業亟需尋求可行的代際技術過渡機制。鑒于此，本文整合社會網絡理論、知識管理理論及創新管理理論，以2009—2019年65家汽車綜合型整車在位制造企業為樣本，研究非連續性技術變革期，技術代際橋對新技術創新績效的影響機制，并考察舊技術創新績效的調節作用，得到以下主要結論：

(1)發明家橋與在位企業新技術創新績效呈倒U型關系。

(2)合作研發橋對在位企業新技術創新績效具有顯著促進作用。

(3)混合技術橋對在位企業新技術創新績效具有顯著促進作用。

(4)舊技術創新績效負向調節發明家橋與在位企業新技術創新績效的倒U型關系。即在技術變革初期，較高的舊技術創新績效會削弱發明家橋對新技術創新績效的促進作用，而在技術變革中后期能夠緩解發明家橋對新技術創新績效的負向影響。

4.2 管理啟示

(1)重視橋連發明家，提高企業技術轉型應對能力。在技術變革初期，橋連發明家深度參與可縮短異質性知識距離，增強團隊研發信心并提升資源整合效率。但非連續性技術變革要求企業跳出原有認知框架，故在中后期，企業應以塑造非連續性技術變革的適應力為主，不可對橋連發明家過度依賴。

(2)構建互惠合作機制，調控合作研發進程。企業應審視自身資源稟賦條件，依據實際需要和目標要求選擇合作對象及合作模式，構建互惠性合作機制。同時，在位企業應重視內部組織學習，提高知識轉化能力，調控合作研發進程。

(3)明確組織發展戰略目標，發揮混合技術的溢出效應。在位企業應明確混合技術是新技術變革的手段或途徑，而非對舊技術的改良。在此基礎上，在位企業可憑借自身發明經驗識別競爭對手所開發的混合技術關鍵組件，明確上述組件的集成過程，進而獲取溢出效益。

(4)高效利用舊技術研發經驗，合理配置代際技術資源。較高的舊技術創新績效可為企業技術研發提供寶貴經驗和專有性資源。在高效利用舊技術研發經驗的同時，企業需要跳出舊技術認知框架，通過改進組織工作流程，實現技術資源合理配置與人員有序調度。

4.3 不足與展望

本文研究局限主要包括以下兩個方面：第一，結論更適用于非連續技術變革成功的行業，即新技術最終取代舊技術，或新技術發展成為行業必然趨勢。后續研究可以探討不同技術變革范式下在位企業的響應行為以及技術代際橋的作用。第二，部分樣本企業為非上市企業，數據可得性有限。在人力資本方面，本文僅對發明家這一研發主體進行考察，未對扮演管理者與發明家雙重角色的企業家進行測度。后續研究可以將企業家參與的創新成果納入模型，分析企業家人力資本對新技術創新績效的影響。