企業技術機會識別與創新績效作用關系研究

王金鳳 毛明云 岳俊舉

摘要：技術機會識別的能力水平影響企業對技術信息的搜尋與感知，是企業贏得可持續競爭優勢與卓越創新績效的關鍵。將創新能力劃分為創新決策、R&D投入、生產能力、商業化能力等四維度，進而探討技術機會識別與創新績效的作用關系及創新能力發揮的調節效應。研究結果表明，企業技術機會識別與創新績效具有顯著正相關關系，創新決策、R&D投入、生產能力在技術機會識別與創新績效的作用關系中發揮正向調節效應，商業化能力的調節效應不顯著。

Abstract： The ability level of technology opportunity identification impacts the search and perception of technical information by the enterprise， which is the key to the success of the enterprise and the performance of excellence. It divide that innovation ability into four dimensions， such as innovation decision， R&D input， production ability， and commercialization ability， so as to explore the relationship between the technological opportunity and the role of creative performance and the regulation effect of innovation capability. The research results show that there is a significant positive correlation between enterprise technology opportunity identification and innovation performance， and that innovation decision-making， R&D input and production capacity play a positive regulatory effect on the relationship between technology opportunity identification and innovation performance， while the regulatory effect of commercialization ability is not significant.

關鍵詞：技術機會識別;創新績效;創新能力

Key words： technology opportunity identification;innovation performance;innovation ability

中圖分類號：F272.7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）18-0037-06

0? 引言

創新能力是企業形成產業競爭優勢的重要因素，但為實現創新績效最大，企業還需提高識別技術機會的能力。由于技術機會的產生源于技術不連續性，機遇與威脅并存，在研發、生產等系列活動中，有效的技術機會識別能夠提供決策信息支持，幫助企業整合有限資源、迅速實現創意知識的商業化。反之，技術機會識別水平較低，會導致企業錯失良機，在創新競爭中落后對手企業，甚至影響整體戰略部署。因此，技術機會識別是企業把握創新機遇的關鍵。

眾多專家學者從技術機會對企業創新過程的作用角度出發，對技術機會識別開展了相關研究。Cho C 等[1]從產品改進、產品多樣化、市場拓展、應用多元化、市場開發、市場創造等六方面歸納了技術機會類型，以供企業開展系統的技術創新與營銷活動;Lee J 等[2]針對識別技術機會到實際研發計劃的薄弱環節，提出了依據研發可行性確定目標技術性能指標以及技術解決方案，增加技術機會的實際價值，進而提升創新績效;姜黎輝等[3]利用技術機會識別能力監測外部環境中的產業變化，將機會信息與網絡資源結合，引導企業從漸進式創新向不連續性創新轉變;潘東華等[4]提出了結合共詞分析的技術機會識別新方法，為企業提供更加客觀的數據分析結果;郭俊芳等[5]構建了新的技術形態識別方法用于識別技術機會，加強了技術形態識別過程中的客觀性。從現有文獻可得，企業通過發掘已有技術間的相互關系與發展趨勢識別新的技術拐點，并利用有效的技術創新信息提高創新活動的成功率，從而促使企業獲取良好創新績效。

然而，由于各企業創新能力水平不同，導致企業主體與技術機會的匹配程度之間存在較大差異[6]，創新能力水平的高低也會影響技術機會的實際應用效果，進而作用于企業創新績效。Chiesa V[7]等認為，創新能力是企業能夠持續性將創意與知識轉化成新產品、新流程和新系統的驅動力量，在企業活動中發揮著重要作用;Crossan等[8]發現，創新能力有利于企業合理分配資源，依據現有條件為不同類型的技術創新活動創造合適的環境，更好地實現產品創新;Liao J等[9]從動態能力的視角探討了企業資源與創新的關系，他認為企業只有充分利用創新能力將資源與技術機會有效結合，才能在快速變化的環境中獲得技術創新與市場競爭的成功。因此，創新能力通過影響技術機會從識別到利用的轉化效率，以及資源分配的合理性，進而作用于企業創新績效。

綜上所述，眾多學者肯定了技術機會識別對企業創新的重要性，但現有文獻中針對技術機會識別方法、作用的研究較多，將其作為企業的一種能力去探討技術機會識別與創新績效之間作用關系的文獻較少。并且，文獻研究方法多利用文獻計量與專利等數據分析技術發展的相關信息，存在時滯性。再者，企業的創新能力水平是影響技術機會轉化為創新績效的關鍵因素，然而，關于創新能力與技術機會的現有文獻集中于創新能力可以提高技術機會與資源的利用效率方面，以其為調節變量，研究創新能力在技術機會識別與創新績效之間發揮調節效應的文獻較少。

針對以上理論缺口，本文構建技術機會識別與創新績效的關系模型，在此基礎上分析創新能力在該模型中發揮的調節效應，通過調查問卷收集樣本數據，采用層次回歸分析探索三者間作用關系。最后提出相應的對策與建議，幫助企業提高識別與應用技術機會的效率，為技術機會識別與創新績效的進一步研究提供支持。

1? 研究假設

1.1 企業技術機會識別與創新績效關系假設

技術機會識別是指企業挖掘已有技術的發展趨勢以推斷未來技術形態與技術拐點的能力，對企業而言至關重要。通過技術機會識別對現有技術進行深入分析，不僅能指明新技術的發展方向，還有助于企業對現有產品實施漸進式技術創新，實現創新績效最大化。反之，無法準確把握技術進化方向會導致企業浪費大量資金與時間，還會降低企業效益、削弱市場競爭力。

其一，從開發新技術視角看，技術機會識別的主要作用是從外部環境中發現并獲取技術拐點，為企業帶來創新機遇，在降低創新活動風險下提升創新績效。首先，技術機會識別能力強的企業擁有多種知識獲取途徑，可以從外部資源中及時篩選冗余信息，減少創新活動的內在不確定性與模糊性;其次，面向大量的技術創新信息時，企業能夠快速從外部環境中識別新技術與新市場[6]，發現并獲取與企業最為匹配的有效技術機會[10];最后，強有力的技術機會識別意味企業知識存量大，擁有迅速整合信息資源與制定多創新方案的優勢。因此，企業的技術機會識別水平越高，越能獲取更多有效的、新穎的技術信息，在迅速整合與分析信息資源的基礎上尋找到匹配的技術機會，幫助企業更加準確地把握技術發展趨勢，制定長期戰略決策與資源規劃，最終使企業迅速響應顧客價值需求，保證創新績效的持續增加。

其二，從改進現有技術與產品視角看，一方面，技術機會識別通過發掘企業內外部現有技術之間的關系來獲取技術信息，有利于企業發現產品或材料關鍵性能的技術改變方式，形成某一領域的技術創新報告及可視化圖像，為相關研究人員更新產品性能、選擇特定技術手段提供信息支撐。另一方面，從外部獲取更多有價值的技術知識，有利于企業從現有的技術活動中發現潛在的技術價值并對其深入開發與改進，降低實施新業務所產生的生產成本，盡可能地將新業務與主流業務結合，轉換成主流業務的新業務開發[11]，提高生產效率。

綜上，技術機會識別為企業提供可行性強的技術創新機遇及技術發展方向，有助于企業識別新技術、產品與市場變革的趨勢，促進新知識的快速傳播，推動新技術的研發運用，以及改進已有產品的不足，進而創造新的產品價值。

基于以上分析，本文認為：

H1：企業技術機會識別與創新績效正相關。

1.2 創新能力調節效應關系假設

創新能力是企業將新創意轉化為商業價值的組織潛力，依據技術與管理的內涵，學界多從“投入——產出”與創新過程兩個視角對創新能力進行維度劃分[12]。徐立平等[13]構建了創新投入、創新生產、創新研發、創新產出、創新管理及創新營銷等六個層次的企業創新能力模型;Cropley 等[14]從創新決策、研發投入、生產能力、商業化能力等四維度分析了企業創新能力。本文關注企業技術機會識別與創新績效之間的作用關系，因此，參考Cropley的研究將創新能力劃分四個維度。

創新決策能力主要體現為將已發現的技術機會與企業實際需求結合，在深入分析兩者匹配度基礎上制定合理的創新策略，以提高技術機會的開發效率，從而提升創新績效。一方面，技術機會識別為企業制定創新決策、確定發展方向與規劃資源配置等提供相關技術信息，促進企業創新活動的開展[15]。另一方面，由于企業異質性，不同企業對外部環境中技術機會的評估存在差異，在很大程度上影響企業的資源配置方案，并作用于企業的創新行為與創新績效。企業創新決策能力越強，知識與資源轉化為新產品研發方案的速度與效果就越好，越容易獲得良好的創新績效。

因此，提出以下假設：

H2a：企業技術機會識別對創新績效的影響受創新決策能力的正向調節。

R&D投入（Research & Development）即研發經費與研發技術人員兩方面的投入，是企業賴以生存與可持續發展的基礎。增加R&D投入在一定程度上有助于提升企業的知識存量，減少信息資源的流失，促進隱性知識的傳遞與轉移。由于企業技術機會識別活動需要大量的外部信息與內部知識，因此，一個有利于知識轉移與整合利用的研發團隊，能夠加快技術信息分析速度，提高企業識別技術機會的效率。同時，大量研究表明，R&D投入可以促進企業新技術的產生與進步，有利于縮短新產品工廠化的過程，提高企業創新速度[16]。因此，R&D投入多的企業對技術機會的把握與吸收更加高效，能更迅速地將技術機會轉化為創新績效。

因此，提出以下假設：

H2b：企業技術機會識別對創新績效的影響受R&D投入的正向調節。

生產能力的作用是將研發成果轉化為批量生產產品，體現企業從完成新技術研發到產品投放市場的周期長短與效率水平。生產能力是企業提高績效和組織價值的關鍵因素，有助于企業將資源整合分配到不同的市場、技術與產品中，得到新的或改進的產品版本以及改良的產品制造方法，以獲得經濟效益[17]。具體而言，企業通過研發團隊將識別的技術知識與產品創新整合，開發出新的產品工藝或改良的技術流程，利用生產能力進行大規模市場化制造，在競爭市場中占據有利地位。因此，生產能力是企業創新活動是否有成效的重要評判因素，也是企業對技術機會的識別與利用效率的直接表達。生產能力的提高可以加快產品工廠化生產的速度，增加新產品接觸到消費者的機會，進而提升企業創新績效。

因此，提出以下假設：

H2c：企業技術機會識別對創新績效的影響受生產能力的正向調節。

商業化能力主要表現為企業將產品帶進市場獲取經濟效益，采用的方式包括市場分析與監測、接觸顧客與市場規劃及銷售等[18]。大規模的生產是企業獲取績效的基礎，更迅速、更全面地推廣則是當今經濟時代企業搶占市場最有效的途徑。運用技術機會的目的是為企業創造績效，無法獲得經濟效益的技術機遇對企業是無用的。當企業具備較強的商業化能力時，不僅能深度挖掘新產品的潛在價值，并定位產品適用人群;還能先于競爭對手接觸顧客，監測市場與顧客需求的變化，調整相應的推廣方案，以提高新產品的推廣效益。商業化能力為企業帶來良好績效的同時，能夠彌補企業在研發階段投入的資源，并為進一步的技術機會識別活動與研發活動提供信息反饋與資金支持。

因此，提出以下假設：

H2d：企業技術機會識別對創新績效的影響受商業化能力的正向調節。

綜合以上假設分析，整理出如圖1所示的概念模型。

2? 研究設計

2.1 數據收集

本文主要目的是研究企業技術機會識別、創新能力與創新績效之間的作用關系，為更全面的獲取數據，采用調查問卷方式收集相關信息。圍繞研究目的設計問卷，包括技術機會識別的6個測量題項、創新能力的7個測量題項、創新績效的6個測量題項，規定被試者根據自我真實感受對量表內容做出客觀打分。

由于長三角地區科技發達、創新活躍，各行業企業的創新水平領先全國，其樣本數據具代表性，因此，本文以長三角地區340家企業為調查對象，利用電子郵件向企業高層管理人員發放問卷340份，回收236份，剔除數據缺失等問卷后，共得到有效問卷197份，回收率為57.94%。

有效問卷中，41.12%的企業來自上海，30.46%的企業來自江蘇，28.43%的企業來自浙江。為增加樣本數據可靠性，以制造業為重點，樣本企業涉及機械與儀器16家（占8.12%）、電子信息110家（占55.83%）、計算機硬件41家（占20.81%）及生物制藥30家（占15.23%）等。

從企業規模與年齡看，調研企業基本覆蓋處于不同生命周期的組織類型，且處于穩定期與發展期的企業較多，此階段的企業具備一定的技術能力與資本積累，樂于并能夠開展創新活動。就企業規模來看，50人以下的有19家，占總體9.64%;51～500人的有96家，占總體48.73%;501～1000人的有64家，占總體32.49%;1000人以上的有18家，占總體9.14%。可以看出，樣本分布較為廣泛，行業特征與規模等都具有一定代表性。

收集樣本數據后，采用SPSS 21.0軟件，首先進行數據信度與效度檢驗，以確保問卷的合理性;其次進行相關性分析，以驗證各變量之間的相關性，為層次回歸分析奠定理論基礎;最后構建多層回歸模型，依次在基礎模型中加入控制變量、自變量、調節變量以及自變量與調節變量乘積項，通過多元回歸分析進行研究假設驗證。

2.2 變量測度

為確保測量量表的信度與效度，選取已有文獻中的成熟量表，根據研究目的與樣本企業的實際情況做了適當修改與調整，最終形成技術機會識別量表、企業創新績效量表、企業創新能力量表。所有量表均采用 Likert 5點計分法，1為非常不同意，2為不同意，3為不確定，4為同意，5為非常同意。

2.2.1 技術機會識別

技術機會識別的測度題項借鑒Teece[19]、Liao[9]、Chandler & Jansen[20]等研究，從企業自身、行業、供應商、競爭對手四個角度出發，利用6個題項來測度。分別是：能夠準確感知與識別消費者的需求或潛在需求、與供應商及互補企業建立良好合作、能夠指導企業內部研發與選擇新的技術拐點、監控競爭對手的創新行為、跟蹤科學或技術領域的最新研究成果、及時識別目標細分市場的變化。

2.2.2 企業創新績效

績效是企業一系列經營活動所產生的結果，直觀地表示企業創新活動的有效性，多數研究以財務績效作為測量數據，參照陳勁[21]、Zhang[22]等的研究，提取新產品數量、新產品產值率、申請的專利數量、新產品開發速度、新產品開發成功率以及新產品市場成功率等6個題項。

2.2.3 企業創新能力

參考Chandler[20]和Yam[23]的研究，基于四個創新能力的維度劃分，設計七個測量題項，分別是創新決策的正確性、研發經費投入、研發人員投入、新技術的傳播速度、新技術成功運用至產品線的可能性、研發部門和制造部門的友好協作、市場投放精準度。

2.2.4 控制變量

在借鑒國內外大多數相關研究的基礎上，考慮到本文實際情況，選擇企業規模、行業類型、企業年齡3個選項作為控制變量。其中，企業規模大小影響企業創新模式的選擇，大型企業會更愿意承擔責任與開展創新活動;行業類型反映企業對于創新活動的需求度與必要性;企業年齡是基于企業成立時間來計算的，反映企業的運營情況與內部制度的成熟性。雖然這些控制變量不是本文研究重點，但現有研究已證實以上變量與企業創新績效之間存在相關性，因此有必要在研究中作出控制。

3? 數據分析與討論

3.1 信度與效度檢驗

使用SPSS 21.0 軟件進行探索性因子分析，采用主成分分析與最大方差旋轉法。根據Cronbachs α 的相關概念，當 α>0.7時，說明問卷的可靠性較好;當0.7>α>0.35時，問卷的可靠性能夠被接受;當α<0.35時，問卷需要被放棄。表1結果顯示，各變量的Cronbachs α系數均大于0.8，說明量表具有較好的內部一致性;采用KMO樣本測度和Bartlett球體檢驗，各變量的KMO值都在0.700以上，遠高于0.500的最低標準，球形檢驗中Sig.值都為0.000高度顯著，各變量的因子載荷值均大于0.7，結果顯示量表具有較好的收斂效度與區別效度。分析結果見表1。

3.2 相關性分析

運用SPSS軟件對變量進行描述性統計分析，包括均值、標準差與相關系數。相關系數表能夠初步反映變量之間相互作用的可能性，以便于下一步的層次回歸分析。由結果可知，變量均具有相關性，技術機會識別與創新績效在0.01的水平上顯著正相關，與研究假設基本一致。具體數據分析見表2。

3.3 層次回歸分析

本文以技術機會識別為自變量、創新能力為調節變量，以創新績效為因變量，對相關數據分別進行層次回歸分析。由于涉及到創新能力的調節效應，通過在回歸方程中引入交互項進行檢驗，并對相關變量數據做中心化處理。分步驟構建模型做回歸分析，獲取相應數據結果：第一步做控制變量對因變量的回歸;第二步做控制變量與自變量對因變量的回歸;第三步做控制變量、自變量與調節變量對因變量的回歸;最后做控制變量、自變量、調節變量以及自變量與調節變量乘積項對因變量的回歸，若乘積項回歸系數顯著，則調節效應顯著。

各變量對企業創新績效的影響分別用模型1（M1）～模型10（M10）表示，其中模型1（M1）表示僅有控制變量的基礎模型，模型2（M2）增加了技術機會識別變量，模型3（M3）在模型2的基礎上增加了創新決策能力變量，模型4（M4）在模型2的基礎上增加了R&D投入變量，模型5（M5）在模型2的基礎上增加了生產能力變量，模型6（M6）在模型2的基礎上增加了商業化能力變量，模型7（M7）在回歸方程中引入了技術機會識別與創新決策能力的交互項，模型8（M8）在回歸方程中引入了技術機會識別與R&D能力的交互項，模型9（M9）在回歸方程中引入了技術機會識別與生產能力的交互項，模型10（M10）在回歸方程中引入了技術機會識別與商業化能力的交互項。結果見表3。

假設H1探討了技術機會識別對創新績效的影響，模型2中技術機會識別與創新績效的回歸系數為0.337，p<0.001，表明兩者之間是線性正相關關系，因此H1得到驗證。

假設H2a探討了創新決策能力對技術機會識別與創新績效關系的調節作用，模型7的回歸結果表明，創新決策能力與技術機會識別的交互項與創新績效的回歸系數為0.302，p<0.001，因此H2a得到驗證。

假設H2b探討了R&D投入對技術機會識別與創新績效關系的調節作用，模型8表明，R&D投入與技術機會識別的交互項與創新績效的回歸系數為0.359，p<0.001，因此H2b得到驗證。

假設H2c探討了生產能力對技術機會識別與創新績效關系的調節作用，模型9的回歸結果顯示，生產能力與技術機會識別的交互項與創新績效的回歸系數為0.289，p<0.005，生產能力起到正向調節作用，因此H2c得到驗證。

假設H2d探討了商業化能力對技術機會識別與創新績效關系的調節作用，模型10中p值并不顯著，說明企業的商業化能力對技術機會識別與創新績效的之間的關系并無顯著調節作用，H2d未得到驗證。

3.4 結果討論

基于創新能力的調節效應，本文探討了技術機會識別對企業創新績效的作用關系，得到了以下結論：

①技術機會識別對企業的創新績效有顯著正向影響，假設H1得到驗證。技術機會識別有利于提高搜尋與分析技術信息的效率，幫助企業系統地考慮技術發展趨勢，從而更好地獲取技術機會，以提升創新績效。一方面，企業識別的技術拐點是技術進化趨勢的關鍵所在，是否成功運用在很大程度上決定著企業未來發展的成敗。另一方面，大量地搜尋外部環境信息資源有利于企業對現有技術產品進行改良，提高產品性能與競爭力。

②企業的創新決策能力對技術機會識別與創新績效的關系具有正向調節效應，假設H2a得到驗證。具備較強創新決策能力的企業依據識別的技術機會，能夠制定戰略規劃與發展方向，降低企業在發展過程中因方向錯誤而浪費資源的風險，從而影響企業的創新績效。

③企業R&D投入對技術機會識別與創新績效的關系具有正向調節效應，假設H2a得到驗證。企業在綜合考量自身能力與發展前景的基礎上，制定合理的R&D投入計劃，增加研發團隊規模與資源投入，能夠增加企業內部的知識存量與提高知識吸收能力，減少知識搜索成本，提高知識傳遞、整合、利用的效率，從而提高企業的創新績效。

④企業的生產能力對技術機會識別與創新績效的關系具有正向調節效應，假設H2c得到驗證。生產能力對企業而言至關重要，是產品從研發端到達市場端的關鍵環節。大批量、高質量的生產有助于企業快速獲取競爭優勢，落實技術機會的實際效益，贏得創新績效。

⑤企業的商業化能力調節效應未得到驗證，假設H2d不成立。原因可能在于，商業化能力影響企業創新過程末端的經濟效益，有利于挖掘產品本身的潛在效益，獲得的資金可以彌補搜尋技術機會與研發投入方面的支出，但是對創新活動最前端所涉及到的技術機會識別影響很小。

4? 結論與啟示

本文對企業技術機會識別與創新績效的作用關系進行了理論分析與應用研究，根據創新能力維度探討了其對主效應的調節作用，并運用層次回歸分析進行驗證。主要取得了以下研究成果：

①研究企業技術機會識別對創新績效的直接影響，發現兩者之間存在顯著正相關關系。本文從企業的能力角度出發，發現了技術機會識別作為企業能力在創新活動中的主動性與重要性，有助于指導企業在創新實踐中發揮主觀能動性，提高技術創新的成功率。

②探討了創新能力在技術機會識別與創新績效之間的調節效應。細分創新決策能力、R&D投入、生產能力、商業化能力作為創新能力的四個維度展開分析，探討了調節變量的具體作用，豐富和細化了已有研究成果，有利于企業在創新活動中有所倚重的提高其所需的能力維度。

研究結論對企業的經營管理活動具有一定啟示。

①企業戰略選擇時需要根據自身技術研發水平選擇合適的技術機會。為應對激烈的日常競爭，企業應當重視技術機會識別水平的培養與提升，在面臨資源不平衡問題時，通過對技術機會的分析與考量，將有限資源集中在最有效的機會上，實現利益與資源利用效果最大化。

②提升技術機會識別的能力水平是一個逐漸演化的過程，首先，企業需要時刻關注行業領域內的信息流通與競爭對手的創新行為，注意細分市場的技術變化，確保掌握最新的技術信息。其次，與供應商以及客戶建立良好合作關系，以便企業及時獲得產品的反饋信息，也有利于節省研發成本、迎合市場需求。

③創新能力作為企業的綜合能力，影響技術機會識別對企業創新績效的作用效果。在發現同一技術機會的前提下，創新能力強的企業比弱勢企業更有利于提升創新績效。為實現創新績效的長期改善，企業應通過創新能力的提升，來降低創新風險和投入成本，促進技術機會到產品績效的高效轉化。

④由于資源的有限性，企業在探索提高創新能力的時候，可以從創新決策、R&D投入、生產能力、商業化能力四個維度進行能力分析與研究。但商業化能力直接影響產品績效，對于技術機會識別與創新績效之間的關系并無顯著作用，企業還需根據現實情況作出計劃方案。

鑒于篇幅所限，本文存在以下不足：第一，樣本數據規模不大，且由企業高管進行客觀評價，無法避免個人主觀意識的影響，在一定程度上限制了本文結論應用于管理實踐的效果。第二，本文探索了技術機會識別、創新能力與創新績效之間的作用關系，但缺乏考量影響創新績效的情景條件。因此，在未來的研究中，應該擴大樣本數量，進一步增強數據的客觀性，并考慮情景變量的影響，以更全面分析技術機會識別與創新能力影響創新績效的動態變化過程。

參考文獻：

[1]Cho C， Yoon B， Coh B Y， et al. An empirical analysis on purposes， drivers and activities of technology opportunity discovery： the case of Korean SMEs in the manufacturing sector[J]. R & D Management， 2016，46（1）：13-35.

[2]Lee J， Kim C， Shin J. Technology opportunity discovery to R&D planning： Key technological performance analysis [J]. Technological Forecasting & Social Change， 2017， 119.

[3]姜黎輝，張朋柱，彭詩金.技術機會識別能力與企業網絡合作能力關系研究[J].科技進步與對策，2006，23（7）：8-13.

[4]潘東華，徐珂珂.基于共詞分析的技術機會分析[J].科研管理，2014，V35（4）：10-17.

[5]郭俊芳，汪雪鋒，李乾瑞，等.一種新型的技術形態識別方法——基于SAO語義挖掘方法[J].科學學研究，2016，34（01）：13-21.

[6]田莉.機會導向型的新技術企業商業化戰略選擇——基于技術屬性與產業環境匹配的視角[J].經濟管理，2008（z1）：40-43.

[7]Chiesa V， Coughlan P， Voss C A. Development of a Technical Innovation Audit[J]. Journal of Product Innovation Management， 2010， 13（2）：105-136.

[8]Crossan M M， Apaydin M. A Multi‐Dimensional Framework of Organizational Innovation： A Systematic Review of the Literature[J]. Journal of Management Studies， 2010， 47（6）：1154-1191.

[9]Liao J， Kickul J R， Ma H. Organizational Dynamic Capability and Innovation： An Empirical Examination of Internet Firms[J]. Journal of Small Business Management， 2009， 47（3）：263-286.

[10]Teece D J. Capturing Value from Knowledge Assets： The New Economy， Markets for Know-How， and Intangible Assets[M]// Essays In Technology Management And Policy：Selected Papers of David J Teece. 1998：47-73.

[11]Kanter R M. The new managerial work[J]. Harvard Business Review， 1989， 67（6）：85-92.

[12]曹勇，蔣振宇，孫合林，等.知識溢出效應、創新意愿與創新能力——來自戰略性新興產業企業的實證研究[J].科學學研究，2016，34（1）：89-98.

[13]徐立平，姜向榮，尹翀.企業創新能力評價指標體系研究[J].科研管理，2015（s1）：122-126.

[14]David H. Cropley， Arthur J. Cropley， Belinda A. Chiera， et al. Diagnosing Organizational Innovation： Measuring the Capacity for Innovation[J]. Creativity Research Journal， 2013， 25（4）：388-396.

[15]Bowen F E， Rostami M， Steel P. Timing is everything： A meta-analysis of the relationships between organizational performance and innovation[J]. Journal of Business Research， 2010， 63（11）：1179-1185.

[16]Beneito P. Choosing among alternative technological strategies： an empirical analysis of formal sources of innovation[J]. Research Policy， 2003， 32（4）：693-713.

[17]Subrahmanya， M.H.B. （2005）， Pattern of technological innovations in small enterprises： a comparative perspective of Bangalore （India） and Northeast England （UK）， Technovation， Vol. 25， pp. 269-280.

[18]Chakravorti B. The new rules for bringing innovations to market.[J]. Harvard Business Review， 2004， 82（3）：58.

[19]Teece D J. Explicating Dynamic Capabilities： The Nature and Microfoundations of （Sustainable） Enterprise Performance[J]. Strategic Management Journal， 2007， 28（13）：1319-1350.

[20]Chandler G N， Jansen E. The founder's self-assessed competence and venture performance[J]. Journal of Business Venturing， 1992， 7（3）：223-236.

[21]Chen J， Chen Y， Vanhaverbeke W. The influence of scope， depth， and orientation of external technology sources on the innovative performance of Chinese firms[J]. Technovation， 2011， 31（8）：362-373.

[22]Zhang Y， Li H. Innovation search of new ventures in a technology cluster： the role of ties with service intermediaries[J]. Strategic Management Journal， 2010， 31（1）：88-109.

[23]Yam R C M， Guan J C， Pun K F， et al. An audit of technological innovation capabilities in chinese firms： some empirical findings in Beijing， China[J]. Research Policy， 2004， 33（8）：1123-1140.