基于技術知識基礎的企業成為關鍵研發者的影響研究
——科學能力的調節效應分析

劉 巖，沈 聰，裴云龍

（1.西安工程大學管理學院，陜西西安 710048；2.西安交通大學管理學院中國管理問題研究中心，陜西西安 710049；3.過程控制與效率工程教育部重點實驗室，陜西西安 710049）

全球進入創新發展與經濟競爭的新階段，自主創新越來越受到各個國家的重視。中國的研發經費投入和研發人員持續增長，科技論文發表和發明專利的申請和授權居世界首位，同時成為高技術產品和知識密集型服務進出口大國。全國知識產權局局長會議指出，截至2018 年年底，我國31 個省區市發明專利擁有量達到160.2 萬件，同比增長18.1%，每萬人口發明專利擁有量達到11.5 件。盡管我國的專利數量已經遠遠超過世界其他國家，但在高價值專利的申請和授權上，與國外相比還存很大的差距。例如，2015 年，我國申請的三方專利為2 889 件，僅為美國的1/5，日本的1/6，表明我國專利數量和質量存在嚴重的不協調性，造成這一現象出現的主要原因是缺少高價值的核心專利。企業作為創新主體，不僅需要關注創新產出的數量，同樣必須重視產出的質量。財政部等在實施《關于企業實行自主創新激勵分配制度的若干意見》中提出“企業應當加強技術創新能力，成為行業內的關鍵研發者”，并將關鍵研發者定義為“關鍵技術成果的主要完成人、重大研發項目的負責人或者對企業主導產品、核心技術進行重大創新、改進的主要技術人員”，關鍵研發者對創新產出具有顯著的影響，對組織技術創新起著重要的主導作用［1］，是組織創新的中堅力量。借鑒Pilkington 等學者［2］關于關鍵研發者的研究，引出關鍵研發企業的定義，即整個行業中的領先者，控制著行業的關鍵科學知識、技術知識和資源，引導著行業技術發展方向的企業。因此，成為行業中的關鍵研發者是每個企業所關心的問題。

從知識基礎理論出發，一項創新脫胎于企業原有的知識積累，創新活動的差異是由企業原有技術知識基礎結構異質性決定的［3］。不同的技術知識構成導致企業技術創新能力存在較大差異，進而影響其創新產出的數量和質量，使得企業研發角色發生轉變。現有研究已經發現，企業技術知識基礎的廣度和深度對創新產出數量具有顯著的影響［4］，但是并未考慮其對企業研發角色轉變的影響。因此，研究企業技術知識基礎廣度、深度和關鍵研發者之間的關系具有重要的研究意義。

雖然企業主要從事技術知識生產活動，但是Bush［5］早在1945 年就已經發現企業技術創新過程是從科學研究開始，逐漸發展到應用研究后，對新知識進行試驗與發展，最后將其轉化為產品的生產經營過程，表明科學研究對企業技術創新有重要的影響。隨著科學導向型行業的興起，越來越多的學者逐漸開始關注科學研究與技術創新之間的關系。裴云龍等［6］以及Ying G 等學者［7］均指出科學研究與企業技術創新之間密切相關，它是企業技術開發的知識基礎和創新源泉。科學能力的變化，能夠改變技術創新活動所需知識的來源，而且也可以促使企業改變對知識元素的認知程度，提高突破性創新出現概率。因此，科學能力水平的高低會影響到企業的創新活動。對于科學導向型企業而言，探究企業科學能力對技術知識基礎廣度、深度和其成為關鍵研發者之間關系的影響效應，具有重要的研究意義。

綜上所述，本文探討的問題是：（1）企業的技術知識基礎廣度和深度對其成為行業中的關鍵研發者有什么影響？（2）企業的科學能力對技術知識基礎廣度、深度和關鍵研發者之間關系是否存在調節效應？通過收集并整理中國生物制藥行業企業2009—2015年申請的發明專利數據和SCI論文數據，對上述問題進行分析。

1 文獻回顧與假設提出

1.1 文獻回顧

當前關于關鍵研發者的研究主要集中在兩個方面：一是對關鍵研發者概念和區分方法；二是對影響關鍵研發者創造力的因素的探討。一方面，對于關鍵研發者概念的界定，最初來源于對研發者個體層面的界定，即具有高創新水平的研發者為關鍵研發者，這類研發者創造的創新成果數量較多，且質量較高。針對關鍵研發者識別的方法則主要運用專利數據進行分析。例如，Grigoriou 等［8］提出以申請專利數量的多少區分關鍵研發者和一般研發者，而Hess 等［9］、Kehoe 等［10］等學者則同時利用關鍵研發者申請專利的數量和質量兩個層面進行界定，其中質量利用專利被引頻次進行分析。還有些學者則從情報學角度出發，提出一種利用專利語義和多維尺度分析來識別關鍵研發者的方法［11］。之后，Pilkington 等［2］將關鍵研發者的概念延伸至行業層面，認為申請的專利數量和引用次數均大于均值的2 倍的企業為關鍵研發企業。另一方面，對于關鍵研發者影響因素的研究則聚焦于組織環境變化以及研發者所處創新網絡結構等方面，學者們指出關鍵研發者的創造力高低取決于工作環境、員工流動性、員工之間的關系以及研發者所處的創新網絡等因素［12-16］，并且有學者發現，關鍵研發者的知識范圍對其創造力的發揮具有一定的影響［1］。結合關鍵研發者的定義，可以發現關鍵研發者與一般研發者相比，具有更強的創新能力，產出更多高質量的創新成果。

知識基礎理論衍生自“資源基礎理論”，它將知識視為組織最重要的資源［4］。Jaffe［17］在其研究中將知識基礎定義為各類知識元素（包括信息、科技、關鍵技術和技巧）和個體所擁有知識的集合。之后，學者將這一概念做了進一步的區分，將其劃分為兩類：基于科學的解析性知識基礎和基于工程的綜合性知識基礎［18］，分別對應于不同的行業，并且使得企業產生差異化的創新行為。知識搜索理論認為，技術創新受到企業原有知識基礎的影響，即創新存在路徑依賴性，而技術知識基礎的差異性決定了企業未來創新的方向與方式［19］。基于這一觀點，學者們提出技術知識基礎不同維度特征對企業創新活動具有重要作用，Brusoni 等學者［20］指出由于知識基礎廣度和深度的差異性是企業異質性的來源，但是在其研究中對于廣度和深度和創新產出之間的關系并未做深入探討。之后，Jin 等［21］在其研究中對知識基礎廣度和深度與創新績效的關系進行了分析，發現廣度和深度對二元創新產出的影響效應存在差異。另外，部分學者則指出知識基礎的廣度和組織創造力之間存在顯著的相關性［22］。同樣，我國學者對于技術知識基礎和創新之間的活動進行了分析，發現技術知識基礎廣度和深度對創新產出的數量具有異質性的影響［23-25］。之后，學者們則進一步探究了技術知識基礎廣度、深度和企業創新模式之間的耦合關系，例如，曾德明等［26］以電子及通信設備制造業為研究樣本，發現知識基礎寬度和深度對二元式創新績效有倒U型影響；而白寅等［27］進一步指出不同類型的知識基礎對雙元創新活動產生顯著的正向影響。綜上所述，現有研究已經指出企業技術知識基礎對創新活動具有重要的影響，聚焦于企業技術知識基礎多維度特性、創新模式和創新產出數量三者之間的關系。

基于知識基礎理論，創新是對企業知識元素不斷拆分重組的結果，創新產出的數量和質量依賴于企業原有的技術知識基礎積累。同時，結合關鍵研發者的定義，即關鍵研發者具有高水平的創新產出的數量和質量，由此可見，企業技術知識基礎與其能否成為關鍵研發者之間存在關聯性，但是現有研究忽視了對這一關聯性的分析。

在目前科技快速發展的時代，以生物制藥和醫藥行業為代表的科學導向型行業的興起，表明企業技術創新不再只局限于技術層面，企業科學能力的提升，改變了企業原有技術創新過程，科學能力對技術創新的影響越來越明顯，企業不再只是進行技術創新活動，同時也逐漸關注科學研究。企業的科學研究不僅為技術創新提供了新方向，同時也使得企業可以發現新的知識元素重組規律，甚至引導知識元素重組規律發生變化，從而改變創新產出的數量和質量，進而影響到企業研發角色的轉變。

綜上所述，借鑒以往學者的研究，本文從技術知識基礎廣度和深度角度出發，探究其對企業成為關鍵研發者的影響，并引入企業科學能力指標，分析其在這一過程中是否存在調節效應，建立的概念模型圖1。

圖1 概念模型

1.2 假設提出

1.2.1 企業技術知識基礎廣度和深度對其成為關鍵研發者的影響

技術知識基礎廣度指的是企業的專業知識所涉及的技術領域的范圍［28］。一開始，隨著技術知識基礎廣度的提升，企業獲取更多的新興技術知識，增大了其與已有技術知識元素之間的碰撞和聚合［29］，加深企業前沿技術和知識的理解，提高高價值的全新技術突破的可能性，提高創新產出的數量和質量；同時，企業通過開發全新技術領域來提升其研發新技術和開發新產品的潛能，新技術領域的拓展有助于企業分擔研發風險，降低研發失敗可能性［27］，進而正向促進企業成為關鍵研發者。然而，當技術知識基礎廣度增至某一界限后，隨著知識領域繼續擴大，企業的學習成本隨之不斷提升，并使得創新周期延長，對企業成為行業內的關鍵研發者產生不利的影響；同時，企業需要花費更多的時間和人力對全新知識進行消化和吸收，導致交易和溝通成本提升，進而減少了技術創新的研發費用，并且由于知識領域的過度擴張，其獲取知識的可信性降低，探索新技術的不確定風險升高，出現大量冗余知識，不利于企業快速掌握核心技術成長為關鍵研發者。

假設1：企業技術知識基礎廣度對其成為關鍵研發者具有倒U 型作用。

技術知識基礎的深度是對知識垂直維度的衡量，反映的是企業對自身掌握的某一領域技術知識內容的獨特性、復雜性的熟悉程度［30］。企業技術知識基礎深度由較低水平升至較高水平時，企業對其所處技術領域和市場的各類知識的理解逐漸加深，對知識元素之間的相互依賴關系認知程度提升，促使其創新效率提高；而且，由于企業對同一領域進行技術探索，有助于降低學習成本和研發風險，企業能夠更加精準地把握未來技術的發展趨勢，有效地應對環境變化所帶來的影響［31］，有利于企業成為并穩定關鍵研發者的地位。然而，隨著企業在某一技術領域的技術創新和改造的能力逐漸達到峰值，此時繼續深化技術知識基礎，可能導致創新惰性的增加，即企業和研發人員可能會由于自身的惰性，更愿意在熟知的領域內進行技術改造和創新，甚至拒絕其他新興領域的創新，阻礙企業應對技術變革，難以有效掌握行業內新的主導技術；另一方面，從規避風險和減少成本的角度，企業更傾向于在現有的知識領域內從事創新活動，降低了突破性創新出現的概率，并且容易造成技術鎖定現象，企業在特長知識基礎領域上尋求新創新的成本會提高［23］，對企業成為關鍵研發者造成不利影響。

假設2：企業技術知識基礎深度對其成為關鍵研發者具有倒U 型作用。

1.2.2 科學能力的調節作用

科學能力測量的是企業在基礎研究方面的能力，該值越高，表明企業探究的技術研究方向越多。在企業拓展技術知識基礎廣度的初期，隨著科學能力的提升，帶來了更多新穎性的科學知識，由于科學和技術之間存在不同的演化邏輯，企業必須花費一定的時間、人力、物力和財力來探索學習，探究現有技術知識和科學知識的聯系，擾亂了新技術知識元素與現有知識元素之間相互聚合碰撞的過程；另外，企業將科學知識轉化為技術知識需要一定的過程，在這一過程中必須進行更多的嘗試，增大了技術開發的難度，使得企業研發成本提升，創新風險增大，進而導致比企業直接進行新領域的技術創新花費更多的成本，因此削弱了企業技術知識基礎廣度對關鍵研發者的正向影響。然而，當企業技術知識基礎廣度增至某一界限時，科學能力的正向引導作用就顯現出來。具有較高水平科學能力的企業，可以利用科學知識指導企業從眾多技術知識元素中，選取更有利于長期發展的技術領域，降低企業選擇和學習成本，從而減少開發費用；并且企業對候選技術領域內部科學原理由更深入的理解，可以指引企業減少領域拓展的數量，降低探索新技術的不確定風險。因此，提出假設3。

假設3：企業科學能力對技術知識基礎廣度和關鍵研發者之間的關系存在負向調節效應，即隨著科學能力的提升，削弱了技術知識基礎廣度對企業成為關鍵研發者的倒U 型關系。

企業在進行技術探索的初期，不僅會擴大新領域的開發，也會加強對已有領域深度的擴展。在這一時期，科學能力對企業對熟知領域的拓展存在干擾作用。隨著科學能力的提升，企業可以獲得更多全新科學知識，此時，企業將從基礎研究的角度重新考慮元素的組合與協同，加大了時間成本和機會成本。另一方面，由于科學知識與技術知識之間存在較大的異質性，企業將科學知識運用到技術深度挖掘的過程，降低了技術知識元素重組的效率，并且增大了企業對知識元素深度拓展的難度。因此，科學能力對企業技術知識基礎的深度與關鍵研發者的正向影響有削弱作用。然而，當企業在某一技術領域的技術能力達到一定程度，此時企業對這一領域的技術能力處于較為飽和狀態下，科學能力的前瞻性會指引企業進行新領域的拓展，而不是持續進行漸進式創新，更能使企業發展適應未來趨勢。同時，隨著科學能力提提升，使得企業減少對熟知領域的過度關注，避免技術鎖定現象。因此，在這一階段，科學能力對企業技術知識基礎的深度與關鍵研發者的負向影響有削弱作用。

假設4：企業科學能力對技術知識基礎深度和關鍵研發者之間的關系存在負向調節效應，即隨著科學能力的提升，削弱了技術知識基礎深度對企業成為關鍵研發者的倒U 型關系。

2 研究方法

2.1 樣本選取與數據收集

本文選取生物制藥行業228 家企業2005—2015年的專利數據和SCI 論文發表數據為樣本，原因主要是生物制藥行業是高新技術行業代表，技術發展迅猛，專利申請量大；行業以發現新科學知識和科學原理為導向進行技術創新，科學論文發表量大。本文采用的是大為(innojoy)專利數據庫收集專利數據，在此基礎上，得出關鍵研發者，并計算技術知識基礎廣度和深度指標；采用Web of Science 中的SCI 數據庫計算關鍵研發者的科學能力，數據收集具體過程如下：

借鑒Looy 等［32］和Guan 等［33］對國際專利分類和行業的研究，根據IPC 的分類（分類為：A01H，A61K，C02F，C07G、K，C12M、N、P、Q、S，G01N）收集中國生物制藥行業2005—2016 申請的發明專利共182 582 條。首先，對樣本企業的預處理：對專利申請人類型中的院校、個人等進行剔除，本文主要研究的是企業。其次，對生物制藥行業每年的專利庫梳理出企業年發表專利總數、企業申請人個數、專利年總被引證數和專利平均被引證數的梳理。最后，借鑒Pilkington 等［2］識別行業內關鍵研發者的方法，選取企業發表發明專利數量大于等于整個行業所有企業發表發明專利均值2 倍，并且專利引用次數大于整個行業專利引用次數均值的2 倍企業作為行業內的關鍵研發企業。每年具體數據如表1 所示。

在識別關鍵研發者的過程中發現：（1）2009—2016 年企業發表專利數量和企業申請人數量不斷增加，尤其是2012—2016 年企業發表專利數量增長較快。企業申請人數量不斷增加說明了我國的生物制藥行業規模不斷擴大，企業逐漸成為行業創新的主體。（2）專利的總被引證數先增加后降低。2009—2012 年增加的原因是企業發表專利數量增加和累計引用量增加；2013—2016 年降低的原因是時間效應導致發表年份晚的專利累計引用量少。

通過對各年關鍵研發者的分析中發現：2009—2011 年篩選出行業內關鍵研發者數量較少，說明這一階段企業的創新能力較弱，多數企業申請的專利數量較多，而質量較低。第二階段，2012—2016 年篩選出的當年行業內關鍵研發者數量依次遞增，甚至在2016 年達到百家以上，說明企業此時不僅重視了創新產出的數量，同時也對創新產出的質量關注程度逐年提升。同時，通過表1 分析可以看出2016年專利平均被引證數極低，引用情況隨著時間的變化不穩定，導致數據異常。因此，將2016 年作為異常值移出樣本。在此基礎上，對篩選出的關鍵研發者進行整合，將重復值合并，并根據公司的從屬將屬于同一公司的企業合并，最終得到的關鍵研發者數量為228 家。

表1 關鍵研發者基本數據

2.2 變量測量

（1）因變量。企業是否為關鍵研發者是本文的因變量，根據關鍵研發者的判定標準：1）企業專利申請的數量大于等于行業內所有企業的平均申請量的2 倍；2）企業申請專利的平均引用量大于等于行業企業所有專利平均引用量的2 倍，同時符合兩個條件的企業將其界定為關鍵研發者，取值為1，不符合任一條件的取值為0。

（2）自變量。為了減少由于技術環境變化造成的噪音影響，考慮到技術產出有累積性和滯后性的特點，借鑒以往學者研究，文中利用企業前五年的數據來計算當年的技術知識基礎。

技術知識基礎廣度指的是企業的專業知識所涉及的技術領域的范圍。借鑒以往關于技術知識基礎廣度計算方法，本文將企業t 年技術知識基礎的廣度測算方法定義為t-4 到t 年的企業申請的發明專利涉及的n 個國際技術分類小類的數量。

企業技術知識基礎的深度測量的是企業對某一特定技術領域或應用領域的熟悉程度，企業第t 年技術知識基礎的深度計算過程如下：

1）計算企業t-4 到t 年n 個技術分類小類占總發明專利申請數量的比例：

其中Pi為企業在國際技術分類小類i 上申請的發明專利數。

2）n 個比值的標準差與均值之比即為企業t 年技術知識基礎的深度：

（3）調節變量。本文的調節變量是企業的科學能力，利用科學產出對這一指標近似表達。最具代表科學產出表現形式是科學論文，借鑒王曉君等學者［34］對科學能力的測算方法，選取企業發表的SCI論文涉及學科的分析，將研究方向的數量作為企業科學能力的衡量標準，即企業t 年科學能力的廣度測算方法定義為t-3 到t-1 年的企業發表科學論文涉及的m 個研究方向的數量。

（4）控制變量。技術知識基礎規模。企業技術知識基礎規模越大，創新成果的數量越大，企業進行拆分和重組的可能性就越大，越有利于企業成為行業內的關鍵研發者。在文中將企業在5 年內申請的發明專利數量作為企業技術知識基礎規模。

企業專利發明人數。該變量代表企業所有發明專利的涉及的申請人的總數。企業專利發明人越多，說明企業有越多的研發人員進行單獨或合作技術創新，就越有可能使企業成為行業內的關鍵研發者。

企業年齡。該變量的測算是從企業成立年份到當年的年數，即企業成立當年的企業年齡為1。企業年齡越大，企業進行專利研發和論文發表的年份越長，知識存量越大，越有可能成為行業內的關鍵研發者。

3 回歸結果與討論

表2 是所有變量的均值、標準差和相關系數表。從表2 中可以發現，大部分變量的相關性都在1%的水平上顯著。為了避免變量之間的存在多重線性相關，對VIF 值進行測量，結果顯示所有變量的VIF 值均小于7。因此，變量之間的多元線性相關度不高。

表2 描述性統計與相關系數

本文主要研究的是企業技術知識基礎廣度和深度對其成為關鍵研發者的影響，并探討科學能力對這一關系的調節作用，利用Logistics 回歸模型進行實證檢驗，檢驗結果如表3 所示。

表3 回歸分析結果

模型1 為僅有控制變量的基礎模型，技術知識基礎規模和專利發明人數對企業成為關鍵研發者顯著正相關。模型2 檢驗的是企業技術知識基礎廣度對其成為關鍵研發者的影響，顯示技術知識基礎廣度二次項的回歸系數為-2.243，在1%的水平上顯著，表明企業技術知識基礎廣度對其成為關鍵研發者存在倒U 型關系，支持了假設1。模型3 為技術知識基礎深度與企業成為關鍵研發者之間的關系，回歸結果顯示，技術知識基礎深度的二次項系數為-1.174，在在1%的水平上顯著，假設2 得到了支持。模型4 檢驗的是企業科學能力對技術知識基礎的廣度和關鍵研發者之間的調節關系，科學能力和企業技術知識基礎廣度的二次項的交互項的回歸系數是2.065，在5%的水平上顯著，可見，科學能力的廣度削弱了企業技術知識基礎的廣度和關鍵研發者之間的倒U 型關系，假設3 得到驗證。同樣，假設4中的科學能力和企業技術知識基礎深度二次項的交互項回歸系數是1.435，在1%的水平上顯著，假設4 得到驗證。

4 結論與展望

本文以生物制藥行業228 家企業為研究樣本，探究企業技術知識基礎廣度、深度對成為關鍵研發者的影響，并分析了科學能力對這一影響的調節作用，最終結論如下：

企業技術知識基礎廣度對其成為關鍵研發者具有倒U 型的作用，這表明一開始，隨著企業新技術領域的拓展，知識元素組合的潛在數量和質量隨之提升，使得企業占據關鍵研發者地位。然而，當企業技術知識基礎廣度過度擴展后，由于知識元素重組的效率降低，導致企業創新產出的數量和質量下降，因而出現負向影響。

企業技術知識基礎深度與其成為關鍵研發者之間存在倒U 型的關系，表明初期階段，企業技術知識基礎深度的提升對其成為關鍵研發者具有正向影響，而當技術知識基礎深度提升至某一界限后，深度與其成為關鍵研發者之間存在負向聯系，說明保持適度深度的技術知識基礎是企業占據并維持關鍵研發者地位的重要保障。

科學能力對企業技術知識基礎廣度、深度和其成為關鍵研發者之間的關系存在負向調節作用，即隨著科學能力的提升，企業技術知識基礎廣度、深度和關鍵研發者之間的倒U 型關系隨之減弱。這說明，一開始，隨著技術知識基礎廣度和深度的提升，企業科學能力減弱了技術知識基礎廣度和深度對其成為關鍵研發者的正向作用；而當技術知識基礎廣度和深度提升至某一界限后，企業科學能力發揮出正向指引作用，削弱了技術知識基礎廣度、深度和關鍵研發者之間的負向關系。

與以往研究相比，本文的理論貢獻如下：文中從企業層面出發，結合知識基礎理論，闡釋并證實企業技術知識基礎結構特征對其成為關鍵研發者具有顯著影響，豐富并拓展了關鍵研發者研究層面，并從知識角度出發，探尋影響企業成為關鍵研發者的影響因素。遵循Bush 等學者對科學與技術之間關系的探討，引入科學能力指標，闡明了科學知識對技術知識基礎和企業關鍵研發者地位占據之間的關系具有調節效應，初步打開了技術知識基礎和企業研發者角色之間關系的“黑箱”。研究結論為企業構建和改善技術知識基礎結構以實現其占據和維持關鍵研發者地位提供了一定理論依據。

本研究結果對管理實踐方面具有重要的啟示：任何企業都期望成為關鍵研發者，在這一過程中，企業在構建其技術知識基礎結構時，需要慎重考慮對技術知識基礎廣度的拓展和深度的延伸。在技術快速變革的時代，越來越多的技術不斷涌現，企業擁有的資源是有限的，無法掌握所有新技術和新知識，必須從中選擇并轉化為自身技術知識，明確企業未來發展方向和側重點。在企業的創新初期，加強新領域的探索，深入開發和利用已有技術領域知識，能夠促進企業創新產出的數量和質量，有利于企業成為行業內的關鍵研發者。然而，在企業技術知識基礎廣度和深度發展到一定階段，擁有的技術領域趨于飽和，并且對已有技術領域知識掌握已達到頂峰水平，此時需要適度地進行新技術領域的拓展，使得企業能夠維持關鍵研發者的地位。

另外，企業在構建自身技術知識基礎的過程中，需要重視科學能力的培養。在創新活動初期，企業不斷地去獲取各種新技術和新知識，但是在這一階段，企業對于知識元素自身以及元素之間關系的認知并不深入，較高科學能力水平使得企業可以獲得更多的科學知識，將這些科學知識轉為技術知識需要花費一定的資源和時間，分散了企業技術創新集中度，導致企業創新產出數量和質量的下降，表明科學能力的提升會削弱廣度對其成為關鍵研發者的正向作用。而當企業擁有的知識元素數量越來越多時，企業需要從中選擇出較為合適的發展方向，此時高科學能力有利于企業發現前景較好的發展方向，從而促使企業能夠適應技術變革，維持其關鍵研發者的地位。

同時，企業在加強自身技術知識領域的掌握程度時，也需要重視自身科學能力的作用。一開始，企業對于自身擁有的知識和知識元素之間的關系認知程度由較低水平逐漸提高，在這一過程中，高科學能力會減弱企業知識重組的效率，不利于企業成為關鍵研發者，因此，在這一階段，企業應該保持相對較低的科學能力。然而，當企業對已有技術的掌握程度達到某一界限后，企業需要培養較高的科學能力，以達到實現打破技術閉鎖的狀態，提高適應外部技術變革的能力，從而占據并維持關鍵研發者地位。

本研究盡管得到了一些重要的結論，但也存在一些不足之處。第一，本文選擇科學導向型的生物制藥行業企業為研究樣本，未來可以選擇應用導向型的行業（如電子信息行業）進行分析，觀察行業差別對研究結論是否存在影響；第二，文中只分析了企業內部知識資源對其成為關鍵研發者的影響，并未考慮企業外部知識資源的作用，在以后的研究中將進一步探究內外知識資源及其交互作用的影響。