不连续技术创新研究回顾与展望，本文主要内容关键词为：技术创新论文,不连续论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
多个产业技术演化发展历程表明，不连续技术的出现为企业重构竞争优势提供了机会，不连续技术往往来源于组织外部，它具备产生更新颖创新的优势。不连续技术创新是企业持续成长的重要源泉之一，它为企业提供了生产全新产品的创新机会，这种创新活动也为整个经济开启了全新的经济发展机会大门。
为了在创新实践中更好地识别不连续技术发展特征并对此类创新实施有效的管理，本文综述了不连续技术创新的研究进展，对不连续技术的内在特征、企业间合作模式与不连续技术变化互动关系、企业环境扫描行为对不连续技术创新的影响等问题的研究进行系统归纳，提出了待研究的问题，并探讨了未来的研究方向。
1 不连续技术创新研究回顾
1.1 不连续技术的内在特征
Garcia和Calantone[1]系统归纳了不连续技术创新的研究基准，包括①宏观和微观环境；②市场和技术不连续性；③单维度和多维度。研究认为，从宏观角度来看，不连续技术推动了科学和技术的范式变化，从微观角度来看，它使企业已有的营销资源、技术资源和战略等方面产生了变化。宏观维度上，不连续技术不依赖于企业战略、竞争实力和知识基础，在全球范围具有划时代意义，例如，1796年的瓦特蒸汽机、1840年的电报和1980年的万维网。微观角度的不连续技术主要基于企业或企业用户角度[2，3]，它使企业的营销或研发战略、供应商、分销链或销售模式等方面产生不连续性。
Walsha等[4]运用技术路径图工具，对半导体产业中的167家企业50年技术发展历程进行研究。研究结果表明，半导体产业的多个不连续技术皆使得企业核心能力发生了结构性变化，企业核心能力的突破式跳跃、渐进式演化和累加效应与不连续技术变化周期存在密切关系。Sainio和Puumalainen[5]通过对多家移动运营商、通讯设备制造商和通讯软件供应商的不连续创新案例的分析，研究不连续技术变化与企业战略转型之间的关系。研究发现，这些企业面对蓝牙技术(bluetooth)、网络计算技术(grid computing)、无线局域网技术(wireless local area network)和移动P2P技术(mobile peer-to-peer)的冲击时，企业战略转型的力度与技术-市场的不确定性、产业竞争格局的变化以及技术对企业已有能力破坏程度等要素之间存在显著关系。
Olleros[6]认为，不连续技术变化倾向于破坏企业在R&D、生产和营销方面的已有能力。Grant[7]指出，为了回应外部环境的不连续技术变化，产业中原有企业面临获取新能力并分解其已过时能力的双重挑战，而新进入企业则面临获取全新能力的挑战。
图4 技术不确定性和企业获得相关技术迫切性关系[10]
Fig.4 Technology uncertainty and enterprises' obtaining urgency
Tushman[8]对微型计算机、水泥和飞机制造等产业的技术演变进行分析，时间跨度从技术诞生到20世纪80年代，采取技术性能单指标(分别是客机座位-公里数变化、计算机的运算速度变化、窑桶生产量变化的时间序列)来研究不连续技术的演变特征，水泥制造业的不连续性技术变化如图1所示。研究结果表明，技术渐进式变化阶段会被不连续技术所打断，不连续技术出现后，产业竞争环境的不确定性和(利润)丰厚性要比技术出现前显著升高。
Ehrnberg[9]通过分析技术发展周期来概括不连续技术特征。技术发展体现在：从一个技术生命周期转移到另外一个技术生命周期，也可以是从一个子循环移动到另外一个子循环，前者被称为技术的主不连续性，后者被称为技术的子不连续性。该研究将众多的不连续技术归纳为三个大类：①新兴产业的出现；②在已有产业中，新技术对旧技术的替代；③新产品技术和新过程技术在技术发展子循环中的变化。参见图2。
Lambe和Spekman[10]通过对多家企业不连续创新的实证研究，发现了不连续技术变化周期中技术不确定性、市场不确定性和企业获得新技术迫切性等多种要素之间的内在关系。研究结果表明，随着不连续技术演变，这些要素之间的关系也在动态变化。如图3所示，
和S[，2]阶段具有技术和市场高度不确定性及易变性特征，S[，3]阶段为技术和市场转型期，而S[，4]阶段特征是技术和市场相对固定期，在这四个阶段中，企业获得新技术迫切性和技术不确定性之间的关系如图4所示，企业获得新技术迫切性在S[，2]阶段末期达到高峰，随后急剧下降。
Rao和Angelov[11]对多种不连续技术的耦合演变特征进行了研究，从而弥补了相关研究(主要针对某一特定不连续技术的分析)存在的不足。研究发现，网络电话技术(voice over IP)与移动P2P技术(mobile peer-to-peer)等技术耦合后产生了不连续性更强的技术，并导致组群创新的涌现，这些组群创新又进一步开辟了新的市场域和技术域。
Jeffery[12]在对半导体和计算机等产业的不连续技术变化研究的基础上，提出了技术演变模型。研究认为，任何产品都是由若干个子系统构成，子系统的多重渐进式创新会对产品整体性能和设计带来冲击，进而导致系统上的不连续技术变化发生，不连续技术变化发生的时间取决于子系统性能改进的速度以及新老用户对新产品性价比感知的差异程度。如图5所示，当产品的细分市场模式呈现多样化时，产品设计重点将从产品架构向子系统转移，转移的力度取决于细分市场的数量及其相应性能的需求，而当产品设计重点从子系统向产品架构转移时，意味着不连续技术的出现，企业改变了产品整体架构并重新定义了市场。该技术演变模型为创新管理者提供一个分析工具，协助创新管理者有效地分析不连续技术变化的来源并预测其发生的时间。
1.2 不连续技术变化的测量体系
Ehrnberg[9]在系统归纳不连续技术研究文献的基础上指出，相关研究更多是强调技术重要性，而忽视对技术变化测量体系的研究。研究认为，技术变化测量体系的缺失造成有些实证研究实际上只是改头换面重复性的“新”发现，而为了更好地研究不连续技术发展特征并制订有效的创新管理决策，创新管理者需要深入分析技术发生什么样的里程碑式的变化以及如何测量这种变化的大小。
Miller和Shamsie[13]从资源观角度来研究不连续技术变化的程度，通过分析企业在技术、生产和营销等方面资源的变化程度，来评估技术不连续程度。Nelson和Winter[14]采用企业的技能、经验和知识等指标来构建不连续技术变化测量体系。Dosi[15]从技术范式移动角度来测量不连续技术的变化程度。Utterback和Kim[16]认为，不连续技术变化使得企业的技术技能、知识、设计、生产技术及工厂设备等方面产生了综合变化，建议采取多种指标来分析技术变化的程度。
Henderson[17]通过对产品零部件、系统参数和使用性能等变量的研究，分析了不连续技术变化的程度。Henderson和Clark[18]提出构件知识和结构知识概念，内嵌在零部件中的主导设计和生产的知识被称为构件知识，将零部件进行系统联结的相关知识被称为结构知识，通过判断构件知识和结构知识的变化来判断技术变化的不连续程度。
Anderson和Tushman[19]提出不连续技术变化的测量方法，测量指标包括为掌握新技术企业所需重新培训的总量以及企业为实现创新所需的崭新技能。Foster[20]应用性价比指标来研究轮胎不连续技术变化(普通轮胎—半钢子午线轮胎—全钢子午线轮胎)，研究认为采用性价比指标来研究不连续技术的变化更具操作性。
Ehrnberg和Sjoberg[21]基于对普通机床—数控机床化—柔性加工中心和固定电话—蜂窝移动电话等技术演变历程的研究，提出不连续技术变化测量体系。研究认为，①应将新技术区分为“替代性”技术或“互补性”技术，“替代性”技术是指新技术部分或全部替代了原有技术，致使原技术失效，而“互补性”技术是指新技术和原技术共生，从而起到补充作用；②需要比较新技术与原有技术在知识结构及技能内涵等方面的重叠度来辨别技术的不连续性特征。该研究提出了不连续技术变化的测量模型，相关变量包括：在设计和生产新产品时所需技术资源和其他资源方面的变化，产品本身物理方面的变化和产品性价比方面的变化，如图6所示。
1.3 不连续技术变化情形下企业合作模式的演变
Harrigan[22]分析不连续技术的周期特征和企业合作模式之间的关系。研究表明，在不连续技术出现初期，企业间并购风险很高，而联盟模式将显示其吸引力，企业可以通过联盟模式在较少投资情形下最大程度地降低风险，以柔性战略去迎接不连续技术变化带来的冲击。
Spekman[23]分析了企业在不连续技术变化情形下的技术联盟的管理能力。研究发现，许多企业有构建多技术联盟的倾向，以追踪各类不连续技术，由于企业联盟管理资源的有限性，企业在同一时间内构建技术联盟的数量不能超过某一阈值，如果过度使用联盟方式监视外部技术变化，企业将在联盟的管理、监控及吸收合作伙伴技能等方面面临很多困难，反而极大地影响技术联盟潜力的发挥。
Rothaermel[24]对美国医药产业的889个战略联盟进行了实证研究。研究发现，在不连续技术出现时，产业中原有企业通过构建探索型联盟建立自己上游技术价值链，通过构建利用型联盟将新进入企业的技术进行商业化开发。同时，研究结果表明，产业中原有企业面对不连续技术变化，当其具备将新技术进行商业化的互补性资产时，该企业利用互补性资产和新技术提供者建立利用型联盟的倾向高于建立探索型联盟的倾向。
Lynn[25]研究发现，在不连续技术出现时，产业中新进入企业和原有企业更容易结成合作伙伴，原因在于这将有效地提高新进入企业的外部合法性(正统性)，原有企业已经克服外在陌生形象带来的障碍，具有长期业绩的记录并积累了大量社会资本，这些都可以通过联盟方式外溢给新进入企业。Meyer和Rowan[26]认为，在不连续技术创新情形下，产业中新进入企业给人初步感觉是其成功的可能性存在着高度不确定性，这导致许多新进入企业成为陌生形象的牺牲品，对这些企业来说，合作战略的实施能够有效地提高其外部合法性，也是新进入企业生存和发展的关键。Stuart等[27]研究表明，由受尊敬的合作伙伴进行跨组织背书(endorsement)的新企业可以更快地使其股票上市。
Christensen和Rosenbloom[28]对施乐和佳能公司的创新历程进行了系统分析，发现企业所处的价值网络特征直接影响其对不连续技术变化的回应，只要创新能够提高其价值网络的产品性能，这些企业往往是创新领先者，不管这些技术是渐进创新、模块创新及架构创新，还是能力增强性或是能力破坏性不连续技术创新；然而，对那些能够增强其他价值网络的产品性能的新技术而言，这些企业往往是落伍者。
司春林[29]指出，当创新类型发生改变时，企业合作网络会成为新技术实施的桎梏。企业原有合作网络的惯性越大，所带来的阻碍也越大，主要体现在：①技术标准阻碍；②流程阻碍；③组织障碍。企业合作网络对企业来说是一把双刃剑，固化的程度越深，对连续性技术管理的效果越好，反过来对不连续性技术的阻碍也越大。
Spedale[30]通过对英国光纤制造企业创新的研究，分析不连续技术变化情形下企业间合作的模式。在不连续技术出现时，光纤产业中原有企业与新进入企业有结构化与非结构化两种合作模式可以选择，其中，结构化合作模式是指企业间紧密地合作以试图在更宽的市场范围内对新技术进行商业化利用，而非结构化合作模式是指企业间松散地合作以试图在某一细分市场方面应用新技术。研究发现，那些采用市场拉动式战略且组织柔性较低的企业更多地采用结构化合作模式，而采用技术推动式战略并具备高水平组织柔性的企业往往采用非结构化合作模式。
葛如一[31]基于对同济大学的混合动力汽车和上海交通大学的数字电视技术创新的案例分析，提出了不连续技术创新情形下的产学研合作演变模型。研究表明，随着不连续技术向前发展，互补创新资源的性质及其拥有者主体特征不停地变化，导致产学研合作模式发生迁移，相关合作实体应动态预测未来合作模式的发展趋势，以使不连续技术创新顺利进入下一个阶段。
1.4 企业环境扫描行为对不连续技术创新的影响
Ansoff等[32]认为，由于企业的有限理性，企业寻找技术变化信号的方式主要依据惯例进行。通常来说，技术信息来源是和企业原有技术密切相关的技术刊物、大学、展览会及拥有相关技术的供应商等，相关技术信息基本都局限于在原有技术范畴内，而在其他技术范畴发生的变化就很有可能被企业外部环境的监视过滤器过滤掉；当技术变化信号与企业历史经验不相符时，这些信号就很有可能被心智过滤器过滤掉，对于不连续技术变化，企业的监视及心智过滤器往往减弱其对新技术警觉性；企业还存在权力过滤器，当企业经理权力基础受到不连续技术变化带来的威胁时，他们将会轻视或拒绝承认不连续技术对企业的冲击，因此，企业对不连续技术的洞察力是由其监视、心智及权力过滤器的结构特征决定，如图7所示。
Porter[33]认为，在不连续技术变化发生时，和新技术有关的技术专家是相对稀少的资源，当企业没有及时有效地对技术环境进行扫描，企业将会非常有限或根本不可能接触这些技术资源。Lundvall[34]认为，企业技术环境扫描能力受到技术—市场创新系统网络制约，创新系统网络的结构与质量特征直接影响企业对不连续技术变化的回应行为。
图7 企业对不连续技术变化的洞察力[32]
Fig.7 Enterprises' insight for discontinuous technological change
Ehrnberg和Sjoberg[35]分析了不连续技术变化情形下产业临时性与可持续性进入壁垒问题。研究认为，在不连续技术出现时，企业能否观察到新技术并获得相关技术资源是构成其采用新技术的临时性壁垒，各企业在技术环境扫描能力方面的差异使得它们战略行为呈现多样性特征，当采用不连续技术生产的新产品在市场扩散速度缓慢时，临时性壁垒并不一定会导致产业结构发生变化；然而，当新产品迅速地在市场扩散时，这种情形对技术先行者最为有利，在快速增长的市场中，技术先行者将在市场上获得较大的市场份额，而规模经济将产生可持续的进入壁垒。因此，当临时性壁垒(企业间技术环境扫描能力的差异)消逝，后进入者将不得不面对技术先行者建立的可持续性的进入壁垒，这将强化起初的战略多样性，如图8所示。
图8 不连续技术变化、企业技术环境扫描行为和产业结构变化关系(综合文献[35]和[24]中的相关研究)
Fig.8 Discontinuous technological change,enterprise's technological scanning behavior and industry structure change
Susan等[36]从模糊端口(fuzzy front end)活动特征角度研究企业不连续创新的决策过程。模糊端口活动是指企业在正式对某个创新项目立项前所有信息收集、沟通与分析工作，对于渐进式创新，企业是在组织层面实施流程化的技术信息收集与分析活动，模糊端口活动呈现结构化特征；而对于不连续创新，企业模糊端口活动是以个人离散活动为主要特征，是个人而非组织发现并识别了外部技术演变模式，相关信息的内部沟通活动往往也是个人自主完成的，因此，在不连续技术变化情形下，企业模糊端口活动呈现非结构化特征。
Bessant[37]认为，企业应构建环境扫描仪，对外部环境中的各种变量(新市场/新技术的出现、市场竞争行为的转型、产业管制模式的变化、出人意外事件的发生以及商业生态环境的改变)进行有效的监测，并使之成为不连续创新的触发器。
Lichtenthaler[38]对医药、通讯和汽车产业中的25家企业的技术环境扫描行为进行了分析，发现在不连续技术变化情形下，各个企业在感知外部技术变化信号的速度方面差异极小，企业技术战略的失败更多地来源于扫描流程后续的某一薄弱环节。企业应把技术环境扫描看作是一个连续过程，最佳扫描实践流程应包括以下环节：①外部技术信号的感知；②技术信息在组织内部的沟通；③技术演变趋势的评估；④创新决策；⑤技术演变趋势的再跟踪；⑥创新决策的再评估。研究结论是，由于不连续技术变化伴随着大量不确定性因素，企业创新决策应是一个动态适应的过程，企业在实施创新决策后，应加大技术跟踪与评估力度，以使企业适时依据不连续技术的最新演变趋势对创新资源进行动态再分配。
1.5 不连续技术的创新管理
Lynn[25]分析通用电气公司的CT扫描机、康宁公司的光纤产品、摩托罗拉公司的蜂窝电话及施莱公司的增甜剂等不连续创新历程。研究表明，如果这四家公司按照渐进式创新的管理模式进行决策，以上产品肯定会半途而废，之所以产品能够成功开辟新的市场，主要原因在于这四家公司采取了创新管理的新模式，他们将原型机在潜在市场进行探索，然后根据探索结果进入学习过程，反复循环。这种创新管理模式实施的基础是，不连续技术引起的市场与技术双重互动的不确定性，需要企业用产品雏形及以后的改进型作为载体在技术与市场之间建立互动架构，以减弱它们的不确定性。
高建等[39]指出，不连续技术的创新管理是多年来忽视的重大理论问题，当初发展很好的企业面对不连续技术变化会失败，原因在于企业缺乏相应的创新管理能力。徐河军等[40，41]强调不连续技术的创新管理是一种战略管理，技术和市场的不确定性是任何创新都具有的，而组织和资源的不确定性是不连续技术创新所特有的，这些不确定性使得不连续创新管理完全不同于渐进式创新管理，对渐进式创新行之有效的管理方法可能完全不适用于不连续创新管理。
柳卸林[42]从第四代研究开发角度分析技术转型特征，认为不连续技术创新管理的最大挑战是将新兴技术和新兴市场联系起来，当新技术与现有市场联系时，创新管理相对容易得多；但当两者都是新兴时，问题就复杂得多，因为这是一个双重共同演化的过程，当技术是新兴时，它影响市场，当市场是新兴时，它影响技术。
McKelvey[43]通过对基因工程技术对医药产业影响的实证研究，分析企业不连续创新管理能力，发现各企业在不连续创新管理能力方面存在很大差异性，差异性主要来源于：①各企业在吸收能力方面的差异；②各企业在与新技术相关的知识和经验方面的差异；③各企业在互补性资产方面的差异。以上三种变量主要和企业的发展历史、技术发展路径等因素密切相关，并存在一定的“粘性”，不会因为外界干扰而得到大幅度的调整。当不连续技术变化发生时，各企业在创新管理能力方面的差异性使得它们从原来技术轨迹变换到新的技术轨迹的跳跃速度和力度方面存在很大的不同。
Rice等[44]通过分析IBM、北电网络、通用电气、德州仪器和杜邦等企业的12个不连续创新项目的发展历程，系统研究企业研发部门在向运营实体转移创新产品过程中面临的各种挑战，并提出相应管理流程，包括：①过渡成熟度的评估；②过渡计划的制定；③过渡管理团队的组建；④过渡预算的规划。
Munir[45]通过对多家制造企业创新的研究，分析主导设计的演变历程。研究发现，在不连续技术变化情形下，最终确立领导地位的主导设计在技术方面并非是最完美的。在不连续技术变化的初期，各个竞争设计实际上只是代表了不同的主张，而且每种设计都会引起多种争论。那些从商业生态系统角度制定技术战略的企业往往能使其设计成为主导设计，他们根据相关利益者(用户、零部件供应商和售后服务商)的技术需求对其初始设计进行渐进式持续改进，把不连续创新转变为商业生态系统的连续性技术，其设计最终演变成主导设计。
Phaal等[46]认为技术路径图是研究不连续技术不确性有效的分析工具。企业可以运用技术路径图中的产品、支撑能力、知识资产、项目和流程等分析工具包，对不连续技术创新进行有效的管理(技术识别、选择、获取、利用和保护)。
Macher[47]从组织转型角度研究IBM、摩托罗拉和柯达等企业对不连续技术变化的回应模式。面对外部的不连续技术变化，为了避免因组织内部惯性而扼杀新技术的情形发生，这些企业采取组织转型战略来回应技术变化。摩托罗拉设立了独立的研发团队，IBM则是在内部组建独立的运营实体，而柯达是和其他企业构建合资机构。研究发现，可持续性的企业组织转型与其中长期创新绩效存在显著的正相关关系，摩托罗拉在蜂窝通讯技术上的成功组织转型模式并没有能够被复制到数字无线技术上，使之丧失了无线通讯领域的领导地位。
Kassicieh和Rahal[48]基于对美国新墨西哥州引入氢燃料和生物制剂技术的案例分析，研究区域经济增长和不连续创新之间的关系。研究结论是，为了提高区域内企业不连续创新的成功率，地方政府应在税收结构、基础设施、资金、教育和合作网络方面进行适应性调整，引进互补型创新资源，并培育集群基础型企业。
2 研究展望
有关不连续技术创新的研究方兴未艾，还有很多基本问题尚待研究。结合本文综述的内容，作者认为，至少在以下几个方面有进一步研究的必要。
(1)相关研究更多地是聚焦对产业中原有企业和新进入企业对不连续技术变化的战略反应方面的分析，基于产业整体商业生态系统角度去分析不连续技术变化周期特征，存在着较大研究空间。
(2)相关研究显示，不连续技术变化情形下企业合作网络在时间序列上频频出现结构性变化，包括新的结点加入、原有结点脱离以及结点之间连通度方面的变化，外部合作网络的急剧演变对企业创新管理产生很大的挑战，因此，有必要系统分析不连续技术创新情形下企业合作网络动态控制能力的关键特征及其组成要素。
(3)相关研究表明，企业技术扫描能力直接影响其对不连续技术变化的回应行为。为了有效监测全球技术环境中不连续技术变化，企业如何制定技术扫描的政策和相关流程(哪些战略技术是企业应该密切关注？技术如何分类？它们如何演变？如何监测它们的显著变化？如何确定扫描频率？如何确定扫描工作的组织定位？)，以上问题有待进一步深入研究。
处于变革时代的世界经济，正出现一个从传统管理型经济转向创业型经济的深刻变化，通过不连续技术创新来克服衰退、恢复成长能力，已经成为公司求生存、求发展的必然选择。在我国理论学界，有关不连续技术创新的研究刚刚起步，实证研究更是存在不足。在我国政府大力倡导以企业为创新主体的背景下，需要结合我国企业技术转型实践，对不连续技术发展特征和不连续技术的创新管理进行多角度的实证研究，以更好地揭示不连续技术的发生机理和提高企业的创新管理能力，实现对现有理论的深入与拓展，从而对我国企业实施技术跨越战略发挥现实的指导作用。
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