劉曉燕　龐雅如　謝桂生

摘要： 技術融合能夠顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，對技術融合機理的深入探索有助于選擇合適的創(chuàng)新伙伴和融合技術。構建依存型網(wǎng)絡分析模型，探究技術特征和技術依附的組織特征與技術融合的關系，并對人工智能產(chǎn)業(yè)進行實證研究。研究表明：吸收能力強或擴散能力強的技術容易吸收或流向其他技術；技術成熟度高、技術鄰近性強的兩種技術容易發(fā)生雙向流動；被多個組織擁有的共性技術不容易吸收其他技術，但容易流向其他技術，單個組織內擁有的技術間容易發(fā)生雙向流動。

關鍵詞： 技術融合；組織－技術依存網(wǎng)絡；社會選擇模型；人工智能產(chǎn)業(yè)

中圖分類號： G315；F273.1文獻標識碼： A

Technology Convergence Mechanism Based on Organization-Tech Dependency Network

LIU Xiaoyan，PANG Yaru，XIE Guisheng

（College of Economics andManagement， Beijing University of Technology， Beijing 100124， China）

Abstract：Technology convergence can significantly improve the innovation ability of enterprises. In-depth exploration of technology convergence mechanism is helpful to select suitable innovation partners and integrated technologies. This paper constructs a dependent network analysis model， explores the relationship between technical characteristics and organizational characteristics of technical attachment and technical convergence， and makes an empirical study on artificial intelligence industry. The research shows that， the technology with strong absorption or diffusion ability is easy to absorb or flow to other technologies; Two technologies with high technology maturity and strong technology proximity are prone to two-way flow. Common technologies owned by multiple organizations are not easy to absorb other technologies， but easy to flow to other technologies; The technology owned by a single organization is prone to two-way flow.

Keywords： technology convergence; organization-technology dependency network; social selection models; artificial intelligence industry

0 引言

伴隨著后疫情時代全球市場競爭格局的變化，以及“大智移云”技術的發(fā)展，越來越多的企業(yè)需要借助研發(fā)擺脫面臨的困境，技術創(chuàng)新已成為關乎企業(yè)生存與發(fā)展的命脈。除少數(shù)大型高新技術企業(yè)外，大多中小企業(yè)創(chuàng)新能力不高，傳統(tǒng)突破式的創(chuàng)新模式難度大，成本高［1］，難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新的需求，更高效的創(chuàng)新模式成為創(chuàng)新研究的焦點。技術融合在多種現(xiàn)有技術的基礎上進行改進或創(chuàng)新［2］，為突破技術瓶頸提供潛在的技術解決方案，能夠顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，并深刻影響企業(yè)和國家的競爭力。然而由于技術融合產(chǎn)生機理不明，導致企業(yè)在選擇融合技術及融合的合作伙伴時存在較大的隨意性、融合效率低、成本高等一系列問題［3］，因此需要研究什么樣的技術更容易融合、組織對于技術融合的影響，才能從本源上揭示技術融合形成過程，為政府制定引導產(chǎn)業(yè)融合的創(chuàng)新政策提供參考，為企業(yè)選擇合作伙伴、選擇融合技術提供依據(jù)。

目前大多數(shù)研究［4］主要根據(jù)經(jīng)驗和以往結果來設置特定自變量，即可能影響技術融合的因素，用某個因變量表征技術融合，探究自變量和因變量的關系，從而檢驗和確定技術融合的影響因素，但這種方法往往只能發(fā)現(xiàn)淺層次影響技術融合的因素，不能深層次挖掘內在可能未知的過程對技術融合的影響。對于技術融合產(chǎn)生機理的研究旨在探究未知的、具體的融合過程對技術融合的促進或抑制作用，一部分側重于技術層面，認為相似技術之間更容易發(fā)生融合［5］；技術復雜程度越高的領域，進行的科學研究越少，越不容易發(fā)生融合［6］。另一部分關注組織層面，認為政府與企業(yè)之間的合作關系越強，越容易促進技術融合的發(fā)生［3］；一個組織內部發(fā)生明顯的技術融合，不同組織的技術很少發(fā)生跨組織的技術融合［7］。

可以發(fā)現(xiàn)：1）技術作為企業(yè)創(chuàng)新活動中的重要知識資源，依附于組織而存在，要真正揭示技術融合的本源，還要考慮到技術依附的組織特征。2）技術融合是指通過技術轉移或合作研發(fā)的方式引進新技術，與自身技術有機整合的持續(xù)性創(chuàng)新活動。不同于合作研發(fā)，技術轉移立足技術流動的視角將技術融合過程分為搜索、選擇、轉移、吸收、轉化、再創(chuàng)新［8］，為技術融合賦予了方向性，有助于進一步探索技術融合軌跡。因此，一方面本文探究技術特征和技術的組織特征對技術融合的影響，為融合技術和創(chuàng)新伙伴的選擇奠定基礎；另一方面從技術轉移的角度出發(fā)將技術融合過程分為技術間的單向流動和雙向流動［9］，幫助組織結合技術融合的方向特征選擇融合技術。

1 分析框架與研究假設

技術融合由多種技術交叉重組產(chǎn)生，這種交叉重組關系形成了技術融合網(wǎng)絡。技術融合關系的產(chǎn)生受到多種因素的影響，可以概括為技術特征和技術依附的組織特征。

技術特征包括技術融合網(wǎng)絡內生結構特征和技術外生屬性特征。首先，技術嵌入在網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡的結構特征例如互惠性、擇優(yōu)鏈接是形成關系的重要因素，這些因素是否依然能夠影響技術融合關系的形成需要進一步驗證。其次，技術的外生屬性，如技術成熟度、技術鄰近性也是影響融合的重要因素，Jeong［3］認為技術成熟度水平對技術融合會產(chǎn)生較大影響，毛薦其［10］發(fā)現(xiàn)技術成熟度會削弱技術融合程度和創(chuàng)新績效間的關系；Lazzeretti［11］提出技術要素間發(fā)生重組需要一定相似的技術基礎作為先決條件，李丫丫［12］發(fā)現(xiàn)相似性高的技術之間有更大的融合機會。因此，本文將以上影響因素作為技術特征的研究對象。另外，技術融合一方面體現(xiàn)為組織內部技術的融合，另一方面體現(xiàn)為跨組織技術融合，本文從此角度研究技術的組織特征。

對于技術融合過程中技術的單向流動和雙向流動，以技術A和技術B之間的流動為例，如果只存在技術A向技術B的流動或只存在技術B向技術A的流動，則技術A與技術B間為單向流動，如果既存在技術A流向技術B，又存在技術B又流向技術A的現(xiàn)象，則技術A和技術B間為雙向流動。

1.1 技術特征與技術融合

1）網(wǎng)絡內生結構特征與技術融合。擇優(yōu)連接是復雜網(wǎng)絡的一種常見動力學機制，擇優(yōu)連接機制中的度數(shù)擇優(yōu)連接［13］認為在一個規(guī)模較大的網(wǎng)絡中，已擁有較多鏈接或度中心性較大的節(jié)點更受青睞，相對于其他節(jié)點更容易產(chǎn)生聯(lián)系。對于技術融合網(wǎng)絡，技術節(jié)點入度高表示該技術節(jié)點吸收融合了大量來自其他技術節(jié)點的知識，技術節(jié)點出度高表示該技術節(jié)點向外發(fā)送了大量技術知識，根據(jù)網(wǎng)絡的擇優(yōu)連接機制，這兩類節(jié)點可能更意愿吸收其他異質知識或更容易吸引并流向其他技術［14］。本文認為擇優(yōu)連接的關鍵技術有更大幾率在技術融合中受到青睞。對于吸收能力強的技術：一方面技術的創(chuàng)新活力高或與多種技術重疊，易于融合內化其他技術，因此能夠源源不斷地吸收融合其他技術；另一方面吸收能力強的技術在融合多項技術后，積累了技術融合的寶貴經(jīng)驗，從而可以有效促進和其他技術的融合。對于擴散能力強的技術：一方面此類技術一般為基礎性技術，其他技術與之融合過程面臨較少困境，融合發(fā)生相對容易，因而易于向其他技術擴散；另一方面該類技術屬于研究熱點，發(fā)展?jié)摿Υ?，前景遼闊，其他技術與之融合后在未來競爭中更具優(yōu)勢，因此不斷吸引眾多技術，技術知識可能也更容易流向其他技術［15］?；诖耍岢黾僭O：

H1a：吸收能力強的技術容易吸收其他技術；

H1b：擴散能力強的技術更容易流向其他技術。

2）技術外生屬性與技術融合。技術的外生屬性對網(wǎng)絡聯(lián)系的形成至關重要，本文主要涉及技術成熟度和技術臨近性兩個外生屬性對技術融合的作用研究。技術成熟度是指某項技術在一定技術發(fā)展軌道上達到的程度和階段，能夠判別當前技術的發(fā)展水平。（1）技術成熟度越高表示對該技術的研究越廣泛，技術發(fā)展越成熟，創(chuàng)新投入產(chǎn)出的邊際效用越小，繼續(xù)研發(fā)很難有突破性進展，需要另辟蹊徑［16］，這就導致了技術成熟度越高的技術越需要借助技術融合進行創(chuàng)新。（2）技術成熟度越高，在該領域中所聚集的研究人員越多，也意味著該技術在研發(fā)上擁有高質量的科研基礎和研發(fā)要素［17］，具有持續(xù)創(chuàng)新的條件。（3）行業(yè)技術較成熟時，技術規(guī)模大，技術規(guī)模對技術融合呈正向驅動效應［18］，企業(yè)也更愿意實施高階的融合創(chuàng)新模式［19］。（4）技術規(guī)模的匹配性是融合技術選擇的關鍵要素之一，擁有成熟技術的組織往往選擇與同樣擁有成熟技術的組織進行合作，從而實現(xiàn)融合的高起點。（5）除技術本身特質外，考慮到融合方向，本文認為成熟度高的技術間雙向流動可能更為普遍，一方面可以降低融合的風險并避免投機主義，另一方面可以實現(xiàn)經(jīng)濟效益的最大化，通過構建互惠互利的共享技術體系，以更高的效率促進融合?；诖?，提出假設：

H2：技術成熟度高的技術間更容易發(fā)生雙向流動。

技術鄰近性是指技術間結構和知識基礎的相似性程度，能夠判斷技術間的距離［20］。（1）鄰近性高的技術擁有相同的技術基礎，技術理解相對容易。（2）技術鄰近性越高對技術融合的約束越小，不需要過多的創(chuàng)新資源便可以完成技術融合，因此技術融合成本低，融合所引發(fā)的風險小。（3）同一技術領域內的知識流動更為順暢，同時技術之間相互吸收與擴散也更為顯著，且相關研究已表明技術領域內部知識流動的次數(shù)高于外部［21］。（4）擁有鄰近性技術的組織和研發(fā)人員間交流更頻繁，為技術融合創(chuàng)造了條件。（5）考慮到融合方向，本文認為技術鄰近性高的技術間雙向流動往往可以促使技術充分融合，是提高融合效率的不錯選擇?；诖?，提出假設：

H3：技術鄰近性高的技術間更容易發(fā)生雙向流動。

1.2 技術依附的組織特征與技術融合

1）組織內部技術融合。組織的融合創(chuàng)新旨在通過融合不同類型的技術知識來提高組織核心競爭力，從而實現(xiàn)組織未來可持續(xù)發(fā)展。組織內部技術融合是最常見的融合方式，在促進技術融合方面有諸多優(yōu)勢。（1）由于融合所需要的技術均來自同一組織，融合過程中遇到的地域，文化等障礙較小，組織內部溝通較為方便，因此融合越有可能順利發(fā)生［11］。（2）組織內部技術融合是指企業(yè)根據(jù)已有技術自主研發(fā)所需技術，不涉及企業(yè)間的知識產(chǎn)權轉讓問題，節(jié)省了技術知識交流的成本，同時也降低了企業(yè)自身核心技術泄露的風險。（3）組織內部員工的關系網(wǎng)絡也為技術知識的擴散提供了良好的渠道，對技術融合具有較大的促進作用［22］。（4）組織內部的技術包括現(xiàn)有技術和新增技術，為了盡快掌握新增技術并以最高速率內化為企業(yè)的技術基礎，組織往往會選擇將新增技術與現(xiàn)有技術相整合，從而實現(xiàn)技術價值的快速增值。（5）迫于創(chuàng)新績效和創(chuàng)新成本，已發(fā)生技術融合但只存在單向流動的技術，無法使技術創(chuàng)新產(chǎn)生的價值最大化，雙向流動往往是實現(xiàn)企業(yè)內技術資源充分利用的最優(yōu)策略，能最大效率地實現(xiàn)技術創(chuàng)新同時降低研發(fā)成本。因此單向流動將轉化為雙向流動。（6）在合作過程中主體間的知識共享、組織內部顯性的知識流動為技術間雙向流動創(chuàng)造了良好條件，創(chuàng)新主體合作中隱性知識流動成為雙向流動的“催化劑”?；诖?，提出假設：

H4：組織內部的技術間易于發(fā)生雙向流動，較少發(fā)生單向流動。

2）組織間技術融合。不同組織間的技術相對于組織內部技術而言差異性較大，組織制度、技術等邊界限制了技術之間的相互交流，技術融合面臨一定的障礙，但不同技術領域的組織相互協(xié)作產(chǎn)生的新技術具有更大的價值，有助于進一步促進下一階段的產(chǎn)業(yè)融合，因此需要對組織間技術融合過程深入探究。

共性技術是組織間技術融合的重要切入點，在整個技術創(chuàng)新鏈中處于基礎性地位，具有廣闊的適用性和開放性，能夠為多種創(chuàng)新技術的發(fā)展提供支撐［23］。目前對于共性技術的研究大多數(shù)是基于產(chǎn)業(yè)的宏觀背景。共性技術通常是指在很多領域內已經(jīng)或未來可能被普遍應用，其研發(fā)成果可共享并對整個產(chǎn)業(yè)或多個產(chǎn)業(yè)及其企業(yè)產(chǎn)生深度影響的一類技術。而產(chǎn)業(yè)是一個寬泛的概念，企業(yè)或組織是其基礎單位，多個生產(chǎn)同類產(chǎn)品的企業(yè)構成行業(yè)，然后多種相互關聯(lián)的行業(yè)形成了產(chǎn)業(yè)。因此立足于微觀角度，產(chǎn)業(yè)的共性技術即組織的共性技術，產(chǎn)業(yè)的共性技術特征同樣適用于組織的共性技術，例如外部性、關聯(lián)性、風險性等特征［24］。（1）從組織共性技術外部性特征視角，共性技術被多個組織所共享，具有較強的公共性質，相關組織難以獨自享有共性技術成果，即共性技術所帶來的成果和收益會不斷向外溢出，并被整個社會所共享，體現(xiàn)為顯著的知識外溢性。（2）從組織共性技術關聯(lián)性特征視角，共性技術往往具有多學科背景，與各類技術都有較好的鍥合度，其他技術與該共性技術進行融合效率較高。而且由于共性技術擁有多學科知識，所包含的技術種類豐富，吸引了其他技術與之融合，因而共性技術也更容易流向其他技術。（3）從組織共性技術風險性特征視角，共性技術的后續(xù)研發(fā)和應用面臨諸多風險［25］，由于共性技術處于商業(yè)化的早期階段，前景未知，而且研發(fā)過程中具有周期長、投入多等特征，貿(mào)然吸收其他新技術進一步研發(fā)顯示出較大的不確定性，存在技術、市場及投資風險，這意味著組織擁有的共性技術不容易吸收其他技術，實現(xiàn)共性技術的創(chuàng)新?；诖?，提出假設：

H5：多個組織所擁有的共性技術容易流向其他技術，不容易吸收其他技術。

2 研究方法

2.1 組織－技術依存型網(wǎng)絡構建

為了清晰刻畫技術自身的特征和組織的技術特征，本文選擇依存網(wǎng)絡模型，模型主要包括兩個網(wǎng)絡：技術融合網(wǎng)絡和組織技術隸屬網(wǎng)絡，技術融合網(wǎng)絡節(jié)點表示技術，弧表示技術之間的融合關系。組織技術隸屬網(wǎng)絡是二部圖，節(jié)點分為組織、技術兩類，邊表示組織和技術的隸屬關系。如圖1所示。

1）技術融合網(wǎng)絡。技術融合關系的抽取借鑒了苗紅［12］所提出的方法，主ipc號代表專利中最重要的技術特征，專利間的引用關系即為主ipc號間的引用關系，也是技術之間的融合關系。

2）組織－技術隸屬網(wǎng)絡。本文將組織與技術結合起來，根據(jù)專利權人的共現(xiàn)篩選出所研究的組織，在此基礎上從incopat專利數(shù)據(jù)庫中查找每個組織在技術融合網(wǎng)絡中對應的技術（ipc號），建立組織－技術隸屬網(wǎng)絡。

2.2 社會選擇模型構建

依存型網(wǎng)絡模型需要通過社會選擇模型（SSMs）來實現(xiàn)，社會選擇模型［26］是多層指數(shù)隨機圖模型（MERGMs）的擴展應用，標準MERGMs模型考慮了3個網(wǎng)絡間的相互依賴性，以及一個層次的網(wǎng)絡聯(lián)系對另一個層次網(wǎng)絡結構的影響，并未涉及節(jié)點屬性。而社會選擇模型（SSMs）考慮個人偏好與集體選擇，將外生節(jié)點屬性與網(wǎng)絡自組織過程結合解釋網(wǎng)絡的形成過程。與ERGM類似，使用馬爾可夫鏈蒙特卡羅最大似然估計算法進行參數(shù)估計，通過描述網(wǎng)絡局部拓撲結構統(tǒng)計量對社會網(wǎng)絡結構進行統(tǒng)計性分析，量化關系形成的過程和影響因素。兩級網(wǎng)絡的社會選擇模型的一般形式為

本文以SSMs為基礎構建兩個模型，模型1涉及技術融合網(wǎng)絡的配置（包括內生結構和外生屬性），模型2添加組織－技術隸屬網(wǎng)絡共同構成依賴網(wǎng)絡的結構配置。

2.3 指標測度

1）技術融合網(wǎng)絡內生結構測度。內生結構依賴體現(xiàn)為網(wǎng)絡形成過程中的自組織特征，一個聯(lián)系是否出現(xiàn)依賴于其他網(wǎng)絡聯(lián)系的存在，這些網(wǎng)絡聯(lián)系形成的配置或模型效應直接影響網(wǎng)絡內關系的建立和解散［27］。邊（ArcB）和互惠性（ReciprocityB）是模型構建的基礎性指標。技術融合網(wǎng)絡中技術的擴散能力在網(wǎng)絡中表現(xiàn)為擴張性，可以使用結構性指標交互－出－星（AoutSB）表示，吸收能力表現(xiàn)為節(jié)點的聚斂性，可以使用交互－入－星（AinSB）表示。

2）技術融合網(wǎng)絡外生屬性測度。本文主要探討技術成熟度和技術鄰近性對技術融合網(wǎng)絡形成的影響。選擇模型scale_SumReciprocityB參數(shù)驗證技術成熟度高的技術間是否容易發(fā)生融合，技術成熟度以專利數(shù)量來衡量［28］。以type_MatchReciprocityB參數(shù)驗證技術鄰近性對技術融合的影響，以技術所屬ipc部測度技術領域。

3）技術－組織依存網(wǎng)絡結構測度。本文通過多次試驗，結合仿真網(wǎng)絡的收斂特征選擇交互－X－星－1B－入（AXS1Bin）、交互－X－星－1B－出（AXS1Bout）指標衡量受歡迎的隸屬關系對技術融合的影響。交互三角X－B－X－邊（ATXBXarc）和交互三角X－B－X－互惠（ATXBXreciprocity）指標衡量組織內部技術節(jié)點彼此融合的趨勢。

具體參數(shù)項定義如表1所示。

3 實證研究

人工智能技術由多學科知識交叉而成，且在社會發(fā)展的各個領域都有著極為廣泛的應用［29］。人工智能產(chǎn)業(yè)作為先導產(chǎn)業(yè)，即新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動力，與各類傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)融合有助于產(chǎn)業(yè)升級和制造業(yè)的服務化轉型，將對人類生活和社會進步產(chǎn)生極為深遠的影響。因此本文將人工智能產(chǎn)業(yè)作為研究對象，構建多層網(wǎng)絡并探索技術融合的產(chǎn)生機理。

3.1 數(shù)據(jù)來源及網(wǎng)絡構建

本文選擇Incopat數(shù)據(jù)庫作為專利數(shù)據(jù)的來源，通過檢索與人工智能相關的發(fā)明專利獲得檢索數(shù)據(jù)，主要參考了大量人工智能文獻及2019年世界人工智能大會發(fā)布的《2019世界人工智能技術趨勢發(fā)展報告》確定檢索式中的關鍵詞，并對2010年到2020年10年間所有國家申請的全部專利進行檢索。篩選合享價值度為9－10分的高價值專利作為研究的基礎數(shù)據(jù)集，提取出專利信息中的主ipc引用數(shù)據(jù)、專利權人共現(xiàn)數(shù)據(jù)及組織擁有的ipc分類號等信息。得到63個技術節(jié)點和節(jié)點之間的融合關系，98個組織節(jié)點；組織－技術隸屬關系通過檢索單個組織發(fā)布的所有專利，并提取出前50個出現(xiàn)次數(shù)最多的ipc號，結合已確定的63個ipc號得到最終組織擁有的ipc號。技術融合網(wǎng)絡（B網(wǎng)絡）和組織－技術隸屬網(wǎng)絡（X網(wǎng)絡）如圖2所示，圓形節(jié)點代表技術節(jié)點，圓形節(jié)點間的連線代表他們之間的融合關系，方形節(jié)點為組織節(jié)點，方形節(jié)點與圓形節(jié)點之間的連線代表組織和技術的隸屬關系。

3.2 仿真結果分析

借助MPNet軟件對人工智能產(chǎn)業(yè)的技術特征與技術的組織特征對技術融合的影響分別建模，模型收斂后得到的參數(shù)估計的最終結果如表2所示。

Model1檢查技術特征對技術融合的影響。負向顯著的ArcB參數(shù)表明技術融合網(wǎng)絡中較少的節(jié)點對呈現(xiàn)單向流動趨勢，正向顯著的ReciprocityB參數(shù)則表示技術融合網(wǎng)絡中雙向流動在整個網(wǎng)絡中占較大比重。AinSB的參數(shù)值也正向顯著，同時，AoutSB的參數(shù)估計值正向顯著，這意味著吸收能力強的技術容易吸收其他技術，擴散能力強的技術更容易流向其他技術，接受H1a，H1b。理論層面上可以由擇優(yōu)連接理論解釋，實際層面上是由于入度高或吸收能力強的節(jié)點具有高學習性的特點，擁有廣泛融合新技術的趨勢，而出度高或擴散能力強的節(jié)點較為簡單且發(fā)展?jié)摿^大，容易流向其他技術。scale_SumReciprocityB的參數(shù)估計值正向顯著，因此技術成熟度高的兩種技術更容易發(fā)生雙向流動，接受H2，進一步說明技術成熟度高的外部技術能夠帶來更高的價值，更具吸引力。type_MatchReciprocityB的參數(shù)估計值正向顯著，表明技術鄰近性高的技術間更容易發(fā)生雙向流動，接受H3，表明類型相同或相似的技術間距離較近，融合步驟少，更容易順利融合。

Model2檢查技術擁有的組織特征對技術融合的影響。ATXBXarc參數(shù)估計值負向顯著，而ATXBXreciprocity參數(shù)估計值正向顯著，符合H4，說明人工智能產(chǎn)業(yè)中單個組織內擁有的技術之間不容易發(fā)生單向流動，但更容易發(fā)生雙向流動，這是因為如果發(fā)送方技術節(jié)點愿意共享自己的知識且接收方節(jié)點擁有較強的吸收能力，那么技術知識流動就越有可能發(fā)生，而如果發(fā)送方技術節(jié)點只希望吸收其他技術，不愿意共享自己的技術，那技術之間就很難產(chǎn)生融合。負向顯著的AXS1Bin參數(shù)和正向顯著的AXS1Bout參數(shù)說明被大量組織擁有的共性技術不容易吸收其他技術，同時被大量組織擁有的共性技術容易向其他技術擴散，接受H5，一定程度上也證實了共性技術的知識外溢性和研發(fā)過程中存在的風險性。

4 模型穩(wěn)健性驗證

本文選擇從計量方法角度對模型結果比較并檢驗，由于專利引用方法和分類號共現(xiàn)方法是兩種普遍用來構建技術融合網(wǎng)絡的方法，區(qū)別是專利引用方法構建的是有向網(wǎng)絡，而ipc共現(xiàn)網(wǎng)絡是無向網(wǎng)絡。本文選擇ipc共現(xiàn)網(wǎng)絡作為穩(wěn)健性檢驗的技術融合網(wǎng)絡，并重新構建組織－技術隸屬網(wǎng)絡，選取類似參數(shù)建模得到模型3，模型3的參數(shù)估計結果如表3所示。

根據(jù)模型3的結果，可以發(fā)現(xiàn)ASB參數(shù)估計值正向顯著，說明融合能力強的技術愿意與新技術建立合作關系，易于與新技術產(chǎn)生融合。scale_SumB參數(shù)估計值正向顯著，與scale_SumReciprocityB結果相同，意味著技術成熟度高的技術間確實更容易產(chǎn)生融合。type_MatchB參數(shù)估計值與type_MatchReciprocityB的參數(shù)估計值都正向顯著，說明技術鄰近性高的技術間更容易發(fā)生融合。StarAXAB參數(shù)估計值負向顯著，說明組織所擁有的共性技術很難與其他技術產(chǎn)生融合，而采用主ipc號引用進行研究時，發(fā)現(xiàn)組織擁有的共性技術不容易吸收其他技術，但更容易流向其他技術。ATXBX參數(shù)估計值正向顯著，說明人工智能產(chǎn)業(yè)組織內部技術融合較普遍，結合本文modle2的ATXBXarc和ATXBXreciprocity的參數(shù)估計值，發(fā)現(xiàn)組織內技術間側重于雙向流動，而不是單向流動。

綜上，對于大多數(shù)參數(shù)估計值，主ipc引用網(wǎng)絡作為技術融合網(wǎng)絡得出的參數(shù)結果與ipc共現(xiàn)網(wǎng)絡形成的參數(shù)結果大致相似，說明了基于主ipc引用網(wǎng)絡構建的模型較為穩(wěn)健，參數(shù)結果也較為可靠。此外ipc共現(xiàn)方法只能探究技術之間是否存在融合，而專利引用方法不僅能探究技術之間是否存在聯(lián)系，還能進一步明確技術的具體融合過程及方向，因此專利引用探究技術融合機理某些程度上優(yōu)于專利共現(xiàn)。

5 結論及建議

本文建立了從技術特征和技術依附的組織特征探究技術融合機理的分析框架，采用主ipc引用表征技術融合，構建了組織－技術依存網(wǎng)絡，并結合社會選擇模型進行建模，有效彌補了以往研究只關注于什么樣的技術有利于融合，而缺乏對具體融合過程深入了解的不足。人工智能產(chǎn)業(yè)的實證結果表明：1）對于技術特征對技術融合的影響表明，吸收能力強的技術節(jié)點更容易吸收融合其他技術，擴散能力強的技術節(jié)點容易流向其他技術；技術成熟度高的兩種技術更容易發(fā)生雙向流動；技術鄰近性高的兩種技術更容易發(fā)生雙向流動，具有上述特征的技術需要重點關注。例如人工智能產(chǎn)業(yè)中物理領域的G05B技術，吸收了物理領域的G06K、G06N、G06F、G06Q、G01R、G10L、G01C、G08C和G05D，作業(yè)運輸領域的B25J和B23Q等多個不同領域的技術，吸收能力強，具有吸收融合更多其他領域技術的潛力。2）技術依附的組織特征對技術融合的影響表明，組織間擁有的共性技術不容易吸收其他技術，但更容易流向其他技術；單個組織內擁有的技術之間不容易發(fā)生單向流動，但更容易發(fā)生雙向流動。例如人工智能產(chǎn)業(yè)組織間共性技術：物理領域的G06F是多個組織所共有的技術，不容易吸收其他技術，但容易流向其他技術，可以作為技術融合的焦點技術與其他技術進行融合。

通過對人工智能產(chǎn)業(yè)技術融合的實證研究，發(fā)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)內部技術融合相對較少，仍處于發(fā)展階段，技術特征和組織的技術特征均對人工智能技術融合有較大影響。1）企業(yè)技術和伙伴選擇上，對于技術而言，針對吸收能力強的技術，企業(yè)應當借助合作、技術交易等手段促進該項技術吸收融合其他新技術，從而達到創(chuàng)新的目的；針對擴散能力強的技術，企業(yè)應當扶持該項技術，促成其他技術與該類技術的融合；企業(yè)內部存在單向流動的技術對，即此類技術對中只存在某一種技術流向另一種技術的現(xiàn)象，企業(yè)應著力實現(xiàn)其反向過程，使融合程度進一步加深，例如某企業(yè)內部只存在G09B到G06Q的單向流動，則企業(yè)可著力實現(xiàn)G06Q到G09B方向的技術流動。企業(yè)選擇相同行業(yè)或相近領域的合作伙伴可以提升融合的效果，當跨領域合作時，選擇擁有擴散能力強的技術的合作伙伴，例如物理領域的G08G技術擴散能力強，企業(yè)可優(yōu)先選擇與擁有G08G技術的組織進行協(xié)作；成長階段的企業(yè)可以選擇擁有共性技術的組織進行合作；當企業(yè)的技術成熟度高時可以選擇擁有成熟技術的企業(yè)進行合作，例如物理領域的G06K，G06F，G10L技術成熟度高，擁有該類技術的企業(yè)可選擇與其他擁有同樣高成熟度技術的組織合作。2）政府政策制定上，政府是技術融合的主要牽動力，應加強對技術融合方向的宏觀調控，給予技術組織明確的政策引導。根據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)技術融合的發(fā)展模式，重點識別扶持擴散能力強的架構型技術以有效帶動技術融合的擴散，引導技術間的相互融合，深度融合，以更高效率的融合方式促進產(chǎn)業(yè)升級。

由于不同產(chǎn)業(yè)的性質不同，融合趨勢可能也有所區(qū)別，未來可以使用本文提出的分析框架對其他產(chǎn)業(yè)進行研究，分析不同產(chǎn)業(yè)技術融合的共性與特性。

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（責任編輯 李 進）

收稿日期： 2022－06－17；修回日期： 2022－08－30

基金項目： 國家自然科學基金青年基金（72304025）；國家社會科學后期資助項目（21FGLB042）;國家自然科學基金面上項目（72104015）

第一作者： 劉曉燕（1974－），女，河北唐山人，博士，副教授，主要研究方向為組織理論與戰(zhàn)略管理。