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会员注册2.推进了对技术追赶过程中双元性演化动力机制的理解。已有的研究往往从宏观或中观层面上采用一种“解释型理论构建”(appreciative theorising)的方式来描述技术追赶的阶段、关键条件和结果(Lee & Malerbam，2016；Landini et al.，2016)，对这一过程中企业的动力机制和演化过程是什么甚少关注。本文立足于后发企业的追赶过程，整合外部环境因素和内部能力因素对双元性学习模式演进的驱动机制进行了考察。研究发现，双元性学习模式演化进程是企业基于技术体制变化提供的“技术方向”、市场空间变化提供的“需求支撑”以及能力累积提供的“平台基础”选择最优的双元性学习模式的过程。进一步地，从初始追赶阶段向超越追赶再到创新前沿阶段，多样化的技术体制、持续扩大的市场空间以及企业自身不断增加的能力累积共同驱动了双元性学习实现模式的演进。本文这一研究发现将追赶情境中的内外部因素与双元性学习演进有效地联系了起来，从而为双元性模式演进和驱动机制研究提供了新的证据。此外，相较于已有的理论解释，本文深入剖析了以中国为代表的大型新兴经济体企业的后发追赶情境，弥补了现有文献主要针对新兴工业化国家和地区进行追赶研究的不足。
3.深化了双元性学习构建路径的研究。Stettner和Lavie(2014)研究表明，内部组织、联盟与并购对利用和探索具有不同的作用机制，企业可通过组合这三类方式实现跨越不同领域的双元性，但是他们并没有动态考察不同组合方式的具体适用情境和转换过程。本文在后发企业技术追赶情境下识别出了3种不同的双元性学习模式，即追赶阶段基于联盟的“分隔型双元”，超越追赶阶段基于并购的“过渡型双元”，以及创新前沿阶段组织内部的“自洽型双元”。该研究发现打破了以往双元性构建的静态研究限制，从动态演进视角剖析了后发企业在追赶情境中的双元性学习模式演变过程，为深化双元性研究提供了新的方向。
本文研究结论对后发企业学习和追赶还具有一定的管理意义。首先，后发企业需要通过战略谋划把握技术轨道转变带来的机会窗口。技术轨道变迁之际往往是后发企业追赶的最佳时机，因此，我国后发企业可以充分利用国内多样化技术体制并存的特点，保持对新兴技术足够的敏感性，能够在新一代新兴技术范式到来之前提前谋划，适时地进行技术轨道转换以把握追赶的机会窗口。其次，后发企业需要精心设计双元性学习的构建方案。双元性学习模式并不是一成不变的，它是一个随技术追赶阶段动态演进的过程，对于后发企业来说，在不同追赶阶段面对的追赶目标、挑战和冲突也是不一样的，因此，后发企业管理者需要持续关注不断变化的技术体制、市场需求和自身能力累积特征，相应地设计不同的结构分离机制来构建起双元性学习，并随时间监控不同构建方案的实施效果。第三，后发企业需要重视自身能力积累。在一些产业中，中国已经成为技术领先者，因而在这些产业中成为一个创新者而非模仿者将会变得日益重要。后发企业能力累积程度越高，不仅能够在技术追赶进程中更好地理解并适应外部技术变化，而且能够采取跨国并购、内部研发等更为激进的方式开展双元性学习，因此，后发企业可以通过有目的的学习、自主产品开发、产品开发平台建设等方式进行知识与能力的积累。
表13 组织学习平衡模式的海天前后两次案例研究比较
注：*见彭新敏、吴晓波和吴东《管理世界》2011年第4期文章。
尽管本文采用的纵向单案例研究对于构建理论有着独特的优势，得出结论的概化性仍需谨慎对待。首先，本案例没有发现双元性学习构建的其他可能路径，如内部探索与外部利用的组合(体现为图1中象限Ⅱ和象限Ⅲ的组合)，以及外部利用和外部探索的组合(体现为图1中象限Ⅱ和象限Ⅳ的组合)，未来可以通过多案例研究来考察后发追赶中这些双元路径存在的可能性，也需要进一步通过大样本数据来验证本文结论的准确性。其次，本文只考虑了技术环境和市场环境，而没有考虑制度环境，如政府的产业政策等，这对后发企业双元性模式选择也有着重要的影响，未来研究如能把制度因素纳入进来共同考察，将能够为后发企业追赶过程中的双元性学习模式演进提供更加完整的解释。
①资料来源：2016年5月30日任正非在全国科技创新大会上的汇报发言《以创新为核心竞争力为祖国百年科技振兴而奋斗》。
②相对于拥有先进技术的发达国家企业，我国注塑机企业一开始所面对的新兴技术大多数是在国外相对发展成熟、而在国内的研发和商业化存在极高不确定性的技术，或者是国内自主研发、针对国内特殊细分市场需求的技术，它们不一定是行业内最先进、最高端的技术，如大型二板式注塑机技术，欧洲在20世纪50年代就已经掌握，但我国在90年代末期才开始关注。
③2010年，美国塑料新闻全球集团的亚洲分社《塑料新闻·中国》的社长还特此发表了“海天赶超全球巨头”的文章。
④注塑机新产品开发基本可分为原型机研发、样机试制、系列产品开发和批量生产四个主要阶段，只有开始了批量生产，才意味着企业真正掌握了该产品技术，因此企业的销售数据统计通常滞后于新产品开发。
（原文刊于《管理世界》(京)2017年第2期）