一、引言 技术融合是用于创建新技术领域的多种技术要素的组合，对于创造新价值和引入新产品和服务极为重要(Kim和Sohn，2020)。随着数字经济如雨后春笋般蓬勃发展，现代制造业如何识别机会转型升级实现高质量创新发展是当前尤为重要的议题(贾建锋等，2022)。当前，数字化转型对我国制造业企业，特别是汽车制造业企业的创新绩效还没有发挥有效的促进作用(范德成和王娅，2022)。汽车制造业在现代制造业中占据重要地位，且其先进程度代表着国家制造业的水平。根据国家统计局数据，2021年，我国汽车制造业规模以上工业增加值同比增长5.5％。汽车制造业规模以上工业企业营业收入8.67万亿元、同比增长6.7％，利润总额5305.7亿元、同比增长1.7％。然而，汽车制造业与大量上下游产业相关联，导致企业绩效受到供应商材料成本的制约，利润下滑的新业态正在迫使汽车制造企业寻求新的增长点(杜巧梅，2022)。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》(“十四五”规划)针对这一问题提出要“加强前沿技术多路径探索、交叉融合和颠覆性技术供给”，并强调融合创新已经成为发展关键核心技术，抢占未来产业发展先机的重要创新方式。可见，技术融合能够有效帮助汽车制造业企业在不同技术领域之间的重组交叉过程中识别技术机会，从而创造更高的创新价值和绩效(翟东升和张京先，2020；Kim和Sohn，2020；王艳等，2021)。技术融合还有助于汽车制造企业实现创新能力互补、研发时效增强和风险成本共担(Sampson，2007)。因此，有必要从企业层面了解组织内外知识共享为基础的技术联系，预测技术变革发生和演化趋势，探究提升汽车制造业创新绩效的策略，见微知著。 现有技术融合的研究主要集中于技术轨迹(王艳等，2021)和技术组成(Caviggioli，2016)的视角，揭示出技术机会发现、技术演化路径、未来新兴技术和企业响应动态技术变化能力的重要性。然而，技术多样性、技术融合网络复杂性、新兴产业技术边界模糊性等，对以往相似性为基础的技术融合方向预测和直接效用评价提出了严峻的挑战(Kose和Sakata，2019；王宏起等，2020)。知识作为创新的重要基础资源，一方面，为异同领域知识重构和再造提供了技术融合基本单元(乌日汗等，2021)；另一方面，核心知识与其他知识的交互衍生关联为复杂网络关系下的技术融合特征分析提供了网络拓扑视角(刘晓燕等，2019；Cho et al.，2021)。学者们开始关注技术融合特征和知识流动、整合与创造，通过不同的组织内外知识整合策略，分析异构技术领域中知识流对企业技术融合机会、双元创新能力，以及绩效的影响(Park和 Yoon，2018；Cho et al.，2021)。既然不同技术融合特征决定知识异质性，而知识异质性决定了企业创新绩效的差异性(党兴华等，2011)，那么技术融合特征分析和知识异质性在技术融合和企业创新绩效中发挥何种作用，是本文所要探讨的问题。知识基的引入有助于本文从异质性知识组合、融合过程和企业创新绩效之间的联系(Grillitsch et al.，2019)，以企业自身技术资源、知识(专利)的客观数据，细化至企业单一技术层面的融合演变，动态性衡量企业自身条件和知识资源整合方式，深入探究技术融合对企业创新绩效的影响，挖掘有效的技术融合模式。 本文选取我国沪深股市汽车制造业上市企业为样本，从万得数据库提取2009-2020年企业相关数据，利用产业领域—国际专利分类(IPC)对照表确定行业，构建了全汽车制造行业技术融合网络，使用网络分析方法测度企业技术融合特征，使用负二项回归模型，实证检验技术融合特征对企业创新绩效的影响及知识基的中介作用。从网络拓扑分析层面丰富了技术融合领域的研究方法，知识基作用剖析也为企业技术融合的专利重组策略提供有益参考。 二、文献回顾与研究假设 (一)技术融合与创新绩效 技术融合作被视为创新的主要来源，是知识跨边界交互、重组的创新活动(Han和Sohn，2016；Verhoeven et al.，2016)。Curran和Leker(2011)认为技术融合的特点在于产生了新的子领域，这种子领域能够引发跨域知识流的协同叠加效应，从而为企业带来新的绩效增长机会。企业利用技术融合能够将不同技术轨道中的知识整合到现有创新进程，其中多样化的技术融合特征体现了融合技术的广度，而技术分配的均匀性体现的是融合技术的深度，为技术融合的知识网络奠定了基础(赵玉林和李丫丫，2017)。以知识流在技术领域内外协同交互为条件，知识为节点、技术融合为边、技术突破为关系强度的技术融合(知识)网络，逐渐成为学术研究的热点(曹兴和孙绮悦，2021)。因此，网络嵌入方式和结构拓扑为技术融合特征提供了针对大量专利数据为依据的分析方法(Kim et al.，2019)。网络中心性代表着企业知识创造、转移、积累和利用等行为所映射的技术融合特征，不同的中心性对创新绩效具有不同的影响(Yayavaram和Ahuja，2008；魏江和徐蕾，2014；Wang et al.，2014；Kim et al.，2019)。如解学梅和王宏伟(2020)从结构和关系两个维度剖析了网络特征对创新绩效的影响。相关研究往往从结构嵌入和关系嵌入两方面考虑知识网络对知识转移、吸收和创新活动的影响，结构嵌入的研究中结构洞的地位尤为突出(Kim et al.，2014；Lee et al.，2015；刘晓燕等，2019)。 中介技术融合反映的是技术融合网络中多领域知识发生融合的深度(Park和Yoon，2018)。这类特征描述了企业在现存技术基础上，寻求知识基增加机会，对外广泛搜索可融合知识的策略(Kim et al.，2014)。企业因开启了“梯次海选”模式，而将待融合技术视为核心技术，任何与核心技术存在知识交互的技术均被尝试进行技术融合。该特征下的知识流交互具有异质性和多层次性，按中介中心性值由高到低依次尝试，直到技术创新突破为止(Lee et al.，2019)。中介技术融合有利于知识基的增加，加强了企业异质资源的获取、整合和创造能力，有助于企业识别稀缺性、有价值的可融合技术，以及高度中介难以替代的知识，进而整合自身技术实现技术创新突破和提升创新绩效(刘洋等，2015)。同时，企业融合关键技术相当于占据了关键的“守门员”位置，不但获得了信息优势，容易获得稀缺信息进而把握丰富的知识资源，在技术融合活动中掌握更强的自主性以便洞悉知识流的强度，进一步把握技术融合机会(Kim et al.，2014)。中介技术融合特征更加有利于异构技术领域的知识重组，强化企业对原先联系较少的不同领域技术的了解，推动多领域融合创造的新技术，保障“多链路”技术融合创新绩效的总体增长(Lee et al.，2022)。由此，本文提出假设：
