高新技术产业作为国际经济、科技竞争的重要领域,成为国际贸易纠纷和逆全球化运动影响的焦点。在2019年中美贸易摩擦中,美国商务部将中兴、华为、中科曙光等多家高技术企业列入“实体名单”,对我国部分高新技术企业的国际间技术网络进行封锁。对于技术迭代快的高新技术企业来说,外部创新资源尤为重要,技术网络维护确保技术供应安全成为企业面临的重要问题。改革开放后,我国建立了完备的工业门类,构建了多层次的产业细分体系,组成支撑本土企业成长的上下游产业网络,成为体现国际竞争力的重要力量。产业网络作为企业直接面临的外部环境,能够给企业带来技术与市场资源,很大程度上决定了企业可控资源集的大小和未来成长空间。有必要在企业微观层面,考察本土齐备的产业网络对企业网络化成长是否存在显著作用,以及具体的作用路径。在高技术竞争领域,企业创新创业活动明显,发展特征往往产业网络内部化。为了便于科学定量研究,本文采用位势的概念,描述企业在产业网络化环境下的发展态势。并按照企业的技术与市场的二元划分结构,将企业位势细分为:技术位、技术势、市场位、市场势四个构成维度。本文整合“企业创新网络”、“开放式创新”等理论,技术型企业侧重于创新资源整合性实现“网络化成长”机制等思想,以我国上市高技术企业为研究对象,从外部和内部两方面辩证出发,以注重对外部资源整合的“位”,以及内部资源禀赋差异的“势”进行重构,考察企业位势跃迁的主要机理。本文的技术位、技术势、市场位、市场势四个构成维度基础上建立企业位势定量评估模型,并构筑了企业位势的量表体系,主要的测量指标包括:净资产、市场价值、自由现金流量、联合申请专利数量、合作研发企事业单位数、专利同族数量、长期股权投资额、应收账款占总资产比例,应付账款占营业收入比例等。本文利用python软件爬取了国内2450家A股上市公司2014—2018年的数据,以跃迁业绩为标准从中筛选出244家高技术企业,对其位势及给维度指标进行构建,之后采用中介效应模型、面板数据回归模型对样本企业2014年的截面数据和2014-2018年的面板数据进行跨行业大样本、大数据分析,从静态、动态两方面深入探索位势跃迁内在规律,然后进行对比。通过对横截面、面板数据定量研究本文发现以下结论:验证了产业网络情境下,高新技术企业外部资源整合的“位”、及企业内部资源禀赋差异的“势”两个维度下,在技术和市场两端,分别对以企业价值为衡量企业整合位势有显著直接积极作用。静态横截面定量研究中,技术势至企业位势的路径系数是0.393、市场势至企业位势的路径系数是0.414、技术位至企业位势的路径系数是0.349、市场位至企业位势的路径系数是0.374;动态面板数据定量研究中,技术势与企业位势的回归系数是0.359、市场势与企业位势的回归系数是0.415、技术位与企业位势的回归系数是0.301、市场位与企业位势的回归系数是0.317。本研究打开了高新技术企业位势跃迁机理的黑箱,识别出了若干显著的中介作用路径。静态横截面定量研究中,市场势对“技术势-位势”的中介效应是0.215、技术势对“市场势-位势”的中介效应是0.109、市场位对“技术位-位势”的中介效应是0.460、技术位对“市场位-位势”的中介效应是0.159、技术势对“技术位-位势”的中介效应是0.269、技术位对“技术势-位势”的中介效应是0.172、市场势对“市场位-位势”的中介效应是0.561、市场位对“市场势-位势”的中介效应是0.182,其中以市场端的企业网络化成长路径较为清晰;动态面板数据定量研究中,市场势对“技术势-位势”的中介效应是0.1735、技术势对“市场势-位势”的中介效应是0.127市场位对“技术位-位势”的中介效应是0.338、技术位对“市场位-位势”的中介效应是0.1719、技术势对“技术位-位势”的中介效应是0.269、技术位对“技术势-位势”的中介效应是0.172、市场势对“市场位-位势”的中介效应是0.069、市场位对“市场势-位势”的中介效应是0.338,其中以市场端的企业网络化成长路径较为清晰。同时,本研究还揭示了高新技术企业“位”与“势”的互动机制,比如企业内部关于市场与技术资源存在相互影响,以及企业外部资源整合的“位”及企业内部资源禀赋差异的“势”之间的相互影响。静态横截面定量研究中,技术位与技术势的回归系数是0.602;市场位与市场势的路径系数是0.784;市场位至技术位的路径系数是0.731;技术势与市场势的回归系数是0.587;动态面板数据定量研究中,技术势与企业位势的回归系数是0.527;市场势与企业位势的回归系数是0.676;技术位与企业位势的回归系数是0.620;市场位与企业位势的回归系数是0.849。