戴 勇,張秋璇,朱桂龍

(1.湖北大學 商學院,湖北 武漢 430062;2.華南理工大學 工商管理學院,廣東 廣州 510640)

0 引言

我國醫(yī)藥制造業(yè)經過多年發(fā)展,由采用傳統(tǒng)生產工藝向大規(guī)模應用現代科技轉變,在原料藥和仿制藥生產方面取得了長足進步,涌現出一批具有較強科技創(chuàng)新能力的民族醫(yī)藥企業(yè)。總體來看,我國在新藥、特藥、生物制藥等方面的創(chuàng)新仍然落后于發(fā)達國家。近年來,政府相關部門陸續(xù)制定了加快創(chuàng)新藥品審批上市、鼓勵新藥特藥研發(fā)、加強中醫(yī)藥知識產權司法保護等醫(yī)藥行業(yè)相關政策法規(guī),助推醫(yī)藥產業(yè)創(chuàng)新。2015年,科學家屠呦呦因發(fā)現青蒿素獲得諾貝爾醫(yī)學獎,表明我國醫(yī)藥科學領域的實力逐步得到國際認可。2019年,十三屆全國人大常委會修訂了《中華人民共和國藥品管理法》,進一步為醫(yī)藥創(chuàng)新提供法律保障。2021年,80種新分子藥物首次在中國上市,國內新藥獲批數量再創(chuàng)新高。隨著“健康中國建設”全面推進,醫(yī)藥制造產業(yè)作為其中重要一環(huán),如何加快提升科技創(chuàng)新能力,成為理論界和產業(yè)界共同關注的問題。

醫(yī)藥制造行業(yè)具有研發(fā)周期長、準入門檻高、科學發(fā)現與產業(yè)技術關聯度較高等特點(張鵬,2015),與其它成熟行業(yè)相比,其創(chuàng)新活動規(guī)律具有一定的特殊性。已有文獻基于不同視角研究醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新行為、特征及其對創(chuàng)新績效的影響,具體如下:第一,自主創(chuàng)新—模仿創(chuàng)新—合作創(chuàng)新視角。這類研究基于創(chuàng)新戰(zhàn)略理論,對醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新活動及特征進行階段性劃分,并實證分析其對創(chuàng)新績效的影響。部分研究表明,中國大部分醫(yī)藥制造企業(yè)只具備模仿創(chuàng)新能力,該能力在起步和追趕階段對創(chuàng)新產出的促進作用顯著,但后期會出現邊際效果遞減的情況[1]。有些醫(yī)藥企業(yè)試圖通過技術并購提升自主創(chuàng)新能力,但實證結果顯示,這種效果并不顯著[2]。第二,利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新視角。在March[3]首次提出探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的概念后,不少學者嘗試將醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新劃分為利用式創(chuàng)新與探索式創(chuàng)新,并以發(fā)明專利衡量探索式創(chuàng)新績效,以實用型專利與外觀專利之和度量利用式創(chuàng)新績效。研究表明,大多數醫(yī)藥企業(yè)同時開展兩類創(chuàng)新活動,但爭奪有限資源會對整體創(chuàng)新績效產生不確定的影響[4]。第三,漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新視角。部分觀點認為,醫(yī)藥制造領域創(chuàng)新更多的體現為突破性創(chuàng)新(李鈺婷,2023)。部分學者通過定量測算方法,發(fā)現醫(yī)藥創(chuàng)新對舊技術的依賴程度較高,并采用技術積累衡量醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新水平[5]。折衷論述認為,醫(yī)藥產業(yè)突破性創(chuàng)新與漸進性創(chuàng)新可以依次開展甚至同步進行[6]。第四,基于科學的創(chuàng)新和基于技術的創(chuàng)新視角。前者是指與科學研究具有較強關聯性的創(chuàng)新,創(chuàng)新主要依賴科學研究;后者是指與技術應用具有較強關聯性的創(chuàng)新,創(chuàng)新主要依賴于現有技術[7]。上述類視角下,大部分研究將醫(yī)藥制造劃分為基于科學創(chuàng)新的產業(yè)[8]。

綜合來看,前三類研究中的自主/模仿創(chuàng)新、探索式/利用式創(chuàng)新、突破性/漸進性創(chuàng)新更像是一種創(chuàng)新模式,而根植于背后的深層次因素是創(chuàng)新能力結構差異,即上述文獻中的第4類研究“基于科學和基于技術的創(chuàng)新”。國內學者陳勁(2007)將其定義為企業(yè)科學能力和企業(yè)技術能力。在此基礎上,有學者將其劃分為更細致的純基礎研究、應用基礎研究、純應用研究、開發(fā)研究能力,以此表征創(chuàng)新主體的主要知識來源和所處知識供給鏈環(huán)節(jié)的差異[9-10]。但現有文獻存在以下不足:首先,這類研究通常是基于行業(yè)層面而非企業(yè)層面的探討,其主要觀點為“醫(yī)藥制造是基于科學的行業(yè)”只適用于某些細分領域(如基因工程制藥等);其次,醫(yī)藥價值鏈構成既有上游生物科學發(fā)現、新藥理研發(fā)、新靶點選擇等基于科學的創(chuàng)新,也有中下游制藥工藝改造升級等基于技術的創(chuàng)新;再次,雖然有文獻開始關注醫(yī)藥領域科學創(chuàng)新與技術創(chuàng)新的交互作用與轉化關系[11],但僅是基于行業(yè)層面邏輯的推演。關于科學與技術在企業(yè)內部是否存在反饋機制或交互作用,這種交互作用又是如何影響創(chuàng)新績效這一問題,缺乏企業(yè)層面的實證研究。

本文選取我國142家上市醫(yī)藥制造公司為樣本,并基于科學和基于技術的創(chuàng)新視角進行分類,以專利引用信息為基礎,實證分析兩類創(chuàng)新及其交互作用對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。本文的邊際貢獻如下:第一,將基于科學與基于技術的創(chuàng)新研究納入企業(yè)層面,對醫(yī)藥制造企業(yè)創(chuàng)新能力進行結構化拆解,分別構建企業(yè)—科學關聯度和企業(yè)—技術關聯度指數,基于其不同組合對醫(yī)藥制造企業(yè)創(chuàng)新進行分類,進而為我國醫(yī)藥企業(yè)有針對性地提升創(chuàng)新績效提供新視角和新思路。第二,已有基于科學/技術的醫(yī)藥創(chuàng)新文獻大多停留在案例描述與概念界定層面,主要關注政府應如何扶持基于科學的產業(yè)這一問題。本文以醫(yī)藥上市公司為研究對象,實證分析科學關聯度、技術關聯度及其交互作用對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響,可豐富微觀層面基于科學與基于技術的創(chuàng)新理論。

1 理論基礎與研究假設

1.1 科學關聯度與技術關聯度對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

基于資源觀和知識管理視角,組織層面創(chuàng)新的成敗取決于企業(yè)對已掌握的核心編碼知識和其它互補性資源的整合能力。因此,基于科學的創(chuàng)新模式主要有兩種類型:第一,由科學研究成果激發(fā)形成的創(chuàng)新,源于科學上的新發(fā)現。隨著時間推移,潛在科學知識得到編碼,研發(fā)人員能夠結合仿真程序、人力資本等互補性資源,創(chuàng)造出新產品和新工藝,例如化學品和藥品研發(fā)。第二,新的科研成果推動企業(yè)創(chuàng)新,新發(fā)現加快創(chuàng)新進程。在新興領域(如生物醫(yī)藥領域),大部分知識有待編碼,研發(fā)人員可獲得的先驗知識有限,只能整合部分已編碼知識,同時通過干中學以及構建戰(zhàn)略聯盟促進產品和流程創(chuàng)新[12],例如生物技術、中成藥制備、中西醫(yī)結合等領域的創(chuàng)新模式。在基于科學的創(chuàng)新活動中,為了推動產品和工藝研發(fā),企業(yè)需要通過組織學習充分利用新的科學研究成果。由此,雙元型組織可以通過上述機制提升自身創(chuàng)新績效,例如企業(yè)與大學間的研發(fā)合作、醫(yī)院與實驗室間的合作等。通過與不同類型合作伙伴進行交流和學習,企業(yè)可以強化自身研發(fā)能力,并獲得新的靈感和創(chuàng)新思路。同樣,在專業(yè)型組織中,員工通常具備專業(yè)技能和知識,可以充分利用科學研究成果提升企業(yè)創(chuàng)新績效。同時,企業(yè)基于科學的創(chuàng)新活動越多,吸收能力越強,越能利用所獲得的知識特別是隱性知識和技能提升創(chuàng)新能力,從而提升創(chuàng)新績效(徐曉丹,2020)。少數研究顯示,科學關聯度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有倒U型影響(李夢珂,2023),但大多數基于企業(yè)層面的研究發(fā)現,專利引用的科學文獻數量增加能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績效[13]。本研究采用“企業(yè)—科學關聯度”指數衡量基于科學的創(chuàng)新模式,提出以下研究假設:

H1:企業(yè)—科學關聯度對醫(yī)藥制造企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。

H1(a):雙元型醫(yī)藥組織的企業(yè)—科學關聯度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響;

H1(b):專業(yè)型醫(yī)藥組織的企業(yè)—科學關聯度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。

與基于科學的創(chuàng)新不同,基于技術的創(chuàng)新表現為技術自身演化,也就是已有技術突破、改進、組合、調整形成的新技術[14]。相較于基于科學的創(chuàng)新,基于技術的創(chuàng)新更依賴技術開發(fā)與應用能力,而非純粹的科學研究。實踐中,技術開發(fā)與應用效率提升是實現創(chuàng)新目標的關鍵,并推動社會發(fā)展和進步。這類創(chuàng)新主要將基礎技術轉化為共性技術或將共性技術轉化為專有技術,例如優(yōu)化工藝流程、根據用戶需求改進技術參數等,且大多為漸進性創(chuàng)新。醫(yī)藥制造領域的創(chuàng)新主要體現在原料提取、分離純化、濃縮等制藥工藝改進方面。這種組織內部學習能夠促進企業(yè)穩(wěn)健成長,有效指導研發(fā)人員進行技術專利開發(fā)和推廣,進而降低生產成本并提升生產效率。企業(yè)能夠通過這種方式自我完善,逐漸適應市場需求變化,從而實現長期發(fā)展。雙元型組織與專業(yè)型組織同樣存在上述情況。由此,本文采用“企業(yè)—技術關聯度”指數衡量基于技術的創(chuàng)新模式,提出以下研究假設:

H2:企業(yè)—技術關聯度對醫(yī)藥制造企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。

H2(a):雙元型醫(yī)藥組織的企業(yè)—技術關聯度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響;

H2(b):專業(yè)型醫(yī)藥組織的企業(yè)—技術關聯度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。

1.2 科學關聯度與技術關聯度的交互作用對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

動態(tài)競爭環(huán)境下,雙元型組織兼顧現有技術利用與潛在科學知識探索,以適應技術、市場與競爭環(huán)境的非連續(xù)性變化。在上述組織中,基于科學的創(chuàng)新和基于技術的創(chuàng)新相互依存、相互交織[15]。成功的科學探索活動可為技術利用和轉化奠定基礎,而扎實的技術開發(fā)活動能夠反哺科學探索活動,為更深入的科學研究提供技術儲備[16]。兩類創(chuàng)新活動只有在規(guī)模上相匹配,才可能達到平衡[17]。He&Wong[18]實證研究發(fā)現,兩類創(chuàng)新活動的交互作用與銷售增長率正相關;Cao等 (2007)提出雙元性創(chuàng)新的平衡維度(Balanced Dimension)與整合維度(Combined Dimension)概念,指出良好的平衡和互補行為能夠降低組織風險,進而提高組織績效。積極開展科學研究探索活動和技術開發(fā)活動的雙元型組織能夠維持創(chuàng)新優(yōu)勢,在推動組織變革的同時實現穩(wěn)健成長,進而取得更高的創(chuàng)新績效[19]?；诖?本文提出以下研究假設:

H3:在雙元型醫(yī)藥組織中,企業(yè)—科學關聯度與企業(yè)—技術關聯度的交互作用對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。

然而,有學者提出以下疑問:所有組織都必須達到雙元平衡嗎?專注于兩類創(chuàng)新活動中的某一方面能否滿足企業(yè)成長需求[20]?由于能力互補的企業(yè)可以通過合作形成相互依存關系,因而雙元能力失衡的專業(yè)型組織長期生存也是可能的。但理論上,專業(yè)型組織只有滿足特定條件才能在系統(tǒng)層面促使創(chuàng)新活動產生長期交互作用[21]。按照創(chuàng)新來源,專業(yè)型組織可以分為科學型組織和技術型組織。科學型組織專注基于科學的創(chuàng)新,主要聚焦產業(yè)前沿技術研發(fā)。例如,生物制藥企業(yè)要想進行新產品研發(fā),需要同時運用化學、藥學、以基因工程和細胞工程為主的現代生命科學技術,甚至包括生物芯片技術和信息技術等領域的科學技術。其中,優(yōu)秀企業(yè)借助科學創(chuàng)新形成較高的進入壁壘,能夠打破大型藥企壟斷并迅速崛起。但這類創(chuàng)新活動失敗率高,即使試驗成功也不一定能夠實現成果商業(yè)化量產。這類企業(yè)由科學家依靠領先的研究成果組建[22],但因缺乏應用開發(fā)、工藝設計及創(chuàng)新的能力儲備,短期內強行推進科研成果商業(yè)化往往事與愿違,難以提升企業(yè)創(chuàng)新績效。技術型組織依賴基于技術的創(chuàng)新,資源主要向產業(yè)鏈中游生產制造環(huán)節(jié)傾斜,科學研究的缺位導致企業(yè)創(chuàng)新成果停留于模仿創(chuàng)新層面。具體表現為醫(yī)藥企業(yè)生產能力結構不均衡,出現高端藥物產能不足、低端藥物產能過剩的情況,且以仿制藥和原料藥為主,競爭能力有限。當這類醫(yī)藥企業(yè)減少甚至放棄仿制藥的技術創(chuàng)新,投入大量資源進行創(chuàng)新藥的科學研究時,會發(fā)現短時間內難以實現創(chuàng)新藥物成功獲批上市,反而使原有仿制藥尤其是首仿藥的市場份額下降,進而導致整體創(chuàng)新績效降低[23]。

總的來說,由于基于科學的創(chuàng)新與基于技術的創(chuàng)新需要差異化知識基礎、創(chuàng)新文化與戰(zhàn)略情境,長期專注某類創(chuàng)新的企業(yè)已經形成路徑依賴和組織慣性。此時,企業(yè)決策者如果在沒有充分準備的情況下開展雙元性創(chuàng)新,可能促使兩類創(chuàng)新活動針對有限資源進行無序競爭,最終導致基于科學的創(chuàng)新與基于技術的創(chuàng)新交互作用下降,甚至影響創(chuàng)新績效?；诖?本文提出以下研究假設:

H4:在專業(yè)型醫(yī)藥組織中,企業(yè)—科學關聯度與企業(yè)—技術關聯度的交互作用對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著負向影響。

綜上所述,本文構建假設研究框架如圖1所示。

圖1 關鍵理論假設Fig.1 Key theoretical hypotheses

2 研究設計

2.1 研究方法

醫(yī)藥制造行業(yè)是專利密集型產業(yè),專利引用信息系統(tǒng)能夠將技術發(fā)展與相關科學領域及技術領域聯系起來。新的發(fā)明和創(chuàng)造都是在前人研究的基礎上產生的,因而需要在專利文件中提及前人發(fā)表的文獻,即參考文獻或引證文獻。在研發(fā)專利時,企業(yè)可以引用其它文獻不受限制,且知識獲取的邊際成本較低,因而從專利引用角度能夠合理地推導出基于科學的創(chuàng)新與基于技術的創(chuàng)新是互補關系而非替代關系,符合本文組織分類的前提假設。通過對專利引用文獻進行分析,可以將過去、現在甚至將來的相關信息連接起來,進而揭示創(chuàng)新活動特征。

被引文獻可以分為兩類,一類是其它專利,另一類是非專利文獻,后者包括期刊論文、會議論文、學位論文、研究公開、技術報告、學術圖書等,即科學文獻。引用專利文獻和引用科學文獻可用于描述發(fā)明專利的知識來源。盡管專利引用科學文獻與專利文獻的原因不同,但都是外部知識進入企業(yè)的重要途徑,更是衡量科學研究探索程度和現有技術利用程度的重要指標?，F有研究普遍采用非專利文獻引用比例表征發(fā)明專利與基礎科學的關聯程度[24]。本文通過分析專利引用參考文獻的內容識別技術來源,并證明企業(yè)在相關研究方面的深度和廣度,量化企業(yè)探索科學知識或利用現有技術的程度,從而衡量企業(yè)在創(chuàng)新方面的表現。

需要說明的是,采用專利數據進行測度存在一定的局限性。以往研究表明,不同產業(yè)間專利引用偏好存在差異。本文聚焦單一產業(yè)內企業(yè),很大程度上規(guī)避了上述問題。盡管我國在知識產權保護方面存在短板,但對藥品專利的保護較為完善,醫(yī)藥制造業(yè)在專利申請方面表現出強勁的勢頭。企業(yè)基于科學的創(chuàng)新和基于技術的創(chuàng)新活動會形成相關專利,專利引用系統(tǒng)能夠在很大程度上呈現上述信息。

2.2 研究樣本與數據來源

本文研究樣本來自中國證監(jiān)會2020年4季度上市公司行業(yè)分類結果,剔除ST、*ST、PT以及資料不全的公司,得到142家醫(yī)藥制造行業(yè)上市公司(不包括醫(yī)療器械制造、醫(yī)藥商業(yè)和服務領域上市公司),主要涉及化學制藥、生物制品、中藥、化學原料藥等細分領域。在確保至少5 年被引周期的前提下,檢索并下載上述高科技公司2015年1月1日至12月31日專利申請數據文獻(上述公司中有部分公司2015年還未上市),以此作為本文研究數據樣本,計算專利申請后近5年被引次數(2015—2020年)。數據下載時間為2021年5月1～31日。

本文專利數據來自德溫特(Derwent Innovations Index, DII)專利數據庫,該專利數據庫是湯森路透(Thomson Reuters)集團的重要產品,也是全球最大的專利文獻數據庫,涵蓋較為全面的前向引用和后向引用信息。

2.3 計量模型與變量定義

為了考察企業(yè)基于科學、基于技術的創(chuàng)新行為對創(chuàng)新績效的影響,本文構建基本計量回歸模型如下:

ATCi=α0+α1SLi+α2TLi+α3SLi*TLi+βZi+εi

(1)

其中,平均被引次數(ATC)作為被解釋變量測度創(chuàng)新績效。在現有研究中,前向引用被普遍用于創(chuàng)新績效測度。盡管不少學者直接采用企業(yè)一段時期專利數(或發(fā)明專利數占總專利數的比例)測度創(chuàng)新績效,但與專利被引次數相比,后者更能反映創(chuàng)新質量。樣本企業(yè)專利被引次數能夠反映現有發(fā)明專利對后續(xù)發(fā)明活動的技術影響程度,有助于測度創(chuàng)新績效。

本文關鍵解釋變量包括科學關聯度(SL)和技術關聯度(TL)及其交叉項(SL*TL),分別用于測度基于科學的創(chuàng)新能力、基于技術的創(chuàng)新能力及兩者的交互作用。具體定義如下:科學關聯度是指該公司所有專利平均引用科學文獻的數量[25-27]。分析近期專利申請資料可以發(fā)現,與新興技術相關的專利越來越傾向于引用科學文獻[28]。高水平科學關聯度表明該企業(yè)專利是在探索科學知識的基礎上形成的。技術關聯度是指該公司所有專利平均引用專利文獻的數量(高繼平,2014)。類似地,這一指標刻畫了企業(yè)對現有技術的利用程度。本文對自變量進行中心化處理以避免多重共線性問題的影響,兩者交叉項表征兩類創(chuàng)新活動的交互作用。

Z表示其它可能影響企業(yè)創(chuàng)新績效的變量集,包括以下控制變量:第一,產學研合作(UIC)。該變量定義為企業(yè)所有專利中產學研合作專利所占比例。朱桂龍等(2015)指出,積極與外部組織進行產學研項目合作,有利于企業(yè)技術獲取。與高校、科研院所緊密合作的企業(yè)能夠優(yōu)先分享科學研究成果,而企業(yè)間合作更多是對互補性技術的利用(樊霞,2011) 。第二,研發(fā)強度(RD)。研發(fā)強度定義為企業(yè)研發(fā)投入費用占當年銷售收入的比重。多數學者認為,研發(fā)投入對創(chuàng)新績效具有顯著促進作用。第三,地理集群(GC)。地理集群定義為該企業(yè)所在地區(qū),采用虛擬變量表示,內陸地區(qū)為0,沿海地區(qū)為1。選取該變量是因為產業(yè)環(huán)境對企業(yè)創(chuàng)新績效具有重要影響[29]。相較于單個企業(yè),國內或跨國地理集群擁有更強的創(chuàng)新能力[30]。第四,企業(yè)年齡(Age)。企業(yè)年齡定義為企業(yè)成立年數并取對數。關于企業(yè)年齡對創(chuàng)新績效的影響,現有文獻尚未形成一致看法。這是因為新興企業(yè)和成熟企業(yè)各有優(yōu)劣,新興企業(yè)傾向于接受新的理念和方法(李后建,2015),而成熟企業(yè)經驗和研發(fā)資源豐富,會表現出更高的創(chuàng)新績效。

本文變量定義見表1。

表1 回歸模型變量定義Tab.1 Definitions of the regression model variables

3 組織分類

3.1 分類方法

在基于科學的創(chuàng)新量化排序方面,張鵬和雷家骕(2015)對“有NPL引用的專利數/專利總數”指數進行數學變換,將數據轉化為[-100,100]區(qū)間,探討產業(yè)發(fā)展與科學研究的關聯程度。上述方法能夠對各產業(yè)科學關聯程度進行標準化處理,采用統(tǒng)一的標準描述不同產業(yè)間的科學關聯度差異。樊霞和宋麗(2017)進一步提出用于測度各技術領域基于科學的創(chuàng)新強度指標,即科學關聯度。

在上述研究的基礎上,本文構建企業(yè)—科學關聯度指數(Enterprise-Science Correlation Index, ESCI),以此反映制藥產業(yè)內部不同企業(yè)科學關聯程度,如式(2)所示。為正的指數數值越大,該企業(yè)基于科學的創(chuàng)新傾向越強,反之亦然。

(2)

PNPL代表有非專利文獻(Non-Patent-Literature, NPL)引用的專利數,Ptotal代表專利總數,j代表企業(yè)。從國內學者對基于科學的產業(yè)排序可以看出,基于科學的產業(yè)通常是指高頻引用科學文獻的產業(yè),而基于技術的產業(yè)實質上是“非基于科學的產業(yè)”,即假定產業(yè)創(chuàng)新動力(科學研究或現有技術)是不兼容的。這種認知的理論基礎是,基于科學的產業(yè)通常有更多基礎性研究以及創(chuàng)新性思維應用,而基于技術的產業(yè)更多關注技術應用。然而,組織層面的創(chuàng)新模式更為復雜,企業(yè)可以同時依托科學研究與現有技術進行創(chuàng)新,兩者并不是完全的競爭關系。因此,筆者對上述分類方式進行修正,構建企業(yè)—技術關聯度指數(Enterprise-Technology Correlation Index, ETCI),如式(3)所示。同時,運用上述指標繪制四象限圖,將企業(yè)劃分為雙元型組織、科學型組織、技術型組織和其它型組織。雙元型組織落在第一象限,對應的科學關聯度和技術關聯度指數區(qū)間為0

(3)

PPL代表有專利文獻(Patent-Literature, PL)引用的專利數,Ptotal代表專利總數,j代表企業(yè)。

3.2 分類結果

本文通過分析142家醫(yī)藥制藥上市公司的ESCI和ETCI指數,得到雙元型組織與專業(yè)型組織,如圖2所示。

圖2 雙元型組織與專業(yè)型組織分類Fig.2 Classification of dual and professional organizations

其中,典型雙元型組織有江蘇恒瑞醫(yī)藥集團有限公司、未名生物醫(yī)藥有限公司、舒泰神(北京)生物制藥股份有限公司、上海萊士血液制品股份有限公司、浙江我武生物科技股份有限公司、浙江醫(yī)藥股份有限公司、浙江海正藥業(yè)股份有限公司、深圳翰宇藥業(yè)股份有限公司等73家企業(yè),而典型專業(yè)型組織有深圳信立泰藥業(yè)股份有限公司、江蘇康緣藥業(yè)股份有限公司(科學型組織)、福建廣生堂藥業(yè)股份有限公司、浙江京新藥業(yè)股份有限公司(技術型組織)等51家企業(yè),剩下18家企業(yè)被列為其它型組織。由此可見,與其它行業(yè)企業(yè)不同,超過一半醫(yī)藥制造公司屬于雙元型組織,能夠同時開展基于科學和基于技術的創(chuàng)新。上述情況與該行業(yè)特點相關,醫(yī)藥制造產業(yè)屬于多學科交叉領域,需要融合不同領域知識。此外,該領域存在較高的科學技術壁壘,需要不斷進行技術創(chuàng)新與升級。例如,在化學制藥的“起始物料→高難度中間體→特色原料藥→制劑”產業(yè)鏈條中,如果想要生產出國內乃至國際領先產品,每個環(huán)節(jié)都需要反復的科學實驗,更離不開制藥工藝改進及突破。同時,高科學關聯度和高技術關聯度企業(yè)數量不多,這與行業(yè)總體創(chuàng)新能力有限、原創(chuàng)藥品稀缺、整體創(chuàng)新績效不高的現狀基本相符。

3.3 描述性統(tǒng)計

從全樣本中提取出子樣本1(雙元型組織)和子樣本2(專業(yè)型組織)后,針對兩個子樣本進行描述性統(tǒng)計分析,結果如表2、表3所示。表2顯示,技術關聯度(r=0.391,p<0.01)、科學關聯度(r=0.710,p<0.01)與平均被引次數具有顯著正相關關系。同時,兩者交互作用與平均被引次數(r=0.643,p<0.01)同樣具有顯著正相關關系。從表3可以看出,技術關聯度(r=0.627,p<0.01)、科學關聯度(r=0.166,p<0.01)與平均被引次數具有顯著正相關關系。同時,兩者交互作用與平均被引次數(r=-0.034,p<0.01)呈現顯著負相關關系。結果表明,本文研究假設具有一定的合理性。接下來,本文采用多元回歸分析方法進一步檢驗各變量間關系。

表2 各變量描述性統(tǒng)計結果及相關系數(子樣本1雙元型組織)Tab.2 Descriptive statistics and correlation coefficients for each variable (subsample 1—dual organizations)

4 實證結果分析

4.1 基準規(guī)范分析

(1)主要效應分析。分析技術關聯度與科學關聯度對創(chuàng)新績效的影響,結果如表4所示。模型1僅加入控制變量,回歸分析結果表明,地理集群(β=0.906,P<0.01)、研發(fā)強度(β=0.597,P<0.05)對雙元型組織的創(chuàng)新績效具有顯著正向影響,企業(yè)年齡(β=-0.034,P<0.05)對創(chuàng)新績效具有顯著負向影響。模型2加入變量科學關聯度和技術關聯度,結果表明,技術關聯度、科學關聯度對雙元型組織創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.147,P<0.01;β=0.416,P<0.01),由此假設H1(a)和H2(a)成立。同樣地,模型4回歸結果表明,地理集群(β=0.400,P<0.01)、研發(fā)強度(β=0.638,P<0.01)和產學研合作(β=0.685,P<0.01)對專業(yè)型組織創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。模型5表明,技術關聯度對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.269,P<0.01),科學關聯度對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.250,P<0.01),由此假設H1(b)和H2(b)成立。上述實證結果說明,無論是雙元型組織還是專業(yè)型組織,科學關聯度與技術關聯度均對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。

表4 基于科學與基于技術的創(chuàng)新的主效應及交互效應回歸分析結果Tab.4 Regression analysis of main and interaction effects of science-based and technology-based innovation

(2)交互效應分析。將科學關聯度與技術關聯度的乘積項納入模型3(雙元型組織)和模型6(專業(yè)型組織)中,以此分析二者交互作用。從模型3可以看出,科學關聯度與技術關聯度的交互作用對雙元型組織創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.123,P<0.05),由此假設H2(a)成立。模型6表明,科學關聯度與技術關聯度的交互作用對專業(yè)型組織創(chuàng)新績效具有顯著負向影響(β=-1.100,P<0.1),由此假設H2(b)成立。上述結果表明,兩類組織中均存在科學關聯度與技術關聯度的交互作用,且方向相反。其邏輯在于,雙元型組織能夠促使科學研究探索和技術開發(fā)活動互補,進一步促進創(chuàng)新能力與績效提升,而專業(yè)型組織因難以提供兩類創(chuàng)新所需的差異化知識基礎、創(chuàng)新文化與戰(zhàn)略情境,導致兩類創(chuàng)新存在一定沖突,因而抵消了各自對企業(yè)原有的創(chuàng)新貢獻。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

為了確保研究結果的可信度,本文采用替代變量方法進行穩(wěn)健性檢驗。對于醫(yī)藥制造企業(yè)而言,新產品銷售收入可以體現其創(chuàng)新活動產出,因而可作為衡量創(chuàng)新績效的重要指標(高繼平等,2014)?？紤]到各上市醫(yī)藥公司規(guī)模差異,本文采用當年新產品銷售收入(數據來源于國泰安數據庫)占主營業(yè)務收入(數據來源于上市公司年報)的比重衡量創(chuàng)新績效,結果如表5所示。從表5模型2可以看出,技術關聯度對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.223,P<0.01),科學關聯度對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.315,P<0.01)。從表5模型5可看出,子樣本2(專業(yè)型組織)中技術關聯度對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.281,P<0.01),科學關聯度對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.193,P<0.05)。從表5模型3可以看出,雙元型組織中,科學關聯度與技術關聯度的交互作用對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響(β=0.138,P<0.05)。模型6顯示,專業(yè)型組織中,科學關聯度與技術關聯度的交互作用對創(chuàng)新績效具有顯著負向影響(β=-1.132,P<0.1)。上述檢驗結果與表4結果基本一致,表明本文研究結論具有穩(wěn)健性。

表5 基于科學與基于技術的創(chuàng)新的主效應及交互效應穩(wěn)健性檢驗結果Tab.5 Robustness tests for main and interaction effects of science-based and technology-based innovation

5 結語

5.1 基本結論

本文從創(chuàng)新能力結構視角出發(fā),以專利引用信息為基礎,探討企業(yè)—科學關聯度、企業(yè)—技術關聯度及兩者交互作用對創(chuàng)新績效的影響,并在此基礎上構建科學分類體系,將我國醫(yī)藥制造企業(yè)劃分為雙元型、專業(yè)型和其它型組織,得到以下主要結論:

(1)在雙元型組織和專業(yè)型組織內,企業(yè)—科學關聯度、企業(yè)—技術關聯度對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著正向影響。對于我國醫(yī)藥制造企業(yè)而言,無論是雙元型組織還是專業(yè)型組織,開展基于科學的創(chuàng)新與基于技術的創(chuàng)新均能顯著提升組織創(chuàng)新績效。這種績效提升既可以表現為醫(yī)藥科學的新發(fā)現,也可以表現為醫(yī)藥制造工藝改進和效率升級。

(2)在雙元型組織內,兩類創(chuàng)新活動的交互作用對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。醫(yī)藥企業(yè)中,典型雙元型組織具有知識密集、技術含量高、多學科高度綜合和相互滲透等特點,最可能同時開展基于科學的創(chuàng)新與基于技術的創(chuàng)新。一方面,它們對醫(yī)藥前沿的科學探索活動可為技術進一步利用和轉化奠定基礎,進而推動技術創(chuàng)新;另一方面,扎實的技術開發(fā)活動能夠反哺科學探索,為更深入的科學研究提供技術儲備,從而確?？茖W持續(xù)發(fā)展和穩(wěn)步推進。上述行為能夠顯著降低組織風險,進而提升組織創(chuàng)新績效。

(3)在專業(yè)型組織內,兩類創(chuàng)新活動的交互作用對創(chuàng)新績效具有顯著負向影響?；诳茖W的創(chuàng)新與基于技術的創(chuàng)新需要不同的知識基礎、組織文化與戰(zhàn)略情境,醫(yī)藥企業(yè)中的專業(yè)型組織由于長期專注某一類創(chuàng)新而形成行為慣性和資源約束,導致基于科學的創(chuàng)新與基于技術的創(chuàng)新交互作用弱化,甚至對創(chuàng)新績效產生負向影響。我國部分醫(yī)藥制造企業(yè)主要生產普通藥品和常規(guī)藥品,忽視了對科學研究的探索,使得基于技術的創(chuàng)新與基于科學的創(chuàng)新處于失衡狀態(tài),導致科學研究成果轉化效率低下,進而抑制已有技術升級。

5.2 管理啟示

(1)對于具備足夠規(guī)模和雙元創(chuàng)新能力的大型醫(yī)藥公司而言,要想維持競爭優(yōu)勢,需要平衡基于科學與基于技術的創(chuàng)新資源分配。具體來說,需要合理控制創(chuàng)新藥與仿制藥的比例。一方面,保持對醫(yī)藥前沿領域的關注,以及對熱門靶點的攻克;另一方面,要投入大量資源用于布局仿制藥研發(fā)與生產并持續(xù)開展制藥工藝創(chuàng)新,以高質量首仿藥獲取利潤,進一步反哺創(chuàng)新藥的科學研究,使基于科學與基于技術創(chuàng)新的交互效應在企業(yè)中形成良性循環(huán)。

(2)科學創(chuàng)新主導的專業(yè)型制藥企業(yè)很多是從大學或科研機構衍生而來,在發(fā)展初期可以通過風險投資或利用創(chuàng)始人擁有的專利向其它機構授權以獲取發(fā)展資金,并通過與其它企業(yè)合作提升自身技術創(chuàng)新能力,進而向大型雙元型組織演進。本文樣本中的北大未名集團就是這樣的成功案例。當然,這類企業(yè)可以利用自身科研實力,著力攻克小眾化市場的高端醫(yī)療藥物,如重點開發(fā)一些罕見病治療藥物,同時對創(chuàng)新知識產權進行嚴格保護。

(3)技術創(chuàng)新主導的專業(yè)型制藥企業(yè)以仿制藥為主,因而需要建立情報收集機構,密切關注全球各類創(chuàng)新藥專利到期時間,并結合自身技術儲備,為仿制藥的提前布局與選擇進行謀劃。這類企業(yè)需要選擇具有一定技術壁壘的藥品進行仿制,一方面可以提升技術創(chuàng)新能力,另一方面能獲取更高的利潤,進而為基于科學的創(chuàng)新提供資源投入。此外,這類企業(yè)可以選擇直接并購新興科學主導型制藥公司,進而向雙元型組織轉型。對于多數中小規(guī)模制藥企業(yè)而言,通過深度產學研合作,或選擇CRO、CMO、CDMO等專注研發(fā)端或生產端的專業(yè)化醫(yī)藥外包服務機構,借助外部科技資源融入開放式創(chuàng)新體系成為其提升創(chuàng)新能力與績效的較優(yōu)選擇。

5.3 研究局限與展望

本文存在以下不足:第一,從產業(yè)維度看,醫(yī)藥制造中化學制藥、生物醫(yī)藥、中成藥三大細分產業(yè)在技術路線與創(chuàng)新模式上存在一定差異,對基于科學和基于技術的創(chuàng)新需求不同,如果能進一步挖掘細分領域的創(chuàng)新規(guī)律,就可以得出更具針對性的結論。此外,醫(yī)藥制造是知識密集型行業(yè),必然和其它高科技產業(yè)存在差異,未來可以進行產業(yè)間橫向對比研究。第二,從時間維度看,對基于科學的創(chuàng)新和基于技術的創(chuàng)新,在不同生命周期每個產業(yè)的需求強度不同。例如,硅基大規(guī)模集成電路在架構、可靠性、性能上通過前期基于科學的創(chuàng)新實現了巨大提升,而當前基于技術的高精度芯片制造工藝成為半導體競爭的焦點。因此,企業(yè)在不同發(fā)展階段是否需要構建雙元型組織,以及如何隨時間變化動態(tài)平衡兩類創(chuàng)新的資源分配,是未來需要進一步探索的課題。