我國生物醫藥企業創新成果轉化對策研究

包 晗

（上海工程技術大學 管理學院，上海 201620）

一、引言

據2018 年《科技中國》雜志顯示，我國科技成果只有10%～30%應用于生產，其中真正成為現實生產力的僅占其中的20%左右，與日本、美國的80%左右的創新成果轉化率相去甚遠。而生物醫藥產業作為高技術產業，近年來備受矚目。因此，探究我國生物醫藥企業創新成果轉化的影響因素并對癥下藥就顯得尤為重要。

為剖析我國生物醫藥企業創新成果轉化的影響作用機制，學者們進行了一系列有價值的研究。在創新成果轉化的影響因素的研究方面，基于整體角度，余永澤（2009）[1]分別討論了企業規模、政策支持等對創新成果轉化的凈效應；肖仁橋等（2012）[2]分別研究了政府支持、金融支持等因素對創新成果轉化的影響；蘇朝暉和吳曉曉（2014）[3]分別研究了研發人員與研發資金對創新成果轉化的影響。但是對于生物醫藥企業創新成果轉化的研究卻為數不多。本研究通過模糊集定性比較分析方法，探究了生物醫藥企業創新成果轉化的影響因素之間的聯動作用，彌補了已有研究的不足，豐富了生物醫藥企業創新成果轉化的相關研究。

生物醫藥企業創新成果轉化是連接研發與生產重要的中間環節，是企業、高校、科研機構等多方主體共同作用的復雜結果，現有對于企業創新成果轉化機制的研究，忽視了多種因素對創新成果轉化的共同作用，此外，已有研究缺乏對提升創新成果轉化效率的路徑研究。

因此，本研究從組態視角，運用定性比較分析方法，研究金融機構支持、研發人員投入強度、企業規模、政府補助以及研發資金投入這5 個前因變量組成的不同組態與生物醫藥企業創新成果轉化效率之間的關系，詮釋生物醫藥企業創新成果轉化率提升的路徑。

二、文獻綜述

（一）科技成果轉化效率度量

對科技成果轉化效率的度量一直是研究的重點。國內外學者積累了很多的成果。衡量科技成果轉化水平有3 個常用的角度，分別是經濟效益、社會效益和環境效益。本文主要從經濟效益的角度對生物醫藥企業創新成果轉化效率進行度量。

經濟效益是指科技成果轉化給生物醫藥企業帶來的實用價值和經濟效益。主要指標有科技成果（專利）數、新產品銷售收入以及技術市場成交額等。左麗（2016）[4]新產品產值/總產值、專利申請數/總產值、有效專利數/ 總產值來衡量科技成果轉化的效果；汪幔（2014）[5]用各個省的大中型企業2006—2010 年的專利成果數和新產品銷售收入來衡量我國科技成果轉化水平；劉秋紅（2018）[6]要考慮科技成果內生化帶來的經濟產出，將新產品銷售收入作為主要產出指標，新產品出口額作為次要產出指標。

（二）科技成果轉化的影響因素

探究科技成果轉化效率的影響因素是制定提高科技成果轉化率對策的重要基礎。研究表明，科技成果轉化是由多重復雜因素共同作用的結果，但在實際研究中，關于科技成果轉化率的影響因素，尚未形成統一結論。這是由于學科背景，專業特長等方面的不同，研究者通常從不同的切入點進行研究。研究者在研究切入點的差異導致研究結論的不同，給本研究帶來了一定困難。

為解決該問題，本文將研究視角聚焦為我國生物醫藥企業的科技成果轉化，進一步縮小科技成果轉化的研究范圍。在此基礎上，本文通過深度挖掘現有的文獻，發現國內已有研究對科技成果轉化的歸因集中在5 個層面：一是研發資金的投入（劉長平（2015）[7]、陳偉等（2011）[8]、汪幔（2014）[5]），由于企業盈利能力不同，所以本研究以研發投入占營業收入的比重來表示；二是企業規模，即企業的員工總數或者企業平均產值，本研究以企業員工數作為企業規模的衡量指標；三是研發人員投入（單友磊（2017）[9]），即研發人員數量，但是不同規模的企業，其研發人員的數量可能會有所變動，但研發人員占企業總員工數量的比例可以反映研發人員投入情況；四是政府補助（鄧群（2019）[10]、劉家樹和菅利榮（2011）[11]），政府補助數額不能用于衡量政府支持力度，因為不同企業資產規模不同，因此本研究以政府補助占總資產的比重來表示；五是金融機構支持（張明玖（2017）[12]），企業貸款數額不能有效反映金融機構的支持程度，因此本研究以企業貸款總數占總資產的比重來表示。

三、研究方法與設計

（一）數據收集

為保證數據來源的可靠性和可得性，選取35家上市公司作為研究對象，以其2019 年年報作為數據來源，并將得到的原始數據導入SPSS 軟件中進行計算，得到上四分位數、平均數、中位數以及下四分位數。對于政府補助和轉化水平這2 個變量，其樣本數據的分布較不均勻，極個別值對均值的影響突出，因此用中位數代替均值作為中間錨點，其余2個錨點分別為上四分位數和下四分位數。對于金融支持、資金投入、企業規模和人力投入這4 個變量，由于樣本分布較為均勻，故3 個錨點采用下四分位數、上下四分位數的均值、上四分位數。作為完全不隸屬、最大模糊點、完全隸屬的臨界值，為后面的fsQCA 分析做鋪墊。

（二）研究方法

本文采用定型比較分析方法（Qualitative Comparative Analysis，簡稱QCA），對生物醫藥企業創新成果轉化及其影響因素進行探究。

定性比較分析（QCA）是一種基于布爾代數和集合論的思想的方法，擅長運用比較的方法，研究多個前因變量對同一個結果變量產生的不同的復雜的影響。具體來說，定性比較分析是基于多個案例間的相互比較來探討復雜的社會關系。在實際運用中，定型比較分析將每個與本研究有關的案例視為一個條件組合，案例中與本研究有關的影響因素稱為條件變量，反映結果的變量稱為結果變量。

本文運用模糊集分析方法（fsQCA），能夠取到“0”（完全不隸屬）和“1”（完全隸屬）之間的任何一個數，能夠有效解決矛盾組態的問題。

（三）構念測量與賦值

本研究主要采用內部因素、外部因素以及科技成果轉化效率三個構念，將內部因素和外部因素作為條件變量，科技成果轉化率作為結果變量。其中，以2019 年研發投入占營業收入的比例作為研發資金投入的指標，以2019 年企業員工總人數作為企業規模的指標，以2019 年研發人員數量占企業員工總人數的比值作為人力資源投入的指標，以2019年稅收補貼在總資產中所占比重作為政府補助的指標，以2019 年企業貸款總額與總資產比值作為金融機構支持力度的指標，以2019 年營業收入與專利申請數的比值作為衡量科技成果轉化率的指標。

（四）變量校準

模糊集可表示案例在“完全隸屬”與“完全不隸屬”間的隸屬程度，因此可以視為一個連續變量。通過3 個閾值設定，然后運用fsQCA 3.0 對數據進行校準，將其值轉化為0～1 隸屬值，并以科技成果轉化率為結果變量。其中各變量的分位數分析和相關構念賦值標準如表1 所示。由于政府補助和轉化水平數據分布具有集聚性的特點，不宜采用中位數作為最大模糊點，因此，采用平均值作為最大模糊點，其余數據用中位數作為最大模糊點。

表1 賦值標準總結

四、數據分析結果

（一）單項前因變量必要性分析

運用fsQCA 對各個前因條件是否為結果的必要條件和充分條件進行檢驗。為了保證實驗的嚴謹性，將必要條件設為0.9。在校準每個變量后，運用fsQCA3.0 對所有條件變量及其否定變量進行必要性分析，評估高創新成果轉化率發生是否具備必要條件。在fsQCA 中，當結果發生時，若某個條件總是存在，則說明該條件為必要條件[13]。按照fsQCA 分析中的慣例，當一致性水平高于0.9 時，可認為該條件是結果出現的必要條件[14-17]。表2 是結果變量為創新成果轉化效率的條件檢驗結果。從表2 中可以發現，各單項條件的必要性水平均未超過0.9 的閾值（必要水平認定標準），說明這5 個條件中不存在實現高企業創新成果轉化效率的必要條件。

表2 條件變量充分性與必要性檢驗結果

（二）成果轉化效率前因條件組態

對單項前因條件的必要性和充分性分析表明，單項前因條件對結果變量的解釋力度較弱，為獲得影響生物醫藥企業創新成果轉化的前因條件組合，將這5 個解釋變量納入fsQCA3.0 中，根據fsQCA3.0的處理結果，分析創新成果轉化效率提高的有效路徑。

運用fsQCA3.0 對35 個案例校準后的結果進行處理，結果顯示了復雜解和簡約解，在對各個前因變量進行理論分析后，得到中間解。分析結果如表4所示。總體一致性為0.891 979，大于0.8，為可接受的范圍，覆蓋率為0.516 729。研究發現，存在4 條不同的生物醫藥企業達到高的創新成果轉化效率的有效路徑。

表3 結果表明，5 種前因變量共同產生的高創新成果轉化效率的路徑有4 條：非政府補助* 非研發資金*企業規模*非人力投入（～ZFBZ*～YFZJ*QYGM*～RLTR）；非政府補助*非金融支持*非企業規模*人力投入（～ZFBZ*～JRZC*～QYGM*RLTR）；非政府補助*金融支持*非研發資金*人力投入（～ZFBZ*JRZC*～YFZJ*RLTR）；非金融支持*研發資金*企業規模*人力投入（～JRZC*YFZJ*QYGM*RLTR）。

表3 生物醫藥企業創新成果轉化高效率組態

1.～ZFBZ*～YFZJ*QYGM*～RLTR。組態1 表示規模較大的企業缺少政府補助的經濟支持，缺少研發資金投入和人力資源投入的情況下仍然可以達到高的創新成果轉化效率。規模較大的企業具有更大的經營范圍和更好的市場壟斷能力且通過其品牌效應和綜合實力，可以迅速地將創新成果產業化和商業化，因此其創新成果轉化水平相較于規模較小的企業來說更加容易。

2.～ZFBZ*～JRZC*～QYGM*RLTR。組態2 表示規模較小的企業如果沒有得到足夠的政府補助，研發資金投入不夠，但其合理提高企業內部研發人員的比例，同樣可以達到高的創新成果轉化率?，F階段，我國的創新成果轉化存在“規模效應”，人力的投入也存在“閾值障礙”，即人力的供給遠遠不能滿足創新成果轉化的需要，只有當研發投入達到一定水平，研發資源集中到一定程度，才能使創新成果轉化得以順利進行并產生一定的經濟效益。

3.～ZFBZ*JRZC*～YFZJ*RLTR。組態3 表明企業在沒有得到足夠的政府補助和研發資金的情況下，通過對外向金融機構尋求幫助并且對內提高研發人員占總員工總數的比例，仍然可以達到高的創新成果轉化效率?？萍汲晒D化離不開強大的金融機構的支持，在市場經濟體制下，金融支持對科技成果轉化至關重要，因為金融機構銀行貸款的資金硬性約束對成果轉化效率有一定積極意義[18]。有了強大的資金支持，企業就能夠根據自身經驗，不斷試錯，因此更能把握市場痛點。中小企業自身也要拓寬用于技術創新的資金的融資渠道，建立用于技術創新的專項資金，并做到?？顚Ｓ肹19]。由（2）可知，人力投入對企業創新成果轉化具有重要意義。而根據表3 中第（2）和第（3）的一致性（Consistency）可知，金融支持與研發人員的投入二者的結合更能加快生物醫藥企業創新成果轉化的進程。

4.～JRZC*YFZJ*QYGM*RLTR。組態4 表明企業在研發投入（包括人力、物力）和企業規模都滿足條件的情況下，即使金融支持力度不足，也可以實現高的創新成果轉化水平。這可能因為在外部條件不能滿足企業創新成果轉化的要求時，企業可以通過內部的自我調整，如調整內部人力物力的投入量以及企業自身的規模來達到高的創新成果轉化水平。這一案例組合說明企業自身因素對創新成果轉化過程的重要作用。

五、建議

第一，根據路徑1 可知，企業規模作為核心條件出現，政府補助、研發資金和人力投入都缺失的情況下，企業依然可以提高創新成果轉化率。由于規模經濟效應，較大規模的企業能夠迅速將企業的創新成果產業化和商業化，為企業帶來更多的利益。因此提出通過切實有效的激勵機制和風險投資機制等方式，解決企業“留不住人”的難題，以期實現規模經濟效應，將創新成果迅速轉化成現實的生產力，從而給企業帶來巨額的經濟利益的同時占領更多的市場份額。

第二，由路徑4 可知，在金融支持這一外部條件缺失的情況下，企業可以通過擴大規模、調整研發資金和研發人員比例來實現高的創新成果轉化效率。由此可見，在外部環境條件缺失的情況下，企業可以通過自我調控，實現高的創新成果轉化率。因此提出企業應該增強自主研發的積極性，加大人力以及資金的投入，時刻追蹤國際生物醫藥發展的熱點前沿。技術人才是企業的寶貴財富，因此需建立一套完善的技術人才考察和激勵機制，例如可以通過技術入股等方式調動員工從事創新成果轉化活動的積極性。對創新人才的激勵還表現在對人才的后續教育和培訓上，吸引人才，激勵人才，使人才和企業一同成長。

第三，生物醫藥企業要根據自身情況選擇合適的創新成果轉化路徑來提升成果轉化效率。根據路徑1 對于資金投入、人力投入、政府補助都不夠的企業來說，可以通過擴大企業規模，提高企業綜合實力來實現高創新成果轉化水平；對于外部條件（政府支持、金融機構支持）都缺失且企業規模在短時間內無法擴大到足夠量的情況下，企業還可以選擇路徑2，通過送出去、引進來的辦法進行人才培訓，幫助他們提高技術成果轉化水平，來提高自身的科技成果轉化效率；對于與地方金融機構合作較好的企業來說，可以選擇路徑3，即加大研發人員的投入來實現高的創新成果轉化效率；對于地方政府支持力度較大的企業來說，選擇路徑4 調整自身的規模和研發投入來達到高的創新成果轉化率。

六、局限與未來展望

本研究也存在一定的局限性：（1）本研究只提取了5 個前因變量，未來還可以引入更加復雜的前因變量，使影響生物醫藥企業創新成果轉化的要素聯動機理更加完善，邏輯更加嚴謹，豐富實證研究模型；（2）本研究只聚焦于生物醫藥企業創新成果轉化，對于其他企業，此結論是否合理尚待考量和研究。