医药制造业技术创新体系研究

1产业技术创新体系本地化的基本内涵

从嵌入性和区域创新系统(RSI)两个层面对产业技术创新体系本地化进行解释。嵌入性理论认为经济行为不仅受到经济体系的约束，还受到文化风俗、习惯等的影响［6］。创新活动的组织既是追求经济利益最大化的过程，也是社会化的过程，创新体系受文化、价值观念的影响逐步社会情景化［7］。社会资本是决定体系有效运行的关键要素，社会资本来源于创新体系的区域嵌入性［8］。有学者研究了德国和英国跨国公司的人力资本、组织资本和网络资本对技术创新的作用。研究发现，三种资本的提升与跨国公司创新体系的区域嵌入性密切相关［9］。RSI也印证了创新体系的本地化过程。隐性知识对技术创新至关重要，本地化交流能加速隐性知识共享和扩散［10］。非正式关系网络是集群中知识流动(特别是隐性知识)的重要载体，非正式关系网络在频繁的互动中逐步形成，带有很强的地域性［11］。集体学习是创新组织的重要特征，但集体性学习带有高度的心照不宣的性质［12］。通过本地化的集体学习，吸收全球的知识进行创新活动，外部知识的学习强化了本地集体学习机制，在本地与全球的互动之中创新能力逐渐提高［13］。继承上述研究成果，构建产业技术创新体系本地化的分析框架:①产业知识基础。知识基础决定着产业边界，通常包含知识可获取性和累积性双重维度，可获取性反映了获取知识的难易程度，累积性反映了新知识创造依赖历史积累知识的程度［14］。②行为者。企业R＆D活动以追求经济效益为目标，是构建长期稳定技术创新体系最有效的渠道，高校和科研院所的创新活动需要政府支持才能长期稳定［15］。企业是产业技术创新的主体行为者，而高校、科研机构、金融机构以及政府是支撑行为者。③本地关联与交互作用。主体行为者与支撑行为者通过正式与非正式的交互作用构成本地关系网络。④本地制度环境。制度环境对行为者的意识、行为以及行为者之间的关联与交互作用起到调节和限制作用。

2产业技术创新体系本地化的评价指标与研究方法

2.1评价指标体系设置

2.1.1产业知识基础

知识可获取性用区域行业技术引进经费、消化吸收经费和技术改造经费三项指标测度;知识累积性用区域行业拥有发明专利数、研发机构数和资产规模比重来测度。

2.1.2主体行为者本地化

对主体行为者本地化的评价从创新资源区域集聚程度和区域企业间集聚程度展开。用R＆D经费投入和R＆D人员全时当量衡量创新投入区域集聚性。用发明专利数和新产品销售收入衡量创新产出区域集聚性。用完成单位R＆D经费投入的企业数和完成单位R＆D人员全时当量的企业数衡量创新投入在企业层面集聚性，用完成单位发明专利企业数和单位新产品销售收入企业数衡量创新产出在企业层面集聚性，其逻辑是完成单位指标所参与的企业数越多，创新资源在企业间越分散，企业间创新竞争越激烈，反之创新资源集聚于少数企业，创新竞争程度较低。

2.1.3支撑行为者本地化

政府、金融机构、大学等是企业创新的重要支撑，跨国公司知识溢出是企业创新的重要影响因素。用R＆D经费内部支出中的政府经费、金融贷款，大学在医药卫生科技领域发明专利申请数和外商直接投资存量分别衡量政府、金融机构、大学和跨国公司对医药制造企业技术创新的支撑作用。

2.1.4关联与交互作用本地化

关联与交互作用是行为者之间进行资源交换的重要途径。通过产业关联水平和校企合作水平进行测度。用医药制造业的产业供给系数和产业需求系数评价产业关联水平;用医药卫生科技领域校企合作申请发明专利数衡量校企合作水平。

2.1.5本地制度环境

用知识产权保护执行力度、行业准入政策、市场需求和市场经济发育程度测度制度环境对医药制造业技术创新体系本地化的影响。知识产权保护执行力度用知识产权纠纷结案率衡量;用通过GMP认证企业数、取得生产许可证企业数衡量医药制造业行业准入政策情况;用人均医疗卫生费用支出和区域医疗机构就诊人数对本地用药需求进行测度;用区域私营经济户数和区域私营经济资产规模衡量本地市场经济发育程度。

2.2评价方法与指标处理

本文选取了众多指标评价产业技术创新体系本地化，为规避指标之间相关性对评价结果的影响，采用主成分分析法获得各三级指标的量化结果［16］，进而确定二级指标的权重以合成二级指标水平，采用同样方法合成总指数对产业技术创新体系本地化水平进行量化。对于指标体系中的复杂变量，如供给关联系数和需求关联系数，借鉴谢子远等研究的定义和计算公式［17］;借鉴刘凤朝等的研究［18］，利用《中国知网专利数据库》对大学在医疗卫生领域的发明专利申请数进行检索，检索条件为“领域=医疗卫生领域”且“发明人国省名称”，且“发明人:大学不包含公司”，并对检索结果排查;区域校企合作申请专利数的检索条件为“领域=医疗卫生领域”“发明人国省名称”且“发明人:大学包含公司”，并对检索结果排查。

3中国医药制造业技术创新体系本地化实证分析

3.1权重确定

根据产业技术创新体系本地化的评价指标体系(见表1)，用主成分分析方法对2001～2012年中国医药制造业技术创新体系本地化进行评价。主体行为者权重最高为0.42，说明我国医药制造业技术创新体系本地化更多体现在主体行为者本地化上。其中，创新资源区域集聚度权重为0.21，创新资源企业集聚度权重为0.05;支撑行为者本地化权重为0.34。关联与交互作用本地化权重为0.35，产业关联和校企合作对本地化贡献均较大;本地制度环境权重为0.34。知识产权保护对本地化贡献较小为0.06，行业准入政策对本地化贡献为0.22。产业知识基础权重为0.15，对本地化贡献最小。知识可获取性对本地化促进作用大于知识累积性。

3.2结果分析

计算“十五”(2001～2005年)、“十一五”(2006～2010年)和“十二五”(2011～)各地医药制造业创新体系本地化水平均值，用SPSS17.0进行聚类分析，结果为本地化水平高、较高、中等和低四类地区。(1)省域医药制造业技术创新体系本地化的非均衡性。①第一类是本地化水平高的地区，包括江苏和广东。两地区医药制造业创新体系本地化水平逐渐提高;第二类是本地化水平较高的地区，包括北京、天津、上海、浙江和山东5个地区。这些地区创新体系本地化水平也逐渐增加;第三类是本地化水平中等的地区，包括河北、辽宁、吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、重庆、四川和贵州10个地区;第四类是本地化水平低的地区，包括安徽、福建、江西、广西、云南和陕西6个地区。这些地区医药制造业创新体系本地化水平逐渐降低。②本地化水平高的地区集中在东部沿海地区，且本地化水平逐渐加深，而内陆创新体系本地化水平都较低，且本地化水平逐渐减弱。(2)省域医药制造业技术创新模式的差异。考察2001～2012年发明专利申请在大学、企业和校企合作的分布和企业创新竞争度情况①。各地医药制造业技术创新模式差异性体现在创新源和创新竞争程度两方面(见图1、图2)。①本地化水平高的地区。企业发明专利比重超过70%，占主导位置且日益突出，企业创新竞争程度较低。②本地化水平较高的地区。在北京和上海医药制造业创新体系中大学占主导，大学发明专利占比超过60%，但企业发明专利比重逐渐增加，企业创新竞争度逐渐降低。浙江、天津和山东的企业处于主导地位，企业创新竞争程度不高，但大学和校企合作的作用逐渐提升。③本地化中等的地区。辽宁、湖北和福建的大学占主导，但企业和校企合作的地位逐渐提升，企业创新竞争度有所降低。在河北、吉林、黑龙江、河南、湖南、重庆、四川和贵州地区，企业占据主导但创新竞争度较高。④本地化低的地区。校企合作在安徽和福建的地位较为突出，企业创新竞争程度较低;江西和广西的企业居主导，高校和校企合作并不突出;云南和陕西的大学和校企合作占主导，企业并不突出且创新竞争较为激烈。

4研究结论与局限

本文构建了医药制造业创新体系本地化的评价指标体系，应用主成分分析方法对2001～2012年中国各地区医药制造业创新体系本地化进行了实证分析，结果表明:①主体行为者本地化、支撑行为者本地化、关联与交互作用本地化、本地制度环境与医药制造业创新体系本地化呈现出较大的正向关系，上述四个因素构成了医药制造业创新体系本地化的关键因素;②各地区医药制造业创新体系本地化的非均衡性，各地医药制造业创新体系本地化大体分为四个等级，进而发现把第一和第二等级、第三和第四等级分别视为本地化高和低的两大类地区，医药制造业创新体系本地化水平高的地区集中在东部沿海地区，而内陆创新体系本地化水平都较低，并且东部沿海医药制造业创新体系本地化逐渐加深，内陆地区医药制造业创新体系本地化逐渐减弱;③各地区医药制造业技术创新模式存在差异性，这种模式的差异性不仅体现在本地化水平高和低两大类的区域之间，即使在同等级地区之间，医药制造业技术创新模式也不同。作为一项探索性研究，本文仅对同一产业技术创新体系本地化进行了定量研究，未对不同产业技术创新体系本地化进行对比研究。因此，研究技术创新体系本地化的产业差异性及原因将是下一步的研究目标。

作者：高宏伟 安玉兴 张海笔 单位：清华大学 沈阳工程学院 辽宁省人民政府发展研究中心