生物医药产业集群网络嵌入性、网络结构与企业创新绩效

曾婧婧,刘定杰

(中南财经政法大学公共管理学院,湖北 武汉 430073)

生物医药产业集群网络嵌入性、网络结构与企业创新绩效

曾婧婧,刘定杰

(中南财经政法大学公共管理学院,湖北 武汉 430073)

本文以武汉市生物医药产业为例，按产业集群内企业发生的技术供给与需求联系构建网络。网络嵌入性表征网络的整体功能和企业位置及其对信息的控制优势，与创新绩效密切相关。因此，以节点度、中心度和结构洞作为结构嵌入指标，实证分析不同维度嵌入对企业创新绩效产出的影响。研究结果表明，节点度、中介中心度对创新绩效存在正向影响，接近中心度对集群企业创新产品收入贡献存在负向影响，结构洞数量与创新绩效无关。结合网络结构特征和产业发展现状提出：大力支持处于“中介连接”地位的专业平台型企业的建设；建立以核心企业为主导的实验室经济；适当减缓对于核心企业的支持力度。

产业集群；网络嵌入性；企业创新绩效

1 引言

随着美国硅谷在科技创新领域取得示范性成功，产业集群如雨后春笋般在全球繁荣发展，集群竞争开始代替企业竞争成为经济发展的主流，而创新能力决定产业集群能否在激烈的市场竞争中生存。学界对产业集群创新的研究，从集群规模经济视角逐步向微观企业间相互作用机制过渡，强调从集群网络创新结构角度来考察企业创新活动。产业集群的创新能力与集群企业绩效相互影响，一方面，企业绩效决定其能够投入创新资本的规模；另一方面，企业间的创新联系决定了集群网络结构，对企业创新绩效产出具有重要影响。因此，从供给与需求联系角度研究技术连接网络与企业创新绩效关系具有重要意义。

产业集群网络研究在联系方式上集中于企业间正式与非正式联系、直接与间接联系的比较研究；联系内容上聚焦于集群知识溢出与企业知识学习，其中，企业与各类节点的技术知识联系成为学者研究重点。科研机构因具备技术优势而成为集群网络中的重要角色，网络位置对集群企业知识学习和创新绩效具有正向影响[1]。集群技术知识网络开放度等结构变量对企业创新绩效均存在正向影响；而知识网络规模与关系强度仅对集群的中小企业创新绩效存在正向影响，对大企业影响并不显著[2]。随着集群内部技术知识溢出的增加，企业创新绩效呈现倒U型变化[3]，同时技术溢出具有促进技术转移和诱发技术模仿的正负两面效应[4]，但不同层次的外部知识来源对集群企业技术创新的效果不同[5]。

可以看出，技术知识联系是集群网络形成的重要动力之一，直接作用于企业的创新绩效产出。目前缺乏从技术供给与需求联系角度出发，对生物医药产业集群内企业的网络结构与企业创新绩效关系进行实证分析。文章选取武汉光谷生物城部分生物医药企业和与生物城技术供给平台等密切联系的企业。通过企业官网等专业平台搜集企业技术供给需求数据；设计问卷进行实地调研以确认这种连接是否真实存在，最终整理出44家样本企业数据。运用社会网络分析法解析产业集群的网络结构特点，在此基础上实证分析集群网络与集群内企业创新绩效的关系，并从完善网络结构角度提出相应的政策建议。

2 理论分析与研究假设

集群网络中活动主体类型多样，各主体通过多种联系进行密切合作，形成特定的网络组织结构。集群网络结构不仅取决于企业的性质、位置和角色，也受企业间各类具体联系影响。

2.1 产业集群网络嵌入性

网络嵌入性指集群企业的创新行为嵌入于集群中的社会、市场交易关系当中，并受到企业间关系和整个产业集群网络关系结构特征影响的动态互动过程。嵌入性可以分为结构性嵌入和关系性嵌入，格兰诺维特对两种嵌入性进一步解释:其中结构嵌入性指，宏观上行为者们所构成的关系网络嵌入在由其构成的社会结构之中，并受到来自社会结构的文化、价值等因素影响[6]。结构嵌入性理论描述了市场中企业各种联系所形成的网络结构,表征了网络的整体功能和结构，强调网络结构中企业所处的位置及其所具有的信息价值和相应控制优势。结构嵌入性主要有网络位置、密度、中心度和结构洞等指标。近年来，国内外学者们不断关注集群网络结构嵌入对企业创新绩效的影响[7-10]。在此，选取节点度、中介中心度、接近中心性和结构洞四个维度变量，提出研究假设并验证分析。

2.2 节点度与集群企业创新绩效关系

节点度表示某一节点拥有相邻节点的数量，表现为数量上的关系强度和节点嵌入的网络联系规模大小。企业节点度越高，资源的流动和信息的传播越广泛，有利于促进该企业创新以及获得持续发展优势[11]。在生物医药集群网络中，企业节点可以与其他医药企业、研发机构等节点连接。从技术供给、需求项目联系角度，把技术供给、需求作为联系载体意味着当企业所进行的项目交易数量很多，即拥有较高的节点并处于网络的中心位置时，其主动权就越大，能与市场主体进行更多的信息、知识交流和技术获取，并直接或间接作用于企业的创新生产当中，影响企业的产出绩效。因此，我们提出第一个假设：

假设1：企业的节点度对企业创新绩效具有正向影响，即企业节点度越大，企业创新绩效产出越高。

2.3 中介中心度与企业创新绩效关系

Freeman最早定义中介中心度:一个节点位于网络中任意其他节点对的“中间”的程度的测度[12]。企业的中介中心度指在网络中所有其他企业之间的最短途径中，经过该企业的最短途径所占比例。在市场联系中，企业在集群网络中的中介中心度取决于其多大程度上参与了网络中有利于技术信息传递的信息链。如果企业位于众多企业之间最便捷的信息渠道上，那么该企业成为咽喉要道，其对信息和知识的控制程度就越高，享有的有效信息越多，其收益可能越大。由此，我们提出第二个假设：

假设2：企业的中介中心度对企业创新绩效具有正向影响，即企业中介中心度越高，企业创新绩效产出越高。

2.4 接近中心度与企业创新绩效关系

接近中心度是基于节点在网络中的可达性，即技术知识在多大程度上容易通达到该节点。单个企业的接近中心性指网络中其他企业的数量除以该企业与其他企业的距离之和。接近中心度的距离与接近中心度的值成反相关。一个企业与其他企业总距离越大，接近度的值就越小，表示该点在集群网络中处于边缘地位，信息资源就难以流通到该企业，企业在创新产出过程中付出的各类成本更高。据此，我们提出第三个假设：

假设3：企业的接近中心度对企业的创新绩效具有正向影响，即企业接近中心度的值越大，创新绩效产出越大。

2.5 结构洞与企业创新绩效关系

Burt指出，结构洞是网络中的某些节点之间发生直接联系，但未能与其他个体联系而出现断裂的一种现象，表示节点所获信息的冗余程度[13]。节点之间出现的断裂对于第三方个体来说就是“桥”，每个“桥”代表一个结构洞。在生物医药产业中，没有直接联系的企业必须通过“桥”来完成相互间知识、信息技术的传递。因此，占据“桥”位置的生物医药企业拥有非冗余的异质性联系，能够占有差异化的信息渠道；同时在和其他企业联系时具有比较优势，比同类企业更加及时地获得重要信息。综上，我们提出第四个假设：

假设4：企业所占有的结构洞数量与企业创新绩效存在正向关系，即企业结构洞数量越多，创新绩效产出越大。

3 研究设计与变量的描述

3.1 研究边界的确定

集群网络边界的构建是社会网络分析的基础，网络边界构建需要明晰产业集群范围、选择集群节点类型和确定节点连接内容。

(1)集群范围明晰。相对成本优势和产业政策的支持使武汉成为生物医药产业新兴城市。光谷生物城是其重要组成部分，生物城六大园区集聚了500多家企业，已有250多个海外高层次创业团队落户。企业总收入已达500亿元，在全国生物医药产业园中排名前三。武汉市生物医药产业的发展以光谷生物城为核心，生物城内外有众多公共技术服务和交易平台存在，光谷生物城内企业及周边的企业可以共享相关平台，市场交易促使生物城内外企业技术交流越来越频繁。从集群产业动态发展的角度出发，构建科学的大规模网络结构。据此，集群范围以光谷生物城为主，同时选取与各类平台有技术项目交易的医药企业。

(2)集群节点类型选择。对于网络节点主体选择，光谷生物城地理范围内拥有许多企业、科研机构；生物城内外拥有众多技术服务平台、高校。技术平台从运营主体角度分类，主要包括四类：一是政府独立设立的第三方服务平台，如武汉市生物技术研究院公共技术平台；二是企业与科研机构共同设立的众多技术服务平台；三是生物城设立的技术平台，如：光谷生物医药国际企业加速器、新药知识产权交易平台等；四是多种类型主体共同设立的技术平台，如国家新药孵化基地、综合性新药研发放大平台等。而技术平台运营主体以企业为主，各类节点也为企业提供技术服务，即企业是产业集群中最重要的活动主体。因此，选择生物医药企业为节点对统计对象。

(3)集群节点连接内容选择。对于节点连接内容，生物医药产业属于资本技术密集型产业，技术供给需求项目和研发产品是交易的主要对象。为了能够直观反映生物医药产业集群网络结构特征，在维度上以企业技术供给与需求项目作为统计指标。

3.2 研究方法及变量描述

(1)企业遴选、编码。从企业官网、生物城官网和各类技术服务平台获取企业相关技术供给需求数据。在搜集数据的过程中，关注各类官网、服务交易平台中的研发领域、技术供需项目、技术合作服务、前沿医学科技等关键信息，在经过2位编码人独立编码后，初步整理出113家企业技术供给与需求、创新绩效等数据；并设计问卷，实地访谈后再次编码，形成最终构建企业联系网络的技术联系数据。从数据完整性、可用性出发，最终选择44家项目数据较为完整的企业作为样本，其中生物城内企业29家，与生物城技术服务平台密切联系企业15家，整理出这44家企业的技术需求清单与技术供给清单。

(2)问卷设计与结果统计。通过资源的交易合作、资源的分享以及制度背景下资源标准化等方式来促进企业间联系，进而获取生产、创新所需资源。所以，本研究认为只要一个企业的技术需求与另一个企业的技术供给相同，就有可能产生连接。在此基础上，结合搜集数据制定企业关联问卷，设定关联问卷时，需要保证问卷数据的信度，尽量避免敏感的私人关系问题，同时采取“积极”、“愿意”等问题方式来了解企业间技术供给需求的联系。设计情境问题如下：①请问，贵公司是否积极进行对外技术学习合作；②在XX技术方面，贵公司是否曾经与XX产生合作；③在XX技术领域，贵公司是否积极寻求与相关技术供给企业进行合作。将问卷发给企业负责人、生物城医药园技术管理人员和相关技术交易服务平台负责人，据此对问卷结果进行编码，统计后的部分结果如表1所示。

表1 企业关联问卷结果(仅列举人福药业集团股份有限公司—C1)

注：①发放问卷时，企业全称给出，但论文中由于篇幅所限，用字母代替；②字母E开头代表共享生物城公共技术服务平台的企业，字母C开头代表生物医药园内企业；③表1所有企业与表2企业相同。

(3)自变量描述。对样本企业技术供给需求项目整理后，运用Pajek录入数据，得到如图1所示的集群网络结构图。

对四个维度的解释变量进行测算，得到表2所示的44家企业网络结构自变量维度值。

图1 以技术供需项目连接表示的企业节点构成的产业集群网络

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

注：bh代表企业编号，dc代表节点度，bc代表中介中心度，cc代表接近中心度，ac代表结构洞数量。

(4)因变量描述。微观层面可采用问卷调查方式测量企业创新绩效，通过对个体主观印象测度，包括产品创新、流程创新、人员交流等有关创新绩效方面的指标。另一种方式则采用财务绩效指标，可使用企业R&D经费支出、企业新产品营业收入、利润等财务绩效指标，但由于数据的可获得性问题易出现缺失。本研究结合实际搜索和实地访谈数据的质量，最终选取样本企业新产品营业收入作为创新产出指标，其能够反映企业生产经营绩效，并从侧面反映企业市场占有率。

4 实证分析过程及结论

4.1 变量相关性检测

从相关系数角度分析，利用SPSS19.0软件对网络结构变量的四个维度与企业创新绩效进行Pearson相关系数进行检测，结果显示如表3所示。

表3 产业集群网络自变量与因变量相关性检测结果

注：**在0.01水平(双侧)上显著相关；新产品营业收入数额较大，对其取对数，亦可消除异方差。

检测结果中可以得出：节点度、中介中心度、接近中心度与创新营业收入的Pearson相关性分别为0.468**、0.618**、0.465**，显著性P值分别为0.001、0.000、0.001，且满足p<0.01的显著性要求，只有结构洞与其显著性不明显，但这不影响其与创新绩效进行回归分析。因此，可以认为集群网络三个维度变量与企业创新绩效有一定的相关性。

4.2 回归结果分析

进一步以创新绩效为因变量，以结构嵌入性为自变量，进行多元回归分析。多元回归分析的目的在于验证自变量对创新绩效的影响，以验证我们的假设。

按照前述理论分析，确定四个自变量和创新绩效因变量，根据数据统计分析情况，设计下列模型进行检测。

lnys=β1+β2DC+β3BC+β4CC+β5AC+ε

回归结果如表4所示。

表4 技术供需项目联系的产业集群网络与创新绩效多元回归结果

注：lnys、dc、bc、cc、ac与表3含义相同；*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.01统计水平上显著。

统计结果得出：R2=0.4750，调整后的R2=0.4197，回归模型拟合度较高，这表明集群网络的四个维度变量对创新产出有一定的解释力度，能够对集群产业进行有效解释。回归结果显著(p<0.01)，这表明网络结构嵌入能够对创新绩效进行解释。

节点度对创新收入影响的p=0.039**，t检验是显著的，从回归系数来分析，回归系数为0.401，可以认为节点度特征对创新绩效有一定影响，假设1成立。中介中心度与创新绩效回归系数为60.244，且p=0.000***，t检验非常显著，因此，假设2成立。接近中心度与创新绩效结果中，p=0.022**，t检验显著，说明两者存在关系，但回归系数为负值-40.639，说明接近中心度与创新绩效负相关，假设3不成立。分析结构洞，其回归系数为负值，t检验显著性水平为0.262.说明在特定的水平下，结构洞对创新绩效的正向影响不成立，假设4不成立。

4.3 实证研究结论

回归结果表明，节点度、中介中心度对创新绩效存在正向影响。从节点度来看，它表示企业与技术项目企业的联系数量、程度。节点度越高表示企业越具有核心位置。但节点度回归系数为0.4，意味着节点度每提高1，企业创新绩效仅提高0.4%，远小于中介中心度，说明在网络中，起到连接作用的平台企业对于创新绩效的提升作用大于网络核心企业。中介中心度对企业绩效有显著正影响，正表明了处于连接中介位置的企业能够对最新技术信息及时掌握和控制，越有利于企业积极创新，中介中心度每提高1，创新绩效提高60%。结构洞数量对创新产出的正向影响假设不成立。表明企业占据越多的“桥”的位置，能否给企业带来竞争优势需要进一步分析。

5 产业集群发展的相关政策建议

本文经过实证研究发现，对于集群技术联系网络而言，网络的中介中心度对创新绩效有较大影响，节点度对创新绩效有一定影响，结构洞对创新绩效无影响。这意味着网络中的平台企业对于创新绩效的影响要大于网络中的核心企业，结构洞意味着较多的异质和新奇资源，在一定程度上反映了信息的异质性，由于我们的实证网络围绕着生物医药企业，故同质程度较高，结构洞对创新绩效的影响不显著。基于此本文认为应该积极调整集群网络关系，有重点的支持不同类型企业的发展，进而促进产业的发展。

5.1 扶持一批处于信息枢纽地位的平台型企业

中介中心度对于创新绩效的影响最大，中介中心度测量的是企业在多大程度上是其他企业的“中介”，这样的节点具有“信息传达”作用。这意味着在生物医药产业集群中，处于“中介连接”地位的专业平台型企业对于创新的作用较大。这主要是由生物医药产业的特殊性所决定的，由于生物医药产业是高风险、高回报、投资周期长，并兼具社会公益等特点，故决定了这一产业需要产业界、政府以及科研机构的通力合作，于是在这一过程中，信息汇聚与传达则尤显重要。因此，在制定生物医药产业政策时，应该发挥教育资源大省、交通信息发达等优势，构建多方参与的技术服务平台，特别是起到信息传达作用的资源整合平台，重点建立和培育企业产品研发急需的技术平台。完善企业、高校、科研机构之间的集群产业创新网络结构。

5.2 建立以核心企业为主导的实验室经济

访谈调查中发现，光谷生物医药园内核心企业大多依托科研机构的试验室与其他企业建立联系，使得这些企业的接近中心度较低，故而产生负向影响，我们提出应该建立以核心企业为主导的试验室经济。实验室经济是企业与高校、研究机构在目标一致、利益共享基础上共同建立的，以企业技术需求项目为主导的创新网络。高校和研究机构是产业集群网络深层次优化的动力之一，因此，可以积极发挥高校、科研机构的作用，建立以企业为主导的实验室经济。目前这一新兴科研机构与企业合作模式已经逐渐流行起来，并发挥重要作用，但武汉市还未能够建立起这一创新型合作模式。因此，武汉市在政策上应支持多类型创新企业的联系，积极构建实验室模式经济，以升级创新集群网络。

5.3 适当减缓对于核心企业的支持力度

实证研究显示节点度对于创新绩效的影响不大，网络核心地位并不显著提高其创新绩效。这表明核心企业虽然拥有对信息和资源的控制能力，然而在信息流动和传递上，其作用不大。故在制定生物医药产业政策时，其侧重点仍然是重点支持平台型企业，而对于核心企业的支持应当有目标性、选择性。

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(责任编辑 刘传忠)

Bio-medicine Industry Cluster’s Network Embeddedness，Network Structure and Enterprise Innovation Performance

Zeng Jingjing,Liu Dingjie

(School of Public Administration,Zhongnan University of Economics and Law，Wuhan 430073,China)

This paper built a specific connection network based on transaction projects of enterprises’ technology supply and demand in Wuhan bio-medicine industry.Structure embeddedness represents the overall function of network and the information control edge.We took degree centrality，centrality and structural holes as indicators to study on the effects of network structure to enterprise innovation performance.The results show：degree centrality and betweenness centrality have positive impact on enterprise’s innovation performance;closeness centrality generates negative impact;while structure hole doesn’t have relationship with innovation performance.Professional platforms for technology innovation which play significant role in connecting enterprises or professional institutions should be developed；the laboratory economy which is dominant by the core-firm should be established；supports to some dominant enterprises should be cut down.

Industry cluster；Structure embeddedness；Innovation performance

2016-06-24
作者信息：曾婧婧(1983-)，女，湖北武汉人，博士，中南财经政法大学公共管理学院副教授；研究方向：科技管理与科技政策。

F279.1

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