我国生物医药企业创新成果转化对策研究

包 晗

（上海工程技术大学 管理学院，上海 201620）

一、引言

据2018 年《科技中国》杂志显示，我国科技成果只有10%～30%应用于生产，其中真正成为现实生产力的仅占其中的20%左右，与日本、美国的80%左右的创新成果转化率相去甚远。而生物医药产业作为高技术产业，近年来备受瞩目。因此，探究我国生物医药企业创新成果转化的影响因素并对症下药就显得尤为重要。

为剖析我国生物医药企业创新成果转化的影响作用机制，学者们进行了一系列有价值的研究。在创新成果转化的影响因素的研究方面，基于整体角度，余永泽（2009）[1]分别讨论了企业规模、政策支持等对创新成果转化的净效应；肖仁桥等（2012）[2]分别研究了政府支持、金融支持等因素对创新成果转化的影响；苏朝晖和吴晓晓（2014）[3]分别研究了研发人员与研发资金对创新成果转化的影响。但是对于生物医药企业创新成果转化的研究却为数不多。本研究通过模糊集定性比较分析方法，探究了生物医药企业创新成果转化的影响因素之间的联动作用，弥补了已有研究的不足，丰富了生物医药企业创新成果转化的相关研究。

生物医药企业创新成果转化是连接研发与生产重要的中间环节，是企业、高校、科研机构等多方主体共同作用的复杂结果，现有对于企业创新成果转化机制的研究，忽视了多种因素对创新成果转化的共同作用，此外，已有研究缺乏对提升创新成果转化效率的路径研究。

因此，本研究从组态视角，运用定性比较分析方法，研究金融机构支持、研发人员投入强度、企业规模、政府补助以及研发资金投入这5 个前因变量组成的不同组态与生物医药企业创新成果转化效率之间的关系，诠释生物医药企业创新成果转化率提升的路径。

二、文献综述

（一）科技成果转化效率度量

对科技成果转化效率的度量一直是研究的重点。国内外学者积累了很多的成果。衡量科技成果转化水平有3 个常用的角度，分别是经济效益、社会效益和环境效益。本文主要从经济效益的角度对生物医药企业创新成果转化效率进行度量。

经济效益是指科技成果转化给生物医药企业带来的实用价值和经济效益。主要指标有科技成果（专利）数、新产品销售收入以及技术市场成交额等。左丽（2016）[4]新产品产值/总产值、专利申请数/总产值、有效专利数/ 总产值来衡量科技成果转化的效果；汪幔（2014）[5]用各个省的大中型企业2006—2010 年的专利成果数和新产品销售收入来衡量我国科技成果转化水平；刘秋红（2018）[6]要考虑科技成果内生化带来的经济产出，将新产品销售收入作为主要产出指标，新产品出口额作为次要产出指标。

（二）科技成果转化的影响因素

探究科技成果转化效率的影响因素是制定提高科技成果转化率对策的重要基础。研究表明，科技成果转化是由多重复杂因素共同作用的结果，但在实际研究中，关于科技成果转化率的影响因素，尚未形成统一结论。这是由于学科背景，专业特长等方面的不同，研究者通常从不同的切入点进行研究。研究者在研究切入点的差异导致研究结论的不同，给本研究带来了一定困难。

为解决该问题，本文将研究视角聚焦为我国生物医药企业的科技成果转化，进一步缩小科技成果转化的研究范围。在此基础上，本文通过深度挖掘现有的文献，发现国内已有研究对科技成果转化的归因集中在5 个层面：一是研发资金的投入（刘长平（2015）[7]、陈伟等（2011）[8]、汪幔（2014）[5]），由于企业盈利能力不同，所以本研究以研发投入占营业收入的比重来表示；二是企业规模，即企业的员工总数或者企业平均产值，本研究以企业员工数作为企业规模的衡量指标；三是研发人员投入（单友磊（2017）[9]），即研发人员数量，但是不同规模的企业，其研发人员的数量可能会有所变动，但研发人员占企业总员工数量的比例可以反映研发人员投入情况；四是政府补助（邓群（2019）[10]、刘家树和菅利荣（2011）[11]），政府补助数额不能用于衡量政府支持力度，因为不同企业资产规模不同，因此本研究以政府补助占总资产的比重来表示；五是金融机构支持（张明玖（2017）[12]），企业贷款数额不能有效反映金融机构的支持程度，因此本研究以企业贷款总数占总资产的比重来表示。

三、研究方法与设计

（一）数据收集

为保证数据来源的可靠性和可得性，选取35家上市公司作为研究对象，以其2019 年年报作为数据来源，并将得到的原始数据导入SPSS 软件中进行计算，得到上四分位数、平均数、中位数以及下四分位数。对于政府补助和转化水平这2 个变量，其样本数据的分布较不均匀，极个别值对均值的影响突出，因此用中位数代替均值作为中间锚点，其余2个锚点分别为上四分位数和下四分位数。对于金融支持、资金投入、企业规模和人力投入这4 个变量，由于样本分布较为均匀，故3 个锚点采用下四分位数、上下四分位数的均值、上四分位数。作为完全不隶属、最大模糊点、完全隶属的临界值，为后面的fsQCA 分析做铺垫。

（二）研究方法

本文采用定型比较分析方法（Qualitative Comparative Analysis，简称QCA），对生物医药企业创新成果转化及其影响因素进行探究。

定性比较分析（QCA）是一种基于布尔代数和集合论的思想的方法，擅长运用比较的方法，研究多个前因变量对同一个结果变量产生的不同的复杂的影响。具体来说，定性比较分析是基于多个案例间的相互比较来探讨复杂的社会关系。在实际运用中，定型比较分析将每个与本研究有关的案例视为一个条件组合，案例中与本研究有关的影响因素称为条件变量，反映结果的变量称为结果变量。

本文运用模糊集分析方法（fsQCA），能够取到“0”（完全不隶属）和“1”（完全隶属）之间的任何一个数，能够有效解决矛盾组态的问题。

（三）构念测量与赋值

本研究主要采用内部因素、外部因素以及科技成果转化效率三个构念，将内部因素和外部因素作为条件变量，科技成果转化率作为结果变量。其中，以2019 年研发投入占营业收入的比例作为研发资金投入的指标，以2019 年企业员工总人数作为企业规模的指标，以2019 年研发人员数量占企业员工总人数的比值作为人力资源投入的指标，以2019年税收补贴在总资产中所占比重作为政府补助的指标，以2019 年企业贷款总额与总资产比值作为金融机构支持力度的指标，以2019 年营业收入与专利申请数的比值作为衡量科技成果转化率的指标。

（四）变量校准

模糊集可表示案例在“完全隶属”与“完全不隶属”间的隶属程度，因此可以视为一个连续变量。通过3 个阈值设定，然后运用fsQCA 3.0 对数据进行校准，将其值转化为0～1 隶属值，并以科技成果转化率为结果变量。其中各变量的分位数分析和相关构念赋值标准如表1 所示。由于政府补助和转化水平数据分布具有集聚性的特点，不宜采用中位数作为最大模糊点，因此，采用平均值作为最大模糊点，其余数据用中位数作为最大模糊点。

表1 赋值标准总结

四、数据分析结果

（一）单项前因变量必要性分析

运用fsQCA 对各个前因条件是否为结果的必要条件和充分条件进行检验。为了保证实验的严谨性，将必要条件设为0.9。在校准每个变量后，运用fsQCA3.0 对所有条件变量及其否定变量进行必要性分析，评估高创新成果转化率发生是否具备必要条件。在fsQCA 中，当结果发生时，若某个条件总是存在，则说明该条件为必要条件[13]。按照fsQCA 分析中的惯例，当一致性水平高于0.9 时，可认为该条件是结果出现的必要条件[14-17]。表2 是结果变量为创新成果转化效率的条件检验结果。从表2 中可以发现，各单项条件的必要性水平均未超过0.9 的阈值（必要水平认定标准），说明这5 个条件中不存在实现高企业创新成果转化效率的必要条件。

表2 条件变量充分性与必要性检验结果

（二）成果转化效率前因条件组态

对单项前因条件的必要性和充分性分析表明，单项前因条件对结果变量的解释力度较弱，为获得影响生物医药企业创新成果转化的前因条件组合，将这5 个解释变量纳入fsQCA3.0 中，根据fsQCA3.0的处理结果，分析创新成果转化效率提高的有效路径。

运用fsQCA3.0 对35 个案例校准后的结果进行处理，结果显示了复杂解和简约解，在对各个前因变量进行理论分析后，得到中间解。分析结果如表4所示。总体一致性为0.891 979，大于0.8，为可接受的范围，覆盖率为0.516 729。研究发现，存在4 条不同的生物医药企业达到高的创新成果转化效率的有效路径。

表3 结果表明，5 种前因变量共同产生的高创新成果转化效率的路径有4 条：非政府补助* 非研发资金*企业规模*非人力投入（～ZFBZ*～YFZJ*QYGM*～RLTR）；非政府补助*非金融支持*非企业规模*人力投入（～ZFBZ*～JRZC*～QYGM*RLTR）；非政府补助*金融支持*非研发资金*人力投入（～ZFBZ*JRZC*～YFZJ*RLTR）；非金融支持*研发资金*企业规模*人力投入（～JRZC*YFZJ*QYGM*RLTR）。

表3 生物医药企业创新成果转化高效率组态

1.～ZFBZ*～YFZJ*QYGM*～RLTR。组态1 表示规模较大的企业缺少政府补助的经济支持，缺少研发资金投入和人力资源投入的情况下仍然可以达到高的创新成果转化效率。规模较大的企业具有更大的经营范围和更好的市场垄断能力且通过其品牌效应和综合实力，可以迅速地将创新成果产业化和商业化，因此其创新成果转化水平相较于规模较小的企业来说更加容易。

2.～ZFBZ*～JRZC*～QYGM*RLTR。组态2 表示规模较小的企业如果没有得到足够的政府补助，研发资金投入不够，但其合理提高企业内部研发人员的比例，同样可以达到高的创新成果转化率。现阶段，我国的创新成果转化存在“规模效应”，人力的投入也存在“阈值障碍”，即人力的供给远远不能满足创新成果转化的需要，只有当研发投入达到一定水平，研发资源集中到一定程度，才能使创新成果转化得以顺利进行并产生一定的经济效益。

3.～ZFBZ*JRZC*～YFZJ*RLTR。组态3 表明企业在没有得到足够的政府补助和研发资金的情况下，通过对外向金融机构寻求帮助并且对内提高研发人员占总员工总数的比例，仍然可以达到高的创新成果转化效率。科技成果转化离不开强大的金融机构的支持，在市场经济体制下，金融支持对科技成果转化至关重要，因为金融机构银行贷款的资金硬性约束对成果转化效率有一定积极意义[18]。有了强大的资金支持，企业就能够根据自身经验，不断试错，因此更能把握市场痛点。中小企业自身也要拓宽用于技术创新的资金的融资渠道，建立用于技术创新的专项资金，并做到专款专用[19]。由（2）可知，人力投入对企业创新成果转化具有重要意义。而根据表3 中第（2）和第（3）的一致性（Consistency）可知，金融支持与研发人员的投入二者的结合更能加快生物医药企业创新成果转化的进程。

4.～JRZC*YFZJ*QYGM*RLTR。组态4 表明企业在研发投入（包括人力、物力）和企业规模都满足条件的情况下，即使金融支持力度不足，也可以实现高的创新成果转化水平。这可能因为在外部条件不能满足企业创新成果转化的要求时，企业可以通过内部的自我调整，如调整内部人力物力的投入量以及企业自身的规模来达到高的创新成果转化水平。这一案例组合说明企业自身因素对创新成果转化过程的重要作用。

五、建议

第一，根据路径1 可知，企业规模作为核心条件出现，政府补助、研发资金和人力投入都缺失的情况下，企业依然可以提高创新成果转化率。由于规模经济效应，较大规模的企业能够迅速将企业的创新成果产业化和商业化，为企业带来更多的利益。因此提出通过切实有效的激励机制和风险投资机制等方式，解决企业“留不住人”的难题，以期实现规模经济效应，将创新成果迅速转化成现实的生产力，从而给企业带来巨额的经济利益的同时占领更多的市场份额。

第二，由路径4 可知，在金融支持这一外部条件缺失的情况下，企业可以通过扩大规模、调整研发资金和研发人员比例来实现高的创新成果转化效率。由此可见，在外部环境条件缺失的情况下，企业可以通过自我调控，实现高的创新成果转化率。因此提出企业应该增强自主研发的积极性，加大人力以及资金的投入，时刻追踪国际生物医药发展的热点前沿。技术人才是企业的宝贵财富，因此需建立一套完善的技术人才考察和激励机制，例如可以通过技术入股等方式调动员工从事创新成果转化活动的积极性。对创新人才的激励还表现在对人才的后续教育和培训上，吸引人才，激励人才，使人才和企业一同成长。

第三，生物医药企业要根据自身情况选择合适的创新成果转化路径来提升成果转化效率。根据路径1 对于资金投入、人力投入、政府补助都不够的企业来说，可以通过扩大企业规模，提高企业综合实力来实现高创新成果转化水平；对于外部条件（政府支持、金融机构支持）都缺失且企业规模在短时间内无法扩大到足够量的情况下，企业还可以选择路径2，通过送出去、引进来的办法进行人才培训，帮助他们提高技术成果转化水平，来提高自身的科技成果转化效率；对于与地方金融机构合作较好的企业来说，可以选择路径3，即加大研发人员的投入来实现高的创新成果转化效率；对于地方政府支持力度较大的企业来说，选择路径4 调整自身的规模和研发投入来达到高的创新成果转化率。

六、局限与未来展望

本研究也存在一定的局限性：（1）本研究只提取了5 个前因变量，未来还可以引入更加复杂的前因变量，使影响生物医药企业创新成果转化的要素联动机理更加完善，逻辑更加严谨，丰富实证研究模型；（2）本研究只聚焦于生物医药企业创新成果转化，对于其他企业，此结论是否合理尚待考量和研究。