全球生物制药行业研发投资网络中的“桥国家”效应＊

■ 孙立荣

中国科学院大学经济与管理学院 北京 100190

0 引言

跨国公司的全球布局是国际商务领域的重要问题[1][2]。随着竞争的加剧及知识来源的分散，生物制药行业的跨国公司纷纷在海外设立研发机构，以提升创新能力并获得竞争优势[3][4]。以辉瑞公司为例，2003～2016年间，其研发投资达25 笔、足迹遍布12 个国家，呈现出复杂的网络特征。而在其布局过程中，辉瑞公司对研发投资东道国的选择存在先后顺序。新加坡等国家被优先投资，成为辉瑞公司后续投资中国、韩国等其它国家的跳板[5]。本研究将此类跨国公司连续投资中优先被考虑、且对后续投资具有铺垫作用的战略性国家称之为“桥国家”。

现有理论对此研发投资区位选择给予了重视[6]，取得重要进展的同时也存在局限：首先，限制于母国与东道国的双边框架下，忽略了网络效应对研发投资区位选择的影响[7]；其次，多从国家、行业及企业层面的静态特征出发，没有对连续投资中的动态特征给予强调[8][9]。基于此，在国家自然科学基金委面上项目“中国企业对外直接投资空间网络布局构建及其对企业海外运营的影响”支持下，本研究突破双边框架，在网络视角下系统研究生物制药行业的全球研发投资网络，并从时间和空间两个维度研究网络中的桥国家动态特征。主要研究问题为：（1）如何构建全球研发投资网络并定量识别其中的桥国家？（2）从空间维度上，全球主要桥国家的分布及2008年金融危机如何影响全球桥国家整体空间？（3）从时间维度上，全球研发投资网络中主要桥国家状态如何随时间推移而演化？

本研究基于2003～2016年全球生物制药行业研发投资数据，首先利用Ucinet 软件构建全球研发投资网络图，并将网络中的东道国定位于世界地图，以更好地了解全球研发投资特征。其次，构建桥指标，定量识别出中国、美国、新加坡等世界主要桥国家，并通过2008年金融危机前后的对比分析，识别出金融危机对全球研发投资网络所带来的削弱影响。最后，基于桥指标对桥国家的演化趋势进行分析，归纳出震荡下降、低位波动和震荡上升3种演化模式。

本研究支持了国家级自然科学基金面上项目“中国企业对外直接投资空间网络布局构建及其对企业海外运营的影响”的理论基础和实验论证部分。从理论角度，首先，基金项目基于网络动态演化的视角研究企业对外直接投资进程，揭示企业对外直接投资的空间网络布局特征及其动态构建过程。本研究则从最具代表的制药行业入手，将网络理论引入对外研发投资领域，强调从网络框架研究这一主题的必要性和重要性。其次，基于理论思考，提出“桥国家”概念，并提供基于跨国公司投资顺序的网络构建方法及定量识别桥国家的计算指标。最后，本研究从动态角度提供了桥国家在空间和时间上的动态特征，补充了此领域的静态研究成果。从实践角度，尽管中国企业在过去30年的对外直接投资过程中积累了一定经验，但我们在调研中发现，很多企业在进行海外网络布局的战略决策方面仍然缺乏经验：部分企业因为犹豫不决而丧失了机会，也有因为盲目决策而遭受巨大损失。本研究通过强调桥国家在全球的重要性，呼吁国家政策制定者和企业投资决策者关注此类桥国家角色在投资过程及投资网络构建中的重要性，以提升企业的前期学习储备以提升后续研发投资活动的成功率。

1 文献综述

传统国际化理论认为企业研发投资区位选择的影响因素包含以下方面：公司层面（如企业规模、企业战略和所有权结构[10]）、国家层面（如市场吸引力、人力资本质量、人力成本、贸易开放度、基础设施以及经济聚集度[6][35]）及东道国和母国的差异因素（如心理距离、制度差异等[11]）。这些研究均基于东道国和母国的双边框架下。随着经济全球化的进一步发展，资本在全球的流动促使全球研发投资网络的形成。部分学者提出研发投资区位选择不应仅受东道国和企业自身特性的影响[12]，网络因素也需纳入考虑范围[5][13]。

网络分析方法为突破双边框架提供了新的思路[14]。将网络理论和国际化理论结合起来的研究日渐丰富[15][16]。作为国际商务领域中较新的一个流派，网络视角的优势在于提出企业战略是企业受到各种不同网络关系影响的行为模式这一观点[17]。这些研究特征如下：（1）基于资源基础理论及定性研究方法，探究企业如何从网络中获得资源、知识和经验等[9]，例如Nelaeva Alena等[18]通过回顾2007年以来的诸多文献，发现外部网络环境对公司寻求的知识类型、获取整合知识的方式以及随之而来的国际化决策产生不同的影响；（2）部分定量研究中给出了构建网络的具体方法，但多聚焦于投资国与被投资国家的投资关系或研发联盟合作等二元关系（dy‐adic）[19]。例如，Guan, Zuo[20]通过研发联盟关系建立网络，并证明了研发联盟网络的结果将会影响国家层面的研发绩效；（3）部分研究所构建的网络局限于某个国家或地区，未对全球研发投资网络进行探究。例如，Mey‐borg[21]利用对外投资存量数据构建投资网络，识别出匈牙利、波兰和罗马尼亚在中欧和东欧之间的桥接作用。

以往研究在企业对外投资区位选择决策方面取得重大进展，但关于如何循序渐进构建国家投资网络与桥国家的选择方面仍处于起步阶段。（1）对桥国家这一现象缺乏系统认知。Burt[22]曾提出，网络中的桥接节点往往具有绝对性优势，可以通过自身的位置权力获得资源和知识。对跨国企业来说，桥国家是跨国公司学习知识及获取经验信息的平台[23][24]，在企业后续研发投资建立和发展中起到重要作用[25]。而对桥国家而言，一个国家在网络中的桥接作用越强，其对海外投资的吸引力也越大[13]。可见桥国家的重要性。但以往研究内容相对泛化，对此概念的探究不够深入；（2）二元关系所构建的网络中，可以通过中介中心度、结构洞指标等进行桥接效应的刻画，但此过程丢失了跨国企业投资的时间顺序这一重要信息，无法对桥国家的本质进行刻画。桥国家是在跨国公司连续投资过程中优先被考虑、且对后续投资具有铺垫作用的战略性国家。

因此，对桥国家的研究比较将跨国公司投资顺序和投资时间的信息纳入考虑范围。本研究从母国、桥国家和后续东道国的三元关系入手，解决这一困境。

2 研究方法和数据

2.1 数据

本研究数据选用2003～2016年FDI数据库金融时报有限公司（Financial Times Ltd）的全球生物制药行业研发投资数据[26]。行业选择出于以下考虑：（1）生物制药行业为高新技术拉动型行业，对研发投资成果的依赖程度高，因此能提供足量高质量研究样本[27]。（2）生物制药行业是揭示研发投资现象的代表行业，由此获得的结论对诸多行业均有启发[28]。因此被广泛用于以往实证研究中[27][29]。

本研究初始样本为2003～2016年的全球生物制药行业的全部研发投资数据。基于后文网络三元关系网络的构造需要，剔除只具有一个东道国的跨国公司。最终获得103 家跨国公司的512 条投资信息，这些投资从20个母国流向55个东道国。

2.2 研究方法

本研究利用母国-桥国家-东道国的三元关系构建研发投资网络，以解决二元关系网络带来的关键信息（投资时间和投资顺序）丢失问题。网络构建方法如下：（1）跨国企业层面。本研究将同一跨国企业的所有研发投资数据按时间排序，位于时间线前方的投资所对应的东道国为后续投资所对应的东道国起到桥接效应。根据Gao and Pan[30]的研究，本研究桥接效应的大小用两笔投资时间区隔的倒数来衡量。由此获得国家与国家之间在此跨国公司层面的桥接作用，用表示，其中i代表跨国公司，j，k 代表不同国家；（2）国家层面。本研究研发投资网络的节点为全球各国。而关系系数则为“国家对（country pair）”之间的桥接效应。计算方式如公式（1）所示，即网络节点j和k的关系系数等于国家j和国家k 的桥接效应，也即各跨国公司“国家对”投资时间区隔倒数的总和。值得注意的是，jk 关系系数和kj 关系系数并不相同，这在网络中表现为节点之间的有向性；（3）所有“国家对”的在网络中的关系系数组成网络关系矩阵，进而可以通过Ucinet 软件获得研发投资网络图。将各节点定位于世界地图，则获得全球生物制药研发投资网络图。

本研究对各国桥指标的计算方法如公式（2）所示。以往研究中的二元关系网络，衡量桥接效应用中介度、桥数量和结构洞指标等。由于本研究网络构建方法的不同，借鉴Zhao,Xu[26]的研究并基于实际意义的考虑，本研究选择网络理论中的点度中心度（点出度，outde‐gree）来衡量桥指标，其衡量一定时期内国家j 对全球其它各国总的桥接效应。

3 结果

3.1 全球研发投资网络及桥国家

全球生物制药行业研发投资网络如图1 所示。其中，各节点代表东道国，节点大小为其桥指标（上文中的Bridgej）。节点越大，表明此国家在全球研发投资网络中的桥作用越显著。各节点之间的线段代表各国之间的桥效应（上文中的关系系数），箭头代表桥接方向。如澳大利亚指向中国的线段代表在全球生物制药跨国公司的研发投资中，澳大利亚为中国起到桥接作用。可以看到，在亚太和西欧地区之间的线段密度最大，证明这两个地区中的国家之间存在紧密的桥接关系、桥效应最为显著，其次是北美和西欧之间。本研究进而获得各国的桥指标，部分结果如表1 所示。2003 至2016年，全球研发投资网络中的五大桥国家分别为中国、美国、印度、英国和新加坡，而尼泊尔、越南、阿曼、新西兰和阿联酋则为排名末五名。意味着对于生物制药行业中开展研发投资的公司，美国、英国等发达经济体和中国、印度等新兴经济体起到了重要的桥接作用。跨国企业倾向于在这些国家中优先投资，将它们作为跳板进行后续在其它国家的研发布局。

表1 2003～2016年全球研发投资网络中各国的桥指标

图1 2003～2016年全球生物制药行业海外研发投资网络图

3.2 金融危机对桥国家的影响

由于数据覆盖2008年金融危机，本研究将数据分为2003～2008年和2009～2016年两个时间段，分析金融危机对全球研发投资网络空间的影响。两个时期的前5大桥国家如表2所示。由表可知：（1）各国桥指标均有不同程度下滑。原因一方面为金融危机带来全球研发投资强度的弱化。另一方面则为跨国企业研发投资顺序的调整[31]；（2）全球主要桥国家有所调整。例如，中国虽然桥效应有所下降，但仍处于前5 大桥国家。一些国家的排名则跌出排名，如美国和新加坡。另一些则新晋为新的主导桥国家，如英国和韩国。

表2 2003～2008年和2009～2016年全球研发投资网络中排名前5的桥国家

本研究进而获得两个时期内各国桥效应平均值和网络中心势指标：金融危机之前，研发投资网络中各国桥效应均值为1.473，网络中心势指标为7.346%，而这些指标在金融危机之后变为了0.976和2.710%。中心势指标衡量了全球各国桥效应之间的“贫富差距”，中心势越大，证明头部桥国家和尾部之间的差距越大。通过对比看出，金融危机前，全球跨国公司的连续研发投资现象明显，桥国家效应也更为显著。存在部分国家在全球版图上的桥接优势明显，在全球研发投资中具有举足轻重的影响力。但这些头部桥国家的桥接效应在金融危机后减弱，其与全球其它大多数国家的桥作用都出现下滑。全球桥效应减弱，权力分化的差异也被削弱。

3.3 全球桥国家演化模式

基于各年数据构建不同年份的全球研发投资网络，并获得各国桥指标，本研究进而识别出桥国家的3 类演化模式：震荡下降型、低位波动型及震荡上升型，如图2、7所示。

（1）震荡下降型。在全球研发投资网络中，属于这类演化模式的国家具有以下特点：在演化过程中存在一个极速下降阶段。这类演化模式的代表国家为中国和美国（图2、图3）。这些国家2008年之前的桥效应都很显著，但在金融危机到来后剧烈下降。尔后，其在全球研发投资网络中的桥接效应再未回到当初水平，仅有原桥指标的1/5 左右。而对比美国和中国可以看出，美国的波动情况要比中国复杂，证明中国在应对金融危机对其桥地位的挑战时弹性较小，而美国在此下降过程中则持有一定的韧性，以消解危机对其地位的影响。综上，这类演化模式中的国家曾经是全球研发投资网络中的主导力量，但是2008年金融危机之后，它们的桥国家效应被极大地削弱，为其它国家的崛起提供了机遇。

图2 2003～2016年中国的桥指标演化

图3 2003～2016年美国的桥指标演化

（2）低位波动型。加拿大和西班牙属于低位波动型，如图4-5所示。其共同特征在于：在2003-2016年间，这些国家的桥指标均处于较低水平，说明与其它国家相比，其在全球研发投资网络中的地位始终较低。但是这些国家具有相似的演化路径，即先下降，而后具有一定的上升。可以看到，从2003 至2016年，加拿大和西班牙的桥效应指标始终徘徊于0.5 左右。在金融危机之前，全球研发投资活动丰富，其桥效应可以达到1以上，但对比同时期其它国家，还是处于较低的水平。同样，从桥效应的演化趋势也可以看出不同国家对金融危机冲击的抵抗能力。2008年之前，加拿大桥效应具有一段上升期，说明加拿大在全球研发投资活动中的地位稳固性要高于西班牙，在应对过程中具有一定的韧性。

图4 2003～2016年加拿大的桥指标演化

图5 2003～2016年西班牙的桥指标演化

（3）震荡上升型。此类演化模式的典型代表为英国和爱尔兰（图6-7）。其最大特征是在演化过程中显著上升。说明虽然受到了金融危机的冲击，这类国家仍然能在危机后快速恢复或提升其在全球研发投资网络中的地位。属于这类演化过程的国家具有很大潜力在生物制药全球研发投资网络中成为新的主导桥国家。

图6 2003～2016年英国的桥指标演化

图7 2003～2016年爱尔兰的桥指标演化

4 结论及讨论

网络分析已成为研究跨国企业国际化行为的重要方法[32]。本研究结合网络理论和国际化理论，研究在全球研发投资过程中的一类重要角色——桥国家。从空间和时间上对桥国家的识别和演化进行分析。主要结论如下：

首先，通过构建2003～2016年间生物制药行业的全球研发投资网络，本研究发现全球桥效应主要集中于西欧和亚太地区的国家之间，其次是北美和西欧地区的国家之间。就具体国家而言，中国、美国、印度、英国和新加坡在生物制药领域跨国公司的研发投资中起到重要的桥接作用。成为跨国企业连续投资中优先被考虑的对象，为后续投资进行铺垫。

其次，2008年金融危机对生物制药行业全球研发投资网络桥效应具有削弱和均化作用。2008年之前，全球桥效应显著。桥国家之间存在着较强的地位分化，集中于部分经济体中。而金融危机后，全球桥效应下降，各国桥效应地位更为平等。在国家层面，虽然中国仍延续其在全球研发投资网络中的桥国家领先地位，但其桥接强度被极大削弱。与此同时，另一些国家的桥指标则在金融危机后有所提升，比如英国取代中国成为世界上最重要的桥国家，韩国等国家在危机后也开始扮演着更为重要的桥国家角色。

最后，本研究发现桥国家具有以下3类演化模式：第一类是震荡下降型，其桥指标在2008年左右急剧下降，之后也未重回原来的主导桥国家地位。属于这类演化模式的国家应思考如何解决金融危机对其桥效应的极大削弱作用并改善其在全球中桥位置的表现，以实现在此位置上获得资源和信息优势。第二种是低位波动型。这类国家在金融危机前后全球研发投资的桥效应中的表现不温不火，其桥指标一直处于较低水平。此类国家应对此状态的背后原因进行系统分析，并试图摆脱这种弱桥效应。最后一类为震荡上升型，此类国家在金融危机之后表现出其桥效应的提升并获得一定地位。震荡上升的国家应保持上扬态势，在全球研发投资中维持或提升现有的桥接作用，用以吸引外资、提升国家实力。

本研究的理论贡献在于：首先，将网络理论引入研发投资领域，提出基于母国-桥国家-东道国三元关系的网络构建方法，进而提出更本质的桥国家识别方式。其次，本研究突破以往研发投资区位选择研究的双边框架，基于网络视角系统研究生物制药行业研发投资的网络效应，基于这一网络框架从时间和空间两个维度研究网络中的桥国家动态特征。

本研究的实践意义如下：首先，对国家政策制定者来说，一个国家对海外研发投资的吸引力与其在全球研发投资网络中的位置密切相关，国家政策制定者应清楚认识这一事实和自身的国家地位，并基于国家现有地位水平制定相应政策，以更好地吸引研发外资。其次，对布局全球研发网络的企业来说，在选择东道国时，可以对识别出的研发投资网络中的桥国家给予重视，如中国、英国等。对桥国家优先投资并从中学习知识经验，进而为后续投资奠定基础。

当然，本研究也存在样本数据量较少、指标衡量测度单一等不足，未来的研究可以从以下方面进行完善和拓展。首先，研究数据可以覆盖更长时期和更多元的产业类别，研究在不同行业中的桥国家演化模式是否存在差异。其二，根据Martinus,Sigler[33]的研究，桥角色可以细分为守门人、协调者等类别，未来研究可由此切入对桥国家进行更为细致的探究。