摘 要：基于生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)專利合作申請數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)自我中心網(wǎng)絡，結(jié)合關系嵌入理論，將網(wǎng)絡關系嵌入強度、嵌入廣度的靜態(tài)特征及關系穩(wěn)定性的動態(tài)特征納入到同一研究框架，采用標準負二項模型研究生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入特征對其創(chuàng)新的影響。研究結(jié)果表明：企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入強度對企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)倒U型影響；網(wǎng)絡關系嵌入廣度、關系穩(wěn)定性均對企業(yè)創(chuàng)新有顯著正向影響；企業(yè)知識積累在網(wǎng)絡關系嵌入影響企業(yè)創(chuàng)新中起中介作用。研究結(jié)論豐富了企業(yè)自我中心網(wǎng)絡的相關理論研究，并為生物醫(yī)藥領域創(chuàng)新高質(zhì)量發(fā)展提供了理論依據(jù)。

關鍵詞：專利合作；自我中心網(wǎng)絡；生物醫(yī)藥；關系嵌入；企業(yè)創(chuàng)新

中圖分類號：F204

文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202403164

Research on the Impact of Self-centered Network Relational Embeddedness on Enterprise Innovation

：Based on the Data of Core Enterprises in the Field of Biomedicine

Zeng Li，Li Qian，Zhou Xuan

（Chongqing Intellectual Property School， Chongqing University of Technology， Chongqing 401300， China）

Abstract：Based on the patent cooperation application data of core enterprises in the field of biomedicine， the enterprise self-centered network was constructed， combined with the relational embedding theory， the static characteristics of network relationship embedding strength and breadth and the dynamic characteristics of relationship stability were incorporated into the same research framework， and the standard negative binomial model was used to study the impact of the relationship embedding characteristics of the self-centered network of core enterprises in the biomedical field on their innovation. The results show that the embeddedness intensity of enterprise self-centeredness network relationship presents an inverted U-shaped impact on enterprise innovation. The breadth and stability of network relationship embedding have a positive and significant impact on enterprise innovation. The accumulation of enterprise knowledge plays a mediating effect in the influence of network relationship embedding on enterprise innovation. Based on the above conclusions， corresponding countermeasures and suggestions are put forward in order to improve the self-centered network theory and achieve the strategic goal of innovative and high-quality development in the field of biomedicine.

Key Words：Patent Cooperation;Ego-Centered Networks; Biomedicine; Relational Embedding; Enterprise Innovation

0 引言

在醫(yī)藥政策、人才支持與市場資本傾斜的時代背景下，中國生物醫(yī)藥領域創(chuàng)新發(fā)展迎來快速增長期[1]。不同于其他技術(shù)領域，生物醫(yī)藥領域新藥研發(fā)所特有的復雜性、不確定性和創(chuàng)新性，使其更依賴從合作創(chuàng)新網(wǎng)絡關系中獲取創(chuàng)新知識、技術(shù)等資源。中國生物醫(yī)藥領域?qū)＠献骶W(wǎng)絡中的核心企業(yè)作為該領域的創(chuàng)新主體，其技術(shù)創(chuàng)新能力能夠反映這一領域的創(chuàng)新活躍度和國際競爭力[2]。在這一情境下，核心企業(yè)如何通過把握專利合作網(wǎng)絡中的關鍵資源，打造持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展的核心動能，從模仿創(chuàng)新走向自主創(chuàng)新，是中國生物醫(yī)藥領域?qū)崿F(xiàn)科技創(chuàng)新以及高質(zhì)量發(fā)展要回答的重要問題。

專利合作網(wǎng)絡關系嵌入是指創(chuàng)新主體基于專利合作行為，建立并嵌入其中的網(wǎng)絡關系特征，具體表現(xiàn)為靜態(tài)維度的網(wǎng)絡關系嵌入廣度、嵌入強度和動態(tài)維度的網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性。網(wǎng)絡關系嵌入強度與嵌入廣度是從靜態(tài)維度體現(xiàn)網(wǎng)絡關系嵌入特征，網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性側(cè)重創(chuàng)新網(wǎng)絡動態(tài)維度的變化，這種變化是指網(wǎng)絡內(nèi)節(jié)點之間的關系隨時間變化而不斷變化[3]?；诖?，本文選取2011-2022年中國生物醫(yī)藥領域?qū)＠献魃暾垟?shù)據(jù)，構(gòu)建該領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡，依據(jù)Granovetter[4]的關系嵌入理論，探討網(wǎng)絡關系嵌入對企業(yè)創(chuàng)新的直接影響，并進一步考察企業(yè)知識積累在兩者之間的中介作用，為提高中國生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)創(chuàng)新水平提供理論依據(jù)。

1 文獻綜述

目前關于生物醫(yī)藥領域?qū)＠献骶W(wǎng)絡的研究，主要從整體網(wǎng)絡和自我中心網(wǎng)絡兩個層面展開。整體網(wǎng)絡基于宏觀層面，關注創(chuàng)新網(wǎng)絡的演化進程、結(jié)構(gòu)特征及其對技術(shù)創(chuàng)新的影響。如李樹祥等[5]分析了江蘇省生物醫(yī)藥發(fā)明專利合作整體網(wǎng)絡特征及其在不同年份的演化特點。馬菁等[6]探討了長三角地區(qū)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡城市層面的空間結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的影響機制。劉國巍等[7]以中國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)為例，探索了新興產(chǎn)業(yè)突破性創(chuàng)新網(wǎng)絡的動態(tài)演化及知識擴散規(guī)律。邵云飛等[8]基于生物醫(yī)藥上市企業(yè)數(shù)據(jù)，研究了結(jié)構(gòu)洞、小世界性等網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征對企業(yè)突破性創(chuàng)新績效的影響。自我中心網(wǎng)絡基于微觀層面，側(cè)重從關系維度考察以某一節(jié)點為中心延伸出去的網(wǎng)絡的關系特征，及其對核心節(jié)點創(chuàng)新活動的影響。Arnaboldi等[9]研究了自我中心網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)對信息擴散的影響。王貴平等[10]提出企業(yè)可以通過優(yōu)化自我中心網(wǎng)絡提高其創(chuàng)新水平。頊玉卿[11]基于河北省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關企業(yè)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡強度、網(wǎng)絡穩(wěn)定性和網(wǎng)絡互惠性等集群網(wǎng)絡關系特征均顯著正向影響企業(yè)創(chuàng)新能力。張悅等[12]采用定量綜述性研究方法（Meta分析），發(fā)現(xiàn)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入性的關系質(zhì)量、網(wǎng)絡互惠性、聯(lián)系強度、關系穩(wěn)定性均顯著正向影響企業(yè)創(chuàng)新。劉釩和鐘書華[13]基于武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)百余家企業(yè)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，實證研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡關系強度、廣度和穩(wěn)定性顯著影響創(chuàng)新型小微企業(yè)的創(chuàng)新績效。Degener等[14]發(fā)現(xiàn)以企業(yè)為中心的生物技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡關系廣度與企業(yè)創(chuàng)新呈正相關關系。李國強等[15]采用模糊集定性比較方法，發(fā)現(xiàn)合作創(chuàng)新網(wǎng)絡穩(wěn)定性、關系質(zhì)量等嵌入特征是企業(yè)實現(xiàn)漸進性創(chuàng)新的重要因素。葉琴和曾剛[16]發(fā)現(xiàn)專利合作網(wǎng)絡關系強度能夠推動生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，但網(wǎng)絡關系廣度卻不能。畢靜煜和謝恩[17]發(fā)現(xiàn)中國醫(yī)藥制造業(yè)專利合作網(wǎng)絡關系多樣性促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。曾德明等[18]基于生物醫(yī)學工程企業(yè)的合著論文數(shù)據(jù)，實證研究得出科學合作網(wǎng)絡關系嵌入廣度、嵌入強度以及合作伙伴動態(tài)穩(wěn)定性能夠?qū)崿F(xiàn)關系資本的積累，幫助企業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新突破。張曉月等[19]基于中國醫(yī)藥制造業(yè)專利合作數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)自我中心網(wǎng)絡，研究自我中心網(wǎng)絡關系頻率等特征對企業(yè)不連續(xù)創(chuàng)新效率的影響。

梳理現(xiàn)有文獻可知，學者們主要探究網(wǎng)絡規(guī)模、密度、中心性、結(jié)構(gòu)洞等整體網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征，或是自我中心網(wǎng)絡關系嵌入廣度、嵌入強度等靜態(tài)關系特征對該領域企業(yè)創(chuàng)新的直接影響。大多數(shù)研究將網(wǎng)絡關系嵌入視為一個整體，或基于靜態(tài)維度下的網(wǎng)絡關系嵌入廣度、嵌入強度，探討其對企業(yè)創(chuàng)新的直接影響，鮮有學者將網(wǎng)絡關系嵌入廣度、嵌入強度的靜態(tài)維度特征和網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性的動態(tài)維度特征納入同一研究框架，同時結(jié)合企業(yè)知識積累的中介作用，實證探究網(wǎng)絡關系嵌入特征對企業(yè)創(chuàng)新的作用機制。

因此，本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在兩個方面：一是將網(wǎng)絡關系嵌入強度、嵌入廣度的靜態(tài)維度特征和網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性的動態(tài)維度特征納入同一研究框架，探討生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入對企業(yè)創(chuàng)新的直接影響；二是基于知識基礎理論，將企業(yè)知識積累納入理論框架，深入探究網(wǎng)絡關系嵌入對企業(yè)創(chuàng)新的作用機制，豐富了生物醫(yī)藥領域以企業(yè)為中心的專利合作網(wǎng)絡關系嵌入特征對企業(yè)創(chuàng)新影響的理論研究。

2 研究假設

2.1 網(wǎng)絡關系嵌入廣度對企業(yè)創(chuàng)新的影響

結(jié)合資源基礎理論與開放式創(chuàng)新理論，生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)通常因為內(nèi)部具備的創(chuàng)新資源差異較大且向外流動性較弱，從而選擇開放式創(chuàng)新，以盡可能地吸收外部稀缺性創(chuàng)新資源，但這也加大了來自外部的競爭壓力。核心企業(yè)要想減小競爭壓力、分散創(chuàng)新風險、降低創(chuàng)新成本，可以通過與網(wǎng)絡中的其他節(jié)點建立起廣泛且復雜的合作關系，拓展合作的技術(shù)領域，加快收集、積累創(chuàng)新知識，以完善企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新資源池，提高企業(yè)創(chuàng)新能力。從社會資本理論出發(fā)，生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入廣度反映了核心企業(yè)的合作伙伴在組織類型、知識、信息和資源等方面的廣泛程度。當生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入廣度不斷增大，核心企業(yè)能夠通過多元化的渠道獲取知識、信息、資源，拓寬知識廣度和創(chuàng)新視野，迅速調(diào)整創(chuàng)新行為以匹配“市場預期”，從而獲得先發(fā)優(yōu)勢，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新?；诖?，本文提出如下假設：

H1：網(wǎng)絡關系嵌入廣度對生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)創(chuàng)新有直接的正向影響。

2.2 網(wǎng)絡關系嵌入強度對企業(yè)創(chuàng)新的影響

根據(jù)關系嵌入理論，生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡的關系嵌入強度反映了核心企業(yè)與網(wǎng)絡中的合作伙伴在時間、情感、親密度等方面相互交往的程度。當生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡的關系嵌入強度較高時，核心企業(yè)與合作伙伴之間互動頻繁，有利于其與合作伙伴建立高度信任、達成感情協(xié)議、降低交易風險、減少分歧沖突、提高合作創(chuàng)新效率。而根據(jù)Burt[20]的結(jié)構(gòu)洞理論，隨著網(wǎng)絡關系嵌入強度的不斷增強，生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)可能被動處于高度親密狀態(tài)，耗費超額時間和溝通成本；網(wǎng)絡關系嵌入強度過高可能導致生物醫(yī)藥核心企業(yè)的創(chuàng)新活動受制于網(wǎng)絡規(guī)則慣例，網(wǎng)絡中不斷循環(huán)的冗余性知識產(chǎn)生知識堆積，導致信息同質(zhì)化，使得核心企業(yè)過度依賴已有創(chuàng)新路徑并強烈排外，對市場需求變化和創(chuàng)新機會的敏銳度降低，最終抑制其創(chuàng)新產(chǎn)出?；诖?，本文提出如下假設：

H2：網(wǎng)絡關系嵌入強度對生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)創(chuàng)新呈倒U型影響。

2.3 網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響

根據(jù)社會資本理論，在生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡的動態(tài)演化過程中，網(wǎng)絡新進入者的增加會使得大量異質(zhì)性知識涌入網(wǎng)絡，但網(wǎng)絡核心企業(yè)對資源、關系等的管理能力有限，難以識別出對自身有用的知識，從而增加了知識管理成本和使用風險；網(wǎng)絡原有成員的退出則會導致網(wǎng)絡內(nèi)珍貴知識和核心技術(shù)的流失。頻繁出現(xiàn)新進入者和退出者，使得生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡的關系穩(wěn)定性較低，最終抑制核心企業(yè)創(chuàng)新能力的提升?；陂_放式創(chuàng)新理論，生物醫(yī)藥領域?qū)＠献骶W(wǎng)絡節(jié)點之間關系的動態(tài)穩(wěn)定性可以為核心企業(yè)創(chuàng)建穩(wěn)定的創(chuàng)新環(huán)境。在穩(wěn)定的合作創(chuàng)新網(wǎng)絡中，開放式交流互動會使得生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)更了解其自我中心網(wǎng)絡的創(chuàng)新環(huán)境，自覺產(chǎn)生對網(wǎng)絡中創(chuàng)新資源的開發(fā)、利用和整合的意識，提高核心企業(yè)對其網(wǎng)絡關系資源的規(guī)劃協(xié)調(diào)和動態(tài)管理能力，最終促進其創(chuàng)新水平的提升?；谝陨戏治?，本文提出如下假設：

H3：網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性對生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響。

2.4 企業(yè)知識積累的中介作用

知識經(jīng)濟時代，知識基礎理論認為，知識作為企業(yè)最有價值的資源，是提升企業(yè)創(chuàng)新水平的關鍵因素。企業(yè)知識積累能夠反映企業(yè)的資源整合能力，通過促進企業(yè)資源整合、加快創(chuàng)新進程、把握創(chuàng)新機遇，最終促進企業(yè)創(chuàng)新[21]?；谏鐣W(wǎng)絡理論和知識基礎理論，核心企業(yè)在創(chuàng)新合作網(wǎng)絡中具備以下優(yōu)勢：第一，網(wǎng)絡關系嵌入廣度較高的前提下，與非核心節(jié)點相比，核心企業(yè)獲取信息與知識的來源較為廣泛，核心企業(yè)能夠更好更快地從合作網(wǎng)絡中獲取知識。第二，保持適度的網(wǎng)絡關系嵌入強度可以使核心企業(yè)與合作伙伴之間形成高信任關系，易于獲得稀缺的、專有的、難以交易的知識資源。第三，核心企業(yè)通過保持網(wǎng)絡關系的動態(tài)穩(wěn)定，促使外部多元化知識的挖掘與內(nèi)部專業(yè)化知識的滲透，進而促使外部知識向內(nèi)部知識轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)企業(yè)知識積累，從而提高企業(yè)創(chuàng)新?；诖?，本文提出如下假設：

H4：生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)知識積累正向影響企業(yè)創(chuàng)新。

H5a：企業(yè)知識積累在核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入廣度對企業(yè)創(chuàng)新的影響中起中介作用；

H5b：企業(yè)知識積累在核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入強度對企業(yè)創(chuàng)新的影響中起中介作用；

H5c：企業(yè)知識積累在核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響中起中介作用。

本文的理論框架如圖1所示。

3 研究設計

3.1 樣本及數(shù)據(jù)選擇

首先，根據(jù)國家知識產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的《2018年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)》，限定生物醫(yī)藥領域IPC代碼，由于生物醫(yī)藥領域于2010年首次被列為國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，因此限定時間段為2011－2022年；在incoPat專利數(shù)據(jù)庫平臺進行專利數(shù)據(jù)檢索，剔除單一申請人、母子公司合作、個人申請等專利數(shù)據(jù)，共得到4 911條合作專利申請數(shù)據(jù)；以3年為移動窗口期，將2011－2022年的數(shù)據(jù)劃分為10期，構(gòu)建各時間窗口下中國生物醫(yī)藥領域?qū)＠献髡w網(wǎng)絡。其次，采用Ucinet 6.0軟件中core/periphery網(wǎng)絡連續(xù)模型測量網(wǎng)絡各節(jié)點在整體網(wǎng)絡中的核心度，從而篩選出各時間窗口下的核心企業(yè)；該模型根據(jù)網(wǎng)絡中結(jié)點之間聯(lián)系的緊密程度計算網(wǎng)絡節(jié)點核心度，將網(wǎng)絡中的節(jié)點分為核心區(qū)域和邊緣區(qū)域，如果節(jié)點處于網(wǎng)絡核心區(qū)域且其核心度排名越靠前，說明該節(jié)點在網(wǎng)絡中所處的位置越重要；考慮到數(shù)據(jù)的完整性，以網(wǎng)絡特征數(shù)據(jù)較為完整的58家企業(yè)作為標準樣本，并將與該58家企業(yè)合作的其他528家創(chuàng)新主體（院校、科研機構(gòu)、醫(yī)院等）作為非標準樣本，構(gòu)建生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡。由于非標準樣本并非核心節(jié)點，但參與核心企業(yè)的自我中心網(wǎng)絡構(gòu)建，因此不作為本文的研究樣本。最后，由于核心企業(yè)包含上市公司和非上市公司，上市公司相關信息通過國泰安數(shù)據(jù)庫獲取，包括企業(yè)基本信息、財務信息、成立時間、研發(fā)投入等；非上市公司相關信息則通過公司官網(wǎng)公布年報、企查查等網(wǎng)站檢索獲取；所有核心企業(yè)創(chuàng)新指標相關數(shù)據(jù)均根據(jù)其名稱在incoPat數(shù)據(jù)庫中檢索獲取 。

3.2 變量選取及測度

被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新（Patent）。專利申請量側(cè)重于衡量企業(yè)的創(chuàng)新積極性，專利授權(quán)量側(cè)重于衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力。考慮到企業(yè)學習、吸收與創(chuàng)造知識的過程以及企業(yè)從合作網(wǎng)絡關系的建立到自主創(chuàng)新具有時滯性，本文以發(fā)明專利授權(quán)量滯后一期來衡量企業(yè)創(chuàng)新。

解釋變量：網(wǎng)絡關系嵌入廣度（REB）。主要指生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)與其自我中心網(wǎng)絡中的其他節(jié)點在一定時間內(nèi)建立聯(lián)系的數(shù)量與規(guī)模，采用橋位置的結(jié)構(gòu)洞指標—約束指數(shù)[22]來表征。公式如式（1）：

REB=1－Cij=1－（Pij+∑PiqPqj）2（1）

式（1）中，q≠i、j，Cij表示企業(yè)i受到j的限制度，Pij表示企業(yè)i投入q的關系在全部關系的占比。

網(wǎng)絡關系嵌入強度（RES）。主要指生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)與其自我中心網(wǎng)絡中的其他節(jié)點在一定時間內(nèi)聯(lián)系頻率的高低，采用網(wǎng)絡節(jié)點點度數(shù)之和除以節(jié)點度數(shù)中心度來表征。公式如式（2）：

RES=∑Nj=1Dij/Dit（2）

式（2）中，Dij表示點度數(shù)，Dit表示節(jié)點度數(shù)中心度，j表示與企業(yè)i直接相連的其他節(jié)點。

網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性（STA）。主要指生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)同其自我中心網(wǎng)絡內(nèi)其他主體合作關系在網(wǎng)絡動態(tài)變化下的持續(xù)時間，通過對比t期與（t-1）期網(wǎng)絡成員進入或退出的頻次來衡量[23]。公式如式（3）：

STA=1－churnit=1－（tie'addi，t+tie'losti，t）/Tiei，t－1（3）

式（3）中，churn代表以企業(yè)i為核心企業(yè)的網(wǎng)絡在t期的成員流動率。tie’addi，t表示以企業(yè)i為核心企業(yè)的網(wǎng)絡在t窗口對比（t-1）窗口所增加的節(jié)點數(shù)，tie’losti，t表示以企業(yè)i為核心企業(yè)的網(wǎng)絡在t窗口對比（t-1）窗口所減少的節(jié)點數(shù)；Tiei，t-1表示以企業(yè)i為核心企業(yè)的網(wǎng)絡在（t-1）窗口的總節(jié)點數(shù)。

中介變量：企業(yè)知識積累（KNL）。知識積累是一個存量的概念，可以反映企業(yè)在一段時間內(nèi)積累的知識總量[21]，采用生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)從（t-3）年到（t-1）年累計申請的專利數(shù)量來衡量。

控制變量：企業(yè)規(guī)模（SIZE），以核心企業(yè)注冊資本取對數(shù)來衡量；企業(yè)年齡（AGE），以核心企業(yè)所處窗口期中間值的年份與企業(yè)成立年份之差來衡量，為避免零值取對數(shù)無意義問題，將其加1后取對數(shù)處理；整體網(wǎng)絡密度，以核心企業(yè)所處的整體網(wǎng)絡中節(jié)點之間的聯(lián)結(jié)程度來衡量（DS）；平均聚類系數(shù)（CC），以核心企業(yè)所處的整體網(wǎng)絡中與同一節(jié)點相聯(lián)結(jié)的平均聯(lián)結(jié)概率來衡量。

3.3 模型設定

由表1可知，因變量企業(yè)創(chuàng)新方差（16.409）明顯大于均值（13.166），呈現(xiàn)超離散分布的特點，由此采用負二項回歸方法。由于樣本中部分核心企業(yè)創(chuàng)新指標取值為0，因此，還需要在零膨脹負二項模型和標準負二項模型中做出選擇。Vuong檢驗發(fā)現(xiàn)，各模型Vuong統(tǒng)計量的絕對值都遠小于1.96，不能拒絕使用標準負二項回歸模型的原假設，故采用標準負二項回歸模型。

4 實證研究

4.1 變量描述性統(tǒng)計及相關性分析

采用Stata 16.0軟件對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計與變量相關性分析，具體如表1所示。變量的相關系數(shù)均小于0.6，且對變量進行方差膨脹因子VIF檢驗后，結(jié)果顯示各變量的VIF值均小于2，均值為1.27，小于臨界值5，即認為沒有多重共線性問題，可以進行下一步的回歸檢驗分析。

4.2 回歸分析

4.2.1 主效應回歸

為驗證上文所提出的假設，在Stata16.0軟件中采用標準負二項回歸模型，對生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入對企業(yè)創(chuàng)新的直接作用進行回歸分析，回歸結(jié)果如表2所示。模型一為只包含控制變量的基準模型；模型二是在基準回歸模型的基礎上加入網(wǎng)絡關系嵌入廣度，結(jié)果表明關系嵌入廣度與企業(yè)創(chuàng)新之間存在顯著正向關系（β=0.186，p=0.000＜0.01），假設H1得到驗證；模型三、四是分別在基準回歸模型的基礎上加入網(wǎng)絡關系嵌入強度的一次項及二次項，結(jié)果表明網(wǎng)絡關系嵌入強度的一次項顯著，回歸系數(shù)為正（β=0.605，p=0.000＜0.01），網(wǎng)絡關系嵌入強度的二次項顯著，回歸系數(shù)為負（β=-0.054，p=0.009＜0.01），表明網(wǎng)絡關系嵌入強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生倒U型影響，假設H2得到驗證。模型五是在基準回歸模型的基礎上加入網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性，結(jié)果表明網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性與企業(yè)創(chuàng)新之間存在顯著的正相關關系（β=0.423，p=0.000＜0.01），假設H3得到驗證。

4.2.2 中介效應回歸

將企業(yè)知識積累作為中介變量，在主效應回歸模型的基礎上，構(gòu)建中介效應檢驗模型[24]，進一步檢驗企業(yè)知識積累在網(wǎng)絡關系嵌入對企業(yè)創(chuàng)新影響中的中介作用，檢驗結(jié)果如表3所示。由表3模型（1）可知，企業(yè)知識積累直接正向影響企業(yè)創(chuàng)新，假設H4得到驗證；由模型（2）可知，網(wǎng)絡關系嵌入廣度顯著正向影響企業(yè)知識積累；由模型（3）可知，企業(yè)知識積累回歸系數(shù)顯著為正（α=1.026，plt;0.001），而網(wǎng)絡關系嵌入廣度系數(shù)不顯著，說明企業(yè)知識積累在網(wǎng)絡關系嵌入廣度與企業(yè)創(chuàng)新之間起到完全中介作用；由模型（4）可知，網(wǎng)絡關系嵌入強度顯著影響企業(yè)知識積累；由模型（5）可知，企業(yè)知識積累回歸系數(shù)顯著為正（α=1.004，plt;0.001），而網(wǎng)絡關系嵌入強度及其二次項系數(shù)均不顯著，說明企業(yè)知識積累在網(wǎng)絡關系嵌入強度與企業(yè)創(chuàng)新之間起到完全中介作用；由模型（6）可知，網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性顯著正向影響企業(yè)知識積累；由模型（7）可知，網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性（α=0.168，p＜0.01）仍然顯著正向影響企業(yè)創(chuàng)新，但是與表2模型五的回歸系數(shù)（β=0.423，p=0.000＜0.01）相比，存在一定程度的下降，表明企業(yè)知識積累在網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性與企業(yè)創(chuàng)新之間起部分中介作用。假設H5a、H5b、H5c均得到驗證。

在逐步回歸法的基礎上，為保證檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，采用Sobel法和Bootstrap法對以上各維度中介效應進行檢驗[25]，具體如表4所示。Sobel檢驗中，各自變量z值均大于1.96且在1%的顯著水平上拒絕了原假設（H0：不存在中介效應），驗證了本文中介效應顯著存在的假設。Bootstrap檢驗中，將隨機抽取的樣本量設置為1 000，置信水平設置為95%。根據(jù)檢驗結(jié)果，企業(yè)知識積累間接效應的置信區(qū)間均不含0，且為正，表明在全樣本下，網(wǎng)絡關系嵌入廣度、嵌入強度和關系穩(wěn)定性均可以通過促進企業(yè)知識積累來提升企業(yè)創(chuàng)新，再次驗證了本文中介效應顯著存在的假設。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

4.3.1 替換關鍵變量

專利引用反映了一項專利獲得的認可，引用排名靠前的專利越多，說明企業(yè)創(chuàng)新水平越高?？紤]到專利合作網(wǎng)絡創(chuàng)新效應的時滯性，以發(fā)明專利的前向引用次數(shù)滯后一期作為企業(yè)創(chuàng)新指標的替換變量，采用標準負二項回歸模型進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表5所示。假設H1、H2、H3均通過驗證，表明研究結(jié)論穩(wěn)健。

4.3.2 零膨脹負二項回歸

被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新由企業(yè)發(fā)明專利授權(quán)量表征，客觀存在0值較多的情況。使用零膨脹負二項回歸模型可以緩解被解釋變量0值過多而高估研究結(jié)論顯著性的問題。因此，本文采用零膨脹負二項回歸模型進行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果如表6所示，假設H1、H2、H3均通過驗證，表明研究結(jié)論穩(wěn)健。

5 結(jié)論、啟示與展望

5.1 研究結(jié)論

本文基于2010－2022年中國生物醫(yī)藥領域?qū)＠献魃暾垟?shù)據(jù)以及58家專利合作網(wǎng)絡核心企業(yè)面板數(shù)據(jù)，實證研究生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入對企業(yè)創(chuàng)新的影響，研究結(jié)果表明：①網(wǎng)絡關系嵌入強度與企業(yè)創(chuàng)新呈顯著倒U型關系；②網(wǎng)絡關系嵌入廣度、關系穩(wěn)定性對企業(yè)創(chuàng)新存在顯著正向影響；③企業(yè)知識積累在核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入與企業(yè)創(chuàng)新之間起中介作用。

5.2 管理啟示

核心企業(yè)層面。第一，企業(yè)可以通過拓展合作寬度，增強其網(wǎng)絡關系嵌入廣度；重視合作深度，保持最佳網(wǎng)絡關系嵌入強度；維護動態(tài)穩(wěn)定，強化網(wǎng)絡關系穩(wěn)定性；加速內(nèi)部知識積累，增強企業(yè)創(chuàng)新能力。第二，在網(wǎng)絡資源利用方面，企業(yè)可以通過拓展合作邊界，與多類型主體互動交流；強化網(wǎng)絡內(nèi)部合作伙伴之間的知識共享，積累與豐富企業(yè)自身的創(chuàng)新知識庫；把握網(wǎng)絡關系的動態(tài)變化趨勢，維護網(wǎng)絡中現(xiàn)有的伙伴關系，營造良好穩(wěn)定的合作創(chuàng)新環(huán)境，保證彼此之間信息共享和資源交換，以便更好地識別和吸收黏滯在網(wǎng)絡中的隱形知識和復雜信息。第三，在企業(yè)自身建設方面，企業(yè)可以強化吸收能力，自覺加強企業(yè)創(chuàng)新人才儲備；加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用現(xiàn)代信息技術(shù)、軟硬件數(shù)字化設施搭建企業(yè)內(nèi)部合作信息記錄系統(tǒng)，及時有效管理網(wǎng)絡化的研發(fā)合作頻率。

政府層面。第一，政府可以通過簡政放權(quán)，放管結(jié)合、優(yōu)化服務改革等方式，縮小行政干預范圍，簡化相關行政審批手續(xù)，形成對生物醫(yī)藥核心企業(yè)創(chuàng)新合作較為寬松的政府管理氛圍。第二，政府可以通過發(fā)揮公共服務職能等方式，建立官方線上交流平臺，建立和完善權(quán)威生物醫(yī)藥領域合作信息數(shù)據(jù)庫，加快布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎數(shù)字服務，打造健康積極的創(chuàng)新大環(huán)境，協(xié)助生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)實現(xiàn)其網(wǎng)絡內(nèi)外創(chuàng)新資源、知識和信息的高效流動。第三，政府可以通過推出惠企政策、財政政策、人才支持政策等措施，加大創(chuàng)新知識基礎投入，為企業(yè)加速內(nèi)部知識積累提供必要的創(chuàng)新資源、創(chuàng)新知識和技術(shù)條件保障。

5.3 研究局限與展望

本研究仍有進一步拓展空間：一是中介機制分析。本研究僅將企業(yè)知識積累作為中間變量，檢驗了其在生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)自我中心網(wǎng)絡關系嵌入與企業(yè)創(chuàng)新之間的中介作用，未來研究還可以在交易成本理論、博弈論等理論基礎上探討其他影響因素的中介機制，進一步豐富該領域相關研究。二是本研究基于研究結(jié)論提出生物醫(yī)藥領域核心企業(yè)應高效利用網(wǎng)絡資源以提高其創(chuàng)新水平的對策建議，未來研究可以考慮在實踐中檢驗，以驗證研究成果的科學性與可行性。

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（責任編輯：張雙鈺）