TOE框架下醫藥制造業上市公司創新績效影響因素組態與路徑

李香蓉　牟春蘭　崔甜甜

【摘要】以2015 ～ 2019年我國A股主板醫藥制造業上市公司為研究對象， 基于“技術—組織—環境”（TOE）框架， 采用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法， 探究技術、 組織和環境3個層面條件變量對醫藥制造業上市公司創新績效的聯動效應。結果表明： 醫藥制造業上市公司創新績效受到多個條件變量的共同影響， 技術、 組織、 環境3個層面的條件變量都無法單獨作為高創新績效的必要條件； 實現醫藥制造業上市公司高創新績效有4條路徑， 分別是技術主導—財政扶持型、 環境主導—技術扶持型、 組織拉動—協同型和技術—組織—環境三元協同型； 形成醫藥制造業上市公司低創新績效共有3條路徑， 分別是單一因素主導型、 技術創新缺乏型和高管激勵機制薄弱型。

【關鍵詞】醫藥制造業；創新績效；fsQCA方法；TOE框架

【中圖分類號】F271；F276.6? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）08-0114-7

一、 引言

從“十一五”規劃到“十四五”規劃， 國家始終將發展生物醫藥產業、 建設完善的醫藥創新體系作為重要目標。當前， 我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段， 在這個重要攻關期， 必須充分認識到創新的重要性。醫藥制造業作為戰略性新興產業和高技術產業代表， 得到國家重點培育和扶持， 隨著人口老齡化和技術發展不斷推進， 藥品市場持續增長， 藥品創新也成為當前醫藥產業發展的重要趨勢。近年來， 我國醫藥制造企業持續創新的意愿越來越強， 但核心技術的“卡脖子”困境和先導性創新相對不足問題依然存在。加強企業技術創新和實現理論突破， 成為我國醫藥制造業實現彎道超車的重中之重。圍繞這一問題， 諸多學者展開積極探索， 現有研究成果大多探究單一因素與醫藥制造業創新績效的關系， 采用回歸分析、 結構方程等方法研究各因素對創新績效線性或非線性的影響。而實際上， 醫藥制造業上市公司的創新能力是多重條件變量相互影響的綜合體現， 創新績效受到內外環境多因素的驅動作用， 因此， 已有研究相對缺乏對醫藥制造業上市公司創新績效各影響要素的組態分析及驅動效應的復雜本質探究。

Tornatizky和Fleischer兩位學者提出的“技術—組織—環境”（TOE）框架是目前技術情境中應用最為廣泛的分析框架（譚海波等，2019）， 具有較強的實用性。同時， 模糊集定性比較分析（fsQCA）方法支持不同案例的條件變量組成多種組態， 可以通過對關鍵因素和動力機制進行比較分析， 理清其中的關系。本文引入TOE框架， 提出影響醫藥制造業上市公司創新績效的多重復雜因素， 利用fsQCA方法厘清不同要素的組合對公司創新績效的影響， 挖掘有效提升公司創新績效的具體路徑， 為公司發展提供借鑒和幫助。試圖探究： 醫藥制造業上市公司高創新績效是否存在必要條件？哪些條件組態推動醫藥制造業上市公司創新績效提升？

二、 文獻回顧及分析框架構建

（一）文獻回顧

目前針對醫藥企業創新績效影響因素的研究多從企業外部和企業內部兩個視角展開。基于企業外部視角， 學者們主要圍繞國家政策、 財政補貼、 市場競爭等因素對創新績效的影響展開研究。國家政策對企業創新產生積極的協同效應（Pang等，2020）， 通過促進技術創新能力提升， 使企業獲得更高的創新績效（張永安和關永娟，2020；周貽和張偉，2022）， 政策的不確定性在一定程度上也可以顯著促進企業創新績效的提升（張阿城和曾婧婧，2022）。隨著我國高技術產業政府補助力度不斷加大， 更多學者關注到政府補貼對醫藥企業創新績效的影響。生物醫藥上市公司通過資源傾向機制和信號傳遞機制兩種作用機制來實現政府創新補貼對創新績效的正向影響（張永安等，2020）。已有研究表明， 有財政補貼的企業創新產出成果更豐富（巴曙松等，2022；Xiang等，2021）。醫藥企業創新活動的出發點都是更好地滿足市場的需求， 以此為企業帶來利潤的增長和市場競爭地位的提高， 且隨著市場競爭程度不斷提升， 醫藥企業創新意愿會被顯著激發（李炎炎等，2018）。

基于企業內部視角， 已有研究主要從技術研發投入、 公司治理結構、 企業規模、 高管薪酬等影響因素展開研究。企業開展創新活動需要人才、 技術、 設備和資金支持， 研發投入的多少一定程度上可以衡量企業創新水平的高低（邵同堯和潘彥，2011）。在醫藥制造業中， 研究表明研發投入可以促進創新績效提升（Tang等，2021）， 但從產出角度來看， 醫藥制造業創新效率區域差異大， 且仍有待提升（周世新等，2022；賴紅波和施浩，2021）。企業規模與研發投入存在一定聯系， 當企業規模擴大時研發投入會隨之提升， 進而提升企業創新績效（池仁勇等，2020；劉興鵬，2022）。技術能力是醫藥企業創新發展的先決條件， 近年來， 技術并購對醫藥企業創新績效的影響成為熱議話題， 技術并購作為創新的新形式發揮顯著的作用（Ahuma和Katila，2001）。企業技術能力越強大， 開展創新活動越能取得理想效果（吳偉偉等，2017）。公司治理結構如董事會結構、 第一大股東持股比例直接影響企業創新能力（胡曲應，2017；伍中信和陳放，2022）， 創新作為企業的長遠戰略選擇， 高管的作用舉足輕重， 高管薪酬激勵直接促進企業創新（俞靜和蔡雯，2021；翁辰和馬良澤，2022）， 并且CEO與非CEO核心高管之間的收入差距如果拉大， 會使他們形成較強的競爭關系， 從而正向影響醫藥制造業創新績效（孫慧和任鴿，2020）。

上述研究對影響企業創新績效的因素作了諸多有益探索。然而， 既有文獻主要探討單一或幾個因素對于醫藥制造業創新績效的影響， 大多采用回歸分析方法尋求不同變量間的線性關系， 而忽視了技術、 組織、 環境多因素的整合分析， 缺乏對多層面條件變量之間組合效應的探討。本文從TOE框架出發， 整合了技術、 組織、 環境多重條件變量， 在拓寬TOE理論框架適用范圍的同時， 也豐富了醫藥制造業上市公司創新績效的研究內容， 進一步挖掘了TOE框架在醫藥制造業上市公司的具體內涵。

（二）醫藥制造業上市公司創新績效TOE分析框架

TOE是以技術為核心的綜合性分析框架（邱澤奇，2017）， 用于解釋新興技術應用過程中來自企業內外部條件因素的作用原理， 具體將影響因素劃分為技術、 組織和環境三個層面。其中： 技術層面主要包括技術相關特征， 如技術能力、 技術管理等； 組織層面涉及組織規模、 高管團隊等代表組織結構方面特點的因素； 環境層面則強調外部環境的影響， 如政府、 市場等。隨著TOE框架的不斷發展， 其已在多個領域得到合理應用， 如政府網站建設、 制造業服務轉型、 企業原始創新等（譚海波等，2019；李煜華等，2022；曾經緯等，2022）。醫藥制造業上市公司創新績效的影響因素也可以歸為技術、 組織、 環境三大方面， 故本文運用TOE框架， 選取對醫藥制造業上市公司創新績效產生影響的關鍵因素作為條件變量。

技術層面包括技術能力和藥品創新程度兩個二級條件。基于資源基礎觀， 技術能力和藥品創新是醫藥制造業上市公司開展創新活動的關鍵， 更是企業寶貴的無形資產， 往往代表企業擁有較強的研發實力。組織層面具體包括企業規模和高管薪酬激勵兩個二級條件。一般來說， 企業規模大意味著資金雄厚， 可以有效保證創新資金的持續投入， 也更有能力抵御企業創新的風險， 從而有效激發企業創新意愿， 獲得高創新績效的產出（池仁勇等，2020）。在醫藥制造業上市公司持續創新過程中， 高管的支持不可或缺， 可激發內部創新積極性， 促進資源優化配置， 使醫藥制造業上市公司進一步聚焦創新方向， 更容易實現優勢資源耦合匹配， 為創新成果奠定堅實的基礎（杜運周和賈良定，2017）。環境層面下設財政補貼和市場競爭力兩個二級條件， 二者均為醫藥制造業上市公司創新帶來有效活力。政府支持已經成為必不可少的戰略資源， 其中財政補貼是政府為醫藥制造業上市公司提供支持的有效形式， 能夠激發企業創新行為， 通過傳遞積極信號來促進企業創新績效的提升（張永安等，2020）。市場競爭力是指為了在激烈的市場競爭中獲得有利的市場地位， 企業需要提供更具優勢的產品和服務， 以培養客戶的忠誠度。

基于以上分析， 本文最終選擇技術能力、 藥品創新程度、 高管薪酬激勵、 企業規模、 財政補貼和市場競爭力共計6個條件變量， 并構建TOE整合分析框架， 如圖1所示。

三、 研究設計

（一）分析方法

采用fsQCA方法從組態視角分析醫藥制造業上市公司創新績效的多元驅動機制。QCA最早由美國學者查爾斯·拉金（1987）提出， 以集合論和布爾代數為基本思想， 從組態視角入手探尋推理。fsQCA分析能夠識別多個變量的不同組合對結果變量的影響， 并對其復雜的互動關系進行系統的解讀（杜運周和賈良定，2017）。

采用fsQCA方法的原因是： 第一， 醫藥制造業上市公司創新績效受到多種因素綜合影響， 單一因素對創新績效影響有限， 傳統回歸方法難以解釋超過3個要素的復雜交互關系， 且影響因素自身大概率會相互影響， 而fsQCA方法善于識別多種影響因素之間的復雜關系， 能夠合理解釋不同要素間相互作用對結果變量的影響。第二， 由于國內醫藥制造業上市公司數量相對較少， 6個條件變量數據齊全且公開的公司數量更少， 樣本數只有44個， 雖不支持大樣本的分析， 但遠遠滿足fsQCA方法對中樣本數量的要求（遲永，2014）， 能夠在一定程度上保障實證結果的外部推廣度。第三， 醫藥制造業上市公司創新績效并不是對稱的， 一般來說， 企業規模能夠推動醫藥制造業發展， 即企業規模為正向影響因素， 但實際上一些企業盡管規模不是很大， 卻仍能取得理想的創新績效。傳統的線性回歸方法很難解釋這種非對稱現象， 而fsQCA方法采用因果非對稱的邏輯假設， 能夠比較出結果出現或消失的變量組合， 拓寬對醫藥制造業上市公司創新績效的理論解釋。

（二）樣本選取及數據來源

選取我國A股醫藥制造業上市公司為樣本， 且同時滿足以下條件： 第一， 非ST公司； 第二， 所選上市公司需有2015 ～ 2019年完整的年報數據； 第三， 本文選取的部分變量的取值范圍是0 ～ 1， 出現取值范圍之外的數據時剔除樣本。研究表明， 當條件變量的數量達到6個、 樣本容量超過25個時， 研究結果的內部效度能夠得到有效保證， 可以為樣本案例提供深刻詮釋（Donal等，2012）。基于上述篩選條件， 結合數據可得性及實際研究情況， 本文最終選取44家醫藥制造業上市公司樣本進行分析。指標數據來源于國泰安數據庫， 專利數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS）。

（三）變量選擇與測量

1. 結果變量。將醫藥制造業上市公司創新績效作為結果變量， 選用研發投入強度來測量醫藥制造業上市公司創新績效（肖羽琛， 2012）， 通過研發投入與營業總收入之比的平均值來衡量， 其值越大， 代表該企業創新績效越高。

2. 技術條件變量。一般情況下企業技術能力的高低取決于研發能力的高低，? 因此技術創新過程的核心指標就是技術能力 ， 采用研發人員占公司總員工的比例來測量（崔總合和楊梅，2012）。現行制度規定可以獲得專利保護的創新有3種： 發明、 實用新型和外觀設計。在上述三類創新中發明創新了產品方法或技術方案， 技術含量和創造性最高。實用新型的創造性略低于發明專利。而外觀設計只是對產品的形狀、 色彩等加以組合， 并未涉及產品主要功能的創新， 其技術含量和創造性最低。選取發明和實用新型數量之和表征藥品創新程度， 為防止數據為0， 整體加1后取自然對數（姬怡婷和陳昆玉，2020）。

3. 組織條件變量。高管薪酬激勵通過管理層年度薪酬總額的平均值取自然對數來衡量（俞靜和蔡雯，2021）； 以企業總資產平均值的自然對數來衡量企業規模（郝清民和任歡歡，2015）。

4. 環境條件變量。財政補貼運用代理變量政府直接補貼與主營業收入之比的平均值來衡量（黃文娣和李遠，2022）； 市場競爭力選用勒納指數衡量（林峰，2013）， 取值在0 ～ 1之間， 其值越大， 衡量該企業的市場競爭力越強。

（四）數據校準

在進行必要條件分析之前， 需要對數據進行校準， 這是fsQCA方法中的一個關鍵操作， 是給案例賦予集合隸屬的過程， 通過錨點建立變量數值與模糊集隸屬間的關系（杜運周和賈良定，2017）。借鑒已有研究（魯若愚等，2022）， 選取案例數據的上四分位數（75%）、 中位數（50%）、 下四分位數（25%）3個錨點， 分別作為結果變量和6個條件變量的完全隸屬點、 交叉點和完全不隸屬點。在確定了3個錨點后， 使用fsQCA3.0軟件的Cali·brate（x， n1， n2， n3）函數將變量轉換成模糊集隸屬分數， 此數據用于后續分析。校準信息如表1所示。

四、 數據分析與實證結果

（一）必要條件分析

必要條件的重要檢測標準為一致性。當一致性數據大于0.9時， 該條件變量就是結果的必要條件。將校準后的數據導入fsQCA3.0軟件， 進行一致性分析， 結果如表2所示。所有變量的一致性都小于0.9， 說明6個條件變量都不足以構成結果變量的必要條件。換言之， 單維度條件變量對結果變量影響甚微， 所有條件變量聯動作用才有可能實現高創新績效。因此， 有必要對這些條件變量進行組態分析， 從而找出影響醫藥制造業上市公司創新績效的多種路徑。

（二）條件組態分析

條件組態分析就是從集合論視角， 探索所選條件構成組態代表的集合是否為結果集合的子集。在運用fsQCA 3.0軟件時， 需要設定相關參數， 參考已有研究（魯若愚等，2022）， 本文將原始一致性閾值設為0.75， PRI一致性閾值設為0.6， 運行得出復雜解、 中間解和簡單解。一般來說， 中間解優于復雜解和簡單解。通過中間解和簡單解的嵌套對比來找出核心條件和邊緣條件， 分析結果如表3所示。

1. 醫藥制造業上市公司高創新績效組態。表3的結果表明， 帶來醫藥制造業上市公司高創新績效的組態共有4種， 分別代表達到高創新績效的4種不同的路徑。4種組態的一致性值分別為0.914、 0.863、 0.757、 0.933， 均高于0.75。解的一致性為83.8%， 代表所有案例中滿足這4種解的條件組態有83.8%的樣本呈現較高的創新績效。解的覆蓋度是39.6%， 表明4個條件組態可以解釋39.6%的高創新績效樣本。基于條件組態， 可以進一步識別出技術、 組織和環境層面條件變量在推動醫藥制造業上市公司創新發展過程中的差異化適配關系。

（1）技術主導—財政扶持型（H1）。以技術能力（技術層面）、 藥品創新程度（技術層面）和財政補貼（環境層面）為核心條件， 以非高管薪酬激勵、 非企業規模為邊緣條件， 可以使醫藥制造業上市公司產生高創新績效。這表明， 對比其他條件， 技術、 創新和財政補貼的協同作用對于企業來說尤為重要， 能夠打破市場競爭、 企業規模和高管薪酬激勵條件的制約。在這條路徑下， 當技術能力、 藥品創新程度和財政補貼同時存在時， 其他條件對于高創新績效無關緊要。該路徑可解釋11.0%的醫藥制造業上市公司高創新績效樣本， 其中約有50.6%僅能被這條路徑解釋。例如， 某制藥企業2016年政府補貼同比增加約296萬元， 公司實現營業收入3.62億元， 同比增長1.59%； 2018年和2019年各投入3000萬元研發資金， 加大技術投入、 增加技術人員， 期間績效不斷提高。這說明當醫藥制造業上市公司重視技術研發且有政府的支持時， 較容易取得理想的創新績效。

（2）環境主導—技術扶持型（H2）。技術能力（技術層面）和市場競爭力（環境層面）越強， 財政補貼（環境層面）力度越大， 醫藥制造業上市公司越容易達成高創新績效。其中， 技術能力、 財政補貼、 市場競爭力以及非企業規模為核心條件， 非藥品創新程度為邊緣條件。該路徑可以解釋22.4%的醫藥制造業上市公司高創新績效樣本， 其中約有15.6%僅能被這條路徑解釋。與路徑1相似， 技術能力和財政補貼作為主導條件， 藥品創新程度與市場競爭力形成替代關系， 即當企業擁有高技術能力和有力的政府支持時， 市場競爭力可以替代藥品創新程度來推動醫藥制造業上市公司創新績效的提升。以總部位于哈爾濱的某藥企為例， 該企業集藥品研發、 生產和銷售業務于一體， 擁有良好的市場 競爭力， 旗下3個藥物研究院致力于技術創新發展， 同時得到政府的大力支持， 其創新績效實現高增長， 蟬聯工信部指導發布的“中國醫藥工業百強榜”。

（3）組織拉動—協同型（H3）。當醫藥制造業上市公司擁有高技術能力（技術層面）、 高藥品創新程度（技術層面）和高財政補貼（環境層面）， 加之企業規模（組織層面）較大和高管薪酬激勵（組織層面）較強時， 能夠獲得高創新績效。其中， 技術能力、 藥品創新程度和財政補貼發揮核心作用， 企業規模和高管薪酬激勵發揮補充性作用。與路徑1相比， 該路徑的區別在于企業規模和高管薪酬激勵作為邊緣條件發揮了作用， 且此路徑覆蓋了更多醫藥制造業上市公司高創新績效案例。該路徑可以解釋12.0%的醫藥制造業上市公司高創新績效樣本， 其中約有8.3%僅能被這條路徑解釋。例如， 某藥企現擁有30多家子公司， 擁有較強的市場競爭力， 公司致力于開拓高技術醫藥市場， 在政府大力支持下， 擁有多個國內首家獲批的品種， 創新績效大幅提升。

（4）技術—組織—環境三元協同型（H4）。以技術能力（技術層面）、 高管薪酬激勵（組織層面）和市場競爭力（環境層面）為核心條件， 以藥品創新程度（技術層面）、 非企業規模和非財政補貼為邊緣條件， 來實現較高的醫藥制造業上市公司創新績效。當高管薪酬激勵程度較高時， 管理層創新意愿較為強烈， 企業創新產出會相應增多。高技術能力與高市場競爭力結合能使企業獲得強勁實力， 較多的藥品研發創新可使醫藥制造業上市公司更好地滿足市場需求， 從而實現醫藥制造業上市公司高創新績效。與前面幾條路徑對比， 此路徑條件變量均勻分布于３個層面， 但技術層面條件變量仍作為主導。該路徑可以解釋5.7%的醫藥制造業上市公司高創新績效樣本， 其中約有3.3%僅能被這條路徑解釋。例如， 某生物企業把增強企業核心競爭力作為戰略決策的前提， 注重組織層面管理， 同時研發人員占公司總人數的31.23%， 長期以來堅持每年將凈利潤的25% ～ 30%投入自主研發， 打造優良的產品研發體系， 帶來創新績效的穩步提升。

2. 醫藥制造業上市公司低創新績效組態。fsQCA方法可以解釋因果非對稱的問題， 因此對醫藥制造業上市公司低創新績效的組態進行分析， 共有3條路徑， 分別是單一因素主導型、 技術創新缺乏型和高管激勵機制薄弱型。解的一致性為84.6%， 總體覆蓋度達到69.9%。單一因素主導型包括F1、 F2、 F7和F8（雖沒有樣本僅通過F8解釋， 但仍有樣本同時支持此路徑和其他路徑，因此合理，故不舍棄）， 以上低創新績效路徑結果表明， 醫藥制造業上市公司只關注某一層面的單一變量難以有效提升創新績效。目前， 醫藥制造業上市公司技術能力和環境配置錯亂， 國內大多數醫藥企業以生產仿制藥為主， 缺乏核心的技術能力， 若仍只關注某單一基礎條件， 將無法創造出理想的高創新績效。技術創新缺乏型包括F3、 F5， 這類醫藥制造業上市公司處于較大的市場競爭壓力和創新壓力雙重困境中， 即使擁有財政的大力支持和較大的企業規模， 也難以獲得較高的創新績效。路徑F5描述了醫藥制造業上市公司在技術條件缺失的情況下， 無論其他條件如何變化， 都很難獲得理想的創新績效。高管激勵機制薄弱型包括F4、F6， 若大型醫藥制造業上市公司高管薪酬激勵程度低下， 即使有一定的政府支持或技術研發能力， 也難以將優勢發揮出來， 達成高創新績效； 高管往往投入大量精力在某個創新項目上， 但低收益會大大抑制其創新熱情， 而創新活動又具有周期長、 風險高、 投入大的特點， 若不及時調整薪酬激勵機制， 長此以往， 會使企業創新陷入惡性循環。

（三）穩健性檢驗

借鑒相關的研究（張明和杜運周，2019）， 穩健性檢驗應優先選取集合論特定的檢驗方法， 如調整校準閾值、 提高PRI一致性、 改變案例數等。本文對高創新績效的條件變量組態進行穩健性檢驗， 使用提高一致性閾值的方法， 由原來的0.75調高至0.80（張銘等，2022）， 結果如表4所示。穩健性檢驗結果表明， 兩次組合組態一致， 解的一致性和覆蓋度均無顯著變化， 表明結果有良好的穩健性。

五、結論與建議

（一）研究結論

本文以我國A股主板醫藥制造業上市公司為樣本， 基于TOE框架、 使用fsQCA方法進行組態分析， 探究3個層面的條件變量影響醫藥制造業上市公司創新績效的聯動機制和驅動路徑， 揭示影響醫藥制造業上市公司創新發展的核心條件以及復雜關系。首先， 從總體上看， 醫藥制造業上市公司創新績效受到多個條件變量的共同影響， 技術、 組織、 環境3個層面的條件變量均無法單獨作為醫藥制造業上市公司高創新績效的必要條件。其次， 各條件變量有效結合， 共同提升醫藥制造業上市公司創新績效。在滿足技術層面條件下， 組織層面和環境層面條件可互為替代關系。最后， 醫藥制造業上市公司實現高創新績效存在4條關鍵路徑， 分別為技術主導—財政扶持型、 環境主導—技術扶持型、 組織拉動—協同型和技術—組織—環境三元協同型， 其中環境主導—技術扶持型分布最為廣泛。技術層面條件變量尤其是藥品創新程度， 在3種高創新績效驅動路徑中均發揮核心作用， 是形成醫藥制造業高創新績效的主要條件； 環境層面條件變量在4種高創新績效組態路徑中發揮著關鍵作用； 組織層面條件變量在高創新績效組態路徑中起到重要作用。醫藥制造業上市公司低創新績效共有3條路徑， 分別是單一因素主導型、 技術創新缺乏型和高管激勵機制薄弱型。對比高創新績效路徑， 不難看出， 低創新績效路徑下企業均缺乏技術條件且政府關注度較低。這反映出在醫藥制造業發展中， 想要取得理想的高創新績效， 技術條件和政府支持發揮不可替代的作用。

（二）管理啟示

1. 醫藥企業應注重技術、 組織、 環境層面要素的三元聯動。低創新績效路徑表明， 單一條件變量不足以有效提升創新績效， 需加強3個層面條件變量的聯動整合， 以技術要素為核心， 結合組織提升和環境激勵實現創新績效最大化。各醫藥制造業上市公司應充分運用不同條件變量之間的替代效應及互補效應， 從整體性視角切入， 全面客觀評估自身條件， 進而選擇合適的創新績效提升路徑， 當公司短期內某一條件難以達成時， 可利用各高創新績效組態“殊途同歸”的性質來實現創新績效提升。

2. 以培育創新人才為重點， 有效提升醫藥企業創新水平。綜合高創新績效組態及低創新績效組態中的技術創新缺乏型， 發現技術能力對于有效提升創新績效具有不可替代的作用， 并與藥品創新程度相輔相成。醫藥制造業上市公司應注重創新人才培育， 提高研發人員占比， 發揮技術人才在創新中的關鍵作用， 同時加大研發投入， 加快自主創新， 進而攻破關鍵核心技術， 實現技術跨越。各醫藥企業還應夯實自身創新基礎， 大力開展技術研發工作， 重視創新要素之間的聯動關系， 進一步通過技術創新實現市場的快速成長和創新績效的持續提升。

3. 以組織內部管理為核心， 呈現全新醫藥企業創新態勢。各醫藥制造業上市公司應重視組織內部的協調性和靈活性， 打造適宜規模， 尤其注重高管薪酬激勵機制的設計， 通過采取多樣化激勵措施引導高管提升企業創新績效。同時優化高管薪酬激勵體系， 完善內部晉升機制， 以抵御人才流失風險， 在進行內部考核時將高管薪酬與醫藥企業創新績效掛鉤， 從而抑制高管短視行為， 促進企業呈現全新創新態勢。

4. 以國家政策為指導， 共同營造醫藥企業創新生態。公司層面應合理分配政府的創新財政補貼， 提高財政補貼利用率； 政府層面應完善創新財政補貼制度， 做好醫藥制造業上市公司創新的基礎保障， 可以通過引進國內外風險投資機構或加大改革力度等方式， 對醫藥企業創新給予資金支持， 為引導企業創新提供良好的外部制度環境， 進而提高醫藥企業創新績效。

【 主 要 參 考 文 獻 】

巴曙松，吳麗利，熊培瀚．政府補助、研發投入與企業創新績效［ J］．統計與決策，2022（5）：166 ～ 169．

池仁勇，於珺，阮鴻鵬．企業規模、研發投入對創新績效的影響研究 —— 基于信用環境與知識存量視角［ J］．華東經濟管理，2020（9）：43 ～ 54．

遲永．美國介入領土爭端的行為 —— 基于模糊集定性比較分析的解釋［ J］．世界經濟與政治，2014（10）：56 ～ 80+157．

崔總合，楊梅．企業技術創新能力評價指標體系構建研究［ J］．科技進步與對策，2012（7）：139 ～ 141．

杜運周，賈良定．組態視角與定性比較分析（QCA）：管理學研究的一條新道路［ J］．管理世界，2017（6）：155 ～ 167．

郝清民，任歡歡．技術并購與研發的創新演進績效研究［ J］．科技進步與對策，2015（16）：63 ～ 68．

黃文娣，李遠．政府補貼對企業研發投入異質性門檻效應研究 —— 基于廣東數據驗證［ J］． 科技管理研究，2022（7）：36 ～ 44．

姬怡婷，陳昆玉．民營化、股權激勵與創新效果 —— 基于混合所有制上市公司專利產出的實證檢驗［ J］． 哈爾濱商業大學學報（社會科學版），2020（3）：85 ～ 97．

賴紅波，施浩．技術體制與醫藥制造業創新效率研究［ J］．科研管理，2021（11）：16 ～ 24．

李炎炎，高山行，王欽等．政府資金支持、市場環境與新產品績效：區域差異的比較 —— 基于醫藥制造業VAR模型的研究［ J］．中國科技論壇，2018（7）：97-106．

李煜華，廖承軍，向子威．數字經濟背景下制造業服務化轉型組態路徑研究［ J］．中國科技論壇，2022（8）：68 ～ 76．

林峰．勒納指數存在“悖論”嗎 —— 基于中國民航運輸業市場勢力的測度［ J］．財經科學，2013（8）：58 ～ 66．

劉興鵬．研發投入對企業績效影響的門檻效應：以廣東省為例［ J］．統計與決策，2022（3）：172 ～ 177．

魯若愚，張立鍇，陳雪琳等．基于科學的產業發展影響因素組態與路徑研究 —— 對中國內地31省份醫藥制造業的QCA分析［ J］．科技進步與對策，2022（16）：20 ～ 28．

邱澤奇．技術與組織：多學科研究格局與社會學關注［ J］．社會學研究，2017（4）：167 ～ 192+246．

邵同堯，潘彥．風險投資、研發投入與區域創新 —— 基于商標的省級面板研究［ J］．科學學研究，2011（5）：793 ～ 800．

孫慧，任鴿．高管團隊垂直薪酬差距、國際化戰略與企業創新績效 —— 組織慣性的調節作用［ J］．經濟與管理評論，2020（2）：44 ～ 55．

譚海波，范梓騰，杜運周．技術管理能力、注意力分配與地方政府網站建設 ——? 一項基于TOE框架的組態分析［ J］．管理世界，2019（9）：81 ～ 94．

翁辰，馬良澤．高管薪酬激勵與企業創新 —— 基于中國上市公司的經驗證據［ J］．重慶大學學報（社會科學版），2022（3）：67 ～ 81．

吳偉偉，劉業鑫，于渤．技術管理與技術能力匹配對產品創新的內在影響機制［ J］．管理科學，2017（2）：1 ～ 15．

伍中信，陳放．公司治理對制造企業高質量發展的影響［ J］．財會月刊，2022（12）：35 ～ 42．

肖羽琛．債權融資、企業規模對新能源企業創新的影響［ J］．中國注冊會計師，2020（12）：58 ～ 63．

俞靜，蔡雯．高管激勵對企業創新影響的實證分析 —— 基于分析師關注的中介效應研究［ J］．技術經濟，2021（1）：20 ～ 29．

張明，杜運周．組織與管理研究中QCA方法的應用：定位、策略和方向［ J］．管理學報，2019（9）：1312 ～ 1323．

張銘，杜靜，曾娜等．工業互聯網企業數字創業績效的前因組態研究［ J/OL］．華東經濟管理：1 ～ 11［2022-11-08］.https：//doi.org/10.19629/j.cnki.34-1014/f.220402012．

張永安，嚴嘉欣，胡佩．政府補貼對企業創新績效的雙重作用機制研究 —— 以生物醫藥上市企業為例［ J］．科技管理研究，2020（1）：32 ～ 39．

周世新，于淑秀，王玉卓．中國醫藥制造業技術研發與成果轉化階段創新效率評價及建議［ J］．江西社會科學，2022（1）：145 ～ 153．

周貽，張偉．技術創新對企業績效影響的實證檢驗［ J］．統計與決策，2022（17）：170 ～ 174．

Ahuma G.， Katila R.. Technological acquisitions and the innovation performance of acquiring firms： A longitudinal study［ J］．Strategic Management Journal，2001（3）：197 ～ 20．

Donal C.， Maurizio Z.， Morten T.. Faking it or mudding through？ Understanding decoupling in response to stakeholder pressures［ J］．Academy of Management Journal，2012（6）：1429 ～ 1448．

Pang S.， Dou S.， Li H.. Synergy effect of science and technology policies on innovation： Evidence from China［ J］．PloS One，2020（10），e0240515．

Tang M.， Wang X.， Niu W.， et al.. How financial development scale and R&D influence regional innovation efficiency： Empirical evidence from the financial industry［ J］．Environmental Science and Pollution Research，2021（11）：1 ～ 14．

Xiang D.， Zhao T.， Zhang N.. Does public subsidy promote sustainable innovation？ The case of Chinese high-tech SMEs［ J］．Environmental Science and Pollution Research，2021（38）：53493 ～ 53506．

（責任編輯·校對： 許春玲? 李小艷）

【基金項目】山東省中醫藥科技項目“山東省中醫藥產業高質量發展的驅動機制及實現路徑研究”（項目編號：M-2022143）