第五章 產業網絡特徵與區位選擇
第一節 製藥產業網絡與跨界合作創新
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個次群體，經由叢聚分析歸類為同一叢聚的行動者，彼此有高度的親近性與相 似性。若是網絡中擁有越多數量的次群體，顯示該網絡中成員的分化情況越 強，網絡中的次群體界限越明確，亦即次群體內的成員關係緊密，卻與次群體 以外的成員較不親近。
生技醫藥共有 7 個次群體數，成員表列於表 5-4，其擁有一個大型的次群 體 F，和其他數個小型的次群體，除了 E 與 F 兩個次群體呈現圓長狀，關係較 緊密外，其他次群體型態皆呈現細長形，此種型態的次群體關係較鬆散，其合 作管道歧異。
表 5-4 生技醫藥網絡次群體
次群體
編號 成員 成員數 關鍵
行動者 形狀 A 2、29、16、台大醫、14、長庚醫 6 無 細長
B 動科所、1、陽明大 3 無 細長
C 44、20、26、18、成大、清大 6 無 細長 D 48、216、8、15、工研院、生技中心 6 有 細長
E 212、43、235、藥技中心 4 無 圓長
F
北醫大、38、19、31、42、12、5、41、
32、中研院、39、英國、3、台大、47、
4、33、24、28、美國、日本
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G 食研所、49、歐洲 3 無 細長
傳統製藥共有 8 個次群體數，成員分別表列於表 5-5，其擁有兩個中型的 次群體與其他數個小群體，其中 I、J、K、N 為連結較緊密的次群體，其餘皆 為鬆散的細長型，這表示，此型態之次群體成員間在強連結上屬於同一個團
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體，然而成員間彼此的弱連結合作夥伴可能非常不相似。
表 5-5 傳統製藥網絡次群體
次群體
編號 成員 成員數 關鍵
行動者 形狀 H 263、251、210、253、212、275、7、
205、藥技中心 9 無 細長
I 209、中研院、台北醫 3 無 圓形
J 204、201、261、北醫大 4 無 圓形
K 271、19、235、221、247、216、15、
工研院、生技中心 9 有 圓形
L 233、224、台大 3 有 細長
M 255、243、277、250、嘉南 5 無 細長
N 259、266、240、美國 4 有 圓長
O 206、229、274、257、日本、德國 6 無 細長 分析比較生技醫藥與傳統製藥網絡之次群體可以發現，兩者次群體數相 近，生技醫藥擁有一個大型緊密的次群體，顯示生技醫藥之廠商彼此關係緊 密，呈現整體緊密的核心與邊陲結構；而傳統製藥為數個小型緊密的次群體，
表示傳統製藥廠商間多為小型的合作網絡，分化情況較強，技術知識僅在小群 體間交流，而非流通於整個傳統製藥產業網絡中，較無法帶來 Bathelt 學者所 提及地方知識外溢之效果。
5.知識移轉方向依市場需求傳遞
另從表 5-6 可以觀察出台灣製藥產業技術知識傳遞情形。在生技醫藥網絡
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方面，區域內部多由國外、研究機構及廠商移轉進來，再移轉出去給醫院及廠 商，其中研究機構及大專院校多為雙向傳遞；而跨區域的網絡合作，則明顯由 國外移轉知識至區內。另外再觀察傳統製藥產業技術知識傳遞情形，研究機 構、國外及廠商皆移轉知識進來，再移轉出去給醫院，其中大專院校、廠商及 國外多為雙向傳遞；而跨區域的網絡合作，仍由國外移轉知識至區內，但雙向 傳遞的比例明顯上昇。綜觀整體製藥產業網絡，醫院多扮演知識接受者的角 色，主要工作為臨床前的試驗和效能測試；研究機構及大專院校多屬研發合 作，因此其知識傳遞為雙向；至於廠商則扮演多重角色，因此與廠商合作之技 術知識流通較為多元化。此結果與 Gilsing 與 Nooteboom（2005）提及製藥產 業區域內部之知識傳遞方向為雙向流通，而跨區域網絡之知識流向多以單一方 向傳遞至區域內部之發現相同。
表 5-6 技術知識傳遞方向比例
移轉出去 移轉進來 雙向
對象 生技醫藥 傳統製藥 生技醫藥 傳統製藥 生技醫藥 傳統製藥 大專院校 0.24 0.10 0.34 0.38 0.43 0.53 研究機構 0.03 0.04 0.46 0.71 0.51 0.25 醫院 0.44 0.50 0.30 0.13 0.26 0.38 廠商 0.46 0.14 0.46 0.43 0.08 0.43 國外 0.14 0.04 0.58 0.54 0.28 0.42
（二）網絡中心性位置與合作創新成效
1.網絡廠商多方合作，美國、生技醫藥廠商與學研機構為關鍵行動者
本研究利用UCINET計算出三種中心性指標4順序如表 5-7，並得出製藥產 業之關鍵行動者如表 5-8，可發現臺灣地區製藥產業除了傳統製藥網絡之程度 中心性外，皆以美國之中心性位置為最高，依賴美國頗深，其主要原因係製藥 業之先鋒美國，為全球生技產業的龍頭，其藥品市場為目前最大、最蓬勃，規 模約佔全球藥品市之一半，不論在研究領域或是在市場方面，都獨占鰲頭，因 此成為其他各國跨國合作的第一選擇。另外，從網絡中心性前五名之單位可知 臺灣地區不論生技醫藥網絡或傳統製藥網絡之廠商不僅和生技醫藥廠商研發 合作，也和大專院校、研究機構合作。因此，除了美國與生技醫藥廠商(15，
主要工作為協助美國母公司找尋抗病毒、抗癌新藥、以及在抗肝癌新藥研究上 建立篩選方法。)為主要的關鍵行動者外，學術機構(臺灣大學)也為網絡次要的 關鍵行動者。此結果與Gilising 等人(2005)和Chiesa等人(2004)等學者所提出學 術研究機構會先與DBF進行初步的研發活動，再由DBF與製藥廠進行後續研發 合作之發現不同，究其原因應為臺灣地區製藥產業缺乏大型藥廠帶動，起步晚
4 因 UCINET 網絡中心性分析，涉及有技術知識往來廠商、學校或研究機構之合作關係，
故生技醫藥矩陣樣本數為 128，傳統製藥矩陣樣本數為 140，整體製藥產業為 218。
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絡狀態與傳統製藥網絡狀態相似。另外，分別比較生技醫藥與傳統製藥的中心 性，可發現生技醫藥網絡每項中心性皆高於傳統製藥網絡，表示生技醫藥網絡 擁有較多的直接連結關係，成員彼此之間的最短距離較近，中介者的角色亦較 多，整體表現優於傳統製藥產業；反觀傳統製藥網絡，其不僅直接連結數少，
無法享受強連帶所帶來較深度知識的優勢；中介中心性亦低，同樣無法享受弱 連帶能降低網絡溝通成本的好處，相形之下，製藥產業網絡表現較不理想。
表 5-9 網絡集中度之統計表
中心性 平均數 標準差 變異數 最小值 最大值 全距 生技醫藥 3.641 3.659 13.386 0 23.000 23.000 傳統製藥 1.929 2.301 5.295 0 15.000 15.000 程度
中心性 整體 3 3.759 14.128 0 28.000 28.000 生技醫藥 8.267 1.979 3.917 0.781 9.837 9.056 傳統製藥 1.531 0.589 0.347 0.714 1.994 1.280 接近
中心性 整體 1.553 0.597 0.357 0.459 1.918 1.459 生技醫藥 1.813 3.810 14.514 0 33.277 33.277 傳統製藥 1.013 2.094 4.384 0 13.769 13.769 中介
中心性 整體 0.794 1.828 3.343 0 19.785 19.785
2.區域內網絡中心性僅傳統製藥廠商之接近中心性對創新能力有影響
此部份僅利用台灣區域內合作關係所獲得之網絡中心性進行迴歸分析探 討網絡中心性（無 X5 變數）以及合作（區域內與跨區域，無 X4 變數）與創 新間關係，其變數設定如下：
表 5-10 研究變數一覽表
變數名稱 符號 說 明
創新 Y 被解釋變數，依廠商目前擁有的專利數計算 廠齡 X1 連續變項，以設廠時間起至 2006 年底止來計算。
研發投入 X2 連續變項，以廠商利用研發人員比例計算。
廠商規模 X3 連續變項，以廠商員工數計算。
網絡位置 X4
連續變項，依 UCINET 計算出生技醫藥、傳統製藥及 整體網絡之中心性（程度、接近、中介）平均數值分 別計算。
合作關係 X5 虛擬變項，以臺灣地區為區域界線，分為區內合作及 跨區域合作，有合作編碼為 1，無合作編碼為 0。
生技醫藥迴歸結果顯示區域內網絡中心性除研發人員比例外皆未達顯 著，此應與受訪生技廠商多為員工數不到 10 人但研發人員比例高之專注研發 特性且擁有專利數多之創新表現有關，故在生技醫藥領域中，即使位居於區域
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內合作網絡的中心位置，並無法吸收到創新所需的關鍵性資源，對於廠商的創 新能力並無影響。
傳統製藥迴歸結果發現網絡中心性僅接近中心性對廠商創新能力達顯著 水準，因前面網絡集中度分析顯示傳統製藥廠商呈現兩極化的集中趨勢，代表 網絡內部分廠商與其他廠商較少直接關連，但有關連的皆透過直接連結交換較 深較廣的技術知識，且因地理鄰近性而較易接近其他廠商，能迅速的與其他廠 商交換資訊、互動等，而帶來創新。另外，廠齡、研發人員比例或是員工數皆 達顯著水準，惟廠齡變數之係數值為負，應與傳統製藥廠商成立時間雖久，卻 因多數廠商未跟隨時代的變化轉型研發，仍然固守於過去的成果，造成廠齡越 老之廠商其創新能力反而不高的現象。
在整體製藥網絡中實證發現程度中心性及接近中心性皆達顯著，此一實證 結果意謂著網絡中之廠商與其他成員基於互惠、信任等而合作連結的廠商較 多，在資源的取得與選擇性較多，有助於技術知識的創造，進而影響創新。但 是，某特定廠商雖居於網絡中許多成員連接的中介位置，對廠商之技術知識創 造亦無顯著的正面效果，此一結果似乎並不支持 Burt(1992)結構洞(structure hole)的論點。然而正如 Burt(1992)、Hansen(1999)、Ahuja(2000)等人之研究所 指 出 的 ， 結 構 洞 在 某 些 特 定 的 情 況 下 ， 反 而 是 一 種 社 會 負 債 (Social liability)(Adler & Kwon, 2002)，因為過多的資訊流(而不是經過篩檢之多元性資 訊流)對於技術移轉、創新並無任何助益(Ahuja, 2000; Hansen, 1999)。對於製藥 產業來說，在台灣區內合作關係中，強連結所建構之網絡較弱連結所建構之網 絡更能帶來創新。另外觀察其他三項控制變數，研發人員比例與員工數皆達顯 著水準，顯示台灣整體製藥產業，規模越大，創新能力越高；研發投入越多，
創新能力也越高。惟廠齡未達顯著，整合觀察此三種網絡，皆可發現不論是在 生技醫藥產業中，或是在傳統製藥產業中，廠齡對於整體製藥產業，並不如其 他產業般，與創新之能力成正比，為較特殊的現象。
3.跨區域網絡中心性對創新能力有影響皆有影響
加入跨區域（台灣地區以外）合作變數計算之生技醫藥網絡中心性，解釋 能力提高且程度中心性達顯著，顯示跨區域合作技術移轉對生技醫藥創新之重 要性。從跨區域網絡的觀點，個別廠商網絡中心性越高時，在創新的表現上也 越好，其中程度中心性呈現顯著表示廠商擁有較高的程度中心性，越能夠帶來 創新。另三項控制變項之廠齡與員工數皆未達顯著，此因台灣生技醫藥產業正
加入跨區域（台灣地區以外）合作變數計算之生技醫藥網絡中心性，解釋 能力提高且程度中心性達顯著，顯示跨區域合作技術移轉對生技醫藥創新之重 要性。從跨區域網絡的觀點，個別廠商網絡中心性越高時，在創新的表現上也 越好，其中程度中心性呈現顯著表示廠商擁有較高的程度中心性，越能夠帶來 創新。另三項控制變項之廠齡與員工數皆未達顯著，此因台灣生技醫藥產業正