第三章 研究方法
第二節 研究架構與變項說明
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第二節、研究架構與變項說明
圖3-1 研究架構圖
三、主要變項
* 控制變項：組織年齡、組織規模、產業位置。
圖3-1為本研究建立之研究架構，以公司作為研究單位，試圖探討IC上市公司 自身的聚集特性、技術合作對象的性質與公司自身之技術競爭網絡性質三個面 向，對於創新能力的影響。依照本研究所探討的議題以及研究架構，將形成以下 的分析變項：
技術合作對象特質 1. 對方公司同質性程度 2. 合作對象地理異質性
技術競爭網絡 1. 專利擁擠度 2. 地位符號分數
創新能力 1. 研發經費 2. 專利數 3. 技術優勢 業者自身聚集特性
1. 公司所在縣市 2. 公司所屬經濟特區
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一、 依變項：創新能力
(一) 研發經費(R&D)
IC廠商各年度之研發經費，取自然對數(ln)以消除廠商間因規模形成的 差異，使各廠商的研發經費更趨近於常態分配(甘金湖，2003)。由於取自然 對數後此依變項採用最小平方法估計時可能產生偏誤與不安定的情況(胡靜 宜，2006；李哲宇，2011)，本研究採用Tobit迴歸來分析自變項對此依變項 的影響。
(二) 專利數(patent)
IC廠商在各對應年度之核准專利數。由於許多公司在某一個年度可能完 全無核准專利，這會使資料中包含許多專利數為｢0｣的情況，故分析此一變 項時將採用Poisson迴歸分析各自變項對專利數的影響(Hsung & Lin，2012)。
(三) 技術優勢指標(relative patent advantage, RPA)
計算RPA(技術優勢指標)之目的，在於衡量公司在特定技術領域的技術 強度，其定義如下(賴奎魁，2004)：
公式中Pij / Σ Pij的部份，Pij是第j個公司在第i個分類的專利數，Σ Pi表示第 i分類的專利總數，Pij / Σ Pi即代表j公司在i專利類目中的優勢，乘上100使 其介於0至100之間，即為所求之技術優勢指標(賴奎魁，2004)。對於IC產業 而言，產出較多且較重要的專利分類IPC編碼前四碼為H01L｢半導體器件｣
之下的專利，故本研究定義的技術優勢指標即為各公司在H01L類目下的專 利之技術優勢。此依變項同樣為了避免最小平方法估計可能產生的偏誤情 況，故以Tobit迴歸來分析自變項對此技術優勢的影響。
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二、 自變項
(一) 自身公司所在地區
由各IC上市公司基本資料判斷以下空間分布特性：
1. 公司所在縣市：公司自身之研發部門所在城市
2. 公司所在經濟特區：各公司所在之經濟特區，包含科學園區、加工出口 區或其它地區
(二) 技術合作對象性質
透過技術合作契約資料，可以得到對象公司的資料，接下來依序建立以 下的對象公司變項：
1. 對象公司國家：合作對象母公司所在的國家。
2. 對象公司城市：合作對象母公司所在的城市。5 3. 對象公司城市分類
由於合作對象的城市當中，可能包含數個可以整合成獨立分類的城市、
國家，因此將可以歸類成獨立區域的幾項城市再行整合，形成台灣竹科、
台灣北部、台灣中南部、美國矽谷、美國東北、美國其它地區、日本、
英國、德國、荷蘭、其它國家地區等對象公司的城市分類。
4. 對象公司類型
包含IC設計、IC製造、DRAM、IC封測、IDM、系統廠、
軟體廠、設備廠、國家機構、學校單位等。
5. 對方公司同質性程度
將技術合作對象公司依照類型定義為狹義的上、中、下游產業位置 後，對應公司自身(ego)之產業位置，計算同產業位置合作對象占該公司 所有合作契約案之比例。
5 公司之間契約關係有可能是透過分公司或營運據點進行，然而合作契約文本中通常不會對這部
分詳細記載，故本研究探討合作對象公司所在地時，統一以｢母公司所在地區｣為主。
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6. 地理異質性指標(IQV)
由合作對象之所在城市分類後由業者自身進行地理異質
性指標的計算。公式如下(Agresti and Agresti,1977；熊瑞梅，2001)：
其中K代表城市分類變項類別，Pi代表在所有合作案中成員尋求ｉ城 市分類之對象廠商的比率，IQV介於0至1之間，數值越趨近0代表網絡成
員越同質，該業者的合作對象地理分布越趨於一致，越接近1則代表與越 異質，該業者與越多不同國家地區的對象廠商合作(熊瑞梅，2001)。
(三) 技術競爭網絡性質
由各觀測年度的專利引用重疊資料建立以下各項技術競爭網絡的變項與指標：
1. 專利擁擠度(patent crowding)
專利擁擠度的計算分成兩個階段。首先計算出任兩家公司的利基重 疊度(niche overlap)，即一家公司 j 在 t 時間點佔據另一家公司 i 的利基 之程度。其計算公式如下(Stuart,1999)：
在公式(1)中，p=1,……,z 代表所有專利。假如公司 i 和公司 j 的專 利在時間 t 中引用專利 p，那麼 Cipt和 Cjpt編碼為 1，否則編碼為 0。接著，
加總所有專利，求出公司 i 和公司 j 之專利共同引用的專利數量，以及 公司 i 之專利引用的專利數量。以公司 i 和公司 j 之專利共同引用的專 利數量作為分子，公司 i 之專利引用專利數量作為分母，兩者相除，即 可得到公司 i 和公司 j 的利基重疊度。
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2. 地位符號分數(bonacich power centrality)
將公司之間專利引用重疊資料建立成1與0的矩陣格式，意即若A公司與 B公司有專利引用重疊則過錄為1，無專利引用重疊則過錄為0，如此將 形成公司與公司之間的專利引用網絡並且能夠計算出這些公司的 bonacich power centrality，公式如下：(Bonacich,1987；Poldony, 2005)
這個分數代表各公司在整個專利引用重疊網絡經加權後的中心性，數 (5). 觀測年度：1999、2001、2003年，對照組為2005年。