中國醫藥制造業研發效率及影響因素

張永慶，劉清華，徐 炎

（1.上海理工大學，上海 200090；2.上海海事大學，上海 200135）

中國醫藥制造業研發效率及影響因素

張永慶1，劉清華1，徐 炎2

（1.上海理工大學，上海 200090；2.上海海事大學，上海 200135）

本文利用隨機前沿生產函數測算了中國醫藥制造業的研發效率，并考察了科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、企業規模以及市場結構等因素對研發效率的影響。研究發現，醫藥制造業的研發效率整體偏低，但呈現“三平穩兩增長”的增長狀態。企業規模、市場結構、技術改造經費和研發效率顯著正相關，而科技活動經費籌集額中政府資金對研發效率的作用不明顯。

研發效率；醫藥制造業；隨機前沿生產函數

1 引言及文獻回顧

醫藥制造業是關系國計民生的基礎性和戰略性產業，技術創新是醫藥制造業的核心競爭力。研發活動作為技術創新的主要來源之一，是引導技術創新、實現科技進步的關鍵因素，同時研發效率的高低決定了能否適時有效地將研發投入轉化為創新成果，使產品在市場上獲取競爭力。但并不是所有的研發活動都能帶來技術創新，推動科技進步，這是由于部分研發投入沒有得到充分利用，不能產生有效的技術成果，無法實現預期目標，從而導致研發活動失效。因而，行業的研發效率對于醫藥制造業實現技術創新，增強產業競爭能力，促進產業的持續發展具有重要意義。

本文在已有研究的基礎上，采用隨機前沿函數方法，選取1999—2008年間我國醫藥制造業28個省市的面板數據，并構建了無效率函數，對醫藥制造業的研發效率及其影響因素進行深入研究。

2 模型構建

2.1 實證模型的選擇

目前最常用的隨機前沿函數模型是Battese和Coelli在1992和1995年設定的生產函數模型，簡稱BC（1992）和BC（1995）模型。BC（1992）模型假設非效率項服從截尾正態分布，并認為技術效率隨時間不同而變化。BC（1995）模型則不但測算了效率數值的大小，還從影響技術效率的因素著手進行研究。BC（1995）模型是目前學者們最為推崇的一個研究工具，與數據包絡分析（DEA）相比，具有考慮隨機誤差、采用面板數據、技術效率測算方程與其影響因素方程聯立的優勢。

借鑒BC（1995）模型［1］，本文的隨機前沿函數模型構建如下：

模型（1）中Y、RD、RDP分別表示我國醫藥制造業某省市某年的研發產出、研發資本投入、研發人員投入，i和t分別表示醫藥制造業第i個省份和第t個年份。β0是常數項，β1和β2代表研發資本和研發人員的產出彈性。（Vit-Uit）表示方程的隨機誤差項，具有復合結構，Vit代表經濟系統中不可控因素沖擊的噪聲誤差，假定其服從正態分布N（0，），且獨立于Uit。Uit為非負隨機變量，考察研發活動中的技術無效率，假定其服從截尾正態分布N（Mit，）。e－Mit表示省市i在t時期研發活動的研發效率。Mit越大表示技術效率越低，意味著投入等量的研發資本和研發人員能夠獲得的研發產出越少。本文重點考察科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、企業規模以及市場結構等因素對研發活動技術無效率的影響，因而構建以下無效率函數：

函數（2）中δ0為待估常數，Fund、Transf、Scale、MS分別表示科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、規模變量以及市場結構等變量，δ1、δ2、δ3、δ4分別表示相應變量的影響系數。Wit為隨機誤差項，假定其服從正態分布N（0，）。判斷構建的隨機前沿生產函數模型是否適合用來測算我國醫藥制造業的研發效率，可以通過考察函數（2）中隨機誤差項的技術無效的比重，也就是通過γ=/（+）（0≤γ≤1）的大小來判斷。當γ接近于0時，表示實際研發產出與可能最大研發產出的差距主要來自于不可控因素造成的噪聲誤差，此時用普通最小二乘法（OLS）就可以實現對生產參數的估計，無需采用隨機前沿函數模型。γ越趨近于1，越能說明前沿生產函數的誤差主要源于隨機變量Uit，則越適合采用隨機前沿生產函數模型對研發效率進行估計。

2.2 數據來源及變量選取

由于《中國高技術產業年鑒》數據包含出版年之前各年份的數據但是又有所缺失 （如2009年的年鑒，包含了1997—2008年的數據，但是部分年份數據缺失），因此研究使用的數據，是在《中國高技術產業年鑒（2005—2009）》的基礎上，綜合2005—2009年年鑒中包含的各年數據，對其進行整理補充，完整中國醫藥制造業各個省市1999—2008年10年的面板數據。

現有文獻在研究技術創新成果時，一般選取研發經費的投入和研發人員的投入作為技術創新的投入指標，對于技術創新的產出指標的選取，則存在不同觀點。20世紀五六十年代，使用研發經費近似作為技術創新產出指標，這樣做的缺陷是認為技術創新的投入和產出是一個線性關系，有投入就一定有產出。70年代以來多采用專利數作為技術創新產出指標［2-3］。近年來也有學者采用新產品銷售收入［4］和新產品產值［5］作為研發產出指標。基于眾多學者關于技術創新投入及產出指標選取問題的研究成果，本文結合我國醫藥制造業的行業特點行業及發展的現狀，選取合適的研發投入指標和研發產出指標。

（1）研發投入指標的選取。

醫藥制造業作為高技術、知識性生產函數，研發產出不僅受到當期研發資本投入的影響，也受到過去各期研發資本投入的影響，所以，選取研發資本存量來反映研發資本投入情況相比于直接使用研發資本投入更為恰當。關于研發資本存量的計算方法，國內外學者主要采用經典的永續盤存法。參照Goto和Suzuki和吳延兵的計算方法，以過去各個時期的研發支出現值與第t-1期的研發資本存量現值之和來表示即第t期的研發資本存量［6-7］，計算公式如下所示：

其中，K是研發資本存量，E代表研發支出，ρ為研發資本存量的折舊率。此外，假定R&D資本存量K的平均增長率等于R&D支出E的平均增長率，研發資本存量的期初值為：K0=E0/（g+ρ），g為E的年均增長率［11-12］。本文的基年定位1999年。在測算研發資本存量之前，研發資本支出已經按1990年不變價“研發價格指數”進行平減。對于研發資本折舊率ρ，國內外眾多文獻在估算研發資本存量時都采用了15%［4，7，9］，因此，本文也采用15%。

研發人員投入的數量、結構和素質，是企業技術創新能力的重要表現。反映研發人員投入的指標主要是研發人員 （人）和研發人員折合全時當量 （人年）。前者是參與活動的人員數量，后者是按照參加人員實際參與研發活動的時間折合的研發活動工作當量。后者更能反映投入研發活動的人員情況。因此，本文選擇研發人員折合全時當量（人年）作為研發生產函數中的研發人員投入指標。

（2）研發產出指標的選取。

研發活動的產出指標主要有專利申請量、專利授權量、新產品產值、新產品銷售收入等衡量指標。其中，專利申請量和授權量，是研發活動的中間產出，能反映出研發活動的直接效果，是產業技術創新的重要衡量標準。新產品產值和新產品銷售收入是最終產出，相比專利指標，更能反映出產業研發活動產出在市場上的績效情況。本研究根據醫藥制造業的行業特點和研發現狀，以及醫藥制造業有關數據的可獲得性和可操作性，對研發產出指標進行篩選。首先由于專利量的數據局限，且醫藥制造業的專利指標較小，有的甚至為零，這種情況下使用OLS估計是有偏的。其次，新產品銷售收入受到營銷等非生產環節的影響，同時受市場上其他不確定因素影響，不能完全反映研發活動的產出和研發效率的變動。因此我們選用新產品產值作為研發產出指標，并以1999年為基年，按照工業品出廠價格指數進行平減，以消除通脹等因素的影響。

（3）非效率函數指標的選取。

科技活動經費籌集額，對于研發活動有重要的影響力，直接影響到研發投入的力度大小，而其中政府資金來源對于研發活動起到激勵和引導作用，因此選擇這兩項指標進行非效率模型的研究，以深入研究政府資金對醫藥制造業研發效率的影響。另外，技術改造是我國醫藥制造業在當前發展水平下，普遍采用的技術創新方式，一定的技術改造能力將大大有利于研發能力和研發效率的提高。因此，技術改造經費是一項重要的研發活動效率考量指標，將其選入非效率模型，進一步研究其對研發效率的影響作用。同時，很多學者的研究都表明企業規模和市場結構對高新技術產業的研發效率的影響很大。因此，在非效率函數中，本文選擇科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、企業規模以及市場結構等變量作為技術無效率的影響因素。

3 實證結果分析

利用Shazam軟件及Frontier4.1軟件，使用極大似然法估計經驗模型可獲得各項參數，具體結果見表1。其中，γ值為0.9406，非常接近1，且LR單邊檢驗表明它符合混合卡方分布 （Mixed Chi-square Distribution），說明模型（1）中的誤差項有著明顯的復合結構。因此，采用SFA方法構建隨機前沿生產函數來測算我國醫藥制造業的研發效率是有效的。具體分析如下：

（1）研發投入要素產出彈性和研發活動規模效應分析。研發資本投入（RD）和研發人員投入（RDP）彈性系數β1、β2的值分別為0.2681和0.4298。表明我國醫藥制造業的研發經費內部支出每增加1%，新產品產值便會增加0.2681%；研發人員投入每增加1%，則新產品產值會增長0.4298%。可見，在我國醫藥制造業新產品產值的增長中，研發人員投入的貢獻率高于研發資本投入的貢獻率。同時，研發投入的彈性系數僅為0.6979，說明我國醫藥制造業的研發活動缺乏規模經濟性。

表1 SFA模型各參數估計值

（2）研發效率的變動趨勢和各區域的研發效率比較分析。我國醫藥制造業28個省市1999—2008年的研發效率估計值，經整理后如表2和圖1所示。我國醫藥制造業研發效率10年均值為0.5290，相比之下，我國電力行業、通信行業的研發效率都已達到0.9以上，發達國家該行業的研發效率也早已達到0.9以上，這說明我國醫藥制造業的研發效率還有待提高。但是，我國醫藥制造業的研發效率整體上呈現上升趨勢。從圖1可以看出，2000—2002年的研發效率基本沒有太大變化，此后出現2003—2004年的較快增長，2004—2006年的研發效率再度處于一個平穩期，2007年出現較快增長的情況。由于2008年出現金融危機，醫藥中間體及醫藥產品出口的下降，抑制了企業研發投入，因此研發效率有稍微下降。同時，根據1999年的研發效率值，我們認為我國醫藥制造業的研發效率的變動具有周期性，即：三年一個平穩期后將出現兩年的較高增長期，簡稱“三平穩兩增長”。

從區域的角度看，研發效率居前三位的省市是長三角都市圈的江蘇、浙江和上海，我國另外兩大都市圈（珠三角都市圈和京津冀都市圈）的6個省市的研發效率均位列前10。長三角都市圈（江蘇、浙江、上海）是我國醫藥產業最大的聚集區，在都市圈內形成了比較完整的醫藥產業鏈和比較合理的產業布局：江蘇省集聚了一批跨國醫藥企業，在化學制劑方面研發能力較強；浙江省的化學原料藥和中間體研發生產已具規模；上海擁有較多大規模的醫藥研發中心，研發能力較強。珠三角都市圈市場經濟、民營經濟比較發達，廣州的中藥研發創新資源較好，而深圳集聚了一批生物制藥骨干企業，具備較好的生物醫藥研發環境。京津冀都市圈生物科技力量雄厚，北京在生物醫藥領域具有較強的科研基礎和研發能力，河北在化學制藥領域具有特色，天津在現代中藥、生物制藥等領域的研發能力較強，國際化水平較高。

（3）科技活動經費籌集額中政府資金對研發效率的影響。從表1可以看出，δ1=-0.1045，這說明科技活動經費籌集額中政府資金對研發效率有促進作用。由于醫藥制造業研發周期長、風險大，一般企業無法獨立承擔研發項目，因此政府資金的扶持很重要，既能增加研發投入，又能促使企業進行研發。

（4）技術改造經費支出對研發效率的影響。表1中δ2=-0.4736，說明技術改造經費支出和研發效率有著明顯的正向相關關系。這和我國的醫藥產業發展情況基本一致。目前，我國醫藥制造業企業數量多、規模小，很多企業缺乏核心技術和新藥研發能力，主要通過仿制新藥，或者是引進發達國家的技術，進行改造生產。技術改造經費的支出，將提高我國醫藥制造業新產品產值，從而對研發效率有正向作用。

（5）企業規模對研發效率的影響。表1中δ3=-2.7455，說明研發效率與企業規模之間存在著顯著的正相關關系，即企業規模越大，研發就越具規模經濟性，研發效率就越高。醫藥制造業研發具有投入高、周期長、風險大的特征，由于固定成本和沉沒成本的存在，相比于大型企業，中小型企業進行研發的風險很大。因此，中小型企業在從事研發活動時常常面臨資金瓶頸，同時大多數企業并不愿意冒險研發，而選擇跟隨模仿大企業已經打開市場的產品，這使將對研發效率的提高產生抑制作用。

（6）市場結構對研發效率的影響。表1中δ4=-1.1173，這表明醫藥制造業的市場競爭性越強，越有助于刺激研發效率的提升。這與大多數學者的相關研究結論是一致的。已有學者研究認為，市場競爭程度與研發效率之間并非是簡單的正向關系，市場結構與企業規模之間相互關聯，市場集中度較低、企業規模過小并不利于研發投入和效率的提高。根據模型的估計結果，企業規模和市場競爭都對研發效率有促進作用，這表明較大的企業規模和較充分的競爭關系有利于提高研發效率。

4 結論與建議

本文運用隨機前沿生產函數模型，研究了我國醫藥制造業的研發效率。研究結果發現，我國醫藥制造業的研發效率均值為0.5290，且每年的研發效率具有“三平穩兩增長”的增長周期性。在醫藥制造業的研發投入中，研發人員對新產品產出貢獻大于研發資本。但醫藥制造業的研發活動仍不具有規模經濟性，平均研發效率水平偏低。從區域研發效率的比較分析可以知道，較高的市場集中度和產業集聚，有利于提高研發效率。同時，醫藥制造業的研發效率與企業規模呈顯著的正向關系，市場競爭性有利于促進研發效率，技術改造經費支出有助于提高新產品產值，而科技活動經費籌集額中政府資金對研發效率的作用不明顯。

結合以上研究，要提高我國醫藥制造業的研發效率，可以從以下幾個方面入手。

（1）發揮各地區醫藥制造業的產業優勢和資源比較優勢，在我國形成幾塊產業鏈完善、優勢互補和相互支撐的“醫藥產業群”。例如，“長三角都市圈醫藥產業群”——在上海形成新藥研發中心和醫藥營銷中心，江蘇省著力發展化學制劑，而浙江進一步把化學原料藥做大做強，在長三角都市圈內形成完整的醫藥產業鏈和合理的醫藥產業布局模式。同時，發揮我國在中醫藥資源上的比較優勢，在珠三角都市圈、京津冀都市圈以及云南、西藏等地建立中醫藥和生物醫藥研發中心，加大中藥的研究、生產及向世界市場推銷的力度。

（2）提高市場集中度，促進產業集聚，加大研發投入力度，增強研發能力。低集中度不利于研發投入活動的有效支撐，對研發效率存在不利影響。因此，需要鼓勵企業間的兼并與合并，提高集中度，形成規模經濟效應。可以通過產業集聚，促進技術交流，促成合作研發。

（3）培育合理的競爭性市場環境。醫藥制造業的研發效率與企業規模呈顯著的正向關系，市場競爭性有利于促進研發效率，這兩個結論的結合意味著競爭性寡頭主導的、大中小型企業共存的市場結構可能是有利于改善醫藥制造業研發效率的理想市場結構形態。

（4）完善政策與制度，增強知識產權保護意識，為醫藥制造業研發活動提供良好的支撐。我國醫藥制造業的特點決定其受到政府政策和制度影響較大。因此，在產業政策層面，需大力引導企業走技術創新之路，并落實扶持政策，使企業敢于投入研發，不斷積累技術力量，提高研發效率。

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R&D Efficiency and Determinants of Chinese Pharmaceutical Industry

Zhang Yongqing1，Liu Qinghua1，Xu Yan2
（1.University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200090,China; 2.Shanghai Maritime University,Shanghai 200135,China）

Using the stochastic frontier analysis technique,this paper estimates R&D efficiency of Chinese pharmaceutical industries. Following this work,the paper investigates the impact of government funds for scientific and technological activities,technical transformation expenses,firm size,and market structure on R&D efficiency.The main conclusions are introduced as follows.Though R&D efficiency of Chinese pharmaceutical industries is low,its growth is “three-steady,two-growth”.R&D efficiency is positively related with technical transformation expenses,firm size and the degree of market competition,but it is not positively related with government funds for scientific and technological activities significantly.

R&D efficiency;pharmaceutical industry;stochastic frontier production function

國家社會科學基金項目“都市圈產業體系與布局模式研究——以長三角都市圈為例”（06BJL044）、上海市教委重點學科建設項目（J50504）、上海市教育委員會人文社科項目“總部經濟產業價值鏈與空間價值鏈的研究”（07ZS96）。

2010-06-20

張永慶（1962-），男，黑龍江海倫人，上海理工大學教授、博導，上海理工大學滬江產業經濟研究所所長；研究方向：城市與區域經濟、城市與區域規劃、產業經濟。

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（責任編輯 胡瓊靜）