基于DEA方法的遼寧省生物醫藥制造業技術創新效率的研究

裴志東，劉秀峰，謝明

遼寧中醫藥大學藥學院，遼寧大連 116600

遼寧省“十三五”發展規劃綱要主要目標提出，要實現全面建成小康社會，振興老工業基地，通過體制機制的突破，優化經濟結構，增強創新能能力等措施，建設國家老工業基地振興發展先行區。生物醫藥產業的發展是遼寧省“十三五”發展規劃重要組成部分，是建設國家級區域創新中心的核心任務。“十二五期間”，隨著本溪（國家）生物醫藥科技產業基地的建設，及沈陽-大連兩大經濟圈醫藥產業資源的不斷整合，該省生物醫藥產規模持續擴大，科技投入持續增強，主要經濟指標保持了較快的增長速度。但是，因長期經濟結構性矛盾、市場觀念陳舊等體制機制上的弊端，東北三省經濟發展遲緩，反映在生物醫藥制造業，無論在投入部分還是產出部分，遼寧省與國內先進省區相比尚存在較大差距，并且，投入部分的差距無法彌補產出部分的不足，見表1。

產業競爭力代表某區域產業發展水平，而技術創新能力是產業競爭力形成的源泉和動力。生物醫藥制造業作為典型的技術驅動型產業，技術創新是其發展的基礎。評價分析一個特定區域的產業發展狀況，離不開產業技術創新能力及效率的研究，該研究借鑒前人的工作基礎，曾撰文探討遼寧省生物醫藥產業技術創新能力的評價，在技術創新投入能力及產出能力兩方面，遼寧省都處于全國中下游水平[1]。隨著國家“十三五”規劃的出臺，提高技術創新能力引領產業發展成為生物醫藥產業發展的戰略目標，全國各省區在技術進步、新藥研發領域投入了大量的資金及人力，全國制造業R&D經費總投入達438.89億元，R&D人員15.544 5萬人，分別創歷史新高。但由于我國各區域經濟發展水平不一，技術創新效率不均衡，而技術創新效率低下已成為制約生物醫藥制造業發展的瓶頸。單獨研究某一區域的技術創新效率因缺乏比較而無意義，相對效率研究更能表現不同區域的效率差別，該文采用國際上通用的應用數據包絡分析方法評價遼寧省生物醫藥制造業的技術創新效率，并分析其與先進省區相比差距，針對提升遼寧省生物醫藥制造業技術創新效率提出對策建議。

表1 遼寧省生物醫藥制造業與其他先進省區生產經營情況比較

表2 技術創新效率評價指標描述

1 DEA方法

數據包絡分析方法（DEA）是評價效率問題的非參數分析方法的一種[2]。是由著名運籌學家Charnes，Coope和Rhodes于1978年提出的，是對多輸入多輸出類決策單元（Decision making unit,DMU）進行相對績效評價時最常用的方法之一。DEA方法分為CCR模型和BCC模型，可分別處理“規模報酬不變”與“規模報酬變動”假設下的決策單元有效性問題[3]。國內諸多學者對技術創新相對效率進行有益探索，其中茅寧瑩等[4]、宋帥官[5]、許晶等[6]運用DEA方法對不同區域的生物醫藥產業技術創新效率進行了研究。該文借鑒前人研究經驗，以全國31個省區市為決策單元，采用DEA方法中的CCR模型，評價遼寧省生物醫藥制造業的技術創新效率。

2 評價指標選取

技術創新是一個多投入、多產出的經濟過程，科學設置用于技術創新效率評價的投入、產出指標對評價結果意義重大。結合我國國家統計局統計規范及統計指標分布，該文針對國內31個省區市（不含港澳臺）生物醫藥制造業技術創新效率評價指標進行綜合設置。對于投入變量，設置R&D人員折合全時當量/人年、R&D人員占從業人員比例（%）、R&D經費、R&D經費占主營業務收入比例（%）共4項。對于產出變量，除了專利申請數這一常見指標外，考慮到新產品是技術創新主要成效，而新產品銷售收入是技術成果轉化的客觀表現等因素，增設新產品銷售收入（億元）、新產品收入占主營業務收入比例（%）共3項。技術創新效率評價指標描述見表2。

3 31個省區市技術創新效率數據采集、計算及結果分析

3.1 數據采集

定量指標數據來自《2016年中國高技術統計年鑒》中全國31個省區市（不含港澳臺）的相關統計數據，見表3。因為DEA方法不要求對多投入、多產出指標進行量綱的統一及權重的設計，并且不需要對投入、產出指標進行相關性分析[3]，所以，所有指標數據完全依照統計年鑒中原始真實數據進行采集。

3.2 計算

對表3中數據進行分析比較，運行DEA模型計算軟件 DEAP 2.1（Data Envelopment Analysis Program）可以得到DEA模型計算結果，見表4。

表3 2015年全國各省份（直轄市）技術創新效率評價基礎數據表

表中crste、vrste、scale分別表示綜合效率、純技術效率、規模效率。當綜合效率等于1時，表示技術有效及規模有效；當綜合效率小于1時，表示技術無效，或規模無效，或兩者均無效。技術效率表示在既定的產出組合量下所投入最小的投入組合量，若決策單元（firm）能夠在維持相同的產出水平下減少多余的投入，即可增加了技術效率，當技術效率等于1時，表示決策單元的技術創新處于最佳的狀態，即為技術有效，反之，則為技術無效。規模效率是產出量與投入量的比例，當產出量與投入量按相同比例增加時，可認為具有規模效率，若不成比例增加，代表不具有規模效率。當規模效率等于1時，表示決策單元處于固定規模收益的情況；小于1，表示決策單元處于規模收益遞增或遞減狀態，管理者可調整投入量以達成均衡產出。irs、－、drs分別代表規模收益遞增、不變、遞減狀態。

DEA方法中對于遼寧省生物醫藥制造業技術創新投入產出詳細計算結果見圖1。Original value表示原始值；radial movemen表示投入指標的松弛變量取值（投入冗余值）；slack movement表示產出松弛變量取值（產出不足值）；projected value表示達到綜合效率有效的目標值。

4 分析與討論

4.1 各省區市生物醫藥制造業技術創新效率分布

由表4可見，技術創新效率0.8～1之間為江蘇、山東、湖北、湖南、重慶、四川、青海、新疆、江西、浙江、吉林、安徽、貴州、廣東共14個省區市；技術創新效率0.6～0.8之間為河南、福建、北京、天津、廣西、上海、山西共8個省區市；技術效率小于6的為內蒙古、海南、陜西、甘肅、西藏、寧夏、云南、黑龍江、遼寧共9個省區市。醫藥產業發達地區的技術創新效率較高，呈現正相關關系，而青海、新疆、貴州欠發達地區因技術創新投入小，產出也小，相對效率也較高，遼寧技術創新效率0.514，在全國范圍內處于下游水平。

表4 2015年全國各省份（直轄市）技術創新效率數值表

4.2 各省區市規模收益狀況分析

由規模收益變化上看，上海、江蘇、山東、重慶等8個省區市屬于規模收益不變；天津、廣東、浙江等12個省區市屬于規模收益遞減，應適當減少技術創新資源的投入；遼寧、北京、吉林等11個省區市屬于規模收益遞增，應適當增加技術創新資源的投入。

4.3 遼寧省生物醫藥制造業技術創新效率分析

遼寧省生物醫藥制造業技術創新綜合效率為0.514；純技術效率為 0.518，技術無效；規模效率為0.992，規模投入與產出基本能夠同比例增長；在技術創新投入指標中R&D人員折合全時當量存在較大冗余，R&D經費投入略有冗余，說明在當前的產出規模下前提下，技術創新人力及財力投入過大，或者以當前的投入水平為參考，應該獲得更大的產出效率。規模收益呈現遞增態勢。

根據模型分析結果可知，遼寧省生物醫藥制造業技術創新總體效率偏低，主要源于作為技術創新人力及財力相對于當前的技術產出偏高，表明科技人力及財力投入暫時未產生預期產出。分析其原因①技術創新水平不高；②技術創新資源的有效管理不足；③生物醫藥產業技術創新投入大、周期長的特點，也決定著技術創新產出需要一定時間的沉淀與積累。

5 結論

遼寧省生物醫藥制造業發展歷史悠久，技術雄厚，藥學資源豐富，技術平臺、大專院校數量眾多，具備適合生物醫藥產業發展的人力資源和產業基礎，但與國內經濟發達地區比較，在技術創新能力、創新效率方面還存在較大差距。

圖1 DEA方法對于遼寧省技術創新效率評價的詳細計算結果

“十三五”期間遼寧省生物醫藥制造業應重點做好高端人才團隊引入、高新技術引進吸收工作，提高區域整體技術水平；加強產學研技術協同創新，使分散的科技力量整合到重大技術創新、技術改造上，形成合力；提高技術創新資源合理利用的管理水平，有效促進成果轉化和產業升級，提高產出效率；適當增加技術創新投入，借助規模收益遞增趨勢，提高技術創新產出水平。

[1]裴志東,謝明.遼寧省生物醫藥產業技術創新能力評價分析[J].遼寧中醫藥大學學報，2016,18(12):162-164.

[2]李雙杰,王海燕,劉韌.基于DEA模型的制造業技術創新資源配置效率分析[J].工業技術經濟，2006(3):112-115.

[3]盛昭瀚,朱喬,吳廣某.DEA理論、方法與應用[M].北京:科學出版社,1996:99-125.

[4]茅寧瑩,張帥英,褚淑珍.基于DEA方法的我國醫藥制造業技術創新效率的實證研究[J].中國藥房，2012，23(5):391-394.

[5]宋帥官.基于DEA模型的生物醫藥企業創新效率—對遼寧的調查和分析[J].黨政干部學刊，2012(11):71-75.

[6]許晶,李野,侯福平.應用數據包絡分析方法評價及遼寧省生物醫藥產業生產效率[J].中國藥房，2011(37):3463-3465.