基于數據包絡分析模型的我國2007—2016年醫藥制造業技術創新效率研究*

賴木藍，徐娜，葛夫蓮，王程程，徐文

(山東中醫藥大學藥學院，濟南 250355)

隨著市場經濟的不斷發展，行業競爭新優勢越來越集中體現在創新能力上。醫藥制造業屬于我國高技術產業之一，匯集了當代醫藥行業的尖端科技，技術創新是其發展的第一動力。效率是指投入和產出的配比關系，技術創新效率研究本質上是對技術創新投入與技術創新產出的配比進行研究，進而分析其資源配置是否合理。醫藥制造業具有開發投入高、科研人員占比大的特點，研究醫藥制造業的創新效率對分析我國高技術產業創新效率具有借鑒意義。

1 文獻回顧

1.1研發投入對研發產出的影響 在對醫藥制造業技術創新效率進行的研究中，研發投入對研發產出的影響一直是理論界討論的熱點。GRILICHES[1-2]將科研過程的產出看作是研發資本和人力投入的函數；譚曉東等[3]認為中國醫藥制造業創新效率分別在財力和人力投入的積極與消極作用下震蕩提高。

1.2研發投入的滯后性問題 以上研究表明，科研人員的投入與研發經費的支出對企業的價值提升呈正相關關系。但是，目前國內學者的研究多忽略了研發投入對研發產出的滯后問題。LEV等[4]研究表明，科學研究與試驗發展(research and development，R&D)費用支出與下一年經營收入的效益具有明顯的滯后性；吳丹丹等[5]運用回歸分析對2015年中國上市制藥企業數據進行實證分析，研究結果表明研發投入對企業價值的影響存在滯后效應。

研發投入與產出之間的總滯后期包括實際產出滯后期和成果化滯后期[6]。實際產出滯后期是指研發投入到研發實際產出完成需要的時間；成果化滯后期是指實際產出完成到成果化的時間。例如一項實驗有了新發現，研究人員對其科研成果進行專利申請，從研發投入到提出專利申請的時間屬于實際產出滯后期，而提出專利申請到產品成果化的時間屬于成果化滯后期。

俞立平[6]認為，在研究研發投入與產出的模型中，選擇實際產出滯后期較為科學合理，因為研發投入已經反映在實際產出成果上，剩余的例如專利申請等成果化所需時間不列入研究范圍。基于以上研究，筆者借鑒俞立平[6]對技術創新實際產出滯后期的估計，綜合選定實際產出滯后期為1年，選取2006—2015年醫藥制造業的投入指標數據與2007—2016年的產出指標數據，對最近10年我國醫藥制造業技術創新效率進行評價分析。

2 研究方法

2.1數據包絡分析法模型 數據包絡分析法(data envelopment analysis，DEA)是由美國著名運籌學家CHARNES和COOPER(1978)提出的，該模型表示為產出對投入的比例。這種方法不需要構建確定的函數關系，也不需要事先確定投入產出指標權重，在多個投入指標與多個產出指標的效率測度上具有較大優勢，是計算技術創新效率運用較為廣泛的方法。

在DEA模型中，應用較為廣泛的是 CCR 模型(規模報酬不變)和 BCC 模型(規模報酬變動)[7]，另外可以根據需要選擇投入導向模式和產出導向模式。筆者在本文選取的是在BCC模型下以投入為導向的DEA模型來分析我國的醫藥制造業創新效率。

1894年BANKER、CHARNES 和 COOPER給出了BCC模型[8](Input-BCC模型)，并引入松弛變量 s+(產出不足)、s-(投入冗余)，建立線性規劃模型：

S·t0=λj，s+s-≥O(j=1，2，…，n)

其中θ為綜合效率，當 θ=1 時，且S-=S+=0時，則認為DEA有效狀態，不存在投入冗余和產出不足；當θ=1時，且s-=0或 s+=0時，則認為DEA弱有效狀態，存在某些方面的投入冗余或產出不足；當0<θ<1時，則認為DEA非有效狀態，企業需要提高資源的配置效率，減少資源投入，增加創新產出。

3.2數據來源與指標選取

3.2.1數據來源 筆者選取2006—2015年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業研發投入數據與滯后1年(2007—2016年)的研發產出數據組成樣本，進行技術創新效率實證研究。其中西藏、新疆、青海、寧夏 4 省(自治區)由于數據缺失嚴重，不作為本文的分析對象。數據來自2006—2016年各省(自治區、直轄市)統計年鑒與《中國高技術產業統計年鑒》，詳細數據見表1。

3.2.2指標選取 基于前人的研究文獻與數據的可獲得性，筆者綜合考慮選取以下指標。投入指標選取：R&D人員折合全時當量、新產品開發經費、R&D經費內部支出、技術改造經費；產出指標選取：新產品銷售收入、專利申請數、新產品銷售收入占主營業務收入比。

4 實證結果

4.1各省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率差異分析 利用DEAP2.1版軟件計算2007—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率值，結果見表2。

根據各省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率平均值的大小，筆者將其分為高效率省份、中等效率省份和低效率省份，其中高效率省份效率值為>0.8～1，中等效率省份效率值為>0.6～0.8，低效率省份效率值為0～0.6，具體情況見表3。

4.1.1技術創新效率與行業發展水平不成正比 筆者整理統計出各省(自治區、直轄市)10年醫藥制造業工業總產值的平均值(以下簡稱總產值)，發現技術創新效率與行業發展水平不成正比。2007—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率平均值與總產值平均值排名對比情況見表4。

在技術創新效率高的省份中，山西、海南、云南三省的行業發展較落后，總產值排名分別為第25，26，23名；在技術創新效率低的省份中，河南、廣東、浙江三省的行業發展水平較高，總產值排名分別為第3，5，6名。這說明技術創新效率與行業發展水平不成正比：技術創新效率是一個相對值，假設某省份技術創新產出小，但因其研發投入也小，那么其效率值就有可能高[9]。因此，某省份的醫藥制造業發展水平的高低，不能說明該省份的技術創新效率的高低。

表1 2006—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率評價指標體系相關數據

續表1 2006—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率評價指標體系相關數據

續表1 2006—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率評價指標體系相關數據

續表1 2006—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率評價指標體系相關數據

續表1 2006—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率評價指標體系相關數據

續表1 2006—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率評價指標體系相關數據

續表1 2006—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率評價指標體系相關數據

表2 2007—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率值

續表2 2007—2016年我國主要省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率值

表3 各省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率平均值分類

4.1.2我國各地區技術創新效率發展差異大 筆者依據DEA方法的BCC模型，利用Deap2.1版軟件計算我國部分省(自治區、直轄市)的純技術效率與規模效率，將各省(自治區、直轄市)按照東部地區、中部地區、西部地區與東北地區劃分，比較各地區純技術效率與規模效率的差異，具體結果見表5。

比較各地區純技術效率和規模效率的差異發現，東部地區、中部地區、西部地區、東北地區的綜合效率依次呈階梯遞減，其中：

(一)東部地區的規模效率(0.687)最低，存在規模不經濟的現象，規模效率值越小說明越需要縮小規模。從表5可知，東部地區相較其他地區，除了河北省(0.111)，其他省(自治區、直轄市)皆不存在產出不足的情況(S1+、S2+、S3+皆為0)，但投入冗余是4個地區中最高的，其中天津、河北、浙江3個省(自治區、直轄市)的冗余超過10 000，冗余遠超其他地區，因此應適當減少技術創新資源的投入量，縮小生產規模，以達到DEA有效狀態。

表4 2007—2016年我國部分省(自治區、直轄市)醫藥制造業技術創新效率平均值與總產值平均值排名對比

(二)東北地區的純技術效率(0.345)最低，規模效率達到0.942，說明東北地區在規模上的提升空間有限，而提高技術創新才是提升綜合效率的關鍵。由表5可知，東北地區產出不足與投入冗余問題同時存在，且投入冗余量較高，建議該地區醫藥制造企業轉變經營理念，優化產業結構，增強企業自主創新與研發能力，提高創新資源的配置效率，以提升自身的行業競爭力。

表5 2007～2016年我國各個地區醫藥制造業純技術效率和規模效率

(三)另外中部地區和西部地區的純技術效率和規模效率都還有約20%的提升空間，相對都存在不同程度的產出不足與投入冗余(表5)，應當提高技術創新能力，增加技術創新產出量，同時應該適當減少技術創新投入量，調整產業規模。

4.2醫藥制造業技術創新效率整體發展趨勢分析 從整體上看，2007—2016年我國醫藥制造業技術創新效率呈波動上升趨勢，其中2009，2014年技術創新效率出現下降(圖1)，尤其是2009年的效率值急劇下滑，隨后2010年逐步回升，2011年開始回升至2008年水平以上，2014年出現小幅度下降，2015年重新回升至2013年水平以上，并且上升幅度開始呈平穩緩慢趨勢。

圖1 我國醫藥制造業技術創新效率發展趨勢

在對高技術產業創新效率影響因素或各投入要素對科技創新的貢獻研究中，張立峰等[10]、俞立平[6]的研究表明，研發經費的投入對企業技術創新效率有影響，其中政府科技投入對科技創新的貢獻最大；另外，茅寧瑩[9]采用鄒氏檢驗法研究表明技術創新效率的總體趨勢受政策的影響較大。

4.2.1金融危機波及我國醫藥制造業技術創新效率 縱觀這10年間我國宏觀經濟環境與醫藥改革政策，筆者初步認為受2008年全球次貸危機影響，我國經濟形勢受到波及，政府與企業對科技活動的投入力度減弱，致使2009年我國醫藥制造業技術創新效率大幅度下降。

筆者選用R&D經費內部支出數據分析得出，我國醫藥制造業R&D經費內部支出2007年、2008年、2009年分別同比增長25.26%、19.55%、70.35%，可以看出2008年增幅明顯低于前后兩年。一般來說，國家宏觀經濟形勢穩定良好，政府與企業對科技活動的投入力度會加大，反之就會出現波動甚至衰退的現象。基于以上分析以及滯后效應[6]的研究，我們得出結論：2009年我國醫藥制造業技術創新效率下滑與2008年的全球金融危機波及我國宏觀經濟環境(政府與企業對研發經費投入力度減弱)有關。

4.2.2新醫藥衛生體制改革對技術創新效率的影響較大 2009年，中共中央、國務院向社會公布了《關于深化醫藥衛生體制改革的意見》和《2009—2011年深化醫藥衛生體制改革實施方案》，這標志著我國“新醫改”開始實施。新醫改強調建立健全藥品供應保障體系，加強了國家基本藥物制度的建設，規范了藥品生產流通，促進了藥品生產、流通企業的優化整合。以上國家政策的實施，不僅對減輕群眾基本用藥負擔具有重要意義，也有利于完善醫藥產業政策和行業發展規劃，推動醫藥企業提高自主創新能力和醫藥產業結構優化升級，這對我國醫藥制造業的創新效率提升有著正向影響。

2009—2011年是我國新醫改第一個階段，從圖1中可以看出，這3年我國醫藥制造業技術創新效率不斷提高，這一方面說明以上國家政策的實施取得了重大進展，另一方面說明國家政策的制定對我國醫藥制造業技術創新效率有著重大影響。

5 討論

本研究結果表明，我國各地區技術創新效率發展差異大：東部地區存在規模不經濟現象，應縮小產業規模；東北地區純技術效率太低，需提高技術創新能力；另外，中部地區和西部地區的純技術效率和規模效率均還有約20%的提升空間，相對都應提高技術創新與適當調整規模。這10年我國醫藥制造業技術創新效率總體呈波動上升的趨勢，并且技術創新效率受國家宏觀經濟形勢和政策的影響較大。因此，國家應該制定相應的政策保持我國經濟穩步發展，同時加大研發經費的投入[11]；另外應不斷完善我國醫藥政策及相關法規，以促進我國醫藥制造業技術創新效率的提高[9]。