我國醫藥制造業非研發創新對創新績效的影響*

陳曉玉，王峻霞，王群，褚淑貞

(中國藥科大學國家藥物政策與醫藥產業經濟研究中心，南京 211198)

近年來，我國醫藥制造業以兩位數的增長率迅猛發展，但也出現了非良性競爭環境、產業集聚水平低下以及創新能力不足等問題。在此情況下，2018年國家相繼出臺多項政策，包括《關于改革完善仿制藥供應保障及使用政策的意見》《藥品試驗數據保護實施辦法(暫行)(征求意見稿)》《關于發布接受藥品境外臨床試驗數據的技術指導原則的通告》《關于調整藥物臨床試驗審評審批程序的公告》，以及《延長授權國務院在部分地方開展藥品上市許可持有人制度(MAH)試點期限的決定》等，這些政策對促進醫藥研發和技術轉化具有十分重要的意義。

在此背景下，我國醫藥制造業創新發展路徑有哪些？目前我國醫藥制造業創新發展情況如何？不同的創新路徑對醫藥制造業創新績效的影響是否存在差異？為回答上述問題，筆者系統梳理醫藥制造業技術創新路徑，分析我國醫藥制造業在轉型升級過程中的發展情況，探索與我國醫藥制造業相適應的創新路徑。

1 醫藥制造業創新方式的理論分析

傳統意義上的醫藥創新，大多數企業默認為通過內部主動探索和努力，獲得自主知識產權的藥物核心技術，實現具有獨立性的自主研發行為[1]。然而隨著大環境的改變，制藥行業發展呈現出多元化趨勢，許多企業開始尋找傳統的依靠研發投入實現創新以外的其他創新方式，即非研發創新(non-R&D)[2]，包括技術改造和外部技術獲取等。目前，國內外缺乏對non-R&D的研究。GU等[3]研究認為，企業在與外部機構合作過程中能夠獲取重要的創新知識。SANTAMARIA等[4]通過對比西班牙中低技術與高技術制造業，分析得出non-R&D行為促進了所有類型制造業技術創新性水平的結論。楊桂菊等[5]通過梳理文獻，介紹了non-R&D的概念，在此基礎上分析其對績效的影響，對當前非研發創新發展路徑問題的研究缺口進行展望。謝子遠等[6]通過將non-R&D經費支出按照外部技術獲取以及技術改造兩大類進行實證研究，發現non-R&D經費支出與專利產出以及新產品銷售收入均具有正相關性。侯建等[7]通過研究我國2009—2014年高技術產業省級面板數據，系統分析了相關產業的外部知識源化和non-R&D路徑特征、東中西區域異質性以及趨勢。王旭超等[8]縱向分析了2000年以來我國東北地區制造業non-R&D情況，并與長三角地區以及京津冀地區進行橫向比較。

醫藥制造業的創新活動是一個相當復雜的過程，因此創新績效變動涉及一系列影響因素。陳勁等[9]借鑒Henry Chesbrough提出的開放式創新范式，認為企業用于提升創新水平投入的因素除R&D外，還有non-R&D，如新產品試銷費、外部技術引進、消化吸收以及技術改造等。嚴焰等[10]結合對浙江高技術企業的問卷調查結果，以企業技術獲取模式為調節變量，建立研發投入、技術來源、國外技術引進以及創新績效的理論模型，認為購買設備、購買技術資料或者專利、購買樣品以及聘請國外技術人員等對創新績效有調節作用，并且認為購買國外先進設備會直接影響企業新產品的產量，能夠在短期內提高績效。李艷華等[11]通過問卷調查發現，內部技術獲取、從國外獲取先進技術分別是國內軟件行業提高創新力的重要的內外部技術獲取方式。陳朝月等[12]通過對廣東省2010—2013年高新技術民營企業進行實證分析得出結論，引進購買與績效存在倒U型關系，而基于科學和市場的外部技術獲取對績效影響不顯著，并且內部研發支出不能調節績效。因此，在借鑒國內外已有研究的基礎上，根據我國醫藥制造業non-R&D活動的多元特點，筆者采用多種non-R&D經費支出來衡量non-R&D，分為外部技術獲取經費支出及內部技術改造經費支出，其中外部技術獲取細分為技術引進經費支出、消化吸收經費支出以及購買國內技術經費支出等3種途徑。

筆者根據以上文獻發現，我國大多數相關領域的學者將注意力集中在高新技術產業，即研究高新技術產業non-R&D支出情況及對創新績效的影響。醫藥制造業在我國高新技術產業中處于不可或缺的地位，有關non-R&D的研究卻極度匱乏。就目前醫藥行業的創新水平而言，如何對non-R&D資金支出進行科學配置從而提升創新績效至關重要。因此，筆者針對1995—2016年我國醫藥制造業的創新實踐經驗，闡述其在non-R&D上的資金支出基本情況，實證分析non-R&D多種路徑對創新績效的影響，指出我國醫藥制造業在non-R&D方面的欠缺之處，并對未來相關的資金合理利用問題提出合理化建議。

2 1995—2016年我國醫藥制造業non-R&D經費支出基本情況

醫藥制造業按照研發程度以及創新路徑特征，大致可以分為R&D和non-R&D。采用各項經費支出情況來衡量，non-R&D經費支出包括外部技術獲取經費支出和內部技術改造經費支出，其中外部技術獲取經費支出又可分為技術引進經費支出、消化吸收經費支出以及購買國內技術經費支出。1995—2016年我國醫藥制造業各項non-R&D經費支出情況及其比例見圖1，2。

圖1 1995—2016年我國醫藥制造業各項non-R&D經費支出統計結果(資料來源：2009—2017年《中國高技術產業統計年鑒》)Fig.1 Statistics of non-R&D innovation expenditure of pharmaceutical manufacturing in China from 1995 to 2016(Source:China Statistical Yearbook of High-tech Industry，2009-2017)

從絕對值看，non-R&D的各項經費支出均呈現出逐年上升趨勢，其中技術改造經費支出保持較高水平和持續高增長狀態。從1995年的273 404萬元增長到2016年的934 249.2萬元，年平均增長率6.03%。與技術改造相比，外部技術獲取即引進技術、消化吸收以及購買國內技術等技術獲取形式均穩定在較低水平。以2016年為例，引進技術經費支出46 608.4萬元，占技術改造的1/20；消化吸收經費支出32 582.3萬元，是技術改造的7/200；而購買國內技術經費支出181 128.7萬元，是技術改造的1/5。由此可見，醫藥制造業non-R&D路徑具有發展不平衡特點，總體呈重視技術改造、忽略外部技術獲取趨勢。從相對值來看，non-R&D經費支出與R&D經費內部支出比值逐年下降，1995—2005年下降速度迅猛，從2006年開始變緩，并且2007年開始醫藥制造業non-R&D經費支出開始小于R&D經費內部支出。但在2016年仍然達到24.5%，說明non-R&D在醫藥創新活動經費支出中仍然是重要組成部分，也從側面反映出研究我國醫藥制造業non-R&D及其對創新績效影響的必要性。

圖2 1995—2016年我國醫藥制造業non-R&D經費支出、研發經費內部支出及其比值統計結果(資料來源：2009—2017年《中國高技術產業統計年鑒》)Fig.2 Statistics of non-R&D innovation expenditure of pharmaceutical manufacturing，intramural expenditure on R&D and their ratio in China from 1995 to 2016(Source:China Statistical Yearbook of High-tech Industry，2009-2017)

3 實證檢驗

3.1模型設定 最早提出知識生產函數概念的是GRILICHES[13]，其中將創新行為的產出效應作為R&D投入的被解釋變量，表示為：

R&Doutput=α(R&Dinput)β

(1)

其中，α為常數項，β為創新行為產出相對于R&D投入的彈性變化系數，R&Doutput代表創新行為產出，R&Dinput代表創新投入。

謝子遠等[6]為反映non-R&D支出對17個細分高技術產業創新績效的影響，對(1)模型進行改進，得出：

Q=AKα1Lα2(NRD)α3ε

(2)

其中，Q代表創新產出，K代表R&D創新經費支出，L代表R&D活動人員全量，NRD代表非R&D創新經費支出。

在研究non-R&D過程中，李子彪等[14]將被解釋變量分為兩類，即用技術創新績效以及經濟創新績效來描述創新績效，并且模型兩邊同時取對數，最終建立(3)(4)計量經濟學模型：

ln novE=α+β1IRD+β2ERD+β3NRD+β4RDH+β5SIZE+ε

(3)

ln novP=α+β1IRD+β2ERD+β3NRD+β4RDH+β5SIZE+ε

(4)

其中，novE表示經濟創新績效，以新產品銷售收入衡量；novP表示技術創新績效，以專利申請數量衡量；IRD代表企業內部研發創新；ERD代表企業外部研發創新；RDH代表企業R&D活動人員全量；SIZE代表企業總資產。

筆者認為，non-R&D的費用支出包括外部技術獲取經費支出以及技術改造經費支出，其中外部技術獲取的經費支出還可以細化為引進技術經費支出、消化吸收經費支出以及購買國內技術經費支出。基于大量學者的研究，筆者加入了29個省份和時期兩個因素構成面板數據，并且細化了外部技術獲取的各項經費支出對醫藥制造業的經濟創新績效以及技術創新績效的影響，最終將以上模型(3)(4)改寫如下：

ln Y1=α+β1lnGZit+β2lnYJit+β3lnXHit+β4lnGMit+ε

(5)

ln Y1=α+β1lnGZit+β2lnWBit+ε

(6)

ln Y1=α+β1lnNRDit+ε

(7)

ln Y2=α+β1lnGZit+β2lnYJit+β3lnXHit+β4lnGMit+ε

(8)

ln Y2=α+β1lnGZit+β2lnWBit+ε

(9)

ln Y2=α+β1lnNRDit+ε

(10)

模型中，Y1表示技術創新績效，用專利申請數衡量；Y2表示經濟創新績效，用新產品銷售收入衡量；GZ表示技術改造經費支出；YJ表示引進技術經費支出；XH表示消化吸收經費支出；GM表示購買國內技術經費支出；WB表示外部技術獲取經費支出；i表示不同省份；t表示不同年份。其中，模型(5)和模型(8)是從兩種創新績效角度分別考察技術改造、引進技術、消化吸收以及購買國內技術等4個因素對醫藥制造業創新績效的影響；模型(6)和模型(9)是從2種創新績效角度分別考察非細分路徑的外部技術獲取以及技術改造等兩大因素對醫藥制造業創新績效的影響；模型(7)和模型(10)是從2種創新績效角度分別考察non-R&D作為整體對創新績效的影響。

筆者在本文將從細分到整體，建立(5)(6)(7)(8)(9)(10)6個模型，實證分析技術改造以及外部技術獲取等non-R&D對我國醫藥制造業技術創新績效以及經濟創新績效等創新績效的影響。

3.2指標選擇與數據來源

3.2.1指標的選擇 ①被解釋變量。為較全面地反映我國醫藥制造業創新績效，筆者選擇專利申請數和新產品銷售收入兩個指標對其進行衡量。其中，專利申請數量由于不受政府政策以及市場變動的影響，能夠較直觀地反映醫藥制造業技術創新水平；新產品銷售收入可直接反映企業創新行為對經濟增長的貢獻程度。②解釋變量。根據已有研究，筆者采用技術改造經費支出(GZ)、引進技術經費支出(YJ)、消化吸收經費支出(XH)、購買國內技術經費支出(GM)、外部技術獲取經費支出(WB)以及non-R&D總經費支出(NRD)等6個指標衡量醫藥制造業non-R&D情況。各變量定義及測度方法見表1。

表1 變量測度Tab.1 Measurement of variables

3.2.2數據來源與描述性統計 本文數據來源于2009—2017年《中國高技術產業統計年鑒》，所涉及的時間范圍為1995—2016年。筆者對初始樣本進行篩選，鑒于西藏和青海等兩省(自治區)醫藥制造業數據缺失，最終研究對象為除香港、澳門、臺灣、西藏以及青海以外的29個省(自治區、直轄市)。所有變量的描述性統計結果見表2。

表2 樣本描述性統計量Tab.2 Sample descriptive statistics

3.3實證分析 為得到準確、可靠的實證分析結論，基于面板數據(包括混合效應模型、固定效應模型以及隨機效應模型)具有擴大樣本容量，考慮樣本之間的異質性以及增加自由度等優勢，筆者利用EViews7.2版軟件實現面板數據的回歸分析。由于所涉及的樣本之間具有明顯的差異性，因此排除混合回歸模型。在此基礎上，采取以隨機效應模型的估計結果為基礎的Hausman檢驗來確定最佳模型，其原假設為“固定效應與隨機效應無系統性差異”，若Hausman統計量顯著，則選擇“固定效應與隨機效應具有系統差異”的備擇假設，即選擇固定效應模型。最終回歸結果見表3。

3.3.1以專利申請數作為被解釋變量的實證結果分析 基于以專利申請數量來衡量醫藥制造業的創新績效，最終得到表3中(5)(6)(7)模型，根據Hausman檢驗，模型(5)(6)(7)的Hausman統計量在5%水平下并不顯著，因此均建立隨機效應模型。

根據回歸結果，從模型(5)(6)看，技術改造經費支出(lnGZ)系數均為正且在1%水平下顯著，說明技術改造活動對醫藥制造業專利申請數具有明顯正向影響，有利于提高技術創新水平。從模型(5)看，在有關non-R&D外部技術獲取的3種渠道中，技術引進經費支出(lnYJ)系數<0且在1%水平下顯著，說明引進國外技術并沒有促進醫藥制造業專利申請情況，反而具有明顯負向影響；消化吸收經費支出(lnXH)以及購買國內技術經費支出(lnGM)系數均>0，在1%水平下顯著，說明通過對創新技術的消化吸收以及購買國內其他先進技術可以明顯提高醫藥制造業專利申請數，從而提高技術創新水平。從模型(6)看，外部技術獲取經費支出(lnWB)系數為正且在1%水平下顯著，說明外部技術獲取整體上對醫藥制造業專利申請數具有明顯正向影響，能夠提高技術創新水平。從模型(7)看，non-R&D經費支出(lnNRD)系數>0且在1%水平下顯著，說明non-R&D整體上對醫藥制造業專利申請數產生了一定促進作用，最終實現技術創新水平提升。

3.3.2以新產品銷售收入作為被解釋變量的實證結果分析 基于以新產品銷售收入來衡量醫藥制造業的創新績效，最終得到表3中(8)(9)(10)模型，根據Hausman檢驗，模型(8)(10)的Hausman統計量分別在5%和1%水平下顯著，因此均建立了固定效應模型；而模型(9)Hausman統計量并不顯著，最終建立了隨機效應模型。

表3 模型回歸結果Tab.3 Regression results of the model

根據回歸結果，從模型(8)(9)看，技術改造經費支出(lnGZ)系數均為正且在1%水平下顯著，說明技術改造活動對醫藥制造業在新產品銷售收入上具有明顯正向影響，有利于提高經濟創新績效。從模型(8)看，在有關non-R&D外部技術獲取的3種渠道中，技術引進經費支出(lnYJ)系數<0且在1%水平下顯著，說明引進國外技術并沒有促進醫藥制造業的新產品銷售收入，反而具有明顯負向影響；消化吸收經費支出(lnXH)以及購買國內技術經費支出(lnGM)的系數均>0且在1%水平下顯著，說明通過對創新技術的消化吸收以及購買國內其他先進技術可以明顯提高醫藥制造業的新產品銷售收入，從而提高經濟創新績效。從模型(9)看，外部技術獲取經費支出(lnWB)的系數為正且在1%水平下顯著，說明外部技術獲取在整體上對醫藥制造業的新產品銷售收入具有明顯的正向影響，能夠提高經濟創新績效。從模型(10)來看，non-R&D經費支出(lnNRD)的系數>0且在1%水平下顯著，說明non-R&D整體上對醫藥制造業的新產品銷售收入產生了一定的促進作用，最終實現經濟創新績效的提升。

綜合以上分析，模型(5)(6)(7)以及模型(9)的Hausman統計量在5%水平下顯著，最終建立隨機效應模型；模型(8)和模型(10)的Hausman統計量在5%水平下不顯著，最終建立固定效應模型。在以專利申請數和以新產品銷售收入分別作為被解釋變量進行回歸分析中發現，不同創新路徑對創新績效均有相同方向的影響，但也存在一定的差異性。第一，只有技術引進對兩種衡量下的創新績效均具有明顯的負向影響，其余均為正向影響。第二，整體下的non-R&D、技術改造、外部技術獲取、以及細化出的購買國內技術等4種支出途徑對新產品銷售收入的正向影響程度明顯大于對專利產出的正向影響程度。即，與專利產出相比，以上4種創新路徑可以更直接通過發展新產品為醫藥制造業創造經濟效益。第三，相對于其他有正向影響的non-R&D路徑而言，消化吸收對創新績效的正向影響程度明顯較小。原因可能是醫藥行業本身所需的是在技術引進的基礎上，將其實現真正的消化吸收，而消化吸收需要不斷地嘗試，短期內對產業創新績效的影響程度較小。

4 結論與建議

4.1研究結論 ①醫藥制造業non-R&D路徑的非均衡發展特點較明顯，總體呈現出重視技術改造、忽略外部技術獲取的趨勢。1995—2016年，醫藥制造業技術改造經費支出呈現絕對優勢，年平均增長率達6.03%。然而，non-R&D經費支出與R&D經費內部支出比值不斷下降，non-R&D經費支出所占比重遠遠低于內部創新研發經費支出，但仍是制藥行業創新性行為的重要組成部分，應引起高度重視。

②無論是以專利申請數還是以新產品銷售收入衡量的績效與各解釋變量分別進行回歸檢驗，均P<0.01，即技術改造、引進技術、消化吸收、購買國內技術、外部技術獲取以及總體non-R&D等六大創新路徑均對醫藥制造業創新績效具有顯著影響，其中技術引進支出對醫藥制造業創新績效具有負向影響，其余均存在明顯的正向促進作用。結合其他文獻[15-16]，筆者認為我國醫藥制造業對外技術依存度較高，自身未能形成良好思考、創新能力，目前許多產品核心技術尚未掌握，在相當長一段時間內處于持續不斷引進國外先進技術，卻無法消化吸收掌握其精髓，難以打破依賴技術引進的發展態勢，最終造成目前的“引進-落后-再引進-再落后”的惡性循環中，從而對制藥行業的創新績效產生負面影響。

4.2政策建議 ①我國醫藥制造業要適度分配多樣化創新路徑，調整、優化non-R&D模式。在醫藥制造業non-R&D路徑發展中，技術改造模式發展良好，但是長期依賴具有自主性技術改造來提高創新績效并不是長久之計。除技術改造外，醫藥制造業應將關注點更多放在多樣化non-R&D路徑上，可以為相關人員創造國外優秀技術的學習機會，直接獲取知識，并且適度提升消化吸收以及購買國內技術的經費支出，實現non-R&D路徑的多元化發展，最終達到低支出、高效益的創新效果。

②醫藥制造企業在合理利用non-R&D方式的基礎上，應提高自身創新能力。有研究發現[17]，non-R&D可能帶來不利影響，一味提高non-R&D經費支出并不一定能促進創新績效，企業應注意避免資源非有效利用以及過度引進技術所致消化吸收和知識產權糾紛問題，在獲取外部技術的過程中注重創新能力培養和經驗積累，實現“創新-績效”的完美融合才能夠真正成功地達到醫藥制造業的轉型升級。

③地方政府應為醫藥企業創造良好研發創新與non-R&D融合的開放性創新環境。我國不同地區醫藥制造業的R&D與non-R&D環境、能力相差甚遠，因此創新能力較差的地區政府應在學習其他地區優秀的創新發展模式的基礎上，通過加大人才引進、基礎配套設施的完善以及增加人員培訓機會等創造一個良好的開放性創新環境，全國逐步實現醫藥創新水平的大范圍提升[18-20]。