我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及影響因素研究

馬霞圓

【摘? 要】論文通過DEA-Malmquist指數(shù)，構(gòu)建醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評價模型和面板Tobit回歸模型。研究發(fā)現(xiàn)：制約我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的因素是技術(shù)進步水平偏低。此外，人均研發(fā)資本正向影響我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，而技術(shù)差距和外商直接投資對創(chuàng)新效率具有顯著的抑制作用，政府支持水平的作用不顯著，在對東、中、西進行分析時，發(fā)現(xiàn)影響因素存在區(qū)域異質(zhì)性。

【關(guān)鍵詞】Malmquist；醫(yī)藥制造業(yè)；影響因素

【中圖分類號】F273.1；F426? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2023）12-0061-03

1 引言

醫(yī)藥市場需求端的快速增長有力地推動了醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化進程。但我國在創(chuàng)新藥方面仍有明顯不足，相比于創(chuàng)新藥，仿制藥的利潤稀薄。因此，研究醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率（以下稱Tfp）及其影響因素對我國醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展具有關(guān)鍵意義。現(xiàn)有醫(yī)藥制造業(yè)Tfp文獻分以下兩類：一是關(guān)于醫(yī)藥制造業(yè)Tfp的測度。朱有為等[1]、鄒鮮紅等[2]分別運用SFA、DEA模型對中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率進行測算，發(fā)現(xiàn)醫(yī)藥制造業(yè)Tfp存在區(qū)域差異。二是關(guān)于醫(yī)藥制造業(yè)Tfp影響因素[3]研究。

2 理論分析與研究假設(shè)

技術(shù)差距理論認(rèn)為技術(shù)擴散的前提是技術(shù)差距。當(dāng)技術(shù)差距過大，落后地區(qū)受限于自身條件不利于技術(shù)進步，當(dāng)技術(shù)差距過小，技術(shù)溢出效果不顯著。資源集聚機制提出技術(shù)創(chuàng)新效率發(fā)達(dá)地區(qū)有利于集聚技術(shù)創(chuàng)新所需的財力、人力等關(guān)鍵要素并削弱技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)部阻力。市場競爭機制認(rèn)為接近技術(shù)前沿的企業(yè)間競爭更加激烈，他們追求自主創(chuàng)新以獲得持續(xù)的經(jīng)濟增長力，加之知識產(chǎn)權(quán)對自主創(chuàng)新的保護，會強化技術(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)自主創(chuàng)新意愿。

假設(shè)1：技術(shù)差距過大或過小均不利于技術(shù)創(chuàng)新效率提升。

外源式模仿創(chuàng)新使醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力提升的同時也帶來眾多挑戰(zhàn)：新藥進口量只增不減，自主創(chuàng)新能力整體較弱。我國醫(yī)藥制造業(yè)在早期主要利用后發(fā)優(yōu)勢吸引外資，進行模仿創(chuàng)新。迫于競爭和經(jīng)濟壓力，F(xiàn)DI會造成企業(yè)創(chuàng)新惰性，進而抑制自主創(chuàng)新。

假設(shè)2：FDI抑制技術(shù)創(chuàng)新效率。

經(jīng)濟增長理論認(rèn)為人均研發(fā)資本對經(jīng)濟增長具有正向影響。作為知識密集型產(chǎn)業(yè)，要吸引研發(fā)人員進行技術(shù)創(chuàng)新，就必須創(chuàng)造良好研發(fā)氛圍，提供充足的研發(fā)資金，完善技術(shù)創(chuàng)新軟硬設(shè)施。

假設(shè)3：人均研發(fā)資本提升技術(shù)創(chuàng)新效率。

政府資金支持會提高企業(yè)抗風(fēng)險能力，從而專注技術(shù)創(chuàng)新，還會引導(dǎo)企業(yè)增加研發(fā)投入，進而提升技術(shù)創(chuàng)新效率。

假設(shè)4：政府資金支持提升技術(shù)創(chuàng)新效率。

3 技術(shù)創(chuàng)新效率評價

3.1 模型設(shè)定

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）適用于多投入多產(chǎn)出研究，可以有效避免主觀性偏誤，因此本文選取DEA模型并運用Deap軟件進行數(shù)據(jù)分析。Malmquist指數(shù)通過距離函數(shù)進行運算，采用定向輸出和定向輸入定義距離函數(shù)，Malmquist求解需要的4個距離函數(shù)表示為：d（xt，yt）、d（xt+1，yt+1）、d（xt+1，yt+1）、d（xt，yt）。

在規(guī)模報酬不變的條件下，Tfpch=Effch×Techch，公式如下：

當(dāng)規(guī)模報酬可變時Effch=pech×sech，公式如下：

Malmquist指數(shù)可分解為Techch、pech、sech，即：

其中Techch表示技術(shù)進步變動，Effch表示技術(shù)效率變動，sech表示規(guī)模效率變動，pech表示純技術(shù)效率變動，Tfpch為全要素生產(chǎn)率變動，即技術(shù)創(chuàng)新效率。若Tfpch指數(shù)大于1，則代表技術(shù)創(chuàng)新效率水平增長，若Tfpch指數(shù)小于1，則代表技術(shù)創(chuàng)新效率降低。

本文首先用DEA-Malmquist指數(shù)測算我國醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率值，其次以Tfpch指數(shù)為因變量，以各影響因素作為自變量構(gòu)建基于Tobit的多元線性回歸模型。考慮到技術(shù)創(chuàng)新效率截斷值，本文使用因變量受限模型中的Tobit模型，如下所示：

Ym=X'm β+μm

ym=Ym，Ym>0

ym=0，其他

式中，Ym為受限因變量，Xm為被解釋變量，β為未知參數(shù)，μm～N（0，δ2），m=1，2…。

3.2 指標(biāo)選取

創(chuàng)新投入：醫(yī)藥制造業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、發(fā)展人員全時當(dāng)量。永續(xù)盤存法計算存量：RDit=Eit+（1-δ）RDi （t-1）。RDit為i省份第t期的資本存量，δ為折舊率，取值為15%，Eit表示i省份第t年經(jīng)折現(xiàn)的研發(fā)經(jīng)費投入。研發(fā)資本的期初值為：RDi0=Ei0/（gi+δ）。

創(chuàng)新產(chǎn)出：專利申請數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入。以2010年為基期的醫(yī)藥制造業(yè)工業(yè)品出廠價格指數(shù)對新產(chǎn)品銷售收入進行平減。

影響因素：技術(shù)差距（GAP）：GAPit=maxGAPjt-GAPit。外商直接投資（FDI）：首先將全國醫(yī)藥制造業(yè)FDI按照以2010年為基期的GDP指數(shù)進行折算；其次以各地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占全國的比值為權(quán)重，乘以全國醫(yī)藥制造業(yè)FDI實際值。人均研發(fā)資本（lnCPC）：各地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)實際研發(fā)資本/平均從業(yè)人員數(shù)，作對數(shù)處理。政府資金支持（GOV）：政府資金/R&D內(nèi)部經(jīng)費支出。

考慮到數(shù)據(jù)可得問題，本文剔除西藏、青海、新疆以及港澳臺等地區(qū)后，對其余省份進行分析。所選數(shù)據(jù)均來自《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)年鑒》《中國貿(mào)易外經(jīng)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計摘要》和各個地區(qū)的統(tǒng)計年鑒，由于2017年統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)缺失，因此用線性插值法補全數(shù)據(jù)。由于技術(shù)研發(fā)需要一定過程，因此本文將專利和新產(chǎn)品銷售收入的滯后期設(shè)為兩年，即動態(tài)效率評價投入指標(biāo)為2007-2017年數(shù)據(jù)，產(chǎn)出指標(biāo)為2009-2019年數(shù)據(jù)。

3.3 全國Malmquist指數(shù)

2009-2019年全國醫(yī)藥制造業(yè)Malmquist指數(shù)如表1所示。

由表1可知，Tfp年均增長0.2%，主要是技術(shù)效率（Eff）增長貢獻（Eff年均增長0.7%，Tech年均下降0.5%）。Tech（技術(shù)水平）均值為0.995，表明醫(yī)藥制造業(yè)出現(xiàn)小幅技術(shù)退步。Pe均值為0.997且始終在1附近小幅波動，表明在組織管理方面具有一致性。Se均值為1.009表明醫(yī)藥制造業(yè)整體處于規(guī)模有效，部分年份小于1是因為發(fā)展較成熟地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模基數(shù)過度擴大導(dǎo)致規(guī)模效率下降，發(fā)展較晚地區(qū)規(guī)模基數(shù)較小，因而對Tfp起到抑制作用。

醫(yī)藥制造業(yè)Tfp整體發(fā)展向好，但波動較大。2009-2010年、2012-2016年Tfp小于1說明該時期醫(yī)藥制造業(yè)Tfp下降。進一步對Tfp分析發(fā)現(xiàn)，2009-2010年、2012-2013年Tfp降低主要是Tech偏低，2013-2014年、2015-2016年Tfp降低主要是Eff下降，2014-2015年Tfp下降是因為Eff和Tech均下降。綜合來看，Tfp小于1的年份里，Tech下降8.4%，Eff下降3.3%，可知，我國醫(yī)藥制造業(yè)Tfp不足1的年份是技術(shù)水平較低導(dǎo)致。

3.4 區(qū)域Malmquist指數(shù)

2009-2019年各省市醫(yī)藥制造業(yè)Malmquist指數(shù)如表2所示。

由表2可知，醫(yī)藥制造業(yè)Tfp年均增長0.2%，Eff年均增長0.7%。在28個省市中Tfp大于1的有15個，其中Tfp、Eff、Tech均大于1的省市有安徽、江西、廣東、重慶，這些地區(qū)Eff和Tech的增長比較平衡。其次江西省的Tfp增長高達(dá)5.3%，江西“旴江學(xué)派”是我國四大醫(yī)藥流派之一，醫(yī)學(xué)底蘊深厚，且Eff年均增長4%，表明江西省醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新過程中管理水平和要素配置效率水平較高，企業(yè)規(guī)模效率不斷改善。在Tfp大于1的省市中，其余省市Tech小于1，制約其Tfp增長的主要因素是技術(shù)進步水平較低。天津、吉林、浙江、湖南、海南、甘肅這6個省市Tfp、Eff、Tech均小于1，技術(shù)效率和技術(shù)進步同時抑制Tfp增長。

3.5 影響因素

全國、東、中、西技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素如表3所示。

由表3可知，全國GAP顯著為負(fù)可能是技術(shù)差距過大或過小抑制了醫(yī)藥制造業(yè)Tfp提升。FDI顯著為負(fù)是因為我國醫(yī)藥制造業(yè)正處于自主創(chuàng)新轉(zhuǎn)型期，過多FDI會降低醫(yī)藥制造業(yè)自主創(chuàng)新能力，進而抑制自主創(chuàng)新效率。lnCPC顯著為正表明區(qū)域人均研發(fā)資本水平越高，越有助于吸引知識型人才集聚，有效整合資源、降低研發(fā)成本。另外，人才集聚引致的人才競爭有利于激發(fā)創(chuàng)新積極性，假設(shè)1、2、3得到驗證。GOV對Tfp影響不顯著。

東部lnCPC正向影響醫(yī)藥制造業(yè)Tfp。GOV通過提高企業(yè)抗風(fēng)險能力、引導(dǎo)企業(yè)增加研發(fā)投入，進而專注自主創(chuàng)新，提升Tfp。中部lnCPC不顯著可能是人力資本水平較低，對知識的應(yīng)用水平較低。GAP、FDI、GOV等均顯著，與假設(shè)一致。西部GAP顯著為負(fù)可能是西部與前沿技術(shù)差距較大，且人力資本水平較低，影響對引進技術(shù)的二次創(chuàng)新。FDI不顯著表明西部FDI水平較低，還未達(dá)到抑制臨界點。西部lnCPC、GOV整體偏低，對Tfp作用不明顯。

4 啟示

首先，中、西部地區(qū)應(yīng)加強研發(fā)資本和研發(fā)人員投入，提升人均研發(fā)資本水平，吸引高質(zhì)量人才，盡快形成人才集聚優(yōu)勢，降低研發(fā)成本并提升區(qū)域競爭力；其次，正確看待技術(shù)差距對醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，對于技術(shù)前沿地區(qū)應(yīng)以自主創(chuàng)新為目標(biāo)，對于技術(shù)落后地區(qū)應(yīng)加強人才引進，增強對引進技術(shù)的二次創(chuàng)新；最后，醫(yī)藥制造業(yè)應(yīng)重點引進知識密集型的FDI，通過技術(shù)外溢促進醫(yī)藥制造業(yè)自主創(chuàng)新效率提升。

【參考文獻】

【1】朱有為，徐康寧.中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的實證研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2006（11）：38-45.

【2】鄒鮮紅，羅承友.基于Malmquist指數(shù)評價我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率[J].中國藥房，2010，21（37）：3457-3460.

【3】肖仁橋，王宗軍，錢麗.技術(shù)差距視角下我國不同性質(zhì)企業(yè)創(chuàng)新效率研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2015，32（10）：38-55.