企業人力資源對藥品生產質量管理水平的影響*

羅京京，陶群山

（1. 安徽省藥品審評查驗中心，安徽 合肥 230051； 2. 安徽中醫藥大學，安徽 合肥 230012）

《藥品生產質量管理規范》（GMP）是保證藥品生產質量安全的重要手段。藥品的生產質量管理與六大要素（人員、儀器、物料、方法、環境、質量檢驗，簡稱人、機、料、法、環、測）相關，但既往研究常集中在定性方面，并存在以下問題：一是哪些具體的企業特征對藥品生產企業的質量管理有影響；二是是否可從企業的特征變量對其進行甄別，對存在相關特征的企業加大檢查的力度和頻度，從而減少監管成本。此外，人員因素一直被認為是影響藥品生產質量的六大要素之首。本研究中選取企業員工數量這一特征變量為研究對象，根據安徽省藥品生產企業質量管理情況問卷調查表數據建立OLS 模型及Logit 模型，以實證檢驗企業員工數量與藥品生產企業GMP 檢查結果的關系，從而對藥品企業的監管和發展提出建議。現報道如下。

1 理論分析與研究假說

美國食品和藥物管理局（FDA）發布的人用藥品注冊技術要求國際協調會（ICH）Q9［1］、ICHQ10［2］中將藥品質量風險定義為全生命周期的管理系統。藥品生產質量管理是全生命周期管理系統中重要的一環。目前在藥品生產檢查中，常用風險評估的方法來評價藥品生產企業的生產管理水平，但該法大多依賴于個人經驗和認知水平。若能從企業的特征變量中發現潛在風險，再進行比較分析，可能會有更多發現。2018 年，美國FDA 建立了藥品生產檢查企業評分系統［3］，即數據跟蹤系統（內含藥物警戒報告系統、藥品質量報告系統、生物制品缺陷系統），該系統可進行藥品質量報告的接收、分類、分析匯總、捕捉藥品風險信號、快速鑒別危害健康的重大問題，匯總生產檢查中的問題，并形成報告及進行風險分級，根據分級采取不同的監管行為。ISHIBASHI 等［4］研究了企業特征變量與企業新藥申報時間的關系。代駿豪等［5］研究了計量工具在藥物研發、生產、檢驗過程中的作用。但由于全世界范圍內藥品生產檢查數據的不可獲得性（部分檢查結果涉及企業的制藥工藝專利技術不可發布在公共媒體），目前尚無企業特征與藥品生產檢查相關性的研究。另外，由于藥品的生產質量管理因素眾多，且互相關聯影響，藥品生產企業不能僅以產品質量合格率、顧客投訴率、績效指標等作為衡量質量管理水平的標準。因此，本研究中借用業界通用的“金標準”（即GMP 檢查結果）為因變量，衡量企業生產質量管理水平的高低。

2 資料與方法

2.1 資料來源

利用“安徽省藥品生產企業質量管理情況”問卷調查表調研安徽省16個地級市的藥品生產企業生產質量管理情況，調查內容包括基本企業特征（包含被調查企業、聯系人等基本信息），以及有關藥品生產管理的相關問題（包括企業、風險管理、人力資源、發展特征變量及企業回答的主觀問題）。

全省的藥品生產企業按地級市、企業類型（分為無菌制劑類、中藥飲片類、非無菌制劑類、醫用氧類、原料藥類）分類，采用比例分層隨機抽樣方法抽取調查對象，調查對象自填問卷，并由調查員核對。共選取230家企業發放調查問卷，均回收，剔除其中無效問卷15 份，得到215 份有效問卷。另外，根據安徽省藥品生產企業2010 版GMP 符合性檢查缺陷項目數據庫，將檢查結果（缺陷項目）與調查企業相匹配。

2.2 數據處理

采用Epidata 3.1 軟件建立問卷錄入數據庫，采取雙人錄入方式對問卷數據進行核對及更正，然后用STATA 10 進行統計分析。采用多因素OLS 回歸分析及Logit 回歸分析探討企業的特征變量與藥品生產企業GMP檢查結果的關系。

2.3 質量控制

采用多項質量控制措施，如調查方案的設計與論證，組織管理，隨機抽樣，問卷調查表的設計，統一培訓調查員，預調查及數據的核查、錄入等過程均有明確要求，確保資料和數據的真實性。

2.4 模型建立

2.4.1 OLS 模型

本研究中對藥品生產企業質量管理水平進行估計時，首先采用最小二乘法分析：Y=β0+βiXi+ε。其中，Y表示企業的檢查結果（也表示企業的質量管理水平），i 表示不同影響因素的系數，Xi表示不同影響因素（Logit模型中同），ε為誤差項。

2.4.2 Logit 模型

本研究中將企業GMP 檢查結果（即端點）分為“通過”和“不通過”。Logit 模型將邏輯分布作為隨機誤差項的概率分布。

因變量為是否通過檢查，不通過則Z= 1，通過則Z= 0，假定Z= 1 的概率為P，Xi（i= 1，2，…，n）為解釋變量；bi（i= 1，2，…，P）為第i 個影響因素的回歸系數，正值表明第i 個因素對藥品生產管理有正向影響，反之則表明有負向影響；Z是變量x1，x2，…，xp的線性組合，Logit 模型為：P=F(Z)1/1+e-Z；Z=b0+b1x1+b2x2+…+bpxp。

兩式變換，得以發生比表示的Logit 模型形式：

其中，b0是常數項，bi（i = 1，2，…，p）是自變量系數，ε是隨機誤差。b0和bi可根據極大似然估計法估計。

2.4.3 變量設置

因變量：數據來源于2011 年至2016 年安徽省審評認證中心藥品生產企業檢查數據庫。安徽省藥品審評查驗中心根據GMP（2010 年修訂），對安徽省藥品生產企業進行檢查，對企業具體信息進行匿名化處理，檢查結果反映了企業生產質量管理水平。檢查結果以缺陷項目記錄，GMP（2010 年修訂）有313 條條款，企業不符合某條款時，根據風險（發生頻率×發生的可能性×對用藥者健康危害程度）將不符合程度定為一般缺陷、主要缺陷、嚴重缺陷；對檢查結果進行分類，出現1 次嚴重缺陷或3 次的主要缺陷，將因變量定為0（即生產質量管理情況欠佳），檢查未通過；均為一般缺陷或出現＜3 次的主要缺陷，表示生產質量管理情況尚可，通過檢查，將因變量賦值為1。根據調查數據性質，被解釋變量選取藥品生產質量管理情況。藥品生產質量管理情況劃分為2 個等級，依次是“通過檢查”“不能通過檢查”，分別賦值為“1”“0”，代表質量管理情況依次降低。

解釋變量：本研究中關鍵解釋變量主要為所選擇樣本企業員工數量。根據世界管理調查（WMS）法［6-8］確立的方法，篩選影響指標因素，構建評價體系，數據來源為根據指標體系設計的調查問卷，作為自變量。各因素的取值見表1（表中SOP為標準操作規程）。

表1 變量信息Tab.1 Information of variables

3 結果

首先，以OLS 模型為基本模型；由于檢查結果為通過或不通過，本研究使用的因變量為二分類變量，故以Logit 模型為主要的計量模型。在模型中，將企業特征變量、風險管理特征變量、人力資源特征變量、發展特征變量作為控制變量納入計量方程。OLS模型分析結果見表2。可見，控制了上述4 種變量后，企業員工越多，其GMP 檢查結果相對更好；企業質量負責人變化次數越少，其GMP檢查結果越好，且均有統計學意義（P＜0.05或P＜0.1）。

表2 OLS模型分析結果Tab.2 Results of OLS model analysis

Logit模型回歸分析結果見表3。可見，控制了上述4種變量后，企業GMP 檢查結果相對更好。一般實力較雄厚的大型制藥企業集團企業員工越多，其GMP 檢查結果越好（P＜0.05）。反映了企業的資金實力較雄厚，生產過程管理較嚴格，生產規范化程度較高，對GMP 的理解較深入，能更好地解決藥品生產質量監管方面的問題，能生產出高質量的藥品，從而在藥品市場有較高的競爭力。企業質量負責人變更次數越少，其GMP 檢查結果越好（P＜0.1）。質量負責人變更對企業質量管理體系的穩定與否有很大影響。

表3 Logit模型計量回歸分析結果Tab.3 Results of Logit regression model analysis

4 討論

4.1 企業規模對企業生產經營的影響

企業規模是反映企業生產經營能力的重要指標。企業規模主要包括員工數量、資產總額與營業總額等方面。本研究中主要探討了員工數量對于企業生產質量管理水平的影響。目前這方面的研究主要包括以下內容：定性研究方面，從人力資源管理的角度分析員工與企業管理的關系，其中董梅［9］對現代企業管理中人力資源的重要性進行了探索，優化了企業人力資源管理模式，可實現企業綜合實力與市場競爭力的提升。常征［10］指出在企業管理現代化發展的過程中，將員工作為管理主體，開展專業知識與先進技能的教育培訓工作，在保證促進績效管理工作合理實施的情況下，能全方位提升企業管理水平。定量研究能反映原材料、用人規模等生產要素對企業發展的影響，可反映企業的經營管理水平，便于統計分析和比較，易于獲取，因而被學者廣泛應用于實證研究中。我國學者對企業規模的研究主要以定量方式展開，主要是關于企業規模中雇員數量與企業管理水平、企業生產率、研發效率等企業產出變量之間的關系，江激宇等［11］分析安徽省農產品加工業數據發現，企業規模與農產品加工業全要素生產率呈正相關。羅影星等［12］的研究顯示，我國制藥企業規模越大、產業集聚度越高，研發效率越高。徐穎等［13］發現，企業規模越小，對技術創新產出產生的積極影響也越小。宋洋等［14］從企業規模的角度，利用員工數量、資產量和銷售收益等指標，研究了316家創業板上市公司的研發投入，發現研發投入與員工數量之間的相關性不顯著。

4.2 人力資源對藥品生產質量管理的影響

藥品生產質量管理中，人是極其重要的因素。“人、機、料、法、環、測”是目前廣泛采用的藥品生產質量管理的分析工具［15］，“人”位于六大要素之首，人員是其他各環節的具體執行者，也是生產管理中最大的難點，也是所有管理理論中討論的重點［16］。人力資源的不足，必然會導致藥品生產質量水平不足。本研究結果顯示，企業員工數量與藥品GMP 檢查結果呈正相關，質量負責人變更次數與藥品GMP 檢查結果呈負相關。企業員工越少，藥品生產管理水平越低，故首先應從監管角度關注企業規模較小的企業，增加檢查力度，增大產品抽檢力度，發現有潛在風險的產品。其次從企業的角度，企業規模較小，人力資源不足，無法形成正向循環，從而不能對藥品的生產進行有效管理。企業盈利后，應適當擴大規模，以形成有利的正向循環。出于對制藥企業市場集中度的考慮，應鼓勵制藥企業之間進行合并和兼并，從而形成具有一定規模的企業效應，在一定程度上，也可提高藥品生產質量管理水平，保障產品質量。同時在增加制藥企業市場集聚度后，可優化整合企業資源，最終實現提高藥品質量的目標。另一方面，對于企業規模較大的企業，由于規范性較高，從安排檢查的角度適當降低檢查頻率，節約監管效能，達到最好的監管效果；從行業自律的角度鼓勵其參與行業事務，推廣經驗。藥品生產企業質量負責人作為企業質量管理系統的實際運行者和直接管理者，對藥品質量有重大責任，對于“人、機、料、法、環”等方面均有重大影響，質量負責人的頻繁變更，既導致藥品生產和質量管理系統不穩定，影響藥品質量，也導致了藥品質量管理系統與其他系統運行不順暢，最終影響產品質量。

4.3 本研究的創新與不足

與既往研究比較，本研究的創新之處在于，利用OLS 模型、Logit 模型研究了企業的特征變量中企業人力資源對藥品GMP 檢查結果的評價體系，從而間接性衡量了藥品生產質量管理的水平；從監管者視角，將不可監測的藥品生產質量管理情況與企業可觀測的特征聯系起來，給予監管者更多的政策空間；從企業角度，給予企業具體發展建議，從而提高企業的藥品生產質量管理水平，提高企業的核心競爭力。不足之處在于，本研究僅對安徽省的部分企業進行了分析，樣本量較小，再加上企業生產質量管理水平受諸多因素影響，變量的取舍存在一定難度。今后還需進一步擴大樣本量，完善相關模型進行深入探討。