我国制药企业创新效率数据包络分析评价Δ

2014-12-03史丽雯孟奇邱家学中国药科大学国际医药商学院南京211198

中国药房 2014年1期

史丽雯，孟奇，邱家学（中国药科大学国际医药商学院，南京211198）

我国制药企业正在向创新型企业发展。关注创新效率有助于合理配置资源并推动创新活动发展。数据包络分析（Data envelopment analysis，简称DEA）是评价创新效率的常用方法，相关研究视角主要有区域分析、行业分析和企业分析，目前较少有文献运用DEA方法评价制药企业的创新效率，故可参考的文献有限。笔者选取国内部分制药企业，对其创新活动投入-产出效率进行DEA评价，以期为制药企业发展创新提供参考。

1 模型介绍

1.1 DEA的概念

DEA用于评价多个同类型单位的多投入多产出效率，即资源配置的相对效率。

模型中的待评价单位称为决策单元（Decision making units，简称DMU），所有DMU必须具有同构性：（1）工作内容和目标相同；（2）在同一市场条件下运作；（3）投入-产出项相同，其强度可不同。为了获得理想的分析结果，DMU数不少于投入-产出项目总和的2倍[1]。

DEA对指标无量纲要求，依据观测数据构造前沿生产函数，判断DMU是否位于“生产前沿面”，从而评价有效性。其优点是无需预设生产函数的具体形式，缺点是无法进一步区分有效DMU之间的差异，且构造生产函数时受极值影响。

1.2 DEA模型构建

DEA模型分为CRS-CCR（简称C2R）和VRS-BCC（简称BC2）。前者基于规模报酬为常量的理想假设，评价综合效率；后者基于规模报酬可变的假设，评价技术效率。

设有n个DMUj（1≤j≤n），每个DMU有m种输入x＝（x1，x2……xm）T和 s种输出 y＝（y1，y2……yS）T。构造最优假设DMUj0，其各项投入（xj0）均不高于任一DMUj，各项产出（yj0）均不低于任一DMUj，则有“生产可能集（T）”：

可得如下C2R模型：

min[θ－ε（s－+s+）]

xij和yrj为第j个DMU的第i项输入和第t项输出；xij0是构造的假设最优的DMUj0的第i项投入，ytj0为第t项产出；s－和s+为松弛变量；ε为非阿基米德无穷小量，取ε＝10－6；θ为DMUj的综合效率值；λj为n个DMU的组合系数。

θ＝1，对应DMUj综合有效；θ＜1，对应DMUj非综合有效。

在C2R模型的基础上，增加假设得BC2模型，评价C2R模型下非综合有效的DMU是否技术有效，技术效率值用σ表示。σ＝1，DMUj技术有效；σ＜1，DMUj非技术有效。

结合2个模型的结果，可得规模效率值θ/σ，同时评价规模报酬：θ＝σ，规模报酬不变；θ≠σ，C2R模型下则规模报酬递减，则规模报酬递增。

1.3 DEA有效性的含义

在C2R模型中，θ揭示了保持产出不变时DMU投入要素同比例减少所能达到的最低值。当θ＝1，至少有1个投入要素已达最低限；当θ＝1且无松弛变量，所有投入要素都达到最低限；当θ＜1，DMU的投入要素存在全面等比压缩的空间，θ越小空间越大。

2 数据样本与指标体系

2.1 数据来源

参考工业和信息化部2011年医药工业企业排序[2]，从主营业务收入额前百强中依次选择上市公司，数据来自企业年报。剔除数据不完整的企业，最终收集上海医药（集团）有限公司等21家企业作为样本。

创新活动的投入与产出存在一定的时滞，多数研究将该时滞视作1～2年。考虑到短期内我国区域环境变化较小[3]与数据时效性，本文将时滞定为1年，投入指标采用2010年数据，产出指标采用2011年数据，所用数据来源于上海证券交易所及深圳证券交易所公布的企业年报。

2.2 建立指标体系

创新活动是一个多角度多层次的组合型概念[4]，参照文献[5-8]建立创新活动指标评价体系，结合绝对与相对指标、考虑数据可得性，建立备选指标库，详见表1。

每个要素层中各选取1个典型指标，其中科研投入是创新活动的核心，该要素选取2个典型指标。具体方法：（1）计算各指标与同要素层其他指标的相关系数平方平均数（Ra2），Ra2＝为同要素层第a个指标与第b个指标的相关系数，a＝1，2，…，k，b＝1，2，…，k，a≠b，k为要素层的指标数。Ra2值越大，指标越典型。（2）计算各指标的变异系数（CV），CV值越大，指标灵敏度越高[9]，计算结果见表2。

通过计算，确定投入指标5个（X11、X22、X31、X33、X42），产出指标3个（Y11、Y22、Y31）。

表1 制药企业创新活动效率评价备选指标库Tab 1 Alternative evaluation index system for efficiency evaluation of innovation activities of pharmaceutical enterprises

表2 各指标的相关系数平方值和变异系数值Tab 2 Ri2and CV value of indexes

3 实证分析

3.1 制药企业创新DEA效率

通过DEAP 2.1软件计算，得各制药企业创新活动DEA效率值，详见表3（“-”为规模报酬不变，“drs”为规模报酬递减，“irs”为规模报酬递增）。

由表3可知，21家制药企业综合效率平均值为0.811；综合有效（即规模报酬不变）的有“深圳一致”等13家制药企业；“上海医药”等8家制药企业非综合有效，或投入剩余、产出不足，或规模报酬未达到最优。

对非综合有效的8家制药企业，在BC2模型下评价其技术效率。结果，“上海医药”和“贵州益佰”达到技术有效，其余6家制药企业技术效率值不理想，当前规模下未充分利用所投入的资源。21家制药企业的技术效率平均值为0.890，共15家企业技术有效。

21家制药企业的规模效率平均值为0.894。综合有效的13家制药企业均处于规模报酬不变（最佳）状态；非综合有效的8家制药企业中，“上海医药”规模报酬递减，“北京双鹤”等7家制药企业规模报酬递增。

3.2 非技术有效制药企业创新活动的松弛变量分析

通过DEAP 2.1软件，还可计算技术非有效制药企业未被有效利用的投入资源（见表4），以及经改进可达到的产出目标（略）。

表4 非技术有效制药企业的松弛变量Tab 4 Slack variables of non-technical efficient DMU

由表4可知，从投入角度测算，“广州药业”和“浙江仙琚”管理费用过剩，非技术有效的6家制药企业科研人员均过剩，“北京双鹤”“广州白云山”等4家制药企业生产人员过剩。从产出角度测算，“广州药业”发表论文数有所欠缺，“北京双鹤”“武汉人福”在论文数以及专利数的产出上均不足，“康恩贝”“浙江仙琚制药”的专利数和营业额产出均不足，“广州白云山”在论文数、专利数、营业额3个方面产出均不足。

4 讨论与结语

4.1 制药企业平均创新效率较高，个别差异显著

被评价的21家制药企业创新综合效率平均值达0.8以上，但各制药企业的个别差异显著。非综合有效的制药企业中，除“贵州益佰”，其他制药企业的θ值都过低，如“浙江仙琚”的综合效率仅有0.392。从综合效率来看，大多数制药企业的资源配置比较理想，同时也存在相当一部分制药企业创新活动的投入-产出比不平衡，管理、研发、生产、营销4个环节的资源配置以及企业整体规模都存在改进空间。

4.2 各制药企业研发实力与生产力存在差距

观察非技术有效制药企业的投入剩余量，各制药企业在研发费用这一投入指标上均未出现剩余值，表明在各项投入中研发经费是最薄弱的环节。2010年，辉瑞制药有限公司、诺华制药有限公司等13家全球制药巨头的研发投入占销售额比平均达16.47%[10]；而在我国前百强制药企业中，鲜有该数值达到5%的企业，研发经费投入远远落后于全球领先制药企业，在一定程度上，这是我国制药企业开展创新活动并达到新高度的一大制约因素。

然而非技术有效的大部分制药企业生产投入存在冗余，表明在目前的研发水平下，生产系统的生产转化力未被充分利用，即生产力大于研发实力。要想切实提高我国制药企业的创新活动效率，从“中国制造”向“中国研发”转型才是根本之道。

4.3 应充分发挥科研人员作用

非技术有效的制药企业在科研人员数量上普遍存在冗余。作为研发活动中最基础也是最重要的“人”的力量，尚未充分发挥作用，可能是由于缺少人均研发费用、未能配备足够的一流设备、研发项目人员规划不合理等问题所致；同时需加强人员再培训，完善科技人员知识结构。

4.4 各制药企业需完善规模配置

由表3可知，主营业务收入与利润均排名第一的“上海医药”并未达到综合有效，这是其规模效率低下导致的。该企业规模效率值仅为0.633，规模报酬递减，投入的资源已无法带来相应比例的产出。企业规模庞大，在管理上或存在尾大不掉的问题，资源配置有一定的协调难度。若要使其创新活动达到综合有效，避免资源浪费，该企业需要适当放缓对大规模的追求，对创新活动的各项资源进行更精细化的管理。

“北京双鹤”“广州药业”等7家制药企业规模收益递增。该结果在一定程度上反映出我国医药行业的中小企业数量众多，由于规模限制而不能有效利用各项资源，制约了其创新活动的效率。这部分中小型制药企业需壮大自身发展，加大投入，加强合作，以此来降低生产要素单位价格，或完成分工专业化。近年来新兴的合同研究组织作为外部资源有助于企业优化结构，其高度专业化的团队能够承担制药企业自身无优势的一部分工作[11]，从而降低制药企业的管理、研发成本，提高创新活动效率。