我国医药产业两阶段创新效率空间分布特征研究
2017-06-14张文思曹阳
张文思++曹阳
摘要:运用随机前沿分析方法测算了我国28个省份医药产业技术研发阶段与成果转化阶段的创新效率水平,并分别从时序特征、省际差异、区域差异与空间可视化四个角度分析了创新效率的空间分布特征。研究发现,我国医药产业的创新效率空间差异明显,主要呈现“南高北低”、“东高西低”的分布态势。
关键词:医药产业;创新效率;空间分布特征
中图分类号:F2
文献标识码:A
doi:10.19311/j.cnki.16723198.2017.15.001
近几年来,医药产业技术创新效率成为了学者们研究的热点。许昭宾(2012)孙虹,俞会新(2012),茅宁莹等(2012)采用数据包络分析法(DEA),对我国主要省份医药制造业的技术创新效率进行了实证研究;郑洁(2008),谭晓东(2016)等则运用随机前沿分析法(SFA)进行了医药产业创新效率的测度。现有研究着重于对效率水平的评价,而对效率的空间分布特征分析较少,因此本文将医药产业技术创新划分为技术研发和成果转化两个阶段,采用SFA方法评价两阶段的创新效率,并对效率的空间分布特征进行深入的分析。
1我国医药产业两阶段创新效率水平评价
本文根据创新产出成果的差异将医药产业技术创新流程划分为技术研发与成果转化两个阶段。其中技术研发阶段的主要特点是新技术的形成,因此选取药品专利申请数(PAT)作为产出变量,以医药制造业R&D人员全时当量(RDP)与R&D资本存量(RDC)作为投入变量;成果转化阶段其实就是将所获取的新技术转化为新产品推向市场并获取收益的过程,故选取医药制造业新产品销售收入(NPR)为产出变量,以医药制造业从业人员数(EMP)、转化经费支出(EXP,引进技术、消化吸收、购买国内技术与技术改造经费支出之和)、专利申请数(PAT)作为投入变量。
为了对创新效率进行评价,本文构建了基于Cobb-Douglas生产函数的两阶段SFA模型如下,其中β0为常数项,β1.2.3为变量影响系数,Vit-μit为复合误差项,i表示省份,t表示时期。
(1)技术开发阶段
lnPATit=β0+β1lnRDPi(t-1)+β2lnRDCit+(Vit-μit)(1)
(2)成果转化阶段
lnNPRit=β0+β1lnEMPit+β2lnEXPit+β3lnPATi(t-1)+(Vit-μit)(2)
本文的研究对象除西藏、青海和新疆之外的28个内陆省份,考察期为2006-2015年。数据主要来源于《中国高技术产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》等。运用Frontier4.1软件,计算得出2006-2015年,我国28个省份的医药产业两阶段创新效率。
2我国医药产业两阶段创新效率的空间分布特征
根据上一节的创新效率求算结果,对我国医药产业两阶段创新效率的空间分布特征进行深入的分析。
2.1創新效率的时序特征
图1中展示了2006-2015年间我国医药产业两阶段创新效率水平和发展趋势。
从我国医药产业两阶段创新效率水平的均值来看,技术开发阶段创新效率的平均值为0.394,而成果转化阶段的创新效率均值为0.331,成果转化阶段的创新效率始终低于技术开发阶段,两阶段创新效率均处于较低水平,仍存在60%-70%的效率损失;但同时也说明我国医药产业的创新效率仍存在较大的提升和发展的空间,如果我们可以努力提高各省份的创新效率,那么我国医药产业两阶段创新产出在现有基础上还可以分别提高60.6%和66.9%。
虽然从整体来看,两阶段创新效率仍处于较低的水平,但是从发展趋势来看,两阶段创新效率水平呈现逐年提升的趋势。技术研发阶段的效率值从2006年的0.307变为2015年的0.484,成果转化阶段效率水平则从2006年的0.189变为2015年的0.475,虽然转化效率始终低于研发效率,但相比之下,转化阶段的效率提升幅度更大,发展速度相比于研发阶段更快;同时也说明“创新驱动发展战略”的实施在医药产业已初见成效。
2.2创新效率的省际差异
如表1所示,医药产业技术开发阶段,创新效率最高的省份为天津,其创新效率值达0.784,最低的省份为内蒙古,其创新效率值仅为0.118,天津的创新效率是内蒙古的6.6倍。而在医药产业成果转化阶段,创新效率最高的省份是北京市,创新效率值为0.666,创新效率最低的省份为海南,效率值为0.080,北京市的创新效率是海南的8倍多。
图2和图3显示了我28个省份医药产业两阶段平均创新效率水平,从两条线的形状中可以看出,两阶段高低效率的省份分布存在差异。技术研发阶段,在全国28个省份中,高于创新效率均值水平的省份有10个,主要集中在中南部,而东部地区的、中部地区及西北部地区的大部分省份创新技术效率处于全国水平之下。成果转化阶段,高于创新效率均值水平的省份有12个,主要集中在东部沿海地区,而低于创新效率平均水平的省份主要为中西部省份。同时,在两个阶段中,低于均值效率的省份数目均高于高效率省份数目,也说明各省份创新效率在较低水平集聚。
2.3我国医药产业两阶段创新效率的区域差异
根据新经济区域划分方法,将28个省份划分为东部、中部、西部和东北部四大区域。
2.3.1东部地区
由表2中两阶段创新效率最大和最小的省份可以看出,在东部地区的10个省份中,天津、海南的技术研发效率相对较高,河北和北京的研发效率较低;北京和福建的成果转化效率较高,而海南和广东的转化效率最低。从北京和海南的两次上榜中也可以看出,这两个省市的两阶段效率协调性相对较差,在以后的发展中要注重技术创新与产品创新协调发展,避免顾此失彼。此外,从效率均值与变异系数来看,东部地区在成果转化方面存在一定的优势,各省的效率水平差异较小且水平较高。
2.3.2中部地区
由表3可知,中部地区医药产业技术研发阶段的领先省份为湖南和山西两省,较为落后的是江西和河南两省;成果转化阶段中领先省份为湖北和湖南,落后省份为山西和河南两省,两个阶段综合来看,湖南省两阶段发展较为协调且水平相对较高,而河南医药产业两个阶段均相对落后,山西省两阶段发展不协调的问题最为严重。两个阶段的变异系数相比于东部地区较小,也说明中部各省份医药产业的发展水平相对均衡,技术研发效率均相对较高,而成功转化效率均值仅为0.242,中部地区应进一步加强对技术成果转化方面的政策支持和要素投入。
2.3.3西部地区
在西部的9个省份中,技术开发阶段,云南和贵州的效率水平较高;成果转化阶段,重庆市一家独大,云南紧随其后,而内蒙古的整个医药产业的发展均显乏力。此外,西部地区两阶段创新效率的变异系数为50%左右,各省份间产业发展水平严重失衡。
2.3.4东北部地区
东北地区由于只有三个省份,此处不再列表对比。整体来看,三个省份的医药产业创新发展水平较为接近,两阶段创新效率均较低且不相上下。
2.4我国医药产业两阶段创新效率空间分布的可视化
为了更为清晰、直观地感受两阶段效率在空间上的分布特征,本文采用GeoDa 1.4.6软件,绘制我国医药产业两阶段创新效率空间地理分布图,如图4和图5所示。其中,西藏、青海、新疆以及香港、澳门、台湾等省份由于数据缺失,未在地图中显示出来。
从上面两幅图中可以清晰发现,我国医药产业的技术研发效率和成果转化效率在各省份间的分布很不均衡,即存在效率水平的分层;同时,创新效率存在空间上的集聚态势,即效率水平相近的省份间相互临近。在技术研发阶段,高效率省份主要集中在南部地区,中部邻接省份间的效率水平也大体相近,而低效率省份集中在西北和东北部地区,整体的效率分布呈现“南高北低”的分布特征。在成果转化阶段,低效率省份依然集中在西北和东北部地区,但是高效率省份则向东迁移,天津、山东、江苏、福建等东部沿海省份成果转化处于较高水平,整体效率分布呈现“东高西低”的分布特征。
两阶段创新效率水平分布的不均衡,说明我国医药产业创新效率的空间布局仍不甚合理,同时也与各省份的经济发展水平、创新人员队伍的素质、创新要素投入力度、技术创新管理体制等密切相关。在技术研发阶段,西南和中南部的省份得益于天然药物资源优势,利用有限的创新投入创造了相对较多的创新产出,而东部地区创新要素的投入力度较强,但是在对要素的利用效率上仍存在較多的浪费和损失,以至于出现产出与投入的不匹配。而在成果转化阶段,东部沿海地区人口密集,药企集聚,市场广阔,得益于庞大的用药群体,药品新产品上市后更容易占据市场,获取收益并实现成果的有效转化;此外,沿海地区对外开放程度较高,对于新技术和新经验的引进、消化和吸收能力较强,同时广阔的发展环境和优越的工作环境也吸引了大批创新转化人才。正是由于资源、环境和制度上的差异,才出现了区域发展不均衡的现象。
3研究结论
本文对我国医药产业两阶段创新效率的空间分布进行了深入细致的分析,主要得出了以下结论:从时序特征来看,两阶段创新效率水平均较低,成果转化阶段的创新效率始终低于技术开发阶段,我国医药产业的创新效率仍存在较大的提升和发展的空间;从省际差异来看,两阶段创新效率的省际差异明显,研发效率水平天津最高,内蒙古最低,转化效率水平北京最高,海南最低;从区域层面来看,东部地区在成果转化方面存在一定的优势;中部地区两阶段效率发展较为协调;西部地区在技术研发效率水平较高;效率空间分布图直观地展现了两阶段创新效率“南高北低”、“东高西低”的不均衡分布特征。
参考文献
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[3]茅宁莹,张帅英,褚淑贞.基于DEA方法的我国医药制造业技术创新效率的实证研究[J].中国药房,2012,23(5):391394.
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