基于数据包络分析模型的我国2007—2016年医药制造业技术创新效率研究*

赖木蓝，徐娜，葛夫莲，王程程，徐文

(山东中医药大学药学院，济南 250355)

随着市场经济的不断发展，行业竞争新优势越来越集中体现在创新能力上。医药制造业属于我国高技术产业之一，汇集了当代医药行业的尖端科技，技术创新是其发展的第一动力。效率是指投入和产出的配比关系，技术创新效率研究本质上是对技术创新投入与技术创新产出的配比进行研究，进而分析其资源配置是否合理。医药制造业具有开发投入高、科研人员占比大的特点，研究医药制造业的创新效率对分析我国高技术产业创新效率具有借鉴意义。

1 文献回顾

1.1研发投入对研发产出的影响 在对医药制造业技术创新效率进行的研究中，研发投入对研发产出的影响一直是理论界讨论的热点。GRILICHES[1-2]将科研过程的产出看作是研发资本和人力投入的函数；谭晓东等[3]认为中国医药制造业创新效率分别在财力和人力投入的积极与消极作用下震荡提高。

1.2研发投入的滞后性问题 以上研究表明，科研人员的投入与研发经费的支出对企业的价值提升呈正相关关系。但是，目前国内学者的研究多忽略了研发投入对研发产出的滞后问题。LEV等[4]研究表明，科学研究与试验发展(research and development，R&D)费用支出与下一年经营收入的效益具有明显的滞后性；吴丹丹等[5]运用回归分析对2015年中国上市制药企业数据进行实证分析，研究结果表明研发投入对企业价值的影响存在滞后效应。

研发投入与产出之间的总滞后期包括实际产出滞后期和成果化滞后期[6]。实际产出滞后期是指研发投入到研发实际产出完成需要的时间；成果化滞后期是指实际产出完成到成果化的时间。例如一项实验有了新发现，研究人员对其科研成果进行专利申请，从研发投入到提出专利申请的时间属于实际产出滞后期，而提出专利申请到产品成果化的时间属于成果化滞后期。

俞立平[6]认为，在研究研发投入与产出的模型中，选择实际产出滞后期较为科学合理，因为研发投入已经反映在实际产出成果上，剩余的例如专利申请等成果化所需时间不列入研究范围。基于以上研究，笔者借鉴俞立平[6]对技术创新实际产出滞后期的估计，综合选定实际产出滞后期为1年，选取2006—2015年医药制造业的投入指标数据与2007—2016年的产出指标数据，对最近10年我国医药制造业技术创新效率进行评价分析。

2 研究方法

2.1数据包络分析法模型 数据包络分析法(data envelopment analysis，DEA)是由美国著名运筹学家CHARNES和COOPER(1978)提出的，该模型表示为产出对投入的比例。这种方法不需要构建确定的函数关系，也不需要事先确定投入产出指标权重，在多个投入指标与多个产出指标的效率测度上具有较大优势，是计算技术创新效率运用较为广泛的方法。

在DEA模型中，应用较为广泛的是 CCR 模型(规模报酬不变)和 BCC 模型(规模报酬变动)[7]，另外可以根据需要选择投入导向模式和产出导向模式。笔者在本文选取的是在BCC模型下以投入为导向的DEA模型来分析我国的医药制造业创新效率。

1894年BANKER、CHARNES 和 COOPER给出了BCC模型[8](Input-BCC模型)，并引入松弛变量 s+(产出不足)、s-(投入冗余)，建立线性规划模型：

S·t0=λj，s+s-≥O(j=1，2，…，n)

其中θ为综合效率，当 θ=1 时，且S-=S+=0时，则认为DEA有效状态，不存在投入冗余和产出不足；当θ=1时，且s-=0或 s+=0时，则认为DEA弱有效状态，存在某些方面的投入冗余或产出不足；当0<θ<1时，则认为DEA非有效状态，企业需要提高资源的配置效率，减少资源投入，增加创新产出。

3.2数据来源与指标选取

3.2.1数据来源 笔者选取2006—2015年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业研发投入数据与滞后1年(2007—2016年)的研发产出数据组成样本，进行技术创新效率实证研究。其中西藏、新疆、青海、宁夏 4 省(自治区)由于数据缺失严重，不作为本文的分析对象。数据来自2006—2016年各省(自治区、直辖市)统计年鉴与《中国高技术产业统计年鉴》，详细数据见表1。

3.2.2指标选取 基于前人的研究文献与数据的可获得性，笔者综合考虑选取以下指标。投入指标选取：R&D人员折合全时当量、新产品开发经费、R&D经费内部支出、技术改造经费；产出指标选取：新产品销售收入、专利申请数、新产品销售收入占主营业务收入比。

4 实证结果

4.1各省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率差异分析 利用DEAP2.1版软件计算2007—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率值，结果见表2。

根据各省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率平均值的大小，笔者将其分为高效率省份、中等效率省份和低效率省份，其中高效率省份效率值为>0.8～1，中等效率省份效率值为>0.6～0.8，低效率省份效率值为0～0.6，具体情况见表3。

4.1.1技术创新效率与行业发展水平不成正比 笔者整理统计出各省(自治区、直辖市)10年医药制造业工业总产值的平均值(以下简称总产值)，发现技术创新效率与行业发展水平不成正比。2007—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率平均值与总产值平均值排名对比情况见表4。

在技术创新效率高的省份中，山西、海南、云南三省的行业发展较落后，总产值排名分别为第25，26，23名；在技术创新效率低的省份中，河南、广东、浙江三省的行业发展水平较高，总产值排名分别为第3，5，6名。这说明技术创新效率与行业发展水平不成正比：技术创新效率是一个相对值，假设某省份技术创新产出小，但因其研发投入也小，那么其效率值就有可能高[9]。因此，某省份的医药制造业发展水平的高低，不能说明该省份的技术创新效率的高低。

表1 2006—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率评价指标体系相关数据

续表1 2006—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率评价指标体系相关数据

续表1 2006—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率评价指标体系相关数据

续表1 2006—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率评价指标体系相关数据

续表1 2006—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率评价指标体系相关数据

续表1 2006—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率评价指标体系相关数据

续表1 2006—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率评价指标体系相关数据

表2 2007—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率值

续表2 2007—2016年我国主要省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率值

表3 各省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率平均值分类

4.1.2我国各地区技术创新效率发展差异大 笔者依据DEA方法的BCC模型，利用Deap2.1版软件计算我国部分省(自治区、直辖市)的纯技术效率与规模效率，将各省(自治区、直辖市)按照东部地区、中部地区、西部地区与东北地区划分，比较各地区纯技术效率与规模效率的差异，具体结果见表5。

比较各地区纯技术效率和规模效率的差异发现，东部地区、中部地区、西部地区、东北地区的综合效率依次呈阶梯递减，其中：

(一)东部地区的规模效率(0.687)最低，存在规模不经济的现象，规模效率值越小说明越需要缩小规模。从表5可知，东部地区相较其他地区，除了河北省(0.111)，其他省(自治区、直辖市)皆不存在产出不足的情况(S1+、S2+、S3+皆为0)，但投入冗余是4个地区中最高的，其中天津、河北、浙江3个省(自治区、直辖市)的冗余超过10 000，冗余远超其他地区，因此应适当减少技术创新资源的投入量，缩小生产规模，以达到DEA有效状态。

表4 2007—2016年我国部分省(自治区、直辖市)医药制造业技术创新效率平均值与总产值平均值排名对比

(二)东北地区的纯技术效率(0.345)最低，规模效率达到0.942，说明东北地区在规模上的提升空间有限，而提高技术创新才是提升综合效率的关键。由表5可知，东北地区产出不足与投入冗余问题同时存在，且投入冗余量较高，建议该地区医药制造企业转变经营理念，优化产业结构，增强企业自主创新与研发能力，提高创新资源的配置效率，以提升自身的行业竞争力。

表5 2007～2016年我国各个地区医药制造业纯技术效率和规模效率

(三)另外中部地区和西部地区的纯技术效率和规模效率都还有约20%的提升空间，相对都存在不同程度的产出不足与投入冗余(表5)，应当提高技术创新能力，增加技术创新产出量，同时应该适当减少技术创新投入量，调整产业规模。

4.2医药制造业技术创新效率整体发展趋势分析 从整体上看，2007—2016年我国医药制造业技术创新效率呈波动上升趋势，其中2009，2014年技术创新效率出现下降(图1)，尤其是2009年的效率值急剧下滑，随后2010年逐步回升，2011年开始回升至2008年水平以上，2014年出现小幅度下降，2015年重新回升至2013年水平以上，并且上升幅度开始呈平稳缓慢趋势。

图1 我国医药制造业技术创新效率发展趋势

在对高技术产业创新效率影响因素或各投入要素对科技创新的贡献研究中，张立峰等[10]、俞立平[6]的研究表明，研发经费的投入对企业技术创新效率有影响，其中政府科技投入对科技创新的贡献最大；另外，茅宁莹[9]采用邹氏检验法研究表明技术创新效率的总体趋势受政策的影响较大。

4.2.1金融危机波及我国医药制造业技术创新效率 纵观这10年间我国宏观经济环境与医药改革政策，笔者初步认为受2008年全球次贷危机影响，我国经济形势受到波及，政府与企业对科技活动的投入力度减弱，致使2009年我国医药制造业技术创新效率大幅度下降。

笔者选用R&D经费内部支出数据分析得出，我国医药制造业R&D经费内部支出2007年、2008年、2009年分别同比增长25.26%、19.55%、70.35%，可以看出2008年增幅明显低于前后两年。一般来说，国家宏观经济形势稳定良好，政府与企业对科技活动的投入力度会加大，反之就会出现波动甚至衰退的现象。基于以上分析以及滞后效应[6]的研究，我们得出结论：2009年我国医药制造业技术创新效率下滑与2008年的全球金融危机波及我国宏观经济环境(政府与企业对研发经费投入力度减弱)有关。

4.2.2新医药卫生体制改革对技术创新效率的影响较大 2009年，中共中央、国务院向社会公布了《关于深化医药卫生体制改革的意见》和《2009—2011年深化医药卫生体制改革实施方案》，这标志着我国“新医改”开始实施。新医改强调建立健全药品供应保障体系，加强了国家基本药物制度的建设，规范了药品生产流通，促进了药品生产、流通企业的优化整合。以上国家政策的实施，不仅对减轻群众基本用药负担具有重要意义，也有利于完善医药产业政策和行业发展规划，推动医药企业提高自主创新能力和医药产业结构优化升级，这对我国医药制造业的创新效率提升有着正向影响。

2009—2011年是我国新医改第一个阶段，从图1中可以看出，这3年我国医药制造业技术创新效率不断提高，这一方面说明以上国家政策的实施取得了重大进展，另一方面说明国家政策的制定对我国医药制造业技术创新效率有着重大影响。

5 讨论

本研究结果表明，我国各地区技术创新效率发展差异大：东部地区存在规模不经济现象，应缩小产业规模；东北地区纯技术效率太低，需提高技术创新能力；另外，中部地区和西部地区的纯技术效率和规模效率均还有约20%的提升空间，相对都应提高技术创新与适当调整规模。这10年我国医药制造业技术创新效率总体呈波动上升的趋势，并且技术创新效率受国家宏观经济形势和政策的影响较大。因此，国家应该制定相应的政策保持我国经济稳步发展，同时加大研发经费的投入[11]；另外应不断完善我国医药政策及相关法规，以促进我国医药制造业技术创新效率的提高[9]。