生物医药上市公司技术创新效率研究

刘立燕，宋捷羽，熊胜绪，程杰贤

（1.江汉大学商学院，湖北 武汉 430056；2.中南财经政法大学工商管理学院，湖北 武汉 430073）

1 引言

当前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。创新是推动高质量发展的主要动力，且是依靠效率的提高而不是要素投入的增加来推动的。

2019年，我国R&D经费总量首次突破2万亿元，2020年R&D经费投入总量达24 426亿元，稳居世界第二，研发投入强度已达到中等发达国家水平。相较于稳步增长的投入，近年来我国专利申请量增速放缓，2019年国内发明专利申请量较上年减少了10.8%，显示技术创新效率还有较大的提升空间。

生物医药产业是知识密集型、最具创新活力的产业之一，创新药市场长期占据国际药品市场半数以上的份额。但2020年度“全球生物医药产业发明专利排行榜”TOP100的生物医药企业中，美国与日本企业总量占比达63%，而中国企业仅有7家。怎样评价当前中国生物医药企业的技术创新效率？影响生物医药企业技术创新效率的因素有哪些？如何推动我国生物医药企业进一步提升创新效率？在当前建设健康中国的大背景下，研究生物医药企业技术创新效率具有重要意义，其对我国前沿技术领域创新效率的提升也有借鉴意义。

本文使用三阶段DEA模型构建了企业技术创新效率评价指标体系，收集并整理了我国140家生物医药上市公司2012—2020年的相关数据，同时利用DEAP 2.1、Frontier 4.1软件进行了分析。

2 文献综述

技术创新效率最早由Koopmans（1951）提出，他将技术创新效率定义为在给定的投入与产出不变的情况下，现有技术不能再增加任意单位的产出或减少任意单位的投入，则投入产出达到技术有效；邹鲜红和黄健柏（2010）指出，技术创新效率是指创新过程中要素投入的转化效率，技术创新效率反映了资源配置效率，衡量了创新投入对创新产出的贡献程度。一般而言，技术创新投入和产出具有多变量、多量纲的特征，精确获得经济学意义上的创新效率是不太现实的，大多数学者采用DEA法或SFA法，用研究主体投入产出情况与生产前沿面的差距反映其相对技术创新效率。

当前，我国生物医药产业与发达国家相比仍有较大差距，技术竞争能力处于劣势地位。为此，各地出台了一系列支持生物医药产业发展的相关政策，主要集中在技术创新、资金支持和人才建设等方面。研究显示，R&D税收优惠政策对战略性新兴产业的研发强度、盈利能力、发展能力和技术能力都有显著的促进作用，政府补贴能够通过资源倾向机制和信号传递机制促进生物医药企业创新绩效的提升。

然而从创新效率的视角看，高小宁等（2018）以湖北省生物医药产业为研究对象，发现现阶段规模效率低是制约湖北省生物医药产业发展的主要因素。付秀梅等（2020）使用中国沿海11个省份2011—2017年海洋生物医药产业的数据，应用SFA法研究发现，我国海洋生物医药产业整体创新效率较低，地区差异较大。储姗姗等（2021）运用两阶段DEA模型对江苏省12个国家高新区生物医药产业的研究也显示，生物医药产业整体创新效率仍处于较低水平，影响其创新效率的主要因素有资本投入水平、劳动力以及政府支持力。徐凯等（2019）采用Malmqusit指数模型评价了2007—2015年间24个国家火炬生物医药特色产业基地的创新效率，结果表明其纯技术效率年平均下降0.72%，规模效率年平均下降0.25%，在“硬”技术及创新规模上仍有较大进步空间。

综上所述，在政策大力支持的背景下，我国生物医药行业的创新效率仍然处于相对较低的水平。从研究对象上看，现有文献在探讨生物医药技术创新效率时，多集中于区域生物医药技术创新效率的评价，鲜有学者以生物医药企业为研究对象；从研究方法上看，采用两阶段DEA法与SFA法进行研究时，大多没有考虑环境因素及统计噪声对技术创新效率造成的影响。而三阶段DEA法不仅将以上因素考虑在内，还在国内外效率评价研究中得到广泛认可，有助于对技术创新效率进行更为客观的评价。

2019年，我国A股上市医药企业的研发投入合计532.97亿元，同比增长16.98%。仅2021年上半年，我国前十的药企研发投入门槛已超过4.4亿元，且大部分增速在30%以上，生物医药企业的研发投入巨大并呈现出高速增长的态势。研发的高投入是否带来了高产出？本文以A股上市医药企业为研究对象，通过三阶段DEA法剔除环境因素及统计噪声的影响，尝试客观地评价现阶段我国生物医药企业技术创新效率的现状，讨论环境因素对技术创新效率的影响，并提出建设性意见。

3 研究设计

3.1 研究方法——三阶段DEA模型

相较于传统的DEA模型，三阶段DEA模型的优势在于剔除了环境因素及统计噪声对效率值的影响，把各决策单元放置在同一环境及相同的条件下进行比较，由此得到的效率值更加科学客观。

3.1.1 第一阶段：传统DEA模型初始效率。数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）法主要用于评价相同部门间的相对有效性，DEA模型中的综合技术效率（）可被分为纯技术效率（）与规模效率（），即。其中，综合技术效率是企业资源使用效率、资源配置能力的综合指标；纯技术效率是指仅由管理制度和技术因素所影响的生产效率；规模效率是指因规模影响的生产效率，反映了实际规模与最优规模之间的比率。基础DEA模型有DEA-CCR模型及DEA-BCC模型两种，两者旨在评价多输入、多输出的决策单元的相对有效性，后者相较于前者考虑了现实中规模报酬可变的情况。DEA模型在测度效率的过程中可选择投入导向型或产出导向型，在生物医药企业中投入指标质量相较于产出指标质量更容易得到控制，且本文旨在探究技术能够在多大程度上挖掘生产潜力、减少创新资源浪费。综上，本文将选用投入导向型的DEA-BCC模型，该模型已较为完善，这里不再赘述其数学公式。

3.1.2 第二阶段：构建类似SFA模型。构建类似SFA模型的目的在于消除环境因素与统计噪声对效率评价的影响。具体步骤如下：

首先，确立投入松弛变量，S=X-Xλ，其中S表示第个决策单元的第个投入变量的松弛变量，X表示第个决策单元的第个投入变量在第一阶段的实际投入量，Xλ表示X对应产出变量y在投入效率子集上的最佳映射，即X的理想目标值。松弛变量S的产生主要是由环境因素、管理无效率以及统计噪声构成的。

其次，构建一个以投入为导向的类似SFA模型：

然后，通过调整公式（2）将各个决策单元置于同一外部环境中。

在对投入变量进行调整的过程中，需要将混合误差项中的统计噪声与管理无效率进行分离，分 离 的 方 法 参 考 Jondrow（1981）、罗 跃 登（2012）、陈魏巍（2014）等学者的调整思路。

计算随机误差项的公式如下：

3.1.3 第三阶段：调整DEA投入变量后的DEA模型效率。将调整后的投入变量和原始产出用DEA-BCC模型再计算一次各决策单元的效率，此时得到的效率就是剔除了环境因素和统计噪声后的真正的技术创新效率。

3.2 企业技术创新效率指标选取

技术创新依靠企业技术创新投入，技术创新投入主要体现在资金及人力投入上。在投入指标的选择上，邹鲜红（2010）、郭玉晶（2020）、Charoenrat（2017）等大部分国内外学者选择研发人员数量、研发经费等作为投入变量。技术创新产出主要体现在企业获得的专利授权情况及其为企业带来的可观收益上。因此，大多数学者选取专利授权数、盈利能力等作为其产出变量。参考现有文献及数据的可得性，本文最终选取的投入变量及产出变量如下。

3.2.1 投入变量。①研发经费投入（）。研发资金的投入是企业创新投入中非常重要的一项。新医药的研发不仅与当年的研发经费相关，还与之前的研发经费有紧密的关系，但年报中披露的“研发支出”是流量数据而非存量数据。本文参考吴延兵（2008）的“永续盘存法”，按照一定的研发存量折旧率及公式获得当期研发资本存量。

②研发人员数量（）。研发人员是医药企业技术创新的重要资源。项莹等（2013）研究发现，R&D人员投入强度正向影响中国医药制造企业的技术效率。本文选用年报中披露的R&D人员数量来表示研发人员数量。

③劳动资本（）。除研发人员外，企业其他员工承担着技术转化的任务，如技术推广、新产品应用和生产等。企业全体员工是技术创新转化为经济效益的重要力量。本文选用年报中披露的企业员工数量来表示劳动资本。

④生产资本（）。技术创新投入形式除“人”“财”以外还有“物”，这里的“物”大部分是指研究仪器设备、生产车间等固定资产。本文选取固定资产净值来表示生产资本。

3.2.2 产出变量。①发明专利（）。相较于外观设计专利和实用新型专利，发明专利更能凸显企业技术创新水平，该变量选用上市公司及其子公司的发明专利授权数来表示。

②主营业务收入（）。从生物医药行业的特征中可以看出，企业新药的成功研发可大幅提高企业收入，这将直接反映在企业主营业务收入的增长上。

③利润总额（）。企业创新的最终目的是实现盈利，利润的获取也将增强投资者的信心，为后续研发提供充沛的资金支持。

为保证所选取的投入变量与产出变量的科学性，借助Pearson法检验其相关性是否显著，结果如表1所示。从表中可看出，各投入变量与产出变量的相关系数均在1%的显著水平上显示为正，符合单调性假设，满足DEA模型的要求。

表1 投入产出变量相关性分析

3.2.3 环境变量。环境因素是企业发展的客观条件，良好的技术创新环境有利于企业吸引高端技术人才、创新资金和技术。环境变量的选择情况具体如下。

①区域生产总值（）。一般当企业所在地区GDP较高时，该地区会吸引更多的创新资本和高端人才，更易形成产业集聚效应，进而有利于企业创新。本文使用人均GDP代表区域生产总值。

②区域信息化水平（）。对高新技术产业而言，完备的信息化基础设施和较高的信息化水平将提升技术交流速度，扩大技术传播范围，促进数据资源的有效整合与利用。本文使用互联网宽带用户数与当地常住人口的比值代表区域信息化水平。

③区域对外开放水平（）。对外开放程度的提高有利于要素流动，在对外信息交互中也更易获取先进的技术创新理念。本文使用所在地区外商实际投资金额与当地GDP的比值代表区域对外开放水平。

④企业成立时间（）。企业在不同的成长阶段对技术创新资金投入的程度可能存在差异。生物医药企业创立初期，企业研发投入较大，而随着企业逐渐扩大规模后，资金开始涌入市场推广及扩大生产规模上，研发投入比重会有所下降。一般学者将成立时间精确到年，本文可获得精确到月的数据，因而以月为计数单位。

⑤企业获得的政府补贴（）。政府补贴可在一定程度上引导企业增加创新投入，促进企业创新。

综上，企业技术创新效率评价指标体系如表2所示。

表2 企业技术创新效率评价指标体系

由于各指标的经济含义以及表现形式各不相同，部分指标是绝对值，而部分是相对值，为保证实证研究的科学性，对表2数据进行无量纲化处理，具体公式如下：

3.3 样本选择与数据来源

为探讨生物医药上市公司技术创新效率的演变趋势，考虑到数据的可获得性和研发产出滞后性的特点，本文选择了2012年及之前上市的生物医药企业。2012年A股上市的生物医药企业共计181家，剔除后期被ST、*ST企业以及数据缺失的企业后还剩147家。为更好地观察产权性质与技术创新效率之间的关联，在研究期内发生产权性质变更的7家企业（海欣股份、通化金马、景峰医药、乐普医疗、亚宝药业、万东医疗和中恒集团）也被剔除，最终以140家生物医药上市公司为研究对象，收集其2012—2020年的指标数据并分析其技术创新效率。数据来源于国泰安数据库（CSMAR）、万得数据库（WIND）、EPS数据库及国家统计局官网。

由于研发产出具有滞后性，创新投入不能在短期内见效，本文参考徐书彬、黎新伍（2020）等学者的研究，选取的产出指标比投入指标滞后一期。

3.4 样本分布

140家样本上市公司分布在我国29个省区市（见表3），其中，国有控股企业为37家，非国有控股企业为103家。上市公司数量最多的前7个省市依次是：广东、浙江、北京、江苏、山东、上海、天津，可见生物医药上市公司主要集中于中国东部沿海地区。

表3 生物医药上市公司省市分布表

4 实证研究

4.1 第一阶段DEA-BCC模型技术创新效率结果

本文使用DEAP 2.1软件运行DEA-BCC模型，获得历年生物医药上市公司技术创新效率值。表4列举了全部企业以及根据产权性质划分的国有控股企业、非国有控股企业的历年技术创新效率均值。

表4 历年生物医药上市公司技术创新效率均值

从表4中可以看出，全部企业及国有控股企业的综合技术效率均未达到0.8，整体技术创新效率较低。其中，全部企业的纯技术效率尚可，但有逐年递减的趋势，导致其综合技术效率较低的主要原因是规模效率值不甚理想；非国有控股企业与国有控股企业的综合技术效率波动较小，前者较于后者综合技术效率更高，非国有控股企业的纯技术效率及规模效率整体上要高于国有控股企业；2014年，全部企业、非国有控股企业与国有控股企业的综合技术效率值均出现小高峰，可能是受原国家食品药品监督管理总局加快解决药品注册申请积压政策的影响。然而，以上结论未考虑到外部环境及统计噪声的影响，为使得技术创新效率值更加客观真实，将在第二阶段做出进一步调整。

4.2 第二阶段SFA回归结果

在第一阶段DEA-BCC模型中通过DEAP 2.1软件获得投入指标的目标值，即获得各决策单元各投入指标的松弛变量，以此作为被解释变量，以表2中环境变量作为解释变量，参考式（1）构建类似SFA模型，利用Frontier 4.1软件测算出各环境变量对松弛变量的影响，如表5所示。

表5 第二阶段SFA回归结果

从表5中可以看出，投入松弛变量对应的单边似然比检验LR值远超0.1%显著水平下的19.69，因而通过了检验。其中，越接近1，则说明管理无效率在混合误差项中占比越高，反之则说明统计噪声的影响较大。通过表5的回归系数我们可以得出以下结论。

人均GDP与研发人员数量松弛和劳动资本松弛有显著的正相关性，即生物医药企业所在地区人均GDP越高，其研发人员数量与劳动资本冗余越大。这表明当该地区人均GDP较高时，将会吸引更多的劳动力，也更易于引进创新型科技人才。生物医药企业在员工数量增加的同时未能实现产出同等量级的增长，其原因可能是人才资源的培养及其产生的效益存在滞后性。

区域信息化水平与研发经费投入松弛、劳动资本松弛以及生产资本松弛有显著的负相关性，即生物医药企业所在地区网络覆盖率越高，其研发经费投入、劳动资本以及生产资本冗余越小。这表明较完备的信息基础设施和较高的信息化水平提升了研发投入、劳动资本投入以及生产资本投入的效率。

对外开放水平与研发经费投入松弛、研发人员数量松弛、劳动资本松弛以及生产资本松弛间均有显著的负相关性，即生物医药企业所在地区对外开放水平越高，以上4个变量的冗余就会越小。这表明较高的区域对外开放程度带来的资金和技术溢出效应有利于促进资源整合，提升各类研发投入的效率。

公司成立时间与研发人员数量松弛和劳动资本松弛有显著的正相关性，即生物医药企业成立时间越长，其研发人员数量与劳动资本冗余越大。这可能与生物医药企业对基础研究要求高、新产品研发上市周期长等特性有关。

政府补助与研发经费投入松弛、研发人员数量松弛、劳动资本松弛以及生产资本松弛间均有显著的正相关性，即生物医药企业所在地政府补助越多，上述4个变量的冗余将越大。原因可能是部分企业仅为获得政府补助及税收优惠而立项研发。此外，以货币资助为主的政府补助形式比较单一，可能也并不完全契合生物医药企业的研发需求，特别是中小生物医药企业。

综上，环境变量对生物医药企业投入变量有显著的影响，且各环境变量对投入变量的影响方向及程度均存在差异。因此，需将第一阶段各投入变量值结合SFA回归结果进行调整，剥离环境因素及统计噪声的影响，将140家生物医药公司置于相同条件下还原其更加客观的技术创新效率值。

4.3 第三阶段投入指标调整后技术创新效率结果

将调整后的投入变量与原有产出变量再次通过DEA-BCC模型进行衡量，得出第三阶段生物医药企业技术创新效率值，具体如表6所示。

表6 调整后历年生物医药上市公司技术创新效率均值

对比表6与表4可以发现，历年生物医药上市公司技术创新效率值发生了较大的变化。首先，全部企业、国有控股企业及非国有控股企业的综合技术效率值整体上均出现了下降趋势，其中非国有控股企业下降幅度最大；其次，三者的规模效率值在剔除环境因素及统计噪声后有显著的下降，说明环境因素对生物医药企业规模效率有显著的促进作用。

在第一阶段的技术创新效率中，非国有控股企业的综合技术效率要高于国有控股企业，而在第三阶段中，非国有控股企业的综合技术效率整体上与国有控股企业差异不大，表明近年来的宏观经济环境显著促进了非国有控股生物医药企业的创新发展。非国有控股企业的综合技术效率并未显著优于国有控股企业；在剔除外部环境因素后，非国有控股企业历年的综合技术效率较之前有了较大幅度的波动。这说明中国生物医药行业技术创新尚未进入稳步发展的成熟阶段，技术创新效率低，波动幅度大。

4.4 进一步研究——Malmquist指数

Malmquist指数（以下简称MA指数）能动态反映医药上市公司技术创新效率的变化趋势。当MA指数＞1时，表明效率提高；当MA指数＜1时，表明效率降低。MA指数满足公式：

MA指数=技术效率指数×技术进步指数=纯技术效率指数×规模效率指数×技术进步指数

对140家生物医药上市公司2013—2020年调整后的投入变量与原产出变量数据进行分析，结果如表7所示。

表7 2013—2020年生物医药上市公司技术创新效率MA指数及其分解

从表7中可以看出，以2013年为基期，其全要素生产率指数为1，2013—2020年全要素生产率指数均值为1.009＞1，且除2015—2016年与2018—2019年外，其余年度的MA指数均大于1，说明生物医药企业技术创新效率处于上升阶段。从均值上看，2013—2020年技术效率指数提高1.5%，但技术进步指数小于1，说明技术进步不理想是制约技术创新的重要因素。从历年技术效率指数与技术进步指数上看，其均围绕数值1上下浮动，说明无论是资源整合效率还是技术进步的能力都处于波动趋势，不具有稳定性。

5 结论及启示

本文通过DEA-BCC模型对140家生物医药上市公司2012—2020年的技术创新效率进行测算，得到包含环境因素影响及统计噪声影响的初步创新效率值，并获得4个投入指标的松弛变量；利用SFA模型剔除了企业所在地区GDP、区域信息化水平、对外开放水平、公司成立时间、政府补贴等环境因素的影响，对投入指标进行调整；将调整后的投入指标与原产出指标带入DEA-BCC及DEA-Malmquist模型中，得到如下结论：

①现阶段中国生物医药企业的综合技术效率总体较低，但呈缓慢上升趋势，其中规模效率低是综合技术效率低的重要因素。

②生物医药企业中国有控股企业的技术效率整体上与非国有控股企业差异不显著，外部环境对后者技术创新效率提高的促进作用要优于前者。

③外部环境对生物医药企业综合技术效率有显著的影响，地方GDP、公司成立时间、政府补助均助长了投入变量冗余，区域信息化水平与对外开放水平则削弱了投入变量冗余。

④在消除环境因素和统计噪声的影响后，生物医药企业历年技术效率指数与技术进步指数波动较大，且其动态变化趋势时而上升、时而下降，说明现阶段中国生物医药行业技术创新发展尚未进入稳定成熟阶段。另外，综合技术效率的提高并非由于技术进步，而是得益于技术创新管理水平和资源利用效率的提高，通过技术进步实现技术创新效率的提高还有很大的发挥空间。

基于上述结论，本文提出如下政策建议：

第一，培育与扶持具有潜能的优质生物医药企业，通过市场机制引导企业并购整合、扩大规模，实行大企业战略，淘汰落后产能，减少因低水平重复竞争造成的资源浪费，以此解决规模效率低的问题。

第二，平等对待各类市场主体，为包括非国有控股企业在内的各类市场主体创造公平、高效、透明、法制化的营商环境，促进企业加大创新投入。

第三，进一步优化生物医药企业外部发展环境，提升区域信息化水平，继续推动对外开放，以此促进创新信息交流和技术创新合作，积极利用技术创新溢出效应，获取全球技术创新生产要素，推动生物医药技术研发创新中心集群化发展。

第四，引导和带动以企业为主体的科技投入，以技术进步促进创新效率的提高。除了给予企业技术创新相关的直接资金补助外，政府还可通过生物医药基础研究基地建设，为企业搭建平台，引导和带动以企业为主体的“硬科技”研发投入，加强产学研合作，推动技术创新成果的产业化，真正通过技术进步来实现技术创新效率的提高。

注释：