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医药制造业创新效率与产业效率关系的研究

2022-05-27薛永刚

技术经济与管理研究 2022年5期
关键词:耦合度省份医药

薛永刚

(广东药科大学 医药商学院,广东 广州 510006)

一、引言

实施创新驱动发展可以提高中国经济增长质量和效益、加快转变经济发展方式;同时对降低资源能源消耗、改善生态环境等具有长远意义。虽然近年来中国创新活动和创新能力发展迅速,但是在实施创新驱动发展的经济战略过程中,仍然有两个重要问题有待进一步研究:一是创新效率问题,创新驱动发展战略实施初期,各地方政府和企业主要通过加大创新人力和资金投入来提升创新能力,容易形成依靠大量投入研发经费和人力从而促进创新发展的低效率粗放式发展模式;二是创新效率对产业效率的影响,创新驱动发展战略的重要含义就是通过创新使得经济发展方式从粗放式数量发展转向注重质量发展模式,改变依赖于人力和资源成本优势的粗放式发展方式,从而进一步提高产业效率和经济发展质量,那么创新活动对产业效率是否具有促进作用,即创新是否实现或促进了经济发展方式的转变[1]。

文章以医药制造业为研究对象,基于空间计量经济学分析框架分析创新效率及其对产业效率的影响。研究包括四个方面:第一,研究创新效率和产业效率空间分布特征和时间维度空间相关性变化过程;第二,从时间维度和空间维度对比不同时期和不同区域之间创新效率的异质性;第三,研究创新效率和产业效率相关性、耦合度和耦合协调度及其空间分布特征;第四,基于空间误差分量模型研究创新效率以及其他经济环境因素对产业效率的影响。

经济发展经历了初期规模扩张及粗放式发展以后,创新对转变经济发展方式和保持经济长期可持续发展具有重要影响,创新效率成为学者们研究的关注热点之一。如Elias(2016)研究了23 个欧洲国家及其185 个地区的创新效率,发现不同时期和不同区域的创新效率存在显著差异,存在明显的发散现象[2];Jin 等(2016)研究17 个高科技行业的创新效率,发现政府资助对创新效率具有不利影响,而私人研发基金则具有显著的正向影响[3];Ann(2014)研究新兴市场的创新效率和企业受益的非对称性关系,发现二者之间具有显著的负相关关系[4];Gao&Chou(2015)研究发现跨国公司与纯内资公司相比创新效率偏低,影响跨国公司创新效率的是发达国家市场具有较好的专利保护[5];Kou 等(2016)基于多时期多维度系统的动态网络DEA 方法研究OECD 国家的创新效率,发现存在研发投入和创新应用的错配现象,创新效率主要和创新应用有关[6];Knut&Soren(2017)研究了正式标准和规则对公司创新效率的影响,结果发现正式标准对创新效率具有不利影响[7];Li 等(2017)研究创新资源错配现象,发现国有企业和外资企业虽然享受了优惠待遇,但是创新效率却偏低,新兴市场实施创新驱动战略中应该关注创新资源错配现象[8]。

国内学者针对医药制造业创新问题也展开了研究,李拓晨等(2019)发现产业转移驱动创新绩效提升受到区域高端资源错配程度的显著影响[9];尚洪涛、黄晓硕(2019)发现政府补贴对当期研发投入影响显著,对未来一期研发存在正“U”型关系,可以促进创新绩效,却存在一定滞后性[10];熊阿珍、孟光兴(2019)发现中国医药制造业企业创新效率差距较大,企业规模和技术创新规模效率呈现正相关关系[11];安晨雨等(2019)发现中国医药制造业政府资助对不同类型企业研发投入影响存在长期均衡关系[12];张源(2019)发现药品监管刺激了研发投入,促进了技术创新,增加了企业绩效[13]。

从上述文献可以看出现有文献对创新效率问题已经进行了相关研究,主要存在以下两点不足:第一,缺乏对各经济区域之间相互影响这一重要因素对创新效率影响的相关研究,需要从空间视角分析创新效率特征及其对产业效率的影响;第二,缺乏对创新效率和产业效率二者关系的研究,创新驱动发展经济政策的目的是利用创新改变产业发展方式,提高产业效率,因此需要研究创新效率与产业效率关系,进一步分析创新效率空间分布特征及其与产业效率的相关性和耦合性,以便更好实施创新驱动发展经济政策。文章在实证模型和方法选取上不仅考虑了经济运行中不同区域之间空间相关性,又进一步将区域冲击效应分解为区域特定冲击和空间相关冲击两部分,因此在一定程度上弥补了现有文献研究不足。

二、理论基础和实证方法

1. 理论基础和假设

假设有k个生产单位,用m种投入即xk=,生产n种产出即yk=,定义生产可能性集合为T={(x,y)∈x可以产出y},效率定义为:E=min{(E>0| (Ex,y)∈T},因此效率定义了不同生产单位之间生产产出的差异。

创新效率和产业效率的耦合性指创新系统和产业系统之间实现互动和共同促进的正向关联关系,通过要素之间的相互作用、产业组织结构和产业制度安排等形成相互耦合关联的关系,并通过政府推动机制、市场驱动机制、政策传导机制的作用使二者的耦合关系从初期到后期高级阶段发展。在知识、技术和资本等要素之间二者存在耦合关系,知识耦合指产业创新和产业生产知识上相互联系,技术耦合主要是区域产业创新体系的技术创新扩散作用会对产业效率的提升优化发挥正向影响作用,而资本耦合是指产业创新资本及产业改造升级资本在分配上的耦合关系[14]。因此文章提出假设H1:

H1:创新效率和产业效率具有较高的耦合性。

从区域创新体系和产业发展关系考虑,区域创新可以有效从资源、组织以及制度等不同方面促进产业的发展。由于创新主体不仅包括具有较强创新能力的企业,也包括科研机构、大学、科技中介以及风险投资等要素,创新体系将为产业优化调整提供多方面的支持;同时,产业发展优化以后将会对区域创新体系业带来进一步的促进作用和下一阶段的创新,而创新体系也会对产业发展产生一定的促进作用;从总体上看创新体系和产业发展是相辅相成的两个系统[15]。基于上述分析提出假设H2:

H2:创新效率对产业效率具有正向影响效应。

2. 实证方法

(1) 效率测算方法

DEA 方法能够解决多投入多产出指标复杂问题,并且无需事先确定生产函数形式的优点,文章研究的创新效率和产业效率是包含多投入和多产出的复杂活动,也很难确定生产函数关系,因此选择DEA 方法测算效率[16]。

基于前文所述,DEA 方法测算第d个生产单位的效率如下:

(2)空间相关性测算方法

空间相关性是指一个经济变量在空间上与其自身相关,如高值区域与高值区域相邻(或者低值区域与低值区域相邻) 称为正相关,否则如果高值区域与低值区域相邻称为负相关。可以采用Morans'I 指数统计量分析经济变量的空间相关性,其方法是检验是否能够拒绝位置随机性的假设,如果在显著性水平下拒绝位置随机性则表明存在空间模式,即有空间相关性,对变量X设其Morans'I 统计量为:

其中,Wij为空间权重矩阵,X¯为变量均值。

(3) 系统耦合度

耦合是指两个及两个以上系统之间通过相互作用、相互协调、相互促进等互动产生动态协同放大效应,并促使整个系统从无序走向有序的过程。将创新效率和产业效率评价值分别记为U1和U2,则U1和U2耦合度与两者之间的离差成反比,可以通过两个系统的离差来度量其耦合度,耦合度C如式(3)所示:

上述耦合度定义关注了两个系统之间的同步性和一致性,但是不能体现两个系统之间发展水平的差异,例如当两个系统评价值都较低时仍然会得到很高的耦合度,这与经济系统中定义的耦合含义存在偏差。为了考虑系统发展水平的影响,构造两个系统的耦合协调度指标如式(4)所示[17]:

(4)空间面板误差分量模型

空间计量经济学分析方法由于考虑了不同区域经济运行中的空间相关性,在实证分析中得到了广泛应用。但是传统的空间计量模型考虑误差项影响时认为仅存在空间溢出效应,即假定本地区所有误差冲击因素都仅仅是由空间相关扩散影响临近区域的经济运行,没有考虑非空间溢出的区域特定冲击,从而容易导致夸大空间溢出效应。空间误差分量模型通过将误差项分解为空间溢出项和区域特定干扰项两部分解决了传统空间计量经济学实证分析中面临的这一问题。

假设有N个区域,T个时期的数据样本,则空间面板误差分量模型如式(5)所示:

其中y表示因变量,X表示解释变量,WN表示空间权重矩阵,IT为T维单位阵,ιT为T维单位向量,IN为N维单位阵,u、μ、ε、ν 表示随机误差项,α、β、λ、ρ 表示系数值。

μ 表示区域特定冲击误差项,可以具有随机效应或者固定效应;ε 表示具有空间相关性的误差干扰项。

实证分析需要采用Hausman 检验和Lagrange Multiplier(LM)检验两种方法,确定模型是采用固定效应还是随机效应以及空间滞后项、误差项的具体形式。

三、实证结果分析

文章采用2000—2020 年中国医药制造业省际面板数据为研究样本,基于数据的可得性样本选取了除海南、新疆、西藏、宁夏、青海和港澳台地区以外26 个省份的数据样本,数据来源是2001—2021 年《中国高技术产业统计年鉴》。

1. 创新效率时空特征分析

基于DEA 方法测算医药制造业创新效率后发现2000 年的总体效率最高区域中排名前6 的省份为内蒙古、天津、江苏、四川、上海、江西,其次是吉林、山东、河南、湖北、重庆、浙江、广西,这13 个省份在2000 年具有较高的创新效率,空间分布和规模效率具有较高一致性;而技术效率最高的省份包括内蒙古、四川、重庆、江西、云南、贵州,其次是吉林、甘肃、天津、江苏、上海、浙江、广西。而2020 年创新效率总体效率和技术效率基本保持一致,总体效率较高的省份包括山东、江苏、湖北、重庆、浙江、湖南,其次是吉林、河北、山西、天津、安徽、江西、广东,表明这些省份注重提高技术研发和应用,通过技术改进提升区域创新能力;规模效率最高的省份包括黑龙江、内蒙古、辽宁、甘肃、陕西、云南,其次是山西、河南、四川、江西、贵州、福建、广西,可以看出规模效率在空间分布上呈现和总体效率及技术效率空间分布相反的特征,这些区域的医药制造业规模创新效率较高,地方政府应该通过扩大产业规模提高产业创新能力。从空间分布上看,总体效率、技术效率和规模效率均呈现一定的空间相关性,即高效率区域倾向于与高效率区域相邻、低效率区域倾向于与低效率区域相邻,这也表明创新活动相邻区域相互影响较大。

为了定量分析创新效率空间相关性及其随时间变化的过程,采用GeoDa 软件测算2000—2020 年医药制造业创新效率Morans' I 指数统计量,结果表明创新效率中的总体效率和技术效率空间相关性变化呈现一致性,在国家实施创新驱动发展战略前,即2012 年前规模效率空间相关性与总体效率、技术效率空间相关性呈现相反变化过程,并且这一时期效率波动性较大;而2012 年以后创新效率中的总体效率、技术效率和规模效率三者的变化过程逐渐趋于一致,呈现稳定上升趋势。这表明在2012 年以前医药制造业创新活动中总体效率和技术效率区域之间呈现良性相互影响、总体上呈现正相关关系;而规模效率则呈现负相关关系,是因为地方政府片面追求规模效应、粗放式发展方式在创新活动中的体现;在2012 年由于国家实施创新驱动发展战略以后,政府不再单纯追求规模效应的发展方式,积极响应国家政策实施创新驱动,可以发现创新效率正相关关系进一步加强,并且规模效率也呈现同步提高,即地方政府和企业不再单纯追求规模、创新驱动发展经济逐步在医药制造业创新效率中凸显。

为了对比不同地区和不同时期医药制造业创新效率的差异,将研究样本从空间维度分为东部沿海地区(包括样本中的北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西11 个省份) 和其他地区,时间维度以中国实施创新驱动发展战略为分界点,分为2000—2012 年和2013—2020年两个时期。为了检验不同样本组间效率的差异性是否显著,采用Kolmogorov-Smirnov 检验方法进行显著性检验,Kolmogorov-Smirnov 检验是一种无需对样本分布做前提假设的非参数检验,显著性检验结果见表1。

表1 组间效率对比及异质性检验

从表1 中看出,空间维度和时间维度的组间创新效率异质性检验结果均在5%显著水平下通过检验,创新效率在这两个维度上均呈现异质性;从空间维度上看,东部沿海地区创新效率高于其他地区,主要有三个原因,第一,中国东部沿海经济发达地区企业经过初期资本积累以后,创新意识和竞争意识较强,同时有更多的资金投入创新活动中,形成了较好的创新环境;第二,东部沿海地区吸引了更多高层次人才,人才优势在创新体系中具有不可或缺地位,这形成了沿海地区创新优势;第三,东部沿海地区属于改革开放较早地区,接触国外企业创新理念以及感受创新竞争早于其他地区,因此在创新领域具有先发优势。从时间维度上看,在国家实施创新驱动发展战略以后即2013—2020 年的创新效率高于2012 年以前的创新效率,表明国家创新驱动发展战略的引导以及国家相关政策对医药制造业创新产生了一定的影响,未来一段时期内国家应该关注政策对创新效率影响的动态变化。

2. 创新效率和产业效率相关性及耦合性

在计算各地区创新效率和产业效率相关系数的基础上,计算了两个系统的耦合度和耦合协调度,结果如表2 所示。

表2 创新效率和产业效率相关系数和耦合度测算结果

创新效率和产业效率相关系数26 个省份中有18 个省份呈现正相关关系,技术效率的相关系数中则有20 个省份呈现正相关关系,表明大多数省份创新效率和产业效率呈现较好的正向相互促进作用。耦合度计算结果中规模效率的耦合度最高,各省份均达到0.99 以上,这说明在创新活动和产业发展中,规模效率具有高度一致性;总体效率耦合度0.8 以上省份有23 个(其中有14 个省份达到0.9 以上),技术效率耦合度0.8 以上的省份有23 个(其中有17 个省份达到0.9 以上),因此可以看出无论是总体效率还是技术效率,也都呈现了较高的耦合度。为了考虑系统水平对耦合度的影响,文章采用耦合协调度进一步分析两个系统的耦合关系。规模效率的耦合协调度达到0.9 以上的省份有20 个,而总体效率耦合协调度只有1 个省份大于0.8,技术效率耦合协调度仅有两个省份达到0.8。

对比耦合协调度和耦合度计算结果发现,考虑系统发展水平影响后,两个系统耦合协调程度明显降低,表明在医药制造业发展中,创新效率和产业效率在规模效应方面影响较大而且保持一致性,而在技术效率和总体效率的耦合协调性方面即技术因素等对产业和创新发展影响则和产业技术发展水平有关。从上述计算结果及分析汇总可以看出,创新效率和产业效率具有较好的正相关关系,并且呈现较高的耦合度,但是耦合协调度明显低于耦合度,表明各省份医药制造业发展水平对创新活动影响显著,假设H1 成立。

总体效率和技术效率关系密切,两者在较高区域空间分布具有高度一致性。例如总体效率相关系数较高的省份包括吉林、天津、河南、安徽、湖北、福建、山东、四川、重庆、湖南、江西、广西、广东13 个省份,技术效率相关系数较高的省份吉林、天津、河南、安徽、湖北、山东、四川、重庆、湖南、江西、广西、广东、北京13 个省份,其中均包含了相同的12 个省份,只有1 个省份不同;在耦合度和耦合协调度的空间分布上也有相同特征。

综合上述分析,首先,表明各省份的创新效率和产业效率关系具有空间相关性,各省份创新活动和产业活动及其二者相互影响中具有正的空间外溢性;其次,总体效率中技术效率占据主导地位,这也表明了技术创新活动对提升产业效率具有显著的正向影响。

3. 空间面板误差分量模型实证分析

影响产业效率的因素主要包括投资、对外开放、人力资本、区域创新等。人力资本是推动产业效率提高的积极因素,劳动和资本是生产的两大要素,资本和设备只有加上劳动力的配合才可能发挥其应有的作用,因此人力、资本两个因素是影响产业效率的重要因素[18];对外开放的优势是可以吸引更多外资及国外先进管理经验等,对产业效率也具有直接影响;经济发展水平较高地区一般来说具有较高的产业效率。基于上述分析,实证模型选取人均GDP 表示外部经济环境、高的教育人口比例表示人力资本、进出口额与总产出比例表示开放程度等作为解释变量,分别定量分析创新的总体效率、技术效率、规模效率对医药制造业产业效率的影响。

采用空间误差分量模型实证分析前,首先应通过Hausman检验和LM检验确定空间面板误差分量模型的具体形式,确定采用随机效应模型和固定效应模型。Hausman 统计量和LM 统计量结果如表3 所示。

表3 Hausman 检验和LM 检验结果

从表3 中Hausman 统计量结果可知,总体效率和技术效率应该采用固定效应模型,并且包含空间滞后项;规模效率应该采用随机效应模型,包含空间滞后项。空间面板误差分量模型实证结果如表4 所示,其中模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ分别表示创新的总体效率、技术效率、规模效率作为解释变量的实证模型。

表4 空间面板误差分量模型估计结果

从实证结果可以看出,创新效率对产业效率具有正向影响,其中规模效率影响最大,总体效率影响最小;区域经济发展水平对产业效率具有正向影响,但是系数估计值均比较小,表明经济发展水平对产业效率虽然有正向影响,但是影响不大;人力资本对产业效率的总体效率和技术效率具有显著正向影响,但是对规模效率则具有负向不利影响;区域经济开放程度对产业效率具有负向影响;而空间滞后项对产业效率具有显著的正向影响。

从上述分析结果发现:第一,创新对提高医药制造业的产业效率具有正向的显著影响,并且其影响程度远远大于其他经济变量的影响。创新对产业效率影响较大,尤其是对规模效率的影响最大,系数估计值达到0.3193,而技术效率影响系数估计值也达到了0.14,验证了假设H2 成立,中国医药制造业发展中不仅应该提高创新能力,而且更应该关注创新活动中创新效率的提升,从而使得创新更能有效提高医药制造业的产业效率。第二,区域经济开放程度对医药制造业产业效率具有不利影响。因此在发展医药制造业中各地方政府不应过度依赖引进外资企业,目前在一定时期内应该采取合理适度的产业保护政策,促使医药制造业提高产业效率,从而能够持续健康地发展。第三,人力资本对产业效率的正向影响有待提高。医药制造业是技术密集型产业,人力资本对其产业效率和产业发展具有重要影响,中国医药制造业相关专业技术人员以及技术工人目前比例偏低,政府应该通过政策鼓励、资金补助等形式提高医药制造业科研人员及产业工人的技术水平和科研积极性。

创新活动一般具有空间外溢性,因此有必要分析创新活动对产业效率的直接影响和间接影响,直接影响指创新对本区域的产业效率的影响,而间接影响是指创新对其他区域的影响,其中间接影响是一个具有反馈效应的动态过程,例如区域i对其相邻区域j产生影响i→j,影响i→j将进一步影响区域j的相邻区域(假设包括区域k、m两个区域) 产生影响i→j→k和i→j→m,这个过程不断扩散直至最终达到一个均衡点,因此这是一个动态均衡过程。基于R 语言编程分析后得到各因素对产业效率的直接影响和间接影响如表5 所示。

表5 直接影响和间接影响的测算结果

从各因素的直接影响和间接影响测算结果看出:第一:创新效率、区域经济水平、人力资本对产业效率具有正向影响;区域经济开放程度对其产业效率具有不利影响。第二,从总体效率看,创新效率对产业效率的间接影响大于直接影响,而技术效率对产业效率的直接影响和间接影响差别不大,因此在制定区域经济发展政策时,应着重考量区域经济发展中的间接影响,不仅要考虑本区域的经济发展成果,还要关注其对其他区域经济发展的贡献,然后构建合理有效的地方政府政绩评价体系。第三,区域经济开放程度对临近区域的间接不利影响远大于对本区域的直接影响,因此各地方政府通过引进外资等扩大开放程度政策促进医药产业发展时,需要全方位、多角度考量临近区域的间接影响。

四、结论与建议

在采用ESDA 方法分析中国医药制造业创新效率时空演变特征的基础上,测算了创新效率和产业效率二者的相关系数、耦合度和耦合协调度,最后基于空间面板误差分量模型定量分析创新效率对产业效率的影响。通过研究可以得出以下结论:

第一,从时间维度看国家创新驱动发展战略的提出对医药制造业创新效率影响显著,从空间维度看东部沿海地区创新效率显著高于其他地区:国家实施创新驱动发展战略以后医药制造业创新效率高于实施前创新效率,国家需要注意创新驱动发展政策未来对医药制造业创新效率影响的动态演变;东部沿海地区具有良好的经济发展基础,充裕的创新投入形成了良好的创新环境,吸引了更多创新人才,同时由于改革开放较早具有较强的创新理念和竞争意识,由于人才、资金及区域地位优势原因,其创新效率高于其他地区。

第二,技术效率对总体效率贡献最大,不同省份创新效率具有空间相关性:创新效率空间分布上总体效率和技术效率基本保持一致,规模效率则呈现空间上相反的分布规律;国家实施创新驱动发展战略以后各省份医药制造业创新效率空间相关性进一步加强,并且规模效率呈现同步提升态势。

第三,相关系数和耦合性分析结果表明创新效率和产业效率相互影响显著:相关系数表明70%以上省份两者呈现显著正相关关系,90%省份的耦合度达到0.8 以上,但是耦合协调度则仅有浙江省达到0.8 以上;创新效率和产业效率相互影响关系的空间分布也具有空间相关性及空间外溢特征。

第四,创新效率对提高产业效率具有显著正向影响,并且其影响程度明显大于其他经济因素的影响:空间面板误差分量模型的创新效率系数估计值最大,其影响效果最明显,国家不仅应该关注创新能力,更应该关注创新效率的提升,只有提升创新效率才能通过创新提升医药制造业的产业效率;区域经济发展水平和人力资源水平对医药制造业产业效率具有正向影响,但是有待于提高二者的影响力,国家应该通过政策激励、资金补贴等形式提升医药制造业专业技术人员占比及其创新积极性;而区域经济开放程度则对医药制造业创新效率具有不利影响,中国在引进外资企业的同时应该对国内企业采取扶持和产业保护政策,促使医药制造业能够在借鉴外资企业的管理、技术的同时提升自己的创新水平和产业效率。

第五,创新效率对产业效率的间接影响远远大于直接影响,但是纯技术效率的直接影响和间接影响差别不大:创新效率不仅对本区域产业效率具有正向影响,更重要的是对临近区域将会产生更多的间接影响;技术效率对本区域的影响和其他区域影响基本相同。

根据上述研究结论,认为中国医药制造业实施创新驱动发展战略、提高产业发展水平和质量的过程中应注意以下四点:

第一,坚持通过创新提升医药制造业发展水平和质量的发展途径:前述研究结果表明创新不仅对产业效率具有显著正向影响,而且二者相关性和耦合度等均表明具有密切关系,在提升医药制造业产业效率和产业水平过程中,应该充分发挥创新对产业发展的正向影响效用。

第二,国家应该制定医药制造业整体发展规划,充分发挥创新效率的空间相关性和空间溢出特性:创新效率和产业效率均呈现出显著的空间相关性,这就需要国家在宏观层面制定不同省份医药制造业发展宏观规划,以便充分发挥空间相关性和空间溢出特性,从而使得整个产业协调发展。

第三,制定合理的地方政策和产业发展评价标准和方法,引导区域经济协调发展:评价地方政府政绩和地方产业发展水平时不仅要依据本省份的发展状况,国家更应该制定客观合理的评价方法和策略评价对临近区域经济发展的影响,这样才能更客观全面地评价地方政策和产业发展对国民经济的实际贡献;同时,应该通过减弱政府对资源配置的直接干预,为医药制造业营造更好的市场竞争环境,进而实现其最大化总体效益,加强沿海和内陆地区联动,引导医药制造业资源有效转移,实现沿海地区和内陆地区优势互补,提高内陆地区对医药制造业转移的承接能力[9],实现区域经济协调发展。

第四,目前医药制造业应该制定适度合理的产业保护政策,给创新发展和产业发展水平提供缓冲时间:由于现阶段地方经济开放程度对医药制造业的发展具有一定不利影响,目前国家需要制定合理适度的产业保护政策,促使医药制造业实现一定的创新能力及产业发展水平。国家需要细化医药制造业创新补贴具体实施措施和产业保护政策,使得政策更加具有针对性和协调性,避免出现一刀切的“滥补”现象;对于中国规模较大的医药制造业尤其是国企应该加大激励政策[10],使得医药制造业行业发展能够在国际市场站稳脚跟,提高企业的国际竞争力。

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