生物医药上市企业创新效率及影响因素研究

李玉琼，毕春晖

(南华大学 经济管理与法学学院，湖南 衡阳 421000)

与国外相比，国内生物医药产业具有起步晚、发展快的特点。国内生物医药产业起步于20世纪80年代，2005年进入快速发展阶段，2015年起进入爆发式增长阶段。目前，国内生物医药产业已从规模小、研发弱发展到如今人才聚集、资本涌入、创新成果频出的阶段。国家药监总局数据显示，近两年一类新药上市数量远超过去十年，表明我国生物医药企业的创新能力不断增强。此外，随着科技强国战略和健康中国战略的提出，人口老龄化的不断加剧及新冠肺炎疫情的影响，生物医药产业所受到的关注度不断上升。企业是产业发展的重要载体，只有充分发挥企业的创新主体作用才能更好地促进产业长期可持续发展。创新效率即创新资源的投入产出比，是衡量企业的资源配置效率指标。当前我国生物医药企业创新效率如何？制约其进一步提升的因素有哪些？可以从哪些方面着手促进生物医药企业创新效率的提升？本文拟对这些问题进行探索，以期为提升我国生物医药企业创新效率提供理论依据。

一 文献回顾

目前，学者们针对生物医药创新效率领域开展了一系列研究，但主要采用年鉴数据，集中于区域及产业层面的研究，而企业微观层面的研究较少。就区域创新效率的研究来看，学者们主要从中国东、中、西部各省区市[1-2]，单个省市[3-4]以及北上广[5]、京津冀[6]等区域视角对我国生物医药产业创新效率进行评价与测度。关于企业创新效率的研究，Schuhmacher等测度了印度14家领先制药业公司1999—2018年的创新效率[7]；Grant等以97家生物技术公司和52家制药企业为例，研究得出生物技术公司的效率更高的结论[8]；尹述颖等运用两阶段SFA模型对2009—2012年沪深上市公司创新效率进行了测度[9]；熊阿珍等则运用DEA方法对2017年深、沪证券交易所营业收入前15位制药企业的创新效率[10]进行了研究；郑义等运用两阶段DEA-Tobit模型对2011—2017年上市公司的创新效率及影响因素进行了分析[11]；石晟怡等则从企业所有制性质及生物医药细分行业角度对生物医药企业创新效率进行了评价[12]。关于生物医药企业创新效率影响因素的研究，主要有地区、政府和企业自身三个方面的影响因素。江岩、曹阳运用年鉴数据分析了医药企业数量、经济发展水平、市场化程度、政府支持力度对其创新效率的影响[13]；徐俐颖等探讨了经济发展、政策支持、产业基础及创新基础对医药制造业创新效率的影响[14]。还有学者从微观层面研究了企业技术行为、主体特征及企业外部环境对生物医药企业创新效率的影响[9-11]。

综合来看，现有研究主要运用年鉴数据从宏观层面探讨生物医药产业创新效率及影响因素，而企业微观层面的研究较为匮乏，且主要就静态效率进行分析，针对其影响因素的研究主要从政府与产业层面进行分析，缺乏对微观企业层面的问题审视与定量研究。基于此，本文首先通过DEA模型与Malmquist指数从静态及动态两个层面对生物医药企业创新效率进行测度分析，静态创新效率模型偏重于对生物医药企业创新效率的测度；动态创新效率模型能够进一步解释生物医药企业全要素生产率及其分解。在效率测度的基础上运用Tobit模型对生物医药企业创新效率影响因素进行分析并提出提高生物医药企业创新效率的对策建议。

二 研究设计与数据来源

(一)研究设计

1.DEA模型

基于规模报酬不变的CCR模型与基于规模报酬可变的BCC模型是DEA方法的两个基本模型。但规模报酬不变的假设仅适用于所有决策单元处于最优规模的状况，现实生活中很难达到，因此，BCC模型更具有相合性[15]。

因此，本文选取投入导向的DEA-BCC模型测算企业基于科学的创新效率，如式(1)所示：

(1)

i=1,2,…,m;r=1,2,…q;j=1,2,…,n

式中，假设有n个决策单元(DMU)，记为DMUj(j=1，2，…，n)；每个DMU有m种投入，记为xi(i=1，2，…，m)；q种产出，记为yr(r=1，2，…，m)，λ表示线性组合系数，θ代表效率值，越接近1代表效率越高。

2.Malmquist指数

Malmquist指数将全要素生产率变化(TFPCH)分解为技术效率变化指数(ECH)和技术进步变化指数(TECH)[16]，能够从时序变动视角对生物医药上市企业创新效率的动态变化情况及原因进行分析。

从时期t到t+1的Malmquist指数表示为：

(2)

其中，x表示投入；t代表时期。Et(xt,yt)、Et+1(xt+1,yt+1)为两个时期的技术效率值。则技术效率变化指数(EC)可表示为：

(3)

技术进步指数(TC)可表示为：

(4)

3.Tobit模型

本文以DEA测度结果为因变量，取值范围为(0，1]，使用最小二乘法可能会造成参数估计存在偏差，Tobit模型能较好解决因变量为截尾、删失等因变量受限问题[17]，故运用Tobit模型对生物医药企业创新效率的影响因素进行分析。

(二)变量选取

1.评价指标体系

企业创新效率的测度一般分为创新投入和创新产出两个方面。创新投入方面，现有研究主要以研发人员投入及R&D投入进行衡量。创新产出方面，学者们主要从研发产出及经济效益两方面考虑，Hagedoorn等指出专利申请数量是衡量企业创新绩效最为直接的指标，此外，企业最直接的经营目标就是提升收入，营业收入、新产品销售收入、利润增长速度等指标可以反映企业创新的经济效益[18-22]。为确保评价指标能够反映企业创新的投入产出情况，本文在指标选取的过程中遵循科学性、系统性及可行性原则，在前人研究的基础上，用企业人力资源投入与研发经费投入相关指标衡量企业创新投入；创新产出则从创新经济效益和创新知识成果两方面衡量，其中创新知识成果用发明专利相关指标进行衡量，学者们常用的创新经济效益指标为新产品销售收入，其在上市公司财报中并未披露，因此本文借鉴张炜、邬姗姗等学者的研究，选取净利润、营业收入增长率及技术资产比率进行衡量[23-24]。在对已有研究进行梳理的基础上结合生物医药企业的特点，构建其新效率评价指标体系，见表1。其中研发投入强度用研发经费占主营业务收入的比例表示，技术资产比率为无形资产占资产总额的比例。

2.影响因素选取

目前，学者们主要从地区、政府和企业自身三个层面对生物医药企业创新效率的影响因素进行分析，本文在对现有研究进行系统梳理的基础上，选取以下解释变量进行分析，见表2。

表2 Tobit模型相关变量选取一览表

(三)样本选取及数据来源

根据Wind数据库中对生物医药企业的分类，以2015—2020年为研究时段，剔除ST企业及数据不完整的企业，共得到137家样本生物医药上市企业。本文数据均来自于Wind数据库、中国研究数据服务平台(CNRDS)、历年《中国统计年鉴》和上市公司年报。

三 实证结果分析

(一)创新效率分析

1.DEA模型静态分析

首先，2015—2020年间生物医药企业平均创新效率分别为0.870、0.849、0.822、0.859、0.843、0.848，均大于0.8，创新效率良好。综合来看，在2015—2020年间生物医药企业平均创新效率呈波动下降趋势，见图1。2015—2017年间，生物医药企业创新效率呈现断崖式下降，2017—2020年间有所回落。相较于整体的下降趋势，生物医药国有企业平均创新效率呈波动上升趋势且其创新效率值高于整体平均值，民营企业则相反，时序变动趋势与整体相同且创新效率值低于整体平均值。这可能是由于国有生物医药企业在承担课题、获取信贷支持、人才吸引及产学研合作方面具有天然优势，更易与高校开展合作、资金压力相对较小且更容易获取到行业的前沿科技信息。相较于国有企业，民营企业面对更加激烈的市场竞争，其虽有着较高的创新意识和创新动力，但其在重大科技创新项目资金和人力资源等方面难以与国企匹敌，为在激烈的市场竞争中存活下来，民营企业往往采取多元化经营策略，创新资源投入不足，从而导致其创新效率落后于国有企业。

图1 生物医药企业创新效率时序变动图

其次，对各生物医药企业分年度进行综合效率分析发现，2018年度DEA有效的企业有28家，占比最高，其余年度DEA有效企业占比分别为14.6%、14.6%、11.68%、20.44%、17.52%。大部分企业的创新效率值集中分布在(0.6,0.8],创新效率值低于0.6的企业占比不足7%，且集中于(0.4,0.6]。整体来看，生物医药企业创新效率良好。各年度生物医药企业创新效率分布情况见表3。

表3 生物医药企业创新效率分布情况一览表

2015—2020年生物医药企业创新的综合效率、纯技术效率及规模效率的标准差变动情况见图2。可见，2015—2020年度企业间的创新效率标准差不断扩大，说明各企业之间的创新差异在不断扩大。

图2 生物医药企业创新效率标准差变动情况

再次，从规模收益来看，2015—2020年分别有80.29%、84.67%、84.67%、69.34%、74.45%及71.53%的生物医药企业处于规模收益递增阶段，表明其资源转化效率较好，可以通过规模扩张提高创新效率；有14.6%、14.6%、11.68%、20.44%、12.41%、17.52%的生物医药企业处于规模收益不变阶段，表明其当前投入产出比例与发展规模较为匹配；有5.11%、0.73%、3.65%、10.22%、13.14%、10.95%的企业处于规模收益递减阶段，整体呈现波动上升趋势，表明当前技术条件下，仅进行规模扩张不利于创新效率的提高，企业应注意调整自身投入产出以达到利益最大化，见表4。

表4 生物医药企业规模收益分析表

2.Malmquist指数分析

(1)全要素生产率角度分析

为明确不同时期生物医药企业创新效率变动情况，本文运用DEAP2.1软件对其Malmquist指数进行测算，以进一步从动态视角分析2015—2020年间生物医药上市企业投入、产出的创新效率变化情况，结果显示2015—2020年生物医药企业中有19家企业的全要素生产率大于1，创新效率进步企业占总体比重13.87%。我们对其全要素生产率进行进一步分解分析以明确具体影响因素及影响程度，分析如下。

第一，就技术效率变动指数来看，19家全要素生产率大于1的企业中除新和成外均有技术效率变动指数大于等于1，说明其技术效率促进了全要素生产率的提升。技术效率变动指数可进一步划分为纯技术效率与规模效率。纯技术效率反映资源利用率，而规模效率能够反映资源配置与单位成本下降带来的创新效率提升。对19家全要素生产率大于1的企业的技术变动指数进行进一步分解分析发现，其创新效率的进步得益于纯技术效率和规模效率同步提升，说明现企业创新效率的提升是资源效率提升、优化资源配置和规模化量产的共同作用。

第二，就技术进步指数来看，技术进步指数反映生产前沿面移动对生产率变化的贡献程度，其动力主要来源于科技创新与制度创新。新合成的技术进步指数大于1且技术效率变化指数小于1，说明其创新效率的进步主要受到科技创新与制度创新的影响。在全要素生产率大于1的企业中有8家企业的技术进步指数小于1，说明在创新效率较高的生物医药企业中，还存在科技自主创新不足与制度创新匮乏的问题。

就整体来看，生物医药企业的创新效率下降的有118家，其全要素生产率小于1，占总体比重的86.13%。以1为区分线，根据各企业技术效率变化指数及技术进步指数将其划分为四种类型进行分析，各企业分布情况见图3。就整体来看，大部分生物医药企业创新效率降低主要受到技术进步指数低下的影响，说明大部分生物医药企业缺乏自主创新与核心技术。

图3 生物医药企业2015—2020年全要素生产率分解分布图

对各类别企业具体分析如下：首先，第一类创新效率较好的企业。属于第一类的企业有沃森生物、达安基因、华兰生物、云南白药、西藏药业、辽宁成大、爱尔眼科、阳普医疗、赛升药业及南京医药，这些企业各项要素配置较为合理，创新情况较好，应继续维持；其次，第二类企业创新效率的降低主要受到技术效率降低的影响。属于第二类的企业有新和成、博济医药、北大医药、千红制药、尔康制药、我武生物、常山药业、博腾股份、泰格医药、中关村、恩华药业及海思科共12家，对其技术效率进一步分解发现，各企业纯技术效率均小于或等于1，且仅有新和成、常山药业及海思科的规模效率大于1，表明这些企业在现有管理水平下无法使资源有效配置，资源使用效率低，资源闲置与资源浪费现象严重，这些企业应对自身的创新投入及管理水平进行进一步优化；再次，共有58家企业属于第三类，占总体的42.34%，此类企业创新效率下降受到技术效率变动指数与技术进步指数的双重影响，应对企业各类生产要素及管理水平进行全面调整，加强核心技术的研发能力。对其技术效率变动指数进一步分解发现，其中有27家企业的纯技术效率小于1且规模效率大于或等于1，这部分企业应着重提升自身管理水平；有8家企业的纯技术效率大于等于1且规模效率小于1，这部分企业应调整创新投入；最后，共有57家企业属于第四类，占总体的41.61%，此类企业创新效率下降主要受到技术进步指数的影响，说明其存在技术停滞不前的问题，这类企业应加强自主创新。

(2)时序变动角度分析

2015—2020年生物医药上市企业全要素生产率指数及其分解的计算结果见表5。生物医药上市企业整体呈现小幅波动下降态势，且各年度全要素生产率均小于1。2015—2020年全要素生产率平均值为0.968，表明生物医药上市企业平均创新效率下降了3.2%。2015—2016年和2016—2017年生物医药企业创新效率的下降主要是由于技术效率的下降；2017—2018年全要素生产率下降到0.958，其技术效率变动指数大于1但技术进步指数下降幅度较大，说明该时期主要是技术停滞不前影响了企业的创新效率，可能是由于企业规模及管理水平的提升使得企业降低了对创新的关注；2018—2019年技术效率有所下降，但相较于前期技术进步指数有所回升；2019—2020年全要素生产率最低，可能是受到新冠肺炎疫情的影响，部分企业调整研发策略导致的。综合来看，技术进步指数的下降即生物医药企业在创新技术上的停滞不前是导致生物医药上市企业全要素生产率下降的主要原因。

表5 生物医药企业2015—2020年全要素生产率及其分解

(3)企业性质角度分析

为进一步明确不同性质企业创新效率之间的差异以及差异产生的原因，本文将样本企业划分为国企和民营两种类型，并对其全要素生产率进行分析，见表6。可见，在2015—2020年间，国企和民营生物医药企业的全要素生产率均小于1，表明无论是国企还是民营生物医药企业在这一时期创新效率都存在一定程度的下降，且这种趋势在民营生物医药企业更为明显。对全要素生产率进行进一步分析发现国有生物医药企业全要素生产率低下主要是由于技术进步指数的低下，表明其自主创新不足是导致其创新效率低下的主要原因。反观民营生物医药企业，其技术进步指数略高于国企，但其技术效率变动指数远低于国企，这主要是由于其纯技术效率低下导致的，表明其要素配置不合理，投入要素配置不合理、要素使用效率低，资源未能得到有效利用。

表6 不同性质生物医药企业全要素生产率及其分解

(二)Tobit回归结果分析

以DEA测算结果为因变量，前文选取的各影响因素为自变量，构建Tobit面板回归模型如下：

Eff=β0+β1qygmit+β2ssfdit+β3zfzcit+β4cyfzit+

β5jjspit+ε

其中，Eff为各生物医药上市企业创新效率；i表示各个生物医药企业的编号；t表示年份；β0、β1、β2、β3、β4、β5表示各变量的回归系数；ε为残差项。运用Stata14.0软件进行处理，回归结果见表7。

表7 Tobit回归结果

第一，企业规模对生物医药企业创新效率具有负向影响，影响系数为-0.012，在10%水平下显著，说明企业规模每提升一个单位，生物医药企业创新效率会降低0.028个单位。这主要是因为企业在获得创新收益时，往往会选择进一步增大投资，以扩大规模的方式增加企业的影响力，但企业规模的扩大会对企业研发投入产生一定的挤出效应，且其科研软实力难以同步跟进，从而导致企业创新效率的降低。

第二，税收负担正向影响企业创新效率，其影响系数为0.487，在1%水平下显著，说明当前税收政策未能起到促进创新产出的作用。本文主要以发明专利衡量企业创新产出，有学者研究指出税收优惠能够显著促进企业外观和实用新型专利的创新产出，但不能提高企业的发明型专利创新效率[25]，而发明专利对创新的要求更高，更能体现企业自主创新的水平，政府应对税收优惠政策进行相应的调整，以进一步促进企业自主创新。

第三，政府支持负向影响企业创新效率，其影响系数为-0.011，在5%水平下显著，政府支持每提升一个单位，生物医药企业的创新效率会降低0.011个单位，说明当前政府补助对生物医药企业的影响较小，且未能发挥促进其创新的功能。

第四，产业发展对生物医药企业创新效率有正向影响，地区经济水平对生物医药企业创新效率有负向影响，但均未通过显著性检验。

四 对策与建议

本文通过DEA-Malmquist指数模型对137家生物医药上市企业创新效率进行了测度分析。静态创新效率研究发现，大部分生物医药企业创新效率较好，且大多处于规模收益递增状态，可进一步优化要素配置，提升创新效率，但企业间的创新效率差异也在不断扩大。动态创新效率研究发现，生物医药企业创新效率进步主要得益于技术效率提升的带动，自主创新能力不足是制约企业创新效率提升的主要因素；资源未能得到有效利用则是制约生物医药企业创新效率提升的又一因素；技术进步下降是制约国有生物医药企业创新效率提升的主要因素；民营生物医药企业创新效率的下降则是由于纯技术效率和技术进步下降的双重影响。在创新效率评价的基础上，进一步利用面板Tobit回归模型对生物医药企业创新效率的影响因素进行分析，结果发现企业规模、政府支持负向影响生物医药企业创新效率的提升，税收负担对其创新效率的提升则有一定的促进作用。在此基础上，提出如下建议：

第一，营造生物医药企业良好发展环境。一是出台生物医药产业支持政策，加强政策引导，坚持市场中立原则，优化政府服务，鼓励企业多元化创新。二是切实保障生物医药企业研发资金链。吸引多元社会资本参与，加强金融监管，为生物医药企业研发活动提供充足稳定的长期资金来源。

第二，合理调整对生物医药企业的研发补贴及税收优惠政策。制定科学合理的财税政策，生物医药企业的研发活动具有高风险、高投入、长周期的特点，要重点关注补偿企业研发创新的正外部性和社会效益，降低企业研发成本，提升企业自主创新的积极性。此外，针对不同类型专利产出制定不同的补助政策以进一步促进企业的原始创新。

第三，企业要合理规划规模扩张。生物医药企业的核心竞争力在于创新，企业要在切实保障自身研发创新活动的基础上进行合理的扩张，确保研发资金链的完整。