茅寧瑩,張帥英,褚淑貞(中國藥科大學(xué)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心,南京 211198)
基于DEA方法的我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的實(shí)證研究
茅寧瑩*,張帥英,褚淑貞(中國藥科大學(xué)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心,南京 211198)
目的:評價我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,確保資源投入實(shí)現(xiàn)有效的產(chǎn)出。方法:采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法,在合理選取測度指標(biāo)的基礎(chǔ)上,選取1999-2008年我國主要省(區(qū)、市)醫(yī)藥制造業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了技術(shù)創(chuàng)新效率的實(shí)證研究,并探究了其時間演變趨勢及演變的政策影響因素。結(jié)果:我國河北、河南、湖北等部分中、東部?。▍^(qū)、市)技術(shù)創(chuàng)新效率低,平均水平不足0.6;東、中、西部主要省(區(qū)、市)的純技術(shù)效率平均都在0.7以上,而普遍都低于規(guī)模效率;整體看10年間技術(shù)創(chuàng)新效率沒有明顯的上升趨勢,且具有很大的波動性。結(jié)論:我國主要省(區(qū)、市)技術(shù)創(chuàng)新效率存在差異,且總體趨勢受政策的影響較大。國家應(yīng)當(dāng)借鑒國內(nèi)、外經(jīng)驗制定并不斷完善相關(guān)政策法規(guī),以促進(jìn)我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析;醫(yī)藥制造業(yè);技術(shù)創(chuàng)新效率
醫(yī)藥制造業(yè)作為一個典型的技術(shù)驅(qū)動型產(chǎn)業(yè),技術(shù)創(chuàng)新是其發(fā)展的基礎(chǔ)。我國政府及企業(yè)在技術(shù)進(jìn)步、新藥研發(fā)領(lǐng)域投入了大量的資金與人力。然而,在技術(shù)創(chuàng)新方面的缺陷卻日益凸顯,尤其是技術(shù)創(chuàng)新效率低下已成為制約整個產(chǎn)業(yè)全面、健康發(fā)展的瓶頸。與此同時,我國不同區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平和績效也存在較大差異,并呈現(xiàn)出不斷演變的動態(tài)發(fā)展趨勢。為了確保相關(guān)投入能實(shí)現(xiàn)有效的產(chǎn)出,評價技術(shù)創(chuàng)新的相對有效性就顯得尤為重要。國內(nèi)諸多學(xué)者對其進(jìn)行了有益的探索,其中,運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法對技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行評價已成為學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。比如,李婧等[1]、官建成等[2]、劉順忠等[3]運(yùn)用DEA方法對我國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了實(shí)證分析;劉敬嚴(yán)[4]、段偉[5]基于DEA方法對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效進(jìn)行了評價。
以往研究成果對本文研究的展開具有重要的借鑒意義,但仍有進(jìn)一步研究的必要。第一,關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新效率指標(biāo)的選取還值得商榷,指標(biāo)選取的合理與否關(guān)系到最終結(jié)論是否正確。技術(shù)創(chuàng)新是一個多投入、多產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)過程[6]。對于技術(shù)創(chuàng)新活動的投入變量,相關(guān)文獻(xiàn)一般采用R&D(研究與開發(fā))資金投入和R&D人力資源投入2項指標(biāo)[3,7]。R&D資金投入和R&D人力資源投入可以表征一個地區(qū)的創(chuàng)新規(guī)模與潛力,然而除了這2個常用指標(biāo)外,無論從廣義技術(shù)創(chuàng)新的角度還是從我國作為技術(shù)后進(jìn)國的實(shí)際情況出發(fā),研發(fā)活動還應(yīng)包括技術(shù)引進(jìn)、技術(shù)改造等活動,而國內(nèi)許多學(xué)者也將上述活動的投入納入到技術(shù)創(chuàng)新投入指標(biāo)來考慮,即技術(shù)改造費(fèi)用和技術(shù)引進(jìn)費(fèi)用[8,9]。
對于產(chǎn)出變量,很多文獻(xiàn)都將專利列為產(chǎn)出指標(biāo)之一[7,10],本文也選用專利申請授權(quán)量作為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的一項衡量指標(biāo)。專利作為非收益性指標(biāo)能反映各行業(yè)的發(fā)明和創(chuàng)新信息,而國內(nèi)很多學(xué)者認(rèn)為收益性指標(biāo)也是反映技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的重要指標(biāo)[6,10,11]。因此,本文參考相關(guān)研究成果將產(chǎn)品銷售收入和新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務(wù)收入比作為另外2項產(chǎn)出指標(biāo),綜合反映行業(yè)內(nèi)企業(yè)終端產(chǎn)品的科技含量及技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)成果的能力。
第二,以往多數(shù)研究都是對于某一區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的靜態(tài)研究,少有對某一產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動態(tài)研究。每個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新都有各自不同的特點(diǎn),并且導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新效率高低的原因也各不相同,這就需要結(jié)合具體產(chǎn)業(yè)的實(shí)際情況,動態(tài)地分析技術(shù)創(chuàng)新效率變化趨勢及其變化原因。
基于以上考慮,本文選取我國醫(yī)藥制造業(yè)27個省(區(qū)、市)1999-2008年的相關(guān)數(shù)據(jù),應(yīng)用效率測度的DEA方法,在合理選取測度指標(biāo)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了技術(shù)創(chuàng)新效率的實(shí)證研究,并探究了其時間演變趨勢及演變的政策影響因素,為有關(guān)部門制定醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)扶持政策和醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)制定技術(shù)創(chuàng)新策略提供決策依據(jù)。
DEA方法由Chames、Cooper和Rhodes于1978年提出,旨在評價“多投入多產(chǎn)出”模式下決策單元間的相對有效性?,F(xiàn)在應(yīng)用較為廣泛的是CCR模型和BCC模型,可分別處理“規(guī)模報酬不變”與“規(guī)模報酬變動”假設(shè)下的決策單元有效性問題[12]。
1.1 DEA的CCR模型
技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)是把人力資源和財力資源投入轉(zhuǎn)化為技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng),利用DEA的CCR模型可以對決策單元的規(guī)模有效性和技術(shù)有效性同時進(jìn)行評價。在DEA方法中,每個被研究單元被稱作是決策單元(DMU),其基本特點(diǎn)是有多個輸入和輸出,在把輸入轉(zhuǎn)化為輸出的過程中努力實(shí)現(xiàn)自身的決策目標(biāo)。
對于某個選定的DMU(下標(biāo)設(shè)為0),CCR評價模型可表示成如下的規(guī)劃問題:
其中,θ為該決策單元DMU0投入相對于產(chǎn)出的有效利用程度(有效值,即技術(shù)創(chuàng)新效率值);Xi、Yi分別為DMUi的投入和產(chǎn)出要素集合,用一維數(shù)組(Xi1,Xi2,…,Xim)、(Yi1,Yi2,…,Yip)表示;λi為相對于DMU0重新構(gòu)造一個有效DMU組合時,其中第i個DMU決策單元的組合比例;s-、s+為松馳變量[13]。
由CCR模型計算出的效率值為技術(shù)創(chuàng)新效率值,可以進(jìn)一步分解成為規(guī)模效率值與純技術(shù)效率值的乘積,即:技術(shù)創(chuàng)新效率=規(guī)模效率×純技術(shù)效率,而純技術(shù)效率值可由BCC模型計算得出,由此便求出:規(guī)模效率=技術(shù)創(chuàng)新效率/純技術(shù)效率。
1.2 DEA模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義
(1)DEA有效性。當(dāng)θ=1時,稱所對應(yīng)的DMU為弱DEA有效,進(jìn)一步,如果成立s-=s+=0,稱該DMU為DEA有效——既是技術(shù)有效,又是規(guī)模有效;當(dāng)θ<1時,稱其為DEA無效——或不為技術(shù)有效,或不為規(guī)模有效,或兩者均無效。
(2)技術(shù)有效性。如果s-=s+=0,則所對應(yīng)的生產(chǎn)活動從技術(shù)角度看,資源獲得了充分利用,投入要素達(dá)到最佳組合,取得了最大的產(chǎn)出效果,稱其為技術(shù)有效;否則稱技術(shù)無效。
2.1 數(shù)據(jù)來源
由于數(shù)據(jù)的可獲得性以及DEA方法對數(shù)據(jù)的要求,本文選取了1999-2008年醫(yī)藥制造業(yè)27個省(區(qū)、市)組成樣本,而西藏、新疆、青海、寧夏4?。▍^(qū))數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,不作為分析對象。數(shù)據(jù)來自1999-2008年《中國高新技術(shù)統(tǒng)計年鑒》。
2.2 指標(biāo)選取
技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)是把人力資源和資金投入轉(zhuǎn)化為技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。綜合考慮本文選取以下指標(biāo),詳見表1。
表1 我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出指標(biāo)描述Tab 1 Technology innovation input and output index description of pharmaceutical manufacturing in China
DEA方法有投入導(dǎo)向與產(chǎn)出導(dǎo)向2種模式。區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)中,投入比產(chǎn)出更容易實(shí)現(xiàn)控制。因此,本文選取投入導(dǎo)向的DEA模式。利用DEAP-xp1軟件計算1999-2008年我國主要?。▍^(qū),市)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值,結(jié)果見表2。
表2 1999-2008年我國主要?。▍^(qū)、市)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值Tab 2 Technology innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing in provinces and cities during 1999-2008
3.1 各?。▍^(qū)、市)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率分析
根據(jù)各?。▍^(qū)、市)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值可以進(jìn)一步將其分為3類:即高效率?。▍^(qū)、市)(技術(shù)創(chuàng)新效率值介于0.8至1.0之間)、中等效率?。▍^(qū)、市)(技術(shù)創(chuàng)新效率值介于0.6至0.8之間)和低效率?。▍^(qū)、市)(技術(shù)創(chuàng)新效率值低于0.6)。分類情況具體見表3。
表3 各?。▍^(qū)、市)按技術(shù)創(chuàng)新效率平均值分類Tab 3 Classification of provinces by the average technology innovation efficiency
從表2、表3可以看出,上海、北京、江蘇、山東等一些醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展水平高的?。▍^(qū)、市)其技術(shù)創(chuàng)新效率值也較高,但同時一些醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展水平低的省(區(qū)、市),如甘肅、貴州等其技術(shù)創(chuàng)新效率值也較高。這種現(xiàn)象一方面說明區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率未必與醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系;另一方面也說明技術(shù)創(chuàng)新效率是一個相對值,醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展水平低,技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出小,但其投入也小,因此其效率就有可能高。
同時,河北、吉林、河南、湖北等中、東部?。▍^(qū)、市)技術(shù)創(chuàng)新效率低,平均水平不足0.6,而這些?。▍^(qū)、市)醫(yī)藥制造業(yè)總產(chǎn)值排名都在全國前列,具體見表4。
表4 1999-2008年部分?。▍^(qū)、市)總產(chǎn)值和技術(shù)創(chuàng)新效率平均值排名Tab 4 Total output and average efficiency of technology innovation ranking of some provinces and cities from 1999to 2008
一方面,從投入的角度來看,出現(xiàn)了不同程度的投入冗余,即這部分資源投入并沒有完全被產(chǎn)出所吸收和反映。其中,河南的資金投入冗余最高,平均達(dá)到3507.44萬元,人員冗余量達(dá)到185人,具體見表5。
表5 1999-2008年部分?。▍^(qū)、市)技術(shù)創(chuàng)新投入冗余平均值Tab 5 Average technology innovation input redundancy of some provinces and cities from 1999to 2008
造成冗余的原因可能是由于盲目擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模,而并沒有使資源得到充分利用。因此,政府應(yīng)該采取相應(yīng)措施,制定相應(yīng)的激勵政策,使冗余的創(chuàng)新資源流向資源短缺的地區(qū),進(jìn)一步促進(jìn)各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新效率提高。
另一方面,技術(shù)創(chuàng)新效率低也反映出了這些中、東部?。▍^(qū)、市)產(chǎn)業(yè)布局和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的問題。例如,河北省醫(yī)藥制造業(yè)80%集中在石家莊,石藥集團(tuán)、華藥集團(tuán)、神威藥業(yè)、以嶺藥業(yè)等諸多制藥企業(yè)坐落在此。雖然這些制藥企業(yè)在全國有著重要影響,但大多數(shù)都是以原料藥生產(chǎn)為主。整個河北省的產(chǎn)品中,原料藥占到了70%,缺少科技含量高的產(chǎn)品,其產(chǎn)品附加值低、結(jié)構(gòu)不合理[14]。所以,改善產(chǎn)業(yè)布局、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)也是提高技術(shù)創(chuàng)新效率的有效途徑。
3.2 醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率分析
按照傳統(tǒng)的東、中、西部劃分(東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省(區(qū)、市);中部包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個?。▍^(qū)、市);西部包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆10個省(區(qū)、市);西藏、新疆、寧夏、青海不在本文研究范圍內(nèi)),計算歷年各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率平均值,發(fā)現(xiàn)中部技術(shù)創(chuàng)新效率明顯低于東部和西部。為了進(jìn)一步揭示其成因,筆者依據(jù)DEA方法的BCC模型對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行分解,將其分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率,具體結(jié)果見表6。
表6 1999-2008年各地區(qū)純技術(shù)效率與規(guī)模效率值Tab 6 Pure technology efficiency and scale efficiency value of regions from 1999to 2008
表6顯示出我國東、中、西部各地區(qū)純技術(shù)效率與規(guī)模效率分布情況。3個地區(qū)純技術(shù)效率平均都在0.7以上,尚有20%~30%的提升空間,而規(guī)模效率普遍都高于純技術(shù)效率,東部和西部都達(dá)0.9以上,提升空間有限。由此看出,相對于規(guī)模效率,制約我國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率整體提升的原因主要體現(xiàn)在純技術(shù)效率方面。我國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模效率已接近生產(chǎn)前沿面,在此情況下,擴(kuò)大規(guī)模對提高技術(shù)創(chuàng)新效率的作用是極其有限的,而加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新,提高管理效率是才是當(dāng)務(wù)之急。
從發(fā)展趨勢來看,3個區(qū)域的純技術(shù)效率都有很大的提高,分別從1999年的0.857、0.558、0.682提高到2008年的0.957、0.952、0.939,尤其是中、西部提高幅度更明顯,說明近幾年對中、西部技術(shù)創(chuàng)新投入效果明顯。
從東、中、西部的對比來看,無論是純技術(shù)效率還是規(guī)模效率,中部地區(qū)都顯現(xiàn)出低于東、西部的態(tài)勢。分析原因,一方面是由于中部地區(qū)雖然投入較西部地區(qū)多,但產(chǎn)出并沒有完全反映其投入,因此相對技術(shù)創(chuàng)新效率偏低;另一方面,在產(chǎn)業(yè)布局和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)上與東部地區(qū)相比,存在很多不足之處,技術(shù)創(chuàng)新也明顯落后于東部地區(qū)。因此,中部地區(qū)為了提高技術(shù)創(chuàng)新效率,一方面須適度降低創(chuàng)新資源投入水平、有效調(diào)節(jié)其創(chuàng)新規(guī)模,另一方面必須加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新與管理變革,提高其資源配置能力。
3.3 醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體發(fā)展趨勢分析
10年間,從全國整體情況來看,純技術(shù)效率在波動中有明顯的上升趨勢,但技術(shù)創(chuàng)新效率沒有明顯的上升趨勢,具有很大的波動性,如圖1、圖2所示。
造成這種不穩(wěn)定的原因是多方面的,其中,國家宏觀環(huán)境及政府科技政策容易對科技創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響。一般來說,當(dāng)國家宏觀經(jīng)濟(jì)形勢較好,政府重視科技創(chuàng)新活動從而提供政策支持、加大投入力度時,科技創(chuàng)新就會表現(xiàn)出良好、穩(wěn)定的發(fā)展態(tài)勢;反之,就會出現(xiàn)波動與衰退的跡象。
從圖2中看出,2001、2002年技術(shù)創(chuàng)新效率出現(xiàn)一個較為明顯的上升趨勢,初步可以判斷醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率時間序列數(shù)據(jù)可能存在拐點(diǎn),進(jìn)而表明2001年修訂的《藥品管理法》和2002年實(shí)施的《藥品管理法實(shí)施條例》有可能對醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了積極的影響。
由于圖2的直接觀測結(jié)果并不精確,本文采用鄒氏檢驗法檢驗醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的時間序列數(shù)據(jù)是否存在拐點(diǎn)。鄒氏檢驗法(CHOW檢驗法)是著名美籍華人、美國賓夕法尼亞大學(xué)教授鄒至莊于1960年提出的一種數(shù)理檢驗方法,用于判斷結(jié)構(gòu)在預(yù)先給定的時點(diǎn)是否發(fā)生了變化的一種方法[15]。首先建立簡單線性時間趨勢模型:
θ=β0+β1Time+μt
其中,θ為醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,Time為時間趨勢項。
分別以2001年、2002年為預(yù)定的時點(diǎn)進(jìn)行鄒氏檢驗,結(jié)果顯示2001年的F=10.138<F(1,8)=11.26(α=0.01)通過顯著性檢驗,2002年的F=16.526>F(1,8)=11.26(α=0.01)未通過顯著性檢驗。說明技術(shù)創(chuàng)新效率數(shù)據(jù)在2001年左右發(fā)生了結(jié)構(gòu)性的變化,初步認(rèn)定2001年修訂的《藥品管理法》對我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了顯著的影響。其影響具體可能表現(xiàn)在:
(1)修改了“新藥”的定義。將“新藥是指我國未生產(chǎn)過的藥品”修改為“新藥是指未曾在我國上市銷售過的藥品”。按照過去“新藥”的定義,一個已經(jīng)在我國進(jìn)口使用的藥品,如果我國藥品生產(chǎn)企業(yè)首次生產(chǎn)也算是新藥,這種規(guī)定雖然在一定時期內(nèi)保護(hù)了我國醫(yī)藥企業(yè)的利益,但是卻造成了我國“新藥不新”的現(xiàn)象。從長遠(yuǎn)的角度來講,將“新藥”的定義修改之后,既符合世界貿(mào)易組織(WTO)規(guī)則的要求,也有利于提高我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)參與市場競爭的能力,有利于促進(jìn)我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。
(2)積極鼓勵新藥科研成果的產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)變,促進(jìn)新藥研究開發(fā)行為科學(xué)、規(guī)范地發(fā)展。技術(shù)創(chuàng)新效率高低的一個重要表現(xiàn)在于科研成果的產(chǎn)業(yè)化能力。2001年修訂的《藥品管理法》鼓勵新藥研制機(jī)構(gòu)在新藥研究開發(fā)過程中盡早與醫(yī)藥企業(yè)聯(lián)合,以促進(jìn)新藥研究開發(fā)行為科學(xué)、規(guī)范發(fā)展,從而提高新藥研究成果產(chǎn)業(yè)化能力。同時,醫(yī)藥企業(yè)及早參與到新藥研究開發(fā)中去,也可以為新藥研究開發(fā)在財力和物力方面提供更大的支持,以鼓勵新藥研究開發(fā)的積極性,提高研究開發(fā)成果的科技含量。
圖2 技術(shù)創(chuàng)新效率發(fā)展趨勢Fig 2 Technology innovation efficiency trend
本文應(yīng)用DEA方法對我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了綜合評價。結(jié)果表明:第一,1999-2008年,河南、河北等部分中、東部?。▍^(qū)、市)技術(shù)創(chuàng)新效率低,產(chǎn)業(yè)布局和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不合理,存在投入冗余,這些?。▍^(qū)、市)應(yīng)當(dāng)調(diào)整投入結(jié)構(gòu),提高產(chǎn)出效率,使資源得到更充分的利用;第二,相對于規(guī)模效率,全國及各地區(qū)純技術(shù)效率還有較大的提升空間,提高純技術(shù)效率對國家及地方技術(shù)創(chuàng)新工程建設(shè)意義重大;第三,全國范圍內(nèi),純技術(shù)效率具有明顯的增長趨勢,但技術(shù)創(chuàng)新效率存在較大的波動,通過鄒氏檢驗法初步分析得出國家創(chuàng)新政策的改變會對技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。所以,國家應(yīng)當(dāng)借鑒國內(nèi)、外經(jīng)驗,制定并不斷完善相關(guān)政策法規(guī),以促進(jìn)我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。
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Empirical Research on Technology Innovation Efficiency of Pharmaceutical Manufacturing in China Based on DEA Method
MAO Ning-ying,ZHANG Shuai-ying,CHU Shu-zhen(Medical and Pharmaceutical Industry Development Research Center,China Pharmaceutical University,Nanjing 211198,China)
OBJECTIVE:To evaluate technology innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing and ensure resources achieve effective output.METHODS:Technology innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing was researched on the basis of a reasonable measure index selection,using the data envelopment analysis(DEA)method,selecting the provincial panel data.The time trends and policy factors of evolution were also explored.RESULTS:Innovation efficiency of middle and eastern regions was low,such as Hebei,Henan and Hubei province(the average level was lower than 0.6);in eastern,middle and western regions,the average level of pure technology efficiency was higher than 0.7,but was lower than the scale efficiency.On the whole,technology innovation efficiency didn’t show significant increasing tendency but great fluctuation during 10years.CONCLUSION:Technology innovation efficiency is different from each other,and highly influenced by the national regulations.Related laws and regulations should be establised and perfected by referring to domestic and foreign experience in order to improve innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing in China.
Data envelopment analysis;Pharmaceutical manufacturing;Technology innovation efficiency
F407.7;F270
C
1001-0408(2012)05-0391-04
DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2012.05.03
*副教授,博士。研究方向:企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新管理。E-mail:mny523@126.com
2011-01-06
2011-04-16)