賴木藍,徐娜,葛夫蓮,王程程,徐文
(山東中醫(yī)藥大學藥學院,濟南 250355)
隨著市場經(jīng)濟的不斷發(fā)展,行業(yè)競爭新優(yōu)勢越來越集中體現(xiàn)在創(chuàng)新能力上。醫(yī)藥制造業(yè)屬于我國高技術產(chǎn)業(yè)之一,匯集了當代醫(yī)藥行業(yè)的尖端科技,技術創(chuàng)新是其發(fā)展的第一動力。效率是指投入和產(chǎn)出的配比關系,技術創(chuàng)新效率研究本質上是對技術創(chuàng)新投入與技術創(chuàng)新產(chǎn)出的配比進行研究,進而分析其資源配置是否合理。醫(yī)藥制造業(yè)具有開發(fā)投入高、科研人員占比大的特點,研究醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新效率對分析我國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有借鑒意義。
1.1研發(fā)投入對研發(fā)產(chǎn)出的影響 在對醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率進行的研究中,研發(fā)投入對研發(fā)產(chǎn)出的影響一直是理論界討論的熱點。GRILICHES[1-2]將科研過程的產(chǎn)出看作是研發(fā)資本和人力投入的函數(shù);譚曉東等[3]認為中國醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率分別在財力和人力投入的積極與消極作用下震蕩提高。
1.2研發(fā)投入的滯后性問題 以上研究表明,科研人員的投入與研發(fā)經(jīng)費的支出對企業(yè)的價值提升呈正相關關系。但是,目前國內學者的研究多忽略了研發(fā)投入對研發(fā)產(chǎn)出的滯后問題。LEV等[4]研究表明,科學研究與試驗發(fā)展(research and development,R&D)費用支出與下一年經(jīng)營收入的效益具有明顯的滯后性;吳丹丹等[5]運用回歸分析對2015年中國上市制藥企業(yè)數(shù)據(jù)進行實證分析,研究結果表明研發(fā)投入對企業(yè)價值的影響存在滯后效應。
研發(fā)投入與產(chǎn)出之間的總滯后期包括實際產(chǎn)出滯后期和成果化滯后期[6]。實際產(chǎn)出滯后期是指研發(fā)投入到研發(fā)實際產(chǎn)出完成需要的時間;成果化滯后期是指實際產(chǎn)出完成到成果化的時間。例如一項實驗有了新發(fā)現(xiàn),研究人員對其科研成果進行專利申請,從研發(fā)投入到提出專利申請的時間屬于實際產(chǎn)出滯后期,而提出專利申請到產(chǎn)品成果化的時間屬于成果化滯后期。
俞立平[6]認為,在研究研發(fā)投入與產(chǎn)出的模型中,選擇實際產(chǎn)出滯后期較為科學合理,因為研發(fā)投入已經(jīng)反映在實際產(chǎn)出成果上,剩余的例如專利申請等成果化所需時間不列入研究范圍?;谝陨涎芯?,筆者借鑒俞立平[6]對技術創(chuàng)新實際產(chǎn)出滯后期的估計,綜合選定實際產(chǎn)出滯后期為1年,選取2006—2015年醫(yī)藥制造業(yè)的投入指標數(shù)據(jù)與2007—2016年的產(chǎn)出指標數(shù)據(jù),對最近10年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率進行評價分析。
2.1數(shù)據(jù)包絡分析法模型 數(shù)據(jù)包絡分析法(data envelopment analysis,DEA)是由美國著名運籌學家CHARNES和COOPER(1978)提出的,該模型表示為產(chǎn)出對投入的比例。這種方法不需要構建確定的函數(shù)關系,也不需要事先確定投入產(chǎn)出指標權重,在多個投入指標與多個產(chǎn)出指標的效率測度上具有較大優(yōu)勢,是計算技術創(chuàng)新效率運用較為廣泛的方法。
在DEA模型中,應用較為廣泛的是 CCR 模型(規(guī)模報酬不變)和 BCC 模型(規(guī)模報酬變動)[7],另外可以根據(jù)需要選擇投入導向模式和產(chǎn)出導向模式。筆者在本文選取的是在BCC模型下以投入為導向的DEA模型來分析我國的醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率。
1894年BANKER、CHARNES 和 COOPER給出了BCC模型[8](Input-BCC模型),并引入松弛變量 s+(產(chǎn)出不足)、s-(投入冗余),建立線性規(guī)劃模型:
S·t0=λj,s+s-≥O(j=1,2,…,n)
其中θ為綜合效率,當 θ=1 時,且S-=S+=0時,則認為DEA有效狀態(tài),不存在投入冗余和產(chǎn)出不足;當θ=1時,且s-=0或 s+=0時,則認為DEA弱有效狀態(tài),存在某些方面的投入冗余或產(chǎn)出不足;當0<θ<1時,則認為DEA非有效狀態(tài),企業(yè)需要提高資源的配置效率,減少資源投入,增加創(chuàng)新產(chǎn)出。
3.2數(shù)據(jù)來源與指標選取
3.2.1數(shù)據(jù)來源 筆者選取2006—2015年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)投入數(shù)據(jù)與滯后1年(2007—2016年)的研發(fā)產(chǎn)出數(shù)據(jù)組成樣本,進行技術創(chuàng)新效率實證研究。其中西藏、新疆、青海、寧夏 4 省(自治區(qū))由于數(shù)據(jù)缺失嚴重,不作為本文的分析對象。數(shù)據(jù)來自2006—2016年各省(自治區(qū)、直轄市)統(tǒng)計年鑒與《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,詳細數(shù)據(jù)見表1。
3.2.2指標選取 基于前人的研究文獻與數(shù)據(jù)的可獲得性,筆者綜合考慮選取以下指標。投入指標選?。篟&D人員折合全時當量、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費、R&D經(jīng)費內部支出、技術改造經(jīng)費;產(chǎn)出指標選取:新產(chǎn)品銷售收入、專利申請數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務收入比。
4.1各省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率差異分析 利用DEAP2.1版軟件計算2007—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率值,結果見表2。
根據(jù)各省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率平均值的大小,筆者將其分為高效率省份、中等效率省份和低效率省份,其中高效率省份效率值為>0.8~1,中等效率省份效率值為>0.6~0.8,低效率省份效率值為0~0.6,具體情況見表3。
4.1.1技術創(chuàng)新效率與行業(yè)發(fā)展水平不成正比 筆者整理統(tǒng)計出各省(自治區(qū)、直轄市)10年醫(yī)藥制造業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的平均值(以下簡稱總產(chǎn)值),發(fā)現(xiàn)技術創(chuàng)新效率與行業(yè)發(fā)展水平不成正比。2007—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率平均值與總產(chǎn)值平均值排名對比情況見表4。
在技術創(chuàng)新效率高的省份中,山西、海南、云南三省的行業(yè)發(fā)展較落后,總產(chǎn)值排名分別為第25,26,23名;在技術創(chuàng)新效率低的省份中,河南、廣東、浙江三省的行業(yè)發(fā)展水平較高,總產(chǎn)值排名分別為第3,5,6名。這說明技術創(chuàng)新效率與行業(yè)發(fā)展水平不成正比:技術創(chuàng)新效率是一個相對值,假設某省份技術創(chuàng)新產(chǎn)出小,但因其研發(fā)投入也小,那么其效率值就有可能高[9]。因此,某省份的醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展水平的高低,不能說明該省份的技術創(chuàng)新效率的高低。
表1 2006—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價指標體系相關數(shù)據(jù)
續(xù)表1 2006—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價指標體系相關數(shù)據(jù)
續(xù)表1 2006—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價指標體系相關數(shù)據(jù)
續(xù)表1 2006—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價指標體系相關數(shù)據(jù)
續(xù)表1 2006—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價指標體系相關數(shù)據(jù)
續(xù)表1 2006—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價指標體系相關數(shù)據(jù)
續(xù)表1 2006—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價指標體系相關數(shù)據(jù)
表2 2007—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率值
續(xù)表2 2007—2016年我國主要省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率值
表3 各省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率平均值分類
4.1.2我國各地區(qū)技術創(chuàng)新效率發(fā)展差異大 筆者依據(jù)DEA方法的BCC模型,利用Deap2.1版軟件計算我國部分省(自治區(qū)、直轄市)的純技術效率與規(guī)模效率,將各省(自治區(qū)、直轄市)按照東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)與東北地區(qū)劃分,比較各地區(qū)純技術效率與規(guī)模效率的差異,具體結果見表5。
比較各地區(qū)純技術效率和規(guī)模效率的差異發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)的綜合效率依次呈階梯遞減,其中:
(一)東部地區(qū)的規(guī)模效率(0.687)最低,存在規(guī)模不經(jīng)濟的現(xiàn)象,規(guī)模效率值越小說明越需要縮小規(guī)模。從表5可知,東部地區(qū)相較其他地區(qū),除了河北省(0.111),其他省(自治區(qū)、直轄市)皆不存在產(chǎn)出不足的情況(S1+、S2+、S3+皆為0),但投入冗余是4個地區(qū)中最高的,其中天津、河北、浙江3個省(自治區(qū)、直轄市)的冗余超過10 000,冗余遠超其他地區(qū),因此應適當減少技術創(chuàng)新資源的投入量,縮小生產(chǎn)規(guī)模,以達到DEA有效狀態(tài)。
表4 2007—2016年我國部分省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率平均值與總產(chǎn)值平均值排名對比
(二)東北地區(qū)的純技術效率(0.345)最低,規(guī)模效率達到0.942,說明東北地區(qū)在規(guī)模上的提升空間有限,而提高技術創(chuàng)新才是提升綜合效率的關鍵。由表5可知,東北地區(qū)產(chǎn)出不足與投入冗余問題同時存在,且投入冗余量較高,建議該地區(qū)醫(yī)藥制造企業(yè)轉變經(jīng)營理念,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構,增強企業(yè)自主創(chuàng)新與研發(fā)能力,提高創(chuàng)新資源的配置效率,以提升自身的行業(yè)競爭力。
表5 2007~2016年我國各個地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)純技術效率和規(guī)模效率
(三)另外中部地區(qū)和西部地區(qū)的純技術效率和規(guī)模效率都還有約20%的提升空間,相對都存在不同程度的產(chǎn)出不足與投入冗余(表5),應當提高技術創(chuàng)新能力,增加技術創(chuàng)新產(chǎn)出量,同時應該適當減少技術創(chuàng)新投入量,調整產(chǎn)業(yè)規(guī)模。
4.2醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率整體發(fā)展趨勢分析 從整體上看,2007—2016年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率呈波動上升趨勢,其中2009,2014年技術創(chuàng)新效率出現(xiàn)下降(圖1),尤其是2009年的效率值急劇下滑,隨后2010年逐步回升,2011年開始回升至2008年水平以上,2014年出現(xiàn)小幅度下降,2015年重新回升至2013年水平以上,并且上升幅度開始呈平穩(wěn)緩慢趨勢。
圖1 我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率發(fā)展趨勢
在對高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素或各投入要素對科技創(chuàng)新的貢獻研究中,張立峰等[10]、俞立平[6]的研究表明,研發(fā)經(jīng)費的投入對企業(yè)技術創(chuàng)新效率有影響,其中政府科技投入對科技創(chuàng)新的貢獻最大;另外,茅寧瑩[9]采用鄒氏檢驗法研究表明技術創(chuàng)新效率的總體趨勢受政策的影響較大。
4.2.1金融危機波及我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率 縱觀這10年間我國宏觀經(jīng)濟環(huán)境與醫(yī)藥改革政策,筆者初步認為受2008年全球次貸危機影響,我國經(jīng)濟形勢受到波及,政府與企業(yè)對科技活動的投入力度減弱,致使2009年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率大幅度下降。
筆者選用R&D經(jīng)費內部支出數(shù)據(jù)分析得出,我國醫(yī)藥制造業(yè)R&D經(jīng)費內部支出2007年、2008年、2009年分別同比增長25.26%、19.55%、70.35%,可以看出2008年增幅明顯低于前后兩年。一般來說,國家宏觀經(jīng)濟形勢穩(wěn)定良好,政府與企業(yè)對科技活動的投入力度會加大,反之就會出現(xiàn)波動甚至衰退的現(xiàn)象?;谝陨戏治鲆约皽笮猍6]的研究,我們得出結論:2009年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率下滑與2008年的全球金融危機波及我國宏觀經(jīng)濟環(huán)境(政府與企業(yè)對研發(fā)經(jīng)費投入力度減弱)有關。
4.2.2新醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革對技術創(chuàng)新效率的影響較大 2009年,中共中央、國務院向社會公布了《關于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見》和《2009—2011年深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革實施方案》,這標志著我國“新醫(yī)改”開始實施。新醫(yī)改強調建立健全藥品供應保障體系,加強了國家基本藥物制度的建設,規(guī)范了藥品生產(chǎn)流通,促進了藥品生產(chǎn)、流通企業(yè)的優(yōu)化整合。以上國家政策的實施,不僅對減輕群眾基本用藥負擔具有重要意義,也有利于完善醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)政策和行業(yè)發(fā)展規(guī)劃,推動醫(yī)藥企業(yè)提高自主創(chuàng)新能力和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級,這對我國醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新效率提升有著正向影響。
2009—2011年是我國新醫(yī)改第一個階段,從圖1中可以看出,這3年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率不斷提高,這一方面說明以上國家政策的實施取得了重大進展,另一方面說明國家政策的制定對我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率有著重大影響。
本研究結果表明,我國各地區(qū)技術創(chuàng)新效率發(fā)展差異大:東部地區(qū)存在規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象,應縮小產(chǎn)業(yè)規(guī)模;東北地區(qū)純技術效率太低,需提高技術創(chuàng)新能力;另外,中部地區(qū)和西部地區(qū)的純技術效率和規(guī)模效率均還有約20%的提升空間,相對都應提高技術創(chuàng)新與適當調整規(guī)模。這10年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率總體呈波動上升的趨勢,并且技術創(chuàng)新效率受國家宏觀經(jīng)濟形勢和政策的影響較大。因此,國家應該制定相應的政策保持我國經(jīng)濟穩(wěn)步發(fā)展,同時加大研發(fā)經(jīng)費的投入[11];另外應不斷完善我國醫(yī)藥政策及相關法規(guī),以促進我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率的提高[9]。