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    基于Malmquist指數評價我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率

    2010-11-02 03:55:20鄒鮮紅羅承友聯(lián)邦制藥國際控股有限公司中山市58467湖南科技職業(yè)學院長沙市410004
    中國藥房 2010年37期
    關鍵詞:省市醫(yī)藥制造業(yè)

    鄒鮮紅,羅承友(1.聯(lián)邦制藥國際控股有限公司,中山市58467;.湖南科技職業(yè)學院,長沙市410004)

    基于Malmquist指數評價我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率

    鄒鮮紅1*,羅承友2(1.聯(lián)邦制藥國際控股有限公司,中山市528467;2.湖南科技職業(yè)學院,長沙市410004)

    目的:評價我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率,為相關決策提供參考。方法:利用基于非參數的Malmquist指數模型,從動態(tài)角度考察1999~2007年期間我國醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域和子行業(yè)技術創(chuàng)新效率變化的規(guī)律和特點。結果:在研究的時間段內我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率年均增長6.6%,這主要得益于技術進步的貢獻。技術創(chuàng)新效率存在區(qū)域差異,西部地區(qū)技術進步率最高(26.7%),東部地區(qū)技術進步率其次(13.8%),中部地區(qū)技術進步率最低(5.5%);同時存在行業(yè)差異,中成藥品制造業(yè)的創(chuàng)新效率增長率最高(12.4%),化學藥品制造業(yè)創(chuàng)新效率增長率次之(9.2%),生物藥品制造業(yè)創(chuàng)新效率增長率最低(6.8%)。結論:技術進步是推動我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率提升的關鍵,但是醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的區(qū)域及子行業(yè)差異又體現(xiàn)了在創(chuàng)新的過程中資源合理配置的重要性,以及對創(chuàng)新產出中自主知識產權的關注程度。

    Malmquist指數;醫(yī)藥制造業(yè);技術創(chuàng)新效率

    醫(yī)藥制造業(yè)作為一個典型的技術驅動型產業(yè),技術創(chuàng)新是其發(fā)展的基礎。近年來,全球新藥年上市數量呈下降趨勢,新藥研發(fā)面臨的形勢是:一方面,優(yōu)良的潛在化合物已被逐步開發(fā),新藥研發(fā)的成功率降低,導致研發(fā)成本進一步增加;另一方面,20世紀80~90年代開發(fā)的專利藥,其保護期過后將面臨仿制藥的巨大沖擊。面對這些壓力和挑戰(zhàn),歐美各國及各大制藥公司紛紛采取行動,提高制藥領域的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率,因此技術創(chuàng)新效率及其影響因素的研究在醫(yī)藥制造領域具有非同一般的意義,通過研究可以發(fā)現(xiàn)產業(yè)發(fā)展的規(guī)律和趨勢。在這方面國外研究相對比較成熟,如Hashimoto等[1]采用Malmquist指數方法定量研究日本制藥產業(yè)的研發(fā)效率在1991~2000年期間的變化規(guī)律,發(fā)現(xiàn)日本制藥產業(yè)在2000年的研發(fā)效率已降至1991年的50%。

    我國醫(yī)藥制造業(yè)有著與發(fā)達國家不一樣的發(fā)展軌跡,目前國內對該產業(yè)技術創(chuàng)新效率方面的研究較少,這可能與數據的可獲得性及行業(yè)的特殊性有關。隨著我國醫(yī)藥行業(yè)“十一五”規(guī)劃的實施,政府及企業(yè)對醫(yī)藥技術創(chuàng)新方面的投入也不斷增大,為了確保這些投入能實現(xiàn)有效的產出,對各區(qū)域及子行業(yè)的技術創(chuàng)新效率進行評價就顯得尤為重要,特別是對于發(fā)展中的我國醫(yī)藥制造業(yè),由于人力資本、技術和資金比較缺乏,如何提高這些要素在推動創(chuàng)新過程中的效率是值得深入研究的問題。本文利用基于非參數的Malmquist指數模型,借助Deap2.1軟件,從動態(tài)角度分析我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率在一定時間過程中的變動規(guī)律,以及在變動過程中技術進步與技術效率(即資源配置效率)的相互影響和彼此制約的關系,以此評價近年來我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率的變化狀況,為實現(xiàn)我國醫(yī)藥科技戰(zhàn)略目標,推動醫(yī)藥工業(yè)經濟持續(xù)、快速、穩(wěn)定和健康發(fā)展提供科學的決策參考。

    1 Malmquist指數模型

    1.1 Malmquist指數定義

    本文采用的Malmquist指數[2]是建立在Shephard(1970)所提出的距離函數的基礎上的,其表達式為:

    1.2 距離函數

    距離函數是得到生產率隨時間變化的Malmquist生產率指數的基礎。1970年由Shephard給出的投入產出距離函數,可以看作是將1957年Farrell[3]對單輸入/單輸出的有效性度量方法推廣到多輸入/多輸出的情況。令每個時期t生產可能集T和產出水平y(tǒng)之下的投入集分別為:

    根據F?re等的研究[4],距離函數是Farrell技術效率的倒數,從而可以定義生產可能性邊界Lt(yt)下的投入產出距離函數為:

    在此,投入距離函數可以看作是某一生產點(xt,yt)向理想的最小投入點最大限度地逼近,即某一投入和最小可能投入的比值。當且僅當在生產前沿面上,生產在技術上是有效率的。如果在生產前沿面的外部,生產在技術上是無效的。在時間t+1,可以把公式中的t替代為t+1便可得到此時的距離函數

    1.3 指數的分解

    Malmquist指數可以被分解為技術效率指數和技術進步指數。

    在上式中,EC(Efficiency change)是規(guī)模報酬不變條件下的技術效率指數,代表了2個時期相對技術效率的變化,也被稱為“追趕效應”(Catching-up)。當EC>1時,表明決策單位的生產更接近生產前沿面,代表技術效率改善;反之EC<1,則代表技術效率降低。這個指數測度時期t到t+1每個觀察對象到最佳實踐邊界的追趕程度。技術效率的變化指數可以相應分解為規(guī)模效率變化指數SC(xt+1,yt+1;xt,yt)和純技術效率變化指數PC(xt+1,yt+1;xt,yt)。

    TC(Technical change)為技術進步指數,這個指數測度技術邊界的時期t到t+1之間的移動,代表2個時期內生產前沿面的移動,被稱為“前沿面移動效應”或“增長效應”,這種效應表明了技術的創(chuàng)新。該效應的度量與所選參考期的生產前沿面相關,當TC>1時,直觀地意味著生產前沿面“向上”移動;反之TC<1時,生產前沿面“向下”移動。

    所以,Malmquist生產率指數可以分解為:

    因此,當整體效率(M)的變化大于1時表示第t期至第t+1期效率呈現(xiàn)成長狀態(tài),小于1時則表示第t期至第t+1期效率呈現(xiàn)衰退的趨勢。效率的改善和技術進步是提高生產力的源泉,當技術效率指數大于1時,綜合生產率水平提升。構成Malmquist生產率指數的某一變化率大于1時,表明其是生產力提高的源泉,反之則是導致生產力降低的根源。

    2 測度指標的選取及數據處理

    技術創(chuàng)新效率是指在技術創(chuàng)新過程中創(chuàng)新投入要素相對于產出能力的利用率,它是技術創(chuàng)新能力的發(fā)揮和經濟效益的重要體現(xiàn)。在進行我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率的評價前,必須先建立一個衡量投入產出的測度指標體系。

    2.1 測度指標的選取

    技術創(chuàng)新系統(tǒng)是把人力資源和財力資源投入轉化為創(chuàng)新的經濟系統(tǒng),技術創(chuàng)新是一個多投入、多產出的經濟過程,在創(chuàng)新過程中需要多種資源的投入,其中包括人員的投入和資金的投入,資金的投入主要包括R&D(Research&Development,研發(fā))投入與非R&D投入。選取合理的投入產出指標是正確利用Malmquist指數方法測量技術創(chuàng)新效率的一個關鍵問題。

    以劉鳳朝等[5](2007)、羅亞非等[6](2007)、魏芳等[7](2008)、黃舜等[8](2010)對科技創(chuàng)新效率、制藥業(yè)技術創(chuàng)新效率、高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率的評價指標為基礎,在綜合分析醫(yī)藥制造業(yè)的技術創(chuàng)新特點后,本研究選取R&D活動人員折合全時當量作為人力資源的投入指標(X1,單位:萬人),選取R&D經費內部支出(X2)以及技術改造、技術引進與消化吸收等經費支出總額(X3)作為創(chuàng)新資本的投入指標(單位:億元)以反映醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新投入的人力、物力和財力水平。選取新產品銷售收入(Y1,單位:億元)、專利申請數量(Y2,單位:件)為技術創(chuàng)新的產出指標。

    2.2 數據處理說明

    由于數據的可得性以及Malmquist指數模型對數據的要求,本文對我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率評價選取了我國醫(yī)藥制造業(yè)23個省市(由于貴州、海南、西藏、新疆、甘肅、青海、寧夏等地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模很小,且2000年以前的部分數據缺省嚴重,所以未成為選擇的樣本)及三大子行業(yè)(化學藥品、中成藥品、生物藥品)的相關數據組成樣本,數據主要來自1998~2008年《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

    考慮到從研發(fā)投入到產出需要一定的時間,因此產出相比投入需要一定的滯后期,筆者采用Furman等[9]的方法將專利數據滯后期設定為2年,新產品銷售收入的滯后期也設為2年,即動態(tài)效率評價投入指標為1997~2005年數據,產出指標為1999~2007年數據。并對新產品銷售收入,研發(fā)經費內部支出,技術引進、改造與消化吸收經費支出以1997年為基數進行了價格的平減,采用的平減指數分別為國家發(fā)改委公布的醫(yī)藥制品出廠價格指數和商品零售價格指數。

    3 技術創(chuàng)新效率評價

    3.1 技術創(chuàng)新效率的測度

    將我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新系統(tǒng)看作3輸入、2產出的決策單元(DMU),針對DMU建立Malmquist模型。運用Deap2.1軟件計算1999~2007年我國醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域及子行業(yè)的Malmquist指數及其分解的變化情況,相關結果見表1(技術效率指數:Effch;技術進步指數:Techch;純技術效率指數:Pech;規(guī)模效率指數:Sech;技術創(chuàng)新效率指數:Tfpch,下同)、表2、表3(“生產可能性邊界”是用以度量某省市在研究期間的創(chuàng)新活動是否有效率的一個概念)、表4、表5。

    表11999 ~2007年技術創(chuàng)新效率指數的變化及其分解Tab 1Changes and decomposition of technology innovation efficiency index from 1999 to 2007

    表223 個省市技術創(chuàng)新效率指數的變化及其分解Tab 2Changes and decomposition of technology innovationefficiency index in 23 provinces and cities

    表31999 ~2007年期間在生產可能性邊界的省市Tab 3Provinces and cities on the production possibility frontier from 1999 to 2007

    表4 三大區(qū)域技術創(chuàng)新效率指數的變化及其分解Tab 4Changes and decomposition of technology innovation efficiency index in 3 regions

    表5 三大子行業(yè)技術創(chuàng)新效率指數的變化及其分解Tab 5Changes and decomposition of technology innovation efficiency index in 3 subindustries

    3.2 Tfpch及其分解

    3.2.1 我國醫(yī)藥制造業(yè)Tfpch的動態(tài)變化。由表1可見,在研究的時段內我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率得到提高,Tfpch年均增長6.6%(以1為基準,大于1表示增長,反之為下降。1.066即增長6.6%,下同),這主要得益于技術進步的貢獻(Techch年均增長達10.6%,而Effch年均下降3.6%)。從時間序列來看,2001年Tfpch開始出現(xiàn)下降,此后的3年時間都在1以下徘徊,從2004年開始Tfpch回升,2005~2007年其增長的趨勢不變。這表明研究期間我國醫(yī)藥制造業(yè)平均Tfpch的變化是一條波動的曲線,出現(xiàn)這一現(xiàn)象的主要原因是由于Techch的變動造成的。1999~2007年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率指數及技術效率指數、技術進步指數變化曲線見圖1。

    圖1 1999~2007年我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率指數及技術效率指數、技術進步指數變化曲線Fig 1Variation curves of technology innovation efficiency index,technology efficiency index and technology advance index in Chinese pharmaceutical industry from 1999 to 2007

    3.2.223 個省市Tfpch的動態(tài)變化。從表2可見,Tfpch小于1的省份分別為黑龍江(-21.4%)、吉林(-12.5%)、河南(-3.5%)、廣西(-2.1%)、遼寧(-1.9%),表明這5個省份在研究的時段內技術創(chuàng)新效率出現(xiàn)下降,其中黑龍江和吉林下降的幅度最大,而這5個省份技術創(chuàng)新效率下降的主要原因是技術效率的下降,說明創(chuàng)新資源沒有得到合理、有效的利用。

    Tfpch大于1的有云南(35.8%)、陜西(24.8%)、天津(20.3%)等18個省市,并以這3個省市的技術創(chuàng)新效率提高最顯著。在對這些省市效率增長因素進行分析后發(fā)現(xiàn)技術進步對技術創(chuàng)新效率增長的貢獻最大,其中增長全部來自于技術進步的有云南、重慶、上海和北京等4個省市,在技術進步的同時伴有技術效率提高的有福建、四川和山東等3個省市,在技術進步的同時伴有技術效率下降的有陜西、天津、湖北、江西、江蘇、廣東、湖南、河北等8個省市。

    可變規(guī)模報酬(Variable return to scale,VRS)常被用來表示投入與產出規(guī)模的相對有效性。如VRS=1,表示這個省市處于最優(yōu)的投入產出規(guī)模上,意味著這些省份該年度創(chuàng)新活動是有效率的,且在創(chuàng)新活動的生產可能性邊界上。如果VRS<1,則表示規(guī)模沒有達到最優(yōu)狀態(tài),意味著創(chuàng)新活動是無效率的且在生產可能性邊界內部。在研究的時段內,對23個省市VRS條件下創(chuàng)新活動的技術效率動態(tài)變化(相關表格省略)的分析表明,江蘇、云南2省所有年份創(chuàng)新活動的VRS值都為1,上海、天津、重慶、山西、北京等5省市有6個以上年份創(chuàng)新活動的VRS值為1,說明這些省市在研究期間的創(chuàng)新活動是有效率的,且在創(chuàng)新活動的生產可能性邊界上(見表3)。

    3.2.3 三大區(qū)域Tfpch的動態(tài)變化。由表4可見,在研究的時段內我國三大區(qū)域醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率都得到提高,其中西部地區(qū)Tfpch增幅最大(達到26.7%),其次是東部地區(qū)(13.8%),而中部地區(qū)的增幅只有0.4%。三大區(qū)域技術創(chuàng)新效率增長的原因也是來自于技術進步的貢獻,東、西部地區(qū)Techch增長率分別達到13.8%和26.7%,中部地區(qū)為5.5%,而中部地區(qū)由于受Pech和Sech下降的影響,Effch下降了4.8%,最終導致Tfpch只增長了0.4%。

    3.2.4 三大子行業(yè)Tfpch的動態(tài)變化。由表5可見,在研究的時段內我國醫(yī)藥制造業(yè)三大子行業(yè)的技術創(chuàng)新效率都得到提高,化學藥品制造業(yè)的Tfpch年均增長9.2%,中成藥品制造業(yè)的Tfpch年均增長12.4%,生物藥品制造業(yè)的Tfpch年均增長6.8%,這些增長主要來自于技術進步的貢獻。中成藥品制造業(yè)的Tfpch增長率相對最高,化學藥品制造業(yè)次之,生物藥品制造業(yè)增長率最低。

    從時間序列分析發(fā)現(xiàn),生物藥品制造業(yè)技術創(chuàng)新效率的波動最大,中成藥品制造業(yè)次之,而化學藥品制造業(yè)由于其行業(yè)總體規(guī)模大,技術創(chuàng)新效率較平穩(wěn),波動也最小。進一步分析發(fā)現(xiàn),中成藥品制造業(yè)Tfpch增長率在2000、2001、2004、2007年分別達到54.8%、72.5%、29.2%、60.2%,而生物藥品制造業(yè)Tfpch增長出現(xiàn)在2000、2002、2007年,分別達到151%、55.3%、135%。造成這一現(xiàn)象的主要原因是這2個行業(yè)分別在上述年份發(fā)明專利申請數量出現(xiàn)累積性增加。

    3.3 技術創(chuàng)新效率測度結果的評價與啟示

    根據上述對技術創(chuàng)新效率測定結果的分析可知,我國醫(yī)藥制造業(yè)在1999~2007年期間技術創(chuàng)新效率年均增長率為6.6%,表明技術創(chuàng)新效率得到持續(xù)的改善,這主要得益于技術進步的貢獻。三大區(qū)域的平均技術創(chuàng)新效率在研究期間均出現(xiàn)增長,其中西部地區(qū)增幅最大(達到26.7%),其次是東部地區(qū)(13.8%),而中部地區(qū)的增幅只有0.4%,三大區(qū)域平均技術創(chuàng)新效率增長的原因也是來自于技術進步的貢獻。三大子行業(yè)的平均技術創(chuàng)新效率在研究期間均出現(xiàn)增長,其中中成藥品制造業(yè)的創(chuàng)新效率增幅最大(12.4%),其次是化學藥品制造業(yè)(9.2%),生物藥品制造業(yè)增幅最?。?.8%),同樣行業(yè)技術創(chuàng)新效率的增長基本都來自于技術進步的貢獻。上述分析表明,技術進步是推動我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率提升的關鍵,但是效率的區(qū)域及子行業(yè)差異又體現(xiàn)了在創(chuàng)新的過程中資源合理配置的重要性,以及對創(chuàng)新產出中自主知識產權的關注程度。

    從表3可見,在生產可能性邊界上的省市基本都位于我國沿海發(fā)達地區(qū)的“長三角”、“珠三角”、“環(huán)渤?!钡貐^(qū),這說明上述地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新活動具有較高的技術效率水平,充分發(fā)揮了產業(yè)集群的綜合優(yōu)勢。而中部內陸地區(qū)的省份如河南、四川、河北、湖南、湖北、安徽、江西、廣西、遼寧、吉林、黑龍江80%以上的時間都不在生產前沿面上,表現(xiàn)相對落后。

    東部沿海地區(qū)醫(yī)藥工業(yè)總產值占全國的61%,聚集了國內外一批優(yōu)秀的醫(yī)藥企業(yè),如江蘇省集聚了一批跨國醫(yī)藥企業(yè)的中國生產基地,廣東省已擁有了一批國內優(yōu)秀的化學藥制劑與中成藥制劑的生產基地,浙江省和山東省的化學原料藥和中間體出口基地初具規(guī)模,上海本身擁有較強的研發(fā)能力,已形成國內領先的基礎研究、應用開發(fā)、臨床試驗、生產流通等完整的產業(yè)鏈,加上又擁有多家跨國醫(yī)藥巨頭的中國研發(fā)基地,如果東部地區(qū)能利用這些比較優(yōu)勢,加強創(chuàng)新資源的合理配置,積極利用全球化的知識溢出效應,我國醫(yī)藥制造業(yè)的技術創(chuàng)新效率和創(chuàng)新能力都將獲得更大的提高。

    4 結論

    通過分析和評價醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率在不同時間階段、不同區(qū)域和子行業(yè)間的變化規(guī)律和特點,發(fā)現(xiàn)我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率的增長表現(xiàn)出區(qū)域和行業(yè)間不平衡的特點。在區(qū)域中,西部的技術創(chuàng)新效率提升最快;在子行業(yè)中,中成藥品的技術創(chuàng)新效率提升最快。從Tfpch的分解來看,技術進步是推動我國醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新效率增長的決定性力量。從對技術創(chuàng)新效率的差異分析中發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新資源配置的合理性以及對自主知識產權的關注度是產生效率差異的關鍵要素。

    [1]Hashimoto A,Haneda S.Measuring the change in R&D efficiency of the Japanese pharmaceutical industry[J].Research Policy,2008,37(10):1829.

    [2]Malmquist S.Index numbers and indifference surfaces[J]. Trabajos de Estadistica,1953,4:209.

    [3]Farrell MJ.The measurement of productive efficiency[J]. Journal of the Royal Statistical Society,1957,120(3):253.

    [4]F?re R,Grosskopf S,Lovell CAK.Production frontiers [M].Cambridge:Cambridge University Press,1994:1~296.

    [5]劉鳳朝,潘雄鋒.基于Malmquist指數法的我國科技創(chuàng)新效率評價[J].科學學研究,2007,25(5):986.

    [6]羅亞非,焦玉燦.我國制藥業(yè)技術創(chuàng)新效率分析[J].科研管理,2007,28(2):71.

    [7]魏芳,趙玉林.我國高技術產業(yè)創(chuàng)新效率的實證分析[J].工業(yè)技術經濟,2008,8:114.

    [8]黃舜,管燕.基于過程的高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率測度[J].工業(yè)技術經濟,2010,1:92.

    [9]Furman JL,Porter ME,Stern S.The determinants of national innovative capacity[J].Research Policy,2002,31(6):899.

    Evaluation of Technical Innovation Efficiency in Chinese Pharmaceutical Industry Based on the Malmquist Index

    ZOU Xian-hong(The United Laboratories International Holdings Limited,Zhongshan 528467,China)

    LUO Cheng-you(Hu’nan Vocational College of Science and Technology,Changsha 410004,China)

    OBJECTIVE:To evaluate the technical innovation efficiency of Chinese pharmaceutical industry in order to provide reference for strategy formulation.METHODS:Using non-parametric Malmquist index model,the regularities and characteristics of technical innovation efficiency in Chinese pharmaceutical industry and its subindustry from 1999 to 2007 were investigated from the dynamic angle.RESULTS:During the study period,the technical innovation efficiency of Chinese pharmaceutical industry was improved with growth rate of 6.6%.This was due to technology progress.Technical innovation efficiency had regional differences. The highest rate of technical progress was in the western region(26.7%),followed by eastern region(13.8%)and central region(5.5%).Meanwhile,technical innovation efficiency had industrial differences.The growth rate of technical innovation in Chinese patent medicine was the highest(12.4%),followed by chemicals industry(9.2%)and biologics industry(6.8%).CONCLUSIONS:Technical progress is the key to promote the technology innovation efficiency of Chinese pharmaceutical industry,but the regional and sub-industrial differences of efficiency reflect the importance of reasonable resources allocation in the process of innovation and the concerns of independent intellectual property in the innovation output.

    Malmquist index;Pharmaceutical industry;Technical innovation efficiency

    F763;F407.7

    C

    1001-0408(2010)37-3457-04

    2010-04-22

    2010-07-23)

    *高級工程師,博士。研究方向:醫(yī)藥產業(yè)經濟學。E-mail:zxh3319@sohu.com

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