基于三階段DEA的我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率區(qū)域比較研究

林添松　王燕　吳蒙

摘要：文章采用超效率DEA—環(huán)境變量回歸—調(diào)整DEA的三階段模型，對我國省級(jí)地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)效率、影響因素和投入產(chǎn)出變量冗余進(jìn)行了遞進(jìn)分析，研究結(jié)果表明，技術(shù)效率高的醫(yī)藥制造企業(yè)主要分布在我國東部沿海和資源稟賦豐富的地區(qū)，并受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場化程度和市場開放程度的正面影響。技術(shù)無效率的產(chǎn)生，投入方面主要來自于勞動(dòng)和資本資源配置低效所導(dǎo)致的冗余，產(chǎn)出方面主要來自于科技成果轉(zhuǎn)化率低所導(dǎo)致的冗余。

關(guān)鍵詞：醫(yī)藥制造業(yè)；技術(shù)效率；超效率DEA；三階段模型

一、 引言

本文將在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，采用目前國際流行的高階DEA模型，通過超效率DEA-環(huán)境變量回歸-調(diào)整DEA的三階段方法，對我國醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率的區(qū)域比較進(jìn)行深化研究，一方面超效率DEA可以克服一般DEA計(jì)算可能產(chǎn)生的多重有效決策單元的排序沖突問題，另一方面環(huán)境變量回歸和調(diào)整DEA的綜合分析，剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響，使得分析結(jié)論更為科學(xué)有效。

二、 模型方法與變量選擇

1. 三階段DEA模型方法。

第一階段：超效率DEA模型。本文采用了Per.Anderson和Niels Christian Petersen的超效率DEA模型（Super efficiency DEA，SE-DEA），主要貢獻(xiàn)在于，在對某個(gè)DMU進(jìn)行評估時(shí)，通過利用其他所有決策單元的投入產(chǎn)出線性組合代替該DMU的投入產(chǎn)出方法，把該決策單元排除在外，使得有效決策單元（效率值等于1）之間也能進(jìn)行效率比較，從而實(shí)現(xiàn)所有決策單元的充分排序。設(shè)有N個(gè)DMU，M個(gè)投入變量和S個(gè)產(chǎn)出變量，超效率DEA模型可表示為

其中？茲o是第o個(gè)DMU的效率值，xji是第j個(gè)DMU的第i個(gè)投入變量，yjk是地j個(gè)DMU的第k個(gè)產(chǎn)出變量。一個(gè)有效的DMU可以使其投入按比例增加，而其效率可保持不變，其投入增加的比例即是超效率評價(jià)值。該階段計(jì)算的效率值是由內(nèi)部因素和外部環(huán)境變量二者共同決定的。

第二階段：環(huán)境變量回歸模型。為了進(jìn)一步考慮不同DMU所面臨的環(huán)境因素，并在最后的效率分析時(shí)剔除環(huán)境變量的影響，第二階段將以第一階段超效率DEA分析計(jì)算的效率值作為被解釋變量，以環(huán)境變量作為解釋變量，運(yùn)用OLS方法分析環(huán)境變量對效率值的影響，其模型為

其中θi是第i個(gè)DMU第一階段的效率值，βj是第j個(gè)環(huán)境變量的系數(shù)，Zij是第i個(gè)DMU的第j個(gè)環(huán)境變量，εi是隨機(jī)誤差項(xiàng)，n是DMU個(gè)數(shù)，m是環(huán)境變量個(gè)數(shù)。

第三階段：調(diào)整DEA模型。利用第二階段回歸模型的分析結(jié)果，進(jìn)一步將所有的決策單元調(diào)整到相同的環(huán)境，并考慮隨機(jī)因素的干擾，計(jì)算各個(gè)DMU在剔除了環(huán)境變量影響的效率值。為此，首先計(jì)算DMU效率的環(huán)境影響指數(shù)hi，然后將環(huán)境影響指數(shù)hi作為投入指標(biāo)之一，重新對樣本進(jìn)行第一階段的超效率DEA分析，即得到消除環(huán)境變量影響的效率值。環(huán)境影響指數(shù)hi的計(jì)算公式為

環(huán)境影響指數(shù)hi代表各個(gè)DMU所面臨的綜合環(huán)境，是一個(gè)投入性變量。在其他條件不變的情況下，DMU環(huán)境指數(shù)hi值越大，說明該DMU所處的環(huán)境越有利；同時(shí)，在產(chǎn)出一定的條件下，環(huán)境指數(shù)hi值越大，則該DMU的效率越低。

2. 變量選擇。醫(yī)藥制造業(yè)具有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)，因此在選擇效率評價(jià)指標(biāo)時(shí)除了考慮一般性投入產(chǎn)出指標(biāo)外，還要考慮與該產(chǎn)業(yè)技術(shù)特征密切相關(guān)的指標(biāo)。因此在第一、三階段的超效率DEA分析中，本文在投入指標(biāo)上選擇了醫(yī)藥制造業(yè)的投資額（INV）、從業(yè)人員年平均人數(shù)（HUM）作為一般要素投入指標(biāo)，選擇R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出額（R&D）作為研發(fā)投入指標(biāo)。在產(chǎn)出指標(biāo)上采用醫(yī)藥制造業(yè)的銷售產(chǎn)值（SAL）作為衡量一般性產(chǎn)出的指標(biāo)，采用擁有發(fā)明專利數(shù)（PAT）作為衡量醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力的產(chǎn)出指標(biāo)。

在第二階段，環(huán)境變量主要指那些對醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生影響但又不在樣本可控范圍內(nèi)的因素，這些影響既有可能來自行業(yè)本身，也有可能來自行業(yè)外部。本文根據(jù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性和可得性，預(yù)先選擇了各地區(qū)的人均GDP（GDPP）、外資及港澳臺(tái)投資醫(yī)藥制造企業(yè)占地區(qū)醫(yī)藥制造企業(yè)總數(shù)的比重（FOR）、出口交貨值占地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)銷售產(chǎn)值的比重（EX）、國有及國有控股醫(yī)藥制造企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值的比重（GOV）、醫(yī)藥企業(yè)的平均資產(chǎn)水平（SCA）等作為環(huán)境變量。其中人均GDP反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的外部影響，F(xiàn)OR、EX、GOV、 SCA四個(gè)影響變量反映了地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)對外資的依附程度、市場開放水平、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)等行業(yè)特征，最終影響變量的取舍還需根據(jù)是否通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)來決定。

三、 實(shí)證分析

本文的研究期為2003年～2012年，以省級(jí)行政區(qū)劃為單位將醫(yī)藥制造業(yè)劃分為26個(gè)樣本（由于數(shù)據(jù)缺失，不包括海南、西藏、青海、寧夏和新疆），共計(jì)260個(gè)DMU。原始數(shù)據(jù)來自《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2004-2013）和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（2004-2013）。

在第一階段，根據(jù)公式（1），使用分析超效率DEA的EMS1.3軟件，根據(jù)規(guī)模報(bào)酬可變的投入主導(dǎo)模型進(jìn)行計(jì)算，得到SDEA模型分析結(jié)果如表1所示。

由表1可以看出，在2003年～2012年期間，北京和貴州的DMU效率值處在生產(chǎn)前沿面之上，天津、江蘇和山東的DMU計(jì)算值出現(xiàn)了數(shù)個(gè)或多個(gè)代表著極有效率的“big”，內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、上海、河南、廣東、四川、云南等地區(qū)的DMU效率值在半數(shù)以上的年份中都大于1，說明這些地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)的發(fā)展模式處于一個(gè)良好的狀態(tài)。但同時(shí)也可以看到，包括河北、黑龍江、安徽、福建、江西、湖北和廣西等七個(gè)省份在內(nèi)的地區(qū)，研究期內(nèi)的效率值都不高，說明這些地區(qū)的醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展中仍存在比較明顯的問題。從區(qū)域分布看，東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的醫(yī)藥制造業(yè)效率明顯高于中部和西部，中部各省之間效率相似，而西部各省之間效率也存在較大差異。

在第二階段的回歸分析實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)，本文所選擇的FOR和SCA兩個(gè)環(huán)境變量對醫(yī)藥制造業(yè)效率的影響不顯著，因此予以剔除。根據(jù)公式（2），采用GDPP、EX、GOV三個(gè)影響變量對效率值的回歸結(jié)果見表2。

由此得出我國醫(yī)藥制造業(yè)環(huán)境變量得分方程hi為

hi=0.012GDPP+29.316EX-12.000GOV（4）

以上回歸結(jié)果表明了三方面問題，第一，外向型的市場拓展為醫(yī)藥制造業(yè)提供了一個(gè)充分競爭的環(huán)境，這種環(huán)境有利于激勵(lì)企業(yè)的創(chuàng)新行為，對提高技術(shù)效率產(chǎn)生了較為明顯的影響。第二，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高對醫(yī)藥制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)創(chuàng)造了良好的外部環(huán)境，對醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步有一定的支持作用。第三，國有企業(yè)比重高較明顯的對醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展起到了一定的阻礙作用，因此不斷提高醫(yī)藥制造業(yè)市場化程度和深化國有企業(yè)改革，將會(huì)成為醫(yī)藥制造業(yè)競爭力提升的重要突破口。

第三階段調(diào)整的超效率DEA分析中，要考慮各個(gè)地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)DMU所受到的不同環(huán)境影響，即把第二階段計(jì)算得出的各個(gè)DMU環(huán)境得分hi作為該DMU的附加投入變量重新做超效率DEA分析，計(jì)算結(jié)果如表3所示。

通過與第一階段SDEA的計(jì)算結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)，有171個(gè)DMU在剔除了環(huán)境變量的影響后效率值明顯增加，并且其中有30個(gè)DMU的效率值大于1。這些效率值增加的DMU，其環(huán)境得分相對較低。即作為一個(gè)投入指標(biāo)，環(huán)境變量越大意味著在相同產(chǎn)出的情況下，投入冗余也較多。第三階段超效率DEA分析結(jié)果中依然有122個(gè)DMU效率值小于1，即存在某種形式的無效率。在進(jìn)一步對這些無效率DMU的冗余變量進(jìn)行分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，大部分這些無效率DMU都在某幾個(gè)投入和產(chǎn)出變量上存在冗余（見表4），其中在投入指標(biāo)上，有超過42.62%的無效率DMU在資金投入指標(biāo)INV上有冗余，有超過48.36%的無效率DMU在勞動(dòng)投入指標(biāo)HUM上有冗余，即這些無效率DMU存在較高程度的資金和勞動(dòng)要素利用效率低下的情況。投入指標(biāo)R&D的冗余比例較低，說明R&D投入雖然還存在一定的無效率情況，但它在帶動(dòng)我國醫(yī)藥制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的作用是毋庸置疑的；在產(chǎn)出指標(biāo)上，有59.84%的醫(yī)藥制造業(yè)DMU在PAT指標(biāo)上出現(xiàn)冗余，說明我國醫(yī)藥制造業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化能力不高，發(fā)明專利大多沒有轉(zhuǎn)化了實(shí)際生產(chǎn)力。

四、 主要結(jié)論和建議

本文采用超效率DEA-環(huán)境變量回歸-調(diào)整DEA的三階段模型，對我國省級(jí)地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行了測算、影響因素分析和投入產(chǎn)出變量冗余分析，得出以下幾方面的主要結(jié)論和建議。

1. 我國技術(shù)效率高的醫(yī)藥制造業(yè)主要集中在東部地區(qū)和具有資源稟賦優(yōu)勢的地區(qū)，如北京、山東、江蘇、天津和貴州等地。東部地區(qū)擁有一批跨國制藥企業(yè)和醫(yī)藥研發(fā)中心，在現(xiàn)代中藥和生物制藥等方面研發(fā)創(chuàng)新資源豐富，市場條件、市場化程度和市場開放程度較高，因此這些優(yōu)勢地區(qū)應(yīng)積極帶動(dòng)周邊著力打造區(qū)域性的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)群，通過合理布局形成新藥研發(fā)中心-制藥生產(chǎn)中心-醫(yī)藥營銷中心的完整產(chǎn)業(yè)鏈。貴州、云南、西藏等地，則應(yīng)充分發(fā)揮中藥資源豐富的比較優(yōu)勢，加大中藥的研究、生產(chǎn)及向世界市場推銷的力度。另外，河北和黑龍江等地作為我國重要的醫(yī)藥制造業(yè)基地，擁有哈藥、華北制藥、石藥、健民等龍頭企業(yè)，這些地區(qū)的醫(yī)藥企業(yè)雖然在全國具有重要影響，原料藥的深加工能力強(qiáng)，但是其產(chǎn)品附加值低，初級(jí)產(chǎn)品比重大，需要進(jìn)一步加快市場化進(jìn)程，拓展國內(nèi)國外兩大市場，促進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

2.我國醫(yī)藥制造業(yè)投入要素資源配置不合理的現(xiàn)象存在于很多地區(qū)，其中資本要素的冗余度達(dá)到42.65%，勞動(dòng)要素的冗余度達(dá)到48.36%，從而影響了這些地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率的提高。我國醫(yī)藥制造業(yè)作為諸多地區(qū)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，在資源配置上會(huì)受到政府調(diào)節(jié)和市場調(diào)節(jié)的雙重影響，因此處理好政府配置資源和市場配置資源的關(guān)系至關(guān)重要。對于醫(yī)藥制造這樣的競爭性市場，應(yīng)更多的依靠市場運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行資源配置，使企業(yè)直面市場，通過充分而有效的競爭，使產(chǎn)業(yè)在資本深化的過程中實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增，推動(dòng)科學(xué)技術(shù)和經(jīng)營管理的進(jìn)步，促進(jìn)勞動(dòng)效率提高，引導(dǎo)企業(yè)按照市場需要優(yōu)化生產(chǎn)要素組合。而政府的作用應(yīng)主要側(cè)重于打造良好的產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，維護(hù)市場秩序，用敏銳的嗅覺和長遠(yuǎn)的眼光做好產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，克服產(chǎn)業(yè)發(fā)展的盲目性和滯后性。

3.提高醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率的核心在于加快科技創(chuàng)新，而科技創(chuàng)新的最重要突破路徑是加大研發(fā)投入和提高科技成果轉(zhuǎn)化率。根據(jù)《2012年全球知識(shí)產(chǎn)權(quán)指標(biāo)報(bào)告》，我國專利申請量已超過美國、日本等國，2011年成為世界第一，但是專利成果轉(zhuǎn)化的平均實(shí)施率僅為10%左右，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家的60%。這方面的問題在我國醫(yī)藥制造業(yè)表現(xiàn)的也非常突出，2003年～2012年我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)投入呈10倍增長，年均遞增率接近30%，專利申請量逐年提高，年均增長率高達(dá)47.38%，但無效率DMU的專利產(chǎn)出冗余度已達(dá)到近60%，說明其科技成果轉(zhuǎn)化過程存在明顯障礙。由于單純的科技成果轉(zhuǎn)化過程非常脆弱，易受到轉(zhuǎn)化周期長、風(fēng)險(xiǎn)大、未來效應(yīng)不確定等多方面的沖擊和影響，因此要改變我國醫(yī)藥制造業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率低的問題，首先要建立健全知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的法律法規(guī)體系，其次要大力發(fā)展以孵化器、交易平臺(tái)、管理服務(wù)平臺(tái)、中試基地等為主要功能的中介機(jī)構(gòu)，三是要建立良好、穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)投資資金保障機(jī)制。

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4.Anderson， P.， and Peterson， N.C.A Pr- ocedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis， Management Science，1993，39（10）：1261-1264.

作者簡介：王燕，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院教授、博士生導(dǎo)師；林添松，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生；吳蒙，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生。

收稿日期：2014-03-08。