我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究

江依+褚淑貞

摘 要：[目的]評(píng)價(jià)我國(guó)2015年各省醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率，以發(fā)現(xiàn)制約行業(yè)創(chuàng)新效率發(fā)展的原因，為提高行業(yè)發(fā)展水平提供依據(jù)。[方法]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析三階段模型（DEA），在傳統(tǒng)DEA基礎(chǔ)上采用SFA回歸模型剔除環(huán)境因素及隨機(jī)變量造成的影響，使得到的效率值更加準(zhǔn)確。[結(jié)果與結(jié)論]我國(guó)各省創(chuàng)新效率差異較大，應(yīng)在實(shí)行相關(guān)政策投入時(shí)注重均衡發(fā)展，以促進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的全面提升。

關(guān)鍵詞：三階段DEA；醫(yī)藥制造業(yè)；創(chuàng)新效率

中圖分類號(hào)：F2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.16.001

近年來(lái)，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展迅速，在學(xué)術(shù)界得到越來(lái)越多的關(guān)注。目前國(guó)內(nèi)多數(shù)學(xué)者運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率、生產(chǎn)效率等方面進(jìn)行研究，如王秀明（2015）運(yùn)用DEA對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)子產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)；霍艷飛（2016）運(yùn)用DEA對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究。但以往在評(píng)價(jià)產(chǎn)出效率時(shí)，往往只是運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型測(cè)算，其測(cè)算過(guò)程將環(huán)境變量納入投入或產(chǎn)出變量，但實(shí)際上各省處于不同的發(fā)展環(huán)境，這樣測(cè)算的效率值存在一定的偏差。由此，本文通過(guò)DEA三階段模型，剔除環(huán)境變量及隨機(jī)變量帶來(lái)的誤差，使測(cè)算結(jié)果更具有參考價(jià)值。

1 研究方法及模型簡(jiǎn)介

1.1 DEA分析基于規(guī)模收益可變的BCC模型（第一階段）

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Date Envelopment Analysis，DEA）中BCC模型將綜合效率分為規(guī)模效率及純技術(shù)效率。因本文研究的對(duì)象對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)產(chǎn)生的效益影響較大，因此采用基于規(guī)模收益可變的BCC模型。

BCC模型使投影點(diǎn)的生產(chǎn)規(guī)模與被評(píng)價(jià)DMU的生產(chǎn)規(guī)模處于同一水平，模型中i表示評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的投入指標(biāo)。θ表示被評(píng)價(jià)決策單元（DMUK）的技術(shù)效率；s-松弛變量表示產(chǎn)出不足和投入剩余的大小。若θ=1且松弛變量等于0，此時(shí)DMU0處于DEA有效。若θ=1，但松弛變量不為1，此時(shí)DMU0處于弱有效。若θ<1，此時(shí)DMU0處于非DEA有效。若僅有松弛變量等于0，則此時(shí)DMU0處于技術(shù)有效，即此時(shí)資源獲得充分利用，投入要素組合呈現(xiàn)最佳組合狀態(tài)。

BCC模型的規(guī)劃式為：

1.2 SFA隨機(jī)前沿分析（第二階段）

第二階段，通過(guò)SFA模型剔除環(huán)境變量及隨機(jī)誤差帶來(lái)的影響，從而減少測(cè)量誤差。模型中將環(huán)境變量作為解釋變量，第一階段得到的投入冗余作為被解釋變量，構(gòu)造下式：

其中前一項(xiàng)表示投入松弛量，后兩項(xiàng)表示生產(chǎn)過(guò)程中的統(tǒng)計(jì)噪音及管理無(wú)效率。

利用SFA模型是為了將所有的決策單元投入指標(biāo)調(diào)整到相同的環(huán)境狀態(tài)，進(jìn)而在考慮隨機(jī)誤差影響的基礎(chǔ)上測(cè)度出“真實(shí)”反映各DMU經(jīng)營(yíng)管理水平的技術(shù)效率值。本文對(duì)所處環(huán)境較好的決策單元，通過(guò)增加其相應(yīng)的投入量來(lái)使所有決策單元處于相同的外部環(huán)境，調(diào)整公式如下：

1.3 DEA模型（第三階段）

通過(guò)第二階段調(diào)整后新得到的投入數(shù)據(jù)代替原始數(shù)據(jù)，再次通過(guò)BCC模型對(duì)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算，新得到的結(jié)果更能反映結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2 指標(biāo)體系的構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

醫(yī)藥制造業(yè)屬于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)之一，是一個(gè)高投入高產(chǎn)出的綜合性產(chǎn)業(yè)，因此選擇的研究指標(biāo)至關(guān)重要。在指標(biāo)選擇過(guò)程中，國(guó)內(nèi)學(xué)者也有相關(guān)的研究例子，當(dāng)然也存在一定不同。如表1所示。

基于效率評(píng)價(jià)的科學(xué)性、系統(tǒng)性、指導(dǎo)性、可操作性和可比性原則，且依據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒及現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的相關(guān)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上。本文從投入——產(chǎn)出角度，建立評(píng)價(jià)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表2）。在指標(biāo)選取過(guò)程中，醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率投入指標(biāo)主要在于研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入及人員的投入，因此本文選取醫(yī)藥制造業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出及R&D人員全時(shí)當(dāng)量及新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)作為投入指標(biāo)，其中新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)在一定程度上也反映出企業(yè)對(duì)創(chuàng)新投入的程度。而在產(chǎn)出指標(biāo)中，本文除了選取擁有專利發(fā)明數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入之外，在參考相關(guān)研究的基礎(chǔ)上新增主營(yíng)業(yè)務(wù)收入及利潤(rùn)總額作為產(chǎn)出指標(biāo)，綜合體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化結(jié)果。在SFA回歸分析中，需要通過(guò)剔除環(huán)境因素造成的測(cè)量誤差，我國(guó)各省醫(yī)藥制造業(yè)環(huán)境差異大，因此在選擇環(huán)境指標(biāo)時(shí)應(yīng)選取能夠?qū)?chuàng)新效率產(chǎn)生一定影響但又不可控的指標(biāo)。結(jié)合文獻(xiàn)研究及數(shù)據(jù)可獲得性及合理性，本文選取政府資金、各省醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)數(shù)、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、GDP數(shù)值四個(gè)外部指標(biāo)作為環(huán)境測(cè)量指標(biāo)。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中醫(yī)藥制造業(yè)數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)高技術(shù)制造業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2016》，截取2015年我國(guó)各省醫(yī)藥制造業(yè)相關(guān)投入與產(chǎn)出指標(biāo)。為了能夠盡可能將大部分省市區(qū)納入評(píng)價(jià)范圍，由于數(shù)據(jù)的可獲得性及模型的可操作性，（剔除西藏和青海、寧夏、新疆四個(gè)省，數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重），因此最后確定27個(gè)省作為評(píng)價(jià)單元。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 DEA第一階段

通過(guò)DEA中BCC模型測(cè)算我國(guó)27省醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率，從測(cè)量結(jié)果（表3）來(lái)看，未調(diào)整前我國(guó)各省創(chuàng)新效率平均值為0.877，純技術(shù)效率為0.927，規(guī)模效率均值為0.945。其中天津、山西、吉林、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州9省處于效率前沿，屬于DEA有效狀態(tài)。其他省均有不同程度投入冗余，處于DEA無(wú)效狀態(tài)，同時(shí)多省處于規(guī)模效率遞減狀態(tài)，造成各省之間差別的原因可能是由于創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力不同，也可能是所處環(huán)境不同造成的。因此，本文需進(jìn)一步通過(guò)SFA剔除環(huán)境及隨機(jī)變量及管理無(wú)效率帶來(lái)的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地反映各省的創(chuàng)新效率水平。

3.2 第二階段

第二階段通過(guò)SFA回歸分析，以第一階段測(cè)量的投入松弛變量作為被解釋變量，環(huán)境指標(biāo)作為解釋變量，得到結(jié)果如表4。

從回歸結(jié)果可知四個(gè)環(huán)境變量對(duì)絕大多數(shù)投入松弛通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明選取的環(huán)境變量對(duì)各松弛變量的投入冗余影響較大。其中值接近于1或等于1，說(shuō)明各省醫(yī)藥制造業(yè)間的管理效率差異大，管理因素的影響占主導(dǎo)地位。

由于松弛變量反映的是投入的冗余，因此在回歸結(jié)果中，若回歸系數(shù)是負(fù)值，則表明解釋變量的增加利于投入松弛的減少，從而利于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提高；反之，則不利于創(chuàng)新效率的提高。從表中可以看出，R&D經(jīng)費(fèi)、R&D人員、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)三項(xiàng)投入冗余均通過(guò)地區(qū)醫(yī)藥企業(yè)1%的顯著性檢驗(yàn)，且R&D經(jīng)費(fèi)投入松弛及新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)松弛回歸系數(shù)均是負(fù)數(shù)，表明地區(qū)醫(yī)藥企業(yè)數(shù)越多，越有利于經(jīng)費(fèi)投入的減少。這可能由于企業(yè)數(shù)增多，導(dǎo)致地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力提高，促使各企業(yè)提高創(chuàng)新效率研究投入經(jīng)費(fèi)的利用率；而地區(qū)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)的增加也同樣利于研究經(jīng)費(fèi)及產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)利用率的提高。政府研發(fā)資金的投入與R&D經(jīng)費(fèi)投入及新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)投入均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明兩者不存在顯著性影響，但其與R&D人員松弛變量存在較強(qiáng)顯著，且回歸系數(shù)為負(fù)值，表明政府研發(fā)資金的投入，有利于人員冗余的減少，利于創(chuàng)新效率值的提高。地區(qū)GDP對(duì)R&D人員及新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)松弛呈顯著關(guān)系，但回歸系數(shù)為正，表明地區(qū)GDP的投入不利于人員及新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入減少，造成該結(jié)果的原因可能是隨著地區(qū)GDP增長(zhǎng)，盡管研發(fā)投入也隨之增長(zhǎng)，但人員創(chuàng)新及新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)投入產(chǎn)出沒(méi)有相應(yīng)的提高。

3.3 第三階段（調(diào)整后）

第三階段在第二階段剔除由環(huán)境及隨機(jī)誤差產(chǎn)生的影響后得到新的投入值，通過(guò)新的投入值再通過(guò)BCC模型得到新的創(chuàng)新效率測(cè)量值。

經(jīng)調(diào)整后結(jié)果顯示各省創(chuàng)新效率均值由調(diào)整前0.877下降為0，843，純技術(shù)效率及規(guī)模效率也有不同程度的下降，均下降至0.918。絕大部分省創(chuàng)新效率值較調(diào)整前有所減少，這表明本文所選擇的環(huán)境變量對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響是正面的。這也證明了DEA三階段的必要性。在剔除環(huán)境變量及隨機(jī)變量產(chǎn)生的影響后，天津、吉林、江西、湖南、四川五省仍處于效率前沿，屬于DEA有效，表明以上幾省未受到環(huán)境因素及隨機(jī)變量的影響，而山西、湖北、重慶、貴州四省效率水平均有不同程度的下降，不再處于效率前沿，表明環(huán)境變量對(duì)這幾省的影響是負(fù)向的。且相較于調(diào)整前，不少省由規(guī)模遞增變?yōu)橐?guī)模遞減，這表明制約我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的主要因素是產(chǎn)業(yè)規(guī)模的大小。

4 結(jié)論

通過(guò)三階段的測(cè)量，發(fā)現(xiàn)我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率均值無(wú)論是綜合效率值還是純技術(shù)效率值及規(guī)模效率值均有下降，其中規(guī)模效率下降的值相較純技術(shù)效率更多，這表明所選取的環(huán)境變量對(duì)各省醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響是正向的，且其對(duì)規(guī)模效率的影響更大。這也啟示各省應(yīng)加大對(duì)創(chuàng)新規(guī)模的投入力度。

在第二階段中，環(huán)境變量中地區(qū)醫(yī)藥企業(yè)及研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率存在顯著性影響，而地區(qū)GDP及政府研發(fā)資金投入對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率存在較弱顯著性，各省要注重提升整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，利用較好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境來(lái)促進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的提升；各省在進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)投入時(shí)，避免無(wú)效率投入R&D人員，應(yīng)控制人員的數(shù)量和質(zhì)量。政府對(duì)地區(qū)進(jìn)行投入時(shí)，應(yīng)該把好經(jīng)費(fèi)關(guān)，以保障其真正用在研發(fā)創(chuàng)新體系中。

對(duì)第三階段DEA所得結(jié)果進(jìn)行分析時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)各省醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新效率差異性大。因此各省應(yīng)根據(jù)自身發(fā)展情況提高創(chuàng)新效率水平。

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