金安琪,楊光,李斐琳,程蒙,闕靈,宋濤,陳敏*
1.中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院 中藥資源中心,北京 100700;2.北京師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院,北京 100875
制藥業(yè)是國(guó)際公認(rèn)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè),高風(fēng)險(xiǎn)和長(zhǎng)周期的行業(yè)特征使制藥企業(yè)必須重視研發(fā)投入,通過(guò)研發(fā)新藥產(chǎn)品獲取高額利潤(rùn)[1]。據(jù)新研究數(shù)據(jù)顯示,開(kāi)發(fā)一款新藥平均耗時(shí)10年以上[2],平均研發(fā)經(jīng)費(fèi)達(dá)15億美元,且經(jīng)過(guò)多個(gè)環(huán)節(jié)的層層篩選和反復(fù)試驗(yàn)后,最終研發(fā)成功概率只有0.1%[3]。由此看來(lái),研發(fā)活動(dòng)(research and development,R&D)是新藥上市的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一,也是提升制藥企業(yè)創(chuàng)新能力的重要基礎(chǔ)[4]。
2019年10月,《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展的意見(jiàn)》指出,要加快推進(jìn)中醫(yī)藥科研和創(chuàng)新,支持企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、高等學(xué)校、科研機(jī)構(gòu)等協(xié)同創(chuàng)新,以產(chǎn)業(yè)鏈、服務(wù)鏈布局創(chuàng)新鏈,完善中醫(yī)藥產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新模式[5]。這為中醫(yī)藥企業(yè)加強(qiáng)研發(fā)能力建設(shè)、提高科技創(chuàng)新能力提出了更高的要求。從制藥業(yè)的產(chǎn)業(yè)屬性來(lái)看,制藥企業(yè)往往承擔(dān)了新藥研發(fā)的主體工作,評(píng)價(jià)企業(yè)的研發(fā)行為有助于從根本上改善中藥產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新不足的現(xiàn)狀。如何有效利用研發(fā)資源、提高中成藥企業(yè)的研發(fā)效率,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展已成為不可忽視的重要問(wèn)題。然而,目前國(guó)內(nèi)中藥企業(yè)的研發(fā)效率尚處于探索階段,僅有針對(duì)省份的中藥行業(yè)創(chuàng)新效率研究[6-8]及從管理學(xué)領(lǐng)域?qū)χ兴幤髽I(yè)作出的評(píng)價(jià)[9]。本研究從中藥學(xué)領(lǐng)域出發(fā),針對(duì)中成藥企業(yè)進(jìn)行研發(fā)效率評(píng)價(jià),以期為中成藥企業(yè)實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)型提供參考。
國(guó)際上多采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis,DEA)對(duì)制藥業(yè)研發(fā)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[10-11]。例如:Hashimoto等[12]用DEA-Malmquist選取了研發(fā)投入強(qiáng)度的投入指標(biāo)及申請(qǐng)專利數(shù)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和銷售利潤(rùn)額3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo),對(duì)10家日本制藥企業(yè)在10年間的研發(fā)效率進(jìn)行分析;Mahajan 等[13]采用DEA選用原材料成本、員工工資和獎(jiǎng)金、市場(chǎng)廣告費(fèi)和固定資產(chǎn)4個(gè)投入指標(biāo)及凈銷售額的產(chǎn)出指標(biāo),對(duì)141家印度制藥企業(yè)在11年間的研發(fā)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。上述文獻(xiàn)結(jié)果均表明,各國(guó)制藥業(yè)的研發(fā)效率面臨不同程度的下行危機(jī)。
中藥行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展一直受到行業(yè)內(nèi)外的廣泛關(guān)注和重視,如劉琳琳[14]采用DEA-Malmquist對(duì)我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)在1998—2008年的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià);萬(wàn)瑞華[15]采用DEA-Malmquist對(duì)2000—2009年我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)的R&D效率進(jìn)行分析;李曉娟[16]利用因子分析法評(píng)價(jià)了我國(guó)中藥上市企業(yè)2014—2016年的經(jīng)營(yíng)績(jī)效情況;彭悅[17]采用DEA-Malmquist分析從2005—2014年我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率。但這些研究均從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域?qū)ξ覈?guó)醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)效率進(jìn)行分析,從中藥行業(yè)內(nèi)部視角進(jìn)行分析的文獻(xiàn)較少,未能全面剖析中藥企業(yè)的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r。為彌補(bǔ)這一空白,本研究篩選出21家上市中成藥企業(yè),對(duì)其研發(fā)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)和比較。
研發(fā)經(jīng)費(fèi)和人員相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù),新增專利數(shù)來(lái)源于專利檢索與分析平臺(tái),發(fā)表論文數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)的學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議論文數(shù)據(jù)庫(kù)。專利成果和論文發(fā)表的統(tǒng)計(jì)時(shí)間為2015—2018年。
在Wind數(shù)據(jù)庫(kù)分類體系里,中成藥上市企業(yè)共有67家??紤]研究對(duì)象的代表性和數(shù)據(jù)獲取的一致性等問(wèn)題,對(duì)67家企業(yè)進(jìn)行3次篩選。第一次選擇DEA靜態(tài)評(píng)價(jià)的研究對(duì)象,剔除以化學(xué)原料或醫(yī)藥商業(yè)為主要經(jīng)營(yíng)范圍的上市企業(yè)6家,最終得到61家上市企業(yè);第二次選擇DEA動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的研究對(duì)象,根據(jù)上市公司的上市時(shí)間及公司年度報(bào)告所披露的數(shù)據(jù)篩選,剔除未在2016年(不含)前上市的企業(yè)6家,最終確定研究對(duì)象為55家上市企業(yè);第三次結(jié)合DEA模型的數(shù)據(jù)要求,投入值和產(chǎn)出值應(yīng)為非零常數(shù),最終選取2015—2018年21家上市企業(yè)作為研究對(duì)象。
前沿生產(chǎn)函數(shù)法(frontier prodution function)是測(cè)度效率的常用方法,反映了在具體的技術(shù)條件和給定的生產(chǎn)要素組合下,決策單元各投入組合與最大產(chǎn)出量之間的函數(shù)關(guān)系。該方法又分為以下2種:一種是DEA,另一種是隨機(jī)前沿分析(SFA)。對(duì)比2種方法的原理和使用條件,DEA具有以下2點(diǎn)優(yōu)勢(shì):第一,DEA法采用的是數(shù)學(xué)線性規(guī)劃的非參數(shù)模型,可避免主觀因素;第二,DEA可用于分析多投入和多產(chǎn)出的評(píng)價(jià)場(chǎng)景,具有更廣的使用范圍[18]。由于中成藥企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)是一項(xiàng)具有多投入和多產(chǎn)出的復(fù)雜活動(dòng),往往很難確定其生產(chǎn)函數(shù),因此采用DEA更有指導(dǎo)意義。
2.3.1可變規(guī)模報(bào)酬(banker charnes-cooper,BCC)模型 DEA的基本模型包括規(guī)模報(bào)酬不變的CCR(charnes-cooper-rhodes)模型和規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型。CCR模型假設(shè)規(guī)模收益不變(CRS),排除了規(guī)模大小對(duì)效率值的影響,將綜合效率(TE)分解為規(guī)模效率(SE)和純技術(shù)效率(PTE)。BBC模型則放松了對(duì)規(guī)模收益的約束,僅評(píng)價(jià)決策單元的PTE,SE可以通過(guò)比值得出(滿足TE=SE*PTE)。本研究結(jié)合中成藥企業(yè)科技創(chuàng)新的實(shí)際情況,選擇投入導(dǎo)向規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型進(jìn)行測(cè)算。
TE是對(duì)企業(yè)的研發(fā)資源配置、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評(píng)價(jià),一般認(rèn)為,TE可以分解為PTE和SE的乘積;PTE反映的是企業(yè)在研發(fā)投入處在最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)時(shí)的生產(chǎn)效率,其大小由企業(yè)自身管理和技術(shù)應(yīng)用能力決定;SE是由企業(yè)規(guī)模因素影響的技術(shù)效率,反映了實(shí)際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的差距[19]。
BCC模型是1984年Banker基于生產(chǎn)可能集規(guī)模收益可變假定而對(duì)原始模型進(jìn)行了拓展[20]。該模型的數(shù)學(xué)原理如下。
在可變規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)下,生產(chǎn)可能集Tv為:
(1)
上式中,X為投入指標(biāo),Y為產(chǎn)出指標(biāo),λ為參數(shù)變量。建立在Tv上的PTE評(píng)價(jià)模型(加入松弛變量SA和SB及攝動(dòng)量ε后)為[21]:
(2)
如前所述,用不變規(guī)模報(bào)酬模型測(cè)算所得的效率值,包含了SE和PTE 2個(gè)方面的結(jié)果,而可變規(guī)模報(bào)酬模型所考察的是生產(chǎn)單元的PTE水平,則技術(shù)效率、PTE和SE之間的關(guān)系如下:
θc=θv×θs
(3)
2.3.2曼奎斯特指數(shù)(M指數(shù)) M指數(shù)是針對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析的衍生模型,用于測(cè)度生產(chǎn)力的變化情況。該指數(shù)也稱為全要素生產(chǎn)率(total factor productivity,TFP),將生產(chǎn)力的變化分解成技術(shù)變化(TC)和技術(shù)效率變化(EFFC)。其中,EFFC又分解為純技術(shù)效率變化(PTEC)和規(guī)模效率變化(SEC)[23]。該指數(shù)可以計(jì)算決策單元在時(shí)間動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中整體生產(chǎn)力前沿面的變化情況,補(bǔ)充了僅由時(shí)間序列得出的靜態(tài)效率值的結(jié)果。
M指數(shù)是通過(guò)1個(gè)距離函數(shù)進(jìn)行線性運(yùn)算,同時(shí)采用定向輸出和定向輸入的方法定義距離函數(shù)[24]。
輸出變量的距離函數(shù)表示如下:
D0(x,y)=inf{δ:(x,y/δ)∈p(x)}
(4)
式中,變量x和y分別代表的是輸入、輸出變量矩陣;p(x)表示的是生產(chǎn)效率的可能性集合;δ是定向輸出效率指標(biāo)的代表變量。因此,通過(guò)非線性運(yùn)算可以得出,如果y在集合p(x)之外,那么函數(shù)值就會(huì)>1;如果y正好處在集合p(x)的邊界處,那么函數(shù)值=1;如果y包含在集合p(x)內(nèi),那么函數(shù)的值就會(huì)<1。
從t-1期到t時(shí)期,M指數(shù)的函數(shù)表達(dá)式為:
(5)
1978年,F(xiàn)are等[25]將規(guī)模報(bào)酬考慮進(jìn)生產(chǎn)效率的測(cè)度之中,以時(shí)期t-1的技術(shù)水平為基礎(chǔ)的時(shí)期t的生產(chǎn)效率M指數(shù)的表達(dá)式如下:
(6)
當(dāng)Mt-1,t>1時(shí),生產(chǎn)效率是上升的;Mt-1,t=1時(shí),生產(chǎn)效率固定不變;Mt-1,t<1時(shí),生產(chǎn)效率下降。M指數(shù)會(huì)同時(shí)受到TC、EFFC、SEC、PTEC的影響。
2.4.1指標(biāo)選擇 從已有的文獻(xiàn)報(bào)道中可以發(fā)現(xiàn),投入指標(biāo)多選用研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員,產(chǎn)出指標(biāo)則以專利數(shù)居多[26-29]?;诖?,本研究篩選出以下指標(biāo)體系。
從投入變量看,研究與開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度反映了一個(gè)企業(yè)創(chuàng)新資源投入和創(chuàng)新活動(dòng)的總體狀態(tài),也是測(cè)度企業(yè)創(chuàng)新能力的核心指標(biāo)[30]??紤]到中成藥上市企業(yè)的科技創(chuàng)新活動(dòng)主要體現(xiàn)在資金和人員的投入,結(jié)合企業(yè)年報(bào)實(shí)際披露的數(shù)據(jù),選取研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(X1)和研發(fā)投入強(qiáng)度(X2)作為資金投入量,研發(fā)人員數(shù)(X3)和研發(fā)人員占比(X4)作為人員投入量。
從產(chǎn)出變量看,中成藥上市企業(yè)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出主要表現(xiàn)為新藥產(chǎn)品的上市,但鑒于藥品研制過(guò)程存在較長(zhǎng)周期,本研究選取當(dāng)年新增發(fā)明專利數(shù)(Y1)和當(dāng)年發(fā)表論文數(shù)(Y2)對(duì)企業(yè)的科技創(chuàng)新成果進(jìn)行量化(表1)。
由于評(píng)價(jià)對(duì)象所能獲取的時(shí)間跨度較短,不符合研發(fā)時(shí)滯性的數(shù)據(jù)要求,故本研究未將時(shí)滯影響納入考慮范圍,可在今后的研究中詳細(xì)分析。
2.4.2評(píng)價(jià)原則 通過(guò)文獻(xiàn)研讀和分析,本研究在評(píng)價(jià)過(guò)程中應(yīng)遵循以下原則:1)全面、系統(tǒng)、科學(xué)地反映上市中成藥企業(yè)的科技創(chuàng)新特點(diǎn),且數(shù)據(jù)具有可及性、可比性、系統(tǒng)性、可獲取性等特點(diǎn);2)符合DEA的指標(biāo)要求:即決策單元數(shù)量達(dá)到選取的投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的2倍[31];3)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間應(yīng)排除共線性關(guān)系及評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)具有顯著性。
2.4.3共線性檢驗(yàn) DEA很大程度上依賴于“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)的確定,而對(duì)指標(biāo)間的多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn),可使指標(biāo)具有獨(dú)立性和代表性,將產(chǎn)出指標(biāo)中的論文數(shù)和專利數(shù)作為因變量,分別與投入量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn),保證數(shù)據(jù)分析的科學(xué)性和有效性。多重共線性是指自變量之間存在高度近似性,即出現(xiàn)多個(gè)指標(biāo)指代同一含義,存在重復(fù)替代現(xiàn)象,進(jìn)行共線性檢驗(yàn)可避免上述問(wèn)題,從而選出具有較高代表性的關(guān)鍵指標(biāo)。不存在共線性的判斷標(biāo)準(zhǔn)為方差膨脹系數(shù)(variance inflation factor,VIF)<10,容差值>0.1,或所有維度的特征值>0,所有維度的條件指標(biāo)>10。采用SPSS statistics 23軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)分析。對(duì)2015—2018年所選指標(biāo)進(jìn)行共線性檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表2~3。
表1 中成藥上市企業(yè)DEA效率評(píng)價(jià)指標(biāo)釋義
表2 多重共線性的特征值和條件指標(biāo)檢驗(yàn)
表3 多重共線性的容差和VIF
結(jié)合上述2類判斷指標(biāo),所選的投入指標(biāo)之間不存在明顯共線性,即指標(biāo)間具有代表性,可用于模型評(píng)價(jià)。
將上述原始數(shù)據(jù)帶入DEAP 2.1軟件,分別得到2015—2018年靜態(tài)效率的運(yùn)算結(jié)果,分別從整體視角和內(nèi)部視角進(jìn)行分析。
3.1.1靜態(tài)效率整體結(jié)果 從整體情況看,有21家上市中成藥企業(yè)在觀測(cè)期內(nèi)的研發(fā)效率均未達(dá)到1.0的有效狀態(tài)。在評(píng)價(jià)企業(yè)研發(fā)效率的過(guò)程中,一般可根據(jù)效率值大小將其分為5個(gè)等級(jí),分別為強(qiáng)(1.0)、較強(qiáng)(0.8~1.0)、一般(0.5~0.8)、較弱(0.2~0.5)、弱(0.2及以下)[32]。從這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)出發(fā),以平均值為例(表4),21家上市中成藥企業(yè)在2015—2018年的TE和SE均對(duì)應(yīng)為一般等級(jí),而PTE則屬于較強(qiáng)等級(jí)。從規(guī)模報(bào)酬情況來(lái)看,除2017年天士力出現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減外,其他結(jié)果均為遞增或不變狀態(tài),而規(guī)模報(bào)酬遞增出現(xiàn)的次數(shù)多達(dá)51次,占觀測(cè)期內(nèi)總體情況的60.7%。規(guī)模報(bào)酬遞增表示增加1個(gè)單位的投入會(huì)得到大于1個(gè)單位的產(chǎn)出,說(shuō)明此時(shí)企業(yè)產(chǎn)出增加的比例大于研發(fā)投入增加的比例,企業(yè)可通過(guò)追加投入獲取更多的研發(fā)產(chǎn)出。
表4 21家中成藥上市企業(yè)研發(fā)效率
3.1.2靜態(tài)效率內(nèi)部結(jié)果
3.1.2.1TE分析 TE又稱技術(shù)效率,反映了企業(yè)在給定投入的情況下所能獲得的最大產(chǎn)出能力,是對(duì)總經(jīng)濟(jì)效率測(cè)度的一部分。根據(jù)上述的等級(jí)分類條件對(duì)2015—2018年21家上市中成藥企業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(表5、圖1)。從分類等級(jí)來(lái)看,分布在強(qiáng)等級(jí)和較強(qiáng)等級(jí)的企業(yè)數(shù)占比僅為47.6%。該結(jié)果表明,在觀測(cè)期內(nèi)21家中成藥上市企業(yè)的TE水平較低。從時(shí)間分布來(lái)看,2015、2016年主要分布著強(qiáng)等級(jí)和較弱等級(jí),而2017、2018年則主要分布弱等級(jí)和一般等級(jí)。在觀測(cè)期內(nèi),2016年表現(xiàn)最佳,2017年表現(xiàn)最差,總體變化趨勢(shì)表現(xiàn)為“類N型”。
表5 21家中成藥上市企業(yè)TE
圖1 21家中成藥上市企業(yè)TE
3.1.2.2PTE分析 PTE是指純粹由于技術(shù)原因引起的效率變化,反映了企業(yè)依賴技術(shù)進(jìn)步而提高產(chǎn)出效率的能力。從結(jié)果來(lái)看(表6、圖2),21家中成藥上市企業(yè)在觀測(cè)期內(nèi)的PTE較高,4年間,處于強(qiáng)等級(jí)和較強(qiáng)等級(jí)的企業(yè)數(shù)平均占70.3%,且沒(méi)有企業(yè)處于弱等級(jí)。從時(shí)間分布來(lái)看,各等級(jí)項(xiàng)下的企業(yè)數(shù)在觀測(cè)期內(nèi)的變化趨勢(shì)同TE,但變化較為平穩(wěn)。
表6 21家中成藥上市企業(yè)PTE
圖2 21家中成藥上市企業(yè)PTE
3.1.2.3SE分析 SE表示企業(yè)改變投入要素規(guī)模的增減而影響產(chǎn)出的能力。從結(jié)果來(lái)看(圖3、表7),21家中成藥上市企業(yè)在4年間處于強(qiáng)等級(jí)和較強(qiáng)等級(jí)的企業(yè)數(shù)占總體的52.4%,2017、2018年的SE總體低于2015、2016年的效率值。從規(guī)模報(bào)酬的增減情況來(lái)看,21家企業(yè)在4年間的科技創(chuàng)新規(guī)模靜態(tài)效率處于規(guī)模報(bào)酬可變效率前沿面的規(guī)模報(bào)酬遞增階段的情況達(dá)到51次,占總體的60.7%,規(guī)模報(bào)酬不變的情況達(dá)32次,占總體的38.1%。在21家企業(yè)中,連續(xù)4年均處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段的企業(yè)數(shù)為10家,占總體47.62%。
圖3 21家中成藥上市企業(yè)SE
表7 21家中成藥上市企業(yè)SE
從時(shí)間維度分析可得,21家上市企業(yè)的生產(chǎn)率變化在觀測(cè)期內(nèi)波動(dòng)較大,總體以2017年為拐點(diǎn)呈“V”型變化,4年間的平均值僅為0.931。從企業(yè)的生產(chǎn)率變化情況來(lái)看,有61.9%企業(yè)的TFP<1.0,表明生產(chǎn)率下降狀態(tài)較為普遍,中成藥企業(yè)的生產(chǎn)效率亟待提高。
根據(jù)M指數(shù)的結(jié)果分布特征,建議可依據(jù)TFP的結(jié)果將評(píng)價(jià)對(duì)象分為高、中、低3個(gè)等級(jí):高水平組對(duì)應(yīng)TFP>1,中水平組對(duì)應(yīng)TFP=1,低水平組對(duì)應(yīng)TFP<1,以此作為區(qū)分企業(yè)生產(chǎn)率變化的梯度依據(jù)。以21家上市中成藥企業(yè)為例(表8),有13家企業(yè)屬于低水平組,8家企業(yè)屬于高水平組。結(jié)果表明,21家中成藥企業(yè)中,有61.9%的企業(yè)在觀測(cè)期內(nèi)的生產(chǎn)率處于下降狀態(tài)。
表8 企業(yè)生產(chǎn)率變化情況 家
制藥業(yè)“三高一長(zhǎng)”的行業(yè)屬性決定了投入研發(fā)活動(dòng)的必然性,而研發(fā)效率的提升也成為企業(yè)增強(qiáng)創(chuàng)新能力的重要基礎(chǔ)。從上述研究結(jié)果可以看出,21家中成藥上市企業(yè)在2015—2018年的研發(fā)效率總體水平較低,時(shí)間趨勢(shì)主要反映在2017年的效率值下降明顯,這與中成藥工業(yè)的銷售收入和利潤(rùn)總額從2017年開(kāi)始出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)表觀相一致。從效率值分解來(lái)看,處于強(qiáng)等級(jí)和較強(qiáng)等級(jí)的企業(yè)數(shù)占比在PTE和SE的表現(xiàn)分別為70.3%、52.4%,這一結(jié)果表明由于技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的研發(fā)效率提升表現(xiàn)突出,但是SE較差。從規(guī)模變化趨勢(shì)看,4年間21家企業(yè)呈規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)的占比為60.7%,這表明企業(yè)的研發(fā)投入規(guī)模還有較大的提升空間,中成藥企業(yè)應(yīng)提高對(duì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)和人員的投入量,才能充分利用規(guī)模優(yōu)勢(shì)獲得研發(fā)效率的增長(zhǎng)。
本研究采用DEA對(duì)2015—2018年21家上市中成藥企業(yè)進(jìn)行研發(fā)效率的測(cè)算與統(tǒng)計(jì)比較,結(jié)果表明,第一,從靜態(tài)結(jié)果來(lái)看,評(píng)價(jià)對(duì)象在觀測(cè)期內(nèi)的研發(fā)綜合水平并不高,平均有效率僅為65.7%。規(guī)模報(bào)酬遞增的占比達(dá)60.7%,這提示大部分中成藥企業(yè)的規(guī)模尚未達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)水平,在研發(fā)規(guī)模上仍有較大的投入空間。第二,從動(dòng)態(tài)結(jié)果來(lái)看,有52.4%的企業(yè)TC效率不足,反映出整體最優(yōu)技術(shù)較為落后,這可能是導(dǎo)致觀測(cè)對(duì)象的TFP僅為61.9%的主要原因。總之,從選取的評(píng)價(jià)對(duì)象的測(cè)算結(jié)果來(lái)看,中成藥上市企業(yè)的綜合研發(fā)效率和研發(fā)投入規(guī)模均表現(xiàn)不足,尚未融合現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)來(lái)提升行業(yè)的科技創(chuàng)新能力。
由此,對(duì)中成藥企業(yè)有如下3點(diǎn)發(fā)展建議:第一,提高企業(yè)對(duì)研發(fā)效率的考核標(biāo)準(zhǔn),將技術(shù)發(fā)展優(yōu)勢(shì)有效地轉(zhuǎn)化為效率的提升;第二,合理配置研發(fā)資源,避免出現(xiàn)研發(fā)經(jīng)費(fèi)無(wú)效,研發(fā)人員冗余、低質(zhì)工作等現(xiàn)象,注重研發(fā)成果的產(chǎn)出;第三,結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況,加強(qiáng)研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員的投入,充分發(fā)揮由規(guī)模效應(yīng)所帶來(lái)的研發(fā)效率的提升。采用DEA評(píng)價(jià)中成藥企業(yè)的研發(fā)效率僅從研發(fā)活動(dòng)的投入-產(chǎn)出角度進(jìn)行了初步探索,考慮到本研究的研究時(shí)間跨度較短、評(píng)價(jià)企業(yè)數(shù)量較少等局限性,針對(duì)中藥企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的相關(guān)研究仍亟待補(bǔ)充完善。