帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率比較研究
——基于DEA-Malmquist指數(shù)的實(shí)證分析

葛雅芬，阮嫻靜，鄭莉

（廣東藥科大學(xué)醫(yī)藥商學(xué)院，廣東 廣州 510006）

帶量采購(gòu)是我國(guó)深化醫(yī)療體制改革的制度安排，2018 年11 月，國(guó)家聯(lián)合采購(gòu)辦公室在“4+7”11個(gè)城市啟動(dòng)國(guó)家組織藥品集中采購(gòu)和使用試點(diǎn)，探索我國(guó)帶量采購(gòu)模式，并于2019 年4 月開(kāi)始實(shí)施。此后，國(guó)家有關(guān)部門(mén)相繼發(fā)布在全國(guó)范圍內(nèi)推進(jìn)帶量采購(gòu)常態(tài)化文件。截止2022年底，帶量采購(gòu)已開(kāi)展至第七批。帶量采購(gòu)政策主要通過(guò)“以量換價(jià)”的方式達(dá)到合理降低藥品價(jià)格的目標(biāo)，減輕患者用藥負(fù)擔(dān)。醫(yī)藥制造業(yè)需為獲取藥品銷(xiāo)售市場(chǎng)大幅度壓低價(jià)格，這既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。醫(yī)藥制造業(yè)為應(yīng)對(duì)帶量采購(gòu)政策的影響，采取的其中一項(xiàng)重要措施就是加大研發(fā)創(chuàng)新力度，讓創(chuàng)新成為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。因此，通過(guò)對(duì)帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效率進(jìn)行比較研究，既可評(píng)估該政策對(duì)于推動(dòng)醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)新藥的影響效果，又能反映創(chuàng)新活動(dòng)的特征規(guī)律，對(duì)提升創(chuàng)新效率具有一定的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

在創(chuàng)新效率的研究方法上，眾多專(zhuān)家學(xué)者已取得重大進(jìn)展，如DEA-Malmquist 指數(shù)模型[1]，兩階段DEA-SBM 模型[2]，DEA-t檢驗(yàn)[3]，SFA 隨機(jī)前沿模型[4]等都被用來(lái)測(cè)度創(chuàng)新效率。其中DEAMalmquist 指數(shù)模型的運(yùn)用涵蓋到眾多領(lǐng)域，如金融與農(nóng)業(yè)科技[5-6]、醫(yī)藥衛(wèi)生[7]、技術(shù)產(chǎn)業(yè)[8]等。醫(yī)藥制造業(yè)作為研發(fā)驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)，在帶量采購(gòu)政策背景下，探究其創(chuàng)新效率尤為必要。目前，鮮見(jiàn)有針對(duì)帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行比較研究的報(bào)道。本文運(yùn)用DEA-Malmquist 指數(shù)模型，以2018年帶量采購(gòu)政策實(shí)施元年為界劃分前后兩個(gè)時(shí)段，對(duì)2014－2018 年與2019－2021 年兩時(shí)段內(nèi)各地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，綜合考察醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化特征。通過(guò)對(duì)帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行比較研究，以期為加大政策在各地區(qū)深入落實(shí)的推行力度提供重要參考，也為醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的增長(zhǎng)提供助推作用。

1 研究方法與指標(biāo)選取

1.1 DEA-Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）是一種綜合管理學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和運(yùn)籌學(xué)等多種學(xué)科的分析方法，適用于相對(duì)效率的評(píng)價(jià)，尤其是不同類(lèi)型的多投入、多產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)[9]?，F(xiàn)實(shí)中受外部環(huán)境等因素影響很難獲得與投入同等比例的產(chǎn)出，即規(guī)模報(bào)酬可變。因此，本文基于可變規(guī)模報(bào)酬條件下的假設(shè)，對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行DEA分析。

假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有m種輸入和s種輸出，分別用輸入變量X和輸出變量Y表示，X=(x1，x2，…，xn)T，Y=(y1，y2，…，yn)T。對(duì)每個(gè)決策單元選擇如下DEA-BCC模型：

式中：θ為決策單元的效率評(píng)價(jià)值；ε為阿基米德無(wú)窮小量；S-是投入的松弛變量，S+是產(chǎn)出的松弛變量；λ代表各個(gè)單位的組合系數(shù)。在該模型中，若θ＜1，稱決策單元非DEA 有效；若θ=1，但存在松弛變量S-≠0 或S+≠0，稱決策單元弱DEA 有效；若θ=1，且S-=S+=0，稱決策單元DEA有效。

前述DEA-BCC 模型只能比較同一時(shí)期不同決策單元的效率值，無(wú)法測(cè)度不同時(shí)期效率值的變化。要具體分析2014－2021 年醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化，需引入能反映相對(duì)效率動(dòng)態(tài)變化的Malmquist 指數(shù)。1994 年，F(xiàn)are 等首次將Malmquist 指數(shù)理論與DEA 方法結(jié)合使用，提出DEA-Malmquist模型[10]。

假設(shè)(xt，yt)為第t期的投入與產(chǎn)出，(xt+1，yt+1)為第t+1期的投入與產(chǎn)出，Dtc(xt，yt、)Dtc+1(xt+1，yt+1)分別為對(duì)應(yīng)時(shí)期技術(shù)條件下的產(chǎn)出距離函數(shù)。則Malmquist指數(shù)可表示為：

當(dāng)Malmquist 指數(shù)＞1，效率水平上升；當(dāng)Malmquist 指數(shù)＜1，效率水平下降；當(dāng)Malmquist 指數(shù)=1，效率水平不變。

在規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)下，Malmquist 指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（effch）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（tech）。其中：

當(dāng)規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)，技術(shù)效率變化指數(shù)（effch）可分解為純技術(shù)效率指數(shù)（pech）和規(guī)模效率指數(shù)（sech）的乘積，故Malmquist指數(shù)可表示如下：

1.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建

建立合理的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系是DEAMalmquist 分析的前提和基礎(chǔ)，本文遵循評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的選取原則，在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上[11-13]，確立醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system for technological innovation in China's pharmaceutical manufacturing industry

醫(yī)藥制造業(yè)投入指標(biāo)主要是人力投入和經(jīng)費(fèi)投入，產(chǎn)出指標(biāo)主要為知識(shí)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。選取R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量作為人才投入指標(biāo)，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)支出作為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入指標(biāo)，以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)作為知識(shí)產(chǎn)出的指標(biāo)，新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入作為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)。

未來(lái)擬進(jìn)一步依照產(chǎn)品供應(yīng)鏈碳足跡涉及的不確定性特征，設(shè)計(jì)統(tǒng)一表述方式。特別將加深對(duì)產(chǎn)品供應(yīng)鏈碳足跡涉及的行業(yè)、政府等外部環(huán)境不確定性因素的研究，力爭(zhēng)構(gòu)建一個(gè)更兼具社會(huì)性和系統(tǒng)性的產(chǎn)品供應(yīng)鏈碳足跡不確定性研究體系。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)應(yīng)指標(biāo)項(xiàng)可適用于醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)研究?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，采用2014－2021年連續(xù)8 年我國(guó)30 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)據(jù)為樣本，以2014－2018 年5 年面板數(shù)據(jù)為參照組，以2019－2021年3年面板數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行兩階段比較研究，總樣本數(shù)為240個(gè)。

2 基于DEA-Malmquist指數(shù)的醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率分析

通過(guò)對(duì)相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，運(yùn)用DEAP2.1 計(jì)算得到30 個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）2014－2021 年醫(yī)藥制造業(yè)每年平均創(chuàng)新效率的Malmquist指數(shù)及其分解的變化情況（如表2）和8 年間兩階段各地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的Malmquist 指數(shù)及分解的變化情況（如表3），分析帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后各地區(qū)的總體效率及各項(xiàng)分解指標(biāo)的變化情況，進(jìn)而評(píng)估該政策的初步執(zhí)行效果。

表2 2014－2021年間我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)每年平均Malmquist指數(shù)變化Table 2 Annual average Malmquist index changes in China's pharmaceutical manufacturing industry from 2014 to 2021

表3 我國(guó)30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）醫(yī)藥制造業(yè)Malmquist 指數(shù)變化Table 3 Changes in the Malmquist index of the pharmaceutical manufacturing industry in 30 provinces (autonomous regions,municipalities)of China

2.1 從時(shí)間跨度分析醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化

從表2 可見(jiàn)：2015－2021 年間，Malmquist 指數(shù)均大于1，表明技術(shù)創(chuàng)新效率每年都有所提高，呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)。因技術(shù)創(chuàng)新效率的上升受技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的影響，在技術(shù)進(jìn)步方面，2014－2015 年、2017－2018 年和2020－2021 年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分別為1.294＞1、1.166＞1、1.083＞1，說(shuō)明在此期間技術(shù)進(jìn)步對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的提升發(fā)揮了促進(jìn)作用，2014－2015 年Malmquist 指數(shù)＜1 是由于技術(shù)效率的阻礙。而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在2015－2016 年、2016－2017 年和2019－2020 年均小于1，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在此3個(gè)時(shí)間段都對(duì)創(chuàng)新效率的提高起到抑制作用；在技術(shù)效率方面，2014－2015年技術(shù)效率指數(shù)為0.740＜1，2015－2016 年的技術(shù)效率指數(shù)為1.475＞1，說(shuō)明2016 年較前兩年技術(shù)效率有所提升。2016－2017 年技術(shù)效率指數(shù)為1.058＞1，2017－2018 年技術(shù)效率指數(shù)為0.924＜1，說(shuō)明2018 年醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率低于2016 年和2017年。在2019－2020 年，技術(shù)效率指數(shù)增長(zhǎng)為1.048，表示在此期間醫(yī)藥制造業(yè)的資源有效利用程度有所提升，可能是2018年開(kāi)始實(shí)施的帶量采購(gòu)政策的執(zhí)行效果在逐步凸顯，醫(yī)藥制造業(yè)整體創(chuàng)新意識(shí)增強(qiáng)，進(jìn)而落實(shí)到技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。但在2020－2021年，技術(shù)效率指數(shù)為0.963＜1，說(shuō)明創(chuàng)新資源沒(méi)有得到合理的配置，可能是因國(guó)內(nèi)新冠疫情的爆發(fā)制約了制造工業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度。

另外，又因技術(shù)效率可分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，故通過(guò)分析純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化可進(jìn)一步探究影響醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率的因素。在2014－2015 年、2016－2018 年和2020－2021 年純技術(shù)效率大于規(guī)模效率趨向利好，說(shuō)明在此期間技術(shù)效率的改善是純技術(shù)效率的貢獻(xiàn)。到了2019－2020 年，純技術(shù)效率指數(shù)為0.944＜1，規(guī)模效率指數(shù)為1.111＞1，則是規(guī)模效率對(duì)技術(shù)效率起到促進(jìn)作用，引起此變化的原因可能是由于醫(yī)藥制造行業(yè)為應(yīng)對(duì)帶量采購(gòu)政策在改造規(guī)模方面加大了資源投入力度。事實(shí)上，帶量采購(gòu)政策的實(shí)施對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新起到了很大的推動(dòng)作用，我國(guó)眾多學(xué)者也對(duì)此進(jìn)行了論證，例如：丁嘉彬[14]分別研究了在原研藥市場(chǎng)和仿制藥市場(chǎng)下買(mǎi)方抗衡勢(shì)力對(duì)上游醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，論證得出帶量采購(gòu)政策倒逼藥企提高技術(shù)創(chuàng)新效率以保持競(jìng)爭(zhēng)力；張軍等[15]基于2013－2021 年A 股上市公司數(shù)據(jù)量化評(píng)估了帶量采購(gòu)對(duì)醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新的影響，研究表明參與帶量采購(gòu)可以通過(guò)提高研發(fā)投入的途徑來(lái)發(fā)揮創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的作用；李壽喜等[16]以華海藥業(yè)作為典型案例進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)自參與帶量采購(gòu)以來(lái)該企業(yè)研發(fā)費(fèi)用投入強(qiáng)度和水平總體呈上升趨勢(shì)，帶量采購(gòu)對(duì)醫(yī)藥企業(yè)的創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用。

對(duì)比參照組與實(shí)驗(yàn)組各項(xiàng)指數(shù)值，醫(yī)藥制造業(yè)在政策實(shí)施后技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率均有所上升，Malmquist 指數(shù)＞1，呈現(xiàn)總體良好狀態(tài)。值得一提的是，以上分析是宏觀范圍內(nèi)的整體變化，即全國(guó)各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）比較單元的平均情況，若要獲得更具細(xì)化指導(dǎo)意義的研究結(jié)果，需進(jìn)一步探究各區(qū)域的變動(dòng)。

2.2 從空間維度分析醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化

2.2.1 總體層面上的動(dòng)態(tài)分析 為研究影響技術(shù)創(chuàng)新效率變化的原因，從表3 來(lái)看我國(guó)30 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）醫(yī)藥制造業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解的變化情況，進(jìn)一步對(duì)帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后各效率值的變化情況進(jìn)行分析。2014－2018 年醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率年均增長(zhǎng)2.1%，主要得益于技術(shù)效率的提升，同時(shí)技術(shù)進(jìn)步也提供了一定的促進(jìn)作用。2019－2021 年醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率年均增長(zhǎng)2.2%，漲幅高于參照組年份。由于技術(shù)創(chuàng)新效率受技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩方面因素影響，由分析可知，帶量采購(gòu)實(shí)施后醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率年均增長(zhǎng)0.5%，漲幅低于參照組年份的1.6%，故技術(shù)效率是抑制政策實(shí)施后技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)較大漲幅的關(guān)鍵因素。此種現(xiàn)象說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)自帶量采購(gòu)政策實(shí)施以來(lái)更為注重對(duì)技術(shù)與人才的引進(jìn)，同時(shí)創(chuàng)新方法的運(yùn)用能力也在不斷提升，目前有待改進(jìn)的方向應(yīng)是加強(qiáng)對(duì)于技術(shù)水平的綜合利用以及整體的資源配置能力，在現(xiàn)有技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)下對(duì)投入結(jié)構(gòu)實(shí)行優(yōu)化。

另外，因技術(shù)效率受到純技術(shù)效率和規(guī)模效率的影響，可進(jìn)一步對(duì)影響技術(shù)效率變化的因素進(jìn)行分析。純技術(shù)效率可以用來(lái)衡量創(chuàng)新資源管理能力和技術(shù)水平對(duì)效率的影響[17]，其結(jié)果能夠體現(xiàn)實(shí)際與前沿技術(shù)創(chuàng)新水平之間的差距。2014－2018年醫(yī)藥制造業(yè)純技術(shù)效率年均增長(zhǎng)0.9%，而2019－2021 年醫(yī)藥制造業(yè)純技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)能力以及管理水平未能理想的匹配現(xiàn)階段創(chuàng)新需求。規(guī)模效率可以用來(lái)衡量規(guī)模配置水平對(duì)效率的影響[17]，其結(jié)果能夠體現(xiàn)實(shí)際與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模之間的差距。2014－2018 年醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模效率年均增長(zhǎng)0.7%，2019－2021年醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模效率年均增長(zhǎng)2.2%，說(shuō)明帶量采購(gòu)對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模效率的提高起到了顯著的促進(jìn)作用。事實(shí)證明，帶量采購(gòu)政策對(duì)于整頓醫(yī)藥制造業(yè)散、亂、多的局面具有積極影響，2019 年中國(guó)醫(yī)藥行業(yè)并購(gòu)交易金額達(dá)到221 億美元，增長(zhǎng)12%，行業(yè)發(fā)展趨于規(guī)模化[18]。綜合以上分析可知：在帶量采購(gòu)實(shí)施后，抑制技術(shù)創(chuàng)新效率指數(shù)呈現(xiàn)較大增幅的原因主要是純技術(shù)效率的作用，說(shuō)明帶量采購(gòu)政策的作用效果并未在實(shí)施之初得到非常突出的彰顯，原因可能是藥品的創(chuàng)新產(chǎn)出周期相對(duì)較長(zhǎng)，投入短期內(nèi)不能得到回報(bào)。

2.2.2 省市層面上的動(dòng)態(tài)分析 縱觀30 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率存在較大差異性，可根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新效率的分析結(jié)果探究各省市的醫(yī)藥創(chuàng)新資源配置情況（如表4）。

表4 30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率變化趨勢(shì)評(píng)價(jià)結(jié)果Table 4 Evaluation results of the trend of technological innovation efficiency in pharmaceutical manufacturing industry in 30 provinces(autonomous regions,municipalities)

從表4 可見(jiàn)：（1）北京、天津、海南、貴州、新疆5?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2019－2021年較2014－2018年的醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，其分解指標(biāo)項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率也都呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。表明此5 ?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的創(chuàng)新資源得到了合理有效的利用，科研人員創(chuàng)新水平較高，其在創(chuàng)新資源的利用和研發(fā)人員的技術(shù)水平上都有不同程度的提升，反映出帶量采購(gòu)政策在這些省市取得了較好的實(shí)施成效，推動(dòng)了醫(yī)藥制造業(yè)更為注重研發(fā)領(lǐng)域。帶量采購(gòu)政策實(shí)施后，北京在創(chuàng)新水平已相對(duì)較高的情況下將技術(shù)創(chuàng)新效率指數(shù)提高到2.039，說(shuō)明研發(fā)創(chuàng)新力度加大，該政策在北京起到了顯著增進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新的效果。（2）山西、內(nèi)蒙古、湖北、湖南、寧夏5 ?。ㄗ灾螀^(qū)）2019－2021 年較2014－2018年的醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，其分解指標(biāo)項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，技術(shù)效率呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。說(shuō)明在帶量采購(gòu)政策實(shí)施后技術(shù)創(chuàng)新效率的提高主要是由技術(shù)效率推動(dòng)，可能是因醫(yī)藥制造廠商為能在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，及時(shí)走上了技術(shù)升級(jí)轉(zhuǎn)型的道路，而應(yīng)加強(qiáng)的是科研人員創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。（3）黑龍江和四川2省2019－2021 年較2014－2018 年的醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，其分解指標(biāo)項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，技術(shù)效率呈現(xiàn)降低趨勢(shì)。表明兩省市在創(chuàng)新資源的有效利用方面有待提升。黑龍江的純技術(shù)效率在帶量采購(gòu)政策實(shí)施后較參照組出現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明政策的實(shí)施未能激發(fā)該地區(qū)的創(chuàng)新活力。四川的規(guī)模效率在帶量采購(gòu)政策實(shí)施后較參照組出現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明其未能整合創(chuàng)新資源，擴(kuò)充企業(yè)規(guī)模，進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新能力的進(jìn)一步提升。（4）浙江、山東、河南3 省2019－2021 年較2014－2018 年的醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，其分解指標(biāo)項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，技術(shù)效率呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。表明在這些省技術(shù)進(jìn)步作為主要原因抑制了技術(shù)創(chuàng)新效率的提高，說(shuō)明這些地區(qū)對(duì)研發(fā)創(chuàng)新人員的資源投入以及技術(shù)水平的提高方面欠佳，應(yīng)注重激發(fā)其開(kāi)展研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)力。尤其是科研人員投入力度較大的浙江和山東，更要注重對(duì)于科研人員的創(chuàng)新能力培養(yǎng)；（5）吉林、上海、江蘇、安徽、福建、廣東、云南、甘肅、青海9 ?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2019－2021年較2014－2018年的醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，其分解指標(biāo)項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，技術(shù)效率呈現(xiàn)降低趨勢(shì)。表明這些?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）沒(méi)有有效利用創(chuàng)新資源。但吉林和福建的規(guī)模效率呈現(xiàn)相對(duì)較大的增加趨勢(shì)，2019－2021 年較2014－2018 年分別提高3.6 和7.4個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明帶量采購(gòu)政策對(duì)于此兩省市醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模效率的提升起到促進(jìn)作用，其技術(shù)創(chuàng)新效率的下降是純技術(shù)效率的阻礙，說(shuō)明其未能注重創(chuàng)新資源的管理能力。（6）河北、遼寧、廣西、重慶、陜西5 ?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2019－2021 年較2014－2018 年的醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，其分解指標(biāo)項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率也都呈現(xiàn)降低趨勢(shì)。說(shuō)明帶量采購(gòu)政策的實(shí)施并未對(duì)這些?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的技術(shù)創(chuàng)新起到積極作用，政府部門(mén)需要發(fā)現(xiàn)及解決存在的問(wèn)題，讓該政策在全國(guó)范圍內(nèi)助推醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率的提高。廣西可能是由于地理位置和人才匱乏，致使醫(yī)藥制造行業(yè)發(fā)展受限。河北、遼寧、重慶、陜西可能是因?yàn)榭蒲袑?shí)力相對(duì)不強(qiáng)，創(chuàng)新資源的轉(zhuǎn)化能力較弱。

2.2.3 技術(shù)創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)與實(shí)際發(fā)展的比較分析 為說(shuō)明理論結(jié)果與醫(yī)藥制造業(yè)實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r的相關(guān)度，進(jìn)一步將研究時(shí)限內(nèi)我國(guó)30省（自治區(qū)、直轄市）醫(yī)藥制造業(yè)在帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后的技術(shù)創(chuàng)新效率平均值與利潤(rùn)總額平均值的排名情況進(jìn)行了對(duì)比分析（如表5）。

表5 30省（自治區(qū)、直轄市）醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率平均值與利潤(rùn)總額平均值排名對(duì)比Table 5 Comparison of rankings between the average efficiency of technological innovation and the average total profit of the pharmaceutical manufacturing industry in 30 provinces and cities

由表5可看出：在帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后，技術(shù)創(chuàng)新效率值與利潤(rùn)總額之間的變化情況并無(wú)直接的規(guī)律性聯(lián)系，且部分地區(qū)出現(xiàn)較大反差。我國(guó)30 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）中，河北、上海、安徽、云南、甘肅的技術(shù)創(chuàng)新效率值在帶量采購(gòu)前后排名呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，而利潤(rùn)總值排名上升，其中上海和甘肅較為典型；天津、內(nèi)蒙古、黑龍江、山東、湖南、貴州的技術(shù)創(chuàng)新效率值在帶量采購(gòu)前后排名上升，但其利潤(rùn)總額的排名呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，以內(nèi)蒙古和貴州的變化最為顯著；部分地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新效率值排名和利潤(rùn)總值排名呈現(xiàn)同增同減的現(xiàn)象，但兩個(gè)指標(biāo)排名差距較大，以海南為例，兩個(gè)指標(biāo)之間相差25個(gè)排名。

DEA-Malmquist指數(shù)方法是一種常用的評(píng)價(jià)創(chuàng)新效率的方法，憑借對(duì)多指標(biāo)體系的投入及產(chǎn)出值進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)量的特點(diǎn)，以精確的數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)的支撐基礎(chǔ)，使研究結(jié)論具備客觀性，存在一定的可信度，但技術(shù)創(chuàng)新效率是一個(gè)相對(duì)值，若某省份技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出和研發(fā)投入都小，其效率值就有可能高。因此，某省份醫(yī)藥制造業(yè)盈收水平的高低不能作為評(píng)估該省份技術(shù)創(chuàng)新效率高低的標(biāo)準(zhǔn)，單純使用DEA-Malmquist指數(shù)模型評(píng)價(jià)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率與各地區(qū)實(shí)際情況可能會(huì)出現(xiàn)偏差。

3 實(shí)證結(jié)果與建議

3.1 不同區(qū)域間研發(fā)創(chuàng)新各項(xiàng)效率指標(biāo)存在較大差異性，各地發(fā)展不均衡

帶量采購(gòu)政策實(shí)施以來(lái)，醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率表現(xiàn)出明顯的地域差異。結(jié)合上文對(duì)不同區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新效率的橫向比較發(fā)現(xiàn)，在該政策實(shí)施3 年后，北京和內(nèi)蒙古2 ?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的技術(shù)創(chuàng)新效率增幅最快，較2014－2018年分別提高93.7個(gè)百分點(diǎn)、28.8個(gè)百分點(diǎn)；天津、山西、黑龍江、湖北、湖南、海南、四川、貴州、寧夏、新疆10?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的增速相對(duì)放緩；其他省市均表現(xiàn)為回落狀態(tài)。

3.2 我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率主要受純技術(shù)效率影響

針對(duì)部分省（自治區(qū)、直轄市）近年來(lái)技術(shù)創(chuàng)新效率的較大降幅，例如遼寧、吉林、廣西、陜西4 ?。ㄗ灾螀^(qū)）在政策實(shí)施后技術(shù)創(chuàng)新效率下降在20 個(gè)百分點(diǎn)左右，說(shuō)明帶量采購(gòu)政策并未對(duì)其創(chuàng)新效率的提高起到有利作用，政府部門(mén)可采取適當(dāng)措施對(duì)其干預(yù)。由上述分析可知帶量采購(gòu)實(shí)施后，醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)均大于1，說(shuō)明其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的提升具有促進(jìn)作用。而純技術(shù)效率指數(shù)為0.983＜1，成為阻礙醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)較大漲幅的因素。純技術(shù)效率主要受技術(shù)水平和管理能力的影響，政策實(shí)施過(guò)程中相關(guān)政府部門(mén)還需不斷完善相關(guān)細(xì)則激勵(lì)醫(yī)藥行業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新，政策環(huán)境有待進(jìn)一步優(yōu)化。

3.3 技術(shù)創(chuàng)新效率與行業(yè)收益情況不成正比

帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后技術(shù)創(chuàng)新效率與利潤(rùn)總額之間的變化情況在部分地區(qū)存在反差的情形，說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新效率與行業(yè)收益情況不成正比。例如處于長(zhǎng)三角地區(qū)的上海歸屬創(chuàng)新活躍區(qū)域，2018年全國(guó)經(jīng)費(fèi)投入超過(guò)千億元的6個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）中，上海位列其中，占6.9%，擁有大量高新技術(shù)企業(yè)，科學(xué)技術(shù)水平相對(duì)較高，利潤(rùn)總值排名上升，但技術(shù)創(chuàng)新效率排名呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。在用DEAMalmquist 指數(shù)方法評(píng)價(jià)醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新效率時(shí)，因其特殊性，需要結(jié)合醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新成果產(chǎn)出周期長(zhǎng)、研發(fā)投入對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響存在短期效應(yīng)、可能存在創(chuàng)新效率溢出等因素綜合考慮，才能讓研究結(jié)果更加貼合實(shí)際。

3.4 對(duì)策與建議

綜合上述運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)方法對(duì)我國(guó)30 ?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的分析，從要素投入、體制機(jī)制、帶量采購(gòu)政策3 個(gè)角度出發(fā)，為提高技術(shù)創(chuàng)新效率提出以下幾點(diǎn)建議：

第一，調(diào)整創(chuàng)新資源投入結(jié)構(gòu)，完善資源配置功能，提高投入產(chǎn)出比例。在醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新中，科研人員的投入是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的根基，充足的資金支持是創(chuàng)新活動(dòng)的基本保障。人力和資金等投入要素固然重要，但高質(zhì)量的發(fā)展依托于高質(zhì)量的項(xiàng)目，戰(zhàn)略、知識(shí)以及信息等要素對(duì)于醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提升也具有顯著影響作用。醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高需要引進(jìn)高端科技人才，也需要培育高端平臺(tái)及投入相應(yīng)資金支持，充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì)，科學(xué)調(diào)整投入要素的分配比例，改善醫(yī)藥制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，完成整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化升級(jí)，提高技術(shù)創(chuàng)新的時(shí)效，以率先獲取市場(chǎng)。

第二，相關(guān)政府部門(mén)可出臺(tái)鼓勵(lì)研究創(chuàng)新的制度措施，充分發(fā)揮政府的政策導(dǎo)向作用。藥品作為一種特殊的商品，相關(guān)政府部門(mén)可通過(guò)擴(kuò)大醫(yī)藥行業(yè)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)撥款、給予醫(yī)藥行業(yè)稅收優(yōu)惠政策等為其研發(fā)創(chuàng)新提供有利條件，同時(shí)鼓勵(lì)引進(jìn)高創(chuàng)新效率地區(qū)的先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，完善政府支持機(jī)制。例如，當(dāng)醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度達(dá)到規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)，該企業(yè)可以獲得特定比例的退稅，以此來(lái)激勵(lì)醫(yī)藥制造業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，這有益于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。

第三，積極參與帶量采購(gòu)，轉(zhuǎn)變發(fā)展戰(zhàn)略。大型醫(yī)藥制造業(yè)因國(guó)外市場(chǎng)監(jiān)管趨緊和市場(chǎng)份額萎縮而選擇競(jìng)爭(zhēng)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，隨著帶量采購(gòu)執(zhí)行力度的加大，應(yīng)積極參與以尋求藥品銷(xiāo)售市場(chǎng)，并采用藍(lán)海戰(zhàn)略，通過(guò)提高自身的創(chuàng)新研發(fā)能力來(lái)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。中小型醫(yī)藥制造業(yè)在這場(chǎng)價(jià)格與產(chǎn)能的博弈中因成本管控、生產(chǎn)工藝等不具優(yōu)勢(shì)，若不尋求新的發(fā)展戰(zhàn)略則會(huì)逐漸被市場(chǎng)淘汰，其可向大型醫(yī)藥制造業(yè)靠攏，通過(guò)并購(gòu)重組實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)，整合行業(yè)資源，提高創(chuàng)新能力。

4 小結(jié)

本文對(duì)帶量采購(gòu)政策實(shí)施前后醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行比較研究，重點(diǎn)分析了帶量采購(gòu)政策對(duì)我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，而能夠?qū)︶t(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響的因素除帶量采購(gòu)的實(shí)施外也包含其他多種因素。因此，未來(lái)的研究可將國(guó)家正大力推進(jìn)的帶量采購(gòu)與其他多種影響因素相結(jié)合，更加深入的探討引起我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率變動(dòng)的原因。例如，研發(fā)強(qiáng)度及成長(zhǎng)能力對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率的提高具有顯著的正向作用[19]。醫(yī)藥制造業(yè)是資本和技術(shù)密集型行業(yè)，研發(fā)強(qiáng)度可促進(jìn)其創(chuàng)新效率的提升。同時(shí)醫(yī)藥制造業(yè)又是投入和風(fēng)險(xiǎn)都相對(duì)較高的行業(yè)，其發(fā)展需要充足的資金支持，成長(zhǎng)能力越強(qiáng)，資本積累相對(duì)越多，則風(fēng)險(xiǎn)承受力及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)越強(qiáng)，這將有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。另外，新產(chǎn)品需求度也會(huì)促進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高[20]。因市場(chǎng)供需關(guān)系的影響，新產(chǎn)品需求度會(huì)和研發(fā)投入度產(chǎn)生相關(guān)性。醫(yī)藥制造業(yè)需及時(shí)做出調(diào)整來(lái)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，以正確進(jìn)行新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)定位。市場(chǎng)中新產(chǎn)品生產(chǎn)量隨需求量的增高而增高，其價(jià)格也會(huì)得到提高，則企業(yè)會(huì)繼續(xù)研究新產(chǎn)品的升級(jí)或進(jìn)行再開(kāi)發(fā)，即有利于創(chuàng)新效率的提高。