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第七届湖北十大名刊提名奖  
医药导报, 2016, 35(11): 1276-1280
doi: 10.3870/j.issn.1004-0781.2016.11.031
我国东中西部地区医药制造业技术创新效率比较*
Comparative Study of Technical Innovation Efficiency of Pharmaceutical Manufacturing in Eastern,Central and Western Regions of China
王素, 苏昱霖, 陈玉文

摘要: 目的比较我国东、中、西部地区医药制造业技术创新效率的差异,并根据实证研究的结果有针对性地提出相关对策和建议。方法运用数据包络分析(DEA)方法对2002—2013年间我国东、中、西部地区医药制造业的综合效率(crste)、纯技术效率(vrste)、规模效率(scale)进行比较。结果三个区域均处于非DEA有效状态,且中部地区技术创新资源存在严重的投入冗余和产出不足。结论我国东部和西部地区医药制造业的技术创新效率明显高于欠发达的中部地区。
关键词: 医药制造业 ; 数据包络分析 ; 技术创新效率

Abstract:
ObjectiveTo compare the differences of technical innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing in the eastern,central and western regions of China,and put forward relevant countermeasures and suggestions on the basis of empirical results. MethodsThe pharmaceutical manufacturing crste,vrste,scale were compared among the Eastern,Central and Western regions from 2002 to 2013 by DEA method. ResultsThree regions are all in a non-active DEA state and the technical innovation resources are seriously lack of input redundancy and output in central region. ConclusionTechnical innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing in the eastern and western regions was significantly higher than the under developed central region.
Key words: Pharmaceutical manufacturing ; DEA ; Technology innovation efficiency

医药制造业具有投入高、经济效益高、知识技术密集度高、投资回报周期长等特点,是典型的研发驱动型产业[1]。对于正处于高速发展阶段的我国医药制造业而言,无论是资金还是人力都是稀缺资源,如果不能有效利用创新投入资源,不仅难以促进我国医药制造业的健康发展,甚至会延缓其发展并且造成资源浪费。所以研究如何在创新投入有限的情况下获得高效产出,避免资源浪费,显得十分必要。由于自然资源、经济发展以及制度环境差异,我国东、中、西部地区医药产业呈现阶梯状不平衡发展态势[2]。现有文献中,基于地区视角对医药制造业的大多是以省市为研究对象测算技术创新效率,而以区域为对象的研究笔者较少见到。因此,笔者根据《中国高技术产业统计年鉴》2013 年公布的数据,运用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型比较了我国东、中、西部医药制造业技术创新效率的差异,进而有针对性提出了相关对策和建议。

1 资料与方法
1.1 研究方法

DEA是采用数学规划方法对若干个具有相同类型的多投入和多产出的决策单元进行效率及有效性评价,是一种非参数、客观评价方法[3]。DEA方法主要包括规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变的BBC模型。由于CCR模型的结果中有多个相对有效的决策单元,所以笔者选择规模报酬可变的BBC模型。假设有n个决策单元,每个决策单元有m个投入和s个产出,单位(Xj,Yj)第m项的投入量为Xmj,第s项产出量为Ysj,建立BBC模型[4]如下:min[θ-ε(e~T s-+ eTs+) ]

j = 1 n λ j x j + s - = θ x 0

j = 1 n λ j y j - s + = y 0

i = 1 n λ j = 1

λ i 0 , j = 1,2 , , n ; s - 0 , s + 0

其中θ为综合效率,当θ=1时,为弱DEA有效状态;当θ=1,且s-=s+=0时,为DEA有效状态;当θ<1时,为DEA无效状态。s- 、s+分别为技术创新投入冗余和产出不足。

1.2 指标选取与数据说明

技术创新是一个多投入和多产出的经济过程[5],在这个过程中需要多种资源投入,因此选择合理的投入产出指标是正确使用DEA方法评价技术创新效率的前提。为充分体现医药制造业研发驱动的特点,笔者选取了研究与开发(research and development,R&D)经费内部支出(X1)、R&D活动人员折合全时当量(X2)、技术获取和改造经费支出(X3)、研发机构数(X4)作为投入指标,分别代表了财力、人力和物力的投入;产出指标为专利申请数(Y1)和新产品销售收入(Y2),代表了技术创新的知识产出和经济产出(表1)。

表1 我国东、中、西部医药制造业技术创新效率评价指标
Tab.1 Evaluation index of innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing technology in eastern,central and western China
类别 指标及符号 指标说明
投入指标 R&D经费内部支出(亿元)(X1)
R&D活动人员折合全时当量(人 医药制造业财力、人力
年)(X2) 和物力的投入
技术获取和改造经费支出(万元)
(X3)
研发机构数(个)(X4)
产出指标 专利申请数(件)(Y1) 医药制造业技术创新的
新产品销售收入(亿元)(Y2) 知识产出和经济产出

表1 我国东、中、西部医药制造业技术创新效率评价指标

Tab.1 Evaluation index of innovation efficiency of pharmaceutical manufacturing technology in eastern,central and western China

本文东、中、西部地区医药制造业技术创新投入与产出相关的指标数据来源于2013 年公布的《中国高技术产业统计年鉴》[6](表2,3)。考虑到医药制造业研发周期长的特点,采用FURMAN[7]方法将专利数据和新产品销售收入数据的滞后期设为两年。即投入指标为2002—2011年面板数据,产出指标为2004—2013年面板数据,通过建立BBC模型并应用DEAP2.1版软件对我国东、中、西部地区医药制造业的技术创新效率进行评价并比较差异。

表2 2002—2013年我国东、中、西部地区医药制造业技术创新投入相关数据
Tab.2 Data of innovation investment on pharmaceutical manufacturing technology in eastern, central and western China from 2002 to 2013
年份 R&D经费内部
支出/亿元
R&D活动人员折合
全时当量/人年
技术获取和改造
经费支出/万元
研发机构
数/个
东部地区 中部地区 西部地区 东部地区 中部地区 西部地区 东部地区 中部地区 西部地区 东部地区 中部地区 西部地区
2002年 16.97 2.84 1.83 12 858.00 3 401.00 1 962.00 534 083.0 136 953.0 58 584.0 315 116 69
2003年 20.57 4.80 2.29 11 394.00 4 480.00 1 645.00 453 429.0 72 630.0 75 764.0 285 120 71
2004年 20.88 4.90 2.40 8 707.50 3 147.85 2 075.37 424 486.6 171 314.2 102 189.8 345 152 90
2005年 31.41 5.95 2.59 13 007.02 4 257.47 2 319.89 423 805.2 110 482.6 33 546.2 358 145 78
2006年 41.52 7.24 3.83 17 805.68 4 713.55 2 871.81 324 082.7 200 299.3 72 466.6 389 180 72
2007年 50.85 10.20 4.83 20 054.59 7 557.45 3 166.24 416 798.1 127 515.8 57 685.2 439 184 85
2008年 58.65 13.77 6.66 25 770.89 9 429.66 4 991.10 459 315.7 137 041.0 70 009.7 462 196 88
2009年 95.43 25.76 13.34 45 572.00 15 696.00 8 797.00 663 285.0 211 724.0 164 129.0 1 069 482 288
2010年 90.99 20.76 10.87 38 669.00 11 977.00 4 588.00 599 638.0 124 408.0 46 244.0 584 246 99
2011年 157.57 38.58 15.09 64 766.00 21 582.00 7 119.00 706 642.0 235 261.0 55 069.0 1 213 478 165
2012年 204.79 37.26 27.86 67 791.00 19 918.00 11 383.00 889 428.0 204 937.0 110 551.0 1 508 538 379
2013年 239.03 52.47 38.44 77 714.00 23 437.00 13 482.00 105 202.0 312 568.0 146 030.0 1 523 495 337

表2 2002—2013年我国东、中、西部地区医药制造业技术创新投入相关数据

Tab.2 Data of innovation investment on pharmaceutical manufacturing technology in eastern, central and western China from 2002 to 2013

表3 2002—2013年我国东、中、西部地区医药制造业技术创新产出相关数据
Tab.3 Data of innovation output on pharmaceutical manufacturing technology in eastern,central and western China from 2002 to 2013
年份 新产品销售收入/亿元 专利申请数/件
东部地区 中部地区 西部地区 东部地区 中部地区 西部地区
2002年 191.90 26.16 30.80 674 169 156
2003年 219.03 41.59 43.17 823 179 303
2004年 303.18 42.27 43.27 1 096 234 366
2005年 345.50 72.08 51.79 1 828 437 443
2006年 432.04 77.36 60.51 1 610 409 364
2007年 531.00 102.21 79.48 1 924 583 549
2008年 719.68 129.39 99.84 2 731 845 341
2009年 1 033.03 333.91 225.52 5 331 2 098 1 172
2010年 1 226.74 299.74 149.05 3 624 1 465 678
2011年 1 614.96 515.11 186.98 6 716 2 950 1 449
2012年 2 022.04 491.40 280.95 8 290 2 955 2 785
2013年 2 392.68 647.55 382.72 9 843 3 325 2 798

表3 2002—2013年我国东、中、西部地区医药制造业技术创新产出相关数据

Tab.3 Data of innovation output on pharmaceutical manufacturing technology in eastern,central and western China from 2002 to 2013

2 区域技术创新效率的DEA评价

在规模报酬可变的情况下,DEA效率的评价内容主要包括综合效率(crste)、纯技术效率(vrste)和规模效率(scale)crste=vrste×scale。3个效率值越接近1证明其技术创新的资源投入得到了充分的利用。笔者运用DEA模型测算了我国医药制造业东、中、西部各区域2002—2011年的技术创新效率值,结果见表4。

2.1 综合效率分析

综合效率反映了一个决策单元在特定的技术条件和投入项目下,可以获得的实际产出与最大产出之比。其比值为1时证明DEA有效,小于1时为非DEA有效,证明该决策单元的投入有不同程度浪费。

表4可知,我国医药制造业东部地区的综合效率平均值为0.974,中部地区为0.850,西部地区为0.995,均处于非DEA有效状态。相对于效率值较低的中部地区,东、西部地区医药制造业技术创新投入产出效率则较高。东部地区2007年和2011年为非DEA有效状态,意味着有部分的投入未能有效转化为医药制造业产出,其他年份技术创新效率处于最佳状态;中部地区除了2003,2006,2008和2009年为DEA有效状态,其余年份均为非DEA有效,且技术创新效率值较低,说明技术创新的资源投入存在不同程度的浪费;西部地区虽然是技术创新资源投入最低的地区,但其只有2009年为非DEA有效,且效率值较高,其余年份均处于有效状态。

2.2 纯技术效率分析

纯技术效率是指在规模不变且获得最大产出的情况下,反映由于管理不当而造成的技术创新资源投入的浪费。由表4可知,2002—2011年我国医药制造业东部地区和西部地区平均纯技术效率均为1,达到了纯技术相对有效状态,这说明东西部医药制造业很大程度受规模效率的制约;相较于东西部地区,中部地区纯技术效率平均值为0.795,处于纯技术相对无效状态,说明我国医药制造业中部地区在不考虑规模影响的情况下,由于管理失误而造成技术创新投入资源浪费的程度最严重。

2.3 规模效率分析

规模效率反映了某一决策单元的投入规模是否在最优生产规模上进行经营[6]。其效率值=1时,表示该决策单元规模相对有效,即处于最佳投入规模状态;其效率值<1时,则为规模相对无效状态,并存在规模递增和规模递减两种情况,从而能够说明该决策单元的经营规模与投入产出之间是否相匹配。

表4中可以看出,2002—2011年间我国医药制造业东、西部地区的规模效率平均值均分别为0.974和0.995,处于规模相对无效状态,由此东西部地区综合效率的无效状态基本上源于规模效率的影响。其中东部地区2007年和2011年的纯技术效率都为1,规模效率分别为0.887和0.850,规模报酬均递减,说明规模和投入、产出不相匹配,需要减少投入规模;西部地区2009年的纯技术效率为1,规模效率0.949,规模报酬递增,说明规模和投入、产出不相匹配,需要增加投入规模。我国中部地区医药制造业的规模效率的平均值为0.946,且在2002—2011年间呈波动式变化,整体效率值较低,处于规模相对无效状态,其综合效率的无效状态同时来源于纯技术相对无效和规模相对无效(图1)。

2.4 非DEA有效的投影分析

非DEA有效的投影分析是通过对技术创新投入产出项的调整将DEA无效的决策单元转变为DEA有效的状态。表4中的松弛变量S1+、S2+代表两个产出指标(专利申请数、新产品销售收入)的不足,其数值表明应该增加的技术创新产出量;S1-、S2-、S3-和S4-分别代表4个投入指标(R&D经费内部支出、R&D活动人员折合当量、技术获取和技术改造支出和研发机构数)的冗余,其数值表明应该减少的技术创新投入量,从而达到DEA有效状态。

表4 我国东、中、西部医药制造业技术创新效率的测算结果
Tab.4 Measuring results of innovation efficiency on pharmaceutical manufacturing technology in eastern,central and western China
区域与
年份
综合
效率
纯技术
效率
规模
效率
规模
报酬
松弛变量
S1+ S2+ S1- S2- S3- S4-
东部地区
2002年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2003年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2004年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2005年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2006年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2007年 0.887 1 0.887 递减 0 0 0 0 0 0
2008年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2009年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2010年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2011年 0.850 1 0.850 递减 0 0 0 0 0 0
平均 0.974 1 0.974
中部地区
2002年 0.629 0.644 0.977 递增 9 998.9 132 -10 113 -1 439 -78 369 -47
2003年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2004年 0.728 0.755 0.965 递增 0 11.5 -16 694.6 -771.9 -54 515.0 -50.4
2005年 0.673 0.678 0.992 递减 0 35.2 -19 151.9 -1 399.5 -57 286.7 -52.9
2006年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2007年 0.848 1 0.848 递减 0 0 0 0 0 0
2008年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2009年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2010年 0.916 0.990 0.925 递减 0 495.4 -2 026.0 -3 269.6 -11 275.3 -88.4
2011年 0.662 0.878 0.754 递减 0 401.2 -47 171.5 -6 867.5 -94 342.0 -174.9
平均 0.850 0.795 0.946
西部地区
2002年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2003年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2004年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2005年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2006年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2007年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2008年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2009年 0.949 1 0.949 递增 0 0 0 0 0 0
2010年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
2011年 1 1 1 不变 0 0 0 0 0 0
平均 0.995 1 0.995

表4 我国东、中、西部医药制造业技术创新效率的测算结果

Tab.4 Measuring results of innovation efficiency on pharmaceutical manufacturing technology in eastern,central and western China

表4可知,2002—2011年我国医药制造业东、西部地区不存在投入冗余和产出不足的情况,而处于非DEA有效的中部地区2002,2004,2005,2010,2011年投入与产出则是一种不平衡状态。2002年专利申请数不足量为9 998.9件,新产品销售收入不足量为132万元,R&D经费内部支出冗余为10 113万元,R&D活动人员折合当量冗余为1 439人年,技术获取和技术改造支出冗余为78 369万元,研发机构冗余47个,造成了技术创新投入的浪费;2004,2005,2010年的新产品销售收入不足量分别为11.48,35.2,495.4万元,R&D经费内部支出冗余分别为16 694.6,19 151.9,2 026万元,R&D活动人员折合当量冗余分别为771.9,1 399.5,3 270人年,技术获取和技术改造支出冗余分别为54 515,57 286.7,11 275.3万元,研发机构冗余分别为50.4,52.9,88.4个;2011年医药制造业中部地区的技术创新效率若要达到DEA有效状态,就要减少R&D经费内部支出47 171.5万元,减少R&D活动人员折合当量6 867.5人年,减少技术获取和技术改造支出94 342万元,减少研发机构数174.9个或者增加新产品销售收入401.2万元(图1)。

图1 我国东、中、西部地区医药制造业技术创新效率的差异与整体趋势

Fig.1 Differences and the overall trend of innovation efficiency on pharmaceutical manufacturing technology in eastern,central and western China

3 结论

我国医药制造业东、中、西部地区技术创新的投入近年来均呈快速增长态势,主要差距表现为东部地区好于中西部地区。通过对我国医药制造业3个区域技术创新投入和产出情况的比较,发现由于东部地区具有良好的经济条件和地理环境等优势,其R&D活动和技术消化吸收的投入与产出均高于中西部地区,相应的,较高的技术创新产出又将推动技术创新活动的开展。

我国医药制造业东部和西部地区的技术创新效率明显高于欠发达的中部地区。通过DEA方法评价3大区域技术创新水平,发现东部地区已经具备医药产业规模较大、技术领先等优势,其综合效率值较高;但由于西部地区近年来的快速发展和其拥有独特的中药资源,其综合效率值甚至高于东部地区,同时东、西部地区的无效率部分全部来源于规模相对无效率;而相较于创新水平较高的东西部地区,中部地区的技术创新综合效率值则较低,其无效率部分受纯技术相对无效率和规模相对无效率的综合影响。

我国医药制造业中部地区存在严重的投入冗余和产出不足的情况。DEA测算结果显示,并未发现东部地区和西部地区存在技术创新投入冗余和产出不足的情况,而中部地区在2002—2011年间则有较多年份处于投入冗余和产出不足的状态,这说明该区域对技术创新资源的利用效率较低,未能有效地转化为技术创新产出,造成了人力、财力、物力的浪费。

4 对策与建议
4.1 东部地区应借助区位优势,积极探索新的创新点

我国东部地区应积极探索将诸如3D打印等新概念利用到药品的研发和生产过程中,将“互联网+”概念应用到传统医药行业的创新发展中,以继续提高医药制造业创新效率,充分发挥东部地区的引领示范与带头作用。

4.2 中部地区应着重加强对医药制造业的人力投入

知识是第一生产力,知识是科学技术和创新的根基,人才又是知识的主要载体。因此,中部地区在保障现有资金投入与政策支持不变的同时,应加强高水平知识型人力的投入,这将是提高我国中部地区医药制造业创新效率,减少投入冗余和产出不足的关键。

4.3 加强对西部医药制造业持续的招商引资、技术支持和政策倾斜

西部地区虽然在地理位置、气候环境方面不占优势,但一方面西部地区自然资源丰富,在道地药材生产、传统药品生产研发方面具有得天独厚的优势。另一方面,作为“一带一路”战略中“丝绸之路经济带”的桥头堡,西部地区在新经济形势下将成为新的战略重心,该地区医药制造业的发展潜力将受到国内外的广泛关注。因此,西部地区应紧紧把握上述两点自身优势,加大在国内外的招商引资力度,引进先进技术,同时各级政府要在政策方面加大扶持力度,以提高西部区域R&D投入与产出的整体能力,进而提升西部地区医药制造业的创新效率。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[本文引用:2]
[7] FURMAN J L,PORTER M E,STERN S.The determinants of national innovative capacity[J].Res Policy,2002,31(6):899-933.
Motivated by differences in innovation intensity across advanced economies, this paper presents an empirical examination of the determinants of country-level production of international patents. We introduce a novel framework based on the concept of national innovative capacity . National innovative capacity is the ability of a country to produce and commercialize a flow of innovative technology over the long term. National innovative capacity depends on the strength of a nation’s common innovation infrastructure (cross-cutting factors which contribute broadly to innovativeness throughout the economy), the environment for innovation in a nation’s industrial clusters, and the strength of linkages between these two. We use this framework to guide an empirical exploration into the determinants of country-level differences in innovation intensity, examining the relationship between international patenting (patenting by foreign countries in United States) and variables associated with the national innovative capacity framework. While there are important measurement issues arising from the use of patent data, the results suggest that the production function for international patents is well-characterized by a small but nuanced set of observable factors. We find that while a great deal of variation across countries is due to differences in the level of inputs devoted to innovation (R&D manpower and spending), an extremely important role is played by factors associated with differences in R&D productivity (policy choices such as the extent of IP protection and openness to international trade, the share of research performed by the academic sector and funded by the private sector, the degree of technological specialization, and each individual country’s knowledge “stock”). Further, national innovative capacity influences downstream commercialization, such as achieving a high market share of high-technology export markets. Finally, there has been convergence among OECD countries in terms of the estimated level of innovative capacity over the past quarter century. Journal of Economic Literature classification: technological change (O3); technological change: choices and consequences (O33); economic growth and aggregate productivity: comparative studies (O57).
DOI:10.1016/S0048-7333(01)00152-4      URL    
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