我国制药业技术创新效率分析

精选优质文档-倾情为你奉上我国制药业技术创新效率分析 维普资讯 第28卷 第 2期 科 研 管 理 Vo128，No2 2007年 3月 ScienceResearchManagement Mar 2007 文章编号：10002995 2007 020070071 我国制药业技术创新效率分析 罗亚非，焦玉灿 北京工业大学 经济与管理学院，北京 摘要：本文采用DEA方法中的CzR模型对我国制药业技术创新效率作纵向分析研究。研究结果表明：资源利 用率低，专利产出不足以及企业规模偏小是导致我国制药业DEA无效的主要原因。文章结合我国实际情况， 对其作了详细的解释，并给出相应的对策建议。 关键词：制药业；DEA方法；技术创新效率 中图分类号 ：F270 文献标识码 ：A 合理选择投入规模和技术手段，实现资源的优化 配置，最终促进我国制药业技术创新活动达到技 术有效和规模有效的最佳状态。 1 引言 2 DEA方法的 C2R模型 制药业是世界上发展最为迅速和最有前景的 产业之一，因此它成为众多学者研究和关注的焦 DEA即数据包络分析 DataEnvelopmentA 点。纵观学者们关于我国制药业的研究成果，主 nalysis ，是由美国著名运筹学家 AChames和 要集中在这样几个方面：1 人世后我国制药业的 wWCooper等学者于 1978年提出的、用以评价 发展战略选择。2 生物制药业是真正的朝阳产 多个相同类型决策单元 DecisionMakingUnits， 业。3 中药产业现代化。4 制药业知识产权保 DMU 间相对有效性的方法 J。为了比较同一类 护战略。5 用具体的数字对比说明制药业技术 决策单元的效率问题就需要将各决策单元的投入 创新现状。大部分研究还是基于定性分析，当然 产出指标进行加权求和得到一个综合值，然后再 也有一些对于企业或区域进行的定量研究，但对 整个中国制药业做整体的、动态的、定量的研究还 比较各个决策单元综合值的大小。但是权重的选 取是非常困难的事情，虽然像层次分析法、模糊综 比较少。基于这一现状，我们尝试采用 DEA方法 合评价法等一些方法可以确定权重，但更多的时 中的cR模型对我国制药业在 19962003年这 一 阶段的技术创新效率进行分析，其结果给出了 候采用的是含有主观性的专家法；而且这些指标 还存在量纲不同的问题。DEA方法则巧妙地构 综合评价该产业技术有效性和规模有效性的依 造了目标函数，无需指标的量纲统一，也无需事先 据，定量分析了非有效状态的原因和程度，并阐明 给定投入和产出指标之间的权重分布，并将分式 了由非有效状态调整到有效状态的途径。本文的 规划问题转化为线性规划问题，通过最优化过程 研究使各级政府部门和企业决策者对我国制药业 的技术创新状态有了整体了解，同时也为他们提 来确定权重，从而使对决策单元的评价更为客 观 J。DEA方法在避免主观因素和简化运算、减 供了定量的管理信息，便于决策者针对不同情况， 收稿日期：20050906 作者简介：罗亚非 1955一 ，女 汉 ，湖南沅江人，北京工业大学副教授，研究方向：科技管理与技术创新。 焦玉灿 1980一 ，女 汉 ，河北饶阳人，北京工业大学硕士生，研究方向：科技管理与技术创新。 维普资讯 科 研 管 理 2OO7年 少误差等方面有着不可低估的优越性，所以我们 其中，S一为各投入的松弛向量，s为各产出 选取该方法对我国制药业技术创新效率进行分析 的松弛向量；0，入； j 1，2，An ，s一，s为代估参 评价。 数向量。 21 模型构造 22 C 模型的经济含义 设有 个决策单元 DMU ，每个 DMU都有 1 DEA有效性：当0 l，s一 s一 0 n种投入及s种产出，分别表示该 DMU“消耗的 时，称DMU为DEA有效一在原投入X基础上所 资源”和“工作的成效”。 表示第 个DMU对第 获得的产出Y达到最优；当e +l且 sSO或 种输入的投入量， 0；y表示第 个DMU对第 s“SO时，称 DMU为弱DEA有效一对于投入 r种输出的产出量，Yj 0；vi为对第i种投入的一 可减少s一而保持原产出Y不变，或在投入 不 种度量 或称权 ，u为对第r种产出的一种度量 变的情况下将产出提高 s一；当0 1时，称为 或称权 ，i 1，m；j 1，n；r 1，S。 DEA无效一可通过组合将投入降至原投入 的 X，Yu为已知数据，vi，rr为变量。 比例而保持原产出Y不变。 对应于一组权系数 v+ v，v ，u+ 2 规模有效性：令 K A ，称 K为 u ，u ，每个决策单元都有相应的效率评价 DMU的规模收益值，当K l时，该 DMU规模 指数 即产出加权之和除以投入加权之和 ： 收益不变，即边际产出等于边际投入时的规模； 0 m K 1时，规模收益递增，即在原投入的基础上 ttryYi 1，2n 适当增多投入可望产出相对更高比例的增加；K 现在对DMU进行效率评价 1j0n ，构造 1时，规模收益递减，即增加投入可能使产出增 如下最优化模型： 加，但增加幅度会小于投入的增加幅度。 。r 1 3 DEA改进：对于DEA无效的决策单元可 Ury Z 一 以通过“投影定理”适当改进使其转变为DEA有 m x ： 效，改进公式为： s一， Y+s一， ，多 Yi 为该DMU对应的 ，Y 在DEA相对有效平面上 的投影，它所对应的新的DMU相对于原来的 个 ttryd 1，2，n DMU来说，是DEA有效的。另记 改进值 ：Zix f 1 一 0，ay 多一y0 u 0 0 3 实证研究 由 1 式来评价DMU是否有效，是相对于其 他所有 DMU而言的。上式是一个分式规划问 本文选取我国制药业19962003年 以前的 题，使用CharnesCooper变换可以得到等价的最 年份由于资料缺少、统计口径不同而舍去 的技 终的线性规划问题。另外为了方便求解，引入非 术创新相关指标，运用上述方法分析各年度技术 阿基米德无穷小量 为任意小正数，通常取 10 ，模型成为： 创新效率。为了保证数据的一致性和连续性，文 rain0一 S一+S 章搜集的数据全部来自中国科技统计年鉴。 31 概要指标集 A +s一 Ox0 ， l 选取合理的投入产出指标是正确利用 DEA 方法测量技术创新效率的一个关键问题。在具体 2 hjYis J 1 应用中，投入与产出指标的选取不可避免地带有 A 0，J 1，2， 任意性与主观性，其评价结果很可能因此偏离实 s一 0s 0 际。所以，指标的可比性、科学性以及可操作性非 维普资讯 第2期 罗亚非，焦玉灿：我国制药业技术创新效率分析 ?73? 表1 投入指标的两两相关矩阵 常重要。另外，DEA方法对投入产出指标还有一 X1 X2 X3 X4 X5 定的限制：避免相关性高的指标 当指标数量过 X1 PearsonCorrelation 1 728 252 175 272 多时，需要分别对投入产出指标进行相关性分析， Sig 2一tailed 041 547 679 515 去掉相关性显著的指标 ；保证指标值的非负性； N 8 8 8 8 8 数据不需标准化；凡要比m+s足够大。因此，投 xz PearsonCorrelation 728 1 526 301 084 入产出指标体系的设计应从多方面、多角度、多层 Sig 2一tailed 041 181 469 843 次来考虑，力争使评价结果准确化、科学化。 N 8 8 8 8 8 在综合考虑上述种种因素、以及对我国制药 x3 PearsonCorrelation 252 526 1 一239 418 业技术创新投入产出问题研究的基础上，初步确 Sig 2一tailed 547 181 568 303 定投入的概要指标为人员投入、资金投入、设备投 N 8 8 8 8 8 入，产出的概要指标为效益产出和科研产出。 x4 PearsonCorrelation 175 301 一239 1 073 1 投入指标。 Sig 2一tailed 679 469 568 863 N 8 8 8 8 8 人力投入： 一 X5 PearsonCorrelation 272 084 418 073 1 科技活动人员占从业人员比重 一 Sig 2一tailed 515 843 303 863 科学家与工程师占科技活动人员比重 N 8 8 8 8 8 财力投入： ：Correlationissignificantatthe005level 2一tailed 一 新药开发经费占产品销售收入比重 一 技术改造、技术引进和消化吸收经费占 从上表可以看到：5个投入指标中只有 与 产品销售收入比重 的相关程度显著，相关系数为0728，并且通过 设备投入： 了双尾检验。可见，在投入指标的选取上，科技活 一 动人员占从业人员比重与科学家与工程师占科技 科技活动经费中设备购置所占比重 活动人员比重两个指标必须择其一。学者们在这 2 产出指标。 方面的研究，更多的采用科技活动人员占从业人 效益产出： 员比重这一指标；另外前者反映的是科技人员的 Yl一新产品销售率 新产品销售收入占产品 投入强度，后者反映科技人员的素质水平，可以说 销售收入比重 前者是后者的基础，没有一定的规模保证单个质 y一新产品产值率 新产品的产值占该行业 量不足以说明问题。因此，我们保留前一指标一 总产值比重 科技活动人员占从业人员比重。本文最终确定的 投入指标有4个：科技活动人员占从业人员比重， 科研产出： 新药开发经费占产品销售收入比重，技术改造、技 y，一专利申请数。 术引进、消化吸收经费占产品销售收入比重，科技 y4一新产品开发项目数 活动经费支出中设备购置所占比重。 32 投入产出指标体系的确定 2 产出指标的相关分析。同理，对于产出 为了消除指标相关性对评价结果的影响，我 指标Y。、Y、Y3、Y4、Y5，SPSS的运行结果显示：y。与 们利用统计分析软件 SPSS3分别对投入产出指 Y，Y与 Y4的相关程度显著，相关系数分别为 0738、0822，且均通过了双尾检验。在产出指标 标进行相关分析，并对相关性显著的指标做出取 的选取上，考虑到新产品销售收入的比重比新产 舍。 品产值比重更能体现技术创新成果商业化的能 1 投入指标的相关分析。 、，、 、 力；专利申请数量相比新产品开发项目数而言更 两两相关矩阵如表 1 所示： 好地体现成果，所以保留新产品销售收入比重和 维普资讯 科 研 管 理 2007拄 专利申请数量作为评价产出的指标。 数据见表 2 。 本文最终的投入产出评价指标体系及其相关 表2 评价指标体系的相关数据 投入指标 产出指标 科技活动人员占 新药开发经费占 技术改造、引进、消化吸 设备购置占科技 新产品销售收入占 专利 从业人员比重 产品销售收入比重 收经费占产品销售收入比重 活动经费支出比重 产品销售收入比重 申请数 项 Xl X2 x3 Xd yl y2 20o3 66 121 3O 42 16 1305 20o2 77 10o 36 36 131 1000 20o1 69 11O 31 41 157 735 2O00 683 131 3O 42 1507 547 1999 62 112 23 35 134 283 1998 63 O93 29 4O 127 275 1997 58 1o5 3O 29 1275 257 1996 39 1O1 32 37 134 168 33 模型的建立及运算 规划软件Lingo80对各模型进行计算，求解结果 根据前面 2 式对表 2的数据写出 1996 在表3和表4中体现。 2003各年度相对有效性的cR模型，并应用线形 表3 I EA效率及规模收益计算结果 决策单元 Sl一 S2 一 S3一 S4 一 Sl S2 20o3 1 1 O O O O O O 20o2 09797 08211 2O87O O 1O511 Oo909 O O 20o1 1 1 O O O O O O 20o0 09359 09877 O OO585 O O O 4644824 1999 1 1 O O O O O O 1998 O9568 08089 O4462 O 02670 O5106 O 3195541 1997 1 1 O O O O O O 1996 1 1 O O O O O O 表4汇总了各指标的影子价格，投入资源的 入对创新效率影响最大，是该决策单元的稀缺资 影子价格表示单位资源投入变化所引起的创新效 源，应该加大对该项资源的投入 。产出指标的 率的改变，是针对具体的决策单元而存在的特殊 影子价格表示该项产出不足是导致 DNU技术创 价格。决策单元的某种创新投入的影子价格相对 新效率低下的重要原因。在对无效年份的分析 于其他单元该投入的影子价格较高时，说明该投 中，对此作了具体解释。 维普资讯 第2期 罗亚非，焦玉灿：我国制药业技术创新效率分析 表4 各指标影子价格计算结果 科技活动人员占 新药开发经费占 技术改造、引进、消 设备购置占科技 新产品销售收入 决策单元 从业人员比重 产品销售 收入比 化吸收经费占产品 活动经 费支 出比 占产 品销售收入 专利申请数 重 销售收入比重 重 比重 20o3 O O 03333 O O 一Ooo08 20o2 O 1 O O 一00626 一Ooo02 20o1 O 03672 O1923 O 00637 O 2oo0 OO278 O 00766 01381 00621 O 1999 OO742 O 02348 O 00746 O 1998 O 10753 O O 00753 O 1997 O O O O3448 00745 Ooo02 1996 O2564 O O O 00690 一Ooo05 34 评价结果分析 没有达到合理的规模水平，这个结果与现实十分 相符。据相关资料显示，目前我国的制药企业 1 综合效率分析。表3的结果显示： 1 80以上为中小企业，且普遍存在资金短缺、人才 且s一 S一 0的决策单元有 5个，分别是 匮乏、科研创新能力薄弱的问题，这一现状就导致 2003、2001、1999、1997、1996年，它们达到完全 我国制药业难以发挥规模优势、效益低下。要改 DEA有效，即相对于其它的DMU这 5年的技术 变规模的劣势，我们可以通过实施大企业强强联 创新投入取得了最佳效益； 1的决策单元有 合战略、优势企业扩张战略以及中小企业构建战 3个，具体为 2002、2000、1998年， 分别等于 略联盟战略，以有效地利用有限的资金和科研力 09797、09359和09568，这 3年没有达到 DEA 量，优势互补，弥补自身能力和资源的不足，加快 有效，即技术创新投入没有得到充分利用、产出现 实现规模化经营。另外，经营者还可以发展“借 相对偏小，但距离生产前沿面也比较近。所以，从 脑工程”、多与国内外科研机构进行合作与交流 整体上看，我国制药业技术创新总体效率还是可 等一些措施来促进企业科技进步。政府和科技界 以的，8个决策单元的目标最优值都在09以上， 也要借助一些科技创新政策、科技管理体制给予 其中达到完全 DEA有效 的占样本总量 的 制药企业一定的扶持。 625。这个结果验证了近十年来我国制药业在 3 DMU在生产前沿面的投影和影子价格分 经济体制和科技体制的双重推动下得到空前发 析。从表3可以看出2002年我国制药业在科技 展，并已成为国民经济支柱产业之一的事实。但 活动人员占从业人员比重 。 ，技术改造、技术引 在面对这一可喜结果的同时，我们也不能骄傲，因 进、消化吸收经费占产品销售收入比重 以及 为在文章的研究中并没有把一些制药业发达的国 设备购置占科技活动经费支出比重 这3个指 家纳入分析体系，而只是对中国制药业自身进行 标的投入上过高，造成了资源冗余、技术创新 的纵向研究，如果引入一些先进国家，可能会揭示 一 DEA无效。而未达到 DEA有效的决策单元在生 些更深层次的内容。 产前沿面上的投影DEA有效，按照前面给出的改 2 规模收益分析。依据表3的运算结果， 进公式对该年的指标数据重新计算得， 。 K 1的决策单元有 5个，分别是 2003、2001、 224， 112， 016。这表明2002年我 1999、1997、1996年，这5年处于规模收益不变阶 国制药业要达到技术创新相对有效，在保持目前 段； 1的是2002、2000、1998年， 值分别为 产出水平不变的条件下，科技活动人员占从业人 08211、09877、08089，处于规模收益递增阶段。 员比重，技术改造、技术引进、消化吸收经费占产 根据经济学生产理论的分析，一个行业或企业最 品销售收入的比重，科技活动经费支出中设备购 佳的生产状态应处于规模收益递减的某个阶段。 置所占比重需要分别下调224、112和016个 所以从总体上来讲，我国制药业科技发展状况还 维普资讯 科 研 管 理 2007燕 式、发展风险投资以及出台相应的财税激励政策 百分点。从另一角度来说，就是多投入的这些资 等一些措施。 源没有发挥出应有效用。但在该年度规模收益递 2000年我国制药业要达到 DEA有效，可通 增的情况下，若用减少投入的办法使非有效决策 单元变为有效对发展是不利的。究其深层原因： 过两个途径实现：保持产出不变的条件下，新药开 发经费占产品销售收入比重下调014个百分点 科技活动人员存在的冗余最大，本文认为并非是 或者投入不变而专利申请数量增加464项 科技人员真的投入过量，从一些研究中看出，我国 014，Ay 464 。新药开发支出过量而专利产出 制药业的科技人员像撒胡椒粉一样零星分散在制 不足，再一次证明了资源利用率低的事实。透过 药企业中，与国外著名的制药企业相比有天壤之 别。所以，政府和企业应该从科技人员的素质水 影子价格分析，设备购置占科技活动经费支出比 重对本年度技术创新有效性影响最大，即该项投 平及对其的激励机制上来探秘。技术改造、技术 引进、消化吸收投入的冗余，给我们的制药企业敲 入不足，应加大对其的投入力度。所以，2000年 响警钟，重引进轻消化是企业中的通病。国内外 除了要增加对先进设备的投入外；更重要的是提 高新药开发投入的利用率，决策者可以采取加强 成功经验表明，技术引进成效的高低与消化吸收 管理、提高科技人员业务水平、激励力度以及保证 工作的深度存在正比关系，这也就得出该项投入 资源效率低下的原因。设备购置经费比重需要做 人力、财力投入平衡等一些措施；另外，针对专利 轻微的下调，这源于我们的决策者在上马一些新 产出不足的情况，国家在政策上应该对企业的知 识产权保护予以扶持，强化企业知识产权保护制 的设备时往往比较盲目，要知道资源并不等于能 力，企业一定要根据自身发展状态合理地购进先 度，企业也要通过提升科技人员业务水平、改善科 技管理体制等一些措施来加强自主研发能力。 进设备以逐步提高创新能力。 通过表4中影子价格的分析，本年度新药开 1998年我国制药业的状况与2002年比较相 发经费占产品销售收入比重这一指标的影子价格 似，所以要达到 DEA有效可像2002年那样将三 为1，可见它对技术创新效率贡献较大，也说明 个投入指标分别下调072、039、068个百分点， 也可如2000年那样增加专利申请320项 Ax， 2002年新药开发经费占产品销售收入比重偏低 的事实，这也是造成该年度 DEA无效的重要原 072，Ax3 039，Ax4 068，y2 320 。再分 因。另外，新产品销售收入比重和专利申请数两 析表4该年度新药开发经费占产品销售收入比重