我国制药业技术创新效率分析

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Vo1．28，No．22007年3月ScienceResearchManagementMar．2007文章编号：1000―2995200702―007―0071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，北京100022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2DEA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A．Chames和要集中在这样几个方面：1人世后我国制药业的w．W．Cooper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1996―2003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：2005―09―06．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；j1，2，An，s一，s为代估参评价。数向量。2．1模型构造2．2C模型的经济含义设有个决策单元DMU，每个DMU都有1DEA有效性：当0l，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s―SO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，Yj0；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，i1，…，m；j1，…，n；r1，…，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Kl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；0mK1时，规模收益递增，即在原投入的基础上∑ttry／∑Yi√1，2…n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1≤j0≤n，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。。r13DEA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mx：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∑ttryd1，2，…nDMU来说，是DEA有效的。另记改进值：Zix∑f1一≥0，ay多一y≥0u≥0．≥03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1996―2003年以前的题，使用Charnes―Cooper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rain[0一￡S一+S]章搜集的数据全部来自《中国科技统计年鉴》。3．1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∑hjYi―sJ1应用中，投入与产出指标的选取不可避免地带有A≥0，J1，2…，任意性与主观性，其评价结果很可能因此偏离实s一≥0．s≥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X1X2X3X4X5定的限制：避免相关性高的指标当指标数量过X1PearsonCorrelation1．728．252．175．272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；N88888数据不需标准化；凡要比m+s足够大。因此，投xzPearsonCorrelation．7281．526．301．084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。N88888在综合考虑上述种种因素、以及对我国制药x3PearsonCorrelation．252．5261一．239．418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N88888入，产出的概要指标为效益产出和科研产出。x4PearsonCorrelation．175．301一．2391．0731投入指标。Sig．2一tailed．679．469．568．863N88888①人力投入：一X5PearsonCorrelation．272．084．418．0731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N88888②财力投入：：Correlationissignificantatthe0．05level2一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0．728，并且通过③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①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，②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。3．2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SPSS[3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0．738、0．822，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XlX2x3Xdyly220o36．61．213．O4．216130520o27．71．0o3．63．613．1100020o16．91．1O3．14．115．77352O006．831．313．O4．215．0754719996．21．122．33．513．428319986．3O．932．94．O12．727519975．81．o53．O2．912．7525719963．91．O13．23．713．41683．3模型的建立及运算规划软件Lingo8．0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3IEA效率及规模收益计算结果决策单元’’Sl一S2一S3’一S4一Sl’S2’20o311OOOOOO20o20．97970．82112．O87OO1．O511O．o909OO20o111OOOOOO20o00．93590．9877OO．O585OOO464．4824199911OOOOOO1998O．95680．8089O．4462O0．2670O．5106O319．5541199711OOOOOO199611OOOOOO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