中国医药制造业的研发效率及其影响因素分析*_药学论文

一、研发投入指标的选取

医药制造业作为高技术、知识性生产函数，研发产出不仅受到当期研发资本投入的影响，也受到过去各期研发资本投入的影响，所以，选取研发资本存量来反映研发资本投入情况相比于直接使用研发资本投入更为恰当。关于研发资本存量的计算方法，国内外学者主要采用经典的永续盘存法。参照Goto& Suzuki(1989) ^[10]和吴延兵（2006）^[11]的计算方法，以过去各个时期的研发支出现值与第t-1期的研发资本存量现值之和来表示即第t期的研发资本存量，计算公式如下所示：

（3）

其中，K是指研发资本存量，E代表研发支出，ρ为研发资本存量的折旧率。此外，，假定R&D资本存量K的平均增长率等于R&D支出E的平均增长率，研发资本存量的期初值为：，g为E的年均增长率（Coe，Helpman，1995 ^[12] ；吴延兵，2006 ^[11]）。本文的基年定位1999年。在测算研发资本存量之前，研发资本支出已经按1990年不变价“研发价格指数”进行平减[①]。对于研发资本折旧率ρ，国内外众多文献在估算研发资本存量时都采用了15%(Hu，Jefferson，Qian，2005 ^[13]；吴延兵，2006 ^[11]；朱有为和徐康宁，2006 ^[8])，因此，本文也采用ρ=15%。

研发人员投入的数量、结构和素质，是企业技术创新能力的重要表现。反映研发人员投入的指标主要是研发人员（人）和研发人员折合全时当量（人年）。前者是参与活动的人员数量，后者是按照参加人员实际参与研发活动的时间折合的研发活动工作当量。后者更能反映投入研发活动的人员情况。因此，本文选择研发人员折合全时当量（人年）作为研发生产函数中的研发人员投入指标。

二、研发产出指标的选取

研发活动的产出指标主要有专利申请量、专利授权量、新产品产值、新产品销售收入等衡量指标。其中，专利申请量和授权量，是研发活动的中间产出，能反映出研发活动的直接效果，是产业技术创新的重要衡量标准。新产品产值和新产品销售收入是最终产出，相比专利指标，更能反映出产业研发活动产出在市场上的绩效情况。本研究根据医药制造业的行业特点和研发现状，以及医药制造业有关数据的可获得性和可操作性，对研发产出指标进行筛选。首先由于专利量的数据局限，且医药制造业的专利指标较小，有的甚至为零，这种情况下使用OLS估计是有偏的。其次，新产品销售收入受到营销等非生产环节的影响，同时受市场上其他不确定因素影响，不能完全反映研发活动的产出和研发效率的变动。因此我们选用新产品产值作为研发产出指标，并以1999年为基年，按照工业品出厂价格指数进行平减，以消除通胀等因素的影响。

三、非效率函数指标的选取

科技活动经费筹集额，对于研发活动有重要的影响力，直接影响到研发投入的力度大小，而其中政府资金来源对于研发活动起到激励和引导作用药学论文，因此选择这两项指标进行非效率模型的研究，以深入研究政府资金对医药制造业研发效率的影响。另外，技术改造是我国医药制造业在当前发展水平下，普遍采用的技术创新方式，一定的技术改造能力将大大有利于研发能力和研发效率的提高。因此，技术改造经费是一项重要的研发活动效率考量指标，将其选入非效率模型，进一步研究其对研发效率的影响作用。同时，很多学者的研究都表明企业规模和市场结构对高新技术产业的研发效率的影响很大论文开题报告范例。因此，在非效率函数中，本文选择科技活动经费筹集额中政府资金、技术改造经费支出、企业规模以及市场结构等变量作为技术无效率的影响因素。

3 实证结果分析

利用Shazam软件及Frontier4.1软件，使用极大似然法估计经验模型可获得各项参数，具体结果见表1。其中，γ值为0.9406，非常接近1，且LR单边检验表明它符合混合卡方分布（mixed chi-squaredistribution），说明模型（1）中的误差项有着明显的复合结构。因此，采用SFA方法构建随机前沿生产函数来测算我国医药制造业的研发效率是有效的。具体分析如下：

（1）研发投入要素产出弹性和研发活动规模效应分析。研发资本投入(RD) 和研发人员投入（RDP）弹性系数β₁、β₂的值分别为0.2681和0.4298。表明我国医药制造业的研发经费内部支出每增加1%，新产品产值便会增加0.2681%；研发人员投入每增加1%，则新产品产值会增长0.4298%。可见，在我国医药制造业新产品产值的增长中，研发人员投入的贡献率高于研发资本投入的贡献率。同时，研发投入的弹性系数仅为0.6979，说明我国医药制造业的研发活动缺乏规模经济性。

表1 SFA模型各参数估计值

Table 1 The estimate of eachparameter on SFA model

注： *、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著，LR为似然比检验统计量，其符合混合卡方分布(Mixed Chi-square Distribution)。

（2）研发效率的变动趋势和各区域的研发效率比较分析。我国医药制造业28个省市1999-2008年的研发效率估计值，经整理后如表2、图1所示。我国医药制造业研发效率10年均值为0.5290，相比之下，我国电力行业、通信行业的研发效率都已达到0.9以上，发达国家该行业的研发效率也早已达到0. 9 以上^[4]，这说明我国医药制造业的研发效率还有待提高。但是，我国医药制造业的研发效率整体上呈现上升趋势。从图1可以看出，2000-2002年三年的研发效率基本没有太大变化，此后出现2003-2004年两年的较快增长，2004-2006年三年的研发效率再度处于一个平稳期，2007年出现较快增长的情况。由于2008年出现金融危机，医药中间体及医药产品出口的下降，抑制了企业研发投入，因此研发效率有稍微的下降。同时，根据1999年的研发效率值，我们认为我国医药制造业的研发效率的变动具有周期性，即：三年一个平稳期后将出现两年的较高增长期，简称“三平稳两增长”。

从区域的角度看，研发效率居前三位的省市是属于长三角都市圈的江苏、浙江和上海，我国另外两大都市圈（珠三角都市圈和京津冀都市圈）的六个省市的研发效率均位列前十。长三角都市圈（江苏、浙江、上海）是我国医药产业最大的聚集区，在都市圈内形成了比较完整的医药产业链和比较合理的产业布局：江苏省集聚了一批跨国医药企业，在化学制剂方面研发能力较强；浙江省的化学原料药和中间体研发生产已具规模；上海拥有较多大规模的医药研发中心，研发能力较强，之所以研发效率低于江苏和浙江，是因为本文选取的研发产出指标新产品产值和企业的生产能力相关，而上海的医药企业数量仅是江苏、浙江的一半。珠三角都市圈市场经济、民营经济比较发达，广州的中药研发创新资源较好，而深圳集聚了一批生物制药骨干企业，具备较好的生物医药研发环境。京津冀都市圈生物科技力量雄厚，北京在生物医药领域具有较强的科研基础和研发能力，河北在化学制药领域具有特色，天津在现代中药、生物制药等领域的研发能力较强，国际化水平较高。

表2 我国医药制造业1999-2008全国及各省市研发效率值

Table 2 The R&D efficiency of Chinesepharmaceutical industry from 1999 to 2008

图1 中国1999-2008年医药制造业的研发效率

Figure 1 The R&D efficiency of Chinese pharmaceuticalindustry from 1999 to 2008

（3）科技活动经费筹集额中政府资金对研发效率的影响。从表1可以看出，δ₁=-0.1045，没有通过显著性检验，这说明科技活动经费筹集额中政府资金对研发效率的作用不明显。这是由于政府对企业技术创新的推动不在新产品的研究开发阶段，而在于对已有科研成果的商业化开发^[1]。

（4）技术改造经费支出对研发效率的影响。表1中δ₂=-0.4736，说明技术改造经费支出和研发效率有着明显的正向相关关系。这和我国的医药产业发展情况基本一致。目前，我国医药制造业企业数量多、规模小，很多企业缺乏核心技术和新药研发能力，主要通过仿制新药，或者是引进发达国家的技术，进行改造生产。技术改造经费的支出，将提高我国医药制造业新产品产值，从而对研发效率有正向作用。

（5）企业规模对研发效率的影响。表1中δ₃=-2.7455，说明研发效率与企业规模之间存在着显著的正相关关系，即企业规模越大，研发就越具规模经济性，研发效率就越高。医药制造业研发具有投入高、周期长、风险大的特征，由于固定成本和沉没成本的存在，相比于大型企业，中小型企业进行研发的风险很大。因此，中小型企业在从事研发活动时常常面临资金瓶颈，同时大多数企业并不愿意冒险研发，而选择跟随模仿大企业已经打开市场的产品，这使将对研发效率的提高产生抑制作用。

（6）市场结构对研发效率的影响。表1中δ₄=-1.1173，这表明医药制造业的市场竞争性越强，越有助于刺激研发效率的提升。这与大多数学者的相关研究结论是一致的。已有学者研究认为，市场竞争程度与研发效率之间并非是简单的正向关系，市场结构与企业规模之间相互关联，市场集中度较低、企业规模过小并不利于研发投入和效率的提高。根据模型的估计结果，企业规模和市场竞争都对研发效率有促进作用药学论文，这表明较大的企业规模和较充分的竞争关系有利于提高研发效率。目前，中国医药制造业企业的平均规模和市场集中度相对偏低，要提升新药研发能力仍依赖于较大规模的企业。

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