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        基于空間計量模型的醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域創(chuàng)新能力研究

        2015-09-14 08:10:07智越邱家學中國藥科大學國際醫(yī)藥商學院南京211198
        上海醫(yī)藥 2015年11期
        關鍵詞:臨床試驗醫(yī)藥制造業(yè)

        智越 邱家學(中國藥科大學國際醫(yī)藥商學院 南京 211198)

        基于空間計量模型的醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域創(chuàng)新能力研究

        智越 邱家學
        (中國藥科大學國際醫(yī)藥商學院 南京 211198)

        目的:探索醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力在空間分布中的規(guī)律及價值。方法:基于空間計量分析原理,選取2010年的研發(fā)人員全時當量和研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出作為解釋變量,2010-2013年的新產(chǎn)品銷售收入作為被解釋變量,運用普通計量回歸模型(OLS)、空間計量回歸模型(空間滯后模型和空間誤差模型),應用GeoDa和R軟件,對中國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)投入與產(chǎn)出關系進行了研究。結果:醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出滯后1年,醫(yī)藥制造業(yè)各區(qū)域創(chuàng)新能力的全局Moran’s I系數(shù)有統(tǒng)計學意義;區(qū)域顯示上海、江蘇存在較高的創(chuàng)新能力和集聚效應,安徽、福建、黑龍江等空間相關性不強。結論:針對不同的區(qū)域選擇性地加強研發(fā)經(jīng)費的投入,充分發(fā)揮高創(chuàng)新能力省區(qū)的知識溢出效應,促進技術創(chuàng)新能力不足的省區(qū)發(fā)展,從而提高我國醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力。

        空間計量模型 R語言 醫(yī)藥制造業(yè) 創(chuàng)新能力

        醫(yī)藥制造業(yè)是研究密集型和高技術產(chǎn)業(yè),國家統(tǒng)計局將化學藥品制造業(yè)、中成藥制造業(yè)和生物生化藥品制造業(yè)統(tǒng)歸為醫(yī)藥制造業(yè),而技術創(chuàng)新能力是醫(yī)藥企業(yè)核心競爭力的主要組成部分[1]。國家統(tǒng)計局等編撰的近幾年《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》顯示,我國醫(yī)藥行業(yè)的研發(fā)投入不斷加大,增長基本保持穩(wěn)定,研發(fā)強度也表現(xiàn)出上揚態(tài)勢。醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)能力與其技術創(chuàng)新息息相關[2]。如果將我國劃分為華北、東北、華東、中南、西南和西北這6大區(qū)域,則以華北地區(qū)的醫(yī)藥制造業(yè)銷售規(guī)模和收入表現(xiàn)最好,這與華北地區(qū)的醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力密不可分[3]。根據(jù)Scott的新產(chǎn)業(yè)空間的理論框架,技術創(chuàng)新往往具有地理空間特性。根據(jù)Anselin所提出的空間計量經(jīng)濟學理論,某一地區(qū)空間單元上的某種經(jīng)濟特征與鄰近地區(qū)同一經(jīng)濟特征是相關的,表明在認識技術創(chuàng)新空間格局區(qū)域變化特征的過程中,有必要將區(qū)域之間存在空間效應作為分析的假設前提,本地區(qū)與相鄰地區(qū)的技術創(chuàng)新情況可能相互受到影響。

        1 空間計量經(jīng)濟學方法模型

        空間計量經(jīng)濟分析的基本思路為:采用空間統(tǒng)計分析Moran指數(shù)法檢驗被解釋變量是否存在空間自相關性,若存在則建立空間計量經(jīng)濟模型,進行空間計量估計和檢驗。

        1.1 空間自相關分析

        檢驗空間相關性存在與否,常用Moran提出的Moran’s I指數(shù)[4]。Moran’s I定義為:

        根據(jù)空間數(shù)據(jù)的分布可以計算正態(tài)分布Moran’s I的期望值:

        最后通過下式可以檢驗n個區(qū)域是否存在空間自相關關系:

        空間滯后模型(spatial lag model,SLM)和空間誤差模型(spatial error model,SEM)是空間計量經(jīng)濟學模型的基本類型??臻g相關性表現(xiàn)出的空間效應可以用不同的模型來刻畫:當被解釋變量之間的空間依賴性對模型顯得非常關鍵而導致了空間相關時,即為SLM;當模型的誤差項在空間上相關時,即為SEM 。

        1)SLM主要是探討各變量在某地區(qū)是否有擴散現(xiàn)象(溢出效應)。其模型表達式為:

        式中,y為因變量;X為n×k的外生解釋變量矩陣;ρ為空間回歸關系數(shù);W為n×n階的空間權值矩陣;Wy為空間滯后因變量,ε為隨機誤差項向量[5]。

        2)SEM的數(shù)學表達式為:

        式中,ε為隨機誤差項向量;λ為n×1的截面因變量向量的空間誤差系數(shù);為正態(tài)分布的隨機誤差向量。

        2 樣本數(shù)據(jù)與指標選取

        根據(jù)Griliche’s-Jaffe提出的知識生產(chǎn)函數(shù),本研究基于Anselin 等[6]認為的研發(fā)經(jīng)費支出將導致直接的發(fā)明結果的一般研究基本假定,以醫(yī)藥制造業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入(NPR)為因變量,研發(fā)人員全時當量(FTP)和研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出(RDF)[7]為自變量。選用新產(chǎn)品銷售收入而非技術發(fā)明專利或授權量作為因變量,是基于它以現(xiàn)實的產(chǎn)品或服務來反映包括工藝流程創(chuàng)新、產(chǎn)品質(zhì)量改進等其他漸進創(chuàng)新活動的經(jīng)濟價值;研發(fā)人員全時當量指的是包括科學家和工程師、全時人員以及從事基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展的人員,這些人員直接參與研究與試驗發(fā)展活動,是科技產(chǎn)出不可或缺的最重要的投入要素之一;研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出是直接考察研發(fā)資金投入的指標。

        天理圖書館收藏17號敦煌寫卷,主要來自李盛鐸、許承堯、張大千等舊藏,其中張大千舊藏構成了天理圖書館藏品的主體。這批文獻的主要內(nèi)容是漢文佛典,還有藏文、回鶻文等佛教、道教經(jīng)典,以及論語、詩經(jīng)、開蒙要訓、社司轉帖、本草等殘卷等。除寫本外,該館還藏有大谷探險隊帶回的敦煌紙本繪畫“玄奘三藏像”,但入藏途徑尚未明。

        本研究的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來源于2012年的《中國高新技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,樣本包括除了香港、澳門特別行政區(qū)和臺灣省的共計28個省、自治區(qū)、直轄市(剔除數(shù)據(jù)不完整的西藏、新疆和云南)。

        3 實證分析結果

        3.1 模型建立和估計

        本研究以新產(chǎn)品銷售收入為被解釋變量,以研發(fā)人員全時當量和研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出為解釋變量,采用柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),建立了雙對數(shù)線性的生產(chǎn)函數(shù)模型:

        3.2 控制變量對創(chuàng)新能力的滯后性影響

        為了驗證創(chuàng)新投入產(chǎn)出的滯后性假設,首先進行最小二乘法(ordinary least squares,OLS)估計,結果發(fā)現(xiàn),滯后一階的模型估計結果擬合度比較好,因此以2011年的創(chuàng)新產(chǎn)出為被解釋變量的OLS估計,這兩個變量的顯著性與預期有異,經(jīng)濟意義無法得到合理解釋。經(jīng)過后續(xù)的研究發(fā)現(xiàn),出現(xiàn)該情況的原因是模型存在設定偏誤,而偏誤產(chǎn)生的原因是數(shù)據(jù)存在空間相關性。

        3.3 區(qū)域創(chuàng)新能力的空間相關性

        用R語言對2011年創(chuàng)新能力的全局Moran’s I系數(shù)計算,結果為0.108,樣本值的峰度為6.26。2011年Moran’s I統(tǒng)計量的期望是-0.037 0,接近于0,方差也較小。本數(shù)據(jù)Moran’s I統(tǒng)計量顯著,顯著性水平小于0.000 01,說明從全局來看,中國各區(qū)域的醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力存在一定程度上的空間正相關,即創(chuàng)新能力高的地區(qū)與創(chuàng)新能力低的地區(qū)在分布上存在著一定的空間聚集,創(chuàng)新能力相似的省份趨于相鄰。這個結論與我國醫(yī)藥制造業(yè)的現(xiàn)狀相符。

        由于全局Moran‘s I統(tǒng)計量不是非常大,證明全局的空間聚集效應中包含著更加緊密的局部空間集聚。P值小于0.95的區(qū)域有甘肅、湖南、江蘇、寧夏、青海、上海、四川等,說明與鄰近的省市有相似性,且存在著相對高值的空間聚集;I值為負的區(qū)域有安徽、福建、黑龍江、江西等,說明它與周圍省市表現(xiàn)出非相似性;G值相對較高的區(qū)域有安徽、福建、浙江,說明其創(chuàng)新能力較強,而且臨近區(qū)域也具有類似的性質(zhì),這些省份集中于我國東部沿海地區(qū),表現(xiàn)出醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力的空間集聚。

        圖1是本文數(shù)據(jù)的Moran散點圖。橫坐標代表2011年區(qū)域創(chuàng)新能力,縱坐標代表影響創(chuàng)新能力的空間滯后變量。圖中斜線表示創(chuàng)新能力及其空間滯后變量之間存在正相關的關系。有重要影響的省市是上海和江蘇,二者都處于第一象限,這意味著這兩個地區(qū)本身具有極高的創(chuàng)新能力,而且與這兩個地區(qū)相鄰的周邊省市也具有相對較高的創(chuàng)新能力,這與實際相符。

        圖1 區(qū)域創(chuàng)新能力的Moran’s I散點圖

        3.4 區(qū)域創(chuàng)新能力的空間依賴性檢驗

        首先檢測2011年我國各省市創(chuàng)新能力在地理空間上的相關性即空間相互依賴性。從表1中可以看出,區(qū)域創(chuàng)新能力的Moran’s I指數(shù)為0.114,通過了10%水平下的顯著性檢驗,表明我國各區(qū)域的創(chuàng)新能力在空間分布上具有一定的正自相關關系(空間依賴性)。LMLAG較之LMERR更顯著,說明模型是內(nèi)生的空間滯后相關,區(qū)域創(chuàng)新能力存在空間溢出效應。

        表 1 模型空間依賴性檢驗

        3.5 空間滯后模型和空間誤差模型

        由于空間誤差回歸模型同樣在5%置信水平下顯著,故做出SLM和SEM,驗證空間模型和系數(shù)的穩(wěn)健性,以期獲得合理的解釋。兩模型都通過顯著性檢驗且擬合優(yōu)度較高,說明對數(shù)據(jù)進行空間建模是正確的。再比較對數(shù)似然函數(shù)值LogL及AIC,發(fā)現(xiàn)空間誤差模型的LogL較大,AIC較小,因此SLM是最優(yōu)模型。兩模型對于這兩個變量均通過5%水平的顯著性檢驗,說明研發(fā)的人員和資金投入對創(chuàng)新能力均具有正向影響作用。本文的不足之處在于未能持續(xù)統(tǒng)計多年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),沒考慮投入產(chǎn)出的時滯效應,其內(nèi)在規(guī)律性仍值得去深究。

        4 對策與建議

        本文從空間計量模型入手,從另一種角度研究醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域創(chuàng)新能力,給出了新的經(jīng)驗證據(jù),醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域創(chuàng)新能力的空間相關性是存在的,空間地理因素也影響了創(chuàng)新能力的區(qū)域分布。創(chuàng)新能力具有空間相關性說明了相鄰區(qū)域之間的創(chuàng)新能力能夠相互影響,創(chuàng)新集聚所產(chǎn)生的空間依賴性對區(qū)域創(chuàng)新能力具有正向作用。而我國目前不同地區(qū)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)集聚效應是不同的,相鄰區(qū)域之間可以利用空間相關性發(fā)揮協(xié)同效應,充分發(fā)揮高創(chuàng)新能力省市的知識溢出效應,促進技術創(chuàng)新能力不足的省市發(fā)展,從而提高我國醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力。從政策層面來說,醫(yī)藥制造業(yè)需打破地方保護主義,應該從更高政策層面推動區(qū)域合作。

        加大研發(fā)經(jīng)費投入,各區(qū)域研發(fā)水平均衡上升。本文模型檢驗結果表明,研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出與創(chuàng)新能力呈正相關關系,上海、江蘇等地區(qū)具有較高的創(chuàng)新能力的集聚效應,積極引導醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)經(jīng)費投入,有目的地針對不同區(qū)域,為醫(yī)藥制造業(yè)的發(fā)展提供更好的平臺基礎。

        人力資源是創(chuàng)新的首要資源和核心動力,研發(fā)人員的數(shù)量和質(zhì)量影響著醫(yī)藥制造業(yè)的發(fā)展。需加強人員培養(yǎng),引進和吸收研發(fā)人才,充分調(diào)動研發(fā)人員的積極性,實現(xiàn)醫(yī)藥制造業(yè)人盡其才。

        [1] 羅欣, 陳玉文. 我國醫(yī)藥制造業(yè)中不同規(guī)模企業(yè)的經(jīng)濟效益比較[J]. 中國藥房, 2014, 25(13): 1153-1155.

        [2] 項瑩, 曹陽. 我國大中型醫(yī)藥制造企業(yè)的技術創(chuàng)新能力研究[J]. 上海醫(yī)藥, 2013, 34(3): 49-51.

        [3] 褚淑貞, 劉敏. 江蘇省醫(yī)藥制造業(yè)競爭力的動態(tài)偏離-份額模型研究—基于傳統(tǒng)模型和空間模型的比較分析[J].南京財經(jīng)大學學報, 2011(3): 24-29.

        [4] 吳玉鳴. 空間計量經(jīng)濟模型在省域研發(fā)與創(chuàng)新中的應用研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2006(5): 74-85,130.

        [5] 趙紅專, 翟立新, 李強. 知識生產(chǎn)函數(shù)及其一般形式研究[J]. 經(jīng)濟問題探索, 2006 (7): 12-15.

        [6] Anselin L, Varga A, Acs Z. Local geographic spillovers between university research and high technology innovations[J]. J Urb Econ, 1997, 42(3): 422-448.

        [7] 李紅霞, 傅強. 中國省際要素投入與經(jīng)濟增長研究——基于總量生產(chǎn)函數(shù)的面板數(shù)據(jù)分析[J]. 北京理工大學學報, 2013,15(2): 48-52.

        CFDA:《醫(yī)療器械臨床評價技術指導原則》發(fā)布

        5月19日,國家食品藥品監(jiān)督管理局(CFDA)官網(wǎng)發(fā)布了關于《醫(yī)療器械臨床評價技術指導原則》(以下簡稱《指導原則》)的通告。

        醫(yī)療器械臨床評價是指注冊申請人通過臨床文獻資料、臨床經(jīng)驗數(shù)據(jù)、臨床試驗等信息對產(chǎn)品是否滿足使用要求或者適用范圍進行確認的過程。該《指導原則》旨在為注冊申請人進行臨床評價及食品藥品監(jiān)督管理部門對臨床評價資料的審評提供技術指導。

        此外,該《指導原則》適用于第二類、第三類醫(yī)療器械注冊申報時的臨床評價工作,不適用于按醫(yī)療器械管理的體外診斷試劑的臨床評價工作。如有針對特定產(chǎn)品的臨床評價技術指導原則發(fā)布,則相應產(chǎn)品臨床評價工作應遵循有關要求。

        對于在中國境內(nèi)進行臨床試驗的醫(yī)療器械,其臨床試驗應在取得資質(zhì)的臨床試驗機構內(nèi),按照醫(yī)療器械臨床試驗質(zhì)量管理規(guī)范的要求開展。注冊申請人在注冊申報時,應當提交臨床試驗方案和臨床試驗報告。

        對于在境外進行臨床試驗的進口醫(yī)療器械,如其臨床試驗符合中國相關法規(guī)、注冊技術指導原則中相應技術要求,如樣本量、對照組選擇、評價指標及評價原則、療效評價指標等要求,注冊申請人在注冊申報時,可提交在境外上市時提交給境外醫(yī)療器械主管部門的臨床試驗資料。資料至少應包括倫理委員會意見、臨床試驗方案和臨床試驗報告,申請人還需提交論證產(chǎn)品臨床性能和/或安全性是否存在人種差異的相關支持性資料。

        對于列入《需進行臨床試驗審批的第三類醫(yī)療器械目錄》中的醫(yī)療器械應當在中國境內(nèi)進行臨床試驗。

        (摘自米內(nèi)網(wǎng))

        Study on the regional innovation ability in pharmaceutical industry based on spatial econometric model

        ZHI Yue, QIU Jiaxue
        (School of International Business, China Pharmaceutical University, Nanjing 211198, China)

        Objective: To explore the law and value of the innovation ability of pharmaceutical industry in spatial distribution. Methods: Based on the principle of spatial econometric analysis, full-time equivalent (FTE) of R&D personnel and R&D internal expenditure in 2010 were selected as explaining variables, and the revenues for the sales of new products during 2010-2013 were taken as explanatory variables. The relationship between R & D input and output in Chinese pharmaceutical industry was investigated by using the common regression model (OLS), the spatial econometric regression model (model and spatial error model of spatial lag) and applying GeoDa and R software. Results: There was 1 year lag between the input and output in pharmaceutical industry innovation and statistical significance in the global Moran I of ‘regional innovation of pharmaceutical industry. Region analysis showed that Shanghai and Jiangsu had a high innovation ability and the agglomeration effect while the spatial correlation in Anhui, Fujian, Heilongjiang and the others was not strong. Conclusion: The input of R&D expenditures should be selectively strengthened and the effects of knowledge spillover in those provinces and regions with high innovation ability should be fully played so as to promote the development of province and regions with insufficient technology innovation and improve the innovation level of Chinese pharmaceutical industry.

        spatial econometric models; R programming language; pharmaceutical industry; innovation

        F124.3

        C

        1006-1533(2015)11-0054-03

        2014-12-22)

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