張丹 周戈耀 田海玉 陳文佼 孟小夏

摘 要 目的：為醫(yī)藥企業(yè)提高研發(fā)能力、改善研發(fā)投入策略提供參考。方法：收集我國西南地區(qū)13家上市醫(yī)藥企業(yè)的年報數(shù)據(jù)，以固定資產(chǎn)、營業(yè)成本、在職員工數(shù)量、研發(fā)投入金額為投入指標(biāo)，以凈利潤、營業(yè)收入、每股收益為產(chǎn)出指標(biāo)，采用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，運(yùn)用MyDEA1.0軟件計算運(yùn)營效率值，對比各企業(yè)在有、無研發(fā)投入兩種情況下的企業(yè)運(yùn)營效率和研發(fā)投入對企業(yè)的貢獻(xiàn)度，并采用SPSS 20.0軟件進(jìn)行Wilcoxon符號秩檢驗比較兩者差異。結(jié)果：2013-2015年，13家上市醫(yī)藥企業(yè)中有10家企業(yè)加大了研發(fā)投入，表明西南地區(qū)上市醫(yī)藥企業(yè)對研發(fā)投入越發(fā)重視。連續(xù)3年13家上市醫(yī)藥企業(yè)中有研發(fā)投入企業(yè)的效率值明顯高于無研發(fā)投入企業(yè)，且前者達(dá)到DEA有效的數(shù)量較多，表明研發(fā)投入與醫(yī)藥企業(yè)運(yùn)營效率呈正相關(guān)；經(jīng)Wilcoxon符號秩檢驗也證實研發(fā)投入是有效投入。有3家企業(yè)加入研發(fā)投入指標(biāo)后運(yùn)營效率得到改善，研發(fā)貢獻(xiàn)度較大；有5家企業(yè)研發(fā)貢獻(xiàn)度為零，無論是否加入研發(fā)投入其效率值均不變；其余各上市醫(yī)藥企業(yè)各年研發(fā)貢獻(xiàn)度差異較大。結(jié)論：建議在行業(yè)總體層面，企業(yè)應(yīng)在加大研發(fā)投入力度的同時注意提升研發(fā)效率，建立完善的研發(fā)創(chuàng)新體系和研發(fā)人才培養(yǎng)機(jī)制，建立“產(chǎn)、學(xué)、研”一體化的培養(yǎng)方式；政府也應(yīng)創(chuàng)造環(huán)境支持醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)活動。而在企業(yè)個體層面，不同的企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自身實際采用不同的策略，以提高研發(fā)投入對企業(yè)運(yùn)營效率的拉動作用。

關(guān)鍵詞 超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型；研發(fā)投入；西南地區(qū)；上市醫(yī)藥企業(yè)；研發(fā)貢獻(xiàn)度

Study on the R&D Contribution Rate of Listed Pharmaceutical Enterprises in Southwest China Based on Super-efficiency DEA Model

ZHANG Dan，ZHOU Geyao，TIAN Haiyu，CHEN Wenjiao，MENG Xiaoxia（School of Medical and Health Management， Guizhou Medical University， Guiyang 550025， China）

ABSTRACT OBJECTIVE： To provide reference for pharmaceutical enterprises to enhance the R&D capability and improve the R&D investment strategy. METHODS： The annual report data of 13 listed pharmaceutical enterprises in southwest China were collcted. Taking fixed assets， operating costs， the number of employees in service and the amount of R&D investment as input indicators， net profit， operating income and earnings per share as output indicators， the efficiency values were calculated by using MyDEA 1.0 software based on super-efficiency DEA model. The operating efficiency of enterprises with or without R&D input were compared； the contribution rate of R&D investment to enterprises were calculated. Finally， Wilcoxon symbolic rank test was carried out by using SPSS 20.0 software to compare the difference. RESULTS： From 2013 to 2015， 10 of the 13 listed pharmaceutical enterprises had increased their R&D investment， which indicated that listed pharmaceutical enterprises in southwest China paid more attention to R&D investment. For three consecutive years， the efficiency value of R&D investment of the 13 listed pharmaceutical enterprises was significantly higher than that of the enterprises without R&D investment， and the number of the former reaching DEA efficiency was more， indicating that R&D investment was positively correlated with the operational efficiency of pharmaceutical enterprises. The Wilcoxon symbol rank test also confirmed that R&D investment was an effect input. After three enterprises joined the R&D input index， their operational efficiency was improved， and their R&D contribution was greater. Five enterprises had zero R&D contribution， their efficiency value remained unchanged whether or not they joined R&D input. The R&D contribution of other listed pharmaceutical enterprises varied greatly in each year. CONCLUSIONS： At the overall level of the industry， enterprises should increase their R&D investment and pay attention to improving R&D efficiency， establish a sound R&D innovation system and R&D personnel training mechanism， establish an integrated training mode of production， learning and research； the government should create an environment to support R&D activities of pharmaceutical enterprises. For individual enterprises， different strategies should be adopted based on practical situation in order to improve the pulling effect of R&D input on the operational efficiency of enterprises.

KEYWORDS Super-efficiency DEA model； R&D input； Southwest China； Listed pharmaceutical enterprises； Contri- bution rate of R&D

隨著知識經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，科學(xué)技術(shù)已經(jīng)成為助推經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要因素，我國越來越重視科技創(chuàng)新能力的提升，研發(fā)經(jīng)費投入穩(wěn)步提高。根據(jù)《2017年全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》顯示，2017年我國科技領(lǐng)域研發(fā)經(jīng)費高達(dá)17 606.1億元，研發(fā)投入強(qiáng)度（即研發(fā)費用與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比）達(dá)2.13%[1]。醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是關(guān)乎國計民生的重要產(chǎn)業(yè)，是助推經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵領(lǐng)域。近年來，我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，對醫(yī)藥企業(yè)而言，創(chuàng)新驅(qū)動正推動其提檔升級，而研發(fā)活動是醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新的根本驅(qū)動力。雖然我國已成為全球第三大醫(yī)藥市場，但我國擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新藥的占比非常低，僅有18%，遠(yuǎn)低于美、歐、日的水平[2]，研發(fā)投入不足和效率不高仍是醫(yī)藥企業(yè)面臨的重要問題。

為了探索我國上市醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)活動對其運(yùn)營效率的貢獻(xiàn)度，本研究采用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）分別計算在有、無研發(fā)投入指標(biāo)的情況下我國西南地區(qū)13家上市醫(yī)藥企業(yè)的運(yùn)營效率值，并對兩組結(jié)果進(jìn)行非參數(shù)檢驗，分析研發(fā)投入是否對企業(yè)運(yùn)營效率產(chǎn)生影響以及研發(fā)投入對運(yùn)營效率的貢獻(xiàn)程度，以探討我國西南地區(qū)上市醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)投入的重要性及效用情況，旨在為提高醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)能力、改善研發(fā)投入方向和力度提供指導(dǎo)。

1 資料與方法

1.1 超效率DEA模型的構(gòu)建

DEA是一個多輸入、多產(chǎn)出的綜合性評價方法，企業(yè)的研發(fā)活動也可以看作一個多投入、多產(chǎn)出的過程，因此可以利用DEA綜合分析投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，得到每個企業(yè)[可視為一個決策單元（DMU）]的綜合效率值。當(dāng)利用DEA進(jìn)行技術(shù)效率評價時，DEA模型可以將DMU分為有效和無效兩類。但如果存在1個以上的DMU完全有效時（效率值等于1），傳統(tǒng)的DEA方法無法作進(jìn)一步評判。而超效率DEA方法能夠克服這個缺陷：因為超效率DEA模型的效率值不像傳統(tǒng)的DEA模型那樣介于0～1之間，可以大于1，能夠?qū)Χ鄠€有效的DMU進(jìn)行更精細(xì)化的分析和排序，從而決定效益的高低[3]。因此，本文利用超效率DEA模型來探討研發(fā)投入對我國西南地區(qū)上市醫(yī)藥企業(yè)效益的貢獻(xiàn)度。

超效率DEA模型的基本思想是在評估某個決策單元（記為DMU0）的效率時，將該DMU0排除在DMU的集合之外，用其他所有DMU輸入和輸出變量的線性組合替換DMU0的輸入和輸出變量[3]。該模型考慮了被評價DMU與其他DMU的相對關(guān)系，使得DEA有效的DMU的效率值可以大于1，因此DMU有了可比性。超效率DEA模型為[4]：

該模型中，有n家待評價的上市醫(yī)藥企業(yè)；xj、yj分別表示輸入向量和輸出向量；x0、y0分別表示DMU0的輸入變量和輸出變量；θsup表示決策單元的效率值，當(dāng)θsup≥1時則說明DMU為DEA有效，當(dāng)θsup<1時則說明DMU非DEA有效。

1.2 投入/產(chǎn)出指標(biāo)的選取

在投入指標(biāo)的選取方面，本研究從醫(yī)藥企業(yè)自身特征出發(fā)，主要研究研發(fā)活動對醫(yī)藥企業(yè)效益的貢獻(xiàn)度。投入指標(biāo)中必然要有研發(fā)類指標(biāo)，而研發(fā)投入金額是衡量企業(yè)研發(fā)投入的最直接、最有效的指標(biāo)，因此本文選取研發(fā)投入金額作為投入指標(biāo)之一。其他投入指標(biāo)按照生產(chǎn)要素“人、財、物”分別選取在職員工人數(shù)、營業(yè)成本和固定資產(chǎn)3項指標(biāo)。在職員工人數(shù)是企業(yè)人力資源的重要體現(xiàn)之一，而人力資源是醫(yī)藥企業(yè)最重要的資源，是可為企業(yè)創(chuàng)造更大價值的資源；營業(yè)成本是從醫(yī)藥企業(yè)內(nèi)部消耗方面來考慮的，能夠反映企業(yè)運(yùn)營效率；固定資產(chǎn)是醫(yī)藥企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是直接影響醫(yī)藥企業(yè)經(jīng)營效率的重要指標(biāo)。

本研究產(chǎn)出指標(biāo)選取的是跟企業(yè)效益密切相關(guān)的3個財務(wù)指標(biāo)，分別是凈利潤、營業(yè)收入和每股收益。凈利潤是企業(yè)經(jīng)營的最終成果，是評價企業(yè)盈利能力、管理效益的主要指標(biāo)；營業(yè)收入是醫(yī)藥企業(yè)利潤的主要來源；每股收益反映了企業(yè)的股本擴(kuò)張能力，通常用來反映企業(yè)的經(jīng)營成果。這3個投入/產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)均可完整地從各家上市醫(yī)藥企業(yè)的年報中獲取，可獲得性較強(qiáng)。投入/產(chǎn)出指標(biāo)的構(gòu)成見表1。

1.3 貢獻(xiàn)度的計算

運(yùn)用MyDEA 1.0軟件分別計算在有、無研發(fā)投入指標(biāo)的情況下醫(yī)藥企業(yè)的運(yùn)營效率值，有研發(fā)投入與無研發(fā)投入的運(yùn)營效率差值與無研發(fā)投入的運(yùn)營效率值之比即為研發(fā)投入貢獻(xiàn)度，計算公式如下：

θkp=[θ2kp-θ1kp

θ1kp] ×100%

式中，θkp為第k年第p家醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)投入對整個企業(yè)運(yùn)營效率的貢獻(xiàn)度，θ1kp為第k年第p家醫(yī)藥企業(yè)無研發(fā)投入指標(biāo)的運(yùn)營效率值，θ2kp為第k年第p家醫(yī)藥企業(yè)有研發(fā)投入指標(biāo)的運(yùn)營效率值。對于θkp值有以下3種情況：

（1）若θkp=0，則說明第k年第p家醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)投入對整個企業(yè)運(yùn)營效率沒有貢獻(xiàn)，即使沒有研發(fā)投入，企業(yè)的運(yùn)營效率也不會發(fā)生改變；（2）若θkp>0，則說明第k年第p家醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)投入對整個企業(yè)運(yùn)營效率的貢獻(xiàn)是正向的，如果沒有研發(fā)投入，則企業(yè)的運(yùn)營效率會降低；（3）若θkp<0，則說明第k年第p家醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)投入對整個企業(yè)運(yùn)營效率的貢獻(xiàn)是負(fù)向的，如果沒有研發(fā)投入，則企業(yè)的運(yùn)營效率會提高。

1.4 數(shù)據(jù)來源

選取我國西南地區(qū)13家上市醫(yī)藥企業(yè)為樣本。出于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實性考慮，確定研究時間為2015-2017年。由于研發(fā)投入對企業(yè)運(yùn)營效率的影響具有滯后性，不少學(xué)者針對滯后期進(jìn)行了研究，得出了不同的結(jié)論：江雯雯等[5]提出，我國醫(yī)藥制造業(yè)出口貿(mào)易活動對研發(fā)資金投入存在長期穩(wěn)定的正向推動作用，且這種推動作用具有一定的滯后性，滯后期為3年；陳素琴[6]提出，研發(fā)投入與當(dāng)年財務(wù)績效呈負(fù)相關(guān)，與滯后1～2年的財務(wù)績效呈正相關(guān)；吳丹丹等[7]提出，4年前的研發(fā)投入對企業(yè)價值的影響具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著意義。本研究以2年的滯后期為前提假設(shè)，一方面是因為我國近年來對新藥審批要求越發(fā)嚴(yán)格，其審批時間長、程序冗雜，很大程度上降低了藥企研發(fā)原研藥的意愿，導(dǎo)致目前大多數(shù)醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)經(jīng)費都用在了仿制藥、工藝優(yōu)化或引進(jìn)吸收再創(chuàng)新方面，而且西南地區(qū)上市醫(yī)藥企業(yè)大部分都是中藥企業(yè)，中藥的研發(fā)是以劑型改造為主，所以研發(fā)周期都不長；另一方面，由于西南地區(qū)的上市醫(yī)藥企業(yè)大多只公布了2012-2017年的年報，因此考慮到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可獲得性，本研究將研發(fā)投入的滯后時間定為2年，即使用2013-2015年企業(yè)年報中的研發(fā)投入金額來考察其對2015-2017年企業(yè)運(yùn)營效率的影響。上述數(shù)據(jù)均來源于東方財富網(wǎng)。為了避免產(chǎn)生不必要的糾紛，本研究用企業(yè)編號來代表企業(yè)，詳見表2。

1.5 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

根據(jù)上述超效率DEA模型，以13家上市醫(yī)藥企業(yè)為DMU，以表1的投入和產(chǎn)出指標(biāo)作為模型的輸入量和輸出量，分析上市醫(yī)藥企業(yè)的投入-產(chǎn)出效率。在對實際問題進(jìn)行建模的過程中，特別是在建立評價指標(biāo)體系時，各個指標(biāo)之間由于計量單位和數(shù)量級的不同，從而使得各指標(biāo)間不具有可比性。因此，在數(shù)據(jù)分析之前，通常需要先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，即進(jìn)行無量綱化處理，繼而利用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法包括極值化方法、標(biāo)準(zhǔn)化方法、均值化方法以及標(biāo)準(zhǔn)差化方法等。本研究采用均值化方法，該方法在消除量綱和數(shù)量級影響的同時，保留了各變量取值差異程度上的信息。經(jīng)過均值化處理后，13家上市醫(yī)藥企業(yè)的投入、產(chǎn)出指標(biāo)見表3。

1.6 檢驗方法

為了檢驗在有、無研發(fā)投入指標(biāo)的情況下企業(yè)效率值是否產(chǎn)生實質(zhì)的差別，須對兩組效率值進(jìn)行顯著性檢驗。經(jīng)K-S檢驗，根據(jù)超效率DEA方法計算的效率值不服從正態(tài)分布，因此需要進(jìn)行非參數(shù)檢驗。非參數(shù)檢驗的方法有很多，由于是對在有、無研發(fā)投入的情況下企業(yè)運(yùn)營效率值進(jìn)行比較，因此可以把有研發(fā)投入的效率值和無研發(fā)投入的效率值作為兩配對樣本，從而采用SPSS 20.0軟件的Wilcoxon符號秩檢驗用于配對資料的差異比較。檢驗步驟如下：

（1）提出原假設(shè)和備擇假設(shè)。原假設(shè)：我國西南地區(qū)13家上市醫(yī)藥企業(yè)在有、無研發(fā)投入情況下的效率值無顯著差異；備擇假設(shè)：我國西南地區(qū)13家上市醫(yī)藥企業(yè)在有、無研發(fā)投入情況下的效率值有顯著差異。

（2）利用SPSS軟件中的Wilcoxon匹配對符號秩分析，計算有、無研發(fā)投入指標(biāo)下的兩組運(yùn)營效率值的漸進(jìn)顯著性。

（3）設(shè)定顯著性水平α=0.05，分析檢驗結(jié)果。若漸進(jìn)顯著性小于顯著性水平α，說明原假設(shè)是小概率事件，則拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)。

2 結(jié)果

2.1 13家上市醫(yī)藥企業(yè)運(yùn)營效率值與研發(fā)貢獻(xiàn)度計算結(jié)果

采用超效率DEA模型對13家上市醫(yī)藥企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行效率評價，計算有、無研發(fā)投入兩種情況下企業(yè)的運(yùn)營效率值，并計算其研發(fā)貢獻(xiàn)度（θ），結(jié)果見表4。

2.2 有、無研發(fā)投入的影響顯著性檢驗結(jié)果

經(jīng)Wilcoxon符號秩檢驗，得到2015-2017年的漸進(jìn)顯著性（雙尾）分別為P2015=0.028，P2016=0.018，P2017=0.043。2015-2017年的漸進(jìn)顯著性皆小于給定的顯著性水平0.05，說明13家上市醫(yī)藥企業(yè)在有、無研發(fā)投入情況下的效率值無顯著差異是小概率事件，則拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)。因此，我國西南地區(qū)13家上市醫(yī)藥企業(yè)在有、無研發(fā)投入情況下的效率值存在統(tǒng)計學(xué)意義上的顯著差異，說明研發(fā)投入是有效投入，可提高這13家醫(yī)藥企業(yè)的經(jīng)營效率。

3 討論

3.1 西南地區(qū)上市醫(yī)藥企業(yè)對研發(fā)投入越發(fā)重視

從原始數(shù)據(jù)來看，大部分醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)投入都在不斷提高（如表2所示）。2013-2015年，13家上市醫(yī)藥企業(yè)中有10家研發(fā)投入金額得到提升，其中企業(yè)F和企業(yè)A研發(fā)投入金額分別增長了271%、267.5%；企業(yè)I、企業(yè)J和企業(yè)K的研發(fā)投入金額呈現(xiàn)60%以上的中高速增長速度；企業(yè)B、企業(yè)C和企業(yè)I的研發(fā)投入金額保持在27%以上的增長速度；企業(yè)G和企業(yè)M的研發(fā)投入金額呈現(xiàn)較低的增長速度?？梢?，研發(fā)投入的重要性越來越受到重視，多數(shù)醫(yī)藥企業(yè)都在不斷提高研發(fā)投入金額，加強(qiáng)自身研發(fā)創(chuàng)新實力。

3.2 研發(fā)投入與醫(yī)藥企業(yè)運(yùn)營效率呈正相關(guān)

對比13家上市醫(yī)藥企業(yè)有、無研發(fā)投入情況下的效率值可以發(fā)現(xiàn)，有研發(fā)投入企業(yè)的效率值明顯高于無研發(fā)投入企業(yè)，且前者達(dá)到DEA有效的數(shù)量更多：2015年有研發(fā)投入的效率值達(dá)到DEA有效（即θ>0）的有7家企業(yè)，高于無研發(fā)投入的6家；2016年有研發(fā)投入的效率值達(dá)到DEA有效的有6家企業(yè)，高于無研發(fā)投入的4家；2017年有研發(fā)投入的效率值達(dá)到DEA有效的有5家企業(yè)，高于無研發(fā)投入的4家（如表4所示）。另一方面，13家企業(yè)平均研發(fā)貢獻(xiàn)度均在15%以上，說明有研發(fā)投入的情況下，企業(yè)運(yùn)營效率增長幅度較大，因此研發(fā)投入與醫(yī)藥企業(yè)運(yùn)營效率呈正相關(guān)。Wilcoxon符號秩檢驗結(jié)果也證實研發(fā)投入是有效投入。

3.3 13家上市醫(yī)藥企業(yè)各年研發(fā)貢獻(xiàn)度差異較大

從企業(yè)角度橫向來看：第一，一些企業(yè)加入研發(fā)投入后運(yùn)營效率得到改善，研發(fā)貢獻(xiàn)度較大，如企業(yè)D、I、M。其中，企業(yè)D研發(fā)貢獻(xiàn)度最大，連續(xù)3年都在220%以上，且加入研發(fā)投入后從DEA無效變?yōu)镈EA有效，說明加入研發(fā)投入后，該企業(yè)各項資源配置合理，研發(fā)活動確實取得明顯效果，研發(fā)活動的拉動作用明顯；企業(yè)I研發(fā)貢獻(xiàn)度較大，但無論是否加入研發(fā)投入都是DEA無效，說明除了研發(fā)投入，該企業(yè)在其他方面沒有達(dá)到最佳資源配置；企業(yè)M的研發(fā)貢獻(xiàn)度也較大，且無論是否加入研發(fā)投入，其效率值均為DEA有效，表明該企業(yè)各項資源配置合理，研發(fā)活動具有一定效果。第二，另外一些企業(yè)研發(fā)貢獻(xiàn)度為零，無論是否加入研發(fā)投入其效率值均不變，如企業(yè)B、E、G、H、L等。其中，企業(yè)G和企業(yè)E都是DEA有效，說明這兩家企業(yè)內(nèi)部各項資源配置合理，但是研發(fā)活動沒有取得效果；企業(yè)H和企業(yè)L都是DEA無效，說明這兩家企業(yè)各項資源配置不良且研發(fā)活動沒有發(fā)揮作用；企業(yè)B連續(xù)3年效率值逐漸降低，且由DEA有效變?yōu)闊o效，說明該企業(yè)經(jīng)營效率逐年降低，各項資源的配置由較佳狀態(tài)下降至不良狀態(tài)，且研發(fā)活動沒有取得效果。第三，其余企業(yè)研發(fā)貢獻(xiàn)度很不穩(wěn)定，在不同年度研發(fā)貢獻(xiàn)度或效率值差異較大，包括企業(yè)A、C、F、J、K。例如，企業(yè)A研發(fā)貢獻(xiàn)度逐年下降，且企業(yè)效率逐年下降，由DEA有效變?yōu)镈EA無效，說明盡管該企業(yè)在2012-2015年連續(xù)3年大幅度增加了研發(fā)投入金額，但是只有2015年研發(fā)活動取得明顯效果，后兩年研發(fā)活動效果是倒退的。

4 建議

雖然西南地區(qū)上市醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)貢獻(xiàn)度普遍較低，但研發(fā)投入與醫(yī)藥企業(yè)運(yùn)營效率成正相關(guān)這點是毋庸置疑的，并且會長期對企業(yè)運(yùn)營效率產(chǎn)生積極影響。因此，為提高醫(yī)藥企業(yè)運(yùn)營效率，筆者提出如下建議：

4.1 行業(yè)總體層面

醫(yī)藥企業(yè)應(yīng)進(jìn)一步加大研發(fā)投入力度，同時，要注意提升研發(fā)效率，加大對技術(shù)的吸收和轉(zhuǎn)化，增強(qiáng)企業(yè)自主創(chuàng)新能力并通過研發(fā)活動拉動企業(yè)運(yùn)營效率；建立完善的研發(fā)創(chuàng)新體系和研發(fā)人才培養(yǎng)機(jī)制，加大對專業(yè)研發(fā)人才的培養(yǎng)；建立“產(chǎn)、學(xué)、研”一體化的培養(yǎng)方式，加強(qiáng)與高校以及科研機(jī)構(gòu)的深度合作，借助高校優(yōu)質(zhì)的人力資源和先進(jìn)的儀器設(shè)備進(jìn)行研發(fā)活動，以降低企業(yè)自身研發(fā)風(fēng)險，加快研發(fā)活動成果轉(zhuǎn)化。同時，政府應(yīng)鼓勵醫(yī)藥企業(yè)開展研發(fā)活動，創(chuàng)造促進(jìn)研發(fā)的社會氛圍，制定相應(yīng)的優(yōu)惠政策，在醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動的關(guān)鍵環(huán)節(jié)給予大力支持，以提升研發(fā)效率。

4.2 企業(yè)個體層面

不少企業(yè)處于研發(fā)貢獻(xiàn)度低或企業(yè)運(yùn)營效率低的狀態(tài)，這提示企業(yè)不能盲目加大研發(fā)投入，否則不僅不能帶來企業(yè)運(yùn)營效率的提高，反而會造成更多的資源浪費。因此，針對不同的企業(yè)，應(yīng)采用不同的策略：（1）針對企業(yè)D和企業(yè)M，其人、財、物各項資源配置合理，研發(fā)投入是有效投入，且研發(fā)活動促進(jìn)了企業(yè)運(yùn)營效率的提升，因此這類企業(yè)應(yīng)該保持現(xiàn)狀，繼續(xù)維持現(xiàn)有的研發(fā)投入和研發(fā)方向；（2）針對企業(yè)C和企業(yè)I，研發(fā)活動對企業(yè)績效具有一定的帶動作用，但是企業(yè)運(yùn)營效率低下，因此應(yīng)從固定資產(chǎn)規(guī)模、營業(yè)成本、在職員工數(shù)量等研發(fā)投入之外的生產(chǎn)要素入手，探究企業(yè)運(yùn)營效率低下的原因，并采取對策合理配置各項資源；（3）針對企業(yè)E、F、G，企業(yè)運(yùn)營效率較高，但是研發(fā)活動沒有對企業(yè)運(yùn)營效率起到帶動作用，因此要對企業(yè)研發(fā)活動進(jìn)行診斷，發(fā)現(xiàn)研發(fā)活動在研發(fā)投入力度、研發(fā)方向、研發(fā)產(chǎn)出結(jié)果等方面可能存在的問題，進(jìn)而提高研發(fā)活動效果；（4）針對企業(yè)A、B、H、J、K、L，企業(yè)運(yùn)營效率低，且研發(fā)活動效率低，對企業(yè)運(yùn)營績效起不到帶動作用，因此這類企業(yè)既要從研發(fā)投入之外的其他生產(chǎn)要素入手，采取對策合理配置企業(yè)各項資源、減少資源的浪費、提高資源的有效性，又要找出研發(fā)活動中存在的問題，努力提高研發(fā)投入效果，從而讓企業(yè)達(dá)到資源的優(yōu)化配置，使投入的研發(fā)資源最大程度地發(fā)揮對企業(yè)運(yùn)營效率的推動作用。

5 結(jié)語

本研究以西南地區(qū)13家上市醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)活動的有效性和重要性為切入點，利用超效率DEA評價方法比較分析了在有、無研發(fā)投入兩種情況下企業(yè)運(yùn)營效率的差異，并判斷企業(yè)的研發(fā)投入配置是否有效。對醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)貢獻(xiàn)度的研究既可反映不同企業(yè)間的橫向?qū)Ρ冉Y(jié)果，又可反映連續(xù)3年企業(yè)研發(fā)貢獻(xiàn)度的變化，并在分析研發(fā)投入對企業(yè)的貢獻(xiàn)度時考慮到了研發(fā)活動的時滯性。但本研究依然存在一些不足之處：首先，本研究將所有企業(yè)的研發(fā)投入的滯后期統(tǒng)一定為2年，對于有些企業(yè)可能不太合適，從而可能對測算出的效率值造成一定影響；其次，由于數(shù)據(jù)來源的限制，本研究只分析了西南地區(qū)上市醫(yī)藥企業(yè)，而眾多非上市醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)活動沒有考慮進(jìn)去，因此無法得出西南地區(qū)的整體醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)效率的影響結(jié)論；此外，根據(jù)年報數(shù)據(jù)得出了不同醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)貢獻(xiàn)度不同的結(jié)論，但是沒有結(jié)合企業(yè)實際情況來提出更有針對性、更具可操作性的企業(yè)研發(fā)戰(zhàn)略。

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（收稿日期：2019-03-10 修回日期：2019-05-11）

（編輯：孫 冰）