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)