單婷婷，邱兆軒

（南京郵電大學管理學院，南京210003）

一、引言

生物醫(yī)藥產業(yè)具有技術密集與資金密集雙重特性，在發(fā)展過程中需要投入大量資金，投資周期長、風險高、回報慢，這也是該產業(yè)融資難、融資效率不高的原因。在此背景下，研究生物醫(yī)藥產業(yè)融資效率問題，有效地測度產業(yè)的融資效率，并分析綜合效率指數軌跡、技術效率軌跡和技術進步效率軌跡的動態(tài)變化，對促進該產業(yè)健康發(fā)展具有重要的現實意義。

目前，新產業(yè)融資效率受到國內外學術界的廣泛關注與研究。楊亦民（2018）等在研究股票市場時發(fā)現，在產權模糊、約束機制缺乏、行政干預過多等因素作用下，資本市場呈現出較為低下的資源配置效率，特別是在科技創(chuàng)新企業(yè)的支持方面效果不佳。王維（2018）將企業(yè)按照行業(yè)與地區(qū)的標準進行區(qū)分，在此基礎上分別研究信息技術類上市公司的融資效率，探討影響其融資效率的主要因素。廖艷等（2018）轉變角度，從新三板中小企業(yè)掛牌上市前后的融資效率差異中，分析推斷融資效率的主要影響因素。王新紅（2018）在實證分析中，使用DEA 數據，包絡分析技術研究股權融資效率問題，認為我國股權融資存在效率偏低的狀況，尤其是我國高新技術企業(yè)融資效率并不高。李文新等（2017）則更換研究模型，借助多元線性回歸模型OLS 對上市公司融資效率影響因子進行實證研究。

融資效率直接體現了一個公司的資金實力，是衡量經營狀況和績效的重要指標，合理的融資效率有利于促進公司經營戰(zhàn)略的實施。作為客觀評價整個行業(yè)融資質量的主要依據，生物醫(yī)藥產業(yè)融資效率的優(yōu)化提升在保證國內生物醫(yī)藥產業(yè)的穩(wěn)健性成長方面具有重要意義。但受發(fā)展過程中需要投入大量資金、投資周期長、風險高、回報慢等多方面因素的制約，當下國內生物醫(yī)藥產業(yè)呈現資金短缺、融資瓶頸等突出問題，全行業(yè)發(fā)展狀況并不理想。其融資現狀主要表現為以下幾點。第一，融資渠道不暢通，融資規(guī)模受到局限。即國內生物醫(yī)藥產業(yè)受到直接融資機制不完善、間接融資渠道受限的雙重束縛，難以滿足自身融資規(guī)模需求。第二，融資方式少而簡單，融資結構并不科學。眼下國內生物醫(yī)藥行業(yè)主要采用自籌資金與國內貸款兩種方式進行籌資活動，這些方式均存在較大不足，尤其是在社會資金籌集與外資利用方面劣勢明顯。較高的資產負債率也凸顯出融資結構方面不合理，對融資效率的嚴重制約。第三，資金配置能力較弱。目前，國內生物醫(yī)藥產業(yè)大費周章籌集的資本卻不能得到最有效利用，資金閑置現象廣泛存在?，F將生物醫(yī)藥產業(yè)融資效率作為主要著眼點，實證分析其融資效率不佳的問題，對融資質量亟待提升的現實難題進行考量，以期通過改善生物醫(yī)藥產業(yè)的融資效率提升其融資質量，從而促進生物醫(yī)藥全行業(yè)的高質量與可持續(xù)發(fā)展。

目前，學術界對于融資效率的研究較為籠統(tǒng)，且集中于將高新技術產業(yè)作為研究對象開展調研，專門針對生物醫(yī)藥產業(yè)融資效率影響因素的研究卻不多。首先，在研究對象方面，從基本結構角度分析計算融資效率將更加科學合理，可以兼顧關聯的評價標準，但是目前學術界對于整個生物醫(yī)藥產業(yè)融資效率的評價給予的關注依然不夠。其次，在研究方法方面，傳統(tǒng)的研究方法仍集中于采用C2R 和BC2 模型以及SFA 等參數估計方法，構建生物醫(yī)藥產業(yè)融資效率模型進行衡量。其中，經典的C2R 與BC2 方法分別假設規(guī)模報酬不變與可變，進而通過測算決策單元曲面和最佳生產前沿面的距離以得到生產效率值，其不合理之處主要在于對相關指標“松弛”變化的影響缺乏評價。而SFA 方法則需要獲得研究對象的正確函數形式作為前提，在目前研究能力有限的情況下，精確測度獲得生物醫(yī)藥產業(yè)的具體函數用于SFA 方法研究存在不小的難度，而且在進行參數估計時，評價結果易受明顯的人為誤差影響而產生偏差。最后，現有研究更多從靜態(tài)角度分析研究生物醫(yī)藥產業(yè)效率問題，基于動態(tài)發(fā)展視角探討生物醫(yī)藥產業(yè)效率變化引發(fā)的企業(yè)融資矛盾的研究思路，尚未得到學術界廣泛重視。

現將重點關注生物醫(yī)藥企業(yè)生存及發(fā)展“命脈”的融資效率問題，突破金融支持等籠統(tǒng)研究的局限，重點通過理解把握企業(yè)資本配置的內涵，深入研究與討論企業(yè)融資規(guī)模與質量的根本影響因素。在研究方法方面，采用Super－SBM對生物醫(yī)藥產業(yè)的融資效率進行測算，彌補傳統(tǒng)DEA 模型測度值精度較低，效率值不大于1 而無法進行樣本準確排序的不良屬性。此外，還將針對生物醫(yī)藥企業(yè)融資效率動態(tài)的變化情況，通過Malmquist 生產率指數模型深入進行不同時序下的測度，形成不同經濟周期內生物醫(yī)藥產業(yè)融資模式發(fā)展的規(guī)律性認識。

二、研究方法

（一）基于Super- SBM 的融資效率模型

SBM 模型最早由 ToneK（2001）構想并提出，該模型在目標函數中設定了松弛變量，以此有效彌補因松弛變量產生誤差的不足。2002 年，ToneK 基于原模型構建了Super－SBM模型，這一模型在測度不同樣本效率值的基礎上提供了對比有效樣本效率高低的方法，通過允許有效樣本的效率值大于1來達到目的。鑒于傳統(tǒng)的BCC、CCR 模型精度較低，現采用Super－SBM模型對生物醫(yī)藥產業(yè)中上市公司的融資效率進行測量，其一般形式如下。

在式（1）中，選取的評價樣本為n 家生物醫(yī)藥產業(yè)上市公司，然后定義X=xij和Y=yij。

在式（2）中，Dt（xt，yt）和Dt+1（xt，yt）代表t+1 時間段內DMU 在t 時間段內的有效程度，Dt+1（xt，yt）則代表t+1 時間段內DMU 在t 時間段內的有效程度，如果評價程度IM 大于1，表示和上一期比較，這一期的生產率有所增加，生產力水平得到了提升。

綜合效率可以被分解成技術效率指數（EC）和技術進步指數（TC）的乘積，再進一步，EC 被分解成規(guī)模效率值（SC）和純技術效率值（PC）的乘積。EC表示相鄰兩個評價時期的效率變化值，如果EC＞1說明組織單位趨近生產前沿面，具有明顯進步。TC則反映技術進步情況，如果為上市公司的融資投入和融資產出要素的向量，β 代表上市公司的融資效率值，m 和k 分別表示投入指標和產出指標的種類，那么xi0（i=1，…，m）和yr0（r=1，…，k）可以表示為x 和 Y 的元素，λ 代表列向量，s-i和 s+r表示企業(yè)融資效率計算中的投入變量和產出變量各自對應的松弛變量。最后，使用該模型測度生物醫(yī)藥制造企業(yè)的融資效率，并通過比較得出差異。

（二）Malmquist 生產率指數模型

由于Super-SBM 模型的評價方法仍屬于對不同時期面板數據的靜態(tài)角度測度，因此使用這一模型評價生物醫(yī)藥產業(yè)的融資效率依然存在很多局限。因此，現引入Malmquist 指數法，其可以全面反映多樣本期間的綜合效率、技術效率與全要素生產效率，以及樣本數據在不同時間序列上出現的效率值變動狀況，這些優(yōu)勢為深入發(fā)掘影響效率變化的因素提供了幫助。該方法最早由Malmquist.S（1953）提出，旨在對消費函數中消費束在無差異曲線中的變化狀況展開研究。Caves 在這一研究基礎上測算距離函數比值，正式提出Malmquist 指數的概念，并在Fare 等學者對該方法的驗證中得到推廣和使用?，F有的DEA 模型中普遍運用Fare 等提出的模型，同時借鑒現存的有關研究成果，具體分析如下。

評價指數IM=1，說明生產率與上一期相比無變化，即生產力水平無變化。如果評價指數IM小于1，說明和上一期進行比較時，這一期的生產率有所下降，即生產力水平降低。同時，FGRL 等（1992）提出可以將該指數進行進一步分解，技術進步指數TC大于1，說明該企業(yè)通過改進技術獲得技術進步，帶來了生產前沿面的前移。

通過計算公式（4）、公式（5）、公式（6）、公式（7）可得到Malmquist 指數，進而得出從t 時間段到t+1時間段決策單元的全要素效率變化值。

三、變量選取與數據來源

（一）Super－SBM 模型的變量選取

生物醫(yī)藥產業(yè)企業(yè)融資效率隸屬于企業(yè)融資效率范疇，可在這一范疇之下進行研究。國內多數學者研究認為，將資金籌集渠道作為標準，可將企業(yè)融資分類為內部融資以及外部融資。故研究生物醫(yī)藥產業(yè)企業(yè)的融資效率必須兼顧各類融資渠道的作用與影響?，F基于具體的融資角度，選取了一些具體融資效率指標作為投入產出指標。具體如表1 所示。一是投入指標，現選取固定資產投資規(guī)模、研發(fā)投入作為內部融資的指標。選取負債總額作為債務融資的指標，選取股東權益投入作為股權融資的指標。相比于熊正德、李京文通過生產法和資產法選定投入指標，現基于融資渠道選擇指標，有如下兩點優(yōu)勢。第一，由于可以對企業(yè)資金融通與流動狀況進行直接反映，從內部融資、債券融資、股權融資三個方面確定投入的核心指標能夠更加客觀地揭示企業(yè)融資活動的實際狀況。第二，所有指標數據值均為正值，更加滿足模型構建的要求。二是產出指標，現將營業(yè)總收入、利潤總額選定為產出指標，其中營業(yè)總收入可以使生物醫(yī)藥企業(yè)發(fā)展的規(guī)模得到充分反映，而凈利潤可以真實體現出企業(yè)的財務質量水平，客觀地展現產業(yè)的成長與發(fā)展概況。

表1 指標體系

（二）數據來源

此研究選取滬深兩市生物醫(yī)藥板塊中的上市公司作為分析樣本，樣本期間為2008 年至2016 年。根據國家統(tǒng)計局和銳思數據庫生物醫(yī)藥板塊上市公司的歸類，將ST 公司篩除后，最后選取75 家生物醫(yī)藥產業(yè)上市公司進行研究，并且對原始數據中的投入產出指標進行標準化處理，使數據全部為非負數。

四、實證分析

（一）基于Super- SBM 的融資效率靜態(tài)評價

1.目標融資效率值β 的分析。將75 家上市公司2008 年至2016 年的數據進行標準化處理之后，作為輸入數據導入Dea-Solver-Pro 軟件計算Super-SBM模型，得到的結果如表2 所示。目標融資效率值β的分析，根據75 家公司八年的融資效率均值來看，最大值1.243，最小值0.377，均值為0.594，標準差為0.217。這表示從整體來看，我國生物醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)擁有較好的融資效率，不同企業(yè)間的融資效率差異明顯。如果將均值大小進行分區(qū)，一是融資超效率企業(yè)為β≥1，二是融資效率高企業(yè)為0.85≤β＜1，三是融資效率中企業(yè)為 0.7≤β＜0.85，四是融資效率低企業(yè)為β＜0.7。根據表2，不難看出僅有三家公司屬于融資超效率企業(yè)，這表明以上公司融資投入結構極為科學合理，融資活動產出位于生產前沿面以上，屬于融資效率有效的情況。另外，有四家公司屬于融資效率高企業(yè)，這些上市企業(yè)的融資效率均在0.85 以上，已經接近融資效率有效的狀態(tài)。同時，有七家公司屬于融資效率中企業(yè)，這些企業(yè)效率最高的是康美藥業(yè)（β=0.775），最低為同仁堂（β=0.705）。有61 家企業(yè)的融資效率都低于0.7，這說明在我國生物醫(yī)藥產業(yè)中，大多數企業(yè)的融資投入處于生產前沿面之下，還存在較大的優(yōu)化空間。綜上，通過比較目標效率值β 不難發(fā)現，我國生物醫(yī)藥產業(yè)整體效率值較低（β 小于0.7的企業(yè)比占81.34%），大部分企業(yè)屬于融資非效率情況，需要繼續(xù)改善融資結構。

表2 樣本企業(yè)融資效率值分布情況

2. 從縱向不同年份的融資效率有效性進行分析，縱向對不同年份的融資效率有效性展開研究。如表3 所示，我國生物醫(yī)藥產業(yè)上市公司整體的融資效率有效性水平并不高，2008 年至2016 年間，有效率分別為 12%、10.67%、12%、9.33%、13.33%、9.33%、12%、13.33%、10.67%。2012 年和 2015 年最高，2011 年和2013 年最低，大多數企業(yè)處于非效率狀態(tài)。同時，從具體年均值上看，2008 年至2016 年基本保持在 0.6 左右，2010 年最高為 0.711356，2013 年最低為0.521941，且自2012 年起，年平均值均未超過0.6，表明生物醫(yī)藥上市企業(yè)整體的融資效率也沒有達到完全有效的水平。近年來，產業(yè)內部的企業(yè)面臨著融資約束增大的棘手問題，投資冗余情況惡劣，資金資源方面則出現效用不升反降的狀況。

表3 2008-2016 年我國生物醫(yī)藥行業(yè)公司有效率比較

（二）基于Malmquist 指數模型的融資效率動態(tài)測度及趨勢分析

SBM模型屬于從靜態(tài)角度進行測度的方法，使用該模型計算的融資效率只能反映公司在單一特定年份的相對效率，是一種靜態(tài)的效率，無法衡量當技術進步導致效率前沿面發(fā)生改變時的效率情況。為了彌補這一缺陷，現在SBM模型基礎上引入Malmquist 指數，求出企業(yè)在觀察期間內的全要素生產率，并且在可變規(guī)模報酬的基礎上，將全要素生產率進一步分解成為純技術變化指數與規(guī)模報酬變化指數，探究在不同時間序列下我國生物醫(yī)藥產業(yè)的產業(yè)融資動態(tài)變動狀況。繼續(xù)對75 家上市公司的投入產出數據進行研究，其中樣本的時間序列為2008 年至2016 年，計算得到融資效率的總體效率（MI）、技術效率指數（EC）、技術進步指數（TC）、純技術效率（PC）和規(guī)模效率（PC），相關的評價結果見表4。

1.生物醫(yī)藥產業(yè)Malquist 指數的整體變化軌跡分析。總體來看，Malquist 平均指數總體在1.0 上下波動，說明我國生物醫(yī)藥產業(yè)的融資效率較高，然而融資效率卻體現出波動性特征。如表4 和圖1 所示，2008 年至 2016 年 MI 值經歷了 1.0414、0.9973、1.0091、0.9775、1.0473、1.0344、1.0379、0.9997 的 變化，呈現出下降—緩慢上升—急劇下降—急劇上升—持續(xù)下降的總體趨勢，這說明我國生物醫(yī)藥產業(yè)發(fā)展仍處在初始期，企業(yè)對其外部的宏觀金融環(huán)境、技術創(chuàng)新、投資環(huán)境、政府補貼扶持政策等眾多不確定因素及對各種環(huán)境動蕩性的敏感程度極高。

圖1 2008-2016 年我國生物醫(yī)藥業(yè)融資綜合效率變動軌跡

表4 2008-2016 年樣本企業(yè)Malquist 指數

2.技術效率指數軌跡分析。技術效率指數（EC）主要用于衡量樣本企業(yè)由于金融市場科技發(fā)展進步或籌資成本下降造成的金融資產產出的增加，與純技術進步指數共同對技術效率發(fā)生作用，產生深刻的影響。如圖2 所示，2009 年至2012 年間，我國生物醫(yī)藥產業(yè)技術效率指數呈現出下降態(tài)勢，從2012 年至2016 年間，除了2014 年至2015 年間的細微下降，總體的技術效率指數呈現持續(xù)上升趨勢?？傮w來看，我國生物醫(yī)藥產業(yè)技術效率基本保持平穩(wěn)上升狀態(tài)。另外，雖然2008 年至2016 年我國生物醫(yī)藥產業(yè)純技術效率出現幅度偏大的波動起伏，但對技術效率指數的擾動并不大。2008 年至2016 年間，該產業(yè)純技術效率上升至最大值1.069，2009 年至2010 年間則下降至最低值0.9717。綜合EC 與SC 的數據進行分析，可以發(fā)現純技術效率的作用并不明顯，對企業(yè)融資起到的作用也并非關鍵性的。這一現象表明現存技術手段仍然難以優(yōu)化改善原有的企業(yè)融資狀況，大部分相關公司也尚未使其融資結構、內部治理能力、融資渠道與融資方向等指標達到最優(yōu)狀態(tài)。從圖3 不難發(fā)現，在2010 年后，規(guī)模效率指數和技術效率指數總體保持相近的變動軌跡，均值分別為0.998 和1.01。結合表6，對于具體的公司，52%的企業(yè)保持融資規(guī)模報酬遞增，復星醫(yī)藥、吉林敖東、上海萊士分別實現1.216635、1.100276、1.096078，為前三家效率最高的企業(yè)。有48%的企業(yè)的融資規(guī)模效率小于1，出現規(guī)模報酬遞減的狀況，這說明我國生物醫(yī)藥產業(yè)集群尚未形成，規(guī)模效應特征不夠顯著，因融資規(guī)模變化引致融資成本下降的現象仍不明顯。

表6 2008-2016 年樣本企業(yè)平均規(guī)模效率情況

圖2 2008-2016 年我國生物醫(yī)藥業(yè)融資技術效率指數EC 變動軌跡

圖3 2008-2016 年我國生物醫(yī)藥業(yè)融資純技術效率指數PC 變動軌跡

表5 2008-2016 年樣本企業(yè)平均純技術效率值情況

圖4 2008-2016 年我國生物醫(yī)藥業(yè)融資規(guī)模效率指數SC 變動軌跡

3.技術進步指數變化軌跡分析。技術進步指數表示生產系統(tǒng)的生產技術從T 期到T+1 期的變化程度，即生產技術創(chuàng)新程度。若Tc＞1，表示生產技術有所進步。反之，說明生產技術后退。有98.67%的企業(yè)均值TC＞1，典型企業(yè)有華北制藥（1.1447）、太極集團（1.1423）、吉林敖東（1.1135）、哈藥股份（1.1025）、白云山（1.0928）、華潤雙鶴（1.0838）、信立泰（1.0825），這表示多數企業(yè)希望通過降低技術驅動融資成本或者增大融資產出以提升企業(yè)的效益，其中華北制藥、太極集團、吉林敖東最高。只有一家企業(yè)（廣譽遠）的技術效率值為0.9719，小于1，說明僅有該企業(yè)技術呈現倒退現象。2008 年至2016 年間，我國生物醫(yī)藥企業(yè)均將技術創(chuàng)新作為推動企業(yè)發(fā)展的重要目標，在各個階段通過不斷改進方法努力提高融資效率。然而，在產業(yè)所處的階段、外部環(huán)境等多種限制條件的共同作用下，技術進步尚未成為推動融資效率提升的主要動力來源。

圖5 技術進步指數變化軌跡

表7 規(guī)模效率分布

五、結論及建議

現對我國生物醫(yī)藥產業(yè)75 家上市企業(yè)的融資效率分別展開了靜態(tài)與動態(tài)研究，以2008 年至2016 年作為時間區(qū)間對相關數據進行實證分析，結論如下。

第一，從靜態(tài)評價來看，我國生物醫(yī)藥產業(yè)整體的效率值較低（β 小于0.7 的企業(yè)占比81.34%），產業(yè)中較為普遍地存在著融資約束的現象，融資活動由于融資冗余問題而位于生產前沿面以下，仍然具有極大的改進提升空間，大部分企業(yè)屬于融資非效率情況，需要繼續(xù)改善融資結構。運用Super-SBM 模型測算融資效率目標值可知七年間的均值為0.594，小于0.7 這一參照值，表明我國生物醫(yī)藥產業(yè)融資結構的整體水平偏低，即不同渠道的融資比例并不科學。但是仍然有96%的上市公司在融資效率方面具有較大的潛力，其均值小于1，屬于無效率狀態(tài)下的企業(yè)。只有云南白藥（β=1.243）、中國醫(yī)藥（β=1.117）、恒瑞醫(yī)藥（β=1.056）這三家企業(yè)處于超效率階段。另外，通過不同年份的數據來觀察，可以發(fā)現企業(yè)歷年的有效率均低于15%，資金資源并未實現效用最大化，且自2012 年起，年平均值均未超過0.6，表明生物醫(yī)藥上市企業(yè)整體的融資效率也沒有達到完全有效的水平。近年來，產業(yè)內部的企業(yè)面臨著融資約束增大的棘手問題，投資冗余情況惡劣，資金資源方面則出現效用不升反降的狀況。

第二，從動態(tài)評價來看，在2008 年至2016 年間 ，MI 值 經 歷 了 1.0414、0.9973、1.0091、0.9775、1.0473、1.0344、1.0379、0.9997 的變化，呈現出下降—緩慢上升—急劇下降—急劇上升—持續(xù)下降的總體趨勢。這充分說明我國生物醫(yī)藥產業(yè)發(fā)展仍處在初始期，企業(yè)對其外部的宏觀金融環(huán)境、技術創(chuàng)新、投資環(huán)境、政府補貼扶持政策等眾多不確定因素，及對各種環(huán)境動蕩性的敏感程度極高。

第三，分析技術效率軌跡發(fā)現，我國生物醫(yī)藥產業(yè)受到規(guī)模效率、純技術效率的影響并不明顯。雖然2008 年至2016 年我國生物醫(yī)藥產業(yè)純技術效率出現幅度偏大的波動起伏，但對技術效率指數的擾動并不大。2008 年至2016 年間，該產業(yè)純技術效率上升至最大值1.069，2009 年至2010 年間則下降至最低值0.9717。綜合EC 與SC 的數據進行分析，可以發(fā)現純技術效率的作用并不明顯，對企業(yè)融資起到的作用也并非關鍵性的。這一現象表明，現存技術手段仍然難以優(yōu)化改善原有的企業(yè)融資狀況，大部分相關公司也尚未使其融資結構、內部治理能力、融資渠道與融資方向等指標達到最優(yōu)狀態(tài)。

第四，分析技術進步指數變化軌跡發(fā)現，2008年至2016 年間，我國生物醫(yī)藥企業(yè)均將技術創(chuàng)新作為企業(yè)發(fā)展的重要目標，各企業(yè)在各個階段均努力通過持續(xù)優(yōu)化方式方法全力提高融資效率，然而由于各企業(yè)受到產業(yè)發(fā)展階段、外部環(huán)境等外在因素的制約作用，技術創(chuàng)新對推動生物醫(yī)藥產業(yè)融資效率的作用并不顯著，技術進步也因此尚未成為推動融資效率提升的主要動力來源。

因此，我國生物醫(yī)藥產業(yè)在將來的發(fā)展中，應該側重從這幾方面進行改善。第一，我國生物醫(yī)藥產業(yè)存在融資約束、融資冗余與融資成本較高的問題，應著力從優(yōu)化融資結構入手去減少融資約束，提升企業(yè)的融資產出，提高融資效率。第二，我國生物醫(yī)藥產業(yè)處在發(fā)展的初始階段，融資效率對外部環(huán)境變化極其敏感，各級政府應制定更為寬松的金融支持制度，營造適合的金融環(huán)境，加大財政、稅收等補貼力度，盡量降低外在環(huán)境對我國生物制造業(yè)的波動，助力產業(yè)穩(wěn)健快速發(fā)展。第三，重視規(guī)模效應帶來的正向作用，應積極培育生物醫(yī)藥產業(yè)集群，快速擴大產業(yè)規(guī)模效應，降低內部管理成本，提高企業(yè)的融資產出效應與融資效率。第四，加大金融手段創(chuàng)新、技術創(chuàng)新，鼓勵在金融支持、技術研發(fā)上采用高、新、尖等核心技術，逐漸提升融資質量，更快更好地促進產業(yè)變革。