李牧南，吳澤宇，張 璇

（1.華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣東廣州 510641；2.廣東省創(chuàng)新方法與決策管理系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東廣州 510641）

從當(dāng)前國內(nèi)外有關(guān)企業(yè)研發(fā)（R&D）效率和信息技術(shù)（IT）投入效率/績效的研究現(xiàn)狀看，存在兩個具有顯著差異的研究群體，并且這兩個學(xué)術(shù)群體之間的知識交互強(qiáng)度似乎也不顯著。從企業(yè)管理實(shí)踐看，信息技術(shù)投入與研發(fā)投入之間往往存在事實(shí)上的重疊，尤其在高技術(shù)行業(yè)，如軟件技術(shù)服務(wù)、生物制藥、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和智能設(shè)備等，這些高科技行業(yè)的企業(yè)研發(fā)投入與信息技術(shù)投入之間存在重疊，甚至部分企業(yè)在這兩個方面的財務(wù)核算界線也較為模糊。因此，如何進(jìn)一步厘清R&D 效率與IT 投入效率之間的關(guān)系依然存在一定的理論和實(shí)證分析空間。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，隨著以大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)和邊緣計算為代表的新一代信息技術(shù)的流行和普及，企業(yè)IT 投入實(shí)際上存在主動和被動式增長，信息技術(shù)投資已經(jīng)不再是企業(yè)是否愿意投入的問題，已經(jīng)演變?yōu)槠髽I(yè)運(yùn)營的重要支撐和發(fā)展的基礎(chǔ)性投入，由此衍生的IT 投入與企業(yè)績效、研發(fā)效率和運(yùn)營績效之間的關(guān)系，在現(xiàn)有的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下就具有新的研究意義和價值。

1 文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，在信息系統(tǒng)（information systems,IS）的相關(guān)研究中，有學(xué)者曾經(jīng)探討過企業(yè)研發(fā)投入績效與信息技術(shù)投入之間存在的關(guān)聯(lián)性，以及這兩種投入的聯(lián)合影響與企業(yè)總體績效之間的關(guān)系，但均未直接涉及企業(yè)IT 投入效率與研發(fā)效率之間的關(guān)系問題。例如，Chen［1］認(rèn)為IT 賦能對于企業(yè)組織能力和績效存在協(xié)同效應(yīng)，但并未討論IT 賦能與企業(yè)研發(fā)效率之間是否存在直接關(guān)聯(lián)；Khanna 等［2］討論了印度企業(yè)在IT 和研發(fā)領(lǐng)域的投資對于勞動生產(chǎn)率的影響，證明了這種總體投入部分顯著；Pieria 等［3］則從隨機(jī)前沿分析視角討論了企業(yè)信息和通信技術(shù)（information and communication technology,ICT）與研發(fā)投入的協(xié)同效應(yīng)，認(rèn)為研發(fā)投入和信息技術(shù)投入都屬于企業(yè)生產(chǎn)性投入的重要組成部分，尤其是與信息技術(shù)服務(wù)和軟件開發(fā)高度相關(guān)的企業(yè)，其研發(fā)投入和信息技術(shù)投入本身就存在融合趨勢。但是，針對信息技術(shù)投入對企業(yè)研發(fā)績效的影響，不同的行業(yè)或者企業(yè)的管理案例存在差異，甚至?xí)贸鼋厝幌喾吹慕Y(jié)論。其中，Brynjolfsson 等［4-5］認(rèn)為信息技術(shù)投入存在所謂的“生產(chǎn)率悖論”，并且也從另外視角再次論證了類似觀點(diǎn)；但是，Melville 等［6］則提出，由于財務(wù)報表計算方式以及企業(yè)長期效應(yīng)無法準(zhǔn)確體現(xiàn)，IT 投入對企業(yè)績效影響需要更為集成的視角和計算方式。

從目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀看，企業(yè)的研發(fā)投入效率與IT 投入效率之間的關(guān)聯(lián)研究非常稀少，尤其是針對高技術(shù)企業(yè)的實(shí)證或案例分析基本為空白；針對企業(yè)IT 投入效率與研發(fā)效率的研究在文獻(xiàn)計量視角也缺乏直接聯(lián)系，而是通過“創(chuàng)新”“企業(yè)績效”等主題關(guān)鍵詞存在一些間接的聯(lián)系。對于企業(yè)而言，信息系統(tǒng)和信息技術(shù)的投入和應(yīng)用是為了提高管理決策效率，進(jìn)而提高企業(yè)總體績效，然而，影響企業(yè)績效和動態(tài)能力的因素很多，包括內(nèi)部治理和外部環(huán)境因素等。以內(nèi)部因素為例，企業(yè)組織的運(yùn)作、營銷策略、學(xué)習(xí)及動態(tài)適應(yīng)能力等都是企業(yè)績效的重要影響因素。盡管在20 世紀(jì)90 年代后期和21 世紀(jì)初期，部分學(xué)者如Brynjolfsson［4］提出了所謂的“信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論”問題。其中，國內(nèi)學(xué)者李治堂［7］基于互補(bǔ)性理論，運(yùn)用我國企業(yè)數(shù)據(jù)對信息技術(shù)投資績效進(jìn)行了分析和討論；孫曉琳等［8］、汪淼軍等［9］和張之光等［10］也基于我國企業(yè)管理情境以及行業(yè)或區(qū)域企業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，從信息技術(shù)投資與企業(yè)組織績效視角分析了相關(guān)問題，得出與“信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論”類似結(jié)論。但是，國內(nèi)外最近研究顯示，企業(yè)信息技術(shù)投入和研發(fā)投入對于企業(yè)長期價值增長和績效存在間接效應(yīng)，尤其是在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，例如Bardhan 等［11］分析上市公司IT 投資與企業(yè)股票市值之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)投入對于企業(yè)獲得投資者認(rèn)可和企業(yè)長期效應(yīng)增長方面存在一定顯著相關(guān)關(guān)系；Saunders 等［12］也提出，IT 投資效率在綜合考慮短期和長期效益的前提下，其正向效應(yīng)是顯著的。

近年來我國生物醫(yī)藥行業(yè)有了較大的發(fā)展，而且研發(fā)費(fèi)用投入也在逐漸遞增，但是與瑞士、美國和日本等發(fā)達(dá)國家的差距依然較大。為此，針對當(dāng)前高技術(shù)企業(yè)研發(fā)效率與信息技術(shù)投入效率關(guān)系的研究問題，本研究提出了一個分析框架，并結(jié)合我國生物制藥行業(yè)的大型上市公司公開數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

2 研究設(shè)計

對于技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)或高科技企業(yè)而言，研發(fā)投入和信息技術(shù)投入已成為企業(yè)投資的主要支出之一。近年來，國家為了鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，尤其是鼓勵中小微企業(yè)增加研發(fā)活動，也陸續(xù)出臺一系列激勵措施和科技政策，包括企業(yè)研發(fā)費(fèi)加計扣除、企業(yè)創(chuàng)新券、小微企業(yè)創(chuàng)新基金等，在一定范圍內(nèi)產(chǎn)生了積極的作用和社會影響。孫早等［13］、郭美辰等［14］認(rèn)為信息技術(shù)投資對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體績效的正向調(diào)節(jié)作用逐漸顯著。從企業(yè)治理實(shí)踐看，高研發(fā)投入的行業(yè)或企業(yè)往往也更加需要依托信息技術(shù)的保障和支撐，因此，很多高科技企業(yè)非常重視信息技術(shù)和信息系統(tǒng)的投入和開發(fā)。盡管針對企業(yè)信息技術(shù)投入存在經(jīng)典“信息技術(shù)投入悖論假說”，但近年來一些實(shí)證分析卻呈現(xiàn)出了不同的結(jié)論，如王莉娜等［15］基于我國企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，從IT 投入、人力資本和技術(shù)創(chuàng)新視角分析了信息技術(shù)投入的正向效應(yīng)；李曉宇等［16］則從企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新動態(tài)能力視角對IT 投入的積極作用進(jìn)行了論證。

國內(nèi)外有關(guān)信息技術(shù)投資績效的主流觀點(diǎn)認(rèn)為，信息技術(shù)投資績效是一個涉及到企業(yè)動態(tài)能力、組織學(xué)習(xí)、知識學(xué)習(xí)和人力資源管理等多個因素的復(fù)合概念［17］。有關(guān)IT 投資績效與企業(yè)研發(fā)效率之間的研究較少，其中有關(guān)企業(yè)信息技術(shù)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究也是近年來偶爾有所涉及［18］，這意味著在該領(lǐng)域存在潛在的交叉研究主題。對于研發(fā)型企業(yè)而言，研發(fā)管理和信息技術(shù)管理都屬于企業(yè)治理實(shí)踐的重要活動，也是企業(yè)動態(tài)能力的有機(jī)組成。研發(fā)效率體現(xiàn)的是研發(fā)投入與產(chǎn)出之間的相對有效性，而信息技術(shù)投入績效則反映了企業(yè)對IT 的治理能力，以及IT 自身對企業(yè)整體績效的影響。早期有關(guān)信息技術(shù)投入的研究，更多集中在以計算機(jī)和服務(wù)器、商業(yè)數(shù)據(jù)庫軟件等為代表的固定資產(chǎn)投入，較少同時考慮到與信息技術(shù)相關(guān)的無形資產(chǎn)投入可能帶來的企業(yè)收益。

綜合目前國內(nèi)外有關(guān)信息技術(shù)投入績效和企業(yè)研發(fā)效率的相關(guān)研究，本研究認(rèn)為，在當(dāng)前以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為標(biāo)志的信息時代，企業(yè)在信息技術(shù)相關(guān)的無形資產(chǎn)投入比重和效應(yīng)日益增長，而對固定資產(chǎn)的投入有所下降，信息技術(shù)對于企業(yè)研發(fā)管理和研發(fā)效率可能存在某種間接的影響和聯(lián)系，但是二者之間的關(guān)系與行業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)技術(shù)特征和研發(fā)管理能力等因素存在關(guān)聯(lián)，并且二者之間的聯(lián)系也可能是非線性的，即一個行業(yè)內(nèi)存在研發(fā)效率高而信息技術(shù)投入績效相對低的企業(yè)，反之亦然。基于這樣的理論假設(shè)，本研究提出針對企業(yè)研發(fā)效率與信息技術(shù)效率的二維測度模型，在統(tǒng)一的框架下對企業(yè)研發(fā)效率和信息技術(shù)投入效率的關(guān)系進(jìn)行分析。其中，具體的測度方法可以靈活配置，如采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis,DEA）、隨機(jī)前沿分析（stochastic frontier analysis,SFA）和其他相關(guān)的計量分析方法等。這種二維的集成評價模式可以更為直觀地呈現(xiàn)企業(yè)在某個具體行業(yè)中與其他競爭者或者合作者相比，在研發(fā)管理和信息技術(shù)治理領(lǐng)域的差距或優(yōu)勢。

借鑒Cooper 等［19］、梁萊歆等［20］的研究方法，構(gòu)建DEA 基本的模型如下：

θ是決策單元資源投入的相對有效程度，部分文獻(xiàn)也稱其為“技術(shù)效率”或“綜合效率”。

參考李牧南等［21］的研究，采用技術(shù)效率代表投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化率，假設(shè)線性規(guī)劃的最優(yōu)解為對于決策單元為非DEA 有效，其在DEA 有效前沿面上的投影如表達(dá)形式如下：

表1 企業(yè)研發(fā)效率和信息技術(shù)投資績效的主要評價指標(biāo)

3 實(shí)證分析

生物制藥行業(yè)作為重要的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)之一，其創(chuàng)新績效的度量具有一定的代表性；同時，生物制藥行業(yè)的信息化程度較高，信息技術(shù)投入強(qiáng)度較大。本研究選取國內(nèi)生物制藥相關(guān)上市企業(yè)為研究對象，為了滿足決策單元的同質(zhì)性要求，依據(jù)我國有關(guān)企業(yè)規(guī)模的劃分，最終選擇數(shù)據(jù)相對完整的大型上市企業(yè)43 家（以下簡稱“樣本”，見表2）作為被比較的決策單元。效率計算數(shù)據(jù)均來自于滬深A(yù) 股醫(yī)藥生物板塊的上市企業(yè)。其中，電子設(shè)備及其他賬面價值、軟件賬面價值、專利及非專利技術(shù)賬面價值、技術(shù)人員、員工總數(shù)、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈利潤增長率、主營業(yè)務(wù)收入增長率各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來自于東方財富的Choice 金融數(shù)據(jù)庫；而研發(fā)人員投入強(qiáng)度和研發(fā)費(fèi)用投入強(qiáng)度數(shù)據(jù)則來自于巨潮資訊網(wǎng)（www.cninfo.com.cn）提供的企業(yè)年報。此外，不論是企業(yè)研發(fā)效率還是IT 投入效率計算，從投入到產(chǎn)出均有一定時間延遲，借鑒李牧南等［21］的做法，一般假設(shè)該滯后期為2 年，因此，本研究中投入指標(biāo)數(shù)據(jù)的范圍為2015—2016 年，產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)范圍為2017—2018 年。

表2 樣本企業(yè)名錄

巨潮資訊網(wǎng)提供的企業(yè)年報中，2014 年及以前大部分企業(yè)研發(fā)投入的披露數(shù)據(jù)不完整，同時從2015 年開始，各企業(yè)才在年報中統(tǒng)一使用研發(fā)人員投入強(qiáng)度、研發(fā)人員數(shù)量占比、研發(fā)費(fèi)用投入強(qiáng)度和研發(fā)投入占營業(yè)收入比例等字段來公布具體數(shù)據(jù)，因此，選取2015 年之后的數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究數(shù)據(jù)源。

3.1 研發(fā)效率分析

首先選擇基于投入導(dǎo)向DEA 模型，從規(guī)模報酬不變和規(guī)模報酬可變兩個角度分析企業(yè)研發(fā)投入效率的變化情況，結(jié)果如表3 所示。具體而言，從規(guī)模報酬不變的角度來看，2017 年，有5 家企業(yè)的綜合效率為1，達(dá)到了DEA 有效，其他企業(yè)的綜合效率均未達(dá)到1，也即DEA 非有效；2018 年，有6 家企業(yè)的綜合效率為1，其余企業(yè)均未達(dá)到DEA 有效?？v向來看，在2017 年綜合效率有效的5 家企業(yè)中，其中1 家在2018 年出現(xiàn)了綜合效率下降，而在2017年綜合效率未達(dá)到有效的譽(yù)衡藥業(yè)和信立泰這兩家企業(yè)，在2018 年達(dá)到了DEA 有效。從純技術(shù)效率與規(guī)模效率看，2017 年綜合效率未達(dá)到有效的企業(yè)中，譽(yù)衡藥業(yè)、九芝堂、信立泰、亞寶藥業(yè)、豐原藥業(yè)的純技術(shù)效率為1；2018 年綜合效率未達(dá)到有效的企業(yè)中，云南白藥和太極集團(tuán)的純技術(shù)效率有效，但投入規(guī)模不合理導(dǎo)致綜合效率偏低。從規(guī)模報酬可變的角度看，2017 年，純技術(shù)效率有效而規(guī)模效率無效企業(yè)均為規(guī)模遞減，這類企業(yè)需要考慮提高規(guī)模效率；而2018 年純技術(shù)效率有效而規(guī)模效率無效企業(yè)為太極集團(tuán)和云南白藥，也同樣均為規(guī)模遞減。

表3 2017—2018 年樣本企業(yè)的研發(fā)效率

表3（續(xù)）

進(jìn)一步對投入與產(chǎn)出進(jìn)行分析還可以發(fā)現(xiàn)，2015 年僅有中新藥業(yè)和云南白藥在研發(fā)人員投入強(qiáng)度方面存在部分冗余，魯抗醫(yī)藥、天壇生物和華潤雙鶴在研發(fā)投入強(qiáng)度方面存在冗余；2016 年，葵花藥業(yè)、京新藥業(yè)和康恩貝等少數(shù)企業(yè)存在研發(fā)人員投入強(qiáng)度方面的冗余，全部樣本企業(yè)都不存在研發(fā)投入強(qiáng)度冗余；2017 和2018 年，多家企業(yè)都存在產(chǎn)出不足，說明這類企業(yè)的資源利用率不理想，需要進(jìn)一步提高研發(fā)資源利用率，而提高研發(fā)產(chǎn)出是提高效率的重要途徑。

3.2 信息技術(shù)投入效率分析

樣本企業(yè)信息技術(shù)投入效率如表4 所示?？梢钥闯觯?017—2018 年在信息化投資過程中，振東制藥、譽(yù)衡藥業(yè)和濟(jì)川藥業(yè)等企業(yè)的綜合技術(shù)效率有所提升，但大部分企業(yè)提升幅度不大，還有多家企業(yè)的IT 投入綜合效率低于行業(yè)平均值，如2017 年山大華特的綜合效率僅為0.080，到2018 年也僅小幅度提升為0.095。2017 年，貴州百靈和新和成達(dá)到了DEA 綜合有效，2018 年則是貴州百靈和京新藥業(yè)達(dá)到DEA 綜合有效。貴州百靈在2017 和2018 年的綜合IT 效率均為DEA 有效，說明其信息化投資更為合理，因此取得了行業(yè)內(nèi)相對較高的投資回報率；但是，DEA 計算的是相對有效性，因此也只能部分反映該企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的IT 治理水平和能力。此外，大部分企業(yè)處于信息技術(shù)投入的規(guī)模報酬遞減階段，說明大多數(shù)企業(yè)都意識到企業(yè)信息化的重要性，并在生產(chǎn)經(jīng)營管理各環(huán)節(jié)加大對信息化的投入，但出現(xiàn)了信息技術(shù)投資冗余現(xiàn)象，從而導(dǎo)致相對效率低下。對投入規(guī)模效率遞減的企業(yè)來說，可以考慮更好地核算和控制企業(yè)信息化的投資水平，提高企業(yè)信息化資源和資產(chǎn)的運(yùn)營效率。

表4 2017—2018 年樣本企業(yè)的信息技術(shù)投入效率

3.3 研發(fā)效率與IT 投入效率的相關(guān)性分析

由于生物制藥行業(yè)是典型的高技術(shù)和信息技術(shù)密集行業(yè)，因此可以假設(shè)生物制藥行業(yè)相關(guān)大型企業(yè)的研發(fā)效率和信息技術(shù)投入效率存在某種程度相關(guān)性。從以往的國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)看，信息技術(shù)投入對于企業(yè)績效和能力存在一定間接正向效應(yīng)，而企業(yè)研發(fā)管理能力在理論上也屬于高技術(shù)企業(yè)的核心勝任力之一，因此，研究樣本企業(yè)的研發(fā)效率與IT效率之間的關(guān)系具有一定理論依據(jù)和實(shí)證研究價值。具體分析結(jié)果如表5～表7 所示。

表5 樣本企業(yè)研發(fā)綜合效率與IT 投入綜合效率的相關(guān)性分析

表6 樣本企業(yè)研發(fā)純技術(shù)效率與IT 投入純技術(shù)效率的相關(guān)性分析

表7 樣本企業(yè)研發(fā)規(guī)模效率與IT 投入規(guī)模效率的相關(guān)性分析

可以看出，樣本企業(yè)研發(fā)和IT 投入綜合效率之間的相關(guān)性較低，且企業(yè)研發(fā)效率與IT 投入效率之間并未發(fā)現(xiàn)顯著的Pearson 相關(guān)性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證這種現(xiàn)象是否普遍，選擇另外43 家中小型生物制藥上市企業(yè)作為檢驗(yàn)對象（見表8）。

表8 43 家中小型生物制藥相關(guān)上市企業(yè)名錄

表8（續(xù)）

如表9 所示，我國中小型生物制藥類上市企業(yè)的研發(fā)效率與IT 效率之間也不存在顯著的線性相關(guān)性。因此，本研究認(rèn)為我國生物制藥相關(guān)企業(yè)的研發(fā)效率與IT 效率線性無關(guān)。

表9 43 家中小型生物制藥企業(yè)的研發(fā)綜合效率與IT 綜合效率的相關(guān)性分析

3.4 基于研發(fā)效率與IT 效率的聚類分析

從以上分析可以發(fā)現(xiàn)，盡管我國生物制藥相關(guān)企業(yè)的研發(fā)效率與IT 效率之間不存在顯著的線性相關(guān)性，但需要進(jìn)一步分析哪些企業(yè)在研發(fā)效率和IT效率上表現(xiàn)更好、哪些企業(yè)的效率相對更低等相關(guān)問題。為了更好地呈現(xiàn)企業(yè)之間的效率差異，引入K-mean 聚類方法，分別選擇了10 次、20 次和30次作為迭代次數(shù)，3 次聚類實(shí)驗(yàn)顯示4 個類的幾何中心均保持一致，結(jié)果分別如表10～表12 所示。

表10 樣本企業(yè)研發(fā)和IT 效率的聚類分析

表11 樣本企業(yè)各聚類間距離

表12 各聚類中樣本企業(yè)分布數(shù)量

從聚類結(jié)果可以看出，樣本企業(yè)中研發(fā)效率和IT 投入效率均較高的只有4 家，而研發(fā)效率和IT 投入效率均較低的卻有16 家；另外，研發(fā)效率較高而IT 投入效率較低的企業(yè)有9 家，研發(fā)效率較低而IT投入效率相對較高的企業(yè)有14 家。

盡管我國大型生物制藥企業(yè)的IT 投入效率與研發(fā)效率不存在顯著的線性相關(guān)性，但依然存在一些積極的管理啟示：首先，研發(fā)和信息技術(shù)效率均大于0.5 的企業(yè)較少，只有4 家，占比不到10%，包括貴州百靈、譽(yù)衡制藥和太極集團(tuán)等，而IT 效率和研發(fā)效率均達(dá)到1.0 的企業(yè)數(shù)量為0；同時，研發(fā)效率和IT 效率均低于0.5 的企業(yè)數(shù)量最多，有20 家，占比接近50%。這意味著我國大型生物制藥企業(yè)的信息技術(shù)投入效率和研發(fā)效率存在一定的提升空間，給相關(guān)上市企業(yè)治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化提出了新的視角和方向。其次，對于研發(fā)效率尚可（高于0.5）但信息技術(shù)效率偏低（低于0.5）的8 家上市企業(yè)而言，如華潤三九、中關(guān)村和哈藥股份等，進(jìn)一步提升企業(yè)的信息技術(shù)投資效率和治理能力，對提升企業(yè)整體績效具有一定的積極作用。第三，對于少數(shù)信息技術(shù)效率較高而研發(fā)效率較低的企業(yè)而言，如海翔藥業(yè)和京新藥業(yè)等，需要重視如何依托較好的信息技術(shù)投入效率和治理能力進(jìn)一步提高研發(fā)產(chǎn)出，釋放更多內(nèi)部創(chuàng)新要素的效能。

4 結(jié)論

總體而言，目前針對企業(yè)研發(fā)效率或信息技術(shù)投入效率單一主題的研究較多，但探討二者之間關(guān)系的文獻(xiàn)卻較少，并且還存在一些矛盾的觀點(diǎn)。為了進(jìn)一步探究高技術(shù)企業(yè)研發(fā)效率與信息技術(shù)投入效率之間的潛在關(guān)系，本研究以我國生物制藥行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)開展了實(shí)證，結(jié)論顯示，對于我國生物制藥行業(yè)的大型企業(yè)和中小型企業(yè)而言，其研發(fā)效率和信息技術(shù)投入效率之間均未發(fā)現(xiàn)顯著的Pearson 相關(guān)性；與此同時，圍繞企業(yè)研發(fā)效率和信息技術(shù)投入效率的聚類分析發(fā)現(xiàn)，這兩種效率還存在不同步的情形。

改革開放40 多年來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了舉世矚目的成就，但在多個核心和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域仍然處于“卡脖子”的狀態(tài)，因此，鼓勵和促進(jìn)企業(yè)依托“互聯(lián)網(wǎng)+”和“智能+”為代表的信息技術(shù)，進(jìn)一步加大研發(fā)投入，提高研發(fā)效率和企業(yè)創(chuàng)新能力是國家戰(zhàn)略層面的重點(diǎn)之一，同時也是我國高技術(shù)企業(yè)參與新時代、新形勢下的國際競爭，適應(yīng)新的國際商務(wù)游戲規(guī)則的重要途徑。對于技術(shù)密集型行業(yè)，例如生物制藥、信息技術(shù)服務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)行業(yè)，企業(yè)研發(fā)效率與IT 投資效率之間或許存在一定的弱相關(guān)性，但是，通過識別那些高效率的企業(yè)，例如，本研究實(shí)證分析顯示，譽(yù)衡制藥、太極集團(tuán)和中國醫(yī)藥等企業(yè)的研發(fā)效率和IT 效率相對較好，其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)做法對于其他生物制藥企業(yè)或許具有一定的借鑒和參考意義。

從研究結(jié)果來看，大部分樣本企業(yè)研發(fā)無效率的主要原因是研發(fā)投入和研發(fā)產(chǎn)出不足，規(guī)模無效率、投入冗余的情況不多見，這意味著我國生物制藥大型上市企業(yè)的研發(fā)投入依然存在較大空間，可以考慮加大研發(fā)投入，提高研發(fā)的產(chǎn)出水平。大部分樣本企業(yè)的IT 投入無效率則更多體現(xiàn)為信息技術(shù)投入存在一定冗余，即規(guī)模無效率，這與研發(fā)無效率情況有著顯著差異，反映了信息技術(shù)投入已經(jīng)成為很多大型生物醫(yī)藥高科技上市企業(yè)的年度固定預(yù)算，針對這些企業(yè)信息技術(shù)固定財務(wù)投入的優(yōu)化分析存在一定的提升空間。同時需要意識到，IT 投入不僅僅是購買軟硬件，還需要提升企業(yè)整體的IT 能力，表明我國大型生物制藥上市企業(yè)在IT 治理能力和IT 整體績效方面存在一定的提升空間。此外，由于部分軟硬件產(chǎn)品和服務(wù)日趨成熟，企業(yè)信息技術(shù)投資的有效性更為趨同，表明企業(yè)的信息技術(shù)管理，尤其是技術(shù)密集型上市企業(yè)的管理模式較為固化和程式化，信息技術(shù)投資的有效性依然有提升空間，且在研發(fā)效率方面存在更大提升空間，尤其是如何依托先進(jìn)的信息技術(shù)提高研發(fā)效率和管理水平值得企業(yè)管理層重點(diǎn)關(guān)注。

此外，盡管本研究部分驗(yàn)證了我國技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)研發(fā)效率與IT 投資效率不存在顯著的線性相關(guān)性，但是只基于DEA 分析提供了相對有效的比較，未來仍需要在生產(chǎn)率視角下研究企業(yè)研發(fā)效率與IT 投資效率對于企業(yè)績效，如價值增長、股本溢價等指標(biāo)的影響。同時，本研究只提供了生物制藥行業(yè)的部分企業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)論的普適性尚待進(jìn)一步驗(yàn)證。