王全佳,徐文

(山東中醫(yī)藥大學藥學院,濟南 250355)

全球新一輪科技革命蘊藏著新興國家經(jīng)濟振興和大國崛起的機遇,生物技術正成為引領新一輪科技革命的主要力量之一,生物經(jīng)濟將成為帶動世界經(jīng)濟增長的重要引擎。發(fā)展生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是中國把握新一輪科技革命戰(zhàn)略機遇的關鍵,對生物醫(yī)藥科技創(chuàng)新提出更高的要求[1-3]。我國生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新投入水平與國際龍頭企業(yè)存在較大差距,在這樣的背景下,充分利用創(chuàng)新資源、提升創(chuàng)新效率成為我國生物醫(yī)藥企業(yè)實現(xiàn)技術追趕的著力點。因此,對我國生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新效率進行合理評價,發(fā)現(xiàn)制約創(chuàng)新效率提升的因素具有重要的實踐意義?，F(xiàn)有關于生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新的研究主要圍繞創(chuàng)新效率測度和創(chuàng)新績效的影響因素分析2個方面展開。郝本超等[4]基于兩階段數(shù)據(jù)包絡分析(data envelopment analysis,DEA)模型對生物醫(yī)藥上市企業(yè)技術研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化效率進行了分析,發(fā)現(xiàn)技術研發(fā)效率高于成果轉(zhuǎn)化效率,純技術效率制約兩階段創(chuàng)新效率提升。生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新績效影響因素的研究進一步可以劃分為企業(yè)內(nèi)部因素和外部因素研究。從企業(yè)主體特征出發(fā),相關研究對生物醫(yī)藥上市企業(yè)基礎研究[5]、資產(chǎn)配置[6]、非市場戰(zhàn)略[7]等因素與創(chuàng)新績效的關系進行分析。從外部環(huán)境出發(fā),相關研究分析政府補貼[8]、風險投資[9-10]等因素對生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。通過文獻梳理發(fā)現(xiàn),目前針對生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新效率的研究較少,而且已有研究將生物醫(yī)藥企業(yè)看作封閉系統(tǒng),忽略外部環(huán)境對其創(chuàng)新活動的影響,可能造成創(chuàng)新效率測度結(jié)果存在系統(tǒng)性偏誤。筆者在本文將生物醫(yī)藥上市企業(yè)看作開放性系統(tǒng),基于三階段DEA模型對其創(chuàng)新效率進行測度,得到的效率值剔除了環(huán)境因素和隨機擾動的影響,可以更為準確地反映生物醫(yī)藥上市企業(yè)的技術和管理水平。

1 數(shù)據(jù)來源及處理

選取上海、深圳A股醫(yī)藥制造業(yè)上市企業(yè)中主營業(yè)務為生物藥品研發(fā)、制造或生物醫(yī)藥技術開發(fā)的生物醫(yī)藥企業(yè)作為研究對象。為保證研究的準確性和可代表性,對樣本數(shù)據(jù)進行如下處理:① 剔除2015年以后上市的企業(yè);②剔除ST和*ST企業(yè);③剔除關鍵數(shù)據(jù)大量缺失的企業(yè)。經(jīng)過篩選最終得到32家生物醫(yī)藥上市企業(yè)2015—2021年的相關數(shù)據(jù),其中財務數(shù)據(jù)和研發(fā)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫、企業(yè)年報和國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng),環(huán)境數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。少數(shù)生物醫(yī)藥上市企業(yè)某年份的專利申請數(shù)為0,根據(jù)規(guī)模報酬可變模型的平移不變性,將所有決策單元(decision making unit,DMU)專利申請數(shù)同時加一個正數(shù),模型結(jié)果不變[11]?？紤]到創(chuàng)新產(chǎn)出存在滯后性,參考文獻[12],將產(chǎn)出滯后一期,即投入數(shù)據(jù)為2015—2020年數(shù)據(jù),產(chǎn)出數(shù)據(jù)為2016—2021年數(shù)據(jù)。

2 變量選取與模型構(gòu)建

2.1變量選取 研發(fā)投入主要包括資本投入和人力投入2個方面,選取研發(fā)投入金額和研發(fā)人員數(shù)量作為投入變量。創(chuàng)新產(chǎn)出分為知識性產(chǎn)出和經(jīng)濟性產(chǎn)出,前者可以轉(zhuǎn)化為企業(yè)的知識存量,增強企業(yè)的創(chuàng)新潛力,后者是創(chuàng)新活動可持續(xù)性的保障。選取專利申請數(shù)衡量知識性產(chǎn)出,主營業(yè)務收入衡量經(jīng)濟性產(chǎn)出。

環(huán)境變量的選取需要滿足“分離假定”,即所選取的環(huán)境變量能夠?qū)ι镝t(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響,但不受生物醫(yī)藥企業(yè)主觀控制[13]?；诖?選取經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持力度、競爭程度、開放程度四個指標作為環(huán)境變量,分別采用所在地區(qū)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、政府補助金額、地區(qū)醫(yī)藥企業(yè)數(shù)、地區(qū)進出口額衡量。所有變量定義見表1。

表1 變量定義

2.2三階段DEA模型構(gòu)建 第一階段使用投入導向的BCC模型[14],根據(jù)原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),測度各生物醫(yī)藥企業(yè)的創(chuàng)新效率。該模型本質(zhì)上是一個線性規(guī)劃問題,可以表示為:

minθ-ε(eTS-eTS+)

(1)

(1)式中,x和y分別代表投入、產(chǎn)出變量,j代表生物醫(yī)藥企業(yè),r代表投入變量的個數(shù),i代表產(chǎn)出變量的個數(shù),θ為該生物醫(yī)藥企業(yè)的效率,λ表示第r項投入或第i項產(chǎn)出的權(quán)重,S-表示第r項投入的冗余,S+表示第i項產(chǎn)出的不足。

第二階段使用第一階段得到的各投入的松弛變量對環(huán)境變量進行回歸。松弛變量可以反映各決策單元的初始無效率,造成這種無效率的原因可以歸結(jié)為管理無效率、環(huán)境因素和隨即干擾3個方面,通過似SFA回歸可以將這3個因素進行分離,從而將各個決策單元置于相同的環(huán)境下進行效率比較[15]?；貧w模型如下:

Sni=fn(Zi;βn)+νni+μni;i=1,2,…,I;n=1,2,…,N(2)

(2)式中S表示松弛變量,i表示生物醫(yī)藥企業(yè),n表示第n項投入,Z表示環(huán)境變量,β表示環(huán)境變量的系數(shù),ν表示隨機干擾項,μ表示管理無效率項,(ν+μ)稱為混合誤差項。

為了控制隨機干擾的影響,需要將隨機干擾項分離,公式如下:

(3)

(4)

第三階段,根據(jù)調(diào)整后的投入和原始產(chǎn)出,使用投入導向的BCC模型對生物醫(yī)藥企業(yè)的創(chuàng)新效率進行測算。此時得到的效率值已經(jīng)剔除了環(huán)境因素和隨即干擾的影響,能夠更為準確地反映各決策單元的創(chuàng)新效率,結(jié)果更具可比性。

3 實證分析

3.1第一階段效率分析 第一階段運用DEAP2.1軟件,測算32家生物醫(yī)藥上市企業(yè)2015—2020年的創(chuàng)新效率。由BCC模型得到的效率滿足綜合效率=純技術效率×規(guī)模效率的關系,這里綜合效率即每個DMU的創(chuàng)新效率。在未考慮生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新活動的外生性影響的情況下,得到平均創(chuàng)新效率為0.57,平均純技術效率為0.71,平均規(guī)模效率為0.80,純技術效率是生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新的短板。研究期內(nèi)未有企業(yè)平均創(chuàng)新效率和平均規(guī)模效率達到效率前沿,萬孚生物在這兩方面效率最高,分別為0.94和0.98。有2家企業(yè)平均純技術效率在研究期內(nèi)達到有效,分別為復星醫(yī)藥和科倫藥業(yè)。此時得到的效率值由于沒有剔除環(huán)境因素和隨機擾動的影響,可能會導致結(jié)果存在偏誤,本文將在第二階段運用似SFA回歸剔除外生性影響后,在第三階段對生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新效率進行重新測度。

3.2第二階段回歸結(jié)果分析 為消除量綱的影響,按照公式zit=(xit-minxit)/(maxxit-minxit)對環(huán)境變量進行處理,z為消除量綱影響的環(huán)境變量,x為原始環(huán)境變量,i表示生物醫(yī)藥上市企業(yè),t表示年份。以研發(fā)人員數(shù)量松弛值和研發(fā)投入金額松弛值為被解釋變量,以經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持力度、競爭程度和開放程度為解釋變量進行似SFA回歸,運用Frontier4.1軟件進行計算,回歸結(jié)果如表2。兩個模型LR檢驗統(tǒng)計量均在1%水平顯著,意味著在本研究中剔除環(huán)境因素和隨機擾動的影響是必要的。γ值分別為0.72和0.42,均通過1%水平的顯著性檢驗,表明管理無效率和隨機干擾均會對生物醫(yī)藥上市企業(yè)的創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響?；貧w系數(shù)為負,表明環(huán)境變量增加有助于降低研發(fā)投入冗余,對創(chuàng)新效率的提升產(chǎn)生積極作用。反之,回歸系數(shù)為正,表明該環(huán)境變量會制約創(chuàng)新效率的改進。

表2 第二階段SFA回歸結(jié)果

經(jīng)濟發(fā)展水平與研發(fā)人員數(shù)量松弛值呈顯著正相關,對研發(fā)投入金額松弛值沒有顯著影響。經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)通常表現(xiàn)出對研發(fā)人員更強的吸引力,相應地生物醫(yī)藥企業(yè)在創(chuàng)新活動中的研發(fā)人員投入會較其他地區(qū)高,而創(chuàng)新產(chǎn)出沒有等比例地提升,表現(xiàn)出研發(fā)人員冗余增多。政府支持力度顯著正向影響研發(fā)投入金額松弛值,對研發(fā)人員數(shù)量松弛值的影響不顯著。政府補助可以通過資源傾向機制增加生物醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)投入,一定程度上降低了其資金壓力,但同時也可能降低了其提高資金使用效率的動力。競爭程度對研發(fā)人員數(shù)量松弛值和研發(fā)投入金額松弛值均表現(xiàn)為顯著的正向影響。競爭程度過高時企業(yè)盲目跟風現(xiàn)象比較嚴重,導致熱門靶點賽道擁擠,同質(zhì)化競爭嚴重,造成研發(fā)人力和資本的浪費。開放程度對研發(fā)人員數(shù)量松弛值具有顯著的負向影響,與研發(fā)投入金額松弛值關系不顯著。開放程度高的地區(qū)資本、人才、技術、知識等創(chuàng)新要素流動性更強,企業(yè)可通過技術知識的外溢效應借鑒跨國企業(yè)先進的技術或管理經(jīng)驗,提高自身創(chuàng)新資源的使用效率。

3.3第三階段效率分析 在對原始投入進行調(diào)整,剔除環(huán)境因素和隨機擾動的影響后,再次使用DEAP2.1軟件,選擇投入導向的BCC模型對生物醫(yī)藥上市企業(yè)的創(chuàng)新效率進行測算。投入調(diào)整前后的效率值見表3。

表3 投入調(diào)整前后生物醫(yī)藥上市企業(yè)效率值

從研究期內(nèi)整體的平均水平看,在剔除環(huán)境因素和隨機擾動的影響后,生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新效率由調(diào)整前的0.57下降為0.46。純技術效率明顯上升,由0.71提高到0.99。規(guī)模效率由調(diào)整前的0.80下降到0.46。調(diào)整投入前制約創(chuàng)新效率提升的短板為純技術效率,調(diào)整投入后制約因素改變?yōu)橐?guī)模效率。

創(chuàng)新效率方面,調(diào)整投入后有20家生物醫(yī)藥上市企業(yè)效率下降,大部分企業(yè)創(chuàng)新效率在第一階段被高估。其中下降最明顯的為達安基因,由調(diào)整前0.91降為0.38。調(diào)整投入后,恒瑞醫(yī)藥、復星醫(yī)藥等12家企業(yè)的創(chuàng)新效率得到提升,說明外部環(huán)境對這些企業(yè)的創(chuàng)新活動產(chǎn)生消極影響。其中提升最明顯的為恒瑞醫(yī)藥,較投入調(diào)整前上升134.21%。剔除環(huán)境因素和隨機擾動的影響后,企業(yè)間創(chuàng)新效率差距巨大,科倫藥業(yè)(1.00)成為唯一達到效率前沿的企業(yè)。

純技術效率方面,調(diào)整投入后雙鷺藥業(yè)、長春高新等30家生物醫(yī)藥上市企業(yè)效率得到提高,大部分企業(yè)的純技術效率被低估。其中上升最明顯的為雙鷺藥業(yè),由調(diào)整前0.36提升到0.99。復星醫(yī)藥和科倫藥業(yè)純技術效率在調(diào)整投入前后沒有變化,一直保持在效率前沿。剔除環(huán)境因素和隨機擾動的影響后,企業(yè)間純技術效率差距不大,復星醫(yī)藥、博雅生物等10家企業(yè)純技術效率為1.00,達到效率前沿。

規(guī)模效率方面,調(diào)整投入后安科生物、達安基因等28家生物醫(yī)藥上市企業(yè)效率下降,可見創(chuàng)新效率下降主要由規(guī)模效率降低引起。其中規(guī)模效率下降最明顯的為安科生物,由調(diào)整前0.85降為0.25。復星醫(yī)藥、恒瑞醫(yī)藥等4家企業(yè)規(guī)模效率在調(diào)整投入后得到提高,其中復星醫(yī)藥提升最明顯,較調(diào)整前上升92.16%。剔除環(huán)境因素和隨機擾動影響后,同創(chuàng)新效率類似,企業(yè)間規(guī)模效率呈現(xiàn)出兩極分化。

規(guī)模收益方面,按照年度對調(diào)整投入前后生物醫(yī)藥上市企業(yè)規(guī)模收益情況進行匯總,見表4。剔除環(huán)境因素和隨機擾動的影響后,處于規(guī)模收益遞增的企業(yè)占比明顯提高。說明外部環(huán)境不利于企業(yè)規(guī)模擴大,抑制產(chǎn)業(yè)集聚度的提升,不利于發(fā)揮生物醫(yī)藥企業(yè)的規(guī)模效應。

表4 投入調(diào)整前后生物醫(yī)藥上市企業(yè)規(guī)模收益占比

4 討論

本文基于三階段DEA模型,對我國生物醫(yī)藥上市企業(yè)2015—2020年的創(chuàng)新效率進行測算,測算過程充分考慮外部環(huán)境因素的干擾,彌補已有相關研究在進行效率測度時未將其納入分析框架的不足,得到以下結(jié)論:①外部環(huán)境因素對生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新效率有較大影響。地區(qū)開放程度有利于生物醫(yī)藥上市企業(yè)提升創(chuàng)新效率,競爭程度、政府支持力度、經(jīng)濟發(fā)展水平制約了創(chuàng)新效率的提升。②已有研究在未考慮外部環(huán)境因素的情況下得出純技術效率是限制生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新效率提升的主要因素的結(jié)論[4]。本文剔除環(huán)境因素和隨機干擾的影響后,發(fā)現(xiàn)生物醫(yī)藥上市企業(yè)平均創(chuàng)新效率為0.46,平均純技術效率為0.99,平均規(guī)模效率為0.46,規(guī)模效率低下是制約創(chuàng)新效率提升的主要因素。生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新效率差距懸殊,最高的為科倫藥業(yè)(1.00),達到效率前沿。企業(yè)間純技術效率差異較小,規(guī)模效率差距大,創(chuàng)新效率的差異主要由規(guī)模效率引起。③生物醫(yī)藥上市企業(yè)研發(fā)規(guī)模普遍較小,近90%的企業(yè)處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)。外部環(huán)境不利于生物醫(yī)藥企業(yè)規(guī)模擴大,抑制了產(chǎn)業(yè)集聚度的提升,不利于發(fā)揮生物醫(yī)藥企業(yè)的規(guī)模效應。

基于以上結(jié)論,提出以下建議:① 加大研發(fā)投入力度,擴大研發(fā)投入規(guī)模。制約我國生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新效率提升的主要因素為規(guī)模效率,而導致規(guī)模無效的主要原因是生物醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)投入規(guī)模較小,近90%的企業(yè)處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)。這些生物醫(yī)藥企業(yè)應根據(jù)自身能力合理增加研發(fā)投入,充分發(fā)揮規(guī)模效率的作用,帶動生物醫(yī)藥行業(yè)創(chuàng)新效率的整體提升。②完善外部環(huán)境,激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。生物醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)資金的來源主要包括企業(yè)自有資金和外部融資兩種渠道。因此,要提高生物醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)投入規(guī)模,除了企業(yè)要增強創(chuàng)新意識,政府也應通過制定政策引導創(chuàng)新要素流向生物醫(yī)藥企業(yè),同時完善我國金融市場環(huán)境,緩解生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新面臨的融資約束。③健全生物醫(yī)藥人才發(fā)展機制和激勵機制,滿足創(chuàng)新人才需求。人才是創(chuàng)新活動中最寶貴的資源,對生物醫(yī)藥企業(yè)來說尤其如此。企業(yè)研發(fā)投入規(guī)模的擴大伴隨著相應人才需求的提升。政府應將重大生物科技基礎設施建設、關鍵共性生物技術創(chuàng)新平臺建設與生物醫(yī)藥人才的培養(yǎng)和發(fā)展機制有效銜接,培養(yǎng)出新一批高水平的生物醫(yī)藥領軍人才。生物醫(yī)藥企業(yè)可通過打造技術創(chuàng)新平臺、賦予科研人員更大的創(chuàng)新自主權(quán)、加大科研成果獎勵力度等手段吸引高素質(zhì)人才。作為向生物醫(yī)藥企業(yè)輸送人才的重要源頭,高校應在生物醫(yī)藥人才培養(yǎng)過程中加強科教融合,將人才培養(yǎng)與創(chuàng)新人才需求相匹配,提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。