王全佳,徐文

(山東中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院,濟(jì)南 250355)

全球新一輪科技革命蘊(yùn)藏著新興國(guó)家經(jīng)濟(jì)振興和大國(guó)崛起的機(jī)遇,生物技術(shù)正成為引領(lǐng)新一輪科技革命的主要力量之一,生物經(jīng)濟(jì)將成為帶動(dòng)世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎。發(fā)展生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是中國(guó)把握新一輪科技革命戰(zhàn)略機(jī)遇的關(guān)鍵,對(duì)生物醫(yī)藥科技創(chuàng)新提出更高的要求[1-3]。我國(guó)生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新投入水平與國(guó)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(guó)生物醫(yī)藥企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)追趕的著力點(diǎn)。因此,對(duì)我國(guó)生物醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行合理評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)制約創(chuàng)新效率提升的因素具有重要的實(shí)踐意義?，F(xiàn)有關(guān)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(cè)度和創(chuàng)新績(jī)效的影響因素分析2個(gè)方面展開(kāi)。郝本超等[4]基于兩階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis,DEA)模型對(duì)生物醫(yī)藥上市企業(yè)技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)技術(shù)研發(fā)效率高于成果轉(zhuǎn)化效率,純技術(shù)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(jī)效影響因素的研究進(jìn)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(guān)研究對(duì)生物醫(yī)藥上市企業(yè)基礎(chǔ)研究[5]、資產(chǎn)配置[6]、非市場(chǎng)戰(zhàn)略[7]等因素與創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系進(jìn)行分析。從外部環(huán)境出發(fā),相關(guān)研究分析政府補(bǔ)貼[8]、風(fēng)險(xiǎn)投資[9-10]等因素對(duì)生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),目前針對(duì)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(duì)其創(chuàng)新活動(dòng)的影響,可能造成創(chuàng)新效率測(cè)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(kāi)放性系統(tǒng),基于三階段DEA模型對(duì)其創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度,得到的效率值剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)的影響,可以更為準(zhǔn)確地反映生物醫(yī)藥上市企業(yè)的技術(shù)和管理水平。

1 數(shù)據(jù)來(lái)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(yíng)業(yè)務(wù)為生物藥品研發(fā)、制造或生物醫(yī)藥技術(shù)開(kāi)發(fā)的生物醫(yī)藥企業(yè)作為研究對(duì)象。為保證研究的準(zhǔn)確性和可代表性,對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)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(guān)鍵數(shù)據(jù)大量缺失的企業(yè)。經(jīng)過(guò)篩選最終得到32家生物醫(yī)藥上市企業(yè)2015—2021年的相關(guān)數(shù)據(jù),其中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和研發(fā)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、企業(yè)年報(bào)和國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng),環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。少數(shù)生物醫(yī)藥上市企業(yè)某年份的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)為0,根據(jù)規(guī)模報(bào)酬可變模型的平移不變性,將所有決策單元(decision making unit,DMU)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)同時(shí)加一個(gè)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(xiàn)[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(gè)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(shí)性產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)出,前者可以轉(zhuǎn)化為企業(yè)的知識(shí)存量,增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新潛力,后者是創(chuàng)新活動(dòng)可持續(xù)性的保障。選取專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)衡量知識(shí)性產(chǎn)出,主營(yíng)業(yè)務(wù)收入衡量經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)出。

環(huán)境變量的選取需要滿(mǎn)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(jì)發(fā)展水平、政府支持力度、競(jìng)爭(zhēng)程度、開(kāi)放程度四個(gè)指標(biāo)作為環(huán)境變量,分別采用所在地區(qū)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、政府補(bǔ)助金額、地區(qū)醫(yī)藥企業(yè)數(shù)、地區(qū)進(jìn)出口額衡量。所有變量定義見(jiàn)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(dǎo)向的BCC模型[14],根據(jù)原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),測(cè)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(gè)線性規(guī)劃問(wèn)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(gè)數(shù),i代表產(chǎn)出變量的個(gè)數(shù),θ為該生物醫(yī)藥企業(yè)的效率,λ表示第r項(xiàng)投入或第i項(xiàng)產(chǎn)出的權(quán)重,S-表示第r項(xiàng)投入的冗余,S+表示第i項(xiàng)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(duì)環(huán)境變量進(jìn)行回歸。松弛變量可以反映各決策單元的初始無(wú)效率,造成這種無(wú)效率的原因可以歸結(jié)為管理無(wú)效率、環(huán)境因素和隨即干擾3個(gè)方面,通過(guò)似SFA回歸可以將這3個(gè)因素進(jìn)行分離,從而將各個(gè)決策單元置于相同的環(huán)境下進(jìn)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(xiàng)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(jī)干擾項(xiàng),μ表示管理無(wú)效率項(xiàng),(ν+μ)稱(chēng)為混合誤差項(xiàng)。

為了控制隨機(jī)干擾的影響,需要將隨機(jī)干擾項(xiàng)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(dǎo)向的BCC模型對(duì)生物醫(yī)藥企業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算。此時(shí)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(zhǔn)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(shí)證分析

3.1第一階段效率分析 第一階段運(yùn)用DEAP2.1軟件,測(cè)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(mǎn)足綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率的關(guān)系,這里綜合效率即每個(gè)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(dòng)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(shù)效率為0.71,平均規(guī)模效率為0.80,純技術(shù)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(dá)到效率前沿,萬(wàn)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(shù)效率在研究期內(nèi)達(dá)到有效,分別為復(fù)星醫(yī)藥和科倫藥業(yè)。此時(shí)得到的效率值由于沒(méi)有剔除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)的影響,可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果存在偏誤,本文將在第二階段運(yùn)用似SFA回歸剔除外生性影響后,在第三階段對(duì)生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行重新測(cè)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(duì)環(huán)境變量進(jìn)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(jì)發(fā)展水平、政府支持力度、競(jìng)爭(zhēng)程度和開(kāi)放程度為解釋變量進(jìn)行似SFA回歸,運(yùn)用Frontier4.1軟件進(jìn)行計(jì)算,回歸結(jié)果如表2。兩個(gè)模型LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(jī)擾動(dòng)的影響是必要的。γ值分別為0.72和0.42,均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn),表明管理無(wú)效率和隨機(jī)干擾均會(huì)對(duì)生物醫(yī)藥上市企業(yè)的創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響。回歸系數(shù)為負(fù),表明環(huán)境變量增加有助于降低研發(fā)投入冗余,對(duì)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(huì)制約創(chuàng)新效率的改進(jìn)。

表2 第二階段SFA回歸結(jié)果

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與研發(fā)人員數(shù)量松弛值呈顯著正相關(guān),對(duì)研發(fā)投入金額松弛值沒(méi)有顯著影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)通常表現(xiàn)出對(duì)研發(fā)人員更強(qiáng)的吸引力,相應(yīng)地生物醫(yī)藥企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)中的研發(fā)人員投入會(huì)較其他地區(qū)高,而創(chuàng)新產(chǎn)出沒(méi)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(duì)研發(fā)人員數(shù)量松弛值的影響不顯著。政府補(bǔ)助可以通過(guò)資源傾向機(jī)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(shí)也可能降低了其提高資金使用效率的動(dòng)力。競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)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(jìng)爭(zhēng)程度過(guò)高時(shí)企業(yè)盲目跟風(fēng)現(xiàn)象比較嚴(yán)重,導(dǎo)致熱門(mén)靶點(diǎn)賽道擁擠,同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)嚴(yán)重,造成研發(fā)人力和資本的浪費(fèi)。開(kāi)放程度對(duì)研發(fā)人員數(shù)量松弛值具有顯著的負(fù)向影響,與研發(fā)投入金額松弛值關(guān)系不顯著。開(kāi)放程度高的地區(qū)資本、人才、技術(shù)、知識(shí)等創(chuàng)新要素流動(dòng)性更強(qiáng),企業(yè)可通過(guò)技術(shù)知識(shí)的外溢效應(yīng)借鑒跨國(guó)企業(yè)先進(jìn)的技術(shù)或管理經(jīng)驗(yàn),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(duì)原始投入進(jìn)行調(diào)整,剔除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)的影響后,再次使用DEAP2.1軟件,選擇投入導(dǎo)向的BCC模型對(duì)生物醫(yī)藥上市企業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算。投入調(diào)整前后的效率值見(jiàn)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(jī)擾動(dòng)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(shù)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(shù)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(dá)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(fù)星醫(yī)藥等12家企業(yè)的創(chuàng)新效率得到提升,說(shuō)明外部環(huán)境對(duì)這些企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)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(jī)擾動(dòng)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(dá)到效率前沿的企業(yè)。

純技術(shù)效率方面,調(diào)整投入后雙鷺?biāo)帢I(yè)、長(zhǎng)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(shù)效率被低估。其中上升最明顯的為雙鷺?biāo)帢I(yè),由調(diào)整前0.36提升到0.99。復(fù)星醫(yī)藥和科倫藥業(yè)純技術(shù)效率在調(diào)整投入前后沒(méi)有變化,一直保持在效率前沿。剔除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)的影響后,企業(yè)間純技術(shù)效率差距不大,復(fù)星醫(yī)藥、博雅生物等10家企業(yè)純技術(shù)效率為1.00,達(dá)到效率前沿。

規(guī)模效率方面,調(diào)整投入后安科生物、達(dá)安基因等28家生物醫(yī)藥上市企業(yè)效率下降,可見(jiàn)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(fù)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(fù)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(jī)擾動(dòng)影響后,同創(chuàng)新效率類(lèi)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(duì)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(jìn)行匯總,見(jiàn)表4。剔除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)的影響后,處于規(guī)模收益遞增的企業(yè)占比明顯提高。說(shuō)明外部環(huán)境不利于企業(yè)規(guī)模擴(kuò)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(yīng)。

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(duì)我國(guó)生物醫(yī)藥上市企業(yè)2015—2020年的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算,測(cè)算過(guò)程充分考慮外部環(huán)境因素的干擾,彌補(bǔ)已有相關(guān)研究在進(jìn)行效率測(cè)度時(shí)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(duì)生物醫(yī)藥上市企業(yè)創(chuàng)新效率有較大影響。地區(qū)開(kāi)放程度有利于生物醫(yī)藥上市企業(yè)提升創(chuàng)新效率,競(jìng)爭(zhēng)程度、政府支持力度、經(jīng)濟(jì)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(shù)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(jī)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(shù)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(dá)到效率前沿。企業(yè)間純技術(shù)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(kuò)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(yīng)。

基于以上結(jié)論,提出以下建議:① 加大研發(fā)投入力度,擴(kuò)大研發(fā)投入規(guī)模。制約我國(guó)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(dǎo)致規(guī)模無(wú)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(yīng)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(dòng)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(lái)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(qiáng)創(chuàng)新意識(shí),政府也應(yīng)通過(guò)制定政策引導(dǎo)創(chuàng)新要素流向生物醫(yī)藥企業(yè),同時(shí)完善我國(guó)金融市場(chǎng)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(jī)制和激勵(lì)機(jī)制,滿(mǎn)足創(chuàng)新人才需求。人才是創(chuàng)新活動(dòng)中最寶貴的資源,對(duì)生物醫(yī)藥企業(yè)來(lái)說(shuō)尤其如此。企業(yè)研發(fā)投入規(guī)模的擴(kuò)大伴隨著相應(yīng)人才需求的提升。政府應(yīng)將重大生物科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、關(guān)鍵共性生物技術(shù)創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)與生物醫(yī)藥人才的培養(yǎng)和發(fā)展機(jī)制有效銜接,培養(yǎng)出新一批高水平的生物醫(yī)藥領(lǐng)軍人才。生物醫(yī)藥企業(yè)可通過(guò)打造技術(shù)創(chuàng)新平臺(tái)、賦予科研人員更大的創(chuàng)新自主權(quán)、加大科研成果獎(jiǎng)勵(lì)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(yīng)在生物醫(yī)藥人才培養(yǎng)過(guò)程中加強(qiáng)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。