醫(yī)藥科技投入績效考評分析

1研究背景

1科技活動對企業(yè)競爭力的作用是不言而喻的，就R&D投入費用而言，如世界500強企業(yè)用于R&D的費用占全球R&D費用的65％以上，平均每個企業(yè)的技術開發(fā)費用占其銷售額的10％一20％。這充分說明了積極的R＆D活動對保持企業(yè)的優(yōu)勢地位有重大意義。n’大量研究認為：對技術創(chuàng)新投入的研究主要從經(jīng)費投入和人員投入兩個方面進行。所以本文從科技活動人員和科技活動經(jīng)費投入來對我國醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)的科技投入的現(xiàn)狀加以分析。

1．1科技活動人員投入現(xiàn)狀

從表1可知，醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)科技活動人員總數(shù)從1995年的25059人增加到2004年的46594人，并在這當中，科學家和工程師的人數(shù)也從10865人增加到30277人。為了更直觀的看出科學家和工程師占科技活動人員總數(shù)的比例，本文做出圖1。從圖l可知，科學家和工程師占科技活動人員的比例在總體趨勢上是不斷增高的，從1995年的43．3％增長到2003年的66．oo％，2004年下滑了近1個百分點。說明我國醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)具備較高質(zhì)量的科技人力資源，這也是醫(yī)藥制造業(yè)作為高技術產(chǎn)業(yè)的一大特征。

1．2醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)科技活動經(jīng)費投入現(xiàn)狀

①科技活動經(jīng)費籌集額統(tǒng)計根據(jù)《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2005》統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)我國醫(yī)藥制造業(yè)的科技經(jīng)費R8LD投入是逐年增長的，具體分析如表2。從表2中可知：從總體上來說，我國醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)的R＆D投入逐年來是不斷增長的，從1995年的108195萬元增加到2004年的700985萬元，總量翻了近7倍，可見我國政府及全社會對醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的重視不斷加強。從分地區(qū)來說，東部地區(qū)的醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)無論從總量上，還是從增長幅度上，都明顯高于中西部地區(qū)，值得關注的是，西部地區(qū)的投人在2001—2003這三年中，還有下滑的跡象，表明東部地區(qū)在對醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展高新技術上具有著明顯的優(yōu)勢。②科技活動經(jīng)費R&D投入經(jīng)費額來源結(jié)構(gòu)從1995—2004年，我國醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)R&D投入經(jīng)費籌集構(gòu)成情況見表3。表3表明醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)長期以來R&D投入的來源主要是企業(yè)，并且比重是非常大的，以2004年為例，企業(yè)所投入的R&D投入經(jīng)費占總量的86．9％，非常直觀的顯示出我國醫(yī)藥制造技術創(chuàng)新的主體是企業(yè)，企業(yè)已經(jīng)充分認識到技術創(chuàng)新是發(fā)展的生命線。并且從表3中可以看出，2003年和2004年，我國醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)R&D投入內(nèi)部支出分別為547818萬元和604651萬元，占經(jīng)費籌集總額的88．3％和86．9％％。而2002年為78．6％，所以可以認為近年來，醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)R＆D投入的內(nèi)部支出所占的比重是逐漸上升的。表4是我國若干年份的醫(yī)藥制造業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)R&D投入經(jīng)費統(tǒng)計，講表3與表4結(jié)合來看，企業(yè)內(nèi)部投入資金中用于新產(chǎn)品開發(fā)的比例不足，以2003和2004年為例，比例僅僅為41．7％和43．8％。可見資金利用效率不高，企業(yè)所籌集的資金運用于技術創(chuàng)新的部分仍然不足。通過分析，可以看出：我國醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)的科技投入有所加強，但是仍然存在不足。如何定量的從全國大范圍角度考察醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)的科技投入績效，是本文解決的重點問題，基于DEA模型的原理，本文在下面的實證過程中采用了LINDO規(guī)劃軟件，對醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)的科技投入績效進行了評價。具體選擇CCR產(chǎn)出導入模型對我國各地區(qū)醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)的效率進行的測定，CCR具體原理如下：假設有n個企業(yè)，每個企業(yè)投入m種類型的投入指標x和s種的類型的產(chǎn)出指標y，這樣數(shù)據(jù)集合為D：D={)【j，yj}，i一1，…，m；r=1，…，s；j=1，…，n)輸入指標的權向量：v一{Dl，…，D。}Ti產(chǎn)出指標的權向量：u={u1’…，u。}T若第jo個評估單位為DMUjo，其效率評估為CCR模型，有：三．詈fmaxjo—z，ury咖／．互Vix咖?！?。91jst：墨1ury咖／；蚤Vi粕≤1，j一11，2…n<rIll=l、1，Iv一T≥olu=T≥o

2指標的選擇及數(shù)據(jù)來源DMU的選取應注意滿足以下幾個基本特征：具有相同的目標和任務；具有相同的外部環(huán)境；具有相同的輸入和輸出指標，并且選取的DMU具有一定的代表性。on¨根據(jù)此原理，在投入指標方面，本文采用R&D投入、企業(yè)單位數(shù)、全部從業(yè)人員平均人數(shù)來表示，而對于產(chǎn)出指標則用銷售收入和利潤總額表達。我們根據(jù)中國國家統(tǒng)計局獲得的數(shù)據(jù)，可以得到上述指標的數(shù)據(jù)，其中醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)投入指標包括R&D投入指標，科技企業(yè)數(shù)量指標，科技人員數(shù)量。產(chǎn)出指標包括銷售收入與利潤額。值得說明的是，本文為了使數(shù)據(jù)更具有時效性，沒有采用單個年份的數(shù)據(jù)，采取的是2006年1月一2008年5月的綜合數(shù)據(jù)，并且對指標數(shù)據(jù)進行處理，對R&D投入、產(chǎn)品銷售收入和利潤總額采取了累加處理，使不同地區(qū)數(shù)據(jù)具有可比性，而對科技企業(yè)數(shù)量指標和科技人員數(shù)量進行了平均處理。

3模型的運算及測度

3．1各地區(qū)DMU計算值

本文運用LINDO軟件進行DEA運算，按照DEA模型的線形規(guī)劃原理，在LINDO界面中輸入窗口中鍵人運算模型：以北京為例，最后，模型處理結(jié)果如下：北京地區(qū)醫(yī)藥制造行業(yè)非DEA有效，DUALPRICES表示約束方程右邊增加1個單位，min目標值減少的單位．比如北京地區(qū)行業(yè)的R＆D投入總計增加1個單位時，則效率會下降，目標值為O．8249098一o．o00168一o．8248。同理，本文計算出全國其他地區(qū)的DEA值，具體如表5：由表5可以看出，在2006年1月一2008年5月期間，安徽、天津、山東、海南4個地區(qū)最優(yōu)值為l，占總樣本數(shù)的12．9％。證明了DEA有效，說明已經(jīng)達到了“經(jīng)濟帕雷托”狀態(tài)，減少任何形式的投入和產(chǎn)出都不會使效率變的更高。按照劉勇對DEA非有效性的層次分類，可將剩余的27個地區(qū)劃分為三個層次?！?4：1．DEA≤0．45，包括新疆、青海、廣西、甘肅四地區(qū)，這些地區(qū)的非有效程度非常嚴重。2．o．45≤DEA≤o．7，包括內(nèi)蒙古、寧夏、陜西、云南、重慶、四川、山西、貴州、湖北9個地區(qū)，這些地區(qū)非有效程度中等。3．O．7≤DEA<1，包括黑龍江、江蘇、河北、上海、浙江、北京、西藏、江西、福建、河南、廣東、吉林、遼寧、湖南等地區(qū)，非有效程度較輕。從分析結(jié)果可知，東部地區(qū)的DEA有效程度明顯高于中西部地區(qū)，表現(xiàn)出醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)在東部地區(qū)的發(fā)展是快于西部地區(qū)的。但值得注意的是：身處中西部地區(qū)安徽、海南、西藏的DEA有效值較高，而安徽和海南的經(jīng)濟發(fā)展水平不是很高，四川和重慶的經(jīng)濟水平不是很低，但是DEA有效值卻比較低，所以本文接下來運用投影法對這個問題進行研究。

3．2投影分析

表6為通過投影計算與前沿面差距表，可以得到以下結(jié)論：安徽和海南的醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)R&D投入在有效層面上，各項投入的投影值與實際值是一樣的，不存在投入和產(chǎn)出的過剩問題，資源利用效率達到了最優(yōu)。西藏的資產(chǎn)和年企業(yè)數(shù)量的投入指標相對于有效層面有一定程度的溢出，o．810952億元的R&D投入和27．38％科技企業(yè)數(shù)是過度投入。重慶有3．47％的科技從業(yè)人員數(shù)量的相對前沿有效層面上的溢出，投影到有效前沿面上利潤分別為18．786億元，這說明了重慶需要提高技術含量，從而提升利潤水平，減少人工成本。四川科技企業(yè)單位數(shù)的12％溢出，投影到有效前沿面上利潤分別為47．66億元，需要減少企業(yè)數(shù)量，提高行業(yè)進入門檻來規(guī)制企業(yè)的進入。

3．3指標相關度分析

這里我們運用EVIEwS3．o對全部數(shù)據(jù)進行相關分析，發(fā)現(xiàn)所有投入指標對產(chǎn)出指標的影響都比較大并且很顯著。從表6可以看出，產(chǎn)出指標銷售額和投入指標中的科技從業(yè)人員平年均人數(shù)的相關系數(shù)最大，然后依次是科技企業(yè)單位數(shù)、R＆D投人。值得注意的是，另外一個產(chǎn)出指標利潤額和投入指標中的科技從業(yè)人員、科技企業(yè)單位數(shù)量、R＆D投入的相關系數(shù)也是逐漸下降。這表明在促進我國醫(yī)藥高新技術產(chǎn)業(yè)行業(yè)的銷售額水平和利潤率方面，科技從業(yè)人員數(shù)量和科技企業(yè)數(shù)量起著比較重要的作用。4結(jié)論①目前我國醫(yī)藥制造業(yè)的非有效程度在全國層面上存在1一O．381跨度的差異，并且有新疆、青海、廣西、甘肅四地區(qū)的非有效程度比較嚴重的狀況。②從全局來看，東部地區(qū)的科技投入非有效程度明顯要低于中西部地區(qū)，表明醫(yī)藥高新技術