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基于DEA方法的辽宁省生物医药制造业技术创新效率的研究
作者：裴志东 刘秀峰 谢明
来源：《中国卫生产业》2017年第36期
[摘要] 目的 评价辽宁省生物医药制造业技术创新效率，保证技术创新资源投入得到有效产出。方法 采用数据包络分析（DEA）方法，评价辽宁省技术创新效率并与全国30个省区市进行比较。结果 辽宁省生物医药制造业技术创新效率偏低，在全国范围内处于中等偏下水平，且规模收益呈现递增趋势。结论 辽宁省应加大对高端科技人才的引入，整合科技资源，提高科技管理水平，形成合力，提升技术创新效率。
[关键词] 数据包络分析；辽宁省；生物医药制造业；技术创新效率
[中图分类号] R-01 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2017）12（c）-0009-05 [Abstract] Objective To evaluate the technical innovation efficacy in the biomedical
manufacturing in Liaonign province and ensure the effective output of technical innovation resources input. Methods The technical innovation efficacy in Liaoning Province was evaluated by the DEA method and compared with that in 30 provinces， districts and cities nationwide. Results The technical innovation efficacy of biomedical manufacturing in Liaonign province is lower， at a middle lower level nationwide， and the returns to scale show an increasing trend， therefore， Liaoning Province should increase the introduction of high-end technical talents， sorting up the technical resources. Conclusion Improve the technical management level， and improve the technical innovation efficacy in common efforts.
[Key words] DEA； Liaoning Province； Biomedical manufacturing； Technical innovation efficacy
辽宁省“十三五”发展规划纲要主要目标提出，要实现全面建成小康社会，振兴老工业基地，通过体制机制的突破，优化经济结构，增强创新能能力等措施，建设国家老工业基地振兴发展先行区。生物医药产业的发展是辽宁省“十三五”发展规划重要组成部分，是建设国家级区域创新中心的核心任务。“十二五期间”，随着本溪（国家）生物医药科技产业基地的建设，及沈阳-大连两大经济圈医药产业资源的不断整合，该省生物医药产规模持续扩大，科技投入持续增强，主要经济指标保持了较快的增长速度。但是，因长期经济结构性矛盾、市场观念陈旧等体制机制上的弊端，东北三省经济发展迟缓，反映在生物医药制造业，无论在投入部分还是产出部分，辽宁省与国内先进省区相比尚存在较大差距，并且，投入部分的差距无法弥补产出部分的不足，见表1。
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产业竞争力代表某区域产业发展水平，而技术创新能力是产业竞争力形成的源泉和动力。生物医药制造业作为典型的技术驱动型产业，技术创新是其发展的基础。评价分析一个特定区域的产业发展状况，离不开产业技术创新能力及效率的研究，该研究借鉴前人的工作基础，曾撰文探讨辽宁省生物医药产业技术创新能力的评价，在技术创新投入能力及产出能力两方面，辽宁省都处于全国中下游水平[1]。随着国家“十三五”规划的出台，提高技术创新能力引领产业发展成为生物医药产业发展的战略目标，全国各省区在技术进步、新药研发领域投入了大量的资金及人力，全国制造业R&D经费总投入达438.89亿元，R&D人员15.544 5万人，分别创历史新高。但由于我国各区域经济发展水平不一，技术创新效率不均衡，而技术创新效率低下已成为制约生物医药制造业发展的瓶颈。单独研究某一区域的技术创新效率因缺乏比较而无意义，相对效率研究更能表现不同区域的效率差别，该文采用国际上通用的应用数据包络分析方法评价辽宁省生物医药制造业的技术创新效率，并分析其与先进省区相比差距，针对提升辽宁省生物医药制造业技术创新效率提出对策建议。 1 DEA方法
数据包络分析方法（DEA）是评价效率问题的非参数分析方法的一种[2]。是由著名运筹学家Charnes，Coope和Rhodes于1978年提出的，是对多输入多输出类决策单元（Decision making unit，DMU）进行相对绩效评价时最常用的方法之一。DEA方法分为CCR模型和BCC模型，可分别处理“规模报酬不变”与“规模报酬变动”假设下的决策单元有效性问题[3]。国内诸多学者对技术创新相对效率进行有益探索，其中茅宁莹等[4]、宋帅官[5]、许晶等[6]运用DEA方法对不同区域的生物医药产业技术创新效率进行了研究。该文借鉴前人研究经验，以全国31个省区市为决策单元，采用DEA方法中的CCR模型，评价辽宁省生物医药制造业的技术创新效率。 2 评价指标选取
技术创新是一个多投入、多产出的经济过程，科学设置用于技术创新效率评价的投入、产出指标对评价结果意义重大。结合我国国家统计局统计规范及统计指标分布，该文针对国内31个省区市（不含港澳台）生物医药制造业技术创新效率评价指标进行综合设置。对于投入变量，设置R&D人员折合全时当量/人年、R&D人员占从业人员比例（%）、R&D经费、R&D经费占主营业务收入比例（%）共4项。对于产出变量，除了专利申请数这一常见指标外，考虑到新产品是技术创新主要成效，而新产品销售收入是技术成果转化的客观表现等因素，增设新产品销售收入（亿元）、新产品收入占主营业务收入比例（%）共3项。技术创新效率评价指标描述见表2。
3 31个省区市技术创新效率数据采集、计算及结果分析 3.1 数据采集
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定量指标数据来自《2016年中国高技术统计年鉴》中全国31个省区市（不含港澳台）的相关统计数据，见表3。因为DEA方法不要求对多投入、多产出指标进行量纲的统一及权重的设计，并且不需要对投入、产出指标进行相关性分析[3]，所以，所有指标数据完全依照统计年鉴中原始真实数据进行采集。 3.2 计算
对表3中数据进行分析比较，运行DEA模型计算软件DEAP 2.1（Data Envelopment Analysis Program）可以得到DEA模型计算结果，见表4。
表中crste、vrste、scale分别表示综合效率、纯技术效率、规模效率。当综合效率等于1时，表示技术有效及规模有效；当综合效率小于1时，表示技术无效，或规模无效，或两者均无效。技术效率表示在既定的产出组合量下所投入最小的投入组合量，若决策单元（firm）能够在维持相同的产出水平下减少多余的投入，即可增加了技术效率，当技术效率等于1时，表示决策单元的技术创新处于最佳的状态，即为技术有效，反之，则为技术无效。规模效率是产出量与投入量的比例，当产出量与投入量按相同比例增加时，可认为具有规模效率，若不成比例增加，代表不具有规模效率。当规模效率等于1时，表示决策单元处于固定规模收益的情况；小于1，表示决策单元处于规模收益递增或递减状态，管理者可调整投入量以达成均衡产出。irs、-、drs分别代表规模收益递增、不变、递减状态。
DEA方法中对于辽宁省生物医药制造业技术创新投入产出详细计算结果见图1。Original value表示原始值；radial movemen表示投入指标的松弛变量取值（投入冗余值）；slack movement表示产出松弛变量取值（产出不足值）；projected value表示达到综合效率有效的目标值。
4 分析与讨论
4.1 各省区市生物医药制造业技术创新效率分布
由表4可见，技术创新效率0.8～1之间为江苏、山东、湖北、湖南、重庆、四川、青海、新疆、江西、浙江、吉林、安徽、贵州、广东共14个省区市；技术创新效率0.6～0.8之间为河南、福建、北京、天津、广西、上海、山西共8个省区市；技术效率小于6的为内蒙古、海南、陕西、甘肃、西藏、宁夏、云南、黑龙江、辽宁共9个省区市。医药产业发达地区的技术创新效率较高，呈现正相关关系，而青海、新疆、贵州欠发达地区因技术创新投入小，产出也小，相对效率也较高，辽宁技术创新效率0.514，在全国范围内处于下游水平。 4.2 各省区市规模收益状况分析
由规模收益变化上看，上海、江苏、山东、重庆等8个省区市属于规模收益不变；天津、广东、浙江等12个省区市属于规模收益递减，应适当减少技术创新资源的投入；辽宁、北京、吉林等11个省区市属于规模收益递增，应适当增加技术创新资源的投入。