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基于两阶段SFA模型的中国医药企业技术创新效率研究
作者：尹述颖 陈立泰 来源：《软科学》2016年第05期
摘要：运用超越对数生产函数随机前沿模型，采用2009～2013年中国103家沪深医药上市公司面板数据，在考虑创新时滞的情况下根据创新生成和创新转化的两阶段特点构建投入产出指标体系，测算了两阶段的中国医药企业技术创新效率，分析了关键影响因素的作用。结果显示：中国医药上市公司的技术创新具有阶段性，创新生成阶段的资源利用率介于39%～46%，创新转化阶段的效率损失不超过35%，创新生成成果促进了创新成果转化；考虑时滞后的技术创新效率值（1年或2年）高于时滞为0的技术创新效率值；企业技术行为、企业主体特征、企业外部环境对两阶段的技术创新效率发挥不一致的作用，部分因素的作用受到了时滞的影响。
关键词：医药行业；技术创新效率；随机前沿生产函数 DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.05.12
中图分类号：F062.4；F273.1 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）05-0054-05 Abstract：With the Stochastic Frontier Production Function，based on the panel data of 103 pharmaceutical listed companies from 2009 to 2013， by building a system of inputoutput indicators which reflect characteristics of innovation generation phase and innovation transformation phase considering innovation lag， this paper estimates pharmaceutical firms technological innovation efficiency， and analyses the critical influences. Results show that， Chinese pharmaceutical listed companies technological innovation efficiency show periodic features， resource utilization in innovation generation phase is between 39% 46%， efficiency loss in innovation transformation stage is less than 35%， innovation generation promotes the transformation of innovative output； the technology innovation efficiency is higher if considering the lag （1 year or 2 years）； the influence of technology behavior， subject features and external environment on technological innovation efficiency of the two stages are not consistent， the effect of some factors is affected by the delay. Key words：pharmaceutical industry； technological innovation efficiency； stochastic frontier production function
在中国建设国家创新体系的背景下，经济发展方式逐渐由要素驱动向创新驱动转变。对于兼具经济效益与社会效益的医药产业，一方面，中国医药产业已步入高速发展期，有望在2020年以前成为全球第二大药品市场①
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。中国医药工业总产值由2007年的6，719亿元升至2013年的22，297亿元，年均复合增长率达22.13%，持续高于GDP增速和全国工业平均增速，利润总额从2007年的373.65亿元升至2013年的2197亿元，效益增长快于产值增长② 。另一方面，相对于占世界人口比例的19.3%③ ，中国医药工业产值仅占世界的7%④
。作为典型技术驱动型产业，医药产业原始创新能力不足、自主创新产品较少、国际市场竞争力较弱，正形成突破竞争重围的瓶颈。随着技术创新的应用领域得到进一步扩展，企业作为技术创新的主体，亟需利用有限的创新资源转化成为持续的竞争优势。
Schumpeter首次提出创新理论，创新被其看作是企业家对生产要素的重新组合，建立了新的生产函数[1]。此后技术创新相关理论体系逐步形成和发展，被应用于各工业领域。当前，关于中国医药技术创新的研究主要集中于两方面：①定量测度区域层面或行业层面的技术创新效率，如张永庆等用随机前沿生产函数测算中国医药制造业的研发效率，孙虹等用DEA方法测算河北省医药制药业相对创新效率，孙峰等测算全国医药制造业研发经费产出弹性等[2～4]；②定性讨论关键影响因素对于医药行业技术创新的影响作用，关键因素包括创新获利能力和政府支持力度、股权结构和制度环境、有效市场需求等[5～7]。当前相关研究仍存在一些不足：①技术创新具有阶段性，创新生成和创新转化应分开讨论，并且从创新投入到创新产出存在时滞，而现有研究鲜少考虑这些因素；②已有成果倾向于区域和医药行业研究，企业作为技术创新的主体，很少被当成研究对象来讨论。基于此，本文的贡献在于：从医药上市公司入手，分阶段测度中国医药企业技术创新效率，讨论关键影响因素及创新时滞发挥的作用。 1 研究设计 1.1 研究方法的选择
20世纪60年代，Rogers和Larson系统考察了美国硅谷的起步和成长，定性分析该区域技术创新效率，由此开创了技术创新效率的研究。20世纪70年代以后用于测度效率的DEA方法和SFA方法相继被提出，经历Aigner和Lovell Schmidt、Meeusen和Vanden Broeck、Battese和Coelli等发展阶段[8～10]，逐步成为了效率测度的主流手段。其中，SFA方法作为参数方法，是利用生产函数来构造前沿面，采用技术无效率项的条件期望作为技术效率，结果不易受特殊点影响，也不会出现效率值相同且为1的情况。当样本量较大时，其可靠性、可比性比DEA方法好。若将每个医药上市公司视作一个创新生产系统，得到若干个评估单元，根据生产最优化和技术效率理论，评估各单元创新资源在时间和空间上分布的合理性和均衡性，还可以考虑技术非效率对于各单元的作用大小，符合本文的研究情况，故采用SFA方法。 1.2 样本与数据
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2009年“新医改”涉及的“三医联动”对中国医药生产流通体制的改革产生了长远影响，并且2009年以前上市公司信息披露的成熟度较低，而样本跨越年份越短，样本损失越多。综合权衡下，本文以沪深两市2009年以前上市的医药公司为研究对象，剔除B股、关键数据缺失、主营业务非医药业的样本，共计得到103家上市公司从2009～2013年共515个样本观测值。基础数据来源于wind金融数据库、上市公司的年度报告和专利之星检索系统。 1.3 变量选取 1.3.1 投入变量
本文探讨重心在于技术创新效率，投入指标是与创新过程直接相关的要素投入，故两阶段共享要素投入[11]。劳动投入采用公司每年技术人员投入数，资本投入采用公司年研发经费投入额。
1.3.2 产出变量
对于技术驱动型的医药产业，创新效率不仅包括创新的生成，还包括创新成果的转化。借鉴江剑、肖仁桥等人的阶段划分与指标选择[12，13]，本文将医药技术创新的产出分解为两个阶段，其中创新生成阶段产出指标为该年度专利申请数，创新转化阶段为主营业务收入。 1.3.3 影响因素
从两个阶段的特点出发，本文考虑以下方面的影响因素。
企业技术行为。技术学习是企业技术创新的重要环节，在创新驱动战略下是取得创新突破的关键。在创新生成阶段，技术学习行为反映于技术学习意愿，反映于技术学习水平[14]，该行为贯穿于内外知识源获取与开放式创新的全过程，受设备、人员、制度等多因素的协同影响。本文借鉴张玉臣研发经费与研发人员比值的指标选择[15]，在此基础上取二者的相对指标。其中，研发费用强度（Cap）等于企业该年度研发费用投入除以主营业务收入，体现资金行为；研发人员强度（Per）等于企业该年度技术人员投入除以员工总人数，体现基础面上公司对技术学习和创新的重视度。在创新转化阶段，企业的技术行为主要体现在对创新成果的有效使用，考虑到专利申请数比专利授权数、科技项目数在衡量创新产出方面更具代表性，并且推测专利的转化行为与员工综合素质密切相关，因此本文选用专利申请数的相对水平（Pat）和员工受教育程度（Edu，大专及以上员工比例）。
企业主体特征。企业的规模特征、管理模式、运营模式、功能特征等影响企业技术创新活动的实现。本文选取股权集中度、企业规模及所有权性质3个指标衡量其主体特征。股权集中度（Own）是衡量公司股权分布状态及稳定状态的重要指标，用第一大股东的持股比例来表示；技术创新效率的改善需要适度的规模经济作为支撑[16]，企业规模（Scal）用企业总资产（元）来表示；所有权性质（Pro）作为虚拟变量引入，国有企业和民营企业分别赋值为1和0。