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中国医药制造业的研发效率及其影响因素分析*_药学论文

时间:2013-05-30  作者:张永庆,刘清华,徐炎

论文导读::本文利用随机前沿生产函数测算了中国医药制造业的研发效率,并考察了科技活动经费筹集额中政府资金、技术改造经费支出、企业规模以及市场结构等因素对研发效率的影响。研究发现,医药制造业的研发效率整体偏低,但呈现“三平稳两增长”的增长状态。企业规模、市场结构、技术改造经费和研发效率显著正相关,而科技活动经费筹集额中政府资金对研发效率的作用不明显。
论文关键词:研发效率,医药制造业,随机前沿生产函数
 

1引言及文献回顾

医药制造业是是关系到国计民生的基础性和战略性产业,技术创新是医药制造业的核心竞争力。研发活动作为技术创新的主要来源之一,是引导技术创新、实现科技进步的关键因素,同时研发效率的高低决定了能否有效适时地将研发投入转化为创新成果,使产品在市场上获取竞争力。但并不是所有的研发活动都能带来技术创新,推动科技进步,这是由于部分研发投入没有得到充分利用,不能产生有效的技术成果,无法实现预期目标,从而导致研发活动失效。因而,行业的研发效率对于医药制造业实现技术创新,增强产业竞争能力,促进产业的持续发展具有重要意义。

国内学者对医药制造业的研发能力和技术创新的研究,主要集中在技术创新能力和产业化方面,而关于技术创新效率和研发效率的研究较少。首先,关于技术创新能力和产业化方面,张世贤(2005)认为技术创新遵循“阀值理论”,即只有当研发资源集中到一定程度才能使研发成果成为稳定输出,研发资源的极端分散化是目前我国医药产业化发展的最大障碍[1]。张伟(2008)从医药产业技术创新的特点入手,以1995-2004年的有关数据为基础分析了我国医药产业技术创新能力不足的表现形式和问题所在,并提出提高医药产业技术创新能力的对策[2]。邹鲜红、黄健柏(2009)基于因子分析法,通过对我国28个省区医药制造业技术创新过程的多个指标进行因子分析,通过构建技术创新能力评价体系,克服了采用投入型指标和产出型指标建立技术创新能力评价体系的缺陷,避免指标的重复评价,较为准确地对区域技术创新能力进行综合评价,对因地制宜推进中国医药产业发展提供有益的支撑[3]。其次,在技术创新效率研究方面,大多数学者集中在高技术产业领域的研发效率研究,而具体到医药制造业的研发效率研究的文献较少(郑洁,2008[4])。

本文在已有研究的基础上,采用随机前沿函数方法,选取1999-2008年间我国医药制造业28个省市的面板数据,并构建了无效率函数,对医药制造业的研发效率及其影响因素进行深入研究。

2 模型构建

2.1 实证模型的选择

目前最常用的随机前沿函数模型是Battese和Coelli在1992和1995年设定的生产函数模型,简称BC(1992)和BC(1995)模型。BC(1992)模型假设非效率项服从截尾正态分布,并认为技术效率随时间不同而变化。BC(1995)模型则不但测算了效率数值的大小,还从影响技术效率的因素着手进行研究。BC(1995)模型是目前学者们最为推崇的一个研究工具,其与数据包络分析(DEA)相比药学论文,具有考虑随机误差、采用面板数据、技术效率测算方程与其影响因素方程联立的优势。

借鉴BC(1995)模型[5],本文的随机前沿函数模型构建如下:

(1)

模型(1)中Y、RD、RDP分别表示我国医药制造业某省市某年的研发产出、研发资本投入、研发人员投入,i和t分别表示医药制造业第i个省份和第t个年份。β0是常数项,β1和β2代表研发资本和研发人员的产出弹性。(Vit-Uit)表示方程的随机误差项,具有复合结构,Vit代表经济系统中不可控因素冲击的噪声误差,假定其服从正态分布N(0,),且独立于Uit。Uit为非负随机变量,考察研发活动中的技术无效率,假定其服从截尾正态分布N(Mit)。表示省市i在t时期研发活动的研发效率。Mit越大表示技术效率越低,意味着投入等量的研发资本和研发人员能够获得的研发产出越少。本文重点考察科技活动经费筹集额中政府资金、技术改造经费支出、企业规模以及市场结构等因素对研发活动技术无效率的影响,因而构建以下无效率函数:

(2)

函数(2)中δ0为待估常数,Fund、Transf、Scale、MS分别表示科技活动经费筹集额中政府资金、技术改造经费支出、规模变量以及市场结构变量等变量,δ1、δ2、δ3、δ4分别表示相应变量的影响系数。Wit为随机误差项,假定其服从正态分布N(0,)。判断构建的随机前沿生产函数模型是否适合用来测算我国医药制造业的研发效率,可以通过考察函数(2)中随机误差项的技术无效的比重,也就是通过 (0≤γ≤1)的大小来判断。当γ接近于0时,表示实际研发产出与可能最大研发产出的差距主要来自于不可控因素造成的噪声误差,此时用普通最小二乘法(OLS)就可以实现对生产参数的估计,无需采用随机前沿函数模型。γ越趋近于1,越能说明前沿生产函数的误差主要源于随机变量Uit,则越适合采用随机前沿生产函数模型对研发效率进行估计。

2.2 数据来源及变量选取

研究使用的数据,采用《中国高技术产业统计年鉴》(2005-2009)中医药制造业各个省市1999-2008年10年的面板数据。

 

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