中国医药产业创新效率的BCC－Malmquist时空差异研究

　　摘要:医药产业是一个融合多学科、知识密集型、技术密集型的产业，关系到人类的生命健康以及社会的和谐稳定。本文以中国医药产业发展为背景，运用BCC模型与Malmquist指数相结合的方法，搜集中国29个省市医药产业投入与产出面板数据，同时与29个省市经济增长全要素变动进行对比，对中国医药产业创新效率进行测算、对其影响因素及成因进行剖析。研究发现:创新效率与区域经济实力并不呈正相关;纯技术创新效率的低下是导致中国医药产业整体创新效率滞后的原因;产业技术创新力度、创新资源利用、创新活动规范化管理及政府的产业发展政策等是影响医药产业创新效率的主要因素;据此有针对性地提出若干政策建议。

　　关键词:医药产业;创新效率;BCC模型;Malmquist指数

　　1引言

　　医药产业是一个多学科融合、知识密集型、技术密集型的产业，其在国民经济发展过程中具有重要的作用，关系到人类的生命健康以及社会的和谐稳定。广义的医药产业主要由有医药工业及医药商业两部分组成;狭义的医药产业仅包括医药生产制造环节。而本研究对象医药产业则是按照国家统计局分类标准定义的医药制造行业，是狭义的医药产业范围。2010年中国将生物医药纳入国家战略性新兴产业，这为我国医药产业的发展带来新的机遇。“十一五”时期，中国医药产业工业生产总值复合年增长率为23．32%;医药产业总额利润保持36．7%复合年增长率。但是，医药制造业市场集中度低，医药产业整体规模偏小;新产品研发不力、固定成本难以降低;专利药物面临专利权到期、来自防制药物的竞争压力等问题依然存在。从长期发展来看，创新药物(专利药品)仍然是产业发展的驱动力量，创新是医药产业发展的核心力量。

　　2研究方法:BBC模型与Malmquist指数

　　2．1BCC模型数据包络分析简称DEA的基本模型包括CCＲ和BCC两种。CCＲ最早是由CHAＲNES等［11］在固定规模报酬假设下提出的一种效率测度法，而BCC是BANKEＲ［12］等人对CCＲ模型一种严谨的修正，他们认为造成技术无效的原因有两个，分别是投入规模未处于最佳状态和生产技术上的低效，排除规模因素制约的情况下，发现纯技术效率比CCＲ模型得出的技术效率更能对所研究对象具有的经营管理水平进行说明，因此把将CCＲ模型中的技术效率分解为规模效率和纯技术效率两种，三者之间的关系为:技术效率=规模效率(SE)×纯技术效率(PE)。

　　2．2Malmquist指数由于投入－BCC模型只能对决策单元进行单期的效率比较与分析，利用的是横截面的数据，但如果运用面板数据，需要考虑时间维度带来的影响，即决策单元的单位效率需要随着时间变化的，因此在用投入－BCC进行当期的创新效率测度后，需要用Malmquist(全要素生产率变动)指数从时间维度上测度技术效率的变化。Malmquist指数最初由Malmquist(1953)提出，Fare(1994)［13］在其研究的基础之上，构建基于DEA的Malmquist指数，将全要素生产率变动=技术变动+技术效率变化;技术效率变化=规模效率变化+纯技术效率变化，它是用于研究不同时间阶段决策单元效率的演化，即它适合于分析面板数据技术效率变化情况，从而得出其动态变化的规律。Fare等将Malmquist指数记为:

　　3研究设计:变量选择与数据搜集

　　3.1变量选择用BCC方法分析医药产业创新效率的关键在于输入、输出变量的选择，即投入与产出的界定。本文在分析相关文献的基础上，结合医药产业的特征，构建了医药产业创新效率评价指标体系。

　　3.2数据搜集根据《中国高新技术产业统计年鉴》中行业标准划分，根据地区标准划分，主要包括31省、市、区。东部地区包括:北京、天津、上海、河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西等12个省(市);中部地区包括:山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等9个省(区);西部地区包括:四川、重庆、贵州、云南、西藏、甘肃、宁夏等10个省(区)。本文选取各省医药产业投入与产出指标作为研究对象，由于西藏与新疆异常及数据缺省过多的故将其剔除，以29个区域作为研究对象，设定样本区间为2009－2013年，数据来源于《中国高新技术产业统计年鉴》、《中国信息年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》以及《中国统计年鉴》等。

　　参考文献:

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　　邵云飞，詹坤，汪腊梅

《中国医药产业创新效率的BCC－Malmquist时空差异研究》

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