應用數據包絡分析方法評價遼寧省生物醫藥產業生產效率

許 晶，李 野，侯福平（沈陽藥科大學工商管理學院，沈陽市 110016）

應用數據包絡分析方法評價遼寧省生物醫藥產業生產效率

許 晶＊，李 野#，侯福平（沈陽藥科大學工商管理學院，沈陽市 110016）

目的：促進遼寧省生物醫藥產業生產效率提高。方法：采用數據包絡分析（DEA）方法對遼寧省與上海、河南、山東等其他9個省市的生物醫藥產業生產效率進行評價和比較。結果與結論：遼寧省生物醫藥產業的技術效率較低，相比上海、河南、山東仍有一定差距，且其處于規模收益遞增狀態。因此，遼寧省需進一步大力發展生物技術，進而提高技術效率，并且產業規模也需要擴大。

數據包絡分析；遼寧省；生物醫藥產業；生產效率；技術效率；規模收益

在全國生物醫藥產業蓬勃發展的大背景下，遼寧省的生物醫藥產業也在穩步前進，發展形勢向好，但是在此過程中仍存在問題。本文運用數據包絡分析（DEA）方法，定量分析評價遼寧省生物醫藥產業的生產效率，找出問題之所在，并提出相應建議。

1 全國生物醫藥產業現狀及研究遼寧省生物醫藥產業的意義

1.1 全國生物醫藥產業現狀

生物醫藥產業具有高投入、高風險、高收益、周期長的高技術行業特點，已成為世界新一輪發展競爭的焦點。與國外相比，我國起步較晚，但是在國家一系列產業政策的大力支持下，生物醫藥產業發展迅速，逐步縮短了與先進國家的差距，正在成為新興支柱產業[1]。進入新世紀，我國生物醫藥產業處于快速發展階段。2000－2008年，全國醫藥工業銷售收入年均增長率達到20.45%，其中生物醫藥產業年增長率達到30%。2008年國際金融危機以來，醫藥行業逆勢發展，是12個主要制造業中增長速度最快的行業。2009年上半年，醫藥工業銷售收入和利潤分別增長17.4%和16.8%，其中生物醫藥產業分別增長23.1%和20.7%。在規模實力明顯增強的同時，我國生物醫藥產業科技成果產業化能力逐步提升[2]。

1.2 研究遼寧省生物醫藥產業的意義

近年來，遼寧省生物醫藥產業規模快速增長，規模以上的高技術生物醫藥企業逐漸崛起、壯大。遼寧省政府也高度重視生物醫藥產業，將其作為遼寧省科技發展的高技術產業，已被列為省重大科技攻關專項，并搭建研發平臺，通過資助、貼息、投資、擔保等形式，支持生物醫藥產業的科技項目開發和成果轉化、科技服務等。遼寧省擁有沈陽藥科大學、大連理工大學、遼寧師范大學、中國醫科大學、大連醫科大學、中科院大連化學物理研究所等40多所醫藥類高校和科研院所，科研機構基礎研究不斷加強。為了進一步加快生物醫藥的產業化進程，建立集群發展模式，遼寧省先后在大連、本溪建立了生物醫藥產業基地。大連雙口港生物醫藥產業園引進了業內高水平人才30多名，其中院士3名。遼寧省具備適合生物醫藥產業發展的人力資源和產業基礎。

但是，遼寧省生物醫藥產業也存在著一些問題，如企業自主研發能力較弱，研發投入不足。國家食品藥品監督管理局南方醫藥經濟研究所發布的“2008年中國制藥工業百強榜”中遼寧省僅有3家企業入圍[3]。雖然近年來在研發投入上有所增加，但是與百強榜中企業相比仍有差距。

遼寧省生物醫藥產業融資渠道相對單一，以企業自籌和部門、政府資金支持為主，缺少風險投資基金，部門和政府資金有限，對于高投入的生物醫藥產業來說是杯水車薪。

據《中國醫藥統計年報》2009年統計，遼寧省從事生物醫藥產業的人員共6100人，相比其他一些省市，如山東（18530人）、吉林（13580人）、江蘇（12640人）、浙江（11420人）、廣東（7250人）、河南（10810人）、上海（8290人）、北京（8970人）等，人員隊伍不夠強大。

本文擬利用DEA方法對遼寧省生物醫藥產業的現狀進行分析和總結，找出具體問題之所在，進而提出相應對策。

2 評價方法介紹

2.1 標桿法的基本思想

生產效率評價方法很多，有定性的也有定量的，很多都能對生產效率的高低作出定量判斷，但這些方法均不能回答應該采取哪些措施提高生產效率的問題。標桿法（Benchmarking methods）不但能夠評價和判斷生產效率的高低，找出生產效率高低的主要原因，而且能夠告訴我們，應該怎么樣做才能提高生產效率。

標桿法是對生產效率以管理學和經濟學的理論為指導，運用數量分析與定性判斷相結合的方法，通過對研究對象及其競爭對手之間的比較研究，把同類對象中的最優秀者作為“標桿”，找出研究對象與標桿之間的差距、生產效率高低的主要原因，并提出對策建議，以提高其生產效率。

標桿法中的主要數量方法包括DEA方法和經營競爭力比率法（OCRA方法）等[4]。

2.2 DEA方法模型的介紹

DEA方法，是運籌學、管理科學和數理經濟學交叉研究的一個新領域，其以相對效率概念為基礎，是評價具有相同類型的多投入、多產出的決策單元（記為DMU）是否技術有效和規模有效的一種非參數統計方法。從生產函數的觀點看，DEA方法實際上是根據一組輸入和輸出數據來估計有效生產前沿面，而“有效前沿面”實際上就是“標桿”，可用于產業生產效率研究。

所謂“技術有效”，就是指生產處于最理想的狀態，此時對于現有的輸入量，可以獲得最大的產出。所謂“規模有效”，就是生產處于規模收益不變的階段，即如果當投入量同時增加k倍，相應地產出量也增加k倍。如果當投入量同時增加k倍，產出量的增加大于k倍，則稱此時規模收益遞增，說明此時生產規模太小，應加大投入、擴大規模，以達到規模有效；如果規模收益遞減，說明此時生產規模太大，應減少投入、壓縮規模，進而達到規模有效。

DEA方法的基本思路是：把每一個被評價單位作為一個DMU，再由眾多DMU構成被評價群體，通過對投入和產出比率的綜合分析，以DMU的各個投入和產出指標的權重為變量進行評價運算，確定“有效生產前沿面”，并根據各DMU與有效生產前沿面的距離狀況，確定各DMU是否DEA有效，同時還可用投影方法指出非DEA有效或弱DEA有效的原因以及應改進的方向和程度。為此，將DEA方法引入到生產效率評價中是很有意義的。

數據包絡分析最初的分析模型是CRS（Constant return to scale，規模收益不變）模型：假設有I個廠商，每個廠商為1個評價單位，即1個DMU，這I個廠商就構成1個被評價群體。每個廠商有N種投入與M種產出。第i個廠商的投入與產出分別用向量xi與qi表示。N*I投入矩陣X與M*I產出矩陣Q代表所有I個廠商的數據。對于每一個廠商投入產出比率為uqi/vxi，其中u表示產出權數的M*1向量，v表示投入權數的N*1向量。最優權數可以通過求解下述線性規劃模型得到：

這涉及求出u與v的值，滿足約束條件：所有的效率測量值必須小于或等于1，使得第i個廠商的效率最大化。這個特殊比率公式存在的一個問題就是其具有無窮多的解。為了避免出現這種問題，可將約束vxi＝1施加到上述線性規劃模型中，于是求解：

其中θ表示標量，而λ表示1個I*1常數向量。求解得到的值將是第i個廠商的效率值。θ將滿足θ≤1的要求，如果有I個廠商，那么就要求解I次線性規劃模型，即對每個廠商求解1次，于是，可獲得每個廠商的θ值。

規模收益不變的模型適合于所有廠商均以最優規模運營的情況，這是一種比較理想的假定情況，然而實際的經濟活動中，不完全競爭、政府管制、財務約束等因素將導致廠商不能在最優規模下運營。所以后來人們把CRS修改為VRS（Variable return to scale，規模收益可變）。

為了解釋VRS，通過把凸性約束條件I1λ＝1添加到CRS模型中，變為：

其中I1代表元素為1的I*1的向量。這種方法構建成一個相交面組成的凸包，該邊緣面將觀測的數據包絡得比CRS錐包更加緊湊，因而計算所得到的技術效率值大于或等于用CRS模型所得到的結果[5]。

3 運用DEA模型對相關省市生物醫藥產業的生產效率進行評價及分析

3.1 指標選擇

把2009年全國31省市中工業總產值排名前10的山東、吉林、江蘇、河南、廣東、浙江、上海、遼寧、北京、湖南的生物醫藥產業作為決策單元，選取衡量產業生產經營業績非常重要的指標利潤總額作為產出指標，選取生產過程中2個重要的投入要素產業資產總額（包括流動資產、固定資產等）和全部從業人員年平均人數作為投入指標。所有數據來源于2009年《中國醫藥統計年報》。為了說明指標選擇的合理性，本文對投入、產出指標進行相關性分析，結果見表1。

表1 投入、產出評價指標相關性分析（r）Tab 1 Correlation analysis of input and output evaluation indicators（r）

相關系數的絕對值越接近于1，相關越密切；越接近于0，相關越不密切。當r＝0時，說明2個變數之間無直線關系。通過表的相關系數分析可知，各投入產出項為正相關關系，符合研究要求條件。

3.2 代入數據

技術效率是指在既定的產出組合量下所投入最小的投入組合量，或以現有的投入組合量生產最大產出組合量來衡量決策單位是否以最小的投入達到最大的產出。若決策單位能夠在維持相同的產出水準下減少多余的投入，即可稱為增加了技術效率。當技術效率值＝1時，表示決策單元的生產技術處于最佳的狀態，即為技術有效；反之，則為技術無效。

規模效率是產出量與投入量的比例，當產出量與投入量按相同比例增加時，可認為具有規模效率，若不成比例增加，代表不具有規模效率。當規模效率值＝1時，表示決策單元處于固定規模收益的情況；若規模效率值＜1時，則表示該生產單元是處于規模收益遞增或遞減的狀態。管理者可根據結果，決定應擴大或是縮小生產規模。

對這10個省市生物醫藥產業的數據進行分析比較，運行DEA模型計算軟件DEAP（Data Envelopment Analysis Program）可以得到DEA模型計算結果，見表2。

表2 10省市投入、產出的DEA分析結果Tab 2 DEA analysis results of input and output of 10provinces（cities）

3.3 分析結果

本文主要觀察采用應用范圍相對較廣的規模收益可變（VRS）模型得出的結果，由表2可見，各省市的生物醫藥產業的技術效率有一定的差距：上海市同時具有規模有效和技術有效；與其他9個省市相比，遼寧省的生物醫藥產業的技術效率0.866，位居第6，與上海、河南、山東等相比仍有一定差距，表明仍有改進提升的空間。

遼寧省生物醫藥產業技術效率略低，說明對于現在的產業投入并沒有得到最大的產出。可能是因為產業本身的技術水平落后，也有可能是產業的管理水平較低。遼寧省生物醫藥產業處于規模收益遞增狀態，這說明其可以在現有基礎上進一步擴大產業規模，充分利用產業資源，提高經濟收益。對于規模收益遞減的山東省和河南省來說，建議其不要再盲目擴大生產規模，適度控制生產規模，加強自主創新，調整好產業和產品的生產結構，控制生產成本，提高生產效率。

4 建議

根據模型分析結果可以得知，遼寧省生物醫藥產業的技術效率相比其他9省市來說并不是很高，應該進一步大力發展生物技術，提高投入產出轉化能力，進一步提高技術效率。規模收益遞增結果也表明遼寧省可以在現有基礎上進一步擴大產業規模，充分利用產業資源提高經濟收益。

充分利用遼寧省豐富的科研、高校資源，建立以企業為主體，研究機構、政府、企業間緊密合作的“產、學、研”網絡，加強自主創新能力，開發具有自主知識產權的生物藥品，擴大市場占有率，提高遼寧省生物藥品的市場競爭力，提高產業生產效率。

多方面吸引社會資金，大力招商引資，逐漸形成政府引導、市場為主，企業為主體、社會各方面廣泛參與的融資模式，為遼寧省生物醫藥產業的發展營造良好的資金供給環境，擴大生物醫藥產業規模。

本溪生物醫藥基地已初具規模，應該從規劃和管理上因勢利導，采取保護和扶持的措施，大規模聚集生物醫藥技術人才、資金和技術，努力形成積聚效應，培育創新型生物醫藥產業集群[3]。

采用有效的激勵機制，引進和培養專業技術人員和科研人員，讓其更好地為生物醫藥產業發展服務。

[1] 丁雪松，馮國忠.我國生物醫藥產業現狀及對策[J].經濟管理者，2010，5：72.

[2] 王亞平.加快生物醫藥產業發展的八點建議[J].中國科技投資，2010，3：21.

[3] 王 瑩，鄧 丹，張 揚，等.如何發展遼寧省生物醫藥產業[J].遼寧經濟，2010，5：32.

[4] 朱小娟.產業競爭力研究的理論、方法和應用[D].北京：首都經濟貿易大學博士學位論文，2004：133-134.

[5] 樊 宏.基于DEA模型的我國證券公司評價方法及應用[J].數量經濟技術經濟研究，2002，4：118.

DEA Evaluation Study of Liaoning Biological Medicine Industry Production Efficiency

XU Jing，LI Ye，HOU Fu-ping（School of Business Administration，Shenyang Pharmaceutical University，Shenyang 110016，China）

OBJECTIVE：To promote the production efficiency of biological medicine industry in Liaoning province.METHODS：The data envelopment analysis（DEA）method was used to evaluate and compare biological medicine industry production efficiency between Liaoning province and other nine provinces（citys），i.e.Shanghai，Henan province，Shandong province.RESULTS&CONCLUSIONS：Technical efficiency of Liaoning province medicine industry is lower than Shandong province，Henan province and Shanghai，and some real gaps still exist between them.But its scale benefit is increasing.So，Liaoning province must further vigorously develop the biological technology，and then raises the technical efficiency，and the industrial scale also needs to expand.

Data Envelopment Analysis；Liaoning province；Biological medicine industry；Production efficiency；Technical efficiency；Scale benefit

F407.7

C

1001-0408（2011）37-3463-03

＊碩士研究生。研究方向：醫藥經濟管理。E-mail：lcxj09@yahoo.cn

#通訊作者：教授，博士研究生導師。研究方向：醫藥經濟管理、藥事管理、人力資源管理。電話：024-23986679。E-mail：liye0709@sohu.com.cn

2010-10-27

2011-03-30）