我國醫藥制造業產學研合作創新效率評價
——基于三階段DEA 模型

江 巖，曹 陽

（中國藥科大學，江蘇南京 211198）

1 研究背景

產學研合作是近年來為有效促進技術創新而廣泛采取的一種合作方式，合作主體一般情況下為高校、企業以及科研院所。產學研合作主體為了實現技術創新，推動社會經濟發展，結合各自的優勢進行以科研攻關、人才培養為實質的技術創新合作過程［1］。其他國家成功的案例說明，產學研合作能夠有效推動國家或地區實現技術創新，是促進經濟社會快速發展的重要方式之一，對促進科技成果轉化、推動產業轉型升級意義重大。醫藥制造業是國民經濟的重要組成部分，被稱為“永遠的朝陽產業”，在國家產業經濟中擔任著不可或缺的角色，其中新藥創新是醫藥制造業的重中之重，而產學研合作又是推動新藥創新的有力手段。

我國產學研合作發展起步較晚，為了完善科技體制改革，1985 年黨中央通過了《關于科學技術體制改革的決定》（以下簡稱《決定》），提出要促進技術成果的商品化，開拓技術市場，以適應社會主義商品經濟的發展。1988 年，在《決定》的指導下，我國實行火炬計劃，試點設立多個高新技術產業開發區，標志了產學研合作雛形的出現［2］。1999 年，全國技術創新大會提出了要加強企業與高等學校、科研機構的聯合協作等意見，確立了我國開始實行產學研合作的高技術創新發展模式。在接下來的幾年中，國家大力扶持發展產學研合作，試點設立國家大學科技園、建設首批國家技術轉移中心，有效實現科技成果的商業化［3］。2006 年，中共中央、國務院召開全國科學技術大會，頒布了《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006—2020）》，明確指出新時期科技工作要實現“自主創新、重點跨越、支撐發展、引領未來”，同時中央成立推進產學研結合工作協調指導小組，加強對產學研合作實踐過程的科學指導［4］。

然而，我國產學研合作快速發展的背后仍存在許多問題，導致了產學研合作創新效率低下。首先，缺乏針對性與有效的政府引導機制。許多企業想要獲取產學研合作發展的紅利，提高自身技術創新水平，可是合作經驗的不足，加之引導政策缺乏有效針對性，使其難以發現合適的合作對象［5］。另外，產學研合作關系難以深入，技術轉讓、單次項目合作等方式仍是產學研合作的主流，合作主體之間較難形成可靠持久的伙伴關系。除此之外，企業的主要價值觀念是獲取經濟利益，而高校等知識主體的價值觀念往往是追求學術創新［6］，不同的價值觀念致使產學研合作的創新效率十分低下。這些問題普遍存在于各類開展產學研合作的高新技術產業，其中就包含醫藥制造業。

本研究基于我國醫藥制造業產學研合作現狀，借助宏觀數據與模型構建，實證評價分析當前我國醫藥制造業產學研合作創新效率情況，挖掘存在的問題及其原因，為解決當前醫藥制造業產學研發展盲目性、表面化等問題提供參考，從而促進提高我國產學研合作創新效率，實現可持續創新。

2 研究方法與變量選取

2.1 三階段DEA 模型與方法

數據包絡分析（DEA）模型是Charnes 等［7］在20 世紀70 年代所開發的一種評價模型，主要運用于運籌學、管理科學與數理經濟學等眾多領域，評價生產與創新等活動的相對效率。本研究采用三階段DEA 模型評價我國醫藥制造業的產學研合作創新效率。該模型在傳統DEA 模型的基礎上構建了相似SFA 模型，剔除了隨機誤差和外部環境因素的影響，克服了傳統 DEA 模型存在真實效率誤差的缺陷［8］。模型分析分為以下3 個步驟：

（1）第一階段構建基于投入導向的BCC 模型，通過對原始的投入產出數據進行傳統DEA 分析得到決策單元的效率值。基于規模報酬可變的條件，BCC 模型計算的綜合技術效率值（TE）等于純技術效率（PE）與規模效率（SE）的乘積［9］。投入導向的BCC 模型可以表示為：

通過BCC-DEA 模型得到初步的決策單元效率值與投入的松弛變量作為二階段的因變量。

（2）第二階段構建SFA 回歸模型，剔除隨機誤差和環境變量因素的干擾［11］。以第一階段的投入松弛變量作為被解釋變量，環境變量指標作為自變量，回歸模型如下：

利用SFA 回歸的估計系數，將決策單元置于相同的外部環境與隨機干擾之中，對原始投入變量進行調整，調整公式如下：

（3）第三階段將一階段的原始投入變量替換為SFA 調整后投入變量，產出變量與一階段相同。重新對醫藥制造業產學研創新效率進行測量，利用BCC 模型重新測量得到的效率值剔除了隨機誤差和外部環境因素的影響［14］。

2.2 指標體系構建

2.2.1 指標選取

（1）投入指標。本研究在綜合了其他學者的研究基礎上，從產學研合作創新實際活動中資金投入、人員投入與項目投入3 個方面選取指標。在資金投入方面，選取了醫藥企業R&D 外支對科研機構、醫藥企業R&D 外支對高校這兩個指標，以反映產學研合作創新中的實際資金投入情況。在人員投入方面，產學研合作是整體產業研究人員廣泛參與的創新發展模式［15］，因此選取醫藥制造業R&D 人員折合全時當量代表人員投入。另外，選取藥學R&D 課題數作為項目投入指標。這些指標能夠較好地反映醫藥制造業產學研合作創新的實際投入情況。

（2）產出指標。基于指標的可操作性原則，借鑒了海亮［16］和馮華等［17］在研究產學研合作創新效率中的指標選取經驗，本研究將醫藥制造業新產品開發項目數、有效發明專利和醫藥制造業新產品銷售收入作為創新的產出指標。醫藥制造業新產品開發項目數可以反映產學研合作創新中的成果轉化水平，有效發明專利體現了產學研合作創新的學研專利產出［18］，醫藥制造業新產品銷售收入反映產學研合作創新所帶來的經濟效益，因此選取以上3 個指標作為效率分析的產出指標。

（3）環境變量指標。依據三階段DEA 模型的要求，結合我國醫藥制造業產學研合作創新的特征和模型的基本內涵，選取了以下4 個指標作為評價的環境變量指標：

1）醫藥企業數量。企業數量指的是醫藥制造業內企業的數量。醫藥制造企業是校企成果轉化過程中的需求方，一個地區企業數量的多少影響了該地區對醫藥科技成果的需求程度，企業數量越多，那么對醫藥高校與科研院所的投資就會越大，對科技成果的需求也會提高。

2）經濟發展水平。經濟發展水平作為一項宏觀指標，與各行業的發展都息息相關，醫藥制造業產學研的發展也需要在良好的經濟發展水平之下進行，因此經濟發展水平與產學研協同創新效率呈正相關關系。選取人均地區生產總值（GDP）作為經濟發展水平的代表。

3）市場化程度。馮宗憲等［20］的研究表明市場化程度對產學研協同創新中的技術效率具有顯著的正向影響,但對規模效率的影響卻是顯著為負的。本研究選取非國有企業全社會固定資產投資額代表市場化程度。

4）政府支持力度。產學研協同創新最初是由高校企業自發形成的一種合作關系，政府不直接參與合作的運行，僅發揮監督作用，但近年來由于產學研協同創新獨特的模式優勢對各行業的創新發展提供了有效的支持，政府在產學研合作中的作用日益顯著。本研究選取政府預算支出中科學技術支出代表政府支持力度。

2.2.2 指標相關性分析

基于DEA 模型要求，投入與產出指標要符合正相關性假設［19］，因此本研究對相關指標進行了Pearson 相關性檢驗，SPSS24.0 軟件的檢驗結果如表1 所示。結果顯示各項投入指標均與產出指標的相關系數為正，同時在1%水平（雙側）顯著相關，說明投入與產出指標之間嚴格存在正相關關系，符合DEA 模型的要求。

表1 醫藥制造業創新投入產出指標的Pearson 相關性檢驗

2.3 數據來源

本研究選取了2010—2017 年我國28 個省、自治區、直轄市（未含西藏、青海、新疆和港澳臺地區，以下簡稱“樣本地區”）的產學研合作創新活動數據，數據主要來源于2010—2017 年的《中國高技術統計年鑒》《中國統計年鑒》以及《中國科技統計年鑒》。由于產學研合作創新投入轉化成產出存在滯后性，因此在分析的時候選取了1 年的滯后期，即2010 年產學研合作投入對應的是2011 年的合作產出，以此類推。依據《中國統計年鑒》的四大經濟區域劃分標準，東北地區包括遼寧、吉林、黑龍江；中部地區包括安徽、湖南、湖北、河南、江西、山西；東部地區包括北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南；西部地區包括重慶、四川、廣西、貴州、云南、陜西、甘肅、內蒙古、寧夏。

3 實證分析

3.1 第一階段產學研合作創新效率分析

第一階段產學研合作創新效率研究不考慮環境因素的影響，利用DEAP2.1 軟件對原始數據進行DEA 分析。先通過規模報酬不變的投入導向CRS 模型測算出醫藥制造業產學研合作創新的綜合效率，再基于規模報酬可變的投入導向VRS 模型測算出合作創新的技術效率，通過綜合效率=技術效率×規模效率的公式測算出合作創新的規模效率。通過以上幾步，可以測算獲得樣本地區醫藥制造業產學研合作創新的綜合效率、技術效率和規模效率，如表2 所示。綜合來看，樣本地區的醫藥制造業產學研合作創新綜合效率均值為0.857，說明我國整體的產學研合作情況比較理想，創新效率比較高。其中，2010—2011 年的產學研合作創新綜合效率值為0.658，之后呈緩慢上升趨勢，在2012—2013 年達到峰值0.894，之后一直保持平穩狀態，2010—2017 平均技術效率值為0.902，規模效率值為0.945，說明在未考慮環境因素影響的情況下樣本地區醫藥制造業整體的產學研創新效率一直保持中高位態勢。

表2 數據調整前后樣本地區醫藥制造業產學研合作創新效率

表2 （續）

3.2 第二階段SFA 回歸分析

在第一階段的效率分析中，由于環境因素和隨機誤差的作用，效率評價結果存在偏差，進一步利用第二階段SFA 回歸分離環境因素的影響，使評價結果更具科學性，同時SFA 回歸結果可以反映不同環境因素對實際活動的影響情況。以企業數量、經濟發展水平、市場化程度和政府支持力度4 個環境因素為自變量，以科研機構產學研經費投入松弛量、高校產學研經費投入松弛量、產學研人員投入松弛量和產學研項目投入松弛量為因變量，分別建立4個SFA 回歸方程，采用Frontier4.1 軟件，以極大似然估計法估算。SFA 回歸結果如表3 所示，4 個模型的LR 單邊檢驗和γ 值均通過1%顯著性檢驗，并且γ 值皆為0.999，說明本研究選取的環境變量有合理性，存在管理無效率項和隨機干擾項的作用，適合通過SFA 模型進行回歸分析［21］。

表3 樣本地區醫藥制造業產學研合作創新效率第二階段SFA 回歸分析

當某個環境變量的系數為正時，說明該環境變量的增加會造成創新投入冗余增加，從而更加偏離最佳的目標投入量，導致產學研合作創新效率的降低；同樣道理，當某個環境變量系數為負時，則表示隨著該環境因素的增加，創新投入冗余會減少，從而有利于產學研合作創新效率的提高。根據表3可得出如下結論：

（1）企業數量較大會造成產學研經費與項目投入出現冗余。企業數量這一環境變量對于科研機構經費投入、高校經費投入和項目投入的系數為正，說明某一地區醫藥企業數量的增加會導致產學研經費投入及項目投入出現冗余。原因在于：如果某一區域聚集了大量的醫藥企業，開展了多項產學研合作項目，這對當地的產學研項目管理和監督能力同樣也提出了挑戰。產學研項目與一般科研項目一樣，易出現科研經費濫用的情況，當地區產學研項目監督管理能力與所開展項目數量無法匹配時，就會出現資金項目投入冗余的情況。

（2）經濟發展水平較高導致資金、人才和項目投入資源浪費。經濟發展水平這一環境變量對于科研機構產學研經費投入、高校產學研經費投入、產學研人員投入和產學研項目投入的系數皆為正，說明經濟發展水平較高的地區反而存在產學研資金、人才和項目投入的資源浪費，從而降低了產學研合作創新效率。究其原因，根據馬瑩瑩等［22］的研究結論，高技術企業、資金密集型企業和小規模產業的產學研合作創新效率較高。經濟發展水平較高的地區往往代表了該地區的產業規模也比較大，所以部分經濟發達地區的產學研效率反而較低，如樣本地區中，上海醫藥制造產業的產學研合作創新綜合效率僅為0.827，而部分經濟不發達地區的產學研合作創新綜合效率卻很高，如寧夏醫藥制造產業的產學研合作創新綜合效率可以達到0.977。

（3）市場化程度較高可以減少產學研經費和項目資源浪費。市場化程度這一環境變量對于科研機構經費投入、高校經費投入和項目投入的系數為負，說明當某一地區的全社會固定資產投資中非國有企業的比重越大，則當地的產學研經費和項目資源投入浪費越少，越有利于創新效率的提高。

（4）政府支持力度越大越可以有效減少人員與項目資源的浪費。政府支持力度這一環境變量對于科研機構經費投入和高校經費投入系數為正，對于人員投入和項目投入的系數為負，表明提高政府對產學研合作的干預程度會造成經費投入出現冗余，但可以有效減少人員與項目資源的浪費。究其原因，政府可以通過完善激勵政策等支持方式提高相關人員開展產學研合作創新項目的熱情，但是若過度參與產學研合作創新活動，反而會抑制企業和高校等創新主體的能動性，導致經費等資源的浪費，從而降低創新效率［23］。

3.3 第三階段調整后效率分析

在第三階段，采用第二階段調整過后的投入數據與原始的產出數據，再次通過投入導向的CRS 模型測算樣本地區的產學研合作創新綜合效率，通過VRS 模型測算技術效率，利用二者關系求得規模效率，由此得到更為準確的產學研合作創新效率值，依據年份平均的結果如表2 所示。其中，北京、江蘇、浙江和湖南的綜合效率得分為1，表明在實際產學研活動中，這4 個地區醫藥制造業的產學研合作創新處于技術前沿，即產學研合作創新技術效率與規模效率均達到1，達到最優情況，創新投入可以有效地轉化為產出。值得注意的是，江蘇和湖南兩個省份的綜合效率無論是調整前還是調整后都達到了技術前沿，說明存在一些成功經驗值得其他地區學習。甘肅的醫藥制造業產學研合作創新綜合效率為最低，僅為0.393。

本研究以技術效率0.95 為臨界值、規模效率0.95為臨界值［24］，將樣本地區分成5 種類型（見表4），并指明其效率改進的方向：

（1）創新效率卓越型地區處于效率前沿面，可作為全國醫藥制造業產學研合作創新的標桿。

（2）創新效率良好型地區表現為高技術與規模效率，但未達到最優效率，這些地區僅需要更加合理地利用創新資源以及科學管理產學研合作創新活動，便可以有效地將醫藥制造業的創新投入轉化為產出。

（3）規模效率改進型地區的技術效率值較高，但規模效率比較低，原因主要出現在發展規模上，因此改進的方向是擴大醫藥制造業產學研發展規模，鼓勵企業與高校廣泛參與產學研合作。

（4）技術效率改進型地區的規模效率較高，產學研合作創新效率較低的原因在于較低的技術效率，說明這些地區醫藥制造業產學研發展存在管理無效率問題，并且在創新資源配置、創新人才利用等方面存在許多問題，改進這些問題是其未來的主要發展方向。

（5）合作創新待成長型地區同時表現為低技術效率與低規模效率，這些地區醫藥企業與高校開展產學研合作的項目較少，并且在創新資金、人才的利用上存在較大的弊端，因此改進的方向是同時注重醫藥制造業產學研規模與管理的發展，以擴大規模、改善管理為產學研發展方針，具有較大的提升空間。

表4 樣本地區醫藥制造業產學研合作創新效率分類

4 提高我國醫藥制造業產學研合作創新效率的對策建議

4.1 政府應完善產學研稅收優惠政策，擴大稅收優惠政策覆蓋面

對進行產學研合作的企業與科研人員的個人所得稅進行優惠，制定個稅導向型政策鼓勵產學研合作，提高產學研合作雙方的積極性；例如，在產學研合作中，允許合作雙方將研發以及向實際生產轉移的資金以經費的形式列出，對這類用于產學研的資金實行稅收減免；再有，企業與高校進行產學研合作簽訂研發合同時，企業向高校支付的研發經費，經過相關稅務機關認證后，可對這類研究資金實行稅收減免；此外，對于參與產學研合作的研究人員，其所獲得的工資與津貼等收入可實行免征個稅等優惠措施等。國內一些地方政府在產學研方面發布了多種形式的稅收優惠政策，如江蘇省政府為了加大對高新技術企業的培育扶持力度，支持企業增強自主研發能力，將企業研發費用加計扣除比例提高到75%，政策適用范圍由科技型中小企業擴大至所有企業。政府除了要繼續完善產學研稅收優惠政策體系，從產學研資金角度提供幫助，同時還要提高這些稅收優惠政策的覆蓋面，使稅收優惠覆蓋到進行產學研合作的各個行業以及各個環節。

4.2 企業應正確選擇產學研合作模式

我國醫藥制造業產學研合作項目數量逐年增多，但是合作一般都是技術轉讓、委托開發等淺顯的模式，而聯合創辦新企業、共建科研基地、建立產業技術創新聯盟等緊密型模式更有利于產學研各方長期合作，適合新藥研發周期長、風險大、難度高的特點，但是此類合作項目目前還較少。當然，企業應該根據經濟狀況、發展階段、創新項目難易等情況，確定選擇哪種合作模式，例如，資金充足、發展成熟的大型醫藥企業，可以出資創辦高校或研究所，也可以并購學研方創辦的企業，進行新藥創新；中小企業可以與學研機構共建研究中心來進行新藥創新，借助學研機構的知識水平促進企業創新發展。此外，醫藥企業可以循序漸進，通過一些低層次的合作奠定基礎，然后選擇合作順利、知識水平高、研究能力強的學研機構進行深度合作。

4.3 高校應深化對產學研合作必要性的認識

人才培養、科學研究與社會服務是高校傳統的三大職能，產學研合作能夠有效地推動高校三大職能的實現。高校除了擔負培養人才的重任之外，往往還期望能夠在科研方面有所突破，在激烈的市場競爭現狀下，高校要想獲得足夠的科研資金來維持高投入、高成本的新藥研發，就必然需要外界為之提供足夠的資金，這樣就為地方高校尋求與醫藥企業合作提供了必要條件。高校通過與醫藥企業合作，可以了解最新的研究趨勢，為學校創立新專業、新學科提供機遇，推動學校科研能力和教學水平的提高。高校的另一個重要任務是服務經濟社會，而經濟發展也強烈要求地方高校積極開展產學研合作。高校可以為經濟發展培養高層次的應用型人才，也可以為醫藥產業結構的調整、醫藥企業新項目的開發提供技術上的支持，帶動醫藥產業創新，產生新的經濟增長點，為區域經濟發展作出貢獻。

5 結論

本研究基于三階段DEA 模型分析2010—2017年我國28 個省份醫藥制造業產學研合作創新活動數據，對我國醫藥制造業產學研合作創新效率情況進行評價。研究發現：在外部環境因素中，企業數量越多、經濟發展水平越高，越容易導致醫藥制造業產學研合作創新的資金、人才和項目投入資源出現浪費，而市場化程度與政府支持力度越高越能促進資金、人才等創新資源合理利用；在剔除這些外部環境因素影響后，北京、江蘇、浙江與湖南4 個地區醫藥制造業產學研合作創新綜合效率達到最優，說明這些地區產學研內部運行機制十分合理，而云南、福建等8 個地區的醫藥制造業產學研合作創新效率則不容樂觀。

本研究對我國醫藥制造業產學研發展各主體的政策含義如下：一是政府要制定個稅導向型政策鼓勵產學研合作，并同時提高稅收優惠政策的覆蓋面，發揮財政投入在刺激科技發展中的作用，提高產學研合作雙方的積極性；二是醫藥企業應該根據經濟狀況、發展階段、創新項目難易等情況正確選擇產學研合作模式，在產學研合作初期，可以通過小規模、低層次的合作奠定基礎，理清合作機制，然后選擇合作順利、知識水平高、研究能力強的學研機構進行深度合作；三是高校應轉變辦學認識，在進行科技前沿拓展的同時要注重服務經濟社會，兼顧培養先進科技研發人才與經濟發展應用型人才，為醫藥產業結構的調整、醫藥企業新項目的開發提供技術上的支持，帶動我國醫藥產業創新發展。