基于DEA的中成藥上市企業(yè)研發(fā)效率評價△

金安琪，楊光，李斐琳，程蒙，闕靈，宋濤，陳敏*

1.中國中醫(yī)科學院 中藥資源中心，北京 100700；2.北京師范大學 經(jīng)濟與資源管理研究院，北京 100875

制藥業(yè)是國際公認的高技術產(chǎn)業(yè)，高風險和長周期的行業(yè)特征使制藥企業(yè)必須重視研發(fā)投入，通過研發(fā)新藥產(chǎn)品獲取高額利潤[1]。據(jù)新研究數(shù)據(jù)顯示，開發(fā)一款新藥平均耗時10年以上[2]，平均研發(fā)經(jīng)費達15億美元，且經(jīng)過多個環(huán)節(jié)的層層篩選和反復試驗后，最終研發(fā)成功概率只有0.1%[3]。由此看來，研發(fā)活動(research and development，R&D)是新藥上市的關鍵驅動因素之一，也是提升制藥企業(yè)創(chuàng)新能力的重要基礎[4]。

2019年10月，《中共中央 國務院關于促進中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展的意見》指出，要加快推進中醫(yī)藥科研和創(chuàng)新，支持企業(yè)、醫(yī)療機構、高等學校、科研機構等協(xié)同創(chuàng)新，以產(chǎn)業(yè)鏈、服務鏈布局創(chuàng)新鏈，完善中醫(yī)藥產(chǎn)學研一體化創(chuàng)新模式[5]。這為中醫(yī)藥企業(yè)加強研發(fā)能力建設、提高科技創(chuàng)新能力提出了更高的要求。從制藥業(yè)的產(chǎn)業(yè)屬性來看，制藥企業(yè)往往承擔了新藥研發(fā)的主體工作，評價企業(yè)的研發(fā)行為有助于從根本上改善中藥產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新不足的現(xiàn)狀。如何有效利用研發(fā)資源、提高中成藥企業(yè)的研發(fā)效率，進而促進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展已成為不可忽視的重要問題。然而，目前國內(nèi)中藥企業(yè)的研發(fā)效率尚處于探索階段，僅有針對省份的中藥行業(yè)創(chuàng)新效率研究[6-8]及從管理學領域對中藥企業(yè)作出的評價[9]。本研究從中藥學領域出發(fā)，針對中成藥企業(yè)進行研發(fā)效率評價，以期為中成藥企業(yè)實現(xiàn)科技創(chuàng)新轉型提供參考。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國際上多采用數(shù)據(jù)包絡分析法(data envelopment analysis，DEA)對制藥業(yè)研發(fā)效率進行評價[10-11]。例如：Hashimoto等[12]用DEA-Malmquist選取了研發(fā)投入強度的投入指標及申請專利數(shù)、主營業(yè)務收入和銷售利潤額3個產(chǎn)出指標，對10家日本制藥企業(yè)在10年間的研發(fā)效率進行分析；Mahajan 等[13]采用DEA選用原材料成本、員工工資和獎金、市場廣告費和固定資產(chǎn)4個投入指標及凈銷售額的產(chǎn)出指標，對141家印度制藥企業(yè)在11年間的研發(fā)效率進行了評價。上述文獻結果均表明，各國制藥業(yè)的研發(fā)效率面臨不同程度的下行危機。

中藥行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展一直受到行業(yè)內(nèi)外的廣泛關注和重視，如劉琳琳[14]采用DEA-Malmquist對我國醫(yī)藥制造業(yè)在1998—2008年的技術創(chuàng)新效率進行評價；萬瑞華[15]采用DEA-Malmquist對2000—2009年我國醫(yī)藥制造業(yè)的R&D效率進行分析；李曉娟[16]利用因子分析法評價了我國中藥上市企業(yè)2014—2016年的經(jīng)營績效情況；彭悅[17]采用DEA-Malmquist分析從2005—2014年我國醫(yī)藥制造業(yè)的技術創(chuàng)新效率。但這些研究均從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、管理學、醫(yī)藥經(jīng)濟學等領域對我國醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)效率進行分析，從中藥行業(yè)內(nèi)部視角進行分析的文獻較少，未能全面剖析中藥企業(yè)的實際發(fā)展狀況。為彌補這一空白，本研究篩選出21家上市中成藥企業(yè)，對其研發(fā)效率進行評價和比較。

2 研究設計

2.1 數(shù)據(jù)來源

研發(fā)經(jīng)費和人員相關數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫，新增專利數(shù)來源于專利檢索與分析平臺，發(fā)表論文數(shù)的統(tǒng)計結果來源于中國知網(wǎng)的學術期刊和會議論文數(shù)據(jù)庫。專利成果和論文發(fā)表的統(tǒng)計時間為2015—2018年。

在Wind數(shù)據(jù)庫分類體系里，中成藥上市企業(yè)共有67家。考慮研究對象的代表性和數(shù)據(jù)獲取的一致性等問題，對67家企業(yè)進行3次篩選。第一次選擇DEA靜態(tài)評價的研究對象，剔除以化學原料或醫(yī)藥商業(yè)為主要經(jīng)營范圍的上市企業(yè)6家，最終得到61家上市企業(yè)；第二次選擇DEA動態(tài)評價的研究對象，根據(jù)上市公司的上市時間及公司年度報告所披露的數(shù)據(jù)篩選，剔除未在2016年(不含)前上市的企業(yè)6家，最終確定研究對象為55家上市企業(yè)；第三次結合DEA模型的數(shù)據(jù)要求，投入值和產(chǎn)出值應為非零常數(shù)，最終選取2015—2018年21家上市企業(yè)作為研究對象。

2.2 研究方法

前沿生產(chǎn)函數(shù)法(frontier prodution function)是測度效率的常用方法，反映了在具體的技術條件和給定的生產(chǎn)要素組合下，決策單元各投入組合與最大產(chǎn)出量之間的函數(shù)關系。該方法又分為以下2種：一種是DEA，另一種是隨機前沿分析(SFA)。對比2種方法的原理和使用條件，DEA具有以下2點優(yōu)勢：第一，DEA法采用的是數(shù)學線性規(guī)劃的非參數(shù)模型，可避免主觀因素；第二，DEA可用于分析多投入和多產(chǎn)出的評價場景，具有更廣的使用范圍[18]。由于中成藥企業(yè)的研發(fā)活動是一項具有多投入和多產(chǎn)出的復雜活動，往往很難確定其生產(chǎn)函數(shù)，因此采用DEA更有指導意義。

2.3 模型選擇

2.3.1可變規(guī)模報酬(banker charnes-cooper，BCC)模型 DEA的基本模型包括規(guī)模報酬不變的CCR(charnes-cooper-rhodes)模型和規(guī)模報酬可變的BCC模型。CCR模型假設規(guī)模收益不變(CRS)，排除了規(guī)模大小對效率值的影響，將綜合效率(TE)分解為規(guī)模效率(SE)和純技術效率(PTE)。BBC模型則放松了對規(guī)模收益的約束，僅評價決策單元的PTE，SE可以通過比值得出(滿足TE=SE*PTE)。本研究結合中成藥企業(yè)科技創(chuàng)新的實際情況，選擇投入導向規(guī)模報酬可變的BCC模型進行測算。

TE是對企業(yè)的研發(fā)資源配置、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價，一般認為，TE可以分解為PTE和SE的乘積；PTE反映的是企業(yè)在研發(fā)投入處在最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)時的生產(chǎn)效率，其大小由企業(yè)自身管理和技術應用能力決定；SE是由企業(yè)規(guī)模因素影響的技術效率，反映了實際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的差距[19]。

BCC模型是1984年Banker基于生產(chǎn)可能集規(guī)模收益可變假定而對原始模型進行了拓展[20]。該模型的數(shù)學原理如下。

在可變規(guī)模報酬的假設下，生產(chǎn)可能集Tv為：

(1)

上式中，X為投入指標，Y為產(chǎn)出指標，λ為參數(shù)變量。建立在Tv上的PTE評價模型(加入松弛變量SA和SB及攝動量ε后)為[21]：

(2)

如前所述，用不變規(guī)模報酬模型測算所得的效率值，包含了SE和PTE 2個方面的結果，而可變規(guī)模報酬模型所考察的是生產(chǎn)單元的PTE水平，則技術效率、PTE和SE之間的關系如下：

θc=θv×θs

(3)

2.3.2曼奎斯特指數(shù)(M指數(shù)) M指數(shù)是針對面板數(shù)據(jù)進行動態(tài)分析的衍生模型，用于測度生產(chǎn)力的變化情況。該指數(shù)也稱為全要素生產(chǎn)率(total factor productivity，TFP)，將生產(chǎn)力的變化分解成技術變化(TC)和技術效率變化(EFFC)。其中，EFFC又分解為純技術效率變化(PTEC)和規(guī)模效率變化(SEC)[23]。該指數(shù)可以計算決策單元在時間動態(tài)變化過程中整體生產(chǎn)力前沿面的變化情況，補充了僅由時間序列得出的靜態(tài)效率值的結果。

M指數(shù)是通過1個距離函數(shù)進行線性運算，同時采用定向輸出和定向輸入的方法定義距離函數(shù)[24]。

輸出變量的距離函數(shù)表示如下：

D0(x，y)=inf{δ：(x，y/δ)∈p(x)}

(4)

式中，變量x和y分別代表的是輸入、輸出變量矩陣；p(x)表示的是生產(chǎn)效率的可能性集合；δ是定向輸出效率指標的代表變量。因此，通過非線性運算可以得出，如果y在集合p(x)之外，那么函數(shù)值就會>1；如果y正好處在集合p(x)的邊界處，那么函數(shù)值=1；如果y包含在集合p(x)內(nèi)，那么函數(shù)的值就會<1。

從t-1期到t時期，M指數(shù)的函數(shù)表達式為：

(5)

1978年，F(xiàn)are等[25]將規(guī)模報酬考慮進生產(chǎn)效率的測度之中，以時期t-1的技術水平為基礎的時期t的生產(chǎn)效率M指數(shù)的表達式如下：

(6)

當Mt-1，t>1時，生產(chǎn)效率是上升的；Mt-1，t=1時，生產(chǎn)效率固定不變；Mt-1，t<1時，生產(chǎn)效率下降。M指數(shù)會同時受到TC、EFFC、SEC、PTEC的影響。

2.4 指標選取與共線性檢驗

2.4.1指標選擇 從已有的文獻報道中可以發(fā)現(xiàn)，投入指標多選用研發(fā)經(jīng)費和研發(fā)人員，產(chǎn)出指標則以專利數(shù)居多[26-29]。基于此，本研究篩選出以下指標體系。

從投入變量看，研究與開發(fā)經(jīng)費投入強度反映了一個企業(yè)創(chuàng)新資源投入和創(chuàng)新活動的總體狀態(tài)，也是測度企業(yè)創(chuàng)新能力的核心指標[30]。考慮到中成藥上市企業(yè)的科技創(chuàng)新活動主要體現(xiàn)在資金和人員的投入，結合企業(yè)年報實際披露的數(shù)據(jù)，選取研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出(X1)和研發(fā)投入強度(X2)作為資金投入量，研發(fā)人員數(shù)(X3)和研發(fā)人員占比(X4)作為人員投入量。

從產(chǎn)出變量看，中成藥上市企業(yè)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出主要表現(xiàn)為新藥產(chǎn)品的上市，但鑒于藥品研制過程存在較長周期，本研究選取當年新增發(fā)明專利數(shù)(Y1)和當年發(fā)表論文數(shù)(Y2)對企業(yè)的科技創(chuàng)新成果進行量化(表1)。

由于評價對象所能獲取的時間跨度較短，不符合研發(fā)時滯性的數(shù)據(jù)要求，故本研究未將時滯影響納入考慮范圍，可在今后的研究中詳細分析。

2.4.2評價原則 通過文獻研讀和分析，本研究在評價過程中應遵循以下原則：1)全面、系統(tǒng)、科學地反映上市中成藥企業(yè)的科技創(chuàng)新特點，且數(shù)據(jù)具有可及性、可比性、系統(tǒng)性、可獲取性等特點；2)符合DEA的指標要求：即決策單元數(shù)量達到選取的投入和產(chǎn)出指標數(shù)量的2倍[31]；3)評價指標之間應排除共線性關系及評價指標應具有顯著性。

2.4.3共線性檢驗 DEA很大程度上依賴于“投入-產(chǎn)出”指標的確定，而對指標間的多重共線性進行檢驗，可使指標具有獨立性和代表性，將產(chǎn)出指標中的論文數(shù)和專利數(shù)作為因變量，分別與投入量進行多重共線性檢驗，保證數(shù)據(jù)分析的科學性和有效性。多重共線性是指自變量之間存在高度近似性，即出現(xiàn)多個指標指代同一含義，存在重復替代現(xiàn)象，進行共線性檢驗可避免上述問題，從而選出具有較高代表性的關鍵指標。不存在共線性的判斷標準為方差膨脹系數(shù)(variance inflation factor，VIF)<10，容差值>0.1，或所有維度的特征值>0，所有維度的條件指標>10。采用SPSS statistics 23軟件對數(shù)據(jù)進行預分析。對2015—2018年所選指標進行共線性檢驗，結果見表2～3。

表1 中成藥上市企業(yè)DEA效率評價指標釋義

表2 多重共線性的特征值和條件指標檢驗

表3 多重共線性的容差和VIF

結合上述2類判斷指標，所選的投入指標之間不存在明顯共線性，即指標間具有代表性，可用于模型評價。

3 實證分析

3.1 研發(fā)效率的靜態(tài)評價

將上述原始數(shù)據(jù)帶入DEAP 2.1軟件，分別得到2015—2018年靜態(tài)效率的運算結果，分別從整體視角和內(nèi)部視角進行分析。

3.1.1靜態(tài)效率整體結果 從整體情況看，有21家上市中成藥企業(yè)在觀測期內(nèi)的研發(fā)效率均未達到1.0的有效狀態(tài)。在評價企業(yè)研發(fā)效率的過程中，一般可根據(jù)效率值大小將其分為5個等級，分別為強(1.0)、較強(0.8～1.0)、一般(0.5～0.8)、較弱(0.2～0.5)、弱(0.2及以下)[32]。從這個標準出發(fā)，以平均值為例(表4)，21家上市中成藥企業(yè)在2015—2018年的TE和SE均對應為一般等級，而PTE則屬于較強等級。從規(guī)模報酬情況來看，除2017年天士力出現(xiàn)規(guī)模報酬遞減外，其他結果均為遞增或不變狀態(tài)，而規(guī)模報酬遞增出現(xiàn)的次數(shù)多達51次，占觀測期內(nèi)總體情況的60.7%。規(guī)模報酬遞增表示增加1個單位的投入會得到大于1個單位的產(chǎn)出，說明此時企業(yè)產(chǎn)出增加的比例大于研發(fā)投入增加的比例，企業(yè)可通過追加投入獲取更多的研發(fā)產(chǎn)出。

表4 21家中成藥上市企業(yè)研發(fā)效率

3.1.2靜態(tài)效率內(nèi)部結果

3.1.2.1TE分析 TE又稱技術效率，反映了企業(yè)在給定投入的情況下所能獲得的最大產(chǎn)出能力，是對總經(jīng)濟效率測度的一部分。根據(jù)上述的等級分類條件對2015—2018年21家上市中成藥企業(yè)進行統(tǒng)計分析(表5、圖1)。從分類等級來看，分布在強等級和較強等級的企業(yè)數(shù)占比僅為47.6%。該結果表明，在觀測期內(nèi)21家中成藥上市企業(yè)的TE水平較低。從時間分布來看，2015、2016年主要分布著強等級和較弱等級，而2017、2018年則主要分布弱等級和一般等級。在觀測期內(nèi)，2016年表現(xiàn)最佳，2017年表現(xiàn)最差，總體變化趨勢表現(xiàn)為“類N型”。

表5 21家中成藥上市企業(yè)TE

圖1 21家中成藥上市企業(yè)TE

3.1.2.2PTE分析 PTE是指純粹由于技術原因引起的效率變化，反映了企業(yè)依賴技術進步而提高產(chǎn)出效率的能力。從結果來看(表6、圖2)，21家中成藥上市企業(yè)在觀測期內(nèi)的PTE較高，4年間，處于強等級和較強等級的企業(yè)數(shù)平均占70.3%，且沒有企業(yè)處于弱等級。從時間分布來看，各等級項下的企業(yè)數(shù)在觀測期內(nèi)的變化趨勢同TE，但變化較為平穩(wěn)。

表6 21家中成藥上市企業(yè)PTE

圖2 21家中成藥上市企業(yè)PTE

3.1.2.3SE分析 SE表示企業(yè)改變投入要素規(guī)模的增減而影響產(chǎn)出的能力。從結果來看(圖3、表7)，21家中成藥上市企業(yè)在4年間處于強等級和較強等級的企業(yè)數(shù)占總體的52.4%，2017、2018年的SE總體低于2015、2016年的效率值。從規(guī)模報酬的增減情況來看，21家企業(yè)在4年間的科技創(chuàng)新規(guī)模靜態(tài)效率處于規(guī)模報酬可變效率前沿面的規(guī)模報酬遞增階段的情況達到51次，占總體的60.7%，規(guī)模報酬不變的情況達32次，占總體的38.1%。在21家企業(yè)中，連續(xù)4年均處于規(guī)模報酬遞增階段的企業(yè)數(shù)為10家，占總體47.62%。

圖3 21家中成藥上市企業(yè)SE

表7 21家中成藥上市企業(yè)SE

3.2 研發(fā)效率動態(tài)評價

從時間維度分析可得，21家上市企業(yè)的生產(chǎn)率變化在觀測期內(nèi)波動較大，總體以2017年為拐點呈“V”型變化，4年間的平均值僅為0.931。從企業(yè)的生產(chǎn)率變化情況來看，有61.9%企業(yè)的TFP<1.0，表明生產(chǎn)率下降狀態(tài)較為普遍，中成藥企業(yè)的生產(chǎn)效率亟待提高。

根據(jù)M指數(shù)的結果分布特征，建議可依據(jù)TFP的結果將評價對象分為高、中、低3個等級：高水平組對應TFP>1，中水平組對應TFP=1，低水平組對應TFP<1，以此作為區(qū)分企業(yè)生產(chǎn)率變化的梯度依據(jù)。以21家上市中成藥企業(yè)為例(表8)，有13家企業(yè)屬于低水平組，8家企業(yè)屬于高水平組。結果表明，21家中成藥企業(yè)中，有61.9%的企業(yè)在觀測期內(nèi)的生產(chǎn)率處于下降狀態(tài)。

表8 企業(yè)生產(chǎn)率變化情況 家

制藥業(yè)“三高一長”的行業(yè)屬性決定了投入研發(fā)活動的必然性，而研發(fā)效率的提升也成為企業(yè)增強創(chuàng)新能力的重要基礎。從上述研究結果可以看出，21家中成藥上市企業(yè)在2015—2018年的研發(fā)效率總體水平較低，時間趨勢主要反映在2017年的效率值下降明顯，這與中成藥工業(yè)的銷售收入和利潤總額從2017年開始出現(xiàn)負增長的經(jīng)濟表觀相一致。從效率值分解來看，處于強等級和較強等級的企業(yè)數(shù)占比在PTE和SE的表現(xiàn)分別為70.3%、52.4%，這一結果表明由于技術進步帶來的研發(fā)效率提升表現(xiàn)突出，但是SE較差。從規(guī)模變化趨勢看，4年間21家企業(yè)呈規(guī)模報酬遞增狀態(tài)的占比為60.7%，這表明企業(yè)的研發(fā)投入規(guī)模還有較大的提升空間，中成藥企業(yè)應提高對研發(fā)經(jīng)費和人員的投入量，才能充分利用規(guī)模優(yōu)勢獲得研發(fā)效率的增長。

4 結論及建議

本研究采用DEA對2015—2018年21家上市中成藥企業(yè)進行研發(fā)效率的測算與統(tǒng)計比較，結果表明，第一，從靜態(tài)結果來看，評價對象在觀測期內(nèi)的研發(fā)綜合水平并不高，平均有效率僅為65.7%。規(guī)模報酬遞增的占比達60.7%，這提示大部分中成藥企業(yè)的規(guī)模尚未達到最優(yōu)生產(chǎn)水平，在研發(fā)規(guī)模上仍有較大的投入空間。第二，從動態(tài)結果來看，有52.4%的企業(yè)TC效率不足，反映出整體最優(yōu)技術較為落后，這可能是導致觀測對象的TFP僅為61.9%的主要原因。總之，從選取的評價對象的測算結果來看，中成藥上市企業(yè)的綜合研發(fā)效率和研發(fā)投入規(guī)模均表現(xiàn)不足，尚未融合現(xiàn)代科學技術來提升行業(yè)的科技創(chuàng)新能力。

由此，對中成藥企業(yè)有如下3點發(fā)展建議：第一，提高企業(yè)對研發(fā)效率的考核標準，將技術發(fā)展優(yōu)勢有效地轉化為效率的提升；第二，合理配置研發(fā)資源，避免出現(xiàn)研發(fā)經(jīng)費無效，研發(fā)人員冗余、低質(zhì)工作等現(xiàn)象，注重研發(fā)成果的產(chǎn)出；第三，結合企業(yè)實際情況，加強研發(fā)經(jīng)費和研發(fā)人員的投入，充分發(fā)揮由規(guī)模效應所帶來的研發(fā)效率的提升。采用DEA評價中成藥企業(yè)的研發(fā)效率僅從研發(fā)活動的投入-產(chǎn)出角度進行了初步探索，考慮到本研究的研究時間跨度較短、評價企業(yè)數(shù)量較少等局限性，針對中藥企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的相關研究仍亟待補充完善。