醫藥制造業企業技術轉移效率研究★

丁 姝， 魯 超

（1.安徽理工大學經濟與管理學院， 安徽 淮南 232063；2.安徽理工大學第一附屬醫院藥物臨床研究中心， 安徽 淮南 232001）

0 引言

近年來，隨著健康中國戰略的深入實施，我國醫藥制造產業再度迎來新的發展。繼《國家技術轉移體系建設方案》等政策陸續出臺后，技術、政策、人才等資源均加速向醫藥制造產業集聚。但我國醫藥企業由傳統向現代轉型的過程中，受各地區地理、資源、政策等因素影響，出現技術轉移能力差距拉大、技術創新投入與經濟效益產出失調等問題，限制了醫藥制造業的高速發展。而技術轉移作為技術開發與產業化之間的橋梁，決定了醫藥制造業技術創新是否能轉變為經濟價值。因此，技術轉移效率作為解決該類問題的重要著手點，成為當前醫藥制造業成果轉化階段的研究熱點。在此基礎上，采用數據包絡分析（DEA）法測算我國各省醫藥制造業技術轉移效率，不僅為國內藥企強化成果轉化能力增加理論基礎，也為國家如何通過提升藥企技術轉移效率從而提升國家科技成果轉化的有效性提供了依據。

1 概念及現狀

技術轉移最早指發達國家或地區向發展中國家或地區的某些系統知識的轉移輸出，即橫向技術轉移[1]。隨著近年來科技成果大量涌現，出現了不同類型主體的技術轉移，轉讓方與受讓方跨領域、跨行業，即跨域或垂直技術轉移[2]。技術轉移一直是管理學領域的研究熱點之一，當前研究主要集中在三個方面：一是從城市[3]、省域層面[4]進行比較；二是從企業[5]、高校[6]等主體著手；三是結果多是分析影響因素[7]、效率測度[8]等。學者常以有效發明專利、技術改造經費支出[9]等為研究數據，運用GIS 分析方法[10]、重心模型[11]等方法研究其時空分布特征。盡管技術轉移已經受到醫藥制造業主體的關注，但由于關注時間短、樣本量受限、實證研究較少等因素，因而繼續探討醫藥制造業技術轉移效率仍有重要意義。

2 對象和方法

2.1 研究對象

本文以2015—2021 年我國27 省（區）市（除數據缺失的西藏、青海、甘肅、新疆、港澳臺）醫藥制造業面板數據為研究對象，利用三階段DEA 模型對我國醫藥制造業科技成果轉化情況進行實證分析。考慮到科技創新生產的復雜性以及科技創新的投入和產出存在時間滯后性，對選用數據進行滯后期[9]的數據處理，選取兩年時間間隔。數據來源于各年《中國區域科技創新評價報告》《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》及《中國高技術產業統計年鑒》。

2.2 指標選擇

成果轉化階段，醫藥制造業通常將技術研發階段獲得的科技成果作為投入要素，將成果轉化實現的經濟效益作為產出要素。DEA 模型分析的核心前提是構建良好的評價指標體系，基于醫藥制造業成果轉化階段技術轉移的性質及數據的可得性，參考李緣[9]、周世新[12]等人的研究文獻，選取有效發明專利數、新產品開發項目數和技術改造經費支出作為技術轉移的投入指標，選取新產品銷售收入和新產品出口收入作為技術轉移的產出指標，最終構建效率評價指標體系（見表1）。同時根據醫藥制造行業發展特點，選取經濟發展水平、科技發展水平、科技市場環境和政府財政支持4 個指標作為環境變量。有效發明專利作為醫藥制造業的科技成果投入；新產品開發項目數及技術改造經費支出反映了醫藥制造業為獲得經濟效益的技術轉移必要的人力及資金投入；新產品的銷售收入及新產品的出口收入亦能夠反映醫藥制造業的科技成果轉化水平。人均國民生產總值能夠排除人口因素的影響，體現地區經濟發展水平；區域R&D 人員資金狀況可以反映科技市場環境；區域創新綜合效用值能基于全國綜合衡量單一省份的科技發展水平；政府財政R&D 經費投入強度決定區域要素配置水平，從而影響區域技術轉移效率能力。

表1 三階段DEA 指標體系說明

2.3 研究方法

DEA 方法原理是采用線性規劃分3 個階段對研究數據進行有效生產前沿面的構造，并對決策單元（DMU）投入產出指標進行有效性分析，最終得到決策單元之間相對效率。

1）第一階段。經過計算得到DEA-BCC 基礎模型各決策單元目標投入值。模型具體形式如下：

式中：ε 為非阿基米德無窮小量；l 和m 分別為投入、產出變量的個數；si-、sr+為松弛變量；θ 為決策單元（DMU）的效率值，假設a=1，那么當si-=sr+0 時，此時DMU 是DEA 強有效，當si-不為0 或sr+不為0 時，此時DMU 是弱DEA 有效的；若a＜1，則DMU 是DEA無效的[13]。

2）第二階段。建立SFA 回歸模型，基于回歸結果，計算得到各DMU 的調整后投入指標。模型具體形式如下：

式中：Yik為第k 個DMU 的第i 項投入的松弛變量；f（Zj；βi）能反映環境變量對投入冗余的影響程度；Zj為環境變量；βi為環境變量系數；vik+μik為混合誤差項。調整后的投入計算式如下：

3）第三階段。將調整后投入和原始產出代入DEA-BCC 模型重新測算，得到27 省（區）市（除西藏、青海、甘肅、新疆、港澳臺）剔除環境因素影響的真實醫藥制造業技術轉移效率。

3 結果

3.1 第一階段BCC

利用Deap2.1 軟件通過傳統 DEA-BCC 模型，分析我國27 省（區）市成果轉化階段技術轉移的規模效率，結果見表2。在未考慮環境因素和隨機因素的影響下，我國醫藥制造業平均綜合效率值僅為0.429，處于較低水平。黑龍江、海南兩省份技術轉移效率位于前沿。山西、內蒙古、廣西、寧夏四省狀態為規模收益遞增，表明繼續加大技術創新投入可提高其規模報酬效率，創造更多邊際收益。對比各省份綜合效率均值，區域間技術轉移效率表現為差異大且分布不均。

表2 各省醫藥制造業技術轉移效率測算水平結果（SFA 調整前）

3.2 第二階段SFA

以三個投入變量為解釋變量，以所選四個外界影響變量為解釋變量，利用Frontier4.1 軟件進行SFA 回歸分析（見表3）。

表3 各省醫藥制造業技術轉移效率SFA 回歸結果

三個投入變量的γ 值都為1，說明有效發明專利數、新產品開發項目數和技術改造經費支出由管理無效率導致，不為隨機干擾項。經濟發展水平對技術改造費用支出的松弛變量系數、科技發展水平對新產品開發項目數和技術改造費用支出的松弛變量系數以及科技市場環境對技術改造費用支出的松弛變量系數均未通過10%的顯著性檢驗，表明外部環境對有效發明專利數的顯著性影響最大，對技術改造經費支出的顯著性影響最小。政府財政支持與發明專利和技術改造投入冗余具有顯著反向關系，即政府財政補助對醫藥制造的技術轉移具有促進作用。科技市場環境和科技發展水平系數為負數，即區域科技環境改善會導致高科技人才聚集，從而迸發更多的創新項目開發研究；科技發展水平提升會助推醫藥制造業的研發活動，間接推動企業去引進并改造國外新技術，最終實現科技為經濟賦能。而經濟發展水平對有效發明專利和技術改造費用支出的松弛變量系數均為正數，表明發明專利、技術改造及項目開發等成果轉化效果欠佳，可能是不同區域產業結構不同，各地經濟發展水平不同，對引進的技術改造需求不同等原因造成的。

3.3 第三階段BCC

將調整后的有效發明專利數、新產品開發項目數和技術改造經費支出指標與原始產出指標結合，再次進行DEA 效率的分析。利用Deap2.1 軟件進行測算，同樣擬定規模報酬不變，測度3 種效率。

3.4 第一、第三階段前后技術轉移效率均值比較

表4 表明，我國醫藥制造業綜合效率為0.756、純技術效率為0.838 和規模效率為0.906，與調整前的均值相比明顯上升。排除環境變量和隨機誤差的影響，我國醫藥制造業成果轉化階段技術轉移效率增優是由規模效率上升和管理水平提高共同導致的，進一步體現成果轉化階段生產研發以及技術轉化能力不強的特征。同時，表中大部分省市的規模效率接近或高于純技術效率，意味著雖然各省份存在規模無效率，但純技術無效率才是致使各省醫藥制造業企業綜合技術無效率的主因[14]，即存在制藥企業生產動力充足但專利技術轉移為經濟效益能力欠缺的情況。相較調整前（見圖1），只有北京、上海綜合效率有所下降，而其余各省市轉化要素配置綜合效率都出現了不同程度的上升。

表4 第三階段SFA 調整后各省醫藥制造業綜合效率值

3.5 第一、第三階段技術轉移效率劃分情況比較

圖2、圖3 是2015—2021 年醫藥制造業的規模效率和純技術效率均值空間分布的散點圖。以0.95 為界，第一象限為“雙高型”區域,第二象限為“低高型”區域，第三象限為“雙低型”區域，第四象限為“高低型”區域。由圖3 可知，屬于“雙低型”區域有北京、遼寧、廣西、陜西、山西、河南和湖北，該部分地區規模效率和純技術效率仍有提升空間。貴州云南、上海、廣東、江蘇、山東屬于“高低型”區域；河北、重慶、湖南、安徽、江西、吉林屬于“低高型”區域；其余省份屬于“雙高型”區域，其純技術效率和規模效率都達到了較高水平。比較第一階段和第三階段，發現“雙低型”省份數量驟減，河北、重慶、湖南、安徽、江西、吉林轉向“低高型”區域，天津、內蒙古、浙江、福建、四川、寧夏跳躍至“雙高型”區域，天津、四川、浙江由“高低型”區域轉向“雙高型”區域，寧夏由“高低型”區域轉向“雙高型”區域，福建、內蒙古由“雙低型”區域跳躍至“雙高型”區域，實證表明，采用SFA 模型分析時，剔除環境和隨機誤差因素非常必要。

圖2 第一階段醫藥制造業純技術效率均值和規模效率均值散點圖

圖3 第三階段醫藥制造業純技術效率均值和規模效率均值散點圖

4 討論

本文通過運用三階段DEA 模型，測算并研究了我國醫藥制造業成果轉化階段的技術轉移效率。除黑龍江省和海南省外，其余省份在純技術效率和規模效率方面表現較差。區域間差距主要體現在東部及東北地區與中西部地區，原因主要是中西部地區受地理影響，其經濟發展水平、科技發展水平和科技市場環境均落后于東部及東北地區，當地科技資源配置遠落后于前沿地區，科技創新能力不強，技術轉移效率不高。為提高我國整體醫藥制造業技術轉移效率，減小東部、中部、西部及東北部醫藥制造企業地區間不平衡，提出以下建議：

東部地區藥企應加強與當地高校、研究機構和醫療中心的科研合作，獲取最新技術及研究成果。中部地區藥企應設立研究項目，與當地高校和研究機構共同開發新技術，加強產學研合作；建立技術轉移平臺，促進技術提供方與接受方之間的合作及信息共享。西部地區藥企存在醫藥領域人才短缺問題，應加強技術培訓和高級人才引進；向當地政府申請醫藥技術研發和轉移科研所需的科技補貼、稅收優惠和研發基金，以降低研發成本，實時更新醫藥研究配置。東北地區藥企有深厚的工業基礎優勢，可考慮多元化研發，例如生物制藥、藥物研發等領域，以提高技術轉移的機會；建立創新中心和實驗室，用于新技術的研發和驗證，更好地應對技術轉移的需求。總體而言，不同地區的醫藥制造業需要結合其自身的地理、經濟和產業等實際情況制定自身的技術轉移戰略。政府、研究機構和企業間的資源整合和協同合作亦是推動醫藥制造業技術轉移效率提升的關鍵。