江苏省规模以上医药企业自主创新能力研究——基于创新价值链视角

李湘君

(南京中医药大学 卫生经济管理学院，江苏 南京 210023)

创新是高技术产业发展的不竭动力，是现代经济发展的发动机。高技术产业作为知识密集、技术密集型产业，其效率将直接影响到我国整个工业产业链的效率水平和自主创新能力，进而影响到我国经济增长的速度和质量[1]。医药行业是典型的高新技术产业，关系国计民生，我国政府高度重视医药制造业产业发展，改革开放以来，医药制造业一直保持较快的发展速度，经济运行质量与效益不断提高，成为国民经济中发展最快的行业之一，并在世界医药市场中发挥越来越重要的作用。作为关系国计民生的高技术产业，我国的医药制造业存在着研究开发投入不足、新产品开发能力弱等问题，医药制造业的发展还没有摆脱粗放式经营的格局。江苏省作为我国医药制造大省，截至2015年底，企业数量、资产总额、利润总额和创新能力均位居全国前列。与国际大型制药企业相比，江苏省医药制造业的创新能力仍然十分薄弱。近年来，随着江苏省医药制造业的快速发展，形成了具有不同特征的医药产业集聚区，推动了江苏省产业集聚区的协同创新能力，在提升江苏省医药制造业创新水平的同时，对全国医药产业的发展同样具有重要意义。本研究将以江苏省规模以上医药公司为例研究医药制造业的创新水平，探究推进医药制造业自主创新能力的最优路径。

如何在产业升级中提升自主创新能力，实现产业升级和自主创新携手并进，这是急需研究的理论与现实问题。现有文献对自主创新的研究主要关注创新对产业升级的促进作用，从不同角度开展相关研究。首先，行业结构性质等内部因素对企业自主创新影响分析，比较有代表性的有企业性质对企业自主创性的影响，研究结果表明不同性质的企业其自主创性能力差异较大[2],外商投资对自主创新存在促进、抑制和双重作用[3]。产业集聚是影响自主创新的另一个重要因素，产业集聚能促进产业从劳动密集型向资本密集型转变，推动产业的自主创新能力[4]。其次，外部因素对自主创性同样存在影响，如金融发展对自主创新和产业升级均具有正向的促进作用[5]，全球价值链视角下，企业创新与市场势力存在良性互动作用机制，我国企业要在国际市场处于主导地位，需要加强自主创性能力[6]。

随着新经济增长理论的发展，有关创新能力的研究日益深入，但国内相关研究主要采用国家科技统计数据，从宏观层面上研究不同地区、不同行业间的技术创新能力，缺少利用微观数据分析某一行业内部技术创新能力的研究。鉴于上述原因，本研究以江苏省医药制造业的微观调研数据为例，对规模以上医药制造业自主创新能力现状及存在的问题进行系统性的研究。研究结果可以对提高江苏省医药制造业的创新水平，促进江苏省医药企业制造业发展具有重要的实践意义。

一、数据来源与方法

(一)数据来源

数据来源于江苏省医药行业协会和调研整理获得。根据2011年的工业企业标准将年主营业务收入在人民币2000万元及以上的江苏省全部医药制造业企业作为规模以上企业[7]。采用调查所得的2012—2014年的面板数据分别从投入、产出两方面构建评价江苏省医药制造业规模以上企业自主创新能力的评价指标体系，分析影响江苏省医药自主创新能力的因素。

(二)研究方法与指标选取

(1)研究方法

构建基于数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，简称DEA)方法的二阶段半参数评价模型。第一阶段，利用DEA方法评价江苏省医药制造业自主创新能力，DEA由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出，该方法的原理主要是通过保持决策单元(DMU, Decision Making Units)的输入或者输入不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。DEA方法以相对效率概念为基础，以凸分析和线形规划为工具的一种评价方法，应用数学规划模型计算比较决策单元之间的相对效率，对评价对象做出评价，它能充分考虑对于决策单元本身最优的投入产出方案，因而能够更理想地反映评价对象自身的信息和特点；同时对于评价复杂系统的多投入多产出分析具有独到之处。

常用的DEA模型有两种，一种是CCR模型，另一种是BCC模型。前者是假设决策单元DMU生产规模报酬不变(CRS)，后者则是假定DMU生产规模报酬可变(VRS)。由于医药制造业具有明显的规模报酬可变特性，因此采用BCC模型进行效率测算，模型如下：

假设有n个决策单元DMU，Xij表示第j个DMU的第i个输入，Yrj表示第j个DMU的第r个输出，s-表示某种投入的过剩量，s+表示某种产出的不足量，λ表示输入输出指标值的权重系数。当求得最优解θ*=1，且s-=0，s+=0，则该DMU为DEA有效的，该DMU也是技术有效和规模有效的；当θ*=1，且s-≠0或s+≠0，则说明该DMU为弱DEA有效的，可能是技术非有效或者是规模非有效；若最优解θ*≠1，则为非DEA有效。

第二阶段，以DEA效率评价结果为因变量，通过Tobit回归分析相关影响因素对规模以上企业自主创新能力的影响，并对各指标和技术效率变化之间的相关关系进行深入的分析，保证论文的合理性和科学性。其模型如下:

yi=λ+Σλpzip+εi

模型中yi表示规模以上医药企业自主创新效率值，zip表示相关影响因素，εi表示随机误差项。

(2)评价指标选取

自主创新可以分为两个阶段，一是开发阶段，二是成果转化阶段，然后建立江苏省医药制造业的“开发-成果转化”效率矩阵图(如图1所示)。创新的不同阶段，产出和投入也不尽相同，因此，效率表现的形态也不同[8]。故将效率的高低作为维度划分依据，不同的组合代表不同的效率状态。

图1 医药行业自主创新效率状态矩阵图

第一，开发阶段指标选取。R&D资源作为自主创新过程中的基本投入要素，在自主创新中起着重要作用，国内学者一般将R&D经费和R&D人员作为投入指标[9-10]，本研究也将这两个指标作为投入指标，与此同时，还将新产品开发经费作为投入指标。产出指标为专利申请数。

第二，成果转化阶段指标选取。成果转化阶段不仅有人员的投入还要有资金的投入，与开发阶段不同的是，成果转化阶段的直接产物就是新产品，它是衡量成果转化效率的直观反映[11-12]。因此，这里将新产品产值和出口交货值作为产出指标，将专利申请数、技术改造经费支出、科技活动经费支出、年末从业人员作为投入指标。

两阶段变量的描述性统计如表1所示。

表1 投入产出指标的描述性统计

二、实证结果

(一)江苏省规模以上医药制造企业的自主创新效率整体分析

使用DEA方法中的BCC模型计算江苏省规模以上医药制造企业自主创新两阶段效率，并分别按照年份和地区整理得到表2和表3。

由表2可见，江苏省规模以上医药制造企业2012年、2013年、2014年平均开发效率为0.239，且2013年的开发效率高于2012年和2014年，达到0.264，2014年的开发效率低于2010年。从DEAP2.0软件分析结果来看，绝大多数投入都有冗余(具体数据略)，这就表明，江苏省规模以上医药制造企业开发阶段的无效率主要来自于纯技术无效率，纯技术效率衡量的是给定的投入资源能提供多少相应产出(或者服务)的能力。江苏省规模以上医药制造企业2012年、2013年、2014年平均成果转化效率为0.741，且成果转化效率一直在下降。根据分析结果，成果转化阶段情况比较复杂，大部分企业投入产出平衡，少部分既有投入冗余的情况，又有产出不足的问题。由表1可见，无论哪一年，成果转化效率都远高于开发效率，这就说明，江苏省医药制造业在自主创新的起始阶段也即开发能力仍不高，尚存在较大提升空间，亟需挖掘各企业的潜力。

由表3可知，按地区来看，江苏省规模以上医药制造企业开发效率的平均值为0.322，淮安、扬州、镇江、泰州、宿迁的开发效率相对较高，高于平均水平，而常州、苏州开发效率较低。将部分没有筛选出统计所需数据的地区成果转化效率记为0，得出的成果转化效率为0.806。而从DEA分析结果来看，江苏省38%的地区规模以上医药制造企业成果转化效率为1，说明这些地区医药企业的规模和投入、产出相匹配，不需要增加规模或减少规模。而无锡、徐州、南通的纯技术效率为1，而规模效率小于1(无锡的规模效率为0.972，徐州的规模效率是0.993，苏州的规模效率为0.959，连云港的规模效率是0.936)，说明这四个地区需要通过改变运营规模来提高成果转化效率。

表2 自主创新能力开发阶段及成果转化阶段效率结果(按年份)

表3 自主创新能力开发阶段及成果转化阶段效率结果(按地区)

(二)基于创新价值链视角的江苏省规模以上医药制造企业的自主创新效率整体分析

综合表3的实证结果，利用前文两阶段规模以上医药制造行业自主创新效率状态矩阵图(以0.300作为开发效率的分界线，0.800作为成果转化效率分界线)，得出江苏省各地区规模以上医药制造企业自主创新开发阶段效率和成果转化阶段效率的二维分布图，如图2所示。

图2 江苏省规模以上医药制造企业二阶段自主创新效率状态矩阵图

A类地区——粗放式低效率自主创新。相比其他区域而言，这类地区(如常州)开发效率和成果转化效率都低，在开发阶段大量的R&D投入，研发效率却不高，造成投入资源冗余；而在成果转化阶段技术和规模的低效率同样没有达到预期效果。这类地区首要任务就是提高已有资源的使用效率，加强两阶段的自主创新与创新转化。

B类地区——高开发效率低转化效率。B类地区开发效率相对较高，如镇江、淮安，但是这两个地区的成果转化效率为0，这就说明，镇江、淮安虽然自主开发能力较强，但是将知识理论转化为新产品的能力很差，因此，这类地区应在不忽略自主开发能力的同时要着重实现产业化。

C类地区——高效集约型自主创新。这类地区两阶段的效率相当，都处于相对较高的水平，可以作为其他地区的参考标准。扬州在自主创新上取得较高的效率。泰州目前已建成国家级医药高新区——泰州医药高新技术产业开发区，聚集财力、物力和人力，产业集聚对自主创新效率起到一定的推动作用。由于宿迁筛选出符合条件的样本只有1个，不具有代表性，因此不作分析。

D类地区——低开发率高成果转化率。D类地区包括徐州、南通、盐城、苏州、南京、连云港、无锡七个城市，这类地区在成果转化方面具有较高的效率，但是自主开发效率较低，低于全省平均水平。说明这类地区过于强调研发成果的转化，而忽视了研发过程管理，这种情况会导致研发后劲不足，甚至影响整个地区医药制造业的发展。总体而言，D类地区应该提高紧抓自主开发效率，充分利用成果转化优势，实现产业自主创新能力的提升。

由此可见，从创新价值链角度来看，我省医药制造业的自主开发效率和成果转化效率都有一定的提升空间。对于A类地区的医药企业来说可以综合提升自己的自主开发效率和成果转化效率，由A发展到C，即跳跃式发展路径；也可以考虑自身基本情况，先将优势发展到最大再来弥补自己的短板，由A到B再到C或者由A到D再到C，即扬长避短的渐进式发展。针对B类和D类地区的医药企业则是要在保持自己优势的同时着重发展劣势，最终达到由B到C，由D到C的状态，即单边突破式提升路径。

(三)相关影响因素的估计结果

对数据处理后，将两阶段效率相乘作为自主创新效率的整体衡量[13-14](自主创新效率)，使用Stata 12.0软件进行Tobit回归分析，结果见表4。工业总产值、年末从业人员数、资产总计度量企业规模，利润总额衡量企业经营状况，政府支持力度用政府资金以及政府税收优惠金额之和来表示。回归结果显示：地区与自主创新效率呈正相关，系数为0.048，这就意味着，对江苏省医药制造业而言，不同地区因经济基础、文化基础、地理位置等因素不同，其自主创新的能力也就不同。工业总产值对自主创新效率同样存在正显著影响，说明产值越高的医药企业自主创新能力越强。企业引进技术的消化吸收经费支出对自主创新效率有显著正影响，表明企业加大引进技术的消化吸收经费支出时，自主创新效率会提高。企业规模及政府支持力度两因素对企业自主创新效率的提高具有显著正影响，这说明，企业规模越大，政府支持力度越大，投入的资金越多，对企业自主创新能力的提高有益。

表4 Tobit模型回归结果

注：**、*分别表示1%、5%显著性水平下显著。

四、 结论与政策建议

利用DEA二阶段半参数模型，基于创新价值链视角，采用江苏省规模以上医药制造企业3年的面板数据，将自主创新分为开发阶段和成果转化阶段，并分别对其效率和影响因素进行分析，得出如下结论：(1)江苏省规模以上医药制造企业2012年、2013年、2014年平均开发效率仅为0.239，经历了从低到高再到低的过程；平均成果转化率为0.741，虽然远高于平均开发效率，但是一直处于下滑状态。(2)从创新价值链的角度来看，我省绝大多数地区的平均开发效率都处于低水平，成果转化效率处于高水平，但两者都有提升的空间。(3)地区差异、工业总产值、引进技术的消化吸收经费支出、企业规模以及政府的支持力度对企业自主创新能力有显著正影响。

各地区根据两阶段自主创新效率矩阵图，总结自身的优势和劣势，对于效率较低的阶段，利用单边突破式发展或者扬长避短的渐进式发展或者跳跃式发展，实现提高阶段效率的目标，并组织学习如何加强两阶段效率管理，以综合提高开发效率和成果转化效率，进而提高整个地区的自主创新能力。其次，加强地区间的合作，增强地区间经济和人才的输入和输出，将“产、学、研”紧密结合，使得各主体发挥自身优势，各取所需资源，并且每个地区的经济状况、文化基础都不相同，各地区利用自身优势的同时避免对本地区资源的过度保护，树立一体化意识，在提高本地区自主创新能力的同时提升所属区域甚至是全省的自主创新能力。第三，企业应加大对引进技术的消化吸收力度，在消化吸收的基础上进行再创新，将引进的技术彻底变成自己的技术，形成属于自己的开发体系，达到自食其力的目标，提升企业的自主创新能力。政府部门应当加强对医药制造业的资金投入，鼓励企业及R&D人员积极参与自主创新，制定严格缜密的法律法规对自主创新的产出进行认可和保护，积极推动产业聚集，如泰州模式，建立医药高新区，给予率先进入高新区的企业优惠，鼓励医药企业进入高新区生产作业。产业集聚可以实现资源共享，产生规模效应，从而提高某一地区企业的自主创新能力。

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