买方势力与资产专用性对中国制药业技术创新影响的实证

一 引 言

卖方势力在定价上是指供应商将价格定在高于边际成本——即完全竞争均衡价格之上的能力。与之相对应的买方势力,是指需求方拥有的市场力量。Galbraith(1954)[1]首次将买方势力表达为来自下游买方的抗衡上游供应商的市场势力。此后学者们并未对其定义达成共识。Noll(2005)[2]参照竞争市场均衡价格理论,认为买方势力实质上是卖方市场势力的镜像(Mirror Image),寡头垄断或者完全垄断买方具有的迫使上游供应商将价格降低到竞争性水平之下的能力。Dobson(2005)[3]则认为买方势力是势力强大的买方从制造商获得比其余买家更优惠交易条件的能力,并非仅仅降低批发价格。Carstensen(2012)[4]从市场结构出发,以新视角概括认为，任一买方,只要不是纯粹价格接受者,就具有买方势力。上述定义均以传统古典经济学的厂商理论为基础,随着博弈论和谈判理论应用的扩大和深入,对买方势力问题的讨论也更为细致。Inderst和Mazzarotto(2006)[5]定义买方势力为下游买方与上游卖方交易时拥有的谈判势力,此时买方利用市场力量获取其他买方不能享有的有利交易条件；而传统框架下,具有买方势力的厂商难以独享专有优惠。

OECD在2008年召开的圆桌会议上,将买方势力描述为下游企业对其上游企业交易条件的影响,包括买方垄断势力(Monopsony Power)和谈判势力(Bargaining Power)。Scheelings和Wright(2006)[6]、Clarke et al.(2003)[7]对买方势力的定义类似OECD,认为买方势力通常指买方与大量卖家谈判时具有谈判优势。可理解为占主导地位的买方从供应商攫取更优惠价格和其他交易条件的能力。主要表现为两个特点：交易条件与节约成本不匹配、买方通过减少购买数量以压低市场价格。Chen(2008)[8]总结买方势力为买方拥有的在市场交易中得到种种利己条件的能力。

下面分析我国医药行业的买方势力状况。我国采用医药混业经营模式,医药销售终端包括医院和零售药店。现行医疗体制下，对于某些药品,只有进入医院才有销售市场。以大型公立医院为代表的医疗机构控制药品销售80%的市场份额(Sun et al., 2008)[9],零售药店抗衡势力极其微弱,药品销售市场接近于医院买方垄断市场(刘旭宁等,2012)[10]。具有买方垄断地位的医疗机构凭借强大买方势力降低批发价格,制定利己条款,显著降低了制药企业的利润。李凯等(2017)[11]研究得出,本地医疗机构会同时降低本地上游和其余地区制药行业利润,从药材行业、制药行业到零售行业产业链中获得利润的绝大部分。Wyld et al.(2012)[12]的研究也表明拥有强大买方势力的下游行业将降低上游行业利润。制药企业利润降低的同时,缺少足够研发资金来源,随之降低创新产出能力。

目前，对此现象的解释多集中于创新获利能力(蔡基宏,2009)[13]、市场独占利益(殷天红等,2015)[14]、药品定价(石亚如和褚淑贞,2017)[15]、企业和行业环境(杨城和朱顺林,2017)[16]、社会规制(薛澜等,2016)[17]、企业政治行为(高山行和李炎炎,2018)[18]、药品专利保护(姚维保,2005)[19]、宏观环境(李超,2016)[20]等因素,但极少研究行业资产专用性和来自产业链下游的买方势力。鉴于医药行业特殊性,面临拥有买方垄断势力的下游医疗行业,上游制药业创新行为不可避免受到影响。下游买方对药品需求的直接决定权通过产业链传导至上游制药企业,扭曲其技术创新；并且，下游买方从上游抽取租金,会减少制药企业用于研发的资金,直接阻碍其创新能力的提升(刘旭宁等，2012[10]；张庆霖和郭嘉仪，2013[21])。

近年来,随着零售商市场集中度不断提高带来的反竞争、零售价格提高、通道费和特许费、产品差异化程度降低、损害社会总福利和消费者福利等负向效应显现，制造商生产、竞争环境、定价决策等行为和绩效受到影响,损害了中小制造商的利益,降低了总产出、阻碍了技术进步,产业链下游不断增强的买方势力逐渐受到学术界和政府规制部门的关注。本文基于产业链纵向关系新视角,运用不同计量模型探索下游医疗行业买方势力对上游制药业创新行为的影响,并分析实证结果背后的机理。

本文的贡献主要表现在：(1)一些国外学者以数理模型和经验方法探索买方势力影响制造商创新行为的深层机理，但结论存在差异。技术创新包括创新投入和创新产出,而国内部分研究仅讨论买方势力对制药业研发投入的影响,鲜有关注买方势力对制药业创新产出的影响。本文针对行业发展现实,通过构建纵向关系,运用计量模型具体探索下游买方势力对上游制药业创新投入和创新产出的影响,并与国内外研究进行比较。(2)买方势力效应不仅仅是拥有强大势力的买方对上游供应商创新行为的单向影响,也体现在纵向市场产业链中上游制造商相对下游买方的市场势力上,本研究在模型设定中加入了买方卖方势力交互项,以展现卖方抗衡势力在其中所起的调节和制约作用。同时在纵向关系中加入资产专用性因素和政府规制因素,旨在全面分析企业创新行为的影响因素。(3)我国制药业创新投入、产出水平和产品层次都较低,对经济全球化条件下激烈的国际竞争适应性不足,跨国制药企业给我国制药企业带来巨大的竞争压力。提升企业竞争力,抢占医药市场份额，实现我国制药业结构升级,这些都建立在创新投入和创新产出提高的基础上。相对目前有关创新环境、模式和药品定价等的研究成果,本文从新型产业链纵向关系视角探索下游买方势力对制药业创新行为的影响,寻求提高我国制药业创新能力,增强国际竞争力,促进其良性发展的途径。

下文结构安排为：第二部分梳理买方势力对制药业创新行为影响的相关研究，明确本文所要研究的问题，同时介绍本文的可能创新之处。第三部分设定计量模型，构建纵向关系，说明变量含义和数据来源。第四部分进行实证分析。第五部分是总结及政策建议。

二 文献综述

有关行业(企业)“结构-行为-绩效”的分析主要从横向市场起步。众多学者依据哈佛学派SCP范式,集中于分析企业、行业和社会属性等因素对企业创新激励的影响。企业因素方面,Dey(2017)[22]、Baumann和Kritikos(2016)[23]研究企业规模与创新关系,Lambertini和Ornini(2015)[24]则从市场需求角度进行分析。行业因素方面未达成统一认识,Stagnaro(2017)[25]认为自由竞争为需求方和供给方提供了创新机会,Chen和Schwartz(2013)[26]表明相对于竞争性制造商,垄断厂商更能够从产品创新中获得收益,增强其研发激励,Chao et al.(2017)[27]探索市场进入和创新相关性。此外,Foellmi和Zweimuller(2017)[28]研究了不平等对创新和增长的影响。Chen et al.(2014)[29]研究发现所有权类型多样性和所有权集中对提高创新绩效具有同样效果。白让让和谭诗羽(2016)[30]在纵向视角下分析研发模式和纵向一体化对乘用车自主品牌制造企业创新绩效的影响,曹霞和张路蓬(2017)[31]在空间视角下分析金融支持对技术创新的直接影响及空间溢出效应,Raghupathi和Raghupathi(2017)[32]、Beneito和Sanchis(2014)[33]研究专利在创新中的作用,Katz(2007)[34]则从信息经济学角度讨论药品监管和创新必然负相关这一论点,证实监管激励了创新。

一些研究忽视了供应链中纵向相关市场的影响。纵向市场包括众多产业链层级,不同层级行业(企业)间关系多样。许多行业逐渐增强的买方势力已成为不可忽视因素,影响机理完全不同于横向市场。Beckert(2018)[35]在B2B(企业对企业)关系中,探索买方势力对定价机制和租金的影响,认为谈判结果由上游市场势力和下游买方抗衡势力决定；当上游存在潜在供应商时,小企业由于不受其生产能力的影响,获得比大企业更多的收益。Elking et al.(2017)[36]将供应商对当地企业财务依赖程度描述为买方势力,探索双方势力不对称情形下当地买方对供应商财务绩效的影响。Bauner et al.(2017)[37]研究处于双边垄断地位,不仅对农产品制造商拥有买方势力,且对下游企业拥有卖方势力的双寡头企业技术创新对产品差异化的影响。Suttonbrady et al.(2017)[38]研究澳大利亚超级市场双寡头高斯公司和沃尔沃斯公司通过引进私有商标品牌、增强自身买方统治地位的方式,对买卖双方关系和供应商创新的影响。Hirshberg和Shoham(2017)[39]考察买方势力对供应链关系质量的影响,比如沟通、信任和承诺,为供应链管理实践提供参考。Aitken和Paton(2017)[40]通过建立边界跨越、售前交互的创新型定性分析方法, 探究买方势力在两者关系中发挥的作用。

买方势力对供应商技术创新影响的数理模型分析中,Battigalli et al.(2007)[41]分析买方势力来源对卖方投资于质量提升的影响,每个零售商得到的总利润依赖于讨价还价过程中零售商之间的竞争程度。Inderst和Shaffer(2007)[42]分析零售商兼并对制造商产品多样性的影响, 发现兼并后的零售商通过承诺“单一来源”购买策略提升买方势力,随着零售行业市场集中度的增强,供应商选择生产差异化程度较小的产品作为应对战略,降低了产品多样化和投资新产品激励；如果双方讨价还价是有效率的,产品多样化减弱可能降低消费者剩余和总福利。李凯和李伟(2015)[43]构建1×2上游垄断、下游主导和边缘零售商模型，聚焦主导买方谈判势力，并探索其对制造商技术创新的影响,得出主导零售商谈判势力增强和市场份额增加均降低制造商技术创新水平的结论。李凯等(2014)[44]构建垄断供应商、以Stackelberg模式竞争的双寡头零售商的纵向市场结构模型,发现领导者零售商买方势力的增强对制造商技术创新具有负效应。

受限于数据可获得性,与买方势力相关的经验研究相对较少,主要为对汽车、食品、医药和啤酒等行业的研究,证明来自下游市场的买方势力会降低上游企业创新激励和和创新绩效。Peters(2000)[45]收集406家汽车供应商调查问卷,以销售收入进行加权的市场集中度指数CR3衡量国内买方市场的买方势力,以赫希曼-赫芬达尔指数衡量国内供应商市场集中度并作为卖方势力的测度指标,探索整车制造商市场势力对零部件生产商创新行为的影响。Weiss和Wittkopp(2005)[46]向德国食品制造产业15个子行业企业发放调查问卷,同时结合企业自身特征变量,以企业产品分类中新产品数量衡量创新产出,研究买方势力对食品制造企业创新的影响。刘旭宁等(2012)[10]、张庆霖和郭嘉仪(2013)[21]研究我国在医药混业经营模式下,拥有双边垄断地位且决定药品最终需求的医疗机构尤其是医院,对市场集中度较低的制药业的创新行为有显著影响。

一些学者提出了相反的观点。Inderst和Wey(2005)[47]认为买方面对现在的供应商有许多外部选择时,其就具有买方势力,促使供应商降低成本,创新工艺。与Battigalli et al.(2007)[41]、Inderst和Shaffer(2007)[42]结论相反的原因在于买方势力来源不同,Inderst和Wey(2005)[47]体现的是上游对下游依赖形成的买方势力,后两者体现的是买方在市场交易中的谈判势力。李凯等(2017)[11]归纳买方势力来源并进行分类，认为其类别和指标选取的差异是两者得出相反结论的根源。Inderst和Wey(2007)[48]构建上游垄断、下游多家竞争性买方的博弈模型,当下游市场结构与李凯和李伟(2015)[43]、李凯等(2014)[44]的研究存在差异时,结论则完全不同。此时供应商处于卖方垄断地位,产品创新投资降低边际生产成本,下游大型领导企业谈判地位的上升,通过持续增强的买方势力对上游制造商创新投入存在正向促进作用。Inderst和Wey(2010)[49]分析买方势力如何影响制造商动态效率，买方诱使生产商投资更多于产品质量提升,以提高自身产品差异化水平、产品生产技术和创新程度。经验研究中,Kirkwood(2016)[50]认为制药企业近些年获得巨额利润,即使准许包括联邦政府在内的最大买方向制造商施加压力,降低处方药价格,制药企业依旧能够得到创新投入的回报,开发新产品的创新动机仍很强。孙晓华和郑辉(2011)[51]依据2000-2008年我国汽车行业样本,研究发现当买方在双方谈判中的地位增强，即买方势力突显时,供应链传导机制下, 买方对中间投入品的更高质量要求会促进上游企业创新行为。

有关买方势力的认识在不断细分与深入。众多产业链层级构成的纵向市场中,每个层级包含大量企业,除了不同层级横向市场企业交互作用,纵向市场不同层级企业在市场交易中也存在交互作用,两者讨价还价能力的强弱取决于相对势力。当下游企业势力超过上游企业时,前者对后者行为产生较大程度影响；当上游企业具有抗衡势力时,影响结果可能完全不同。一些学者从市场集中度视角考察市场势力,把市场集中度视作市场力量的替代变量,即买卖双方市场集中度越高(越低),市场势力越大(越小)。Farber(1981)[52]基于美国50个子行业样本，探究买方集中度如何影响供应商创新行为，发现上游行业市场集中度较低(高)时,下游行业集中度与供应商R&D活动负(正)相关,即制造商在所属行业拥有与买方相抗衡的势力时,有利于自身创新行为。Peters(2000)[45]以企业调查问卷数据为基础,研究买方势力对德国汽车零部件供应商创新行为的影响,同时在模型中加入买方势力和卖方势力交互项,探索卖方势力在买方势力对自身技术创新影响中的制约和调节作用。Weiss和Wittkopp(2005)[46]在模型中加入上游市场集中度变量,体现横向市场对自身影响的同时,也体现上游市场(抗衡势力)在买方势力对自身创新影响中的制约和调节作用,若制造企业拥有抗衡势力时,将减轻下游零售商对自身创新行为的负效应。Weiss和Wittkopp(2003)[53]以德国2002年食品制造业为样本,基于面板负二项模型研究零售商市场势力对供应商产品创新的影响,认为上游制造企业在横向市场中的份额增加时,将减轻零售商对其产品创新的负效应,从市场份额视角体现抗衡势力。其后，Weiss和Wittkopp(2003)[54]仍以德国2002年食品制造业为样本,探索零售商市场势力是否影响食品制造企业高质量产品创新投资,得出零售商市场势力对常规质量产品创新存在微弱负效应,对高质量产品生产不存在负向效应的结论。常规质量产品同质化严重,零售商外部选择较多,制造企业市场势力较弱；优质产品制作工艺复杂,技术含量高,替代性弱,零售商外部选择较少,成为制造企业抗衡势力的来源,从产品差异化视角体现抗衡势力。Koehler和Rammer(2012)[55]也得出供应商创新行为取决于其相对势力大小,相对买方势力更强大时将获得自身研发利润的绝大比例,从而增强其创新激励。随着博弈论和谈判理论的兴起,国内出现以博弈论为基础研究买方抗衡势力的数理模型,李凯等(2016)[56]构建三阶段非合作动态博弈模型,研究零售商抗衡势力对供应商产品创新激励的影响,基于卖方势力视角,上游具有相对等的势力时仍会促进供应商产品创新行为。国内经验研究中,李凯等(2017)[11]构建上游制药行业、下游医疗行业的纵向关系,分析后者买方势力对前者利润的影响,得出买方势力越大,制药行业拥有与下游相抗衡势力时增加自身利润，提高自身绩效。孙晓华和郑辉(2011)[51]以我国汽车产业为样本,以整车企业为下游买方,以零部件企业为上游供应商,分别以下游、上游企业个数衡量买方势力和卖方势力,认为上下游企业数越多(越少),市场集中度越低(越高),相对另一方势力越小(大),计量模型中加入体现两者相对势力的交互项,考察前者买方势力对后者技术创新的影响，发现买方势力较大,上游行业具有抗衡势力不利于技术创新，买方势力较小,上游行业势力较大对企业研发活动有更强激励作用，即上下游势力不对等时,整车企业对零部件企业技术创新促进作用更强。

总而言之，与横向市场规模、结构对企业行为影响的结论类似,纵向市场买方势力对供应商行为影响的观点并不一致,有些甚至对立。不同结论是由于买方势力来源、上游或下游市场结构、博弈顺序、行业、买方势力衡量指标的不同。本文视地区上游制药业为一个企业,下游医疗行业为一个企业,构建了全国范围内上游31个企业×下游31个企业的纵向关系,讨论买方势力对上游制药企业技术创新的影响。有关卖方抗衡势力作为调节变量对买方势力的制约作用的研究,扩展了对纵向市场和产业链不同层级横向市场的认识。

三 计量模型设定和纵向关系构建

(一)计量模型设定

技术创新为衡量创新能力的重要指标,国内外学者对其影响因素已有大量研究,以现有研究为基础,本文从纵向视角探索下游买方势力对技术创新的影响。参考Peters(2000)[45]、Koehler和Rammer(2012)[55]的研究,通过加入买方卖方势力交互项,探索其在买方势力对上游制药企业技术创新影响中的调节和制约作用,据此构建基本模型如下：

INNOVATION=F(BMP,SMP,BMP*SMP, ……)

(1)

其中,INNOVATION代表因变量技术创新,具体包括创新投入(RATIO，研发人员数量/全部从业人员数量)和创新产出(ITEMS，新产品开发项目数量)；自变量买方势力(BMP),反映下游买方对供应商创新行为的影响;卖方势力(SMP)反映供应商市场状况与创新行为的关系；BMP*SMP为上下游市场势力交互项,其余为影响上游制药企业技术创新的控制变量。

通过对核心变量和控制变量的选择,式(1)可具体化为：

RATIOit=β0+β1BMP+β2SMP+β3BMP*SMP

(2)

RATIOit=β0+β1BMP+β2SMP+β3BMP*SMP+β4ASSET+β5GOVR+β6DEMAND
+β7REGDP+β8SPROFIT

(3)

ITEMSit=β0+β1BMP+β2SMP+β3BMP*SMP

(4)

ITEMSit=β0+β1BMP+β2SMP+β3BMP*SMP+β4ASSET+β5GOVR+β6DEMAND
+β7REGDP+β8SPROFIT

(5)

其中β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8均为待估参数,本文在式(2)、式(4)中逐次递加解释变量,以关注对结果起决定作用的核心变量买方势力(BMP)、卖方势力(SMP)及两者交互项(BMP*SMP)的系数大小和方向变化。

(二)纵向关系构建和买方势力含义

下游市场势力以不同地区医院数量测度，i地区相对j地区医院总量越多,即在下游医疗行业占有更高市场份额,市场势力越大。上游市场势力以制药企业数量测度，同时以制药业年销售收入和制药业年度工业总产值进行模型扩展,i地区相对j地区制药企业越多或年销售收入、工业总产值越大,即在上游制药业占有更高市场份额,市场势力越大。据此把全国31个省、自治区、直辖市每个地区医疗行业、制药业分别作为一个下游、上游整体,构建上游31个制药企业×下游31个医疗企业纵向关系。本文以地区数据为样本,买方势力的含义为地区医院数量占全国医院数量的份额,即下游买方在横向市场中的相对势力。

(三)变量含义和数据来源

对买方势力的不断细分与深入分析过程中,认识到买方势力效应不仅是拥有强大势力的买方对上游供应商创新行为的单向影响,当卖方也存在抗衡势力时,买方势力的作用可能会被削弱。

对于上市制药企业,由于难以获得体现上游药企抗衡势力的数据(比如谈判势力、讨价还价势力、定价能力、前向一体化能力和转换卖方成本等),加上上市制药企业只占行业一定比例,仍存在相当数量未上市中小企业和大型企业,以其代表整个制药业,难以反映行业整体状况。为此，本文选择2001-2016年全国分行业和地区省级加总行业层面数据展开分析。

参考张庆霖和郭嘉仪(2013)[21]、Peters(2000)[45]、孙晓华和郑辉(2011)[51]、Koehler 和Rammer(2012)[55]的研究，除核心变量买方势力、卖方势力和两者交互项外,将资产专用性、政府规制、市场需求增长率、人均GDP和销售利润率作为控制变量纳入回归模型。缺失数据以指数平滑法进行预测，表1为各变量单位、定义、符号和预期方向。

表1 变量描述

1.创新投入可获得数据有研发经费内部支出占销售收入的比重和研发人员数量占全部从业人员数的比重；创新产出可获得数据有专利申请数量、新产品销售收入占销售收入的比重和新产品开发项目数量。

若以研发经费内部支出占销售收入的比重衡量创新投入,鉴于上述数据是行业数据,上游每个地区制药(行业)企业研发经费内部支出面向全国,销售收入同时来自本地和其余地区医疗行业，上下游各地区间存在特殊的多对多交互作用,非普通面板模型和行业数据能够解决。因此，把研发人员数量占全部从业人员数的比重作为创新投入的衡量指标。

创新产出的衡量指标新产品销售收入占销售收入的比重也存在类似问题。上游i地区新产品销售收入和总销售收入同时来自下游i地区医疗行业和其余30个地区, 上下游同样存在多对多的交互作用,且两者在下游31个地区的销售分配额难以估算。对于专利申请数量指标,难以判断企业申请专利是否具有立足市场和长久发展之外的动机，且只有新专利被企业转化为在某一领域具有领先地位、能够显著提高产品竞争力、一定时间独享该专利带来收益的真正创新产品,才能发挥专利价值。相对来说,新产品开发项目数量是衡量创新产出的更佳指标。

2.受数据所限，本文选择地区医院总数作为买方势力(BMP)的代理变量。以药企总数测度卖方势力(SMP),可能会受到企业规模的影响,可用数据条件下以地区制药业年销售收入和制药业年度工业总产值进行稳健性检验。两者乘积(BMP*SMP)体现买卖双方市场势力的交互影响,供应商市场势力(SMP)作为调节变量(抗衡势力)影响买方势力与自身技术创新关系,BMP亦是如此。

3.资产专用性。资产专用性对上游制药企业的创新研发影响不可忽视。资产专用性是指耐用资产在多大程度上被锁定而投入特定交易关系(威廉姆森，1985)[57]。资产的专用性程度越高，若重新被配置作其他用途，由此会产生转换成本，价值损失越大。依据德姆塞茨(1999)[58]观点，生产过程中企业耐用性资产地位重要程度与资产一体化程度正相关，相对人力资本和场所专用性度量方式，专用性物质资产的度量相对简单。一般来说可以通过企业财务报表中资产负债表信息，计算得出合作双方契约实施中为某项特殊交易所做出的工具、设备等固定资产投资额，因此本文以制药企业总资产中固定资产占比作为资产专用性的衡量指标。

4.政府规制。鉴于制药业特殊性,其行为绩效受到政府规制影响程度较大,参考张庆霖和郭嘉仪(2013)[21]的研究,以各地区医药制造业出厂价格指数与一般工业品出厂价格指数比值进行度量。

其他控制变量包括, 市场需求增长率是当期销售收入与滞后一期销售收入之差占后者的比值,以人均GDP衡量地区发展程度，利润占销售收入比值衡量销售利润率。数据来源方面，政府规制数据来自2002-2017年《中国城市(镇)生活与价格年鉴》；市场需求增长率、销售利润率、制药业销售收入、创新投入和创新产出数据来自2002-2017年《中国高技术产业统计年鉴》；人均GDP数据来自2002-2017年各地区统计年鉴；制药业资产专用性、制药企业数量和制药业工业总产值数据来自2002-2017年《中国工业经济统计年鉴》；核心变量买方势力数据来自2002-2017年《中国卫生和计划生育统计年鉴》。

四 实证结果与分析

(一)变量描述性统计和计量模型选取

表2为各变量描述性统计结果。

表2 各变量描述性统计

(续上表)

变量观测值均值标准差最小值最大值买方势力496672.934382.21193.0002066.000卖方势力1496193.091165.5363.000932.000卖方势力2496379.152624.5252.3705254.427卖方势力3496371.428570.5333.0104398.545买方卖方势力交互项1496172692.500244231.500428.0001880776.000买方卖方势力交互项2496396382.700 1014068.000 232.2601.670E+07买方卖方势力交互项3496383313.600 909612.900 281.7908876265.000 资产专用性4960.3260.0960.1220.696政府规制4960.9960.0570.8321.181市场需求增长率4960.2020.142-0.2900.900人均GDP4963.0122.2740.29011.820销售利润率4960.1090.0510.0120.433

由表2可知,以新产品开发项目数量衡量创新产出时,对于计数类被解释变量,使用传统面板数据模型和OLS估计会导致偏误,面板泊松分布和面板负二项分布则为解决这类问题提供路径。对于个体i,时期t,记被解释变量Yit=yit的概率由参数λit的泊松分布决定：

(6)

其中,λit>0为泊松到达率。为了保证λit非负,假设：

(7)

其中xit不含常数项,vi≡exp(μi)为乘积形式的个体效应。如果v1=v2=v3…=vn,则为不存在个体效应的混合回归。当允许个体效应存在时,即不同个体拥有不同的vi,如果vi与所有解释变量xit均不相关,则为随机效应模型；如果vi与某个解释变量相关,则为固定效应模型。

由于这是非线性模型,故可使用极大似然估计(MLE)。记vi的密度函数为g(vi),假设样本为独立同分布,给定vi的情形下,个体i的条件分布为：

(8)

鉴于式(8)中的vi不可观测,记(yi1,yi2,yi3,…,yiT,vi)的联合概率密度为f(yi1,yi2,yi3, …,yiT,vi),并进行如下分解:

f(yi1,yi2,yi3, …,yiT,vi)=f(yi1,yi2,yi3, …,yiT|vi)·g(vi)

(9)

将式(9)中的vi求积分,可得到f(yi1,yi2,yi3, …,yiT,vi)的边缘概率密度：

(10)

判断因变量新产品开发项目数量ITEMS是否存在过度分散,结果显示，被解释变量ITEMS的方差是均值的766.593倍,可能存在过度分散问题,在此情形下,面板负二项模型优于面板泊松模型。

(二)面板回归和面板负二项回归的结果

当以下游地区医院总数、上游制药企业总数分别衡量买方、卖方势力，制药业研发人员数量占全部从业人员数量比值、新产品开发项目数分别衡量创新投入和创新产出时，回归结果见表3和表4。得到如下结论：

1.核心变量BMP系数均为负且通过不同水平显著性检验,表明下游买方势力抑制上游制药业技术创新。

首先,医疗行业和药品零售商都直接面向消费者,但由于前者的行业特殊性决定其买方势力远远超过后者,也就是说,特殊群体患者在医生面前拥有的抗衡势力几乎为零。两者交互过程中,存在高度信息不对称,普通患者不可能拥有和专业医生相比的医学知识，治疗、药物的选择与使用过程绝大程度依赖医生建议。医院所拥有的特殊地位超出药品零售商,与消费者决定药品零售商收益不同,假设医院(医生)对药品需求有直接决定权。我国“以药养医”制度使得医院(医生)提供诊疗服务的同时兼具“创收”任务,“药品加成制度”给予其更大动机将药效相同的高价药销售给患者,药品需求结构受到扭曲,通过产业链传导到上游制药业,阻碍其技术创新。其次,我国制药业竞争激烈,数量屈指可数的医院在药品批发采购过程中往往结成联盟,凭借优势地位压低批发价格,制定利己条款,降低制药企业利润和创新投入资金的同时,也降低了创新产出增加的概率。最后,面对具有双边垄断地位的医院,一些势力较弱的中小制药企业并非以创新产品、引进培训研发人员为长期发展战略,而把大量资金用于寻租活动,通过向医院商业贿赂的方式以求在激烈的竞争中胜出,进一步降低创新投入资金,并对同行业企业产生负外部性。

大量买方势力对上游供应商技术创新(研发投入、工艺创新和产品创新)影响的数理模型和经验分析结论存在异质性。文中得出医疗行业买方势力降低制药行业创新投入与创新产出,与刘旭宁等(2012)[10]、张庆霖和郭嘉仪(2013)[21]、Battigalli et al.(2007)[41]、Inderst和Shaffer(2007)[42]等结论一致。我国制药业技术创新水平较低,横向市场行业和企业属性因素起作用外，产业链下游买方势力也对其创新行为产生抑制作用。实现结构升级和国际竞争力的提升,在关注横向市场企业发展环境的同时,更应着力于对产业链中下游强大买方势力的规制,以削弱对上游制造商的负向效应。

2.以制药企业个数衡量的行业规模(SMP，卖方势力)通过不同水平显著性检验,均与技术创新负相关。产业规模扩大并不表明核心竞争力增强,虽然规模不断扩张,但技术创新滞后于规模扩张步伐，仍停留在模仿和低层次仿制药生产层面,创新投入严重不足,缺少开发新化学实体、新分子实体和新活性实体的国际竞争能力,规模的“扩张”并未与创新能力同步发展,经验结果与我国制药业面临的突出问题相契合。

4.控制变量方面,制药业资产专用性系数均为负,但在一些模型中非显著。药品在生产、包装和运输中需要特殊专用设备,设备专用性较强；不同于一般行业，制药企业对员工技能要求较高, 进行专有知识培训后的员工则属于专用人力资产；所需生产和环保设备则属于特定用途资产。按照德姆赛茨观点,资产专用性越强的企业,转换成本形成了其技术范式转换的最大障碍,抑制创新行为和技术变革的推进,实证结果与Dosi(1988)[59]的结论保持一致,与理论预期相符。

政府规制系数均为正,表明政府规制促进制药企业创新行为,但在一些模型中未通过显著性检验。监管是施加在制药企业上的负担,也是促进创新行为的服务。比如政府监管部门把虚假新药从市场剔除,为保护真正创新药提供支持；或出于鼓励创新目的授予企业一定时间的专利权,新药品带来的高收益也会促进制药企业创新行为。

市场需求增长率系数均为负,仅表4模型4统计非显著。市场需求规模的扩大为企业带来持续收益，有两方面作用：一是能为企业技术创新提供资金支持,促进其创新行为；二是保持药品当前疗效和技术含量即可满足持续增长的市场需求,由此降低企业竞争压力,导致其缺少创新激励。最终作用取决于两方面影响的互相抵消，实证结果表明市场需求增长率对企业技术创新的负向作用强于正向作用，最终整体表现为负效应。人均GDP对制药企业技术创新具有显著正效应,表明经济发达地区,制药业更加注重创新行为。行业销售利润率系数均为正,但在表3中非显著,制药企业利润增加所带来的收益能够起到摊薄固定资产投资、降低创新投入风险的作用,为提升企业创新能力提供支持。

表3 以研发人员数量占全部从业人员数量比值衡量创新投入面板数据模型回归结果

(续上表)

解释变量模型1个体固定模型2双向固定模型3个体固定模型4时点固定模型5时点固定模型6个体固定DE-MAND-0.051***-0.032***-0.032***(-4.71)(-3.17)(-3.15)REGDP0.007***0.007***(9.52)(9.50)SPROF-IT0.033(0.92)N496496496496496496R2-adj0.0470.0720.1400.1780.3070.308

表4 以新产品开发项目数量衡量创新产出面板负二项模型回归结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平；括号内为回归系数z值或t值。

(三)稳健性检验

当横向市场i地区相对j地区卖方势力以制药企业个数衡量时,需消除可能来自企业规模的影响，例如：若上游i地区制药业在全国处于领先位置,j地区制药业在国内发展缓慢,两者存在规模差异,即使数量相同,相对势力可能不同。地区制药业年销售收入和年度工业总产值则为消除企业规模影响和稳健性检验指标的选取提供较好途径。模型设定同上,以地区医院总数、制药业年销售收入分别衡量BMP(买方势力)、SMP(卖方势力)的稳健性检验结果如表5、表6所示。

对于模型1-模型6：核心变量BMP系数均为负,仅表5模型5非显著,表明下游买方势力抑制上游制药业技术创新；SMP系数均为负,仅少数模型统计非显著；纵向市场势力交互项BMP*SMP系数均为正,也仅少数模型统计非显著；控制变量系数除了显著性存在差异,方向均与表3、表4一致。表明上文结论具有稳健性。

表5 以研发人员数量占全部从业人员数量比值衡量创新投入面板数据模型回归结果

表6 以新产品开发项目数量衡量创新产出面板负二项模型回归结果

(续上表)

解释变量模型1FE模型2FE模型3FE模型4RE模型5RE模型6FESMP-0.443***-0.485***-0.489***-0.489***-0.208-0.110(-3.27)(-3.52)(-3.51)(-3.52)(-1.22)(-0.64)BMP*2.728E-04***2.953E-04***2.967E-04***2.943E-04***1.715E-04*1.039E-04SMP(3.22)(3.44)(3.44)(3.42)(1.78)(1.05)ASSET-417.742-410.770-356.310-465.132*-36.361(-1.57)(-1.53)(-1.32)(-1.72)(-0.12)GOVR93.14751.460256.480165.669(0.41)(0.11)(0.56)(0.36)DE-MAND-311.958*-394.891**-398.331**(-1.76)(-2.22)(-2.25)REGDP43.593***45.716***(2.79)(2.94)SPROF-IT1068.643***(2.65)N496496496496496496R2-adj0.0400.0450.0450.0510.0530.079

以地区医院总数、制药业年度工业总产值分别衡量BMP(买方势力)、SMP(卖方势力)的稳健性检验结果如表7、表8所示。表7和表8中核心变量BMP、SMP、BMP*SMP和控制变量除了显著性水平与表3、表4略微差异外,方向均一致,也表明以医院数量、制药企业数量衡量买卖双方势力时结论是稳健的。

表7 以研发人员数量占全部从业人员数量比值衡量创新投入面板数据模型回归结果

(续上表)

解释变量模型1时点固定模型2时点固定模型3个体固定模型4个体固定模型5双向固定模型6双向固定GOVR0.153***0.147***0.112***0.113***(5.50)(5.36)(4.31)(4.35)DE-MAND-0.046***-0.031***-0.031***(-4.32)(-3.10)(-3.09)REGDP0.007***0.007***(8.33)(8.35)SPROF-IT0.026(0.76)N496496496496496496R2-adj0.1130.1260.1770.2070.3060.307

表8 以新产品开发项目数量衡量创新产出面板负二项模型回归结果

五 结论与政策建议

本文采用面板数据模型和面板负二项模型, 视地区医疗行业、制药业为一个下游、上游整体,构建上游31个制药企业×下游31个医疗企业的纵向关系，以制药业研发人员数量占全部从业人员数量比值、新产品开发项目数衡量创新投入和创新产出；分别以地区医院总数、制药企业数量衡量买方势力和卖方势力,同时以制药业年销售收入和年度工业总产值进行稳健性检验,将资产专用性和政府规制因素纳入分析框架中,探索下游买方势力对上游制药企业技术创新的影响,以我国制药业2001-2016年数据为样本进行实证检验,得出如下结论：

1.企业技术创新除了受横向市场行业和企业属性因素影响外，产业链下游买方势力也起到不可忽视作用，买方势力与上游制造商创新行为负相关,抑制上游制药业创新投入与创新产出,不利于其创新活动的开展。资产专用性和市场需求增长率对上游制药企业技术创新具有负效应，政府规制、人均GDP和销售利润率与技术创新正相关。

2.交互项系数为正且统计显著, 当调节变量为买方势力时，下游医院数量较多(少)，即买方势力较大(小)时,制药企业数量与技术创新正(负)相关，上下游行业之间较为对等的市场势力会促进创新行为。

3.当以地区医院总数衡量买方势力,以制药业年销售收入和年度工业总产值衡量卖方势力进行模型扩展时,也证明上述结论的稳健性。

据此提出如下政策建议：一是改革医疗体制，实行医药分离模式, 破解医院在药品购买市场近乎买方垄断的地位，有助于提高制药企业创新投入和创新产出。二是打破医院在药品销售市场近乎卖方垄断的地位，有利于“看病贵、看病难、药价虚高”及医患关系紧张问题的解决。三是政府规制在制药业创新行为中有举足轻重的作用,在药品这一特殊消费品市场,市场机制自发作用并不能替代其甄别、保护高效新药、“反柠檬市场”的地位,政府应加大对制药企业生产、批发、零售环节的监管力度。

本文不足之处与拓展方向：受限于统计数据可获得性,本文以行业数据探索下游近乎垄断地位的医疗行业对上游制药业技术创新的影响,未来的研究中，可结合调查问卷,寻找制药企业层面更细致的变量,从供应链下游经销商处获取市场交易数据,收集制药企业市场交易中抗衡势力的信息,构造多维度衡量技术创新的变量,比较买方势力和卖方势力的各类衡量指标,以不同计量模型探索买方势力对制药企业技术创新的影响。