我国医药制造业上市公司经营效率及影响因素分析

王程程， 徐 文

（1.山东中医药大学药学院，济南 250355； 2.山东中医药大学管理学院，济南 250355）

医药制造业作为我国的高技术产业之一，是国民经济的重要部分，在我国目前经济稳步发展和人民生活水平不断提高的背景下，人口老龄化、疾病谱变化、大众健康观念转变等健康问题和更加多元化的健康需求都为医药制造业带来良好的发展机遇. 经营效率是衡量企业发展的重要指标，经营效率低下，会明显限制资源投入对成果回报质量的提高作用，因此在一定的资源投入下，提高经营效率、获得高质量的成果回报对公司的长远发展至关重要［1］. 在医药制造业经营效率的相关研究中，谢小燕等［2］运用DEA 超效率模型，将27家医药制造业上市公司分为5类并进行效率值排序，研究得出各个公司的超效率值普遍较高，而部分DEA弱有效主要是由于资产总额投资不足造成的. 陈冰等［3］运用DEA-Tobit 模型对我国2002—2009 年37家医药制造上市公司的经营绩效和影响因素进行测度，认为综合技术效率普遍偏低，公司的资产周转率、人均资本和股权集中度正向影响企业的经营绩效，公司上市年龄和生产规模对企业经营绩效有负向影响. 陈凤仪等［4］运用DEA方法分析2010—2015年134家医药上市公司的经营效率，研究得出各上市公司总体效率呈下降趋势. 余旺等［5］运用DEA模型测算2016年16家盈利为正的医药制造业公司的经营绩效，研究得出部分公司经营绩效有待提高，公司间效率差异较小. 总体来看，国内学者对医药制造业的经营效率研究已取得一定进展，但多为经营效率、经营绩效评价研究，进一步探索影响因素的文献较少.

基于此，本文采用DEA-Malmquist 方法，通过静态和动态两个方面分析评价2014—2018年医药制造业上市公司的经营效率，在效率测度和评价基础上运用Tobit回归模型分析影响因素，为公司提高经营效率，促进行业发展提出建议.

1 研究方法和数据说明

1.1 研究方法

1.1.1 数据包络分析（DEA） 基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率的分析方法［6］，1978年由美国学者Charnes、Cooper 和Rhodes 3 人提出，并以姓氏首字母命名的基于规模报酬不变的CCR 模型［7］，1984 年Banker、Charnes 和Cooper 提出基于规模报酬可变的BCC 模型［8］. 在实际生产中，由于许多公司经营过程中未处于最优规模的生产状态，因此文中选取投入导向BCC模型，使投影点的生产规模与被评价DMU的生产规模处于同一水平，来评价各单元的相对技术有效性.

1.1.2 Malmquist指数模型 Färe R等［9］提出采用DEA与Malmquist指数结合的方法，建立DEA-Malmquist指数模型，将全要素生产率指数分解出技术效率变化指数和技术水平变化两部分，而技术效率变化指数包括纯技术效率变化指数和规模效率变化指数，通过DEA-Malmquist模型可以进一步区分判断技术水平和技术效率对全要素生产率的影响.

1.1.3 Tobit模型 DEA模型取得的效率值是［0，1］的截尾数据，而Tobit模型是计量经济学中的受限因变量模型，采用极大似然估计法可得到β 和σ 的一致估计量，能够避免因最小二乘法（OLS）造成的估计值偏向情况［10-11］，符合样本数值要求，公式如下：

式中：y*为被解释变量；β0为常数项；β 为系数估计值向量；xi为解释变量；μi为随机误差项.

1.2 数据说明

根据中国证券监督管理委员会上市公司行业分类结果公布的医药制造业上市公司目录，剔除医药制造主营构成占比不足80%、参评年份数据缺失和ST类的上市公司之后，最终选取72家公司作为研究样本. 按上市公司所属地区分类，东部44家、中部18家、西部10家，具有较强的代表性. 医药制造业具有多投入多产出的复杂特点，结合目前经营效率的已有研究［12-15］，根据数据的可获得性、科学性和有效性，选取5个投入指标，即总资产（万元）、营业成本（万元）、固定资产（万元）、流动资产（万元）、员工总数（人），反映医药制造公司在资本规模、运营成本和人力资本方面的投入情况；5个产出指标，即营业收入（万元）、利润总额（万元）、净利润（万元）、基本每股收益（元）、净资产收益率（%），反映医药制造业公司经营过程中的获利能力、偿债能力、盈利能力、营运能力，以此构建经营效率评价的投入产出指标体系.

研究数据来自网易财经网站（https：//money.163.com/）公布的各上市公司2014—2018年年报以及国泰安数据库（http：//www.gtarsc.com/#/index）.

2 实证分析

2.1 基于DEA-BCC模型的静态效率分析

从表1可知，2014—2018年中国医药制造业上市公司经营效率，平均只有0.783，处于较低水平. 将经营效率值θ 划分为4个区间，即θ=1、0.8≤θ＜1、0.5≤θ＜0.8、θ＜0.5，分别代表DEA有效、DEA轻度无效、DEA中度无效、DEA严重无效. DEA有效的公司包括舒泰神等6家，说明这6家公司投入与产出达到相对最优，其余66家公司处于不同程度的DEA无效状态. 其中，双鹭药业等28家公司经营效率处于DEA轻度无效，虽未达到1，但都超过了均值0.783；利德曼等35公司经营效率处于DEA中度无效，并且存在瑞普生物、海南海药、紫鑫药业3家公司DEA严重无效情况，与行业平均效率水平差距较大.

从整体情况看，经营效率均值0.783、纯技术效率均值0.835和规模效率均值0.934均未达到前沿面，企业技术创新和组织管理水平成为制约经营效率的主要因素. 各公司因纯技术效率或规模效率值不理想影响了其整体效率水平，公司间存在较明显差异.

表1 2014—2018年我国医药制造业72家上市公司平均效率测算结果Tab.1 Average efficiency measurement results of 72 listed companies in China’s pharmaceutical manufacturing industry from 2014 to 2018

图1 2014—2018年医药制造业上市公司平均效率值变化趋势Fig.1 Change trend of average efficiency of listed companies in pharmaceutical manufacturing industry from 2014 to 2018

从图1的平均效率变化趋势可知，经营效率、纯技术效率和规模效率的变化趋势整体一致，都呈现2015年较2014年略有降低，2016年开始逐渐上升的走势，说明纯技术效率和规模效率对提升企业经营效率均起到重要作用，并且纯技术效率的影响作用更加明显，规模效率有进一步的调整改进潜力.

图2 2014—2018年医药制造业上市公司规模报酬状态变化趋势Fig.2 Change trend of returns to scale of listed companies in pharmaceutical manufacturing industry from 2014 to 2018

从图2的规模报酬趋势情况可知，规模报酬递减的公司数量逐年减少，由2014年的28家公司逐年递减至2018年的17家公司；规模报酬递增的公司数量由2014年的28家提升至33家；规模报酬不变状态的公司由2014年的16家提升至22家. 从整体看，2014—2018年我国医药制造业上市公司盲目扩大生产经营规模的公司数量减少了39.29%，生产经营规模合理的公司和规模可适当扩大的公司数较2014 年分别提升了37.5%和17.85%，说明各公司生产规模投入逐步合理，并且可能存在管理者对公司未来的发展环境、盈利情况等因素的不确定性，因此对待规模发展态度较为理智和保守.

2.2 基于DEA-Malmquist指数的动态效率分析

从表2的纵向时间来看，2014—2018年医药制造业全要素生产率均值为0.972，下降了2.8%，其中技术效率指数及其分解项纯技术效率指数和规模效率指数均大于1，但技术水平变化指数均值为0.947，技术水平的较大退步导致技术效率变化指数的促进作用不明显.

从表3 的医药制造业个体来看，有57 家公司的技术效率变化指数均大于或等于1，占样本总数的79.17%. 在45 家全要素生产率均值大于1 的公司中，技术水平变化指数小于1 且技术效率大于1 的公司有26 家，占比为57.78%，说明技术效率对全要素生产率的增长贡献较大. 而技术水平变化指数均值大于1的公司仅有23个，其余49个公司均小于1，说明多数公司技术水平及创新能力有待提高，但也有巨大发展空间，是提高效率的有效途径，下一步发展中应将其作为首要考虑因素，注重现有技术应用前提下，应加大技术创新研究.

表2 2014—2018年72家医药制造上市公司各年度全要素生产率及分解项Tab.2 Total factor productivity and breakdown items of 72 listed pharmaceutical manufacturing companies in each year from 2014 to 2018

表3 2014—2018年中国医药制造业72家上市公司全要素生产率指数测算结果Tab.3 Total factor productivity index of 72 listed companies in Chinese pharmaceutical manufacturing industry from 2014 to 2018

2.3 医药制造业上市公司经营效率影响因素分析

2.3.1 Tobit回归模型变量选取 由于医药制造业公司内部因素对其经营发展有较大影响，且相关实证研究较少，为此选取DEA-BCC 模型测算的公司经营效率作为因变量；自变量选取X1资产负债率，代表公司的资本结构；X2总资产周转率，代表公司资产周转利用情况；X3上市年龄（即公司上市年龄=各考察年度-上市年份+1）；X4为前十大股东持股比例之和，代表公司股权集中程度；X5主营业务利润率，代表公司获利能力.

2.3.2 结果 根据所选取的影响因素指标数据，利用Stata 14.0软件进行回归分析，具体结果见表4.

表4 经营效率影响因素回归结果Tab.4 Regression results of factors affecting operating efficiency

X1资产负债率对经营效率产生显著负向影响，说明资产与负债结构反映公司偿还能力和财务风险，是债权人进行信贷资金行为的风险提示，资产负债率越合理，发生偿债危机的风险就越低. X2总资产周转率、X3上市年龄、X4股权集中程度、X5主营业务利润率均对公司有显著的正向影响，说明公司的总资产周转效率越好，其投入就能更大程度转化为产出，有效避免资源浪费现象，提高经营效率；而上市越早的公司随着时间的推移，在市场资源、渠道和经验的早期的实践经验积累优势显露，能够更大范围的占领市场有效资源，不断发展壮大；公司的股权较为集中，则做决策和战略调整时，股东的利益更能够协调统一，不易造成冲突，有利于公司在生产经营过程中快速反应，抓住契机获得收益；主营业务利润率越高，则意味着产品定价科学，带来的附加值高，每单位收入能带来更多的利润，能够在主营业务市场占据更优势地位.

3 结论与建议

3.1 结论

通过对2014—2018 年72 家医药制造业上市公司经营效率的静态和动态分析认为，医药制造业上市公司的经营效率整体不理想、技术和管理水平有所欠缺、技术创新研究不够、规模仍具有调整空间. 分析影响因素可知，资产负债率对经营效率有显著的负向影响，而公司总资产周转率、上市年龄、股权集中度和主营业务利润率对经营效率有显著的正向影响.

3.2 建议

3.2.1 调整公司内部组织结构和员工管理方式，提升管理效率 合理设置公司内部各层级机构的职责权限，根据目前的发展经营阶段，制定更为详细的工作程序和相关要求的制度安排，避免因权责分配和良性运行机制不合理导致管理效率低下［16］. 引进高质量管理人才，改变员工管理方式，注重内部人力资源的培养和选拔，制定定期工作考核制度考察记录员工的工作质量和能力，有效提高员工工作效率，通过考核发掘潜力人才，补充公司的人才储备库；加强各岗位和专业技术人员的培训，通过组织系统的学习和培训有助于员工了解公司历史和公司文化，扩大知识视野和创新思维，提高工作能力和素质，对优秀的员工可试行股权激励机制并提高相关薪酬和待遇，激发员工工作积极性，多措并举增强经营管理水平和效率［17］. 应大力发展和弘扬自身独特的公司文化，公司文化可以补充正式制度，其中的价值观和行为准则可以制约和规范公司管理者和员工行为，增强公司成员的归属感和责任感.

3.2.2 增强自主创新研发能力，保持竞争优势 医药研发的投资回报与其他行业不同，资金投入大，且回报周期较长. 随着《国家药品安全“十二五规划”》《关于改革药品医疗器械审评审批制度的意见》《关于开展仿制药质量和疗效一致性评价的意见》等政策的出台实施，国家加强药品质量监管，重视提高药品的审批质量，加快创新药的审评和审批以及仿制药的一致性评价进程［18-20］，对优化医药市场竞争格局、提高医药制造行业标准和促进产业集约化发展具有重要意义. 医药制造业公司更应重视提高自身的创新研发能力，调整和实施研究与开发战略，将新技术和知识的基础研究、现有产品的应用型研究以及新产品的开发型研究相结合，一方面在现有技术和产品的良好基础上研究改良现有的产品和流程，更加适应市场环境，增加经济效益；另一方面引进先进技术和工艺，提高公司自身的研发能力和创新水平，凭借先进的技术和创新产品建立市场优势，提高在行业中的竞争力.

3.2.3 合理调整规模，理智看待规模扩张 尽管规模效率表现优于纯技术效率，但仍存在改进空间，应根据自身情况和发展目标适度调整经营规模，但发展并不代表一味扩大，任何的兼并重组都存在不同企业文化的碰撞和资源整合问题. 规模调整应有确切的目标和切实可行的计划，兼并重组或引进设施等重要决策之前要深入进行调查研究，认清市场形势，减少盲目投入，注重优化存量，保持理智并正确看待经营风险. 由于规模报酬变化趋势体现出公司对其未来发展可能持有保守态度，政府可提供方向引导和相关支持鼓励措施，推动企业向高质量发展.