基于动态网络sbm模型的中国医药制造业创新效率测算及其收敛性研究-刘忠敏.pdf
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1、第6期(总第284期) 工业技术经济 No6(General,No 284)2017年6月 Journal of Industrial Technological Economics June2017基于动态网络SBM模型的中国医药制造业创新效率测算及其收敛性研究刘忠敏1 马树才2马文婷11(吉林师范大学,四平 136000) 2(辽宁大学,沈阳 110036)摘要 首先,把医药制造业的创新过程分为知识创新和商业化两个阶段,建立动态网络SBM模型;其次,利用面板数据对中国医药制造业的创新效率及其收敛性进行了实证分析。研究发现:全国医药制造业创新效率偏低;知识创新阶段效率值较低,商业化阶段效率值
2、相对较高;在全国范围内医药制造业创新效率存在着t3条件收敛,每个地区会收敛于自身的稳定水平;医药制造业创新效率在各省之间呈现明显的东、中、西部地理空间俱乐部收敛,西部地区收敛速度都明显快于中、东部。研究结论带来的启示是:各级政府应结合自身的实际情况,采取相应的产业政策来促进医药制造业创新效率的提升。关键词 动态网络SBM模型 医药制造业创新效率B收敛俱乐部收敛6收敛DOI:103969j issn1004910X 2017069中图分类号F4077 文献标识码A引 言医药制造业关系到全民的健康,是个特殊的产业,它的市场需求巨大,而且需求弹性小,因此在各个国家医药制造业都是最重要的产业,受到各国
3、政府的重视。医药制造业属于知识密集型产业,创新对医药制造业的发展至关重要。那么我国医药制造业创新效率怎么样?不同地区的资源禀赋、经济发展水平、科技实力等方面的差异会导致医药制造业创新效率的差异吗?如果存在差异,这种差异有多大?会随着时间的发展而出现收敛的现象吗?如果存在收敛现象,处于不同地理位置的医药制造业创新效率收敛的特征一致-57科学地测算医药制造业的创新效率并探寻其收敛性,对促进我国医药制造业创新效率的提高以及落后省域创新效率的迅速追赶有着重要的意义。1 文献综述医药制造业创新效率的研究是国内外科技政策学者们的研究热点。目前国内外学者大多采用单阶段DEA法对医药制造业的创新效率进行研究。
4、如国外学者Pannu等(2010,2011)_l,2 J采用DEA方法中的BBC模型和Malmquist指数分析了从19982007年印度医药制造业相对效率和生产率的变化;国内学者罗亚非等(2007)E3 3、邹鲜红和罗承友(2009)43、沈能(2012)5 3、刘秉镰等(2013)_6、叶红雨和杨雨婷(2015)7I、邵云飞等(2016)旧等学者对中国医药产业的创新效率进行了研究,他们采用了传统的DEA方法,如CCR模型、BBC模型、Malmquist指数、超效率DEA模型及三阶段DEA模型等。部分学者开始采用两阶段DEA法进行研究。如洪进、李敬飞、李晓芬(2013)19 J基于创新价值链
5、的视角,将医药制造业的技术创新过程分成技术开发和技术成果转化两阶段,并运用SFA方法,对我国医药制造业的技术创新效率影响进行研究;申远、李湘君、孙峰(2015)110 J以江苏省医药制造业为例,利用20082012年的企业面板数据,将医药制造业的价值创新过程分解为研发和技术转化两个相互关联的阶段,使用DEA模型分析江苏省医药制造业创新效率。从现有国内外文献可以看出在对医药制造业创新效率的研究过程中存在以下不足:(1)多采收稿日期:2017一03_03基金项目:吉林省社会科学基金项目“吉林省医药产业竞争力研究:理论、实证及对策”(项目编号:2016848)。作者简介:刘忠敏,吉林师范大学管理学院
6、市场营销系主任,副教授,博士,硕士生导师。研究方向:生产力经济学、管理统计和经济统计。马树才,辽宁大学经济学院教授,博士生导师。研究方向:统计学、数量经济学、国民经济学。马文婷,吉林师范大学管理学院助教,硕士。研究方向:管理统计。一63万方数据第6期(总第284期) 工业技术经济 No6(General,No284)2017年6月 Journal of Industrial Technological Economias June2017一I I一用传统的DEA分析方法,忽略了投入产出转化的阶段性;(2)虽然部分学者考虑到了医药产业创新的阶段性,但是他们忽略了两阶段的联结机制和跨期活动,从而不
7、能完整准确地测量医药制造业的创新效率;(3)关于创新效率的收敛性研究多见于在区域创新系统、高科技产业、电子信息制造业和工业企业等方面,关于医药制造业创新效率收敛性的研究还很少见。基于以上分析,将医药制造业的创新过程分为知识创新和商业化两个阶段,利用面板数据,建立动态网络SBM模型,对我国医药制造业创新效率及其收敛性进行实证分析,并提出相关建议。2模型、变量和数据说明21模型假定含有K个部门(k=1,K)的n个决策单元(DMUj,J=1,n),创新活动涉及T个时期(t=1,T)。基于可变规模报酬、投人导向、非径向假设下,动态网络SBM模型为:00=minil厶T。:。w:,舻1一上mk兰囊xto
8、k= m,一1 xjk)k。t+s。t-k(k=1,K;t=1,T)ytk= B一】yjk砒一s苌(k=1,K;t=1,T)ni=l粕+1椎= B:1粕+1啦!(V k;v kf;t=1,T一1)z时1=妒1啦一s材1(v k;v kt;t=1,T一1)ni:1zt(k,h)入=ni:1zt(k,h)入(V(k,h),Vt)z:(k,h)=?一1zk,h)入I+s。t(k,h)(v(k,h),v t)T-1W=1, k_1K wk=1,剐0,w。0h砬:1,砬0,st。-k0,s垃0 (v k,v t)其中,00表示DMUo的总效率,mk和rk分别表示部门k的投入项的个数及产出项的个数,(k,
9、h)f代表从部门k到部门h的连结性变量,DMUi的投入、产出、连结性变量和跨期活动变量分别表示为xijk(i=1,1TIk)、yti设(i=1,rk)、z;(k,h)z、z饕jH,Wt、W。分别表示时期t和阶段k的权重。在获得最优解时,整体效率、期间效率和部门效率分别为:瞄:i1TKmin 1 wk 1一熹1K誊I莩-。iok瞄: i 一=芋It=l K=l i_。扎洲,一盅鍪簧沁ok i1善T咿一盅譬案】当瞄=1时,称DMUjo动态有效。当时1时,称DMUjo动态无效。决策单元DMUjo动态有效的充要条件为所有时段所有节点均有效。22变量和数据说明根据我国医药制造业的特征,将医药制造业的创新
10、活动分为知识创新和商业化两个阶段,每个阶段均为多投入和多产出问题。为了测算医药制造业创新的两阶段动态网络效率,需要厘清每个阶段的投入和产出。借鉴王博(2014)11和陈建丽(2014)12j等对网络DEA模型的运用以及Fare,Groskopf(2002)恻及Tone K,Tsutsui M(2009)【14J等提出的网络结构模型,这两阶段构成的相互衔接动态网络结构模型如图1所示。在知识创新阶段,投入指标包括R&D内部经费支出和R&D资本存量。R&D内部经费支出指调查单位在报告年度用于内部开展R&D活动的实际支出。由于R&D内部经费支出中已经包括研发人员的人工费用和兼职研发人员的劳务费,因此,
11、为了避免指标间的重复,不采用其他学者的做法引入R&D人员数量和R&D人员折合全时当量这两个指标。产出指标为专利申请量;在商业化阶段,投入指标包含专利申请量、新产品开发经费支出和其他技术活动经费支出(其他技术活动经费支出=购买国内技术经费+技术改造经费+技、,、,、,、,、,、,q万方数据时期t 时期t+l图1 医药制造业的技术创新活动网络结构术引进经费+技术消化吸收经费),产出指标为新产品销售收入。为消除价格变动的影响,R&D内部经费支出额按照R&D经费支出价格指数(R&D经费支出价格指数参考陈建丽等121的构建方法。R&D经费支出价格指数=075工业品出厂价格指数+025居民消费价格指数)进
12、行平减;新产品开发经费、其他技术活动经费支出按照居民消费价格指数进行平减;新产品销售收入按照医药制造业工业生产者出厂价格指数进行平减。由于中国目前没有医药制造业R&D资本存量的数据,只有资本流量数据(使用的仪器设备购买支出),需要自己计算。我们依据Goldsmith于1951年开创的永续盘存法来计算资本存量_1 5I,其计算公式方法如下:K。=(1一占)KtHl+I。,基年的资本存量可以按照国际常用方法计算K=I(g+占),其中Kf和I。分别是第t期的资本存量和资本流量(投资),g是样本期投资的平均增长率,8是折旧率。黄勇峰在设备16年寿命期的假定下,估算出设备的经济折旧率为17。因此,借鉴黄
13、勇峰(2002)16的思想,本文采用的折旧率也为17。K。和I。的数据以2005年为不变价的R&D经费支出价格指数进行平减。需要注意的是本文的连结性变量是专利申请量,它既是知识创新阶段的产出,又是商业化阶段的投入。跨期活动变量是资本存量,因为它对高技术产业技术创新效率的作用具有滞后性和累积性。考虑到数据的连贯性、可得性和可比较性,本文选取医药制造业28个地区(由于新疆、青海和西藏由于数据缺失较多,因此本文将其剔出。)20052014年的面板数据为样本,数据主要来自中国高技术产业统计年鉴(20062015)、中国统计年鉴(20062015),部分数据来自于中国工业统计年鉴。3 医药制造业创新效率
14、实证分析本文使用Maxdea611软件测算20072014年我国28个地区在不同年份上的整体及两阶段效率。对两个阶段的效率值的权重都为05,中间变量选择自由链接方式。为了在总体上动态考察我国医药制造业创新整体效率、知识创新效率和商业化效率的变化情况,在测算结果基础上计算了20062014年全国医药制造业创新效率值,结果如表1所示。表1 20062014年全国医药制造业创新效率值一65万方数据第6期(总第284期) 工业技术经济 No6(General,No284)2017年6月 Journal of Industrial Technological Economics June2017_- I
15、_从总效率上看,样本期内全国医药制造业技术创新效率偏低,位于以054为均值、047和063为上下限的区间范围内,说明我国医药制造业技术创新效率存在着较大的提升空间。年均超过45的效率损失说明医药制造业从研发投入到新产品销售的过程中存在资源配置不当、技术落后、管理失效等问题。从分阶段效率看,知识创新效率处于o31048的区间范围内,商业化效率处于056081的区间范围内,均值分别为040和068。20062014年两个阶段的效率值存在较大的差异,知识创新效率值较低,因此知识创新效率损失情况非常严重,而商业化效率值较高,效率损失较少。表2是中国28个省域医药制造业创新效率在2006年和2014年两
16、个截面的基本情况。从知识创新阶段的效率来看,2005年有效的省域有3个,其中东部有1个,中部为0个,而西部有2个,效率值在061)的省域,西部地区为2个,其他地区全部为零个;到2014年创新效率有效的省域与2005年相同为3个,效率值在061)的省域,东部和西部分别升至3个,中部仍为0个;从效率均值来看,2005年各地区的差异很大,西部效率最高,东部次之,中部最差,到2014年中部迅速增加(从018增加到0。38),效率均值在东、中、西部地区之间的差距有所缩小。表2 2006年和2014年全国医药制造业创新效率分布情况从商业化阶段效率来看,2005年有效的省域有9个,其中东部有4个,中部为0个
17、,而西部有5个,效率值在061)的省域,东部为3个,其他地区全部为零;到2014年有效的省域东部仍为4个,西部将至3个,中部为0个,效率值在061)的省域,东部升至5个,中部升至7个,西部升至2个。从2005年和2014年的对比来看,全国各地区的商业化效率东部和西部在增加,西部略有降低。从效率均值来看,2005年各地区的差异很大,西部效率最高,东部次之,中部最差,到2014年中部迅速增加(从032增加到O72),效率均值在东、中、西部地区之间的差距逐渐缩小。黧:卜、。一(1 6(JI】h_、7、h叶一f J_400 db,_=#一0200=:多广。0,00020()6 1()07 2()()8
18、 2009 2010 201 2012 201 3 2014+东部+,p部+pq部图2 20062014年全国各地区知识创新效率发展趋势一66一由图2可知,东部地区知识创新效率水平在全国处于中间水平,且处于缓慢上升趋势;中部地区在全国处于最差水平,且处于上升趋势;西部地区是全国最高的,但其均值呈现震荡趋势,总体上略有上升。0000800060004(Jo02000肿002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20】3 2014+东部+中部+西部图3 20062014年全国各地区商业化效率发展趋势由图3可知,东部地区商业化效率水平在全国处于中间水平,发展趋势相对平稳
19、;中部地区在全国处于最差水平,且处于快速上升趋势;西部地区在全国是最高的,但其均值略有震荡,总体发展趋势相对平稳。从图2。3可以看出全国东部、中部及西部地区知识创新效率的空间差异有一定的收敛性,商万方数据第6期(总第284期) 工业技术经济 No6(General,No284)二翌2三型Lj12:翟业尘上盘盘基三世I出I生暨翟篮誊0:=:22=7一一业化的空间差异具有明显的收敛性。但是它们不能完全反应各地区的变化特征。下面将基于面板数据估计模型,对我国医药制造业创新效率进行收敛性实证分析17。4医药制造业创新效率收敛性分析关于收敛问题的研究主要有3个方面:d收敛、8收敛和俱乐部收敛。41 d收
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