醫藥科技投入績效考評分析范文

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1研究背景

1科技活動對企業競爭力的作用是不言而喻的，就R&D投入費用而言，如世界500強企業用于R&D的費用占全球R&D費用的65％以上，平均每個企業的技術開發費用占其銷售額的10％一20％。這充分說明了積極的R＆D活動對保持企業的優勢地位有重大意義。n’大量研究認為：對技術創新投入的研究主要從經費投入和人員投入兩個方面進行。所以本文從科技活動人員和科技活動經費投入來對我國醫藥高新技術產業的科技投入的現狀加以分析。

1．1科技活動人員投入現狀

從表1可知，醫藥高新技術產業科技活動人員總數從1995年的25059人增加到2004年的46594人，并在這當中，科學家和工程師的人數也從10865人增加到30277人。為了更直觀的看出科學家和工程師占科技活動人員總數的比例，本文做出圖1。從圖l可知，科學家和工程師占科技活動人員的比例在總體趨勢上是不斷增高的，從1995年的43．3％增長到2003年的66．oo％，2004年下滑了近1個百分點。說明我國醫藥高新技術產業具備較高質量的科技人力資源，這也是醫藥制造業作為高技術產業的一大特征。

1．2醫藥高新技術產業科技活動經費投入現狀

①科技活動經費籌集額統計根據《中國高技術產業統計年鑒2005》統計的數據，可以發現我國醫藥制造業的科技經費R8LD投入是逐年增長的，具體分析如表2。從表2中可知：從總體上來說，我國醫藥高新技術產業的R＆D投入逐年來是不斷增長的，從1995年的108195萬元增加到2004年的700985萬元，總量翻了近7倍，可見我國政府及全社會對醫藥高新技術產業科技創新的重視不斷加強。從分地區來說，東部地區的醫藥高新技術產業無論從總量上，還是從增長幅度上，都明顯高于中西部地區，值得關注的是，西部地區的投人在2001—2003這三年中，還有下滑的跡象，表明東部地區在對醫藥高新技術產業發展高新技術上具有著明顯的優勢。②科技活動經費R&D投入經費額來源結構從1995—2004年，我國醫藥高新技術產業R&D投入經費籌集構成情況見表3。表3表明醫藥高新技術產業長期以來R&D投入的來源主要是企業，并且比重是非常大的，以2004年為例，企業所投入的R&D投入經費占總量的86．9％，非常直觀的顯示出我國醫藥制造技術創新的主體是企業，企業已經充分認識到技術創新是發展的生命線。并且從表3中可以看出，2003年和2004年，我國醫藥高新技術產業R&D投入內部支出分別為547818萬元和604651萬元，占經費籌集總額的88．3％和86．9％％。而2002年為78．6％，所以可以認為近年來，醫藥高新技術產業R＆D投入的內部支出所占的比重是逐漸上升的。表4是我國若干年份的醫藥制造業新產品開發R&D投入經費統計，講表3與表4結合來看，企業內部投入資金中用于新產品開發的比例不足，以2003和2004年為例，比例僅僅為41．7％和43．8％。可見資金利用效率不高，企業所籌集的資金運用于技術創新的部分仍然不足。通過分析，可以看出：我國醫藥高新技術產業的科技投入有所加強，但是仍然存在不足。如何定量的從全國大范圍角度考察醫藥高新技術產業的科技投入績效，是本文解決的重點問題，基于DEA模型的原理，本文在下面的實證過程中采用了LINDO規劃軟件，對醫藥高新技術產業的科技投入績效進行了評價。具體選擇CCR產出導入模型對我國各地區醫藥高新技術產業的效率進行的測定，CCR具體原理如下：假設有n個企業，每個企業投入m種類型的投入指標x和s種的類型的產出指標y，這樣數據集合為D：D={)【j(粕)，yj(粕)}，i一1，…，m；r=1，…，s；j=1，…，n)(1)輸入指標的權向量：v一{Dl，…，D。}Ti(2)產出指標的權向量：u={u1’…，u。}T(3)若第jo個評估單位為DMUjo，其效率評估為CCR模型，有：三．詈fmaxjo—z，ury咖／．互Vix咖。’1。91jst：墨1ury咖／；蚤Vi粕≤1，j一11，2…n(4)<rIll=l、1，Iv一(vl，v2…v皿)T≥olu=(ul，u2…u。)T≥o

2指標的選擇及數據來源DMU的選取應注意滿足以下幾個基本特征：(1)具有相同的目標和任務；(2)具有相同的外部環境；(3)具有相同的輸入和輸出指標，并且選取的DMU具有一定的代表性。on¨根據此原理，在投入指標方面，本文采用R&D投入、企業單位數、全部從業人員平均人數來表示，而對于產出指標則用銷售收入和利潤總額表達。我們根據中國國家統計局獲得的數據，可以得到上述指標的數據，其中醫藥高新技術產業投入指標包括R&D投入指標，科技企業數量指標，科技人員數量。產出指標包括銷售收入與利潤額。值得說明的是，本文為了使數據更具有時效性，沒有采用單個年份的數據，采取的是2006年1月一2008年5月的綜合數據，并且對指標數據進行處理，對R&D投入、產品銷售收入和利潤總額采取了累加處理，使不同地區數據具有可比性，而對科技企業數量指標和科技人員數量進行了平均處理。

3模型的運算及測度

3．1各地區DMU計算值

本文運用LINDO軟件進行DEA運算，按照DEA模型的線形規劃原理，在LINDO界面中輸入窗口中鍵人運算模型：以北京為例，最后，模型處理結果如下：北京地區醫藥制造行業非DEA有效(DMU值為0．8249098)，DUALPRICES表示約束方程右邊增加1個單位，min目標值減少的單位．比如北京地區行業的R＆D投入總計增加1個單位時，則效率會下降，目標值為O．8249098一o．o00168一o．8248。同理，本文計算出全國其他地區的DEA值，具體如表5：由表5可以看出，在2006年1月一2008年5月期間，安徽、天津、山東、海南4個地區最優值為l，占總樣本數的12．9％。證明了DEA有效，說明已經達到了“經濟帕雷托”狀態，減少任何形式的投入和產出都不會使效率變的更高。按照劉勇(2007)對DEA非有效性的層次分類，可將剩余的27個地區劃分為三個層次。¨14：1．DEA≤0．45，包括新疆、青海、廣西、甘肅四地區，這些地區的非有效程度非常嚴重。2．o．45≤DEA≤o．7，包括內蒙古、寧夏、陜西、云南、重慶、四川、山西、貴州、湖北9個地區，這些地區非有效程度中等。3．O．7≤DEA<1，包括黑龍江、江蘇、河北、上海、浙江、北京、西藏、江西、福建、河南、廣東、吉林、遼寧、湖南等地區，非有效程度較輕。從分析結果可知，東部地區的DEA有效程度明顯高于中西部地區，表現出醫藥高新技術產業在東部地區的發展是快于西部地區的。但值得注意的是：身處中西部地區安徽、海南、西藏的DEA有效值較高，而安徽和海南的經濟發展水平不是很高，四川和重慶的經濟水平不是很低，但是DEA有效值卻比較低，所以本文接下來運用投影法對這個問題進行研究。

3．2投影分析

表6為通過投影計算與前沿面差距表，可以得到以下結論：(1)安徽和海南的醫藥高新技術產業R&D投入在有效層面上，各項投入的投影值與實際值是一樣的，不存在投入和產出的過剩問題，資源利用效率達到了最優。(2)西藏的資產和年企業數量的投入指標相對于有效層面有一定程度的溢出，o．810952億元的R&D投入和27．38％科技企業數是過度投入。重慶有3．47％的科技從業人員數量的相對前沿有效層面上的溢出，投影到有效前沿面上利潤分別為18．786億元，這說明了重慶需要提高技術含量，從而提升利潤水平，減少人工成本。四川科技企業單位數的12％溢出，投影到有效前沿面上利潤分別為47．66億元，需要減少企業數量，提高行業進入門檻來規制企業的進入。

3．3指標相關度分析

這里我們運用EVIEwS3．o對全部數據進行相關分析，發現所有投入指標對產出指標的影響都比較大并且很顯著。從表6可以看出，產出指標銷售額和投入指標中的科技從業人員平年均人數的相關系數最大(分別為o．954472)，然后依次是科技企業單位數(O．929837)、R＆D投人(0．909792)。值得注意的是，另外一個產出指標利潤額和投入指標中的科技從業人員、科技企業單位數量、R＆D投入的相關系數也是逐漸下降。這表明在促進我國醫藥高新技術產業行業的銷售額水平和利潤率方面，科技從業人員數量和科技企業數量起著比較重要的作用。4結論①目前我國醫藥制造業的非有效程度在全國層面上存在1一O．381跨度的差異，并且有新疆、青海、廣西、甘肅四地區的非有效程度比較嚴重的狀況。②從全局來看，東部地區的科技投入非有效程度明顯要低于中西部地區，表明醫藥高新技術產業的東部優勢格局仍然存在。③非決策有效單元的不足存在于R&D投入的過剩和產出的不足兩個方面，這一方面表示我國高新技術產業無序競爭過度、重復建設、企業無計劃投入的不良狀態，一方面表示技術進步不足、資源利用率低下的存在。④我國醫藥高新技術產業的投入指標(如R&D投入、科技人員數量、科技企業數量)對產出指標(銷售額、利潤額)存在顯著的正向影響。而且不同的投入指標對不同的產出指標的重要性程度也比較接近。