楊　晞　張瑞龍　錢　瑩

滬市醫(yī)藥上市公司研發(fā)投入績效研究

楊晞張瑞龍錢瑩

隨著經濟的發(fā)展和科技的創(chuàng)新，越來越多的企業(yè)包括醫(yī)藥企業(yè)開始注重產品的研究開發(fā)。本文以滬市醫(yī)藥上市公司的研發(fā)投入績效為研究對象，選取了研發(fā)投入、研發(fā)強度等投入與產出指標，利用DEA計算企業(yè)研發(fā)的綜合效率、技術效率和規(guī)模效率，分析醫(yī)藥上市企業(yè)研發(fā)工作的成效，提出改善的對策。

投入產出；數據包絡分析；效率評價

一、引言

科技的迅猛發(fā)展和市場競爭的加劇，越來越多的企業(yè)開始注重新產品的研究開發(fā)。企業(yè)在研發(fā)項目上的投入不斷加大，企業(yè)的技術創(chuàng)新有了長足的進步，新的生產方式和新興產品層出不窮，為企業(yè)開辟新的經濟增長點，刺激了市場經濟活力，促進了社會經濟的增長。醫(yī)藥制造業(yè)在我國方興未艾，醫(yī)藥制造業(yè)的發(fā)展不僅關系到國民經濟，同時又與民生密切相關，備受社會與投資者的關注。國務院2015年5月8日發(fā)布的《中國制造2025》確定生物醫(yī)藥及高性能醫(yī)療器械是我國今后十個重點發(fā)展領域之一，為醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展又提供了良好的機遇。醫(yī)藥制造業(yè)本身具有高投入、高產出、高風險的特征，主要通過新藥研發(fā)進行創(chuàng)新式發(fā)展。醫(yī)藥制造業(yè)的新藥研發(fā)通常周期長、環(huán)節(jié)多、耗資大，一旦研發(fā)成功則回報巨大，其研發(fā)效率直接影響到企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，在資本市場上備受企業(yè)利益相關者的關注。本文以滬市醫(yī)藥上市企業(yè)的研發(fā)投入績效為研究對象，利用DEA方法，評價其研究與開發(fā)的投入——產出績效。

二、醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)現狀

在現今的醫(yī)藥行業(yè)中，研發(fā)能力是衡量一個醫(yī)藥企業(yè)未來發(fā)展的重要評價指標。在國家政策的大力扶持下，中國醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)水平提升較快。醫(yī)藥公司正在逐步加大研發(fā)投入，積極組織研發(fā)小組、招募研發(fā)人才，推進在研產品的研發(fā)進度和注冊產品的產業(yè)化。據統(tǒng)計，2014 年67家上市醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)費用約為53.56億元，費用占營業(yè)收入的平均比重由2013年的4.6%上升至2014年的4.9%。醫(yī)藥企業(yè)加大研發(fā)投入，進行企業(yè)內部的資源整合和共享，積極推進新產品的研發(fā)與產業(yè)化，是產業(yè)升級的主要途徑。

三、研究方法

數據包絡分析（DEA，全稱Data Envelopment Analysis）方法，1978年由W.W.Cooper和E.Rhodes等人首先提出。它是數學、運籌學、數理經濟學和管理學科的一個新的交叉領域，用于評價相同部門間的相對有效性。該方法主要通過保持決策單元DMU（Decision Making Units）的輸入或輸出不變，構造生產前沿面函數，將各個DMU投影到DEA的生產前沿面上，并通過比較其偏離程度來對相對有效性評價。用DEA方法計算有效性，實際上是對所有的DMU進行組合，以找出最小投入和最大產出的組合。在DEA的各種模型中，CCR模型假設系統(tǒng)的產出不受規(guī)模報酬的影響，即假定規(guī)模收益不變，可以得到綜合效率值。BCC模型假設規(guī)模報酬可變，可以得到純技術效率、規(guī)模效率以及規(guī)模效率所處的增減變化階段。Input-CCR模型見公式（1）：

θ為被評價單元投入與產出的相對效率，在實際中是綜合效率指標，θ∈［0，1］；S+和S-為松弛變量，即產出不足與投入冗余，ε為非阿基米德無窮小量，一般取10-6，經過運算解出方程組（1）的最優(yōu)解。

四、研發(fā)績效評價模型的構建及應用

（一）樣本公司選取

收集了37家滬市醫(yī)藥類上市公司2014年的相關數據（數據來源于銳思數據庫）。運用DEA的Input-CCR模型和Input-BCC模型分析這37家樣本的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率，以及公司規(guī)模收益增減變化階段。

（二）評價指標體系的選取

醫(yī)藥企業(yè)的研究開發(fā)活動周期長，研發(fā)投入大、環(huán)節(jié)多，從內容上講主要包括人員人工費用、直接投入費用、折舊費用、無形資產攤銷、新產品設計費、技術資料費用、財政部和國家稅務總局規(guī)定的其他費用等七個方面。從相對數視角，一般考慮研發(fā)投入占銷售收入的百分比，即研發(fā)強度。所以，結合醫(yī)藥類上市研發(fā)的共性，選出3個投入指標和3個產出指標，如表1所示。

以滬市37家醫(yī)藥類上市公司的2014年年報相關數據為基礎，利用銳思數據庫收集了相關投入、產出指標的數據值。具體指標數據分布見表2。

表1　選取的投入和產出指標

表2　投入、產出指標描述性統(tǒng)計

（三）研發(fā)績效評價

利用DEA的CCR和BCC模型，計算滬市37家醫(yī)藥類上市公司研發(fā)績效，結果如表3。根據計算結果，可以判斷決策單元的DEA有效性，利用計算結果可以調整無效的決策單元的投入產出比例，進行投影分析和差額變數分析，提高DEA無效的決策單元的研發(fā)效率。調整投入產出比例值可以從兩方面完成，當產出一定時，減少投入的比例；當投入一定時，獲取最多的產出。

表3　滬市37家醫(yī)藥類上市公司研發(fā)績效

從表3中的綜合效率值可以看出，37家滬市醫(yī)藥類上市公司中，有6家綜合效率值為1，即綜合效率DEA有效，處于投入產出效率生產函數的前沿面。純技術效率值有9家為1，即純技術效率DEA有效，表示這9家企業(yè)的研發(fā)投入資源使用合理有效，達到了最優(yōu)產出。從規(guī)模效益角度分析，有6家DEA有效，表明增加研發(fā)投入，可以同比例增加績效產出。

表4　DEA無效的企業(yè)的改進

（四）研發(fā)投入產出績效改進措施

對于純技術效率DEA無效的企業(yè)，可以從減少投入或增加產出進行改進，具體調整見表4，調整額度為原始值乘以效率值加或減松弛變量。

經過調整，每個企業(yè)均可以參照行業(yè)上市公司相對較高的技術效率，通過調整投入要素的構成、提升研發(fā)產出等措施取得更好的研發(fā)績效。

五、結論

利用DEA方法，從滬市醫(yī)藥類上市公司的研發(fā)工作入手，通過選取研發(fā)投入數據，從投入產出績效的視角，分析其研發(fā)工作的效率。通過分析，可以揭示出滬市醫(yī)藥類上市公司研發(fā)工作的相對前沿面，分離出相對研發(fā)效率較高的企業(yè)和研發(fā)效率不足的企業(yè)，針對效率不足企業(yè)，可以從優(yōu)化投入、提高產出方面采取措施，為企業(yè)提升研發(fā)績效、更好地形成產能提供借鑒。

本文系2014年江蘇高校哲學社會科學研究基金項目“江蘇醫(yī)藥類上市公司融資約束、研發(fā)投入與創(chuàng)新績效”（項目編號：2014SJB642）階段性研究成果、江蘇省高等學校大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目“連云港醫(yī)藥上市企業(yè)研發(fā)（R&D）投入績效及促進機制”（項目編號：201411641055Y）研究成果。

［1］鄒文杰.中國醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)效率及其收斂趨勢——基于DEA-Malmquist指數的實證分析.北京航空航天大學學報（社會科學版），2013（06）.

［2］程海來，鄭娟.基于DEA模型的合肥市制造業(yè)研發(fā)效率分析.大學數學，2013（05）.

（作者單位：淮海工學院商學院）