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我国医药制造业经营效率及影响因素分析

时间:2022年05月13日 所属分类:经济论文 点击次数:

摘 要: [目的] 了解 2010 - 2017 年我国医药制造业的经营效率,为促进我国医药制造业的高质量发展提供参考。[方法] 采用 Bootstrap - DEA 模型测算 2010 - 2017 年我国医药制造业的经营效率,并利用 Tobit 回归模型分析经营效率的影响因素。[结果] 我国医药制造业经营

  摘 要: [目的] 了解 2010 - 2017 年我国医药制造业的经营效率,为促进我国医药制造业的高质量发展提供参考。[方法] 采用 Bootstrap - DEA 模型测算 2010 - 2017 年我国医药制造业的经营效率,并利用 Tobit 回归模型分析经营效率的影响因素。[结果] 我国医药制造业经营效率均值由 2010 年的 0. 791 上升至 2017 年的 0. 828。山东、湖北、安徽、江苏、贵州、海南的效率稳定在较高水平; 江西、吉林、湖南、浙江、宁夏的效率较稳定;天津、福建、广东、陕西、广西、山西的效率呈不断上升趋势; 而河北、云南、黑龙江、新疆、甘肃均处于较低的效率水平; 北京、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、四川、西藏、青海的效率处于波动的不稳定状态。Tobit 回归结果显示营运能力、企业规模、市场结构、外贸依存度、产权结构和科技进步是医药制造业经营效率的影响因素 ( P < 0. 05) 。[结论] 2010 - 2017 年我国医药制造业的整体经营效率不断提高,但省际间存在不同程度的资源浪费,且受多种因素影响,经营效率仍有较大提升空间。建议优化医药制造业产权结构,在加强科技投入有效性的同时适时推动企业的兼并重组,提升医药制造业的外向度,以提高医药制造业的经营效率。

  关键词: 医药制造业; 经营效率; 影响因素

医药制造产业

  《“健康中国 2030”规划纲要》 指出要实现医药工业中高速发展和向中高端迈进,跨入世界制药强国行列[1]。在我国人口老龄化、大众健康观念转变以及多层次、多样化的健康需求背景下,医药制造业无疑是 实 现 “健 康 中 国” 战略目标的有力保障。而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[2]。目前医药制造业经营效率的研究主要采用 2 种方法: 一是以 随 机 前 沿 分 析 ( Stochastic Frontier Analysis,SFA) 为代 表 的 参 数 方 法,二 是 以 数 据 包络分 析 ( Data Envelopment Analysis,DEA) 为 代 表的非参数方法。相较于参数方法,非参数方法不需要假定生产函数,直接基于投入产出的线性规划方法测定效率,适用于多投入多产出的生产关系,是测算效率的首选方法之一。

  许晶[3]、王程程[4] 基于DEA 对不同地区医药上市公司、医药制造业不同子行业 的 效 率 进 行 研 究, 徐 锋[5]、 李 小 欢[6] 结 合Malmqusit 对医药制造业效率进行动静态分析,此外,也有学者在效率测算的基础上对其影响因素进行研究[7,8],进而提出改进措施。传统 DEA 模型未能解决样本敏感性和极端值的问题,估算 DEA 效率值存在偏差,影响回归模型估计结果的稳健性和可信度,故 本 文 采 用 Simar L 和 Wilson P W[7] 提 出Bootstrap - DEA 对效率偏差进行 修 正,以 增 强 研 究结果的可靠 性 和 稳 定 性。基 于 2010 - 2017 年 的 面板数据 测 算 我 国 医 药 制 造 业 经 营 效 率,同 时 构 建Tobit 回归模型分析影响经营效率要素,为促进我国医药制造业高质量发展提供参考。

  1 研究方法

  1. 1 数据包络分析法Charnes、Cooper 和 Rhodes 提出的应用于前沿面估算的非参数数学规划的数据包络分析方法 ( CCR模型) 是 DEA 模型类中最基本、最重要的技术[9]。Banker、Charnes 和 Cooper 提出的可变规模收益模式下数据把罗分析技术 ( Bootstrap 模型)[10,11]。考虑到公司实际经营过程中很难处于最优规模的生产状态,本文选取 BCC 模型,使投影点的生产规模与被评价决策单元的生产规模处于同一水平,以评价各单元的相对技术有效性。

  1. 2 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造成的估计值偏向情况,符合样本数值要求。

  2 变量选取及数据来源

  2. 1 变量选取

  2. 1. 1 评价指标医药制造业属于高新技术产业,评价指标兼具一般产业和技术产业的特点,在参考既往研究的基础上,考虑到数据的可得性和代表性,从以下角度构建评价指标体系。医药制造业的投入指标从要素角度出发构建,主要包括资本投入和人力投入,其中资本投入由固定资产和流动资产组成,选用年末固定资产净值和流动资产合计两个指标,同时为了反映企业用于科技创 新 活 动 的 实 际 支 出,选用研究与试验发展( Research and Experimental Development,R&D) 经费内部支出指标; 人力投入包括一般人力投入和科技人才投入,其中一般人力投入用年末全部从业人员平均人数 指 标,科 技 人 才 投 入 选 用 R&D 人 员 折 合全时当量指标。

  医药制造业的产出指标从规模效率角度出发构建,主要包括市场规模产出、市场外向度产出和研发创新 产 出。市 场 规 模 产 出 选 用 主 营 业 务 收 入 指标,以衡量企业在生产运营过程中全部收入的主要来源,以及所占市场份额; 市场外向度产出选用出口交货值指标,以衡量医药制造业产品的国际竞争力; 研发创新产出选用专利申请数和新产品销售收入 2 个指标,以衡量企业的自主创新能力和创新营业能力[8]。

  2. 1. 2 Tobit 回归变量采用 Tobit 回归进行分析,将 Bootstrap - DEA 计算的效率值作为被解释变量,解释变量根据已有研究[12 - 16]结合本文实际情况,分企业自身、市场环境和政府支持 3 个层面,其中企业自身层面选取产权结构、营运能力、科技进步、人力资本 4 个变量,市场环境层面选择企业规模、市场结构、外贸依存度、外贸直接投资 4 个变量,政府支持层面选择政府支持力度变量。

  2. 2 数据来源数据 来 源 于 《中国高技术产业统计年鉴》 和《中国工业统计年鉴》,二者统计口径一致,故可以构造混合面板数据。需要说明的是部分省份存在多个数值 缺 失,为 保 证 数 据 的 完 整 性,使 用 R 语 言 的MICE 程序包基于多重插补的链式方程进行缺失值插补[17]。考虑到经营效率评价指标中的年末固定资产净值、流动资产合计、R&D 经费内部支出、主营业务收入、出口交货值、新产品销售收入等受到价格因素的影响,导致年度间的经营效率比较缺乏客观性,因此需要选择相应的价格指数进行平减以消除影响。参考既往研究[18,19],对不同指标类型设定不同的价格平减指数。

  3 结果

  3. 1 基于 Bootstrap - DEA 的医药制造业经营效率运用 MaxDEA 软件对 2010 - 2017 年我国医药制造业的经营效率进行测算,设定迭代次数为 1000 次。

  3. 2 医药制造业经营效率的影响因素分析运用 stata 16. 0 进行 Tobit 回归分析,将产权结构、营运能力、科技进步、人力资本、企业规模、市场结构、外贸依存度、外贸直接投资、政府支持力度作为自变量,将 2010 - 2017 年各省医药制造业的效率纠偏值作为因变量。回归结果显示: 产权结构、营运能力、科技进步、企业规模、市场结构、外贸依存度是医药制造业的影响因素 ( P < 0. 05) 。

  3. 3 稳健性分析采用 R&D 人员折合全时当量代替人力资本建立新的 Tobit 回归模型,R&D 人员折合全时当量是指年度从事研发活动工作时间占全年工作时间 90% 的专职人员,能直接代表科研人员的投入,Tobit 回归结果。新的 Tobit 回归模型的系数和显著性保持一致,证明回归结果具有稳健性。

  4 讨论

  研究结果显示: 我国医药制造业的整体经营效率不断提高,但省际间存在不同程度的差异; 分析其影响因素可知,产权结构、科技进步对经营效率有显著的负向影响,而营运能力、企业规模、市场结构和外贸依存度对经营效率有显著的正向影响。

  4. 1 我国医药制造业的整体经营效率有待提高

  2010 - 2017 年我国医药制造业经营效率均值呈波浪式上升,从 0. 791 上升至 0. 828,增幅为 4. 7% 。但省际间医药制造业的经营效率值变化不一,且整体均未达到决策单元有效状态 ( 效率值≠1) 。山东、湖北、安徽、江苏、贵州、海南的医药制造业均处于一个稳定的、较高的效率水平,各省年度效率均值均大于 0. 90,年均涨幅在 2% 以内; 而江西、吉林、湖南、浙江、宁夏的医药制造业效率保持较平稳的状态,但效率仍有待提高,年度效率均值在 0. 88 上下浮动,年均涨幅在 1% 以内; 天津、福建、广东、陕西、广西、山西的医药制造业效率呈不断上升趋势,尤其是广西,由 0. 584 上升至 0. 935; 而河北、云南、黑龙江、新疆和甘肃的医药制造业则处于较低的效率水平,年度效率均值在 0. 78 上下浮动; 北京、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、四川、西藏、青海的经营效率处于波动的不稳定状态,具体表现为经营效率先增后减或先减后增。

  4. 2 影响因素分析研究结果显示: 产权结构、营运能力、科技进步、企业规模、市场结构、外贸依存度对我国医药制造业的经营效率有显著影响。

  4. 2. 1 产权结构其对经营效率存在显著负向影响,具体表现为外资企业具有完善的管理制度和工作规章,能够合理利用和优化配置已有的人力和物力资源,推动企业的快速发展; 民营企业的管理程序更具灵活性,在多元化的价值分配要素的激励制度下,员工的工作热情得以激发; 而国有企业在这些方面优势欠缺,导致经营效率相对下降。

  4. 2. 2 营运能力其对经营效率存在显著的正向影响,提示医药制造企业营运能力越强,资产的质量和利用率越高,即产品能够抢占市场,资金回流速度快,经营效率也越高。

  4. 2. 3 科技进步其对经营效率存在显著的负向影响,提示科技经费内部支出的增加导致医药制造业经营效率的降低,可能原因有 2 点: 一是由于医药企业投入的科技经费多用于仿制药的研发与生产,而对原研药的投入较少; 二是原研药未取得预期成果,导致市场上出现仿制药产品重合度大,加剧了医药制造业的竞争压力,而创新性成果的不足,必然会对医药产品的高产值创新收入和出口交易值产生一定程度的影响,最终导致医药制造企业经营效率的降低。

  4. 2. 4 企业规模其对经营效率存在显著的正向影响,提示企业的规模越大,经营效率也越高。这是由于医药行业是规模经济效应显著的行业,行业存在一个最佳规模,在达到最佳规模前,生产规模扩大会导致平均成本下降,当达到最佳规模后,规模继续增加会使得平均成本开始递增,导致行业效率降低。当前我国医药制造业处于规模收益递增阶段,扩大企业规模有利于提高医药制造业的经营效率。

  4. 2. 5 市场结构其对经营效率存在显著的正向影响,提示医药行业的大型企业占比和市场集中度越高,有利于研发资金和研发人员聚集,推动医药制造业创新发展与,从而促进经营效率的提升。

  4. 2. 6 外贸依存度对经营效率存在显著的正向影响,外贸依存度表示行业市场对外开放程度,医药制造业的外贸依存度越高,经营效率越高。这是由于国际贸易存在技术溢出效应[20],即产品的国际出口有利于引进国外先进技术和知识,推动产品创新,提升产品的标准和质量,从而提升整个行业的经营效率。

  5 建议

  5. 1 优化产权结构,提升行业竞争力研究结果显示产权结构、市场结构对我国医药制造业的经营效率存在显著的正向作用,应采取措施以促进产业结构优化升级。首先,国家应当鼓励外资企业来华发展,给予平等国民待遇和负面清单管理,鼓励其到河北、甘肃等地,引进技术和管理模式,以提高地方医药企业的经营效率。其次,各地政府要推动民营医药企业高质量发展,从放宽准入、增强融资、减税降费等方面为民营企业创造良好的营商环境。最后,国有医药企业应通过优化治理结构和模式,实现高质量发展。努力打造国有企业、民营企业、外资企业平等竞争、积极合作、共同发展的有利格局,从而实现医药制造业竞争力的提升。

  5. 2 加强科技投入有效性,提升行业自主创新性科技进步对经营效率存在负向影响,低水平重复建设和科技创新不足是我国医药制造业的痼疾,导致科技经费投入未能充分发挥效用,阻碍了行业的创新发展。因此,一方面应当严格遵照药品准入机制,特别是药品审评审批中的仿制药一致性评价; 另一方面政府应注重医药创新研究,在资金投入、注册审批和上市销售中给予政策鼓励。

  5. 3 推动企业兼并重组,优化行业组织结构企业规模、营运能力对经营效率存在正向影响。适时推动医药企业兼并重组,以扩大规模提高行业集中度,整合资源,实现生产的规模化和集约化,从而提高经营效率。同时,要不断优化行业组织结构,一是建立企业准入标准,严控企业资质,对不合格的企业给予强制退出; 二是行业可以通过两票制等行业改革政策实现不适应市场运营企业的淘汰; 三是通过医药企业间的收购和兼并等重组活动,加强企业整合,组建大型医药集团,充分利用彼此的知识、技术和人才资源,实现行业的集中优势发展。

  5. 4 推动药品国际市场准入,提升行业外向度外贸依存度对经营效率存在正向影响,出口贸易能扩大销售范围,增强行业知识和技术的国际流动,提高产值,因此应当注重提升医药产品的国际出口贸易。首先,应当注重药品与国际标准接轨,国家应大力提倡企业在药品研发与注册中遵照国际人用药品注册技术协调会 ( ICH) 规定的最高技术标准与指南进行操作,这不仅有利于提高药品质量和研发成效,而且有利于缩短药品在 ICH 国家间注册时间和成本,实现药品的国际出口; 其次,应当优化当前以低附加值的原料药和医疗器械为主的产出结构,政府带头推动高附加值制剂和生物医药产品等的出口,并给与一定的政策倾斜,以增强国际贸易竞争力。

  6 研究局限与展望

  本文基于 Bootstrap - DEA 测算我国医药制造业的经营效率,同时构建影响经营效率的 Tobit 模型。该研究具有一定的可信度,但也存在以下不足: 第一,医药制造业经营效率的影响因素众多,本文仅从 3 个维度 9 项指标进行考量,仍存在许多难以量化和数据缺失的影响因素,可能会导致重要变量的遗漏,后续可结合问卷调查或实地调研深入研究。第二,数据来源于医药统计年鉴,具有可靠性,但由于时间差和保密限制,未能获取近几年的数据,后续可视数据更新情况及时了解我国医药制造业的经营效率状况。

  参考文献:

  [1]中共中央,国务院. 健康中国 2030[EB/OL]. ( 2016 - 10 -25) [2021 - 05 - 19].

  [2]潘 涛. 我国医药制造业经营效率及其影响因素分析[D].合肥: 安徽大学,2016.

  [3]许 晶,李 野,于艳艳. 中国医药制造业 7 个子行业生产效率实证 分 析[J]. 中 国 新 药 杂 志,2011,20 ( 18 ) : 1732 -1734,1744.

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  [6]李小欢. 我国医药制造业技术创新绩效研究[D]. 上海: 华东师范大学,2016.

  [7] SIMAR L,WILSON P W. Sensitivity Analysis of EfficiencyScores: How to Bootstrap in Nonparametric Frontier models[J].Management Science,1998,44( 1) : 49 - 61.

  [8]谭晓东,陈玉文. 基于 SFA 方法的中国医药制造业创新效率评价[J]. 中国新药杂志,2016,25( 13) : 1461 - 1465.

  作者:阮智慧,钱爱兵