中国医药制造业研发效率研究_基于HMB生产率指数的经验证据
收稿日期:2010 09 09
作者简介：吉生保(1982 )，男，山西怀仁人，南开大学国际经济研究所博士生；周小柯(1982 )，男，河南许昌人，南开大学经济研究所博士生。
中国医药制造业研发效率研究
基于HMB 生产率指数的经验证据
吉生保1
，周小柯
2
(1.南开大学国际经济研究所，天津 300071;  2.南开大学经济研究所，天津 300071)
摘 要：本文运用非参数的HMB 生产率指数方法考察了1997-2008年间中国医药制造业研发全要素生产率(TFP)的变动趋势，并把TFP 的增长分解为技术进步、技术效率变化、规模效应和投入产出混合效应四项。结果表明：样本期内，我国医药制造业研发效率总体上呈现出轻微衰退，具有波动较大、区域增长
不平衡的特点；全国范围内以及东部地区内部,HMB 指数及各分解项均呈现显著的收敛趋势，但是中西部地区内部，收敛趋势不容乐观。
关键词：医药制造业；研发；全要素生产率;HMB 指数
中图分类号:F406 3
文献标识码:A
文章编号:1004 4892(2010)06 0010 06
一、引 言
作为 永不衰落的朝阳产业!，医药产业事关国民健康、社会稳定和经济发展；医药制造业作为其基础和前提，对中国这样的发展中人口大国，重要性更是不言而喻。改革开放以来，中国医药制造业一直保持着较快的发展速度；尤其是近年来，随着医疗保险制度改革(以下简称医改)的全面推进、城镇化水平的不断提高以及人口老龄化程度的日益加深，可以预期中国医药制造业将继续保持快速增长的良好势头。与此同时，中国医药制造业也明显存在产业集中度偏低、自主研发不够等诸多问题。在此背景下，科学评价中国医药制造业研发效率并探讨其提升问题，对有效培育民族医药品牌、促进医药产业持续健康发展具有重要意义。
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目前，理论界对医药制造业研发效率进行研究的文献还较少。郑洁、杨昌辉、徐晟(2008)基于随机边界生产函数模型，估计了2001-2005年间我国医药制造业的技术创新效率
[1]
。陈春发、
朱意(2008)把研发指标作为医药制造业盈利能力的一个方面，考察了研发能力对于医药制造业企业盈利能力的影响[2]
。Akihiro 和Shoko (2008)则采用DEA 方法，并结合Malmquist 生产率指数方法，测度了日本医药业研发效率[3]
。纵观现有文献，国内对医药制造业研发效率尚无系统深入的研究;Akihiro 和Shoko (2008)的研究最具代表性，其研究方法的最大优点在于方便测算，但不足之处在于只能从投入或产出单一角度对生产率变化进行测度。实际上,Bjurek (1996)的研究认为,Malmquist 生产率指数的这一不足往往会导致两种角度的测度结果出现不一致，并指出HMB 指数方法可以较好地解决该问题
[4]
。鉴于此，本文拟采用基于DEA 模型的HMB 指数方法，对1997-2008
第6期(总第154期)
2010年11月
财 经 论 丛
Collected Essays on Finance and Econom ics
No.6(General,No.154)
Nov.2010
年我国医药制造业研发效率进行考察#。
二、研究方法及相关数据、指标说明
(一)研究方法  HMB 生产率指数及分解
由于Malmquist 生产率指数从投入角度定义和从产出角度定义计算的结果是不同的，这就造成了使用Malmquist 生产率指数的两个弊端  投入角度和产出角度选择的随意性以及不同角度计算结果的不可比性。为了克服这一缺陷,Bjurek (1996)使用产出角度与投入角度的Malmquist 生产率指数的比率作为一
个可行的解决办法，即HMB 生产率指数为[4]
:
HMB (y s ,x s ,y t ,x t )=M 0(y s ,x s ,y t ,x t ) M I (y s ,x s ,y t ,x t )(1)HMB 生产率指数除了上述优点以外，它还可以分解成四个部分:HMB (y s ,x s ,y t ,x t )=lnTC s,t +lnEC s,t +lnSC s,t +lnME s,t
(2)分解式的前两项TC 和EC 分别表示从S 到T 时期的技术进步和技术效率变化。lnTC s,t =ln {[D s
爱国的文章o (x t ,y t )D s
o (x s ,y s ) D t
o (x t ,y t )D t
o (x s ,y s )]}1/2
(3)lnEC s,t =ln [D t
o (x t ,y t ) D s
o (x s ,y s )]
(4)
这两项等同于F ∃a re et al.(1994)对产出角度Malmquist 生产率指数的分解[5]
，因此HMB 指数可
以看成是Malmquist 生产率指数的 放大!，因为它除这两项之外，还包含规模变化部分SC 和投入
产出混合效应ME 两部分。
lnSC s,t =[( s
o + t
o )/2-1]lnS s,t
(5)
式中, s
o =-ln [D s
o (S s,t x s ,y s ) D s
o (x s ,y s )]/ln [D s
t (S s,t x s ,y s ) D s
o (x s ,y s )]，表示S 期的规模弹性; t
o =-ln [D t
o (x t ,y t )/D t
0(x t  S s,t ,y s )]/ln [D t
i (x t ,y t )/D t
0(x t  S s,t ,y s )]，表示T 期的规模弹性%;S s,t =M I (y s ,x s ,y t ,x t )，表示投入角度的Malmquist 生产率指数。(5)式值大于零意味着规模变化促进了生产率的增长；反之，则阻碍了生产率的提高。
lnME s,t =1/2ln [D s
o (S s,t x s ,r s,t y s ) D s
o (x t ,y t )]+1 2ln [D t
o (x s ,y s ) D t
o (x t /S s,t ,y t  r s,t )]
(6)
式中,r s,t =M 0(y s ,x s ,y t ,x t )，表示产出角度的Malmquist 生产率指数。投入产出的混合效应ME 表明投入和产出量的变化也会对生产率的变化产生影响，它抓住了没有被技术进步、生产效率变化和规模经济变化所反映的部分。可见,HMB 生产率指数除对生产率变化的分解较完备以外，还弥补了Malmquist 生产率指数只能从一个角度进行分解的缺陷。
(二)数据来源及相关指标说明
结合医药制造业研发投入产出特点及数据的可获得性，本文选取的投入指标为医药制造业新产品开发资本以及R &D 人员全时当量，产出指标为新产品销售收入(以工业品出厂价格指数调整)和专利申请数。另外，考虑到研发从投入到产出有一定的时滞，本文取两年滞后期，即投入选取1995-2006年的数据，而产出选取1997-2008年的数据。
原始数据来自1996-2009年的&中国高技术产业统计年鉴∋、&中国统计年鉴∋、&中国科技统计年鉴∋以及各地统计年鉴。在数据处理上，采用永续盘存法来计算新产品开发资本存量，并根据
吉生保等 中国医药制造业研发效率研究
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%规模弹性大于1意味着规模经济，扩大规模可以促进生产率的增长；反之，则意味着规模不经济。
福州地税HMB 生产率指数是根据Hic ks (1961)、Moo rstee n (1961)以及Bj ure k (1996)的贡献命名的，由于该指数是以Mal mquist 生产率指数为基础定
义的，也被称为Mal mquist 生产率指数的扩展。
吴延兵(2006)等研究结果，取15%的折旧率[6]；以1995年为基期，对名义新产品开发经费支出用朱平芳和徐伟民(2003)设计的R&D价格指数进行平减，得到实际新产品开发经费支出[7]。在估算基期资本存量上，假定样本期内新产品开发资本存量的增长率等于新产品开发经费的增长g，则基期新产品开发资本存量的估算公式为:
K i0=E i0/(g+ )(7)由于缺少广东1999-2000年的固定资产投资价格指数数据，这里用当期全国指数代替。
考虑到内蒙古、海南、西藏、青海、新疆以及宁夏6省数据缺失较多不便补全，同时考虑到这些省医药制造业研发能力较低，本文研究对象为除这6省之外的全国25个省。
三、实证结果分析
(一)模型结果分析
表1是1997-2008年以HMB生产率指数表示的TFP变化的年平均值。从全要素生产率TFP增长的结构上看，虽然研发投入产出混合效应(ME)、技术效率(EC)、技术进步(TC)和在12年间均有不同程度的提升，但是中国医药制造业研发TFP的增长仍然出现了轻微的衰退(0 8%)，主要原因是规模变化(SC)出现了明显衰退。具体而言,SC使得医药制造业研发TFP的年增长平均倒退9 5个百分点；而TC和ME虽然分别使TFP年均增长4 3和3 3个百分点，但仍无法弥补SC带来的损失。相比之下,EC的作用非常微弱，对研发TFP的年增长贡献仅为0 5个百分点。
表1 我国医药制造业研发效率的HMB指数及其分解
期 间地区SC ME EC TC HMB
1997-2008年全国0 9151 0331 0051 0430 992东部0 8841 0311 0081 0450 961中部1 0531 0181 0021 0241 101西部0 8191 0970 9571 1100 955
1997-2000年全国0 7731 3530 7871 3611 120东部0 6961 3460 8211 3431 034中部0 9001 3100 7511 3311 178西部0 7561 4140 7811 4211 187
2001-2005年全国0 9180 9491 1130 9640 934东部0 9780 9261 1190 9440 957中部1 1120 9511 1010 9521 109西部0 6720 9781 1181 0080 741
2006-2008年全国1 0800 9101 0840 9100 969东部0 9500 9441 0410 9620 900中部1 1270 8861 1430 8901 016西部1 2341 0300 9051 0191 173
中国医药制造业研发TFP增长过程具有明显的阶段性特点。医改全面铺开以前(1997-2000年)，中国医药制造业研发TFP年均增长12个百分点；这一时期的主要特点是投入产出综合效应以及技术进步是推动研发TFP增长的强劲动力，弥补了规模变化和效率变化的衰退，从而不论在全国层面还是地区层面，研发TFP均呈现不同程度的增长。随后(2001-2005年)，以公立医院产权改革为核心，医疗卫生机构市场化改革在中国全面铺开；然而，缺乏规范的市场化却导致医药制造企财经论丛 2010年第6期
业不得不分出更多的资源用于渠道管理，使得这一时期研发的规模效应相比其他效应下滑较为明显。2005年后，卫生部门在承认 医改从总体上讲不成功!的同时，新一轮医改政策的出台开始变得慎重起来，先是定 政府将承担基本医疗!的基调、就医改方案公开征求各方意见,((政策的稳步推进客观上为医药制造业提供了一个相对稳定的宏观环境，在一定程度上改善了行业的研发条件，研发TFP 有所回升。
从研发生产率的地区差异来看，中部地区TFP 保持着年均10 1%的增速，远远高于东、西部地区。尤其在2001-2005年间，东部地区的研发投入产出混合效应、技术进步效应和西部地区的研发规模效应的下滑幅度都比较大，直接阻碍了两地区研发TFP 的提升；而中部地区虽然研发技术效率稍逊于东、西部地区约2个百分点，但在研发规模效应上却有11 2个百分点的提升，带来TFP 年均上升10 9个百分点。2005年以后，西部地区在规模效应、投入产出综合效应以及技术进步方面都有了明显的进步，使得研发TFP 较显著提升并超过中部地区。
整体来看，我国医药制造业研发TFP 的增长仍然表现出增长的缓慢性、较大的波动性及地区间不平衡增长的三大特点，其中以波动性表现最为明显。当国家政策有利于医药制造业及其相关产业发展时，研发生产率就表现出相当强劲或稳定的增长；当国家政策处于调整或不利于医药制造业及其相关产业发展时，研发生产率就会出现振荡。从上述波动趋势与我国当时的政策和经济环境的关系可以看出，政府相关政策的优劣直接对医药制造业研发生产率产生正面或负面的冲击，表明我国医药制造业研发生产率缺乏稳定的内生增长机制。
(二)TFP 波动的分解项考察
研发TFP 在样本期内以每年大约0 8%的速度缓慢衰退(见表1)，主要原因在于HMB 各项分解指标的大幅波动(见图1)
。
图1 中国医药制造研发TFP 变化及其分解(1997年=1)
进一步可以发现，研发规模变化与技术效率变化具有相同的时间变动趋势，而投入产出综合效应与技术进步更是接近同步波动。此外，两者波动的 峰、谷!交替出现，使得HMB 指数始终在低位徘徊(个别年份甚至出现TFP 负增长的情况)。这说明在医改方案缺乏长效机制背景下，各地对研发投入的管理只是 头疼医头、脚疼医脚!，研发效率难以取得实质性进步。2005年以后，随着医药制造业研发环境的逐渐改善,HMB 指数及其分解指标的波动程度开始减弱，有望走出长期以来 政策大变动，研发绩效大
震荡，政策再度大变动!的怪圈。广州国旅
(三)收敛趋势分析
除以上特征外，全国以及东中西部各地区期初与期末的HMB 及相关分解项还呈现一个显著特
吉生保等 中国医药制造业研发效率研究
点  期初效率值低的地区有相对较高的增长率。换言之，落后地区具有更快的增长速度，区域间表现出一定的收敛特征。下文以H MB指数为例(各分解项类似)对收敛性进行实证检验。借鉴Barro和Sala i Martin(1992)的研究，设定如下绝对 收敛检验模型[8]:
ln HMB i T
HMB i0
T
=!+lnH MB i0+∀t(8)
其中,HMB i0为各省期初的HMB值,HMB i T为对应期末的HMB值,T为观测期的时间跨度。如果显著为
婚姻怎么样挽救负，则表明区域间的HMB效率值趋于收敛。检验结果见表2。
表2 HMB指数及其分解项的绝对 收敛检验
HMB SC ME EC TC
全国-0 0721***(0 0145)-0 0776***(0 0155)-0 0704***(0 0183)-0 0990***(0 0191)-0 0987***(0 0193)东部-0 0679***(0 0231)-0 1125***(0 0262)-0 0803***(0 0271)-0 1271***(0 0248)-0 0895**(0 0359)中部-0 0856**(0 0289)-0 0621*(0 0316)-0 0310(0 0501)-0 0790**(0 0318)-0 0369(0 0411)
西部-0 0588(0 0347)-0 0669*(0 0305)-0 0535(0 0336)-0 0782(0 0505)-0 0851**(0 0329)  注：括号中数字为对应的标准误;*!、**!和***!分别表示在10%、5%和1%水平上显著。
表2显示，在全国范围内,HMB指数及各分解项的收敛检验系数均为负，且都在1%水平上显著，表明无论在规模扩张、制度安排、技术(管理)效率以及技术进步方面,HMB指数及各分解项均呈现明显的收敛趋势，意味着落后地区可以利用其后发优势!，实现赶超效应!。从各地区内部来看，只有东部地区表现出与全国整体相一致的收敛特征；中部地区虽然在HMB指数整体上呈现显著的收敛趋势，但是在HMB指数的四项分解指标中只有规模效率变化和技术效率变化分别在10%和5%水平上呈现显著收敛趋势，而投入产出综合效应以及技术进步的收敛趋势并不显著；相比之下，西部情况最令人担忧，只
有规模效率变化和技术进步分别在10%和5%水平上呈现显著收敛趋势,HMB指数、技术效率变化以及投入产出综合效应的收敛趋势均不显著。
四、结论及政策建议
本文研究发现:1997-2008年间，中国医药制造业研发效率总体上表现为轻微的衰退，与之相伴的还有波动性较大、区域增长不平衡的特点，尤其是HMB指数各分解项的交替波动在很大程度上制约了HMB生产率的增长;2005年以后,HMB指数及各分解项的波动程度开始减弱，有望走出长期以来政策大变动，研发绩效大震荡，政策再度大变动!的怪圈；全国范围内以及东部地区内部,HMB指数及各分解项均呈现显著的收敛趋势，但中西部地区内部收敛趋势不容乐观。
基于以上研究结论，为进一步提升中国医药制造业研发效率，有效培育和保护民族医药品牌，促进相关产业健康、快速发展，并发挥其在政府医改、构建和谐社会以及应对国际竞争中的重要作用，本文提出如下政策建议:
1.进一步扩大医药制造业研发的规模经济水平。鼓励医药制造业通过参股、控股和收购等方式有效整合国内外行业现有研发资源，合理扩大行业生产经营规模，提高产业集中度和规模经济水平，这是提升中国医药制造业研发效率的关键所在。
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2.重点加强医药制造业研发的科技创新能力。在提高规模效率、获取规模经济的过程中，不能一味依赖技术引进，还应该在自主创新上下功夫，以实现规模经济与科技创新能力的共同提高，财经论丛 2010年第6期

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