摘要:醫藥產業是一個融合多學科、知識密集型、技術密集型的產業，關系到人類的生命健康以及社會的和諧穩定。本文以中國醫藥產業發展為背景，運用BCC模型與Malmquist指數相結合的方法，搜集中國29個省市醫藥產業投入與產出面板數據，同時與29個省市經濟增長全要素變動進行對比，對中國醫藥產業創新效率進行測算、對其影響因素及成因進行剖析。研究發現:創新效率與區域經濟實力并不呈正相關;純技術創新效率的低下是導致中國醫藥產業整體創新效率滯后的原因;產業技術創新力度、創新資源利用、創新活動規范化管理及政府的產業發展政策等是影響醫藥產業創新效率的主要因素;據此有針對性地提出若干政策建議。

　　關鍵詞:醫藥產業;創新效率;BCC模型;Malmquist指數

　　1引言

　　醫藥產業是一個多學科融合、知識密集型、技術密集型的產業，其在國民經濟發展過程中具有重要的作用，關系到人類的生命健康以及社會的和諧穩定。廣義的醫藥產業主要由有醫藥工業及醫藥商業兩部分組成;狹義的醫藥產業僅包括醫藥生產制造環節。而本研究對象醫藥產業則是按照國家統計局分類標準定義的醫藥制造行業，是狹義的醫藥產業范圍。2010年中國將生物醫藥納入國家倡議性新興產業，這為我國醫藥產業的發展帶來新的機遇。“十一五”時期，中國醫藥產業工業生產總值復合年增長率為23．32%;醫藥產業總額利潤保持36．7%復合年增長率。但是，醫藥制造業市場集中度低，醫藥產業整體規模偏小;新產品研發不力、固定成本難以降低;專利藥物面臨專利權到期、來自防制藥物的競爭壓力等問題依然存在。從長期發展來看，創新藥物(專利藥品)仍然是產業發展的驅動力量，創新是醫藥產業發展的核心力量。

　　2研究方法:BBC模型與Malmquist指數

　　2．1BCC模型數據包絡分析簡稱DEA的基本模型包括CCＲ和BCC兩種。CCＲ最早是由CHAＲNES等［11］在固定規模報酬假設下提出的一種效率測度法，而BCC是BANKEＲ［12］等人對CCＲ模型一種嚴謹的修正，他們認為造成技術無效的原因有兩個，分別是投入規模未處于最佳狀態和生產技術上的低效，排除規模因素制約的情況下，發現純技術效率比CCＲ模型得出的技術效率更能對所研究對象具有的經營管理水平進行說明，因此把將CCＲ模型中的技術效率分解為規模效率和純技術效率兩種，三者之間的關系為:技術效率=規模效率(SE)×純技術效率(PE)。

　　2．2Malmquist指數由于投入－BCC模型只能對決策單元進行單期的效率比較與分析，利用的是橫截面的數據，但如果運用面板數據，需要考慮時間維度帶來的影響，即決策單元的單位效率需要隨著時間變化的，因此在用投入－BCC進行當期的創新效率測度后，需要用Malmquist(全要素生產率變動)指數從時間維度上測度技術效率的變化。Malmquist指數最初由Malmquist(1953)提出，Fare(1994)［13］在其研究的基礎之上，構建基于DEA的Malmquist指數，將全要素生產率變動=技術變動+技術效率變化;技術效率變化=規模效率變化+純技術效率變化，它是用于研究不同時間階段決策單元效率的演化，即它適合于分析面板數據技術效率變化情況，從而得出其動態變化的規律。Fare等將Malmquist指數記為:

　　3研究設計:變量選擇與數據搜集

　　3.1變量選擇用BCC方法分析醫藥產業創新效率的關鍵在于輸入、輸出變量的選擇，即投入與產出的界定。本文在分析相關文獻的基礎上，結合醫藥產業的特征，構建了醫藥產業創新效率評價指標體系。

　　3.2數據搜集根據《中國高新技術產業統計年鑒》中行業標準劃分，根據地區標準劃分，主要包括31省、市、區。東部地區包括:北京、天津、上海、河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西等12個省(市);中部地區包括:山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等9個省(區);西部地區包括:四川、重慶、貴州、云南、西藏、甘肅、寧夏等10個省(區)。本文選取各省醫藥產業投入與產出指標作為研究對象，由于西藏與新疆異常及數據缺省過多的故將其剔除，以29個區域作為研究對象，設定樣本區間為2009－2013年，數據來源于《中國高新技術產業統計年鑒》、《中國信息年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》以及《中國統計年鑒》等。

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　　邵云飛，詹坤，汪臘梅