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              基于DEA和SFA的生物制藥企業效率研究

              時間:2016-01-22  來源:中國制藥設備網  作者:[db:作者]  瀏覽次數:1032

                生物制藥產業是21世紀的高科技主導產業,是保障人民生命安全、推動經濟增長方式轉變的重點領域。近年來,政府對生物技術產業在政策引導、資本投入、人才培養等方面給予了大力扶持,使我國生物制藥產業有了快速發展。據中經網的不完全統計,至2010年中國生物制藥企業達到860家,其中上市公司達到141家。那么,這些生物制藥企業技術效率如何,發展前景如何,受到學術界關注。

                國內關于制藥企業效率研究的有:焦玉燦2006根據1996 -2003年我國生物制藥企業數據,用DEA的C2R模型對我國制藥業技術創新能力系統的效率進行了評估,并用DEA的“投影原理”分析了非DEA有效決策單元的改進方向。田峻2009根據湖北省生物醫藥企業數據,采用DEA的方法對湖北的生物醫藥企業的技術效率、規模效率進行了測算,得出湖北生物醫藥企業總體研發效率較高。目前,生物制藥企業技術效率研究存在兩個明顯不足:第、關于生物制藥企業技術效率的研究都采用DEA方法,研究方法單1,而且DEA法要求樣本數據準確,受統計誤差影響大。第二、這些研究沒有對影響技術效率的因素進行分析,而技術效率影響因素的研究更具有價值,有助于分析生物制藥企業效率低下的原因,為提高企業技術效率提供政策建議和依據。因此,本文采用DEA和SFA方法,分別對我國生物制藥企業技術效率進行測算,并對影響我國生物制藥企業技術效率的因素進行分析。

                2研究方法測算技術效率的方法主要有兩種,即數據包絡機前沿分析(StochasticFrontierAnalysis,簡稱SFA)。DEA方法*早由Charnesh和E.Rhodes(1978)提出,是一種線性規劃技術。它是根據多指標投入和多指標產出對決策單元(DecisionMaking Unit,簡稱DMU)進行有效性分析的一種方法,是SFA方法包括隨機前沿成本和產出函數分析。它是通過被評價的決策單元與*優前沿面的比較,以兩者的差距來界定決策單元的效率程度,是一種基于參數的生產前沿測算方法。

                DEA模型主要有規??勺兒鸵幠2蛔儍煞N,即CRS和VRS模型。本文主要采用投入導向的VRS模型:其中i表示有i個企業,每個企業都有M種投入和N種產出,列向量和y,分別表示第i個企業的投入和產出,N1投入矩陣X與M1產出矩陣Y代表所有1個企業的數據。0表示標量,而A表示一個1-1常數向量。求解得到的0值就是第i個企業的效率值,滿足0矣1.11表示元素為1的1 1向量1.本文采用超越生產函數進行分析,模型構建如下:其中Y表示主營業務收入,L表示企業年末從業人員數,K表示企業資產總額,R表示技術知識存量,i和t分別表示第個企業和第個年份,31表示相關系數。為隨機變量,服從正態分布N(0,。2),且和相互獨立。表示技術無效率項,服從截尾正態分布N(mlt,。2),其中mlt越大,則技術效率越低。影響生物制藥企業技術效率的因素很多,包括經濟因素、技術因素、管理因素和環境因素等。本文根據指標的重要性和可獲得性選擇了9個影響因素,分別為新藥和專利數國有股權比例(X2)、研發費用占主營業務收入比重(X3)、研發人員占總人員比重(X4)、科研機構合作水平(X5)、投融資渠道是否完善(X6)、高層管理者是否有股權激勵(X7)、企業家精神和能力(Xs)、產業聚集度(X9)。無效率項函數設定如下:其中8.為待估計常數項,表為待估參數,表示上述變量對技術無效率的影響系數,參數為負則表示變量對技術無效率項有負影響,即變量對效率項有正影響。為判斷函數的有效性本文引入函數:V則說明無效項在生產單元與前沿面的偏差中占主要成分若接近0,說明隨機誤差是技術無效率的主要原因。

                3實證分析3.1數據來源和變量描述3.1.1數據來源。我國生物制藥企業上市比較晚,且各家生物制藥企業上市時間早晚不。因此本文選取2005 -2010年在上海證券交易所和深圳證券交易所上市的生物制藥公司為研究對象。選取了主板上市生物制藥公司和中小企業板上市的生物公司共20家5年的數據,其中主板上市14家(S家上海證券交易所上市,6家深圳證券交易所上市),中小企業6家(深圳證券交易所上市),總共100個樣本。

                3.1.2相關變量計算說明。企業產出:本文用主營業務收入表示企業產出。因為主營業務收入一般為正數,保證了樣本觀測值的有效性,而且主營業務收人一般比較穩定,避免出現大波動導致效率估計虛高的情況。

                企業投入:資本投入和勞動力投入是研究企業效率的*常用方法,本文在使用資本和勞動投入基礎上增加了技術知識存量投入指標。用勞動時間*能夠體現勞動投入,但是這方面數據難以獲得,所以本文采用了年末職工數來表示勞動力,用總資產表示資本投入。生物制藥企業屬于高新技術企業,技術知識存量對企業效率的影響很大,是重要的投入指標。其計算公式為:其中Rt為t期的技術知識存量,盡―y為t-  國有股權比例即國有股份占企業總股份的比重。

                有研究學者指出國有股權比例越高,則企業的專權化程度越高,企業的效率就越低。

                研發費用占主營業務收入比重:研發經費投入是企業對科研創新的資金投入,反應企業對自主創新活動的財力支持。研發費用占主營業務收入比重越高,則企業越重視自主研發。一般研發費用占主營業務收入水平越高,則企業的競爭實力也越強。

                研發人員占總人員比重:研發人員指企業中從事科技創新活動人員,研發人員占總人員比重越大,則企業對科研人員和科技創新活動越重視。

                科研機構合作水平:企業與科研機構合作越密切則企業對前沿的科技成果了解越多,獲得高新技術的可能性越大。本文中企業與高校和科研機構都有合作則取值為5,與企業或者高校合作取值為3,均未合作則取值為1.融資渠道是否完善:融資能力是生物制藥企業運作成功的保障。本文按融資金額劃分企業的融資能力。年融資額在20億元及以上的取值為9,10- 20億元則取值為8,5-10億元則取值為7,1-5億元則取值為6,0.5-1億元取值為5,1-5千萬元則取為4,500-1000萬元則取值為3,100-500萬元取值為2,1 -100萬取值為1.高層管理者是否有股權激勵:對高級管理者進行股權激勵是解決委托-代理矛盾的個途徑,是提高管理效率的有效方法。本文對存在股權激勵的企業取值為3,沒有股權激勵的企業取值為1.企業家精神和能力:企業家精神影響著整個企業的面貌,企業管理者的協調溝通能力是生物制藥企業必備的條件。本文以前十名董事、監事和高級管理者的學歷得分代表企業家的精神和能力。

                企業家精神和能力=博士4+碩士3+本科2+大專1物制藥產業集群區的企業有著比獨立的生物制藥企業更強大的競爭優勢。本文以生物制藥企業離產業聚集區遠近劃分,在產業聚集區(北京、上海、深圳、湖北)取值為5,不在產業聚集區但在A區則取值為3,不在產業聚集區但在B區則取值為2,不在產業聚集區但在C區則取值為1.(注:A、B、C區劃分參照教育部劃分)。

                3.2分析結果3.2.1DEA和SFA的效率測算結果。分別用DEAP2. 1軟件對20家上市生物制藥企業進行技術效率分析,得到結果如表1所示。

                表1 DEA效率和SFA效率對比表上市公司DEA效率值排序SFA效率值排序中國醫藥天壇生物復星實業海正藥業北生藥業錢江生化華北制藥湖星科技海王生物桂林集琦四環藥業豐原生物四環生物振興生化續上表上市公司DEA效率值排序SFA效率值排序達安基因華蘭生物華邦制藥鑫富股份科華生物雙鷺藥業20家上市生物制藥企業的DEA和SFA效率值和排序,結果顯示DEA方法測算的效率值大于SFA方法測算的效率值,且測算結果有較大差異。采用SPSS中的Spearman相關系數來檢測兩種方法下的效率排序是否存在一致性,得出DEA效率排序和SFA效率排序的Spearman相關系數為0.620,即認為SFA效率排序與DEA效率排序之間是顯著相關的,也就是說兩種方法對我國生物制藥企業效率的排序存在一致性。

                1軟件對前沿生產函數進行估計,參數估計結果見表2所示。

                表2隨機前沿生產函數估計結果解釋變量待估參數估計值解釋變量待估參數估計值常數項注:表中t統計量的值在10%、5%和1%的顯著水平下分別為1.296、2.000和2.390.、和分別表示在10%、5%和1%的顯著水平下通過對應的假設檢驗,下同對應的效率損失函數楱型估計結果如表3所示。

                表3技術效率損失模型參數估計結果解釋變量待估參數估計值解釋變量待估參數估計值常數項從參數結果看,生產前沿函數中,總資產K和知識存量R系數為正,說明增加總資產量和提高知識存量有利于提高企業的主營業務收入;員工數L系數為負,說明盲目的增加企業的員工總數并不能提高企業主營業務收入。對于影響效率的因素,新藥和專利數、國有股比例、科研機構合作水平和融資渠道通暢程度的系數為負,說明這些因素對提高企業技術效率有正的影響。

                r值為0.834且通過了1%水平下通過t檢驗,說明技術非效率在生物制藥企業生產過程中是存在的,占83.4%,而只有16.6%來自于統計誤差等外部影響因素。2005 -2010年上市20家生物制藥企業技術效率平均值為0.736,說明投入要素的使用效率還不理想,實際產出與生產前沿還存在一定的距離6. 4影響因素分析新藥和專利數的系數為負,且通過了10%顯著水平檢驗,說明企業獲批的新藥數量和獲得的專利數量越多,企業的科學技術含量也高,則企業擁有的競爭力越強,越有利于提高企業的技術效率。

                國有股權系數為負,且通過了5%顯著水平檢驗,說明國有股權比例越高,生物制藥企業技術效率越高,這與有關學者的結論不同。原因是國內生物制藥企業規模普遍偏小,在國有控股情況下企業規模比非國有控股生物制藥企業大,企業的規模效應大于企業專權化帶來的非效率部分。

                科研機構合作水平系數為負,且通過了5%顯著水平檢驗,說明生物制藥企業和高校及科研機構合作越密切,則生物制藥企業技術效率越高。企業通過與高校及科研機構合作,可以充分利用科研機構的科研力量,結合企業自身特色,發揮產、學、研相結合的優勢,提高企業的競爭力和經濟效益。

                融資通暢程度系數為負,且通過了1%顯著水平檢驗,說明企業融資越暢通,則企業的技術效率越高。因為融資能力是生物制藥企業運作成功的保障,融資越通暢則企業的資金越充裕,越有利于企業開展科技研發和技術創新活動,從而提高企業的競爭力。

                研發費用占主營業務比例的系數為負,但未通過顯著性檢驗,表明研發費用對企業技術效率有不顯著地正向影響。一般認為研發費用越高,企業研發創新活動越激烈。本文研究結論恰好表明中國生物制藥企業的研發多數是在低水平重復研發,沒有核心技術和核心競爭力,嚴重浪費資金和設備等資源。

                產業聚集度的系數為負,但未通過顯著性檢驗,表明產業聚集度對企業技術效率有不顯著地正向影響。一般認為產業越聚集,企業具有更好的產業環境。本文研究結論恰好表明中國生物制藥企業雖然已經形成部分的產業聚集區,可是沒有形成產業巨頭,不能充分發揮行業聚集效應。

                研發人員比例系數為正,但未通過顯著性檢驗,表明研發人員對企業技術效率有不顯著地負向影響。

                原因可能有兩個:是國內生物制藥企業研發人員配置不合理,造成資源浪費;二是國內生物制藥企業的研發人員水平有限,在低水平開發,不能夠給企業帶來效益。

                股權激勵比例系數為正,但未通過顯著性檢驗,表明股權激勵對企業技術效率有不顯著的負向影響。

                原因是目前我國生物制藥行業實行股權激勵制度的企業少,經驗不足,不能夠很好的發揮股權激勵的正面效果。

                企業家精神和能力系數為正,但未通過顯著性檢驗,表明企業家精神和能力對企業技術效率有不顯著地負向影響。原因可能是選取的前十名董事學歷得分不能完全代表企業家精神和能力。

                5結論與建議本文以2006-2010年的20家中國上市生物制藥企業為樣本,采用DEA和SFA這兩種方法對企業的技術效率進行了測算與分析,發現這兩種評價方法得到的效率值有較大差異,但效率排序結果具有―致性。本文在考慮勞動和資產的基礎上,著重的強調了知識存量對企業技術效率的影響作用。據此,得出如下兩點結論:是在生物制藥行業,盲目的增加企業員工數量并不能提高企業的主營業務收入;二是與企業研發投入相關的知識存量能夠顯著促進企業主營業務收入的提高。

                依據影響因素分析提出以下六點建議:(1)我國生物制藥企業應該加大對新藥的研制和專利開發,提高生物制藥企業的自主研發能力和科技創新能力,從而提高企業的核心競爭力和企業的技術效率;擴大生物制藥企業規模,因為生物制藥企業屬于技術密集型企業,只有企業達到定的規模才能形成規模報酬遞增效應,才能提高企業的效率;加大生物制藥企業和科研機構的合作水平,充分利用科研機構的科研能力,發揮產、學、研相結合的優勢,提高企業的技術效率和競爭力;(4)擴大企業的融資渠道,使社會資源流向生物制藥產業,為生物制藥企業發展提供更好的金融環境,提高生物制藥企業的技術效率;(5)加大政府對生物制藥企業的引導,使企業研發資金能夠合理分配,提高研發資金的利用率,從而提高生物制藥企業的研發效率;(6)促進生物制藥企業的并購重組,形成具有絕對**優勢的大企業,引領生物制藥行業沿著健康快速的道路向前發展。

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