一、绪论
(一)研究背景及问题的提出
随着我国经济的发展和证券市场的不断完善，许多企业通过上市来取得融资。作为一个成功上市融资的企业其基本信息需要涵盖效率和绩效，评估一个上市公司如果不考虑效率和绩效，这样的评估就是不完整的。因此，本文将重点研究企业的研发效率和经营绩效，这对于医药生物上市企业本身的发展和相关的受益人及政府有关部门都有着十分重要的作用。
医药生物产业是一项新兴产业，它起源于美国，后在日本和欧洲兴起，中国的医药生物产业的发展则是相对落后的。21世纪以来，医药生物产业是关系到国家民生的重要行业，是我国的五大高技术产业之一，对于推动转变经济发展方式，提高国际竞争力具有重要的作用。我国生物制药业的发展速度比较缓慢，经过长达20余年的研发，已经初具规模。目前我国注册的医药生物公司已经有300多家，在过去的10年里研究出了一大批新的生物特效药物，结果了过去传统技术不能解决的难题。
虽然我国的医药生物产业具备一定的原材料优势和技术优势，但是和生物技术强国相比差距还是很大的。首先我国投入的研发资金不够，药品在开发的过程中原材料浪费现象严重，我国的研发投入仅仅占其销售收入的3%，这与美国等欧美国家的18%有较大差距。其次是我国的自主创新能力单薄，科研转化成果较低，平均转化率为15%左右，这与西方国家存在较大差距。在者，国内有关医药生物的企业大概有四百多家，年销售超过1亿的企业不足20家，年销售过千万的只有40多家 。
在这样的时代背景下，本文将从研发弹性和运营效率两个角度去分析医药生物产业的研发投入使用和产出效率，因此研发投入和经营效率的相关性则是本文需要探究的内容，希望研究的结果可以帮助医药生物行业改善该行业的研发投入效率，提高该行业的生产效率和国际竞争力。
研究的目的和意义
1、有利于上市公司研发效率的认识和改善
现在大部分的企业只关注本身的绩效而忽略了效率，其实这是一种错误的观点，因为上市企业的客观环境是处于一直变化的状态之下的，比如竞争力、知识产权、政策福利等等，虽然研发新产品以及促销等方式能够使上市公司的绩效在短时间内大幅度提升，但是企业的核心竞争力却没有增加反而出现降低的情况。所以一个优秀的企业只有以良好的效率为支撑点，它的绩效才能更加科学和可观。
2、有利于上市公司提高运营绩效
我国市场的竞争情况随着国际化以及经济的不断发展而不断加剧，我国市场竞争激烈程度在逐步加大，这为外资企业的发展带来较大的问题，这无疑会影响到企业发展中的绩效的提高。从我国医药生物行业来看，我国医药生物行业的竞争非常激烈，企业要想在激烈的环境中取得突破，就必须想发设法提高公司的运营绩效，提高公司的绩效，从理论上来讲，公司的绩效越高，公司就可能获得更大的利润，运营的效率也就更高，可以在同行的竞争中取得领先优势。
研究内容、研究方法和思路
本文在研究的过程中主要采用面板数据和实证分析相结合的方法，实证分析是本文研究中的主药方法。数据的取得上，主要以2009-2014年六年的数据作为研究支持，运用SFA分析方法对所选取的上市公司的研发弹性和运营绩效进行测度。
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相关理论和文献综述
近年来，研究研发弹性和运营效率的文献的数量并不多，并且从不同层次来讲，得出的结论也是不尽然相同。近年来，有一些国外的学者对我国研发投入对生产效率的影响也做了相关的数据研究，在企业层面，Hu(2001年)用1995年北京市海淀区813个高科技企业样本进行研究不同产权性质的研发投入产出弹性是不同的。Zhang et al.(2003)对1995年中国8341家大中型企业的研发效率进行分析，得出研发资本的产出弹性是0.39，研发人员的产出弹性是0.30，并且国有企业的研发弹性低于非国有制企业。 Jefferson等(2004)利用中国1997-1999年每年约5000个大中型制造业企业数据，研究得出研发投入的产出弹性约为0.024，不同产权性质的企业研发投入回报率差异较大，国有产权的研发投入回报率显然低于非国有产权，这与Hu(2001)和Zhang et al(2003)得出的结论是一致的。
Uu &Jefferson(2004) 使用北京市1991-1997年88个大中型企业的面板数据进行实证研究，发现不同行业的的研发效率存在较大差异。Hu et al (2005)使用1995-1999年中国10000家左右的大中型制造业企业的数据，得出的全部研发弹性约为0.028，将全部样本企业分为高技术企业和非高技术企业，可以发现不同行业的研发投入的回报率存在着较大的差距，高技术企业的研发弹性大概为0.064，远远高于非高技术企业。这与Hu &Jefferson (2004)的结论是一致的。涂正革和肖耿(2006)使用1995-2002年我国21000家左右大中型企业的面板数据，以DEA方法估计我国工业生产率增长方式的转变。认为我国工业生产率的增长方式已由资本扩张驱动型转变为技术进步为主驱动型。吴延兵(2006)使用537个制造业企业样本，发现研发投入的产出弹性约为0.1，且非高科技产业产出弹性低于高科技产业产出弹性，这与Hu et al(2005)得出的结论是一致的。并且相对于国有企业来讲，非国有企业的研发投入产出弹性更高，但是高建刚[1]对2009年-2012年84家医药生物产业上市公司336个面板数据进行研究，得出的结论当中有与其不相同的地方，他认为国有股权比率越高，企业的运营效率越高。
从企业层面来看，单独的看某个企业可以发现，整体来讲，资本的产出弹性是高于人员的产出弹性的。徐康宁和朱有为(2006)使用随机前沿模型(SFA)考察了1995-2004年的我国高技术产业及13个细分行业的研发效率。结果发现：就整体产业而言，高技术产业的研发资本弹性为0.422，而研发人员的产出弹性则为0.231.从细分行业来看，电子计算机类制造业的研发效率最高，1996-2004年的研发弹性分别位于0.034-0.106、0.024-0.060之间。吴延兵(2008)运用1993-2002年我国大中型工业的分行业面板数据测算出研发投入产出弹性约在0.18-0.34之间。
周立群、邓路(2009)使用1995-2006年我国高技术产业四个两位码行业的面板数据考察企业的研发弹性，发现整体高技术产业的研发弹性在0.3-0.4之间，其中医药制造业、医疗设备及仪表制造业两行业的研发效率水平较低，而电子计算机及办公设备制造业的研发效率在2005-2006年均达0.9以上。王俊(2011)使用1998-2006年28个制造业的面板数据，估计政府研发、企业研发支出的不同效果，发现企业的研发投入产出弹性约为政府研发弹性的5倍左右，国有产权比重对研发效率有负面影响。
纵观已有文献，国内专门针对医药制造业研发效率进行系统分析的文献并不多见。现有少量针对医药生物行业进行研究的文献如郑洁等(2008)、蔡理铖和孙养学(2013)，他们当中有共同的问题就是没有对企业产值等金额并未进行指数平减，导致结论有误差;并且他们使用的样本数量较少，分析结论不一定可靠，Hu(2001)和吴延兵(2006b)使用的是横截面数据，这只能反映当期研发投入对生产效率的影响。高建刚使用的是2009-2012年四年的数据，而最近几年高新技术行业发展非常迅速，得出的结论并不能反映当下最新的行业状况。
为此，本文采用沪深两市A股医药生物上市公司为样本，运用SFA模型实证分析该产业的研发弹性和运行效率。
三、研究设计
(一)SFA模型
通常情况下，效率的测量有随机前沿(Stochastic Frontier Analysis , 简称SFA)和资料包络法(Date Envelopment Analysis , 简称DEA)两种方法。
DEA方法最早是由Charnesh和E.Rhodes提出的，是一种线性规划技术，属于确定性前沿方法。它是根据多指标投入和多指标产出对决策单元进行有效分析的一种方法，是一种非参数经济估计方法，该方法相对于SFA来讲，它的优点是不需要提前设置函数，这样的结果就是可以避免主观性，它的缺点是在评价效率时，它是假定生产可能性边界是确定的或者说是非随机的，然而实际上，随机性的冲击如天气、环境等因素也会影响企业或者产业的效率，如果这些随机因素干扰到数据，那么估计出来的生产边界可能会被扭曲，所以DEA并不能考虑复杂的情况。
SFA方法是由Aigner,Lovelland Sehmidt(1977)、Meeusen&Vanden Broeck (1977)、Meeusen&Vanden Broeck (1977)与Battese&Corra(1997) 分别独立提出，SFA方法包括随机前沿成本和产出函数分析。它是通过被评价的决策单元与最优前沿面的比较，以两者的差距来界定决策单元的效率程度，是一种基于参数的生产前沿测算方法，该方法通常先估计一个生产函数，函数中的误差项ɛ是由随机误差项v和无效率项u复合构成，随机误差项v一般是由无法控制的外在因素(如天灾、机器故障等)造成，v呈正态分布;无效率项u一般是由本身可控制但未达到潜在最大产出的因素(如技术水平、信息不足等)造成，u呈单边分布，且v和u独立。然后，再根据误差项的分布假设不同，采用相应的方法估算生产函数中的其他各参数。这样做的好处是通过估计生产函数，对生产过程进行描述，从而使得对技术效率的估计得到控制。
因为SFA考虑了种种复合影响，为此本文采用SFA方法评估企业以及产业的效率。根据Battese & Coelli (1995),可将SFA设为如下形式：
Yit= exp ( Xit β + εit ) = exp ( Xit β + Vit Uit ) (1)
Uit= Zit δ + Wit (2)
其中εit = Vit - Uit ，复合误差，且Vit 、Uit 相互独立。Yit为企业的主营业务收入，采用各企业坐落省份的工业价格指数进行平减。Xit为投入变量，包括资本、劳动和研发投入。劳动投入以各企业年末职工人数计算，单位：人;物质资本存量C使用固定资产净额表示，采用各企业坐落省份的固定资产净额表示，采用各企业坐落省份的固定资产价格指数平减;研发投入使用采用永续盘存法计算。β为待估参数;Vit为随机变量，代表厂商无法控制的部分，服从对称正态分布;Uit用于计算企业的技术效率，为非负且不可观测的随机变量，服从截断正态分布。δ为待估参数;Wit为随机变量，服从以0位截断点的截断正态分布。因此，i企业在t期的技术效率值为：
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Yit |
|||
|
TEit = |
= exp ( Uit ) |
||
|
exp ( Xitβ + Vit) |
|||
(3)
(二)数据来源和变量描述
1、样本选择和数据来源
医药生物企业上市较晚，且各家医药生物企业上市时间早晚不一。因此本文以沪深两市医药生物产业上市公司为样本估算研发弹性。根据2006年颁布的新会计准则，上市公司从2007年才开始较为正式、较大规模的披露研发支出。为保证尽可能多地获取含有研发支出的平衡面板数据，本文使用2009-2014年的医药类生物产业为样本，在剔除了ST类企业和资料不全的公司后得到102家医药生物上市企业，样本数为612个。数据来源于万得数据库和同花顺数据库。有关变量价格指数的数据则来源于国家统计局。
相关变量计算说明。
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指标选择 |
数据来源 |
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|
企业产出 |
主营业务收入 |
同花顺 |
|
企业投入 |
固定资产 |
同花顺 |
|
职工人数 |
||
|
研发费用 |
主营业务收入：本文采用主营业务收入表示表示企业产出，因为主营业务收入一般是正数，这样就可以保证样本观测值的有效性，并且各企业主营业务收入值一般来说都比较稳定，这样就可以避免出现大的波动导致次效率值虚高的情况。申请专利或者是授权只是将研发投入转为一种知识产出，它并不能有效的衡量出研发投入的最终商业价值，而只是一种中间产出，而主营业务收入恰巧能弥补这个缺陷，并且也是容易测量的有效产出数据。
固定资产：研究企业效率通常会选用资本投入和劳动力投入这两项指标，本文在这两项的基础上增加了研发费用投入指标。用企业的年末固定资产净额来表示资本投入。
年末职工人数：实际上劳动时间是最能反映劳动投入的，但是劳动时间的数据很难获取，所以本文选用的是年末职工人数这一指标代替劳动时间，来反映劳动的投入。
研发费用存量：医药生物企业属于高新技术企业，技术知识存量对企业效率的影响很大，是重要的投入指标。而研发经费支出只是一个流量指标，它反映了当期的经费投入水平，并不能体现研发活动的累积作用。企业的研发投入不仅对当期的创新生产有影响，其累积效应还会对日后的创新活动产生重要作用。因此，合适的指标应该选择研发存量。参考Griliches、Goto和Suzuki及吴延兵，本文用永续盘存法核算研发资本存量。
其计算公式为：Rt=Et-θ+(1- ρ)Rt-1， (3)
其中Rt为t期的技术知识存量，Et-θ为t-θ期的研发投资额，θ为研发的平均滞后年限，ρ表示折旧率。对于平均滞后期θ，我们根据文献中常用的经验假设，将其设置为1。在此设置下，式(3)可写成：
Kt=Et-1+(1-ρ)×Kt-1 (4)
式(4)表示当期的研发资本存量等于滞后1期的研发经费现值与滞后一期的研发资本存量的和。
从式(4)中可看出，核算资本存量需核算研发支出的现值，确定研发资本存量的折旧率及基期资本存量。
核算研发支出现值，需要可以对名义研发经费支出进行平减的研发支出价格指数。由于目前我国并没有研发支出价格指数的官方统计，因此本文选用居民消费价格指数对研发费用进行指数平减。
至于折旧率，本文采用ρ=15%和25%两个折旧。
最后还需要估算基期的资本存量，根据 Goto 和 Suzuki及吴延兵，假定E的增长率和R的增长率相等，用g表示E的平均增长率。基期的研发资本R0=E0/(g+ρ)。
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表1 主要变量的描述性统计 |
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Variable |
样本数 |
均值 |
标准差 |
最大值 |
最小值 |
|
主营业务收入(千元） |
612 |
2155660.33 |
6194008.45 |
87333547.85 |
38771.41 |
|
固定资产(千元） |
612 |
498667.63 |
698805.66 |
5298379.31 |
4235.98 |
|
职工人数(人) |
612 |
2826 |
4758 |
39891 |
51 |
|
研发流量(千元) |
612 |
47877.02 |
70369.15 |
47877.02 |
116.17 |
|
研发存量（ρ=15%）（千元） |
612 |
109294.25 |
175476.31 |
1520167.24 |
1091.77 |
|
研发存量（ρ=25%）（千元） |
612 |
91020.13 |
144057.35 |
1207113.63 |
934.04 |
注释：除职工人数外，其他变量均为价格指数调整后的数据。主营业务收入使用的是工业生产者出厂价格指数进行指数平减的，固定资产使用的是固定资产投资价格指数进行平减的，研发投入使用的是居民消费价格指数进行平减的。
需要说明的是，本文最终测算使用的数据并没有直接使用原始的数据，取而代之的是原始数据的自然对数，目的是为了消除直接使用原始数据计算得出的相关数值很大而带来的问题，以达到数据平滑的作用，得出更准确的结论。
四、实证研究结果及分析
(一)研发弹性参数分析
本文采取折旧率分别率为15%、25%两种情况。运用Frontier4.1软件，可得医药生物企业2009-2014年的研发弹性系数和经营绩效参数的计算结果，见下表2。
表2 随机前沿生产函数参数估计结果
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ρ=15% |
ρ=25% |
|||||
|
相关系数 |
标准差 |
T分布 |
相关系数 |
标准差 |
T分布 |
|
|
beta0 |
11.4317*** |
0.6866 |
16.6499 |
11.3531*** |
0.6492 |
17.4867 |
|
beta1 |
0.1506*** |
0.0294 |
5.1196 |
0.1565*** |
0.0279 |
5.6072 |
|
beta2 |
0.5048*** |
0.0373 |
13.5386 |
0.5112*** |
0.0374 |
13.6845 |
|
beta3 |
0.2249*** |
0.025 |
8.9941 |
0.2215*** |
0.0249 |
8.9068 |
|
sigma-squared |
0.4478 |
0.0761 |
5.8822 |
0.4591 |
0.0781 |
5.8777 |
|
gamma |
0.8891 |
0.012 |
74.1825 |
0.8888 |
0.0123 |
72.2006 |
|
mu |
1.2619 |
0.2762 |
4.5694 |
1.2776 |
0.2483 |
5.1451 |
注：“*”表示在10%的水平上显著，“**”表示在5%的水平上显著，“***”表示在1%的水平上显著。sigma-squared是指组合误差(无效率项及随机误差项)的协方差，gamma值用于判断适不适合用SFA模型，如果gamma接近于1，说明误差主要由生产技术的非效率所造成，而gamma越接近于0，说明实际产出和最大产出之间的差距，主要来自于统计误差，gamma=1，说明误差全部由无效率因素u决定。
从表2的统计量中可知均投入变量指标在整体上显著。均通过了1%的显著性检验。并且gamma值接近于1，也就是误差主要由生产技术的非效率所造成。所以采用随机前沿模型估计是合理的。
从实证结果可以看出，不论折旧率是高还是低，本文的实证结果均显示研发存量对企业产值的显著的正向影响和贡献。虽然不同模型和方法下的研发弹性并不尽然一致，但是研发投入存量对企业产值的正向影响是肯定的了，研发投入与企业产值的正向关联得到确认，本次研究得出研发弹性为0.22，并且通过了1%的显著性检验。这表明，研发存量增加1%，大约可以使该产业产值增加0.22%，这一结论和国内外相关研究的结论一致，我国医药生物产业的报酬率目前还处于一个比较低的水平。
医药生物产业劳动投入系数还是比较显著的，为0.5左右，明显高于资本投入的回报率和研发投入的回报率，这和很多之前的研究结论有所不同，说明增加劳动投入对该产业营业收入的增长起了很大的积极作用，并且可以增加企业的产值。
资本投入的系数为正，在0.15左右，表明资本投入每增加1%，大约可以提升该产业产值增加0.15%，说明增长资本投入可以使整个产业的产值增长，但是资本的投入回报率低于劳动和研发的投入回报率，企业应当合理调整各项投入，以争取最大的产值。
(二)运营效率参数分析
1、样本企业总体运营效率值分析
由随机前沿模型的估计结果可以得到样本企业的运营效率值。为使研究结论更加可靠，我们使用两种估计方法估计出的效率的算数平均数即均值代表各个企业的经营效率。为节省篇幅，我们仅列出平均效率排名前15和后15名的企业以及整体各个地区的企业总体的运营效率，整理后的结果见表3，所有企业的运营效率值见附录。
样本企业运营绩效值前15名和后15名情况列表
|
证券代码 |
证券名称 |
ρ=15% |
ρ=25% |
mean |
排名 |
|
600511.SH |
国药股份 |
1.0000 |
1.0000 |
1.0000 |
1 |
|
000538.SZ |
云南白药 |
0.9750 |
0.9743 |
0.9746 |
2 |
|
601607.SH |
上海医药 |
0.9152 |
0.9112 |
0.9132 |
3 |
|
600518.SH |
康美药业 |
0.7858 |
0.7764 |
0.7811 |
4 |
|
600085.SH |
同仁堂 |
0.6097 |
0.6066 |
0.6081 |
5 |
|
002399.SZ |
海普瑞 |
0.5962 |
0.6192 |
0.6077 |
6 |
|
600129.SH |
太极集团 |
0.5288 |
0.5219 |
0.5254 |
7 |
|
000705.SZ |
浙江震元 |
0.4705 |
0.4790 |
0.4747 |
8 |
|
600829.SH |
人民同泰 |
0.4228 |
0.4244 |
0.4236 |
9 |
|
000650.SZ |
仁和药业 |
0.4072 |
0.4062 |
0.4067 |
10 |
|
600664.SH |
哈药股份 |
0.4052 |
0.4062 |
0.4057 |
11 |
|
600587.SH |
新华医疗 |
0.3833 |
0.3852 |
0.3842 |
12 |
|
000999.SZ |
华润三九 |
0.3805 |
0.3796 |
0.3800 |
13 |
|
000915.SZ |
山大华特 |
0.3678 |
0.3681 |
0.3679 |
14 |
|
600216.SH |
浙江医药 |
0.3578 |
0.3575 |
0.3577 |
15 |
|
300086.SZ |
康芝药业 |
0.1390 |
0.1424 |
0.1407 |
88 |
|
300006.SZ |
莱美药业 |
0.1395 |
0.1415 |
0.1405 |
89 |
|
300318.SZ |
博晖创新 |
0.1340 |
0.1399 |
0.1369 |
90 |
|
002566.SZ |
益盛药业 |
0.1354 |
0.1384 |
0.1369 |
91 |
|
300199.SZ |
翰宇药业 |
0.1317 |
0.1350 |
0.1334 |
92 |
|
002019.SZ |
亿帆鑫富 |
0.1310 |
0.1328 |
0.1319 |
93 |
|
300347.SZ |
泰格医药 |
0.1287 |
0.1333 |
0.1310 |
94 |
|
300294.SZ |
博雅生物 |
0.1281 |
0.1316 |
0.1298 |
95 |
|
300009.SZ |
安科生物 |
0.1206 |
0.1228 |
0.1217 |
96 |
|
300181.SZ |
佐力药业 |
0.1195 |
0.1218 |
0.1207 |
97 |
|
300110.SZ |
华仁药业 |
0.1197 |
0.1196 |
0.1197 |
98 |
|
300238.SZ |
冠昊生物 |
0.1110 |
0.1168 |
0.1139 |
99 |
|
600645.SH |
中源协和 |
0.1022 |
0.1050 |
0.1036 |
100 |
|
002693.SZ |
双成药业 |
0.0985 |
0.1015 |
0.1000 |
101 |
|
600771.SH |
广誉远 |
0.0931 |
0.0952 |
0.0942 |
102 |
2009年-2014年，医药生物产业的综合经营效率为0.26，和其他许多高科技产业如电子计算机制造业等比较，医药生物产业的经营效率目前还处在一个比较低的水平上，说明我国生物医药行业的发展形势比较严峻，投入要素的使用情况不尽理想，仍有较大的改善空间。
通过对样本2009-2014年间的运营效率分析，医药生物行业各企业的效率值相差较大，最高的是国药股份，效率值达到了1，选取的102家医药生物上市企业当中，仅仅只有31家达到了平均水平值0.26以上，说明大部分医药生物上市企业的运营效率值都比较低。效率值比较高的有国药股份、云南白药、上海医药、康美药业、同仁堂、海普瑞，运营效率值分别为1.0000、0.9746 、0.9132 、0.7811
、0.6081 、0.6077 。可以看出效率比较高的这6家上市公司各方面处于领先，是医药生物行业发展的佼佼者。
