我国东部沿海地区制药业技术创新效率收敛性分析(2)
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由于研发从投入到产出有一定的时间间隔，因此根据有关学者的研究[7]，本文将投入指标比产出指标提前了2年，即投入指标时间跨度为1996-2007年，产出指标时间跨度为1998-2009年。
3 测量结果及分析
3.1 技术创新效率测量结果
应用MAXDEA 2.0软件计算1998-2009年东部沿海地区Malmquist指数(Tfpch)及其分解指数(技术效率指标Effch和技术进步指标Techch)的变化情况。计算结果见表1。
由表1可知，1998-2009年我国沿海地区制药业技术创新效率年均增长28.8%，技术进步的年增长率为17.8%，技术效率改善的年平均增长率为11.1%。这说明，我国沿海地区制药业的技术效率虽然有所改善，但技术创新效率的改善主要是由于技术进步的提高而不是技术效率的改善。这一结果与我国制药业还处在模仿型创新阶段相一致。
具体省(市)的计算结果见表2。
进一步将这9个省(市)分为东北部沿海地区(北京、天津、河北、山东)、东中部沿海地区(江苏、上海、浙江)和东南部沿海地区(福建、广东)。表2显示，这三片区域的技术创新效率增长率存在差异。东南部沿海地区的技术创新效率最高，平均为57.9%；东北部沿海地区其次，平均为23.7%；东中部沿海地区的技术创新效率最低，平均为16.3%。而东南部沿海地区最高的主要原因在于福建省，如果去除福建省，那么东南部沿海地区的技术创新效率平均为17.7%，与东中部、东北部相差无几。
从整体数据上看，这三片区域在推动技术创新效率提高的动力上还存在差异。东北部和东中部沿海地区的技术创新效率主要由技术进步提升推动，而东南部沿海地区的技术创新效率主要由技术效率的提升推动。东南部沿海地区技术效率的提高(35.1%)大大高于东中部沿海地区(3.2%)和东北部沿海地区(5.2%)，分析其原因，主要是因为福建省在2003-2004年的突出贡献。进一步查阅原始数据发现，福建省之所以会有这么大的技术效率值，是因为投入相对于其它省份小，而产出也非常不稳定，偶然性较大，导致了福建省技术效率指标呈现出上下大幅度的波动。如果去除福建省，东南部地区在技术效率指标中的数据(3.1%)与其余地区差别不大。各地区技术进步增长率大致相等，东北部沿海地区为19.8%；东中部为13.6%；东南部为20.5%。这说明经济发展水平趋于一致的地区的技术进步指数也趋于一致，相互及对外学习程度趋于一致。
从各省(市)来看，片区科技创新效率都呈现增长的趋势。其中增长幅度最大的为福建省(98.1%)，增幅最小的为河北省(6.7%)。由于福建省投入产出较少，其技术创新效率虽高于第二名北京(35.3%)，但从其产出数量等方面来看，福建省的技术创新实力均弱于北京等地。从表2数据中还可以看出，北京、天津、山东、江苏、浙江、福建和广东这7个省(市)均是技术进步和技术效率双动力向前推动。但在北京市、福建省两个地区的增长动力中，技术效率的提升作用比技术进步提升的作用要高，说明其投入资源等运用得当；而天津、山东、江苏、浙江和广东等地的增长动力中，技术进步的提升作用比技术效率提升的作用大，说明这些地区存在着投入浪费的现象。河北和上海两地的技术创新效率提升则主要为技术进步的提升。这两个地区的技术效率反而有所下降，表明河北和上海在增大技术创新投入力度的同时，也应注意技术创新投入的方向，从而避免资源的浪费。
由于投入力度和技术创新效率的不同，建立分类体系，将我国东部沿海地区制药业技术创新效率的提升模式进行归类。应用SPSS 18.0软件将各地的技术创新效率(Tfpch)和文中所选取的三个投入指标的均值进行K-Means聚类分析，结果见表3和表4。
结合数据和分析结果，将我国东部沿海地区9省(市)分为三类：第一类为低投入高效率改进模式，包括北京市、天津市以及福建省，这类地区具有相对较低的科技投入，但效率却非常高，而且具有投入越多、效率越高的特点，应该进一步加大技术创新的投入力度，以获得更多的产出。第二类为低投入低效率改进模式，包括上海市、广东省以及河北省，这类地区具有一定的投入基础和实力，而且科研能力强，但还应该在加大投入的同时，适当注意技术创新投入资源的合理运用，提高利用率。第三类为高投入低效率改进模式，包括江苏省、浙江省以及山东省，这一类地区投入相对较多，但技术创新效率却没有多大改进，应该注重技术创新资源的合理配置和投入方向，同时还应该加强相关政策支持力度，以激发广大科研人员对技术创新效率改进的动力。
3.2 收敛性分析
通过以上研究，我们可以从每个省(市)的角度得出制药业技术创新效率及其变化的初步结果。但是，如果要动态、全面地反映各地区工业企业技术创新效率的变化特征，还需要进一步研究东部沿海地区间技术创新效率的演化趋势，故本文进行有关收敛性分析。由于β收敛可以采用收敛回归，从而可以更为深入地分析区域间的收敛特性，故选取绝对β收敛指标来进行收敛性分析，其回归方程如下：
其中，i为某一地区，t为某一时点，T为观察期长度，为i地区在t时点上的技术创新效率，α为常数项，β为稳态的收敛速度，μ为随机误差项。计算出β值，如果大于0则收敛，反之则发散。具体计算结果见表5。
从表5数据可知， 1998-2008年我国东部沿海地区制药业技术创新效率的发展呈发散趋势，制药业技术创新效率地区间以每年5.1%的速度增加。这表明，我国东部沿海地区制药业的发展由于地区间政策制度、投入力度等因素的不同，其技术创新效率差异正逐步拉大。结合前文结论可知，一些地区(如北京等地)的技术创新效率由于充分合理地利用创新投入资源、合理的政策鼓励等正逐步迈向产业发展的快车道。而另一些地区(如江苏等地)则由于科技创新投入资源方向或使用效率不高、没有合理的政策激励科研人员的自主创新动力，导致了高投入下的低效率改进，这样的现象应该及时纠正。政府应制定相应的政策来规范和合理引导制药业的发展。
4 结语
本文应用Malmquist指数和绝对β-收敛法研究了我国东部沿海地区制药业技术创新效率的水平及其变动情况。研究表明，无论从整体还是从各个区域自身来看，我国东部沿海地区制药业的技术创新效率水平呈现上升趋势，但各地区间技术创新效率增长动力不同。北京、天津、山东、江苏、浙江、福建和广东这7个省(市)均是技术进步和技术效率双动力向前推动，而河北和上海两地的技术创效效率提升则主要因为技术进步的提升。通过绝对β-收敛法还发现，我国东部沿海地区制药业技术创新效率差异正处于逐步扩大阶段。针对一些地区存在的高投入低效率改进的情况，政府和相关行业协会应该制定相关政策以合理引导制药业的发展。
参考文献
[1]袁精华.当前国内外医药行业的形势及特点[J].中国经贸，2007，(11)：66-71.
[2]郑洁，杨昌辉，徐晟.基于SFA的我国医药制造行业技术创新效率研究[J].合肥工业大学学报(社会科学版)，2008，22(4)：58-62.
[3]罗亚非，焦玉汕.我国制药业技术创新效率分析[J] ......
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