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摘要：选取1996-2008年医药行业数据，借助柯布—道格拉斯生产函数，研究制药产业在研发上各要素投入与产出的关系。得出的结论有，就研发投入的资源要素而言，资本引起产出增长的程度大于劳动引起产出的增加。在现阶段，医药企业可以考虑通过并购的方式，实现研发资源的整合，提高整体竞争力。制药产业应继续加大对研发创新各要素的投入水平。
关键词：制药产业; 研发投入; 产出
中图分类号：F2 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）19-0005-02
作者简介：叶兰（1986-），女，安徽芜湖人，中国药科大学国际医药商学院，社会与管理药学专业研究生，研究方向：医药产业政策。
1 引言
在经济全球化的大背景下，技术进步已成为经济增长的首要推动力。目前我国制药产业仍保持粗放式的增长模式，资本投入对于医药产业产出贡献率高达72.54%。制药产业作为高技术产业，除了加大资本和劳动力上的投入外，更应该注重提高自身技术水平。只有以技术水平的提高为保证，才可以在日趋激励的市场竞争中不被淘汰。
研究与开发（R&D）作为技术进步的源头，一般由基础研究、应用研究和试验开发三项活动组成。投入的效果必须以产出效果来衡量，高强度的投入能否带来高效益的产出是评价研发能力最现实的指标。为了进一步了解制药产业目前的研发现状，本文选取制药产业1996-2008年数据样本，在对制药产业投入和产出情况作出实证分析后，得出一些结论。在研发投入上，一般选取科技活动经费投入与科技活动人员投入作为指标。产出上，反映制药产业产出的数据主要有工业总产值、产品销售收入、利润总额、专利申请、拥有发明专利数等，本文选取的是以工业总产值作为产出指标。
2 生产函数模型构建
本文以生产函数（Cobb-Dauglas）模型作为基本模型。柯布—道格拉斯生产函数是以美国数学家C.W.柯布和经济学家保罗.H.道格拉斯的名字命名的，是在生产函数的一般形式上作出的改进，引入了技术资源这一因素。其基本形式为：Y（K，L，R……），其中Y为产出量，K、L、R分别为资本、劳动、R&D投入等投入要素。
2.1 柯布—道格拉斯生产函数模型
YAKαLβRγμ
式中Y是工业总产值，A是综合技术水平，假设A是固定常数。K是投入的资本，L是投入的劳动力数，R是R&D投入。α是资本产出的弹性系数，β是劳动力产出的弹性系数，相应地，γ为研发投入的弹性系数。μ表示随机干扰的影响，μ≤1。
本文拟采用计量经济学里的多元线性回归进行处理，为了将因变量与自变量转变为线性关系，对该式进行对数变换，为：LnYLnA+αLnK+βLnL+γLnR+Lnμ。
为了反映制药产业有关研发的各要素投入产出关系，本文以医药行业总产值作为被解释变量Y，解释变量具体为：用固定资产净值年平均余额表征资本投入、医药行业科技活动人员人数表征劳动投入、医药行业R&D经费内部支出表征研发投入。另外，一些无法量化的变量以虚拟变量μ的形式在模型中体现。
2.2 样本数据（见表1）
表1
以上数据来源：《统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。
3 数据处理结果
本文采用SPSS17.0统计软件对数据进行处理，数据分析结果如下：
表2
表3
4 模型分析与经济意义解释
4.1 模型分析
模型1（强制进入策略模型）：直接对被解释变量和解释变量做多元线性回归分析，从数据结果可以看出，虽然解释变量通过了F检验，不过t检验值和P值并不理想，说明解释变量对被解释变量的整体影响是显著的，但并不是每一个解释变量都有显著影响，解释变量间存在多重共线性，该模型需要进一步修正。
模型2（向后筛选策略模型）：运用SPSS的向后筛选策略模型的功能，自动完成解释变量的筛选。最终模型的解释变量为LnK，LnL，剔除了LnR。排除原因可能是：R&D费用支出与科技人员数目的相关性程度较高，导致共线性的存在。最终结果通过了F检验，t检验，并且回归方程显著性检验的概率P值小于显著性水平α（α取0.05），说明被解释变量与解释变量间的线性关系显著，建立的线性模型是恰当的。
4.2 经济意义解释
（1）边际生产力：MPL>0，MPK>0，说明对于医药制造业而言，随着K、L投入的增加，工业总产值是增加的。
（2）要素的产出弹性：指的是当要素增长1%时，引起的产出量的变化率。其中α是资本产出的弹性系数，β是劳动力产出的弹性系数。
①α＋β>1，称为规模报酬递增，表明随着生产规模的扩大，有利于生产效率提高。
②α>β，说明对于医药行业有关研发投入的资源要素而言，资本产出弹性比劳动产出弹性更大，在资本和劳动同 比例增加的情况下，资本引起产出增长的程度大于劳动引起产出的增加，资本对我国医药行业研发投入具有更为重要的意义。
5 结论
由于在技术创新各要素中，固定资产的产出弹性最高，行业人员的产出弹性次之。因此在总体投入水平一定，并保持各种要素投入水平相对平衡的基础上，应当尽可能加大对于固定资产的投入，其次是行业人员数量的投入。这可以从1996-2008固定资产投入和行业人员数量的平均增长率看出来。固定资产投入的年平均增长率14.83%，高于行业人员数量的年平均增长率13.23%。
虽然在本文多元线性模型中，排除了研发投入费用支出指标，但只是从数据处理的角度考虑，在现实经济生活中，研发经费投入对制药产业技术创新能力的影响是不容小视的，数据表明，研发投入每增加1亿元，医药工业产值增加42.251亿元。
制药产业是我国发展最快的产业之一，在国民经济中的地位也不断提高。但我国制药产业研发创新的现状也是不容乐观的，医药企业普遍现状是：自主研发能力薄弱，缺乏真正意义上的创新药，以长远发展的眼光看，提高我国制药产业技术创新能力已经刻不容缓。同时，由于我国制药业研发资源比较分散，而生产规模的扩大，有利于制药产业生产效率的提高。因此，医药企业可以考虑通过并购的方式，实现研发资源的整合，提高整体竞争力。同时，在当前我国制药产业技术创新的水平偏低的情况下，应当继续加大对于制药产业研发创新各要素的投入水平，从而进一步促进医药产业做大做强。
参考文献
［1］李凯，马爱霞.我国医药制造业技术创新能力分析［J］.中国医药技术经济与管理，2008，2（10）:48-54.
［2］李文文，韩东林.关于我国医药制造业科技创新投资绩效的评价及对策［J］.皖西学院学报，2010，26（2）:14-17.
［3］邹鲜红，罗承友.我国医药产业成长因素实证研究［J］.中国药房，2008，19（34）:2647-2649.
关键词：制药产业; 研发投入; 产出
中图分类号：F2 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）19-0005-02
作者简介：叶兰（1986-），女，安徽芜湖人，中国药科大学国际医药商学院，社会与管理药学专业研究生，研究方向：医药产业政策。
1 引言
在经济全球化的大背景下，技术进步已成为经济增长的首要推动力。目前我国制药产业仍保持粗放式的增长模式，资本投入对于医药产业产出贡献率高达72.54%。制药产业作为高技术产业，除了加大资本和劳动力上的投入外，更应该注重提高自身技术水平。只有以技术水平的提高为保证，才可以在日趋激励的市场竞争中不被淘汰。
研究与开发（R&D）作为技术进步的源头，一般由基础研究、应用研究和试验开发三项活动组成。投入的效果必须以产出效果来衡量，高强度的投入能否带来高效益的产出是评价研发能力最现实的指标。为了进一步了解制药产业目前的研发现状，本文选取制药产业1996-2008年数据样本，在对制药产业投入和产出情况作出实证分析后，得出一些结论。在研发投入上，一般选取科技活动经费投入与科技活动人员投入作为指标。产出上，反映制药产业产出的数据主要有工业总产值、产品销售收入、利润总额、专利申请、拥有发明专利数等，本文选取的是以工业总产值作为产出指标。
2 生产函数模型构建
本文以生产函数（Cobb-Dauglas）模型作为基本模型。柯布—道格拉斯生产函数是以美国数学家C.W.柯布和经济学家保罗.H.道格拉斯的名字命名的，是在生产函数的一般形式上作出的改进，引入了技术资源这一因素。其基本形式为：Y（K，L，R……），其中Y为产出量，K、L、R分别为资本、劳动、R&D投入等投入要素。
2.1 柯布—道格拉斯生产函数模型
YAKαLβRγμ
式中Y是工业总产值，A是综合技术水平，假设A是固定常数。K是投入的资本，L是投入的劳动力数，R是R&D投入。α是资本产出的弹性系数，β是劳动力产出的弹性系数，相应地，γ为研发投入的弹性系数。μ表示随机干扰的影响，μ≤1。
本文拟采用计量经济学里的多元线性回归进行处理，为了将因变量与自变量转变为线性关系，对该式进行对数变换，为：LnYLnA+αLnK+βLnL+γLnR+Lnμ。
为了反映制药产业有关研发的各要素投入产出关系，本文以医药行业总产值作为被解释变量Y，解释变量具体为：用固定资产净值年平均余额表征资本投入、医药行业科技活动人员人数表征劳动投入、医药行业R&D经费内部支出表征研发投入。另外，一些无法量化的变量以虚拟变量μ的形式在模型中体现。
2.2 样本数据（见表1）
表1
以上数据来源：《统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。
3 数据处理结果
本文采用SPSS17.0统计软件对数据进行处理，数据分析结果如下：
表2
表3
4 模型分析与经济意义解释
4.1 模型分析
模型1（强制进入策略模型）：直接对被解释变量和解释变量做多元线性回归分析，从数据结果可以看出，虽然解释变量通过了F检验，不过t检验值和P值并不理想，说明解释变量对被解释变量的整体影响是显著的，但并不是每一个解释变量都有显著影响，解释变量间存在多重共线性，该模型需要进一步修正。
模型2（向后筛选策略模型）：运用SPSS的向后筛选策略模型的功能，自动完成解释变量的筛选。最终模型的解释变量为LnK，LnL，剔除了LnR。排除原因可能是：R&D费用支出与科技人员数目的相关性程度较高，导致共线性的存在。最终结果通过了F检验，t检验，并且回归方程显著性检验的概率P值小于显著性水平α（α取0.05），说明被解释变量与解释变量间的线性关系显著，建立的线性模型是恰当的。
4.2 经济意义解释
（1）边际生产力：MPL>0，MPK>0，说明对于医药制造业而言，随着K、L投入的增加，工业总产值是增加的。
（2）要素的产出弹性：指的是当要素增长1%时，引起的产出量的变化率。其中α是资本产出的弹性系数，β是劳动力产出的弹性系数。
①α＋β>1，称为规模报酬递增，表明随着生产规模的扩大，有利于生产效率提高。
②α>β，说明对于医药行业有关研发投入的资源要素而言，资本产出弹性比劳动产出弹性更大，在资本和劳动同 比例增加的情况下，资本引起产出增长的程度大于劳动引起产出的增加，资本对我国医药行业研发投入具有更为重要的意义。
5 结论
由于在技术创新各要素中，固定资产的产出弹性最高，行业人员的产出弹性次之。因此在总体投入水平一定，并保持各种要素投入水平相对平衡的基础上，应当尽可能加大对于固定资产的投入，其次是行业人员数量的投入。这可以从1996-2008固定资产投入和行业人员数量的平均增长率看出来。固定资产投入的年平均增长率14.83%，高于行业人员数量的年平均增长率13.23%。
虽然在本文多元线性模型中，排除了研发投入费用支出指标，但只是从数据处理的角度考虑，在现实经济生活中，研发经费投入对制药产业技术创新能力的影响是不容小视的，数据表明，研发投入每增加1亿元，医药工业产值增加42.251亿元。
制药产业是我国发展最快的产业之一，在国民经济中的地位也不断提高。但我国制药产业研发创新的现状也是不容乐观的，医药企业普遍现状是：自主研发能力薄弱，缺乏真正意义上的创新药，以长远发展的眼光看，提高我国制药产业技术创新能力已经刻不容缓。同时，由于我国制药业研发资源比较分散，而生产规模的扩大，有利于制药产业生产效率的提高。因此，医药企业可以考虑通过并购的方式，实现研发资源的整合，提高整体竞争力。同时，在当前我国制药产业技术创新的水平偏低的情况下，应当继续加大对于制药产业研发创新各要素的投入水平，从而进一步促进医药产业做大做强。
参考文献
［1］李凯，马爱霞.我国医药制造业技术创新能力分析［J］.中国医药技术经济与管理，2008，2（10）:48-54.
［2］李文文，韩东林.关于我国医药制造业科技创新投资绩效的评价及对策［J］.皖西学院学报，2010，26（2）:14-17.
［3］邹鲜红，罗承友.我国医药产业成长因素实证研究［J］.中国药房，2008，19（34）:2647-2649.