Page 18 - 2021年19期

（pss-system.cnipa.gov.cn）。考虑到医药企业实际创新过 水平过低。样本企业综合效率得分如图1所示。由图1
程的复杂性，且从创新资源投入到创新产出有一定的时 可知，上市中药工业企业存在明显的效率差异，有25家
[14]
滞性 ，笔者对投入产出数据采用滞后 2 年的处理方 企业（65.79％）的综合效率低于均值，表明大多数样本企
式 [15－16] ，即选取第 t 年的投入数据，对应第 t+2 年的产出 业创新资源投入产出不合理，处于严重失效状态。
数据。因数据库中最新产出数据截至 2020 年，且 M 指 表 2 上市中药工业企业创新资源使用效率的 DEA 测
数分析的时间跨度一般为5年 [8，17] ，故本文人力和资金投 度结果
入采用 2014－2018 年的数据，技术和经济产出采用 Tab 2 DEA measurement result of innovation re-
2016－2020年的数据。 source utilization efficiency of listed TCM in-
1.4.2 样本选择 基于深证信数据服务平台的申万和 dustrial enterprises
国证两个行业分类标准，以“中药”作为行业名称进行企 DMU 综合 纯技术 规模 规模 DMU 综合 纯技术 规模 规模
业的基本资料检索，共得到74家沪、深证券交易所上市 效率 效率 效率 报酬 效率 效率 效率 报酬
E1 0.377 0.737 0.511 Drs E21 0.108 0.243 0.446 -
的中药行业上市公司组成上市中药工业企业样本集，然 E2 1.000 1.000 1.000 - E22 0.981 1.000 0.981 Drs
后对样本集进一步纳入和排除。筛选标准如下：1）样本 E3 0.313 0.575 0.544 Irs E23 0.341 0.520 0.656 Irs
E4 0.128 0.231 0.555 Drs E24 0.057 0.134 0.425 -
在研究期间的上市状态应为正常上市，剔除因财务状况
E5 0.094 0.286 0.328 - E25 1.000 1.000 1.000 -
或其他状况出现异常被特别处理的企业，即标注 ST 和 E6 0.023 0.028 0.807 Irs E26 0.124 0.344 0.360 Drs
*ST 的企业；2）样本数据的时间范围是 2014－2020 年， E7 0.149 0.310 0.482 Drs E27 0.206 0.325 0.635 Drs
E8 0.188 0.390 0.480 Drs E28 1.000 1.000 1.000 -
剔除2014年之前上市的企业；3）研究对象为上市中药工
E9 0.033 0.139 0.237 Drs E29 0.356 0.364 0.980 -
业企业，排除非制造业的中药企业；4）为保证研究的可 E10 0.033 0.113 0.296 - E30 1.000 1.000 1.000 -
靠度以及现有行业数据的匹配性，选取的样本企业需能 E11 0.254 1.000 0.254 Irs E31 0.447 0.781 0.572 Drs
E12 0.080 0.143 0.564 - E32 0.223 0.680 0.327 Drs
够同时按照上述两个行业分类标准纳入；5）样本企业应 E13 0.168 0.179 0.935 Irs E33 0.486 0.881 0.551 Drs
具备完整的指标数据，剔除数据缺失和严重亏损的上市 E14 0.229 0.295 0.775 Irs E34 0.323 0.374 0.865 -
中药工业企业。经2位研究人员按上述标准独立筛选并 E15 0.045 0.088 0.506 Drs E35 0.154 0.259 0.594 Drs
E16 0.144 0.599 0.241 Drs E36 0.381 1.000 0.381 Irs
比对结果后，最终纳入了38家上市中药工业企业作为研 E17 0.103 0.240 0.431 - E37 0.175 0.416 0.420 -
究样本（编号E1～E38）。 E18 0.171 0.492 0.348 - E38 0.086 0.115 0.749 -
E19 0.065 0.301 0.216 Drs
1.5 数据分析 均值 0.293 0.469 0.573
E20 0.078 0.245 0.317 -
将处理好的指标数据导入Dea-Solver Pro 5.0软件，
注：“Irs”为规模报酬递增；“-”为规模报酬不变；“Drs”为规模报酬
对上市中药工业企业进行创新资源使用效率的静态测 递减
度，计算出综合效率值、纯技术效率值和规模效率值；运 Note：“Irs”means increasing returns to scale；“-”means that the
用 DEAP 2.1 软件分析各样本企业效率的动态演进情 return to scale remains unchanged；“Drs”means diminishing returns to
况，输出 M 指数值及其各分解指数值；基于实证研究的 scale
测算结果，利用Excel 2016软件和Stata 15软件绘制更加 1
0.9
直观的图表。 综合效率
0.8
2 实证分析 0.7 综合效率均值
2.1 基于DEA的静态效率分析 0.6
为减轻某一年数据波动对效率评价结果的影响，静 规模效率 0.5
0.4
态分析将基于上市中药工业企业 2016－2018 年的创新 0.3
投入和2018－2020年的产出数据，取各指标3年的均值 0.2
代入DEA模型中进行测算 [18－19] ，具体核算结果与分析如 0.1
0
下（DMU按上市企业股票代码排序）。 E1 E3 E5 E7 E9 E11 E13 E15 E17 E19 E21 E23 E25 E27 E29 E31 E33 E35 E37
2.1.1 创新资源使用效率 上市中药工业企业创新资 样本企业编号
图1 样本企业综合效率得分
源使用效率 DEA 测度结果如表 2 所示。38 家企业中仅
Fig 1 Comprehensive efficiency scores of sample en-
有 4 家（E2、E25、E28、E30）创新资源使用效率达到技术
terprises
有效前沿面上，实现了创新资源的有效利用；有 1 家
（E22）效率值大于0.9，处于近似有效状态。DEA有效与 在 DEA 相对无效的 33 家（86.84％）企业中，有 2 家
近似有效的企业占DMU总数的13.16％（5/38）。样本企 企业（E11、E36）为纯技术有效、规模效率小于1，即在既
业综合效率均值仅为 0.293，说明其整体创新资源利用 定规模下，这2家企业实现了创新资源的有效利用，但是

·2316 · China Pharmacy 2021 Vol. 32 No. 19 中国药房 2021年第32卷第19期