Page 15 - 《中国药房》2022年1期

第二阶段的投入指标除第一阶段产出指标外，还包括第 的投入保持一致。技术开发阶段的创新效率评价模型
一阶段投入指标共享到第二阶段的部分，产出则选择用 如下：
净利润来测度。综合以上学者研究并考虑数据的可获 m
∑wixji+β1
得性，本文最终选择上市公司研发人员数量和研发经费 minθ1＝ i＝1 （1）
n
投入额为技术开发阶段投入指标；选择专利申请数和发 ∑gdzjd
d＝1
明专利申请数为该阶段产出指标。基于两阶段之间的 n
∑gdzjd
内在联系，选择技术开发阶段的产出指标即专利申请数 d＝1
≤1（j＝1，2，…，r）
和发明专利申请数为成果转化阶段的投入指标；选择上 s.t. m
∑wixji+β1
市企业主营业务收入为该阶段的产出指标。具体指标 i＝1
wi≥1，gd≥1，β1∈R
及其说明详见表1。
n
表1 生物制药企业技术创新效率评价指标 为了方便计算，令：t＝1/∑ gdzjd，twi＝ω i，tgd＝λ d，
d＝1
阶段 投入/产出 衡量指标 指标说明 tβ 1＝η 1；依据Charnes-Cooper变换对公式（1）进行简化处
技术开发阶段 投入 研发人员数量（X1） 报告期内企业创新活动人力资源方面投入数量
研发经费投入额（X2） 报告期内企业创新活动投入总值 理，得到公式（2）：
产出 专利申请数（Z1） 报告期内新增国内三项专利申请数量 m
发明专利申请数（Z2） 报告期内新增国内发明专利申请数量 minθ1＝∑ωixji+η1 （2）
i＝1
成果转化阶段 投入 专利申请数（Z1） 报告期内新增国内三项专利申请数量
n m
发明专利申请数（Z2） 报告期内新增国内发明专利申请数量 ∑λdzjd－∑ωixji+η1≤0（j＝1，2，…，r）
产出 主营业务收入（Y1） 报告期内主营业务总营业收入 d＝1 i＝1
s.t.
n
2.2 两阶段DEA模型的构建 ∑λdzjd＝1
d＝1
由著名运筹学家 Charnes 等 提出的传统 DEA 法，
[17]
成果转化阶段的创新效率评价模型如下：
存在将各决策单元（decision making unit，DMU）都视为 p
∑ukyjk－β2
“黑箱”、忽略DMU内部结构和阶段特征、只关注整体效 k＝1
maxθ2＝ （3）
率的缺陷，无法得出创新过程中的阶段效率以及各子阶 n
∑gdzjd
段对整体效率的影响，因而无法深入分析系统非有效性 d＝1
p
的来源。基于以上研究并结合生物制药企业技术创新 ∑ukyjk－β2
k＝1
特点，本文将生物制药企业技术创新过程分解成技术开 ≤1（j＝1，2，…，r）
s.t. n
∑gdzjd
发与成果转化两个相关联的子阶段，在“规模报酬变动” d＝1
的假设下，借鉴已有研究 [18－20] 构建了下文中的两阶段 uk≥0，gd≥0，β2∈R
DEA 模型。基于规模报酬变动的假设下构建的两阶段 n
令 ：t＝1/∑ gdzjd，tuk＝μ k，tgd＝λ d，t β 2＝η 2；再 根 据
DEA 模型可以测算出样本企业创新过程中的各阶段综 d＝1
合效率、纯技术效率以及规模效率（综合效率＝规模效 Charnes-Cooper变换对公式（3）进行转换，得到公式（4）：
p
率×纯技术效率），同时利用该模型还可以对样本企业各 （4）
maxθ2＝∑μkyjk－η2
k＝1
阶段投入和产出指标的松弛变量进行测度，深入分析造
p n
∑μkyjk－∑λdzjd+η2≤0（j＝1，2，…，r）
成样本企业DEA无效的主要原因。 k＝1 d＝1
s.t.
具 体 的 模 型 设 定 如 下 ，假 设 有 r（j＝1，…，r）个 n
∑λdzjd＝1
DMU，每个 DMU 有两个子阶段。对于第 t 期，设第 j 个 d＝1
DMU 在技术开发阶段的创新投入为 Xj，每个 DMU 有 m 各式中，wi为技术开发阶段投入指标的权重系数；gd
T
（i＝1，…，m）项投入，即 Xji＝（xj1，xj2，…，xjm ）；设该阶段 为技术开发阶段产出指标和成果转化阶段投入指标的
第 j 个 DMU 产出为 Zj，每个 DMU 有 n（d＝1，…，n）项产 权重系数；uk为成果转化阶段产出指标的权重系数；ωi为
出，即 Zjd＝（zj1，zj2，…，zjn ）。基于两阶段关联性，技术开 经转换后的技术开发阶段投入指标的权重系数；λ d为经
T
发阶段投入即为成果转化阶段产出Zjd，设成果转化阶段 转换后的技术开发阶段产出指标和成果转化阶段投入
第 j 个 DMU 产出为 Yj，每个 DMU 有 p（k＝1，…，p）项产 指标的权重系数；μ k为经转换后的成果转化阶段产出指
T
出，即 Yjk＝（yj1，yj2，…，yjp ）。考虑到两阶段的关联性，针 标的权重系数；β 1、β 2为两个不受约束的实变量；η 1、η 2是
对技术开发阶段创新效率的测算，本研究采用投入导向 由β 1、β 2经转换后不受约束的一维实变量，分别反映公式
的 BCC 模型；成果转化阶段则采取产出导向的 BCC 模 （2）与公式（4）中第j个DMU的规模报酬特征（当η 1＝0、
型 [19－20] ，以此确保技术开发阶段的产出与成果转化阶段 η 2＝0时，DMU处于最佳生产规模状态，规模报酬不变；

中国药房 2022年第33卷第1期 China Pharmacy 2022 Vol. 33 No. 1 ·9 ·