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    基于數(shù)據(jù)包絡(luò)的我國(guó)生物制劑工業(yè)效率分析

    2014-02-25 22:39:01吳超邱家學(xué)
    上海醫(yī)藥 2014年3期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

    吳超 邱家學(xué)

    摘 要 通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)2006-2011年生物制劑工業(yè)所占份額前15省份的技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行分析,結(jié)論為各年技術(shù)效率的變動(dòng)大于規(guī)模效率的變動(dòng),15省份間技術(shù)效率的差距大于規(guī)模效率。通過(guò)技術(shù)效率和規(guī)模效率結(jié)合分析,將15省份分為5類(lèi),并針對(duì)每一類(lèi)提出改進(jìn)建議。

    關(guān)鍵詞 生物制劑工業(yè) 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 效率分析

    中圖分類(lèi)號(hào):F223 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-1533(2014)03-0051-05

    Analysis of the industrial efficiency of China

    in biological agents based on data envelopment analysis

    WU Chao*, QIU Jiaxue**

    (International Pharmaceutical Business School of China Pharmaceutical University, Nanjing 211198, China)

    ABSTRACT By using data envelopment analysis (DEA), the technology efficiency and scale efficiency of the top 15 provinces selected based on the share of biological agents industry were analyzed during 2006-2011. The fluctuations each year are bigger in technology efficiency than in scale efficiency, and also the gap among 15 provinces is larger in technology efficiency than in scale efficiency. The 15 provinces could be divided into five categories by the analysis of the combination of technical efficiency with scale efficiency, and the improvement suggestions were proposed for each category.

    KEY WORDS biological agents industry; DEA; efficiency analysis

    生物制劑是綜合利用微生物學(xué)、生物化學(xué)、藥學(xué)等科學(xué)的原理和方法制造的一類(lèi)用于預(yù)防、治療和診斷的制品的統(tǒng)稱(chēng),可劃分為基因工程藥物、抗體藥物、血液制品、診斷試劑以及疫苗等五大類(lèi)。

    我國(guó)生物制劑產(chǎn)業(yè)起步于上世紀(jì)80 年代,截止2010年底,我國(guó)生物制劑工業(yè)企業(yè)有600余家,并保持高于20%的增長(zhǎng)速度。在“十二五”規(guī)劃中生物醫(yī)藥被列為重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域之一,國(guó)家將會(huì)通過(guò)加大財(cái)稅金融政策扶持等方式推動(dòng)其快速發(fā)展。盡管如此,我國(guó)生物制劑產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家仍然存在明顯差距,創(chuàng)新能力弱、產(chǎn)業(yè)組織不合理等發(fā)展障礙急需突破。因此,對(duì)生物制劑產(chǎn)業(yè)進(jìn)行科學(xué)合理的分析,進(jìn)而提出合理的建議也就十分重要。

    “效率”能很好地衡量一個(gè)行業(yè)的發(fā)展情況。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis,DEA)可以用于評(píng)價(jià)有多個(gè)投入和多個(gè)產(chǎn)出行業(yè)的效率,而且不需要定義輸入與輸出之間關(guān)系的顯性表達(dá)式,避免了主觀因素的影響,其投影思想可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整,保證以最小的投入獲得最大的產(chǎn)出水平??紤]到生物制劑工業(yè)的行業(yè)性質(zhì)和評(píng)價(jià)目標(biāo),筆者嘗試運(yùn)用DEA來(lái)分析其效率。

    1 方法介紹

    1978年美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes等[1]基于“相對(duì)效率”的概念提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。基本原理是:應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,把若干個(gè)具有多投入、多產(chǎn)出的相同類(lèi)型的被評(píng)價(jià)主體看作是一個(gè)個(gè)決策單元DMU(decision making unit),把具有最優(yōu)投入產(chǎn)出比率的單元作為有效生產(chǎn)前沿面,通過(guò)比較其他單元與有效生產(chǎn)前沿面的距離函數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)其有效性,進(jìn)而對(duì)其效率進(jìn)行分析。

    DEA主要有CRS-CCR模型和VRS-BCC改進(jìn)模型兩種評(píng)價(jià)方式。前者基于規(guī)模收益是常量(constant returns to scale,CRS)的假定,評(píng)價(jià)DMU的技術(shù)有效性。CCR模型是一種理想的模型,適用于DMU最優(yōu)規(guī)模運(yùn)行的情況。后者基于規(guī)模收益可變(variable returns to scale,VRS)的假定,評(píng)價(jià)DMU的技術(shù)有效性。與CCR模型不同,BCC模型可以避免技術(shù)有效性受規(guī)模有效性的影響[2-4]。

    構(gòu)建DEA 模型的具體方法[5-6]:構(gòu)造由n個(gè)DMU線性組合而成的假想DMU j0,該假想DMU的各項(xiàng)投入均低于任一決策單元j的各項(xiàng)投入,它的各項(xiàng)產(chǎn)出均不低于任一決策單元j的各項(xiàng)產(chǎn)出??傻萌缦翪CR模型:

    s.t.

    m和s分別表示輸入和輸出指標(biāo)的個(gè)數(shù);Xij和Yrj表示第j個(gè)DMU的第i項(xiàng)輸入和第r項(xiàng)輸出;s-,s+分別為松弛變量;ε為非阿基米德無(wú)窮小量,在計(jì)算中取正的無(wú)窮小,如ε=10-5。θ表示決策單元j0的有效值,即投入相對(duì)于產(chǎn)出的有效利用程度;λj為n個(gè)DMU 的組合系數(shù)。

    當(dāng)θ=1,且s-=s+=0時(shí),對(duì)應(yīng)決策單元DMU j為DEA有效;若θ=1,但s-或s+不為0,則為弱DEA有效,即不是同時(shí)技術(shù)有效和規(guī)模有效。當(dāng)θ<1,為非DEA 有效。

    由CCR模型所得的技術(shù)效率不能排除規(guī)模的影響,是技術(shù)和規(guī)模綜合作用的結(jié)果,因此是綜合效率(scale and technical efficiency,STE)。通過(guò)增加一個(gè)凸性假設(shè):可得BCC模型,以此來(lái)判斷DMU的純技術(shù)效率(technical efficiency,TE)。

    BCC模型與CCR模型相比,對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的包容更加緊密,預(yù)測(cè)值更接近于效率邊界。利用CCR模型和BCC模型的計(jì)算結(jié)果,可以計(jì)算出DMU的規(guī)模有效性,規(guī)模效率(scale efficiency,SE )為θ/σ。

    2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    生物制劑工業(yè)總產(chǎn)值排名前15的省份所占份額已達(dá)到整個(gè)產(chǎn)業(yè)的90.71%(表1),所以用這15個(gè)省份為樣本可以達(dá)到重點(diǎn)分析的目的。選取米內(nèi)網(wǎng)上2006-2011年的相關(guān)數(shù)據(jù)可以回顧“十一五”的成果同時(shí)對(duì)“十二五”的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    2.2 指標(biāo)的選取

    對(duì)于既定的評(píng)價(jià)方法,指標(biāo)的合理選取是得到可靠性分析的保障。米內(nèi)網(wǎng)中的投入指標(biāo)有:流動(dòng)資產(chǎn)平均余額、固定資產(chǎn)凈值平均余額、資產(chǎn)合計(jì)、負(fù)債合計(jì)、產(chǎn)品銷(xiāo)售成本、產(chǎn)品銷(xiāo)售費(fèi)用、產(chǎn)品成本銷(xiāo)售稅金及附加、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用、利息支出、全部從業(yè)人員平均人數(shù)等。產(chǎn)出指標(biāo)有應(yīng)收賬款凈額、產(chǎn)成品、產(chǎn)品銷(xiāo)售收入、利潤(rùn)總額、應(yīng)交增值稅等。

    2.2.1 投入指標(biāo)

    企業(yè)的投入一般分為人力投入和物力投入。我們把全年從業(yè)人員的平均人數(shù)作為人力投入,把流動(dòng)資產(chǎn)年均余額、產(chǎn)品銷(xiāo)售成本作為物力投入。

    2.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

    結(jié)合產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)和代表性,選取產(chǎn)品銷(xiāo)售收入、利潤(rùn)總額作為產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行分析。

    3 結(jié)果分析

    運(yùn)用DEAP 2.1軟件求得2006-2011年生物制劑工業(yè)總產(chǎn)值排名前15省份的技術(shù)效率、規(guī)模效率及規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)情況(表2、表3)。

    3.1 技術(shù)效率分析

    如表2所示,2006-2011年間技術(shù)效率各年均值波動(dòng)較大且有降低趨勢(shì)。期間15省份的技術(shù)有效率達(dá)到了40%,所有省份的技術(shù)效率均值都在0.9以上。山東、上海、遼寧、湖南、天津、甘肅6省的技術(shù)效率在2006-2011年間都實(shí)現(xiàn)了最優(yōu),相對(duì)于其他省份,6省的投入產(chǎn)出比是最高的。北京、廣東、江蘇、吉林在幾年間也都曾實(shí)現(xiàn)過(guò)最優(yōu),且在2011年達(dá)到了最佳的投入產(chǎn)出比。河南只有在2011年未能處在前沿面上,四川、湖北、福建及浙江的技術(shù)效率排名位于最后,且都存在降低的趨勢(shì)。2011年,四川、福建和浙江3省的效率值跌倒0.9以下,與前沿面省份的差距較大。

    3.2 規(guī)模效率分析

    由表3可知,2006-2011年間規(guī)模效率各年均值存在波動(dòng)且有上升趨勢(shì)。15省份中規(guī)模效率均值為1的只有遼寧和甘肅,有效率為13.3%,其余各省的規(guī)模效率均值都大于0.9。山東只有在2011年未能實(shí)現(xiàn)規(guī)模有效,且處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段,建議其適當(dāng)減小規(guī)模。廣東、吉林、江蘇、湖南、上海、北京6省規(guī)模效率在這幾年間不斷改善,在2011年都實(shí)現(xiàn)了最優(yōu),應(yīng)繼續(xù)保持現(xiàn)有規(guī)模。四川、河南、天津都出現(xiàn)了不同程度的規(guī)模效率降低的情況,且河南和天津在2011年跌至0.9以下,四川和天津處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,可以適當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模;河南處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段,可以縮小規(guī)模以實(shí)現(xiàn)規(guī)模有效。湖北、浙江和福建在這幾年間一直未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)規(guī)模,但在2011年都呈現(xiàn)出了效率改進(jìn)的趨勢(shì),湖北和福建可以適當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模,浙江可以縮小規(guī)模,來(lái)達(dá)到最優(yōu)規(guī)模的生產(chǎn)。

    3.3 綜合分析

    根據(jù)技術(shù)效率和規(guī)模效率的排名,繪制出各省兩個(gè)效率的排名圖,并將各省分為5類(lèi),如圖1和表4所示。

    第一類(lèi):技術(shù)效率和規(guī)模效率排名均位于前列。山東、遼寧和甘肅在生物制劑工業(yè)所占份額的排名中恰位于第1、8、15,可以對(duì)具有相近份額的省份起到很好的標(biāo)桿作用。山東在整個(gè)產(chǎn)業(yè)占據(jù)了21.62%的份額,且技術(shù)效率和規(guī)模效率也都優(yōu)于其他省份,對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展舉足輕重。

    第二類(lèi):技術(shù)效率位于前列,規(guī)模效率排名相對(duì)靠后。上海、湖南和天津的技術(shù)效率都位于前沿面上,即其投入產(chǎn)出的運(yùn)用情況與其他省份相比不存在資源投入冗余和產(chǎn)出不足,但其規(guī)模卻不是最佳的。

    第三類(lèi):規(guī)模效率排名相對(duì)靠前,技術(shù)效率相對(duì)靠后。廣東、四川和吉林的規(guī)模效率均好于其技術(shù)效率,對(duì)于這3個(gè)省份合理調(diào)整投入產(chǎn)出比,實(shí)現(xiàn)最大的生產(chǎn)效率尤為重要。

    第四類(lèi):技術(shù)效率和規(guī)模效率的排名均位于中等水平。河南和江蘇在整個(gè)產(chǎn)業(yè)所占份額的排名分列2、3且都達(dá)到了10%,北京所占份額也達(dá)到了5%,他們都可以山東為標(biāo)桿努力實(shí)現(xiàn)技術(shù)和規(guī)模的有效。

    第五類(lèi):技術(shù)效率和規(guī)模效率排名均靠后。浙江、湖北和福建在生物制劑工業(yè)中所占份額排名分別為第4、9、13,他們可分別參照山東、遼寧和甘肅的投入產(chǎn)出和規(guī)模的發(fā)展情況進(jìn)行調(diào)整,實(shí)現(xiàn)技術(shù)和規(guī)模的提高。

    4 結(jié)論

    生物制劑工業(yè)份額排名前15的省份,東部、中部西部地區(qū)的個(gè)數(shù)分別為9、4、2,所占份額之比約為12.5:4:1,整體上東部地區(qū)在生物制劑工業(yè)的發(fā)展中發(fā)揮的作用最大。技術(shù)效率的各年均值標(biāo)準(zhǔn)差、各省均值標(biāo)準(zhǔn)差均大于規(guī)模效率的,即2006-2011年各年技術(shù)效率的變動(dòng)大于規(guī)模效率的變動(dòng),15省份間技術(shù)效率的差距是大于規(guī)模效率的。若要各省減小與前沿面省份間的差距,生物制劑產(chǎn)業(yè)得到穩(wěn)步發(fā)展,技術(shù)效率的改進(jìn)迫在眉睫。

    通過(guò)技術(shù)效率與規(guī)模效率的綜合分析可知,山東、遼寧和甘肅的技術(shù)效率和規(guī)模效率均優(yōu)于其他省份;浙江、湖北和福建的兩種效率均低于其他省份。除河南、江蘇和北京的兩種效率均處于中等水平外,上海、湖南和天津的技術(shù)效率好于規(guī)模效率,而廣東、四川和吉林的表現(xiàn)恰相反。該15省份的生物制劑工業(yè)的發(fā)展對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要,各省都需各取所長(zhǎng)、科學(xué)管理以實(shí)現(xiàn)不斷改善。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Charnes A, Cooper WW, Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units[J]. Eur J Oper Res, 1978, 2(6): 429-444.

    [2] Coelli T, Rao P, ODonnell C, et al. An introduction to efficiency and productivity analysis[M]. New York: Springer Science+Business Media, Inc, 2006: 161-181.

    [3] 魏權(quán)齡. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)[M]. 北京: 科學(xué)出版社 , 2004: 11-28.

    [4] 馬立杰. DEA理論及應(yīng)用研究[D]. 濟(jì)南: 山東大學(xué), 2007:10-17.

    [5] 吳德勝. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析若干理論和方法研究[D]. 合肥: 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2006:10-15.

    [6] 查勇. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的若干問(wèn)題研究[D]. 合肥: 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2008:14-17.

    (收稿日期:2013-12-25)

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