我国医药制造业在改革开放后一直保持了良好的发展态势,同时也存在很多问题,其中比较突出的一点就是产业发展在空间分布上的不平衡,无论是从产业经济总量、发展速度、产业效益、研发水平还是产业发展环境,地区差异都比较显着。以全国各地区医药制造业经济总量为例(如图1),2004年全国医药制造业当年价总产值3241.3亿元,其中江苏省排名第一,达371.8亿元;浙江省第二,300亿元;广东省第三,258.5亿元,较历史同期都有所增加,增幅不同。通过对折线图数据的观察可以发现,各地区医药制造业总产值的波动比较大,江苏、浙江、山东、广东、河北、天津、吉林、四川等地区的历年总量指标一直相对较高,2001年的总产值最高点出现在广东,2002—2004年,医药制造业高地一直徘徊在江浙,其他中部、西南和西北省份的医药制造业发展水平相对偏低。另外通过对数据的纵向比较,可以得到这样一个结论:峰值出现的位置一般曲线间距较大,即医药制造业绝对增长较大的省份一定程度上与其产业基础呈明显的正相关性,江浙和山东的产业发展势头良好,绝大多数省份医药制造业处在比较平稳的水平,有的省份甚至在2004年出现了小幅度回落,如湖北、黑龙江等。医药制造业地域发展不平衡的存在是否合理?哪些因素造成了这种地域上的不平衡,其各自的影响程度如何?未来的发展趋势怎样?其中是否存在着产业发展路径依赖性的影响?对此不平衡各级政府和相关管理部门应该采取怎样的措施进行因势利导?等等这些都吸引着我将我国制药产业区位发展方面的有关问题深入探讨和研究下去。目前关于区位的研究大多集中于比较优势,如市场容量、劳动力成本、交通和通信成本、相对技术水平等(Vemon,1966;A拙e,1970;Hirsch,1976)。在众多文献中,Dunning(1993)关于区位优势的总结得到了较为广泛的认同,他认为投资的区位影响因素包括自然和人造资源以及市场的空间分布、投入品(如劳动力、能源、原材料等)的价格和质量、投资优惠或障碍、社会基础设施等等。在国内,鲁明鸿(1994,1997)研究了20世纪80年代后期和90年代中国各省和重点城市的投资环境,发现GDP、市场化水平、劳动力成本、制度因素等与各地吸收的国外直接投资显着相关,并将影响中国投资区位分布的因素概括为宏观因素、微观因素和政策因素。鲁明鸿和潘镇(2002)又将上述研究的时间跨度延伸至2000年。王辑慈(2001)系统地概括了产业集聚理论与新产业区理论,并指出培养具有地方特色的企业集群,营造区域竞争环境,强化区域竞争优势是增强国力的关键。许仁祥(1998)从聚集经济的重要表现形式,并从成本、需求和环境等因素分析了城市经济环境对产业集聚和发展的影响,同时对上海都市型产业进行了分析。前人的研究成果对于研究医药制造业的区位问题具有重大的指导意义。考虑到产业的特质,我将运用前人的研究成果对我国医药产业发展过程中存在的现实问题进行分析,对上述问题作出回新疆地区答,并据分析结果提出有益于制药产业发展的合理化政策建议,希望能够对调整我国制药产业布局、合理引导产业发展起到一些积极的作用。本文接下来的结构安排如下:第二部分以区位基本理论为基础结合医药制造业特点,建立区位优势评价的模型和指标体系,借助因子分析对其进行简化和结构梳理,最终给出了全国28个省市(部分统计数据严重缺失省份在此略去)医药制造业区位优势先后排名;第三部分对模型运算的结果进行评价和分析;第四部分是结论和区位发展政策建议。
二、中国医药制造业的区位优势评价模型
确定影响我国制药产业布局的因素及影响程度,是合理布局产业、促进其发展的关键所在。目前我国制药企业资源相对分散、企业规模参差不齐的格局,实际上已经造成基础资源的浪费。为了解决现有的空间分布问题,进行合理的空间布局调整,本文运用一些分析工具对我国制药产业发展及布局的相关问题进行定量研究:以区位基本理论为基础结合医药制造业特点,提出关于医药产业区位选择的理论框架,并建立评价我国制药产业区位发展优势的指标体系,借助因子分析方法,对我国28个省市发展制药产业的区位优势进行评估和比较。
(一)指标体系与研究方法指标体系设计的基本程序如下图所示:产业的区位竞争优势是经济空间中诸多影响因素共振耦合的结果。为了对这一竞争优势进行全面分析,在文献研究基础上遵循统计学中指标选取的科学性、系统性、可比性和可行性原则设计了如下指标体系,鉴于目前还没有比较系统的评价制药产业区位竞争优势的指标体系,且数据收集较为困难,只能设置易于收集的指标和现有统计数据,对于部分有价值但无法统计或难以取得资料的指标暂不纳人体系,从而增强可操作性。由于各指标数目繁多且存在一定的相关性,造成信息重叠,不利于统计分析和经济评价。多元统计分析中的因子分析法能够从众多观测变量中找出几个不能直接观测到的抽象综合变量,有效提取数据内在结构,解决原始变量之间的多重共线性问题,同时也能依据对方差的解释水平进行客观赋权,克服指数综合法、层次分析法等其他综合评价方法需要主观确定参考变量、评价结果因人而异的缺陷,客观有效地寻找综合指标,即达到了维持一定的信息量又简化评价指标体系、梳理结构的目的。
(二)因子分析
1.数据的获取及使用的统计工具。医药制造业区位优势评价设计体系的大部分指标均自《2005中国统计年鉴》以及《2005中国高技术统计年鉴》取得,部分指标是在实际观测数据基础上二次加工取得。本文所采用的统计分析工具为SPSSl2.O。
2.数据的标准化处理。尽管在指标设计过程中尽可能的使用相对指标,但仍无法排除指标数值的量纲影响,因此在因子分析前首先对数据进行标准化处理。采用z—score标准化公式:。.≈一x;i—xi,+‘2_,+~,其中^{『为标准化数据,^玎为样本数据,^J为第j项指标的均值,“为第j项指标的标准差,(i_1,2,……,13;j=1,2,……,10,其中i为样本数量,i为指标数量)。
3.运算结果。(1)KMO、Banlett球度等检验的结果。KMO值为O.741,根据Kaiser给出的标准,做因子分析的结果应该还不错,Bartle以求度检验的相伴概率为0.000,小于显着性水平0.05,拒绝Banlett球度检验的零假设,认为适合于因子分析。(2)旋转前后的方差贡献分析。旋转前,前5个因子的累计方差贡献率达到91.8%,前3个因子的特征值大于1;旋转后前5个因子的特征值均大于1,累计方差贡献率不变;另外通过对碎石图拐点的观察也可以得到相同的结论,因此选取前5个因子进行分析是比较理想的。
三、运算结果的评价与分析
1.因子解释。因子模型估计出来后,必须对所得到的因子进行合理的解释,这种解释具有一定的主观陛。通过方差极大因子旋转在一定程度上实现了简化模型结构、方便解释的目的,从旋转后的因子载荷表中我们可以看到,因子载荷发生了向0、+1和一l的两极转化,现根据某一因子上有较高负载的变量来定义各抽象因子。因子1上有9个原始指标有较高负载,模糊指标体系下所有的集聚指标(Al—A5)都在因子l中得到了反映,另外地区医药制造业的劳动力数量、质量以及GDP总量亦得到了体现,劳动力的影响是多方面的,高素质劳动力也是产业集聚的一个基础,所以综合考虑可以将因子1定义为医药制造业集聚因子。因子2上有三个原始指标有较高负载,包括劳动力成本、服务业发展水平以及政策环境,在此将因子2定义为劳动力成本和产业发展软环境因子。因子3上有两个原始指标由较高负载,均为医疗基础设施方面的指标,在此将因子3定义为医疗基础设施因子。因子4上有两个原始指标有较高负载,包括市场化水平(非国有经济的比重)和人均道路面积,在此将因子4定义为市场化和硬件环境因子。因子5上仅有一个原始指标有较高负载,考虑到GDP增长率是反应市场增长潜力的一个非常重要的指标,在此不依照通常做法(一个因子只涵盖一个指标时,如果该指标与其它指标存在很强的相关关系,可以删除它们,由相关指标代替;否则可以结合定性的方式将他们并人其它因子)将其进行归并或者删除,而是在此将其命名为地区发展潜力因子。
2.基于因子得分对区位优势的分析。通常来讲因子得分大于0意味着考察对象的该项指标在平均水平之上,小于0意味着在平均水平之下。各地区在不同因子项下的得分反映了其在制药产业区位不同维度上的比较优势,综合因子得分则更加全面的评价了各地区区位优势。由下表的汇总结果可知综合因子得分在全国平均水平之上的省份由高自低依次为江苏、浙江、山东、上海、广东、北京、河北、天津、河南、四川。上述1卟综合因子得分在平均水平以上的地区的排名情况与我们对区位优势的习惯认识具有比较高的一致性。综合得分优势最高的江苏省医药制造业基础比较好,地区发展速度喜人,硬件配套设施相对完善,但劳动力成本较高,服务业等配套软环境以及医疗基础设施在平均水平之下,有待提高。浙江和广东的情况与江苏非常相似,显着不同的一点在于,浙江和广东的GDP增长水平较低,排名分别为第23和24,从一个侧面反映出这两个省份的经济发展已经进入了较平稳的阶段。山东和上海在每个因子项下的得分相对均衡,各有一项指标位于平均水平之下,山东的劳动力成本和软环境因子排名14,上海的医疗卫生配套设施相对较低,这与其以直辖市参比有较大关系,计算人均拥有水平可能会更客观的给予反映。其他几个地区的具体分析不予赘述。至于综合得分水平与惯性认识存在差异的省份如吉林、黑龙江等,其综合得分在平均水平之下,通过进一步观察可以发现结果是可以被解释性的,这两个地区除因子l(医药产业集聚因子)的得分较高以外,其他4项因子的得分排名都相对靠后,尤其是黑龙江在因子4(市场化和硬件环境因子)项下的得分排名最后一名,即黑龙江国有经济的比重非常大,另外以人均道路面积为代表的硬件环境也不是很完善,综合考评的结果就是其他方面的劣势掩盖了其医药经济基础较好的优势。据此思路可类推其他省份。
我国医药制造业在改革开放后一直保持了良好的发展态势,同时也存在很多问题,其中比较突出的一点就是产业发展在空间分布上的不平衡,无论是从产业经济总量、发展速度、产业效益、研发水平还是产业发展环境,地区差异都比较显着。以全国各地区医药制造业经济总量为例(如图1),2004年全国医药制造业当年价总产值3241.3亿元,其中江苏省排名第一,达371.8亿元;浙江省第二,300亿元;广东省第三,258.5亿元,较历史同期都有所增加,增幅不同。通过对折线图数据的观察可以发现,各地区医药制造业总产值的波动比较大,江苏、浙江、山东、广东、河北、天津、吉林、四川等地区的历年总量指标一直相对较高,2001年的总产值最高点出现在广东,2002—2004年,医药制造业高地一直徘徊在江浙,其他中部、西南和西北省份的医药制造业发展水平相对偏低。另外通过对数据的纵向比较,可以得到这样一个结论:峰值出现的位置一般曲线间距较大,即医药制造业绝对增长较大的省份一定程度上与其产业基础呈明显的正相关性,江浙和山东的产业发展势头良好,绝大多数省份医药制造业处在比较平稳的水平,有的省份甚至在2004年出现了小幅度回落,如湖北、黑龙江等。医药制造业地域发展不平衡的存在是否合理?哪些因素造成了这种地域上的不平衡,其各自的影响程度如何?未来的发展趋势怎样?其中是否存在着产业发展路径依赖性的影响?对此不平衡各级政府和相关管理部门应该采取怎样的措施进行因势利导?等等这些都吸引着我将我国制药产业区位发展方面的有关问题深入探讨和研究下去。目前关于区位的研究大多集中于比较优势,如市场容量、劳动力成本、交通和通信成本、相对技术水平等(Vemon,1966;A拙e,1970;Hirsch,1976)。在众多文献中,Dunning(1993)关于区位优势的总结得到了较为广泛的认同,他认为投资的区位影响因素包括自然和人造资源以及市场的空间分布、投入品(如劳动力、能源、原材料等)的价格和质量、投资优惠或障碍、社会基础设施等等。在国内,鲁明鸿(1994,1997)研究了20世纪80年代后期和90年代中国各省和重点城市的投资环境,发现GDP、市场化水平、劳动力成本、制度因素等与各地吸收的国外直接投资显着相关,并将影响中国投资区位分布的因素概括为宏观因素、微观因素和政策因素。鲁明鸿和潘镇(2002)又将上述研究的时间跨度延伸至2000年。王辑慈(2001)系统地概括了产业集聚理论与新产业区理论,并指出培养具有地方特色的企业集群,营造区域竞争环境,强化区域竞争优势是增强国力的关键。许仁祥(1998)从聚集经济的重要表现形式,并从成本、需求和环境等因素分析了城市经济环境对产业集聚和发展的影响,同时对上海都市型产业进行了分析。前人的研究成果对于研究医药制造业的区位问题具有重大的指导意义。考虑到产业的特质,我将运用前人的研究成果对我国医药产业发展过程中存在的现实问题进行分析,对上述问题作出回新疆地区答,并据分析结果提出有益于制药产业发展的合理化政策建议,希望能够对调整我国制药产业布局、合理引导产业发展起到一些积极的作用。本文接下来的结构安排如下:第二部分以区位基本理论为基础结合医药制造业特点,建立区位优势评价的模型和指标体系,借助因子分析对其进行简化和结构梳理,最终给出了全国28个省市(部分统计数据严重缺失省份在此略去)医药制造业区位优势先后排名;第三部分对模型运算的结果进行评价和分析;第四部分是结论和区位发展政策建议。
二、中国医药制造业的区位优势评价模型
确定影响我国制药产业布局的因素及影响程度,是合理布局产业、促进其发展的关键所在。目前我国制药企业资源相对分散、企业规模参差不齐的格局,实际上已经造成基础资源的浪费。为了解决现有的空间分布问题,进行合理的空间布局调整,本文运用一些分析工具对我国制药产业发展及布局的相关问题进行定量研究:以区位基本理论为基础结合医药制造业特点,提出关于医药产业区位选择的理论框架,并建立评价我国制药产业区位发展优势的指标体系,借助因子分析方法,对我国28个省市发展制药产业的区位优势进行评估和比较。
(一)指标体系与研究方法指标体系设计的基本程序如下图所示:产业的区位竞争优势是经济空间中诸多影响因素共振耦合的结果。为了对这一竞争优势进行全面分析,在文献研究基础上遵循统计学中指标选取的科学性、系统性、可比性和可行性原则设计了如下指标体系,鉴于目前还没有比较系统的评价制药产业区位竞争优势的指标体系,且数据收集较为困难,只能设置易于收集的指标和现有统计数据,对于部分有价值但无法统计或难以取得资料的指标暂不纳人体系,从而增强可操作性。由于各指标数目繁多且存在一定的相关性,造成信息重叠,不利于统计分析和经济评价。多元统计分析中的因子分析法能够从众多观测变量中找出几个不能直接观测到的抽象综合变量,有效提取数据内在结构,解决原始变量之间的多重共线性问题,同时也能依据对方差的解释水平进行客观赋权,克服指数综合法、层次分析法等其他综合评价方法需要主观确定参考变量、评价结果因人而异的缺陷,客观有效地寻找综合指标,即达到了维持一定的信息量又简化评价指标体系、梳理结构的目的。
(二)因子分析
1.数据的获取及使用的统计工具。医药制造业区位优势评价设计体系的大部分指标均自《2005中国统计年鉴》以及《2005中国高技术统计年鉴》取得,部分指标是在实际观测数据基础上二次加工取得。本文所采用的统计分析工具为SPSSl2.O。
2.数据的标准化处理。尽管在指标设计过程中尽可能的使用相对指标,但仍无法排除指标数值的量纲影响,因此在因子分析前首先对数据进行标准化处理。采用z—score标准化公式:。.≈一x;i—xi,+‘2_,+~,其中^{『为标准化数据,^玎为样本数据,^J为第j项指标的均值,“为第j项指标的标准差,(i_1,2,……,13;j=1,2,……,10,其中i为样本数量,i为指标数量)。
3.运算结果。(1)KMO、Banlett球度等检验的结果。KMO值为O.741,根据Kaiser给出的标准,做因子分析的结果应该还不错,Bartle以求度检验的相伴概率为0.000,小于显着性水平0.05,拒绝Banlett球度检验的 零假设,认为适合于因子分析。(2)旋转前后的方差贡献分析。旋转前,前5个因子的累计方差贡献率达到91.8%,前3个因子的特征值大于1;旋转后前5个因子的特征值均大于1,累计方差贡献率不变;另外通过对碎石图拐点的观察也可以得到相同的结论,因此选取前5个因子进行分析是比较理想的。
三、运算结果的评价与分析
1.因子解释。因子模型估计出来后,必须对所得到的因子进行合理的解释,这种解释具有一定的主观陛。通过方差极大因子旋转在一定程度上实现了简化模型结构、方便解释的目的,从旋转后的因子载荷表中我们可以看到,因子载荷发生了向0、+1和一l的两极转化,现根据某一因子上有较高负载的变量来定义各抽象因子。因子1上有9个原始指标有较高负载,模糊指标体系下所有的集聚指标(Al—A5)都在因子l中得到了反映,另外地区医药制造业的劳动力数量、质量以及GDP总量亦得到了体现,劳动力的影响是多方面的,高素质劳动力也是产业集聚的一个基础,所以综合考虑可以将因子1定义为医药制造业集聚因子。因子2上有三个原始指标有较高负载,包括劳动力成本、服务业发展水平以及政策环境,在此将因子2定义为劳动力成本和产业发展软环境因子。因子3上有两个原始指标由较高负载,均为医疗基础设施方面的指标,在此将因子3定义为医疗基础设施因子。因子4上有两个原始指标有较高负载,包括市场化水平(非国有经济的比重)和人均道路面积,在此将因子4定义为市场化和硬件环境因子。因子5上仅有一个原始指标有较高负载,考虑到GDP增长率是反应市场增长潜力的一个非常重要的指标,在此不依照通常做法(一个因子只涵盖一个指标时,如果该指标与其它指标存在很强的相关关系,可以删除它们,由相关指标代替;否则可以结合定性的方式将他们并人其它因子)将其进行归并或者删除,而是在此将其命名为地区发展潜力因子。
2.基于因子得分对区位优势的分析。通常来讲因子得分大于0意味着考察对象的该项指标在平均水平之上,小于0意味着在平均水平之下。各地区在不同因子项下的得分反映了其在制药产业区位不同维度上的比较优势,综合因子得分则更加全面的评价了各地区区位优势。由下表的汇总结果可知综合因子得分在全国平均水平之上的省份由高自低依次为江苏、浙江、山东、上海、广东、北京、河北、天津、河南、四川。上述1卟综合因子得分在平均水平以上的地区的排名情况与我们对区位优势的习惯认识具有比较高的一致性。综合得分优势最高的江苏省医药制造业基础比较好,地区发展速度喜人,硬件配套设施相对完善,但劳动力成本较高,服务业等配套软环境以及医疗基础设施在平均水平之下,有待提高。浙江和广东的情况与江苏非常相似,显着不同的一点在于,浙江和广东的GDP增长水平较低,排名分别为第23和24,从一个侧面反映出这两个省份的经济发展已经进入了较平稳的阶段。山东和上海在每个因子项下的得分相对均衡,各有一项指标位于平均水平之下,山东的劳动力成本和软环境因子排名14,上海的医疗卫生配套设施相对较低,这与其以直辖市参比有较大关系,计算人均拥有水平可能会更客观的给予反映。其他几个地区的具体分析不予赘述。至于综合得分水平与惯性认识存在差异的省份如吉林、黑龙江等,其综合得分在平均水平之下,通过进一步观察可以发现结果是可以被解释性的,这两个地区除因子l(医药产业集聚因子)的得分较高以外,其他4项因子的得分排名都相对靠后,尤其是黑龙江在因子4(市场化和硬件环境因子)项下的得分排名最后一名,即黑龙江国有经济的比重非常大,另外以人均道路面积为代表的硬件环境也不是很完善,综合考评的结果就是其他方面的劣势掩盖了其医药经济基础较好的优势。据此思路可类推其他省份。
我国医药制造业在改革开放后一直保持了良好的发展态势，同时也存在很多问题，其中比较突出的一点就是产业发展在空间分布上的不平衡，无论是从产业经济总量、发展速度、产业效益、研发水平还是产业发展环境，地区差异都比较显著。以全国各地区医药制造业经济总量为例(如图1)，2004年全国医药制造业当年价总产值3241．3亿元，其中江苏省排名第一，达371．8亿元；浙江省第二，300亿元；广东省第三，258．5亿元，较历史同期都有所增加，增幅不同。通过对折线图数据的观察可以发现，各地区医药制造业总产值的波动比较大，江苏、浙江、山东、广东、河北、天津、吉林、四川等地区的历年总量指标一直相对较高，2001年的总产值最高点出现在广东，2002—2004年，医药制造业高地一直徘徊在江浙，其他中部、西南和西北省份的医药制造业发展水平相对偏低。另外通过对数据的纵向比较，可以得到这样一个结论：峰值出现的位置一般曲线间距较大，即医药制造业绝对增长较大的省份一定程度上与其产业基础呈明显的正相关性，江浙和山东的产业发展势头良好，绝大多数省份医药制造业处在比较平稳的水平，有的省份甚至在2004年出现了小幅度回落，如湖北、黑龙江等。医药制造业地域发展不平衡的存在是否合理?哪些因素造成了这种地域上的不平衡，其各自的影响程度如何?未来的发展趋势怎样?其中是否存在着产业发展路径依赖性的影响?对此不平衡各级政府和相关管理部门应该采取怎样的措施进行因势利导?等等这些都吸引着我将我国制药产业区位发展方面的有关问题深入探讨和研究下去。目前关于区位的研究大多集中于比较优势，如市场容量、劳动力成本、交通和通信成本、相对技术水平等(Vemon，1966；A拙e，1970；Hirsch，1976)。在众多文献中，Dunning(1993)关于区位优势的总结得到了较为广泛的认同，他认为投资的区位影响因素包括自然和人造资源以及市场的空间分布、投入品(如劳动力、能源、原材料等)的价格和质量、投资优惠或障碍、社会基础设施等等。在国内，鲁明鸿(1994，1997)研究了20世纪80年代后期和90年代中国各省和重点城市的投资环境，发现GDP、市场化水平、劳动力成本、制度因素等与各地吸收的国外直接投资显著相关，并将影响中国投资区位分布的因素概括为宏观因素、微观因素和政策因素。鲁明鸿和潘镇(2002)又将上述研究的时间跨度延伸至2000年。王辑慈(2001)系统地概括了产业集聚理论与新产业区理论，并指出培养具有地方特色的企业集群，营造区域竞争环境，强化区域竞争优势是增强国力的关键。许仁祥(1998)从聚集经济的重要表现形式，并从成本、需求和环境等因素分析了城市经济环境对产业集聚和发展的影响，同时对上海都市型产业进行了分析。前人的研究成果对于研究医药制造业的区位问题具有重大的指导意义。考虑到产业的特质，我将运用前人的研究成果对我国医药产业发展过程中存在的现实问题进行分析，对上述问题作出回新疆地区答，并据分析结果提出有益于制药产业发展的合理化政策建议，希望能够对调整我国制药产业布局、合理引导产业发展起到一些积极的作用。本文接下来的结构安排如下：第二部分以区位基本理论为基础结合医药制造业特点，建立区位优势评价的模型和指标体系，借助因子分析对其进行简化和结构梳理，最终给出了全国28个省市(部分统计数据严重缺失省份在此略去)医药制造业区位优势先后排名；第三部分对模型运算的结果进行评价和分析；第四部分是结论和区位发展政策建议。
二、中国医药制造业的区位优势评价模型
确定影响我国制药产业布局的因素及影响程度，是合理布局产业、促进其发展的关键所在。目前我国制药企业资源相对分散、企业规模参差不齐的格局，实际上已经造成基础资源的浪费。为了解决现有的空间分布问题，进行合理的空间布局调整，本文运用一些分析工具对我国制药产业发展及布局的相关问题进行定量研究：以区位基本理论为基础结合医药制造业特点，提出关于医药产业区位选择的理论框架，并建立评价我国制药产业区位发展优势的指标体系，借助因子分析方法，对我国28个省市发展制药产业的区位优势进行评估和比较。
(一)指标体系与研究方法指标体系设计的基本程序如下图所示：产业的区位竞争优势是经济空间中诸多影响因素共振耦合的结果。为了对这一竞争优势进行全面分析，在文献研究基础上遵循统计学中指标选取的科学性、系统性、可比性和可行性原则设计了如下指标体系，鉴于目前还没有比较系统的评价制药产业区位竞争优势的指标体系，且数据收集较为困难，只能设置易于收集的指标和现有统计数据，对于部分有价值但无法统计或难以取得资料的指标暂不纳人体系，从而增强可操作性。由于各指标数目繁多且存在一定的相关性，造成信息重叠，不利于统计分析和经济评价。多元统计分析中的因子分析法能够从众多观测变量中找出几个不能直接观测到的抽象综合变量，有效提取数据内在结构，解决原始变量之间的多重共线性问题，同时也能依据对方差的解释水平进行客观赋权，克服指数综合法、层次分析法等其他综合评价方法需要主观确定参考变量、评价结果因人而异的缺陷，客观有效地寻找综合指标，即达到了维持一定的信息量又简化评价指标体系、梳理结构的目的。
(二)因子分析
1．数据的获取及使用的统计工具。医药制造业区位优势评价设计体系的大部分指标均自《2005中国统计年鉴》以及《2005中国高技术统计年鉴》取得，部分指标是在实际观测数据基础上二次加工取得。本文所采用的统计分析工具为SPSSl2．O。
2．数据的标准化处理。尽管在指标设计过程中尽可能的使用相对指标，但仍无法排除指标数值的量纲影响，因此在因子分析前首先对数据进行标准化处理。采用z—score标准化公式：。．≈一x；i—xi，+‘2_，+～，其中^{『为标准化数据，^玎为样本数据，^J为第j项指标的均值，“为第j项指标的标准差，(i_1，2，……，13；j=1，2，……，10，其中i为样本数量，i为指标数量)。
3．运算结果。(1)KMO、Banlett球度等检验的结果。KMO值为O．741，根据Kaiser给出的标准，做因子分析的结果应该还不错，Bartle以求度检验的相伴概率为0．000，小于显著性水平0．05，拒绝Banlett球度检验的零假设，认为适合于因子分析。(2)旋转前后的方差贡献分析。旋转前，前5个因子的累计方差贡献率达到91．8％，前3个因子的特征值大于1；旋转后前5个因子的特征值均大于1，累计方差贡献率不变；另外通过对碎石图拐点的观察也可以得到相同的结论，因此选取前5个因子进行分析是比较理想的。
三、运算结果的评价与分析
1．因子解释。因子模型估计出来后，必须对所得到的因子进行合理的解释，这种解释具有一定的主观陛。通过方差极大因子旋转在一定程度上实现了简化模型结构、方便解释的目的，从旋转后的因子载荷表中我们可以看到，因子载荷发生了向0、+1和一l的两极转化，现根据某一因子上有较高负载的变量来定义各抽象因子。因子1上有9个原始指标有较高负载，模糊指标体系下所有的集聚指标(Al—A5)都在因子l中得到了反映，另外地区医药制造业的劳动力数量、质量以及GDP总量亦得到了体现，劳动力的影响是多方面的，高素质劳动力也是产业集聚的一个基础，所以综合考虑可以将因子1定义为医药制造业集聚因子。因子2上有三个原始指标有较高负载，包括劳动力成本、服务业发展水平以及政策环境，在此将因子2定义为劳动力成本和产业发展软环境因子。因子3上有两个原始指标由较高负载，均为医疗基础设施方面的指标，在此将因子3定义为医疗基础设施因子。因子4上有两个原始指标有较高负载，包括市场化水平(非国有经济的比重)和人均道路面积，在此将因子4定义为市场化和硬件环境因子。因子5上仅有一个原始指标有较高负载，考虑到GDP增长率是反应市场增长潜力的一个非常重要的指标，在此不依照通常做法(一个因子只涵盖一个指标时，如果该指标与其它指标存在很强的相关关系，可以删除它们，由相关指标代替；否则可以结合定性的方式将他们并人其它因子)将其进行归并或者删除，而是在此将其命名为地区发展潜力因子。
2．基于因子得分对区位优势的分析。通常来讲因子得分大于0意味着考察对象的该项指标在平均水平之上，小于0意味着在平均水平之下。各地区在不同因子项下的得分反映了其在制药产业区位不同维度上的比较优势，综合因子得分则更加全面的评价了各地区区位优势。由下表的汇总结果可知综合因子得分在全国平均水平之上的省份由高自低依次为江苏、浙江、山东、上海、广东、北京、河北、天津、河南、四川。上述1卟综合因子得分在平均水平以上的地区的排名情况与我们对区位优势的习惯认识具有比较高的一致性。综合得分优势最高的江苏省医药制造业基础比较好，地区发展速度喜人，硬件配套设施相对完善，但劳动力成本较高，服务业等配套软环境以及医疗基础设施在平均水平之下，有待提高。浙江和广东的情况与江苏非常相似，显著不同的一点在于，浙江和广东的GDP增长水平较低，排名分别为第23和24，从一个侧面反映出这两个省份的经济发展已经进入了较平稳的阶段。山东和上海在每个因子项下的得分相对均衡，各有一项指标位于平均水平之下，山东的劳动力成本和软环境因子排名14，上海的医疗卫生配套设施相对较低，这与其以直辖市参比有较大关系，计算人均拥有水平可能会更客观的给予反映。其他几个地区的具体分析不予赘述。至于综合得分水平与惯性认识存在差异的省份如吉林、黑龙江等，其综合得分在平均水平之下，通过进一步观察可以发现结果是可以被解释性的，这两个地区除因子l(医药产业集聚因子)的得分较高以外，其他4项因子的得分排名都相对靠后，尤其是黑龙江在因子4(市场化和硬件环境因子)项下的得分排名最后一名，即黑龙江国有经济的比重非常大，另外以人均道路面积为代表的硬件环境也不是很完善，综合考评的结果就是其他方面的劣势掩盖了其医药经济基础较好的优势。据此思路可类推其他省份。
摘 要 税收作为企业经营成本的重要组成部分，通过税务筹划，可以降低税收成本，促进企业发展。本文主要以我国的医药制造行业为研究对象，在当前税收环境下，根据其经营特点、发展环境，结合制药企业的实际税务筹划案例，对该行业的税务筹划进行了详细的分析，以期帮助制药企业规范税务筹划行为，提供一种可供参考的筹划思路。
关键字 医药制造 税务筹划 现状 建议
一、前言
税务筹划，是指以国家税法及其相关政策导向为依据，在符合法律法规要求的基础上，通过方案的制定，对企业经营、投资、生产等过程进行筹划，从而实现税收收益最大化的目标。税收作为企业经营成本的重要组成部分，通过税务筹划，可以降低税收成本，从而促进企业发展。目前，我国的制药行业正处于挑战与机遇并存的时期。一方面，研发能力差、企业规模小、盈利能力弱、国际竞争力弱是制约我国制药行业发展的重要因素；另一方面，随着我国医保制度改革的不断深入，让医药市场高速增长，为该行业发展提供了有力的支持。由此看来，要想提高制药行业的竞争力，就必须注重新药的研发，加强技术创新，应用合理、科学的税务筹划，来实现企业效益的最大化，并促进企业的发展。
二、制药行业税收筹划的现状
（一）对国家税收政策认识不深入
当前制药行业的多数企业对原有税收政策的调整，以及出台的新政策的认识不足、重视程度不够，未能对企业的税务筹划方案进行及时的调整，无形中提高了其潜在涉税风险。如果企业在实施税务筹划、设计的关键环节时，恰逢国家对税收政策做出了重大调整，若企业此时忽视了税收政策的调整，就必然会失去部分税收筹划空间。
（二）税务筹划意识的缺乏
从目前的国家税收政策来看，很多的所得税、增值税、营业税政策都对制药企业有所支持，由此，制药企业就应当充分重视其税务筹划问题。但实际情况是，很多制药企业在申办、新办过程中仅关注融资、手续审批的问题，而忽视了税务筹划。其实，在税务筹划方面，制药企业具有非常广阔的空间，对于新开办的项目，合理利用国家产业政策，进行合理的税务筹划，从而为企业的财务、税务核算奠定良好的基础。调整、优化组织机构也是税务筹划的重要环节，它将会对企业纳税、经营等方面产生长远的影响。但是当前很多制药企业在调整、优化组织机构时，并未使用到税务筹划，这也会影响企业的整体发展。
（三）税务筹划的利用较为有限
对于一些知名制药企业，其收入规模与资产规模都相对较大，企业内部的经营活动和组织结构也较为复杂，这类企业具有非常广泛的税务筹划空间。却往往由于税务筹划意识的欠缺，未能充分利用国家的优惠政策，在发生问题时，就会致使税收损失严重。很多跨地区或跨行业经营的制药企业集团，若仅对某一税种进行筹划，就会失去更多税收的筹划优势，从而削弱企业的发展动力。
案例分析：以某制药厂为例，该厂为增值税一般纳税人，年销售收入为400万元（不含税）。其销售过程中的50%购货单位需要开具增值税专用发票，其他购货单位只需开具普通发票。其所购原材料的适用税率为17%（都有增值税专用发票），但原材料购进金额仅是销售收入的1/5，该厂产品毛利率为30%、适用税率17%，其全年累计应缴纳增值税约为52.6万元，其中，增值税负税率达13.15%。
针对该厂的高税收负担情况，该厂若能充分应用税务筹划，就可大大减轻税收负担，具体方案是：在保留老厂的同时注册一个新厂，新厂年收入小于180万元，所以不被认定为增值税一般纳税人，仅适用普通发票。这样就可由新厂和老厂两个厂来共同承担原厂的业务，从而减轻税务负担。
三、对于制药行业税务筹划的建议
（一）对税收筹划给予充分的重视
目前，制药企业除了要注重技术和产品的研发外，更要对税收筹划引起高度重视。第一，企业领导要大力支持税务筹划，充分意识到税务筹划在企业发展中的重要性，在符合法律法规要求的前提下，让企业经营手段更加巧妙。并且科学的税收筹划能有效节省资金，节约生产成本，从而让企业的竞争力得以提升；第二，制药企业在强化融资管理的同时，还要重视新项目申办时的税务筹划，降低企业的负税压力；第三，强化纳税意识，有助于纳税人主动、自觉地履行纳税义务。因此，制药企业应当树立纳税意识，使用有效、合理的手段进行税务筹划，合理合法地实现企业利益的最大化。
（二）强化各环节中的税务筹划
税务筹划工作应当贯穿于企业生产经营的全过程。在制药企业的生产、管理中，会涉及到很多方面的费用、成本等问题，在合理的、科学的税务筹划之下，可以实现成本的合理控制，并能合理规划如服务项目收入、技术转让收入等税收负担。生产过程中的存货是企业资产负债的重要内容，存货包括了成品、半成品、产成品、原材料、易耗品、包装等。在企业的资产利润表中，它也是衡量企业主营业务的关键性指标。对于存货的计价，可以使用先进先出、加权平均等方法。存货计价方法的不同，会直接导致企业最终税收的不同，所以企业要对其引起重视。对于存货计价方式的选择，企业必须要根据其自身实际情况来选择，在物价整体下降的情况下，优先选择先进先出法，让存货计价最低化，从而延缓纳税。
（三）提升税务筹划的水平、能力
制药企业应当不断提高其税务筹划的水平，以适应税收政策和市场经济的发展变化。税务筹划水平的提升需要做到以下几点：
1、税务筹划是企业的一项理财活动，成功的税务筹划不仅需要专业知识的支持，如财务人员必须掌握基本的会计、法律、金融、税收等知识，还需要具备敏捷的应变能力、缜密的思维能力。
2、税务策划人必须具备高水平、高素质，只有这样才能让企业的税务筹划工作得到有效保障。因此，制药企业要重视专业人才的培养和发展，如聘请税务顾问等。
3、行政机关要为制药企业提供大力支持，对于合理科学的税务筹划，不能进行限制或打压。
参考文献：
[1]董学良.医药制造行业税务筹划研究.厦门大学.2008.
摘 要： 医药制造业是全世界范围内发展最快、最具潜力的高技术产业之一，其技术创新的各个方面都引起国内外研究者的关注。以泛长三角地区四省市1995～2008年相关数据为基础，用多方程模型分析各种融资方式对该地区医药制造业技术创新产出的影响，发现：四种融资方式对泛长三角地区医药制造业技术创新产出产生的影响各不相同。其中，政府资金支持、企业自筹资金及外商直接投资三种融资方式对泛长三角地区医药制造业技术创新产出的提高具有积极的影响，影响程度最大的为企业自筹资金，外商直接投资次之，政府资金支持最低，而金融机构贷款的影响却为负。
中图分类号： F832.7； F273.1
文献标志码： A文章编号： 1009-4474（2013）01-0079-07
2008年，全球金融危机的爆发给世界经济带来了严重冲击，各国在抵御金融危机的同时，也在积极探寻下一轮经济增长的新支点。医药制造业这一被国际公认为“永不衰落的朝阳产业”的战略性新兴产业在这次金融危机中发挥了巨大的作用，自然也成为人们关注的焦点〔1〕。它已成为引领全球发展的先导产业之一，也是全世界范围内发展最快、最具潜力的高技术产业之一。
2011年，世界医药产业市场额比上年增长12%以上，医药市场总容量超过八千亿美元，这充分说明医药产业具有无限的商机及发展潜力〔2〕。从世界范围来看，各国政府纷纷提出有利于医药制造业发展和技术创新的政策，以在全球市场中抓住机遇，占领制高点。大多数经济发达国家，如美国、加拿大、韩国、日本等，已将医药制造业列为国民经济的支柱产业之一，并在未来10至20年内予以重点发展。而从国内的情况来看，中国医药产业在近30年内表现出强劲发展的势头，平均每年的增长速度超过了17%，高于我国国民生产总值及同一时期其他工业的年均增速，成为我国发展最为迅速的行业之一。即使在2008年，金融危机虽对我国经济造成很大的冲击，但医药制造业在此次经济危机中表现抢眼，为保持我国国民经济的稳定做出了巨大贡献。据专家预测，我国广义上的生物医药产业的市场容量在2020年将达六万亿元〔3〕。而据艾美仕公司的报告，2011年，中国已经成为世界第三大医药市场，市场规模仅次于美国、日本；而中国医药行业未来10年的复合年增长速度将超过20%，到2020年，中国的医药市场规模将超过日本，成为世界第二大医药市场；医药产业将成为中国高科技领域及国家经济的支柱产业和主导产业〔4〕。
然而，由于我国医药企业技术创新产出不高及资本市场的不完善，大大制约了我国医药制造业的发展。根据中国商务部公布的《中国医药制造业产业安全评估报告（2009―2010年度）》，中国医药制造业目前没有任何一种新药得到国际上的认可，中国制药公司销售总收入还不及美国公司的1/3，说明我国医药产业存在技术创新水平低下、医药企业盈利能力不强等问题，中国医药制造业仍然有很长的路要走。未来如何促进我国医药制造业的快速发展，如何提高我医药制造业的技术创新水平，如何充分发挥医药制造业促进我国经济增长方式转变的重要作用，已成为政府和学者重点关注的研究课题。
一、文献回顾
目前国内已有一定数量的关于医药制造业技术创新的研究文献，其研究手段以定量的实证分析居多。总观这些研究文献可以发现，其研究方向主要分为以下几个：（1）医药制造业技术创新效率的实证研究。茅宁莹等运用DEA方法对1999～2008年我国主要省（市、区）医药制造业的技术创新效率进行了实证分析，分析结果表明：我国主要省（市、区）的技术创新效率存在显著的地区性差异，且总体上看，受政府政策的影响较大〔5〕。（2）医药制造业的技术创新影响因素研究。吉生保等认为，在中国，政府出台关于医药行业利好或利空的政策会直接影响到医药行业的R&D生产率发生快速增长或快速下滑的变化〔6〕。张永庆等认为，医药企业的规模、市场份额的分布、科研经费投入以及政府对医药企业的资金支持都与企业的R&D效率有着很大的联系。经过实证分析后，他们发现：除了政府的资金支持对企业的研发效率贡献不显著以外，其他因素的增加或提高都会对企业的研发效率产生显著的积极影响〔7〕。（3）医药制造业技术创新能力的实证研究。王树华以桂林市为研究区域，从科研经费投入、科研人员素质及研发能力与科研设备三个方面考察该地区医药产业的技术创新能力，发现：桂林市医药制造业的技术创新能力还处于一个比较低的水平，并认为应该通过完善医药企业融资渠道、改革陈旧的企业创新激励机制、加强政府对其宏观管理三个方面来提高其技术创新能力〔8〕。李晓梅等以东北、长三角、珠三角三个区域的医药企业为研究对象，通过对其技术创新能力进行对比式的实证分析，得出结论：从总体情况看，长三角地区医药企业的技术创新实力独占鳌头〔9〕。
与国内相比，国外对医药制造业的技术创新研究起步较早，研究方向主要分为：（1）医药制造业技术创新与医药企业融资的关系研究。Paul通过对现代生物技术和基因技术与医药企业融资之间的关系研究，发现：现代生物技术在整个医药行业的发展中扮演着重要的角色，掌握现代生物技术和基因技术的企业更容易融资〔10〕。（2）医药制造业技术创新的影响因素研究。Cerda通过对20世纪后期的美国医药新产品等相关数据进行分析，发现：美国的人口数量及行业的市场规模对医药行业的技术创新发挥着重要作用；同时，医药产业的发展也会影响到人口数量及市场规模的变化〔11〕。Kwong和Norton在对美国八个医疗领域的公司的数据进行分析，认为：好的详细的广告对新医药产品进入临床开发的数量会产生重大的积极影响〔12〕。
这些研究各有千秋，但也存在一定的局限性。首先，随着医药制造业的不断发展，融资规模对医药制造业的技术创新的影响逐步增强，而以上研究中鲜有涉及医药制造业的融资对其技术创新的影响，更少关注不同融资方式对医药制造业技术创新带来的差异性影响。其次，国内学者在对医药制造业技术创新的研究过程中，所选样本范围大都为全中国，鲜有关于医药制造业技术创新的区域差异性的研究。本文基于拓展的道格拉斯生产函数，以泛长三角地区为研究区域，以1995年至2008年为面板数据的研究区间，着重分析不同融资方式对医药制造业技术创新产出的差异性影响。
二、我国泛长三角地区医药制造业技术创新发展状况
2010年，我国泛长三角地区医药制造业总产值为284662亿元，同比增长2402%，占全国医药制造业总产值的2424%。从技术创新层面上看，2010年，我国泛长三角地区医药制造业实现新产品产值达66817亿元，同比增长1396%，占全国新产品总产值的3770%；实现新产品销售收入达62849亿元，同比增长1469%，占全国新产品销售总收入的3751%；申请专利数达1567件，同比下降2749%，占全国专利申请总数的2771%；R&D经费投入达4828亿元，同比下降1349%，占全国R&D经费总投入的3440%。总体而言，泛长三角地区医药产业的技术创新水平有了一定的提升，但也存在很多问题，具体表现为：
第一，该地区医药企业原创性技术的缺失。与其他非战略性新兴产业相比，尽管泛长三角地区医药企业的研发投入与研发能力都处于领先地位，但就其整体的技术创新水平而言，还主要停留在对国外相关成熟技术的局部改造与集成创新方面，医药企业的原创性技术专利数量几乎为零。因为该地区医药企业的规模以中小型为主，企业的市场集中程度低，缺少“医药龙头企业”。这些因素决定了该地区的医药企业无法向技术研发投入充足的资金，也决定了其整体研发水平与国外相比还差距甚远。第二，该地区医药企业的研发投入无法满足其技术创新的需要。虽然泛长三角地区医药制造业技术创新产出整体上呈现快速上升的态势，但是研发投入不增反减，说明该地区医药企业的研发投入无法跟上其技术创新的步伐，资金投入不足已经成为制约该地区医药制造业技术创新的最主要瓶颈之一。
关键词：医药制造业；国际竞争力；钻石模型
中图分类号：F74 文献标识码：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.33.028
1 引言
当前我国医药制造业发展速度较快，对国民经济的贡献率不断攀升，逐渐成为支撑国民经济发展的支柱性产业。在我国医药制造业快速发展的背后，我国医药制造业产业国际竞争力与全球市场上医药产业发达国家之间差距巨大。
2 文献综述
国外关于对于医药制造业的研究主要针对研发新药、知识产权等领域。Jorg C・Mahilich和Tonmads Roediger-Schluga（2003）通过研究医药产业R&D投入，发现R&D投入强度决定着对产业国际竞争力的大小。Daron Acemogl、Joshua Linn（2004）从规模效应角度出发研究医药制造业的发展现状，提出医药制造业企业的创新能力对产业国际竞争力有一定影响。
我国医药制造业产业竞争力研究主要集中于产业国际竞争力，其中大多使用指标综合评价法、主成分分析法、DEA法。穆荣平、吴灼亮（2005）立足于我国医药制造业现状，综合评价分析医药制造业后发现影响我国医药制造业产业国际竞争力的重要因素是产业规模不大，由此提出了促进我国医药制造业产业国际竞争力提高的六个重点问题。韩娟（2008）采用主成分分析法和因子分析法确定我国医药制造业产业国际竞争力的大小。张海燕（2014）根据我国医药制造业现状科学地选取评价指标，运用主成分分析法评价我过医药产业国际竞争力与他国的差距。
综上所述，虽然国内外关于产业国际竞争力的研究成果数量丰富，但有关医药制造业国际竞争力方面的研究不多，尤其是对中国与医药制造业发达国家的产业国际竞争力的深度比较分析较为稀缺。基于此，本文对我国医药制造业的产业国际竞争力与英、美、德、日进行比较分析，并采用钻石模型对我国医药制造业的主要影响因素进行研究。
3 我国医药制造业产业国际竞争力研究
依据科学性、数据的可得性原则，本文选取国际市场占有率（IMS）、贸易竞争力指数（TC指数）、相对贸易优势指数（RTA指数）四个指标分析我国医药制造业产业国际竞争力，本文以UN comtrade的数据为基础，将当前世界市场上医药制造业较为发达的英、美、德、日与我国进行比较研究。
3.1 国际市场占有率
国际市场占有率（IMS）①是指一个国家的出口总额占世界出口总额的比重，可用来反映一国某产业国际竞争力的变化，如果比重提高则说明该国的该产业的出口竞争力增强。IMS与产业国际竞争力呈正向关系。
由表1可知，德国医药制造业IMS最高，美国次之，表明两国医药制造业产业国际竞争力强劲；英国虽与德、美相差甚远，但与我国相比产业竞争力优势明显；日本则低于中国。2000-2015年期间，唯有德国的国际市场份额处于扩大状态。中国虽略有下降，但与英、美的大幅度下降相比属于小幅度波动。因而表1的数据表明我国医药制造业的产业国际竞争力在全球市场上尚不具备较强的国际竞争力。
3.2 贸易竞争力指数（TC指数）
贸易竞争力指数（TC指数）②，是指一国进出口贸易的差额在其进出口贸易总额中所占比重。由于TC指数剔除了通货膨胀、汇率变动等变量影响，因而不同国家不同时期之间可比。
通过对表2进行分析可知，就TC指数而言，德、英的国际竞争力优势最明显，中、美居中，日本则处于明显弱势。我国自2000年以来总体上处于下跌状态，TC指数自2012年开始由正转负，因而我国医药制造业并不具备比较优势。表2中除德国的TC指数有所提高外，其余四国均处于下滑趋势，可见与德国相比，其余四国的医药制造业并不具备国际竞争优势。
3.3 显性比较优势指数（RCA指数）
显性比较优势指数（RCA指数）③是指一国某产品出口占该国出口总值的份额与世界该类产品出口占世界总出口份额的比例。RCA指数反映该国这一产品在该国出口格局中的地位，从而根据比值的大小确定这一产品在际贸易中的竞争优势。
表3数据显示，2000-2015年英、德呈现出增长趋势；美国则持续小幅度波动，且2000年与2015年持平；中、日则处于递减趋势，且日本的下降幅度略大于我国。以2015年为例，英、德RCA指数在1.25-2.5范围内，表明两国医药制造业在全球市场上具有较强竞争优势；而我国则为0.19，说明我国医药制造业的产业国际竞争力与英、美、德相比并不具备竞争力优势，且与三国差距较大。
3.4 相对贸易优势指数（RTA指数）
相对贸易优势指数（简称RTA指数）④体现医药制造业出口与世界平均出口水平的相对优势，相较于其他指标能更准确地评价产业国际竞争力。
从表4数据来看，RTA数值均为负，可见五国的医药制造业产业国际竞争力均处于下降状态。由于日本从2000年开始持续处于负值，可见该国的医药制造业并不具备国际竞争力。而原本竞争力优势最明显的美、德的竞争优势也逐步削弱。我国从2012年降为负数，可见我国医药制造业在国际市场上比较优势逐渐弱化。
4 我国医药制造业产业国际竞争力的主要影响因素分析
本文以钻石模型为理论基础，从生产要素、需求条件、产业相关与支持性产业、企业行为及政府行为来分析我国医药制造业产业国际竞争力的主要影响因素。
4.1 生产要素
高技术产业必然带有高投入的特征，医药制造业作为高技术产业大军中的一员，大量的R&D投入是必然的。我国医药制造业大多为仿制药而非原研药，究其原因为R&D投入不足。2015年美国辉瑞医药公司的R&D投入为76.9亿美元，占其销售收入的157%，而我国药企仅为4%-5%。我国医药制造业的研发强度远远低于医药制造业发达国家。而作为技术密集型产业之一的医药制造业，研发能力、研发投入极为重要，我国医药制造业要在全球市场上占据一席之地，增强R&D投入必不可缺。
4.2 需求条件
1978年至今随着人民生活水平的不断提高，人们对于医药制造业的需求也不断上升，医药制造业发展迅速，是我国医药市场发展最辉煌的30年，旺盛的国内市场需求刺激着我国医药产业发展。我国医药制造业的发展主要依靠内需。随着我国老龄化问题的不断加深，人们对医药制造业的需求将会持续U大，医药制造业也将面临新的发展机遇。
4.3 相关产业与支持性产业
相关产业与支持性产业的发展程度将会对产业在全球市场上的竞争力强弱产生重要影响。相关产业与支持性产业之间相互配合、协同发展的主要形式是产业集群。产业集群可以促进集群范围内企业之间的交流，扩大知识溢出效应范围，减低交易成本，有利于产业发展。医药制造业R&D投入成本高、长久的研发周期与较高的投资风险，都需要产业集群范围内相关产业与支持性产业的配合，从而降低风险，提高产业国际竞争力。
4.4 企业行为
2015年我国医药制造业CR4、CR8分别为9.3%、10.8%，根据贝恩分类法，属于原子型。我国的医药制造业市场集中度偏低，医药制造业市场企业兼并行为频发。我国医药制造业的市场集中度相对较低，为了提高产业国际竞争力，医药制造业企业之间的并购重组行为在某种程度上是必需的。
4.5 政府行为
由于无法对政府行为的影响进行量化分析，因而钻石模型中政府行为属于可变因素。我国政府“十二五”规划中提出设立战略性新兴产业投资基金，这为医药制造业的发展提供了有利条件。政府的支持对于医药制造业提升产业国际竞争力而言尤为重要。
5 结论
本文从市场能力角度构建了我国医药制造业产业国际竞争力评价指标体系，采用IMS、TC指数、RCA指数、RTA指数对我国医药制造业产业国际竞争力测算分析，并与英、美、德、日进行比较研究。研究表明2000-2015年期间我国医药制造业发展虽取得了一定成绩，但尚不具备比较优势，在与英、美、德、日四国的医药制造业产业竞争力比较中，我国仅略强于日本。文章最后基于钻石模型的理论基础分析了我国医药制造业的主要影响因素，为我国医药制造业提升产业国际竞争力提供了切实可行的实施角度。
注：①IMS = XijXig，其中。
②TC指数=，其中：Xij为j国i产品的出口，Mij为j国i产品的进口，Xij|Mj为j国净出口， Xij+Mij为j国i产品的进出口总额。-1
③RCA指数=XijXjXigXg，Xij表示j国家i产品的出口额，Xj表示j国家总出口额，Xig表示i产品全球出口额，Xg表示世界所有产品总出口额。RCA指数越大，则说明该产业国际竞争力越具有竞争优势。
④RTA指数=RCA指数-MijMjMigMg，Mij表示j国家i产品的进口额，Mj表示j国家总进口额，Mig表示i产品全球进口额，Mg表示世界所有产品总进口额。RTA指数正值表示某种商品相对于另一国具有相对优势，负值则表示不具有优势。
参考文献
[1]张彬.美国文化产业国际竞争力现状及影响因素分析[J].对外经济贸易大学学报，2012，（4）：81-91.
[2]张海燕.中国医药产业国际竞争力研究[D].合肥：安徽大学，2014.
[3]杨秀云，郭永.基于钻石模型的我国从创意产业国际竞争力研究[J].当代经济科学，2010，32（1）：90-97.
论文关键词：研发效率，医药制造业，随机前沿生产函数
1引言及文献回顾
医药制造业是是关系到国计民生的基础性和战略性产业，技术创新是医药制造业的核心竞争力。研发活动作为技术创新的主要来源之一，是引导技术创新、实现科技进步的关键因素，同时研发效率的高低决定了能否有效适时地将研发投入转化为创新成果，使产品在市场上获取竞争力。但并不是所有的研发活动都能带来技术创新，推动科技进步，这是由于部分研发投入没有得到充分利用，不能产生有效的技术成果，无法实现预期目标，从而导致研发活动失效。因而，行业的研发效率对于医药制造业实现技术创新，增强产业竞争能力，促进产业的持续发展具有重要意义。
国内学者对医药制造业的研发能力和技术创新的研究，主要集中在技术创新能力和产业化方面，而关于技术创新效率和研发效率的研究较少。首先，关于技术创新能力和产业化方面，张世贤（2005）认为技术创新遵循“阀值理论”，即只有当研发资源集中到一定程度才能使研发成果成为稳定输出，研发资源的极端分散化是目前我国医药产业化发展的最大障碍[1]。张伟(2008)从医药产业技术创新的特点入手，以1995-2004年的有关数据为基础分析了我国医药产业技术创新能力不足的表现形式和问题所在，并提出提高医药产业技术创新能力的对策[2]。邹鲜红、黄健柏（2009）基于因子分析法，通过对我国28个省区医药制造业技术创新过程的多个指标进行因子分析，通过构建技术创新能力评价体系，克服了采用投入型指标和产出型指标建立技术创新能力评价体系的缺陷，避免指标的重复评价，较为准确地对区域技术创新能力进行综合评价，对因地制宜推进中国医药产业发展提供有益的支撑[3]。其次，在技术创新效率研究方面，大多数学者集中在高技术产业领域的研发效率研究，而具体到医药制造业的研发效率研究的文献较少（郑洁，2008[4]）。
本文在已有研究的基础上，采用随机前沿函数方法，选取1999-2008年间我国医药制造业28个省市的面板数据，并构建了无效率函数，对医药制造业的研发效率及其影响因素进行深入研究。
2 模型构建
2.1 实证模型的选择
目前最常用的随机前沿函数模型是Battese和Coelli在1992和1995年设定的生产函数模型，简称BC(1992)和BC(1995)模型。BC(1992)模型假设非效率项服从截尾正态分布，并认为技术效率随时间不同而变化。BC(1995)模型则不但测算了效率数值的大小，还从影响技术效率的因素着手进行研究。BC(1995)模型是目前学者们最为推崇的一个研究工具，其与数据包络分析(DEA)相比药学论文，具有考虑随机误差、采用面板数据、技术效率测算方程与其影响因素方程联立的优势。
借鉴BC(1995)模型[5]，本文的随机前沿函数模型构建如下：
（1）
模型（1）中Y、RD、RDP分别表示我国医药制造业某省市某年的研发产出、研发资本投入、研发人员投入，i和t分别表示医药制造业第i个省份和第t个年份。β0是常数项，β1和β2代表研发资本和研发人员的产出弹性。（Vit-Uit）表示方程的随机误差项，具有复合结构，Vit代表经济系统中不可控因素冲击的噪声误差，假定其服从正态分布N(0，)，且独立于Uit。Uit为非负随机变量，考察研发活动中的技术无效率，假定其服从截尾正态分布N(Mit，)。表示省市i在t时期研发活动的研发效率。Mit越大表示技术效率越低，意味着投入等量的研发资本和研发人员能够获得的研发产出越少。本文重点考察科技活动经费筹集额中政府资金、技术改造经费支出、企业规模以及市场结构等因素对研发活动技术无效率的影响，因而构建以下无效率函数：
（2）
函数（2）中δ0为待估常数，Fund、Transf、Scale、MS分别表示科技活动经费筹集额中政府资金、技术改造经费支出、规模变量以及市场结构变量等变量，δ1、δ2、δ3、δ4分别表示相应变量的影响系数。Wit为随机误差项，假定其服从正态分布N(0，)。判断构建的随机前沿生产函数模型是否适合用来测算我国医药制造业的研发效率，可以通过考察函数(2)中随机误差项的技术无效的比重，也就是通过 (0≤γ≤1)的大小来判断。当γ接近于0时，表示实际研发产出与可能最大研发产出的差距主要来自于不可控因素造成的噪声误差，此时用普通最小二乘法(OLS)就可以实现对生产参数的估计，无需采用随机前沿函数模型。γ越趋近于1，越能说明前沿生产函数的误差主要源于随机变量Uit，则越适合采用随机前沿生产函数模型对研发效率进行估计。
2.2 数据来源及变量选取
研究使用的数据，采用《中国高技术产业统计年鉴》（2005-2009）中医药制造业各个省市1999-2008年10年的面板数据。
现有文献在研究技术创新成果时，一般选取研发经费的投入和研发人员的投入作为技术创新的投入指标，对于技术创新的产出指标的选取，则存在不同看法。二十世纪五六十年代，使用研发经费近似作为技术创新产出指标，这样做的缺陷是认为技术创新的投入和产出是一个线性关系，有投入就一定有产出。七十年代以来多采用专利数作为技术创新产出指标(Griliches，1990[6]；Prencipe，1997[7])。近年来也有学者采用新产品销售收入（朱有为、徐康宁，2006[8]）和新产品产值（周立群、邓路，2009[9]）作为研发产出指标。基于众多学者关于技术创新投入及产出指标选取问题的研究成果，本文结合我国医药制造业的行业特点行业及发展的现状，选取合适的研发投入指标和研发产出指标。
一、研发投入指标的选取
医药制造业作为高技术、知识性生产函数，研发产出不仅受到当期研发资本投入的影响，也受到过去各期研发资本投入的影响，所以，选取研发资本存量来反映研发资本投入情况相比于直接使用研发资本投入更为恰当。关于研发资本存量的计算方法，国内外学者主要采用经典的永续盘存法。参照Goto& Suzuki(1989) [10]和吴延兵（2006）[11]的计算方法，以过去各个时期的研发支出现值与第t-1期的研发资本存量现值之和来表示即第t期的研发资本存量，计算公式如下所示：
（3）
其中，K是指研发资本存量，E代表研发支出，ρ为研发资本存量的折旧率。此外，，假定R&D资本存量K的平均增长率等于R&D支出E的平均增长率，研发资本存量的期初值为：，g为E的年均增长率（Coe，Helpman，1995 [12] ；吴延兵，2006 [11]）。本文的基年定位1999年。在测算研发资本存量之前，研发资本支出已经按1990年不变价“研发价格指数”进行平减[①]。对于研发资本折旧率ρ，国内外众多文献在估算研发资本存量时都采用了15%(Hu，Jefferson，Qian，2005 [13]；吴延兵，2006 [11]；朱有为和徐康宁，2006 [8])，因此，本文也采用ρ=15%。
研发人员投入的数量、结构和素质，是企业技术创新能力的重要表现。反映研发人员投入的指标主要是研发人员（人）和研发人员折合全时当量（人年）。前者是参与活动的人员数量，后者是按照参加人员实际参与研发活动的时间折合的研发活动工作当量。后者更能反映投入研发活动的人员情况。因此，本文选择研发人员折合全时当量（人年）作为研发生产函数中的研发人员投入指标。
二、研发产出指标的选取
研发活动的产出指标主要有专利申请量、专利授权量、新产品产值、新产品销售收入等衡量指标。其中，专利申请量和授权量，是研发活动的中间产出，能反映出研发活动的直接效果，是产业技术创新的重要衡量标准。新产品产值和新产品销售收入是最终产出，相比专利指标，更能反映出产业研发活动产出在市场上的绩效情况。本研究根据医药制造业的行业特点和研发现状，以及医药制造业有关数据的可获得性和可操作性，对研发产出指标进行筛选。首先由于专利量的数据局限，且医药制造业的专利指标较小，有的甚至为零，这种情况下使用OLS估计是有偏的。其次，新产品销售收入受到营销等非生产环节的影响，同时受市场上其他不确定因素影响，不能完全反映研发活动的产出和研发效率的变动。因此我们选用新产品产值作为研发产出指标，并以1999年为基年，按照工业品出厂价格指数进行平减，以消除通胀等因素的影响。
三、非效率函数指标的选取
科技活动经费筹集额，对于研发活动有重要的影响力，直接影响到研发投入的力度大小，而其中政府资金来源对于研发活动起到激励和引导作用药学论文，因此选择这两项指标进行非效率模型的研究，以深入研究政府资金对医药制造业研发效率的影响。另外，技术改造是我国医药制造业在当前发展水平下，普遍采用的技术创新方式，一定的技术改造能力将大大有利于研发能力和研发效率的提高。因此，技术改造经费是一项重要的研发活动效率考量指标，将其选入非效率模型，进一步研究其对研发效率的影响作用。同时，很多学者的研究都表明企业规模和市场结构对高新技术产业的研发效率的影响很大论文开题报告范例。因此，在非效率函数中，本文选择科技活动经费筹集额中政府资金、技术改造经费支出、企业规模以及市场结构等变量作为技术无效率的影响因素。
3 实证结果分析
利用Shazam软件及Frontier4.1软件，使用极大似然法估计经验模型可获得各项参数，具体结果见表1。其中，γ值为0.9406，非常接近1，且LR单边检验表明它符合混合卡方分布（mixed chi-squaredistribution），说明模型（1）中的误差项有着明显的复合结构。因此，采用SFA方法构建随机前沿生产函数来测算我国医药制造业的研发效率是有效的。具体分析如下：
（1）研发投入要素产出弹性和研发活动规模效应分析。研发资本投入(RD) 和研发人员投入（RDP）弹性系数β1、β2的值分别为0.2681和0.4298。表明我国医药制造业的研发经费内部支出每增加1%，新产品产值便会增加0.2681%；研发人员投入每增加1%，则新产品产值会增长0.4298%。可见，在我国医药制造业新产品产值的增长中，研发人员投入的贡献率高于研发资本投入的贡献率。同时，研发投入的弹性系数仅为0.6979，说明我国医药制造业的研发活动缺乏规模经济性。
表1 SFA模型各参数估计值
Table 1 The estimate of eachparameter on SFA model
待估参数
系数
标准差
T统计量
β0
6.6887***
0.3555
18.8171
β1
0.2681***
0.0554
4.8436
β2
0.4298***
0.0696
6.1736
δ0
31.3533***
8.2825
3.7855
δ1
-0.1045
0.1900
-0.5499
δ2
-0.4736***
0.1839
-2.5758
δ3
-2.7455***
0.8806
-3.1177
δ4
-1.1173***
0.4083
-2.7367
γ
0.9406***
0.0196
47.9738
LR test of the one-sided error 152.5320***
样本数：280 横截面数：28 年数：10
4 结论与建议
本文运用随机前沿生产函数模型，研究了我国医药制造业的研发效率。研究结果发现，我国医药制造业的研发效率均值为0.5290，且每年的研发效率具有“三平稳两增长”的增长周期性。在医药制造业的研发投入中，研发人员对新产品产出贡献大于研发资本。但医药制造业的研发活动仍不具有规模经济性，平均研发效率水平偏低。从区域研发效率的比较分析可以知道，较高的市场集中度和产业集聚，有利于提高研发效率。同时，医药制造业的研发效率与企业规模呈显著的正向关系，市场竞争性有利于促进研发效率，技术改造经费支出有助于提高新产品产值，而科技活动经费筹集额中政府资金对研发效率的作用不明显。
结合以上研究，要提高我国医药制造业的研发效率，可以从以下几个方面入手：
第一，发挥各地区医药制造业的产业优势和资源比较优势，在我国形成几块产业链完善、优势互补和相互支撑的“医药产业群”。例如，“长三角都市圈医药产业群”——在上海形成新药研发中心和医药营销中心，江苏省着力发展化学制剂，而浙江进一步把化学原料药做大做强，在长三角都市圈内形成完整的医药产业链和合理的医药产业布局模式。同时，发挥我国在中医药资源上的比较优势，在珠三角都市圈、京津冀都市圈以及云南、西藏等地建立中医药和生物医药研发中心，加大中药的研究、生产及向世界市场推销的力度。
第二，提高市场集中度，促进产业集聚，加大研发投入力度，增强研发能力。低集中度不利于研发投入活动的有效支撑，对研发效率存在不利影响。因此，需要鼓励企业间的兼并与合并，提高集中度，形成规模经济效应。可以通过产业集聚，促进技术交流，促成合作研发。
第三，培育合理的竞争性市场环境。医药制造业的研发效率与企业规模呈显著的正向关系，市场竞争性有利于促进研发效率，这两个结论的结合意味着竞争性寡头主导的、大中小型企业共存的市场结构可能是有利于改善医药制造业研发效率的理想市场结构形态。
第四，完善政策与制度，增强知识产权保护意识，为医药制造业研发活动提供良好的支撑。我国医药制造业的特点决定其受到政府政策和制度影响较大。因此，在产业政策层面，需大力引导企业走技术创新之路，并落实扶持政策，让企业敢于投入研发，不断积累技术力量，提高研发效率。
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