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杨晞,张瑞龙,钱莹摘 要：随着经济的发展和科技的创新,越来越多的企业包括医药企业开始注重产品的研究开发.本文以沪市医药上市公司的研发投入绩效为研究对象,选取了研发投入、研发强度等投入与产出指标,利用DEA计算企业研发的综合效率、技术效率和规模效率,分析医药上市企业研发工作的成效,提出改善的对策.
关键词：投入产出；数据包络分析；效率评价
一、引言
科技的迅猛发展和市场竞争的加剧,越来越多的企业开始注重新产品的研究开发.企业在研发项目上的投入不断加大,企业的技术创新有了长足的进步,新的生产方式和新兴产品层出不穷,为企业开辟新的经济增长点,刺激了市场经济活力,促进了社会经济的增长.医药制造业在我国方兴未艾,医药制造业的发展不仅关系到国民经济,同时又与民生密切相关,备受社会与投资者的关注.国务院2015 年5 月8 日发布的《中国制造2025》确定生物医药及高性能医疗器械是我国今后十个重点发展领域之一,为医药制造业发展又提供了良好的机遇.医药制造业本身具有高投入、高产出、高风险的特征,主要通过新药研发进行创新式发展.医药制造业的新药研发通常周期长、环节多、耗资大,一旦研发成功则回报巨大,其研发效率直接影响到企业的可持续发展,在资本市场上备受企业利益相关者的关注.本文以沪市医药上市企业的研发投入绩效为研究对象,利用DEA方法,评价其研究与开发的投入———产出绩效.
二、医药行业研发现状
在现今的医药行业中,研发能力是衡量一个医药企业未来发展的重要评价指标.在国家政策的大力扶持下,中国医药企业的研发水平提升较快.医药公司正在逐步加大研发投入,积极组织研发小组、招募研发人才,推进在研产品的研发进度和注册产品的产业化.据统计,2014年67家上市医药企业研发论文范文约为53.56亿元,论文范文占营业收入的平均比重由2013 年的4.6%上升至2014 年的4.9%.医药企业加大研发投入,进行企业内部的资源整合和共享,积极推进新产品的研发与产业化,是产业升级的主要途径.
三、研究方法
数据包络分析（DEA,全称Data Envelopment Analysis）方法,1978年由W.W.Cooper和E.Rhodes等人首先提出.它是数学、运筹学、数理经济学和管理学科的一个新的交叉领域,用于评价相同部门间的相对有效性.该方法主要通过保持决策单元DMU（Decision Making Units）的输入或输出不变,构造生产前沿面函数,将各个DMU 投影到DEA的生产前沿面上,并通过比较其偏离程度来对相对有效性评价.用DEA方法计算有效性,实际上是对所有的DMU进行组合,以找出最小投入和最大产出的组合.在DEA的各种模型中,CCR模型假设系统的产出不受规模报酬的影响,即假定规模收益不变,可以得到综合效率值.BCC模型假设规模报酬可变,可以得到纯技术效率、规模效率以及规模效率所处的增减变化阶段.Input-CCR模型见公式（1）：
θ 为被评价单元投入与产出的相对效率,在实际中是综合效率指标,θ∈[0,1]；S+和S-为松弛变量,即产出不足与投入冗余,ε 为非阿基米德无穷小量,一般取10-6,经过运算解出方程组（1）的最优解.
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四、研发绩效评价模型的构建及应用
(一)样本公司选取
收集了37家沪市医药类上市公司2014年的相关数据（数据来源于锐思数据库）.运用DEA的Input-CCR模型和Input-BCC模型分析这37家样本的综合效率、纯技术效率和规模效率,以及公司规模收益增减变化阶段.
(二)评价指标体系的选取
医药企业的研究开发活动周期长,研发投入大、环节多,从内容上讲主要包括人员人工论文范文、直接投入论文范文、折旧论文范文、无形资产摊销、新产品设计费、技术资料论文范文、财政部和国家税务总局规定的其他论文范文等七个方面.从相对数视角,一般考虑研发投入占销售收入的百分比,即研发强度.所以,结合医药类上市研发的共性,选出3个投入指标和3个产出指标,如表1所示.
以沪市37家医药类上市公司的2014年年报相关数据为基础,利用锐思数据库收集了相关投入、产出指标的数据值.具体指标数据分布见表2.
(三)研发绩效评价
利用DEA的CCR和BCC 模型,计算沪市37 家医药类上市公司研发绩效,结果如表3.根据计算结果,可以判断决策单元的DEA有效性,利用计算结果可以调整无效的决策单元的投入产出比例,进行投影分析和差额变数分析,提高DEA无效的决策单元的研发效率.调整投入产出比例值可以从两方面完成,当产出一定时,减少投入的比例；当投入一定时,获取最多的产出.
从表3中的综合效率值可以看出,37 家沪市医药类上市公司中,有6家综合效率值为1,即综合效率DEA有效,处于投入产出效率生产函数的前沿面.纯技术效率值有9 家为1,即纯技术效率DEA 有效,表示这9 家企业的研发投入资源使用合理有效,达到了最优产出.从规模效益角度分析,有6 家DEA有效,表明增加研发投入,可以同比例增加绩效产出.
(四)研发投入产出绩效改进措施
对于纯技术效率DEA无效的企业,可以从减少投入或增加产出进行改进,具体调整见表4,调整额度为原始值乘以效率值加或减松弛变量.
经过调整,每个企业均可以参照行业上市公司相对较高的技术效率,通过调整投入要素的构成、提升研发产出等措施取得更好的研发绩效.
五、结论
利用DEA方法,从沪市医药类上市公司的研发工作入手,通过选取研发投入数据,从投入产出绩效的视角,分析其研发工作的效率.通过分析,可以揭示出沪市医药类上市公司研发工作的相对前沿面,分离出相对研发效率较高的企业和研发效率不足的企业,针对效率不足企业,可以从优化投入、提高产出方面采取措施,为企业提升研发绩效、更好地形成产能提供借鉴.
基金项目：
本文系2014年江苏高校哲学社会科学研究基金项目“江苏医药类上市公司融资约束、研发投入与创新绩效”（项目编号：2014SJB642）阶段性研究成果、江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目“连云港医药上市企业研发（R&,D）投入绩效及促进机制”（项目编号：201411641055Y）研究成果.
参考文献：
[1]邹文杰. 中国医药制造业研发效率及其收敛趋势———基于DEA-Malmquist指数的实证分析.北京航空航天大学学报(社会科学版),2013（06）.
[2]程海来,郑娟.基于DEA模型的合肥市制造业研发效率分析.大学数学,2013（05）.
（作者单位：淮海工学院商学院）
总结：该文是研发效率论文范文，为你的写作提供相关参考。
研发效率怎么评价引用文献:
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