我国制药产业RD投入产出实证分析摘要：选取1996-2008年医药行业数据，借助柯布―道格拉斯生产函数，研究制药产业在研发上各要素投入与产出的关系。得出的结论有，就研发投入的资源要素而言，资本引起产出增长的程度大于劳动引起产出的增加。在现阶段，医药企业可以考虑通过并购的方式，实现研发资源的整合，提高整体竞争力。制药产业应继续加大对研发创新各要素的投入水平。/2/view-13089828.htm关键词：制药产业;研发投入;产出：F2文献标识码：A：1672-3198（2011）19-0005-02：叶兰（1986-），女，安徽芜湖人，中国药科大学国际医药商学院，社会与管理药学专业研究生，研究方向：医药产业政策。1引言在经济全球化的大背景下，技术进步已成为经济增长的首要推动力。目前我国制药产业仍保持粗放式的增长模式，资本投入对于医药产业产出贡献率高达72.54%。制药产业作为高技术产业，除了加大资本和劳动力上的投入外，更应该注重提高自身技术水平。只有以技术水平的提高为保证，才可以在日趋激励的市场竞争中不被淘汰。研究与开发（RD）作为技术进步的源头，一般由基础研究、应用研究和试验开发三项活动组成。投入的效果必须以产出效果来衡量，高强度的投入能否带来高效益的产出是评价研发能力最现实的指标。为了进一步了解制药产业目前的研发现状，本文选取制药产业1996-2008年数据样本，在对制药产业投入和产出情况作出实证分析后，得出一些结论。在研发投入上，一般选取科技活动经费投入与科技活动人员投入作为指标。产出上，反映制药产业产出的数据主要有工业总产值、产品销售收入、利润总额、专利申请、拥有发明专利数等，本文选取的是以工业总产值作为产出指标。2生产函数模型构建本文以生产函数（Cobb-Dauglas）模型作为基本模型。柯布―道格拉斯生产函数是以美国数学家C.柯布和经济学家保罗.H.道格拉斯的名字命名的，是在生产函数的一般形式上作出的改进，引入了技术资源这一因素。其基本形式为：Y（K，L，R……），其中Y为产出量，K、L、R分别为资本、劳动、RD投入等投入要素。2.1柯布―道格拉斯生产函数模型YAKαLβRγμ式中Y是工业总产值，A是综合技术水平，假设A是固定常数。K是投入的资本，L是投入的劳动力数，R是RD投入。α是资本产出的弹性系数，β是劳动力产出的弹性系数，相应地，γ为研发投入的弹性系数。μ表示随机干扰的影响，μ≤1。本文拟采用计量经济学里的多元线性回归进行处理，为了将因变量与自变量转变为线性关系，对该式进行对数变换，为：LnYLnA+αLnK+βLnL+γLnR+Lnμ。为了反映制药产业有关研发的各要素投入产出关系，本文以医药行业总产值作为被解释变量Y，解释变量具体为：用固定资产净值年平均余额表征资本投入、医药行业科技活动人员人数表征劳动投入、医药行业RD经费内部支出表征研发投入。另外，一些无法量化的变量以虚拟变量μ的形式在模型中体现。2.2样本数据（见表1）表1以上数据：《统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。3数据处理结果本文采用SPSS17.0统计软件对数据进行处理，数据分析结果如下：表2表34模型分析与经济意义解释4.1模型分析模型1（强制进入策略模型）：直接对被解释变量和解释变量做多元线性回归分析，从数据结果可以看出，虽然解释变量通过了F检验，不过t检验值和P值并不理想，说明解释变量对被解释变量的整体影响是显著的，但并不是每一个解释变量都有显著影响，解释变量间存在多重共线性，该模型需要进一步修正。模型2（向后筛选策略模型）：运用SPSS的向后筛选策略模型的功能，自动完成解释变量的筛选。最终模型的解释变量为LnK，LnL，剔除了LnR。排除原因可能是：RD费用支出与科技人员数目的相关性程度较高，导致共线性的存在。最终结果通过了F检验，t检验，并且回归方程显著性检验的概率P值小于显著性水平α（α取0.05），说明被解释变量与解释变量间的线性关系显著，建立的线性模型是恰当的。4.2经济意义解释（1）边际生产力：MPL>0，MPK>0，说明对于医药制造业而言，随着K、L投入的增加，工业总产值是增加的。（2）要素的产出弹性：指的是当要素增长1%时，引起的产出量的变化率。其中α是资本产出的弹性系数...