- 研究目的
医药产业作为高技术产业，正处于转型升级的关键时期，其不仅关系到国民经济的稳定发展，也关系到广大群众的生命健康和生存质量。近年来，随着我国经济社会的不断发展和人民生活水平的不断提高，我国医药产业也在持续发展，并保持高速增长率。然而，企业技术创新能力不足仍然是制约我国医药产业发展的主要因素。研究影响医药企业技术创新能力的主要因素，制定相应的方法策略，为实现我国医药制造业持续、稳定、健康发展提供科学依据，对我国医药产业的发展具有重要意义。
- 研究手段
该课题通过文献研究法，以课题研究的目的和内容为依据，选取数篇有代表性的相关文献，进行认真地研读、分析，学习和总结相关的研究路线和方法。同时，通过政府官网、年鉴、统计局等网站获取数据来源。考虑到技术创新是一个多投入、多产出的经济过程，医药行业创新效率研究所涉及的绩效指标和决策单元较多，最终选择运用数据包络分析（DEA）方法的交叉效率模型进行课题研究。其中：（1）研究对象：以我国31个省（市、区）作为课题的决策单元，综合考虑数据的可比性和可获得性，进行决策单元及省域的选取，数据时间期限从2014-2017年（最终研究对象以及时间期限的确定以所能搜集到的相关数据为准）；（2）评价指标体系：3个投入指标（Ramp;D人员折合全时当量（人/年） 、Ramp;D经费内部支出（万元） 、技术获取和技术改造经费支出（万元）和2个产出指标（专利申请数量（件） 、新产品销售收入（万元））。
- 文献综述
- 前言
科技创新是引领时代发展的第一动力。医药产业作为一个典型的高技术驱动型产业，技术创新是其发展的基础。近年来，随着我国经济社会的不断发展和人民生活水平的不断提高，我国医药产业也在持续发展，并保持高速增长率。然而，企业技术创新能力不足仍然是制约我国医药产业发展的主要因素。研究影响医药企业技术创新能力的主要因素，制定相应的方法策略，为实现我国医药制造业持续、稳定、健康发展提供科学依据，对我国医药产业的发展具有重要意义。
- 国内研究现状
技术创新是一个多投入、多产出的经济过程，为了确保相关投入能实现有效的产出，评价技术创新的相对有效性就显得尤为重要。因此，国内诸多学者对医药行业创新效率进行了有益的探索，而数据包络分析（DEA）方法则以其特有的数据分析优势成为了研究者们的关注热点。
[12]茅宁莹等采用DEA的CCR模型对我国医药制造业技术创新效率进行了实证研究。其中：（1）评价指标体系包含8个指标：5个技术创新投入指标（Ramp;D活动人员折合全时当量、Ramp;D活动人员占科技人员比例、Ramp;D经费内部支出、Ramp;D经费占科技活动经费比、非研发资金投入）和3个技术创新产出指标（专利申请数、新产品销售收入、新产品销售收入占主营业务收入比）；（2）数据：我国27个省（区、市）医药制造业1999－2008年的相关数据；（3）结论：在1999-2008年间，中、东部部分省（市、区）医药产业资源配置和产业结构不合理，企业技术创新效率偏低；各省纯技术效率相对于现有的规模效率，还有较大的发展空间，国家及各地区应重视纯技术效率的提升。
[8]陈玉文等基于DEA方法的BBC模型的对我国31个省（直辖市）医药制造业研发投入产出情况进行可变规模下的综合技术效率、纯技术效率和规模效率静态评价。其中：（1）评价指标体系包含5个指标：2个产出指标（专利申请数量、新产品销售收入）和3个投入指标（Ramp;D人员折合全时当量、Ramp;D经费内部支出、技术获取和技术改造经费支出）；（2）数据：对我国31个省( 直辖市 )医药制造业的相关数据，将2007～2012年6年面板数据加和作为产出指标数据，将2005～2010年6年面板数据加和作为投入指标数据（3）结论：我国医药制造业研发投入产出效率受纯技术效率与规模效率的双重作用处于非 DEA 有效状态，即科技管理水平落后与研发投入规模结构不合理共同导致了研发投入产出效率的非有效配置。
[4]兰锦荣采用DEA的交叉效率评价方法，联系灰色关联分析理论对区域创新绩效进行评价。其中：（1）评价指标体系：选取区域创新体系评价指标，相关指标数据来自《2016年中国科技统计年鉴》；（2）数据：中国大陆地区31个省市2015年的创新资源分东中西三部进行效率评价。（3）结论：东部地区总体效率较高，创新效率相对较好，并且通过比较投入产出相关指标数据发现，高效率表现者的投入产出转化能力较强，效率较低者的投入冗余产出不足的现象较为明显。文章还通过横向比较DEA方法的CCR模型、交叉效率模型、灰色关联DEA交叉三种模型下各地区医药行业创新效率的评价结果，证明了灰色关联DEA交叉模型可以较好地用于评价区域创新效率。
[7]李新飞采用DEA两阶段模型、DEA超效率模型和Malmquist生产力指数模型，把创新效率分为研发效率和市场效率两部分，从动态和静态两个角度对中国医药制造业创新效率状况进行评价。其中：（1）评价指标体系：初始投入（研发费用、技术人员、固定资产） 中间产出（主营业务收入、专利分值） 最终产出（利润总额、市场价值）；（2）数据：我国27家医药上市公司2009年-2014年的相关数据；（3）结论：中国医药制造业的创新效率水平不高，研发阶段的低效率拉低了中国医药制造业整体效率水平。
[10]马爱霞等基于熵权TOPSIS法对我国医药上市公司创新能力评价。其中：（1）评价指标体系包含6个指标：创新投入能力（研发人员比例、研发投入比例）、创新实施能力（固定资产成新率、销售费用率）、创新产出能力（报告期获得的专利数、新产品销售比例）；（2）数据：我国127家医药制造业上市公司的相关数据；（3）结论：各上市公司创新能力的分布呈现两头小中间大的总体局面。
[6]冯国忠等zwj;采用因子分析方法对我国医药上市公司创新能力进行了研究分析。其中，（1）评价指标体系包含7个指标：4个技术创新投入指标（研发人员数量、研发支出、资产负债率、总资产）和3个技术创新产出指标（专利数量、营业收入、净利润）；（2）数据：我国147家医药制造业上市公司2011-2014年的相关数据；（3）结论：研发人员数量、研发支出、总资产和营业收入对技术创新能力的影响显著；资产负债率、专利数量和净利润对技术创新能力的影响较弱；医药上市公司的技术创新能力差距加大，技术创新能力强的企业分布在华东、华北、华南地区。
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