基于超效率 DEA 模型的我国医药制造业家族企业研发效率分析
【摘要】本文以 2013 年至 2015 年 58 家医药制造业家族企业为样本，运用超效率数据包络分析法，实证研究了医药制造业家族企业的研发效率问题。在对家族企业研发投入产出效率对比的基础上，分析了我国医药制造业中家族企业研发活动中存在的问题并给出了相关建议。
【关键词】医药制造业 家族企业 超效率 DEA 模型
一、引言与文献回顾
研究与开发（R&D;）作为医药制造企业技术创新的主要来源之一，是企业获取长期竞争优势的重要保证。家族企业作为家族涉入企业所形成的复杂系统，兼具企业和家庭的特点，其企业创新能力会显着地受到家族涉入因素的影响。[1]研发作为企业主要的创新活动，家族企业对于企业研发投入的关注有别于其他性质的企业。目前国内有关家族企业研发投入的研究尚不成熟，其研究的视角，多是基于家族所有权和控制权，针对研发投入的影响因素和机制以及对企业创新绩效的影响。而有关企业研发效率研究分析，一般采用的是参数模型和非参数模型估计的方法。原毅军和贾媛媛等基于随机前沿生产函数模型分析企业研发效率及影响因素，认为企业研发效率相对于技术效率能够更直接、更全面地衡量企业创新水平。[2]具体涉及到医药制造业企业研发效率的研究，多是从多投入与单产出的模型进行研究，张永庆和刘清华等利用随机前沿生产函数模型分析了中国医药制造业研发效率及影响因素。[3]
近年来，已有部分学者开始探究家族企业中企业研发投入问题，但对其投入产出的引导因素尚未有共识。在转型经济背景下，中小型企业作为实施「双创」的重要载体，如何更为有效地提高企业创新投入效率，实现转型升级，对家族企业而言，既是挑战，也是机遇。现阶段有关家族企业研发投入的文献主要是以参数估计的方法实证研发投入的影响机制。关勇军和瞿旻在对深圳中小板的家族企业与创新投入关系的实证研究中，认为深圳中小板家族企业比非家族企业的研发强度要高。[4]陈凌与吴炳德在以社会情感财富理论的基础上，指出当市场化水平较高和家族企业管理层受教育程度较高时，家族企业研发投资的增幅大于非家族企业。[5]目前，基于医药制造业家族企业的研发效率评估基本处于空白，结合现阶段国家供给侧改革所倡导的增强企业创新能力，提高资源的有效价值转化，本文在上述研究基础上，采用全要素研发效率衡量医药制造业家族企业研发效率，并分析了家族企业目前的研发活动中的潜在问题及相关建议。
二、模型与变量选取
（一）研发效率模型
数据包络分析法（DEA）是用来衡量具有多项投入和多项产出的决策单元的相对效率的一种方法。传统投入导向 DEA 模型假定一组决策单位的个数为 n 个，每一个 DMU 有 m 中投入和 s 种产出。Xi 表示 DMUi 的投入向量，Yi 表示 DMUi 的产出向量，DMU 的投入可以表示为 Xi，DMU 的产出表示为 Yi，θ 为评价单元 DMU 的有效值。Tone 在传统 DEA 模型的基础上在模型中引入松弛变量 S-和 S+，同时增加规模报酬可变（VRS）的约束条件，模型演变成基于松弛标量的规模报酬可变模型（SBM-VRS）。[6]其中 ε 为非阿基米德无穷小量，SBM-VRS 模型将所有决策单元分为有效和非有效。模型中的评价结果中会出现对个有效决策单元，无法给出全排序。为此，Andersen 和 Petersen 于 1993 年提出了超效率 DEA 模型，该模型在评价决策单元时，参考集是排除待评测的单元之外的所有其他决策单元的线性组合，从而对所有决策单元的效率进行全排序。[7]模型 SBM-VRS 中，非 DEA 有效决策单元，其效率值与超效率 DEA 模型中一致；对于 DEA 有效的决策单元，其效率值是通过对松弛变量等测量得到效率值，最终得到样本的全排序。
（二）数据来源及相关指标说明
1.样本的选择。本文以我国医药制造业家族企业上市公司为研究对象，样本确定的标准是：（1）最终控制着能追溯到自然人或者家族；（2）最终控制者直接或间接持有的公司必须是被投资上市公司的第一控制性股东[8]，且其控制权和所有权占比均超过 20%。根据国泰安民营企业研究数据库，本文获取了 2001 年沪深证券交易所 58 家医药制造业家族上市企业年度报告并按照以下标准对样本进行筛选：（1）剔除无研发支出以及相关数据缺失的上市公司；（2）剔除 2014 年 1 月 1 日之后上市的医药企业。
2.变量的测量。本文选取的投入指标为医药制造业企业研发投入以及研发人员全时当量，产出指标为新产品销售收入和企业专利申请新增数量。考虑到研发投入到产出有一定的滞后，本文取一年滞后期，即投入选取 2012～2014 年的数据，产出选取 2013～2015 年的数据。
三、实证分析
（一）研发效率分析
本文分别运用以投入为导向的 SBM-VRS 模型和 Super-SBM-VRS 模型，对样本中的医药制造业家族企业 2013-2015 年的研发投入产出效率进行截面分析，其结果如表 1。对于样本中无效率企业，其两者的效率值均相同。对于有效率企业，在 SBM 模型中效率值均为 1，无法区分 DEA 有效企业的效率值高低。而 Super-SBM-VRS 模型中对效率值为 1 的企业做出了进一步的评价，最终得出企业的全排序，其结果如表 1。
表 1 SBM-VRS 和 Super-SBM-VRS 模型中医药制造业家族企业研发效率及排名（2013～2015）
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（以上仅保留 DEA 有效企业，报名不做变动，1***表示 DEA 有效）
从表 1 中看出：首先，2013 年以来，医药制造业家族企业平均研发投入产出效率有逐渐上升趋势。从 2013 年的 0.40 上升到 2015 年 0.59。有效企业数量由 2013 年的 6 家上升到 2015 年 12 家。这反映出医药制造业家族企业整体研发投入产出效率偏低，但效率有提升趋势；其次，企业研发效率个体之间差异较大。从 Super-SBM-VRS 模型结果来看，2013 年样本中的企业最高效率值达到 1.65，而最低企业效率得分仅有 0.07；2014 年最高效率值 1.91，最低企业效率得分只有 0.10；2015 年的最高效率值与最低效率值分别为 3.16 和 0.14，这些数据反映出医药制造业家族企业之间的研发投入产出效率差距较大。最后，企业效率排名波动较大。诸如深圳瀚宇制药与北京利德曼生化等效率排名显着下降，这反映出企业对研发投入以及相关的活动未能实现持续性的重视以及企业之间的竞争在加剧。
四、结论与启示
本文基于医药制造业，运用以投入为导向的 SBM-VRS 模型、Super-SBM-VRS 模型对我国家族企业 2013 年 ～2015 年的研发投入产出效率进行了实证分析，其结果表明：（1）2013 年以来医药制造业家族企业平均研发效率有上升趋势，但企业之间效率差距依然较大；（2）家族企业对企业研发活动无法形成持久有序的战略导向，造成企业研发无法获得有效创新产出；（3）医药制造业家族企业研发效率还有巨大的提升空间，需要企业重视科技成果的转化，这一方面也反映出我国医药制造业家族企业技术创新严重不足。在今后，家族企业需要在国家创新政策的倡导下，重视创新投入，更要关注有效创新产出，实现企业本身技术升级的同时，为国家整体创新注入新鲜血液。
参考文献
[1]李婧，贺小刚.高层管理团队中家族权威与创新能力研究：以家族上市公司为视角[J].管理学报，2012，09：1314-1322.
[2]原毅军，贾媛媛，郭丽丽.企业研发效率及其影响因素——基于 SFA 模型的研究[J].科学学与科学技术管理，2013，11：63-69.
[3]张永庆，刘清华，徐炎.中国医药制造业研发效率及影响因素[J].中国科技论坛，2011，01：70-74.
[4]关勇军，瞿旻.基于深圳中小板的家族企业与创新投入关系的实证研究[J].中国科技论坛，2012，07：38-43.
[5]陈凌，吴炳德.市场化水平、教育程度和家族企业研发投资[J].科研管理，2014，07：44-50.
[6]Tone K.A slack-based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis [J].European Journal of Operational Research，2001（130）：498-509.
[7]Anersen P，N C Peterson.A Procedure for Ranking Efficient Unit in Data Envelopment Analysis [J].Management Science 1993（10）：1261-1264.
[8]贺小刚，连燕玲.家族权威与企业价值：基于家族上市公司的实证研究[J].经济研究，2009，04：90-102.
基金项目：国家自然科学基金重点项目（71371010）
作者简介：孙晓刚（1989-），男，安徽阜阳人，安徽大学商学院硕士研究生，研究方向：决策分析和信息管理。
作者 孙晓刚