中国医药制造业的研发效率及其影响因素分析_药学论文论文导读:：本文利用随机前沿生产函数测算了中国医药制造业的研发效率，并考察了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效率的影响。讨论发现，医药制造业的研发效率整体偏低，但呈现三平稳两增长的增长状态。企业规模、市场结构、技术改造经费和研发效率显著正相关，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。1 引言及文献回忆国内学者对医药制造业的研发能力和技术创新的讨论，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讨论较少。首先，关于技术创新能力和产业化方面，张世贤〔2024〕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开展的最大障碍[1]。张伟(2024)从医药产业技术创新的特点入手，以 1995-2024 年的有关数据为根底分析了我国医药产业技术创新能力缺乏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〔2024〕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，克服了采纳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，防止指标的重复评价，较为准确地对区域技术创新能力进行综合评价，对因地制宜推动中国医药产业开展提供有益的支撑[3]。其次，在技术创新效率讨论方面，大多数学者集中在高技术产业领域的研发效率讨论，而具体到医药制造业的研发效率讨论的文献较少〔郑洁，2024[4]〕。本文在已有讨论的根底上，采纳随机前沿函数方法，选取 1999-2024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化讨论。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 Battee 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)模型那么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讨论。BC(1995)模型是目前学者们最为推崇的一个讨论工具，其与数据包络分析(DEA)相比药学论文，具有考虑随机误差、采纳面板数据、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)...
