政府政策对医药科技活动有效性研究
时间：2021-01-24 20:05:33 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要：[目的]了解我国政府实施科技政策对医药产业化学药品制造业、中成药制造业和生物、生化制品的制造业三个子行业科技活动影响的有效性。[方法]选取的是2002-2013年间医药产业中化学药品制造业、中成药制造业和生物、生化制品的制造业三个子行业的面板数据，对这些数据进行灰色关联系统分析，找出对这三个子行业各自最有效的激励政策。[结论]四项科技政策对化学药品制造业和生物、生化制品制造业的激励效果比较明显，有益于其科技活动能力的提升，对中成药制造业的激励效果稍差。其中，政府直接资助和政府融资担保政策对化学药品制造业的激励效果比对生物、生化制品制造业的激励效果更明显，而另外两项政策，即税收优惠和科技人才政策对生物生化制品制造业的激励效果比对化学药品制造业的激励效果更明显。[建议]政府应合理配置直接资助医药企业科技活动的经费，并加强监督管理；充分发挥好融资担保的职能作用，积极寻找支持医药企业增加科技活动投入的新途径。
关键词：灰色关联系统模型；科技政策；科技活动；有效性
中图分类号：F2
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.05.002
1引言
经济研究结果表明，提高技术创新能力是企业之间竞争的主要手段，技术创新不仅能够为企业带来新的利润，还能够为一个国家（或地区）的经济增长提供动力。技术创新具有复杂性，由于医药的特殊性，医药产业技术创新更具有高风险、高投入和高不确定性的特点，这在一定程度上挫伤了医药企业进行技术创新的积极性，客观上不利于我国医药产业的发展和医药产业技术创新能力的提高。为了促使医药产业科技活动投入规模接近社会理想水平，政府会采取各种科技政策激发医药企业技术创新的积极性。科技政策是国家公共政策的一个分支，其通过对科技活动的投入、运作、产出、转化等进行引导、干预和控制（王卉珏，2005），主要有两方面，一方面是在财政支持政策，如税收减免政策、政府采购政策以及科技项目计划等，另一方面是环境、法律等方面的支持政策，如建立高新技术开发区、制定专利法等。
学术界学者们采用不同的方法实证研究政府科技政策对医药企业科技活动的影响。Akihiro Hashimoto等（2008）以日本制药产业为研究对象运用Malmquist指数方法定量分析了日本医药企业在1991-2000年间的研发效率；孙燕、孙利华（2011）运用回归分析研究了我国政府医药科技投入对企业研发支出的影响，发现政府向科研机构拨款对医药企业研发支出影响不显著，我国存在科研机构活力不足，医药企业需求不旺等因素造成医药科技成果转化率低，提出调整医药科研机构研发投入结构，防止其对企业研发投入的挤出效应，激发医药企业动力等建议；邹彩芬、刘双等（2013）基于政府补贴带来企业的额外行为效应理论，以医药上市公司为样本进行分析，得出政府补贴与R&D投入显著正相关；王虹、冯国忠（2015）运用DEA方法评估了我国2006-2011年医药政策的实施效果，选取的投入指标包含研发人员数、科研机构经费支出等，支出指标包括拥有专利授权数，新产品销售收入，新产品出口额利润。从上可以看出，在医药行业，关于政府科技政策对医药企业科技活动影响方面的研究还比较缺乏，大多数研究集中在实证研究方面，集中在政府投入补贴政策上，其他科技政策的影响，或者是科技政策主体之间的关系对医药企业科技活动的影响研究较少。为深入了解我国政府实施科技政策对医药产业科技活动影响的有效性，本文将運用灰色关联分析从政府对医药产业三个子行业科技活动实施科技政策效果的有效性进行研究，拟找出最有效的政府政策，以及效果最差的政策，并总体研究政策对三个子行业科技活动的影响有什么不同。
2实证分析
2.1模型建立
灰色关联模型是根据因素之间发展态势的相似或相异程度，即“灰色关联度”来衡量因素间关联程度的一种新的分析方法。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化的程度越高，则表示二者关联程度较高，反之则较低。本文运用灰色系统关联模型分析科技政策与科技活动相关变量之间的变化程度，探究出对科技活动最有激励效果的科技政策，对几项科技政策的有效性进行一个排序。计算灰色关联系数和关联度过程如下：
2.2模型的变量说明与数据来源
本文采用的是2002-2013年间医药产业中化学药品制造业、中成药制造业和生物、生化制品的制造业三个子行业的面板数据。本文主要考虑政府直接资助、税收优惠、政府融资担保三项政策。其中，政府直接资助用医药企业科技活动经费来源中“政府资金”度量，表明在科技活动中，政府对医药企业直接给予资金的资助。政府税收优惠用“利税”度量，利税是利润和税收的合称，反映的是企业的经济效益和对国家税收方面的贡献，白锦表（2013）在研究政府科技政策对医药制造业创新效率影响的分析中采用利税来度量税收优惠政策，因此，本文研究也采用利税。科技人才政策用“R&D活动人员折合全时当量”度量。关于政府融资担保变量的度量，之前的研究中大多学者会用金融机构贷款来度量政府融资担保，但由于近几年医药行业金融机构贷款数据缺失，所以本文研究中采用科技活动总经费减去政府资金和企业资金，得到的数据作为包括金融机构贷款在内的其他资助，以说明政府融资担保政策对医药企业科技活动的影响。以上四个变量作为灰色关联系统分析中的比较数列，而参考数列则选取了医药企业利润、新产品销售收入、企业专利申报数、R&D内部支出四个变量。
2.3数据处理与结果分析
根据以上所选取的变量，在历年来《中国高技术产业统计年鉴》中查找化学药品制造业、中成药制造业和生物、生化制品制造业的相关数据，并通过计算得到包括金融机构贷款在内的其他资金来源，将收集整理到的数据保存到excel表格中。本文数据分析使用软件GM_V3.0进行分析，得出的结果如表1所示。
