我国制药业技术创新效率分析
基于DEA—Malmquist模型的我国医药制造业技术创新效率研究
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南 京 中医 药 大学 学 报 （ 社会科学版） ２ ０ １ ３年 ３月 第 １ ４卷 第 １ 期
人力 资源 的 投入 ， 以 及 除去 Ｒ＆Ｄ 经 费 外 的 企 业支 出 。结 合 中 国 国情 ， 自改 革 开放 以来 以及 实施 了 Ｇ ＭＰ （ 药 品生产管 理规 范） 之后 ， 企业 自 主创 新能 力 的提 高也 可 以作为推 动整个 产业 技
医药 制 造业 属 于高投 入 、 高 回报 、 投资 时间 长、 风 险大 的高技 术 产业 ， 资 源的投 入 及使用 率
素 在 推 动 创 新 过 程 中 的 效 率 问 题 就 迫 在 眉 睫
了。
目前 我 国关 于创 新 效 率 的研 究 有 很 多 ， 但
就 医药制 造行 业 的效率 研究 以及 医药 产业 的创 新 研 究 以及用 模 型方法 分析 数据 的实证研 究 并
是 决定 企 业 能 否 高效 执 行 技 术创 新 ， 同 时也 是 衡 量 医药产 业 的发展 命脉 。资源 的投 入主要 包
括 研究 与 开 发 （ 以下 简 称 Ｒ８ Ｌ Ｄ） 的资 金 投 入 ，
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ２ 一 ｌ １ — ０ ５ ； 修 稿 日期 ： ２ Ｏ １ ２ － １ ２ — １ ０ 基金项 目： 江 苏 省 软科 学基 金 项 目（ Ｂ Ｒ２ ０ １ ２ Ｏ ６ ５ ） 作者简介 ： 曹阳（ １ ９ ６ ６ 一） ， 女， 江苏 南 京 人 ， 中 国药 科 大 学 副教 授 ， 博士 。
作 软件 ， 分别 从 静 态 和 动态 两 个 角 度测 算 技 术 效率、 规模 效 率 以及技 术进 步 与 资 源配 置 效 率 的相互 制 约 关 系 ， 针 对 我 国如 何 提 高 医药 制造
基于DEA的山西装备制造业行业技术创新效率测度
∑Ｘ． ＋ ＝ ． ｋ ｓ０ Ｘ
Ｉ ｔ＝ ｌ
∑Ｙ． 一 ＝ Ｙ
ｋ ０ ｋ ，， ， ； ， ≥ Ｏ ＞ ／ ， ＝ｌ２ … ｎ
通信设备 制造业 、 仪器仪表及 文化 办公 用机械 制造业都为 ＤＥ Ａ有效。 关键 词 ： Ａ 山 西装 备 制 造 业 技 术创 新 效 率 ＤＥ 中 图 分类 号 ：２ ７ Ｆ０ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ４ ４ １ （ １）０ ２ ０ ０ １０ — ９４２ ０１— ２ — ２ ０
．
个方 面：本文以山西省为例对装备制造业技术创新效率进 行测度
二 、 Ａ模 型 ＤＥ （ ） 型 简 介 一 模
若—
ｕ ｋ＝ ｌ
１ 则决策单元 ｋ 规模 收益不 变； 。 则规模 有效 ， 无 技
效。
Ｄ Ａ方法是美国著名运 筹学家杏恩斯 （ ．ｈｒｅ ）和库们 （ ｗ． Ｅ ＡＣ ａｎ ｓ ｗ． ｃ ）教授以相对效率概念为基础 而发展起来 的。继 １７ ９ ８年第 一个 Ｄ Ａ模型提出后 ，新 的模 型不断 出现 ，模 型的实际应用 也 日益广泛 。 Ｅ Ｉ Ａ在评价多投入和多 产出的 系统运 作的相对有效性 方面优辫 明显 ， ） Ｅ 多集合 Ｄ Ａ模型可对不同行业 、不同地区或不同国家的某一类系统进 Ｅ 行综合评价和比较 。 因此． 奉文选择了多集合 Ｄ Ａ模 型进行 Ｉ 省装备 Ｅ 【 Ｉ 制造业技术创新效 率的测度 、 评价。 多集合 Ｄ Ａ模型评价的每一个对象称 为一个决策单元 ，评价的依 Ｅ 据足决策单元的一组投入指标数据 和一组 产出指标数据。 为了方便地判 定决策单元 Ｄ Ａ有效 ，查恩斯和库伯引用了非阿基米德无穷小量的概 Ｅ 念 从 而 ， 以利 用 单纯 形 力法 求 解 线性 规 划 问 题 ， 判 定 决 策单 元 的 可 来 Ｄ Ａ有效 性 Ｅ 带 有 非 阿 基米 德 无 穷 小 髓 ｓ 的 ＣＲ模 型 的 对偶 模 型 为 Ｄｓ： ：
制造业技术创新效率评价模型及其应用研究
制造业技术创新效率评价模型及其应用研究向小东;陈丽芬【摘要】从技术创新系统的内部过程出发，将制造业技术创新过程划分为技术研究与开发、技术应用与改造、环境污染治理三个阶段；然后运用虚拟系统法构建出制造业三阶段链式网络DEA交叉效率评价模型，并利用熵值法来确定交叉效率矩阵中各决策单元的权重，再通过加权求和法计算最终评价值；最后将此模型应用于福建省制造业技术创新效率的评价中。
研究表明，福建省制造业各行业的技术创新效率，无论是整个技术创新系统，还是技术创新系统的各个子阶段，其交叉效率值普遍偏低，具有较大的提升空间。
%Based on the internal process of technology innovation system , the technology innovation process of manufacturing industry is divided into three stages:technology research and development , technology application and transformation as well as environmental pollution control .And then the virtual system method is introduced to construct series network DEA cross-evaluation model .In addition, we apply the entropy method to determine the weight of each decision-making unit in the cross efficiency matrix , and adopt the weighted sum method to com-pute the final evaluation value .Finally, this model is applied to evaluate the technology innovation efficiency of manufacturing industry in Fujian province .The research suggests that the technology innovation cross efficiency values of manufacturing industry in Fujian province are generally low , including the overall cross efficiency and cross efficiencies of three sub-stages.Therefore there is still much room for improving the efficiencies .【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2016(025)001【总页数】9页(P215-223)【关键词】制造业;技术创新效率评价;网络DEA;交叉效率;熵值法【作者】向小东;陈丽芬【作者单位】福州大学经济与管理学院，福建福州 350108;福州大学经济与管理学院，福建福州 350108【正文语种】中文【中图分类】F223技术创新是制造业发展的动力源泉，已成为决定制造业生存与发展的重要因素[1]。
我国制造业的发展现状及趋势分析
我国制造业的发展现状及趋势分析近年来，我国制造业经历了快速发展的阶段，成为全球最大的制造业国家。
本文将通过对我国制造业的现状进行分析，并展望未来的发展趋势。
一、我国制造业的现状1. 增长势头强劲：我国制造业近年来保持了较高的增长速度。
根据国家统计局的数据，我国制造业增加值年均增长率在7%左右，远高于全球平均水平。
2. 产业结构优化：我国制造业正在经历从传统制造业向高技术制造业的转型。
高技术制造业在整个制造业中的比重逐渐增加，高端装备制造、新材料、新能源等领域取得了重大突破。
3. 创新能力提升：我国制造业创新能力逐渐增强，重大科技成果不断涌现。
例如，我国在5G通信、人工智能、无人驾驶等领域取得了重大突破，推动了制造业的技术升级和转型升级。
二、我国制造业发展的趋势1. 以高质量发展为目标：我国制造业正从数量扩张向质量提升转变。
未来，我国将注重提高产品质量和服务水平，加快发展高端装备制造、绿色制造、智能制造等领域。
2. 制造业与互联网融合：随着信息技术的迅猛发展，我国制造业将加快与互联网的融合。
数字化、智能化将成为制造业的发展方向，实现制造业的高效运作和智能化管理。
3. 绿色可持续发展：我国制造业在追求经济效益的同时，也注重环境保护和可持续发展。
制造业将加大环保投入，在节能减排、循环经济等方面持续创新，推动绿色制造的发展。
4. 参与全球供应链重构：全球供应链重构是当前全球经济格局变化带来的机遇和挑战。
我国将积极参与全球供应链重构，提高产业链水平，发展国际竞争力。
5. 人工智能驱动创新：人工智能是当前科技领域的热点之一，也对制造业的发展产生重要影响。
我国制造业将注重发展人工智能技术，提高生产效率和创新能力。
结语：我国制造业正处于转型升级的关键时期，面临机遇和挑战。
通过加强技术创新、提高产品质量、推动绿色制造和参与全球供应链重构，我国制造业将保持持续稳定的发展。
同时，人工智能的应用也将推动制造业向数字化和智能化迈进。
数字化转型对我国制造业企业创新效率的影响机制研究——以汽车制造企业为例
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(5), 5611-5620Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/orfhttps:///10.12677/orf.2023.135560数字化转型对我国制造业企业创新效率的影响机制研究——以汽车制造企业为例魏远双贵州大学管理学院，贵州贵阳收稿日期：2023年9月6日；录用日期：2023年10月17日；发布日期：2023年10月25日摘要在数字经济飞速发展的背景下，企业能否勇于拥抱数字技术，通过数字化转型驱动创新成为其获取核心价值力和降本增效的关键所在。
本文以2016年~2020年中国44家汽车制造业上市公司为研究样本，实证考察了企业数字化转型对企业创新的效应和作用机制。
研究发现，数字化转型显著提升了企业创新效率，这一结论在经过一系列稳健性检验后依然成立；数字化转型通过提高管理效率、缓解融资约束两种渠道影响企业创新。
本文结论丰富并拓展了数字化转型影响效应的研究边界，进一步厘清数字化转型与企业创新间的机制效应，有助于企业完善数字化转型战略并提升创新效益。
关键词企业数字化转型，企业创新，管理效率，融资约束Research on the Impact Mechanism ofDigital Transformation on the InnovationEfficiency of Chinese ManufacturingEnterprises—Taking AutomobileManufacturing Enterprises as an ExampleYuanshuang WeiSchool of Management, Guizhou University, Guiyang GuizhouReceived: Sep. 6th, 2023; accepted: Oct. 17th, 2023; published: Oct. 25th, 2023AbstractIn the context of the rapid development of the digital economy, whether enterprises can be brave魏远双to embrace digital technology and use digital transformation to drive enterprise innovation, be-comes the key to the company’s core value and cost reduction and efficiency. This article takes the samples of 44 car manufacturing companies in China from 2016 to 2020. It empirically examines the effect and mechanism of corporate digital transformation on corporate innovation. Studies have found that digital transformation has significantly improved corporate innovation efficiency.This conclusion is still established after a series of stable testing; digital transformation affects corporate innovation by improving management efficiency and alleviating financing constraints.This article concludes that it is rich and expands the research boundary of the effects of digital transformation, further clarifying the mechanism effect between digital transformation and cor-porate innovation, helping enterprises to improve the digital transformation strategy and en-hance innovation benefits.KeywordsEnterprise Digital Transformation, Enterprise Innovation, Management Efficiency, FinancingConstraint Array Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言习近平总书记在党的二十大报告中强调，创新是发展的第一动力，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，加快实施创新驱动发展战略，加快实现高水平科技自立自强，加快建设科技强国。
2023年我国机械零部件制造业发展现状分析
另一方面，我国机械零部件制造业积极推动产学研用合作，加强了技术创新的转化和应用。通过与高校、科研院所等进行紧密合作，我国机械零部件制造业成功引进了一批国际先进的制造技术和装备。与此同时，我国的机械 零部件制造企业也与科研院所进行深度合作，共同开展研发工作，推动了科技成果向产业化转化的速度与效果。
2022年我国机械零部件出口创下历史新高。根据数据统计，2022年我国机械零部件出口额突破XX万亿元，同 比增长了XX%。这表明我国在机械零部件出口方面取得了巨大的进展，成为全球机械零部件制造业的重要出口 国家。
技术创新方向
1. 自动化生产技术
随着机械零部件制造业的发展，自动化生产技术将成为技术创新的重要方向之一。通过引入自动化 设备和智能机器人，可以提高生产效率和质量，降低劳动力成本，并减少人为错误和事故的发生。 据统计，我国机械零部件制造业中采用自动化生产技术的企业占比已超过50%，预计在2022年将继 续保持快速增长。
政府支持
就业岗位增加
技术创新驱动
1.技术创新驱动我国机械零部件制造业发展
技术创新是推动我国机械零部件制造业发展的重要驱动力。截至2022年，我国机械零部件制造业实现了快速增长，技术水平不断提高。其中，技术创新在实现产业升级、提高产品质量和降低成本方面发挥着关键作用。
2.中国机械零部件制造业研发投入占比创新高
其他主题:
作为内容主题，您的一句话可以表达出：学习是通向未来的桥梁
REPORT-沉默之林 2023/7/31
目录
机械零部件制造业增长迅猛 技术革新推动行业发展
增加国内市场竞争力ຫໍສະໝຸດ 1 机械零部件制造业增长迅猛
行业规模扩大
我国制造业的发展现状及趋势分析
我国制造业的发展现状及趋势分析制造业是一个国家最基础、最核心的行业之一，不仅是经济发展的重要标志，更是全面国力的重要体现。
在当今全球化、信息化的时代，制造业的竞争已不再是简单的低成本模式，而更多的需要靠技术创新、研究开发以及品牌营销等环节来实现发展。
在我国，制造业一直是国民经济的重要支柱之一，作为全球最大的制造业大国之一，中国制造业的现状以及发展趋势也备受关注。
一、制造业的现状分析目前，我国制造业发展已经进入了一个新的阶段，呈现出了多重面貌。
一方面，随着制造业的快速发展，我国已成为世界制造业的重要基地之一，一批巨型国企、民营企业也在全球范围内取得了巨大成就。
另一方面，随着技术的更新换代、全球竞争的加剧以及结构调整的压力，我国制造业也面临着多重问题，其中最主要的是市场竞争的压力和即将到来的人口老龄化和经济转型升级的问题。
一、1市场竞争的压力目前，我国制造业在全球范围内的市场份额逐渐增大，同时也面临着更加激烈的市场竞争。
目前我国的制造业生产重点主要集中在家电、纺织、机械、化工等传统领域，虽然在生产规模上已经具有很大优势，但是在技术创新上还存在一定差距。
与此同时，越来越多的外资企业和跨国公司开始进入中国制造业市场，新增了制造业市场上的市场竞争压力。
一、2人口老龄化和经济转型升级的问题随着人口老龄化的加剧，我国制造业的劳动力人口需求也将逐渐减少，传统的低技术含量劳动力结构必须进行调整。
与此同时，我国已经开始实施经济转型升级计划，推进“中国制造2025”等计划，要求提高制造业的技术门槛、加强自主创新，这为制造业的未来发展提出了更高的要求。
二、制造业的发展趋势尽管我国制造业面临着多重压力，但是其发展的潜力仍然是巨大的。
在未来的发展中，我国制造业将迎来一些转型和调整，以适应新的市场环境和需求。
二、1技术创新和自主品牌的重要性科技创新和自主品牌是促进制造业长期发展的重要因素，为了实现优势转化、升级换代，我国制造业应积极探索未来的创业发展和自主品牌的建立。
我国制造业发展的现状与趋势
我国制造业发展的现状与趋势我国制造业一直是推动经济发展的关键领域之一，对于促进就业、提升国际竞争力具有重要意义。
本文将从我国制造业的现状和发展趋势两个方面进行分析。
一、我国制造业的现状近年来，我国制造业取得了巨大的发展成就。
根据统计数据显示，我国制造业的增加值在国内生产总值中占比超过30%。
中国已成为全球最大的制造业生产和消费国，许多领域在技术创新、规模效应和生产能力方面均处于世界领先地位。
特别是在高铁、汽车、通讯设备、电子产品等领域，中国制造享誉全球。
然而，我国制造业的发展也面临着一些问题。
首先，制造业的结构仍然存在一定的问题，传统制造业仍占据主导地位，高附加值的先进制造业比重相对较小。
此外，制造业创新能力不足，核心技术和关键零部件主要依赖进口。
同时，环境污染、能源消耗等问题也给制造业发展蒙上了一层阴影。
二、我国制造业的趋势未来，我国制造业发展将朝着高质量、高效率、智能化的方向发展。
以下是我国制造业发展的几个趋势：1. 产业升级与转型：随着技术的不断发展，我国将加快传统制造业的转型升级，在提高产品品质和降低成本的同时，加强技术创新，推动制造业向智能制造、绿色制造转变。
2. 人工智能与工业互联网：人工智能和工业互联网技术的应用将为制造业注入新的动力。
通过大数据分析和智能化生产，实现企业生产过程的优化和提质增效，提高制造业的竞争力。
3. 绿色制造与可持续发展：环境保护和可持续发展已成为全球共识和发展趋势。
未来，我国制造业将采取更多的绿色制造方法，提高资源利用效率，减少环境污染，推动生态文明建设。
4. 供应链和产业链的协同发展：制造业不再是孤立的环节，而是一个系统工程，产业链和供应链的协同发展将进一步提高效率和降低成本。
5. 国际合作与市场拓展：随着全球化的深入发展，我国制造业将加强与其他国家的合作，开拓更广阔的市场，参与全球价值链的重要环节。
总之，我国制造业正面临着巨大的机遇和挑战。
通过转型升级、创新驱动和绿色发展，我国制造业将迎来更加广阔的发展空间，为经济发展和改善人民生活质量做出更大贡献。
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我国制药业技术创新效率分析
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第28卷 第 2期 科 研 管 理 Vo1．28，No．2
2007年 3月 ScienceResearchManagement Mar． 2007
文章编号：1000―2995 2007 02―007―0071 我国制药业技术创新效率分析 罗亚非，焦玉灿 北京工业大学 经济与管理学院，北京 100022 摘要：本文采用DEA方法中的CzR模型对我国制药业技术创新效率作纵向分析研究。研究结果表明：资源利 用率低，专利产出不足以及企业规模偏小是导致我国制药业DEA无效的主要原因。文章结合我国实际情况，
对其作了详细的解释，并给出相应的对策建议。 关键词：制药业；DEA方法；技术创新效率 中图分类号 ：F270 文献标识码 ：A 合理选择投入规模和技术手段，实现资源的优化
配置，最终促进我国制药业技术创新活动达到技
术有效和规模有效的最佳状态。 1 引言 2 DEA方法的 C2R模型 制药业是世界上发展最为迅速和最有前景的 产业之一，因此它成为众多学者研究和关注的焦 DEA即数据包络分析 DataEnvelopmentA―
点。纵观学者们关于我国制药业的研究成果，主 nalysis ，是由美国著名运筹学家 A．Chames和
要集中在这样几个方面：1 人世后我国制药业的 w．W．Cooper等学者于 1978年提出的、用以评价
发展战略选择。2 生物制药业是真正的朝阳产 多个相同类型决策单元 DecisionMakingUnits， 业。3 中药产业现代化。4 制药业知识产权保 DMU 间相对有效性的方法 J。为了比较同一类
护战略。5 用具体的数字对比说明制药业技术 决策单元的效率问题就需要将各决策单元的投入
创新现状。大部分研究还是基于定性分析，当然 产出指标进行加权求和得到一个综合值，然后再
也有一些对于企业或区域进行的定量研究，但对 整个中国制药业做整体的、动态的、定量的研究还 比较各个决策单元综合值的大小。但是权重的选
取是非常困难的事情，虽然像层次分析法、模糊综 比较少。基于这一现状，我们尝试采用 DEA方法 合评价法等一些方法可以确定权重，但更多的时
中的cR模型对我国制药业在 1996―2003年这 一 阶段的技术创新效率进行分析，其结果给出了 候采用的是含有主观性的专家法；而且这些指标
还存在量纲不同的问题。DEA方法则巧妙地构
综合评价该产业技术有效性和规模有效性的依 造了目标函数，无需指标的量纲统一，也无需事先 据，定量分析了非有效状态的原因和程度，并阐明 给定投入和产出指标之间的权重分布，并将分式
了由非有效状态调整到有效状态的途径。本文的 规划问题转化为线性规划问题，通过最优化过程
研究使各级政府部门和企业决策者对我国制药业 的技术创新状态有了整体了解，同时也为他们提 来确定权重，从而使对决策单元的评价更为客
观 J。DEA方法在避免主观因素和简化运算、减
供了定量的管理信息，便于决策者针对不同情况， 收稿日期：2005―09―06． 作者简介：罗亚非 1955一 ，女 汉 ，湖南沅江人，北京工业大学副教授，研究方向：科技管理与技术创新。
焦玉灿 1980一 ，女 汉 ，河北饶阳人，北京工业大学硕士生，研究方向：科技管理与技术创新。
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科 研 管 理 2OO7年
少误差等方面有着不可低估的优越性，所以我们 其中，S一为各投入的松弛向量，s为各产出
选取该方法对我国制药业技术创新效率进行分析 的松弛向量；0，入； j 1，2，An ，s一，s为代估参
评价。 数向量。 2．1 模型构造 2．2 C 模型的经济含义 设有 个决策单元 DMU ，每个 DMU都有 1 DEA有效性：当0 l，s一 s一 0
／n种投入及s种产出，分别表示该 DMU“消耗的 时，称DMU为DEA有效一在原投入X基础上所
资源”和“工作的成效”。 表示第 个DMU对第 获得的产出Y达到最优；当e +l且 s―SO或
种输入的投入量， 0；y表示第 个DMU对第 s“SO时，称 DMU为弱DEA有效一对于投入
r种输出的产出量，Yj 0；vi为对第i种投入的一 可减少s一而保持原产出Y不变，或在投入 不
种度量 或称权 ，u为对第r种产出的一种度量 变的情况下将产出提高 s一；当0’ 1时，称为
或称权 ，i 1，…，m；j 1，…，n；r 1，…，S。 DEA无效一可通过组合将投入降至原投入 的
X．．，Yu为已知数据，vi，rr为变量。 比例而保持原产出Y不变。 对应于一组权系数 v+ v，…，v ，u+ 2 规模有效性：令 K ∑A ，称 K为
u ．．，u ’，每个决策单元都有相应的效率评价 DMU的规模收益值，当K l时，该 DMU规模
指数 即产出加权之和除以投入加权之和 ： 收益不变，即边际产出等于边际投入时的规模；
0 m
K 1时，规模收益递增，即在原投入的基础上 ∑ttry／∑Yi√ 1，2…n 适当增多投入可望产出相对更高比例的增加；K
现在对DMU进行效率评价 1≤j0≤n ，构造 1时，规模收益递减，即增加投入可能使产出增
如下最优化模型： 加，但增加幅度会小于投入的增加幅度。
。r 1 3 DEA改进：对于DEA无效的决策单元可
Ury~ Z 一 以通过“投影定理”适当改进使其转变为DEA有
m x ： 效，改进公式为： ―s一， Y+s一， ，多
∑Yi 为该DMU对应的 ，Y 在DEA相对有效平面上
的投影，它所对应的新的DMU相对于原来的 个
∑ttryd 1，2，…n DMU来说，是DEA有效的。另记 改进值 ：Zix
∑ f 1 一 ≥0，ay 多一y≥0 u≥ 0． ≥ 0 3 实证研究 由 1 式来评价DMU是否有效，是相对于其 他所有 DMU而言的。上式是一个分式规划问 本文选取我国制药业1996―2003年 以前的
题，使用Charnes―Cooper变换可以得到等价的最 年份由于资料缺少、统计口径不同而舍去 的技
终的线性规划问题。另外为了方便求解，引入非 术创新相关指标，运用上述方法分析各年度技术
阿基米德无穷小量 ￡ 为任意小正数，通常取 10 ，模型成为： 创新效率。为了保证数据的一致性和连续性，文
rain[0一￡ S一+S ] 章搜集的数据全部来自《中国科技统计年鉴》。
3．1 概要指标集 ∑A +s一 Ox0 ， l 选取合理的投入产出指标是正确利用 DEA
方法测量技术创新效率的一个关键问题。在具体
2 ∑hjYi―s J 1 应用中，投入与产出指标的选取不可避免地带有
A ≥0，J 1，2…， 任意性与主观性，其评价结果很可能因此偏离实
s一≥ 0．s ≥ 0 际。所以，指标的可比性、科学性以及可操作性非
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第2期 罗亚非，焦玉灿：我国制药业技术创新效率分析 ??73??
表1 投入指标的两两相关矩阵
常重要。另外，DEA方法对投入产出指标还有一
X1 X2 X3 X4 X5
定的限制：避免相关性高的指标 当指标数量过 X1 PearsonCorrelation 1 ．728 ．252 ．175 ．272 多时，需要分别对投入产出指标进行相关性分析，
Sig． 2一tailed ．041 ．547 ．679 ．515
去掉相关性显著的指标 ；保证指标值的非负性； N 8 8 8 8 8
数据不需标准化；凡要比m+s足够大。因此，投 xz PearsonCorrelation ．728 1 ．526 ．301 ．084
入产出指标体系的设计应从多方面、多角度、多层
Sig． 2一tailed ．041 ．181 ．469 ．843
次来考虑，力争使评价结果准确化、科学化。 N 8 8 8 8 8
在综合考虑上述种种因素、以及对我国制药 x3 PearsonCorrelation ．252 ．526 1 一．239 ．418
业技术创新投入产出问题研究的基础上，初步确
Sig． 2一tailed ．547 ．181 ．568 ．303
定投入的概要指标为人员投入、资金投入、设备投 N 8 8 8 8 8
入，产出的概要指标为效益产出和科研产出。 x4