我国医药制造业研发投入区域性研究

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1、我国医药制造业研发投入区域性研宄摘要：利用因子分析，从医药制造业研发投入规模和研发投入强度两个方面比较，得出我国医药制造业研发投入具有区域差异性。分析原因，我国经济基础、科技水平、政治环境等地区差异较大。提出了政府对于东部地区应发挥其政策引导作用，重点提高研发投入强度。中西部地区的医药制造企业应依靠自身企业规模扩张和政府资金、政策支持，增加其研发投入规模。关键词：医药制造业；研发投入；区域性；因子分析中图分类号：F2文献标识码：Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.07.0010刖g2015年5月“中国制造2025”提出，坚持“

2、创新驱动”的基本方针。作为高新技术产业医药制造业必将创新纳入到新规划中。研发投入是创新的动力保障，但由于我国东西部地区经济、科技、政治环境差异较大，势必会影响区域研发投入水平。因此，对我国医药制造业研发投入区域性差异性研宄，将成为提升我国医药制造业创新能力的前提。针对各区域研发投入水平的特点，提出针对性建议，以有效提高区域研发投入水平，加快“创新驱动”。1指标选取及方法检测1.1研发投入评价指标及取值区域划分采用中国经济区域划分为东、中、西三大地带。Daniel,Henrik用研发人员和研发支出费用来表示研发投入水平，Shrieves评价研发投入取值研发人员数目

3、。可见，常用指标为财力投入以及人力投入两方面。研发经费支出，可直观比较各区域的研发财力投入规模。研发投入财力强度，医药制造业研发投入占主营业务收入的百分比。此比值将可衡量企业对研发的重视程度。研发人员数，可直观表现人力投入的规模。研发投入人力强度，医药制造业研发人员占总从业人员的百分比。具体指标取值见表1，取值来自2015年《中国高技术产业统计年鉴》。1.2因子分析适用检测由于衡量研发投入的四个指标评价结果不一致，因此采用因子分析的方法将四个指标进行降维，将四个评价指标进行综合考虑。在进行因子分析之前，需检测使用数据的适用性。检测方法一般为巴特利特球度检验以及K

4、MO检验。通过巴特利特球度检验统计的观测值为117.553，相应的概率P值接近0。同时KMO值为0.872，可知原有变量适合进行因子分析。2模型构建2.1提取主因子利用spassl9.0进行数据分析，采用最大方差法进行旋转，得到累计方差贡献率具体见表2。特征值大于1的主因子为成分1和成分2,分别记为facl、fac2。2个主因子累计方差贡献率为96.310%,因此，2个主因子可基本上解释原4个指标信息，原变量的信息丢失较少，因子分析效果理想。从表3可见，绝对值指标XI、X3在主因子1上的载荷大于0.9,在主因子2上的几乎为0;相对值指标X2、X4，与其相反。由此

5、，将主因子1命名为“绝对指标”，将主因子2命名为“相对指标”。2.2主因子得分主因子得分负值表示在平均水平之下，正值表示在平均水平之上。计算主因子得分的途径是用原有变量来描述主因子，每个省份直辖市的研发投入综合得分应为各指标变量的加权综合。应用最小二乘法对权数进行回归估计，得到主因子得分系数如表4。据此可得：通过将各省市的原指标数据代入到方程(1)(2)中，并绘制2个主因子得分变量的散点图，见图1。fatl=0.514Xl+0.511X2-0.068X3-0.031X4(1)fac2=-0.055Xl-0.043X2+0.526X3+0.515X4（2）指标得分

6、若为正值表示高于平均水平，负值表示低于平均水平。绝对指标fatl变量得分中，大多数省市都集中在-2到1.5区间内，但山东得分3.182、江苏得分2.71，2个省份较其他省份高。得分处于后5名的是甘肃（-0.809）、青海（-0.829）、西藏（-0.841）、新疆（-0.847）和宁夏（-1.025），均属于西部地区。见表5。相对指标fat2变量得分中，大多数省市都集中在-1到1区间内，但宁夏（2.642）、海南（2.452）及天津（1.437）三个省市较其他省份高，即3个省份的研发投入的相对规模较大。宁夏位于西部地区，海南、天津位于东部地区。见表5。2.3综合

7、得分将2个主因子综合评价31个省市的研发投入水平，采用因子加权总分的方法，其中的权重取值两因子的方差贡献率。因此，综合得分计算公式为：Fi=57.259facli+39.051fac2i根据得分函数，各省市自治区的综合得分见表5。东部地区医药制造业研发投入的绝对值、相对值都较中西部地区处于优势地位。其中，中西地区研发投入较东部地区差，相对值情况相对好一些。整体水平东部地区较中西部地区好。3评价结果与讨论东中西部医药制造企业在研发投入上有着较显著差异，在制定各项提高创新、增加研发投入政策时都应考虑到区域差异性问题，针对不同区域的不同情况给出相应的政策建议和企业规划

8、方案。3.1东部地区医药