摘要：中医药健康产业要实现高质量发展，提高企业的经营绩效是重要的环节。文章通过数据包络分析方法和全要素生产率指数模型，对16家中医药健康产业上市企业2012—2020年的经营绩效予以测度与分析。研究结果发现：中医药健康产业上市企业经营绩效整体水平相对较高;中医药健康产业上市企业经营绩效年度间有波动，且大体呈现出轻微下降的态势;技术进步是中医药健康产业上市企业经营绩效的主要动力，但技术效率的提升还不够充分。并据此提出建议：加强中医药健康产业的成本控制，提高企业经营管理效率;加大投入，扩大规模，充分释放规模经济效应;实现产业数字化，提升中医药健康产业技术进步与技术效率。
关键词：高质量发展;中医药健康产业;经营绩效;数据包络分析;曼奎斯特全要素生产率指数
中图分类号：F224;R2-03;G301? ?文献标志码：A? ?文章编号：1001-862X（2021）05-0071-007
党的十九大报告指出：我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。党的十九届五中全会最新提出要以推动高质量发展为主题，促进我国经济社会的全面发展。[1]经济社会进入高质量发展阶段，中国中医药健康产业的发展亦由数量型的快速增长向高质量的发展转型。
以高质量的中医药产品和中医药服务的供给来满足人们对生命安全和身体健康的需求以及对美好生活的需求，是中医药健康产业高质量发展的重要使命，也是提高中医药企业经营绩效的法宝。
目前涉及中医药健康产业上市企业经营绩效相关领域的研究文献相对稀缺。沈婵珠（2014）[2]通过构建包含13个指标的评估体系，运用主成分分析法对19家中药老字号上市企业2012年的经营绩效进行综合排名;吴利明（2018）[3]运用因子分析法对71家中医药上市企业2017年的经营绩效进行综合排名，发现整体综合绩效的表现并不佳;肖劲龙等（2015）[4]选用DEA方法对25家中医药上市企业2013年的经营绩效进行评估，结果只有7家上市企业被判定为DEA有效，中医药上市企业整体效率也是有待提高;夏永红（2018）[5]选用DEA方法的CCR和BCC模型对55家中医药上市企业2015年的经营绩效进行评估，结果有44家上市企业被判定为DEA无效，占据80%。因此，总体来看，目前的研究大多为单一年度的静态研究，而涉及跨期的动态研究尚显不够。
本文选用DEA方法来测度与评估我国中医药健康产业上市企业经营绩效的静态效率，同时选用全要素生产率指数模型对其跨期动态效率进行测度与评估，以期全面诊断其经营绩效的状况，发掘其发展的优势，尤其要揭示其结构性短板及其影响因素，为政府相关部门和企业经营者促进中医药健康产业高质量发展提供参考。
一、研究设计
（一）测度指标与数据来源
要对企业经营绩效进行评估，就必将涉及企业的投入和产出的问题。根据测度指标的可得性、恰当性与科学性以及所选择的数据包络分析方法DEA的特点，在参考其他学者相关研究的基础上[6-11]，本文选取企业的营业成本和资产总额作为评估企业经营绩效的投入性指标，同时选取企业的营业收入和净利润作为产出性指标（见表1）。
目前我国中医药健康产业上市企业有100余家，通过巨潮资讯网进行数据搜索，剔除财务状况出现问题的异常股票，再剔除中医药代表性不足的企业，最后选取云南白药、华润三九、江中制药、同仁堂、片仔癀、白云山、天士力、中恒集团、桂林三金、以岭药业、红日药业、香雪制药、中新药业、九芝堂、葵花药业、珍宝岛等16家具有代表性的中医药健康产业上市企业作为本文的研究样本，通过巨潮资讯网获取这16家上市企业的财务报表，选取2012—2020年相关投入产出指标的原始数据作为本研究的数据来源。
（二）模型构建
1.静态效率测度
DEA是Data Envelopment Analysis的简称，意为“数据包络分析”，是一种崭新的静态效率评估方法，由美国人A.Charnes和W.W.Cooper等人[12-14]首先提出。这种评估方法无须事先假设生产函数的具体形式，亦無须设置各测度指标的权重，仅仅使用数学规划模型就可以比较决策单元（Decision Making Units，DMU）之间的相对效率，同时还能够评估决策单元的规模有效性和技术有效性，在多投入和多产出的复杂系统的效率评估应用中有较好的相对优势。
线性规划（2）就是DEA-CCR模型，其中的C、C和R分别是三个学者Charnes、Cooper和Rhodes姓氏的首字母。DEA-CCR模型的内涵是：在所有决策单元的产出性指标加权之和与投入性指标加权之和的比值小于1的前提下，若某个决策单元的所有投入性指标的加权之和为1，求取该决策单元DMUw0的产出性指标加权之和的最大值。对于任何一个决策单元DMU来说，若其效率值Ew达到1（也就是100%），则该DMU被称为是DEA有效的。
其中Techch用以刻画技术进步对TFP的贡献，而Effch则用以刻画决策单元的技术效率变动。若Effch>1，表明中医药健康产业上市企业的技术效率有提高;若Effch=1，则表明中医药健康产业上市企业的技术效率没有变化;而若Effch<1，则表明中医药健康产业上市企业的技术效率在降低。
若是处于“规模报酬可变”的情形之下，则其中的Effch还可进一步拆分成纯技术效率变化指数（Pech）与规模效率变化指数（Sech）相乘。通过这样的进一步拆分，对TFP的计算就可以转化为对相关距离函数的计算，可通过求解相应的DEA模型获得结果。同时，若在Techch、Pech和Sech三者中有某个值大于1，则说明它是使得生产率提升的因素;而若在Techch、Pech和Sech三者中有某个值小于1，则说明它是造成生产率下降的根源。
二、实证结果及分析
（一）基于DEA-BCC模型的中医药健康产业上市企业经营绩效静态效率测度
本文采用规模报酬可变的DEA-BCC模型，运用MaxDEA软件对选定的16家中医药健康产业上市企业2012—2020年经营绩效的静态效率进行评估。由于篇幅所限，下面仅呈现2012—2020年共9年的平均值的狀况，所得到的结果如下表2和图1所示。
基于静态效率测度结果，就总体来说，我们可以看出，2012—2020年间，在中医药健康产业上市企业经营绩效的整体平均值方面，都是规模效率SE<1，而且综合技术效率TE<PTE<1，因此，平均来看，各年度都是非DEA有效的，其效率低下既有技术方面的原因，也有规模方面的原因，中医药健康产业要提升经营绩效的话，技术方面和规模方面都应该采取适当的措施。
同时，我们可以从不同效率指标进行相关分析。
1. 综合技术效率分析
2012—2020年16家中医药健康产业上市企业的平均值达到0.870，处于中高发展水准，但发展水平仍有上升的空间。同时，图1表明，在综合技术效率方面，2012年中医药健康产业上市企业的综合技术效率为0.874，2012—2014年总体呈下降趋势，下降至2014年的0.795，然后又快速地从0.795上升至0.907，上升幅度达到14.09%，由于产业结构升级和区域产业转移的效应，该时期的综合技术效率上升较快，最后又略微下降至2020年的0.891。因此，总体上大概呈现轻微下降的变动态势。
2.纯技术效率分析
2012—2020年16家中医药健康产业上市企业的平均值达到0.916，处于相对较高的水平。另外，就年度间变动来看，在纯技术效率方面，2012年中医药健康产业上市企业的纯技术效率值为0.929，中期下降但很快回弹，2015年上升至最高点0.937之后，又呈现出小幅的下降，直至下降到2020年的0.912，因此，也是总体呈现出波动下降的趋势。
3.规模效率分析
2012—2020年16家中医药健康产业上市企业的平均值达到0.947，处于中高发展水准，是三个效率指标中表现最好的。在规模效率的变动趋势方面，我们可以看到，2012年中医药健康产业上市企业的规模效率值为0.933，表现出较高的规模效益水平，此后，呈现先下降后上升的趋势，2016年达到0.980，逐渐平缓过渡，表明中医药健康产业上市企业的产业规模效率不断提升，到2020年又有所下降，但仍然保持在0.977的高水平。
此外，就单个年份来看，比如2020年，有华润三九、江中制药、片仔癀、白云山、中新药业与葵花药业共6家企业的SE=1，且TE=PTE=1，为DEA有效，占样本企业总数的37.5%，说明这些企业处在前沿生产面上，企业的投入产出达到最佳配置状态;而其余的10家企业则是非DEA有效，占样本企业总数的62.5%。再深入分析，我们可以发现，其中云南白药的SE<1，且TE<PTE=1，在技术方面是有效的，而其无效率源于规模方面的因素;另外的同仁堂、天士力、中恒集团、桂林三金、以岭药业、红日药业、香雪制药、九芝堂、珍宝岛共9家企业的SE<1，且TE<PTE<1，可见无论是在技术方面还是在规模方面，这些企业都是无效的，而且这些企业的无效率源于技术和规模两方面的因素。因此，这些企业应完善经营战略，要在投入规模以及技术投入上做出优化调整，以提升整体的经营绩效。
（二）基于Malmquist全要素生产率指数的中医药健康产业上市企业经营绩效动态效率测度
本文运用MaxDEA软件对选定的16家中医药健康产业上市企业2012—2020年的经营绩效动态效率进行测度。由于篇幅所限，下面仅呈现按年份计算的16家中医药健康产业上市企业评估结果的算术平均值，所得到的结果如表3和图2所示。
从结果我们可以看出，2012—2020年16家中医药健康产业上市企业TFP平均值为0.997，虽是有所降低，但依然处于较高的状态，而Techch为1.007、Pech为1.004、Sech为1.010，全部都是超过1，意味着在技术进步、纯技术效率和规模效率方面都在不断提升，这也都表明中医药健康产业上市企业的经营绩效从整体上来看是处于相对较高的水平。
同时，图2表明，根据全要素生产率指数的变化状况，可将其划分为逐渐下降期间和逐渐上升期间。2012—2016年为全要素生产率逐渐下降期间，该时期全要素生产率有较大幅度的下降，总体下降趋势明显。2016—2018年全要素生产率均超过1，且变动幅度也较为平缓，2018—2020年又有下降和上升的变动。就总体说来，在2012—2020年间，中医药健康产业的平均值为0.997<1，表明全要素生产率指数在这个时间段内大体呈现出轻微下降的态势，有0.3%的轻微下降。而同期的技术效率变化指数平均值最低，仅为0.995<1，意味着在这个时段内，技术效率也是处于下降的状态，平均大概有0.5%的较小降幅。
另外，2012—2020年间，中医药健康产业上市企业经营绩效的TFP平均值为0.997<1，就整体平均值来看，表明中医药健康产业上市企业整体的全要素生产率出现下降的趋势，因此经营绩效有所降低。其中Techch平均值达到1.007>1，表明技术进步对TFP有提升贡献，纯技术效率变化指数Pech的均值是1.004、规模效率变化指数Sech的均值则达到1.010，说明规模效率有较高的提升，纯技术效率也有一定的提升，但相比较而言，技术效率变化指数Effch平均值最低，仅为0.995<1，表明中医药健康产业上市企业的技术效率在降低。基于此，我们可以判断：技术效率的降低是同时期中医药健康产业全要素生产率难以提升的主要原因。
三、结论与建议
从前面的实证分析，我们可以得到结论：中医药健康产业上市企业经营绩效整体水平相对较高，但还有提升的空间;中医药健康产业上市企业经营绩效年度间有波动，且大体呈现出轻微下降的态势;技术进步是中医药健康产业上市企业经营绩效的主要动力，但技术效率的提升还不够充分。
据此，我们要扬长避短，从以下方面著手，尽快进一步提升中医药健康产业企业的经营绩效，赋能中医药健康产业高质量发展。
（一）加强中医药健康产业的成本控制
企业的经营绩效，很大程度上是一个投入产出的问题，因此，成本控制是中医药健康产业企业经营管理中非常重要的环节，也是企业经营绩效提升的关键着眼点之一。在用投入导向的DEA模型测算企业的经营管理效率时，其理念就是在保持产出不变的前提下，设法控制成本，减少经营管理的投入，从而实现DEA效率的增加。
1.全过程成本控制。中医药健康产业企业在产品开发与设计、原材料采购、产品生产、销售、运输与售后服务等全过程都应该执行严格的成本控制，在保证产品质量和产品产量的同时，将经营管理成本降下来，才能在激烈的市场竞争中获得合理的利润空间，实现理想的经营管理绩效。
2.全员成本控制。中医药健康产业要强化企业全员成本意识，建立全员成本控制制度。要对企业的全体员工进行成本控制理念的宣传和教育，使其意识到控制成本与提升绩效需要全体员工的齐心协力。还要建立适当的全员成本控制激励制度与激励措施，充分调动和发动每一位员工实行成本控制的主动性和积极性，从而实现全员成本控制。
3.通过人才的知识溢出与资源共享降低成本。高素质的人力资源是国家和企业在新时代背景下谋求发展的第一资源。我们加强中医药高素质人才的培养，及时培养和输送适应新时代要求的高素质中医药经营管理人才，为整个中医药健康产业注入新鲜血液，带来活力，加强与企业之间的互动与交流，相互兼容、相互促进，实现知识溢出与资源共享，打破壁垒，从而更有助于降低成本，提高经营管理绩效。
（二）加大投入，扩大规模，充分释放规模经济效应
前面的实证分析发现，中医药健康产业企业的DEA无效，规模效率方面的低效率是其中重要的原因。针对这方面的情况，我们应加大投入，扩大规模，充分释放其规模经济效应，从而提高规模效率并进而提升整体的经营绩效。
大多数发达国家鼓励和实现技术创新的政策都是通过直接拨款和税收优惠来实现的，通过加大投入和扩大规模来为科技创新提供良好的政策环境。在医药科技创新体系的投入方面，与德国和英国等发达国家相比起来，我国的高素质人力资源投入和经费投入都显得规模不足。[20]
1.加大政府投入。政府应扶持中医药健康产业科技基础设施建设，在投融资市场不够完善的情况下，加大对一些投资回收期较长的重要基础项目的资金扶持，鼓励中医药创新项目的申报和实施，加大对中医药科技创新的经费投入，推出针对中医药科技的优惠政策，出台相应法律法规对中医药科技创新进行规范，引导中医药科技创新的发展。
2.加大企业投入。中医药健康产业企业自身也须加大技术研究开发的投入。在积极进行自主创新的同时，也要善于运用新兴技术，加强与实力较强企业的合作，加强与中医药高等院校、科研机构以及相关医疗机构的合作，实现协同创新，提高中医药科技创新水平，开发新技术与新产品。
3.扩大企业规模。中医药健康产业企业应抓住机遇，合理利用自身优势并借助资本市场进行企业并购或资产重组，从而扩大自身规模，提高整个中医药健康产业的市场集中度，从而提高整体经营绩效。
（三）提升中医药健康产业技术进步与技术效率
前面的实证分析发现，中医药健康产业企业的DEA无效也有技术方面的原因，而且就动态趋势来看，中医药健康产业上市企业的技术效率在降低，技术效率的降低成为同时期全要素生产率难以提升的主要原因。因此，我们要提升中医药健康产业的技术进步与技术效率，实现经营绩效的提高和全要素生产率的提升。而实现产业数字化，应当是中医药健康产业比较重要的战略选择。
随着互联网技术的高速发展，人类社会正式迈入大数据、云计算、区块链和人工智能等以数字技术为主导的数字经济时代，国家“十四五”发展规划纲要中提出要以“加快推动数字产业化”及“推进产业数字化转型”作为打造数字中国的重点发展方向。在中医药健康产业方面，若能实现产业数字化发展，则能够释放出巨大的发展潜力，快速有效地提升中医药健康产业的技术进步与技术效率。
中医药健康产业的产业链是一条跨行业、跨区域的复杂的产业链。中医药健康产业数字化是在数字化技术及能力的支持下，以中医药健康产业各链条领域的大数据作为根基，将数字化技术应用于中医药健康产业链的产品、服务和技术等全要素，打造出一种充满活力的全新的中医药健康产业形态。产业数字化有助于推进中药材种植的高效规范管理，推进中医药制造的高质控、严监管和智能化，推进中医药流通和零售的高效性与标准化，推进中医医疗服务体系的智能化，推进中医药科技与教育的智能化和精细化。
中医药健康产业数字化发展的具体路径方面，我们须应用互联网、云计算和人工智能等产业数字化新技术，突破中药材资源保障技术、数字化与智能化中药制药技术以及中医临床大数据采集与分析技术等对中医药健康产业数字化发展的重要技术，构建中医药健康服务大数据库、建立中医药智能云平台、推进应用中医药云计算服务、发展中医药移动互联网业务等等，都有助于推动中医药健康产业完成跨越式转型升级[21-22]，从而大力推动中医药健康产业技术进步与技术效率的提高，形成中医药健康产业新发展模式。
参考文献：
[1]中华人民共和国中央人民政府.中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会议公报[EB/OL].（2020-10-29）[2021-04-03].http：//www.gov.cn/xinwen/2020-10/29/content_5555877.htm.
[2]沈婵珠.中华老字号医药上市公司经营绩效研究[D].广州：广州中医药大学，2014.
[3]吴利明.基于因子分析法的我国中医药上市公司绩效评价[J].特区经济，2018，（12）：128-132.
[4]肖劲龙，林雅娜，谢志忠.基于DEA模型的中医药上市公司绩效评价研究[J].经济研究导刊，2015，（11）：14-17.
[5]夏永红.中国中医药上市公司的效率评价与发展对策[J].科技和产业，2018，（3）：19-23.
[6]刘利新.基于DEA模型的医药上市公司绩效评价研究[D].长沙：中南大学，2009.
[7]谢小燕，吕伟伟，沈念伍，等.基于DEA方法的中国医药企业经营效率比较分析[J].上海医药，2013，（3）：45-49.
[8]金莹欢.我国生物制药行业经营的绩效评价[D].南昌：江西师范大学，2014.
[9]徐洁.基于三阶段DEA的创业板和中小板医药制造公司效率对比研究[D].广州：华南理工大学，2016.
[10]陈凤仪.中国医药上市公司高管激励、多元化经营与公司绩效研究[D].广州：广东外语外贸大学，2018.
[11]章璇，张永庆.基于两阶段DEA模型的医药电商上市公司经营效率评价研究[J].电子商务，2018，（12）：36-37，89.
[12]魏权龄，岳明.DEA概论与C2R模型——数据包络分析（一）[J].系统工程理论与实践，1989，（1）：58-69.
[13]A.Charnes，W.W.Cooper，E.Rhodes. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research，1978，15（3）：429-444.
[14]Banker，R. D.，Charnes，A.，Cooper，W. W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J]. Management Science，1984，30（9）：1078-1092.
[15]Sten Malmquist. Index numbers and indifference surfaces[J].Trabajos de Estadistica，1953，4（2）：209-242.
[16]Caves，D.W.，Christensen，L.R. and Diewert，W.E. The economic theory of index numbers and the measurement of input，output，and productivity[J].Econometrica，1982，50（6）：1393-1414.
[17]R. F？覿re，S. Grosskopf，B. Lindgren，and P. Roos. Productivity Changes in Swedish Pharmacies 1980-1989：A Non-Parametric Malmquist Approach[J]. Journal of Productivity Analysis，1992，3（1）：81-97.
[18]C. A. Knox Lovell. The Decomposition of Malmquist Productivity Indexes[J]. Journal of Productivity Analysis，2003，20（3）：437-458.
[19]Ray，S. C. Data envelopment analysis：Theory and techniques for economics and operations research[M]. Cambridge：Cambridge University Press，2011.
[20]刘丽，赵琨，肖月，等.中、英、德醫药科技创新体系比较[J].医学与社会，2019，（8）：71-75.
[21]许舒诚.基于“互联网+”视角下中医药健康产业发展路径选择[J].世界最新医学信息文摘，2019，（81）：392-393.
[22]何志辉.数字经济推动大健康产业转型升级研究[J].营销界，2019，（51）：14-15.
（责任编辑? 吴晓妹）
最新评论