医药制造行业特征范文

导语：如何才能写好一篇医药制造行业特征，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：医药制造；运营管理；思考；实践

运营管理是企业发展到一定体量和成熟度以后的必要管理手段。企业的运营管理有广义和狭义之分。狭义的运营管理是指生产运营管理，致力于生产管理的精细化、系统化、专业化。广义的运营管理指企业各个系统的统筹、协调、指导、监督，实现对上支持决策、对下考核跟踪的目的。它的主要作用是：一是推动公司层的决策落地，避免决策被曲解和逐层弱化，对决策执行情况进行过程跟踪和评估。二是为公司决策层提供决策依据支撑，通过对外部与内部环境进行调查、研究，对各类数据进行整合、分析，使公司领导能够科学、快速地做出决策。因此，运营管理的两大核心作用是对领导层决策的推动与支撑。

一、目前医药制造型企业运营管理的现状

目前医药制造型企业（特别是总部定位为投资管理型的企业）在运营管理方面存在两个极端：一是没有运营管理意识，企业仍处于拍脑袋决策、拍桌子管理的业务导向型管理模式；二是具备运营管理意识，但运营管理部成了行政部、总经办、信息部的杂交体，运营管理部名不符实。

二、对医药制造型企业总部层面运营管理的思考与实践

（一）医药制造型企业的两个属性

医药制造型企业主要包括两个属性：首先是制造业属性，核心是围绕效益与效率的过程管理,关键信息应包括产品质量、生产成本、产品毛利、产销平衡、现金流等。其次是医药行业属性,其中包括四个方面：一是医药行业属于政策敏感性行业，医药企业必须时刻关注政策环境的变化和对企业的直接和间接影响；二是药品生产经营具有较高的认证门槛，必须严格遵守GMP和GSP管理规范，特殊管制类药品还要遵守更为严格的管制要求；三是制药企业（特别是制剂企业）一般生产品种较多，必须关注品种结构组合的影响；四是制药行业为对科技创新要求较高的行业，对技术和产品的创新管理也是企业关注的重点。

（二）对医药制造型企业总部层面运营管理的思考和实践

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经济发展历程中的共同点

第二、第三产业双轮驱动，且服务业具有同等重要的地位。1992年，新加坡三次产业结构比为0.2∶35.8∶64.0。1980年至1992年，其服务业年均拉动经济增长4.9个百分点。杭州经济快速发展起步于1978年后，大力发展现代化工业的同时，努力推进现代服务业发展，第二、第三产业双轮驱动，有效促进了经济持续快速增长。2012年，杭州市经济结构由1978年的22.3∶59.6∶18.1调整到3.3∶46.5∶50.2，服务业比重超过工业，成为全省率先进入以服务业为发展中心的现代化城市。

从工业发展看，二者结构调整重点各有特色。1992年，新加坡电子制造业产值占制造业产值的一半以上，形成以电子制造、成品油和化工业三大产业为支柱的产业体系，新加坡制造业产业高度集中且高端化结构初步形成。杭州于2002年提出“工业兴市”战略，扶持先进装备制造业、生物医药、节能环保、新能源等重点产业。2012年，四大新兴产业合计实现工业产值5196亿元，占全部制造业的43.7%。

从三产特征看，主导产业突出。新加坡第三产业结构呈高增值、广辐射、逐步推进格局。1992年，新加坡第三产业占比居前三位的分别为批发零售业（21.3%）、房地产租赁及商务业（19.9%）和金融业（19.3%）。杭州作为长三角南翼的中心城市，其文化创意、金融保险、信息咨询等现代服务业优势突出，商贸旅游、房地产业较为繁荣。2012年，第三产业占比居前三位的为金融业（20.9%）、批发零售业（17.8%）和房地产业（11.1%）。

未来杭州经济发展之思

紧抓转型升级不间断。新加坡的迅速发展，很大程度得益于产业结构的持续合理。2012年，杭州传统的纺织、服装、化学纤维和皮革行业占制造业比重为19.1%，所占比重和1994年基本持平。从1994～2012年，杭州制造业结构仅变动了36.1个百分点，远低于新加坡变动64.9个百分点，说明转型升级的动力不足。

紧抓聚集发展不松懈。一要加快平台建设。2012年，杭州市大江东和城西科创产业集聚区的发展水平在全省14个产业集聚区中位于前列。原因在于在平台建设上坚持基础先行，强化环境支撑；坚持产城融合，强化创新驱动；坚持高端高新，强化项目带动。二要建设具有地域特征的服务业功能区。按照长三角规划中的“一基地四中心”策略，着力打造区域性金融中心、电子商务中心、旅游中心和文创中心。三要以信息化和信息产业为突破口，加大集聚区建设力度和龙头企业的培育。

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关键词：成都市；生物医药产业；政策建议

一、生物医药产业概述

（一）生物医药产业定义。目前，生物医药产业尚无统一的界定标准，一般意义讲，它是指运用生物技术从事药品、设备生产和提供相关服务企业的集合，主要包括生物制药和生物医学工程两方面内容。生物制药产业主要包括生物技术药、化学制药和中药制药等领域，其中中药制药是我国独具特色的生物制药子产业。生物医学工程产业是指运用生物医学工程技术进行产品开发、设计与生产的产业，主要包括生物医用材料及植入器械、诊断试剂以及高新技术诊疗设备及系统等。

（二）生物医药产业特征。首先，生物医药产业具有“三高一长”的特征。生物医药产业是资本与技术高度密集型产业，具有高投入、高风险、高回报、长周期等特征。生物制药是一个投入相当大的产业，主要用于新产品的研究开发及医药厂房和设备仪器方面。新药的研发周期很长，从化合物筛选、临床前研究、各期临床试验到批准上市往往需要10-15年时间，而且风险很大，成功率仅在百万分之一，开发过程中一旦出错，都可能导致项目失败。但若研发成功也有着惊人的高回报。

其次，生物医药产业具有行业周期较弱的特点。医药产业与生命科学密切相关，很难说存在成熟期，是永远成长和发展的产业。医药产品与服务是人类生存的必需品，有不可替代性和广泛的刚性需求，因此，生物医药产业的发展与经济景气程度的关联度较低，具有超强的抗经济危机能力。在历次的经济衰退期，包括2008年的全球金融危机中，美国纳斯达克医药类股票及标准普尔保健指数均有不错的表现。

再次，生物医药产业高度依赖研发资源服务。与IT等高新技术产业不同，生物医药产业在研发阶段更依赖基础科学研究，研发团队需要在产业化的不同阶段适时引入在技术评估、资本运作、市场营销等多种创新要素，加速成果转化。

二、生物医药产业链条分析

（一）生物技术药。上游：主要包括生物制品原材料和研发服务，有研发服务投入大、风险高、附加值高等特点，原材料生物制品制备领域成本相对较低，血液制品行业由于血浆资源的稀缺性较高，平均毛利率达10-15%；中游：主要包括基因工程药物、单抗药物、疫苗、血液制品等药品的制造，制造环节科技含量与附加值较高，行业平均毛利率30%；下游：医药流通及服务环节，由于进入门槛较低，毛利率在5―8%。

（二）化学药。上游：主要包括化工原料供应和化合物筛选，药用辅料及包材的供应；中游：主要包括化学原料药与药物制剂的制造，化学合成药产业中，大宗原料市场趋于饱和，毛利率低，特色原料药和制剂药增长速度较快，而且附加值高，特色原料药和制剂产品的毛利率通常分别在50%、40%左右，化学合成新药作为新产品，往往具有较高的附加值；下游：包括化学药物流通及服务。

（三）现代中药。上游：主要包括中药材种植（养殖）、新药研发，毛利率较高，达40%；中游：主要包括饮片炮制、配方颗粒加工、中成药制造和植物提取物制造，其中中药饮片加工行业毛利率约为30%，中成药制造毛利率约为35%，配方颗粒毛利率达45%；下游：包括中药材流通及服务。

三、国内生物医药产业发展现状

近年来，在人口老龄化及经济发展的双重因素作用下，我国药品市场高速扩容，2002～2012年，我国医药工业总产值的复合增长速度达到22.3%。目前，我国已成为世界第一大原料药生产和出口国，世界第二大OTC药物市场，世界第三大药品市场。2012年，我国药品市场规模达到9261亿元，医药产业总产值达到 18147.9亿元；预计到2020年，我国药品市场规模将以年均12%的增速继续扩容，到2020年市场规模将达到2.3万亿元。第一，从市场格局来说，我国正形成中药、化学药、生物药三足鼎立的市场格局；第二，从各类药品市场份额来看，西药是药品市场的主体，中成药约贡献20%以上，特别是在小医院、基层医疗和零售；第三，从产业布局来看，生物医药“三高一长”的产业特点要求产业向经济发达地区集聚、向专业智力密集区集聚、向园区集聚。目前我国生物医药产业初步形成了以长三角、环渤海为核心的集群发展态势。“十二五”期间，我国生物医药产业仍将进一步集聚于东部沿海地区科研院所集中和创新能力较强的省份，以及少数中西部的中心城市，区域发展不平衡有进一步强化的趋势。其中，研发要素将进一步向上海、北京集聚；此外，西部地区的四川成都、重庆已经具备良好的产业基础，成渝经济圈在生物医学工程领域创新活跃，是西部地区重要的生物医药成果转化基地。

四、成都市生物医药产业发展现状

成都具有良好的生物医药产业基础，在生物制药、现代中药、生物医药材料等领域实力较为雄厚，拥有科伦、地奥等一批优势企业。现代中药、疫苗、血液制品、大输液产品的技术研发水平处于国内领先地位。近年来，成都生物医药产业增长显著，年主营收入增速保持在20%以上。2012 年，全市共有生物医药企业600多家，其中规模以上209家，实现主营业务收入314亿元，占全市规模以上工业比重4.1%；实现利税65亿元，同比增长18.6%。

从政府区域规划角度看，成都市生物医药产业发展前景是可观的，但是不可否认，当前成都市生物医药产业的发展仍面临着不小的问题与挑战。主要是以下几个方面。第一，企业竞争力不强，尽管成都市高新区内聚集了200余家生物医药企业，但尚无真正核心的龙头企业；第二，产业高端化不足。成都市生物医药企业大多处于化学药仿制生产、中药复方生产等产业链低端位置，在药物研发试制、药品检测与鉴定、知识产权服务等高端环节仍旧较为缺失；第三，产业同质化竞争较为激烈。由于生物医药产业的高技术、高资本投入的产业特征，因而对于地域、能源、交通等因素要求不高。成都市内各个区域均有生物医药企业分布，导致企业同质化竞争明显，更易造成企业间的恶性竞争；第四，产业机构亟待升级。成都市大部分企业研发创新不足，产学研合作也较为缺乏，导致一些研发成果产业化较慢，一些关键性产业化技术长期没有突破，制约了产业向高技术、高附加值的下游深加工产品领域延伸，产品更新换代缓慢。

五、成都市生物医药产业发展对策建议

（一）明确发展思路，加强产业招商引资。要明确思路，将生物医药产业作为成都市重点主导产业进行重点扶持和培育。加强产业研究，充分发成都市在我国西部地区的区位、资源优势，重点支持和发展成都市相关区域具有比较优势或能实现突破性发展的产业领域。同时，要把“招商选资”作为成都市生物医药产业发展的一项长期工作。利用好国际产业链分工和产业外包转移契机，“导入招商”与“存量招商”并举，引进一批产业高端和产业链薄弱、缺失环节的关键企业。

（二）优化产业发展环境，促进产业联动发展。要促进“产城一体”组团化发展，加强产业发展载体支撑。加大现有园区的土地整理、清理及置换工作力度，为产业发展预留后备载体空间，大力促进生物医药制造与“成都国际医学城”医疗服务的融合、互动发展，延伸产业链条，以制造环节为主体，带动总部经济与生产业的快速发展。设立生物与医药产业发展的专项资金，加大对优质企业及项目的扶持力度。同市引导企业加大技术创新和技术引进力度，增强自主开发能力，鼓励企业联合高校、科研机构等围绕重大关键技术及高端产品进行 “产、学、研、用”合作。

（三） 完善政府体制机制，改善政府职能。加强生物医药企业运行监测分析，对重点企业实行“一企一策”、“一事一议”。深化与周边省（市）县的产业合作，主动出击，吸引其他省市的优秀技术资源和优秀生物医药企业向成都市高新区、天府新区等区域进驻。支持企业积极申报新版GMP认证，对通过认证的企业基于资金补贴。

参考文献：

[1] 国家发展与改革委员会《2010年医药行业分析报告》

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【关键词】增值税转型 江苏目上市公司

江苏作为一个经济大省,目前正处于经济结构调整和产业结构升级的关键时期,增值税转型改革实施一年来对各类企业的影响是否已经显现?影响程度如何?改革对不同行业的企业影响是否存在差异性?同时江苏作为一个进出口贸易大省,增值税转型对外向型企业和一般企业的影响程度有何不同?

一、增值税转型对江苏企业经营绩效的影响――基于对企业成本和收益的分析

企业绩效水平可以从成本和收益两个角度来加以衡量。增值税转型对企业成本的影响主要体现在降低了企业的实际税负水平,而对企业收益的影响可以通过净资产收益率(ROE)和每股收益(EPS)两个指标加以衡量。

(一)增值税转型对企业税负的影响

增值税转型后外购固定资产的进项税可以抵扣,这无疑会降低公司的增值税税负,也是转型对企业最直接、最根本的影响。

1.样本选取及数据来源

本文研究的是增值税转型对江苏省企业的影响,因此我们选取了在上交所和深交所发行A股的江苏省76家缴纳增值税的上市公司作为研究样本。为保证资料来源的准确性和权威性,我们对样本和数据进行了筛选和处理:

(1)在进行数据收集时剔除了有以下情况的上市公司:数据大量缺失的;两年或两年以上连续亏损的;跨行业经营、属于综合类行业的。

(2)根据增值税转型引起的税收条款变动,对样本公司的财务报表进行了调整(假设没有进行增值税转型),我们将原始数据和增值税转型政策调整数据共同构建成增值税转型对江苏省企业经济影响数据库。

2.增值税转型对企业税负影响的实证分析

增值税实际流转税率=增值税/[主营业务收入×(1+增值税税率)]

根据上市公司的年报数据,我们获得江苏增值税转型改革对样本公司实际流转税率影响的统计描述表。表1的统计分析显示:

(1)增值税实际流转税率均值降低。增值税转型前76家样本公司增值税实际流转税率均值是3.65%,增值税因素调减实际流转税率0.75%,转型调减增值税实际流转税率的幅度为20.66%。

(2)截尾均值能够更好地反映样本增值税实际流转税率的总体情况。简单说5%截尾均值就是截去样本数据两侧各5%的数据,研究中间90%数据的均值。增值税转型调整后5%截尾均值是2.69%,与转型前相比下降了0.68%,下降幅度是19.62%,统计结果表明增值税转型对企业经营成本产生了较大影响。

以上对江苏省76家上市公司财务数据的分析显示,增值税转型使得企业增值税实际流转税率降低了0.75个百分点,下降幅度达到20.66%,由此减轻了企业的税负,节约了其经营成本。

(二)增值税转型对企业收益的影响

1.指标选择及数据处理

本文选取净资产收益率ROE和每股收益EPS两个指标来衡量增值税转型对江苏省企业收益的影响。数据的来源以及计算处理过程基本与上一部分相同。

2.增值税转型对净资产收益率ROE的影响

根据76家上市公司数据作出增值税转型对上市公司ROE 影响情况的描述统计表(表2)。

描述统计表显示:

(1)ROE均值上升。转型调整后ROE样本均值是8.64%,高于调整前1.12个百分点,根据前文的方法,假设本文的研究样本没有进行增值税改革,这就剔除了其他的影响因素,说明增值税转型使企业收益提高了14.95%。

(2)ROE截尾均值上升。增值税转型调整后5%截尾均值是8.89%,与转型前相比上升了1.07%,上升幅度是13.75%。

以上数据分析显示增值税转型对企业收益产生了积极影响。

3.增值税转型对每股收益EPS的影响

EPS是投资者能够从上市公司获得的直接收益,是最受投资者关注的财务指标。通过增值税转型对江苏省上市公司EPS影响情况描述统计表(表3)可知:

(1)EPS均值上升。76家上市公司样本增值税转型前EPS均值是37.92分(人民币单位,下同),增值税转型后上升到42.44分,上升幅度是11.92%。

(2)EPS截尾均值上升。增值税转型前EPS5%截尾均值是36.11分,转型调整后是40.49分,上升幅度是11.80%,增值税转型调整前后EPS均值和EPS5%截尾均值的比较表明增值税转型将提升约12%的企业收益。

通过以上对江苏省上市公司的增值税实际流转税率、净资产收益率(ROE)以及每股收益(EPS)的分析,我们得出结论,增值税转型调减了江苏省企业的税负水平,降低了企业的成本,有利于企业增加固定资产投资、加快设备更新改造及技术进步;同时增值税转型还大幅增加了江苏省企业的净资产收益率及每股收益,增加了企业的收益,改善了企业的绩效水平。

二、增值税转型对江苏企业的影响――基于行业特征

前面我们已经分析了增值税转型降低了江苏省企业的成本,提高了收益,从而改善了其绩效水平。那么从行业划分角度来看,增值税转型对江苏省分属不同行业的企业影响是否存在差异,我们将进一步地具体分析研究。

(一)行业分类标准选择

分析增值税对企业经济影响的行业特征关键在于选择行业分类标准。经过比较,本文直接采用上交所和深交所根据《上市公司行业分类指引》对上市公司划分的行业结果。

增值税转型涉及的行业,包括采掘业、制造业、电力煤气及水的生产和供应业、信息技术业和批发零售业等5大门类,但由于本文的研究样本为江苏省上市公司,通过观察这些上市公司的行业分布状况,发现其主要集中于制造业和信息技术业,其中制造业又涉及到食品饮料、纺织服装皮毛、造纸印刷、石油化学塑胶塑料、电子、金属非金属、机械设备仪表、医药生物制品和其他制造业等9个行业。数据统计整理过程、计算方法以及数据来源与上部分相同。

(二)增值税转型对企业影响的行业特征的实证分析

1.增值税转型对ROE影响行业特征的总体统计描述

(1)增值税转型后ROE的行业特征。由于造纸印刷业的样本数只有一家,无法计算标准差,且很可能和实际情况不符,所以将这一个样本去除。根据增值税转型对ROE影响行业特征的总体统计描述表(表4),我们可以将转型后ROE按照0～0.5%、0.5%～1%、1%～2%和2%～3%四个区间进行行业分组:分到0～0.5%组的是医药生物制品业、其他制造业和信息技术业;分到0.5%～1%组的是机械设备仪表业、纺织服装皮毛业2个行业;分到1%～2%组的是食品饮料业、石油化学塑胶塑料业、电子业3个行业;分到2%～3%组的是金属非金属业。

(2)转型后ROE/ROE的行业特征。我们进行ROE/ROE计算,将比值按照0～10%、10%～20%、20%～30%、30%～40%和40%～+∞五个区间进行行业分组:分到0～10%组的是医药生物制品业、其他制造业、信息技术业和机械设备仪表4个行业;分到10%～20%组的是食品饮料业;分到20%～30%组的是纺织服装皮毛业;分到30%～40%组的是石油化学塑胶塑料业、电子业;分到40%～+∞组的是金属非金属业。

以上实证分析显示:增值税转型对医药生物制品业、其他制造业和信息技术业净资产收益率的影响小于其他行业;金属非金属业、石油化学塑胶塑料业和电子业3个行业与增值税转型前比较,企业净资产收益率调增幅度较大。

三、增值税转型对江苏外向型企业的影响

增值税转型对江苏省企业的影响不仅体现在成本、收益和行业属性上,从外向型企业和一般企业来比较,增值税转型对这两种类型企业的影响也是不相同的。外向型企业是指直接面向国际市场,积极参与国际分工和国际竞争,以出口为导向的企业。

根据上文对外向型企业的定义以及行业一般规律,本文以第一部分选取的江苏省76家上市公司为样本,将境外主营业务收入≥50%,或年出口额≥2 500万美元(合计人民币17070.5万元)的上市公司列为外向型企业,共有25家,其余为一般企业。选取净资产收益率ROE和每股收益EPS作为衡量增值税转型对两类企业影响的指标,结果如下表5:

实证结果表明,增值税转型无论是对江苏省的外向型企业还是一般企业都是有影响的,分别调增外向型企业和一般企业的净资产收益率1.61%、0.87%,每股收益6.05分、3.72分,但比较而言,增值税转型调增外向型企业的ROE相对于增值税转型前增长了27.49%,高于一般企业3.31个百分点,调增EPS相对于增值税转型前增长了24.18%,高于一般企业2.03个百分点,说明相对于一般企业来说,增值税转型对外向型企业降低出口成本,提升国际竞争力有积极作用。

四、基本结论

增值税转型改革对江苏省企业的发展产生了积极的影响。增值税转型政策的着眼点在于从制度供给的角度激励企业提升生产效率,提高工业化进程,从而实现经济增长的可持续性。增值税转型通过国家和企业利益的再分配直接影响企业收益,激励企业扩大投资。证券市场对于中国经济的重要性不言而喻,增值税转型有助于降低上市公司税负水平,增强上市公司整体收益能力,改善绩效水平,促进价值投资理念的形成。从本文对成本和收益两方面的分析中可以发现,增值税转型改善了江苏省上市公司的整体绩效水平。研究增值税转型对江苏企业成本的影响主要使用企业增值税实际流转税率这个指标来衡量,江苏省上市公司增值税实际流转税率转型后比转型前减少了0.75个百分点;采用净资产收益率和每股收益来衡量增值税转型对江苏企业收益的影响,增值税转型因素导致江苏省上市公司净资产收益率上升1.12%,上升幅度达到14.95%,并且增值税转型调增了江苏省上市公司将近十分之一的每股收益,这些都说明增值税转型对江苏省企业收益产生了重大的积极影响,企业成本降低、收益提高,从而绩效也得到了改善。

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关键词：技术创新效率；因子分析法；四川省制造业

0 引言

四川省制造业近年来发展较快，2009年实现制造业总产值增加值1.9亿元，2006年至2009年平均增长率86.9%，较其他行业而言增长速度明显，新产品销售收入2006年为0.55亿元，2009年为1.4亿元，实现制造业新产品销售收入增加值0.85亿元，2006年至2009年平均增长率达到160%，就单一新产品产值率来看，2009年全省制造业新产品仅占行业总值的25%，较全国同行业平均水平低，2009年新产品中竟未能达到国内水平，制造业作为技术密集型行业，其对创新有什么严格的要求，新产品产值率偏低说明该行业进行技术创新效率不足。因此本文以数量化指标为基础，从技术创新投入、产出角度构建了针对制造业的技术创新效率评价指标，为评价制造业技术创新效率提供量化的标准，同时运用投入产出效率评价模型，综合计算出评价结果，能够客观、全面地反映四川省制造业技术创新效率，而且通过对制造业技术创新效率的分析，找出制造业技术创新中存在的问题，为制造业技术创新效率的提高提供向导和帮助。

1 数据及结果分析

1.1 模型建立及其指标体系的构建

研究过程中我们依据指标体系法建立四川省制造业技术创新效率分析评价模型，以四川省制造业系统技术创新资源作为投入，创新效果作为产出，应用所选取的指标建立适当的模型进行投入产出的综合比较，进而分析四川省制造业最终的技术创新效率和资源配置的合理性以及各个行业的效率大小。四川省制造业技术效率模型为：

（1）

（2）

（3）

其中Ei为第i个行业的技术创新效率值；Ci为第i个行业的技术创新产出指标综合测度值，Cij为第i个行业第j个产出指标值，λi为第j个产出指标的权重；Ti为第i个行业的技术创新投入指标综合测度值，Tij 为第i个行业第i个投入指标值，θi为第i个投入指标的权重。Ei越大，表明该行业技术创新效率越高，据此可以比较各行业技术创新效率的差异。

通过上面的表达式，确定适当的权重，分别计算出产出和投入指标的综合值，然后将两者作比，得到相应行业的技术创新效率值，Ei越大则表明资源配置效果越好，进一步，可以比较各行业技术创新效率的差异。在具体计算前，需要解决模型中出现的两个问题，即无量纲化和权重的确定。

首先是对各指标原始数据进行无量纲化处理，以此具有不同的单位各指标值能够进行归一化处理，由于本文选取的指标均为正向指标，具体公式为：

其中，Li表示该指标无量纲化后的值，Li表示该指标的实际值，Lmin、Lmax分别代表各行业该指标中的最大和最小值。

其次是各个指标权重的确定。指标体系设计是否合理直接关系到评价的质量。为了确保对四川省制造业技术创新效率做出客观、真实的评价，必须建立一套科学合理、切实可行的综合评价指标体系。文章按照设计制造业技术创新效率评价指标体系的原则和基本思路，构建如下评价指标体系：

技术创新最重要的两个投入指标即劳动和资金。技术创新投入既包括R&D投入也包括非R&D投入，但考虑到四川省制造业技术机会存在的差异，本文选择科技活动人员和R&D人员，选择科技经费内部支出和R&D经费作为技术创新投入指标。相比较而言，这种指标选取更加全面。所以本文选择投入指标R&D经费（X1）、R&D经费内部支出（X2）、R&D人员（X3）和科技活动人员（X4）。

我们以新产品项目数和专利申请数作为衡量潜在技术创新产出的指标。本文选取了四个产出指标分别为新产品总产值（Y1）、新产品销售收入（Y2）、新产品项目数（Y3）及专利申请数（Y4）。

表1 四川省制造业技术创新效率评价指标体系

2.2 数据来源及研究对象

表2 四川省制造业技术创新投入产出指标值

（原始数据）

来源：《四川省科技统计年鉴》《四川省统计年鉴》。

本文选取2006的到2010年的四川省制造业技术创新数据平均值作为原始数据，而数据来源于四川省科技统计年鉴（2006-2010），数据统计口径是大中型制造业企业。考虑到数据的完整性，和有些产业包含不同技术层次行业的统计数据，数据不易分离，不便于按技术层次划分，因此要剔除一些行业。最终选取了20个产业作为本次的研究对象，这些产业分别是：食品制造业H1、饮料制造业H2、纺织服装、鞋、帽制造业H3、造纸及纸制品业H4、石油加工、炼焦与核燃料加工业H5、化学原料及化学制品制造业H6、医药制造业H7、化学纤维制造业H8、橡胶制造业H9、塑料制品业H10、非金属矿物制品业H11、黑色金属冶炼及压延加工业H12、有色金属冶炼及压延加工业H13、金属制品业H14、通用设备制造业H15、专用设备制造业H6、交通运输设备制造业H17、电气机械及器材制造业H18、通信设备、计算机及其他电子设备制造业H19、仪器仪表及文化、办公用机械制造业H20。

2.3 四川省制造业技术创新效率的测算

表3 投入指标的成份矩阵

本文采用因子分析的方法。因子分析中公共因子所反映的变量间的内在联系，正表现了评价指标对评判对象的相对影响程度，因而可以利用该方法从样本中直接定权。而在本文中运用SPSS19.0软件来计算这一过程。

在上述数据的基础上，利用因子分析法分别对四个投入和四个产出指标作分析，以便确定各自的权重， 技术创新投入指标的主成分分析结果为：KMO and Bartlett'Test检验值为0.799， 第一主成分的贡献率为89.56%，因子负荷阵见表3，由于只有一个主成分，只需将因子负荷阵中各投入指标前的负荷系数除以各系数和，便可得到它们的权重，计算结果为：

θ1=0.232，θ2=0.252，θ3=0.260，θ4=0.256。

同理可以得到各个产出指标的权重：λ1=0.262，λ2=0.258，λ3=0.236，λ4=0.244。

表4 因子载荷矩阵及各指标的权重

在表2数据的基础上，根据效率评价模型的公式（1）（2）（3），可计算出制造业各行业的技术创新效率值及其排名情况，详见表5。从表5可以看出，四川省制造业各行业技术创新效率差别大，而且效率值都比较低。我们可以对制造业进行分类，20个行业中，前4个属于轻纺制造业，中间10个属于资源加工业，最后6个属于机械电子制造业。为了比较不同类型的技术创新效率，将每类所包含的制造业行业的效率求平均值， 结果为：轻纺制造业的平均效率值是0.804，资源加工业的平均效率值是1.298，机械电子制造业的平均效率值是1.414。显然，各类型制造业之间的技术创新效率的差距显著，在相关的研究过程中，对这20个行业作技术创新能力的评价，其结果是机械电子制造业的技术创新能力最强，其次是资源加工业，最后则是轻纺制造业，两者的比较说明，四川省制造业行业的技术创新效率与技术创新能力之间发展还是很协调的，资源的利用是合理的，或者说一定程度上实现了资源的优化配置。

表5 各行业技术创新投入、产出综合测度值和

创新效率值及其排名

4 结论及建议

以上结果显示，技术含量高的制造业行业，其技术创新效率较低，而技术含量低的行业， 其技术创新效率反而较高。对此，解释如下：

第一， 技术含量低的制造业对技术创新投入的要求较低，产品创新度不高，多是改进型的产品创新，创新模式也多是模仿创新，这些特征使得该类行业的技术开发周期短，产品易被市场接受，因此技术创新效率相对较高，而技术含量高的制造业对技术创新投入的要求很高，产品的创新度高，多是全新型的产品创新， 创新模式大多是自主创新，这些特征使得该类行业的技术开发周期长，且市场对产品的接受需要较长时间，存在一定的时滞，因此技术创新效率相对较低。

第二， 技术创新活动作为一种生产活动也存在规模有效性的问题，技术含量低的行业由于投入少，处于“S”型生产曲线的第一阶段，该阶段的典型特征是规模报酬递增，因而作为产出与投入比的效率值就相对较高，而技术含量高的行业由于投入多，处于“S”型曲线的第二或者第三阶段，即规模报酬递减的阶段，反映在效率上就显得其值相对较低。

通过以上分析可以得到以下建议：

1）加强电子信息、机械制造、医药、化工等行业企业技术中心建设。对于技术创新能力较强的电子信息、机械制造、医药、化工等行业，鼓励具备条件的企业建立技术中心，鼓励企业加大对技术中心创新能力建设所需重点研发试验设施、检测设施、关键工程软件的购置，提高企业研发装备水平。结合企业研发能力整合，组织实施并扶持一批省级企业技术中心创新能力建设项目。

2）营造积极的技术创新环境。由于四川是一个农业大省，制造业的发展受到经济、环境、文化等方面的因素的影响，很多高技术行业没有受到足够的重视，技术创新效率相对低下，要针对不同的行业特点选择正确的技术创新战略，营造积极的技术创新环境，大力发展四川省的制造业。

参考文献：

[1] 郑洁.我国医药制造行业技术创新效率研究[D].合肥工业大学，2008.

[2] 白俊红，李靖.政府R&D资助与企业技术创新――基于效率视角的实证分析[J].金融研究，2011：181-193.

[3] 陈克禄.我国自主创新效率评价研究[J].生产力研究，2009：74-76.

[4] 李智，李贵才.基于C-D生产函数的深圳市高新技术企业自主创新效率研究[J].特区经济，2009：31-33.

[5] 方福前，张平.我国高新技术的投入产出效率分析[J].中国软科学，2009：55-58.

篇6

[关键词] 支柱产业 主成分分析 产业结构

一、沈阳市支柱产业发展现状

沈阳作为老工业基地,经过半个多世纪的建设和改造,形成了门类齐全的综合性工业体系。在全国164个工业产业门类中,沈阳就有142个,占86.6%。目前,沈阳市已经将机械装备、汽车及零部件、医药化工、黑色金属冶炼及压延、有色金属冶炼及压延、农副产品加工、航空航天、电子信息八个产业作为支柱产业。2007年,支柱产业完成产值3901亿元,占全市规模以上工业产值的81.5%,实现工业增加值1100亿元,拉动全市工业增长36.5个百分点,支撑带动作用突出。汽车及零部件产业增幅居八个产业之首,增幅接近1倍;装备制造业增长超过50%。沈阳工业整体规模和水平大幅提升,工业集中度日趋合理。但未来沈阳产业结构如何调整,如何提高资源利用效率,降低能耗,发展辐射带动作用大的产业需要我们认真思考和深入分析。

二、沈阳市支柱产业主成分分析

1.主成分分析数学模型

主成分分析的原理是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。其数学模型如下:

其中为X的协方差阵的特征值对应的特征向量, 是原始变量经过标准化处理的值。

为相关系数矩阵,是相应的特征值和单位特征向量,。

2.主成分分析判定

根据支柱产业的选择基准、选择标准以及支柱产业的选择原则(自然资源优势、比较优势原则、市场需求原则、产业关联原则、规模经济原则和经济社会效益原则六大原则),结合沈阳市优势产业的实际情况,根据沈阳市统计年鉴中的数据,本文选取了支柱产业必须具备的经济可观测变量指标作为沈阳市支柱产业评价的支撑指标。它们依次为工业增加值(y1)、工业增加值率(y2)、就业人员数(y3)、影响力系数(y4)、感应度系数(y5)、综合能耗(y6)、研究开发费(y7)、近三年产业发展速度(y8)。如表1所示:

由于选取的指标变量单位不同,先对其进行标准化处理后,得到相关系数矩阵,进而求出其初始特征值、方差贡献率及累计方差贡献率。然后抽取主成分,利用最大方差法正交旋转得到成份载荷矩阵。从而求出各主成分得分及综合得分分别如表2、表3和表4所示:

表2 特征值、方差贡献率及累计方差贡献率统计表

成 份 初始特征值 方差贡献率 累计贡献率

1 3.620 45.248 45.248

2 1.595 19.934 65.182

3 1.441 18.012 83.194

4 0.735 9.189 92.383

5 0.427 5.340 97.722

6 0.178 2.227 99.949

7 0.004 0.051 100.000

8 2.878E-16 3.597E-15 100.000

表3 初始成份载荷矩阵

成份

1 2 3

工业增加值 0.964 -0.045 -0.034

工业增加值率 0.136 -0.122 0.950

从业人员数 0.980 0.013 -0.110

影响力系数 -0.470 0.655 -0.385

感应度系数 0.083 0.876 0.447

能耗水平 0.686 0.593 -0.006

研究开发费 0.819 -0.030 -0.378

产业发展速度 0.585 -0.171 0.183

由表2可以看出,前三个主成分的累积方差贡献率为83.194%,一般来说,累计方差贡献率在80%以上,选取的主成分就可以解释所有指标变量。故表3因子载荷矩阵中,提取了前三个主成分,从中可以看出,成分1在工业增加值、从业人员数、研究开发费、能耗水平及产业发展速度上的载荷能力较大,而成分2在影响力系数及感应度系数上有较大的载荷能力,成分3在工业增加值率上载荷能力较强。提取的这三个主成分可以解释所有的指标变量。由表2及表3中的数据,根据主成分分析模型可以得出沈阳市支柱产业的主成分分析表达式,如下所示:

将表1中的数据进行标准化处理后,根据以上主成分表达式可以得到各个主成分的得分。综合得分由公式 可以得出。如表4所示:

表4 主成分得分统计表

成分1得分 成分2得分 成分3得分 综合得分 排 名

机械装备制造业 4.238 0.3015 -0.4851 2.2721 1

汽车及零部件制造业 -0.2745 -0.6519 -0.9175 -0.5041 6

医药化工业 0.3704 2.0603 0.6916 0.8448 2

电子信息业 -0.4898 -1.7582 1.1653 -0.4354 5

农副产品加工业 0.6044 -1.4040 0.8016 0.1658 3

黑色金属冶炼及压延加工业 -1.8144 0.7533 0.7980 -0.6336 7

有色金属冶炼及压延加工业 -1.0857 0.8646 0.3480 -0.3080 4

航空航天业 -1.4650 -0.1651 -2.4016 -1.3563 8

3.结论分析

沈阳市机械装备制造业的综合得分最高,为2.2721,说明其综合竞争力最强,符合沈阳市“工业立市”的战略决策方向。其成分1得分也位于优势产业之首,相对于其他优势产业来说,机械装备制造业在工业增加值上优于其他优势产业,它对就业的拉动作用也是各个优势产业之首,其研发投入及近三年的产业发展速度都位于沈阳市优势产业之最。医药化工业的综合得分仅次于机械装备制造业,为0.8448,从各个主成分得分中可以看出,其成分2得分高于其他优势产业,说明其有较强的产业关联度,对其它产业的发展起着较大的推动作用。这符合医药化工业尤其是其中的医药类企业大多是高新技术产业特点,属于关联度较强的资金和技术密集型产业。但其能源消耗较大,对就业的拉动也劣于机械装备制造业。农副产品加工业的综合得分为0.1658,在各个主成分得分中,其成分1得分仅次于机械装备制造业,因为其在工业增加值及就业人数上都优于其他六大优势产业,农副产品加工业较强的产业发展能力使其成为沈阳市第二支柱产业,但相对能源消耗较大,产业关联度也较弱。从有色金属产业的成分1及成分2得分中可以看出其产业关联度及工业增加值率相对较强,处在中上游水平。但沈阳市有色金属冶炼及压延加工业整体处在工业行业水平之下,尤其是在科技投入方面严重不足,导致整体水平偏下。电子信息业目前处在整个工业行业水平之下,沈阳市信息业进入“十五”期间,由于原材料成本上升、部分行业步入周期性低谷以及企业消化多余库存等多方面原因,信息产业曾一度陷入困境,发展缓慢。沈阳市汽车及零部件制造业的综合得分为-0.5041,处在整个工业行业水平之下。其各个主成分得分也均为负值,成分1得分为-0.2745,从中可以看出,虽然得分为负值,其工业增加值相对其他优势产业实现较多,近三年产业发展速度也相对较快,在这个以汽车为支柱产业的社会经济体系中,要继续保持及发展汽车及汽车相关产业对于地方区域经济的持久拉动、以及它对城市进步的积极有利的影响。

黑色金属冶炼及压延加工业的综合得分为-0.6336,但其成分2得分及成分3得分均位于中上游水平,这说明黑色金属冶炼及压延加工业有较强的产业关联效应,工业增加值率也高于其他优势产业,但其成分1得分最低,主要源于黑色金属冶炼及压延加工业科技投入严重不足,近三年产业发展速度相对较慢,对就业的拉动作用也不强引起的。

目前沈阳市航空航天业的综合得分最低,为-1.3563,与汽车零部件制造业一样,各个主成分得分均为负值,其中成分3得分最低,为-2.4016,主要原因是航空航天业的工业增加值率在各个优势产业中最低,而在产业关联度方面,感应度系数也与汽车零部件制造业一样都劣于其他优势产业,这就不容易受到其它产业部分的影响,其成分1得分也处在中下游水平,这主要源于其工业增加值及近三年的发展速度相对其他优势产业都为最低,但航空航天业的能源消耗明显高于其他产业。

主成分分析方法的意义在于:综合得分为正,说明该行业处在整个工业行业水平之上,应当作为本区域优势产业继续发展;综合得分为负,则表明该行业处于支柱产业平均水平之下,应进一步加大对其扶持力度,如在政策上给予该行业鼓励,税收上给予一定的减免优惠等。但得分为负并不是说该产业一定处于整个国民经济各行业平均水平之下,相对于非支柱产业可能还处于强势地位。因此应综合各方面因素包括未来发展空间、发展潜力等综合分析决策,采取有针对性的措施促进其快速、稳定协调发展。基于该分析方法的得分,可以为沈阳市相关部门的决策提供理论依据。

参考文献:

[1]吴玉鸣等.工业支柱产业的综合评估及判定―以桂林工业为案例[J].广西师范大学学报,2002(1):15-20.

[2]TIPPING M E,BISHOP C M.Probabilistic principal component analysis [J].J Roy Statist Soc, Series B,1999,6l(3):611-622.

[3] BISHOP C M. Latent variable models,learning in graphical models [M].Jordan M L Cambridge, MA,USA:MIT Press,1999:371-403.

[4]苏建国.安徽省农副产品加工产业现状分析[J].科技信息,2007(11):231-232.

篇7

    工业能源消费趋势分析。工业能耗是福州市能源消费的重点,近年来福州市工业能源消费呈现出快速增长的势头,工业能源综合消费趋势见图1。2007年,全市工业能源消费总量为913.9万吨标煤,至2010年,全市工业能源消费总量快速上升,达1835.4万吨标煤。2005年~2010年,福州市单位GDP能耗有所下降,从0.735吨标煤/万元减少至0.64吨标煤/万元,下降13%,说明福州市近年来的节能降耗工作取得了一定的成效。

    福州市工业能源消费结构分析。2007年、2010年福州市工业能源消费结构见图3,其中原煤消费量所占比例最高,2005年达70.2%,2010年下降至63.0%;其次是电力,2005年占15.5%,2010年上升至24%;焦炭、燃料油、液化气等其他燃料分别占0.2%~11.1%。目前福州市工业能源消费很大程度上仍然依赖于原煤,属于高碳经济运行,可再生能源、清洁能源的消费比例低。近年来,随着节能降耗工作的推进和清洁能源的推广,福州市工业原煤消费比例有所下降,取而代之的是电力消费比例上升。

    主要耗能行业分析。根据2010年统计数据,福州市工业耗能最大的行业是电力、热力的生产和供应业,占45.39%;前几位依次是黑色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、纺织业、医药制造业等,前五位行业的综合耗能占总耗能的比例达到83.97%。其中,煤炭的消费主要集中在福州的三大火电厂,除了火力发电外,其他行业的能耗,还是以电力为主,其次是燃油,说明福州开展禁煤、改善能源消费结构取得一定成绩。福州市工业能源消费前十名行业排序见表1。

    福州市能源消费碳排放强度

    研究方法与数据来源。在计算能源消费碳排放量时,采用能源平衡表中的终端消费量(标准量),不计加工转换、运输过程中损失能源的碳排放。由于无法收集到完整时间段的各类能源终端消费数据,因此选用了覆盖研究时间段的几类主要能源,包括原煤、焦炭、液化石油气、柴油、燃料油和电力,数据来源于福州统计年鉴[10]。由于这些能源占终端能源消费总量的比例较高,可以认为近似等于终端能源消费总量。本文参考陈冠伟等人[3]的方法,采用《IPCC2006国家温室气体清单指南》[11]中的缺省二氧化碳排放系数,计算能源消费碳排放:n1iiiCEPA式中:C——能源消费碳排放;Ei——第i种能源消费量,万吨标准煤;P——标准煤热值,万吨标准煤热值为2.93×105GJ;Ai——第i种能源二氧化碳排放系数;n——能源种类数。2007年~2010年福州市工业主要能源消费量及各类能源二氧化碳排放系数见表2。表2中,碳排放强度等于碳排放量与GDP的比值[7],由于本文主要研究工业能源碳排放,因此用工业总产值代替GDP进行计算。

    结果分析。由图4可知,福州市工业能源消费碳排放量逐年增长,由2007年的3144.8万吨增长到2010年的5042.8万吨,增长60.4%;2007年~2010年福州市工业总产值从2751.7亿元增长到4528.6亿元,增长64.6%;二者的增长趋势较为接近,印证了工业的发展是能源碳排放增长的主要动力。就一个国家或地区的发展历程而言,碳排放强度可以反映其在经济发展的同时对减缓气候变化的贡献,从某种程度上碳排放强度下降率可反映能源利用和相应碳排放的经济效益提高程度[13]。福州市2008年碳排放强度有较大的上升,2009年~2010年呈下降趋势,总体上看,福州市能源利用效率和碳排放经济效益呈上升趋势。福州市2010年主要工业行业的碳排放量计算结果(见图5)表明,主要耗能行业排名前四位的电力、热力的生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业和纺织业,碳排放量也较大。而能源消费排名第五的医药制造业,其碳排放量却排名第九,说明该行业能源消费结构比较合理,清洁能源使用率较高;塑料制品业的碳排放量排名与其能源消费量排名相比有所上升,说明该行业能源消费结构不够合理,使用的清洁能源比例较低,需进行适当调整。

    结论与建议

    福州市2010年工业能源消费仍然以原煤的消耗为主,占总能耗的63%,与2007年相比,工业能源煤炭使用比例有所下降,电力使用比例增加。与2005年相比,2010年福州市单位GDP能耗下降13%,说明福州市近年来的节能降耗工作取得了一定的成效。2007年~2010年间,福州市工业能源消费碳排放量逐年增加,工业发展是主要动力;碳排放强度总体呈下降趋势,说明福州市能源利用效率和碳排放经济效益有所提高。目前,福州市工业能耗较高且碳排放量较大的行业为电力、热力的生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品业和纺织业。福州市主要耗能行业中,医药制造业的能源消费结构比较合理,碳排放量较低;而塑料制品业能源消费结构不够合理,需进行优化调整。

    目前福州市积极引导产业向南北两翼转移,推动产业集群形成,规模以上工业中,南北两翼占福州市工业产值的比重由2001年的38.07%上升到2010年的50.9%。“南翼”兴化湾江阴临港产业基地已形成了东南电化、耀隆化工、中景石化等大型基础化工项目的石化专区,以及以福抗药业、福兴医药为主的医药化工产业;“北翼”罗源湾产业基地已初步形成了以宝钢镍合金为龙头的冶金基地。资源能源消耗量大和碳排放强度高的产业均聚集在“南北两翼”,区域资源和环境承载力将成为制约福州市产业布局、结构和规模的重要因素。

    在全国资源能源紧张的环境下,福州市能源消费将随工业发展进一步逐步扩大,虽然在未来一段时间内福州以煤炭为主的能源消费结构将会基本保持不变,但福州市能源消费碳排放减少仍具有一定潜力。以下针对福州市工业能源消费及碳排放的特征提出几点对策建议:

    严格产业准入,重点优化产业空间。福州市主要工业集中区应根据各自区域特征,明确产业定位,严格产业引入,重点产业优化发展。南翼”兴化湾江阴半岛区域重点发展集装箱物流、电子信息、装备制造和能源产业,适度发展污染相对较轻的化工产业,限制重油深加工等重污染项目;“北翼”环罗源湾区域以深水港口为依托,重点发展港口散货物流和装备制造业,适度发展能源、冶金和污染相对较轻的石化中下游产业。

    大力调整产业结构,降低单位产品能耗。应进一步加大电子信息、通讯设备等低耗能、低污染、高附加值的技术密集型行业的比例,降低高能耗产业的比重;要加快对高耗能行业的改革,提高产品的技术含量,要促进产业内部行业的升级换代,抑制其碳排放强度的增长。

篇8

关键字：制造业；集聚；沿海省份；非沿海省份

一、中国制造业在地理上的集中程度

随着非国有企业的迅猛发展，中国制造业企业个数也呈现了快速发展的趋势，同时这些厂商的地理分布在整个制造业布局中始终占据着很重要的位置。在区位选择上，由于制造业投入高产出高的特点，因此制造业的选址更加会偏向于接近上下游厂商附近，以缩减中间运输成本。另外，制造业本身对地方财政的高贡献率也使其在选址上不得不考虑中央及地方政府的政策扶持。

Amiti and Wen（2001）通过测算三位数制造业在不同区域上的基尼系数，来考察制造业在区域上的集聚程度。基尼系数通常是用来度量收入不平等及生产在地理上的集中程度。测算基尼系数的公式如下：

其中sij、sik是省份j和省份k在工业I中所占的分额，n是省市自治区的个数，si是各省份在制造业I中所占份额的均值。

计算出来的制造业的区位基尼系数值以递减的顺序排出，除去个别年份的个别行业，大部分的数据是完整的。制造业区域集聚程度较高，GINI系数值>0.5的产业就超过了77%以上，仅在2003年有色金属冶炼及压延加工业的GINI值只有0.39，并未达到出现集聚现象。同时，保留每个制造业最大份额和第二大份额的省份，其中结果显示，绝大多数制造业中，占最大份额的省份基本都是沿海省份，如上海，山东，江苏，广东。

通过上表，可以得出以下结论：

第一，以上结果与标准的Heckscher-Ohlin模型结果一致。例如一些高度地方化的产业是依靠独特的自然资源的分布，因此这些制造业产业地理分布高度集中。

第二，相对区域定位自由的产业一般都集中于沿海地区。基尼系数大于0.58以上的产业占有最大份额以及第二大份额的省份都是沿海地区，大致包括广东，山东，江苏，浙江，上海，辽宁，可能究其缘由还是因为这些产业具有低交易、运输成本的特点。

第三，比较数据测算结果，得出：

（1）学术上一般认定GINI系数>0.5的情况下，可以推断某行业存在较为显著的集聚现象的特征。由此可推，自2000年到2011年，超过42%的制造业在地里分布上集中度较大。且这些制造业GINI系数平均上升9.94%。最为显著的产业是有色金属冶炼制品业，上升幅度达到了27.12%。相反有11个制造业逐渐趋于分散，GINI系数平均下降了5.81%，最为显著的产业为石油加工业，下降达到13.04%。直到2011年，山东，江苏，广东三省成为绝大多数制造业高度集中所在地。

（2）医药产业，化学纤维产业，有色金属冶炼及压延加工业，通信设备、计算机及其它电子设备制造业，GINI系数自2002年涨幅明显，且一直呈上升趋势。2005，2006，2007年增长特别迅速，例如医药业的区位最大份额的省份从广东逐渐转移到山东、江苏，几年的趋势都基本平稳。

（3）农副食品加工业，纺织业，造纸及纸制品业，非金属矿业，金属制品设备制造业，电气机械及器材制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业，这八个产业通过曲线图中显示为先上升后下降的波动趋势，并且达到最高的年份大致保持在2005，2006，2007三个年份。

二、我国制造业产业转移特征分析

（一）我国制造业转移的行业特性分析

本节参考中山大学舒元和徐现祥教授的做法，测算平均转移幅度，以此来分析2000年到2011年期间我国制造业转移趋势。平均转移幅度公式为：

平均转移幅度=（2011基尼系数-2000基尼系数）/12

按照理论的公式测算，本文得出以下结论：

（1）总的看来从2000年到2011年期间我国制造业行业的区位基尼系数出现了一定趋势的变化。在考察的21个行业中，平均转移幅度小于0和大于0的行业基本各占一半，我们可以推断认为我国制造业结构正在寻求最优化发展。

（2）通过传统制造业的平均转移幅度在排名上不具有显著特征，处于中位，并不具有显著的区域转移趋势。例如典型的传统制造业-纺织业，饮料，食品制造业，转移趋势之所以并不明显，可能和传统制造业的特点有关，当投诉要素主要集中在基础劳动力时，随着产业发展的日渐成熟，产业结构相对成型，企业不会轻易选择转移区域来达到成大的盈利，因此转移幅度便会相对较小。

（3）高技术密集型行业（如专用设备制造业、通信设备、化学原料及化学制品制造业、通用设备制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业）平均转移幅度排名相对落后。其主要的缘由为依靠加大的工业基础本经的高技术产业，其转移成本巨大，不但需要强大的人力成本支持，同时需要技术科研力量的配套支持，因此其转移起来难度较大。

（4）一些高污染或重化工行业（如化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、金属制品业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学纤维制造业）的平均转移幅度排名却相对较前。处在排名前列的行业，反而会展现出明显的区域转移能力。例如平均转移幅度最为显著的化学纤维制造业，分析这些高污染企业，必须结合其本身的性质。随着当代政府越来越关注绿色经济，人民生活越来越注重健康品质，高污染企业是无法在这样的环境中与他们生存融洽的，只有随着地方政府的政策方针，逐渐开始寻找适合此产业发展的地区进行转移。

（二）我国制造业转移的区域特征分析

当可以判定我国制造业已经出现了一定的区域转移后，文中接下去就有必要得出转移的方向，及转移的特征。因此，本节针对我国制造业区域转移的特点展开讨论，这里采用动态集聚指数来测算我国制造业的转移方向。计算公式为：

Sit表示产业i整体工业总产值平均增长速度；Sijt表示产业i在j地区工业总产值的平均增长速度；其中qij0和qijt代表产业i在j地区期初和期末的工业总产值；j=1，2…n，表明有n个地区。如0≤A ijt≤1，说明产业i在j地区增长速度在平均水平之下；如A ijt≥1，说明j地区产业i的增长速度在平均水平之上，产业i往j地区快速集聚；如Aijt

这里选择2000年到2011年的工业总产值计算27个省的21个制造业行业的动态集聚指数，同时对集聚指数大于1的省份按沿海还是非沿海分类进行了整理（见表一）。

表一 动态集聚指数大于1的省份

资料来源：根据中国工业经济统计年鉴（2001-2012年）计算得到

通过分析上述数据可知如下结论：

（1）通过数据发现，指标为正且大于1的较多，可以说明我国多数制造业规模还在逐渐扩大，行业集聚仍在继续。在2005-2011年期间，沿海地区动态集聚指数>1的次数有83次，非沿海地区>1的次数有198次。同时，转移的区域特征逐渐浮现，其方向逐渐转向非沿海地区。

（2）高污染的产业，如化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、金属制品业、石油加工等，也出现向非沿海地区转移的现象。高技术密集型行业如专用设备制造业、通信设备、计算机及其它电子设备制造业、通用设备制造业等在沿海地区有一定程度的发展，比如河北，江苏，辽宁，但并没有出现明显的集聚优势，反而不少非沿海地区有表现出一定的集聚优势，比如河南，湖南，安徽，湖北。

为了证明上面的结论，通过计算了我国沿海和非沿海两个地区，27个省份，28个制造业工业总产值在全国的占比和各市的制造业工业总产值的年均增长率来了解非沿海城市与沿海城市的变动情况。

我们可以发现，我国制造业在2005到2011年间制造业工业总产值沿海地区远高于非沿海地区，这也就充分证明了第二节中的结论，大部分产业的最高，第二高份额，大多集中在广东，山东，江苏等沿海省份。而根据图五，明显看出，这些年，非沿海省份的制造业工业总产值的增长率都高于沿海城市，因此可以说，05到11年，非沿海省份在抓紧发展制造业，也因此我们会在第四节中得出非沿海省份的区域集聚指数大于1的个数要远远大于沿海省份，此结论也刚好解释了我国制造业转移有鲜明的区域特征，并且转移还存在一定的方向性-向非沿海地区转移的行业增多。得到的结论与前文结论相符。

因此，从上述的研究发现，我国制造业在进行缓慢的区位移动。地方政府在选择产业发展时，应该更加注重本地区的外在因素，而不是现有的资源水平。随着制造业的区位移动，沿海城市应逐渐脱工化，将自己的比较优势更好的发挥到优势产业上，在绿色的环境下，创造出绿色的产业发展。

参考文献：

[1] Amiti， M. Wen. M. New Trade Theories and Industrial Location in the EU： A Survey of Evidence， Oxford Review of Economic Policy，1998，14（2），45-531.

[2] Krugman. Increasing Returns and Economic Geography. Journal of Political Economy，1991，483-499.

[3]王业强，魏后凯. 产业特征、空间竞争与制造业地理集中--来自中国的经验证据[J]. 管理世界. 2007（04）

[4]魏后凯. 大都市区新型产业分工与冲突管理--基于产业链分工的视角[J]. 中国工业经济. 2007（02）

[5]陈良文，杨开忠. 地区专业化、产业集中与经济集聚--对我国制造业的实证分析[J]. 经济地理. 2006（S1）

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关键词：生物医药产业；因子分析；评价指标体系；上海市

中图分类号：F264 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）30-0195-03

引言

生物医药产业是全球经济中增长最为快速、稳定的产业之一[1]。上海市生物医药产业总体发展势头良好，依托一流的研发结构和完善的价值链支持体系，在产品研发和公共服务平台建设方面处于全国领先地位，以浦东、奉贤、张江高科等产业园区为中心，聚集了一大批国内外领军企业，在人才培养和产业集群建设等方面走在了全国前列。但是，在快速发展的同时，上海市生物医药产业也存在一系列的阶段性问题，如产业结构不合理、自主创新能力弱、行业集中度低等。如何加快生物医药战略性新兴产业领域的发展，进一步推动产业结构调整与优化升级，将是上海市生物医药产业未来发展的重点。基于此，本文从产业链的角度，首先构建了生物医药产业发展评价指标体系，结合实地调研数据，客观评价上海市生物医药产业发展的现状及潜力，探究各细分行业的竞争优势和劣势，为制定上海市生物医药产业发展战略提供科学的依据。

一、生物医药产业发展评价指标体系构建

生物医药产业是一个知识密集型产业，其价值链主要分为药物发现、药物开发、药物制造、药物销售四个环节，各环节涉及主体较多，结构关系复杂，环节之间层级跨度较大，产业需求差异显著。“微笑曲线”理论 [2] 指出，研发和销售环节占据价值链的高附加值部分，制造环节处于价值曲线的底部。然而，将“微笑曲线”理论简单的应用于生物医药产业，却会走入误区，因为生物医药业其并非单纯的通过规模效应创造利润。国内生物医药产业价值链的核心在药物开发与制造环节，发展生物医药产业首先要发展医药制造业，形成价值创造的中枢和基础，进而支持药物发现与开发，盘活销售流通环节。根据生物医药产业链的特点，本文编制了上海生物医药产业高端高效评价指标体系，主要包括三级层次，共12项指标（如表1所示）。

1.产业高端指标。高端产业具有高级要素禀赋支持下的内生比较优势，占据着产业价值链的高端环节，表现为较强的价值链控制力、较高的价值链位势[3]。高级要素禀赋主要从专业人才密集度、资本密集度、行业人均收入多个方面衡量，反映了产业发展所需的人才和资本等核心要素。产业价值链位势，从在价值链上所处的环节位置判断，实质就是对价值链关键环节——核心技术专利研发或营销渠道、知名品牌等的控制力，而动态维持高价值链位势需要具有较强的自主创新能力。

2.产业高效指标。追求产业高端的最终目的是高效。“产业高效”是指产业资源配置效率高，表现为良好的经济产出效益、较高的产品附加值和正外部性。良好的经济产出效益反映为资金、土地、人员等各要素的使用效率较高，推出新产品能力强[4]。高附加值反应为良好的产值增加值、风险收益管理和资产收益水平。正外部效应突出表现为节能减排的环境友好性，发展绿色产业。

二、模型及数据说明

1.评价模型。目前，国内外学术界提出了多种指标评价方法，如层次分析法、专家调查法等，但这些方法有赖于专家的主观判断，存在着指标包含部分重叠信息和赋权的主观性这两个问题。因子分析法是一种在不损失或很少损失原有信息的前提下，将多个实测变量转换为少数几个互不相关的综合变量的数据简化技术方法，能够反映并解释这些实测变量之间的依存关系。其原理是通过研究评价指标体系内众多变量之间的关系，探求样本数据中的基本结构，并用几个假想变量来表示其基本的数据结构，作为构建综合评估指标体系的元素，而排除样本之间差距不大的那些指标。采用因子分析法来进行综合评价时，是对相关的产业发展评价指标向量进行降维，采用较少的因子，以每个综合因子的方差贡献率作为权重，构建综合评价模型来评判产业的发展水平。构建的综合评价函数为：

其中，αi是综合因子F的权数，它是根据Fi的贡献率确定的，即Fi的方差占全部总方差的比重确定的。由于指标权重是通过多重线性变换和数据运算获得的，既避免了主观因素的影响，也消除了指标间信息的重叠问题，同时指标的减少也有利于抓住主要矛盾，使综合评价结果唯一、客观、合理[5]。

2.数据说明。上海市生物医药产业保持稳步上升的趋势，涵盖化学制药、生物制药、医疗器械、中药制药和生物外包服务行业，通过对上海市境内生物医药企业开展问卷调查和实地调研，同时采集整理了企业年度报告数据，收集了上海市境内165家生物医药企业相关数据，去掉29家数据不全的企业，共有136家企业纳入统计样本，基本覆盖了上述五个细分行业，对上海市生物医药产业的发展水平具有较高的代表性。

三、实证研究

首先，利用统计学软件SPSS17.0中对12个指标的原始数据进行标准化处理，KMO和Bartlett球形检验结果表明，样本数据充足，适合进行因子分析。利用SPSS17.0输出结果，得到主成分的矩阵的初始特征值和累计方差贡献率（如表2所示）。

取累计贡献率≥85%的前3个主成分，这3个主成分可以代表12个指标的96.062%的信息量。为了对所选出的主成分进行解释，本文取得3个主成分的因子荷载量，因子荷载矩阵（如下页表3所示）。

由主成分模型可知：主成分F1中X11、X12、X13、X21、X22、X23、X43的系数绝对值较大，其因子荷载量远远大于其他指标，主要涉及高级要素禀赋和产业价值链位势两个方面的信息，故F1可命名为产业高端因子；主成分F2中X31、X32、X33、X41的系数绝对值较大，其因子荷载量远远大于其他指标，主要涉及产出效益和附加值两个方面的信息，故F2可命名为产业高效因子；主成分F3中X31、X42的系数绝对值较大，主要反映的投入产出比、营业利润率这两个方面的信息，高利润和高产出可以有效的支撑产业内部的发展，故F3可命名为产业支撑因子。以各主成分的方差贡献率为权数，可得综合得分计算公式：

根据综合得分计算公式，可计算出上海市生物医药各细分行业发展水平综合和得分及其排名（如表4所示）。

四、结论及建议

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买者对所购商品的信息了解总是不如卖者，后者可以凭信息优势获得超额收益，这其实是一种信息租金。信息不对称(asymmetric information)是信息经济学和博弈论这些经济学现展方向的核心假设，是对信息完全的自由市场假设的否定和延伸，对于我们理解很多行业的经济行为和政策变迁有很好的指导价值。

在很多产业中，当事方都基于各自的利益最大化目标，互相博弈。在这种理论指导下，我们就比较容易理解一些信息不对称问题非常严重的特定行业，并对股票投资提出适当的思维指导。

在组合管理中，行业配置一般以基本面为导向，分析行业供求关系变化，并对行业的景气度进行判断，最后做出配置建议。但是对于这些产业政策影响很大的特殊行业，基本面分析本身就包括产业政策变化对行业利润率的影响判断，从更深层次理解这些行业的特征就显得尤为重要。

一个很特殊的行业就是健康护理业。除了OTC市场以外，整个产业链不仅包括医药生产企业和医药流通商，还包括医院和患者。这个产业链就是一个信息严重不对称的行业，而且基于医药服务的特殊性，患者和政府都处于信息劣势方。如何做好医改并控制住财政预算就需要很高的智慧。患者处于弱势一方，政府则掌握着产业政策和投资权，理应有很多底牌，但是在推行医改过程中却遇到不少困难，各利益方博弈得非常厉害。因此，我们很容易理解政府在医改政策上不断摸索以求最佳方案的初衷。但是医改政策的基础和核心问题是严重的信息不对称，包括药品生产成本、流通成本、医生的选择偏好（患者不具备专业知识，选择权其实就是对医生建议权的无条件接受，而这很容易上升到医生的道德问题）等。医药本身就是一个技术进步很快的产品差异化行业，例如，增加新适用症就可以制造出新产品，更不要说换包装和换剂型。完全以财政成本为导向的一刀切政策很容易产生逆向选择和道德风险。因此，我们可以肯定产业政策还会不断调整，并最后会充分考虑信息不对称带来的低效率问题。在产业政策反复中，医药行业的行业配置和选股方向就有了很好的宏观指导。

在电力、电信和能源等其它产业中，类似的问题也非常多，政府监管也是艺术性非常高的公共事务。例如，高铁之后，媒体开始挖掘设备采购价格较高的问题，动力煤价格市场化之后发电企业与政府的博弈，电网和电信承担着村村通电和通电话的社会义务等等。概言之，这些特殊产业的投资需要充分考虑产业政策的影响，价格管制本身就消除了价格涨跌带来的投资机会，受益的企业往往只有两类：一是受益于产业政策导向，销量不断增加；二是开发能够规避产业管制的新产品或服务。