摘 要 目的：评价我国医药产业创新政策的实施效果。方法：运用因子分析法，从创新投入、创新产出、创新环境等16个指标中筛选出影响创新政策实施效果的2个主因子F1和F2，并通过熵权法对2个因子的得分赋权重进行分析，以综合评价20022014年创新政策的实施效果。结果及结论：近13年来，我国医药产业创新政策实施效果总体呈上升趋势。 关键词 医药产业 创新 效果评价 中图分类号：F273.1 文献标识码：A 文章编号：1006-1533（2016）15-0068-03 Effect evaluation of the implementation of innovation policies in Chinese pharmaceutical industry based on factor analysis and entropy method* XU Wei**， ZHONG Yiwen， HAO Mei （International Pharmaceutical Business School， China Pharmaceutical University， Nanjing 211198， China） ABSTRACT Objective： To evaluate the effect of the implementation of innovation policies in pharmaceutical industry. Methods： Two main factor F1 and F2 affecting the effectiveness of the implementation of innovation policies were screened out from 16 factors including the input， output and environment of innovation and so on by factor analysis and their score empowerment heavy was assessed by entropy weights so as to comprehensively evaluate the effect of the implementation of innovation policies from 2002 to 2014. Results Conclusion： The effect of the implementation of innovation policies in Chinese pharmaceutical industry over the recent 13 years appears to be overall upward trend. KEY WORDS pharmaceutical industry； innovation；effectiveness evaluation 医药产业的发展与国计民生有着千丝万缕的联系，而技术创新的能力是医药制造业发展的动力[1]。十二五期间，我国医药产业取得了很大的进步，产业布局更加合理，规模效益快速增长，创新能力显著提升，质量管理不断加强。国家高度重视我国医药行业的发展，自2009年新医改以来，为了鼓励新药创制，中共中央、国务院陆续下发了多个与医药创新相关的政策文件，主要涉及5个方面，分别是研发经费投入、税收优惠、重大新药创制、新药注册审批以及专利保护等政策，其主要目的在于鼓励医药企业创新发展。政策效果是进行政策评估的重要标准之一[2]，而对政策的技术创新政策进行评估需要一定的专门知识。本文采用因子分析和熵权法对创新政策实施效果进行分析，利用因子分析法，揭示创新投入、创新产出以及创新环境等变量因子之间的规律，并通过熵权法进行客观赋权，分析近13年来医药产业创新政策实施的综合状况。 1 研究方法 1.1 因子分析法 因子分析法的基本目的在于检验变量之间的内在联系，在尽可能保留原有信息量的前提下，用较少的维度去表示原来的数据结构，简化数据（降围），以形成少数几组潜在起支配作用的公共因子与特殊因子的线性组合，即用少数几个因子解释变量之间的联系[3]。因子分析法的基本步骤如下： ①数据标准化，消除变量间数量级和单位上的不同； ②求相关矩阵； ③求相关矩阵的特征值、特征向量、方差贡献率与累积方差贡献率； ④确定因子：前n个变量的累积方差贡献率不低于85%，可取前n个变量为因子来解释其余的评价指标； ⑥因子旋转：寻求最佳的解释路径； ⑦采用回归分析方法求各因子的得分。 本文采用因子分析法[4]产生的主成分得分作为新变量，再通过熵值法对得分进行客观赋权，从而计算我国医药产业创新政策的实施效果的综合得分。 1.2 熵权法 熵是信息系统无序程度的一个度量。如果指标的信息熵越小，则该指标提供的信息量越大，不确定性就越小；反之亦然。在综合评价中，利用熵权法计算各指标的权重，熵值越小，因子的离散程度越大，权重就越高，在评价中所起作用理应越大，对医药产业创新政策实施效果的影响就越大。熵权法[5-7]的计算步骤如下： 1）建立原始数据矩阵。本文把20022014年看成m个待评方案，把选取的16个三级指标看做n个评价指标，xij表示原始数据的含义是：第i年的第j项指标的大小。由此得到原始数据矩阵：A=（xij）mn（m=13，n=16）rij。 2 实例分析 2.1 评价指标体系的选择 我国医药产业政策实施效果的研究涉及创新投入、创新产出以及创新环境等诸多因素，影响实施效果的评价指标有很多，因此在选取时应遵循代表性、科学性、可行性等原则，尽可能囊括主要因素，以期获得客观的产业层面数据材料。数据来源于20022015年《中国高技术统计年鉴》。采集的数据涉及到创新投入、创新产出以及创新环境等3大类16项指标（表1，表2）。
2.2 计算与分析
运用SPSS 17.0对原始数据进行因子分析处理，得到影响我国医药产业创新政策实施效果因素的相关系数矩阵的特征值和贡献率（表3）。
从表3可以看出，前2个因子的累积贡献率达到96.698%，故取前2个因子为主成分进行分析计算。可以发现，与未经旋转相比，每个因子的方差贡献率都有所变化：第一个因子的方差贡献率略有下降，第二个因子的方差贡献率略有提高，但累积方差贡献率不变。也就是说，总体96.698%以上的信息可以由这两个公因子来解释，说明提取的这两个公因子的解释效果比较好。为了更清楚地解释各变量和主成分因子的关系，对因子载荷作最大化正交旋转后的载荷矩阵见表4。
通过分析可知，2个主成分比较全面地涵盖了我国医药产业创新政策实施效果的影响因素，客观清晰地反映了医药创新政策的实施效果。由此通过这2个主成分的得分值F1、F2动态地来反映我国医药产业创新政策的实施状况。图1为20022014年医药创新政策实施效果2个主成分的得分情况。
2.3 评价结果分析
在医药产业创新政策实施的过程中，受到市场、投入等诸多因素的制约，通过对医药产业技术、市场、环境之间联系和制约规律的解析，具体地阐述我国医药产业政策实施的情况。借助熵权法来判断各主因子的离散程度，得出评价指标对政策实施的影响程度
将政策实施效果的2个主因子得分值代入公式，得到各主因子的权重分别为：w1=0.664 8，w2=0.335 2。20022014年我国医药产业政策实施效果的综合得分变化趋势见图2。
总体来看，20022014年我国医药产业创新政策效果逐年增长。在2009年呈第一个高峰，2010年时稍有回落，而后每年以更高的增长率发展。由此可见，2009年新医改对我国医药产业产生了重要影响，使我国医药产业创新政策的实施效果迎来了20022009年的第一个高峰。由于新政策需要一定的缓冲期与适应期，2010年创新政策的实施效果较弱。在探索和实践的过程中，创新政策日益适应我国的国情，因此，20102014年政策实施效果更趋明显。
具体来看，20022009年，我国医药产业创新政策实施效果得分为负，说明在此期间，我国医药产业创新还处于初始萌芽阶段，效果并不明显，但逐年呈上升趋势。而20102014年期间，政策实施效果得分逐年增加，且增长率也高于20022009年的增长率。由此可见，国家的医药创新政策为我国医药产业创新提供了良好的政策环境。
3 结语
运用因子分析法，得出影响我国医药产业创新政策实施效果的2个主成分因子，综合了创新投入、创新产出、创新环境等多项评价指标；通过熵权法，得出近13年来创新政策实施的总体情况，以期为我国日后创新政策的制定提供参考。
针对目前我国医药产业创新发展的态势，提出一些推动产业创新的意见。第一，在创新投入方面，政府应大力扶持医药产业的创新，提高对医药产业创新的科技研发投入；第二，企业应转变思想，成为医药产业创新的主体，将创新投入最大限度地转化为创新产出，同时，在创新产出方面，药品监督管理部门可以进一步完善药品特殊审批制度，提高药品审批的效率，以缩短新药评价的时间；第三，我国应严格规范专利保护制度，维护新药知识产权，保护创新产出；第四，在创新环境方面，从研发到生产和政府政策的制定，我国各界应全力打造一个健康稳定的发展环境，使得医药产业蓬勃发展。
我国是医药大国，在通往医药强国的路上，势必要不断创新。总体看来，随着创新政策的陆续出台，创新投入的不断增加，创新环境的不断优化，创新产出也不断提高。医药产业政策的实施效果趋于稳定快速增长的状态，为十三五的发展奠定了良好的基础，同时也在很大程度上推动了医药产业的发展。
参考文献
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发表于 2018-8-18 20:22:16