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【题目】国内生物制药行业经营状况评估
【第一章】中国生物制药业发展现状探究绪论
【第二章】数据包络模型与Malmquist生产率指数
【第三章】DEA模型指标的设定及数据来源
【第四章】我国生物制药行业绩效的实证分析
【结论/参考文献】生物制药行业健康发展研究结论与参考文献
第1章 绪 论
1.1 研究背景及意义
生物技术产业历史学家卢吉·奥塞尼哥（Luigi Orsenigo,1989）将 1973年确定为"当代生物技术的诞生时期",这一年，斯坦福大学的两位科学家和加利福尼亚大学旧金山分校的另外两位科学家发现了重组 DNA 技术。而后，以基因工程、细胞工程、发酵工程和酶工程为代表的现代生物技术，经过近 40 年的时间快速发展，生物技术被广泛应用于医学治疗领域，生物医药产业化和生物制药商品化进程显著加快。据统计，2011 年生物制药的销售额已达 1600 亿美元，占全球药品市场比重为 19%,预计到 2020 年，生物制药在全球药品销售中的份额将超过 33%.生物制药行业在国内处于非常有利的的发展条件。首先，对生物制药行业发展政策形成有利的支持。生物制药行业易受政策影响，积极有力的政策环境能够推动行业的迅速发展。在 2010 年 10 月 18 日国务院发布的《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》之后，生物产业成为了七大战略新兴产业之一，而生物制药产业作为生物技术主要应用领域也将成为我国未来扶持的重点产业。其次，医疗卫生水平帮助提高生物制药行业的健康、稳定的发展水平。
随着我国国民经济的快速发展以及医疗卫生水平不断提高，越来越多的人能够消费起价格相对较高的生物药品。不过，我国生物制药行业存在诸多问题：研发资金投入比重不足，与发达国家相比，有着很大的差距；科研创新能力薄弱，科技成果转化率低，主要依靠着生物仿制药品生产销售，而缺乏创新药品的生产销售；产能过剩竞争过度，生物制药企业数量多、规模小、产品重复生产、经济效益拆的现状难以在短时间内得到根本改观。在此背景下，对我国生物制药行业进行经营绩效的评价，对于其提升竞争力，促进其产业稳定健康发展具有一定的意义。
1.1.1 研究的理论意义
关于生物制药行业绩效评价方面，有许多学者进行了大量的研究，并发表了不少有益的成果，但是也存在一些问题。如以往对生物制药行业绩效评价大都是运用参数方法进行研究，例如王启凤（2002）在其硕士论文我国生物制药上市公司的经营业绩评价中利用因子分析方法来评价生物制药上市公司的经营业绩，夏立政（2009）在其硕士论文医药制造上市公司财务绩效评价研究同样采用了因子分析方法等等。而利用非参数 DEA 方法研究较少，且基本研究医药产业中的其他子行业，例如尹学慧（2009）基于 DEA 模型的我国医药行业主要生产西药的 20 家上市公司的经营绩效进行了评价，许晶，李野，于艳艳（2011）在其发表的文章中国医药制造业7个子行业生产效率实证分析中采用DEA模型对中国医药制造业7 个子行业的生产效率进行比较和评价等等。本文运用 DEA 方法评价生物制药行业绩效，有助于补充该方法在其它行业应用，具有一定的理论意义。
1.1.2 研究的现实意义
20 世纪 90 年代以来，我国生物制药行业取得了突飞猛进的发展，企业对生物制药的投入以年均 25%的速度递增，生物药研发与产业化能力大幅度，并且我国生物制药的高速发展时代已经到来。但是，我国生物制药行业仍然存在较多问题，如研发资金投入比重不足、科研创新能力薄弱和科技成果转化率低等等。因此，对我国生物制药行业进行经营绩效的评价及其影响因素分析，对于其提升竞争力，促进该产业发展具有积极的现实意义。
1.2 国内外文献综述
1.2.1 国外研究
1.2.1.1 国外学者对于 DEA 方法发展研究
数据包络分析（date envelopment analysis,简称 DEA）自 1978 年由A.Charnes,W.W.Cooper 和 E.Rhodes 提出至今已有三十多年的历史了。它将单输入、单输出的概念设计效率扩展到多输入，特别是同一类型的多个输出的决策单元（简称 DMU）的有效性评价中，广泛应用于业绩评估中。三十多年来，DEA 方法论在不断的发展和改进以及出现了众多优秀的应用。
Wade D.Cook 和 Larry M.Seiford（2009）在欧洲运筹学杂志（EuropeanJournal of Operational Research）上发表了一篇关于 DEA 三十年发展的文献综述。文章中，主要提及的内容有（1）测量效率的各种模型，（2）结合乘数约束的方法，（3）关于状态变量的考虑，（4）数据变化的建模。首先，在论述测量效率的模型时，讲到了由 Charnes（1978）等人提出的规模收益不变模型（CRS）；Banker,Charnes 和 Cooper（1984） 给 出 的 可 变 规 模 收 益 模 型 （BCC） ;Charnes（1985b）等人引入了加法模型或帕累托-库普曼斯模型；托恩（2001）提出了称为基于松弛变量测量方法；还有一些非径向模型，其中一个模型是库珀等人（1999a）提出的 RAM（范围调节测量）模型，类似于值落于[0,1]规模附加特征的加法模型等等。其次，通过五个方面阐述了结合乘数约束的方法，这五个方面分别为绝对乘数约束、锥比率约束、保证域、面模型和产生不可观察的决策单元（DMU）。
再者，关于状态变量的考虑说明时，又从非自由处置变量、非可控变量、分类变量、有序变量、关于考虑非意欲因子的建模和灵活测度-分类输入和输出六个方面展开。最后，在谈论数据变化建模时，又从五大块综述，即灵敏度分析、数据不确定性和基于概率的模型、时间序列数据--窗口分析、时间序列数据--Malmquist 指数（The Malmquist index）和随机数据的统计推断。
1.2.1.2 国外学者对于医药行业绩效评价研究
P.N.Subba Narasimba,Sohel Ahmad 和 Sudhirkumar N.Mallya（2003）发表了一篇关于制药企业的技术知识和企业绩效的文章。在此文章中，他们注重于企业技术知识的广度和深度并研究它们对于资本回报率和销售增长两个性能指标的不同影响。通过 DEA 对 29 家制药企业进行分析，以确定这些企业是否能将技术知识的广度和深度有效转换为企业绩效，而知识维度且效率低的企业应该注重提高自己的绩效。
Eduardo Gonzalez,Fernando Gascon（2004）在其发表的文章西班牙制药产业生产率增长的源泉（1994-2000）中采用了西班牙 80 家制药实验室 1994-2000年间的数据分析了生产模式的演进。运用 Malmquist 指数方法，并将这些制药实验室公司分别归类到引起生产率变化的四大来源中去。
Haritha Saranga,B.V.Phani（2004）在其发表的文章对于印度制药产业内部效率的看法--基于 DEA 模型中利用 DEA 分析对于 44 家已经存活至少 10 年的样本企业进行分析后，确定印度制药产业的最佳实践路径。通过对于对 DEA 模型的结果及企业的复合增长率分析，以获悉在印度制药产业中内部效率与增长率是否存在联系。我们同时利用回归模型分析以获知各种输入/输出与增长率之间的联系。各种不同的 DEA 模型被用于证实已得到的结果，例如规模报酬不变 CCR 模型，规模报酬变化 BCC 模型及 AR 模型。其中，选取生产和销售成本、原料费和劳务成本作为投入指标，选取利润率、销售净额和出口额作为产出指标。
Haruthe Saranga（2007）在其发表的文章运用多目标 DEA 模型分析印度制药产业中利用 DEA 模型研究印度制药产业里在同样的竞争环境里，不同的经营策略的各个制药企业如何找到合适的基准同侪组，以满足动态的业务环境所带来的挑战。其所提出的模型具有很大的灵活性，包括了例如研发经费支出作为投入指标和例如并不是均匀分布在整个行业的出口额作为产出指标。
Akihiro Hashimoto,Shoko Haneda（2008）在其发表的文章衡量日本制药业研发效率的研究中运用 Malmquist 指数方法推荐的累计效率边界移动指数，测算出日本制药产业的研发效率值在 1983 一 1992 年这十二年间的变化情况，其中观测到日本制药产业在 1992 年的研发效率值仅为 1983 年的 50%.文章同时还发现，就日本制药产业的研发效率而论，虽然其变化难以捉摸，但是在 1983 一 1992 年12 年间确实处于慢慢下降的趋势中。
Haruthe Saranga,B.V.Phani（2009）在其发表的文章印度制药产业的经营绩效评估及其影响因素研究中首先运用 DEA 模型采用 44 家制药企业 1992-2002年间的数据评估各个企业的经营绩效，然后通过利用回归分析的方法确定因素与企业经营绩效的关系。
Haruthe Saranga,R.D.Banker（2010）在其发表的文章印度制药产业的生产率和技术变化中采用 1994-2003 年间的数据，并使用非参数 DEA 为基础的方法估计生产力的变化，便将其分解为技术效率和相对效率的变化。
H.S.Pannu,U.Dinesh Kumar,Jamal A.Farooquie（2011）在其发表的文章印度制药产业的效率和生产力分析--基于DEA中采用DEA模型分析1998-2007年间印度制药产业的相对效率和生产率的变化。分析即覆盖了发布了 TRIPS 协议的 1995 年以及印度专利法修正案的 2005 年。
1.2.1.3 国外学者对于其它行业绩效评价研究
Favero,Papi（1995）在其发表的文章意大利银行业的技术效率和规模效率--基于非参数方法中运用 DEA 模型对 1991 年的 174 家意大利银行业公司进行了技术效率以及规模效率实证分析，其结果显示意大利南部的银行业效率相较于中北部要低不少。
Cummins,Tennyson,Weiss（1999）从规模报酬和并购的角度研究了美国寿险业规模经济和并购同效率相互间的联系。采用 DEA 模型评价了美国寿险业 1988到 1995 年期间的成本效率；随后运用了 Malmquist 指数法分析并探究了导致美国寿险业技术效率变动的主要原因；同时采用 Tobit 回归模型计算出美国寿险企业成为被收购目标的可能概率。结论显示，进行收购的企业比没有进行收购的企业效率更高，而且规模报酬递减或者规模报酬保持不变的寿险公司易被收购，并且得出公司并购对美国寿险行业的经营效率的提升具有正向影响。
Jens Schmidt Ehmcke,Petra Zloczysti（2009）在研究制造业效率--基于 DEA 模型在于产业应用的文章中运用 DEA 模型分析研究 2000-2004 年间 13个欧盟成员国和 4 个非成员国国家中制造业的效率水平。得出的结论：发现美国、德国和丹麦在平均制造水平的得分效率最高。
1.2.2 国内研究
国内大多数学者将 DEA 方法运用于产业绩效评价，但多数用于银行行业效率的评价，少部分也将 DEA 方法运用于评价生物制药行业经营的绩效。
1.2.2.1 国内学者对于其他行业的绩效评价研究
时锐（2008）在其硕士论文我国造纸行业上市公司的技术效率及其影响因素分析中，运用我国造纸行业上市公司2002一2006年的数据，首先分析2002一2006年我国造纸行业上市公司整体的技术效率变化情况，然后详细分析了主营不同纸种的上市公司技术效率的变化趋势，并且对于各上市公司技术效率的变化原因进行探讨，最后将DEA一Tobit两步法引入我国造纸业上市公司技术效率影响因素的分析中，分析股权集中度、股权制衡度、第一大股东性质、资产负债率等因素对我国纸业上市公司技术效率的影响。其选取公司年平均的员工人数、固定资产净额平均余额、流动资产年均余额和无形资产年均余额为投入指标，选取净利润为产出指标。
莫再隆（2008）在其硕士论文基于DEA模型的家电业上市公司绩效评价研究中文运用DEA投入导向模型，根据2004、2005、2006三年的财务数据，对38家家电上市公司的绩效进行综合评价。首先，利用2004-2006年三年的财务数据对整个行业进行综合评价，测算出38家公司的相对效率值，并且把其相对效率分解成纯技术效率和规模效率；紧接着，依据松弛变量分布，提出效率无效的公司改善建议，并且计算出理想数值；再后面，就是算出38家家电公司每一年的效率值，以纵向为视角对38家公司的经营效率进行评价；最后，将2005年作为基准，分别参照2004-2006年的效率前沿测算出38家公司的效率值，从而得到整个行业3年内效率变化情况并进行比较。文章里，投入指标分别是总资产、资产负债率以及主营业务成本，而将主营业务利润、净利润以及净资产收益率选择为产出指标。
崔荣（2008）在其基于DEA模型的中国电力上市企业经营绩效评价与实证分析论文中制定了12个指标，选择DEA方法对我国40家电力上市公司进行经营绩效评估，得出结论为16家上市公司DEA有效，同时国家性的电力公司没有地区性电力公司有效。并选择DEA有效和DEA无效的上市公司各一家作为比较的对象，对比分析它们不同之处，同时针对DEA无效的上市公司，提出其改善建议。最后，其根据以下两个角度提出对策建议：从公司内部环境来讲，合理引入产权多元化，在公司的报表中和绩效评价体系中应合理添入非财务指标，注重投入研发；从公司外部环境来讲，积极创建竞争充分的市场环境，政府应继续淡化消极干预措施，增强制度化股票市场的建设。
李春顶（2009）在其中国制造业行业生产率的变动及影响因素--基于DEA技术的1998~2007年行业面板数据分析的文章中，搜集了我国28个制造业行业1998~2007年10年的数据， 利用DEA方法实证计算出28个制造业的全要素生产率情况以及分解结果， 同时还进行了回归分析，分析影响生产率提高的因素， 据此给出了结论并提出对策建议。该文章的特点主要在于：①采用了基于DEA模型的Maiquist 指数方法测算出全要素生产率同时还进行了分解；②文章所用的面板数据分析方法不仅解析影响制药业行业全要素生产率变动的因素，而且还分析了相关关系， 并给出相应的对策建议。
王晓东（2009）在其博士论文中国高科技上市公司经营效率及其影响因素研究中分析了高科技上市公司的特征， 采用DEA方法计算出了我国2000年一2006年7年的在上海交易所和深证交易所上市的782家公司的效率指标，而后选择了106家高科技上市公司的经营效率指标。其文章选用总资产、支付给职工以及为职工支付的现金、主营业务成本作为投入指标；产出指标为主营业务收入和净利润。
之后，文章根据所搭建的公司效率影响因素分析框架，筛选出20个影响效率的因素。并对20个影响效率的因素分别进行了描述性分析以及相关性分析，计算后表明有7个因素呈现显著性，以前面内容为基础创建出计量模型对综合影响程度进行了定量描述。
李向前（2010）在其硕士论文我国钢铁业上市公司经营效率评价及影响因素分析中选用非参数DEA方法选择我国2003年1月前上市钢铁上市企业为研究对象，以2006-2009年4年各公司的生产经营中所发生的各项财务费用和所获得的净收益为研究数据，计算出研究对象的规模效率、纯技术效率以及技术效率，之后进行了评价。紧接着，将DEA方法测算出的上市公司的效率值为被解释变量，选取资产负债率、流动负债率、流通股比率、公司规模、第一大股东持股比率和前十大股东持股比率六个指标作为解释变量，运用Tobit分析各影响因素的影响大小。
研究发现：资产负债率、流动负债率以及公司规模对钢铁公司的效率呈现负方向影响的；流通股比率、股权集中度对钢铁业效率有正向影响，但不显著。其选取总资本、员工总人数和主营业务成本为投入指标，选取净利润和主营业务收入为产出指标。
胡东（2010）在其硕士论文我国银行业经营绩效评价及其影响因素研究中选用Fried,Lovell,Schmidt and Yaisawarng（2002）提出的三阶段DEA模型实证研究我国银行业的经营绩效。研究对象为13家国有银行以及股份制银行，所选择的环境变量为产权结构、设立年限以及分支机构数，随后通过SFA模型调整，得到投入变量的调整值，重新采用DEA方法测算出13家样本银行的效率值。进一步以效率值作为被解释变量，选取资本充足率、不良贷款率、存贷比、中间业务比率、总资产收益率、人力资源比率和外资持股比例作为影响因素，运用Tobit回归分析法分析各影响因素的影响大小，研究表明：降低不良贷款率、提高资本充足率、存贷比、中间业务比率、总资产收益率、人力资源比率和外资持股比例均可以提高银行的效率；从显著性来看，资本充足率、存贷比、中间业务比率、外资持股比例未通过显著性检验，表明提高这几个因素对银行效率的提高无显著作用。
刘玉海和吕坤（2010）在其发表的一篇关于中国酿酒业上市公司的效率特征及其影响因素分析--基于DEA-Tobit两阶段模型的文章中利用DEA-Tobit两阶段模型对我国22家酿酒业上市公司从2004年到2007年4年的经营绩效进行了静态的评价，同时分析了影响因素，并结合基于非参数DEA方法的Malmquist指数方法，对样本对象期间内的效率值变化进行了动态的评价。在两个阶段的分析中，第一阶段通过一阶段DEA方法计算样本酿酒企业的效率值，第二阶段将上面测算出的效率值作为因变量，以影响效率的各种因素作为自变量建立线性回归模型。
其中，投入指标分别为主营业务成本、固定资产净额以及在职员工人数。产出指标分别为主营业务收入和税前利润总额。
郑杰阳（2010）在其硕士论文基于DEA的我国节能环保上市公司绩效中应用DEA方法针对我国节能环保业的现状构建该行业的绩效评价模型，并根据该方法的投入导向模型，对2006一2009年我国36家节能环保上市公司的绩效进行了横向和纵向的实证分析。其中，选取总资产、主营业务成本和股东权益总额作为投入指标，选取净利润、主营业务收入、每股收益和专利增加数作为产出指标。
赵丽红（2010）在其硕士论文基于DEA的我国旅游上市公司绩效评估研究中选取考虑投入产出的DEA方法作为研究方法。选取国内20家旅游上市公司作为研究对象，并且根据其财务报表，选择主营业务费用、人工成本、期间费用作为投入指标，主营业务人均利润、资产周转率、主营业务收入增长率作为产出指标，利用DEA方法的CCR模型、BCC模型和Malmquist指数模型对其进行了计算和分析。
吉生保，周小柯，赵海斌（2011）在中国机械设备行业经营绩效评价及影响因素--基于超效率DEA-Tobit模型文章中采用超效率DEA-Tobit模型分别对中国机械设备行业30家上市公司2002~2009八年间的经营绩效及影响因素进行了分析，研究发现：综合技术效率均值普遍偏低源于纯技术效率和规模效率相对较低；TFP主要增长依靠技术水平的变化，与此同时，规模效率的显著衰退进一步影响了其提升；公司资产周转率、人均资本均显著正向影响经营绩效，公司股权集中度也具有正向作用，但只有最大股东持股比例影响显著；公司上市年龄和规模都负向影响经营绩效，且只有前者的影响显著。本文选取年均总固定资产和员工总数作为最基本的投入要素，选取主营业务收入和利润总额作为产出指标。其文章的创新和特点主要表现在：文章中环境变量选取的是控股权的集中程度、上市年龄等因素，既不在公司自身（尤其是职业经理人）可控范围之内，又可对其经营产生密切影响。
钱侃，夏洪胜（2011）在其发表的文章基于DEA模型的通信服务业上市公司效率的实证分析中运用DEA方法采用2009年数据对通信服务业18家上市公司的效率进行了分析，并提出了一些对策建议。其中，选取每股净资产、管理费用和营业成本作为投入指标，选取每股收益和净利润作为产出指标。
童梅芳（2011）在其硕士论文基于DEA模型汽车上市公司绩效评价研究中通过构建基于DEA模型汽车上市公司绩效评价模型，利用DEA方法对汽车上市公司进行有效性评价，解析公司所处的发展现状，让汽车上市公司清晰地了解自己在本行业上市公司中所处的位置，为日后的战略规划和发展方向的确定提供建议，同时为利益相关者提供参考。主要运用DEA模型测算我国汽车上市公司的综合效率、技术效率和规模效率，并进行绩效排名，最终依据评价分析结果从汽车上市公司和汽车产业两个角度提出相关建议。
吉生保、席艳玲（2011）在中国食品饮料行业经营绩效评价及影响因素--基于SORM-BCC和Malmquist的DEA-Tobit模型论文中，运用基于SORM-BCC和Malmquist的DEA-Tobit 模型对中国食品饮料行业44家主要上市公司2002-2009年间的经营绩效及影响因素进行了分析。此文章的不同之处在于鉴于食品饮料行业作为一个整体，在生产经营、市场结构与宏观政策上有诸多相似之处，本文以食品饮料行业为研究对象，同时考虑到市场竞争比较激烈，某些公司在某些年份出现负的指标（ 如利润） 是正常现象，本文将ST类公司以及年度利润出现负值的公司亦纳入研究范围，这样，本文的研究对象纳入了中国内地62家食品饮料上市公司（截止2005年）的44家，较为全面。
程方楠（2012）在其硕士论文基于DEA的中国寿险业经营效率及其影响因素分析中运用DEA模型中的CR2模型按照寿险企业具有相当程度的规模、寿险企业必须至少在两个或多个的城市或地区开展寿险业务的经营活动以及寿险企业至少已经在我国保险市场上经营了2年的时间三个标准选取16家寿险作为样本，利用 2009年、2010年和2011年《中国保险年鉴》上的数据进行分析。其选取雇佣费、赔付率、资金运用率和固定资产比率作为投入指标，选取流动比率、资产收益率、人均保费以及所有者权益增长率作为产出指标。随后，以寿险业的公司规模、固定资产比率、人力资本、资产收益率、佣金费用率、人均保费收入、营销方式等七个因素建立回归方程，利用计量经济学的Tobit回归模型来分析和研究影响我国寿险业经营效率的主要因素。
1.2.2.2 国内学者运用DEA模型对医药行业经营的绩效评价研究
李喜凤（2006）在其发表的文章医药行业上市公司业绩DEA有效性分析中应用数DEA模型对医药行业上市公司业绩进行实证研究。通过有效性分析，对其业绩进行效率衡量，得出这些公司业绩的有效性如何以及该在哪些方面进行改进，为这些上市公司提高效率提供了数据支持。其中，选取总股本、固定资产和主营业务成本作为投入指标，选取主营业务收入、净利润和经营活动现金流量作为产出指标。
傅毓维，尹航，杨贵彬（2006）在其发表的文章基于混合DEA模型的医药行业上市公司经营效率相对有效性评价中提出构建混合DEA模型，并应用混合DEA模型对医药上市公司的经营效率相对有效性评价进行实证分析，阐述了混合DEA模型的使用方法，验证了评判方法的可行性和科学性。
刘健忠（2009）在其发表的文章我国医药高新技术产业科技投入绩效评价研究中运用DEA模型和LINDO规划法结合的方法对我国31个地区医药高新技术产业科技投入进行分析。得出的结论：我国东部地区医药高新技术产业非有效程度低于中、西部地区，非DEA有效的决策单元是产出的不足和投入的过剩共同存在的结果，医药高新技术产业的各投入指标对产出指标存在显著地正向影响。其中，选取了R&D投入、企业单位数和全部从业人员平均人数作为投入指标，选取了销售收入和利润总额作为产出指标。
尹学慧（2009）基于DEA模型的我国医药行业主要生产西药的20家上市公司的经营绩效进行了评价，其选取了资产总额、经营性现金流量和主营业务成本作为投入指标，选取主营业务利润和利润总额作为产出指标。研究发现，因为没有达到相对较高的生产规模，以及公司的现金流量相对较低，小规模的医药公司生产技术水平较低，资源配置效率较差。
刘利新（2009）在其硕士论文基于DEA模型的医药上市公司绩效评价研究中运用DEA投入导向模型，依据2005、2006、2007三年财务数据，对我国38家医药上市公司的绩效进行了综合评价。DEA模型是一种适用于多输入多输出的评价的非参数模型，其评价结果是行业内各公司的相对效率。文章主要采用财务指标作为评价指标，其中投入指标分别为总资产、资产负债率和主营业务成本，产出指标分别是主营业务利润、净利润和净资产收益率。
王蕴翠，张小虎（2010）在其发表的文章广东生物医药产业竞争力评价研究--基于DEA 模型的分析中运用标杆法中的数据包络分析方法评价了广东与其他七个省市生物医药产业的效率，包括技术效率和规模效率。通过分析得到了广东与其他七个地区生物医药产业竞争力量化的评价结果。根据这些结果找出了广东生物医药产业目前所存在的问题，并依据存在的问题和目前所面临的形势，在产业组织、技术创新模式等方面提出了广东生物医药产业今后的发展对策。其中，选取产业资产总额和职工人数作为投入指标，选取利润总额作为产出指标。
王瑞（2010）在其硕士论文我国医药类上市公司股权结构与经营绩效关系的实证研究中以沪深交易所99家医药类上市公司为研究样本，选取这些公司2005至2008年的相关数据，构建了一个"加性"DEA模型来评价医药类上市公司的经营绩效，把相对经营绩效分数作为上市公司经营绩效的衡量指标，利用面板数据对我国医药类上市公司股权结构与经营绩效之间的关系进行实证分析。得出的结论有：第一，我国医药类上市公司国有股比例与经营绩效之间不存在稳定的相关关系；第二，该行业法人股比例同公司经营绩效之间存在着显著的U型关系；第三，该行业流通股比例与上市公司经营绩效不存在显著的相关关系；第四，该行业股权集中度与经营绩效之间存在显著的正向关系。其中，选取了总资产、主营业务成本+主营业务税金及附加和各项费用作为投入指标，选取了利润总额和主营业务收入作为了产出的指标。
宋马林，王舒鸿，汝慧萍，张延海（2010）在其发表的文章中国新兴生物企业的生产效率及其不确定性--基于DEA和神经网络模拟的面板数据分析中通过选择国内17家上市生物企业，构建了反映其生产效率的指标体系，运用数据包络视窗分析对2000-2008年面板数据进行生产效率分析，并对其2009-2011年的发展前景做了神经网络模拟。实证结果显示，无论是这9年还是被预估的3年，大多企业的生产效率有着很大的不确定性，普遍存在投入冗余和产出不足，内生增长能力低下；在全行业处于规模收益递增时期，通过培育内生创新能力、帮助企业做大然后再做强是当前面临的紧迫任务。其中，选取流动资产合计、固定资产、管理费用、财务费用、与职工有关现金支付和各项税费支付作为投入指标，选取利润总额和净利润作为产出指标。
许晶，李野，于艳艳（2011）在其发表的文章中国医药制造业7个子行业生产效率实证分析中采用数据包络分析方法（DEA）对中国医药制造业7个子行业的生产效率进行比较和评价，并对其中出现的问题提出相应对策。医疗仪器设备及器械行业、制药专用设备和中成药行业同时具有技术效率和规模效率；生物生化制品行业的技术效率较低但规模收益递增；化学药品、卫生材料及医药用品、中药饮片的规模效率都比较低且规模收益递减。其中，选取资产总额和全部从业人员年平均人数作为投入指标，选取利润总额和工业总产值为产出指标。
1.2.2.3 国内学者运用其他方法对医药行业经营的绩效评价研究
王启凤（2002）在其硕士论文我国生物制药上市公司的经营业绩评价中将把代表生物制药行业的优秀上市公司作为研究对象，采用以财务指标为基础的因子分析方法来综合评价生物制药上市公司的经营业绩。从评价企业经营业绩的多种财务指标中，提炼出盈利因子、经营因子、偿债因子和成长因子来反映生物制药上市公司的盈利能力、经营能力、偿债能力和成长能力。同时通过对各评价指标客观赋权，构造综合得分函数，依据得分情况对生物制药行业上市公司经营业绩进行定量评价和分析。
夏立政（2009）在其硕士论文医药制造上市公司财务绩效评价研究中根据医药上市公司高投入、高收益、高风险的鲜明行业特征，对财务绩效评价指标体系进行了探究，将研发投入比指标引入到评价模型中，采取因子分析法对医药上市公司的财务绩效进行综合评价。
龚斯闻（2010）在其发表的文章我国上市公司生物医药行业业绩影响因素的实证研究中选取生物医药行业作为一个典型的防守性行业，来研究此行业中沪深两市公司的业绩影响因素。选取2009年最新财务季报作为样本进行实证分折，得出了医药行业上市公司的业绩与公司资本结构、公司规模、短期偿债能力、营运能力等有显著的关系。
张刀锋，马爱霞（2011）在其发表的文章基于中国制药业上市公司的综合绩效评价研究中以2009年我国制药业上市企业为研究样本，运用因子分析法，计算出企业绩效的综合衡量指标，便于人们了解中国制药行业的经营的现状，为决策者提供现实依据。文章从偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力四个方面选取了16个指标。
靳洁（2011）在其硕士论文生物医药类上市公司R&D投资影响因素研究中通过分析生物医药类上市公司的R&D投资现状，找出生物医药类上市公司R&D投资的影响因素，提出改进建议。运用多元线性回归方法，构建回归模型，运用SPSS软件进行分析，最终得出五个影响生物医药类上市公司R&D最显著的影响因素，即股权制衡度、企业规模、主营业务收入增长率、资产负债率以及人力资源指数。
根据实证分析结果，对生物医药类上市公司R&D投资活动提出合理进行负债融资、适当提高股权制衡度、提高企业人力资源水平、根据自身企业规模特点进行R&D投资以及正确预测企业发展前景等改进建议。
1.3 研究目的、内容和方法
1.3.1 研究目的
生物产业作为七大战略新兴产业之一，而生物制药产业作为生物技术主要应用领域也将成为我国未来扶持的重点产业。然而，我国生物制药行业存在较多问题。因此，如何提升该产业的竞争力，促进其稳定健康发展是涉及我国在21世纪经济发展的重大课题。围绕这一重大理论、实践课题，已经有许多学者进行了研究。本文基于BCC模型以及Malmquist模型对我国生物制药行业25家主营生物药品的上市公司2008-2012年的经营绩效进行评估。目的是为了通过对上市公司绩效分析，了解生物制药企业存在的问题，提出相关建议，以期帮助解决一些问题，从而使我国生物制药行业能提升其国际竞争力，促进该产业能够快速、健康的发展。
1.3.2 研究内容
第 1 章绪论：主要介绍研究课题的背景和意义、国内外研究综述、研究目标、研究内容等等；第 2 章研究理论及模型综述：绩效定义的概述，BCC、Malmquist模型的介绍。第 3 章指标的设定及数据来源：包括了投入产出指标选择方法、投入产出指标设定以及研究的样本和数据来源。第 4 章我国生物制药行业绩效实证研究：利用 BCC 模型，应用 Deap2.1 软件对样本年度内生物制药行业 25 家上市公司的经营绩效进行静态测度以及运用基于DEA模型的Malmquist生产率指数对上市公司的经营绩效进行动态测度，分析规模效率、纯技术效率和技术效率等具体的经营效率。第 5 章结论与建议：通过前面的实证研究分析，得出结论，并提出相关建议。
1.3.3 研究方法
本文采用的研究方法主要是实证研究的方法。首先，通过东方财富网收集25 家生物制药上市公司 2008-2012 年所需年报的相关财务指标的数据。其次，是利用 DEA 方法中的 BCC 模型对 25 上市公司经营绩效进行了静态分析。最后，运用基于 DEA 方法的 Malmquist 生产率指数分析法对 25 上市公司经营绩效进行了动态评估。
1.4 本文的特色与创新之处及不足之处
本文在借鉴国内外学者研究的基础上，对我国生物制药行业绩效评价进行了研究，主要特色体现在：
1、本文利用BCC模型对我国生物制药行业25家主营生物药品的上市公司2008-2012年经营的绩效进行评估，而之前的相关研究大多数是单独使用参数方法对生物制药行业绩效进行评价。BCC模型是一种非参数估计，与用参数法评价生物制药公司绩效相比，其主要优势为：（1）不需要掌握生物制药公司生产函数的具体形式，受约束性较低；（2）对选取相应投入指标的生物制药公司进行实证后可发现其在哪方面投入使用效率上较低，找出最优对策建议从而提高公司效率；（3）可以计算出技术水平效率、纯技术水平效率、规模水平效率等，对生物制药公司的评价较全面。
2、本文不仅使用采用截面数据的非参数DEA方法对生物制药行业的绩效作出了静态分析，而且为反映上市生物制药企业经营绩效的时间序列变化，利用了Malmquist生产率指数分析法对生物制药行业的绩效进行了动态的分析。其主要优点为：Malmquist生产率指数分析法可以分解为技术效率变化以及技术进步变化，那么，就可以计算出效率以及技术的变化情况。
不足之处：
1、由于受所能查阅的上市公司年度财务报表信息限制，本文实证所进行的样本数据时间序列为5年，较为短暂。
2、虽然BCC模型在CCR模型的基础做出改进，解决了处理规模报酬可变生产技术特点下的决策单元的效率评价问题，但是整体而言，只能将样本分为处于效率有效前沿面的决策单元以及不处于效率前沿面的无效决策单元两组，无法区分处于效率前沿面上的有效决策单元的相对效率水平。
3、由于无法查阅到R&D研发投入数据，所以本文用各项费用代替研发投入作为投入指标，存在一定的局限性。
