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基于产业生命周期理论探讨我国医药产业发展

来源:用户上传      作者: 孙春梅 褚淑贞

  摘 要 目的本文在产业生命周期理论的基础上,通过产业生命周期曲线拟合,确定我国医药产业生命周期的阶段,并对现阶段我国医药产业的发展提出建议。方法:通过线性回归和非线性回归相结合的方法,拟合出我国医药产业曲线方程,利用特征值确定我国医药产业所处的阶段。结果与结论:通过曲线方程拟合得出我国医药产业所处的生命周期阶段,并为产业发展提出建议。
  关键词医药产业 产业生命周期
  中图分类号:F062.9 文献标识码:C 文章编号:1006-1533(2011)04-0193-03
  
  自改革开放以来,我国医药产业长期处于稳定发展的阶段,整个制药行业生产平均增长率高于同期全国工业增长速率。然而,相对于世界发达国家,我国医药产业发展还是处于较落后状态。目前存在的产品结构、创新能力、工业布局等方面的问题都将影响中国医药产业的国际竞争力。我国的医药产业如何可持续发展,如何使我国由世界医药大国发展为世界医药强国,本文就此从产业生命周期角度对我国医药产业进行研究。
  
  1产业生命周期理论概述
  
  产业生命周期理论的起源,可追溯到20世纪60年代美国经济学家雷蒙德・弗农(R. Vernon)提出的产品生命周期模型及其理论。1966年,雷蒙德・弗农为研究国际投资、国际贸易和国际竞争,基于M -Posner的“技术差距”理论,提出了“生产-出口-进口”的全球产业发展模式[1]。在假设国际供需平衡的前提下,依据产业从工业发达国家到后发工业国家,再到开发国家的顺次转移现象,将产品生产划分为导入期、成熟期和标准化期三个阶段。
  后来,经过学者们的探讨和总结,使产业生命周期理论在各个分支的纷争和融合中逐步走向成熟。产业生命周期(Industry Life Cycle)是指一个产业从初生到衰亡,具有阶段性和共同规律性的厂商行为(特别是进入和退出行为)的改变过程。产业生命周期理论是借生物学概念来描述单个产业的产生、成长和进化的理论,是从产品生命周期理论和企业生命周期理论逐步演化而来的,是生命周期理论在产业经济学中的运用和发展[2]。现在一般将这个过程分为四个阶段:初创阶段(导入期)、成长阶段、成熟阶段和衰退阶段。它通常用一条位于以销售收入为纵轴、以时间为横轴的坐标中的具有S型的曲线表示,该曲线包含产业生命周期的导入期、成长期、成熟期与衰退期四个阶段。当产业处于导入期时,企业数目小,产值比重低,管理不完善;当产业处于成长期时,该产业的产出在整个产业系统中的比重迅速增长,在产业结构中的作用也日益体现;当产业处于成熟期时,技术趋于成熟,市场需求缓慢扩大,市场容量相对稳定;而到了衰退期,技术落后,需求萎缩,产出减小。
  
  2产业生命周期曲线
  
  2.1产业成长拟合曲线
  要确定一个产业究竟处于生命周期的哪个阶段是相当困难的。国内外许多学者选用拟合曲线分析法,利用特征值的变化范围来确定产业的生命周期。
  我们选用皮尔曲线进行分析,皮尔曲线是1938年比利时数学家哈尔斯特(P. Fverhulst)提出的一种特殊曲线。后来,生物学家皮尔(R. Pearl)和瑞德(L. J. Reed)两人把此曲线应用于研究人口增长规律,被称为皮尔曲线。皮尔曲线是根据观察样本具有皮尔曲线变动趋势的历史数据拟合而成的一条曲线[3]。
  皮尔曲线的数学模型:
  yt=L/(1+ae-bt) (1)
  皮尔曲线在图形上表现为一条对称的S曲线。即yt的值在开始时缓慢地递增,当增高到一定程度后,其增长速度不断加快,出现迅速增长的趋势,但在高速增长一段时间以后,增长速度又逐渐慢下来,最后使曲线不断接近水平渐近线(饱和水平线)y=L。
  2.2产业成长阶段的定量划分方法
  设yt是产业系统的产量(或企业数量、产业销售额等)等特征变量,参数L代表的是产业系统中产量增长的饱和值,b为增长参数。
  假设医药产业是个永续行业,当t→∞时,产业将最后缓慢地进入成熟阶段,本文不作医药产业衰退期的研究,即只考虑上升曲线,不研究下降曲线。曲线的拐点将出现在曲线方程的二阶导数和三阶倒数为零时。因此,通过推导可得出产业系统的产量(或企业数、销售额等)等特征变量的成长速度曲线和基本演化曲线及阶段划分(见图1,表1)。
  
  2.3模型参数估计和曲线拟合方法
  2.3.1线性回归
  对方程(1)进行变换取对数,得:
  ln[(L-yt)/yt]=lna-bt (2)
  令:Y=ln[(L-yt)/yt], A=lna
  则方程(2)转化为线性模型:
  Y=A-bt (3)
  方程(3)包含了三个参数L、a和b。若L已知,则方程(3)为普通的线性方程,可通过最小二乘法求出参数A和b的估计值,最后通过适当的转换,得出回归曲线,因而问题的关键转换为怎样确定L参数。
  2.3.2模型参数L的估计方法
  估计模型参数L,常用的方法主要有拐点法、三点法和四点法等。这里主要采用拐点法[4]。
  通过找出实测曲线(即用实测数据序列在直角坐标系中所绘的平滑曲线)上斜率最大或由凹变凸的点来确定拐点,由此估计L值的公式为:
  L=2ym (4)
  在方程(4)中,ym 为实测曲线上斜率最大的点的y值(令此时t=tm)。
  然而,要找出实测曲线上斜率最大(或由凹变凸)的点(tm, ym)实际上是较困难的。现在讨论如何通过实测数据来确定ym。如dy/dt≠0,且t的增量|△t|很小,则有dy/dt≈△y/△t。
  这就是说在实测数据序列中,当|△t|很小时,可由△y/△t来估计实测曲线上各点的斜率。比较各点处(除第一个点外)的△y/△t,则最大△y/△t所对应的y值即为ym,再根据式(4)估计L值。
  2.3.3非线性回归
  非线性回归过程可以获得皮尔曲线模型参数的最小二乘无偏性估计。利用SPSS软件,所采用的算法是Levenberg-Marquardt法。运用此法进行迭代时,必须利用上面方法先给出模型中各参数的初始值,即对于皮尔曲线模型,参数L的初始值可用拐点法取得,参数a、b可用线性化回归的最小二乘法估计值作为初始值,如此可以提高迭代的速度。
  
  3我国医药产业生命周期曲线拟合
  
  3.1数据的获取
  利用《中国统计年鉴》1999年至2008年中国医药产业的数据对中国医药产业的工业总产值进行分析(见表2)。
  
  3.2数据的处理
  估计值L采用拐点法,取2008年的数据,得:L=7 875×2=15 750。
  利用最小二乘法得出参数估计值,R2=0.97,回归方程的估计值均通过统计和计量经济学检验。
  线性回归拟合曲线: Y=4.57-0.24t
  通过计算得出a=96.4,b=0.24,以此值作为初始值,利用SPSS软件,采用Levenberg-Marquardt算法,得出R2=0.994,可见非线性拟合精度较高。
  我国医药产业成长曲线为:
  yt=1 640 854/(1+7 390e-0.20t),式中t = 年份-1990
  饱和值L=1 640 854,拐点值为L/(3+)=346 757,根据产业成长阶段划分的特点,我国医药产业处于形成期。
  由模型知,我国医药产业已经形成,并处于产业生命周期的形成阶段,生产成本较高,市场占有率低,销售缓慢成长。当一个产业处于产业生命周期的形成阶段具有如下特点:该产业符合社会的需要,能为消费者所接受而获得生存的空间;该产业生产已经进入商业领域,具有一定的规模;该产业具有专利化的生产技术装备和技术经济特点。
  
  4提升我国医药产业生命周期的建议
  
  产业生命周期是具有阶段性的,当产业发展到一定阶段,各方面条件均成熟,自然进入产业发展的下一阶段。影响产业发展的因素有很多,如技术水平、市场需求、全球经济形势、环境、战争等,既有外部影响因素,也有内部影响因素。各要素之间也相互作用相互影响,既有表层影响因素,也有关键动力因素。综合分析,产业发展主要由技术、市场、资源、企业和政府五个要素组成。这五个关键要素,相互作用、相互影响,只有全面协调好各要素,才能共同推动产业发展。
  
  参考文献
  [1] Agarwal R,Gort M. The evolution of markets and entry,exit and survival of firms[J].Rev Econ Stat,1996,78(3):489-498.
  [2] 杨公朴,夏大慰.产业经济学教程(修订版)[M].上海:上海财经大学出版社,2002:58.
  [3] 芮明杰.产业经济学[M].上海:上海财经大学出版社,2005:65-69.
  [4] 殷祚云.Logistic 曲线拟合方法研究[J].数理统计与管理,2002,21(1):41-46.
  (收稿日期:2010-10-20)


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