医药行业增长率范文

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篇1

一、引言

索洛（1957）在《技术进步与总量生产函数》一文中，首次将技术进步因素纳入经济增长模型，将人均产出增长扣除资本集约程度增长后未被解释的部分称为技术进步率，后人称为“索洛余值”或全要素生产率的增长率。但由于索洛本人采用的全要素生产率的增长率测算方法有着明显的缺陷，后经丹尼森、乔根森等一批经济学家的努力，成功地发展了“索洛余值”的测算体系。全要素生产率增长的测算作为经济学领域中一个重要的研究工具，曾经广泛运用于一国整体经济、工业、农业等领域的测算，后有学者创造性地将此测算方法运用到金融业领域的测算中。国外学者对全要素生产率的研究，从参数法（随机前沿生产函数法）到非参数法（DEA的Malmquist指数）逐渐过渡，并在非参数法的基础上进行了三次较大的创新发展。而我国学者对银行业全要素生产率的研究主要还停留在简单模仿国外研究手段的阶段，在国外研究工具上进行自主创新的文献并不多见。本文将从国际和国内两个角度具体阐述银行业全要素生产率增长率的测量手段的变迁发展过程，最后对该领域的研究加以评述，以使国内学者对该课题的发展有一个较为全面的认识。

二、国际：从参数法到非参数法的发展

（ 一 ）运用参数法进行的研究 参数法主要包括索洛余值法、增长核算法、随机前沿生产函数法（SFA）。前两种方法假设所有生产者都能实现最优的生产效率，从而将产出增长扣除要素投入贡献以外的部分全部归为技术进步的结果，这两种方法较为传统。而随机前沿生产函数法是由Aigner、Lovell、Schmidt和Meeusen、van den Broeck（1977）分别独立提出的，该方法的主要优势是打破传统方法中关于技术有效论的假设，允许技术无效率的存在，并将全要素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的变化，这种方法比传统法更接近于生产和经济增长的实际情况。Bauer等人（1993）利用随机前沿生产函数法对1977-1988年间美国银行业全要素生产率的增长情况进行度量，发现其增长率在0.1%—3.35%间变化。Kumbhakar（1990）运用面板数据模型在技术无效的前提下将影响全要素生产率的增长因素分解为技术效率、规模经济、投入要素的配置效率以及技术进步等四个方面。另外还有Schmidt（1980、1986）、Kumbhakar（1988、1990）、Battese和Coelli（1988、1992、1995）、Kalirajan（1993）等学者利用随机前沿生产函数法针对技术效率对全要素生产率和产出的影响做了大量的实证研究。

（ 二 ）运用非参数法进行的研究 （1）传统型非参数法。参数法需要假定一个具体的生产函数的数学表达式，但由于假定的数学表达式不一定符合实际情况，难免出现“生搬硬套”的情况，而非参数法无需假定投入产出之间的函数关系，仅依靠分析实际观测到的数据对生产单元进行相对有效性的评价，这是非参数法的一大优点，另外参数法往往只能处理单输出的情况，对于多投入多产出的情况处理起来则非常复杂，而非参数法却是分析多投入多产出相对有效性的有力工具。其三，对于无效单元，参数法仅能说明无效程度的大小，而非参数法除了指出每项产出的改进目标外，若采用投入导向型还可以指出每项输入的减少程度，以使生产单元到达相对有效性。从上述三个方面来看，非参数法比参数法更具有优越性。非参数法主要包括指数法、数据包络法和Malmquist指数法。Malmquist指数最初由Malmquist（1953）提出，Caves et al （1982）首先将该指数应用于生产率增长的测算，后来与Charmes et al（1978）建立的数据包络法相结合，于是基于DEA的Malmquist指数法应运而生，在全要素生产率的测算领域中受到了越来越多的重视。Berger et al（1992）利用Malmquist指数测量了挪威银行业在放松管制期间的生产率增长情况，研究发现放开管制前的生产率是下降的，而放开管制后却是增长的。E.Grifell、Tatj’e.E.et al（1999）运用DEA的Malmquist指数探索了西班牙银行业全要素生产率的变化情况，把潜在的生产率变化分解为机构效率变化、技术变化和规模经济变化。Wheelock，D.C，Wilson，P.W（1999）运用Malmquist指数研究了20世纪80年代至90年代初期美国银行业的全要素生产率，发现在此期间美国大型商业银行的生产率是负增长的。Howcroft、Ataullah（2005）运用DEA方法测算了印度和巴基斯坦商业银行1992年至1998年间全要素生产率的变化情况，发现在政府的政策实施期间两个国家的全要素生产率的增长率都是最高的。（2）创新发展后的非参数法。首先有学者发现运用Malmquist指数或基于DEA的Malmquist指数进行研究时，将不良贷款和正常贷款混合在一起，直接用总贷款额作为产出项来研究时会高估银行业全要素生产率的增长率，减弱了研究结果的可信度。于是大量学者更新研究观念，开始将不良贷款从总贷款额中独立出来研究。如Drake and Hall（2003）是继Berger and Humphrey（1997）关注不良贷款问题之后，将不良贷款作为一项投入指标引进DEA模型，但是此法遭到了质疑，Hirofumi Fukuyama et al（2002）认为不良贷款作为贷款的副产品，只有在贷款行为发生后才有可能产生，所以更严谨地说，不良贷款应该作为一项“非理想”产出项，而不是作为投入项来考虑，之后的学者几乎统一了不良贷款作为产出项的意见。接着有学者发现，运用Malmquist指数或基于DEA的Malmquist指数进行研究时都是基于传统技术距离函数，这种函数只考虑投入或者产出某一方面的变化情况，两者不能同时兼顾，甚至出现分别运用投入导向型和产出导向型对同一样本进行研究时，结果却截然相反的情况。另外现在的产出项有“理想”产出和“非理想”产出之分，“理想”产出需要扩大，“非理想”产出希望缩小。若继续运用传统技术距离函数来处理这种较为复杂的产出项时，大致有三种思路：其一，增加“理想”产出的同时增加“非理想”产出；其二，减少“理想”产出，同时也就减少了“非理想”产出；其三，干脆不生产，就不会有“非理想”产出，但也不会有“理想”产出。很显然传统的技术距离函数不能满足既增加“理想”产出又减少“非理想”产出的要求。于是大量学者进行积极探索，Chung and Grosskopf et al （1997）在研究瑞典纸浆厂的生产率时，考虑到这种“理想”产出需要扩大，而对空气造成损害的废气和悬浮固体等“非理想”产出需要缩小的情形，首次使用了方向性技术距离函数，可以既扩大“理想”产出，又缩小“非理想”产出，从而在技术上解决了这个难题。此方法后经印度学者Surender Kumar（2006）加以完善，他运用方向性技术距离函数研究了41个发达经济体和发展中经济体在1971年至1992年间具有环境敏感性的全要素生产率的变化情况，将二氧化碳（CO2）作为“非理想”产出，运用DEA模型构建了可拆分为技术效率变化和技术变化的Malmquist-Luenberger指数。之后有学者认为，银行业作为特殊的生产性企业，不良贷款属于“非理想”产出，而且处理这种“非理想”产出的技术也日趋成熟。典型的有Park和Weber（2006）考虑到不良贷款这种“非理想”产出，运用方向性技术距离函数估计了1992年至2002年间韩国银行业全要素生产率的增长情况，认为韩国银行业在研究期间技术进步超过了技术效率的下降，从而使全要素生产率保持增长态势，这也佐证了韩国银行业改革取得的成功。Hirofumi Fukuyama and William L.Weber（2008） 同时运用了两种方法（一种是方向性技术距离函数法，一种是较为传统的线性规划法）测算了2002年至2004年间日本银行业的无效率值和不良贷款这种“非理想”产出的影子价格，得出这两种方法测算的银行无效率值是相似的，不良贷款的影子价格略有偏离。这也可以在一定程度上检验了方向性技术距离函数测算的科学性。除了不良贷款的问题外，学者发现另一缺陷，那就是假设所有评价单位的技术水平都是相同的。但是在相同技术水平的假设下并不能正确地反映现实中不同技术水平条件下各银行的生产率状况。现实中往往存在着多群体多效率的状况，为了解决现实中技术水平参差不齐的问题，Hayami（1969）在研究跨国间农业生产率差异时，首次提出共同生产函数（Metaproduction Function）的概念，接着有大量的学者不断发展和完善了共同边界生产函数。如Sharma and Leung（2000）运用共同边界生产函数模型来测量半集约式和集约式鲤鱼养殖业在南非国家间技术效率的差异，结果显示尼泊尔半集约式的平均技术效率是0.68，印度是0.79；孟加拉国集约式的平均技术效率是0.48，巴基斯坦是0.62等，该文献还比较了各样本国基于自身生产前沿技术测算的效率值和基于共同边界生产函数测量的效率值之间的差异。Battese、Rao and O’Donnell（2004）采用共同边界生产函数研究了印尼1990年至1995年间在五个不同地区的大中型服装公司的技术效率值，以及基于组群边界与共同边界间的技术落差比（TGR）。O’Donnell、Rao and Battese（2006）运用共同边界法研究联合国中97个样本国在1986年至1990年间的农业生产率的增长情况，同时运用了参数法和非参数法来测算共同边界下的农业生产率增长情况。Rambaldi、Rao and Dolan（2007）运用共同边界生产函数法测算69个国家在1982年至2000年间的生产率情况，提供了共同边界下Malmquist指数的分解式，并测算出基于组群边界的生产率和基于共同边界的生产率情况。Dong-hyum Oh.Jeong-dong Lee（2007）运用面板数据模型研究了58个国家1970年至2000年间基于共同边界的Malmquist生产率指数，该方法同时测算了技术效率的变化和技术变化，结果显示亚洲国家正试图走向前沿技术水平，欧洲国家已经率先走在世界前沿技术水平。

从上述阐述中可以看出共同边界起初用于一国生产力发展水平、工业、农业等领域的测算，随着共同边界生产函数理论的不断完善，有学者将该理论引入银行业的效率与生产率的测量中，但主要局限于研究效率方面，尤其是技术落差比率方面。例如：邱郁芳（2006）基于共同成本边界模型考察了中国香港、中国台湾、泰国、马来西亚、韩国和日本六国的银行业绩效，发现日本银行业的生产技术最高，如果各国和地区间的技术水平都处于共同边界面上，生产成本可减少28%。Huang et al（2007）基于共同边界方法评价了16个欧洲国家商业银行在1994-2003年间的成本效率和技术落差比，结果发现欧洲市场的金融部门总体效率回落到之前的水平，并且与技术落差呈现负相关关系，而且技术落差的缩减程度远远落后于技术效率的恶化程度，这也就意味着只有少量银行在推动共同成本边界的外延。Bos et al（2007）利用单一边界和共同边界分别考察了1993年至2000年间欧洲主要银行市场上5000余家大型商业银行的效率，通过比较发现：传统的边界方法会低估样本国的成本和利润效率。Naceur et al（2009）使用共同边界生产函数法考察了1993年至2006年间埃及、约旦、摩洛哥和突尼斯四国银行在金融改革过程中绩效的改善情况，结果显示：摩洛哥和突尼斯的银行效率表现较好，埃及和约旦的银行技术落差比较低，而且约旦银行表现出逐渐追赶潜在边界的趋势。Kontolaimou et al（2010）以所有权不同为标准对欧洲合作银行进行了组群划分，并利用共同边界生产函数法对其经营效率进行评价，对技术落差进一步分解后发现，导致技术落差出现的主要原因在于产出而不是投入。

三、国内：从简单模仿到自主创新

（ 一 ）简单模型阶段 国内学者对银行业全要素生产率增长的研究相对较晚，而且主要集中于Malmquist指数或基于DEA的Malmquist指数这种非参数法的角度。张健华（2003）利用Malmquist指数法对中国51家银行1997年至2001年间的生产率进行分析，实证结果发现：我国银行业从1997年起全要素生产率一直处于上升阶段。朱超（2006）以13家中国商业银行为样本计算出Malmqusit生产率指数并将其分解为技术效率变化和技术变化，发现2000年至2004年间中国银行业的全要素生产率一直处于上升趋势。袁晓玲、张宝山（2009）基于Malmquist生产率指数对中国15家银行1999年至2006年间的全要素生产率进行研究，发现样本期间中国商业银行的全要素生产率整体呈下降趋势，其中股份制商业银行的全要素生产率高于国有商业银行的生产率。蔡跃洲、郭梅军（2009）同样以Malmquist指数对中国11家主要上市商业银行的全要素生产率进行分析，结果显示：2004年后中国商业银行的全要素生产率总体上略有下降，其中技术变化指数下降较为明显，技术效率变化指数和规模效率变化指数略有提高，进一步研究发现宏观调控和货币信贷政策等影响了技术进步的变化。张健华、王鹏（2010）根据产出导向的传统距离函数，对国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行的全要素生产率进行研究，结果发现技术效率的提高是考察前期全要素生产率进步的主要原因，而技术进步在考察后期贡献突出。

（二）自主创新阶段 随着国外研究手段的不断发展与完善，融合方向性技术距离函数和共同边界生产函数的研究理念，逐步形成了一套较为科学合理的研究方法。我国学者在引入这种较为先进的研究手段的同时，并根据我国银行业的实际情况，选取符合我国国情的指标进行研究，只是文献并不丰富。柯孔林、冯宗宪（2008）采用定向技术距离函数处理不良贷款这种“非理想”产出，研究了2000年至2005年间中国银行业全要素生产率的增长情况，得出平均增长率为4.8%，而且主要来源于技术进步的作用。王兵、朱宁（2011）同时采用了方向性技术距离函数和共同边界生产函数法，研究了我国银行业2004年至2009年间的全要素生产率的增长情况，发现我国银行业的全要素生产率总体而言是进步的，纯技术进步是推动全要素进步的主要动力，纯技术效率和规模效率变化进步都不明显等结论。

四、结论与评述

从上面的叙述中可以看出，国外学者对全要素生产率的研究，从参数法到非参数法逐渐过渡，同时非参数法又经历了三次较大的创新发展，首先是研究观念的创新，将不良贷款统一作为“非理想”产出项；接着在技术手段上加以创新，运用方向性技术距离函数，同时处理“理想”产出需要扩大，“非理想”产出需要缩小的情形，最后放宽了之前研究中技术水平是相同的假设，运用共同边界生产函数解决了多群体多效率的问题，从而使得全要素生产率的研究结果更具有科学性和现实意义。国内学者对全要素生产率的研究从之前的简单模仿，而且主要是运用西方非参数法中的Malmquist指数或基于DEA的Malmquist指数，但随着国外研究手段的不断发展，近年来我国学术界也出现了融合方向性技术距离函数和共同边界生产函数理念，并结合我国银行业的具体特征选择指标对全要素生产率进行研究的文献。但我国学者对此课题的研究工具进行自主创新的还不是很多，国内文献也不是十分充足。笔者希望在今后的研究中我国学者能多考虑影响我国银行业全要素生产率增长的因素是什么，是否与外资银行进入导致的技术外溢有关；与国外发达国家的银行业的全要素生产率相比较，找出差距，为今后更好的发展提供政策建议。

参考文献：

[1]张健华：《我国商业银行效率研究的DEA方法及1997-2001年效率的实证分析》，《金融研究》2003年第3期。

[2]柯孔林、冯宗宪：《中国银行业全要素生产率测度：基于Malmquist-Luenberger指数研究》，《数量经济技术经济研究》2008年第4期。

[3]蔡跃洲、郭梅军：《我国上市商业银行全要素生产率的实证分析》，《经济研究》2009年第9期。

[4]袁晓玲、张宝山：《中国商业银行全要素生产率的影响因素研究—基于DEA模型的Malmquist指数分析》，《数量经济技术经济研究》2009年第4期。

[5]张建华、王鹏：《中国银行业边界效率及其影响因素研究—基于随机边界的距离函数模型》，《金融研究》2009年第12期。

[6]张建华、王鹏：《中国银行业广义Malmquist生产率指数研究》，《经济研究》2010年第8期。

[7]王兵、朱宁：《不良贷款约束下的中国上市商业银行效率和全要素生产率研究—基于SBM方向性距离函数的实证分析》，《金融研究》2011年第1期。

[8]王兵、朱宁：《不良贷款约束下的中国银行业全要素生产率增长研究》，《经济研究》2011年第5期。

[9]朱超：《中国银行业效率动态变化的Malmquist指数研究：2000-2004》，《经济科学》2006年第5期。

[10]邱郁芳：《应用共同成本函数探讨东亚六国银行业之生产效率》，《淡江大学经济学系硕士学位论文》2006年。

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[22]E.Grifell.Tatj’e.E.and C.A.K.Lovell. “A Generalized Malmquist Productivity Index”，1999.

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[24]Park ，K.H.and Weber，W.L.“A Note on Efficiency and Productivity Growth in the Korean Banking Industry”，Journal of Banking and Finance.pp.2006.

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[26]Hayami，Y.and Ruttan V.W.， “Agricutural Productivity Differences among Countries”，The American Economic Review.60（5），1970.

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[28]Drake，Leigh and Maximilian J.B.Hall，“Efficiency in Japanese Banking：An Empirical Analysis”，Journal of Banking and Finance，2003.

[29]Hayami Y.“Sources of Agricultural Productivity Gap among Selected Countries”.American Journal of Agricultural Economics.51（3），1969.

[30]Huang，Tai-Hsin and Li-Chih Chiang， “An Application of the Meta-frontier Cost Function to the Study of Bank efficiency and Technology gaps in 16 European Countries”.Working paper.2007.

[31]Kumar S.“Environmentally Sensitive Productivity Growth：A Global Analysis Using Malmqusit-Luenberger Index”.Eccological Economics.2006.

[32]Fukuyama ，Hirofumi and William L.Weber. “Japanese Banking inefficiency and shadow pricing”.Mathematical and computer modeling，2008.

[33]O’Donnell ，Christopher J.D.S.Prasada Rao and George E.Battese. “Metafrontier Frameworks for the Study of Firm-Level Efficiency and Technology Ratios”.Emprical Econoics，2008.

[34]Oh，Dong-hyum and Jeong-dong Lee， “A Metafrontier Approach for Measuring Malmquist Productivity Index”.Empirical Economics，2010.

篇2

一、中药材、中成药业　从中药制药行业整体发展看来，上游中药材价格基本保持稳定，中药行业的成本因素变动不大；而在市场需求方面，由于人口老龄化以及对中药产品在慢性病治疗中安全性疗效认识的增强，下游市场需求保持稳步增长；此外，采用新工艺制造的先进剂型的中药产品大有逐步替代原有传统剂型品种的趋势。技术和市场将是左右未来中成药行业发展的重要因素。在这种大环境下，具备较完善的产品结构，营销能力较强的中药制药公司有望继续保持高于行业15%的平均增长幅度。

二、化学药制造业　化学原料药行业是化学药制造业中产品品种最多、生产销售规模最大的子行业。预计抗生素原料药企业在2008年的赢利能力将仍然较弱。而对于细分品种如心血管类药物等，多数品种在升级换代、国际产业转移、专利到期促进仿制等因素的影响下，在2008年虽面临价格持续下跌的可能，但通过规模效应、成本控制、以及产品从成长期进入成熟期的稳定供求关系的依托，仍然在快速增长的同时保持相对较高的盈利水平。化学原料药行业整体而言，预计2008年大致与2008年情况持平，处于自然增长状态。

2008年中国医药行业前景的总体展望分析认为：

第一，2008年，全球医药产业依然稳定发展，预计未来3年世界医药市场年增长率9％左右，生物制药市场年增长率大概为20％（引自新疆证券）。专利药将继续主导市场发展但增幅减缓，普药的市场份额将扩大。

第二；2008年，医药行业利润增速出现阶段性的回落。自1999年以来，中国医药工业经济连续保持两位数的产销和利润的稳定增长，但2008年3季度以来政策与市场两大层面的多种负面因素集中显现，这一惯性将在2008年持续。

第三；2008年，我国医药需求将持续增加。人口增长、人口老龄化、人均用药水平提高等行业长期增长的内在驱动因素并未改变；而2008年8月份以来占据国内第一大用药领域地位的抗感染药物市场逐步回暖，对于化学原料药与化学制剂药行业的整体效益水平回升具有重要意义；加上中药行业销售与利润水平的持续稳定增长和生物制品行业的快速成长，2008年医药行业效益有望回升。预计未来3年国内药品市场年增长率13%～17％。

篇3

包装行业持续增长

在过去五年中，英国包装行业的年均复合增长率为4.07%，2010年产值达到200亿美元。由于受到全球经济危机的影响，预计未来五年，英国包装行业的增速会略有下降，年均复合增长率将达到3.16%。总的来看，尽管未来几年英国仍会面临国内需求疲软及经济复苏缓慢的问题，但英国包装行业将呈现持续增长的趋势。

从应用领域来看，食品饮料行业占到英国包装行业总消耗量的70%，医药行业占到10%，个人护理用品约占6%。预计未来五年，英国包装行业的增长动力主要来自食品、饮料和医药等终端市场。特别是食品饮料行业，即使在整个经济危机中仍保持一定活力，预计未来几年的年均复合增长率将达到6.5%。此外，医药行业也将成为英国包装行业背后的主要推动力之一。医药行业的进步、人口老龄化、人们健康意识的提升以及对处方药和OTC药、维他命和矿物质等的需求，将会推动英国医药行业的发展，同时也将带动泡罩、软管、瓶子和纸盒等医药包装的需求的增长。

包装机械行业发展迅猛

过去几年，英国包装机械行业的年均复合增长率达到6.61%，2010年出口额超过4亿美元。预计未来几年，这种强劲的势头还将继续下去，主要是新兴经济体（如海湾地区、发展中国家）在出口增长的驱动下，对食品和医药包装机械的需求不断增加，而这些地区和国家更倾向于进口包装机械，这将给英国包装机械行业提供非常难得的发展机遇。而且，未来几年，英国国内对包装机械的需求量也会大幅增长。

此外，消费者更倾向于精致、环境友好的包装，这就需要更加精密的包装机械来实现，这种需求将进一步带动英国包装机械行业的发展。

篇4

在过去五年中，英国包装行业的年均复合增长率为4.07%，2010年产值达到200亿美元。由于受到全球经济危机的影响，预计未来五年，英国包装行业的增速会略有下降，年均复合增长率将达到3.16%。总的来看，尽管未来几年英国仍会面临国内需求疲软及经济复苏缓慢的问题，但英国包装行业将呈现持续增长的趋势。

从应用领域来看，食品饮料行业占到英国包装行业总消耗量的70%，医药行业占到10%，个人护理用品约占6%。预计未来五年，英国包装行业的增长动力主要来自食品、饮料和医药等终端市场。特别是食品饮料行业，即使在整个经济危机中仍保持一定活力，预计未来几年的年均复合增长率将达到6.5%。此外，医药行业也将成为英国包装行业背后的主要推动力之一。医药行业的进步、人口老龄化、人们健康意识的提升以及对处方药和OTC药、维他命和矿物质等的需求，将会推动英国医药行业的发展，同时也将带动泡罩、软管、瓶子和纸盒等医药包装的需求的增长。

包装机械行业发展迅猛

过去几年，英国包装机械行业的年均复合增长率达到6.61%，2010年出口额超过4亿美元。预计未来几年，这种强劲的势头还将继续下去，主要是新兴经济体（如海湾地区、发展中国家）在出口增长的驱动下，对食品和医药包装机械的需求不断增加，而这些地区和国家更倾向于进口包装机械，这将给英国包装机械行业提供非常难得的发展机遇。而且，未来几年，英国国内对包装机械的需求量也会大幅增长。

此外，消费者更倾向于精致、环境友好的包装，这就需要更加精密的包装机械来实现，这种需求将进一步带动英国包装机械行业的发展。