生物技术产业分析(收集5篇)

生物技术产业分析篇1

【关键词】提取分离纯化技术；西药制取；应用

随着社会经济的不断发展，人们也将许多先进的科学技术和生产设备应用到药物生产工艺当中，这不仅使得我国药物生产的质量和效率得到了有效的提高，还有利于我国社会主义市场经济的发展。不过，从当前我国西药制取行业的发展情况来看，大多数制药企业还是采用的传统的离子交换分类技术来对西药进行制取，但是由于这种传统的质量方法其操作工序比较复杂，而且分离效率较低，因此我们在实际应用的过程中存在着许多的问题，为此我们就将提取分离纯化技术应用到其中，从而使得西药制取的质量和效率得到进一步的提高，满足当前我国现代化制药行业发展的基本要求。

一、提取分离纯化技术概述

在当前我国社会发展的过程中，药物已经成为人们日常生活中不可缺少的物品之一，因此我们在对其进行制取的过程中，就要对其生产质量和效率进行严格的要求，以确保这些药物在实际应用过程中，除了有着良好的治疗效果以外，还要满足人们对药物的相关需求。为此我们在药物生产的过程中，就要对其生产工艺进行重视。于是，人们在西药制取的过程中就将提前分类纯化技术应用到其中，而这种技术在实际应用的过程中，主要就是将提取技术和分类纯化技术有机的结合在一起，从而产生的一种新型的制药工艺。

1、提取技术

目前在我国制药行业发展的过程中，药物提取技术在西药制取中有着十分重要的作用，因此对其进行有着的控制管理，不仅可以使得药物的质量和药效得到有效的保障，还使得药物制取的工作效率进一步的提高。不过，从当前我国制药行业提取技术的实际应用来看，药物的质量和效率直接和提取技术有着十分密切的关系，因此我们在对其进行使用的过程中，就要采用相关的控制措施来对其提取技术进行使得的优化处理，从而有效避免在人们在西药制取的过程中药物成分出现分离或者分解的现象。然而，目前我国制药企业在制取发展的过程中，所采用的提取技术主要有煎煮方法、水蒸气法以及回流制取法等，不过这些方法在实际应用的过程中，或多或少的都会对西药的药物成分造成一定的损失，进而使得药物提取的效果并不明显。为此，我们就要将许多先进的科学技术应用到药物的提取技术当中，从而使得提取技术的应用效果得到显著的改善。

2、分离纯化技术

分离纯化技术的应用主要在于将药效成分中存在的无效和有害成分完全除去，尽可能的保留药品中存在的有效成分和有效成分，从而为不同的药品生产和制取提供合格的原材料以及半成品。分离纯化技术的应用是改变了传统药剂生产中存在的粗、大、黑等现象，从而形成了药物制取的综合、全面技术标准。近年来，科学技术的飞速发展促使了分离纯化技术的完善与优化，逐渐形成了打孔吸附树脂技术、絮凝沉淀技术等多种新型的分离纯化技术方法和手段。

二、提取分离纯化技术在西药制取中的应用

从相关报道的数量上来看，扩张柱床吸附技术、置换层析技术等研为热门。可见，新方法在操作、分离效率和能力等方面已经显现出相当的优势，相信一定会有良好的应用前景。

1.扩张柱床吸附技术

当重组蛋白的表达为包涵体形式时，表达量高，是近年来热门的研究项目。但是包涵体需经过一个复杂的复性过程才可进行下一步的纯化工作。在复性过程中，溶液的体积放大了几十倍，同时还伴随有大量的不溶性悬浮物生成。当重组蛋白以分泌形式表达时，其发酵液中也存在着大量菌体碎片。这些含有不溶性悬浮物或菌体碎片的溶液的处理在传统工艺上都需要经过高速离心或者过滤。这不仅需要昂贵的离心设备，而且所费时间较长，往往成为基因工程产品下游工艺开发的限制瓶颈。最近问世的扩张柱床吸附层析技术及时地为解决这一问题提供了新的途径。扩张柱床吸附层析技术操作原理与一般的吸附层析相似，层析柱经过自下而上的扩张及平衡后，含菌体的发酵液或复性液从柱底部进至柱中。此时目标蛋白会吸附于凝胶上面，一些杂蛋、菌体和不溶性的颗粒会随液流从柱顶流出，而不会阻塞其中。再通过改变洗脱条件，目标蛋白便可从柱中洗下来。选择性地利用介质的性质，再加上合适的缓冲液和洗脱条件，产品可以进行一步澄清浓缩纯化。

2.径向膜层析技术

传统的层析技术往往采用长轴流向设计，虽然为广大的科技工作者运用，但依然存在许多缺点：（1）流速较慢，层析耗时长效率低；（2）层析过程中压降较大，增加了对设备的要求；（3）层析条件不易放大，若想放大规模，需重新摸索分离条件，为重组蛋白的大规模分离纯化提出了难题。

3.灌注层析技术

液相层析技术是生物分子分离纯化的重要工具，而其中分离介质尤为重要。在过去几十年里，人们一直在提高液相层析的分离能力，以达到最好的分离效果。谱带扩展是影响层析效率的主要因素之一，它主要源于流动相的粒子内部扩散、纵向扩散和溶质扩散这3个因子，影响了固定相和流动相之间的传质和交换平衡速度。通常人们解决这一问题的方法是减小介质颗粒的大小。比如介质Mini系列和Mono系列就是采用这一策略，显著地提高了层析柱床的分辨效率。然而当颗粒达到3～5μm时，再提高分辨率就不太实际了。由于灌注层析技术的原理只是增强了传质的动力学过程而不改变层析的分离原理，因此它可以运用于除凝胶排阻层析之外的所有层析技术中。

三、结束语

由此可见，在当前我国制药行业发展的过程中，提取分离纯化技术已经得到了人们的广泛应用，这不仅有效的提高了药物制取的质量和治疗效果，还使其生产效率得到了进一步的增强。不过从当前提取分离技术在西药制取过程中的实际应用来看，其中还存在一定的局限性，因此我们还要在不断的实践过程中，采用相关的技术手段来对其制备工艺进行相关的优化处理，从而使得我国的质量行业逐渐向着现代化方向发展。

参考文献

生物技术产业分析篇2

关键词生物制剂工业数据包络分析效率分析

中图分类号：F223文献标识码：A文章编号：1006-1533（2014）03-0051-05

AnalysisoftheindustrialefficiencyofChina

inbiologicalagentsbasedondataenvelopmentanalysis

WUChao*，QIUJiaxue**

（InternationalPharmaceuticalBusinessSchoolofChinaPharmaceuticalUniversity，Nanjing211198，China）

ABSTRACTByusingdataenvelopmentanalysis（DEA），thetechnologyefficiencyandscaleefficiencyofthetop15provincesselectedbasedontheshareofbiologicalagentsindustrywereanalyzedduring2006-2011.Thefluctuationseachyeararebiggerintechnologyefficiencythaninscaleefficiency，andalsothegapamong15provincesislargerintechnologyefficiencythaninscaleefficiency.The15provincescouldbedividedintofivecategoriesbytheanalysisofthecombinationoftechnicalefficiencywithscaleefficiency，andtheimprovementsuggestionswereproposedforeachcategory.

KEYWORDSbiologicalagentsindustry；DEA；efficiencyanalysis

生物制剂是综合利用微生物学、生物化学、药学等科学的原理和方法制造的一类用于预防、治疗和诊断的制品的统称，可划分为基因工程药物、抗体药物、血液制品、诊断试剂以及疫苗等五大类。

我国生物制剂产业起步于上世纪80年代，截止2010年底，我国生物制剂工业企业有600余家，并保持高于20%的增长速度。在“十二五”规划中生物医药被列为重点发展领域之一，国家将会通过加大财税金融政策扶持等方式推动其快速发展。尽管如此，我国生物制剂产业发展水平与欧美发达国家仍然存在明显差距，创新能力弱、产业组织不合理等发展障碍急需突破。因此，对生物制剂产业进行科学合理的分析，进而提出合理的建议也就十分重要。

“效率”能很好地衡量一个行业的发展情况。数据包络分析（dataenvelopmentanalysis，DEA）可以用于评价有多个投入和多个产出行业的效率，而且不需要定义输入与输出之间关系的显性表达式，避免了主观因素的影响，其投影思想可以对系统进行调整，保证以最小的投入获得最大的产出水平。考虑到生物制剂工业的行业性质和评价目标，笔者尝试运用DEA来分析其效率。

1方法介绍

1978年美国著名运筹学家Charnes等[1]基于“相对效率”的概念提出了数据包络分析。基本原理是：应用数学规划模型，把若干个具有多投入、多产出的相同类型的被评价主体看作是一个个决策单元DMU（decisionmakingunit），把具有最优投入产出比率的单元作为有效生产前沿面，通过比较其他单元与有效生产前沿面的距离函数来评价其有效性，进而对其效率进行分析。

DEA主要有CRS-CCR模型和VRS-BCC改进模型两种评价方式。前者基于规模收益是常量（constantreturnstoscale，CRS）的假定，评价DMU的技术有效性。CCR模型是一种理想的模型，适用于DMU最优规模运行的情况。后者基于规模收益可变（variablereturnstoscale，VRS）的假定，评价DMU的技术有效性。与CCR模型不同，BCC模型可以避免技术有效性受规模有效性的影响[2-4]。

构建DEA模型的具体方法[5-6]：构造由n个DMU线性组合而成的假想DMUj0，该假想DMU的各项投入均低于任一决策单元j的各项投入，它的各项产出均不低于任一决策单元j的各项产出。可得如下CCR模型：

s.t.

m和s分别表示输入和输出指标的个数；Xij和Yrj表示第j个DMU的第i项输入和第r项输出；s-，s+分别为松弛变量；ε为非阿基米德无穷小量，在计算中取正的无穷小，如ε=10-5。θ表示决策单元j0的有效值，即投入相对于产出的有效利用程度；λj为n个DMU的组合系数。

当θ=1，且s-=s+=0时，对应决策单元DMUj为DEA有效；若θ=1，但s-或s+不为0，则为弱DEA有效，即不是同时技术有效和规模有效。当θ

由CCR模型所得的技术效率不能排除规模的影响，是技术和规模综合作用的结果，因此是综合效率（scaleandtechnicalefficiency，STE）。通过增加一个凸性假设：可得BCC模型，以此来判断DMU的纯技术效率（technicalefficiency，TE）。

BCC模型与CCR模型相比，对数据点的包容更加紧密，预测值更接近于效率边界。利用CCR模型和BCC模型的计算结果，可以计算出DMU的规模有效性，规模效率（scaleefficiency，SE）为θ/σ。

2指标选取和数据来源

2.1数据来源

生物制剂工业总产值排名前15的省份所占份额已达到整个产业的90.71%（表1），所以用这15个省份为样本可以达到重点分析的目的。选取米内网上2006-2011年的相关数据可以回顾“十一五”的成果同时对“十二五”的发展进行预测。

2.2指标的选取

对于既定的评价方法，指标的合理选取是得到可靠性分析的保障。米内网中的投入指标有：流动资产平均余额、固定资产净值平均余额、资产合计、负债合计、产品销售成本、产品销售费用、产品成本销售税金及附加、管理费用、财务费用、利息支出、全部从业人员平均人数等。产出指标有应收账款净额、产成品、产品销售收入、利润总额、应交增值税等。

2.2.1投入指标

企业的投入一般分为人力投入和物力投入。我们把全年从业人员的平均人数作为人力投入，把流动资产年均余额、产品销售成本作为物力投入。

2.2.2产出指标

结合产出指标的相关系数和代表性，选取产品销售收入、利润总额作为产出指标进行分析。

3结果分析

运用DEAP2.1软件求得2006-2011年生物制剂工业总产值排名前15省份的技术效率、规模效率及规模报酬变动情况（表2、表3）。

3.1技术效率分析

如表2所示，2006-2011年间技术效率各年均值波动较大且有降低趋势。期间15省份的技术有效率达到了40%，所有省份的技术效率均值都在0.9以上。山东、上海、辽宁、湖南、天津、甘肃6省的技术效率在2006-2011年间都实现了最优，相对于其他省份，6省的投入产出比是最高的。北京、广东、江苏、吉林在几年间也都曾实现过最优，且在2011年达到了最佳的投入产出比。河南只有在2011年未能处在前沿面上，四川、湖北、福建及浙江的技术效率排名位于最后，且都存在降低的趋势。2011年，四川、福建和浙江3省的效率值跌倒0.9以下，与前沿面省份的差距较大。

3.2规模效率分析

由表3可知，2006-2011年间规模效率各年均值存在波动且有上升趋势。15省份中规模效率均值为1的只有辽宁和甘肃，有效率为13.3%，其余各省的规模效率均值都大于0.9。山东只有在2011年未能实现规模有效，且处于规模报酬递减阶段，建议其适当减小规模。广东、吉林、江苏、湖南、上海、北京6省规模效率在这几年间不断改善，在2011年都实现了最优，应继续保持现有规模。四川、河南、天津都出现了不同程度的规模效率降低的情况，且河南和天津在2011年跌至0.9以下，四川和天津处于规模报酬递增阶段，可以适当扩大规模；河南处于规模报酬递减阶段，可以缩小规模以实现规模有效。湖北、浙江和福建在这几年间一直未能实现最优规模，但在2011年都呈现出了效率改进的趋势，湖北和福建可以适当扩大规模，浙江可以缩小规模，来达到最优规模的生产。

3.3综合分析

根据技术效率和规模效率的排名，绘制出各省两个效率的排名图，并将各省分为5类，如图1和表4所示。

第一类：技术效率和规模效率排名均位于前列。山东、辽宁和甘肃在生物制剂工业所占份额的排名中恰位于第1、8、15，可以对具有相近份额的省份起到很好的标杆作用。山东在整个产业占据了21.62%的份额，且技术效率和规模效率也都优于其他省份，对整个产业的发展举足轻重。

第二类：技术效率位于前列，规模效率排名相对靠后。上海、湖南和天津的技术效率都位于前沿面上，即其投入产出的运用情况与其他省份相比不存在资源投入冗余和产出不足，但其规模却不是最佳的。

第三类：规模效率排名相对靠前，技术效率相对靠后。广东、四川和吉林的规模效率均好于其技术效率，对于这3个省份合理调整投入产出比，实现最大的生产效率尤为重要。

第四类：技术效率和规模效率的排名均位于中等水平。河南和江苏在整个产业所占份额的排名分列2、3且都达到了10%，北京所占份额也达到了5%，他们都可以山东为标杆努力实现技术和规模的有效。

第五类：技术效率和规模效率排名均靠后。浙江、湖北和福建在生物制剂工业中所占份额排名分别为第4、9、13，他们可分别参照山东、辽宁和甘肃的投入产出和规模的发展情况进行调整，实现技术和规模的提高。

4结论

生物制剂工业份额排名前15的省份，东部、中部西部地区的个数分别为9、4、2，所占份额之比约为12.5：4：1，整体上东部地区在生物制剂工业的发展中发挥的作用最大。技术效率的各年均值标准差、各省均值标准差均大于规模效率的，即2006-2011年各年技术效率的变动大于规模效率的变动，15省份间技术效率的差距是大于规模效率的。若要各省减小与前沿面省份间的差距，生物制剂产业得到稳步发展，技术效率的改进迫在眉睫。

通过技术效率与规模效率的综合分析可知，山东、辽宁和甘肃的技术效率和规模效率均优于其他省份；浙江、湖北和福建的两种效率均低于其他省份。除河南、江苏和北京的两种效率均处于中等水平外，上海、湖南和天津的技术效率好于规模效率，而广东、四川和吉林的表现恰相反。该15省份的生物制剂工业的发展对整个产业的发展至关重要，各省都需各取所长、科学管理以实现不断改善。

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生物技术产业分析篇3

关键词：物流；物流产业；物流产业效率；评价指标

中图分类号：F25

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.16723198.2017.05.014

1引言

随着我国经济的不断发展，物流业已逐渐的成为了我国的支柱产业。它对推动国民经济的发展以及促进产业结构调整起到了十分重要的作用。因此，提高物流产业效率，对提高国民经济的发展起到了积极的作用。而物流业效率水平可以比较直观的衡量一个地区物流产业发展的情况。所以对物流产业效率的研究，对各地区乃至我国物流产业的发展都有着重大的意义。

近年来我国物流业有了较大的进步，但从总体上说，我国的物流业尚处于初步发展阶段，处于传统物流向现代物流的过渡时期，通过研究区域物流产业现状可以发现，大多数地区域物流产业都存在发展不合理的现状。有的地区存在着大量投入未能得到更有效的产出的情况。总体来说，我国物流产业的投入没有得到有效的使用，物流资源配置没有优化。因此，对地区物流产业的评价就显得更加重要，只有通过及时的评价，才能更好的探寻提高物流产业效率的途径。

2物流定义的研究

目前，对物流的定义还没有统一的标准。美国物流管理协会（CLM）把物流定义为“满足消费者需要而进行的从起点到终点的原材料、中间过程库存、最终产品及相关信息高校低成本流通和储存的计划、实施和控制的过程”。

《中华人民共和国国家标准・物流术语》对物流的定义为：“物品从供应地向接收地的实体流动过程。根据实际需要，将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合。”

3物流产业定义的研究

《中国现代物流大全》则指出：“物流产业是指铁路、公路、水路、航空等基础设施，以及工业生产、商业批发零售和第三方仓储运输及综合物流企业为实现商品的实移所形成的产业”。《物流业调整和振兴规划》是国务院2009年3月颁布的，里面把物流产业定义为：“融合运输、仓储、货运和信息等行业的复合型服务产业”。何明坷认为物流产业是交通、运输、仓储、邮政等行业已经形成一个巨大的行业群体。杨春河等以为物流产业是把运输、仓储、装卸、搬运、保管、信息、配送等形成物流服务活动的所有企业的集合。

4物流产业效率的研究

物流产业作为复合型的服务产业，是中国经济新的增长点。我国的物流产业相对于西方发达国家起步较晚，但是随着国家对物流产业的重视，物流产业快速发展。根据世界银行的物流绩效指数，2016年德国排名第一，中国大陆排名第27。虽然，我国物流产业效率不断的提高，但是我国物流产业仍存在一些问题。目前，很多学者通过不同方法从分析了物流产业效率以及影响因素。田刚、李南基于超越对数随机前沿方法，指出我国物流产业的发展需要转型，物流产业全要素生产率增长需要提高技术，东部地区比西部的全要素生产率高。王维国、马越越基于Malmquist-kienberger指数方法和三阶段DEA，对我国物流产业效率以及物流外部环境对我国物流产业效率的影响进行了研究。张宝友等通过物流产业效率与FDI质量的相关性的研究，指出我国物流产业效率虽然不断提高，但规模仍然较小以及FDI质量对我国物流产业效率影响比较大。丁斌基于SBM模型对我国物流产业效率进行了分析，发现道路噪声对物流产业效率影响较大，各物流要素不足和成本的增加降低了物流产业效率。范月娇基于柯布-道格拉斯生产函数的SFA方法研究了流通节点城市物流产业效率时空变化，指出这些城市由于产业结构、信息化水平等因素使得物流产业效率较低，中部效率最高，东部比西部效率高。钟祖昌基于三阶段DEA研究了我国物流产业的效率。发现我国物流产业效率发展有明显的不同，东部最高、然后是中部、西部地区。刘秉镰等基于Hicks-Moorsteen方法，指出中国铁路运输业全要素生产率快速增长的主要原因技是术进步，某些地区综合效率下降的重要因素是投入产出混合效率的下降。地区综合效率下降的重要因素。柳键等基于DEA模型，研究了我国物流产业效率。

从研究对象来看，选取了35篇文献，对物流产业效率的研究一般集中在对全国各省或者中东部地等物流产业效率的评价。以全为研究对象的论文有20篇（55.6%）、以具体某地区为研究对象的论文有6篇（16.7%）、以经济区为研究对象的论文有9篇（277%），如图1。单独研究西部地区的物流产业效率的文献并不多，具体地区的物流产业效率则更少了，对于具体某个地区物流产业效率评价一般以全国各省市地区物流产业效率作为研究对象，而DEA是相对效率的比较，因此强调的是各比较单元之间的同质性。我国各区域之间经济发展程度不同，物流设施设备的投入、管理技术水平等也不同，地理环境的不同，使得不同地区缺乏可比性。

从评价指标来看，通过文献分析，研究我国物流产业效率的主要方法是“非参数法”随机前沿分析和“参数法”数据包络分析。其中，使用最多的方法是数据包络分析。王舒鸿等基于DEA方法，通过公路里程和铁路里程以及能源指标作为投入指标，各省市的物流业产值作为产出指标，对各省物流业资源的利用效率进行了研究。樊敏基于三阶段DEA，以物流从业人数和固定资产投资额作为投入指标，货运周转量作为产出指标对我国经济区域物流产业效率进行了分析。黄勇、彭文冲、裘伟超以物流产业投资总额、物流产业从业人员、公路里程以及能源消费量作为投入指标，货运量和社会发展以及国民经济总量作为产出指标。基于数据包络分析方法下的物流产业效率评价指标大部分文献都从人、财、物三个方面衡量，主要分为投入指标：劳动力投入、物流产业投资、运输线路长度。产出指标：货运量、货物周转量、物流GDP。劳动力投入主要选取各地区物流产业的从业人员数。物流产业投资：主要以交通运输、邮政、仓储业固定资产投资。物流业投资反映了物流产业相关的投入力度。物流业GDP反映的是地区物流活动的最终成果。运输线路长度。货运量可以说明一个地区物流的发展的基本情况。对于运输线路长度和货运量王庆云对GDP与铁路、公路里程以及GDP与客货周转量的关系进行了论证，是不同经济水平下对应的某种交通方式里程数以及交通方式的强度。货物周转量全面的反映了运输生产成果。它也是计算运输效率等主要基础资料。

5结论

综上所述，我国物流产业的研究，主要以我国各省市地区为研究对象。在区域上主要是中、东部、长江经济带地区，对西部地区物流产业效率的研究还略显不足。具体某地区物流产业效率的评价都是基于全国各省市为研究对象，而忽略了区域与区域之间由于自然环境、地理位置、经济发展程度使得物流产业发展的不一致。从评价指标来看，主要是从人、财、物三个方面选取的，使用最多的投入指标分别是物流产业投资、物流从业人数、运输线路长度。产出指标是物流GDP、货运量、货运周转量。在研究物流产业效率时可以进一步完善评价指标，这样对于更加客观的分析物流产业效率提供有力的支撑。

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生物技术产业分析篇4

1国内外“精细农业”技术的应用情况

1.1国外“精细农业”技术的应用情况在北美、欧洲和澳大利亚等地“精细农业”技术主要用于土地资源的详查及监测，农作物生长状况的监测和产量预测，灾害性天气、旱情、涝情和水情的监测，农作物病虫害的监测与精细防治和大地号农田的优化施肥等方面。

到了八十年代和九十年代，由于遥感技术(RS)、全球定位系统(GPS)和地理信息系统(GIS)的应用，进行农情监测和产量预测已达到更加精确的程度，所用设备的数量和精度都在提高。目前全球已有20000台“产量监测器”投入了使用，有的就装在收获机械上。

目前，在一些国家“可变比率洒施机”的试用引起了人们的极大兴趣。该机器的设计者试图借助于RS、GIS和GPS等技术获取田间信息(包括土壤参数和病虫害情况等)，同时机器自动控制农药、化肥和种子的施入量。由于优化施肥，农场主从中可能获得巨大的经济效益。

另一种“可变比率洒施机”名为“实时闭循环系统”(Real-timeclosed-loopSystem)，其设计者是想尽可能地摆脱对3S技术的依赖，田间信息直接由安在洒施机上的探测设备获取，并立即对数据进行分析并自动控制农药、化肥和种子的施入量。这种机器保证了所测得信息与所采取措施的地点的一致性。

1.2国内“精细农业”技术的应用情况我国是个农业大国，农业生产的自然条件十分复杂，自然灾害频繁，因此“精细农业”技术对我国农业生产来说是非常重要的。

我国利用地球资源技术卫星遥感资料进行土壤和水文调查开始于七十年代末和八十年代初，山西、内蒙等省(区)的土壤调查和农业区划工作就利用了卫星遥感资料。

1984-1986年，我国在京、津、冀地区，进行了大规模的冬小麦卫星遥感试验，取得了一定成果。1985和1986年小麦产量预报准确率分别为92％和95％。

可见，我国“精细农业”基本上还停留在卫星遥感、地理信息系统和产量预测方面

2“精细农业”的技术思想

精细农业其核心思想是通过对农田小区作物产量和影响作物生长的环境因素(如土壤结构、地形、土壤含水量、植物营养、病虫害、杂草等)实际存在的空间和时间差异性的分析，确定影响小区产量差异的原因，采取技术上可行、经济上有效的调控措施，区别对待，按需实施定位调控，以充分利用资源，实现最经济、最合理的投入，获得经济上和环境上的最大效益。精细农业之所以引起全世界广泛的关注，首先是因为它能显著提高产量，提高耕地资源利用潜力和保护环境；其次，是因为精细农业研究的意义已远远超出其技术系统应用发展本身的范围，它提供的技术思想和改造客观世界的认识思维方式，其影响更是深远的。

3精细农业的技术构成

3.1GPS——全球定位系统推动精细农业发展的关键技术是在20世纪70年代末开始建立的全球定位系统。它是一种高精度、全天候、全球性的无线电导航、定位、定时系统，它可提供连续、定位和原子时钟信息。

3.2GIS——地理信息系统地理信息系统以地理空间数据库为基础，在计算机软、硬件的支持下，对有关空间数据按地量坐标或空间位置进行预处理、输入、存储、查询、检索、运算、分析、显示、更新和提供应用、研究，并处理各种空间实体和空间关系。它有如下特征：具有采集、管理、分析和输出多种空间信息的能力；具有空间分析、多要素信息分析和预测预报的能力，可为宏观决策管理服务；能实现快速、准确的空间分析和动态监测研究。将GIS用于精细农业中，可对农田小区的作物产量和各种影响因素进行存储、分析和管理。

3.3RS——遥感技术遥感技术可根据对遥感资料的解译，获得所研究区域内有关信息，具有宏观、快速、动态等特点。

不同含水量的土壤具有不同的地表温度，因而具有不同的热红外特性和热辐射特性。农作物不同生长期和不同生长情况均有不同的光谱反射曲线，所以结合研究区域内抽样调查的资料和GIS数据库，并依靠有关的专业基础知识，利用RS可获得土壤含水量、作物长势和产量等重要资料。

3.4DSS——决策支持系统决策支持系统是根据农业生产者和专家在长期生产中获得的知识，建立作物栽培与经济分析模型、空间分析与时间序列模型、统计趋势分析与预测模型和技术经济分析模型，利用GPS、RS获得的各种信息及GIS建立的数据库，针对小区内农作物生长环境和生长条件时间和空间上存在的差异作出分布式投入决策，即生成田间投入处方图。决策支持系统DSS综合了专家系统ES(expertsystem)和模拟系统SS(simulationsystem)，因而能为精细农业的实施提供正确的决策支持。

3.5ST——信息采集与处理技术信息采集与处理技术是获取各种信息的重要手段。精细农业的实现首先在于认识农田小区内农作物生长环境和生物情况的差异而这必须依赖于各种先进的传感器。随着现代科学技术的发展，各种非接触快速测量传感器和智能化传感器为精细农业提供了全新的技术支持。

生物技术产业分析篇5

[关键词]数据包络分析（DEA）；生物医药产业；创新效率

[中图分类号]F273.1[文献标识码]A[文章编号]1672-2426（2012）11-0071-05

辽宁“十二五”时期及未来更长时期的可持续发展，必须依赖于战略性新兴产业的发展和壮大，而生物医药产业则是其中极为重要的一项。近几年，辽宁生物医药产业依托其原有产业基础和本溪医药产业基地取得了快速的发展。但生物医药是产业周期最长、投资最大，知识最密集的产业领域之一，能否成为辽宁未来经济发展的引擎和增长点，一方面要求产业自身科技创新能力的不断提高，另一方面离不开政府产业政策的引导、税收的优惠以及财政金融的扶持，特别是对全省生物医药行业的一些重点龙头企业和具有发展潜力的企业的扶持。本文利用DEA分析方法对全省45家重点生物医药企业进行创新效率和竞争力评价，诠释辽宁当前生物医药产业的发展现状和科技创新水平，并对这些企业进行综合效率排名，筛选出具有较强科技创新能力和发展潜力的企业，以为决策者和科技管理者对其进行有针对性的重点扶持提供参考。

一、DEA模型及基本原理

数据包络分析方法（DEA，DataEnvelopmentAnalysis）由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出，该方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU？熏DecisionMakingUnits）的输入或者输入不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。DEA方法对评价对象做出评价，它能充分考虑对于决策单元本身最优的投入产出方案，因而能够更理想地反映评价对象自身的信息和特点，同时对于评价复杂系统的多投入多产出分析具有独到之处。

DEA方法的特点是：适用于多输出——多输入的有效性综合评价问题，在处理多输出——多输入的有效性评价方面具有绝对优势；DEA方法并不直接对数据进行综合，因此决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，应用DEA方法建立模型前无须对数据进行无量纲化处理（当然也可以）；无须任何权重假设，而以决策单元输入输出的实际数据求得最优权重，排除了很多主观因素，具有很强的客观性；DEA方法假定每个输入都关联到一个或者多个输出，且输入输出之间确实存在某种联系，但不必确定这种关系的显示表达式。

本文应用DEA中的BCC模型（考虑规模收益状况）分析问题，模型如下图1：

其中n称决策单元DMU，评价指标体系由m个投入和t个产出指标组成。它们分别表示：“消耗的资源”和“工作的成效”。设Xij为第j个决策单元对第i种类型投入的投入量，yrj为第j个决策单元对第r种类型产出的产出量，θ为效率评价系数，为规模收益系数，s+r与s-i分别为松弛变量，表示产出不足值和投入冗余值，ε为非阿基米德无穷小量，在计算时可取ε=10-6。λj、s+r、s-i、θ为待估计参量。

求解后，通常当θ？觹=1，且s+？觹r=s-？觹i=0时，DMU为DEA有效，其形成的有效前沿面为规模收益不变，且DMU为规模且技术有效；

当θ？觹﹤1并且s+？觹r≠s-？觹i≠0时，则认为DMU为DEA无效，或者是技术无效，或者是规模无效，当s+？觹r=s-？觹i=0，则技术有效；令K=，当K=1时，称DMU规模有效，K﹤1时，规模收益递增，反之递减。

二、指标的选取

指标选取的基本原则就是能够科学反映高新技术企业投入与产出的真实情况，指标数量并非越多越好，而是要遵循有针对性和代表性，并考虑其可获得性，以符合DEA方法对指标选取的原则。

决策单元（DMU）应具有相同的任务和目标、具有相同的类型、具有相同输入和输出指标，按此要求并考虑各生物医药企业之间的比较。本文选取辽宁省科技厅2010年监测的全省高新区内的45家重点生物医药企业作为决策单元，其数据来源是辽宁省科技厅2010年对这45家高新技术企业的监测数据。表1表示的是这45家生物医药高新技术企业，分布在辽宁全省各市高新区，其中大连和沈阳企业居多。

输入指标的选取。生产过程中最基本的投入要素是劳动和资金。对高新技术企业来说，科技研发人员数量，高学历人才以及科研经费投入是非常重要的投入指标。本文选取高新技术企业科技活动人员占从业人员数比重（X1）、研究生及以上学历人员占从业人员数比重（X2）作为劳动投入指标，把科技经费内部支出占销售收入的比重（X3）作为资本投入指标。

输出指标的选取。一般以企业的创新产出为输出指标，对高新技术企业来说，新产品收入、利润及专利等都是重要的，而且这些指标能够体现创新能力，所以本文以拥有专利数量（Y1）、新产品收入占全部收入比重（Y2）和利润率（Y3）这三个指标为产出指标。值得一提的是，由于企业利润有正有负，使得统计软件无法操作，所以在技术上，我们对这些数据进行了标准化处理。

三、模型分析结论及启示

本文借助统计软件deap2.1首先对这45家企业输出和输入指标进行DEA分析。分析结果见表2。

其中，te表示综合效率评价系数，是考虑规模效率的技术效率，ae表示不考虑规模收益的纯技术效率评价系数，ce表示考虑规模效益的规模效率评价系数，scale为规模收益状况，“—”表示规模收益不变，drs表示规模收益递减，irs表示规模收益递增。se表示超效率分析后的综合效率（用于综合排名）。

从综合效率方面来看，有包括沈阳中海生物技术开发有限公司、辽宁民康制药有限公司、东北制药集团股份有限公司等15家生物医药企业综合技术效率为1，为DEA有效，占全部45家企业的三分之一，能够说明这些企业不但规模收益不变，而且还能合理利用企业内部科技资源，实现产出最大化。另外从整体发展水平来看，45家生物制药企业综合技术效率的平均值为0.689，总体处于较低水平，说明辽宁生物医药作为战略性新兴产业仍处于发展的初级阶段，需进一步加大投入力度，实现跨越式发展。从各企业发展水平的横向比较来看，综合技术效率的最高值为1，最低值为0.133，各企业发展存在一定差距，企业间发展很不均衡。

从纯技术效率方面来看，有包括沈阳中海生物技术开发有限公司、辽宁民康制药有限公司、东北制药集团股份有限公司等21家生物制药企业的纯技术效率值为1，说明辽宁有近一半的企业能够合理配置科技资源，能在当前投入水平下尽可能地实现最大化的产出水平，相比较而言，其他24家企业纯技术水平还有待提升，当前的投入产出比较低，资源缺乏科学合理的配置，使用效率低下。

从规模效率方面来看，有包括沈阳中海生物技术开发有限公司、辽宁民康制药有限公司、东北制药集团股份有限公司等15家企业规模收益不变，有25家企业为规模收益递增，对于这些企业可以通过提高投入规模增加产出水平。而另外4家企业为规模收益递减，应适当减小生产规模。

利用统计软件EMS对以上投入产出指标进行超效率分析，目的是对45家生物医药企业进行综合效率和竞争力排序，表2中列出这些生物医药企业综合排名，排名靠前的企业大多具有较好的科技基础，多为上市公司或上市公司的子公司，其特点是企业内部科技研发人才较多，人力资本结构较为合理，科研经费投入的意识较强，力度较大，具有良好发展前景和竞争力。

四、启示

生物医药产业是辽宁重点发展的战略性新兴产业之一，也是财政投入的重要领域，其发展潜力巨大，尤其是辽宁本溪医药产业基地的快速发展更为提升辽宁生物医药产业的竞争力提供了强有力的支撑。然而，当前辽宁生物医药产业的发展存在不可忽视的问题：企业规模偏小，且较为分散，缺乏实力较强的龙头企业。其主要原因一方面辽宁的生物医药产业起步较晚，产业发展仍处于产业初级阶段，需要很长的时间培育；另一方面，生物医药行业的研发存在一些问题，主要是产品创新少，缺乏专利保护，工艺支撑技术有待提高，上下游衔接不畅，社会中介不强，风险投入小，政策环境有待改善，有些产品还出现高水平重复现象。

辽宁在生物医药产业方面具备一定的优势和良好的发展前景，“十二五”时期是辽宁生物医药产业快速发展，实现赶超的关键时期。为此，我们应该准确把握政策导向和微观主体发展状况，有针对性地对发展潜力较好的企业给予重点扶持，这对有效利用好战略性新兴产业财政投入资金，加快提升全省生物医药产业的经济效益和核心竞争力具有重要意义。首先，辽宁应加快制定生物医药产业中长期发展规划，从全省的战略高度加快生物医药产业发展。找准我省在全国医药产业发展中的位置，明确产业发展目标和重点发展领域，确定财政和金融支持的重点项目和范围，使之成为指导我省未来一段时期内生物产业发展的纲领。其次，积极培育市场主体。一要紧紧抓住当前国际国内产业转移的机遇，开展驻点，定向招商，把引进生物医药产业大项目作为招商引资的重中之重；二要做大做强龙头企业，在省级或市级企业中培育一批牵动作用大，关联程度高，带动能力强的龙头企业，给予技术和资金等方面的支持，争取三年内培育出3-5个国内外知名企业，以及1-2个知名品牌产品。再次，要重点培育创新型人才。辽宁省内有十多所医药类高校，每年培育两万名高校毕业生，所以，辽宁发展生物医药产业有着良好的人才储备，要加强企业、科研机构与高等院校在人才培育方面的合作及产学研合作。由政府出资成立生物医药领域人才培育基金，引进国内外优秀人才的同时，加快培育具有掌握、运用和创造高新技术能力的专业技术人才。

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