摘要
生物科技產業是世界上各國一致認定為「二十一世紀國際化的明星產業」。而生技產業擁有低污染、投入大量資本、高素質的生技人才、高經濟報酬、高研發費用等特色。在上述特色中，研究發展活動需要投入相當多的資源，亦是生物科技產業維持企業競爭力的重要活動之一。
本研究採用兩階段分析法，分別是資料包絡分析法與Tobit迴歸分析方法，針對1999年至2001年美國88家與台灣15家上市、上櫃之生技廠商，進行經營效率之估計與分析。在第一階段裡，使用資料包絡分析法估計各生技廠商的純粹技術效率值，亦使用Malmquist生產力指數來測量各生技廠商跨時期（資料為panel data ）生產力變動之情形。在第二階段裡，使用Tobit迴歸模型去估計時間趨勢、廠商規模、研發費用、行銷費用、廠商屬性等變數對生技廠商經營效率之影響。研究結果發現：
一、由於台灣之市場競爭程度較激烈，造成台灣生技產業整體之經營效
率高於美國之生技產業。
二、中低度研發與行銷密集型以及高度研發與行銷密集型之生技廠商，
在經營效率方面表現較好。
三、生技廠商當期之研發投入與其經營效率方面並沒有顯著之關係。
四、廠商規模較大之生技廠商，在經營效率方面表現較好。
五、美國生技廠商行銷活動與經營效率之間呈現顯著之正相關；而台灣
生技廠商其行銷活動與經營效率之間呈現顯著之負相關。
六、就中長期來看，研發仍為提高生技產業生產力之重要關鍵。

Abstract
The biotechnology industry is recognized by the whole world as an international star industry for the next new century. It owns the characteristics of low pollution, large capitals, high-quality talents, high economic return, and high R&D expenses. In those characteristics, the R&D expenses take a number of company resources and it is particularly one of the most important activities the biotech firms rely on to enhance their competitiveness.
In this study, we adopt a two-stage approach, DEA method and Tobit regressions, to estimate biotech firms pure technical efficiency based on the information obtained from 88 biotech firms in United States and 15 biotech firms in Taiwan for the period from 1999 to 2001. In the first stage, we use the DEA method to estimate the scores relating biotech firms pure technical efficiency. We also employed the Malmquist total factor productivity (TFP) index to measure the impact of productivity change on the panel data. In the second stage, a Tobit regressions model is then employed to estimate the efficiency effects.
Our empirical results from the two-stage approach are summarized as follows: (1)The scores show that Taiwan biotech firms have higher pure technical efficiency than United States biotech firms.;(2)The type of high or medium degree of R&D intensity and marketing intensity biotech firms have better performance in pure technical efficiency.;(3)The biotech firms’ current R&D activities and current performance have insignificant relation.;(4)The biotech firms of a large scale have better performance.;(5)The biotech firms in United States have significant positive relation between the current marketing activities and performance. However, The biotech firms in Taiwan have significant negative relation between the current marketing activities and performance.;(6)The R&D activities are still the important key to raise biotech firms’ competitiveness in mid-long term

目錄
第一章 緒論 ………………………………………………………………1
第一節 研究動機與背景 ……………………………………………1
第二節 研究目的 ……………………………………………………2
第三節 研究方法 ……………………………………………………3
第四節 論文架構 ……………………………………………………3
第二章 生物科技產業分析 ………………………………………………5
第一節 生技產業之簡介 ……………………………………………5
第二節 美國生技產業之簡介 ………………………………………8
第三節 台灣生技產業之簡介………………………………………15
第四節 國內外相關研究……………………………………………24
第三章 理論基礎與文獻回顧……………………………………………28
第一節 效率之概念…………………………………………………28
第二節 效率的衡量方法……………………………………………29
第三節 資料包絡分析法……………………………………………30
第四節 Tobit 迴歸模型……………………………………………57
第四章 實證分析…………………………………………………………63
第一節 資料來源與說明……………………………………………63
第二節 實證結果分析………………………………………………65
第五章 結論與建議………………………………………………………92
第一節 結論…………………………………………………………92
第二節 未來研究方向………………………………………………95
附錄…………………………………………………………………………97
參考文獻 …………………………………………………………………132
一、中文部分 ………………………………………………………132
二、英文部分 ………………………………………………………134
表目錄
表2-1 生物科技產業範圍與產品整理表…………………………………6
表2-2 2004年美國科研預算配置（依部門）……………………………9
表2-3 2004年美國生物技術相關預算配置 ……………………………10
表2-4 美國生技產業銷售額預估 ………………………………………13
表2-5 1997年至2002年美國生技公司所募集之資金統計表 …………15
表2-6 歷年我國生技產業發展政策及推動策略 ………………………16
表2-7 1999年到2003年台灣生物技術相關產業產值 …………………20
表2-8 歷年台灣各相關部門生物技術研究經費 ………………………21
表3-1 第二階段Tobit迴歸分析預期之結果……………………………59
表4-1 本研究各變數之定義與說明表 …………………………………65
表4-2 投入項與產出項之相關係數分析表 ……………………………66
表4-3 所有樣本投入項與產出項之敘述統計量 ………………………67
表4-4 美國生技廠商投入項與產出項之敘述統計量 …………………67
表4-5 台灣生技廠商投入項與產出項之敘述統計量 …………………67
表4-6 純粹技術效率平均值表 …………………………………………69
表4-7 依研發及行銷密集度分類之純粹技術效率平均值表 …………72
表4-8 1999年差額變數平均值分析表 …………………………………74
表4-9 2000年差額變數平均值分析表 …………………………………74
表4-10 2001年差額變數平均值分析表…………………………………74
表4-11 美國與台灣生技廠商純粹技術效率之相對效率與超效率比較
表…………………………………………………………………76
表4-12 以美國與台灣為一群體之二階段Tobit 迴歸結果……………82
表4-13 以美國為一群體之二階段Tobit 迴歸結果……………………84
表4-14 以台灣為一群體之二階段Tobit 迴歸結果……………………85
表4-15 Malmquist 生產力指數各期間與各指數變動整理表…………87
圖目錄
圖1-1 研究流程圖…………………………………………………………4
圖2-1 近十年美國生技產業全球之營業額統計 ………………………13
圖2-2 歷年美國生技產業研發費用成長圖 ……………………………14
圖2-3 1998年至2003年我國新興生技公司成立趨勢圖 ………………18
圖2-4 台灣生技公司資本規模分析 ……………………………………19
圖2-5 1997至2003年在我國成立之生技公司類別分析 ………………20
圖2-6 1993年至2003年我國投資於生技產業之資金分析 ……………22
圖2-7 2002年我國投資於生技相關產業之資金分佈 …………………22
圖3-1 Farrell生產效率邊界……………………………………………32
圖3-2 固定規模報酬與變動規模報酬之生產前緣 ……………………42
圖3-3 超效率模式說明圖 ………………………………………………47
圖3-4 Malmquist生產力指數說明圖……………………………………53
圖3-5 DEA之使用程序圖…………………………………………………54
附錄
附表1 美國與台灣生技廠商全名及代碼表 ……………………………97
附表2 各年度美國與台灣生技廠商之全面技術效率值………………100
附表3 各年度美國與台灣生技廠商之純粹技術效率值………………103
附表4 各年度美國與台灣生技廠商之規模效率值……………………106
附表5 1999年美國與台灣生技廠商差額變數分析……………………109
附表6 2000年美國與台灣生技廠商差額變數分析……………………112
附表7 2001年美國與台灣生技廠商差額變數分析……………………115
附表8 以美國生技廠商為一群體之各年度純粹技術效率值…………118
附表9 台灣生技廠商為一群體之各年度純粹技術效率值……………121
附表10 1999年至2000年Malmquist生產力指數分析…………………122
附表11 2000年至2001年Malmquist生產力指數分析…………………125
附表12 1999年至2001年Malmquist生產力指數平均值統計表………128
附表13 1999年至2001年Malmquist生產力指數之Wilcoxon檢定結
果…………………………………………………………………131

參考文獻
一、中文部分
一銀產經資訊（民90），「生物技術產業之概況與趨勢」，一銀產經資訊，第431期，頁1-29。
王天鴻（民92），生技產業之行銷研究─以L醫療檢驗公司為例，國立中山大學高階經營碩士班碩士論文。
生物技術開發中心（民87），台灣生物技術產業1997/1998年，台北市：財團法人生物技術開發中心。
生物技術開發中心（民92），生物技術產業年鑑2003，台北市：財團法人生物技術開發中心，頁3-66。
生物技術開發中心，「生物技術產業資料庫」，生物技術開發中心網址http://www.dcb.org.tw/data.html。
江勁毅、曾國雄（民89），「新的DEA效率衡量方式：以模糊多目標規劃建立之效率達成度」，管理學報，第17卷第2期，頁369-388。
朱兆文（民90），「生技及製藥產業CMO之發展」，台灣經濟研究月刊，第24卷第12期，頁86-93。
牟敦剛（民85），「推動我國生物技術及相關產業升級之課題探討」，經濟情勢暨評論，第2卷第1期，頁76-93。
牟敦剛（民89），生物技術產業年鑑2000，台北市：生物技術開發中心。
江晃榮（民93），「全球生技產業發展現況與展望」，企銀季刊，第26卷第4期，頁1-8。
吳明仲（民86），台灣地區製藥界生產技術效率之研究，國立中央大學產業經濟研究所碩士論文。
李巧玉（民87），「生物技術產業」，台北銀行月刊，第28卷第7期，頁126-130。
李慧瑜（民90），「生物科技產業」，華銀月刊，第601期，頁44-49。
邱永和、胡均立、曹嘉麟（民92），「臺灣生物科技廠商之成本效率分析」，農業與經濟，第31期，頁55-78。
孫智麗（民90a），「知識經濟時代下新興產業技術創新的發展模式－以英美藥品開發為例」，台灣經濟研究月刊，第24卷第2期，頁59-67。
孫智麗（民90b），建構知識經濟運作之創新系統：台灣生物技術產業發展現況與策略，台灣經濟研究院。
孫智麗（民91），2002年台灣生技產業實況，台北市，台灣經濟研究院。
孫智麗（民92），「臺灣生技產業發展現況與產業創新策略」，經濟情勢暨評論，第9卷2期，頁113-139。
秦慶瑤（民90），「生技及製藥產業CRO之發展趨勢與策略」，台灣經濟研究月刊，第24卷第12期，頁94-101。
陳慧珠（民89），技術效率與產業特性之分析－新竹科學園區IC產業之實證研究，私立中國文化大學經濟研究所碩士論文。
黃仁宏、林佳燕、黃俊閎（民90），「國家創新體系對我國生技產業發展之影響」，經濟情勢暨評論，第7卷第1期，頁62-89。
郭春暉（民92），建構台灣生技產業群聚競爭優勢之研究，國立中山大學高階經營碩士班碩士論文。
國家科學委員會生物科學發展處（民84），「生物技術學門規劃摘要」，國科會網址http://www.nsc.gov.tw。
巢佳莉（民90），生物科技事業發展：美國生物科技上市公司策略佈局分析，工業技術研究院產業經濟與資訊服務中心。
經濟部工業局（民92），2003生技產業白皮書，台北市：經濟部工業局，頁3-68。
經濟部生物技術與醫療工業發展推動小組（民90），生技/醫藥產業投資統計，網站http://www.biopharm.com.tw。
經濟部技術處ITIS，「生技/醫藥廠商名錄」，經濟部技術處網站資料http://itis.dcb.org.tw。
經濟部智慧財產局，中華民國專利資訊網，專利資料查詢系統http://free.twpat.com/Webpat/freeZone/pnQuery.aspx。
經濟部智慧財產局，生技、醫化及中草藥專利資料庫檢索系統，http://biotech.tipo.gov.tw/bin/count.exe。
楊惠吉（民89），我國生物技術在食品工業應用之探討，國立中山大學企業管理研究所碩士論文。
楊慶昌（民90），生物科技的事業發展（2001我國產業生命力之心契機研討會－生技及製藥產業），經濟部技術處ITIS，頁31-65。
廖振谷（民90），台灣地區生技與製藥產業之相對經營效率動態分析，國立中央大學企業管理研究所碩士論文。
劉思良（民90），「生技產業發展概況」，元大投資資訊，頁17-23。
盧冠嘉（民90），台灣生物科技公司經營效率之研究，國立政治大學企業管理學系碩士論文。
錢國基（民88），「台灣生物技術產業概況」，產業經濟，第212期，頁1-37。
蘇遠志（民89），「生物技術產業國內外市場發展及趨勢」，生物醫學報導，第1期，頁18-36。
二、英文部分
Ali, A. and L. M. Seiford (1990), “Translation Invariance in Data Envelopment Analysis,” Operations Research Letters, 9, pp.403-405.
Andersen, P. and N. C. Petersen (1993), “A Procedure for Ranking Efficiency Units in Data Envelopment Analysis,” Management Science, 39, pp. 1261-1264.
Banker, R. D., A. Charnes, and W. W. Cooper (1984), “Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis,” Management Science, 30, pp. 1078-1092.
Banker, R. D. and R. Morey (1986a), “Efficiency Analysis for Exogenously Fixed Inputs and Outputs,” Operations Research, 34, pp.5113-512.
Banker, R. D. and R. Morey (1986b), “The Use of Categorical Variables in Data Envelopment Analysis,” Management Science, 32, pp.1613-1627.
Caves, D. W., L. R. Christensen, and W. E. Diewert (1982), “The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and productivity,” Econometrica, 50, pp.1393-1414.
Charnes, A., C. T. Clark, W. W. Cooper and B. Golany (1985), “A Developmental Study of Data Envelopment Analysis in Measuring the Efficiency of Maintenance Units in the U.S. Air Force,” Annals of Operations Research, 2, pp. 95-112.
Charnes, A. and W. W. Cooper (1984), “The Non-Archimedean CCR Ratio for Efficiency Analysis: A Rejoinder to Boyd and Fare,” European Journal of Operational Research, 15, pp. 333-334.
Charnes, A., W. W. Cooper, A. Y. Lewin, R. C. Morey and J. Rousseau (1985), “Sensitivity and Stability Analysis in DEA,” Annals of Operations Research, 2, pp. 139-156.
Charnes, A., W. W. Cooper, and E. Rhodes (1978), “Measuring the Efficiency of Decision Making Units,” European Journal of Operational Research, 2, pp. 429-444.
Charnes, A., W. W. Cooper, L. M. Seiford, and J. Stutz (1983), “Invariant Multiplicative Efficiency and Piecewise Cobb-Douglas Envelopments,” Operations Research Letters, 2, pp. 101-103.
Cooper, W. W., K. S.Park, and G. Yu (1999), “IDEA and AR-IDEA: Models for Dealing with Imprecise Data in DEA,” Management Science, 45, pp. 597-607.
Doyle, J. and R. Green (1994), “Efficiency and Cross-efficiency in DEA: Derivations, Meanings and Uses,” Journal of the Operational Research Society, 45, pp. 567-578.
Dyson, R. G. and E. Thanassoulis (1988), “Reducing Weight Flexibility in Data Envelopment Analysis,” Journal of the Operational Research Society, 39, pp. 563-576.
Donna, M.D. and D.L. Deeds (1999), “The Impact of Stocks and Flows of Organizational Knowledge on Firm Performance: An Emprical Investigation of the Biotechnology Industry,” Strategic Management Journal, 20, pp.953-968.
Färe, R., S. Grosskopf, B.Lindgren, and P. Ross (1992), “Productivity Changes in Swedish pharmacies 1980-1989: A Non-Parametric Malmquist Approach,” Journal of Productivity Analysis, 3, pp.85-101.
Färe, R., S. Grosskopf, and M. Norris (1994), “Productivity Growth, Technical progress and Efficiency Change in Industrialized Countries,” American Economic Review, Vol. 84, pp. 66-83.
Farrell, M. J. (1957), “The Measurement of Productive Efficiency,” Journal of the Royal Statistical Society, Series A., 120, Part 3, pp.253-281.
Førsund, M. J. (1957), “The Measurement of Productive Efficiency,” Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 120, Part 3, pp. 253-281.
Golany, B., and Y. Roll (1989), “An Application Procedure for DEA,”OMEGA: International Journal of Management Science, 17, pp. 237-250.
Hall, L.A. and S. Bagchi-Sen (2002),”A Study of R&D Intensity, Inovation and Business Performance in the Canadian Biotechnology Industry”, 22(2), Technovation, pp. 231-244.
Kao, C. and S. T. Liu (2000), “Data Envelopment Analysis with Missing Data: An Application to University Libraries in Taiwan,” Journal of the Operational Research Society, 52, pp. 897-905.
Lewin, A. Y., R. C. Morey and T. J. Cook (1982), “Evaluating the Administrative Efficiency of Courts,” OMEGA, 10, pp.401-411.
Peterson, N. C. (1990) “Data Envelopment Analysis on a Relaxed Set of Assumptions,” Management Science, 36, pp. 305-314.
Shephard, R. W. (1970), “Theory of Cost and Production Functions”, Princeton : Princeton University Press.
Sellers, L.T. (2000), “Pharmaceutical Executive,” Executive Prophecies, 20, pp. 60-66.
Walsh, V., J. Niosi and P. Mustar (1995), “Small Firm Formation in Biotechnology:A Comparison of France, Britain and Canada,” Technovation, 15, pp. 303-327.
Xue, M. and P. T. Harker (2002), “Ranking DMUs with Infeasible Super-Efficiency DEA Models,” Management Science, 48, pp. 705-710.