研發投入對醫企價值的跨期影響實證研究

張 英， 吳雨璐

(湖北工業大學經濟與管理學院， 湖北 武漢 430068)

據統計，2019年度我國整個醫藥制造業創新經費投入已達到894.85億元，但因醫藥研發資金需求大、周期久、風險高，醫藥制造業研發創新能力有限。上市公司在從事醫藥研發的過程中時常傾向于短期收益選擇，研發創新持續投入不夠。現階段，我國醫藥制造業上市公司的研發投入、研發能力與企業價值之間究竟存在怎樣的關聯性？結合我國醫藥制造業上市公司研發投入的跨期影響，本文從滯后效應和累積效應等不同視角，運用多元線性回歸模型和柯布道格拉斯函數修正模型，在強度、時間、效果等3個維度上研究2012-2019年醫藥制造業上市公司研發投入對企業價值具體影響，研究創新要素投入及其時期效應，并對其運作提出建議。

1 理論分析及研究假設

1.1 研發投入與企業價值

企業進行研發活動過程中產生的費用支出形成了研發投入，企業價值則是企業利用現有生產要素或投入在未來創造的利益總流入。從某種程度上看，作為高新技術產業之一的醫藥制造業，研發創新能力與研發投入息息相關，研發創新能力是企業價值提升的核心推動力。

國外學者Hirschey等(1985)認為研發投入對于企業價值有積極作用[1]，兩者關系得到了Sougiannis(1994)的進一步證實[2]；Gu.L(2016)發現相較于低研發強度公司，高研發強度公司在相對低的風險下，能夠取得更高的預期收益[3]。金永紅等(2016)發現，增加研發投入促進企業價值提升，企業價值的提升也能提高創新投入的效率，兩者間相輔相成[4]；李銀香等(2018)認為研發投入不僅對企業價值的提升具有促進作用，還可以增強高管薪酬激勵對企業價值的積極作用[5]。

隨著創新越來越被企業重視，相關研究越來越深入，二者的正向關系通過具體行業得到證明。比如在國內生物醫藥行業，田月昕等(2014)認為生物醫藥行業上市公司研發支出對企業價值具有一定的積極作用[6]。為了滿足社會需要，創新是醫藥制造業進步的靈魂，公司效益的提升離不開創新，而企業創新能力的提高需要研發費用的投入。基于此，提出

假設H1:醫藥制造業上市公司當期研發投入與企業價值呈正相關。

1.2 研發投入對企業價值影響的滯后性

滯后效應指發生行為與產生效果之間的時間差，即上期研發投入對于本期企業價值產生的影響。對于醫藥制造業來說，醫藥研發投入可能在當期對企業價值起著正向作用，但作用更多時候在若干期以后發生。Lev.B(1996)對不同類型的企業進行實證研究，發現滯后時期因企業類型不同而存在長短差異[7]；國內學者陳金勇(2016)發現研發投入滯后期為1～2年，即研發投入轉化需要1～2年，創新成果才能形成企業效益[8]。

醫藥制造業上市公司對研發活動投入經費之后，新藥品、新技術形成企業收益需要時間實現。曹曉梅(2016)發現滯后1期的醫藥公司研發投入對企業績效存在著積極影響，并且隨著滯后期變長，這種積極影響逐步減弱[9]；蘇玉珠等(2019)認為研發投入對企業價值的滯后效果在第二期有較好的體現[10]。以上文獻主要集中在兩方面：一是滯后效應時期長短，二是創新投入在此期間內對企業價值影響程度的變化。總體來說，大部分研究認為研發投入存在滯后效應，但并未對效應時期的長短達成一致。故而，本文提出

假設H2：醫藥制造業上市公司研發投入對企業價值影響具有滯后效應。

1.3 研發投入對企業價值影響的累積效應

累積效應指的是創新投入積累多期后形成的存量對企業價值增加數倍的效果，即研發投入在積累多期后對當期企業價值的跨期影響。趙玉林(2018)認為我國高技術產業在創新成果形成前后的兩個階段，其研發投入對企業價值都存在顯著的累積效應[11]；趙喜倉(2013)認為電子行業之研發投入具有累積效應，其對企業績效之正向影響受累積效應影響制約[12]；王琳等(2020)研究了A股制造業，實證證實了研發投入的累積效應[13]；

對于研發投入與創新能力有較高要求的醫藥制造業而言，一次性的研發投入難以顯著提升企業綜合實力，反而累積時間越長，效果越好。本文借鑒趙喜倉(2013)、劉云(2020)[14]研究方法，運用柯布-道格拉斯函數擴展模型研究醫藥制造業研發投入對企業價值的累積影響，因此提出

假設H3：醫藥制造業上市公司的研發投入在累積期間對企業價值有顯著正影響。

2 研究設計

2.1 樣本選擇

以我國2012-2019年度A股醫藥制造業上市公司為研究樣本，在樣本數據中剔除了被標注ST及未披露研發支出或者連續幾年披露不完整的醫藥制造業上市公司。以國泰安數據庫作為研究樣本主要數據來源，運用相關軟件進行回歸分析，得出對應結論。

2.2 變量定義

1)被解釋變量 托賓Q值TQ。它是企業市場價值與重置成本形成的比。由于該比值的指標評價標準明確，在理論和實踐上都較完善，不需跟其他參照物對比估值，故以托賓Q值TQ這一比率作為企業價值評價指標。

2)解釋變量 研發投入強度RDI。為了減少相關數據波動，使得數據平穩，選用研發投入強度作為評價企業進行研發活動的費用支出，其中RDI=研發投入/營業收入×100%，此比值越大，表示研發強度越強。

3)控制變量 在對控制變量選擇上，結合醫藥上市企業的實際狀況，選擇資產負債率Lev、營業收入增長率Gro、現金流Cash、企業規模Size等方面的變量(表1)。

表1 變量設置表

2.3 模型設定

本文運用模型(1)來研究研發投入在當期與企業價值關系，用模型(2)來研究研發投入滯后效應。

TQi,t=α0+α1×RDIi,t+β×Controlsi,t+εi,t

模型(1)

TQi,t=α0+α1×RDIi,t-n+β×Controlsi,t+εi,t

模型(2)

其中：i指的是樣本數據中的第i家醫藥上市公司，i=1，2，3,…：t指的是樣本數據所處的第t年，t=1，2，3,…。TQi,t代表第i家醫藥制造業上市公司在第t年時的企業價值，RDIi,t-n(n=1，2，3，…)指的是(t-n)期創新投入，跨越的期數即為滯后期。

另外，本文運用柯布-道格拉斯生產函數的修正模型----模型(3)來檢驗企業研發投入累積效應。

lnQt=A+αlnRt+βlnLt+
γlnKt+εi(t=1，2，3，…)

模型(3)

其中：Q為被解釋變量，代表公司的產出水平，本文以托賓Q值作為衡量指標；A為常數項；R是解釋變量，表示研發投入，本文以2017-2019年3年間的研發投入作為累積效應的衡量指標；L和K為控制變量，L代表企業勞動力投入水平，用2017-2019年的平均研發人員數量作為衡量指標；K代表企業的資本投入，是以2017-2019年的平均資產總額作為衡量指標。

對于累積效應，需要選取公司累積數據進行測算。具體而言，如果計算企業在某年研發投入積累2年的累積效應，則需要考慮當年和前一年的研發投入的積累數據，其他控制變量則選取變量的平均值進行測算。

3 實證結果及分析

3.1 描述性統計

表2結果顯示，TQ最大值為15.56，與最小值差距較大，表明醫藥制造業上市企業可能因子行業的細分領域不同，企業價值存在較大區別；RDI、RDIt-1、RDIt-2、RDIt-3均值分別為4.76%、4.13%、3.98%、3.83%，表明國內醫藥制造業上市公司的研發強度是逐年上升，雖然超過國際認證的企業可生存的研發強度2%，但是仍然與國際藥企前沿研發水平有差距。研發強度最大達到52.61%，最小值接近于0，顯示不同類型醫藥制造業上市公司研發強度不同。例如生物藥與中成藥上市公司在創新戰略上有較大差別，導致各類醫藥上市公司研發費用支出存在區別；其次，表2的資產負債率Lev的均值是32.54%，中位數是30.2%，而資產負債率大多數合理范圍在40%-60%，此結果略低顯示出我國醫藥制造上市公司偏弱的外部融資能力，不利于公司獲得外來資金幫助公司相關產品進行研發；營業收入增長率平均值是19.34%，但兩個最值之間的區別大，說明醫藥制造業上市公司市場銷售情況不盡相同，盈利能力懸殊；醫藥上市公司規模平均值是22.11，標準差僅是0.93，企業規模總體上較為均衡。

表2 醫藥制造業上市公司主要變量描述性統計

3.2 相關性分析

在回歸分析之前，先對自變量RDI，因變量托賓Q值以及選取的控制變量資本結構、企業成長性、企業現金流、企業規模之間的相關性進行皮爾遜檢驗，結果如表3所示。

由表3可以看出各變量間的相關系數都比0.3低，說明各變量的選擇較為合理，不存在多重共線性問題。其中研發投入RDI與企業價值TQ雖通過0.01水平的顯著性檢測，但在分析時沒有考慮其他變量，具體相關關系還需進一步分析。

此外，本文對模型所選變量進行VIF測試，VIF測試值為1.06～1.77，小于5，因此前文所構建函數模型變量間并不具有多重共線性，滿足回歸分析要求。

表3 醫藥制造業上市公司變量相關性分析

3.3 回歸分析

3.3.1醫藥制造業滯后效應回歸分析在控制Lev、Gro、Size、Cash等變量的影響后，回歸分析結果如表4所示。回歸模型(1)中解釋變量RDI與被解釋變量TQ回歸系數為0.005，但未通過顯著性水平測試，表明整個醫藥制造業的當期研發投入與企業價值正相關關系不顯著。

表4 醫藥制造業上市公司滯后效應回歸結果

回歸(2)結果反映了滯后了3期的RDIt-n(n=1、2、3)與企業價值TQ關系。滯后1期的RDIt-1對企業價值TQ影響的回歸系數是0.087，為正數具有正向影響。在滯后2期的RDIt-2和滯后3期的RDIt-3對企業價值TQ影響為正，回歸系數各為0.063與0.091，并且都在1%水平上顯著。所以滯后3期研發投入分別對TQ存在較強的積極影響。另外，由于滯后3期RDIt-3的模型擬合度是0.117，均大于RDIt-1的0.05和RDIt-2的0.065，說明滯后第3期的擬合優度更好，且回歸系數大于第1期和第2期，故研發投入在第3期時更明顯。

綜上所述，醫藥制造業上市公司當期研發投入對企業價值具有不顯著的正向影響，假設1未得到證明。但醫藥制造業上市公司研發投入在滯后1～3期期間與企業價值顯著正相關，并且通過3期滯后期的結果比較后發現，在滯后第3期的效果最顯著，故驗證了假設2。

3.3.2醫藥制造業累積效應回歸分析從表5累積效應回歸結果可知，累積2期、3期的研發投入lnR2、lnR3在累積期間內對企業產出lnQ影響的回歸系數分別是0.109與0.114，且較為顯著，整個模型顯著性也較高，整體擬合度也較為理想，表明醫藥制造業上市公司在累積期間內的創新投入與企業價值是顯著正相關關系。相對來說，在第3期的累積研發投入lnR3對企業產出lnQ的積極影響在整個累積期間內變大，累積效應體現為隨著年數增加，研發投入對企業價值影響變大。

綜上所述，醫藥制造業上市公司研發投入具有累積效應，故假設3得到驗證。

表5 醫藥制造業上市公司累積效應回歸結果

3.4 穩健性檢驗

為確保以上回歸結果的穩健性，需對樣本展開穩健性檢驗。因為代表企業價值的托賓Q值有著不同的計算方式，所以本文利用變量替代法在進行穩健性檢驗時選取了不同定義方式下的托賓Q值重新回歸，研究結果與前文一致，表明前述結論具有可靠性。

4 結論與建議

4.1 結論

1)由于醫藥制造業上市公司的研發投入RDI當期對企業價值TQ的積極作用不顯著，RDI當期無法對TQ產生必然的積極影響；

2)醫藥制造業上市公司研發投入具有滯后效應，在滯后期的1～3年內能夠產生有效收益，在滯后第3期時效果最為顯著；

3)醫藥制造業上市公司研發投入具有累積效應，對企業價值存在較為顯著的積極影響。

4.2 相關建議

4.2.1 上市公司方面

1)上市公司應合理增加研發投入，注意避免短視或盲目投資行為。可以選擇與藥品專業研發機構合作，相關公司之間建立戰略合作實現技術共享，加大對引進技術的吸收和轉化，提高藥品的研發成功率，加強公司自身的研發實力，從而推動公司健康發展。另外，在研發活動中應當注意有序性與適當性，注重研發投入與自身規模和實力相匹配，避免一時過多投入研發資金導致生產經營資金鏈斷裂等情況。

2)上市公司應實施中長期創新投入戰略，以保證創新投入的持續性。從研發費用的投入到效益實現的轉化過程較長，所以必須在對新藥品或者新技術的基礎科學研究階段，保持足夠的耐心，持續不斷地進行研發經費的投入，分步驟、有計劃地組織開展研發活動，為未來持續的研發投入作好充分準備，保障未來經費的持續供給。

4.2.2 政府方面

1)政府有必要支持引導醫藥研發活動。可以通過簡化新藥批準和市場準入等審批流程。還可為醫藥技術研發型公司在物流、海關、檢驗和檢疫以及外匯管理等各個方面提供便利的措施。

2)需對會計制度中醫藥制造業上市公司研發信息披露進行規范化，督促醫藥制造業上市公司自覺披露真實的研發信息，通過完善相關會計制度來彌補現有披露方法不足。