上市醫藥企業并購效應下企業績效反饋對研發投入影響

羅定提 曾 聰

(湖南工業大學 商學院，湖南 株洲 412007)

0 引言

醫藥企業屬于技術密集型企業，醫藥企業的創新能力是其核心競爭力的關鍵，然而醫藥研發具有時間長，不確定性高等難點，為了突破這一瓶頸，醫藥企業常采取并購的方式獲取外部資源，并購能為醫藥企業快速帶來新技術、大量的研發人員，能引起企業績效和創新能力的快速提升[1]。

同時醫藥行業的研發投入以及企業績效也是研究熱點，學者們研究了企業績效與研發投入之間的關系：朱慧明等[2]認為研發投入與企業短期績效顯著負相關。趙心剛等[3]采用雙向固定效應模型研究發現研發投入水平對當期績效關系不顯著。投入不會立即轉化為產出并為企業帶來績效提升，有很強的滯后性。因此學者們也開始研究績效對研發投入的反饋作用：王菁等[4]對績效反饋和企業研發之間的關系進行了探討，發現當企業實際績效低于組織期望績效程度越大，企業研發投入將增加。此外，根據統計數據，我國醫藥行業2014—2020年并購交易長期總體保持積極活躍的態勢，2015年以后年度交易總金額維持在200億美元以上，年度交易數量達400起以上，特別是2019年新冠疫情爆發以來，并購金額達到250億美元，數量達588起，占全球并購總額的6%。并購規模大幅度上漲，背后隱藏著巨大的創新效應，并購重組有利于企業整合稀缺資源，吸納大量研發人才，加大創新投入，從而提升企業創新能力。 李紹亭[5]認為當期研發投入會顯著降低企業績效，而當期績效則對下期研發投入有消極影響，并購可以實現企業協同效應，可以為企業帶來新的資源，降低管理成本，提升企業績效。王新紅等[6]認為并購有利于企業創新投入的增加，且這種積極的影響是持續性的。韓曉亮、凈浪等[7]認為并購數量越多對企業績效并不一定越高，而并購相對規模越大，對企業績效有正向影響。Shuddhasattwa Rafiq等[8]發現，在礦業中，企業年齡調節了研發活動與財務績效之間的關系。Jiyeon Yoo等[9]認為研發投資可以通過高效的生產技術降低成本，對未來績效有積極的正影響。Jooh Lee[10]發現主動研發投資和卓越運營是對績效最具影響力的因素，且研發強度和運營效率對平均水平以上的績效更有影響，并產生更高的市場估值回報。David Diwei Lv等[11]認為績效反饋效應對企業研發投資行為具有非對稱效應:不一致(一致)的績效反饋降低(增加)企業的研發強度。Imen Tebourbi等[12]發現管理層過度自信與研發投資正相關，對企業績效有提升的作用。Ashraful Alam[13]認為研發與企業績效的關系高度依賴于外部環境，因此，考察了國家層面的投資者保護(保障措施)和治理機制(制度)對研發與企業績效關系的影響。Chiquan Guo等[14]通過概率抽樣程序獲得的數據集發現與主要客戶的關系持續時間對研發與總收入的關系具有負向調節作用。Sean T. Hsu等[15]發現當要素市場多樣化、互補性和專業化時，研發投資對績效的貢獻更大。

本文探討醫藥企業績效反饋對企業研發投入的影響，討論并購效應如何調節績效反饋與研發投入的關系，即企業管理者在面臨并購事件時，如何做出研發投入決策；采用固定效應面板回歸模型，利用中國98家醫藥企業相關數據進行相關假設并驗證。

1 理論綜述與研究假設

前景理論：該理論由丹尼爾·卡內曼和阿莫斯·特沃斯基教授提出，創新點是將心理學的研究用到經濟領域。假設條件是人是有理性的，每個人主觀追求效用函數是不同的，對各種可能發生的事件所認為的主觀概率也不同，這就導致了每個人的判斷和決策的差異。前景理論通過大量實驗觀測發現，人在決策時會有一個預設參考點，當出現高于參考點的收益時，人們會表現出風險厭惡，偏好穩定投資行為，而當出現低于參考點的收益結果時，人們又會表現出風險喜好，偏好風險投資行為。

績效反饋模型：管理者做決策時，會以之前取得的業績為參考依據，調整自己的行為與決策。即當管理者面臨績效提升時，可能會偏向堅持現有的企業投資戰略，不會加大研發投入，而當管理者面臨績效下降時，可能會轉而偏向帶來變化的風險決策，即可能會增加研發投入，加大對企業創新的支持，從而尋求企業的突破[16]。一方面，當企業績效變差時，管理者會面臨更多的壓力，去提升績效到預期水平；另一方面，企業績效變差，可能會使管理者認為當前的企業戰略和運營方式出現問題，無法使企業達到預期績效，這時的管理者會傾向于改變已有的公司策略，進而選擇具有突破性和風險性的戰略決策[17]。

并購協同效應：并購可以快速達成規模經濟，由規模經濟理論可知，企業實行一體化經營，可以達到規模效益，讓總成本最小；可以通過并購減少公司的管理成本，各部門通過統一的戰略決策，能大大提高工作效率；并購重組事件還可能減少對代理的成本，因為發生并購后，企業現在的管理者可能會被替換掉，在此種環境壓力下，現有管理者可能會感到威脅，為了穩定現有地位避免被替代而主動降低代理成本[18]。

1.1 企業績效對企業研發投入影響

藥企的研發投資活動被認為是一種典型的風險決策行為，由于研發活動的周期性長，不確定性大，研發投入多等特征，使得研發投入未必能在短期內讓管理者看到績效的提升，因此對于制藥企業而言，研發投入的決策是一種典型的風險決策，如果研發投入過高，會影響企業當前的運營，如果企業研發投入過低，又會使企業研發速度過慢，難以形成核心競爭力，創新動力不足，對于企業的長期發展大為不利[19]。因此研發投入的決策對于制藥企業而言，具有更大的風險性[20]。企業要根據當前的績效情況，綜合考慮企業自身狀況及時調整對研發的投入情況[21-22]。根據績效反饋理論提出假設：

假設1：企業績效與研發投入呈負相關性，且企業績效對研發投入的影響具有連續性。

1.2 并購的調節作用

醫藥企業并購類型有橫向并購、縱向并購、跨界并購。其中最常見的并購方式是橫向與縱向并購。藥企通過橫向并購，可以獲得同類型企業的資源并快速獲得成熟的產品，取得利潤。而制藥企業采取縱向并購，能獲得上下游供應鏈的控制權，為企業長期穩定發展打下基礎。而跨界并購，主要是由于醫藥行業研發投入需要大量資本，當本企業無法滿足研發生產需求時，就會尋求其他外部資本的注入，以穩定生產研發工作[23]。

通過并購效應，企業內外環境發生重大變化，企業經營情況會有所提升，并購前后績效變化較大。此時，管理者為了獲得更大的市場，會增大研發的投入，增強企業的創新能力。由于并購帶來的人力資源和技術資源，讓研發成功的可能性變大，風險性降低，研發周期也可能相應縮短[24]。研發與并購是醫藥企業永恒的話題，近年來醫藥行業的并購案例不斷增加，說明并購對于醫藥行業的重要性。根據協同效應理論和規模經濟理論，提出以下假設：

假設2：并購對企業績效與研發投入起調節作用。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與研究方法

參閱其他文獻的數據選取方法，本文同樣剔除了 ST 和*ST公司，考慮到數據的連續性和其他各項指標的完整性，剔除了 2017年以后上市的公司和一些數據不足的公司后，有效樣本量為 98家上市醫藥企業，最終采用多元線性回歸法進行實證分析。

2.2 變量設計與計量

2.2.1 因變量 研發投入(RD)

本文中研發投入作為被解釋變量。衡量指標是研發投入占營業收入的比例。

2.2.2 自變量 企業績效

從財務角度來衡量企業績效的指標主要有：

(1)托賓Q值。托賓Q值=公司市場價值/重置價值，該比值越大投資回報率越大。

(2)凈資產收益率(ROE)或總資產收益率(ROA)。ROE=凈利潤/平均股東權益， ROA=企業凈利潤/總資產，它們都能體現公司的收益水平，指標值越大，意味著投資帶來的收益越大。

(3)每股收益(EPS)。EPS等于凈利潤與流通在外普通股平均股數的比值。

對于績效的衡量指標此前文獻并沒有一個統一的標準。

本文采用的是：總資產收益率[16]。

2.2.3 調節變量 并購(MA)

并購包含兼并和收購，企業發生并購行為常會使管理層做出風險性決策，并對企業造成重大影響。本文選取并購作為虛擬變量，若本年度發生并購事件，則賦值1，否則賦值 0。

2.2.4 控制變量

企業規模(SIZE)：按照行業、職工數量、銷售額、資產總額等標準進行分類的，本文取用資產總額的自然對數作為企業規模的衡量指標。

營業收入增長率(GRO):代表了企業的發展能力，企業成長狀況不同，收益就會有差異，所以本文將指標予以控制。營業收入增長率= (營業收入增長額/上年營業收入總額)×100%

股權集中度(CON)：衡量公司的股權分布狀態的主要指標，本文采用前十大股東持股比例之和來衡量股權集中度。

股權制衡度(Z)：本文使用Z指數來衡量股權制衡程度。Z指數值越小，表明第二大股東對第一大股東的制衡能力就越強，反之則表明制衡能力較弱。

表1 變量說明

資產負債率(LEV)：期末負債總額與資產總額的比值，表示公司總資產中有多少是通過負債籌集的，是評價該企業負債水平的綜合指標。

2.3 模型設計

2.3.1 數據來源與樣本情況

現在對于企業績效和研發投入的研究多采用面板數據，采用5年以上的數據較多，本文選取了2011-2020年的面板數據，重點對并購、企業績效、研發投入三者的關系進行實證研究。

本文中所采用的數據從國泰安數據庫手工收集，其中研發投入的數據來自《研發投入情況表》，企業績效、企業規模、營業收入增長率、股權集中度制衡度、資產負債等相關數據來自《財務指標文件》《稅后凈利潤參數調節表》《償債能力》《十大股東股權集中文件》。并購事件來自于《交易信息總表》。

2.3.2 模型設定

模型1：檢驗假設1

RDi,t+j=β0+β1ROAi,t+β2SIZEi,t+β3GROi,t+β4CONi,t+β5Zi,t+β6LEVi,t+εi,t

模型2： 檢驗假設2

RDi,t+j=β0+β1ROAi,t+β2MAi,t+β3ROAi,t×MAi,t+β4SIZEi,t+β5GROi,t+β6CONi,t+β7Zi,t+β8LEVi,t+εi,t

其中，i表示不同的醫藥公司，t表示不同的年份，ROAi,t表示i企業第t年的績效，RDi,t+j表示i企業第t+j年的研發投入強度。當j=1時，表示之后一期；當j=2時，表示之后二期；當j=3時，表示之后三期。

3 實證分析

3.1 描述性統計

本文通過stata16進行描述性分析，可以從整體上對98家制藥企業的狀況進行初步了解。表2是描述性統計的結果。

從表2可以看出：企業績效的均值為5.17%，高于傳統行業的3.8%，說明我國制藥行業的可持續發展能力較強，投資制藥行業給企業帶來的收益較高。在創新方面，制藥行業的研發投入占營業投入的4.96%，說明制藥行業研發投入較多，且最大值與最小值差距很大，說明樣本公司研發投入狀況差異較大。在調節變量方面，股權集中度(top10)均值為57.21%，股權集中程度較高，股權制衡度平均值為6.029，說明第二大股東與第一大股東持股比例相差較遠，第二大股東對第一大股東的制衡能力較弱，再看極值，最大值116.8，最小值1，表示樣本選取具有多元化特征。營業收入增長率均值為0.2%，極差為14.968%，說明樣本公司成長狀況和發展能力差異較大。資產負債率均值為0.336%，資產負債率較低，極差為1.1416%。

表2 描述性統計結果

3.2 相關性分析

在進行回歸分析之前，對各變量進行Pearson相關性分析,分析結果如表3所示：本文中企業績效與研發投入的相關系數是-0.097是在1%水平上顯著，從統計意義上看，企業績效對研發投入有顯著負向的影響，對于本文的調節變量企業規模(SIZE)，營業增長率(GRO),股權制衡度(Z)，資產負債率(LEV)與研發投入的相關性系數分別為-0.003，-0.058， -0.119，-0.123，說明這些變量可能會對研發投入產生消極影響，股權集中度(CON)與研發投入的相關性系數為0.086，顯著性水平在5%，對研發投入產生正向影響。

本文中企業績效、股權集中度、股權制衡度、資產負債率顯著性水平都在5%以上，這證明了本論文設置的這些控制變量是有效的。同時，從相關系數矩陣可以看出，變量之間的相關系數普遍低于0.8，可以認為不存在嚴重多重共線性的模型設計偏誤。

表3 相關性分析

3.3 回歸分析

在處理面板數據時，為確定使用固定效應還是隨機效應模型進行回歸，用Hausman檢驗分析，結果P值小于0.05，拒絕原假設，最后選擇固定效應模型。

為探究企業績效對研發投入的影響以及績效的持續性，本文設計了面板數據多元回歸分析，結果如表4所示：模型1表示所有控制變量對研發投入的影響；模型2表示加入自變量企業績效后對t+1期研發投入的影響；模型3表示企業績效對t+2期研發投入的影響；模型4表示企業績效對t+3期研發投入的影響。

模型1中股權制衡度和資產負債率通過顯著性檢驗，其他控制變量沒有通過顯著性檢驗。說明影響樣本企業研發投入活動的主要是公司的股權制衡度和資產負債率。模型2中企業績效對t+1期研發投入的相關系數為-6.778，在5%的水平上顯著負相關。說明企業績效對t+1期的研發投入有消極作用，企業盈利時，管理者不會考慮立即加大研發投入。模型3顯示企業績效對t+2期研發投入的回歸系數

表4 企業績效對研發投入的研究結果

為-2.631(p<0.05)，通過顯著性檢驗，說明管理者在做研發投入決策時會參考往期的企業績效，當前企業績效對t+2期的研發投入決策仍然有影響，但是對比模型2的數據-6.778(p<0.05)，可以發現企業績效對研發投入的消極作用有所緩解。模型3為企業績效對t+3期研發投入的影響，回歸系數為-2.018，沒有通過顯著性檢驗，說明企業績效對t+3期的研發投入決策影響不顯著。驗證了假設1。

在醫藥企業中，常常通過并購重組來獲得關鍵技術，擴大生產，降低經營成本，因此并購對于企業績效與研發投入可能存在正向調節作用，為驗證假設2，將并購作為調節變量，驗證其對企業績效與研發投入的調節作用，分析結果如表5所示。模型5表示并購效應對企業績效與t+1期研發投入的影響；模型6表示并購效應對企業績效與t+2期研發投入的影響；模型7表示并購效應對企業績效與t+3期研發投入的影響。

表5 并購效應下企業績效對研發投入的影響

模型5中ROA對t+1期研發投入回歸系數為-6.834(p<0.05)，企業績效ROA與并購事件MA的交互項系數為2.109(p<0.05)都通過顯著性檢驗，說明并購事件對績效與t+1期研發投入的負向關系有調節作用，因為主效應績效對研發投入的系數顯著為負，而交互項系數顯著為正，說明調節變量并購事件削弱了企業績效對研發投入的負向影響。模型6中ROA對t+2期研發投入的回歸系數為-2.298(p<0.05)，交互項系數為-0.031(p<0.05)都通過顯著性檢驗，說明并購事件具有調節作用，主效應績效對t+3期研發投入的系數為負，交互項系數也為負，說明并購事件強化了企業績效對滯后二期的影響。模型7中ROA與交互項的系數都沒有通過顯著性檢驗，說明調節變量對績效與t+3期的研發投入影響不顯著。驗證了假設2。

為了更直觀地表示并購效應對企業績效與t+1期研發投入的調節作用，繪制調節作用效果圖，如圖1所示：

圖1 并購的調節作用

由圖可以直觀看出，企業績效對研發投入的直線斜率為負，說明企業績效對t+1期研發投入的影響是消極的，在并購效應的調節作用下，直線的斜率變小，說明并購效應緩解了企業績效對t+1期研發投入的消極作用。

3.4 穩健性檢驗

(1)用每股收益EPS來替代總資產收益率ROA。對比模型2和模型2a的結果：使用每股收益來表示企業績效之后，在5%的顯著性水平下，可以看到績效對研發投入的系數由-6.778變為-0.828，前文回歸結果沒有發生實質性變化，依然為績效對研發投入有消極影響，結論依然穩健。

對比模型5和模型5a的結果：并購效應加入后，績效對研發投入的系數由-6.834變為了-0.154，結果依然為負，交互項系數由2.109變為0.450，在5%的水平上顯著，說明并購對兩者的關系起正向調節作用。這一結論與前文的結論相同，因此改變變量ROA，并沒有引起結論的改變，結論依然是穩健的。

(2)減變量。通過去掉變量資產負債率(LEV)來檢驗前文結論，對比模型2、模型5和模型2 b、模型5b，可以發現：績效對研發投入的系數的正負號沒有發生改變，交叉項系數變化量也不大，說明減去一個變量不會對結論產生太大影響，結果穩健。

表6 用EPS替代ROA后穩健性檢驗

4.1 結果與討論

(1)企業績效對研發投入有負向影響，根據績效反饋理論解釋，企業在經營業績上升時，第一考量并不是去增大研發投入，因為研發投入有很大的不確定性和滯后性，研發投入要轉變為產出需要相當長的時間，管理者并不能立即看到研發投入對于企業價值的影響，所以當企業績效上升時，管理者可能不會傾向于加大研發投入。

(2)研究績效的反饋對t+1期研發投入的影響，并拓展研究了績效對t+2期、t+3期研發投入的影響，最后發現企業績效只對t+1期和t+2期的研發投入產生影響。說明企業管理者在進行研發投入決策時，不僅會考慮上期績效，還會考慮公司更早期的績效，以此做出更科學的決策。

(3)當企業發生并購行為時，由于并購所帶來的協同效應，會使短期內企業績效上升，也由于并購重組，企業經營環境發生重大變化，企業可能從并購中獲得新技術、大量的資金、有經驗的科研人員等，這對企業創新極為有利。另外，由于并購，企業當前管理者可能面臨被替換的風險，在此壓力下，管理者可能會做出風險性決策，加大對創新的投入。

4.2 相關建議

(1)管理者在做研發投入決策時，不僅要考慮企業當前的績效水平，還要考慮長期的績效。當企業發生重大變故時，例如并購重組，要根據自身的發展狀況，以及內外部的環境做出科學決策。有的企業適合穩步求發展，有的企業適合抓住機遇突破瓶頸。

(2)醫藥行業是一個特殊的行業，管理者不權要考慮企業自身的盈利能力，還要考慮到藥品這一特殊商品，在滿足本企業發展需要的同時，也要考慮社會大眾福利，因此政府對于創新藥品的研發應該給予大力支持。

表7 去除資產負債率LEV后穩健性檢驗

Robust t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1括號內為對應的t值。

4.3 研究不足

(1)由于篇幅原因，本文沒有對內生性問題做詳細探究，將在后續研究中詳細介紹解決內生性問題的方法。

(2)未能更深入分析績效對t+2期研發投入的影響，以及在并購效應下，研發投入滯后性的問題。

(3)對于績效反饋模型問題，可能還有更優化的模型，本文并未做出討論研究。