研發(fā)投入與醫(yī)藥制造企業(yè)價值創(chuàng)造研究

（安徽大學(xué) 商學(xué)院，安徽 合肥 230061）

陳 來，劉 蕊

2020年新型冠狀病毒的全球傳播，嚴(yán)重威脅人類健康。病毒不斷變異給醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展帶來巨大挑戰(zhàn)，同時也為醫(yī)藥行業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新帶來巨大機(jī)遇。縱觀人類發(fā)展史，不同時期，人類健康會遇到不同類型疾病的威脅，人類也正是在與各種疾病作斗爭中維護(hù)自身的健康。病毒的產(chǎn)生與變異警示醫(yī)藥界，必須持續(xù)加強(qiáng)研發(fā)，持續(xù)改進(jìn)醫(yī)療技術(shù)，推進(jìn)藥品升級換代，唯有如此，醫(yī)藥企業(yè)競爭力才有可能不斷增強(qiáng)。

隨著市場競爭程度的強(qiáng)化，我國制藥企業(yè)越來越重視研發(fā)投入，重視知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，注重培育核心競爭力。醫(yī)藥行業(yè)通過調(diào)結(jié)構(gòu)，強(qiáng)基礎(chǔ)，嚴(yán)監(jiān)督，以深化改革促可持續(xù)發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

熊彼特提出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本規(guī)則是創(chuàng)新，創(chuàng)新的主體是企業(yè)。在新時代，企業(yè)之間的競爭更多地依賴人力資本、知識資本的競爭，創(chuàng)新成為企業(yè)形成核心競爭力和提升價值創(chuàng)造能力的必然選擇。從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看，研發(fā)投資與企業(yè)價值之間顯著正相關(guān)。

Grilliches與Booth等運(yùn)用剩余收益模型與模擬矩量法，研究美國企業(yè)的研發(fā)投入與價值創(chuàng)造問題[1-2]。Branch采用分布式滯后分析法分析R＆D活動與獲利能力之間的關(guān)系，認(rèn)為R＆D活動可以提高企業(yè)未來的獲利能力[3]。Hirschey和Weygandt的研究表明，在耐用品和非耐用品分樣本或是總樣本中，研發(fā)強(qiáng)度對托賓Q值影響積極[4]。Chauvin和Hirschey從企業(yè)規(guī)模角度分析研發(fā)投資對企業(yè)價值提升的效果[5]。Hsieh等學(xué)者選擇制藥和化工類企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)R＆D支出對企業(yè)績效的正向影響約為固定資產(chǎn)投資收益的兩倍[6]。Eberhart認(rèn)為非預(yù)期R＆D增強(qiáng)了市場反應(yīng)，R＆D是一項(xiàng)有益的投資，對公司的運(yùn)營績效和股票市場有積極影響，但市場反應(yīng)有時比較慢[7]。Sharad C.Asthana與Yinqi Zhang研究發(fā)現(xiàn)在競爭不太激烈的情形下，R＆D投入對企業(yè)收入連續(xù)性的正面影響較大[8]。Jeon和Kim對研發(fā)成本和公司價值的相關(guān)性進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的研發(fā)活動會產(chǎn)生信息效應(yīng)，且IPO公司的研發(fā)有利于提升公司價值[9]。

陸國慶（2011）對中小板上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，認(rèn)為企業(yè)的R&D投資與利潤呈正相關(guān)性[10]。舒謙（2014）從治理結(jié)構(gòu)的角度探討研發(fā)投入與企業(yè)績效之間的關(guān)系，認(rèn)為更多的研發(fā)投資可以更有效地提升公司績效，但受到公司治理結(jié)構(gòu)的約束[11]。劉和旺等（2015）從所有制性質(zhì)角度，使用CDM模型法，發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)依賴技術(shù)模仿和技術(shù)引進(jìn)降低研發(fā)成本，從而提高績效[12]。張玄（2016）研究制造業(yè)中民營上市公司的R&D投資、金融集聚與企業(yè)成長的關(guān)系，認(rèn)為R&D投資和金融集聚對民營企業(yè)的成長發(fā)揮著積極影響[13]。根據(jù)嚴(yán)若森（2016）的研究，家族企業(yè)的研發(fā)投資顯著提升了企業(yè)價值，但這一影響是以企業(yè)實(shí)際績效低于預(yù)期績效為前提的[14]。還有一些學(xué)者用閾值面板模型分析研發(fā)強(qiáng)度與企業(yè)價值之間的關(guān)系，戴小勇（2013）通過對中國工業(yè)企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)研發(fā)強(qiáng)度達(dá)到第一閾值時，公司的業(yè)績才能得到顯著提升[15]；孫曉華（2013）認(rèn)為R＆D強(qiáng)度對中國工業(yè)企業(yè)績效影響的閾值為0.0089[16]；劉文琦（2019）使用閾值回歸方法，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投資對公司技術(shù)進(jìn)步的影響有顯著的閾值效應(yīng)，這一過程受到資本深化程度的限制，阻礙了研發(fā)投資對技術(shù)的促進(jìn)作用[17]。

有的研究是對企業(yè)研發(fā)投資滯后性進(jìn)行的分析，但在滯后期間沒有一致的結(jié)果。羅婷（2009）認(rèn)為，研發(fā)投資通常積極的影響著企業(yè)未來利潤[18]；陳守明（2012）從股權(quán)性質(zhì)角度，采用Heckman兩階段模型進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)R＆D強(qiáng)度對企業(yè)價值具有顯著的影響[19]；姚靠華（2013）從資本市場反應(yīng)角度研究，發(fā)現(xiàn)R&D投入與企業(yè)未來股價正相關(guān)[20]；武咸云（2017）運(yùn)用固定效應(yīng)模型，研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，結(jié)論是公司研發(fā)投入顯著降低當(dāng)前市場價值，但增加滯后三期的企業(yè)市場價值[21]；陳金勇（2016）以滬深兩市主板上市公司為樣本，采用Poisson回歸分析法進(jìn)行的研究，表明R＆D投入對企業(yè)價值的影響為1～2年[22]；孫瑩（2017）研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)內(nèi)的公司治理績效，認(rèn)為研發(fā)投入對公司績效有延遲效應(yīng)，且對績效產(chǎn)生的影響可能為正，也可能為負(fù)[23]。

關(guān)于醫(yī)藥制造業(yè)R＆D投資與公司價值之間的關(guān)系，龔志文（2011）研究了生物制藥行業(yè)上市公司，認(rèn)為企業(yè)當(dāng)期主營業(yè)務(wù)利潤與當(dāng)期股價、下一年度的股價變化呈正相關(guān)，但不顯著[24]；孫峰（2014）認(rèn)為醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)投入增長快，但產(chǎn)品技術(shù)含量偏低、生產(chǎn)智能化程度不高、產(chǎn)出增長過分依賴勞動投入，地區(qū)間的研發(fā)強(qiáng)度差別較大[25]；郝婷（2016）使用2009年至2013年上海和深圳A股的132家制藥公司的混合橫截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用層次分析法證明R&D投入可以提升企業(yè)價值，但存在滯后性[26]；謝洪明等（2019）分析91家中國上市制藥企業(yè)在2008-2017年的研發(fā)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)研發(fā)強(qiáng)度對托賓Q值存在積極影響，同時具有滯后性，且在t-3年效果最佳[27]；根據(jù)信號傳遞原理，R&D投入作為企業(yè)變革的“引爆器”，對企業(yè)市場價值產(chǎn)生持續(xù)性影響[28-29]。

總的來說，市場競爭強(qiáng)化了制藥企業(yè)的研發(fā)動力，企業(yè)通過加大研發(fā)投入，不斷提升自身創(chuàng)新水平，夯實(shí)競爭基礎(chǔ)，推行差異化戰(zhàn)略，進(jìn)而不斷提升企業(yè)自身優(yōu)勢。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)2012年中國證券監(jiān)督管理委員會行業(yè)分類，我們選取我國生物醫(yī)藥制造業(yè)上市公司為研究對象，從CSMAR數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫及巨潮資訊網(wǎng)站掛牌公司的年報中收集相關(guān)數(shù)據(jù)，以關(guān)鍵數(shù)據(jù)完備的企業(yè)作為樣本，所有連續(xù)變量在1%和99%的水平上進(jìn)行Winsorize處理，結(jié)果利用112家制藥企業(yè)2012～2019年期間的數(shù)據(jù)，采用Excel、stata15軟件完成數(shù)據(jù)整理及實(shí)證檢驗(yàn)。

2.2 變量設(shè)計(jì)

關(guān)于被解釋變量。企業(yè)價值的表達(dá)方式有兩種，一是以企業(yè)流通股市值[30]或通過剩余收益估值模型計(jì)算其權(quán)益價值[1]；二是采取股權(quán)價值與企業(yè)債務(wù)之和代表企業(yè)價值。選擇托賓Q值（TQ）作為替代變量以衡量企業(yè)價值，TQ值可以更好的反映企業(yè)價值創(chuàng)造能力，同時考慮股權(quán)與債務(wù)對企業(yè)價值的影響，受人為操縱的可能性較小[31]。當(dāng)TQ值較大時，投資者給予企業(yè)價值評價積極。

關(guān)于解釋變量。研發(fā)投入指數(shù)（RDI）衡量企業(yè)研發(fā)投入，研發(fā)投入強(qiáng)度=研發(fā)投入/主營業(yè)務(wù)收入，選取的滯后期為4年：當(dāng)年的研發(fā)投入強(qiáng)度（RDI）、一年前的研發(fā)投入強(qiáng)度（RDIit-1）、兩年前的研發(fā)投入強(qiáng)度（RDIit-2）、三年前的研發(fā)投入強(qiáng)度（RDIit-3）。

關(guān)于控制變量。包括資本結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、盈利能力、股權(quán)集中度、企業(yè)年齡。

研發(fā)投資受制于公司的財(cái)務(wù)狀況，財(cái)務(wù)狀況受制于公司的資本結(jié)構(gòu)，選擇資產(chǎn)負(fù)債率（lev）作為企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的衡量指標(biāo)。規(guī)模較大的公司通常有更多的資源可使用，但由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)，可能會減少研發(fā)投資；規(guī)模較小的企業(yè)可利用的資源相對較少，但激烈的競爭會使其增加研發(fā)投入。企業(yè)價值與其盈利能力相關(guān)，選擇資產(chǎn)收益率（ROA）作為衡量企業(yè)盈利能力的指標(biāo)。股權(quán)集中度（CR）是反映公司控制權(quán)集中或分散程度的主要指標(biāo)，我們以第一大股東持股比例作為衡量指標(biāo)。研發(fā)投入與產(chǎn)出績效間的關(guān)系受企業(yè)年齡限制，企業(yè)年齡可作為控制變量。

表1 變量定義表

2.3 研究方法及模型構(gòu)建

面板數(shù)據(jù)模型分為非觀測效應(yīng)模型和混合效應(yīng)模型，非觀測效應(yīng)模型分為固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型。為減少實(shí)證結(jié)論與現(xiàn)實(shí)之間偏差，需要通過檢驗(yàn)選擇適合的模型。現(xiàn)有文獻(xiàn)大都采用F統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，選擇混合效應(yīng)或固定效應(yīng)模型，使用Hausman檢驗(yàn)決定隨機(jī)效應(yīng)或是固定效應(yīng)模型。

關(guān)于F檢驗(yàn)問題。首先，進(jìn)行截面相關(guān)檢驗(yàn)與修正，發(fā)現(xiàn)存在個體效應(yīng)；其次，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值遠(yuǎn)小于0.01，從而拒絕原假設(shè)。因此，選擇固定效應(yīng)模型。

關(guān)于Hausman檢驗(yàn)問題。在隨機(jī)效應(yīng)模型下進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果P值<0.01。故原假設(shè)被拒絕，選擇固定效應(yīng)模型。根據(jù)兩個方法檢驗(yàn)的結(jié)果，綜合考慮個體效應(yīng)和時間效應(yīng)，構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型（Two-way FE）。為檢驗(yàn)假設(shè)1，構(gòu)建模型（1）的公式描述如下：

表2 模型的選擇

為檢驗(yàn)假設(shè)2，構(gòu)建模型（2）的公式描述如下：

當(dāng)n=1，2，3時，為滯后一、二、三期的研發(fā)投入強(qiáng)度對公司價值的實(shí)證檢驗(yàn)。其中TQit代表第i家企業(yè)第t年的價值；α0為回歸方程中的常數(shù)項(xiàng)。ηi為難以觀察的個體效應(yīng)，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。由于選取的皆為制藥企業(yè)，所以不考慮行業(yè)效應(yīng)的影響。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

2012年到2019年，我國制藥企業(yè)的平均R&D投入強(qiáng)度為4.749%，研發(fā)投入強(qiáng)度極大值25.06%與極小值0.3%的差異表明，我國醫(yī)藥制造行業(yè)R&D投入強(qiáng)度存在較大差距。從變量TQ值統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，使用TQ值作為公司價值的代理變量有一定的局限性，市場上對樣本公司的估值可能更高，企業(yè)間的價值差異較大。112家樣本企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率均值為31.54%，平均債務(wù)比率較低，總體資本結(jié)構(gòu)情況較好。極大值為82.82%，說明部分企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險較高。所有樣本的平均資產(chǎn)收益率為6.731%，最高為21.65%，最低為-14.51%，不同企業(yè)的盈利能力差別較大。從股權(quán)集中度來看，股東持股比例差距較大，均值為33.83%，說明我國醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)控制權(quán)分布不均勻。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 相關(guān)性分析

初步檢驗(yàn)研發(fā)投入強(qiáng)度（RDI）、托賓Q值（TQ）以及資產(chǎn)負(fù)債率（lev）、資產(chǎn)收益率（ROA）、股權(quán)集中度（CR）、企業(yè)規(guī)模（size）、企業(yè)年齡（age）等五個控制變量之間的相關(guān)性，結(jié)果在表4中集中反映。從表4中的數(shù)據(jù)來看，解釋變量與被解釋變量之間的正相關(guān)系數(shù)為0.189，顯著水平為0.01，初步表明企業(yè)的R&D投資強(qiáng)度可顯著地提升企業(yè)價值，假設(shè)1得到初步驗(yàn)證；其他控制變量在1%水平上顯著相關(guān)。觀察R&D強(qiáng)度與公司的資產(chǎn)負(fù)債率、公司年齡在1%水平上的相關(guān)性，明顯存在負(fù)相關(guān)性，表明公司債務(wù)、公司年齡的增長降低了企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度。通過分析公司規(guī)模與資產(chǎn)負(fù)債率、股權(quán)集中度及資產(chǎn)收益率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)大型生物醫(yī)藥制造企業(yè)具有更高的杠桿率，更集中的股權(quán)和較強(qiáng)的盈利能力。公司債務(wù)與資產(chǎn)比率、股權(quán)集中度和資產(chǎn)收益率間的關(guān)系表明，若公司債務(wù)水平很高，公司的盈利能力將下降；股權(quán)集中度較高的公司盈利能力相對較強(qiáng)。

表4 各變量相關(guān)性分析

3.3 回歸結(jié)果分析

第一，研發(fā)投入強(qiáng)度（RDI）與企業(yè)價值（TQ）關(guān)系檢驗(yàn)。對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行1%的winsorize處理，通過F檢驗(yàn)與Hausman檢驗(yàn)，選擇雙向固定效應(yīng)模型，運(yùn)用stata15軟件進(jìn)行實(shí)證分析，表5中模型（1）可決系數(shù)R2為0.449，擬合程度較好；F值為47.36，說明模型有效，具有一定的統(tǒng)計(jì)意義。R&D投資強(qiáng)度（RDI）和企業(yè)價值（TQ）具有顯著影響，影響系數(shù)為0.039，在5%水平上顯著相關(guān)，表明，企業(yè)R&D投資強(qiáng)度每增加一個百分點(diǎn)，企業(yè)價值會增加3.9%。

表5 模型回歸結(jié)果

從控制變量的回歸系數(shù)看，公司規(guī)模與公司價值在1%水平上呈顯著負(fù)相關(guān)，公司盈利能力、資本結(jié)構(gòu)與公司價值在1%水平上呈顯著正相關(guān)，公司規(guī)模越小、收益率越高，負(fù)債與資產(chǎn)比率高，越有利于提升公司價值。

第二，關(guān)于滯后效應(yīng)檢驗(yàn)問題。表5為滯后效應(yīng)的回歸結(jié)果，表中R&D強(qiáng)度與托賓Q值呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為 0.065、0.069、0.105。R&D投資強(qiáng)度滯后階段的系數(shù)大于當(dāng)期的回歸系數(shù)，且滯后一期與滯后三期的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著，滯后二期的回歸系數(shù)顯著水平為5%，表明R&D投資強(qiáng)度對制藥企業(yè)價值的提升存在滯后性，說明假設(shè)2正確。此外，滯后三期的R&D投資強(qiáng)度回歸系數(shù)為0.105，模型可決系數(shù)R2為0.574，F(xiàn)值為58.04，表明該模型擬合度較好，滯后三階段的R&D投資強(qiáng)度對企業(yè)價值的提升影響較佳。

3.4 多重共線性檢驗(yàn)

兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)大于0.7，表明可能存在較為嚴(yán)重的多重共線性。但表4分析檢驗(yàn)結(jié)果中的相關(guān)系數(shù)在0.7以下，可以初步判斷不存在多重共線性問題。

另外，使用VIF法檢驗(yàn)是否存在多重共線性，若VIF值大于10，則存在多重共線性，而表6中變量的VIF值小于2，因此在模型變量間沒有嚴(yán)重的多重共線性，模型的結(jié)果有一定的參考價值。

表6 多重共線性檢驗(yàn)

4 結(jié)論與建議

4.1 基本結(jié)論

我們選取2012-2019年間的112家上市制藥企業(yè)的面板數(shù)據(jù)作為樣本，從相關(guān)性與滯后性兩方面分析R&D投資強(qiáng)度與制藥公司價值之間的關(guān)系。結(jié)果表明，我國醫(yī)藥企業(yè)需要不斷加大研發(fā)投入，持續(xù)進(jìn)行新產(chǎn)品開發(fā)，進(jìn)而不斷提高企業(yè)的創(chuàng)新能力；同時，為社會提供更好的醫(yī)藥產(chǎn)品，增進(jìn)人民健康，增加社會福利。

我國醫(yī)藥制造業(yè)上市公司研發(fā)投入強(qiáng)度對企業(yè)價值有重要的影響。從回歸結(jié)果可以看出，研發(fā)投入強(qiáng)度（RDI）與制藥企業(yè)TQ值的回歸系數(shù)為正，通過5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，R&D投入強(qiáng)度每增加一個百分點(diǎn)，企業(yè)當(dāng)年的價值增加3.9%，市場對R&D投資活動給予積極評價。R&D投資強(qiáng)度對企業(yè)價值的影響是滯后的，研發(fā)投入不僅影響當(dāng)期的企業(yè)價值，還可提高企業(yè)的長期價值，滯后3期時的效應(yīng)最佳。

4.2 政策建議

醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)具有戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的基本特性，直接關(guān)系著人民的健康與幸福，需要政府給予大力支持與引導(dǎo)。我國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對發(fā)達(dá)國家還是有一定的差距，需要充分發(fā)揮中藥產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢，加快產(chǎn)品與技術(shù)的升級換代，提高制藥企業(yè)的研發(fā)效率，進(jìn)而提高企業(yè)的整體創(chuàng)新水平。

第一，強(qiáng)化政策引導(dǎo)。研發(fā)活動具有較強(qiáng)的正外部性、結(jié)果的不確定性、市場的高風(fēng)險性等特征，有必要加強(qiáng)政策支持的力度。政府可采用政策性補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等形式，引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)研發(fā)活動。

第二，拓寬融資渠道。政府通過完善多層次資本市場體系，在發(fā)揮政策性金融的作用的同時，鼓勵商業(yè)金融機(jī)構(gòu)支持中小企業(yè)的R&D投資活動，強(qiáng)化邊際投入[32]。

第三，優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)。盡管我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)投入在持續(xù)增加，但產(chǎn)出效率不高，企業(yè)、地區(qū)之間存在差異。基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究的投入均不足，限制了企業(yè)研發(fā)投入效率的提高。醫(yī)藥企業(yè)要持續(xù)推進(jìn)基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究的有機(jī)結(jié)合，優(yōu)化企業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高研發(fā)的產(chǎn)出效率。

第四，提升團(tuán)隊(duì)水平。高度重視醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，重點(diǎn)強(qiáng)化高端研發(fā)人才的培育工作，提升綜合素養(yǎng)，提高創(chuàng)新意識與創(chuàng)造能力。

第五，構(gòu)建研發(fā)聯(lián)盟。為提高研發(fā)活動的有效性，制藥企業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)需要融合發(fā)展，形成緊密型研發(fā)聯(lián)盟。政府引導(dǎo)創(chuàng)新主體之間構(gòu)建“嵌入式”研發(fā)平臺，加強(qiáng)協(xié)作，推進(jìn)共享，分擔(dān)研發(fā)成本，分散研發(fā)風(fēng)險與[33]，加快成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。