醫(yī)藥制造業(yè)上市公司研發(fā)投入與成長性之間關(guān)系的實(shí)證研究

褚雪

（南京郵電大學(xué)通達(dá)學(xué)院，江蘇 揚(yáng)州225000）

1 引言

自新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，我國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)在抗擊疫情、保衛(wèi)人民生命健康安全方面持續(xù)發(fā)力，提供了大量的醫(yī)療器械和藥品試劑等，為我國打贏疫情防衛(wèi)戰(zhàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。此外，人口老齡化加速、居民收入水平提高、健康意識增強(qiáng)后，人們對醫(yī)藥產(chǎn)品和醫(yī)療服務(wù)的需求不斷擴(kuò)大。在此背景下，我國醫(yī)藥制造業(yè)的健康發(fā)展、藥企的成長性關(guān)乎國計(jì)民生，不容小視。但現(xiàn)實(shí)情況是，藥品生產(chǎn)批號中仍以低端仿制藥為主，新藥開發(fā)水平仍落后于發(fā)達(dá)國家，研發(fā)能力正成為制約醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。對于醫(yī)藥制造業(yè)而言，其研發(fā)過程明顯具有投入成本高、風(fēng)險(xiǎn)水平高和回報(bào)周期長等特點(diǎn)，所以不少公司都放棄了自主研發(fā)的道路。本文以醫(yī)藥制造業(yè)上市公司作為研究對象，對其研發(fā)投入與公司成長性之間的關(guān)系進(jìn)行理論和實(shí)證分析，以期為公司管理者提升公司成長性和競爭力提供參考。

2 理論研究

成長性是描述一個(gè)企業(yè)在未來較長的一段時(shí)間內(nèi)逐漸變大變強(qiáng)的狀態(tài)和變革的趨勢。林建華[1]整理并總結(jié)了企業(yè)成長性的相關(guān)理論，在此基礎(chǔ)之上提出：成長性反映了企業(yè)持續(xù)經(jīng)營中所呈現(xiàn)的一種狀態(tài)，主要表現(xiàn)為企業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大、業(yè)務(wù)水平逐步提高、企業(yè)績效表現(xiàn)良好、盈利能力增強(qiáng)。

已有研究中關(guān)于研發(fā)投入對醫(yī)藥制造業(yè)公司成長性影響的分析結(jié)果不盡相同。絕大部分學(xué)者的研究結(jié)果表明，藥企的研發(fā)投入與其成長性成正相關(guān)關(guān)系，如楊永曉[2]通過對2011-2020年醫(yī)藥上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，從理論和實(shí)證兩個(gè)層面不僅論證了研發(fā)投入促進(jìn)藥企成長這個(gè)觀點(diǎn)外，還進(jìn)一步提出，這種正向影響具有一定的滯后性，并通過實(shí)證研究的結(jié)果證明會(huì)滯后兩期。也有一部分學(xué)者持不同意見，如馬寧[3]采用2014-2018年醫(yī)藥制造業(yè)公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明研發(fā)投入過高會(huì)降低藥企資金利用效率，反而會(huì)削弱公司的成長性。

3 實(shí)證研究

根據(jù)競爭力理論，企業(yè)加大研發(fā)的投入力度可以引進(jìn)高端人才，組建先進(jìn)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，也可以購置精密優(yōu)良的儀器設(shè)備，為技術(shù)創(chuàng)新打好硬件基礎(chǔ)。換言之，研發(fā)投入力度的加大可以有效提高創(chuàng)新能力，而創(chuàng)新能力的提高又有助于企業(yè)增強(qiáng)核心競爭力。生物醫(yī)藥行業(yè)既是知識密集型也是技術(shù)密集型行業(yè)，該行業(yè)公司的核心競爭力便在于產(chǎn)品研發(fā)能力，哪家公司能率先占領(lǐng)科技制高點(diǎn)，哪家公司便能在市場競爭中立于不敗之地。基于以上分析，本文提出的研究假設(shè)為：醫(yī)藥制造業(yè)公司的研發(fā)投入力度越大，企業(yè)的成長性越高，即二者成顯著正相關(guān)關(guān)系。

3.1 成長性評價(jià)指標(biāo)體系

確定了本文的研究假設(shè)之后便涉及變量的選取問題，首先要考慮的就是被解釋變量企業(yè)成長性的衡量指標(biāo)?？v觀國內(nèi)外學(xué)者的研究文獻(xiàn)，有的學(xué)者采用單一指標(biāo)如總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率或凈資產(chǎn)收益增長率來衡量成長性的大小，有的學(xué)者則將上述多個(gè)指標(biāo)綜合起來共同作為評價(jià)指標(biāo)?？紤]到采用某一指標(biāo)如營業(yè)收入增長率來評估企業(yè)成長性雖然操作簡單，但無法包括成長性的全部內(nèi)涵，難以全面考察成長性的各項(xiàng)影響因素，所以本文從多方面構(gòu)建企業(yè)成長性評價(jià)指標(biāo)體系，以綜合指標(biāo)來衡量成長性的大小。

此外，觀察已有的研究文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者基本上都是以財(cái)務(wù)指標(biāo)來構(gòu)建評價(jià)體系，這很可能是由于非財(cái)務(wù)指標(biāo)可得性低、主觀隨意性較強(qiáng)、難以量化，因而本文主要選取財(cái)務(wù)指標(biāo)，在參考前人成果的基礎(chǔ)上，分別從盈利能力、營運(yùn)能力、風(fēng)險(xiǎn)控制能力和發(fā)展能力4個(gè)角度共選取了12個(gè)指標(biāo)來評價(jià)企業(yè)的成長性。

指標(biāo)選取情況具體如表1所示。

表1 指標(biāo)選取情況一覽表

3.2 成長性評價(jià)指標(biāo)的因子分析

本文選取2017-2021年滬深兩市的醫(yī)藥制造業(yè)上市公司為研究對象，為提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，將研究年度內(nèi)被特殊處理（ST或*ST）、未持續(xù)經(jīng)營、數(shù)據(jù)缺失或異常的公司從樣本中剔除，所有數(shù)據(jù)均來自Wind資訊金融終端。

對樣本公司2017-2021年的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行因子分析，考慮到5次分析的步驟都是一致的，就不在文中一一展示，僅以2017年的數(shù)據(jù)為例，展示研究過程。

第一步為Bartlett球形度和KMO檢驗(yàn)，KMO統(tǒng)計(jì)量0.655＞0.5，卡方統(tǒng)計(jì)量為1 511.899，伴隨概率值為0＜0.05，說明所選取的指標(biāo)適用于后續(xù)的因子分析。

第二步為提取出反映12個(gè)指標(biāo)大部分信息的公共因子，本文選取使用頻率較高的主成分分析法得到表2。

表2 總方差解釋表

觀察表2的結(jié)果，前3個(gè)因子的初始特征值分別為3.425、3.040和1.103，均滿足大于1的要求，表明適宜選取3個(gè)因子。但前3個(gè)因子所對應(yīng)的累積貢獻(xiàn)率為63.073%，數(shù)值略低。為進(jìn)一步判斷提取3個(gè)因子是否適當(dāng)，借助圖1來觀察因子走勢。

圖1 碎石圖

從碎石圖中很明顯能夠看出前3個(gè)因子的走勢極為陡峭，從第4個(gè)因子開始曲線走勢緩和得多，因而選取前3個(gè)因子較為恰當(dāng)。

第三步為因子旋轉(zhuǎn)，得到的結(jié)果為：

在第一個(gè)因子F1中，X2、X3和X1的載荷系數(shù)較高，分別為0.942、0.931和0.892，即F1主要解釋了營業(yè)利潤率、銷售凈利率和總資產(chǎn)報(bào)酬率。

在第二個(gè)因子F2中，X12的載荷系數(shù)最高，達(dá)0.979，其次是X7，為0.962，此外，X4的載荷系數(shù)0.937也遠(yuǎn)高于其他指標(biāo)，即F2主要解釋了營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率以及流動(dòng)比率。

最后一個(gè)因子F3在X5和X10上的載荷相對較大，分別為0.803和-0.660，說明其主要解釋了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)增長率。

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計(jì)算出這3個(gè)因子的綜合得分，具體如表3所示。

表3 成分得分系數(shù)矩陣

計(jì)算出每個(gè)因子的得分，具體公式為：

F1=0.265×X1+0.289×X2+0.286×X3+0.019×X4+0.083×X5+0.013×X6+0.002×X7-0.126×X8+0.144×X9+0.030×X10+0.162×X11-0.029×X12

F2=0.002×X1-0.050×X2-0.056×X3+0.323×X4-0.031×X5-0.021×X6+0.336×X7-0.087×X8+0.010×X9-0.020×X10-0.021×X11+0.343×X12

F3=-0.021×X1+0.039×X2+0.038×X3+0.089×X4+0.738×X5+0.046×X6-0.084×X7+0.039×X8+0.059×X9-0.582×X10+0.050×X11+0.006×X12

再結(jié)合表2，以每個(gè)因子的方差百分比作為權(quán)重，加權(quán)求和計(jì)算得到每家樣本公司的綜合得分F，以此作為企業(yè)成長性的綜合衡量指標(biāo)，計(jì)算公式如下：

3.3 變量選取及模型構(gòu)建

本文需要驗(yàn)證的研究假設(shè)為醫(yī)藥制造業(yè)上市公司加大研發(fā)方面的經(jīng)費(fèi)支出會(huì)提高自身的成長性，所涉及的最重要的兩個(gè)變量就是研發(fā)投入和成長性。前文已經(jīng)構(gòu)建了成長性評價(jià)指標(biāo)體系，并借助因子模型成功計(jì)算出綜合因子得分作為成長性的具體衡量指標(biāo)。至于研發(fā)投入，已有研究成果中主要采用兩個(gè)指標(biāo)來衡量：一是研發(fā)費(fèi)用的絕對數(shù)；二是研發(fā)投入強(qiáng)度，也就是研發(fā)費(fèi)用占主營業(yè)務(wù)收入的比例。

考慮到不同企業(yè)之間的研發(fā)費(fèi)用絕對額差距懸殊，在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)易引起誤差。而研發(fā)投入強(qiáng)度是一個(gè)相對數(shù)，具有較高的可比性，因而選擇以研發(fā)投入強(qiáng)度作為解釋變量。

除研發(fā)投入外，企業(yè)成長性還受一些因素的影響，為增強(qiáng)本文實(shí)證研究結(jié)論的科學(xué)性和信服力，另加入兩個(gè)控制變量：公司規(guī)模和所處區(qū)域，如表4所示。

表4 變量選取情況

本文構(gòu)建的面板數(shù)據(jù)回歸模型為：

其中，α0為常數(shù)；εi，t為隨機(jī)誤差項(xiàng)；i為第i家樣本公司；t為第t年數(shù)據(jù)。

3.4 回歸檢驗(yàn)

實(shí)證研究所采用的是面板數(shù)據(jù)，進(jìn)行回歸分析之前應(yīng)先進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

得到的卡方值為3.024 355，對應(yīng)的P值為0.455 2，接受采用隨機(jī)效應(yīng)的原假

設(shè)，因而下文的回歸應(yīng)用的是隨機(jī)效應(yīng)模型。得到的結(jié)果如表6所示。

表6 回歸結(jié)果統(tǒng)計(jì)

此外，R2的數(shù)值為0.55，相對較高，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的P值為0。再看T檢驗(yàn)的結(jié)果，大部分變量都通過了10%顯著性水平的T檢驗(yàn)，總體而言，本文所構(gòu)建的回歸模型的擬合效果較好。

4 結(jié)論

觀察解釋變量RDB，當(dāng)期研發(fā)投入的系數(shù)以及滯后一期、兩期的系數(shù)分別為2.039、1.088和1.002，這表明對于藥企而言，加大研發(fā)方面的投入力度對公司成長性是有積極作用的。其中，RDBi,t-1和RDBi,t-2均能通過顯著性水平為10%的T檢驗(yàn)，說明該積極作用雖然在當(dāng)年并不明顯，但在公司之后兩年的發(fā)展中會(huì)體現(xiàn)出來，逐漸提升藥企的成長性。

除解釋變量外，控制變量企業(yè)規(guī)模（Size）也通過了T檢驗(yàn)，系數(shù)為-2.199，說明企業(yè)規(guī)模與成長性成負(fù)相關(guān)關(guān)系。一般而言，小公司的成長速度往往是快于大公司的，大公司相對成熟，盈利能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力、發(fā)展能力等相對穩(wěn)定，而小公司往往處于初創(chuàng)或成長期，發(fā)展空間相對較大。

此外，公司所處地區(qū)（Area）這一指標(biāo)的P值為0.262 6，未通過T檢驗(yàn)，說明醫(yī)藥制造業(yè)公司的成長性與所處地區(qū)并無明顯關(guān)系，這可能與本文指標(biāo)選取得過于簡單有關(guān)，區(qū)位優(yōu)勢是一個(gè)較為復(fù)雜的概念，本文僅僅用經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)的虛擬變量來衡量，可能并不能準(zhǔn)確反映區(qū)位優(yōu)勢的大小，從而使得其與企業(yè)成長性之間并未表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性。