創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響研究
——基于醫(yī)藥制造業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

王關(guān)義 袁璐嬋

（北京印刷學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 102600）

一、文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

（一）國(guó)外文獻(xiàn)綜述

國(guó)外大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)果顯示，創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效呈正相關(guān)關(guān)系。Wang 等（2022）[1]以2007—2019 年中國(guó)A 股上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)上市公司的創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著正向影響。Tsegaye Mulugeta（2023）[2]研究了476 家埃塞俄比亞能源企業(yè)的研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果顯示，創(chuàng)新投入與企業(yè)長(zhǎng)期績(jī)效之間存在正相關(guān)關(guān)系，但對(duì)企業(yè)短期績(jī)效有一定的負(fù)向影響，并且對(duì)不同類(lèi)別企業(yè)的影響存在顯著差異。Zhang（2021）[3]使用最小二乘法研究了創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效的內(nèi)生關(guān)系，以2014—2018 年滬深兩市A 股主板上市公司為研究樣本，從創(chuàng)新角度探究管理能力的提升能否有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入向企業(yè)績(jī)效的轉(zhuǎn)化。研究結(jié)果表明，創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效之間存在雙向影響，創(chuàng)新投入能顯著促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的增長(zhǎng)。

（二）國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)關(guān)于創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的研究甚多，但研究結(jié)果并不一致。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為增加創(chuàng)新投入能有效促進(jìn)企業(yè)績(jī)效指標(biāo)的提升。姚公安等（2009）[4]以我國(guó)2007 年電子信息產(chǎn)業(yè)中的百?gòu)?qiáng)企業(yè)為研究對(duì)象，結(jié)果顯示，創(chuàng)新資金投入與企業(yè)績(jī)效呈高度正相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)新投入的增加會(huì)顯著促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。王鳳洲等（2012）[5]以福州上市企業(yè)2004—2009 年的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效指標(biāo)呈正向相關(guān)關(guān)系。羅建強(qiáng)等（2023）[6]以2013—2019 年中國(guó)技術(shù)密集型上市制造企業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證研究了企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效指標(biāo)有正向影響。

另外，也有部分學(xué)者得出了不同的結(jié)論。許照成等（2019）[7]以2012—2016 年中國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，實(shí)證結(jié)果表明創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效呈倒U 型關(guān)系，即隨著創(chuàng)新投入的增加，企業(yè)績(jī)效先上升后下降。侯思源等（2020）[8]以2016—2018 年農(nóng)業(yè)上市公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效影響不顯著。傅端香等（2023）[9]以滬深A(yù) 股上市制造業(yè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，認(rèn)為創(chuàng)新投入在短期內(nèi)對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)向影響。

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理，我們發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致研究結(jié)果不一致的原因主要有以下兩點(diǎn)。首先，選取的研究對(duì)象不同：大多數(shù)文獻(xiàn)所選的樣本數(shù)據(jù)時(shí)間跨度和企業(yè)樣本容量都不同，這最終導(dǎo)致了研究結(jié)果的不同。其次，行業(yè)性質(zhì)也存在差異：不同行業(yè)對(duì)創(chuàng)新投入的重視程度也有差異，比如，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)就需要更多的創(chuàng)新投入，而較為傳統(tǒng)的行業(yè)則對(duì)創(chuàng)新的需求較少。[10]因此，創(chuàng)新投入程度的不同對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響也是不同的。綜合上述分析，我們提出了本文的假設(shè)：

H1：創(chuàng)新投入能正向影響企業(yè)績(jī)效，且效果顯著。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

為了研究我國(guó)制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展情況，根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類(lèi)指引2012 版本，本文選擇極具代表性的醫(yī)藥行業(yè)作為研究對(duì)象，以我國(guó)2017—2022 年滬深A(yù) 股醫(yī)藥制造上市企業(yè)為研究樣本，實(shí)證分析了醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，其中所有數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。但由于存在部分企業(yè)數(shù)據(jù)缺失等異常情況，為了保證數(shù)據(jù)的合理性、可靠性及嚴(yán)謹(jǐn)性，本文對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：首先，所選企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況覆蓋優(yōu)、中、差三個(gè)不同層次，以確保數(shù)據(jù)更具有效性；其次，剔除ST、*ST 和剛上市的企業(yè)以及2017—2022年數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。經(jīng)過(guò)篩選，得到320 個(gè)樣本觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel 表格中進(jìn)行樣本預(yù)整理，再使用SPSS25.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)證分析研究，最終得出一系列研究結(jié)果。

（二）變量定義

1.被解釋變量：總資產(chǎn)收益率（ROA）。在以往的研究中，學(xué)者們對(duì)企業(yè)績(jī)效的衡量標(biāo)準(zhǔn)各不相同，通常分為市場(chǎng)績(jī)效表示法和多個(gè)會(huì)計(jì)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法兩種方式。市場(chǎng)績(jī)效表示法即用托賓Q 值來(lái)衡量企業(yè)績(jī)效的高低，即現(xiàn)有資本的市場(chǎng)價(jià)值與其重置成本的比率，托賓Q 值越高，則意味著未來(lái)企業(yè)越具有發(fā)展?jié)摿?。比如，楊思敏等?023）[11]基于企業(yè)高管激勵(lì)視角，選取了我國(guó)2010—2021 年滬深A(yù) 股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，以市值與替代成本表示托賓Q 值。相較于托賓Q 值，國(guó)內(nèi)更多學(xué)者選擇使用多個(gè)會(huì)計(jì)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法來(lái)衡量企業(yè)績(jī)效。比如，馬宏宇等（2023）[12]選取了2015—2019 年滬深A(yù) 股上市公司為研究樣本，以資產(chǎn)收益率（凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)余額）來(lái)表示企業(yè)績(jī)效。房孟佳（2022）[13]選取了2018—2019 年滬深A(yù) 股主板上市且研發(fā)投入大于零的公司為研究樣本，以上市公司營(yíng)業(yè)收入來(lái)表示企業(yè)績(jī)效。

本文借鑒現(xiàn)有研究，選取上市公司的ROA 指標(biāo)（凈利潤(rùn)/期末總資產(chǎn)）作為衡量企業(yè)績(jī)效的關(guān)鍵指標(biāo)。ROA 值的大小反映了企業(yè)的盈利能力，一般而言，ROA＜15%的上市企業(yè)，表明其企業(yè)盈利能力較弱；15%≤ROA＜20%的上市企業(yè)，表明其盈利能力較強(qiáng)；ROA≥20%的上市企業(yè)，則表明其企業(yè)績(jī)效非常優(yōu)秀。[14]

2.被解釋變量：凈資產(chǎn)收益率（ROE）。凈資產(chǎn)收益率表示在一定時(shí)期內(nèi)，企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力，也可以反映企業(yè)的資金或資本的增值能力。凈資產(chǎn)收益率指標(biāo)值越高，說(shuō)明企業(yè)收益水平越高。本文為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，用凈資產(chǎn)收益率替換總資產(chǎn)收益率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其原因在于，總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率是表示企業(yè)盈利能力的主要指標(biāo)，且均可以衡量企業(yè)獲取收益的能力，因此，選取凈資產(chǎn)收益率作為本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)指標(biāo)更具有研究意義。本文將借鑒學(xué)者對(duì)企業(yè)績(jī)效的學(xué)術(shù)研究成果，用企業(yè)凈利潤(rùn)/期末凈資產(chǎn)來(lái)衡量?jī)糍Y產(chǎn)收益率。

3.解釋變量：創(chuàng)新投入（RD）。一般而言，當(dāng)創(chuàng)新投入強(qiáng)度低于1%時(shí)，企業(yè)在激烈的競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)環(huán)境中生存的機(jī)會(huì)非常渺茫，更不可能達(dá)到可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)。當(dāng)創(chuàng)新投入強(qiáng)度在3%至5%之間時(shí)，說(shuō)明企業(yè)能夠在激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中取得良好的經(jīng)營(yíng)效益，并在同行業(yè)企業(yè)中具有一定的競(jìng)爭(zhēng)力。而當(dāng)創(chuàng)新投入強(qiáng)度高于5%時(shí)，表明企業(yè)的自主創(chuàng)新水平處于行業(yè)領(lǐng)先水平，且未來(lái)發(fā)展前景廣闊，具有較強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。[14]在目前已有的研究文獻(xiàn)中，大多數(shù)學(xué)者使用研發(fā)投入與營(yíng)業(yè)收入的比值來(lái)表示創(chuàng)新投入。王鳳洲等（2012）[5]以2004—2009 年上海、深圳和福建省A 股上市的所有公司為研究樣本，選取技術(shù)創(chuàng)新投入密度（技術(shù)創(chuàng)新投入/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入）來(lái)衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入程度。傅端香等（2023）[9]以2018—2022年滬深A(yù) 股上市制造業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，用研發(fā)費(fèi)用/營(yíng)業(yè)收入來(lái)表示創(chuàng)新投入大小，并衡量制造企業(yè)的研發(fā)投入水平高低?；诖?，本文選取研發(fā)投入與營(yíng)業(yè)收入的比值來(lái)計(jì)量企業(yè)創(chuàng)新投入的程度，其中研發(fā)投入和營(yíng)業(yè)收入均取自醫(yī)藥制造企業(yè)中的利潤(rùn)表數(shù)據(jù)。

4.控制變量：影響醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)績(jī)效的因素除了創(chuàng)新投入以外，還包括其他的變量。因此，為了直觀(guān)地反映創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，本文引入了以下三個(gè)控制變量：總資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）、流動(dòng)比率（WAC）和資產(chǎn)負(fù)債率（DEBIT）。

（1）總資產(chǎn)規(guī)模：是指企業(yè)所擁有或控制的總資產(chǎn)額。企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模越大，表明該企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況越好、經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng)，且在創(chuàng)新方面投入較多資金，并對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生較大的影響。羅建強(qiáng)等（2023）[6]在研究制造企業(yè)服務(wù)化、研發(fā)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效三者之間的關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著正向影響。因此，本文選擇總資產(chǎn)規(guī)模作為控制變量之一，目的是降低總資產(chǎn)規(guī)模對(duì)企業(yè)績(jī)效的側(cè)面影響，以確保創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效主效應(yīng)的可靠性。本文將對(duì)醫(yī)藥制造企業(yè)的總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)來(lái)表示總資產(chǎn)規(guī)模。

（2）流動(dòng)比率：是衡量企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)變現(xiàn)能力強(qiáng)弱和短期償債能力高低的重要財(cái)務(wù)指標(biāo)。流動(dòng)比率的值越高，說(shuō)明其變現(xiàn)能力和償債能力越強(qiáng)，企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新投入的研發(fā)資金就會(huì)越多，從而影響企業(yè)的績(jī)效指標(biāo)。郭紅禹（2022）[15]以2007—2020 年A 股上市公司為研究樣本，在研究企業(yè)內(nèi)部薪酬差距、創(chuàng)新投入與財(cái)務(wù)績(jī)效之間的關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)比率對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效有顯著的正向影響。因此，本文選取流動(dòng)比率作為控制變量，以流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債來(lái)表示流動(dòng)比率。

（3）資產(chǎn)負(fù)債率：是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值。資產(chǎn)負(fù)債率的大小能夠有效地反映企業(yè)在未來(lái)長(zhǎng)期發(fā)展過(guò)程中的償債能力，較高的資產(chǎn)負(fù)債率意味著較弱的償債能力，表明企業(yè)面臨較大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；而較低的資產(chǎn)負(fù)債率則表明企業(yè)償債能力較強(qiáng)，面臨較小的風(fēng)險(xiǎn)，但不利于企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。吳旻佳等（2022）[16]在研究耐心資本和創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)負(fù)債率在1%置信水平上顯著負(fù)向影響企業(yè)績(jī)效，說(shuō)明資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)在一定程度上對(duì)企業(yè)績(jī)效指標(biāo)產(chǎn)生影響。因此，本文選取負(fù)債總額/資產(chǎn)總額來(lái)表示資產(chǎn)負(fù)債率。具體各變量的計(jì)算方式如表1 所示。

表1 變量定義及解釋

（三）模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，本研究建立了關(guān)于變量ROA 的方程，并提供相應(yīng)變量參數(shù)，構(gòu)建如下基本回歸模型：

其中ROA 表示企業(yè)績(jī)效，α0，α1，α2，α3，α4是待估計(jì)參數(shù)，α0為截距項(xiàng)，α1，α2，α3，α4表示變量系數(shù)，ε 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

三、數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文對(duì)所有變量進(jìn)行了描述統(tǒng)計(jì)分析，數(shù)據(jù)樣本為320 個(gè)觀(guān)測(cè)值，從最小值、最大值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差四個(gè)方面觀(guān)察樣本數(shù)據(jù)特征，描述性統(tǒng)計(jì)的具體數(shù)據(jù)結(jié)果如下頁(yè)表2 所示。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

總資產(chǎn)收益率的平均值為0.0719，遠(yuǎn)低于總資產(chǎn)收益率15%的高盈利能力水平，這表明在2017 年至2022 年期間，滬深A(yù) 股上市醫(yī)藥制造企業(yè)的平均收益率水平普遍不高，企業(yè)盈利能力較弱。樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.6206，表明不同企業(yè)之間的績(jī)效差距較大，說(shuō)明了醫(yī)藥制造企業(yè)的績(jī)效水平總體上發(fā)展不均衡，其主要原因可能是各企業(yè)對(duì)創(chuàng)新投入的重視程度不同。另外，總資產(chǎn)收益率的最大值為0.3678，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其平均值0.0719，表明仍然有部分企業(yè)的績(jī)效水平十分優(yōu)秀?？傎Y產(chǎn)收益率的最小值為-0.1536，其值為負(fù)數(shù)，這表明部分企業(yè)的投入產(chǎn)出水平較差，企業(yè)的資產(chǎn)利用效率較低。

凈資產(chǎn)收益率的平均值為0.1049，小于總資產(chǎn)收益率的較高盈利能力水平15%，說(shuō)明在2017 年至2022 年期間企業(yè)績(jī)效發(fā)展相對(duì)穩(wěn)定，且企業(yè)凈資產(chǎn)收益率的平均值還有很大的上升空間。凈資產(chǎn)收益率的最大值為0.5427，高于總資產(chǎn)收益率的最大值0.3678，說(shuō)明上市醫(yī)藥制造企業(yè)對(duì)凈資產(chǎn)的利用率較高。凈資產(chǎn)收益率的最小值為-0.262，其值為負(fù)數(shù)，表明醫(yī)藥制造業(yè)公司之間的績(jī)效水平相差較大，也凸顯了我國(guó)醫(yī)藥制造行業(yè)的平均績(jī)效水平不高，其原因可能是由于我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)量規(guī)模較大，市場(chǎng)化水平高，導(dǎo)致企業(yè)之間產(chǎn)生較為激烈的競(jìng)爭(zhēng)，且大多醫(yī)藥企業(yè)的規(guī)模主要以小型企業(yè)為主，因此，醫(yī)藥制造企業(yè)的集中度不均衡，整體的企業(yè)收益率較低。凈資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0854，遠(yuǎn)小于總資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差0.6206，說(shuō)明不同醫(yī)藥制造企業(yè)之間的凈資產(chǎn)收益率水平差距較小，且凈資產(chǎn)收益率效益高于總資產(chǎn)收益率。

創(chuàng)新投入的平均值為0.0496，處于3%至5%的創(chuàng)新投入強(qiáng)度之間，其數(shù)值接近創(chuàng)新投入強(qiáng)度5%，說(shuō)明大多數(shù)醫(yī)藥企業(yè)在創(chuàng)新研發(fā)方面都進(jìn)行了大量的創(chuàng)新投入，其創(chuàng)新投入水平相差不大，預(yù)示著醫(yī)藥制造企業(yè)未來(lái)發(fā)展前景十分樂(lè)觀(guān)，且在市場(chǎng)上具有一定的競(jìng)爭(zhēng)力。創(chuàng)新投入的最小值為0.0002，與樣本數(shù)據(jù)的平均值0.0496 相差較大，說(shuō)明部分企業(yè)對(duì)創(chuàng)新研發(fā)的投入嚴(yán)重不足，或者部分企業(yè)對(duì)創(chuàng)新投入的重視程度還不夠。創(chuàng)新投入的最大值為0.1708，表明在醫(yī)藥制造企業(yè)中，仍然存在部分企業(yè)的創(chuàng)新投入力度較大的情況，且創(chuàng)新投入最大值和最小值相差過(guò)大，反映出各企業(yè)之間對(duì)創(chuàng)新投入的重視程度有較大差異。創(chuàng)新投入的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0361，從整體上來(lái)看，說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)的創(chuàng)新投入強(qiáng)度不存在特別明顯的差距，并且其數(shù)值較小，表明我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)還有很大發(fā)展空間和潛力。

總資產(chǎn)規(guī)模的平均值為22.6717，說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)的規(guī)模處于中等水平，其中最小值是20.9343，最大值達(dá)到25.3976，浮動(dòng)范圍不大，表明大多數(shù)醫(yī)藥制造企業(yè)的規(guī)模差異較小。根據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差為0.9724，其數(shù)值小于1，再結(jié)合企業(yè)規(guī)模的平均值、最小值以及最大值的浮動(dòng)范圍，綜合可知我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)的規(guī)模不存在明顯差異，也說(shuō)明各企業(yè)之間總資產(chǎn)占比沒(méi)有太大差距。

當(dāng)流動(dòng)比率的值大于2 時(shí)，企業(yè)就可以保證短期負(fù)債能得到償還。本樣本的流動(dòng)比率平均值為1.9169，其數(shù)值小于2，則說(shuō)明大多數(shù)醫(yī)藥企業(yè)流動(dòng)資金變現(xiàn)能力較弱，存在一定的短期償債風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)比率的最小值為0.0035，說(shuō)明某些醫(yī)藥企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)幾乎不能變現(xiàn)，隨時(shí)都有資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，不利于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展。流動(dòng)比率的最大值為12.6897，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于標(biāo)準(zhǔn)值比率2，表明個(gè)別醫(yī)藥制造企業(yè)的資產(chǎn)變現(xiàn)能力非常強(qiáng)，但是過(guò)高的流動(dòng)比率意味著某些醫(yī)藥制造企業(yè)有大量閑置資金或者存貨積壓，說(shuō)明企業(yè)未能合理利用資產(chǎn)，可能會(huì)失去更多投資機(jī)會(huì)。流動(dòng)比率的標(biāo)準(zhǔn)差為1.7984，超過(guò)1，意味著我國(guó)大部分醫(yī)藥制造企業(yè)的流動(dòng)比率與平均值之間差距較大，各企業(yè)短期內(nèi)的償債能力存在明顯差異。

從財(cái)務(wù)的角度來(lái)看，資產(chǎn)負(fù)債率在40%左右最為合適且更利于企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。本樣本資產(chǎn)負(fù)債率的平均值為1.0536，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)40%，說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)的負(fù)債率普遍過(guò)高。資產(chǎn)負(fù)債率的最小值為0.0297，負(fù)債率太低，說(shuō)明部分企業(yè)未能進(jìn)行有效融資。資產(chǎn)負(fù)債率的最大值為12.6897，負(fù)債率過(guò)高，意味著個(gè)別企業(yè)的所有者投入資本較少，企業(yè)只能過(guò)度依賴(lài)債務(wù)融資，這樣不僅會(huì)給企業(yè)帶來(lái)巨額的利息支出，而且較高的償債壓力可能會(huì)讓企業(yè)面臨無(wú)法及時(shí)償還債務(wù)而承擔(dān)違約風(fēng)險(xiǎn)，甚至導(dǎo)致破產(chǎn)。資產(chǎn)負(fù)債率的標(biāo)準(zhǔn)差為1.6507，其值仍然過(guò)大，表明醫(yī)藥制造企業(yè)的整體負(fù)債率水平較高。綜上所述，大多數(shù)醫(yī)藥制造企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率均超過(guò)了正常水平，企業(yè)應(yīng)該調(diào)整優(yōu)化債務(wù)結(jié)構(gòu)以降低資產(chǎn)負(fù)債率，適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)變化。

（二）相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。值得注意的是，相關(guān)性分析并不能表明變量之間的因果關(guān)系，它只能說(shuō)明變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，并通過(guò)具體數(shù)值表示相關(guān)程度的大小，這一大小是由相關(guān)系數(shù)來(lái)確定。相關(guān)系數(shù)指標(biāo)的值介于-1 至1 之間，若相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近于1，表明變量因素之間呈高度相關(guān)關(guān)系；若相關(guān)系數(shù)值等于1 時(shí)，則表示變量因素之間呈完全正相關(guān)關(guān)系；若相關(guān)系數(shù)值等于-1 時(shí)，則表示變量因素之間呈完全負(fù)相關(guān)關(guān)系；當(dāng)相關(guān)系數(shù)值等于0 時(shí)，則說(shuō)明變量因素之間不存在線(xiàn)性關(guān)系。因此，在研究變量因素之間的回歸關(guān)系之前，必須對(duì)變量因素進(jìn)行相關(guān)性分析。常見(jiàn)的相關(guān)性分析方法包括皮爾遜相關(guān)（Pearson Correlation）和斯皮爾曼相關(guān)（Spearman Correlation），本文采用皮爾遜相關(guān)對(duì)創(chuàng)新投入、企業(yè)績(jī)效、總資產(chǎn)規(guī)模、流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表3。

表3 主要變量的Pearson 相關(guān)系數(shù)矩陣分析結(jié)果

由表3 可以看出，創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效之間的相關(guān)性系數(shù)為0.194，且在5%的置信水平上顯著，這表明上市醫(yī)藥制造企業(yè)的創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系，即增加創(chuàng)新投入能有效促進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)的企業(yè)績(jī)效，本文假設(shè)得到初步證實(shí)。企業(yè)績(jī)效與總資產(chǎn)規(guī)模存在正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.017，其相關(guān)系數(shù)值較小。企業(yè)績(jī)效與流動(dòng)比率的相關(guān)系數(shù)為0.169，為正值，在5%的置信水平上影響企業(yè)績(jī)效，說(shuō)明流動(dòng)比率越高，企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)越好。企業(yè)績(jī)效與資產(chǎn)負(fù)債率的相關(guān)系數(shù)為0.236，在5%的置信水平上正向影響企業(yè)績(jī)效。除此之外，流動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率之間存在5%置信水平上的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明提高企業(yè)流動(dòng)比率會(huì)有效降低資產(chǎn)負(fù)債率。

為了檢驗(yàn)自變量之間是否存在多重共線(xiàn)的問(wèn)題，本文進(jìn)一步計(jì)算了自變量對(duì)因變量的方差膨脹因子（VIF），最終的計(jì)算結(jié)果如表4 所示。根據(jù)表中數(shù)據(jù)，各自變量的方差膨脹因子值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10，說(shuō)明各自變量對(duì)因變量企業(yè)績(jī)效的回歸模型影響較小，這證明了變量之間不存在多重共線(xiàn)的問(wèn)題，說(shuō)明此模型構(gòu)建比較合理。

表4 創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的方差膨脹因子（VIF）計(jì)算結(jié)果

（三）回歸分析

為了進(jìn)一步研究創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，繼續(xù)對(duì)變量進(jìn)行回歸分析。模型（1）是在不加控制變量的情況下，僅對(duì)創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效進(jìn)行線(xiàn)性回歸。模型（2）是在控制了其他變量之后，研究創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效的線(xiàn)性關(guān)系，并得出相應(yīng)回歸結(jié)果，見(jiàn)表5。

表5 創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的基本回歸結(jié)果

基于回歸分析表5 中模型（1）的結(jié)果可以看出，創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的回歸系數(shù)為0.303，且在1%的置信水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這表明創(chuàng)新投入可以正向地顯著影響企業(yè)績(jī)效，即當(dāng)醫(yī)藥制造企業(yè)提高創(chuàng)新投入比例后，企業(yè)績(jī)效呈上升趨勢(shì)。其主要原因一是創(chuàng)新型醫(yī)藥企業(yè)能利用先進(jìn)的技術(shù)設(shè)備，以更低的生產(chǎn)成本提高企業(yè)生產(chǎn)效率，從而提升企業(yè)的績(jī)效水平；二是創(chuàng)新投入能夠使醫(yī)藥制造企業(yè)推出產(chǎn)品和服務(wù)，快速地吸引客戶(hù)，滿(mǎn)足市場(chǎng)需求，有助于企業(yè)獲得更高收益率，同時(shí)也為醫(yī)藥制造企業(yè)占據(jù)市場(chǎng)創(chuàng)造了條件。

加入控制變量后的模型（2）顯示，創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效的回歸系數(shù)為0.312，在1%的置信水平上仍然高度顯著。這驗(yàn)證了在加入控制變量之后，醫(yī)藥制造企業(yè)的創(chuàng)新投入仍然能夠正向地顯著影響企業(yè)績(jī)效，即創(chuàng)新投入的增加可以有效促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提高。

根據(jù)模型（1）和模型（2）的回歸分析結(jié)果，可以得出我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)的創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。因此，醫(yī)藥企業(yè)應(yīng)該正視創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)的影響，并根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展階段有計(jì)劃地進(jìn)行創(chuàng)新投入，以幫助企業(yè)提升收益率。因此，本文假設(shè)成立。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法主要有以下幾種，一是可以通過(guò)替換自變量或因變量的方式，檢驗(yàn)替換后的自變量或因變量對(duì)結(jié)論的影響，觀(guān)察新結(jié)論與原始結(jié)論是否一致。若一致則說(shuō)明該模型具有穩(wěn)健性，若不一致，則說(shuō)明此模型不具有穩(wěn)健性；二是可以增加或減少控制變量，來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性；三是可以使用不同的理論模型或數(shù)學(xué)模型，對(duì)結(jié)論進(jìn)行重新檢驗(yàn)，通過(guò)對(duì)比最終結(jié)果來(lái)達(dá)到檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性的目的。

本研究通過(guò)選擇替換因變量的方式，重新定義被解釋變量，用凈資產(chǎn)收益率作為企業(yè)績(jī)效的替代變量，進(jìn)而代替總資產(chǎn)收益率，再次對(duì)模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)分析，結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果（被解釋變量為ROE)

數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，凈資產(chǎn)收益率與創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為0.466，且在1%的置信水平上呈顯著正相關(guān)，這表明創(chuàng)新投入的增加可以促進(jìn)凈資產(chǎn)收益率的提高。這一檢驗(yàn)結(jié)果與主回歸結(jié)果保持一致，證明了本文的假設(shè)具有穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與建議

本文以2017—2022 年滬深A(yù) 股上市醫(yī)藥企業(yè)為研究對(duì)象，得出以下結(jié)論，并對(duì)醫(yī)藥制造上市公司創(chuàng)新發(fā)展提出相應(yīng)建議。

（一）結(jié)論

隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的加快和科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高，加大企業(yè)自主創(chuàng)新力度已成為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心內(nèi)在力。企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展離不開(kāi)創(chuàng)新技術(shù)的有力支撐，只有不斷地創(chuàng)新，才能增加其服務(wù)和產(chǎn)品的附加值，獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而提升企業(yè)績(jī)效。

基于不同類(lèi)型企業(yè)的創(chuàng)新投入存在較大差異，本文以滬深A(yù) 股上市企業(yè)為例，選取更具代表性的醫(yī)藥制造企業(yè)作為研究對(duì)象。首先對(duì)各變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)；其次初步研究了創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)變量之間的相關(guān)性系數(shù)為0.194，存在正相關(guān)關(guān)系，且在1%的置信水平上顯著；再次，通過(guò)基本線(xiàn)性回歸進(jìn)一步分析，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效之間的回歸系數(shù)為0.303，且在1%的置信水平上高度顯著，說(shuō)明創(chuàng)新投入正向顯著地影響企業(yè)績(jī)效，本文假設(shè)成立；最后，使用凈資產(chǎn)收益率代替總資產(chǎn)收益率，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果仍然顯著且正相關(guān)，證明了本文假設(shè)具有穩(wěn)健性，進(jìn)一步增強(qiáng)了研究結(jié)論的可靠性。

（二）建議

現(xiàn)階段，黨和國(guó)家正帶領(lǐng)全國(guó)各族人民為實(shí)現(xiàn)第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)而不懈努力。這期間，要實(shí)現(xiàn)全面建成社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的目標(biāo)任務(wù)，就必須全面提升我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新體系的效率水平，實(shí)現(xiàn)我國(guó)科技高水平自立自強(qiáng)。

1.醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)樹(shù)立強(qiáng)烈的創(chuàng)新意識(shí)，并不斷增強(qiáng)創(chuàng)新觀(guān)念。創(chuàng)新是第一發(fā)展動(dòng)力，企業(yè)能否長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展很大程度上取決于企業(yè)經(jīng)營(yíng)者對(duì)創(chuàng)新意識(shí)的重視程度。醫(yī)藥制造業(yè)作為技術(shù)密集型行業(yè)，要想在行業(yè)中處于領(lǐng)先位置，就必須擁有高水平的核心技術(shù)。因此，醫(yī)藥企業(yè)應(yīng)定期對(duì)員工進(jìn)行自主創(chuàng)新意識(shí)培養(yǎng)教育，除此之外，醫(yī)藥制造業(yè)還可以開(kāi)展企業(yè)自主創(chuàng)新人才和企業(yè)家之間的研討交流活動(dòng)，培養(yǎng)其創(chuàng)新精神，同時(shí)引進(jìn)大量具有獨(dú)到創(chuàng)新眼光的優(yōu)秀創(chuàng)新人才，提高創(chuàng)新人才質(zhì)量，營(yíng)造良好的創(chuàng)新環(huán)境。

2.醫(yī)藥企業(yè)需要加大創(chuàng)新投入力度，并進(jìn)行合理的創(chuàng)新投入決策。由于不同醫(yī)藥制造企業(yè)處于不同的發(fā)展階段，其經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)環(huán)境也各有差異，因此，醫(yī)藥制造業(yè)應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際發(fā)展需求，適當(dāng)提高研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，并合理配置企業(yè)創(chuàng)新投入資源。更重要的是，企業(yè)應(yīng)全面評(píng)估需要進(jìn)行創(chuàng)新優(yōu)化的產(chǎn)品和服務(wù)，有針對(duì)性地進(jìn)行創(chuàng)新投入，以避免資源的浪費(fèi)，從而有效提升企業(yè)績(jī)效，為人們帶來(lái)更大的收益和滿(mǎn)意的服務(wù)。

3.企業(yè)應(yīng)建立信息共享機(jī)構(gòu)，以有效打破信息壁壘，降低信息差，促進(jìn)知識(shí)共享和共同發(fā)展。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)根據(jù)市場(chǎng)需求，與政府、科研機(jī)構(gòu)以及金融機(jī)構(gòu)等相關(guān)部門(mén)建立緊密的合作伙伴關(guān)系，構(gòu)建信息共享平臺(tái)，并積極拓展合作渠道，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和信息互惠。通過(guò)信息共享的方式，醫(yī)藥制造企業(yè)開(kāi)展共同藥物研發(fā)、技術(shù)交流等合作關(guān)系，不僅可以獲取前沿的科學(xué)信息和先進(jìn)的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，還能大大提高獲取市場(chǎng)信息的效率和準(zhǔn)確度，有助于更好地把握市場(chǎng)行情和科技動(dòng)態(tài)，提升自身創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力。

4.有效利用國(guó)家相關(guān)扶持政策。截至目前，我國(guó)各地區(qū)已經(jīng)出臺(tái)了超過(guò)二十多項(xiàng)政策措施，鼓勵(lì)醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展。這些政策涉及產(chǎn)業(yè)園規(guī)劃、專(zhuān)項(xiàng)資金扶持、融資渠道建設(shè)等各方面。由此可見(jiàn)，我國(guó)對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)的發(fā)展非常重視，其目的在于持續(xù)激勵(lì)研發(fā)者不斷進(jìn)行自主創(chuàng)新，既有助于企業(yè)高效地進(jìn)行創(chuàng)新投入，促進(jìn)醫(yī)藥企業(yè)持續(xù)生產(chǎn)，又能形成良性的經(jīng)濟(jì)制度運(yùn)行模式。因此，醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)該充分把握國(guó)家利好政策，利用政府補(bǔ)助、稅收返還等措施解決企業(yè)融資困難等問(wèn)題，降低企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)，節(jié)約企業(yè)成本，減輕企業(yè)的后顧之憂(yōu)，同時(shí)，提高企業(yè)創(chuàng)新活力和積極性，使得企業(yè)績(jī)效最大化。