医药制造业上市公司研发投入与成长性之间关系的实证研究

褚雪

（南京邮电大学通达学院，江苏 扬州225000）

1 引言

自新冠肺炎疫情爆发以来，我国生物医药产业在抗击疫情、保卫人民生命健康安全方面持续发力，提供了大量的医疗器械和药品试剂等，为我国打赢疫情防卫战奠定了坚实的物质基础。此外，人口老龄化加速、居民收入水平提高、健康意识增强后，人们对医药产品和医疗服务的需求不断扩大。在此背景下，我国医药制造业的健康发展、药企的成长性关乎国计民生，不容小视。但现实情况是，药品生产批号中仍以低端仿制药为主，新药开发水平仍落后于发达国家，研发能力正成为制约医药行业发展的关键因素。对于医药制造业而言，其研发过程明显具有投入成本高、风险水平高和回报周期长等特点，所以不少公司都放弃了自主研发的道路。本文以医药制造业上市公司作为研究对象，对其研发投入与公司成长性之间的关系进行理论和实证分析，以期为公司管理者提升公司成长性和竞争力提供参考。

2 理论研究

成长性是描述一个企业在未来较长的一段时间内逐渐变大变强的状态和变革的趋势。林建华[1]整理并总结了企业成长性的相关理论，在此基础之上提出：成长性反映了企业持续经营中所呈现的一种状态，主要表现为企业规模不断扩大、业务水平逐步提高、企业绩效表现良好、盈利能力增强。

已有研究中关于研发投入对医药制造业公司成长性影响的分析结果不尽相同。绝大部分学者的研究结果表明，药企的研发投入与其成长性成正相关关系，如杨永晓[2]通过对2011-2020年医药上市公司的相关数据进行回归分析，从理论和实证两个层面不仅论证了研发投入促进药企成长这个观点外，还进一步提出，这种正向影响具有一定的滞后性，并通过实证研究的结果证明会滞后两期。也有一部分学者持不同意见，如马宁[3]采用2014-2018年医药制造业公司的数据进行分析，结果表明研发投入过高会降低药企资金利用效率，反而会削弱公司的成长性。

3 实证研究

根据竞争力理论，企业加大研发的投入力度可以引进高端人才，组建先进的研发团队，也可以购置精密优良的仪器设备，为技术创新打好硬件基础。换言之，研发投入力度的加大可以有效提高创新能力，而创新能力的提高又有助于企业增强核心竞争力。生物医药行业既是知识密集型也是技术密集型行业，该行业公司的核心竞争力便在于产品研发能力，哪家公司能率先占领科技制高点，哪家公司便能在市场竞争中立于不败之地。基于以上分析，本文提出的研究假设为：医药制造业公司的研发投入力度越大，企业的成长性越高，即二者成显著正相关关系。

3.1 成长性评价指标体系

确定了本文的研究假设之后便涉及变量的选取问题，首先要考虑的就是被解释变量企业成长性的衡量指标。纵观国内外学者的研究文献，有的学者采用单一指标如总资产增长率、营业收入增长率或净资产收益增长率来衡量成长性的大小，有的学者则将上述多个指标综合起来共同作为评价指标。考虑到采用某一指标如营业收入增长率来评估企业成长性虽然操作简单，但无法包括成长性的全部内涵，难以全面考察成长性的各项影响因素，所以本文从多方面构建企业成长性评价指标体系，以综合指标来衡量成长性的大小。

此外，观察已有的研究文献可以发现，学者基本上都是以财务指标来构建评价体系，这很可能是由于非财务指标可得性低、主观随意性较强、难以量化，因而本文主要选取财务指标，在参考前人成果的基础上，分别从盈利能力、营运能力、风险控制能力和发展能力4个角度共选取了12个指标来评价企业的成长性。

指标选取情况具体如表1所示。

表1 指标选取情况一览表

3.2 成长性评价指标的因子分析

本文选取2017-2021年沪深两市的医药制造业上市公司为研究对象，为提高研究结果的准确性，将研究年度内被特殊处理（ST或*ST）、未持续经营、数据缺失或异常的公司从样本中剔除，所有数据均来自Wind资讯金融终端。

对样本公司2017-2021年的数据分别进行因子分析，考虑到5次分析的步骤都是一致的，就不在文中一一展示，仅以2017年的数据为例，展示研究过程。

第一步为Bartlett球形度和KMO检验，KMO统计量0.655＞0.5，卡方统计量为1 511.899，伴随概率值为0＜0.05，说明所选取的指标适用于后续的因子分析。

第二步为提取出反映12个指标大部分信息的公共因子，本文选取使用频率较高的主成分分析法得到表2。

表2 总方差解释表

观察表2的结果，前3个因子的初始特征值分别为3.425、3.040和1.103，均满足大于1的要求，表明适宜选取3个因子。但前3个因子所对应的累积贡献率为63.073%，数值略低。为进一步判断提取3个因子是否适当，借助图1来观察因子走势。

图1 碎石图

从碎石图中很明显能够看出前3个因子的走势极为陡峭，从第4个因子开始曲线走势缓和得多，因而选取前3个因子较为恰当。

第三步为因子旋转，得到的结果为：

在第一个因子F1中，X2、X3和X1的载荷系数较高，分别为0.942、0.931和0.892，即F1主要解释了营业利润率、销售净利率和总资产报酬率。

在第二个因子F2中，X12的载荷系数最高，达0.979，其次是X7，为0.962，此外，X4的载荷系数0.937也远高于其他指标，即F2主要解释了营业收入增长率、总资产周转率以及流动比率。

最后一个因子F3在X5和X10上的载荷相对较大，分别为0.803和-0.660，说明其主要解释了应收账款周转率和总资产增长率。

在此基础上，进一步计算出这3个因子的综合得分，具体如表3所示。

表3 成分得分系数矩阵

计算出每个因子的得分，具体公式为：

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

再结合表2，以每个因子的方差百分比作为权重，加权求和计算得到每家样本公司的综合得分F，以此作为企业成长性的综合衡量指标，计算公式如下：

3.3 变量选取及模型构建

本文需要验证的研究假设为医药制造业上市公司加大研发方面的经费支出会提高自身的成长性，所涉及的最重要的两个变量就是研发投入和成长性。前文已经构建了成长性评价指标体系，并借助因子模型成功计算出综合因子得分作为成长性的具体衡量指标。至于研发投入，已有研究成果中主要采用两个指标来衡量：一是研发费用的绝对数；二是研发投入强度，也就是研发费用占主营业务收入的比例。

考虑到不同企业之间的研发费用绝对额差距悬殊，在进行实证分析时易引起误差。而研发投入强度是一个相对数，具有较高的可比性，因而选择以研发投入强度作为解释变量。

除研发投入外，企业成长性还受一些因素的影响，为增强本文实证研究结论的科学性和信服力，另加入两个控制变量：公司规模和所处区域，如表4所示。

表4 变量选取情况

本文构建的面板数据回归模型为：

其中，α0为常数；εi，t为随机误差项；i为第i家样本公司；t为第t年数据。

3.4 回归检验

实证研究所采用的是面板数据，进行回归分析之前应先进行Hausman检验，检验结果如表5所示。

表5 Hausman检验结果

得到的卡方值为3.024 355，对应的P值为0.455 2，接受采用随机效应的原假

设，因而下文的回归应用的是随机效应模型。得到的结果如表6所示。

表6 回归结果统计

此外，R2的数值为0.55，相对较高，F统计量对应的P值为0。再看T检验的结果，大部分变量都通过了10%显著性水平的T检验，总体而言，本文所构建的回归模型的拟合效果较好。

4 结论

观察解释变量RDB，当期研发投入的系数以及滞后一期、两期的系数分别为2.039、1.088和1.002，这表明对于药企而言，加大研发方面的投入力度对公司成长性是有积极作用的。其中，RDBi,t-1和RDBi,t-2均能通过显著性水平为10%的T检验，说明该积极作用虽然在当年并不明显，但在公司之后两年的发展中会体现出来，逐渐提升药企的成长性。

除解释变量外，控制变量企业规模（Size）也通过了T检验，系数为-2.199，说明企业规模与成长性成负相关关系。一般而言，小公司的成长速度往往是快于大公司的，大公司相对成熟，盈利能力、风险管理能力、发展能力等相对稳定，而小公司往往处于初创或成长期，发展空间相对较大。

此外，公司所处地区（Area）这一指标的P值为0.262 6，未通过T检验，说明医药制造业公司的成长性与所处地区并无明显关系，这可能与本文指标选取得过于简单有关，区位优势是一个较为复杂的概念，本文仅仅用经济发达地区和欠发达地区的虚拟变量来衡量，可能并不能准确反映区位优势的大小，从而使得其与企业成长性之间并未表现出显著的相关性。