资本市场开放对医药企业全要素生产率的影响——基于沪深港通经验证据的PSM-DID 分析

□张 孟 舒晓杰 吴志军

一、引言

近年来，因人民生活质量提升以及人口老龄化的社会问题所驱动，故医药产业受关注度程度不断上升。2016 年，《国务院办公厅关于促进医药产业健康发展的指导意见》明确提出“医药产业是支撑发展医疗卫生事业和健康服务业的重要基础。大力发展医药产业，对于深化医药卫生体制改革、推进健康中国建设、培育经济发展新动力具有重要意义”。2019 年，我国第二次修订完善《中华人民共和国药品管理法》并稳步推进药品一致性评价工作，在鼓励本土医药企业研发创新的同时，致力于提高国内仿制药质量和医药行业集中度。医药产业已被定义为关系国家安全的战略性新兴产业。

在我国医药产业早期发展阶段，国内学者密切关注药品技术创新及成果产业化问题，指出医药产业作为技术和资本密集型产业，药品技术推陈出新和研发成果转化输出均依赖于研发投入规模（张世贤，2005）；部分学者从药企规模与产业结构的角度提出要优化行业结构和市场集中度（刘平青等，2008）。随着各项医改政策陆续出台，2011 年底，我国初步建立了国家基本药物制度，医药行业告别了无序扩张的“红利期”，发展开始进入瓶颈。为进一步探索如何提升医药行业发展质量与经济效益，一些学者开始从微观层面深入剖析医药企业的经营绩效、盈利能力、技术创新、价值链以及政府补贴等各方面因素（王文涛等，2012；江飞涛等，2021）；另一些学者则侧重分析外生政策对医药行业的影响（黄敏和干荣富，2011）。显然，既有研究主要关注我国医药产业和本土药企发展的现状与问题，但对于其面临的现实冲击和内在需求尚缺乏深入探究。

本文立足于沪深港通交易机制启动、进一步提高我国市场双向开放水平的现实背景，选取企业全要素生产率（TFP）作为衡量医药企业生产与发展水平的代表性指标，分析探讨资本市场开放对医药企业可能产生的影响：在研究视角上，从企业微观视角借助沪深港通经验证据考察了市场开放水平提高对药企TFP 的真实影响；在研究方法上，使用四种方法测算医药企业TFP 避免测度偏差，结合倾向得分匹配（PSM）和双重差分法（DID）进行PSM-DID 估计并通过时间趋势检验、安慰剂检验、反事实检验和替换被解释变量验证资本市场开放对医药企业TFP 的政策效应及稳健性；在研究内容上，不仅检验了政策效果的滞后效应，而且针对性地考察了企业性质和治理结构两方面关键异质性来源。

二、文献回顾与理论分析

（一）资本市场开放影响医药企业全要素生产率的理论分析

国内医药企业长期以行业竞争力差、产品同质性高、技术要求较低的仿制药为主，缺乏具有自主研发能力与国际市场竞争力的龙头药企，产业链上下游专业化程度低、生产协作性差、药品产能过剩等问题突出，而市场的进一步开放能够有效改善这些问题（戴鹏毅等，2021）。

随着沪深港通交易机制的启动，我国资本市场开放水平进一步提升。这对医药企业TFP 带来显著积极的影响：第一，境外投资者的大量涌入显著拓展了融资渠道、增加了融资机会、提升了融资效率，有效改善了药企融资约束问题（邵永同和陈淑珍，2013）。第二，市场开放水平提升使得国内资本市场与全球市场的信息交互显著增强，境外信息能够对本土医药企业获取的市场信息形成有益补充，减少信息不对称问题（刘海飞等，2018）。第三，境外机构投资者多为长期价值投资者，通过资本市场信息反馈能够提升医药企业信息披露质量，并推动管理层作出更符合医药企业长期经济效益与发展需求的决策（陈运森和黄健峤，2019）。第四，市场开放将极大提升国内市场与国际市场的互联互通程度，国内的上市医药企业能够更好地分散非系统性风险，缓和降低卫生医疗政策与突发疾病情况在二级市场上对股价产生的冲击（King and Levine，1993）。最后，本土医药企业可以借机学习世界药企巨头发展的先进经验，弥补自身不足。但是，由于我国医药企业技术研发能力、生产专业化水平与市场竞争力同国外世界级医药企业相比处于劣势，因此，随着资本市场开放水平的提升，国内医药消费市场以及医药企业生长空间将不可避免地受到挤压，这在一定时期内会对本土药企的发展带来负面冲击（见图1）。

图1 资本市场开放影响医药企业全要素生产率的理论分析框架

综上所述，市场开放影响医药企业全要素生产率的政策效果存在复杂性，且政策效应具有一定的滞后性。因此，本文提出如下研究假设：

假设1：资本市场开放对医药企业全要素生产率具有显著的正向净效应。

假设2：资本市场开放对医药企业全要素生产率的影响存在滞后效应。

（二）资本市场开放对医药企业全要素生产率影响的企业性质与治理结构特征分析

由于医药企业在企业股权性质和公司治理结构等方面存在差异，资本市场开放的政策效应对不同类型医药企业产生的效果可能存在较为显著的异质性。一方面，医药企业作为高新技术产业领域的资本和技术密集型企业，药品研发创新与制药技术进步需要大量的科研人才与研发经费投入，这对医药企业的融资能力要求极高，而相较于非国有医药企业，国有医药企业生产规模更庞大、资金实力更雄厚、经营绩效更优秀、技术设备更完善，具有政府背书也更容易获得银行等金融机构的信贷支持，受到的融资约束远低于非国有药企（Allen 等，2005；张伟和于良春，2019）；另一方面，企业治理结构对药企的投资倾向、生产决策、营销战略、管理制度等各方面都会产生重大影响，公司实际控股股东所有权与控制权的两权分离程度提高能够有效调节股东和管理层的权力平衡与利益分配，进而正面影响医药企业的研发投入、经营绩效与生产率水平（Ballas等.，2012）。因此，本文提出如下研究假设：

假设3：资本市场开放对国有医药企业全要素生产率的促进作用更强。

假设4：资本市场开放对两权分离较高的医药企业全要素生产率的促进作用更强。

三、研究设计与数据说明

（一）变量选取与数据说明

1.变量选取

（1）被解释变量

通过前沿分析从微观角度测算的医药企业TFP 不仅可以表示企业创新绩效和科技水平，而且能够充分反映企业的管理决策水平以及制度进步、生产专业化等内涵，是衡量医药企业将要素投入转化为最终产出的总体效率的最佳指标（鲁晓东和连玉君，2012）。本文假设医药企业满足Cobb-Douglas 生产函数，分别采用普通最小二乘法（OLS）、FE 法（固定效应估计）、OP 估计法（Olley and Pakes，1996）和LP 法（Levinsohn and Petrin，2003）测算医药上市公司TFP，其中OLS 和OP 法的测算结果用于稳健性检验（Balsmeier 等.，2017）。基本模型如下：

其中，Y 表示衡量产出水平的年度营业总收入，状态变量为企业年限（age）和衡量资本投入水平的年末固定资产净值对数值（lnK）；控制变量为企业股权性质（soe）；衡量劳动力投入水平的当年企业员工总数对数值（lnL）、衡量中间投入水平的购买商品和接受劳务所支付现金对数值（lnM）以及年度（Year）、地区（Reg）、行业（Ind）等其他变量是自由变量。按照索洛余值和TFP 的定义可得：

（2）解释变量

为了观察资本市场开放对上市医药企业TFP 的真实影响，解决内生性问题并提高实证结果的客观性和可信度，本文结合倾向得分匹配（PSM）和双重差分法（DID）进行PSM-DID 的“准自然实验”。若医药上市公司在沪深港通的名单中，则认为其受到市场开放政策冲击并将其视作实验组（treat=1），否则视作控制组（treat=0）。同时，本文以沪深港通交易机制开通的最早时间节点作为政策生效时点，即以2014 年沪港通正式启动为界，二值虚拟变量time=1，否则time=0。由此，核心解释变量为treat 和time 的交互项，即listpost=time×treat。

（3）控制变量和异质性变量

参考中国《企业财务通则（财政部令第41 号）》规定与本文实证研究需要，分别从企业偿债能力、营运能力、盈利能力和投资价值角度选取以下控制变量：企业营业收入增长率（growth）、现金流比例（cash）、企业资产负债率（lev）、流动比率（cr）、总资产净利润率（roa）、托宾Q 值（tobinq）、第一大股东持股比率（top）、董事人数（board）、上市公司年限（age）；同时，根据异质性分析需要设计股权性质（soe）和高管兼任情况（dual）两项指标（Campello and Graham，2013）（表1）。

表1 变量说明及计算方法

2.数据说明

截至2021 年底，A 股市场共有395 家医药类上市公司。为确保样本数据的可操作性和研究对象的可比性，剔除其中当时ST 类、净资产为负、资产负债率大于1 以及数据缺失严重的上市医药企业。同时，考虑到2006 年中国会计准则修订可能造成财务会计信息统计差异的影响，最终选取2008—2020 年356 家上市医药企业作为研究对象。此外，对所有连续变量在1%进行双边Winsorize 处理，以尽量避免奇异值影响实证结果准确性。

本文所需的上市医药企业财务会计信息等数据均来源于国泰安（CSMAR）数据库和WIND 数据库，缺失项则通过上交所、深交所、上市公司年报等渠道补充完善，最终形成本文的研究样本，表2 为各项变量的描述性统计结果。

表2 描述性统计

（二）研究设计与模型构建

本文的研究设计分为两步：第一步是构建双重差分法（DID）基准模型，被解释变量为通过FE 法和LP法测算的药企TFP，对沪深港通分组变量进行回归。随着沪深港通交易机制愈加丰富完善，陆续有上市药企加入其中，资本市场双向开放水平也不断提升。因此，本文构建的基准回归模型实际上属于多期DID 处理（Cameron and Trivedi，2005）。第二步是将DID 估计与倾向得分匹配法相结合，为每个实验组（加入沪深港通）医药企业匹配以适当的控制组医药企业，尽可能使资本市场开放选择过程由非随机化向随机化逼近，以减少医药企业TFP 对选择过程的影响，从而缓解“反事实样本数据”缺失及内生性问题，保证回归结果的有效性和准确性（Wen 等.，2018）。然后从控制组中为每个实验组医药企业寻找若干参照企业，使用匹配后的控制组和原始实验组进行DID 估计。医药企业新进入沪深港通的概率（即倾向得分）为：

实证模型调整为：

其中，X表示影响医药企业进入实验组的因素，X是影响医药企业TFP 的控制变量，同时也是影响医药企业进入实验组的特征向量，系数用于衡量沪深港通交易机制的实施对企业全要素生产率的净效应。如果系数且结果显著，则证明加入沪深港通对药企TFP 的提升具有积极的正向影响，能够验证假设1。

总体而言，双重差分法可以有效解决内生性问题，但会存在实验样本偏差等系统性差异，而倾向得分匹配方法能够针对性处理这类偏差问题。因此，运用PSM-DID 估计方法可以最大限度地减少DID 估计偏误，更准确地检验开放政策效果的净效应。

四、实证结果与分析

（一）PSM-DID 估计

1.共同支撑假设

本文通过核匹配法检验共同支撑假设来验证沪深港通对医药企业全要素生产率作用的稳健性，并通过倾向得分值密度函数图显示匹配效果（图2）。结果显示：进行倾向得分匹配后各协变量均无显著性差异，对实验组和控制组的平衡性支持进行PSM-DID 估计，而且匹配后两组倾向得分匹配值的概率密度差异大幅缩小，进一步验证了PSM-DID 方法的可行性和优越性（表3）。

表3 倾向得分匹配结果（共同支撑假设）

图2 样本匹配前后倾向得分的核密度变化趋势

2.PSM-DID 估计

本文分别应用混合OLS、未加入控制变量以及加入控制变量的面板固定效应三种估计方法进行PSM-DID回归，结果显示：不管是否固定行业和年份或加入控制变量，药企TFP 对交互项listpost 的回归结果均为正值，且显著性水平极高，验证了沪深港通政策对药企TFP 的促进作用。在固定药企个体、行业和时间并考虑控制变量的情况下，启动沪深港通交易机制在1%的显著性水平下分别提升了医药企业19.8%的TFP_FE 和15.2%的TFP_LP。显然，借助资本市场开放的机遇对药企TFP 具有显著的正向效应，初步验证假设1。从控制变量的角度分析，企业资产负债率、总资产净利润率、董事人数和上市公司年限对药企提高生产率有较为显著的积极作用，常用于衡量企业资产市场价值估值水平的托宾Q 值与药企TFP 却表现出一定的负相关性（表4）。

3.滞后效应

作为技术密集型、资本密集型行业，医药企业提高全要素生产率属于企业长期规划，资本市场开放对公司管理决策产生影响也需要时间发酵，因此加入沪深港通对药企TFP 的影响可能存在滞后效应。基于此，本文对所有自变量取滞后一年和滞后两年以检验资本市场开放对药企TFP 影响的滞后效应及影响趋势。结果显示：医药企业在加入沪深港通1 年后交互项listpost 系数在5%的显著性水平下分别是0.1054（对TFP_FE）和0.0817（对TFP_LP）（表5），与表4 加入沪深港通当年的回归结果相比，显著性水平和影响程度均有下降，而在滞后两年时已经达不到10%的显著性水平。这表明资本市场开放对药企TFP 的影响确实存在滞后性，验证了假设2。

表4 PSM-DID 回归结果

表5 控制固定效应下的滞后效应检验结果

（二）稳健性检验

1.平行趋势检验

近年来，医药行业受关注度不断提高，考虑到其他因素对检验结果的影响，为了检验沪深港通的净效应与实证结果的有效性，本文引入分组变量与各年份虚拟变量的交叉项（Y2008—Y2019）进行平行趋势检验。结果显示：2014 年之后，其系数值以及显著性水平均有了大幅提升（表6）。这表明前文估计的政策效应影响效果确实有部分源自实验组和控制组的自身差异，但随着沪深港通启动，两组差异明显扩大，资本市场开放带来的政策冲击影响显著，结果验证了平行趋势假设与假设1。

表6 平行趋势检验

2.安慰剂检验

考虑到资本市场开放真实情况与沪深港通政策特性，为进一步检验稳健性，使用随机虚构处理组进行安慰剂检验。因样本观测值数量在2500 左右，所以进行2500 次蒙特卡洛模拟，检验结果近似于多期DID（图3）。

图3 中，垂直虚线为通过多维固定效应测算的真实估计系数0.22，水平虚线表示10%的显著性水平。显然，估计系数（蓝色圆点）主要分布在零点附近，2500 次模拟的P 值形成了近似平滑的曲线，异常值占比极低，且大部分估计值都在10%的水平上不显著，充分证明了实证结果并非受其他政策或偶然随机因素影响的结果，验证了沪深港通政策对提升药企TFP 的积极作用。

图3 安慰剂检验

3.反事实检验

为了检验估计结果的稳健性，通过生成沪深港通启动前6 年的年份虚拟变量以及新的交互项（Notreat1—Notreat6）来假设在2008—2013 年也实行了沪深港通，以此进行反事实检验。结果显示：“伪政策变量”Notreat 系列变量均显著为负，这与前文回归结果中启动沪深港通的现实影响截然相反，完美符合了反事实假设的检验需求，充分验证了实证结论的稳健性（表7）。

表7 反事实检验

4.替换被解释变量

为了避免实证结果受到变量测度偏差等影响，以OLS 和OP 法测算的医药企业TFP 作为被解释变量进行稳健性检验（表8）。显然，无论使用哪种估计模型，资本市场开放对医药企业TFP 都具有显著的正向净效应。

表8 替换被解释变量后的PSM-DID 估计结果

（三）异质性分析

1.企业性质的异质性分析

依据医药企业股权性质差异，本文分别检验了资本市场开放对国有医药企业（soe=1）与非国有医药企业（soe=0）全要素生产率水平的影响。结果显示：国有医药企业加入沪深港通后在1%的显著性水平下提升的TFP 比非国有医药企业高3 个百分点，即资本市场开放对国有医药企业TFP 的积极作用显著强于非国有医药企业，验证了假设3（表9）。医药行业具有耗资大、耗时长、技术性高、容错率低的特点，企业发展需要在药品生产设备更新和新药技术创新研发等方面投入大量人力、物力以及时间成本，这对医药企业的资金实力与融资能力提出了严格要求，而国有医药企业设备工艺更先进、资金底蕴更深厚，对专业人才和境外投资的吸引力也更强，受沪深港通政策的积极影响更加显著。

表9 企业股权性质的异质性分析

2.治理结构的异质性分析

公司治理结构与决策机制会在很大程度上影响医药企业受到政策效应，本文根据所有权和控制权两权分离程度对医药企业进行分组探讨。为便于讨论，将医药企业中董事长兼任总经理的情况划分为两权分离度较低（dual=0），反之则说明两权分离较高（dual=1）。结果显示：相比于两权分离较低的医药企业，两权分离较高的药企加入沪深港通后生产率水平提升更显著，验证了假设4（表10）。两权分离度对医药企业加入沪深港通的影响具有复杂性。其主要原因是：在两权分离度低时，医药企业难以规避终极控制人的营私行为，对企业健康营运会造成负面影响；在两权分离程度高时，又会衍生出股东掏空和委托—代理问题，可能损害股东等相关者的利益，进而影响药企在技术研发等长期行为方面的决策。

表10 两权分离度的异质性分析

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本文以2008—2020 年A 股医药上市公司为研究样本，以2014 年沪港通启动作为沪深港通政策冲击的标志，结合倾向得分匹配与双重差分法进行PSM-DID 估计并作了稳健性检验和异质性分析，探讨了资本市场开放对医药企业全要素生产率的影响。结果表明：第一，加入沪深港通的医药企业全要素生产率得到了显著提高，即资本市场开放对药企TFP 具有正向净效应；第二，沪深港通的政策效应具有滞后性，对药企TFP的影响作用随时间推移明显减弱；第三，资本市场开放对药企TFP 的影响效果会因企业性质和治理结构的差异而不同，两权分离较高的国有药企受沪深港通政策效应更为显著。

（二）政策建议

1.学习吸收他国发展经验，建设本土医药产业链

首先，依托我国发达省份的产业基础建设生物医药产业园和医药技术集聚区，汇聚医药领域的专业人才和要素资源，重点打造生物医药超级集群，完善本土医药产业生态，提高医药行业集中度；其次，医药企业可以依托产业链供应链加强企业间合作，充分发挥细分领域优势，从制药基础、医药研发与制造、药品流通等上中下游环节全面提升医药产业链，降低药品原材料成本，优化制药设备和工艺，并提高营销利润率；最后，加强对外交流合作，密切追踪医药市场需求与技术更新，从全球层面整合扩张医药行业价值链。

2.扩大研发经费投入规模，提升生产专业化水平

一方面，医药企业在战略决策中必须把研发新药、创新品类、技术攻关、完善生产等有利于企业长远发展的活动放在首位，积极引进技术人才、提高研发经费投入、优化生产作业模式；另一方面，政府应当出台帮扶政策，加大对本土药企的财政补贴力度和研发创新激励。随着市场对外开放程度不断加深，国外医药企业对我国本土药企的竞争压力将进一步凸显，因此需要加快提升本土药企的自主创新研发能力和生产专业化水平，增强医药企业的市场竞争力。

3.立足沪深港通机制优势，完善融资与信息机制

沪深港通以香港市场作为连接我国内地市场与境外市场的开放平台，既控制了与国际市场互联互通的金融风险，又实现了吸引大量境外投资、增强资本市场流动性的预期目标，具有显著的机制优势。医药企业应当积极加入沪深港通，紧抓市场深度开放的发展机遇。充分发挥在国内市场的品牌影响力和竞争优势，大力吸引国资和优质外资，降低融资约束；借助跨境市场交流与信息交互及时了解国际风向，让企业能够作出更符合发展需求和市场需要的理性决策；通过学习模仿国际市场上医药强企的运作模式改善自身融资模式和信息服务质量，利用开放机遇开拓国际市场。