研发投入对企业价值影响的实证研究——以我国医药制造业为例

侯佳星

（陕西学前师范学院，陕西 西安 710000）

一、理论分析与模型构建

Hu，A.G和Jefferson（2003）利用中国北京地区1991-1997年大中型工业企业的创新数据研究发现，研发投入对企业业绩的贡献是显著的，并且影响程度随着时间的推延而越来越小；罗婷等（2009）研究发现，研发投入与公司未来年度利润存在正相关关系；梁莱歆、张焕凤（2005）以及程宏伟、张永海、常勇（2006）等学者的研究结果也表明，研发投入的经济效果存在滞后效应；但梁莱散、张焕凤（2005）研究结果是研发投入对当年的盈利没有显著影响，对滞后两年的盈利有显著影响；而程宏伟、张永海、常勇（2006）的研究表明，研发投入对公司业绩的影响逐年减弱。陈海声、卢丹（2011）认为在国有控股上市公司和非国有控股上市公司中研发强度对企业业绩有显著的正向影响，且这种影响逐年减弱；据此，本文拟提出如下假设：

H1：我国医药制造业企业研发投入与企业业绩呈显著正相关关系。

国内外学者在研发投入与企业市场价值相关性方面的研究结论比较统一，国内外大部分的研究认为两者之间存在正相关关系。Chauvin和Hirschey（1993）、Hall（1993）、（2000）及HsichMishra和Cobeli（2003）根据美国数据、李丹蒙、夏立军（2008）根据中国数据研究结论均表明，研发投入与企业的市场价值之间存在显著的正相关关系。陈海声、卢丹（2011）认为非国有控股上市公司的企业价值显著高于国有控股上市公司；在国有控股上市公司中，研发投入与托宾Q之间不存在显著相关关系；而在非国有控股上市公司中，研发投入与托宾Q显著正相关，研发投入对提升企业价值有显著的促进作用。据此，本文拟提出如下假设：

H2：我国医药制造业企业研发投入与企业价值呈显著正相关关系。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

根据申银万国行业分类（2021），生物医药行业主要分为化学制药、中药、生物制品、医药商业、医药器械和医疗服务。本文选取化学制药、中药和生物制品行业作为研究样本，删除ST公司和数据不全公司，共获得样本153个。本文研发数据均来自上市公司年报和国泰安数据库。

（二）变量设计

1.被解释变量。假设1中，本文将企业主营业业务利润率作为衡量企业业绩的指标。在研究研发投入对企业业绩的影响时，程宏伟、张永海、常勇（2006）分别用主营业务利润率、资产主营业务利润率及资产利润率作为衡量企业业绩的指标，周亚虹、许玲丽（2007）将企业净利润率作为衡量企业业绩的指标，王君彩、王淑芳（2008）、罗婷、朱青、李丹（2009）用主营业务利润率作为衡量企业业绩的指标，周江燕（2012）企业主营业业务利润率作为衡量企业业绩的指标。企业研发投入的主要目的是通过提高企业的创新能力设计出新产品、增加企业的销售收入，或者通过研发设计出更好的生产工艺降低企业的产品成本。因此，企业研发投入主要影响企业的营业收入及营业成本。鉴于以上考虑，本文将营业毛利率作为衡量企业业绩的指标，即被解释变量。计算公式如下：营业毛利率=（营业收入-营业成本）/营业收入。

假设2中，将企业托宾Q值作为衡量企业价值的指标。薛云奎、王志台（2001）在研究无形资产价值相关性时，将股价作为被解释变量，考察无形资产与股票价值之间的关系。周江燕（2012）、徐文学（2023）等都采用了托宾Q值作为衡量企业价值的指标，不仅考虑到了股权价值对公司价值的影响，同时也考虑到了债务价值对公司价值的影响，更能反映投资者对公司价值的估计。计算公式如下：托宾Q值=市场价值/重置成本=（每股价格*流通股股数+每股净资产*非流通股股数+负债账面价值）/总资产。

2.解释变量。研发投入指标通常用研发投入强度来反映，计算公式如下：研发投入强度=当年研发支出/营业收入，其中研发支出包括研究阶段支出及开发阶段支出。本文将研发投入强度作为解释变量。

3.控制变量。根据以往的文献，选取如下控制变量：企业规模可能会影响不良资产的规模，所以将企业规模作为控制变量，并以资产总额的自然对数衡量企业规模；企业年龄反映了企业经营的成熟度，反映了企业的经营管理水平，影响企业价值，用企业的上市年数来衡量。

（三）模型构建

1.研发投入与企业业绩。本文参照国内相关研究，建立如下模型1，以验证假设1：

其中，i代表企业，t表示年度（2017年-2021年），为企业的营业毛利率，表示第i个企业在t年的研发投入强度，表示企业资产总额的对数，为企业每股盈余，为企业的资产负债率。α为企业不可观测的个体特征，为误差项。

2.研发投入与企业价值。本文参照国内相关研究，建立如下模型2，以验证假设2：

三、实证分析

（一）描述性统计

我国医药制造业研发强度较高（见表2），且研发强度近5年来一直呈上升趋势，这与我国对于医药制造业的研发支持有关。本文在研究的时候剔除了数据缺失的部分企业，这部分企业中有很大一部分是科创板上市不久、营业收入为负的企业，根据国泰安数据库2021年医药制造业研发强度最高的企业是仅在科创板上市两年的百济神州公司，研发强度为125.69%，本文为了减少误差和特殊性，对这一类上市不满5年的公司进行了剔除处理。

表2 样本公司研发投入强度描述统计

表3的描述性统计结果显示了模型中各个变量的平均值、标准差、最小值和最大值。被解释变量企业价值最小值为0.8258，最大值为22.5723，最大和最小之间差距接近23倍，托宾Q值均值大于2，说明医药制造业行业企业从整体上来看经营业绩较好，但是个体之间的价值差距较大，存在小于1的情况；营业毛利率较高最低为0.1178，最高为0.9643，均值在0.58，可以发现医药制造业毛利率较高，但是个体之间仍然存在差距。解释变量研发投入最小值为0.03，最大值为59.47，均值在6.62，体现出医药制造业研发投入较高。控制变量中，企业年龄选取截至2021年12月31日，上市4年及以上，上市时间最长的为29年；企业规模，取企业总资产的自然对数，均值为22.16；每股盈余、总资产利润率和资产净利润率个体差别较大，这个与企业主研产品有关，有许多科创板医药制造业只有一个两个上市药物，且拥有多个处在临床阶段的研发管线，这部分费用化率高，变现时间长。

（二）回归分析

利用模型1进行回归分析，具体结果见表4。通过表中可以发现，研发支出对企业业绩即营业毛利率有显著影响，系数为0.354，也就是每投入一个单位的研发投入，企业业绩就会上升0.354，表明医药制造业研发支出与企业业绩有明显的正相关关系，假设1得到验证。

此外，通过对控制变量的研究，发现企业的资产负债率与企业业绩呈显著负相关，资产负债率较高，会影响企业业绩，侧面说明，高财务杠杆对企业业绩毫无益处。根据共线性统计，控制变量之间不存在共线性关系。

利用模型2进行回归分析，具体结果见表5。通过表中可以发现，研发支出对企业价值即托宾Q值有显著影响，系数为0.264，也就是每投入一个单位的研发投入，企业价值就会上升0.264，表明医药制造业研发支出与企业业绩有明显的正相关关系，假设2得到验证。

表5 模型2回归分析

此外，通过对控制变量的研究，企业的资产净利润率与企业价值呈显著正相关关系，相关系数为0.301；企业的资产负债率与企业价值呈显著负相关，资产负债率较高，会影响企业价值。

四、结语

通过对我国上市医药制造业的研发投入与企业价值、研发投入与企业业绩之间的相互关系的研究，结果表明，医药制造业的研发投入越高，企业价值和企业业绩越好。因此，为了使我国医药制造业健康发展，行业持续繁荣，提出以下建议：第一，政府应对医药制造业创新出台更多税收优惠等激励政策，以缓解企业资金压力，增强企业创新投入的动力，进而将更多资金用于自主创新，助力行业高质量发展。第二，医药制造业应该重视企业长远发展，不应只关注企业短期盈利情况，加强企业资产质量的管理和创新投入，为企业健康发展打下良好基础。第三，投资者选择企业进行投资时，不要仅仅关注其业绩水平，还应关注其科研投入、在研管线等，考察企业是否具有发展潜力。