政府补助、研发投入对企业绩效的影响——基于医药制造业上市公司的实证研究

宋佳丽

一、引 言

医药行业的良性发展与人民群众的健康福祉密切相关。不断发生的疫苗事件等，不断激发政府、学者及民众对医药行业的持续关注。技术创新是药品质量提升、医药企业发展的不竭动力，而研发投入则最为直观地反映其创新活跃程度。研发出的高品质新药提升了医药企业的盈利能力和竞争优势，为股东带来长久持续的利润回报。

“高投入、高产出”是多数行业研发活动的特点，但医药行业由于新药品审批等环节的复杂性和不确定性，其研发风险明显高于其他行业。同时，药品研发需要大量持续的资本投入，导致多数企业面临资金短缺困境，阶段性的“高投入，低产出”局面成为常态。因此，对于医药行业而言，单纯依靠市场机制调节远远不够，需要政府对企业研发给予补助或税收优惠才能持续进行创新活动。不同类型制药企业对政府补助的利用程度存在差异，地方政府要高效、合理地分配补助资金，最大程度助力企业创新。

二、文献回顾与研究假设

（一）研发投入对企业绩效的影响

课题组对医药市场调研发现，我国医药企业销售份额主要集中在低端市场，缺少核心技术导致产品同质化竞争，企业难以面对复杂的市场环境变化；而低准入门槛，又常使自身面临过多的竞争者。虽然拥有专利技术的原创药、特效药能为企业带来持续的利润增加，但研发作为一种高成本、高风险行为，会对企业研发投入初期盈利指标产生不利影响。郝婷与赵息（2016）认为研发投入对企业绩效的提升存在滞后性，滞后期的长短受行业特点影响；而任海云与师萍（2009）却指出虽然制造企业业绩与研发相关性显著，但研发对绩效的提高并未表现出滞后性。杜勇等（2014）选取上市高新技术企业为研究对象，通过实证得出企业研发与获利能力呈现同步增长结论。石丽静（2017）得出研发强度与创新绩效在创新型制造企业中呈现倒“U”型关系。本研究认为研发从资金投入、成果转换到利润增加，需要一定时间的沉淀，对短期绩效有不利影响。制药业转换效率相比其他行业更为缓慢，利润提升自然呈现明显的滞后效应。基于上述分析，本文提出医药制造企业研发投入与企业绩效的相关假设：

H1a：研发投入对企业绩效当期产生负向影响；

H1b：研发投入对企业绩效提升存在滞后效应。

（二）政府补助对研发投入、企业绩效的影响

作为国家宏观调控手段和产业政策的风向标，政府补助是在企业具备一定条件基础上政府给予企业形式多样的资金支持。政府补助可以放大研发投入中单纯内部资金对创新绩效的影响，促进技术迭代、行业升级。任海云与聂景春（2018）使用广义倾向得分匹配法研究发现，政府补助对R&D 起替代作用，但补助到达一个临界值后，会转变为激励作用；而童锦治等（2018）却认为政府补助对R&D 的正向推进作用并不显著。徐宝达与赵树宽（2017）发现政府补贴一定程度上削弱了私人资本用于研发投入的增量，但与总研发投入量呈现同向增长。本研究认为政府补助不单独对研发投入、企业绩效有影响，还对两者的关系产生影响。政府补助能够有效缓解企业研发压力，促进研发成果转化，有利于最终获取经济效益。基于上述分析，提出假设H2a-H2c：

H2a：政府补助与研发投入呈现同步增长态势；

H2b：政府补助提升企业的当期绩效；

H2c：政府补助对研发投入与企业绩效起正向调节作用。

（三）政府补助对不同类型企业的影响

政府补助会在不同规模、性质的企业间有所倾斜，体现了国家政策异质性。邢斐与王红建（2018）认为，政府资助对低产业集中度的行业应偏向资助小规模企业。而大规模企业在融资渠道、资源积累、人才储备、风险承担等方面更具优势，进行研发创新可能性高。孔东民与李天赏（2014）发现，在政府研发补贴作用下国有企业提升创新产出绩效的表现力不如民营企业。基于已有文献的理论和观点，提出假设H3a-H3b：

H3a：大规模企业获得政府补助更有助于研发激励；

H3b：非国有企业获得政府补助对绩效提升更明显。

本研究基于以上假设构建理论关系模型如图1。

三、实证研究

（一）样本数据来源与处理

根据证监会2012 年对行业的分类，选取沪深A股上市公司作为研究对象，此类企业信息披露较为完全，较好地代表了我国上市医药企业创新研发现状。数据选取时间段为2012-2018 年，原始数据来自公开披露的公司年报。2012 年起，此类企业对研发投入的披露信息逐步规范，数据真实可靠。

根据统计需要，对原始数据进行筛选，剔除5 家ST*、ST 企业及研究时间区间内数据残缺企业，最终确定样本企业134 家。本研究数据处理软件为EXCLE2007、数据分析软件为EVIEWS9.0。

（二）计量模型设定

结合定性分析及对经济意义的考量，运用LR检验和豪斯曼检验等统计检验，选择个体固定效应模型进行回归分析。参考相关文献，对单一自变量进行检验后，加入控制变量进行多因素检验，以此来增强假设检验结果可信度。确定以下模型：

（三）指标选取和描述性统计

指标选取及其定义如表1 所示。

（1）被解释变量。总资产收益率（ROA），分析企业盈利能力的常用指标。

（2）解释变量。研发投入强度（RD），即研发投入总额和企业当期营业收入的比值。研发投入总额主要来自企业财务报告中的研发费用、开发支出等，营业收入为利润表披露数值。政府补助力度（GOV），即政府补助金额占营业收入比重。政府补助选取与研发相关的项目，例如专利补贴、重点实验室补助、技术攻关类补助、创新发展基金等。

（3）控制变量。选择公司规模、资产负债率、公司上市年龄、净资产收益率为控制变量，皆为影响回归结果的潜在因素。LEV 表示企业债务水平，体现企业债务结构的合理性。SIZE 为公司规模，用总资产取自然对数表示；AGE 是已上市年长的自然对数，已上市年长为目标企业上市年份与各研究年度的差额；ROE 即净资产收益率，可以反映企业自有资产的收益水平。

表1 指标选取及其定义

根据全部样本数据对各变量进行描述性统计，结果如表2 所示。

表2 描述性统计表

通过观察RD 最大值与最小值，发现RD 差距很大，表明医药上市公司对研发持有的态度差异较大；RD 最小值为0，推断出企业在考虑研发的投产比和周期等问题时，选择减少甚至不进行研发投入；RD 平均值为3.95%，而发达国家约为15%，低研发投入导致我国医药产业创新能力较弱。GOV 最大值为3.83%，而平均值仅1.3%，体现出政府对不同企业资助强弱的差异性；GOV 中位数为0.77%，可以推测多数药企获取政府补助力度较弱。可见，政府支持研发的资金有限，提高药企研发强度更需企业内部资金支撑或融资支持。政府补助种类多样，对于补助用于研发的份额大小，企业选择比较灵活。上市公司经理面对业绩压力，难免在其他项目出现资金缺口时，将用于研发的政府补助挪作他用，以使股东利益最大化。因此，一般而言，GOV 变量的数值是偏大的。

（四）实证结果分析

1、全样本回归

将样本数据按照所设定的回归模型逐层回归，结果如表3 所示。模型的F 统计值均已通过显著性检验，模型正确可行。调整R2 值基本在可信范围内，模型具有解释力。

模型（1）用来检验政府补助与研发投入之间的关系，回归结果为二者显著正相关，假设H2a 得到了验证。GOV 系数0.0571，表示补助金额在营业总收入中占比每提高1 个百分点，企业研发投入金额占收入比例会提高0.0571 个百分点，制药企业获得政府补助对研发投入的直接诱导作用并不强。SIZE变量符号为正，回归系数非常显著，表明规模大的制药企业更加注重研发。模型2、模型3 均分别按单因素、多因素检验，模型（2a）、模型（2b）对研发投入与企业当期绩效做回归分析，二者均存在显著的反向关系。模型（2b）中RD 系数为-0.1133，可知每提高研发投入占营业收入比1 个百分点，反而使得当年的总资产收益率降低0.1133 个百分点。根据SIZE系数可以判断，随着企业规模增大，总资产收益率会增大，但增值效果并不显著。模型（3a）、模型（3b）检验政府补助与企业当年业绩之间的关系，结果均显示药企接受的补助力度与当期总资产收益率值呈正相关关系，假设H2b 得到验证。模型（4）是在模型2、模型3 整合基础上，加入研发投入强度与政府补助力度的交互项RD*GOV，回归结果中RD*GOV 系数为0.4845，且在5%水平下显著，政府补助对药企研发投入转化起正向调节作用，全样本下支持了假设H2c。

表3 全样本的回归结果

注："*、**、***"分别在10%、5%、1%的显著性水平下表现为显著。 下同。

2、滞后回归

将研发投入对企业绩效的影响进行滞后性检验，结果如表4 所示。RD 与当期绩效的回归系数为-0.1133，且在1%水平下显著；滞后一期的RD 系数为-0.1116，但滞后两期的RD 系数为0.0468，系数由负转正。这表明创新研发力度的增强，在两期后拉动了总资产收益率的增长，提升了企业绩效。假设H1a、H1b 得到了验证，回归结果与现实意义相符。药企将研发资金用于引进新技术、获得新资源，提升了药品质量。新产品标注明确的毒副作用，更加安全可靠，在同类产品中更易于获得使用者的青睐。但一定的运行周期和不确定性，会使创新效益产生明显的延迟性，在研发前期不利于彰显会计利益，成为医药上市公司对创新研发的一大顾虑。

表4 RD 与ROA 当期、滞后一期及滞后二期回归结果

3、规模分组

按照资产大小把样本企业分为中小规模药企（总资产＜25 亿）和大规模药企（总资产≥25 亿）。如表5 所示，大规模药企的研发投入强度为4.14%，高于中小规模药企的3.69%。若转化为绝对金额，大规模药企的研发投入相当可观。但在接受政府补助力度上，大规模企业不如中小规模企业，国家对行业发展需要统筹规划，辅助中小型企业成长是国家战略选择。

中小规模药企的GOV 回归系数为0.4566，通过了显著性检验，说明中小规模药企接受政府补助对当期绩效有正向激励作用，能在一定程度上改善业绩；但RD*GOV 调节项未通过检验，说明政府补助这一外部资金在小规模药企研发转化过程中未产生调节作用。大规模企业的RD*GOV 调节项系数为1.2047，通过了显著性检验，表明政府补助可以促进大规模药企研发转化为绩效，起到正向调节的中介作用，自由资金充足的大规模企业补助利用效果会更好一些，回归结果支持了假设H3a。

表5 规模分组的描述性统计及回归结果

?

4、性质分组

按照公司产权性质把样本企业分为国有企业和非国有企业，并进行分组回归，如表6 所示。国有企业接受的政府补助占其营业收入比例为1.1%，非国有企业则接近1.4%，两者吸收政府补助差异并不明显，但非国有企业的研发投入强度均值却是国有企业均值的近2 倍。非国有企业中多为民营企业，并没有因其更为强劲的研发能力而获得相匹配的补助支撑，映射出政府补助对国有医药企业的倾向性。

非国有企业GOV 系数为0.2719，政府补助的增加会直接提升当期绩效，正相关性非常显著；国有企业则没体现出二者之间的相关性。假设H3b 通过检验。民营企业更渴望短期绩效表现良好，其政府补助刺激了当期绩效提升。政府补助对研发转化的调节作用未体现在国有企业的回归结果中，RD*GOV 未通过检验，说明国有企业并未实现政府补助激励研发的根本目的。非国有企业RD*GOV 系数则通过显著性检验，其政府补助一定程度上促进了研发成果转化。

表6 性质分组的描述性统计和回归结果

四、结论和建议

（一）主要结论

（1）我国医药研发强度水平低，企业间资金投入差异大。大规模企业普遍对研发重视程度较高。面对市场激烈竞争，普通药企应尽快向创新型药企转型。

（2）研发投入对企业当期绩效、滞后一期绩效均产生负向影响，但对滞后两期绩效却产生正向影响，滞后效果明显。政府对补助发放对象审查需考虑滞后现象，使资格评价更为客观。

（3）分组回归显示，政府补助对不同药企的影响有差异。大规模企业吸收的政府补助，对研发绩效转化的积极调节效果较为明显。对中小规模、非国有制药企业而言，政府补助对当期绩效的促进作用更明显。政府补助未必能真正实现激励研发成果转化的作用。过分注重短期业绩评价可能造成企业短视，反而不利于刺激研发投入及创新成果产生。政府应合理选择企业资助，避免资源错配和浪费。

（二）政策建议

1、企业聚焦优势业务，选准创新发展方向

中国药企缺少特色，大量产品重复申报，同质化竞争严重，申报成功的药品仍可能无法从市场中获取足够利润。把握医药行业未来发展的方向和特点，才能最大程度地通过研发提升绩效。对企业而言，匹配市场需求，聚焦自身优势领域，保证研发投入的力度和连续性，通过技术创新形成具有独特优势的拳头产品，才能获得长期投资回报。

2、政府加强资格审查，合理选择补贴对象

相对于有限的补助资金，申请补助的企业却较多。政府对不同类型补贴对象的审查需采用不同标准。第一，具有核心业务优势的企业。此类企业基础良好，地方政府应考虑研发滞后的特点，降低短期业绩的比重，延长绩效反馈时间，偏向事后补助模式。第二，具有发展潜力的企业。地方政府应在资格审查时加大对团队等级（孔雀团队）、技术先进性等资质的考察，合理判断此类企业的研发意愿及研发潜力，偏向采取事前补助模式，同时注重项目验收效果。此外，应对政府补助加强审计监督并进行事后跟踪，以减少政治寻租现象；避免部分企业通过虚增项目预算而获得补贴，却无法完成后续工作情况。

3、完善知识产权制度，减轻企业创新压力

加快医药企业创新，专利制度不可缺位。其一，建立符合国情的专利链接制度。药品专利链接是指仿制药上市批准与创新药品专利期满相“链接”，即仿制药注册申请需避免可能的专利侵权，赋予符合质量标准的首仿药一定的市场独占期和定价优惠。该制度在强化对原创药的知识产权保护的同时，简化了仿制药的审批程序，对高质量快速仿制的医药企业有很强的激励作用。其二，尽快推动惠益共享制度出台。我国现行知识产权保护制度对中药理论、传统古方等中药知识尚未切实保护，许多理论与知识处于公知状态。而一些国外企业却利用我国传统医药知识进行中药创新，并获得大量专利权。推出惠益共存制度，将分享外国企业利用我国遗传资源和传统知识而获得的利润，有利于保护我国中药知识，减轻国内中药制造企业的创新压力。