医药行业研发支出与企业绩效研究

□ 王聪 夏雨瑞

一、绪论

（一）研究背景与意义

1.研究背景

当下的世界正时刻在发生着变化，各领域充斥着各样的生产要素，企业的经营风险也在不断加剧。日益竞争激烈的市场让各行各业意识到只有坚持创新才能获得源源不断的活力，也只有进一步提高企业的研发水平才能不断提高自身的竞争力。近年来，我国用于研发与实验的经费支出与GDP的比例在不断增加，从2006年的1.42%到2013年的2.08%再到2020年的2.40%，虽然还落后于很多发达国家，但总体上呈现不断增长的态势，其中高新技术产业的研发支出强度占比增速很大，比如医药行业。虽然医药行业的研发支出在增多，但与美国、德国等国家的研发支出数额相比，中国医药制造企业的差距还是较大。

医药产业是目前发展速度最快的行业之一，被誉为“永不衰落的朝阳产业”，发展潜力巨大，近两年严重的疫情也让大家意识到医药制造业对人类健康和应对突发疾病的重要性。相比起欧美发达国家成熟的医疗体系，我国对医药企业的重视和研究是从改革开放后才逐步发展起来的，医药行业的研发强度不足是一直以来制约中国医药行业发展的重要因素。与其他行业相比，医药行业研发初期投入较多，投资回报期久，风险大，因此企业往往不愿意在药物的研究开发阶段投入太多的资金和人力成本，对研发活动缺乏正确的认识。然而，在科技作为第一生产力的当下，企业首要的是要将科技应用到研发活动中，才能将生产力融入到企业能力中，持续充足的研发支出对企业的创新能力、核心竞争力等的形成都具有不可替代的作用。

如何增加医药制造企业的价值，快速提高其业绩是学术界和该行业人士一直以来关注的重点。我国医药行业起步较晚，研发的模式和制度相对落后，大多数企业对于研发支出和企业价值之间的关系没有清楚的认识，小规模的企业负担不了研发初期较高的资金压力，大规模的企业也会考虑到研发活动的风险性，在研发阶段投入资本到最终带来企业业绩提升的过程中存在着太多的不确定性，因而不愿意尝试增加研发投入。本文便是基于此背景，探究医药行业研发支出与企业绩效之间的关系。

2.研究意义

我国医药行业近年来发展迅速，考虑到疫情防控的常态化以及我国面临的人口老龄化问题，认为药物方面的需要会持续增加，医药业发展前景良好。医药制造企业如何在快速成长的行业中占据一席之地，如何积极推动药物的创新生产来满足不断增加的多样化的药物需求也成为大家关心的问题。与此同时，研发支出对于医药企业创新能力的必要性也得到越来越多人的重视，人们都意识到，在竞争激烈的今天，研发能力已经成为衡量一个企业发展潜力的关键指标。因此，研究医药企业研发支出与企业绩效的相关性具有理论和实践方面的指导意义。

（1）理论意义

本文对开展研发活动到为企业带来绩效提升的过程进行了详细分析。医药制造业作为高科技产业中的一个重要部分，其创新能力和研发水平对形成企业的核心竞争力发挥着关键作用，企业生产的新药物经过严格的临床试验和层层审批后，最终进入市场并被市场所认可，这才算实现了完整的创新过程并提高了企业的创新能力，所以本研究从医药企业的视角出发，对技术创新理论和核心竞争力理论做了进一步的探究。

医药制造企业研发周期长，前期投入高，这给企业带来较多的不确定性，同时研发支出对企业绩效的积极作用也往往不能够在短时间内体现， 因而在对绩效水平进行衡量时考虑到了研发支出价值的充分体现以及其带来的滞后影响，这为医药企业提升企业绩效提供了一定的理论指导并在此基础上丰富了企业的绩效评价理论。

（2）实践意义

通过对医药制造企业研发支出的研究，有助于优化医药企业对研发活动的管理，使企业在未来的生产经营中，对研发活动的管理和成本的投入有更清楚的认识，可以进一步鼓励其增加研发支出，做出有效的决策。

本文的研究结论为医药企业管理者在提高企业绩效方面提供了参考价值，促使其认识到积极开展研发活动对企业绩效的重要作用，在考虑增加研发支出的基础上，尽快使新产品投入市场并创造商业价值，从而全面促进企业绩效的提升。

二、文献综述

（一）研发支出的研究

早在上世纪的时候，很多国外的学者就开始研究研发投资给企业带来的影响，到近几年，对于研发支出的研究发展到了一个新的阶段，引起了更多的学者的关注， Yoo等人在探究研发支出与企业未来收益的关系时，考虑了企业生命周期的影响，建议企业在对研发活动进行投资时应该关注企业所处的阶段和环境情况。Teramae等人在研究中使用了战略交易和R&D支出作为投入指标，批准的药品作为产出指标，总销售额作为结果，通过统计检查30家大型跨国公司的样本，全面分析了影响研发活动生产力的因素，探究了研发支出与产出、结果三者之间的关系。

我国对研发支出的研究开始得较晚，随着创新力在企业发展中的重要性日益显现，国内学者对于研发支出方面的研究也越来越重视。姜宝强和程炯梅在其文章中指出，企业研发活动的回报期长，研发初期的资金投入也多，因此高层管理者会削减研发支出来提高企业短期的财务绩效，此外对研发方面的投资的专业性使得对其合理性的判断也更具有难度，这给高管创造了操作空间。李华等人从研发投入的视角探究了影响中国制造业成本的重要因素，研究表明就高科技产业而言，处于不同生命周期的企业对于研发支出的会计处理有所不同，并且相比起负债资本，企业获得的盈利更能刺激企业研发支出的增加。

（二）企业绩效的研究

张秀娥等人对新科技革命下新创企业的绩效进行了研究，结果表明新创企业要想提高其绩效水平以及创业成功的几率，就必须重视培养企业的创造力。不同的学者在研究时对具体指标的选择有所不同，但从目前对于研发支出与企业绩效方面的研究来看，大部分学者倾向于采用定量的财务指标作为衡量业绩的标准。仇云杰和魏炜选择用全要素生产率和实际利润率来反映企业的绩效水平；除此之外，大多数的企业都采用总资产收益率作为反映企业绩效的指标，例如杨康琳和曹昱等都在研发支出与企业绩效的实证探究中将ROA作为代表企业的被解释变量。

（三）研发支出与企业绩效关系的研究

通过对研发支出与企业绩效相关性的文献分析，可以将其研究的结论大致分为以下四类：研发支出的增加会改善企业绩效；研发支出的增加会降低企业绩效；研发支出与企业绩效之间存在非线性的关系；研发支出与企业绩效不存在显著的相关性。

大部分学者的研究证明，企业研发支出与企业绩效是正相关关系。Piyush通过对385家上市公司研究后发现研发强度对企业长期的财务业绩具有积极效应。戴浩和柳剑平选取创业板科技型企业数据为样本，利用中介效应模型证明研发的经费投入与相关技术人员投入对企业成长有着显著正向影响。

也有一部分学者通过研究发现，随着企业研发支出的增加不但不能促进绩效的提高，反而会降低绩效水平。苏涛永和郑李明等人从不同的研究视角探究了研发支出与企业绩效的相关关系，研究结果均表明研发支出的增加会对企业的绩效产生负向的影响。除此之外，杨欢等人通过对2015-2019年医药制造企业的研发支出与企业绩效进行研究发现，医药企业的研发支出对企业绩效存在负向影响，在非国有的企业和成立期较短的企业中这种负向作用会体现得更明显。

段天宇等人以我国医药上市公司2012-2018年数据为研究对象，通过构造动态面板门限模型发现，医药制造企业的研发支出强度对企业绩效的影响是非线性的。戴志敏等人将A股上市公司金融化水平作为门限变量，探讨了研发支出与企业绩效之间的非线性关系，结果证明，在企业金融化行为的影响下，研发支出对企业绩效的促进作用存在严重的时滞，企业绩效与研发支出呈倒N型关系。 除了以上的观点，还有少部分学者的研究结果表明企业的研发支出与其绩效水平之间并不存在显著关系。例如邱玉兴等人通过对国有上市公司研究发现, 研发支出强度对财务绩效两者之间没有显著的相关关系。

（四）研究评述

通过阅读关于研发支出国内外文献发现，国外对于研发活动及其支出的研究要远远早于国内，国内是在近些年来才开始重视相关的研究。在研发支出的研究中大多数是实证研究，在关于企业绩效的相关文献中，学者们往往倾向于用企业绩效来代表企业的价值或者是企业在一段时间内所获得的成就，在此基础上，再用一定的指标来衡量企业绩效。对于研发支出和企业绩效的相关性，目前学界尚无统一的定论，不同的学者采用不同的指标对不同的行业进行研究，研究的结果可以分为四类：正相关、负相关、非线性相关以及无相关关系。其中不同行业的研发特点会对结果产生很大程度的影响，因而在进行分析时要考虑到具体的行业特点，做针对性的研究。

通过上述对研发支出、企业绩效以及两者之间关系的文献的梳理和分析发现，各部分的相关研究资料都是比较丰富的，但对研发支出滞后效应的研究以及从医药行业的视角去探讨两者之间关系的文章尚显不足，因而本文立足于医药制造企业，采用固定效应模型对两者之间的相关性进行实证分析，并进一步探究研发支出对企业绩效的滞后影响是有一定的理论和实践意义的。

三、研发支出与企业绩效关系的理论分析及假设

（一）研发支出与当期企业绩效的关系

医药制造业属于高新技术产业，其研发创新的水平往往可以一定程度上代表其竞争实力的高低。根据熊彼特的技术创新理论，创新并不仅仅是某项单纯的技术发明，只有最后投入到实际的生产实践中的才能叫做创新，对于医药行业来说更是如此，单纯研制出某种新药物并不算创新成功，只有研发的成果经过多次的临床试验和层层审批，最终问世后才可以带来商业价值。因此，对于医药制造业来说，从研发项目立项，到多次的临床试验再到投放到市场并获得认可，这中间存在着诸多的环节和不确定性，一旦某个环节出现问题，均可能导致该项目的停止或失败，由此给企业的生产经营带来诸多风险，从短期来看，当期研发支出的增加会带来企业当期成本、费用的提高，但其价值却往往无法在当期就完全体现出来。基于上述分析，本文提出下面的假设：

假设1：我国医药行业的研发支出与当期企业绩效之间存在负相关关系。

（二）研发支出对企业绩效的滞后效应

医药制造行业与其他行业相比具有一定的特殊性，其研发前期的投入往往比较高，研发项目历经的周期也长，只有当积累了一定的数据和经验，再经过临床试验成功之后才能投放到市场，给企业创造利润，在此基础上企业将更多的资金投入到研发活动中，可以再给企业绩效带来积极的影响，由此形成一个良好的循环，并逐渐演变成企业核心竞争力的一部分。因此企业当期的研发投资往往需要经过一段时间后其作用才能充分显现出来。根据绩效评价理论我们知道，绩效评价是以企业价值最大化为核心，其评价目标是以价值判断为导向的，所以我们在考虑企业绩效时，不能只看短期的发展，要充分考虑到多种的价值创造形式。医药企业的研发支出对企业绩效的影响也是如此，在研究时要充分考虑到研发支出的对绩效的滞后效应。

许多学者的研究也都表明了研发支出对企业绩效存在滞后效应，因此，本文提出如下假设：

假设2：我国医药行业研发支出对企业绩效存在滞后的正向影响。

四、研究设计

（一）样本选取与数据来源

1.样本选取

本文将医药行业作为研究的样本是考虑到了两方面的原因。原因一：医药制造业是属于研发支出较高的高新技术领域，对该行业的研发活动的进行研究很有必要性。原因二：针对医药行业的研究相对较少，可以有助于补充医药业的研究不足。

2.数据来源与数据处理

本文所用的医药制造行业2018年到2021年的相关数据来源于国泰安数据库和企业所披露的年报，经过整理后用于实证分析。大部分上市企业对于研发支出的披露是在2018年之后才开始的，在此之前的数据获取较为困难，此外，很多企业并没有按规定完全披露其研发支出的费用化数额和资本化数额，因此也不能将其作为样本来源，这些都对样本数据的获取造成了一定的困难。

为便于数据能进一步用于实证研究，对取得的数据进行了如下的处理：

（1）为了研究的数据具有稳定性，在选择样本来源时剔除了ST医药制造企业。

（2）为保证用于模型中的所有公司都有完整的数据，将所需变量的数据有缺失的公司从样本中删除。

（3）将总资产报酬率为负数的公司剔除。

经过上述一系列的数据处理后，确定本文的研究对象为这67家作为样本的上市公司。本文的实证过程主要是利用STATA进行数据的描述性统计分析、相关性分析、回归性分析和稳健性检验。

（二）选取变量

1.解释变量

企业在研发方面的支出包括投入资金、人力和技术等。考虑到数据的可获得性和企业披露的程度，本文仅考虑医药企业归集到研发支出会计科目中的数据。大部分学者用研发强度（研发费用与营业收入的比值）作为衡量企业研发支出水平的指标。

研发强度（RDS）=研发费用÷营业总收入

2.被解释变量

一般来说，企业绩效可以通过财务指标和非财务指标来进行衡量，大部分学者倾向于选择财务指标，因为财务指标的数据获取较为容易，测量标准也更加规范，本文选择反映企业盈利能力的ROA，即总资产报酬率作为反映企业财务绩效的指标。

总资产报酬率（ROA）=（利润总额＋财务费用）÷平均资产总额

平均资产总额=（资产合计期末余额+资产合计期初余额）÷2

3.控制变量

在企业的生产经营中，除了本次研究的研发支出会对企业绩效造成影响外，公司的规模、成长性等也都会影响企业的绩效水平,因此本文将公司的总资产规模（SIZE）、营业增长率（GROWTH）作为控制变量。

（1）公司规模会影响企业的盈利能力、发展潜力和融资能力等。本文将企业年末总资产账面价值的自然对数作为衡量企业规模的指标。

公司规模（SIZE）=In（年末总资产）

（2）营收增长率GROWTH。营收增长率可以用来衡量公司的成长能力。良好的公司成长性可以给企业带来更多的筹资机会和投资资金，从而促进绩效水平的提高。

营收增长率（GROWTH）=（本年总营业收入-上年总营业收入）÷上年营业总收入

4.变量汇总

总结以上变量的指标，得到变量汇总表，具体如表1所示:

表1 变量汇总表

（三）构建模型

本文借鉴国内外经济学家的研究,同样采用多元回归模型来探究医药企业研发支出对企业绩效的影响并分析其滞后效应。根据前文提出的假设，构建以RDS为解释变量，以ROA为被解释变量，以SIZE、GROWTH为控制变量的模型。样本数据的时间跨度不长，为避免造成较多的数据损失，本文将滞后期定为一年和两年，分别探究T-1、T-2期的研发支出强度对T期企业绩效的影响。

考虑到医药制造业的行业特点，本文采用面板数据回归模型中的固定效应模型来研究研发支出与企业绩效的相关性。

模型1：基于我国医药行业的研发支出与当期企业绩效呈负相关关系的假设，以RDS为解释变量，构建回归模型：

模型2：基于我国医药行业研发支出对企业绩效有正向的滞后性影响的假设，分别以滞后一期，滞后两期的RDS为解释变量，构建回归模型：

以上的式中：

i=1,2,3……，n 表示第i家公司，样本共有67家企业；t表示第i家公司的第t年度；RDSi,t表示第i家企业第t年的研发支出强度，RDSi,t-1表示第i家企业第t-1年的研发支出强度，RDSi,t-2表示第i家企业第t-2年的研发支出强度；ROAi,t表示第i家企业第t年的总资产报酬率；SIZEi,t表示第i家企业第t年末总资产取对数后的数额；ROWTHi,t表示第i家企业第t年的营业收入增长率；α0、β0表述常数项；u1、u2为随机干扰项，是为消除其他因素的影响而引入的随机变量，考虑了没有包含在解释变量和控制变量中的其他因素对企业总资产报酬率的影响。

五、实证分析

本章内容是在上述提出假设和建立模型的基础上，对整理后的数据首先进行描述性统计分析，从整体上对各变量有个初步了解；然后进行各变量之间的相关性分析，通过VIF值判断其相关性；接着将得到的数据代入构建的模型进行回归分析，采用的是固定效应模型，通过回归分析，得出医药行业的研发支出与企业绩效之间相关性的结论；最后分别通过改变被解释变量的指标和选取部分样本再进行回归分析，增强结论的可靠性。

（一）描述性统计分析

为了更好地了解医药行业研发支出与企业绩效的相关情况，对样本内的67家上市医药制造公司2018年到2021年的数据进行整理，从整体上对数据有一个大致了解，表2是通过STATA得到的各变量的描述性统计结果。

表2 描述性统计结果

1.被解释变量ROA

从上述对ROA的描述性统计分析中我们发现，样本企业的总资产报酬率的均值在2018到2021年间基本稳定，变动幅度不大；但其标准差较大，且总体上呈现不断扩大的趋势，从2020年和2021年的ROA最大值和最小值之差也可以看出来，样本企业间的企业效益差距在逐步拉大，其中2020年的ROA最大值达到了0.5714，是2019年的两倍还要多，一个重要因素是强势的企业可以抓住疫情之下带来的挑战和机会，使企业发展到一个更高的水平。

2.解释变量RDS

我国的研发支出经费近年来呈现不断增长的态势，医药制造业也是如此，不仅研发支出的绝对值在增加，研发支出的强度也是在不断增强的。RDS均值从2018年的0.0507一直到2021年的0.0600，可以看出总体上医药制造企业对研发支出是越来越重视的。同时，不同医药制造公司对于研发活动的投入金额是相差较大的，尽管已经考虑到了企业规模的影响，其研发强度还是分化比较明显，最大值和最小值不处于同一个量级上，这也说明还有大量的医药企业对于研发活动的认识不够。

3.控制变量SIZE和GROWTH

企业规模和营业收入增长率的描述性统计如上表所示，因为本文的样本来源于所有上市公司，因此其规模相差较大，尽管取对数之后已经一定程度上减小了这种差异，但其标准差始终大于1，一直保持在较高水平。

营业收入增长率可以用来衡量医药企业的成长性，其均值在2018年和2019年均维持在良好的水平，但是2019年却下降到了0.1193，2021年虽有上升，也未达到两年前的水平，也说明近两年来医药制造业遭到了比较严峻的挑战。除此之外，其最小值始终为负数且在不断降低，可以看出有部分企业在生产经营中面临着很大的压力，营收状况不佳。

（二）相关性分析

本文构建的是多元线性回归模型，该种模型如果存在自相关和多重共线性的问题，会影响估计参数的准确性，因此在进行回归分析之前，先要对模型是否存在自相关和多重共线性进行分析和检验。

对于自相关问题，本文采用的是67家上市的医药制造企业在2018-2021年的相关数据，面板数据的N=4，T=67，属于短面板数据，自相关性在时间序列数据中比较常见，而本文所使用的样本时间跨度较小，因此可以不考虑样本的自相关性问题。

对于多重共线性问题，可以通过下面的VIF值加以判断：

表3 VIF值

VIF值可以用来判断变量间的相关性以及多重共线性问题，通过表中的VIF值可以看出各解释变量间不存在显著的相关关系，所以排除多重共线性问题；除了企业的营业收入与企业的总资产报酬率的VIF值为0.3150，存在显著相关性外，其余变量在不控制其他因素的情况下，与被解释变量之间的相关关系尚不明显，要考虑加入控制变量的情况的话，需要下一步的检验研究。

（三）回归分析

本文以RDS为解释变量，ROA为被解释变量，SIZE、GROWTH为控制变量，对医药行业研发支出与企业绩效之间相关性进行了研究，同时探究了研发支出对企业绩效存在的滞后影响，分别对滞后一期、两期的研发支出与企业绩效进行回归分析。本文采用固定效应模型进行回归分析。

从下表中对模型1的回归分析可知，研发强度与总资产报酬率在5%的置信水平显著负相关，研发强度每增加一个单位，企业的总资产报酬率就会降低0.531个单位，说明企业增加研发支出不利于提高当期资产的获利能力。企业的营业收入增长率在1%的置信水平上显著正向影响总资产报酬率，而规模则是在5%的置信水平上正向影响总资产报酬率。

表4 回归分析表

将解释变量调整为研发强度的滞后期做回归分析，当滞后期为1年时，企业的规模和营业收入增长率依旧显著地正向影响总资产报酬率；虽然研发强度与总资产报酬率之间还是负相关关系，但其系数绝对值已经下降到0.21，在该模型下，滞后一期时研发强度对总资产报酬率的负向影响并不显著。在考虑滞后两期时研发强度对总资产报酬率的影响时，营业收入增长率与总资产报酬率之间仍然是显著的正相关关系，但是企业的规模却变成了显著的负相关的作用；同时，随着时间的推移，研发强度也开始显著的正向影响总资产报酬率，滞后两期的研发支出每变动一个单位，企业的总资产报酬率会随之提高0.593个单位，说明研发支出对提高企业的总资产报酬率存在滞后效应，此时的滞后期为两期。

（四）稳健性检验

为检验模型的稳健性和效果，本文对模型进行了以下检验：

1.从变量的选择出发

改变被解释变量，用ROE（净资产收益率）来取代ROA进行回归分析。

表5 回归分析表

从研发强度与净资产收益率的回归结果发现，在各个模型中，营业收入增长率均在1%的置信区间下显著地影响净资产收益率；企业的规模在模型2.2中反向影响净资产收益率且该影响不显著；研发强度与净资产收益率的相关关系和证明的原假设一致，当期的研发支出与企业的净资产收益率呈现显著的负相关关系，滞后一期的研发支出与总资产报酬率之间依然是负相关，但其相关系数绝对值减小且不再显著，滞后两期的研发支出开始对净资产收益率呈现显著的正向影响。

2.从样本选择出发

参考国家统计局发布的《统计上大中小微型企业划分办法》，依据2018年的医药制造上市公司的从业人员和营业收入水平进行企业规模的划分，对其中的大型企业样本进行回归分析，探讨本文的结论是否依然适用。

表6 回归分析表

回归结果如表6所示，从表中可以看出，在每个模型中，营业收入增长率都还是显著地影响总资产报酬率；但是企业规模却与总资产报酬率不再有显著关系，这是可以理解的，因为所选取的样本为大型企业，规模差距缩小，所以该模型下企业规模对总资产报酬率不再有显著的影响；研发强度与总资产报酬率的相关关系与原结论基本一致，都是当期的研发支出和滞后一期的研发支出与总资产报酬率是负相关关系，滞后两期的研发支出开始对总资产报酬率呈现正向影响。

（五）小结

通过对构建的模型进行描述性统计、相关性分析、回归性分析以及稳健性检验，达到了本文探究研发支出与企业绩效相关性关系的目的，得出研究结论，医药上市企业的研发支出与当期的企业绩效存在显著的负相关关系，随着研发支出的时间变长，该负相关关系逐渐变为正相关关系，也就是研发支出对企业绩效存在显著正相关的滞后性影响，滞后期为两年。

六、结论与对策

（一）本文结论

通过实证分析验证了本文提出的两个假设均成立，即我国医药行业的研发支出与当期企业绩效呈负相关关系，研发强度每变动一个单位，企业的总资产报酬率会反向变动0.531个单位；随着时间的推移，该负向作用逐渐减弱并转变为正向作用，当采用滞后两期的研发强度作为解释变量时，它每增加一个单位，企业的总资产报酬率会随之增加0.593个单位，说明了我国医药行业研发支出对企业绩效存在正相关的滞后性影响。在稳健性检验的部分通过改变被解释变量和选取部分样本进行回归分析发现上述结论依然正确，进一步增强了结论的可靠性。

（二）提出对策

1.医药企业的管理者应正确看待研发支出，避免短视行为

相比于其他行业，医药企业的研发活动周期长，前期投入大，这给企业的研发支出创造商业价值的过程带来了更多的难度。正如本文研究结果表明，医药制造企业增加研发支出时，短期内无法研制成功药物并投入市场，因此当期企业绩效是呈现反向变动的，这往往会打击到管理者继续进行研发投入的积极性，同时也会给企业带来一定的资金压力，如果企业缺乏长远的眼光，意识不到研发支出的必要性和长远的积极效应，从短期来看就会倾向于选择中断研发活动或者减少研发投资。因此，医药企业的管理者应该正确看待研发支出，认识到研发投入是一个长期投资行为，看重未来的企业绩效提升。

2.医药制造企业应不断提高创新意识，加大研发支出力度

企业要想在日益竞争激烈的医药行业中占有一席之地，就必须提高自身的核心竞争力，而核心竞争力的一个重要方面就来源于企业的创新能力。医药制造企业通过持续加大研发投入，可以为生产新药物提供资金和技术支持，新药物上市后获得市场的认可便可以为企业带来利润，在此基础上企业可以将更多的资金投入到研发活动中，由此形成一个良好的循环，带来企业绩效的全方位提升，也能促进企业创新力和竞争力的不断提高。

3.医药企业应增强研发投入的有效性，促进研发成果的转化

结合我国医药行业的现状分析，企业增加研发支出却没有带来近期绩效的提高，其中一部分原因在于，很多医药企业资金使用效率低，研发进程较慢，因而当期的研发支出要转化为商业价值需要经历较长的周期。如果企业能对研发资金的使用进行持续的规划和监督，增强研发投入的转化性，便可以加快研发进程，促进研发产物尽早实现其价值，从而提高企业绩效。