【摘? 要】論文以2017-2021年滬深兩市299家A股醫(yī)藥制造業(yè)上市公司為樣本，構建回歸模型研究企業(yè)研發(fā)投入、政府補助對企業(yè)績效的影響?；貧w結果顯示，研發(fā)投入和政府補助對當期的企業(yè)績效均在1%的顯著性水平下存在負向影響。據(jù)此，論文建議企業(yè)樹立正確的研發(fā)意識，提升自身競爭力，相關部門應完善政府補助政策，優(yōu)化政府補助分配，從而使醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)有效開展研發(fā)工作。

【關鍵詞】研發(fā)投入;政府補助;企業(yè)績效;醫(yī)藥制造業(yè)

【中圖分類號】F425;F812.45? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2022）05-0103-03

1 引言

自2015年以來，“創(chuàng)新”一詞被不斷提及，習近平總書記在《關于〈中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃的建議〉的說明》中指出，應堅持創(chuàng)新發(fā)展，著力提高發(fā)展的質量和效益。在接下來的幾年中，習近平總書記在不同的時間和場合不斷提及“創(chuàng)新”二字，這表明創(chuàng)新受到國家的高度重視，并被提升到國家戰(zhàn)略的地位。2020年以來，新冠肺炎疫情的爆發(fā)對我國的經(jīng)濟發(fā)展和民生領域產(chǎn)生了重大影響，醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)在抗擊疫情中發(fā)揮了關鍵性作用，因此也遇到了新的挑戰(zhàn)和新的機遇。

研發(fā)創(chuàng)新為企業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展注入了強勁動力，研發(fā)創(chuàng)新也能夠幫助企業(yè)提升自身的競爭水平，因此，研究企業(yè)研發(fā)投入、政府補助與企業(yè)績效之間的關系具有重要意義。本文以滬深A股上市公司2017-2021年的財務數(shù)據(jù)為樣本，分析醫(yī)藥制造企業(yè)研發(fā)投入、政府補助與企業(yè)績效之間的關系，進而為企業(yè)研發(fā)支出的決策和國家對企業(yè)的補助政策提供一些建議。

2 文獻回顧與研究假設

2.1 研發(fā)投入與企業(yè)績效

目前，國內文獻針對研發(fā)投入與企業(yè)績效得出了以下研究結論：①研發(fā)投入與企業(yè)績效正相關。大多數(shù)國內外學者通過研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)加大研發(fā)投入能顯著提升企業(yè)績效。Laurens等[1]認為，研發(fā)投入的增加可以通過成本降低、促進企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品的方式來提高公司績效。郭倩文等[2]通過對我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入與企業(yè)當期績效成顯著的正相關關系，且存在顯著正向的滯后性影響。②研發(fā)投入與企業(yè)績效負相關或不相關。張瑞涵[3]通過分析滬深交易所中戰(zhàn)略性新興企業(yè)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入與當期企業(yè)績效之間不存在顯著的相關關系。每個行業(yè)都有一個投入產(chǎn)出的過程，對于醫(yī)藥制造業(yè)來說，其在產(chǎn)品研發(fā)方面的投入普遍高于其他行業(yè)。醫(yī)藥企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)的成功可以帶來高達數(shù)億元的銷售額和利潤，從而提高企業(yè)的盈利能力，對企業(yè)持續(xù)研發(fā)投入產(chǎn)生了積極影響。因此，本文提出如下假設：

假設1：研發(fā)投入與企業(yè)績效存在顯著的正相關關系。

2.2 政府補助與企業(yè)績效

對于政府補助與企業(yè)績效來說，根據(jù)不同的發(fā)展情況、不同的經(jīng)濟背景和不同的樣本，目前國內外文獻得出了以下研究結論：①政府補助與企業(yè)績效正相關。陸少秀等[4]以A股制造業(yè)上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)政府補助與企業(yè)績效成顯著的正相關關系，且發(fā)現(xiàn)企業(yè)所有權的性質會影響二者的相關性。②政府補助與企業(yè)績效負相關。Bergstrom[5]對瑞典的企業(yè)進行分析，得出財政補貼在短期內可以促進企業(yè)績效提升，但從長期來看，這種正向影響會轉換為負向影響，變?yōu)轱@著的負相關。邵敏和包群[6]認為，政府補貼具有一個臨界值，超過該臨界值，政府補貼對企業(yè)績效的影響從積極轉向消極，從而產(chǎn)生抑制作用。由于我國不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展情況、市場開發(fā)程度不同，政府對醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的補助、扶持力度也各不相同，通常根據(jù)地方需要進行政府補助。通過政府補助，企業(yè)可以獲得額外的資源來提升企業(yè)當前的績效，在短期內可以幫助企業(yè)提高績效，但從長遠來看，其有可能轉化為負面影響。因此，本文提出如下假設：

假設2：政府補助與企業(yè)績效存在顯著的負相關關系。

3 研究設計

3.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)證監(jiān)會2012年的行業(yè)分類結果，本文選取2017-2021年滬深A股醫(yī)藥制造業(yè)上市公司作為研究對象。為保證數(shù)據(jù)的客觀性、完整性和有效性，本文對選擇的樣本開展必要的篩選和調整工作。本文主要排除以下樣本：①ST、*ST類上市公司;②財務數(shù)據(jù)不全面、披露不充分有效的上市公司;③關鍵指標相關數(shù)據(jù)不充分的上市公司。經(jīng)過以上處理，本文共得到1 196個有效樣本，其中，2017年64個，2018年280個，2019年281個，2020年283個，2021年288個。本文選取的樣本企業(yè)2017-2021年的數(shù)據(jù)均來自上市公司年報和Choice金融終端。本文主要運用SPSS25.0統(tǒng)計軟件對相關數(shù)據(jù)進行分析。

3.2 變量引入

3.2.1 被解釋變量

現(xiàn)有研究大多傾向于使用總資產(chǎn)報酬率來評價企業(yè)經(jīng)營績效和資產(chǎn)使用率，該指標也在業(yè)界受到了認可，因此，本文選取總資產(chǎn)報酬率（ROA）作為衡量企業(yè)績效的指標。

3.2.2 解釋變量

本文選取研發(fā)投入（RD）和政府補助（SUB）作為解釋變量，即采用研發(fā)費用、政府補助各自占營業(yè)收入的比例這兩個指標來分別衡量企業(yè)研發(fā)投入強度和政府補助強度。

3.2.3 控制變量

借鑒已有研究成果，本文選取企業(yè)規(guī)模、資本結構和發(fā)展能力作為控制變量，具體的含義見表1。

3.3 模型構建

根據(jù)前文的理論分析，為進一步展開研究，本文構建以下兩個回歸模型：

①構建研發(fā)投入與企業(yè)績效的計量模型一：ROAit=β0+β1RDit+β2TAGRit+β3LEVit+β4lnTAit+εit。②構建政府補助與企業(yè)績效的計量模型二：ROAit=β0+β1SUBit+β2TAGRit+β3LEVit+β4lnTAit+εit。在上述模型中，i為本文中的樣本個數(shù)，取值為1，2，3，…，i;t為所研究樣本數(shù)據(jù)的年份，即2017-2021年;β0為常數(shù)項;β1～β4為系數(shù);ε為隨機干擾項。

4 實證分析

4.1 描述性統(tǒng)計分析

表2為各變量的整體情況的描述統(tǒng)計分析，能夠為后續(xù)的回歸分析奠定基礎，該分析的主要統(tǒng)計量包括最值、均值和標準差。由表2可知，樣本企業(yè)的ROA最大值為1.216 208，最小值為-0.644 935，可以看出二者之間的差距不大，其平均值為0.102 490，說明醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的盈利能力不高，但是未來的價值較高，發(fā)展前景較好。RD最大可以達到0.759 804，但是最小達到0.000 299，平均值為0.067 513，說明整個行業(yè)的研發(fā)意識、創(chuàng)新意識不夠強，行業(yè)整體的研發(fā)投入強度較低。SUB最大為0.204 083，最小為0.000 011，說明我國醫(yī)藥制造業(yè)上市公司之間獲得的政府補助較為懸殊，存在政府補助分配不均的問題，而平均值僅為0.015 716，說明我國對醫(yī)藥制造業(yè)上市公司的政府補助處于較低水平。TAGR的最大值和最小值分別為8.884 122和-0.626 872，說明我國醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展能力差距較大。LEV的取值范圍是0.014 268～1.444 143，說明在資本結構方面存在極大的企業(yè)差異，但是0.294 691的均值說明LEV處在合理范圍內。lnTA的平均值為21.718 166，其標準差為1.148 212，說明樣本企業(yè)的規(guī)模相對較大，且不同企業(yè)的規(guī)模差異也比較明顯。

4.2 相關性分析

利用相關性分析能夠對各變量之間的相關程度進行衡量。表3的相關性分析結果顯示，本研究選取的樣本均表現(xiàn)出較高的相關性水平，解釋能力較好。被解釋變量和解釋變量之間存在顯著的相關關系，且在1%的水平上顯著，研發(fā)投入和政府補助均與總資產(chǎn)報酬率成負相關關系，初步驗證了本文的假設2，但是并未驗證本文的假設1?？刂谱兞颗c解釋變量之間也存在顯著的相關關系，其中，發(fā)展能力與總資產(chǎn)報酬率成正相關關系，在1%的水平上顯著，說明企業(yè)發(fā)展能力有利于促進企業(yè)績效的提升;資產(chǎn)結構和企業(yè)規(guī)模與總資產(chǎn)報酬率成負相關關系，在1%的水平上顯著。各變量之間的相關性顯著，因此，可以進一步進行回歸分析。

4.3 回歸分析

4.3.1 研發(fā)投入對企業(yè)績效當期性影響的回歸結果

如表4所示，模型1中各變量的容差均接近1且小于1，VIF膨脹因子均集中在1左右且小于2，說各變量之間不存在多重共線性。調整后R2為0.367，這說明SD、TAGR、LEV、lnTA對ROA的解釋率為36.7%。F值為174.092，代表整體顯著性水平的Sig值為0.000，說明各變量之間存在顯著的線性關系，采用多元線性回歸模型對研發(fā)投入與企業(yè)績效之間的關系進行分析比較合理，因此，模型一是有效的。

在模型有效的基礎上，通過對其進行線性回歸分析可以看出，RD和ROA之間呈現(xiàn)出負相關關系，回歸系數(shù)為-0.312，說明當企業(yè)的研發(fā)資金投入每提高1%，企業(yè)績效水平將降低31.2%。Sig值為0.000，通過了1%的顯著性水平檢驗，說明我國滬深A股醫(yī)藥制造業(yè)上市公司研發(fā)投入與企業(yè)績效存在顯著的負相關關系，與此前的相關性分析結果基本一致，但與假設1不相符。研究結果表明，醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的績效會隨著TAGR的上升而增加，隨著RD、LEV、lnTA的上升而下降。

4.3.2 政府補助對企業(yè)績效當期性影響的回歸結果

如表5所示，模型二中各變量的容差均接近1且小于1，VIF膨脹因子均集中在1左右且小于2，說各變量之間不存在多重共線性。調整后R2為0.349，這說明SUB、TAGR、LEV、lnTA對ROA的解釋率為34.9%。F值為161.439，代表整體顯著性水平的Sig值為0.000，說明各變量之間存在顯著的線性關系，采用多元線性回歸模型對研發(fā)投入與企業(yè)績效之間的關系進行分析比較合理，因此，模型二是有效的。

在模型有效的基礎上，通過對其進行線性回歸分析可以看出，SUB和ROA之間呈現(xiàn)出負相關關系，回歸系數(shù)為-0.825，說明當企業(yè)的研發(fā)資金投入每提高1%，企業(yè)績效水平將降低82.5%。Sig值為0.000，通過了1%的顯著性水平檢驗。通常情況下，政府補助用于支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展，鼓勵企業(yè)擴大規(guī)模和開展研發(fā)，相較于其他行業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)更為重視研發(fā)活動，因此，一旦只注重規(guī)模的擴大而缺乏研發(fā)活動，在企業(yè)新產(chǎn)品未獲得研發(fā)成果、原有產(chǎn)品生產(chǎn)成本居高不下的情況下，企業(yè)績效也難以得到提升，所以假設2得到驗證。

5 結論與建議

5.1 結論

本文通過對我國醫(yī)藥制造業(yè)上市公司2017-2021年連續(xù)5年的數(shù)據(jù)進行實證分析，實證檢驗了研發(fā)投入、政府補助和企業(yè)績效之間的線性關系，主要得出兩個結論：第一，研發(fā)投入不利于當期企業(yè)績效的提升。出現(xiàn)這一結果的原因可能是研發(fā)投入對于企業(yè)績效提升的促進作用是有條件和限制的，企業(yè)在投入大量資金開展研發(fā)活動的過程中，一旦企業(yè)研發(fā)產(chǎn)品失敗，研發(fā)投入的支出將轉變?yōu)橘M用化支出，從而降低企業(yè)利潤。第二，政府補助的增加在當期不會幫助企業(yè)提升績效。這說明政府補助沒有達到提升企業(yè)績效的效果，并且在一定程度上降低了當期的企業(yè)績效。出現(xiàn)這一結果的原因可能是政府并未限制企業(yè)只能將補助資金用于研發(fā)活動，還可以用于擴大產(chǎn)能等方面，但是醫(yī)藥企業(yè)的核心競爭力來源于研發(fā)活動，從長期來看，只有促進企業(yè)研發(fā)才能提高企業(yè)績效。

5.2 建議

5.2.1 培養(yǎng)創(chuàng)新意識，提高創(chuàng)新能力

研發(fā)創(chuàng)新是醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)核心競爭力的來源，是其生存的根本。但是對于部分企業(yè)而言，高層管理者沒有認識到創(chuàng)新的重要性，其普遍將重點放在企業(yè)的短期利益。企業(yè)應樹立正確的創(chuàng)新意識，只有對研發(fā)創(chuàng)新有足夠的重視，企業(yè)才能實現(xiàn)長期有效的發(fā)展。企業(yè)在增加研發(fā)投入的同時，應引入大量優(yōu)秀人才，組建碩博團隊，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新意識、創(chuàng)新能力和核心競爭力，使企業(yè)大有可為。

5.2.2 完善補助政策，合理分配補助

政府應當完善補助政策，對于企業(yè)來說，政府補助在一定程度上抑制了企業(yè)績效的提升。就政府補助資金而言，不限制企業(yè)在任何方面進行使用，企業(yè)可能使用更多的政府補助用以擴大企業(yè)規(guī)模，而用于研發(fā)的政府補助將相應減少。政府應充分發(fā)揮宏觀調控手段的效能，利用稅收優(yōu)惠等方式進行政府補助，減少直接補助等低效行為。同時，政府應合理分配補助資金，重視非國有企業(yè)競爭力的提升，給予其一定的支持，從而提升醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的競爭力，提升行業(yè)整體創(chuàng)新水平。

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【作者簡介】周梓鋒（1998-），男，廣東惠州人，研究生在讀，從事大數(shù)據(jù)會計研究。