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创新投入与企业绩效——基于医药制造类企业的实证分析
Innovation Investment and Corporate Performance: An Empirical Analysis Based on Pharmaceutical Manufacturing Enterprises
引言
进入21世纪后，全球经济的繁荣与一体化进程的加速使得科技创新的重要性日益凸显，逐渐成为衡量国家核心竞争力的关键因素以及推动社会经济迅速增长的有力支撑。党的十八大报告明确强调了科技创新的战略地位。
医药产业具备资金投入大、技术门槛高的典型特征，其发展质量与人民群众的健康福祉和国家长远发展密切相关。该行业在加速科技创新成果产业化应用方面发挥着不可替代的作用，同时也是驱动国民经济增长、提升国家科技竞争力的重要引擎。对于医药企业来说，创新投入与产出效率直接关系到企业的兴衰成败。深入分析医药行业创新投入与企业绩效之间的内在联系，不仅有助于我国医药企业合理规划研发支出，还能为其在全球市场中的竞争提供有力支持。
鉴于此，本文将研究视角聚焦于创新投入对企业绩效的影响，通过深入分析，本文期望为医药企业优化股权结构、提升研发投资效率提供理论依据和实践指导，助力医药企业在激烈的市场竞争中实现可持续发展，提升我国医药行业的整体竞争力。
一、理论分析与研究假设
（一）创新投入与企业绩效
从创新视角分析，单纯模仿其他企业技术难以构建竞争壁垒，只有企业内部拥有独特资源，才能实现长期稳定发展。此外，研发成功推出新产品有助于企业增强偿债能力、吸引投资者、提升融资能力，为后续研发创造良好环境。李惠蓉等发现财务绩效与技术创新二者之间关系可能会出现两种截然不同的结果，即技术创新投入对财务绩效具有积极和消极的影响。田云玲等指出企业当期的研发投入越大，企业当期绩效越差。庄婉婷等研究发现，不考虑政府补贴时，研发投入与企业绩效负相关。这说明在没有外部资金支持的情况下，企业的研发投入可能会对财务绩效产生负面影响。在医疗保健行业，高创新投入可能会在短期内对企业的财务绩效产生负面影响。基于以上分析，本文提出假设：
H1：企业创新投入与企业绩效呈负相关关系。
（二）股权集中度的调节效应
创新能力是提升企业竞争力过程中的重要组成部分，企业股权结构，尤其是股权集中度，会显著影响创新投入与企业绩效之间的关系。股权集中度高时，大股东对企业的控制权增强，更关注短期利益。由于创新投入风险高、收益滞后，大股东可能利用其控制权限制研发投入，以避免短期业绩下滑和承担高额风险成本，从而抑制创新投入对企业绩效的提升作用，甚至加剧创新投入与企业绩效的负相关关系。卢香宇认为国有股权负向调节创新投入与企业绩效之间的关系，管理层持股负向调节创新投入与企业绩效间的关系，创新投入低于7.72%的情况下，创新投入无法产生规模效应，创新投入对企业绩效产生消极影响。郑云霞认为在公司中各个股东之间会起到制衡彼此的作用，股权集中度会抑制企业绩效。基于以上分析，本文提出第二个研究假设：
H2：股权集中度能够负向调节创新投入对企业绩效的作用关系。
二、研究设计
（一）样本选择与数量来源
考虑到医药行业在国民经济中的战略地位以及A股上市公司数据的规范性，本文以我国A股医药制造类上市公司为具体研究对象，所选样本企业信息披露质量较高、经营数据相对完整，能够在较大程度上代表行业内主流企业的经营特征。研究的时间跨度为2012年至2023年，共计12个年度的面板数据，所有财务与治理数据均来自国泰安（CSMAR）数据库，并通过上市公司官方年报进行交叉核对。
为避免样本偏差对研究结论造成干扰，本文按照学术研究通用标准对初始样本进行了严格的筛选与清洗：一是剔除研究期间内被实施ST、*ST特别处理以及PT类的上市公司，此类公司财务状况异常，不具备普遍代表性；二是剔除核心解释变量与被解释变量存在数据缺失或明显异常的观测样本。此外，为控制极端值可能带来的偏误，参考既有文献的常用做法，本文对模型中所有连续变量在年度层面进行了1%水平的双侧缩尾（Winsorize）处理，即低于1%分位数和高于99%分位数的数值均被替换为相应分位点数值。为应对面板数据中同一企业不同年份残差可能存在的相关性问题，本文在企业层面聚类调整标准误。全部数据处理及实证检验过程均借助Stata27.0统计软件完成。
（二）变量定义
1.被解释变量—企业绩效
作为企业经营成果的集中体现，企业绩效的科学测度是实证研究的关键前提。纵观现有相关文献，财务指标因具备可量化性强、数据可得性高等优势，成为学界衡量企业绩效的主流选择。在诸多财务绩效指标中，总资产收益率（Return on Assets,ROA）与净资产收益率（Return on Equity,ROE）的应用频次最高，二者均能从不同维度客观反映企业特定会计期间的经营成效与综合绩效水平。但二者在评价逻辑上存在明显差异：净资产收益率的计算以股东权益为分母，核心反映所有者投入资本的增值情况，更多体现股东层面的投资回报水平；总资产收益率则以企业全部资产为核算基础，聚焦于整体资产的利用效率与盈利能力，能够更中立地反映企业资源配置的整体效果。从本研究的研究主题来看，医药企业的创新投入不仅涉及股东资本，更依赖于企业整体资产的统筹调配，因此采用总资产收益率能够更全面地捕捉创新投入对企业整体经营绩效的影响，也更有助于把握企业长期发展的真实态势。综合考量指标适用性与学界通用做法，本文参考钟凤英等在研究中采用的绩效衡量方法，最终选取总资产收益率（ROA）作为企业绩效的代理变量。
2.解释变量—创新投入
创新投入指企业为推进研发创新活动而投入的全部资源总和，是衡量企业创新力度的核心指标之一。目前，国内学术界针对创新投入的研究视角多样。部分学者从研发活动的不同阶段切入，将其划分为研究阶段投入与开发阶段投入来开展研究；另一类研究则依据资源投入的形态差异，从人力投入和资金投入两个核心维度展开分析。相较于其他衡量方式，研发经费投入的覆盖范围更广，既包含研发人员的薪酬福利支出，也涵盖实验耗材、设备折旧等各项费用，能够较为全面地反映企业创新活动的真实资源投入规模，因此，本文选取研发经费作为解释变量。同时，为更深入、精准地剖析企业在创新投入方面的表现，本文选定研发投入强度这一指标作为具体分析对象。
3.调节变量—股权集中度
股权集中度（TOP1）。是反映企业股权集中与分散程度的核心指标，本文参考郭倩文等在衡量企业股权集中度时的依据是第一大股东的持股比例。
4.控制变量
企业规模（SIZE）。企业规模是影响创新能力与经营绩效的基础性因素。一般而言，企业规模与其资金实力呈正相关关系，规模较大的企业不仅内部资源禀赋更为充裕，在外部融资渠道和融资方式选择上也更具优势，进而能够为研发创新活动提供更为坚实的支撑。结合现有研究的通用做法并参考朱义师的指标选取，本文采用企业总资产的自然对数值来衡量企业规模。
现金流量（CFLOW）。现金流量状况直接关系到企业的资金流动性与经营稳定性，是衡量企业资金实力的重要指标。企业现金流越充裕，抵御经营风险的能力越强，开展研发创新活动的意愿与可持续性也相应更高。基于上述考虑，本文将现金流量纳入控制变量体系。借鉴许方的衡量方式，本文以企业经营性活动产生的现金净流量与期末总资产的比值作为现金流量的测算指标。
财务杠杆（FL）。反映企业利用债务融资扩大经营和投资的能力，该指标越高，说明企业债务融资规模越大，面临的财务风险也越高。参考王红建衡量财务杠杆，选择的衡量指标为期末总负债/总资产。
投资收益率（ROI）。衡量企业投资收益能力，该指标越高，表明企业投资活动的盈利能力越强，选择的衡量指标为投资收益/投资成本-1。
赫芬达尔指数（HHI_A）。反映企业所在行业的市场集中度，该指数越高，说明市场竞争程度越低，企业可能拥有更强的市场势力。参考虞义华衡量行业竞争程度，选择的衡量指标为主营业务收入与行业主营业务收入合计的比值的平方累加。
| 变量类型 | 变量名称 | 对应符号 | 变量定义 |
|---|---|---|---|
| 被解释变量 | 总资产收益率 | ROA | 税后净利润/资产总额 |
| 净资产收益率 | ROE | 税后净利润/净资产 | |
| 每股收益 | EPS | 税后净利润/股本总额 | |
| 解释变量 | 创新投入 | RD | 研发投入/营业收入比例 |
| 调节变量 | 股权集中度 | TOP1 | 第一大股东持股比例 |
| 控制变量 | 赫芬达尔指数 | HHI_A | 主营业务收入与行业主营业务收入合计的比值的平方累加 |
| 投资收益率 | ROI | 投资收益/投资成本-1 | |
| 财务杠杆 | FL | 期末总负债/总资产 | |
| 现金流量 | CFLOW | 现金净流额/总资产比例 | |
| 企业规模 | SIZE | 总资产的自然对数 |
（三）模型设计
在前文理论推演与机制分析的基础上，为系统检验创新投入对企业绩效的作用效果，本文设定面板数据回归模型进行实证分析。综合前文界定的被解释变量、核心解释变量及控制变量，构建如下回归方程：
公式中的
本文构建以下模型，以此验证在创新投入和企业绩效的影响关系中，股权集中度发挥的调节作用，设定如下模型：
三、实证分析
（一）描述性统计
| 变量 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
|---|---|---|---|---|---|
| ROA | 2,538 | 0.0743 | 0.0886 | -0.291 | 0.344 |
| ROE | 2,538 | 0.102 | 0.133 | -0.516 | 0.487 |
| RD | 2,538 | 12.93 | 47.02 | 0.470 | 421.8 |
| HHI_A | 2,133 | 0.0493 | 0.00504 | 0.0412 | 0.0572 |
| ROI | 1,956 | 0.419 | 1.563 | -0.904 | 11.62 |
| FL | 2,333 | 1.124 | 0.487 | 0.582 | 4.574 |
| EPS | 1,959 | -0.846 | 1.189 | -5.843 | 2.091 |
| CFLOW | 2,133 | 0.0711 | 0.0686 | -0.150 | 0.280 |
| SIZE | 2,133 | 21.93 | 1.005 | 19.64 | 24.37 |
| TOP1 | 2,101 | 33.09 | 13.63 | 9.630 | 69.22 |
| Number of code | 322 | 322 | 322 | 322 | 322 |
被解释变量方面，企业绩效以总资产收益率衡量，样本均值为7.43%，从极值来看，ROA的最大值达到34.4%，而最小值低至-29.1%，二者差距悬殊，标准差也处于较高水平。这表明我国医药上市公司的盈利能力存在明显的个体分化，行业内不同企业间的经营绩效差距较大，绩效水平呈现出不均衡的分布特征。
解释变量方面，创新投入以研发投入强度进行测度。统计结果显示，研发投入强度的最小值仅为0.47，最大值则高达421.8，数据离散程度非常高。这一现象与医药行业的发展特点密切相关：处于不同发展阶段、拥有不同战略定位的医药企业，在研发资源配置上的策略选择差异极大，部分企业选择高投入的创新驱动发展模式，而另一些企业则对研发活动持相对保守的态度。
调节变量方面，股权集中度（TOP1）的均值为33.09，中位数与均值基本持平；从分布区间来看，第一大股东持股比例最低为9.63，最高达到69.22。整体而言，我国医药上市公司的股权集中度处于较高水平，股权相对集中于第一大股东手中，这与我国资本市场上市公司的普遍股权结构特征相符。
控制变量方面，企业规模的均值为21.93，标准差为1.005，样本企业在资产规模上存在一定的差异性，因此在回归模型中对企业规模加以控制有助于提升估计结果的准确性。现金流量的均值为7.11%，说明我国医药行业上市公司整体的现金流状况较为健康，资金储备相对充足，为企业开展研发创新活动提供了一定的资金基础。财务杠杆的均值是1.124，说明大多数医药企业适度运用了债务融资，且债务水平处于相对可控的范围，财务稳定性较好。投资收益率的均值为41.9%，说明现阶段公司在经营方面表现出色，市场预期良好。
（二）主效应分析
两个变量之间存在相关性，但需要通过回归分析进一步判断这种相关性。m2是加入了控制变量之后的回归结果。
| 变量 | m1 | m2 |
|---|---|---|
| RD | -0.0006*** | -0.0024*** |
| (-3.9886) | (-3.1836) | |
| HHI_A | -11.0134*** | |
| (-3.9919) | ||
| ROI | 0.0023* | |
| (1.7976) | ||
| FL | -0.0151*** | |
| (-5.8843) | ||
| CFLOW | 0.3246*** | |
| (6.7460) | ||
| SIZE | 0.0120* | |
| (1.7953) | ||
| _cons | 0.1138*** | 0.3430*** |
| (19.3269) | (3.6642) | |
| 个体效应 | 控制 | 控制 |
| 时间效应 | 控制 | 控制 |
| N | 2538 | 1616 |
| r2_a | 0.1010 | 0.2911 |
注:***、**、*分别表示在 1%、5%、10%置信水平下显著，括号内数字表示T检验值。
根据表3的估计结果，我们可以看出医药企业当期的创新投入对资产收益率（ROA）影响显著为负。这表明医药企业随着创新投入的增加，财务绩效资产收益率会减少。根据表3可知，当期资产收益率对研发投入强度的回归系数为-0.0024，这可能是由于企业当期的创新投入会有相当一部分不能转化为无形资产，由于研发的失败和企业自身财务策略选择，从而影响到当期的盈利，而盈利能力的下降也一定程度上会影响企业的价值估计。假设H1得到验证。
从控制变量的角度看，一方面，当处于10%的显著性水平时，企业绩效会受到企业规模和投资收益率的显著正向影响，说明企业收益水平会随着规模的扩大和投资收益率的提升而提高，从而证实了存在规模效应；另一方面，当处于1%的显著性水平时，总资产收益率会受到现金流量的正向影响，说明了企业绩效会随着现金实力的增强而提高，企业收益水平也会随之提高，企业绩效水平的提升速度也会随之加快。当处于1%的显著性水平时，企业绩效会受到赫芬达尔指数和财务杠杆的显著负向影响，说明医药企业绩效水平会随着赫芬达尔指数和财务杠杆的降低而提高。
（三）调节效应分析
| 变量 | m3 | m4 |
|---|---|---|
| RD | -0.0014*** | -0.0030*** |
| (-2.6215) | (-4.8543) | |
| TOP1 | 0.0013*** | -0.0003 |
| (3.5583) | (-0.6820) | |
| RD*TOP1 | -0.0000*** | -0.0001** |
| (-3.0608) | (-2.5527) | |
| HHI_A | -9.9850*** | |
| (-3.5245) | ||
| ROI | 0.0023* | |
| (1.8197) | ||
| FL | -0.0156*** | |
| (-5.9922) | ||
| CFLOW | 0.3318*** | |
| (6.9036) | ||
| SIZE | 0.0118* | |
| (1.7840) | ||
| _cons | 0.0739*** | 0.2630*** |
| (12.3607) | (2.7674) | |
| 个体效应 | 控制 | 控制 |
| 时间效应 | 控制 | 控制 |
| N | 2101 | 1602 |
| r2_a | 0.1031 | 0.3107 |
注:***、**、*分别表示在 1%、5%、10%置信水平下显著，括号内数字表示T检验值。
在表4中，将股权集中度与研发投入强度的乘积作为交互项，根据结果来看，计算得到的交互项系数值为-0.0001，当处于1%水平时，显著性具有统计学意义，且通过了显著性检验，说明在创新投入影响企业绩效的过程中，股权集中度发挥着调节作用，这种负向影响会随着股权集中度的降低而增强。因此股权集中度是半调节变量，它不仅有利于提高企业绩效也有利于促进创新投入对企业绩效产生更大的影响，因此可以验证假设H2。
（四）稳健性检验
为确保实证研究结果的可靠性与稳定性，本文进行了稳健性检验。具体而言，针对因变量，本文将原本采用的总资产收益率（ROA）替换为企业绩效的其他关键衡量指标，净资产收益率（ROE）与每股收益（EPS）。在保持其他数据不变的前提下，重新对主效应和调节效应进行验证。
检验结果显示，在替换被解释变量后，各解释变量的显著性水平及影响方向均未出现明显变化，与上一节的回归结果基本保持一致，具体数据如表5所示。基于此，可以判定本次实证分析的回归结果具有稳健性，进一步增强了研究结论的可信度。
| 变量 | m5 | m6 |
|---|---|---|
| RD | -0.0031*** | -0.0283*** |
| (-2.8997) | (-3.1423) | |
| HHI_A | -16.5617*** | -2.5e+02*** |
| (-4.7015) | (-5.2672) | |
| ROI | 0.0024 | 0.0284** |
| (1.4739) | (2.4753) | |
| FL | -0.0259*** | -0.6782*** |
| (-4.4180) | (-8.3504) | |
| CFLOW | 0.4066*** | 3.5849*** |
| (6.0878) | (7.9235) | |
| SIZE | 0.0220** | 0.6083*** |
| (2.2749) | (5.9678) | |
| _cons | 0.4285*** | -1.8445 |
| (3.1318) | (-1.2127) | |
| 个体效应 | 控制 | 控制 |
| 时间效应 | 控制 | 控制 |
| N | 1616 | 1611 |
| r2_a | 0.2485 | 0.3005 |
注：***、**、*分别表示在 1%、5%、10%置信水平下显著，括号内数字表示T检验值。
（五）异质性检验
表6展示了医药制造类企业异质性检验结果，通过企业规模平均数将企业划分为大规模企业和小规模企业进行分析。
| 变量 | m7 | m8 |
|---|---|---|
| 规模 | 大规模 | 小规模 |
| RD | -0.0019* | -0.0030*** |
| (-1.7447) | (-4.7567) | |
| HHI_A | -5.6086*** | -10.7227*** |
| (-2.8717) | (-3.0026) | |
| ROI | 0.0033* | 0.0006 |
| (1.8218) | (0.5277) | |
| FL | -0.0187*** | -0.0090*** |
| (-4.8818) | (-2.8802) | |
| CFLOW | 0.2762*** | 0.2928*** |
| (3.8079) | (5.6661) | |
| _cons | 0.3567*** | 0.5927*** |
| (3.9232) | (3.5250) | |
| 个体效应 | 控制 | 控制 |
| 时间效应 | 控制 | 控制 |
| N | 916 | 700 |
| r2_a | 0.2356 | 0.2901 |
：:***、**、*分别表示在 1%、5%、10%置信水平下显著，括号内数字表示T检验值。
RD对大规模企业回归系数为-0.0019，表明创新投入对企业绩效有一定的负向影响，但仅在10%水平下显著，影响相对较弱。对小规模企业回归系数为-0.003，表明创新投入对企业绩效有负向影响，在1%水平下显著。
小规模企业的异质性检验结果清晰地表明，创新投入对企业绩效的负向影响更为显著。这一现象背后有着多方面的原因。小规模企业往往资源匮乏，研发投入需要占用大量的资金和人力。对于他们来说，每一笔资金和人力投入都至关重要，一旦研发失败，很可能导致企业遭受重大损失，甚至影响企业的正常运营。在创新投入初期，由于企业规模小、资源有限，研发投入可能会使企业的财务状况恶化，导致财务绩效下滑。此外，小规模企业可能尚未建立完善的研发管理体系，在研发资源的整合、分配和利用方面存在诸多不足，难以高效地发挥研发资源的作用，这进一步加剧了创新投入对企业绩效的负面影响。大规模企业拥有更多资源和更强的风险承受能力，能够更好地应对创新投入带来的风险，因此创新投入对企业绩效的负向影响相对较弱。
综合来看，在企业创新投入与企业绩效的关系中，小规模企业受到的负向影响更为突出。鉴于此，不同规模的企业应根据自身实际情况合理规划创新投入。小规模企业尤其需要谨慎对待大规模研发项目的投资，在研发决策过程中应优先考虑低风险、高回报的研发活动。通过这种方式，小规模企业可以在一定程度上提高研发效率，降低财务风险，实现更为稳健的发展。
四、研究结论与建议
（一）研究结论
检验表明，医药制造企业当期创新投入强度对总资产收益率的影响系数显著为负，研究假设H1得到经验支持。控制变量的估计结果显示：企业规模在10%的显著性水平上与企业绩效负相关；赫芬达尔指数与财务杠杆均对总资产收益率产生显著负向影响；现金流量则在1%水平上显著正向作用于企业绩效。究其原因，医药研发具有高投入、长周期的行业属性，企业在研发活动初期需投入大量资金且短期内难以实现收益转化，研发项目对资金的大量占用会挤占生产、销售等其他环节的资源配置，从而对企业当期整体绩效形成抑制效应。
将股权集中度与研发投入强度的乘积作为交互项引入模型后，计算得到的交互项系数的值为-0.0001，通过了显著性检验，说明在研发投入负向影响企业绩效的过程中，股权集中度发挥抑制作用，因此可以验证H2。
本文将医药制造类企业按照规模大小分类，即大规模企业赋值为1，小规模企业为0。根据研究结果来看，相较于大规模企业而言，在小规模企业中，企业绩效受到创新投入的负向影响更加显著。
（二）对策建议
适度提高医药制造企业创新投入。医药行业研发具有高投入、长周期、高风险特征。企业应坚定创新驱动战略，持续加大研发投入，通过创新产品提升核心竞争力；同时结合自身资金实力与风险承受能力，合理把握投入节奏与力度，避免盲目扩张导致边际效益递减，实现创新投入与经营绩效的良性循环。
优化医药制造企业股权结构。股权集中度在创新投入影响绩效的过程中发挥抑制作用，医药企业应结合自身发展阶段构建适宜的股权结构。小规模企业应适度降低股权集中度，建立多元制衡机制，防范大股东侵害中小股东权益；大规模企业可保持相对集中的股权结构，发挥大股东的资源与决策效率优势。
加强监督并完善考评体系。股权博弈与控制权争夺可能降低研发决策效率，影响企业绩效。医药企业应完善内部监督体系，加强对股东与管理层的监督约束；同时建立科学的研发绩效考评机制，将研发效益纳入考核，提升资源配置效率，推动创新投入转化为核心竞争力。
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