王 伟 潘晓枫 王泽儒

（山东大学商学院，山东 威海 264209）

医药企业肩负着国民健康的时代重任，其研发创新活动关系国民健康需求。近年来，我国陆续出台坚持创新引领药品高质量发展等相关政策，但现实中，医药企业的研发活动明显不足。依据2021年上市医药企业年报所披露的数据显示，A股及港股上市医药企业中，研发投入合计超过1300亿元，但这一数字与西方发达国家医药企业研发投入占比还有一定差距。

一、研究综述

研发投入是企业在激烈的市场竞争中挖掘内部潜力的基础上，从事对产品与科技的创造性产出[1]，是企业价值链的重要组成部分。不少学者就研发投入与企业财务绩效的关系展开研究。一种观点认为企业研发活动与财务绩效呈正向关系。赵维良等（2021）利用创业板数据，指出研发投入的提升正向影响着企业财务绩效，并且随着企业规模的不断扩大，影响将会越来越显著[2]；田月昕、冯庆花（2014）以32家医药类 A股上市公司 2010 年至 2012年为样本，发现医药企业研发支出对企业价值存在显著正相关[3]；曹晓梅（2016）通过选择59家医药制造企业进行研究，发现医药企业的研发支出与其企业绩效成正相关关系[4]。另一种观点认为研发投入对企业绩效有存在负向关系。张志花等（2022）认为由于存在研发活动困难，导致企业绩效受损[5]；张俭等（2014）研究发现企业研发活动与当期企业绩效呈负向关系[6]。

随着数字经济不断深入，越来越多的医药企业将数字技术代入其生产研发领域，以求获取持续竞争优势。Agarwal 等（2010）研究发现数字化转型能够促使医药企业在不断推进产品升级、提高供给质量、降低生产成本的同时，又能维系消费者满意程度水平，营造安全高效的医药销售环境[7]；陈科力等（2014）研究指出随着现代数字技术的不断发展，对于中药的鉴定更加系统与信息化，更能满足现代市场需要[8]；刘伯炎等（2020）通过Python词频分析功能发现人工智能在药物研发、药物挖掘、化合物筛选等多个方面有着广泛应用[9]。

纵观学者研究不难发现：首先，医药企业研发投入与当期财务绩效的关系尚未形成统一结论，需要进一步考察；其次，现有文献多强调数字技术如何应用于医药企业生产研发，但在研发投入与企业财务绩效的关系上研究很少；最后，多数学者多用净资产收益率衡量企业财务绩效的高低，但这会迫使管理层一味地追求盈利表现，加剧管理层短视行为。因此，本文选取营运能力作为衡量企业财务绩效的代理变量，营运能力是企业的经营运行能力，体现了企业资产营运状况对企业各方面经营活动的作用，涉及企业各个经营环节，能够综合衡量企业的经营管理水平。

本文研究的意义在于：一是细化了研究主体，将研究主体从一般企业研发创新行为过渡到医药企业研发创新行为；二是拓展了现有理论边界，将医药企业研发投入与财务绩效的关系研究放在数字化技术投入情景下，对数字经济下医药企业进行研发投入有一定启示意义。

二、理论分析与研究假设

（一）研发投入对企业财务绩效的影响

医药行业创新活动具有风险大、周期长的特点，导致资金难以快速回笼，以及当期财务绩效的下降。

依据投入-产出理论，一项新技术的研发转化为生产力进而帮助企业提升价值，很难一蹴而就，获得价值回报需要经历一定的时间[6]。受我国对于新药上市的相关规定影响，医药企业在进行新药开发投入时需要经历四到五轮的筛选准备工作，从药品的甄选到不同规模的临床试验，只有那些在临床试验具有明显效果的新药才可以投入市场之中，这不仅延长新药开发需要经历的时间，也在无形中增加了医药企业的试错成本。

吴海霞等（2006）从风险产生的源头将医药研发中产生的风险归纳为技术、财务、管理、生产、环境、市场六大风险[10]，任何风险没有控制好都会增加研发失败的可能性。与此同时，越来越多的医药企业为了从制药环境中得以生存，在维持仿制药生存的基础上，开始涉足于创新药研制，但这类实验项目难度不同于对现有成熟产品的改良，突破式创新会承担更大的失败风险，并且随着研发的不断深入，风险水平进一步提升[11]；此外，一项新技术的研发转化为生产力，往往获得价值回报需要经历一定时间[3]。医药企业在进行新药开发投入时需要经历四到五轮的筛选准备工作，从药品甄选到临床试验，延长新药开发需要经历的时间，也在无形中增加了医药企业的成本；最后，医药企业所研制的药品，对消费者而言属于新型产品，消费者会对其使用效果及安全性进行观望需要等待时间。

鉴于此，本文提出假设H1：

H1：医药企业研发投入与当期财务绩效呈负相关关系。

（二）数字技术投入的调节作用

戚聿东等（2020）认为数字化程度是企业所引进的数字技术的种类、功能等以及这些技术被企业所重视的程度[12]。为适应数字化情景，更多的企业选择将数据资源或数字技术这种关键生产要素与生产条件的重新组合并引入生产系统[11]。

一方面，数字技术投入能使企业实现精细化管理，提高企业对研发活动的掌控。通过规划、分工、授权审批等更全面地了解公司的研发投入情况，进而获得相应收益回报，提升财务绩效[11]。

另一方面，数字技术投入降低医药研发部门与各需求方的沟通成本。通过数字技术，企业研发部门可以精确地了解到各需求方的需要，以更小的成本来对企业的研发活动的开展进行方向把握。与此同时，研发部门的研发动态、研发成果可以使其他部门更好地了解，这样也能够得到更有效的反馈，这有助于降低企业研发相关信息不对称性，避免无效的研发投入。

另外，对研发过程提出相应的优化意见[11]，使研发部门可以对这些数据信息进行正确高效的反馈，有助于其合理有效地规划研发投入，推动研发效率取得质的突破，进而使企业降低当期研发投入对财务绩效的负向影响[11]。

基于上述分析，本文提出假设H2：

H2：数字技术投入负向调节了研发投入与当期财务绩效的负向关系，即随着数字技术投入的加深，研发投入对当期财务绩效的负向影响削弱。

研究理论模型如图1所示：

图1 研究理论模型

三、研究设计

（一）样本选择及来源

本文以2014-2021年期间沪深 A 股上市医药企业为研究样本，并对其进行样本筛选。1.剔除样本期间ST类、PT类和退市企业；2.剔除主要研究变量或控制变量数据缺失的样本变量选取。本文数据来源于国泰安（CSMAR）数据库，对研发投入的部分缺失数据采用Wind数据库进行补充。采用的数据处理软件为Stata 17.0。最终得到医药企业共1315个观测值的数据。

（二）变量定义

1.被解释变量：当期财务绩效

选取营运能力中总资产周转率作为代理变量，该指标反映了企业经营者运用企业资产的效率水平。

2.解释变量：研发投入

参考以往研究，研发投入常见的两种衡量方式为：研发支出与销售收入的比值或研发支出与企业总资产比值；由于研发支出和销售收入同为流量数据，用其衡量研发投入更显合理，本文选取研发支出占营业收入比例衡量研发投入。

3.调节变量：数字技术投入

参照现有学者研究，采用数字化投资中软件投资进行衡量，软件投资来自企业年报无形资产中软件或信息系统投资为数字技术相关的会计科目。同时，为缓解异方差问题，将该变量进行对数处理[11]。

4.控制变量

参考以往文献，选取企业资产、企业上市年限、现金流流量、资产负债率以及总资产收益率作为控制变量。各变量如表1所示。

表1 变量定义与度量

（三）模型建立

本文首先建立模型（1）采用双向固定效应模型检验研发投入对财务绩效的影响；进一步建立模型（2）原公式中加入分别进行回归研究数字技术运用对研发投入与财务绩效的调节作用。

其中，α0与β0为截距项，α1～α4与β1～β6为对应变量的回归系数，为个体效应，为时间效应，、为随机扰动项。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计分析

表2显示了研发投入与企业财务绩效的描述性统计结果，从表中信息可知：在样本企业中，总资产周转率平均值为0.614，一般企业总资产周转率处于0.8-1之间更合适。这表明，我国医药企业运用自身资产能力较低，营运能力有待进一步提升。研发投入占营业收入的比值的平均值为0.045，最大值为0.222，标准差为0.033，说明我国医药企业研发投入虽然初具规模但仍存在明显不足，其他控制变量与以往研究表现类似，此处便不再赘述。

表2 描述性统计

（二）相关性分析

表3展示了医药企业各变量之间的相关关系。结果显示，Ato与R&D之间的相关系数为-0.281且在1% 的水平下显著，表明研发投入可能会导致企业营利能力的下降，与预期相同。运用VIF进行多重共线性检验，各值均小于10，说明各变量之间不存在多重共线性。

表3 相关性分析

五、主效应及调节效应检验

表4是在运用稳健标准误的前提下双向固定在医药企业研发投入对财务绩效影响的回归结果，列（1）基准回归中，R&D回归系数为-2.22且在1%水平下显著；列（2）显示加入控制变量的结果。发现R&D在1%的水平显著，回归系数为-1.75，说明医药企业研发投入与财务绩效呈负相关关系，解释了现实中医药企业不愿意进行研发投入活动的原因。H1成立；列（3）中Lndigital*R&D的回归系数为0.19且在10%的水平下显著，验证了数字技术投入能够削弱研发投入对于当期财务绩效的抑制作用。因此，假设H2成立。

表4 主效应及调节效应回归结果

六、稳健性检验

（一）调整研究区间

对回归模型的样本区间进行调整，将样本区间调整2019-2021年。结果如列（5）所示。R&D的回归系数为-4.61，在1%的水平下显著，同时Lndigital*R&D的回归系数为0.20且在10%的水平下显著，符合前文结果。

（二）内生性检验

双向固定模型在一定程度上缓解遗漏变量所带来的内生性，但解释变量与被解释变量间的双向因果无法避免。参照现有学者研究，将解释变量.R&D滞后两期处理后重新进行回归，记为L2.R&D，回归结果如列（6）所示。R&D的回归系数为-4.49，在10%的水平下显著，同时Lndigital*R&D的回归系数为0.30且在10%的水平下显著。

表5 稳健性检验

七、结论与建议

本文结合理论与实证分析结果，第一，研究发现对于医药企业而言，研发投入对当期财务绩效存在负向影响；第二，数字技术投入可以缓解这一负向关系。

政策建议方面，首先，医药企业应加快研发方面的数字技术投入，利用大数据、AI等新一代信息技术，为药物研发赋能。对于中药企业，把大数据技术贯穿于药材种植、提取加工，有效配伍预测，以及临床药效评价过程中，这将为中药企业药物研发实现技术赋能。AI技术依赖于数据与算法，所以，大型医药企业应当加强企业内部数据研发实力，有效整合药物研发数据，在行业之间提高信息共享程度，构建庞大的药物研发数据集群，实现合作共赢。其次，聘请研发人才。基于大数据的药物研发人才不仅需要医药背景，还需要扎实的大数据技术知识背景。企业可以通过新设、收购等方式吸纳研发服务领域的技术人才和资源，同时创新人才激励机制，加强人才技能进修培训。拥有充足的复合型专业人才储配是企业实现医药研发数字化，提高企业核心竞争力的重要保障。