已有的国内外文献研究主要从研发投入的影响因素和研发投入的经济效果两方面来展开的。
最早的是Mansfield (1981) 、Link (1982) 和Scherer (1991) 等人以制造业为研究样本, 得出企业规模影响研发投入的结论, Scherer (1991) 研究还发现, 盈利能力的提高能增加企业的研发投入, Link (1982) 则发现行业的竞争程度和市场集中度也是研发投入的影响因素。C.Catherine Chiangt和Yaw M.Mensah (2004) 以计算机软件行业为研究对象, 发现产品生命周期和企业市场价值, 也对研发投入产生影响。此外, Chan, Martin, Kensinger (1990) , Shortridge (2001) 、Joos (2002) 、Chang-Yang Lee (2003) 在相关的研究中发现企业所属行业、企业的技术力量都是影响企业研发强度的因素之一。国内徐侠、陈圻、郑兵云 (2008) 、陈修德、梁彤缨 (2010) 、刘小元、李永壮 (2012) 等分别以高新技术企业或我国制造业为研究样本, 探讨研发支出和强度的影响因素, 得出的结论都表明企业规模、企业所有制结构、行业利润、新产品需求、市场结构、产品出口、资金扶持和技术支持、高管股权激励等方面都能提升企业的研发强度和研发效率。
Karl Joans Wennberg.Erik Stam (2009) 选取初创企业6年内的财务数据为样本, 研究了研发投入对初创企业新产品开发的影响, 发现高新技术企业和高成长企业的研发投入能促进新产品开发, 促进企业收入增长。Ortega.Argiles.R、Pottersl、Piva M和Vivarelli M (2010) 以欧洲企业为研究对象, 对比研究了研发投入对高新技术企业和低科技企业的不同影响, 结果发现, 高新技术企业的研发投入能够显著提高企业生产力, 在低科技企业中, 两者无明显的相关性。Yao Lu和Elena Karpova (2012) 在研究中国纺织企业的研发效率时发现, 研发投入能够使企业获得更高的研发效益, 但同时也指出, 研发强度对研发效益没有显著影响。国内方面, 吴延兵 (2006) 以中国制造业为研究样本, 结果也发现研发投入能够显著提高企业的生产力, 尤其是在高新技术企业中这种作用更加明显。邓进 (2007) 直接以高新技术产业为研究对象, 得出研发投入对企业的产出效率有显著提高作用的结论。毛育晖、毛超、熊飞 (2014) 采用柯布—道格拉斯生产函数研究得出的结论是, 研发投入能降低企业的产品成本, 提高产品成本生产率。在研发投入对企业成长性的影响方面, 多数学者的研究表明, 研发创新与企业成长呈正相关关系, 或能提高企业绩效, 如梁莱歆、张焕凤 (2005) 、王烨、游春 (2009) 、陈晓红、马鸿烈 (2012) , 同时这种作用存在滞后性, 如梁莱歆、张焕凤 (2005) 、赵喜仓、吴军香 (2013) 等。张倩 (2015) 以2009-2013年创业板上市公司为研究对象, 得出的结论是创业板上市公司研发强度能够提升当期企业价值, 研发投入对企业价值的影响存在滞后性, 但也具备累积作用, 且累积期数越多, 研发投入对企业价值的影响系数越大。
2006年, 新《会计准则第6号无形资产》对企业研发费用的概念作出如下规定:“研究与开发费用”分为研究费用和开发费用两部分, 企业内部研究开发项目的支出, 应当区分研究阶段支出和开发阶段支出。研究阶段的支出, 应当于发生时计入当期损益, 开发阶段的支出应当同时满足一定条件后予以资本化, 即确认为无形资产。对于无法区分研究阶段和开发阶段的费用支出, 应当在发生时费用化, 计入当期损益。
据此, 本文的研发投入数据主要来自于样本公司年报、少部分来源于国泰安CSMAR数据库, 包含费用化研发投入和资本化研发投入。
从管理学学者的角度看, 企业管理应该以价值管理为核心, 以提升企业价值为目的, 满足投资者的投资报酬率的需求, 从金融学者角度来看, 企业价值是一个现值, 以企业未来现金流量为基础, 以社会平均资本成本为折现率, 体现的是资金的时间价值、企业的风险和持续发展的能力。
衡量企业价值的指标体系主要有两类, 一类是企业自身的财务价值指标体系, 主要基于企业已发生的历史业绩的指标;另一类是企业的市场价值, 反映的是投资者对企业未来的价值的期望。常用的市场价值指标有:现金流折现模型、资本资产定价模型、剩余收益估价模型和托宾Q等。托宾Q值, 是以公司市场价值比重置成本来计算的, 即Q值=公司的市场价值/资产重置成本, 相比企业价值其他估值方法, 更具有兼顾账面价值与市场价值, 考虑了对企业的未来预期, 能够更好地反映企业的长期价值, 因此, 本文采用托宾Q值来作为表现企业价值的指标。
对于技术含量高的制药上市公司而言, 研究开发金额巨大且活动频繁, 而企业价值相比其他指标更具有长期性, 能够促进公司绩效考评更加全面和科学。因此, 本文选取制药上市公司来考察研发投入对企业价值的影响。
本文选取截止2016年6月底前我国188家医药行业上市公司 (证监会行业分类2012版制造业下属) 为研究样本, 过滤了ST公司、财务数据缺失的公司主要是未披露研发投入相关信息的公司以及2011年以后上市的公司, 总计98家, 收集了2011年至2015年的数据。其中托宾Q值来自于国泰安CSMAR数据库、研发投入相关数据来自于上市公司年度财务报告经作者手工整理, 采用EXCEL进行数据预处理、R软件进行统计分析。
(1) 被解释变量:企业价值, 用托宾Q值来表示。
(2) 解释变量:研发投入强度, 用R&D/当期营业收入表示。
(3) 控制变量:本文选取企业规模 (SIZE) 、资本结构、净资产收益率 (ROE) 和每股收益 (EPS) 四个控制变量, 企业规模取年末资产总额的自然对数, 资本结构用资产负债率 (LEV) 表示。
根据信号传递理论, 国内外学者研究表明, 资本市场的信号传递包括股利分配政策、资本结构选择、审计师选择、承销商选择等方面的信号以及其他与公司价值相关的信号, 上市公司就是利用对外公开发布财务报告来向企业外部信息使用者传递企业的财务状况、经营成果、现金流量以及其他与公司价值和风险相关的信息。上市公司披露研发活动进展情况和研发经费的使用情况, 就是有利于投资者以及潜在的投资者全面了解企业未来的盈利能力、发展能力等积极向上的信号, 促进其对高新技术企业研发投入作用的理解和更多的资金支持, 从而促进上市公司对研究开发活动进行持续性资金投入, 形成良性循环, 不断提升企业价值。
资源基础理论认为, 企业拥有的有形和无形资源可转化为独特的能力, 这种能力是竞争对手难以模仿的, 企业的竞争优势正是源自于此。而研发投入是企业累积资源的重要手段。1991年Grant在Barney提出的企业具有的稀缺的、难以被人模仿替代的异质资源是企业持续竞争优势的保障的基础上进一步指出, 研发活动中累积的经验、能力以及研发形成的无形资产符合异质资源的特征, 因此可以认为, 研发投入能够增加企业核心竞争能力, 提升企业的价值。本文由此提出第一个假设:
H1制药上市公司研发投入会提升当期企业价值。
众所周知, 企业研发投入是一个漫长的过程, 投入与产出在时间上不能完全同步, 研发投入对企业价值的提升具有滞后作用, 由此提出第二个假设:
H2制药上市公司研发投入对企业价值的影响存在滞后性。
企业研发活动周期长, 风险大, 研发资金需求量大, 决定了企业必须对研发活动进行持续性的投入, 才有可能转换为产出, 直到形成一定的核心竞争能力后, 对企业价值的提升作用会越来越大, 这种累积作用在赵喜仓、吴军香 (2013) 的相关研究中得到证实。为了进一步检验这一结论, 本文提出了第三个假设:
H3制药上市公司持续研发投入对企业价值的影响存在累积性
模型一:为考察当期研发投入对企业价值的影响, 建立当期研发投入强度相对企业价值的回归模型
式中:t表示当期年度, R&Dt、SIZEt、LEVt、ROEt、EPSt分别表示公司t年当期研发投入强度、企业规模、资产负债率、净资产收益率、每股收益。
模型二:为研究研发投入对企业价值影响的滞后性, 建立滞后多期的研发投入强度相对企业价值的回归模型
式中:m表示滞后期数;表示滞后m期的企业研发投入强度。
模型三:为研究研发投入对企业价值的累积影响, 建立多期累积研发投入强度相对企业价值的回归模型
式中:n表示累积期数; 表示从当期开始向前n年的企业研发投入强度均值。
(显著性符号说明:‘***’, ‘**’, ‘*’, ‘.’, ‘’分别表示回归系数在0%, 0.1%, 1%, 5%, 10%的显著水平上显著不为零。)
本文将2015年企业规模、资产负债率、净资产收益率及每股收益率分别与2011—2015年企业研发投入强度数据进行方差膨胀因子检验, 检测结果VIF值均在1.064-2.131之间, 小于10, 即各自变量之间不存在严重的多重共线性。
模型一:选取2015年企业研发投入强度数据与2015年托宾Q值、企业规模、企业资产负债率、企业净资产收益率及每股收益率数据进行回归分析, 结果如下表:
调整后的R2为0.4823, 模型拟合程度一般;F检验的p值为, 该模型系数检验显著。
该结果表明托宾Q值与企业当年研发强度存在显著的正相关关系, H1得到检验。与企业规模和企业资产负债率均呈显著负相关, 与企业净资产收益率呈显著正相关, 而与每股收益关系不显著。
模型二:分别选取2014、2013、2012、2011年企业研发投入强度数据与2015年托宾Q值、企业规模、企业资产负债率、企业净资产收益率及每股收益率数据进行回归分析, 并结合模型一结果, 总结如下表2:
通过比较同期回归和滞后期回归可以发现, 样本公司研发投入强度对托宾Q值有显著正向影响, 且存在滞后性, 滞后约一期。本文H2得到验证。
模型三:分别选取从2015年开始向前一年、二年、三年、四年的企业研发投入强度均值与2015年托宾Q值、企业规模、企业资产负债率、企业净资产收益率及每股收益率数据进行回归分析, 并结合模型一结果, 总结如表3。
该结果表明研发投入强度对企业托宾Q值的影响系数随着累积期数的增加而增加, 从而证明制药上市公司研发强度对企业价值具有累积影响, 即H3得到验证。
本文基于98家制药行业上市公司2011-2015五年的数据, 选取企业规模 (SIZE) 、资本结构、净资产收益率 (ROE) 和每股收益 (EPS) 四个控制变量检验了研发投入强度与企业价值的相关性。实证结果显示研发投入强度与托宾Q值显著正相关, 但有一定的滞后性, 滞后期约1期;企业规模与托宾Q值呈显著负相关, 表明企业规模扩大反而会降低企业价值, 究其原因一是公司规模越大, 运营成本可能更高, 二是规模越大的企业发展速度反而缓于规模更小的企业, 投资者对其成长预期过小导致企业价值降低。实证结果还显示, 企业资产负债率与企业价值显著负相关, 对这一结果的比较合理的解释是负债率高的企业财务风险相对较高, 投资者对其预期降低导致企业价值降低。与每股收益关系不显著, 有可能说明上市公司为了保持每股收益的稳定性而存在盈余管理之嫌。本文研究结果还表明制药上市公司研发强度对企业价值具有累积影响, 即持续研发投入能够显著提高企业价值, 但是也需要经过一段时间的累积, 充分证明了企业的核心技术的形成是一个漫长的累积过程, 高技术含量的企业更应持续加强研发投入力度, 不断增强企业的核心竞争能力。
制药工程是一个化学、生物学、药学 (中药学) 和工程学交叉的工科类专业, 以培养从事药品研发制造, 新工艺、新设备、新品种的开发、放大和设计人才为目标。这个名称正式出现在教育部的本科专业目录是1998年。尽管制药工程专业在名称上是新的, 但是从学科沿革来看它的产生并不是全新的, 是相近专业的延续, 也是中国科学技术发展到一定时期的产物。
在正式出现制药工程专业这个名称以前, 国内的高校依据自身的条件已经设置了与此相关的专业, 譬如化学制药专业、中药学专业、抗菌素专业、精细化工专业、微生物制药专业等。这些专业有的是设置在医药科大学, 有些设置在综合性大学, 更多的是设置在理工科大学内。当然, 由于主管院校性质的不同, 这些专业的侧重点也是不同的。从专业面讲, 新设的制药工程专业是一个宽口径的专业, 它涉及化学制药、生物制药、中药制药等领域。
设置制药工程专业的高校分成五类:理工类大学, 综合性大学, 医药类院校, 高等专科学校, 其他类型高校 (如农学院、商学院等) 。设置制药工程专业最多的是理工类大学, 其次是综合性大学, 然后是医药类院校。在这些设置制药工程专业的高校中, 设有药学院系的高校约占30%左右, 而设置工科院系的高校占60%以上。虽然制药工程专业是工科专业, 需要有较强的工科办学背景, 同时也要求设置制药工程专业的学校应该具备一定的药学方面的教学与研究基础。但是很明显, 能同时达到这两个要求的学校并不是很多。国外制药工程专业教学也是随着医药工业的发展而发展的。1995年, 受美国科学基金的资助, 第一个全美范围内的制药工程研究生教学计划在制药工业最集中的州--新泽西州立大学Rutgers分校诞生了, 标志着制药工程教学的开端。随后密西根大学等高校也相继设立制药工程研究生教学计划, 1998年加州大学Fullerton分校设立本科教学计划。除美国外, 加拿大、英国、德国、日本和印度等国家的部分高校也已设立制药工程教学计划。有些高校成立了制药工程研究所 (组) , 如弗吉尼亚科技大学成立了制药工程研究所, 阿斯顿大学工程与应用科学学院下设了制药工程研究组。
摘要：文章选取98家制药行业上市公司2011～2015五年的数据, 通过对研发投入与企业价值的相关性分析, 揭示研发投入与制药上市公司企业价值存在显著相关性。实证研究结果表明, 样本公司在2011～2015年的研发投入与托宾Q值显著正相关, 但有一定的滞后性, 滞后期约一期。同时, 公司的持续研发投入对企业价值的影响存在累积性, 且累积期数越长, 相关系数越大。
关键词：研发投入,企业价值,累积影响
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