研发创新对我国生物医药类上市公司绩效影响的研究生物医药业作为我国新兴七大战略产业之一，大力推动其发展是提高我国科技竞争实力和经济力量的重要途径和手段。

研发创新对于现代高新技术产业扩张和发展具有决定性作用，而生物医药产业的发展尤其依赖工艺革新和专利技术。

因此采用因子分析法和多元线性回归，通过构建指标体系，对生物医药上市公司绩效与创新关系进行实证分析，结果显示：企业发展创新能力在对企业业绩综合评价体系中贡献显著。

同时，研发强度、创新速度和技术商品化对企业收益率存在正向影响。

标签：生物医药；研发创新；因子分析法；绩效1引言生物医药产业是现代国际公认的重要高新技术产业，其特点变现为“四高一长”，即高风险与收益和高技术与投入，長周期，其发展程度标志着一国的高新技术水平以及经济发展潜力的高低。

生物医药产业在国家政策倾斜与技术支持的背景下，正逐渐发展为新兴战略性产业。

当前西方国家主流趋势是对生物医药产业的战略性转变，为保持本国的竞争优势，各国都采取了人才引进、战略规划、组织领导的改革，多渠道多角度加大了投入并完善了扶持政策。

例如，为推动本国经济新一轮增长，摆脱对旧产业的依赖，美国制定了产业激励与产业转型的政策，来为生物医药产业的发展打下基础并创造条件；欧盟研发经费在生物医药方面的分配比例为45%；而日本则从国家发展层面确定了“生物医药产业立国”的基本战略。

新加坡更是在5年内拨款达30亿新元来支持科学研究与生物产业发展。

对比国内外政策实施和企业自身财务情况来看，我国较发达国家生物医药产业的规模仍较小，产业结构仍不完善，产业化程度仍有待提高，在当前的竞争环境下，如何提高本国生物医药科技的发展水平与生物经济的效益正成为各国的关注点。

研发活动与成果和产品持续创新对企业生存至关重要，要满足市场需求，就必然要通过将强对研发的投入来实现。

消费者渴望体验最新高科技产品是新的市场需求中的一个重要组成部分，同时经济环境的不明朗使企业规模经济效应不确定性增加。

对此，企业内部加强研发投入是防控风险的必要措施。

生物医药行业尤其要求新产品、新技术的快速更替，在产品与技术的更迭中去寻求发展动力并以此为核心制定发展规划才符合当前趋势。

为生物医药产业发展提供相关政策建议与发展方向指导，需要充分证明其对企业综合绩效的贡献程度，并应用客观、公正、有效的综合评价体系筛选业内高潜力企业。

本文通过因子分析法构建适用于我国上市公司中生物医药企业多维绩效评估体系，并应用多元线性回归分析研发强度、创新速度和技术商品化导向对生物医药企业收益率的影响作用。

研究对于指导国家政策实施，引导企业研发投入具有实际意义。

2文献综述目前，新兴高新技术行业发展方兴未艾，科技创新同时也是高新技术行业的核心竞争力。

约瑟夫熊彼特在早期就已经提出论断：“创新是发展的本质规定”。

关于创新对高新技术行业上市公司发展的作用，国内外学者对企业创新与企业绩效关系进行了不同角度的阐述和研究，结果发现，企业绩效提升程度依赖于企业内部创新现状。

经济学中Geiliches首先运用柯布一道格拉斯函数研究R&D投入与生产率之间的关系。

他在研究中把首次把企业研发投入作为生产要素进行研究。

Sou-giannis（1994）最早运用剩余收益模型研究R&D投入对企业市场价值的影响，选取企业利润与研发投入为研究对象，最后得出R&D投人对企业市场价值产生了积极影响的结论。

国外还有相关学者以专利技术等作为反映企业研发活动的变量，同时结合股票分析影响到企业成长、股票报酬的相关因素。

研究分析发现企业研发与企业成长呈显著正相关。

陈志勇（2006）以获得的32家中小企业数据资料作为研究对象，采用企业的成长性与企业的盈利能力指标来反映企业业绩。

通过分析发现研发投入的增加促进了企业发展，甚至对企业经济效益的提升有重要帮助。

关于企业形式在创新对公司影响中所起的作用，陈海声（2011）基于2003—2007年度上市公司研发投入活动资料，分析发现国有与非国有控股上市企业的研发投入与企业价值之间存在不同之处。

非国有控股企业其研发强度要明显强于国有控股企业，研发强度与企业第二年的绩效有显著关联。

国有控股企业因研发力度其绩效也就一般。

另外，在对于企业绩效与研发创新之间函数关系的研究也是众说纷纭。

有学者对高科技上市公司的盈利能力、发展能力、技术创新能力进行分析，分析发现企业研发投入的增加随之上升的是企业的盈利能力与发展能力，但是在绩效产出方面却出现明显的滞后效应。

张济建（2009）进行相关研究得到的分析报告表明，研发投入使高新技术企业更趋于稳定发展并明显改善了经营业绩，同时，不仅限于本年度研发状况，往年研发强度对企业绩效也存在正向影响。

而周亚虹（2007）在考察了浙江省桐乡市21家民营企业14个季度的面板数据后，提出了不同的结论。

研究结果表明企业的研发投入与企业业绩两者之间呈现出先升后降的倒U 型关系。

相比以往的研究文献，本文的贡献和创新点在于：（1）将生物医药产业这个具有高投资额、高风险、高回收期、高技术密集性特点的典型高新技术产业作为研究对象，通过实证分析定量的说明创新对高新技术产业的绩效贡献；（2）应用因子分析法创新的构建了包含创新能力状况在内的综合绩效评价体系，通过比较20家生物医药企业得分情况客观的说明创新能力对企业发展潜力的贡献程度；（3）建立了三个平行的多元线性回归模型，直观地展示了2014—2016年度研发强度、创新速度和技术商品化导向对净资产收益率的线性模型，纵向的分析了各个创新指标的重要程度及变化趋势，为国家扶持产业成长，企业科研投入方向提出切实可行的建议。

3模型建立与实证分析3.1数据来源为了降低数据搜集难度和增强所选样本的代表性，本文选择了截至2016年12月30日收盘时，我国A股市场生物医药类版块中市值排名前20的公司作为实证样本，其市值之和占板块总市值的79.5%，具有代表性和研究价值。

本研究的实证分析数据均来自于同花顺网站各上市公司2016年披露年报。

3.2基于因子分析法的研究分析3.2.1建立指标体系以我国相关文件中的指导意见作为指标体系建立的参考，可从资产营运、财务收益、偿债能力和发展能力四个方面进行。

鉴于本文研究核心是研发创新对企业绩效的影响，因此我们用以研发投入率、专利权账面增长率、研发人员比重构成的创新能力状况代替发展能力状况，以进行更具体的分析。

以此为基础，建立指标体系如表1。

从表2中可以看到，指标评价体系中的12个财务指标数据间均具有较强的相关性，考察同类指标相关系数，可以发现其平均水平均在50%及以上，异类指标相关性为30%左右，个别相关性较强的指标间相关系数甚至达到了70%。

这表现出这些描述公司绩效的指标间存在着较大的信息重叠，适合采取因子分析法中的主成分分析方法，通过众多初始变量进行降维和信息压缩，整合成少数几个互不相关的主因子，达到简化评价体系的效果。

下面我们采用主成分分析法从12个指标中提取公因子。

3.2.4指标无量纲化由于各个指标之间单位和数量级之间存在差异，直接引用数据会体现出错误的贡献程度，因此我们需要对各数据进行标准化处理。

我们采用正态标准化方法实现对收集到的样本数据进行处理，是标准化后的变量均值为O，方差为1。

正态化处理公式为：3.2.5因子分析过程详述（1）因子分析法适用性检验。

先用KMO检验对变量进行预检验然后进行因子分析，在确定样本是否符合因子分析滞后再进行检验分析。

KMO值的取值范围为0～1，其中，0.9～1表示极适合；0.8～0.9表示较适合；0.6～0.7表示适合度中等；0.5～0.6表示适合度糟糕；0～0.5表示不适合。

本文对12个财务指标的KMO检验结果如表3所示。

从表3可以发现：研究指標总体KMO值为0.6145，表明适合进行因子分析。

并且各指标KMO值离散程度小，均集中于0.5—0.7区间范围内，说明样本适合用因子分析法降维，模型具有有效性。

（2）初步提取主成分因子。

使用主成分因子法对12个指标进行初步处理。

因子变量提取，计算因子特征值、方差贡献率和累计贡献率均通过SPSS统计软件完成。

其中因子特征值的大小与其解释能力成正相关，方差累计贡献率反映了前N个因子对全部信息的累计解释程度。

本文按照特征值大于1和因子累计贡献率大于80%的原则提取主因子，得到初步结果如表4所示。

根据上表显示结果，按照提取因子的原则本文保留了前4个因子，其LR检验的卡方值为140.991，p值为0.0000，表明结果十分显著。

前4个因子的特征值的大于1且累计贡献率达到81.061%，说明这4个主成分因子能够反映样本81.061%的信息，提取结果合理。

（3）对初始因子载荷矩阵进行正交旋转。

结合之前的研究结论，综合性分析发现未经旋转的因子载荷矩阵在原有变量的载荷值上分布不明显，可能导致结果离散性偏高。

对初始因子载荷矩阵进行旋转以后可以更清楚的解释各个原有变量的含义。

本文采用最大方差正交旋转得到旋转因子载荷矩阵。

经旋转后的元素更倾向于0或正负1，这样一来各因子的经济学意义就比较清晰了。

采用最大方差旋转法旋转之后的因子载荷矩阵如下表5所示。

同时得到最大方差正交旋转之后的因子特征值和贡献率如表6所示。

（4）因子的解释与命名。

根据表5和表6得到以下结果。

主因子1主要由应收账款周转率、速动比率、流动比率、研发人员比重四项指标决定，且所有指标的载荷因子都达到了70%以上，具有很好的解释效果。

主因子1对全部信息的方差贡献率为21.551%，是4个因子中最大值，说明其对20个生物医药公司绩效评价体系最重要。

主因子1中流动比率、速动比率、应收账款周转率是衡量企业偿债、回收资金的重要指标，而研发人员比重表现出企业在经营管理中的人力资源分配，一般来说，研发人员比重越高，产品更新换代越快，资金周转速度要求越高。

因此这4项指标都与资金周转能力有关，命名主因子1为资金管理能力因子。

主因子2中包括了4项指标，分别为存货周转率指标、总资产周转率指标、资产负债率指标、流动资产周转率指标。

其中对得到的指标进行对比分析发现，其中存货周转率和总资产周转率的载荷因子较大，存货周转率的载荷因子为86%，总资产周转率的载荷因子为72.8%，而资产负债率和流动资产周转率的载荷因子分别为66.1%和56.4%，解释能力相对较弱。

这四项指标主要反映了企业长期内资产收益转换的速度，将主因子2命名为资产周转速度因子。

主因子3只有2个指标，包括净资产收益率和总资产收益率，分析指标的贡献率，发现净资产收益率贡献率达到了92.5%，总资产收益率的贡献率达到了82.5%。

主因子3的方差贡献率为20.95%，在因子中重要性排名第三。

其综合反映了公司财务收益情况，故命名为财务绩效因子。