Page 13 - 中国药房2021年11期
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the policy for different regions and focus on guiding policies to favor small- and medium-scale pharmaceutical manufacturing
        industry，so as to improve the R&D investment and profitability of pharmaceutical manufacturing industry.
        KEYWORDS     R&D expenses additional deduction；Pharmaceutical manufacturing industry；R&D investment；Profitability；
        Regression discontinuity design


            税收优惠是政府促进科学、技术和创新发展的有效                         业价值而影响企业研发投入 ，故本文将企业规模、净资
                                                                                    [4]
            [1]
        工具 。研发费用加计扣除是一种典型的税收优惠政                            产收益率和总资产收益率也纳入控制变量。
        策，具有较强的灵活性，能够降低企业的研发风险，充分                          1.2.3  处理变量      由于 2015 年的政策变化是近年来研
                                [1]
                                                                                                     [2]
        调动企业研发投入的积极性 。2015年，财政部、国家税                        发费用加计扣除政策适用主体的一次重大扩充 ，为本
        务总局和科技部联合下发了《关于完善研究开发费用税                           文研究提供了重要的制度背景，故本文将2015年作为研
        前加计扣除政策的通知》，第一次提出了“负面清单”制                          发投入政策效应的处理变量（D1 ），2015年及之后取值为
        度，使研发费用加计扣除口径与高新技术企业认定研发                           1，之前为0。考虑到研发活动过程中从研发投入到研发
        费用归集口径相趋同，扩大了政策适用的企业研发活动                           产出存在时间滞后效应，本文将滞后期设为 1 年，即将
        及研发费用的范围 。新药研发是促进医药产业发展的                           2016 年作为盈利能力政策效应的处理变量（记为 D2 ），
                        [2]
        核心动力，盈利能力与研发投入互为因果关系——企业                           2016年及之后取值为1，之前为0。
                                                [3]
        盈利能力提高，其研发投入意愿也会相应增强 。我国                           1.2.4  虚拟变量      时间效应以研发投入政策实施当年
        为激励企业加大研发投入、提高企业竞争力，已陆续制                           即2015年取值为1，否则为0；盈利能力政策实施当年即
        定实施了包括研发费用加计扣除在内的一系列税收优                            2016年取值为1，否则为0。省份效应则根据《中国高技
        惠政策，而研发费用加计扣除政策经历了多个阶段的发                           术产业统计年鉴》把我国省份划分东部、中部、西部地
        展和变迁，是迄今为止我国对促进企业研发投入激励效                           区，分别取值为1、2、3。
        应最为显著的税收优惠政策工具 。                                       本文涉及的相关变量及其定义见表1。
                                    [4]
            目前，我国相关研究多从政策影响因素和政策实施                                  表1 本文涉及的相关变量及其定义
        效果两个角度进行，较少从企业研发投入和盈利能力两                              Tab 1  Relevant variables and their explanations
        个角度研究政策实施效果。基于此，本文以2012－2019                        变量类型   变量名称       变量符号   变量定义
        年我国沪深 A 股医药制造业上市公司经验数据为基础                           结果变量   研发投入       Invest  研发投入金额/主营业务收入×100％
                                                                   主营业务利润率    Profit  主营业务利润/主营业务收入×100％
        进行实证分析和比较研究，旨在为完善政府税收政策、                            控制变量   资产负债率      Lev    期末总负债/总资产×100％
        提高企业研发投入水平和盈利能力提供建议与参考。                                    现金流        Cof    经营活动净现金流/所有者权益×100％
        1 资料与方法                                                    企业规模       Size   总资产的自然对数
                                                                   净资产收益率     Net    净利润/总资产×100％
        1.1  资料来源                                                  总资产收益率     Tot    利润总额/总资产×100％
            本文以我国医药制造业研发投入情况为研究主体，                          处理变量   享受政策年份     D1     2015年及之后取值为1，2015年之前取值为0
        收集我国 2012－2019 年医药制造业的上市公司数据作                              经济效益断点     D2     2016年及之后取值为1，2016年之前取值为0
                                                            虚拟变量   时间效应       Year   2015年研发投入政策实施当年取值为1，否则为0
        为研究样本，在筛选过程中对未披露研发投入数据和相                                                     2016年盈利能力政策实施当年为1，否则为0
        关财务数据不完整的样本进行剔除，最终得到98家医药                                  省份效应       Num    东、中、西部地区分别取值为1、2、3
        制造业上市公司的784个样本观测值。财务数据源于上                          1.3  统计学方法
        市公司年报与国泰安数据库（https：//www.gtarsc.com/）。                 使用Stata 16.0软件进行数据处理。本文首先对In-
        1.2 相关变量指标选取                                       vest、Profit、Lev、Cof、Size、Net、Tot 等 7 个指标进行描述
        1.2.1  结果变量     研发投入能反映与企业自身规模和                    性统计分析，接着对这7个指标进行断点回归分析。
                                         [4]
        市场地位相适应的研发投入真实情况 ，主营业务利润                           1.4 研究方法与模型建立
        率反映了企业通过技术创新提升盈利能力而带来的经                            1.4.1  断点回归的定义         断点回归（regression disconti-
        济效益竞争力 ，故本文以研发投入和主营业务利润率                           nuity design）方法是利用制度上的特点或者政策上的规
                    [5]
        为结果变量。                                             则识别政策因果效应的一种准试验设计 。该方法主要
                                                                                              [9]
        1.2.2  控制变量     首先，由于企业的经营状况会对企业                   分为两类：第一类是精确断点回归（SRD），其处理变量
        研发投入与盈利能力产生直接影响 ，本文首先选取能                           完全取决于个体是否接受政策处置，使个体在断点处出
                                       [6]
        反映企业偿债能力和营运能力的资产负债率（Lev）、现                         现概率从0到1的跳跃；第二类是模糊断点回归（FRD），
        金流（Cof）这 2 个指标作为控制变量；其次，企业规模                       其增加了处理变量在断点处处理的可能性，但是并不完
       （Size）是影响医药企业研发投入的重要因素 ，净资产收                        全取决于个体是否接受处置，接受处置的概率是单调变
                                             [7]
        益率（Net）是衡量企业盈利能力的代表性指标并可影响                         化的  [10－11] 。由于处于断点两端的个体非常接近，在该断
                        [8]
        企业研发投入力度 ，总资产收益率（Tot）能真实反映企                        点处出现的“跳跃”就是该项处置对于经济变量的作用。

        中国药房    2021年第32卷第11期                                             China Pharmacy 2021 Vol. 32 No. 11  ·1287 ·
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