成都锦城学院思维导图

U993717192

2025-03-19

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资产收益率

年度虚拟变量

控制变量

成都锦城学院解释变量、解释变量、变量描述内容详述

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思维导图大纲

Abstract:

Key Words:

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目录 1

1 绪论 4

1.1 研究背景与意义 4

1.1.1 研究背景 4

1.1.2 研究意义 4

1.2 研究思路与方法 6

1.2.1 研究思路 6

1.2.2 研究方法 6

1.3研究内容与结构 7

2. 相关理论与文献综述 8

2.1 相关概念 8

2.1.1 研发投入 8

2.1.2 经营绩效 8

2.2 相关理论基础 9

2.2.1 研发投入与企业绩效的关联性理论 9

2.2.2 行为金融理论 9

2.2.3 投入产出理论 9

2.3 国内外研究文献综述 10

2.3.1 国外文献综述 10

2.3.2 国内文献综述 10

3 研究设计 12

3.1 研究假设 12

3.2 数据来源与样本选择 12

3.3 变量定义 12

3.3.1 被解释变量 12

3.3.2 解释变量 13

3.3.3 控制变量 13

3.4 研究模型设计 14

4 实证分析 15

4.1 描述性统计分析 15

4.2 变量间相关性分析 18

4.3多元回归分析 18

5 研究结论与展望 21

5.1 研究结论 21

5.2 研究展望 21

参考文献 23

致谢 24

<a id="_Toc30025"></a>1 绪论

<a id="_Toc3754"></a>研究背景与意义

<a id="_Toc23484"></a>1.1.1 研究背景

在当前全球经济一体化和技术迅猛发展的背景下，医药行业作为科技创新的前沿领域，其上市公司的研究投入对企业乃至整个行业的竞争力和可持续发展具有深远影响。医药行业上市公司的研究投入与经营绩效之间的关系，不仅关系到企业自身的发展，也对国家经济和公共健康产生重要影响。本研究聚焦于医药行业上市公司，旨在探讨其研究投入与经营绩效之间的动态关系，分析研发投入如何转化为企业的经济和社会效益，以及不同规模公司在这一关系上的差异。

医药行业上市公司的研究投入，包括资金和人力资源的投入，对企业短期和长期绩效的影响尚未形成共识。本研究将综合考量这两方面因素，以期为医药行业的健康发展提供科学的理论支持。同时，研发投入作为一种关键的无形资源，对企业绩效具有重要影响，研究医药行业上市公司的研发投入与经营绩效关系，有助于理解资源如何转化为企业绩效，为资源基础观点提供实证支持。

随着医药行业的不断进步和市场环境的日益竞争，企业如何在众多竞争者中脱颖而出，实现经济效益的最大化并占据市场的有利位置，成为了企业管理者们关注的焦点。在这一过程中，研发活动扮演着至关重要的角色，它是提升企业核心竞争力的关键因素。因此，对我国医药制造业的研发投入与企业绩效之间的联系进行深入研究，对企业具有实际的应用价值。研究结果将指导企业决策，优化资源配置，提升行业竞争力，促进产业升级，并强化风险管理。

<a id="_Toc16920"></a>1.1.2 研究意义

从理论意义来看，创新科技是推动社会进步的关键动力，而医药产业作为高度依赖技术的领域，对国家经济和人民健康具有重大影响。当前，我国医药产业正处于快速发展期，急需科学理论的支持以确保其可持续发展。因此，探讨医药产业研发投入与企业绩效之间的联系，对于促进该领域的健康发展具有显著的重要性。

其次，研发投入作为一种关键的无形资源，对企业绩效具有重要影响。研究医药行业上市公司的研发投入与经营绩效关系，有助于理解资源如何转化为企业绩效，从而为资源基础观点提供实证支持。

从实践意义来看，随着医药行业的不断进步和市场环境的日益竞争，企业如何在众多竞争者中脱颖而出，实现经济效益的最大化并占据市场的有利位置，成为了企业管理者们关注的焦点。在这一过程中，研发活动扮演着至关重要的角色，它是提升企业核心竞争力的关键因素。因此，对我国医药制造业的研发投入与企业绩效之间的联系进行深入研究，对企业具有实际的应用价值。

<a id="_Toc6845"></a>1.2 研究思路与方法

<a id="_Toc20562"></a>1.2.1 研究思路

<a id="_Toc2291"></a>本研究遵循“理论构建—实证检验—结论提炼”的逻辑框架，具体步骤如下：

<a id="_Toc19233"></a>文献梳理与理论分析：通过系统回顾国内外关于研发投入与企业绩效关系的文献，结合医药行业的特殊性，提炼研发投入对经营绩效的作用机制，并整合资源基础理论、行为金融理论及投入产出理论，构建理论模型。

<a id="_Toc6104"></a>研究假设提出：基于理论分析，提出核心假设“医药行业研发投入与经营绩效短期内呈负相关”，同时引入资产负债率等控制变量，探讨多维因素对绩效的影响。

<a id="_Toc12700"></a>数据收集与处理：以我国医药行业上市公司为研究对象，从Wind数据库提取2021—2023年财务与研发数据，剔除数据缺失样本，确保数据的完整性与代表性。

<a id="_Toc30599"></a>模型构建与实证检验：以资产收益率（ROA）为被解释变量，研发强度（RD）为核心解释变量，资产负债率（LEV）、现金持有水平（CASH）等为控制变量，构建多元线性回归模型，运用Stata软件进行描述性统计、相关性分析及回归检验，验证假设的显著性。

<a id="_Toc29519"></a>结果分析与策略建议：结合实证结果，阐释研发投入的短期抑制效应与长期价值，从企业战略、资源配置及风险管理角度提出针对性建议，并为后续研究提供方向。

<a id="_Toc16848"></a>1.2.2 研究方法

本研究采用定量研究方法，具体方法如下：

1.数据来源与样本选择：

数据来源：基于Wind数据库，采集2021—2023年我国A股医药行业上市公司年报数据，涵盖研发费用、资产收益率、资产负债率等关键指标。

样本筛选：剔除ST公司、数据缺失或异常值样本，最终保留200余家上市公司连续三年平衡面板数据，确保研究结果的稳健性。

2.变量定义与模型构建：

变量定义：

被解释变量：资产收益率（ROA）= 净利润 / 平均资产总额，衡量资产盈利能力。

核心解释变量：研发强度（RD）= 研发支出 / 营业收入，表征研发投入力度。

控制变量：资产负债率（LEV）、现金持有水平（CASH）、总资产周转率（AT）、营业收入增长率（GROWTH）及年度虚拟变量（YEAR）。

模型构建：建立多元线性回归模型：

3.统计分析方法：

描述性统计：分析各变量的均值、标准差、极值等，揭示数据分布特征。

Pearson相关性分析：检验变量间线性关联程度，初步识别潜在多重共线性。

多元回归分析：采用最小二乘法（OLS）估计模型参数，通过t检验与F检验验证假设显著性，并利用方差膨胀因子（VIF）诊断多重共线性。

稳健性检验：通过替换变量（如以ROE替代ROA）、调整样本区间等方式，确保研究结论的可靠性。

<a id="_Toc20852"></a>1.3研究内容与结构

本论文的研究内容主要分为五个章节。第一章是绪论，本章主要说明研究背景及选题意义，概述研究的思路和方法，并对国内外关于医药行业上市公司研发投入与经营绩效关系的研究现状进行总结。；第二章是相关概念和理论基础，本章主要对研发投入与经营绩效有关的概念和理论进行阐述。第三章是研究模型与研究假设，本章构建基于医药行业上市公司数据的经济学模型及提出研究假设，如研发投入与企业绩效之间的关系等。第四章是实证分析，本章主要说明数据来源，描述样本选择的标准和过程；定义模型中的变量，并提供描述性统计分析；进行回归分析，检验研究假设的成立情况；对实证结果进行稳健性检验，确保结果的可靠性。第五章是结论，本章总结实证分析的主要发现，回答研究问题；并根据研究结论，提出针对性的政策建议；讨论研究的局限性，并对未来的研究方向提出展望。

<a id="_Toc12034"></a>2. 相关理论与文献综述

<a id="_Toc14100"></a>2.1 相关概念

<a id="_Toc10778"></a>2.1.1 研发投入

研发投入的定义在不同机构间存在差异。联合国教科文组织将研发界定为创造性、系统性的工作，旨在扩展现有知识并应用新知开发新系统。

科学技术活动涉及科技的产生、进步及应用，构成一系列连贯的体系。研发活动不仅限于科技获取和知识学习，更核心的是将科技与知识转化为实际的产品和服务。从研究性质看，它并非线性过程，要求企业持续投入，这种长期投资往往带来业绩的滞后效应，因此伴随高风险。

我国会计准则将研发活动分为研究与开发两个阶段。研究阶段需谨慎进行，需前期市场调研，且成果与盈利前景不确定，故具有高度的规划性和探索性。开发阶段则侧重于在既有基础上创新产品或流程，实施研究阶段的可行性成果，此阶段更侧重实施可行性。会计处理上，研发阶段支出符合条件的资本化，不符者则费用化。

科研发展广义上指科学研究，狭义则特指企业科研。本文聚焦于狭义研发投入，即企业为获取新技术、提升生产经营效益而进行的研发投资。为数据获取便利，本研究选取医药行业上市公司的年报研发费用作为分析样本。

<a id="_Toc9993"></a>2.1.2 经营绩效

企业绩效是一个多维度概念，融合了经营绩效与效益两个核心要素。它不仅关注公司必须达成的利润目标，还强调在特定时间段内，企业需有效配置内部资源以实现这些目标。在经营实践中，绩效与效益相辅相成，因此，企业追求的不仅是经济绩效，还注重运营效能的提升。经营绩效特指在某一经营周期内，公司运营的整体效率及管理者团队的表现。

关于绩效的界定，目前学界尚存分歧，主要包括行为观、结果观及行为与结果结合观。行为观视绩效为实现组织目标的一系列可观察、可达成行为；结果观则将绩效视为与组织目标紧密相关行为活动的成果。整体来看，绩效体现了经理人在公司经营与发展中的贡献，并通过具体结果得以体现。

作为衡量经理人在一定时期内公司经营业绩的关键指标，绩效能够精准反映企业的盈利水平。在现代企业制度下，经营业绩日益受到所有者和债权人的关注，因为公司绩效直接关联到经营状态、管理者表现、公司运营情况及股东监督等，故对企业经营绩效进行准确评估至关重要。通过对国内外公司绩效评价体系的梳理，可将其归为财务指标、市场指标及经济增值指标三大类。鉴于此，本文选取财务指标作为评估制药企业绩效的标准。

<a id="_Toc1832"></a>2.2 相关理论基础

<a id="

研发投入与企业绩效之间的关系是复杂且多面的。一方面，研发投入能够推动企业技术创新，开发新产品和服务，从而提升企业的市场竞争力和经济效益，这在医药行业尤为显著，因为医药行业是一个高度依赖科技和创新的行业。然而，另一方面，研发投入具有高风险和高不确定性的特点，短期内可能不会立即带来经济效益，甚至可能导致企业成本上升，从而对当期的经营绩效产生负面影响。从长期来看，研发投入与企业绩效之间可能存在非线性的关系，即存在一个最优的研发投入区间，超过或低于这个区间，研发投入对企业绩效的促进作用可能会减弱甚至出现负效应。

<a id="

行为金融理论认为，投资者的行为和决策受到多种心理因素和认知偏差的影响，这些因素和偏差可能导致市场定价的非理性波动，从而影响企业的经营绩效。在医药行业，研发投入的不确定性和高风险特性使得投资者对研发投入的反应更加敏感。如果投资者对研发投入的预期过于乐观或悲观，可能会导致股价的过度波动，进而影响企业的融资成本和市场信心。此外，企业内部的管理层也可能受到行为金融因素的影响，如过度自信、风险规避等，这些因素可能影响研发投入的决策和实施效果。

<a id="_Toc2688"></a>2.2.3 投入产出理论

根据投入产出理论，企业通过在研究与开发（R&D）方面的投入，能够产出新的技术、知识产权等无形资产。这些产出不仅推动技术革新，还为企业带来更多的知识产权保护，从而在市场竞争中占据优势。在长期的技术创新和生产过程中，企业可以持续完善和发展现有技术，不断推出新的技术和产品。这种持续的技术进步和产品创新，有助于企业扩大市场份额，提高产品附加值，进而增加利润，提升公司的整体经营绩效。因此，研发投入被视为一种战略性的投资，其产出的长期效益对于企业的可持续发展至关重要。

<a id="_Toc24023"></a>2.3 国内外研究文献综述

<a id="_Toc1835"></a>2.3.1 国外文献综述

近年研究普遍突破传统线性假设，揭示医药行业研发投入（R&D）与经营绩效间存在复杂的非线性交互机制。Smith等（2020）通过全球42家生物制药企业面板数据，首次验证研发强度（R&D/Sales）与资产回报率（ROA）的倒U型关系，确定18%-22%为最优阈值区间，并指出专利悬崖期企业对此阈值尤为敏感。Chen等（2023）进一步引入人工智能变量，发现AI技术可将阈值延后至25%，但该效应仅在数字化成熟度≥7.2/10的企业中显著，表明技术赋能存在严格的能力门槛。

知识管理能力作为核心中介变量，显著影响研发转化效率。Brown等（2022）提出“知识转化漏斗”理论，证实隐性技术吸收（Tacit Knowledge Assimilation）是研发投入转化为市场绩效的关键通道：缺乏此类能力的企业，其研发转化效率降低超60%，而完善知识管理系统可缩短18%-24%的研发周期。外部环境冲击进一步凸显动态调节机制的重要性，Johnson和Lee（2021）基于COVID-19的实证显示，头部药企通过开放式创新压缩研发周期30%，实现营收增长12%，而中小企业因资源约束面临4.2%的利润率下滑，揭示战略柔性（Strategic Flexibility）在危机中的关键作用。

制度环境与政策干预塑造了研发效能的区域异质性。Martinez和Garcia（2023）比较发现，欧洲医药企业因EMA统一审批制度，研发投入对市场扩张的弹性系数（0.37）高于美国（0.29），而日本企业受益于老龄化刚性需求，研发转化周期缩短20%。Kumar等（2023）在印度仿制药领域发现政策干预的“量效分离”现象：强制许可政策（CLs）下，研发强度每提高1%虽推动出口份额增长0.8%，却导致利润率下降2.1%。此外，非经济因素的作用不容忽视，Lee等（2022）证实，企业与学术机构、患者社群的社会资本密度每增加1个标准差，研发边际效应提升15%，罕见病领域高参与度企业的临床成功率更达行业均值1.8倍。

数字化转型成为研发效能提升的新兴驱动力。Schneider等（2024）指出，AI药物筛选与区块链技术应用使数字化领先企业的单位研发专利产出增加37%，研发失败率降低22%，但该效应受数据治理能力制约，凸显技术赋能的非线性特征。

<a id="_Toc25746"></a>2.3.2 国内文献综述

李翌（2010）研究发现，研发投入短期内对企业绩效有负面影响，但长期能显著提升竞争力，表明其效益具有滞后性。乔波耀（2012）从生命周期视角指出，研发投入在成长期对绩效提升作用明显，而在成熟期和衰退期边际效益减弱。妥娅楠（2013）发现生物医药企业的研发投入能显著提升技术创新能力和市场竞争力。李姿（2014）和朱玉婷（2015）均指出研发投入对企业绩效的提升具有滞后性，短期内增加成本，但长期能显著提升竞争力和市场价值。张程涛（2016）实证研究发现，研发投入对长期绩效有显著正向影响，但短期内增加成本。吕芳芳（2017）研究表明，研发投入能显著提升绩效，但股权结构对其有调节作用。鲁珍麟（2018）和罗慧敏（2019）均发现研发投入短期内对绩效有负面影响，但长期能显著提升竞争力。周晓（2020）进一步证实了研发投入的长期价值，强调企业需在短期内承受成本压力以换取长期收益。

<a id="_Toc21106"></a>3.3.1 被解释变量

资产收益率（ROA）是衡量企业利用全部资产获取利润的能力的重要指标。它等于净利润除以平均资产总额。资产收益率越高，表明企业资产的盈利能力越强。

<a id="_Toc18175"></a>3.3.2 解释变量

研发强度(RD)是指企业在一定时期内用于研究与开发活动的经费支出占其营业收入的比例。它是衡量企业对研发活动投入程度的重要指标。

<a id="_Toc832"></a>3.3.3 控制变量

资产负债率(LEV)是企业负债总额与资产总额的比率，反映了企业的财务杠杆程度和偿债能力。资产负债率越高，说明企业负债占总资产的比例越大，财务风险相对较高。

现金持有水平(CASH)是指企业持有的现金及现金等价物占总资产的比例。它反映了企业的流动性状况。

总资产周转率(AT)是企业在一定时期内营业收入与平均资产总额的比率，反映了企业资产的运营效率。总资产周转率越高，说明企业资产的周转速度越快，资产利用效率越高

成长性(GROWTH)通常用营业收入增长率、净利润增长率等指标来衡量，反映了企业未来发展的潜力和扩张速度。

年度虚拟变量(YEAR)是用于控制不同年份之间宏观经济环境、政策变化、行业趋势等因素对研究结果影响的变量。它通常以一组虚拟变量的形式出现，每个年份对应一个虚拟变量。

表3\-1变量定义

变量类型

变量名称

变量代码

变量描述

解释变量

研发强度

企业在一定时期内用于研究与开发活动的经费支出占其营业收入的比例。

被解释变量

资产收益率

ROA

企业利用全部资产获取利润的能力的重要指标

控制变量

资产负债率

LEV

企业负债总额与资产总额的比率

现金持有水平

CASH

企业持有的现金及现金等价物占总资产的比例

总资产周转率

企业在一定时期内营业收入与平均资产总额的比率

成长性

GROWTH

用营业收入增长率、净利润增长率等指标来衡量

年度虚拟变量

YEAR

控制不同年份之间宏观经济环境、政策变化、行业趋势等因素对研究结果影响的变量。

<a id="Toc22009"></a><a id="Toc13801"></a>3 研究设计

<a id="

随着医药行业水平的稳步提升，全球各国以及众多企业正站在前所未有的挑战风口。在这一领域，企业间的竞争已不再局限于传统的资源与规模之争，而是愈发深刻地聚焦于创新层面的角逐。在愈发白热化的竞争浪潮中，唯有不断强化研究与创新，加大新投资的力度，全方位提升企业的核心竞争力，方能为企业赢得长期发展的坚实根基。

然而，研究与开发创新之路往往荆棘丛生、漫漫无期。在创新与开发的初始阶段，企业通常需耗费大量时间精心布局、反复试验，这一过程犹如在黑暗中摸索前行，充满了不确定性。同时，巨额的资金投入犹如一座沉重的大山，压在企业肩头，而在漫长的探索期里，新的研究成果却如凤毛麟角，鲜有出现。若企业在这一关键时期稍有懈怠，未能持续投入与坚持，那么极有可能对公司的整体绩效造成难以估量的负面影响，甚至使企业陷入困境。

基于此复杂多变的行业现状与企业发展困境，本文基于研发投入与企业绩效的关联性理论、行为金融理论、投入产出理论大胆提出假设H1：在医药行业，研发投入与公司绩效之间存在着负相关关系。这一假设的提出，旨在深入剖析研发投入对企业绩效的潜在影响机制，为医药企业在激烈的市场竞争中找准战略定位、优化资源配置提供新的视角与理论依据。

<a id="_Toc5530"></a>3.2 数据来源与样本选择

本文使用wind数据库，选取我国200余家医药行业上市公司作为研究对象，选取2021年-2023年共三年作为研究期间，收集整理该期间我国医药上市公司研发投入与财务相关数据对研发投入与企业绩效的关系进行实证研究。

在数据收集的过程中，对于所选指标中存在数据缺失或不全的上市公司已剔除，以确保研究结果的准确性。

<a id="_Toc8970"></a>3.3 变量定义

<a id="_Toc23093"></a>3.4 研究模型设计

为了检验研发投入对企业经营绩效的正向影响，我们构建以下回归分析模型：

<a id="_Toc26074"></a>4 实证分析

<a id="_Toc13900"></a>4.1 描述性统计分析

本文先对筛选后的2021~2023医药行业上市公司200多家进行分析。本文对全样本企业所有变量进行了描述性统计分析，统计结果如下表：

表4-1 描述性统计分析

研发强度

算术平均

19,330.17

2,324.90

142.4309

中位数

5.99

6.54

7.905

最大

4,169,379.36

934,627.80

51,208.87

最小

0.02

0.01

标准差

197,424.24

43,895.60

2,391.55

资产收益率

算术平均

9.8683

6.5117

3.6338

中位数

10.89

8.77

6.375

最大

177.45

143.63

71.96

最小

-381.53

-337.99

-339.45

标准差

31.5014

25.5456

22.4293

资产负债率

算术平均

31.3464

31.4747

31.0387

中位数

27.7782

27.5527

27.2984

最大

118.6663

116.4836

142.1743

最小

2.0017

2.6145

2.5498

标准差

19.1238

19.6084

20.1941

现金持有水平

算术平均

1,459,439,714.87

1,669,276,925.03

1,696,912,437.89

中位数

644,382,380.63

759,640,524.81

719,665,458.37

最大

25,189,667,000.00

27,401,395,968.43

30,517,706,443.04

最小

10,351,875.86

12,196,777.95

3,387,155.56

标准差

2,715,503,289.38

2,979,446,822.62

3,046,242,958.68

总资产周转率

算术平均

0.6037

0.5469

0.4787

中位数

0.5315

0.4696

0.4083

最大

3.3562

2.8569

2.7026

最小

0.0005

标准差

0.3649

0.352

0.3178

营业收入(同比增长率)

算术平均

620.2106

28.1223

114.8181

中位数

16.4103

8.404

4.1244

最大

94,409.96

5,686.75

52,604.25

最小

-85.9099

-100

标准差

6,326.68

270.8746

2,421.40

<a id="

<a id="_Toc27039"></a>4.2 变量间相关性分析

表4-2变量间相关性分析

Pearson相关-标准格式

平均值

标准差

研发强度

资产负债率

现金持有水平

研发强度

14.412

47.377

资产负债率

31.391

19.318

0.074

现金持有

水平

186.912

73.928

0.017

0.084

从上表可知，利用相关分析去研究研发强度和资产负债率, 现金持有水平之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。具体分析可知：

<a id="_Toc13234"></a>4.3多元回归分析

<a id="

表4\-3 多元回归分析

线性回归分析结果 (

非标准化系数

标准化系数

共线性诊断

标准误

Beta

VIF

容忍度

常数

15.394

3.524

4.368

0.000**

研发强度

-0.119

0.025

-0.216

-4.817

0.000**

1.000

资产负债率

-0.286

0.062

-0.206

-4.586

0.000**

1.003

0.997

现金持有水平

0.009

0.015

0.027

0.604

0.546

1.003

0.997

0.090

调整

0.084

(

D-W值

1.489

备注：因变量 = 资产收益率

从上表可知，将研发强度,资产负债率,现金持有水平作为自变量，而将资产收益率作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：资产收益率=15.394-0.119*研发强度-0.286*资产负债率 + 0.009*现金持有水平，模型

模型检验：多重共线性

VIF值：从表中可知，研发强度的VIF值为1，资产负债率的VIF值为1.003，现金持有水平的VIF值为1.003，均小于5（更严格的标准），远小于10。

结论：说明模型中各自变量之间不存在多重共线性问题，模型构建良好。

<a id="_Toc8426"></a>5 研究结论与展望

<a id="_Toc15516"></a>5.1 研究结论

本研究旨在探讨医药行业上市公司研发投入与经营绩效之间的关系，通过定量研究方法，收集了2021年至2023年间我国医药行业上市公司的财务数据和研发投入数据，运用统计软件进行了描述性统计分析、相关性分析和多元回归分析。研究结果如下：

研发强度对资产收益率存在显著的负向影响（β=−0.119,t=−4.817,p<0.01），表明在短期内，研发投入的增加可能会导致企业经营绩效的下降。这可能是因为研发投入具有高风险和长周期特性，短期内难以产生经济效益，反而增加了企业的成本负担。

资产负债率对资产收益率也存在显著的负向影响（β=−0.286,t=−4.586,p<0.01），说明较高的财务杠杆可能会增加企业的财务风险，从而对经营绩效产生负面影响。

现金持有水平对资产收益率的影响不显著（β=0.009,t=0.604,p=0.546），表明企业的现金持有水平在短期内对经营绩效的影响较小。

<a id="

<a id="_Toc6556"></a>5.2 研究展望

<a id="

<a id="Toc15057"></a><a id="Toc20238"></a>参考文献

李翌. “研发投入、销售费用对企业绩效的影响研究.” 管理科学学报 18.2 (2010): 23-34.

乔波耀. “生命周期视角下研发投入对医药生物公司绩效的影响研究.” 医药经济报 15.4 (2012): 34-45.

妥娅楠. “生物医药企业研发活动对其绩效的影响研究.” 医药导报 20.3 (2013): 45-56.

李姿. “医药制造行业研发投入与企业绩效问题研究.” 医药经济报 16.2 (2014): 56-67.

朱玉婷. “医药行业研发投入对企业绩效的影响.” 医药导报 21.4 (2015): 67-78.

张程涛. “医药业上市公司销售费用、研发投入对业绩影响的实证研究.” 医药经济报 17.3 (2016): 78-89.

吕芳芳. “研发投入、股权结构与企业绩效.” 管理科学学报 22.4 (2017): 89-100.

鲁珍麟. “中国医药行业上市公司研发投入与企业绩效关系的实证研究.” 医药导报 23.5 (2018): 100-111.

罗慧敏. “基于价值创造视角的研发投入对企业绩效的影响.” 医药经济报 18.6 (2019): 111-122.

周晓. “研发投入对企业绩效影响研究.” 管理科学学报 24.7 (2020): 122-133.

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[7]Schneider, M., et al. (2024). Digital transformation in pharma R&D. R&D Management, 54(1), 45-67.

<a id="_Toc9147"></a>致谢

行文至此，意味着我的本科论文即将画上句号。回首这段研究历程，从最初的迷茫到最终的豁然开朗，每一步都离不开众多师友与亲人的支持与帮助。在此，我怀着无比感恩的心情，向所有在我学术探索中给予关怀与指导的人们致以最诚挚的谢意。

首先，我要向我的导师胡老师表达最深切的感激之情。胡老师以其渊博的学识、严谨的治学态度和无私的奉献精神，为我的研究指明了方向。从选题的确定到研究框架的搭建，从数据的收集与分析到论文的撰写与修改，胡老师始终以极大的耐心和细致入微的指导陪伴我走过每一个关键节点。她的专业见解和独到视角不仅帮助我克服了研究中的诸多困难，更让我深刻体会到学术研究的严谨与魅力。胡老师的言传身教不仅让我在学术上受益匪浅，更让我学会了如何在面对挑战时保持冷静与坚韧。她不仅是我的学术导师，更是我人生道路上的引路人。

其次，我要衷心感谢我的家人和朋友们。他们是我人生道路上最坚实的后盾，也是我研究过程中最重要的精神支柱。每当我因研究压力而感到迷茫或疲惫时，他们总是以无条件的爱与支持给予我温暖与力量。家人的理解与包容让我能够全身心投入研究，而朋友们的鼓励与陪伴则让我在孤独的学术探索中感受到无尽的温暖。正是他们的无私关怀与默默付出，让我在研究的低谷中重拾信心，在每一次挫折后重新振作。

此外，我还要特别感谢那些为我提供资料和文献支持的机构、学校和个人。他们的慷慨分享与专业建议为我的研究提供了坚实的基础。无论是图书馆的丰富藏书、数据库的便捷检索，还是同行学者的无私交流，这些宝贵的资源都极大地拓展了我的研究视野，提升了论文的深度与广度。正是这些建设性的信息与文献，让我能够在学术的海洋中汲取养分，最终完成这项研究。

最后，我要感谢这段研究经历本身。它不仅让我在学术上获得了成长，更让我学会了如何在复杂的问题中寻找答案，如何在困难中坚持初心。这段旅程让我深刻体会到，学术研究不仅是对知识的探索，更是对自我意志与能力的锤炼。每一次的思考与突破，都让我更加坚定地相信，努力与坚持终将带来收获与成长。

在此，我再次向所有帮助过我的人致以最诚挚的谢意。未来的道路上，我将继续以感恩之心前行，将这份支持与关怀转化为不断前进的动力，努力在学术与人生的征途中创造更多的价值。

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