医药企业金融化对研发创新的影响研究

Research on the Impact of Financialization of Pharmaceutical Enterprises on R&D Innovation

摘要: 近年来，我国金融业发展势头迅速。提升金融服务医药实体企业的质量与效能，对于企业提高科技创新能力和推进经济高质量发展至关重要。本文基于2014~2023年A股上市医药企业面板数据，采用双向固定效应模型探讨医药金融化对研发创新的影响。研究发现：现阶段医药企业金融化能够促进其研发创新，并在多种稳健性检验之后仍然成立，这种促进效应在非国有医药企业和经营权–所有权合一的医药企业更为显著。进一步分析发现，金融化可以降低企业杠杆率来促进研发创新，并且当企业拥有更多政府补助时，金融化对研发创新的促进作用也更明显。鉴于此，本文建议政府应完善金融政策支持体系，拓宽医药企业融资渠道，加强对金融市场监管，优化政府补助资金分配与管理，推动医药企业创新发展。

Abstract: In recent years, China’s financial sector has experienced rapid growth. Enhancing the quality and efficiency of financial services for pharmaceutical enterprises is crucial for boosting their technological innovation capabilities and driving high-quality economic development. This study employs a two-way fixed-effects model using panel data from A-share listed pharmaceutical companies between 2014 and 2023 to examine the impact of financialization on R&D innovation. The findings reveal that financialization currently promotes R&D innovation in pharmaceutical enterprises, a conclusion supported by multiple robustness tests. This positive effect is particularly pronounced in non-state-owned pharmaceutical companies and those with integrated management and ownership structures. Further analysis indicates that financialization reduces corporate leverage to facilitate innovation, with the effect becoming more significant when enterprises receive greater government subsidies. There, the study recommends that the government improves financial policy support systems, expands financing channels for pharmaceutical companies, strengthens financial market regulation, optimizes the allocation and management of government subsidy funds, and promotes innovative development in the pharmaceutical industry.

1. 引言

党的二十大报告中明确指出，深化金融供给侧结构性改革以提升金融对实体经济的服务能力。医药产业作为实体经济的重要组成部分，不仅对国民经济和人民健康具有重要影响，而且在应对公共卫生挑战、推动科技创新等方面发挥着不可替代的作用。“十四五”期间，着重强调了医药产业在推进健康中国建设中的重要支撑作用。作为国家重点支持发展的高技术产业，医药行业具有高度的专业性和技术密集型特点，因此研发创新能力对企业的发展起着关键性作用。然而，医药企业研发创新活动资金需求量大，风险性高，且研发周期长，给医药企业带来了资金压力。因此，为了缓解资金压力和赚取更高的利润，越来越多的医药企业参与金融市场活动，通过配置不同种类的金融产品来追求短期高额收益，呈现金融化趋势。根据国泰安数据库整理的相关数据显示，医药企业金融资产占比总体呈现上升趋势，甚至在2022年达到了13.26%。在这个过程中，金融化一方面可以为医药企业提供更加多元化的融资渠道，从而为企业的研发活动提供资金支持，另一方面也可能导致企业将更多资源投入金融市场活动而非研发活动，可能会分散企业的注意力和资金，进而影响研发创新的能力。因此，我们不禁思考：医药企业金融化行为会影响企业的研发创新吗？是会起促进作用还是起抑制作用呢？

从现有的文献来看，以往的多关注整个制造业或者实体企业金融化对研发创新的影响，很少以单独某一行业作为研究对象。本文聚焦于2014~2023年上市医药企业的面板数据，采用双向固定效应模型探讨医药金融化对研发创新的影响，进一步分析企业杠杆率在两者之间的中介作用以及外部政府补助对两者关系的调节效应，并基于企业的产权性质和经营权关系进行异质性分析，最后根据研究结果提供相关政策建议，助力医药企业的持续健康发展。

2. 文献综述与研究假设

2.1. 文献综述

伴随着全球经济一体化进程加速和金融市场的日益完善，实体产业金融化现象愈发显著，这一变化也引起了学术界的高度关注。在梳理企业金融化对创新影响的相关文献发现，国内外学者的意见并不统一。综合来说，可以分为以下三种观点：

(1) 企业金融化对于企业研发创新具有促进效应，主要观点是缓解融资约束和发挥“蓄水池”效应。国外学者Gehringer指出，通过金融业的高额利润使企业可以获取额外的收益，而这些收益最终可以用于实体投资和企业的研发创新活动[1]。舒鑫等研究表明企业适度的金融化对于企业研发投资是有促进作用的[2]。李惠蓉和赵小克研究发现，企业参股金融机构后，有利于实现企业与金融机构之间跨行业和空间的资源整合和互补，从而获得外部资源支持，有助于企业投资研发创新活动[3]。

(2) 企业金融化对于企业研发创新具有抑制作用，主要观点是资金配置偏向导致有挤出效应。杜勇等学者通过实证证明金融化会降低企业的研发创新支出，损害企业未来主业的发展[4]。肖忠意等研究发现企业金融化对于处于成长期的非金融上市公司具有很明显的抑制作用，而随着企业逐渐进入成熟期和衰退期，这种抑制作用也会随之减弱[5]。段军山等基于A股市场的非金融企业的面板数据实证研究后发现，认为非金融企业的金融投资是一种短视和投机套利的行为[6]。彭龙等实证研究发现实体企业金融化对于创新投入和创新产出有显著的负面影响，但负面影响的程度与企业内部的管理层激励水平等相关联[7]。

(3) 企业金融化与企业研发创新之间存在非线性的关系。刘贯春通过实证研究发现当企业配置金融资产时，短期内可能会显著减少其研发投入和创新活动，但是长期持有金融资产有助于推动企业研发创新[8]。王红建等进一步研究发现企业金融化对企业创新的影响先是抑制作用，但当实体企业金融化程度超过23%时，就会出现拐点[9]。在这个拐点之后，金融化反而能够促进企业的创新能力。郭丽婷研究发现制造类企业受到的融资约束较小时，金融化对创新是促进的效应，而受到融资约束大时则相反[10]。

2.2. 研究假设

2.2.1. 医药企业金融化与研发创新

医药企业金融化是指医药企业在资产配置时，金融资产的比例不断上升，同时企业的利润增长来源也越来越依赖金融活动产生而不是传统的生产经营活动。

企业金融化的主要动机包括预防性储蓄动机和投机替代动机，如果从预防性储蓄的动机来看，企业可以通过配置金融资产有助于缓解流动性压力，起到“蓄水池”作用，会促进企业研发创新。医药行业具有研发周期极长(新药研发普遍超过10年)、监管审批严格且结果不确定性高、前期沉没成本巨大等突出特点。在此背景下，企业持有适度金融资产能够有效对冲研发失败风险，平滑现金流波动，避免因资金短缺而中断核心研发项目。如果从投资替代的动机来看，企业资源是有限的，当企业为了追求短期超额利润而投资金融资产，这可能对创新活动产生“挤出”效应，抑制企业研发创新。

医药企业作为创新驱动型企业，研发创新是其生产和发展的必要要求[11]。一方面，国家政策对于医药企业的创新发展起到了激励作用，营造了良好的创新环境。另一方面，近年来，医药企业的研发经费和研发投入强度逐年增加，且随着老龄化程度的加深和人们健康意识的增强，中国医药市场广阔，推动着新技术和新产品的开发与应用。因此，在强烈的行业创新导向与政策支持下，医药企业更倾向于以预防性储蓄动机配置金融资产。

综合以上分析，本文提出以下假设：

H1：医药企业金融化会促进企业研发创新。

2.2.2. 医药企业金融化、企业杠杆率与研发创新

阅读现有的文献发现，企业金融化活动会影响杠杆率，主要原因有以下两个方面。第一，企业负债是为了获得新的现金流，融资方式可以分为内部融资与外部融资。内部融资包括可动用的金融资产和留存收益，当企业金融化程度提高后，可动用的金融资产和留存收益也会相应增加，内部融资能力增强，将会降低企业外部融资需求，导致企业整体的杠杆率下降[12]。第二，企业参与金融资产投资，如果可以获得较高的投资回报率，会使得企业利润增加，这进一步降低了企业对负债的需求，进而降低企业杠杆率。此外，企业杠杆率的变化会影响其研发创新活动。从资金现金流的角度来看，当企业杠杆率较高时，意味着企业债务负担较重，企业需要大量的现金流用于偿还债务本息，对企业的现金流造成压力[13]。从风险承担的角度来看，医药企业的参与研发创新具有周期长、高风险、高投入和不确定性的特点，较低杠杆率意味着企业的财务状况较为稳健，风险承受能力更强，企业会更加愿意承担研发创新带来的不确定性风险。

基于此，提出以下假设：

H2：企业杠杆率具有中介效应，医药企业金融化通过降低企业杠杆率从而促进企业研发创新。

2.2.3. 医药企业金融化、政府补助与研发创新

政府补助是指企业从政府无偿取得的货币性资产或非货币性资产，根据财政部印发的《企业会计准则第16号——政府补助》规定，企业应当在财务报表中单独披露与政府补助相关的信息。政府补贴具备着独特的资源和信号双重属性。从资源属性来看，政府补助为企业提供了资金、设备等方面的支持，降低了企业开展研发创新活动的成本与风险，从而缩小了金融资产投资带来的短期超额收益与研发创新活动产生的长期效益间的差距[14]。从信号属性来看，政府补助传递着强烈的政策导向。政府补助信号的释放，对外部投资者有着很大的吸引力，推动着企业的债务融资与风险投资攀升，增强了企业金融化对研发创新的显著正向影响[15]。

基于此，提出以下假设：

H3：政府补助能够加强医药企业金融化对研发创新的促进作用。

3. 研究设计

3.1. 样本选取与数据来源

本文选取了2014~2023年的相关数据来探究医药企业金融化对企业研发创新的影响，并对数据进行了如下处理：(1) 剔除掉ST、ST^*的上市公司和剔除数据表现异常和主要变量数据未披露的样本。(2) 为了避免极端值对数据分析与建模可能造成的影响，对于所有的连续性变量进行1%和99%分位数缩尾(Winsorize)处理。相关数据来自国泰安数据库及各上市公司的年报，本文使用Excel和Stata/MP 18.0进行数据合并、清洗和回归等操作。

3.2. 变量设定

(1) 解释变量：企业金融化(fin)。综合参考孙茹峰的做法[16]，本文研究的金融资产包括交易性金融资产、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额、债权投资、可供出售金融资产净额、其他债权投资、持有至到期投资净额、长期股权投资净额、其他权益工具投资、其他非流动金融资产、投资性房地产净额。

(2) 被解释变量：研发创新(rd)。本文选取研发投入占营业收入的比例作为被解释变量。

(3) 中介变量：企业杠杆率(lev)。本文借鉴广泛的这种衡量方式，从债务资产的角度，选取企业总负债与总资产的比值来表示企业杠杆率。

(4) 调节变量：政府补助(sub)。本文参考王新红的做法，选取政府补助与营业收入的比值作为调节变量[17]。

(5) 控制变量：影响企业研发创新的因素有很多，因此为了更好地说明被解释变量与解释变量之间的关系，选取相关的控制变量。具体变量见表1：

Table 1. Variable definitions

表1. 各变量定义

变量属性	变量名称	变量符号	变量计算公式
被解释变量	研发创新	rd	研发投入 ÷ 营业收入
解释变量	企业金融化	fin	金融资产 ÷ 期末总资产
中介变量	企业杠杆率	lev	期末负债总计 ÷ 期末资产总计
调节变量	政府补助	sub	政府补助总额 ÷ 营业收入
控制变量	盈利性	roe	净利润 ÷ 平均净资产
	企业规模	size	期末总资产的自然对数
	成长性	growth	(本期营业收入 − 上期营业收入) ÷ 上期营业收入
	经营净现金流	cfo	经营活动现金流量金额 ÷ 资产总额
	固定资产比率	fixed	固定资产 ÷ 总资产
	股权集中度	share	第一大股东持股比例
	成立年限	age	ln(当年年份 − 企业成立年份)

3.3. 模型构建

为了检验医药企业金融化对研发创新的影响，验证假设H1，本文构建回归模型(1)，其中rd_i,t是被解释变量，表示第i个企业第t年的研发创新投入。fin_i,t是解释变量，表示第i个企业第t年的金融化程度。β₀是常数项，year_t表示时间固定效应，id_t表示个体固定效应，ε是残差值。在上式的基础上加入控制变量control_i,t，表示第i个企业第t年的情况，构建模型(2)。

${\text{rd}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{fin}}_{i,t}+{\text{year}}_t+{\text{id}}_t+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

${\text{rd}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{fin}}_{i,t}+{\beta }_j{\text{control}}_{i,t}+{\text{year}}_t+{\text{id}}_t+{\epsilon }_{i,t}$ (2)

为了检验企业杠杆率在医药企业金融化对研发创新影响过程中的中介效应，验证H2，本文借鉴温忠麟和叶宝娟的做法构建三阶段模型来检验中介效应[18]，增加构建模型(3)和(4)。

${\text{lev}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{fin}}_{i,t}+{\beta }_j{\text{control}}_{i,t}+{\text{year}}_t+{\text{id}}_t+{\epsilon }_{i,t}$ (3)

${\text{lev}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{fin}}_{i,t}+{\beta }_j{\text{control}}_{i,t}+{\text{year}}_t+{\text{id}}_t+{\epsilon }_{i,t}$ (4)

为了检验政府补助在医药企业金融化对研发创新影响中的调节效应，在模型(2)的基础上加入政府补助(sub)和中心化处理后的交互项fin * sub，设定调节效应模型如(5)。

${\text{rd}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{fin}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{sub}}_{i,t}+{\beta }_3{\text{fin}}_{i,t}\ast {\text{sub}}_{i,t}+{\beta }_4{\text{control}}_{i,t}+{\text{year}}_t+{\text{id}}_t+{\epsilon }_{i,t}$ (5)

4. 实证结果与分析

4.1. 描述性统计

为了从总体上了解样本特征，本文首先对相关变量进行了描述性统计分析，结果如表2所示。由表可知2014~2023年医药上市公司的研发创新(rd)的均值为0.081，最小值为0.00035，最大值为0.773，说明了医药上市公司总体上研发创新投入水平不高，且样本企业之间存在着较大差距；解释变量企业金融化(fin)的均值为0.113，最小值为0.00018，最大值达到了0.643，表明样本企业之间金融化水平差异也较大。

Table 2. Descriptive statistics of variables

表2. 各变量描述性统计

VarName	Obs	Mean	SD	Min	Max
rd	2735	0.081	0.109	0.00035	0.773
fin	2735	0.113	0.130	0.00018	0.643
lev	2735	0.312	0.178	0.042	0.798
sub	2735	0.014	0.016	0.00042	0.099
roe	2735	0.092	0.119	-0.362	0.514
size	2735	22.099	1.044	20.067	24.893
growth	2735	0.162	0.388	-0.589	2.579
cfo	2735	0.070	0.070	-0.130	0.290
fixed	2735	0.184	0.109	0.018	0.509
share	2735	0.314	0.129	0.080	0.683
age	2735	2.965	0.295	2.079	3.526

4.2. 基准回归分析

本文在进行回归分析之前先对数据进行了F检验和豪斯曼检验，根据检验结果，因此本文研究选择适用性较强的固定效应模型。进一步地，本文在模型中固定了个体效应和时间效应，使得回归结果更可靠。

表3展示了医药企业金融化(fin)对研发创新(rd)的基准回归实证结果，第一列fin对rd的回归系数为0.057，第二列是在第一列的基础上加入控制变量，结果显示fin对rd的回归系数为0.045，且在1%的水平上显著。从经济显著性上看，金融化程度(fin)每增加1个标准差，研发投入强度(rd)将提高约0.585个百分点，相当于样本均值的7.22%。结果验证了本文的假设H1成立，即医药企业金融化对研发创新具有促进作用。

Table 3. Benchmark regression results

表3. 基准回归结果

	(1) rd	(2) rd
fin	0.057^***	0.045^***
	(4.740)	(4.099)
roe		−0.106^***
		(−9.493)
size		−0.004
		(−1.547)
growth		−0.013^***
		(−5.538)
cfo		−0.157^***
		(−8.974)
fixed		0.027^*
		(1.909)
share		0.046^**
		(2.259)
age		0.033
		(1.477)
_cons	0.062^***	0.071
	(16.734)	(0.885)
N	2735	2735
R^2	0.088	0.254

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

4.3. 稳健性检验

(1) 更换解释变量。本文参考邓超做法，从狭义金融资产的角度出发，不将长期股权投资纳入金融资产进行回归[19]。由回归结果可知，更换解释变量之后金融化(fin1)对研发创新的影响依然为显著的促进作用，与本文的主回归一致。

(2) 将解释变量滞后。考虑到企业金融化和研发创新可能存在内生性的问题，本文将解释变量滞后一期得到变量(L.fin)，再将该变量与研发创新(rd)做回归分析。结果如表4所示，与原回归结论保持一致。

(3) 更改样本时间。医药行业深受2020~2022年三年疫情的特殊影响，为了验证上述结果的稳健性，本文剔除了2020、2021、2022三年的数据，并进行重新回归。回归结果如表4所示，与前文的回归结论一致。

Table 4. Robustness test

表4. 稳健性检验

	(1) rd	(2) rd	(3) rd	(4) rd
fin	0.045^***
	(4.099)
fin1		0.042^***		0.055^***
L.fin		(3.534)	0.052^*** (4.342)	(3.400)
roe	−0.106^***	−0.106^***	−0.100^***	−0.109^***
	(−9.493)	(−9.525)	(−8.758)	(−8.228)
size	−0.004	−0.005^*	−0.006^*	−0.002
	(−1.547)	(−1.665)	(−1.771)	(−0.535)
growth	−0.013^***	−0.014^***	−0.014^***	−0.012^***
	(−5.538)	(−5.581)	(−5.122)	(−3.419)
cfo	−0.157^***	−0.158^***	−0.157^***	−0.090^***
	(−8.974)	(−9.033)	(−8.466)	(−4.076)
fixed	0.027^*	0.025^*	0.013	0.015
	(1.909)	(1.768)	(0.797)	(1.046)
share	0.046^**	0.045^**	0.050^**	0.045^**
	(2.259)	(2.232)	(2.238)	(2.200)
age	0.033	0.031	0.057^**	0.022
	(1.477)	(1.378)	(2.223)	(0.951)
_cons	0.071	0.085	0.031	0.031
	(0.885)	(1.065)	(0.331)	(0.374)
N	2735	2735	2276	1648
R^2	0.254	0.253	0.262	0.244
F	45.873	45.535	40.714	27.735

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

4.4. 异质性分析

(1) 基于企业产权性质的异质性分析

由表5可知，非国有医药企业金融化对研发创新具有显著的促进作用。这可能是由于大部分国有医药企业的主营业绩稳定，加上有政府资金和资源的支持，研发创新投资方面受到医药金融化影响程度较小。

(2) 基于企业两权合一与分离的异质性分析

企业的所有权和经营权结构是公司治理领域的重要内容，两权合一和两权分离各有其优势和劣势。从回归结果可以看出，两权合一的医药企业金融化对研发创新的促进作用更加明显。两权合一的医药企业在决策时更会从长远的角度考虑，更愿意为了企业的可持续发展而进行研发创新。

Table 5. Heterogeneity analysis

表5. 异质性分析

	国有企业 rd	非国有企业 rd	两权合一企业 rd	两权分离企业 rd
fin	0.016	0.047^***	0.054^***	0.040^***
	(0.803)	(3.742)	(2.953)	(2.721)
roe	−0.034^**	−0.117^***	−0.108^***	−0.095^***
	(−2.466)	(−8.615)	(−4.708)	(−7.056)
size	0.015^***	−0.007^**	−0.001	−0.008^**
	(3.482)	(−2.280)	(−0.222)	(−2.195)
growth	−0.020^***	−0.011^***	−0.015^***	−0.009^***
	(−4.997)	(−4.143)	(−3.499)	(−3.010)
cfo	−0.026	−0.184^***	−0.168^***	−0.146^***
	(−1.300)	(−8.478)	(−4.923)	(−6.732)
fixed	0.014	0.030^*	0.066^**	0.025
	(0.858)	(1.749)	(2.301)	(1.445)
share	0.025	0.047^*	0.094^*	0.020
	(0.888)	(1.901)	(1.961)	(0.824)
age	−0.037	0.028	0.022	0.014
	(−1.309)	(1.022)	(0.485)	(0.521)
_cons	−0.204^*	0.163^*	0.039	0.189^*
	(−1.681)	(1.684)	(0.254)	(1.791)
N	514	2221	1063	1672
R^2	0.210	0.274	0.259	0.219
F	6.583	40.395	15.905	22.327

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

4.5. 进一步分析

4.5.1. 企业杠杆率

为了探究企业杠杆率在医药企业金融化对研发创新影响中是否发挥中介作用，运用上述模型(2)~(4)进行回归，回归结果见表6，从第(1)列可以看出金融化对研发创新的回归系数为0.045，显示医药企业金融化会促进研发创新；从第(2)列可以看出金融化对杠杆率的回归系数为负，说明医药企业金融化可以减少对外部债务融资的依赖，降低企业杠杆率；从第(3)列可以看出企业杠杆率对研发创新投入的回归系数为负数，企业杠杆率的降低对研发创新产生促进作用。所以根据三步逐步回归检验结果得出，企业杠杆率在医药企业金融化对研发创新影响过程中具有部分中介效应，验证假设H2成立。

Table 6. Mediation effect test

表6. 中介效应检验

	(1) rd	(2) lev	(3) rd
fin	0.045^***	−0.067^***	0.043^***
	(4.099)	(−2.794)	(3.976)
lev			−0.019^**
			(−2.043)
roe	−0.106^***	−0.131^***	−0.108^***
	(−9.493)	(−5.382)	(−9.669)
size	−0.004	0.037^***	−0.004
	(−1.547)	(6.152)	(−1.275)
growth	−0.013^***	0.029^***	−0.013^***
	(−5.538)	(5.454)	(−5.275)
cfo	−0.157^***	−0.116^***	−0.160^***
	(−8.974)	(−3.011)	(−9.091)
fixed	0.027^*	0.232^***	0.031^**
	(1.909)	(7.532)	(2.204)
share	0.046^**	0.126^***	0.048^**
	(2.259)	(2.817)	(2.377)
age	0.033	0.265^***	0.038^*
	(1.477)	(5.459)	(1.700)
_cons	0.071	−1.273^***	0.046
	(0.885)	(−7.290)	(0.568)
N	2735	2735	2735
R^2	0.254	0.118	0.256
F	45.873	17.948	43.617

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

4.5.2. 政府补助

为了探究政府补助这一变量在金融化对医药企业研发创新影响中是否具有调节效应，本文整理了样本医药企业2014~2023年的政府补助数据。首先对解释变量企业金融化水平(fin)和调节变量政府补助(sub)进行了去中心化处理，并设计交互项fin * sub。从回归结果可以看出(见表7)，企业金融化(fin)对研发创新(rd)的系数为正；政府补助(sub)系数为正；交互项fin * sub的系数为正，综合以上可以表明政府补助会加强医药企业金融化对研发创新的促进作用，研究假设H3成立。

Table 7. Adjustment effect test

表7. 调节效应检验

	rd	rd
fin	0.045^***	0.040^***
	(4.099)	(3.708)
sub		0.489^***
		(6.281)
fin^*sub		2.082^***
		(5.311)
roe	−0.106^***	−0.101^***
	(−9.493)	(−9.194)
size	−0.004	−0.004
	(−1.547)	(−1.288)
growth	−0.013^***	−0.010^***
	(−5.538)	(−3.967)
cfo	−0.157^***	−0.144^***
	(−8.974)	(−8.333)
fixed	0.027^*	0.030^**
	(1.909)	(2.163)
share	0.046^**	0.043^**
	(2.259)	(2.144)
age	0.033	0.021
	(1.477)	(0.943)
_cons	0.071	0.078
	(0.885)	(0.991)
N	2735	2735
R^2	0.254	0.281
F	45.873	47.130

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

5. 研究结论与建议

5.1. 研究结论

本文基于实体企业“脱实向虚”的现象背景，聚焦于医药上市企业，研究发现在当前样本与观测期内，医药企业金融化能够促进其研发创新，这一结论揭示了在医药这一特定的高研发强度、高风险行业、尚未普遍过度金融化中，金融化更可能扮演“蓄水池”的辅助角色。通过金融化配置，缓解了企业的偿债压力，从而促进了企业研发创新。政府补助在医药企业金融化对研发创新的影响中起着正向调节作用，加强了金融化对研发创新的促进作用。相较于国有企业和两权分离的医药企业，非国有和两权合一的医药企业金融化对研发创新的促进作用更加明显。

5.2. 政策建议

(1) 完善金融政策支持体系，拓宽医药企业融资渠道。医药企业研发创新周期长，风险高，不确定性大，普遍面临着“融资难”的问题。因此，政府可以鼓励金融机构针对医药企业研发创新的特点开发专门的金融产品和服务，提高其放贷积极性。同时要可以拓宽医药企业直接融资渠道，支持符合条件的医药企业在资本市场融资，尤其是鼓励创新型医药企业在科创板等板块上市，简化上市审批流程。

(2) 应加强对金融市场的监管，构建更加完善的金融监管体系，防止企业过度投资行为。尽管本文通过实证分析结果表明医药企业金融化对企业研发创新起着促进作用，但这种关系可能随着金融化程度的加深而出现存在拐点。随着实体企业“脱实向虚”现象愈发明显，政府需发挥监管职能，对金融市场进行严格监管，维护市场秩序。完善相关的制度体系来阻止资本过度流入金融市场，对于操纵市场、内幕交易等违法行为要依法严惩，以维护投资者的合法权益。

(3) 优化政府补助资金分配与管理。根据前文的实证分析发现，政府补助会增强医药企业金融化对研发创新的促进作用，因此政府补助作为政府重要的财政支出，政府部门有必要不断优化政府补贴的分配和管理方式。在分配补助资金时，应根据医药企业的研发投入强度、创新项目阶段和潜力等因素，制定更为精准的补助资金分配标准，助力医药行业的转型升级。在政府补助资金的监管方面，要加强对政府补助资金使用情况的全程监督，要求企业定期提交详细的资金使用报告。