经济新形势下医药制造业上市公司财务竞争力实证分析

Research on Financial Competitiveness Evaluation of Pharmaceutical Manufacturing Listed Companies under the Background of Epidemic

摘要: 医药制造业的发展是保障和提升人民健康水平的重要基础。近年来，随着全球健康需求的变化和科技的进步，医药制造行业面临着不断变化的市场环境和激烈的竞争。为了评价和比较不同医药制造公司在新形势下的竞争力水平，本文基于100家医药制造业上市公司2020~2022年的财务数据，从盈利能力、偿债能力、发展能力、营运能力、研发投入能力五个方面构建了财务竞争力评价指标体系，并运用因子分析法和K-means聚类分析法进行深入比较和分析。本研究结果将有助于医药制造企业识别自身的竞争优势与劣势，进而制定相应的发展战略，推动整个行业竞争力的提升。

Abstract: The development of pharmaceutical manufacturing industry is an important foundation for safeguarding and improving people’s health. In recent years, with the change of global health demand and the progress of science and technology, the pharmaceutical manufacturing industry is facing a constantly changing market environment and fierce competition. In order to evaluate and compare the competitiveness level of different pharmaceutical manufacturing companies in the new situation, based on the 2020~2022 financial data of 100 pharmaceutical manufacturing industry listed companies, this paper constructs a financial competitiveness evaluation index system from five aspects: profitability, debt paying ability, development ability, operation ability and R&D investment ability. The factor analysis method and K-means clustering analysis method are used for in-depth comparison and analysis. The results of this research will help pharmaceutical manufacturers’ industry companies to recognize their own competitive advantages and disadvantages, so as to formulate corresponding development strategies and promote the competitiveness of the whole industry.

1. 引言

高技术产业是推动科技创新的重要力量，而医药制造业作为我国重点发展的高技术产业之一，不仅关乎国计民生，更与国民的生命安全和健康水平息息相关 [1] 。2020~2022年期间，新冠病毒肆虐全球，医药制造企业为保障人民健康、维护社会稳定和促进经济发展做出了巨大贡献，也给国家带来了巨大的国际影响力 [2] 。2022年1月，工业和信息化部、国家发展和改革委员会等九个部门联合颁布了《“十四五”医药工业发展规划》对医药工业提出了更高的标准和要求，要求推动医药制造能力系统升级 [3] 。同时，医药制造业市场规模巨大，我国已成为全球第二大医药市场 [4] ，市场竞争整体激烈。因此，全面探究在激烈市场竞争以及不断变化的经济形势背景下医药制造业上市公司的可持续竞争优势有着极其重要的意义，鉴于此，有不少国内学者进行医药制造企业的财务方面研究，叶陈毅等以2018年医药制造业74家上市公司为研究对象，构建包含发展能力、营运能力、盈利能力、偿债能力的综合业绩评价指标体系 [5] 。宋涛等选取了2019年江苏和上海的26家医药制造业上市公司研究其财务绩效的评价 [6] 。但现有的相关文献和财务评价体系大多集中于评价企业的财务绩效，且研究时间范围未能涵盖一些特殊的市场环境变化。

基于此，本文从财务竞争力的角度，聚焦于2020~2022年时间段，选取了沪深主板A股100家医药制造业上市公司作为研究对象，创新性地将研发投入能力纳入财务竞争力评价体系中；然后，采用因子分析法对所选取的财务竞争力评价指标进行降维处理，提取出主要的影响因子并计算主因子得分及公司排名；在此基础上，运用K-means聚类分析法对这100家公司进行分类分析；最后，得出研究结论与建议。本文研究提供了一种相对全面评价医药制造企业财务竞争力的指标体系，有助于行业内其他公司应用此评价方法去找出在疫情背景下自身的竞争优势与不足，及时调整发展战略，推动行业整体竞争力的提升。

2. 医药制造业上市公司财务竞争力评价指标体系构建

2.1. 指标选取原则

在财务指标的选取上，本文遵循以下五方面原则。

1) 全面性原则，财务竞争力评价指标的选取应较为全面地反映公司的财务竞争力状况。

2) 可比性原则，选取的指标在不同公司之间应具有可比性。

3) 客观性原则，选择的指标应保持公平公正客观、实事求是，尽量避免受到个人主观因素的影响。

4) 可操作性原则，选取指标应考虑到数据的可获取性以及是否内涵清楚明了，在实践中是否具有可操作性。

5) 系统性原则，财务竞争力评价指标体系作为一个系统，要求选取的指标要形成一个有机整体，不能只重视某一方面的指标与内容。

2.2. 指标选取

财务竞争力指标可以量化地反映企业的财务状况和市场竞争力。一般来说，上市公司的财务状况评价指标体系通常包括营运能力、偿债能力、盈利能力和成长能力这四大类 [7] 。考虑到医药制造业具有高度的专业性和技术密集型特性，研发投入能力的强弱直接关系到医药制造业公司的核心竞争力。因此，本文构建的医药制造业上市公司财务竞争力评价指标体系不仅包括盈利能力、偿债能力、成长能力等方面，还关注了其研发投入占营业收入比例、研发人员数量占比情况，最终构建了由5个一级指标，16个二级指标的财务竞争力评价指标体系(见表1)。

Table 1. Evaluation index system

表1. 评价指标体系

3. 因子分析法

3.1. 因子分析法简述

因子分析法是一种统计分析方法，最早由英国心理学家C.E.斯皮曼在1904年提出，通过把关系复杂的多个相关变量( $X_1,X_2,\cdots ,X_n$ )归集为少数几个综合因子( $F_1,F_2,\cdots ,F_n$ )来简化数据结构并分析数据现象。因子分析模型表达式如(1)所示。

$\{\begin{array}{l}{X}_1=a_{11}{F}_1+a_{12}{F}_2+\cdots +a_{1m}{F}_m+e_1\\ X_2=a_{21}{F}_1+a_{22}{F}_2+\cdots +a_{2m}{F}_m+e_2\\ ⋮\\ X_p=a_{p1}{F}_1+a_{p2}{F}_2+\cdots +a_{pm}{F}_m+e_p\end{array}$ (1)

3.2. 样本选取及数据预处理

本文参考2012年修订的《证监会行业分类指引》分类标准，选取172家沪深主板A股医药制造业上市公司作为初始研究样本，筛除ST、*ST板块及数据披露不全、数据表现异常的公司之后，最终以100家医药制造业上市公司为研究对象。所有财务指标数据来自国泰安数据库(CSMAR)以及各上市公司的年报。

为了消除各指标之间的量纲和变动差异性，以便进行后续因子分析，通常需要对原始数据进行正向化和标准化处理。在财务竞争力评价指标体系中，资产负债率被认为是适度化指标，因此对其进行了正向化处理。在对数据正向化处理之后，利用SPSS26.0软件进行Z-score标准化处理，使得处理后的数据近似符合(0, 1)的标准正态分布。为了减少单年财务数据受偶然性因素的影响和探究2020~2022年整体财务状况，本文选取2020、2021、2022三年数据的均值进行后续研究分析。

3.3. 可行性检验

KMO检验和巴特利特(Bartlett)球形检验是两种常用的统计学检验方法，分别用来检验数据的适合性和相关性。本文利用SPSS26.0对经过数据预处理后的指标数据进行检验，KMO的统计量数为0.728 > 0.5，且Bartlett球形度检验的显著性值为小于0.5，表明本文选取的数据适合进行因子分析(见表2)。

Table 2. KMO and Bartlett sphericity test

表2. KMO和巴特利特球形度检验结果

3.4. 主因子的提取与命名

本文采用主成分分析法进行因子提取，大部分的指标提取都在0.8以上，说明从整体上看，提取的指标对原始变量的解释程度较好(见表3)。

如表4所示，前5个因子的累积方差达到83.455%，大于80%，且经过旋转处理后的累积方差等于旋转之前的，这说明这5个因子可以作为公共因子解释原始变量中83.455%的信息，且因子分析的整体有效性较强。

根据旋转后的成分矩阵中变量的因子载荷值进行因子命名(见表5)。在F₁主因子上载荷最高的是反映企业盈利能力的总资产净利润率、净资产收益率和投入资本回报率指标，依次是0.953、0.952、0.945，所以将F₁命名为盈利能力因子；在F₂主因子上载荷最高的是反映企业偿债能力的速动比率、流动比率、资产负债率指标，依次是0.943、0.920、0.875，所以将F₂命名为偿债能力因子；在F₃主因子上载荷最高的是反映企业可持续发展水平的净资产收益率增长率和净利润增长率指标，依次是0.960、0.912，所以将F₃命名为发展能力因子；在F₄主因子上载荷最高的是反映企业营运能力的存货周转率、总资产周转率、流动资产周转率指标，依次是0.783、0.684、0.638，所以将F₄命名为营运能力因子；在F₅主因子上载荷最高的是反映企业研发投入能力的研发人员数量占比和研发投入占营业收入比例指标，依次是0.859、0.804，所以将F5命名为研发投入能力因子。

Table 3. Factor variance

表3. 因子方差

Table 4. Total variance interpretation

表4. 总方差解释

Table 5. Rotated component matrix

表5. 旋转后的成分矩阵

3.5. 因子得分计算

本文采用最小二乘法的回归分析来计算因子得分系数，得到因子得分系数矩阵(见表6)。

Table 6. Factor score coefficient matrix

表6. 因子得分系数矩阵

由表6成分得分系数矩阵，可以得出盈利能力因子F₁、偿债能力因子F₂、发展能力因子F₃、营运能力因子F₄、研发投入能力因子F₅的得分表达式(2)~(6)。

$\begin{array}{c}{F}_1=0.038X_1+0.190X_2-0.054X_3-0.034X_4-0.094X_5+0.200X_6\\ +0.165X_7-0.020X_8+0.191X_9+0.192X_{10}+0.189X_{11}\\ +0.053X_{12}-0.021X_{13}-0.103X_{14}+0.016X_{15}-0.072X_{16}\end{array}$ (2)

$\begin{array}{c}{F}_2=-0.380X_1-0.064X_2-0.019X_3+0.346X_4-0.015X_5-0.052X_6\\ +0.064X_7+0.346X_8+0.004X_9-0.041X_{10}+0.026X_{11}\\ +0.037X_{12}-0.049X_{13}+0.143X_{14}-0.136X_{15}-0.030X_{16}\end{array}$ (3)

$\begin{array}{c}{F}_3=0.007X_1-0.045X_2+0.519X_3-0.023X_4+0.568X_5-0.086X_6\\ +0.024X_7-0.015X_8-0.048X_9-0.018X_{10}-0.039X_{11}\\ -0.048X_{12}+0.041X_{13}-0.027X_{14}-0.044X_{15}-0.023X_{16}\end{array}$ (4)

$\begin{array}{c}{F}_4=-0.140X_1-0.008X_2-0.016X_3+0.087X_4-0.011X_5-0.071X_6\\ -0.255X_7+0.031X_8+0.019X_9-0.013X_{10}+0.004X_{11}\\ +0.381X_{12}+0.357X_{13}+0.585X_{14}+0.061X_{15}+0.090X_{16}\end{array}$ (5)

$\begin{array}{c}{F}_5=0.133X_1-0.007X_2-0.000X_3+0.004X_4-0.008X_5+0.042X_6\\ -0.127X_7-0.058X_8-0.029X_9+0.008X_{10}-0.026X_{11}\\ -0.063X_{12}+0.009X_{13}+0.136X_{14}+0.630X_{15}+0.568X_{16}\end{array}$ (6)

然后，根据5个主因子相对应的方差贡献率作为权重加权计算综合因子F得分，如表达式所示(7)。

$F=\frac{34.685}{83.455}\times F_1+\frac{18.170}{83.455}\times F_2+\frac{11.844}{83.455}\times F_3+\frac{10.761}{83.455}\times F_4+\frac{9.878}{83.455}\times F_5$ (7)

最后，经过(1)~(6)公式的计算，得到100家样本公司的各因子得分及综合得分，依据降维思想从高到低进行排序，由于篇幅原因，只展示财务竞争力综合排名为前10名的企业(见表7)。

Table 7. Comprehensive factor scores and rankings

表7. 综合因子得分及排名

4. K-Means聚类分析

4.1. K-Means聚类算法简述

K-Means聚类算法，又称为K均值聚类算法，是一种基于欧氏距离的循环迭代聚类算法，由James MacQueen在1967年提出。主要思路是：首先将准备的所有样本分为K类，随机选取K个样本作为各个类别的初始聚类中心；然后依次计算每个样本到K个聚类中心的欧氏距离d，将所有样本分配到距离最近的类别中并根据聚类结果，重新计算聚类中心，重复此步骤，直到各类的聚类平方和误差最小。聚类平方和误差函数公式(8)所示(其中p表示样本对象，m_i表示是C_i类的一个平均值)。与其他算法相比，K均值聚类的原理相对简单，适用于各种类型的数据，可扩展性强，方便和其他模型结合使用。

$SSE={\displaystyle {\sum }_{i=1}^k{\displaystyle {\sum }_{p\in C_i}{\Vert p-m_i\Vert }^2}}$ (8)

4.2. 聚类分析

本文运用K-means聚类分析法，根据上述因子分析中算出的主因子得分将100家医药制造业上市公司划分为不同的群组，这种方法可以基于财务指标的相似性对公司进行分类，从而揭示不同公司在偿债能力、营运能力、发展能力、研发投入能力方面的特点和差异，有助于发现行业内的不同竞争模式以及针对性的给出相关建议。利用SPSS 26.0软件对这100家医药制造业上市公司进行K-means聚类分析，将具有相同财务特征的企业归为一类，最终归为五类(见表8)。

Table 8. Number of companies in each cluster

表8. 每个聚类中的公司数量

1) 第一类公司：明德生物、达安基因、万泰生物。由表9，可以发现这类公司盈利能力得分远远高于其他类别的公司，其他能力得分也比较靠前。这说明在2020~2022年期间，三家公司的综合实力较强，具有很大竞争优势。探究其原因，发现2019年底新冠疫情爆发后，全国对核酸检测的需求大幅度增加，而这三家公司在核酸检测领域中都占据重要地位，从中获得了巨大的利润收入，因此在盈利方面优势明显。然而，随着未来市场需求的变化以及行业内竞争环境的加剧，可能会导致这些公司盈利能力下降。

Table 9. Financial characteristics of the five companies after clustering

表9. 聚类后五类公司的财务特征

2) 第二类公司：通化东宝、上海莱士、力生制药等13家公司。这类公司的偿债能力和研发投入能力在行业内占有优势，但在盈利能力和营运能力方面上表现不足。这类公司具有很大的发展潜力，在未来需要继续保持优势，并通过优化业务流程、提高生产效率、利用大数据进行精准营销等方式来提高营运能力和盈利能力。

3) 第三类公司：云南白药、以岭药业、基蛋生物等81家公司。这类公司数量比较多，也体现着医药制造行业大部分上市公司的共同特征，即研发投入能力较弱，但是整体发展上仍具有较好的潜力与优势。这类公司需要加大研发投入，引进和培养更多高技术的专业人才，并找出与龙头企业存在的差距，全面提高综合能力。

4) 第四类公司：卫信康。这类公司的营运能力和研发投入能力突出，但盈利能力不足。通过查看企业年报发现，虽然2020~2022年盈利能力不佳，但是整体趋势上是逐渐提升的，仍然具有长远的发展潜力。未来在保持研发费用的同时，进一步降低管理和销售费用，并拓展新的业务领域以增加收入分散风险。

5) 第五类公司：华北制药、太龙药业。这类公司的发展能力和偿债能力不足，需要适当利用财务杠杆的作用，合理控制负债规模，优化资产结构，以提高其偿债能力。同时，通过自主创新、人才培养、聚焦生物药产业和拓展国际市场等多种策略，不断提升其自身的发展能力。

5. 结论与建议

本文构建了财务竞争力评价指标体系，并对100家医药制造业上市公司2020~2022年的财务竞争力指标数据进行因子分析处理，一方面计算出了各公司的财务竞争力综合得分与排名，另一方面也为行业内其他公司评价自身财务竞争力提供参考依据。其次，在因子分析的基础上，利用其计算出的各公因子得分进行K-means聚类分析，将具有相同财务特征的上市公司归为一类，从而简化数据维度，便于更有针对性的进行分析。基于以上研究分析，得出如下的结论与建议。

1) 推动产业升级转型，优化盈利模式。根据由上述表4可知，盈利能力因子对于整个财务竞争力评价的方差贡献率是最高，占32.803%，是财务竞争力的核心，因此提高盈利能力十分关键。但就100家样本公司来说，2020~2022年盈利因子得分为正值的仅有42家企业，不足一半，这说明医药制造行业总体盈利能力还需要进一步提高。医药制造业企业应密切关注国家和地方政策动态，根据市场需求，及时调整经营策略，优化产业布局，深化产业融合，提升盈利能力，以维持企业稳定发展。同时，可以通过优化生产流程、提高生产效率等方式来增加盈利空间，加强品牌建设和营销策略，提高盈利竞争力。

2) 提升创新能力，增强研发投资力度。本文研究财务竞争力指标将研发投入能力考虑其中，如表4，发现研发投入能力因子、营运能力因子、发展能力因子对于整个财务竞争力评价的方差贡献率相差不大，分别为9.878%、10.761%、11.844%，这说明研发投入能力对于提升财务竞争力至关重要。通过K-means聚类分析发现，医药制造业内大部分上市公司的研发投入能力不足，但随着科技的发展，创新驱动着医药制造业的转型升级，也越来越成为推动其发展的关键性因素。企业首先要强化创新意识，制定长期研发投入计划、确保研发活动的可持续性。还应通过与高校、科研机构等进行科研合作，建立创新驱动型团队和创新型研发机制，促进技术转化与应用。

3) 提升应对突发公共卫生事件的能力，加强国际间的信息共享和协同机制。新冠肺炎疫情的爆发暴露出了一部分医药制造业公司在应对突发公共卫生事件方面的不足，企业应加强应急能力包括储备适当应急物资和健全应急预案，以应对未来可能会出现的类似事件。同时，国内医药制造业企业要坚持“引进来”和“走出去”相结合的战略，引进国外先进技术成果和资源，积极地走向海外市场，参与到全球竞争中，推动中国医药制造产业创新升级。

NOTES

^*通讯作者。