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商业信用、渠道维护对医药制造企业绩效的影响实证研究

2020-02-16 15:42 来源:www.xdsyzzs.com 发布:现代商业 阅读:

李浩璞  商丘学院商学院

摘要:文中选取2011年~2017年医药制造企业上市公司的面板数据,使用Eviews10软件选用OLS方法研究商业信用、渠道维护对医药制造企业绩效的影响。实证研究发现,宽松的商业信用有利于医药制造企业绩效的提高;渠道维护费用的变动对医药制造企业绩效影响不明显;规模大的医药制造企业,会弱化商业信用对企业绩效的正向影响。

关键词:医药制造企业;商业信用;渠道维护;企业绩效

一、引言

医药企业目前竞争十分激烈,国家药监局数据显示,截止201811月,全国共有原料药和制剂生产企业4441家;全国共有《药品经营许可证》持证企业50.8万家;全国实有医疗器械生产企业1.7万家;全国共有二、三类医疗器械经营企业51.1万家。

医药行业营销模式导致了医药企业销售费用占比巨大,主要有两种模式,一种是代理商代销模式,这是市场最常见的模式,代理商具有较强的医院、药店等终端资源,因此企业为满足代理商利益,维护渠道关系,建立渠道优势,同时也承担了较高的维护费用。二是企业自有营销团队,这种模式虽然可以减少代理商,但是拓展渠道依然需要较高的花费。

随着医疗改革的逐步深入,仿制药一致性评价、“两票制”等政策推进,医药企业进入了企业整合、全面提速转型期。文中对医药企业为客户提供的商业信用,以及渠道维护费对整体绩效的影响进行分析,提出一些建议。

二、文献回顾与研究假设

(一)文献回顾

针对医药上市公司研究,郭晓玲,李凯研究了医药制造业上市公司买卖双方势力对资产专用性、研发投入的影响,得出买卖双方势力与企业研发投入呈现“倒U型”关系,买卖双方势力对具有高资产专用性强度的医药企业研发投入产生的“倒U型”影响更为显著[1]。卞娜,李美羽,孙文博研究了医药制造业上市公司董事会人力资本对研发投入的影响,得出选择教育水平较高的董事及具有输出职能职业背景的董事进入董事会,有助于促进企业研发资本投入与人员投入[2]。江其玟,褚扬研究了医药企业上市公司内部控制对财务绩效的影响,得出针对医药公司的财务绩效,整体上内部控制有效性高对其有促进作用[3]

针对企业商业信用研究,杜晓荣,陈骏,谢旭研究了中小板上市公司商业信用对企业成长性的影响,得出中小板上市公司商业信用使用率与成长性正相关[4]。陈正林研究了制造业上市公司客户集中度、行业竞争对商业信用的影响,得出客户集中度越高,企业为客户提供的商业信用就越多;相对于国有控股公司,上下游竞争和行业竞争共同作用使得非国有控股公司为客户提供更多的商业信用[5]

(二)研究假设

商业信用是企业在购销过程中形成的借贷关系,是一种自发性经营负债,属于短期融资。商业信用被认为可以缓解采购商在采购过程中的资金短缺,同时可以增加销售商的销售额,相对于银行贷款等融资方式来说,具有限制条件少、融资成本低、审批手续简单。因此,商业信用在商业过程中被广泛的采用。医药行业的行业属性使得医药企业主要客户以大客户为主,加上医药产品同质化严重,因此商业信用的宽松,会有利于企业产品的销售。对此提出假设1

H1:商业信用的宽松政策,有利于医药企业的绩效。

规模较大的医药企业,要面对激烈的竞争市场可能会对客户提供较多的商业信用,虽然这种做法会给生产带来一定的规模经济效应,但是提供过高的商业信用,势必会增加企业的应收款项管理成本以及预期坏账成本,使得总绩效没有改善。对此提出假设1a

H1a:规模大的医药企业,会弱化商业信用对企业绩效的正向影响。

医药行业营销模式使得医药企业的销售费用较高,企业为了争取代理商资源,会承担较高的费用,但是由于终端资源的有限性以及代理商渠道的刚性,使得花费过高的成本对企业绩效也没有效果。对此提出假设2

H2:渠道维护费用的变动,对医药企业绩效不明显。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

选取2011年~2017年度的医药制造业上市公司为研究样本,主要是生物制药、医疗器械上市公司,数据来源于同花顺、企业年报,经Excel整理得到。在样本选择处理上,了以下情形的样本公司:(1)剔除ST*ST公司;(2)当年发生亏损的公司;(3)数据缺失的公司,最终得到413个观测值。经观测,数据极端值较少,以及观测值的限制,没有做缩尾处理。

(二)变量定义

1.被解释变量

企业财务绩效。文中选择净资产收益率ROE,是反映股东权益收益水平的核心指标,可以衡量公司运用自有资本的效率。

2.解释变量

商业信用。参考陈正林(2017)的指标选取,定义“应收账款/总资产”为商业信用。

渠道维护强度。医药行业的营销模式,销售费用在三大期间费用中占比很高,而企业渠道维护费用在销售费用占比很高,因此这里定义“销售费用/总资产”为渠道维护强度。

3.控制变量

文中选取资产负债率、经营活动现金流比率、企业规模、年度作为控制变量。变量的说明见表1

1 变量说明

 

变量符号

变量名称

变量定义

被解释变量

ROE

净资产收益率

净利润/净资产

解释变量

TC

商业信用

应收账款/总资产

CHANNEL

渠道维护强度

销售费用/总资产

控制变量

LEV

资产负债率

总负债/总资产

OCF

经营活动现金流比率

经营现金流量/年初总资产

SIZE

企业规模

总资产的自然对数

YEAR

年度

样本为该年度,取值为1,否则为0

(三)模型设计

用模型(1)来检验假设1、假设2

模型设计

四、实证结果

(一)描述性统计与Pearson相关性分析

描述性统计如表2所示,ROE均值为0.1369,盈利能力平均水平较低,标准差为0.1071,最大值为0.4911,最小值为-0.4936,盈利能力差异较大。TC均值为0.1206,标准差为0.0860,最大值为0.3689,最小值为0.0008,反映各企业为客户提供的商业信用差异较大。CHANNEL均值为0.1141,标准差为0.1023,最大值为0.6867,最小值为0.0005,反映各企业渠道维护费用相差较大。

变量描述性统计

Variable

Observations

Mean

Std. Dev.

Minimum

Maximum

ROE

413

0.1369

0.1071

-0.4936

0.4911

TC

413

0.1206

0.0860

0.0008

0.3689

CHANNEL

413

0.1141

0.1023

0.0005

0.6867

LEV

413

0.2860

0.1791

0.0334

0.8407

OCF

413

0.1139

0.1905

-2.2043

0.5066

SIZE

413

22.0957

0.9123

20.1694

24.2902

如表3所示,TCROEPearson 相关系数为显著正相关,CHANNELROE的系数不显著,初步说明商业信用会增加企业绩效,渠道维护费用与企业绩效不相关。其他解释变量之间相关系数基本上小于0.5,系数较小,说明模型不存在严重的共线性问题。

3  Pearson 相关系数矩阵

 

ROE

TC

CHANNEL

LEV

OCF

SIZE

ROE

1

 

 

 

 

 

TC

0.1579***

1

 

 

 

 

CHANNEL

-0.0014

0.0061

1

 

 

 

LEV

-0.1604***

0.2112***

0.0340

1

 

 

OCF

0.6219***

0.0056

0.0788

-0.2166***

1

 

SIZE

0.1549***

0.1343***

0.0474

0.2857***

0.0418

1

注:*** *** 分别表示在10%5%1%的水平下显著(双尾)

(二)回归分析

为了验证假设1,假设1a,假设2的假设是否正确,将采集的数据代入设计模型进行检验,使用Eviews10软件,选用OLS方法进行回归分析。

4 回归结果

 

1

2

Variable

Coefficient

t-Statistic

Coefficient

t-Statistic

TC

0.4407***

4.0106

4.5843***

2.9251

SIZE

 

 

0.0410***

3.5092

TC*SIZE

 

 

-0.1956***

-2.7627

CHANNEL

-0.0271

-0.3046

-0.0385

-0.7188

LEV

-0.0602*

-1.5720

-0.0629**

-2.1393

OCF

0.2787***

12.4419

0.3014***

14.3080

YEAR

control

control

N

413

413

R-squared

0.6461

0.3885

Adjusted R-squared

0.5834

0.3795

F-statistic

10.3076

42.9944

Prob(F-statistic)

0.0000

0.0000

注:*** *** 分别表示在10%5%1%的水平下显著(双尾)

假设1提出商业信用会增加企业绩效,假设2提出渠道维护费对企业绩效影响不大,表4的列(1)列示了回归结果。变量TC的系数在1%的水平下显著为正,t值为4.0106,变量CHANNEL的系数没有显著性,这一结果支持了假设1和假设2

控制变量LEV的系数在10%的水平下显著为负,t值为-1.5720,说明负债率的提高对企业绩效有负向影响,这符合融资优序理论的结论。变量OCF的系数在1%的水平下显著为正,t值为12.4419,说明保持良好的经营现金流有利于企业绩效的提高。

假设1a提出规模大的企业,会弱化商业信用对企业绩效的正向影响效果,表4的列(2)列示了回归结果。变量TC的系数在1%的水平下显著为正,t值为2.9251,变量SIZE的系数在1%的水平下显著为正,t值为3.5092,变量TC*SIZE的系数在1%的水平下显著为负,t值为-2.7627,这一结果支持了假设1a

(三)Hausman检验

对模型(1)进行Hausman检验,截面数据采用固定效应,时间序列采用随机效应模型,如表5所示。经检验,模型(2)也符合Hausman检验结果。

5  Hausman检验

 

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Period random

4.0819

4

0.3950

(四)稳健性检验

选择更换变量衡量方式进行稳健性检验,将被解释变量ROE变换为ROAEBIT Margin指标进行检验,检验结果与文中主要结果一致,即商业信用、渠道维护对企业绩效的影响与变更变量前一致。

五、结论与启示

文中选取医药制造业上市公司为样本,实证研究发现了商业信用、渠道维护费用对医药制造企业影响。得出以下结论:第一,医药制造企业在激烈的市场竞争中,可以采用较为宽松的商业信用来提升企业绩效。第二,规模较大的医药制造企业,在为客户提供较多商业信用的同时,应收款项管理成本及预期坏账成本也在上升,最终可能导致企业绩效下降。第三,由于医疗行业终端资源的有限性以及代理商渠道刚性的存在,企业花费较多的渠道维护费用对于企业绩效没有显著影响。

在医疗行业深化改革的背景下,优势企业业务整合,落后产能企业出清。面对医药产品同质化严重的红海市场,医药制造企业可以通过为客户提供商业信用的方式,而不是增加渠道维护费用的方式来提高企业绩效,同时要注意管理成本和坏账成本的提升对企业绩效的反向影响。

参考文献:

[1]郭晓玲,李凯.市场势力、资产专用性与企业研发投入:来自卖方与买方双维度考量的实证研究[J].科技进步与对策,201906.

[2]卞娜,李美羽,孙文博.董事会人力资本对企业技术创新投入影响的实证研究--基于中国沪深两市医药制造业上市公司的经验证据[J].技术经济与管理研究,201807.

[3]江其玟,褚扬.上市公司内部控制对财务绩效的影响机理--基于医药行业的数据[J].财会通讯,201832.

[4]杜晓荣,陈骏,谢旭.商业信用对企业成长性的影响研究--基于中小企业板上市公司的思考[J].重庆理工大学学报(自然科学),201705.

[5]陈正林.客户集中、行业竞争与商业信用[J].会计研究,201711.

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