生物制药公司的投资与融资决策
开发治疗疾病的新药是一项重要的社会公益事业，也是推动经济增长与福祉的重要动力。因此，多数政府都有意促进此类投资。然而，生物制药公司等研发密集型企业所处的环境日益竞争激烈、风险高企，研发投资往往规模巨大，回报也高度不确定。
是什么促使生物制药企业进行这些投资？哪些因素会影响它们的投资，以及投资者支持这些投资的意愿？要回答这些问题，我们需要了解这些企业投资与融资决策背后的经济学原理、其风险特征的演变，以及竞争所产生的影响。
当前的公司理论虽然对许多行业作出了诸多预测，但由于研发密集型企业具有特殊特征，这些理论未必适用于它们。例如，此类企业的研发支出往往远远超过其在土地、厂房和设备上的支出；由于研发投资风险高且分阶段进行，加之许多时期内投资后的现金流无法观察，研发项目的资本预算和融资在性质上可能与其他资本项目大不相同（参见 Myers 和 Howe 1997；他们阐述了制药行业面临的这些问题）。此外，研发密集型行业的竞争会影响某项研发投资赢得专利竞赛的可能性，也会影响专利到期后的利润。在生物制药（biopharma）行业，竞争的影响尤为显著：监管变化、技术进步降低了进入成本，以及专利到期与新疗法高昂的开发成本相互叠加，都加剧了竞争压力（例如 Caves 等，1991；Grabowski 和 Vernon，1992，及其他研究）。这些因素压缩了现有产品所带来的利润空间，而这些产品与既有资产相关，对研发投资产生了重大影响。
新证据
在我们的研究中，我们考察竞争环境如何影响研发密集型企业的投资和资本结构决策，以及其财务风险特征（Thakor 和 Lo，2015）。我们之所以聚焦竞争，是因为竞争是该行业最显著的变化之一，也一直是政策辩论的重要议题，讨论的焦点包括允许行业竞争加剧的利弊，例如，更激烈的竞争会妨碍还是促进研发投资？为回答这一问题，我们构建了一套理论，说明竞争如何与企业决策相互作用并影响这些决策，并提供相应的实证证据。尽管研究重点是生物技术和制药企业，我们的框架和分析同样适用于其他研发密集型企业。
分析预测
我们首先考虑一家面临分阶段研发投资决策、且必须通过资本市场为投资融资的生物制药企业。我们据此推导出竞争变化会如何影响企业决策的预测。
我们的第一个预测是，竞争加剧会促使企业增加研发投资，并减少对支持现有产品的既有资产的投资。
这一效应背后的经济驱动因素是，竞争加剧——无论是由技术进步还是法律引入的结构性变化造成——都会提高研发投资相对于现有产品的边际收益。例如，生物制药行业企业开展研发的原因之一，是用新药替代旧药（许多旧药可能已不再受专利保护，因而面临竞争压力）；新药则受专利保护，在一段时间内免受竞争影响。
我们的第二个预测是，面对行业竞争加剧，生物制药企业会持有更多现金并减少债务。
原因在于，研发密集型企业必须向投资者披露信息才能获得资金。然而，这些信息也会（无意中）泄露给企业的竞争对手，可能促使竞争者进入市场，从而损害相关研发项目未来的可行性，因为专利程序具有赢家通吃的特点。企业在获悉其研发项目具有可行性后再从资本市场融资，不可避免地会向竞争对手透露部分信息。企业可以在尚不太了解研发成功可能性时筹集资金，以避免信息泄露，并利用这笔“早期”融资积累现金储备，从而避免之后再从资本市场募资。企业降低财务杠杆的原因是，随着投资从既有资产转向研发，可用于支持债务的抵押品会减少。
我们的第三个预测是，竞争加剧会改变研发密集型企业的风险特征：降低其贝塔值，同时增加其特质风险。
其直观解释是，企业的现有产品和资产只承担系统性风险，而研发则主要具有特质风险（从定义上说，研发涉及企业各自进行的一次性独立新项目投资，因此在这些项目产出商业产品之前，它们与整体经济不相关）。许多其他企业也会进行类似的现有产品投资，因此这些投资包含系统性风险。例如，在生物制药行业，新药享有专利保护，因此受其他企业投资的影响较小，因为专利赋予该特定药物垄断地位。相较之下，现有产品包括已不再享有专利保护的仿制药，因而会受到其他企业投资的影响。
实证证据
为判断竞争是否会以我们预测的方式影响研发密集型企业，我们考察了生物制药行业的历史数据。我们首先通过两项指标——集中度比率和竞争者数量——在图 1 中展示了生物制药行业竞争随时间的变化。如图 1 所示，这些指标表明，生物制药行业的竞争随时间推移而加剧。
图 1：生物制药行业的竞争
注：这些图展示了对生物制药行业竞争随时间变化的估算值。上图给出 4 家企业集中度比率；数值越高，表明集中度越高。下图给出生物制药行业竞争者数量随时间的变化。
随后，我们考察该行业投资和财务特征随时间变化的趋势。图 2 展示了研发投资、既有资产（以土地、厂房和设备作为代理指标）、现金持有量、债务和净债务（债务减去现金）的平均水平。与我们的框架预测一致，随着竞争加剧，研发投资增加，而对既有资产的投资减少。此外，现金持有量增加，而债务和净债务总体上有所下降。1 对于所有这些变量，生物制药行业的趋势都比其他行业更为显著，这表明这些趋势并非由影响所有行业的总体趋势所驱动。
图 2：财务特征随时间的变化
注：这些图展示了生物制药行业各年财务特征的均值（蓝色实线）和中位数（红色虚线）。绿色点线表示所有其他行业财务特征的均值。
关于风险特征，图 3 展示了生物制药行业随时间变化的贝塔值和波动率估算值。同样，与我们的预测一致，Fama-French 三因子贝塔值总体上随时间下降，而特质波动率则随时间上升。
图 3：生物制药行业的贝塔值和特质波动率
注：上图展示了按市值加权的生物制药股票投资组合的贝塔值，采用 Fama-French 三因子模型计算。蓝线代表市场因子，绿线代表市净率因子（HML），红线代表规模因子（SMB）。点线为各因子的趋势线。下图给出特质波动率的估算值。
来自新立法的进一步证据
一项涉及 1984 年立法变化的自然实验为模型预测提供了更多支持。《1984 年药品价格竞争与专利期限恢复法》（非正式名称为《Hatch-Waxman 法案》）的明确目的是，通过便利仿制药在专利到期后进入市场，促进生物制药行业竞争。在《Hatch-Waxman 法案》通过之前，美国食品药品监督管理局（FDA）的严格要求使仿制药必须重复许多原研药的临床试验，才能获得监管批准。然而，该法通过后，仿制药只需证明与原研药具有生物等效性，大幅降低了竞争者进入市场的壁垒。多篇论文提供了证据，表明《Hatch-Waxman 法案》确实加剧了竞争并促进仿制药进入市场（例如，参见 Grabowski 和 Vernon 1986、1992 对该法案颁布后部分药品进入市场和价格数据的分析及证据）。
因此，我们考察这项新法律对生物制药行业的影响，并将其与具有相似特征、但不受该法律约束的其他研发密集型企业进行比较。图 4 展示了《Hatch-Waxman 法案》通过前后 20 年间，生物制药行业（蓝色实线）和其他研发密集型行业（红色虚线）各项财务变量的平均值（红色竖线表示《Hatch-Waxman 法案》实施年份）。在法案实施前，生物制药企业与其他研发密集型企业的研发支出、现金持有量、债务、净债务和既有资产水平均相似，证实两个行业在这些财务特征方面具有相似性。法案实施后，两组数据出现分化，且与模型预测一致。具体而言，在该法颁布后的时期，生物制药企业的研发支出和现金持有量上升，而债务、净债务和既有资产相对于其他企业的趋势有所下降。
图 4：生物制药企业与其他企业的财务特征趋势
注：研发支出、现金持有量、债务、净债务和既有资产等财务特征变量的趋势，均按总资产缩放。所有变量均为各组的平均值。蓝色实线表示生物制药行业的平均值，红色虚线表示匹配样本中研发密集型企业的平均值。每张图中均有一条红色竖线，表示《Hatch-Waxman 法案》的实施年份。
结语
我们的研究强调了研发密集型企业的一些独特特征的重要性，并解释了其财务特征和风险随时间变化的一些有趣的长期趋势。这并非对这类企业财务特征的全面刻画，而是理解其独特特征的起点。我们的研究还提供了一个框架，用以理解可能影响研发密集型行业竞争的政策变化，如何影响研发及其他投资决策，以及这些行业的风险，并进而影响流入和流出这些行业的资本。
参考文献
Caves, R E、M D Whinston 和 M A Hurwitz（1991），《美国制药行业的专利到期、市场进入与竞争》， 《布鲁金斯经济活动论文集：微观经济学》 ，第 1991 卷，1–66 页。
Grabowski, H 和 J Vernon（1986），《降低仿制壁垒，延长专利期限：1984 年药品法案》， 《美国经济评论》 ，第 76 卷，第 2 期：195–98 页。
Grabowski, H 和 J M Vernon（1992），《1984 年药品法案之后制药业的品牌忠诚、市场进入与价格竞争》， 《法律与经济学杂志》 ，第 35 卷，第 2 期：331–50 页。
Myers, S C 和 C D Howe（1997），《制药研发的生命周期财务模型》，麻省理工学院斯隆管理学院制药工业项目。
Thakor R T 和 A W Lo（2015），《竞争与研发融资决策：来自生物制药行业的理论与证据》，NBER 工作论文第 20903 号。
脚注
1 尽管债务平均水平随时间上升（主要出现在 20 世纪 70 年代和 21 世纪初），但债务中位数自 20 世纪 70 年代中期以来持续下降。各企业的债务水平在横截面上呈偏态分布，部分企业持有大量债务，从而推高了均值。但债务中位数表明，行业内多数企业的债务水平有所下降。净债务呈现类似趋势，不过直到 20 世纪 90 年代末，均值和中位数的降幅都更为明显。此后，净债务均值有所上升（与债务上升同时发生），而净债务中位数基本保持平稳，这与这一时期竞争指标的变化相一致。
本文由 VoxEU合作发表。发表本文并不意味着世界经济论坛认可其中的观点。
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作者：Andrew W. Lo 是麻省理工学院斯隆管理学院 Charles E. and Susan T. Harris 教授、麻省理工学院金融工程实验室主任，也是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的首席研究员。Richard Thakor 是麻省理工学院斯隆管理学院金融经济学博士候选人。
图片：透过楼梯可见皮埃尔大楼。REUTERS/Adrees Latif。
