高科技产业政策选择性实施与资本市场估值——基于高新技术企业IPO的微观证据

郑琦 孙刚

(1.长沙理工大学经济与管理学院，湖南 长沙 410114；2.浙江财经大学东方学院，浙江 海宁 314408；3.浙江财经大学中国金融研究院，浙江 杭州 310018)

一、引言

党的十九大报告指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。如何培育和激励企业创新成为国内外主流研究的焦点。从政府角度而言，制定实施产业政策可以引导资源配置、促进企业创新发展。2015年国务院颁布的《关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》指出，要强化产业政策对创新的引导。2015年中央经济工作会议提出“产业政策要准”的要求。随着我国进入经济增长动力机制转换的新阶段，经济发展方式从“李嘉图式增长”向“熊彼特式增长”转型。面对相关产业从劳动密集型、资本密集型向技术密集型转型的现实，产业政策如何精准助推企业创新驱动发展、实现经济高质量增长，成为重要研究课题。这对于政府整合“政策链”、发挥“资金链”、引导“创新链”、促进“创新链”、支持“产业链”具有重要意义。

高科技产业是推进我国经济高质量发展的主要动力，实现经济创新驱动发展亟待进一步加大对高科技产业支持力度。近年来，资本市场为高科技型企业成长和创新创业活动提供了平台，如通过深交所中小板和创业板，一大批具有较强创新能力的企业实现了做优做强的目标。为贯彻国务院《关于促进创业投资持续健康发展的若干意见》，深交所通过加强服务企业创新创业的能力、提升多层次资本市场的包容性和引领作用，向创新企业最需要资本市场支持的早期阶段推进。2017年4月深交所联合国家科技部门和社会创投机构，构筑“燧石星火”创投联盟，这是资本市场主动走出去并请进来、构建基于金融中介机构和创新创业企业三位一体的培育创新生态圈的重要尝试。

资本市场如何评价“多链”融合的制度安排？投资者能否从“产业政策、资本市场和创新创业企业”的精准对接中获取制度红利？本文深入高科技产业政策的执行层面，以高新技术企业资质认定作为高科技产业政策的重要微观实施机制，着重研究资本市场对具有高新技术企业资质的IPO公司的评价。研究发现，资本市场对获得高新技术企业资质认定的IPO公司的估值水平更高，并且获得认定的公司上市后长期股价表现和经营业绩均更好。可见资本市场在上市初期即对获得认定的公司做出了正面定价，同时我国资本市场也有效支持了高新技术企业的成长。

本文具有如下学术贡献：研究表明我国高科技产业政策能够精准引导经济资源流向高新技术产业，揭示了高科技产业政策微观实施机制以及如何影响金融创新资源精准配置的黑箱，为检验“产业政策要准”贡献了一个新视角。此外，本文研究对引导创新资源脱虚向实，精准联接资金链、创新链和产业链，培育金融市场创新生态环境，具有较为重要的决策借鉴价值。

二、文献回顾与研究问题的提出

理论认为，创新在完全自由市场中所具有的公共物品属性、长期性和高不确定性会束缚企业创新活力(Nelson，1959；Arrow，1962)[5][2]。创新活动属于典型的市场失灵和收益外部性领域，这在客观上为政府通过有形之手推动创新驱动发展提供了空间。本部分的文献回顾主要围绕两部分展开。

第一是资金链引导创新链的研究。由于企业创新极高的失败率、不可预测性和异质性，风险异质性的金融中介能否有效匹配处于不同创新发展阶段的企业需求一直是国内外创新研究的重点。银行是企业获得创新资金支持的重要来源。Benfratello et al.(2008)[3]发现通过减少企业固定资产投资的融资约束，银行业发展显著促进了小型科技企业创新。Amore et al.(2013)[1]利用美国允许银行跨州开办分支机构这一自然实验，发现银行“去管制”后，跨州授信风险分散机制得以建立，显著促进了当地企业创新活动。唐清泉等(2015)[20]发现银行业竞争有助于缓解民营、高科技、小型企业的创新融资约束。此外，金融要素市场的市场化、减少政府对银行授信的行政干预也有利于企业创新活动(徐飞，2019)[23]。优化政府扶持手段和建立风险补偿机制、促进银行业竞争、增强债权人法律保护等制度性安排是促进信贷业支持企业创新的重要方向(姜军等，2017)[12]。

第二是深化多链融合的研究。近年来不少文献研究了资金链、政策链、创新链和产业链互动关系。国家制定的产业政策是影响企业融资决策的重要因素(“政策链”端)。受产业政策激励，政府将更多资源配置给产业政策重点支持的企业，它们的经营用地、政府补贴、银行贷款、固定资产投资等都会显著增加(“资金链”端)。地方政府会根据中央产业政策制定适合本地区的产业政策。地方产业政策涉及资源分配和利益调整，具体实施中地方政府和企业之间存在的信息不对称容易引发企业迎合产业政策的代理问题(杨国超等，2017；程玲等，2019)[24][9]，并向市场传递出激进的政策信号(李莉等，2015；程俊杰，2016；熊瑞祥等，2017)[13][8][22]，刺激民间资本涌入政府偏好的产业，弱化公司治理的监督作用(祝继高等，2015)[30]，加剧企业管理者的过度自信和投资冲动，加剧了产能过剩问题(“产业链”端)。黎文靖等(2016)[14]发现在中央制定的产业政策激励下企业申请专利总量显著增加，但存在着数量创新、简单创新和策略性创新等问题。孙刚等(2016)[18]也发现部分企业存在“伪高新、骗补、研发信息操纵”等问题。而余明桂等(2016)[26]取得了相反的证据，他们发现受产业政策鼓励的企业实质性创新水平得到提升，这支持产业政策扶持之手的观点。事实上，针对产业政策与创新驱动发展的研究在实证层面尚未取得一致证据。

目前学术界针对这一问题的研究重点已转移至应如何制定、激励、执行、评估产业政策上(林毅夫等，2018)[15]。实现“产业政策要准”的目标离不开资本市场对创新活动的培育和支持。资本市场是创新创业企业实现资源整合和产业升级，支持国家战略性高新技术产业和战略性新兴产业高质量发展的重要“资金链”。因此有必要深入到产业政策的执行层面，将重点聚焦于产业政策的激励和评估等问题，探索产业政策有效实施的“黑箱”。在政府、资本市场、创新创业企业三方合作培育创新资本生态圈的背景下，“高新技术企业”IPO活动提供了适当的问题切入点，为考察如何制定、激励、执行和评估高科技产业政策提供了较好的研究场景。因此本文主要从资本市场对获得高新技术企业资质认定的IPO公司估值和上市后长期业绩表现等方面入手，评估我国高科技产业政策微观实施机制是否得到了资本市场投资者和金融中介机构的认可。对这一问题的研究，为制定激励相容的产业政策并精准优化金融生态环境，扭转制造业“空心化”“金融化”趋势，搭建“企业愿发、投资者愿买、中介机构愿服务”的包容性创新资本生态圈提供微观证据。

三、研究设计

本文首先检验资本市场对上市前即已获得高新技术企业资质认定(以下简称获得认定)的IPO公司是否做出更高的估值，即获得认定的IPO公司是否有更高的首日涨幅和首日市盈率。进一步，本文研究证券分析师的定价预测和投资评级、上市后长期股价表现和会计业绩等，从而检验上市时投资者对获得认定公司做出的更高估值是否正确。因此主要解释变量为IPO公司是否在其上市前即已获得各级各类高新技术资质认定。本文手工搜集了企业上市前即获得的各级各类“科技认定”数据，该数据全面反映了拟上市公司获取认定的情况，如认定等级、认定对象、认定类型、认定有效期限、企业被授予“科技认定”资质认定的具体时间和相关信息披露时间等。如果公司在上市前获得了各级各类“高新技术企业”资质认定，则本文主要解释变量Cert取1，否则取0。由于每家公司获得认定和IPO均为一次性事件，所以研究样本为截面数据。

目前我国仍然实施选择性高科技产业政策。高新技术企业资质认定是政府部门落实国家高新技术产业政策的重要手段(孙刚等，2018)[19]。政府相关部门制定了“高新技术企业”认定的量化标准，在知识产权核心性、自主性和排他性，核心技术领域，高新技术产品或服务收入占比，研发科技人员占职工总数比例，研发费用占比等方面设定了硬性标准。因此只有满足特定条件的公司才可获得认定，上市前获得认定的公司和未获认定的公司是存在差异的。有可能是这些基本面的差异导致资本市场对获得认定的公司做出更好评价，研究样本可能存在的选择性偏差将影响结论，故本文采用Heckman两阶段法控制高新技术企业资质认定的非随机性从而减轻内生性干扰。Heckman第一阶段是对(1)式进行回归分析。(1)式采用Probit回归，被解释变量为Cert，对于上市前获得认定的公司取1，否则 取0。

(1)式解释变量为上市前资产收益率Preroa、销售增长率Revgrowth、资产负债率PreLev、资产规模Presize、上市时年龄Age、研发员工比重Res_Staff、所处地区的创新程度Ptrank以及行业和年度效应等，这些变量具体定义见表1。IPO公司仅提供最近3期财务数据。本文分析了公司获得“高新技术企业”资质认定至其上市发行日之间的时间间隔，发现约73.2%的样本公司是在上市前3年内获得认定的，可见大部分公司获得认定的时间距离上市时间较近。本文假设这一期间公司经营状况保持稳定，所以利用上市前一年公司的资产收益率、销售成长率、资产负债率、资产规模、上市时年龄、研发员工比重以及所处地区创新程度作为解释变量，预测其对企业获得认定概率的影响。

利用(1)式可以计算每个样本的逆米尔斯比率(Imr)。H e c k m a n第二阶段将逆米尔斯比率(Imr)加入下文中(2)～(6)式以控制自选择的影响。利用(2)～(6)式检验上市前获得认定的IPO公司是否有更高的首日涨幅(更高的首日市盈率)、分析师是否做出更高定价预测和更有可能发布正面投资评级、上市后长期收益率和经营业绩是否更好。第(2)～(6)式的回归分析形成了一个多维度(投资者视角、分析师视角和公司视角)和全过程(上市当天和上市后1～3年)的检验，以期能够较为准确地拼接出反映我国高科技产业政策精准实施有效性和精准程度的 证据。

表2 描述性统计分析

我国上市公司股权分置改革始于2005年，绝大部分公司至2007年已完成股改。股改后IPO公司原股东所持股权在限售期结束后也可上市交易，并且投资者了解新股上市后较短时期内股票供给将有较大增幅这一事实。考虑到流通权情况，投资者对股改后IPO公司的估值模式应不同于股改前。此外，我国上市公司自2007年开始采用现行企业会计准则。选取2007年及之后的IPO公司，可以使公司间财务数据的差异不受会计准则变迁的影响。故本文选择2007～2018年A股IPO公司为研究样本，共包括2030家公司。本文的公司财务、股价和分析师数据来自CSMAR和Wind数据库；省级市场化进程指标取自樊纲等(2011)[10]《中国各地区市场化进程——2011年度报告》和王小鲁等(2017)[21]《中国分省份市场化指数报告(2017)》。所有连续型变量均进行了上下1%分位的缩尾处理。实证研究所涉及的变量定义如表1所示。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

表2报告了描述性统计结果。样本中有约11%的公司上市前即获得高新技术企业资质认定，公司IPO上市首日平均涨幅为185.5%，上市首日市盈率均值为34倍，上市前10日平均有8只股票发行上市，3%的公司主审会计师为“国际四大”所，上市时平均年龄为11年。9%的企业为国有控股企业，上市发行后第一大股东持股比例为38%，说明股权集中度较高。样本中41.7%的公司其董事长或总经理曾在政府部门任过职，约89.7%的公司处于市场化进程排名前15的发达经济省份，20%的公司为国家重点扶持行业的企业。其余变量不再赘述。

表3 获得认定的影响因素分析

(二)影响IPO公司获得高新技术企业资质认定的因素分析

企业是否获批高新技术企业认定是政府科技财政和税务等部门选择的结果。获得认定的公司和未获认定的公司存在基本面的差异，故直接比较它们的估值水平和长期表现可能存在自我选择的内生性问题。根据前述分析，本文采取Heckman两阶段分析法。表3报告了(1)式的回归结果，可见成长性较好、规模较小、研发员工比重较高、所在省份创新程度较强的公司获得认定的可能性更大。利用第一步回归可计算每个样本的逆米尔斯比率(Imr)，并将其加入(2)～(6)式作为控制变量。

(三)获得高新技术企业资质认定与IPO首日估值

获得高新技术企业资质认定说明IPO公司研发创新能力较强、更有可能培育新的利润增长点。这向投资者传递了公司盈利将持续成长的信号，因此将吸引更多投资者购买，故这些公司应能得到更高估值。首先用首日涨幅衡量估值水平，用(2)式检验获得认定对于IPO首日涨幅的影响。

对于2014年前上市的公司，(2)式被解释变量IPOret为上市首日收盘价相对于发行价的变化率。从2014年开始IPO首日涨幅被限制在44%以内，因此出现了新股上市后连续涨停的情况。故对于2014年及之后上市的公司，被解释变量IPOret为不再涨停日(新股上市后第一个日涨跌幅小于10%的交易日)收盘价相对于发行价的变化率。(2)式主要的解释变量为Cert，反映公司上市前是否获得认定。此外参考张维等(2015)[28]、陈胜蓝(2010)[7]、张华等(2014)[27]、朱红军等(2010)[29]、Fan et al.(2007)[4]、宋增基等(2014)[17]的研究，本文还控制了上市前最近的IPO公司数量Numipo、超额认购倍数Logover、股票发行规模Proceeds、IPO前一年资产收益率Preroa、企业产权性质Soe、第一大股东持股比例Postfirst、上市前一年营业收入增长率Gevgrowth、上市日前十天市场涨跌幅Preret、承销商声誉Biguw、会计师事务所是否为国际四大所Big4、公司规模Postsize和上市时年龄Age、公司所在省份市场化进程Mrt、政治关系Political、是否为国家重点支持产业Support等变量。预计(2)式中Cert系数显著为正。

表4 获得认定与IPO 首日估值

表4第(1)列报告了IPOret作为被解释变量的回归结果，解释变量Cert系数在5%水平显著为正。这表明获得认定的公司上市首日回报率更高，即二级市场对这些公司估值更高。但IPO首日涨幅既与二级市场价格有关，也与发行价格有关。较低的发行价格也可能导致更大的首日涨幅。而上市后的市盈率则完全体现二级市场估值而不受发行价格影响，故本文还采用上市首日的市盈率Post_pe作为(2)式被解释变量。对于2014年前上市的公司，Post_pe为上市首日收盘价与发行前一年度每股盈余的比值；对于2014年及之后上市的公司，Post_pe为上市后不再涨停日收盘价与发行前一年度每股盈余的比值。表4第(2)列报告了以Post_pe作为被解释变量的回归结果，Cert系数在10%水平显著为正，表明获得认定的公司上市后市盈率更高。表4的结果初步说明上市前获得认定的IPO公司能够获取投资者青睐，估值水平更高。

表5 获得认定与证券分析师预测IPO 首日回报率

(四)获得高新技术企业资质认定与证券分析师预测的IPO首日涨幅

表4说明二级市场投资者对于获得认定的公司有更高估值。上市之前证券分析师也对新股上市后的价格进行预测，故可进一步从分析师角度探析获得认定对公司价值的影响。上市之前分析师会预测新股上市后二级市场价格的上下限，故以预测价格上下限均值作为分析师预测的上市后股价。一般有数位分析师预测某个新股上市首日股价。定义Fore_up_mean为分析师预测股价均值相对发行价格的涨幅，Fore_up_median为分析师预测股价中位数值相对发行价格的涨幅。用(3)式检验分析师对于获得认定的IPO公司是否有更高的定价预测。(3)式控制变量与(2)式相同。预期Cert系数应显著为正。表5报告了(3)式的回归结果。由于分析师没有预测某些公司上市后的价格，故表5的样本量少于表4。

表5第(1)、(2)列中Cert系数均在1%水平显著为正，即分析师认为获得认定的IPO公司价值更高。因此表4和表5初步说明资本市场对于获得认定的公司估值更高。

(五)获得高新技术企业资质认定与证券分析师在上市初期的投资评级

如果获得认定的公司价值更高，那么新股上市后分析师发布正面投资评级可能性应较大而发布负面投资评级可能性应较小，故进一步考察公司在上市初期得到的评级情况。对于2014年前的IPO公司，上市初期为区间(上市日，上市日+15天]；对于2014年及之后的IPO公司，上市初期为区间(不再涨停日，不再涨停日+15天]。如果公司在上市初期获得了买入或增持的投资评级，则Pos_rec取1，否则取0。如果公司在上市初期获得了中性、减持、卖出的投资评级，则Neg_rec取1，否则取0。用(4)式检验获得认定对于上市初期投资评级的影响，表6报告了(4)式回归结果。

表6第(1)列被解释变量为Pos_rec，Cert系数在10%水平显著为正，说明分析师认为获得认定的公司估值水平更高，所以更可能作出正面评级。第(2)列中Cert系数不显著。结合表4～表6的发现可以推知，资本市场对于获得认定的公司估值水平更高。

表6 获得认定与证券分析师在IPO 初期的投资评级

(六)获得高新技术企业资质认定与上市后长期股价表现

以上分析表明在短期内投资者和分析师对于获得认定的IPO公司估值更高。那么获得认定的公司是否确实符合他们的预期呢？假如从长期看这些公司上市后股价表现较差，则说明这些公司上市初期的高估值仅仅是投资者和分析师对这些贴有标签的公司过度乐观，反之则说明高新技术企业资质认定有效引导、激励和扶持了科技创新型企业，并且我国高科技产业政策的微观实施机制得到了资本市场的认可。因此本文利用(5)式进一步考察获得认定对于新股上市后长期表现的影响。(5)式被解释变量Bhr_n为上市后持有新股n年的购买持有收益率，解释变量为Cert。参考现有研究，(5)式控制变量包括首日涨幅变量IPOret和募集资金规模Proceeds(叶若慧等，2013)[25]、承销商声誉(郭泓等，2006)[11]、公司规模Postsize和上市时年龄(Age)(陈工孟等，2000；宋顺林等，2016)[6][17]、政治关系Political(Fan et al., 2007)[4]。此外控制变量还包括同期市场组合涨幅Mbhr和上市后同期资产收益率Postroa_n。表7报告了(5)式的回归结果。

表7 获得认定与IPO 后长期股价表现

表7第(1)～(3)列被解释变量为上市后1年期、2年期和3年期购买持有收益率。Cert系数均显著为正，表明获得认定的公司上市后长期股价表现要好于那些未获得认定的公司。这说明上市时投资者和分析师对获得认定的公司做出更高估值是正确的，同时表明上市为获得认定的公司提供了有效的融资平台，促进这些企业更好地将研发创新转化为生产力，为投资者带来了更大收益。

表8 获得认定与上市后经营业绩

(七)获得高新技术企业资质认定与上市后长期经营业绩

上述分析主要从股价表现角度证实了市场对于获得认定的I P O公司有更高估值，并且这种估值是正确的。当前的较高估值是建立在公司未来更高盈利能力基础上的，那么获得认定的公司上市后的经营业绩是否更好呢？如果获得认定的公司上市后经营业绩更好，则进一步表明高新技术企业资质认定政策实施的有效性，即政府相关部门精准甄别出科技创新能力更强的企业并向投资者有效传递了这一信号。本文利用(6)式检验获得认定的公司上市后经营业绩是否更好。(6)式被解释变量Postros_n(n=1/2/3)表示上市当年、上市后第二年和上市后第三年的销售净利率。销售净利率为净利润占营业收入的比重，这一指标可以反映出公司竞争实力。当公司研发创新能力较强时，其产品难以被同行业竞争对手模仿，故可以获得更多超额利润。此外上市融资使企业总资产规模和净资产规模较上市前大幅上升，这使得上市前后的ROA、ROE等指标缺乏可比性，故本文用销售净利率衡量上市后的经营业绩。(6)式控制了上市前的销售净利率Preros，主要解释变量为Cert，预期系数显著为正。表8报告了(6)式的回归结果。业绩表现更好，一方面说明政府的甄别是有效的、确实挑选出有创新能力的公司，另一方面说明资本市场促进了获得认定的公司做优做强，实现了资金链、创新链和产业链的深度融合。

(八)稳健性测试

本文进行了如下稳健性检验。第一是采用倾向性得分匹配法(PSM)，利用前述Heckman两阶段方法第一阶段Probit模型和解释变量预测公司可能获得认定的概率，将1家获得认定的企业匹配到1家与之相似的未获得认定的企业，这样可以减轻因不可观察变量的差异对结论的影响。利用配对后的样本再对(2)～(6)式进行回归分析。第二是仅保留表3中四个显著的变量进行回归分析，并重新计算Imr代入(2)～(6)式作为控制变量。第三是尝试不采用任何内生性控制方法的回归分析。以上稳健性测试均未实质性改变结论，出于篇幅简洁考虑，未在正文中报告相关结果。

五、结论和启示

本文利用企业IPO这一事件，研究了资本市场对获得高新技术企业资质认定公司的估值，从金融市场角度检验了我国高科技产业政策精准实施的微观经济后果。研究表明，对于获得高新技术企业资质认定的IPO公司，无论是首日涨幅、首日市盈率还是证券分析师预测的首日涨幅，均显著高于没有获得认定的企业，并且分析师在上市初期更可能对获得认定的企业做出正面投资评级，说明在上市后较短时期内资本市场给予该类企业更高估值；获得认定的公司上市后长期股价表现和经营业绩均较好，进一步表明上市初期这类公司的高估值是建立在长期经营业绩较好基础上的，市场估值较为准确，同时也说明资本市场支持了研发创新型企业做优做强。本文围绕“产业政策要准”这一重要议题，分析了政策链促进资金链并支持创新链、创新链引领产业链等多链深度融合的微观实施成效，分析了资本市场投资者、中介机构做出的效果评价，剖析了产业政策精准实施的黑箱。目前学术界关注实施什么样的产业政策，以及该如何制定、激励、执行、评估产业政策，因此本文是对国内外学术界所达成的共识的回应。

本文对我国高科技产业政策的执行具有如下几点启示：首先，针对高科技产业政策实施中可能存在的市场失灵和政策失灵情况，要从政府和企业两个层面入手，设计基于政府、企业、金融中介机构、投资者等多元共治的产业政策创新治理体系，为我国高科技产业政策向创新驱动转型提供必要的理论依据和经验证据。其次，应建立政府创新资源配置的选择性和普惠性协调机制，健全优化政府创新资源有效配置的保障措施。再次，应制定激励相容的高科技产业政策并精准优化金融生态环境，防范我国制造业出现空心化、金融化趋势，健全“企业愿发、投资者愿买、中介机构愿服务”的包容性创新资本生态圈，促使金融市场支持配合产业政策和引领创新驱动发展。最后，应利用地方产业政策执行中所释放的反映企业质量的信号，推动地方政府(财税、科技、金融办等部门)与市场中介机构(证券公司、机构投资者等)密切合作，构建透明的、多层次、基础性政策信息环境，从精准降低企业创新风险和创新成本两个维度，整治并扭转产业政策实施中的信息失真和 扭曲。

[基金项目：浙江省哲学社会科学规划课题“创新驱动发展战略中地方产业政策精准实施机制及其优化治理研究”(20NDJC219YB)、浙江省自然科学基金一般项目“高科技资质认定行为的资源配置机制及其创新治理”(LY17G020016)、浙江省高校重大人文社科项目攻关计划青年重点项目“创新驱动下浙江高科技企业资质认定行为的资源配置机制及其创新治理研究”(2016QN004)、长沙理工大学青年教师成长计划项目“会计信息可比性对IPO审核影响研究”(2019QJCZ096)、湖南省教育厅科学研究项目“新股首日涨幅设限的效果分析”(18B139)]