汪 建 安稳飞 戚艺群
(上海大学 管理学院,上海 200444)
科技创新型(简称“科创型”)企业在技术创新方面的活跃表现,使其在产业结构调整、供给侧结构性改革等方面发挥着越来越重要的作用。为了进一步促进企业科技创新,国家设立了科创板并利用试点推进注册制。科创板优先支持科技创新能力突出且具有较强经济增长性的企业。截至2020年12月,已有222家科创型企业注册生效。同时,区别于主板、新三板和创业板等只关注企业盈利现状,科创板关注的是企业的盈利前景。因此,如何评价科创型企业的盈利前景及分析其影响因素成为研究的热点。本研究利用研发投入、研发产出和经济绩效构建了科创型企业的盈利前景评价机制。结合既有研究不足,本研究探究了企业规模、行业特征对科创型企业盈利前景的影响,分析了上市状态对研发投入、研发产出以及经济绩效的调节作用,以期为科创板的信息披露工作和企业可持续发展提供精准政策建议。
1.1.1科创型企业盈利前景评价
研发投入和研发产出是研究创新活动的重要组成部分。既有研究对两者的关系进行了研究。曹勇等(2012)利用1995—2008年的数据对高技术产业进行研究,发现企业研发投入对研发产出的影响依据行业特征的不同存在明显的差异;张炜(2008)对1987—2004年的大中型工业企业的研发投入与产出关系进行研究,发现研发投入对研发产出有显著的正效应,但仅限于实用新型专利方面;Jonker等(2006)通过研究发现,机械造纸业的研发投入可以促进研发产出;冯文娜(2010)的研究发现研发人员投入和研发资金投入与专利产出有显著的正相关关系。
既有研究还对研发投入、研发产出以及经济绩效的关系进行了探究。张帅兵(2013)对2009—2011年65家上市信息技术企业进行研究,发现研发费用强度与人均专利申请量、研发人员投入与主营业务利润率、人均专利申请量与主营业务利润率均具有正相关关系;任海云等研究发现研发投入与企业规模有关,且对经济绩效有显著影响。
科创型企业相对较高的研发投入对其盈利状态的影响具有延迟性,因此仅仅依据盈利现状无法准确评价企业的盈利前景。总结现有研究,研发投入、研发产出、经济绩效是科创型企业盈利前景评价的重要指标。为此,本研究基于系统动力学理论,建立了针对科创型企业的盈利前景评价机制,强调基于企业研发投入、研发产出以及经济绩效之间的循环促进关系来评价企业的盈利前景,具体包括三个阶段(如图1所示)。(1)第一阶段:研发投入促进研发产出;(2)第二阶段:研发产出促进经济绩效;(3)第三阶段:经济绩效促进研发投入。实证研究结果显示三者的循环促进关系在区分企业经济增长性上有显著效果。
图1 科创型企业盈利前景评价图
1.1.2科创型企业盈利前景的影响因素
既有研究对科创型企业盈利前景的影响因素进行了探究。任海云等(2010)和张亚峰等(2018)通过研究指出,不同企业规模和行业特征对企业的研发产出具有显著影响。刘杨等(2017)发现高技术服务业与制造业的科研成果转化能力并不协调。制造业科研成果转化能力相对较弱,而技术服务业易于通过研发促进成果转化,带来更多的经济效益。曹勇等(2012)的研究发现不同高技术行业研发投入对研发产出的影响程度也不同。基于以上讨论,研究将企业规模和行业特征作为影响科创型企业盈利前景的重要影响因素。
科创型企业进行上市的目的是通过获取融资支持企业发展。既有研究分析了上市状态对研发投入、研发产出与经济绩效的影响。李丹蒙等(2019)利用“收益—成本权衡”框架分析了2009—2012年创业板上市的企业,发现上市虽然带来了融资便利,但也会出现代理和控制权稀释等问题,导致成本超过收益,且上市并没有促进企业增加研发投入;徐玉莲等(2015)通过研究创业板上市的企业,发现企业科创板上市可以减少企业的融资约束,促进企业研发投入强度增加;刘胜强等(2015)通过研究上市公司,发现融资约束会抑制企业进行研发投资,代理成本会导致研发投入超过适度水平。张劲帆等(2017)研究了365家上市企业后,发现企业公开上市可以显著增加企业的专利申请量。逯东等(2015)发现创业板公司上市后,政治关联会抑制公司的研发投资,企业盈余管理的不可持续性也会抑制经济绩效;史欣向等(2010)的研究指出,企业研发产出能进一步促进企业经济绩效的改善。但Pastor等(2009)发现部分企业IPO会降低企业的经济绩效。基于以上讨论可以发现,上市对企业的研发投入、研发产出以及经济绩效的影响并非完全促进甚至可能出现抑制效果。既有研究缺乏对上市企业的研发收入、研发产出以及经济绩效的调节效应分析。
综上所述,研发投入、研发产出、经济绩效是科创型企业盈利前景评价的重要指标,可以利用三者的循环促进关系区分科创型企业经济增长性。企业规模和行业特征是影响科创型企业盈利前景的重要因素,现有研究对此还缺乏实证。此外,上市状态对科创型企业盈利前景评价三个要素的影响已经得到证实,但既有研究缺乏上市状态的对三者的调节效应分析。因此,本研究从企业研发投入、研发产出以及经济绩效之间的循环促进关系评价企业盈利前景出发,研究了企业规模与行业特征对企业盈利前景的影响,并在此基础上进一步探究了上市状态对盈利前景评价机制各阶段的调节作用。
本研究模型设定如图2所示。本研究基于以下思路展开:一是以研发投入、研发产出与经济绩效三者是否形成循环促进关系对企业的盈利前景进行评价,并区分考虑企业规模和行业特征对研发投入、研发产出与经济绩效的影响,探讨何种类型的企业拥有更好的盈利前景。二是在研发投入、研发产出与经济绩效三者联动的基础上,研究上市状态对盈利前景评价机制各阶段的调节作用,研究假设如下:
(1)上市状态对研发投入与研发产出阶段的影响:
H1a:大中规模下,上市状态的改变对研发投入与产出的关系有显著的正向激励作用。
H1b:小微规模下,上市状态的改变对研发投入与产出的关系无显著影响。
(2)上市状态对研发产出与经济绩效阶段的影响:
H2a:大中规模下,制造企业上市状态的改变对研发产出与经济绩效的关系有显著的负向抑制作用。
H2b:大中规模下,高技术服务企业上市状态的改变对研发产出与经济绩效的关系有显著的正向激励作用。
H2c:小微规模下,上市状态的改变对研发产出与经济绩效的关系无显著影响。
(3)上市状态对于经济绩效与研发投入的关系影响:
H3:上市状态的改变对经济绩效与研发投入的关系有负向抑制作用。
图2 模型设定
本研究利用回归分析,通过探究研发投入对研发产出的影响、研发产出对经济绩效的影响、经济绩效对研发投入的反向作用对企业盈利前景进行评价。基于最小二乘法估计建立的回归方程如下所示:
Yi=α1+β1Xi+ε1
(1)
Zi=α2+β2Yi+ε2
(2)
Xi=α3+β3Zi+ε3
(3)
其中,X表示研发投入;Y表示研发产出;Z表示经济绩效;α表示常数;β表示回归系数;ε表示误差项。
本研究选取上海市2018年近3500家具有高新技术企业资质的企业作为研究对象开展实证研究。经数据清理,删除信息严重缺失(如无研发投入、研发产出和经济绩效的企业等)、成立不满一年的企业,最终纳入了3160家企业。样本企业特征如下:(1)选取的样本均经过高新技术企业的认定,拥有科创板偏好企业的基本特征。(2)样本包括上海市16个区的企业,涵盖科创板十分关注的六大技术领域,即新能源与节能、先进制造与自动化、新材料、生物新医药、航空航天以及电子信息领域。(3)样本企业的行业特征及上市状态如表1所示。其中,制造型企业2114家、技术服务型企业1046家,与2020年注册生效的科创板企业的行业特征基本一致。上市企业共329家,其中制造型企业219家、高技术服务型企业110家,样本具有典型代表性。
根据国家统计局企业规模认定标准对样本企业的规模进行了划分。对于制造型企业,员工人数大于300人,且营业收入高于2000万元的为大中型企业;对于高技术服务型企业,员工人数大于100人,且营业收入高于1000万元的为大中型企业。划分结果如图3和图4所示。样本中有大中型企业1224家,其中制造业960家(上市123家)、技术服务业264家(上市43家);小微型企业1963家,其中制造业1154家(上市96家)、高技术服务业782家(上市67家)。可以看出制造业比重较高,约占整体样本的67%;大中规模与小微规模比重差距不大,分别占比45.4%和54.6%;高技术服务业的企业规模呈现比重差距较大的特征,大中规模企业占比较少,仅占全部技术服务企业的25.2%。
表1 样本描述
图3 制造企业样本分布
图4 高技术服务企业样本分布
3.2.1变量描述
(1)研发投入。研发是企业为实现创新而进行的人力、财力等方面的支出活动,是企业创新能力提升必不可少的参与要素。研发投入可以利用研发人员投入、科技活动经费支出以及研发加计扣除额等进行评价。其中,科技活动经费支出具有较好的代表性,主要包括企业的基础性、应用性研究以及实验类项目研究的管理费和服务费,可以直接体现研发投入的程度。因此,本研究利用科技活动经费支出衡量研发投入。
(2)研发产出。研发产出可以利用专利授权数、软件著作权数以及专利申请数等指标来进行衡量。专利授权数是政府根据相关标准对专利的授权,但该指标无法准确衡量企业研发产出的程度;软件著作权数只对信息业的研发产出具有一定的解释力。专利申请数是企业研发产出最直接的体现,且其测量效果得到既有研究证实,因此本研究利用专利申请数来衡量研发产出。
(3)经济绩效。经济绩效可通过新产品销售收入、投资回报率、利润率、营业收入等指标进行衡量。新产品销售收入只反映技术创新活动中新产品的销售情况,所以该指标在衡量经济绩效上有一定的局限性。此外,由于科创型企业的研发成本比重较高,效率性指标如利润率、投资回报率也难以准确衡量其经济绩效表现。营业收入是企业能够获利的重要指标,能用来直接衡量企业的经济绩效,因此本研究选取营业收入来衡量企业的经济绩效。
(4)分类变量。根据2011年国家统计局标准对企业规模进行分类,将大中型企业赋值为1,将小微型企业赋值为0。同时研究根据2017年国民经济行业分类(GB/T 4754—2017)对样本的行业特征进行分类,将制造业赋值为1,将高技术服务业赋值为0。
(5)调节变量。样本中的上市企业均是中国上市企业,上市的板块包括新三板、创业板等。本研究将上市状态设置为调节变量,如果年报上显示已上市则赋值为1,否则赋值为0。
对变量指标的汇总说明如表2所示。
3.2.2相关分析
首先进行相关性分析,以初步检验各变量之间的关联程度,便于进行回归分析,结果如表3所示。研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入之间的相关系数分别为0.348、0.436、0.328,均小于0.5,为低度相关,且显著性水平达到1%。这说明相关性均通过了检验,数据的可靠性和变量选取的合理性得到了验证。相关性分析结果也表明,上市状态与研发投入的相关性结果并不显著;上市状态与研发产出、上市状态与经济绩效的相关性分析结果在5%水平下显著,回归系数分别为0.046、0.036,可以认为上市状态对研发产出与经济绩效直接影响程度并不高。此外,通过对2015—2017年的数据进行检验发现,指标间无显著差异及变化,因此本研究不考虑滞后性的影响,利用2018年的数据开展实证研究。
表2 变量的设定及说明
表3 各变量的相关分析与描述统计
3.3.1全样本回归
全样本回归的结果如表4所示。Model-1、Model-2、Model-3的回归系数分别为0.348、0.436、0.328,且都在1%水平下显著,说明研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入存在循环促进关系,样本企业整体具有较好的盈利前景。
表4 全样本回归的结果
3.3.2分样本回归
3.3.2.1企业规模对研发投入、研发产出以及经济绩效的影响
不同企业规模下的回归结果如表5所示。可以看出,大中型企业的研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入的回归系数分别为0.479、0.424、0.442,并且回归系数均在1%水平下显著;小微型企业的研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入的回归系数分别为-0.004、0.032、0.002,但均不显著。这说明盈利前景评价机制对不同规模企业的经济增长性具有区分效应:大中型企业比小微型企业具有更强的盈利前景。
3.3.2.2行业特征对研发投入、研发产出以及经济绩效的影响
不同行业特征下的回归结果如表6所示。可以看到,制造企业研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入的回归系数分别为0.313、0.458、0.495,且均在1%水平下显著;高技术服务企业研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入的回归系数分别为0.406、0.443、0.318,且均在1%水平下显著。这说明盈利前景评价机制对不同行业企业的经济增长性不具有区分效应。
表5 不同企业规模下的回归结果
表6 不同行业特征下的回归结果
3.3.2.3企业规模对制造业研发投入、研发产出以及经济绩效的影响
不同企业规模下制造业的回归结果如表7所示。可以看到,大中型制造企业的回归系数分别为0.305、0.451、0.479,小微型制造企业的回归系数分别为0.188、0.090、0.772,二者的回归系数均在1%水平下显著。这说明样本制造企业(大中型和小微型)的盈利前景较好,盈利前景评价机制对不同规模的制造型企业的经济增长性不具有区分效应。对比二者的回归系数来看,相同的研发投入下,大中型制造企业可以获得更多的研发产出;相同的研发产出下,小微型制造企业相比于大中型制造企业获得的经济绩效更少;相同的经济绩效下,相比于大中型企业,小微型企业会利用更多的资金进行研发。
表7 不同企业规模下制造业的回归结果
3.3.2.4企业规模对高技术服务业研发投入、研发产出以及经济绩效的影响
不同企业规模下高技术服务业的回归结果如表8所示。可以看出,大中型高技术服务企业研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入的回归系数分别为0.639、0.442、0.520,且均在1%水平下显著;小微型高技术服务企业研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入的回归系数分别为0.003、0.011、0.002,但均不显著。这说明盈利前景评价机制对不同规模的高技术服务型企业的经济增长性具有区分效应。样本企业中,大中型高技术服务企业的经济增长性较强,小微型高技术服务企业盈利前景较差。
表8 不同企业规模下高技术服务业的回归结果
此外,结合表7和表8可对比分析同一企业规模下制造型企业和高技术服务型企业的盈利前景评价机制。可以看到,大中规模下,制造型企业和高技术服务型企业都存在研发投入、研发产出与经济绩效的循环促进关系,说明盈利前景评价机制对不同行业的大规模企业的经济增长性不具有区分效应。对比回归系数来看,相同的研发投入下,高技术服务企业比制造企业可以获得更多的研发产出;相同的研发产出下,高技术服务企业比制造企业获得更少的经济绩效;相同的经济绩效下,相比于制造企业,高技术服务企业的研发资金投入更大。在小微规模下,盈利前景评价机制对不同行业的小微规模企业的经济增长性具有区分效应。样本企业中,小微型制造企业的盈利前景较好,小微型高技术服务企业的盈利前景较差。
研发投入、研发产出以及经济绩效之间的良性循环代表着企业具有长期盈利能力。上市状态的调节效应需以企业具有长期盈利能力为前提。回归分析的结果显示,大中规模和小微规模的制造型企业以及大中规模的高技术服务型企业具有长期盈利能力。在对原始数据进行标准化处理的基础上,利用SPSS 26来检验上市状态对这三种类型企业盈利前景评价机制各阶段的调节效应。
3.4.1不同企业规模下制造业上市状态对盈利前景评价机制的调节作用
不同规模下制造业上市状态对盈利前景评价机制的调节作用如表9所示。可以看到,大中规模下,Model-28的调节系数为正且显著,说明制造企业的上市状态对研发投入与研发产出有显著正向的调节作用,验证了假设H1a;Model-29的调节系数为负且显著,说明制造企业的上市状态对研发产出与经济绩效有显著负向的调节作用,验证了假设H2a;Model-30的调节系数为负,说明制造企业的上市状态对经济绩效与研发投入有负向的调节作用,验证了假设H3。小微规模下,Model-31、Model-32、Model-33的调节系数均不显著,说明制造企业的上市状态对研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入均无调节作用,验证了假设H1b和假设H2c。上市状态对研发投入与研发产出、研发产出与经济绩效、经济绩效与研发投入的调节作用受企业规模影响。
具体来看,Model-28的调节作用如图5所示,可以看到研发投入可以促进研发产出,已上市企业比不上市企业的促进效果更为显著。Model-29的调节作用如图6所示,可以看到研发产出可以促进经济绩效,不上市的企业比已上市企业的促进作用更强。
表9 不同规模下制造业上市状态对盈利前景评价机制的调节作用
图5 Model-28的调节作用
图6 Model-29的调节作用
3.4.2大中规模下高技术服务业上市状态对盈利前景评价机制的调节作用
大中规模下高技术服务业上市状态对盈利前景评价机制的调节作用如表10所示。可以看到,大中规模下,Model-34的调节系数为正且显著,说明高技术服务企业的上市状态对研发投入与研发产出有显著正向的调节作用,验证了假设H1a;Model-35的调节系数为正且显著,说明高技术服务企业的上市状态对研发产出与经济绩效有显著正向的调节作用,验证假设H2b;Model-36的调节系数为负且显著,说明高技术企业的上市状态对经济绩效与研发投入有显著负向的调节作用,验证了假设H3。
具体来看,Model-34的调节作用如图7所示,可以看到研发投入可以促进研发产出,相比于不上市企业,上市企业的研发投入更能促进研发产出。Model-35的调节作用如图8所示,可以看到研发产出可以促进经济绩效,上市企业比不上市企业的研发产出更能促进经济绩效。Model-36的调节作用如图9所示,可以看到经济绩效可以促进研发,不上市的企业比上市企业的经济绩效对研发投入更具促进作用。
表10 大中规模下高技术服务业上市状态对盈利前景评价机制的调节作用
图7 Model-34的调节作用
图8 Model-35的调节作用
图9 Model-36的调节作用
3.4.3综合分析
结合表9和表10的结果来看,大中规模下,上市状态对企业研发投入与研发产出有显著正向的激励作用;上市状态对企业研发产出与经济绩效的作用受行业特征影响,对制造型企业有显著负向的抑制作用,对高技术服务型企业有显著正向的激励作用;上市状态对研发投入与经济绩效的调节作用也受行业特征影响,对高技术服务型企业有显著负向的抑制作用。
回归分析结果汇总如表11所示。不区分行业特征条件下,盈利前景评价机制对不同规模企业的经济增长性具有区分效应——大中型企业比小微型企业具有更好的盈利前景;对不同行业企业的经济增长性不具有区分效应。对于制造业企业,盈利前景评价机制对不同规模企业的经济增长性不具有区分效应,中国制造业整体的经济增长性较强。但大中规模企业相比于小微规模企业,研发投入对研发产出、研发产出对经济绩效的促进作用更强,但经济绩效对研发投入的促进作用大中规模企业不如小微规模企业。对于高技术服务业,盈利前景评价机制对不同规模企业的经济增长性具有区分效应:大中规模高技术服务型企业具有良好的盈利前景;小微规模高技术服务型企业的经济增长性较差。高技术服务产业是中国未来的支柱型产业,政府应加大对小微型高技术服务企业的支持力度。
表11 回归分析结果汇总
调节效应研究结果汇总如表12所示。总的来看,对于小微型企业,制造企业盈利前景评价机制的三个阶段的回归系数都显著,但上市状态对三个阶段的调节作用都不显著,说明上市状态改变对制造型小微企业的研发投入、研发产出与经济绩效的关系没有影响。而对于大中型企业,上市状态对研发产出与经济绩效阶段的调节效应显著且与行业特征有关,其他阶段的调节作用则与行业特征无关。具体来看:
4.2.1上市状态对于大中型企业研发投入促进研发产出关系的调节效应
上市状态对于该阶段表现出显著正向的调节效应,这种调节效应与行业特征没有显著关系。上市可以减少企业的融资约束,促进企业研发投入,研发投入的增加促进企业获得更多的研发产出。
4.2.2上市状态对于大中型企业研发产出促进经济绩效关系的调节效应
上市状态对于该阶段的调节效应显著,且这种调节效应与行业特征有关。制造企业上市状态对该阶段具有显著负向调节作用;高技术服务企业上市状态对该阶段具有显著正向调节机制。分析认为其原因在于制造业以实体企业为依托,从专利到新产品并产生经济效益需要一个较长的转化时间;而高技术服务业的产品大都具有非实物性、不可储存性以及生产和消费同时性,所以可以实现从研发产出到经济绩效的快速转化,从而实现企业经济快速增长。
4.2.3上市状态对于大中型企业经济绩效促进研发投入关系的调节效应
上市状态对该阶段有负向调节作用,即企业上市状态的改变会抑制经济绩效对研发投入的促进作用。这种调节作用与行业特征无关。但制造企业的负向调节不显著,高技术服务业的负向调节显著。分析认为原因在于上市企业的经营信息公开,增加了企业的代理成本并稀释了控制权,由此上市没有带来经济绩效的提升。此外,在增长了同等绩效的情况下,上市企业在成本上的增加导致其在研发投入上相同程度减少以平衡盈亏,这就解释了上市企业增加同等绩效而研发投入降低的现象。
表12 调节效应研究结果汇总
4.2.4企业上市的利与弊
系统论把系统分为正反馈系统和负反馈系统,如各指标关系均为正或为负的个数为偶数时则是正反馈系统,各指标关系均为负或为负的个数为奇数时则是负反馈系统。大中规模下,制造企业、高技术服务企业的整体调节效应分析如图10和图11所示。
制造企业、高技术服务企业的上市状态对盈利前景评价机制产生动态影响。制造业上市状态的调节作用为一正一负且均显著,因此构成负向交互机制。该结果说明制造型企业上市可能带来盈利前景削弱的风险;高技术服务企业上市状态的调节作用为两正一负且均显著,因此构成显著的负向交互机制。该结果说明高技术服务型企业上市也存在削弱盈利前景的风险。因此,无论是制造业还是高技术服务业,上市虽可实现研发创新产出规模的扩大,但都存在削弱盈利前景的风险。企业的上市决策应重视企业的抗风险能力。
图10 大中规模制造企业上市状态对研发创新与盈利前景的负向交互机制
图11 大中规模高技术服务企业上市状态对研发创新与盈利前景的负向交互机制
本研究以研发投入、研发产出与经济绩效评价企业的盈利前景。以上海市3160家具有高新技术资质的企业为研究对象,分析企业规模、行业特征对盈利前景评价机制的影响,并在此基础上分析了上市状态对盈利前景评价机制的调节效应。
研究发现,盈利前景评价机制对不同规模企业的经济增长性具有区分效应;对不同行业企业的经济增长性不具有区分效应。大中规模下,制造企业和高技术服务企业均具有良好的盈利前景。小微规模下,只有制造企业的经济增长性较强。上市状态对小微规模的制造企业没有影响,这与小微企业获取投资的主要方式并非上市而是主要依靠风投机构融资有关。上市状态对大中规模企业有影响。通过上市,大中规模企业可以利用自由市场来获得更多融资,并促进研发产出规模扩大,但上市存在削弱盈利前景的风险。基于以上结论,本研究提出以下建议:
对于政府而言,建议对制造型企业和大中规模的技术服务型企业,从盈利前景的角度来评价科创型企业的成长性。同时政府应从提高统计信息的科学性、确保企业信息披露的准确性、促进投资者的投资积极性出发,实现科创板的良性发展。对于小规模的技术服务业,政府应大力给予政府补贴、税收优惠等,使其规模快速扩大并有能力参与资本市场竞争。
对于企业而言,企业需要综合考虑企业的规模、行业以及发展偏重来评估是否进行上市。大中规模企业往往具有规模效应,企业可考虑进行上市,但需要结合企业发展战略偏重进行抉择。从短期视角来看,对于注重创新产出规模扩大的大中规模企业,以及注重短期绩效提升的大中规模高技术服务业,可以考虑进行上市融资。从长期视角来看,上市状态的改变对大中规模企业都是负向的交互机制,上市企业的盈利前景并没有变好反有恶化的趋势,因此大中规模企业进行上市首先需要加强其防范风险的能力。此外,对于社会而言,营造促进持续提升研发能力的市场环境和形成鼓励企业勇于坚持研发创新的风气,是促进企业开展技术创新和实现经济绩效提升的关键。
对于研究局限,本研究利用多家企业数据来分析盈利前景,缺乏同一家企业上市前后的数据对比,因此研究中上市前后的盈利前景对比只能提供间接证明。后续研究将通过案例研究长期跟踪单个企业上市前后盈利能力的变化,为研究结论提供更为直接的验证。