股價波動會影響企業的融資效率嗎
——來自創業板經驗證據

朱文莉（副教授），白俊雅

企業融資效率是我國財務界特有的研究領域和關注焦點。從全國情況來看，企業融資效率整體偏低，已經嚴重制約了企業進一步發展壯大。關于如何提高融資效率，理論界從融資方式選擇、企業內外部環境改善等方面開展了大量研究。證券市場是企業重要的融資平臺，在證券市場上，股票價格始終處于動態變化之中。那么，股價波動是否會對上市企業的融資效率產生影響？通過怎樣的路徑產生影響？本文以創業板上市公司為研究樣本，探尋股價波動影響企業融資效率的有效證據，為提高企業融資效率和證券市場效率提供理論依據和路徑選擇。

一、研究文獻回顧

國外文獻中幾乎不存在企業融資效率的概念,原因在于西方分散化、社會化、市場化的財產組織體系和私人特征明顯的產權制度，使得企業融資天然具有效率。

國內關于企業融資效率的研究始于20世紀90年代初，迄今已二十余年，逐步為理論界所關注。根據對CNKI的搜索統計，2010年之后，這一領域期刊論文數量年均增長16%，到2016年，期刊論文數量為8124篇，已占企業融資論文總量的10%。研究內容主要包括融資效率界定、定量評價和影響因素。

關于企業融資效率的界定尚未統一，主要有以下四種觀點：①宋文兵[1]認為融資效率反映了融資成本與收益的關系；②葉望春[2]認為融資效率是指籌資成本、籌資風險及籌資的方便程度；③楊興全[3]將融資效率分為微觀和宏觀兩方面，宏觀融資效率是金融市場的資金配置效率，微觀融資效率是企業的投資收益對融資成本的彌補；④方芳和曾輝[4]認為融資效率是指某種融資方式以最高收益—成本比率和最低風險為企業提供生產經營所需資金的能力。這四種觀點中，第一種觀點使用最為廣泛，第四種觀點由于加入了對融資風險的考量，也逐漸獲得了較多認同。

基于概念界定的多樣性，定量評價融資效率的指標和方法也呈現多元化。佟孟華等[5]、徐攀等[6]采用凈資產收益率這一單一指標衡量融資效率；孫會霞等[7]采用加權平均資本成本率衡量融資效率；方芳和曾輝[4]、吳婭玲[8]、崔杰等[9]采用投資預期報酬率與加權平均資本成本率的比值衡量融資效率。

關于融資方式對融資效率影響的研究，分歧主要在于股權融資效率與債務融資效率孰高孰低。方芳和曾輝[4]、佟孟華等[5]認為內部融資效率最高，其次是民間融資，接著是債務融資，最后是股權融資；佟孟華等[5]、陳蓉和周思維[10]、方先明和吳越洋[11]等發現，股權融資效率較低。與此相反，汪冬華和鄭春玲[12]等認為股權融資效率高于債務融資效率，宋玉臣和李楠博[13]、何麗娜[14]等發現股權融資效率較為理想，林宇等[15]、熊正德等[16]發現債務資金和融資效率負相關。

從2007年開始，有研究者試圖從融資方式以外的視角研究融資效率的影響因素，如公司治理[17]、公司特征[18]、會計穩健性[8]、政企關系和銀企關系[7]、產權性質[19]、金融生態環境[20]、中小企業集群與民間資本對接[6]等。研究主要基于國內A股市場的經驗證據開展，但尚未有人關注股價波動對融資效率的影響。

綜上，企業融資效率的研究尚存以下不足：①融資效率的概念界定與度量公式相脫節。②效率是一定時間內投入與產出的比率，包含投入產出兩方面的內容，但不少研究采用單一收益指標或單一成本指標度量企業融資效率。③主要基于A股市場的經驗證據開展實證分析，但都忽略了股票價格這一市場最活躍因素對企業融資效率的影響，而由于股票市場時機效應的存在，股價的波動極有可能與企業融資效率具有某種關聯。④主要聚焦某個影響因素與企業融資效率相關性的探討，但這些因素對融資效率影響機理的研究較為匱乏，研究者似乎并不重視對中間介質的探究。鑒于此，本文擬在以上方面取得突破，認為企業融資效率是融資收益、融資成本與融資風險三者的有機結合，是企業以適當的融資成本和融資風險獲得最大融資收益的能力，在此基礎上設計合理的度量模型，選取恰當的變量，探尋股票價格對企業融資效率的影響，為提高企業融資效率和證券市場效率提供理論依據和路徑選擇。

二、創業板上市公司融資現狀及問題

（一）創業板上市公司融資現狀

創業板又稱二板市場，即第二股票交易市場，是為了適應創業和創新的需要而設立的新市場，具有上市門檻相對較低、信息披露監管嚴格等特點，它的市場風險要高于主板。在創業板市場上市的公司大多從事高科技業務，往往成立時間較短，規模較小，業績也不突出，但具有較高的成長性。可以說，創業板是一個門檻低、風險大、監管嚴格的股票市場，也是一個孵化科技型、成長型企業的搖籃。

創業板自2009年10月23日正式開市以來，截至2016年12月31日，上市公司已經從首批上市的28家增加到570家，平均每年增長13.58%，股權融資累計672036.76百萬元，銀行貸款累計503191.25百萬元。表1是2010～2016年在創業板進行融資活動的融資結構和變化。

表1 2010～2016年創業板市場股權融資統計 單位：百萬元

1.融資規模呈擴大趨勢，且趨于穩定增長。從表1和圖1可以看出，創業板上市公司融資規模呈擴大趨勢，每年的融資總額從2009年的20442.96百萬元增長到2016年的410092.16百萬元，融資規模增長了19倍。融資規模在2012～2013年出現低谷之后呈穩定增長態勢，且融資規模和增長速度較低谷之前有了大幅提高。可見，創業板作為一個新興的資本市場，正處于快速成長期，融資能力較強且發展趨于穩定。

2.股權融資占主導地位。從表1和圖2可以看出，2012年之前，創業板上市公司股權融資規模遠大于銀行貸款融資規模。2012年10月到2013年由于受到停止IPO政策的影響，股權融資規模大幅縮小，甚至小于銀行貸款融資規模。2013年之后，股權融資規模呈現穩定增長態勢，并于2015年再次超過銀行貸款融資規模。也就是說，除了2012年10月至2013年受到停止IPO政策的影響使得股權融資規模大幅縮小，股權融資規模始終大于銀行貸款規模。這一現象在一定程度上體現出了上市公司日益凸顯的股權融資偏好。

圖1 2009～2016年創業板上市公司融資規模

圖2 2009～2016年創業板上市公司融資方式比重變化趨勢

3.股權融資方式日益多樣化，增發方式日益凸顯。從表1和圖3可以看出，創業板市場每年IPO規模比例呈下降趨勢，從2009年在股權融資方式中占比100%逐漸下降到2016年的11.5%；創業板市場每年進行增發的融資比例呈快速增長趨勢，從2011年出現時占股權融資規模的0.2%快速增長到2016年的88.3%。創業板市場在2015年開始出現配股的股權融資方式，截至2016年年底配股方式的融資規模僅占股權融資規模的0.2%，仍有較大的發展空間。經過上述分析可以發現，創業板市場的股權融資方式從2009年的IPO方式，發展到2011年新增的增發融資方式，再發展到2015年新增的配股融資方式，呈現出融資方式的多樣化；同時從2009～2016年IPO規模和增發規模所占比例的變化可以看出，增發方式在融資規模方面逐漸超過IPO方式，在股權融資方式中的地位日益凸顯，即創業板上市公司呈現出日益明顯的股權再融資偏好。

圖3 2009～2016年創業板上市公司股權融資構成比例及變動

（二）創業板上市公司融資問題

1.債務融資能力較弱，且呈下降趨勢。從表1和圖2可以看出，創業板上市公司的債務融資規模總體上小于股權融資規模，且截至2016年年底呈現出縮小趨勢。雖然在2013年和2014年債務融資規模超過了股權融資規模，但并不是創業板上市公司的債務融資能力提升所致，而是由于創業板市場停止IPO導致股權融資減少所致。雖然債務融資規模小會使企業的財務風險控制在較低的水平，但不利于企業利用負債帶來的財務杠桿作用和稅盾作用，長此以往會對企業發展產生較大的不利影響。

2.股權融資偏好過大，尤其是股權再融資。從圖2和圖3可以看出，創業板上市公司的股權融資規模遠大于債務融資規模，且利用增發這一股權再融資方式的融資規模近年來呈強勢增長，5年內從5.1%增長到88.3%。而我國創業板市場尚處于發展初期，其發展存在一定的不穩定性，上市公司過度依賴創業板市場進行股權融資無形中增加了企業風險。

3.融資效率低。創業板上市公司整體的融資現狀為債務融資能力弱，股權融資偏好嚴重。然而，融資方式單一很可能加大企業的融資風險，降低融資效率。也有部分研究表明，債務融資效率要高于股權融資效率。但創業板上市公司目前存在嚴重的股權融資偏好，這很可能使創業板上市公司的融資效率降低。

鑒于此，本文針對創業板上市公司開展企業融資效率的研究，探尋股票價格對企業融資效率的影響，為提高企業融資效率和證券市場效率提供理論依據和路徑選擇。

三、理論分析與假設提出

Stein（斯坦）[20]于1996年首次提出市場時機選擇理論，認為資本市場非理性的投資者行為會影響理性管理者的融資決策。隨后，這一理論得到了大量的實證檢驗，發現當股票市場行情高漲或股價被高估時，理性管理者會利用非理性的投資者行為進行股權融資，而當股票市場行情走低或股價被低估時，理性管理者更傾向于回購股票[21]。劉小龍等[22]結合國內資本市場的實際情況，驗證了這一理論在我國也成立。由于市場時機選擇效應的存在，股價上漲時，發行一定數量的股票所籌資金規模將增大，帶來邊際融資成本的遞減，因此，理性管理者更傾向于進行股權融資。再加上債券市場與股票市場的聯動性，股價上漲時，債務融資成本會降低[23]。因此，股價上漲時，企業融資成本相對較低，有利于融資效率的提高。基于此，提出如下假設：

H1：股票價格與企業融資效率正相關，股價上漲，企業融資效率提高。

魏志華、曾愛民和李博[24]發現，我國企業普遍存在融資約束較多的情況。一般而言，融資約束較多的公司由于資金緊張，易導致投資不足，甚至影響正常的生產經營，降低收益率。翟淑萍和顧群[25]等諸多研究均驗證了上述現象的存在。因此，通過一定的方式將較高的融資約束水平降低，直接有助于融資效率的提高。基于此，提出如下假設：

H2：融資約束與企業融資效率負相關，融資約束降低，企業融資效率提高。

前文已述，由于市場時機選擇效應的存在，股價上漲促進企業進行股權融資，加之債券市場與股票市場的聯動性，股價上漲時，債務融資成本會降低，促使企業加大債務融資。因此，股價上漲可以有效放松融資約束，帶來融資效率的提高。但是，根據迎合理論，當股價由于非理性投資者的樂觀而高漲時，管理層可能會迎合非理性投資者的短期需求，增加投資，甚至投資于凈現值為負的項目，導致過度投資，收益率降低。同時，融資規模過大，容易造成資金閑置，收益率降低。因此，對于融資約束本身較少的企業，股價上漲如果進一步放松融資約束，很可能加劇過度投資或資金閑置的狀況，致使融資效率降低。基于此，提出如下假設：

H3：股價上漲可以放松融資約束，進而提高企業融資效率，但融資約束的過度放松反而會導致企業融資效率的降低。

四、研究設計

（一）樣本選擇

本文選取創業板上市公司為對象開展研究，研究時段為2010～2015年。樣本選擇步驟如下：①剔除暫緩及終止上市的公司；②剔除被特殊處理的上市公司；③外商或境外投資人實際控制的企業在融資環境及日常運營與內資企業存在差異，且創業板此類公司數量較少，因此剔除這類公司。最終篩選出479家公司，樣本觀測值為2000個，組成非平衡面板數據。本文所采用的財務數據來自國泰安數據庫，數據處理采用的軟件為stata 14.0。

（二）變量設計

1.融資效率。根據本文對融資效率的界定，綜合考慮融資收益、融資成本與融資風險。構造如下企業融資效率度量公式，具體計算公式見表2。

融資效率=融資收益率×［1-資本成本率×（1+融資風險）］

（1）融資收益率的衡量。考慮到凈資產收益率與債務資金收益率是同向變動的，以及融資收益率在不同融資規模的企業之間的可比性，采用凈資產收益率衡量融資收益率。

（2）資本成本率的衡量。企業的融資方式分為內部融資和外部融資，外部融資主要包括債務融資和股權融資，內部融資主要來源于留存收益，即利潤被留在企業的部分。融資成本主要涉及機會成本，不會形成企業實質性的資金支出，所以資本成本率主要從股權融資和債務融資成本率考慮，采用加權平均資本成本率進行度量。其中，無風險報酬率采用10年期國債票面利率，市場組合的風險報酬率國外一般采用6%～9%，考慮到我國金融市場的特殊性，采用一個較低值6%。

（3）融資風險的衡量。融資風險是指企業經營活動中與融資有關的風險，尤其是指在融資活動中利用財務杠桿可能導致企業股權資本所有者權益下降的風險。根據融資風險的定義，用財務杠桿系數衡量融資風險較為貼切。

2.股票價格波動。國內外研究中，股票價格的波動通常用股票價格周度回報率的標準差表示。王漢生等[26]將周度回報率擴大100倍，即去掉周度回報率的百分號；為了弱化極端值的影響，將去掉百分號后的周度回報率取以e為底的對數，最終將原始的計算公式調整為如下公式：

表2 融資效率指標體系及計算公式

其中，r為周度個股回報率的100倍。

本文在此借鑒這一方法。

3.融資約束。目前度量融資約束的方法主要有兩種：一是通過單一指標進行判別，分別有股利支付率[27]、產權性質[28]、公司規模[29]、利息保障倍數[30]及資產負債率[31]等；二是利用多指標構造融資約束指數進行判別，根據指數的高低直接將融資約束劃分為高融資約束和低融資約束，主要以KZ指數為主[32]。

本文研究的是融資約束與企業融資效率的相關性，需要借助融資約束具體水平的變化來分析其對融資效率的影響，而多指標構造的融資約束指數因混淆了融資約束和財務柔性的概念，且通常作為二值虛擬變量，不能準確度量企業融資約束的具體水平[33]，所以融資約束指數不適用于本文。單一指標也能較好地反映企業融資約束，考慮到股利支付率、產權性質、公司規模和利息保障倍數在相關研究中通常作為二值虛擬變量，也無法反映融資約束的具體水平，而羅長遠和陳琳[31]、劉飛和鄭曉亞[34]在其研究中均采用資產負債率反映融資約束的具體水平，因此，本文借鑒這一做法，采用資產負債率這一單一指標衡量融資約束。

4.控制變量。研究的控制變量為上市年限、總資產利潤率、營業收入增長率及總資產周轉率，這些控制變量都會直接或間接影響解釋變量或被解釋變量。變量的具體計算方法及定義如表3所示。

表3 變量的定義和描述

（三）模型設計

首先，通過線性回歸模型（1）來研究股價波動是否會對融資效率產生顯著影響。具體模型如下：

其中，c為常數，ε為殘差，β為變量系數，i代表企業個體（i=1，2，3，…，n），t代表年份（t=2010，2011，…，2015）。

其次，通過模型（2）研究融資約束是否對融資效率有顯著影響，具體模型如下：

最后，在模型（2）的基礎上，加入股價波動率與融資約束的交叉項，以檢驗股價波動對融資效率的影響是否是通過融資約束進行傳導實現的，具體模型如下：

五、實證分析

首先對樣本數據進行描述性統計，并通過F檢驗和豪斯曼檢驗確定回歸模型。然后根據模型設定，分別對股價波動與融資效率的關系、融資約束與融資效率的關系及股價上漲是否可以通過放松融資約束的途徑提高融資效率三個層面進行回歸分析，以檢驗研究假設。最后將樣本劃分為國有企業組和非國有企業組開展異質性分析。

（一）描述性統計

本文描述性統計結果如表4所示。結果顯示，所有變量的最大值和最小值的差異不大且方差較小，說明樣本數據不受極端值和異常值的影響。融資效率的均值為6.87%，最大值為47.19%，小于50%，說明創業板上市公司的融資效率偏低；融資約束的均值為23.84%，說明創業板上市公司融資約束較多；上市年限的均值為3.12，說明創業板上市公司上市年限較短；總資產利潤率的均值為7.59%，說明創業板上市公司的盈利能力不強；營業收入增長率的均值為26.13%，說明創業板上市公司成長性較高；總資產周轉率的均值為51.52%，說明創業板上市公司營運能力較強。

表4 融資效率的描述性統計

（二）回歸模型判定

在對面板數據進行回歸分析時，需要從混合效應模型、固定效應模型和隨機效應模型中選擇合適的回歸模型，這一選擇需要通過相關的統計檢驗來實現。通過F檢驗確定使用混合效應模型還是固定效應模型。從表5可知，P值為0，即強烈拒絕“不存在個體固定效應”的原假設，故選擇固定效應模型更合適。通過豪斯曼檢驗確定使用固定效應模型還是隨機效應模型。從表5可知，P值為0，即強烈拒絕“隨機效應和固定效應的系數無系統差異”的原假設，這與隨機效應模型的估計不一致，故選擇固定效應模型更合適。經過以上檢驗分析，最終選擇固定效應模型進行回歸分析。

表5 混合效應和固定效應選擇的F檢驗和豪斯曼檢驗

（三）回歸結果分析

1.股價波動與融資效率。基于模型（1），首先研究股價波動對融資效率的影響，回歸結果如表6所示。從表6可知，股價波動率的系數為正，且通過了1%的顯著性水平檢驗，即股價波動率與融資效率顯著正相關，這說明創業板上市公司股價上漲能提高其融資效率，驗證了H1。

表6 影響的實證結果創業板上市公司股價波動對融資效率

2.融資約束與融資效率。在模型（1）的基礎上加入融資約束這一解釋變量，研究融資約束對融資效率的影響，回歸結果如表6模型（2）列所示。從表6可知，融資約束的系數為負，且通過了10%的顯著性水平檢驗，說明融資約束與融資效率顯著負相關，反映出創業板上市公司在較高的融資約束水平的影響下，融資效率較低；融資約束降低，能夠促進融資效率提高，驗證了H2。

3.股價波動、融資約束與融資效率。根據前面的回歸結果可知，股價波動對融資效率具有顯著的正向影響，股價上漲會提高融資效率；融資約束對融資效率具有顯著的負向影響，融資約束的緩解，有利于促進融資效率的提高。而股價上漲帶來的市場時機在一定程度上可以提高公司的融資水平，緩解融資約束。那么，股價上漲對融資效率的正向影響是否是通過緩解融資約束的途徑來實現的呢？

基于此，本文在模型（2）的基礎上，加入股價波動率變量與融資約束代理變量的交叉項構造模型（3）進行回歸分析，以檢驗股價上漲對融資效率的正向影響是否是通過緩解融資約束的途徑實現的，回歸結果如表6所示。結果顯示，交叉項的系數顯著為正，融資約束的系數顯著為負，股價波動率的系數為正，但不顯著。

為了便于理解，采取代入極端值的方法，將較高的融資約束水平視作“1”，將較低的融資約束水平視作“0”。對回歸結果進行分析，可以發現，當融資約束水平較高（視作“1”）時，交叉項相當于股價波動率，此時，交叉項對融資效率的影響顯著為正，相當于股價波動率對融資效率的影響顯著為正，且系數與模型（1）中股價波動的系數相比有明顯提高，說明當融資約束較高時，股價上漲帶來的市場時機由于對融資約束的緩解作用明顯，進而對融資效率的影響顯著增強；當融資約束水平較低（視作“0”）時，交叉項變為零，此時股價波動的系數明顯下降，說明當融資約束水平較低時，股價上漲對較低融資約束水平的進一步緩解加劇了過度投資或資金閑置，使融資效率與模型（1）和模型（2）中的相比有所下降。這一分析結果反映出當企業融資約束水平較高時，股價上漲可以放松融資約束，進而提高融資效率，但企業融資約束水平較低時，再進一步放松反而會導致融資效率降低，驗證了H3。

徐浩平和楊國超[23]研究發現，由于我國債券市場和股票市場存在聯動性，使得股價上漲時不僅會降低股權融資成本，而且會降低債務融資成本，因此股價上漲不僅會促進股權融資，而且會促進債務融資。但他們并未進一步研究股價上漲對股權融資和債務融資的影響程度是否存在差異，為回答此問題，本文引入兩個新變量——股權增長率和債務增長率，前者為企業本年的權益凈增加額與去年總資產賬面價值的比率，后者為企業本年的債務凈增加額與去年總資產賬面價值的比率，將樣本公司按融資約束水平的高低分為低融資約束組和高融資約束組，分別對股價波動與股權增長率和債務增長率進行回歸分析，結果如表7所示。

從表7可以看出，無論是高融資約束公司還是低融資約束公司，股價上漲都會對其股權融資產生顯著的正向影響，其中，對于高融資約束的公司而言，股權融資增長的幅度顯著高于低融資約束的公司，這說明無論融資約束水平如何，公司都會利用股價上漲帶來的市場時機，增加低成本的股權融資，這一現象對高融資約束的公司尤為顯著。

表7 創業板上市公司股價波動對融資方式影響的實證結果

從表7還可看出，無論是高融資約束公司還是低融資約束公司，股價上漲都會對其債務融資產生負向影響，其中對高融資約束公司的影響尤為顯著。這與以往研究的結果相反。究其原因，雖然股價上漲時企業債務成本也會降低，但仍然高于股權融資成本，企業不可避免地存在嚴重的股權融資偏好。

通過以上回歸分析可以發現，在創業板市場上，股價上漲是通過促進股權融資的方式來放松融資約束進而提高融資效率的，而非債務融資。

（四）異質性分析

已有研究發現，我國國有企業和非國有企業面臨的融資環境差異較大。一般情況下，國有企業存在的政治關聯和在金融市場中的信譽度，使得其能夠較為容易地進行外部融資，受到的融資約束較少；而非國有企業面臨著一定的“信貸歧視”和“政策歧視”[19]，相對來說受到的融資約束更多。為了進一步探求股價波動在不同股權性質的公司中對企業融資效率的影響，本文將所有樣本分為國有企業和非國有企業，分別進行回歸分析，具體回歸結果見表8。

從表8可知，非國有企業的實證檢驗結果與總樣本情況一致，均為股價波動率與融資效率顯著正相關，融資約束與融資效率顯著負相關，股價波動率和融資約束的交叉項與融資效率顯著正相關，即股價上漲可以通過放松融資約束的方式，促進融資效率提高。國有企業的實證檢驗結果與總樣本情況相反，為股價波動率與融資效率負相關且不顯著，融資約束與融資效率顯著正相關。這可能是由于國有企業天然的融資優勢使其融資約束水平較低，對市場的價格機制敏感度較弱，所以受股價波動的影響不顯著。同時，國有企業的這一實證結果再次驗證了“當企業融資約束水平較低時，股價上漲會進一步放松融資約束，反而會導致融資效率的降低”的假設。

（五）穩健性檢驗

為了檢驗上述結論的可靠性，通過以下方式進行穩健性檢驗：①分別用凈資產收益率和凈資產收益率與融資成本的比值作為融資效率的代理變量進行回歸分析。②借鑒李君平和徐龍炳[32]構造的KZ指數計算融資約束指數，按照中位數將數據劃分為高融資約束組（KZ=1）和低融資約束組（KZ=0），進行回歸分析。③將數據按照年度內只進行股權融資和年度內只進行債務融資的標準分為兩部分，分別進行回歸分析。穩健性檢驗的回歸結果與前文基本一致，說明本文的研究結論具有較強的穩定性。

六、研究結論與建議

（一）研究結論

本文以我國創業板上市公司為樣本，選取2010～2015年六年的數據，研究股價波動能否影響企業融資效率，通過實證研究得到如下結論：①股票價格與企業融資效率正相關，股價越高，越能提高融資效率。②融資約束與企業融資效率負相關，融資約束的降低會提升融資效率。③股價上漲主要是通過增加股權融資的方式放松融資約束，進而提高融資效率，這對于高融資約束的企業尤為明顯，但如果企業本身融資約束水平較低，融資約束的過度放松反而會導致融資效率的降低。④非國有企業由于受到的融資約束較多，股價上漲會放松融資約束，進而對融資效率產生顯著的正向影響，而國有企業本身融資約束水平低，股價上漲會進一步放松融資約束，降低融資效率。

（二）建議

基于此，本文提出如下建議：①創業板股價波動的效應絕不局限于二級市場，也會對企業融資效率造成影響。因此，企業自身要密切關注并合理利用股價波動來提高融資效率。②監管部門應通過強化市場監管，逐漸減少市場上的投機炒作等行為，引導股價圍繞企業價值正常波動，而非在投機、炒作等影響下脫離實際價值的波動，從而提升市場整體的融資效率。③監管部門應提高企業股權再融資標準，推進股利分配，以此降低企業的股權融資偏好，降低融資風險，促進融資效率提高。④國有企業并沒有因良好的融資環境而提高融資效率，非國有企業卻因缺乏良好的融資環境易導致投資不足，融資效率不高。因此，應進一步加快市場化進程，縮小國有企業與非國有企業發展中的異質性，真正實現資源配置的市場化和透明化。