再融資政策與科技型中小企業創新產出
——來自創業板上市公司的實證研究

王 帥, 陳玥卓, 李晨光

(北京大學 經濟學院,北京100871)

0 引言

創新是引領發展的第一動力,是建設現代化經濟體系的戰略支撐。我國經濟發展進入新常態后,傳統經濟增長動力式微,粗放型發展模式難以為繼,必須依靠創新培育經濟發展新動能,提振經濟發展活力。改革開放以來的事實證明,中小企業是創新主體,更是推動技術創新的主力軍。因此,充分激發中小企業發展活力,調動中小企業創新積極性是推動新舊動能轉換、實現經濟高質量發展的重要抓手,對于貫徹落實創新驅動發展戰略具有重要意義。“十四五”規劃強調,要完善金融支持創新體系,強化企業創新的主體地位,促進各類創新要素向企業集聚。

創新離不開中小企業,但中小企業普遍面臨融資難、融資貴問題,后者嚴重制約了中小企業創新發展。近年來,為了扶持中小企業發展,釋放中小企業創新活力,各級政府出臺了一系列金融財稅政策。2009年,創業板開市進一步拓寬科技型中小企業融資渠道,能夠在一定程度上緩解其短期資金需求問題。但創業板新股發行普遍存在高發行價、高市盈率、高超募資金現象,部分公司上市后出現業績下滑、高管密集套現情況,加上退市制度不完善[1-2],導致創業板再融資規則體系在一段時間內處于缺位狀態。鑒于科技型中小企業對再融資具有迫切的現實需求,2014年證監會出臺創業板再融資政策,拓展創業板上市公司融資渠道。那么,創業板再融資政策實施效果如何?該政策能否激勵中小企業研發創新活動,進而提升創新績效?其背后機制如何?對于上述問題,現有文獻尚未給出回答。因此,本文從科技型中小企業創新產出角度評估再融資政策實施效果,分析再融資政策對企業創新產出的內在作用機制,結論對于優化再融資政策,加快促進企業研發創新,深入貫徹國家創新驅動發展戰略具有重要實踐價值。

1 文獻綜述

圍繞“再融資—企業創新”主題展開的研究較少,與本文研究主題相關的文獻主要就不同融資方式對企業創新產出的影響以及企業創新影響因素展開分析,具體歸納如下:

(1)探討不同融資方式對企業創新產出的影響。企業融資方式主要可分為內源融資和外源融資。內源融資方面,部分文獻認為,內源融資是企業研發投入的重要資金來源,可以促進企業創新產出增加。Myer &Majluf[3]認為,當企業為研發投入籌集資金時,一般優先考慮內源融資,其次才會考慮外源融資。上述觀點得到唐清泉和徐欣[4]、李匯東等[5]的研究證實。需要指出的是,企業內源融資規模有限,難以支撐企業研發投入,隨著金融體系發展和完善,外源融資逐漸成為企業創新研發活動的重要融資渠道。外源融資可分為債務融資和股權融資。債務融資方面,現有研究針對債務融資與企業創新的關系尚未達成一致。張杰等[6]、Cornaggia等[7]認為,債務融資可以緩解企業融資約束,進而促進企業創新;Hsu等[8]、王玉澤等(2019)發現,債務融資對企業創新產出的促進作用不顯著,甚至具有負向影響。與債務融資相比,股權融資可以顯著促進企業技術創新。Brown[9]、龔強等[10]、Zhang等[11]認為,股權融資與企業創新活動高風險、長周期的特點相匹配,能夠為企業研發投入提供長期穩定的資金支持,最終促進企業創新產出。

(2)探究企業創新影響因素。與本文研究主題相關的文獻主要考察融資約束、企業現金流對企業研發投入或創新產出的影響。融資約束是企業創新活動的“絆腳石”,Hall &Lerner[12]、鞠曉生等[13]認為,企業研發活動普遍面臨融資約束問題,并且中小企業面臨的融資約束更嚴重。大量理論和實證研究表明,融資約束對企業研發投入具有顯著抑制作用,對企業創新產出具有負向影響[14-18]。在企業現金流與企業創新方面,現金流水平可以顯著影響企業研發投入決策[19-21],充足的現金流是支撐企業研發投入的重要基礎,原因在于其能夠確保研發投入的持續性和平穩性[22]。

梳理現有文獻可以發現,首先,科技型中小企業再融資政策對企業創新的影響研究較為匱乏。事實上,科技型中小企業是創新的主力軍,“十四五”規劃指出,支持創新型中小微企業成長為創新重要發源地。基于此,本文研究對象為科技型中小企業。其次,現有上市公司再融資與企業創新產出關系研究較少,再融資政策能否促進企業可持續發展,能否對企業創新產生有效激勵值得深入研究。本文使用PSM-DID方法實證研究2014年創業板再融資政策對企業創新產出影響的凈效應,可豐富現有相關研究成果。最后,現有文獻大多研究企業創新活動的單一影響因素,鮮有研究將再融資政策、融資約束、現金流、營運能力和企業創新納入統一框架進行系統性分析。本文將上述因素納入分析框架,系統分析再融資政策對科技型中小企業創新產出的作用機制。

2 政策背景與研究假設

2.1 政策背景

上市公司再融資是指上市公司在首次向社會公開發行股票并成功上市后,再次通過資本市場直接獲得資金的行為。2014年,證監會頒布《創業板上市公司證券發行管理暫行辦法》,放開創業板上市公司再融資管制,并針對創業板上市公司特點制定小額快速定向增發機制,可極大地降低創業板上市公司再融資成本。再融資政策頒布后,2020年創業板上市公司再融資相關政策進行調整與修改,因而可將2014年新規視為針對創業板上市公司的政策沖擊,使用雙重差分法探究再融資政策對科技型中小企業創新行為的影響及機制。

2.2 研究假設

理論上,企業再融資渠道主要分為債務再融資和股權再融資,其中股權再融資對中小企業創新活動具有更為積極的促進作用。由于債務再融資需要企業在期限內還本付息,而還本付息壓力與企業創新持續性投入存在矛盾,給企業現金流帶來壓力,增加企業財務風險[23]。相比之下,股權再融資對企業創新具有正向促進作用。一方面,股權再融資與創新活動的長期性相契合。技術創新研發周期和投資回報周期較長且調整成本較高,需要企業持續性投入。通過股權融資募集的資金可為企業提供長期穩定的支持,免除企業因資金短缺而被迫削減研發投入甚至中斷研發的后顧之憂,有利于激勵企業創新活動。另一方面,股權再融資與創新活動的高風險性相契合。創新活動具有高投入、高風險特征,由于規模小、抗風險能力差,科技型中小企業創新失敗后面臨更嚴重的財務風險。股權融資在支付股息方面較為靈活,企業可以通過減少派息方式降低自身財務風險,在一定程度上緩解創新失敗帶來的不利影響[24]。

事實上,再融資政策實施后,股權再融資成為創業板上市公司募集資金的主要渠道。據Wind數據統計,再融資政策實施后,截至2020年,創業板上市公司通過股權再融資募集的資金量占比超過70%。因此,再融資政策可以為科技型中小企業創新活動提供資金支持,促進企業創新產出。基于上述分析,本文提出以下假設:

H1:創業板再融資政策能夠促進企業創新產出。

融資約束即由于市場不完備性導致企業外源融資成本高于內源融資成本的現象,具體表現為企業投資機會無法得到足夠的資金支持[25]。一般而言,科技型中小企業普遍面臨融資約束問題,原因在于科技型中小企業具有輕資產特點,主要依靠持續創新實現利潤增長,創新成果往往為無形資產,可用于抵押貸款的有形資產有限,因而難以獲得銀行貸款。此外,由于創新成果具有排他性,出于自身利益考慮,科技型中小企業有意減少研發活動信息披露[26],企業與投資者間信息不對稱帶來逆向選擇問題,導致企業外源融資成本上升。

2014年創業板再融資政策實施,一方面,可為創業板上市公司再融資提供制度依據,降低非公開發行準入門檻,拓寬企業創新活動融資渠道,降低企業外源融資成本,從而有效緩解企業融資約束[8]。另一方面,再融資政策頒布后,股權再融資成為創業板上市公司籌集資金的主要渠道,能夠通過價格反饋效應、股東監督降低企業和外部投資者間信息不對稱程度,進而降低風險溢價,緩解企業融資約束,從而促進企業創新產出[18]。基于上述分析,本文提出以下假設:

H2:創業板再融資政策通過緩解企業融資約束促進創新產出。

企業技術創新需要長期、大量現金投入,而企業自有資金使用成本低、約束少。因此,研發投入對企業內部資金的依賴較強,對企業面臨的現金流沖擊更為敏感。一般來說,企業會依據現金流水平決定當期和未來研發投入,以此穩定研發投入。在企業經營過程中,宏觀經濟、政策等沖擊最終都會轉化為負向或正向現金流沖擊。當企業面臨正向現金流沖擊時,企業現金持有量增加,不僅可以確保研發投入的平穩性和持續性,而且先入者優勢能夠激勵企業增加研發投入,搶占市場份額。再融資政策使創業板上市公司融資渠道更加多元化,能夠降低企業融資難度,等價于為企業提供一次正向現金流沖擊,促進企業研發投入。研發投入是培育企業核心競爭力和影響企業創新產出的關鍵因素,對于企業研發投入與企業創新產出的關系,現有文獻結論較為一致,即研發投入能夠顯著促進企業創新產出[27-28]。基于上述分析,本文提出以下假設:

H3:創業板再融資政策通過提升企業現金流增加研發投入,進而促進創新產出。

企業營運能力是企業管理與經營水平的集中體現,主要反映企業營運過程中資產利用效率和效益。對處于初創期和成長期的創業板企業而言,股權融資可以促進企業營運能力提升。一方面,企業進行股權融資后,需要向外界定期披露營運狀況,外部監督有利于規范公司治理,提高營運決策的科學性,進而促進企業營運能力提升。另一方面,創新活動具有周期性與不確定性,高管為了實現自身利益最大化,可能將部分研發投入用于企業生產規模擴張,產生委托—代理問題。再融資政策頒布后,創業板上市公司主要通過定向增發募集資金提高企業高管持股比例,一定程度上能夠緩解委托—代理問題,促使企業高管與股東利益趨于一致。因此,企業高管在制定決策時,更加注重企業長遠發展,提高決策科學性,促進企業營運能力提升。營運能力較強的企業擁有充裕的流動資產為研發投入提供保障[29],進而促進創新能力提升。基于上述分析,本文提出以下假設:

H4:創業板再融資政策通過提高企業營運能力促進創新產出。

3 數據來源與模型構建

3.1 數據來源與處理

本文以2009—2019年滬深A股上市公司面板數據為研究樣本,專利數據來自中國研究數據服務平臺(CNRDS),財務數據來自國泰安數據庫。樣本篩選過程如下:①剔除金融類樣本;②剔除ST類、*ST類、PT類樣本;③科創板于2019年正式開板,故剔除科創板上市公司樣本;④剔除關鍵變量缺失樣本。同時,為消除極端值對實證結果的影響,本文對主要連續變量進行1%和99%的縮尾處理。

3.2 模型設定

本文將受創業板再融資政策影響的創業板上市公司作為實驗組,將主板上市公司作為控制組。由于創業板上市公司與主板上市公司在企業規模和盈利能力等方面存在較大差異,因而首先采用傾向得分匹配法(PSM)選取企業規模、企業年齡、盈利能力、貨幣資金、資本結構、股權結構等企業個體特征變量,再使用Logit模型估計傾向匹配得分后進行無放回的1∶1最近鄰匹配,從而獲得與實驗組盡可能相似的控制組。隨后,使用匹配后樣本構建雙重差分模型進行回歸分析,如式(1)所示。

yi,t=β0+β1Reformi,t+β2Treati+β3Postt+γControli,t+μi+λt+εi,t

(1)

其中,yi,t為企業i在t年的創新產出,Reformi,t是衡量創業板再融資政策的虛擬變量,Treati、Postt分別表示企業i是否屬于實驗組的虛擬變量和年份t是否在政策實施后的虛擬變量。Controli,t為一系列控制變量,μi表示企業固定效應,λt表示時間固定效應,εi,t為殘差項。

3.3 變量定義

本文參考Tong等[30]、周煊等[31]的研究成果,以企業專利申請數作為企業創新產出代理變量,并對發明專利和非發明專利加以區分,以此全面衡量企業當年創新產出。此外,本文分析再融資政策對企業專利授權數的影響,以驗證實證結果的穩健性。

以再融資政策虛擬變量(Reform)作為核心解釋變量,如果創業板上市公司在2014年及之后成立,則該值取1,否則取0。參考方先明和那晉領[32]的研究成果,控制公司層面的重要特征變量,主要變量描述見表1。

4 實證分析結果

4.1 基準回歸分析

檢驗創業板再融資政策對企業創新產出的影響,基準回歸結果如表2所示。表2中,第(1)(4)列的被解釋變量分別為企業專利申請總量與企業專利授權總量。其中,再融資政策虛擬變量Reform的估計系數分別為0.179 0和0.226 1,均在1%水平上顯著,說明受到再融資政策沖擊后,實驗組企業專利申請總量與專利授權總量顯著增加。因此,再融資政策對科技型中小企業創新產出具有顯著正向影響,研究假設H1得證。

與實用新型專利和外觀設計專利兩類非發明專利相比,發明專利需要大量研發投入支持且獲取難度大、周期長,但一旦研發成功就能夠顯著推動企業技術進步并提升企業競爭優勢,因而是企業創新能力的集中體現。由表2第(2)(3)(5)(6)列回歸結果可知,再融資政策不僅能夠顯著促進企業發明專利申請量與授權量增長,而且可以顯著促進企業非發明專利申請量與授權量增加。因此,再融資政策對科技型中小企業創新產出具有全面且顯著的激勵作用。

表1 主要變量描述性統計結果Tab.1 Description of main variables

表2 基準回歸結果Tab.2 Benchmark regression results

4.2 平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗結果如表3所示。由表3可知,政策實施前交互項的估計系數均不顯著,表明模型通過平行趨勢檢驗。此外,再融資政策對企業創新產出具有長期積極影響,而對企業發明專利申請與授權的促進作用存在2～3年滯后期。

4.3 穩健性檢驗

(1)為了避免樣本選擇偏差,將研究對象限定為創業板上市公司,并將樣本期內定向增發的創業板上市公司作為實驗組,其余作為控制組,以此構建多期DID模型進行回歸。

(2)為排除其它政策影響,借鑒任勝鋼等(2019)的三重差分模型,以創業板上市公司是否進行過股權再融資作為虛擬變量。

(3)剔除樣本期內專利申請總數或專利授權總數為零的企業。

(4)更換傾向得分匹配方法,分別使用1∶2和1∶3有放回近鄰匹配法及核匹配法進行匹配。

(5)剔除2017年及之后樣本,原因在于2017年證監會出臺了一系列主板上市公司再融資行為規范。

(6)安慰劑檢驗,將政策實施時間提前至2011年。

(7)額外增加省份×年份的固定效應。

以上穩健性檢驗結果均與預期相符,表明基準回歸結果穩健,此處限于篇幅未給出。

4.4 影響機制分析

4.4.1 企業融資約束

為驗證研究假設H2,本文采用Almeida等[33]構建的現金—現金流敏感性模型測量企業融資約束,探究再融資政策能否有效緩解企業融資約束,構建如下計量模型:

ΔCashi,t=β0+β1CFOi,t+γ1lnSizei,t+γ2ΔStdi,t+γ3ΔNwci,t+γ4Growthi,t+γ5Expi,t+μi+λt+εi,t

(2)

ΔCashi,t=β0+β1CFOi,t+β2Reformi,t×CFOi,t+β3Reformi,t+γ1lnSizei,t+γ2ΔStdi,t+γ3ΔNwci,t+γ4Growthi,t+γ5Expi,t+μi+λt+εi,t

(3)

其中,ΔCash代表現金持有量的凈增加額,CFO代表經營性現金流,系數γ1即為現金—現金流敏感性,若為正則意味著企業面臨融資約束,該值越大表明企業面臨的融資約束越顯著。表4第(1)(2)列為創業板上市公司與主板上市公司融資約束程度回歸結果,可以看出,創業板上市公司面臨更高程度的融資約束。表4第(3)列檢驗創業板再融資政策對企業融資約束的影響,結果表明,受再融資政策沖擊后,相對于主板上市公司,創業板上市公司現金—現金流敏感性有所降低。可見,再融資政策能夠緩解創業板上市公司融資約束。綜上所述,再融資政策可以通過緩解企業融資約束促進創新產出,假設H2得證。

表3 平行趨勢檢驗結果Tab.3 Parallel trend test results

表4 機制分析回歸結果(融資約束)Tab.4 Regression results of mechanism analysis(financing constraints)

4.4.2 企業現金流水平與研發投入

本文將被解釋變量替換為企業現金流水平(CF,現金流量凈額除以總資產)和研發投入的對數值(lnRD),其余變量與基準回歸模型相同,回歸結果如表5第(1)(2)列所示。由結果可知,再融資政策虛擬變量在兩個模型中均顯著為正,表明再融資政策能夠提高企業現金流水平,促進研發投入,最終提高企業創新產出,H2和H3得到驗證。

4.4.3 企業營運能力

本文將被解釋變量替換為企業營運能力(Operating,總資產周轉率),估計結果如表5第(3)列所示。由結果可知,再融資政策虛擬變量Reform系數在1%水平上顯著為正,表明再融資政策實行后,創業板上市公司營運能力顯著增強,進而促進創新產出,H4得到驗證。

表5 機制分析回歸結果(現金流水平、研發投入、營運能力)Tab.5 Regression results of mechanism analysis(cash flow level, R&D investment and operation capacity)

5 異質性分析

根據內部企業特征與外部市場環境對研究樣本進行分組,以探究再融資政策對不同類型企業的異質性影響。

5.1 內部企業特征異質性

5.1.1 企業代理成本

代理成本是指因企業所有者與經營者間信息不對稱和經營者持股比例不足導致的權益損失[34]。借鑒Ang等[35]的研究方法,本文采用管理費用率(管理費用除以主營業務收入)衡量企業代理成本,再根據管理費用率的中位數將全樣本分為兩組進行回歸分析,結果如表6第(1)(2)列所示。結果表明,再融資政策虛擬變量的估計系數在代理成本較高的組不顯著,而在代理成本較低的組顯著為正,與屈文洲等[36]的研究結果一致。原因在于,當企業代理成本較高時,企業經營者為謀求自身利益最大化,傾向于將再融資募集的資金用于企業生產規模擴張或其它低風險、短周期項目投資,導致對高風險、長周期的研發投入激勵不足。代理成本較低的企業,其治理機制相對完善,企業所有者可以較好地約束和激勵經營者行為,企業經營者注重自身長期發展,傾向于將資金用于研發投入,通過創新維持企業長期競爭力。因此,再融資政策能夠顯著提升該類企業創新產出。

5.1.2 企業金融化程度

實體企業金融化是指企業資產中金融資產配置比例較高,實體企業經營利潤來源于金融投資途徑而非商品生產。本文參考杜勇等(2019)的研究成果,采用金融資產和投資性房地產之和占總資產的比值衡量企業金融化程度,并根據企業金融化程度的中位數對樣本進行分組回歸,結果如表6第(3)(4)列所示。實證結果表明,創業板再融資政策能夠顯著促進金融化程度較低企業的創新產出,但對金融化程度較高企業的創新產出無顯著影響。原因在于,過度金融化導致企業投資決策更加關注金融資產短期收益,卻忽視創新投入帶來的長期收益,最終導致企業創新能力下降。因此,金融化程度較高的實體企業創新意愿較低,其創新產出對再融資政策不敏感,這與謝家智等[37]的研究結果一致。

5.1.3 企業所有權性質

表6第(5)(6)列為再融資政策對國有企業和非國有企業創新產出影響的回歸結果。由結果可知,再融資政策對非國有企業創新產出具有顯著正向影響,而對國有企業無顯著影響。可能原因如下:相對于非國有企業,國有企業能夠享受更多地方稅收優惠政策、金融扶持和財政補貼,融資約束程度較小,現金流更為充裕[38]。非國有企業具有較強的競爭意識與創新精神,再融資政策實施后,會更積極地將所籌措的資金用于自身研發創新,因而受再融資政策的影響較為顯著。

表6 內部企業特征異質性Tab.6 Heterogeneity of internal enterprise characteristics

5.2 市場環境異質性

5.2.1 市場監督

本文使用分析師關注度衡量外部市場對企業的監督程度。一般來說,企業被分析師關注的程度越高,信息不對稱程度越低,外部市場監督就越強。按照分析師關注度的中位數對樣本進行分組回歸分析,結果如表7第(1)(2)列所示。由回歸結果可知,再融資政策對外部市場監督較強情景下的企業創新產出具有顯著正向影響,對外部市場監督較弱情景下的企業創新產出影響不顯著。原因在于,較強的外部市場監督能降低企業與外部投資者間信息不對稱程度,督促創業板上市公司將資金用于研發創新活動。

5.2.2 市場競爭

本文使用基于營業收入計算的HHI指數衡量企業所處行業的外部市場競爭程度,按照行業HHI指數的中位數對樣本進行分組回歸,結果如表7第(3)(4)列所示。結果表明,在兩組子樣本中,再融資政策均能顯著促進企業創新產出,且對外部市場競爭水平較高企業的影響更顯著。原因在于,創業板上市公司所在行業面臨的外部市場競爭越激烈,企業通過再融資籌措資金進行研發創新、提升市場競爭力的動機越強,因而受到再融資政策的影響越顯著。

5.2.3 地理位置

本文參照國家統計局的區域劃分標準將樣本企業劃分為東部地區企業和中西部地區企業,評估再融資政策對不同區域企業創新產出的異質性影響,回歸結果如表7第(5)(6)列所示。實證結果表明,再融資政策僅對東部地區企業創新產出具有顯著正向影響。大部分創業板上市公司聚集在我國東部地區,在經濟下行壓力加大和外部不確定性提升背景下,東部地區創業板上市公司亟需進一步加大高新技術領域研發投入,而再融資政策能夠為其提供金融支持,在促進創新產出方面發揮積極作用。

表7 外部市場環境異質性Tab.7 Heterogeneity of external market environment

6 結論與建議

6.1 結論

本文利用2009—2019年滬深A股上市公司面板數據,基于科技型中小企業創新產出角度評估2014年創業板再融資政策實施效果,并分析再融資政策對企業創新產出的內在作用機制,得到以下主要結論:

(1)創業板再融資政策能夠對創業板上市公司研發創新活動產生有效激勵,增加企業創新產出,在進行一系列穩健性檢驗后該結論仍成立。

(2)影響機制方面,再融資政策通過緩解融資約束、提升現金流水平、優化營運能力促進企業創新產出。

(3)異質性方面,內部企業特征和外部市場環境對再融資政策凈效應均具有顯著影響,低代理成本、低金融化程度、非國有創業板上市公司將所募集的資金用于研發創新活動的動機更強,而面臨較強外部市場監督、市場競爭激烈或位于東部省市的創業板上市公司,其創新產出對再融資政策沖擊的敏感性更強。

6.2 政策建議

(1)進一步完善再融資制度,持續降低再融資門檻。由于制度不完善,目前證監會對企業再融資加設了多重限制,導致部分有資金需求的企業難以通過再融資為研發創新項目募資。因此,需要進一步完善再融資制度,適度放寬再融資要求,降低再融資門檻,以確保有資金需求的企業能夠獲得融資,從而促進科技型中小企業自主創新能力提升。

(2)加強股權再融資事后監管。在放寬再融資限制的同時,嚴格規范創業板上市公司所募資金用途,避免資金用于金融或房地產行業,防止企業過度金融化。此外,應強化信息披露監管,緩解信息不對稱問題。

(3)進一步完善創業板交易制度。創業板開市時沿用與主板一致的競價交易制度,但創業板上市公司主要是科技型中小企業,其業績表現波動性較大,其估值較為困難,傳統競價交易制度容易引起非專業投資者短期盲目投機行為,在一定程度上加劇創業板“高發行價、高市盈率、高超募資金”問題。因此,應進一步改革和完善創業板交易制度,使其契合科技型中小企業特征,從而更好地提供融資服務。