負利率預期下股市對高科技產業的支持研究

摘要：本文探討了負利率預期背景下，股市如何有效支持高科技產業及實際效果。通過深入分析全球負利率環境的演變及其對股市功能的深層影響，揭示了負利率預期通過定價機制與資源配置功能對高科技產業發展的推動作用。基于2018至2022年滬深A股市場的實證數據，研究發現負利率預期強度與高科技企業的創新發展呈正相關，且不同技術密集度企業在獲取市場支持方面存在顯著差異。文章進一步提出政策建議，包括完善差異化支持機制、優化市場定價功能以及加強風險防控體系，以期提升股市對高科技產業的支持效能。

關鍵詞：負利率預期；高科技產業；股市支持機制；創新價值評估；風險防控

引言

負利率已經成為全球金融市場的一個顯著特征，并對資本市場的運作產生了深刻的影響。在經濟轉型和升級的背景下，股市在推動高科技產業發展方面的作用變得越來越重要。本研究專注于探討負利率預期如何影響股市的功能，分析股市在支持高科技產業方面的主要途徑，并通過實證研究來驗證這些支持措施的效果。研究結果表明，負利率預期有助于推動股市估值體系的優化，促進產業資源的整合，并提高融資效率。基于這些發現，本文提出了相應的政策建議，旨在為加強股市對高科技產業的支持功能提供理論支持。

一、負利率預期對股市功能的影響機制

（一）全球負利率環境演變趨勢

全球負利率環境經歷了從非常態到新常態的演變過程。2008年全球金融危機后，主要發達經濟體為應對經濟下行壓力，相繼采取量化寬松政策，推動名義利率持續走低。日本率先進入負利率時代，歐元區多個成員國國債收益率跌入負值區間，美聯儲也曾將基準利率維持在接近零的水平。這種低利率環境帶動全球范圍內的貨幣超發和資產價格上漲，改變了傳統的貨幣政策傳導機制。隨著經濟復蘇動能減弱，負利率政策在全球范圍內呈現常態化趨勢，各國央行對負利率工具的運用更加成熟[1]。

（二）負利率預期對股市定價的影響

負利率預期通過多重渠道影響股市定價機制。在估值層面，負利率環境降低了無風險利率水平，推升股票估值中樞，導致市盈率、市凈率等傳統估值指標上移。在風險偏好方面，負利率預期促使投資者尋求風險資產以獲取正回報，推動資金從固定收益類資產向權益類資產轉移。市場定價開始更多考慮公司成長性和創新能力，弱化對當期盈利能力的關注。同時，負利率預期改變了資本市場的風險收益結構，投資者對高成長性公司的風險容忍度提升，愿意為未來成長潛力支付更高溢價，這種定價邏輯轉變對科技創新企業尤為有利。

（三）負利率預期下股市資源配置功能變化

負利率預期深刻改變了股市的資源配置功能。資本市場對創新型企業的包容度顯著提升，上市條件更加靈活，融資門檻相對降低。市場投融資機制更加注重對創新能力和發展潛力的評估，資金配置向具有技術創新優勢的行業傾斜[2]。股市定價機制對企業研發投入、知識產權積累等創新要素的重視程度提高，有效引導社會資本投向科技創新領域。通過并購重組等市場化手段，促進產業資源向優質創新企業集中，推動產業結構優化升級。這種資源配置功能的轉變，強化了資本市場對實體經濟特別是科技創新領域的支持作用。

二、股市支持高科技產業的主要途徑

（一）股權融資效率提升分析

在負利率預期背景下，高科技產業股權融資效率實現了顯著提升。資金募集環節呈現出明顯的效率優化特征，高科技企業IPO審核周期縮短，再融資審批流程優化，降低了企業融資時間成本。同時，市場對高科技企業的定價體系更趨合理，投資者對創新能力和發展潛力的估值逐步完善，企業融資規模與實際需求匹配度提高。定向增發、優先股等多元化融資工具的運用進一步提升了股權融資靈活性[3]。高科技企業通過差異化的融資方式滿足不同階段的資金需求，募投項目的投向更加聚焦主營業務和技術創新領域。資本市場對高科技企業研發投入的認可度提升，投資者愿意為企業的創新活動提供長期資金支持，改善了傳統融資模式下重資產抵押、過度依賴債權融資的局面。

（二）市場估值體系優化效應

負利率預期推動股市估值體系呈現結構性優化態勢。傳統以市盈率為核心的估值方法逐步向多維度評估轉變，市場更加注重企業的創新能力、技術儲備和行業競爭力等非財務指標。高科技企業估值開始融入知識產權價值、研發投入強度、人才儲備等創新要素，形成了更為科學的價值評估機制。在優化的估值體系下，高科技企業的成長性獲得更高權重。市場對企業未來發展潛力的預期更加理性，將技術創新能力、市場空間、商業模式等因素納入估值考量范疇。這種估值邏輯的轉變促使投資者關注企業長期價值創造能力，弱化對短期業績波動的過度反應，為高科技企業持續創新提供了良好的市場環境。估值體系優化帶動了資源配置效率的提升。市場對高科技企業的合理定價引導資金向具有核心競爭力的企業集中，推動產業結構升級。

（三）產業并購整合加速作用

負利率預期下的股市環境促進了高科技產業的并購整合進程。市場流動性充裕推動并購估值中樞上移，為高科技企業開展并購重組提供了有利的市場條件。通過產業鏈橫向整合與縱向延伸，企業加快對關鍵技術、創新資源的整合布局，實現規模效應與協同效應的有機統一。股市支持機制的完善為高科技產業并購提供多元化支付方式。企業運用股權支付、現金支付等靈活方式開展并購，降低了資金壓力[4]。市場化的并購重組機制推動產業資源向優質企業集中，加速了創新要素的有效配置。高科技企業通過并購獲取補充性技術資源，填補創新短板，構建完整的技術體系，并購整合帶動產業集群效應形成，提升了產業鏈整體競爭力。

三、股市支持效果的實證研究

（一）研究設計與變量選擇

研究基于2018—2022年滬深A股上市公司面板數據，采用多元回歸模型檢驗負利率預期下股市對高科技產業的支持效果。被解釋變量選取企業研發投入強度、技術創新產出、市場估值水平等指標，構建綜合評價體系。核心解釋變量包括負利率預期強度指數、股權融資規模、并購重組頻率等市場支持特征變量。控制變量涵蓋企業層面的規模、財務杠桿、成長性等特征指標，以及宏觀層面的經濟增速、產業政策等環境因素。研究方法上運用固定效應模型控制個體異質性影響，采用工具變量法處理潛在的內生性問題。通過構建交互項檢驗不同市場環境下支持效果的差異性，引入門檻回歸模型探究非線性影響關系。樣本篩選嚴格執行高科技產業認定標準，剔除ST類公司、數據缺失及異常值樣本。研究設計充分考慮政策效應滯后性，設置合理的時間窗口。通過穩健性檢驗驗證研究結論的可靠性，包括更換衡量指標、調整樣本區間、考慮內生性等多個維度（如圖1所示）。

（二）負利率預期強度與支持效果關系

實證研究表明負利率預期強度與股市支持效果呈現顯著的正相關關系。回歸分析顯示，負利率預期強度每提升1個標準差，高科技企業研發投入強度平均提升0.42個百分點，股權融資規模增長23.5%，并購交易估值水平上升18.7%。這種關系在考慮市場環境和企業特征后依然穩健。當負利率預期強度處于高位區間時，支持效果的彈性系數更大，表現出非線性特征（見表1）。

（三）不同技術密集度企業的差異化分析

研究發現股市支持效果在不同技術密集度企業間存在顯著差異。高技術密集度企業獲得的市場支持力度更大，表現為更高的估值溢價和融資便利性。數據顯示，高技術密集度企業平均市盈率比中低技術密集度企業高出35.2%，股權融資成本低1.8個百分點。這種差異在戰略性新興產業和科創板企業中表現更為明顯。分組檢驗結果證實了技術密集度在股市支持效果傳導中的調節作用（見表2）。

四、股市支持功能的優化方向

（一）健全差異化支持機制

股權融資機制需根據高科技企業技術密集度、創新能力和發展階段實施差異化配置。構建多層次融資支持體系，在科創板引入更具包容性的上市標準，對創新能力強、研發投入大的企業開辟快速審核通道。優化再融資制度，設置創新導向的審核指標，提升高科技企業直接融資效率。針對高科技企業并購重組設計特殊制度安排。簡化技術并購審核流程，創新支付方式，允許知識產權作價入股[5]。引導產業投資基金、私募股權等專業機構參與高科技企業并購重組，發揮其在技術整合與價值提升中的積極作用。完善跨境并購制度，支持全球創新資源整合。

（二）優化市場定價功能

市場定價體系創新應強化對高科技企業創新價值的評估。構建包含技術創新能力、知識產權價值、人才儲備等要素的估值框架，完善無形資產的定價機制。建立知識產權評估標準，引入專業機構開展技術價值評估。深化估值模型創新，增強對不同技術領域特征的適應性。

信息披露制度改革需突出創新信息的重要性。細化研發投入、技術儲備、創新成果等信息的披露要求，為市場估值提供充分依據。建立創新能力評價指標體系，引導市場形成理性定價預期。強化市場約束機制，防范創新概念炒作，維護市場定價有效性。

（三）完善風險防控體系

風險防控需構建覆蓋創新全流程的監測預警機制。建立高科技企業風險評價體系，將技術創新風險、經營風險、市場風險等納入動態監控范圍。完善信用評級標準，增加創新能力與風險承受度指標。搭建風險信息共享平臺，實現市場主體間的風險協同防范。投資者保護制度應體現高科技企業特征。優化投資者適當性管理，設置差異化的投資者準入標準。加強創新風險信息披露，突出重點風險提示。建立風險補償機制，合理分擔創新風險。健全市場化退出機制，提高風險處置效率。形成全方位的風險防控體系，保障高科技產業穩健發展。

五、結語

研究表明，負利率預期通過影響股市定價機制和資源配置功能，顯著增強了資本市場對高科技產業的支持力度。實證結果驗證了這種支持效果的顯著性和差異性特征。為進一步發揮股市支持作用，需要健全差異化支持機制，優化市場定價功能，完善風險防控體系。建議加強制度創新，提升市場效率，強化風險管理，構建全方位的支持體系。未來研究可進一步探討不同市場環境下支持效果的動態演變特征。

參考文獻：

[1]樂琳．基于股價波動的中小型高科技公司關聯關系研究[D]．貴州財經大學，2023．

[2]韓思達．價格型貨幣政策框架下的利率傳導機制研究[D]．對外經濟貿易大學，2022．

[3]黃大禹，謝獲寶．股市過度投機與企業短貸長投[J]．河南社會科學，2022，30（06）：39-51．

[4]趙冬梅．高科技企業不同融資模式的決定因素分析——基于企業異質性及宏觀經濟因素的影響[J]．投資研究，2020，39（05）：82-105．

[5]李紅松，熊莉．高成長高科技企業資金運營特征——基于滬深股市上市公司樣本數據[J]．科技管理研究，2018，38（06）：93-98．

（作者簡介：彭玉飛，威世投資有限公司首席技術專家）