賈曉霞 錢鑫磊
摘要:鑒于IPO上市后業(yè)績變臉事實(shí)的廣泛存在,以2015—2017年在中小板上市的72家高新技術(shù)企業(yè)為研究對象,分析與揭示研發(fā)投入相關(guān)指標(biāo)與高新技術(shù)企業(yè)IPO上市后業(yè)績變臉的相關(guān)性。具體而言,首先,通過對有關(guān)償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、成長能力4個(gè)維度6個(gè)指標(biāo)的Friedman分析及Nemenyi兩兩比較,說明中小板高新技術(shù)企業(yè)IPO上市后業(yè)績變臉頻出的事實(shí);其次,基于對研發(fā)投入指標(biāo)的相關(guān)性分析、多元線性回歸分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)等,研究得出研發(fā)投入占營業(yè)收入比例的變化量、研發(fā)人員比例變化量、無形資產(chǎn)(去除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)比例變化量這些短期研發(fā)投入指標(biāo)與IPO上市后業(yè)績變臉的不具有顯著相關(guān)性,而有效專利數(shù)量這個(gè)反映長期研發(fā)投入的指標(biāo)與IPO上市后業(yè)績變臉呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系;最后,就短期研發(fā)投入變化量與IPO后業(yè)績變臉不具有顯著相關(guān)性進(jìn)行了原因剖析,并針對高新技術(shù)企業(yè)和政府分別提出了相關(guān)政策性建議。
關(guān)鍵詞:高新技術(shù)企業(yè);IPO;業(yè)績變臉;研發(fā)投入;多元線性回歸分析
中圖分類號:F 224文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號:1672-7312(2021)03-0302-11
The Relationship of Enterprises Performance
Change after IPO and R&D Input
——Based on the Empirical Survey of SME Board
Listed Hightech EnterprisesJIA Xiaoxia,QIAN Xinlei
(School of Management,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)
Abstract:In view of the widespread enterprise’s performance change after IPO,taking 72 hightech enterprises listed on the SME board from 2015 to 2017 as the research objects,whether the indicators related to R&D investment have a significant negative correlation with the performance changes of ightech enterprises after IPO is analyzed in this article.Specifically,first of all,through Friedman’s analysis of the six indicators of the four dimensions of solvency,operating ability,profitability and growth capacity,and the subsequent Nemenyi’s pintopair comparison,the fact of performance change after IPO is verified.Secondly,based on the correlation analysis of R&D investment indicators,multiple linear regression analysis and robustness test,these shortterm indictors including the proportional variation of R&;D input occupying business revenue(ΔINP),the proportional variation of R&D personnel (ΔPER),the proportional variation of intangible asset after removing Land tenure occupying net asset(ΔPIA) are not of remarkable correlation with performance change after IPO.While as the longterm reflective indictor,valid patent number(PAT) presents the remarkable negative correlation with performance change after IPO.Last but not the least,the reason why the correlation of shortterm R&D input indictors and performance change after IPO is not remarkable may be analyzed and the corresponding policy suggestions are proposed from the viewpoint of hightech enterprise and government.
Key words:Hightech enterprises;IPO;Performance change;R&D input;Multiple linear regression analysis
0引言
IPO作為一種發(fā)行自身證券進(jìn)行直接融資的方式,深受中小企業(yè)的喜愛。2004年中小板設(shè)立的初衷,本意是為中小企業(yè)提供暢通的融資渠道,然而卻成為一些企業(yè),尤其是中小板高新技術(shù)企業(yè)圈錢的工具,由此導(dǎo)致IPO上市前后變臉現(xiàn)象頻出。更有甚者,在上市一年內(nèi)就大幅度下調(diào)業(yè)績預(yù)期,與上市前招股說明書中披露的財(cái)務(wù)指標(biāo)形成了巨大落差,也帶來了IPO整體市場投資的低落情緒。而對于高新技術(shù)企業(yè)而言,研發(fā)投入是首當(dāng)其沖的一個(gè)重要支出項(xiàng),面對資本回報(bào)壓力與內(nèi)在創(chuàng)新動(dòng)力,短期收益最大化目標(biāo)與企業(yè)研發(fā)投入的長期不確定性特征,構(gòu)成了IPO上市前后企業(yè)最大的目標(biāo)差異和內(nèi)部治理沖突。因此,對于中小板高新技術(shù)企業(yè)而言,探析研發(fā)投入在IPO業(yè)績變臉頻出背后的真相擔(dān)當(dāng),就成為一個(gè)兼具理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義的研究選題。
1文獻(xiàn)回顧
1.1IPO業(yè)績變臉的影響因素
國外學(xué)者對于IPO后業(yè)績變臉的相關(guān)研究,早期大多根據(jù)代理成本的增加分析產(chǎn)生IPO上市后業(yè)績變臉的原因,之后隨著利益相關(guān)者理論,盈余管理理論的興起,探究IPO業(yè)績變臉因素的文獻(xiàn)開始大量涌現(xiàn)。
RITTER J R是最早關(guān)注并研究IPO上市后業(yè)績變臉問題,他收集了1 526家1975—1984年的IPO數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)隨著交易費(fèi)用的增加,IPO上市后的公司表現(xiàn)相對于投資者的預(yù)期,愈來愈差\[1\]。JAIN B A,KINI O研究發(fā)現(xiàn)公司上市后業(yè)績呈現(xiàn)了明顯的下降趨勢,并且這種下降與上市前的規(guī)模相關(guān)性較強(qiáng)。盡管投資者對于企業(yè)較為樂觀的預(yù)期會(huì)促進(jìn)銷售金額的增長,但這些增長被認(rèn)為不足以改變IPO后企業(yè)業(yè)績?nèi)匀幌陆档慕Y(jié)果\[2\]。PAGANO M,PANETTA F,ZINGALES L采集意大利上市公司數(shù)據(jù),研究闡釋IPO后業(yè)績變臉的事實(shí),提出意大利資本市場最具影響的因素是錯(cuò)誤的發(fā)行定價(jià),而較高的代理成本,較高的企業(yè)稅負(fù)也是導(dǎo)致其IPO后業(yè)績下降的原因,并且企業(yè)的規(guī)模越大,IPO后業(yè)績的變臉程度就越大\[3\]。GOMPERS? P A,LERNER J以1935—1972年在納斯達(dá)克上市的3 661家公司為樣本,發(fā)現(xiàn)在事件時(shí)間買入并持有異常收益時(shí),這些股票往往會(huì)出現(xiàn)IPO后業(yè)績變臉的現(xiàn)象\[4\]。ESPENLAUB S,GOYAL A,MOHAMED A (2016)通過整理和分析2000—2008年期間32個(gè)國家中的7 627個(gè)IPO上市公司的數(shù)據(jù),證實(shí)完善的法律體系顯著延長了企業(yè)在IPO的存活時(shí)間;在擁有源自英國普通法體系的法律機(jī)構(gòu)的國家,IPO的存活時(shí)間比那些擁有民法體系的國家要長近40% \[5\]。
相比于國外聚焦于治理結(jié)構(gòu)、政治關(guān)聯(lián)、盈余管理,法制制度等多角度影響因素的研究,國內(nèi)關(guān)于IPO業(yè)績變臉的研究起步較晚,目前主要集中于盈余管理因素的探究上。典型研究有:陳祥有研究得出IPO前盈余管理的程度越大,IPO后業(yè)績變化的程度越大\[6\]。蔡春,李明,和輝研究得出應(yīng)計(jì)盈余管理對短期業(yè)績的影響明顯大于對長期業(yè)績的影響,而真實(shí)盈余管理對短期業(yè)績的影響程度明顯小于對長期業(yè)績的影響程度\[7\]。逯東,萬麗梅,楊丹研究發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)與IPO后業(yè)績變臉有顯著正相關(guān)關(guān)系,發(fā)審委聯(lián)系對業(yè)績變臉的影響不顯著\[8\]。宋順林,辛清泉通過對2004—2012年中國IPO上市公司的研究,得出企業(yè)在IPO上市時(shí)存在的隱性成本對IPO后企業(yè)的業(yè)績有顯著影響,呈現(xiàn)一定程度的負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且有隱性成本的企業(yè)在IPO后的財(cái)務(wù)指標(biāo)情況與資本市場上的表現(xiàn)與沒有隱性成本的企業(yè)相比較差\[9\]。賈德奎,卞世博研究得出在招股說明書文本中的負(fù)面語調(diào)越強(qiáng),IPO業(yè)績變臉的可能性越大\[10\]。劉迪,趙向芳,薛成研究表明異常審計(jì)收費(fèi)與IPO后業(yè)績變臉呈顯著正相關(guān)關(guān)系,并且當(dāng)券商聲譽(yù)較差與公司注冊地市場化程度較低時(shí)正相關(guān)關(guān)系更顯著\[11\]。張科舉研究說明了有風(fēng)險(xiǎn)投資參股的存在對企業(yè)IPO當(dāng)年與上市前2年的企業(yè)業(yè)績相關(guān)性顯著,對IPO后3年的企業(yè)業(yè)績相關(guān)性不顯著\[12\]。楊世峰研究得出選擇在證券承銷領(lǐng)域具有明顯市場優(yōu)勢的承銷商會(huì)減少IPO后業(yè)績變臉的發(fā)生,選擇較大的會(huì)計(jì)師事務(wù)所會(huì)增加IPO后業(yè)績變臉的現(xiàn)象\[13\]。陶萍,任啟芳研究得出超募率、抑價(jià)率和制造業(yè)行業(yè)因素與IPO后業(yè)績變臉的正相關(guān)關(guān)系顯著;而風(fēng)險(xiǎn)投資、盈余管理與IPO后業(yè)績變臉的負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著;而股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度以及上市首日市盈率與IPO后業(yè)績變臉的關(guān)系不顯著\[14\]。
1.2IPO業(yè)績變臉與研發(fā)投入
GUO R J,LEV B,SHI C研究得出影響IPO短期和長期業(yè)績的一個(gè)主要原因是發(fā)行者的研發(fā)活動(dòng)。實(shí)證研究表明,發(fā)行者的研發(fā)強(qiáng)度與IPO短期內(nèi)業(yè)績下降呈正相關(guān)關(guān)系,也與IPO的長期業(yè)績呈正相關(guān)關(guān)系\[15\]。CHIN C L,LEE P,KLEINMAN? G等研究提出擁有更多創(chuàng)新資本的公司預(yù)計(jì)將產(chǎn)生更多的未來現(xiàn)金流入,擁有更多研發(fā)投資、專利數(shù)量和專利被引用次數(shù)的公司,其短期內(nèi)價(jià)值被低估的幅度更大,即在短期IPO后的業(yè)績表現(xiàn)更差。此外,盡管IPO公司的長期業(yè)績普遍下滑,但創(chuàng)新資本水平較高的公司表現(xiàn)優(yōu)于創(chuàng)新資本水平較低的公司\[16\]。BHARAT? A J,OMESH? K實(shí)證研究表明企業(yè)在上市前相關(guān)研發(fā)投資有益于企業(yè)IPO后業(yè)績的改善,經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的研發(fā)投資越多,IPO上市后公司的生存概率越高,生存時(shí)間也越長??梢娚鲜星把邪l(fā)投資對于公司在IPO后的業(yè)績呈正相關(guān)關(guān)系\[17\]。FEDYK T,KHIMICH N實(shí)證研究表明盈余是研發(fā)投入不足的公司的主要價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素,而研發(fā)支出是過度投資的公司的主要價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素,那些能夠通過減少研發(fā)支出來避免損失的公司更有可能在研發(fā)上投資不足。對研發(fā)投資不足的公司,其IPO后短期和長期經(jīng)營業(yè)績也會(huì)下降,但不會(huì)因業(yè)績不佳而出現(xiàn)較高的退市頻率。研究發(fā)現(xiàn),在IPO后長達(dá)2年的時(shí)間里,研發(fā)投入不足和研發(fā)投入過剩都與未來的業(yè)績回報(bào)呈負(fù)相關(guān)\[18\]。ZHOU G R研究發(fā)現(xiàn)在產(chǎn)品開發(fā)上取得進(jìn)展并最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的公司可能會(huì)在IPO后生存得更久,且研究表明,上市前的創(chuàng)新能力對IPO后股票的市場表現(xiàn)和IPO后企業(yè)的業(yè)績呈正相關(guān)關(guān)系,創(chuàng)新能力越強(qiáng),代表著企業(yè)未來業(yè)績越好,股票表現(xiàn)也會(huì)越好\[19\]。國內(nèi)學(xué)者李子舉通過分析惠倫晶體的IPO前后業(yè)績變化的因素,提出創(chuàng)新能力不足是導(dǎo)致惠倫晶體在IPO后業(yè)績下滑的重要原因\[20\]。馬歡歡以精藝股份為案例研究對象,論證了因缺少研發(fā)投入而導(dǎo)致企業(yè)在IPO后業(yè)績變臉的現(xiàn)象\[21\]。
2變量選取與研究設(shè)計(jì)
2.1提出假設(shè)
就研發(fā)投入與企業(yè)績效的關(guān)系而言,謝修齊研究得出研發(fā)投入對企業(yè)短期業(yè)績的促進(jìn)作用較小,對于長期業(yè)績的促進(jìn)效果更強(qiáng)\[22\]。鑒于高新技術(shù)企業(yè)一般通過研發(fā)投入占營業(yè)收入比例來衡量研發(fā)情況,且因?yàn)镮PO中募集資金是對公司流動(dòng)資金的補(bǔ)充,這就使得高新技術(shù)企業(yè)在IPO上市后研發(fā)投入會(huì)有明顯的變化,故選用研發(fā)投入占營業(yè)收入比例的變化量作為反映高技術(shù)企業(yè)IPO上市后業(yè)績變化的影響變量,具有充分的代表性。進(jìn)一步地,基于投資與開發(fā)理論,研發(fā)投入具有時(shí)間周期長、投入金額大的特點(diǎn),且通過“研究費(fèi)用”賬戶轉(zhuǎn)出的金額明顯超過進(jìn)入“無形資產(chǎn)”賬戶的金額,由此,IPO上市后業(yè)績變臉在所難免,故提出假設(shè):
H1:研發(fā)投入占營業(yè)收入比例的變化量與IPO上市后業(yè)績變臉呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即IPO前后研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例變化量越大,IPO后業(yè)績下滑的程度越大。
同樣,就研發(fā)人員比例與企業(yè)績效的關(guān)系而言,梁萊歆,曹欽潤曾經(jīng)提出研發(fā)人員比例與研發(fā)支出之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系\[23\]。那么,考慮到研發(fā)投入中研發(fā)人員的人工成本占比很高這一事實(shí),研發(fā)人員比例變化量也相應(yīng)成為衡量高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入的一個(gè)重要指標(biāo),因此提出假設(shè):
H2:對高新技術(shù)企業(yè)而言,研發(fā)人員比例變化量與IPO業(yè)績變臉呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即IPO前后研發(fā)人員占員工人數(shù)比例的變化量越大,IPO后業(yè)績下滑的程度越大。
劉萍,毛寧研究發(fā)現(xiàn)無形資產(chǎn)占比對于企業(yè)當(dāng)期業(yè)績產(chǎn)生的影響是負(fù)相關(guān)的,并且負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著\[24\]。根據(jù)研究與開發(fā)理論,高新技術(shù)企業(yè)的無形資產(chǎn)時(shí)間周期較長,在短期內(nèi)的投入并不能產(chǎn)生明顯的收益,可能呈現(xiàn)一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。而在研發(fā)投入中有一部分會(huì)通過資本化轉(zhuǎn)為無形資產(chǎn),并且在無形資產(chǎn)附注中的土地使用權(quán)相比于其他無形資產(chǎn)而言,與研發(fā)投入的相關(guān)性較弱,而且土地使用權(quán)的金額相對較大,對實(shí)證分析的準(zhǔn)確性會(huì)產(chǎn)生較大的影響。由此,考慮無形資產(chǎn)較長的開發(fā)周期,前期較多的投入資金,樣本高新技術(shù)企業(yè)去除土地使用權(quán)項(xiàng)目后的無形資產(chǎn)對應(yīng)的金額,在短期內(nèi)未必能為企業(yè)帶來明顯的收益,提出假設(shè):
H3:對高新技術(shù)企業(yè)而言,無形資產(chǎn)(去除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)比例變化量與IPO后業(yè)績變臉呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即IPO前后的無形資產(chǎn)(去除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)比例變化量越大,IPO后業(yè)績下滑的程度越大。
司訓(xùn)練,商慧,孔祥超研究得出研發(fā)投入這一變量對技術(shù)創(chuàng)新(有效專利數(shù)量)有顯著的正相關(guān)性\[25\]。鑒于有效專利數(shù)量在一定程度上作為研發(fā)投入的最終成果,是反映研發(fā)產(chǎn)出很重要的一部分,基于研發(fā)從開始到取得成果具有周期長、不確定性大的特點(diǎn),對于高新技術(shù)企業(yè)而言,擁有的有效專利數(shù)(包括發(fā)明專利,外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型)越多,表明企業(yè)越重視研發(fā)。從一定程度上說,較多的有效專利數(shù)量反映了高新技術(shù)企業(yè)在IPO上市后的研發(fā)投入金額相比于IPO前變化量較大,而這種較大的變化量使得研發(fā)投入在短期產(chǎn)生的業(yè)績回報(bào)并不明顯,因此提出假設(shè):
H4:對高新技術(shù)企業(yè)而言,有效專利的數(shù)量與IPO上市后業(yè)績變臉呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即IPO當(dāng)年的有效專利數(shù)量越多,IPO上市后業(yè)績下滑的程度越大。
綜上,研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例變化量,研發(fā)人員比例變化量,無形資產(chǎn)占凈資產(chǎn)(去除土地使用權(quán))比例的變化量,可以衡量IPO前一年到IPO后一年的研發(fā)投入,即作為短期與研發(fā)投入相關(guān)的指標(biāo),數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為3年。而專利具有時(shí)間周期長,風(fēng)險(xiǎn)性大的特點(diǎn),時(shí)間跨度相對于上述3項(xiàng)指標(biāo)而言較長,因此以有效專利數(shù)量代表與研發(fā)投入相關(guān)的長期指標(biāo)。
2.2樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
文中選擇的數(shù)據(jù)是2015—2017年在中小板上市的72家高新技術(shù)企業(yè),對IPO上市后業(yè)績變臉的實(shí)證研究主要運(yùn)用IPO前一年與IPO上市當(dāng)年與IPO后一年共3年年報(bào)中的數(shù)據(jù),根據(jù)所選數(shù)據(jù)情況,篩選原則為:①剔除樣本數(shù)據(jù)存在異?;蛉笔У纳鲜泄?②剔除金融類上市公司;③剔除樣本期內(nèi)被ST,*ST,PT的上市公司;④因2018年的IPO后一年的年報(bào)數(shù)據(jù)仍未披露,故2018年上市的中小板高新技術(shù)企業(yè)被剔除;⑤因2014年IPO重啟,并且2014年中因?yàn)榘l(fā)行問題有過暫停,所以剔除了在2014年及之前在中小板上市的高新技術(shù)企業(yè)。文中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)選自國泰安數(shù)據(jù)庫,巨潮資訊網(wǎng),新浪財(cái)經(jīng),上市公司的招股說明書與上市公司的年報(bào)等,以SPSS 25.0為主,EVIEWS 9.0為輔對所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。
2.3模型設(shè)計(jì)與變量選取
針對IPO上市后當(dāng)年業(yè)績指標(biāo)已有較多學(xué)者進(jìn)行了探索,典型如王渺熠\[26\] 、闕天益\[27\]均選擇ΔROE作為衡量IPO業(yè)績變臉的指標(biāo);同樣,宋順林,辛清泉界定ΔROE為上市前一年到上市后一年的業(yè)績變化,并用于IPO業(yè)績變臉的模型測度;劉迪也是將ΔROE作為被解釋變量進(jìn)行度量。這里,對于具有明顯低資產(chǎn)負(fù)債率特征的高新技術(shù)企業(yè)而言,其大多通過權(quán)益資本進(jìn)行融資,而權(quán)益資本本身資本成本低的天然優(yōu)勢無疑使得ROE成為最能反映企業(yè)對權(quán)益資本利用效率的一大指標(biāo)。
文中定義凈資產(chǎn)收益率變化比例ΔROE為因變量,定義研發(fā)投入占營業(yè)收入比例變化量△INP、研發(fā)人員比例變化量ΔPER、有效專利數(shù)量PAT、無形資產(chǎn)占凈資產(chǎn)比例變化量ΔPIA為自變量,定義規(guī)模SCA、資產(chǎn)負(fù)債率變化量ΔDEBT、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率變化量ΔTAT、每股收益變化量ΔEPS、董事會(huì)成員規(guī)模BOA為控制變量構(gòu)建多元回歸模型。
ΔROE=α0+β1ΔINV+β2ΔPER+β3PAT+β4ΔβPIA+β5SCA+β6ΔDEBT+β7BOA+β8ΔTAT+β9ΔEPS+ε
3實(shí)證結(jié)果分析
3.1描述性分析
觀察ΔROE可知,從最大值看,并不是所有企業(yè)IPO后都產(chǎn)生了下降的ΔROE,但從最小值來看,下滑了近95%,說明部分企業(yè)的業(yè)績變化幅度相對較大。此外,從中位數(shù)與平均值的關(guān)系來看,中位數(shù)小于平均值,說明大部分公司業(yè)績變化幅度較大。ΔINP較為穩(wěn)定,平均變化比例也就02%,可見在IPO前后研發(fā)投入占營業(yè)收入變化比例很小,樣本高新技術(shù)企業(yè)IPO后對研發(fā)的重視程度仍不足,從ΔPER,ΔPIV這2個(gè)與研發(fā)相關(guān)的指標(biāo)上也可以體現(xiàn)出這一點(diǎn),而從PAT上來看,有效專利數(shù)量盡管取了對數(shù),最大最小值之間的差距仍有10倍之多,可見樣本高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)投入的產(chǎn)出上差異很大。而從BOA來看,董事會(huì)成員人數(shù)變化相對較小,可見高新技術(shù)企業(yè)管理層的人員結(jié)構(gòu)都較為類似,ΔDEBT最小值與最大值之間的差異較大,可見樣本高新技術(shù)企業(yè)融資策略上差異較大,平均值小于0則說明樣本高新技術(shù)企業(yè)更青睞于權(quán)益融資,因?yàn)樨?fù)債融資對于高新技術(shù)企業(yè)來說,一開始的債務(wù)負(fù)擔(dān)較大且信用成本也相對較高,不利于剛上市的高新技術(shù)企業(yè)未來的可持續(xù)發(fā)展。SCA標(biāo)準(zhǔn)差相對較小,可見樣本高新技術(shù)企業(yè)通常擁有類似的經(jīng)營規(guī)模。ΔTAT的最大值與最小值差距相對較大,可見高新技術(shù)企業(yè)間在IPO后的營運(yùn)能力變化明顯。同樣,ΔEPS最大值與最小值的差距相對較大,說明高新技術(shù)企業(yè)間在IPO后盈利能力指標(biāo)也擁有很明顯的差異。表1變量選取與說明變量類別變量名稱變量表示變量說明被解釋變量凈資產(chǎn)收益率變化比例ΔROE(IPO當(dāng)年的凈資產(chǎn)收益率+IPO后一年的凈資產(chǎn)收益率)
-IPO前一年的凈資產(chǎn)收益率研發(fā)投入占營業(yè)收入比例變化量ΔINPIPO后當(dāng)年與后一年的研發(fā)投入占營業(yè)收入比例的平均值-IPO前一年的研發(fā)投入占比解釋變量研發(fā)人員占員工比例變化量ΔPERIPO后當(dāng)年與后一年員工占比平均值-IPO前一年員工比例有效專利數(shù)PATIPO上市當(dāng)年的有效專利數(shù)量,取自然對數(shù)無形資產(chǎn)占凈資產(chǎn)比例變化量ΔPIA(無形資產(chǎn)-土地使用權(quán)部分)/所有者權(quán)益
(IPO當(dāng)年與IPO后一年的平均值-IPO前一年的數(shù)值)規(guī)模SCAIPO當(dāng)年與后一年?duì)I業(yè)收入金額平均值,取自然對數(shù)資產(chǎn)負(fù)債率變化量ΔDEBTIPO當(dāng)年與IPO后一年資產(chǎn)負(fù)債率平均值-IPO前一年資產(chǎn)負(fù)債率控制變量董事會(huì)成員規(guī)模BOAIPO當(dāng)年與IPO后一年董事會(huì)成員人數(shù)平均值,取自然對數(shù)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率變化量ΔTATIPO當(dāng)年與IPO后一年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率平均值-IPO前一年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率每股收益變化量ΔEPSIPO當(dāng)年與IPO后一年每股收益平均值-IPO前一年每股收益表2解釋變量與被解釋變量的描述性統(tǒng)計(jì)。
由于均為連續(xù)數(shù)值型變量,并且符合正態(tài)分布,故采用Pearson相關(guān)性分析,保存零階相關(guān)性分析。結(jié)果表明,BOA與PAT在1%置信水平區(qū)間內(nèi)顯著,SCA與ΔPER,PAT的顯著性均小于0.05,ΔDEBT與ΔINP在10%置信水平區(qū)間內(nèi)顯著,ΔTAT與ΔINP在10%水平上顯著,而與ΔPIV在5%水平上顯著,而ΔEPS與ΔINP,ΔPIV在5%水平上顯著,與PAT在10%水平上顯著,可見這些變量確實(shí)符合控制變量的定義。
ΔINP與ΔROE在未剔除時(shí)具有負(fù)相關(guān)性(p=0.045<0.05),但剔除了其他控制變量的干擾后,與ΔROE具有顯著性(p=0.721>0.05),可見ΔINP與ΔROE的關(guān)系不顯著,不具有明顯的相關(guān)性。ΔPER與ΔROE在未剔除控制變量的影響前,p=0.306>0.05,剔除了控制變量影響后,p=0056>0.05,仍不存在顯著相關(guān)性。ΔPIV與ΔROE在剔除控制變量影響后仍不存在相關(guān)關(guān)系。PAT與ΔROE在剔除控制變量的影響前后,均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān),且相關(guān)系數(shù)也從-0.319上升到-0.390。SCA,BOA,ΔDEBT與ΔROE不存在相關(guān)關(guān)系。ΔTAT與ΔROE在1%水平上存在明顯的正相關(guān)關(guān)系,且相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.465,具有較強(qiáng)的正相關(guān)性。ΔTAT與ΔROE在1%水平上存在明顯的正相關(guān)關(guān)系,且相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.666,具有較強(qiáng)的正相關(guān)性。單獨(dú)從剔除控制變量后的偏相關(guān)的顯著性來看,代表短期的研發(fā)投入變化量指標(biāo)ΔINP,ΔPER,ΔPIV與ΔROE均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,但并不顯著,而代表長期研發(fā)投入的PAT與ΔROE呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
3.3線性回歸分析
基于樣本均為連續(xù)數(shù)值型變量,無分類變量,且被解釋變量為連續(xù)數(shù)值型變量,采用多元線性回歸分析。
從表3可知,該回歸模型R方值為0.616,意味著PAT,BOA,ΔDEBT,ΔINP,ΔPER,ΔPIV,SCA,ΔTAT,ΔEPS,可以解釋ΔROE變化的61.60%原因。F檢驗(yàn)(F=11.072,p=0.000<0.05),也說明PAT,BOA,ΔDEBT,ΔINP,ΔPER,ΔPIV,SCA,ΔTAT,ΔEPS至少一項(xiàng)對ΔROE產(chǎn)生影響。樣本中VIF值均小于2,說明模型不存在多重共線性問題。PAT與ΔROE在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)(t=-3.120,p=0.003<0.05),并且標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為-0.341,體現(xiàn)了較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性,與相關(guān)性分析結(jié)論一致。BOA與ΔROE的顯著性為0.202,大于0.05,說明BOA與ΔROE無顯著相關(guān)關(guān)系。ΔDEBT與ΔROE的顯著性為0.196,大于0.05,說明ΔDEBT與ΔROE無顯著相關(guān)關(guān)系,ΔINP與ΔROE的顯著性為0.796,大于0.05,說明ΔINP與ΔROE無顯著相關(guān)關(guān)系,ΔPER與ΔROE顯著性為0.361,大于0.05,說明ΔPER與ΔROE無顯著相關(guān)關(guān)系,ΔPIV與ΔROE顯著性為0.298,大于005,表示ΔPIV與ΔROE無顯著相關(guān)關(guān)系,SCA與ΔROE顯著性為(p=0.001<0.05),但在相關(guān)性分析中卻無明顯相關(guān)性,考慮到回歸標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.321,文中認(rèn)為SCA與ΔROE有一定的正相關(guān)關(guān)系。同樣,ΔTAT與ΔROE在1%水平上顯著正相關(guān)(t=2.629,p=0.011<0.05),并且標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.232,體現(xiàn)了較強(qiáng)的正相關(guān)性,ΔEPS與ΔROE在1%水平上顯著正相關(guān)(t=5.785,p=0.000<0.05),并且標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.518,體現(xiàn)了較強(qiáng)的正相關(guān)性,均與相關(guān)性分析結(jié)論一致。
考慮D-W值與2的偏離值在dl和du之間,需進(jìn)行LM檢驗(yàn),由于p=0.7633>0.05,模型不存在自相關(guān)性。White異方差檢驗(yàn)得p=0.722 5>005,說明模型不存在異方差性。通過多元逐步線性回歸,可增加結(jié)果的可信度,具體見表4。
顯然,SCA,ΔTAT,ΔEPS與ΔROE有明顯的正相關(guān)關(guān)系,而PAT與ΔROE有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。而BOA,ΔDEBT,ΔINP,ΔPER,ΔPIV與ΔROE不具有任何相關(guān)關(guān)系,即假設(shè)1,假設(shè)2,假設(shè)3不成立,而假設(shè)4成立。
3.4穩(wěn)健性檢驗(yàn)
3.4.1替換被解釋變量ΔROE為ΔROA
為了增強(qiáng)文中數(shù)據(jù)的信服力,將被解釋變量由ΔROE替換為ΔROA進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從表5可知,將ΔROA作為因變量,將PAT,BOA,ΔDEBT,ΔINP,ΔPER,ΔPIV,SCA,ΔTAT,ΔEPS作為自變量進(jìn)行線性回歸分析,模型R方值為0.673,意味著PAT,BOA,ΔDEBT, ΔINP,ΔPER,ΔPIV,SCA,ΔTAT,ΔEPS可以解釋ΔROA變化的67.30%原因。F檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)PAT,BOA,ΔDEBT,ΔINP,ΔPER,ΔPIV,SCA,ΔTAT,ΔEPS至少一項(xiàng)會(huì)對ΔROA產(chǎn)生影響關(guān)系(F=14.200,p=0.000<005)。樣本中VIF值均小于2,說明模型不存在多重共線性問題。進(jìn)一步分析可知,PAT與ΔROA在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)(t=-4.387,p=0.000<0.05),且標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為-0.442,體現(xiàn)了較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性,與回歸分析結(jié)論一致。BOA與ΔROA的顯著性為0.397,大于0.05,說明BOA與ΔROA無顯著相關(guān)關(guān)系。ΔDEBT與ΔROA在5%水平上顯著正相關(guān)(t=-2.069,p=0.043<005),在上文的分析中不存在相關(guān)性,因此文中認(rèn)為無顯著相關(guān)性,與上文分析一致。ΔINP與ΔROA的顯著性為0.614,大于0.05,說明ΔINP與ΔROA無顯著相關(guān)關(guān)系。ΔPER與ΔROA顯著性為0.480,大于0.05,說明ΔPER與ΔROA無顯著相關(guān)關(guān)系。ΔPIV與ΔROA顯著性為0.271,大于005,表示ΔPIV與ΔROA無顯著相關(guān)關(guān)系。SCA與ΔROE顯著性為(t=4.166,p=0.000<0.05),回歸標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.359表示SCA與ΔROA有顯著的正相關(guān)性,與回歸分析結(jié)論一致。ΔTAT與ΔROA在1%水平上顯著正相關(guān)(t=2.572,p=0004<0.05),并且標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.242,體現(xiàn)了較強(qiáng)的正相關(guān)性,與回歸分析結(jié)論一致。ΔEPS與ΔROA在1%水平上顯著正相關(guān)(t=4890,p=0.000<0.01),并且標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.486,體現(xiàn)了較強(qiáng)的正相關(guān)性,與回歸分析結(jié)論一致。從D-W值來看較為接近2(1.7~2.3之間),但不明顯,LM檢驗(yàn)的顯著性為p=0.173>005,可見模型不存在自相關(guān)性,white異方差檢驗(yàn)結(jié)果為p=0.483 9>0.05,說明模型不存在異方差性。
綜上,ΔTAT,ΔEPS,SCA與ΔROA有明顯的正相關(guān)關(guān)系,PAT與ΔROA有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。而BOA,ΔDEBT,ΔINP, ΔPER,ΔPIV與ΔROA不具有任何相關(guān)關(guān)系。逐步多元回歸分析也增強(qiáng)了結(jié)論的說服力。
3.4.2替換控制變量SCA(營業(yè)收入對數(shù))為SCA(資產(chǎn)對數(shù))從表6可知,VIF值均小于2,可見不存在多重共線性,異方差的white檢驗(yàn)(p=0.829 2>0.05),不存在異方差性,通過自相關(guān)的LM檢驗(yàn)(p=0612 4>0.05),不存在自相關(guān)性。同樣,逐步多元回歸分析也增強(qiáng)了結(jié)論的說服力
4研究結(jié)論與建議
4.1主要研究結(jié)論
高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為國家創(chuàng)新發(fā)展重點(diǎn)對象,近年來在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、調(diào)節(jié)供給側(cè)改革,促進(jìn)社會(huì)就業(yè)方面發(fā)揮著越來越重要的作用\[28-29\]。文中研究研發(fā)投入與IPO前后業(yè)績變臉的關(guān)系,以72家2015—2017年上市的中小板高新技術(shù)企業(yè)為研究對象,整理上市前一年,上市當(dāng)年與上市后一年共3年的變量指標(biāo),通過使用SPSS,EVIEWS數(shù)據(jù)處理軟件中的描述性分析、相關(guān)性分析、多元線性回歸分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)對提出的假設(shè)得出以下結(jié)論。
1)高新技術(shù)上市公司在IPO前后業(yè)績變臉的情況確實(shí)存在。上文通過對4個(gè)維度6個(gè)指標(biāo)的描述性分析,通過各個(gè)指標(biāo)的均值的折線圖,可以觀察出樣本高新技術(shù)企業(yè)在IPO前后確實(shí)存在業(yè)績變臉這一現(xiàn)象,然后通過Friedman檢驗(yàn)分析IPO上市前一年,IPO上市當(dāng)年與IPO上市后一年的樣本數(shù)據(jù)的中位數(shù)的顯著性,與Nemenyi兩兩比較數(shù)據(jù)中位數(shù)的顯著性,發(fā)現(xiàn)了業(yè)績的顯著性差異,從而發(fā)現(xiàn)了高新技術(shù)企業(yè)IPO前后的業(yè)績變臉的現(xiàn)象確實(shí)存在。
2)高新技術(shù)上市公司的IPO前后研發(fā)投入占營業(yè)收入比例的變化量與IPO前后業(yè)績變臉無顯著相關(guān)關(guān)系,假設(shè)1不成立。
通過相關(guān)性分析與多元回歸分析的結(jié)果得出,盡管通過相關(guān)性分析,在5%水平上顯著,但未通過多元回歸分析(p=0.796>0.05),所以可見IPO前后研發(fā)投入占營業(yè)收入比例的變化量與IPO前后業(yè)績變臉無顯著相關(guān)關(guān)系。
3)高新技術(shù)上市公司的IPO前后研發(fā)人員占比變化量與IPO前后業(yè)績變臉無顯著相關(guān)關(guān)系,假設(shè)2不成立。
通過相關(guān)性分析與多元回歸分析的結(jié)果得出,未通過相關(guān)性分析(p=0.306>0.05),并且未通過多元回歸分析(p=0.361>0.05),所以可見IPO前后研發(fā)人員占比變化量與IPO前后業(yè)績變臉無顯著相關(guān)關(guān)系。
4)高新技術(shù)上市公司的IPO前后無形資產(chǎn)(扣除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)的比例變化量與IPO前后業(yè)績變臉無顯著相關(guān)關(guān)系,假設(shè)3不成立。
通過相關(guān)性分析與多元回歸分析的結(jié)果得出,未通過相關(guān)性分析(p=0.099>0.05),并且未通過多元回歸分析(p=0.298>0.05),所以可見IPO前后無形資產(chǎn)(扣除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)的比例變化量與IPO前后業(yè)績變臉無顯著相關(guān)關(guān)系。
5)高新技術(shù)上市公司的有效專利數(shù)量與IPO前后業(yè)績變臉呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,假設(shè)4成立。
通過相關(guān)性分析與多元回歸分析的結(jié)果得出,通過相關(guān)性分析(p=0.006<0.05),并且通過回歸分析(p=0.003<0.05),標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為-0.341,可見有效專利數(shù)量越多,業(yè)績下滑幅度越大,可見有效專利數(shù)量與IPO前后業(yè)績變臉有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。
結(jié)論說明。
1)有效專利數(shù)量反映一家公司從成立以來因?yàn)槌掷m(xù)不斷地對研發(fā)進(jìn)行投入而取得的技術(shù)成果,由該指標(biāo)可見如果對于高新技術(shù)企業(yè)而言,從長期來看,IPO上市前后始終注重研發(fā)投入的話,研發(fā)投入與IPO上市前后業(yè)績變臉存在負(fù)相關(guān)影響,主要是因?yàn)閷τ谥匾曆邪l(fā)投入的企業(yè)而言,在IPO后高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)投入金額上的明顯增加并沒有在短期內(nèi)獲得明顯的業(yè)績回報(bào)而產(chǎn)生。
2)與此同時(shí),通過對IPO上市前后研發(fā)投入占營業(yè)收入比例變化量,研發(fā)人員比例變化量和無形資產(chǎn)(扣除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)比例的變化量分別進(jìn)行相關(guān)性分析與多元回歸分析的研究,均不具有顯著的相關(guān)性。
4.2原因分析
短期研發(fā)投入變化量與IPO后業(yè)績變臉不具有顯著相關(guān)性的原因分析。
1)通過對IPO當(dāng)年研發(fā)投入金額占募集資金凈額的比例與IPO后研發(fā)投入的變化量的現(xiàn)狀分析,說明了樣本高新技術(shù)企業(yè)在IPO的募集資金中真正運(yùn)用到研發(fā)投入的資金比例不足,而研發(fā)投入金額在IPO后的變化量也不足,凸顯了企業(yè)在IPO后的研發(fā)投入變化量不足,企業(yè)不夠重視研發(fā)活動(dòng)是導(dǎo)致產(chǎn)生高新技術(shù)企業(yè)在IPO上市前后的研發(fā)投入變化量并不足以導(dǎo)致IPO上市后業(yè)績變臉這一現(xiàn)象的原因。
2)通過對IPO后研發(fā)投入金額的變化量占凈資產(chǎn)的比例的數(shù)據(jù)來看,2015年為0.001 16,2016年為0.008 83,2017年為0.018 29,可見研發(fā)投入變化量占凈資產(chǎn)的比例相對較小,對凈資產(chǎn)收益率(ROE)并不會(huì)產(chǎn)生顯著的影響,而與此同時(shí)也體現(xiàn)了該研發(fā)投入變化量并不足以導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)在IPO后產(chǎn)生業(yè)績變臉的現(xiàn)象。
3)通過對IPO當(dāng)年的研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例與IPO當(dāng)年的研發(fā)人員占員工比例的現(xiàn)狀分析,約70%左右的企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例在3%~7%之間,在3%的及格線附近徘徊,而研發(fā)人員占員工比例中有約50%左右的企業(yè)在10%~15%之間,在10%的及格線附近徘徊,說明了樣本高新技術(shù)企業(yè)對于研發(fā)投入的重視程度不足的事實(shí)。
4)因?yàn)檠邪l(fā)投入的不足,導(dǎo)致了短期的研發(fā)投入變化量的相關(guān)系數(shù)均不具有顯著性(p均大于0.05),甚至在回歸分析中的相關(guān)系數(shù)產(chǎn)生了正相關(guān),可見研發(fā)投入的不足,鑒于研發(fā)投入的資本化不足10%與無形資產(chǎn)占比的回歸系數(shù)為正數(shù)兩大因素在一定程度上反映了企業(yè)研發(fā)投入取得的產(chǎn)出的水平,可見通過樣本高新技術(shù)企業(yè)通過研發(fā)投入取得的產(chǎn)出的比例相對較低。
5)從無形資產(chǎn)(扣除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)比例的變化量與研發(fā)投入占營業(yè)收入比例變化量,研發(fā)人員比例變化量的回歸分析中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)來看相比于有效專利數(shù)量的-0.341回歸系數(shù)而言差距較大,說明企業(yè)在IPO后的研發(fā)投入變化量不足,企業(yè)不夠重視研發(fā)活動(dòng)的作用是導(dǎo)致產(chǎn)生高新技術(shù)企業(yè)在IPO上市前后的研發(fā)投入變化量并不足以導(dǎo)致IPO上市后業(yè)績變臉這一現(xiàn)象的原因。
由此得出最終結(jié)論。
1)從短期的研發(fā)投入指標(biāo)來看,IPO上市前后的研發(fā)投入變化量與IPO上市后業(yè)績變臉相關(guān)性不顯著,說明目前高新技術(shù)企業(yè)在IPO上市前后的研發(fā)投入變化量并不足以導(dǎo)致IPO上市后業(yè)績變臉這一現(xiàn)象,主要是因?yàn)楦咝录夹g(shù)企業(yè)在IPO上市后的研發(fā)投入相比于IPO上市前研發(fā)投入變化不足而產(chǎn)生。
2)從長期的研發(fā)投入指標(biāo)來看,通過對有效專利數(shù)量的實(shí)證研究,高新技術(shù)企業(yè)上市公司的有效專利數(shù)量與IPO前后業(yè)績變臉呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明了在企業(yè)成立以來持續(xù)注重研發(fā)投入的企業(yè)在IPO上市前后存在一定程度的業(yè)績變臉的現(xiàn)象,主要是在IPO后高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)投入金額上的明顯增加并沒有在短期內(nèi)獲得明顯的業(yè)績回報(bào)而產(chǎn)生。
4.3建議與展望
4.3.1給高新技術(shù)企業(yè)的建議
1)增加企業(yè)對研發(fā)投入的重視程度,應(yīng)在研發(fā)中投入足夠的資金。從研發(fā)投入變化量,有效專利數(shù)量與IPO業(yè)績變臉的回歸分析來看,目前高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)活動(dòng)上的資金投入不足,很多企業(yè)也不是真正意義上的高新技術(shù)企業(yè),因?yàn)橹袊母咝录夹g(shù)企業(yè)認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)還相對較低,對企業(yè)而言,研發(fā)為未來的企業(yè)發(fā)展帶來了足夠的生命力,也給未來打下了堅(jiān)定的基礎(chǔ),而科學(xué)技術(shù)作為第一生產(chǎn)力,給企業(yè)帶來了生命力,加大研發(fā)投入是前提。
2)增加在高素質(zhì)研發(fā)人才上的資金投入,提高研發(fā)人員占比。從研發(fā)人員變化量與IPO業(yè)績變臉的回歸分析來看,體現(xiàn)了高新技術(shù)企業(yè)對于研發(fā)人員的資金投入是不足夠的,現(xiàn)今對于企業(yè)高素質(zhì)人才應(yīng)該更為重視,高素質(zhì)人才作為研發(fā)投入的重要影響因素,具有十分重要的地位,對于高新技術(shù)企業(yè)而言,本身的財(cái)力,人力資源相對較低,所以可以通過與學(xué)校建立合作關(guān)系,降低研發(fā)人員引進(jìn)的成本,也可通過加強(qiáng)高素質(zhì)人才的引進(jìn)解決一部分就業(yè)的問題。
3)提高研發(fā)投入的產(chǎn)出率。從無形資產(chǎn)(扣除土地使用權(quán))占凈資產(chǎn)比例的變化量與IPO業(yè)績變臉的回歸分析來看,體現(xiàn)了高新技術(shù)企業(yè)對于研發(fā)投入的產(chǎn)出率相對較低,所以加強(qiáng)研發(fā)投入的產(chǎn)出率,對于高新技術(shù)企業(yè)是十分重要的,對于高新技術(shù)企業(yè)而言,本身的資金就不那么寬裕,如果研發(fā)投入產(chǎn)出較少的話,企業(yè)的核心競爭力也會(huì)相對較低,對未來的發(fā)展也會(huì)造成不利影響,所以利用好每一分投入到研發(fā)項(xiàng)目的錢也會(huì)為未來的發(fā)展奠定一定的基礎(chǔ)。
4)擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模有利于企業(yè)取得更好的績效回報(bào),適當(dāng)舉債是合理的方法。從資產(chǎn)對數(shù)與營業(yè)收入對數(shù)與IPO業(yè)績變臉的回歸分析來看,呈現(xiàn)一定的正相關(guān)關(guān)系,可見規(guī)模相對越大,ΔROE越大,可見規(guī)模提高有利于IPO后企業(yè)的績效,所以對于高新技術(shù)企業(yè)而言,由于資金較為缺少,相對而言的規(guī)模都相對較小,在此時(shí)可以通過融資的方式提升企業(yè)的整體規(guī)模,對于企業(yè)上市后的業(yè)績也會(huì)有較為積極的作用,但也要衡量融資的資本成本是否可控,防止因過重的債務(wù)負(fù)擔(dān)而導(dǎo)致原本流動(dòng)資金不充裕的高新技術(shù)企業(yè)負(fù)擔(dān)過重。
4.3.2給政府的建議
1)為企業(yè)研發(fā)提供較低的融資費(fèi)用。對于高新技術(shù)企業(yè)而言,融資費(fèi)用過高可能導(dǎo)致現(xiàn)金流短缺,造成不可挽回的影響,所以對于政府而言,較低的融資費(fèi)用,給高新技術(shù)企業(yè)開辟更多的融資渠道對于政府而言是十分重要的,對企業(yè)更好的開展研發(fā)活動(dòng)是十分重要的,根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長理論而言,科學(xué)技術(shù)有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展,作為政府更應(yīng)做出表率的作用。
2)加強(qiáng)對研發(fā)的扶持。建議通過降低稅率,增加減稅條目,為企業(yè)研發(fā)提供足夠的后臺(tái)支撐,對專利權(quán)的保護(hù)也是十分重要的,保證專利不被竊取有利于企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的開展,有利于高新技術(shù)企業(yè)未來的發(fā)展,保證了核心競爭力的形成,對于政府而言也是十分重要的。
4.3.3研究展望
由于2016年實(shí)行了新的高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn),文中在實(shí)證研究中僅選擇了2015—2017年上市的高新技術(shù)企業(yè)。這雖然能針對性反映研發(fā)投入占比較高的高新技術(shù)企業(yè)IPO上市后業(yè)績變臉現(xiàn)象的本質(zhì)和一些作用要素,但在創(chuàng)新型國家建設(shè)的氛圍引導(dǎo)下,今后的研究如能將樣本擴(kuò)展到A股的主板,以及創(chuàng)業(yè)板上市公司,所得到的研究結(jié)論必將更具有普適性。
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(責(zé)任編輯:許建禮)