高新区建设有助于降低中小企业融资约束吗？——来自“新三板”挂牌企业的经验证据

孙翯 张文松 孟为

(北京交通大学经济管理学院，北京 100044)

引言

改革开放以来，为扭转粗放式要素投入增长方式、完善高新技术产业发展、带动区域经济增长，我国在一些知识密集、技术密集的大中城市和东部沿海地区建立了一系列致力于发展高新技术的产业开发区。已有研究肯定了国家级高新区对地区经济发展(刘瑞明和赵仁杰，2015)[14]、区域创新溢出和全要素生产率(王永进和张国峰，2016)[18]、企业履约责任和融资环境(龙小宁等，2015)[15]等方面发挥的积极作用。自1988年我国第一家高新区——北京市新技术产业开发试验区(现中关村国家自主创新示范区)成立之后，截至2015年底，我国在全国范围内共有146+1家国家高新区，高新区内企业不仅享受税收、信贷等方面优惠，也在高新区创新资源迅速集聚带来的溢出效应中获得自身提升。

我国多层次资本市场体系建设已逐渐形成公开证券市场和非公开股权市场并存的差异化交易体系，而公开证券市场包含了以主板、中小板、创业板组成的A股市场以及经两次扩容的以创新、创业、成长性中小微企业为主的“新三板”市场。因此，“新三板”逐渐成为中小企业获得股权融资的重要场所。三板市场起源于2001年为解决STAQ、NET系统挂牌公司流通股转让问题而建立的股权代办转让系统(“旧三板”)，之后于2002年和2006年分别将沪深交易所退市公司和中关村科技园区非上市股份有限公司纳入代办股份转让试点范围，挂牌企业定位于国家级高新园区内(中关村)的高科技企业。此后，高新区企业与“新三板”发展愈加密不可分。2012年8月，“新三板”市场进一步扩容，将上海张江、武汉东湖和天津滨海高新区的企业纳入非上市股份公司转让试点。2012年9月，全国中小企业股份转让系统(NEEQ)成立。2013年12月14日，国务院颁布《关于全国中小企业股份转让系统有关问题的决定》明确全国符合条件的股份公司均可通过主办券商申请在全国股份转让系统挂牌，不再限制于高新区内企业，“新三板”扩容至全国。2013年12月31日起，NEEQ面向全国接收企业挂牌申请。近年来，随着“新三板”市场的快速发展，挂牌企业数量从2012年末的200家迅速攀升至2016年末的10163家，相应总市值4591.42亿元增加至40558.11亿元，成为我国多层次资本市场的重要组成部分。

我国作为新兴转轨经济体，资本市场发展不完备，企业融资渠道单一，往往以银行信贷为主要方式。与此同时，“金融歧视”现象反映了相比民营企业和高成长性的中小企业，国有企业和缺乏投资机会的成熟大型企业更易获得较大规模和较长期限的银行贷款(Allen et al.，2005)[1]。相对A股上市公司，“新三板”中挂牌企业多为规模较小、可抵押资产比例低、经营风险高、内外部信息不对称水平较高的民营创业企业，可能面临更高水平的融资约束进而限制企业投资和成长。高新区建设为园区内创业企业集中共享政策优惠、财政支持、创新资源提供了条件，而“新三板”从仅限高新区扩充至符合条件的全国企业均可申请挂牌为对比高新区内外企业的融资异质性特征提供了研究条件。本文从融资约束视角探究高新区建设是否有助于中小企业缓解制度约束，以增强企业间信任、企业与银行间信任等途径提升融资能力，改善资金配置效率。

具体地，本文以2014～2016年“新三板”扩容后的挂牌企业为研究样本，以投资-现金流敏感性为融资约束代理指标进行实证研究发现，高新区挂牌企业投资-现金流敏感性显著小于非高新区样本，即高新区企业面临的融资约束水平较低；结合产权性质和企业规模调节作用的进一步研究表明，高新区建设对企业融资约束的缓解作用只存在于非国有企业中，高新区建设对融资约束的“边际递减效应”使其对大规模企业的缓解效应降低；另外，金融发展水平较高地区的企业可以通过非银行金融机构、商业信用等其他方式取得融资，因此高新区建设带来融资约束的缓解功能减弱。

制度背景与理论分析

一、制度背景

20世纪60年代以来，随着微电子技术的高速发展，以美国著名大学为依托、高技术中小公司群为基础的美国硅谷迅速成长，硅谷内企业呈高度分散的组织形式，企业在核心竞争力和市场反应灵敏度得以保证的情况下实现网络式发展，企业通过各种网络关系建立新市场、开发新技术、生产新产品。美国硅谷的成功为高科技园区发展模式提供了经验借鉴。1988年5月，国务院批复《北京市新技术产业开发试验区暂行条例》，位于北京中关村的我国第一家国家级高新技术产业开发区——北京市新技术产业开发试验区诞生；1991年3月，国务院批准包括上海漕河泾新兴技术开发区(现为上海张江高新区)在内的26家高新区为国家级高新区；根据国家科技部火炬高技术产业开发中心数据统计，截至2015年底，我国共有146+1家国家级高新区，创造营业收入超过25万亿元，工业总产值超过18万亿元。

高新区的建设是以高新技术产业集群发展、区域内知识和创新资源协同共享、发挥技术创新的规模效应、提升区域整体竞争力、调整经济结构和转变经济增长方式为目的的重大政策措施。我国在高新区建设之初设立了高新区企业减按15%税率征收所得税、出口产品产值达到总产值70%以上企业可减按10%的税率征收所得税等税收优惠政策；高新技术仪器设备进口免征进口关税、高新技术企业出口产品免征出口关税等关税优惠政策；银行积极支持高新技术企业生产建设资金、相关部门设立风险投资基金、统一安排建设园区企业基本建设项目、免购国家重点建设债券等金融支持规定。这些优惠政策为高新区招商引资和规模经济奠定了基础，但单纯的外延式增长不利于经济增长从要素投入拉动向技术创新带动转变，2001年科技部提出“二次创业”之后，高新区内创业企业通过区域内竞争优化产业结构，注重引领产业发展的原始性创新，进一步提升了高新区技术创新水平。

二、理论分析与研究假说

我国经济发展是在金融抑制普遍存在的背景下实现的。已有研究表明，金融抑制程度提升了银行在一国金融体系中的主要地位，新兴转型经济体的经济增长与银行信贷发展程度紧密相关(Allen et al.，2005)[1]，因此，银行信贷资金的分配效率与微观企业成长及宏观经济发展存在密切关系。在信贷融资供给方面，政府对金融系统的介入监管导致资金配置效率低下，稀缺资金倾向于流向违约风险较低、政治关系紧密的国有企业(魏志华等，2014)[19]。但已有研究认为，国有企业全要素生产率和投资效率均低于民营及外资企业，国企改革也没有完全改善国企效率低下的问题(杨汝岱，2015)[20]。因此，信贷资金由国有企业适当向非国有企业流动有利于以提高资源配置效率的方式提高经济可持续性内生增长。相对于A股上市公司以及大型国有企业，“新三板”挂牌企业一般为成长性较强的小规模初创企业，其自身带有的不确定性和经营风险高、固定资产比例低、潜在的外部投资者与公司内部信息不对称较高等特征提升了外部融资成本，此时企业投资将进一步依赖内部现金流(Fazzari et al.，1988)[6]，严重制约了初创企业的成长。已有研究认为我国“新三板”挂牌企业可能由于融资渠道狭窄和市场机制不健全等原因导致融资效率低下，因此探究“新三板”企业融资约束影响因素、如何改善其融资环境具有现实意义。

我国学者对高新区建设与区域层面经济增长和创新能力、高新区内企业层面的技术创新和融资环境等方面的关系进行了探讨，同时，城市产业集聚带来的价值效应也得到了广泛研究。刘瑞明和赵仁杰(2015)[14]采用双重差分法对高新区批复对地级市经济增长的作用，认为高新区通过政策优惠、关联产业集聚、技术创新效应等推动地区经济发展，这种推动作用在城市等级和要素禀赋较差的区域中表现更为明显。孙健和刘铮(2014)[17]认为高新区建设带来的产业集聚具有地域异质性特征，具体表现为高新区政策在我国东部发达地区为产业集聚和生产率提高有正面积极作用且存在边际递减特征，但在中西部地区没有显著效果。

高新区对园区内企业融资约束的影响可能主要来源于产业集聚带来的价值增值。首先，高新区的建设为高新技术关联产业集聚提供了载体，而产业集聚可以通过增加规模效应、共享要素资源、降低关联企业交易成本进而提高集聚企业独立成长能力(刘瑞明和赵仁杰，2015)[14]以及企业间互惠合作和信任关系(盛丹和王永进，2013)[16]，促进园区内企业之间商业信用的形成(DeiOttati，1994)[5]，而商业信用作为替代融资形式可以优化信贷市场分割下的资金配置，进而缓解了融资约束；第二，产业集聚下企业与供应商、客户等利益相关者的地理邻近性有利于降低供应链上下游关联方对企业的监督成本并提升信息透明度，加上信息流通速度提升导致企业违约成本较高，此时，产业集聚下的企业可以通过互相担保和互相监督的形式申请银行贷款，银行也会因信息不对称和贷款风险的降低愿意提供资金(Guisoet al.，2004；盛丹和王永进，2013)[11][16]，促进了信贷资源配置效率的提高；最后，产业集聚促使园区内企业专业化分工，每个企业负责更为细化的独立生产环节，不再需要负担完整工业流程的冗余加工成本，因此大规模的资金需求降低(Long and Zhang，2011)[9]。

也有学者从产业集群角度补充了对高新区建设通过集聚效应带来的价值增值。其中，前文所述的产业集聚更加强调某一空间区域内产业生产集中情况，产业集群更注重区域内产业之间关系。Long and Zhang(2012)[10]认为产业集群带来地区内企业出口量和生产效率的提高，产业相近度高的地区内企业使用商业信用融资的可能性更高，一定程度上缓解了融资约束。龙小宁等(2015)[15]认为以往研究中产业集聚概念代替产业集群忽略了产业间关联程度，其研究按照产业分类构建更加强调产业相互关联的地区产业相近度以衡量产业集群，采用世界银行和我国统计局的企业联合调查数据对产业集群和企业履约、融资环境的关系进行分析，结论认为产业集群的形成导致违约机会成本增加以及企业间商业信贷可能性的增加，进而使集群内部企业面临更好的履约环境和融资环境，但其研究样本数据仅限于2004年，结论的适用性有待进一步讨论。本文通过对扩容后“新三板”中高新区与非高新区企业所属行业的探索认为，样本中多数企业来自制造业与信息传输、软件和信息技术服务业，各子行业在高新区与非高新区样本中分布较为均匀，产业集群效应难以明显区分。因此，挂牌企业融资约束受高新区建设的影响可能更大比例来源于空间上的产业集聚。

我国“新三板”市场在2013年全面扩容后于年底开始接收全国符合条件企业的挂牌申请，而归属于高新技术产业园区的挂牌企业是否因其受产业集聚带来的价值增值效应面临更低程度的融资约束？从信贷配给视角，产业集聚为高新区内企业与银行之间的信任关系和信息不对称环境带来改善，国家对高新区企业的扶持政策一定程度上为企业还款能力提供保证，企业的违约风险降低导致银行在面对同样于“新三板”挂牌的创业企业时倾向于向高新区企业发放贷款，一方面降低了银行评估贷款风险的信息搜集成本，另一方面也顺应了国家优惠政策为高新区发展提供了金融支持。从资金需求视角，高新区内企业受产业集聚影响形成了企业间互惠互利的合作关系(盛丹和王永进，2013)[16]，进而使高新区内受融资约束程度不同企业的资金实现二次分配，或向中小金融机构或非正式金融部门寻求融资，而生产合作关系也使负责独立生产环节的企业资金需求降低进而选择慢慢向资本要求相对较低的产业移动。因此，本文提出假设：

H1：在“新三板”挂牌企业中，来自高新技术产业园区的企业面临的融资约束程度较低。

已有研究认为，产业集聚效应具有“边际递减”规律，即高新区建设对融资约束的缓解作用在初始融资环境较差的企业中表现更为明显(刘瑞明和赵仁杰，2015)[14]。从产权性质视角来看，相对国有企业，非国有尤其是中小规模企业难以获得银行信贷，信贷融资中的产权歧视现象普遍存在(魏志华等，2014)[19]，那么高新区建设产生的集聚效应应对非国有企业融资约束缓解程度更大。从企业规模来看，中小企业由于更高的内外部信息不对称程度和经营风险以及更少的抵押品，且其规模受限无法与银行讨价还价，因此面临着比大规模企业更高程度的融资困难，高新区对融资约束的缓解作用应在中小规模企业中表现更为明显。从地区金融发展视角，完善的区域金融环境表明企业融资渠道更为广泛，除信贷融资渠道之外，企业可以通过其他金融机构、商业信用、风险投资、私募股权等形式获得融资，即企业本来所受外部融资约束程度较小，因此不会因高新区建设而有很大改变，而高新区建设可以弥补区域金融发展程度滞缓带来的企业融资困境。本文提出以下假设：

H2a：高新区建设对非国有企业的融资约束缓解作用更明显。

H2b：高新区建设对中小规模企业的融资约束缓解作用更明显。

H2c：高新区建设对金融发展较为落后地区企业的融资约束缓解作用更明显。

研究设计

一、数据来源和样本选择

由于高新技术园区内企业是“新三板”初建和首次扩容时的重要内容，高新区建设与企业在“新三板”挂牌的关系比高新区与A股上市公司更加密切；进一步，相对A股上市公司，“新三板”挂牌企业主要为创新、创业的科技型成长类公司，这类公司由于资产规模、企业年龄、内外部信息等因素制约面临更强的融资约束，探究高新区建设这一外生因素对其融资约束的缓解作用更具现实意义。因此，本文选取“新三板”两次扩容后的挂牌企业样本(样本期间为2014.1.1～2016.12.31)探究高新技术产业园区内企业是否面临较低程度的融资约束。挂牌企业财务数据均来自CSMAR新三板研究数据库，企业行业数据来自全国中小企业股份转让系统(NEEQ)官方网站，产业园区数据来自WIND数据库。

二、变量设计

1. 融资约束(Financial Constraints)

本文采用投资-现金流敏感性(Fazzari et al.，1988)[6]，并在稳健性检验中使用现金-现金流敏感性、SA指数、Almeida and Campello(2010)[3]提出的企业内外部融资方式替代程度作为融资约束替代指标以探究基本检验结论的可靠性。由于资本市场的不完全，资金提供者和使用者之间的信息不对称导致企业内外部融资成本存在显著差异，外源融资成本显著高于内源融资，企业的投资支出不再仅仅和投资机会相关，还应与内部现金流相关。Fazzari et al.(1988)[6]认为受融资约束严重的企业投资与内部现金流的关系更强，构造如下模型衡量融资约束程度：

其中，INVESTi,t为公司i在t期的投资支出，TOBINQi,t-1为公司i在滞后期的投资机会，CFi,t为公司i在t期的经营活动现金流量净额，α2即为投资对现金流的敏感性，当α2＞0时表示公司投资依赖内部现金流，受到外部融资约束。根据以往研究(曹春方等，2015)[12]，本文加入控制变量营运资本波动(ΔNWCi,t)、公司规模(SIZEi,t-1)、企业负债(LEVi,t-1)、公司年龄(AGEi,t)、行业和年度固定效应(∑IND，∑YEAR)，为研究高新区建设对融资约束的影响，本文加入高新区变量(HTZONEi)调整模型(1)：

2.高新区建设(HTZONE)

“新三板”市场的扩容为研究高新区建设带来的微观价值效应提供了研究条件，2013年底“新三板”开始接收全国符合条件企业的挂牌申请，在此之前只有中关村科技园区、上海张江高新区、武汉东湖新技术产业开发区和天津滨海高新区四家高新区的企业可在“新三板”挂牌。本文样本中若企业来自高新区，则高新区哑变量(HTZONE)取1，否则为0。文中其余所有涉及变量见表1所示。

表1 变量解释

实证结果与分析

一、描述性统计

表2为高新区建设对投资-现金流敏感性影响基本检验的主要变量的描述性统计。可以看出，37.3%的公司年度观测值为来自高新区的企业样本，样本中多于半数的挂牌企业来自非高新区，“新三板”的扩容给其他符合条件的中小企业均提供了参与资本市场的机会。样本企业财务状况差距较大，资产负债率最高达74.8%。公司成立年限分布在4～19年。

二、多元回归分析

为探究相对非高新区挂牌企业，高新区企业是否面临不同程度的融资约束(假设1)，本文按照样本企业是否属于高新区对模型(2)进行分组回归，对含现金流和高新区变量交叉项模型(3)回归，结果如下表所示。第(1)～(3)列列示了模型(2)的回归分析结果，第(4)列为模型(3)的回归结果。

表2 变量描述性统计

第(1)～(4)列回归系数表明在全样本或分样本情况下，“新三板”挂牌企业投资-现金流敏感性均显著为正。第(2)列和第(3)列的结果显示，在高新区分样本中投资-现金流敏感系数为0.061，且在1%水平显著；在非高新区样本中投资-现金流敏感系数为0.088，且在1%水平显著；对两个系数进行组间回归系数差异Chow检验结果表明，两者存在明显差异(x2=2.95，p=0.086)，即高新区样本中投资-现金流敏感性显著小于非高新区样本，高新区企业面临的融资约束水平较低。第(4)列的回归分析采用模型(3)加入现金流和高新区变量的交叉项CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi，结果显示其系数在10%水平显著为负，进一步说明高新区企业面临较低水平的融资约束，其投资-现金流敏感性低于非高新区企业，结论证实假设H1。

为检验H2a、H2b、H2c对产权性质、企业规模以及区域金融发展水平在高新区建设和企业投资-现金流敏感性关系中的作用，本文采用模型(3)分别根据企业是否属于国有企业、是否属于中小规模企业和区域金融发展程度进行分组回归检验。其中，参照以往研究，本文采用省级非金融企业境内股票融资成交额占GDP比例、社会融资规模占GDP比例两个指标衡量省级金融发展水平，将其中位数作为分组界限，大于等于中位数的为金融发展水平较高组，其余为金融发展水平较低组，所用数据来自中经网统计数据库。

表3 高新区建设与“新三板”挂牌企业投资-现金流敏感性

分组回归结果如表4和表5所示。表4的第(1)～(2)列分别列示了非国有企业和国有企业投资-现金流敏感性与高新区建设的关系，可以看出CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi的系数仅在非国有企业样本中显著为负(系数为-0.026，在5%水平显著)，说明高新区建设对企业融资约束的缓解作用只存在于非国有企业中，而高新区建设对融资约束的缓解作用在本身具有信贷优势和低融资约束水平的国有企业样本中不再明显。第(3)～(4)列为企业规模对投资-现金流敏感性与高新区建设的调节作用。由于经营不确定性和违约风险更高、抵押品比例较低、信息不透明程度更大等原因，中小规模企业比大规模企业投资更加依赖内部现金流即更易受到融资约束，而高新区建设对缓解融资约束的“边际递减效应”使其对大规模企业的缓解效应减弱，此时CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi系数仅在中小规模企业中显著为负。以上结论证实假设H2a和H2b。

表4 高新区建设、产权性质&企业规模与“新三板”挂牌企业投资-现金流敏感性

表5为按照省级非金融企业境内股票融资成交额占GDP比例、社会融资规模占GDP比例两个指标分组的金融发展水平对基本关系的调节作用。回归结果显示，CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi系数在金融发展水平较低的分样本中显著为负，高新区建设对融资约束的缓解作用在金融发展水平较高的样本中不再明显。结果表明，在地区金融发展水平较高的情况下，企业可以通过非银行金融机构、商业信用等其他方式取得融资，此时高新区建设带来的增量作用不再明显，进一步证实了高新区建设缓解融资约束的“边际递减效应”，证实假设H2c。

表5 高新区建设、金融发展水平与“新三板”挂牌企业投资-现金流敏感性

稳健性与进一步检验

一、替换融资约束衡量指标

企业在面临融资约束时，公司投资选择带来的价值增值显得尤为重要，此时公司是否持有足够的流动资产以完成投资决策发挥了关键作用。Kaplan and Zingales(1997)[8]构建KZ指数并探究其与投资-现金流敏感性的关系并证实两者呈显著负相关关系，认为投资-现金流敏感性不能准确反应融资约束程度。Almeida et al.(2004)[2]认为面临融资约束的公司会出于预防动机持有更多的流动资产以应对后续投资，即面临融资约束的公司现金-现金流敏感性较高。Chang et al.(2007)[4]采用澳大利亚公司样本探究表明面临融资约束的公司有较低的投资-现金流敏感性和较高的现金-现金流敏感性，即融资约束使企业留存更多现金用于投资的同时减少了当期投资。连玉君等(2010)[13]按照公司规模、股利分配、资产负债率三个指标分别定义融资约束组和非融资约束组，对其现金-现金流敏感性实证检验结果表明，面临融资约束的企业有更高的现金-现金流敏感性。综上，投资-现金流敏感性指标可能不能准确测度企业融资约束，本文进一步采用现金-现金流敏感性、SA指数、内外部融资可替代程度(Almeida and Campello，2010；Hadlock and Pierce，2010)[3][7]衡量融资约束对基本假设进行再检验。

1. 现金-现金流敏感性

根据以往研究，本文定义现金-现金流敏感性模型为：

其中，ΔCASHi,t为公司i在t年的现金持有变化，CFi,t为公司i在t年的经营活动现金净流量，控制变量包括公司成长性(TOBINQi,t)、公司规模(SIZEi,t)、资本支出(INVi,t)、现金替代物变化(ΔCASHEQi,t)和短期负债的变化(ΔSHORTDEBTi,t)，本文进一步控制了年度效应(YEAR)和行业效应(IND)，系数β1为企业i面临的融资约束程度。为研究高新区建设对“新三板”挂牌企业融资约束的影响，加入高新区变量调整以上模型，β3为高新区建设对园区内企业融资约束的影响作用，其余变量定义见表1变量解释。

本文对模型(4)进行全样本和以企业是否属于高新区为标准进行分组回归，实证结果发现(限于文章篇幅，相关结果未列出，作者留存备索)，在全样本和非高新区样本中，“新三板”挂牌企业现金-现金流敏感性系数均在1%水平上显著为正，企业可能出于预防动机持有更多现金以备后续投资；而高新区样本中现金-现金流敏感性系数不再显著，这可能是由于高新区产业集聚为挂牌企业带来融资便利，缓解了融资约束困境。在对模型(5)进行全样本回归结果发现，CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi系数在1%水平上显著为负，表明高新区内企业的现金-现金流敏感性更低，高新区企业不会保持较高的流动性水平以应对投资时的资金不足，即高新区企业融资约束水平更低。

2. SA指数

SA指数是使用相对外生的公司特征变量(规模和年龄)构建融资约束指数，其为负值且绝对值越大表示融资约束越严重，计算公式为：

在计算出每个企业-年度的SA指数基础上，本文采用模型(7)实证检验高新区建设对企业融资约束的影响。回归结果可以看出(限于文章篇幅，相关结果未列出，作者留存备索)，无论是否加入控制变量和控制年度及行业效应，高新区建设HTZONEi系数均显著为正，即高新区建设可以起到缓解融资约束的作用。

3. 企业内外部融资替代关系

Almeida and Campello(2010)[3]认为当企业内外部融资替代关系较强时，企业面临的融资约束水平更低，本文借鉴其研究，建立如下模型以讨论高新区建设对新三板挂牌企业融资约束的影响：

其中，EX_FINANINGi,t为企业i在t年度获得的外部权益融资和债务融资之和，CFi,t公司i在t期的经营活动现金流量净额，CASHi,t-1为公司i在t-1期期末持有的现金及现金等价物。系数α1即为内外部融资替代程度的表征指标(α1＜0)，而模型(9)中交乘项CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi的系数α3则为高新区建设对新三板挂牌企业融资约束程度的影响，若α3＜0则说明处于高新区的企业融资约束程度较低，即内外部融资替代关系较强。本文首先对模型(8)进行全样本和分样本(高新区和非高新区样本)回归，然后对模型(9)进行全样本回归，结果如表6所示。分样本可以看出，高新区样本的内外部融资替代性更强，而交乘项CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi回归系数在1%水平显著为负，进一步说明高新区建设有利于缓解挂牌企业融资约束。

二、市场化进程的影响

由于我国各地区市场发育水平不一致，市场化水平较高的地区产品市场和要素市场发展较为成熟，金融中介组织相对发达，法律制度更为完善，企业贷款违约风险较低，此时高新区集聚效应带来融资环境改善程度可能低于市场化水平较差的地区。本文采用王小鲁、樊纲的《中国分省份市场化指数报告(2016)》将样本公司按照市场化总指数和市场中介组织发育和法律制度环境指数分别分组，对模型(3)进行回归分析。结果发现(限于文章篇幅，相关结果未列出，作者留存备索，下同)，高新区建设的“边际效应递减”现象仍然存在，其对挂牌企业的融资约束缓解作用在市场化水平较低和市场中介组织发育和法律制度环境差时表现更为明显。

三、高新区建设的反向选择

表6 高新区建设与“新三板”挂牌企业内外部融资替代性

高新区在建设过程中往往推出优惠措施吸引高质量创业企业入驻产业园区，进而带动相关产业其他企业的共同发展，因此，可能存在本来受融资约束水平较低的企业进入产业园区，而非高新区建设带来的融资环境改善。本文确定高新区企业为实验组，并采用倾向匹配得分法(PSM)对高新区企业按其自身特征(公司规模、财务状况、营业收入增长率、资产收益率、企业年龄、产权特征和行业)进行Kernel匹配，比较两组的融资约束指数(SA指数)差异。匹配后的非高新企业组企业融资约束指数仍显著高于高新企业组，说明控制企业特征后，与非高新企业组相比，高新区企业面临的融资约束水平较低，高新区建设有利于“新三板”挂牌企业的融资环境改善。

结论

本文从产业集聚理论出发，基于我国高新区建设及新三板扩容的制度背景，采用2014～2016年“新三板”扩容后的挂牌企业为研究样本，对高新区建设与新三板挂牌企业融资约束之间关系进行实证研究发现，高新区挂牌企业投资-现金流敏感性显著小于非高新区样本，即高新区企业面临的融资约束水平较低；结合挂牌企业产权性质、企业规模、区域金融发展水平的进一步研究表明，高新区建设对企业融资约束的作用具有“边际递减效应”，高新区建设可以更高程度地缓解非国有企业、中小规模企业以及区域金融发展水平较差地区企业的融资约束。本文在稳健性和拓展检验中使用现金-现金流敏感性、SA指数、内外部融资可替代性作为新三板挂牌企业融资约束的替代指标，研究认为高新区内企业现金-现金流敏感性更低、SA指数更大、内外部融资可替代性更高；本文采用市场化水平、市场中介组织发育和法律制度环境进一步证实了高新区建设对融资约束缓解效应的“边际效应递减”现象。

本文拓展了“新三板”挂牌企业融资约束影响因素以及高新技术产业园区建设微观效应的相关研究，为监管者引导“新三板”融资效率改善、发挥高新区集聚效应以缓解企业融资困境提供理论依据。