高新技术企业认定、外部融资激励与企业绩效——基于倾向得分匹配法(PSM)的实证研究

郑 玉

(郑州轻工业大学 经济与管理学院，郑州 450002)

随着经济发展方式向高质量发展转变，创新作为经济社会发展的第一动力进一步得到强化。对于国家来说，创新能力能为其在激烈的国际竞争中赢得主动；对于企业而言，创新能力是企业持续发展的动力源泉，有利于树立良好的品牌形象。据《世界品牌实验室》发布的数据显示，微软、苹果、腾讯等7家创新型企业稳居全球市值排名前10的榜单之列。企业是国家创新发展的微观主体，然而创新所具有的风险大、周期长、不确定强以及正外部性等特征使得企业开展创新活动的动力不足。为了提升国家整体的科技实力，政府试图通过“帮扶之手”增强企业的创新意愿。而高新技术企业认定政策成为近年来激励企业技术创新的重要政策工具，政府设计高新认定政策的初衷在于引导创新资源配置、激励企业创新，从而提升产品的科技含量、优化产品结构。那么，高新技术企业认定政策的实施效果如何？该认证信号是否得到了市场的积极回应？目前尚存在一些不同的声音，比如有人指出政府倾向于支持基础性研究以及私人回报低的共性技术，而市场更青睐于高风险、高回报的商业化项目，所以政府释放的信号可能只是一种“噪音”［1］，且高新技术企业认定的政策优惠诱发的“伪高新”乱象频发［2］，使得高新技术企业认定政策的实施效果更值得商榷与考量。“政府援助之手”和“政治资源诅咒论”之争难分伯仲，再一次将选择性产业政策的有效性推上风口浪尖［2-3］。针对这一问题，本文拟考察获得高新认定的企业是否是真正的受益者？高新认定政策是否真正提高了企业的创新能力并实现预期的经营红利？准确评估高新认定政策的实施效果，并探讨其发挥作用的中间机制，对于优化和完善政策设计具有重要意义。

高新认定政策属于选择性产业政策，旨在通过政府倾斜式扶持高新技术企业的发展，以加快产业的演化进程，最终实现高科技产业的经济赶超。从文献检索情况来看，目前有关高新认定政策经济后果相关的研究，主要从获得认定后的优惠政策对企业研发投入及创新的影响［4-6］，该激励作用主要体现为策略性创新还是实质性创新［5］，以及高新认定政策是否存在研发操纵和激励扭曲效应［2］。现有文献主要存在以下不足：主要研究高新认定政策“放水养鱼”的资源效应及企业为迎合政策标准的策略性应对，较少关注融资约束背景下其“栽梧引凤”的信号效应对外部资本市场的影响及其对推进企业高质量发展的可行性和有效性。仅许玲玲和郑春美［7］关注了高新资质认定在股市中的信号功能，研究获得认定的高新企业是否被资本市场给予更高的定价。鉴于此，本文实证考察融资约束背景下高新认定政策对企业外部融资的信号功能，并对该信号功能在异质性企业间的差异展开研究；同时，采用倾向得分匹配法探讨高新认定政策的微观作用机制，估计高新认定政策的额外激励效应。

1 研究假设

1.1 高新认定、外部融资激励与企业绩效

在激烈的市场环境中，持续不断的创新是企业保持竞争优势的重要来源。然而，研发项目通常具有投入大、周期长、风险高等特征，且其盈利前景等商业信息无法在财务报告中充分展现［8］，研发产出具有不确定性知识产权保护体系尚不完善［9］，这些因素导致无形资产价值难以被有效评估和准确测量［10］，因此，专业知识有限的外部投资者很难从技术角度判断研发项目的优劣，使得轻资产的高新技术企业面临融资约束的困境。因此，高新技术企业的研发决策不仅与研发项目的成本收益有关，还受到资金的约束［11］。研究表明，融资约束对中国高新技术企业的危害极大，是企业发展的最大障碍，高新技术企业被长期压抑不断错失良好的投资机会，导致发展后劲不足［12-13］。融资约束背景下，高新技术企业开展R&D投资可能面临进退两难的窘境。高新技术企业认定政策能够通过以下两条渠道发挥外部融资激励效应。①高新认定会显著增加获得认定企业的信用担保预期，使得当地银行对高新技术企业的授信额度和贷款利率优惠力度会同时增大［14］，政府的青睐和银行的支持直接缓解了企业开展R&D活动中面临的融资约束问题，显著增强了企业的创新能力和创新绩效。②高新认定政策具有认证效应，能够向外部投资者传递企业质量和发展能力的客观讯息，从而提高外部投资者对企业的信任和认可程度，可有效解决企业开展R&D活动中的融资不足问题，使得资本市场的“资金链”与高新技术企业的“创新链”迅速结合，提高金融资本服务高新技术企业创新的效率。由此，提出如下假设。

H1 高新技术企业认定的外部融资激励机制对企业创新绩效具有额外激励效应。

高新技术企业认定属于典型的选择性产业政策，是政府筛选机制的重要体现，获得高新技术企业认定的信号功能可显著提升企业的品牌形象，有助于企业在项目融资中处于优势地位，为技术密集型的高新技术企业提供研发资金保障，通过优化研发资本的配置效率、提升高科技企业的成果转化率，最终影响高科技产品的销售收入和经营业绩［15-16］。除了缓解企业创新面临的融资约束，对人力资本的保障作用亦是高新技术企业认定提升企业绩效的重要通道［3］。根据创新理论和人力资本理论，高新技术企业的研发资本很大程度上体现在研发团队中的员工身上。研发人员流失不但使企业的关键技术面临外泄的风险，也会使研发团队产生调整成本，不利于高质量研发活动的持续推进。为此，高新技术企业认定政策通过筛选并对具有战略前景的高新技术企业进行资质认定，可促使敏锐的外部资本市场对企业的发展前景产生良好预期，从而对外部资本产生强大的虹吸效应。雄厚的资金支持不但可保障研发项目的顺利进行，还能提高研发人员的薪酬待遇，使研发人员的离职意愿有效降低，可保障研发人员的稳定。高新认定政策的外部融资激励机制为高新技术企业的创新提供源源不断的研发资金保障和稳定的研发团队支撑，以及研发投入带来的产品优势和市场竞争优势等创新效应能够为公司经营业绩的提升起到助推作用［17］。由此，本文提出以下假设。

H2 高新技术企业认定的外部融资激励机制对企业经营业绩具有额外激励效应。

然而，企业自身的融资约束差异导致企业投融资行为受到压抑的程度有所不同，高新技术企业认定的外部融资激励效应对企业创新活动和经营业绩提升的影响也迥然相异。也就是说，企业自身的融资约束状况对高新技术企业认定政策外部融资激励效应的大小将产生非常重要的影响。一方面，融资约束较大的企业难以聘请高素质研发人员和高端研发团队，使得企业学习先进技术的能力和对前沿技术的管理经验受到极大掣肘。而且，资金匮乏导致企业研发投资水平达不到帕累托最优状态，创新资源配置效率存在较大的改进空间。因此，融资约束越大的企业，对高新技术企业认定的融资激励效应越敏感，企业的创新投资欲望越强烈；另一方面，激烈的市场竞争以及消费者对产品和服务较高的需求层次，使感受到巨大生存压力的企业的研发意识进一步增强，但也可能因为融资约束的束缚望而却步。因而，融资约束型企业在高新技术企业认定带来的融资机遇下，不断催化创新本能，通过技术创新获取新的竞争优势，使得创新绩效和经营业绩表现更加突出［18-19］。由此，本文提出如下假设。

H3 企业面临的融资约束越大，高新技术企业认定的外部融资激励效应越显著。

1.2 金融资源获取能力的调节作用

高新认定的外部融资激励效应及其企业绩效不仅与高新技术企业认定政策的制度设计有关，也会受到制度环境和市场环境的直接影响，为此，本文借鉴车嘉丽和薛瑞［20］的研究，进一步引入金融资源获取能力研究中广泛使用的金融市场化程度、所有制类型和规模类型3个调节变量。

高新认定通过向外部资本市场释放企业获得认定的信号从而快速聚拢创新所需要的资金，因此，金融市场化程度直接影响高新认定政策外部融资激励机制的作用。金融市场化程度较高的地区，往往意味着发达的金融体系、宽广的融资通道、良好的投资者保护制度以及畅通无阻的信息传递机制，可有效发挥对高新认定外部融资激励机制的协同效应。由此，提出如下假设。

H4 金融市场化程度越高，高新认定对创新绩效和经营业绩的外部融资激励效应越显著。

考虑企业的所有制特征，民营企业的组织结构具有更大的灵活性，能够迅速执行创新决策，并具有根植于市场需求的天性［20］。然而，我国以商业银行为主体的金融机构长期以来“抓大放小”“扶优限劣”的经营理念使得民营企业“深受其害”，长期处于融资约束的困境［20］。受高新技术企业认定政策激励的民营企业有强烈的动机获取创新所需要的金融资源，争取更多的“国民待遇”。获取的创新资源直接推动了民营企业的创新活动，对民营企业的发展将产生更显著的影响。由此，提出如下假设。

H5 相对国有企业，高新认定对民营企业的创新绩效和经营业绩的外部融资激励效应更强烈。

对比不同规模的企业特征，后期金融生命周期理论认为，相比大企业，中小企业成长前期的信息封闭引致的信息不对称，严重制约了中小企业的融资能力和获取资源的能力［21］。资源的匮乏使其时刻面临夹缝中求生存的压力，中小企业的创新活动举步维艰，难以在激烈的市场竞争中安身立命。因此，高新技术企业认定的信号功能可以向外部资本市场传递企业良好发展前景的信息，可显著降低资本市场的信息搜寻成本，有效提高资本市场的资金让渡规模，从而提升融资契约的达成概率。在扩大融资渠道和降低融资成本的刺激下，中小企业研发创新的积极性被显著激发。创新强度的提高能够促进企业绩效的快速提升。由此，提出如下假设。

H6 相对大企业，高新认定对中小企业的创新绩效和经营业绩的外部融资激励效应更显著。

本文考察了融资约束背景下，宏观经济政策通过引导创新资源，对企业“创新链”的影响机制及其企业绩效：高新技术企业认定的信号功能不仅在于对外部融资的杠杆效应，还会撬动大量的优质技术资源，信息流带动资金流和技术流，三流合力可有效激发企业创新活力，打造高新技术领域创新高地［22-23］。“高新认证—外部融资激励—企业绩效”的传导路径如图1所示。

图1 创新激励的逻辑框架Fig.1 Logical framework of innovation incentive

2 研究设计

2.1 研究方法：倾向得分匹配法（PSM）

在评估高新认定的激励效应时，需要准确区分哪些是高新资质认定的激励效果，哪些是企业自身的研发决策。同时，高新认定的过程也是一个“优胜劣汰”的非随机化筛选过程。基于此，为了克服内生性及样本自选择等问题，本文拟采用倾向得分匹配法(PSM)进行分析［24］，主要逻辑思路如下：假定处理组与对照组的差异可以由企业在获得高新技术企业认定之前的重要特征刻画，就可以利用PSM法完成这些协变量的匹配；通过寻找与处理组在协变量维度上类似的样本作为对照组，可有效解决对照组与处理组的样本选择偏差，从而得出两个组别在结果变量上的差异即高新技术企业认定政策所产生的净效应。

由于直接匹配多维协变量存在一定的难度，因此，PSM利用降维的方法计算企业获得高新技术企业认定的概率，即

其中，X代表多维协变量的集合，这些协变量会影响企业是否能够获得高新技术企业认定和企业绩效；p为企业获得高新技术企业认定的概率，也称为倾向得分(Pscore)概率，通过将倾向得分近似的样本进行匹配，并剔除没有找到匹配对象的观测值，使得对照组与处理组在协变量上的差异大幅度减少；D是处理变量，表示是否获得高新技术企业认定，分别用1和0表示。

匹配方法主要包括最近邻匹配、半径匹配以及核匹配。相对于半径匹配和核匹配而言，最近邻匹配更易于理解，因此在文献中广泛运用，其匹配原则是为处理组样本寻找得分最接近的对照组样本，使得匹配后两者的得分之差最小，即本文将最近邻匹配法作为主要的匹配方法，并用半径匹配法和核匹配法进行稳健性检验。

依据倾向得分概率为处理组匹配对照组以后，高新认定的额外激励效应ATT［25］表达如下式所示。

其中，Y1i和Y0i分别表示获得高新资质认定的结果变量(激励效果)以及该企业在反事实下的潜在结果，这体现了PSM的匹配过程也是为处理组样本寻找无限接近的对照组匹配对象的过程。

2.2 数据来源

高新认定政策及管理办法的颁布及规范实施始于2008年，因此本文选取2008—2018年中国沪深两市的A股上市企业为研究样本。高新技术企业认定数据来自万得(Wind)数据库，并通过手工整理得到；其他变量及融资约束指标测量所需数据均来自国泰安(CSMAR)数据库。本文剔除了金融类企业以及变量数据不完整的企业，并对所有连续变量都在1%水平上进行缩尾(winsor)处理。

2.3 变量定义

2.3.1 结果变量(激励效果) 为了对高新技术企业认定政策的激励效果做出细致刻画和分析，本文借鉴LIAN等［26］的研究思想，将结果变量分成两个层次：①SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age，计算SA指数所用的变量是企业规模和企业年龄，因此具有更强的外生性。高新技术企业认定政策的直接激励效果，借鉴杨国超等［2］以及孙刚［23］的方法，采用专利和发明专利的申请情况进行衡量；②高新技术企业认定政策的最终激励效果，借鉴LIAN等［26］的方法，采用ROA、ROE进行衡量。

2.3.2 处理变量 表示是否获得高新技术企业认定，分别用1和0表示。

2.3.3 融资约束变量 衡量融资约束的方法有很多，比如SA指数、KZ指数、WW指数、股利支付率、投资—现金流敏感性、企业负债率等。鉴于SA指数①［27］较其他指标具有更强的外生性且易于计算，因此得到了广泛应用，本文主要选择以SA指数衡量融资约束状况；高新企业的融资约束问题更严重，投资决策更依赖于内部现金流，故而以投资—现金流敏感性衡量高新企业的融资约束较为合理［28-29］，因此，本文采用投资—现金流敏感性对本文的研究结果进行稳健性测试。

2.3.4 协变量 《高新技术企业认定管理办法》明确规定了高新技术企业认定的标准，包括研发投入占营业收入的比例、大专以上科技人员占比、高科技产品占比等指标，同时要求研发组织水平、科研成果转化能力、销售和总资产成长率等符合《高新技术企业认定管理工作指引》的要求。在借鉴王刚刚等［30］、张新民等［31］、杨国超等［2］以及孙刚［23］等相关文献的基础上，选取了以下企业特征和行业特征等变量作为协变量：①根据高新技术企业认定的主要指标，结合数据的可得性，本文选择研发投入比例(Rdspe)、无形资产(Intan)、销售增长率(Sale_gr)、总资产成长率(Ta_gr)等指标加以控制；②通常学术界用无形资产(剔除无形资产中的土地使用权)来衡量一个企业的创新能力和发展能力。企业特征对研发资源供应具有显著影响［32］，故而对企业规模(Size)、股权性质(State)进行控制；③外部市场治理及内部组织结构治理对企业创新等战略决策存在潜在影响［33］，因此隔离了分析师跟踪(Analyst)、机构持股(Inst)和股权制衡(Balanc)等因素产生的影响；④企业的财务状况在一定程度上反映了资金的丰裕度［32］，对企业创新具有重要影响，因此控制了现金流(Cflow)、资本结构(Lev)、流动资产(Liqui)以及长期借款(Longloan)。

相关变量的定义、测量指标说明以及描述性统计参见表1。

表1 变量的描述性统计Tab.1 Descriptive statistics of the variables

3 实证结果与分析

3.1 政府进行高新资质认定的主要影响因素

表2为政府筛选高新企业的参考标准及主要参考因素。《高新技术企业认定管理办法》及其工作指引明确规定了法律标准，包括研发投入比例、创新成果转化能力、销售增长率和总资产成长率等指标。本文发现，作为高新技术企业认定的门槛标准，研发投入比例(Rdspe)、无形资产(Intan)②、销售增长率(Sale_gr)和总资产成长率(Ta_gr)都对企业获得高新技术企业认定产生积极的正向影响。除了高新认定的法律标准，以下企业特征和行业特征也将对企业是否能够获得高新技术企业认定产生重要影响。后文将对这些特征逐一进行分析。

表2 Logit回归：高新资质认定的主要参考因素Tab.2 Logit models：main reference factors of high-tech identification

分析师跟踪(Analyst)、股权制衡(Balanc)和机构持股(Inst)显著增强了企业获得高新技术企业认定的能力。这些企业特征在一定程度上有利于克服企业的短视行为，矫正公司的研发投资决策，从而正确引导企业资源流向并提高研发资本的配置效率，提升企业获得高新技术企业认定的机会［34］。

充裕的现金流(Cflow)和较强的流动资产(Liqui)变现能力能够提高企业的风险承担，帮助企业抓住更好的投资机会进而在市场中获取先发制人的优势地位，从而更易于获得高新资质认定。然而，资本结构(Lev)的提高却对企业获得高新资质认定产生不利影响，因为较高的资本结构降低了企业的风险承担能力，甚至使其被迫放弃发展前景较好的投资项目，这将在一定程度上制约了企业的发展。

就公司规模(Size)和股权性质(State)而言，总体来看，中小企业和非国有企业获得高新资质认定的可能性更大。可能的原因是中小企业和非国有企业基于生存和发展的需要，根植于市场需求，创新动机更强。该结论与中国以中小民营企业为市场主体的现实情境高度契合。

长期借款(Longloan)有利于企业获得高新认定，能够获得长期借款的企业往往具有较好的市场声誉和商业信誉，较强的竞争能力和较好的运营状况也能够为其获得高新认定赢得了更多的机会。

3.2 基准回归结果：高新认定额外激励效应的考察

表3汇报了基于最近邻匹配法匹配前后的ATT值。研究发现，匹配后高新技术企业认定对资产利润率(ROA)、股东权益净利率(ROE)、专利申请量(Patenapp)和发明专利申请量(Invenapp)的额外激励效应分别为0.004、0.016、0.121以及0.049，且都在10%以上的水平上显著，说明通过高新技术企业认定的企业绩效显著高于与之匹配的未通过高新技术企业认定的企业，高新技术企业认定在促进企业创新的同时也提高了公司业绩。通过观察匹配后处理组与对照组的差异，发现高新技术企业认定使企业的资产利润率(ROA)、股东权益净利率(ROE)、专利申请量(Patenapp)、发明专利申请量(Invenapp)分别提高11.4%、29.1%、4.3%、2.3%，说明获得高新技术企业认定释放了政府对企业创新成果认可的信号，有利于促进企业的创新产出，使企业获得更好的经营绩效。在未进行匹配时，ATT值分别为0.013、0.027、0.165以及0.097，这表明若不控制高新资质认定过程中可能存在的内生性及样本选择偏差，高新资质认定对企业创新绩效及公司经营业绩的激励效果会被高估。

表4为高新技术企业认定的额外激励效应(ATT值)③ATT值就是高新资质认定的额外激励效应，即处理组样本和对照组样本在企业创新绩效和经营业绩上存在的差异(即ATT值)，源于是否获得高新资质认定，而与其他因素无关。以及这种效应随着融资约束的不同所呈现出的差异。通过观察第1列全样本的变量平衡表以及图2对照组和处理组的P-Score密度函数拟合图，发现对照组和处理组的样本较为相似，平衡假设和共同支撑假设同时得到满足，PSM匹配效果较为理想。

表3 基于最近邻匹配的ATT值Tab.3 ATT values based on nearest neighbor matching approach

表4 PSM匹配结果：变量平衡表和ATT值Tab.4 PSM results：variable balance table and ATT value

本文通过PSM匹配模拟的“自然实验”得到的ATT结果说明，获得高新技术企业认定对企业资产利润率(β=0.004，t=1.79)和股东权益净利率(β=0.016，t=2.19)均具有显著的额外激励效应，而且获得高新认定对企业的实质性创新也有积极影响。具体表现在：获得高新认定提高了企业对创新资源的配置能力，使得其对以专利申请量(β=0.121，t=2.08)和发明专利申请量(β=0.049，t=1.76)为代表的创新绩效具有显著的增量效应。这为H1和H2通过检验提供了经验证据，即高新技术企业认定的信号功能可以吸引外部资金流、撬动技术流，不断提高企业创新绩效和公司经营业绩。

图2 全样本匹配前后的P-Score拟合图Fig.2 P-Score kernel density of total samples before and after matching

3.3 激励机制的识别：高新资质认定的外部融资激励效应

本文进一步对高新技术企业认定的外部融资激励机制进行了考察和识别，并选取SA指数来测度企业面临的融资约束状况。分别采用SA指数的35%分位数和65%分位数作为临界值，将样本分为3组来检验高新技术企业认定政策在不同融资约束状况下，对企业创新绩效及公司经营业绩的影响是否存在差异，并进一步探索融资约束企业对高新认定是否更加敏感的微观证据及其作用机制。表4中的第2列、第3列和第4列分别对应SA指数小于35%分位数、介于35%～65%分位数之间、大于65%分位数3类企业的PSM匹配结果，3类企业分别匹配了774对、619对、695对认定和未认定组。从变量平衡表来看，对照组和处理组匹配的变量指标不存在统计显著性偏差，且对应3类企业匹配后的拟合程度都明显优于匹配前⑤限于篇幅，本文不再报告3类企业对应的P-Score密度分布拟合图，感兴趣的读者可向作者索取。。平衡假设和共同支撑假设都得到了满足，说明PSM的匹配效果比较理想。ATT结果显示，SA指数越小⑥SA指数越小，表示企业面临的融资约束越大［26］。，获得高新技术企业认定对企业创新绩效(以专利申请量和发明专利申请量为代表)和公司经营业绩(以资产利润率和股东权益净利率为代表)的额外激励效应越大。

获得高新技术企业认定的企业，由于受到国家政策的鼓励和支持，其银行授信额度和贷款利息优惠力度同时增大［14］，且常常是政府补助和税收优惠的赢家［35-37］，与此同时，当地政府还会开通方便快捷的绿色审批通道以示对国家大政方针的重视［38］，高新技术企业认定的杠杆效应更是虹吸了大量的资金流和技术流向企业聚拢［22］，为获得认定的企业提供了极大的融资便利。然而，不同企业的融资约束程度不同，导致其投融资行为受到压抑的程度也不同，高新技术企业认定的外部融资激励效应对企业创新活动及企业绩效的影响也迥然相异：融资约束越大，在扩大融资渠道和降低融资成本的刺激下，企业的创新投资欲望越强烈，其会更加积极主动地投资于创新政策支持的领域［19］，从而使得其创新绩效和公司业绩的表现也更加突出。至此，H3得到了完全的支持性经验证据，即高新认定对企业创新绩效和公司经营业绩的增量作用随着融资约束的增大而逐渐增强。

3.4 稳健性检验

由于融资约束的衡量有较大的主观性，因此本文采用FAZZARI等［28］提出的投资—现金流敏感性指标作为融资约束的代理变量进行稳健性检验。本文以投资—现金流敏感性指标50%分位数作为临界值将样本分为两组，表4的第5列和第6列是重新衡量融资约束状况后的两类企业的PSM匹配结果。通过观察变量平衡表和匹配后的P-Score拟合图⑦限于篇幅，本文不再报告对应的两类企业的P-Score密度分布拟合图，感兴趣的读者可向作者索取。，研究发现平衡假设和共同支撑假设均较好地得到了满足，PSM的匹配效果较好。

ATT结果显示，投资—现金流敏感性越大，获得高新技术企业认定对资产利润率(ROA)、股东权益净利率(ROE)、专利申请量(Patenapp)以及发明专利申请量(Invenapp)的额外激励效应越大。由于投资对现金流的敏感性越强，表示企业面临的融资约束越大［28］，至此，稳健性检验进一步支持了H3的预期，企业自身面临的融资约束越大，高新认定对企业创新绩效和公司经营业绩的激励效果越好。

3.5 进一步讨论：异质性企业的外部融资激励问题

为了进一步检验高新认定的外部融资激励机制在异质性企业间的差异及其经济后果，本文主要呈现了根据金融市场化程度、所有制类型、企业规模进行分组后的PSM检验结果，如表5所示。其中，金融市场化程度借鉴肖晶［39］的方法，用“金融机构非国有贷款比重”衡量；金融市场化程度和企业规模是连续变量，均以50%分位数作为临界点分为两组。

表5的第1列和第2列结果显示，在金融市场化程度较高的地区，高新认定对缓解融资约束的积极作用进一步加强。在金融市场化程度较高的地区，金融资源丰富，金融机构种类及数量繁多，在扩大金融产品的供给方面具有较大的优势，因而在金融市场运作更加规范的地区，高新认定的信号功能通过金融市场投资者的认可得到了较充分的发挥，进而缓解了当地企业的融资约束对创新活动的束缚。因此，H4通过检验得到支持。

表5 高新技术企业认定对异质性企业的外部融资激励效应及其企业绩效Tab.5 External financing incentive effect and enterprise performance of the identification of high-tech enterprises on heterogeneous enterprises

第3列和第4列的结果显示，高新认定对非国有企业具有更加显著的积极影响。原因在于，国有企业居于行业垄断地位且享有政府的隐性担保，相对能够轻易获得银行的信贷援助和税收减免等政策支持。相比之下，遭遇“所有制歧视”的民营企业面临更严峻的竞争环境、更少的制度保护、更强的融资约束，往往需要支付相对高昂的信用溢价，一直饱受融资难、融资贵问题的困扰［40］。高新认定释放的质量信号和监管信号能够有效缓解融资约束对非国有企业创新的负面影响，并显著提升了非国有企业绩效。因此，H5得到支持。

第5列和第6列比较而言，高新认定对中小企业的影响更加显著。中小企业缺乏稳定的现金流和充足的抵押物，又不愿主动披露研发项目的核心信息和盈利前景，严重的信息不对称问题导致其在获取外部融资时需要支付高昂的“柠檬溢价”，从而使其在创新资源的供给与需求上极不匹配。因此，改善中小企业的融资状况可以显著增加其创新活动。因此，H6也得到支持。

4 结论与政策建议

4.1 结论与理论贡献

在高新技术企业普遍面临信息不对称引致的融资约束背景下，本文旨在考察高新技术企业资质认定是否具有信号效应，是否能够通过外部融资激励缓解融资约束，并对企业创新绩效和经营业绩产生积极影响，并且同时考察以金融市场化程度、所有制类型和规模类型为代表的金融资源获取能力对该认证效应的调节作用。本文的主要结论和理论贡献如下。

首先，高新技术企业认定的外部融资激励机制对企业创新绩效具有额外激励效应。该研究结论验证了高新认定具有“栽梧引凤”的信号效应，为缓解高新技术企业研发活动面临的融资约束提供了崭新的思路，拓宽了企业创新理论的研究边界。

其次，高新认定的外部融资激励机制对企业经营业绩具有额外激励效应。该研究结论说明，获得认定的高新技术企业从该项政策中获得了足够的优惠和政策红利，有利于调动企业的积极性，从而形成了对高新认定的正向信息反馈。

再次，企业面临的融资约束越大，高新认定的外部融资激励效应越显著。该结论表明，在企业获取外部资源的机会和能力有限的情况下，给予融资约束企业更多的创新政策支持，能够促使其为经济高质量发展做出更大贡献。

最后，金融资源获取能力对该认证效应具有调节作用。在金融市场化程度越高的环境中、所受融资约束越大的情景中，其认证效应越显著，对创新绩效和经营业绩的外部融资激励效应的调节作用越突出。

4.2 政策建议

中国特殊的制度背景下，很多高科技企业面临信息不对称引致的融资约束困境，企业只有不断主动地提升创新能力，才能真正获取组织合法性［41］，提高获取外部创新资源的机会。同时，企业应积极响应国家政策，积极投资于政府鼓励性行业，以此获取更多的支持和无形资源。

政府要高度重视市场的资源配置效应，充分论证自身决策的影响力。政府对企业的高新认定不仅具有“放水养鱼”的资源效应，还可能具有“栽梧引凤”的信号效应，对资本市场的投资者行为产生引导作用，这将在更大范围内影响资本的配置效率。所以，政府应高度重视自身主导的各类评审，保证评审的公平性、权威性和连贯性，为高新技术企业的发展营造良好的市场环境。

优化金融市场环境，为中小民营企业提供更多的创新支持。推进金融市场化改革，提高金融市场化程度，充分发挥市场“无形之手”对政府“有形之手”的协同作用。另外，鉴于高新认定政策对中小民营企业的激励效应更显著，政府应该为中小民营企业提供更多的科技政策支持，充分挖掘中小民营企业的创新潜力，推动中小民营企业实现创新性发展。

4.3 不足与展望

本文研究高新认定的外部融资激励机制对企业创新及经营业绩的额外激励效应，未对高新技术企业的细分行业展开探讨。同时，除了金融资源获取能力具有调节作用外，其他因素(如知识产权保护水平)可能也会影响该认证效应的大小。今后可以针对这些方向展开进一步研究。