高新區建設有助于降低中小企業融資約束嗎？——來自“新三板”掛牌企業的經驗證據

孫翯 張文松 孟為

(北京交通大學經濟管理學院，北京 100044)

引言

改革開放以來，為扭轉粗放式要素投入增長方式、完善高新技術產業發展、帶動區域經濟增長，我國在一些知識密集、技術密集的大中城市和東部沿海地區建立了一系列致力于發展高新技術的產業開發區。已有研究肯定了國家級高新區對地區經濟發展(劉瑞明和趙仁杰，2015)[14]、區域創新溢出和全要素生產率(王永進和張國峰，2016)[18]、企業履約責任和融資環境(龍小寧等，2015)[15]等方面發揮的積極作用。自1988年我國第一家高新區——北京市新技術產業開發試驗區(現中關村國家自主創新示范區)成立之后，截至2015年底，我國在全國范圍內共有146+1家國家高新區，高新區內企業不僅享受稅收、信貸等方面優惠，也在高新區創新資源迅速集聚帶來的溢出效應中獲得自身提升。

我國多層次資本市場體系建設已逐漸形成公開證券市場和非公開股權市場并存的差異化交易體系，而公開證券市場包含了以主板、中小板、創業板組成的A股市場以及經兩次擴容的以創新、創業、成長性中小微企業為主的“新三板”市場。因此，“新三板”逐漸成為中小企業獲得股權融資的重要場所。三板市場起源于2001年為解決STAQ、NET系統掛牌公司流通股轉讓問題而建立的股權代辦轉讓系統(“舊三板”)，之后于2002年和2006年分別將滬深交易所退市公司和中關村科技園區非上市股份有限公司納入代辦股份轉讓試點范圍，掛牌企業定位于國家級高新園區內(中關村)的高科技企業。此后，高新區企業與“新三板”發展愈加密不可分。2012年8月，“新三板”市場進一步擴容，將上海張江、武漢東湖和天津濱海高新區的企業納入非上市股份公司轉讓試點。2012年9月，全國中小企業股份轉讓系統(NEEQ)成立。2013年12月14日，國務院頒布《關于全國中小企業股份轉讓系統有關問題的決定》明確全國符合條件的股份公司均可通過主辦券商申請在全國股份轉讓系統掛牌，不再限制于高新區內企業，“新三板”擴容至全國。2013年12月31日起，NEEQ面向全國接收企業掛牌申請。近年來，隨著“新三板”市場的快速發展，掛牌企業數量從2012年末的200家迅速攀升至2016年末的10163家，相應總市值4591.42億元增加至40558.11億元，成為我國多層次資本市場的重要組成部分。

我國作為新興轉軌經濟體，資本市場發展不完備，企業融資渠道單一，往往以銀行信貸為主要方式。與此同時，“金融歧視”現象反映了相比民營企業和高成長性的中小企業，國有企業和缺乏投資機會的成熟大型企業更易獲得較大規模和較長期限的銀行貸款(Allen et al.，2005)[1]。相對A股上市公司，“新三板”中掛牌企業多為規模較小、可抵押資產比例低、經營風險高、內外部信息不對稱水平較高的民營創業企業，可能面臨更高水平的融資約束進而限制企業投資和成長。高新區建設為園區內創業企業集中共享政策優惠、財政支持、創新資源提供了條件，而“新三板”從僅限高新區擴充至符合條件的全國企業均可申請掛牌為對比高新區內外企業的融資異質性特征提供了研究條件。本文從融資約束視角探究高新區建設是否有助于中小企業緩解制度約束，以增強企業間信任、企業與銀行間信任等途徑提升融資能力，改善資金配置效率。

具體地，本文以2014～2016年“新三板”擴容后的掛牌企業為研究樣本，以投資-現金流敏感性為融資約束代理指標進行實證研究發現，高新區掛牌企業投資-現金流敏感性顯著小于非高新區樣本，即高新區企業面臨的融資約束水平較低；結合產權性質和企業規模調節作用的進一步研究表明，高新區建設對企業融資約束的緩解作用只存在于非國有企業中，高新區建設對融資約束的“邊際遞減效應”使其對大規模企業的緩解效應降低；另外，金融發展水平較高地區的企業可以通過非銀行金融機構、商業信用等其他方式取得融資，因此高新區建設帶來融資約束的緩解功能減弱。

制度背景與理論分析

一、制度背景

20世紀60年代以來，隨著微電子技術的高速發展，以美國著名大學為依托、高技術中小公司群為基礎的美國硅谷迅速成長，硅谷內企業呈高度分散的組織形式，企業在核心競爭力和市場反應靈敏度得以保證的情況下實現網絡式發展，企業通過各種網絡關系建立新市場、開發新技術、生產新產品。美國硅谷的成功為高科技園區發展模式提供了經驗借鑒。1988年5月，國務院批復《北京市新技術產業開發試驗區暫行條例》，位于北京中關村的我國第一家國家級高新技術產業開發區——北京市新技術產業開發試驗區誕生；1991年3月，國務院批準包括上海漕河涇新興技術開發區(現為上海張江高新區)在內的26家高新區為國家級高新區；根據國家科技部火炬高技術產業開發中心數據統計，截至2015年底，我國共有146+1家國家級高新區，創造營業收入超過25萬億元，工業總產值超過18萬億元。

高新區的建設是以高新技術產業集群發展、區域內知識和創新資源協同共享、發揮技術創新的規模效應、提升區域整體競爭力、調整經濟結構和轉變經濟增長方式為目的的重大政策措施。我國在高新區建設之初設立了高新區企業減按15%稅率征收所得稅、出口產品產值達到總產值70%以上企業可減按10%的稅率征收所得稅等稅收優惠政策；高新技術儀器設備進口免征進口關稅、高新技術企業出口產品免征出口關稅等關稅優惠政策；銀行積極支持高新技術企業生產建設資金、相關部門設立風險投資基金、統一安排建設園區企業基本建設項目、免購國家重點建設債券等金融支持規定。這些優惠政策為高新區招商引資和規模經濟奠定了基礎，但單純的外延式增長不利于經濟增長從要素投入拉動向技術創新帶動轉變，2001年科技部提出“二次創業”之后，高新區內創業企業通過區域內競爭優化產業結構，注重引領產業發展的原始性創新，進一步提升了高新區技術創新水平。

二、理論分析與研究假說

我國經濟發展是在金融抑制普遍存在的背景下實現的。已有研究表明，金融抑制程度提升了銀行在一國金融體系中的主要地位，新興轉型經濟體的經濟增長與銀行信貸發展程度緊密相關(Allen et al.，2005)[1]，因此，銀行信貸資金的分配效率與微觀企業成長及宏觀經濟發展存在密切關系。在信貸融資供給方面，政府對金融系統的介入監管導致資金配置效率低下，稀缺資金傾向于流向違約風險較低、政治關系緊密的國有企業(魏志華等，2014)[19]。但已有研究認為，國有企業全要素生產率和投資效率均低于民營及外資企業，國企改革也沒有完全改善國企效率低下的問題(楊汝岱，2015)[20]。因此，信貸資金由國有企業適當向非國有企業流動有利于以提高資源配置效率的方式提高經濟可持續性內生增長。相對于A股上市公司以及大型國有企業，“新三板”掛牌企業一般為成長性較強的小規模初創企業，其自身帶有的不確定性和經營風險高、固定資產比例低、潛在的外部投資者與公司內部信息不對稱較高等特征提升了外部融資成本，此時企業投資將進一步依賴內部現金流(Fazzari et al.，1988)[6]，嚴重制約了初創企業的成長。已有研究認為我國“新三板”掛牌企業可能由于融資渠道狹窄和市場機制不健全等原因導致融資效率低下，因此探究“新三板”企業融資約束影響因素、如何改善其融資環境具有現實意義。

我國學者對高新區建設與區域層面經濟增長和創新能力、高新區內企業層面的技術創新和融資環境等方面的關系進行了探討，同時，城市產業集聚帶來的價值效應也得到了廣泛研究。劉瑞明和趙仁杰(2015)[14]采用雙重差分法對高新區批復對地級市經濟增長的作用，認為高新區通過政策優惠、關聯產業集聚、技術創新效應等推動地區經濟發展，這種推動作用在城市等級和要素稟賦較差的區域中表現更為明顯。孫健和劉錚(2014)[17]認為高新區建設帶來的產業集聚具有地域異質性特征，具體表現為高新區政策在我國東部發達地區為產業集聚和生產率提高有正面積極作用且存在邊際遞減特征，但在中西部地區沒有顯著效果。

高新區對園區內企業融資約束的影響可能主要來源于產業集聚帶來的價值增值。首先，高新區的建設為高新技術關聯產業集聚提供了載體，而產業集聚可以通過增加規模效應、共享要素資源、降低關聯企業交易成本進而提高集聚企業獨立成長能力(劉瑞明和趙仁杰，2015)[14]以及企業間互惠合作和信任關系(盛丹和王永進，2013)[16]，促進園區內企業之間商業信用的形成(DeiOttati，1994)[5]，而商業信用作為替代融資形式可以優化信貸市場分割下的資金配置，進而緩解了融資約束；第二，產業集聚下企業與供應商、客戶等利益相關者的地理鄰近性有利于降低供應鏈上下游關聯方對企業的監督成本并提升信息透明度，加上信息流通速度提升導致企業違約成本較高，此時，產業集聚下的企業可以通過互相擔保和互相監督的形式申請銀行貸款，銀行也會因信息不對稱和貸款風險的降低愿意提供資金(Guisoet al.，2004；盛丹和王永進，2013)[11][16]，促進了信貸資源配置效率的提高；最后，產業集聚促使園區內企業專業化分工，每個企業負責更為細化的獨立生產環節，不再需要負擔完整工業流程的冗余加工成本，因此大規模的資金需求降低(Long and Zhang，2011)[9]。

也有學者從產業集群角度補充了對高新區建設通過集聚效應帶來的價值增值。其中，前文所述的產業集聚更加強調某一空間區域內產業生產集中情況，產業集群更注重區域內產業之間關系。Long and Zhang(2012)[10]認為產業集群帶來地區內企業出口量和生產效率的提高，產業相近度高的地區內企業使用商業信用融資的可能性更高，一定程度上緩解了融資約束。龍小寧等(2015)[15]認為以往研究中產業集聚概念代替產業集群忽略了產業間關聯程度，其研究按照產業分類構建更加強調產業相互關聯的地區產業相近度以衡量產業集群，采用世界銀行和我國統計局的企業聯合調查數據對產業集群和企業履約、融資環境的關系進行分析，結論認為產業集群的形成導致違約機會成本增加以及企業間商業信貸可能性的增加，進而使集群內部企業面臨更好的履約環境和融資環境，但其研究樣本數據僅限于2004年，結論的適用性有待進一步討論。本文通過對擴容后“新三板”中高新區與非高新區企業所屬行業的探索認為，樣本中多數企業來自制造業與信息傳輸、軟件和信息技術服務業，各子行業在高新區與非高新區樣本中分布較為均勻，產業集群效應難以明顯區分。因此，掛牌企業融資約束受高新區建設的影響可能更大比例來源于空間上的產業集聚。

我國“新三板”市場在2013年全面擴容后于年底開始接收全國符合條件企業的掛牌申請，而歸屬于高新技術產業園區的掛牌企業是否因其受產業集聚帶來的價值增值效應面臨更低程度的融資約束？從信貸配給視角，產業集聚為高新區內企業與銀行之間的信任關系和信息不對稱環境帶來改善，國家對高新區企業的扶持政策一定程度上為企業還款能力提供保證，企業的違約風險降低導致銀行在面對同樣于“新三板”掛牌的創業企業時傾向于向高新區企業發放貸款，一方面降低了銀行評估貸款風險的信息搜集成本，另一方面也順應了國家優惠政策為高新區發展提供了金融支持。從資金需求視角，高新區內企業受產業集聚影響形成了企業間互惠互利的合作關系(盛丹和王永進，2013)[16]，進而使高新區內受融資約束程度不同企業的資金實現二次分配，或向中小金融機構或非正式金融部門尋求融資，而生產合作關系也使負責獨立生產環節的企業資金需求降低進而選擇慢慢向資本要求相對較低的產業移動。因此，本文提出假設：

H1：在“新三板”掛牌企業中，來自高新技術產業園區的企業面臨的融資約束程度較低。

已有研究認為，產業集聚效應具有“邊際遞減”規律，即高新區建設對融資約束的緩解作用在初始融資環境較差的企業中表現更為明顯(劉瑞明和趙仁杰，2015)[14]。從產權性質視角來看，相對國有企業，非國有尤其是中小規模企業難以獲得銀行信貸，信貸融資中的產權歧視現象普遍存在(魏志華等，2014)[19]，那么高新區建設產生的集聚效應應對非國有企業融資約束緩解程度更大。從企業規模來看，中小企業由于更高的內外部信息不對稱程度和經營風險以及更少的抵押品，且其規模受限無法與銀行討價還價，因此面臨著比大規模企業更高程度的融資困難，高新區對融資約束的緩解作用應在中小規模企業中表現更為明顯。從地區金融發展視角，完善的區域金融環境表明企業融資渠道更為廣泛，除信貸融資渠道之外，企業可以通過其他金融機構、商業信用、風險投資、私募股權等形式獲得融資，即企業本來所受外部融資約束程度較小，因此不會因高新區建設而有很大改變，而高新區建設可以彌補區域金融發展程度滯緩帶來的企業融資困境。本文提出以下假設：

H2a：高新區建設對非國有企業的融資約束緩解作用更明顯。

H2b：高新區建設對中小規模企業的融資約束緩解作用更明顯。

H2c：高新區建設對金融發展較為落后地區企業的融資約束緩解作用更明顯。

研究設計

一、數據來源和樣本選擇

由于高新技術園區內企業是“新三板”初建和首次擴容時的重要內容，高新區建設與企業在“新三板”掛牌的關系比高新區與A股上市公司更加密切；進一步，相對A股上市公司，“新三板”掛牌企業主要為創新、創業的科技型成長類公司，這類公司由于資產規模、企業年齡、內外部信息等因素制約面臨更強的融資約束，探究高新區建設這一外生因素對其融資約束的緩解作用更具現實意義。因此，本文選取“新三板”兩次擴容后的掛牌企業樣本(樣本期間為2014.1.1～2016.12.31)探究高新技術產業園區內企業是否面臨較低程度的融資約束。掛牌企業財務數據均來自CSMAR新三板研究數據庫，企業行業數據來自全國中小企業股份轉讓系統(NEEQ)官方網站，產業園區數據來自WIND數據庫。

二、變量設計

1. 融資約束(Financial Constraints)

本文采用投資-現金流敏感性(Fazzari et al.，1988)[6]，并在穩健性檢驗中使用現金-現金流敏感性、SA指數、Almeida and Campello(2010)[3]提出的企業內外部融資方式替代程度作為融資約束替代指標以探究基本檢驗結論的可靠性。由于資本市場的不完全，資金提供者和使用者之間的信息不對稱導致企業內外部融資成本存在顯著差異，外源融資成本顯著高于內源融資，企業的投資支出不再僅僅和投資機會相關，還應與內部現金流相關。Fazzari et al.(1988)[6]認為受融資約束嚴重的企業投資與內部現金流的關系更強，構造如下模型衡量融資約束程度：

其中，INVESTi,t為公司i在t期的投資支出，TOBINQi,t-1為公司i在滯后期的投資機會，CFi,t為公司i在t期的經營活動現金流量凈額，α2即為投資對現金流的敏感性，當α2＞0時表示公司投資依賴內部現金流，受到外部融資約束。根據以往研究(曹春方等，2015)[12]，本文加入控制變量營運資本波動(ΔNWCi,t)、公司規模(SIZEi,t-1)、企業負債(LEVi,t-1)、公司年齡(AGEi,t)、行業和年度固定效應(∑IND，∑YEAR)，為研究高新區建設對融資約束的影響，本文加入高新區變量(HTZONEi)調整模型(1)：

2.高新區建設(HTZONE)

“新三板”市場的擴容為研究高新區建設帶來的微觀價值效應提供了研究條件，2013年底“新三板”開始接收全國符合條件企業的掛牌申請，在此之前只有中關村科技園區、上海張江高新區、武漢東湖新技術產業開發區和天津濱海高新區四家高新區的企業可在“新三板”掛牌。本文樣本中若企業來自高新區，則高新區啞變量(HTZONE)取1，否則為0。文中其余所有涉及變量見表1所示。

表1 變量解釋

實證結果與分析

一、描述性統計

表2為高新區建設對投資-現金流敏感性影響基本檢驗的主要變量的描述性統計。可以看出，37.3%的公司年度觀測值為來自高新區的企業樣本，樣本中多于半數的掛牌企業來自非高新區，“新三板”的擴容給其他符合條件的中小企業均提供了參與資本市場的機會。樣本企業財務狀況差距較大，資產負債率最高達74.8%。公司成立年限分布在4～19年。

二、多元回歸分析

為探究相對非高新區掛牌企業，高新區企業是否面臨不同程度的融資約束(假設1)，本文按照樣本企業是否屬于高新區對模型(2)進行分組回歸，對含現金流和高新區變量交叉項模型(3)回歸，結果如下表所示。第(1)～(3)列列示了模型(2)的回歸分析結果，第(4)列為模型(3)的回歸結果。

表2 變量描述性統計

第(1)～(4)列回歸系數表明在全樣本或分樣本情況下，“新三板”掛牌企業投資-現金流敏感性均顯著為正。第(2)列和第(3)列的結果顯示，在高新區分樣本中投資-現金流敏感系數為0.061，且在1%水平顯著；在非高新區樣本中投資-現金流敏感系數為0.088，且在1%水平顯著；對兩個系數進行組間回歸系數差異Chow檢驗結果表明，兩者存在明顯差異(x2=2.95，p=0.086)，即高新區樣本中投資-現金流敏感性顯著小于非高新區樣本，高新區企業面臨的融資約束水平較低。第(4)列的回歸分析采用模型(3)加入現金流和高新區變量的交叉項CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi，結果顯示其系數在10%水平顯著為負，進一步說明高新區企業面臨較低水平的融資約束，其投資-現金流敏感性低于非高新區企業，結論證實假設H1。

為檢驗H2a、H2b、H2c對產權性質、企業規模以及區域金融發展水平在高新區建設和企業投資-現金流敏感性關系中的作用，本文采用模型(3)分別根據企業是否屬于國有企業、是否屬于中小規模企業和區域金融發展程度進行分組回歸檢驗。其中，參照以往研究，本文采用省級非金融企業境內股票融資成交額占GDP比例、社會融資規模占GDP比例兩個指標衡量省級金融發展水平，將其中位數作為分組界限，大于等于中位數的為金融發展水平較高組，其余為金融發展水平較低組，所用數據來自中經網統計數據庫。

表3 高新區建設與“新三板”掛牌企業投資-現金流敏感性

分組回歸結果如表4和表5所示。表4的第(1)～(2)列分別列示了非國有企業和國有企業投資-現金流敏感性與高新區建設的關系，可以看出CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi的系數僅在非國有企業樣本中顯著為負(系數為-0.026，在5%水平顯著)，說明高新區建設對企業融資約束的緩解作用只存在于非國有企業中，而高新區建設對融資約束的緩解作用在本身具有信貸優勢和低融資約束水平的國有企業樣本中不再明顯。第(3)～(4)列為企業規模對投資-現金流敏感性與高新區建設的調節作用。由于經營不確定性和違約風險更高、抵押品比例較低、信息不透明程度更大等原因，中小規模企業比大規模企業投資更加依賴內部現金流即更易受到融資約束，而高新區建設對緩解融資約束的“邊際遞減效應”使其對大規模企業的緩解效應減弱，此時CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi系數僅在中小規模企業中顯著為負。以上結論證實假設H2a和H2b。

表4 高新區建設、產權性質&企業規模與“新三板”掛牌企業投資-現金流敏感性

表5為按照省級非金融企業境內股票融資成交額占GDP比例、社會融資規模占GDP比例兩個指標分組的金融發展水平對基本關系的調節作用。回歸結果顯示，CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi系數在金融發展水平較低的分樣本中顯著為負，高新區建設對融資約束的緩解作用在金融發展水平較高的樣本中不再明顯。結果表明，在地區金融發展水平較高的情況下，企業可以通過非銀行金融機構、商業信用等其他方式取得融資，此時高新區建設帶來的增量作用不再明顯，進一步證實了高新區建設緩解融資約束的“邊際遞減效應”，證實假設H2c。

表5 高新區建設、金融發展水平與“新三板”掛牌企業投資-現金流敏感性

穩健性與進一步檢驗

一、替換融資約束衡量指標

企業在面臨融資約束時，公司投資選擇帶來的價值增值顯得尤為重要，此時公司是否持有足夠的流動資產以完成投資決策發揮了關鍵作用。Kaplan and Zingales(1997)[8]構建KZ指數并探究其與投資-現金流敏感性的關系并證實兩者呈顯著負相關關系，認為投資-現金流敏感性不能準確反應融資約束程度。Almeida et al.(2004)[2]認為面臨融資約束的公司會出于預防動機持有更多的流動資產以應對后續投資，即面臨融資約束的公司現金-現金流敏感性較高。Chang et al.(2007)[4]采用澳大利亞公司樣本探究表明面臨融資約束的公司有較低的投資-現金流敏感性和較高的現金-現金流敏感性，即融資約束使企業留存更多現金用于投資的同時減少了當期投資。連玉君等(2010)[13]按照公司規模、股利分配、資產負債率三個指標分別定義融資約束組和非融資約束組，對其現金-現金流敏感性實證檢驗結果表明，面臨融資約束的企業有更高的現金-現金流敏感性。綜上，投資-現金流敏感性指標可能不能準確測度企業融資約束，本文進一步采用現金-現金流敏感性、SA指數、內外部融資可替代程度(Almeida and Campello，2010；Hadlock and Pierce，2010)[3][7]衡量融資約束對基本假設進行再檢驗。

1. 現金-現金流敏感性

根據以往研究，本文定義現金-現金流敏感性模型為：

其中，ΔCASHi,t為公司i在t年的現金持有變化，CFi,t為公司i在t年的經營活動現金凈流量，控制變量包括公司成長性(TOBINQi,t)、公司規模(SIZEi,t)、資本支出(INVi,t)、現金替代物變化(ΔCASHEQi,t)和短期負債的變化(ΔSHORTDEBTi,t)，本文進一步控制了年度效應(YEAR)和行業效應(IND)，系數β1為企業i面臨的融資約束程度。為研究高新區建設對“新三板”掛牌企業融資約束的影響，加入高新區變量調整以上模型，β3為高新區建設對園區內企業融資約束的影響作用，其余變量定義見表1變量解釋。

本文對模型(4)進行全樣本和以企業是否屬于高新區為標準進行分組回歸，實證結果發現(限于文章篇幅，相關結果未列出，作者留存備索)，在全樣本和非高新區樣本中，“新三板”掛牌企業現金-現金流敏感性系數均在1%水平上顯著為正，企業可能出于預防動機持有更多現金以備后續投資；而高新區樣本中現金-現金流敏感性系數不再顯著，這可能是由于高新區產業集聚為掛牌企業帶來融資便利，緩解了融資約束困境。在對模型(5)進行全樣本回歸結果發現，CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi系數在1%水平上顯著為負，表明高新區內企業的現金-現金流敏感性更低，高新區企業不會保持較高的流動性水平以應對投資時的資金不足，即高新區企業融資約束水平更低。

2. SA指數

SA指數是使用相對外生的公司特征變量(規模和年齡)構建融資約束指數，其為負值且絕對值越大表示融資約束越嚴重，計算公式為：

在計算出每個企業-年度的SA指數基礎上，本文采用模型(7)實證檢驗高新區建設對企業融資約束的影響。回歸結果可以看出(限于文章篇幅，相關結果未列出，作者留存備索)，無論是否加入控制變量和控制年度及行業效應，高新區建設HTZONEi系數均顯著為正，即高新區建設可以起到緩解融資約束的作用。

3. 企業內外部融資替代關系

Almeida and Campello(2010)[3]認為當企業內外部融資替代關系較強時，企業面臨的融資約束水平更低，本文借鑒其研究，建立如下模型以討論高新區建設對新三板掛牌企業融資約束的影響：

其中，EX_FINANINGi,t為企業i在t年度獲得的外部權益融資和債務融資之和，CFi,t公司i在t期的經營活動現金流量凈額，CASHi,t-1為公司i在t-1期期末持有的現金及現金等價物。系數α1即為內外部融資替代程度的表征指標(α1＜0)，而模型(9)中交乘項CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi的系數α3則為高新區建設對新三板掛牌企業融資約束程度的影響，若α3＜0則說明處于高新區的企業融資約束程度較低，即內外部融資替代關系較強。本文首先對模型(8)進行全樣本和分樣本(高新區和非高新區樣本)回歸，然后對模型(9)進行全樣本回歸，結果如表6所示。分樣本可以看出，高新區樣本的內外部融資替代性更強，而交乘項CFi,t/ASSETi,t-1×HTZONEi回歸系數在1%水平顯著為負，進一步說明高新區建設有利于緩解掛牌企業融資約束。

二、市場化進程的影響

由于我國各地區市場發育水平不一致，市場化水平較高的地區產品市場和要素市場發展較為成熟，金融中介組織相對發達，法律制度更為完善，企業貸款違約風險較低，此時高新區集聚效應帶來融資環境改善程度可能低于市場化水平較差的地區。本文采用王小魯、樊綱的《中國分省份市場化指數報告(2016)》將樣本公司按照市場化總指數和市場中介組織發育和法律制度環境指數分別分組，對模型(3)進行回歸分析。結果發現(限于文章篇幅，相關結果未列出，作者留存備索，下同)，高新區建設的“邊際效應遞減”現象仍然存在，其對掛牌企業的融資約束緩解作用在市場化水平較低和市場中介組織發育和法律制度環境差時表現更為明顯。

三、高新區建設的反向選擇

表6 高新區建設與“新三板”掛牌企業內外部融資替代性

高新區在建設過程中往往推出優惠措施吸引高質量創業企業入駐產業園區，進而帶動相關產業其他企業的共同發展，因此，可能存在本來受融資約束水平較低的企業進入產業園區，而非高新區建設帶來的融資環境改善。本文確定高新區企業為實驗組，并采用傾向匹配得分法(PSM)對高新區企業按其自身特征(公司規模、財務狀況、營業收入增長率、資產收益率、企業年齡、產權特征和行業)進行Kernel匹配，比較兩組的融資約束指數(SA指數)差異。匹配后的非高新企業組企業融資約束指數仍顯著高于高新企業組，說明控制企業特征后，與非高新企業組相比，高新區企業面臨的融資約束水平較低，高新區建設有利于“新三板”掛牌企業的融資環境改善。

結論

本文從產業集聚理論出發，基于我國高新區建設及新三板擴容的制度背景，采用2014～2016年“新三板”擴容后的掛牌企業為研究樣本，對高新區建設與新三板掛牌企業融資約束之間關系進行實證研究發現，高新區掛牌企業投資-現金流敏感性顯著小于非高新區樣本，即高新區企業面臨的融資約束水平較低；結合掛牌企業產權性質、企業規模、區域金融發展水平的進一步研究表明，高新區建設對企業融資約束的作用具有“邊際遞減效應”，高新區建設可以更高程度地緩解非國有企業、中小規模企業以及區域金融發展水平較差地區企業的融資約束。本文在穩健性和拓展檢驗中使用現金-現金流敏感性、SA指數、內外部融資可替代性作為新三板掛牌企業融資約束的替代指標，研究認為高新區內企業現金-現金流敏感性更低、SA指數更大、內外部融資可替代性更高；本文采用市場化水平、市場中介組織發育和法律制度環境進一步證實了高新區建設對融資約束緩解效應的“邊際效應遞減”現象。

本文拓展了“新三板”掛牌企業融資約束影響因素以及高新技術產業園區建設微觀效應的相關研究，為監管者引導“新三板”融資效率改善、發揮高新區集聚效應以緩解企業融資困境提供理論依據。