股票流動性與企業創新：促進還是抑制
——企業異質性視角

徐 琳，劉 衍

(1.北京師范大學 珠海分校國際商學部，廣東 珠海 519080；2.復旦大學 應用經濟學博士后流動站，上海 200433；3.珠海復旦創新研究院，廣東 珠海 519000)

0 引言

創新不僅是促進國家經濟增長的重要力量，而且是企業維持競爭優勢的重要手段[1]。作為國民經濟運行中的關鍵主體，企業承擔著落實國家創新驅動戰略的重任。因此，如何推動企業創新成為學界和業界共同關注的問題。企業創新影響因素很多，既包括產權結構、治理結構、行業特征、企業規模、管理層特征與機構投資者等內部因素，也包括經濟周期、政治關聯、產業政策、市場化進程和金融發展程度等外部因素。中共十九大報告明確提出，金融是現代經濟的核心，必須深化金融體制改革，增強金融服務實體經濟的能力。以往研究表明，金融市場是滿足企業技術創新資金需求的重要來源[2]，其發展程度對企業技術創新具有一定的支撐作用[3]。股票流動性是衡量資本市場發展的重要指標，不僅對金融市場的穩定性和資產定價有影響[4-5]，而且對企業資本結構、公司治理、投資行為和投資效率等方面有一定影響[6-9]。然而，作為新興資本市場，我國股票市場尚處于發展階段，股票流動性遠高于歐美發達國家。那么，高股票流動性對企業創新究竟是促進作用還是抑制作用？這種作用是否存在滯后效應？不同類型企業在“股票流動性-企業創新”的關系上是否存在差異？對上述問題的研究不僅能夠豐富資本市場和企業創新領域相關文獻，而且有利于深入理解金融市場與企業創新的關系，為金融服務實體經濟實踐提供路徑選擇，對政府完善政策工具設計、推動創新驅動發展戰略，進一步促進企業創新具有重要現實意義。

有些學者認為，股票流動性能夠促進企業創新[10-11]，也有學者認為，股票流動性抑制了企業創新[12-13]。研究結論不一致的原因可能與企業異質性有關，但現有研究主要從產權異質性視角或以某一特定行業為樣本探討股票流動性對企業創新的影響，基于企業規模和行業差異視角的分類比較研究鮮見。已有研究表明，作為股票市場的重要參與者，機構投資者不僅對股票流動性[14]和企業創新[15]具有直接影響，而且在“股票流動性-企業創新”關系中發揮中介作用[16]。不同類型的機構投資者具有不同的投資傾向和持股理念，由此可能導致其在“股票流動性-企業創新”關系中所發揮的中介作用有所差異。然而，現有研究并未探討不同類型機構投資者所發揮的中介作用是否存在差異。因此，本文以2010—2017年我國A股1 281家上市公司為樣本，按照以下步驟進行實證檢驗：首先，以全樣本檢驗股票流動性對當期和未來3期企業創新的影響；其次，從企業規模和行業差異兩個方面對樣本進行劃分，基于企業異質性視角檢驗股票流動性對企業創新的影響；再次，對研究結論進行穩健性檢驗和內生性檢驗；最后，從機構投資者異質性視角進一步檢驗股票流動性對企業創新的作用路徑。

本文研究貢獻主要體現在以下3個方面：第一，企業創新是一項長期活動。本文運用當期和滯后3期數據，從專利分類角度探討股票流動性對企業創新的影響，提供了更豐富的經驗數據。第二，本文從企業規模和行業因素兩個方面，探討股票流動性對不同類型企業創新的影響及差異，解釋導致以往研究結論不同的主要原因。第三，以往研究缺少基于機構投資者異質性角度的分類探討，本文分析與比較穩定型機構投資者和交易型機構投資者在“股票流動性-企業創新”影響機制中的作用及差異。

1 文獻回顧與研究假設

1.1 股票流動性對企業創新的影響：促進還是抑制

關于股票流動性對企業創新的影響，目前學界存在較大爭議。

(1)促進作用。首先，高流動性能夠傳遞良好的信號，有利于吸引投資者參與長期投資[10]，能夠為企業技術創新籌集充裕的資金。其次，較高的流動性容易促使大股東退出，在股東更換頻繁的狀態下，總會有股東質疑管理層決策，迫使管理層進行科學決策[17]和長期創新投資[10]，從而減少管理層“短視問題”。同時，流動性較高的公司，其股東尤其機構型大股東會更加注重企業未來盈利能力并加強監管，甚至會督促管理層通過創新保持長期市場競爭力[18]。股東多元化會促使管理層更具責任心[17]，使“代理問題”得到緩解，從而達到促進創新的目的。再次，高股票流動性使得企業并購機會增加，大公司可以通過兼并和收購具有較強研發能力的創業期小公司提升自身技術創新水平[19]。

(2)抑制作用。首先，當股票流動性較高時，收購者更容易偽裝其買進意圖而實施惡意收購[20]。由此帶來的后果是，管理層因擔心企業被惡意收購而不愿進行長期投資，尤其會減少風險較大的長期研發投資[21]。其次，短期盈余目標實現對股價提升具有促進作用[12]。因此，管理層會縮減長期投資，尤其是科研支出[16]，轉而增加短期投資項目以獲取短期收益[22]，從而穩定股價[23]。尤其是在科研費用轉化率偏低的行業，管理層為了規避長期投資風險，更樂意投資短期項目[24]。再次，較高的股票流動性會導致機構投資者更容易撤資[16]。如果股票流動性高且企業研發尚未完成，那么股價波動不大會導致一些沒有耐心的投資者撤資，從而影響企業創新[23]。總之，高股票流動性會加劇經理人的“短視行為”，使其減少長期研發投資，從而阻礙企業創新。綜上所述，本文提出以下競爭性假設：

H1a：股票流動性對企業創新具有促進作用；

H1b：股票流動性對企業創新具有抑制作用。

1.2 企業異質性視角下股票流動性對企業創新的影響

國內部分學者從產權性質角度探討股票流動性對企業創新的影響。研究發現，股票流動性提高會降低民營企業技術創新水平，但能夠提升國有企業技術創新水平[25]。然而，也有學者認為，股票流動性能夠促進企業創新，而且相比于民營企業，其對國有企業創新的影響更為顯著[26]。以上研究結論差異可能與樣本選擇有關，因為前者樣本期間是2006-2013年，后者是2009-2017年。也有學者以某一特定行業為樣本，分析股票流動性對企業創新的影響，發現股票流動性越高，醫藥行業研發創新越多[16]，但是創新行業的結果卻相反[27]。綜上所述，盡管已有文獻從產權異質性或以不同行業為樣本探討股票流動性對企業創新的影響并取得了一些成果，但還存在以下不足：第一，缺少基于企業規模視角的分類比較研究；第二，在考慮行業異質性因素時主要是以單個行業為樣本，缺少行業間的比較研究。

熊彼特在創新理論中提出兩個假說：第一，企業規模越大，技術創新越有效率，也就是說，大企業比小企業更具創新性；第二，技術創新與市場集中度之間存在相關性，在保證技術創新成果方面，市場支配力是必需的。基于此，學界展開異質性企業創新問題研究。一些學者認為，股票流動性能夠增加企業外部融資機會，大企業比小企業更容易獲得外部融資，而資金優勢使前者更有能力支付創新所需費用。因此，大企業創新能力更強[28]。同時，股票市場的流動性能夠降低交易成本，促進兼并和并購，大公司可以通過收購小公司提升自身研發創新能力[10]。但也有學者認為，中小企業與上下游關系緊密，能夠更靈活、更敏感地探知客戶需求，也更容易接受新觀點和新方法[29]。另外，市場集中程度較高意味著會有寡頭企業，它們為了避免被破壞性創新影響而喪失市場地位，通常會壟斷技術并不斷創新以維持寡頭地位。同時，寡頭企業融資相對容易且成本較低，足以支持創新行為[30]。陳林和朱衛平[31]實證研究發現，在壁壘高的行業中，市場結構與企業創新之間呈現倒U型關系，而在壁壘低的行業中，兩者呈現正U型關系。綜上所述，學界對于熊彼特的兩個假說并未達成統一結論，行業差異可能是造成結論迥異的主要原因[32]。因為不同行業的企業規模和產業特征具有明顯區別，在資源獲取能力、創新需求、創新方式與內容等方面不盡相同。基于此，本文從企業規模和行業差異兩個角度，提出以下兩個假設：

H2a：股票流動性對企業創新的作用在不同規模的企業間存在差異。

H2b：股票流動性對企業創新的作用在不同行業間存在差異。

2 研究設計

2.1 數據來源與樣本選擇

本文以2010-2017年滬深A股上市公司為研究對象，數據主要來源于CSMAR和Wind數據庫。為確保研究結論的可靠性，對樣本數據進行以下篩選和處理：①剔除ST公司樣本；②剔除2010年之后上市公司樣本； ③剔除2010—2017年存在重大資產重組公司樣本(資產規模較上個交易年度增長5倍以上或減少到20%以下的企業)。最終，獲得1 281個A股上市公司的10 248個有效樣本，并對主要變量在1%和99%分位上進行縮尾(Winsorize)處理。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量：企業創新

學界對企業創新的度量大致可以分為兩類：一類是以創新投入度量，如公司研發支出水平；另一類是以創新產出度量，如專利申請數量、新產品產值等。然而，科研經費投入與最終創新產出并沒有很強的關聯性[33]。考慮到創新產出更能反映企業創新成果和績效，本文借鑒Fang[12]的研究成果，以企業專利申請數量衡量企業創新。同時，基于《專利法》，進一步將企業專利分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利。因此，本文選擇專利申請總量(PAT)、發明專利數量(PAT_FM)、實用新型專利數量(PAT_XX)和外觀設計專利數量(PAT_WG)4個指標衡量企業創新。考慮到上述4個指標的數值均為非負整數，借鑒Fang[12]與杜金岷[13]的做法，在回歸分析中對其加1后取自然對數。

2.2.2 解釋變量：股票流動性

關于股票流動性的度量方法，大體可分為4類：價格法、交易量法、價量復合法和時間法。目前,學界普遍認可的衡量方法是價量復合法，因此，本文以價量復合法中最常見的Amihud[34]提出的方法度量股票流動性，計算公式如下：

(1)

ILLi,k衡量每單位交易對于股價的沖擊，是一個非流動性指標(也稱反向流動性指標)。ILLi,k值越大，表明每單位交易對股價的沖擊越大，股票流動性就越差；反之，ILLi,k值越小，股票流動性越強。其中,Ri,k為股票i在k日的收益率，Vi,k為股票i在k日的成交量(單位為十億)，n為股票i在t年的實際交易天數。

2.3 模型設定

考慮到企業專利申請期較長，股票流動性對企業創新的影響可能存在時滯性。因此，本文建立以下4個靜態面板模型考察股票流動性對本期與未來3期企業創新的影響。

PATi,t+0(PAT_FMi,t+0,PAT_XXi,t+0,PAT_WGi,t+0)=β0+β1*ILLi,t+β2*CONTROLi,t+εi,t

(2)

PATi,t+1(PAT_FMi,t+1,PAT_XXi,t+1,PAT_WGi,t+1)=β0+β1*ILLi,t+β2*CONTROLi,t+εi,t

(3)

PATi,t+2(PAT_FMi,t+2,PAT_XXi,t+2,PAT_WGi,t+2)=β0+β1*ILLi,t+β2*CONTROLi,t+εi,t

(4)

PATi,t+3(PAT_FMi,t+3,PAT_XXi,t+3,PAT_WGi,t+3)=β0+β1*ILLi,t+β2*CONTROLi,t+εi,t

(5)

在以上4個模型中，企業創新變量包括專利總量與發明專利、實用新型專利和外觀設計專利數量。借鑒相關研究，本文在模型中加入以下控制變量(CONTROL)：企業規模(SIZE，以總資產度量)、企業年齡(AGE，企業所在年份與成立年份之差)、資產負債率(LEV，企業總負債與總資產之比)、市場價值(TBQ，企業總流通市值與總負債之和除以總資產)、賬面市值比(QT，企業總資產與總市值之比)、總資產收益率(ROA，企業凈利潤與總資產之比)、有形資產負債率(PPETA，企業總負債與有形資產之比)、市值有形資產比(SY，企業總市值與有形資產價值之比)、企業價值倍數(BB，企業總市值與息稅折舊攤銷前收入之比)。?為模型隨機誤差項。本文對模型中非比值型數據統一進行對數化處理，并按研究慣例設置年度虛擬變量和行業虛擬變量，使用普通最小二乘法(OLS)進行回歸分析。

2.4 主要變量描述性統計

主要變量描述性統計結果如表1所示，企業股票流動性(ILL)均值為0.04，標準差為0.05，最大值為0.26，說明不同企業間股票流動性差異較大。專利申請數量(PAT)的均值為92.34，標準差為251.04，最大值為1 929，表明不同企業間創新水平存在顯著差異，需要對同類同質企業進行比較分析才能得出有效結論。發明專利(PAT_FM)、實用新型專利(PAT_XX)和外觀設計專利(PAT_WG)的均值分別為44.48、41.17、6.69，可以看出，在專利申請中，企業更偏好重大發明和更新產品，這可能與外觀設計專利產出效率低且申請難度大有關[35]。

表1 主要變量描述性統計分析結果

3 實證分析

3.1 股票流動性對企業創新的影響

全樣本回歸分析結果如表2所示。首先，企業專利申請數量(PAT)與股票流動性反向指標(ILL)之間呈正向關系，說明高股票流動性會抑制企業專利申請數量。其次，從時間層面看，高股票流動性對專利產出的抑制作用呈現逐年遞增趨勢，對3年后的專利產出抑制效果最強(ILL系數為1.04***)，而對當期的抑制作用較小(ILL系數為0.24*)。用來衡量企業創新的專利可以進一步分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利。那么股票流動性對其影響是否一樣？本文對專利類型細分后再依次進行回歸分析，目的是探究高股票流動性究竟著重影響了哪類專利。

表2 股票流動性與企業創新的回歸分析結果

基于專利類型細分回歸結果如表3所示。高股票流動性對3種類型專利產出均有抑制作用，尤其是對滯后2期和3期的抑制作用較大。但高股票流動性僅對當期發明專利具有抑制作用，而對當期實用新型專利和外觀設計專利產出沒有顯著作用。這可能與專利本身特點有關，因為相較于發明專利，實用新型專利和外觀設計專利屬于非實質性創新，后者轉化周期較短。因此，較高的股票流動性只可能影響企業未來對這兩類專利的研發資金投入，而對當期很難產生影響。另外，從回歸系數的絕對值看，股票流動性對發明專利的抑制作用最大，其次是實用新型專利，對外觀設計專利的抑制作用最小。這可能與3類專利所需的投資規模有關，相比而言，發明專利屬于實質性創新，所需資金投入最多，所以受股票流動性的影響最大。綜上所述，高股票流動性更多地抑制了投資較大和轉化周期較長的實質性創新(發明專利)。

表3 股票流動性與企業創新回歸分析結果：基于專利分類對比

從全樣本和專利分類樣本回歸結果看，股票流動性對t+3年企業創新的影響程度相對較大。因此，為了更好地說明企業規模和行業特征差異所造成的不同影響，本文只選取t+3期，即模型(5)作進一步分類回歸分析。

3.2 企業規模視角下股票流動性對企業創新的影響

在企業規模異質性回歸分析中，本文將全部樣本按照資產規模排序，二等分為規模較大組和規模較小組，回歸分析結果如表4所示。

表4 股票流動性與企業創新回歸分析結果：基于企業規模比較

在規模較大組中，非流動性指標與專利總量顯著負相關(-0.45***)，表明高股票流動性會促進大型企業創新。從細分專利類別看，高股票流動性的促進作用主要針對發明專利(-0.36***)和實用新型專利(-0.08***)，而對外觀設計類專利無顯著作用。在規模較小組中，非流動性指標與專利總量呈顯著正相關(1.52**)，表明高股票流動性會抑制規模較小企業創新。從細分專利類別看，高股票流動性對規模較小企業的發明專利(0.96***)、實用新型專利(0.44***)和外觀設計專利(0.09**)均具有抑制作用，但是對發明專利的抑制作用最強。由此可見，不同規模企業在“股票流動性-企業創新”問題上得出顯著不同的結論，可能原因是：股票流動性提升了資產配置效率，推動了企業間的兼并與收購。相比中小企業，大企業擁有更高資源優勢和整合能力，可以借助較高的股票流動性兼并和收購創新能力較強的小公司，進而提升自身創新水平。但是，股票流動性提升會使規模較小的企業面臨被兼并和收購的風險，由此引發其管理層“短視行為”——為實現短期收益和維持股價而減少研發投入，必然導致企業創新下降。這也在一定程度上解釋了杜金岷[13]和曹陽[16]研究結論分歧的原因。前者采用全行業樣本數據，得出高股票流動性會抑制企業創新的結論，與本文全部樣本回歸結果一致。后者選用的是醫藥行業，該行業內企業規模相對較大，因而得出高股票流動性促進企業創新的結論。

3.3 行業差異視角下股票流動性對企業創新的影響

按照中國證監會2015行業分類標準，將1 281家樣本企業劃分為13大類：農林牧漁業(27家)、采掘業(48家)、制造業(594家)、電力、煤氣及水的生產和供給業(64家)、建筑業(46家)、交通運輸與倉儲業(64家)、信息技術業(83家)、批發和零售貿易(109家)、金融保險業(44家)、房地產業(90家)、社會服務業(67家)、傳播與文化業(27家)、綜合類(18家)。不同行業間企業數量差距較大，制造業占全部樣本的一半。借鑒馮躍(2012)和劉媛媛(2017)的研究成果，信息技術業、制造業和農林牧漁業這3個行業能夠有效區分高科技行業與傳統行業，因而本文選取上述3個行業作為研究對象。基于行業異質性視角的回歸分析結果如表5所示。

表5 股票流動性與企業創新回歸分析結果：基于行業異質性比較

首先，股票流動性顯著抑制高科技行業(信息技術業)的企業創新(1.24***)，但顯著促進傳統行業(農林牧漁業)的企業創新(-0.27**)，對制造業(介于高科技行業和傳統行業之間)的企業創新盡管具有抑制作用(0.91*)，但顯著性水平較低。其次，從回歸系數看，股票流動性對不同行業企業創新的影響存在差異。相比制造業與農林牧漁業，股票流動性對信息技術企業創新的影響更大。再次，股票流動性對不同行業企業創新的抑制或促進作用均主要表現在實質性創新(發明專利)上。綜上所述，在對比信息技術業、制造業、農林牧漁業之后，本文發現，不同行業在“股票流動性-企業創新”問題上得出顯著不同的結論。可能原因是：第一，不同行業的創新需求存在差異。相比傳統產業而言，高科技產業對技術創新的需求更高[36]，只有在風險高、產出周期長的技術研發中投入更多資金才能維持其創新水平。股票流動性提升使高科技企業管理層面臨更大的短期業績壓力，加劇管理層“短視問題”，由此導致長期研發投入比例下降，進而抑制企業創新產出。但是，傳統行業企業創新需求較小，需要的長期研發資金較少。因此，股票流動性提升并不會促使管理層通過縮減長期研發投入緩解短期業績壓力，反而可能促使其作出更適合企業長遠發展的戰略決策，如增加創新投入這樣的長期投資行為。第二，不同行業的市場集中度存在一定差異。傳統行業對技術要求較低，經過多年發展，已經形成了較高的市場集中度。高科技行業對技術要求較高，市場集中度也相對較低。市場集中度差異導致不同行業的企業市場支配力不同，因此，股票流動性對市場集中度較低行業(高科技行業)的企業創新具有抑制作用，但是對市場集中度較高行業(傳統行業)的企業創新具有促進作用。

3.4 穩健性檢驗

3.4.1 內生性檢驗

考慮到企業創新活動可能存在時滯性，前文在回歸模型中對解釋變量進行滯后期處理，盡管能夠在一定程度上解決反向因果關系所帶來的內生性問題，但模型依然存在因遺漏變量而帶來的內生性偏誤問題。因此，本文借鑒杜金岷(2019)的做法，采用兩階段最小二乘法(2SLS)和動態面板系統GMM模型處理內生性問題，檢驗結果如表6所示。

表6 內生性檢驗結果

在兩階段最小二乘法(2SLS)中，本文采用“企業同年度同行業其它企業股票流動性的均值”作為工具變量。選擇上述工具變量的原因是：第一，同行業的公司具有相似的特征，行業整體股票流動性越高，該行業內單個公司的股票流動性就越高，滿足相關性要求。從表6的檢驗結果可以看出，K-P rk Wald F值均大于10，說明回歸模型拒絕了原假設“工具變量和內生變量無關”。第二，尚未有研究發現同行業中其它公司的股票流動性對本企業創新有影響，滿足外生性要求。表6中2SLS的回歸結果顯示，股票流動性(ILL)對專利總量(PATt+3)、發明專利(PAT_FMt+3)、實用新型專利(PAT_XXt+3)、外觀設計專利(PAT_WGt+3)的影響方向和顯著程度與前文OLS回歸結果類似。

另外，本文在模型(5)中加入被解釋變量的滯后項，以此作為無法觀測變量的代理變量，并運用系統GMM模型進行動態面板檢驗。從表6的動態面板系統GMM模型檢驗結果可以看出，AR(2)的p值均大于0.05，說明殘差序列不存在二階自相關問題，Sargan檢驗所對應的p值均大于0.05，說明工具變量有效。上述兩個檢驗共同說明，本部分模型設定是合理的。動態面板系統GMM檢驗結果與靜態面板OLS模型結果相似，即股票流動性抑制了企業創新。綜上所述，內生性檢驗結果說明本文結論穩健。

3.4.2 其它穩健性檢驗

為了進一步驗證研究結論的可靠性，本文從以下兩個方面進行全樣本和分類樣本穩健性檢驗：①借鑒王超等(2018)的做法，以非流動性指標ROLL作為股票流動性指標ILL的替代變量；②運用系統抽樣(或稱等距抽樣)法，將原有1 281家企業進行編號，選取其中單數號組成新的樣本。檢驗結果如表7所示，除農林牧漁業在替換變量的穩健性檢驗中系數為負但不顯著外，其它回歸結果均與前文一致，說明本文核心結論是穩健的。

表7 其它穩健性檢驗結果

4 進一步研究：異質性機構投資者的影響

機構投資者是比一般投資者更具專業素養和信息優勢的投資者群體。曹陽[16]實證分析了機構投資者與企業創新的關系，通過模型截距項發現，作為中介變量的機構投資者可以在54.8%的程度上解釋股票流動性對企業創新的影響機制。從投資行為特征角度，機構投資者可以分為穩定型機構投資者和交易型機構投資者。前者一般長期持有股票，要求穩定收益且對流動性的要求不高；后者一般持有期較短，要求最大化超額收益且對流動性具有較高要求[37]。但是，以往研究并未探討穩定型機構投資者和交易型機構投資者在“股票流動性-企業創新”中的作用是否存在差異。因此，本文基于機構投資者異質性視角，進一步分析兩類機構投資者在“股票流動性-企業創新”中的影響機制。根據東方財富數據中心的統計數據，上市公司前十大股東中，機構平均占有6.15席，平均持股比例為64.19%。因此，本文將十大股東中機構持股比例(CR)和股票二級市場層面的機構持股比例(INS)作為穩定型機構投資者與交易型機構投資者的衡量指標。

股票流動性如何通過機構投資者影響企業創新？本文借鑒Fang[12]的方法，首先選取一個外部事件，該事件具有以下兩個特征：第一，只影響上市公司股票流動性，并不會直接影響公司創新；第二，這一外部事件對部分關聯公司的股票流動性產生影響，導致不同公司在事件前后的股票流動性發生變化。已有研究證明，“滬港通開通”作為外生事件沖擊，對股票流動性具有影響[38]。因此，本文選用2014年的 “滬港通開通”作為外部事件。在確定“滬港通開通”這一外生沖擊事件之后，按以下步驟驗證機構投資者的中介作用。

(1)通過構建模型(6)對股票流動性與機構投資者因外生沖擊導致的變化進行回歸分析，并將機構投資者變化分為兩個部分：一部分是因外生沖擊引起股票流動性變化而發生的變化，另一部分則是股票流動性變化以外因素引起的變化。

ΔINS(CR)i,t-1.to.t+1=β0+β1×ΔILLi,t-1.to.t+1+εi,t

(6)

回歸結果如表8所示，股票流動性變化(ΔILL)與交易型機構投資者變化(ΔINS)回歸系數為負且在1%的水平下顯著，說明因“滬港通開通”導致股票流動性提升會使交易型機構投資者比例提升。股票流動性變化(ΔILL)與穩定型機構投資者變化(ΔCR)回歸系數為正且在1%的水平下顯著，說明由于“滬港通開通”導致股票流動性提升會使穩定型機構投資者比例降低。

表8 “滬港通開通”導致的股票流動性變化與機構投資者變化關系回歸分析結果

由模型(6)的回歸結果，可進一步估算ΔINS_HAT和ΔCR_HAT，以及RESIDUAL_INS和RESIDUAL_CR。 ΔINS_HAT(或ΔCR_HAT)是ΔINS(或ΔCR)的預測值，表示因外生沖擊引起股票流動性變化而導致機構投資者變化的部分，RESIDUAL_INS(或RESIDUAL_CR)表示因外生沖擊以外因素引起股票流動性變化而導致機構投資者變化的部分。

(2)構建模型(7)考察股票流動性受外生沖擊(“滬港通開通”)所導致的機構投資者變化對企業創新變化的影響。

ΔPATi,t.to.t+2=α0+α1×ΔINS(CR)_HATi,t-1.to.t+1+α2×RESIDUALi,t-1.to.t+1+α3×CONTROLi,t-1.to.t+1+ε(i,t)

(7)

回歸結果如表9所示。首先，對交易型機構投資者而言，從t+1期至t+3期，ΔINS_HAT的系數均在1%的顯著性水平下為負且絕對值逐步增大，表明在外生沖擊的影響下，交易型機構投資者增加會阻礙企業創新。同時，從t+1期至t+3期，RESIDUAL_INS的系數均在1%的水平下顯著為負，表明除去外生沖擊因素的影響，交易型機構投資者增加也會使企業創新水平下降。其次，對穩定型機構投資者而言，ΔCR_HAT的系數從t+1期至t+3期均在1%的水平下顯著為正，表明在外生沖擊的影響下，穩定型機構投資者增加會促進企業創新。同時，RESIDUAL_CR的系數從t+1期至t+3期均在10%的水平下顯著為正，表明除去外生沖擊因素的影響，穩定型機構投資者增加會促使企業創新水平上升。最后，比較RESIDUAL_INS和RESIDUAL_CR的系數，前者絕對值明顯大于后者，表明交易型機構投資者的作用明顯大于穩定型機構投資者。

綜上所述，股票流動性提升，一方面導致穩定型機構投資者比例下降，另一方面使交易型機構投資者比例上升，而且后者的上升比例大于前者的下降比例，最終兩類機構投資者變化導致企業創新水平降低。也就是說，兩種不同類型的機構投資者均在“股票流動性-企業創新”的關系中起中介作用。

表9 “滬港通開通”導致的機構投資者變化與企業創新變化關系回歸分析結果

5 結論與建議

5.1 主要結論

本文基于2010—2017年A股1 281家上市公司數據，從企業異質性視角考察股票流動性與企業創新之間的關系，并嘗試從機構投資者異質性視角檢驗股票流動性對企業創新的作用機制，得到以下結論：①總體來看，股票流動性會抑制企業創新。這種抑制作用具有滯后效應，會隨著時間推移逐漸增強，即當期股票流動性提升會對隨后幾年的企業創新產生持續抑制作用，且影響力逐漸遞增。同時，從細分專利類型看，股票流動性對不同類型專利產出的影響不同，相比非實質性創新(實用新型專利與外觀設計專利)，股票流動性對轉化周期長、資金需求量大的實質性創新(發明專利)的抑制作用更大。這一結論不僅驗證了杜金岷(2017)的研究結論(股票流動性抑制了滯后一期的企業創新)，而且通過對當期和未來3期影響力的比較，在一定程度上拓展了以往研究，提供了更豐富的經驗證據；②企業規模和行業差異是影響“股票流動性-企業創新”關系的重要因素。股票流動性對大型企業和傳統行業企業創新具有促進作用，而對中小型企業和高科技行業企業創新具有抑制作用，這與曹陽(2015)和胡勇等(2016)的研究結論一致。因此，這一結論能夠在一定程度上解釋以往研究產生分歧的原因；③穩定型機構投資者和交易型機構投資者在“股票流動性-企業創新”關系中起雙中介作用。盡管股票流動性對二者的作用方向相反，即股票流動性提升在促進交易型機構投資者比例上升的同時，會使穩定型機構投資者比例下降，但最終均導致企業創新水平下降。

5.2 政策建議

(1)完善資本市場運行制度，保持一定的股票流動性。構建股票市場化發行機制和退市機制，完善大宗交易機制，進一步提升我國股市的對外開放程度，繼續發揮合格境外機構投資者(QFII)制度的積極作用，吸引更多境外價值型長期投資者，通過減少行政限制提高QFII額度使用率，保持一定的股票流動性，從而促進大型企業和傳統行業企業創新。

(2)提升資本市場監管力度，防止惡意收購。進一步完善股票市場信息披露制度，構建“惡意收購”的監管預警機制，加大對“惡意收購”的處罰力度能夠在一定程度上降低股票流動性給中小企業帶來的風險，進而促進其創新投入與產出增加。

(3)加強機構投資者培育，實現機構投資者多元化。相比成熟資本市場，我國股市機構投資者持股比例仍然較低，而且投資期限較短，這在一定程度上制約了資本市場健康發展。因此，提升機構投資者比例，進一步加強穩定型機構投資者培育，實現機構投資者多元化，發揮其在公司治理中的積極作用，形成對管理層的有效監督，一定程度上能夠抑制管理層的“短視行為”，從而促使企業更加關注長期創新。