中國式融資融券制度能夠抑制研發操縱嗎？

［收稿日期］20231112

［基金項目］國家自然科學基金項目（72073019）；教育部人文社會科學研究規劃基金項目（20YJA790004）；遼寧省教育廳項目（JYTMS20230636）

［作者簡介］陳艷利（1972— ），女，遼寧盤錦人，東北財經大學會計學院/中國內部控制研究中心教授，博士生導師，從事資本市場財務與會計、內部控制與風險管理研究；劉亞（1993— ），女，湖南汨羅人，東北財經大學會計學院博士研究生，從事資本市場財務與會計研究，通信作者，E-mail：liuyahnu@163.com；蔣琪（1993— ），女，重慶渝中人，西南政法大學政治與公共管理學院師資博士后，從事資本市場財務與會計、營商環境研究。

①《科技部 財政部 稅務總局關于修訂印發lt;高新技術企業認定管理辦法gt;的通知》（國科發火［2016］32號）中規定，認定為高新技術企業需滿足：最近1年銷售收入在2億元以上的企業，近3個會計年度（實際經營期不滿3年的按實際經營時間計算）的研究開發費用總額占同期銷售收入總額的比例不低于3%。

［摘要］資本市場交易制度與公司治理有機聯動對于助推經濟高質量發展具有重要意義。基于2008—2021年中國滬深A股上市公司數據，利用中國融資融券標的分步擴容的準自然實驗，實證檢驗融資融券外部監管對公司內部研發操縱的治理效應。研究發現，融資融券這一資本市場交易制度的完善舉措顯著抑制了公司研發操縱，且該抑制效應在非國有、融資約束更高、內部控制質量更低及分析師關注度更低的公司中更為明顯。機制檢驗表明，融資融券制度通過信息傳遞效應與注意力集聚效應對研發操縱產生影響。

［關鍵詞］融資融券制度；賣空機制；資本市場交易機制；產業政策；研發操縱

［中圖分類號］F832.51;F275

［文獻標志碼］A［文章編號］10044833（2024）02008511

一、引言

創新是實現經濟高質量發展的有力保障。近年來，中國政府相繼出臺了《高新技術企業認定管理辦法》（國科發火［2008］172號）、《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》（國發［2012］28號）、《科技部 財政部 稅務總局關于修訂印發lt;高新技術企業認定管理辦法gt;的通知》（國科發火［2016］32號）、《財政部 稅務總局 科技部關于提高研究開發費用稅前加計扣除比例的通知》（財稅［2018］99號）、《企業技術創新能力提升行動方案（2022—2023年）》（國科發區［2022］220號）等一系列稅收優惠和產業支持政策，為推動創新發展營造良好的制度環境。然而，科技創新呈現熱潮的同時，資本市場中迎合《高新技術企業認定管理辦法》等政策門檻的研發操縱行為仍需警惕。例如，2016年上市的天能重工（300569）2016年、2017年的年報顯示，公司研發投入占當年銷售收入之比恰好圍繞在達標門檻①附近（3.01%，3.05%）。2018年1月25日該公司公告再次獲得高新技術企業認定后，研發投入比迅速降為2.76%，直至2021年這一比例均維持在2.7%左右。實際研發數據呈現出的政策性迎合特征，暴露出企業可能存在戰略性研發操縱風險，這種機會主義行為與產業政策初衷有所背離［12］。研發操縱扭曲了創新激勵產業政策的基本內涵，成為研發效率提升的障礙［3］，容易誘發專利泡沫［45］。事實上，2023年以來，已有10余個省（市/區）陸續公告，因研發費用不達標、日常監管發現不符合高新技術企業認定條件等原因，500余家高新技術企業被取消資質，多家企業被追繳已享受的稅收優惠。抑制研發操縱，保障產業政策實施效率，對深化創新驅動戰略，推進科技自立自強具有重要意義。

研發活動定義寬泛且業務復雜，其客觀存在的專業性壁壘擴大了產業政策實施面臨的信息不對稱和尋租問題［6］，為企業實施研發操縱提供了機會與空間。研發操縱嚴重阻礙著企業創新［1］，長遠來看會對企業的生產率與利潤水平帶來消極影響［7］。有效治理研發操縱，確保產業政策有序實施成為理論與實務領域的關注重點。然而，盡管可及研究已聚焦企業數字化技術發展［8］、媒體報道［6］等維度對研發操縱的治理效應進行探討，但目前仍鮮有文獻以資本市場交易制度完善舉措為視角予以切入。2010年3月31日，滬深證券交易所正式啟動融資融券交易試點。融資融券制度作為完善我國資本市場的創新舉措，對緩解產業政策執行中的信息不對稱問題、壓縮研發操縱空間具有重要影響。融資融券制度引入的融券賣空機制降低了企業負面信息融入股價中的難度，股價信息含量得以大幅提升，有助于降低企業與投資者之間的信息不對稱［9］。另外，融券（賣空）是一種有效外部治理機制［10］，其潛在的賣空壓力可抑制企業盈余管理行為［1113］、約束大股東掏空行為［14］，融資（杠桿）交易者和賣空者相較其他投資者均有更強烈的動力追蹤和監督管理層行為［15］。

基于2008—2021年中國滬深A股上市公司數據，本文利用我國融資融券標的分步擴容的準自然實驗場景，從資本市場交易制度逐步完善的價值效應視角考察了融資融券制度是否會抑制創新相關產業政策中存在的研發操縱行為。研究發現，融資融券制度顯著抑制了企業研發操縱，結論經過一系列穩健性檢驗后仍保持不變。機制檢驗表明，融資融券制度作用效果主要通過信息傳遞效應與注意力集聚效應來實現。區分融資交易和融券交易發現，兩者均能顯著抑制研發操縱，充分體現了中國式融資融券制度的治理效應。同時，融資融券制度有助于提升企業實際創新水平，具體表現為企業被授予發明專利數量的提升。異質性分析表明，對于非國有、融資約束更高、內部控制質量更低、分析師關注度更低的企業，融資融券制度對研發操縱的抑制作用更明顯。

本文的邊際貢獻主要體現在以下三個方面：第一，目前學者們從內、外部治理視角對研發操縱的治理展開了豐富討論，但鮮有從資本市場交易制度完善舉措視角切入，討論融資融券制度對研發操縱的治理效果。良好的公司治理與成熟的資本市場互為前提郭樹清：良好的公司治理與成熟資本市場互為前提（2011年12月19日在上海公司治理論壇）https：//www.gov.cn/gzdt/2011-12/19/content_2024120.htm。，現代資本市場風險共擔、利益共享機制，在提供融資支持的同時能更好地完善公司治理易會滿：努力建設中國特色現代資本市場https：//www.gov.cn/xinwen/2022-08/01/content_5704396.htm。。本文基于資本市場交易機制完善舉措，從融資融券大環境切入，發現其對公司研發操縱的影響，為研發操縱治理提供了更為廣闊的分析角度和實證結論。第二，推進了資本市場交易完善舉措與實體企業行為決策關系的研究。我國融資融券起步較晚，試點伊始即伴隨著嚴格監管，政策效果也可能因差異化制度環境與不同發展階段而不同。我國融資融券試點開始后，學者已分析了中國制度背景下融資融券對股票市場定價效率及股價崩盤風險［1617］、信息披露［9，18］、分析師預測［19］、投融資［2022］等的影響。本文的研究提出了資本市場發展影響公司行為的一條新路徑，豐富了融資融券制度價值效應研究，對認知資本市場發展與實體企業關系提供了理論指導與證據支持。第三，實踐層面，本文研究結論為上市公司和監管部門治理與防范研發操縱提供了參考思路，為促進創新和繼續完善融資融券相關法律法規，關注政策工具與資本市場制度之間的互動關系，共同推動經濟高質量發展提供現實參考。

二、理論分析與研究假設

研發操縱作為企業的機會主義行為，阻礙著創新激勵產業政策發揮預期效果，使公司研發績效難以得到實質性提升［1］。從操縱動機來看，政府與企業之間的信息不對稱使得政府在挑選研發補貼目標企業的過程中，往往只能采用“一刀切”的指標來加以識別，這無疑為許多“偽創新型”企業提供了攫取加計扣除稅收優惠、政府創新補助等政策紅利的契機，誘發了操縱行為［13，5］；從操縱機會來看，研發信息自身的專業性以及申報的復雜性，提高了政府的識別與監督成本，加劇了信息不對稱［4，6］，拓展了經營者謀求私利的空間。

融資融券是指投資者提供擔保物向證券公司等中介機構借入資金買入上市公司股票（融資買入）或者借入上市公司股票賣出（融券賣出），并在約定期限內償還所借資金或股票及利息費用的一種交易活動。伴隨著各國對融券業務約束的逐步放開，學界集中關注賣空機制對盈余管理、信息披露［11，23］等公司治理、投融資［24］等財務決策、審計師［25］等利益相關者產生的影響。本文擬探討實施融資融券制度與抑制企業研發操縱的關系。一方面，研究一般認為，融資融券制度可以有效降低標的股票交易中的信息不對稱［9］。公司信息透明度越低，信息不對稱程度會越高。研發操縱通常較為隱蔽，信息的不對稱程度更是為企業進行研發操縱提供了很好的“保護傘”，當公司信息透明度越低時，越有可能進行研發操縱。而融資融券制度的引入會讓更多信息被包含在股價中，信息含量的直接提高與信息的透明化，使投資者能擁有相對全面和充分的信息，對上市公司運營情況產生較為清晰的認知，有效甄別交易假象，進而大幅提升研發操縱實施難度，抑制研發操縱。同時，信息透明度的提高可以通過提高企業違規成本，降低違規收益等方式，對企業策略性投資行為加以規范［26］，降低企業進行研發操縱的概率。此外，中國式融資融券制度同時涵蓋融券賣空與融資機制，通過融資制度（杠桿機制），交易者具備了更強的獲利能力，基于逐利目標，投資者對標的公司信息的廣度與深度有了更高需求，這無形中增加了分析師等挖掘公司信息的動力［9］，間接改善信息不對稱，抑制企業研發操縱。

另一方面，已有研究表明，融資融券制度可以吸引投資者參與［16］，入選融資融券名單的標的股票會受到更多投資者關注。根據有限注意力理論，注意力是一種稀缺資源，投資者可能忽略盈余公告中的有效信息，導致信息無法充分反映于資本市場中［27］。投資者對快速吸引他們眼球的信息往往反應迅速，進行投資決策時，投資者并不對公開市場上的每只股票加以評估，而是縮窄視域于最近引起其注意的股票［28］。企業作為研發支出披露主體，具有內部人信息優勢，而當投資者將注意力集聚于某一企業時，能以較低成本挖掘企業內部私有信息。高水平的投資者關注度是追蹤企業研發活動進展與創新產出的有效路徑，可以提升外部投資者對企業所披露信息的甄別能力與傳播效率，有助于減弱企業作為內部人所擁有的研發信息優勢，壓縮研發操縱的空間。高頻次投資者搜索引入了更多外部監督力量，可以拓展企業研發活動被外部人知悉的廣度，降低研發操縱動機。公司股票被納入融資融券標的具有信號傳遞效應，當投資者關注度高時，信息能被更好地挖掘，投資者對信息的“主動挖掘”以及“關注壓力”有助于抑制企業研發操縱。

綜上所述，本文提出假設H。

H：融資融券的實施有助于抑制研發操縱。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

考慮到研發支出數據從2008年才開始規范披露，本文選擇2008—2021年中國滬深A股上市公司為初始研究對象，借鑒已有研究做法對初始樣本進行如下篩選處理：（1）剔除金融行業樣本；（2）剔除上市狀態為“ST”“*ST”“暫停上市”“終止上市”“退市整理期”的樣本；（3）由于融資融券制度存在進入和退出兩種可能，剔除被列入融資融券標的之后，又在樣本期間內退出了標的股票的樣本；（4）剔除相關變量缺失的樣本。經過上述調整，本文最終共得到24079個公司-年度樣本觀測值。為了避免極端值對研究結果產生影響，對所有連續變量在上下1%的水平進行了縮尾處理。融資融券標的名單信息和股票交易數據來源于銳思金融研究數據庫（RESSET），發明專利數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS），其余數據來源于國泰安數據庫（CSMAR）。

（二）多時點DID基準回歸模型

我國的股票市場于2010年起正式啟動融資融券交易試點政策，并陸續擴容。作為外生于企業研發決策行為的政策沖擊，本文參考已有文獻［9，2930］，將其作為一次融資融券制度的準自然實驗，構建如下多時點DID模型［31］：

rdmi，t=β0+β1didi，t+λXi，t+FirmFE+YearFE+εi，t（1）

其中，rdm表示研發操縱水平；did表示多時點DID模型的政策效應觀測變量，即融資融券制度實施情況（以上市公司在樣本期間是否被納入融資融券標的虛擬變量treat與被納入融資融券標的時間虛擬變量post的交互項表示）；X為控制變量集合。FirmFE為公司個體固定效應，YearFE為年份固定效應，ε為隨機擾動項。本文主要關注系數β1，如果融資融券制度整體抑制了企業研發操縱，則系數β1應顯著為負。

（三）變量設定

1.被解釋變量

采用如下式（2）-式（4）分年度分行業度量公司的研發操縱水平［32］。

RDi，tTAi，t-1=β0+β11TAi，t-1+β2MVi，t+β3Qi，t+β4INTi，tTAi，t-1+β5RDi，t-1TAi，t-1+εi，t（2）

Normal_RDi，t=β^0+β^11TAi，t-1+β^2MVi，t+β^3Qi，t+β^4INTi，tTAi，t-1+β^5RDi，t-1TAi，t-1（3）

Abnormal_RDi，t=RDi，tTAi，t-1-Normal_RDi，t

（4）

其中，RD為公司實際研發支出，TA為總資產，MV為公司期末總市值自然對數，Q為公司TobinQ值，INT為公司當年扣除折舊攤銷費用前的營業利潤。Normal_RD是估計出來的正常研發支出，Abnormal_RD反映了公司異常研發支出。根據上述模型計算的Abnormal_RD有正負之分，為統計研發操縱程度，本文對其取絕對值處理。為消除各變量間量綱差異較大問題，將該絕對值乘以100［33］，得到本文被解釋變量rdm，該變量數值越大，表明企業研發操縱程度越高。

2.解釋變量

本文將融資融券制度作為一項準自然實驗，若當年（及以后年度）樣本公司股票被納入融資融券標的名單，did取值為1，否則為0。

3.控制變量

本文選用如下公司特征變量作為控制變量［1，6，8］：公司規模（size）、財務杠桿（lev）、成長性（tobinq）、董事會規模（board）、兩職合一（dual）、第一大股東持股比例（first）、公司年齡（age）、獨立董事占比（indep）、是否國際四大會計師事務所（big4）、研發強度（rd）、總資產收益率（roa）、產權性質（soe）、管理層薪酬激勵（comp），具體變量定義見表1。

四、實證結果與分析

（一）變量描述性統計

模型主要變量描述性統計結果見表2。變量rdm均值為0.5792，標準差為0.6598，最大值與最小值的差距為3.9149，表明樣本公司研發操縱現象較為普遍，且存在較大差異。變量treat均值為0.5159，表明約51.59%的公司股票在研究期間被納入融資融券標的；變量did均值為0.3213，表明約32.13%的樣本受到融資融券制度影響，樣本具有較強代表性。控制變量中，公司規模平均約為22.1729，最大值和最小值分別為26.1532和20.0116，表明樣本包含了不同規模的公司；資產負債率平均約為40.79%，負債比例較為合理；總資產收益率平均約為3.88%，其余變量均與已有研究基本一致［1，8］。

（二）基準回歸

表3報告了融資融券制度對研發操縱影響效應的回歸結果。其中，第（1）列為未考慮控制變量的估計結

果，第（2）列為在第（1）列基礎上加入控制變量的估計結果。結果顯示，rdm的回歸系數均顯著為負，表明融資融券制度的引入能夠顯著抑制企業研發操縱，融資融券制度具有微觀治理效能，假設H得以證實。經濟意義上，第（2）列的回歸系數表明，融資融券制度使標的公司研發操縱水平平均下降約0.0662%，相較于我國滬深A股公司研發操縱均值，下降幅度約為11.43%（0.0662%/0.5792%）。

（三）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗與動態效應分析

滿足平行趨勢假設是使用多時點DID模型的重要前提，處理組和控制組在融資融券制度實施前需具有共同變化趨勢。為保證結果有效性，本文采用事件研究法進行平行趨勢檢驗［34］。

rdmi，t=β0+∑8t=-7δtDi，t+λXi，t+FirmFE+YearFE+εi，t

（5）

其中，Di，t是一組虛擬變量，若企業i在第t年被納入融資融券標的，則取值為1，否則取0。其余各變量的符號含義與式（1）中相同。本文在該式中重點關注系數δt，其反映了融資融券制度引入的第t年，納入融資融券標的企業和未納入融資融券標的企業的研發操縱差異。考慮到納入融資融券標的前8年和后8年的數據較少，本文將納入融資融券標的前8年的數據匯總到第-8期，將納入融資融券標的后8年的數據匯總到第8期。另外，本文以納入融資融券標的前的第8期為基期。表4所示的平行趨勢檢驗結果表明，納入融資融券標的前各期的系數估計值均不顯著，研究樣本通過了平行趨勢檢驗。

2.安慰劑檢驗

為緩解本文實證結果是由偶然性事件所致的擔憂，通過隨機設定股票被納入融資融券標的時間和隨機選擇納入股票兩種方法進行安慰劑檢驗［35］。由于“偽”納入時間和“偽”處理組是隨機生成的，因此，融資融券制度變量應該不會對企業研發操縱產生顯著影響。本文分別重復500次上述隨機過程進行估計，并繪制“偽”融資融券變量估計系數核密度圖（留存備索）。兩種隨機過程下估計系數均值落在0值附近且基本服從正態分布，絕大多數p值大于0.1。同時，

did的實際估計系數（-0.0662）在上述安慰劑檢驗的核密度圖中均處于小概率事件的范圍內。本文研究結論穩健。

3.替換研發操縱衡量指標

為排除被解釋變量度量方法對估計結果的干擾，本文還采用式（6）所示模型分年度分行業回歸，估計研發支出正常值，然后用公司實際研發支出減去模型估計出的正常研發支出，得到公司的異常研發支出［36］RD為公司研發支出，A為公司期末總資產，S為公司營業收入。進行穩健性檢驗。同樣對異常研發支出取絕對值處理，并將該絕對值乘以100，該變量rdm1數值越大，表明企業研發操縱程度越高。回歸結果如表5所示。由結果可知，did的系數仍在1%水平上顯著為負，且系數與基準回歸中的系數基本一致，說明融資融券制度顯著抑制了企業研發操縱。

RDi，tAi，t-1=β0+β11Ai，t-1+β2Si，t-1Ai，t-1+β3RDi，t-1Ai，t-1+εi，t（6）

4.多時點PSM-DID

盡管雙重差分模型剝離出融資融券制度的平均處理效應，但由于融資融券并非嚴格意義上的自然實驗，同時，融資融券實施前處理組和控制組的公司特征存在一定差異，這些差異可能導致研究數據存在選擇性偏差，從而降低雙重差分模型估計的有效性。本文通過構造截面PSM和逐期匹配兩種方法基于多時點PSM-DID模型進行穩健性檢驗［31］。具體為：①將基準回歸中控制變量設定為匹配變量。同時，根據滬深證券交易所《融資融券交易實施細則》中公布的融資融券標的股票選擇標準以及滬深證券交易所公告精神，將流通股占比（LT）、上市年限（List）、股東人數（Shareholders）、個股年換手率（Turnover）、股票日收益年波動率（Volatility）一并加入匹配變量［19，21］。②按照截面PSM和逐期匹配采用近鄰匹配1∶4匹配方法得到兩套數據集。③對匹配數據進行平衡性檢驗并分析匹配效果。④運用多時點DID方法重新估計融資融券制度對研發操縱的影響效應。表6中的第（1）列、第（2）列分別報告了兩種方法下多時點PSM-DID的回歸結果。結果表明，did的系數仍顯著為負，與基準回歸結果相比，并無實質性差異，基準回歸結果穩健。

5.考慮多時點DID異質性處理效應

多時點DID雙向固定效應模型可能會由于“異質性處理效應”（Heterogeneous Treatment Effects）的存在而產生顯著的估計偏誤［3738］。本文對模型可能存在的異質性處理效應進行穩健性檢驗。一方面，采用Stata軟件的twowayfeweights命令進行檢驗，結果顯示，在所有7502個權重中，5922個權重為正，1580個權重為負，正權重之和為1.1028，負權重之和為-0.1028。估計量在異質性處理效應下的標準差為0.1212和0.0339，對應的統計量與0值存在一定距離，在一定程度上可以表明異質性處理效

應并未對基準回歸結果產生實質性影響。另一方面，利用DIDM模型估計異質性處理效應下的動態效應，結果如圖1所示，圖示結果

也表明基

準回歸結果是穩健的。

6.剔除當年進入融資融券標的股票名單的觀測值

融資融券標的公司進入標的名單時間并非全在年初，因此，公司進入融資融券標的名單可能無法解釋研發操縱整年的變化；另外，出于預期，市場可能產生提前反應，而融資融券實施后又可能因為信息不對稱等的存在出現過度反應，為消除這些影響，本文剔除當年進入融資融券標的公司的樣本后重新進行回歸［19］。表7第（1）列的結果顯示，did系數仍在1%水平顯著為負，表明融資融券制度對研發操縱確實具有顯著抑制作用，結論穩健。

7.改變樣本區間

第一，為排除其他因素對企業研發操縱的可能影響，

本文將

回歸窗口期縮短為納入融資融券標的前后3期［-3，+3］內。表7第（2）列的回歸結果與前文基準回歸結果基本一致。第二，2019年底暴發的新冠疫情對企業戰略決策及經營行為等帶來巨大沖擊，為避免新冠疫情對企業研發操縱行為的可能干擾，本文剔除2020年的樣本，重新檢驗融資融券制度對企業研發操縱的影響［39］，回歸結果如表7第（3）列所示。結果顯示，did的回歸系數為-0.0656，在1%水平上顯著，說明融資融券制度確實能夠抑制企業研發操縱。

五、影響路徑與作用機制分析

前文已對融資融券制度抑制企業研發操縱展開理論分析與主要實證檢驗。理論分析指出，融資融券制度可以使信息透明化并吸引投資者關注。鑒于此，本部分將從提高信息透明度和聚集投資者有限注意力兩方面，采用如下模型并結合理論分析揭示其作用機制［40］。

Mi，t=θ0+θ1didi，t+γXi，t+FirmFE+YearFE+εi，t（7）

其中，Mi，t為衡量信息透明度（信息傳遞效應）和投資者關注（投資者注意力集聚效應）的機制變量，其余變量與基準回歸模型相同。

（一）信息傳遞效應

信息透明度反映了企業信息被外部投資者接收、理解與傳播的程度。已有研究表明，公司信息透明度提高有利于及時揭露相關敗德或違法行為，并通過監管舉措加以懲處與遏制［41］。融資融券制度通過直接增加股價信息含量和間接強化監督等方式降低了信息不對稱，提升了信息透明度。本文以滬深證券交易所披露的上市公司透明度評分（A=優秀，B=良好，C=及格，D=不及格）作為信息透明度的代理變量。將上市公司透明度等級從低到高分別賦值為1至4［18］。表8第（1）列報告了信息傳遞效應機制檢驗結果。did的回歸系數在10%水平顯著為正，表明融資融券制度能夠有效提升信息透明度，進而抑制企業研發操縱。

（二）注意力集聚效應

投資者關注是重要治理機制，投資者的注意力會影響市場吸收信息的速度與程度［42］。相關實證研究表明，投資者關注顯著抑制公司違規行為［43］，強化問詢函的監管溢出效應［44］等。基于前文理論分析，當公司吸引更多投資者關注時，“壞消息”會加劇聲譽與金錢損失，而股票被列為融資融券標的可能會集聚投資者有限的注意力，以尋求利潤或避免損失。本文采用百度指數來衡量投資者關注水平。百度指數采用以頻率為核心的搜索計數波動來反映投資者關注點、情緒變化等信息，已被廣泛用來測度投資者關注度［45］，本文對百度指數取對數處理，其值越大，意味著投資者對上市公司關注度越高。表8第（2）列報告了機制檢驗結果。結果顯示，did的回歸系數在1%水平顯著為正，表明融資融券制度能夠通過提升投資者關注度，進一步強化外部監督和緩解信息不對稱，抑制研發操縱。

六、進一步分析

（一）異質性分析

已有研究和前文分析指出，產業政策實施中的信息不對稱與企業擁有的操縱空間為企業提供了動機與機會，成為研發操縱產生的主要原因。融資融券制度治理效應的發揮也與企業內、外部環境息息相關［13，46］。因此，在具有不同操縱動機和操縱機會的企業中，融資融券制度對研發操縱的抑制作用可能存在差異。本文從操縱動機視角（產權屬性和融資約束程度）和操縱機會視角（內部控制質量和分析師關注度）進行異質性分析。

1.關于產權屬性的異質性

企業制度邏輯和經營目的隨內在產權性質不同而存在差異，融資融券的影響在不同產權屬性的企業之間可能是異質的。基于政治視角，國有企業對高管的任命和績效評估通常不是基于市場指標，而是以行政工具為依托，資本市場“看不見的手”可能對國有企業作用甚微，即國有企業更能屏蔽市場壓力，融資融券制度可能無法有效抑制研發操縱。另外，由于規模與資源優勢、制度監管強度方面的差異，國有企業研發操縱的動機可能更弱，也可能導致融資融券制度治理效應不明顯。本文按照實際控制人產權屬性，將樣本劃分為國有企業和非國有企業，并重新估計基準模型。表9第（1）列、第（2）列的結果顯示，非國有企業的did系數為-0.0747，在1%水平顯著，國有企業的did系數為負但不顯著，組間差異顯著。因此，融資融券制度對非國有企業的研發操縱具有更顯著的抑制效應。

2.關于融資約束程度的異質性

融資約束程度影響企業生產運營活動及盈利能力等，而盈利水平又是企業戰略決策與發展的關鍵前提。研發操縱能夠帶來稅收優惠、政府補貼、良好政企關系等多重利益，以緩解企業自身融資約束［3，7］。基于政策尋租、監管迎合、資源攫取目的［12，5］，面臨高融資約束的企業，研發操縱動機更強。本文采用SA指數SA =-0.737×size + 0.043×size2-0.04×age；size為企業資產總額的自然對數，age為企業年齡。來度量企業外部融資約束程度［47］。基于中國情境，SA指數已被廣泛用于衡量融資約束［7，48］。SA指數為負且絕對值越大，企業面臨的融資約束程度越高［48］，鑒于此，本文對SA指數取絕對值處理，根據其行業年度中位數將樣本劃分為高融資約束組和低融資約束組，在基準模型基礎上進行分組回歸。由表9第（3）列、第（4）列可以發現，在高融資約束組別中，did系數在1%的水平顯著為負，而在低融資約束組別中，變量did的回歸系數不顯著，組間差異顯著。結果表明，企業融資約束越嚴重，融資融券制度對企業研發操縱的抑制效應更顯著。

3.關于內部控制質量的異質性

企業良好的內部控制質量既能抑制應計盈余管理，又能減少真實盈余管理活動［49］。融資融券制度對企業研發操縱的抑制作用可能受到企業內部控制質量異質性的影響。內部控制質量較低的企業，容易滋生不良投機行為，此情境將為研發操縱提供更多機會和空間。本文采用迪博內部控制指數作為上市公司內部控制的衡量指標［50］，該指數越大，表明企業內部控制質量越高。根據迪博內部控制指數行業年度中位數將樣本劃分為內部控制質量高組和內部控制質量低組，進行分組回歸檢驗。結果如表10

第（1）列、第（2）列所示。結果顯示，did系數在內部控制質量低組1%水平負顯著，在內部控制質量高組不顯著，組間差異顯著，表明融資融券對研發操縱的治理效應在企業內部控制水平更低時更為明顯。

4.關于分析師關注度的異質性

分析師能夠基于海量信息預測和評估企業價值，分析師發現公司機會主義行為后會降低公司股價和市場估值，這將有效約束企業機會主義行為［51］。分析師關注度越高，企業隱藏的信息被揭露給投資者的可能性越高，企業暴露于利益相關者監督下的可能性也越高［52］。在分析師關注度較低的企業中，信息不對稱程度更為嚴重，企業進行機會主義行為的機會和空間更大，融資融券制度抑制研發操縱的效果可能更為明顯。本文采用當年對該上市公司進行過跟蹤分析的分析師（團隊）數量加1后取自然對數的方式度量分析師關注度，并依據該指標的行業年度中位數將樣本劃分為分析師關注度高和分析師關注度低的企業，分組回歸結果見表10第（3）列、第（4）列。結果表明，分析師關注度低的企業，did系數在1%水平負顯著，而在分析師關注度高的組別中該系數不顯著，組間差異顯著。由此可見，分析師關注度是影響融資融券制度對研發操縱的抑制效應非常重要的調節因素。

（二）區分融資交易與融券交易

本文通過考查融資融券交易量與企業研發操縱的關系來區分融資與融券對企業研發操縱的影響［17，22］。本文計算了融資余額與總市值之比（MY_T）、融券余額與總市值之比（SY_T）、融資買入額與總市值之比（MB_T）、融券賣出量與總市值之比（SS_T）為消除量綱差異，對四個比值均進行乘以100處理。，將rdm對上述變量進行回歸。回歸中，同時將融資交易與融券交易變量放入模型，以便在考查融資（融券）對企業研發操縱影響時同時控制融券（融資）的影響。表11的結果顯示，MY_T、SY_T、MB_T、SS_T的系數均至少在5%水平顯著為負，表明融資交易與融券交易均對企業研發操縱產生了顯著抑制作用，中國式融資融券制度發揮了重要治理作用。

（三）經濟后果檢驗：融資融券制度對創新的經濟效應

現有研究表明，研發操縱并未實現實質性創新，反而惡化了創新產出［1］，不能提升企業生產率和創新利潤水平［7］，研發操縱所導致的研發費用錯誤歸集及創新資源錯配會成為企業創新水平提升的巨大阻力［3］。從政策、監督治理等角度出發抑制研發操縱的根本目的在于促進和維護企業創新成效，進一步助推企業在創新驅動發展戰略背景下實現高質量發展。本文基于創新產出視角，從被授予發明專利數量（Grant）維度考察融資融券制度對企業創新活動的經濟后果。被授予發明專利數量代表了企業實際創新程度和質量，具體采用加1取自然對數的方式來衡量。考慮到創新產出的滯后性，同時考察了融資融券制度對t+1期發明專利授予量的影響。結果如表12所示，可以發現，did系數、did×rdm系數估計值至少在5%水平上顯著為正，表明融資融券制度有效緩解了研發操縱對創新產出的不利影響，進一步印證了融資融券制度在顯著促進企業實際創新水平提升方面發揮的積極作用。

七、結論與建議

（一）研究結論

本文基于我國融資融券標的分步擴容的準自然實驗，以2008—2021年中國滬深A股上市公司樣本，運用多時點DID模型考察了融資融券制度對公司研發操縱的影響。研究結果表明，融資融券制度使公司研發操縱水平顯著降低。進一步地，本文探討了融資融券制度抑制研發操縱的影響路徑，結果發現：融資融券制度通過信息傳遞效應和投資者注意力集聚效應，作用于研發操縱。在橫截面分析中，本文發現，對于非國有、融資約束更高、內部控制質量更低以及分析師關注度更低的公司，融資融券制度對研發操縱的抑制效應更為明顯。

（二）政策建議

研究結論具有如下政策啟示：（1）產業政策初衷在于激勵，但在執行過程中企業卻存在迎合行為，執行是確保產業政策資源配置作用有效發揮的核心要義。促進創新的產業政策在執行過程中應兼顧政府審查與市場監督兩個方面，強化“預甄別”與“后評估”機制，選擇真正具有創新實力的企業，階段性評估創新成果，有效減少企業尋求政策優惠等的研發操縱行為。（2）橫截面分析發現，融資融券制度對研發操縱的治理作用在非國有企業中更為明顯，這充分體現了市場力量在發展中國家公司治理中的重要性。在制度規范的前提下，政府應繼續推進融資融券擴容工作，用逐步完善的市場交易機制填補產業政策執行中的漏洞，保障產業政策實施效力與效率，推動政府與市場協同運行，從而同步實現穩定市場與促進發展的戰略目標。（3）上市公司應提高內部控制質量，主動作為、積極有為，真正投入高質量創新中，提升競爭實力，完成產業結構轉型與升級。（4）投資者關注對正式治理機制具有重要補充效應。新興市場在解除融券禁令過程中，完善正式治理機制的同時也需要關注非正式治理機制發揮的重要效能。另外，投資者可以集聚有限注意力對公司信息進行深度挖掘，可同時考慮公司財務報表披露等“硬信息”與管理層教育背景、性格特質等“軟信息”，發揮對上市公司研發操縱的識別作用與創新活動的監督治理作用。

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［責任編輯：楊志輝］

Can a Chinese-Style Margin Trading Program Curb Ramp;D Manipulation？

Empirical Evidence Based on “Quasi-Natural Experiment”

CHEN Yanli1， LIU Ya1， JIANG Qi2

（1. School of Accounting， Dongbei University of Finance and Economics/ China Internal Control Research Center， Dalian 110625， China;

2. School of Politics and Public Administration， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120， China）

Abstract： The organic linkage between the capital market trading system and corporate governance is of great significance in promoting high-quality economic development. Based on the data of A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2008 to 2021， this paper examines the governance effect of external supervision of margin trading and short selling on the internal Ramp;D manipulation of enterprises by using the quasi-natural experimental scenarios of China’s margin trading program. It is found that margin trading program， a measure to improve the capital market trading system， has a significant inhibitory effect on the Ramp;D manipulation of enterprises， and the inhibitory effect is more pronounced in non-state-owned enterprises， companies with higher financing constraints， lower quality of internal controls and less analyst attention. The mechanism test shows that the margin trading program has an impact on Ramp;D manipulation through the information transmission effect and the attention gathering effect.

Key Words： margin trading program; short selling; capital market trading system; industrial policies; Ramp;D manipulation