胡 妍 廖婧琳

廣東金融學(xué)院 金融與投資學(xué)院，廣東 廣州 510521

一、引言

創(chuàng)新是國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不竭動(dòng)力，也是企業(yè)增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略支點(diǎn)。當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，傳統(tǒng)的粗放式要素投入增長(zhǎng)模式已不滿足時(shí)代要求，技術(shù)創(chuàng)新成為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。中共十九大報(bào)告指出，要堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，把加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家作為現(xiàn)代化建設(shè)全局的戰(zhàn)略舉措，而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵抓手之一就是發(fā)揮企業(yè)的創(chuàng)新主體作用。與常規(guī)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)不同，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新是長(zhǎng)周期、高成本、高風(fēng)險(xiǎn)的特殊活動(dòng)，需要一個(gè)強(qiáng)大成熟的資本市場(chǎng)持續(xù)穩(wěn)定地為其“輸血供氧”。然而，中國(guó)的資本市場(chǎng)建設(shè)還遠(yuǎn)不完善，存在著不少諸如投機(jī)炒作之風(fēng)盛行等“發(fā)展中的問(wèn)題”，導(dǎo)致市場(chǎng)定價(jià)機(jī)制扭曲、定價(jià)效率不佳，股票錯(cuò)誤定價(jià)成為一種普遍現(xiàn)象。行為金融學(xué)的觀點(diǎn)認(rèn)為，與公司基本面無(wú)關(guān)的因素會(huì)影響資本市場(chǎng)，并最終傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)。資本市場(chǎng)中投資者的非理性行為以及現(xiàn)實(shí)中各種摩擦因素的存在，都可能造成股票價(jià)格系統(tǒng)性、長(zhǎng)久性地偏離其真實(shí)的內(nèi)在價(jià)值，進(jìn)而影響微觀企業(yè)的創(chuàng)新行為。

既有文獻(xiàn)已證實(shí)資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)會(huì)對(duì)企業(yè)投融資行為產(chǎn)生影響（李君平和徐龍炳，2015［1］；陸蓉等，2017［2］）。近年來(lái)，有部分學(xué)者開始關(guān)注資本錯(cuò)誤定價(jià)在企業(yè)創(chuàng)新中扮演的角色（趙國(guó)慶和王光輝，2019［3］；劉柏和徐小歡，2019［4］），但尚缺乏結(jié)構(gòu)化的考察，無(wú)法精準(zhǔn)地為企業(yè)實(shí)踐與政策制定提供針對(duì)性建議。在考察資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響時(shí)，不能忽視外部宏觀環(huán)境因素，無(wú)論是企業(yè)投融資行為、投資者預(yù)期還是市場(chǎng)情緒都與經(jīng)濟(jì)政策不確定性密切相關(guān)（卓越等，2022［5］；周方召和賈少卿，2019［6］）。具體而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)加劇市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱程度，放大企業(yè)經(jīng)營(yíng)的不確定性，不利于市場(chǎng)參與者形成穩(wěn)定的預(yù)期（饒品貴等，2017［7］）。值得一提的是，當(dāng)今國(guó)際政治形勢(shì)變幻多端，疊加新冠肺炎疫情長(zhǎng)期反復(fù)與全球通脹持續(xù)高企，這些世界范圍內(nèi)的不明朗因素加劇了中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性（吳非等，2020［8］）。在這一背景下，本文首次將經(jīng)濟(jì)政策不確定性納入“資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)-企業(yè)創(chuàng)新”的分析框架中，旨在為優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境提供更為具象的指導(dǎo)。

與已有文獻(xiàn)相比，本文的增量貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在二個(gè)方面。第一，立足于中國(guó)現(xiàn)實(shí)背景，基于錯(cuò)誤定價(jià)的視角拓展了資本市場(chǎng)在微觀企業(yè)行為方面的經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)研究，并進(jìn)一步豐富了企業(yè)創(chuàng)新影響因素有關(guān)的討論。絕大多數(shù)現(xiàn)有文獻(xiàn)只關(guān)注到資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)固定資產(chǎn)投資的影響，本文基于股權(quán)融資、理性迎合與情緒感染三個(gè)角度，區(qū)分企業(yè)產(chǎn)權(quán)與行業(yè)屬性，細(xì)致考察資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響與具體機(jī)制。第二，本文從宏觀環(huán)境的角度出發(fā)，討論了由經(jīng)濟(jì)政策動(dòng)態(tài)調(diào)整所帶來(lái)的不確定性對(duì)資本市場(chǎng)與微觀企業(yè)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，揭示了經(jīng)濟(jì)政策不確定性有礙于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的一面，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為相關(guān)的研究形成有益補(bǔ)充。

二、理論分析與假說(shuō)提出

研發(fā)創(chuàng)新是一類風(fēng)險(xiǎn)大、周期長(zhǎng)、成本高的特殊投資活動(dòng)，需要長(zhǎng)期、持續(xù)、大量的資金投入。根據(jù)融資優(yōu)序理論，企業(yè)為創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行融資應(yīng)遵循先內(nèi)部融資，再債務(wù)融資，最后股權(quán)融資的順序。然而，一方面，對(duì)于企業(yè)尤其是新興高科技企業(yè)而言，僅僅依靠自身內(nèi)部資金幾乎不可能承擔(dān)創(chuàng)新所需的巨額投入；另一方面，隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的普及與金融工具的推陳出新，企業(yè)內(nèi)部與外部金融市場(chǎng)之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題得到了有效緩解，因此，外部融資尤其是股權(quán)融資，愈發(fā)成為企業(yè)創(chuàng)新的主要資金來(lái)源（張杰等，2012［9］）。當(dāng)資本市場(chǎng)存在估值偏誤時(shí)，企業(yè)管理者會(huì)依據(jù)股票價(jià)格擇機(jī)發(fā)行股份進(jìn)行融資：當(dāng)股票價(jià)格低估時(shí)，企業(yè)股權(quán)融資成本上升，迫使管理者放棄某些基本面上具有投資價(jià)值的項(xiàng)目；相反地，被高估的股票能夠降低企業(yè)股權(quán)融資成本，緩解融資約束，促使管理者加大投資規(guī)模。簡(jiǎn)而言之，由于技術(shù)復(fù)雜性、產(chǎn)出不確定性和有形資產(chǎn)有限性，股權(quán)融資是最適合企業(yè)創(chuàng)新的融資方式。已有研究表明，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)股權(quán)融資具有顯著的積極影響（Campello and Graham，2013［10］；李君平和徐龍炳，2015）。因此，高估的股票價(jià)格能夠緩解企業(yè)面臨的融資約束，提高企業(yè)創(chuàng)新水平。

考慮到資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)帶來(lái)的外部治理壓力，企業(yè)管理者可能會(huì)調(diào)整投資行為以迎合市場(chǎng)預(yù)期。Polk and Sapienza（2009）［11］通過(guò)理論建模與實(shí)證檢驗(yàn)闡明了這一觀點(diǎn)：信息不對(duì)稱的存在使得外部投資者只能通過(guò)觀察包括投資在內(nèi)的企業(yè)行為對(duì)企業(yè)價(jià)值進(jìn)行判斷，當(dāng)投資者過(guò)于樂(lè)觀時(shí)，如果管理者放棄那些投資者認(rèn)為有價(jià)值的項(xiàng)目，有可能導(dǎo)致投資者拋售股票，為了避免股價(jià)下跌給自身職業(yè)發(fā)展帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，理性的管理者會(huì)增加投資以迎合投資者的高漲情緒，迎合程度取決于投資者短視程度與企業(yè)信息透明度。當(dāng)投資者非理性而企業(yè)管理者理性時(shí)，出于維護(hù)個(gè)人職業(yè)聲譽(yù)、最大化股票期權(quán)價(jià)值等自利性目的，管理者有動(dòng)機(jī)進(jìn)行迎合市場(chǎng)估值偏誤的投資，以維持或推升股票價(jià)格，而越是難以準(zhǔn)確估值的投資項(xiàng)目，就越適合作為迎合性投資的對(duì)象。相比于有形資產(chǎn)投資，研發(fā)創(chuàng)新兼具不確定性高、透明度低以及差異化大等特征，使得管理者更愿意以調(diào)整企業(yè)創(chuàng)新策略的方式來(lái)迎合資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)（Dong et al．，2021［12］）。首先，當(dāng)企業(yè)內(nèi)外部存在信息不對(duì)稱時(shí)，情緒高漲的投資者更愿意相信研發(fā)創(chuàng)新有助于提升企業(yè)價(jià)值；其次，出于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的目的，研發(fā)創(chuàng)新的強(qiáng)制性信息披露要求較低，并且投資收益存在明顯的滯后性，這進(jìn)一步增加了投資者收集、分析相關(guān)信息的難度，有利于管理者掩飾自利性行為；另外，作為企業(yè)積極謀求轉(zhuǎn)型升級(jí)與追求可持續(xù)發(fā)展的信號(hào)，研發(fā)創(chuàng)新是各利益相關(guān)方的關(guān)注重點(diǎn)與資本市場(chǎng)偏愛(ài)追捧的題材概念，相比之下，放棄投資者看好的創(chuàng)新項(xiàng)目很可能給管理者職業(yè)生涯帶來(lái)更加嚴(yán)重的后果。因此，股票價(jià)格高估得越嚴(yán)重，管理者的創(chuàng)新“理性”迎合動(dòng)機(jī)就越強(qiáng)，企業(yè)創(chuàng)新水平也就更高。

如果將企業(yè)管理者也置于非理性的分析框架之下，那么高漲或低落的投資者情緒可以通過(guò)股票價(jià)格的高估或低估“塑造”管理者的樂(lè)觀或悲觀預(yù)期，并最終影響企業(yè)投資（Baker et al．，2003［13］）?，F(xiàn)有國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)均表明，管理者樂(lè)觀主義會(huì)導(dǎo)致企業(yè)投資行為發(fā)生改變，擁有樂(lè)觀主義管理者的企業(yè)投資-現(xiàn)金流敏感度顯著更高（Heaton，2002［14］；姜付秀等，2009［15］）?，F(xiàn)實(shí)中，樂(lè)觀主義或者過(guò)度自信并不是企業(yè)管理者恒定不變的個(gè)體特征，這一特征是時(shí)變的，受到外部環(huán)境與群體行為的影響（Nofsinger，2005［16］）。有證據(jù)表明，高漲的投資者情緒與管理者過(guò)度自信往往同時(shí)出現(xiàn)（Hirshleifer et al．，2012［17］）?；ㄙF如等（2011）［18］驗(yàn)證了管理者過(guò)度自信在投資者情緒與企業(yè)投資行為之間起著部分中介效應(yīng)，即投資者情緒確實(shí)對(duì)管理者過(guò)度自信具有塑造作用。投資者情緒是企業(yè)投資的重要驅(qū)動(dòng)力量，通過(guò)高估的股票價(jià)格，企業(yè)管理者被投資者的高漲情緒所感染，對(duì)投資項(xiàng)目的未來(lái)收益產(chǎn)生過(guò)度樂(lè)觀的預(yù)期，進(jìn)而擴(kuò)大企業(yè)投資規(guī)模。過(guò)度自信的管理者傾向于高估投資項(xiàng)目的成功概率與未來(lái)收益，卻低估其失敗概率與潛在風(fēng)險(xiǎn)，因此，更愿意進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)、高收益且富有挑戰(zhàn)的投資活動(dòng)——研發(fā)創(chuàng)新；換而言之，過(guò)度自信可以提高管理者的工作積極性，激勵(lì)其承擔(dān)更多創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上緩解委托代理問(wèn)題（余明桂等，2013［19］）。管理者過(guò)度自信對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的正向作用已經(jīng)得到了來(lái)自國(guó)內(nèi)外許多經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持（Galasso and Simcoe，2011［20］；孔東民等，2015［21］）。因此，股票價(jià)格高估得越嚴(yán)重，管理者就越容易自信過(guò)度，企業(yè)的創(chuàng)新水平也相應(yīng)提高。綜上所述，本文提出假說(shuō)1。

H1：資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)顯著正向影響企業(yè)創(chuàng)新。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇2007—2018年A股上市公司作為樣本，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理：剔除了當(dāng)年處于ST或ST*等非正常狀態(tài)的樣本；剔除了某些變量存在明顯異常取值的樣本，比如研發(fā)支出小于0或資產(chǎn)負(fù)債率大于1等；剔除了關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失的樣本；對(duì)所有公司層面的連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。上市公司研發(fā)與分析師盈利預(yù)期數(shù)據(jù)來(lái)自于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，上市公司專利與高管個(gè)人特征數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，其他公司基本面數(shù)據(jù)均來(lái)自于Wind或Choice數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義與模型設(shè)定

被解釋變量。參考孟慶斌和師倩（2017）［22］的做法，本文以研發(fā)支出占總資產(chǎn)的比重來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新水平，記為rd，該值越大表明企業(yè)創(chuàng)新水平越高。

解釋變量。借鑒Dong et al．（2012）［23］、Dong et al．（2021）的思路，本文使用年末最后一個(gè)交易日的股票收盤價(jià)與由剩余收益模型計(jì)算得到的股票內(nèi)在價(jià)值之比的對(duì)數(shù)作為資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的代理變量。剩余收益模型將i公司股票在t時(shí)刻的真實(shí)內(nèi)在價(jià)值視作當(dāng)前每股賬面價(jià)值與扣除股權(quán)資本成本的未來(lái)每股盈余的現(xiàn)值之和vit。參考徐壽福和徐龍炳（2015）［24］的做法，本文假設(shè)從第三年開始，每股盈余恒定不變，并將股權(quán)資本成本設(shè)定為固定值5%，以股票分析師對(duì)該公司未來(lái)每股盈余的一致預(yù)期作為未來(lái)每股盈余預(yù)測(cè)值的代理變量。在計(jì)算出i公司股票在t時(shí)刻的內(nèi)在價(jià)值vit后，去掉vit為負(fù)的樣本，再使用年末最后一個(gè)交易日的股票收盤價(jià)pit除以vit，并取對(duì)數(shù)得到pv1。考慮到年末最后一個(gè)交易日的股票收盤價(jià)存在一定偶然性，另外使用全年度成交均價(jià)除以vit并取對(duì)數(shù)，得到pv2。若pv1或pv2大于0，表示該公司股票的價(jià)格高于其內(nèi)在價(jià)值，即股票被高估，反之則意味著股票被低估，pv1或pv2越大，該股票價(jià)格相對(duì)其內(nèi)在價(jià)值就越大。

控制變量。參考企業(yè)創(chuàng)新方面的現(xiàn)有研究（Aghion et al．，2013［25］；申明浩和譚偉杰，2022［26］），本文加入了一系列可能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新造成影響的控制變量：資產(chǎn)規(guī)模，以公司年末總資產(chǎn)加1后的自然對(duì)數(shù)值衡量，記為lnsize；上市年齡，以公司上市年數(shù)加1后的自然對(duì)數(shù)值衡量，記為lnage；資本結(jié)構(gòu)，以年末資產(chǎn)負(fù)債率衡量，記為lev；成長(zhǎng)性，以當(dāng)年?duì)I業(yè)總收入的同比增長(zhǎng)率衡量，記為grow；盈利能力，以當(dāng)年凈資產(chǎn)收益率衡量，記為roe；營(yíng)運(yùn)能力，以當(dāng)年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率衡量，記tov；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，以虛擬變量soe表示，若該公司為國(guó)有企業(yè)，則soe取1，否則取0；現(xiàn)金流，以當(dāng)年經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~占年末總資產(chǎn)的比重衡量，記為cfopct；資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，以年末固定資產(chǎn)凈額占年末總資產(chǎn)的比重衡量，記為ppepct；股權(quán)集中度，以年末第一大股東持股數(shù)占總股本的比重衡量，記為top1；機(jī)構(gòu)投資者持股，以年末機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)占總股本的比重衡量，記為ins；股票價(jià)格，以股票當(dāng)年的全年度成交均價(jià)衡量，記為avgp；股價(jià)波動(dòng)率，以股票周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差（年化）衡量，記為vol。

本文使用普通最小二乘法（OLS）作為基準(zhǔn)模型來(lái)考察假說(shuō)H1，如式（1）所示。

其中，rdit為企業(yè)創(chuàng)新變量；pvit為資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)變量；cvit為控制變量；∑ind、∑loc、∑year分別表示行業(yè)、地區(qū)以及年度固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，本文對(duì)所有回歸標(biāo)準(zhǔn)誤都在公司層面進(jìn)行了聚類調(diào)整?？紤]到rdit為非負(fù)變量，本文同時(shí)運(yùn)用受限因變量回歸模型（Tobit）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表1匯報(bào)了資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。由表1可見，pv1的回歸系數(shù)為0．0026，pv2的回歸系數(shù)為0．0028，都在1%的水平上顯著。這表明，股票價(jià)格相對(duì)其內(nèi)在價(jià)值越大，企業(yè)創(chuàng)新水平越高，本文的假說(shuō)得到了支持。另外，企業(yè)規(guī)模lnsize、上市年齡lnage、資產(chǎn)負(fù)債率lev、第一大股東持股比例top1等均顯著負(fù)向影響企業(yè)創(chuàng)新，而凈資產(chǎn)收益率roe、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率tov、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~占比cfopct、機(jī)構(gòu)投資者持股比例ins等則顯著正向影響企業(yè)創(chuàng)新。

表1 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新：基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

能否觀察到上市公司當(dāng)年的研發(fā)支出并不是完全隨機(jī)的，有些研發(fā)能力較強(qiáng)的公司可能出于保護(hù)商業(yè)機(jī)密或防止競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿等目的而故意不披露研發(fā)支出信息，即研發(fā)數(shù)據(jù)的缺失有可能是由企業(yè)的策略性競(jìng)爭(zhēng)行為所導(dǎo)致的。參考李萬(wàn)福等（2017）［27］的做法，本文采用Heckman兩階段法來(lái)處理樣本選擇偏差問(wèn)題，結(jié)果匯報(bào)見表2的第（1）列與第（2）列。其次，本文選取除該公司外同年度同行業(yè)其他上市公司的錯(cuò)誤定價(jià)平均值作為該公司當(dāng)年末錯(cuò)誤定價(jià)的工具變量，并使用兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行回歸，結(jié)果匯報(bào)見表2的第（3）列與第（4）列。分析第（1）列與第（2）列可知，逆米爾斯比率lambda的系數(shù)高度顯著為負(fù)，表明樣本選擇偏差的確存在，但是在經(jīng)過(guò)修正后，無(wú)論是pv1還是pv2的回歸系數(shù)都依然在1%的水平上顯著為正，且與表1中的結(jié)果相比，顯著性明顯提高。在第（3）列與第（4）列中，pv1與pv2的回歸系數(shù)分別為0．0049與0．0098，分別通過(guò)了10%與1%的顯著性檢驗(yàn)，其余控制變量的回歸結(jié)果也基本保持一致。由此可見，Heckman兩階段法與2SLS的估計(jì)結(jié)果與前文在本質(zhì)上無(wú)異，再次支持了本文的假說(shuō)。

表2 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新：Heckman兩階段法與2SLS

此外，參考黎文靖和鄭曼妮（2016）［28］、以及溫軍和馮根福（2018）的做法，本文進(jìn)一步使用專利申請(qǐng)數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；為了區(qū)分企業(yè)創(chuàng)新在質(zhì)量方面的差異，分別采用上市公司及其子公司當(dāng)年專利申請(qǐng)總數(shù)、發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)、實(shí)用新型與外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)數(shù)之和來(lái)度量企業(yè)總創(chuàng)新、高質(zhì)量創(chuàng)新與低質(zhì)量創(chuàng)新。本文對(duì)這三個(gè)指標(biāo)都進(jìn)行了加1后取自然對(duì)數(shù)的處理，分別記為lnpat、lnpati與lnpatud，同時(shí)考慮到從開始研發(fā)到申請(qǐng)專利需要一定時(shí)間，對(duì)所有解釋變量與控制變量均做了滯后一期處理，估計(jì)結(jié)果如表3所示。當(dāng)被解釋變量為企業(yè)總創(chuàng)新時(shí)，L．pv1與L．pv2的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為正；當(dāng)被解釋變量為企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新時(shí)，L．pv1與L．pv2的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正；當(dāng)被解釋變量為企業(yè)低質(zhì)量創(chuàng)新時(shí)，L．pv1與L．pv2的回歸系數(shù)均完全不顯著。這一結(jié)果再次驗(yàn)證了本文的假說(shuō)，并提供了一些相對(duì)有意義的啟示：股票價(jià)格相對(duì)其內(nèi)在價(jià)值越高，企業(yè)總創(chuàng)新與高質(zhì)量創(chuàng)新就越多，而低質(zhì)量創(chuàng)新則沒(méi)有顯著變化。這表明資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)不僅能夠提高企業(yè)創(chuàng)新的整體數(shù)量，而且能夠優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新的層次結(jié)構(gòu)，改善專利質(zhì)量。資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)通過(guò)增加“硬科技”的高質(zhì)量創(chuàng)新，而不是“雞肋”的低質(zhì)量創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)新在質(zhì)與量的雙重突破。

表3 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新：以專利申請(qǐng)數(shù)作為被解釋變量

五、傳導(dǎo)機(jī)制分析與異質(zhì)性檢驗(yàn)

（一）股權(quán)融資

參考Baker et al．（2003）、Campbello and Graham（2013）的研究思路，如果資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)確實(shí)通過(guò)緩解企業(yè)融資約束提高了創(chuàng)新水平，那么這種促進(jìn)作用應(yīng)該在融資約束較高的樣本當(dāng)中更強(qiáng)?？紤]到中國(guó)上市公司的實(shí)際情況，本文借鑒李君平和徐龍炳（2015）的做法，構(gòu)建包括公司現(xiàn)金持有、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流、股利與資產(chǎn)負(fù)債率在內(nèi)的四因子KZ指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)面臨的融資約束，KZ指數(shù)越大，企業(yè)面臨的融資約束越嚴(yán)重。如果一個(gè)樣本的KZ指數(shù)大于同年度同行業(yè)樣本的75%分位數(shù)，則被歸入高融資約束組；反之，如果小于同年度同行業(yè)樣本的25%分位數(shù)，則被歸到低融資約束組。表4匯報(bào)了以上分組回歸的結(jié)果，在高融資約束組中，pv1與pv2的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，在低融資約束組中，pv1與pv2的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為正，不存在明顯的組間差異。進(jìn)一步，本文運(yùn)用似不相關(guān)模型對(duì)組間系數(shù)差異進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明，無(wú)論是pv1還是pv2的回歸系數(shù)在兩組之間都不存在具有統(tǒng)計(jì)顯著性的差異，對(duì)應(yīng)的p值分別為0．7540和0．5608。這說(shuō)明，股權(quán)融資這一傳導(dǎo)機(jī)制沒(méi)有得到經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持，在現(xiàn)實(shí)中資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)并沒(méi)有通過(guò)緩解企業(yè)融資約束來(lái)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

表4 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新：股權(quán)融資

（二）理性迎合

根據(jù)Polk and Sapienza（2009）、Dong et al．（2012）的邏輯，管理者進(jìn)行迎合性投資的動(dòng)機(jī)與投資者的短視程度高度相關(guān)，持有上市公司股票的投資者越短視，管理者就越傾向于進(jìn)行迎合性投資以進(jìn)行市值管理。因此，如果理性迎合是資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制之一，那么這種促進(jìn)作用應(yīng)該在投資者更短視的樣本當(dāng)中更強(qiáng)。投資者越短視，交易越頻繁，相應(yīng)的股票換手率也就越高，故本文以上市公司股票年度日均換手率來(lái)度量投資者短視程度。如果一個(gè)樣本的年度日均換手率大于同年度同行業(yè)樣本的75%分位數(shù)，則被歸入高短視程度組；反之，如果小于同年度同行業(yè)樣本的25%分位數(shù)，則被歸到低短視程度組。如表5所示，pv1與pv2的回歸系數(shù)都僅在投資者高短視程度組中顯著為正，而在投資者低短視程度組中都完全不顯著。這表明，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)通過(guò)加劇管理者的迎合性投資傾向而促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。

表5 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新：理性迎合

（三）情緒感染

相對(duì)于女性，男性更容易產(chǎn)生過(guò)度自信心理，因此男性高管更容易進(jìn)行非理性投資（Grinblatt and Keloharju，2009［29］）；相對(duì)于年長(zhǎng)者，年輕人更容易產(chǎn)生過(guò)度自信心理，因此年輕高管更不安于現(xiàn)狀，更愿意實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)較高的創(chuàng)新戰(zhàn)略（Li et al．，2017［30］）；相對(duì)于學(xué)歷較低者，高學(xué)歷高管更傾向于低估自己做出錯(cuò)誤決策的概率，更容易過(guò)度相信自身能力（余明桂等，2013）；相比于總經(jīng)理與董事長(zhǎng)兩職分離，兩職合一的總經(jīng)理更容易產(chǎn)生過(guò)度自信心理，在決策時(shí)高估自身能力（魏哲海，2018［31］）。綜合上述研究，本文采用包括性別、年齡、學(xué)歷與兩職合一在內(nèi)的公司總經(jīng)理特征，通過(guò)綜合打分的方法來(lái)度量企業(yè)管理者的過(guò)度自信傾向。一是性別分?jǐn)?shù)，如果公司總經(jīng)理為男性，則賦值為1，否則為0；二是年齡分?jǐn)?shù)，其值等于所有樣本中公司總經(jīng)理的最大年齡與該樣本公司總經(jīng)理年齡之差除以所有樣本中公司總經(jīng)理的最大與最小年齡之差；三是學(xué)歷分?jǐn)?shù)，如果公司總經(jīng)理具有本科及以上學(xué)歷，則賦值為1，否則為0；四是兩職合一分?jǐn)?shù)，如果公司總經(jīng)理同時(shí)兼任董事長(zhǎng)，則賦值為1，否則為0；五是取上述四項(xiàng)分?jǐn)?shù)的算術(shù)平均值作為管理者過(guò)度自信傾向的代理變量OC，OC越大，管理者越容易產(chǎn)生過(guò)度自信心理。類似地，如果一個(gè)樣本的OC大于同年度同行業(yè)樣本的75%分位數(shù)，則被歸入高過(guò)度自信傾向組；反之，如果小于同年度同行業(yè)樣本的25%分位數(shù)，則被歸到低過(guò)度自信傾向組。如果情緒感染是資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制之一，那么這種促進(jìn)作用應(yīng)該在管理者過(guò)度自信傾向更高的樣本當(dāng)中更顯著。表6匯報(bào)了以上分組回歸的結(jié)果，pv1與pv2的回歸系數(shù)都僅在管理者高過(guò)度自信傾向組中顯著為正。因此，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)通過(guò)催生管理者的過(guò)度自信心理而促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。

表6 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新：情緒感染

（四）異質(zhì)性分析

1．國(guó)有與非國(guó)有企業(yè)。產(chǎn)權(quán)屬性對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有著舉足輕重的影響，尤其在中國(guó)，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)在各個(gè)方面都存在很大的差異。表7前四列匯報(bào)了國(guó)有與非國(guó)有企業(yè)的分組回歸結(jié)果，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用僅在非國(guó)有企業(yè)中顯著。這可能是因?yàn)閲?guó)企承擔(dān)著更多諸如保障民生、穩(wěn)定就業(yè)等方面的社會(huì)公共責(zé)任，同時(shí)國(guó)企往往憑借其壟斷地位就可以在市場(chǎng)上比較輕松地生存下來(lái)，而且國(guó)企管理者在職能上更類似于行政官員而非市場(chǎng)化的職業(yè)經(jīng)理人，薪酬契約缺乏足夠的激勵(lì)效應(yīng)，不太重視中小投資者與市值管理，研發(fā)創(chuàng)新的主觀能動(dòng)性天然不足。而非國(guó)企自身能夠獲得的各種資源都比較少，要想在市場(chǎng)中生存下來(lái)并發(fā)展壯大，就必須通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新來(lái)樹立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并搶占市場(chǎng)空間，而且其職業(yè)經(jīng)理人選聘機(jī)制更加市場(chǎng)化，投資者可以通過(guò)行使投票權(quán)或賣出股票退出對(duì)其構(gòu)成實(shí)質(zhì)性威脅，所以非國(guó)企的研發(fā)策略對(duì)股票價(jià)格的變動(dòng)更敏感。

2．高科技與非高科技行業(yè)。高科技企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力便是技術(shù)創(chuàng)新，因此更重視也更依賴于研發(fā)活動(dòng)。本文依據(jù)證監(jiān)會(huì)大類行業(yè)分類，將屬于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)等15個(gè)行業(yè)劃分為高科技行業(yè)，其余則歸為非高科技行業(yè)，再進(jìn)行分組回歸分析。如表7后四列所示，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用僅在高科技行業(yè)當(dāng)中顯著，而在非高科技行業(yè)中，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新不僅不存在顯著的正向影響，反而在一定程度上表現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)。這可能存在兩大原因，其一，傳統(tǒng)行業(yè)主要利用股票價(jià)格高估的時(shí)機(jī)進(jìn)行固定資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張，反而擠出了研發(fā)創(chuàng)新；其二，投資者對(duì)于高科技行業(yè)的創(chuàng)新預(yù)期更高，導(dǎo)致高科技企業(yè)管理者的迎合動(dòng)機(jī)更強(qiáng)，而且高漲的市場(chǎng)情緒能夠緩解高科技企業(yè)內(nèi)外較嚴(yán)重的信息不對(duì)稱問(wèn)題，提升管理者創(chuàng)新積極性。

表7 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新：國(guó)企與非國(guó)企、高科技與非高科技行業(yè)的分組回歸結(jié)果

六、進(jìn)一步的研究：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)政策是進(jìn)行宏觀調(diào)控、引導(dǎo)企業(yè)行為的重要工具，但是頻繁調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策將提升企業(yè)面臨的外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，增加企業(yè)管理者對(duì)未來(lái)市場(chǎng)形勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷的難度，進(jìn)而改變企業(yè)的決策行為（饒品貴等，2017）。從企業(yè)融資角度來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會(huì)導(dǎo)致金融市場(chǎng)摩擦加劇，加大企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流的波動(dòng)，一方面，銀行等債權(quán)人預(yù)期到金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與整體違約率將相應(yīng)上升，進(jìn)而實(shí)施更緊縮的信貸政策；另一方面，權(quán)益投資風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)上升，風(fēng)險(xiǎn)厭惡的權(quán)益投資者也將要求更高的收益率作為補(bǔ)償，在這種情況下，企業(yè)的融資可獲得性下降，外部融資成本增加（蔣騰等，2018［32］）。從情緒的角度來(lái)說(shuō)，影響個(gè)體情緒的關(guān)鍵因素之一就是不確定性，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升會(huì)提高企業(yè)管理者的風(fēng)險(xiǎn)感知與模糊性厭惡，使其更容易產(chǎn)生焦慮、擔(dān)憂等負(fù)面情緒，而更難以被高漲的市場(chǎng)情緒所感染，同時(shí)削弱其決策時(shí)的自信程度，最終做出更加謹(jǐn)慎、保守的選擇（周方召和賈少卿，2019）。由此可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升可能使得資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)影響企業(yè)創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制受到抑制，本文進(jìn)一步對(duì)這種負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

結(jié)合已有研究（孟慶斌和師倩，2017；顧夏銘等，2018［33］），本文采用Baker et al．（2016）［34］基于中國(guó)香港南華早報(bào)（South China Morning Post）新聞報(bào)道內(nèi)容所構(gòu)建的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)作為調(diào)節(jié)變量。該原始指數(shù)為月度數(shù)據(jù)，通過(guò)取算術(shù)平均值的方法，本文將其轉(zhuǎn)化為年度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)。為了盡量與其他變量保持?jǐn)?shù)量級(jí)上的一致性，本文進(jìn)一步對(duì)該年度指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理，記為epu，并將資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)變量與經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)的交乘項(xiàng)pvit·eput加入式（1）中，重新進(jìn)行估計(jì)①由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)本身為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，與年度固定效應(yīng)之間存在嚴(yán)重的多重共線性，因此本文不再在回歸模型中單獨(dú)控制該變量。。

表8匯報(bào)了資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新的回歸結(jié)果。在前兩列中，pv1的回歸系數(shù)為0．0120，在1%的水平上顯著，交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0．0019，在5%的水平上顯著；在后兩列中，pv2的回歸系數(shù)為0．0065，在5%的水平上顯著，交乘項(xiàng)回歸系數(shù)為-0．0007，在10%的水平上顯著。由此可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性削弱了資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性更低時(shí)，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)更強(qiáng)。另外，本文還以上市公司及其子公司專利申請(qǐng)數(shù)與發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)作為被解釋變量，所有解釋變量與控制變量均取滯后一期，重新進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果再一次表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與企業(yè)創(chuàng)新（包括質(zhì)與量?jī)蓚€(gè)維度）的關(guān)系之間發(fā)揮著負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

表8 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新

進(jìn)一步，本文按照前文的分類標(biāo)準(zhǔn)分別對(duì)國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)、高科技與非高科技行業(yè)進(jìn)行分組回歸（表9）。如表9所示，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的交乘項(xiàng)系數(shù)僅在非國(guó)企以及高科技行業(yè)分組中顯著為負(fù)，可見非國(guó)有企業(yè)以及高科技企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策的動(dòng)態(tài)調(diào)整更加敏感，這種不確定性預(yù)期對(duì)這兩類企業(yè)創(chuàng)新的傷害明顯，因此在政策上給予一定程度的定向保護(hù)是有必要的。

表9 資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新：國(guó)企與非國(guó)企、高科技與非高科技行業(yè)的分組回歸結(jié)果

七、結(jié)論與啟示

本文探討了資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響與機(jī)制，以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性在二者之間發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果表明，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用，尤其有助于提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；同時(shí)，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)主要通過(guò)加劇管理者的迎合性投資傾向以及誘發(fā)管理者的過(guò)度自信心理來(lái)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，而緩解企業(yè)融資約束這一傳導(dǎo)機(jī)制并沒(méi)有得到經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持；另外，這種促進(jìn)作用呈現(xiàn)出明顯的結(jié)構(gòu)化差異，僅存在于非國(guó)有企業(yè)以及高科技行業(yè)當(dāng)中；進(jìn)一步，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)削弱資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，即在經(jīng)濟(jì)政策不確定性更低的時(shí)期，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

本文的研究具有如下現(xiàn)實(shí)啟示。對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)而言，資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)并非只有不利的一面，高估的股價(jià)有助于增強(qiáng)管理者的自信心，優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新資源配置，提升創(chuàng)新成果的“硬科技”含量，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。對(duì)于監(jiān)管者而言，首先，無(wú)需過(guò)度干涉資本市場(chǎng)的股價(jià)泡沫；其次，應(yīng)當(dāng)對(duì)資源獲取能力有限的民營(yíng)企業(yè)以及需要投入大量資源的新興高科技企業(yè)給予特別的保護(hù)或支持，比如在稅收、招商引資等方面提供優(yōu)惠政策，為其吸引持續(xù)的資本流入，維持適當(dāng)?shù)墓善眱r(jià)格高估；另外，盡量提高經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整的透明度，降低經(jīng)濟(jì)政策不確定性，以便企業(yè)管理者能夠?qū)ξ磥?lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)形成較為明朗的判斷與明確的預(yù)期，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展。