流动性，企业创新杀手？

提出问题

作为普通的股票投资者，我们在选股的时候都会关注上市公司是否掌握核心技术、是否有新的技术研发，因为这些技术创新会为公司带来在行业内的竞争优势，进而决定公司的长期价值。创新研发是公司树立自身行业地位的关键。同样，对一个国家的经济发展而言，创新也是重要的驱动力。正如Porter（1992）所言，“为提升在国际市场的竞争力，一个国家必须对其产业进行不断创新，并不断升级其竞争优势。而创新以及升级都来自对有形资产以及无形资产的投资。”

尽管创新活动十分重要，但由于委托代理等问题的存在，作为一个国家创新最基本组成单位的企业却往往面临着创新研发投入不足的问题。企业的管理者通常会放更多精力在企业的常规运营活动中，因为这些活动可以在短期内为企业带来业绩。这种现象也被称为管理者短视。因此，对企业创新激励要素的研究便显得尤为重要。我国政府为鼓励企业创新，也采取了对创新研发企业给予税收优惠及直接补贴等多种政策措施。但针对股票市场制度这一微观制度的设计，仍有许多可以采取的措施。以股票流动性为例，流动性除影响投资者的投资决策外，也会对上市公司的创新研发产生影响。

股票流动性既可能对企业创新带来正向促进作用，也可能会抑制企业的创新。

首先，在正向促进作用方面，Maug（1998）和Edmans（2009）的研究显示，提高股票流动性可以为大股东的进入提供便利。而大股东一方面会相对更为积极地对上市公司进行监管，因为他们试图通过这种频繁的监督活动使公司股价升高，进而获利退出。同时这些大股东们由于持股较多，也会更加有动力去搜集上市公司未公开的信息，并基于这些信息做出买卖决策。大股东的信息搜集行为不仅可以使公司股价更有效，还可以缓解公司高管的短视行为。如Admati和Pfleiderer（2009），Edmans（2009）以及Edmans和Manso（2011）的研究均发现，当公司实行股权激励，高管薪酬与公司股价高度一致时，若公司高管为提高短期股价，而采取损害公司长期价值的机会主义行为，那么这些积极搜集信息的知情大股东们便会抛售公司股票，从而导致公司股价下跌。这无疑会增加公司高管依靠缺乏战略眼光的短视行为为自己谋利的难度，因此大股东持股可以缓解公司高管的短视行为。如上所述，如果提高股票流通性导致更多大股东持股，进而可以更好地对公司高管进行监督并提高公司股价的效率，那么自然也会增加公司高管进行创新研发等长期投资的意愿。

其次，在抑制创新方面，Stein（1988）研究发现，由于公司的管理者与投资者之间存在信息不对称的问题，高管面临的被收购压力会迫使其牺牲公司的长期价值（比如公司的创新研发活动），而更多地关注可以带来短期收益的投资活动，以避免公司股价被低估而成为收购者的目标。其次，Shleifer和Summers（1988）的研究也发现当公司面临的敌意收购压力更大时，公司高管相对的控制力会更弱，这也会导致其进行长期研发投资的动力更小。而Kyle和Vila（1991）发现当公司股票流动性高时，外部潜在的收购者在进行收购活动时更加容易伪装自己。因此，股票流动性变高时，公司面临敌意收购的可能性会提升，这会导致公司高管的短视行为，从而降低公司的创新研发等长期投资活动水平。

经济学家小传

杰瑞米·C.斯坦（Jeremy C.Stein，1960年10月-），美国著名经济学家，2012年被任命为美国联邦储备委员会委员，而早在2002年，他便因在资本市场和资产定价研究方面的突出贡献而获得Fama-DFA奖。杰瑞米·C.斯坦1997年便开始研究公司总部将稀缺资源分配到相互竞争项目以及由此产生的影响。与银行不同的是，总部拥有控制权，使其能够参与“赢家挑选”——将资金从一个项目转移到另一个项目。通过在“赢家挑选”维度上做得很好，总部可以创造价值，即使在根本无法放松整个公司的信贷约束的情况下，也能创造价值。同时杰瑞米·C.斯坦利用模型发现，当总部监督一个小而集中的项目时，内部资本市场有时会更有效地运作。

杰瑞米·C.斯坦曾在高盛集团实习一年，1987-1990年期间在哈佛商学院担任金融学助理教授，随后十年杰瑞米·C.斯坦在麻省理工学院斯隆管理学院担任金融学教职，2006年他再次回到哈佛大学任教。除学术任职外，他在奥巴马总统任内曾担任国家经济委员会委员，2015年3月开始担任对冲基金蓝山资本咨询顾问。

除此之外，由于高流动性会降低交易成本，这会为关注公司短期业绩的机构投资者的进入和退出提供便利，而这部分投资者会导致公司股价被错估，以及给高管过多短期压力等问题。Bushee（2001）的研究便发现了此类机构投资者的存在，它们更关注公司的短期业绩，通常会对有更高短期盈利预期的公司持有更高的仓位。而当公司的管理者感觉到此种压力的时候，这些投资者通常会采取削减短期无法实现收益的研发投资等方式，来操纵短期盈利。Graham, Harvey和Rajgopal（2005）通过对公司高管的调研也发现了高管的这种短视行为。在他们的调研中，公司的首席财务官（CFO）表示他们经常会因迎合公司的短期盈利目标，而牺牲长期投资。因为，迎合公司短期的盈利目标（如分析师对公司业绩的一致预期等）可以帮助公司稳定股价。

如上文分析，股票流动性对上市公司创新活动到底会起到抑制作用还是促进作用，理论上仍充满争议。我和美国明尼苏达大学副教授Vivian W.Fang以及杜兰大学教授Sheri Tice合作，2014年发表在Journal of Finance的文章“股票流动性促进还是抑制企业创新？”便对以上议题进行了研究。下面是我们文章的研究设计和研究结论的简要阐述。

企业创新的度量

企业的创新是一个相对抽象的概念，当前的文献主要从企业的研发投入以及专利申请活动两个方面来度量企业创新水平。然而，相对于研发投入，企业的专利活动被认为是企业创新活动更好的代理指标，因为专利衡量了企业创新活动的产出，同时也可以有效地度量企业创新研发活动的效率。若公司的创新研发能力不足，即便有更多的研发投入，也不代表公司的创新性更强。

因此我们在文章中采用专利活动来度量公司的创新水平。企业的专利相关数据来自NBER专利引用数据库。这个数据库提供了从1976年到2006年的专利数据，数据包括专利申请人的姓名、专利的被引用次数、专利的申请年份以及授权年份等。基于这些数据，我们从专利数量以及专利引用次数两个维度度量企业的创新活动。其中专利数量主要度量企业创新产出的数量，指的是公司在指定年份中申请并最终被授予的专利数量；而专利引用次数则衡量企业创新产出的质量，指的是专利在后续年度中来自非本公司的引用次数。在我们研究的样本区间内，平均每家公司每年会被授予6.5个专利，同时每个专利会收到3.4次非自身引用。

但也有必要指出，采用专利活动来度量创新也有一定的局限性，尤其是不同行业的公司，其创新研发的密度和周期都会有所不同。例如，虽然医药公司可能在某一段时间内的专利申请数量比较少，但这并不意味着这些医药行业公司比互联网等行业公司创新水平更低。因为，申请专利虽然会得到法律上的保护，但也意味着要将技术的细节予以公开，因此很多医药公司在新药物研制成功初期并没有很大动力申请专利。当然，我们相信对不同公司的行业及公司特征进行充分控制后，上述问题不会影响到我们的研究。

股票流动性的度量

如前文所述，由于流动性是对股票交易用时、耗费成本、交易量以及造成的价格波动等几个维度的综合考量，因此不仅对流动性的定义难以概括，测量指标的选取也绝非易事。

换手率是衡量股票流动性的一个指标，针对中国股票市场的早期研究也均采用换手率来测量股票市场的流动性。基于换手率这一测量指标，早期研究认为中国股票市场的流动性非常高。通过表3-1可以发现，如果从换手率这一指标看，中国股票市场的流动性确实在绝大多数情况下都要高于发达国家和地区，更远远高于同属发展中国家的印度。但稍加分析，不难发现，中国股市换手率最高出现在2015年，而其他地区股市的换手率最高均出现在2008年，这分别对应了中国2015年的股灾以及2008年爆发自美国最终席卷全球的次贷危机。而2015年危机期间中国上证指数年内最高达到了5178.19点，最低则跌至2850.71点，指数出现了过山车般的巨幅震荡。同样，2008年金融危机期间各国股市也均出现了大幅波动。因此，换手率虽可以在一定程度上刻画股票交易的活跃程度，但却难以反映交易所造成的价格波动，并非度量流动性的良好指标。

表3-1　各国股票市场换手率

数据来源：世界银行。

当然，采用换手率来度量流动性的做法已逐渐被取代，微观市场结构相关的研究文献也相继采用一系列其他的指标来衡量市场的流动性。在我们的研究中，我们使用了相对有效价差来衡量股票的流动性。相对有效价差由交易的执行价格与执行前的买卖报价的中间值的绝对差价比这一中间值计算而来。相对有效价差越高意味着流动性越差。这一基于市场交易的高频数据的测量指标，被认为是流动性最为有效的度量指标，事实上这一指标也已成为评判其他相关指标是否可以有效度量市场流动性的一个标准。如果读者对这一指标感兴趣，可以参阅Chordia, Roll和Subrahmanyam 2001年发表于Journal of Finance的文章Market Liquidity and Trading Activity，或者参阅Fang, Noe和Tice 2009年发表于Journal of Financial Economics的文章Stock Market Liquidity and Firm Value”。与Fang, Noe和Tice（2009）的研究接近，我们的样本区间内相对有效价差的均值为0.022，中值为 0.013。

我国上海证券交易所的市场质量报告中也对我国沪市股票的相对有效价差指标做出了相应的统计分析，其中相关年份的沪市股票相对有效价差指标统计如图3-1所示。从图3-1可以看出我国股票市场的流动性状况呈逐渐改善的趋势，尤其相较于2001年，我国沪市股票的流动性已经有了长足的提升。2016年我国沪市股票的相对有效价差更是首次落至30个基点以下，尽管如此，与美国市场仍有较大的差距。以我们的研究为例，美国股票市场1994-2005年间这一相对有效价差的均值仅为22个基点，中值更是仅为13个基点。因此，我国股票市场的流动性相对于发达国家股票市场仍相对较弱。

OLS回归

确定好核心的因变量和自变量后，我们参考已有创新相关文献，控制公司规模（市值）、盈利能力（ROA）、研发投入占比等公司层面的因素以及赫芬达尔指数[30]等行业层面的因素后，进行了OLS回归，具体回归模型如下所示：

企业创新产出i, t+1=α+β×股票非流动性i, t+γ×控制变量i, t+固定效应+εi, t（3-1）

其中，α为截距项，β、γ为系数，ε为随机扰动项，下标i代表企业，下标t代表年份。

我们研究的样本包含了1994-2005年间共39469个观测值，OLS的回归结果如表3-2所示。由于企业的创新研发是一个长期的过程，因此为了确保结果的稳健性，我们分别将公司的流动性指标以及其他控制变量与公司后1年、后2年、后3年申请并最终被授予的专利数量及引用次数进行回归。从表3-2中我们可以发现，相对有效价差与公司的专利申请数量以及单个专利引用次数，无论在经济意义上还是在统计意义上均显著正相关。也就是说股票的相对有效价差越大，企业创新的产出数量和质量也会越大。换句话说，公司股票的流动性越高，其创新产出数量和质量也会越低。

为了进一步确保上述结果的稳健性，我们又进行了一系列的检验，发现上述结果并非由公司的并购活动、小市值公司、无创新产出的公司所驱动，而且上述相关性随时间的推移变得越发显著。

表3-2　股票流动性与创新（OLS）[31]

分表A：专利数量

分表B：专利引用次数

注：计量结果括号内为稳健性标准误，***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。