, , 企业创新不仅能够提升企业自身竞争力，还将促进国民经济创新发展(Solow, 1957)。当前我国经济正处于转型发展的攻坚阶段，大力提升企业创新将加快我国经济创新驱动转型发展的步伐。资本市场作为资本资源的有效配置场所，将引导资源向资本市场中的优质企业聚集，从而促进企业创新发展(Brown, 2009；P′astor et al., 2009)。处于不断发展与完善过程中的我国资本市场，常常被一些学者诟病为圈钱的场所(王正位等, 2006; 朱云等, 2009)；同时，现实中也存在一些创新能力突出的科技企业(如:华为等)并没有公开上市；这促使我们深入思考：在我国，上市能够促进企业创新吗？
现有关于企业上市的研究主要聚焦IPO时公司股票定价效率(周孝华等, 2006)以及上市后业绩等方面的问题(逯东等, 2015; Chemmanur et al., 2010)；也有研究考察上市对银行治理的改善效果(刘可，2012)。然而，鲜有研究关注与探讨上市对公司创新的影响。在完美资本市场条件下，上市并不会显著影响随后的公司创新活动。而现实中，资本市场存在多种摩擦，企业创新活动由于具有极大不确定性，往往面临融资约束(Hall and Lerner, 2010)，上市能够提升公司透明度，降低信息不对称，进而改善公司外部资金来源，从而可能促进公司创新。同时，公司上市后其股权将变得相对分散，代理问题产生并将可能变得严重(Jensen and Meckling, 1976)，因此，上市将可能抑制公司创新。就相关的实证研究结果来看，Lazonick (2007)指出股票市场可以通过多种机制影响公司创新。Brown(2009)等运用美国高新技术企业数据研究发现股市是企业创新投资的重要融资渠道。鞠晓生(2014)通过对我国A股上市公司的研究表明股权融资不是支持企业创新投资的主要方式。而孙早等(2016)则发现股权融资与我国新兴产业企业自主创新之间存在显著的正相关关系。此外，吕新军(2014)研究指出公司代理问题将显著降低公司创新效率。随后，Bernstein(2015)利用美国纳斯达克上市的科技公司数据，通过对上市公司与未上市公司进行比较研究发现公司上市之后反而会变得更加保守导致创新能力下降。而我国资本市场欠发达且呈现剧烈波动，这促使我们有必要进一步检验我国资本市场中上市作用于公司创新的效果。
为此，本研究通过手工收集创业板2009-2013年申请上市的制造业企业样本以及企业创新专利数据，经过对成功上市企业与终止上市企业的样本匹配，运用双重差分模型，考察我国资本市场环境下上市是否促进了企业创新，结果发现，上市显著促进了企业专利创新。接着，本研究进一步探讨上市影响公司创新的路径/机制，即：公司创新究竟主要受到上市带来的融资约束还是代理问题的影响，结果表明，公司上市通过改善融资约束显著促进了企业创新，而上市后企业代理问题的变化没有显著影响企业创新。
本研究对现有文献的贡献至少体现在以下三个方面：首先，本研究为公司选择是否上市提供了新的实证支持。现有相关研究多聚焦公开上市公司与非上市公司在公司行为方面的差异，如：投资敏感性的差异(Asker et al., 2014)、借贷成本差异(Saunders and Steffen, 2011)、股利支付的不同(Michaely and Roberts, 2012)等。本研究表明上市有助于促进公司创新发展，这为理解公司选择上市的行为提供了新的实证支持。其次，本研究为上市是否影响公司创新问题提供了新的证据。现有研究主要关注公司IPO定价效率以及上市后的业绩问题(周孝华等, 2006; 逯东等, 2015; Chemmanur et al., 2010)；尽管也有研究探讨了上市作用于企业创新的效果，但它们关注的是发达国家资本市场环境下的情况，且认为公司上市抑制了企业创新(Bernstein, 2015)。而本文在中国资本市场环境下研究发现公司上市促进了公司创新。这为我国大力推动资本市场发展与完善，进而促进微观企业创新发展具有重要意义。再次，本研究探索并检验了上市促进公司创新的机制。现有研究大都基于上市后某一段时间的数据从资本结构或公司治理角度出发研究它们对企业创新的影响，如，很多学者探讨了资本结构对公司创新的影响(Lerner, 1994; 周方召等, 2013;鞠晓生, 2014;孙早等, 2016)，也有学者考察了公司治理对公司创新的作用效果(Aghion et al., 2013; Chen et al., 2014)。但是，上述研究都没有直接考察上市行为本身所带来的融资约束改善及代理问题作用于企业创新的效果。本研究通过考察上市所带来的融资约束与代理问题的改变进而作用于公司创新的机制，这深化了我们对资本市场作用于企业创新传导路径的认知。
本文其余部分结构安排为第二部分是理论分析与研究假设; 第三部分是研究设计，包括研究样本、变量选择和模型建立；第四部分进行计量结果分析；第五部分为本文结论。
二、理论分析与研究假设企业创新是一个时间相对较长，伴随着较大不确定性与失败可能的过程。通过内部资金支持企业创新，一方面影响企业内部资金的周转效率，另一方面也将给企业带来较大经营风险。而通过外部资本市场支持企业创新具有显著优势，这是因为外部资本市场能够有效发挥其配置稀缺资源、合理定价创新项目、分散风险以及激励约束管理者等功能(King and Levine, 1993; Hsu et al., 2014)。Levine et al.(1998)认为资本市场具有风险分散功能，这样企业创新项目可以通过金融市场把部分风险转移给更多的投资者，从而促进企业创新。Grossman(1976)指出资本市场能够有效进行信息的收集和处理，这样有利于创新项目合理定价，从而可能促进企业创新。资本市场还将通过控制权机制以及股权激励机制对企业管理者带来约束与激励(Fama, 1980, 1976；Jensen and Murphy, 1990)，从而将可能迫使管理者不断提升企业竞争力，促进企业创新发展。我国资本市场经过多年的发展，尽管市场制度还不完善、市场效率仍有待于提升，但是基本的市场框架已经搭建，市场机制已经发挥相应的作用，资本市场在促进企业资金配置方面发挥了应有的基本功能(刘伟、王汝芳, 2006；刘克崮等, 2013)。因此，企业进入资本市场将促进企业创新，为此，我们提出如下假设：
假设1：企业上市将显著促进企业创新。
上市将可能为企业带来全方位的改善，总的来看，这主要体现在企业融资便利性的提高与公司治理的规范。首先, 从融资视角来看，创新项目由于信息不对称程度高，常常受到严重的融资约束(Allen and Gale, 1999; 唐清泉、肖海莲, 2012; 杜金岷等, 2017)。在融资约束下，企业将不得不放弃对净现值为正的项目的创新投资，从而制约企业创新活动。鞠晓生等(2014)研究发现高调整成本和不稳定的融资来源制约着我国企业的创新活动。在公开资本市场上市后，企业外部融资渠道将得到拓展，这一方面体现为外部权益融资渠道更加畅通，另一方面，上市也同时向外部传递了正面的企业信号，这也将拓展企业的外部债务融资渠道(Deboskey and Gillett, 2013)。融资约束的改善将可能促进创新；Rajan (2012)指出公司进入资本市场将提升企业开展需要大量资本支持的创新活动。我国中小企业发展一直受到融资约束的严重影响，由于其信息不对称程度较高，难以吸引外部合理定价资金进入(杨丰来等, 2006; 郭娜, 2013)。公开上市能够降低中小企业的信息不对程度，方便外部资金进入，降低公司内部人的创新风险承担，从而将可能促进企业创新。
从代理问题视角来看，上市引致了公司股权的相关对分散，这将引发企业股东与经理人之间的代理问题。企业的创新活动具有长期性和不确定性，并且失败的可能性大，开展企业创新活动将至少影响当期公司业绩，这将给公司经理层带来很大压力，因此，管理层为了短期利益可能抵制企业创新活动(Ferreira et al., 2014; Acharya and Lambrecht, 2015)。同时，企业上市一般要求建立规范的内部治理机制，也将面对资本市场接管等机制的外部压力，这些都将可能降低企业管理层私利的可能性(Fama, 1980)，从而促进企业创新。对于我国中小企业而言，公司上市也将带来公司股权的相对分散，代理问题将随之产生。但是，我国中小企业一般由创始人或创始团队管控(蒋学跃, 2010; 谭庆美、吴金克, 2011)，所以代理问题将不严重；因此，上市引致的代理问题将不会显著抑制公司创新(抑制效应)。同时，企业上市将促使公司整体治理水平提升，公司治理水平的提升将降低公司代理，从而可能正向影响公司创新(促进效应)。基于代理视角下的上述两类相互抵消的效应，上市通过代理机制将不会显著影响企业创新。为此，我们提出如下假设：
假设2：上市将通过改善企业融资约束从而促进企业创新。
假设3：上市将不能通过改变企业代理问题影响企业创新。
三、研究设计 (一) 研究样本本研究选择我国创业板上市公司作为检验样本来源，其理由如下：第一、根据我国创业板公司上市标准，公司的创新性是进入市场的重要指标，因此，创业板公司创新活动相对活跃，选择这种公司更有利于观测上市对企业创新带来的影响。第二，目前在创业板申请上市被终止审查的公司基本原因是财务问题不规范等造成。第三，我国资本市场一直处于不断发展完善中，其制度在资本市场发展早期不甚完善；而创业板开板较晚，正好处于我国资本市场比较完善的时期，这样，相比较主板与中小板，方便我们最大限度规避制制度变化带来的影响。本研究选择2009-2013年在创业板申请上市的制造业企业为总样本，通过以下标准进行筛选：(1)企业相关创新数据或财务报表符合信息披露准则，剔除重组或并购所导致的专利所有权不详的个体共计47家。(2)为实现上市企业与非上市企业一一配对，尽量采用完全样本以避免随机抽样带来的误差。经过筛选，研究中最终可用样本为176家公司，其中包括于2009年和2010年上市的89家成功上市企业，以及于2012年和2013年申请IPO但终止审查的89家非上市企业。样本公司的分布如表 1。
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表 1 样本公司分布情况 |
基于现有文献，公司创新一般都用研发支出、科研人员比例等度量，本研究我们仿照Bernstein(2015)研究，采用取常用对数后的专利申请数量LgPtnit度量公司创新，原因是企业的专利申请数量从很大程度上反映了公司整体的创新意识、研发能力以及高管人员对科技进步的重视程度。
2. 公司上市自变量本文采用虚拟变量IPO代表企业是否为上市公司，若企业是成功上市的企业则取值1，否则，若企业由于非创新原因造成的终止审查的，则取值0。另外，我们设置虚拟变量T代表企业上市的年份，若年份为企业上市的年份，则取值1，否则，其他年份取值0。最终，我们通过观测交叉项IPO*T系数分析企业上市对其创新能力的影响。
3. 控制变量控制变量主要包括地区变量Area和年龄变量FirmAge，其中地区变量反映公司注册地是否位于东部地区，年龄变量为企业从注册开始到上市(或终止审查)年份时的成立时间。此外我们还控制了行业变量，当公司属于某一行业，则取值1，否则，取值0。
以上各主要变量的定义如下表 2：
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表 2 主要变量及定义 |
本研究首先考察上市是否促进了企业创新，为检验此问题，本研究构建双重差分模型(difference-in-difference model)进行验证。双重差分模型是测量某项政策对经济体影响的因果动态检验的常用工具方法。该方法的基本思路是，选取(政策)变化前形状特征相同或比较相近的控制组与实验组，而后，考察政策变化后受政策影响的实验组相对于没有受到政策影响的控制组在某一获多项特征方面的差异，这种方法虽然难以保证对于实验组(受政策影响)和控制组(未加干预)在样本分配上的完全随机，但是，它却可避免单纯的前后对比或横向对比存在的实验组与控制组在政策变化之前存在的固有差异带来的干扰，从而能够有效分离出政策实施效果对于实验组的影响。
由于上市仅对成功上市的企业造成影响，而对终止审查的企业未造成直接影响，故据此将在创业板成功上市的企业划分为实验组(treatment group)，将终止审查的企业划为控制组(control group)。通过构造这两组样本的双重差分模型，并观察上市变量与年份变量的交叉项来考察上市行为是否促进企业创新。另外，本文选择同样在创业板终止审查的企业作为对照组，是因为考虑到“上市”实施期间，这两组公司同样面临创业板上市的审查要求，从而可尽量控制实验组与控制组的重要特征分布稳定，更贴近双重差分模型的假设条件和内在要求。基于此，本文建立如下双重差分模型：
| $ LgPt{{n}_{it}}={{\beta }_{1}}+{{\lambda }_{1}}{{T}_{i}}+{{\lambda }_{2}}IP{{O}_{i, t}}+{{\lambda }_{3}}{{T}_{i}}*IP{{O}_{i, t}}+{{\lambda }_{4}}{{X}_{i, t}}+{{\varepsilon }_{it}} $ | (1) |
其中，LgPtnit表示企业i在第t年的创新；Xit为控制变量组成的向量组包括地区变量Area与年龄变量FirmAge；μi为个体的固定效应，εi, t为扰动项。本文着重关注T与IPO变量的交叉项IPO*T，该系数即表示实验组在上市年份的前后差异减去控制组在终止审查年份前后的差异。
值得说明的是，由于各企业可以自由决定上市的板块以及何时上市，模型(1)面临变量IPO内生性的干扰，从而导致OLS估计出的结果不具有一致性并导致有偏估计。故本研究将差分模型继续拓展为固定效应差分模型从而过滤静态变量的干扰，即：在模型(1)中引入个体固定效应μi，建立如下模型进行稳健性检验。LgPtnit=β1+λ1Ti+λ2IPOi, t+λ3Ti*IPOi, t+λ4Xi, t+μi+εit。
进一步，本研究还将考察上市促进企业创新的机制/路径，这里我们首先考察上市是否通过改善融资约束进行促进企业创新，其次考察上市是否通过影响代理问题进而作用于企业创新。为此，我们构建如下模型(2)检验上市、融资约束与企业创新之间的关系，具体如下：
| $ \begin{align} &LgPt{{n}_{i, t}}={{\beta }_{0}}+{{\beta }_{1}}\times {{T}_{i}}+{{\beta }_{2}}\times FinConstr{{n}_{i, t}}+{{\beta }_{3}}\times {{T}_{i}}\times FinConstr{{n}_{i, t}}~ \\ &+{{\beta }_{4}}\times Profi{{t}_{i, t}}+{{\beta }_{5}}\times Siz{{e}_{i, t}}+{{\beta }_{6}}\times Deb{{t}_{i, t}}+{{\beta }_{7}}\times Industry+{{\varepsilon }_{i, t}} \\ \end{align} $ | (2) |
这里，LgPtnit表示企业i在第t年的创新；FinConstrnit代表企业i在第t年的融资约束。控制变量包括净利润率(Profitit)、公司规模(Sizeit)、负债率(Debtit)、α为行业虚拟变量。εi, t为扰动项。其他变量与模型(1)一致。
相似地，我们构建如下模型(3)检验上市、代理成本与企业创新之间的关系，具体如下：
| $\begin{align} &LgPt{{n}_{i, t}}~={{\beta }_{0}}+{{\beta }_{1}}\times {{T}_{i}}+{{\beta }_{2}}\times Agenc{{y}_{i, t}}+{{\beta }_{3}}\times {{T}_{i}}\times Agenc{{y}_{i, t}}~ \\ &\ \ \ \ \ \ +{{\beta }_{4}}\times Profi{{t}_{i, t}}+{{\beta }_{5}}\times Siz{{e}_{i, t}}+{{\beta }_{6}}\times Deb{{t}_{i, t}}+{{\beta }_{7}}\times Industry+{{\varepsilon }_{i, t}} \\ \end{align} $ | (3) |
这里，Agencyit是公司代理成本变量，εi, t为扰动项。其他变量的含义同模型(2)。
四、实证结果及解释 (一) 描述性结果表 3报告了本研究所用主要变量的描述性统计特征。企业专利创新变量LgPtn的均值为0.840，而最大值为2.111，最小值为0，说明不同的样本企业创新活动存在一定差异。IPO变量的均值为0.5，这是由于我们匹配的样本中一半是成功上市的企业，一半是终止上市的企业。样本公司的代理成本变量Agency均值为0.115，最大值为1.196，最小值为0.014，说明企业存在代理问你，且不同企业代理问题存在差异。样本公司的融资约束变量FinanConstrn均值为0.032，最大值为1.572，最小值为-1.071，说明不同企业的融资约束问题存在差异。其他变量在样本中也存在一定的波动。
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表 3 主要变量描述性统计结果 |
表 4对企业在申请上市前后一年的专利申请数量的变化做了统计，其中Panel A是成功上市企业的情况，结果显示，上市企业上市一年后的平均专利数量较上市前一年均呈现明显增长，特别是2010年创业板上市企业的平均专利数量增长量达200%。Panel B终止上市企业的专利创新变化情况，结果显示，终止审查企业在终止审查后一年的平均专利数量有略微下降趋势，较终止审查前一年的平均专利数量平均下降2个单位。这为后续进一步的研究奠定观测基础。
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表 4 申请上市的企业专利创新情况统计 |
其次，本研究对成功上市的企业在其上市前后的主要变量进行了均值比较T检验，检验结果如下：企业创新变量(LgPtn)在上市前后第一年的均值分别为0.775和0.970，均值比较T检验结果在1%的水平上显著；企业创新变量(LgPtn)在上市前后第二年的均值分别为0.599和1.082，其均值比较的T检验结果也在1%的水平上显著；初步表明上市后企业创新存在显著提升。余下变量均为上市前后第一年的数据，企业代理变量(Agency)在上市前与上市后的均值分别为0.101与0.129，其均值比较的T检验结果也在1%的水平上显著，这初步说明上市前后公司代理问题也存在显著差异。企业融资约束变量(FinanConstrn)在上市前与上市后的均值分别为-0.054与0.118，其均值比较的T检验结果也在1%的水平上显著，这初步说明上市前后公司融资约束也存在显著改善。其他变量在上市前后的均值也存在显著差异。
(三) 上市与企业创新之间关系的双重差分模型检验结果接下来，我们通过双重差分模型的回归来考察上市与企业创新之间的关系。在进行双重差分检验之前，我们首先对样本中上市成功(处理组)样本公司与上市失败(控制组)样本公司进行样本平行性检验，检验结果如表 6。表 6结果显示，上市前两年(Before2)与上市前一年(before1)变量前面系数在统计上都不显著，而上市当年(Current)、上市后一年(After1)与上市后二年(After2)变量前面的系数在统计上都显著为正，这验证了处理组样本与控制组样本的平行性。
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表 5 主要变量的均值T检验结果 |
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表 6 上市前后控制组与处理组平行性检验结果 |
接着，我们利用双重差分模型检验上市与企业创新之间的关系。表 7汇报了双重差分模型的回归结果，其中列(1)与(2)是混合面板差分模型的结果，列(1)是没有控制变量的结果，列(1)中T与IPO变量的交叉项IPO*T和公司创新变量呈正相关关系，且其在5%的统计水平上显著。列(2)是有控制变量的结果，列(2)中T与IPO变量的交叉项IPO*T和公司创新变量呈正相关关系，且其也在5%的统计水平上显著。假设1得到了验证，这表明公司上市显著促进了企业创新。
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表 7 上市与企业创新之间关系的双重差分模型回归及稳健性检验结果 |
进一步地，考虑到各企业可以自由决定上市的板块以及何时上市，因此该模型面临变量IPO内生性的干扰，从而导致OLS估计出的结果不具有一致性并导致有偏估计。故在此基础上，本研究将差分模型继续拓展为固定效应差分模型从而过滤静态变量的干扰，即：在研究中引入虚拟变量表示个体固定效应μi，回归结果如表 7中列(3)与列(4)，其中列(3)是没有控制变量的结果，列(3)中T与IPO变量的交叉项IPO*T和公司创新变量呈正相关关系，且其在1%的统计水平上显著。列(4)是有控制变量的结果，列(4)中T与IPO变量的交叉项IPO*T和公司创新变量呈正相关关系，且其也在1%的统计水平上显著。假设1也得到了验证，这进一步反应公司上市显著促进了企业创新。
此外，为深入检验我们研究的稳健性，我们采用上市前三年和上市后两年的累计专利数量替代前面的因变量进行稳健性检验，其结果如表 7中列(5)与列(6)所示，其中，交叉项IPO*T和公司创新变量依旧呈显著正相关关系。者进一步表明公司上市显著促进了企业创新。
(四) 上市影响公司创新的机制上述结果表明上市促进了企业创新，但是上市究竟是如何促进企业创新的呢？现有研究表明，上市给企业带来的变化主要体现在两个方面，第一，企业上能够改善公司外部融资，从而缓解公司的融资约束(Hall and Lerner, 2010; Bernstein，2015)。因此，企业上市将可能通过改善企业融资约束进而促进企业创新。另一方面，上市需要相对健全的公司治理架构，上市后企业将面临外部市场的治理力量(Aghion et al., 2013; Chen et al., 2014)。上市也将可能通过改善公司治理，约束管理者的代理行为从而促进企业创新；同时，上市带来了公司股权结构的相对分散，因此，上市后代理问题将可能严重；也将抑制公司创新。那么，企业上市究竟是通过改善融资约束这个渠道促进了企业创新，还是通过影响代理问题进而作用于企业创新呢？这里我们将通过检验模型(2)与模型(3)来回答这个问题。
表 8汇报了上市影响企业创新渠道的回归结果，其中融资约束模型汇报的是上市通过影响融资约束进而影响企业创新的结果，该结果显示，公司上市T和融资约束FinConstrn的交叉项T*FinConstrn与企业创新呈正相关关系，且其在5%的统计水平上显著。假设2得到了验证，这表明，上市通过改善融资约束从而促进了企业创新。代理模型汇报的是上市通过影响代理进而影响企业创新的结果，该结果显示，公司上市T和融资约束Agency的交叉项T*Agency与企业创新呈正相关关系，但是，其在统计上不显著。假设3没有得到验证，这表明，上市没有通过缓解代理从而促进企业创新。
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表 8 上市影响企业创新的机制回归结果 |
为了进一步考察公司上市影响创新的机制, 我们分别用公司现金持有净额/总收入来度量公司融资约束, 以及用公司资产周转率的倒数来度量代理问题, 重新进行的检验结果如下表 9。检验结果表明, 公司上市影响创新的机制是稳定的。
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表 9 上市影响企业创新的机制稳健性检验结果 |
此外，关于上市是否影响公司融资约束或代理问题，我们采用如下一阶差分模型对该问题进行了直接检验：
| $ \begin{align} &FinConstr{{n}_{i, t+1}}~={{\alpha }_{1}}+{{\alpha }_{2}}{{T}_{i}}+{{\alpha }_{3}}Profi{{t}_{i, t}}+{{\alpha }_{4}}Siz{{e}_{i, t}}+{{\alpha }_{5}}Deb{{t}_{i, t}}~ \\ &\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ +{{\alpha }_{6}}Industry+{{\varepsilon }_{i, t}}~ \\ &Agenc{{y}_{i, t+1}}={{\alpha }_{1}}+{{\alpha }_{2}}{{T}_{i}}+{{\alpha }_{3}}Profi{{t}_{i, t}}+{{\alpha }_{4}}Siz{{e}_{i, t}}+{{\alpha }_{5}}Deb{{t}_{i, t}}~ \\ &\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ +{{\alpha }_{6}}Industry+{{\varepsilon }_{i, t}} \\ \end{align} $ |
这里，FinConstrni，t+1代表上市企业i在第t+1年的融资约束，Agencyi，t+1是上市企业代理成本变量。控制变量包括净利润率(Profiti，t)、公司规模(Sizei，t)、负债率(Debti，t)、Industry为行业虚拟变量。εi, t为扰动项。这里着重关注T的系数α2，该系数即表示上市导致的融资约束或委托代理的变化。
检验结果如下表 10，该结果表明上市确实改善了公司融资约束；但是上市对公司代理问题没有产生显著影响。
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表 10 上市影响企业融资约束、委托代理的回归结果 |
本研究利用手工收集2009-2013年在创业板市场申请上市的制造业企业样本以及企业创新专利变量，经过对成功上市企业与终止上市企业的样本匹配，运用双重差分模型考察了上市是否促进我国创业板制造业企业创新问题，研究结果表明，上市显著促进了企业专利创新。进一步地，我们探讨了上市促进企业创新的机制，结果发现，上市通过改善融资约束显著促进了企业创新，而上市通过影响公司代理问题进而作用于企业创新的效果不显著。
本研究具有重要的理论与现实意义，理论上，本研究为金融发展尤其是直接金融发展促进企业创新、以及促进企业创新的主要机制提了新的证据，现有相关关于资本市场促进企业创新的研究大都基于上市后公司数据的研究，本研究选择上市作为观测点，通过运用双重查分模型对比企业上市前后的企业创新变化，验证了上市确实促进企业创新的理论预测。实践上，本研究为我国进一步发展与完善资本市场，进而促进经济转型、创新发展提供了新的政策依据。我国当前正处于经济转型发展的关键时期，从改进与提升资本市场的融资机制与治理机制角度，完善促进经济创新发展的资本市场环境，将有助于加快我国经济创新转型。
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