改革开放以来，我国经济持续高速增长，经济总量已跃居世界第二。但从2011年开始，我国经济增速逐年下滑，经济发展进入了一个相对中低速的经济新常态。宏观来看，着眼于总需求管理的经济政策收效不如以前，供给侧结构性改革成为了当前经济改革的重点。随着人力成本的不断提高和环保压力的日益严峻，资源型生产要素的价格不再具有明显优势，那么只有通过技术创新才能重新组合生产要素，创造新的经济增长点。企业，不仅是重要的微观经济主体，也是产生技术创新的重要源泉。因此，推动企业进行技术创新成为了供给侧结构性改革重要的着力点。　　企业进行技术创新主要是为了所获得更强的市场竞争力和高额利润，而影响企业进行技术创新的来源可分为内部和外部两种。其中，企业的股东背景、高管团队特征等属于内部因素；而政府技术创新补贴、融资约束结构等则是外部因素。企业进行技术创新的表现主要也有两种：一是组建研发团队、支出研发费用等技术创新的投入，二是专利、著作权等技术创新的产出。　　本文的研究出发点在于企业进行技术创新需要耗费巨大的资金，并且大部分企业面临不同程度的融资约束。从金融体系的功能来看，融通资金和分散风险显然是支持企业进行技术创新的，我国设立中小板和创业板市场的初衷也正在于此。那么，我国的资本市场对企业的技术创新认可吗？或者说，我国的资本市场更认同何种类型的高新技术企业？　　本文的研究基于一个简单的逻辑：并非任何技术创新投入都能为企业带来技术创新产出，但企业要想获得技术创新产出必须进行技术创新投入。并且随着技术创新的不断深入，技术创新的边际投入会越来越大，因此需要企业不断提高技术创新投入。　　因此，本文提出核心假设——不断提高研发投入强度的企业更受资本市场的认可。事实上，本文的核心假设有两个内涵：一是资本市场可能并不会认可某一期研发投入强度，而更关注企业研发投入强度的长期趋势；二是资本市场更认可研发投入强度不断提高的企业，而并不认可研发投入强度呈下降趋势的企业。为了验证这两个内涵，本文从理论和实证两个方面进行了研究。　　本文首先对技术创新活动和研发投入强度的概念进行了界定，通过梳理和总结文献进一步明确了研究方向。借鉴信息经济学的研究方法，本文构建了一个简单的数理模型，从理论上进行了论证。模型假定，市场上存在两种类型的企业，分别是创新成功后收益率高的企业（H型企业）和创新成功后收益率低的企业（L型企业），并且这两种企业都存在一定程度的融资约束，因而需要通过资本市场获得投资者的资金支持。建模的思路是：在给定投资者总回报率非负约束的条件下，企业追求自身利润的最大化，而最优研发投入强度是该模型的最优解。在信息不对称情形下（Asymmetric Information Model， AIM模型），H型企业和L型企业都不能被市场辨出，因而两类企业只好都选择相同的研发投入强度。在信息对称情形下（Full Information Model，FIM模型），H型企业会选择更高的研发投入强度而L型企业则会选择更低的研发投入强度。将AIM模型和FIM模型结合起来看，可以得到两个结论：一是L型企业可能借助信息不对称而选择较高的研发投入强度来获得投资者的资金支持；二是长期来看，H型企业有进一步提高研发投入强度的激励，而L型企业不仅难以维持高强度的研发投入强度，还有降低研发投入强度的趋势。因此从信息经济学的视角来看，该理论模型支持本文核心假设的两个内涵，同时也为实证模型提供了理论支撑。　　基于核心假设及其两个内涵，本文在实证建模部分共提出5个待检假设，从首次公开发行（IPO）后的短期市场表现、上市以后的二级市场表现和股票投资策略研究等三个方面展开，其中前两个方面的研究采用多元线性回归模型（检验假设H1a，H1b，H2a，H2b），股票投资策略的研究采用构造投资组合进行分组对比的方法（检验假设H2c）。所有假设如下：　　H1a：IPO前三年研发投入强度呈递增趋势的公司，在IPO后的短期市场表现更好。　　H1b：在解释IPO后的短期市场表现方面，IPO前三年研发投入强度递增的趋势比IPO前的研发投入强度更好。　　H2a：前三年研发投入强度呈递增趋势的公司在二级市场表现更好。　　H2b：在解释二级市场表现方面，前三年研发投入强度递增的趋势比前一年的研发投入强度更好。　　H2c：长期持有不断提高研发投入强度公司股票的收益率更高。　　在多元线性回归模型中，研究对象为472家创业板上市公司，共有两个数据框：一是研究IPO短期市场表现的混合截面数据（上市时间截止到2015年底），二是研究二级市场表现的非平衡面板数据（2011年5月至2016年4月）。其中，被解释变量共有4个：用IPO后20个交易日的累积收益率（HR），结合发行首日收盘价和连续涨停板个数构造的收益率（IPOR）来衡量IPO后短期市场表现；用月平均超额收益率AR和资本资产定价模型alpha来衡量二级市场表现。解释变量共有5组：滞后一年的研发投入强度（RD），由过去三年研发投入强度构造的新变量——研发投入强度增幅（RDK）和研发投入强度趋势（RDkd），以及滞后一年的研发投入强度和两个新变量的相加项（RD+RDK和RD+RDkd）。其中，研发投入强度增幅（RDK）衡量的是过去三年研发投入强度的平均增长幅度，研发投入强度趋势（RDkd）为正表示过去三年研发投入强度呈递增趋势。综上所述，共有4组20个多元线性回归模型。在稳健性检验中，本文分别用滞后两年、滞后三年的研发投入强度和IPO后30个交易日的累积收益率HR30分别代替前述模型中的对应变量，得到35个稳健性检验模型。上述55个多元线性模型的回归结果基本一致：研发投入强度趋势（RDkd）与IPO后的短期市场表现显著正相关，研发投入强度增幅（RDK）与上市后的二级市场表现显著正相关，但不论滞后几期的研发投入强度（RD）与股票在资本市场上的表现都不显著相关。换句话说，投资者在IPO后的短时间内更关注公司在上市前三年的研发投入强度是否呈现递增趋势，而在上市以后的二级市场上更认可前三年研发投入强度增幅较大的公司，但都不会只关注过去某一年的研发投入强度。　　在股票投资策略研究中，考虑到上市公司必须在每年的4月底之前披露上一年的会计年报，因此时间区间取为2011年5月至2016年4月，共5个投资年度区间。本文分别以“过去三年的研发投入强度增幅（RDK）”和“过去一年的研发投入强度（RD）”为指标，对上一年已上市的公司在同行业内进行排序，选取排名靠前（T）和排名靠后（B）公司的股票构成当年的投资组合，即PTRD(t,θ)、PBRD(t,θ)、PTRDK(t,θ)和PBRDK(t,θ)，其中t表示投资年度区间，θ表示分位点，取值为25%、10%、5%、3%和1%。通过对比研究同一指标下两种组合的年度收益率和多年累积收益率，得到两个结论：一是以“过去一年的研发投入强度（RD）”为指标的两种投资组合的年度收益率和累积收益率并无明显差异；二是“过去三年的研发投入强度增幅（RDK）”指标排名靠前投资组合PTRDK的年度收益率和累积收益率比排名靠后投资组合PBRDK更好，并且随着分位点θ的取值越小，这两种投资组合的累积收益率差异更大。　　综上所述，本文提出的核心假设及其两个内涵在理论上和实证上都得到了验证。据此，本文建议进一步加强对上市公司董事会报告信息披露真实性的监管，进一步规范上市公司披露R&D研发支出信息的格式。　　本文的创新点主要体现在三个方面。一是研究视角创新，不同于以往文献所关注的某一期研发投入强度，本文认为持续的或者呈现递增趋势的研发投入强度更能反映企业的研发创新能力，也更可能得到资本市场投资者的关注。二是实证建模创新，通过手工搜集了472家上市从IPO前三年至2015年末的3570条R&D研发支出年度数据，构造了研发投入强度增幅（RDK）与趋势（RDkd）作为主要解释变量，结合首日表现以及后续多日的市场表现定义了IPO收益率作为被解释变量之一，设计了检验IPO后短期市场表现和上市以后二级市场表现的实证模型和稳健性检验模型，对比研究了以不同指标排名的投资组合的收益率差异。三是应用前景创新，为广大投资者、政府和资本市场监管层评估高科技公司潜在创新能力提供了新思路，丰富了筛选真抓实干型公司的新方法。　　受研究能力和研究时间的限制，本文主要存在两点不足：一是理论模型比较简单，不能完全反映我国创业板上市公司真实的研发投入决策过程和研发投入强度分布结构，从目前更为前沿的理论模型来看，随机动态模型可能更适合。二是实证部分虽然通过发行中签率以及首发当月的换手率控制了投资者情绪因素，但还不够细致，在未来的研究中可以考虑选取媒体报道数量或者媒体报道用词倾向等变量进一步控制投资者情绪，再研究研发投入强度趋势对市场表现的影响。