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摘要：鉴于IPO上市后业绩变脸事实的广泛存在，以2015—2017年在中小板上市的72家高新技术企业为研究对象，分析与揭示研发投入相关指标与高新技术企业IPO上市后业绩变脸的相关性。具体而言，首先，通过对有关偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力4个维度6个指标的Friedman分析及Nemenyi两两比较，说明中小板高新技术企业IPO上市后业绩变脸频出的事实;其次，基于对研发投入指标的相关性分析、多元线性回归分析与稳健性检验等，研究得出研发投入占营业收入比例的变化量、研发人员比例变化量、无形资产（去除土地使用权）占净资产比例变化量这些短期研发投入指标与IPO上市后业绩变脸的不具有显著相关性，而有效专利数量这个反映长期研发投入的指标与IPO上市后业绩变脸呈现显著的负相关关系;最后，就短期研发投入变化量与IPO后业绩变脸不具有显著相关性进行了原因剖析，并针对高新技术企业和政府分别提出了相关政策性建议。
关键词：高新技术企业;IPO;业绩变脸;研发投入;多元线性回归分析
中图分类号：F 224文献标识码：A文章编号：1672-7312（2021）03-0302-11
The Relationship of Enterprises Performance
Change after IPO and R&D Input
——Based on the Empirical Survey of SME Board
Listed Hightech EnterprisesJIA Xiaoxia，QIAN Xinlei
（School of Management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）
Abstract：In view of the widespread enterprise’s performance change after IPO，taking 72 hightech enterprises listed on the SME board from 2015 to 2017 as the research objects，whether the indicators related to R&D investment have a significant negative correlation with the performance changes of ightech enterprises after IPO is analyzed in this article.Specifically，first of all，through Friedman’s analysis of the six indicators of the four dimensions of solvency，operating ability，profitability and growth capacity，and the subsequent Nemenyi’s pintopair comparison，the fact of performance change after IPO is verified.Secondly，based on the correlation analysis of R&D investment indicators，multiple linear regression analysis and robustness test，these shortterm indictors including the proportional variation of R&D input occupying business revenue（ΔINP），the proportional variation of R&D personnel （ΔPER），the proportional variation of intangible asset after removing Land tenure occupying net asset（ΔPIA） are not of remarkable correlation with performance change after IPO.While as the longterm reflective indictor，valid patent number（PAT） presents the remarkable negative correlation with performance change after IPO.Last but not the least，the reason why the correlation of shortterm R&D input indictors and performance change after IPO is not remarkable may be analyzed and the corresponding policy suggestions are proposed from the viewpoint of hightech enterprise and government.
Key words：Hightech enterprises;IPO;Performance change;R&D input;Multiple linear regression analysis
0引言
IPO作為一种发行自身证券进行直接融资的方式，深受中小企业的喜爱。2004年中小板设立的初衷，本意是为中小企业提供畅通的融资渠道，然而却成为一些企业，尤其是中小板高新技术企业圈钱的工具，由此导致IPO上市前后变脸现象频出。更有甚者，在上市一年内就大幅度下调业绩预期，与上市前招股说明书中披露的财务指标形成了巨大落差，也带来了IPO整体市场投资的低落情绪。而对于高新技术企业而言，研发投入是首当其冲的一个重要支出项，面对资本回报压力与内在创新动力，短期收益最大化目标与企业研发投入的长期不确定性特征，构成了IPO上市前后企业最大的目标差异和内部治理冲突。因此，对于中小板高新技术企业而言，探析研发投入在IPO业绩变脸频出背后的真相担当，就成为一个兼具理论价值和现实意义的研究选题。 1文献回顾
1.1IPO业绩变脸的影响因素
国外学者对于IPO后业绩变脸的相关研究，早期大多根据代理成本的增加分析产生IPO上市后业绩变脸的原因，之后随着利益相关者理论，盈余管理理论的兴起，探究IPO业绩变脸因素的文献开始大量涌现。
RITTER J R是最早关注并研究IPO上市后业绩变脸问题，他收集了1 526家1975—1984年的IPO数据，发现随着交易费用的增加，IPO上市后的公司表现相对于投资者的预期，愈来愈差＼[1＼]。JAIN B A，KINI O研究发现公司上市后业绩呈现了明显的下降趋势，并且这种下降与上市前的规模相关性较强。尽管投资者对于企业较为乐观的预期会促进销售金额的增长，但这些增长被认为不足以改变IPO后企业业绩仍然下降的结果＼[2＼]。PAGANO M，PANETTA F，ZINGALES L采集意大利上市公司数据，研究阐释IPO后业绩变脸的事实，提出意大利资本市场最具影响的因素是错误的发行定价，而较高的代理成本，较高的企业税负也是导致其IPO后业绩下降的原因，并且企业的规模越大，IPO后业绩的变脸程度就越大＼[3＼]。GOMPERS P A，LERNER J以1935—1972年在纳斯达克上市的3 661家公司为样本，发现在事件时间买入并持有异常收益时，这些股票往往会出现IPO后业绩变脸的现象＼[4＼]。ESPENLAUB S，GOYAL A，MOHAMED A （2016）通过整理和分析2000—2008年期间32个国家中的7 627个IPO上市公司的数据，证实完善的法律体系显著延长了企业在IPO的存活时间;在拥有源自英国普通法体系的法律机构的国家，IPO的存活时间比那些拥有民法体系的国家要长近40% ＼[5＼]。
相比于国外聚焦于治理结构、政治关联、盈余管理，法制制度等多角度影响因素的研究，国内关于IPO业绩变脸的研究起步较晚，目前主要集中于盈余管理因素的探究上。典型研究有：陈祥有研究得出IPO前盈余管理的程度越大，IPO后业绩变化的程度越大＼[6＼]。蔡春，李明，和辉研究得出应计盈余管理对短期业绩的影响明显大于对长期业绩的影响，而真实盈余管理对短期业绩的影响程度明显小于对长期业绩的影响程度＼[7＼]。逯东，万丽梅，杨丹研究发现政治关联与IPO后业绩变脸有显著正相关关系，发审委联系对业绩变脸的影响不显著＼[8＼]。宋顺林，辛清泉通过对2004—2012年中国IPO上市公司的研究，得出企业在IPO上市时存在的隐性成本对IPO后企业的业绩有显著影响，呈现一定程度的负相关关系，并且有隐性成本的企业在IPO后的财务指标情况与资本市场上的表现与没有隐性成本的企业相比较差＼[9＼]。贾德奎，卞世博研究得出在招股说明书文本中的负面语调越强，IPO业绩变脸的可能性越大＼[10＼]。刘迪，赵向芳，薛成研究表明异常审计收费与IPO后业绩变脸呈显著正相关关系，并且当券商声誉较差与公司注册地市场化程度较低时正相关关系更显著＼[11＼]。张科举研究说明了有风险投资参股的存在对企业IPO当年与上市前2年的企业业绩相关性显著，对IPO后3年的企业业绩相关性不显著＼[12＼]。杨世峰研究得出选择在证券承销领域具有明显市场优势的承销商会减少IPO后业绩变脸的发生，选择较大的会计师事务所会增加IPO后业绩变脸的现象＼[13＼]。陶萍，任启芳研究得出超募率、抑价率和制造业行业因素与IPO后业绩变脸的正相关关系显著;而风险投资、盈余管理与IPO后业绩变脸的负相关关系显著;而股权集中度、股权制衡度以及上市首日市盈率与IPO后业绩变脸的关系不显著＼[14＼]。
1.2IPO业绩变脸与研发投入
GUO R J，LEV B，SHI C研究得出影响IPO短期和长期业绩的一个主要原因是发行者的研发活动。实证研究表明，发行者的研发强度与IPO短期内业绩下降呈正相关关系，也与IPO的长期业绩呈正相关关系＼[15＼]。CHIN C L，LEE P，KLEINMAN G等研究提出拥有更多创新资本的公司预计将产生更多的未来现金流入，拥有更多研发投资、专利数量和专利被引用次数的公司，其短期内价值被低估的幅度更大，即在短期IPO后的业绩表现更差。此外，尽管IPO公司的长期业绩普遍下滑，但创新资本水平较高的公司表现优于创新资本水平较低的公司＼[16＼]。BHARAT A J，OMESH K实证研究表明企业在上市前相关研发投资有益于企业IPO后业绩的改善，经行业調整后的研发投资越多，IPO上市后公司的生存概率越高，生存时间也越长。可见上市前研发投资对于公司在IPO后的业绩呈正相关关系＼[17＼]。FEDYK T，KHIMICH N实证研究表明盈余是研发投入不足的公司的主要价值驱动因素，而研发支出是过度投资的公司的主要价值驱动因素，那些能够通过减少研发支出来避免损失的公司更有可能在研发上投资不足。对研发投资不足的公司，其IPO后短期和长期经营业绩也会下降，但不会因业绩不佳而出现较高的退市频率。研究发现，在IPO后长达2年的时间里，研发投入不足和研发投入过剩都与未来的业绩回报呈负相关＼[18＼]。ZHOU G R研究发现在产品开发上取得进展并最终实现商业化的公司可能会在IPO后生存得更久，且研究表明，上市前的创新能力对IPO后股票的市场表现和IPO后企业的业绩呈正相关关系，创新能力越强，代表着企业未来业绩越好，股票表现也会越好＼[19＼]。国内学者李子举通过分析惠伦晶体的IPO前后业绩变化的因素，提出创新能力不足是导致惠伦晶体在IPO后业绩下滑的重要原因＼[20＼]。马欢欢以精艺股份为案例研究对象，论证了因缺少研发投入而导致企业在IPO后业绩变脸的现象＼[21＼]。
2变量选取与研究设计
2.1提出假设
就研发投入与企业绩效的关系而言，谢修齐研究得出研发投入对企业短期业绩的促进作用较小，对于长期业绩的促进效果更强＼[22＼]。鉴于高新技术企业一般通过研发投入占营业收入比例来衡量研发情况，且因为IPO中募集资金是对公司流动资金的补充，这就使得高新技术企业在IPO上市后研发投入会有明显的变化，故选用研发投入占营业收入比例的变化量作为反映高技术企业IPO上市后业绩变化的影响变量，具有充分的代表性。进一步地，基于投资与开发理论，研发投入具有时间周期长、投入金额大的特点，且通过“研究费用”账户转出的金额明显超过进入“无形资产”账户的金额，由此，IPO上市后业绩变脸在所难免，故提出假设： H1：研发投入占营业收入比例的变化量与IPO上市后业绩变脸呈负相关关系，即IPO前后研发投入占营业收入的比例变化量越大，IPO后业绩下滑的程度越大。
同样，就研发人员比例与企业绩效的关系而言，梁莱歆，曹钦润曾经提出研发人员比例与研发支出之间存在显著的正相关关系＼[23＼]。那么，考虑到研发投入中研发人员的人工成本占比很高这一事实，研发人员比例变化量也相应成为衡量高新技术企业研发投入的一个重要指标，因此提出假设：
H2：对高新技术企业而言，研发人员比例变化量与IPO业绩变脸呈负相关关系，即IPO前后研发人员占员工人数比例的变化量越大，IPO后业绩下滑的程度越大。
刘萍，毛宁研究发现无形资产占比对于企业当期业绩产生的影响是负相关的，并且负相关关系显著＼[24＼]。根据研究与开发理论，高新技术企业的无形资产时间周期较长，在短期内的投入并不能产生明显的收益，可能呈现一定的负相关关系。而在研发投入中有一部分会通过资本化转为无形资产，并且在无形资产附注中的土地使用权相比于其他无形资产而言，与研发投入的相关性较弱，而且土地使用权的金额相对较大，对实证分析的准确性会产生较大的影响。由此，考虑无形资产较长的开发周期，前期较多的投入资金，样本高新技术企业去除土地使用权项目后的无形资产对应的金额，在短期内未必能为企业带来明显的收益，提出假设：
H3：对高新技术企业而言，无形资产（去除土地使用权）占净资产比例变化量与IPO后业绩变脸呈负相关关系，即IPO前后的无形资产（去除土地使用权）占净资产比例变化量越大，IPO后业绩下滑的程度越大。
司训练，商慧，孔祥超研究得出研发投入这一变量对技术创新（有效专利数量）有显著的正相关性＼[25＼]。鉴于有效专利数量在一定程度上作为研发投入的最终成果，是反映研发产出很重要的一部分，基于研发从开始到取得成果具有周期长、不确定性大的特点，对于高新技术企业而言，拥有的有效专利数（包括发明专利，外观设计和实用新型）越多，表明企业越重视研发。从一定程度上说，较多的有效专利数量反映了高新技术企业在IPO上市后的研发投入金额相比于IPO前变化量较大，而这种较大的变化量使得研发投入在短期产生的业绩回报并不明显，因此提出假设：
H4：对高新技术企业而言，有效专利的数量与IPO上市后业绩变脸呈负相关关系，即IPO当年的有效专利数量越多，IPO上市后业绩下滑的程度越大。
综上，研发投入占营业收入的比例变化量，研发人员比例变化量，无形资产占净资产（去除土地使用权）比例的变化量，可以衡量IPO前一年到IPO后一年的研发投入，即作为短期与研发投入相关的指标，数据的时间跨度为3年。而专利具有时间周期长，风险性大的特点，时间跨度相对于上述3项指标而言较长，因此以有效专利数量代表与研发投入相关的长期指标。
2.2样本选择与数据来源
文中选择的数据是2015—2017年在中小板上市的72家高新技术企业，对IPO上市后业绩变脸的实证研究主要运用IPO前一年与IPO上市当年与IPO后一年共3年年报中的数据，根据所选数据情况，筛选原则为：①剔除样本数据存在异常或缺失的上市公司;②剔除金融类上市公司;③剔除样本期内被ST，*ST，PT的上市公司;④因2018年的IPO后一年的年报数据仍未披露，故2018年上市的中小板高新技术企业被剔除;⑤因2014年IPO重启，并且2014年中因为发行问题有过暂停，所以剔除了在2014年及之前在中小板上市的高新技術企业。文中财务数据选自国泰安数据库，巨潮资讯网，新浪财经，上市公司的招股说明书与上市公司的年报等，以SPSS 25.0为主，EVIEWS 9.0为辅对所收集的数据进行实证分析。
2.3模型设计与变量选取
针对IPO上市后当年业绩指标已有较多学者进行了探索，典型如王渺熠＼[26＼] 、阙天益＼[27＼]均选择ΔROE作为衡量IPO业绩变脸的指标;同样，宋顺林，辛清泉界定ΔROE为上市前一年到上市后一年的业绩变化，并用于IPO业绩变脸的模型测度;刘迪也是将ΔROE作为被解释变量进行度量。这里，对于具有明显低资产负债率特征的高新技术企业而言，其大多通过权益资本进行融资，而权益资本本身资本成本低的天然优势无疑使得ROE成为最能反映企业对权益资本利用效率的一大指标。
文中定义净资产收益率变化比例ΔROE为因变量，定义研发投入占营业收入比例变化量△INP、研发人员比例变化量ΔPER、有效专利数量PAT、无形资产占净资产比例变化量ΔPIA为自变量，定义规模SCA、资产负债率变化量ΔDEBT、总资产周转率变化量ΔTAT、每股收益变化量ΔEPS、董事会成员规模BOA为控制变量构建多元回归模型。
ΔROE=α0+β1ΔINV+β2ΔPER+β3PAT+β4ΔβPIA+β5SCA+β6ΔDEBT+β7BOA+β8ΔTAT+β9ΔEPS+ε
3实证结果分析
3.1描述性分析
观察ΔROE可知，从最大值看，并不是所有企业IPO后都产生了下降的ΔROE，但从最小值来看，下滑了近95%，说明部分企业的业绩变化幅度相对较大。此外，从中位数与平均值的关系来看，中位数小于平均值，说明大部分公司业绩变化幅度较大。ΔINP较为稳定，平均变化比例也就02%，可见在IPO前后研发投入占营业收入变化比例很小，样本高新技术企业IPO后对研发的重视程度仍不足，从ΔPER，ΔPIV这2个与研发相关的指标上也可以体现出这一点，而从PAT上来看，有效专利数量尽管取了对数，最大最小值之间的差距仍有10倍之多，可见样本高新技术企业在研发投入的产出上差异很大。而从BOA来看，董事会成员人数变化相对较小，可见高新技术企业管理层的人员结构都较为类似，ΔDEBT最小值与最大值之间的差异较大，可见样本高新技术企业融资策略上差异较大，平均值小于0则说明样本高新技术企业更青睐于权益融资，因为负债融资对于高新技术企业来说，一开始的债务负担较大且信用成本也相对较高，不利于刚上市的高新技术企业未来的可持续发展。SCA标准差相对较小，可见样本高新技术企业通常拥有类似的经营规模。ΔTAT的最大值与最小值差距相对较大，可见高新技术企业间在IPO后的营运能力变化明显。同样，ΔEPS最大值与最小值的差距相对较大，说明高新技术企业间在IPO后盈利能力指标也拥有很明显的差异。表1变量选取与说明变量类别变量名称变量表示变量说明被解释变量净资产收益率变化比例ΔROE（IPO当年的净资产收益率+IPO后一年的净资产收益率） -IPO前一年的净资产收益率研发投入占营业收入比例变化量ΔINPIPO后当年与后一年的研发投入占营业收入比例的平均值-IPO前一年的研发投入占比解释变量研发人员占员工比例变化量ΔPERIPO后当年与后一年员工占比平均值-IPO前一年员工比例有效专利数PATIPO上市当年的有效专利数量，取自然对数无形资产占净资产比例变化量ΔPIA（无形资产-土地使用权部分）/所有者权益
（IPO当年与IPO后一年的平均值-IPO前一年的数值）规模SCAIPO当年与后一年营业收入金额平均值，取自然对数资产负债率变化量ΔDEBTIPO当年与IPO后一年资产负债率平均值-IPO前一年资产负债率控制变量董事会成员规模BOAIPO当年与IPO后一年董事会成员人数平均值，取自然对数总资产周转率变化量ΔTATIPO当年与IPO后一年总资产周转率平均值-IPO前一年总资产周转率每股收益变化量ΔEPSIPO当年与IPO后一年每股收益平均值-IPO前一年每股收益表2解释变量与被解释变量的描述性统计。
由于均为连续数值型变量，并且符合正态分布，故采用Pearson相关性分析，保存零阶相关性分析。结果表明，BOA与PAT在1%置信水平区间内显著，SCA与ΔPER，PAT的显著性均小于0.05，ΔDEBT与ΔINP在10%置信水平区间内显著，ΔTAT与ΔINP在10%水平上显著，而与ΔPIV在5%水平上显著，而ΔEPS与ΔINP，ΔPIV在5%水平上显著，与PAT在10%水平上显著，可见这些变量确实符合控制变量的定义。
ΔINP与ΔROE在未剔除时具有负相关性（p=0.045<0.05），但剔除了其他控制变量的干扰后，与ΔROE具有显著性（p=0.721>0.05），可见ΔINP与ΔROE的关系不显著，不具有明显的相关性。ΔPER与ΔROE在未剔除控制变量的影响前，p=0.306>0.05，剔除了控制变量影响后，p=0056>0.05，仍不存在显著相关性。ΔPIV与ΔROE在剔除控制变量影响后仍不存在相关关系。PAT与ΔROE在剔除控制变量的影响前后，均在1%水平上显著负相关，且相关系数也从-0.319上升到-0.390。SCA，BOA，ΔDEBT与ΔROE不存在相关关系。ΔTAT与ΔROE在1%水平上存在明显的正相关关系，且相关系数达到0.465，具有较强的正相关性。ΔTAT与ΔROE在1%水平上存在明显的正相关关系，且相关系数达到0.666，具有较强的正相关性。单独从剔除控制变量后的偏相关的显著性来看，代表短期的研发投入变化量指标ΔINP，ΔPER，ΔPIV与ΔROE均呈现负相关关系，但并不显著，而代表长期研发投入的PAT与ΔROE呈现显著的负相关关系。
3.3线性回归分析
基于样本均为连续数值型变量，无分类变量，且被解释变量为连续数值型变量，采用多元线性回归分析。
从表3可知，该回归模型R方值为0.616，意味着PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS，可以解释ΔROE变化的61.60%原因。F检验（F=11.072，p=0.000<0.05），也说明PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS至少一项对ΔROE产生影响。样本中VIF值均小于2，说明模型不存在多重共线性问题。PAT与ΔROE在1%水平上显著负相关（t=-3.120，p=0.003<0.05），并且标准化回归系数为-0.341，体现了较强的负相关性，与相关性分析结论一致。BOA与ΔROE的显著性为0.202，大于0.05，说明BOA与ΔROE无显著相关关系。ΔDEBT与ΔROE的显著性为0.196，大于0.05，说明ΔDEBT与ΔROE无显著相关关系，ΔINP与ΔROE的显著性为0.796，大于0.05，说明ΔINP与ΔROE无显著相关关系，ΔPER与ΔROE显著性为0.361，大于0.05，说明ΔPER与ΔROE无显著相关关系，ΔPIV与ΔROE显著性为0.298，大于005，表示ΔPIV与ΔROE无显著相关关系，SCA与ΔROE顯著性为（p=0.001<0.05），但在相关性分析中却无明显相关性，考虑到回归标准化系数为0.321，文中认为SCA与ΔROE有一定的正相关关系。同样，ΔTAT与ΔROE在1%水平上显著正相关（t=2.629，p=0.011<0.05），并且标准化回归系数为0.232，体现了较强的正相关性，ΔEPS与ΔROE在1%水平上显著正相关（t=5.785，p=0.000<0.05），并且标准化回归系数为0.518，体现了较强的正相关性，均与相关性分析结论一致。
考虑D-W值与2的偏离值在dl和du之间，需进行LM检验，由于p=0.7633>0.05，模型不存在自相关性。White异方差检验得p=0.722 5>005，说明模型不存在异方差性。通过多元逐步线性回归，可增加结果的可信度，具体见表4。
显然，SCA，ΔTAT，ΔEPS与ΔROE有明显的正相关关系，而PAT与ΔROE有明显的负相关关系。而BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV与ΔROE不具有任何相关关系，即假设1，假设2，假设3不成立，而假设4成立。
3.4稳健性检验
3.4.1替换被解释变量ΔROE为ΔROA
为了增强文中数据的信服力，将被解释变量由ΔROE替换为ΔROA进行稳健性检验。从表5可知，将ΔROA作为因变量，将PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS作为自变量进行线性回归分析，模型R方值为0.673，意味着PAT，BOA，ΔDEBT， ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS可以解释ΔROA变化的67.30%原因。F检验时发现PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS至少一项会对ΔROA产生影响关系（F=14.200，p=0.000<005）。样本中VIF值均小于2，说明模型不存在多重共线性问题。进一步分析可知，PAT与ΔROA在5%水平上显著负相关（t=-4.387，p=0.000<0.05），且标准化回归系数为-0.442，体现了较强的负相关性，与回归分析结论一致。BOA与ΔROA的显著性为0.397，大于0.05，说明BOA与ΔROA无显著相关关系。ΔDEBT与ΔROA在5%水平上显著正相关（t=-2.069，p=0.043<005），在上文的分析中不存在相关性，因此文中认为无显著相关性，与上文分析一致。ΔINP与ΔROA的显著性为0.614，大于0.05，说明ΔINP与ΔROA无显著相关关系。ΔPER与ΔROA显著性为0.480，大于0.05，说明ΔPER与ΔROA无显著相关关系。ΔPIV与ΔROA显著性为0.271，大于005，表示ΔPIV与ΔROA无显著相关关系。SCA与ΔROE显著性为（t=4.166，p=0.000<0.05），回归标准化系数为0.359表示SCA与ΔROA有显著的正相关性，与回归分析结论一致。ΔTAT与ΔROA在1%水平上显著正相关（t=2.572，p=0004<0.05），并且标准化回归系数为0.242，体现了较强的正相关性，与回归分析结论一致。ΔEPS与ΔROA在1%水平上显著正相关（t=4890，p=0.000<0.01），并且标准化回归系数为0.486，体现了较强的正相关性，与回归分析结论一致。从D-W值来看较为接近2（1.7～2.3之间），但不明显，LM检验的显著性为p=0.173>005，可见模型不存在自相关性，white异方差检验结果为p=0.483 9>0.05，说明模型不存在异方差性。 综上，ΔTAT，ΔEPS，SCA与ΔROA有明显的正相关关系，PAT与ΔROA有明显的负相关关系。而BOA，ΔDEBT，ΔINP， ΔPER，ΔPIV与ΔROA不具有任何相关关系。逐步多元回归分析也增强了结论的说服力。
3.4.2替换控制变量SCA（营业收入对数）为SCA（资产对数）从表6可知，VIF值均小于2，可见不存在多重共线性，异方差的white检验（p=0.829 2>0.05），不存在异方差性，通过自相关的LM检验（p=0612 4>0.05），不存在自相关性。同样，逐步多元回归分析也增强了结论的说服力
4研究结论与建议
4.1主要研究结论
高新技术产业作为国家创新发展重点对象，近年来在优化产业结构、调节供给侧改革，促进社会就业方面发挥着越来越重要的作用＼[28-29＼]。文中研究研发投入与IPO前后业绩变脸的关系，以72家2015—2017年上市的中小板高新技术企业为研究对象，整理上市前一年，上市当年与上市后一年共3年的变量指标，通过使用SPSS，EVIEWS数据处理软件中的描述性分析、相关性分析、多元线性回归分析与稳健性检验对提出的假设得出以下结论。
1）高新技术上市公司在IPO前后业绩变脸的情况确实存在。上文通过对4个维度6个指标的描述性分析，通过各个指标的均值的折线图，可以观察出样本高新技术企业在IPO前后确实存在业绩变脸这一现象，然后通过Friedman检验分析IPO上市前一年，IPO上市当年与IPO上市后一年的样本数据的中位数的显著性，与Nemenyi两两比较数据中位数的显著性，发现了业绩的显著性差异，从而发现了高新技术企业IPO前后的业绩变脸的现象确实存在。
2）高新技术上市公司的IPO前后研发投入占营业收入比例的变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系，假设1不成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，尽管通过相关性分析，在5%水平上显著，但未通过多元回归分析（p=0.796>0.05），所以可见IPO前后研发投入占营业收入比例的变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系。
3）高新技术上市公司的IPO前后研发人员占比变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系，假设2不成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，未通过相关性分析（p=0.306>0.05），并且未通过多元回归分析（p=0.361>0.05），所以可见IPO前后研发人员占比变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系。
4）高新技术上市公司的IPO前后无形资产（扣除土地使用权）占净资产的比例变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系，假设3不成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，未通过相关性分析（p=0.099>0.05），并且未通过多元回归分析（p=0.298>0.05），所以可见IPO前后无形资产（扣除土地使用权）占净资产的比例变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系。
5）高新技术上市公司的有效专利数量与IPO前后业绩变脸呈负相关关系，假设4成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，通过相关性分析（p=0.006<0.05），并且通过回归分析（p=0.003<0.05），标准化系数为-0.341，可见有效专利数量越多，业绩下滑幅度越大，可见有效专利数量与IPO前后业绩变脸有显著负相关关系。
结论说明。
1）有效专利数量反映一家公司从成立以来因为持续不断地对研发进行投入而取得的技术成果，由该指标可见如果对于高新技术企业而言，从长期来看，IPO上市前后始终注重研发投入的话，研发投入与IPO上市前后业绩变脸存在负相关影响，主要是因为对于重视研发投入的企业而言，在IPO后高新技术企业在研发投入金额上的明显增加并没有在短期内获得明显的业绩回报而产生。
2）与此同时，通过对IPO上市前后研发投入占营业收入比例变化量，研发人员比例变化量和无形资产（扣除土地使用权）占净资产比例的变化量分别进行相关性分析与多元回归分析的研究，均不具有显著的相关性。
4.2原因分析
短期研发投入变化量与IPO后业绩变脸不具有显著相关性的原因分析。
1）通过对IPO当年研发投入金额占募集资金净额的比例与IPO后研发投入的变化量的现状分析，说明了样本高新技术企业在IPO的募集资金中真正运用到研发投入的资金比例不足，而研发投入金额在IPO后的变化量也不足，凸显了企业在IPO后的研发投入变化量不足，企业不够重视研发活动是导致产生高新技术企业在IPO上市前后的研发投入变化量并不足以导致IPO上市后业绩变脸这一现象的原因。
2）通过对IPO后研发投入金额的变化量占净资产的比例的数据来看，2015年为0.001 16，2016年为0.008 83，2017年为0.018 29，可见研发投入变化量占净资产的比例相对较小，对净资产收益率（ROE）并不会产生显著的影响，而与此同时也体现了该研发投入变化量并不足以导致高新技术企业在IPO后产生业绩变脸的现象。
3）通过对IPO当年的研发投入占营业收入的比例与IPO当年的研发人员占员工比例的现状分析，约70%左右的企業研发投入占营业收入的比例在3%～7%之间，在3%的及格线附近徘徊，而研发人员占员工比例中有约50%左右的企业在10%～15%之间，在10%的及格线附近徘徊，说明了样本高新技术企业对于研发投入的重视程度不足的事实。
4）因为研发投入的不足，导致了短期的研发投入变化量的相关系数均不具有显著性（p均大于0.05），甚至在回归分析中的相关系数产生了正相关，可见研发投入的不足，鉴于研发投入的资本化不足10%与无形资产占比的回归系数为正数两大因素在一定程度上反映了企业研发投入取得的产出的水平，可见通过样本高新技术企业通过研发投入取得的产出的比例相对较低。 5）从无形资产（扣除土地使用权）占净资产比例的变化量与研发投入占营业收入比例变化量，研发人员比例变化量的回归分析中的标准化系数来看相比于有效专利数量的-0.341回归系数而言差距较大，说明企业在IPO后的研发投入变化量不足，企业不够重视研发活动的作用是导致产生高新技术企业在IPO上市前后的研发投入变化量并不足以导致IPO上市后业绩变脸这一现象的原因。
由此得出最终结论。
1）从短期的研发投入指标来看，IPO上市前后的研发投入变化量与IPO上市后业绩变脸相关性不显著，说明目前高新技术企业在IPO上市前后的研发投入变化量并不足以导致IPO上市后业绩变脸这一现象，主要是因为高新技术企业在IPO上市后的研发投入相比于IPO上市前研发投入变化不足而产生。
2）从长期的研发投入指标来看，通过对有效专利数量的实证研究，高新技术企业上市公司的有效专利数量与IPO前后业绩变脸呈负相关关系，说明了在企业成立以来持续注重研发投入的企业在IPO上市前后存在一定程度的业绩变脸的现象，主要是在IPO后高新技术企业在研发投入金额上的明显增加并没有在短期内获得明显的业绩回报而产生。
4.3建议与展望
4.3.1给高新技术企业的建议
1）增加企业对研发投入的重视程度，应在研发中投入足够的资金。从研发投入变化量，有效专利数量与IPO业绩变脸的回归分析来看，目前高新技術企业在研发活动上的资金投入不足，很多企业也不是真正意义上的高新技术企业，因为中国的高新技术企业认定标准还相对较低，对企业而言，研发为未来的企业发展带来了足够的生命力，也给未来打下了坚定的基础，而科学技术作为第一生产力，给企业带来了生命力，加大研发投入是前提。
2）增加在高素质研发人才上的资金投入，提高研发人员占比。从研发人员变化量与IPO业绩变脸的回归分析来看，体现了高新技术企业对于研发人员的资金投入是不足够的，现今对于企业高素质人才应该更为重视，高素质人才作为研发投入的重要影响因素，具有十分重要的地位，对于高新技术企业而言，本身的财力，人力资源相对较低，所以可以通过与学校建立合作关系，降低研发人员引进的成本，也可通过加强高素质人才的引进解决一部分就业的问题。
3）提高研发投入的产出率。从无形资产（扣除土地使用权）占净资产比例的变化量与IPO业绩变脸的回归分析来看，体现了高新技术企业对于研发投入的产出率相对较低，所以加强研发投入的产出率，对于高新技术企业是十分重要的，对于高新技术企业而言，本身的资金就不那么宽裕，如果研发投入产出较少的话，企业的核心竞争力也会相对较低，对未来的发展也会造成不利影响，所以利用好每一分投入到研发项目的钱也会为未来的发展奠定一定的基础。
4）扩大企业规模有利于企业取得更好的绩效回报，适当举债是合理的方法。从资产对数与营业收入对数与IPO业绩变脸的回归分析来看，呈现一定的正相关关系，可见规模相对越大，ΔROE越大，可见规模提高有利于IPO后企业的绩效，所以对于高新技术企业而言，由于资金较为缺少，相对而言的规模都相对较小，在此时可以通过融资的方式提升企业的整体规模，对于企业上市后的业绩也会有较为积极的作用，但也要衡量融资的资本成本是否可控，防止因过重的债务负担而导致原本流动资金不充裕的高新技术企业负担过重。
4.3.2给政府的建议
1）为企业研发提供较低的融资费用。对于高新技术企业而言，融资费用过高可能导致现金流短缺，造成不可挽回的影响，所以对于政府而言，较低的融资费用，给高新技术企业开辟更多的融资渠道对于政府而言是十分重要的，对企业更好的开展研发活动是十分重要的，根据经济增长理论而言，科学技术有利于经济发展，作为政府更应做出表率的作用。
2）加强对研发的扶持。建议通过降低税率，增加减税条目，为企业研发提供足够的后台支撑，对专利权的保护也是十分重要的，保证专利不被窃取有利于企业研发活动的开展，有利于高新技术企业未来的发展，保证了核心竞争力的形成，对于政府而言也是十分重要的。
4.3.3研究展望
由于2016年实行了新的高新技术企业认定标准，文中在实证研究中仅选择了2015—2017年上市的高新技术企业。这虽然能针对性反映研发投入占比较高的高新技术企业IPO上市后业绩变脸现象的本质和一些作用要素，但在创新型国家建设的氛围引导下，今后的研究如能将样本扩展到A股的主板，以及创业板上市公司，所得到的研究结论必将更具有普适性。
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（责任编辑：许建礼）
关键词：高新技术企业;IPO;业绩变脸;研发投入;多元线性回归分析
中图分类号：F 224文献标识码：A文章编号：1672-7312（2021）03-0302-11
The Relationship of Enterprises Performance
Change after IPO and R&D Input
——Based on the Empirical Survey of SME Board
Listed Hightech EnterprisesJIA Xiaoxia，QIAN Xinlei
（School of Management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）
Abstract：In view of the widespread enterprise’s performance change after IPO，taking 72 hightech enterprises listed on the SME board from 2015 to 2017 as the research objects，whether the indicators related to R&D investment have a significant negative correlation with the performance changes of ightech enterprises after IPO is analyzed in this article.Specifically，first of all，through Friedman’s analysis of the six indicators of the four dimensions of solvency，operating ability，profitability and growth capacity，and the subsequent Nemenyi’s pintopair comparison，the fact of performance change after IPO is verified.Secondly，based on the correlation analysis of R&D investment indicators，multiple linear regression analysis and robustness test，these shortterm indictors including the proportional variation of R&D input occupying business revenue（ΔINP），the proportional variation of R&D personnel （ΔPER），the proportional variation of intangible asset after removing Land tenure occupying net asset（ΔPIA） are not of remarkable correlation with performance change after IPO.While as the longterm reflective indictor，valid patent number（PAT） presents the remarkable negative correlation with performance change after IPO.Last but not the least，the reason why the correlation of shortterm R&D input indictors and performance change after IPO is not remarkable may be analyzed and the corresponding policy suggestions are proposed from the viewpoint of hightech enterprise and government.
Key words：Hightech enterprises;IPO;Performance change;R&D input;Multiple linear regression analysis
0引言
IPO作為一种发行自身证券进行直接融资的方式，深受中小企业的喜爱。2004年中小板设立的初衷，本意是为中小企业提供畅通的融资渠道，然而却成为一些企业，尤其是中小板高新技术企业圈钱的工具，由此导致IPO上市前后变脸现象频出。更有甚者，在上市一年内就大幅度下调业绩预期，与上市前招股说明书中披露的财务指标形成了巨大落差，也带来了IPO整体市场投资的低落情绪。而对于高新技术企业而言，研发投入是首当其冲的一个重要支出项，面对资本回报压力与内在创新动力，短期收益最大化目标与企业研发投入的长期不确定性特征，构成了IPO上市前后企业最大的目标差异和内部治理冲突。因此，对于中小板高新技术企业而言，探析研发投入在IPO业绩变脸频出背后的真相担当，就成为一个兼具理论价值和现实意义的研究选题。 1文献回顾
1.1IPO业绩变脸的影响因素
国外学者对于IPO后业绩变脸的相关研究，早期大多根据代理成本的增加分析产生IPO上市后业绩变脸的原因，之后随着利益相关者理论，盈余管理理论的兴起，探究IPO业绩变脸因素的文献开始大量涌现。
RITTER J R是最早关注并研究IPO上市后业绩变脸问题，他收集了1 526家1975—1984年的IPO数据，发现随着交易费用的增加，IPO上市后的公司表现相对于投资者的预期，愈来愈差＼[1＼]。JAIN B A，KINI O研究发现公司上市后业绩呈现了明显的下降趋势，并且这种下降与上市前的规模相关性较强。尽管投资者对于企业较为乐观的预期会促进销售金额的增长，但这些增长被认为不足以改变IPO后企业业绩仍然下降的结果＼[2＼]。PAGANO M，PANETTA F，ZINGALES L采集意大利上市公司数据，研究阐释IPO后业绩变脸的事实，提出意大利资本市场最具影响的因素是错误的发行定价，而较高的代理成本，较高的企业税负也是导致其IPO后业绩下降的原因，并且企业的规模越大，IPO后业绩的变脸程度就越大＼[3＼]。GOMPERS P A，LERNER J以1935—1972年在纳斯达克上市的3 661家公司为样本，发现在事件时间买入并持有异常收益时，这些股票往往会出现IPO后业绩变脸的现象＼[4＼]。ESPENLAUB S，GOYAL A，MOHAMED A （2016）通过整理和分析2000—2008年期间32个国家中的7 627个IPO上市公司的数据，证实完善的法律体系显著延长了企业在IPO的存活时间;在拥有源自英国普通法体系的法律机构的国家，IPO的存活时间比那些拥有民法体系的国家要长近40% ＼[5＼]。
相比于国外聚焦于治理结构、政治关联、盈余管理，法制制度等多角度影响因素的研究，国内关于IPO业绩变脸的研究起步较晚，目前主要集中于盈余管理因素的探究上。典型研究有：陈祥有研究得出IPO前盈余管理的程度越大，IPO后业绩变化的程度越大＼[6＼]。蔡春，李明，和辉研究得出应计盈余管理对短期业绩的影响明显大于对长期业绩的影响，而真实盈余管理对短期业绩的影响程度明显小于对长期业绩的影响程度＼[7＼]。逯东，万丽梅，杨丹研究发现政治关联与IPO后业绩变脸有显著正相关关系，发审委联系对业绩变脸的影响不显著＼[8＼]。宋顺林，辛清泉通过对2004—2012年中国IPO上市公司的研究，得出企业在IPO上市时存在的隐性成本对IPO后企业的业绩有显著影响，呈现一定程度的负相关关系，并且有隐性成本的企业在IPO后的财务指标情况与资本市场上的表现与没有隐性成本的企业相比较差＼[9＼]。贾德奎，卞世博研究得出在招股说明书文本中的负面语调越强，IPO业绩变脸的可能性越大＼[10＼]。刘迪，赵向芳，薛成研究表明异常审计收费与IPO后业绩变脸呈显著正相关关系，并且当券商声誉较差与公司注册地市场化程度较低时正相关关系更显著＼[11＼]。张科举研究说明了有风险投资参股的存在对企业IPO当年与上市前2年的企业业绩相关性显著，对IPO后3年的企业业绩相关性不显著＼[12＼]。杨世峰研究得出选择在证券承销领域具有明显市场优势的承销商会减少IPO后业绩变脸的发生，选择较大的会计师事务所会增加IPO后业绩变脸的现象＼[13＼]。陶萍，任启芳研究得出超募率、抑价率和制造业行业因素与IPO后业绩变脸的正相关关系显著;而风险投资、盈余管理与IPO后业绩变脸的负相关关系显著;而股权集中度、股权制衡度以及上市首日市盈率与IPO后业绩变脸的关系不显著＼[14＼]。
1.2IPO业绩变脸与研发投入
GUO R J，LEV B，SHI C研究得出影响IPO短期和长期业绩的一个主要原因是发行者的研发活动。实证研究表明，发行者的研发强度与IPO短期内业绩下降呈正相关关系，也与IPO的长期业绩呈正相关关系＼[15＼]。CHIN C L，LEE P，KLEINMAN G等研究提出拥有更多创新资本的公司预计将产生更多的未来现金流入，拥有更多研发投资、专利数量和专利被引用次数的公司，其短期内价值被低估的幅度更大，即在短期IPO后的业绩表现更差。此外，尽管IPO公司的长期业绩普遍下滑，但创新资本水平较高的公司表现优于创新资本水平较低的公司＼[16＼]。BHARAT A J，OMESH K实证研究表明企业在上市前相关研发投资有益于企业IPO后业绩的改善，经行业調整后的研发投资越多，IPO上市后公司的生存概率越高，生存时间也越长。可见上市前研发投资对于公司在IPO后的业绩呈正相关关系＼[17＼]。FEDYK T，KHIMICH N实证研究表明盈余是研发投入不足的公司的主要价值驱动因素，而研发支出是过度投资的公司的主要价值驱动因素，那些能够通过减少研发支出来避免损失的公司更有可能在研发上投资不足。对研发投资不足的公司，其IPO后短期和长期经营业绩也会下降，但不会因业绩不佳而出现较高的退市频率。研究发现，在IPO后长达2年的时间里，研发投入不足和研发投入过剩都与未来的业绩回报呈负相关＼[18＼]。ZHOU G R研究发现在产品开发上取得进展并最终实现商业化的公司可能会在IPO后生存得更久，且研究表明，上市前的创新能力对IPO后股票的市场表现和IPO后企业的业绩呈正相关关系，创新能力越强，代表着企业未来业绩越好，股票表现也会越好＼[19＼]。国内学者李子举通过分析惠伦晶体的IPO前后业绩变化的因素，提出创新能力不足是导致惠伦晶体在IPO后业绩下滑的重要原因＼[20＼]。马欢欢以精艺股份为案例研究对象，论证了因缺少研发投入而导致企业在IPO后业绩变脸的现象＼[21＼]。
2变量选取与研究设计
2.1提出假设
就研发投入与企业绩效的关系而言，谢修齐研究得出研发投入对企业短期业绩的促进作用较小，对于长期业绩的促进效果更强＼[22＼]。鉴于高新技术企业一般通过研发投入占营业收入比例来衡量研发情况，且因为IPO中募集资金是对公司流动资金的补充，这就使得高新技术企业在IPO上市后研发投入会有明显的变化，故选用研发投入占营业收入比例的变化量作为反映高技术企业IPO上市后业绩变化的影响变量，具有充分的代表性。进一步地，基于投资与开发理论，研发投入具有时间周期长、投入金额大的特点，且通过“研究费用”账户转出的金额明显超过进入“无形资产”账户的金额，由此，IPO上市后业绩变脸在所难免，故提出假设： H1：研发投入占营业收入比例的变化量与IPO上市后业绩变脸呈负相关关系，即IPO前后研发投入占营业收入的比例变化量越大，IPO后业绩下滑的程度越大。
同样，就研发人员比例与企业绩效的关系而言，梁莱歆，曹钦润曾经提出研发人员比例与研发支出之间存在显著的正相关关系＼[23＼]。那么，考虑到研发投入中研发人员的人工成本占比很高这一事实，研发人员比例变化量也相应成为衡量高新技术企业研发投入的一个重要指标，因此提出假设：
H2：对高新技术企业而言，研发人员比例变化量与IPO业绩变脸呈负相关关系，即IPO前后研发人员占员工人数比例的变化量越大，IPO后业绩下滑的程度越大。
刘萍，毛宁研究发现无形资产占比对于企业当期业绩产生的影响是负相关的，并且负相关关系显著＼[24＼]。根据研究与开发理论，高新技术企业的无形资产时间周期较长，在短期内的投入并不能产生明显的收益，可能呈现一定的负相关关系。而在研发投入中有一部分会通过资本化转为无形资产，并且在无形资产附注中的土地使用权相比于其他无形资产而言，与研发投入的相关性较弱，而且土地使用权的金额相对较大，对实证分析的准确性会产生较大的影响。由此，考虑无形资产较长的开发周期，前期较多的投入资金，样本高新技术企业去除土地使用权项目后的无形资产对应的金额，在短期内未必能为企业带来明显的收益，提出假设：
H3：对高新技术企业而言，无形资产（去除土地使用权）占净资产比例变化量与IPO后业绩变脸呈负相关关系，即IPO前后的无形资产（去除土地使用权）占净资产比例变化量越大，IPO后业绩下滑的程度越大。
司训练，商慧，孔祥超研究得出研发投入这一变量对技术创新（有效专利数量）有显著的正相关性＼[25＼]。鉴于有效专利数量在一定程度上作为研发投入的最终成果，是反映研发产出很重要的一部分，基于研发从开始到取得成果具有周期长、不确定性大的特点，对于高新技术企业而言，拥有的有效专利数（包括发明专利，外观设计和实用新型）越多，表明企业越重视研发。从一定程度上说，较多的有效专利数量反映了高新技术企业在IPO上市后的研发投入金额相比于IPO前变化量较大，而这种较大的变化量使得研发投入在短期产生的业绩回报并不明显，因此提出假设：
H4：对高新技术企业而言，有效专利的数量与IPO上市后业绩变脸呈负相关关系，即IPO当年的有效专利数量越多，IPO上市后业绩下滑的程度越大。
综上，研发投入占营业收入的比例变化量，研发人员比例变化量，无形资产占净资产（去除土地使用权）比例的变化量，可以衡量IPO前一年到IPO后一年的研发投入，即作为短期与研发投入相关的指标，数据的时间跨度为3年。而专利具有时间周期长，风险性大的特点，时间跨度相对于上述3项指标而言较长，因此以有效专利数量代表与研发投入相关的长期指标。
2.2样本选择与数据来源
文中选择的数据是2015—2017年在中小板上市的72家高新技术企业，对IPO上市后业绩变脸的实证研究主要运用IPO前一年与IPO上市当年与IPO后一年共3年年报中的数据，根据所选数据情况，筛选原则为：①剔除样本数据存在异常或缺失的上市公司;②剔除金融类上市公司;③剔除样本期内被ST，*ST，PT的上市公司;④因2018年的IPO后一年的年报数据仍未披露，故2018年上市的中小板高新技术企业被剔除;⑤因2014年IPO重启，并且2014年中因为发行问题有过暂停，所以剔除了在2014年及之前在中小板上市的高新技術企业。文中财务数据选自国泰安数据库，巨潮资讯网，新浪财经，上市公司的招股说明书与上市公司的年报等，以SPSS 25.0为主，EVIEWS 9.0为辅对所收集的数据进行实证分析。
2.3模型设计与变量选取
针对IPO上市后当年业绩指标已有较多学者进行了探索，典型如王渺熠＼[26＼] 、阙天益＼[27＼]均选择ΔROE作为衡量IPO业绩变脸的指标;同样，宋顺林，辛清泉界定ΔROE为上市前一年到上市后一年的业绩变化，并用于IPO业绩变脸的模型测度;刘迪也是将ΔROE作为被解释变量进行度量。这里，对于具有明显低资产负债率特征的高新技术企业而言，其大多通过权益资本进行融资，而权益资本本身资本成本低的天然优势无疑使得ROE成为最能反映企业对权益资本利用效率的一大指标。
文中定义净资产收益率变化比例ΔROE为因变量，定义研发投入占营业收入比例变化量△INP、研发人员比例变化量ΔPER、有效专利数量PAT、无形资产占净资产比例变化量ΔPIA为自变量，定义规模SCA、资产负债率变化量ΔDEBT、总资产周转率变化量ΔTAT、每股收益变化量ΔEPS、董事会成员规模BOA为控制变量构建多元回归模型。
ΔROE=α0+β1ΔINV+β2ΔPER+β3PAT+β4ΔβPIA+β5SCA+β6ΔDEBT+β7BOA+β8ΔTAT+β9ΔEPS+ε
3实证结果分析
3.1描述性分析
观察ΔROE可知，从最大值看，并不是所有企业IPO后都产生了下降的ΔROE，但从最小值来看，下滑了近95%，说明部分企业的业绩变化幅度相对较大。此外，从中位数与平均值的关系来看，中位数小于平均值，说明大部分公司业绩变化幅度较大。ΔINP较为稳定，平均变化比例也就02%，可见在IPO前后研发投入占营业收入变化比例很小，样本高新技术企业IPO后对研发的重视程度仍不足，从ΔPER，ΔPIV这2个与研发相关的指标上也可以体现出这一点，而从PAT上来看，有效专利数量尽管取了对数，最大最小值之间的差距仍有10倍之多，可见样本高新技术企业在研发投入的产出上差异很大。而从BOA来看，董事会成员人数变化相对较小，可见高新技术企业管理层的人员结构都较为类似，ΔDEBT最小值与最大值之间的差异较大，可见样本高新技术企业融资策略上差异较大，平均值小于0则说明样本高新技术企业更青睐于权益融资，因为负债融资对于高新技术企业来说，一开始的债务负担较大且信用成本也相对较高，不利于刚上市的高新技术企业未来的可持续发展。SCA标准差相对较小，可见样本高新技术企业通常拥有类似的经营规模。ΔTAT的最大值与最小值差距相对较大，可见高新技术企业间在IPO后的营运能力变化明显。同样，ΔEPS最大值与最小值的差距相对较大，说明高新技术企业间在IPO后盈利能力指标也拥有很明显的差异。表1变量选取与说明变量类别变量名称变量表示变量说明被解释变量净资产收益率变化比例ΔROE（IPO当年的净资产收益率+IPO后一年的净资产收益率） -IPO前一年的净资产收益率研发投入占营业收入比例变化量ΔINPIPO后当年与后一年的研发投入占营业收入比例的平均值-IPO前一年的研发投入占比解释变量研发人员占员工比例变化量ΔPERIPO后当年与后一年员工占比平均值-IPO前一年员工比例有效专利数PATIPO上市当年的有效专利数量，取自然对数无形资产占净资产比例变化量ΔPIA（无形资产-土地使用权部分）/所有者权益
（IPO当年与IPO后一年的平均值-IPO前一年的数值）规模SCAIPO当年与后一年营业收入金额平均值，取自然对数资产负债率变化量ΔDEBTIPO当年与IPO后一年资产负债率平均值-IPO前一年资产负债率控制变量董事会成员规模BOAIPO当年与IPO后一年董事会成员人数平均值，取自然对数总资产周转率变化量ΔTATIPO当年与IPO后一年总资产周转率平均值-IPO前一年总资产周转率每股收益变化量ΔEPSIPO当年与IPO后一年每股收益平均值-IPO前一年每股收益表2解释变量与被解释变量的描述性统计。
由于均为连续数值型变量，并且符合正态分布，故采用Pearson相关性分析，保存零阶相关性分析。结果表明，BOA与PAT在1%置信水平区间内显著，SCA与ΔPER，PAT的显著性均小于0.05，ΔDEBT与ΔINP在10%置信水平区间内显著，ΔTAT与ΔINP在10%水平上显著，而与ΔPIV在5%水平上显著，而ΔEPS与ΔINP，ΔPIV在5%水平上显著，与PAT在10%水平上显著，可见这些变量确实符合控制变量的定义。
ΔINP与ΔROE在未剔除时具有负相关性（p=0.045<0.05），但剔除了其他控制变量的干扰后，与ΔROE具有显著性（p=0.721>0.05），可见ΔINP与ΔROE的关系不显著，不具有明显的相关性。ΔPER与ΔROE在未剔除控制变量的影响前，p=0.306>0.05，剔除了控制变量影响后，p=0056>0.05，仍不存在显著相关性。ΔPIV与ΔROE在剔除控制变量影响后仍不存在相关关系。PAT与ΔROE在剔除控制变量的影响前后，均在1%水平上显著负相关，且相关系数也从-0.319上升到-0.390。SCA，BOA，ΔDEBT与ΔROE不存在相关关系。ΔTAT与ΔROE在1%水平上存在明显的正相关关系，且相关系数达到0.465，具有较强的正相关性。ΔTAT与ΔROE在1%水平上存在明显的正相关关系，且相关系数达到0.666，具有较强的正相关性。单独从剔除控制变量后的偏相关的显著性来看，代表短期的研发投入变化量指标ΔINP，ΔPER，ΔPIV与ΔROE均呈现负相关关系，但并不显著，而代表长期研发投入的PAT与ΔROE呈现显著的负相关关系。
3.3线性回归分析
基于样本均为连续数值型变量，无分类变量，且被解释变量为连续数值型变量，采用多元线性回归分析。
从表3可知，该回归模型R方值为0.616，意味着PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS，可以解释ΔROE变化的61.60%原因。F检验（F=11.072，p=0.000<0.05），也说明PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS至少一项对ΔROE产生影响。样本中VIF值均小于2，说明模型不存在多重共线性问题。PAT与ΔROE在1%水平上显著负相关（t=-3.120，p=0.003<0.05），并且标准化回归系数为-0.341，体现了较强的负相关性，与相关性分析结论一致。BOA与ΔROE的显著性为0.202，大于0.05，说明BOA与ΔROE无显著相关关系。ΔDEBT与ΔROE的显著性为0.196，大于0.05，说明ΔDEBT与ΔROE无显著相关关系，ΔINP与ΔROE的显著性为0.796，大于0.05，说明ΔINP与ΔROE无显著相关关系，ΔPER与ΔROE显著性为0.361，大于0.05，说明ΔPER与ΔROE无显著相关关系，ΔPIV与ΔROE显著性为0.298，大于005，表示ΔPIV与ΔROE无显著相关关系，SCA与ΔROE顯著性为（p=0.001<0.05），但在相关性分析中却无明显相关性，考虑到回归标准化系数为0.321，文中认为SCA与ΔROE有一定的正相关关系。同样，ΔTAT与ΔROE在1%水平上显著正相关（t=2.629，p=0.011<0.05），并且标准化回归系数为0.232，体现了较强的正相关性，ΔEPS与ΔROE在1%水平上显著正相关（t=5.785，p=0.000<0.05），并且标准化回归系数为0.518，体现了较强的正相关性，均与相关性分析结论一致。
考虑D-W值与2的偏离值在dl和du之间，需进行LM检验，由于p=0.7633>0.05，模型不存在自相关性。White异方差检验得p=0.722 5>005，说明模型不存在异方差性。通过多元逐步线性回归，可增加结果的可信度，具体见表4。
显然，SCA，ΔTAT，ΔEPS与ΔROE有明显的正相关关系，而PAT与ΔROE有明显的负相关关系。而BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV与ΔROE不具有任何相关关系，即假设1，假设2，假设3不成立，而假设4成立。
3.4稳健性检验
3.4.1替换被解释变量ΔROE为ΔROA
为了增强文中数据的信服力，将被解释变量由ΔROE替换为ΔROA进行稳健性检验。从表5可知，将ΔROA作为因变量，将PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS作为自变量进行线性回归分析，模型R方值为0.673，意味着PAT，BOA，ΔDEBT， ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS可以解释ΔROA变化的67.30%原因。F检验时发现PAT，BOA，ΔDEBT，ΔINP，ΔPER，ΔPIV，SCA，ΔTAT，ΔEPS至少一项会对ΔROA产生影响关系（F=14.200，p=0.000<005）。样本中VIF值均小于2，说明模型不存在多重共线性问题。进一步分析可知，PAT与ΔROA在5%水平上显著负相关（t=-4.387，p=0.000<0.05），且标准化回归系数为-0.442，体现了较强的负相关性，与回归分析结论一致。BOA与ΔROA的显著性为0.397，大于0.05，说明BOA与ΔROA无显著相关关系。ΔDEBT与ΔROA在5%水平上显著正相关（t=-2.069，p=0.043<005），在上文的分析中不存在相关性，因此文中认为无显著相关性，与上文分析一致。ΔINP与ΔROA的显著性为0.614，大于0.05，说明ΔINP与ΔROA无显著相关关系。ΔPER与ΔROA显著性为0.480，大于0.05，说明ΔPER与ΔROA无显著相关关系。ΔPIV与ΔROA显著性为0.271，大于005，表示ΔPIV与ΔROA无显著相关关系。SCA与ΔROE显著性为（t=4.166，p=0.000<0.05），回归标准化系数为0.359表示SCA与ΔROA有显著的正相关性，与回归分析结论一致。ΔTAT与ΔROA在1%水平上显著正相关（t=2.572，p=0004<0.05），并且标准化回归系数为0.242，体现了较强的正相关性，与回归分析结论一致。ΔEPS与ΔROA在1%水平上显著正相关（t=4890，p=0.000<0.01），并且标准化回归系数为0.486，体现了较强的正相关性，与回归分析结论一致。从D-W值来看较为接近2（1.7～2.3之间），但不明显，LM检验的显著性为p=0.173>005，可见模型不存在自相关性，white异方差检验结果为p=0.483 9>0.05，说明模型不存在异方差性。 综上，ΔTAT，ΔEPS，SCA与ΔROA有明显的正相关关系，PAT与ΔROA有明显的负相关关系。而BOA，ΔDEBT，ΔINP， ΔPER，ΔPIV与ΔROA不具有任何相关关系。逐步多元回归分析也增强了结论的说服力。
3.4.2替换控制变量SCA（营业收入对数）为SCA（资产对数）从表6可知，VIF值均小于2，可见不存在多重共线性，异方差的white检验（p=0.829 2>0.05），不存在异方差性，通过自相关的LM检验（p=0612 4>0.05），不存在自相关性。同样，逐步多元回归分析也增强了结论的说服力
4研究结论与建议
4.1主要研究结论
高新技术产业作为国家创新发展重点对象，近年来在优化产业结构、调节供给侧改革，促进社会就业方面发挥着越来越重要的作用＼[28-29＼]。文中研究研发投入与IPO前后业绩变脸的关系，以72家2015—2017年上市的中小板高新技术企业为研究对象，整理上市前一年，上市当年与上市后一年共3年的变量指标，通过使用SPSS，EVIEWS数据处理软件中的描述性分析、相关性分析、多元线性回归分析与稳健性检验对提出的假设得出以下结论。
1）高新技术上市公司在IPO前后业绩变脸的情况确实存在。上文通过对4个维度6个指标的描述性分析，通过各个指标的均值的折线图，可以观察出样本高新技术企业在IPO前后确实存在业绩变脸这一现象，然后通过Friedman检验分析IPO上市前一年，IPO上市当年与IPO上市后一年的样本数据的中位数的显著性，与Nemenyi两两比较数据中位数的显著性，发现了业绩的显著性差异，从而发现了高新技术企业IPO前后的业绩变脸的现象确实存在。
2）高新技术上市公司的IPO前后研发投入占营业收入比例的变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系，假设1不成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，尽管通过相关性分析，在5%水平上显著，但未通过多元回归分析（p=0.796>0.05），所以可见IPO前后研发投入占营业收入比例的变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系。
3）高新技术上市公司的IPO前后研发人员占比变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系，假设2不成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，未通过相关性分析（p=0.306>0.05），并且未通过多元回归分析（p=0.361>0.05），所以可见IPO前后研发人员占比变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系。
4）高新技术上市公司的IPO前后无形资产（扣除土地使用权）占净资产的比例变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系，假设3不成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，未通过相关性分析（p=0.099>0.05），并且未通过多元回归分析（p=0.298>0.05），所以可见IPO前后无形资产（扣除土地使用权）占净资产的比例变化量与IPO前后业绩变脸无显著相关关系。
5）高新技术上市公司的有效专利数量与IPO前后业绩变脸呈负相关关系，假设4成立。
通过相关性分析与多元回归分析的结果得出，通过相关性分析（p=0.006<0.05），并且通过回归分析（p=0.003<0.05），标准化系数为-0.341，可见有效专利数量越多，业绩下滑幅度越大，可见有效专利数量与IPO前后业绩变脸有显著负相关关系。
结论说明。
1）有效专利数量反映一家公司从成立以来因为持续不断地对研发进行投入而取得的技术成果，由该指标可见如果对于高新技术企业而言，从长期来看，IPO上市前后始终注重研发投入的话，研发投入与IPO上市前后业绩变脸存在负相关影响，主要是因为对于重视研发投入的企业而言，在IPO后高新技术企业在研发投入金额上的明显增加并没有在短期内获得明显的业绩回报而产生。
2）与此同时，通过对IPO上市前后研发投入占营业收入比例变化量，研发人员比例变化量和无形资产（扣除土地使用权）占净资产比例的变化量分别进行相关性分析与多元回归分析的研究，均不具有显著的相关性。
4.2原因分析
短期研发投入变化量与IPO后业绩变脸不具有显著相关性的原因分析。
1）通过对IPO当年研发投入金额占募集资金净额的比例与IPO后研发投入的变化量的现状分析，说明了样本高新技术企业在IPO的募集资金中真正运用到研发投入的资金比例不足，而研发投入金额在IPO后的变化量也不足，凸显了企业在IPO后的研发投入变化量不足，企业不够重视研发活动是导致产生高新技术企业在IPO上市前后的研发投入变化量并不足以导致IPO上市后业绩变脸这一现象的原因。
2）通过对IPO后研发投入金额的变化量占净资产的比例的数据来看，2015年为0.001 16，2016年为0.008 83，2017年为0.018 29，可见研发投入变化量占净资产的比例相对较小，对净资产收益率（ROE）并不会产生显著的影响，而与此同时也体现了该研发投入变化量并不足以导致高新技术企业在IPO后产生业绩变脸的现象。
3）通过对IPO当年的研发投入占营业收入的比例与IPO当年的研发人员占员工比例的现状分析，约70%左右的企業研发投入占营业收入的比例在3%～7%之间，在3%的及格线附近徘徊，而研发人员占员工比例中有约50%左右的企业在10%～15%之间，在10%的及格线附近徘徊，说明了样本高新技术企业对于研发投入的重视程度不足的事实。
4）因为研发投入的不足，导致了短期的研发投入变化量的相关系数均不具有显著性（p均大于0.05），甚至在回归分析中的相关系数产生了正相关，可见研发投入的不足，鉴于研发投入的资本化不足10%与无形资产占比的回归系数为正数两大因素在一定程度上反映了企业研发投入取得的产出的水平，可见通过样本高新技术企业通过研发投入取得的产出的比例相对较低。 5）从无形资产（扣除土地使用权）占净资产比例的变化量与研发投入占营业收入比例变化量，研发人员比例变化量的回归分析中的标准化系数来看相比于有效专利数量的-0.341回归系数而言差距较大，说明企业在IPO后的研发投入变化量不足，企业不够重视研发活动的作用是导致产生高新技术企业在IPO上市前后的研发投入变化量并不足以导致IPO上市后业绩变脸这一现象的原因。
由此得出最终结论。
1）从短期的研发投入指标来看，IPO上市前后的研发投入变化量与IPO上市后业绩变脸相关性不显著，说明目前高新技术企业在IPO上市前后的研发投入变化量并不足以导致IPO上市后业绩变脸这一现象，主要是因为高新技术企业在IPO上市后的研发投入相比于IPO上市前研发投入变化不足而产生。
2）从长期的研发投入指标来看，通过对有效专利数量的实证研究，高新技术企业上市公司的有效专利数量与IPO前后业绩变脸呈负相关关系，说明了在企业成立以来持续注重研发投入的企业在IPO上市前后存在一定程度的业绩变脸的现象，主要是在IPO后高新技术企业在研发投入金额上的明显增加并没有在短期内获得明显的业绩回报而产生。
4.3建议与展望
4.3.1给高新技术企业的建议
1）增加企业对研发投入的重视程度，应在研发中投入足够的资金。从研发投入变化量，有效专利数量与IPO业绩变脸的回归分析来看，目前高新技術企业在研发活动上的资金投入不足，很多企业也不是真正意义上的高新技术企业，因为中国的高新技术企业认定标准还相对较低，对企业而言，研发为未来的企业发展带来了足够的生命力，也给未来打下了坚定的基础，而科学技术作为第一生产力，给企业带来了生命力，加大研发投入是前提。
2）增加在高素质研发人才上的资金投入，提高研发人员占比。从研发人员变化量与IPO业绩变脸的回归分析来看，体现了高新技术企业对于研发人员的资金投入是不足够的，现今对于企业高素质人才应该更为重视，高素质人才作为研发投入的重要影响因素，具有十分重要的地位，对于高新技术企业而言，本身的财力，人力资源相对较低，所以可以通过与学校建立合作关系，降低研发人员引进的成本，也可通过加强高素质人才的引进解决一部分就业的问题。
3）提高研发投入的产出率。从无形资产（扣除土地使用权）占净资产比例的变化量与IPO业绩变脸的回归分析来看，体现了高新技术企业对于研发投入的产出率相对较低，所以加强研发投入的产出率，对于高新技术企业是十分重要的，对于高新技术企业而言，本身的资金就不那么宽裕，如果研发投入产出较少的话，企业的核心竞争力也会相对较低，对未来的发展也会造成不利影响，所以利用好每一分投入到研发项目的钱也会为未来的发展奠定一定的基础。
4）扩大企业规模有利于企业取得更好的绩效回报，适当举债是合理的方法。从资产对数与营业收入对数与IPO业绩变脸的回归分析来看，呈现一定的正相关关系，可见规模相对越大，ΔROE越大，可见规模提高有利于IPO后企业的绩效，所以对于高新技术企业而言，由于资金较为缺少，相对而言的规模都相对较小，在此时可以通过融资的方式提升企业的整体规模，对于企业上市后的业绩也会有较为积极的作用，但也要衡量融资的资本成本是否可控，防止因过重的债务负担而导致原本流动资金不充裕的高新技术企业负担过重。
4.3.2给政府的建议
1）为企业研发提供较低的融资费用。对于高新技术企业而言，融资费用过高可能导致现金流短缺，造成不可挽回的影响，所以对于政府而言，较低的融资费用，给高新技术企业开辟更多的融资渠道对于政府而言是十分重要的，对企业更好的开展研发活动是十分重要的，根据经济增长理论而言，科学技术有利于经济发展，作为政府更应做出表率的作用。
2）加强对研发的扶持。建议通过降低税率，增加减税条目，为企业研发提供足够的后台支撑，对专利权的保护也是十分重要的，保证专利不被窃取有利于企业研发活动的开展，有利于高新技术企业未来的发展，保证了核心竞争力的形成，对于政府而言也是十分重要的。
4.3.3研究展望
由于2016年实行了新的高新技术企业认定标准，文中在实证研究中仅选择了2015—2017年上市的高新技术企业。这虽然能针对性反映研发投入占比较高的高新技术企业IPO上市后业绩变脸现象的本质和一些作用要素，但在创新型国家建设的氛围引导下，今后的研究如能将样本扩展到A股的主板，以及创业板上市公司，所得到的研究结论必将更具有普适性。
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（责任编辑：许建礼）