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我国科技企业融资的决定因素研究——基于科创板企业的机器学习分析
文献摘要：
本文以手工收集的2019年7月至2020年12月所有申报科创板上市的企业为研究对象,研究了企业层面五大维度数十个因素对我国科技企业融资的预测效果,通过传统的OLS和机器学习降维排序方法,为科创板增量改革的实践效果提供了直接证据.研究发现:企业能否在科创板上市方面,企业研发水平、成长性和公司治理水平这三类反映企业未来发展潜力的特征占据主导作用,且研发水平最为关键,盈利的重要性最低;在众多研发变量中,企业研发人员人数占总人数比最为重要;企业能否在科创板上市和上市后二级市场表现的变量重要性排序各不相同,甚至相反;公司治理方面,国有股份占比的重要性强于其他治理机制.结合研究结论,本文从重视企业未来可持续发展、构建科研人才队伍培育和激励机制以及统筹考虑上市后的市场表现等角度,为科创企业发展提供了政策建议.
文献关键词：
技术创新;科创板;IPO;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
陆瑶;施函青
作者机构：
清华大学经济管理学院,北京 100084
文献出处：
引用格式：
[1]陆瑶;施函青-.我国科技企业融资的决定因素研究——基于科创板企业的机器学习分析)[J].金融研究,2022(09):132-151
A类：
B类：
科技企业,企业融资,决定因素,科创板企业,学习分析,企业层,五大维度,数十个,OLS,排序方法,增量改革,实践效果,企业研发,发水,成长性,公司治理水平,这三类,研发人员,数占,上市后,二级市场,市场表现,变量重要性,重要性排序,各不相同,国有股,他治,结合研究,从重,科研人才,科创企业,IPO
AB值：
0.390041
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