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
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.
技术创新、科创板、IPO、机器学习
G434;F275;F832.51
国家自然科学基金;清华大学中国现代国企研究院项目;清华大学自主科研计划文科专项项目
2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共20页
132-151
