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摘 要：本文通过实地调研并结合现有文献研究科技型企业的融资方式和次序，发现由于债务融资中的逆向选择效应和股权融资在资本市场中的投机特征，科技型企业往往呈现逆融资优序理论的顺序进行融资。本文选择在过去五年间披露过银行贷款行为的科技型上市公司及其贷款行为作为样本进行债务和股权融资的实证研究，结果证实科技型企业先股后债融资次序的原因。最后基于结果提出建议，为解决科技型企业融资难题提供参考。
关键词：科技型企业;融资优序;债务融资;股权融资
本文索引：童林辰.<变量 2>[J].中国商论，2021（20）：-121.
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）10（b）--04
科技型企业是指产品的技术含量比较高、具有核心竞争力、能不断推出创新产品和不断开拓市场的企业，其在提高科技创新能力、推动经济可持续高质量发展、扩大社会就业等方面发挥着重要作用，且发展呈现高风险、高投入、高收益的特征，其对于资金的迫切需求超过一般企业。但是我国资本市场建设较晚，尚不成熟，金融工具比较匮乏，资金供给渠道少，加之产业结构和资本结构不合理造成整个市场的资金短缺，限制了科技型企业的融资渠道和规模。因此，研究科技型企业采用何种方式、以何种次序进行融资是推动科技型企业持续健康发展的重要议题。
国内外对企业融资优序的讨论由来已久，美国金融学家迈尔斯与智利学者迈勒夫基于信息不对称理论最早提出的融资优序理论（1984）认为，最优的融资顺序是内源融资，债务融资，最后才考虑股权融资，认为股权融资会导致外部投资者的逆向选择，造成资金的错配和浪费。对于这一观点是否适用于我国企业，国内学者持有两种相反的看法。一方面，王延伟，曲吉光等[1]（2016）认为，我国企业尤其是中小型企业对资金可得性的考虑超过了融资成本本身，因此我国企业的资产结构和生产经营特点更适用于先股后债的融资次序;另一方面，刘薇[2]（2011）认为，我国企业的信息不对称产生的交易成本与融资优序理论相符合，因此融资优序理论适用于我国企业融资决策。
本文在综合关于我国企业融资优序现有文献的基础上，结合科技型企业特点，根据作者实地调研情况分析科技型企业的融资困境和实际次序，以此为基础提出关于科技型企业债务融资中逆向选择和股权融资中投机特征的假设分别进行实证研究，得出相应的结论并提出融资建议，为广大科技型企业提供启发，丰富现有的研究内容。
1 理论分析与假设
作者在江苏省南京市选取了涵盖各种规模总计40家的科技型企业作为调研对象，进行了详细的访谈调研。结果显示，科技型企业在技术、管理、产品、市场等方面面临极大风险，所调查的40家企业中有13家小微型企业表示遭遇较大经营困境，4家表示临近破产;绝大多数科技型企业呈现出轻资产的特点，这也使其难以进行抵押贷款，除少数优质上市公司外的其他企业自身信用缺少背书，信用评级较低;由于技术保密度高，导致科技型企业信息不对称严重，加上管理方法不完善、财务信息模糊以及近年来互保联保的风险发酵，难以取得担保。因此受调研的40家科技型企业中有33家表示面向银行融资有困难或利率高，其中19家接受过风投或股票融资的企业表示进行的股权融资具有风险小、成本低、数额大等优点。
其一，我国科技型企业的很多信息具有保密性，造成信息模糊，加上轻资产的特性，引起信息不对称导致逆向选择和道德失范风险[3]，迫使银行采取信贷配给，以非利率条件提出要求，而不是提高利率以平衡货币供求，贷款利率和风险不匹配[4]。即使很多科技型公司愿意支付更高的利率，也总有相当一部分企业贷不到款。因此我们提出假设：
假设一：科技型企业固有的信息模糊和轻资产导致的信息不对称引起逆向选择效应，难以获得较高信用评级和高质量的银行贷款，企业经营水平与贷款利率无关。
其二，我国股票市场相当不成熟，呈现出两个明显现象：新股上市股价高以及现金股利分配少[5]。国内科技股更是容易吹捧和吸引非理性投资者的股票，其往往高价发股，低价分利，市盈率高。而科技型企业的高风险与高成长性也吸引了风险偏好的风险投资。以上都导致股权融资的实际成本较低。因此我们提出假设：
假设二：科技型企业在资本市场中高风险与高收益并存的投机特征，能以较低成本吸引到风投融资和股票融资，企业股权融资的资本成本低于贷款基准利率。
2 科技型企业债务融资中逆向选择的实证研究
2.1 研究样本
本部分样本来自有详细公示的沪深两市2015—2019年科技型上市公司银行贷款行为，数据主要来源于CSMAR数据库，部分来自公司年报。2015—2019年上市公司有记录的银行贷款行为总计82123起，披露贷款利率的有1574起，剔除主要数据缺失、非科技型企业、资产负债率为负、所有者权益账面为负的数据，得到归属于科技型企业的贷款行为196起。剔除归属联合贷款行为样本后得到有效样本195起。为了消除极端离群值对实证的影響，对连续变量在1%和99%水平上进行Winsorize处理。
2.2 实证模型与变量定义
对于假设一，可以通过考察企业经营质量与贷款利率之间的关系来验证。本文选择利用阿特曼Z-score模型指标体系来衡量企业经营水平，引入模型变量与贷款利率进行回归分析来检验原假设是否成立，即考察企业经营水平对贷款利率是否有显著影响，如果结果中存在模型预测变量与结果变量无显著关系，则表明逆向选择不存在或者不严重，银行贷款成本与企业经营状况相匹配，反之则说明逆向选择存在。
阿特曼Z-score模型由纽约大学教授爱德华·阿特曼（Edward Altman）在1968年提出，用以衡量企业经营的健康状况。Z-score模型通过运营资金资产比、留存收益资产比、总资产息税前利润率、权益负债比和总资产周转率五项指标，从公司的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面综合反映企业财务状况。其中运营资金资产比反映资产变现能力和规模特征;留存收益资产比反映累积获利能力;总资产息税前利润率反映用全部资产获利的能力;权益负债比反映财务结构;总资产周转率反映营运能力。在此基础上，我们增加无风险利率指标反映宏观因素对贷款利率的影响，增加贷款期限指标反映期限风险对贷款利率的影响。 综上，构建回归模型如下：
Y=C1+C2×X1+C3×X2+C4×X3+C5×X4+C6×X5+C7×r+C8×t+ut
式中，C1为常数项，C2到C8为自变量参数，ut为随机误差项，变量含义如表1所示。
2.3 实证结果
对上述变量进行回归分析，回归方法使用最小二乘法，得到结果如表2所示。
2.4 结果分析
多元回归结果显示假设一是成立的，参数检验显示企业经营水平与贷款利率无关。回归参数检验中只有营运资金资产比和贷款期限对贷款利率的预测显著有效，其他变量都不显著，原假设成立。
实证结果说明，我国科技型企业进行银行贷款的利率与其实际经营质量没有显著关联。尽管在回归结果中，营运资金资产比也能显著预测贷款利率，但是单独的营运资金资产比只能反映变现能力和最终偿债能力，只有其作为模型变量组中的一员才能综合衡量经营质量。因此，我们可以合理判断科技型企业固有的信息模糊和轻资产将会导致与银行间的信息不对称，引起逆向选择效应，难以获得较高信用评级和高质量银行贷款，融资成本和经营质量不能匹配，造成无论是“优质企业”还是“劣质企业”，在获取银行贷款的融资成本方面并没有明显区别。
2.5 稳健性检验
为了保证研究结果的科学性和可信度，对模型改变自变量进行稳健性检验。我们使用利息保障倍数、总资产负债率、总杠杆系数替换部分经营能力衡量变量，发现研究结论并无显著改变。
3 科技型企业股权融资中投机特征的实证研究
3.1 研究样本
本部分样本选用上述195起经过筛选、有详细公示的沪深两市2015年到2019年的科技型上市公司银行贷款行为所归属的公司，合计98家，数据来源于CSMAR数据库，东方财富网和公司年报。
3.2 实证模型与变量定义
对于假设二，可以通过考察企业股权融资资本成本与当年贷款基准利率（五年期以上，下同）的大小关系来验证。本部分采用股利折现模型计算发行企业股票内在价值，并进一步计算股权融资资本成本，与融资发生时贷款基准利率对比。如果结果中过半样本股权融资资本成本小于贷款基准利率，按年度计算的年均股权融资资本成本也小于贷款基准利率则说明科技型企业股权融资成本低于贷款基准利率，激励科技型企业优先进行股权融资。反之则说明假设不成立。
在常用的股票内在价值估算模型中，资本资产定价模型（CAPM）把投资者看作衡量风险与收益的绝对理性人，与我们投机特性的假设不符，且反映市场信息的β系数在实际测算中也难以估量;剩余收益估价模型中超额剩余收益折现出的价格并不能准确真实地反映股权资本成本。因此我们选择股利折现模型，并且考虑到现实中的股利波动情况，戈登模型并不合適，我们进一步采用两阶段股利折现模型，将股利增长划分为超常增长阶段和永续增长阶段。
假设从n期起股利进入第二阶段，构建两阶段股利增长模型如下：
V=×
式中，V为发行时企业的股权价值，Dt为第t年股利，RS为股权资本成本，g为永续增长率，（P/F， RS， t）表示折现率RS年限t的复利现值系数。
我们用市价法衡量股权价值V，在准确得到n-1期内的股利数据后以第一次股利突变判断n值，以此划分超常增长阶段和永续增长阶段，并在永续增长阶段中以股利增长率的期望值作为永续增长率g。
参考已有文献方法对增发、配股做出如下处理[6]：
增发的筹资对象既包括原股票持有者也包括其他社会公众，增发收益不是原股票带来的，不予考虑。而配股的筹资对象只能是原股票持有者，因此属于原股票带来的收益，应当纳入考虑范围。配股需要投资者付出资金来获取，因此只有配股价格与流通转让价格的差额部分才是投资者的实际收益。
考虑配股的，修正股利Dt′折算方法如下：
Dt′=Dt+Lt×（Pt-P）
式中，Lt为配售比例，Pt为配股上市流通转让价格，P为配股价格。
对送股、转增股做如下处理：
上市公司以股票股利代替现金股利或利用留存收益转增股本都会引起公司原股票持有者持有股份数量的增加，增加了公司原股票持有者的股利收入，应当纳入考虑，修正股利Dt*折算方法如下：
Dt*=Dt×
式中，hi为第i期送股和转增股比率，无送股和转增股时hi为0。
3.3 实证结果
按照模型公式对股权融资资本成本进行计算，并从三个维度对其进行汇总统计，结果如表3、表4、表5所示。
3.4 结果分析
统计结果表明假设二是成立的，科技型企业股权融资的资本成本基本低于贷款基准利率。从描述性统计看，股权融资资本成本最小值0.34%，最大值8.64%，相差极大，且标准差1.76%也较高，说明各企业股权融资的资本成本相差较大，但是最终平均值2.76%仍是一个极低的数字，远低于任何样本对应融资时期的贷款基准利率;而从绝对数的区间分布来看，仅有13.26%的股权融资资本成本高于5%;在股权融资资本成本与基准利率逐项比较结果中，高达83.67%的样本结果显示其股权融资成本低于基准利率，说明低成本股权融资具有高度稳定性。
实证结果说明，我国科技型企业股权融资的资本成本基本低于贷款基准利率，极少数企业的高资本成本状况也和其自身背景以及股利政策有关，并不具有代表性和普遍性。科技型企业能够以较低的成本进行股权融资，并且这种低成本融资具有高度稳定性，究其原因，这与我国不成熟的金融市场以及科技型企业高风险与高收益并存的特性有关。我国金融市场还不成熟，股市交易由散户主导，他们通过券商直接买卖单只股票，而我国通过国内共同基金持有的上市股份仅占十分之一。散户投资者人数众多并且常常追求投机和非理性，缺乏基本的投资知识，后果就是对于新股总是一拥而上，将IPO股价哄抬到很高，且相当一部分不十分在乎现金股利，而是频繁地短线买卖赚取资本利润。科技股作为所有股票中高风险与高收益的代表，加之在非专业投资者眼中“科技”两个字所代表的所谓“含金量”以及市场有意炒作，使其备受青睐。 4 結论与启示
4.1 结论
我国科技型企业的逆优序融资现象并不是一种健康的发展结果，其成因恰恰是我国科技型企业融资渠道和市场经济尚不完善的结果。一方面，科技型企业固有的信息模糊和轻资产导致的信息不对称没有被很好地解决，引起逆向选择效应，难以获得较高信用评级和高质量的银行贷款;另一方面，由于资本市场的不成熟和投机性，科技型企业在资本市场中高风险与高收益并存的投机特征能以较低成本吸引到股权融资，这成为导致科技型企业偏好先股后债融资的两点主要原因。
4.2 启示与建议
为了保证科技型企业持续健康发展，不断完善中国特色社会主义市场经济体制，必须解决信息不对称和市场投机性的问题，建立完善的科技型企业融资体系，营造健康的市场环境。本文针对此提出如下建议：
（1）发展多元化融资渠道。目前我国面向科技型企业的融资方式较少，尤其是抵押贷款和信用贷款不足的情况下就更显得捉襟见肘。因此应当注重对适合科技型企业融资产品的开发，推出包括无形资产抵押、可转换债券、政府创新基金等多元化融资渠道以供取舍。
（2）健全企业信用评估体系和信息获取渠道。相关部门应当积极制定相关规定以加强对信用评估机构的监督和引导，建立更加科学完善的信用评价指标和征信体系，使之在面对轻资产以及前期经营指标不佳的科技型企业时能正确反映其信誉和潜力。
（3）深化注册制改革。我国过去施行核准制是为了提高上市门槛，为投资者做好守门人，但是准则施行缺陷愈发凸显，上市周期的漫长让许多企业选择借壳上市，让绩差股咸鱼翻身，掀起股市长期盛行绩差股、垃圾股的热潮，助长投机风气。注册制则能极大地提高上市效率，引入优质股票。当然信息披露监管也应当相应加强。
（4）大力发展机构投资者。2021年3月，十三届全国人大四次会议中明确指出要完善资本市场基础制度，健全多层次资本市场体系，大力发展机构投资者，提高直接融资特别是股权融资比重[7]。我国资本市场正在经历散户机构化的过程，需要鼓励国内机构投资者增强业务能力和服务水平，同时合理引进外资金融机构。
参考文献
王延伟，曲吉光，曲平，等.科技型中小企业的融资次序及其实现路径[J].金融发展研究，2016（7）：70-74.
刘薇.基于优序融资理论的中小企业融资问题探究[J].中国商贸，2011（24）：107-108.
王丽杰，郭强.中关村科技企业融资方式分析[J].财会研究，2020（3）：58-63.
邓可斌，曾海舰.中国企业的融资约束：特征现象与成因检验[J].经济研究，2014，49（2）：47-60+140.
束景虹.机会窗口、逆向选择成本与股权融资偏好[J].金融研究，2010（4）：72-84.
李华星.中国企业逆“优序融资”现象成因的实证研究[D].长春：吉林财经大学，2019：44.
中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要（草案）摘编[N].人民日报，2021-03-06（009）.
An Empirical Study on the Causes of Reverse Sequencing Financing of
Technology-based Enterprises
School of Business， Hehai University TONG Linchen
Abstract： This article figures out the financing methods and order of technology-based companies through field research and existing literature. It is found that due to the reverse selection effect in debt financing and the speculative characteristics of equity financing in the capital market， technology-based enterprises often usually conduct financing in the order of reverse financing order theory. This article selects listed technology-based enterprises that have disclosed bank lending behaviors and regarded their lending behaviors as samples to conduct an empirical study on debt and equity financing. The results confirm the reasons for the sequence of financing of technology-based enterprises on equity first and then debt. Finally， suggestions are made based on the results to provide references for solving the financing dilemma of technology-based enterprises.
Keywords： technology-based enterprises; financing priority; debt financing; equity financing
关键词：科技型企业;融资优序;债务融资;股权融资
本文索引：童林辰.<变量 2>[J].中国商论，2021（20）：-121.
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）10（b）--04
科技型企业是指产品的技术含量比较高、具有核心竞争力、能不断推出创新产品和不断开拓市场的企业，其在提高科技创新能力、推动经济可持续高质量发展、扩大社会就业等方面发挥着重要作用，且发展呈现高风险、高投入、高收益的特征，其对于资金的迫切需求超过一般企业。但是我国资本市场建设较晚，尚不成熟，金融工具比较匮乏，资金供给渠道少，加之产业结构和资本结构不合理造成整个市场的资金短缺，限制了科技型企业的融资渠道和规模。因此，研究科技型企业采用何种方式、以何种次序进行融资是推动科技型企业持续健康发展的重要议题。
国内外对企业融资优序的讨论由来已久，美国金融学家迈尔斯与智利学者迈勒夫基于信息不对称理论最早提出的融资优序理论（1984）认为，最优的融资顺序是内源融资，债务融资，最后才考虑股权融资，认为股权融资会导致外部投资者的逆向选择，造成资金的错配和浪费。对于这一观点是否适用于我国企业，国内学者持有两种相反的看法。一方面，王延伟，曲吉光等[1]（2016）认为，我国企业尤其是中小型企业对资金可得性的考虑超过了融资成本本身，因此我国企业的资产结构和生产经营特点更适用于先股后债的融资次序;另一方面，刘薇[2]（2011）认为，我国企业的信息不对称产生的交易成本与融资优序理论相符合，因此融资优序理论适用于我国企业融资决策。
本文在综合关于我国企业融资优序现有文献的基础上，结合科技型企业特点，根据作者实地调研情况分析科技型企业的融资困境和实际次序，以此为基础提出关于科技型企业债务融资中逆向选择和股权融资中投机特征的假设分别进行实证研究，得出相应的结论并提出融资建议，为广大科技型企业提供启发，丰富现有的研究内容。
1 理论分析与假设
作者在江苏省南京市选取了涵盖各种规模总计40家的科技型企业作为调研对象，进行了详细的访谈调研。结果显示，科技型企业在技术、管理、产品、市场等方面面临极大风险，所调查的40家企业中有13家小微型企业表示遭遇较大经营困境，4家表示临近破产;绝大多数科技型企业呈现出轻资产的特点，这也使其难以进行抵押贷款，除少数优质上市公司外的其他企业自身信用缺少背书，信用评级较低;由于技术保密度高，导致科技型企业信息不对称严重，加上管理方法不完善、财务信息模糊以及近年来互保联保的风险发酵，难以取得担保。因此受调研的40家科技型企业中有33家表示面向银行融资有困难或利率高，其中19家接受过风投或股票融资的企业表示进行的股权融资具有风险小、成本低、数额大等优点。
其一，我国科技型企业的很多信息具有保密性，造成信息模糊，加上轻资产的特性，引起信息不对称导致逆向选择和道德失范风险[3]，迫使银行采取信贷配给，以非利率条件提出要求，而不是提高利率以平衡货币供求，贷款利率和风险不匹配[4]。即使很多科技型公司愿意支付更高的利率，也总有相当一部分企业贷不到款。因此我们提出假设：
假设一：科技型企业固有的信息模糊和轻资产导致的信息不对称引起逆向选择效应，难以获得较高信用评级和高质量的银行贷款，企业经营水平与贷款利率无关。
其二，我国股票市场相当不成熟，呈现出两个明显现象：新股上市股价高以及现金股利分配少[5]。国内科技股更是容易吹捧和吸引非理性投资者的股票，其往往高价发股，低价分利，市盈率高。而科技型企业的高风险与高成长性也吸引了风险偏好的风险投资。以上都导致股权融资的实际成本较低。因此我们提出假设：
假设二：科技型企业在资本市场中高风险与高收益并存的投机特征，能以较低成本吸引到风投融资和股票融资，企业股权融资的资本成本低于贷款基准利率。
2 科技型企业债务融资中逆向选择的实证研究
2.1 研究样本
本部分样本来自有详细公示的沪深两市2015—2019年科技型上市公司银行贷款行为，数据主要来源于CSMAR数据库，部分来自公司年报。2015—2019年上市公司有记录的银行贷款行为总计82123起，披露贷款利率的有1574起，剔除主要数据缺失、非科技型企业、资产负债率为负、所有者权益账面为负的数据，得到归属于科技型企业的贷款行为196起。剔除归属联合贷款行为样本后得到有效样本195起。为了消除极端离群值对实证的影響，对连续变量在1%和99%水平上进行Winsorize处理。
2.2 实证模型与变量定义
对于假设一，可以通过考察企业经营质量与贷款利率之间的关系来验证。本文选择利用阿特曼Z-score模型指标体系来衡量企业经营水平，引入模型变量与贷款利率进行回归分析来检验原假设是否成立，即考察企业经营水平对贷款利率是否有显著影响，如果结果中存在模型预测变量与结果变量无显著关系，则表明逆向选择不存在或者不严重，银行贷款成本与企业经营状况相匹配，反之则说明逆向选择存在。
阿特曼Z-score模型由纽约大学教授爱德华·阿特曼（Edward Altman）在1968年提出，用以衡量企业经营的健康状况。Z-score模型通过运营资金资产比、留存收益资产比、总资产息税前利润率、权益负债比和总资产周转率五项指标，从公司的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等方面综合反映企业财务状况。其中运营资金资产比反映资产变现能力和规模特征;留存收益资产比反映累积获利能力;总资产息税前利润率反映用全部资产获利的能力;权益负债比反映财务结构;总资产周转率反映营运能力。在此基础上，我们增加无风险利率指标反映宏观因素对贷款利率的影响，增加贷款期限指标反映期限风险对贷款利率的影响。 综上，构建回归模型如下：
Y=C1+C2×X1+C3×X2+C4×X3+C5×X4+C6×X5+C7×r+C8×t+ut
式中，C1为常数项，C2到C8为自变量参数，ut为随机误差项，变量含义如表1所示。
2.3 实证结果
对上述变量进行回归分析，回归方法使用最小二乘法，得到结果如表2所示。
2.4 结果分析
多元回归结果显示假设一是成立的，参数检验显示企业经营水平与贷款利率无关。回归参数检验中只有营运资金资产比和贷款期限对贷款利率的预测显著有效，其他变量都不显著，原假设成立。
实证结果说明，我国科技型企业进行银行贷款的利率与其实际经营质量没有显著关联。尽管在回归结果中，营运资金资产比也能显著预测贷款利率，但是单独的营运资金资产比只能反映变现能力和最终偿债能力，只有其作为模型变量组中的一员才能综合衡量经营质量。因此，我们可以合理判断科技型企业固有的信息模糊和轻资产将会导致与银行间的信息不对称，引起逆向选择效应，难以获得较高信用评级和高质量银行贷款，融资成本和经营质量不能匹配，造成无论是“优质企业”还是“劣质企业”，在获取银行贷款的融资成本方面并没有明显区别。
2.5 稳健性检验
为了保证研究结果的科学性和可信度，对模型改变自变量进行稳健性检验。我们使用利息保障倍数、总资产负债率、总杠杆系数替换部分经营能力衡量变量，发现研究结论并无显著改变。
3 科技型企业股权融资中投机特征的实证研究
3.1 研究样本
本部分样本选用上述195起经过筛选、有详细公示的沪深两市2015年到2019年的科技型上市公司银行贷款行为所归属的公司，合计98家，数据来源于CSMAR数据库，东方财富网和公司年报。
3.2 实证模型与变量定义
对于假设二，可以通过考察企业股权融资资本成本与当年贷款基准利率（五年期以上，下同）的大小关系来验证。本部分采用股利折现模型计算发行企业股票内在价值，并进一步计算股权融资资本成本，与融资发生时贷款基准利率对比。如果结果中过半样本股权融资资本成本小于贷款基准利率，按年度计算的年均股权融资资本成本也小于贷款基准利率则说明科技型企业股权融资成本低于贷款基准利率，激励科技型企业优先进行股权融资。反之则说明假设不成立。
在常用的股票内在价值估算模型中，资本资产定价模型（CAPM）把投资者看作衡量风险与收益的绝对理性人，与我们投机特性的假设不符，且反映市场信息的β系数在实际测算中也难以估量;剩余收益估价模型中超额剩余收益折现出的价格并不能准确真实地反映股权资本成本。因此我们选择股利折现模型，并且考虑到现实中的股利波动情况，戈登模型并不合適，我们进一步采用两阶段股利折现模型，将股利增长划分为超常增长阶段和永续增长阶段。
假设从n期起股利进入第二阶段，构建两阶段股利增长模型如下：
V=×
式中，V为发行时企业的股权价值，Dt为第t年股利，RS为股权资本成本，g为永续增长率，（P/F， RS， t）表示折现率RS年限t的复利现值系数。
我们用市价法衡量股权价值V，在准确得到n-1期内的股利数据后以第一次股利突变判断n值，以此划分超常增长阶段和永续增长阶段，并在永续增长阶段中以股利增长率的期望值作为永续增长率g。
参考已有文献方法对增发、配股做出如下处理[6]：
增发的筹资对象既包括原股票持有者也包括其他社会公众，增发收益不是原股票带来的，不予考虑。而配股的筹资对象只能是原股票持有者，因此属于原股票带来的收益，应当纳入考虑范围。配股需要投资者付出资金来获取，因此只有配股价格与流通转让价格的差额部分才是投资者的实际收益。
考虑配股的，修正股利Dt′折算方法如下：
Dt′=Dt+Lt×（Pt-P）
式中，Lt为配售比例，Pt为配股上市流通转让价格，P为配股价格。
对送股、转增股做如下处理：
上市公司以股票股利代替现金股利或利用留存收益转增股本都会引起公司原股票持有者持有股份数量的增加，增加了公司原股票持有者的股利收入，应当纳入考虑，修正股利Dt*折算方法如下：
Dt*=Dt×
式中，hi为第i期送股和转增股比率，无送股和转增股时hi为0。
3.3 实证结果
按照模型公式对股权融资资本成本进行计算，并从三个维度对其进行汇总统计，结果如表3、表4、表5所示。
3.4 结果分析
统计结果表明假设二是成立的，科技型企业股权融资的资本成本基本低于贷款基准利率。从描述性统计看，股权融资资本成本最小值0.34%，最大值8.64%，相差极大，且标准差1.76%也较高，说明各企业股权融资的资本成本相差较大，但是最终平均值2.76%仍是一个极低的数字，远低于任何样本对应融资时期的贷款基准利率;而从绝对数的区间分布来看，仅有13.26%的股权融资资本成本高于5%;在股权融资资本成本与基准利率逐项比较结果中，高达83.67%的样本结果显示其股权融资成本低于基准利率，说明低成本股权融资具有高度稳定性。
实证结果说明，我国科技型企业股权融资的资本成本基本低于贷款基准利率，极少数企业的高资本成本状况也和其自身背景以及股利政策有关，并不具有代表性和普遍性。科技型企业能够以较低的成本进行股权融资，并且这种低成本融资具有高度稳定性，究其原因，这与我国不成熟的金融市场以及科技型企业高风险与高收益并存的特性有关。我国金融市场还不成熟，股市交易由散户主导，他们通过券商直接买卖单只股票，而我国通过国内共同基金持有的上市股份仅占十分之一。散户投资者人数众多并且常常追求投机和非理性，缺乏基本的投资知识，后果就是对于新股总是一拥而上，将IPO股价哄抬到很高，且相当一部分不十分在乎现金股利，而是频繁地短线买卖赚取资本利润。科技股作为所有股票中高风险与高收益的代表，加之在非专业投资者眼中“科技”两个字所代表的所谓“含金量”以及市场有意炒作，使其备受青睐。 4 結论与启示
4.1 结论
我国科技型企业的逆优序融资现象并不是一种健康的发展结果，其成因恰恰是我国科技型企业融资渠道和市场经济尚不完善的结果。一方面，科技型企业固有的信息模糊和轻资产导致的信息不对称没有被很好地解决，引起逆向选择效应，难以获得较高信用评级和高质量的银行贷款;另一方面，由于资本市场的不成熟和投机性，科技型企业在资本市场中高风险与高收益并存的投机特征能以较低成本吸引到股权融资，这成为导致科技型企业偏好先股后债融资的两点主要原因。
4.2 启示与建议
为了保证科技型企业持续健康发展，不断完善中国特色社会主义市场经济体制，必须解决信息不对称和市场投机性的问题，建立完善的科技型企业融资体系，营造健康的市场环境。本文针对此提出如下建议：
（1）发展多元化融资渠道。目前我国面向科技型企业的融资方式较少，尤其是抵押贷款和信用贷款不足的情况下就更显得捉襟见肘。因此应当注重对适合科技型企业融资产品的开发，推出包括无形资产抵押、可转换债券、政府创新基金等多元化融资渠道以供取舍。
（2）健全企业信用评估体系和信息获取渠道。相关部门应当积极制定相关规定以加强对信用评估机构的监督和引导，建立更加科学完善的信用评价指标和征信体系，使之在面对轻资产以及前期经营指标不佳的科技型企业时能正确反映其信誉和潜力。
（3）深化注册制改革。我国过去施行核准制是为了提高上市门槛，为投资者做好守门人，但是准则施行缺陷愈发凸显，上市周期的漫长让许多企业选择借壳上市，让绩差股咸鱼翻身，掀起股市长期盛行绩差股、垃圾股的热潮，助长投机风气。注册制则能极大地提高上市效率，引入优质股票。当然信息披露监管也应当相应加强。
（4）大力发展机构投资者。2021年3月，十三届全国人大四次会议中明确指出要完善资本市场基础制度，健全多层次资本市场体系，大力发展机构投资者，提高直接融资特别是股权融资比重[7]。我国资本市场正在经历散户机构化的过程，需要鼓励国内机构投资者增强业务能力和服务水平，同时合理引进外资金融机构。
参考文献
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An Empirical Study on the Causes of Reverse Sequencing Financing of
Technology-based Enterprises
School of Business， Hehai University TONG Linchen
Abstract： This article figures out the financing methods and order of technology-based companies through field research and existing literature. It is found that due to the reverse selection effect in debt financing and the speculative characteristics of equity financing in the capital market， technology-based enterprises often usually conduct financing in the order of reverse financing order theory. This article selects listed technology-based enterprises that have disclosed bank lending behaviors and regarded their lending behaviors as samples to conduct an empirical study on debt and equity financing. The results confirm the reasons for the sequence of financing of technology-based enterprises on equity first and then debt. Finally， suggestions are made based on the results to provide references for solving the financing dilemma of technology-based enterprises.
Keywords： technology-based enterprises; financing priority; debt financing; equity financing