韋 琳 馬夢茹 金 宇

1 引 言

十九屆五中全會在闡述經(jīng)濟社會發(fā)展和改革開放重點任務(wù)中提出將“堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，全面塑造發(fā)展新優(yōu)勢”列在首位。創(chuàng)新作為我國重要發(fā)展戰(zhàn)略，在宏觀經(jīng)濟運行中對優(yōu)化資源配置（Utterback，1974［1］）、推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展（孟猛猛等，2021［2］）等具有重要作用，對微觀經(jīng)濟主體而言，創(chuàng)新亦是企業(yè)提升競爭優(yōu)勢的核心。根據(jù)萬德數(shù)據(jù)庫披露的A股上市公司2007—2019年研發(fā)投入情況統(tǒng)計顯示，研發(fā)投入大于零的公司占比已從2007年的15.69%上升至2019年的86.05%，研發(fā)強度（研發(fā)投入除以營業(yè)收入）則由2007年的1.02%升至2019年的3.93%。然而，上市公司研發(fā)投入水平整體向好的同時，研發(fā)操縱情況也頻繁發(fā)生。由于研發(fā)活動自身的復(fù)雜性與專業(yè)性，以及會計準(zhǔn)則對于研發(fā)費用處理邊界存在一定模糊性等原因，導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)活動與外界存在較高的信息壁壘，增加制度性監(jiān)管成本的同時為企業(yè)提供了一定的操縱空間。一些企業(yè)出于政策尋租（楊國超等，2017［3］；萬源星和許永斌，2019［4］）、業(yè)績迎合（朱紅軍等，2016［5］）、契約實現(xiàn)（黃亮華和謝德仁，2014［6］；姜博等，2014［7］）或再融資（謝德仁等，2017［8］）等動機人為調(diào)整研發(fā)費用，扭曲了研發(fā)投入與產(chǎn)出的關(guān)系，向外界傳遞有偏的會計信息導(dǎo)致市場失靈。因此，如何對研發(fā)操縱行為進行治理成為亟待解決的現(xiàn)實問題。

已有學(xué)者從不同角度對研發(fā)操縱的治理因素進行了探究，主要包括企業(yè)生產(chǎn)水平、技術(shù)型獨立董事、高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷、公司戰(zhàn)略類型與企業(yè)文化等內(nèi)部治理因素（程玲等，2019［9］；胡元木和紀(jì)端，2017［10］），以及審計師行業(yè)專長、投資者調(diào)研以及私募股權(quán)投資等外部治理因素（楚有為，2018［11］；李昊洋和程小可，2018［12］；徐成凱等，2020［13］）?？梢?，既有研究主要基于微觀層面對研發(fā)操縱的治理進行考察，而立足宏觀視角開展的研究較為匱乏。通過分析宏觀環(huán)境衍變對微觀經(jīng)濟主體的作用效果，有助于自下而上剖析我國經(jīng)濟發(fā)展中的細節(jié)問題，同時也為政府制定相關(guān)政策提供一定理論依據(jù)。

智慧城市建設(shè)的開展為從宏觀層面拓展企業(yè)研發(fā)操縱的影響因素研究提供了可能。智慧城市是通過綜合運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)，統(tǒng)籌業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、加強城市規(guī)劃、建設(shè)和管理的新模式。2014年國務(wù)院印發(fā)的《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014-2020）》，將智慧城市建設(shè)明確為六大方向：信息網(wǎng)絡(luò)寬帶化、規(guī)劃管理信息化、基礎(chǔ)設(shè)施智能化、公共服務(wù)便捷化、產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)代化、社會治理精細化。近年來，國家相關(guān)部門先后出臺了《國家智慧城市試點暫行管理辦法》、《關(guān)于促進智慧城市健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《智慧城市》等系列政策文件，并陸續(xù)批準(zhǔn)了100多個試點城市（區(qū)、縣、鎮(zhèn)）。據(jù)中國信息通信研究院測算，2019年智慧城市各級政府財政支出約3650億元，占總投資的21%，社會投資約13460億元，占總投資的79%。依托物聯(lián)網(wǎng)、5G、數(shù)據(jù)中心等信息基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展進一步形成了城市大數(shù)據(jù)平臺、城市信息模型平臺、共享技術(shù)賦能與應(yīng)用支撐平臺等核心平臺，數(shù)據(jù)要素開始深入?yún)⑴c價值創(chuàng)造與分配，數(shù)據(jù)紅利日漸凸顯。以貴陽市為例，2019年“云上貴州”貴陽分平臺城市級大數(shù)據(jù)平臺基本建成，通過向企業(yè)發(fā)放“云使用券”的方式，累計實現(xiàn)20831家企業(yè)“上云”，有效推動了企業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型。從理論研究來看，學(xué)術(shù)界也展開了諸多智慧城市相關(guān)主題的討論，主要包括智慧城市的概念、特征與評估體系，也有少部分文獻基于環(huán)境治理因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征、城市創(chuàng)新水平以及地區(qū)經(jīng)濟效率等中觀與宏觀視角對智慧城市的政策效應(yīng)展開分析（石大千等，2018［14］）。然而，僅少數(shù)學(xué)者立足微觀企業(yè)視角對智慧城市建設(shè)的有效性進行了研究。從智慧城市建設(shè)的具體項目來看，電子政務(wù)系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)、智慧金融系統(tǒng)、城市大數(shù)據(jù)平臺等均會對微觀企業(yè)產(chǎn)生影響，如電子政務(wù)系統(tǒng)能夠有效促成企業(yè)信息在政府網(wǎng)絡(luò)平臺的交互與共享，提升政府信息獲取的及時性和真實性，從而強化監(jiān)管強度；環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用則會對企業(yè)的環(huán)境污染行為進行實時監(jiān)控，倒逼企業(yè)履行環(huán)保承諾、踐行綠色生產(chǎn)與技術(shù)研發(fā)的相關(guān)活動（滕磊和馬德功，2020［15］）；智慧金融系統(tǒng)通過為政府和金融機構(gòu)提供企業(yè)融資需求以及信用信息，能夠有效緩解企業(yè)融資約束（劉偉麗和劉宏楠，2022［16］）；而城市大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用，能夠推動信息技術(shù)向企業(yè)層面進行滲透，從而提升企業(yè)的信息透明度，降低交易成本、緩解代理問題（石大千等，2018［14］）。由此可見，智慧城市建設(shè)如何影響微觀企業(yè)行為是一個亟待關(guān)注和開拓的研究領(lǐng)域。針對企業(yè)的研發(fā)操縱行為而言，智慧城市建設(shè)作為我國政府部門做出的重大決策，其通過信息技術(shù)的應(yīng)用可能有效降低企業(yè)層面的信息不對稱，從而對研發(fā)操縱行為產(chǎn)生有效治理；與此同時，智慧城市從試點申請到完成驗收均需滿足相應(yīng)的考核指標(biāo)，且智慧城市建設(shè)過程中伴隨著大量的政府采購行為，其亦可能加劇企業(yè)的研發(fā)操縱從而實現(xiàn)對政府部門的迎合。那么，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)的研發(fā)操縱究竟發(fā)揮了“治理”作用，還是引發(fā)了企業(yè)層面的“迎合”行為，是本文研究的核心問題。

基于此，本文以我國A股2009-2019年上市公司作為研究對象，基于多期DID的研究方法，對智慧城市建設(shè)與企業(yè)研發(fā)操縱的關(guān)系進行了檢驗。本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，從微觀層面為智慧城市建設(shè)的政策效果提供了評估依據(jù)。從現(xiàn)有文獻來看，智慧城市對宏觀經(jīng)濟的影響研究較為多見，如提升城市創(chuàng)新水平（何凌云和馬青山，2021［17］）、加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、保障城市發(fā)展質(zhì)量（趙蔡晶和吳柏鈞，2020［18］）以及降低區(qū)域環(huán)境污染水平（石大千等，2018［14］）。然而，在智慧城市建設(shè)的微觀經(jīng)濟后果方面研究稍顯匱乏。本文則基于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的背景，將研究內(nèi)容聚焦于智慧城市的微觀創(chuàng)新效應(yīng)，以企業(yè)研發(fā)操縱行為作為研究對象，進一步拓展了智慧城市的微觀經(jīng)濟后果；第二，豐富了企業(yè)研發(fā)操縱行為的治理因素研究。既有關(guān)于研發(fā)操縱的治理多從獨立董事（胡元木和紀(jì)端，2017［10］）、審計師（楚有為，2018［11］）、投資者（李昊洋和程小可，2018［12］）等微觀要素展開，鮮有文獻探究宏觀制度對研發(fā)操縱的治理作用。本文選取智慧城市建設(shè)這一宏觀制度安排，對研發(fā)操縱的影響因素進行了有效拓展；第三，通過對二者作用機制的分析，以及信息環(huán)境、操縱動機等方面的異質(zhì)性檢驗，為智慧城市建設(shè)影響企業(yè)研發(fā)操縱的具體機理提供了數(shù)據(jù)支撐，進而為政府加強智慧城市建設(shè)的應(yīng)然性以及企業(yè)研發(fā)操縱行為的治理提供了政策依據(jù)。

2 政策背景與研究假設(shè)

2.1 智慧城市建設(shè)的政策背景

隨著城鎮(zhèn)化與新型工業(yè)化的不斷推進，交通擁堵、資源緊缺、環(huán)境污染等“城市病”問題日趨嚴(yán)重，傳統(tǒng)的城市治理方式難以發(fā)揮成效，亟需尋求智慧化的治理手段解決上述問題。在此背景下，IBM公司于2008年在美國首次提出“智慧地球”戰(zhàn)略，并進一步將智慧城市作為這一戰(zhàn)略的重點建設(shè)對象。在智慧城市的概念方面，當(dāng)前國內(nèi)外研究尚未對此形成統(tǒng)一共識，但隨著研究的不斷深入，對智慧城市的認識逐漸從狹義的技術(shù)發(fā)展層面拓展到了廣義的全面可持續(xù)發(fā)展層面（石大千等，2018［14］）。綜合既有研究成果，本文將智慧城市定義為綜合運用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、空間信息、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代通信技術(shù)，全面動態(tài)感知城市實時時空信息，構(gòu)建以地理空間數(shù)據(jù)為統(tǒng)一載體的、對城市各領(lǐng)域數(shù)據(jù)依據(jù)內(nèi)在聯(lián)系進行分析整合的數(shù)據(jù)管理體系，最終實現(xiàn)城市資源的高效配置以及可持續(xù)發(fā)展。

伴隨信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及智慧城市理念的提出，國外眾多國家紛紛將智慧城市納入國家發(fā)展戰(zhàn)略，并相應(yīng)出臺一系列激勵政策。據(jù)中研普華研究報告顯示，截至2020年全球已啟動或在建的智慧城市已達1000多個。韓國政府于2004年推出“U-Korea”戰(zhàn)略，旨在通過運用互聯(lián)網(wǎng)與無線傳感器等技術(shù)使韓國進入智慧化社會，隨后新加坡于2006年啟動了“智慧國家2015”計劃，日本于2009年推出“i-Japan戰(zhàn)略2015”，此后歐盟、荷蘭與美國也相繼推出了“歐洲2020戰(zhàn)略”“阿姆斯特丹智慧城市計劃”與“新智慧城市倡議”。

全球涌現(xiàn)智慧城市建設(shè)熱潮的同時，中國的智慧城市建設(shè)活動也緊隨其后展開。2012年12月，住建部出臺了《關(guān)于開展國家智慧城市試點工作的通知》，并發(fā)布了《國家智慧城市試點暫行管理辦法》與《國家智慧城市（區(qū)、鎮(zhèn)）試點指標(biāo)體系（試行）》，正式啟動了我國智慧城市試點的建設(shè)工作。截至2020年，我國智慧城市、信息惠民、寬帶中國等智慧城市相關(guān)試點已達700個，根據(jù)中國信息通信研究院測算，2020年智慧城市本級財政建設(shè)投資占GDP比重約為0.1%-0.5%，我國智慧城市建設(shè)已然進入爆發(fā)式增長期。因此，對智慧城市建設(shè)的相關(guān)經(jīng)濟后果進行研究兼具政策層面的應(yīng)然性和實務(wù)層面的必要性。

2.2 理論分析與研究假設(shè)

（1）治理：智慧城市建設(shè)對企業(yè)研發(fā)操縱的抑制作用

薄弱的內(nèi)部治理與寬松的外部監(jiān)管是誘導(dǎo)企業(yè)進行研發(fā)操縱的關(guān)鍵因素，而智慧城市建設(shè)可能會通過前述兩種影響途徑對企業(yè)的研發(fā)操縱行為產(chǎn)生抑制效果。

第一，智慧城市建設(shè)通過向微觀企業(yè)滲透物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)，強化企業(yè)內(nèi)部治理機制，進而減少研發(fā)操縱等機會主義行為發(fā)生。囿于研發(fā)活動專業(yè)性較強（黃亮華和謝德仁，2014［6］），加之會計準(zhǔn)則對研發(fā)支出資本化或費用化的處理界限較為模糊（王亮亮，2016［19］），導(dǎo)致研發(fā)活動信息壁壘較高，增加了內(nèi)外部監(jiān)管成本的同時給予了管理層一定的可操縱空間。既有研究發(fā)現(xiàn)管理層會利用內(nèi)部人信息優(yōu)勢基于契約實現(xiàn)（姜博等，2014［7］；徐沛勣，2020［20］）、短期盈余（Cohen等，2010［21］；范海峰和胡玉明，2013［22］）以及市值管理（謝德仁等，2017［8］）等動機操縱企業(yè)研發(fā)活動。當(dāng)企業(yè)內(nèi)部治理機制較為薄弱時，由于缺乏對管理層的有效監(jiān)管與制衡，為其利用研發(fā)操縱攫取私利的行為提供了便利（胡元木和紀(jì)端，2017［10］）。而智慧城市建設(shè)能夠通過增強企業(yè)內(nèi)部治理機制，對管理層形成有效掣肘，進而抑制研發(fā)操縱活動。具體來看，智慧城市建設(shè)通過運用新興信息技術(shù)促進組織結(jié)構(gòu)變革（Acemoglu等，2007［23］）進而提高內(nèi)部治理水平。傳統(tǒng)企業(yè)管理模式多采取垂直化管理，存在層級冗余、組織結(jié)構(gòu)繁瑣、信息傳遞較為冗長等問題（Acemoglu等，2007［23］）。在該種模式下，企業(yè)的決策活動更多依賴管理層的中央管控，其所受制約較少。智慧城市建設(shè)則利用新興技術(shù)將重要信息以及主要人員通過輸入、處理、輸出控制嵌入信息化管理系統(tǒng)，推動了組織結(jié)構(gòu)由垂直化向扁平化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化管理發(fā)展（戚聿東和肖旭，2020［24］），強化了部門間的銜接關(guān)系，提高了信息在企業(yè)內(nèi)部的傳遞效率（石大千等，2020［25］），使管理層利用研發(fā)操縱謀私利的行為更易被內(nèi)部監(jiān)管者發(fā)現(xiàn)，這會對管理層造成較高的威懾壓力，進而降低其研發(fā)操縱動機。因此，智慧城市建設(shè)通過改善公司的內(nèi)部治理水平有效抑制管理層自利動機下的研發(fā)操縱行為。

第二，智慧城市建設(shè)有助于優(yōu)化外部監(jiān)管環(huán)境進而增加企業(yè)研發(fā)操縱被發(fā)現(xiàn)的概率，基于操縱風(fēng)險與成本的考量，企業(yè)可能會因此減少研發(fā)操縱行為。攫取政策優(yōu)惠是企業(yè)進行研發(fā)操縱的主要動機之一（楊國超等，2017［3］；萬源星和許永斌，2019［4］）。受認知局限與信息不對稱的影響，政府等外界監(jiān)管部門無法準(zhǔn)確甄別企業(yè)對相關(guān)扶持政策的真實需求，其制定諸如對研發(fā)投入額度“一刀切”等規(guī)定誘發(fā)了企業(yè)通過操縱研發(fā)投入以達到政策門檻的行為（張杰等，2016［26］；張杰和鄭文平，2018［27］）。外界監(jiān)管中較低的處罰力度以及較高的監(jiān)管成本同樣促使企業(yè)為迎合政策要求進行機會主義行為。如《高新技術(shù)企業(yè)認定管理辦法》規(guī)定，通過研發(fā)操縱“造假”的高新技術(shù)企業(yè)被發(fā)現(xiàn)僅需補繳往年稅款，并不會受到其他額外懲罰。同時，高額的信息搜尋成本使得監(jiān)管部門無法對企業(yè)的研發(fā)情況進行實質(zhì)性審查，進一步降低了企業(yè)研發(fā)操縱被曝光的概率（楊國超和芮萌，2020［28］）。智慧城市建設(shè)則能夠通過優(yōu)化外部監(jiān)管環(huán)境，降低政府部門監(jiān)管成本，提高企業(yè)研發(fā)操縱的被稽查風(fēng)險，進而減少操縱行為發(fā)生。一方面，智慧城市建設(shè)能夠提升政府部門對于企業(yè)研發(fā)操縱行為的識別與鑒證能力。智慧城市試點建設(shè)指標(biāo)中對政務(wù)部門利用智能系統(tǒng)進行智慧管理與服務(wù)提出了明確要求，當(dāng)前諸多地區(qū)將打造智慧政務(wù)系統(tǒng)置于智慧城市建設(shè)的首位。智慧政務(wù)系統(tǒng)基于區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算、“AI+”等信息技術(shù)，打通了稅務(wù)、科技、財政、海關(guān)、環(huán)保、社保等不同行政部門之間的信息壁壘，有效提高政府的信息抓取、整合、傳遞以及運用能力（李春濤等，2020［29］），使市場中政府部門的信息弱勢地位得到改善，提升了政府部門的監(jiān)督力度。如企業(yè)通過虛增研發(fā)人員工資的形式進行研發(fā)操縱，政府部門借助于智慧政務(wù)系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)勢，可以直接關(guān)聯(lián)稅務(wù)和社保等相關(guān)部門的數(shù)據(jù)，從而進行有效識別。另一方面，智慧城市建設(shè)有助于降低監(jiān)管部門的監(jiān)管成本。通過構(gòu)建監(jiān)管對象信息庫、監(jiān)管行為信息庫、投訴舉報信息庫、信用信息庫等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，促使政府監(jiān)管向規(guī)范化、精準(zhǔn)化、智能化發(fā)展，有助于監(jiān)管部門實時跟蹤企業(yè)創(chuàng)新項目進展，監(jiān)督微觀企業(yè)運行，提升了監(jiān)督的范圍和實效性。如環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用，能夠幫助政府直接調(diào)取企業(yè)廢水、廢棄、污泥處置等現(xiàn)場視頻，通過大數(shù)據(jù)分析污染企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中存在的問題，極大程度降低執(zhí)法人員實地考察的監(jiān)管成本，提升監(jiān)督的全面性和實效性，從而對企業(yè)涉及綠色技術(shù)研發(fā)方面的相關(guān)操縱行為產(chǎn)生抑制作用。因此，智慧城市建設(shè)能夠通過強化監(jiān)管強度抑制企業(yè)的研發(fā)操縱行為。

基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H1a：其他條件不變的情況下，智慧城市建設(shè)會顯著降低企業(yè)研發(fā)操縱水平。

（2）迎合：智慧城市建設(shè)對企業(yè)研發(fā)操縱的促進作用

值得注意的是，智慧城市試點建設(shè)同樣可能提高企業(yè)的研發(fā)操縱水平。智慧城市試點建設(shè)中，政府占有主導(dǎo)權(quán)的同時企業(yè)具有關(guān)鍵推動作用（石大千等，2020［25］）。其中，在試點申請期與驗收期，住建部門對城市創(chuàng)新投入等指標(biāo)設(shè)有申請以及考核要求，由此對地方政府產(chǎn)生的業(yè)績壓力相應(yīng)轉(zhuǎn)嫁至企業(yè)，企業(yè)基于政策迎合動機，可能提高研發(fā)操縱水平。在智慧城市試點申請期，針對試點指標(biāo)“智慧產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟”的考核中包含了對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與升級的創(chuàng)新費用投入與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新投入的衡量。企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展是助力區(qū)域創(chuàng)新水平提升的源動力（Paunov和Rollo，2016［30］），為保障產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新類指標(biāo)達到申請要求，相應(yīng)的指標(biāo)申請壓力將由政府端轉(zhuǎn)嫁至企業(yè)端。為保持良好政企關(guān)系，企業(yè)可能通過研發(fā)操縱行為虛增研發(fā)費用，協(xié)助政府完成智慧城市申請目標(biāo)。此外，既有研究發(fā)現(xiàn)智慧城市試點建設(shè)具有資源集聚效應(yīng)（石大千等，2018［14］），考慮到試點申請成功后政府部門的資源分配問題，企業(yè)同樣可能為獲取一定資源傾斜幫助政府完成申請工作而實施研發(fā)操縱活動。智慧城市試點建設(shè)的驗收期同樣對城市創(chuàng)新水平存在考核要求。《國家智慧城市試點暫行管理辦法》規(guī)定，智慧城市試點創(chuàng)建期結(jié)束后由住建部智慧城市創(chuàng)建工作領(lǐng)導(dǎo)小組組織專家進行實地驗收，并對驗收通過的試點城市進行評定，未通過驗收的允許進行一次限期整改，整改結(jié)束后組織復(fù)驗收。因此，企業(yè)可能會通過研發(fā)操縱手段幫助政府部門“排憂解難”完成智慧產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟層面的驗收達標(biāo)要求。

基于上述分析，智慧城市建設(shè)所帶來的地方政府考核壓力通過轉(zhuǎn)嫁企業(yè)進而對其研發(fā)操縱水平產(chǎn)生影響。因此提出如下競爭性假設(shè)：

H1b：其他條件不變的情況下，智慧城市建設(shè)會顯著提升企業(yè)研發(fā)操縱水平。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

中國自2012年開始進行智慧城市試點，于2012-2014年完成了三批智慧城市建設(shè)規(guī)劃。為了更好地觀察政策實施對于企業(yè)產(chǎn)生的影響，本文選取2009-2019年A股上市公司作為研究樣本，并對數(shù)據(jù)做出如下處理：剔除ST、PT等上市狀態(tài)存在異常的企業(yè)；剔除金融行業(yè)企業(yè)；剔除數(shù)據(jù)存在缺失的企業(yè)；剔除注冊地與辦公地不一致的企業(yè)，最終得到2088家上市公司共10836個年度觀測值。本文使用的財務(wù)數(shù)據(jù)主要取自萬德數(shù)據(jù)庫，公司治理層面數(shù)據(jù)主要取自國泰安數(shù)據(jù)庫，為了消除異常值的影響，對連續(xù)變量進行了1%和99%水平上的縮尾處理。

3.2 主要變量界定

（1）被解釋變量

本文借鑒Gunny（2010）［31］的方法，構(gòu)建如下模型對研發(fā)操縱（AB_RD）進行測度：

其中RD為研發(fā)支出，ASSET為資產(chǎn)總額，V為企業(yè)市值的自然對數(shù)，TBQ為托賓Q值，EARN為營業(yè)利潤。根據(jù)式（1）和（2）先估算出正常研發(fā)支出占總資產(chǎn)比重NOR_RD，再將其代入式（3），以實際值和預(yù)測值差異的絕對值對企業(yè)研發(fā)操縱水平進行測度（AB_RD）。同時為了避免量綱差異過大，對AB_RD變量乘以10000進行處理。

（2）解釋變量

本文的解釋變量DID為TREAT與POST的交乘項，其中TREAT為企業(yè)所在地是否為智慧城市建設(shè)試點地區(qū)的虛擬變量，是為1，否則為0；POST為智慧城市建設(shè)時間的虛擬變量，處于建設(shè)期之后的觀測年份為1，否則為0。最終以虛擬變量DID測度智慧城市建設(shè)的政策效果。

（3）控制變量

借鑒苑澤明等（2020）［32］和馬晶梅等（2020）［33］的研究，本文設(shè)置控制變量如表1所示。

表1 變量界定表

3.3 模型設(shè)計

智慧城市共分為三批進行試點建設(shè)，這就為多期DID模型的應(yīng)用提供了條件。本文借鑒金宇等（2019）［34］的研究，構(gòu)建模型如下：

其中β1為本文關(guān)注的核心系數(shù)，若該系數(shù)顯著為負，則假設(shè)H1a成立；若該系數(shù)顯著為正，則假設(shè)H1b成立。由于智慧城市建設(shè)的政策變量TREAT與時間效應(yīng)變量POST分別與地區(qū)和年份虛擬變量高度相關(guān)，因此模型在對地區(qū)和年份固定效應(yīng)進行控制的基礎(chǔ)上，不再放入TREAT和POST變量，而是主要觀測二者交乘項即智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)變量DID的回歸結(jié)果。同時為避免行業(yè)差異導(dǎo)致的遺漏變量問題，模型對行業(yè)固定效應(yīng)亦進行了控制。

4 實證分析

4.1 描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。研發(fā)操縱均值為0.723，極大值為6.541，極小值為0.001，表明不同企業(yè)之間在研發(fā)操縱上存有較大的差異；智慧城市的政策效應(yīng)變量均值為0.658，表明超過半數(shù)樣本企業(yè)所在地處于智慧城市試點之中。在財務(wù)指標(biāo)方面，均值為48.2%的資產(chǎn)負債率和4.4%的總資產(chǎn)收益率反映出絕大多數(shù)企業(yè)處于正常的經(jīng)營狀態(tài)之中，同時產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量均值為0.323，表明樣本企業(yè)多數(shù)具有民營性質(zhì)。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

4.2 主回歸檢驗結(jié)果

表3是智慧城市建設(shè)對企業(yè)研發(fā)操縱的回歸結(jié)果，其中列（1）-（3）分別逐次加入了控制變量，隨著控制變量的不斷加入，模型的F值以及擬合優(yōu)度整體不斷上升，表明模型的解釋力逐漸增強。整體來看，智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)DID與研發(fā)操縱在5%水平上具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，表明智慧城市建設(shè)顯著抑制了企業(yè)的研發(fā)操縱行為，假設(shè)H1a得到驗證，即智慧城市建設(shè)對于企業(yè)具有一定的“治理”作用。列（3）的控制變量系數(shù)顯示，企業(yè)的資產(chǎn)負債水平和機構(gòu)持股比例均與研發(fā)操縱具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明高杠桿和機構(gòu)持股較多的企業(yè)傾向于進行研發(fā)操縱。

表3 主回歸檢驗結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為了確保前文結(jié)論具有可靠性，本文進行了如下穩(wěn)健性檢驗：第一，平行趨勢檢驗。使用雙重差分的一個重要前提是處理組與對照組之間在政策實施前滿足平行趨勢假設(shè)?；诖耍疚臉?gòu)建了錯層的準(zhǔn)自然實驗情境，選取政策出臺前2年至后3年依次進行檢驗。結(jié)果顯示，在智慧城市建設(shè)開始前，處理組與對照組并沒有呈現(xiàn)出顯著的差異；而在政策實施當(dāng)期及以后的年份，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱具有顯著的抑制作用。第二，內(nèi)生性處理。由于企業(yè)所在地是否納入智慧城市試點規(guī)劃可能存在選擇性偏誤，為了對潛在的內(nèi)生性問題進行控制，本文進一步采用傾向匹配得分的方法對樣本進行處理。采用無放回的匹配方式，基于1:1最近鄰匹配的方法，得到處理組和對照組樣本各2316個，以匹配后的樣本重新進行檢驗，結(jié)果顯示在對內(nèi)生性問題進行處理后，前文結(jié)論依然穩(wěn)健。第三，變換觀測周期。由于智慧城市試點于2012-2014年連續(xù)三年進行審批，為了避免實驗后觀測周期過長導(dǎo)致的偏差，本文截取實驗前后各三年的數(shù)據(jù)對樣本重新進行回歸，結(jié)果顯示智慧城市建設(shè)依然對企業(yè)存在治理效果。第四，變換估計方法。將第一批和第二批納入智慧城市的樣本企業(yè)進行了剔除，僅保留第三批試點地區(qū)的企業(yè)，估計模型調(diào)整為單期雙重差分模型，通過變換估計方法進一步驗證前文結(jié)論具有可靠性。第五，安慰劑檢驗。為排除其他因素的干擾，借鑒李春濤等（2017）［35］的研究，將PSM后的樣本按照處理組和對照組進行劃分，并將政策認定時間變量POST作為主要解釋變量，觀測智慧城市建設(shè)對于處理組和對照組的影響是否存在差異。結(jié)果顯示，智慧城市建設(shè)這一事件顯著抑制了企業(yè)的研發(fā)操縱行為，前文結(jié)論依然穩(wěn)健。

5 進一步研究

5.1 作用機制分析

前文已經(jīng)驗證智慧城市建設(shè)會對企業(yè)研發(fā)操縱產(chǎn)生顯著的負向影響，那么具體作用機制為何？如前所述，智慧城市建設(shè)可能通過提升企業(yè)內(nèi)部治理水平和外部監(jiān)管強度進而抑制企業(yè)的研發(fā)操縱行為，基于此，本文進一步對內(nèi)、外部機制進行檢驗。在內(nèi)部機制方面，內(nèi)部控制是企業(yè)整體治理水平的縮影，因此本文以迪博發(fā)布的企業(yè)內(nèi)控指數(shù)（IC）作為代理變量；外部機制方面，由于區(qū)域?qū)用娴谋O(jiān)管水平難以進行整體測度，且市場化指數(shù)中關(guān)于監(jiān)管層面的數(shù)據(jù)存在一定中斷，因此本文借鑒江軒宇（2013）［36］的研究，以稅收征管強度（TE）作為區(qū)域監(jiān)管的代理變量，計算模型如下：

其中，T是各省年末的稅收收入、OPEN是各省年末的進出口總額、IND1是指各省年末的第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、IND2是各省年末第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，通過式（5）計算出預(yù)期稅收收入占GDP比重，定義為T/GDP_EST；最終，以實際稅收收入GDP占比與預(yù)期稅收收入GDP占比二者的比值對稅收征管強度進行計算。該指標(biāo)越大，表明地區(qū)稅收征管強度越高。

在此基礎(chǔ)上，借鑒溫忠麟等（2004）［37］提出的中介效應(yīng)檢驗方法，構(gòu)建模型如下：

其中式（7）是中介效應(yīng)的基礎(chǔ)檢驗，若α1顯著則對式（8）和（9）進行檢驗。當(dāng)β1顯著，且γ1和γ2同時顯著時，中介變量存在部分中介效應(yīng)；若β1和γ2同時顯著，且γ1不顯著，則中介變量發(fā)揮了完全中介作用；若β1和γ2至少有一個不顯著時，則進行SOBEL檢驗，若檢驗結(jié)果顯著則存在部分中介效應(yīng)，若SOBEL檢驗不顯著則中介效應(yīng)不存在。分別對內(nèi)部控制和外部監(jiān)管強度的中介作用進行檢驗，所得結(jié)果如表4所示。從列（1）-（3）可以看出，智慧城市建設(shè)顯著抑制了企業(yè)的研發(fā)操縱，同時智慧城市建設(shè)對于企業(yè)內(nèi)控出現(xiàn)了不顯著的正向關(guān)系，在將內(nèi)部控制變量加入原始回歸模型后，智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)DID對于研發(fā)操縱的負向顯著性略有下降，且最終的SOBEL檢驗Z值為3.67，在1%水平上具有顯著性。由此表明，智慧城市建設(shè)通過提升企業(yè)的內(nèi)部控制水平從而對研發(fā)操縱產(chǎn)生了抑制作用，即內(nèi)部控制發(fā)揮了部分中介作用。

表4 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

從列（4）-（6）來看，智慧城市建設(shè)在1%水平上顯著提升了區(qū)域監(jiān)管水平，系數(shù)為0.042；將監(jiān)管水平納入原始回歸模型后，智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)變量DID對于研發(fā)操縱的抑制作用依然存在，但顯著性略有下降，同時監(jiān)管強度與研發(fā)操縱之間在5%水平上具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.030。表明智慧城市建設(shè)通過提升了區(qū)域監(jiān)管強度從而抑制了企業(yè)的研發(fā)操縱行為，外部監(jiān)管水平同樣發(fā)揮了部分中介作用。

5.2 異質(zhì)性檢驗

（1）信息環(huán)境的異質(zhì)性檢驗

智慧城市作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的一項具體政策，其所投入建設(shè)的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等主要應(yīng)用于信息技術(shù)的改善。雖然企業(yè)在宏觀層面所處的信息環(huán)境會受到區(qū)域整體影響，但在微觀層面，由企業(yè)個體特征所引起的媒體關(guān)注與分析師跟蹤往往會使其處于不同的信息環(huán)境之下。那么，智慧城市建設(shè)對于不同信息環(huán)境下的微觀個體是否會產(chǎn)生差異化影響？區(qū)域整體信息水平的發(fā)展與企業(yè)層面所受到的關(guān)注究竟具有“互補”還是“替代”的效果？本文進一步對此進行研究。

作為信息的重要搜索者與加工者，媒體時刻影響著企業(yè)的社會關(guān)注度。研發(fā)操縱作為信息不對稱下滋生的行為，當(dāng)媒體在提升企業(yè)信息透明度方面發(fā)揮作用時，可能會對研發(fā)操縱產(chǎn)生影響。此外，分析師作為資本市場專業(yè)化的中介，是投資者信息的重要提供者（程博和潘飛，2017［38］）?；诖?，本文借鑒孔東民等（2013）［39］的研究，以百度指數(shù)作為企業(yè)媒體關(guān)注（MEDIA）的代理變量，同時借鑒李春濤等（2014）［40］的研究，以企業(yè)被分析師跟蹤的數(shù)量作為分析師關(guān)注（ANALYST）的代理變量。分別以媒體和分析師關(guān)注的均值進行劃分，對智慧城市建設(shè)與企業(yè)研發(fā)操縱的關(guān)系進行分組檢驗，所得結(jié)果如表5所示。

續(xù)表

從列（1）（2）可以看出，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的抑制作用在分析師關(guān)注程度較低時更為顯著，二者在5%水平上具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.022；列（3）（4）顯示，智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)同樣在媒體關(guān)注較低時更為明顯，二者亦在5%水平上具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.026。由此可見，智慧城市建設(shè)所引起的區(qū)域?qū)用嫘畔h(huán)境改善，與企業(yè)個體層面受到的關(guān)注呈現(xiàn)出了替代作用。即當(dāng)分析師與媒體關(guān)注程度較低時，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的抑制作用更為突出。

（2）操縱動機的異質(zhì)性檢驗

現(xiàn)有研究表明，企業(yè)進行研發(fā)操縱往往基于政策迎合以及管理層薪酬辯護的動機（黃亮華和謝德仁，2014［6］；程玲等，2019［9］），那么智慧城市建設(shè)是否會對不同動機下的研發(fā)操縱行為產(chǎn)生異質(zhì)性影響？本文進一步對此進行研究。

在政策迎合動機下，企業(yè)往往基于政府補貼、特定資質(zhì)申請以及稅收優(yōu)惠政策等方面的需要進行研發(fā)操縱（楊國超等，2017［3］），相比于非科技型企業(yè)而言，科技型企業(yè)往往受到的研發(fā)政策性激勵更強，其進行研發(fā)操縱的可能性往往也更大?；诖?，本文借鑒潘越等（2015）［41］的研究，以信息傳輸、軟件和信息服務(wù)業(yè)，科研、技術(shù)服務(wù)業(yè)，以及與智能制造相關(guān)的制造業(yè)作為科技型企業(yè)，并將主檢驗?zāi)Ｐ透鶕?jù)行業(yè)劃分進行分組檢驗，所得結(jié)果如表6列（1）（2）所示。在非科技型行業(yè)中，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的影響并不顯著；而在科技型行業(yè)中，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱在10%水平上具有顯著的負向影響，系數(shù)為-0.054。由此表明，智慧城市建設(shè)一定程度上對政策性迎合的研發(fā)操縱行為產(chǎn)生了治理效果。

在管理層薪酬辯護動機下，企業(yè)研發(fā)操縱行為往往出于管理層對業(yè)績不佳的卸責(zé)。因此，本文根據(jù)企業(yè)本年度利潤是否出現(xiàn)下滑進行分組檢驗，所得結(jié)果如表6列（3）（4）所示。當(dāng)企業(yè)業(yè)績未出現(xiàn)下滑時，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱具有不顯著的負相關(guān)系；而當(dāng)企業(yè)存在業(yè)績下滑時，二者在5%水平上具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.041，表明智慧城市建設(shè)有效抑制了管理層基于業(yè)績卸責(zé)和薪酬辯護而進行的研發(fā)操縱行為，從而對操縱動機形成制約。

表6 操縱動機的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

5.3 智慧城市建設(shè)影響研發(fā)操縱的具體方式：向上還是向下？

企業(yè)的研發(fā)操縱包括向上和向下調(diào)整兩種方式，其中向上調(diào)整即將本應(yīng)屬于其他科目的費用劃分為研發(fā)費用，致使研發(fā)費用出現(xiàn)異常增多，向上調(diào)整可以向外界傳遞企業(yè)積極進行研發(fā)創(chuàng)新的信息，同時有助于企業(yè)申請各類資質(zhì)或享受研發(fā)費用的稅收減免。向下調(diào)整即將研發(fā)費用過度資本化，從而降低費用、虛增資產(chǎn)，向下調(diào)整研發(fā)費用可以提升當(dāng)期利潤，向外界傳遞業(yè)績良好的信號。那么，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的抑制作用，主要體現(xiàn)于企業(yè)的何種調(diào)整方式，是本文進一步研究的問題。

基于前文式（3）測算的企業(yè)研發(fā)操縱結(jié)果，此處不再取絕對值，分別將向上調(diào)整（研發(fā)操縱為正）和向下調(diào)整（研發(fā)操縱為負）進行分組檢驗，以觀測智慧城市建設(shè)影響企業(yè)研發(fā)操縱的具體方式，所得結(jié)果如表7所示。從列（1）（2）可以看出，智慧城市建設(shè)對于向上調(diào)整的研發(fā)操縱行為并未產(chǎn)生顯著影響；而列（3）（4）顯示，智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)DID與向下調(diào)整的研發(fā)操縱具有1%水平上的顯著負相關(guān)關(guān)系。由此可見，智慧城市建設(shè)主要抑制了企業(yè)向下調(diào)整的研發(fā)操縱行為，通過有效抑制企業(yè)研發(fā)費用的過度資本化，從而提升了企業(yè)的盈余質(zhì)量。

表7 智慧城市影響研發(fā)操縱的具體方式

5.4 智慧城市建設(shè)對研發(fā)操縱影響的經(jīng)濟后果分析

（1）企業(yè)層面的經(jīng)濟后果：對專利質(zhì)量的影響

現(xiàn)有研究表明，研發(fā)操縱行為會引起創(chuàng)新資源的錯配，從而阻礙創(chuàng)新水平的提升（萬源星和許永斌，2019［4］）。在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略不斷深化的背景下，企業(yè)對于創(chuàng)新產(chǎn)出愈發(fā)關(guān)注，那么智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的抑制作用，能否進一步影響到企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出？

為了更好地對上述問題進行研究，本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）［42］的研究，以企業(yè)不同專利類型作為創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量的判別標(biāo)準(zhǔn)。由于發(fā)明專利從研發(fā)到申請往往具有更高的技術(shù)難度，且發(fā)明專利在原創(chuàng)性方面有著更高的審核標(biāo)準(zhǔn)，同時考慮到專利從申請到授權(quán)往往伴隨著較長的時間周期，因此本文以發(fā)明專利申請數(shù)量（INVENTION）作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的測度方式。以發(fā)明專利申請數(shù)量作為被解釋變量，重新構(gòu)建回歸模型，回歸結(jié)果如表8所示。從列（1）可以看出，研發(fā)操縱AB_RD與企業(yè)專利質(zhì)量INVENTION在1%水平上具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-17.785，表明研發(fā)操縱行為對于企業(yè)的專利質(zhì)量產(chǎn)生了顯著的不利影響。列（2）中分別加入了智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)變量DID，以及該變量與研發(fā)操縱的交乘項，可以看出交乘項AB_RD*DID的系數(shù)在5%水平上顯著為正，系數(shù)為24.744，表明智慧城市建設(shè)有效緩解了研發(fā)操縱對于企業(yè)專利質(zhì)量的不利影響。由此可見，智慧城市建設(shè)對于研發(fā)操縱的治理有利于企業(yè)創(chuàng)新水平的提升。

（2）資本市場的經(jīng)濟后果：對資產(chǎn)定價的影響

企業(yè)通過研發(fā)操縱行為能夠向資本市場投資者傳遞錯誤信號，誤導(dǎo)投資者做出錯誤判斷，從而在一定程度上會引發(fā)資產(chǎn)的錯誤定價。資產(chǎn)誤定價不僅會使優(yōu)質(zhì)的企業(yè)難以獲取資源進行發(fā)展，更會降低資本市場整體效率，進而不利于宏觀經(jīng)濟的健康發(fā)展?；诖?，本文進一步考察智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的影響，能否在資本市場發(fā)揮作用。依據(jù)Frankel 和Lee（1998）［43］所提出的修正剩余收益模型，構(gòu)建模型如下：

其中V為公司內(nèi)在價值，ft為未來第t期分析師預(yù)測的公司盈余，b為每股權(quán)益賬面價值，r為資本成本，P為當(dāng)年所有交易日的日均收盤價。對于ft的測算，對公司未來1-3年的盈余進行預(yù)測，并以此對分析師預(yù)測公司盈余進行替換。通過上述模型最終得出企業(yè)的資產(chǎn)誤定價（MISP）水平，該指標(biāo)越大表明企業(yè)資產(chǎn)誤定價程度越高。在此基礎(chǔ)上，以資產(chǎn)誤定價作為被解釋變量構(gòu)建回歸模型進行實證分析，所得結(jié)論如表8所示。從列（3）來看，研發(fā)操縱AB_RD與企業(yè)資產(chǎn)誤定價MISP在1%水平上具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.057，表明研發(fā)操縱行為會顯著加劇企業(yè)資產(chǎn)的錯誤定價，使股票價格背離真實價值；列（4）結(jié)果顯示，在加入智慧城市建設(shè)的政策效應(yīng)變量DID，以及該變量與研發(fā)操縱的交乘項后，交乘項AB_RD*DID的系數(shù)在1%水平上顯著為負，系數(shù)為-0.011，表明智慧城市建設(shè)有效弱化了研發(fā)操縱對于資產(chǎn)誤定價的不利影響。由此可見，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的抑制作用，有利于資本市場資源的優(yōu)化配置，對于提升資本市場整體效率具有一定的推動作用。

表8 經(jīng)濟后果檢驗結(jié)果

6 研究結(jié)論

本文在對智慧城市試點建設(shè)的政策背景進行梳理的前提下，通過理論分析智慧城市建設(shè)對企業(yè)研發(fā)操縱可能存在的“治理”與“迎合”的競爭效應(yīng)，以2009-2019年A股上市公司為研究樣本，采用多期DID模型對智慧城市建設(shè)與企業(yè)研發(fā)操縱的關(guān)系進行了研究，所得結(jié)論如下：首先，智慧城市建設(shè)能夠顯著抑制企業(yè)的研發(fā)操縱行為，且該結(jié)論在經(jīng)過內(nèi)生性處理、變換樣本觀測周期和估計方法以及安慰劑等穩(wěn)健性檢驗后依然成立；其次，智慧城市建設(shè)主要通過提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量和外部監(jiān)管強度，從而對研發(fā)操縱發(fā)揮作用，內(nèi)部控制和區(qū)域監(jiān)管水平均發(fā)揮了部分中介作用；再次，智慧城市建設(shè)對于企業(yè)研發(fā)操縱的抑制作用會受到企業(yè)層面信息環(huán)境和操縱動機的影響，表現(xiàn)在媒體和分析師關(guān)注程度較低，以及更具操縱動機的科技型企業(yè)和業(yè)績下滑企業(yè)中更為明顯；最后，智慧城市建設(shè)主要影響了研發(fā)操縱的向下調(diào)整行為，同時經(jīng)濟后果檢驗表明，智慧城市建設(shè)能夠緩解研發(fā)操縱對于專利質(zhì)量和資產(chǎn)誤定價的不利影響。

本文結(jié)論主要存在以下三個方面的政策啟示：首先，對于政府部門而言，應(yīng)該進一步加大智慧城市建設(shè)投入，借助國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實趨勢，提升城市智能化、信息化、數(shù)字化水平，將智慧城市建設(shè)成果有效運用于地區(qū)監(jiān)管活動，從而提升政府對于企業(yè)的微觀治理水平；其次，對于企業(yè)而言，應(yīng)該充分利用智慧城市建設(shè)的政策紅利，切實提升自主研發(fā)與創(chuàng)新水平，降低內(nèi)外部信息不對稱，優(yōu)化內(nèi)部控制質(zhì)量，實現(xiàn)企業(yè)自身的可持續(xù)發(fā)展；最后，對于外部投資者而言，應(yīng)注意到智慧城市建設(shè)對于企業(yè)帶來的影響與變化，利用不同層面信息提供者的資料有效甄別企業(yè)的研發(fā)操縱行為，提升投資的有效性，最終實現(xiàn)資本市場的良性發(fā)展。