2013年国务院批准设立全国股份转让系统（以下简称“新三板”），旨在培育创新型中小企业。但仅半年时间，新三板便陷入了流动性困境，2013年全年换手率低至4.47%。当新三板的交易、定价融资三大功能受到严重损害时，不仅使外部投资者更难获得企业研发的真实信息，还恶化了新三板的整体声誉，进而投资者要求更高的风险溢价。这
导致了早期新三板“柠檬市场”问题严重，优质企业的投资价值被低估，其创新融资需求依旧未得到满足，抑制了中小企业的创新活动
。在此背景下，
管理层于2016年首次实施分层制度，将新三板划分为基础层和创新层两个层级
。企业可按照分层制度中的进入创新层标准作出升层决策，经管理层审核后方可进入创新层。分层制度本质上是提供给企业一种认证机制以解决新三板“柠檬市场”问题。
文章将新三板分层制度视为解决新三板“柠檬市场”的治理手段，研究当分层制度缓解了投资者与中小企业之间的信息不对称性后，能否激发资本市场活跃度和流动性，解决实体经济的融资难题从而促进企业创新。在此基础上，
将2016年分层制度的首次实施视为一项“准自然实验”，基于2013~2021年新三板挂牌企业的微观数据，采用多时点双重差分模型评估分层制度对企业创新水平的影响
。
具体来看，企业进入创新层的财务标准一共有三套。标准一是基于企业盈利性划分，标准二是基于企业的成长性划分，标准三是基于企业市场表现进行划分。企业在满足三个标准之一后，需自行申请，由管理层审核后方可进入声誉更高的创新层。分层制度不属于强制性认证，如市场准入性的行政许可，而是为企业提供了进入不同资本层级的选择，体现了该制度的市场特性。根据分层制度的历史调整可以发现，作为
2016
年首次实施的政策具有较强的外生性，文章将
2016
年分层制度视为一项
“
准自然实验
”
，为后续实证检验提供依据。
2016
年新三板分层政策是对
“
柠檬市场
”
的一项治理手段，通过第三方（全国中小企业股份公司）认证的市场化信号传递机制，搭建了向投资者传递企业信息的桥梁。具体地，分层制度对企业创新的机制如下：首先，分层制度能够降低投资者获取创新层企业的信息成本，并提升投资者获取创新层企业的信息质量。其次，当分层制度减少投资者与企业之间的信息不对称性后，增强市场积极预期，提高创新层声誉，吸引投资者关注，从而提升创新层股票流动性水平。最后，分层制度活跃了创新层股票流动性，降低了创新融资约束，促进了创新层企业的创新水平。综上，分层制度通过认证机制降低了信息不对称，帮助投资者以较低的成本获取创新层企业更高质量的信息，解决了新三板“柠檬市场”问题。据此，提出假说
H1
和
H2
。
2021
年北交所成立是分层制度改革的进一步深化。现有研究发现，在北交所上市的企业能够获得更多的优质投资者关注和更为严格的信息披露制度，从而赋予更准确的投资价值。因此，投资者与企业之间的信息不对称将进一步降低，投资者会付出更少的信息收集成本，并增加对北交所企业的预期收益。据此，提出假说
H3
。
文章的研究对象是
2013~2021年新三板上市企业
。以企业上市代码为检索字段，与Incopat数据库专利数据进行匹配，将横跨9年的专利信息整理为面板数据。进一步，整理出每个企业每年的专利申请号，并删除同一专利内容重复申请不同类型的专利，计算出专利申请总数。除了专利数据，企业的财务数据直接从Wind数据库获得，新三板交易信息明细来源于全国中小企业股份转让系统和国泰安数据库。
将
2016
年颁布的《全国中小企业股份转让系统挂牌公司分层管理办法（试行）》视为一项
“
准自然实验
”
，运用双重差分法进行政策效应的评估。选取基础层企业中符合升层财务标准的企业作为对照组，这样就能在一定程度上避免因政策规定的财务标准而导致的处理组创新水平本就具备向上发展趋势对估计结果的干扰。具体来看，将样本划分为三类：①创新层企业，②基础层中符合进入创新层财务标准的企业，③基础层中不符合进入创新层财务标准的企业。文章选取的处理组是样本①，对照组是样本②，将样本③在基准回归中剔除。在稳健性检验中，利用倾向得分匹配后的样本再次估计处理效应，并将样本②和样本③共同作为对照组。采取多时点双重差分模型进行评估。具体模型设定如下：
被解释变量为企业创新（Innovation）
。选择两个指标来度量企业创新能力：
企业创新产出和企业创新投入。企业创新产出由新三板公司专利申请量（Sumpat）度量
，并用专利强度（专利申请数/营业收入）进行稳健性检验。由于样本中的专利数据有较多观测值为0，因此在原申请数量的基础上加1后取对数处理。为了避免加1后取对数可能改变序列特征，增加了泊松回归和负二项回归进行稳健性检验。
企业创新投入由新三板公司研发支出（RD）度量
，并用研发强度（研发支出/营业收入）进行稳健性检验。
核心解释变量为分层制度（Innov_Tier）
。文章的处理组为创新层企业，对照组并非全部基础层企业，而是那些符合进入创新层财务标准但依然在基础层的企业。若符合升层财务标准的企业i在第t年处于创新层，则将Innov_Tier赋值为1，否则为0。若未符合升层财务标准的基础层企业，将Innov_Tier赋值为0。Innov_Tier既有时间维度也有个体维度，表示企业当年所处资本层级的状态。为了结论的稳健性，使估计系数能够更准确地刻画政策处理效应，文章剔除了退出创新层、退出又进入创新层的企业。
控制变量如下。采用营业收入的自然对数（
Sales
）和企业总资产的自然对数（
size
）衡量企业规模；分别从加入企业股东权益（
Equity
）、资产负债率（
Debt
）、净资产收益率（
ROE
）和董事会人数（
Board
）与政策实施虚拟变量（
post2015
）的交互项。
表1展示了新三板分层制度对企业创新的影响。
第（1）~（3）列未专利申请量（Sumpat_num）的回归结果，解释变量Innov_Tier的系数估计值均显著为正
。在经济意义上，以第（3）列为例，考虑到未取对数的专利申请量Sumpat_num的均值为4.34，进入创新层能够促进企业专利申请数量平均增加0.55项（4.34×0.127=0.55）。实证结果初步支持了假设H1，即当企业进入创新层后，其创新产出水平显著提升。
第（4）~（6）列为创新投入（RD）的回归结果，实证结果表明，企业进入创新层后，其研发投入水平显著提升
。实证结果再次支持了假说H1。
以政策处理前一年（
j=-1
）为基期，从图
1
可以看出，在企业进入创新层之前，对照组和处理组之间创新水平的差异没有明显的分化趋势，平行趋势假设成立。
文章以是否为创新层为因变量，营业收入、总资产、股东权益、净资产收益率、资产负债率与董事会人数为自变量，在同年度内进行
Logit
回归，并获得每个观测值的倾向得分，然后采用最近邻匹配法为创新层企业匹配一组在财务指标上十分相似的
A
股主板企业作为新对照组。
包括：预期效应检验（在基准回归模型中引入政策成绩之前一年（
2014
年）的虚拟变量（
pre_1
）与是否为创新层企业的虚拟变量（
treat
）的交乘项）；安慰剂检验；
Goodman-Bacon
分解检验；泊松回归和负二项回归；更换被解释变量（将被解释变量更换为专利强度（
sumpatsale
）、研发强度（
RD/sale
））。
为了检验分层制度对创新层流动性的促进作用，文章使用
4
个日间指标来刻画新三板市场的投资量和股票流动性。
将基准回归中的被解释变量替换成上述代表投资者关注度的四个指标。回归结果表2显示，第（1）~（3）列
政策变量Innov_Tier得到统计意义上显著的正系数
，在一定程度上说明了当企业进入创新层后释放了利好信号，从而吸引更多的投资者关注，获得更多的投资量，增加了股权融资交易。
第（4）列所用的样本为全样本，回归结果系数显著为负
，说明企业进入创新层后，受到的价格冲击显著下降，从而提高了投资者的投资量，增加股票流动性。机制变量的平行趋势检验通过，同时估计系数在政策实施后当年及后5年均为正。
接下来检验分层制度是否缓解了企业融资约束。
FC
指标的具体步骤为：
①
选取现金比率（现金存量
/
总资产）、企业规模（总资产的对数）、企业成立年龄、清偿比率（所有者权益
/
总负债）、固定资产净值率（固定资产
/
总资产）、应收账款比率（应收账款
/
总资产）六项具有代表性指标。
②
将样本划分为
5
等分，降序赋值
1~5
分，每一项分指标的评分越大，代表企业的融资能力越大，受到的融资约束程度越高。③将
6
项指标加总并标准化构建融资约束指标
FC
。
回归结果如表3所示。可以发现，
在第（1）列中，政策变量Innov_Tier的系数显著为负。在第（2）列的回归结果显示，融资约束的系数显著为负。在第（3）列的回归结果中，政策变量前的回归系数显著为正，而融资约束的系数显著为负
