科技企業孵化器何以激活區域創新
——風險投資與孵化基金的中介作用

龔 斌

(華中科技大學 公共管理學院，湖北 武漢 430074)

0 引言

完善創新生態系統是我國科技企業孵化器建設的重要目標。2018年，國家科技部發布《科技企業孵化器管理辦法》，強調科技企業孵化器的主要功能是圍繞科技企業成長需求集聚各類要素資源，促進企業成長，激發全社會創新活力。2019年7月，《關于新時期支持科技型中小企業加快創新發展的若干政策措施》將科技型中小企業培育孵化情況列入國家高新區、國家自主創新示范區、創新型省份和城市建設等相關評價指標體系。國家層面，對科技企業孵化器建設提出了更高要求。近年來，我國科技企業孵化器發展迅速，2018年國家級科技企業孵化器數量已達4 075家，位居全球第一，但是我國在“全球創新指數”排名中僅位列第14。那么，科技企業孵化器建設促進區域創新水平提升的目標是否已實現？如果已經實現，是通過什么渠道實現的？

現有科技企業孵化器研究主要從以下方面展開：第一，科技企業孵化器的概念辨析與分類探索[1-3]；第二，科技企業孵化器對區域經濟發展、企業績效的影響。科技企業孵化是重要的制度安排，通過發展中小企業部門幫助各國實現工業化[4]。Fernández等[5]指出，企業孵化器提供服務的過程是一個創新和動態過程，在開放創新環境下進行，創業生態系統要素相互作用；第三，科技企業孵化器綜合孵化效率評價，主要是基于案例實地訪談進行定性評估，以及利用實證計量模型開展定量評估[6-8]。針對不同的科技企業孵化器效率評價對象，陶志梅[9]、翁莉等[10]、張建清等(2017)以城市為分析單元評價科技企業孵化器運行效率，也有學者針對具體孵化器進行特定評價[11-13]。

科技企業孵化器與創新文獻逐漸豐富，但是仍然存在以下不足：第一，學術界雖有提及科技企業孵化器所帶來的聚集效應、產業結構優化、人才集聚效應等[14-15]，但科技企業孵化器在區域層面的創新效應和影響機制還缺乏實證研究支撐；第二，以往研究較少從風險投資和孵化基金中介變量角度，探討科技企業孵化器影響區域創新水平的傳導渠道，相關作用機制的“黑箱”尚未打開；第三，以往研究在探討科技企業孵化器的創新效應時未系統考量情境條件。本文進一步從區域特質和政策工具角度討論科技企業孵化器影響區域創新的情境因素，可以更加深入地了解科技企業孵化器促進區域創新的條件與路徑。 鑒于此，本文選擇2013—2018年中國(內地)30個省份面板數據，采用面板數據模型實證檢驗科技企業孵化器是否實現了區域創新能力提升的目標，并基于中介效應模型探討風險投資和孵化基金在其中的間接作用。

1 理論分析與研究假設

1.1 科技企業孵化器對區域創新的影響

政府建設科技企業孵化器可以發揮正外部效應和創新資源集聚效應，實現提升區域創新水平的目標。一方面，科技企業孵化器建設在創新過程中對周邊區域創新有外部性影響。科技孵化器在自身發展過程中，能夠通過知識外溢、產品輸出、信息空間流動等途徑，發揮“創新極”“增長極”的輻射作用，帶動整個區域創新活動開展，進一步提升區域競爭力(葛傳斌等，2003)。在孵企業創新過程中產生的信息、知識、產品等會對孵化器內的其它企業、研發機構、消費者甚至整個區域發展產生正向影響[16]。因此，要激勵這批科技企業加大自主研發力度并加快知識外溢速度，需要政府采取適當的優惠政策，在人才激勵與引進、稅收減免、金融支持等方面給予大力支持，以發揮孵化器對區域企業創新的輻射作用。另一方面，科技企業孵化器建設可以實現區域創新資源集聚與整合。政府通過產業布局、政策引導、服務支持，在孵化園區內實現資源集聚(藺全錄、朱建雄，2019)。科技企業孵化器服務支持包括選擇過程、補貼空間，共享服務、指導、培訓與服務提供商以及風險資本來源[17]。Roth & Menor[18]將孵化器的服務功能分為設備支持、配套信息與人員培訓；錢平凡(2000)關注服務要素，如共享空間、孵化企業、孵化管理人員等要素在孵化企業創新過程中所發揮的作用。

具體而言，科技企業孵化器能吸引大批科技創新人才，在孵企業也成為留學生和畢業生創業的首選地。與此同時，孵化器可以培育出一批高技術和戰略性新興產業，為初創企業提供物理空間、基礎設施和市場咨詢，節約企業經營成本，進而促進企業增加創新投入。而且，科技企業孵化器可以增加在孵企業的社會資本，社會資本越豐富，在孵企業在社會網絡中的關聯度就越高，有助于企業盡快適應市場競爭，加快產品研發及商業化進程[19]。據此，本文提出以下研究假設：

H1：科技企業孵化器建設能夠顯著提升區域創新水平。

1.2 風險投資的中介作用

風險投資是初創企業成功發展的助推器，為其帶來資源與資金[20]。風險投資主要通過3種模式助推在孵企業發展：直接參與孵化器建設、投資建立風險投資公司、與風險投資合作互動，從而架起了科技企業孵化器與企業創新間的橋梁[21]。解釋風險投資的中介作用主要從以下兩個方面考量。

首先，科技企業孵化器能夠吸引更多風險投資。我國市場機制運行尚不健全，科技企業孵化器建設可以幫助投資者降低風險預期，因為在孵企業會不定期受到孵化器管理方多重考核，在企業市場融資過程中發揮“質量擔保”的信號傳遞作用。與非在孵企業相比，在孵企業在引進先進技術、參與國際研發、建立合作關系方面具有比較優勢[22-23]。

其次，風險投資是企業創新活動資金的重要來源。企業想要獲得投資者青睞與資金支持，必然會以提升企業市場競爭力為抓手，不斷推出新技術、新產品。風險投資是企業創新投入的重要來源，可以滿足企業研發資金需求。Chen[24]以122家新企業為樣本，從資源角度考察技術商業化、孵化器和風險投資支持對創新績效的影響發現，孵化器和風險投資支持對新創企業績效的影響是積極的。與此同時，對于那些缺乏資金或市場經驗的初創企業來說，引進風險投資后，更有利于其抓住市場機會，開拓新興市場[26]。風險投資豐富的企業孵化器能夠給予企業更有利的孵化環境，并提供必要的運營監控，孵化器與企業之間的強關系能夠提供牢靠的信任，以降低逆向選擇風險。基于上述擇優機制，孵化器要想提高孵化效率，需要引導風險資本投資前移，解決初創企業融資難題。據此，本文提出以下研究假設：

H2：科技企業孵化器通過風險投資聚集效應提升區域創新水平，即風險投資是科技企業孵化器影響區域創新水平的中介變量。

1.3 孵化基金的中介作用

融資約束是中小企業技術創新轉型過程中的主要障礙[26]。科技企業孵化器能為初創企業提供的最基礎的資源是場地、資金等，后者是創業企業開展運營活動及戰略變革的基礎性保障[27]。科技企業孵化器能為在孵企業帶來的另一項資源是孵化基金，后者主要針對極具發展前景的項目進行投資，且主要面向早期投資。孵化基金與天使投資基金一樣，同屬于股權融資范圍，在孵企業以出讓公司部分股權的方式獲取外部融資。

建立基金或者吸引外部孵化基金是科技企業孵化器建設工作的重點與亮點。就孵化基金資助方式而言，包括無差別孵化基金支持、孵化項目跟投以及孵化項目直投，3種孵化基金資助方式的金額依次遞增，所承擔的風險依次提升。孵化基金降低了在孵企業創新風險與運營成本，在企業創新過程中發揮“強心劑”作用。部分孵化基金僅面向在孵企業內部員工，主要用于激發技術工作者創新思維與熱情，包括開發新產品、新程序、新服務平臺等，在企業內部發揮激勵員工創新的作用。由于研發投入活動具有極大的不確定性，當缺乏資金支持時，企業通常會收緊研發投入，選擇擱置研發計劃或終止研發活動。相反，當企業獲得孵化基金資助時，企業決策者將放松對風險性項目的投資管制，增加技術研發投入，從而帶來更多創新產出[28]。據此，本文提出以下研究假設：

H3：科技企業孵化器通過孵化基金渠道提升區域創新水平，即孵化基金是科技企業孵化器影響區域創新水平的另一個中介變量。

2 研究設計與數據來源

2.1 模型設定

為了研究科企業孵化器對區域創新的影響，本文基于2013-2018年省級面板數據，構建如下計量模型：

Innovationit=α+β1Incubatori,t+β2Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(1)

其中，i代表省份，t代表年度。Innovation代表第i個省份t年的區域創新能力，Incubator為科技企業孵化器數量變量，Control是一系列控制變量。同時，為了控制企業層面上不隨時間變化因素的影響，本文加入地區固定效應∑Firm和時間固定效應∑Year。β為核心待估參數，表示科技企業孵化器對區域創新影響的激勵效應，如果β顯著為正，說明科技企業孵化器對區域創新有顯著促進作用，反之則表明科技企業孵化器不利于區域創新，α和εi,t分別為截距項與隨機誤差項。

2.2 變量選擇

2.2.1 被解釋變量

創新是發展的第一動力，而核心技術創新能力更是推動城市可持續發展的內在驅動力。本研究采用城市專利申請授權量衡量，主要包括發明、實用新型和外觀設計專利申請授權量[29]。專利授權量數據是最廣泛被用于衡量區域創新水平的指標，而且其與企業創新產出密切相關。本文進一步區分發明專利申請授權數量、實用新型和外觀設計專利申請授權量，根據黎文靖和鄭曼妮[30]的研究，前者可以衡量區域實質性創新產出，后者表示策略性創新產出。

2.2.2 解釋變量

科技企業孵化器建設。本文對科技企業孵化器建設的測量采用各省市每年科技企業孵化器建設數量進行度量。孵化器建設數量可以衡量一個區域孵化器的建設規模，數量越多表示對科技企業的扶持力度越大，創新資源集聚效應就越顯著，意味著進入孵化器的企業能夠獲取更廣泛的創新資源。

2.2.3 中介變量

本文重點關注兩個中介變量：風險投資與孵化基金。

(1)風險投資。風險投資的誕生和科技企業創新聯系在一起，國內外高科技企業發展壯大都離不開風險投資的支持。在公共政策制定過程中，地方政府始終重視通過市場化手段營造良好的風險投資環境。本文選擇每個省份內企業所能獲得的風險投資數量為代理變量。

(2)孵化基金。孵化基金被認為是一種與天使投資類似的股權融資形式，能夠采用股權出讓形式幫助初創企業獲得外部資金，本文選擇各省孵化器所能獲得的孵化基金總數衡量。

2.2.4 控制變量

參照以往創新水平影響因素研究[31]，本研究納入以下控制變量：地區人口規模，采用地區年末常住人口總量表示。現有研究通常采用GDP或者人均GDP衡量地區經濟發展狀況，為了消除人口規模因素的干擾，本文采用人均GDP度量地區經濟發展水平。另外，以人均受教育水平衡量地區人力資本狀況，人力資本水平越高的地區，創新思維和知識儲備越豐富。本文采用小學、初中、高中、大學等受教育年限乘以各階段受教育人數，再除以總人口表示。在政府扶持理論中，政府對地區發展的扶持與資助能夠為企業發展提供創新資金，故本文控制了政府科學技術支出。考慮到地區城市化水平越高，對于科技創新人才的吸引力和凝聚力越大，本文采用城鎮常住人口數量除以地區總人口數量衡量城市化率。最后，本文還將政府年財政收入、固定資產投資占比、交通基礎設施以及互聯網普及率等作為控制變量。

2.3 數據來源

區域創新水平數據來源于2014-2019年《中國統計年鑒》，科技企業孵化器建設數量數據來源于2014-2019年《中國火炬統計年鑒》。經濟發展水平、人口數據、城市化率、政府科學技術支出等控制變量數據來源于2014-2019年《中國統計年鑒》，并通過各省國民經濟與發展統計公報進行補充，部分缺失數據通過平均增長率或均值法補齊。另外，本文使用的風險投資數據來源于Thomson Reuters數據庫，檢索2013-2018年中國每一筆企業與企業之間的風險投資數據，包括投資企業注冊地、投資金額、投資日期等，以及被投資企業注冊地、被投資金額與日期等數據。在此基礎上，匯總合成我國省級層面企業風險投資金額數據。各城市孵化基金數額數據來源于2014-2019年《中國火炬統計年鑒》。

3 實證結果與分析

3.1 描述性統計與相關性分析

表1為本文變量描述性統計結果。首先就區域創新水平看，我國3種專利申請授權總數的平均值為5.341萬件。其中，發明專利申請授權數量僅有0.837萬件，實用新型和外觀設計專利申請授權數合計平均值為4.504萬件，并且標準差分別為7.379、1.102、6.446，說明創新水平在不同省份存在巨大差異。另外，科技企業孵化器數量的全國平均值為99，最大值為962，最小值為1，標準差為140.33，遠大于平均值，說明科技企業孵化器建設存在區域發展規模不平衡現象。

表2是本研究主要變量相關性系數檢驗結果。科技企業孵化器與本文選擇的3個因變量顯著正相關(r=0.912；p<0.001；r=0.880，p<0.001；r=0.895，p<0.001)，表明在未控制其它變量時，科技企業孵化器對區域創新有顯著促進作用，但對于更加深層次和嚴謹的關系還需要進一步實證檢驗。

表1 變量描述性統計結果

表2 變量相關性檢驗結果

3.2 基準回歸結果

面板模型有混合效應模型、固定效應模型與隨機效應模型，為了明確模型選擇，對模型進行如下檢驗：首先是F檢驗，確定是混合效應還是固定效應，檢驗結果顯示，模型在1%的顯著水平上拒絕原假設；其次是Hausman檢驗，檢驗結果顯示，χ2統計量為26.29，P值為0.000 9。因此，本文選用固定效應模型進行實證檢驗。具體回歸結果見表3，Model1-Model3是未加入控制變量下的回歸結果，3個模型的因變量分別對應3種專利申請授權總數、發明專利申請授權數、實用新型和外觀設計專利申請授權數。結果表明，科技企業孵化器建設對于區域創新水平提升有顯著正向影響，回歸系數分別為0.027 7(p<0.01)、0.003 6(p<0.01)、0.024 1(p<0.01)。Model4-Model6是加入控制變量、省份固定效應、時間固定效應后的回歸結果，回歸系數分別為0.017 4(p<0.01)、0.001 6(p<0.01)、0.015 8(p<0.01)。將回歸系數方向和顯著性水平與前3個模型進行對比發現，結果沒有根本性變化。一個有趣的發現是，科技企業孵化器對于區域發明專利申請授權數的影響回歸系數明顯小于其對于實用新型和外觀設計專利申請授權數的影響回歸系數，說明在科技企業孵化器建設過程中，企業創新質量提升任重而道遠。

表3 科技企業孵化器對區域創新水平的影響

3.3 穩健性檢驗

(1)剔除直轄市樣本。由于4個直轄市在中國具有特殊行政級別和城市規模，在政治資源上有著不同于一般省份的優勢，本文將這4個直轄市剔除，并進行與基準模型相同的回歸。表4中，Model1-Model3顯示，在剔除4個直轄市之后，科技企業孵化器的回歸系數和顯著性并未發生實質性變化。

(2)隨機效應模型再檢驗。表4中，Model4-Model6顯示，即使采用隨機效應模型進行估計，科技企業孵化器促進區域創新的效果也沒有改變，待估系數β為0.028 5，在1%的置信水平上顯著。當因變量為發明專利申請授權數量時，科技企業孵化器的回歸系數就變得不再顯著，這與基本回歸結果一致。Model6表明，科技企業孵化器顯著提升區域新型與外觀設計專利申請授權數量(β=0.024 5，p<0.01)，再次驗證了本文基準回歸結果的穩健性。

表4 穩健性檢驗：剔除直轄市樣本與隨機效應模型檢驗結果

(3)空間滯后模型再檢驗。創新活動具有顯著空間溢出效應，若采用傳統OLS方法估計可能忽視隨機擾動項的空間依賴特征，導致其估計結果與現實情境不一致。本文進一步采用空間滯后模型(SAR)進行估計，包含因變量創新空間滯后項和隨機擾動項的空間滯后形式，可以有效緩解遺漏變量偏差和空間異質性問題。具體模型設定如下：

(2)

(3)

其中，yit表述省份i在t年份的創新水平，W表示空間權重矩陣， 采用兩省域是否存在共同行政邊界衡量，其它符號定義與式(1)一致。

采用空間計量模型首先要對創新指標進行空間相關性檢驗。莫蘭指數(Moran's I)是度量變量是否存在空間相關性的重要指標，該指數取值范圍為[-1,1]。由2013年和2018年區域創新指標莫蘭散點圖(見圖1)可知，所有創新指標均呈現相對一致的分布特征，第一、三象限顯示某省域創新水平與其鄰近省域創新水平顯著正相關，多數省份的Moran's I分布于第一、三象限，分布于第二、四象限的省域較少。由此可以看出，省域創新水平存在地理空間上的相互依賴和集聚特征。

圖1 2013年與2018年區域創新水平指標的Moran's I指數

表5為以空間鄰接矩陣為權重的空間滯后誤差模型估計結果。從回歸結果可以看出，所有創新指標的空間自回歸系數均在5%的水平上顯著。除模型中w×e.inno_1外，所有創新指標的空間自相關系數均在1%的水平上顯著，說明模型中的誤差項存在空間依賴性，表明中國省域創新水平存在空間集聚效應。一種可能的解釋是，中國省域創新活動存在“馬太效應”。創新活動活躍與否取決于一個省域的經濟發展水平、金融水平、人才素質和市場環境等因素，東部沿海地區得益于良好的地理區位和政策傾斜，擁有較好的發展基礎，其創新水平較高。

表5 空間滯后誤差模型回歸結果

此外，從表5回歸結果可以看出，科技企業孵化器均在1%的水平上顯著為正，這與前部分面板固定效應模型回歸結果一致，但該結果在空間計量模型中并不能表示科技企業孵化器對創新水平的實際邊際效應。因此，要解釋科技企業孵化器對創新的邊際效應，還需對這一結果進行轉化，區分科技企業孵化器對創新水平的直接效應、間接效應和總效應。依此邏輯，表6顯示的是科技企業孵化器對創新的直接效應、間接效應和總效應。從直接效應看，科技企業孵化器對省域創新的影響均在1%的水平上顯著為正，其影響系數在0.002～0.017之間。具體地，本省域每增加一個科技企業孵化器，可以使3種專利申請授權數總量增加0.017萬個、發明專利申請授權數增加0.002萬個以及實用新型和外觀設計專利申請授權數增加0.016萬個。

另外，鄰省科技企業孵化器對3種專利申請授權總量和實用新型與外觀設計專利申請授權數的影響顯著為正，對發明專利申請授權數的影響顯著為負。 對這一差異性結果可能的解釋是，實用新型和外觀設計專利所承載的專業技術性低于發明專利，在鄰省科技企業孵化器的發展引領下，技術要求相對較低的創新能夠在一定程度上得以發展。對技術要求更高的實質性發明創新，其創新時間長、風險高，在鄰省科技企業孵化器發展較為完善的情況下對外部資源具有較強的吸附力，導致本省人才、資本和技術流失，對本地創新產生負的外部性。

表6 科技企業孵化器對區域創新水平影響的直接效應、間接效應與總效應

4 科技企業孵化器影響區域創新績效的作用機制

本部分借助中介效應模型[32]，進一步從風險投資和孵化基金變量檢驗科技企業孵化器提升區域創新水平的作用機制。首先，檢驗科技企業孵化器是否顯著促進風險投資和孵化基金增加；其次，檢驗風險投資和孵化基金能否提升區域創新水平；最后，將風險投資和孵化基金中介變量與科技企業孵化器建設納入模型進行回歸。具體模型如下：

Intermediaryit=α+γ1Incubatori,t+γ2Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(4)

Innovationit=α+β1Intermediaryi,t+β2Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(5)

Innovationit=α+φ1Incubatori,t+φ2Intermediaryi,t+φ3Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(6)

其中，Intermediary表示中介變量，φ1和φ2是本文重點關注的參數，如果φ2顯著為正，那么說明風險投資、孵化基金在科技企業孵化器與區域創新水平間發揮中介作用。其它符號定義與式(1)一致。

(1)風險投資的中介作用。表7為風險投資的中介效應檢驗結果，第一步，Model1檢驗了科技企業孵化器對風險投資的影響，可以看出，科技企業孵化器建設能夠顯著擴大風險投資規模。也就是說，科技企業孵化器數量越多的省份，其所能獲得的風險投資越多，其回歸系數是0.000 1，在5%的顯著水平上顯著。當一個省份的科技企業孵化器數量增加一個單位時，其風險投資會增加5 000萬元。第二步，檢驗風險投資對于企業創新水平的影響。Model2顯示,風險投資顯著提升了區域創新水平，但主要是增加實用新型和外觀設計專利申請授權總量(β=6.513 6，p<0.01)，對于發明專利申請授權量沒有顯著影響。第三步，將科技企業孵化器和風險投資變量納入模型發現，在Model5中，科技企業孵化器(β=0.019 3，p<0.01)與風險投資(β=5.807 3，p<0.01)變量均顯著。由此可以判斷，風險投資在其中起部分中介作用。然而，沒有證據表明，風險投資在科技企業孵化器與發明專利授權量之間有中介效應。

表7 科技企業孵化器與區域創新水平：風險投資的中介效應檢驗結果

(2)孵化基金的中介作用。表8是以孵化基金為中介變量時，科技企業孵化器對區域創新的影響回歸結果。從表8中Model1可以看出，科技企業孵化器建設能夠顯著增加企業所獲得的孵化基金(β=0.000 1，p<0.01)。當一個省份的科技企業孵化器數量增加一個單位時，其所能獲得孵化基金會增加1 000萬元。Model2顯示，風險投資顯著提升了區域創新水平(β=32.518 1，p<0.01)，但主要是增加實用新型和外觀設計專利申請授權總量(β=25.442 8，p<0.01)，對于發明專利申請授權量沒有顯著影響。最后，將科技企業孵化器和孵化基金變量納入模型發現，在Model5中，科技企業孵化器(β=0.021 8，p<0.01)與風險投資(β=30.107 2，p<0.01)變量均顯著。同樣可以判斷，孵化基金在其中起部分中介作用。

表8 科技企業孵化器與區域創新：孵化基金的中介效應檢驗結果

5 科技企業孵化器影響區域創新的情景因素

5.1 區域特征

不同得區域特征決定了我國不同省份的交通設施、創業資源有所不同，對外開放水平和人力資本也存在差異所[33-34]。將30個研究樣本分為東部地區和非東部地區兩個子樣本，并采用基準模型對各區域樣本進行回歸，具體回歸結果見表9。表9中，Model1-Model2是以3種專利總和為因變量的回歸結果，回歸結果顯示，科技企業孵化器對東部地區創新水平的提升作用更顯著(β=0.024 9，p<0.1)。而科技企業孵化器對于中西部地區的影響回歸系數為0.006 4(p<0.1)。可以發現，東部子樣本回歸系數明顯大于中西部地區樣本。這是因為東部地區本身具備創新發展的資源優勢，吸引了更多優秀科技人才，能夠將原有資源充分調動起來，促進區域創新水平提升。Model3-Model4是以發明專利申請授權總數作為因變量的回歸結果，發現科技企業孵化器建設對發明專利授權總數的影響并不顯著，意味著科技企業孵化器建設對區域創新質量的提升作用未得到充分發揮。在Model5-Model6中，科技企業孵化器建設對于實用新型和外觀設計專利申請授權總量的影響依然顯著，同樣在東部地區，科技企業孵化器的回歸系數更大(β=0.024 0，p<0.1)，而在中西部地區僅為0.005 0(p<0.1)。

表9 科技企業孵化器與區域創新水平：區域特征

5.2 政策工具強度

政策工具強度既可以反映地方政府對特定事項的關注程度和支持力度，也可以體現地方政府對該項工作的重視程度。因此，本文進一步從政策工具強度視角討論科技企業孵化器對區域創新水平的影響是否會因為政策工具強度差異而有所不同。本文選擇地方政府制定的促進科技企業孵化器建設政策文件數量作為政策工具強度的代理變量，以“孵化器”為關鍵詞，在“法律之星”和“北大法寶”兩個網站上對不同省份政府發布的政策法規進行檢索，獲得2013—2018年各省市政府出臺的科技企業孵化器建設政策文件數量。

本研究構建了政策工具與科技企業孵化器的交互項，具體回歸結果見表10。Model1-Model3是以區域創新水平為因變量的回歸結果，科技企業孵化器的回歸系數均顯著為正(β=0.027 2，p<0.01；β=0.008 1，p<0.1；β=0.019 5，p<0.05)，交互項系數也顯著為正(β=0.003 0，p<0.01；β=0.011 0，p<0.01；β=0.015 0，p<0.01)，表明政策工具使用越頻繁，科技企業孵化器對區域創新水平的提升作用就越顯著。

6 結語

6.1 結論

本文采用2013-2018年中國(內地)30個省份(西藏因數據不全，未納入統計)面板數據，對科技企業孵化器影響區域創新的效應及作用機制進行驗證。選擇區域創新水平作為因變量，以科技企業孵化器建設規模為自變量，探討科技企業孵化器對區域創新水平的影響和作用機制，以及區域特征異質性和政策工具強度的調節效應，試圖從科技企業孵化器建設角度尋找提升創新水平的實踐進路，主要得出以下研究結論：

(1)科技企業孵化器建設對于區域創新數量有顯著促進作用，但是對區域創新質量的影響不顯著，這一結果在剔除直轄市樣本、采用隨機效應模型和空間計量模型的穩健性檢驗后依然成立。

(2)通過中介效應模型檢驗作用機制時發現，科技企業孵化器提升區域創新水平主要通過增加區域風險投資和擴大孵化基金規模兩條路徑實現，其能夠最大程度地緩解在孵企業創新融資約束。

(3)科技企業孵化器對區域創新的影響在不同區域之間差異較大，在東部地區這種創新激勵效應更加顯著。政策工具強度對科技企業孵化器與區域創新水平的關系具有正向調節作用，即同等科技企業孵化器建設規模條件下，政府政策扶持力度越大的省份，其創新水平越高。

表10 科技企業孵化器與區域創新水平：政策工具強度

6.2 啟示

(1)堅定不移地推進科技企業孵化器建設，同時更加注重在孵企業的創新產出質量提升。科技企業孵化器建設評估不能簡單追求在孵企業創新的“量”，而更應該嚴控孵化畢業標準，提升在孵企業創新的“質”。本文發現,科技企業孵化器對策略性創新成果產出的影響更加顯著，對于實質性創新成果的影響不顯著。為此，應建立以創新成果質量為衡量標準的差異化補貼獎勵機制，依據企業創新階段特征，為在孵企業提供既有綜合性又具個性化的孵化支持，穩步提升在孵企業創新成果轉化效率。

(2)鼓勵多元風險投資主體參與科技企業孵化器建設，實現融合發展。風險投資進入孵化器的前提條件取決于在孵企業的質量和潛力，因此，必須密切關注市場動向，挖掘高潛力行業和產品，充分利用政策資源優勢，吸引風險投資機構介入。與此同時，應建設完善的產權交易市場和技術交易市場，保障投資主體權益并創造退出條件。

(3)聚焦中西部地區科技企業孵化器建設，通過政策供給、資金扶持、稅收補貼重點扶持中西部地區科技孵化器。區域異質性研究表明，中西部地區科技企業孵化建設的創新效應不足，對于中西部地區省市而言，需要更多的基礎設施建設投入、創新導師引進、科技創新補貼等，并樹立科技企業孵化器建設典范，積極挖掘科技企業孵化器建設的最佳實踐，發揮典型孵化器的輻射溢出效應。

(4)以市場化政策工具引導市場資源向科技企業孵化器集聚，避免政府“全盤管理”。在市場化程度高的東部地區，科技企業孵化器的創新效應更顯著，政府主導下的孵化器建設既容易造成創新資源錯配與浪費，也容易使企業創新方向偏離市場，而市場化政策工具有著明顯的資源配置效率優勢。對于孵化器而言，應該交由民營資本或者其它資本共建，為在孵企業提供針對性金融產品，減少政府直接性補貼，以高新技術產業聚集為導向實現高質量創新發展。

6.3 展望

本文在以下方面有待進一步拓展：①科技企業孵化器建設測量需要進一優化。本文選擇科技企業孵化器建設規模作為代理變量，但未能完全反映出科技企業孵化器建設質量和水平。例如“僵尸”孵化器的存在及孵化器建設中的尋租行為，上述因素會削弱科技企業孵化器建設的創新效應；②對于不同類型孵化器建設水平與區域創新的關系需要進一步檢驗，例如專業類型孵化器、半專業化孵化器、綜合類孵化器對創新水平的貢獻差異；③進一步探究科技企業孵化器與區域創新關系中更多情境變量，如商事制度改革、知識產權制度改革以及行政審批改革等。