風險投資網絡位置、投資專業化與企業創新

金永紅，廖 原，奚玉芹 (.上海師范大學商學院，上海 004；.華東理工大學商學院，上海 007；.上海對外經貿大學工商管理學院，上海 060)

0 引言

最近20多年來，風險投資聯合投資逐漸盛行，不少學者從社會網絡視角來研究風險投資聯合投資所組成網絡的特性及其作用。這類研究通常都是選定一個時間窗，依據此時間窗內的風險投資聯合投資事件，構成一個風險投資網絡，然后再對此網絡中的個體及結構特征及其影響進行分析。在風險投資網絡中，由于各個組織和個體的位置不同，存在著一部分占有有利地位的組織和個體能夠在網絡中獲取更多資源的情況，但同時，這種 “有利位置”也可能帶來更多冗余的信息，使身處其中的個體產生懈怠。因此，對風險投資網絡中位置差異帶來的影響進行研究是十分必要的，能夠幫助風險投資機構和被投資企業更好地利用網絡位置發揮各自的優勢。

風險投資機構會對被投資公司提供一些增值服務，因此風險投資機構自身能力就顯得非常重要。風險投資機構在其過去的投資行為中會積累大量經驗，而它們對于一些行業、地域和階段之間的偏好和專業化也促進了它們對該行業、地域和階段中經驗的積累。雖然這些對于行業、地域和階段的專業化投資所帶來的經驗和知識有助于風險投資機構在之后投資于相同行業、地域和階段的風險企業時具備一定的競爭優勢，但也有學者的研究表明，這些專業化也可能帶來一定的劣勢。

現有文獻較多研究風險投資網絡對創業企業業績的影響，對其創新能力影響的研究相對較少，而對這種影響的機制研究則更少。由于風險投資不同于一般投資的一個重要方面就在于會為被投資公司提供增值服務，所以這些增值服務極有可能在對企業創新的影響中起到重要作用。其中，風險投資機構的專業化程度是其提供增值服務的一個重要方面和保證。因此，本文將研究風險投資網絡位置對于被投資公司創新能力的影響，在此基礎上，探討風險投資機構的專業化程度對此影響的調節作用機制。

本文從社會網絡視角，研究風險投資聯合投資之間的經驗分享、專業化程度在風險投資機構對被投資企業創新能力影響方面的作用，并深入探究這種作用的機理和機制。本文研究不僅豐富了現有關于風險投資影響企業創新的研究文獻，而且對風險投資實踐具有一定指導作用。首先，對風險投資行業管理部門來說，可以加強對風險投資機構的分類管理和信息披露監管，使風險投資機構信息披露更加透明，從而使風險企業能夠更加有的放矢地從專業化水平方面來選擇風險投資機構，為自己的創新水平提供保證；其次，對于風險投資機構來說，可以借此更好地、更有針對性地選擇聯合投資伙伴，從而合作為風險企業提供更好的增值服務；最后，對風險企業來說，可以對癥下藥，更好地選擇適合自身技術創新所需要的風險投資機構，并在風險投資機構的配合下，實現自身創新能力和創新水平的大幅提升。

1 文獻綜述

1.1 風險投資網絡特征對被投資企業影響的研究

風險投資機構對被投資公司的影響一直是中外學者研究的重點，而近幾年社會網絡概念的引入使學者在對風險投資機構對被投資公司影響的研究中結合了風險投資網絡特征[1-5]。在這些特征中，風險投資網絡的位置、規模和密度等是研究重點。Hochberg等[1]較早研究風險投資網絡對被投資企業投資績效的影響，認為風險投資機構在風險投資網絡中占據更中心或更重要的位置，無論在基金層面還是投資組合公司層面，都能獲得更好的投資業績，并且中心性的提高會增加風險投資機構通過IPO等方式退出的幾率。Abell等[6]研究發現，風險投資機構的中介中心度和度數中心度與被投資企業的績效正相關。總的來說，在所處的社會網絡中，風險投資機構與其他公司聯系程度越高，獲得的投資收益也就越高。

以上都是圍繞投資績效來研究，也有少數文獻研究風險投資網絡特征與企業創新能力之間的關系，認為風險投資機構在其所處的網絡中權利和地位越高，其連通性也越好，越容易獲得信息和資源來幫助被投資企業提高創新能力[7]。

1.2 風險投資機構專業化程度影響的研究

(1)階段專業化。部分文獻探討了風險投資機構階段專業化投資問題。Ughetto[8]指出，采取階段專業化投資策略的風險投資機構比潛在競爭者存在優勢，而優勢主要源自于兩個減少。一是減少了信息不對稱，當他們專注于投資某個階段的被投資機構時，他們能學習到更多關于此階段的投資經驗，提升投資成功的概率；二是減少了不確定性，當他們投資于某家企業，而企業也發展至其熟悉的階段，他們就能獲得更多、更深入的知識。

除了上述對風險投資階段專業化所進行的研究外，也有學者對風險投資分階段多次投資進行研究。Gompers[9]研究發現，風險投資增加投資輪次可以促進被投資企業IPO上市。Dai[10]得到了相似結論，認為分期投資的策略可以作為風險投資機構的一種監管機制來緩解信息不對稱和代理問題。除此之外，這種分期付款還降低了融資成本，對IPO之后股票的長期表現產生了積極影響。Tian[11]認為風險投資機構和被投資企業之間距離越遠，就越傾向于使用更多的融資輪次投資，每個輪次間的時間距離更短，金額也更少。

(2)地域專業化。對風險投資地域專業化的研究大多是在風險投資的地域聚集和空間鄰近性現象方面。Martin[12]率先揭示風險投資中存在投資地域鄰近的現象，從風險投資產業的空間組織和區域分布兩個方面考察風險投資在英國快速增長的現象，并發現風險投資在倫敦地區往往集中于相對更繁華的東南部和一些鄰近區域。

空間鄰近性對風險投資行業重要性的研究存在許多爭議。首先，區域鄰近對于風險投資是必要的，這能夠幫助風險投資機構獲取更多關于存在投資機會和發展前景公司的信息，以便于風險投資機構做出投資抉擇。而這些信息可能是非公開的、隱性的，需要風險投資機構通過面對面接觸交流來獲取，因此獲取這些信息的難易程度也受限于距離的遠近[13]。其次，風險投資機構也需要對被投資機構進行高水平的監管，保持適當的信息交流頻率，而這些也需要雙方有著較高的接近程度[9]。對被投資企業來說，定期信息交流可能是成功的一個重要因素[14]。

對風險投資事件的地域聚集現象的研究，主要集中在區域內部環境、信息不對稱以及供求關系3個方面。①區域內部環境。風險投資的地域聚集是因為各地在風險投資領域不同的投資環境所致。Chahine等[15]研究美國 “硅谷”的風險投資行業發展發現， “硅谷”較其他地域的風險投資行業發展較為突出，是因為 “硅谷”在金融領域有非常豐富的資源， “硅谷”還聚集著許多創業企業和高科技公司，使區域內的創新能力十分強大。Hirukawa等[16]研究認為，風險投資地域聚集性的發生與該地域的地理環境有較大關系。但更加重要的是，該地域的人文科教等產業環境還能對該地的風險投資行業造成非常重要的影響。②信息不對稱。Tian[11]認為，由于存在著信息不對稱，風險投資機構在投資于那些風險投資地域聚集性較強的地域時，能夠獲取更多的必要信息，省去不少收集整理信息的成本。③供求關系。研究發現，如果某地域的人力資源豐富程度和各地金融市場的活躍程度越高，則該地域對風險投資資本越具有吸引力，該地的風險投資行業地域聚集性就越高。

(3)行業專業化。雖然行業專業化給風險投資機構在選擇和管理被投資企業時帶來優勢，但在市場中可能由于對類似被投資企業的激烈競爭而導致他們選擇那些競爭不那么激烈的行業。因為在其他條件相同的情況下，競爭的減少對于風險投資機構而言，能彌補缺乏行業專業知識帶來的劣勢。而有時，專注于某些競爭激烈行業的風險投資機構，也會對那些尋求專業經驗豐富投資者的風險企業更有吸引力。Sahlman[17]發現風險投資機構能夠在投資過程中獲得有利的經驗，而專業知識水平的提升能夠幫助風險投資機構在特定行業增加經驗，為其減少成本。董靜等[18]發現，風險投資機構的行業專長性能夠顯著正向增強由風險投資機構所帶來的增值服務對被投資企業績效的正面效應。

以往投資過程中所獲取的經驗和知識需要被利用和開發，這樣才能有效提高投資績效，而行業專業化正好能夠幫助企業吸收消化這些經驗和知識。除此之外，在投資于某行業時，風險投資機構需要對該行業的知識進行協調和共享，而專業化程度也能幫助風險投資機構降低這部分成本。Matusik等[19]研究發現，在不確定性背景下專業化能夠幫助風險投資機構更好地開發和利用他們的知識儲備。Gupta等[20]認為，專注于投資早期發展階段的風險投資機構相較于其他同業機構而言，其行業專業度和地域專業度都更高一些。此外，由非金融機構所控制的風險投資機構較之于其他風險投資機構，其行業專業度更高一些，但地域專業度較低。Dimov等[21]的實證結果表明，風險投資機構的階段專業化程度對投資組合的違約率有負面影響，而行業專業化程度對投資組合的違約率沒有顯著影響。沈維濤等[22]發現在中國的A股市場上，風險投資機構的行業專業度越高，被投資的A股上市公司產生的投資績效也就越高。

1.3 文獻評述

現有文獻對于風險投資網絡對企業創新的影響，以及風險投資投資專業化的作用和影響進行了較充分的研究，得出了豐富的研究結論。投資專業化是風險投資機構的重要投資策略，現有文獻已探究了其在風險投資的投資實踐和投資后果中起到的積極作用，但尚沒有文獻探究風險投資專業化在風險投資網絡位置對企業創新影響方面的作用。從邏輯和實踐上分析，風險投資機構的投資專業化理應在風險投資網絡位置對企業創新影響中起到一定促進作用。因此，本文將在現有理論和文獻研究基礎上，實證探究風險投資的投資專業化在風險投資機構網絡位置對企業創新影響中的積極作用。

2 理論分析與研究假設

2.1 風險投資網絡中心性與企業創新績效

現有文獻認為，發展一個跨越結構洞的工作網絡可以提高個人或者組織的創新績效，提出新的、原創的想法，因為許多組織信息都是通過人際關系網絡來流通。從相互本來沒有聯系的聯系人那里獲取信息，會使個人接觸到各種各樣的觀點和想法，而這些都是嵌入緊密網絡中的人難以接觸到的。雖然在封閉的社交網絡中，想法的實施較中介網絡更容易，但在網絡中占據更好位置對個體的創新績效總體上有積極影響。正如Carnabuci等[23]的研究發現，在社會經濟生活中，社會網絡關系能夠決定處于其中的經濟個體的基礎情況，包括他們的業績水平和發展程度等。而在社會網絡中，不同的經濟個體之間通過交換信息和資源產生聯系，這種聯系越緊密，他們之間就越能夠利用對方來獲取特殊的社會資源，使自己在相關的經濟活動中有更好的業績水平。

羅吉等[24]研究發現，處于不同網絡位置的風險投資機構在通過網絡獲取資源時有不同的優勢，而那些有較高的中心度或者處于較好中介位置的機構能夠更方便和全面地進行信息交流和資源互換。如果一家風險投資機構本身就有著不錯的網絡資源獲取能力，那么它就可以通過深入地、大范圍地溝通交流來獲取網絡資源。蔡寧等[25]研究發現，風險投資機構與其他金融機構不同的一個重要特征是，它能帶來特殊的 “增值”效應。風險投資機構會為了自身利益而去監管被投資機構，并且給出相對專業化的建議。風險投資機構在網絡位置越具優勢，所參與的項目合作也就越多，而這能提高風險投資機構的經驗。風險投資機構在以往的投資活動中管理被投資企業所積累的管理經驗，就能夠使他們更好地管理之后的被投資公司。并且，處于網絡中心的風險投資機構有更多的信息渠道，無論是直接的還是間接的，都能夠幫助他們獲取信息和資源。這些都能夠使風險投資機構更好地在介入被投資企業的活動中提供幫助。基于以上分析，提出假設H1：風險投資機構的網絡中心性對被投資企業創新能力有正向作用。

2.2 風險投資機構專業化程度的調節作用

專業化風險投資機構對聯合投資網絡的依賴程度要比多元化風險投資機構低，專業化風險投資機構主要通過自身積累難以模仿的內部資源和能力來獲得競爭優勢[14]。因此，與多元化風險投資機構相反，專業化風險投資機構限制了他們從更好的在線位置獲益。由于網絡位置對被投資公司創新能力的積極影響已得到論證，而專業化和多元化是投資機構投資特征屬性的兩種表現形式，因此得出假設H2：投資專業化程度減弱了風險投資機構網絡位置對被投資企業創新能力的正向影響。

在不同行業中，風險投資機構可以獲取和補充現有的認識和經驗，獲得更多外部知識和資源，促進企業積累。行業知識越多元化，風險投資機構的知識異質性將越有助于提高對行業波動的適應性。隨著技術創新的不斷出現，特別是信息技術的快速發展，產業交叉融合的趨勢越來越突出。在市場結構和產業結構快速變化的背景下，多元化的產業知識可以幫助風險投資機構更敏銳地感知和識別新興市場的機遇，更準確地判斷和把握投資目標的價值。此外，借助多元化的行業知識，風險投資機構可以在投資后為投資對象提供有針對性的增值服務。企業現有技術或者經營模式不能適應當前細分市場的需要或者有潛力應用于其他行業時，具有豐富行業知識的風險投資機構可以引導企業走新的發展道路。一般來說，行業內的多元化投資策略使風險投資機構在價值發現和適應行業波動方面具有更多的優勢。處于風險投資網絡當中的風險投資機構，其網絡位置越中心，它獲取更多信息和資源的可能性就越高，但同時也會對這些公司帶來新的困擾，即如何從這些冗余信息中提取更有利的信息。在面臨行業選擇時，不同行業之間知識的深度和廣度差異較大，探究新的行業會使風險投資機構花費大量時間和金錢，并且也不利于對行業的深入了解，容易錯失一些隱藏的信息點。相對較高的行業專業化程度使得風險投資機構能更好地利用其網絡位置優勢所帶來的資源，最終提升對被投資公司創新能力的促進作用。根據以上分析，提出假設H2a：投資行業專業化程度加強了風險投資機構網絡中心性對被投資企業創新能力的正向影響。

不同地區創業環境和市場化程度存在較大差異。財政分權導致的區域競爭使得風險投資機構在不同地區面臨不同的政策激勵和更大的政策不確定性。雖然我國不同地區的法律制度相對統一，但不同地方政府的治理水平、地方產品和金融市場、合同執行力度等方面仍存在較大差異。不同地區的經營環境和合同績效也存在較大差異。制度環境對交易成本和風險有很大影響，是投資決策的重要因素。風險投資機構可以通過對不同地區不同領域、不同制度環境的投資，利用異質性隱性知識，幫助其形成針對不同環境容量的一系列核心反應，降低投資和外部交易成本，降低信息不對稱，從而找到更廣闊的價值市場。總的來說，投資策略的區域多元化使風險投資機構在克服制度差異方面更具優勢。反之，投資策略的區域專業化則有可能減弱風險投資網絡中心性對被投資企業創新能力的作用。根據以上分析，提出假設H2b：投資地域專業化程度減弱了風險投資機構網絡中心性對被投資企業創新能力的正向影響。

投資階段專業化風險投資機構只投資于一個或幾個固定的發展階段，因而對該階段的具體特點有很好的了解。在一個統一的學習環境中，投資階段專業化一方面可能會限制信息收集能力，另一方面可能會影響使用網絡資源的能力，最終影響被投資企業的創新能力。根據以上分析，提出假設H2c：投資階段專業化程度減弱了風險投資機構網絡中心性對被投資企業創新能力的正向影響。

3 研究設計

3.1 樣本選取

本文有關風險投資機構的投資數據均來自CV source和清科數據庫。參照羅吉等[24]的做法，以風險投資事件中的每一次融資輪次為對象，分別以風險投資機構和被投資公司為行和列進行列表，排列成一個2-mode矩陣，將此矩陣利用軟件UNINET轉化為以風險投資機構為主的1-mode矩陣，即構建出一個基于風險投資聯合投資的風險投資網絡。

本文的時間窗選為3年，被投資企業創新能力用風險投資事件發生當年及之后3年的專利總數來衡量。在2009—2011年發生的風險投資事件中，被投資公司的創新能力選用其2011—2014年的專利總數，以此類推。刪除部分地域、行業、階段等數據模糊或缺失的情況，共收集419家風險投資機構的3903輪次融資事件數據。

3.2 變量

(1)被解釋變量：被投資企業創新能力。借鑒陸瑤等[26]等的做法，選取專利產出為創新能力的衡量指標，因為它比R&D支出更直觀地反映被投資公司在創新方面的產出。此外，風險投資機構對被投資公司創新能力的影響也不單單局限于投資事件發生當年，借鑒陸瑤等[26]的做法，選取投資事件發生當年和之后3年，即總共4年的專利總數。又由于被投資公司專利總數之間的差異量較大，需要采取對其數目加1之后取對數的處理方式。綜上，本文選取風險投資機構所投資公司在當年及之后3年，即總共4年取得的由國家知識產權局授權的專利總數加1后所取得的對數，以此衡量被投資公司的創新能力。

(2)解釋變量：網絡位置和專業化程度。

①網絡位置。現有文獻多選用中心性指標對網絡位置進行度量[1，24]，而網絡中心性常用指標有5種，分別是度數中心度、入度中心度、出度中心度、中介中心度和特征向量中心度。其中，前3個中心度體現的是直接關系，用來表明社會網絡中的個體所聯結網絡的數量，后2個中心度體現的是間接關系。而特征向量中心度較其他中心度而言，由于其自身能表示網絡中個體所聯結的質量，所以更有助于找出處于核心位置的參與者。由于網絡中心度都是基于網絡規模函數來度量，但在本文的風險投資網絡構建過程中，隨著風險投資機構的進入和退出，網絡的規模又有所變化。為了解決該問題，借鑒Hochberg等[1]的做法，將風險投資機構的中心度除以其所在的風險投資網絡的最大可能度數進行標準化處理。因此，本文選用標準特征向量中心度來測量風險投資網絡中風險投資機構的網絡位置。

②專業化程度 (投資策略)。本文運用赫芬達爾指數法 (Herfindhal Index)衡量專業化程度[14]。計算公式表示為：

(1)

式中，HHI為專業度的赫芬達爾指數，本文分別用IDI(行業專業度的赫芬達爾指數)、DDI(地域專業度的赫芬達爾指數)和SDI(階段專業度的赫芬達爾指數)表示。HHI的取值范圍為[0，1]，其結果越大，則證明該風險投資機構在該專業領域的專業化程度越高；反之，則專業化程度越低。Xi表示某風險投資機構投資于某專業領域的次數，分別用Ii(某風險投資機構投資于某行業的次數)、Di(某風險投資機構投資于某地域的次數)和Si(某風險投資機構投資于某階段的次數)表示。X(I、D、S)表示該風險投資機構投資的被投資公司的總數。

在清科數據庫中，由于各年份對于行業的劃分標準和名稱稍有不同，所以需要對大小行業類別進行合并。鑒于采用數據的時間性，本文根據證監會2012年的行業分類標準對數據進行更正，共分為13個大類，分別是農林牧漁業、采掘業、制造業、電力煤氣及水的生產和供應業、建筑業、交通運輸倉儲業、信息技術業、批發和零售貿易、金融保險業、房地產業、社會服務業、傳播與文化產業和綜合類。

《中國風險投資年鑒》將中國風險投資的區域劃分為3個重點中心城市 (北京、上海、深圳)和除此之外的5個區域 (東北、華北、華東、中南、西部)。考慮到珠三角地區距離接近，且由于深圳不是直轄市，部分數據被直接劃歸廣東省。

清科數據庫將風險投資時間的投資階段進行了劃分，分別為種子期、初創期、擴張期和成熟期，本文也采取這種劃分方式。

(3)控制變量。參考已有文獻，本文引入5個控制變量。首先是3個專業化對應的指標，分別是風險投資機構所投資的行業、地區和階段。用風險投資機構在時間窗內參與的融資輪次來表示投資經驗。最后，還加入風險投資時間發生時的年份，將年份做固定效應來處理，引入虛擬變量。本文所選取變量的名稱、代碼和定義見表1。

表1 變量選取及定義

3.3 實證模型

根據假設1，本文構建多元回歸模型，可表示為：

Innov=α0+α1Eig+α2Exp+α3Distr+α4Stage+α5Indus+α6Year+ε

(2)

根據假設2、2a、2b、2c，本文構建多元回歸模型，且將專業化程度和風險投資網絡中心度相乘，以此項來考察3種中心化程度的調節效應，可表示為：

Innov=α0+α1Eig+α2HHIi+α3Eig×HHIi+α4Exp+α5Distr+α6Stage+α7Indus+α8Year+ε

(3)

式 (2)和 (3)中，Innov表示創新能力；Eig是標準特征向量中心度；HHI表示的是風險投資機構的專業化程度，可為行業專業度、地域專業度和階段專業度；Exp為投資經驗；Distr為地域；Stage為投資階段；Indus為行業；Year為年份；ε則表示隨機干擾項。

4 實證分析

4.1 描述性統計

首先針對風險投資事件的發生地域 (Distr)、階段 (Stage)和行業 (Indus)，對樣本進行描述性統計，結果見表2。可以看出，樣本中的風險投資機構所投資的行業以制造業為主，占比為47.27%，其次是信息技術業，占比為29.59%。投資地域仍以北京、上海為主，而華東地區由于包括浙江、江蘇和山東等經濟發達地區，風險投資活動也十分活躍。在投資階段選擇上，中國風險投資機構更偏好在中后期進入，擴張期占比39.20%，成熟期則為37.79%。

表2 樣本中風險投資事件所發生的地域、階段和行業的分布

其次對變量進行描述性統計，結果見表3。可以看出，被投資公司的標準特征向量中心度 (Eig)之間存在著較大的差異，最大值為138.7，最小值為0，平均值為6.971，標準差為26.74。這和本文對特征向量中心度做了標準化處理有關。而其他變量的最小最大值之間也存在較大差異。IDI(行業專業度)、DDI(地域專業度)和SDI(階段專業度)的最大值都是1，而最小值為0或者是一個極小數。已經對數化處理的Innov(專利總數)最大值為10.41，最小值為0。在投資經驗上，由于已剔除了經驗小于4的樣本，所以Exp(經驗)的最小值為4，而最大值為240。在這些風險投資機構中，投資經驗超過200的是深創投、IDG資本、紅杉中國、九鼎投資和真格基金。

表3 變量描述性統計

4.2 實證分析

(1)風險投資網絡位置對創新能力的影響。現有研究已證實，風險投資機構以及風險投資網絡的一些特征會對被投資公司的創新能力產生影響[1，24，27]。風險投資網絡位置對被投資企業創新能力影響的多元線性回歸結果見表4。

在表4中，第 (1)列展示創新能力Innov(專利總數)和控制變量間的回歸結果，是僅僅包含控制變量的基本模型。第 (2)列展示的是模型1的回歸結果。由第 (2)列結果可以看出，在控制了Exp(經驗)、Indus(行業)、Distr(地域)和Stage(階段)等之后，Eig(標準特征向量中心度)越高，在1%的顯著水平下，被投資企業的Innov(專利總數)越高。該結果證實了假設1，即風險投資機構的網絡位置越有優勢，標準特征向量中心度越高，其所投資的被投資企業的創新能力越強。在風險投資網絡中，處于優勢位置的風險投資機構擁有更強的信息獲取能力，有更多的機會去獲得所需要的資源，這使得在風險投資網絡中處于優勢位置的風險投資機構比那些處于網絡位置較差的風險投資機構更能夠提升被投資公司的創新能力，或是更易于投資那些創新潛力較強的創業公司。

在表4中，第 (3)～ (5)列分別展示將IDI(行業專業度)、DDI(地域專業度)和SDI(階段專業度)作為變量加入后的結果。結果表明，IDI(行業專業度)、DDI(地域專業度)和SDI(階段專業度)并未對Innov(專利總數)產生顯著影響，且Eig(標準特征向量中心度)對Innov(專利總數)依然保持1%的顯著水平下的正向影響。

表4 網絡位置和創新能力的多元線性回歸結果

(2)專業化程度的調節作用檢驗。專業化調節作用的多元線性回歸結果見表5。在表5中，第 (3)～ (5)列展示的是模型2的回歸結果，分別用來檢驗假設2a、2b和2c，即在控制了Exp(經驗)、Indus(行業)、Distr(地域)和Stage(階段)等之后，IDI(行業專業度)、DDI(地域專業度)和SDI(階段專業度)對風險投資網絡位置和創新能力之間的調節作用。

從表5中列 (3)的回歸結果看，在控制了Exp(經驗)、Indus(行業)、Distr(地域)和Stage(階段)等之后，Eig(標準特征向量中心度)和IDI(行業專業度)的交互項對Innov(專利總數)有著在5%的顯著水平下的正向影響。在此條件下，Eig(標準特征向量中心度)和Innov(專利總數)仍保持在5%的顯著水平下正相關。該結果與假設2a相符，即風險投資機構的行業專業度越高，風險投資機構的網絡位置對被投資公司創新能力的提高效果越會得到加強。

從表5中列 (4)的回歸結果看，在控制了Exp(經驗)、Indus(行業)、Distr(地域)和Stage(階段)等之后，Eig(標準特征向量中心度)和DDI(地域專業度)的交互項對Innov(專利總數)有著在5%的顯著水平下的負向影響。在此條件下，Eig(標準特征向量中心度)和Innov(專利總數)仍保持在1%的顯著水平下正相關。該結果與假設2b相符，即風險投資機構的地域專業度越高，風險投資機構的網絡位置對被投資公司創新能力的提高效果越會得到減弱。

從表5中列 (5)的回歸結果看，在控制了Exp(經驗)、Indus(行業)、Distr(地域)和Stage(階段)等之后，Eig(標準特征向量中心度)和SDI(階段專業度)的交互項對Innov(專利總數)有著在5%的顯著水平下的負向影響。在此條件下，Eig(標準特征向量中心度)和Innov(專利總數)仍保持在1%的顯著水平下正相關。該結果與假設2c相符，即風險投資機構的階段專業度越高，則風險投資機構的網絡位置對被投資公司創新能力的提高效果越會得到減弱。

表5 關于專業化調節作用的多元線性回歸結果

4.3 穩健性檢驗

前述以風險投資機構所投資公司在當年及之后3年即總共4年所取得的由國家知識產權局授權的專利總數加1后所取得的對數來表示創新能力。在中國，專利種類有3種，即外觀設計專利、實用新型專利和發明專利。雖然這3種專利都在一定程度上表示公司的創新能力水平，但其所能代表的創新性、專利所受到的保護時間范圍和對專利進行審核的要求是有差異的。其中，發明專利相較于外觀設計專利和實用新型專利而言，含金量更高。3種專利的保護期也不相同，發明專利的保護期最長，為20年，而其他兩種為10年[26]。因此，可用風險投資機構所投資公司在當年及之后3年即總共4年所取得的由國家知識產權局授權的發明專利總數加1后所取得的對數來表示創新能力，變量代碼為Innov_1，對被解釋變量進行替換以作穩健性檢驗。其結果與使用專利總數來衡量創新能力時結果一致 (由于篇幅限制，穩健性檢驗的具體實證結果沒有列出)。這樣，假設1、2a、2b和2c均被證實。經檢驗，模型1與模型2均較穩健。

5 結論

本文研究中國風險投資機構專業化程度在風險投資網絡位置對被投資企業創新能力影響中的調節作用。實證檢驗結果表明：首先，風險投資網絡位置越靠近中心，被投資企業的創新能力就越強；其次，行業專業化程度較高的風險投資機構，因其擁有該行業的專業知識和內部資源稟賦，其獲得和利用聯合投資網絡的信息和資源的能力更強，因此更容易從良好的網絡位置中獲益；再次，地理范圍專業化程度較低的風險投資機構，因其業務遍布性更廣，對各個地理區域的風險企業、風險投資機構以及當地背景更為了解，擁有更全面的內部能力，更容易利用聯合投資網絡帶來的機會，從良好的網絡位置中獲益；最后，發展階段專業化程度較低的風險投資機構，因其對各個階段風險企業的特征以及投資于各個發展階段應注意的事項更為了解，擁有更為全面的內部能力，更容易利用聯合投資網絡帶來的機會從良好的網絡位置中獲益。

本文研究結果不僅對現有風險投資促進創業企業創新文獻做了有益補充，而且對于風險投資管理部門的行業監管、風險投資機構對被投資企業組合的管理以及創業企業選擇和利用風險投資機構等實踐都有一定指導意義。首先，對于風險投資行業管理部門來說，可加強對風險投資機構的分類管理和信息披露監管，使得風險投資機構信息披露更加透明，從而使風險企業能夠更有的放矢地從專業化水平方面來選擇風險投資機構，為自己的創新水平提供保證。其次，對于風險投資機構來說，可以借此更好地、更有針對性地選擇聯合投資伙伴，從而合作為風險企業提供更好的增值服務。風險投資機構在采取多元化的投資策略時，應該多考慮行業上的專業性，提供更專業的增值服務，加強中國創業企業的創新能力。最后，需要融資的風險企業應該謹慎地選擇風險投資機構，匹配那些符合需求的風險投資機構。風險企業除了要考慮風險投資機構的規模、投資金額等，也需要考慮這些風險投資機構是否在本行業有相關的投資經驗，在其所處的風險投資網絡中是否占據著有利的位置。風險企業需要對癥下藥，更好地選擇適合自身創新技術需要的風險投資機構，并在風險投資機構的配合下，實現自身創新能力和創新水平的大幅提升。