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創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)視域下公司創(chuàng)業(yè)投資中企業(yè)種群間共生演化
——基于Logistic擴(kuò)展模型

2022-01-19 08:16:42孟方琳田增瑞趙袁軍常焙筌
系統(tǒng)管理學(xué)報(bào) 2022年1期
關(guān)鍵詞:模型企業(yè)

孟方琳,田增瑞,趙袁軍,常焙筌

(1.上海杉達(dá)學(xué)院 商學(xué)院,上海 201209;2.東華大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200051;3.南京審計(jì)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院,南京 211815;4.南京審計(jì)大學(xué) 智能管理會(huì)計(jì)與內(nèi)部控制研究院,南京 211815;5.清華大學(xué) 公共管理學(xué)院,北京 100084)

隨著中國股權(quán)市場的不斷完善,產(chǎn)業(yè)融合迅速發(fā)展,大企業(yè)集團(tuán)利用股權(quán)投資方式可以達(dá)到戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)、核心業(yè)務(wù)賦能、新興產(chǎn)業(yè)布局等目的,公司創(chuàng)業(yè)投資(Corporate Venture Capital,CVC)的地位越來越重要。公司創(chuàng)業(yè)投資追求所投資創(chuàng)業(yè)企業(yè)與大企業(yè)的互利共贏;公司創(chuàng)業(yè)投資的存在使得大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)在技術(shù)上建立紐帶關(guān)系并進(jìn)行戰(zhàn)略協(xié)同,共享與創(chuàng)新項(xiàng)目相關(guān)的軟信息;公司創(chuàng)業(yè)投資的失敗容忍度高是激勵(lì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)從事長期高風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)新的動(dòng)力。清華國家金融研究院創(chuàng)業(yè)金融研究中心2020年發(fā)布的《中國CVC行業(yè)發(fā)展報(bào)告》顯示,中國CVC投資案例數(shù)從2009年的30例上升至2018年的3 706例,投資頻率達(dá)到頂峰。2019年,CVC投資金額最多的10家產(chǎn)業(yè)集團(tuán)投資共904.67億元,占同期全部中國公司創(chuàng)業(yè)投資的79.4%,頭部集團(tuán)企業(yè)的優(yōu)勢明顯。

CVC的發(fā)展是創(chuàng)新資源集聚的過程,大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間基于創(chuàng)新資源的互補(bǔ)匹配和資本支持形成競合關(guān)系。雙方擁有的創(chuàng)新資源可能存在顯著遞進(jìn)性、結(jié)構(gòu)性及粘滯性,從生態(tài)系統(tǒng)視角來看,市場主體間并非只有單純的合作或競爭,而是競爭與合作交替出現(xiàn)或同時(shí)并存。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的CVC生態(tài)群落,其創(chuàng)新成果的產(chǎn)生基于原有大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新資源和成果的積累,在新的CVC合作中,雙方發(fā)揮特定知識(shí)領(lǐng)域優(yōu)勢,形成共生關(guān)系。CVC生態(tài)群落中大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群可形成“蜂巢式”或“生物鏈?zhǔn)健钡慕M織結(jié)構(gòu),由于創(chuàng)新技術(shù)的稀缺性和獨(dú)占性,種群間也會(huì)存在競爭關(guān)系。又由于大企業(yè)種群和創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群很多情況下分散在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈的上中下游各價(jià)值節(jié)點(diǎn),彼此間相互合作與競爭形成復(fù)雜動(dòng)態(tài)關(guān)系。同時(shí),在競合的基礎(chǔ)上借助CVC活動(dòng),依據(jù)自身核心能力和異質(zhì)性資源,實(shí)現(xiàn)協(xié)同共生的動(dòng)態(tài)聯(lián)盟,形成一種新的價(jià)值創(chuàng)造過程。

股權(quán)資本能克服信息不對(duì)稱,降低外部融資成本,緩解融資約束,促進(jìn)創(chuàng)新績效。不同的CVC投資模式為投資者創(chuàng)造戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)收益的效率有明顯差異。Drover等[1]指出創(chuàng)業(yè)投資基金有限合伙形式、直接投資形式、公司創(chuàng)業(yè)投資附屬機(jī)構(gòu)是CVC的主要方式,創(chuàng)業(yè)發(fā)展附屬機(jī)構(gòu)可以使戰(zhàn)略收益達(dá)到最大化,當(dāng)財(cái)務(wù)回報(bào)是唯一目標(biāo)時(shí),創(chuàng)業(yè)基金形式是最佳選擇。R?hm[2]認(rèn)為公司通過直接投資可以獲得更多的機(jī)會(huì),使投資組合向滿足大企業(yè)自身特殊需求的方向培養(yǎng)。Belderbos等[3]則對(duì)與直接投資和間接投資模式的收益和成本進(jìn)行分析,表明投資模式的選擇對(duì)投資結(jié)果的影響主要是交易流數(shù)量、質(zhì)量和契約成本3個(gè)方面。R?hm等[4]等建議當(dāng)公司對(duì)控制新創(chuàng)企業(yè)的要求不高時(shí),不管公司投資的目標(biāo)是戰(zhàn)略收益還是財(cái)務(wù)回報(bào),都應(yīng)采取間接的外部投資模式。Lee等[5]對(duì)CVC項(xiàng)目的組織模式進(jìn)行了全面的總結(jié)。具體如表1所示。

表1 公司創(chuàng)業(yè)投資組織模式比較

國內(nèi)學(xué)者也從不同角度運(yùn)用不同的方式對(duì)公司創(chuàng)業(yè)投資組織模式進(jìn)行了相關(guān)研究,如表2所示。

表2 公司創(chuàng)業(yè)投資組織模式相關(guān)研究

國內(nèi)外學(xué)者們對(duì)公司創(chuàng)業(yè)投資組織模式的相關(guān)研究中,早期關(guān)注投資模式分類,根據(jù)大企業(yè)的不同戰(zhàn)略動(dòng)機(jī)和目標(biāo),對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)控制權(quán)的不同要求,而選擇不同的組織模式。近年來,學(xué)者們結(jié)合行業(yè)特性、大企業(yè)異質(zhì)性及不同市場制度環(huán)境運(yùn)用實(shí)證的方法探索公司創(chuàng)業(yè)投資的參股、控股、獨(dú)立創(chuàng)投等不同組織模式對(duì)大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的不同影響。但是,從大企業(yè)、公司創(chuàng)業(yè)投資與創(chuàng)業(yè)企業(yè)雙邊三視角梳理CVC投資模式的研究還很少,基于戰(zhàn)略動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)組織模式選擇進(jìn)而影響投資績效的邏輯,探索不同投資模式的CVC對(duì)大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)投資結(jié)果的影響,CVC投資模式不同對(duì)大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值共創(chuàng)績效給本文提供了研究思路。

公司創(chuàng)業(yè)投資作為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)生態(tài)群落,包含大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)兩大核心創(chuàng)新種群;展開漸進(jìn)式、顛覆性、開放式及協(xié)同性創(chuàng)新;具備開放與共享、學(xué)習(xí)與反哺、擴(kuò)散與吸收等創(chuàng)新條件。在我國大力促進(jìn)和營造適宜的創(chuàng)新發(fā)展環(huán)境下,本文認(rèn)為大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中存在共生關(guān)系,探索其互動(dòng)共生模式,研究其演化發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。無論是大企業(yè)還是創(chuàng)業(yè)企業(yè)均具有周期性特征,兩者以CVC項(xiàng)目為紐帶,相輔相成,互相支持,符合Logistic生長函數(shù)規(guī)律,基于此構(gòu)建CVC生態(tài)群落的共生演化模型,運(yùn)用其拓展Lotka-Voterra模型分析大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間獨(dú)立共存模式、競爭共生模式、寄生共生模式、偏利共生模式和互惠共生模式。根據(jù)中國上市公司1998~2017年的公司創(chuàng)業(yè)投資樣本,利用專利創(chuàng)新數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群的共生關(guān)系,同時(shí)基于中國情境視角從投資模式對(duì)不同類型CVC中主體的共生關(guān)系做進(jìn)一步探討,從而為新時(shí)代公司創(chuàng)業(yè)投資的發(fā)展提供有力的借鑒和經(jīng)驗(yàn)支持。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 變量選取與說明

大企業(yè)一般是指年銷售額3億元以上,資產(chǎn)總額4億元以上、員工人數(shù)2 000人以上,或市值達(dá)到10億美元的企業(yè)。本文利用中國滬深A(yù)股上市公司作為研究中的大企業(yè),這類企業(yè)是產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的領(lǐng)頭羊,具有難以模仿和前瞻性的核心技術(shù),通常也是行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的參與制定者。大企業(yè)能夠吸引和選擇合作與投資主體,并進(jìn)行自身創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,且有一定能力主導(dǎo)創(chuàng)新生態(tài)的發(fā)展。開展CVC的上市公司具備高格局的商業(yè)價(jià)值觀,能領(lǐng)導(dǎo)共生種群協(xié)同共生發(fā)展,將中小創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群納入共同的供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量管理、標(biāo)準(zhǔn)管理或合作研發(fā)管理中,且有能力對(duì)新技術(shù)進(jìn)行研發(fā)和孵化,在完善自身技術(shù)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的同時(shí),培育出具有漸進(jìn)式或顛覆式創(chuàng)新的企業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

因在一定環(huán)境下,生物的種群密度與該環(huán)境下的生物量相對(duì)應(yīng),故在生物種群動(dòng)力學(xué)的研究中,經(jīng)常用生物量代替種群密度。運(yùn)用到社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理學(xué)科中,企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)增加值等常作為企業(yè)或產(chǎn)業(yè)生物量。CVC具有“較長投資期限”和“失敗容忍度高”的特點(diǎn),并能夠得到“母公司支持”的創(chuàng)業(yè)投資促進(jìn)初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新,CVC在促進(jìn)初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出上具有顯著的正向影響[12]。公司創(chuàng)業(yè)投資活動(dòng)對(duì)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新存在促進(jìn)作用,技術(shù)創(chuàng)新是創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長的關(guān)鍵衡量指標(biāo),考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,本文將技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力作為核心變量,通過CVC對(duì)這兩方面的影響結(jié)果來分析對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響效果。技術(shù)創(chuàng)新的衡量指標(biāo)可以選擇專利申請(qǐng)數(shù)量、研發(fā)投入和托賓Q值等[13]。CVC生態(tài)群落的共生演化,關(guān)注大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群間的協(xié)同,創(chuàng)業(yè)企業(yè)的企業(yè)價(jià)值增加通常體現(xiàn)出其成長性。由于研發(fā)投入費(fèi)用、新產(chǎn)品發(fā)布數(shù)量、專利數(shù)量和專利引用次數(shù)4個(gè)衡量企業(yè)創(chuàng)新績效的指標(biāo)在高新技術(shù)相關(guān)行業(yè)的統(tǒng)計(jì)上具有一定的重疊性,故可以選擇4個(gè)指標(biāo)中的一個(gè)衡量創(chuàng)新績效[14]。參考主流文獻(xiàn),專利數(shù)據(jù)一直被用來分析創(chuàng)新活動(dòng),預(yù)測創(chuàng)新活動(dòng)的發(fā)展趨勢,具有連續(xù)性和可追溯性[15]。專利數(shù)作為衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的指標(biāo),反映企業(yè)創(chuàng)新能力的實(shí)際產(chǎn)出具有代表性。專利應(yīng)用數(shù)量可以從質(zhì)量角度衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量,但是由于中國專利引用數(shù)量還存在數(shù)量統(tǒng)計(jì)上的難度以及專利引用數(shù)量普遍偏低,因而專利引用數(shù)量不具有代表性[16]。Tian等[17]的研究表明,由于CVC有更好地識(shí)別具有更高創(chuàng)新能力創(chuàng)業(yè)企業(yè)的選擇效應(yīng),CVC支持的企業(yè)產(chǎn)生了更多專利,且專利質(zhì)量更高,帶來了CVC具有更好培育創(chuàng)新的效應(yīng)。Gutmann等[18]關(guān)注CVC投資的生物技術(shù)初創(chuàng)公司,也發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)企業(yè)更具有創(chuàng)新性,因此,創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效一方面反映CVC投資的選擇能力,同時(shí)也證明了CVC可以利用母公司的資產(chǎn)和優(yōu)勢培育初創(chuàng)企業(yè)。王雷等[19]利用企業(yè)成功申請(qǐng)到發(fā)明專利和實(shí)用新型專利作為企業(yè)進(jìn)行CVC投資而帶來技術(shù)創(chuàng)新的績效衡量指標(biāo)。CVC活動(dòng)的技術(shù)績效影響的研究,本文以授權(quán)專利量為創(chuàng)新產(chǎn)出的代理變量,作為企業(yè)創(chuàng)新衡量指標(biāo)。考慮到創(chuàng)新產(chǎn)出的滯后效應(yīng),采用投資后滯后2期的授權(quán)專利數(shù)量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的代理變量[20]。

1.2 研究模型與方法

CVC能夠在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中起到促進(jìn)大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的作用,由于CVC是復(fù)雜的決策和長周期的投資,更有利于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新最終得以實(shí)現(xiàn),并通過組織間學(xué)習(xí)等方式反哺大企業(yè),進(jìn)而促進(jìn)大企業(yè)創(chuàng)新。借助理論生態(tài)學(xué)中的生物種群Logistic模型分析大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的共生模式,研究假設(shè)如下:

(1)以公司創(chuàng)業(yè)投資為研究對(duì)象,其核心參與主體為大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè),以大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的專利授權(quán)數(shù)表示雙方的創(chuàng)新狀況。專利授權(quán)數(shù)目越大,表示主體的創(chuàng)新績效越好;反之,則表示創(chuàng)新績效不理想。

(2)CVC項(xiàng)目的成功與否需要消耗各種資源,其中最為核心的是大企業(yè)對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的投資,以及基于此建立起的組織間學(xué)習(xí)、企業(yè)成長和后期的戰(zhàn)略聯(lián)盟等。

(3)大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長過程均服從Logistic成長規(guī)律,主體創(chuàng)新增長率受到自身、行業(yè)及環(huán)境的影響,創(chuàng)新達(dá)到一定規(guī)模趨于飽和,創(chuàng)新增速就會(huì)下降。

(4)在運(yùn)用Logistic及Lotka-Volterra模型時(shí),忽略生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部及生態(tài)系統(tǒng)之間的相互作用,只考慮核心主體之間的共生演化,因此可能會(huì)存在一定的預(yù)測誤差[21]。

基于公司創(chuàng)業(yè)投資這一共生界面,運(yùn)用創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論構(gòu)建大企業(yè)X1與創(chuàng)業(yè)企業(yè)X2的生態(tài)關(guān)系Lotka-Volterra模型。借助于SPSS23.0軟件,采用非線性最小二乘法進(jìn)行回歸分析,根據(jù)非線性回歸結(jié)果依次求出參數(shù)系數(shù)值代入模型中,結(jié)合參數(shù)值并依據(jù)生態(tài)系統(tǒng)理論,分析限制系數(shù)、自然增長率系數(shù)以及共生關(guān)系系數(shù),以此解釋大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)是競爭、寄生、共棲或共生關(guān)系,并對(duì)X1和X2的演化趨勢與共生關(guān)系的分析結(jié)果,對(duì)基于CVC的大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群的共生做總結(jié)分析和展望。

2 實(shí)證與檢驗(yàn)

2.1 數(shù)據(jù)來源及整理

數(shù)據(jù)篩選依據(jù)吳超鵬等[22]的方法。首先選擇具有創(chuàng)業(yè)投資支持的創(chuàng)業(yè)企業(yè)以及對(duì)應(yīng)的上市公司或創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)相關(guān)的數(shù)據(jù);其次,通過Wind數(shù)據(jù)庫獲取上市公司直接持有創(chuàng)投公司股權(quán)數(shù)據(jù),且該上市公司主營業(yè)務(wù)是非金融類業(yè)務(wù)。實(shí)證研究所需的原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫、清科數(shù)據(jù)庫、投中數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫,通過對(duì)照上市公司的公告、年度報(bào)告、相關(guān)新聞等信息,識(shí)別出滬深上市公司進(jìn)行的CVC活動(dòng),剔除非公開發(fā)行、重大資產(chǎn)重組、ST類、財(cái)務(wù)信息不完整和金融保險(xiǎn)類公司創(chuàng)投數(shù)據(jù),最終選取A股上市公司1998~2017年CVC投資事件,匯總2 258條有效投資信息。基于此,利用佰騰專利網(wǎng)和國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫進(jìn)行專利數(shù)據(jù)收集整理。創(chuàng)新成果專利的變量為在CVC后2年的專利授權(quán)數(shù),創(chuàng)業(yè)企業(yè)在CVC參與后2年的專利授權(quán)數(shù)[23](見圖1)。

2.2 模型處理與參數(shù)估計(jì)

2.2.1 單種群演化Logistic模型 企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展過程符合Logistic規(guī)律,在演化初期和后期速度緩慢,演化中間階段的速度迅速增長,與生物種群的增長演化規(guī)律一致。建立如下單種群演化Logistic模型:

式中:X(t)為t時(shí)刻企業(yè)創(chuàng)新規(guī)模,本文采用企業(yè)專利授權(quán)量表示創(chuàng)新規(guī)模,X(t)為t時(shí)刻企業(yè)專利授權(quán)量,r為創(chuàng)新增長率;N為企業(yè)創(chuàng)新極限值;1-X(t)/N反映了企業(yè)創(chuàng)新增長的阻滯作用。求解式(1)可得企業(yè)創(chuàng)新演化模式的一般形式:

模型中參數(shù)的估計(jì)應(yīng)用三點(diǎn)法求出飽和值N計(jì)算公式,并給出使用條件[24],后來學(xué)者針對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)序列的偶數(shù)情況拓展了更為精確的四點(diǎn)法[25]。本文首先用Logistic模型探討大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群創(chuàng)新演化過程,分兩步估計(jì)Logistic曲線的參數(shù),選取擬合精度較高的四點(diǎn)法估計(jì)N值再運(yùn)用非線性最小二乘法進(jìn)行c和r的估計(jì)。

N值用四點(diǎn)估計(jì)法,選取時(shí)間點(diǎn)t1、t2、t3和t4,對(duì)應(yīng)的實(shí)測數(shù)據(jù)x1、x2、x3和x4,其中,t2+t3=t1+t4,以此來估算創(chuàng)新最大容量參數(shù)N。

Logistic曲線方程的積分求解為

將其轉(zhuǎn)化為

選取實(shí)測數(shù)據(jù){X t}上的(t1,x1)、(t2,x2)、(t3,x3)和(t4,x4),分別代入上式,得到如下一組方程:

由于t2+t3=t1+t4,故上述式子消去c和r,即得到

這是用來檢測模型預(yù)測精度的統(tǒng)計(jì)量,由此通過整理兩個(gè)種群各自20年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),作為樣本值輸入SPSS 23.0,粗略估計(jì)N值的范圍,運(yùn)用SPSS 23.0進(jìn)行曲線擬合,當(dāng)S值變化較小并趨于穩(wěn)定時(shí),對(duì)應(yīng)S值的N1和N2就是飽和值。

對(duì)1998~2017年接受上市公司CVC投資的創(chuàng)業(yè)企業(yè),運(yùn)用上市公司和創(chuàng)業(yè)企業(yè)滯后2年的專利授權(quán)情況進(jìn)行擬合,共生關(guān)系的觀察與測度基于中國大規(guī)模開展CVC投資以來所選取的2000~2019年測度樣本,采用SPSS23.0軟件分別對(duì)大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長軌跡進(jìn)行擬合。同時(shí)對(duì)兩者之間共生模式進(jìn)行分析,以分析CVC生態(tài)群落中大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群之間的互動(dòng)關(guān)系。擬合得到如表3~5所示結(jié)果。從表中可觀測Logistic模型擬合最好。

表3 大企業(yè)種群創(chuàng)新增長趨勢擬合及參數(shù)估計(jì)

根據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果,得到圖2、3為進(jìn)行CVC的上市公司創(chuàng)新發(fā)展擬合曲線和接受CVC的創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展擬合曲線。擬合結(jié)果表明,進(jìn)行CVC的上市公司與創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展趨勢都符合Logistic演化規(guī)律。上市公司與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果均通過檢驗(yàn),且擬合精度R2較高。

由于2000~2019年大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展從數(shù)量增長還是創(chuàng)新產(chǎn)出都符合Logistic模型,CVC生態(tài)群落中的核心共生主體的自然增長率為r1與r2。運(yùn)用SPSS 23.0自帶Logistic進(jìn)行擬合,得到如下結(jié)果:

表4 創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群創(chuàng)新增長趨勢擬合及參數(shù)估計(jì)

表5 CVC生態(tài)群落中大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群的Logistic成長趨勢模擬

式(10)、(11)為SPSS 23.0自帶Logistic模型擬合結(jié)果,其與生物種群的模型存在形式上不同,為了方便利用SPSS 23.0軟件建立Logistic曲線模型,進(jìn)行如下變動(dòng):

此公式與SPSS 23.0統(tǒng)計(jì)軟件中所使用的相同。用上述參數(shù)估計(jì)方法得到的飽和值代入SPSS 23.0進(jìn)行曲線回歸。推出大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)獨(dú)立的創(chuàng)新增長Logistic模型分別為:

由此擬合出大企業(yè)種群創(chuàng)新的最大容量1 200 000,創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群創(chuàng)新的最大容量47 000;獨(dú)立情況下創(chuàng)新的自然增長率r1=0.465,r2=0.229,基本符合中國公司創(chuàng)業(yè)投資中大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展實(shí)際情況。模型擬合檢驗(yàn)如表6所示。

表6 Logistic曲線模型的模擬度檢驗(yàn)

2.2.2 兩種群演化的Lotka-Volterra模型 不論是自然生態(tài)系統(tǒng)還是創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中CVC生態(tài)群落,競合共生是系統(tǒng)中主體長期發(fā)展的永恒話題,競爭也同時(shí)具有積極和消極兩個(gè)方面的影響,通過CVC形成的大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群協(xié)同共生發(fā)展促進(jìn)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)同演化。基于上文的分析,運(yùn)用Lotka-Volterra模型對(duì)公司創(chuàng)業(yè)投資中大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)間競合共生關(guān)系進(jìn)行分析(見表7)。

表7 基于Lotka-Volterra模型的大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)兩種群共生關(guān)系

首先,假設(shè)以CVC生態(tài)群落形式形成的大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群都在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中,且其共同擁有的市場資源空間是有限的;其次,創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的競爭環(huán)境符合Lotka-Volterra模型所需條件。所選取的大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群密度基本相當(dāng),種群中的個(gè)體物種企業(yè)都是健康發(fā)展的,通常不考慮受到“自然災(zāi)害”的影響,選取中國創(chuàng)業(yè)投資發(fā)展的黃金20年也假設(shè)外界環(huán)境是健康的,

Lotka-Volterra模型是微分動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),可用來模擬生態(tài)學(xué)中種群的動(dòng)態(tài)關(guān)系。r1和r2分別為大企業(yè)種群和創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群創(chuàng)新的自然增長率,共生作用系數(shù)α21和α12分別為創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群對(duì)大企業(yè)種群的共生效應(yīng)和大企業(yè)種群對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群的共生效應(yīng),即質(zhì)參量變化帶給對(duì)方質(zhì)參量的變化程度,α21·X2(t)/N2和α12·X1(t)/N1分別為雙方造成影響的程度。α21和α12的取值反映CVC生態(tài)群落中大企業(yè)種群和創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群這兩類共生單元的共生模式。α21和α12的取值范圍表示獨(dú)立生存模式、競爭共存模式、寄生共生模式、偏利共生模式和互惠共生模式均有可能存在。

為后續(xù)模擬簡化起見,將上述方程組式(15)轉(zhuǎn)化為:

Lotka-Volterra模型中的參數(shù)較多,獲取難度相對(duì)較大,現(xiàn)階段對(duì)模型參數(shù)估計(jì)的方法主要是非線性最小二乘法進(jìn)行競合系數(shù)的估算,以及采用灰色評(píng)估法對(duì)模型的種間作用系數(shù)進(jìn)行估算,并代入具體實(shí)例中驗(yàn)證估算方法的可行性。本文使用灰色估計(jì)法,將Lotka-Volterra模型進(jìn)行離散化處理。根據(jù)Hegeman等[26]的證明,需要建立無條件穩(wěn)定的離散格式。因此,連續(xù)的Lotka-Volterra模型基于灰導(dǎo)數(shù)和偶對(duì)數(shù)的映射關(guān)系,dX/dt和偶對(duì)數(shù)[X(t+1)-X(t)]構(gòu)成映射關(guān)系,取t時(shí)刻dX/dt的值為[X(t)+X(t+1)]/2,轉(zhuǎn)換為離散型形式,可得到如下關(guān)系式:

繼續(xù)推導(dǎo)得出:

將t=1,2,…,n時(shí)的數(shù)據(jù)代入,可以得到矩陣方程其中,式(20)、(21)分別為:

首先,從自然增長系數(shù)來看,r1=0.195 1,r2=0.269 8。表明中國CVC投資的創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新增長系數(shù)強(qiáng)于進(jìn)行CVC投資的上市公司,也驗(yàn)證了中國上市公司進(jìn)行CVC投資的初衷,這與中國大企業(yè)發(fā)展及創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展整體現(xiàn)狀基本一致,在一定程度上證實(shí)了CVC可以促進(jìn)大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行同步發(fā)展的結(jié)論。根據(jù)Matlab擬合結(jié)果可得如下大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群Lotka-Volterra模型:

其次,從競合共生系數(shù)來看,基于生態(tài)系統(tǒng)理論分析,大企業(yè)種群對(duì)于創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群的促進(jìn)系數(shù)為0.539 7,而創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群對(duì)于大企業(yè)的促進(jìn)系數(shù)為5.927 8。從擬合結(jié)果來看,目前中國大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)處于非對(duì)稱互惠共生狀態(tài),雙方的共生受到政策、文化、制度、市場等外部生態(tài)環(huán)境的影響。因此,大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)以CVC形式形成的共生從無序到有序、從低級(jí)有序到高級(jí)有序的動(dòng)態(tài)過程。隨著時(shí)間的推移,大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的規(guī)模、可以利用的資源數(shù)量、創(chuàng)新能力等都從弱到強(qiáng)。

再次,為了更清楚地分析大企業(yè)種群和創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群之間的關(guān)系,構(gòu)造共生協(xié)調(diào)度函數(shù)

表8 Lotka-Volterra種群協(xié)同共生關(guān)系

最后,利用Matlab進(jìn)行仿真后,基于CVC共生界面形成的大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群共生演化發(fā)展趨勢如圖4所示。

2.2.3 結(jié)果檢驗(yàn)分析 參考Cabral等[27]的數(shù)據(jù)擬合結(jié)果評(píng)價(jià)方法,基于MAPE值對(duì)模型預(yù)測能力等級(jí)進(jìn)行評(píng)估:

式中,X i是實(shí)際值是預(yù)測值。預(yù)測能力等級(jí)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)如表9所示。

表9 模型預(yù)測能力等級(jí)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)真實(shí)值和模擬值,計(jì)算出MAPE值,大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的Lotka-Volterra模型的MAPE值分別為19.84%和34.61%,由MAPE值進(jìn)行模型預(yù)測能力等級(jí)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)可知,分別屬于“好”和“合理”等級(jí),證明模型擬合度較好。

3 CVC生態(tài)群落中企業(yè)種群間共生模擬仿真

動(dòng)態(tài)變化的經(jīng)濟(jì)市場環(huán)境,很難使企業(yè)長期保持原有的競爭優(yōu)勢。CVC生態(tài)群落的演化目的是以創(chuàng)新績效為導(dǎo)向獲得市場競爭力,演化的根本動(dòng)力來源于對(duì)競爭優(yōu)勢的不斷追逐,內(nèi)生動(dòng)力來源于創(chuàng)新主體的新奇性和創(chuàng)造性。在原有競爭優(yōu)勢基礎(chǔ)上不斷地搜尋未知的機(jī)會(huì),創(chuàng)造出新的行為、方案、產(chǎn)業(yè)、市場和技術(shù)等。演化的外部動(dòng)力有全球技術(shù)進(jìn)步、市場消費(fèi)需求和制度變遷3大方面。CVC生態(tài)群落作為具有生命力的復(fù)雜系統(tǒng),其具有循環(huán)演化和螺旋上升的特征。大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間的相互信任、親近性、雙方技術(shù)能力的獲取、內(nèi)部隱性知識(shí)的傳播與獲取、適宜生態(tài)位的調(diào)整變化使CVC生態(tài)群落朝著協(xié)同共生方向演化。隨著CVC生態(tài)群落中主體間的能量和物質(zhì)交換逐漸增多,前期積累的技術(shù)和創(chuàng)新能量得到集中釋放,生態(tài)群落中各類要素協(xié)同形成了內(nèi)部隱性知識(shí)效果,最終可以產(chǎn)生新價(jià)值的創(chuàng)造與分享、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)逐步建立、核心技術(shù)產(chǎn)生、快速的市場響應(yīng)能力、創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)降低,從而獲得經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。改進(jìn)性創(chuàng)新改變了創(chuàng)新主體的競爭格局,突破性創(chuàng)新改變了創(chuàng)新主體的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式,

胡浩[28]提出創(chuàng)新系統(tǒng)演化動(dòng)力模型需要的時(shí)間段是103級(jí)及以上,因?yàn)樾枰^多的迭代次數(shù)才可以發(fā)現(xiàn)宏觀表征規(guī)律,無論是科技統(tǒng)計(jì)還是區(qū)域創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)都是以年為統(tǒng)計(jì),所以從時(shí)間軸上CVC生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新演化最好的方法是數(shù)值模擬方法。前文利用Matlab對(duì)中國上市公司與被投資創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)進(jìn)行全部擬合,由于創(chuàng)新不僅體現(xiàn)在授權(quán)專利,不同行業(yè)其商業(yè)創(chuàng)新模式、技術(shù)創(chuàng)新水平、業(yè)務(wù)渠道創(chuàng)新等都代表著CVC對(duì)大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的共同促進(jìn)作用[29-32]。由于創(chuàng)業(yè)投資在中國發(fā)展也不過短短40年,公司創(chuàng)業(yè)投資近20年才出現(xiàn),因而公開的數(shù)據(jù)并不完整,考慮到模型系統(tǒng)性、數(shù)據(jù)完備性及模型分析要求,本文選擇不同范圍的參數(shù)進(jìn)行仿真,并對(duì)仿真的不同結(jié)果進(jìn)行理論解釋。在缺乏大量實(shí)證的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),數(shù)值模擬是相對(duì)最優(yōu)效果的實(shí)證方法。

3.1 大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群獨(dú)立生長仿真

由于大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)為核心主體的CVC生態(tài)系統(tǒng)的共生,以Lotka-Volterra模型為基礎(chǔ)的CVC生態(tài)群落演化模型需要通過較多的迭代次數(shù)發(fā)現(xiàn)宏觀表征規(guī)律,這里考慮到創(chuàng)業(yè)企業(yè)是四新類企業(yè),尤其以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主,每年均有可能出現(xiàn)新產(chǎn)品、新服務(wù)、新技術(shù)上市或退出,故采用Rungekutta方法運(yùn)用Matlab以年為單位進(jìn)行迭代,迭代次數(shù)為100年,大企業(yè)與創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新增長率為:r1=0.465,r2=0.229。

3.2 大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群競爭共生演化仿真

基于CVC活動(dòng),大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)間的共生作用系數(shù)均為負(fù)數(shù),說明兩者之間存在相互競爭的關(guān)系。當(dāng)大企業(yè)競爭強(qiáng)度大于創(chuàng)業(yè)企業(yè)時(shí),大企業(yè)在初始階段受到一定影響,而創(chuàng)業(yè)企業(yè)在競爭中相對(duì)處于劣勢地位,具體如圖6(a)所示;當(dāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)競爭強(qiáng)度大于大企業(yè)時(shí),創(chuàng)業(yè)企業(yè)對(duì)大企業(yè)的阻滯作用增強(qiáng),大企業(yè)也會(huì)在第20年后的創(chuàng)新出現(xiàn)極速下滑,而創(chuàng)業(yè)企業(yè)也會(huì)受到大企業(yè)的威脅,其創(chuàng)新增長幅度小于共生模式,如圖6(b)所示。

3.3 大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群偏利共生演化仿真

當(dāng)雙種群中一方的共生作用系數(shù)為0,其創(chuàng)新產(chǎn)出增長曲線會(huì)同獨(dú)立時(shí)相似達(dá)到增長最大;當(dāng)共生一方的作用系數(shù)為正時(shí),其能夠獲得共生能量,創(chuàng)新產(chǎn)值能夠突破獨(dú)立發(fā)展時(shí)的最大產(chǎn)出水平,如圖7(a)、7(b)所示;而當(dāng)大企業(yè)或創(chuàng)業(yè)企業(yè)共生系數(shù)一方為負(fù)時(shí),共生系統(tǒng)就會(huì)產(chǎn)生擠出效應(yīng),對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生阻滯作用,從而使得創(chuàng)新產(chǎn)出逐漸減少,如圖7(c)、7(d)所示。

3.4 大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群寄生演化仿真

共生作用系數(shù)為正的一方寄生于另一方,圖8(a)所示為大企業(yè)寄生于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的狀態(tài),創(chuàng)業(yè)企業(yè)資源由于受到捕食,其創(chuàng)新產(chǎn)出在初始階段有小幅度提升,后逐步下降至0。而大企業(yè)受益于創(chuàng)業(yè)企業(yè)資源,其創(chuàng)新產(chǎn)出在一定時(shí)間段內(nèi)能夠超出最大水平,而后隨著企業(yè)回歸正常運(yùn)行又恢復(fù)到獨(dú)立發(fā)展時(shí)的創(chuàng)新產(chǎn)出。圖8(b)所示為創(chuàng)業(yè)企業(yè)寄生于大企業(yè)的狀態(tài),受益方獲得能量或收益得到迅速發(fā)展。

3.5 大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群互惠共生演化仿真

無論是對(duì)稱性還是非對(duì)稱性互惠共生模式都能給大企業(yè)種群和創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群帶來共生能量,兩種群的最終創(chuàng)新產(chǎn)出會(huì)比獨(dú)立發(fā)展時(shí)均有提升。非對(duì)稱型互惠共生的共生能量分配的不均衡會(huì)導(dǎo)致大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)能積累產(chǎn)生一定的差異,具體仿真模擬效果如圖9(a)、9(b)所示。而對(duì)稱性互利互惠共生中,雙方會(huì)獲得同能的共生能量,但是現(xiàn)實(shí)的共生產(chǎn)業(yè)中互惠共生模式是最理想也是最高級(jí)的共生,如圖9(c)所示。

4 基于投資模式的CVC生態(tài)群落中企業(yè)種群共生演化分析

4.1 直接投資模式共生關(guān)系分析

成熟大企業(yè)會(huì)將直接投資與戰(zhàn)略部門結(jié)合成戰(zhàn)略投資部,這是開展CVC的傳統(tǒng)形式,大部分企業(yè)的CVC從這種模式開始(見圖10)。首先,直接投資模式的主要優(yōu)勢表現(xiàn)在為實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo),大企業(yè)可依據(jù)自身特殊需要構(gòu)建投資組合,如獲得在管制環(huán)境下的稅收優(yōu)惠,增加接觸收購企業(yè)的機(jī)會(huì);其次,有更多機(jī)會(huì)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)接觸與合作,CVC投資者可提供各類優(yōu)質(zhì)資源。直接投資模式存在的潛在的問題包括出于自身利益,管理者會(huì)極力推行外部直接創(chuàng)業(yè)投資項(xiàng)目,這會(huì)增加委托代理問題引發(fā)的道德風(fēng)險(xiǎn);同時(shí)在有效激勵(lì)投資管理者上存在一定難度,薪酬激勵(lì)可能會(huì)影響CVC投資成果。百度、阿里、騰訊等最初都是通過自己戰(zhàn)略投資部進(jìn)行CVC,這種直接投資模式運(yùn)用母公司的自有資金,沒有募資壓力,因考慮大企業(yè)的戰(zhàn)略多以控股戰(zhàn)略布局為主,例如阿里資本就是圍繞阿里生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建,連續(xù)投資滴滴出行、美團(tuán)網(wǎng)、UC優(yōu)視等。由經(jīng)驗(yàn)來看,早期開展創(chuàng)業(yè)投資的大企業(yè)通常選擇在內(nèi)部設(shè)立創(chuàng)業(yè)投資計(jì)劃,劃撥一定款項(xiàng)的創(chuàng)業(yè)基金,由大企業(yè)的研發(fā)部門、市場或業(yè)務(wù)部門進(jìn)行創(chuàng)業(yè)投資決策;或者是通過大企業(yè)內(nèi)部設(shè)立的創(chuàng)業(yè)投資部門進(jìn)行創(chuàng)投項(xiàng)目的甄選和管理。

中國1998~2017年直接投資模式進(jìn)行CVC中大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新情況如圖10所示。基于Lotka-Volterra模型和上述推導(dǎo)過程,利用滯后2年的2000~2019年上市公司累計(jì)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)擬合得出相關(guān)數(shù)據(jù)如表10所示,大企業(yè)通過直接投資的方式對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行投資進(jìn)而形成共生系數(shù)和雙種群協(xié)同共生指數(shù)可以判斷,雙方處于非對(duì)稱共生演化發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

表10 基于直接投資模式的大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群共生關(guān)系

基于Matlab2019a對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析得到以直接投資模式形成的CVC共生模型為:

通過上述擬合結(jié)果可以看出,在中國以直接模式進(jìn)行CVC的實(shí)踐中,大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新增長率和相互作用系數(shù)均存在一定差距,說明進(jìn)行CVC的上市公司自身的創(chuàng)新增長率較高,可以理解被投資的創(chuàng)業(yè)企業(yè)正處于發(fā)展初期,對(duì)大企業(yè)的作用并不明顯,但雙方確實(shí)處于非對(duì)稱互惠共生演化過程中。

4.2 間接投資模式共生關(guān)系分析

一般情況下,上市公司可以通過控股或參股方式進(jìn)行間接CVC投資。大企業(yè)作為有限合伙人與專業(yè)創(chuàng)業(yè)投資公司或基金管理公司建立委托代理關(guān)系,從實(shí)踐角度分析,追求財(cái)務(wù)回報(bào)的CVC更傾向于選擇該種模式。該種模式由于大企業(yè)對(duì)CVC項(xiàng)目的介入程度較低,故控制力也較弱,CVC項(xiàng)目與大企業(yè)的戰(zhàn)略關(guān)聯(lián)度不高。另一種間接投資模式為參股模式,參股創(chuàng)投公司形式可以使大企業(yè)獲得來自獨(dú)立創(chuàng)投公司資源產(chǎn)生的效益,也可以通過合作降低盡職調(diào)查成本。但該投資模式中,大企業(yè)對(duì)于投資決策和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的控制能力較弱,CVC投資所創(chuàng)造的戰(zhàn)略價(jià)值受到制約。作為聯(lián)合投資,各成員決策和投資后管理活動(dòng)存在代理風(fēng)險(xiǎn),可能導(dǎo)致CVC中受資企業(yè)失敗。參股模式能有效分散各個(gè)單個(gè)大企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)投資時(shí)面臨的高風(fēng)險(xiǎn),隨著大規(guī)模資金聚集,也可拓寬投資領(lǐng)域。參股股東之間因互利共贏的目的而在業(yè)務(wù)或產(chǎn)品的投資選擇上形成互補(bǔ)并且更趨于理性。

通過數(shù)據(jù)梳理,上市公司設(shè)立附屬創(chuàng)投企業(yè)是近年來具有實(shí)力的大企業(yè)的通常做法,多數(shù)科技類公司采用此模式發(fā)展母公司的外部研發(fā)機(jī)構(gòu),附屬創(chuàng)投機(jī)構(gòu)可以進(jìn)行項(xiàng)目自主選擇和管理權(quán)力,投資決策和投資方向較為靈活,對(duì)市場的把握和技術(shù)的變革具有較強(qiáng)的敏感度,上市公司通過附屬創(chuàng)投企業(yè)進(jìn)行CVC是其吸收新技術(shù),加速其創(chuàng)新成果產(chǎn)出的重要方式。

圖11和表11所示為1998~2017年以間接投資方式進(jìn)行CVC的大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)滯后2年的創(chuàng)新專利總數(shù)情況。進(jìn)行間接投資的上市公司創(chuàng)新自然成長率為-0.156 0,說明這里大企業(yè)的創(chuàng)新能力相對(duì)較弱,而所投資的創(chuàng)業(yè)企業(yè)對(duì)大企業(yè)的創(chuàng)新正向促進(jìn)作用要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于大企業(yè)對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的正向促進(jìn)作用,這也解釋了眾多大企業(yè)通過聯(lián)盟創(chuàng)投和委托創(chuàng)投開展CVC的原因,實(shí)踐中雙方處于非對(duì)稱互惠共生狀態(tài)。

表11 基于間接投資的大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群共生關(guān)系

運(yùn)用Matlab對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析,得到以間接投資模式形成如下CVC共生模型:

5 結(jié)論

大企業(yè)種群與創(chuàng)業(yè)企業(yè)種群共生演化發(fā)展進(jìn)程絕非是簡單的線性遞進(jìn),基于CVC生態(tài)群落的大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間形成了復(fù)雜、全面、綜合的系統(tǒng)工程。借助于Lotka-Volterra模型,根據(jù)1998~2017年的CVC創(chuàng)投案例,利用滯后2年的創(chuàng)新專利數(shù)據(jù),將大企業(yè)種群與創(chuàng)新企業(yè)種群生態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析,得到中國上市公司進(jìn)行CVC與創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間形成了非對(duì)稱的互惠共生模式。分別對(duì)直接投資模式和間接投資模式下CVC共生關(guān)系進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明,直接投資模式下大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)間是非對(duì)稱互惠共生,而間接投資由于有專業(yè)獨(dú)立創(chuàng)投的參與,所投資企業(yè)的創(chuàng)新成長性更強(qiáng)。因此,創(chuàng)業(yè)企業(yè)對(duì)大企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用更為顯著。

未來隨著中國創(chuàng)業(yè)投資市場進(jìn)入全面整合的理性發(fā)展階段,優(yōu)質(zhì)資源傾向于優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目和創(chuàng)業(yè)企業(yè),因此,只有真正提供獨(dú)特核心價(jià)值的創(chuàng)業(yè)企業(yè)才能得到大企業(yè)的青睞,其科技賦能與資源整合的過程中大企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)共同獲得長遠(yuǎn)發(fā)展。在新時(shí)代中國情境下,應(yīng)鼓勵(lì)大型實(shí)業(yè)集團(tuán)自主或參與進(jìn)行CVC,并積極引導(dǎo)CVC投資于創(chuàng)新型初創(chuàng)企業(yè)是中國在新一輪科技革命和數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的重要戰(zhàn)略選擇。

從政府制度層面,首先應(yīng)鼓勵(lì)和引導(dǎo)大企業(yè)設(shè)立CVC基金,或在政府引導(dǎo)下仿照創(chuàng)業(yè)投資引導(dǎo)基金的形式設(shè)立CVC引導(dǎo)基金。針對(duì)基金的運(yùn)營,要提倡以獲取新技術(shù)、提升產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值的戰(zhàn)略性投資為主。政府應(yīng)重點(diǎn)引導(dǎo)CVC的投資傾向,促進(jìn)早期科創(chuàng)企業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。建立GVC與CVC、IVC共同對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)投資。政府相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償基金對(duì)大企業(yè)CVC活動(dòng)進(jìn)行保障,激發(fā)大企業(yè)CVC的活力。通過對(duì)大企業(yè)CVC活動(dòng)后端結(jié)果進(jìn)行一定的保障,將進(jìn)一步釋放企業(yè)在CVC活動(dòng)前端的動(dòng)力。其次,建立CVC風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償基金需要對(duì)補(bǔ)償?shù)膶?duì)象、備案制度、補(bǔ)償條件、補(bǔ)償額度加以思考和制定,保障補(bǔ)償?shù)男市浴?duì)創(chuàng)業(yè)投資的稅收、補(bǔ)償制度應(yīng)該落實(shí)到創(chuàng)業(yè)投資行為上,擴(kuò)大對(duì)創(chuàng)業(yè)投資活動(dòng)面的鼓勵(lì)。部分企業(yè)出于公司戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)上的原因,更傾向于將創(chuàng)業(yè)投資部門放在企業(yè)內(nèi)部,不設(shè)立創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)。然而,當(dāng)前對(duì)創(chuàng)業(yè)投資的稅收和補(bǔ)貼更多是針對(duì)創(chuàng)業(yè)投資企業(yè),CVC則得不到照顧。為推動(dòng)CVC應(yīng)思考將稅收和補(bǔ)償集中在企業(yè)進(jìn)行CVC的行為上,依靠后補(bǔ)貼和控制條件的形式保障效果和效率,并配套對(duì)CVC活動(dòng)的備案、優(yōu)惠條件進(jìn)行細(xì)化制定。再次,鼓勵(lì)和細(xì)化大企業(yè)創(chuàng)新和CVC的容錯(cuò)機(jī)制,對(duì)容錯(cuò)機(jī)制進(jìn)行細(xì)化和落實(shí)。最后,應(yīng)加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),營造公平穩(wěn)定的契約型商業(yè)環(huán)境。

從大企業(yè)層面,企業(yè)應(yīng)從投資戰(zhàn)略視角有效利用自身資源稟賦,發(fā)揮產(chǎn)業(yè)多元化投資和區(qū)域多元化投資優(yōu)勢,做長期價(jià)值發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造者,選擇匹配的投資者與主流的以行業(yè)精準(zhǔn)化投資為主的IVC聯(lián)合投資,形成適合于外部行業(yè)條件的、符合大企業(yè)自身特質(zhì)的戰(zhàn)略布局。同時(shí)借力智囊、管理咨詢及科研院所等行業(yè)研究機(jī)構(gòu),實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)觀察及調(diào)整大企業(yè)在價(jià)值鏈中的地位,將強(qiáng)勢項(xiàng)目流、信息流和資源流以聯(lián)合共享的方式進(jìn)行有效整合,獲取未來發(fā)展的主動(dòng)性,為創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供高效的增值服務(wù),鼓勵(lì)實(shí)施有益于CVC的激勵(lì)機(jī)制,提升投資的綜合績效。從創(chuàng)業(yè)企業(yè)角度,創(chuàng)業(yè)企業(yè)在明確發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)和自身資源稟賦的前提下,基于中國情境的特殊性,應(yīng)選擇高聲譽(yù)的創(chuàng)業(yè)投資或聯(lián)合投資,開展開放式合作,通過外部知識(shí)的學(xué)習(xí),對(duì)資源進(jìn)行高效的配置,提高管理運(yùn)營效率,實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)共享共贏。

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