政府引導基金對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響分析

張慧雪，王建業(yè)，李西文

（1.廣東財經(jīng)大學會計學院，廣東廣州 510320；2.廣東外語外貿(mào)大學會計學院，廣東廣州 510006；3.河北經(jīng)貿(mào)大學會計學院，河北石家莊 050062）

0 引言

政府引導基金是由政府設(shè)立并按照市場化方式運作的政策性基金，主要作用是引導社會資金進入創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域，進而支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動［1］。我國政府引導基金以參股運作模式為主1），引導基金作為母基金通過吸收社會資本共同成立子基金，并委托外部風險投資機構(gòu)市場化運作。典型的政府引導基金承擔扶持區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的重要職責，需要專注于投資特定行業(yè)、特定階段和特定地域的初創(chuàng)科技型企業(yè)。因此政府引導基金的投資具有顯著的行業(yè)專業(yè)化、階段專業(yè)化和地域?qū)I(yè)化特點。我國發(fā)展改革委、財政部、商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于創(chuàng)業(yè)投資引導基金規(guī)范設(shè)立與運作的指導意見》中提出，引導基金通過鼓勵創(chuàng)業(yè)投資企業(yè)投資處于種子期、起步期等創(chuàng)業(yè)早期的企業(yè)，彌補一般創(chuàng)業(yè)投資企業(yè)主要投資于成長期、成熟期和重建企業(yè)的不足。因此本文重點關(guān)注風險投資機構(gòu)的早期階段專業(yè)化投資策略。

從引導基金的參股運作模式出發(fā)，現(xiàn)有關(guān)于引導基金的研究主要包括兩方面。一是引導基金對風險投資機構(gòu)的影響。李善民等［1］研究發(fā)現(xiàn)在獲得政府引導基金資助后，創(chuàng)投機構(gòu)向科技型初創(chuàng)企業(yè)顯著增加投資；相比于國有創(chuàng)投機構(gòu)，引導基金對民營創(chuàng)投機構(gòu)的引導作用更強；相比于非創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)密集地區(qū)，引導基金在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的密集地區(qū)發(fā)揮的引導作用更大。二是關(guān)于引導基金對被投資企業(yè)的影響。基于信號傳遞效應(yīng)假說，宮義飛等［2］研究發(fā)現(xiàn)引導基金通過降低企業(yè)信息不對稱緩解了企業(yè)融資困境。基于激勵效應(yīng)假說，程聰慧等［3］研究發(fā)現(xiàn)引導基金投資促進了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。基于良性循環(huán)假說，張慧雪等［4］研究發(fā)現(xiàn)引導基金在投資落后地區(qū)提高了企業(yè)經(jīng)營績效。關(guān)于風險投資機構(gòu)專業(yè)化的研究重點關(guān)注單一專業(yè)化或?qū)I(yè)化的協(xié)同作用對企業(yè)創(chuàng)新的影響，得出的結(jié)論不一致，但尚未有文獻從母基金的角度考慮委托的風險投資機構(gòu)專業(yè)化作用［5］。

本文第一，從風險投資機構(gòu)視角拓寬了引導基金的研究框架。現(xiàn)有研究只考慮了引導基金對風險投資機構(gòu)或引導基金對企業(yè)兩兩之間的關(guān)系，未將引導基金、風險投資機構(gòu)、被投資企業(yè)置于統(tǒng)一的分析框架加以考察，而引導基金正是借助風險投資機構(gòu)優(yōu)勢發(fā)揮市場化作用，將其割裂開來容易忽視提升引導基金投資效率的作用機制。本文將引導基金、風險投資機構(gòu)和被投資企業(yè)三者統(tǒng)一納入分析，在理論上完善了引導基金的研究框架，在實踐上有利于從引導基金的設(shè)立角度尋找實現(xiàn)政策目標的路徑。第二，從風險投資機構(gòu)專業(yè)化視角探索了引導基金如何更好促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。現(xiàn)有研究只考慮了風險投資機構(gòu)的性質(zhì)例如聲譽高低、是否國有等，未考慮風險投資機構(gòu)的投資策略，而風險投資策略尤其是專業(yè)化風險投資由于具備聚焦的競爭優(yōu)勢能更好為企業(yè)提供增值服務(wù)。第三，從引導基金視角驗證了政府市場化手段的積極作用。現(xiàn)有關(guān)于政府是否應(yīng)該干預市場形成了互補觀和替代觀兩種截然對立的觀點。互補觀認為政府干預與市場競爭能夠相互促進，市場競爭能夠正向調(diào)節(jié)政府干預機制的作用。替代觀認為市場競爭會弱化政府干預機制的作用，產(chǎn)生負向的調(diào)節(jié)作用。本文的研究對象引導基金是將政府的“有形之手”與市場的“無形之手”相結(jié)合，深化了政府與市場關(guān)系的認識，為政府如何有效參與市場提供了實證證據(jù)。第四，以新三板掛牌企業(yè)為研究樣本，減少幸存者偏差對研究結(jié)論的干擾。與未上市企業(yè)相比，新三板掛牌企業(yè)相關(guān)的信息披露更加完整。與上市企業(yè)相比，新三板掛牌企業(yè)大多為新成立的中小企業(yè)，其中不乏“專精特新”企業(yè)，適合作為引導基金發(fā)揮作用的研究對象。

1 文獻綜述與理論分析

1.1 引導基金對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進作用

根據(jù)政府干預理論，國有資本參與風險投資屬于政府干預市場的行為［6］。首先，從解決市場失靈角度分析，政府能夠開啟良性循環(huán)。第100 個創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成功概率高于第一個創(chuàng)業(yè)企業(yè)，且創(chuàng)業(yè)活動存在一定的集聚效應(yīng)，因此政府干預能夠提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的活動氛圍。待創(chuàng)業(yè)行業(yè)發(fā)展成熟后，政府再轉(zhuǎn)入監(jiān)管者的角色［7］。楊敏利等［8］研究表明，引導基金在創(chuàng)投成熟地區(qū)產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，但在創(chuàng)投落后地區(qū)產(chǎn)生了引導作用，實現(xiàn)了良性循環(huán)。

其次，引導基金進入企業(yè)能夠起到認證作用，緩解企業(yè)融資約束。根據(jù)信息不對稱理論，引導基金率先進入企業(yè)，會給企業(yè)帶來更多外部資金，緩解企業(yè)融資約束［9］。此外，引導基金作為政策性基金，能夠先于其他基金了解國家的政策方向，有利于吸引后續(xù)跟投者。邊思凱等［10］研究了民營創(chuàng)投在引導基金參與企業(yè)融資后的變化情況，發(fā)現(xiàn)引導基金不僅能在企業(yè)的融資當輪對民營創(chuàng)投起到引導作用，在后續(xù)多輪融資中對民營創(chuàng)投依然能起到引導作用。

再次，引導基金對企業(yè)失敗的容忍度高，有利于企業(yè)創(chuàng)新活動的開展。由于創(chuàng)新活動風險高、周期長且失敗率高，導致獨立風險資本的投資存在有偏性，偏好投資企業(yè)中后期甚至是pre-IPO 階段［11］。引導基金作為政府資本，主要任務(wù)是培育創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，較少追求經(jīng)濟收益，更多看重社會收益，有利于新創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新活動的開展［12］。Manso［13］認為，創(chuàng)投基金在短期內(nèi)的失敗容忍會在長期內(nèi)換來企業(yè)的創(chuàng)新作為回報。Tian 等［14］也證明了這一觀點，即創(chuàng)投基金的失敗容忍度越高，企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出越多。

基于上述理論分析，提出本文研究假設(shè)：

H1a：引導基金持股促進了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

1.2 引導基金對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的抑制作用

政府干預市場的替代觀認為市場競爭會弱化政府干預機制的作用，產(chǎn)生負向的調(diào)節(jié)作用。首先，引導基金的低經(jīng)濟收益會對社會資本產(chǎn)生擠出效應(yīng)，導致支持創(chuàng)新項目的總體資本量下降。從市場層面分析，Armour 等［15］利用全球15 個國家的風險投資數(shù)據(jù)分析研究發(fā)現(xiàn)，國有風險資本阻礙了民營風險資本的發(fā)展，擾亂了風險投資的市場行為。從企業(yè)層面分析，Cumming 等［16］利用加拿大數(shù)據(jù)進行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)國有風險投資降低了企業(yè)可獲得的風險投資金額，對民營風險資本產(chǎn)生了一定程度的擠出效應(yīng)。Brander 等［17］從市場層面與企業(yè)層面兩方面進行了研究，發(fā)現(xiàn)在企業(yè)層面，國有風險資本擠占了民營風險資本，但在市場層面的影響并不嚴重。

其次，引導基金的參股運作模式可能會阻礙企業(yè)創(chuàng)新。我國引導基金是以吸收社會資本成立子基金后委托外部風險投資機構(gòu)管理運作為主，但風險投資機構(gòu)需要不斷募資和投資，以實現(xiàn)風險投資循環(huán)。每次募資后，風險投資機構(gòu)都要面臨投資人對業(yè)績考核的要求以及下輪次募資的壓力，甚至在實踐中存在由于風險投資機構(gòu)募資不到位影響引導基金的款項撥付問題［11］。因此，風險投資機構(gòu)為了業(yè)績會產(chǎn)生短視行為，更多追求經(jīng)濟收益，導致投入企業(yè)時間短或在企業(yè)上市前階段進入，與企業(yè)創(chuàng)新目標相沖突，不利于企業(yè)創(chuàng)新活動的開展［18］。

再次，引導基金的非靈活性也會對創(chuàng)新行為產(chǎn)生抑制作用。引導基金的投資規(guī)模大小會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響，規(guī)模小可能無法產(chǎn)生作用，規(guī)模大可能產(chǎn)生擠出效應(yīng)［17］。而引導基金在設(shè)立時會對規(guī)模做出具體規(guī)定，包括政府出資比例和社會資本的配比，成立后對企業(yè)的投資金額也都有具體規(guī)定，較少因為項目金額的變化而相應(yīng)調(diào)整。政府行為的典型特點是行政化，因此在與被委托風險投資機構(gòu)簽訂合同時便規(guī)定了相關(guān)的權(quán)利和義務(wù)［17］。但是新創(chuàng)企業(yè)的特點是不確定性極高，合同無法預知未來的變化，而政府可能認為這種變化是偏離計劃的信號，不及時改變會面臨政府可能的懲罰，導致政府的非靈活性抑制企業(yè)創(chuàng)新。

基于上述理論分析，提出本文研究假設(shè)：

H1b：引導基金持股抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

1.3 風險投資機構(gòu)階段專業(yè)化的促進作用

專業(yè)化投資是風險投資領(lǐng)域一項重要的投資策略，通常包括行業(yè)專業(yè)化、地域?qū)I(yè)化和階段專業(yè)化［19-20］。選擇專業(yè)化投資策略的風險投資機構(gòu)能夠積累相關(guān)的投資經(jīng)驗，降低風險投資人與創(chuàng)始人之間的委托代理成本，有利于風險投資人把相關(guān)知識和經(jīng)驗向被投資企業(yè)傳遞［21］。黃福廣等［5］研究表明長期從事專業(yè)化的風險投資機構(gòu)因為一直專注于某個特定的行業(yè)、地域和階段，有助于積累專業(yè)化的知識和經(jīng)驗，通過為企業(yè)提供更多增值服務(wù)進而提高被投資企業(yè)的創(chuàng)新能力。

本文重點關(guān)注風險投資機構(gòu)的早期階段專業(yè)化投資策略，這與引導基金的設(shè)立目標即促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)相一致。早期創(chuàng)新企業(yè)主要有以下特點。第一，創(chuàng)新活動具有較高的專業(yè)性與復雜性，導致創(chuàng)新活動中的逆向選擇和道德風險問題尤為突出［22］。第二，創(chuàng)新性強的產(chǎn)品通常來說研發(fā)的失敗率更高，因為其相關(guān)的技術(shù)設(shè)施和配套裝備開發(fā)不完善，可參照的標的較少［14］。第三，產(chǎn)品的商業(yè)化存在較大不確定性。即產(chǎn)品研發(fā)出來，但無法實際應(yīng)用或推向市場也會導致最終的失敗［23-24］。

但從另一個角度分析，高風險意味著高收益，企業(yè)早期階段的投資對于專門從事早期階段專業(yè)化策略的風險投資機構(gòu)而言是一個良好的機會。風險投資機構(gòu)成立的目的是通過從事高風險活動獲得高收益，途徑通常包括篩選好企業(yè)、與企業(yè)簽訂契約時的討價還價能力以及后期的增值服務(wù)能力［25］。查博等［26］的研究發(fā)現(xiàn)，使用階段專業(yè)化投資策略的風險投資機構(gòu)更有相對優(yōu)勢。

基于上述理論分析，提出本文研究假設(shè)：

H2：引導基金委托從事早期階段專業(yè)化策略的風險投資機構(gòu)，更有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)處理

本文的研究樣本是新三板掛牌企業(yè)。由于新三板在2012 年9 月成立，企業(yè)在此之前的數(shù)據(jù)信息披露不完整，所以本文選取2013-2019 年新三板掛牌企業(yè)，但不包括金融類與房地產(chǎn)企業(yè)、標識為ST 及*ST 類企業(yè)、財務(wù)信息和公司治理信息異常或缺失的企業(yè)。整理完成后最終獲得7 708 家企業(yè)共31 998個企業(yè)年樣本數(shù)據(jù)。樣本中引導基金數(shù)據(jù)來自清科數(shù)據(jù)庫私募通（PEdata），風險投資數(shù)據(jù)來自投中數(shù)據(jù)庫（CVSource），企業(yè)專利數(shù)據(jù)來自色諾芬新三板專利庫（CCER），企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫（Wind），財務(wù)數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫，同時配合部分手工收集和整理。為了克服極端值的影響，對連續(xù)變量前后各1%進行了Winsorize 縮尾處理。

因為引導基金持股企業(yè)的數(shù)據(jù)量較少，但新三板掛牌企業(yè)數(shù)據(jù)量多，因此該數(shù)據(jù)樣本適合使用傾向得分匹配法（PSM）進行研究［27］。將有引導基金持股的342 家企業(yè)作為實驗組，將新三板其余企業(yè)作為控制組，使用傾向得分匹配法進行匹配。借鑒Abadie 等［28］的研究，在控制組樣本量比較大的情況下建議進行1 比4 匹配，在一般情況下可最小化均誤差（MSE）。因此本文使用1 比4 進行匹配，其中處理變量為有無引導基金持股，協(xié)變量為企業(yè)規(guī)模、企業(yè)負債率、企業(yè)盈利能力、企業(yè)成長性、企業(yè)年齡、企業(yè)有形資產(chǎn)比例、董事會規(guī)模、前十大股東持股比例、機構(gòu)持股比例、企業(yè)所在地區(qū)、企業(yè)所在行業(yè)和年份，結(jié)果變量為企業(yè)的研發(fā)費用，使用logit 估計傾向得分，刪除重復值后共得到5 013個企業(yè)年數(shù)據(jù)樣本。

2.2 變量界定

2.2.1 被解釋變量

本文被解釋變量主要為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出。其中創(chuàng)新投入?yún)⒖紡埢垩┑龋?9］的研究使用企業(yè)總的研發(fā)費用來衡量，創(chuàng)新產(chǎn)出使用企業(yè)申請的專利總數(shù)和發(fā)明專利總數(shù)來衡量［14］。具體為當年所有專利申請數(shù)加1 取對數(shù)為專利產(chǎn)出，當年發(fā)明專利申請數(shù)加1 取對數(shù)為發(fā)明專利產(chǎn)出。

2.2.2 解釋變量

檢驗引導基金投資是否影響企業(yè)的創(chuàng)新時，將解釋變量設(shè)為“引導基金是否參股投資”。現(xiàn)有研究對引導基金的衡量主要使用“是否獲得引導基金投資”的虛擬變量，該變量能代表引導基金的存在性［3］。

檢驗風險投資機構(gòu)早期階段專業(yè)化是否影響企業(yè)的創(chuàng)新時，將解釋變量設(shè)為“風險投資機構(gòu)是否從事早期階段專業(yè)化投資”。該變量是虛擬變量，當風險投資機構(gòu)從事早期階段專業(yè)化時，該變量取值為1，否則為0。

2.2.3 控制變量

企業(yè)特征變量：借鑒沈維濤等［20］和沈毅等［30］的相關(guān)研究，選取企業(yè)規(guī)模、企業(yè)資產(chǎn)負債率、企業(yè)年齡、企業(yè)成長性、企業(yè)盈利能力、企業(yè)有形資產(chǎn)占比作為控制變量。

公司治理變量：對股權(quán)結(jié)構(gòu)的變量，選取前十大股東持股比例之和來衡量。董事會結(jié)構(gòu)變量選取董事會規(guī)模來衡量［30］。

其他控制變量：借鑒張慧雪等［29］的研究，選取機構(gòu)投資者持股比例、企業(yè)所在行業(yè)和企業(yè)所在地區(qū)。

主要被解釋變量、解釋變量和控制變量的具體說明如表1 所示。

表1 主要變量及說明

2.3 實證模型

為了檢驗假設(shè)1，構(gòu)建如下回歸模型（1）：

式（1）中：被解釋變量ln rdi,t為企業(yè)i當年的研發(fā)支出總額，ln patenti,t為企業(yè)i當年的專利申請總數(shù)，ln inventioni,t為企業(yè)i當年的發(fā)明專利申請總數(shù)。解釋變量ggfi,t表示企業(yè)i當年是否獲得引導基金持股，若獲得持股該變量為1，否則為0。被解釋變量是連續(xù)變量，解釋變量是0～1 的虛擬變量，采用最小二乘法進行回歸，并控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)，indFE 代表行業(yè)固定效應(yīng)，yearFE 代表年份固定效應(yīng)。controlsi,t為控制變量。回歸系數(shù)中，α0為常數(shù)項，α1為解釋變量回歸系數(shù)，α2為控制變量回歸系數(shù)，εi,t為誤差項。

為了檢驗假設(shè)2，構(gòu)建如下回歸模型（2）：

式（2）中：借鑒許昊等［31］的研究，解釋變量early-stagei,t表示風險投資機構(gòu)是否從事早期階段專業(yè)化投資，控制變量增加了風險投資機構(gòu)自身規(guī)模（jigousize），被解釋變量和其余控制變量與模型（1）一致。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 變量的描述性統(tǒng)計

主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2 所示，由此可以看出，因變量創(chuàng)新投入的均值為5.536，創(chuàng)新投入最低的企業(yè)為0，最高的企業(yè)為8.438，標準差為2.559，說明各企業(yè)之間創(chuàng)新投入差距較大。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，專利總數(shù)的均值是1.861，大約為5.43 個，發(fā)明專利總數(shù)的均值是1.380，大約為2.97 個，與程聰慧等［3］的研究較為接近。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

3.2 實證結(jié)果分析

3.2.1 引導基金對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的基準回歸

本文對模型（1）進行回歸，被解釋變量為企業(yè)研發(fā)投入，回歸結(jié)果見表3，其中表3 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。從表3 的第(1)列結(jié)果可以看出，引導基金持股與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.422。第（2）列加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)后，引導基金持股與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.298。由此可以看出無論是否添加固定效應(yīng)，引導基金持股與企業(yè)研發(fā)投入都存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。部分驗證了假設(shè)H1a，即引導基金持股促進了企業(yè)創(chuàng)新投入。控制變量方面，第（2）列回歸結(jié)果顯示，企業(yè)規(guī)模與研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.546，說明企業(yè)的規(guī)模越大企業(yè)研發(fā)投入越多。企業(yè)董事會規(guī)模與研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.060，說明企業(yè)的董事會規(guī)模越大企業(yè)的研發(fā)投入越多。

表3 引導基金持股對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響結(jié)果

將企業(yè)專利產(chǎn)出作為被解釋變量，從第(4)列結(jié)果可以看出，引導基金持股與企業(yè)專利總數(shù)在10%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.067。對于企業(yè)的發(fā)明專利而言，第（5）列結(jié)果可以看出，引導基金持股與企業(yè)的發(fā)明專利產(chǎn)出在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.105。第（6）列加入行業(yè)和年份固定效應(yīng)后，引導基金持股與企業(yè)發(fā)明專利產(chǎn)出在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.118。部分驗證了假設(shè)H1a，即引導基金持股促進了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

3.2.2 風險投資機構(gòu)專業(yè)化的促進作用

本文對模型（2）進行回歸，結(jié)果如表4 所示，其中表4 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。由表4 可以看出，從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)對于企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均沒有顯著影響，即引導基金委托從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)進行管理并沒有提高企業(yè)的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出，假設(shè)H2沒有得到驗證。

表4 風險投資機構(gòu)專業(yè)化促進作用的回歸結(jié)果

3.3 進一步分析與討論

3.3.1 階段匹配的投資分析

因為專門從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)在該領(lǐng)域積累了大量相關(guān)經(jīng)驗，投資企業(yè)早期階段更容易促進企業(yè)創(chuàng)新，即二者匹配更容易實現(xiàn)引導基金促進企業(yè)創(chuàng)新的目標。據(jù)此在VC 類型的風險投資樣本中，新增投資企業(yè)早期階段變量（early-round），若VC 投資企業(yè)早期階段，該變量取值為1，否則為0。這里的企業(yè)早期階段包括企業(yè)的種子期和初創(chuàng)期。設(shè)置回歸模型（3）如下：

階段匹配投資的回歸結(jié)果如表5 所示，其中表5 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。由表5 的第(1)列回歸可以看出，從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)投資企業(yè)早期階段時，與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，回歸系數(shù)是1.930。第（2）列加入固定效應(yīng)后從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)投資企業(yè)早期階段時，與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，回歸系數(shù)是2.105。上述結(jié)果表明當從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)投資企業(yè)早期階段時，促進了企業(yè)的研發(fā)投入，但是對創(chuàng)新產(chǎn)出無顯著影響。

表5 階段匹配投資的回歸結(jié)果

3.3.2 地理鄰近的投資分析

地理鄰近是風險投資機構(gòu)對新創(chuàng)企業(yè)投資表現(xiàn)出的一個重要現(xiàn)象，即風險投資機構(gòu)傾向于投資本地企業(yè)。地理鄰近更有利于軟信息等的傳遞，促成風險投資機構(gòu)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的交易，同時也有利于風險投資機構(gòu)進駐企業(yè)后進行投后管理并提供增值服務(wù)［32］。Cumming 等［19］使用美國1980 年到2009 年的數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)風險投資機構(gòu)投資本地企業(yè)更容易實現(xiàn)IPO 上市或并購成功。張學勇等［33］研究發(fā)現(xiàn)風險投資本地偏好程度越高，創(chuàng)業(yè)企業(yè)通過IPO 上市的可能性越高。由此可以推測，因為從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)與被投資企業(yè)之間的信息不對稱程度更高，所以如果風險投資機構(gòu)與被投資企業(yè)地理鄰近，可能更有利于早期階段專業(yè)化風險投資機構(gòu)發(fā)揮優(yōu)勢，促進企業(yè)創(chuàng)新。據(jù)此加入地理鄰近（proximity）調(diào)節(jié)變量，當風險投資機構(gòu)與被投資企業(yè)在同一省份時，該變量為1，否則為0。解釋變量為風險投資機構(gòu)早期階段專業(yè)化與地理鄰近的交乘項，被解釋變量和控制變量不變，繼續(xù)使用模型（2）進行回歸，結(jié)果如表6 所示，其中表6 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。

表6 地理鄰近的回歸結(jié)果

由表6 第（1）列可以看出，風險投資機構(gòu)早期階段專業(yè)化和地理鄰近的交乘項與企業(yè)的研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是1.612。第（2）列加入固定效應(yīng)后，風險投資機構(gòu)早期階段專業(yè)化和地理鄰近的交乘項與企業(yè)的研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.787。上述結(jié)果表明地理鄰近正向調(diào)節(jié)了風險投資機構(gòu)早期階段專業(yè)化與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。即當風險投資機構(gòu)與被投資企業(yè)處在同一省份時，早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)能顯著提高企業(yè)的研發(fā)投入。

4 穩(wěn)健性檢驗

4.1 逆向因果

雖然基礎(chǔ)的最小二乘法回歸結(jié)果與本文假設(shè)相一致，但這些結(jié)論的得出可能存在內(nèi)生性問題。政府引導基金對企業(yè)創(chuàng)新的影響可能存在逆向因果，即并非引導基金持股提高了企業(yè)創(chuàng)新，而是本身企業(yè)創(chuàng)新好，引導基金選擇了這類企業(yè)。為此，使用Heckman 兩步法對上述逆向因果問題加以解決。借鑒余琰等［34］的研究，第一步將被解釋變量設(shè)為企業(yè)是否獲得政府引導基金持股，解釋變量為企業(yè)是否為國有企業(yè)（ownership）、是否為高科技企業(yè)（tech）、是否處于風險資本發(fā)達地區(qū)（diqu）以及企業(yè)的成立年限，控制變量與模型（1）一致。通過第一階段的模型求出逆米爾斯比率（IMR）。第二步，將逆米爾斯比率放入模型（1）中進行Heckman 第二步回歸。回歸結(jié)果見表7，其中第（2）列的因變量為創(chuàng)新投入，第（3）列的因變量為總專利數(shù)，第（4）列的因變量為發(fā)明專利數(shù)。

表7 Heckman 兩步法回歸結(jié)果

表7 第（1）列是第一階段自選擇回歸，國有企業(yè)變量系數(shù)為負，且在1%水平上顯著相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是-0.429，說明政府引導基金傾向投資非國有企業(yè)。地區(qū)變量系數(shù)是負，且在10%水平上顯著，二者回歸系數(shù)是-0.076，說明政府引導基金偏好投資風險資本落后地區(qū)。高科技企業(yè)變量系數(shù)為正，且在1%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.249，說明政府引導基金偏好投資高科技企業(yè)。第（2）～（4）列是第二階段回歸，逆米爾斯比率（IMR）在回歸中部分顯著，政府引導基金持股與企業(yè)研發(fā)投入、發(fā)明專利產(chǎn)出依然在1%水平上顯著為正，系數(shù)分別是0.346 和0.105，且系數(shù)大小和符號均未發(fā)生明顯改變，說明在控制樣本選擇性偏差后政府引導基金持股依然對企業(yè)的研發(fā)投入和發(fā)明專利產(chǎn)出有顯著促進作用。

4.2 變量測量

4.2.1 企業(yè)創(chuàng)新的變量測量

上文基準回歸關(guān)于被解釋變量創(chuàng)新投入的測量使用的是研發(fā)費用總額，在穩(wěn)健性檢驗中參考黃福廣等［35］的研究，使用研發(fā)支出與銷售收入占比來衡量（rdshouru）。基準回歸中關(guān)于發(fā)明專利的測量使用的是發(fā)明專利總數(shù)的自然對數(shù)，在穩(wěn)健性檢驗中參考張慧雪等［29］的研究，使用發(fā)明專利與專利總數(shù)之比來衡量（ratio）。繼續(xù)使用模型（1）進行回歸檢驗，解釋變量和其他控制變量與基準回歸一致，回歸結(jié)果詳見表8，其中表8 的第（1）列、第（4）列未加入控制變量，第（2）列、第（5）列未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（3）列、第（6）列加入了控制變量、行業(yè)與年份固定效應(yīng)。

表8 更換被解釋變量測量方式

由表8 的回歸結(jié)果可以看出，無論是否增加控制變量和固定效應(yīng)，政府引導基金持股對企業(yè)的研發(fā)投入都有顯著正向影響，且均在1%水平上顯著正相關(guān)，與基準回歸結(jié)論一致。對于企業(yè)的發(fā)明專利而言，除了加入固定效應(yīng)不顯著以外，其他情況下政府引導基金持股對企業(yè)發(fā)明專利均有正向促進作用，與基準回歸結(jié)論一致。上述結(jié)果表明替換被解釋變量的測量不影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.2.2 企業(yè)早期階段變量的測量

在基準回歸中對于企業(yè)早期階段的測量使用的是企業(yè)種子期和初創(chuàng)期。從融資角度分析，企業(yè)的A 輪或B 輪及之前的融資輪次屬于早期階段融資，因此在穩(wěn)健性檢驗中使用企業(yè)A 輪或B 輪融資（zaoqilunci）代替企業(yè)早期階段重新回歸［11］，結(jié)果見表9，其中表9 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。表9 第（2）列回歸結(jié)果顯示，當從事早期階段專業(yè)化的風險投資機構(gòu)投資企業(yè)早期階段時，能顯著提高企業(yè)的研發(fā)投入。在控制相關(guān)變量及行業(yè)和年份固定效應(yīng)后，二者的回歸系數(shù)是1.377，在1%水平上顯著，與基準回歸結(jié)論一致，說明替換企業(yè)早期階段變量的測量不會影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

表9 更換解釋變量測量方式

4.3 樣本替換

4.3.1 刪除創(chuàng)新數(shù)據(jù)為0 的樣本

為了防止研發(fā)投入為0 的企業(yè)對回歸結(jié)果產(chǎn)生干擾，在穩(wěn)健性檢驗中把研發(fā)投入為0 的研究樣本刪除［36］，使用模型（1）進行回歸，被解釋變量、解釋變量和其他控制變量與基準回歸一致，回歸結(jié)果詳見表10，其中表10 的第（1）列未加入控制變量、行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（2）列加入了控制變量、未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（3）列加入了控制變量、行業(yè)與年份固定效應(yīng)。由表10 的回歸結(jié)果可以看出，刪除企業(yè)研發(fā)投入為0 的數(shù)據(jù)樣本后，政府引導基金持股對企業(yè)研發(fā)投入的影響與基準回歸基本一致，無論從經(jīng)濟顯著性還是統(tǒng)計顯著性分析都是顯著正向影響，因此替換樣本不會影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

表10 刪除研發(fā)投入為0 的樣本回歸結(jié)果

4.3.2 刪除企業(yè)所在地為創(chuàng)新集中地區(qū)的樣本

企業(yè)創(chuàng)新存在一定的地區(qū)聚集效應(yīng)，為排除該影響，將創(chuàng)新高產(chǎn)出的地區(qū)加以剔除［36］，主要包括北京、上海和廣東，剔除后使用模型（1）進行回歸，被解釋變量、解釋變量和其他控制變量與基準回歸一致，回歸結(jié)果詳見表11，其中表11 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業(yè)與年份固定效應(yīng)，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。由表11 的回歸結(jié)果可以看出，刪除創(chuàng)新聚集地的樣本后，政府引導基金持股對企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān)，對企業(yè)的專利總數(shù)在10%水平上顯著正相關(guān)，對發(fā)明專利產(chǎn)出在1%水平上顯著正相關(guān)，上述結(jié)果無論從經(jīng)濟顯著性還是統(tǒng)計顯著性分析均與基準回歸基本一致，因此替換樣本不會影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

表11 刪除創(chuàng)新發(fā)達地區(qū)的樣本回歸結(jié)果

5 結(jié)論與啟示

本文將引導基金、風險投資機構(gòu)與被投資企業(yè)納入統(tǒng)一研究，拓寬了現(xiàn)有關(guān)于引導基金的研究框架，具有一定的理論和現(xiàn)實意義。相關(guān)啟示如下：第一，政府引導基金以市場化手段參與風險投資，可以促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。因此，當市場的“無形之手”配置資源失效時，政府應(yīng)該用“有形之手”加以干預。至于政府參與的方式，本文給出的研究結(jié)論是間接參與，以避免政府既當裁判員又當運動員的雙重角色。第二，當從事早期階段專業(yè)化投資策略的風險投資機構(gòu)投資企業(yè)早期階段時能顯著促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，建議處在發(fā)展早期階段的企業(yè)可以尋求從事早期階段專業(yè)化投資策略的風險投資機構(gòu)支持。當被投資企業(yè)與風險投資機構(gòu)地理位置相鄰時，從事早期階段專業(yè)化投資策略的風險投資機構(gòu)更能顯著促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，建議風險投資機構(gòu)階段專業(yè)化與地域?qū)I(yè)化協(xié)同發(fā)揮作用。第三，本文的研究樣本是新三板企業(yè)，是成長型企業(yè)的代表。新三板相比于中小板和創(chuàng)業(yè)板，企業(yè)正處在快速成長期，相比于未上市企業(yè)，信息披露得相對完整，因此適合作為風險資本的研究樣本。隨著我國資本市場全方位發(fā)展，多層次板塊的逐漸推出，新三板給我們提供了一個良好的研究試驗場。

注釋：

1）根據(jù)2008 年我國發(fā)展改革委、財政部、商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于創(chuàng)業(yè)投資引導基金規(guī)范設(shè)立與運作的指導意見》，政府引導基金的運作方式包括參股、融資擔保、跟進投資或其他方式。政府引導基金主要通過參股方式，吸引社會資本共同發(fā)起設(shè)立創(chuàng)業(yè)投資企業(yè)。