洪振木，楊 苑
（安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠，233000）
新經(jīng)濟增長(cháng)理論指出，技術(shù)進(jìn)步是影響一個(gè)國家實(shí)現長(cháng)期經(jīng)濟增長(cháng)的重要驅動(dòng)因素。黨的十九屆五中全會(huì )提出“堅持創(chuàng )新在我國現代化建設全局中的核心地位”更是強調了我國對加快建設科技強國的決心。資金支持是企業(yè)創(chuàng )新活動(dòng)的重要支撐，而風(fēng)險投資作為一種新型融資方式，是緩解企業(yè)資金需求的創(chuàng )新途徑和重要力量。近年來(lái)我國風(fēng)險投資行業(yè)快速發(fā)展，風(fēng)險投資規模不斷壯大，風(fēng)險投資機構逐漸成為為公司提供資金支持的不可或缺的角色，隨著(zhù)在風(fēng)險投資參與下成功的國內技術(shù)型企業(yè)數量不斷增多，大眾似乎更加偏向于風(fēng)險投資必然促進(jìn)技術(shù)創(chuàng )新這一觀(guān)念，但事實(shí)果真如此嗎？據相關(guān)數據資料顯示，2019年全國投資案例數達到5 389起，其中東部地區省份達到4 638起，占全國投資案例總量的86.06%；
中部地區省份的投資案例有397起，占比7.37%；
西部地區投資案例數為354，占比僅有6.57%，我國區域間風(fēng)險投資發(fā)展水平差距懸殊。因此，在不同地區風(fēng)險投資發(fā)展水平存在較大差異的背景下，研究各區域風(fēng)險投資是否均能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng )新，以及兩者之間是否存在非線(xiàn)性關(guān)系，對提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng )新能力，實(shí)現我國經(jīng)濟發(fā)展新輝煌具有重要的現實(shí)意義。
對于風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新的關(guān)系，由于研究的樣本數據、方法、變量等選擇的差異，學(xué)者們得出的結論不盡相同。目前主要總結為以下三種結論：一是風(fēng)險投資有效促進(jìn)技術(shù)創(chuàng )新。Kortum和Josh Lerner（2000）［1］基于 1965—1992 年美國相關(guān)產(chǎn)業(yè)數據，探究風(fēng)險投資對發(fā)明專(zhuān)利的影響機制，得出結論為發(fā)展風(fēng)險投資對專(zhuān)利申請的正向影響大于研發(fā)投入，其增加的專(zhuān)利數是研發(fā)投入的3倍。Ueda、Hirukawa（2008）［2］通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現美國風(fēng)險投資有助于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新。潘璐璐、孫陵霞（2019）［3］利用中國近二十年數據，側重考察兩者動(dòng)態(tài)關(guān)系的影響，得出結論為風(fēng)險投資大大推動(dòng)技術(shù)創(chuàng )新的發(fā)展，且該影響具有顯著(zhù)滯后性。詹正華等（2016）［4］關(guān)注深圳創(chuàng )業(yè)板市場(chǎng)中制造業(yè)企業(yè)，得出結論為聯(lián)合風(fēng)險投資極大推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng )新水平的提升。陳思等人（2017）［5］聚焦深滬兩市首次公開(kāi)上市A股公司，實(shí)證結果為企業(yè)風(fēng)險投資背景將為公司創(chuàng )新帶來(lái)更多優(yōu)勢。二是風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新無(wú)顯著(zhù)相關(guān)關(guān)系。王建梅、王筱萍（2011）［6］基于1994—2008年相關(guān)數據，研究發(fā)現我國風(fēng)險投資發(fā)展水平與發(fā)達國家差距較大，風(fēng)險投資在促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng )新中發(fā)揮的作用不明顯，相較之下，技術(shù)創(chuàng )新的提高更加依賴(lài)研發(fā)經(jīng)費的支出。方世建、俞青（2012）［7］考慮到中國制度變遷這一特殊背景對研究產(chǎn)生的必要影響，將制度納入影響因素中，實(shí)證發(fā)現中國風(fēng)險投資不必然推動(dòng)技術(shù)創(chuàng )新的進(jìn)步。蔣文軍（2018）［8］運用2004—2015年省級面板數據，得出風(fēng)險投資沒(méi)有發(fā)揮出技術(shù)創(chuàng )新正向效應的結論。三是有部分學(xué)者發(fā)現風(fēng)險投資抑制技術(shù)創(chuàng )新。Zucker等（1998）［9］早期得出的實(shí)證結論為風(fēng)險投資對生物產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng )新產(chǎn)生消極影響。鄧俊榮、龍蓉蓉（2013）［10］認為風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新呈負向關(guān)系。
本文將利用2009—2018年中國省級面板數據，將全國分成東部和中西部區域，對不同地區分別進(jìn)行研究，構建靜態(tài)面板模型和面板門(mén)檻模型，研究全國、東部、中西部地區風(fēng)險投資對技術(shù)創(chuàng )新的作用，實(shí)證分析各區域風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新之間是否存在線(xiàn)性關(guān)系或非線(xiàn)性關(guān)系，檢驗不同地區風(fēng)險投資對專(zhuān)利授權的門(mén)檻性，并探究是否存在區域性差異。
1.被解釋變量
專(zhuān)利授權量（PAT）：目前國內學(xué)者對技術(shù)創(chuàng )新的衡量沒(méi)有統一的度量指標，經(jīng)過(guò)比較分析后認為，與專(zhuān)利申請量相比，專(zhuān)利授權量更能反映技術(shù)創(chuàng )新成果的實(shí)現。文章將借鑒潘璐璐和孫陵霞（2019）［3］使用專(zhuān)利授權數量對技術(shù)創(chuàng )新進(jìn)行衡量的方法，對我國技術(shù)創(chuàng )新水平進(jìn)行衡量。
2.核心解釋變量
風(fēng)險投資（VC）：風(fēng)險投資金額、風(fēng)險投資項目數量均是學(xué)者廣泛認可的風(fēng)險投資水平的度量指標，考慮到數據的可獲得性，選取風(fēng)險投資金額對風(fēng)險投資指標進(jìn)行衡量。該變量也將作為面板門(mén)檻模型的門(mén)檻變量。
3.控制變量
由于技術(shù)創(chuàng )新影響因素錯綜復雜，借鑒已有文獻，選取以下四個(gè)控制變量并納入模型當中，提高實(shí)證研究對風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新關(guān)系的準確判斷。
R&D經(jīng)費支出（RDE）：選取各地區研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內部支出衡量R&D經(jīng)費支出指標。趙武等（2015）［11］利用我國 1994—2012年相關(guān)數據，側重比較研發(fā)投入與風(fēng)險投資對技術(shù)創(chuàng )新作用的差異，論證了研發(fā)經(jīng)費支出是創(chuàng )新水平進(jìn)步的主要影響因素。
工資水平（Wage）：選取在崗職工平均工資對各省份工資水平指標進(jìn)行衡量。工資水平的上漲將會(huì )增加企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本，企業(yè)為維持和提高利潤水平，將加大研發(fā)投入提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而增強企業(yè)競爭力。李平等（2011）［12］側重考察工資上漲對勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的效應機制，發(fā)現工資水平對企業(yè)技術(shù)創(chuàng )新的正向作用呈現不斷增強的趨勢。
對外開(kāi)放程度（Tnx）：采用進(jìn)出口總額/名義GDP對各地區對外開(kāi)放水平進(jìn)行衡量。朱華友、王文鵬（2015）［13］從動(dòng)態(tài)效應角度出發(fā)，發(fā)現環(huán)境規制強度和貿易水平的提高對我國自主創(chuàng )新存在顯著(zhù)的積極影響。
教育水平（Edu）：選取本專(zhuān)科在校學(xué)生數對各省份教育水平指標進(jìn)行衡量。優(yōu)質(zhì)的人力資本是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng )新實(shí)踐的前提，提高教育水平有助于培養科技創(chuàng )新人才，不斷為企業(yè)輸送高質(zhì)量高素質(zhì)人力資源，優(yōu)化升級企業(yè)人力資源結構，為實(shí)現技術(shù)創(chuàng )新提供最堅實(shí)的基礎。錢(qián)曉燁等（2010）［14］基于人力資本視角，認為勞動(dòng)者的高等教育水平與區域技術(shù)創(chuàng )新活動(dòng)呈現正相關(guān)關(guān)系。
借鑒已有研究，本文使用的風(fēng)險投資數據來(lái)源于《中國風(fēng)險投資年鑒》《中國創(chuàng )業(yè)投資市場(chǎng)報告》以及wind數據庫，受數據限制，剔除青海、寧夏、西藏地區的相關(guān)數據，選取28個(gè)?。▍^、市）的數據；
R&D經(jīng)費支出數據來(lái)自中國科技統計年鑒；
專(zhuān)利授權數、在崗職工平均工資、進(jìn)出口額、本專(zhuān)科在校生數來(lái)源于國家統計局。文章采用軟件stata14.0進(jìn)行實(shí)證分析。
1.靜態(tài)面板模型
在忽略門(mén)檻性前提下，使用靜態(tài)面板模型分析風(fēng)險投資與區域技術(shù)創(chuàng )新的線(xiàn)性關(guān)系，模型設置如下所示：
對變量取對數將有助于緩解變量不平穩性，同時(shí)能夠避免內生性等問(wèn)題。由于對外開(kāi)放程度這一變量存在小于1的數值，取對數將影響模型的準確性，因此，對除對外開(kāi)放程度之外所有變量做取對數處理。處理后的模型設置如下所示：
式（1）和式（2）中，μit為不可觀(guān)測的地區效應，PAT是被解釋變量專(zhuān)利授權數量，VC為核心解釋變量風(fēng)險投資，RDE表示R&D經(jīng)費支出，Edu是教育水平，Wage是工資水平，Tnx表示地區對外開(kāi)放程度，α0表示截距項，εit表示隨機誤差項。
2.面板門(mén)檻模型
在驗證了風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新之間存在單一正相關(guān)、負相關(guān)或無(wú)相關(guān)關(guān)系的線(xiàn)性關(guān)系基礎上，在模型中加入門(mén)檻變量風(fēng)險投資（lnVC），進(jìn)一步分析全國、東部及中西部地區風(fēng)險投資對技術(shù)創(chuàng )新的作用是否受風(fēng)險投資水平的影響，以及不同階段風(fēng)險投資水平對技術(shù)創(chuàng )新的影響程度存在哪些差異，借鑒 Hansen（1999）［15］提出的面板門(mén)檻模型研究風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新的非線(xiàn)性關(guān)系。模型設置如下所示：
式（3）中，η表示門(mén)檻變量相關(guān)系數，β表示變量相關(guān)系數，γ1和γ2代表門(mén)檻值，Xit表示除對外開(kāi)放程度以外的控制變量，對外開(kāi)放程度以Tnx單獨表示。
忽略面板數據平穩性可能使估計結果出現嚴重偏差。在進(jìn)行實(shí)證分析之前，文章將運用LLC檢驗方法和ADF檢驗方法檢驗樣本變量數據的平穩性。結果如表1所示，除了變量lnEdu沒(méi)有通過(guò)ADF單位根檢驗，其余變量均通過(guò)至少5%水平的顯著(zhù)性檢驗，因此，拒絕非平穩的原假設，變量具有良好的平穩性。
表1 面板單位根檢驗
在不考慮風(fēng)險投資對技術(shù)創(chuàng )新是否存在門(mén)檻效應的前提下，文章利用靜態(tài)面板模型對各地區進(jìn)行回歸，驗證兩者關(guān)系是否存在地區差異性。全國地區、東部地區、中西部地區模型回歸結果見(jiàn)表2。
表2 靜態(tài)面板模型回歸結果
模型一、模型二列出全國地區靜態(tài)面板回歸結果。R&D經(jīng)費支出、工資水平和教育水平顯著(zhù)促進(jìn)專(zhuān)利的增加，風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新的負向關(guān)系不顯著(zhù)，說(shuō)明在不考慮門(mén)檻效應情況下，全國地區風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新無(wú)顯著(zhù)的線(xiàn)性關(guān)系，應考慮兩者非線(xiàn)性關(guān)系。
模型三、模型四列出東部地區靜態(tài)面板回歸結果。固定效應與隨機效應模型結果均顯示出風(fēng)險投資對技術(shù)創(chuàng )新的正向影響不顯著(zhù)，說(shuō)明在東部地區兩者同樣不存在顯著(zhù)相關(guān)影響，只考慮線(xiàn)性關(guān)系不夠全面。
模型五、模型六列出中西部地區靜態(tài)面板回歸結果。豪斯曼檢驗的F值為20.72，對應的P值為0.000 9，拒絕隨機效應的原假設，模型五對應的固定效應模型設置更為合理。據模型五顯示，風(fēng)險投資的參數估計系數為-0.018 6，且在10%的水平下顯著(zhù)為負，說(shuō)明風(fēng)險投資水平每增加1%，技術(shù)創(chuàng )新將降低0.018 6%。風(fēng)險投資資源更多流入經(jīng)濟發(fā)展水平較高的東部地區，該地區技術(shù)創(chuàng )新依舊以研發(fā)支出所提供的資金支撐為主，中西部地區風(fēng)險投資發(fā)展水平較低，該行業(yè)發(fā)展較為緩慢，機構還處于不成熟的發(fā)展初期，沒(méi)有形成完整的風(fēng)險投資結構，對技術(shù)創(chuàng )新提供的資金支持有限。因此，中西部地區風(fēng)險投資金額的增加不能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng )新的發(fā)展，甚至會(huì )產(chǎn)生消極的負向作用。關(guān)于控制變量，對外開(kāi)放程度和教育水平對技術(shù)創(chuàng )新的影響不顯著(zhù)，這可能是因為我國對國外進(jìn)口高科技產(chǎn)品的技術(shù)吸收和研發(fā)效率有待提高，以及人力資源配置不均衡。R&D經(jīng)費支出和工資水平與技術(shù)創(chuàng )新呈現顯著(zhù)的正相關(guān)關(guān)系。由于中西部地區風(fēng)險投資發(fā)展起步較晚，研發(fā)經(jīng)費支出依舊是區域創(chuàng )新的重要推動(dòng)力量，為企業(yè)直接注入研發(fā)資金支持，進(jìn)而顯著(zhù)增加企業(yè)專(zhuān)利授權量，提高技術(shù)創(chuàng )新水平。工資水平每提高1%，技術(shù)創(chuàng )新將增加1.464%，創(chuàng )新能力隨工資水平的提高而提升，說(shuō)明高工資水平更能吸引高素質(zhì)的科技人才，更能激發(fā)中西部地區研發(fā)人員的創(chuàng )新動(dòng)力，進(jìn)而促進(jìn)專(zhuān)利數的增加。
為了更加準確地驗證全國、東部及中西部地區風(fēng)險投資與專(zhuān)利數量的非線(xiàn)性關(guān)系，構建靜態(tài)面板模型對兩者關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步論證。
1.門(mén)檻效應檢驗
門(mén)檻檢驗是面板門(mén)檻模型的前提，各地區檢驗結果如表3所示。從表3可以發(fā)現，全國地區單一門(mén)檻檢驗F值為14.37，對應P值是0.043 3，通過(guò)5%水平下顯著(zhù)性檢驗，雙重門(mén)檻檢驗對應P值為0.663 3，沒(méi)有通過(guò)顯著(zhù)性檢驗，因此存在單一門(mén)檻效應。東部地區單一門(mén)檻和雙重門(mén)檻均通過(guò)至少10%水平下的門(mén)限效應檢驗，三重門(mén)檻檢驗對應P值為0.580 0，未達到顯著(zhù)性要求，因此，存在雙重門(mén)檻效應。中西部地區單一門(mén)檻值未通過(guò)10%顯著(zhù)性水平下的門(mén)限效應檢驗，不存在門(mén)檻效應。因此，全國、東部地區風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新存在非線(xiàn)性關(guān)系，中西部地區呈線(xiàn)性相關(guān)。
表3 門(mén)檻效應檢驗結果
基于門(mén)檻效應檢驗確定門(mén)檻值個(gè)數，表4列出了全國和東部地區對應的門(mén)檻值和置信區間。全國的單一門(mén)檻值為14.871 0，95%水平下的置信區間為（14.603 4，14.927 8）。東部地區單一門(mén)檻值為10.590 9，雙重門(mén)檻值為14.871 0。
表4 門(mén)檻值和置信區間
2.全國、東部地區門(mén)檻回歸結果分析
在確認門(mén)檻值個(gè)數的基礎上，對全國、東部地區分別構建單一門(mén)檻模型和雙重門(mén)檻模型進(jìn)行實(shí)證分析，模型回歸結果如表5所示。
表5 全國、東部門(mén)檻模型回歸結果
就全國地區來(lái)說(shuō)，當風(fēng)險投資對數值小于14.871 0時(shí)，參數估計值為-0.006 83，當風(fēng)險投資對數值大于14.871 0時(shí)，參數估計系數是-0.019 2，且達到10%顯著(zhù)性水平，說(shuō)明全國風(fēng)險投資金額投入對企業(yè)技術(shù)創(chuàng )新發(fā)揮消極作用，隨著(zhù)風(fēng)險投資金額增加且跨過(guò)門(mén)檻值，其對技術(shù)創(chuàng )新的負向作用逐漸增強。28個(gè)?。▍^、市）風(fēng)險投資發(fā)展水平極度不均衡，由于經(jīng)濟基礎、投資環(huán)境、人才等原因，中西部地區風(fēng)險投資水平相對落后于經(jīng)濟發(fā)展水平較高的東部地區，整體來(lái)看，全國風(fēng)險投資水平仍處于發(fā)展不成熟階段，風(fēng)險投資體制不夠完善，其對技術(shù)創(chuàng )新的積極效應還沒(méi)有被激發(fā)，對創(chuàng )新的幫助有限。變量對外開(kāi)放程度、教育水平的參數估計系數為正，但未通過(guò)顯著(zhù)性檢驗。研發(fā)經(jīng)費與我國專(zhuān)利授權數呈現顯著(zhù)正相關(guān)關(guān)系，R&D經(jīng)費支出每增加1%，技術(shù)創(chuàng )新將增加0.311%，研發(fā)費用對技術(shù)創(chuàng )新產(chǎn)生重要影響。工資水平的參數估計值為1.323，在1%水平下高度顯著(zhù)，說(shuō)明工資水平越高，專(zhuān)利授權數量越多。
就東部地區來(lái)說(shuō)，風(fēng)險投資對數值在（lnVC〈10.590 9）（10.590 9〈lnVC〈14.871 0）（lnVC〉14.871 0）的參數估計系數分別為0.100、0.075、0.055 2，均通過(guò)至少5%的顯著(zhù)性水平檢驗，說(shuō)明東部地區風(fēng)險投資有效地促進(jìn)技術(shù)創(chuàng )新發(fā)展，隨風(fēng)險投資水平提高，每超過(guò)一個(gè)門(mén)檻值，其對技術(shù)創(chuàng )新的促進(jìn)作用就會(huì )有所減弱。東部地區經(jīng)濟發(fā)展水平較高，經(jīng)濟發(fā)展基礎優(yōu)于其他地區，政府經(jīng)濟政策支持更加偏向較為發(fā)達的東部地區。因此，東部地區風(fēng)險投資行業(yè)發(fā)展速度快且規模較大，擁有相對成熟的創(chuàng )新環(huán)境，高科技人才源源不斷流入，為創(chuàng )新注入動(dòng)力，同時(shí)激烈的競爭氛圍促進(jìn)創(chuàng )新效率提高，進(jìn)而為技術(shù)創(chuàng )新提供支持。然而，面對近幾年風(fēng)險投資行業(yè)的短期快速發(fā)展，風(fēng)險投資機構不能及時(shí)優(yōu)化、調整結構，投資效率無(wú)法得到保障，隨著(zhù)風(fēng)險投資金額的增加，提高技術(shù)創(chuàng )新水平的效果卻在下降?？刂谱兞糠矫婢欣诩夹g(shù)創(chuàng )新，變量符號與全國、中西部地區相同。
本文利用28個(gè)?。▍^、市）的面板數據，在考慮全國、東部、中西部風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新的線(xiàn)性關(guān)系基礎上，再次驗證各地區兩者的非線(xiàn)性關(guān)系，分別構建靜態(tài)面板模型和面板門(mén)檻模型，研究各地區風(fēng)險投資對區域技術(shù)創(chuàng )新的影響是否存在差異。得出以下結論：一是各地區風(fēng)險投資金額對專(zhuān)利的作用存在顯著(zhù)差異；
二是全國地區風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新存在單一門(mén)檻性的非線(xiàn)性關(guān)系，增加風(fēng)險投資金額將抑制技術(shù)創(chuàng )新，其對創(chuàng )新的負向作用隨風(fēng)險投資金額的增加而加強。東部地區的風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新具有雙重門(mén)檻性，但風(fēng)險投資對創(chuàng )新水平的推動(dòng)作用隨風(fēng)險投資金額的增加而降低。中西部地區風(fēng)險投資不利于技術(shù)創(chuàng )新的發(fā)展，兩者之間呈現出線(xiàn)性關(guān)系；
三是各地區R&D經(jīng)費支出、工資水平對技術(shù)創(chuàng )新產(chǎn)生正向影響，教育水平和對外開(kāi)放程度對技術(shù)創(chuàng )新的正向作用不顯著(zhù)。
基于以上結論，提出以下建議：一是重視風(fēng)險投資與技術(shù)創(chuàng )新關(guān)系的區域差異性。在堅持風(fēng)險投資金額與規模發(fā)展的同時(shí)，追求全國尤其是中西部地區風(fēng)險投資機構的完善發(fā)展，同時(shí)優(yōu)化機構的資金投資方向，關(guān)注創(chuàng )新潛力較強的新興行業(yè)，提高風(fēng)險投資質(zhì)量，發(fā)揮風(fēng)險投資機構對創(chuàng )新的支撐作用；
二是完善創(chuàng )新體制，營(yíng)造更加成熟的創(chuàng )新環(huán)境和氛圍。目前我國沒(méi)有成熟的科技成果獎勵機制，缺乏對研發(fā)人員創(chuàng )新工作的激勵，制約了技術(shù)創(chuàng )新水平提高。同時(shí)，加大人才吸引力度，建立完整的人才培育機制，形成良性的競爭氛圍，進(jìn)而增加專(zhuān)利產(chǎn)出；
三是加大R&D經(jīng)費支出，鞏固科技創(chuàng )新的資金基礎。合理利用高工資水平對專(zhuān)利授權數的促進(jìn)作用，優(yōu)化調整研發(fā)人員的工資管理體系，激發(fā)員工的工作積極性，提高專(zhuān)利產(chǎn)出效率。
