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洪振木，楊 苑
（安徽財經大學金融學院，安徽蚌埠，233000）
新經濟增長理論指出，技術進步是影響一個國家實現長期經濟增長的重要驅動因素。黨的十九屆五中全會提出“堅持創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。資金支持是企業創新活動的重要支撐，而風險投資作為一種新型融資方式，是緩解企業資金需求的創新途徑和重要力量。近年來我國風險投資行業快速發展，風險投資規模不斷壯大，風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，隨著在風險投資參與下成功的國內技術型企業數量不斷增多，大眾似乎更加偏向于風險投資必然促進技術創新這一觀念，但事實果真如此嗎？據相關數據資料顯示，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%，我國區域間風險投資發展水平差距懸殊。因此，在不同地區風險投資發展水平存在較大差異的背景下，研究各區域風險投資是否均能促進技術創新，以及兩者之間是否存在非線性關系，對提高企業技術創新能力，實現我國經濟發展新輝煌具有重要的現實意義。
對于風險投資與技術創新的關系，由于研究的樣本數據、方法、變量等選擇的差異，學者們得出的結論不盡相同。目前主要總結為以下三種結論：一是風險投資有效促進技術創新。Kortum和Josh Lerner（2000）［1］基于 1965—1992 年美國相關產業數據，探究風險投資對發明專利的影響機制，得出結論為發展風險投資對專利申請的正向影響大于研發投入，其增加的專利數是研發投入的3倍。Ueda、Hirukawa（2008）［2］通過實證研究發現美國風險投資有助于推動產業創新。潘璐璐、孫陵霞（2019）［3］利用中國近二十年數據，側重考察兩者動態關系的影響，得出結論為風險投資大大推動技術創新的發展，且該影響具有顯著滯后性。詹正華等（2016）［4］關注深圳創業板市場中制造業企業，得出結論為聯合風險投資極大推動企業技術創新水平的提升。陳思等人（2017）［5］聚焦深滬兩市首次公開上市A股公司，實證結果為企業風險投資背景將為公司創新帶來更多優勢。二是風險投資與技術創新無顯著相關關系。王建梅、王筱萍（2011）［6］基于1994—2008年相關數據，研究發現我國風險投資發展水平與發達國家差距較大，風險投資在促進企業技術創新中發揮的作用不明顯，相較之下，技術創新的提高更加依賴研發經費的支出。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生的必要影響，將制度納入影響因素中，實證發現中國風險投資不必然推動技術創新的進步。蔣文軍（2018）［8］運用2004—2015年省級面板數據，得出風險投資沒有發揮出技術創新正向效應的結論。三是有部分學者發現風險投資抑制技術創新。Zucker等（1998）［9］早期得出的實證結論為風險投資對生物產業技術創新產生消極影響。鄧俊榮、龍蓉蓉（2013）［10］認為風險投資與技術創新呈負向關系。
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，對不同地區分別進行研究，構建靜態面板模型和面板門檻模型，研究全國、東部、中西部地區風險投資對技術創新的作用，實證分析各區域風險投資與技術創新之間是否存在線性關系或非線性關系，檢驗不同地區風險投資對專利授權的門檻性，并探究是否存在區域性差異。
1.被解釋變量
專利授權量（PAT）：目前國內學者對技術創新的衡量沒有統一的度量指標，經過比較分析后認為，與專利申請量相比，專利授權量更能反映技術創新成果的實現。文章將借鑒潘璐璐和孫陵霞（2019）［3］使用專利授權數量對技術創新進行衡量的方法，對我國技術創新水平進行衡量。
2.核心解釋變量
風險投資（VC）：風險投資金額、風險投資項目數量均是學者廣泛認可的風險投資水平的度量指標，考慮到數據的可獲得性，選取風險投資金額對風險投資指標進行衡量。該變量也將作為面板門檻模型的門檻變量。
3.控制變量
由于技術創新影響因素錯綜復雜，借鑒已有文獻，選取以下四個控制變量并納入模型當中，提高實證研究對風險投資與技術創新關系的準確判斷。
R&D經費支出（RDE）：選取各地區研究與試驗發展經費內部支出衡量R&D經費支出指標。趙武等（2015）［11］利用我國 1994—2012年相關數據，側重比較研發投入與風險投資對技術創新作用的差異，論證了研發經費支出是創新水平進步的主要影響因素。
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行衡量。工資水平的上漲將會增加企業的生產經營成本，企業為維持和提高利潤水平，將加大研發投入提高勞動生產率，進而增強企業競爭力。李平等（2011）［12］側重考察工資上漲對勞動生產率提升的效應機制，發現工資水平對企業技術創新的正向作用呈現不斷增強的趨勢。
對外開放程度（Tnx）：采用進出口總額/名義GDP對各地區對外開放水平進行衡量。朱華友、王文鵬（2015）［13］從動態效應角度出發，發現環境規制強度和貿易水平的提高對我國自主創新存在顯著的積極影響。
教育水平（Edu）：選取本?？圃谛W生數對各省份教育水平指標進行衡量。優質的人力資本是企業進行創新實踐的前提，提高教育水平有助于培養科技創新人才，不斷為企業輸送高質量高素質人力資源，優化升級企業人力資源結構，為實現技術創新提供最堅實的基礎。錢曉燁等（2010）［14］基于人力資本視角，認為勞動者的高等教育水平與區域技術創新活動呈現正相關關系。
借鑒已有研究，本文使用的風險投資數據來源于《中國風險投資年鑒》《中國創業投資市場報告》以及wind數據庫，受數據限制，剔除青海、寧夏、西藏地區的相關數據，選取28個?。▍^、市）的數據；
R&D經費支出數據來自中國科技統計年鑒；
專利授權數、在崗職工平均工資、進出口額、本?？圃谛Ｉ鷶祦碓从趪医y計局。文章采用軟件stata14.0進行實證分析。
1.靜態面板模型
在忽略門檻性前提下，使用靜態面板模型分析風險投資與區域技術創新的線性關系，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，同時能夠避免內生性等問題。由于對外開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為不可觀測的地區效應，PAT是被解釋變量專利授權數量，VC為核心解釋變量風險投資，RDE表示R&D經費支出，Edu是教育水平，Wage是工資水平，Tnx表示地區對外開放程度，α0表示截距項，εit表示隨機誤差項。
2.面板門檻模型
在驗證了風險投資與技術創新之間存在單一正相關、負相關或無相關關系的線性關系基礎上，在模型中加入門檻變量風險投資（lnVC），進一步分析全國、東部及中西部地區風險投資對技術創新的作用是否受風險投資水平的影響，以及不同階段風險投資水平對技術創新的影響程度存在哪些差異，借鑒 Hansen（1999）［15］提出的面板門檻模型研究風險投資與技術創新的非線性關系。模型設置如下所示：
式（3）中，η表示門檻變量相關系數，β表示變量相關系數，γ1和γ2代表門檻值，Xit表示除對外開放程度以外的控制變量，對外開放程度以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。在進行實證分析之前，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沒有通過ADF單位根檢驗，其余變量均通過至少5%水平的顯著性檢驗，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
在不考慮風險投資對技術創新是否存在門檻效應的前提下，文章利用靜態面板模型對各地區進行回歸，驗證兩者關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表2。
表2 靜態面板模型回歸結果
模型一、模型二列出全國地區靜態面板回歸結果。R&D經費支出、工資水平和教育水平顯著促進專利的增加，風險投資與技術創新的負向關系不顯著，說明在不考慮門檻效應情況下，全國地區風險投資與技術創新無顯著的線性關系，應考慮兩者非線性關系。
模型三、模型四列出東部地區靜態面板回歸結果。固定效應與隨機效應模型結果均顯示出風險投資對技術創新的正向影響不顯著，說明在東部地區兩者同樣不存在顯著相關影響，只考慮線性關系不夠全面。
模型五、模型六列出中西部地區靜態面板回歸結果。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，風險投資的參數估計系數為-0.018 6，且在10%的水平下顯著為負，說明風險投資水平每增加1%，技術創新將降低0.018 6%。風險投資資源更多流入經濟發展水平較高的東部地區，該地區技術創新依舊以研發支出所提供的資金支撐為主，中西部地區風險投資發展水平較低，該行業發展較為緩慢，機構還處于不成熟的發展初期，沒有形成完整的風險投資結構，對技術創新提供的資金支持有限。因此，中西部地區風險投資金額的增加不能促進技術創新的發展，甚至會產生消極的負向作用。關于控制變量，對外開放程度和教育水平對技術創新的影響不顯著，這可能是因為我國對國外進口高科技產品的技術吸收和研發效率有待提高，以及人力資源配置不均衡。R&D經費支出和工資水平與技術創新呈現顯著的正相關關系。由于中西部地區風險投資發展起步較晚，研發經費支出依舊是區域創新的重要推動力量，為企業直接注入研發資金支持，進而顯著增加企業專利授權量，提高技術創新水平。工資水平每提高1%，技術創新將增加1.464%，創新能力隨工資水平的提高而提升，說明高工資水平更能吸引高素質的科技人才，更能激發中西部地區研發人員的創新動力，進而促進專利數的增加。
為了更加準確地驗證全國、東部及中西部地區風險投資與專利數量的非線性關系，構建靜態面板模型對兩者關系進行進一步論證。
1.門檻效應檢驗
門檻檢驗是面板門檻模型的前提，各地區檢驗結果如表3所示。從表3可以發現，全國地區單一門檻檢驗F值為14.37，對應P值是0.043 3，通過5%水平下顯著性檢驗，雙重門檻檢驗對應P值為0.663 3，沒有通過顯著性檢驗，因此存在單一門檻效應。東部地區單一門檻和雙重門檻均通過至少10%水平下的門限效應檢驗，三重門檻檢驗對應P值為0.580 0，未達到顯著性要求，因此，存在雙重門檻效應。中西部地區單一門檻值未通過10%顯著性水平下的門限效應檢驗，不存在門檻效應。因此，全國、東部地區風險投資與技術創新存在非線性關系，中西部地區呈線性相關。
表3 門檻效應檢驗結果
基于門檻效應檢驗確定門檻值個數，表4列出了全國和東部地區對應的門檻值和置信區間。全國的單一門檻值為14.871 0，95%水平下的置信區間為（14.603 4，14.927 8）。東部地區單一門檻值為10.590 9，雙重門檻值為14.871 0。
表4 門檻值和置信區間
2.全國、東部地區門檻回歸結果分析
在確認門檻值個數的基礎上，對全國、東部地區分別構建單一門檻模型和雙重門檻模型進行實證分析，模型回歸結果如表5所示。
表5 全國、東部門檻模型回歸結果
就全國地區來說，當風險投資對數值小于14.871 0時，參數估計值為-0.006 83，當風險投資對數值大于14.871 0時，參數估計系數是-0.019 2，且達到10%顯著性水平，說明全國風險投資金額投入對企業技術創新發揮消極作用，隨著風險投資金額增加且跨過門檻值，其對技術創新的負向作用逐漸增強。28個?。▍^、市）風險投資發展水平極度不均衡，由于經濟基礎、投資環境、人才等原因，中西部地區風險投資水平相對落后于經濟發展水平較高的東部地區，整體來看，全國風險投資水平仍處于發展不成熟階段，風險投資體制不夠完善，其對技術創新的積極效應還沒有被激發，對創新的幫助有限。變量對外開放程度、教育水平的參數估計系數為正，但未通過顯著性檢驗。研發經費與我國專利授權數呈現顯著正相關關系，R&D經費支出每增加1%，技術創新將增加0.311%，研發費用對技術創新產生重要影響。工資水平的參數估計值為1.323，在1%水平下高度顯著，說明工資水平越高，專利授權數量越多。
就東部地區來說，風險投資對數值在（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，均通過至少5%的顯著性水平檢驗，說明東部地區風險投資有效地促進技術創新發展，隨風險投資水平提高，每超過一個門檻值，其對技術創新的促進作用就會有所減弱。東部地區經濟發展水平較高，經濟發展基礎優于其他地區，政府經濟政策支持更加偏向較為發達的東部地區。因此，東部地區風險投資行業發展速度快且規模較大，擁有相對成熟的創新環境，高科技人才源源不斷流入，為創新注入動力，同時激烈的競爭氛圍促進創新效率提高，進而為技術創新提供支持。然而，面對近幾年風險投資行業的短期快速發展，風險投資機構不能及時優化、調整結構，投資效率無法得到保障，隨著風險投資金額的增加，提高技術創新水平的效果卻在下降?？刂谱兞糠矫婢欣诩夹g創新，變量符號與全國、中西部地區相同。
本文利用28個?。▍^、市）的面板數據，在考慮全國、東部、中西部風險投資與技術創新的線性關系基礎上，再次驗證各地區兩者的非線性關系，分別構建靜態面板模型和面板門檻模型，研究各地區風險投資對區域技術創新的影響是否存在差異。得出以下結論：一是各地區風險投資金額對專利的作用存在顯著差異；
二是全國地區風險投資與技術創新存在單一門檻性的非線性關系，增加風險投資金額將抑制技術創新，其對創新的負向作用隨風險投資金額的增加而加強。東部地區的風險投資與技術創新具有雙重門檻性，但風險投資對創新水平的推動作用隨風險投資金額的增加而降低。中西部地區風險投資不利于技術創新的發展，兩者之間呈現出線性關系；
三是各地區R&D經費支出、工資水平對技術創新產生正向影響，教育水平和對外開放程度對技術創新的正向作用不顯著。
基于以上結論，提出以下建議：一是重視風險投資與技術創新關系的區域差異性。在堅持風險投資金額與規模發展的同時，追求全國尤其是中西部地區風險投資機構的完善發展，同時優化機構的資金投資方向，關注創新潛力較強的新興行業，提高風險投資質量，發揮風險投資機構對創新的支撐作用；
二是完善創新體制，營造更加成熟的創新環境和氛圍。目前我國沒有成熟的科技成果獎勵機制，缺乏對研發人員創新工作的激勵，制約了技術創新水平提高。同時，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，進而增加專利產出；
三是加大R&D經費支出，鞏固科技創新的資金基礎。合理利用高工資水平對專利授權數的促進作用，優化調整研發人員的工資管理體系，激發員工的工作積極性，提高專利產出效率。
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