風(fēng)險(xiǎn)投資在中小企業(yè)自主創(chuàng)新中的作用

萬(wàn)蕊

摘要：本文利用統(tǒng)計(jì)法，選取創(chuàng)業(yè)板中制造業(yè)及信息技術(shù)業(yè)100家上市公司為樣本，分別統(tǒng)計(jì)2001-2013年風(fēng)險(xiǎn)投資、個(gè)人及技術(shù)公司在各個(gè)公司中的持股比例，并統(tǒng)計(jì)了各個(gè)公司在2001-2013年間的申請(qǐng)專利總數(shù)和R&D;占主營(yíng)收入的比例，系統(tǒng)地分析和研究了風(fēng)險(xiǎn)投資在中小企業(yè)自主創(chuàng)新中的作用。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)投資中小企業(yè)自主創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)研究

1研究背景

國(guó)外關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的作用有著長(zhǎng)久并且多樣的研究方法。KortumandLerner在2000年采用了1965-1992年20個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：相同金額的風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)創(chuàng)新的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過公司R&D;投入對(duì)創(chuàng)新的影響；風(fēng)險(xiǎn)投資促進(jìn)創(chuàng)新的效率相當(dāng)于公司研究開發(fā)R&D;投入約3倍[1]。

在國(guó)內(nèi)，很多學(xué)者也對(duì)這一課題分別進(jìn)行了理論性和實(shí)驗(yàn)性的研究。如呂煒通過比較不同體制下企業(yè)組織技術(shù)創(chuàng)新效率來說明風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)制對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。程昆等首先從理論上分析了風(fēng)險(xiǎn)投資能有效解決企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新融資問題，然后應(yīng)用我國(guó)1994-2003的數(shù)據(jù)，實(shí)證分析專利申請(qǐng)量與風(fēng)險(xiǎn)投資額以及研究開發(fā)（R&D;）費(fèi)用之間的關(guān)系，建立對(duì)數(shù)線性回歸模型，得出風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新有促進(jìn)作用。

基于以上的研究，本文選擇制造業(yè)及信息技術(shù)業(yè)這2個(gè)新興高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，以中小企業(yè)為樣本，選取上市企業(yè)，并收集這些企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資占股比例，R&D;占營(yíng)業(yè)收入的比例，同時(shí)考慮到?jīng)]有完善的企業(yè)創(chuàng)新評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，選取企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)量，進(jìn)行相應(yīng)的分析。

2研究假設(shè)

風(fēng)險(xiǎn)投資無(wú)疑為企業(yè)帶來更多資金，注入新的活力，從而帶動(dòng)企業(yè)在管理及技術(shù)方面的進(jìn)步。我國(guó)已有不少學(xué)者驗(yàn)證了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

蔡文佳《風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)研究》一文中指出風(fēng)險(xiǎn)投資促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)孵化和高新技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，一方面風(fēng)險(xiǎn)投資的介入會(huì)使企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，另一方面風(fēng)險(xiǎn)投資會(huì)改善企業(yè)的管理，加強(qiáng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新意識(shí)，與技術(shù)創(chuàng)新投入?yún)f(xié)同促進(jìn)企業(yè)的專利或其他技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出?！讹L(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響研究》也指出有風(fēng)險(xiǎn)投資背景對(duì)中小高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效有正向影響：風(fēng)險(xiǎn)投資參與度越高，技術(shù)創(chuàng)新在風(fēng)險(xiǎn)投資的影響下產(chǎn)出越多。我們基于國(guó)內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)得出以下假設(shè)：①風(fēng)險(xiǎn)投資占股與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)之間呈正相關(guān)關(guān)系。②技術(shù)公司投資與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)之間呈正相關(guān)關(guān)系。

3樣本與研究變量

3.1樣本選擇

影響風(fēng)險(xiǎn)投資的重要因素之一就是風(fēng)險(xiǎn)投資退出的渠道順暢與否，風(fēng)險(xiǎn)投資的IPO為風(fēng)險(xiǎn)投資的主要退出方式。中小企業(yè)自2004年設(shè)立以來，短短10年間上市公司數(shù)量從2004年的38家發(fā)展至目前的719家。中小企業(yè)為風(fēng)險(xiǎn)投資提供了優(yōu)越的發(fā)展平臺(tái)，同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)投資也為中小企業(yè)注入了企業(yè)成長(zhǎng)的動(dòng)力。中小企業(yè)的發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)投資息息相關(guān)。選取制造業(yè)及信息技術(shù)業(yè)作為樣本，一是因?yàn)榛谝酝芯?，這2個(gè)行業(yè)與風(fēng)險(xiǎn)投資呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，二是因?yàn)檫@2個(gè)行業(yè)，作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，研發(fā)投入相對(duì)明顯，研究的樣本數(shù)據(jù)也大多集中于這兩個(gè)行業(yè)。

3.2變量選擇

企業(yè)自主創(chuàng)新指標(biāo)的選取在國(guó)內(nèi)外都有各種不同的選取方法。主要包括2個(gè)方面：一是創(chuàng)新投入指標(biāo)，包括R&D;支出和R&D;人員數(shù)；二是創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)，包括企業(yè)申請(qǐng)的專利數(shù)及新產(chǎn)品的銷售收入。綜合分析以上指標(biāo)，R&D;人員數(shù)在我國(guó)企業(yè)的年度報(bào)告及各方面都較難收集到數(shù)據(jù)，將給問題的研究帶來較大難度，同時(shí)R&D;人員數(shù)在各個(gè)行業(yè)中有較大差距，不具有嚴(yán)謹(jǐn)性。新產(chǎn)品的銷售收入若作為自主創(chuàng)新指標(biāo)，則對(duì)新產(chǎn)品與其他產(chǎn)品的劃分存在爭(zhēng)議，而且一些新產(chǎn)品并不涉及技術(shù)開發(fā)，容易誤導(dǎo)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。因此，本文選取R&D;支出占營(yíng)業(yè)額的比重（即R&D;投入強(qiáng)度）和企業(yè)申請(qǐng)專利數(shù)分別作為企業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出指標(biāo)。

考慮到專利數(shù)量是非連續(xù)型變量，而是一種計(jì)數(shù)變量，取值為非負(fù)整數(shù)，這給模型分析和解釋帶來困難。因此選擇對(duì)數(shù)回歸模型，并且將專利為0的對(duì)數(shù)默認(rèn)為0，代表企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出能力。

4樣本數(shù)據(jù)分析

4.1樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

表中的描述性統(tǒng)計(jì)顯示：2001-2013年100家上市的中小企業(yè)中申請(qǐng)專利最多為3020項(xiàng)，而最少為0項(xiàng)，其中申請(qǐng)專利為0的公司共有14家，申請(qǐng)專利的均值為107.77項(xiàng)，專利指標(biāo)的方差較大，表現(xiàn)了各個(gè)公司專利申請(qǐng)數(shù)量差異較大，較大型企業(yè)如烽火電子的專利數(shù)多達(dá)3020項(xiàng)，較小型高新企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量較為穩(wěn)定。

風(fēng)險(xiǎn)投資指標(biāo)即風(fēng)險(xiǎn)投資在企業(yè)十大股東中所占的股份比例，最大值達(dá)91.36%，最小值僅為0.98%，選取樣本中風(fēng)險(xiǎn)投資指標(biāo)的均值為28.89%，同時(shí)由于數(shù)據(jù)中專利數(shù)量為0的企業(yè)過多，加大了數(shù)據(jù)分析的難度，因此默認(rèn)專利為0的企業(yè)專利取對(duì)數(shù)為0。

技術(shù)公司投資指標(biāo)即技術(shù)公司在企業(yè)十大股東中所占的股份比例，最大值為97.95%，最小值為0，由表可知，在信息技術(shù)業(yè)及制造業(yè)中，技術(shù)公司股份普遍占較大比例，方差較小。

4.2研究變量的相關(guān)性分析

我們將收集到的100家企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到spss軟件中進(jìn)行變量相關(guān)性分析。R&D;指標(biāo)、專利指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)投資指標(biāo)間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，反而，與技術(shù)公司投資指標(biāo)和個(gè)人投資指標(biāo)之間有顯著的相關(guān)關(guān)系。專利指標(biāo)與技術(shù)公司投資指標(biāo)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，與個(gè)人投資指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

4.3樣本數(shù)據(jù)的線性回歸分析

根據(jù)以上分析，我們建立如下所示的模型（1）用以探究風(fēng)險(xiǎn)投資、技術(shù)公司投資及個(gè)人投資對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新中的作用。

模型（1）的估計(jì)結(jié)果如表3所示：首先由分析可知，個(gè)人投資指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)投資指標(biāo)、技術(shù)公司投資指標(biāo)之間共線性嚴(yán)重，因此將該變量從模型中排除。事實(shí)上，我們將企業(yè)股份歸為風(fēng)險(xiǎn)投資、技術(shù)公司、個(gè)人投資三類時(shí)，其中個(gè)人投資比例的增加一定意味著另外兩種比例的減少，個(gè)人投資比例與風(fēng)投比例、技術(shù)公司比例之和為100%，也就意味著該變量在模型中并沒有研究意義。然后，由anova分析可知，該模型在顯著性水平為0.05時(shí)，對(duì)應(yīng)的概率P-值小于顯著性水平，拒絕回歸方程顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)，即各變量系數(shù)不同時(shí)為0的情況下，因變量與解釋變量之間的線性關(guān)系是顯著的，所建立的線性模型是合理的。然而，由分析可知，因變量與風(fēng)險(xiǎn)投資指標(biāo)之間沒有顯著的相關(guān)關(guān)系，驗(yàn)證了相關(guān)性分析的結(jié)果，為了優(yōu)化模型的擬合程度，我們建立模型（2）。

按照上述分析方法，同理得到該模型是合理的，解釋變量與被解釋變量之間的線性關(guān)系是顯著的，而且模型的概率P-值由0.013減小到0.004，說明模型（2）優(yōu)于模型（1）。進(jìn)一步分析可得線性方程InP=2.459+0.016TCI+ε。

同理，將R&D;投入強(qiáng)度作為因變量，分析風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)公司投資對(duì)其的影響，建立模型（3）

結(jié)果顯示，R&D;投入強(qiáng)度與風(fēng)險(xiǎn)投資比例之間沒有顯著的線性關(guān)系，因此剔除風(fēng)險(xiǎn)投資影響，分析R&D;投入強(qiáng)度與TCI之間的關(guān)系R=14.081-0.074TCI+ε

5結(jié)論

從2001-2013年100家上市公司的數(shù)據(jù)分析，我們并沒有得到風(fēng)險(xiǎn)投資在中小企業(yè)自主創(chuàng)新能力中的作用，分析結(jié)果是風(fēng)險(xiǎn)投資與企業(yè)的自主創(chuàng)新能力之間沒有顯著的相關(guān)關(guān)系，然而技術(shù)公司與企業(yè)自主創(chuàng)新能力之間卻有顯著的正相關(guān)關(guān)系。就此，我們比較了風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)公司投資兩者的不同，認(rèn)為是以下原因?qū)е碌慕Y(jié)果：①技術(shù)公司的投資具有針對(duì)性，更能激勵(lì)高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新能力，相比較之下，風(fēng)險(xiǎn)投資就具有盲目性，很多風(fēng)險(xiǎn)投資更愿意投資一些收益穩(wěn)定缺乏發(fā)展動(dòng)力的傳統(tǒng)技術(shù)企業(yè)，這與我國(guó)投資資金退出渠道不暢，相關(guān)規(guī)定不完善有著一定的關(guān)系。而且，風(fēng)險(xiǎn)投資在評(píng)估是否為一個(gè)企業(yè)提供資金支持時(shí)，會(huì)考慮到相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，在我國(guó)，一些較大型的高新技術(shù)企業(yè)國(guó)有控股較多，各方面的保障制度也相對(duì)完善，因此，風(fēng)險(xiǎn)投資更寧愿選擇風(fēng)險(xiǎn)較小、收益穩(wěn)定的較大型技術(shù)企業(yè)。②企業(yè)的未來發(fā)展能力缺乏相應(yīng)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，因此在專業(yè)技術(shù)創(chuàng)新方面，技術(shù)公司比風(fēng)險(xiǎn)投資更具有準(zhǔn)確的判斷，從而激發(fā)具有創(chuàng)新能力的企業(yè)更加明確地發(fā)展企業(yè)技術(shù)。③中小企業(yè)在專利申請(qǐng)方面沒有足夠的重視。100家企業(yè)中申請(qǐng)專利為0的高達(dá)14家，專利申請(qǐng)同時(shí)有著部分集中的特點(diǎn)，如烽火電子注重技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的企業(yè)的專利數(shù)量明顯高于其他企業(yè)。

同時(shí)我們對(duì)R&D;投入強(qiáng)度與風(fēng)險(xiǎn)投資比例、技術(shù)公司投資比例之間的關(guān)系進(jìn)行解釋。由以上分析可知，風(fēng)險(xiǎn)投資比例與R&D;投入強(qiáng)度之間并無(wú)顯著關(guān)系，但是技術(shù)公司投資比例卻與R&D;投入強(qiáng)度之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。參考相關(guān)研究，我們做出以下可能的解釋：①產(chǎn)品研發(fā)周期長(zhǎng)，而且在我國(guó)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈同環(huán)節(jié)研發(fā)造成資源浪費(fèi)這些都與風(fēng)險(xiǎn)投資的特點(diǎn)相違背，因此R&D;投入強(qiáng)度與風(fēng)險(xiǎn)投資之間并不像假設(shè)中設(shè)想的關(guān)系。②中小企業(yè)近幾年大量出現(xiàn)，但是卻沒有明確的部門分工，公司也缺乏科學(xué)的管理結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致R&D;部門職務(wù)不清晰，甚至在有些公司由其他部門承擔(dān)產(chǎn)品研發(fā)任務(wù)，由此技術(shù)公司不愿將資金投資在分工不明、經(jīng)驗(yàn)不足的R&D;部門。③投資方偏向于宏觀投資，但在企業(yè)中創(chuàng)新研發(fā)職責(zé)分散，R&D;部門技術(shù)決策分散，分散的自主創(chuàng)新研發(fā)結(jié)構(gòu)會(huì)使創(chuàng)新部門的發(fā)展受到限制。

參考文獻(xiàn)：

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