風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性與政府補(bǔ)貼創(chuàng)新效應(yīng)
——“錦上添花”還是“畫(huà)蛇添足”？

何 涌 王 秀

一、問(wèn)題提出

世界技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能以及大數(shù)據(jù)等新一輪技術(shù)革命正在改變著世界[1]。近年來(lái)，國(guó)家采取政府補(bǔ)貼等政策支持企業(yè)創(chuàng)新[2]，政府補(bǔ)貼政策的直接體現(xiàn)是創(chuàng)新投入的增加。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的相關(guān)數(shù)據(jù)，中國(guó)企業(yè)研發(fā)(R&D)投入費(fèi)用從2013年的8 837.70億元增加到2017年的13 660.2億元，在全社會(huì)研發(fā)投入經(jīng)費(fèi)中所占比重由74.6%上升到77.59%，2017年中國(guó)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(研發(fā)經(jīng)費(fèi)與GDP之比)達(dá)到2.12%。企業(yè)越來(lái)越注重自身資本積累和技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中研發(fā)資金的投入，積極爭(zhēng)取相關(guān)政府補(bǔ)貼，而風(fēng)險(xiǎn)投資(venture capital，VC)對(duì)緩解企業(yè)困境、激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新和推動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造也有著重要作用[3]。

因此，基于政府補(bǔ)貼政策的激勵(lì)效果，從風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性的視角，研究政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響：創(chuàng)新數(shù)量是否是政府補(bǔ)貼影響創(chuàng)新質(zhì)量的傳導(dǎo)機(jī)制?風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性在政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間是否起顯著的調(diào)節(jié)作用?企業(yè)在同時(shí)獲得風(fēng)險(xiǎn)資本市場(chǎng)和政府部門(mén)的支持時(shí)，政府補(bǔ)貼政策的激勵(lì)效果是否會(huì)有所變化?能否有更高的創(chuàng)新質(zhì)量?這些都是極具實(shí)踐意義和理論價(jià)值的問(wèn)題。本文認(rèn)為，如果風(fēng)險(xiǎn)投資的參與主要發(fā)揮增值效應(yīng)，增強(qiáng)政府補(bǔ)貼的正向創(chuàng)新效應(yīng)，則主要表現(xiàn)為“錦上添花”的行為；而如果風(fēng)險(xiǎn)投資的參與主要攫取被投資企業(yè)的利益，減弱政府補(bǔ)貼的正向創(chuàng)新效應(yīng)，則主要表現(xiàn)為“畫(huà)蛇添足”的行為。企業(yè)價(jià)值可以看作是創(chuàng)新質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值體現(xiàn)[4]，因此，本文采用企業(yè)價(jià)值衡量創(chuàng)新質(zhì)量的高低，并選擇R&D投入衡量創(chuàng)新數(shù)量。結(jié)合已有成果，本文以中國(guó)2009—2016年創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對(duì)象，從微觀層面探討政府補(bǔ)貼如何影響企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新數(shù)量是否在政府補(bǔ)貼影響創(chuàng)新質(zhì)量中起中介效應(yīng)，以及風(fēng)險(xiǎn)投資是否對(duì)政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系產(chǎn)生顯著的調(diào)節(jié)作用。

本文的分析邏輯是：首先分析政府補(bǔ)貼的促進(jìn)作用，包括政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響和政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的影響；其次進(jìn)一步分析創(chuàng)新數(shù)量的中介效應(yīng)，并考慮創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響；最后分析風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性對(duì)政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間所起的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)相關(guān)學(xué)者對(duì)政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新的研究較多，然而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新“質(zhì)量”和“數(shù)量”的研究較少，而研究創(chuàng)新數(shù)量是否是政府補(bǔ)貼影響創(chuàng)新質(zhì)量的中介變量是具有實(shí)踐意義的重要問(wèn)題。(2)從風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性視角，本文進(jìn)一步研究政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響，基于風(fēng)險(xiǎn)投資的“增值服務(wù)”和“攫取行為”，探究了異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)投資的參與是表現(xiàn)為“錦上添花”還是“畫(huà)蛇添足”。這一點(diǎn)完善了中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資領(lǐng)域的研究，豐富了政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量影響的相關(guān)理論。(3)大多數(shù)學(xué)者選擇滬深主板上市公司為研究對(duì)象，而本文選擇以創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對(duì)象，原因在于創(chuàng)業(yè)板上市公司在科技創(chuàng)新投入方面表現(xiàn)突出，加上創(chuàng)業(yè)板上市公司更受風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的青睞；此外，本文研究樣本更有代表性，拓展了風(fēng)險(xiǎn)投資、政府補(bǔ)貼和企業(yè)創(chuàng)新的研究范圍。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)政府補(bǔ)貼的促進(jìn)作用

1.政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量

從會(huì)計(jì)學(xué)的角度，根據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的要求，企業(yè)對(duì)政府補(bǔ)貼有兩種會(huì)計(jì)處理方式：政府補(bǔ)貼被計(jì)入收益，成為當(dāng)期利潤(rùn)總額的組成部分；也可能被計(jì)入資產(chǎn)，增加當(dāng)期資產(chǎn)總額，以后各會(huì)計(jì)期間再計(jì)入收益。從管理學(xué)的角度，基于信號(hào)效應(yīng)理論，政府補(bǔ)貼不僅可以直接降低企業(yè)未來(lái)收益的不確定性，同時(shí)可以增強(qiáng)外界投資者對(duì)企業(yè)的投資信心，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的投資[5]，也能提高銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的信用評(píng)價(jià)，使企業(yè)更容易獲得貸款，從而為提升企業(yè)價(jià)值奠定基礎(chǔ)。因此，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者認(rèn)為政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升具有顯著的促進(jìn)作用。政府補(bǔ)貼可以傳遞積極的信號(hào)，幫助企業(yè)引進(jìn)更多的投資，有利于企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和企業(yè)價(jià)值更大幅度的提升[6]。邱漩(2014)結(jié)合有效市場(chǎng)假設(shè)理論和信號(hào)傳遞理論等，以中小板2007—2011年的上市公司為樣本，運(yùn)用普通最小二乘法模型，驗(yàn)證了政府補(bǔ)助與企業(yè)價(jià)值之間的正相關(guān)關(guān)系[7]。汪利錟和譚云清(2016)基于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新視角，研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政補(bǔ)貼可以顯著地提升企業(yè)價(jià)值[8]?；谫Y源觀的視角，政府補(bǔ)貼可以降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)不確定性和風(fēng)險(xiǎn)性，提升企業(yè)的績(jī)效[9]?？偟膩?lái)說(shuō)，政府補(bǔ)貼可以在一定程度上緩解企業(yè)的資金壓力，提高生產(chǎn)效率，促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的提升。企業(yè)價(jià)值是創(chuàng)新質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值體現(xiàn)，政府補(bǔ)貼作用于企業(yè)各項(xiàng)活動(dòng)時(shí)對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升具有滯后效應(yīng)，據(jù)此提出假設(shè)1：

H1a:前置一期政府補(bǔ)貼可以提升創(chuàng)新質(zhì)量。

H1b:當(dāng)期政府補(bǔ)貼可以提升創(chuàng)新質(zhì)量。

2.政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新數(shù)量

單個(gè)企業(yè)很難獨(dú)自享受創(chuàng)新活動(dòng)的成果，創(chuàng)新活動(dòng)為企業(yè)產(chǎn)生的個(gè)體收益往往要低于其集體收益。因此企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)力不足，從事高技術(shù)含量研發(fā)活動(dòng)的意愿大大減少。由于中國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展不完善，企業(yè)通常很難從外界獲得創(chuàng)新活動(dòng)所需的大額資金，企業(yè)面臨研發(fā)投入不足等困境。目前，各國(guó)政府都廣泛提倡使用補(bǔ)貼等方式鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)。政府補(bǔ)貼可以直接降低企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的成本費(fèi)用，增加研發(fā)投入，使創(chuàng)新項(xiàng)目的凈收益由負(fù)變正。國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者對(duì)此進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明：政府補(bǔ)貼可以顯著刺激企業(yè)R&D投入的增加?？柌┠?Carboni，2011)使用意大利制造業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，指出政府補(bǔ)貼可以顯著地促進(jìn)企業(yè)R&D投入[10]。解維敏等(2009)使用中國(guó)2003—2005年上市公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)政府R&D資助顯著地刺激了R&D支出[11]。楊洋等(2015)基于資源基礎(chǔ)觀和信號(hào)理論，證實(shí)了政府補(bǔ)貼會(huì)顯著正向影響企業(yè)創(chuàng)新[12]。呂曉軍(2018)采用普通最小二乘回歸分析方法，驗(yàn)證了政府補(bǔ)貼可以激勵(lì)企業(yè)增加技術(shù)創(chuàng)新投入[13]。鄒洋和王茹婷(2018)基于財(cái)政分權(quán)的視角，針對(duì)中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用廣義最小二乘法，研究發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)R&D投入具有顯著的促進(jìn)作用[14]。王天馳等(2019)運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)廣義矩估計(jì)分析，研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼顯著促進(jìn)風(fēng)電企業(yè)增加技術(shù)創(chuàng)新投入[15]。政府補(bǔ)貼作為一種政策，可能需要經(jīng)過(guò)一段時(shí)間才能發(fā)揮其效應(yīng)，本期R&D投入也會(huì)受到上一期政府補(bǔ)貼的影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)2：

H2a:前置一期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新數(shù)量有促進(jìn)作用。

H2b:當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新數(shù)量有促進(jìn)作用。

(二)創(chuàng)新數(shù)量的中介效應(yīng)

1.創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新價(jià)值

企業(yè)創(chuàng)新行為是推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力。利潤(rùn)是企業(yè)創(chuàng)新的成果之一，利潤(rùn)影響企業(yè)價(jià)值。創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的根本動(dòng)力[16]。隨著中國(guó)綜合國(guó)力的快速增強(qiáng)，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系的不斷完善，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，企業(yè)必須具備有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的創(chuàng)新能力。而企業(yè)創(chuàng)新能力的提升需要合理配置各項(xiàng)資源，增加R&D投入。R&D投入是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的重要環(huán)節(jié)，是企業(yè)獲得核心技術(shù)、提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要戰(zhàn)略決策，對(duì)提升企業(yè)價(jià)值發(fā)揮著關(guān)鍵性的作用。R&D投入是創(chuàng)新能力提升的必要條件。企業(yè)價(jià)值是創(chuàng)新質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值體現(xiàn)[4]。布思等(Booth et al.，2006)運(yùn)用剩余收益模型以及模擬矩量法證實(shí)了美國(guó)企業(yè)的R&D和企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值之間顯著正相關(guān)[17]。而陳海聲和盧丹(2011)運(yùn)用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，實(shí)證檢驗(yàn)了R&D對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)、公司價(jià)值和企業(yè)發(fā)展能力的影響，研究結(jié)果表明，對(duì)于非國(guó)有控股的上市公司而言，R&D顯著促進(jìn)滯后一期的企業(yè)價(jià)值提升[18]。何涌(2019)從風(fēng)險(xiǎn)投資的視角研究R&D投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用，發(fā)現(xiàn)R&D投入的促進(jìn)作用存在滯后期[19]。對(duì)于企業(yè)而言，創(chuàng)新本質(zhì)上是為了增強(qiáng)產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力[20]，創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值[21]。李江雁等(2016)以中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)上市公司為樣本開(kāi)展研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新能力對(duì)公司價(jià)值具有正向影響[22]。據(jù)此，本文提出假設(shè)3：

H3:創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量具有促進(jìn)作用。

2.政府補(bǔ)貼、創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量

政府通過(guò)干預(yù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新加快經(jīng)濟(jì)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，引導(dǎo)企業(yè)通過(guò)增加R&D投入促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的積累，促進(jìn)創(chuàng)新質(zhì)量的提升。一般來(lái)說(shuō)，政府補(bǔ)貼可以通過(guò)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、研發(fā)過(guò)程等環(huán)節(jié)影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，從而直接或間接地影響企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量。因而，本文認(rèn)為政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間存在紐帶，政府補(bǔ)貼可以通過(guò)影響創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生影響，即R&D投入在政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響中產(chǎn)生中介效應(yīng)。關(guān)于政府補(bǔ)貼、R&D投入和企業(yè)價(jià)值三者之間的關(guān)系，也有學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)的研究。王維等(2016)的實(shí)證研究表明，R&D投入在政府補(bǔ)貼與企業(yè)價(jià)值關(guān)系中具有顯著中介效應(yīng)[23]。戴浩和柳劍平(2018)研究政府補(bǔ)助對(duì)科技型中小企業(yè)成長(zhǎng)的影響機(jī)理，采用托賓Q值衡量企業(yè)成長(zhǎng)性，發(fā)現(xiàn)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入在政府補(bǔ)助與企業(yè)成長(zhǎng)之間有顯著的中介作用[24]。楊亭亭等(2018)以中國(guó)上市公司為樣本研究發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼通過(guò)影響企業(yè)的研發(fā)投入進(jìn)而影響專(zhuān)利產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量。也有學(xué)者從其他方面實(shí)證研究了R&D投入的中介效應(yīng)[25]。鄒洋等(2019)使用中國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了政府研發(fā)補(bǔ)貼可以通過(guò)企業(yè)R&D投入影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出[26]。公司績(jī)效的提高和企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加也可以間接提升企業(yè)價(jià)值。上期政府補(bǔ)貼通過(guò)影響當(dāng)期R&D投入進(jìn)而對(duì)當(dāng)期企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)4：

H4a:創(chuàng)新數(shù)量在前置一期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間起中介作用。

H4b:創(chuàng)新數(shù)量在當(dāng)期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間起中介作用。

(三)風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

除了政府補(bǔ)貼，民間資本和風(fēng)險(xiǎn)投資也參與創(chuàng)業(yè)板公司的融資活動(dòng)。那么，風(fēng)險(xiǎn)投資的參與是否會(huì)顯著影響政府補(bǔ)貼與企業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系呢？事實(shí)上，在研究有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)投資的影響時(shí)往往是基于“增值服務(wù)”理論的角度展開(kāi)，而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的“攫取行為”(expropriation)幾乎沒(méi)有涉及[27]。最近幾年，學(xué)術(shù)界逐漸形成一種觀點(diǎn)，認(rèn)為相比其他金融中介，風(fēng)險(xiǎn)投資具有特殊的雙面性，它不僅可以通過(guò)提供增值服務(wù)幫助初創(chuàng)企業(yè)提升經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，還通過(guò)一系列行為“攝取”初創(chuàng)企業(yè)的利益[28]。因此，在企業(yè)配置政府補(bǔ)貼的過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)投資憑借其“增值服務(wù)”和“攝取行為”會(huì)影響企業(yè)價(jià)值的提升。周方召等(2013)使用 2009—2011年27家滬深互聯(lián)網(wǎng)上市公司的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型和橫截面計(jì)量方法，分析財(cái)政補(bǔ)貼、風(fēng)險(xiǎn)投資與高新技術(shù)企業(yè)的生產(chǎn)效率三者之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了風(fēng)險(xiǎn)投資的參與對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率并沒(méi)有顯著的積極作用[29]。謝光華等(2018)基于創(chuàng)新資源理論和創(chuàng)新意愿理論，使用A股主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司2009—2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)，分析了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)政府補(bǔ)貼的創(chuàng)新激勵(lì)有效性的影響，并進(jìn)一步分析了不同所有權(quán)性質(zhì)、代理成本和融資約束等企業(yè)特征下風(fēng)險(xiǎn)投資的作用機(jī)制，實(shí)證結(jié)果表明政府對(duì)企業(yè)實(shí)施補(bǔ)貼政策時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)投資的參與以及風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例、風(fēng)險(xiǎn)投資背景等風(fēng)險(xiǎn)投資特征可以顯著地影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)[30]。據(jù)此，本文提出假設(shè)5：

H5a:有無(wú)VC參與對(duì)當(dāng)期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間有顯著調(diào)節(jié)作用。

H5b:VC持股比例對(duì)當(dāng)期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間有顯著調(diào)節(jié)作用。

H5c:VC方式對(duì)當(dāng)期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間有顯著調(diào)節(jié)作用。

H5?:VC方式對(duì)前置一期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間有顯著調(diào)節(jié)作用。

H5d:VC背景對(duì)當(dāng)期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間有顯著調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2009年10月30日—2016年12月31日在創(chuàng)業(yè)板上市的571家企業(yè)為研究對(duì)象。出于研究需要，按以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：(1)剔除在2009—2016年未公布招股說(shuō)明書(shū)的企業(yè)；(2)剔除在2009—2016年被特別處理和退市風(fēng)險(xiǎn)警示的企業(yè)；(3)剔除本文模型中相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)。最終得到554家企業(yè)的2 564個(gè)樣本數(shù)據(jù)。樣本中，公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和R&D投入數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)據(jù)源于萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)、上市公司的招股說(shuō)明書(shū)。本文數(shù)據(jù)處理和分析的軟件工具主要是Stata 14.0。

(二)變量選擇

(1)被解釋變量：本文使用企業(yè)價(jià)值(TobinQ)代替企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，其中企業(yè)價(jià)值主要體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，用托賓Q值來(lái)衡量企業(yè)價(jià)值。

(2)解釋變量：政府補(bǔ)貼(Sub)用政府補(bǔ)貼強(qiáng)度作為代理變量。政府補(bǔ)貼強(qiáng)度以政府補(bǔ)貼占營(yíng)業(yè)收入的比重來(lái)衡量，政府補(bǔ)貼用年報(bào)中披露的營(yíng)業(yè)外收入中的政府補(bǔ)貼明細(xì)數(shù)額。

(3)中介變量：用研發(fā)投入(RD)代替企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量，鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性和一致性，用研發(fā)經(jīng)費(fèi)占營(yíng)業(yè)收入比例來(lái)衡量。

(4)調(diào)節(jié)變量：是否有風(fēng)險(xiǎn)投資參與(VC_P)、風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例(VC_Share)、風(fēng)險(xiǎn)投資方式(VC_D)和是否為國(guó)有背景風(fēng)險(xiǎn)投資(VC_B)這四個(gè)變量的數(shù)據(jù)在企業(yè)上市前來(lái)源于企業(yè)公布的招股說(shuō)明書(shū)，企業(yè)上市后來(lái)源于年報(bào)。

(5)控制變量：參考相關(guān)學(xué)者的研究設(shè)置了市盈率(Pe)、總資產(chǎn)報(bào)酬率(Roa)和公司成長(zhǎng)性(Growth)等控制變量。

各變量具體說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 研究變量的定義與說(shuō)明

(三)模型設(shè)定

首先，檢驗(yàn)假設(shè)1，研究政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響，構(gòu)建模型(1)：

TobinQi，t=β0+β1Subi，t-n+β2Controlsi，t+μi，t

(1)

接著，檢驗(yàn)假設(shè)2，研究政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的影響，構(gòu)建模型(2)：

RDi，t=β0+β1Subi，t-n+β2Controlsi，t+μi，t

(2)

然后，檢驗(yàn)假設(shè)3，研究創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響，構(gòu)建模型(3)：

TobinQi，t=β0+β1RDi，t+β2Controlsi，t+μi，t

(3)

進(jìn)一步，檢驗(yàn)假設(shè)4，結(jié)合模型(1)、模型(2)并構(gòu)建模型(4)分析創(chuàng)新數(shù)量對(duì)政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量的影響是起完全中介效應(yīng)還是部分中介效應(yīng)：

TobinQi，t=β0+β1Subi，t-n+β2RDi，t+β3Controlsi，t+μi，t

(4)

最后，檢驗(yàn)假設(shè)5，在模型(1)中加入風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性相關(guān)變量(包括風(fēng)險(xiǎn)投資是否參與VC_Pi，t、持股比例VC_Sharei，t、方式VC_Di，t和背景VC_Bi，t)及其與政府補(bǔ)貼的交互項(xiàng)得到模型(5)，分析風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性對(duì)政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間的調(diào)節(jié)作用。

TobinQi，t=β0+β1Subi，t-n+β2VCi，t+β3VCi，t×Subi，t-n+β4Controlsi，t+μi，t

(5)

四、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

由表2可知，托賓Q值的均值為3.754，符合中國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司往往具有較高投資價(jià)值的特點(diǎn)；其標(biāo)準(zhǔn)差為2.422，說(shuō)明公司之間的市場(chǎng)價(jià)值存在較大的差異。創(chuàng)業(yè)板上市公司獲得政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的均值為0.020，表明國(guó)家對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的扶持力度較小。RD的均值為0.072，最小值為0，反映出目前中國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司整體研發(fā)水平還比較低。從風(fēng)險(xiǎn)投資相關(guān)數(shù)據(jù)可知，在2009—2016年創(chuàng)業(yè)板上市公司中有45.3%獲得了風(fēng)險(xiǎn)投資資本，其中部分企業(yè)中風(fēng)險(xiǎn)投資曾持股高達(dá)61.8%，部分企業(yè)有多家風(fēng)投機(jī)構(gòu)或國(guó)有背景風(fēng)投機(jī)構(gòu)參與。

表2 整體樣本主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2(續(xù))

按有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與將總樣本分為兩個(gè)子樣本。如表3所示，整體來(lái)看，有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)，在企業(yè)價(jià)值、政府補(bǔ)貼等方面都要優(yōu)于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)。在1 161個(gè)有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的樣本數(shù)中，風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例的最小值為0.003，最大值為0.618，說(shuō)明創(chuàng)業(yè)板上市公司中風(fēng)險(xiǎn)投資參與的情況存在較大的差別；其中有40.8%的企業(yè)有多家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參與，28.7%的企業(yè)有國(guó)有背景風(fēng)險(xiǎn)投資參與。但是，有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)在各方面的差異是否顯著還需要進(jìn)一步的檢驗(yàn)。

表3 有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與樣本各變量描述性統(tǒng)計(jì)

(二)相關(guān)性分析

表4是對(duì)各主要變量進(jìn)行相關(guān)性分析的結(jié)果。從表4可知，當(dāng)期政府補(bǔ)貼、前置一期政府補(bǔ)貼與企業(yè)價(jià)值的相關(guān)系數(shù)顯著為正，初步判斷當(dāng)期政府補(bǔ)貼、前置一期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量有促進(jìn)作用。同時(shí)，R&D投入與企業(yè)價(jià)值在1%的水平上顯著正相關(guān)，當(dāng)期政府補(bǔ)貼、前置一期政府貼與R&D投入也顯著正相關(guān)。在風(fēng)險(xiǎn)投資的相關(guān)變量方面，風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例、風(fēng)險(xiǎn)投資方式和風(fēng)險(xiǎn)投資背景三者之間都顯著正相關(guān)，但是由于相關(guān)變量并沒(méi)有同時(shí)放入同一模型中，所以不會(huì)影響數(shù)據(jù)的有效性?？刂谱兞糠矫妫凶兞康腣IF值都小于10，因此樣本中的相關(guān)數(shù)據(jù)并不存在嚴(yán)重的多重共線性，相關(guān)變量放入模型中是合理的。

表4 各主要變量的相關(guān)系數(shù)

注:*、**、***分別表示系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

(三)回歸分析

1.政府補(bǔ)貼的促進(jìn)作用

(1)政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。本文使用面板數(shù)據(jù)模型分析方法，選擇混合回歸模型、固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)模型(1)—模型(5)進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)F值檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，固定效應(yīng)模型是最有效的。

表5是使用總樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行的回歸結(jié)果，基于模型(1)檢驗(yàn)了政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系。表5中的第二至第四列檢驗(yàn)假設(shè)H1a，在混合回歸模型和隨機(jī)效應(yīng)模型中，前置一期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著的正向影響，在固定效應(yīng)模型中，兩者沒(méi)有顯著的關(guān)系；第五至第七列檢驗(yàn)假設(shè)H1b，在三種面板數(shù)據(jù)模型中，當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量都具有顯著的正向影響。第三列和第六列反映了固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，前置一期政府補(bǔ)貼可以促進(jìn)創(chuàng)新質(zhì)量的提升，但是并不具有顯著效果，因此拒絕假設(shè)H1a；當(dāng)期政府補(bǔ)貼與企業(yè)價(jià)值的系數(shù)為9.807，通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明當(dāng)期政府補(bǔ)貼可以顯著地影響企業(yè)價(jià)值的增加，統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義表明，當(dāng)期政府補(bǔ)貼在2009—2016年內(nèi)有99%的概率顯著地促進(jìn)了樣本期內(nèi)企業(yè)價(jià)值的提升；經(jīng)濟(jì)學(xué)上的意義表明，當(dāng)期政府補(bǔ)貼強(qiáng)度每增加1單位，企業(yè)價(jià)值增加9.807單位，因此假設(shè)H1b得以驗(yàn)證?？偟膩?lái)說(shuō)，政府實(shí)施的相關(guān)補(bǔ)貼政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)揮了積極的促進(jìn)作用。

表5 政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量影響的回歸結(jié)果

表5(續(xù))

注:括號(hào)里面是t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

(2)政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的影響?；谀Ｐ?2)進(jìn)行政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的回歸，回歸結(jié)果如表6所示。在三種面板模型中，前置一期政府補(bǔ)貼和當(dāng)期政府補(bǔ)貼均對(duì)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量具有顯著的促進(jìn)作用，表明政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的正向作用是穩(wěn)健的。在表6中，第三列和第六列分別反映了在固定效應(yīng)模型中當(dāng)期政府補(bǔ)貼和前置一期政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)R&D投入的影響。前置一期的政府補(bǔ)貼與企業(yè)R&D投入的系數(shù)為0.12，在1%水平下是顯著的，統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義是：前置一期政府補(bǔ)貼在樣本期內(nèi)有99%的概率會(huì)顯著促進(jìn)R&D投入的增加，經(jīng)濟(jì)學(xué)上的意義是：前置一期政府補(bǔ)貼強(qiáng)度每增加1單位，企業(yè)R&D投入增加0.12單位。當(dāng)期政府補(bǔ)貼與企業(yè)R&D投入的系數(shù)為0.265，在1%水平下是顯著的，統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義是：當(dāng)期政府補(bǔ)貼在樣本期內(nèi)有99%的概率會(huì)顯著提升企業(yè)R&D投入，經(jīng)濟(jì)學(xué)上的意義是：當(dāng)期政府補(bǔ)貼強(qiáng)度每增加1單位，企業(yè)R&D投入增加0.265單位。因此，假設(shè)H2a和H2b得以驗(yàn)證。整體上，政府補(bǔ)貼可以顯著影響企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的增加，相比前置一期政府補(bǔ)貼，當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的正向影響更大。

表6 政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新數(shù)量影響的回歸結(jié)果

注:括號(hào)里面是t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

2.創(chuàng)新數(shù)量的中介效應(yīng)

(1)創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。表7是基于模型(3)以總樣本為研究對(duì)象進(jìn)行的回歸。在混合OLS模型和隨機(jī)效應(yīng)模型中，創(chuàng)新數(shù)量均可顯著促進(jìn)創(chuàng)新質(zhì)量的提升，而在固定效應(yīng)模型中，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量不具有顯著的正向關(guān)系。表7中的第三列采用固定效應(yīng)模型分析，R&D投入與企業(yè)價(jià)值的系數(shù)為1.298，但是沒(méi)有通過(guò)10%水平的顯著性檢驗(yàn)。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有長(zhǎng)期性和高風(fēng)險(xiǎn)性，所以R&D投入對(duì)當(dāng)期企業(yè)價(jià)值沒(méi)有顯著的正向作用，據(jù)此，拒絕假設(shè)H3。在控制變量方面，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長(zhǎng)性等一系列變量與企業(yè)價(jià)值的系數(shù)都通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，進(jìn)一步說(shuō)明將這些變量放入模型(3)是合適的；其中資產(chǎn)負(fù)債率、市盈率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、企業(yè)成長(zhǎng)性均對(duì)企業(yè)價(jià)值有顯著的正向影響，說(shuō)明適量負(fù)債有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的提升，并且股價(jià)較高、較強(qiáng)的獲利能力、較好的成長(zhǎng)性在一定程度可以促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的增加。

表7 創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量影響的回歸結(jié)果

注:括號(hào)里面是t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

上文中已經(jīng)完成了第一步和第二步，結(jié)果如表5和表6所示，這里不再重復(fù)。由表5可知，前置一期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量不具有顯著的影響，也就是系數(shù)c不顯著，那么可以判斷創(chuàng)新數(shù)量在前置一期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間不具有中介效應(yīng)，因此拒絕假設(shè)H4a。由表5和表6可知，當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著的促進(jìn)作用，即系數(shù)c顯著，而且當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新數(shù)量也具有顯著的正向作用，即系數(shù)a顯著。

表8 當(dāng)期政府補(bǔ)貼、創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量影響的回歸結(jié)果

注:括號(hào)里面是t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

表9 創(chuàng)新數(shù)量的Sobel檢驗(yàn)

注：*、**、***分別表示在 10%、5%、1%的水平上顯著。

3.風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

(1)有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與的調(diào)節(jié)作用。表10反映了有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與的調(diào)節(jié)作用，基于模型(5)進(jìn)行相關(guān)回歸。第二列、第四列和第六列是以當(dāng)期政府補(bǔ)貼為解釋變量，在不考慮控制變量時(shí)，Subi，t×VC_P的系數(shù)為-6.394，在10%水平下是顯著的；在控制了公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率之后，結(jié)論依然成立；接著將市盈率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、企業(yè)成長(zhǎng)性、凈資產(chǎn)收益率和企業(yè)年齡放入模型中，Subi，t×VC_P的系數(shù)不顯著。因此，在考慮有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與對(duì)當(dāng)期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量影響的調(diào)節(jié)作用時(shí)，只將公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率放入模型(5)中，風(fēng)險(xiǎn)投資的參與會(huì)顯著減弱當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用。因此不拒絕假設(shè)H5a。第三列、第五列和第七列以前置一期政府補(bǔ)貼為解釋變量，Subi，t-1×VC_P的系數(shù)都不顯著，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)投資的參與對(duì)前置一期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間沒(méi)有顯著的調(diào)節(jié)作用。所以拒絕假設(shè)H5。風(fēng)險(xiǎn)投資可以提供一系列增值服務(wù)，但由于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)干涉企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，從短期利益的角度，風(fēng)險(xiǎn)投資的“攫取行為”起主導(dǎo)作用，從而會(huì)減弱政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用，更多的是影響當(dāng)期政府補(bǔ)貼的促進(jìn)作用，表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)投資的參與是“畫(huà)蛇添足”的行為。

(2)風(fēng)險(xiǎn)投資特征的調(diào)節(jié)作用。表11反映了風(fēng)險(xiǎn)投資特征的調(diào)節(jié)作用，使用有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的1 161個(gè)樣本，基于模型(5)進(jìn)行相關(guān)的回歸。第二列和第三列檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例的調(diào)節(jié)作用，Subi，t×VC_Share的系數(shù)為-42.63，在5%水平下顯著異于零，表明風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例較高會(huì)顯著減弱當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用，風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例在當(dāng)期政府

表10 有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資參與的調(diào)節(jié)作用

注:括號(hào)里面是t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

表11 風(fēng)險(xiǎn)投資特征的調(diào)節(jié)作用

表11(續(xù))

注:括號(hào)里面是標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表12 風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性的分樣本回歸

表12(續(xù))

注:括號(hào)里面是標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著。

五、結(jié)論與啟示

本文以554家創(chuàng)業(yè)板上市公司2009—2016年面板數(shù)據(jù)為樣本，檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼如何影響企業(yè)創(chuàng)新，并研究了風(fēng)險(xiǎn)投資異質(zhì)性在政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明：當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的提高具有顯著的正向作用，政府補(bǔ)貼可以顯著地促進(jìn)創(chuàng)新數(shù)量的增加，創(chuàng)新數(shù)量在當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響中起部分中介作用。結(jié)合本文的主要研究結(jié)論，可知政府補(bǔ)貼影響企業(yè)創(chuàng)新主要有以下兩種路徑：第一是政府補(bǔ)貼可以直接影響企業(yè)創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”的高低；第二是政府補(bǔ)貼通過(guò)影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中的創(chuàng)新數(shù)量間接影響創(chuàng)新質(zhì)量的高低。風(fēng)險(xiǎn)投資的參與、風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例和風(fēng)險(xiǎn)投資方式均對(duì)當(dāng)期政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間的關(guān)系起負(fù)的調(diào)節(jié)作用，表現(xiàn)為“畫(huà)蛇添足”的行為；而國(guó)有背景風(fēng)險(xiǎn)投資的參與可以顯著增強(qiáng)當(dāng)期政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用，表現(xiàn)為“錦上添花”的行為。

本文研究結(jié)論可以為如何促進(jìn)政府補(bǔ)貼政策的實(shí)施和風(fēng)險(xiǎn)資本市場(chǎng)的完善提供一定的借鑒意義。首先，在國(guó)家層面，加大創(chuàng)業(yè)板上市公司的政策扶持力度，積極促進(jìn)政府補(bǔ)貼政策的落實(shí)，盡可能發(fā)揮政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的積極作用，注重對(duì)被扶持企業(yè)的選擇和資助過(guò)程的監(jiān)督，充分發(fā)揮政府“守夜人”的作用，實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)資助”；完善風(fēng)險(xiǎn)資本市場(chǎng)的發(fā)展，加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的監(jiān)督和管理，促使風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)減少“攫取行為”，避免風(fēng)險(xiǎn)投資的參與表現(xiàn)為“畫(huà)蛇添足”的行為，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)“增值服務(wù)”的作用，力求風(fēng)險(xiǎn)投資的參與表現(xiàn)為“錦上添花”的行為；適當(dāng)關(guān)注政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為的間接影響，圍繞信號(hào)機(jī)制，通過(guò)政府補(bǔ)貼政策的杠桿作用，吸引更多的如風(fēng)險(xiǎn)投資、股權(quán)投資等外部資金，進(jìn)一步激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)；應(yīng)該重點(diǎn)考察有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)，政府補(bǔ)貼政策可以?xún)A向于有國(guó)有背景風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)，有利于實(shí)現(xiàn)政府和市場(chǎng)的雙重驅(qū)動(dòng)。其次，在企業(yè)層面，考慮風(fēng)險(xiǎn)投資存在的“增值服務(wù)”和“攫取行為”，被投資企業(yè)在接受風(fēng)險(xiǎn)投資時(shí)應(yīng)綜合考慮風(fēng)險(xiǎn)投資的異質(zhì)性；在風(fēng)險(xiǎn)投資參與后，風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例較高時(shí)，被投資企業(yè)應(yīng)該關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)是否存在“隧道挖掘”問(wèn)題，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參與企業(yè)管理時(shí)，被投資企業(yè)也應(yīng)該關(guān)注其是否存在“內(nèi)部人控制”問(wèn)題；同時(shí)應(yīng)盡可能提高政府補(bǔ)貼資金的合理利用率，通過(guò)政府補(bǔ)貼促進(jìn)創(chuàng)新質(zhì)量的提高和創(chuàng)新數(shù)量的增加，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和國(guó)家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；積極公開(kāi)和匯報(bào)政府補(bǔ)貼資金的使用情況，提高信息透明度，充分發(fā)揮創(chuàng)新數(shù)量對(duì)政府補(bǔ)貼提高企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的傳導(dǎo)機(jī)制；爭(zhēng)取在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)浪潮中，抓住市場(chǎng)機(jī)遇，選擇合適的資本，實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值和可持續(xù)發(fā)展。最后，在風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)層面，應(yīng)該綜合考慮被投資企業(yè)是否已獲得政府補(bǔ)貼以及已有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)持股等情況，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)；在選擇被投資企業(yè)時(shí)，應(yīng)遵循市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中性原則，盡可能避免“大眾化”投資，不可盲目跟風(fēng)其他風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的投資選擇；加強(qiáng)企業(yè)自身實(shí)力，在行業(yè)中樹(shù)立較好的外部聲譽(yù)；積極關(guān)注國(guó)家政策，順應(yīng)國(guó)家發(fā)展大局，支持和促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。