政府投資基金對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新的效果研究*

夏思穎

（廣西投資集團(tuán)有限公司，廣西 南寧 530000）

一、引言

從18世紀(jì)60年代機(jī)械制造時(shí)代的工業(yè)1.0到2013年由德國(guó)提出的工業(yè)4.0物聯(lián)智能時(shí)代，全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局正在不斷發(fā)生改變。隨著新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革對(duì)全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和發(fā)展版圖的重構(gòu)和引領(lǐng)，創(chuàng)新將在全球各國(guó)的發(fā)展戰(zhàn)略中占有更為突出的地位。

盡管現(xiàn)階段我國(guó)的科技創(chuàng)新在某些領(lǐng)域已經(jīng)躋身全球領(lǐng)先水平，但我國(guó)國(guó)內(nèi)社會(huì)的整體創(chuàng)新結(jié)構(gòu)和發(fā)展程度仍然有待改善，需要有政策的穩(wěn)健支持和各級(jí)人民政府的有效貫徹，并尊重市場(chǎng)化機(jī)制團(tuán)結(jié)引領(lǐng)各方經(jīng)濟(jì)力量，我國(guó)市場(chǎng)環(huán)境中的各類經(jīng)營(yíng)主體的創(chuàng)新意識(shí)和創(chuàng)新能力才會(huì)取得長(zhǎng)效提升。因此，在推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展的戰(zhàn)略進(jìn)程中，政府的作用顯得尤為重要。政府對(duì)于企業(yè)科技創(chuàng)新扶持的手段大致分為三類：政府政策專項(xiàng)資助、與銀行等金融機(jī)構(gòu)合作提供具有優(yōu)惠利率的科技信貸以及設(shè)立投資基金在股權(quán)市場(chǎng)上體現(xiàn)政府意志?；跀?shù)據(jù)可得性以及近年來股權(quán)投資市場(chǎng)迅速發(fā)展的大背景等多方面考慮，本文從政府投資基金的政府股權(quán)投資角度研究政府力量對(duì)于市場(chǎng)主體的創(chuàng)新促進(jìn)作用。

結(jié)合政府投資基金的相關(guān)規(guī)范性文件以及張?jiān)隼冢?018）關(guān)于參與創(chuàng)投活動(dòng)的相關(guān)政府基金概念的探討，本文以“政府投資基金”為核心研究具有政府屬性的股權(quán)投資基金在實(shí)際市場(chǎng)投資中的表現(xiàn)和作用影響，區(qū)別于本領(lǐng)域相關(guān)研究中所使用的“政府引導(dǎo)基金”的概念。

政府投資基金一般由政府相關(guān)機(jī)構(gòu)發(fā)起設(shè)立母基金，再引入其他專業(yè)基金管理人或其他社會(huì)資本進(jìn)行日常的基金操作管理以及針對(duì)政策扶持的特定領(lǐng)域有針對(duì)性地進(jìn)一步設(shè)立子基金，通過直接對(duì)企業(yè)進(jìn)行股權(quán)投資等市場(chǎng)化資本運(yùn)作方式，為重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)提供發(fā)展所需的必要資金支持和政策引導(dǎo)，在進(jìn)行投資收益分配時(shí)政府會(huì)較大程度讓利于共同合作的社會(huì)資本，從而實(shí)現(xiàn)扶持企業(yè)發(fā)展、維護(hù)市場(chǎng)化運(yùn)作、引領(lǐng)社會(huì)資本等多重政策宗旨，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

（一）政府投資基金對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新的影響

程聰慧等（2018）以新三板掛牌企業(yè)作為樣本，發(fā)現(xiàn)政府投資基金對(duì)提高企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平有促進(jìn)作用，且企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出與投資基金對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的投資次數(shù)呈正向關(guān)系。陳旭東等（2017）的研究同樣支持了政府投資基金對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)起促進(jìn)作用的結(jié)論，同時(shí)關(guān)注到投資基金對(duì)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的促進(jìn)效果在區(qū)域差異上呈現(xiàn)東、中、西部逐漸遞減的現(xiàn)象。與支持政府投資取得更好的創(chuàng)新促進(jìn)效果相反，余琰等（2014）研究認(rèn)為整體而言國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資基金基金的投資行為未能實(shí)現(xiàn)其政策初衷，并且發(fā)現(xiàn)在股權(quán)分置改革前后，國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資均未能起到提高其所投資企業(yè)的研發(fā)投入的作用。Colombo 等（2016）關(guān)注到已經(jīng)有越來越多的國(guó)家設(shè)立政府風(fēng)險(xiǎn)投資基金以支持私募股權(quán)行業(yè)和創(chuàng)新型初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展，但以此為出發(fā)點(diǎn)的做法的合理性和適用性一直備受爭(zhēng)議。

此外，有部分文獻(xiàn)通過設(shè)置實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的方式，將政府投資基金與非政府背景的風(fēng)險(xiǎn)投資資本投資效果進(jìn)行對(duì)比以研究政府投資基金的投資成效。董建衛(wèi)等（2018）通過設(shè)置對(duì)照試驗(yàn)研究了政府投資基金對(duì)其參股設(shè)立的投資基金在不同激勵(lì)補(bǔ)償方式下對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用差異。另外，董建衛(wèi)等（2018）還以本地投資為出發(fā)點(diǎn)，進(jìn)行對(duì)照研究得到政府投資基金對(duì)本地投資企業(yè)的創(chuàng)新帶動(dòng)效果要優(yōu)于私人創(chuàng)投基金對(duì)應(yīng)效果的結(jié)論。

（二）風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新的影響

政府投資基金作為風(fēng)險(xiǎn)投資中具有政府屬性的組成部分，仍擁有風(fēng)險(xiǎn)投資的部分效果屬性。同時(shí)，由于目前關(guān)于政府投資基金對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新效果方面的研究文獻(xiàn)相對(duì)較少，而風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效果的研究在投資和創(chuàng)新方面都能帶來一定啟發(fā)，因此具有重要借鑒意義。

于永達(dá)等（2017）認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)上市科技企業(yè)創(chuàng)新水平有明顯促進(jìn)作用，并且在區(qū)域?qū)用婧推髽I(yè)所有制方面進(jìn)行因素效果探討。楊曄等（2012）研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入和風(fēng)險(xiǎn)投資都能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新起到激勵(lì)作用，其中風(fēng)險(xiǎn)投資通過為企業(yè)提供資金支持，以及為企業(yè)提供管理經(jīng)驗(yàn)等企業(yè)增值服務(wù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用。與促進(jìn)創(chuàng)新的結(jié)論相反，溫軍等（2018）研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資的進(jìn)入整體上對(duì)企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)和創(chuàng)新效率都會(huì)產(chǎn)生消極影響，風(fēng)險(xiǎn)投資的增值效應(yīng)帶來的增量作用并不足以抵消攫取效應(yīng)產(chǎn)生的消極影響，這種風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)的“攫取效應(yīng)”在企業(yè)臨近IPO 的年份尤為明顯。Kortum 和Lerner（2000）考察了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)美國(guó)20 個(gè)行業(yè)專利發(fā)明的影響，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)資本活動(dòng)的增加會(huì)使專利率顯著提高。Ni 等（2014）以中國(guó)市場(chǎng)相關(guān)公司數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以專利數(shù)量和相關(guān)生產(chǎn)率增長(zhǎng)作為樣本公司創(chuàng)新水平的衡量進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生的影響是積極而有限的。劉勝軍（2016）研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于公司而言，風(fēng)險(xiǎn)投資董事帶來的專業(yè)知識(shí)比風(fēng)險(xiǎn)投資帶來的資金支持具有更優(yōu)的創(chuàng)新績(jī)效提振效果。陳思等（2017）研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資的進(jìn)入會(huì)通過督促擴(kuò)大研發(fā)團(tuán)隊(duì)、提供有效行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及派駐董事緊密聯(lián)系等渠道幫助企業(yè)提高創(chuàng)新能力，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資的創(chuàng)新帶動(dòng)作用。Bottazzi 和Da（2002）指出，風(fēng)險(xiǎn)投資因其市場(chǎng)敏銳度和風(fēng)險(xiǎn)包容度等特性，是以科技研發(fā)為核心驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新企業(yè)最合適的融資形式。

本文基于政府和民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資事件進(jìn)行對(duì)照分析，首先探討政府投資基金對(duì)比于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的創(chuàng)新促進(jìn)效果差異，然后關(guān)注到屬性所帶來的差異優(yōu)勢(shì)的時(shí)效性，最后通過改進(jìn)核心交互項(xiàng)設(shè)置方式和樣本匹配方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析以提升結(jié)論穩(wěn)健性。本文的研究能夠豐富政府投資基金在創(chuàng)新促進(jìn)效果相關(guān)領(lǐng)域的內(nèi)容，并為資本市場(chǎng)的戰(zhàn)略判斷和政府部門的政策制定提供相關(guān)的參考依據(jù)。

（三）研究假設(shè)

政府投資基金的投資行為是在股權(quán)投資市場(chǎng)上呈現(xiàn)政府力量的方式之一，能一定程度幫助調(diào)節(jié)市場(chǎng)失靈從而起到優(yōu)化資源配置的作用，可有效緩解由市場(chǎng)化資本的趨利避險(xiǎn)本性而導(dǎo)致的投資偏向問題，對(duì)早期企業(yè)和科技成果商業(yè)化難度較大等領(lǐng)域的發(fā)展帶來良好促進(jìn)作用。同時(shí)，政府投資基金還可借助政府渠道優(yōu)勢(shì)，具有降低信息獲取成本，減少由信息不對(duì)稱帶來的投資損失等可能優(yōu)勢(shì)。據(jù)此，本文提出以下兩個(gè)研究假設(shè)：

假設(shè)1：政府投資基金能夠推動(dòng)企業(yè)科技創(chuàng)新。

假設(shè)2：相較于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本，政府投資基金表現(xiàn)出更強(qiáng)的企業(yè)創(chuàng)新促進(jìn)效果。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取

本文以2008-2014 年作為投資事件觀測(cè)期，從清科私募通獲取政府投資基金以及民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本機(jī)構(gòu)的投資事件作為研究樣本。同時(shí)，選取企業(yè)獲得投資前的3 年和獲得投資后的4 年，即[-3,4]作為對(duì)應(yīng)每個(gè)獲投資企業(yè)的專利申請(qǐng)觀測(cè)期，以此為基礎(chǔ)來設(shè)計(jì)后續(xù)相關(guān)研究。

我國(guó)政府投資基金起步時(shí)間較晚，2008 年之前政府投資基金的成立數(shù)量及其相關(guān)投資活動(dòng)都相對(duì)較少。2008 年國(guó)家發(fā)改委等三部委聯(lián)合頒布《關(guān)于創(chuàng)業(yè)投資引導(dǎo)基金規(guī)范設(shè)立與運(yùn)作的指導(dǎo)意見》，這是對(duì)政府屬性基金的較早期概念界定和文件闡述，此后政府投資基金的相關(guān)投資活動(dòng)日益活躍，相關(guān)制度規(guī)范也逐步完善，我國(guó)政府投資基金進(jìn)入快速發(fā)展階段。因此本文的投資事件觀測(cè)期始于2008 年。由于本文將每個(gè)投資事件發(fā)生年份對(duì)應(yīng)的前3 年和后4 年作為該企業(yè)獲投資前和獲投資后專利申請(qǐng)情況的觀測(cè)期，考慮到專利數(shù)據(jù)可得性，因而本文的投資事件觀測(cè)期止于2014 年。

結(jié)合我國(guó)《專利法》關(guān)于實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利從申請(qǐng)到授權(quán)一般需要6-12 個(gè)月、發(fā)明專利從申請(qǐng)到授權(quán)需要2-3 年的相關(guān)規(guī)定，考慮到如果觀測(cè)期時(shí)間跨度過短會(huì)遺漏獲投企業(yè)的專利產(chǎn)出，而時(shí)間跨度過長(zhǎng)則會(huì)將與對(duì)應(yīng)投資年份關(guān)系不大的專利情況也納入其中，因而選取企業(yè)獲投資年份對(duì)應(yīng)的前3 年和后4 年，即[-3,4]，作為獲投資企業(yè)該次獲資金支持前后創(chuàng)新產(chǎn)出水平的觀測(cè)期。例如，若企業(yè)于2014 年獲得投資，則將2011-2013 年作為該企業(yè)獲投前創(chuàng)新產(chǎn)出水平的觀測(cè)期，將2015-2018 年作為該企業(yè)獲投資后創(chuàng)新產(chǎn)出水平的觀測(cè)期，以此觀察該企業(yè)獲得的該筆投資所能帶來的創(chuàng)新促進(jìn)效果。

（二）樣本匹配

為了更好地對(duì)比政府投資基金參投的企業(yè)相對(duì)于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本所投資企業(yè)的科創(chuàng)產(chǎn)出水平差異，本文對(duì)投資事件樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的分類，將政府投資基金參投的投資事件設(shè)置為實(shí)驗(yàn)組，將僅有民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本參與的投資事件設(shè)置為對(duì)照組。

為盡可能減少實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組樣本選擇偏差和內(nèi)生性問題的影響，本文以四個(gè)條件為本研究中的實(shí)驗(yàn)組選取對(duì)照組，四個(gè)條件具體為：①同一年份，即民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資事件形成的對(duì)照組需與政府投資基金參投的投資事件在同一年發(fā)生；②同一行業(yè)，即以獲投企業(yè)屬于同一個(gè)清科一級(jí)行業(yè)的原則為實(shí)驗(yàn)組選取相應(yīng)的對(duì)照組；③同一階段，即以獲投企業(yè)屬于同一投資階段為實(shí)驗(yàn)組選取相應(yīng)的對(duì)照組；④同一地區(qū)，即以獲投企業(yè)屬于同一省份為實(shí)驗(yàn)組選取相應(yīng)的對(duì)照組。通過上述四個(gè)條件進(jìn)行篩選匹配，得到的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組樣本具有同一時(shí)間、同一行業(yè)、同一階段和同一地區(qū)的特質(zhì)，使兩組樣本具有更強(qiáng)的可比性，研究中所呈現(xiàn)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平差異也更具說服力。

同時(shí)，本文對(duì)通過四個(gè)條件篩選匹配出來的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，以實(shí)驗(yàn)組為基準(zhǔn)，將符合四個(gè)條件的對(duì)照組樣本與對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)組歸為同一組，并以實(shí)驗(yàn)組的數(shù)量為基準(zhǔn)對(duì)所形成的組別進(jìn)行編號(hào)，最終通過剔除變量缺失值和按相關(guān)條件篩選，共匹配得到同時(shí)滿足四個(gè)條件的樣本分組190 組，共855 家獲投企業(yè)，6840 條有效投資觀測(cè)記錄。

（三）模型設(shè)定及變量說明

為研究政府投資基金的參與對(duì)獲投資企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響效果，本文運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型，通過設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的虛擬變量vcit與政府機(jī)構(gòu)屬性虛擬變量GOVi，進(jìn)而構(gòu)造交互項(xiàng)vcit×GOVi，關(guān)注交互項(xiàng)的系數(shù)從而解讀政府投資基金投資所能為企業(yè)帶來的創(chuàng)新產(chǎn)出影響效果。為實(shí)現(xiàn)上述研究目的，構(gòu)造實(shí)證模型如下所示：

其中專利申請(qǐng)量（patentit）是被解釋變量，以獲投企業(yè)當(dāng)年的專利申請(qǐng)量衡量企業(yè)在當(dāng)年的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。由于本文所使用的投資事件樣本大多是非上市企業(yè)，考慮到數(shù)據(jù)的可得性以及對(duì)企業(yè)在創(chuàng)新產(chǎn)出方面所做努力的直觀反饋，對(duì)比研發(fā)投入費(fèi)用或?qū)＠跈?quán)數(shù)量等指標(biāo)，本文最終選取獲投企業(yè)每年的專利申請(qǐng)數(shù)量作為被解釋變量衡量獲投企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。

表1 變量定義

解釋變量方面，本文創(chuàng)建虛擬變量vcit衡量風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入前的年份，vcit取值為0；風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入企業(yè)后的年份，vcit取值均為1。同時(shí)創(chuàng)建表現(xiàn)投資機(jī)構(gòu)屬性虛擬變量GOVi，對(duì)于政府投資基金參投企業(yè)，GOVi取值為1；僅民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資企業(yè)，該虛擬變量取值為0。然后構(gòu)建兩個(gè)虛擬變量的交互項(xiàng)vcit×GOVi，通過該交互項(xiàng)系數(shù)可反映得出，相較于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本，政府投資基金的進(jìn)入對(duì)獲投企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出所呈現(xiàn)的效果差異，這是本研究模型最為關(guān)注的變量系數(shù)。同時(shí)，通過這樣的設(shè)定，變量vcit前的系數(shù)就可以解釋為民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)。另外，模型中的year_pt表示專利申請(qǐng)年份虛擬變量，反映不同專利年份的時(shí)間因素作用。式中的αi為常數(shù)項(xiàng)，εit為殘差項(xiàng)。模型中controli表示一系列控制變量，具體為企業(yè)年齡（agei）、企業(yè)規(guī)模（sizei）、 投資階段（stagei）、獲投資企業(yè)所屬行業(yè)（industryi）以及企業(yè)所屬省級(jí)行政區(qū)（provincei）。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 列示了本研究中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。表中可知，855 家樣本企業(yè)在各自對(duì)應(yīng)的8 年創(chuàng)新產(chǎn)出效果研究期內(nèi)形成有效記錄6840 條，按四個(gè)條件匹配形成符合條件的分組190 組。這些樣本企業(yè)涉及13 個(gè)清科一級(jí)行業(yè)，分布在18 個(gè)不同省級(jí)行政區(qū)，并且覆蓋種子期、初創(chuàng)期、擴(kuò)張期以及成熟期的4 個(gè)投資階段。另外，從描述結(jié)果還可看出，樣本企業(yè)年平均專利申請(qǐng)量的數(shù)值為5.6，經(jīng)過箱線圖分析，發(fā)現(xiàn)不同企業(yè)的專利申請(qǐng)量差別較大，可能存在對(duì)結(jié)果具有較大影響的極端異常值，因此對(duì)樣本企業(yè)專利申請(qǐng)量進(jìn)行上下1%水平上的Winsorize 縮尾處理。在回歸前，對(duì)模型中涉及的相關(guān)連續(xù)型變量做對(duì)數(shù)化處理。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基本回歸結(jié)果

本文首先使用面板固定效應(yīng)模型分析政府投資基金和民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新促進(jìn)的影響差異。根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果，確定采用固定效應(yīng)模型作為主要分析方法，回歸結(jié)果見表3。同時(shí)，對(duì)未控制不隨時(shí)間變動(dòng)的非觀測(cè)效應(yīng)的OLS 估計(jì)結(jié)果也進(jìn)行匯報(bào)。

表3 基本回歸結(jié)果

在表3 第（2）列固定效應(yīng)回歸結(jié)果中，交互項(xiàng)vcit×GOVi對(duì)企業(yè)專利申請(qǐng)量的回歸系數(shù)為0.150，在5%的顯著性水平下顯著為正。同時(shí)，第（1）列最小二乘法該項(xiàng)回歸系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為正。上述估計(jì)結(jié)果表明，政府投資基金確實(shí)可以對(duì)獲投企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平起到有效促進(jìn)作用。同時(shí)，由交互項(xiàng)回歸系數(shù)表明政府投資基金相較于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本能夠起到更優(yōu)的創(chuàng)新產(chǎn)出促進(jìn)效果。因而，從整體而言，政府投資基金投資的創(chuàng)新促進(jìn)效果更優(yōu)于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的效果。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.負(fù)二項(xiàng)回歸分析

由于被解釋變量專利申請(qǐng)量屬于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，且可能存在過度分散問題，被解釋變量方差大于均值，因而進(jìn)一步換用負(fù)二項(xiàng)回歸作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)回歸結(jié)果如表3 中第（3）列所示，交互項(xiàng)vcit×GOVi系數(shù)為0.116，在5%顯著性水平下顯著為正，該結(jié)果支持了政府投資基金所投資企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)效果要優(yōu)于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本所能產(chǎn)生效果的結(jié)論。

2.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

本文還進(jìn)行了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，以起到內(nèi)生性檢驗(yàn)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)的作用。檢驗(yàn)結(jié)果如圖1 中所示，投資進(jìn)入前的1 年、2 年以及投資進(jìn)入當(dāng)期，所設(shè)置變量的回歸系數(shù)均不顯著，表明投資進(jìn)入前以及投資進(jìn)入當(dāng)期，政府投資基金投資與民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資的企業(yè)在專利數(shù)量趨勢(shì)沒有顯著差異，符合平行趨勢(shì)假設(shè)，將獲得政府和民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資的企業(yè)分為兩組進(jìn)行對(duì)比的研究設(shè)置具有合理性。

圖1 平行趨勢(shì)圖示

對(duì)平行趨勢(shì)圖在投資進(jìn)入后的圖形進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，投資進(jìn)入后第1 年、第2 年以及第3年，政府投資基金的投資對(duì)企業(yè)專利量變化有顯著提升作用，且回歸系數(shù)逐年遞增，但在第4 年回歸系數(shù)值回落且估計(jì)結(jié)果不顯著。該結(jié)果表明，政府投資基金的投資進(jìn)入確實(shí)為企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出帶來了正向促進(jìn)作用，盡管在投資進(jìn)入當(dāng)期不會(huì)有明顯效果，但在投資進(jìn)入后三年內(nèi)投資對(duì)企業(yè)專利產(chǎn)出的促進(jìn)效果會(huì)逐步顯現(xiàn)，并且在第3 年達(dá)到最大促進(jìn)效果。但政府投資的效應(yīng)存續(xù)期大概只能維持三年，到投資進(jìn)入后的第4 年，回歸系數(shù)不再顯著，該次政府投資所能產(chǎn)生的創(chuàng)新促進(jìn)效果則基本釋放完畢，源于政府投資的屬性優(yōu)勢(shì)不再存續(xù)。由此得到的啟示是，投后的“第三年”是效果釋放和優(yōu)勢(shì)延續(xù)的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)。一方面，應(yīng)注重預(yù)留投資效果釋放時(shí)間，投資效果釋放期一般為3 年，并在第3 年達(dá)到最大促進(jìn)效果。另一方面，為使創(chuàng)新促進(jìn)的優(yōu)勢(shì)效果得以延續(xù)，應(yīng)在前次投資進(jìn)入后的第3 年末開始部署后續(xù)投資的跟進(jìn)計(jì)劃。

3.基于連續(xù)型交互項(xiàng)的回歸分析

前文研究中所構(gòu)造的交互項(xiàng)vcit×GOVi雖能同時(shí)考慮投資進(jìn)入狀態(tài)與投資屬性的兩方面影響，但對(duì)于投資進(jìn)入狀態(tài)的影響刻畫只有“已投資”和“未投資”兩種模式。在該含義設(shè)定下，投資進(jìn)入前取值為0，投資進(jìn)入后均取值為1，即認(rèn)為投資進(jìn)入后，不同投資金額的投資對(duì)應(yīng)于不同規(guī)模的獲投資企業(yè)而言會(huì)產(chǎn)生相同的后續(xù)影響力。為了對(duì)此不足進(jìn)行改進(jìn)，本文定義變量vc_ri=invi/sizei，即每項(xiàng)投資事件中企業(yè)所獲投資金額與企業(yè)注冊(cè)資本之比，相關(guān)變量說明如表4 所示，比值通過單位注冊(cè)資本量所對(duì)應(yīng)的獲投資金額反映該投資對(duì)企業(yè)整體的影響力。相較于虛擬變量vcit，連續(xù)變量vc_ri既能對(duì)投資是否進(jìn)入的兩種狀態(tài)進(jìn)行刻畫，又能發(fā)揮連續(xù)型變量的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步反映不同企業(yè)所獲得投資與其規(guī)模資本量的關(guān)系，對(duì)關(guān)于投資進(jìn)入對(duì)每個(gè)樣本企業(yè)的影響力進(jìn)行更細(xì)致刻畫。為減少極端異常值對(duì)結(jié)果的干擾，同樣對(duì)該變量數(shù)值進(jìn)行上下1%水平上的Winsorize 縮尾處理。進(jìn)而，以此連續(xù)型變量和前述的投資基金屬性虛擬變量為要件構(gòu)造交互項(xiàng)vc_ri×GOVi，替換先前定義的交互項(xiàng)作為核心解釋變量，以原數(shù)據(jù)樣本為基礎(chǔ)重新進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果如表5 第（1）至第（3）列所示，系數(shù)估計(jì)結(jié)果同樣支持了政府投資基金的投資對(duì)獲投企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平具有促進(jìn)作用的結(jié)論。

表4 新舊交互項(xiàng)變量說明

表5 穩(wěn)健性回歸結(jié)果

（0.237） stage4 -0.0209（0.0350）Constant -0.694***（0.214）stage4 0.0506（0.0796）-1.014***（0.622） Constant -0.0341（0.0459）R-squared 0.199 0.185 R-squared 0.207 0.197 Number of id 818 818 Number of id 2244-0.726*（0.387）0.899

4.傾向得分匹配分析

采用最鄰近匹配法，選取agei、sizei、stagei、industryi、provincei五個(gè)協(xié)變量并獲取傾向得分值，對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的樣本企業(yè)進(jìn)行一對(duì)一匹配。對(duì)比匹配前與匹配后兩組樣本傾向得分值的核密度圖可知，匹配前實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在傾向值概率分布存在明顯差異，匹配后兩組樣本的共同支撐區(qū)域有了明顯提高。說明傾向得分匹配較好地修正了兩組樣本間的得分偏差，匹配效果相對(duì)良好。

基于傾向得分匹配處理結(jié)果，結(jié)合原構(gòu)造模型進(jìn)行回歸分析，以檢驗(yàn)前述關(guān)于政府投資基金對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新促進(jìn)結(jié)論的穩(wěn)健性?；貧w結(jié)果如表5 第（4）、（5）列所示?；貧w結(jié)果依舊支持前述關(guān)于政府投資基金對(duì)企業(yè)投資的創(chuàng)新促進(jìn)效果優(yōu)于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的結(jié)論，說明前述研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

（四）異質(zhì)性分析

從投資進(jìn)入時(shí)間、行業(yè)、地區(qū)以及投資階段的4 個(gè)方面，分析樣本企業(yè)異質(zhì)性對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出推動(dòng)效果的影響。在模型（1）的基礎(chǔ)上分別加入體現(xiàn)時(shí)間、階段、行業(yè)和地區(qū)4 個(gè)方面的異質(zhì)性變量，構(gòu)建出如下模型（2）至（5），分析異質(zhì)性因素對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響：

其中：模型（2）通過將投資進(jìn)入后第3 年和第4 年設(shè)定為投資進(jìn)入后期，表示為t1，將投資進(jìn)入的第1、2 年和投資進(jìn)入前歸為另一組，設(shè)定為投資進(jìn)入前期，表示為t0，用以區(qū)分研究投資進(jìn)入相對(duì)時(shí)間長(zhǎng)短對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出效果的差異化影響；模型（3）中將四類投資階段分為兩類，種子期和初創(chuàng)期歸為早期、擴(kuò)張期和成熟期歸為后期，并設(shè)置階段虛擬變量以研究階段異質(zhì)性影響下投資帶來的創(chuàng)新產(chǎn)出差異影響；模型（4）通過將樣本企業(yè)所涉及的13 類清科一級(jí)行業(yè)劃分為第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)兩類，并設(shè)置產(chǎn)業(yè)虛擬變量以研究產(chǎn)業(yè)特征對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出效果的影響；模型（5）中通過將省份劃分為沿海和內(nèi)陸兩類，并將沿海省份以p1表示，內(nèi)陸省份以p0表示，用以研究地區(qū)異質(zhì)性對(duì)投資帶來的創(chuàng)新產(chǎn)出影響。模型中各異質(zhì)性變量的具體定義見表6。

表6 異質(zhì)性變量定義

企業(yè)發(fā)展早期，包括種子期、初創(chuàng)期，用s0表示；企業(yè)發(fā)展后期，包括擴(kuò)張期、成熟期，用s1表示Gs0、Ps0 虛擬變量，分別表示政府、民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資的發(fā)展早期企業(yè)Gs1、Ps1 虛擬變量，分別表示政府、民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資的發(fā)展后期企業(yè)s0、s1階段企業(yè)歸屬于第二產(chǎn)業(yè)，用i1表示；企業(yè)歸屬于第三產(chǎn)業(yè)，用i2表示Gi1、Pi1 虛擬變量，分別表示政府、民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)Gi2、Pi2 虛擬變量，分別表示政府、民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)i1、i2行業(yè)企業(yè)注冊(cè)地為內(nèi)陸省份，用p0表示；企業(yè)注冊(cè)地為沿海省份，用p1表示Gp0、Pp0 虛擬變量，分別表示政府、民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資內(nèi)陸省份企業(yè)Gp1、Pp1 虛擬變量，分別表示政府、民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資沿海省份企業(yè)p0、p1地區(qū)

模型（2）至（5）的回歸結(jié)果如表7 所示。第（1）列的時(shí)間異質(zhì)性結(jié)果所示，除民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資后期變量Pt1外，其余三項(xiàng)的回歸系數(shù)均在1%或5%顯著性水平下顯著為正。變量Gt0回歸系數(shù)略大于變量Gt1回歸系數(shù)，表明政府投資基金的相關(guān)投資效果隨時(shí)間推移而逐漸消減，投資后期的創(chuàng)新促進(jìn)效果不及投資前期效果明顯，該估計(jì)結(jié)果一定程度上與前述動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)中的研究結(jié)論相呼應(yīng)。變量Gt0回歸系數(shù)也大于變量Pt0回歸系數(shù)，表明同為投資進(jìn)入企業(yè)的前期，政府投資基金所能產(chǎn)生的創(chuàng)新產(chǎn)出促進(jìn)效果要明顯大于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的創(chuàng)新推動(dòng)效果，支持前述研究結(jié)論。

表7 異質(zhì)性回歸結(jié)果

第（2）、（3）和（4）列分別列示了樣本企業(yè)的投資階段、行業(yè)和地區(qū)異質(zhì)性對(duì)投資的創(chuàng)新產(chǎn)出促進(jìn)效用的影響作用。在投資階段異質(zhì)性分析中，政府基金投資對(duì)企業(yè)專利產(chǎn)出回歸系數(shù)均大于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本下的對(duì)應(yīng)值，投資于后期對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)均大于投資于前期的回歸系數(shù)，且估計(jì)結(jié)果顯著為正。上述回歸結(jié)果支持了政府投資基金的投資創(chuàng)業(yè)促進(jìn)效果優(yōu)于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的結(jié)論，且投資階段偏于擴(kuò)張期和成熟期的相對(duì)后期進(jìn)入對(duì)企業(yè)專利產(chǎn)出的促進(jìn)效果更佳。對(duì)于行業(yè)異質(zhì)性的分析，除民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本投資于第三產(chǎn)業(yè)的分類項(xiàng)系數(shù)估計(jì)結(jié)果不顯著外，其余三項(xiàng)系數(shù)估計(jì)結(jié)果均顯著為正。結(jié)果顯示，盡管政府投資基金的投資在第二產(chǎn)業(yè)的投資上也具有創(chuàng)新促進(jìn)效果，但效果要略微遜色于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的表現(xiàn)。關(guān)于地區(qū)異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果再次肯定了政府投資基金在創(chuàng)新產(chǎn)出帶動(dòng)方面更具優(yōu)勢(shì)的結(jié)論，同時(shí)也看到政府投資的沿海省份企業(yè)獲得相對(duì)較好的專利產(chǎn)出提高效果。

五、結(jié)論與建議

本文基于2008-2014 年政府投資基金參投企業(yè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究設(shè)計(jì)，探討政府投資基金的投資相較于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的投資對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新促進(jìn)的凈效應(yīng)。研究結(jié)果表明：第一，相較于民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)資本的投資，政府投資基金的投資對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有更好的促進(jìn)效果；第二，政府投資基金進(jìn)入后的第3 年為創(chuàng)新促進(jìn)效果得以相對(duì)充分發(fā)揮與投資效果逐步衰減的關(guān)鍵時(shí)間分界點(diǎn)；第三，對(duì)于政府投資基金的創(chuàng)新促進(jìn)效果，投資于后期企業(yè)優(yōu)于投資于前期企業(yè)，投資于第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)優(yōu)于投資于第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)，投資于沿海省份企業(yè)優(yōu)于投資于內(nèi)陸省份企業(yè)。

結(jié)合上述研究結(jié)果，提出相關(guān)政策建議：第一，有關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)政府投資基金投資優(yōu)勢(shì)效果的認(rèn)識(shí)，積極運(yùn)用政府投資基金在激勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新、資助技術(shù)成果轉(zhuǎn)化等方面發(fā)揮應(yīng)有的促進(jìn)作用；第二，為充分發(fā)揮并有效維持相關(guān)投資促進(jìn)效果，基金管理人應(yīng)綜合關(guān)注政府投資基金的優(yōu)勢(shì)保障期和時(shí)效性，注意把握投資進(jìn)入后第三年的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，合理做好投資規(guī)劃；第三，地方政府相關(guān)部門應(yīng)積極調(diào)查、梳理本地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)特質(zhì)以及發(fā)展的現(xiàn)狀和困難，有針對(duì)性地完善當(dāng)?shù)卣顿Y基金的頂層機(jī)制設(shè)計(jì)，以穩(wěn)健的政策引導(dǎo)、合理的投資指向以及妥善的風(fēng)險(xiǎn)管控措施助推企業(yè)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。