政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及溢出效應(yīng)的影響分析

成程 李惟韜 陽世輝

摘 要：依據(jù)中國282個(gè)城市2006-2018年政府引導(dǎo)基金、風(fēng)險(xiǎn)投資、發(fā)明專利以及城市經(jīng)濟(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，運(yùn)用空間杜賓模型（SDM），實(shí)證檢驗(yàn)政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)以及創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。結(jié)果表明：政府引導(dǎo)基金可以顯著促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資以及創(chuàng)新活動(dòng)的發(fā)展;但周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金的成立與增加會(huì)對本地經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)產(chǎn)生擠出效應(yīng);周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金負(fù)向的間接效應(yīng)削弱了本地政府引導(dǎo)基金正向的直接效應(yīng)，造成政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)總效應(yīng)的顯著性下降。結(jié)論對平衡地區(qū)間政府引導(dǎo)基金的競爭關(guān)系，加強(qiáng)國家對政府引導(dǎo)基金的監(jiān)管與協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

關(guān)鍵詞： 政府引導(dǎo)基金;風(fēng)險(xiǎn)投資;空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型;空間溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F812.0?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A??? 文章編號(hào)：1003-7217（2021）05-0018-08

一、引 言

政府引導(dǎo)基金（Government Guidance Funds）又稱創(chuàng)業(yè)引導(dǎo)基金，是指由政府出資設(shè)立，通過股權(quán)或債權(quán)等方式吸引各類社會(huì)資本參與的政策性基金。政府引導(dǎo)基金按照市場化方式管理運(yùn)營，旨在重點(diǎn)扶持特定行業(yè)和特定地區(qū)，引導(dǎo)社會(huì)資金進(jìn)入創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域 [1]。2002年1月，中關(guān)村管委會(huì)出資設(shè)立的“中關(guān)村創(chuàng)業(yè)投資引導(dǎo)資金”，是我國第一只由政府出資設(shè)立的具有“引導(dǎo)”名義的創(chuàng)業(yè)投資引導(dǎo)基金。此后，各級(jí)地方政府紛紛開始設(shè)立本地的創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)和引導(dǎo)基金，引導(dǎo)基金開始進(jìn)入快速發(fā)展的時(shí)期。根據(jù)清科私募通所公布的數(shù)據(jù)（見圖1）顯示，2018年全國各地政府新成立的政府基金機(jī)構(gòu)總數(shù)為210家，管理基金總額為13639.8億元[2]。政府引導(dǎo)基金成為推動(dòng)我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)發(fā)展不可忽視的重要力量。

政府引導(dǎo)基金作為一種特殊的創(chuàng)業(yè)投資形式，國內(nèi)學(xué)者對政府引導(dǎo)基金的研究主要集中于三個(gè)方面：第一，介紹國外政府引導(dǎo)基金的發(fā)展模式，如方蘇（2006）、陳士俊和柏高原（2010）、龐躍華和曾令華（2011）、海瀲滟（2011）、李洪江和鮑曉燕（2012）、李毅輝（2013）、秦子生和舒穎（2014）、黃曼遠(yuǎn)等人（2015）、謝成鎖（2016）等[3-11]。他們對美國小企業(yè)投資計(jì)劃（SBIC）、澳大利亞創(chuàng)新投資基金（IIF）、歐洲投資基金（EIF）、以色列Yozma 計(jì)劃等政府引導(dǎo)基金運(yùn)作模式進(jìn)行了探討和比較分析，揭示了國外經(jīng)驗(yàn)對于發(fā)展中國家政府引導(dǎo)基金的啟示。第二，總結(jié)國內(nèi)政府引導(dǎo)基金的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。以李萬壽（2005）、黃俊華和俞欣玨（2009）、陳敏靈（2010）、何云月（2010）、王婷鈺（2012）、肖艷和張書銓（2013）等為代表的學(xué)者分別對深圳、溫州、上海、浙江、內(nèi)蒙古等各地方政府建立的引導(dǎo)基金進(jìn)行了調(diào)查研究和案例分析，從創(chuàng)新激勵(lì)、政府融資、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等多個(gè)角度提出建設(shè)符合地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)政府引導(dǎo)基金的政策建議[12-17]。第三，實(shí)證考察政府引導(dǎo)基金的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，這類研究主要通過建立實(shí)證模型檢驗(yàn)我國的政府引導(dǎo)基金的引導(dǎo)效應(yīng)和績效，代表性的研究有楊大凱和李丹丹（2012），他們基于1997—2009年省際面板數(shù)據(jù)對引導(dǎo)基金政策和私募股權(quán)投資的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究[18];楊敏利等人（2014）通過聯(lián)立方程模型對2000-2011年我國政府引導(dǎo)基金對省際創(chuàng)投資本規(guī)模影響進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)[19];楊敏利等人（2015）通過傾向值倍差法（PSM-DID）采

用城市級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了政府引導(dǎo)基金對社會(huì)資金的引導(dǎo)作用[20];施國平等人（2016）通過雙重差分模型（DID）基于1997-2009年省級(jí)面板數(shù)據(jù)從創(chuàng)投機(jī)構(gòu)層面評估了政府引導(dǎo)基金對創(chuàng)投資本投向的引導(dǎo)作用[21];董建衛(wèi)等（2018）使用負(fù)二項(xiàng)分布模型，得到了政府引導(dǎo)基金本地投資對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用優(yōu)于私人創(chuàng)投基金的結(jié)論[22]。雖然這些文獻(xiàn)證實(shí)了政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)具有正向影響，但這些研究大多數(shù)是基于宏觀層面的理論分析或基于省級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，對不同地區(qū)之間的政府在發(fā)展引導(dǎo)基金過程之中的競爭行為并沒有進(jìn)行充分的論證與探討。

因此，為深入分析政府引導(dǎo)基金對當(dāng)?shù)睾椭苓叺貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異化影響，本文運(yùn)用空間計(jì)量的方法首次實(shí)證分析了政府引導(dǎo)基金對我國282個(gè)城市經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出的影響及其空間溢出效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明：第一，本地政府引導(dǎo)基金可以顯著促進(jìn)本地的經(jīng)濟(jì)增長水平和經(jīng)濟(jì)增長速度的提高，但是周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金會(huì)對本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平產(chǎn)生擠出效應(yīng);第二，本地政府引導(dǎo)基金較好地支持了本地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的發(fā)展，但是周邊地區(qū)新成立的政府引導(dǎo)基金會(huì)對本地的風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)產(chǎn)生競爭效應(yīng);第三，本地政府引導(dǎo)基金可以顯著促進(jìn)本地發(fā)明專利的產(chǎn)生與增長，周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金對本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的擠出效應(yīng)并不顯著。最后，周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金負(fù)向的間接效應(yīng)削弱了本地區(qū)政府引導(dǎo)基金正向的直接效應(yīng)，造成了政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)總效應(yīng)的不顯著。

二、數(shù)據(jù)來源與實(shí)證模型

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用了282個(gè)地級(jí)市2006—2018年的面板數(shù)據(jù)集。風(fēng)險(xiǎn)投資和政府引導(dǎo)基金的數(shù)據(jù)來自清科集團(tuán)數(shù)據(jù)庫。清科私募通詳細(xì)地收集了中國境內(nèi)各風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)以及政府引導(dǎo)基金所投企業(yè)、投資機(jī)構(gòu)、投資金額、投資地點(diǎn)、投資輪次、投資行業(yè)等各個(gè)方面的信息。本文按照清科私募通數(shù)據(jù)庫公布的風(fēng)險(xiǎn)投資所投地點(diǎn)所屬地級(jí)市的名稱，計(jì)算了2006—2018年間中國282個(gè)地級(jí)市風(fēng)險(xiǎn)投資的投資事件數(shù)、投資金額、以及風(fēng)險(xiǎn)投資支持下新成立企業(yè)數(shù)作為本文衡量風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的因變量。專利數(shù)據(jù)來自中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局（SIPO）運(yùn)營的專利檢索分析系統(tǒng)（PSAS）。其余的城市經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，來自國家統(tǒng)計(jì)局公布的《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。根據(jù)研究需要，本文對連續(xù)型變量的上下1%分位進(jìn)行縮尾處理。

（二）模型設(shè)定

由于空間杜賓模型（SDM）可以處理空間自相關(guān)性和不均衡性，避免空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）對誤差項(xiàng)和因變量空間依賴的忽略，且可以使用馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法，降低對樣本量的要求（楊子榮和代軍勛，2015;丁瑋蓉和吳俊培，2020）[23，24]。因此，本文通過參考王賢彬和黃亮雄（2019）[25]、趙永輝等（2019）[26]、丁瑋蓉和吳俊培（2020）[24]等人的實(shí)證模型，構(gòu)建了空間杜賓模型，以檢驗(yàn)政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)、創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考察本地區(qū)的政府引導(dǎo)基金活動(dòng)是否會(huì)對周邊地區(qū)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。具體的模型設(shè)置如下：

y=ρWy+αφ.n+Xβ+WXγ+ε（1）

其中，y表示本地城市i在第t年的經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資、創(chuàng)新產(chǎn)出的發(fā)展情況;Wy是被解釋變量y的空間滯后項(xiàng)，表示相鄰城市j對應(yīng)被解釋變量的情況;W是空間權(quán)重矩陣，考慮到全國地級(jí)市面積差異大，本文以是否相鄰的二進(jìn)制空間權(quán)重矩陣來表示;ρ顯著為正說明本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出對相鄰城市產(chǎn)生正向的外溢效應(yīng)，在政策含義上為本地的經(jīng)濟(jì)增長，風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出對周邊地區(qū)的相關(guān)變量可以產(chǎn)生正向互補(bǔ)效果;ρ顯著為負(fù)說明本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出對相鄰城市產(chǎn)生負(fù)向的外溢效應(yīng)，在政策含義上為本地的經(jīng)濟(jì)增長，風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出對周邊地區(qū)的相關(guān)變量會(huì)造成負(fù)向的擠出效應(yīng)。X是本城市的各種經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征控制變量。WX是空間滯后下相鄰城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征的控制變量，以反映相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征對本地區(qū)相關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展活動(dòng)的影響。ε～N（0，σ2I.n）為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，且與X.it不相關(guān)，具體模型如下：

y.it=αφ.i，t+ρWy.i，t+β.1ln GGF.i，t+

β.2ln PBExp.i，t+β.3HighEDU.i，t+

β.4Openratio.i，t+β.5AGRrate.i，t+

β.6UNEMP.i，t+β.7POPGrate.i，t+

β.8ln Road.i，t+γ.1Wln GGF.i，t+

γ.2Wln PBEXP.i，t+γ.3WHighEDU.i，t+

γ.4WOpenratio.i，t+γ.5WAGRshare.i，t+

γ.6WUNEMP.i，t+γ.7WPOPGrate.i，t+

γ.8Wln Road.i，t+π.i+σ.t+ε.i，t（2）

其中，因變量y.i，t從經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)和創(chuàng)新產(chǎn)出三個(gè)維度來分析政府引導(dǎo)基金的影響。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展維度中，本文采用了地區(qū)生產(chǎn)總值（ln GDP.i，t）與地區(qū)生產(chǎn)總值增長率（GDPrate.i，t）兩個(gè)指標(biāo)衡量。在風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)維度中，本文采用了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資總金額（ln VCAMT.i，t），風(fēng)險(xiǎn)投資事件的數(shù)量（ln VCEVT.i，t）以及風(fēng)險(xiǎn)投資支持下新成立的公司數(shù)量（ln VCNEW.i，t）三個(gè)指標(biāo)，分別衡量風(fēng)險(xiǎn)投資的強(qiáng)度（或規(guī)模），風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的次數(shù)，以及風(fēng)險(xiǎn)投資對創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的支持效果。在創(chuàng)新產(chǎn)出維度中，本文參考Crescenzi和Rodriguez-Pose（2012）[27]和程葉青等（2015）[28]等人的研究，采用發(fā)明專利授權(quán)量（ln IVgrant.i，t）與實(shí)用新型專利授權(quán)量（ln UTgrant.i，t）作為創(chuàng)新活動(dòng)的衡量指標(biāo)。

在自變量中，由于大部分政府引導(dǎo)基金并未公布存續(xù)年限，本文對每個(gè)城市近三年新成立的政府引導(dǎo)基金數(shù)量（ln GGFNUM.i，t）和金額（ln GGFAMT.i，t）進(jìn)行了求和加總，以衡量地區(qū)政府引導(dǎo)基金的活動(dòng)水平。除此之外，本文還選取地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出（ln PBExp.i，t）、高等學(xué)校人數(shù)占城市總?cè)丝诒壤℉ighEDU.i，t）、實(shí)際使用外資占地區(qū)生產(chǎn)總值比例（Openratio.i，t）、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例（AGRshare.i，t）、城鎮(zhèn)失業(yè)登記人數(shù)占城市總?cè)丝诒壤║NEMP.i，t）、人口自然增長率（POPGrate.i，t）、人均鋪裝道路面積（ln Road.i，t）等指標(biāo)，分別對地方財(cái)政支出水平、人力資源水平、對外開放程度、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)景氣程度、地方人口增長和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平進(jìn)行控制。π.i和σ.t分別是代表城市固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的虛擬變量，ε.i，t表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。本文在回歸的過程中對標(biāo)準(zhǔn)誤均按照城市層面進(jìn)行了Cluster調(diào)整。表1對本文所選取的變量進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

三 、政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)生產(chǎn)總值自然對數(shù)（ln GDP.i，t）的均值為15.93，標(biāo)準(zhǔn)差為1.177;地區(qū)生產(chǎn)總值增長率（GDPrate.i，t）的均值為11%，標(biāo)準(zhǔn)差為4.527，反映出我國不同地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)增長速度之間的差距較大。近三年政府引導(dǎo)基金總金額（ln GGFAMT.i，t）的自然對數(shù)最小值為0，最大值為11.81，標(biāo)準(zhǔn)差為3.414，反映出不同城市之間政府引導(dǎo)基金的發(fā)展水平有較大差距。近三年政府引導(dǎo)基金總金額（ln GGFAMT.i，t）和總個(gè)數(shù)（ln GGFNUM.i，t）對數(shù)的均值分別為1.818和0.376，說明整體而言，政府引導(dǎo)基金的平均發(fā)展水平依然不高，政府引導(dǎo)基金對地方經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)、以及創(chuàng)新產(chǎn)出的影響仍有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

（二）政府引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響

表3報(bào)告了政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長影響的回歸結(jié)果。在對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量以及城市與年份的固定效應(yīng)進(jìn)行控制后，近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（ln GGFNUM.i，t）和金額（ln GGFAMT.i，t）與當(dāng)?shù)貒裆a(chǎn)總值（ln GDP.i，t）以及經(jīng)濟(jì)增長率（GDPrate.i，t）正相關(guān)，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明政府引導(dǎo)基金的設(shè)立與發(fā)展確實(shí)可以顯著提高當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長水平與經(jīng)濟(jì)增長速度。經(jīng)濟(jì)增長空間滯后項(xiàng)的系數(shù)均不顯著，說明本地的經(jīng)濟(jì)增長水平和經(jīng)濟(jì)增長速度對周邊地區(qū)影響均沒有達(dá)到顯著水平。但是，值得注意的是，周邊地區(qū)近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（W×ln GGFNUM.j.，.t）對本地經(jīng)濟(jì)增長水平（ln GDP.i，t）的系數(shù)顯著為負(fù)，且達(dá)到了5%的顯著水平，反映出周邊城市新成立的政府引導(dǎo)基金對本市的經(jīng)濟(jì)增長確實(shí)會(huì)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。這可能是因?yàn)榈胤秸峁┎糠謫?dòng)資金，吸收銀行、證券公司、個(gè)人、企業(yè)或社會(huì)機(jī)構(gòu)的閑置資金為地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)事業(yè)的發(fā)展提供資金支持是政府引導(dǎo)基金的設(shè)立初衷。隨著越來越多的地方政府開始設(shè)立引導(dǎo)基金，不可避免地對當(dāng)?shù)嘏c周邊地區(qū)的社會(huì)資金開展?fàn)帄Z，如何協(xié)調(diào)不同地區(qū)之間引導(dǎo)基金的競爭關(guān)系，突破區(qū)域內(nèi)資金資源的限制，是未來影響我國政府引導(dǎo)基金和諧有序健康發(fā)展的重要命題。

（三）政府引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)對地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的影響

表4反映了政府引導(dǎo)基金的設(shè)立對地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的影響。近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（ln GGFNUM.i，t）和金額（ln GGFAMT.i，t）與當(dāng)?shù)仫L(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的投資金額（ln VCAMT.i，t）、投資事件數(shù)（ln VCEVT.i，t）、以及風(fēng)投支持下新成立的企業(yè)數(shù)（ln VCNEW.i，t）均為正相關(guān)關(guān)系，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明本地區(qū)政府引導(dǎo)基金的設(shè)立確實(shí)可以為當(dāng)?shù)仫L(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的發(fā)展帶來顯著的促進(jìn)效果。三個(gè)反映風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)活躍程度空間滯后項(xiàng)的系數(shù)均不顯著，說明本地的風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)對周邊地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的影響均沒有達(dá)到顯著水平。

但是，周邊地區(qū)近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（W×ln GGFNUM.j.，.t）對本地風(fēng)險(xiǎn)投資金額（W×ln VCAMT.i，t）和投資事件數(shù)（W×ln VCEVT.j.，t）的系數(shù)均為負(fù)，且分別達(dá)到了5%和10%的顯著水平，反映出周邊城市新成立的政府引導(dǎo)基金對本市的風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)會(huì)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。與其他的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相比，創(chuàng)業(yè)者對于創(chuàng)業(yè)地點(diǎn)的選擇比較靈活，投資所在地的資金是否充沛是決定創(chuàng)業(yè)者開展創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的重要決策之一。由于許多政府引導(dǎo)基金都明確規(guī)定了所籌資金主要投資于本地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)投資與創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，這就導(dǎo)致了政府引導(dǎo)基金對風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)產(chǎn)生了更強(qiáng)的擠出效應(yīng)，需要引起國家有關(guān)部門的重視。

（四）政府引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)對地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

表5反映了政府引導(dǎo)基金的設(shè)立對地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的影響。在控制了一系列地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)變量，以及時(shí)間效應(yīng)和固定效應(yīng)之后，近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（ln GGFNUM.i，t）和金額（ln GGFAMT.i，t）可以顯著增加當(dāng)?shù)氐男略霭l(fā)明專利（ln IVpatent.i，t），且顯著水平為1%，說明政府引導(dǎo)基金的設(shè)立和投資確實(shí)可以對當(dāng)?shù)氐目蒲袆?chuàng)新產(chǎn)生重要支持促進(jìn)效果，顯著提高當(dāng)?shù)氐目蒲袆?chuàng)新水平。

但是，近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（ln GGFNUM.i，t）和金額（ln GGFAMT.i，t）對當(dāng)?shù)貙?shí)用新型專利（ln UTpatent.i，t）的影響并不顯著，這可能是因?yàn)檎龑?dǎo)基金的主要目的是支持促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，與實(shí)用新型專利相比，發(fā)明專利具有更高的新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性，更容易獲得政府引導(dǎo)基金的支持。在表5中，發(fā)明專利（ln IVpatent.i，t）和實(shí)用新型專利（ln UTpatent.i，t）空間滯后項(xiàng)的影響系數(shù)并不顯著，這說明在地級(jí)市層面的空間溢出效應(yīng)分析中，創(chuàng)新活動(dòng)的空間外溢效果并不顯著。除此之外，周邊地區(qū)近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（W×ln GGFNUM.j.，.t）和金額（W×ln GGFAMT.j.，.t）對本地新增發(fā)明專利（ln IVpatent.i，t）和實(shí)用新型專利（ln UTpatent.i，t）的影響也并不顯著。這說明了，與經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)相比，政府引導(dǎo)基金成立與發(fā)展還沒有形成明顯的空間溢出效應(yīng)。

（五）政府引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)

本文通過參考LeSage和Pace（2010）的方法，將上文解釋變量的系數(shù)分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)[29]。表6顯示了基于時(shí)間空間雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型下，對風(fēng)險(xiǎn)投資影響因素的空間效應(yīng)進(jìn)行偏微分分解的結(jié)果。政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（ln GGFNUM.i，t）對經(jīng)濟(jì)增長（ln GDP.i，t）、風(fēng)險(xiǎn)投資金額（ln VCAMT.i，t）、以及新增發(fā)明專利（ln IVpatent.i，t）直接效應(yīng)的影響系數(shù)分別為0.077、0.492和0.116，均在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)，說明政府引導(dǎo)基金的建設(shè)和發(fā)展確實(shí)可以極大地促進(jìn)本地的經(jīng)濟(jì)增長，風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)和新技術(shù)的研發(fā)。但是近三年政府引導(dǎo)基金成立的數(shù)量（ln GGFNUM.i，t）對經(jīng)濟(jì)增長（ln GDP.i，t）和風(fēng)險(xiǎn)投資金額（ln VCAMT.i，t）間接效應(yīng)的影響系數(shù)分別為-0.047和-0.315，且在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)，說明隨著周邊城市政府引導(dǎo)基金資金規(guī)模的擴(kuò)大，對本城市的經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)產(chǎn)生了負(fù)向的溢出效應(yīng)。這種負(fù)向的間接效應(yīng)削弱了本市政府引導(dǎo)基金的正向直接效應(yīng)，最終造成了經(jīng)濟(jì)增長（ln GDP.i，t）和風(fēng)險(xiǎn)投資金額（ln VCAMT.i，t）總效應(yīng)的不顯著。這說明我國不同城市之間爭相設(shè)立政府引導(dǎo)基金的競爭行為比較激烈，嚴(yán)重制約了政府引導(dǎo)基金積極作用的發(fā)揮，使政府引導(dǎo)基金對經(jīng)濟(jì)增長與風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的推動(dòng)促進(jìn)效果大打折扣。

四、結(jié)論及政策建議

本文通過將中國282個(gè)城市2006—2018年政府引導(dǎo)基金、風(fēng)險(xiǎn)投資、發(fā)明專利以及城市經(jīng)濟(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，運(yùn)用空間杜賓模型（SDM），實(shí)證檢驗(yàn)了政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長、風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)以及創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。實(shí)證分析結(jié)果表明：第一，本地政府引導(dǎo)基金可以顯著促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長水平和經(jīng)濟(jì)增長速度的提高，但是周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金的成立和發(fā)展會(huì)對本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平產(chǎn)生擠出效應(yīng);第二，本地政府引導(dǎo)基金可以顯著提高本地風(fēng)險(xiǎn)投資金額、投資次數(shù)以及促進(jìn)新企業(yè)的成立，但是周邊地區(qū)新成立的政府引導(dǎo)基金也會(huì)對本地的風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)產(chǎn)生負(fù)向的影響，形成政府引導(dǎo)基金對風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的競爭局面;第三，本地政府引導(dǎo)基金可以顯著促進(jìn)本地發(fā)明專利的產(chǎn)生與增長，與經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)相比，周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金對本地創(chuàng)新產(chǎn)出沒有顯著的擠出效果。最后在政府引導(dǎo)基金影響效果方差分解的檢驗(yàn)之中，本文發(fā)現(xiàn)周邊地區(qū)政府引導(dǎo)基金負(fù)向的間接效應(yīng)削弱了本地區(qū)政府引導(dǎo)基金正向的直接效應(yīng)，造成了政府引導(dǎo)基金對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)總效應(yīng)正向影響的顯著下降。

本文的結(jié)果反映出當(dāng)前我國政府引導(dǎo)基金的發(fā)展具有比較嚴(yán)重的擠出效應(yīng)。政府引導(dǎo)基金的發(fā)展初衷是政府通過財(cái)政出資設(shè)立最初的母基金管理委員會(huì)，吸引金融機(jī)構(gòu)、養(yǎng)老基金、企業(yè)資金以及其他社會(huì)資本進(jìn)行投資。目前，除了國家級(jí)創(chuàng)業(yè)引導(dǎo)基金以及為數(shù)不多的大型省級(jí)政府引導(dǎo)基金之外，大部分市級(jí)引導(dǎo)基金資金規(guī)模普遍較小，對社會(huì)資本的吸引能力不強(qiáng)。然而，近幾年來，各地市廣泛設(shè)立的政府引導(dǎo)基金進(jìn)一步削弱了本地政府引導(dǎo)基金對于投資機(jī)構(gòu)和社會(huì)資本的吸引力，愈演愈烈的同質(zhì)化競爭加劇了新設(shè)政府引導(dǎo)基金的募資風(fēng)險(xiǎn)。面對這種情況，各級(jí)地方政府有必要加強(qiáng)協(xié)作與溝通，避免相鄰區(qū)域內(nèi)同類型的政府引導(dǎo)基金重復(fù)設(shè)立產(chǎn)生的“擠出效應(yīng)”。上一級(jí)政府應(yīng)該統(tǒng)籌兼顧，加強(qiáng)協(xié)調(diào)與引導(dǎo)以促進(jìn)下級(jí)政府在設(shè)立政府風(fēng)險(xiǎn)投資和政府引導(dǎo)基金的過程中加強(qiáng)互補(bǔ)與合作，增進(jìn)“協(xié)同效應(yīng)”。為了進(jìn)一步提升政府引導(dǎo)基金的管理水平和投資能力，有必要從國家層面出臺(tái)統(tǒng)一的管理標(biāo)準(zhǔn)和制度，對政府引導(dǎo)基金加強(qiáng)監(jiān)督管理，以防范相關(guān)道德風(fēng)險(xiǎn)和尋租問題。

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（責(zé)任編輯：鐘 瑤）

The Impact and Spillover Effects of Government

Guidance Funds on Regional Economic Development

CHENG? Cheng，LI? Weitao， YANG Shihui

（College of Finance and Statistics， Hunan University，Changsha，Hunan 410006， China）

Abstract：This paper uses the data of 282 Chinese cities from 2006 to 2018 and examines the impact of government guidance funds （GGFs） on regional economic growth， venture capital activities and innovation output by the Spatial Durbin Model （SDM）. The results show that： GGFs can significantly promote local economic growth， venture capital investment and innovation activities; however， the establishment and increase of GGFs in neighboring areas will have a crowding-out effect on local economic growth and venture capital activities; the negative indirect effect of GGFs in neighboring areas will weaken the positive direct effect of GGFs in the local region， resulting in a negative impact of GGFs on local economic growth， venture capital activities and innovation output. The significance of regional economic growth and the total effect of venture capital activities decreases. This paper has important implications for balancing the competitive relationship between regional GGFs and strengthening the state's supervision and coordination of GGFs.

Key words：government guidance funds; venture capital; spatial econometric model; spatial spillover effects

收稿日期： 2020-11-18

基金項(xiàng)目： ?湖南省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（2019JJ50084）、國家自然科學(xué)基金應(yīng)急項(xiàng)目（71850006）、國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目（71790591）、國家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目（19ZDA103）

作者簡介： 成 程（1987—），男，湖南衡陽人，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：公司金融、風(fēng)險(xiǎn)投資。