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    政府引導(dǎo)基金與企業(yè)創(chuàng)新
    ——基于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)異質(zhì)性視角

    2023-11-26 13:54:36張慧雪王建業(yè)張春雨
    經(jīng)濟(jì)與管理 2023年5期
    關(guān)鍵詞:聲譽(yù)回歸系數(shù)風(fēng)險(xiǎn)投資

    張慧雪 ,王建業(yè) ,張春雨

    (1.中山大學(xué) 自貿(mào)區(qū)綜合研究院,廣東 廣州 510275;2.廣東外語外貿(mào)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510006;3.廣西師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,廣西 桂林 541001)

    風(fēng)險(xiǎn)投資在支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)、促進(jìn)金融市場(chǎng)發(fā)展和提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等方面發(fā)揮著獨(dú)特且不可替代的作用,對(duì)提高國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、促進(jìn)就業(yè)、提高創(chuàng)新水平有著重要意義[1]。正因如此,各國(guó)政府都對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資表現(xiàn)出濃厚的興趣,紛紛出資成立國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本,促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)和高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,例如美國(guó)小企業(yè)創(chuàng)新研究計(jì)劃(SBIR)、歐洲投資基金(ETF)、加拿大創(chuàng)業(yè)投資基金(LSVCC)等。中國(guó)從2002 年開始引入政府引導(dǎo)基金,政府引導(dǎo)基金是由政府設(shè)立并按照市場(chǎng)化方式運(yùn)作的政策性基金,主要是為引導(dǎo)社會(huì)資金進(jìn)入創(chuàng)業(yè)投資領(lǐng)域,支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)[2]。現(xiàn)階段我國(guó)政府引導(dǎo)基金以參股運(yùn)作模式的間接投資為主,通過委托外部風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理,重在市場(chǎng)化運(yùn)作。投中研究院報(bào)告顯示,截至2022 年末,我國(guó)共成立1 531 只政府引導(dǎo)基金,自身規(guī)模累計(jì)達(dá)27 378 億元。

    政府引導(dǎo)基金是將政府的“有形之手”與市場(chǎng)的“無形之手”相結(jié)合,政府發(fā)揮政策性引導(dǎo),風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)發(fā)揮市場(chǎng)化作用。已有關(guān)于政府引導(dǎo)基金的研究主要集中在以下兩方面:第一,政府引導(dǎo)基金對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的影響?,F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從引導(dǎo)基金參股對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的后續(xù)募資和投資展開[3-6]。學(xué)者們認(rèn)為引導(dǎo)基金參股能提高風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的后續(xù)募資速度和募資金額,促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投向高科技企業(yè)和早期企業(yè)。并且上述作用在參股低聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)、民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)時(shí)更顯著,原因是引導(dǎo)基金產(chǎn)生了政治關(guān)聯(lián)。第二,政府引導(dǎo)基金對(duì)被投資企業(yè)的影響?,F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從引導(dǎo)基金對(duì)被投資企業(yè)的融資約束、技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)營(yíng)績(jī)效等方面構(gòu)建了理論框架并提出實(shí)踐方案[7-9]?;谛盘?hào)傳遞效應(yīng)假說,宮義飛等[8]研究發(fā)現(xiàn)引導(dǎo)基金的通過降低企業(yè)的信息不對(duì)稱緩解了企業(yè)融資困境?;诩?lì)效應(yīng)假說,程聰慧等[2]研究發(fā)現(xiàn)引導(dǎo)基金投資促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

    現(xiàn)有研究存在以下三方面不足:第一,未將政府引導(dǎo)基金、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與被投資企業(yè)納入同一個(gè)研究框架?,F(xiàn)有文獻(xiàn)要么研究政府引導(dǎo)基金對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的影響,要么研究政府引導(dǎo)基金對(duì)被投資企業(yè)的影響,但是將三者割裂開來無法從政府引導(dǎo)基金設(shè)立的根本上探究其發(fā)揮作用的機(jī)制[2,4]。第二,政府引導(dǎo)基金對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制較少涉及。以往文獻(xiàn)較多從政府引導(dǎo)基金特點(diǎn)或被投資企業(yè)特點(diǎn)研究其對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,作用路徑較少涉及,而認(rèn)清作用路徑有助于提高政府引導(dǎo)基金政策效果的發(fā)揮[6]。第三,存在樣本選擇偏差問題?,F(xiàn)有研究大多以上市企業(yè)為樣本,但是政府引導(dǎo)基金發(fā)揮作用的對(duì)象主要是未上市企業(yè),成功上市的企業(yè)只是其中一部分,容易產(chǎn)生樣本選擇性偏差[10]。

    本文的研究貢獻(xiàn)主要表現(xiàn)在以下幾方面:第一,從風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)異質(zhì)性視角研究政府引導(dǎo)基金如何更好地促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。將政府引導(dǎo)基金、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與被投資企業(yè)三者統(tǒng)一納入分析,在理論上完善了政府引導(dǎo)基金的研究框架,在實(shí)踐上有利于從政府引導(dǎo)基金設(shè)立的目的去尋找其實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)的途徑。第二,從資源稟賦論角度解釋了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參與政府引導(dǎo)基金管理對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為的影響。不同類型的風(fēng)投機(jī)構(gòu)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的資源稟賦不同,考慮資源稟賦,既符合風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)特點(diǎn),也能更全面地分析政府引導(dǎo)基金委托不同類型的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為的差異性影響。第三,以新三板掛牌企業(yè)為研究樣本,減少幸存者偏差對(duì)研究結(jié)論的干擾。與未上市企業(yè)相比,新三板掛牌企業(yè)相關(guān)的信息披露更加完整。與上市企業(yè)相比,新三板掛牌企業(yè)大多為新成立的中小企業(yè),其中不乏“專精特新”企業(yè),適合作為政府引導(dǎo)基金發(fā)揮作用的研究對(duì)象。

    一、理論基礎(chǔ)與假設(shè)提出

    (一)國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的作用

    從政府引導(dǎo)基金能否發(fā)揮對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的引導(dǎo)作用來看,主要存在“社會(huì)價(jià)值假說”與“私人利益假說”。社會(huì)價(jià)值假說認(rèn)為,政府風(fēng)險(xiǎn)資本通過較少追求經(jīng)濟(jì)收益而更多追求社會(huì)收益來發(fā)揮政策引導(dǎo)作用[11]。私人利益假說認(rèn)為,由于代理問題的存在,使得政府風(fēng)險(xiǎn)資本為了謀取更多私人利益而偏離委托人的設(shè)立初衷[12]。

    1.社會(huì)價(jià)值假說。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化、創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)和促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義,但是許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)過程中存在嚴(yán)重的市場(chǎng)失靈問題[13]。對(duì)于創(chuàng)新企業(yè)來說,首先,由于缺乏技術(shù)樣本或者配套技術(shù)發(fā)展不完善,創(chuàng)新性強(qiáng)的產(chǎn)品研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)較高。其次,產(chǎn)品的商業(yè)化會(huì)受到各種外部因素的影響,創(chuàng)新技術(shù)能否得到市場(chǎng)認(rèn)可存在較大的不確定性。最后,創(chuàng)新活動(dòng)的專業(yè)性和復(fù)雜性導(dǎo)致信息不對(duì)稱程度較高,投資創(chuàng)新活動(dòng)過程中的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題突出。而創(chuàng)業(yè)企業(yè)成立時(shí)間短、規(guī)模小,因此存在新生者劣勢(shì),即企業(yè)缺乏資源和健全的公司治理結(jié)構(gòu),資信水平較低,社會(huì)影響力有限。董靜等[14]研究認(rèn)為,創(chuàng)業(yè)企業(yè)存在較高的代理風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和外部風(fēng)險(xiǎn)。

    國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本是緩解創(chuàng)新市場(chǎng)失靈的重要政策工具[15]。不同于稅收減免或直接補(bǔ)貼等其他財(cái)政手段,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資被稱為“實(shí)作政策”,除了能夠?yàn)閯?chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展提供必要的資金,還具有其他特殊的優(yōu)勢(shì)。風(fēng)險(xiǎn)資本投資需要進(jìn)行投資篩選和盡職調(diào)查,有利于國(guó)有資本有針對(duì)性地扶持創(chuàng)新性較強(qiáng)或者社會(huì)效益更大的項(xiàng)目,符合“社會(huì)收益假說”。Butler et al.[16]研究認(rèn)為,風(fēng)險(xiǎn)投資家是很好的“偵察兵”,能夠識(shí)別出具有發(fā)展?jié)撡|(zhì)的企業(yè)。因此,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本可以充分識(shí)別投資風(fēng)險(xiǎn)和投資價(jià)值,保障國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本投資的有效性。

    對(duì)于國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本而言,因?yàn)榈谝淮蠊蓶|屬于國(guó)資背景,當(dāng)政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理時(shí),二者同屬于政府出資,即通過股權(quán)穿刺到最終層的大股東都是政府。根據(jù)委托代理理論,由于委托人與代理人目標(biāo)不一致,由此會(huì)產(chǎn)生代理成本,代理成本包括委托人的監(jiān)督成本、代理人的自我約束成本以及使企業(yè)價(jià)值最大化的剩余損失[17]。聯(lián)系到本文的研究情境,政府引導(dǎo)基金作為委托人,目標(biāo)是促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。作為代理人的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu),目標(biāo)是獲得經(jīng)濟(jì)收益,二者產(chǎn)生了代理沖突。但是當(dāng)委托人與代理人同為政府時(shí),二者的目標(biāo)都是在兼顧經(jīng)濟(jì)收益的同時(shí)更注重社會(huì)價(jià)值,對(duì)失敗的容忍度較高,因此會(huì)減少代理沖突,降低代理成本,進(jìn)而更好地促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新[18]。

    基于上述理論分析,提出假設(shè)H1a:政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    2.私人利益假說。然而,政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)也可能抑制企業(yè)創(chuàng)新。首先,容易產(chǎn)生資源重復(fù)配置問題,降低投資效率。國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本通過為微觀市場(chǎng)注入政府資源、增加微觀市場(chǎng)主體的政府資源稟賦來發(fā)揮政策效應(yīng)。結(jié)合本文的研究情境,政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能夠幫助其獲得政治資源。但是,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)作為典型的國(guó)有企業(yè),本身擁有比較豐富的政治資源,因此政府引導(dǎo)基金參股的補(bǔ)充作用比較弱。

    其次,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本是政府干預(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)的手段,政治力量及政治利益的介入往往會(huì)產(chǎn)生尋租行為,導(dǎo)致投資行為的扭曲。國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的資金主要來自中央或地方國(guó)資委、地方政府、發(fā)改委或者科技部等政府部門,高管一般具有政府部門的工作經(jīng)歷,使得國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)必然擁有更多的政治資源和社會(huì)資源,具有尋租的能力[19]。另外,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)有保值增值的壓力,這與投資對(duì)象的高風(fēng)險(xiǎn)有潛在沖突,導(dǎo)致管理者有尋租的動(dòng)機(jī)。余琰等[11]研究認(rèn)為,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的代理問題更加復(fù)雜,代理人會(huì)利用政府資源更多地謀求私人利益而非社會(huì)利益,導(dǎo)致國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)偏離政策初衷。

    最后,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的投后管理能力不足,無法更專業(yè)、更有效地幫助被投資企業(yè)發(fā)展。與民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)相比,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)缺乏經(jīng)驗(yàn)和技能,即使投資了社會(huì)價(jià)值和公共利益更高的企業(yè),也無法有效地進(jìn)行管理。國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的管理層并非市場(chǎng)化聘用,而是政治選派,導(dǎo)致缺乏有效的監(jiān)督管理手段和價(jià)值增值的技能[19]。黃福廣等[10]研究表明,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)高管缺乏必要的專業(yè)知識(shí)背景,導(dǎo)致其投資高科技企業(yè)的能力不足。此外,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的經(jīng)理人獲得的報(bào)酬通常是固定的,缺乏有效的激勵(lì)手段。民營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的薪酬一般是2%的管理費(fèi)和20%的績(jī)效收入,并根據(jù)不同外部環(huán)境和投資經(jīng)理人能力進(jìn)行調(diào)整,而國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)薪酬在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的變動(dòng)非常小,導(dǎo)致無法吸引有能力的經(jīng)理人。

    基于上述理論分析,提出假設(shè)H1b:政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能抑制企業(yè)創(chuàng)新。

    (二)高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)認(rèn)證效應(yīng)假說

    政府引導(dǎo)基金對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)具有較為靈活的選擇機(jī)制。在參股運(yùn)作模式下,政府引導(dǎo)基金作為母基金,選擇風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)作為管理人,并且要求風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)一步募集社會(huì)資本,共同設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)投資子基金。在每個(gè)投資子基金合同到期后,政府都可以對(duì)受托的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行評(píng)估,并據(jù)此決定其后期是否繼續(xù)聘用。政府引導(dǎo)基金對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的激勵(lì),完全依賴契約形式,即利用契約規(guī)定利益分配,在決定委托之前簽訂好契約[20]。政府引導(dǎo)基金對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)和子基金的管理,既不涉及政府人事管理,也不涉及國(guó)有企業(yè)的激勵(lì)制度。因此,從理性人的角度分析,政府為了提高國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本的利用效率和政績(jī),完全有動(dòng)機(jī)選擇高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理。

    參與政府引導(dǎo)基金的運(yùn)作,對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)也具有一定的吸引力。一方面,更有利于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行早期投資,提高投資收益。政府引導(dǎo)基金會(huì)有一定的優(yōu)惠政策,鼓勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)投資子基金進(jìn)行早期高科技企業(yè)的相關(guān)投資,從收益獎(jiǎng)勵(lì)和風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償兩個(gè)角度設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)制,如設(shè)置早期投資的容錯(cuò)率,降低對(duì)投資的收益要求等[21]。實(shí)際上,早期項(xiàng)目的投資一旦成功,給投資人帶來的收益更豐厚。如果對(duì)于早期失敗給予一定的容忍度,有能力的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)更愿意進(jìn)入早期階段獲得超額收益。另一方面,通過與政府合作,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)更容易獲得各種政府資源,獲得更多的投資機(jī)會(huì)[11]。風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)通常都管理著大量資本,不僅包括政府引導(dǎo)基金,也包括所募集的其他獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)投資基金。與政府建立聯(lián)系,也有利于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)其他非政府引導(dǎo)子基金的運(yùn)作。

    認(rèn)證效應(yīng)假說認(rèn)為政府風(fēng)險(xiǎn)資本通過借助風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)的認(rèn)證作用,降低微觀市場(chǎng)主體與其他市場(chǎng)主體之間的信息不對(duì)稱來發(fā)揮政策引導(dǎo)作用[4]。通過上述從政府引導(dǎo)基金和風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)兩方面進(jìn)行分析,政府引導(dǎo)基金會(huì)優(yōu)先選擇高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)作為受托人。高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)具有認(rèn)證作用,同時(shí)向其他投資人傳遞了良好的信號(hào)[22]。高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)入企業(yè),證明該企業(yè)相較同行其他企業(yè)更有競(jìng)爭(zhēng)力。尤其早期高科技企業(yè),由于信息不對(duì)稱程度嚴(yán)重,被市場(chǎng)識(shí)別更加困難,一旦高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)入會(huì)被市場(chǎng)認(rèn)為經(jīng)歷了一次成功的篩選,有利于后續(xù)其他機(jī)構(gòu)的跟投,更好地緩解企業(yè)融資約束,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    基于上述理論分析,提出假設(shè)H2:政府引導(dǎo)基金委托高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    二、樣本選取與模型設(shè)定

    (一)樣本選取和數(shù)據(jù)來源

    本文的研究樣本是新三板,新三板企業(yè)數(shù)量多且以中小企業(yè)為主,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資本需求大。使用該板塊作為研究樣本能規(guī)避以上市公司如中小板和創(chuàng)業(yè)板等為樣本產(chǎn)生的幸存者偏差問題,也能規(guī)避以未上市企業(yè)為樣本的數(shù)據(jù)披露不完整問題。由于新三板在2012 年9 月注冊(cè)成立,在此之前的數(shù)據(jù)信息披露不完整,所以本文使用2013—2019 年新三板掛牌企業(yè)為樣本,但不包括如下企業(yè):(1)金融類(銀行、證券、保險(xiǎn)及其他金融類企業(yè))與房地產(chǎn)企業(yè),因?yàn)榻鹑陬惼髽I(yè)的財(cái)務(wù)準(zhǔn)則與一般制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)準(zhǔn)則不同,相關(guān)信息的可比性較弱。(2)標(biāo)識(shí)為ST 及?ST 類企業(yè),因?yàn)樵擃惼髽I(yè)面臨退市風(fēng)險(xiǎn),財(cái)務(wù)信息可能不準(zhǔn)確。(3)財(cái)務(wù)信息、公司治理信息異?;蛉笔У钠髽I(yè),財(cái)務(wù)信息缺失會(huì)影響實(shí)證結(jié)果的可靠性。其中政府引導(dǎo)基金數(shù)據(jù)來自清科數(shù)據(jù)庫私募通(PEdata),風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來自CVSOURCE 投中數(shù)據(jù)庫,企業(yè)專利數(shù)據(jù)來自色諾芬(CCER)新三板專利庫,企業(yè)研發(fā)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫(Wind),同時(shí)配合部分手工收集和整理。為了克服極端值的影響,對(duì)連續(xù)變量前后各1%進(jìn)行了Winsorize 縮尾處理。

    (二)變量界定

    1.因變量。本文因變量主要為企業(yè)創(chuàng)新投入,參考已有文獻(xiàn)使用企業(yè)總的研發(fā)費(fèi)用來衡量[23]。

    2.自變量。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)產(chǎn)權(quán)性質(zhì),參考余琰等[11]的研究并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,使用風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)第一大股東的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)來決定。將投資方被注明是國(guó)有股或國(guó)有法人股認(rèn)定為國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu),否則為非國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)。

    對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù),將自變量分為高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)和低聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)。關(guān)于機(jī)構(gòu)聲譽(yù)的測(cè)量,參考楊敏利等[4]的研究并考慮到數(shù)據(jù)的完整性,使用投中數(shù)據(jù)庫中關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的排名來衡量。

    3.控制變量。(1)企業(yè)特征變量:關(guān)于企業(yè)特征變量,借鑒已有文獻(xiàn)[23],本文選取企業(yè)規(guī)模、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)年齡、企業(yè)成長(zhǎng)性、企業(yè)盈利能力、有形資產(chǎn)占比作為控制變量。(2)公司治理變量:除了公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等特征變量外,本文衡量了公司治理結(jié)構(gòu)指標(biāo)。對(duì)股權(quán)結(jié)構(gòu)的變量,本文選取前十大股東持股比例之和來衡量。董事會(huì)結(jié)構(gòu)變量選取董事會(huì)規(guī)模來衡量[23]。(3)其他變量:其他變量包括機(jī)構(gòu)投資者持股比例、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)規(guī)模、企業(yè)所在行業(yè)和企業(yè)所在地區(qū)的省份[23]。

    因變量、自變量和主要控制變量的具體說明如表1 所示。

    表1 主要變量及說明

    (三)實(shí)證模型

    為了檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)政府引導(dǎo)基金與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的影響,建立模型(1)。

    為了檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)對(duì)政府引導(dǎo)基金與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的影響,建立模型(2)。

    其中,因變量lnrdi,t為企業(yè)i當(dāng)年的研發(fā)支出總額。自變量gvci,t表示風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì),該變量為1 代表國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu),為0 則代表非國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)。自變量reputationi,t表示風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)高低,該變量為1 代表高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu),為0 則代表低聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)。因變量是連續(xù)變量,自變量是0-1 虛擬變量,采用最小二乘法(OLS)進(jìn)行回歸,并控制行業(yè)和年份固定效應(yīng),controlsi,t為控制變量?;貧w系數(shù)中,α0為常數(shù)項(xiàng),α1為自變量回歸系數(shù),α2為控制變量回歸系數(shù),εi,t為誤差項(xiàng)。

    三、檢驗(yàn)結(jié)果及分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    表2 給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2 可以看出,因變量創(chuàng)新投入的均值為5.536,創(chuàng)新投入最低的企業(yè)為0,最高的企業(yè)為8.438,標(biāo)準(zhǔn)差為2.559,說明各企業(yè)之間創(chuàng)新投入差距很大。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面,專利總數(shù)的均值為1.861,大約為5.43 個(gè),發(fā)明專利總數(shù)的均值為1.380,大約為2.97 個(gè),與程聰慧等[2]的研究比較接近。經(jīng)過傾向匹配得分法配對(duì)后政府引導(dǎo)基金占比約為23.9%,政府引導(dǎo)基金委托的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)中國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)占比為35.7%,委托的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)中高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)占比為17.3%。

    表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

    (二)實(shí)證結(jié)果分析

    1.國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)作用的檢驗(yàn)。對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表3。

    表3 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)引導(dǎo)基金與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的影響

    對(duì)于研發(fā)投入而言,首先僅用自變量是否為國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行純凈回歸,然后添加相關(guān)控制變量,最后添加行業(yè)和年份固定效應(yīng)。(1)列回歸結(jié)果顯示,在未加入任何控制變量的情況下國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與企業(yè)研發(fā)投入在5%水平上顯著負(fù)相關(guān),二者的回歸系數(shù)是-0.360。(2)列加入相關(guān)控制變量后,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著負(fù)相關(guān),二者的回歸系數(shù)是-0.544。(3)列加入相關(guān)控制變量和行業(yè)與年份固定效應(yīng)后,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著負(fù)相關(guān),二者的回歸系數(shù)是-0.531。由此可以看出,無論是否添加控制變量或固定效應(yīng),國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與企業(yè)研發(fā)投入都存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此,表3 的結(jié)果支持了假設(shè)H1b,即政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理抑制了企業(yè)創(chuàng)新。

    2.國(guó)有企業(yè)的調(diào)節(jié)作用。上述回歸結(jié)果顯示政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)抑制了企業(yè)創(chuàng)新,這可能與被投資企業(yè)的特點(diǎn)有關(guān)[10]。進(jìn)一步考慮如何提高企業(yè)創(chuàng)新,將被投資企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)加以考慮,即當(dāng)政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理,同時(shí)投資的企業(yè)也是國(guó)有企業(yè)時(shí),能否通過降低代理沖突進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。因?yàn)榇藭r(shí)委托人與代理人的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)都是政府,能減少由于目標(biāo)不一致產(chǎn)生的代理成本,而且政府資本對(duì)創(chuàng)新的失敗容忍度較高,更有利于企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的開展。據(jù)此,將被投資企業(yè)根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分為兩類,即國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè),新增調(diào)節(jié)變量是否為國(guó)有企業(yè)(nature),當(dāng)被投資企業(yè)是國(guó)有企業(yè)時(shí),該變量為1,否則為0。此時(shí)的自變量變?yōu)槭欠駷閲?guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)(gvc)與是否為國(guó)有企業(yè)(nature)二者的交乘項(xiàng),其他的因變量、控制變量與主回歸一致,繼續(xù)使用模型(1)進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表4。

    表4 國(guó)有企業(yè)調(diào)節(jié)的回歸結(jié)果

    由表4 的回歸結(jié)果可以看出,(1)列在不加入控制變量的情況下,當(dāng)國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資國(guó)有企業(yè)時(shí),二者的回歸系數(shù)是1.975,在10%水平上顯著正相關(guān)。(2)列加入相關(guān)控制變量后,當(dāng)國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資國(guó)有企業(yè)時(shí),二者的回歸系數(shù)是3.121,在1%水平上顯著正相關(guān)。(3)列加入相關(guān)控制變量、行業(yè)和年份固定效應(yīng)后,二者的回歸系數(shù)是2.300,在1%水平上顯著正相關(guān)。上述結(jié)果表明,當(dāng)政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)同時(shí)投資企業(yè)為國(guó)有企業(yè)時(shí),能夠顯著提高被投資企業(yè)的研發(fā)投入。

    3.高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的作用檢驗(yàn)。對(duì)模型(2)進(jìn)行回歸,結(jié)果見表5。(1)列回歸結(jié)果顯示,在未加入控制變量的情況下風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)研發(fā)投入在5%水平上顯著正相關(guān),二者的回歸系數(shù)是0.375。(2)列結(jié)果顯示加入相關(guān)控制變量后,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān),二者的回歸系數(shù)是0.550。(3)列加入相關(guān)控制變量和行業(yè)與年份固定效應(yīng)后,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān),二者的回歸系數(shù)是0.495。由此可以看出,無論是否添加控制變量或固定效應(yīng),風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)研發(fā)投入都存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。因此,表5 的結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)H2,即政府引導(dǎo)基金委托高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。

    表5 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)對(duì)引導(dǎo)基金與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的影響

    4.融資約束作用的檢驗(yàn)。企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的必要條件是具備資金,但創(chuàng)業(yè)企業(yè)普遍資金匱乏,存在嚴(yán)重的融資約束困境,此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的投資尤其是高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的參與至關(guān)重要。一方面,高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)自身募資能力強(qiáng),有利于后續(xù)投資活動(dòng)的開展,為企業(yè)帶去更多資金。另一方面,高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能夠形成良好的引導(dǎo)示范效應(yīng),帶動(dòng)其他風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的跟投,更好地緩解企業(yè)融資約束。據(jù)此可推測(cè),融資約束越大的企業(yè),高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)發(fā)揮的促進(jìn)作用越強(qiáng)。借鑒盧太平等[24]對(duì)融資約束變量的測(cè)量。按照融資約束程度的中位數(shù)對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行分組,位于中位數(shù)以上的為高融資約束組,位于中位數(shù)以下的為低融資約束組,繼續(xù)使用模型(2)進(jìn)行回歸。由表6的回歸結(jié)果可以看出,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)的研發(fā)投入在高融資約束組顯著正相關(guān),二者的回歸系數(shù)是0.538,在1%水平上顯著。在低融資約束組,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)的研發(fā)投入在5%水平上顯著正相關(guān),二者的回歸系數(shù)是0.491。由此可以看出,高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在高融資約束組促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的作用更強(qiáng),即企業(yè)的融資約束起到了調(diào)節(jié)作用。

    表6 融資約束作用的回歸結(jié)果

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1.國(guó)有企業(yè)的分組回歸。在主回歸中使用國(guó)有企業(yè)作為調(diào)節(jié)變量,結(jié)果發(fā)現(xiàn)國(guó)有企業(yè)正向調(diào)節(jié)了國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響。為了使結(jié)果更穩(wěn)健,此處作分組回歸,檢驗(yàn)國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)是否投資國(guó)有企業(yè)時(shí)更能提高企業(yè)創(chuàng)新。自變量、因變量與控制變量同模型(1),使用模型(1)繼續(xù)回歸,結(jié)果見表7。

    表7 國(guó)有企業(yè)分組的回歸結(jié)果

    由表7 的回歸結(jié)果可以看出,當(dāng)國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資非國(guó)有企業(yè)時(shí)會(huì)顯著降低企業(yè)的研發(fā)投入,二者的回歸系數(shù)是-0.522,在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。說明政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)但投資企業(yè)為非國(guó)有企業(yè)時(shí),能顯著降低企業(yè)的研發(fā)投入?;貧w結(jié)果與上文交乘項(xiàng)的回歸結(jié)果一致,說明無論國(guó)有企業(yè)作為調(diào)節(jié)變量還是作為分組變量均不影響結(jié)論的穩(wěn)健性。

    2.更換變量測(cè)量。(1)更換自變量的測(cè)量。在主回歸中風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)使用的是風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)排名,在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中使用風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)成立年限(reputation1)和風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)管理資金規(guī)模(reputation2)作替換,依然使用模型(2)進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表8。由表8 回歸結(jié)果的(1)列可以看出,當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)為成立年限時(shí),不加入控制變量的情況下風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)研發(fā)投入在5%水平上顯著正相關(guān),回歸系數(shù)是0.028。(2)列加入相關(guān)控制變量后,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)研發(fā)投入在10%水平上顯著正相關(guān),回歸系數(shù)是0.028。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)為管理資金規(guī)模時(shí),(6)列回歸結(jié)果顯示,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與企業(yè)研發(fā)投入在5%水平上顯著正相關(guān),二者的回歸系數(shù)是0.128。說明風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)越高,企業(yè)的研發(fā)投入越大,替換自變量測(cè)量不會(huì)改變?cè)Y(jié)論的穩(wěn)健性。(2)更換因變量的測(cè)量。上文主回歸中關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新使用的因變量為研發(fā)投入,但是企業(yè)創(chuàng)新除了投入同時(shí)也應(yīng)該關(guān)注產(chǎn)出,因此在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中增加創(chuàng)新產(chǎn)出變量,使用發(fā)明專利與專利總數(shù)之比(ratio)來衡量[23]。繼續(xù)使用模型(1)和(2)進(jìn)行回歸檢驗(yàn),自變量和其他控制變量與主回歸一致,回歸結(jié)果見表9。

    表8 更換自變量測(cè)量方式

    表9 更換因變量測(cè)量方式

    由表9(3)列的回歸結(jié)果可以看出,在加入相關(guān)控制變量和行業(yè)與年份固定效應(yīng)后,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的發(fā)明專利產(chǎn)出有顯著負(fù)向影響,二者的回歸系數(shù)是-0.079,在1%水平上顯著。說明政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理顯著降低了企業(yè)的發(fā)明專利產(chǎn)出,抑制了企業(yè)創(chuàng)新。從(6)列的回歸結(jié)果可以看出,高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的發(fā)明專利產(chǎn)出有顯著正向影響,二者的回歸系數(shù)是0.079,在10%水平上顯著。說明風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)越高,企業(yè)的發(fā)明專利產(chǎn)出越多。上述結(jié)果表明替換因變量的測(cè)量不會(huì)影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

    3.樣本替換。(1)刪除研發(fā)投入為0 的樣本。為了防止研發(fā)投入為0 的企業(yè)對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生干擾,在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中把研發(fā)費(fèi)用為0 的研究樣本刪除[25],使用模型(1)和(2)進(jìn)行回歸,因變量、自變量和其他控制變量與主回歸一致,回歸結(jié)果見表10。由表10 的(3)列結(jié)果可以看出,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與企業(yè)的研發(fā)投入在5%水平上顯著負(fù)相關(guān),二者的回歸系數(shù)是-0.158,說明政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理顯著降低了企業(yè)的研發(fā)投入。(6)列回歸結(jié)果顯示,高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與企業(yè)的研發(fā)投入在1%水平上顯著正相關(guān),二者的回歸系數(shù)是0.373,說明政府引導(dǎo)基金委托高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理能顯著提高企業(yè)的研發(fā)投入。上述結(jié)果表明替換樣本不會(huì)影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。(2)刪除創(chuàng)新發(fā)達(dá)地區(qū)。企業(yè)創(chuàng)新存在一定的地區(qū)聚集效應(yīng),為排除該影響,將創(chuàng)新產(chǎn)出高的地區(qū)加以剔除,主要包括北京、上海和廣東[25]。剔除后使用模型(1)和(2)進(jìn)行回歸檢驗(yàn),因變量、自變量和其他控制變量與主回歸一致,回歸結(jié)果詳見表11。由表11 的回歸結(jié)果可以看出,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入仍然顯著負(fù)相關(guān)。(3)列加入相關(guān)控制變量和行業(yè)及年份固定效應(yīng)后,國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與企業(yè)的創(chuàng)新投入回歸系數(shù)是-0.426,在1%水平上顯著。上述結(jié)果無論從經(jīng)濟(jì)顯著性還是統(tǒng)計(jì)顯著性分析均與主回歸基本一致,因此替換樣本不會(huì)影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

    表10 刪除研發(fā)投入為0 樣本的回歸結(jié)果

    表11 刪除創(chuàng)新發(fā)達(dá)地區(qū)樣本的回歸結(jié)果

    四、研究結(jié)論與啟示

    政府引導(dǎo)基金作為一種政策工具,在理論上被認(rèn)為有助于解決市場(chǎng)失靈、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。但是由于存在的政治壓力和激勵(lì)不足等問題,政府引導(dǎo)基金能否實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新值得探討。

    以2013—2019 年新三板掛牌企業(yè)為研究樣本,采用清科數(shù)據(jù)庫等公開數(shù)據(jù)為主,并結(jié)合部分手工收集和整理的數(shù)據(jù),檢驗(yàn)政府引導(dǎo)基金能否通過委托外部風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,主要包括對(duì)社會(huì)效應(yīng)假說和認(rèn)證效應(yīng)假說的檢驗(yàn)。對(duì)于社會(huì)效應(yīng)假說,檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)當(dāng)政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)并且投資國(guó)有企業(yè)時(shí),能顯著提高企業(yè)的研發(fā)投入。對(duì)于認(rèn)證效應(yīng)假說,研究發(fā)現(xiàn)政府引導(dǎo)基金委托高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,且融資約束越大的企業(yè)促進(jìn)作用越強(qiáng)。

    本文的研究結(jié)論對(duì)我國(guó)政府制訂國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)資本的投資策略有重要啟示。首先,根據(jù)政府引導(dǎo)基金委托國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)并且被投資企業(yè)也是國(guó)有企業(yè)時(shí),政府引導(dǎo)基金能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新可知,只有當(dāng)政府引導(dǎo)基金、國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)以及被投資企業(yè)同為國(guó)有背景時(shí),才能降低代理成本進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。因此政府引導(dǎo)基金在選擇受托機(jī)構(gòu)時(shí),如果選擇了國(guó)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu),那么投資標(biāo)的盡量以國(guó)有企業(yè)為主,以更好地發(fā)揮引導(dǎo)作用促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。其次,根據(jù)政府引導(dǎo)基金委托高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新可知,政府應(yīng)該盡可能選擇高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理,以便借助風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)認(rèn)證作用實(shí)現(xiàn)政府引導(dǎo)基金的引導(dǎo)功能。最后,本文的研究樣本是新三板企業(yè),是成長(zhǎng)型企業(yè)的代表。新三板相比中小板和創(chuàng)業(yè)板,企業(yè)正處于快速成長(zhǎng)期,相比未上市企業(yè),信息披露得相對(duì)完整,因此適合作為風(fēng)險(xiǎn)資本的研究樣本。隨著我國(guó)資本市場(chǎng)全方位發(fā)展,北京證券交易所的成立,多層次板塊的逐漸推出,新三板給我們提供了一個(gè)良好的研究試驗(yàn)場(chǎng)。

    本文從風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)異質(zhì)性視角研究了政府引導(dǎo)基金如何更好地促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,得出了較為穩(wěn)健的結(jié)論,但仍存在一定局限性,未來研究可以繼續(xù)拓展。第一,本文基于清科數(shù)據(jù)庫提供的全國(guó)范圍內(nèi)政府引導(dǎo)基金數(shù)據(jù)展開研究。但是我國(guó)地理范圍廣闊,各地政府引導(dǎo)基金政策具有多樣性,例如,政府引導(dǎo)基金的組成、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資管理機(jī)構(gòu)的激勵(lì)等政策存在差異,這些均會(huì)導(dǎo)致政府引導(dǎo)基金發(fā)揮作用的大小和機(jī)制可能不同,后續(xù)可分地區(qū)展開更細(xì)致的研究。第二,本文只從風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)異質(zhì)性視角展開研究,但是影響政府引導(dǎo)基金作用發(fā)揮的因素有很多,后續(xù)可以通過案例研究等方法,拓展政府引導(dǎo)基金促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的解釋機(jī)制。第三,雖然在控制了企業(yè)財(cái)務(wù)特征、公司治理特征以及風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)相關(guān)特征后,運(yùn)用分組回歸、變換變量測(cè)量、樣本替換等方法解決了可能存在的內(nèi)生性問題。但是因?yàn)槿鄙偻馍鷽_擊事件和較好的工具變量,并不能完全排除內(nèi)生性問題的干擾,后續(xù)可以通過尋找合適的工具變量更好地解決內(nèi)生性問題。

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