風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力及生產(chǎn)效率的影響

熊 曉 麗

(重慶工商大學(xué) 金融學(xué)院，重慶 400067)

風(fēng)險(xiǎn)投資可為被投企業(yè)的技術(shù)研發(fā)和日常運(yùn)營(yíng)等關(guān)鍵步驟提供資金支持，解決企業(yè)融資困難及現(xiàn)金流短缺等問(wèn)題，有助于企業(yè)改善治理結(jié)構(gòu)和拓寬銷(xiāo)售渠道。近年來(lái)，中國(guó)各地政府根據(jù)當(dāng)?shù)氐木唧w情況相繼出臺(tái)了一系列諸如稅收優(yōu)惠減免、投資虧損補(bǔ)償、一次性獎(jiǎng)勵(lì)或補(bǔ)助和租房購(gòu)房補(bǔ)貼等政策，鼓勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入企業(yè)支持技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新，推動(dòng)企業(yè)發(fā)展。但值得關(guān)注的是，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)是以怎樣的機(jī)制發(fā)揮作用？能不能起到諸如促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展和提升生產(chǎn)效率的效果？

已有文獻(xiàn)證實(shí)，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入企業(yè)會(huì)對(duì)被投企業(yè)產(chǎn)生多方面的影響，但國(guó)內(nèi)相關(guān)研究尚在起步階段，主要的研究角度包括投融資行為、高管薪酬契約或首次IPO的市場(chǎng)表現(xiàn)等，大多關(guān)注的是風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入企業(yè)的最終結(jié)果，而并未對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資以怎樣的傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)被投企業(yè)產(chǎn)生影響進(jìn)行研究。因此，以企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率為著眼點(diǎn)，建立雙重差分模型，并結(jié)合傾向得分匹配法檢驗(yàn)所建模型的穩(wěn)健性，有效排除其他不可觀測(cè)因素的干擾以證明結(jié)果的穩(wěn)健性，以期幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)者清晰地認(rèn)識(shí)到風(fēng)險(xiǎn)投資的積極作用，并促使企業(yè)根據(jù)自身經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展需要尋找適合的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，促進(jìn)企業(yè)成長(zhǎng)。此外，可使政策制定者意識(shí)到資本市場(chǎng)的作用，引導(dǎo)和鼓勵(lì)更多的風(fēng)險(xiǎn)資本和民間資本等進(jìn)入初創(chuàng)型或中小型高新技術(shù)企業(yè)，以促進(jìn)被投企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，從而提升生產(chǎn)效率。

一、研究設(shè)計(jì)

已有學(xué)者運(yùn)用不同的研究方法對(duì)不同的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，得出有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的公司通常其創(chuàng)新能力更加強(qiáng)盛，而更高的創(chuàng)新水平能夠顯著促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率的提升。下文分別從風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)如何對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響兩個(gè)方面梳理相關(guān)文獻(xiàn)，并提出相應(yīng)的研究假設(shè)。

(一)研究假設(shè)

相關(guān)文獻(xiàn)表明，相比沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)資本支持的企業(yè)，有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)創(chuàng)新能力更強(qiáng)。企業(yè)創(chuàng)新能力主要源于以下兩方面：一是在風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入之前，企業(yè)本身就具有創(chuàng)新能力，這時(shí)風(fēng)險(xiǎn)投資主要起支持作用。張學(xué)勇和張葉青[1]選取中國(guó)A股2003—2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)同樣是接受風(fēng)險(xiǎn)投資的情況下，在IPO之前就擁有專(zhuān)利的企業(yè)比IPO之前沒(méi)有專(zhuān)利的企業(yè)IPO的抑價(jià)率更低，且長(zhǎng)期回報(bào)率更高。二是風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)帶來(lái)的創(chuàng)新能力提升，這時(shí)風(fēng)險(xiǎn)投資主要起促進(jìn)作用。Kortum和Lerner[2]認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)的增加和專(zhuān)利數(shù)目的增長(zhǎng)是同方向的。馮照楨等[3]進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資和企業(yè)創(chuàng)新之間存在明顯的門(mén)檻效應(yīng)，即如果風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模低于某個(gè)門(mén)檻值時(shí)會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新；反之，如果風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模高于某個(gè)門(mén)檻值時(shí)則促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。類(lèi)似的，王子瑄[4]利用2010—2017年深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板的上市企業(yè)作為研究樣本，證實(shí)了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)利用型創(chuàng)新策略和探索型創(chuàng)新策略均具有正向影響；王金濤等[5]用非平衡面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼和風(fēng)險(xiǎn)投資均對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有顯著激勵(lì)效應(yīng)。綜上所述，研究假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)投資的參與能促進(jìn)企業(yè)，尤其是高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。

假設(shè)一：風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。

通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)能在一定程度上促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)能給企業(yè)提供相應(yīng)的資金支持，并提升企業(yè)的創(chuàng)新傾向，使股東和高管等更加積極地督促企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，提升企業(yè)的創(chuàng)新能力,促進(jìn)企業(yè)提高專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量，進(jìn)而提升企業(yè)的生產(chǎn)效率[6-7]。Kelly和Kim[8]研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資在短期內(nèi)的促進(jìn)作用更加顯著。但趙靜梅等[9]研究發(fā)現(xiàn)，高聲譽(yù)風(fēng)投機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)資本進(jìn)入企業(yè)能夠提升企業(yè)生產(chǎn)效率，而低聲譽(yù)風(fēng)投機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)資本進(jìn)入企業(yè)則不利于企業(yè)生產(chǎn)效率的提升。風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率的影響在企業(yè)不同的發(fā)展階段也不盡相同。企業(yè)在創(chuàng)業(yè)早期時(shí)，通常對(duì)市場(chǎng)行情不夠熟悉，缺乏對(duì)過(guò)往業(yè)績(jī)信息的證明，從而無(wú)法有效地向市場(chǎng)傳遞高質(zhì)量的發(fā)展信號(hào)，而風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)可以有效緩解企業(yè)與市場(chǎng)間的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，傳遞發(fā)展信號(hào)。因此，風(fēng)險(xiǎn)資本越早進(jìn)入對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率的提升就越有利。成力為和鄒雙[10]基于創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)企業(yè)樣本，得出風(fēng)險(xiǎn)投資越早進(jìn)入企業(yè)就越能提升企業(yè)的生產(chǎn)效率，發(fā)揮更多的輔助功能。鄧江花[11]研究發(fā)現(xiàn)，聲譽(yù)越高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)越傾向于在企業(yè)創(chuàng)業(yè)早期階段進(jìn)入企業(yè)，但此結(jié)論對(duì)非高新企業(yè)并不適用。而在企業(yè)創(chuàng)業(yè)的成熟階段，企業(yè)內(nèi)部組織制度相對(duì)完善，產(chǎn)品知名度已打開(kāi)，合作網(wǎng)絡(luò)和發(fā)展渠道已穩(wěn)固，并且更容易獲得IPO資格，由此而來(lái)的“逐名效應(yīng)”可能會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)投資的機(jī)會(huì)主義。但Mahto等[12]認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)能夠在一定程度上提升被投企業(yè)的生產(chǎn)效率，從而使企業(yè)更加順利地通過(guò)IPO進(jìn)入資本市場(chǎng)，而企業(yè)IPO之后又會(huì)吸引更多的風(fēng)險(xiǎn)資本進(jìn)入從而獲取更多資源，如此良性循環(huán)使得風(fēng)險(xiǎn)投資在很大程度上促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)效率的提升。綜上所述，研究假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)投資不論在企業(yè)的什么階段進(jìn)入，都能在一定程度上提高被投資企業(yè)的生產(chǎn)效率。

假設(shè)二：風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投資企業(yè)能促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。

(二)變量定義

針對(duì)具體的研究問(wèn)題，定義如下變量，并運(yùn)用于后續(xù)模型的構(gòu)建。

1.被解釋變量

參考國(guó)外Hall和Harhoff[13]的研究結(jié)果，企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量可以反映其創(chuàng)新投入、創(chuàng)新效率和創(chuàng)新成果，相比R&D投資能更好地衡量企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的實(shí)際成果。因此，該文以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量的對(duì)數(shù)值衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力。由于某些樣本企業(yè)在某些年份沒(méi)有申請(qǐng)專(zhuān)利，為避免產(chǎn)生缺失值，因此專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)采用累積值。全要素生產(chǎn)率(TFP)可反映企業(yè)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化配置生產(chǎn)要素的能力，具體計(jì)算步驟參考Giannetti等[14]的研究，即在控制年份、行業(yè)和各樣本企業(yè)的基礎(chǔ)上，全要素生產(chǎn)率為收入對(duì)勞動(dòng)、資本和中間產(chǎn)品投入回歸的殘差值。

2.解釋變量

用虛擬變量VC衡量風(fēng)險(xiǎn)投資的有無(wú)，如果樣本企業(yè)在樣本期內(nèi)有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入，則賦值為1；反之，則賦值為0。

3.控制變量

參考溫軍和馮根福[15]的研究方法，考慮到企業(yè)的規(guī)模和資本結(jié)構(gòu)等情況，選取的控制變量見(jiàn)表1。

表1 控制變量

(三)模型構(gòu)建

有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)和沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)的創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率可能存在不同，并且有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入前后其創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率也可能存在不同。因此，該文建立雙重差分模型(DID模型)研究風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)后對(duì)其創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的影響。一方面，如果只是簡(jiǎn)單地比較有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)和沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)兩者之間的創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率，無(wú)法排除兩類(lèi)企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入前就已經(jīng)存在差異，就不能說(shuō)明是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入企業(yè)而促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新和生效效率得到提升；另一方面，如果僅簡(jiǎn)單比較有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入前后創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的變化，則無(wú)法排除創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的變化可能來(lái)源于外部環(huán)境中隨著時(shí)間變化的其他因素。DID模型可以同時(shí)避免這兩種情況，從而剝離出風(fēng)險(xiǎn)投資參與對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的凈影響。因此，建立如下模型：

InPatentit=β0+β1VCit+λcontrolit+Dvear+Dbusiness+εit

(1)

TFPit=β0+β1VCit+λcontrolit+Dyear+Dbusiness+εit

(2)

其中，VCit(是否有風(fēng)險(xiǎn)投資參與)為解釋變量。同時(shí)引入兩個(gè)虛擬變量，即Dyear控制年份效應(yīng)和Dbusinessi控制不隨時(shí)間變化的企業(yè)效應(yīng)。LnPatentit為專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)值，TFPit為估計(jì)的樣本企業(yè)全要素生產(chǎn)率，controlit表示若干控制變量的集合，β0為常數(shù)項(xiàng)，εit為殘差項(xiàng)。

二、實(shí)證研究

基于以上模型，下文將選取具體的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，以驗(yàn)證假設(shè)。

(一)樣本選取及描述性分析

該文以2016—2019年中國(guó)創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)①為研究樣本，并剔除金融企業(yè)。從各企業(yè)招股說(shuō)明書(shū)中收集整理風(fēng)險(xiǎn)投資的相關(guān)信息。為增加結(jié)論的準(zhǔn)確性，對(duì)比收集整理的風(fēng)險(xiǎn)投資信息和清科數(shù)據(jù)庫(kù)中的投資機(jī)構(gòu)信息，結(jié)果表明歸類(lèi)合理。從訊潮資訊收集2 992個(gè)高新技術(shù)企業(yè)樣本，其中有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)有1 649家。此外，為避免個(gè)別極端值影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)所有連續(xù)變量分別在1%和99%分位作Winsorize縮尾處理(表2)。

由表2可知，隨著有關(guān)部門(mén)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度不斷增強(qiáng)，以及企業(yè)本身對(duì)創(chuàng)新能力和研發(fā)能力的重視，中國(guó)高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新成果越來(lái)越多，反應(yīng)到具體變量上是企業(yè)的平均專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)隨著時(shí)間的增加而不斷增加。但同時(shí)也可以看到，不同企業(yè)間專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量的差距依舊十分明顯，甚至隨著時(shí)間的變化差異越來(lái)越顯著。這可能是因?yàn)橐恍┵Y金充足且企業(yè)規(guī)模較大的企業(yè)有更多的時(shí)間和財(cái)力用于技術(shù)創(chuàng)新，而一些中小企業(yè)可能由于自身財(cái)力與人力資源的限制，無(wú)法將企業(yè)的發(fā)展重心放在技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)上，久而久之差距也就越明顯。

根據(jù)解釋變量風(fēng)險(xiǎn)投資計(jì)算2016—2019年風(fēng)險(xiǎn)投資參與的樣本企業(yè)數(shù)分布情況(表3)。有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的高新技術(shù)企業(yè)大致占總樣本數(shù)的一半，且隨著時(shí)間的變化覆蓋范圍在不斷增加。2016年，在704家高新技術(shù)企業(yè)中，風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)有320家；2019年，在780家高新技術(shù)企業(yè)中，風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)增加到459家。風(fēng)險(xiǎn)投資的特征決定了其更加偏愛(ài)具有較強(qiáng)創(chuàng)新能力的高新技術(shù)企業(yè)，且政府對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的扶持力度不斷加大也促進(jìn)了風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)的不斷發(fā)展。此外，近年來(lái)中國(guó)資本市場(chǎng)活躍度提升，吸引了更多的外國(guó)資本流入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)支持本土企業(yè)的發(fā)展。

表2 樣本企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量

表3 樣本企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資參與數(shù)量

在全樣本的情況下，有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)達(dá)到一半以上(表4)。企業(yè)在公司規(guī)模、資產(chǎn)報(bào)酬率和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率等大多數(shù)變量上的最大值和最小值間的差異較大，且資產(chǎn)負(fù)債率、存貨周轉(zhuǎn)率和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等變量的標(biāo)準(zhǔn)差也較大，說(shuō)明各企業(yè)間的差異較大，這也進(jìn)一步解釋了為什么企業(yè)間的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量存在差距，各企業(yè)不同的財(cái)力狀況、人力狀況和運(yùn)營(yíng)狀況等都能不同程度地影響一個(gè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。

表4 全樣本描述性分析

(二)回歸分析

利用模型(1)和模型(2)分別進(jìn)行DID回歸，結(jié)果見(jiàn)表5。從模型(1)的結(jié)果看，風(fēng)險(xiǎn)投資虛擬變量VCit與專(zhuān)利數(shù)對(duì)數(shù)值InPatentit的系數(shù)0.174在5%水平上顯著正相關(guān)，這表明風(fēng)險(xiǎn)投資參與和高新技術(shù)企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量正相關(guān)，即有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的高新技術(shù)企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量更多。從模型(2)的回歸結(jié)果看，VCit與全要素生產(chǎn)力TFPit的系數(shù)0.856在0.1%水平上顯著正相關(guān)，這表示風(fēng)險(xiǎn)投資參與和企業(yè)的全要素生產(chǎn)率正相關(guān)，即有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的高新技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的水平更高。通過(guò)上述研究發(fā)現(xiàn)，假設(shè)一和假設(shè)二的準(zhǔn)確性均得到了驗(yàn)證，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入企業(yè)能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的提升，具體表現(xiàn)為企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量和全要素生產(chǎn)率的增加。

進(jìn)一步分析風(fēng)險(xiǎn)投資如何影響企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率：一是風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)可有效降低代理成本。如通過(guò)加入董事會(huì)和派駐投資顧問(wèn)等，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)可以參與并影響企業(yè)的投資決策，促使企業(yè)的投資決策更多地關(guān)注有利于自身長(zhǎng)期效益的技術(shù)創(chuàng)新型項(xiàng)目；通過(guò)派駐專(zhuān)業(yè)的財(cái)務(wù)人員考核公司管理層，可以防止管理層因過(guò)度追求私人利益而作出不利于企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的行為等。二是風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能夠?yàn)楸煌顿Y企業(yè)帶來(lái)豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和大量的資源。一方面，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)一般都是擁有一定專(zhuān)業(yè)知識(shí)背景的專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)，相對(duì)于其他金融機(jī)構(gòu)更能對(duì)企業(yè)價(jià)值作出精確的評(píng)估；另一方面，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)可以向被投資企業(yè)提供充足的研發(fā)資金、關(guān)鍵技術(shù)、人才支持及日常的管理咨詢(xún)服務(wù)等，提高了創(chuàng)新項(xiàng)目成功的概率，同時(shí)向還在觀望的投資者發(fā)出此項(xiàng)目質(zhì)量高且收益好的信號(hào)，引導(dǎo)其他投資者也積極跟投該企業(yè)，可以有效緩解企業(yè)的融資約束和現(xiàn)金流問(wèn)題。

表5 DID回歸結(jié)果

(三)模型檢驗(yàn)

為控制模型內(nèi)生性問(wèn)題，采用傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體計(jì)算方法為一對(duì)一最鄰近匹配法，即從多個(gè)維度將同一年有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)跟與其特征相似但沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的企業(yè)進(jìn)行匹配，并將同一年內(nèi)有風(fēng)險(xiǎn)投資參與的樣本企業(yè)作為處理組，沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入的樣本企業(yè)作為控制組，分別獲得兩組樣本的傾向性匹配得分結(jié)果(表6)。在未匹配之前兩組企業(yè)的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、企業(yè)規(guī)模以及全要素生產(chǎn)率等指標(biāo)差異顯著，而經(jīng)過(guò)匹配之后，這些變量在兩組之間的偏差均有不同程度的縮小。也有極個(gè)別變量如營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率在成功匹配后出現(xiàn)偏差擴(kuò)大的現(xiàn)象，但該變量t檢驗(yàn)的P值不顯著?？傮w來(lái)看，匹配后處理組與控制組的各匹配變量均沒(méi)有表現(xiàn)出顯著的差異，可以認(rèn)為此次匹配結(jié)果總體上滿(mǎn)足平衡性假設(shè)條件，匹配效果較為理想。

表6 經(jīng)過(guò)最鄰匹配處理后的控制組和處理組的偏差變化

PSM法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后將匹配成功的樣本再次進(jìn)行雙重差分回歸(表7)。通過(guò)對(duì)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量的對(duì)數(shù)值進(jìn)行回歸得到結(jié)果(1)，可知VCit的系數(shù)為0.197，在1%水平上顯著，這表明風(fēng)險(xiǎn)投資的進(jìn)入顯著增加了企業(yè)的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量，模型1結(jié)論的準(zhǔn)確性得到驗(yàn)證。通過(guò)對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行回歸得到結(jié)果(2)，可知VCit的系數(shù)為0.859，在0.1%的水平上顯著，這表明風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入高新技術(shù)企業(yè)顯著提高了被投企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，模型2結(jié)論的準(zhǔn)確性得到驗(yàn)證。綜上，在控制內(nèi)生性問(wèn)題后，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)后對(duì)其創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的促進(jìn)作用更加顯著，檢驗(yàn)了結(jié)論的穩(wěn)健性。

表7 PSM回歸結(jié)果

表7(續(xù))

三、結(jié)論與建議

通過(guò)上述研究表明，風(fēng)險(xiǎn)投資的參與對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的提高均具有顯著的正向促進(jìn)作用。因此，為提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)發(fā)展，提出以下建議：

第一，企業(yè)應(yīng)積極引進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資。尤其是一些處于種子期或成長(zhǎng)期的高新技術(shù)企業(yè)，更應(yīng)該根據(jù)自身經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展方向積極尋找有利于自身發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)資本加入企業(yè)。風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入被投企業(yè)不僅能夠?yàn)樵撈髽I(yè)的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新等活動(dòng)提供強(qiáng)大的資金保障，還能給企業(yè)帶來(lái)豐富的經(jīng)驗(yàn)和充裕的行業(yè)資源，從技術(shù)、運(yùn)營(yíng)和管理等多方面幫助企業(yè)發(fā)展進(jìn)步。

第二，應(yīng)制定相關(guān)政策支持風(fēng)投行業(yè)的規(guī)范發(fā)展。有關(guān)部門(mén)需根據(jù)實(shí)際情況不斷完善關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)投資運(yùn)作及規(guī)范的法律法規(guī)，同時(shí)出臺(tái)稅收優(yōu)惠和補(bǔ)助補(bǔ)貼等，加大對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)的扶持力度，引導(dǎo)和鼓勵(lì)更多的風(fēng)險(xiǎn)資本與民間資本等進(jìn)入初創(chuàng)型或中小型高新技術(shù)企業(yè)，以促進(jìn)被投資企業(yè)創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的提升。

第三，培養(yǎng)和引進(jìn)高質(zhì)量的風(fēng)險(xiǎn)投資人才。風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)對(duì)從業(yè)人員的要求十分嚴(yán)格，不僅需要對(duì)行業(yè)有深度的見(jiàn)解以及敏銳的洞察力，還需精通管理、法律、財(cái)務(wù)和金融等多方面專(zhuān)業(yè)知識(shí)技能。因此，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)技能培訓(xùn)，大力引進(jìn)國(guó)內(nèi)外高水平風(fēng)險(xiǎn)投資人才進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)。

該文選取中國(guó)創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)近年來(lái)的數(shù)據(jù)建立雙重差分模型，并結(jié)合傾向得分匹配法控制模型內(nèi)生性問(wèn)題，驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)投資與企業(yè)創(chuàng)新和生產(chǎn)效率之間的內(nèi)在聯(lián)系及傳導(dǎo)機(jī)制。研究結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)入高新技術(shù)企業(yè)能有效促進(jìn)其創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率的提升，具體體現(xiàn)在高新技術(shù)企業(yè)的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量顯著增長(zhǎng)，全要素生產(chǎn)率顯著提高。

注 釋?zhuān)?/p>

① 以高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理工作網(wǎng)發(fā)布的資格標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，判斷企業(yè)是否屬于高新技術(shù)企業(yè)，如在公示公告內(nèi)的企業(yè)則為高新技術(shù)企業(yè)。