洪振木,楊 苑
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院,安徽蚌埠,233000)
新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論指出,技術(shù)進(jìn)步是影響一個(gè)國家實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素。黨的十九屆五中全會(huì)提出“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”更是強(qiáng)調(diào)了我國對(duì)加快建設(shè)科技強(qiáng)國的決心。資金支持是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的重要支撐,而風(fēng)險(xiǎn)投資作為一種新型融資方式,是緩解企業(yè)資金需求的創(chuàng)新途徑和重要力量。近年來我國風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)快速發(fā)展,風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模不斷壯大,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)逐漸成為為公司提供資金支持的不可或缺的角色,隨著在風(fēng)險(xiǎn)投資參與下成功的國內(nèi)技術(shù)型企業(yè)數(shù)量不斷增多,大眾似乎更加偏向于風(fēng)險(xiǎn)投資必然促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新這一觀念,但事實(shí)果真如此嗎?據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)資料顯示,2019年全國投資案例數(shù)達(dá)到5 389起,其中東部地區(qū)省份達(dá)到4 638起,占全國投資案例總量的86.06%;中部地區(qū)省份的投資案例有397起,占比7.37%;西部地區(qū)投資案例數(shù)為354,占比僅有6.57%,我國區(qū)域間風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平差距懸殊。因此,在不同地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平存在較大差異的背景下,研究各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)投資是否均能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,以及兩者之間是否存在非線性關(guān)系,對(duì)提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新輝煌具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系,由于研究的樣本數(shù)據(jù)、方法、變量等選擇的差異,學(xué)者們得出的結(jié)論不盡相同。目前主要總結(jié)為以下三種結(jié)論:一是風(fēng)險(xiǎn)投資有效促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。Kortum和Josh Lerner(2000)[1]基于 1965—1992 年美國相關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù),探究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)發(fā)明專利的影響機(jī)制,得出結(jié)論為發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利申請(qǐng)的正向影響大于研發(fā)投入,其增加的專利數(shù)是研發(fā)投入的3倍。Ueda、Hirukawa(2008)[2]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)美國風(fēng)險(xiǎn)投資有助于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。潘璐璐、孫陵霞(2019)[3]利用中國近二十年數(shù)據(jù),側(cè)重考察兩者動(dòng)態(tài)關(guān)系的影響,得出結(jié)論為風(fēng)險(xiǎn)投資大大推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展,且該影響具有顯著滯后性。詹正華等(2016)[4]關(guān)注深圳創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中制造業(yè)企業(yè),得出結(jié)論為聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)投資極大推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。陳思等人(2017)[5]聚焦深滬兩市首次公開上市A股公司,實(shí)證結(jié)果為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資背景將為公司創(chuàng)新帶來更多優(yōu)勢(shì)。二是風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新無顯著相關(guān)關(guān)系。王建梅、王筱萍(2011)[6]基于1994—2008年相關(guān)數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)我國風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國家差距較大,風(fēng)險(xiǎn)投資在促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中發(fā)揮的作用不明顯,相較之下,技術(shù)創(chuàng)新的提高更加依賴研發(fā)經(jīng)費(fèi)的支出。方世建、俞青(2012)[7]考慮到中國制度變遷這一特殊背景對(duì)研究產(chǎn)生的必要影響,將制度納入影響因素中,實(shí)證發(fā)現(xiàn)中國風(fēng)險(xiǎn)投資不必然推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)步。蔣文軍(2018)[8]運(yùn)用2004—2015年省級(jí)面板數(shù)據(jù),得出風(fēng)險(xiǎn)投資沒有發(fā)揮出技術(shù)創(chuàng)新正向效應(yīng)的結(jié)論。三是有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資抑制技術(shù)創(chuàng)新。Zucker等(1998)[9]早期得出的實(shí)證結(jié)論為風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)生物產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生消極影響。鄧俊榮、龍蓉蓉(2013)[10]認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新呈負(fù)向關(guān)系。
本文將利用2009—2018年中國省級(jí)面板數(shù)據(jù),將全國分成東部和中西部區(qū)域,對(duì)不同地區(qū)分別進(jìn)行研究,構(gòu)建靜態(tài)面板模型和面板門檻模型,研究全國、東部、中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用,實(shí)證分析各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新之間是否存在線性關(guān)系或非線性關(guān)系,檢驗(yàn)不同地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利授權(quán)的門檻性,并探究是否存在區(qū)域性差異。
1.被解釋變量
專利授權(quán)量(PAT):目前國內(nèi)學(xué)者對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的衡量沒有統(tǒng)一的度量指標(biāo),經(jīng)過比較分析后認(rèn)為,與專利申請(qǐng)量相比,專利授權(quán)量更能反映技術(shù)創(chuàng)新成果的實(shí)現(xiàn)。文章將借鑒潘璐璐和孫陵霞(2019)[3]使用專利授權(quán)數(shù)量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行衡量的方法,對(duì)我國技術(shù)創(chuàng)新水平進(jìn)行衡量。
2.核心解釋變量
風(fēng)險(xiǎn)投資(VC):風(fēng)險(xiǎn)投資金額、風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目數(shù)量均是學(xué)者廣泛認(rèn)可的風(fēng)險(xiǎn)投資水平的度量指標(biāo),考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,選取風(fēng)險(xiǎn)投資金額對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資指標(biāo)進(jìn)行衡量。該變量也將作為面板門檻模型的門檻變量。
3.控制變量
由于技術(shù)創(chuàng)新影響因素錯(cuò)綜復(fù)雜,借鑒已有文獻(xiàn),選取以下四個(gè)控制變量并納入模型當(dāng)中,提高實(shí)證研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的準(zhǔn)確判斷。
R&D經(jīng)費(fèi)支出(RDE):選取各地區(qū)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出衡量R&D經(jīng)費(fèi)支出指標(biāo)。趙武等(2015)[11]利用我國 1994—2012年相關(guān)數(shù)據(jù),側(cè)重比較研發(fā)投入與風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新作用的差異,論證了研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出是創(chuàng)新水平進(jìn)步的主要影響因素。
工資水平(Wage):選取在崗職工平均工資對(duì)各省份工資水平指標(biāo)進(jìn)行衡量。工資水平的上漲將會(huì)增加企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本,企業(yè)為維持和提高利潤(rùn)水平,將加大研發(fā)投入提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。李平等(2011)[12]側(cè)重考察工資上漲對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的效應(yīng)機(jī)制,發(fā)現(xiàn)工資水平對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向作用呈現(xiàn)不斷增強(qiáng)的趨勢(shì)。
對(duì)外開放程度(Tnx):采用進(jìn)出口總額/名義GDP對(duì)各地區(qū)對(duì)外開放水平進(jìn)行衡量。朱華友、王文鵬(2015)[13]從動(dòng)態(tài)效應(yīng)角度出發(fā),發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和貿(mào)易水平的提高對(duì)我國自主創(chuàng)新存在顯著的積極影響。
教育水平(Edu):選取本??圃谛W(xué)生數(shù)對(duì)各省份教育水平指標(biāo)進(jìn)行衡量。優(yōu)質(zhì)的人力資本是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)踐的前提,提高教育水平有助于培養(yǎng)科技創(chuàng)新人才,不斷為企業(yè)輸送高質(zhì)量高素質(zhì)人力資源,優(yōu)化升級(jí)企業(yè)人力資源結(jié)構(gòu),為實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新提供最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。錢曉燁等(2010)[14]基于人力資本視角,認(rèn)為勞動(dòng)者的高等教育水平與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。
借鑒已有研究,本文使用的風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)據(jù)來源于《中國風(fēng)險(xiǎn)投資年鑒》《中國創(chuàng)業(yè)投資市場(chǎng)報(bào)告》以及wind數(shù)據(jù)庫,受數(shù)據(jù)限制,剔除青海、寧夏、西藏地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù),選取28個(gè)?。▍^(qū)、市)的數(shù)據(jù);R&D經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)來自中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒;專利授權(quán)數(shù)、在崗職工平均工資、進(jìn)出口額、本??圃谛I鷶?shù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。文章采用軟件stata14.0進(jìn)行實(shí)證分析。
1.靜態(tài)面板模型
在忽略門檻性前提下,使用靜態(tài)面板模型分析風(fēng)險(xiǎn)投資與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的線性關(guān)系,模型設(shè)置如下所示:
對(duì)變量取對(duì)數(shù)將有助于緩解變量不平穩(wěn)性,同時(shí)能夠避免內(nèi)生性等問題。由于對(duì)外開放程度這一變量存在小于1的數(shù)值,取對(duì)數(shù)將影響模型的準(zhǔn)確性,因此,對(duì)除對(duì)外開放程度之外所有變量做取對(duì)數(shù)處理。處理后的模型設(shè)置如下所示:
式(1)和式(2)中,μit為不可觀測(cè)的地區(qū)效應(yīng),PAT是被解釋變量專利授權(quán)數(shù)量,VC為核心解釋變量風(fēng)險(xiǎn)投資,RDE表示R&D經(jīng)費(fèi)支出,Edu是教育水平,Wage是工資水平,Tnx表示地區(qū)對(duì)外開放程度,α0表示截距項(xiàng),εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。
2.面板門檻模型
在驗(yàn)證了風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新之間存在單一正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無相關(guān)關(guān)系的線性關(guān)系基礎(chǔ)上,在模型中加入門檻變量風(fēng)險(xiǎn)投資(lnVC),進(jìn)一步分析全國、東部及中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用是否受風(fēng)險(xiǎn)投資水平的影響,以及不同階段風(fēng)險(xiǎn)投資水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響程度存在哪些差異,借鑒 Hansen(1999)[15]提出的面板門檻模型研究風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的非線性關(guān)系。模型設(shè)置如下所示:
式(3)中,η表示門檻變量相關(guān)系數(shù),β表示變量相關(guān)系數(shù),γ1和γ2代表門檻值,Xit表示除對(duì)外開放程度以外的控制變量,對(duì)外開放程度以Tnx單獨(dú)表示。
忽略面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性可能使估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。在進(jìn)行實(shí)證分析之前,文章將運(yùn)用LLC檢驗(yàn)方法和ADF檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)樣本變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。結(jié)果如表1所示,除了變量lnEdu沒有通過ADF單位根檢驗(yàn),其余變量均通過至少5%水平的顯著性檢驗(yàn),因此,拒絕非平穩(wěn)的原假設(shè),變量具有良好的平穩(wěn)性。
表1 面板單位根檢驗(yàn)
在不考慮風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新是否存在門檻效應(yīng)的前提下,文章利用靜態(tài)面板模型對(duì)各地區(qū)進(jìn)行回歸,驗(yàn)證兩者關(guān)系是否存在地區(qū)差異性。全國地區(qū)、東部地區(qū)、中西部地區(qū)模型回歸結(jié)果見表2。
表2 靜態(tài)面板模型回歸結(jié)果
模型一、模型二列出全國地區(qū)靜態(tài)面板回歸結(jié)果。R&D經(jīng)費(fèi)支出、工資水平和教育水平顯著促進(jìn)專利的增加,風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的負(fù)向關(guān)系不顯著,說明在不考慮門檻效應(yīng)情況下,全國地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新無顯著的線性關(guān)系,應(yīng)考慮兩者非線性關(guān)系。
模型三、模型四列出東部地區(qū)靜態(tài)面板回歸結(jié)果。固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型結(jié)果均顯示出風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的正向影響不顯著,說明在東部地區(qū)兩者同樣不存在顯著相關(guān)影響,只考慮線性關(guān)系不夠全面。
模型五、模型六列出中西部地區(qū)靜態(tài)面板回歸結(jié)果。豪斯曼檢驗(yàn)的F值為20.72,對(duì)應(yīng)的P值為0.000 9,拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè),模型五對(duì)應(yīng)的固定效應(yīng)模型設(shè)置更為合理。據(jù)模型五顯示,風(fēng)險(xiǎn)投資的參數(shù)估計(jì)系數(shù)為-0.018 6,且在10%的水平下顯著為負(fù),說明風(fēng)險(xiǎn)投資水平每增加1%,技術(shù)創(chuàng)新將降低0.018 6%。風(fēng)險(xiǎn)投資資源更多流入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū),該地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新依舊以研發(fā)支出所提供的資金支撐為主,中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平較低,該行業(yè)發(fā)展較為緩慢,機(jī)構(gòu)還處于不成熟的發(fā)展初期,沒有形成完整的風(fēng)險(xiǎn)投資結(jié)構(gòu),對(duì)技術(shù)創(chuàng)新提供的資金支持有限。因此,中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加不能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展,甚至?xí)a(chǎn)生消極的負(fù)向作用。關(guān)于控制變量,對(duì)外開放程度和教育水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響不顯著,這可能是因?yàn)槲覈鴮?duì)國外進(jìn)口高科技產(chǎn)品的技術(shù)吸收和研發(fā)效率有待提高,以及人力資源配置不均衡。R&D經(jīng)費(fèi)支出和工資水平與技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。由于中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展起步較晚,研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出依舊是區(qū)域創(chuàng)新的重要推動(dòng)力量,為企業(yè)直接注入研發(fā)資金支持,進(jìn)而顯著增加企業(yè)專利授權(quán)量,提高技術(shù)創(chuàng)新水平。工資水平每提高1%,技術(shù)創(chuàng)新將增加1.464%,創(chuàng)新能力隨工資水平的提高而提升,說明高工資水平更能吸引高素質(zhì)的科技人才,更能激發(fā)中西部地區(qū)研發(fā)人員的創(chuàng)新動(dòng)力,進(jìn)而促進(jìn)專利數(shù)的增加。
為了更加準(zhǔn)確地驗(yàn)證全國、東部及中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與專利數(shù)量的非線性關(guān)系,構(gòu)建靜態(tài)面板模型對(duì)兩者關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步論證。
1.門檻效應(yīng)檢驗(yàn)
門檻檢驗(yàn)是面板門檻模型的前提,各地區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從表3可以發(fā)現(xiàn),全國地區(qū)單一門檻檢驗(yàn)F值為14.37,對(duì)應(yīng)P值是0.043 3,通過5%水平下顯著性檢驗(yàn),雙重門檻檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)P值為0.663 3,沒有通過顯著性檢驗(yàn),因此存在單一門檻效應(yīng)。東部地區(qū)單一門檻和雙重門檻均通過至少10%水平下的門限效應(yīng)檢驗(yàn),三重門檻檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)P值為0.580 0,未達(dá)到顯著性要求,因此,存在雙重門檻效應(yīng)。中西部地區(qū)單一門檻值未通過10%顯著性水平下的門限效應(yīng)檢驗(yàn),不存在門檻效應(yīng)。因此,全國、東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新存在非線性關(guān)系,中西部地區(qū)呈線性相關(guān)。
表3 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
基于門檻效應(yīng)檢驗(yàn)確定門檻值個(gè)數(shù),表4列出了全國和東部地區(qū)對(duì)應(yīng)的門檻值和置信區(qū)間。全國的單一門檻值為14.871 0,95%水平下的置信區(qū)間為(14.603 4,14.927 8)。東部地區(qū)單一門檻值為10.590 9,雙重門檻值為14.871 0。
表4 門檻值和置信區(qū)間
2.全國、東部地區(qū)門檻回歸結(jié)果分析
在確認(rèn)門檻值個(gè)數(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)全國、東部地區(qū)分別構(gòu)建單一門檻模型和雙重門檻模型進(jìn)行實(shí)證分析,模型回歸結(jié)果如表5所示。
表5 全國、東部門檻模型回歸結(jié)果
就全國地區(qū)來說,當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)數(shù)值小于14.871 0時(shí),參數(shù)估計(jì)值為-0.006 83,當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)數(shù)值大于14.871 0時(shí),參數(shù)估計(jì)系數(shù)是-0.019 2,且達(dá)到10%顯著性水平,說明全國風(fēng)險(xiǎn)投資金額投入對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮消極作用,隨著風(fēng)險(xiǎn)投資金額增加且跨過門檻值,其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的負(fù)向作用逐漸增強(qiáng)。28個(gè)?。▍^(qū)、市)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平極度不均衡,由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、投資環(huán)境、人才等原因,中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資水平相對(duì)落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū),整體來看,全國風(fēng)險(xiǎn)投資水平仍處于發(fā)展不成熟階段,風(fēng)險(xiǎn)投資體制不夠完善,其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的積極效應(yīng)還沒有被激發(fā),對(duì)創(chuàng)新的幫助有限。變量對(duì)外開放程度、教育水平的參數(shù)估計(jì)系數(shù)為正,但未通過顯著性檢驗(yàn)。研發(fā)經(jīng)費(fèi)與我國專利授權(quán)數(shù)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系,R&D經(jīng)費(fèi)支出每增加1%,技術(shù)創(chuàng)新將增加0.311%,研發(fā)費(fèi)用對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響。工資水平的參數(shù)估計(jì)值為1.323,在1%水平下高度顯著,說明工資水平越高,專利授權(quán)數(shù)量越多。
就東部地區(qū)來說,風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)數(shù)值在(lnVC〈10.590 9)(10.590 9〈lnVC〈14.871 0)(lnVC〉14.871 0)的參數(shù)估計(jì)系數(shù)分別為0.100、0.075、0.055 2,均通過至少5%的顯著性水平檢驗(yàn),說明東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資有效地促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展,隨風(fēng)險(xiǎn)投資水平提高,每超過一個(gè)門檻值,其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用就會(huì)有所減弱。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)優(yōu)于其他地區(qū),政府經(jīng)濟(jì)政策支持更加偏向較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)。因此,東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)發(fā)展速度快且規(guī)模較大,擁有相對(duì)成熟的創(chuàng)新環(huán)境,高科技人才源源不斷流入,為創(chuàng)新注入動(dòng)力,同時(shí)激烈的競(jìng)爭(zhēng)氛圍促進(jìn)創(chuàng)新效率提高,進(jìn)而為技術(shù)創(chuàng)新提供支持。然而,面對(duì)近幾年風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)的短期快速發(fā)展,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)不能及時(shí)優(yōu)化、調(diào)整結(jié)構(gòu),投資效率無法得到保障,隨著風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加,提高技術(shù)創(chuàng)新水平的效果卻在下降??刂谱兞糠矫婢欣诩夹g(shù)創(chuàng)新,變量符號(hào)與全國、中西部地區(qū)相同。
本文利用28個(gè)省(區(qū)、市)的面板數(shù)據(jù),在考慮全國、東部、中西部風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的線性關(guān)系基礎(chǔ)上,再次驗(yàn)證各地區(qū)兩者的非線性關(guān)系,分別構(gòu)建靜態(tài)面板模型和面板門檻模型,研究各地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的影響是否存在差異。得出以下結(jié)論:一是各地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資金額對(duì)專利的作用存在顯著差異;二是全國地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新存在單一門檻性的非線性關(guān)系,增加風(fēng)險(xiǎn)投資金額將抑制技術(shù)創(chuàng)新,其對(duì)創(chuàng)新的負(fù)向作用隨風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加而加強(qiáng)。東部地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新具有雙重門檻性,但風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)創(chuàng)新水平的推動(dòng)作用隨風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加而降低。中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資不利于技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展,兩者之間呈現(xiàn)出線性關(guān)系;三是各地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)支出、工資水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響,教育水平和對(duì)外開放程度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的正向作用不顯著。
基于以上結(jié)論,提出以下建議:一是重視風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的區(qū)域差異性。在堅(jiān)持風(fēng)險(xiǎn)投資金額與規(guī)模發(fā)展的同時(shí),追求全國尤其是中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的完善發(fā)展,同時(shí)優(yōu)化機(jī)構(gòu)的資金投資方向,關(guān)注創(chuàng)新潛力較強(qiáng)的新興行業(yè),提高風(fēng)險(xiǎn)投資質(zhì)量,發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新的支撐作用;二是完善創(chuàng)新體制,營(yíng)造更加成熟的創(chuàng)新環(huán)境和氛圍。目前我國沒有成熟的科技成果獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,缺乏對(duì)研發(fā)人員創(chuàng)新工作的激勵(lì),制約了技術(shù)創(chuàng)新水平提高。同時(shí),加大人才吸引力度,建立完整的人才培育機(jī)制,形成良性的競(jìng)爭(zhēng)氛圍,進(jìn)而增加專利產(chǎn)出;三是加大R&D經(jīng)費(fèi)支出,鞏固科技創(chuàng)新的資金基礎(chǔ)。合理利用高工資水平對(duì)專利授權(quán)數(shù)的促進(jìn)作用,優(yōu)化調(diào)整研發(fā)人員的工資管理體系,激發(fā)員工的工作積極性,提高專利產(chǎn)出效率。