周亮雨
(广西大学 经济学院，广西 南宁 530000)
随着我国进入新发展阶段,高新技术产业成为落实创新发展理念、推动产业高质量发展的重要抓手。高新技术产业具备更新换代快、研发需求大的特点，其核心发展动力就是技术创新。想要进行技术创新首先需要大量的研发资金，因此高新技术企业特别是一些初创企业产生了大量的融资需求。但因为技术创新具有较高的不确定性，企业的现有财务指标又无法反映出技术创新的巨大潜力，所以企业呈现出技术初创期弱质性、中后期高成长性的特点。一般的金融银行面对这种资金需求大并且收益不确定的项目往往望而却步。但是风险投资却能够凭借着自身的审查筛选职能和多轮投资机制较大程度地克服技术创新带来的信息不对称问题，因此风险投资是高新技术产业开展技术创新的重要助推器。同时，自我国经济进入新常态，知识集约发展模式逐步取代资源拉动模式，产业集聚正逐渐成为高新技术产业的发展趋势。***总书记指出，“要围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链”，强调产业和创新要统筹协调发展。这种趋势对于风险投资与高新技术产业技术创新的关系有怎样的影响，如何对这种影响加以利用可以正向调节风险投资对技术创新的作用是值得思考的问题。
目前国内外学者对产业集聚调节风投与技术创新关系的研究涉及得较少，本文的边际贡献在于：①首次从直接和间接的角度对风险投资的影响机制进行了较为全面的探讨，对以往研究进行了有益的补充；
②基于产业集聚的知识积累和知识溢出效应，研究产业集聚对风险投资与高新技术产业创新能力间的调节作用，扩充了风险投资对技术创新影响机制中的理论和实践研究；
③将产业集聚细分为多样化集聚和专业化集聚，针对不同类型的集聚探讨产业集聚对风险投资与技术创新关系的调节作用并提供相应政策建议。
(一)风险投资与高新技术产业技术创新
风险投资对高新技术产业技术创新的影响可以分为直接影响和间接影响。直接影响主要体现在风险投资对技术创新的融资支持、知识供给、人才运输和投后管理的增值服务。首先，企业的技术创新通常需要高额的投入，但因其结果具有较大的不确定性使得从事创新的企业面临更大的风险和更为波动的短期财务表现[1]。高风险高投入的同时，企业又无法以明确的财务指标体现创新价值，这种严峻的信息不对称问题使得企业创新面临着融资难的困境。而风险投资在具备强大融资能力的同时又能凭借着自身的筛选机制克服信息不对称的问题，所以风险投资能够良好解决企业创新的融资问题为其提供融资支持。Gompers[2]和Chemmanur[3]认为，风险投资介入能有效提高企业创新投入，进而提升其创新水平。金永红通过实证研究发现有风险投资持股的公司，其创新投入显著高于没有风险投资持股的公司[4]。其次，风投机构会在投前筛选阶段吸收行业知识、丰富强化自己的资源和知识储备并在投后管理环节，以人脉、行业讯息等形式输送给新创企业，弥补其创新活动的资源缺口和知识短板[5]。风险投资通过这种方式直接正向影响新创企业，其带来的资源和知识数量越多、价值和匹配度越高，企业的创新程度和创新质量也越高。同时，风险投资还能帮助企业凝聚高科技人才，通过提升高新技术产业的人力资本水平来促进其技术创新活动的有效开展。陈思[6]以2006—2011 年深沪两市上市公司为样本，运用双重差分模型进行实证研究，发现风险投资的进入有利于被投企业引入研发人才，扩大研发团队。这是因为风险投资利用了自身的资源和品牌，通过统一的人才招聘或是针对性的猎头招聘，帮助企业引进专业技术人才。
风险投资除了提供资金、知识、人才方面的支持，还会更加能动性地通过对被投资企业的管理方案和研发决策的干预获得更高的创新效率和价值增值。古云通过对创业板上市公司的实证研究证明了风险投资能够通过改进公司的治理效果推动企业的技术创新绩效。具体做法是通过强化管理层持股的创新激励效应，推动创业团队核心成员不断创新[7]。此外，风险投资家专业化背景以及对特定行业和领域多次投资的实践经验,使风险投资机构积累了丰富的行业知识和经验，能够对行业现状和前景有深刻洞悉、掌握多样化资源和社会网络，形成风险投资机构行业专长[8]。因此，风投机构在参与被投企业产品研发决策时，能够利用其丰富的经验评估决策的风险和收益，预判可能出现的问题，帮助新创企业明确研发方向、强化吸收能力并加速商业化进程。
间接影响体现在两个方面，一方面是风投投向直接被投资企业对行业内其他企业产生的溢出效应。刘娥平[9]、张小蒂[10]和余婕[11]认为，风险投资通过投资行为、增值服务、战略指导为企业创新提供所需的人才、知识和信息，这些创新资源在行业内的积累和外溢以跨企业共享、碰撞与重组的方式在企业间流动，正向促进了行业内的技术创新。同时，风险投资机构对高技术企业的资金支持会产生横向的信号传递作用[12]，同行业竞争企业为了获得创新主动权，不得不增加创新投入，这将带动或是迫使整个行业加快科技研发的步伐，形成行业内不断创新的良性循环。另一方面是对产业内其他行业企业产生的知识溢出效应，一个企业的技术创新会导致这个企业所在行业内的技术升级继而以技术扩散的方式带动产业内其他行业的专业化和科技化，促使相关行业企业加快科技创新步伐[13]。
基于以上分析本文提出如下假设：
H1：风险投资对高新技术产业的技术创新绩效具有正向作用。
(二)产业集聚的调节作用
1.产业集聚与技术创新
产业集聚对技术创新的促进作用分为两个方面：第一，产业集聚形成的知识技术外溢效应。产业集聚表现为地理位置的临近，这种临近会产生知识溢出效应，进而使得集聚区内的企业能够更便利地获得知识和信息从而表现出更好的创新能力。王文翌认为产业集聚不仅会带来知识的溢出而且能通过加速知识与技术的转移和扩散进一步强化这种溢出效应[14]，所以相比于集聚区外的企业，集聚区内的企业能够拥有更多的信息和知识渠道并据此获得更多的创新产出。Baptista实证分析了产业集聚能够完成同一行业内新知识和新技术的积累和外溢，因此认为产业集聚有利于企业进行技术创新[15]。第二，产业集聚的滚雪球效应。一个地区某一产业集聚水平越高，参与该产业发展的物质资本、技术资本、人力资本等资源也越丰富，产业发展配套的基础设施等硬环境以及政策法规、政府服务等软环境通常也会更加健全。产业集聚形成的人力、知识、技术等要素资源的集聚进一步形成创新产出的空间集聚，从而促进了企业的创新活动和发展成长[16]。但是近年来，随着产业集聚规模的扩大，产业集聚的挤占效应逐渐显现。集聚区内企业因为地理位置上的临近形成了本地忠诚和集团式思考继而表现出对集聚区外新信息和新机会的排斥弱化创新能力[17]。
产业集聚开始形成的时候多为专业化集聚，知识外溢效应以及滚雪球效应带来的正面影响要大于挤占效应带来的负面影响，这时产业多样化集聚的促进作用并不明显；
当产业集聚发展到一定阶段的时候，专业化集聚规模达到峰值，同一行业的企业间缺乏多样性行业内挤占效应超过了正向促进作用，这时多样化集聚推进企业吸收异质性知识、形成企业间互补其促进作用得以显现。
基于以上分析本文提出如下假设：
H2a:专业化集聚与高新技术产业技术创新绩效之间具有 “倒 U 型”关系。
H2b:专业化集聚与高新技术产业技术创新绩效之间具有 “正U 型”关系。
2.产业集聚的调节作用
产业集聚区域内的创新企业更容易获取知识、信息等要素溢出效应，具备更好的创业环境，产业集聚可以通过风险投资对技术创新的直接影响和间接影响两方面进行调节。一方面是对直接影响的调节，产业集聚带来的信息交流和网络关系使创业企业更容易得到实现创业想法的各类所需资源，风险资本投向产业集聚区域的创新企业通常能够获得更高的收益。龙玉[18]通过对2006-2014年中国大陆所有的风险投资退出事件进行回归分析，最终证明不同行业的地区集聚对于投资项目的成功具有不可忽视的影响，在远离风险投资中心的内陆地区，某些行业的投资也有较高的退出率，这是因为地方的产业集聚优势所致。可见，地区的产业集聚使投向该地区的风险投资的成功概率显著提高，风险投资的成功来源于被投企业创新成果的研发成功和商业化，因此产业集聚能够扩大风险投资对被投企业技术创新的促进作用。这源于产业集聚使得风险投资的增值服务更容易开展，首先产业集聚程度越高，产业内人力资本、知识资源越丰富，这意味着风险投资机构面临着一个更为丰富的行业资源库，使其无论是进行投资决策前的尽职调查还是决策后的资金、知识、人才的储备都能更加便利。而且产业集群发展的过程中会积累一定的盈余资本，这部分资本由于信息不对称而又缺乏甄别能力造成了闲置，风险投资可以吸收这部分闲置资金进行规模扩张[19]。前期的充分准备会在投后管理中提供更加专业化的知识与人力资源，这种高质量的增值服务将会放大风险投资对技术创新的促进作用。
另一方面是对间接影响的调节作用：风险投资通过溢出效应促进高新技术产业技术创新时，溢出效应能否被充分吸收是十分重要的，而产业环境决定了产业内部对风险投资这项创新资源的吸收能力。产业集聚能通过加速知识与技术的转移和扩散进一步强化知识溢出效应，增强产业内企业的吸收能力。从风险投资对同行业产生的知识溢出效应来看，风投机构为被投企业提供的知识和经验在知识溢出的“搭便车”下会带动行业内的技术创新，当产业专业化集聚促使同行业企业集聚在一起，这种知识扩散的机制会更强，同行业企业能够相互学习充分吸收风险投资的水平溢出效应。从风险投资对产业内其他行业产生的知识溢出效应来看，直接被投企业的技术创新成果通过技术扩散和科技竞争带动产业内其他行业吸收创新成果。产业多样化集聚促使产业内不同行业企业集聚，当某个行业的企业进行创新时，其他行业将通过行业间合作实现知识的相互溢出并且利用所得到的创新信息进行技术创新，而这种技术创新又会反作用于该行业，形成双向正反馈机制。
基于以上分析本文提出如下假设：
H3a:产业专业化集聚在风险投资与高新技术产业技术创新绩效之间发挥正向调节效应。
H3b:产业多样化集聚在风险投资与高新技术产业技术创新绩效之间发挥正向调节效应。
(一)变量选取与数据来源
1.变量选取
①被解释变量：技术创新绩效(inno)。从现有研究中看，多数学者倾向于将专利申请量和授权量作为技术创新绩效的衡量指标。从合理性来看当年申请的专利数更能代表当年的技术创新绩效，因为专利授权量具有时滞性所以无法准确衡量当年的创新绩效。从可获得性来看各地区高新技术产业发明专利申请数据更为完整准确，受到授权审查机构的干扰和变动较少。因此，本文利用高新技术产业专利申请量衡量其技术创新绩效。
②核心解释变量：风险投资(vc)。本文着力于考虑具有增值服务和投后管理的职能投资并非是简单的投机投资，因此整合2010-2019年15个省市的电子计算机及办公设备制造业、电子及通信设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业和医药制造业的天使轮、A轮、B轮、C轮(属于公司上市前的轮次)的PE/VC投资衡量各地区各产业的风险投资。
③调节变量：产业专业化集聚(spe)：现有研究衡量产业专业化集聚的数据主要有赫芬达尔指数、行业集中度、空间基尼系数和区位熵，本文选取区位熵，即i地区j行业的主营业务收入占该地区生产总值的比重与全国该行业的主营业务收入占全国生产总值的比重的比值。
计算公式为：spe=sij/sj
产业多样化集聚(div)：本文参考程中华[20]的方式选用i地区除j行业以外的其他高新技术产业主营业务收入占该地区生产总值的比重与全国除j行业以外的其他高新技术产业主营业务收入占全国生产总值的比重的差值的绝对值之和的倒数表示产业多样化集聚水平。
计算公式为：divij=1/∑i≠j|sij- sj|
④控制变量：本文参照余婕[11]和王晓红[12]的方式选取研发经费(rd)、人力资本(hes)和行业规模(size)为控制变量。
研发经费(rd)：利用各产业的内部研发经费衡量。
人力资本(hes)：利用各产业的从业人员平均数衡量。
行业规模(size)：利用各产业主营业务收入与产业内企业数量比值来衡量。
2.数据来源
根据高新技术产业的风险投资现状本文以安徽、北京、福建、广东、湖北、湖南、江苏、辽宁、山东、陕西、上海、四川、天津、浙江、重庆十五个省市为研究对象，选择了电子计算机及办公设备制造业、电子及通信设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业和医药制造业共4个二位码行业进行统计。数据来源于《中国高技术统计年鉴》、Wind数据库、国家统计局，整理形成包括截面数据和时序数据(2011-2019年，因未发布2018年中国高技术统计年鉴故不含2017年)的面板数据，有效样本共480个，本文对其进行回归。另外，对于个别省份个别年份缺失的数据采用线性插值法补齐，为了消除价格因素以2011年为基期对涉及价值形态的变量进行调整以剔除价格因素，为了减小异方差所造成的测量误差对数值较大的变量技术创新绩效、风险投资、研发经费、人力资本、行业规模进行对数化处理。
(二)模型构建
1.主效应检验
模型1作为对照组验证了假设H1即风险投资与技术创新的关系。模型2加入了调节变量的一次项，验证了调节变量自身对被解释变量是否具有解释作用。模型3加入了调节变量的平方项，为了进一步验证调节变量与被解释变量的关系是线性的还是非线性的。模型2和模型3共同验证了假设H2。
模型1：innoijt=β0+β1vcijt+β2sizeijt+β3rdijt+β4hesijt+εijt
模型2：innoijt=β0+β1vcijt+β2speijt+β3divijt+β4sizeijt+β5rdijt+β6hesijt+εijt
模型3：innoijt=β0+β1vcijt+β2speijt+β3divijt+β4speijt2+β5divijt2+β6sizeijt+β7rdijt+β8hesijt+εijt
2.调节效应检验
模型4在模型3的基础上加入了调节变量与核心解释变量的交互项，这是为了验证假设H3即产业集聚是否会对风险投资与技术创新的关系产生影响。
模型4：innoijt=β0+β1vcijt+β2speijt+β3divijt+β4speijt2+β5divijt2+β6speijt2×vcijt+β7divijt2×vcijt+β8sizeijt+β9rdijt+β10hesijt+εijt
(三)回归分析
1.面板数据的单位根检验
在对面板数据进行回归之前，需要对变量进行平稳性检验以确保所有的变量都服从一阶单位根过程，这对面板VAR模型的估计是十分重要的。常用的检验方法包括LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验，本文选择LLC检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验，表1为检验结果。
表1 面板数据的单位根检验结果
面板单位根检验的结果表明，相关序列在1%水平上显著，因此面板数据平稳。
2.面板数据模型的选择
本文应用stata16.0对面板数据进行Hausman检验，得到Hausman的T统计量为31.02，p值为0.00，拒绝原假设选择个体固定效应模型进行回归分析。
3.回归分析
各模型回归结果如表2所示。
表2 模型1-4的回归结果
模型1的回归结果显示，风险投资对高新技术产业技术创新绩效具有显著正向影响，假设得到验证，风险投资显著正向促进高新技术产业技术创新。模型2的回归结果显示，专业化集聚对技术创新有正向影响而多样化集聚对技术创新有负向影响。根据模型3的结果可以得知，产业集聚对技术创新的影响是非线性的，产业专业化集聚的影响是“倒U形”而多样化集聚为“正U形”。即随着产业集聚程度的提高，专业化集聚对技术创新的影响为先正后负，多样化集聚对技术创新的影响为先负后正。模型4的回归结果表明，风险投资与产业集聚的交互项在5%的水平下显著正向调节高新技术产业技术创新绩效。而且加入交互项后模型的拟合度R2由0.5971上升为0.5222，表明产业集聚的调节效应占了技术创新绩效7.49%的方差解释，说明地区产业集聚水平的提高有利于发挥风险投资对产业技术创新绩效的促进作用。
风险投资的迅速发展为我国高新技术企业提供了新的融资渠道，为国家实现以创新拉动经济发展提供了新的活力源，那么如何合理地引导风险投资使其更大程度地发挥自己的效用呢？本文总结了风险投资对技术创新的影响机制，并注意到高新技术产业集聚发展这一趋势。利用15个省市在2011-2019年间的面板数据实证探究了风险投资、产业集聚与技术创新三者之间的关系。结果表明，风险投资显著正向促进技术创新绩效，产业专业化集聚和多样化集聚除了自身与技术创新呈现U型关系外还在风险投资与技术创新的关系中发挥调节作用，并且这种调节作用是正向的。结合本文的研究结论提出以下三点建议：第一，充分发挥风险投资对高新技术产业技术创新绩效的促进作用。鼓励风险投资进入高新技术产业，对风险资金从高新技术产业中所获得的股权转让的增值部分给予一定的税收减免并对有风险投资参与的高新技术产业的企业优先安排上市和重组。加大力度激发风险投资机构的热情，让风险投资更大力度地“进军”高新技术产业，为我国以创新拉动经济的战略开掘强大动力源。第二，地方政府结合自身禀赋优势，积极合理地进行产业布局。对于产业集聚程度较低的中西部地区可以利用相关产业政策对高新技术行业实施税收优惠和创新补贴，提高产业专业化集聚水平，发挥专业化集聚对技术创新的正向促进作用。对于产业专业化集聚度过高的东部地区，地方政府应该通过增加税收、加强监管等政策阻止专业化集聚水平的进一步提高，将其控制在倒“U”型的左支部分。同时致力于促进产业多样化集聚，充分发挥地区产业集聚对技术创新的促进作用。第三，基于我国国有风险投资占比较大的现实，政府可以更加能动地引导风险投资的方向。国有风险投资不应只拘泥于北京、上海、广州等风险投资集聚的中心地区，而是应该将眼光放到那些远离中心区但同时具备产业集聚优势的地区。只有这样才能更有效率地利用风险投资，如果风投始终集聚在中心地区不但会浪费其他地区的集聚优势而且会造成中心地区资源的过度拥挤造成投资失败的结果。国有风投应该充当“领头羊”的角色，带领民营风险投资看到其他地区的收益潜力，以便更好地利用产业集聚的调节作用，放大风险投资对技术创新的正向影响，实现风投机构盈利与高新技术产业创新的双赢局面。
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