“大众创业、万众创新”是实现中国经济发展的重要引擎,也是中国经济新常态的标志之一。改革开放40年来,我国科技实力随经济发展同步壮大,为我国综合国力提升提供了重要支撑。科技发展日新月异,我国成为具有全球影响力的科技创新大国。尤其是党的十八大以来,创新驱动发展战略全面实施,科技创新对经济社会的贡献愈发明显,创业创新活力竞相迸发,创新体系建设日益完善。科技创新是新时代经济社会发展进步的重要动力,在我国政策大力支持和科技企业创新发展要求下,近年来我国风险投资环境不断优化,风险投资实业快速发展,形成了中国特色的发展模式。
风险投资被称为“经济增长的发动机”,是多层次资本市场的主要参与者[1]。从本质上讲,创新是一个投资过程,作为创新重要组成部分的技术创新,必须有资本参与[2-3]。风险投资与技术创新息息相关,其影响机制是怎样的?目前,风险投资介入对企业创新绩效影响的研究结论并不统一,主要存在3种观点。一是风险投资对技术创新有促进作用。例如,Popov & Roosenboom[4]基于欧洲国家制造行业数据,首次跨国研究风险投资对专利授权数的影响,发现在高风险投资的国家,风险投资对专利授权数具有促进作用;张学勇和张叶青[5]以我国521家风险投资介入公司和781家没有风险投资介入的A股上市公司为样本,发现风险投资确实增加了企业专利授权数量,并且风险投资介入使得企业创新能力得到增强;庄新霞等(2017)也得出了相似的结论,即风险投资介入对技术创新存在显著正向作用。二是风险投资对技术创新存在抑制作用或无影响。如Lahr & Mina[6]研究发现风险投资对专利权的影响不显著或为负,不仅未促进技术创新,且两者呈现负相关关系。另外,不同背景下的风险投资可能对技术创新有负面影响,苟燕楠和董静(2014)认为政府背景的风险投资、公司型风险投资和联合风险投资对企业技术创新投入存在抑制作用。三是风险投资不仅影响技术创新,而且技术创新会吸引风险投资介入。如Baum & Silverman[7]认为“技术赢家”类公司更受风险投资青睐,反过来风险投资的介入会促进创业企业技术创新水平提升;皇甫玉婷、刘澄和王未卿[8]指出风险投资对企业创新具有筛选效应和增值效应,且政府背景风险投资更加偏好投资高科技企业,风险投资介入能够提升企业创新能力;徐向阳、陆海天和孟为[9]得出风险投资与技术创新之间相互影响的结论。
综上所述,现有文献从不同角度研究了风险投资对企业创新绩效的影响,并且得出不同的研究结论,但并没有解释技术创新是风险投资的原因还是结果。其次,大多数文献仅用专利申请量表征创新绩效,但专利类别包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利等3种类型,不同类型专利的含金量不同。最后,传统分析方法无法矫正样本选择性偏差问题,会导致评估结果存在偏差。对此,本文试图从以下几个方面进行拓展:采用PSM模型,从风险投资策略、风险投资背景,评价风险投资介入对专利申请总量、发明专利、实用新型专利、外观设计专利等不同类型创新绩效的影响。
技术创新过程受到各种因素制约,加之道德风险和信息不对称问题,使得技术创新跨越资金和管理的“死亡之谷”更加困难[10]。技术创新离不开资本支持,风险投资不仅有助于缓解企业资金困难,还能利用自身的投资经验,为创业企业带来增值服务。
对于创业企业特别是中小型企业来说,具有轻资产、高风险、不确定性高等异质性特征,导致其在种子期、初创期、成长期各阶段缺乏传统债权融资模式下所需的足值抵押物,因此普遍存在融资难融资贵等问题。风险投资作为一种特殊的权益融资渠道,是专门从事高风险、高收益的权益资本,由专业投资者向具有发展潜力、资金需求量大、风险和潜在收益高的新兴企业提供资金支持,促进企业快速发展和成长,实现自身资本收益最大化。风险投资主要依据企业未来发展前景而非企业固定资产,通过提供资金,支持创业企业研发、专利申请等技术创新和项目开发活动,促进企业专利数量、论文、商标、新产品等技术创新水平提高[11]。
风险投资通过筛选、监督、管理、指导和认证等增值服务方式促进企业技术创新水平提升[12]。风险投资介入创业企业后便形成一种委托代理关系,由于信息不对称问题,风险投资与创业之间可能产生逆向选择和道德风险,而风险投资能够利用筛选、监督、管理等职能,有效规避这些隐患[13]。
综上所述,本文提出以下假设:
H1:风险投资介入能够促进企业创新绩效提升。
大多数文献采用专利申请量评价企业创新绩效,但是《中华人民共和国专利法》表明,专利包括发明专利、实用新型专利与外观设计专利3种不同类型,其中发明专利比实用新型和外观设计专利具有更高含金量。因此,风险投资介入对3种不同类型专利产出的影响可能不同。邹双和成力为[14]认为风险投资对3种不同类型专利具有促进作用,但是对企业渐进式创新绩效(实用新型专利和外观设计专利)的促进作用强于对突破式创新绩效的促进作用。
综上所述,本文提出以下假设:
H2a:风险投资介入对发明专利申请量有显著正向作用;
H2b:风险投资介入对实用新型专利申请量有显著正向作用;
H2c:风险投资介入对外观设计专利申请量有显著正向作用。
根据风险投资的所有权属性,将风险投资背景分为国有、私营和外资风险投资。不同背景风险投资对技术创新的影响不同,国有背景的风险投资一般具有政策导向性,具有很强的发明取向和更长的投资时间,能够把主要资金投向研发等技术创新活动;大多数私营风险投资和外资风险投资仅考虑短期回报,并不会把资金优先投向周期较长的研发创新活动[15],投资策略主要包括独立风险投资和联合风险投资。不同投资策略的风险投资对企业技术创新的影响也不同,独立风险投资往往风险抵抗能力较弱,追求短期收益最大化;联合风险投资能够共担风险、共享资源、分享控制权,具有较强的风险抵抗能力,追求战略目标和长远收益,能够更好地为创业企业提供资金支持[16]。
综上所述,本文提出如下假设:
H3a:不同投资策略的风险投资对企业技术创新的影响不同。与独立风险投资相比,联合风险投资对技术创新的促进更加显著。
H3b:不同背景风险投资对技术创新的影响不同。与民营与外资背景相比,国有背景风险投资对技术创新的促进作用更加显著。
基于上述分析,构建风险投资介入与企业创新绩效的关系和作用机理模型,如图1所示。
图1 风险投资对技术创新的作用过程
为了规避样本“选择性偏误”,采用PSM评价风险投资介入对企业创新绩效的影响。PSM方法的基本原理是依据个体多维特征变量构造综合倾向得分,并按照综合倾向得分从对照组中寻找与处理组得分相近或者相似个体进行匹配,从而克服维数问题带来的匹配困难[17]。本文将创业板公司分为处理组和对照组,其中处理组是有风险投资介入的企业,对照组为没有风险投资介入的企业。利用PSM方法计算企业的倾向匹配得分(PS),然后通过PS值选择与处理组企业特征相似的企业作为对照组。通过比较处理组与对照组之间创新绩效差异,揭示风险投资介入对企业创新绩效的影响。
选用PSM方法评估风险投资介入对企业创新绩效的影响时,首先利用Logit回归计算企业引进风险投资的概率,即企业的倾向得分值,模型设定如下:
(1)
其中,p(Xi)为企业引进风险投资的概率,即企业倾向得分值;Xi为影响企业引入风险投资的多维特征向量;β为多维向量对应的系数;VC为指标变量,企业引进风险投资则VC=1,企业未引进风险投资则VC=0。
通过式(1)可以计算出每个企业的倾向得分p(X)。然后分别采用最邻近匹配、半径匹配与核匹配3种方法,对每个风险投资介入的企业匹配一个最相似的未引进风险投资的企业,并用ATT评估处理组与对照组的创效绩效差异。
本文选取2009年10月至2012年10月我国创业板上市公司作为研究对象,财务指标数据设定为2010年12月31日至2017年12月31日。为了保证数据的可靠性和真实性,所有数据均选自国泰安(CSMAR)、万得(WIND)、中国研究数据服务平台(CNRDS)等国内权威数据库,并且根据巨潮资讯网、上市公司年报等网站对数据进行核对。样本选择原因如下:首先,我国创业板上市公司特征与风险投资的战略目标相吻合;其次,我国创业板开始于2009年10月,但是2012年11月至2014年1月、2015年7月至2015年11月期间IPO停止;最后,我国专利申请与授权具有滞后性。我国专利法规定,国务院专利行政部门收到发明专利申请后,经初步审查认为符合本法要求的,自申请日起满18个月后公布;实用新型和外观设计专利申请经初步审查后公开,但是从实际操作情况看,从申请到公开一般需要2~4年时间[18-19]。而近几年上市的公司样本数据年份太少,不能实际反映风险投资介入对专利创新绩效的影响。
对于创业板上市公司是否有风险投资介入,主要通过以下几个方法确定[14,20]:第一,如果公司前10大股东机构名称中有“风险投资”、“创业风险投资”、“创业资本投资”、“创业投资”、“科技创业投资”、“科技风险投资”、“高新投资”“科创投资”、“技术风险投资”、“高新技术产业投资”,则界定为有风险投资介入的上市公司;第二,对于不满足上述情况,但是名称中有“投资公司”、“投资有限责任公司”、“投资有限公司”等字样的,通过国家企业信用信息公示系统查询其主营业务。如果经营范围中有“风险投资”、“创业投资”、“创业风险投资”,则认定为有风险投资介入的上市公司;第三,如果不满足上述两种情况,对WIND数据库与《中国创业风险投资发展报告》(2010-2017)数据进行比对,如果名录中有该机构,则认定其为有风险投资介入的上市公司。
然后,对风险投资的属性特征进行识别,如风险投资背景、投资策略等。根据风险投资的所有权属性,将风险投资背景分为国有风险投资、私营风险投资与外资风险投资。对于所有权属性,主要通过WIND数据库、国家企业信用信息公示系统、天眼查、风险投资企业官方网站等渠道通过手工进行整理。根据风险投资的投资策略,将风险投资分为独立风险投资与联合风险投资。
本文用专利申请量评价创业板上市公司创新绩效。专利分为发明专利、实用新型和外观设计专利。此外,在数据处理过程中,剔除数据缺失较多的公司样本,对于个别年份缺失的数据采用线性插值法进行补齐。通过整理共得到345个公司、2 542个样本。
(1)被解释变量:创新绩效。借鉴陈思、何文龙和张然[19]的方法,选用专利申请量衡量企业创新绩效。根据《中华人民共和国专利法》规定,专利主要包括发明专利、实用新型专利与外观设计专利3种不同类型,其中发明专利比实用新型和外观设计专利具有更高的含金量。因此,在评价企业创新绩效时,不仅考虑了专利申请量(lnpatent),还考虑了发明专利申请量(lninvention)、实用新型专利申请量(lnutility)与外观设计专利申请量(lndesign),并且对所有专利数据取自然对数。由于部分企业在某些年份没有申请专利,其专利申请数为零,取对数可能会产生异常值,因此对所有专利数据加1后再取对数。
(2)解释变量:风险投资介入。用创业板上市公司前十大股东中是否有风险投资机构衡量风险投资介入(vc)。风险投资为哑变量,如果前10大股东中有风险投资则vc=1,否则vc=0。另外,本文还从风险投资背景与投资策略两个方面分别进行界定。按照风险投资背景,风险投资可以分为国有、私营与外资,如果风险投资为国有型(vc_g)则vc_g=1,否则vc_g=0;如果风险投资为私营型(vc_p)则vc_p=1,否则vc_p=0;如果风险投资为外资型(vc_f)则vc_f=1,否则vc_f=0。按照不同投资策略,风险投资可以分为联合风险投资与独立风险投资,如果投资策略为联合投资(vc_joint)则vc_joint =1,否则vc_joint =0;如果投资策略为独立风险投资(vc_sep)则vc_sep =1,否则vc_sep=0。
(3)匹配变量。根据前文的理论分析,本文对处理组与对照组进行PSM匹配的协变量设定如下[23-24]:公司规模(lnsize),企业规模是衡量企业大小的重要变量,在一定程度上会影响企业创新能力,本文采用资产总额的对数衡量;主营业收入(lnincome),是指企业从事本行业生产经营活动获得的营业收入,用公司主营业务收入的对数评价;资产负债率(da_ratio),用以衡量企业利用债权人资金进行经营活动的能力,用企业负总额与资产总额的比值衡量;资产报酬率(ar_ratio),又称资产利润率,是在一定时期内企业息税前利润与平均总资产的比值;资产增长率(tag_rate),用以反映企业发展能力和资本积累能力,用企业年末总资产增长额与年初总资产的比值衡量;产权比率(e_ratio),是评价企业资金结构是否合理的重要指标,用负债总额与所有者权益总额的比值衡量;研发投入(research),影响着企业创新能力,也是需要匹配的核心变量,用研发经费投入占主营业务收入的比重衡量;流动比率(l_ratio),即流动资产对流动负债的比率,用以衡量企业流动资产在短期债务到期以前,可以变为现金用于偿还负债的能力。
主要变量选择与解释如表1所示。表2给出了主要变量描述性统计结果。
表1 变量选择与说明
类别名称符号说明被解释变量专利申请数ln patent发明专利、实用新型专利与外观设计专利申请量之和的对数发明专利申请数lninvention发明专利申请量的对数实用新型专利申请数lnutility实用新型专利申请量的对数外观设计专利申请数lndesign外观设计专利申请量的对数解释变量风险投资Vcvc=1表示企业有风险投资介入,vc=0表示无风险投资介入国有风险投资vc_gvc_g=1表示企业有国有风险投资介入,vc_g=0没有国有风险投资介入私营风险投资vc_pvc_p=1表示企业有私营风险投资介入,vc_p=0没有私营风险投资介入外资风险投资vc_fvc_f=1表示企业有外资风险投资介入,vc_f=0没有外资风险投资介入联合风险投资vc_jointvc_joint= 1表示公司前十大股东中有两个及以上的风险投资,否则为0独立风险投资vc_sepvc_sep=1表示公司前十大股东中只有一个风险投资,否则为0匹配变量公司规模lnsize公司资产总额的对数主营业收入lnincome公司主营业务收入的对数资产负债率da_ratio公司负债总额与资产总额的比值资产报酬率ar_ratio公司息税前利润与平均总资产的比值资产增长率tag_rate企业年末总资产的增长额与年初总资产的比值产权比率e_ratio企业总负债与所有者权益总额的比值研发投入research研发经费投入与主营业务收入的比值流动比率l_ratio流动资产与流动负债的比值
通过Logit回归估计倾向得分,然后将有风险投资介入的企业与没有风险投资介入的企业进行匹配,即为风险投资介入的处理组企业寻找对照组。现有文献尚未统一Logit模型选择标准,本文采用广泛使用的Pseudo-R2和ROC曲线下的面积法(AUC)选择,具体结果如表3所示。
表2 变量描述性统计结果
变量样本数均值标准差最小值最大值ln patent2 5424.174 0.823 2.197 5.624 lninvention2 5423.286 0.984 1.609 4.934 lnutility2 5423.166 1.039 1.609 4.920 lndesign2 5422.306 0.647 1.609 4.174 vc2 5420.3300.4700.0001.000vc_g2 5420.1050.3070.0001.000vc_p2 5420.2260.4180.0001.000vc_f2 5420.0570.2310.0001.000vc_ joint2 5420.1270.3330.0001.000vc_sep2 5420.2030.4030.0001.000lnasset2 54221.1550.77219.56823.252lnincome2 54220.2200.89418.41522.725da_ratio2 5420.2640.1630.0290.689ar_ratio2 5420.0590.050-0.1030.230tag_rate2 5420.4590.764-0.1674.044e_ratio2 5420.4490.4310.0302.235research2 5426.8575.8470.15735.220l_ratio2 5425.3096.0400.77434.609
表3 Logit模型回归结果
变量(1)(2)(3)(4)lnasset0.539∗∗∗0.594∗∗∗0.535∗∗∗0.529∗∗∗(4.99)(5.38)(4.61)(4.55)lnincome-0.495∗∗∗-0.556∗∗∗-0.491∗∗∗-0.479∗∗∗(-4.85)(-5.32)(-4.40)(-4.26)da_ratio0.469∗0.559∗0.712∗1.239∗(1.81)(1.66)(1.77)(1.78)ar_ratio1.5892.069∗∗2.116∗∗2.070∗∗(1.54)(1.97)(2.01)(1.97)tag_rate0.160∗∗∗0.155∗∗∗0.171∗∗∗0.162∗∗∗(2.74)(2.63)(2.87)(2.66)e_ratio-0.32∗-0.344∗-0.371∗∗-0.513(-1.95)(-1.90)(-1.98)(-1.32)research0.014∗0.013∗(1.69)(1.75)l_ratio0.009(0.79)_cons-2.262∗-2.543∗-2.784∗∗-3.005∗∗(-1.74)(-1.93)(-2.10)(-2.21)行业变量NOYESYESYESPseudo-R20.1170.1230.1240.124AUC0.8800.8970.8980.898N2 5422 5422 5422 542
注:被解释变量为风险投资,该变量为离散变量,如果企业引进风险投资取值为1,否则取值为0;***、** 与*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;AUC表示曲线ROC曲线下方的面积
从结果看,风险投资介入的概率与企业规模、资产负债率、资产报酬率、资产增长率、研发经费投入等变量存在显著正相关关系,与主营业务收入和产权比率存在显著负相关关系,与流动比率不相关。模型(1)-(4)的Pseudo-R2值介于0.117~0.124之间,AUC值介于0.880~0.898之间,通过比较Pseudo-R2和AUC值,可以看出模型(3)比其它模型更优。因此,下文将使用模型(3)计算倾向得分,然后比较有风险投资介入与没有风险投资介入公司的创新绩效。
本文采用最邻近匹配法检验匹配效果,图2和图3分别报告了PSM匹配结果与匹配前后的核密度图。
从图2可以看出,控制组与对照组企业的倾向得分值主要集中在0.25~0.40,并且除个别处理组企业外,其它处理组企业与对照组基本上得到匹配。图3(a)和2(b)分别显示了对照组与处理组匹配前后的核密度函数。可以看出,在匹配前,对照组与处理组的核密度函数存在显著差异,直接进行比较分析可能造成结果偏误。经过匹配后,处理组与对照组的核密度函数线完全重合,说明处理组与对照组的特征基本相似。
图2 匹配结果
图3 匹配前后处理组与对照组核密度函数
从表4的均衡性检验结果可知,匹配后各变量在处理组和对照组之间是均衡的。变量lnincome、da_ratio、ar_ratio、tag_rate、e_ratio、research等在匹配前的p值小于10%,拒绝处理组与对照组无差别的原假设,即二者之间存在显著差异,而匹配后p值全部大于10%,即处理组与对照组之间不存在显著差异,而变量lnasset在匹配前后P值无变化,全部大于10%,即匹配前后处理组与对照组无差异。总之,经过匹配后,各变量已比较相似,标准化平均值差异接近0,所有匹配变量的不平衡性显著降低,满足平衡性检验。
表4 匹配变量均衡性检验结果
变量匹配状态均值处理组对照组偏差偏差值减少幅度t-检验t值P值lnassetU21.1621.151.100.270.786M21.1621.17-1.102.20-0.230.822lnincomeU20.1420.26-13.20-3.100.002M20.1520.17-2.9077.90-0.590.553da_ratioU0.250.27-13.70-3.230.001M0.250.25-2.2084.00-0.450.650ar_ratioU0.060.067.101.690.091M0.060.06-2.2069.60-0.440.661tag_rateU0.560.4118.604.650.000M0.550.60-6.2066.90-1.090.276e_ratioU0.410.47-12.70-2.950.003M0.410.42-1.8086.00-0.380.705researchU7.326.6311.702.790.005M7.276.994.8059.000.950.343
在匹配效果检验基础上,采用最邻近匹配、半径匹配与核匹配3种不同方式分析风险投资介入对企业创新绩效的影响,表5报告了检验结果。
从结果可以看出,匹配前后风险投资介入对企业专利申请量(lnpatent)的影响存在显著差异,匹配后能够显著促进企业专利申请量增加。具体来讲,最邻近匹配结果表明,在匹配前,处理组和对照组的专利申请量分别为4.186 1和4.138 3,ATT为0.047 8,未通过显著性检验。但是,经过匹配后处理组、对照组的专利申请量分别为4.190 6和4.106 6,ATT为0.084 0,通过10%显著性水平检验,并且与匹配前相比,ATT得到明显提升,且半径匹配和核匹配结果与最邻近匹配结果基本一致。以上3种匹配结果验证了H1,即经过匹配后,风险投资介入能够显著促进企业专利申请量提升,如果不对样本选择性偏差进行控制,可能低估风险投资介入对企业专利申请量的影响。
虽然风险投资能够显著促进专利申请总量提升,但是对3种不同类型专利申请量影响是否存在差异?本文分别考虑风险投资介入对不同专利类型的影响,结果显示,风险投资介入对发明专利申请量的处理效应ATT分别为0.126 8、0.117 0和0.125 7,且全部在1%水平上显著,验证了H2a,说明风险投资介入能够显著促进发明专利申请量增加。风险投资介入对企业实用新型专利申请量(lnutility)的处理效应ATT分别为0.109 5、0.091 1和0.021 1,并且分别在10%、1%和10%水平上存在显著影响,验证了H2b,说明风险投资能够显著促进我国企业实用新型专利申请量增加。与发明专利和实用新型专利相比,外观设计专利的技术含量较低,3种匹配结果显示,风险投资介入对企业外观设计专利申请量(lndesign)的处理效应ATT全部为负,但是除最邻近匹配通过10%显著性水平外,其它两种方法的匹配结果并不显著,拒绝了H2c,即风险投资介入对公司外观设计专利申请量存在负向影响,但并不稳健。
总之,风险投资介入对发明专利和实用新型专利有显著促进作用,但是对外观设计专利的影响并不显著,可能的原因是样本选择为创业板上市公司,这些公司以高科技高成长为特征,更注重创新发明和实用新型专利,虽然研发周期较长,但是能够给企业带来较高的预期收益,所以风险投资介入对创新绩效的提升具有显著促进作用。
本文采用PSM方法实证分析不同投资策略的风险投资对企业创新绩效的影响,结果如表6所示。
可以看出,独立风险投资介入对公司专利申请量存在显著正向影响。在3种不同匹配方法下,独立风险投资对企业专利申请量的处理效应ATT分别为0.056 0,0.020 0和0.091 5,并且全部在10%水平上显著;对企业发明专利申请量的处理效应ATT分别为0.038 7,0.014 9和0.116 2,除半径匹配方法通过5%显著性水平检验外,其它均不显著;对企业实用新型专利申请量的处理效应ATT分别为0.103 7,0.049 9和0.051 4,除最邻近匹配未通过显著性检验外,其它两种方法均通过5%显著性水平检验;对外观设计专利申请量的处理效应ATT分别为-0.040 8,-0.038 8和-0.038 8,全部未通过显著性水平检验。这说明,独立风险投资能够显著促进企业专利申请量增加,但是对三种不同类型专利申请量的影响并不稳健。
表5 风险投资对企业创新绩效影响的匹配结果
变量匹配状态处理组对照组ATT标准误t统计量最邻近匹配ln patentU4.186 14.13830.04780.03471.38M4.190 64.106 60.08400.04741.77∗lninventionU3.290 83.19360.09720.04152.34∗∗M3.295 63.168 70.12680.04692.70∗∗∗lnutilityU3.199 73.14950.05020.04381.14M3.204 23.094 70.10950.05961.84∗lndesignU2.284 42.3164-0.03200.0273-1.17M2.284 22.351 4-0.06710.0377-1.78∗半径匹配ln patentU4.186 14.138 30.047 80.034 71.38M4.193 24.108 90.084 30.036 62.31∗∗lninventionU3.290 83.193 60.097 20.041 52.34∗∗M3.275 13.158 00.117 00.032 6 3.59∗∗∗lnutilityU3.199 73.149 50.050 20.04381.14M3.188 93.097 80.091 10.034 82.62∗∗∗lndesignU2.284 42.316 4-0.032 00.027 3-1.17M2.284 42.324 3-0.039 90.027 6-1.45核匹配ln patentU4.186 14.138 30.047 80.034 71.38M4.26614.168 90.097 20.037 62.59∗∗∗lninventionU3.290 83.193 60.097 20.041 52.34∗∗M3.350 73.225 00.125 70.042 62.95∗∗∗lnutilityU3.199 73.149 50.050 20.04381.14M3.157 63.157 60.021 10.011 81.79∗lndesignU2.284 42.316 4-0.032 00.027 3-1.17M2.270 42.304 3-0.033 90.027 6-1.23
注:U表示匹配前,M表示匹配后;***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;标准误差通过Bootstrap计算所的,其重复次数为500次
从联合风险投资匹配结果看,联合风险投资对企业创新绩效存在显著正向影响。最邻近匹配结果显示,联合风险投资对专利申请总量、发明专利、实用新型专利的处理效应ATT分别为0.087 3、0.063 4、0.121 2,在10%水平上显著。半径匹配和核匹配结果显示,联合风险投资介入能够显著促进专利申请量、发明专利申请量和实用新型专利申请量增加,但是对外观设计专利申请量的处理效应ATT为负,未通过10%的显著性检验,说明联合风险投资能够显著促进企业专利申请量增加,尤其是发明专利与实用新型专利申请量。
与独立风险投资相比,联合风险投资对专利申请量的ATT效应更强,对专利申请量、发明专利申请量和实用新型专利申请量的促进作用更显著,但对外观设计专利没有显著影响,这一结论验证了H3a;与独立风险投资相比,联合风险投资对技术创新的促进更显著。产生以上情况的可能原因是,与独立风险投资相比,联合风险投资有两个及以上风险投资机构进入企业,具有更多关系网络、更丰富的经验和资源,能更好地发挥监督管理和市场功能,因此能更有力地促进企业创新能力提升。
表6 不同策略风险投资对企业创新绩效的影响
变量匹配状态独立风险投资ATTt统计量联合风险投资ATTt统计量最邻近匹配lnpatentM0.056 01.79∗0.087 32.53∗∗lninventionM0.038 71.460.063 41.95∗lnutilityM0.103 71.190.121 22.71∗∗∗lndesignM-0.040 8-0.75-0.036 8-0.84半径匹配lnpatentM0.020 01.69∗0.081 42.03∗∗lninventionM0.014 92.30∗∗-0.012 23.20∗∗∗lnutilityM0.049 91.96∗∗0.098 82.46∗∗lndesignM-0.038 8-1.23-0.028 0-0.73核匹配lnpatentM0.091 51.82∗0.092 12.02∗∗lninventionM0.11 621.330.121 52.19∗∗lnutilityM0.051 41.98∗∗0.059 12.47∗∗lndesignM-0.038 8-1.23-0.028 8-0.75
注:M表示匹配后;***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著
本文采用PSM方法分析国有、私营与外资3种不同背景风险投资对企业创新绩效的影响,结果如表7所示。
从最邻近匹配结果看,国有风险投资对企业专利申请量、发明专利申请量、实用新型专利申请量的处理效应ATT为0.150 1、0.044 4、0.019 0和-0.085 1,且在1%水平上显著,这与其它两种匹配方法检验结果基本一致。其可能的原因在于,国有风险投资一般具有政策导向性,具有更强的发明倾向和更长的投资时间,能够把主要资源投向研发等活动,这与Bottazzi等[32]、Luukkonen等[24]学者的研究结论基本一致。
私营和外资风险投资对企业创新绩效的影响并不完全显著。从3种匹配结果看,除私营风险投资对实用新型专利申请量的处理效应全部通过10%显著性水平检验外,私营风险投资对其它类型专利申请量的处理效应并不完全显著。这说明,私营风险投资不能显著促进外观设计专利申请量增加,但能显著促进实用新型专利申请量增长。同样,外资风险投资对实用新型专利申请量的处理效应全部为负,且全部通过5%的显著性水平检验,但是对其它类型专利申请量的处理效应并不稳健,表明外资风险投资对实用新型专利申请量存在负向影响,而对其它类型专利的影响并不稳健。以上实证结果验证了假设H3b,即不同背景的风险投资对技术创新的影响不同。与民营与外资背景相比,国有背景风险投资对技术创新的促进作用更加显著,主要原因是国有风险投资一般具有政策导向性,具有更强的发明倾向和更长的投资时间,能够把主要资源投向研发等活动,而私营风险投资和外资风险投资对公司创新绩效的影响不完全稳定,主要原因是私营和外资风险投资大多数仅考虑短期回报,不利于企业长期研发投入。
表7 不同背景风险投资对企业创新绩效的影响
变量匹配状态国有风险投资ATTt统计量私营风险投资ATTt统计量外资风险投资ATTt统计量最邻近匹配lnpatentM0.150 12.63∗∗∗0.069 61.280.043 61.94∗lninventionM0.044 42.48∗∗0.063 71.98∗∗0.170 71.47lnutilityM0.019 02.20∗∗0.054 71.81∗0.19111.47lndesignM-0.085 1-1.410.014 41.34-0.064 8-2.88∗∗∗半径匹配ln patentM0.164 23.11∗∗∗0.046 01.170.011 31.16lninventionM0.051 33.02∗∗∗0.012 41.260.023 71.28lnutilityM0.083 92.22∗∗0.069 41.99∗∗0.136 71.50lndesignM-0.038 7-1.92∗0.019 40.30-0.099 2-2.06∗∗核匹配ln patentM0.068 63.19∗∗∗0.045 81.86∗0.019 21.13lninventionM0.063 54.05∗∗∗0.012 01.25-0.029 0-1.34lnutilityM0.087 62.28∗∗∗0.069 31.89∗0.138 21.51lndesignM-0.041 1-1.98∗∗0.019 51.30-0.101 1-2.10∗∗
备注:(1)M表示匹配后;(2)***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著
在现有研究从不同视角分析了风险投资与企业创新的关系,得出不同结论,但鲜有研究考虑样本选择误差并从技术创新类型与风险投资策略、背景视角分析二者之间的关联性。本文以我国创业板上市公司作为样本,采用PSM模型,实证分析不同背景和投资策略的风险投资对不同类型创新绩效的影响,得到如下结论:
(1)风险投资介入能够显著促进专利申请量增加。从不同专利类型来看,风险投资对发明专利和实用新型专利有显著的促进作用,而对外观设计专利的影响并不显著。可能的原因是,不同类型专利含金量不同,其中,发明专利的含金量最高,能够为企业和风险投资机构建立长期发展优势并带来收益。
(2)从风险投资策略看,联合投资和独立投资均能促进专利申请量增加。与独立投资相比,联合投资更能促进企业专利申请量增加,尤其对发明专利创新产出的作用显著。究其原因,联合投资由两个及以上风险投资机构联合运营,具有更多的关系网络和更丰富的投资经验,更注重长远目标,能整合更多的异质性资源并充分利用,因此投资风险更低,创新性更高,促使创业企业产生更多专利及高质量专利。
(3)从风险投资背景看,国有风险投资能够显著促进专利申请总量和发明专利申请量增加,而私营和外资风险投资对其影响并不显著。究其原因,不同背景的风险投资在投资动机、资源获取、管理运营等方面存在显著差异。国有企业具有政策导向性,担负着推动区域科技创新与经济发展的重任,更加注重科技创新投入,而大多数私营和外资风险投资局限于追求短期收益。
在全球经济贸易竞争日益激烈的新时期,世界各国更加重视创新发明,而具有更高含金量的发明专利是评价自主创新能力的重要指标,创新发明也是推动我国经济发展的重要路径。尤其是在全球贸易形势严峻和贸易保护主义抬头的背景下,更应加快发展风险投资,引导创业投资投向高科技企业,促进企业高价值专利数量和质量提升,进而促进我国经济发展和结构转变。另外,政府在制定相关政策时,应该考虑风险投资背景对企业创新绩效的影响,引导不同背景的风险投资合理选择投资目标、帮助创业企业选择合适的风险投资。同时,应该大力鼓励和提倡联合投资,发挥各类风险投资机构的资源优势,降低投资风险,提高投资意愿,进而提高企业创新发明水平。
在未来的研究中,应拓展风险投资维度,从多角度研究风险投资的作用。本文主要从风险投资背景、投资策略等角度分析了风险投资对技术创新的影响,未来研究可以从风险投资的资金支持功能与增值服务功能、财务投资与战略投资对企业技术创新的影响方面展开。
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