黃銘，朱孝忠

（1.淮南師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理系，安徽 淮南 232038；2.工業(yè)與信息化部軟件與集成電路促進(jìn)中心，北京 100038）

風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用研究
——來(lái)自中國(guó)省際數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

黃銘1，朱孝忠2

（1.淮南師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理系，安徽 淮南 232038；2.工業(yè)與信息化部軟件與集成電路促進(jìn)中心，北京 100038）

第一次利用中國(guó)省際橫截面數(shù)據(jù)和混合橫截面數(shù)據(jù)估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用，克服以往研究采用總量時(shí)間序列數(shù)據(jù)導(dǎo)致樣本不足的問(wèn)題，獲得可信的研究結(jié)論：在省級(jí)數(shù)據(jù)水平上，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利的確存在正效應(yīng)，一地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)資本量每增加1%，大約能增加該地區(qū)專利申請(qǐng)量0.17%-0.22%，增加該地區(qū)專利授權(quán)量0.13%-0.17%。風(fēng)險(xiǎn)投資變動(dòng)對(duì)專利的影響大約只有RD支出的1/4-1/6。相比較而言，前人利用樣本數(shù)不足的總量時(shí)間序列所進(jìn)行的研究顯然高估了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。

風(fēng)險(xiǎn)投資；技術(shù)創(chuàng)新；專利；混合橫截面

引言

中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)在經(jīng)歷了20世紀(jì)90年代的起步發(fā)展后，于2002年左右達(dá)到歷史最高峰，近年來(lái)依然保持著良好的發(fā)展勢(shì)頭。1995年中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)資本總量?jī)H為51.3億元，到2006年已經(jīng)增長(zhǎng)為663.8億。1995年全國(guó)共有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)27家，到2006年已增加到345家。無(wú)論從風(fēng)險(xiǎn)資本量還是風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)來(lái)看，都增長(zhǎng)了10倍以上。

中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)蓬勃發(fā)展，一方面得益于中國(guó)經(jīng)濟(jì)的獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，另一方面得益于高科技產(chǎn)業(yè)特別是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的崛起，同時(shí)中國(guó)政府也是巨大的推動(dòng)力之一。大家都相信一個(gè)觀點(diǎn)，即風(fēng)險(xiǎn)投資能促進(jìn)高科技的發(fā)展，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)新經(jīng)濟(jì)的輝煌。美國(guó)已經(jīng)樹立起了這樣一個(gè)榜樣，于是各國(guó)政府不遺余力、爭(zhēng)先恐后地大力推進(jìn)本國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)的發(fā)展。但是中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)發(fā)展的歷史很短，因此單單從樣本容量上講這些研究的計(jì)量結(jié)果就是很值得懷疑的。本文第一次采用中國(guó)分省數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，克服了樣本不足的限制，得出在省際水平上風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)地方技術(shù)創(chuàng)新有促進(jìn)作用的結(jié)論。

有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新作用的經(jīng)驗(yàn)研究開(kāi)始于 Kortum and Lerner（1998，2000），他們利用美國(guó)數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)層次上證明了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利有正影響[1，2]。 緊接著，Tykvova（2000）利用德國(guó)數(shù)據(jù)也證實(shí)在產(chǎn)業(yè)層次上存在同樣的效應(yīng)[3]。

真正進(jìn)行分區(qū)域研究的文獻(xiàn)直到2004年才出現(xiàn)，Romain and Potterie（2004）選取 16 個(gè) OECD 國(guó)家1990-2001年的數(shù)據(jù)為樣本，研究結(jié)果表明：風(fēng)險(xiǎn)資本的累積對(duì)全要素生產(chǎn)率（TFP）有顯著的正影響，并且這種影響較穩(wěn)定，同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)資本的強(qiáng)度對(duì)R&D的效果也存在正影響[4]。

針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的研究由于數(shù)據(jù)的局限基本上都是采用總量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量。如楊正兵（2004）和程昆等（2006）都利用中國(guó)不到10年的時(shí)間序列進(jìn)行回歸，盡管其結(jié)論顯示風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有正向作用，但由于時(shí)間序列太短回歸結(jié)果無(wú)法檢驗(yàn)，因此結(jié)論的可信度不高[5，6]。萬(wàn)坤揚(yáng)和袁利金（2006）對(duì)1994-2003年中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)資本量與專利量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)和協(xié)整性檢驗(yàn)，結(jié)論顯示風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新之間存在協(xié)整關(guān)系。但這也同樣面臨著樣本數(shù)不足的問(wèn)題，比如利用eviews軟件進(jìn)行單位根檢驗(yàn)其樣本數(shù)最低要求為20，因此用10年時(shí)間序列得出的結(jié)論可能是不準(zhǔn)確的[7]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)研究采用的都是總量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，普遍存在樣本量不足的問(wèn)題，其計(jì)量的后果就是結(jié)論難以檢驗(yàn)。在短期內(nèi)這一問(wèn)題是不能克服的，因此只能采用其他形式的數(shù)據(jù)。中國(guó)作為一個(gè)大國(guó)，進(jìn)行分區(qū)域研究是一個(gè)可行的方向。但是國(guó)際學(xué)術(shù)界普遍采用的面板數(shù)據(jù)在中國(guó)無(wú)法獲得。目前只有中國(guó)科技部的調(diào)查數(shù)據(jù)比較權(quán)威全面，但其分區(qū)域數(shù)據(jù)只有3年，并且每年的樣本并不完全一致。這使得我們無(wú)法進(jìn)行面板數(shù)據(jù)研究。因此本文第一次使用橫截面和混合橫截面數(shù)據(jù)方法進(jìn)行研究，克服了國(guó)內(nèi)研究普遍存在的樣本不足問(wèn)題，得出了可信的研究結(jié)論。

1 模型采用及數(shù)據(jù)處理

1.1 模型的建立

在別人研究的基礎(chǔ)上，本文的基本模型設(shè)定如下：

其中P代表專利，RD代表研發(fā)支出，VC代表風(fēng)險(xiǎn)投資，u代表殘差。由于該模型采用的是對(duì)數(shù)形式，從計(jì)量結(jié)果上講，與采用Kortum and Lerner（1998，2000）、Tykvova（2000）和 Romain and Potterie（2004）模型本質(zhì)上是一樣的，唯一的區(qū)別在于常數(shù)項(xiàng)的變化，不影響計(jì)量本身的有效性和檢驗(yàn)。

1.2 樣本描述

本文采用兩個(gè)樣本：一個(gè)橫截面和一個(gè)混合橫截面。橫截面樣本包含了2005年全國(guó)27個(gè)省市的各個(gè)變量數(shù)據(jù)?；旌蠙M截面樣本包含了2003、2004、2005三年的數(shù)據(jù)，共有60多個(gè)樣本觀測(cè)值。

本文風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)據(jù)來(lái)自于科技部研究中心，專利數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家專利局，RD數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)和中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒。數(shù)據(jù)覆蓋了全國(guó)31個(gè)省市中的27個(gè)（缺失數(shù)據(jù)省份為廣西、海南、西藏、青海），具有廣泛的代表性。

1.2.1 橫截面樣本

表1 橫截面樣本中各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

1.2.2 混合橫截面樣本

2003年，科技部的調(diào)查數(shù)據(jù)提供了14個(gè)省市的風(fēng)險(xiǎn)資本量和17個(gè)省市的風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)，其中重合省市12個(gè)。為了避免剔除非重合省市觀測(cè)，從而最大限度地利用已有數(shù)據(jù)，我們分別以風(fēng)險(xiǎn)資本量和風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)為變量構(gòu)建了兩個(gè)混合橫截面，前者命名為混合橫截面A，樣本數(shù)為60；后者命名為混合橫截面B，樣本數(shù)為63。

混合橫截面A包含了2005年的27個(gè)觀測(cè)值，2004年的19個(gè)觀測(cè)值和2003年的14個(gè)觀測(cè)值。由于3年的貨幣數(shù)據(jù)都是名義值，為保證不同年份之間的可比性，我們采用實(shí)際值，即2004年和2003年RD支出和風(fēng)險(xiǎn)資本量都根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)調(diào)整為2005年值。

表2 混合橫截面A中各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

混合橫截面B包含了2005年的27個(gè)觀測(cè)值，2004年的19個(gè)觀測(cè)值和2003年的17個(gè)觀測(cè)值。2004年和2003年RD支出根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)調(diào)整為2005年值。

表3 混合橫截面B中各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2 計(jì)量結(jié)果

2.1 橫截面回歸

利用2005年中國(guó)27個(gè)省市的橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如表4?；貧w顯示，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利存在顯著的正影響。一地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)資本量每增加1%，大約能增加該地區(qū)專利申請(qǐng)量0.22%，增加該地區(qū)專利授權(quán)量0.14%-0.17%。風(fēng)險(xiǎn)資本對(duì)專利的影響小于RD支出的影響，前者大約是后者的1/4-1/6。關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)投資與RD對(duì)專利作用的相對(duì)大小，已有的研究結(jié)論也各不相同。如Kortum and Lerner（1998，2000）的研究表明在美國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利的作用是 RD的 3.1倍，而 Tykvova（2000）的研究則表明在德國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利的作用也小于RD，與本文結(jié)果一致。

同時(shí)我們利用全社會(huì)RD支出代替大中型工業(yè)企業(yè)RD支出，用風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)代替風(fēng)險(xiǎn)資本量，回歸的系數(shù)也是顯著的。一地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)每增加1%，大約能增加該地區(qū)專利申請(qǐng)量0.17%。表明研究結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

另外，我們還考察了RD支出和風(fēng)險(xiǎn)投資的滯后項(xiàng)影響，在上述模型中加入1-2期滯后項(xiàng)，計(jì)量檢驗(yàn)其系數(shù)都是不顯著的。而且加入滯后項(xiàng)反而降低了模型的解釋力，如模型（2）的調(diào)整后R2就小于模型 （1）。 驗(yàn)證了 Hall,Griliches and Hausman（1986）關(guān)于RD支出與專利申報(bào)大致是同期的并不存在明顯滯后效應(yīng)的論斷。

表4 橫截面回歸結(jié)果

2.2 混合橫截面回歸

利用三年混合橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如表5?；貧w顯示，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利存在非常顯著的正影響。

表5 混合橫截面回歸結(jié)果

從表5可以看出，一地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)資本量每增加1%，大約能增加該地區(qū)專利申請(qǐng)量0.17%-18%，增加該地區(qū)專利授權(quán)量0.13%-0.14%。風(fēng)險(xiǎn)資本對(duì)專利的影響小于RD支出的影響，前者大約是后者的1/5-1/6。這些與橫截面回歸的結(jié)果基本相同，一方面說(shuō)明本研究的穩(wěn)健性較好，另一方面也再次顯示各年度之間的回歸系數(shù)不存在明顯的跨越時(shí)間的結(jié)構(gòu)性變化。

我們用全社會(huì)RD支出代替大中型工業(yè)企業(yè)RD支出，用風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)代替風(fēng)險(xiǎn)資本量，回歸的系數(shù)也都是顯著的。一地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)每增加1%，大約能增加該地區(qū)專利申請(qǐng)量0.11%-0.13%。研究結(jié)論非常穩(wěn)健。

在回歸過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)除模型（5）外，在其他所有模型中，年虛擬變量的系數(shù)都是不顯著的。這在很大程度上說(shuō)明，各年度之間不僅各變量的回歸系數(shù)沒(méi)有明顯的結(jié)構(gòu)性變化，而且截距項(xiàng)的差異也不明顯。由此可見(jiàn)，從2003年到2005年，中國(guó)專利產(chǎn)出結(jié)構(gòu)在一定程度上保持了穩(wěn)定。

3 結(jié)論

本文第一次利用省際橫截面和混合橫截面數(shù)據(jù)考察了中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用，克服了以往研究中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資普遍樣本不足的障礙，獲得了更為可靠的研究結(jié)論。

（1）在省級(jí)數(shù)據(jù)水平上，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的確存在正效應(yīng)，綜合各種模型結(jié)果，一地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)資本量每增加1%，大約能增加該地區(qū)專利申請(qǐng)量0.17%-22%，增加該地區(qū)專利授權(quán)量0.13%-0.17%。相比較而言，國(guó)內(nèi)其他研究顯然高估了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。

（2）風(fēng)險(xiǎn)投資與RD支出相比，其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用較小，前者只有后者的1/4-1/6，遠(yuǎn)小于風(fēng)險(xiǎn)投資在美國(guó)的作用 （Kortum and Lerner,1998 2000），略小于風(fēng)險(xiǎn)投資在德國(guó)的作用（Tykvova,2000）。

（3）年虛擬變量不顯著，表明2003-2005年間中國(guó)專利產(chǎn)出結(jié)構(gòu)在一定程度上保持了穩(wěn)定。RD支出和風(fēng)險(xiǎn)投資的滯后項(xiàng)對(duì)專利沒(méi)有顯著的影響，證實(shí)了創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出大致同期的觀點(diǎn)（Hall,Griliches and Hausman，1986）。

另外，通過(guò)選擇不同指標(biāo)來(lái)指代變量，保證了計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性，這是國(guó)內(nèi)同類研究所不具備的。

當(dāng)然，本文所有的結(jié)論都從現(xiàn)有的3年數(shù)據(jù)樣本中分析得出的，雖然檢驗(yàn)很顯著，但是是否反映了研究對(duì)象總體的真實(shí)特征，還有待進(jìn)一步的驗(yàn)證。本文作為第一篇分省研究中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新作用的文獻(xiàn)，只是作了一個(gè)初步的探索。Gompers and Lerner（2001）指出，驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新之間的因果關(guān)系是當(dāng)前最新的研究前沿之一，也是一項(xiàng)非常有挑戰(zhàn)性的工作。隨著中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)的蓬勃發(fā)展，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和數(shù)據(jù)的不斷完善，相信會(huì)有更多的學(xué)者加入到這一主題的研究中來(lái)，從而逐步揭示問(wèn)題的全部本質(zhì)和規(guī)律。

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[3]Tykvova T..Venture Capital in Germany and its impact on innovation[J].Social Science Research Network Working Paper，presented at the 2000 EFMA Conference，Athens，2010：345-360

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[8]清科2007中國(guó)創(chuàng)業(yè)投資市場(chǎng)年度研究報(bào)告[R/OL].http：//www.zero2ipo.com.cn

The impact of venture capital on technological innovation：evidence from provincial data in China

HUANG Ming，ZHU Xiao-zhong

This paper estimates the impact of venture capital on technological innovation based on provincial cross-section data and pooled cross-section data in China for the fist time,which avoids the problem of inadequate sample in previous studies based on aggregate time-series data.So our results are more accurate relatively.We find that venture capital has a significant positive influence on patents at the level of the provincial data.A 1%increase of venture capital volume in a province causes 0.17-22%increase in the number of patents applied,and 0.13-0.17%increase in the number of patents granted.The impact of venture capital disturbance on technological innovation is as weak as 1/4-1/6 of that of RD expenditure disturbance.Compared to our results,previous studies obviously overestimate the impact of venture capital on the technological innovation because of inadequate sample.

venture capital；technological innovation；patents；pooled cross-section

F830 < class="emphasis_bold">[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

A

1009-9530（2012）01-0032-04

2011-09-16

淮南師范學(xué)院科研項(xiàng)目（2011wk08）

黃銘（1972-），男，安徽樅陽(yáng)人，碩士，淮南師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理系講師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。朱孝忠（1980-），男，安徽無(wú)為人，博士，研究方向：投資學(xué)。