張玉華

(上海師范大學 商學院，上海 200234)

目前，有關風險投資地域集聚現(xiàn)象的研究多數(shù)從定性聚類和截面數(shù)據(jù)入手，幾乎沒有用到空間面板模型；相關研究缺乏對驅(qū)動因素的定量分析，無法衡量各種驅(qū)動因素的影響方向和程度；而且現(xiàn)有研究方法在分析的時候假設各個地區(qū)均為彼此獨立的個體，忽略了地區(qū)風險投資的空間相互關系對其空間分布的影響，與現(xiàn)實情況是有差距的。鑒于此，本文在總結(jié)歐美風險投資發(fā)達國家經(jīng)驗的基礎上，結(jié)合風險投資的性質(zhì)以及當前中國風險投資發(fā)展的特殊性，從創(chuàng)新資源、中介服務、政府政策、人力資本、市場容量和交通運輸?shù)确矫娑糠治鲋袊∮蝻L險投資集聚的驅(qū)動因素，并且利用空間計量經(jīng)濟模型進行了實證研究，在此基礎上提出促進中國風險投資發(fā)展的政策建議。

一、相關研究回顧

1970年特里布斯(Tribus)最早指出風險投資空間非均衡發(fā)展的現(xiàn)象，在此之后，眾多學者[1～6]對美國、英國、加拿大、法國、德國等發(fā)達國家風險投資地域集聚現(xiàn)象進行了研究，闡述了風險投資集聚性發(fā)展的趨勢及其存在的“空間鄰近效應”。

現(xiàn)有研究主要從3個方面分析了風險投資的地域集聚現(xiàn)象及其驅(qū)動因素：地域環(huán)境、信息不對稱以及供求關系。

首先，關于不同地域風險投資環(huán)境之間的差異對風險投資集聚的影響。許多學者[7～8]研究了美國風險投資發(fā)展的優(yōu)勢因素，美國成為全球風險投資中心主要得益于其先進的科技創(chuàng)新資源、包容開放的創(chuàng)業(yè)氛圍、豐富的金融資源、金融創(chuàng)新手段等因素的驅(qū)動。中國學者崔毅等，分析了我國風險投資地域集聚現(xiàn)象明顯的5個省市的風險投資地域集聚支持環(huán)境，得出了不同環(huán)境對風險投資驅(qū)動的影響。[9]張海燕等從投資環(huán)境、投資成效、物理距離和經(jīng)濟一體化4個方面分析了影響風險投資空間行為的原因。[10]

其次，也有研究[3][11]分析了風險投資集聚的信息不對稱因素：在風險投資機構(gòu)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間由于存在信息不對稱性，為了降低這種不確定性，風險投資機構(gòu)會將投資集中在信息透明度高的地域。中國學者也做出了類似的分析，胡海峰發(fā)現(xiàn)為了降低交易成本，可以通過地域集聚的方式來有效分享信息，降低信息不對稱性和不確定性帶來的不利因素。[12]

最后，還有學者從供求關系方面分析風險投資地域集聚的驅(qū)動因素，他們的研究表明，風險投資會投資于金融創(chuàng)新資源集聚、創(chuàng)業(yè)氛圍濃厚、評估及咨詢等中介機構(gòu)云集的地域。[13]張曉輝實證分析了中國風險投資的地域分布特征以及影響因素，回歸結(jié)果表明，金融市場資源、人力資本豐富的地區(qū)具有明顯的風險投資集聚現(xiàn)象。[14]

從當前研究的現(xiàn)狀來說，目前還缺少風險投資驅(qū)動因素的定量分析，很難衡量各種驅(qū)動因素的相對重要性以及它們的影響方向和程度。而且，傳統(tǒng)的計量模型也很難分析具有明顯空間分布的風險投資行為。作為金融與人力資源有效結(jié)合的形式，風險投資是推動高科技產(chǎn)業(yè)化的重要力量，國家(地域)之間對于風險投資資源的競爭也日益激烈。在這種情況下，立足全球，將影響歐美發(fā)達國家風險投資地域集聚的驅(qū)動因素與中國的特殊性相結(jié)合，檢驗各因素對中國風險投資地域集聚的影響，對于促進中國風險投資發(fā)展，打造具有國際影響力的風險投資集聚區(qū)具有重要意義。

鑒于上述考慮，本文將空間因素納入到分析框架中來，在分析歐美發(fā)達國家風險投資地域集聚現(xiàn)象的基礎上，利用空間面板數(shù)據(jù)模型對風險投資集聚的相關驅(qū)動因素進行實證分析。

二、研究假設

中國的風險投資是在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型中發(fā)展起來的，因而在地域分布上更具特殊性，與歐美風險投資市場發(fā)達國家差別較大。[15]下文將在分析歐美國家風險投資地域集聚現(xiàn)象的基礎上，結(jié)合中國風險投資的特殊性，提出風險投資地域集聚驅(qū)動因素的假設。

風險投資一般投向高新技術產(chǎn)業(yè)，一個具有較高創(chuàng)新能力的高新技術產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)會吸納更多的風險投資。中國北京、上海與廣東三地的專利授權(quán)量和R&D費用比例近十年來一直保持在40%以上，而這三地也恰是中國風險投資集中度最高的三個地區(qū)。與此同時，技術創(chuàng)新也會逐步解放人們的思想觀念，最終形成“敢于創(chuàng)新、勇于嘗試、寬容失敗”的良好社會氛圍，從而為風險投資創(chuàng)造良好的“軟環(huán)境”。因此，我們提出如下假設：

H1：地域創(chuàng)新資源優(yōu)勢對風險投資具有吸納效應。

中國經(jīng)濟具有轉(zhuǎn)軌特征，盡管社會主義市場經(jīng)濟體制已經(jīng)建立和不斷完善，但是政府在經(jīng)濟的運行過程中仍舊發(fā)揮著重要作用。中國風險投資同樣是在政府的支持與引導下建立起來的。因此，我們提出如下假設：

H2：政府政策對風險投資的流向具有重要的驅(qū)動作用，地域良好的政策環(huán)境可以驅(qū)動創(chuàng)業(yè)資本的入駐。

作為聯(lián)系投資機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的橋梁和紐帶，風險投資中介服務機構(gòu)在投資的各個環(huán)節(jié)都發(fā)揮著重要的驅(qū)動作用，而且風險投資的退出也離不開中介機構(gòu)的服務。[16]因此，我們提出如下假設：

H3：中介機構(gòu)的數(shù)量和服務質(zhì)量影響著風險投資的集聚程度，具有發(fā)達的金融中介服務的地域可以驅(qū)動風險投資的集聚。

人力資本是生產(chǎn)的“軟生產(chǎn)要素”，縱觀硅谷等世界知名的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新地域，風險投資會在人力資本密集的高等學校周圍聚集。服務業(yè)的便捷、高效程度已經(jīng)成為衡量地域投資環(huán)境以及發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜?。[17]因此，我們假設如下：

H4：具有豐富人力資本的地域更容易吸引風險投資。

風險投資主要是投向高科技產(chǎn)業(yè)，但是其“逐利性”決定了某些項目只要是具有高成長潛力，即便是一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，風險投資也會進行投資。而這些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)項目往往具有一定的地域性，如零售業(yè)等，對于這些項目就要考慮地域的市場規(guī)模。在當前中國地域市場化程度發(fā)展不平衡，地域行政、貿(mào)易壁壘普遍存在前提下，風險投資在進行項目篩選時，將會傾向于投資到市場容量大的地域。因此，我們假設如下：

H5：市場規(guī)模大、消費能力強的地域能夠吸引到更多的風險投資。

基于風險投資的投資特征與降低成本的需要，風險投資機構(gòu)會將自己的投資活動限制在一定范圍之內(nèi)，即投資活動具有“空間鄰近效應”。大量證據(jù)表明，硅谷地區(qū)發(fā)達的航空運輸條件對其風險投資和高科技集聚地的產(chǎn)生具有重要影響。因此，我們假設如下：

H6：地域交通發(fā)達程度會影響風險投資的區(qū)位選擇，具備良好交通運輸能力的地域會驅(qū)動風險投資的集聚。

三、變量及數(shù)據(jù)來源

1.變量選擇

(1)因變量。我們借鑒產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學中衡量產(chǎn)業(yè)集聚度的指標“區(qū)位熵”的形式，構(gòu)建了衡量地域風險投資集聚程度的指標。①公式如下：

(1)

式(1)中，LQit為衡量了該地區(qū)風險投資的集聚程度的地區(qū)i的風險投資集聚指數(shù)，若該值大于1表示集聚程度高于全國平均，小于1表示低于全國平均；Ii/In為i地區(qū)的風險投資額占當年全國風險投資額的比重，Si/Sn為i地區(qū)金融機構(gòu)年末存款余額占全國金融機構(gòu)年末存款余額的比重。

(2)解釋變量。與上文提出的6個假設相對應，分別是：專利申請授權(quán)量、政府科技支出占財政支出的比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重、每10萬人口高等學校平均在校生數(shù)、人均消費支出量、機場旅客吞吐量。為降低模型的異方差及減少數(shù)據(jù)變幅，對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。因變量、自變量的數(shù)據(jù)定義如表1：

表1 模型變量說明

2.數(shù)據(jù)來源及描述

由于數(shù)據(jù)缺失，本文研究包括2005年至2012年除西藏、海南、香港、澳門、臺灣外中國29個省級及以上行政區(qū)。風險投資數(shù)據(jù)來源于各年《中國風險投資年鑒》以及《中國風險投資年度統(tǒng)計報告》，部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法進行補充；機場旅客吞吐量根據(jù)民航總局公布的《全國機場統(tǒng)計公報》分省加總所得，其余數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國金融統(tǒng)計年鑒》等。

數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析如表2。

表2 變量的統(tǒng)計描述

此外，補充說明數(shù)據(jù)信息如下：

首先，風險投資地域集聚出現(xiàn)極端化現(xiàn)象，以2012年為例，北京的風險投資總額占全國總額的20%以上，另外上海和廣東也都超過了10%，而最少的省份如貴州的觀測值為0。②與中國當前經(jīng)濟發(fā)展水平的空間分布相一致，東部地區(qū)的份額都較高，而中西部地區(qū)的份額普遍較低。

第二，機場旅客吞吐量的對數(shù)數(shù)據(jù)顯示中國省域之間交通發(fā)展程度存在較大差異，2012年廣東省的機場旅客吞吐量為青海省的41倍，交通運輸差距與風險投資的地域集聚程度差異相似，這給兩者之間相關性的假設提供了支持。省域之間專利申請授權(quán)量差距較大，東部沿海地區(qū)的專利申請授權(quán)量遠遠高于中西部地區(qū)，專利申請授權(quán)量的這種分布與風險投資的分布有著一定的相似點。

四、空間計量模型設定及選擇

1.空間統(tǒng)計分析

空間自相關有兩種指標：全局指標主要是用于測算整個地域的空間自相關程度；局部指標主要是用于測算某個地域與鄰近地域的空間相關性。本文采用Moran’sI指數(shù)對空間相關性進行測度，計算公式為：

(2)

(3)

(3)式中，分母為地域i和j之間人均GDP的差距的絕對值，對矩陣進行標準化變換，使各行元素之和為1。

Moran’sI指數(shù)取值在-1到1之間，若Moran’sI指數(shù)為正，表示各地區(qū)風險投資在空間上呈集聚態(tài)勢；若Moran’sI指數(shù)為負，表示各地區(qū)風險投資在空間上呈分散態(tài)勢；若Moran’sI指數(shù)接近0，則表示各地區(qū)風險投資隨機分布，不存在空間自相關性。

本文局部指標用局部Moran指數(shù)測度，該指標定義如下：

(4)

2.模型設定及選擇

包含空間變量的空間面板數(shù)據(jù)模型包括空間滯后面板模型和空間誤差面板模型?？臻g滯后面板模型假定因變量存在空間上的依賴性：

(5)

ρ為空間自回歸系數(shù)，wij是空間權(quán)重矩陣W中的元素?？臻g面板滯后模型描述的是空間相互作用或社會相互作用的均衡結(jié)果，即某個樣本的因變量的觀測值由相鄰樣本聯(lián)合決定。

空間誤差面板模型假設因變量依賴于觀測個體自身特征，誤差項存在空間上的相關性：

yit=xitβ+φit,

(6)

(7)

φit代表空間自相關誤差項，ρ代表空間自相關系數(shù)。

本文構(gòu)建的風險投資集聚影響因素模型如下所示，其中式(8)為空間面板滯后模型，式(9)為空間誤差滯后模型：

(8)

LQit=β1LOGtechit+β2Govit+β3Serit+β4LOGeduit+β5LOGconsit+φit.

(9)

式中εit為獨立同方差的隨機擾動項，φit代表空間自相關誤差項，ρ代表空間自相關系數(shù)。

面板數(shù)據(jù)模型的估計需要考慮固定效應和隨機效應，根據(jù)拜耳他基(Baltagi)的研究，固定效應更加符合實際需要，因為個體效應不一定是服從某一分布的隨機變量。[18]空間面板數(shù)據(jù)模型中存在空間效應與時間效應問題，因此在實際分析中就有三種模型：時間效應、空間效應、時空效應，需要根據(jù)模型的估計結(jié)果進行選擇。

五、實證結(jié)果分析

1.空間統(tǒng)計結(jié)果

計算中國2005年至2012年29個省域的風險投資集聚指數(shù)，利用Moran’sI指數(shù)測算中國29個省市風險投資集聚的空間相關性。本文利用GEOda095i軟件，運用經(jīng)濟權(quán)重矩陣，得出的Moran’sI如表3。

表3 Moran’s I指數(shù)

注：***表示顯著水平為1%，**表示顯著水平為5%，*表示顯著水平為10%。

結(jié)果表明，中國風險投資地域分布存在顯著的空間依賴性，具有地理上的集聚性。而且，隨著時間的推移這種效應有逐步增強趨勢。Moran’sI從整體上反映了中國各地區(qū)風險投資集聚的空間自相關性，局域Moran散點圖則具體反映中國各地區(qū)風險投資的空間集聚情況，局域Moran散點圖如圖1。

圖1 風險投資集聚的局域Moran散點圖

由局域Moran指數(shù)散點圖可以看出大部分地區(qū)都分布在高-高和低-低兩種類型中，③這兩種類型所占的比例約為80%，其中高-高地區(qū)大約占了20%，低-低地區(qū)約占60%。高高聚集的省份大多為東部地區(qū)，如表4中第一象限的省份，各省的風險投資集聚指數(shù)均較高，低低聚集的省份多為中西部地區(qū)，如表4中第三象限的省份，各省的風險投資集聚指數(shù)均較低?？梢钥闯鲋袊L險投資正表現(xiàn)出一種東中西部“兩極分化”的現(xiàn)象，中國各省份間風險投資集聚程度存在明顯的地域差距，中西部地區(qū)明顯落后于東部地區(qū)。

表4 2012年風險投資集聚的局域Moran散點圖對應的地區(qū)及相應風險投資集聚指數(shù)

注：括號內(nèi)值為2012年風險投資集聚指數(shù)。

2.模型的估計、分析

模型的判別一般為：若LMlag(LMerror)較LMerror(LMlag)顯著，則模型為空間滯后面板模型(空間誤差面板模型)。還可以通過調(diào)整的對數(shù)似然估計值(log-likelihood)等進行模型的比較。相關檢驗結(jié)果如表5：

表5 LM及robust LM檢驗結(jié)果

從表5可得：由于LM-Lag和Robust-LM-Lag的檢驗值較LMerror和LMerror_robust值顯著，所以選取空間面板滯后模型較為合適。④

表6 全國29省份模型估計結(jié)果

注：*表示10%水平下顯著，**表示5%水平下顯著，***表示1%水平下顯著，下同。

分析實證分析結(jié)果，可以得出結(jié)論：

(1)除了時間固定效應空間面板誤差模型外，空間自回歸系數(shù)ρ的估計值均較為顯著，而且其余幾個模型中ρ通過了10%的顯著性水平檢驗，驗證了中國各省風險投資集聚存在空間相關性，即相鄰省份之間的風險投資會產(chǎn)生空間溢出效應。

(2)就調(diào)整后的R2來說，在考慮了空間效應之后該值明顯優(yōu)于沒有考慮空間效應的模型，說明納入空間因素的模型能夠更好地解釋影響風險投資集聚的驅(qū)動因素。而且，比較空間滯后面板數(shù)據(jù)模型與空間誤差面板數(shù)據(jù)模型，前者調(diào)整后的R2優(yōu)于后者，符合表5中我們對空間相關性檢驗值進行的比較分析，說明空間滯后面板數(shù)據(jù)模型可能更加適用于模型分析。

(3)綜合衡量調(diào)整后的R2以及對數(shù)似然估計值，空間固定效應模型的估計效果是最好的，面板數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的非觀測效應主要是個體間的固定效應。本文解釋如下：首先，由于數(shù)據(jù)限制，本文研究所選取的面板數(shù)據(jù)的年份個數(shù)小于截面?zhèn)€數(shù)，即出現(xiàn)了“短面板”現(xiàn)象，進而產(chǎn)生了不同截面的個體效應要強于時間效應的結(jié)果；[19]其次，結(jié)合當前中國風險投資的現(xiàn)實情況，中國不同地域之間的風險投資水平差異十分巨大，這就造成了個體之間的差異效應大于時間上的變化帶來的差異效應。

(4)分析表中各解釋變量的系數(shù)及顯著性水平，各省域每十萬人口高等學校平均在校生數(shù)和專利申請授權(quán)量兩個解釋變量幾乎在所有模型中都通過了1%的顯著性檢驗，且符號為正，符合我們的假設，說明人力資本優(yōu)勢以及省域創(chuàng)新資源優(yōu)勢會對風險投資產(chǎn)生吸納效應；此外，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重、政府科技支出占財政支出的比重兩個解釋變量也通過了至少10%的顯著性水平檢驗，且符號為正，說明發(fā)達的金融中介服務能夠?qū)κ∮蝻L險投資集聚水平產(chǎn)生顯著的正向驅(qū)動，良好的政府政策環(huán)境對與風險投資集聚也具有促進作用。除此之外，機場旅客吞吐量這一指標除了在空間滯后模型的固定效應中不顯著外，其他模型中都在10%的水平下顯著為正，和我們的預期相符，說明機場旅客吞吐量對我國省域風險投資集聚具有正向的驅(qū)動作用。

(5)各省份人均消費支出這一指標的顯著性水平較低，其符號在不同的模型中是不相同的，而且系數(shù)的絕對值也比較小，可以認為該指標對風險投資集聚的影響方向和程度是不確定的。在此我們給出如下解釋：中國風險投資地域選擇在市場取向上不明確，這與現(xiàn)階段中國風險投資流向的行業(yè)領域有關，以2013年為例，當年全年風險投資中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)占比29%，電信及增值和IT行業(yè)也分別占比18%和15%，結(jié)合前面風險投資對創(chuàng)新資源的依賴這一因素，可以認為當前中國的風險投資傾向于高科技產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，而這兩大產(chǎn)業(yè)對市場不敏感，市場取向明顯的現(xiàn)代服務業(yè)沒有得到風險投資的青睞，與此同時，中國國內(nèi)風險投資市場發(fā)展不成熟，可投資創(chuàng)業(yè)項目不足，也可能導致部分風險資本流向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

六、結(jié)論及政策建議

1.結(jié)論

本文在構(gòu)造了衡量省域風險投資集聚指數(shù)的基礎上，應用空間計量經(jīng)濟學的理論方法，研究了中國29個省域風險投資集聚的影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國省域風險投資存在顯著的空間相關性；除人均消費支出外，專利申請授權(quán)量、政府科技支出占政府支出的比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重、每十萬人口高等學校平均在校生數(shù)以及機場旅客吞吐量等變量對各省域風險投資的發(fā)展均有顯著的驅(qū)動作用。

2.政策建議

(1)根據(jù)“硅谷”等世界知名風險投資集聚地域的經(jīng)驗，可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新資源對于風險投資具有極大的吸納效應，要積極落實“科教興國”戰(zhàn)略，促進中國科學技術的發(fā)展，加強對高新技術產(chǎn)業(yè)化的扶持力度，推動高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。[20]與此相關聯(lián)的是，風險投資因為涉及全新的投資領域，對于從業(yè)人員的要求也比一般的投資要高，而且對人才也是高度依賴，投資項目的成功與否，很大程度上取決于決策者的分析和判斷。因此，要促進人力資源的積累和發(fā)展，認識到人力資本積累的長期性，制定長期的人才戰(zhàn)略，積極營造優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境，提高相關行業(yè)從業(yè)人員的福利待遇，加強對跨行業(yè)人才的培訓力度；[21]要加強與國際投資機構(gòu)的經(jīng)驗交流，充分利用國內(nèi)、國外兩種人才資源。

(2)政府政策對風險投資的流向具有重要的影響，加大政府對科技的支撐力度。根據(jù)《十八屆三中全會公報》，經(jīng)濟體制改革是全面深化改革的重點，核心問題是處理好政府和市場的關系，使市場在資源配置中起決定性作用和更好地發(fā)揮政府作用。政府要致力于激勵政策、法律制度和退出機制等發(fā)展環(huán)境的構(gòu)建，放松對有著創(chuàng)新活力的微觀經(jīng)濟主體的干預，努力營造有利于風險投資發(fā)展的政策制度環(huán)境。

(3)促進風險投資中介機構(gòu)的發(fā)展，充分發(fā)揮風險投資中介服務機構(gòu)聯(lián)系投資機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的橋梁和紐帶作用。要逐步健全資本市場，完善相關的服務及配套設施。例如，促進建立適合中國經(jīng)濟發(fā)展階段的具有較高資信度和業(yè)務水平的會計師事務所，建立具有權(quán)威性的信用評級機構(gòu)，提高服務能力和水平。

(4)加強基礎設施建設，尤其是要建設現(xiàn)代化的交通、通信設施，進一步優(yōu)化投資環(huán)境，進而降低風險投資的交易成本。尤其是西部地區(qū)，要加快適度超前、功能配套、安全高效的現(xiàn)代化基礎設施建設。

注釋：

①由于中國各地區(qū)的經(jīng)濟規(guī)模差距較大，金融資源的分配不均，如果用風險投資的絕對量指標來衡量各地區(qū)的風險投資水平是不精確的。

②貴州的觀測值為0并不意味著該地域的實際投資額為0，只是說明相關調(diào)查抽樣缺少有效樣本，但是觀測值為0并非離群值，對實證研究的結(jié)果不會產(chǎn)生影響。

③“高-高”集聚地區(qū)為高風險投資省份的集聚地區(qū)，即位于散點圖中右上角第一象限的地區(qū)；“低-低”集聚地區(qū)為低風險投資省份的集聚地區(qū)，即圖中左下角的第三象限地區(qū)；其余地區(qū)不存在屬性一致的情況。

④本文將空間面板誤差模型的估計結(jié)果同樣表示出來，以便對風險投資集聚的空間模式進行比較。

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