风险投资提高科技型企业的创新绩效了吗？
——以创业板信息技术行业为例

袁亚超，金 辉

（杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018）

一、引言

当今这个时代，信息技术创新日新月异，科技创新影响着世界各国未来经济增长动能。习近平总书记强调，在我国发展新的历史起点上要把创新摆在更加重要的位置，企业持续发展之基、市场制胜之道在于创新，各类企业都要把创新牢牢抓住。对于一个科技型企业，创新是其创造生机的最佳手段。

科技型企业，特别是初创科技型企业要实现技术创新不仅离不开持续投入巨额资金的支持，而且未来的创新成果转化往往存在很大的不确定性。为了降低创新所带来的风险，科技型企业的创新融资倾向于选择具有风险分担作用和创新失败包容性的股权融资，而其中一种重要途径就是寻找风险投资（Venture Capital，简称VC）。相比于欧美成熟的风险投资市场，我国风险投资行业虽然发展的时间还不长，但近些年行业规模发展速度极快。据清科集团统计，在2017年中国风险投资市场，募集设立共895支新创业投资基金，新增资本量达3 476.69亿元人民币；投资案例数目共发生4 822起，总投资金额达到2 025.88亿元人民币，总投资金额同比增长54.3%；更加值得关注的是，无论按投资案例数目还是按投资金额，一半以上投资都集中在互联网、IT和生物技术这三个行业中。

风险投资是一种高风险、期望超高收益的权益投资，由于其一大特点是主要投资创新的技术与产品，这种超高收益往往通过企业技术创新和产品创新来实现（成思危，1999）[1]。为了增强被投企业在市场中的核心竞争力，提高企业获得市场高估值的可能性，以便能通过上市或出售而退出资本并实现超高收益，风险投资会提供自身积累的专业的管理经验和广泛的行业资源，激励和驱使企业投入更多的研发人员和资金从事创新活动，推动企业技术创新和产品创新。然而，对于特别重视创新活动的科技型企业，风险投资确实能帮助其实现技术创新，并有效促进被投企业的创新绩效提高吗？这一问题也正是文章研究的初衷。

二、文献综述

近些年，风险投资行业得到了蓬勃发展，同时伴随着科技的进步，国内外学者深入探讨了风险投资这种特殊的投融资体与企业创新绩效的关系。有关学者对这一关系的研究可分为创新投入和创新产出两个方面。

在风险投资对创新投入的影响方面，学界基本都认为风险投资参与能显著提高被投企业的研发创新投入水平。国外学者Bernstein等（2016）指出风险投资通过“指导”“监督”等作用机制有效增强了被投企业的创新研发投入强度[2]。付雷鸣等（2012）探讨了机构投资者特征与企业创新投入之间的关系，发现与非VC的普通机构投资者相比,VC在促进企业提高创新投入方面的效率更高[3]。金永红等（2016）发现有VC背景企业的创新研发投入强度要显著地高于无VC背景企业，且VC持股比例与公司的创新投入水平成正相关关系[4]。仅国内余琰等（2014）研究股权分置改革前后国有背景风险投资的投资行为时发现，股权分置改革之前国有背景风险投资机构所投企业的研发强度更低，而股权分置改革之后，国有背景风险投资机构没有在支持创新研发投入上有显著的促进作用[5]。

在风险投资对创新产出的影响方面，国外学者对于风险投资起到的作用存在争议，争议点在于VC是否促进了新技术产生。Dutta和Folta（2016）通过追踪350家科技型企业发现风险投资支持的企业拥有更多影响力的技术专利[6]。Safari（2017）采用负二项回归方法和跨国面板数据研究发现，风险投资参与对企业的授权专利数量的影响显著[7]。而 Hirukawa和Ueda（2011）认为存在创新优先假说：风险投资并没有促进新技术的产生，而是对新技术产生后的应用和推广起到资金支持作用[8]。Geronikolaou 和 Papachristou（2012）研究不但支持存在这种假说，而且指出原因是由于信息不对称问题和风险投资的不可逆转性[9]。Colombo等（2016）认为风险投资对企业专利数量的影响是微不足道的，风险投资只是促进被投企业的专利产出更合理化使用而非明显增加[10]。

由于国内风险投资行业起步较晚，目前处在发展阶段，一些学者肯定VC支持技术创新的作用，但也有不少学者持VC促进技术创新的作用不明显的观点，甚至有学者否定了VC的作用。陈思等（2017）研究发现风险投资通过资金支持企业扩建研发团队、同时提供行业经验和资源等机制促进企业专利申请数量的显著增长[11]。刘胜军（2016）认为对于推动企业创新，VC机构委派风险投资家进入公司董事会（融智）比获得VC资金支持（融资）更重要[12]。但是沈丽萍（2015）认为国内风险投资并不能为创新企业提供更多资源的支持，也不能督促企业创造出更多的效益，风险投资并不能促进高新技术企业的技术创新[13]。冯照桢等（2016）指出VC与技术创新之间存在着门槛效应，即当风险投资规模低于门槛值时，风险投资的融资支持和增值作用有限，更多表现为盘剥行为，会抑制企业技术创新[14]。温军和冯根福（2018）发现VC整体上降低了中小企业的创新产出，其增值服务对创新的增量作用不足以抵消攫取效应的消极影响[15]。

综上所述，风险投资影响企业创新的作用机理主要包括融资支持、增值服务、盘剥效应。近些年，虽然国内外学术界相关研究结果均出现不一致的现象，但是基本都是从融资支持和增值服务两个视角展开分析，且主要矛盾点在于企业创新产出方面。与此同时，国内学术界针对中国境内风险投资发展状况兴起一种观点，认为“VC是一把双刃剑”，VC除了通过融资支持、增值服务等机制影响创新外，同时存在抑制企业技术创新的盘剥行为。但是，从近些年关于VC投资行为的实证研究结果来看，国内外学者对风险投资参与能否显著提高被投企业的创新绩效水平这一问题仍有不小争议。对于特别重视技术创新的科技型企业，这一问题的检验显得更加重要。故为了进一步检验该问题，将从创新投入和创新产出两个视角分析有无VC背景企业在创新绩效上是否存在显著性差异，同时检验在VC背景下VC持股占比大小对科技型企业的创新绩效的影响效果。

三、研究设计

（一）风险投资界定原则

为了研究有无风险投资背景企业之间的创新绩效是否存在显著性差异，首先要确认企业是否有风险投资持股，即企业机构股东里有没有风险投资机构。根据企业持股股东信息，并且参考付雷鸣等（2012）确认风险投资背景的原则[3]，按以下原则进行界定：第一，如果上市企业股东的名字全称中含有“风险投资”“创业投资”等关键词则直接确定为有风险投资背景企业；第二，对于机构类股东，通过与胡志坚等主编的《中国创业风险投资发展报告2017》中收录的风险投资公司名录对比，如果目录中有该股东，则认定其投资参股的上市企业是有风险投资背景；第三，如果不满足以上原则，利用天眼查网站查询该股东的经营范围，其业务中含有“风险投资”“创业投资”，则认定其参股的上市企业是有风险投资背景；第四，以上原则都不符合，则确定该企业无风险投资背景。

（二）样本选择和数据来源

与主板和中小板相比，创业板不仅是很多科技型企业的向往地，而且对这类企业的成长和发展发挥着更重要的资金支持作用。由于国内风险投资热衷投资的行业是互联网、IT等科技行业，故依据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》，选择我国创业板在2009—2016年上市的信息技术行业的所有企业作为研究样本。研究样本共选择150家企业，其中在IPO当年有风险投资背景的企业有77家。以企业IPO当年的风险投资相关数据为例，样本企业的风险投资机构持股占比结构如表1所示。从表1可知，风险投资机构在科技型企业中的持股占比一般在20%以下。

表1 样本企业IPO当年的风险投资持股占比结构

企业有无风险投资背景和风险投资持股占比大小通过首次公开发行招股说明书中披露的股东信息确定，企业专利申请数量通过中国专利数据库专利检索及分析网站手工整理获得，其他财务数据均来自同花顺iFinD。其中，考虑到专利申请时往往存在滞后性，专利数据滞后一年，其他研究变量的数据均是上市当年的观察数据。数据处理使用的软件为Stata 13和Excel 2016。

（三）研究变量选择

研究变量的界定及其含义说明如表2所示。

表2 研究变量的界定

1.被解释变量。被解释变量创新绩效包括创新投入和创新产出，分别利用企业研发投入（R&D）和专利申请数量（Patents）衡量。其中，研发投入使用相对数，即研发费用占营业收入的比例。更有早期学者Levin等（1987）指出专利申请数量是更加有效的指标[16]。这是因为研发费用占营业收入的比例能够反映企业利用人、财、物等要素从事创新活动的强度，专利申请数量除了能够同时在“质”和“量”两方面衡量企业创新研发活动的实际成果，还能反映出企业创新效率。故而，研发投入、专利产出等创新行为能体现出企业创新绩效提高的全过程。

2.解释变量。为了比较分析有无风险投资背景企业之间的创新绩效水平的差异，选用有无风险投资背景哑变量（DVC）作为解释变量，DVC为1表示企业有风险投资背景，DVC为0表示企业无风险投资背景；为了反映风险投资参与监督企业经营管理的程度，选择风险投资持股占比（VC%）作为另一解释变量，以检验风险投资参与下其持股占比大小能否促进科技型企业创新投入和创新产出。

3.控制变量。为了减少其他影响创新的因素的干扰，在控制变量方面，参考杜琰琰等（2015）相关指标的表示方法[17]，股权融资比例（Equity）选取股东权益资本占总资产的比率为度量指标；股权集中度（Largest）用企业第一大股东持股比例表示；企业规模（Size）为企业总资产的自然对数；企业年限（Year）反映企业成立的年龄；盈利能力选取总资产收益率（ROA）和销售净利率（Profit）作为其衡量指标，具体分别为当年净利润占年末总资产比例和净利润占营业收入比例。

（四）模型构建

依据前面小节内容，从创新投入和创新产出两个角度检验有无VC背景的科技型企业在企业创新绩效上是否存在显著性差异，构建如下多元回归模型：

其中，Inn是被解释变量，包括企业的创新投入与创新产出，分别利用t年的研发投入占比和t+1年的专利申请数衡量；有无VC背景哑变量作为解释变量；控制变量包括企业股权融资率、股权集中度、规模、成长年限、盈利能力等，为常数项，表示残差项。

与此同时，也将在有风险投资背景企业中分析风险投资持股占比大小对科技型企业的创新投入和创新产出的影响，构建如下多元回归模型：其中，模型（2）是在保持模型（1）中其他变量不变的情况下由有无VC背景哑变量DVC替换为VC持股占比变量VC%得到。

四、实证分析

（一）变量的描述性分析

表3是所有变量的描述性分析统计结果。从表3的描述性分析结果来看，样本企业的每年研发费用占比均值为11%，说明信息技术行业创新竞争非常激烈，研发强度较强；企业上市后一年的专利申请数量平均值是14，在0和285之间浮动，标准差为27，说明科技型企业之间的创新产出效率存在很大不同。另外，股权融资率平均值是72%，说明创业板上市的信息技术企业的融资结构以股权融资为主，符合现实中我国科技型上市公司的融资偏好。

表3 研究变量的描述性分析

（二）研究变量相关性分析

表4是解释变量之间的相关系数矩阵。从结果来看，不同模型下的解释变量两两之间的相关系数的绝对值几乎都小于0.4，说明模型（1）和模型（2）中的解释变量之间的相关性较弱。从侧面可以反映两模型中解释变量之间存在多重共线性问题的可能性很小，这为实证研究风险投资对科技型企业的创新绩效的影响提供了基础。

（三）研究实证结果及分析

根据构建的两个多元回归模型，实证检验了有无风险投资背景和风险投资持股占比大小对科技型企业后续的创新绩效的影响。考虑到被解释变量专利申请数量是离散的，只能取非负整数，且变量值过度分散，方差明显大于期望值（27>14），回归时也使用负二项回归（Negative Binomial Regression，简称NBR），以此作为OLS回归结果的对照。模型（1）和模型（2）回归分析的检验结果如表5所示。

表4 解释变量之间的相关系数矩阵

表5 风险投资对企业创新绩效影响的回归结果

从表5中模型（1）的OLS回归结果来看，哑变量有无VC背景对企业的研发投入占比有显著正向影响（=0.0099，t=1.68），说明有 VC 背景的企业要比无VC背景企业的研发投入占比高出近1%；哑变量有无VC背景对企业专利申请数量有正向影响，但不显著（=2.4045，t=1.07），说明有VC背景企业在专利申请数量方面不能显著区别于无VC背景企业。两者表明VC对科技型企业的创新投入的促进效果优于创新产出的促进效果。

从表5中模型（2）的OLS回归结果来看，在给定有风险投资的背景下，解释变量风险投资持股占比对企业的研发投入占比和专利申请数量的影响均显著，且回归系数均为正（=31.1302（1.81），=0.1644（3.40）），说明风险投资持股占比与被投企业的创新投入和创新产出均有正相关关系，其持股比例越高，被投企业的创新投入越大，创新产出相应地就越多。这表明VC参与企业的程度大能够促进科技型企业的创新绩效的提高。

另外，被解释变量是专利申请数量时NBR回归与其对应的OLS回归结果一致。同时，表5回归分析结果也表明，企业规模越大，企业研发投入占比越低，但企业每年专利申请数量越多；企业的总资产收益率对企业专利申请数量有显著正向影响；企业成立时间越久，企业研发投入占比变化不明显，但企业专利申请数量相对越多。这些说明科技型企业的创新投入和创新产出的高低一定程度上受到自身的规模大小、盈利水平和成长阶段的影响。

综合分析表5中两个模型的回归结果发现，对于科技型企业，VC参与程度大虽然可以促进被投企业的创新投入和创新产出，但从促进创新的效果上看，VC在提高企业创新投入方面的效率要高于在提高企业创新产出方面的效率，表现为有VC背景企业仅仅在创新投入方面显著区别于无VC背景企业，在创新产出方面并不能显著区别于无VC背景企业。这种现象，可能是因为科技型企业之间的创新产出差异受企业自身因素影响较大，更有可能是因为国内VC行业还处在较低发展阶段。

（四）稳健性检验

为了进一步增强表5回归检验结果的说服力，采用替换研究变量的方法进行稳健性检验。其中，用企业研发费用支出的自然对数（LnR&D）替代研发费用与营业收入之比作为创新投入的衡量指标，用企业截至上市后一年申请的专利总数加1的自然对数（LnPatents）替代企业上市后一年的专利申请总数量作为创新产出的衡量指标，同时也用权益收益率（ROE）替换总资产收益率作为企业盈利能力的衡量指标。稳健性检验结果如表6所示。对比分析表5和表6检验结果可以发现，表6回归结果与现有表5回归结果总体上的差异不大，这表明上述两个模型的回归结果较为稳健可靠。

表6 稳健性检验结果

五、结论及建议

以我国创业板上市的150家信息技术业企业为样本，利用企业研发投入和专利申请数量分别衡量科技型企业的创新投入和创新产出，同时采用OLS和NBR回归方法，从创新投入和创新产出两个视角实证检验了风险投资参与对科技型企业的创新绩效提高的影响。回归结果表明：第一，有VC背景企业的创新投入显著高于无VC背景企业，且在有VC背景企业中VC持股占比提升对企业创新投入有促进作用；第二，有VC背景企业的创新产出并没有显著高于无VC背景企业，但在有VC背景企业中VC持股占比提升对企业创新产出有促进作用。总而言之，VC参与程度大虽然可以促进被投科技型企业的创新投入和创新产出，但从促进创新的整体效果上来看，VC在提高企业创新投入方面的效率要高于在提高企业创新产出方面的效率，表现为VC能有效提高被投企业的创新投入，而不能很有效提高被投企业的创新产出。

我国VC机构发展良莠不齐，行业仍处在较低发展阶段，仍有VC短期内过度逐利，相对缺乏“技术评估”和“项目识别”等方面的能力，这些均会导致VC能显著促进企业创新投入，而在促进创新产出上存在乏力。故为了充分发挥VC对科技型企业的创新绩效提高的促进作用，建议政府继续优化VC投资科技创新的环境，鼓励国内VC加强对技术创新的扶持力度，引导国内整体VC行业的专业服务方向。