張永慶，戴勇

（上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海200093）

風(fēng)險投資對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新影響分析
——基于傾向匹配得分（PSM）

張永慶，戴勇

（上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海200093）

文章首先通過傾向匹配得分解決戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)樣本中反事實樣本缺失和指標(biāo)內(nèi)生性問題，然后使用分布滯后模型對風(fēng)投介入上市公司與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系進行回歸，發(fā)現(xiàn)風(fēng)投介入對上市公司創(chuàng)新產(chǎn)出存在非線性影響，主要表現(xiàn)為介入的前幾年與企業(yè)專利產(chǎn)出負相關(guān)，臨近退出時與企業(yè)專利產(chǎn)出量顯著正相關(guān)。

傾向匹配得分（PSM）；分步滯后模型；風(fēng)險投資；戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

一、引言

近年來在政府大力支持下，我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速增長，但新興產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)自主創(chuàng)新能力較弱和金融支持力度不強的問題仍然未能得到較好的解決。為解決戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新問題，發(fā)展多元金融尤其是科技銀行及風(fēng)險投資成為學(xué)者們的共識，對此政府層面也出臺了一系列政策對金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的問題進行政策調(diào)控，如2016年4月21日，銀監(jiān)會、科技部、央行三部委聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于支持銀行業(yè)金融機構(gòu)加大創(chuàng)新力度開展科創(chuàng)企業(yè)投貸聯(lián)動試點的指導(dǎo)意見》以及2016年9月20日國務(wù)院發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于促進創(chuàng)業(yè)投資持續(xù)健康發(fā)展的若干意見》等。風(fēng)險投資作為一種重要的金融創(chuàng)新機構(gòu)，其專業(yè)性、高風(fēng)險偏好和投資長期性的特點對解決我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)融資難和創(chuàng)新能力薄弱問題具有高度針對性，二者在資金、管理、企業(yè)發(fā)展等多個方面的配合，可以極大促進戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。

迄今為止，理論層面上學(xué)者關(guān)于風(fēng)險投資對新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用研究較為豐富，從資源互補性、公司治理機制的適應(yīng)性等多個角度出發(fā)，論證了風(fēng)險投資對新興企業(yè)發(fā)展不可或缺的重要作用和作用機制[1-3]。實證方面學(xué)者研究主要集中在宏觀和產(chǎn)業(yè)層面，企業(yè)層面研究較少。并且由于各國金融市場與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的差異性，在企業(yè)研究方面意見并不統(tǒng)一[4-6]。借鑒于眾多學(xué)者在理論上關(guān)于風(fēng)險投資對新興企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的理論研究和實證分析，本文力圖通過對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，從企業(yè)層面上論證風(fēng)險投資對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

二、文獻評述與假設(shè)

目前國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于企業(yè)層面上風(fēng)險投資與新興企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的文獻較少。理論上，對于風(fēng)險投資與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系也有著不一致的看法。

1.風(fēng)險投資能夠促進新興企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。認(rèn)為風(fēng)險投資能夠促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的理論主要有以下幾個：一是認(rèn)證、監(jiān)督理論，風(fēng)險投資通過對新興企業(yè)資金注入和提供增值服務(wù)，有對被投企業(yè)進行監(jiān)督的需求，并且聲譽越佳的風(fēng)投所產(chǎn)生的對企業(yè)的背書越能吸引其它資金方對被投企業(yè)進行資本注入和服務(wù)提供[7]；二是逐名理論，風(fēng)險投資一般的存續(xù)期為7—10年，新成立風(fēng)險投資為了向其資金供給方證明自身實力，會有動力為新興企業(yè)盡快上市，并在企業(yè)IPO時證明企業(yè)價值[8]。

2.風(fēng)險投資對新興企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有負面影響。持有負面影響觀點的學(xué)者們認(rèn)為：第一，受市場上信息不對稱的影響，容易產(chǎn)生檸檬市場效應(yīng)，優(yōu)質(zhì)新興企業(yè)更傾向于選

擇內(nèi)源融資，而較差的新興企業(yè)才會選擇風(fēng)險投資[9]；第二，風(fēng)險投資為了讓企業(yè)快速上市，會加快新興企業(yè)商業(yè)化步伐的同時減少企業(yè)創(chuàng)新投入以達到較好的經(jīng)營績效，破壞企業(yè)長期發(fā)展?jié)摿10]。

實證研究上，受限于各國金融市場和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的差異性，關(guān)于風(fēng)險投資對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)果也多有不同。龍勇（2012）從吸收能力的角度出發(fā)，認(rèn)為風(fēng)險投資能夠提高企業(yè)的動態(tài)吸收能力和靜態(tài)吸收能力，吸收能力的增強能夠提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效，降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險[4]。陳偉（2013）利用創(chuàng)業(yè)板前280家上市公司的數(shù)據(jù)，也得出了類似的結(jié)論，風(fēng)險投資有利于企業(yè)創(chuàng)新資源的增加，但只有民營背景的風(fēng)險投資能夠促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效益[5]。國外方面則以認(rèn)為風(fēng)險投資對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響為中性的學(xué)者居多，Engel and Kei（2007）利用Probit模型，分析了德國274個風(fēng)險投資支持企業(yè)和50 574個對照企業(yè)，發(fā)現(xiàn)獲得風(fēng)險投資的創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出并沒有增加，但表現(xiàn)出了更高的成長率，作者認(rèn)為這是風(fēng)險投資為了企業(yè)價值最大化，促使創(chuàng)業(yè)企業(yè)將精力更多地投入到已有創(chuàng)新的商業(yè)化方面，而不是放在繼續(xù)創(chuàng)新上[2]。

基于對現(xiàn)有文獻的總結(jié)，本文認(rèn)為風(fēng)險投資對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新尚存在較大分歧。分歧主要在于對風(fēng)險投資家投資新興產(chǎn)業(yè)的動機問題，若風(fēng)險投資家過度短視，追求短期利益則有損企業(yè)創(chuàng)新，反之若風(fēng)險投資家擁有長遠的戰(zhàn)略眼光和資源則有利于企業(yè)自主創(chuàng)新。事實上基于理性經(jīng)濟人的角度，風(fēng)險投資出于對高投資回報的要求，有理由讓人相信風(fēng)險投資家會做出對將上市公司自主創(chuàng)新不利的舉措?；诖?，本文以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市后仍留在上市公司內(nèi)部的風(fēng)險投資家為研究對象，有理由相信這些在被投企業(yè)上市后仍留在上市公司的風(fēng)險投資家，具有較為長遠的眼光且無資本迅速變現(xiàn)的壓力。因此本文假設(shè)：上市公司上市后仍留在公司的風(fēng)險投資能夠提升該上市公司的技術(shù)創(chuàng)新水平。

三、研究設(shè)計與數(shù)據(jù)處理

（一）數(shù)據(jù)來源

本文通過WIND數(shù)據(jù)庫中戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)概念中個股分類，挑選出七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司306家，在剔除了數(shù)據(jù)缺失、極端值樣本點后獲取了2004—2015年12年間306家企業(yè)有效年樣本點1 700個。

（二）研究指標(biāo)

1.被解釋變量。技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)的選取上出于數(shù)據(jù)的可得性問題，多數(shù)學(xué)者研究都是選取公司的專利數(shù)據(jù)和研發(fā)投入數(shù)據(jù)。專利數(shù)據(jù)有一定滯后性但較之研發(fā)投入數(shù)據(jù)更能反應(yīng)企業(yè)創(chuàng)新水平，因此本文選取公司專利數(shù)據(jù)（Pat）作為被解釋變量。

2.解釋變量。本文采用二值虛擬變量Vc表示上市公司是否含有風(fēng)投背景。

3.控制變量。本文控制變量參考趙瑋、溫軍對控制變量的處理，將控制變量分為三個維度[11]。一是公司基本特征，包括公司規(guī)模（Size）、公司年齡（Age）、企業(yè)性質(zhì)（Nat）、企業(yè)創(chuàng)新能力（Pat）、所屬行業(yè)（Ind）五個指標(biāo)，分別使用公司資產(chǎn)規(guī)模、公司存續(xù)期、是否國企和專利數(shù)表示；二是公司內(nèi)部治理機制，本文選取董事長和總經(jīng)理兩職兼任（Dub）、獨立董事數(shù)量（Ibr）兩個指標(biāo)；三是公司財務(wù)特征，本文選取銷售凈利率（Sgro）、銷售增長率（Gros）、資產(chǎn)負債率（Dar）三個指標(biāo)。

（三）變量的描述性統(tǒng)計分析

表1是7大戰(zhàn)略行新興產(chǎn)業(yè)概念上市公司數(shù)量和風(fēng)投介入次數(shù)，1 700個年樣本中風(fēng)投介入次數(shù)為392次，介入比例為23.06%。

表1 各行業(yè)公司家數(shù)和風(fēng)投介入次數(shù)

表2是主要變量的描述性統(tǒng)計分析，1 700個年樣本平均專利數(shù)量為67.23件，平均89.5%的上市公司是民營企業(yè)，獨立董事數(shù)量均值為36.28%，董事長和總經(jīng)理兩職兼任的情況平均占比28.24%。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計分析

（四）上市公司風(fēng)險投資內(nèi)生性問題處理

研究風(fēng)險投資對上市公司創(chuàng)新效應(yīng)需要注意兩個問題：一是風(fēng)險投資與企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)生性問題；二是反事實樣本缺失問題。對此本文采用目前多數(shù)學(xué)者的對該問題的處理方法，采用傾向匹配得分對風(fēng)投樣本進行匹配，將風(fēng)投是否介入上市公司由非隨機性問題轉(zhuǎn)換為隨機性問題。

傾向匹配分析主要步驟如下：一是建立企業(yè)是否被風(fēng)險投資介入的Logit模型，確定哪些因素對風(fēng)投介入企業(yè)有影響；二是對企業(yè)被風(fēng)險投資介入的概率進行打分；三是通過各樣本評分值對風(fēng)投介入樣本進行匹配，使得風(fēng)投介入上市公司的行為具有隨機性。本文采用stata對樣本進行傾向值匹配（PSM）分析。

本文選取如下變量：時間（Year）、公司規(guī)模（Size）、公

司年齡（Age）、企業(yè)性質(zhì)（Nat）、企業(yè)創(chuàng)新能力（Pat）、所屬行業(yè)（Ind）、董事長和總經(jīng)理兩職兼任（Dub）、獨立董事數(shù)量（Ibr）、銷售凈利率（Sgro）、銷售增長率(Gros)、資產(chǎn)負債率（Dar）等11個變量建立Logit模型，模型如下：

表3是logit模型回歸的結(jié)果，變量均采用相應(yīng)變量滯后一期值?？傮w而言，表3的結(jié)果表明，風(fēng)投是否介入與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)負債率、專利數(shù)量、公司規(guī)模、公司年齡、銷售增長率、銷售凈利率等公司基本指標(biāo)和財務(wù)指標(biāo)基本沒有關(guān)聯(lián)，上市公司性質(zhì)為國有股東會較大地影響風(fēng)投介入，但是統(tǒng)計結(jié)果不夠顯著。在公司內(nèi)部結(jié)構(gòu)上，董事長和總經(jīng)理兩職兼任情況和獨立董事數(shù)量占比與風(fēng)投介入顯著負相關(guān)，說明風(fēng)險投資的介入更多的是看重公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)。

表3 Logit模型回歸的結(jié)果

在對風(fēng)投是否介入上市公司進行l(wèi)ogit回歸打分后，需要按照一定的規(guī)則對樣本進行匹配。本文根據(jù)樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，選擇臨近匹配法（Nearest-neighbor matching）對樣本進行匹配消除風(fēng)投介入的非隨機性問題，匹配效果見表4。從表4的情況上看，在對樣本進行臨近匹配后，各項指標(biāo)都有了明顯的差異，但公司年齡、銷售增長率、所屬新興產(chǎn)業(yè)行業(yè)指標(biāo)差異變化情況不明顯，說明風(fēng)險投資是否進入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司與公司年齡、銷售增長率及所屬新興產(chǎn)業(yè)沒有關(guān)聯(lián)。

四、實證分析

（一）模型設(shè)定

在對樣本進行傾向值得分匹配后，風(fēng)投介入上市公司大致滿足隨機性分布。本文采用分步滯后模型對風(fēng)險投資與上市公司專利關(guān)系進行分析。模型設(shè)定如下：

上述模型中，Y為被解釋變量，即上市公司專利數(shù)（Pat），μt為個體固定效應(yīng)虛擬變量，εit為隨機擾動項。本文采用stata軟件對該固定效應(yīng)面板模型進行回歸分析。

表4 鄰近匹配偏差變化情況

（二）模型結(jié)果分析

從分布滯后模型的結(jié)果來看，vc介入當(dāng)年直至介入的第4年，其對上市公司的專利產(chǎn)出情況均有負向作用，其中第三年數(shù)據(jù)較為顯著。但在VC介入后的第5年其對企業(yè)專利狀況影響明顯改善，顯著正相關(guān)，并且從風(fēng)投介入的第三年開始，其上市公司的專利影響逐步變得正向。一般來說風(fēng)險投資企業(yè)的存續(xù)時間為7年左右，4年時間投資加上3年時間推出。也就是說在VC投后的第五年，也就是VC將撤出投資的第一年，其對企業(yè)的專利影響才較為顯著，因此我們可以認(rèn)為VC在進入上市公司后，促使上市公司加大了對創(chuàng)新的投入，這種投入使得風(fēng)險投資在推出的時候上市公司已經(jīng)有了較好的創(chuàng)新產(chǎn)出，從而使得風(fēng)險投資獲得較好的退出溢價。

表5 風(fēng)險投資介入對上市公司專利產(chǎn)出的影響分析

五、主要結(jié)論與政策建議

本文基于WIND數(shù)據(jù)庫2004—2015年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，在采用了PSM方法對1 700個年樣本內(nèi)生性問題和反事實樣本缺失問題處理的基礎(chǔ)上，通過分布滯后模型對風(fēng)投介入與上市公司專利數(shù)據(jù)關(guān)系進行了分析，發(fā)現(xiàn)：（1）風(fēng)險投資介入后的前四年，其對上市公司專利產(chǎn)出均有負面影響，但這種負面影響在第五年后變?yōu)檎?，且從不顯著變?yōu)轱@著；（2）在本文實證結(jié)果中，風(fēng)險投資介入第三年后對專利產(chǎn)出影響有所改善?；陲L(fēng)險投資普遍性4年投資3年退出的模式，本文認(rèn)為為了獲得較好的退出溢價，風(fēng)險投資傾向于在臨近退出時激勵上市公司進行創(chuàng)新。

本文以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司為例，結(jié)論具有一定參考意義：第一，國內(nèi)很少研究企業(yè)上市后風(fēng)險投資介入的情況對上市公司創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，本文從新角度出發(fā)豐富了現(xiàn)有研究風(fēng)險投資對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的文獻；第二，通過實證發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資為了較好地退出受益，會提前對上市公司在創(chuàng)新上進行激勵，風(fēng)險投資在一定程度上能夠?qū)ι鲜泄緞?chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生正面影響。

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（責(zé)任編輯：D校對：L）

F204

A

1004-2768（2016）11-0065-03

2016-10-09

張永慶（1962-），男，理學(xué)博士，上海理工大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃與戰(zhàn)略；戴勇（1993-），男，上海理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。