于永達(dá)，陸文香

（清華大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100084）

0 引言

判斷各種不同資源配置的優(yōu)劣以及確定所有可能資源配置中的最優(yōu)資源配置問題，需要采用某種標(biāo)準(zhǔn)衡量，以便在既定的資源配置狀態(tài)做一個“好”與“壞”的評價。因此，本文將借鑒傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效率的評判方法，采用定性和定量分析相結(jié)合的方法研究國家間、不同金融結(jié)構(gòu)的風(fēng)險投資效率及其影響因素，以便各國判斷自身與其他國家的效率差距和影響因素，實(shí)現(xiàn)提升本國風(fēng)險投資效率水平的目標(biāo)。

傳統(tǒng)DEA在分析實(shí)際問題時沒有注意到原始投入產(chǎn)出指標(biāo)或多或少會受到外界因素的干擾和影響。為此很多國內(nèi)外學(xué)者提出了不同的調(diào)整方法，主要有Timmer（1971）[1]提出二階段估計方式、Banker和Morey（1986）[2]的一階段估計方式以及Fried等（2002）[3]的三階段DEA模型等。由于三階段DEA模型得出的效率值更貼近真實(shí)狀況，所以被廣泛用來測度不同行業(yè)、機(jī)構(gòu)效率[4-8]。此外，還有不少學(xué)者[9-11]在金融機(jī)構(gòu)的研究中均采用了三階段DEA模型進(jìn)行分析。從現(xiàn)有文獻(xiàn)中不難發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用三階段DEA對風(fēng)險投資發(fā)展效率進(jìn)行分析的文獻(xiàn)比較少，特別是對國際風(fēng)險投資效率進(jìn)行比較分析時，由于不同國家和地區(qū)風(fēng)險投資發(fā)展中環(huán)境因素和隨機(jī)干擾誤差的存在，造成對傳統(tǒng)DEA或SFA測度出來的效率有些偏離實(shí)際?；诖?，本文采用三階段DEA方法對環(huán)境因素和隨機(jī)誤差進(jìn)行有效剝離，經(jīng)過SFA回歸調(diào)整后再利用DEA方法進(jìn)行效率測度，調(diào)整后的各項效率值更能反映決策單位的實(shí)際效率水平。

1 三階段DEA實(shí)證模型構(gòu)建

本文使用三階段DEA分析方法調(diào)整環(huán)境因素和隨機(jī)因素對各國風(fēng)險投資發(fā)展效率的影響，并重新估計他們的經(jīng)濟(jì)效率。模型構(gòu)建思路具體為：第一階段進(jìn)行DEA實(shí)證分析時所采用的投入指標(biāo)數(shù)據(jù)將在第二階段被視為因變量，采用Fried等（2002）[3]建議的SFA回歸分析以調(diào)整投入變量；第三階段是使用調(diào)整后的投入變量，再度使用DEA方法進(jìn)行第三階段估計，分析比較與第一階段估計結(jié)果的差異，并針對各國的風(fēng)險投資業(yè)發(fā)展效率估計值進(jìn)行差異性檢驗（由于篇幅有限，具體的模型構(gòu)建過程略）。

2 三階段DEA模型實(shí)證結(jié)果分析

2.1 第一階段未考慮環(huán)境變量前的效率分析

根據(jù)本文的研究目的，并參照前人的選擇標(biāo)準(zhǔn)和DEA模型的運(yùn)用條件，選取研發(fā)支出占GDP比重、每萬名勞動人口擁有大學(xué)文憑人數(shù)、居民財富量、銀行對私人信貸占GDP比重、PCT專利申請數(shù)、上市公司資本市場總額占GDP比率作為投入變量，以風(fēng)險投資額、風(fēng)險投資項目數(shù)作為產(chǎn)出變量。

2.2 第二階段利用SFA回歸調(diào)整各投入變量

2.2.1 環(huán)境變量選取

在選取環(huán)境變量時，應(yīng)該注重環(huán)境變量是否符合“分離假設(shè)”[12]?？紤]到各國金融結(jié)構(gòu)和風(fēng)險投資業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，本文選取GDP、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高科技出口額占制成品出口的百分比、法律權(quán)利力度指數(shù)、繳納稅款便利度、少數(shù)投資者保護(hù)指數(shù)作為進(jìn)行第二階段SFA回歸分析的環(huán)境因素。

2.2.2 數(shù)據(jù)說明

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性原則，本文選取了中國、美國、日本、韓國、以色列、法國、德國、英國、加拿大等20個國家作為研究樣本分析各國風(fēng)險投資發(fā)展效率。樣

本國家風(fēng)險投資額和項目數(shù)均來源于各國的風(fēng)險投資協(xié)會網(wǎng)站，其余數(shù)據(jù)均源于世界銀行網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。

2.2.3 SFA回歸分析

以上文得出的第一階段DEA各決策單元投入變量的松弛變量作為因變量，以GDP總量、人均GDP等指標(biāo)作為自變量進(jìn)行SFA回歸，通過Frontier4.1軟件運(yùn)行，結(jié)果分析如下：

（1）GDP總量。選取的GDP總量對大多數(shù)投入指標(biāo)（除私人部門的信貸占GDP比率指標(biāo)具有負(fù)向關(guān)系）具有顯著正相關(guān)關(guān)系。一國GDP總量的增加，金融市場和金融機(jī)構(gòu)的融資渠道也趨向多元化，市場機(jī)制在資本配置中起到更為顯著的作用，投融資渠道的多樣化有可能會導(dǎo)致融資者減少對傳統(tǒng)信貸資金的依賴性。

（2）人均GDP。人均GDP對研發(fā)支出占GDP比重呈現(xiàn)不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。人均GDP的增長也會帶動居民財富的增加，提高國民的教育水平（獲得大學(xué)學(xué)歷的就業(yè)人數(shù)）和PCT申請量的增加。此外，人均GDP的增加會相應(yīng)降低對信貸私人貸款的依賴性，更傾向于投資高收益的資本市場產(chǎn)品。因此，該指標(biāo)與資本市場存在正向關(guān)系，但關(guān)系不顯著。

（3）高科技出口額占制成品出口百分比指標(biāo)。該指標(biāo)與上市公司市場資本總額占GDP比重呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。高科技的研發(fā)前期投入較大，風(fēng)險也較高，一般私人資本不愿意涉足收益前景不確定的產(chǎn)品或行業(yè)。數(shù)量眾多的高素質(zhì)人才對一國的風(fēng)險投資發(fā)展也是不可或缺的。這些都需要政府匯集更多的資金投入到研發(fā)和教育領(lǐng)域，并引導(dǎo)資金流向高科技產(chǎn)業(yè)。因此，該指標(biāo)與研發(fā)支出占GDP、接受高等教育的勞動力人數(shù)、居民的總財富量和PCT專利申請呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。

由于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)往往具有高投入和高風(fēng)險的特征，傳統(tǒng)的銀行信貸由于自身資金特征不愿意過多承擔(dān)高科技企業(yè)所面對的高投入、高競爭和高風(fēng)險。因此，該指標(biāo)與私人部門信貸占GDP比重呈現(xiàn)出負(fù)向影響，但該影響并不顯著。

（4）營商環(huán)境影響

法律權(quán)利指數(shù)。該指標(biāo)對居民財富總量有顯著的正向關(guān)系，與研發(fā)支出占GDP比、擁有大學(xué)學(xué)歷的勞動者人數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與PCT專利申請量呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。擔(dān)保品法和破產(chǎn)法的完善不僅有利于企業(yè)和居民獲取銀行信貸，為經(jīng)濟(jì)活動提供充裕的資金，也鼓勵創(chuàng)造發(fā)明以專利權(quán)作為抵押品獲取創(chuàng)業(yè)資金，減少政府在研發(fā)和教育的投入；同時，該指標(biāo)越高越有利于銀行相關(guān)業(yè)務(wù)的開展，企業(yè)較容易獲得銀行部門信貸支持，幫助更多的企業(yè)發(fā)展壯大和達(dá)到上市標(biāo)準(zhǔn)。因此，該指標(biāo)與銀行各部門（包括私營部門）提供信貸、上市公司市場資本總額占GDP比重有顯著的正向關(guān)系。

少數(shù)投資者保護(hù)指數(shù)。該指標(biāo)與居民財富總量及上市企業(yè)資本市場總額占GDP比率呈顯著正相關(guān)關(guān)系，但與研發(fā)支出占GDP、擁有大學(xué)學(xué)歷的勞動力人數(shù)、銀行相關(guān)指標(biāo)不存在顯著的關(guān)系。對少數(shù)投資者的權(quán)益保護(hù)力度越大，越有利于居民財富的增加和鼓勵更多的PCT專利申請量，也有利于促進(jìn)資本市場的發(fā)展。

繳納稅款便利度。企業(yè)的納稅負(fù)擔(dān)指標(biāo)與有大學(xué)文憑的勞動人數(shù)有不顯著的正向關(guān)系，與研發(fā)支出占GDP之比、銀行部分提供私人信貸占GDP之比存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。企業(yè)和居民的納稅負(fù)擔(dān)越小，則越有利于居民財富總量、PCT專利申請量和上市企業(yè)資本市場總額占GDP比率的增加。

各環(huán)境因素對各國的風(fēng)險投資發(fā)展投入冗余的影響方向不一、程度也不等。需要綜合考慮隨機(jī)因素對各國發(fā)展風(fēng)險投資投入量的影響，以第二階段結(jié)果為依據(jù)對20國的風(fēng)險投資投入數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，從而在第三階段的DEA測度中得出在相同環(huán)境和運(yùn)氣下各國家風(fēng)險投資發(fā)展效率情況。

2.3 第三階段考慮環(huán)境變量后的效率分析

2.3.1 調(diào)整前后技術(shù)效率對比

上述20國風(fēng)險投資業(yè)2009—2015年相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)過調(diào)整并剔除干擾因素之后，再利用Deap2.1測度各國風(fēng)險投資業(yè)效率及規(guī)模報酬狀態(tài)。

從各國情況來看，經(jīng)過第二階段對投入變量的調(diào)整，第一階段和第三階段測度的各國技術(shù)效率結(jié)果排除了外部因素對風(fēng)險投資的影響之后，各國風(fēng)險投資效率與實(shí)際更為接近。20個樣本國家中的大部分國家（除日本、韓國、加拿大、丹麥和荷蘭外），如法國、中國、以色列等15國都出現(xiàn)了技術(shù)效率值下降的現(xiàn)象，奧地利和比利時較為明顯，下降約80%。韓國、日本兩個國家（除2014年調(diào)整后低于未調(diào)整的效率值）經(jīng)過調(diào)整后的第三階段技術(shù)效率明顯高于第一階段所測度的結(jié)果。而美國、加拿大、丹麥和荷蘭4個國家在調(diào)整前后均依然保持技術(shù)效率的前沿面（技術(shù)效率值均為1），說明與其他樣本國家相比，這4國的風(fēng)險投資發(fā)展質(zhì)量良好、穩(wěn)定。

圖1 2009—2015年全體樣本及不同金融結(jié)構(gòu)國家調(diào)整后技術(shù)效率變化趨勢

不同金融結(jié)構(gòu)相比較來看（如圖1所示），在經(jīng)過第二階段的影響因素剔除之后，全體樣本均值和不同金融結(jié)構(gòu)下的技術(shù)效率表現(xiàn)更為穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)明顯的波動狀況。即便是在2008年全球金融危機(jī)對金融市場造成重大沖擊的不利局面下，研究期間市場主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)的技術(shù)效率仍明顯高于銀行主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)。銀行主導(dǎo)型在經(jīng)過調(diào)整后技術(shù)效率值下降幅度較為明顯，2009年為研究期間最低點(diǎn)，技術(shù)效率值為0.418，最高值出現(xiàn)在2015年?？赡艿脑蛟谟冢阂粐娘L(fēng)險投資發(fā)展是對其內(nèi)外部現(xiàn)有各種資源和技術(shù)（金融資源、人力資源和生產(chǎn)資料）在既定情況下的配置狀況。市場主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)國家，一方面為風(fēng)險投資的高風(fēng)險提供了高回報的激勵動機(jī)，另一方面也更有利于風(fēng)險投資各要素在不同區(qū)域、不同時期、不同部門的數(shù)量分配及權(quán)益分配。而銀行主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)國家的風(fēng)險投資發(fā)展更多依靠政府作用或者行政手段拉動風(fēng)險投資的發(fā)展，如果沒有完善健全的配套制度環(huán)境和法律規(guī)范，政府或者大銀行大企業(yè)參與的風(fēng)險投資很可能會使風(fēng)險投資股權(quán)失去應(yīng)有的靈活性，難以形成有效的約束和激勵機(jī)制。所以在對環(huán)境因素和隨機(jī)干擾誤差進(jìn)行剝離后，銀行主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)國家的技術(shù)效率出現(xiàn)大幅度的降低，與市場主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)國家的差距逐漸拉大。2.3.2 調(diào)整前后純技術(shù)效率對比

從調(diào)整前后各國風(fēng)險投資純技術(shù)效率表現(xiàn)情況來看，第三階段純技術(shù)效率相比第一階段下降幅度較大的國家主要有奧地利，第一階段技術(shù)效率值最小為0.036，但經(jīng)過調(diào)整后大幅度下降，降幅最大的是2009年，為0.081，其余年份效率值都不超過0.2。同樣調(diào)整幅度較大的國家還有以色列、芬蘭和愛爾蘭三國。在純技術(shù)效率指標(biāo)調(diào)整后狀態(tài)有所回升的國家有中國和德國。其中，中國在研究期間除2015年外，其余6年均達(dá)到了純技術(shù)有效（即純技術(shù)效率值為1）；德國在調(diào)整前只有2015年達(dá)到純技術(shù)效率有效狀態(tài)，但調(diào)整后得到較大改善，7年間有6年達(dá)到了技術(shù)有效。相比其他國家，日本和韓國則表現(xiàn)出穩(wěn)定的狀態(tài)，調(diào)整前后的純技術(shù)效率并沒有出現(xiàn)較大幅度的波動。在純技術(shù)效率指標(biāo)中，美國、英國、加拿大、丹麥和荷蘭均未發(fā)生下降或上升，都保持在技術(shù)前沿面。

在純技術(shù)效率中，中國和德國兩國在剔除了環(huán)境因素影響后得到較大幅度的提升，甚至一度達(dá)到了純技術(shù)有效性。出現(xiàn)這樣的變化趨勢，可能的原因在于：中德兩國在面對諸多風(fēng)險投資不利制度和市場因素時，通過在活躍風(fēng)險投資市場方面不斷改善外部環(huán)境，并推出一系列鼓勵風(fēng)險投資的具體措施，特別是在改善風(fēng)險投資公司稅收、法律環(huán)境方面。中國于2009年建立了創(chuàng)業(yè)板，為國內(nèi)具有高成長性的高科技企業(yè)開辟了新的籌資和風(fēng)險資本退出渠道，這都為規(guī)范風(fēng)險企業(yè)和風(fēng)險投資公司的管理水平創(chuàng)造了良好的外部環(huán)境。

圖2 2009—2015年全體樣本及不同金融結(jié)構(gòu)國家調(diào)整后純技術(shù)效率變化趨勢

對不同金融結(jié)構(gòu)的風(fēng)險投資純技術(shù)效率值比較中（如圖2所示），市場主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)在研究觀察期間達(dá)到或接近純技術(shù)有效狀態(tài)，說明該類型金融結(jié)構(gòu)發(fā)展風(fēng)險投資在管理和技術(shù)等因素上發(fā)揮較為充分，使生產(chǎn)效率在既定的投入下，通過合理科學(xué)的管理手段和先進(jìn)的技術(shù)水平實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險投資發(fā)展的最佳配置狀態(tài)?？傮w而言，在發(fā)展風(fēng)險投資方面，市場主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)的技術(shù)管理水平依然領(lǐng)先于銀行主導(dǎo)型國家。

2.3.3 調(diào)整前后規(guī)模效率對比

從單個國家的風(fēng)險投資發(fā)展規(guī)模效率來看，美國、加拿大、丹麥和荷蘭四國在剔除影響干擾因素之后仍然保持了規(guī)模有效性，依舊處于領(lǐng)先地位。在所有的研究樣本國家中，該指標(biāo)經(jīng)過調(diào)整后出現(xiàn)下降的國家較多，其中，韓國調(diào)整前的規(guī)模效率僅有2年達(dá)到了規(guī)模技術(shù)有效性，而調(diào)整后達(dá)到規(guī)模有效的年份增加到4年，其余年份也接近1。日本調(diào)整后的規(guī)模效率值的表現(xiàn)也優(yōu)于未調(diào)整前，年均規(guī)模效率值提升約十個百分點(diǎn)。其余國家的規(guī)模效率均不同程度的下降。其中，中國和德國的降幅較為明顯。德國在調(diào)整前的規(guī)模效率一直保持在0.95以上，但是調(diào)整后除了2015年達(dá)到規(guī)模有效外，其余年份都降至0.3右左，降幅約四十個百分點(diǎn)。而法國和瑞典在該指標(biāo)上調(diào)整前后表現(xiàn)較為穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)劇烈波動的局面。

從不同金融結(jié)構(gòu)的角度分析市場主導(dǎo)和銀行主導(dǎo)金融結(jié)構(gòu)下發(fā)展風(fēng)險投資規(guī)模效率方面的區(qū)別。2009—2015年（見圖3），市場主導(dǎo)金融結(jié)構(gòu)（包括2008年進(jìn)入危機(jī)前后年限）在規(guī)模效率上均優(yōu)于銀行主導(dǎo)金融結(jié)構(gòu)，而且規(guī)模效率處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。相比之下，銀行主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)國家在規(guī)模效率指標(biāo)上表現(xiàn)出明顯的波動性，2009—2015年的7年間，該金融結(jié)構(gòu)的風(fēng)險投資規(guī)模效率從2009年的0.885降為2014年的0.767，最高值為2009年的0.885。這說明，如果消除銀行主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)的規(guī)模非效率，則可以使其風(fēng)險投資發(fā)展提高14～24個百分點(diǎn)。

圖3 2009—2015年全體樣本及不同金融結(jié)構(gòu)國家調(diào)整后規(guī)模效率變化趨勢

規(guī)模效率呈現(xiàn)上述情況的原因可能是：依附于政府或者大銀行、大企業(yè)資金支持下發(fā)展的風(fēng)險投資，無論是在成本、還是在搜尋創(chuàng)新項目方面的能力都較弱。特別是在這樣的體制環(huán)境下，風(fēng)險投資業(yè)在融資、融資和退出階段與市場主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)國家都有明顯的差別。市場主導(dǎo)型金融國家的風(fēng)險資本在來源上更為多元化，在投資上更體現(xiàn)出冒險大膽的風(fēng)格。以美國為例，其風(fēng)險投資通常是專業(yè)于某一產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，或者其中一個分支，而且這種專業(yè)化是以過去的經(jīng)驗為基礎(chǔ)的。銀行主導(dǎo)金融結(jié)構(gòu)很難做到專業(yè)于某一種產(chǎn)業(yè)或者分支，而更習(xí)慣于在廣泛的領(lǐng)域進(jìn)行分散化投資以期減少投資風(fēng)險，這種分散性放在風(fēng)險投資中就不能發(fā)揮出專業(yè)化分工的優(yōu)勢。畢竟風(fēng)險投資不同于一般的投資活動，風(fēng)險投資家必須對一項新技術(shù)、新產(chǎn)品正確估價，然后才能確定能否進(jìn)行投資。而銀行主導(dǎo)結(jié)構(gòu)中，風(fēng)險資本多來源于銀行或者政府和大企業(yè)附屬的機(jī)構(gòu)，傳統(tǒng)的銀行業(yè)務(wù)人員缺乏技術(shù)背景，導(dǎo)致了風(fēng)險資本的投資管理風(fēng)格偏于保守謹(jǐn)慎。更多將風(fēng)險資本投資到企業(yè)發(fā)展的后期階段或者技術(shù)更為成熟的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，或者廣泛參與企業(yè)的管理承接和并購活動。銀行過度的壟斷與集中不但抑制了資本市場的發(fā)展，還不利于培養(yǎng)居民的個人投資意識和風(fēng)險承受能力，也妨礙了其他專業(yè)化金融中介機(jī)構(gòu)的發(fā)展。

3 結(jié)論

本文運(yùn)用三階段DEA方法對環(huán)境和隨機(jī)干擾因素進(jìn)行剔除后，重新對各國風(fēng)險投資發(fā)展效率進(jìn)行測度，結(jié)果表明調(diào)整后的效率值相對于一階段DEA測度的結(jié)果有較大的變動。在2009—2015年的研究期間，雄厚的創(chuàng)新資源、優(yōu)異的創(chuàng)新績效、發(fā)達(dá)的風(fēng)險投資環(huán)境、成熟的資本市場、寬松的法律環(huán)境以及政府稅收政策的大力支持使美國、加拿大、荷蘭和丹麥四國在調(diào)整前后的各項效率值指標(biāo)中均達(dá)到了技術(shù)前沿面。說明四國在風(fēng)險投資發(fā)展中資源的配置效率、使用效率和管理技術(shù)水平綜合評價都優(yōu)于其他樣本國家。此外，市場主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)在風(fēng)險投資發(fā)展資源的配置能力、使用效率以及管理技術(shù)水平總體上優(yōu)于銀行主導(dǎo)型國家。銀行主導(dǎo)型國家的技術(shù)無效率的根本原因在于規(guī)模無效。因此，對于銀行主導(dǎo)型國家，風(fēng)險投資發(fā)展改革的重點(diǎn)應(yīng)該在于如何更好地發(fā)揮規(guī)模效益。