王雯

摘要：風(fēng)險(xiǎn)資本作為一種創(chuàng)新型的融資方式，是目前企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要融資來源之一，所以風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系是當(dāng)前理論界和實(shí)踐界共同關(guān)注的主題。本文基于效率視角，運(yùn)用DEA模型實(shí)證分析了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果表明風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)于該產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生的影響作用不如R&D明顯。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)投資;技術(shù)創(chuàng)新效率

一、引言

近年來創(chuàng)新逐漸成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎。根據(jù)發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)驗(yàn)顯示，近年來與科技創(chuàng)新最為匹配的一種資本形態(tài)就是風(fēng)險(xiǎn)投資，其能夠在提供資金的同時(shí)為企業(yè)提供非資本增值服務(wù)。在實(shí)踐層面，縱觀國(guó)內(nèi)外成功的風(fēng)投案例，風(fēng)險(xiǎn)投資已然成為激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新的重要機(jī)制之一。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系已進(jìn)行了大量分析與實(shí)證研究，然而現(xiàn)有研究更多關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制，并用多種回歸分析手段進(jìn)行實(shí)證研究。相比而言，本文則把著眼點(diǎn)放在風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響上，并以中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)2005—2016年的數(shù)據(jù)為樣本，從效率視角出發(fā)，基于 DEA 模型考察風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。

二、文獻(xiàn)回顧

20世紀(jì)70年代，有學(xué)者開始關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用研究，Kortum和Lerner（2000）兩位學(xué)者首次運(yùn)用創(chuàng)新生產(chǎn)函數(shù)，并以美國(guó)1965-1992年的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證分析了過去近30年風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)專利的影響，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資額對(duì)專利申請(qǐng)量的影響作用是R&D投入的3.1倍。相反，部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新起到抑制作用。Stuck和Weingarten（2005）研究表明在20世紀(jì)90年代，即便風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)處于上升階段，美國(guó)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平仍在以很大幅度下降。同時(shí)，也有一些研究認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間不存在必然聯(lián)系。

綜上，理論界已經(jīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行了多角度的探討，但現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用時(shí)，以回歸分析方法為主卻忽視了效率的影響。所以本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，以中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)2005—2016年的數(shù)據(jù)為樣本，從效率視角出發(fā)，基于DEA模型考察風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。

三、研究設(shè)計(jì)與實(shí)證分析

本章第一小節(jié)選取恰當(dāng)?shù)挠?jì)量模型和測(cè)算指標(biāo)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算，第二小節(jié)運(yùn)用計(jì)量分析軟件，基于已有所獲數(shù)據(jù)計(jì)算出效率值，并依據(jù)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行相關(guān)分析。

（一）研究設(shè)計(jì)

1.計(jì)量分析模型

企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)方法主要分為參數(shù)法和非參數(shù)法兩種。其中非參數(shù)法以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）為代表，相比于以SFA等為代表的參數(shù)法，DEA模型在處理多投入變量和多產(chǎn)出變量時(shí)，不需要確定具體的投入產(chǎn)出關(guān)系。本文主要參考趙樹寬、余海晴和鞏順龍的觀點(diǎn)，將企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新定義為同時(shí)具有多投入和多產(chǎn)出特點(diǎn)的活動(dòng)，且具體的投入產(chǎn)出關(guān)系難以確定，故而選擇DEA模型。

在DEA模型中，又?jǐn)?shù)CCR模型的應(yīng)用最為廣泛。它的前提是企業(yè)的規(guī)模報(bào)酬不變，但是實(shí)際上各種社會(huì)環(huán)境的改變都會(huì)使企業(yè)很難始終保持最優(yōu)規(guī)模。基于高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新邊際收益的高度不確定性，本文采用以規(guī)模報(bào)酬可變?yōu)榍疤岬腂CC模型，隨后再將綜合效率值予以分解，在得到純技術(shù)效率值以及規(guī)模效率值之后對(duì)決策單元的規(guī)模收益情況再進(jìn)行進(jìn)一步判斷。

2.指標(biāo)選取以及數(shù)據(jù)收集

創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出構(gòu)成了測(cè)算技術(shù)創(chuàng)新效率較為常用的指標(biāo)體系。本文借鑒Kortum和Lerner的研究方法，在創(chuàng)新投入方面，以風(fēng)險(xiǎn)投資額、R&D經(jīng)費(fèi)和R&D人員全時(shí)當(dāng)量這三個(gè)指標(biāo)來衡量技術(shù)創(chuàng)新的投入。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，把專利申請(qǐng)量作為表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)之一，并把新產(chǎn)品銷售額作為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的另一個(gè)指標(biāo)以合理衡量其商業(yè)化水平。

本文使用的數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展報(bào)告》和《中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》2005-2016年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

（二）實(shí)證分析

1.效率評(píng)價(jià)

本文利用Deap2.1軟件并選取BCC模型對(duì)數(shù)上述據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得到了如表2所示的效率測(cè)算結(jié)果。

2.有效性分析

在DEA模型中，若效率值為1即表示DEA有效。由表2中數(shù)據(jù)分析可得， 2006年除外，從2005-2009年，中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的綜合效率值始終為1，即常年處于DEA有效狀態(tài)。然而自2010年開始，綜合效率值開始逐漸發(fā)生一定的波動(dòng)，2010年、2013年和2015年這三年的綜合效率值均小于1?？偟膩砜矗?005-2016年的平均值達(dá)到0.988，非常接近于1，這充分表明中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率還是處于較高水平。

在2005-2016年的數(shù)據(jù)區(qū)間，中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的純技術(shù)效率均值為0.991，規(guī)模效率均值0.997。純技術(shù)效率值為1表明該產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)合理，而規(guī)模效率值為1表明該產(chǎn)業(yè)成功達(dá)到了投入產(chǎn)出的合理規(guī)模。由表2得，數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)有8個(gè)年份顯示為DEA有效，其中兩者值都為1，表明這幾年里中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在實(shí)現(xiàn)了資源的合理分配的同時(shí)也達(dá)到了資源的最優(yōu)規(guī)模。

由計(jì)算出的數(shù)據(jù)可知，中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在2006年、2010年、2013年和2015年是處于DEA無效狀態(tài)的。其中2006年和2013年這兩年純技術(shù)效率值為1，而規(guī)模效率卻均小于1，這表明在這兩年中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)雖然已經(jīng)實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)最優(yōu)，但是未能達(dá)到規(guī)模的最優(yōu)狀態(tài)。2010年和2015年這兩年的純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均表現(xiàn)為小于1，說明在這兩年中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)既未能達(dá)到投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的最優(yōu)狀態(tài)，也未能實(shí)現(xiàn)規(guī)模最優(yōu)。

3.風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響力分析

本文的研究基于效率視角，因此在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率值結(jié)果的基礎(chǔ)上，可就風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)效率的影響力大小進(jìn)行更深一步的探究。為了簡(jiǎn)化，本文只觀察將一個(gè)投入指標(biāo)剔除后對(duì)整個(gè)投入產(chǎn)出方案的效率值的影響。

3種投入產(chǎn)出方案的綜合效率均值分別為0.969、0.93和0.953，這就表明剔除風(fēng)險(xiǎn)投資這一投入指標(biāo)的方案效率均值為三者最大，反言之，即風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)效率的影響為三者最小。

依據(jù)上文分析，本文還可運(yùn)用公式（如下所示）計(jì)算出每個(gè)投入指標(biāo)對(duì)效率的影響。[Si]指標(biāo)值即可表示投入指標(biāo)i對(duì)DEA效率的影響程度，指標(biāo)值越大表明該指標(biāo)對(duì)效率的影響程度也越大。其中，[VD]表示上表2中的DEA效率均值，V（[Di]）則表示上表3中不同投入產(chǎn)出組合下的DEA效率均值。

由上式可得，S1=0.0196，S2=0.0624，S3=0.0367，這表明在三種投入指標(biāo)中，風(fēng)險(xiǎn)投資額對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度不如R&D對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度大。

究其原因，第一，國(guó)內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)起步較晚，目前處于發(fā)展初期，存在資金規(guī)模不夠合理以及關(guān)鍵人才缺乏等種種問題，給予被投企業(yè)的幫助相當(dāng)有限。第二，本文借鑒了鄧俊榮和龍蓉蓉的觀點(diǎn)，認(rèn)為相較于其他產(chǎn)業(yè)而言，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)前景具有較大的不確定性，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較高，這些因素可能會(huì)影響適合風(fēng)險(xiǎn)投資支撐的創(chuàng)新活動(dòng)的數(shù)量和效率。

4.投影分析

通過投影分析，可對(duì)非DEA有效年份的創(chuàng)新投入冗余量和產(chǎn)出不足量進(jìn)行進(jìn)一步研究，能夠?yàn)楦咝录夹g(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率改進(jìn)提供大致的目標(biāo)和方案。

2006年、2010年、2013年以及2015年均表現(xiàn)為DEA無效，其改進(jìn)方向可以著眼于技術(shù)創(chuàng)新投入，如2010年和2015年這兩年的三項(xiàng)投入指標(biāo)皆存在投入冗余情況，只是程度略有不同。接著再?gòu)募夹g(shù)創(chuàng)新投入的改進(jìn)幅度看來，三者之中風(fēng)險(xiǎn)投資額的改進(jìn)幅度最大，R&D人員的改進(jìn)幅度次之，而R&D經(jīng)費(fèi)的改進(jìn)幅度則相對(duì)最小。故本文認(rèn)為，2010年、2015年這兩年的DEA無效情況主要是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)投資投入過多導(dǎo)致。從另一方面來看，技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的調(diào)整情況則相對(duì)較簡(jiǎn)單，4個(gè)DEA無效年份內(nèi)只有2015年的專利申請(qǐng)數(shù)需要進(jìn)行調(diào)整，且其改進(jìn)幅度極其微小，僅為0.22%。

結(jié)論

1.總的來看，由表2中的DEA效率評(píng)價(jià)值得，2005-2016年的綜合效率平均值為0.988，充分表明中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率處于較高水平。在2010年之前（除2006年外），中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新始終處于DEA有效狀態(tài)，但從2010年開始，其值逐漸呈現(xiàn)不穩(wěn)定的波動(dòng)趨勢(shì)。

2.將綜合效率值拆解開來，規(guī)模效率對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率起到相對(duì)更大的影響作用。由上文可知，在數(shù)據(jù)區(qū)間的DEA有效年份內(nèi)，規(guī)模效率值都為1說明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)不僅實(shí)現(xiàn)了資源的合理分配，而且也達(dá)到了最優(yōu)規(guī)模。自2010年以后，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新從規(guī)模收益遞增變?yōu)橐?guī)模收益遞減，這表明現(xiàn)有的投入規(guī)模離達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)還存在差距。

3.由上文可知，風(fēng)險(xiǎn)投資與R&D相比對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響作用要更小一些，某些年份DEA無效主要是由風(fēng)險(xiǎn)投資額投入過多導(dǎo)致。所以必須要在適當(dāng)減少風(fēng)險(xiǎn)投資投入額的同時(shí)，加大R&D人員和R&D經(jīng)費(fèi)投入，此做法對(duì)當(dāng)前的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有非常重要的實(shí)踐意義。

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