喬 琴，樊 杰，孫 勇，劉寶印，劉漢初

(1.中國科學院 科技戰(zhàn)略咨詢研究院；2.中國科學院大學 公共政策與管理學院，北京 100190)

0 引言

風險投資作為高技術類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)早期融資的重要手段[1]，對促進企業(yè)發(fā)展、提高區(qū)域科技創(chuàng)新水平具有重要作用。自“一帶一路”倡議提出以來，關于如何發(fā)揮風險投資對科技創(chuàng)新的帶動作用，有效促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展，不斷提高區(qū)域科技創(chuàng)新水平[2]，就成為沿線地區(qū)面臨的現實問題并受到人們的廣泛關注。為此，我國出臺了一系列專項措施和行動計劃，如2016年國務院發(fā)布的《關于促進創(chuàng)業(yè)投資持續(xù)健康發(fā)展的若干意見》、2017年國家主席習近平在出席“一帶一路”國際合作高峰論壇時提出的《“一帶一路”科技創(chuàng)新行動計劃》等。

2015年國家發(fā)改委等多部門發(fā)布的《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》，將我國西北、東北、西南和東南沿海等地區(qū)的18個省域圈定為“一帶一路”沿線區(qū)域，該行動計劃的提出為促進我國沿線地區(qū)經濟高質量發(fā)展提供了契機。然而，在擁有良好發(fā)展機遇的同時，沿線地區(qū)風險投資業(yè)的發(fā)展仍面臨巨大挑戰(zhàn)。隨著“一帶一路”建設的不斷推進，我國沿線地區(qū)還面臨高技術產業(yè)技術效率與科技創(chuàng)新不均衡[3]、區(qū)域金融產業(yè)不協調[4]等突出問題。在此背景下，研究我國沿線地區(qū)風險投資的時空分布特征及其影響因素，對于完善我國風險投資政策、促進沿線地區(qū)風險投資業(yè)發(fā)展、助推沿線地區(qū)科技創(chuàng)新和更高水平對外開放具有重要現實意義。

1 文獻回顧

國內外學者從時空維度對風險投資及其影響因素進行了大量研究，總體上可以劃分為3類。

(1)有關風險投資區(qū)域分布特征的研究。學者們普遍認為，風險投資活動在特定地區(qū)呈現出明顯的集聚現象。如Florida等[5]提出，美國的風險投資主要集聚在舊金山、紐約和波士頓，主要流向具有更多機會和更大投資回報率的地域；Martin等[6]提出英國的風險投資主要集聚在大倫敦區(qū)和東南部地區(qū)；Zhang[7]和Pan等[8]的研究表明，中國的風險投資主要集聚在北京、上海和深圳；方嘉雯等[9]從城市尺度展開的研究表明，京津冀城市群內部的創(chuàng)業(yè)風險投資主要集聚在北京、天津和唐山，但城市間的聯系較少。

(2)有關區(qū)域風險投資驅動因素的研究。針對區(qū)域風險投資驅動因素，學術界展開了激烈的討論，但目前并未形成統(tǒng)一認識。Florida等[5]和Massimo等[10]指出，當地風險投資機構集聚可以驅動風險投資發(fā)展；然而，Henry Chen[11]的研究表明，美國超過57%的風險投資資金來源于外地風險投資機構；Masako等[12]分析發(fā)現，創(chuàng)新(以全要素生產率增長和專利數度量)是促進美國制造業(yè)風險投資發(fā)展的重要因素；Lerner[13]提出，政府鼓勵創(chuàng)新的政策以及倡導企業(yè)家精神有助于驅動當地風險投資發(fā)展；Mason等[14]提出，針對高凈值的個人稅收優(yōu)惠、建立中介機構、降低投資信息不對稱性等方式有利于促進風險投資發(fā)展；Cheng等[15]認為，政府干預是促進中國風險投資發(fā)展的主要因素；而Douglas等[16]提出，政府干預會對風險投資產生替代效應或擠出效應，扭曲風險投資市場發(fā)展；Pan等[8]提出，鼓勵股權投資退出的政策對風險投資有促進作用；張曉輝等[20]利用中國風險投資數據得出，豐富的區(qū)域金融資源對風險投資有顯著促進作用。

(3)有關區(qū)域風險投資的理論研究。近年來，國內外在產業(yè)集聚和金融集聚方面形成豐富的理論體系，但對風險投資集聚的理論研究相對薄弱。在產業(yè)集聚方面，Marshall[17]提出的外部性理論和Krugman[18]等提出的新經濟地理理論為研究經濟活動中的空間集聚問題奠定了理論基礎[19]。Marshall從空間要素供給端出發(fā)，提出越多的企業(yè)集聚在一個空間，就越有利于生產要素集聚，這些要素包括資金、技術及其它專業(yè)化資源。Krugman分析了市場需求對產業(yè)集聚的作用，提出考慮競爭因素的市場潛力對產業(yè)布局的影響。然而在研究實際問題時，要素供給與市場需求方面的空間要素幾乎同時存在[19]，因此需要將兩者結合起來進行分析。在金融產業(yè)集聚方面，Park等[20]從區(qū)域經濟學角度出發(fā)，認為規(guī)模經濟是促進金融產業(yè)集聚的重要因素，區(qū)域金融機構通過協作、信息溝通等方式產生規(guī)模經濟效應，促進金融行業(yè)集聚發(fā)展；Porteous[21]等以金融地理學為基礎，認為信息流是金融集聚的主要機理，空間信息累積效應是金融集聚的根本原因；李小建等[22]對西方金融地理學的研究現狀進行了評價；潘英麗[23]運用區(qū)位選擇理論，探討了金融集聚與外部規(guī)模經濟效應等問題。

不難看出，已有研究取得了較豐碩的理論成果，但仍存在以下薄弱環(huán)節(jié)：第一，在研究風險投資空間分布與集聚特征時大多是基于國家或省際層面[8-11]，基于市際或更細維度的研究較少；第二，在研究風險投資影響因素時，選取的部分指標存在爭議，且對我國“一帶一路”沿線地區(qū)的適用性值得商榷；第三，根據我國“一帶一路”沿線地區(qū)的實際發(fā)展需要，對風險投資具有重要影響的因素，如政府引導基金[22]、國家高新區(qū)發(fā)展[23]缺乏關注。基于此，為了彌補已有研究不足，本文將從市際層面考察我國“一帶一路”沿線地區(qū)風險投資的時空分布特征，重點引入政府引導基金、國家高新區(qū)發(fā)展等因素并分析其對風險投資的影響。與此同時，由于近年來綠色金融發(fā)展和ESG(Environmental、Social、Governance)投資理念受到更多重視[24]，本文也關注環(huán)境污染對區(qū)域風險投資的影響，以期豐富區(qū)域風險投資理論研究。

2 研究設計

2.1 變量選取

本文以風險投資金額(VCamt)、風險投資案例數(VCevt)表征風險投資發(fā)展水平。基于產業(yè)集聚和金融集聚相關理論，并借鑒已有研究[10-20]，選取風險投資機構數、創(chuàng)新活動、風險投資退出、政府引導基金發(fā)展、地區(qū)金融發(fā)展程度、政府干預和環(huán)境污染作為風險投資影響因素，具體見表1。

(1)風險投資機構數。一方面，本地風險投資機構投資本地企業(yè)有利于降低信息不對稱性，為企業(yè)發(fā)展提供資金，但風險投資機構集聚又可能導致本地項目過度競爭，不利于風險投資發(fā)展。目前關于本地風險投資機構對區(qū)域風險投資的影響尚未形成定論[10-11]。本文假設當本地風險投資機構數較少時，增加風險投資機構數會促進區(qū)域風險投資發(fā)展，而當本地風險投資機構集聚數量較多時，由于存在過度競爭，將在一定程度上降低風險投資活躍度。本文以年末當地注冊的風險投資機構數為測度指標，假設沿線地區(qū)風險投資發(fā)展尚不完善，風險投資機構數對風險投資發(fā)展具有正向影響。

(2)創(chuàng)新活動。創(chuàng)新活動可以為風險投資提供項目來源，在市場需求端驅動風險投資集聚。借鑒已有研究[12-13]，選取年度發(fā)明專利申請量為測度指標，假設其對風險投資具有正向影響。此外，國家高新區(qū)的設立有助于提升區(qū)域創(chuàng)新競爭力[25]，本文選取國家高新區(qū)數量測度創(chuàng)新活動，假定其對區(qū)域風險投資具有正向影響。

(3)風險投資退出。風險投資退出案例數越多，產生的財富效應越能激勵更多企業(yè)發(fā)起風險投資活動，在市場需求端驅動風險投資集聚。本文選取城市年度投資退出(IPO、并購、股權轉讓、回購、清算和借殼)案例數為具體測度指標，預期區(qū)域風險投資退出案例數越多，對區(qū)域風險投資發(fā)展的促進作用越顯著。

(4)政府引導基金發(fā)展。政府引導基金設立的目的在于引導社會資本投向創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)，激勵更多企業(yè)或項目進行股權融資，在市場需求端驅動風險投資集聚。本文選擇當年政府引導基金投資金額為具體指標，預期其對風險投資活動產生正向影響。

(5)地區(qū)金融發(fā)展程度。一方面，地區(qū)金融發(fā)展為風險投資活動提供資金支持。張曉輝等[26]提出，區(qū)域金融發(fā)展水平越高，對風險投資的促進作用越顯著。但另一方面，金融發(fā)展程度越高，意味著企業(yè)通過銀行貸款或其它途徑進行融資的渠道越暢通，可能對風險投資具有一定替代效應。本文選取年末銀行貸款余額占GDP的比重作為測度指標，但其對區(qū)域風險投資的影響方向不確定。

(6)政府干預。根據已有研究[14-16]，本文選取年度財政科技支出為測度指標。這是因為政府通過財政手段支持企業(yè)創(chuàng)新活動有利于創(chuàng)新類企業(yè)發(fā)展，在市場需求端驅動風險投資集聚，但政府支出對市場創(chuàng)新也產生一定擠出效應，對風險投資集聚產生不利影響。因此，在二者的共同作用下其對區(qū)域風險投資的影響方向不確定。

(7)環(huán)境污染。環(huán)境污染對經濟活動具有負外部性影響[27]，不利于風險投資集聚。本文選取地區(qū)PM2.5均值(空氣污染指標)為測度指標，預期其對區(qū)域風險投資具有負向影響。

表1 指標選取及影響方向

2.2 研究方法

2.2.1 空間分析方法

本文采用空間自相關(Spatial Autocorrelation)分析方法，研究風險投資在地理空間上的集聚效應及其差異性，主要包括全局空間自相關分析和局部自相關分析。

(1)全局空間自相關分析。全局空間自相關分析主要用于分析研究對象在地理空間上的整體相關性，以及不同區(qū)域單元在區(qū)域內的集聚程度和特征，目前主要借助Moran's I 指數進行測度。Moran's I指數的取值范圍為[-1,1]，其大于0表示存在空間正相關性，小于0表示存在空間負相關性，等于0則為不相關。計算公式如下[28]：

(2)局部空間自相關分析。局部空間自相關揭示了空間參考單元與其鄰近空間單元屬性特征值之間的相似性或差異性。局部自相關可以用LISA表示，統(tǒng)計結果有“高-高”(High-High，HH)、“低-高”(Low-High，LH)、“低-低”(Low-Low，LL)和“高-低”(High-Low，HL)4種類型，其中，HH和LL表示空間參考單元與鄰近地區(qū)具有空間集聚性，LH和HL代表空間參考單元與鄰近地區(qū)具有空間異質性。計算公式如下[28]：

2.2.2 計量模型構建

根據前文所述，風險投資活動存在空間自相關特征，傳統(tǒng)的普通面板模型不考慮空間滯后效應，易導致估計偏誤。鑒于普通面板回歸與空間面板模型不同的估計效果，分別構建普通面板模型和空間面板模型。

(1)普通面板模型。

(1)

(2)

其中，下標i代表地區(qū)，t代表年份；VCamtit和VCevtit分別為i地區(qū)t年的風險投資規(guī)模與事件數；β0為常數，Xj,it代表i地區(qū)t年的第j個影響因素，βj代表第j個影響因素的回歸系數，εit為隨機誤差項。

(2)空間面板模型。為分析空間相關性對風險投資的影響，分別構建空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型。

第一，空間誤差模型。

(3)

(4)

其中，W為空間權重矩陣，W*εit為空間滯后誤差項，λ為空間回歸系數，反映i地區(qū)鄰近地區(qū)的不可觀測影響因素或隨機沖擊對本地區(qū)風險投資的影響方向和程度。

第二，空間滯后模型。

(5)

(6)

其中，W為空間權重矩陣，W*VCamtit和W*VCevtit為因變量的空間滯后變量，ρ為空間回歸系數，反映i地區(qū)鄰近地區(qū)的觀察值對本地區(qū)風險投資的影響方向和程度。

第三，空間杜賓模型。

(7)

(8)

其中，W為空間權重矩陣，W*VCamtit和W*VCevtit為因變量的空間滯后變量，W*Xit為解釋變量的空間滯后變量，空間杜賓模型同時考察鄰近地區(qū)的風險投資對本地區(qū)的影響和鄰近地區(qū)的影響因素或隨機沖擊對本地區(qū)風險投資的影響。

2.2.3 空間權重矩陣

空間權重矩陣不僅是研究空間溢出效應的關鍵，也體現了地區(qū)間的空間影響方式。本文空間權重矩陣選擇采用地理距離權重矩陣表示。其中，地理距離是指各地市幾何中心間的歐式距離?？臻g權重矩陣的計算公式為：

當Dij≤d0時，W=1/Dji

當Dij>d0時，W=0

其中，Dij為i地區(qū)與j地區(qū)之間的距離，d0為不同半徑閾值，反映不同影響半徑內空間溢出效應的顯著性。

2.3 數據來源

根據《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》圈定的我國“一帶一路”建設重點覆蓋的18個省域，本文選取重點省域對應的139個市級單元為研究對象，其中包括市、直轄市、州等行政區(qū)劃。風險投資規(guī)模、風險投資案例數、風險投資機構數、政府引導基金投資額等風險投資數據均來源于清科集團旗下私募通數據庫；發(fā)明專利數據來源于中國國家知識產權局；國家高新區(qū)數據來源于中國科學技術部，其它社會經濟數據來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。研究跨度為2003-2018年。

3 沿線城市風險投資時空分布格局

3.1 時空格局分析

3.1.1 整體規(guī)模不斷擴大

考察期內，我國“一帶一路”沿線地區(qū)的風險投資規(guī)模不斷擴大。2003年我國沿線地區(qū)的風險投資處于早期發(fā)展階段，139個城市風險投資金額的平均值為2 292萬元，投資事件數的平均值為1.06件，可以看出，投資事件數較少，總體投資規(guī)模不大；2018年139個觀測城市風險投資金額的平均值為45.07億元，投資事件數的平均值為90件，無論是投資規(guī)模還是投資事件數較2003年均出現了大幅提升。從全國占比看，我國沿線地區(qū)風險投資額占全國風險投資總額的比重呈波動態(tài)勢，約5年一個周期，2005年、2009年和2014年為周期的最低點，爾后出現明顯反彈；2016年占比為57%，為近10年占比最高水平。

3.1.2 東高西低格局明顯

2003年風險投資業(yè)整體發(fā)展較不發(fā)達，投資金額及投資事件數主要零星分布在東南部沿海經濟較發(fā)達地區(qū)(如圖2)。從風險投資金額看，最高等級城市的投資金額超過2.05億元，主要包括上海、深圳、廣州等開放城市；次高等級城市的投資金額超過0.27億元，具體為福州、哈爾濱、杭州等東南部沿海城市及北部省會城市；其它大于0但處于低等級的城市主要分布在中西部或是北部省會城市。由于早期風險投資主要由外資主導，本土風險投資較少，因此沿線地區(qū)絕大多數城市的風險投資金額和投資事件數均為0。2018年全國風險投資的空間分布格局發(fā)生了一定變化，表現出明顯的集聚現象，呈現出“沿海高、西部低”的分異格局。從風險投資金額看，最高等級城市的投資金額超過161.46億元，主要發(fā)生于上海、深圳、廣州、杭州和西安5個城市；次高等級城市的投資金額超過9.94億元，主要在寧波、紹興、佛山等長三角城市群及珠三角城市群集聚，以及在烏魯木齊、昆明、哈爾濱等西部和北部省會城市零星分布。由于風險投資事件數與風險投資金額的時空分布呈現出類似特征，故不再作贅述。

圖1 2003 -2018年我國沿線地區(qū)風險投資總額及占全國比例

圖2 2003年、2018年我國沿線地區(qū)風險投資總額及風險投資事件分布

考察期內，隨著沿線地區(qū)經濟社會發(fā)展，風險投資金額及事件數的空間分布格局呈現為不斷從沿海發(fā)達城市向中西部地區(qū)擴散，并逐步在東南沿海較發(fā)達地區(qū)以及少數中西部省會城市集聚；大部分經濟較為落后的西部地區(qū)城市風險投資發(fā)展緩慢，甚至有近1/3城市的風險投資活動仍處于空白狀態(tài)。根據私募通統(tǒng)計數據，2003-2018年非“一帶一路”沿線地區(qū)平均投資金額及平均投資事件數整體優(yōu)于“一帶一路”沿線地區(qū)，2018年非“一帶一路”沿線地區(qū)約15%的城市未出現風險投資事件，該比率低于沿線地區(qū)水平的1/3。通過以上對比分析表明，“一帶一路”沿線城市風險投資業(yè)發(fā)展極不均衡，面臨巨大挑戰(zhàn)，需要更多理論探索和政策實踐支持沿線地區(qū)風險投資發(fā)展。

3.2 空間相關性分析

為解釋我國“一帶一路”沿線城市風險投資的空間溢出效應，對風險投資的空間自相關性進行檢驗，本文使用Moran's I指數進行測度，具體如圖3所示。從風險投資事件數看，2003-2018年Moran's I指數均為正，除2004年外，空間相關性均在10%的水平下顯著，具有明顯的空間溢出效應。從風險投資金額看，2003-2014年Moran's I指數呈現明顯的波動性，但空間溢出效應在10%的顯著性水平上具有不穩(wěn)定性。自2015年始Moran's I指數均為正，且在10%的水平下顯著?？傮w來看，風險投資規(guī)模與風險投資事件數的空間自相關性呈現波動態(tài)勢，隨著風險投資業(yè)的不斷發(fā)展，其空間溢出效應越來越明顯。

為了更清晰地呈現我國“一帶一路”沿線城市局部集聚特征，采用ArcGIS進一步分析局部空間自相關特征。從風險投資規(guī)?？?，2003年僅有臺州市表現出“高-高”集聚特征，2018年上海等8個沿海城市表現出“高-高”集聚特征；2003年南寧市等40個城市表現出“低-低”集聚特征，2018年昆明市等28個城市表現出“低-低”集聚特征，這些城市主要分布在廣西、云南、新疆、寧夏等西部地區(qū)；2003年、2018年分別有以寧波為代表的10個城市和以溫州為代表的7個城市表現出“低-高”集聚特征，這些城市主要分布在“高-高”集聚城市周邊，“高-低”集聚城市則較少。從風險投資事件數看，2003年、2018年均有6個城市表現出“高-高”集聚特征；2003年有13個城市表現出“低-低”集聚特征，這些城市主要分布在陜西、寧夏等西部地區(qū)；“低-高”集聚、“高-低”集聚地區(qū)的風險投資規(guī)模呈現類似分布特征。

圖3 2003 -2018年我國沿線地區(qū)風險投資金額及事件數Moran's I指數

4 沿線城市風險投資影響因素分析

4.1 模型選擇

全局自相關分析結果顯示，我國“一帶一路”沿線地區(qū)風險投資活動具有明顯的空間相關性，因此在考察區(qū)域風險投資影響因素時需要考慮空間溢出效應。對風險投資規(guī)模和風險投資事件數回歸的Hausman檢驗結果顯示，P值均在1%的水平下顯著，拒絕了固定效應與隨機效應估計無差別的假設，同時，固定效應模型效果最好，因此適合采用固定效應模型。表2匯報了風險投資規(guī)模與風險投資事件數影響因素的估計結果，其中，模型M1、模型M5采用普通面板數據固定效應模型(PDM)，模型M2和模型M6采用空間誤差模型(SEM)，模型M3和模型M7采用空間滯后模型(SAR)，模型M4和模型M8采用空間杜賓模型(SDM)。通過分析比較多個回歸模型，篩選最優(yōu)模型以解釋“一帶一路”沿線地區(qū)風險投資時空格局的驅動因素。

由表2可知，PDM估計的 “一帶一路”沿線地區(qū)風險投資規(guī)模與風險投資事件數模型(M1、M5)的擬合優(yōu)度分別為0.338和0.514，兩模型整體上均通過了1%水平下的顯著性檢驗。為進一步分析風險投資的空間效應，引入空間滯后項進行分析。結果顯示，SEM、SAR和SDM估計的“一帶一路”沿線地區(qū)風險投資規(guī)模影響因素模型(M2、M3、M4)的擬合優(yōu)度分別達到0.605、0.594和0.560，風險投資事件數影響因素模型(M6、M7、M8)的擬合優(yōu)度分別達到0.766、0.696和0.754，但是比較SEM、SAR和SDM模型對數似然函數值LogL、AIC和BIC，結果顯示，SDM模型的擬合效果更好[29]。同時，SEM、SAR和SDM的空間效應均顯著為正，說明風險投資具有較為明顯的空間依賴性。

4.2 結果分析

本文結合普通面板回歸和空間杜賓模型進行分析。在風險投資規(guī)模影響因素中，除地區(qū)金融發(fā)展程度相比普通面板回歸有較大差異外，其余影響因素的一致性較高，即風險投資機構數、國家高新區(qū)數量、風險投資退出、政府引導基金發(fā)展有顯著的正向影響，其它因素影響不顯著。在風險投資事件數影響因素中，除金融發(fā)展水平和環(huán)境污染相比普通面板回歸有較大差異外，其余影響因素的一致性較高，即風險投資機構數、國家高新區(qū)數量、風險投資退出、政府引導基金發(fā)展、政府干預對風險投資具有顯著正向影響，其它影響不顯著。以上實證結果大部分驗證了前文假設，并對地方政府制定相關政策具有啟示意義。

(1)風險投資機構數。風險投資機構數對區(qū)域風險投資規(guī)模及事件數均產生顯著正向影響。雖然現有研究關于風險投資機構數對風險投資的影響結論具有爭議，但是沿線地區(qū)引入更多風險投資機構更有利于促進當地風險投資業(yè)發(fā)展。

(2)創(chuàng)新活動(發(fā)明專利申請量)。以地區(qū)專利申請量為表征的創(chuàng)新活動對區(qū)域風險投資規(guī)模及事件數沒有產生顯著影響。這與Masako等[12]對美國制造業(yè)實證分析的結果不同，本文推測這與我國科技成果轉化率偏低有關。因此，未來需要不斷提升科技成果轉化率，只有實現專利成果市場化，才能觸發(fā)更多風險投資行為。

(3)創(chuàng)新活動(國家高新區(qū)數量)。國家高新區(qū)數量對區(qū)域風險投資規(guī)模及事件數均產生顯著正向影響。目前國家高新區(qū)創(chuàng)新產出成果豐碩，創(chuàng)新經濟價值顯著[25]，為風險投資提供了優(yōu)質的投資項目源，有利于促進風險投資業(yè)發(fā)展。因此，沿線地區(qū)可以通過培育高新產業(yè)園區(qū)的模式促進風險投資發(fā)展。

(4)風險投資退出。風險投資退出對區(qū)域風險投資規(guī)模及事件數均產生顯著正向影響。隨著2019年上海證券交易所科創(chuàng)板正式開板，我國多層次資本市場的發(fā)展越來越完善，制定相關激勵政策并引導創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)類企業(yè)參與資本市場融資，有助于促進當地風險投資發(fā)展。

(5)政府引導基金發(fā)展。為了引導風險投資投向高技術企業(yè)，我國政府以市場化運作模式設立政府引導基金，到2018年末我國政府引導基金累計出資達860余億元。對于政府引導基金是否有效促進本地風險投資發(fā)展，目前學術界尚未形成一致結論[30]。實證結果表明，通過設立政府引導基金將顯著增加沿線地區(qū)風險投資事件數，但是對風險投資規(guī)模的影響不顯著。

(6)地區(qū)金融發(fā)展程度。普通面板回歸結果表明，地方金融發(fā)展程度對風險投資有正向影響，但考慮空間因素后，地方金融發(fā)展程度對風險投資的影響不顯著。一方面，地區(qū)金融發(fā)展水平高，對風險投資資金募集有促進作用，但另一方面，地區(qū)金融發(fā)展水平越高，意味著企業(yè)通過銀行貸款或其它途徑的融資渠道越暢通，可能對風險投資產生一定替代效應。

(7)政府干預(財政科學支出)。財政科技支出對區(qū)域風險投資規(guī)模及事件數均產生顯著正向影響。已有研究就政府干預(財政科學支出)對風險投資的影響結果具有爭議，但是在沿線地區(qū)增加財政科技支出是有利于促進當地風險投資業(yè)發(fā)展的。

(8)環(huán)境污染(空氣污染)。在綠色金融發(fā)展背景下，中央銀行與監(jiān)管機構綠色金融網絡(NGFS)于2019年首次提出環(huán)境和氣候變化是金融風險來源的論斷。區(qū)域環(huán)境污染水平越高，企業(yè)面臨的環(huán)境和氣候風險越大，因此整體投資風險越高，在理論上不利于區(qū)域風險投資發(fā)展。普通面板回歸結果表明，環(huán)境污染會抑制區(qū)域風險投資發(fā)展，在考慮空間因素后，其結果也表明，環(huán)境污染對風險投資具有一定抑制作用但不顯著。

表2 沿線觀測地區(qū)風險投資影響因素估計結果

此外，考慮解釋變量的空間滯后性后也得出有意義的結論，即鄰近地區(qū)風險投資機構數的增加對本地區(qū)風險投資事件數有顯著的虹吸效應，使得本地風險投資事件數降低；鄰近地區(qū)金融發(fā)展水平越高，在一定程度上會促進本地風險投資規(guī)模擴大；鄰近地區(qū)的科技支出占比較高，會對本地風險投資產生虹吸效應，在一定程度上抑制本地區(qū)風險投資發(fā)展；鄰近地區(qū)空氣污染嚴重，會將風險投資擠向本地，在一定程度上促進本地風險投資規(guī)模擴大。

5 結論與建議

5.1 結論

通過分析我國“一帶一路”沿線地區(qū)風險投資時空分布特征及驅動因素，得出一些結論。

(1)伴隨風險投資行業(yè)的發(fā)展，我國“一帶一路”沿線地區(qū)的風險投資業(yè)表現出越來越顯著的空間集聚特征，并呈現出“沿海高、西部低”的分異格局。2003-2018年，早期風險投資規(guī)模整體偏小，投資活躍度較低，風險投資主要出現在東南部沿海城市；隨著風險投資業(yè)快速發(fā)展，投資活躍度提升，風險投資在東南部沿海及海峽西岸城市群表現出明顯的集聚現象。

(2)我國“一帶一路”沿線地區(qū)的風險投資活動在大部分年份呈現出全局自相關性。在局部自相關方面，2003年僅有1個城市的風險投資規(guī)模表現出“高-高”集聚特征，2018年增至8個；2003年有40個城市風險投資規(guī)模呈現出“低-低”集聚特征，2018年減至28個。風險投資事件數也呈現出類似的集聚效應，沿線地區(qū)風險投資發(fā)展具有明顯的空間溢出效應。

(3)空間計量結果表明，風險投資機構數、國家高新區(qū)數、風險投資退出、政府引導基金發(fā)展對風險投資規(guī)模及事件數均具有顯著促進作用，這對制定沿線地區(qū)風險投資政策具有較強的啟示意義。除以上4個因素外，政府干預(財政科技支出)也對風險投資事件數具有顯著促進作用，地區(qū)金融發(fā)展程度對風險投資則沒有顯著影響。此外，本文關注到環(huán)境污染對風險投資具有一定抑制作用，未來隨著ESG發(fā)展理念受到廣泛重視[24]，沿線地區(qū)需注重綠色發(fā)展對風險投資的影響。

5.2 建議

(1)研究顯示，我國“一帶一路”沿線地區(qū)的風險投資發(fā)展較非沿線地區(qū)表現出更加顯著的不均衡性，有近1/3的城市尚未出現風險投資活動，不利于區(qū)域風險投資協調和高質量發(fā)展。因此，政府在政策制定時應重視沿線地區(qū)風險投資的不均衡性，尤其對于落后地區(qū)應積極引導資金投向創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)領域，鼓勵風險投資發(fā)展，打通沿線地區(qū)的風險投資“血脈”。

(2)對于風險投資發(fā)展滯后地區(qū)，可以通過以下措施促進風險投資發(fā)展：①引進風險投資機構落戶，為風險投資機構提供更多優(yōu)惠條件；②依據當地發(fā)展情況設立高新技術產業(yè)園區(qū)，鼓勵當地創(chuàng)新活動；③鼓勵企業(yè)發(fā)明和創(chuàng)新，同時，重視科技成果轉化；④通過合理宣傳等，鼓勵當地企業(yè)參與資本市場融資，為風險投資退出創(chuàng)造良好條件；⑤設立政府引導基金，引導更多社會資本進入風險投資領域；⑥綜合財政收支情況，適度增加財政科技支出。此外，本文實證結果發(fā)現，地方金融發(fā)展程度(以銀行信貸為表征)對風險投資發(fā)展未產生顯著影響，表明對于地方金融發(fā)展較落后地區(qū)，仍可以通過完善金融服務大力推動風險投資發(fā)展。

(3)環(huán)境污染對沿線地區(qū)風險投資具有一定抑制作用，未來應鼓勵沿線地區(qū)通過提升綠色發(fā)展水平促進風險投資發(fā)展。2018年中國金融學會綠色金融專業(yè)委員會和倫敦金融城綠色金融倡議發(fā)起了《“一帶一路”綠色投資原則》，鼓勵沿線地區(qū)在投資新項目時關注環(huán)境友好、氣候變化和社會包容屬性。未來沿線地區(qū)可進一步加強區(qū)域金融合作，推動更多符合區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的項目獲得風險投資支持。

本文深入分析了我國“一帶一路”沿線地區(qū)風險投資時空分布特征，并引入政府引導基金、國家高新區(qū)、環(huán)境污染等指標研究其對風險投資發(fā)展的影響，具有實踐創(chuàng)新意義。但考慮到風險投資發(fā)展驅動因素的復雜性，本文選取的各項指標并不能完全解釋區(qū)域風險投資發(fā)展，在綠色發(fā)展、政府政策制定方面有一些難以量化的變量，未來可以考慮納入。根據行業(yè)數據統(tǒng)計，沿線地區(qū)風險投資發(fā)展表現出早期階段(種子期和初創(chuàng)期)投資不足的特點，本文未納入考慮。未來可以在因變量選取上分為早期階段和中后期階段，以便分析不同投資階段風險投資發(fā)展的驅動因素。此外，本文僅關注了我國沿線地區(qū)風險投資發(fā)展情況，未來可以將其延伸到整個“一帶一路”沿線地區(qū)并開展相關研究。