洪振木，楊 苑

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠，233000）

新經(jīng)濟(jì)增長理論指出，技術(shù)進(jìn)步是影響一個(gè)國家實(shí)現(xiàn)長期經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動因素。黨的十九屆五中全會提出“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”更是強(qiáng)調(diào)了我國對加快建設(shè)科技強(qiáng)國的決心。資金支持是企業(yè)創(chuàng)新活動的重要支撐，而風(fēng)險(xiǎn)投資作為一種新型融資方式，是緩解企業(yè)資金需求的創(chuàng)新途徑和重要力量。近年來我國風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)快速發(fā)展，風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模不斷壯大，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)逐漸成為為公司提供資金支持的不可或缺的角色，隨著在風(fēng)險(xiǎn)投資參與下成功的國內(nèi)技術(shù)型企業(yè)數(shù)量不斷增多，大眾似乎更加偏向于風(fēng)險(xiǎn)投資必然促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新這一觀念，但事實(shí)果真如此嗎？據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)資料顯示，2019年全國投資案例數(shù)達(dá)到5 389起，其中東部地區(qū)省份達(dá)到4 638起，占全國投資案例總量的86.06%；中部地區(qū)省份的投資案例有397起，占比7.37%；西部地區(qū)投資案例數(shù)為354，占比僅有6.57%，我國區(qū)域間風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平差距懸殊。因此，在不同地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平存在較大差異的背景下，研究各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)投資是否均能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，以及兩者之間是否存在非線性關(guān)系，對提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新輝煌具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

對于風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，由于研究的樣本數(shù)據(jù)、方法、變量等選擇的差異，學(xué)者們得出的結(jié)論不盡相同。目前主要總結(jié)為以下三種結(jié)論：一是風(fēng)險(xiǎn)投資有效促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。Kortum和Josh Lerner（2000）［1］基于 1965—1992 年美國相關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，探究風(fēng)險(xiǎn)投資對發(fā)明專利的影響機(jī)制，得出結(jié)論為發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)投資對專利申請的正向影響大于研發(fā)投入，其增加的專利數(shù)是研發(fā)投入的3倍。Ueda、Hirukawa（2008）［2］通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)美國風(fēng)險(xiǎn)投資有助于推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。潘璐璐、孫陵霞（2019）［3］利用中國近二十年數(shù)據(jù)，側(cè)重考察兩者動態(tài)關(guān)系的影響，得出結(jié)論為風(fēng)險(xiǎn)投資大大推動技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展，且該影響具有顯著滯后性。詹正華等（2016）［4］關(guān)注深圳創(chuàng)業(yè)板市場中制造業(yè)企業(yè)，得出結(jié)論為聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)投資極大推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。陳思等人（2017）［5］聚焦深滬兩市首次公開上市A股公司，實(shí)證結(jié)果為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資背景將為公司創(chuàng)新帶來更多優(yōu)勢。二是風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新無顯著相關(guān)關(guān)系。王建梅、王筱萍（2011）［6］基于1994—2008年相關(guān)數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)我國風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國家差距較大，風(fēng)險(xiǎn)投資在促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中發(fā)揮的作用不明顯，相較之下，技術(shù)創(chuàng)新的提高更加依賴研發(fā)經(jīng)費(fèi)的支出。方世建、俞青（2012）［7］考慮到中國制度變遷這一特殊背景對研究產(chǎn)生的必要影響，將制度納入影響因素中，實(shí)證發(fā)現(xiàn)中國風(fēng)險(xiǎn)投資不必然推動技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)步。蔣文軍（2018）［8］運(yùn)用2004—2015年省級面板數(shù)據(jù)，得出風(fēng)險(xiǎn)投資沒有發(fā)揮出技術(shù)創(chuàng)新正向效應(yīng)的結(jié)論。三是有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資抑制技術(shù)創(chuàng)新。Zucker等（1998）［9］早期得出的實(shí)證結(jié)論為風(fēng)險(xiǎn)投資對生物產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生消極影響。鄧俊榮、龍蓉蓉（2013）［10］認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新呈負(fù)向關(guān)系。

本文將利用2009—2018年中國省級面板數(shù)據(jù)，將全國分成東部和中西部區(qū)域，對不同地區(qū)分別進(jìn)行研究，構(gòu)建靜態(tài)面板模型和面板門檻模型，研究全國、東部、中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對技術(shù)創(chuàng)新的作用，實(shí)證分析各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新之間是否存在線性關(guān)系或非線性關(guān)系，檢驗(yàn)不同地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對專利授權(quán)的門檻性，并探究是否存在區(qū)域性差異。

二、數(shù)據(jù)選取、變量和模型介紹

（一）變量選取

1.被解釋變量

專利授權(quán)量（PAT）：目前國內(nèi)學(xué)者對技術(shù)創(chuàng)新的衡量沒有統(tǒng)一的度量指標(biāo)，經(jīng)過比較分析后認(rèn)為，與專利申請量相比，專利授權(quán)量更能反映技術(shù)創(chuàng)新成果的實(shí)現(xiàn)。文章將借鑒潘璐璐和孫陵霞（2019）［3］使用專利授權(quán)數(shù)量對技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行衡量的方法，對我國技術(shù)創(chuàng)新水平進(jìn)行衡量。

2.核心解釋變量

風(fēng)險(xiǎn)投資（VC）：風(fēng)險(xiǎn)投資金額、風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目數(shù)量均是學(xué)者廣泛認(rèn)可的風(fēng)險(xiǎn)投資水平的度量指標(biāo)，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，選取風(fēng)險(xiǎn)投資金額對風(fēng)險(xiǎn)投資指標(biāo)進(jìn)行衡量。該變量也將作為面板門檻模型的門檻變量。

3.控制變量

由于技術(shù)創(chuàng)新影響因素錯(cuò)綜復(fù)雜，借鑒已有文獻(xiàn)，選取以下四個(gè)控制變量并納入模型當(dāng)中，提高實(shí)證研究對風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的準(zhǔn)確判斷。

R&D經(jīng)費(fèi)支出（RDE）：選取各地區(qū)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出衡量R&D經(jīng)費(fèi)支出指標(biāo)。趙武等（2015）［11］利用我國 1994—2012年相關(guān)數(shù)據(jù)，側(cè)重比較研發(fā)投入與風(fēng)險(xiǎn)投資對技術(shù)創(chuàng)新作用的差異，論證了研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出是創(chuàng)新水平進(jìn)步的主要影響因素。

工資水平（Wage）：選取在崗職工平均工資對各省份工資水平指標(biāo)進(jìn)行衡量。工資水平的上漲將會增加企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營成本，企業(yè)為維持和提高利潤水平，將加大研發(fā)投入提高勞動生產(chǎn)率，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)競爭力。李平等（2011）［12］側(cè)重考察工資上漲對勞動生產(chǎn)率提升的效應(yīng)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)工資水平對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向作用呈現(xiàn)不斷增強(qiáng)的趨勢。

對外開放程度（Tnx）：采用進(jìn)出口總額/名義GDP對各地區(qū)對外開放水平進(jìn)行衡量。朱華友、王文鵬（2015）［13］從動態(tài)效應(yīng)角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和貿(mào)易水平的提高對我國自主創(chuàng)新存在顯著的積極影響。

教育水平（Edu）：選取本?？圃谛W(xué)生數(shù)對各省份教育水平指標(biāo)進(jìn)行衡量。優(yōu)質(zhì)的人力資本是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)踐的前提，提高教育水平有助于培養(yǎng)科技創(chuàng)新人才，不斷為企業(yè)輸送高質(zhì)量高素質(zhì)人力資源，優(yōu)化升級企業(yè)人力資源結(jié)構(gòu)，為實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新提供最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。錢曉燁等（2010）［14］基于人力資本視角，認(rèn)為勞動者的高等教育水平與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新活動呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

（二）數(shù)據(jù)來源及處理

借鑒已有研究，本文使用的風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)據(jù)來源于《中國風(fēng)險(xiǎn)投資年鑒》《中國創(chuàng)業(yè)投資市場報(bào)告》以及wind數(shù)據(jù)庫，受數(shù)據(jù)限制，剔除青海、寧夏、西藏地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取28個(gè)省（區(qū)、市）的數(shù)據(jù)；R&D經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)來自中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒；專利授權(quán)數(shù)、在崗職工平均工資、進(jìn)出口額、本?？圃谛Ｉ鷶?shù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。文章采用軟件stata14.0進(jìn)行實(shí)證分析。

（三）模型介紹

1.靜態(tài)面板模型

在忽略門檻性前提下，使用靜態(tài)面板模型分析風(fēng)險(xiǎn)投資與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的線性關(guān)系，模型設(shè)置如下所示：

對變量取對數(shù)將有助于緩解變量不平穩(wěn)性，同時(shí)能夠避免內(nèi)生性等問題。由于對外開放程度這一變量存在小于1的數(shù)值，取對數(shù)將影響模型的準(zhǔn)確性，因此，對除對外開放程度之外所有變量做取對數(shù)處理。處理后的模型設(shè)置如下所示：

式（1）和式（2）中，μit為不可觀測的地區(qū)效應(yīng)，PAT是被解釋變量專利授權(quán)數(shù)量，VC為核心解釋變量風(fēng)險(xiǎn)投資，RDE表示R&D經(jīng)費(fèi)支出，Edu是教育水平，Wage是工資水平，Tnx表示地區(qū)對外開放程度，α0表示截距項(xiàng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.面板門檻模型

在驗(yàn)證了風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新之間存在單一正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無相關(guān)關(guān)系的線性關(guān)系基礎(chǔ)上，在模型中加入門檻變量風(fēng)險(xiǎn)投資（lnVC），進(jìn)一步分析全國、東部及中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對技術(shù)創(chuàng)新的作用是否受風(fēng)險(xiǎn)投資水平的影響，以及不同階段風(fēng)險(xiǎn)投資水平對技術(shù)創(chuàng)新的影響程度存在哪些差異，借鑒 Hansen（1999）［15］提出的面板門檻模型研究風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的非線性關(guān)系。模型設(shè)置如下所示：

式（3）中，η表示門檻變量相關(guān)系數(shù)，β表示變量相關(guān)系數(shù)，γ1和γ2代表門檻值，Xit表示除對外開放程度以外的控制變量，對外開放程度以Tnx單獨(dú)表示。

三、實(shí)證分析

（一）單位根檢驗(yàn)

忽略面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性可能使估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。在進(jìn)行實(shí)證分析之前，文章將運(yùn)用LLC檢驗(yàn)方法和ADF檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)樣本變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。結(jié)果如表1所示，除了變量lnEdu沒有通過ADF單位根檢驗(yàn)，其余變量均通過至少5%水平的顯著性檢驗(yàn)，因此，拒絕非平穩(wěn)的原假設(shè)，變量具有良好的平穩(wěn)性。

表1 面板單位根檢驗(yàn)

（二）各地區(qū)靜態(tài)面板模型分析

在不考慮風(fēng)險(xiǎn)投資對技術(shù)創(chuàng)新是否存在門檻效應(yīng)的前提下，文章利用靜態(tài)面板模型對各地區(qū)進(jìn)行回歸，驗(yàn)證兩者關(guān)系是否存在地區(qū)差異性。全國地區(qū)、東部地區(qū)、中西部地區(qū)模型回歸結(jié)果見表2。

表2 靜態(tài)面板模型回歸結(jié)果

模型一、模型二列出全國地區(qū)靜態(tài)面板回歸結(jié)果。R&D經(jīng)費(fèi)支出、工資水平和教育水平顯著促進(jìn)專利的增加，風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的負(fù)向關(guān)系不顯著，說明在不考慮門檻效應(yīng)情況下，全國地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新無顯著的線性關(guān)系，應(yīng)考慮兩者非線性關(guān)系。

模型三、模型四列出東部地區(qū)靜態(tài)面板回歸結(jié)果。固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型結(jié)果均顯示出風(fēng)險(xiǎn)投資對技術(shù)創(chuàng)新的正向影響不顯著，說明在東部地區(qū)兩者同樣不存在顯著相關(guān)影響，只考慮線性關(guān)系不夠全面。

模型五、模型六列出中西部地區(qū)靜態(tài)面板回歸結(jié)果。豪斯曼檢驗(yàn)的F值為20.72，對應(yīng)的P值為0.000 9，拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，模型五對應(yīng)的固定效應(yīng)模型設(shè)置更為合理。據(jù)模型五顯示，風(fēng)險(xiǎn)投資的參數(shù)估計(jì)系數(shù)為-0.018 6，且在10%的水平下顯著為負(fù)，說明風(fēng)險(xiǎn)投資水平每增加1%，技術(shù)創(chuàng)新將降低0.018 6%。風(fēng)險(xiǎn)投資資源更多流入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)，該地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新依舊以研發(fā)支出所提供的資金支撐為主，中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平較低，該行業(yè)發(fā)展較為緩慢，機(jī)構(gòu)還處于不成熟的發(fā)展初期，沒有形成完整的風(fēng)險(xiǎn)投資結(jié)構(gòu)，對技術(shù)創(chuàng)新提供的資金支持有限。因此，中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加不能促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展，甚至?xí)a(chǎn)生消極的負(fù)向作用。關(guān)于控制變量，對外開放程度和教育水平對技術(shù)創(chuàng)新的影響不顯著，這可能是因?yàn)槲覈鴮膺M(jìn)口高科技產(chǎn)品的技術(shù)吸收和研發(fā)效率有待提高，以及人力資源配置不均衡。R&D經(jīng)費(fèi)支出和工資水平與技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。由于中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展起步較晚，研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出依舊是區(qū)域創(chuàng)新的重要推動力量，為企業(yè)直接注入研發(fā)資金支持，進(jìn)而顯著增加企業(yè)專利授權(quán)量，提高技術(shù)創(chuàng)新水平。工資水平每提高1%，技術(shù)創(chuàng)新將增加1.464%，創(chuàng)新能力隨工資水平的提高而提升，說明高工資水平更能吸引高素質(zhì)的科技人才，更能激發(fā)中西部地區(qū)研發(fā)人員的創(chuàng)新動力，進(jìn)而促進(jìn)專利數(shù)的增加。

（三）面板門檻模型分析

為了更加準(zhǔn)確地驗(yàn)證全國、東部及中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與專利數(shù)量的非線性關(guān)系，構(gòu)建靜態(tài)面板模型對兩者關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步論證。

1.門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

門檻檢驗(yàn)是面板門檻模型的前提，各地區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從表3可以發(fā)現(xiàn)，全國地區(qū)單一門檻檢驗(yàn)F值為14.37，對應(yīng)P值是0.043 3，通過5%水平下顯著性檢驗(yàn)，雙重門檻檢驗(yàn)對應(yīng)P值為0.663 3，沒有通過顯著性檢驗(yàn)，因此存在單一門檻效應(yīng)。東部地區(qū)單一門檻和雙重門檻均通過至少10%水平下的門限效應(yīng)檢驗(yàn)，三重門檻檢驗(yàn)對應(yīng)P值為0.580 0，未達(dá)到顯著性要求，因此，存在雙重門檻效應(yīng)。中西部地區(qū)單一門檻值未通過10%顯著性水平下的門限效應(yīng)檢驗(yàn)，不存在門檻效應(yīng)。因此，全國、東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新存在非線性關(guān)系，中西部地區(qū)呈線性相關(guān)。

表3 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

基于門檻效應(yīng)檢驗(yàn)確定門檻值個(gè)數(shù)，表4列出了全國和東部地區(qū)對應(yīng)的門檻值和置信區(qū)間。全國的單一門檻值為14.871 0，95%水平下的置信區(qū)間為（14.603 4，14.927 8）。東部地區(qū)單一門檻值為10.590 9，雙重門檻值為14.871 0。

表4 門檻值和置信區(qū)間

2.全國、東部地區(qū)門檻回歸結(jié)果分析

在確認(rèn)門檻值個(gè)數(shù)的基礎(chǔ)上，對全國、東部地區(qū)分別構(gòu)建單一門檻模型和雙重門檻模型進(jìn)行實(shí)證分析，模型回歸結(jié)果如表5所示。

表5 全國、東部門檻模型回歸結(jié)果

就全國地區(qū)來說，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資對數(shù)值小于14.871 0時(shí)，參數(shù)估計(jì)值為-0.006 83，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資對數(shù)值大于14.871 0時(shí)，參數(shù)估計(jì)系數(shù)是-0.019 2，且達(dá)到10%顯著性水平，說明全國風(fēng)險(xiǎn)投資金額投入對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮消極作用，隨著風(fēng)險(xiǎn)投資金額增加且跨過門檻值，其對技術(shù)創(chuàng)新的負(fù)向作用逐漸增強(qiáng)。28個(gè)省（區(qū)、市）風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展水平極度不均衡，由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、投資環(huán)境、人才等原因，中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資水平相對落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)，整體來看，全國風(fēng)險(xiǎn)投資水平仍處于發(fā)展不成熟階段，風(fēng)險(xiǎn)投資體制不夠完善，其對技術(shù)創(chuàng)新的積極效應(yīng)還沒有被激發(fā)，對創(chuàng)新的幫助有限。變量對外開放程度、教育水平的參數(shù)估計(jì)系數(shù)為正，但未通過顯著性檢驗(yàn)。研發(fā)經(jīng)費(fèi)與我國專利授權(quán)數(shù)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，R&D經(jīng)費(fèi)支出每增加1%，技術(shù)創(chuàng)新將增加0.311%，研發(fā)費(fèi)用對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響。工資水平的參數(shù)估計(jì)值為1.323，在1%水平下高度顯著，說明工資水平越高，專利授權(quán)數(shù)量越多。

就東部地區(qū)來說，風(fēng)險(xiǎn)投資對數(shù)值在（lnVC〈10.590 9）（10.590 9〈lnVC〈14.871 0）（lnVC〉14.871 0）的參數(shù)估計(jì)系數(shù)分別為0.100、0.075、0.055 2，均通過至少5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資有效地促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，隨風(fēng)險(xiǎn)投資水平提高，每超過一個(gè)門檻值，其對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用就會有所減弱。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)優(yōu)于其他地區(qū)，政府經(jīng)濟(jì)政策支持更加偏向較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)。因此，東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)發(fā)展速度快且規(guī)模較大，擁有相對成熟的創(chuàng)新環(huán)境，高科技人才源源不斷流入，為創(chuàng)新注入動力，同時(shí)激烈的競爭氛圍促進(jìn)創(chuàng)新效率提高，進(jìn)而為技術(shù)創(chuàng)新提供支持。然而，面對近幾年風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)的短期快速發(fā)展，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)不能及時(shí)優(yōu)化、調(diào)整結(jié)構(gòu)，投資效率無法得到保障，隨著風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加，提高技術(shù)創(chuàng)新水平的效果卻在下降?？刂谱兞糠矫婢欣诩夹g(shù)創(chuàng)新，變量符號與全國、中西部地區(qū)相同。

四、結(jié)論和建議

本文利用28個(gè)?。▍^(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)，在考慮全國、東部、中西部風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新的線性關(guān)系基礎(chǔ)上，再次驗(yàn)證各地區(qū)兩者的非線性關(guān)系，分別構(gòu)建靜態(tài)面板模型和面板門檻模型，研究各地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的影響是否存在差異。得出以下結(jié)論：一是各地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資金額對專利的作用存在顯著差異；二是全國地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新存在單一門檻性的非線性關(guān)系，增加風(fēng)險(xiǎn)投資金額將抑制技術(shù)創(chuàng)新，其對創(chuàng)新的負(fù)向作用隨風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加而加強(qiáng)。東部地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新具有雙重門檻性，但風(fēng)險(xiǎn)投資對創(chuàng)新水平的推動作用隨風(fēng)險(xiǎn)投資金額的增加而降低。中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資不利于技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展，兩者之間呈現(xiàn)出線性關(guān)系；三是各地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)支出、工資水平對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響，教育水平和對外開放程度對技術(shù)創(chuàng)新的正向作用不顯著。

基于以上結(jié)論，提出以下建議：一是重視風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的區(qū)域差異性。在堅(jiān)持風(fēng)險(xiǎn)投資金額與規(guī)模發(fā)展的同時(shí)，追求全國尤其是中西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的完善發(fā)展，同時(shí)優(yōu)化機(jī)構(gòu)的資金投資方向，關(guān)注創(chuàng)新潛力較強(qiáng)的新興行業(yè)，提高風(fēng)險(xiǎn)投資質(zhì)量，發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對創(chuàng)新的支撐作用；二是完善創(chuàng)新體制，營造更加成熟的創(chuàng)新環(huán)境和氛圍。目前我國沒有成熟的科技成果獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，缺乏對研發(fā)人員創(chuàng)新工作的激勵(lì)，制約了技術(shù)創(chuàng)新水平提高。同時(shí)，加大人才吸引力度，建立完整的人才培育機(jī)制，形成良性的競爭氛圍，進(jìn)而增加專利產(chǎn)出；三是加大R&D經(jīng)費(fèi)支出，鞏固科技創(chuàng)新的資金基礎(chǔ)。合理利用高工資水平對專利授權(quán)數(shù)的促進(jìn)作用，優(yōu)化調(diào)整研發(fā)人員的工資管理體系，激發(fā)員工的工作積極性，提高專利產(chǎn)出效率。