苑詩晨，匡愛平，吳明宇,2，汪明峰

（1.華東師范大學(xué) a.中國現(xiàn)代城市研究中心；b.城市與區(qū)域科學(xué)學(xué)院，上海 200241；2.北京電控產(chǎn)業(yè)投資有限公司，北京 100027）

自1994年中國正式接入國際互聯(lián)網(wǎng)以來，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，特別是近年來移動支付、共享經(jīng)濟、在線教育與醫(yī)療等新興業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，重塑了城市與區(qū)域的運行規(guī)則、生產(chǎn)組織和發(fā)展模式，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已成為中國“新經(jīng)濟”發(fā)展的中堅力量。除了國家和各級政府宏觀政策的大力支持，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的投融資戰(zhàn)略協(xié)同也對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起重要的推動作用（武氏玄絨 等，2019）。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過建立投資部門，以風(fēng)險投資的方式不斷深耕產(chǎn)業(yè)鏈條、擴建生態(tài)圈系統(tǒng)，參與到各行各業(yè)中小企業(yè)的發(fā)展中，多次掀起全國范圍的互聯(lián)網(wǎng)投資創(chuàng)業(yè)浪潮（劉婷婷 等，2021）。以“互聯(lián)網(wǎng)+”融合傳統(tǒng)經(jīng)濟要素發(fā)展的新路徑為城市與區(qū)域發(fā)展提供新的機會窗口（吳明宇 等，2020），分析互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與區(qū)位選擇成為透視區(qū)域“新經(jīng)濟”發(fā)展態(tài)勢的重要切入點。

中國已形成以北京、上海、深圳、廣州等城市為核心節(jié)點的風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)（汪明峰 等，2014；Wu et al., 2022），風(fēng)險投資活動在城市間呈現(xiàn)一定的流動性和網(wǎng)絡(luò)性特征，但向心性仍很強、本地化傾向顯著（方嘉雯 等，2017；趙玉萍 等，2020）。在區(qū)位選擇及其影響因素方面，風(fēng)險投資的資本傾向于流向發(fā)展機會多、投資回報率高的地區(qū)（Pan et al., 2016）。雖然聯(lián)合投資和社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可以在一定程度上克服距離的影響（Fritsch et al., 2008），但風(fēng)險投資活動仍具有較強的距離依賴性（Martin et al., 2005）。此外，本地偏好（Fu et al., 2020）、地方政策（Sunley et al., 2005）和交通條件（杜德林等，2022）等也是重要的影響因素。

當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)已成為私募股權(quán)市場最活躍的投資者之一（杜靈恩 等，2016），互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為擴大自身產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，正深刻重塑既有的風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)（戎珂 等，2018）。中國“新經(jīng)濟”繁榮的背后，蘊含著以BAT（百度、阿里、騰訊）等大企業(yè)為核心、新興互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)不斷涌入的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)格局（劉剛，2019）。雖然，風(fēng)險投資與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)相互吸引，二者具有高度的地域耦合性（黃筱彧 等，2018；Li et al., 2022）。但目前關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟影響下風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)的空間特征、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的區(qū)位動態(tài)和機制等話題還較少被關(guān)注?；ヂ?lián)網(wǎng)經(jīng)濟與風(fēng)險投資的聯(lián)合強化了“新經(jīng)濟”活動的流動性（馬驥 等，2009），但作為知識和技術(shù)驅(qū)動型的典型行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)投資根植于地方環(huán)境并具有一定的路徑依賴性（Zhang, 2013），其區(qū)位選擇機制相較于傳統(tǒng)行業(yè)風(fēng)險投資活動更加復(fù)雜。綜上，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟影響下的風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)具有怎樣的空間特征？其演化過程和機制如何？這些是“新經(jīng)濟”時代下經(jīng)濟地理學(xué)亟需回答的問題?；诖?，本文擬通過整理2001—2019 年中國各地級及以上城市（未包含港澳臺地區(qū)）互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的風(fēng)險投資事件，考察互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)空間格局和發(fā)展過程；探討互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟下風(fēng)險投融資活動的集聚與擴散效應(yīng)；結(jié)合演化經(jīng)濟地理和產(chǎn)業(yè)區(qū)位等相關(guān)理論，使用負(fù)二項回歸模型檢驗互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資的區(qū)位因子，以期深入理解互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)行為的空間格局和決策機制，進(jìn)而豐富互聯(lián)網(wǎng)時代的“新經(jīng)濟”產(chǎn)業(yè)研究。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要源于IT 桔子互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)庫①https://www.itjuzi.com，該數(shù)據(jù)庫包含較為完整的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，提供風(fēng)險投資事件的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，已被應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域的研究中（Yang et al., 2019；段呂晗 等，2019；劉婷婷 等，2021）。風(fēng)險投資事件信息主要包括投融資雙方的企業(yè)名稱、所屬地區(qū)、所屬行業(yè)，以及投資事件的時間、階段、輪次、金額等信息。從該數(shù)據(jù)庫篩選中國2019年之前成立、且進(jìn)行過5次以上風(fēng)險投資活動的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（不含港、澳、臺地區(qū)），經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終獲得共包含172家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、5 254起投資事件的數(shù)據(jù)庫。

在區(qū)位影響因素數(shù)據(jù)中，普通高等院校、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)值比例數(shù)據(jù)源于相應(yīng)年份的《中國城市統(tǒng)計年鑒》（國家統(tǒng)計局城市社會經(jīng)濟調(diào)查司，2013；2016；2018）；2015 和2017年的國家級眾創(chuàng)空間數(shù)據(jù)來自于國家科技部公布的《國家備案眾創(chuàng)空間名單》（科學(xué)技術(shù)部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)中心，2015；2017），由于《國家備案眾創(chuàng)空間名單》于2015 年首次發(fā)布，2012 年國家級眾創(chuàng)空間數(shù)據(jù)以《2013 年中國火炬統(tǒng)計年鑒》（科學(xué)技術(shù)部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)中心，2013）中的國家級科技企業(yè)孵化器代替；民用航空客運數(shù)據(jù)源根據(jù)攜程網(wǎng)站②https://flights.ctrip.com/online/channel/domestic整理而得。

1.2 研究方法

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 根據(jù)企業(yè)間的風(fēng)險投資行為構(gòu)建中國各城市間的聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)。不同階段的風(fēng)險投資規(guī)模不同：天使期投資，融資規(guī)模在100 萬～1 000 萬之間；擴張期投資，融資規(guī)模在1 000 萬至數(shù)億之間；融資期投資，融資規(guī)模達(dá)到10 億以上。借鑒GaWC小組探討城市間的經(jīng)濟聯(lián)系的方法，構(gòu)建城市聯(lián)系強度的評價指標(biāo)（Taylor et al., 2002），將處于天使期投資的聯(lián)系權(quán)重賦值為1，處于擴張期投資的聯(lián)系權(quán)重賦值為2，處于上市融資期的聯(lián)系權(quán)重賦值為3。最后，計算投資聯(lián)系的總值，其表達(dá)式為：

式中：R(a，b)為a城市向b城市投資的聯(lián)系強度；Via表示來自a城市的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)向b城市展開某一階段投資的數(shù)量；Wia表示來自a城市的i互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投資規(guī)模的權(quán)重值；GR(a，b)表示a和b兩城市間的聯(lián)系強度，數(shù)值越大表示a、b間的聯(lián)系越緊密。構(gòu)建中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)后，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法測度城市間聯(lián)系的入度和出度（彭勇 等，2020）。

1.2.2 回歸模型 考慮到數(shù)據(jù)具有超離散性，選擇負(fù)二項回歸模型探究互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資企業(yè)空間區(qū)位的影響因素（段呂晗 等，2019）。回歸模型為：

式中：Xi是解釋變量；βi是變量的回歸系數(shù)；K代表超離散程度，服從均值為0、方差為α的伽馬分布，若α越大，探究對象的超離散程度就會越強；λi是被解釋變量Yi的估計參數(shù)，Yi服從泊松分布，具體表示為：

2 投融資網(wǎng)絡(luò)空間格局演化分析

從時間尺度上看，近20年來中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的風(fēng)險投資發(fā)展迅速，大致可以劃分為3個階段（圖1）。2001—2012 年為初始發(fā)展階段，起步較晚，跨度長，增長緩慢。2013—2016 年為快速發(fā)展階段，投資事件數(shù)量急劇增長，并于2016 年達(dá)到峰值，該階段以BAT 為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已較為成熟，同時，新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大量涌現(xiàn)，為投資市場注入活力。2017—2019年進(jìn)入調(diào)整發(fā)展階段，投資數(shù)量呈負(fù)增長，特別是2018—2019年，互聯(lián)網(wǎng)投資市場進(jìn)入“寒冬期”。

圖1 2001—2019年中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投資總量與占比Fig.1 The total investment and proportion of Internet enterprises in China from 2001 to 2009

2.1 投資企業(yè)的時空演變特征

少數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是風(fēng)險投資的主導(dǎo)者。截至2019年，中國互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資總量的近50%來自排名前十位的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（圖2），具有顯著的“派系”特征。特別是2015年之后，雖然風(fēng)險投資總量呈下降趨勢，但由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)起的風(fēng)險投資數(shù)量占全行業(yè)風(fēng)險投資總量的比例反而有所上升（圖3），表明中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對國內(nèi)風(fēng)險投資市場的發(fā)展起到日益重要的作用，互聯(lián)網(wǎng)中小企業(yè)的再融資更加依賴于行業(yè)巨頭的風(fēng)險資本。

圖2 排名前十的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投資數(shù)量及占比Fig.2 The number and proportion of investment by the top 10 Internet companies

圖3 2001—2019年互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資方企業(yè)數(shù)量與投資數(shù)量全國占比Fig.3 The number of Internet investors and the proportion of their investment in the country during 2001-2019

從投資方企業(yè)的空間分布（圖4）看，投資方企業(yè)高度集中在中國東部地區(qū)少數(shù)幾個大城市，中西部地區(qū)城市對外部地區(qū)的投資相對較少，具有顯著的非均衡性。2001—2019 年，北京、深圳、上海、杭州、廣州的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資總數(shù)分別位居前五名，合計風(fēng)險投資數(shù)量占總量的92.93%。其中，北京保持其互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資的領(lǐng)先優(yōu)勢，深圳、上海、杭州等城市也以路徑依賴的方式實現(xiàn)比例增長。近年來，雖然上海、深圳等城市在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)投公司數(shù)量上與北京縮小差距，但宏觀區(qū)域尺度上的地域差異幾乎沒有改變。

圖4 2001—2019年中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資流出度空間分布Fig.4 Spatial distribution of venture capital outflow of Chinese Internet enterprises from 2001 to 2009

2.2 融資企業(yè)的時空演變特征

從空間分布上看（圖5），融資方企業(yè)的空間分布也具有較為顯著的非均衡特征，但與投資方企業(yè)的空間分布相比，集聚趨勢有所減弱。北京始終是中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資流入的樞紐，截至2019年，約有45%的投資流入到北京，約85%流入到前五位城市。盡管互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險資本在全國范圍呈現(xiàn)一定的擴散趨勢，但中西部地區(qū)仍處于較邊緣的位置，僅成都躋身風(fēng)險投資流入前十的城市行列。同時，本地互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的存在吸引了初創(chuàng)企業(yè)的集中，降低了初創(chuàng)企業(yè)的進(jìn)入壁壘，使得互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資活動呈現(xiàn)顯著的本地化特征。

圖5 2001—2019年中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資流入度空間分布Fig.5 Spatial distribution of venture capital inflow of Chinese Internet enterprises from 2001 to 2009

從融資方企業(yè)的所屬行業(yè)看（圖6），文娛傳媒、企業(yè)服務(wù)（包括IT服務(wù)、創(chuàng)業(yè)服務(wù)、法律服務(wù)等為企業(yè)發(fā)展提供專業(yè)性或通用性的服務(wù)行業(yè)）、游戲行業(yè)等行業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)關(guān)注的主要領(lǐng)域，超過39%的風(fēng)險投資活動屬于這三大技術(shù)領(lǐng)域，其中文娛傳媒類931 家、企業(yè)服務(wù)類687 家、游戲行業(yè)類452家。由于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的風(fēng)險投資更加注重與母公司發(fā)展戰(zhàn)略的協(xié)同，需考慮商業(yè)生態(tài)建設(shè)、成本節(jié)約、價值創(chuàng)造等多個方面（戎珂 等，2018），因此更傾向于投資收益高、規(guī)模大、創(chuàng)新性強的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域。

圖6 2001—2019年中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資的行業(yè)分布Fig.6 Distribution of venture capital of Chinese Internet enterprises from 2001 to 2019

2.3 投融資網(wǎng)絡(luò)的核心-邊緣結(jié)構(gòu)

近年來，基于互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資的城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的分布逐漸廣泛（圖7）。初始階段（2001—2012 年）共涉及47 對投融資聯(lián)系，快速發(fā)展階段（2013—2015 年）共涉及153 對投融資聯(lián)系，調(diào)整發(fā)展階段（2016—2019年）共涉及182對投融資聯(lián)系。將城市互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資矩陣導(dǎo)入Ucinet 軟件，運行得到的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)度數(shù)值均在0.9 以上，表明中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)始終具有顯著的“核心-邊緣”特征。此外，參考已有文獻(xiàn)（徐宜青 等，2016），把核心度＞0.1的城市歸為核心城市，發(fā)現(xiàn)在各發(fā)展階段中，東部沿海地區(qū)少數(shù)幾個大城市構(gòu)成核心地區(qū)，中西部絕大部分城市則處于相對邊緣的狀態(tài)（表1）。與傳統(tǒng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)相比，除了北京、深圳、上海等城市（Pan et al., 2016），杭州在網(wǎng)絡(luò)中的重要性也相對顯著?？傮w上，隨著城市間的聯(lián)系逐漸加深，中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)的空間發(fā)展路徑具有一定的路徑依賴特征，優(yōu)勢地區(qū)間的聯(lián)系日益緊密，邊緣地區(qū)發(fā)展較為緩慢。

表1 2001—2019年中國互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)核心城市Table 1 Internet venture capital network core city in China from 2001 to 2019

圖7 2001—2019年基于中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化Fig.7 Evolution of urban network structure based on Chinese Internet enterprise venture capital from 2001 to 2019

為更加清晰地揭示互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資的流向，理解互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資特點。篩選出聯(lián)系強度在均值以上的城市對，并基于風(fēng)險投資聯(lián)系強度界定城市間的關(guān)系：若城市a 對城市b 的投資總量占該階段a城市投資總量的5%以上，則認(rèn)為城市a對城市b 有高投資傾向，相反則屬于低投資傾向。進(jìn)一步地，根據(jù)兩城市間的投資傾向性，將城市間風(fēng)險投資聯(lián)系劃分為相互投資型、單邊輻射型和低水平聯(lián)系型。其中，相互投資型指兩城市互為高投資傾向；單邊輻射型指僅單向的聯(lián)系具有高投資傾向；低水平聯(lián)系型指兩城市互為低投資傾向。

結(jié)果表明（表2）：1）除北京、上海和深圳之間保持著相互投資型的關(guān)系，絕大多數(shù)城市間的聯(lián)系為單邊輻射型。北京、上海、深圳、杭州市等東部大城市在城市對中處于優(yōu)勢地位，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)高度集中在這些城市。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)要素流動性強，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)態(tài)發(fā)展多元、互聯(lián)網(wǎng)市場活動較為活躍，能為風(fēng)險投資者帶來較高的收益預(yù)期，在一定程度上降低投資的風(fēng)險性。在“趨利避害”的前提下，風(fēng)險投資優(yōu)先選擇這些地區(qū)，進(jìn)一步加劇中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的非均衡性。

表2 2001—2019年中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)中的主要城市對聯(lián)系強度Table 2 The intensity of urban pairs in China's Internet enterprise venture capital network from 2001 to 2019

2）從投資時期看，初始發(fā)展階段，以北、上、杭、深等核心城市間的投資聯(lián)系占主導(dǎo)地位，其他地區(qū)基本處于弱聯(lián)系狀態(tài)。隨著中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的快速發(fā)展，大連市、廈門市、南京市、合肥市、成都市、重慶市、長沙市等新興城市開始出現(xiàn)，并逐漸參與到全國的互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)中?？赡苁怯捎谶@些城市出現(xiàn)較為成功的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的投資行為使得上述城市參與到城市網(wǎng)絡(luò)中，但從聯(lián)系強度數(shù)值變化看，上述城市并沒有接收到來自一線城市的互聯(lián)網(wǎng)大企業(yè)風(fēng)險投資，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資在城市間的流向特征仍表現(xiàn)為由投資能力較低的城市向投資能力較高的城市進(jìn)行投資。

3）京津冀、長三角和珠三角是中國互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資活動的主要發(fā)生地和關(guān)聯(lián)地。其中，京津冀地區(qū)城市間的聯(lián)系較弱，北京的“虹吸”效應(yīng)十分明顯。作為全國互聯(lián)網(wǎng)投資網(wǎng)絡(luò)主要節(jié)點，北京風(fēng)險投資機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)眾多，本地互聯(lián)網(wǎng)投資偏好性顯著，盡管隨著時間發(fā)展，對外投資比例逐步增強，但對本地的互聯(lián)網(wǎng)投資比例仍保持在50%以上，城市群內(nèi)部僅與天津之間存在較低水平的聯(lián)系。長三角地區(qū)內(nèi)部投融資傾向性明顯，形成以上海為主樞紐、杭州為次樞紐，多城市參與的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。城市群內(nèi)部風(fēng)險投資活動較為活躍，這可能與地理鄰近性、地方經(jīng)濟發(fā)展水平較高、歷史文化相似性有關(guān)（高鵬 等，2019）。在跨地區(qū)投資方面，杭州向北京、深圳三地展開大量投資的同時，也吸納部分來自廣州的投資；南京的風(fēng)險投資主要流向上海和北京。在珠三角地區(qū)，深圳和廣州的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢明顯，二者構(gòu)成相互投資關(guān)系，區(qū)域內(nèi)投融資網(wǎng)絡(luò)呈雙核心結(jié)構(gòu)，跨區(qū)投資則主要流向北京。

3 投資區(qū)位選擇的影響因素

綜上，本研究得出中國互聯(lián)網(wǎng)投融資活動在空間上具有高度集聚的特征，大部分城市之間不存在聯(lián)系，呈現(xiàn)稀疏矩陣的特征。此外，已有研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)密度越大表明網(wǎng)絡(luò)發(fā)育程度越高（郭衛(wèi)東等，2023），本研究對各階段的網(wǎng)絡(luò)密度進(jìn)行測算，結(jié)果分別為0.057 9（2001—2012 年），0.057 7（2013—2015 年）和0.055 1（2016—2019 年），密度較低，表明中國城市內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)投融資拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)育尚不成熟，穩(wěn)定的空間組合關(guān)系有待形成。因此，本研究主要聚焦于城市節(jié)點吸引或集聚互聯(lián)網(wǎng)投資活動的形成機制，即探討互聯(lián)網(wǎng)投資活動的區(qū)位選擇。

3.1 指標(biāo)選取

由于中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資的演化發(fā)展在時間尺度上具有非均衡性，選取2012、2015 和2017年3個時間窗口，各研究單元獲得互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資的總數(shù)量作為被解釋變量，從企業(yè)成長環(huán)境、投資鄰近性、交通可達(dá)性3 個方面選取7 項指標(biāo)作為解釋變量（表3），采用負(fù)二項回歸方法分析中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資在不同發(fā)展時期的區(qū)位選擇因素。

表3 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資影響因素的多重共線性（VIF）檢驗Table 3 Variance Inflation Factor (VIF) test of the influence factors of venture capital in Internet enterprises

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)關(guān)注被投資企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，其成長環(huán)境十分重要。本文嘗試從以下3個方面分析企業(yè)的成長環(huán)境：1）人才條件。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)作為知識密集型產(chǎn)業(yè)，人才集聚和知識溢出是創(chuàng)新型經(jīng)濟活動產(chǎn)生的必要條件，其中高校人才是推動校企合作并進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)的關(guān)鍵，因此采用普通高等院校數(shù)量反映地區(qū)人才條件；2）政策條件。減免稅收、提高融資扶持、營商氛圍營造等方面的積極政策導(dǎo)向，有助于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)新創(chuàng)企業(yè)的發(fā)育，國家對孵化器、眾創(chuàng)空間等配套服務(wù)設(shè)施的建設(shè)支持體現(xiàn)政府對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的積極推動作用（Schwartz, 2013），因此選取擁有國家級眾創(chuàng)空間的數(shù)量反映政策環(huán)境；3）市場條件，滿足專業(yè)化的市場需求是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)迅速成長的關(guān)鍵（Zhen et al., 2014），特別是第三產(chǎn)業(yè)的良好發(fā)展意味著具有廣泛的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用市場，因此選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值和第三產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)值比例反映市場條件。

對外交通聯(lián)系條件是影響投資風(fēng)險和管理效率的重要因素。地理距離的增加會提高信息獲取的成本，而便捷的對外交通聯(lián)系條件有助于降低信息不對稱性、提高企業(yè)間管理效率，從而促進(jìn)合作、降低風(fēng)險（Colombo et al., 2019）。互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)作為知識密集型產(chǎn)業(yè)，高級人才和管理精英的流動往往更依賴于航空運輸方式，城市間航線的增加便于管理層人員的互動（Shai et al., 2016），因此采用航空運輸?shù)谋憬莩潭榷攘磕吵鞘械膶ν饨煌?lián)系條件，若該城市擁有民航客運，則記為1，否則為0。

投資鄰近性是指企業(yè)依靠自身社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行風(fēng)險投資的鄰近效應(yīng)，這種基于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的投資聯(lián)合被認(rèn)為是“替代”地理鄰近的有效途徑（Zhang, 2011）。一方面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可能傾向于在子公司所在地展開投資活動，另一方面，風(fēng)險投資機構(gòu)的大量集聚有利于開展聯(lián)合投資式的風(fēng)險投資，形成新的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)和社區(qū)（Watkins, 2010），進(jìn)而吸引更多的投資活動。分別從是否擁有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投資部門和擁有各類風(fēng)險投資機構(gòu)總量來測度投資鄰近性對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資區(qū)位的影響。

確定解釋變量之后，使用方差膨脹系數(shù)（Vari‐ance Inflation Factor, VIF）檢驗所選變量是否存在多重共線性，若VIF 值越接近1，則多重共線性程度越低，反之越高，若VIF值＞10，則表明存在嚴(yán)重的多重共線性。結(jié)果顯示（見表3），VIF值均遠(yuǎn)小于10，表明所選指標(biāo)不存在嚴(yán)重的多重共線性，可進(jìn)一步展開回歸分析（表4）。

表4 中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資的區(qū)位影響因素回歸結(jié)果Table 4 The result of the influence factors of venture capital location selection of Internet enterprises in China

3.2 回歸結(jié)果

普通高等院校數(shù)量的回歸系數(shù)不顯著，這可能是因為普通高等院校規(guī)模主要體現(xiàn)地區(qū)教育水平和人才儲量（黃筱彧 等，2018），更多地反映人才的總體規(guī)模而非互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)人才規(guī)模。由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)技術(shù)本身具有高度復(fù)雜性，對專業(yè)化技能要求較高，高度依賴IT、軟件等專業(yè)型的人才市場，部分地方高校并不能滿足互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展的需求，信息化技術(shù)人才的培養(yǎng)有待加強。此外，由于高校人才的流動性較大（王一凡 等，2021），而互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)高度集聚在東部沿海少數(shù)幾個城市，因此多重因素的高流動性可能加劇互聯(lián)網(wǎng)投資的集聚效應(yīng)。

創(chuàng)新空間變量在模型三中表現(xiàn)為5%置信水平上顯著，且相關(guān)系數(shù)為正，表明其在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資的調(diào)整發(fā)展階段起積極的推動作用，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展投資活動的主要區(qū)位選擇影響因素。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展形勢不佳時，有效的政策調(diào)節(jié)能推動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)活動的進(jìn)一步發(fā)展，孵化器的投入建設(shè)可以為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供基礎(chǔ)、運營、服務(wù)等方面的支持。如孵化器可以通過連接孵化企業(yè)與風(fēng)險投資等金融機構(gòu)媒介，提高各類主體間的資金往來流量與效率，并為在孵企業(yè)提供融資途徑的指導(dǎo)與咨詢服務(wù)，拓寬互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的融資渠道（王康 等，2019），提高互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的運作效率。

人均地區(qū)生產(chǎn)總值在3 個階段都具有顯著性，一方面，較高的人均GDP代表該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，風(fēng)險投資主要集中在經(jīng)濟富有活力、增長較快的城市和區(qū)域（汪明峰 等，2014）。另一方面，高人均GDP體現(xiàn)該地區(qū)具有較大的消費市場和生產(chǎn)市場，有利于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，推動多種新興業(yè)態(tài)的產(chǎn)生，進(jìn)而促進(jìn)生產(chǎn)效率的提高。同時，由于風(fēng)險投資存在逐利性和風(fēng)險性特征，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展趨勢總體向好時，風(fēng)險投資者投資信心與回報預(yù)期較高，可以降低風(fēng)險投資者的預(yù)期風(fēng)險，保障投資活動的開展。因此，人均生產(chǎn)總值高的地區(qū)成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的前沿陣地。

第三產(chǎn)業(yè)所占比例對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資具有顯著影響，相對于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和工業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)中的滲透率更強，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在其中的應(yīng)用場景更加廣泛，如零售、金融、保險、教育等服務(wù)行業(yè)的創(chuàng)新在很大程度上依賴于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展（林玥希 等，2020）。當(dāng)某一地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)比例較高，意味著該地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)拓展和探索的空間更大，能為互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資創(chuàng)造盈利和取得回報的渠道更廣泛，因此第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的地區(qū)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投資提供了廣闊的市場。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的部門鄰近性始終具有正向顯著性，反映中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的本地投資偏好特征。中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)傾向于對投資部門所在地進(jìn)行風(fēng)險投資，盡管風(fēng)險投資具有網(wǎng)絡(luò)化和空間尺度擴張的特點，地理鄰近性仍是風(fēng)險投資區(qū)位產(chǎn)生的重要影響因素（林曉 等，2019）?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)通過在不同地區(qū)設(shè)立投資部門，建立當(dāng)?shù)厣鐣托畔⒕W(wǎng)絡(luò)，有利于降低風(fēng)險投資交易成本，加深對被投企業(yè)的了解，減少投資雙方的信息不對稱性，規(guī)避相關(guān)風(fēng)險。

全行業(yè)的風(fēng)險投資機構(gòu)鄰近在快速發(fā)展階段（模型二）表現(xiàn)出5%水平上的正向顯著性，風(fēng)險投資機構(gòu)的集聚有助于開展聯(lián)合投資合作，促進(jìn)資金、知識、信息等要素的流動，同時也提供了更多投資機會。但風(fēng)險投資具有兩面性，風(fēng)險投資者的進(jìn)入有可能擾亂當(dāng)?shù)貎r值鏈和競爭秩序（Za‐demach, 2009），中國的互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資環(huán)境和發(fā)展基礎(chǔ)有待健全。當(dāng)風(fēng)險投資的風(fēng)口逐漸消退，風(fēng)險投資的目標(biāo)發(fā)生轉(zhuǎn)變，對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的投資意愿下降，集聚的優(yōu)勢可能會因此減弱，因此擁有各類風(fēng)險投資機構(gòu)總量在模型三中不顯著。

對外交通聯(lián)系條件在快速發(fā)展階段（模型二）和調(diào)節(jié)發(fā)展階段（模型三）具有正向顯著性，表明互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)風(fēng)險投資發(fā)展的中后期更加需要便利的交通條件。風(fēng)險投資作為知識密集型服務(wù)業(yè)，投資雙方的共同管理和參與是風(fēng)險投資活動的重要環(huán)節(jié)，面對面交流仍是展開投資活動的基本訴求。已有研究證實，在投資的后期管理階段，投資者與被投公司需要進(jìn)行更加頻繁的會面，以航空為代表的高速交通運輸方式有助于打破地理距離的桎梏（Bernstein et al., 2016），這與本研究結(jié)果一致。

4 結(jié)論與討論

本文選取互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為研究對象，考察國家尺度上互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)的時空演化格局及區(qū)位因素，得到的主要結(jié)論為：

1）互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資具有累積式發(fā)展的特點，投資企業(yè)與融資企業(yè)的集聚加劇了互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資的空間極化。一方面，“派系”特征顯著，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先企業(yè)對中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟和風(fēng)險投資市場的發(fā)展起突出的主導(dǎo)作用；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的風(fēng)險投資供需雙方都存在明顯的空間集聚性，投資節(jié)點與融資節(jié)點分布具有相似性，少數(shù)幾個大城市的投資方企業(yè)以路徑依賴的方式增長。相對既有的、關(guān)于傳統(tǒng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)的研究（曾婧婧 等，2022），本研究發(fā)現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟影響下，風(fēng)險投資活動呈現(xiàn)更加顯著的集聚態(tài)勢，尤其是投資方企業(yè)的分布。

2）從整體的空間結(jié)構(gòu)看，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)的空間格局具有顯著的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)特征。風(fēng)險投資本地化傾向顯著，投資企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)之間地理聯(lián)系緊密。通過對投融資城市的網(wǎng)絡(luò)密度進(jìn)行測算，發(fā)現(xiàn)目前互聯(lián)網(wǎng)投融資網(wǎng)絡(luò)還在發(fā)育階段，尚不成熟，大部分城市之間無直接聯(lián)系，呈稀疏矩陣特征。北京、上海、深圳等城市處于核心樞紐的優(yōu)勢地區(qū)，連通性最高，而邊緣地區(qū)的聯(lián)系增長緩慢，這與已有關(guān)于中國風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的研究（孫勇 等，2021）具有一致性。與傳統(tǒng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)和其他城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比，杭州在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)中的中心性也較強，這加劇了東部地區(qū)和中西部地區(qū)的差距。

3）影響中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資區(qū)位選擇的因素在各個發(fā)展階段的表現(xiàn)具有差異性。并且與傳統(tǒng)的風(fēng)險投資區(qū)位因子相比，互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資對人才的專業(yè)對口性要求更高，普通高等院校人才的規(guī)模與互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資不具有顯著的相關(guān)性。積極的政策調(diào)節(jié)和推動有利于互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資的正向發(fā)展，市場因素和部門鄰近性始終是吸引互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資的重要因素，交通可達(dá)性在投資后期階段具有顯著性。

綜上，互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)相比傳統(tǒng)風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)更加集聚的特征。盡管一些新興的、由互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟推動崛起的城市逐漸加入到網(wǎng)絡(luò)中，但也只與個別城市產(chǎn)生投資聯(lián)系，大多數(shù)企業(yè)的投資地點較為單一，且具有明顯的大城市偏好，居于核心和主導(dǎo)地位的城市節(jié)點并未發(fā)生改變?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)極大地壓縮了時間和空間，但中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的風(fēng)險投資活動具有空間和路徑依賴性，數(shù)字經(jīng)濟時代的新經(jīng)濟活動并非無邊界地“流動”，“中立空間”“開放的區(qū)位機會窗口”不能解釋中國互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資的區(qū)位機制。未來還需關(guān)注由互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟帶來的區(qū)域差異擴大問題。本文為城市應(yīng)對數(shù)字化影響的區(qū)域發(fā)展提供了啟示，如何有效配置要素資源促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)新興經(jīng)濟發(fā)展并減少區(qū)域差異，是亟待解決的理論與現(xiàn)實問題。

本文采用負(fù)二項回歸模型，從企業(yè)成長環(huán)境、投資鄰近性、交通可達(dá)性等方面，選取變量解釋互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資區(qū)位選擇的影響，有利于深入考察互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟下的經(jīng)濟活動區(qū)位影響，為理解互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資變化及其區(qū)位影響因素提供了詳實的實證依據(jù)。但互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)作為信息時代的新興產(chǎn)業(yè)，本文未能完全解釋其發(fā)生和發(fā)展的高度復(fù)雜性，未來應(yīng)納入更多新經(jīng)濟發(fā)展背景下的新區(qū)位因子。同時，本文主要采用定量的回歸模型進(jìn)行分析，對于區(qū)位影響因素與互聯(lián)網(wǎng)投資區(qū)位的因果關(guān)系仍需更多質(zhì)性研究作為支撐，考慮到互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與特定城市之間的交互作用具有一定的特殊性，未來可選取幾個城市作為案例研究區(qū)，采用問卷、訪談的質(zhì)性研究方法，從更具“地方性”的關(guān)系視角，深入挖掘互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)風(fēng)險投資活動與地方發(fā)展的多尺度交互影響。