【摘要】文章首先通过倾向匹配得分解决战略性新兴产业上市公司数据样本中反事实样本缺失和指标内生性问题，然后使用分布滞后模型对风投介入上市公司与战略性新兴产业上市公司创新产出的关系进行回归，发现风投介入对上市公司创新产出存在非线性影响，主要表现为介入的前几年与企业专利产出负相关，临近退出时与企业专利产出量显著正相关。
【关键词】倾向匹配得分（PSM）；分步滞后模型；风险投资；战略性新兴产业；产业创新
一、引言
近年来在政府大力支持下，我国战略性新兴产业快速发展，产业规模迅速增长，但新兴产业内企业自主创新能力较弱和金融支持力度不强的问题仍然未能得到较好的解决。为解决战略性新兴产业创新问题，发展多元金融尤其是科技银行及风险投资成为学者们的共识，对此政府层面也出台了一系列政策对金融支持战略性新兴产业的问题进行政策调控，如2016年4月21日，银监会、科技部、央行三部委联合发布的《关于支持银行业金融机构加大创新力度开展科创企业投贷联动试点的指导意见》以及2016年9月20日国务院发布的《国务院关于促进创业投资持续健康发展的若干意见》等。风险投资作为一种重要的金融创新机构，其专业性、高风险偏好和投资长期性的特点对解决我国战略性新兴产业内企业融资难和创新能力薄弱问题具有高度针对性，二者在资金、管理、企业发展等多个方面的配合，可以极大促进战略性新兴产业的创新和发展。迄今为止，理论层面上学者关于风险投资对新兴产业技术创新的作用研究较为丰富，从资源互补性、公司治理机制的适应性等多个角度出发，论证了风险投资对新兴企业发展不可或缺的重要作用和作用机制[1-3]。实证方面学者研究主要集中在宏观和产业层面，企业层面研究较少。并且由于各国金融市场与新兴产业发展的差异性，在企业研究方面意见并不统一[4-6]。借鉴于众多学者在理论上关于风险投资对新兴企业技术创新的理论研究和实证分析，本文力图通过对我国战略性新兴产业上市企业微观数据，从企业层面上论证风险投资对我国战略性新兴产业内企业技术创新的影响。
二、文献评述与假设
目前国内外学者关于企业层面上风险投资与新兴企业技术创新的文献较少。理论上，对于风险投资与企业技术创新的关系也有着不一致的看法。1.风险投资能够促进新兴企业技术创新。认为风险投资能够促进企业技术创新的理论主要有以下几个：一是认证、监督理论，风险投资通过对新兴企业资金注入和提供增值服务，有对被投企业进行监督的需求，并且声誉越佳的风投所产生的对企业的背书越能吸引其它资金方对被投企业进行资本注入和服务提供[7]；二是逐名理论，风险投资一般的存续期为7—10年，新成立风险投资为了向其资金供给方证明自身实力，会有动力为新兴企业尽快上市，并在企业IPO时证明企业价值[8]。2.风险投资对新兴企业技术创新有负面影响。持有负面影响观点的学者们认为：第一，受市场上信息不对称的影响，容易产生柠檬市场效应，优质新兴企业更倾向于选择内源融资，而较差的新兴企业才会选择风险投资[9]；第二，风险投资为了让企业快速上市，会加快新兴企业商业化步伐的同时减少企业创新投入以达到较好的经营绩效，破坏企业长期发展潜力[10]。实证研究上，受限于各国金融市场和新兴产业发展的差异性，关于风险投资对企业技术创新的结果也多有不同。龙勇（2012）从吸收能力的角度出发，认为风险投资能够提高企业的动态吸收能力和静态吸收能力，吸收能力的增强能够提高企业技术创新绩效，降低企业技术创新风险[4]。陈伟（2013）利用创业板前280家上市公司的数据，也得出了类似的结论，风险投资有利于企业创新资源的增加，但只有民营背景的风险投资能够促进企业技术创新效益[5]。国外方面则以认为风险投资对企业技术创新影响为中性的学者居多，EngelandKei（2007）利用Probit模型，分析了德国274个风险投资支持企业和50574个对照企业，发现获得风险投资的创业企业的创新产出并没有增加，但表现出了更高的成长率，作者认为这是风险投资为了企业价值最大化，促使创业企业将精力更多地投入到已有创新的商业化方面，而不是放在继续创新上[2]。基于对现有文献的总结，本文认为风险投资对企业技术创新尚存在较大分歧。分歧主要在于对风险投资家投资新兴产业的动机问题，若风险投资家过度短视，追求短期利益则有损企业创新，反之若风险投资家拥有长远的战略眼光和资源则有利于企业自主创新。事实上基于理性经济人的角度，风险投资出于对高投资回报的要求，有理由让人相信风险投资家会做出对将上市公司自主创新不利的举措。基于此，本文以战略性新兴产业上市后仍留在上市公司内部的风险投资家为研究对象，有理由相信这些在被投企业上市后仍留在上市公司的风险投资家，具有较为长远的眼光且无资本迅速变现的压力。因此本文假设：上市公司上市后仍留在公司的风险投资能够提升该上市公司的技术创新水平。
三、研究设计与数据处理
（一）数据来源
本文通过WIND数据库中战略性新兴产业概念中个股分类，挑选出七大战略性新兴产业上市公司306家，在剔除了数据缺失、极端值样本点后获取了2004—2015年12年间306家企业有效年样本点1700个。
（二）研究指标
1.被解释变量。技术创新指标的选取上出于数据的可得性问题，多数学者研究都是选取公司的专利数据和研发投入数据。专利数据有一定滞后性但较之研发投入数据更能反应企业创新水平，因此本文选取公司专利数据（Pat）作为被解释变量。2.解释变量。本文采用二值虚拟变量Vc表示上市公司是否含有风投背景。3.控制变量。本文控制变量参考赵玮、温军对控制变量的处理，将控制变量分为三个维度[11]。一是公司基本特征，包括公司规模（Size）、公司年龄（Age）、企业性质（Nat）、企业创新能力（Pat）、所属行业（Ind）五个指标，分别使用公司资产规模、公司存续期、是否国企和专利数表示；二是公司内部治理机制，本文选取董事长和总经理两职兼任（Dub）、独立董事数量（Ibr）两个指标；三是公司财务特征，本文选取销售净利率（Sgro）、销售增长率（Gros）、资产负债率（Dar）三个指标。
（三）变量的描述性统计分析
表1是7大战略行新兴产业概念上市公司数量和风投介入次数，1700个年样本中风投介入次数为392次，介入比例为23.06%。表2是主要变量的描述性统计分析，1700个年样本平均专利数量为67.23件，平均89.5%的上市公司是民营企业，独立董事数量均值为36.28%，董事长和总经理两职兼任的情况平均占比28.24%。
（四）上市公司风险投资内生性问题处理
研究风险投资对上市公司创新效应需要注意两个问题：一是风险投资与企业创新的内生性问题；二是反事实样本缺失问题。对此本文采用目前多数学者的对该问题的处理方法，采用倾向匹配得分对风投样本进行匹配，将风投是否介入上市公司由非随机性问题转换为随机性问题。倾向匹配分析主要步骤如下：一是建立企业是否被风险投资介入的Logit模型，确定哪些因素对风投介入企业有影响；二是对企业被风险投资介入的概率进行打分；三是通过各样本评分值对风投介入样本进行匹配，使得风投介入上市公司的行为具有随机性。本文采用stata对样本进行倾向值匹配（PSM）分析。本文选取如下变量：时间（Year）、公司规模（Size）、公司年龄（Age）、企业性质（Nat）、企业创新能力（Pat）、所属行业（Ind）、董事长和总经理两职兼任（Dub）、独立董事数量（Ibr）、销售净利率（Sgro）、销售增长率(Gros)、资产负债率（Dar）等11个变量建立Logit模型，模型如下：Logit（vc=1|z）i=覫（β0+β1Sizei+β2Yeari+β3Pati+β4Agei+β5Nati+β6Indi+β7Dubi+β8Ibri+β9Sgroi+β10Grosi+β11Dari）（1）表3是logit模型回归的结果，变量均采用相应变量滞后一期值。总体而言，表3的结果表明，风投是否介入与战略性新兴产业资产负债率、专利数量、公司规模、公司年龄、销售增长率、销售净利率等公司基本指标和财务指标基本没有关联，上市公司性质为国有股东会较大地影响风投介入，但是统计结果不够显著。在公司内部结构上，董事长和总经理两职兼任情况和独立董事数量占比与风投介入显著负相关，说明风险投资的介入更多的是看重公司内部治理结构。在对风投是否介入上市公司进行logit回归打分后，需要按照一定的规则对样本进行匹配。本文根据样本数据结构，选择临近匹配法（Nearest-neighbormatching）对样本进行匹配消除风投介入的非随机性问题，匹配效果见表4。从表4的情况上看，在对样本进行临近匹配后，各项指标都有了明显的差异，但公司年龄、销售增长率、所属新兴产业行业指标差异变化情况不明显，说明风险投资是否进入战略性新兴产业上市公司与公司年龄、销售增长率及所属新兴产业没有关联。
四、实证分析
（一）模型设定
在对样本进行倾向值得分匹配后，风投介入上市公司大致满足随机性分布。本文采用分步滞后模型对风险投资与上市公司专利关系进行分析。模型设定如下：Yit=β1VCit+β2VCit-1+β3VCit-2+β4VCit-3+β5VCit-4+β5μt+εit（2）上述模型中，Y为被解释变量，即上市公司专利数（Pat），μt为个体固定效应虚拟变量，εit为随机扰动项。本文采用stata软件对该固定效应面板模型进行回归分析。
（二）模型结果分析
从分布滞后模型的结果来看，vc介入当年直至介入的第4年，其对上市公司的专利产出情况均有负向作用，其中第三年数据较为显著。但在VC介入后的第5年其对企业专利状况影响明显改善，显著正相关，并且从风投介入的第三年开始，其上市公司的专利影响逐步变得正向。一般来说风险投资企业的存续时间为7年左右，4年时间投资加上3年时间推出。也就是说在VC投后的第五年，也就是VC将撤出投资的第一年，其对企业的专利影响才较为显著，因此我们可以认为VC在进入上市公司后，促使上市公司加大了对创新的投入，这种投入使得风险投资在推出的时候上市公司已经有了较好的创新产出，从而使得风险投资获得较好的退出溢价。
五、主要结论与政策建议
本文基于WIND数据库2004—2015年中国战略性新兴产业上市公司数据，在采用了PSM方法对1700个年样本内生性问题和反事实样本缺失问题处理的基础上，通过分布滞后模型对风投介入与上市公司专利数据关系进行了分析，发现：（1）风险投资介入后的前四年，其对上市公司专利产出均有负面影响，但这种负面影响在第五年后变为正面，且从不显著变为显著；（2）在本文实证结果中，风险投资介入第三年后对专利产出影响有所改善。基于风险投资普遍性4年投资3年退出的模式，本文认为为了获得较好的退出溢价，风险投资倾向于在临近退出时激励上市公司进行创新。本文以战略性新兴产业上市公司为例，结论具有一定参考意义：第一，国内很少研究企业上市后风险投资介入的情况对上市公司创新产出的影响，本文从新角度出发丰富了现有研究风险投资对战略性新兴产业创新的文献；第二，通过实证发现，风险投资为了较好地退出受益，会提前对上市公司在创新上进行激励，风险投资在一定程度上能够对上市公司创新产出产生正面影响。
作者：张永庆 戴勇 单位：上海理工大学
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