風險投資對創業企業創新投入的影響:基于篩選效應和增值效應

，

(大連理工大學 管理與經濟學部，遼寧 大連 116024)

1 引言

隨著我國人口紅利消失、資本邊際生產力下降，創新創業已成為推動我國經濟結構轉型升級、實現經濟新常態下新發展的重要路徑。歐美國家的經驗表明，風險投資是促進創業企業創新的重要工具，因為風險投資在投資前會通過盡職調查篩選優質的創業企業，即風險投資進入前的篩選效應[1]，并在投資后為創業企業提供增值服務，即風險投資進入后的增值效應[2]。我國在20世紀90年代引進風險投資，雖起步較晚，但近些年發展迅速。那么，我國風險投資是否像發達國家一樣，發揮了影響創業企業創新的基本功能？這在我國經濟轉型發展的關鍵時期，對促進創業企業創新具有重要的作用。

關于風險投資對企業創新的影響，部分學者從宏觀層面進行了研究。例如，Kortum和Lerner[3]構建了測度風險投資對企業創新影響的生產函數，并運用美國行業數據測度了風險投資對專利數量的影響。邵同堯和潘彥[4]構建了中國創新投入產出的經驗模型，并基于省級數據實證分析了風險投資對商標產出的影響。雖然宏觀層面的研究能夠涵蓋風險投資對企業創新溢出的影響，但難以深入探究風險投資影響創業企業創新的機理。隨著微觀數據可得性增強，部分學者開始從微觀角度分析風險投資對企業創新的影響。例如，Hellmann和Puri[5]以硅谷高科技創業公司為例，研究發現風險投資能夠促進創新型企業的產品市場化。趙靜梅等[6]，茍燕楠和董靜[7]則以中國上市公司數據研究了風險投資及其進入時期與創新的關系。這些研究深入到企業層面分析風險投資對企業創新的影響，但多是對風險投資與企業創新相關關系的研究，僅有少數國外研究關注到風險投資對企業創新影響的篩選效應和增值效應，卻并沒有得到一致的結論。例如，Engel和Keilbach[8]分析了早期進入企業的風險投資對專利申請數量影響，認為有風險投資支持企業的高創新水平是來自于風險投資的篩選效應而不是增值效應。Chemmanur等[9]則認為有風險投資支持企業的高全要素生產率既來自于風險投資的篩選效應也來自于其增值效應。Croce等[10]的研究結果卻表明，風險投資對全要素生產率增長的影響是來自于增值效應而不是篩選效應。

現有的文獻對本文的研究提供了參考，但：第一，現有國內關于風險投資對企業創新影響的研究多沒有說明這種影響究竟是來自于風險投資進入前的篩選效應還是進入后的增值效應。第二，已有關于風險投資對企業創新影響的篩選效應和增值效應的研究主要集中在風險投資對企業創新成果上，少有文獻分析風險投資對企業創新投入影響的篩選效應和增值效應。第三，已有的文獻多是研究風險投資的靜態影響，忽視了企業上市后原始股東存在禁售期和減持限制、風險投資擇時退出以及風險投資影響的滯后性和長期性，缺少風險投資對企業創新動態影響方面的研究。本文手工搜集風險投資數據，并以創業板2009～2015年上市企業2006～2017年間的數據為例，采用傾向得分匹配模型(PSM)，分析了我國風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應和動態增值效應。本文可能的創新之處在于：第一，理論分析并實證檢驗風險投資對創業企業創新投入的影響是來自于篩選效應還是增值效應，深入探討了風險投資對創業企業創新投入的影響。第二，創新投入是創新的前端和基礎，據此分析了風險投資對創業企業創新投入的影響，彌補了現有文獻的缺失。第三，實證檢驗了風險投資進入后對創業企業創新投入影響的動態增值效應，彌補了已有文獻對企業上市后原始股東存在禁售期和減持限制、風險投資擇時退出以及風險投資影響的滯后性和長期性的忽視，更為全面地分析了風險投資對創業企業創新影響的增值效應。

2 理論分析與研究假設

風險投資對創業企業創新投入的影響主要有兩個方面，一是風險投資選擇創新投入水平較高的創業企業，即風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應；二是風險資本投資后為創業提供了增值服務，即風險投資對創業企業創新投入影響的增值效應。

2.1 風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應

信息不對稱理論認為，風險投資存在的根本動因是其能夠降低風險投資者與創業企業間的信息不對稱，使資金供給者和資金需求者達到有效對接[11]。雖然風險投資與創業企業間仍然存在信息不對稱，但相對于銀行等金融機構，風險投資更能夠緩解其與創業企業間的信息不對稱，因為風險投資具有專業投資知識和經驗，在投資前會進行盡職調查[12]，并在眾多的創業企業中篩選出具有潛力的創業企業[1]。

Van Deventer和Mlambo[13]，Ajagbe和Ismail[14]，Hsu等[15]都指出風險投資會根據管理團隊、技術水平、財務狀況、項目經濟價值以及企業家誠信等指標，對創業企業進行篩選。創業企業的研發投資水平是風險投資篩選創業企業需要考察的重要指標之一[8,9]。第一，較高的信息不對稱使得風險投資面臨較高的投資風險，而創業企業的創新性是加劇信息不對稱的重要因素，考察創業企業創新投資水平能夠緩解信息不對稱，降低風險資本的投資風險。第二，創業企業的創新水平直接影響了風險資本的投資風險和收益，對創業企業創新水平的評估并據此對創業企業進行篩選，能夠降低創業企業投資風險、提高投資收益。第三，創新水平能夠反映創業企業的發展潛力，創新水平越高的創業企業越容易在競爭中勝出，也越有利于風險投資“搭便車”、快速獲得收益。第四，IPO是風險投資獲利最高的一種退出方式，而企業創新水平是創業企業能否在創業板上市的條件之一，為推動創業企業上市、在短期內獲得高額的溢價收益，風險投資也會將創業企業創新水平作為重要的篩選條件之一。第五，創新產出指標——專利是企業創新的直接成果，雖然更能夠反映創業企業的創新實力，但是企業專利技術的水平參差不齊，不利于風險投資對企業的創新水平進行判斷，相對而言，創業企業的創新投入更便利于風險投資橫向和縱向對比創業企業的創新水平。由此，本文提出以下研究假設：

假設1風險投資對創業企業創新投入存在篩選效應。

2.2 風險投資對創業企業創新投入影響的增值效應

理論上，風險投資的進入除了能夠為創業企業提供直接的資金支持外，還能夠提供增值服務，包括融資增值服務和管理增值服務[16,17]，因此能夠促進創業企業創新投入。

但是，第一，風險投資IPO退出的超額收益激勵不利于其促進創業企業創新投資。IPO是風險投資獲利最高的一種退出方式，而且在我國，相對于通過IPO退出獲利，通過創業企業創新投入獲利的可得性更小。創業企業創新投入是一種高風險、高投入、長期性的活動，例如美國曼斯菲爾德調查的一項資料表明，高科技企業技術開發項目的經濟失敗率高達88%[18]，由此可見，在短期內，風險投資很難享受到創業企業創新投入的經濟成果。而根據《中國創業風險投資發展報告2017》顯示，2016年風險投資持有被投資企業股權5年以上的僅占37.85%，并且由于我國資本市場制度，創業企業IPO成功會使風險投資獲得超額收益，因此風險投資進入創業企業后致力于推動創業企業上市[19]，在資源有限的條件下，必然會減少對創新投入的關注和扶持[20]。

第二，我國風險投資不能夠為創業企業提供融資增值服務、支持創業企業創新投入。從債務融資的角度來看，首先，創業企業通常具有較少的有形資產，風險投資資本的少量增加很難在短期增加企業的有形資產，因此，難以幫助創業企業從銀行獲得大量的貸款。其次，債務融資通常需要還本付息，而創新又是一項長期、高成本、高風險的活動，為創新進行債務融資會給創業企業帶來較大壓力，風險投資無助于緩解這種壓力，因此無法幫助創業企業獲得銀行貸款。從股權融資的角度來看，首先，創業企業獲得風險投資支持可能會向外界傳遞存在高風險的信號，不利于創業企業吸引PE等后續資金。其次，中國風險投資起步較晚，整體風險投資機構都較為年輕、投資經驗少，相對于國外風險投資而言，我國風險投資的篩選能力和監管能力較弱，因此對創業企業的認證作用較弱[21]，在創業企業后續股權融資上難以發揮作用。

第三，我國風險投資的過度干預不利于公司治理、難以促進創業企業創新投入。為進一步緩解信息不對稱，風險投資在為創業企業提供資金支持的同時，會對創業企業進行監管[11]。適度和有效的外部監管有利于公司治理的完善[22]，而公司治理的完善能夠降低風險投資與創業企業的委托代理成本、完善公司治理結構和企業激勵機制，有利于促進創業企業研發投資[23]。但是我國信息不對稱嚴重、法律制度不健全、企業違約成本較低，并且風險投資的發展根植于計劃經濟背景，這使得我國風險投資對創業企業過度監管的情況非常普遍。根據我們的樣本統計，2009～2015年在創業板上市且獲得風險投資支持的公司中，高管中有風險投資派出的董事、監事或者高管的企業高達51.67%，遠高于澳大利亞的11%和美國的29%[24]。并且相對于國外風險投資而言，我國風險投資起步較晚，風險投資機構較為年輕、經驗少、監管能力較弱，不利于完善創業企業的公司治理，因此對創業企業創新投入不存在促進作用。由此，本文提出以下研究假設：

假設2風險投資對創業企業創新投入不存在增值效應。

3 研究設計

3.1 研究方法

為檢測風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應和增值效應，本文選擇PSM模型，其基本步驟如下所示：

首先，用Logit模型分析風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應。Logit模型如(1)式

p(X)=p(D=1|X)

=θ(y1,t-m,x1,t-m,x2,t-m,…,xk,t-m)

(1)

該模型的因變量為二元虛擬變量D={0,1}，當企業有風險投資支持時，取值1，反之，取值0。自變量y1,t-m是風險投資進入前m期的創新投入水平，x1,t-m,x2,t-m,…,xk,t-m是k個特征變量在風險投資進入前m期的值。當y1,t-m的系數顯著為正時，表明風險投資對創業企業創新投入具有篩選作用；反之，則表明風險投資對創業企業創新投入不具有篩選作用。

其次，運用上一步Logit模型得到的傾向得分值為每一個有風險投資支持的企業匹配一個沒有風險投資支持的企業，評估風險投資對創業企業創新投入影響的增值效應。考慮到核匹配可以充分利用所有未引進風險投資企業的信息，并且在使用拔靴獲得配對估計的標準誤更加有效，因此本文采用核匹配進行配對，并通過拔靴獲取估計結果的標準誤。因此，風險投資對創業企業創新投入影響的增值效應如(2)式

ATT=E(Y1|D=1,p(X))-E(Y0|D=1,p(X))

(2)

PSM模型的實現需要滿足兩個前提條件：一是共同支撐，二是條件獨立。共同支撐是指每一個處理組企業都能夠找到與之匹配的對照組企業，這一前提條件在匹配過程中進行控制。條件獨立，即Y0⊥D/p(X)，需要進行平衡性檢驗。本文通過計算配對后兩組企業基于各匹配變量的標準偏差進行平衡性檢驗[25]，匹配變量核匹配平衡性檢驗如(3)式

(3)

當匹配變量的標準偏差在兩組企業不存在顯著差異，且匹配變量的標準差絕對值越小越好，依據Rosenbaum和Rubin[26]的標準，匹配變量的標準差絕對值小20可認為匹配效果較好，得出的結論可信。

3.2 樣本數據

本文以創業板2009～2015年上市企業2006～2017年間的數據為例，研究風險投資進入前對創業企業創新投入是否具有篩選效應，以及進入后對創業企業創新投入是否具有增值效應。企業的財務數據主要來源于Wind數據庫，部分缺失數據手工補充于公司年報。有關風險投資數據，包括企業是否獲得風險投資支持、風險投資進入企業時間等，手工搜集于《公司招股說明書》、《公司股本演變情況說明書》、《中國創業投資發展報告》、清科集團數據庫以及公司年報。

本文逐個查詢上市公司前十大股東，通過以下幾種途徑確認股東機構投資者是風險投資：第一，機構投資者名稱中含有“風險投資”、“創業投資”、“創業風險投資”、“創業資本投資”或者“風險資本投資”；第二，《公司招股說明書》對機構投資者的主營業務介紹是“風險投資”、“創業投資”、“創業風險投資”；第三，機構投資者被中國科學技術促進發展研究中心創業投資研究所編制的《中國創業投資發展報告》(2008～2015)風險投資公司名錄收錄；第四，機構投資者被清科集團數據庫界定為風險投資。如符合以上條件之一，則認定機構投資者為風險投資，前十大股東中含有該風險投資機構的企業被認定為獲得風險投資支持的企業。

2009～2015年在創業板上市的企業共有492個，扣除缺失數據，最終得到74個有效的有風險投資支持的企業樣本和262沒有風險投資支持的企業樣本。

3.3 變量定義

本文采用相對量指標——研發投資強度表示企業的創新投入水平。研發投資強度用研發投入與主營業務收入之比表示。本文的核心變量是風險投資虛擬變量VC，當企業有風險投資支持時，VC=1，反之，VC=0。根據上述研究方法，需要選擇若干匹配變量。首先，為了檢驗和控制風險投資對創業企業創新投入可能存在的篩選效應，將風險投資進入前的研發投入強度(RDIB)作為匹配變量之一。其次，企業的成長性和盈利能力越強，其估值將越高，就越有利于風險投資退出時獲得高額收益，因此，風險投資傾向于選擇成長性和盈利能力較強的企業；同時，企業的成長性和盈利能力越強，越有資本和動力增加創新投入。因此本文選擇企業的成長性和盈利能力作為匹配變量，企業的成長性用企業營業收入增長率(ORGR)衡量，營業收入增長率用營業收入增長與營業收入之比表示；企業的盈利能力用凈資產收益率(ROE)測度，凈資產收益率由營業收入凈額與資產總額的比值表示。再次，負債越高的企業越不容易獲得債務融資，也更傾向于進行股權融資、引進風險投資；同時，債務融資較高的企業具有較高的還本付息的壓力，越不利于創業企業創新投入[27]。因此，本文選擇企業的負債水平作為匹配變量，企業的負債水平用資產負債率(DAR)反映，資產負債率用負債總額與資產總額的比例表示。最后，參考已有文獻[10]，本文還將企業年齡和規模也作為匹配變量，分別用企業成立到企業當年的年份差(AGE)和企業總資產的對數(lnTAY)表示，并控制了地區(REG)、行業(IND)和年度(TIM)效應。本文對所有連續變量按1%水平進行了Winsorise處理。

4 實證檢驗

4.1 風險投資進入前后創業企業創新投入水平的均值分析

在實證檢驗前，本文運用均值檢驗對比有風險投資支持和沒有風險投資支持兩組企業在風險投資進入前后的研發投入強度的均值差異，發現，第一，在風險投資進入前，有風險投資支持企業組的研發投入強度顯著高于沒有風險投資支持企業組，反映了風險投資進入前對研發投入強度高的企業具有選擇性偏好，即風險投資對創業企業創新投入具有篩選效應。第二，在風險投資進入后，有風險投資支持企業組與沒有風險投資支持企業組的研發投入強度沒有顯著差異；結合風險投資進入前的結果，可以初步判斷，風險投資進入后不能夠促進創業企業研發投入強度提高，即風險投資對創業企業創新投入不具有增值效應。

4.2 風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應

上文采用均值檢驗的方法初步判斷風險投資對創業企業創新投入存在篩選效應，但風險投資是否會篩選創新企業還受到其他因素的影響，本文采用Logit回歸，控制了其他影響風險投資進入的因素，更為準確地分析風險投資對創業企業創新投入是否存在篩選效應。

表1 風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應

注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

Logit模型中，因變量是風險投資虛擬變量，當企業有風險投資支持取1，當企業沒有風險投資支持取0。自變量是一系列可能會影響風險投資進入的變量，包括風險投資進入前的研發投入強度、資產負債率、營業收入增長率、凈資產收益率、企業存續期和規模，以及地區、行業、時間虛擬變量。表1報告了風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應結果。從表1中可以看出研發投入強度的系數為9.699，在5%的水平上顯著，反映風險投資對研發投入強度高的企業具有篩選效應。

從表1中還可以看出，營業收入增長率、資產負債率和企業規模的系數分別為0.009、0.023和-0.459，在1%、1%和5%的水平上顯著，表明風險投資傾向于選擇營業收入增長率較高、資產負債率較高和企業規模較小的企業。

4.3 風險投資對創業企業創新投入影響的增值效應

風險投資篩選了創新投入高的創業企業后，是否會對創業企業創新投入發揮增值效應？上文采用均值檢驗的方法初步判斷風險投資對創業企業創新投入不具有增值效應，但風險投資進入企業不是隨機分配的，會篩選創新投入高的創業企業，導致產生樣本選擇性偏差，因此，本文采用PSM模型，以矯正樣本選擇性偏差，更為精確地檢驗風險投資對創業企業創新投入影響的增值效應。

根據上述Logit回歸結果計算有風險投資支持和沒有風險投資支持兩組企業的傾向得分值，并據此進行匹配。依據共同支撐假設，匹配前需要剔除不滿足共同支撐的樣本。本文剔除有風險投資支持企業組中2個不滿足共同支撐的企業，剩下滿足共同支撐的72個有風險投資支持的企業和250個沒有風險投資支持的企業。根據條件獨立假設，需要對匹配后的結果進行平衡性檢驗，主要匹配變量的平衡性檢驗如表2所示。表2顯示，在匹配前，匹配變量在有風險投資支持和沒有風險投資支持兩組企業間偏差達到20.3%～53.3%，且多數匹配變量在兩組企業間存在顯著性差異；匹配后，匹配變量在兩組企業間的偏差均低于10%，說明匹配后兩組企業匹配變量之間的差異程度大幅度減??；且匹配變量在兩組企業間均不存在顯著差異，這表明，匹配效果較好，結果具有可信性。

表3顯示了風險投資對創業企業上市當期創業投入影響的增值效應結果?？梢钥闯銎ヅ浜?，有風險投資支持企業組和沒有風險投資支持企業組的研發投入強度均值分別為0.0551、0.0587，顯然獲得有風險投資支持企業組的研發投入強度低于沒有風險投資支持的企業組，處理效應為-0.0036，相對于匹配前的-0.0040，匹配后兩組企業在研發投入強度上的差異縮小，但結果仍不顯著，這表明風險投資對創業企業創新投入在短期內不存在增值效應。

考慮到公司法和深圳證券交易所對創業板市場IPO股份限售期的規定、風險投資退出擇時以及風險投資對創業企業創新影響的滯后性和長期性，本文進一步分析了風險投資對創業企業上市后1～3年創新投入影響的動態增值效應，如表3所示。從表3中可以看出，風險投資對創業企業上市后第1、2、3年的研發投資強度的處理效應分別為0.0009、-0.0032和-0.0041，但結果都不顯著，這表明風險投資對創業企業創新投入在長期內也不存在增值效應。

表2 主要匹配變量的核匹配平衡性檢驗

表3 風險投資對創業企業創新投入影響的動態增值效應

4.4 穩定性檢驗

本文從以下兩個方面進行穩定性檢驗：第一，采用近鄰匹配檢驗風險投資對創業企業創新投入影響的動態增值效應。結果表明，風險投資對創業企業創新投入在長短期內都不存在增值效應，與前文結果一致。第二，采用Probit回歸檢驗風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應，并在此基礎上采用PSM-DID檢驗風險投資對創業企業創新投入影響的動態增值效應。結果表明，風險投資對創業企業創新投入具有篩選效應，但在長短期內都不具有增值效應，與前文結果一致。

5 結論、政策建議及不足之處

本文以創業板2009～2015年上市企業為例，手工搜集的風險投資數據，運用傾向得分匹配模型，基于篩選效應和增值效應，深入到企業層面分析了風險投資對創業企業創新前端——即創新投入的影響，而且鑒于企業上市后原始股東存在禁售期和減持限制、風險投資擇時退出以及風險投資影響的滯后性和長期性，檢驗了風險投資進入后對創業企業創新投入影響的動態增值效應。結果表明：(1)風險投資進入前對創新投入高的企業具有篩選效應。(2)風險投資進入后在短期和長期對創業企業的創新投入都不具有增值效應。

為了更有效地發揮風險投資對創業企業創新投入影響的篩選效應和增值效應，本文提出以下幾點建議：第一，完善企業信息公開制度，進一步擴大信息公開的企業范圍，加強對創業企業信息記錄和公開的監管，尤其是創業企業創新投資的信息；同時，增強對創業企業信息不公開、弄虛作假的處罰力度。從創業企業的角度緩解風險投資與創業企業的信息不對稱，有助于風險投資對創業企業的精準篩選。第二，建立風險投資機構交流平臺，增強風險投資機構間的投資經驗交流，實現風險投資機構間資源和信息共享，一方面有助于風險投資機構間交換創業企業信息，緩解與創業企業的信息不對稱，進而避免逆向選擇問題，并為創業企業提供更有針對性的監管服務，促進創業企業創新投入。另一方面有助于風險投資機構間相互學習和合作，增強風險投資機構的篩選和增值服務能力，比如進行聯合投資、協同監管以及幫助創業進行企業后續融資。第三，加快資本市場改革，推行注冊制，減少風險投資投機機會，并加強對風險資本的監管，以約束風險投資的投機行為；同時，建立風險投資的激勵機制和風險補償機制，激勵風險投資對創業企業創新投入的支持，并補償風險投資在對創業企業創新支持過程中的風險損失，推動風險投資促進創業企業創新投入。

本文在以下方面仍存在不足之處：首先，僅探討了風險投資對創業企業研發投資的影響，而研發投資在根本上是代表創新的前端，限于數據，缺乏關于風險投資對創業企業創新市場化影響的分析。其次，僅分析了風險投資整體對創業企業研發投資的影響，沒有考慮風險投資異質性，未能探究風險投資的背景、投資方式和聲譽等方面的差異可能會對創業企業研發投資的篩選效應和增值效應帶來的影響，這仍待深入探討。最后，僅測度了風險投資對創業企業研發投資影響的篩選效應和增值效應，缺乏對風險投資如何通過增值效應影響創業企業創新的實證分析，未來將進一步展開更為深入的分析。