科技企業(yè)孵化器何以激活區(qū)域創(chuàng)新
——風(fēng)險投資與孵化基金的中介作用

龔 斌

(華中科技大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430074)

0 引言

完善創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是我國科技企業(yè)孵化器建設(shè)的重要目標(biāo)。2018年，國家科技部發(fā)布《科技企業(yè)孵化器管理辦法》，強(qiáng)調(diào)科技企業(yè)孵化器的主要功能是圍繞科技企業(yè)成長需求集聚各類要素資源，促進(jìn)企業(yè)成長，激發(fā)全社會創(chuàng)新活力。2019年7月，《關(guān)于新時期支持科技型中小企業(yè)加快創(chuàng)新發(fā)展的若干政策措施》將科技型中小企業(yè)培育孵化情況列入國家高新區(qū)、國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、創(chuàng)新型省份和城市建設(shè)等相關(guān)評價指標(biāo)體系。國家層面，對科技企業(yè)孵化器建設(shè)提出了更高要求。近年來，我國科技企業(yè)孵化器發(fā)展迅速，2018年國家級科技企業(yè)孵化器數(shù)量已達(dá)4 075家，位居全球第一，但是我國在“全球創(chuàng)新指數(shù)”排名中僅位列第14。那么，科技企業(yè)孵化器建設(shè)促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新水平提升的目標(biāo)是否已實(shí)現(xiàn)？如果已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，是通過什么渠道實(shí)現(xiàn)的？

現(xiàn)有科技企業(yè)孵化器研究主要從以下方面展開：第一，科技企業(yè)孵化器的概念辨析與分類探索[1-3]；第二，科技企業(yè)孵化器對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)績效的影響。科技企業(yè)孵化是重要的制度安排，通過發(fā)展中小企業(yè)部門幫助各國實(shí)現(xiàn)工業(yè)化[4]。Fernández等[5]指出，企業(yè)孵化器提供服務(wù)的過程是一個創(chuàng)新和動態(tài)過程，在開放創(chuàng)新環(huán)境下進(jìn)行，創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)要素相互作用；第三，科技企業(yè)孵化器綜合孵化效率評價，主要是基于案例實(shí)地訪談進(jìn)行定性評估，以及利用實(shí)證計(jì)量模型開展定量評估[6-8]。針對不同的科技企業(yè)孵化器效率評價對象，陶志梅[9]、翁莉等[10]、張建清等(2017)以城市為分析單元評價科技企業(yè)孵化器運(yùn)行效率，也有學(xué)者針對具體孵化器進(jìn)行特定評價[11-13]。

科技企業(yè)孵化器與創(chuàng)新文獻(xiàn)逐漸豐富，但是仍然存在以下不足：第一，學(xué)術(shù)界雖有提及科技企業(yè)孵化器所帶來的聚集效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人才集聚效應(yīng)等[14-15]，但科技企業(yè)孵化器在區(qū)域?qū)用娴膭?chuàng)新效應(yīng)和影響機(jī)制還缺乏實(shí)證研究支撐；第二，以往研究較少從風(fēng)險投資和孵化基金中介變量角度，探討科技企業(yè)孵化器影響區(qū)域創(chuàng)新水平的傳導(dǎo)渠道，相關(guān)作用機(jī)制的“黑箱”尚未打開；第三，以往研究在探討科技企業(yè)孵化器的創(chuàng)新效應(yīng)時未系統(tǒng)考量情境條件。本文進(jìn)一步從區(qū)域特質(zhì)和政策工具角度討論科技企業(yè)孵化器影響區(qū)域創(chuàng)新的情境因素，可以更加深入地了解科技企業(yè)孵化器促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的條件與路徑。 鑒于此，本文選擇2013—2018年中國(內(nèi)地)30個省份面板數(shù)據(jù)，采用面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證檢驗(yàn)科技企業(yè)孵化器是否實(shí)現(xiàn)了區(qū)域創(chuàng)新能力提升的目標(biāo)，并基于中介效應(yīng)模型探討風(fēng)險投資和孵化基金在其中的間接作用。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新的影響

政府建設(shè)科技企業(yè)孵化器可以發(fā)揮正外部效應(yīng)和創(chuàng)新資源集聚效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)提升區(qū)域創(chuàng)新水平的目標(biāo)。一方面，科技企業(yè)孵化器建設(shè)在創(chuàng)新過程中對周邊區(qū)域創(chuàng)新有外部性影響。科技孵化器在自身發(fā)展過程中，能夠通過知識外溢、產(chǎn)品輸出、信息空間流動等途徑，發(fā)揮“創(chuàng)新極”“增長極”的輻射作用，帶動整個區(qū)域創(chuàng)新活動開展，進(jìn)一步提升區(qū)域競爭力(葛傳斌等，2003)。在孵企業(yè)創(chuàng)新過程中產(chǎn)生的信息、知識、產(chǎn)品等會對孵化器內(nèi)的其它企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)、消費(fèi)者甚至整個區(qū)域發(fā)展產(chǎn)生正向影響[16]。因此，要激勵這批科技企業(yè)加大自主研發(fā)力度并加快知識外溢速度，需要政府采取適當(dāng)?shù)膬?yōu)惠政策，在人才激勵與引進(jìn)、稅收減免、金融支持等方面給予大力支持，以發(fā)揮孵化器對區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新的輻射作用。另一方面，科技企業(yè)孵化器建設(shè)可以實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新資源集聚與整合。政府通過產(chǎn)業(yè)布局、政策引導(dǎo)、服務(wù)支持，在孵化園區(qū)內(nèi)實(shí)現(xiàn)資源集聚(藺全錄、朱建雄，2019)。科技企業(yè)孵化器服務(wù)支持包括選擇過程、補(bǔ)貼空間，共享服務(wù)、指導(dǎo)、培訓(xùn)與服務(wù)提供商以及風(fēng)險資本來源[17]。Roth & Menor[18]將孵化器的服務(wù)功能分為設(shè)備支持、配套信息與人員培訓(xùn)；錢平凡(2000)關(guān)注服務(wù)要素，如共享空間、孵化企業(yè)、孵化管理人員等要素在孵化企業(yè)創(chuàng)新過程中所發(fā)揮的作用。

具體而言，科技企業(yè)孵化器能吸引大批科技創(chuàng)新人才，在孵企業(yè)也成為留學(xué)生和畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)的首選地。與此同時，孵化器可以培育出一批高技術(shù)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，為初創(chuàng)企業(yè)提供物理空間、基礎(chǔ)設(shè)施和市場咨詢，節(jié)約企業(yè)經(jīng)營成本，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)增加創(chuàng)新投入。而且，科技企業(yè)孵化器可以增加在孵企業(yè)的社會資本，社會資本越豐富，在孵企業(yè)在社會網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)聯(lián)度就越高，有助于企業(yè)盡快適應(yīng)市場競爭，加快產(chǎn)品研發(fā)及商業(yè)化進(jìn)程[19]。據(jù)此，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：科技企業(yè)孵化器建設(shè)能夠顯著提升區(qū)域創(chuàng)新水平。

1.2 風(fēng)險投資的中介作用

風(fēng)險投資是初創(chuàng)企業(yè)成功發(fā)展的助推器，為其帶來資源與資金[20]。風(fēng)險投資主要通過3種模式助推在孵企業(yè)發(fā)展：直接參與孵化器建設(shè)、投資建立風(fēng)險投資公司、與風(fēng)險投資合作互動，從而架起了科技企業(yè)孵化器與企業(yè)創(chuàng)新間的橋梁[21]。解釋風(fēng)險投資的中介作用主要從以下兩個方面考量。

首先，科技企業(yè)孵化器能夠吸引更多風(fēng)險投資。我國市場機(jī)制運(yùn)行尚不健全，科技企業(yè)孵化器建設(shè)可以幫助投資者降低風(fēng)險預(yù)期，因?yàn)樵诜跗髽I(yè)會不定期受到孵化器管理方多重考核，在企業(yè)市場融資過程中發(fā)揮“質(zhì)量擔(dān)保”的信號傳遞作用。與非在孵企業(yè)相比，在孵企業(yè)在引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)、參與國際研發(fā)、建立合作關(guān)系方面具有比較優(yōu)勢[22-23]。

其次，風(fēng)險投資是企業(yè)創(chuàng)新活動資金的重要來源。企業(yè)想要獲得投資者青睞與資金支持，必然會以提升企業(yè)市場競爭力為抓手，不斷推出新技術(shù)、新產(chǎn)品。風(fēng)險投資是企業(yè)創(chuàng)新投入的重要來源，可以滿足企業(yè)研發(fā)資金需求。Chen[24]以122家新企業(yè)為樣本，從資源角度考察技術(shù)商業(yè)化、孵化器和風(fēng)險投資支持對創(chuàng)新績效的影響發(fā)現(xiàn)，孵化器和風(fēng)險投資支持對新創(chuàng)企業(yè)績效的影響是積極的。與此同時，對于那些缺乏資金或市場經(jīng)驗(yàn)的初創(chuàng)企業(yè)來說，引進(jìn)風(fēng)險投資后，更有利于其抓住市場機(jī)會，開拓新興市場[26]。風(fēng)險投資豐富的企業(yè)孵化器能夠給予企業(yè)更有利的孵化環(huán)境，并提供必要的運(yùn)營監(jiān)控，孵化器與企業(yè)之間的強(qiáng)關(guān)系能夠提供牢靠的信任，以降低逆向選擇風(fēng)險。基于上述擇優(yōu)機(jī)制，孵化器要想提高孵化效率，需要引導(dǎo)風(fēng)險資本投資前移，解決初創(chuàng)企業(yè)融資難題。據(jù)此，本文提出以下研究假設(shè)：

H2：科技企業(yè)孵化器通過風(fēng)險投資聚集效應(yīng)提升區(qū)域創(chuàng)新水平，即風(fēng)險投資是科技企業(yè)孵化器影響區(qū)域創(chuàng)新水平的中介變量。

1.3 孵化基金的中介作用

融資約束是中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型過程中的主要障礙[26]。科技企業(yè)孵化器能為初創(chuàng)企業(yè)提供的最基礎(chǔ)的資源是場地、資金等，后者是創(chuàng)業(yè)企業(yè)開展運(yùn)營活動及戰(zhàn)略變革的基礎(chǔ)性保障[27]。科技企業(yè)孵化器能為在孵企業(yè)帶來的另一項(xiàng)資源是孵化基金，后者主要針對極具發(fā)展前景的項(xiàng)目進(jìn)行投資，且主要面向早期投資。孵化基金與天使投資基金一樣，同屬于股權(quán)融資范圍，在孵企業(yè)以出讓公司部分股權(quán)的方式獲取外部融資。

建立基金或者吸引外部孵化基金是科技企業(yè)孵化器建設(shè)工作的重點(diǎn)與亮點(diǎn)。就孵化基金資助方式而言，包括無差別孵化基金支持、孵化項(xiàng)目跟投以及孵化項(xiàng)目直投，3種孵化基金資助方式的金額依次遞增，所承擔(dān)的風(fēng)險依次提升。孵化基金降低了在孵企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險與運(yùn)營成本，在企業(yè)創(chuàng)新過程中發(fā)揮“強(qiáng)心劑”作用。部分孵化基金僅面向在孵企業(yè)內(nèi)部員工，主要用于激發(fā)技術(shù)工作者創(chuàng)新思維與熱情，包括開發(fā)新產(chǎn)品、新程序、新服務(wù)平臺等，在企業(yè)內(nèi)部發(fā)揮激勵員工創(chuàng)新的作用。由于研發(fā)投入活動具有極大的不確定性，當(dāng)缺乏資金支持時，企業(yè)通常會收緊研發(fā)投入，選擇擱置研發(fā)計(jì)劃或終止研發(fā)活動。相反，當(dāng)企業(yè)獲得孵化基金資助時，企業(yè)決策者將放松對風(fēng)險性項(xiàng)目的投資管制，增加技術(shù)研發(fā)投入，從而帶來更多創(chuàng)新產(chǎn)出[28]。據(jù)此，本文提出以下研究假設(shè)：

H3：科技企業(yè)孵化器通過孵化基金渠道提升區(qū)域創(chuàng)新水平，即孵化基金是科技企業(yè)孵化器影響區(qū)域創(chuàng)新水平的另一個中介變量。

2 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設(shè)定

為了研究科企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新的影響，本文基于2013-2018年省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

Innovationit=α+β1Incubatori,t+β2Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(1)

其中，i代表省份，t代表年度。Innovation代表第i個省份t年的區(qū)域創(chuàng)新能力，Incubator為科技企業(yè)孵化器數(shù)量變量，Control是一系列控制變量。同時，為了控制企業(yè)層面上不隨時間變化因素的影響，本文加入地區(qū)固定效應(yīng)∑Firm和時間固定效應(yīng)∑Year。β為核心待估參數(shù)，表示科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新影響的激勵效應(yīng)，如果β顯著為正，說明科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用，反之則表明科技企業(yè)孵化器不利于區(qū)域創(chuàng)新，α和εi,t分別為截距項(xiàng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.2 變量選擇

2.2.1 被解釋變量

創(chuàng)新是發(fā)展的第一動力，而核心技術(shù)創(chuàng)新能力更是推動城市可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動力。本研究采用城市專利申請授權(quán)量衡量，主要包括發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)量[29]。專利授權(quán)量數(shù)據(jù)是最廣泛被用于衡量區(qū)域創(chuàng)新水平的指標(biāo)，而且其與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出密切相關(guān)。本文進(jìn)一步區(qū)分發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)量、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)量，根據(jù)黎文靖和鄭曼妮[30]的研究，前者可以衡量區(qū)域?qū)嵸|(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出，后者表示策略性創(chuàng)新產(chǎn)出。

2.2.2 解釋變量

科技企業(yè)孵化器建設(shè)。本文對科技企業(yè)孵化器建設(shè)的測量采用各省市每年科技企業(yè)孵化器建設(shè)數(shù)量進(jìn)行度量。孵化器建設(shè)數(shù)量可以衡量一個區(qū)域孵化器的建設(shè)規(guī)模，數(shù)量越多表示對科技企業(yè)的扶持力度越大，創(chuàng)新資源集聚效應(yīng)就越顯著，意味著進(jìn)入孵化器的企業(yè)能夠獲取更廣泛的創(chuàng)新資源。

2.2.3 中介變量

本文重點(diǎn)關(guān)注兩個中介變量：風(fēng)險投資與孵化基金。

(1)風(fēng)險投資。風(fēng)險投資的誕生和科技企業(yè)創(chuàng)新聯(lián)系在一起，國內(nèi)外高科技企業(yè)發(fā)展壯大都離不開風(fēng)險投資的支持。在公共政策制定過程中，地方政府始終重視通過市場化手段營造良好的風(fēng)險投資環(huán)境。本文選擇每個省份內(nèi)企業(yè)所能獲得的風(fēng)險投資數(shù)量為代理變量。

(2)孵化基金。孵化基金被認(rèn)為是一種與天使投資類似的股權(quán)融資形式，能夠采用股權(quán)出讓形式幫助初創(chuàng)企業(yè)獲得外部資金，本文選擇各省孵化器所能獲得的孵化基金總數(shù)衡量。

2.2.4 控制變量

參照以往創(chuàng)新水平影響因素研究[31]，本研究納入以下控制變量：地區(qū)人口規(guī)模，采用地區(qū)年末常住人口總量表示。現(xiàn)有研究通常采用GDP或者人均GDP衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，為了消除人口規(guī)模因素的干擾，本文采用人均GDP度量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。另外，以人均受教育水平衡量地區(qū)人力資本狀況，人力資本水平越高的地區(qū)，創(chuàng)新思維和知識儲備越豐富。本文采用小學(xué)、初中、高中、大學(xué)等受教育年限乘以各階段受教育人數(shù)，再除以總?cè)丝诒硎尽Ｔ谡龀掷碚撝校畬Φ貐^(qū)發(fā)展的扶持與資助能夠?yàn)槠髽I(yè)發(fā)展提供創(chuàng)新資金，故本文控制了政府科學(xué)技術(shù)支出。考慮到地區(qū)城市化水平越高，對于科技創(chuàng)新人才的吸引力和凝聚力越大，本文采用城鎮(zhèn)常住人口數(shù)量除以地區(qū)總?cè)丝跀?shù)量衡量城市化率。最后，本文還將政府年財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資占比、交通基礎(chǔ)設(shè)施以及互聯(lián)網(wǎng)普及率等作為控制變量。

2.3 數(shù)據(jù)來源

區(qū)域創(chuàng)新水平數(shù)據(jù)來源于2014-2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，科技企業(yè)孵化器建設(shè)數(shù)量數(shù)據(jù)來源于2014-2019年《中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口數(shù)據(jù)、城市化率、政府科學(xué)技術(shù)支出等控制變量數(shù)據(jù)來源于2014-2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，并通過各省國民經(jīng)濟(jì)與發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)進(jìn)行補(bǔ)充，部分缺失數(shù)據(jù)通過平均增長率或均值法補(bǔ)齊。另外，本文使用的風(fēng)險投資數(shù)據(jù)來源于Thomson Reuters數(shù)據(jù)庫，檢索2013-2018年中國每一筆企業(yè)與企業(yè)之間的風(fēng)險投資數(shù)據(jù)，包括投資企業(yè)注冊地、投資金額、投資日期等，以及被投資企業(yè)注冊地、被投資金額與日期等數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，匯總合成我國省級層面企業(yè)風(fēng)險投資金額數(shù)據(jù)。各城市孵化基金數(shù)額數(shù)據(jù)來源于2014-2019年《中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

表1為本文變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。首先就區(qū)域創(chuàng)新水平看，我國3種專利申請授權(quán)總數(shù)的平均值為5.341萬件。其中，發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)量僅有0.837萬件，實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)數(shù)合計(jì)平均值為4.504萬件，并且標(biāo)準(zhǔn)差分別為7.379、1.102、6.446，說明創(chuàng)新水平在不同省份存在巨大差異。另外，科技企業(yè)孵化器數(shù)量的全國平均值為99，最大值為962，最小值為1，標(biāo)準(zhǔn)差為140.33，遠(yuǎn)大于平均值，說明科技企業(yè)孵化器建設(shè)存在區(qū)域發(fā)展規(guī)模不平衡現(xiàn)象。

表2是本研究主要變量相關(guān)性系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果。科技企業(yè)孵化器與本文選擇的3個因變量顯著正相關(guān)(r=0.912；p<0.001；r=0.880，p<0.001；r=0.895，p<0.001)，表明在未控制其它變量時，科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用，但對于更加深層次和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)年P(guān)系還需要進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2 變量相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

面板模型有混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型，為了明確模型選擇，對模型進(jìn)行如下檢驗(yàn)：首先是F檢驗(yàn)，確定是混合效應(yīng)還是固定效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型在1%的顯著水平上拒絕原假設(shè)；其次是Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，χ2統(tǒng)計(jì)量為26.29，P值為0.000 9。因此，本文選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。具體回歸結(jié)果見表3，Model1-Model3是未加入控制變量下的回歸結(jié)果，3個模型的因變量分別對應(yīng)3種專利申請授權(quán)總數(shù)、發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)數(shù)。結(jié)果表明，科技企業(yè)孵化器建設(shè)對于區(qū)域創(chuàng)新水平提升有顯著正向影響，回歸系數(shù)分別為0.027 7(p<0.01)、0.003 6(p<0.01)、0.024 1(p<0.01)。Model4-Model6是加入控制變量、省份固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果，回歸系數(shù)分別為0.017 4(p<0.01)、0.001 6(p<0.01)、0.015 8(p<0.01)。將回歸系數(shù)方向和顯著性水平與前3個模型進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，結(jié)果沒有根本性變化。一個有趣的發(fā)現(xiàn)是，科技企業(yè)孵化器對于區(qū)域發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)的影響回歸系數(shù)明顯小于其對于實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)數(shù)的影響回歸系數(shù)，說明在科技企業(yè)孵化器建設(shè)過程中，企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升任重而道遠(yuǎn)。

表3 科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新水平的影響

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)剔除直轄市樣本。由于4個直轄市在中國具有特殊行政級別和城市規(guī)模，在政治資源上有著不同于一般省份的優(yōu)勢，本文將這4個直轄市剔除，并進(jìn)行與基準(zhǔn)模型相同的回歸。表4中，Model1-Model3顯示，在剔除4個直轄市之后，科技企業(yè)孵化器的回歸系數(shù)和顯著性并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化。

(2)隨機(jī)效應(yīng)模型再檢驗(yàn)。表4中，Model4-Model6顯示，即使采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，科技企業(yè)孵化器促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的效果也沒有改變，待估系數(shù)β為0.028 5，在1%的置信水平上顯著。當(dāng)因變量為發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)量時，科技企業(yè)孵化器的回歸系數(shù)就變得不再顯著，這與基本回歸結(jié)果一致。Model6表明，科技企業(yè)孵化器顯著提升區(qū)域新型與外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)數(shù)量(β=0.024 5，p<0.01)，再次驗(yàn)證了本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：剔除直轄市樣本與隨機(jī)效應(yīng)模型檢驗(yàn)結(jié)果

(3)空間滯后模型再檢驗(yàn)。創(chuàng)新活動具有顯著空間溢出效應(yīng)，若采用傳統(tǒng)OLS方法估計(jì)可能忽視隨機(jī)擾動項(xiàng)的空間依賴特征，導(dǎo)致其估計(jì)結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情境不一致。本文進(jìn)一步采用空間滯后模型(SAR)進(jìn)行估計(jì)，包含因變量創(chuàng)新空間滯后項(xiàng)和隨機(jī)擾動項(xiàng)的空間滯后形式，可以有效緩解遺漏變量偏差和空間異質(zhì)性問題。具體模型設(shè)定如下：

(2)

(3)

其中，yit表述省份i在t年份的創(chuàng)新水平，W表示空間權(quán)重矩陣， 采用兩省域是否存在共同行政邊界衡量，其它符號定義與式(1)一致。

采用空間計(jì)量模型首先要對創(chuàng)新指標(biāo)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。莫蘭指數(shù)(Moran's I)是度量變量是否存在空間相關(guān)性的重要指標(biāo)，該指數(shù)取值范圍為[-1,1]。由2013年和2018年區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)莫蘭散點(diǎn)圖(見圖1)可知，所有創(chuàng)新指標(biāo)均呈現(xiàn)相對一致的分布特征，第一、三象限顯示某省域創(chuàng)新水平與其鄰近省域創(chuàng)新水平顯著正相關(guān)，多數(shù)省份的Moran's I分布于第一、三象限，分布于第二、四象限的省域較少。由此可以看出，省域創(chuàng)新水平存在地理空間上的相互依賴和集聚特征。

圖1 2013年與2018年區(qū)域創(chuàng)新水平指標(biāo)的Moran's I指數(shù)

表5為以空間鄰接矩陣為權(quán)重的空間滯后誤差模型估計(jì)結(jié)果。從回歸結(jié)果可以看出，所有創(chuàng)新指標(biāo)的空間自回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著。除模型中w×e.inno_1外，所有創(chuàng)新指標(biāo)的空間自相關(guān)系數(shù)均在1%的水平上顯著，說明模型中的誤差項(xiàng)存在空間依賴性，表明中國省域創(chuàng)新水平存在空間集聚效應(yīng)。一種可能的解釋是，中國省域創(chuàng)新活動存在“馬太效應(yīng)”。創(chuàng)新活動活躍與否取決于一個省域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融水平、人才素質(zhì)和市場環(huán)境等因素，東部沿海地區(qū)得益于良好的地理區(qū)位和政策傾斜，擁有較好的發(fā)展基礎(chǔ)，其創(chuàng)新水平較高。

表5 空間滯后誤差模型回歸結(jié)果

此外，從表5回歸結(jié)果可以看出，科技企業(yè)孵化器均在1%的水平上顯著為正，這與前部分面板固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果一致，但該結(jié)果在空間計(jì)量模型中并不能表示科技企業(yè)孵化器對創(chuàng)新水平的實(shí)際邊際效應(yīng)。因此，要解釋科技企業(yè)孵化器對創(chuàng)新的邊際效應(yīng)，還需對這一結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)化，區(qū)分科技企業(yè)孵化器對創(chuàng)新水平的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。依此邏輯，表6顯示的是科技企業(yè)孵化器對創(chuàng)新的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。從直接效應(yīng)看，科技企業(yè)孵化器對省域創(chuàng)新的影響均在1%的水平上顯著為正，其影響系數(shù)在0.002～0.017之間。具體地，本省域每增加一個科技企業(yè)孵化器，可以使3種專利申請授權(quán)數(shù)總量增加0.017萬個、發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)增加0.002萬個以及實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)數(shù)增加0.016萬個。

另外，鄰省科技企業(yè)孵化器對3種專利申請授權(quán)總量和實(shí)用新型與外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)數(shù)的影響顯著為正，對發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)的影響顯著為負(fù)。 對這一差異性結(jié)果可能的解釋是，實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利所承載的專業(yè)技術(shù)性低于發(fā)明專利，在鄰省科技企業(yè)孵化器的發(fā)展引領(lǐng)下，技術(shù)要求相對較低的創(chuàng)新能夠在一定程度上得以發(fā)展。對技術(shù)要求更高的實(shí)質(zhì)性發(fā)明創(chuàng)新，其創(chuàng)新時間長、風(fēng)險高，在鄰省科技企業(yè)孵化器發(fā)展較為完善的情況下對外部資源具有較強(qiáng)的吸附力，導(dǎo)致本省人才、資本和技術(shù)流失，對本地創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)的外部性。

表6 科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新水平影響的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)

4 科技企業(yè)孵化器影響區(qū)域創(chuàng)新績效的作用機(jī)制

本部分借助中介效應(yīng)模型[32]，進(jìn)一步從風(fēng)險投資和孵化基金變量檢驗(yàn)科技企業(yè)孵化器提升區(qū)域創(chuàng)新水平的作用機(jī)制。首先，檢驗(yàn)科技企業(yè)孵化器是否顯著促進(jìn)風(fēng)險投資和孵化基金增加；其次，檢驗(yàn)風(fēng)險投資和孵化基金能否提升區(qū)域創(chuàng)新水平；最后，將風(fēng)險投資和孵化基金中介變量與科技企業(yè)孵化器建設(shè)納入模型進(jìn)行回歸。具體模型如下：

Intermediaryit=α+γ1Incubatori,t+γ2Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(4)

Innovationit=α+β1Intermediaryi,t+β2Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(5)

Innovationit=α+φ1Incubatori,t+φ2Intermediaryi,t+φ3Controli,t+∑Year+∑Province+εi,t

(6)

其中，Intermediary表示中介變量，φ1和φ2是本文重點(diǎn)關(guān)注的參數(shù)，如果φ2顯著為正，那么說明風(fēng)險投資、孵化基金在科技企業(yè)孵化器與區(qū)域創(chuàng)新水平間發(fā)揮中介作用。其它符號定義與式(1)一致。

(1)風(fēng)險投資的中介作用。表7為風(fēng)險投資的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，第一步，Model1檢驗(yàn)了科技企業(yè)孵化器對風(fēng)險投資的影響，可以看出，科技企業(yè)孵化器建設(shè)能夠顯著擴(kuò)大風(fēng)險投資規(guī)模。也就是說，科技企業(yè)孵化器數(shù)量越多的省份，其所能獲得的風(fēng)險投資越多，其回歸系數(shù)是0.000 1，在5%的顯著水平上顯著。當(dāng)一個省份的科技企業(yè)孵化器數(shù)量增加一個單位時，其風(fēng)險投資會增加5 000萬元。第二步，檢驗(yàn)風(fēng)險投資對于企業(yè)創(chuàng)新水平的影響。Model2顯示,風(fēng)險投資顯著提升了區(qū)域創(chuàng)新水平，但主要是增加實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)總量(β=6.513 6，p<0.01)，對于發(fā)明專利申請授權(quán)量沒有顯著影響。第三步，將科技企業(yè)孵化器和風(fēng)險投資變量納入模型發(fā)現(xiàn)，在Model5中，科技企業(yè)孵化器(β=0.019 3，p<0.01)與風(fēng)險投資(β=5.807 3，p<0.01)變量均顯著。由此可以判斷，風(fēng)險投資在其中起部分中介作用。然而，沒有證據(jù)表明，風(fēng)險投資在科技企業(yè)孵化器與發(fā)明專利授權(quán)量之間有中介效應(yīng)。

表7 科技企業(yè)孵化器與區(qū)域創(chuàng)新水平：風(fēng)險投資的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

(2)孵化基金的中介作用。表8是以孵化基金為中介變量時，科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新的影響回歸結(jié)果。從表8中Model1可以看出，科技企業(yè)孵化器建設(shè)能夠顯著增加企業(yè)所獲得的孵化基金(β=0.000 1，p<0.01)。當(dāng)一個省份的科技企業(yè)孵化器數(shù)量增加一個單位時，其所能獲得孵化基金會增加1 000萬元。Model2顯示，風(fēng)險投資顯著提升了區(qū)域創(chuàng)新水平(β=32.518 1，p<0.01)，但主要是增加實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)總量(β=25.442 8，p<0.01)，對于發(fā)明專利申請授權(quán)量沒有顯著影響。最后，將科技企業(yè)孵化器和孵化基金變量納入模型發(fā)現(xiàn)，在Model5中，科技企業(yè)孵化器(β=0.021 8，p<0.01)與風(fēng)險投資(β=30.107 2，p<0.01)變量均顯著。同樣可以判斷，孵化基金在其中起部分中介作用。

表8 科技企業(yè)孵化器與區(qū)域創(chuàng)新：孵化基金的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

5 科技企業(yè)孵化器影響區(qū)域創(chuàng)新的情景因素

5.1 區(qū)域特征

不同得區(qū)域特征決定了我國不同省份的交通設(shè)施、創(chuàng)業(yè)資源有所不同，對外開放水平和人力資本也存在差異所[33-34]。將30個研究樣本分為東部地區(qū)和非東部地區(qū)兩個子樣本，并采用基準(zhǔn)模型對各區(qū)域樣本進(jìn)行回歸，具體回歸結(jié)果見表9。表9中，Model1-Model2是以3種專利總和為因變量的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果顯示，科技企業(yè)孵化器對東部地區(qū)創(chuàng)新水平的提升作用更顯著(β=0.024 9，p<0.1)。而科技企業(yè)孵化器對于中西部地區(qū)的影響回歸系數(shù)為0.006 4(p<0.1)。可以發(fā)現(xiàn)，東部子樣本回歸系數(shù)明顯大于中西部地區(qū)樣本。這是因?yàn)闁|部地區(qū)本身具備創(chuàng)新發(fā)展的資源優(yōu)勢，吸引了更多優(yōu)秀科技人才，能夠?qū)⒃匈Y源充分調(diào)動起來，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新水平提升。Model3-Model4是以發(fā)明專利申請授權(quán)總數(shù)作為因變量的回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)科技企業(yè)孵化器建設(shè)對發(fā)明專利授權(quán)總數(shù)的影響并不顯著，意味著科技企業(yè)孵化器建設(shè)對區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的提升作用未得到充分發(fā)揮。在Model5-Model6中，科技企業(yè)孵化器建設(shè)對于實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請授權(quán)總量的影響依然顯著，同樣在東部地區(qū)，科技企業(yè)孵化器的回歸系數(shù)更大(β=0.024 0，p<0.1)，而在中西部地區(qū)僅為0.005 0(p<0.1)。

表9 科技企業(yè)孵化器與區(qū)域創(chuàng)新水平：區(qū)域特征

5.2 政策工具強(qiáng)度

政策工具強(qiáng)度既可以反映地方政府對特定事項(xiàng)的關(guān)注程度和支持力度，也可以體現(xiàn)地方政府對該項(xiàng)工作的重視程度。因此，本文進(jìn)一步從政策工具強(qiáng)度視角討論科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新水平的影響是否會因?yàn)檎吖ぞ邚?qiáng)度差異而有所不同。本文選擇地方政府制定的促進(jìn)科技企業(yè)孵化器建設(shè)政策文件數(shù)量作為政策工具強(qiáng)度的代理變量，以“孵化器”為關(guān)鍵詞，在“法律之星”和“北大法寶”兩個網(wǎng)站上對不同省份政府發(fā)布的政策法規(guī)進(jìn)行檢索，獲得2013—2018年各省市政府出臺的科技企業(yè)孵化器建設(shè)政策文件數(shù)量。

本研究構(gòu)建了政策工具與科技企業(yè)孵化器的交互項(xiàng)，具體回歸結(jié)果見表10。Model1-Model3是以區(qū)域創(chuàng)新水平為因變量的回歸結(jié)果，科技企業(yè)孵化器的回歸系數(shù)均顯著為正(β=0.027 2，p<0.01；β=0.008 1，p<0.1；β=0.019 5，p<0.05)，交互項(xiàng)系數(shù)也顯著為正(β=0.003 0，p<0.01；β=0.011 0，p<0.01；β=0.015 0，p<0.01)，表明政策工具使用越頻繁，科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新水平的提升作用就越顯著。

6 結(jié)語

6.1 結(jié)論

本文采用2013-2018年中國(內(nèi)地)30個省份(西藏因數(shù)據(jù)不全，未納入統(tǒng)計(jì))面板數(shù)據(jù)，對科技企業(yè)孵化器影響區(qū)域創(chuàng)新的效應(yīng)及作用機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證。選擇區(qū)域創(chuàng)新水平作為因變量，以科技企業(yè)孵化器建設(shè)規(guī)模為自變量，探討科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新水平的影響和作用機(jī)制，以及區(qū)域特征異質(zhì)性和政策工具強(qiáng)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)，試圖從科技企業(yè)孵化器建設(shè)角度尋找提升創(chuàng)新水平的實(shí)踐進(jìn)路，主要得出以下研究結(jié)論：

(1)科技企業(yè)孵化器建設(shè)對于區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量有顯著促進(jìn)作用，但是對區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量的影響不顯著，這一結(jié)果在剔除直轄市樣本、采用隨機(jī)效應(yīng)模型和空間計(jì)量模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。

(2)通過中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)作用機(jī)制時發(fā)現(xiàn)，科技企業(yè)孵化器提升區(qū)域創(chuàng)新水平主要通過增加區(qū)域風(fēng)險投資和擴(kuò)大孵化基金規(guī)模兩條路徑實(shí)現(xiàn)，其能夠最大程度地緩解在孵企業(yè)創(chuàng)新融資約束。

(3)科技企業(yè)孵化器對區(qū)域創(chuàng)新的影響在不同區(qū)域之間差異較大，在東部地區(qū)這種創(chuàng)新激勵效應(yīng)更加顯著。政策工具強(qiáng)度對科技企業(yè)孵化器與區(qū)域創(chuàng)新水平的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即同等科技企業(yè)孵化器建設(shè)規(guī)模條件下，政府政策扶持力度越大的省份，其創(chuàng)新水平越高。

表10 科技企業(yè)孵化器與區(qū)域創(chuàng)新水平：政策工具強(qiáng)度

6.2 啟示

(1)堅(jiān)定不移地推進(jìn)科技企業(yè)孵化器建設(shè)，同時更加注重在孵企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量提升。科技企業(yè)孵化器建設(shè)評估不能簡單追求在孵企業(yè)創(chuàng)新的“量”，而更應(yīng)該嚴(yán)控孵化畢業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提升在孵企業(yè)創(chuàng)新的“質(zhì)”。本文發(fā)現(xiàn),科技企業(yè)孵化器對策略性創(chuàng)新成果產(chǎn)出的影響更加顯著，對于實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新成果的影響不顯著。為此，應(yīng)建立以創(chuàng)新成果質(zhì)量為衡量標(biāo)準(zhǔn)的差異化補(bǔ)貼獎勵機(jī)制，依據(jù)企業(yè)創(chuàng)新階段特征，為在孵企業(yè)提供既有綜合性又具個性化的孵化支持，穩(wěn)步提升在孵企業(yè)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率。

(2)鼓勵多元風(fēng)險投資主體參與科技企業(yè)孵化器建設(shè)，實(shí)現(xiàn)融合發(fā)展。風(fēng)險投資進(jìn)入孵化器的前提條件取決于在孵企業(yè)的質(zhì)量和潛力，因此，必須密切關(guān)注市場動向，挖掘高潛力行業(yè)和產(chǎn)品，充分利用政策資源優(yōu)勢，吸引風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)介入。與此同時，應(yīng)建設(shè)完善的產(chǎn)權(quán)交易市場和技術(shù)交易市場，保障投資主體權(quán)益并創(chuàng)造退出條件。

(3)聚焦中西部地區(qū)科技企業(yè)孵化器建設(shè)，通過政策供給、資金扶持、稅收補(bǔ)貼重點(diǎn)扶持中西部地區(qū)科技孵化器。區(qū)域異質(zhì)性研究表明，中西部地區(qū)科技企業(yè)孵化建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)不足，對于中西部地區(qū)省市而言，需要更多的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入、創(chuàng)新導(dǎo)師引進(jìn)、科技創(chuàng)新補(bǔ)貼等，并樹立科技企業(yè)孵化器建設(shè)典范，積極挖掘科技企業(yè)孵化器建設(shè)的最佳實(shí)踐，發(fā)揮典型孵化器的輻射溢出效應(yīng)。

(4)以市場化政策工具引導(dǎo)市場資源向科技企業(yè)孵化器集聚，避免政府“全盤管理”。在市場化程度高的東部地區(qū)，科技企業(yè)孵化器的創(chuàng)新效應(yīng)更顯著，政府主導(dǎo)下的孵化器建設(shè)既容易造成創(chuàng)新資源錯配與浪費(fèi)，也容易使企業(yè)創(chuàng)新方向偏離市場，而市場化政策工具有著明顯的資源配置效率優(yōu)勢。對于孵化器而言，應(yīng)該交由民營資本或者其它資本共建，為在孵企業(yè)提供針對性金融產(chǎn)品，減少政府直接性補(bǔ)貼，以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集為導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展。

6.3 展望

本文在以下方面有待進(jìn)一步拓展：①科技企業(yè)孵化器建設(shè)測量需要進(jìn)一優(yōu)化。本文選擇科技企業(yè)孵化器建設(shè)規(guī)模作為代理變量，但未能完全反映出科技企業(yè)孵化器建設(shè)質(zhì)量和水平。例如“僵尸”孵化器的存在及孵化器建設(shè)中的尋租行為，上述因素會削弱科技企業(yè)孵化器建設(shè)的創(chuàng)新效應(yīng)；②對于不同類型孵化器建設(shè)水平與區(qū)域創(chuàng)新的關(guān)系需要進(jìn)一步檢驗(yàn)，例如專業(yè)類型孵化器、半專業(yè)化孵化器、綜合類孵化器對創(chuàng)新水平的貢獻(xiàn)差異；③進(jìn)一步探究科技企業(yè)孵化器與區(qū)域創(chuàng)新關(guān)系中更多情境變量，如商事制度改革、知識產(chǎn)權(quán)制度改革以及行政審批改革等。