風險投資市場活躍度的影響因素及增強路徑
——基于模糊集定性比較分析

汪玖明，邱國棟

（東北財經大學工商管理學院，遼寧大連 116025）

1 研究背景

風險投資在全球范圍內已經被廣泛認為是推動創新創業和經濟高質量發展的重要引擎，其獨特的運作模式和高風險、高回報的特點與科技企業初創階段的需求最為契合。美國硅谷和波士頓、以色列特拉維夫以及中國深圳等地區的實踐經驗表明，高科技企業的成長離不開風險投資的支持，科技企業與風險投資結合是驅動地區經濟發展的“催化劑”，而具有一個充滿活力的風險投資市場是風險投資對科技創新作用機制效應實現的前提，因此，如何最大程度地激發區域風險投資市場活力，充分發揮其對科技創新的賦能作用，是解決國家金融體系與經濟高質量發展之間矛盾的關鍵。

目前中國已經成全球第二大的風險投資市場，然而中國各省份風險投資市場發展仍不均衡［1］。對于地方政府具體如何打造具有活力的區域風險投資市場，一直是學術界較為關注的問題，學者們從宏觀經濟水平、政策供給、創新環境、創新能力、技術環境等角度對風險投資市場發展問題進行了大量有益探索，然而在實踐中，新興國家和地區未出現更多的風險投資活躍市場。理論層面，目前大多數研究是基于風險投資市場發展水平的國別差異以及本土實踐經驗的定性分析，而相關實證分析則側重于討論單一因素對市場發展的影響。風險投資項目的運作是一個涉及多個主體參與的復雜過程，且這些主體的行為還會受到外部多種環境條件的制約，因此單一因素對風險投資活動的影響并非獨立，有必要以系統視角分析多重因素的不同組態如何影響區域風險投資活躍程度。

2 文獻回顧與研究框架

2.1 風險投資市場發展的影響因素

世界各國風險投資市場發展水平存在較大的差異，如美國、英國、以色列等國家具有充滿活力的風險投資市場，而一些國家如日本、德國的風險投資市場活力相對較弱，一些國家或地區甚至幾乎沒有風險投資活動。中國各省份的風險投資市場發展水平同樣具有明顯差異，大部分風險投資活動集中在京津冀、長三角、珠三角地區，這3 個地區的風險投資總額占全國（未含港澳臺地區。下同）風險投資總額的50%以上［2］；其他省份近年來也出臺政策努力發展風險投資行業，然而從結果上看，除青島、合肥等少數地區外，未出現其他更多具有活力的新的風險投資市場。對此，學者們進行了廣泛探討，如Chen 等［3］指出區域的風險投資量受到其歷史風險投資量、國家經濟增長狀況和股票市場發展情況等要素的影響；汪明峰等［4］認為全球化、市場化、空間鄰近效應以及政府引導是影響風險投資活動的主要力量；另外，Zhang［5］指出在中國獨特的制度環境中，空間鄰近效應、聯合投資和區域間的辦公網絡促使風險投資的供給和需求主要集中在北京、上海、深圳這3 個城市。

風險投資市場活躍度受多個因素影響，需要從多個方面進行系統分析。本研究借鑒Rothwell 等［6］對技術創新政策工具的分類，基于“供給—需求—環境”（SDE）框架分析影響風險投資市場活躍度的條件因素。

（1）需求因素。研究型大學、科研機構和技術型企業等組織是一個地區產生原始科技創新能力的關鍵要素，風險投資必然會向創新能力強的區域聚集［7］。Schertler［8］探究了知識資本與風險投資的因果關系，指出知識資本的發展水平是本國風險投資產業發展的決定因素。Hellmann 等［9］分析了影響風險投資參股高新技術企業的因素，指出風險投資機構更青睞治理能力和創新能力強的高新技術企業。除此之外，Mason［10］、趙武等［11］也討論了風險投資中介服務機構對區域風險投資市場發展的積極影響。

（2）供給因素。現有研究關注風險資本的地理集聚以及政府引導基金對風險投資市場發展的影響。風險資本投資具有本地偏好，即更愿意投資本地企業［12］，因此區域內風險投資機構管理的資本數量會決定本地企業獲得分析資本投資的可能性和強度。考慮到風險投資市場存在的市場失靈問題，為增加對初創企業的風險資本供給，成立政府引導基金是許多國家的做法。有研究指出政府引導基金能夠促進風險投資市場發展，帶動私人投資進入［13］。然而也有研究指出政府引導基金會對私人風險資本產生擠出效應，認為政府引導風險資本早期進入對風險投資市場發展沒有積極的影響，因為政府行為并未帶動私人資本進入風險投資市場［14］。

（3）環境因素。宏觀經濟環境方面，Gompers等［15］指出宏觀經濟擴張導致初創企業數量增加，從而增加對風險投資的需求，且地區生產總值（GDP）和研發支出的增長會導致更多的風險投資活動。政策法律環境方面，相關研究強調投資友好型法律環境對風險投資發展的重要性，指出自由破產法刺激了創業者對風險資本的需求［16］；通過法律對知識產權進行保護可以向企業家保證風險資本家不會竊取他們的想法，促進企業引入風險投資［17］；此外，彭濤等［18］指出稅收優惠制度對風險投資活動開展具有激勵作用。資本市場環境方面，由于首次公開募股（IPO）是風險投資最佳的退出方式，一個地區的證券市場完善程度會影響風險投資市場發展。Black等［19］指出一個發達的股市允許風險投資家通過IPO退出，這對于創造充滿活力的風險投資市場至關重要。另外，一個地區的銀行體系和私募股權市場的成熟度也會在融資方面影響新企業出現，進而影響風險投資市場活躍度［20］。文化環境方面，敢于冒險、包容失敗的區域文化更能促進風險投資的發展，同時區域文化的差異也對風險投資行為具有顯著影響。Sipola［21］強調一個創業生態系統中的創業文化對創業和風險資本共同演化有著重要促進作用；Li 等［22］的研究指出，不確定性規避、個人主義和集體主義等文化特征對風險投資活動有重要影響。

綜上所述，雖然已有相關研究解釋了為什么不同地區風險投資市場活躍度存在差異，并對風險投資市場發展的影響因素進行了深入研究，但對增強區域風險投資市場活躍度的實現路徑缺乏理論分析；同時，影響風險投資市場活躍度的眾多因素是相互依賴而非獨立的，現有研究忽視殊途同歸的組態效應以及條件與結果之間的非對稱關系。此外，現有研究多采用實證方法考慮單一影響因素對風險投資活動的影響，即使考慮影響風險投資發展的多個層面因素，也僅限于對某一案例進行定性分析或理論性分析，而單案例的特殊性可能會導致分析缺乏整體視角。

2.2 研究框架

實際上，影響風險投資市場活躍度的因素并不相同，如美國硅谷地區、以色列的特拉維夫以及中國的深圳、合肥等地成為風險投資活躍地區的條件并不完全相同，因此，本研究引入模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，探討供給、需求、環境3 個層面6 個因素的聯動效應對區域風險投資市場活躍度的影響。本研究的理論模型框架如圖1 所示。

圖1 研究框架

（1）供給條件，包括風險資本深化子指標。借鑒王定祥等［23］對金融資本深化的定義，本研究認為，風險資本深化是指風險資本不斷滲透和作用于實體經濟而促進高新技術行業發展，且風險資本進入行為主要以逐利為動機。因此，一個地區的風險資本深化水平能夠有效代表風險資本的供給情況。由于風險資本具有本地偏好，因此區域內風險投資機構管理資本量在很大程度上決定當地企業獲得風險資本的難易程度，進而影響風險投資市場活躍度。

（2）需求條件，包括區域創新能力子指標。風險投資項目運作起始于有商業應用前景的技術研發或技術創新,初創科技企業缺乏早期資金支持及商業管理方面的經驗，因此需要風險投資彌補資金缺口，風險投資也追求多個早期項目中少數項目的成功退出，進而獲得長尾收益。企業層面上，林曉等［24］指出創新對風險投資具有選擇效應，即創新能力是風險投資選擇標的企業的信號，能夠刺激風險投資行為的發生。區域層面上，根據產業集聚理論，區域內科研機構集聚會產生溢出效應，使得技術、信息等創新資源在區域內實現共享，區域內科技企業、大學、科研機構衍生企業等會獲得規模經濟收益，區域創新能力由此得到提升，進而對風險資本的需求也會增加。

（3）環境條件，包括政策支持、科技中介、創新環境和大數據技術4 個子指標。首先，風險投資市場存在市場失靈問題，風險投資行業發展離不開政府的干預。政府推動地方風險投資市場發展主要通過兩種途徑：一是出臺投資獎勵、風險擔保、稅收優惠等政策；二是成立政府風險投資引導基金，即利用政府信用背書引導風險投資活動開展。其次，科技中介作為技術、資本與市場之間的“橋梁”，能夠在技術商業化的過程中減少主體之間的信息不對稱問題，滿足科技成果轉化過程中各種需求。完善的科技中介環境能夠保障科技企業跨越“死亡之谷”，進而實現科技成果順利轉化和風險資本的成功退出。再次，創新環境也是風險投資市場發展的關鍵條件之一，考慮到風險投資與科技創新的緊密聯系，創新越多的地區對風險資本越有吸引力，而創新環境是創新投入與產出之間重要的調節變量。風險資本是逐利的，良好的創新環境意味著該地區有更高水平的科技研發活動、更多的創新人才和更完善的基礎設施，能夠提高風險投資項目的成功率，增強風險投資市場發展潛力。最后，隨著金融科技（fintech）的興起，大數據、云計算等技術開始與傳統金融行業深度融合。具體來說，大數據技術應用能夠控制互聯網創投平臺的融資風險，以技術手段降低科技企業和風險投資機構之間的信息不對稱，促進智力和資本整合，進而增強區域風險投資系統運轉動力。

3 研究方法與數據處理

3.1 研究方法

定性比較分析（QCA）是Ragin［25］18-30在1987年提出的一種基于跨案例比較的定性與定量結合的分析方法，該方法將案例視為多個條件的組合，通過案例比較分析判斷條件對結果的必要性和充分性，進而探究多個前因條件組合對結果變量的影響。QCA 方法關注跨案例多重并發因果關系的特點與本文研究問題的特征最為匹配：首先，區域風險投資市場活躍度是多個相關條件因素組合引起的結果；其次，結果的產生存在多條可行路徑；最后，某一條件會導致結果出現，但缺少這一條件不意味著結果一定不出現。此外，由于本研究的結果變量與條件變量大多為連續變量，因此選用模糊集定性比較分析方法。

3.2 數據來源

以中國 31 個省份（未含港澳臺地區）為研究對象。考慮到各影響因素變量在各省份的年度差異不大，使用某一年度數據并不會影響對條件變量水平高低的衡量，因此分析31 個省份2019 年風險投資市場活躍度，以及風險投資市場活躍度影響因素和影響路徑。其中，風險投資額數據來自清科私募通網站，風險資本存量數據來自《中國風險投資統計年鑒》，政策法規數據主要來自北大法寶網并以中國法律資源庫和各省份政府官網作為補充，大數據技術水平數據來自《中國大數據發展報告》，其他區域創新相關數據則來自《中國科技統計年鑒》《中國區域創新能力評價報告》。

3.3 變量測量與校準

3.3.1 結果變量

結果變量為風險投資市場活躍度，用各省份風險投資總額來測量，風險投資市場活躍度高意味著創新經濟的供給和需求增速較快或具有增長潛力。參考Baker 等［26］、蔣伏心等［27］的研究，通過2017—2021 年各地區風險投資額算術平均值測算2019 年各省份風險投資市場活躍度。用各地區5 年風險投資額的均值測算風險投資市場活躍度是考慮到風險投資運作具有周期性，且各地區每年的風險投資額差異較大，只用某一年數據可能無法準確測量風險投資市場活躍度。

3.3.2 條件變量

（1）區域創新能力。借鑒蔡海亞等［28］的研究，通過人均專利申請受理量測算2019 年各省份區域創新能力。

（2）風險資本深化水平。借鑒郭旭等［29］的研究，通過人均風險資本存量測算2019 年各省份的風險資本深化水平。

（3）政策支持力度。選取各省份風險投資或創業投資相關政策法規數量（包括地方性法規、政府規章以及行政規范性文件）衡量政策支持力度。

（4）科技中介規模。參考武春友等［30］的研究，以2019 年各省份“孵化器+創客平臺”數量測量其科技中介規模。

（5）區域創新環境。通過《中國區域創新能力評價報告》中的創新環境指數測量，該指數綜合考慮了創新基礎設施、市場環境、勞動者素質、金融環境以及創新水平［31］。

（6）大數據技術發展。以《中國大數據發展報告》中各省份大數據發展指數來衡量，涵蓋了政用價值、商用價值和民用價值3 個角度［32］。

3.3.3 變量校準

運用直接法將數據轉換為模糊集隸屬分數，根據理論或現實標準確定完全隸屬點、交叉點和完全不隸屬點。根據《中國風險投資統計年鑒》，北京、廣東、上海、浙江、江蘇為中國風險投資熱點區域，這些區域具有較高水平風險投資市場活躍度，且其風險投資供給、需求及環境在全國范圍內均處于較高水平［33］。因此，本研究以此作為確定變量校準錨點的現實依據，根據實際情況對各變量反復調試，最終將變量的完全隸屬、交叉點和完全不隸屬的 3個錨點分別設定為樣本的80%分位數、中位數與20%分位數（見表1）。

表1 變量校準結果

4 數據分析與實證結果

4.1 必要條件分析

根據Ragin［25］190的研究，條件變量的一致性大于0.9 時說明該條件是結果的必要條件。從表2 可以看出，31 個省份高水平風險投資市場活力所有條件變量的一致性均未超過0.900，因此不存在產生高區域風險投資市場活力的必要條件，說明一個地區的風險投資市場具有活力是多個條件因素的共同結果；在產生非高區域風險投資市場活力條件變量中，非高區域創新能力水平的一致性超過0.900，且覆蓋度為0.859、大于0.500，說明對結果解釋力度較好，因此非高區域創新能力是導致非高區域風險投資市場活力的必要條件。

表2 2019 年中國31 個省份高/非高風險投資市場活躍度的單個必要條件檢驗結果

4.2 條件組態的充分性分析

參考Schneider 等［34］139-144、杜運周等［35］的研究，將一致性閾值設定為 0.80，將PRI 一致性閾值設置為 0.70。由于本研究的樣本為中小樣本數量，因此確定案例頻數閾值為 1.00。從表3 可以看出，產生高風險投資市場活躍度有4 個組態路徑，模型總體覆蓋度為0.682，即4 條路徑能夠解釋68.2%的產生高風險投資市場活躍度的原因，且總體一致性達到0.957，超過了設置的一致性閾值0.800，說明各條件組態是高風險投資市場活躍度的充分條件。

表3 2019 年中國31 個省份風險投資市場活躍度的前因變量組態

結合fsQCA 結果，31 個省份產生高風險投資市場活躍度的組態如下：

（1）組態H1 為創新和技術環境支撐下供需驅動型路徑，表明無論科技中介規模如何，在政策支持力度不足的情況下，高區域創新能力、高風險資本深化、高創新環境水平以及高大數據技術發展水平條件可以產生高風險投資市場活躍度。該路徑說明，區域風險投資市場活躍度增強通過“市場供求推動+創新和技術環境支撐”實現，主要體現了市場邏輯，即良好的創新環境產生更多創新行為、促進風險資本與科技創新整合。該組態能夠解釋17.1%的高風險投資市場活躍度案例，通過該路徑實現高水平風險投資市場活躍度的案例有重慶和天津。其中，天津一直以來重視科技創新環境建設，其科技創新環境指數在國內領先，雖然政策支持力度相對不足，但科技創新水平和風險資本規模相對較高，在良好創新環境的支持下風險投資市場活力得以增強。

（2）組態H2a 為政策、中介、技術環境支撐下的需求驅動型路徑，表明在風險資本深化和創新環境存在不足的情況下，通過高政策支持力度、高科技中介機構環境、高區域創新能力以及高大數據技術發展水平可以產生高風險投資市場活躍度。該路徑主要依靠政府政策支持力度和科技中介發揮作用，雖然區域內風險資本和創新環境相對不足，但是高技術創新水平能夠吸引其他區域風險資本投資，如大數據的應用能夠提高風險投資項目運作的效率、高政策支持力度和高科技中介也能夠彌補創新環境的不完善。該組態能夠解釋16.7%的高風險投資市場活躍度案例，通過該路徑實現高水平風險投資市場活躍度的案例是安徽。安徽是典型的政府驅動風險投資的省份，主要通過出臺一系列制度政策支持風險投資行業發展，尤其重視科技中介規模建設和人員培訓，再加上高校和科研機構規模有一定基礎，隨著半導體產業的興起，安徽成為國內新興的風險投資活躍地區。

（3）組態H2b 為外部環境驅動型路徑，表明在區域創新能力和風險資本深化水平不足條件下，通過高政策支持力度、高科技中介機構環境、高創新環境以及高大數據技術發展水平可以實現高水平風險投資市場活躍度。該路徑說明，高水平風險投資市場活躍度實現主要依靠外部環境條件，能夠解釋16.7%的高風險投資市場活躍度案例，符合該路徑的案例是河南和河北。以河南為例，雖然其技術創新水平和風險資本規模有限，但政府通過出臺《河南省促進天使風投創投基金高質量發展實施方案》《河南省促進創業投資發展辦法》等一系列政策支持風險投資行業發展，打造良好的風險投資生態，不斷深化孵化器等科技中介和大數據金融服務平臺建設，進而實現高水平風險投資市場活躍度。

另外，對比組態H2a 和組態H2b 發現，區域創新環境和區域創新能力兩個前因條件在產生高風險投資市場活躍度方面具有替代關系，即高創新環境能夠彌補區域創新能力的不足，高區域創新能力也能彌補創新環境的不完善；大數據技術發展雖不是核心條件，但其可以在一定程度上彌補風險資本供給和需求的不足，可能的原因是大數據技術能夠完善投融資信用機制，緩解風險投資機構和企業之間的信息不對稱，增強智力和資本的整合意愿。

（4）組態H3 為政策、中介、創新環境支撐下供需驅動型路徑，表明無論區域大數據技術應用水平如何，高水平的風險資本供給和需求、完善的科技中介服務環境、針對性的政府規制力度以及良好的創新環境都能夠促進風險投資市場活力增強。該組態能夠解釋52%的高風險投資市場活躍度案例，通過該路徑實現高水平風險投資市場活躍度的省份包括北京、上海、廣東等。這些省份因有充足的創新創業資源故對風險資本有著較高的需求，且地方風險機構管理資金充足能夠保證風險資本供給，政策環境、科技環境、創新環境為風險投資項目運作提供支撐，促進風險投資市場發展。

（5）產生非高風險投資市場活躍度組態有4 個。其中，組態NH1a 表明無論風險資本深化和科技中介規模情況如何，以低區域創新能力、低政策支持力度和低創新環境為核心條件，以低大數據技術發展水平為邊緣條件，能夠產生非高風險投資市場活躍度；組態NH1b 表明無論政策支持力度高低，以非高區域創新能力、非高科技中介規模和非高創新環境為核心條件，以非高風險資本深化和非高大數據發展水平為邊緣條件，能夠產生非高風險投資市場活躍度；組態NH1c 表明無論大數據技術發展水平高低，以非高區域創新能力、非高政策支持、非高科技中介規模和非高創新環境為核心條件，以非高風險資本深化為邊緣條件，能夠產生非高風險投資市場活躍度。與這3 條路徑對應的案例省份大致相同，包括西藏、甘肅、青海、新疆、云南、吉林、黑龍江等。這些省份無論是區域風險資本的供給、對風險資本的需求（創新能力）還是外部環境條件，均與其他發達地區相比具有明顯差距。

另外，組態NH2 表明無論政策支持力度高低，以非高區域創新能力、非高政策支持和非高科技中介規模為核心條件，以高風險資本深化、高創新環境和高大數據技術發展為邊緣條件，也能夠產生非高風險投資市場活躍度。該組態典型案例為海南。海南一直以來鼓勵風險投資機構為企業提供風險資本支持，不斷優化創新環境和營商環境，同時成立中國首個省級大數據管理局推動海南省大數據技術應用及發展；然而，由于大學、高科技企業等科研機構規模較小，孵化器、創客平臺等科技中介體系相對不健全，海南的區域創新能力相對較弱，政府在風險投資支持力度上也相對較弱，因此其風險投資市場活躍度較低。

4.3 穩健性檢驗

參考Schneider 等［34］284-294、杜運周等［32］的做法，將PRI 一致性水平由0.70 提升至0.75，與原結果相比，總體一致性水平提高至0.964，總體覆蓋度降低至0.680，但產生高風險投資市場活躍度的組態路徑數量仍為4 條，具體組態也基本與之前保持一致，只有部分邊緣條件發生改變，說明本研究結果較為穩健。

5 結論與討論

5.1 研究結論

（1）高風險投資市場活躍度是多個條件因素共同作用的結果，并無產生高風險投資市場活躍度的必要條件，而非高區域創新能力是產生非高區域風險投資市場活躍度的必要條件。

（2）在風險投資活躍度的影響因素中，區域創新能力、風險資本深化、政策支持力度、科技中介規模、創新環境是核心條件。

（3）存在4 條高風險投資市場活躍度實現路徑，分別是創新和技術環境支撐下供需驅動型，政策、中介和技術環境支撐下的需求驅動型，外部環境協同驅動型，政策、中介和創新環境支撐下供需驅動型。其中，最后一條組態路徑包含的案例數目最多，即大多數地區激發風險投資市場活力通過擴大需求和供給、加大政策支持力度以及完善科技中介體系和創新環境實現的。此外，區域創新能力與創新環境、大數據技術發展與區域風險資本供需條件存在一定的替代關系。

（4）產生非高風險投資市場活躍度的路徑有4條，其中區域創新能力、政策支持、科技中介規模與創新環境是核心條件，且4 條路徑與產生高風險投資市場活躍度的路徑非簡單對立關系，體現風險投資市場活躍度的影響因素與結果的非對稱關系。

5.2 政策建議

一方面，各地區要因地制宜地選擇風險投資市場發展路徑。風險投資市場活躍度較高的地區，要營造更適合風險投資運作的環境，確保供求和環境層面的核心條件能夠持續激發市場活力；風險投資市場活躍度較低的地區，應結合自身實際情況選擇合適路徑發展風險投資市場，將提升區域創新能力作為首要任務，加大基礎科研投入，或者重點扶持某一新興科技產業，擴大地區對風險資本的需求，同時不斷完善外部環境條件。另一方面，政策制定者必須明確風險投資市場活躍度是需求、供給、環境方面多要素的作用結果，政策著力點不只應放在某一單獨要素條件上。比如，一些地區只注重風險資本的引入，而忽視其他層面條件的建設與完善，也無法增強風險投資市場的活力。且相關政策制定應具有協同性，即有關規制應體現出不同主體間的關聯性，避免規制針對的主體過于單一，考慮多個主體間的利益關系，避免出現零和博弈類型的政策。

5.3 不足與展望

一方面，由于案例數量有限，本研究對風險投資市場活躍度影響因素的考慮仍不夠全面；另一方面，風險投資市場活躍度的增強是一個動態持續的過程，本研究以截面數據進行分析，未考慮政策實施的時滯性。因此，未來研究可在案例容量、條件變量選擇以及時序數據數使用方面進一步優化。