风险投资、不良贷款与产业转型升级——基于中国省级面板数据的实证研究

曹玉平，操一萍

（1.河南大学 产业经济与农村发展研究所，河南 开封 475000；2.湖南大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410000）

改革开放四十年来，中国经济长期以较高速度增长，经济体量得到全世界普遍关注，要素结构、产业发展和国际贸易表现与以往相比也都呈现出明显的转型升级趋势。但在这些成绩的背后，又必须认识到如下事实：从要素禀赋结构来看，非熟练劳动力、自然资源和物质资本等中低端要素仍是当前中国要素禀赋结构的主要构成，而人力资本、技术创新、良序制度、企业家与工匠精神等高端要素仍然稀缺；从产业结构来看，中国经济仍以粗放型增长方式为主，劳动密集型与资源密集型产品生产仍占据较大比重，产品技术含量低，产业结构低端；从贸易结构来看，中国仍处于全球价值链的生产、组装等中低端分工环节，而在研发、营销等高附加值环节仍然不具比较优势。所以，近年来受模仿创新空间缩窄、人口红利渐失、资源环境压力加大及国际分工图景重构的影响，中国经济增长的传统动能日趋疲软。培育中国经济增长新动能，推动产业转型升级是破解当前中国经济增速减缓及增长质量不高这一双重困境的关键举措。

当下，比认识到产业转型升级迫切性更重要的一个问题是：什么因素阻碍与驱动了产业升级？关于这一问题的研究文献十分丰富，但鉴于金融支持对现代产业升级的不可或缺性，本文着重考察了相关金融因素对产业升级的影响。根据融资方式，可将金融划分为股权金融和债权金融两种。Hall和Lerner[1]611指出标准化债务合约决定了债权人只承担失败的后果而不分享成功的收益，这样的“风险—收益”模式不适合高风险高回报的创新性投资，使得股权融资相比于债权融资更适合创新活动。而在股权融资中，风险投资（Venture Capital，VC）因其“高风险—高收益”的模式而备受创新性融资青睐，这也是中国创新融资的前沿发展方向。但也有大量研究发现，风险投资并不必然能促进创新和产业升级。此外，虽然债务性金融工具（如银行信贷、债券等）不适合为创新活动融资，但传统的商业银行系统仍然是中国金融体系的主体构成，其经营情况（如商业银行不良贷款率）一方面事关金融资源本身的配置效率，另一方面也反映了是否为产业升级的熊彼特动态过程提供良好的外部筛选环境。基于此，本文选择风险投资和不良贷款作为感兴趣变量，以着重研究它们对产业升级的影响。理论上来看，本文丰富了金融支持产业升级的探讨，尤其明确了不同风险投资模式对产业升级的迥异影响以及银行不良贷款在资源错配、阻碍产业优胜劣汰上的负效应；实践上来看，本文对思考中国风险投资主导模式变革、政府风投模式治理强化、控制银行不良贷款的意义以及金融结构优化等具有启发价值，从而有利于为中国产业升级、经济结构转型和高质量发展提供金融支持方案。

一、文献回顾

现有文献很少直接研究风险投资对产业升级的影响，但鉴于创新是产业升级的必要条件和核心驱动力，则关于风险投资影响技术创新的研究也高度契合本文的主题，这类文献很丰富且存在多样、不一致的研究结论。第一类研究认为风险投资对创新有促进作用。Kortum和Lerner[2]早期对美国的研究发现风险投资显著促进了创新；Chemmanur等[3]也发现风险投资与企业间的技术匹配及其对企业失败的容忍使得风险投资支持的企业更具创新力；王兰芳和胡悦[4]的实证发现创业投资能显著提升企业创新绩效；陈思等[5]对中国的实证研究也显示，VC进入显著促进了被投企业的专利申请；熊家财和桂荷发[6]则进一步发现，风险投资介入不仅增加了企业专利数量，还提升了专利质量。第二类研究发现风险投资不利于创新。如Caselli等[7]对意大利上市公司的实证发现风险投资改善了企业管理，但不会促进创新；Tian和Wang[8]发现年轻的、缺乏经验的风险投资对失败容忍度更低，不利于公司的创新孵化；Arvanitis和Stucki[9]对瑞士企业的实证也表明，风险投资能够筛选出创新倾向高的企业，但企业的创新效率在接受风险投资前后的差异并不显著；陈见丽[10]发现风险投资既没有带来更多的创新资源，也不能促进企业创造更多的创新成果；王婷[11]的实证结果显示中国的风险投资能对技术创新带来资本增加效应但却无助于创新效率提升；温军和冯根福[12]基于“增值”与“攫取”权衡的视角，理论和实证研究了风险投资对企业创新的影响，发现中国风险投资整体上显著降低了企业的创新水平。第三类文献认为风险投资与技术创新间不存在上述简单的线性关系。如Arqué-Castells[13]研究表明风险投资与企业创新是一种“倒U形”关系；冯照桢等[14]研究发现风险投资与创新间存在阈值效应，即当风险投资规模低于阈值时，风险投资会抑制企业创新；当风险投资规模大于阈值后，风险投资才会促进企业创新。最后一系列研究还发现，诸多外在因素会对风险投资与技术创新间的确切关系产生调节效应。如苟燕楠和董静[15]发现企业初创期风险投资促进了企业创新，而企业扩张期风险投资则与企业创新呈现负相关关系；郭研等[16]实证研究表明，政府风投基金的筛选决策机制由集中到分权的变化有利于增强创新基金的创新促进效应；庄新霞等[17]实证发现对非国有企业及制度环境较好的地区，风险投资对中国上市企业创新投入的促进作用更明显；郭迪[18]245的研究则表明私有风险投资对促进中小企业创新更有效，而政府主导的风险投资是短效的，大规模国家风投引导基金很可能给国家带来很大风险。综上可见，已有文献对风险投资的创新效应进行了富有启发性的多视角探讨，得出的研究结论也是迥异的。现有研究尤其提示我们：风险投资促进创新并非无条件的，启发我们进一步思考背后的内在影响机制。但现有文献很少从中国风险投资参与主体的现实出发，特别是考虑到中国很大比例的风险投资都是由政府开展的事实，来细致考察风险投资的私有来源与政府主导对创新和产业升级的不同影响。

此外，由于作为债务金融的商业银行不适合为创新和产业升级提供融资服务，故很少有文献直接研究商业银行不良贷款对创新和产业升级的影响，但下列几篇文献从金融支持以外的角度研究了不良贷款的经济后果，为我们思考银行不良贷款对产业升级的影响提供了新视角。王兵和朱宁[19]发现不良贷款是上市商业银行无效率的主要来源；谭政勋和庹明轩[20]实证也发现忽视不良贷款会显著高估商业银行的效率；还有研究指出，中国商业银行在经济转型过程中兼具政府性公司的软预算约束支持体和软预算约束组织的双重角色，而商业银行不良贷款是内生于这一体制性因素的[21]1-3[22-23]。上述文献表明不良贷款反映了商业银行运行的低效率和经济体的预算软约束问题，启发本文沿此线索进一步探讨不良贷款影响产业升级的内在理论机制。

通过以上文献回顾，我们发现：（1）直接研究风险投资影响产业升级的文献很少，大多都是研究风险投资对创新的影响，得出的结论也矛盾多样；现有研究从多个视角考察了风险投资的创新效应，但较少基于风险投资资金的两大不同来源主体——政府与市场——这一视角来细致考察其对产业升级的差异化影响机制和作用效果；（2）现有文献较少研究不良贷款对产业转型升级的影响，更缺乏对其影响机理的详细阐释；（3）关于产业升级的测度，现有文献大多采用二、三产业占比等单一指标表示，这么做不能客观全面地反映产业转型升级的丰富内涵。

基于此，本文的边际创新在于：（1）理论视角上，从风险收益匹配性、资金来源主体等角度理论阐释了风险投资对产业转型升级的正反两方面影响；也从金融资金配置机会成本和预算软约束视角，探讨了不良贷款阻碍产业升级的内在理论机理；（2）实证研究上，选取Wind咨询中国PEVC数据库中的风险投资面板数据，并运用熵权法加权14项原始指标，构建了中国29省2005—2014年的产业转型升级指数。以此为基础，运用面板数据模型对提出的理论假说进行了实证检验。

二、理论分析与假说提出

（一）风险投资影响产业转型升级的理论分析

1.收益与风险的匹配性

推动产业转型升级的主要驱动力是技术创新，而技术创新活动的预期收益和风险具有较强的不确定。以银行信贷、债券等为代表的债务型金融主要依靠到期归还本金，并取得固定利息的方式来经营，所以银行追求的是低风险、低收益的稳健经营模式，而技术创新和产业升级往往以高风险、高收益为特征，若银行为这类项目贷款，它们往往只有较小的概率会成功，而即使成功后银行也只能得到有限的低固定收益索取权，无法获取相应的高收益，而大多数创新项目都会以失败告终，风险都会由银行承担，银行的坏账就会持续上升。因此，债务型金融的风险承受能力较弱，只能为收益稳定、风险较小的成熟或传统行业提供信贷支持，无法满足高风险、高收益的技术创新和产业转型升级活动的融资需要[24]。相对而言，作为权益型融资方式主要代表的风险投资可以通过股权、剩余索取权等方式来获取与投资项目的动态增长收益正相关的收益索取权，且没有固定偿付限制，故其能够通过少数成功项目带来的高额回报去弥补大量失败项目导致的亏损。因此，与债务型融资相比，风险投资能够通过承担投资项目的高风险来获得相应的高回报，使得风险投资的经营模式与技术创新、产业升级的“风险—收益”特征更加匹配，更适应技术创新、产业升级活动的融资要求，有利于促进技术研发、技术商业化和产业转型升级[1]638。

2.风险投资由政府主导引起的系列问题

风险与收益的匹配性决定了是否有资金用于支持产业升级，这固然至关重要，然而只靠投钱并不足以解决问题，还必须保证资本配置过程的高效率，这意味着要甄选出真正有前景的项目，并果断地把糟糕项目淘汰出局。做到这点的前提是，资金提供者本身要有充分的激励，能基于预期收益做出投资与否的决策，并对投资对象施加硬性的预算约束。其中，支持资金来源主体的所有者属性对上述问题有决定性的影响[25]202-203。对于私有风险投资基金而言，首先，必须独立承担所有风险和收益的事实决定了其预算硬约束性质，这意味着一旦发现所投项目成功无望，风险投资人就会果断放弃以便将有限资金用于更有前景的项目，这有利于提供一个优胜劣汰的经济运行环境，从而有利于创造性破坏的产业升级过程；其次，有限合伙制、有限责任公司等良好的合约设计将原始出资方、投资决策者以及创业团队组成了利益共同体，可以较好地解决三者之间由于多级委托代理而产生的道德风险问题，使得私有风险投资者会竭力去收集、整理、分析第一手信息，以识别、甄选出真正适合投资的项目，虽然由于经济不确定性和信息不对称，客观上错选项目仍难以避免，但不会存在主观动机偏差，同时，创业团队会全力经营，与风险投资人一起共同创造价值；再次，私人风投基金的绩效评估基于企业市值增长，这一评价指标是单一明确的，且由无法人为造假的市场决定，所以能为创新创业提供客观、强有力的激励；最后，私有风险投资基金的决策过程是扁平的，风投专家基于直接接触、实地调研获得的大量一手资料来做决策，信息的可靠性有利于决策准确性。上述四点决定了风投资金的私有来源能够为创新创业和产业升级提供机制保证。

然而，政府主导的风险投资基金则存在相反的经济逻辑。首先，政府主导的风险投资基金没有明晰的产权，也就没有独立的风险和收益的承担主体，这会造成严重的预算软约束问题，创新本质上是不确定的，兼具技术和市场风险，故高技术创业企业的高失败率是常态，若政府此时出于促进地方经济增长、维持稳定、复活投资等考虑而不愿对失败项目实施破产清算，就会导致大量失败项目以“僵尸”的状态在政府支持下继续存活，而真正具有前景的项目却因为融资难无法落地，没了优胜劣汰的经济运行机制，就会阻碍创造性破坏的产业升级过程；其次，中央政府、地方政府与创新创业者之间各自有不同的利益，且很难设计良好的激励机制去解决三者间的多级委托代理问题，以形成利益共同体，再加上高度不确定的创新环境所导致的严重信息不对称，道德风险问题在这里将表现得异常突出，政府不但缺乏激励去挑选真正有潜力的创新企业，甚至有可能根据企业的贿赂来决定投资流向，创业者可能会将其才能用于骗取政府资助，而不是做创新；再次，政府对所投项目的评价指标往往是很多元的（一般包括创新业绩、就业创造、投资吸引、出口情况等），难以为企业提供清晰明确的激励导向，且这些指标一般都由企业上报，数据造假难以避免，故无法提供客观的评估、激励体系；最后，政府风险投资基金的决策过程是垂直的，基于层层上报的纸面文件进行项目筛选，掌握的信息有限且可靠性欠佳，不利于甄选出真正有潜力的创新项目。上述四点决定了政府主导的风投资金不利于创新创业，从而阻碍产业转型升级[18]243-244[26]212-217。

假说1.市场化风险投资的赢利模式与技术创新、产业升级的高风险、高收益特征具有良好的匹配性，使风险投资有利于产业转型升级；但政府主导的风险投资资金又会产生预算软约束、委托—代理、绩效评价、决策制定等问题，使得风险投资不利于产业转型升级。因此，风险投资对产业转型升级的最终影响取决于这两种相反力量的对比。

（二）不良贷款阻碍产业转型升级的理论分析

1.金融资金低效配置

不良贷款主要由商业银行贷款进入盈利能力较差的落后企业，而这些企业到期无法按照贷款协议偿还本金和利息的行为引起。信息不对称以及经济活动本身固有的风险属性决定了商业银行的不良贷款是无法消除的，适度规模的不良贷款也是经济运行的正常现象。但是，过大规模的不良贷款或过高不良贷款率的长期存在意味着整个商业银行系统在将资金盈余贷放给资金需求方的过程中出现了系统性问题，这不仅会给金融系统带来风险，也会使有限的资金被生产效率低、生产经营困难的落后企业长期占有，降低了金融资源的利用效率，引起资金严重浪费。同时，使得技术创新、技术转化、技术改造、新企业进入等产业升级活动缺乏应有的金融支持，从而阻碍产业转型升级。总之，长期过高不良贷款率的机会成本非常大，虽然商业银行本身不适合为创新和产业升级活动融资，但由于商业银行系统仍然在当前中国金融体系中处于核心地位，故商业银行不良贷款率的高低很大程度上反映了整个金融系统的资金配置效率，虽然低不良贷款率不能表明创新活动得到了金融支持，但高不良贷款率一定意味着潜在可用于创新的资金被低效占用，从而不利于优胜劣汰的产业升级过程。

2.阻碍创造性破坏机制的发挥

在预算硬约束环境下，理性的商业银行在观察到贷款企业资不抵债，从而产生坏账风险时，就会通过法律手段要求贷款企业变卖资产进而收回部分前期贷款，同时贷款企业进入破产清算程序。在这样的预算硬约束金融环境下，落后企业的退出成为必然，也就为优胜劣汰的创造性破坏机制奠定了经济环境基础。而中国商业银行在经济转型过程中兼具预算软约束组织和预算软约束支持体的双重角色，一方面，商业银行产生危机时往往持有政府会救助的稳定预期；另一方面，商业银行会对资不抵债的企业（主要是国企）给予流动性支持，甚至会按政府意愿来执行贷款。因此，中国商业银行已经失去了市场条件下的经济独立性，而与政府存在密切的依附关系。政府出于地方经济发展、维持稳定、政治庇护等考虑一般不愿实施失败项目的破产清算；而银行因为有政府进行风险兜底，继续追加贷款却有项目起死回生后收回本息的可能，所以银行也愿意继续提供贷款，而这最终都会以不良贷款率的上升收场。故商业银行不管是作为失败企业预算软约束支持体的角色，还是自身以预算软约束组织的形象出现，都会导致过高不良贷款率的长期存在[21]1-16。总之，由于风险、收益不匹配，健康的商业银行系统以及与之伴随的低坏账率虽然本身不能为产业升级提供金融支持，但从提供了一个优胜劣汰的预算硬约束外部经济环境来看，良好运行的商业银行对产业升级至关重要；反之，不良贷款率越高意味着预算软约束问题越严重，也意味着越多的僵尸企业存在于经济中。大量业已失败、理应破产的企业继续在市场中经营，不仅仅是对资金、人才、物质等的浪费和占用，更是对市场空间的阻塞，使得有活力的新兴企业面临更高的市场进入壁垒，从而严重制约创造性破坏的产业转型升级机制。综上所述，提出以下理论假说。

假说2.过高不良贷款的长期存在不仅意味着金融资源的低效占用，使产业升级过程无法获得信贷支持，而且反映了严重的预算软约束问题，使得落后企业不能退出、新企业难以进入，从而阻碍创造性破坏的产业转型升级过程。

三、实证研究设计

（一）计量模型构建

本文运用规范的静态面板数据模型对风险投资、银行不良贷款影响产业转型升级的假说进行实证检验，基础回归模型设定如下

其中，下标i表示第i省，t代表年份；β0为常数项；ui为个体效应，以控制各区域自然资源、地理区位、制度文化等非时变、不可测遗漏变量对产业升级的异质影响；εit为随机扰动项。ITU为因变量产业转型升级；VCA与NPL分别为感兴趣变量风险投资和不良贷款率。同时借鉴经济学基本理论及相关研究[27-29]，将对外开放度（OPE）、研发投入（R&D）、城市化水平（URB）、人力资本（HCA）、经济发展水平（GDP）、政府干预（GOV）、知识产权保护（IPP）等变量作为控制变量纳入基本回归模型，以尽可能使扰动项条件均值独立于感兴趣变量的假设得以满足，从而可以对感兴趣变量的回归系数赋予因果解释，准确验证本文提出的预期理论假说。本文将通过Hausman检验来决定应采用固定效应还是随机效应进行模型估计，并以基础设定形式（1）为起点进行后续的稳健性检验和内生性处理。

（二）变量测度与数据来源

1.产业转型升级水平

1）测度方法—熵权法。本文采用熵权法对产业转型升级水平进行测度，熵权法是一种根据数据所含有效信息量进行客观赋权的方法，可避免人为主观设权带来的评价偏差。每一年，本文的测度对象为29个省（i=1，2，…，29），每个省有14项评价指标（j=1，2，…，14），记测度对象 i在指标 j上的原始数据取值为Xij，则形成一个29行14列的原始数据矩阵。熵权法涉及如下计算步骤。

对原始数据进行量纲标准化

计算测度对象i省在指标j上的特征比重

计算第j项指标的熵值

确定各指标的熵权

计算各测度对象的综合指标值

2）测度指标选取。为确保全面、客观地测度产业升级的内涵，结合现有文献、经济现实和数据可得性，从技术创新投入、创新能力提升、产业结构升级及贸易结构优化等产业升级的四个方面，选取了14项统计指标来构建测度产业转型升级的基础数据，具体如表1所示。

表1 产业转型升级指数指标体系

2.其他变量

综合考虑经济含义、研究规范、测度精确性以及数据可得性等条件，分别选取了适宜指标作为本文的控制变量。为简洁起见，通过表2集中反映本文所有变量的测度指标与数据来源。

表2 变量测度与数据来源

PEVC包括天使投资、私募和风险资本等股权融资方式，Wind咨询中国PEVC库统计风险投资额的数据源包括：（1）清科、投中、IT桔子等网站；（2）上市公司招股说明书以及并购事件公告；（3）PE、VC机构官网。以上数据源基本能够完整覆盖中国创业风险投资的情况。商业银行依据借款人的实际还款能力将贷款风险进行五级分类，分别是：正常、关注、次级、可疑和损失，后三种为不良贷款。不良贷款率指商业银行不良贷款余额占总贷款余额的比重。R&D经费为R&D经费内部支出；实际人均GDP是把名义人均GDP以1992年为基期按照各省历年CPI进行通胀调整得到的；平均受教育年限HUM=6×Prime+9×Middle+12×High+16×University，其中Prime、Middle、High和University分别表示小学、初中、高中和大专以上文化程度教育人数占6岁以上总人口的比重；知识产权侵权率=crimeit/patentit，crimeit指i省t年知识产权侵权立案数，patentit指该省当年知识产权授权数[30]。

（三）描述性统计与相关性检验

1.变量的统计性描述

在样本选择时，由于西藏及青海的相关数据缺失，故在本研究中未能包括。分省不良贷款率没有2005年之前的数据，本研究所需的最新数据截止到2014年。因此，本文最终选用2005—2014年中国29个省的面板数据进行实证分析，各变量的描述性统计指标如表3所示。表3最后一列还显示了各自变量的方差膨胀因子（VIF），最大的为7.32，小于10，表明模型的多重共线性不严重。考虑到不同变量在数量级上差别悬殊，为便于回归系数理解，回归前按比例进行了适当缩放。

2.变量的相关性检验

在进行正式的基础回归分析之前，为对变量间的关系有一个初步了解，在表4中列示了所有变量之间的两两相关关系。由表4可知，风险投资与产业升级正相关；不良贷款与产业升级负相关。但由于存在遗漏变量、模型误设、联立因果等一系列内生性问题，这个简单相关分析中的任何一个结果显然都不能作为实证结论来接受，有待后文的正式回归模型加以进一步验证。

表3 变量的统计性描述

表4 变量间的相关系数矩阵

四、实证分析结果

（一）基础回归结果

以示对比，本文先用混合最小二乘法（POLS）估计了计量方程（1），随后同时采用固定效应（FE）和随机效应（RE）进行了基础回归，回归结果如表5所示。表5中，模型（2）和模型（3）只包含了风险投资VCA一个感兴趣变量，模型（4）和模型（5）只包含了另一个感兴趣变量不良贷款NPL，模型（6）和模型（7）则同时包含了风险投资和不良贷款。模型（1）的结果很不理想，感兴趣变量都不显著，但因为没有考虑个体效应，这一模型很可能是错误的①同时采用普通标准误和省份聚类稳健标准误，针对RE模型（6）和FE模型（7）的正式检验也表明：强烈拒绝“不存在个体效应”的原假设，不应进行混合回归。。虽然在表5模型（2）～模型（7）中，风险投资和不良贷款的回归系数符号基本保持一致，且与理论预期吻合，但考虑到模型（2）～模型（5）可能存在遗漏变量偏误，故选用模型（6）和模型（7）作为基础回归的最终结果。进一步，对模型（6）和模型（7）的回归结果进行了Hausman检验，结果表明应在1%的水平上拒绝随机效应的原假设，故选择FE模型（7）。

表5 基础回归结果

模型（7）的基础回归结果显示，不良贷款不利于产业转型升级，这与前文的理论分析一致；风险投资也不利于产业转型升级，这需要结合前文的理论分析和中国风险投资来源主体现实进行进一步解释。但在对实证结论做详细解释之前，还有必要对上述回归结果进行进一步的稳健性检验和内生性处理，以确保所得结论的可靠性。

（二）稳健性检验与内生性处理

1.稳健性检验

为检验基础回归结果的准确性及可靠性，本文从以下两方面对基础设定形式进行了稳健性检验：首先，利用省份聚类稳健标准误对表5模型（6）和模型（7）进行了重新回归，以避免标准误计算不准确导致的内部有效性威胁，结果列示在表6的模型（1）和模型（2）中，并进行了适用于聚类稳健标准误的过度识别检验，显示应该采纳FE模型（2），回归结果依然显著；其次，通过在基础设定形式中进一步依次加入市场化程度、企业家精神和信息化发展这三个备选控制变量，以判断扰动项条件均值独立于感兴趣变量的假设是否确实得以满足，结果列示在表6的模型（3）～模型（5）中，节省篇幅仅报告了FE的回归结果。结果显示，随着更多备选控制变量的依次加入，感兴趣变量的系数估计值均未发生大的变化。

表6 稳健性检验及内生性处理

综合以上两方面的稳健性检验可见，与表5基础回归结果（7）相比，感兴趣变量风险投资与不良贷款对产业转型升级影响的大小、符号与显著性均未发生明显变化，故基础回归结果是可靠的。

2.内生性处理

内生性将导致模型估计有偏且不一致，因此，对模型内生性进行讨论和处理是因果推断的核心环节。本文中，感兴趣变量风险投资会对产业升级产生影响，与此同时，产业升级过程中必然伴随着大量创新创业型企业的产生，从而增加对风险投资的需求，使得风险投资与产业升级之间产生双向因果关系，使风险投资极有可能成为时变内生变量。因此，本文运用面板工具变量法，采用风险投资的滞后1期和滞后2期同时作为水平风险投资的工具变量，对原回归方程进行了固定效应二阶段最小二乘估计（FE-TSLS）和固定效应广义矩估计（FE-GMM）①这时模型同时包含个体固定效应和内生解释变量，通常分两步处理之：首先，对模型进行离差变换以解决个体固定效应问题；其次，对变换后的模型使用 TSLS或 GMM 估计，以解决内生变量问题。，回归结果列示在表6模型（6）和模型（7）中。这一模型同时解决了个体异质性引起的遗漏变量偏差和时变内生解释变量问题，可提高得到一致估计的可能性。表6模型（6）和模型（7）的回归结果与表5模型（7）的基础回归结果相比，虽然感兴趣变量风险投资与不良贷款的回归系数大小有了一定变化，但符号和显著性均保持不变，这说明在回归模型中更好地处理了内生性问题以后，基础回归得到的实证结论依然成立，能作为正式结论加以接受，可对此实证结论做进一步详细解释。

（三）实证回归结果解释

1.风险投资对产业转型升级的影响

由表5模型（7）的基础回归以及表6的进一步内生性处理和稳健性检验表明，风险投资的回归系数均显著为负，这表明中国风险投资不但未促进而且还阻碍了产业结构升级，这一结论与一般的理论分析和经济现实不一致，需要结合理论分析和中国风险投资现实加以详细解释。在中国，存在两种支持创新创业的风险投资模式。第一种是市场主导的私人风险投资。第二种是政府主导的风险投资，又包括两类：第一类是政府对创新创业项目的直接补贴和贴息贷款（简称创新基金）；第二类是政府引导基金（简称引导基金）。2008年以前，国外风投机构一直是中国风险投资行业的主要参与者；2008年以后，本土风投基金成为主角，尤其政府、国企主导的风投基金得到了迅猛发展，成为中国风险投资行业的主力，这与美国、以色列等创新强国以民间资本、外资为根基的市场化风投模式形成鲜明对照。首先，从绝对规模来看，根据《科技型中小企业技术创新基金2013年度报告》，截至2013年底，创新基金累计中央财政预算投入268.26亿元，累计扶持46 282个项目。伴随着“双创”浪潮，从2014年起，国家引导基金的规模也急剧扩大，截至2015年底，共有780个国家引导基金管理2.18万亿元基金，这是2015年全球风险投资机构融资量的5倍，是美国小企业投资公司项目管理资金的100倍[18]244。其次，从中国风险投资的资本来源构成看，各种来源的统计资料都显示：国家实施的风险投资占中国风险投资总额的比重很高。历年《中国创业风险投资发展报告》显示，仅政府、国有独资资金一项在中国风险投资中的占比就常年高达30%以上，再加上政府和国企对非政府独资或非国有独资创业风险投资的持股部分，中国政府及国企直接或间接控制的创业风险投资资金会更高，而在2016年，个人和民营机构投资仅占中国创业风险投资总额的25.44%。表7更清晰地表明，2006—2015年度，国家主导的（包括财政预算出资和国有机构投资）创业投资份额处于55.5%～81.8%之间，民营资本（包括非国有机构、个人和外资三项）占比则位于18.2%～45.5%之间。民营资本的创业风投份额虽呈逐渐上升态势，但仍没有改变中国创业风投的国家主导格局。中国风险投资的这一资本来源结构决定了其对产业升级的效果。一般来讲，风险投资的赢利模式与产业升级的高风险、高收益特征具有良好的匹配性，使风险投资有利于为产业转型升级提供金融支持，然而，风险投资支持创新和产业升级是有条件的，除了提供金融资金这一必要前提外，还必须确保资本配置的高效率。根据前文的理论分析，政府主导的风险投资资金却会产生预算软约束、多级委托—代理、绩效评价困难、决策偏差等一系列问题，导致政府主导的风险投资难以甄选出真正从事技术创新的项目，很可能选出一些不具创新潜力的项目，而且这些没有前景的项目一旦被政府选定，还很难退出市场，激励难题以及优胜劣汰机制瘫痪使得创造性破坏过程被终止，产业转型升级也就难以发生。

表7 2006—2015中国创业投资企业按投资人属性分类的实到资本来源结构 单位：%

2.不良贷款对产业转型升级的影响

表5模型（7）的基础回归以及表6经过稳健性检验和内生性处理的结果表明，不良贷款的回归系数均显著为负，这表明不良贷款的增加不利于推进产业转型升级。一方面，过高不良贷款的长期存在使得有限的资金被生产效率低、生产经营困难的落后企业长期占有，降低了金融资源的利用效率，引起资金严重浪费，同时，使得技术创新、技术转化、技术改造、新企业进入等产业升级活动缺乏应有的金融支持，从而阻碍产业转型升级；另一方面，在中国，商业银行作为预算软约束组织和预算软约束支持体，不良贷款率越高意味着整个经济存在越严重的预算软约束问题，也预示着越多业已失败、理应破产的僵尸企业充斥市场，这不仅仅是对资金、人才、物质等经济资源的浪费和占用，更是对市场空间的阻塞，使得有活力的新企业进入市场面临更大壁垒，从而严重制约创造性破坏的产业转型升级机制。

3.控制变量对产业转型升级的影响

根据Stock和Watson[31]，在因果推断的框架下，若至少有一个解释变量与影响被解释变量的遗漏因素相关，则OLS无偏性的关键假定——条件期望为零——将不成立，OLS估计量将产生遗漏变量偏差，所有回归变量的系数估计一般都将是有偏、不一致的。此时，可退一步引入条件均值独立性假定。控制变量的作用在于使感兴趣变量类似随机赋值的，从而使误差项条件均值独立于感兴趣变量的假设得以满足，以解决感兴趣变量估计遭受的遗漏变量偏差。在此条件满足时，可以证明：感兴趣变量系数的OLS估计是无偏、一致的，可赋予其对被解释变量的因果解释，但控制变量通常仍然与误差项相关，故其OLS系数一般是有偏、不一致的，无法解释为确切的因果效应。鉴于此，不管控制变量的估计是否与预期一致，事实上都无法保证是对真实因果效应的呈现，所以本文的控制变量仅是为了识别出感兴趣变量真实因果效应的一种工具，对其本身进行解释是没有意义的。

五、结论与建议

本文首先理论研究了风险投资和商业银行不良贷款影响中国产业转型升级的内在机制，并对提出的相应研究假说进行了实证检验。我们发现：第一，风险投资不利于中国产业转型升级。结合理论分析与中国风险投资内在构成的宏观数据，我们认为这主要是由于中国风险投资的政府主导模式所造成的；第二，不良贷款会导致金融资源的低效配置和阻碍创造性破坏的熊彼特动态，也不利于推动中国产业升级。结合理论与实证研究结果，本文的研究可得到如下政策启示。

1.扩大私有风险投资比例，使市场运作的风投模式在创新创业融资中占据主导地位。私有风险投资最大的优势在于，它不仅能为创新创业提供资金支持，更关键的是可以确保资本配置过程的高效率。私有风险投资通过良好的合约设计可以较好地解决多级委托代理产生的道德风险问题，而扁平化的决策过程确保了基于第一手资料来做投资决策，这大概率确保了资金能够配置到真正适合投资的创新项目上；随后，客观明确的绩效评估体系能为事后评判投资业绩提供良好依据，一旦发现所投项目成功无望，预算硬约束性质确保资金能够迅速抽离，止损的同时也为更有前景的项目提供了机会。这一资本配置过程一方面确保了有前景的项目会得到支持，另一方面也使得糟糕的项目会被及时清理，使得创造性破坏的熊彼特动态得以正常运行，产业升级也就顺理成章。跨国比较也发现，对于推动创新与增长，以美国为代表的市场主导的私人风投模式最为成功，而欧盟等经济体模仿美国经验而实施的政府主导的风险资本则绩效很差。这表明市场有其自身的规律和独特信息，能够孕育出良好的创新生态，而试图用政府计划去强力操纵、模仿这一市场运作过程的做法往往欲速则不达[26]。当前，市场运作的私人风投模式在中国创新创业融资中的地位和份额仍然很低，扩大其比例，使其成为中国创新创业融资的主角，对于中国产业升级至关重要。

2.完善政府管理的风险投资的体制机制，缓解政府从事风险投资引起的一系列问题。政府从事风险投资的经济学依据在于所投项目具有正外部性，事实上，即使社会收益大于私人收益，但如果私人收益仍然大于私人成本，此时市场仍然是有效的。只有那些社会收益大于私人收益，但私人收益小于私人成本的创新项目才需要政府投资，中国政府可以利用公共风投基金在这些正外部性的创新创业领域发挥更大作用。而政府在市场有效的领域经营只会挤出市场，对整个经济不仅不会有额外贡献，还会产生预算软约束、多级委托—代理、绩效评价困难、决策偏差等一系列问题。总之，政府主导的风险投资虽然也能为创新和产业升级提供资金支持，但最大的弊端是无法确保资本配置过程的高效率。这一问题在政府主导的情况下难以消除，但可以通过完善风险投资管理体制加以缓解。第一，在创新项目挑选上，要建立官员、学者和实业界人士组成的多元决策专家委员会，并从晋升、财富、声誉等方面建立多维度的专家激励机制；第二，中央政府要下放风险投资基金的管理和操作权力给地方政府，地方政府再进一步做相应的权力下放，这一决策过程的扁平化有利于基于第一手资料而非纸质文件来做投资决策；第三，要建立客观、清晰的第三方投资绩效评估方法，为事后评判投资成败提供良好依据，同时，也要建立失败项目预警指标，一旦发现所投项目超过阈值，确保能及时停止投资。

3.控制商业银行不良贷款率，同时大力发展资本权益型融资方式。在中国，政府和银行联合起来成为企业的预算软约束支持体，许多业已失败、理应破产的企业在其支持下僵而不死，导致金融资源的低效利用和创造性破坏的产业升级过程受阻，不良贷款率的高低是这一问题严重程度的反映。虽然仅从风险与收益匹配的角度来看，一个健康运营的商业银行体系和与之伴随的低不良贷款率仍然不利于为产业升级提供融资需要，但从硬化原有的预算软约束体制，从而为优胜劣汰的产业升级过程创造了一个竞争性的产业进入与退出环境来看，良好运行的商业银行系统对产业升级至关重要[25]202①尚马克把促进创新的制度条件归结为六个协力互动的要素：金融、熊彼特动态、大学科技成果转化、创新市场、高效的研发扶持政策和高效的专利审查机制。这里的熊彼特动态即指预算硬约束的、竞争性的产业进入与退出环境。可见，金融支持只是产业升级的必要条件之一，优胜劣汰的甄选机制也不可缺少。。此外，长期过高的商业银行不良贷款率可能也预示着中国金融结构现状与当前创新转型的需要不匹配。银行、债券等债务型金融以还本付息、稳健经营为宗旨，与低风险、低收益的简单复制及模仿创新是匹配的，此时不良贷款率不会系统性过高。但若用债务型金融去支持高风险高收益的准前沿、前沿性创新创业，由于风险、收益不匹配必然导致不良贷款率系统性上升，降低金融体系运作效率。所以，适应中国经济由技术模仿向前沿创新的转型，金融结构也必须由债务型金融相应转变为资本权益型金融，这样不仅会降低银行坏账率，更能为创新创业和产业升级提供金融支持。

本文的不足在于：由于省级层面只有风险投资的总体数据，缺乏按政府和市场来源统计的具体分项数据，所以未能用计量回归的方法直接验证本文关于风险投资来源影响产业升级的假说1，只能借助全国宏观层面的数据对实证结论加以解释，未来研究在数据可得时可沿此方向进一步努力。