风险投资、融资约束与新能源企业创新——基于异质性双边随机前沿模型

邹 璇 张梦雨

（湖南大学经济与贸易学院，长沙 410079）

引 言

党的十九大报告中指出要 “推进能源生产和消费革命，构建清洁低碳、安全高效的能源体系”，其目的是要实现清洁能源对传统能源的替代。林伯强 （2018）［1］指出能源替代机理必须依靠技术进步，技术进步能够使清洁能源的总边际成本降低，进而替代化石能源占领市场，实现中国能源结构的转型升级。

作为向国民经济各行业提供清洁动力的高新技术产业，新能源行业由于其特殊的行业特征，创新活动往往难以得到充足的资金支持，因而遭受着较强的融资约束。融资约束问题一直靠政府补贴给予帮扶，但随着巨额财政补贴缺口的进一步扩大，面对 “融资难，融资贵”的窘境，新能源企业不能过度依赖政府补助，应该开创多方向的融资渠道，将目光放在如风险投资等市场化融资手段上 （肖兴志和王伊攀，2014）［2］。况且政府干预会扭曲能源要素市场价格，加剧资源错配，阻碍新能源企业核心竞争力和抗风险力的培养。政府补贴作为促进新能源产业发展的重要手段，重点在于培育初期的引导作用，但是新能源产业的最终成长还是需要市场来主导 （齐绍洲等，2017）［3］。作为市场化投资的典型代表，风险投资务必替代政府补贴为新能源企业创新提供主要支持。

已有一定数量的文献认为风险投资对一般企业的创新绩效具有正向影响 （陈思等，2017；陆瑶等，2017； 苟燕楠和董静， 2014）［4-6］。 电力市场管制的放松、环境压力和安全需求三大因素驱动风险投资者对清洁能源行业施以关注 （Benjamin 等， 2016）［7］， Bill和 Rolf （2010）［8］以美国的清洁能源公司为样本，发现获得风险投资的新能源企业的每一元研发资金所产生的专利要高于没有获得风险投资的企业。齐绍洲等 （2017）［3］通过中介效应模型发现风险投资主要通过增加其货币资金、R＆D劳动力和企业规模来提高新能源企业的专利申请数量，认为风险投资能补充、替代政府补助。

大量文献研究了企业所面临的融资约束对创新活动的影响。熊彼特 （1979）［9］指出资金不足容易导致技术创新失败，而同时企业的创新活动更容易受到融资约束的阻碍。 Savignac （2008）［10］构建了衡量企业融资约束的定量指标，发现融资约束的存在显著降低了企业进行创新活动的可能性。在其他条件相同的情况下，这种削弱效应超过20%。张秀峰等 （2019）［11］发现融资约束对企业主导的产学研合作项目创新绩效有显著的负向影响。一些文献也研究表明，清洁能源之所以投资回报与其他行业不同，是因为其涉及的资本密集程度和技术风险程度最高 （Schmidt，2014；Victor和Tanosek，2011）［12，13］， 而且它的投资需求大、 回收期长、投资不确定性高，这些特征使新能源行业的研发活动面临最严峻的融资约束 （耿成轩，2018）［14］。Rai等 （2015）［15］认为这可能是清洁能源风险投资市场正经历 “死亡之谷”的原因，风险投资似乎没有起到预期的效果。

可见目前的研究均分别考虑融资约束、风险投资对企业创新的作用，鲜有学者将三者合一，已有文献证实风险投资对缓解融资约束具有重要的作用（吴超鹏等， 2012； 胡刘芬和周泽将， 2018）［16，17］。因此在讨论风险投资对新能源企业的创新影响时，有必要将融资约束纳入统一的分析框架内。风险投资作为一种市场化融资方式，是替代政府补助缓解融资约束的更优手段，那么现有的风险投资情况能否冲破融资约束的束缚，进而促进企业创新？

因此本文的创新点如下：（1）从中国新能源产业的特征出发，探讨了风险投资、融资约束对企业创新的平滑作用机制，解释了风险投资冲抵融资约束、进而促进企业创新的作用路径，将风险投资对企业创新产出的微观作用机制拓展到了冲抵融资约束方面；（2）将风险投资、融资约束和企业创新产出三者置入双边随机边界模型的统一框架下，构建风险投资存量指标，首次定量识别融资约束、风险投资导致的企业创新向不同方向的偏离程度，测算融资约束、风险投资对企业创新的综合影响程度。

1 融资约束、风险投资对新能源企业创新的作用机制

1.1 融资约束对新能源企业创新的作用机制

融资约束是指由于市场不完备而导致企业外源融资成本过高，并因此使企业运作无法达到最优水平的情况 （Fazzari， 1988）［18］。 新能源是资本、技术双密集型产业，前期投入大、周期长、收益不确定性高，发展不成熟，同时还是 “准公共物品”。以上特征增加了新能源外部融资的信息获取成本、代理成本和外部性成本。（1）新能源的研发难度大，需要大量持续资金投入，因此在进行投资考核时，要了解、考虑的信息与周期比一般企业多，稽查成本高。创新需要的知识要素具有非排他性，企业会将技术创新视为商业机密，尽量避免公开披露相关信息，特别是新能源行业的突破性技术，其巨量的商业价值会让相关人员守口如瓶，因此外部投资者得知企业研发情况要付出相当的成本。同时，新能源技术创新活动的收益具有高度的不确定性，投资方难以得知该投资行为的预期收益，从而存在信息不对称，投资风险加大； （2）新能源研发项目的周期长、排他性高，投资方往往缺乏定量的评估机制，期间很难定期且科学地对研发人员和研究工作的中期成果做出判定进而进行相应的监督和制约，容易引发道德风险问题，造成资源的浪费，提高代理成本；（3）清洁能源是独特的 “准公共物品”，由于资本市场的不完全，其正外部性缺乏明确的法律法规进行补偿，即便有规定，施行成本也很高，这意味着投资收益的减少，等同于提高了投资的外部性成本。较强的融资约束使企业在正常经营外难有余裕进行新的研发投资，此外，一旦进行中的研发活动因融资约束而中断，前期积累的人才和知识储备也会随之流失，这种损失是无法挽回的，因为创新过程难以复制，因此会进一步抑制企业的后续创新活动的重启。

1.2 风险投资对新能源企业创新的作用机制

风险投资通过资金增加效应、信息传递效应和链条整合效应三大路径来缓解融资约束，进而作用于企业创新。

资金增加效应。风险投资能直接为新能源企业的研发创新提供资金支持。风险投资有别于传统手段，比起短期收益，他们更在乎企业的未来回报，也乐意承担较高的决策风险，新能源开发是大势所趋，其高风险、有前景的特征与风险投资的投资偏好十分匹配。风险投资的注入能直接对冲资金短缺，保证现有创新活动正常运作。此外，风险投资机构往往以基金形式成立，因此拥有广泛的关系网络和成熟的资本运作流程，可以通过市场资本运作、提高信贷能力等方式来拓宽企业的融资渠道，为企业后续产出提供充裕资金。

图1 作用机制

信息传递效应。风险投资机构能借助自身的关系网通过监督认证效应来传递信息，从而缓解其他融资机构与新能源企业之间的信息不对称。风险机构能够介入企业，通过分配高层管理者和独立董事参与企业规划与决策，实现企业增值，提高财会披露信息质量，使外部投资者更准确地了解企业情况。同时，风险投资机构有较完善的评估机制和较高的风险容忍度，会选择前景好、大有可期的企业作为目标，并且与企业共担风险，资金一般进入5年左右才会开始退出 （Ramsinghani， 2014）［19］， 这些特征与风险高、 有前景、 周期长的新能源企业恰好匹配。一旦获得风险投资，意味着该企业在一段时间内都会接受较稳定的支持和援助，该讯号能够通过风险投资机构因平常业务与其他投资机构建立的关系网络传播出去，让关系网络中的成员对该企业有更积极的认知。此外，风险投资还能够缓解道德风险问题，因为风险投资机构往往具备科学的监督手段来提高企业的可持续性，利用自身的专业性帮助新能源企业优化其层级设置、制衡机制等。风险投资退出后，企业依然能够利用风险投资机构的融资关系网络、声誉资源和监督作用来解决信息不对称及代理问题 （吴超鹏等，2012）［16］。融资约束降低，新能源企业更易获得外部融资投入到创新活动中并取得成果。

产业链整合效应。产业链条较长的新能源行业，资源整合会带来多层面的协同效应，风投机构围绕投资对象展开横向兼并、纵向一体化整合，深化上、中、下游协作程度，促进技术资源交互，以内部化的形式削弱了新能源企业的外部性成本；发挥了规模效应，降低了原有成本，等同于提高了投资者的收益点，进而缓解融资约束，提升创新产出。

2 研究方法和数据处理

2.1 研究方法：双边随机前沿模型

双边随机前沿模型不同于传统的两步估计法，能够一次性将3个变量纳入一个框架中，同时更可靠地测算两者对创新产出的单边影响和综合净效应 （Wang 和 Schmidt， 2002）［20］。 且相较于 OLS回归，它能够有效控制样本间一致性导致的内生性问题 （何志雄和曲如晓，2015）［21］。基于前文可知融资约束倾向于抑制企业创新，而风险投资倾向于激励企业创新，两者都会使实际创新偏离有效水平，即具有单边分布的特征。因此，本文依据 Kumbhakar和 Parmeter （2009）［22］所构建的双边随机边界模型，将风险投资与融资约束纳入到该框架中，描述企业创新的实际行为：

其中，为企业无融资约束、无风险投资时的有效创新水平，RDit为实际创新能力。，这里Xit为构成有效创新能力的企业特征变量，β为参数。vit为残差，代表不可预测的随机因素带来的偏离。ωit≥0、uit≥0分别衡量了风险投资和融资约束对实际创新水平所造成的不同方向的偏离。如果ϖit＝0，则企业表现为创新能力滞后；如果uit＝0，则企业存在过度创新。通常采用极大似然法对该模型进行估计。由前文可知，ωit、uit都呈单边分布，因此假设其均服从指数分布， 即ω传统误差项vit通常服从正态分布，即vit～i．i．d．Exp（0，σ2v）。

基于上述假定，可以写出εit的分布密度函数：

其中，ϕ（·）和Φ（·）分别为标准正态分布的概率密度函数和累积分布函数，其他参数设定如下：

根据εit的分布密度函数即可求得第it个观测值的对数似然函数，为：

其中， θ＝｛β，σv，σu，σω｝为待估参数。 只要将似然函数最大化即可得到所有参数的估计值，u和ωit为本文的研究对象，为获得二者的点估计值，需要进一步推导它们的条件分布：

其中， λ＝1／σu＋1／δω。 随即可求得两干扰项的条件期望：

由于式 （7）和 （8）的估计值是实际创新能力和有效创新能力之间的绝对偏离值，为了使数据拥有可比性，将其进行如下转换：

最终可以得到风险投资和融资约束对企业创新的净效果：

2.2 数据来源和指标选取

2.2.1 数据来源

本文从 “投资中国”网站选取了2002～2017年间获得了风险投资的56家新能源上市企业，构建了2010～2017年的面板数据；专利数据来自国家专利统计局和企业招股说明书，其他财务数据来自巨潮网公布的企业年报、同花顺数据库和Wind资讯。

2.2.2 指标选取

被解释变量：企业当年的专利申请数。周煊等 （2012）［23］认为相较于R＆D投入指标，专利数是一个更优的指标，而专利申请数又比专利授权数更准确，因为专利申请需要交纳费用同时披露更为及时，能够更准确地反映企业创新的经济价值。

解释变量： （1）风险投资 （vc）。参考齐绍洲等 （2017）［3］使用的 “风险投资存量” 代表风险投资，将企业往期所获风险投资额的累计值经永续盘存法计算得到。因为企业的创新能力不会仅依赖当期费用，也会受到前期费用的影响，风险投资的投资特征也表明其对创新能力有一个持续性的长期影响，因此采用存量的形式表征此种延续性。故本文参考该方法，计算风险投资存量：

其中，VCt为当期资本存量，vct为当期所获的风险投资，θt为当期固定资产价格折旧指数，VCt-1为上期资本存量，σt为折旧率，本文利用《中国工业经济统计年鉴》的数据计算不同行业的可变折旧率。

（2） 融资约束。 唐安宝和李凤云 （2016）［24］、李青原和王红建 （2013）［25］认为自由现金流较多的企业面临的融资约束较低，反之则较高。因此用企业现金流cf反向表征企业的融资约束状况。

控制变量：参考现有的文献，本文选取的控制变量以及相应的处理和描述性统计如表1所示。

表1 各变量描述性统计

2.3 计量模型的设定

基于以上的分析，本文构建企业创新水平的双边随机边界模型：

由于企业之间存在异质性，本文借助相关文献对融资约束和风险投资的分布参数进行异质性设定：σu＝exp（ζu），σω＝exp（ζω）， 其中，ζu＝α0＋α1cfit，ζω＝β0＋β1vci，t-1。

3 实证结果与分析

本节定量估计了风险投资存量、融资约束对新能源企业创新产出的影响。采用的方法是用全样本对式 （13）进行估计，然后对其进行方差分解。然后按照所有制和规模的不同对子样本进行分组回归。

3.1 双边随机边界模型的估计：全样本

（1）新能源企业专利申请数的影响因素及模型估计

表2显示了式 （12）的回归结果。第一列是采用面板数据OLS估计得出的结果。从结果来看，R2为0.426，说明本文设定的模型的拟合程度较好。第 （2）～（5）列都是异质性双边随机前沿模型的MLE估计，其中第 （2）列的约束条件为δu＝δw＝0， 第 （3） 列的约束条件是δu、δw均不受外生变量的影响，第 （4）、（5）列的约束条件为δu、δw分别不受外生变量的影响。第 （6）列的约束条件为δu、δw均受外生变量的影响。由于第 （6）列的LL为最大值，说明模型6的拟合效果最优。因此依据模型6做后续的方差分解和双边效应分析。

表2 双边随机边界模型估计结果

续 表

由表2的回归结果可知，速动比率和流动资产净额的回归系数显著为负，表明企业短期较好的流动资产状况和偿债能力不能提升企业的专利申请数，新能源企业的创新产出可能更依赖于固定资产储备等长期存量。企业规模与企业创新产出正相关，表明我国新能源企业的创新产出具有规模效应，企业规模越大，越能够积累更雄厚的创新资本，从而创造更多的研发成果。资产负债率在模型 （2）～（6）中系数显著为负，说明负债更高的企业，难有余裕将资源投入到企业的战略研发活动中，难以提高产出。货币资金与创新产出正相关，表明企业货币资金越多，越乐意将其投入到研发活动中。企业年龄与创新产出负相关，表示在新能源企业中，年龄越大，反而越不注重企业研发，脆弱的年轻企业需要核心技术增强竞争力，从而更有创新动力。政府补助的回归系数显著为正，表明政府补助能对创新产出有激励作用，发挥了融资和信息传递功能，为创新活动提供了间接或直接的支持。

融资约束部分的实证结果表明：新能源企业的经营活动产生的净流量越大，企业面临的融资约束就会越小，且融资约束对新能源企业创新产生了抑制作用。

风险投资部分的实证结果表明：风险投资对企业创新能力的作用具有一阶滞后性，当期风险投资额增加，会引起下一期研发产出的增加。

方差分解见表3，表明了融资约束与风险投资对新能源企业创新产出的影响情况。

表3 方差分解 （全样本）

表3说明了风险投资和融资约束在企业创新中的作用，可知风险投资对企业专利申请数具有正向作用，而融资约束对企业创新产出具有负向效应，且融资约束的影响程度比风险投资大，因此二者的净效应为负。从方差分解的结果来看，E（ω-u）＝δw-δu＝-0.642＜0。 这意味着， 新能源企业的有效创新产出并未达到最优水平，出现了负向偏离， 实际产出不足。 其中δ2u／（δ2u＋δ2w）＝0.990＞0.010＝δ2w／（δ2u＋δ2w）， 即融资约束的负向影响大于风险投资的正向影响，表明我国新能源企业的创新产出还存在较大的缺口没有填平。此外，专利申请数的总变动中有51.8%的比重是由融资约束和风险投资解释的。

（2）偏离比较分析

表4估算了风险投资的正向效应、融资约束的负向效应使企业实际研发产出相对于最佳研发产出的偏离程度。由表可知，风险投资对创新活动起到促进作用，新能源企业的创新产出比最优水平高出6.60%。然而融资约束带来的负效应更为显著，使新能源产业的创新产出相较于最优水平低40.88%。风险投资对新能源企业创新产出的促进作用相当有限，难以完全抵偿融资约束带来的负向偏离，使得综合效应为负，新能源企业的创新产出是不足的。

表4 融资约束、风险投资和二者净效应的统计性描述

表4中的4～6列更详细地展现了风险投资和融资约束效应的分布特征，从统计结果来看，不论是Q1（第1四分位）还是Q3（第3四分位），风险投资的正向作用都弱于融资约束的负向作用，进一步佐证了融资约束阻滞了我国风险投资对企业创新的激励作用的结论。

图2～3更为直观地呈现了风险投资、融资约束单边效应的分布特点，图2中风险投资的正向作用表现出集中于1%～10%区间，表示大部分企业中的风险投资对企业创新产出的作用平平，而图3则表示有大部分新能源企业还是遭受着比较严重的融资约束，在30%～60%区间集聚。

3.2 异质性双边随机边界模型的估计：按所有制、规模分组的子样本

图2 创新产出上偏频数分布

图3 创新产出下偏频数分布

表5给出了子样本中风险投资、融资约束的双边效应和分布特征。由表6可知，融资约束和风险投资的净效应在不同所有制的新能源企业中表现出相反的结果。其中，国有新能源企业的净效应为正，达到5.11%。这个结果似乎有悖常理，但事实上，国有企业所获得的风险投资无论是流量，还是存量都远高于非国有企业，巨量的资金注入显然更容易突破融资约束的禁锢，表明我国风险投资更倾向于流向国有新能源企业，追求稳定的收益。该趋稳性反映了我国风险投资的风险承担度较低。非国有企业的净效应为负，为-14.51%。非国有企业遭受着更严重的融资限制，其风险投资的作用也被削弱。具体来看，国有企业在第3个四分位点上的净效应由负转正，意味着有1／4的国有新能源企业的风险投资完全抵消所受到的融资约束，进而提高了企业创新产出，使得创新产出高于最优创新产出36.65%。而非国有新能源企业在3个四分位点的净效应均为负，意味着对所有非国有新能源企业而言，风险投资无法冲破其面临的融资约束，进而提高创新产出。

（2）按企业规模分组的子样本估计

表6给出了子样本中估算的风险投资、融资约束的双边效应和分布特征，由表6可知，无论企业规模大小，融资约束和风险投资的净效应都为负。大规模企业的净效应小于小规模企业，具体来看，小规模企业融资约束的负效应低于大规模企业，但风险投资的正效应高于大规模企业，表明小规模新能源企业不仅承受相对较弱的融资约束，而且风险投资对其创新产出的促进作用更有效，可能是小规模企业在治理机制上更灵活多变，风险投资机构更容易介入其中对战略创新行为施加影响。此外，大、小规模企业在3个四分位点上的净效应均为负，说明不论是从整体还是从局部来看，新能源企业所获得的风险投资都无法抵消所受到的融资约束，企业创新产出不足。

表5 融资约束、风险投资和二者净效应的统计性描述 （所有制子样本）

4 结论和启示

本文在新能源行业补贴缺口进一步扩大的背景下探讨了风险投资对新能源企业创新的激励机制，并以获得了风险投资的新能源上市企业为样本，在异质性双边随机前沿模型下定量估算了风险投资、融资约束对企业专利产出的作用程度，确定了二者对企业创新产出的作用大小以及净效应。

本文认为风险投资通过资金增加效应、信息传递效应和产业链整合效应三大途径来冲抵企业融资约束进而提升企业创新能力。实证结果发现，风险投资的确能够为新能源企业创新产出带来正向影响，但美中不足的是，风险投资的定量贡献相当有限，无法冲抵融资约束对企业专利产出的负向效应，导致净效应为负，新能源企业整体表现为创新产出不足。表明中国目前新能源行业风险投资的创新激励效果并不理想，受融资约束所限，未充分发挥该融资手段的积极作用。同时，分组估计结果显示国有、小规模新能源上市企业接受的风险投资所发挥的正向作用更强，国有企业风险投资的正向作用完全冲抵了融资约束的负向作用。

表6 融资约束、风险投资和二者净效应的统计性描述 （规模子样本）

基于以上结论得出有关启示如下：（1）要肯定风险投资对融资约束的缓解作用，积极鼓励和引进更密集的风险投资进入新能源产业，同时，研究发现在风险投资中，小规模企业的资金能够发挥更大的作用，但大规模企业获得了更多的风险资金。非国有企业吸引到的风险投资远低于国有企业，限制了风险投资的发展，说明我国新能源风险投资也存在苦乐不均的问题，发展尚不成熟。因此要有针对性地选择投资对象，把握好风险投资的性质，将资金投注在更有性价比、更有发展潜力的小企业上，以市场化手段促进企业创新；（2）营造公平良好的市场环境来辅助缓解融资约束困境，通过金融体制的改革让市场在资源配置中起决定性作用。两者相辅相成，形成良性循环，从而真正疏通风险投资对新能源企业创新的作用路径；（3）政府补贴退出新能源行业时要考虑目前风险投资的实际情况，遵循循序渐进的原则，可借助风险投资的社会融资和信息传递功能，推广政府与风险资本合作模式，健全退出机制，尽可能实现两者之间的相互补充，为新能源行业创新活动的持续稳定进行提供强有力的保障。