创业投资对制造企业创新的资源支持效应——股东积极主义路径与异质性情境

李晓伟，刘 琪，傅珍珍，张 萌

（中国海洋大学管理学院，山东青岛 266100）

1 研究背景

改革开放40 多年来，制造企业一直是中国实体经济发展的主力军，制造业增加值在中国国内生产总值（GDP）中的占比始终遥遥领先于其他行业。尽管如此，在世界产业分工中，中国制造企业整体上还处于价值链的中低端，在自主创新能力、资源利用效率等方面还存在着明显的改进空间。国家层面上，中国实施制造强国战略充分体现出了促进制造企业创新驱动、实现转型升级的政策努力。制造企业自主创新活动所需资源的可得性与丰裕度影响着制造企业的提质增效。按照资源基础观，企业被视为资源的独特集合体［1］，企业可支配的资金、人才、知识、信息等有价值的异质性资源构成了企业竞争优势的基础，环境的复杂性、创新活动的高投入与正外部性驱使制造企业跨越单一的组织边界，对合作网络中的其他组织产生依赖和合作，以便获取更多的创新资源。随着中国资本市场的制度环境日趋完善，创业投资作为科技金融的重要组成部分，对于制造企业创新拥有着负债融资所无法比拟的匹配性和适应性，越来越多的制造企业寻求与创业投资机构进行合作，缓解制造企业自主创新的资源约束，确保创新资源配置的动态可持续性。

在微观层面上，关于创业投资对被投资企业的影响研究大致形成了3 种代表性的观点：一种观点认为创业投资是被投资企业价值增值的助推者［2］，是创新促进者［3］；一种观点认为创业投资被企业创新所吸引，是企业创新价值的攫取者［4］；还有一种观点认为创业投资对被投资企业呈现出情境权变性或非线性的作用轨迹［5］。观点的多样性越发说明区分情境进行深入细化研究的必要性，因为企业所处市场的不确定性会影响创业投资的介入效果［6］，企业面临的行业政策、创新配套等外部环境因素都是影响创业投资与企业创新关系的重要权变要素［7］。然而，综合已有研究，还没有发现专门针对中国制造企业自主创新资源的创业投资影响机制研究。

本研究针对正在面临转型升级压力的中国制造企业，利用创业板制造企业公开披露的信息进行整理分析，综合考虑创新过程所需的财务与智力等资源要素，考察创业投资的参与是否影响制造企业自主创新过程中的资源配置，如果有影响，其背后又是怎样的作用机制，以期对中国新兴市场制度环境下的制造企业创新驱动提供决策参考和政策启示。

2 理论基础与研究假设

2.1 创业投资对于制造企业创新的资源支持效应

按照资源基础理论，稀缺、独特、不易模仿的资源禀赋和资源储备提供了企业获取竞争优势的来源［1］。自主创新的资源为制造企业提供了价值创造的驱动力。制造企业的价值链条长，配置到创新活动中的资源具有投入-产出的不对称性、不可逆性以及资产专用性等特点，所以，制造企业可自由支配的技能、资金、知识、信息等创新资源总是显得有限。资源依赖理论认为，企业需要依赖外部环境获取所需的资源。由于创新活动资源投入的持续性，企业很容易受到融资约束的限制［8］。与那些在商业模式上独树一帜的轻资产公司相比，制造企业的赢利水平相对稳健，商业模式也显得中规中矩，在吸引外部资源方面明显不具备先天优势，即便对于在资本市场上市已达成一定规模的制造企业，仍面临着突出的资源可获得性和获取成本约束的问题［9］。

创业投资的长期股权介入为制造企业自主创新提供了稳定的现金流保证，直接缓解了制造企业创新资源约束的困境，增加了企业创新的资金投入［10］。作为专业的金融中介，创业投资机构的参股对于被投资的制造企业起到了品质认证作用，向市场上潜在的外部创新资源提供者传递了有利的信号，有利于缓解被投资制造企业后续资源获取的信息不对称，间接地促进了被投资制造企业可利用的创新财务资源。基于此，提出以下研究假设：

H1：创业投资机构的长期股权缓解了制造企业的融资约束，促进了制造企业创新的财务资源配置。

按照社会交换理论，创业投资与被投资企业之间除了可以建立工具型关系，还可以建立情感型关系［11］。工具型关系为被投资制造企业带来财务资源，情感型关系则带来了社会资源。不同于一般的股权投资，创业投资机构除了提供资金支持，还会凭借自身积累的专业技能、经验与关系网络，为被投资制造企业提供战略指导、管理层情感支持、人才引荐、关系网络拓展等咨询和建议［12］，扮演着导师、专家、顾问等角色。创业投资机构与被投资制造企业之间这种基于情感型关系提供的专家型增值服务，有助于提升制造企业创新的智力资源的互补性和丰裕度。基于此，提出以下研究假设：

H2：创业投资机构的专家型增值服务促进了制造企业创新的智力资源配置。

2.2 创业投资影响制造企业创新资源配置的股东积极主义

依据委托-代理理论，创业投资机构对于投资人负有受托责任，被投资制造企业的经理人对于提供资源支持的创业投资机构履行着代理人职责，由于创业投资机构处于双层委托代理关系的核心地位，这使得创业投资机构具有主动监督被投资制造企业的压力和动力。为了避免与被投资制造企业之间因信息不对称导致的投资失败风险，创业投资机构在投资决策前，往往会利用在信息资源获取上的规模经济进行审慎的尽职调查，青睐于选择拥有高创新能力和高成长性的制造企业作为投资对象。在实际注资以后，被锚定的创业投资机构往往体现出耐心资本和专家治理的特征，发挥监督的范围经济和规模报酬［13］，不是被动地用脚投票，而是积极地参与被投资制造企业的治理，对于关系到被投资制造企业成长性的创新战略、创新决策等行使表决权，督促制造企业经理人开展自主创新活动。

作为来自外部的专业机构投资者，创业投资机构倾向于达成有效支持创新的治理架构和制度安排。通过契约设置而持有一定的董事会席位，在创新战略决策等重大事项上行使投票权［14］，是创业投资机构实施决策监督的重要手段，这充分体现出了创业投资机构的积极投资者角色。委派代表参与被投资制造企业的董事会，有助于降低被投资制造企业的经理人代理风险，缓解经理人因自利倾向而对技术创新的持续动态投入造成的不利影响；而且，创业投资机构的董事代表在信息、知识、关系等方面的资源互补和专家建议［15］，也有助于提高被投资制造企业创新资源配置的决策效率。

治理机制影响着技术创新的投入和权责分配［16］。在股东层面的治理安排上，创业投资机构的长期投资、价值投资理念，有效地适配了制造企业创新过程的资源配置需求；作为非控股的积极投资者，创业投资机构大宗持股带来了股权制衡的客观效果，有利于抑制股权集中情况下控股股东对其他股东的利益侵害［17］，防止大股东因资产转移、关联交易带来的创新资源掏空，避免第二类代理问题对于被投资制造企业创新活动的资源侵占［18］。基于此，提出以下研究假设：

H3：创业投资对于制造企业创新资源配置发挥了积极投资者的角色作用。

2.3 创业投资影响制造企业创新资源配置的异质性情境

创业投资对于制造企业创新资源配置的影响受到了所嵌入的制度环境的影响［19］。制造企业所处的外部市场环境、政府提供的创新扶持政策等权变要素［7］，都会影响到创业投资机构作为积极投资者对于被投资制造企业创新活动发挥的资源效应。

制造企业的创新活动具有明显的市场需求导向，市场环境的复杂性、动态性、模糊性与高度不确定性促使制造企业必须持续地进行产品更新与技术迭代，才能在激烈的市场竞争中保持自己的竞争优势［20］。动荡的市场竞争环境激发了制造企业创新的意愿和动力，也使得制造企业对创新项目的投资决策更趋谨慎，对创新资源配置的丰裕程度要求更高。相对于处于稳定的市场环境中的制造企业，创业投资对于处于动态的、较高不确定性市场环境中的制造企业的股权参与，更能充分地发挥出创业投资机构作为专业顾问和导师的赋能职能［6］。通过为被投资的制造企业搭建创新生态网络，带来技术开发、生产制造、客户需求挖掘等环节的多样化和新颖的信息，并引入创新价值增值的相关合作伙伴，创业投资机构的长期股权参与能够更有效地克服被投资制造企业的创新资源约束问题，进而扩大企业获取新的创新资源的渠道，提高企业创新存量资源的利用效率。基于此，提出以下研究假设：

H4a：市场环境对于创业投资与制造企业创新资源配置之间的关系具有调节效应，市场环境动态性越高，创业投资的资源支持效应更显著。

制造企业自主创新活动的风险和成本较高，存在着创新私人收益低于创新社会收益的正外部性，这决定了政府干预的必要性［21］。向从事创新活动的企业提供政府补贴、税收优惠等，是政府最普遍采用的创新干预手段［22］。如果制造企业享受到了较多的政府财税扶持，表明该制造企业具有较好的创新项目和较强的创新水平。政府对于企业创新行为的补贴发挥了认证效应［23］，能够缓解创业投资机构与制造企业之间的信息不对称，增加创业投资机构对于制造企业创新状况的了解，提高创业投资机构股权参与的资源支持力度，促进被投资制造企业创新资源的多样性和丰裕度。鉴于创业投资的影响会因政府的创新扶持程度而异，提出以下研究假设：

H4b：政府的创新扶持程度对于创业投资与制造企业创新资源配置之间的关系具有调节效应，创业投资对于获得政府创新扶持多的制造企业更具激励效应。

基于以上理论假设，构建了如图1 所示的理论模型。

图1 研究的理论模型

3 研究设计

3.1 数据来源

依据中国证监会颁布的2012 年行业分类指引，选取自2009 年创业板启动到2019 年12 月在创业板成功上市的所有制造业上市公司作为初始样本，扣除那些借壳上市、终止上市的企业，最终研究样本涉及到540 家制造企业。

对于制造企业股权结构中创业投资的参股状况，主要依据吴超鹏等［24］的界定标准，利用巨潮资讯网上披露的招股说明书、股本演变情况说明等公开信息，以及CSMAR 数据库上获取的十大股东文件，掌握制造企业历年的股东信息，包括股东的名称、股东的经营范围、股东的董事会参与情况等，又结合私募通数据库披露的创业投资机构名单，一一进行手工比对，从而整理获取了创业投资在制造企业历年的参股比例与董事会席位等数据。

利用Wind 数据库获取了样本制造企业历年的创新数据。样本制造企业的公司治理数据与财务数据主要来自CSMAR 数据库。这样，整体样本的时间跨度涉及到2009—2019 年，共有3 156 个观测值。

3.2 变量选取

（1）创新的变量。专利是常见的创新产出测度指标，然而，由于本文研究创新过程中的创新资源配置行为，显然并不适合采用创新成果类的专利或新产品作为测度指标。考虑到创业板制造企业的成长性高，不同年度之间的主营业务收入变动幅度大，为了避免营业收入作为分母时的盈余操纵可能性，借鉴黄艺翔等［25］的做法，采用研发支出在总资产中的占比以消除量纲，作为制造企业创新活动的财务资源配置状况（RDE）的代理变量。根据科技部对于高新技术企业与科技型企业的认定标准，采用样本制造企业历年的创新人才在企业总员工中的占比，衡量制造企业的智力资源配置状况（RDS）。这两个指标能够恰当地展示制造企业创新的过程特征，数据的可得性也较好。

（2）创业投资的变量。持股比例（VC）是数值型变量，从样本制造企业的上市年度入手，如果前十大股东中有创业投资机构，就追溯到该创业投资机构的最早介入时间，跟踪记录创业投资历年的持股比例动态作为VC 的具体取值。如果没有任何创业投资参与，该样本制造企业的VC 取值为0；如果是多家创业投资机构的联合投资，VC 是多家创业投资机构的持股比例之和。

（3）控制变量。参照文献［2］、［3］、［13］，将可能影响制造企业创新活动的其他变量，包括企业规模、企业偿债能力、企业盈利水平、两职合一情况、管理层持股情况、无形资产占比、经营性现金流的比重，一并作为控制变量。

（4）中介变量。从外部获取资源的融资约束（SA），采用Hadlock 等［26］构建的SA 指数进行测度。该指数由于计算简便，评价结果相对稳健，在基于中国情境的研究中广泛被采用。创业投资机构在董事会席位（DB）是哑变量，如果样本制造企业的董事会成员中有来自创业投资机构股东的席位，将DB 赋值为1；否则，赋值为0。股权制衡度（EB）也是测度改善公司治理的中介变量，借鉴李姝等［18］的做法，采用第二到第五大股东的股权总和与第一大股东的股权比重来衡量。

（5）衡量异质性情境的调节变量。对于制造企业的自主创新活动，市场是起决定性作用的资源配置手段，政府干预是至关重要的主导力量。市场环境的异质性，采用不确定（EU）衡量，先利用Wang 等［27］经行业调整的产品销售收入的标准差方法，再按中位数进行分组，样本制造企业所处市场是高度动态不确定的，取值为1；否则，取值为0。政府对创新扶持程度的异质性，采用政府补贴（SUB）衡量，考虑到样本制造企业创新活动享受政府补贴的普遍性，故按中位数进行了分组，如果享受到的政府补贴高于中位数，将SUB 赋值为1；否则，为0。稳健性起见，还采用了市场集中度（HHI）作为企业所处市场环境异质性的替代性变量，采用了企业税负（TAX）作为政府扶持创新程度异质性的替代变量。

3.3 样本分布特征与主要变量的描述性统计

样本制造企业的分布特征如表1 所示。对照证监会的制造业行业分类，在创业板上市的样本制造企业的行业分布广泛，涵盖了制造业的所有子类，分布结构完全符合中国制造业企业整体的行业分布特征，说明研究样本的选取具有代表性。对540 家制造企业的3 156 个样本观测值进行了类别刻画，发现其中获得高新技术企业资质的占比为96.85%；依据国家发改委会同科技部、工信部、财政部等发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》（2016 版）的划分标准，属于战略性新兴产业的企业占84.81%，反映出在创业板上市的制造企业扮演了经济转型升级的主力军角色；49.26%的样本制造企业的股东名册中存在创业投资股东，说明制造企业对科技金融的资源利用空间越来越大。

表1 样本制造企业的分布特征

表1（续）

创业投资机构在被投资制造企业中的时间特征如表2 所示。依据各公司的招股说明书及其附表“关于公司设立以来股本演变情况的说明”等公开披露信息，追溯创业投资机构的首次出资时点。在接受创业投资首次注资时，样本制造企业的平均寿命为6.597 3 年，说明中国的创业投资并没有呈现出严格意义的早期投资属性，理性的创业投资机构倾向于在制造企业成长阶段的中后期介入。其中，高盟新材1）在股份制转型前3.250 0 年就有了创业投资的首次出资，成为创业板制造企业中创业投资最早介入的案例企业。创业投资机构股东在被投资制造企业的平均存续时间为6.169 7 年，反映了创业投资机构的长期股权投资和耐心资本属性。创业投资持有期限的最小值发生在特锐德，受国有股无偿转增全国社保基金理事会的制度约束，国有创业投资存续了0.330 0 年就被动地实现了无偿退出。

表2 创业投资在受资制造企业的时间特征

主要变量的描述性统计结果如表3 所示，创新财务资源和创新智力资源这两个关键变量的极差明显偏大，说明不同样本制造企业创新资源配置状况的差异突出；创业投资持股比例的极差大，表明制造企业的创业投资股权参与程度参差不齐；资源约束变量取值均为负数，说明样本制造企业普遍面临着资源约束的限制；近三成的被投资制造企业在公司章程中明确规定了创业投资机构的董事会席位，允许创业投资机构在创新战略等重大决策事项上行使投票权。

表3 主要变量的描述性统计

3.4 模型设定

为了检验创业投资对于制造企业创新资源的影响，构建回归模型1 如下：

式（1）中：i为制造企业；t为年度；Resource为制造企业创新资源配置的指标，分别采用RDE、RDS 度量；VC 为创业投资的持股比例；Controls 为控制变量矢量，为了避免企业创新活动的时变性、地区差异性和行业差异性，还控制了年度（Year）、地域（Area）和制造业细分行业（Ind）的固定效应。

当模型1 中的关键解释变量VC 的估计系数显著为正时，就表明创业投资存在资源支持效应，证明研究假设H1和H2。考虑异质性情境，根据方杰等［28］的调节效应检验准则，如果H4a成立，对于模型1按调节变量UN、HHI 进行分组回归，在UN 取值为1 和HHI 取值为0 的子样本中，VC 估计系数应该显著为正。同样，如果H4b成立，对模型1 的区分调节变量SUB、TAX 进行分组回归时，在SUB 取值为1 和TAX 取值为0 的子样本中，VC 回归系数也应该显著为正。

为了进一步验证创业投资影响制造企业创新资源配置的作用路径，构建模型2和模型3分别如式（2）（3）：

模型2 是中介变量对于解释变量的回归，分别用融资约束SA、董事会席位DB、股权制衡EB 等衡量中介变量M；模型3 是被解释变量对于解释变量与中介变量同时进行的回归。通过模型2 与模型3的回归结果，可以对假设H1缓解资源约束的中介效应和假设H3中改善公司治理的中介效应作出检验。

4 实证分析结果

4.1 单变量分析

表4 将创业投资参股的样本制造企业作为处理组，将没有创业投资参股的样本制造企业作为对照组，进行两组独立样本的均值比较。无论T 检验还是非参数秩和检验（Wilcox 概率）都表明，相对于对照组制造企业，处理组制造企业的创新财务资源配置与智力资源配置都在1%水平上显著为正，初步证明了假设H1和假设H2，说明样本制造企业的创新资源配置在有无创业投资参与的两组样本之间具有显著性差异；而且，两独立样本T 检验与非参数秩和检验的结果还表明，相对于对照组的样本制造企业，处理组样本制造企业的资源约束和股权制衡的均值差都在1%水平上显著为正，初步说明创业投资的参与缓解了样本制造企业的资源约束程度，改善了大股东之间的股权制衡局面。

表4 关键变量在样本处理组与对照组之间的差异

4.2 资源支持效应的回归分析

创业投资影响样本制造企业创新资源配置的回归分析结果如表5 所示。其中，第（1）（2）列报告了以创新财务资源配置作为被解释变量对模型1进行回归分析的结果，纳入关键解释变量VC 后模型的解释程度得到了提高，第（2）列中VC 的估计系数显著为正，说明创业投资具有耐心资本的属性，制造企业股权结构中的创业投资成分激励了企业加大创新财务资源配置；第（3）列报告了取绝对值处理的融资约束作为模型2 的中介变量的估计结果，VC 的系数显著为负，说明创业投资的参与明显地缓解了制造企业创新活动的资源约束，拓展了制造企业获取创新所需外部资源的可依赖渠道；第（4）列是按照模型3 进行中介效应估计的结果，显示了创业投资影响制造企业创新财务资源配置的资源支持作用路径，创业投资的长期股权参与通过缓解资源约束，提供制造企业创新的财务资源支持，证明了假设H1。

此外，创业投资机构的耐心资本与价值投资属性不仅直接提供了制造企业创新的财务资源，还会通过自己的行业声誉与社会关系网络，通过情感型关系为所投资的制造企业提供专家型增值服务，为制造企业吸纳到掌握创新前沿的智力资源，保障制造企业创新所需智力资源的互补性和丰裕度。表5中第（5）（6）列报告了以智力资源配置作为被解释变量对于模型1 的回归分析结果，第（6）列显示解释变量VC 的估计系数在1%水平上显著为正，说明创业投资与被投资制造企业之间基于情感型关系提供的专家型增值服务具有赋能属性，显著地提供了制造企业创新的智力资源支持，证明了假设H2。

表5 创业投资影响制造企业创新资源配置的回归分析

考虑到制造企业活跃的创新活动会吸引创业投资机构的参与，为了控制二者反向因果关系的内生性问题，进行了工具变量回归。出于投后监督的便利，创业投资机构往往倾向于近距离的临近或本地投资［29］，在中国，无论上市公司还是创业投资机构的地理分布都存在明显的空间集聚性。借鉴吴超鹏等［24］的工具变量设置方法，采用了按空间大区域和年份聚类后的创业投资密度作为工具变量IV。制造企业所在地理区域的创业投资密度会影响创业投资机构入股的可能性，但不太可能对制造企业的创新活动产生直接影响，符合工具变量的排他性约束条件的要求。表6 报告了采用IV-GMM 对基准模型（模型1）进行稳健检验的估计结果，第一阶段估计的F统计量都大于10%偏误水平下的临界值，说明不存在弱工具变量，工具变量与内生变量呈现出显著为正的关系，满足了工具变量的有效性标准；在第二阶段估计中，解释变量VC 的系数显著为正，与表5 基准模型回归的第（2）（4）（6）列的结论一致，证实了假设H1与假设H2的资源支持效应。

表6 样本制造企业的创业投资资源支持效应IV-GMM 稳健性检验

为了进一步保证研究结论的稳健性，对所有连续型数值型变量进行上下1%的缩尾处理，研究结果不变。此外，增加了更多的控制变量解决遗漏变量的内生性问题，又改变了控制变量的测度方法，关键解释变量的显著性也不变，说明结果是稳健的。受篇幅所限，这些稳健性检验结果不再专门列示。

4.3 股东积极主义的中介效应模型估计

合理的股权制衡能够监督大股东和管理层作出有利于企业创新的决策，避免第二类代理问题导致的企业创新活动的资源侵占。股东积极主义效应的回归分析结果如表7 所示，其中第（1）列是按照模型2 进行回归的结果，创业投资的大宗持股促进了制造企业的股权制衡，规范了被投资制造企业的公司治理，体现了创业投资机构作为非控股股东的股东积极主义；第（2）（3）列按照模型3 检验了创业投资促进制造企业创新资源配置的作用路径。尽管对于智力资源配置的影响未能通过中介效应Sobel检验，但影响财务资源配置的中介变量的估计系数显著为正，说明创业投资通过股权制衡制约了大股东的“隧道掏空”等机会主义行为，发挥了积极投资者的角色作用，显著地促进了制造企业创新活动的财务资源配置，研究假设H3得到证实。

为稳健性起见，改用创业投资机构的董事会席位变量作为中介变量，估计结果见表7 的第（4）（5）（6）列。如果在公司章程中明确规定创业投资机构享有一定的董事会席位，毋庸置疑，创业投资机构在投后监督中发挥了积极投资者的角色作用。表7的第（4）列中，VC 的系数显著为正，表明创业投资机构持股数量越大，越有可能向被投资制造企业派驻董事会成员；在第（5）（6）列中，中介效应Sobel 检验结果都通过了显著性检验，证明创业投资机构整体上不是消极的短期投资者，创业投资机构会积极地参与公司治理，无论是对于被投资制造企业的财务资源配置还是智力资源配置，创业投资机构的董事代表在信息、知识、关系等方面提供的多样性资源和独立的专家建议，都显著地提高了制造企业创新资源配置的决策效率。回归结果不变，证明了研究假设H3是稳健成立的。

表7 样本制造企业中创业投资的股东积极主义效应回归分析

4.4 异质性情境的调节效应估计

创业投资对于制造企业创新资源配置的影响受到了制度环境的异质性影响，制造企业所嵌入的具体的创新生态系统情境可能使得创业投资促进制造企业扩大创新资源的配置范围，提升创新资源的配置效率，也可能使得创业投资无法对被投资制造企业的创新活动产生资源效应，甚至对制造企业的创新资源配置产生消极影响。

表8 报告了在不同市场情境下创业投资对于制造企业创新资源配置的影响，相对于市场环境相对稳定的制造企业子样本（UN=0），在市场不确定性强、市场需求更动态变化的制造企业子样本中(UN=1)，第（1）（3）列的VC 估计系数显著为正，创业投资对制造企业创新的财务资源与智力资源的支持效应都很显著，支持了研究假设H4a。

进一步，改变市场环境异质性的测度方法，采用市场集中程度来衡量，以保证回归结果的稳健性。表8 中第（6）（8）列的回归估计结果显示，VC 估计系数显著为正，说明市场竞争相对激烈的制造企业子样本（HHI=0）相对于市场集中度高的制造企业子样本（HHI=1），创业投资的创新资源支持效应更为显著，即研究假设H4a是稳健成立的。

表8 样本制造企业中基于异质性市场情境的调节效应回归分析

故此，市场环境对于创业投资与制造企业创新资源配置之间的关系具有调节效应。外部不确定性越大、市场竞争越激烈，制造企业为了不被市场淘汰，更具有自主创新的动力和意愿，创业投资在股权介入的同时搭建了互补性信息分享与资源协作的网络，较好地契合了制造企业自主创新的多样化资源需求。市场环境的动态性或不确定性越大，创业投资的资源支持效应更显著，证明了研究假设H4a。

表9 报告了不同政府干预程度的调节效应。由于从事自主创新的制造企业普遍享受了政府补贴，按照享受政府补贴的高低区分高补贴组（SUB=1）和低补贴组（SUB=0）进行分样本回归，以检验政府补贴的调节效应。在表9 第（2）（4）列的低补贴组中，VC 的估计系数为正但不具备统计意义上的显著性；在第（1）（3）列的高补贴组中，VC 的估计系数在1%显著性水平上显著为正，体现了政府补贴的正向调节效应。则研究假设H4b得到了验证。

为了保证结论的稳健性，表9 的第（5）到第（8）列改变政府干预程度变量的测度方法，采用企业税负水平来衡量。相对于税负水平较高的制造企业子样本（TAX=1），税负水平较低的制造企业子样本（TAX=0）的VC 估计系数显著为正，表明相对于承担高税负的制造企业，创业投资对于低税负的制造企业的财务资源和智力资源的支持作用更强，体现了税收优惠对于创新生态系统中创业投资资源支持效应的激励效应，表明研究假设H4b的结论是稳健的。

表9 样本制造企业中基于异质性政府干预情境的调节效应回归分析

因此，政府干预对于创业投资与制造企业创新资源配置之间的关系具有调节效应。对于获得财税扶持程度不同的制造企业，创业投资的资源支持效应表现出异质性，相对于享受政府补贴较少、税收负担较高的制造企业，创业投资对于享受政府补贴较多、税收负担较低的制造企业的创新支持更具激励效应，证明了研究假设H4b。

5 结论与启示

5.1 研究结论

本研究针对转型时期面临提质增效压力的中国制造企业，利用创业板制造企业的大样本数据，从创业投资的角度探究制造企业创新活动的资源支持机制，以期拓展创业投资影响机制的理论研究和丰富制造企业创新活动影响因素的实证研究素材。研究发现：

第一，相对于没有创业投资参与的对照组制造企业样本，那些有创业投资参与的处理组制造企业样本在创新活动中拥有更丰裕的财务资源与智力资源。基准回归分析及工具变量法稳健性检验的结果，充分证实了创业投资对于制造企业创新的资源支持效应。创业投资具有作为长期股权的耐心资本属性以及提供专家增值服务的赋能属性，创业投资的参与缓解了制造企业创新的资源约束，激励了制造企业创新活动的财务资源与智力资源的配置。

第二，股东积极主义是创业投资促进制造企业创新资源配置的重要中介路径。在股权锚定后，创业投资往往会通过制衡控股股东、参与董事会等方式积极地参与被投资制造企业的治理。中介效应模型的检验结果表明，创业投资作为积极投资者的监督角色避免了代理问题对制造企业创新资源的侵占，保证了制造企业创新活动中所需财务资源与智力资源的丰裕度与可持续性。

第三，创业投资对于制造企业创新的资源支持效应受到了情境异质性的影响。调节效应检验的结果说明，相对于市场环境相对稳定、市场集中度高的制造企业，创业投资对于在市场不确定性强、市场需求动态变化、市场竞争相对激烈的制造企业的股权参与，更能充分地发挥出专业顾问和导师的增值服务职能，更能增加被投资制造企业创新资源的可得性和多样性；由于政府扶持的认证效应，相对于享受政府补贴较少、税收负担较高的制造企业，创业投资对于享受政府补贴较多、税收负担较低的制造企业的创新资源支持更具激励效应。

5.2 实践启示

研究结论对于制造企业、创业投资机构与政府主管部门落实创新驱动战略有如下决策参考和政策启示：

第一，对于转型时期面临提质增效压力的制造企业来说，应主动进行对外融资营销，吸引创业投资的外部资源，为自主创新活动提供开放的、可持续的资源保障。而且，制造企业所处的外部市场环境越复杂，市场需求越具有不确定性，市场竞争越激烈，越应当加强与专业创业投资机构之间的合作，依托创业投资的关系网络和股东积极主义提高制造企业创新资源的获取和配置力度，提升制造企业的创新能力。

第二，对于创业投资机构而言，应当切实秉持服务创新创业的使命，遵照价值投资、长期投资的专业运作原则，建立联合惩戒的行业自律机制，防范短视投机的声誉风险，提升支持制造企业创新的专家赋能水准。

第三，作为实体经济的主力军，制造企业是创新的中坚力量，因此对于发改、科技、工信、金融等政府职能主管部门来说，应该继续营造创业投资机构多样化、专业化和规范化运作的制度环境，加大对于符合登记备案资质私募创投机构的精准财税扶持，引导创业投资更多地流入转型升级的制造企业。

5.3 研究不足与展望

受数据可得性与手工采集成本的限制，本研究仅限于创业板上市制造企业样本的创业投资持股数据，未来可考虑对典型案例开展质性研究，深入探究创业投资的战略动机、拥有的社会资本、所处的关系网络等对于制造企业创新决策和创新活动的影响，或者结合制造企业的转型升级，关注制造企业向数字化、智能化或服务化转型过程中的创业投资影响。

注释：

1）即北京高盟新材料股份有限公司，股票简称“高盟新材”。同理，文内其他有关企业名称均使用其股票简称。