政府投资基金对企业科技创新的效果研究*

夏思颖

（广西投资集团有限公司，广西 南宁 530000）

一、引言

从18世纪60年代机械制造时代的工业1.0到2013年由德国提出的工业4.0物联智能时代，全球经济产业发展格局正在不断发生改变。随着新一轮科技和产业变革对全球经济结构和发展版图的重构和引领，创新将在全球各国的发展战略中占有更为突出的地位。

尽管现阶段我国的科技创新在某些领域已经跻身全球领先水平，但我国国内社会的整体创新结构和发展程度仍然有待改善，需要有政策的稳健支持和各级人民政府的有效贯彻，并尊重市场化机制团结引领各方经济力量，我国市场环境中的各类经营主体的创新意识和创新能力才会取得长效提升。因此，在推动我国经济社会创新发展的战略进程中，政府的作用显得尤为重要。政府对于企业科技创新扶持的手段大致分为三类：政府政策专项资助、与银行等金融机构合作提供具有优惠利率的科技信贷以及设立投资基金在股权市场上体现政府意志。基于数据可得性以及近年来股权投资市场迅速发展的大背景等多方面考虑，本文从政府投资基金的政府股权投资角度研究政府力量对于市场主体的创新促进作用。

结合政府投资基金的相关规范性文件以及张增磊（2018）关于参与创投活动的相关政府基金概念的探讨，本文以“政府投资基金”为核心研究具有政府属性的股权投资基金在实际市场投资中的表现和作用影响，区别于本领域相关研究中所使用的“政府引导基金”的概念。

政府投资基金一般由政府相关机构发起设立母基金，再引入其他专业基金管理人或其他社会资本进行日常的基金操作管理以及针对政策扶持的特定领域有针对性地进一步设立子基金，通过直接对企业进行股权投资等市场化资本运作方式，为重点领域和薄弱环节提供发展所需的必要资金支持和政策引导，在进行投资收益分配时政府会较大程度让利于共同合作的社会资本，从而实现扶持企业发展、维护市场化运作、引领社会资本等多重政策宗旨，在我国经济社会中具有重要意义。

二、文献综述及研究假设

（一）政府投资基金对企业科技创新的影响

程聪慧等（2018）以新三板挂牌企业作为样本，发现政府投资基金对提高企业科技创新产出水平有促进作用，且企业的创新产出与投资基金对创业企业的投资次数呈正向关系。陈旭东等（2017）的研究同样支持了政府投资基金对创新创业起促进作用的结论，同时关注到投资基金对创业活动的促进效果在区域差异上呈现东、中、西部逐渐递减的现象。与支持政府投资取得更好的创新促进效果相反，余琰等（2014）研究认为整体而言国有风险投资基金基金的投资行为未能实现其政策初衷，并且发现在股权分置改革前后，国有风险投资均未能起到提高其所投资企业的研发投入的作用。Colombo 等（2016）关注到已经有越来越多的国家设立政府风险投资基金以支持私募股权行业和创新型初创企业发展，但以此为出发点的做法的合理性和适用性一直备受争议。

此外，有部分文献通过设置实验组和对照组的方式，将政府投资基金与非政府背景的风险投资资本投资效果进行对比以研究政府投资基金的投资成效。董建卫等（2018）通过设置对照试验研究了政府投资基金对其参股设立的投资基金在不同激励补偿方式下对企业创新产出的作用差异。另外，董建卫等（2018）还以本地投资为出发点，进行对照研究得到政府投资基金对本地投资企业的创新带动效果要优于私人创投基金对应效果的结论。

（二）风险投资对企业科技创新的影响

政府投资基金作为风险投资中具有政府属性的组成部分，仍拥有风险投资的部分效果属性。同时，由于目前关于政府投资基金对企业科技创新效果方面的研究文献相对较少，而风险投资对企业创新效果的研究在投资和创新方面都能带来一定启发，因此具有重要借鉴意义。

于永达等（2017）认为，风险投资对上市科技企业创新水平有明显促进作用，并且在区域层面和企业所有制方面进行因素效果探讨。杨晔等（2012）研究发现，研发投入和风险投资都能对企业创新起到激励作用，其中风险投资通过为企业提供资金支持，以及为企业提供管理经验等企业增值服务，实现风险投资对企业的创新促进作用。与促进创新的结论相反，温军等（2018）研究发现，风险投资的进入整体上对企业的专利申请数和创新效率都会产生消极影响，风险投资的增值效应带来的增量作用并不足以抵消攫取效应产生的消极影响，这种风险投资对企业的“攫取效应”在企业临近IPO 的年份尤为明显。Kortum 和Lerner（2000）考察了风险投资对美国20 个行业专利发明的影响，发现风险资本活动的增加会使专利率显著提高。Ni 等（2014）以中国市场相关公司数据为基础，以专利数量和相关生产率增长作为样本公司创新水平的衡量进行研究，发现在当前市场环境下风险投资对创新产生的影响是积极而有限的。刘胜军（2016）研究发现，对于公司而言，风险投资董事带来的专业知识比风险投资带来的资金支持具有更优的创新绩效提振效果。陈思等（2017）研究发现，风险投资的进入会通过督促扩大研发团队、提供有效行业经验以及派驻董事紧密联系等渠道帮助企业提高创新能力，从而实现风险投资的创新带动作用。Bottazzi 和Da（2002）指出，风险投资因其市场敏锐度和风险包容度等特性，是以科技研发为核心驱动的创新企业最合适的融资形式。

本文基于政府和民营风险资本投资事件进行对照分析，首先探讨政府投资基金对比于民营风险资本的创新促进效果差异，然后关注到属性所带来的差异优势的时效性，最后通过改进核心交互项设置方式和样本匹配方式对数据进行回归分析以提升结论稳健性。本文的研究能够丰富政府投资基金在创新促进效果相关领域的内容，并为资本市场的战略判断和政府部门的政策制定提供相关的参考依据。

（三）研究假设

政府投资基金的投资行为是在股权投资市场上呈现政府力量的方式之一，能一定程度帮助调节市场失灵从而起到优化资源配置的作用，可有效缓解由市场化资本的趋利避险本性而导致的投资偏向问题，对早期企业和科技成果商业化难度较大等领域的发展带来良好促进作用。同时，政府投资基金还可借助政府渠道优势，具有降低信息获取成本，减少由信息不对称带来的投资损失等可能优势。据此，本文提出以下两个研究假设：

假设1：政府投资基金能够推动企业科技创新。

假设2：相较于民营风险资本，政府投资基金表现出更强的企业创新促进效果。

三、研究设计

（一）样本选取

本文以2008-2014 年作为投资事件观测期，从清科私募通获取政府投资基金以及民营风险资本机构的投资事件作为研究样本。同时，选取企业获得投资前的3 年和获得投资后的4 年，即[-3,4]作为对应每个获投资企业的专利申请观测期，以此为基础来设计后续相关研究。

我国政府投资基金起步时间较晚，2008 年之前政府投资基金的成立数量及其相关投资活动都相对较少。2008 年国家发改委等三部委联合颁布《关于创业投资引导基金规范设立与运作的指导意见》，这是对政府属性基金的较早期概念界定和文件阐述，此后政府投资基金的相关投资活动日益活跃，相关制度规范也逐步完善，我国政府投资基金进入快速发展阶段。因此本文的投资事件观测期始于2008 年。由于本文将每个投资事件发生年份对应的前3 年和后4 年作为该企业获投资前和获投资后专利申请情况的观测期，考虑到专利数据可得性，因而本文的投资事件观测期止于2014 年。

结合我国《专利法》关于实用新型和外观设计专利从申请到授权一般需要6-12 个月、发明专利从申请到授权需要2-3 年的相关规定，考虑到如果观测期时间跨度过短会遗漏获投企业的专利产出，而时间跨度过长则会将与对应投资年份关系不大的专利情况也纳入其中，因而选取企业获投资年份对应的前3 年和后4 年，即[-3,4]，作为获投资企业该次获资金支持前后创新产出水平的观测期。例如，若企业于2014 年获得投资，则将2011-2013 年作为该企业获投前创新产出水平的观测期，将2015-2018 年作为该企业获投资后创新产出水平的观测期，以此观察该企业获得的该笔投资所能带来的创新促进效果。

（二）样本匹配

为了更好地对比政府投资基金参投的企业相对于民营风险资本所投资企业的科创产出水平差异，本文对投资事件样本进行实验组和对照组的分类，将政府投资基金参投的投资事件设置为实验组，将仅有民营风险资本参与的投资事件设置为对照组。

为尽可能减少实验组和对照组样本选择偏差和内生性问题的影响，本文以四个条件为本研究中的实验组选取对照组，四个条件具体为：①同一年份，即民营风险资本投资事件形成的对照组需与政府投资基金参投的投资事件在同一年发生；②同一行业，即以获投企业属于同一个清科一级行业的原则为实验组选取相应的对照组；③同一阶段，即以获投企业属于同一投资阶段为实验组选取相应的对照组；④同一地区，即以获投企业属于同一省份为实验组选取相应的对照组。通过上述四个条件进行筛选匹配，得到的实验组和对照组样本具有同一时间、同一行业、同一阶段和同一地区的特质，使两组样本具有更强的可比性，研究中所呈现的创新产出水平差异也更具说服力。

同时，本文对通过四个条件筛选匹配出来的实验组和对照组，以实验组为基准，将符合四个条件的对照组样本与对应的实验组归为同一组，并以实验组的数量为基准对所形成的组别进行编号，最终通过剔除变量缺失值和按相关条件筛选，共匹配得到同时满足四个条件的样本分组190 组，共855 家获投企业，6840 条有效投资观测记录。

（三）模型设定及变量说明

为研究政府投资基金的参与对获投资企业科技创新产出的影响效果，本文运用面板固定效应模型，通过设置风险投资进入的虚拟变量vcit与政府机构属性虚拟变量GOVi，进而构造交互项vcit×GOVi，关注交互项的系数从而解读政府投资基金投资所能为企业带来的创新产出影响效果。为实现上述研究目的，构造实证模型如下所示：

其中专利申请量（patentit）是被解释变量，以获投企业当年的专利申请量衡量企业在当年的创新产出水平。由于本文所使用的投资事件样本大多是非上市企业，考虑到数据的可得性以及对企业在创新产出方面所做努力的直观反馈，对比研发投入费用或专利授权数量等指标，本文最终选取获投企业每年的专利申请数量作为被解释变量衡量获投企业的创新产出水平。

表1 变量定义

解释变量方面，本文创建虚拟变量vcit衡量风险投资进入对企业科技创新产出的影响，风险投资进入前的年份，vcit取值为0；风险投资进入企业后的年份，vcit取值均为1。同时创建表现投资机构属性虚拟变量GOVi，对于政府投资基金参投企业，GOVi取值为1；仅民营风险资本投资企业，该虚拟变量取值为0。然后构建两个虚拟变量的交互项vcit×GOVi，通过该交互项系数可反映得出，相较于民营风险资本，政府投资基金的进入对获投企业科技创新产出所呈现的效果差异，这是本研究模型最为关注的变量系数。同时，通过这样的设定，变量vcit前的系数就可以解释为民营风险资本的创新促进效应。另外，模型中的year_pt表示专利申请年份虚拟变量，反映不同专利年份的时间因素作用。式中的αi为常数项，εit为残差项。模型中controli表示一系列控制变量，具体为企业年龄（agei）、企业规模（sizei）、 投资阶段（stagei）、获投资企业所属行业（industryi）以及企业所属省级行政区（provincei）。

四、实证分析

（一）描述性统计

表2 列示了本研究中主要变量的描述性统计结果。表中可知，855 家样本企业在各自对应的8 年创新产出效果研究期内形成有效记录6840 条，按四个条件匹配形成符合条件的分组190 组。这些样本企业涉及13 个清科一级行业，分布在18 个不同省级行政区，并且覆盖种子期、初创期、扩张期以及成熟期的4 个投资阶段。另外，从描述结果还可看出，样本企业年平均专利申请量的数值为5.6，经过箱线图分析，发现不同企业的专利申请量差别较大，可能存在对结果具有较大影响的极端异常值，因此对样本企业专利申请量进行上下1%水平上的Winsorize 缩尾处理。在回归前，对模型中涉及的相关连续型变量做对数化处理。

表2 变量描述性统计

（二）基本回归结果

本文首先使用面板固定效应模型分析政府投资基金和民营风险资本对企业科技创新促进的影响差异。根据Hausman 检验结果，确定采用固定效应模型作为主要分析方法，回归结果见表3。同时，对未控制不随时间变动的非观测效应的OLS 估计结果也进行汇报。

表3 基本回归结果

在表3 第（2）列固定效应回归结果中，交互项vcit×GOVi对企业专利申请量的回归系数为0.150，在5%的显著性水平下显著为正。同时，第（1）列最小二乘法该项回归系数在1%显著性水平下显著为正。上述估计结果表明，政府投资基金确实可以对获投企业的创新产出水平起到有效促进作用。同时，由交互项回归系数表明政府投资基金相较于民营风险资本能够起到更优的创新产出促进效果。因而，从整体而言，政府投资基金投资的创新促进效果更优于民营风险资本的效果。

（三）稳健性检验

1.负二项回归分析

由于被解释变量专利申请量属于计数数据，且可能存在过度分散问题，被解释变量方差大于均值，因而进一步换用负二项回归作为稳健性检验，对应回归结果如表3 中第（3）列所示，交互项vcit×GOVi系数为0.116，在5%显著性水平下显著为正，该结果支持了政府投资基金所投资企业的创新促进效果要优于民营风险资本所能产生效果的结论。

2.平行趋势检验

本文还进行了平行趋势检验，以起到内生性检验和动态效应检验的作用。检验结果如图1 中所示，投资进入前的1 年、2 年以及投资进入当期，所设置变量的回归系数均不显著，表明投资进入前以及投资进入当期，政府投资基金投资与民营风险资本投资的企业在专利数量趋势没有显著差异，符合平行趋势假设，将获得政府和民营风险资本投资的企业分为两组进行对比的研究设置具有合理性。

图1 平行趋势图示

对平行趋势图在投资进入后的图形进行分析发现，投资进入后第1 年、第2 年以及第3年，政府投资基金的投资对企业专利量变化有显著提升作用，且回归系数逐年递增，但在第4 年回归系数值回落且估计结果不显著。该结果表明，政府投资基金的投资进入确实为企业科技创新产出带来了正向促进作用，尽管在投资进入当期不会有明显效果，但在投资进入后三年内投资对企业专利产出的促进效果会逐步显现，并且在第3 年达到最大促进效果。但政府投资的效应存续期大概只能维持三年，到投资进入后的第4 年，回归系数不再显著，该次政府投资所能产生的创新促进效果则基本释放完毕，源于政府投资的属性优势不再存续。由此得到的启示是，投后的“第三年”是效果释放和优势延续的关键时间节点。一方面，应注重预留投资效果释放时间，投资效果释放期一般为3 年，并在第3 年达到最大促进效果。另一方面，为使创新促进的优势效果得以延续，应在前次投资进入后的第3 年末开始部署后续投资的跟进计划。

3.基于连续型交互项的回归分析

前文研究中所构造的交互项vcit×GOVi虽能同时考虑投资进入状态与投资属性的两方面影响，但对于投资进入状态的影响刻画只有“已投资”和“未投资”两种模式。在该含义设定下，投资进入前取值为0，投资进入后均取值为1，即认为投资进入后，不同投资金额的投资对应于不同规模的获投资企业而言会产生相同的后续影响力。为了对此不足进行改进，本文定义变量vc_ri=invi/sizei，即每项投资事件中企业所获投资金额与企业注册资本之比，相关变量说明如表4 所示，比值通过单位注册资本量所对应的获投资金额反映该投资对企业整体的影响力。相较于虚拟变量vcit，连续变量vc_ri既能对投资是否进入的两种状态进行刻画，又能发挥连续型变量的优势，进一步反映不同企业所获得投资与其规模资本量的关系，对关于投资进入对每个样本企业的影响力进行更细致刻画。为减少极端异常值对结果的干扰，同样对该变量数值进行上下1%水平上的Winsorize 缩尾处理。进而，以此连续型变量和前述的投资基金属性虚拟变量为要件构造交互项vc_ri×GOVi，替换先前定义的交互项作为核心解释变量，以原数据样本为基础重新进行回归分析。回归结果如表5 第（1）至第（3）列所示，系数估计结果同样支持了政府投资基金的投资对获投企业的创新产出水平具有促进作用的结论。

表4 新旧交互项变量说明

表5 稳健性回归结果

（0.237） stage4 -0.0209（0.0350）Constant -0.694***（0.214）stage4 0.0506（0.0796）-1.014***（0.622） Constant -0.0341（0.0459）R-squared 0.199 0.185 R-squared 0.207 0.197 Number of id 818 818 Number of id 2244-0.726*（0.387）0.899

4.倾向得分匹配分析

采用最邻近匹配法，选取agei、sizei、stagei、industryi、provincei五个协变量并获取倾向得分值，对实验组和对照组的样本企业进行一对一匹配。对比匹配前与匹配后两组样本倾向得分值的核密度图可知，匹配前实验组与对照组在倾向值概率分布存在明显差异，匹配后两组样本的共同支撑区域有了明显提高。说明倾向得分匹配较好地修正了两组样本间的得分偏差，匹配效果相对良好。

基于倾向得分匹配处理结果，结合原构造模型进行回归分析，以检验前述关于政府投资基金对企业科技创新促进结论的稳健性。回归结果如表5 第（4）、（5）列所示。回归结果依旧支持前述关于政府投资基金对企业投资的创新促进效果优于民营风险资本的结论，说明前述研究结果是稳健的。

（四）异质性分析

从投资进入时间、行业、地区以及投资阶段的4 个方面，分析样本企业异质性对创新产出推动效果的影响。在模型（1）的基础上分别加入体现时间、阶段、行业和地区4 个方面的异质性变量，构建出如下模型（2）至（5），分析异质性因素对创新产出的影响：

其中：模型（2）通过将投资进入后第3 年和第4 年设定为投资进入后期，表示为t1，将投资进入的第1、2 年和投资进入前归为另一组，设定为投资进入前期，表示为t0，用以区分研究投资进入相对时间长短对于创新产出效果的差异化影响；模型（3）中将四类投资阶段分为两类，种子期和初创期归为早期、扩张期和成熟期归为后期，并设置阶段虚拟变量以研究阶段异质性影响下投资带来的创新产出差异影响；模型（4）通过将样本企业所涉及的13 类清科一级行业划分为第二产业和第三产业两类，并设置产业虚拟变量以研究产业特征对创新产出效果的影响；模型（5）中通过将省份划分为沿海和内陆两类，并将沿海省份以p1表示，内陆省份以p0表示，用以研究地区异质性对投资带来的创新产出影响。模型中各异质性变量的具体定义见表6。

表6 异质性变量定义

企业发展早期，包括种子期、初创期，用s0表示；企业发展后期，包括扩张期、成熟期，用s1表示Gs0、Ps0 虚拟变量，分别表示政府、民营风险资本投资的发展早期企业Gs1、Ps1 虚拟变量，分别表示政府、民营风险资本投资的发展后期企业s0、s1阶段企业归属于第二产业，用i1表示；企业归属于第三产业，用i2表示Gi1、Pi1 虚拟变量，分别表示政府、民营风险资本投资第二产业企业Gi2、Pi2 虚拟变量，分别表示政府、民营风险资本投资第三产业企业i1、i2行业企业注册地为内陆省份，用p0表示；企业注册地为沿海省份，用p1表示Gp0、Pp0 虚拟变量，分别表示政府、民营风险资本投资内陆省份企业Gp1、Pp1 虚拟变量，分别表示政府、民营风险资本投资沿海省份企业p0、p1地区

模型（2）至（5）的回归结果如表7 所示。第（1）列的时间异质性结果所示，除民营风险资本投资后期变量Pt1外，其余三项的回归系数均在1%或5%显著性水平下显著为正。变量Gt0回归系数略大于变量Gt1回归系数，表明政府投资基金的相关投资效果随时间推移而逐渐消减，投资后期的创新促进效果不及投资前期效果明显，该估计结果一定程度上与前述动态效应检验中的研究结论相呼应。变量Gt0回归系数也大于变量Pt0回归系数，表明同为投资进入企业的前期，政府投资基金所能产生的创新产出促进效果要明显大于民营风险资本的创新推动效果，支持前述研究结论。

表7 异质性回归结果

第（2）、（3）和（4）列分别列示了样本企业的投资阶段、行业和地区异质性对投资的创新产出促进效用的影响作用。在投资阶段异质性分析中，政府基金投资对企业专利产出回归系数均大于民营风险资本下的对应值，投资于后期对应的回归系数均大于投资于前期的回归系数，且估计结果显著为正。上述回归结果支持了政府投资基金的投资创业促进效果优于民营风险资本的结论，且投资阶段偏于扩张期和成熟期的相对后期进入对企业专利产出的促进效果更佳。对于行业异质性的分析，除民营风险资本投资于第三产业的分类项系数估计结果不显著外，其余三项系数估计结果均显著为正。结果显示，尽管政府投资基金的投资在第二产业的投资上也具有创新促进效果，但效果要略微逊色于民营风险资本的表现。关于地区异质性分析的回归结果再次肯定了政府投资基金在创新产出带动方面更具优势的结论，同时也看到政府投资的沿海省份企业获得相对较好的专利产出提高效果。

五、结论与建议

本文基于2008-2014 年政府投资基金参投企业样本数据进行研究设计，探讨政府投资基金的投资相较于民营风险资本的投资对企业科技创新促进的净效应。研究结果表明：第一，相较于民营风险资本的投资，政府投资基金的投资对企业的创新产出具有更好的促进效果；第二，政府投资基金进入后的第3 年为创新促进效果得以相对充分发挥与投资效果逐步衰减的关键时间分界点；第三，对于政府投资基金的创新促进效果，投资于后期企业优于投资于前期企业，投资于第二产业企业优于投资于第三产业企业，投资于沿海省份企业优于投资于内陆省份企业。

结合上述研究结果，提出相关政策建议：第一，有关部门应加强对政府投资基金投资优势效果的认识，积极运用政府投资基金在激励企业科技创新、资助技术成果转化等方面发挥应有的促进作用；第二，为充分发挥并有效维持相关投资促进效果，基金管理人应综合关注政府投资基金的优势保障期和时效性，注意把握投资进入后第三年的时间节点，合理做好投资规划；第三，地方政府相关部门应积极调查、梳理本地区经济产业特质以及发展的现状和困难，有针对性地完善当地政府投资基金的顶层机制设计，以稳健的政策引导、合理的投资指向以及妥善的风险管控措施助推企业科技创新和经济高质量发展。