政府引導基金對企業技術創新的影響分析

張慧雪，王建業，李西文

（1.廣東財經大學會計學院，廣東廣州 510320；2.廣東外語外貿大學會計學院，廣東廣州 510006；3.河北經貿大學會計學院，河北石家莊 050062）

0 引言

政府引導基金是由政府設立并按照市場化方式運作的政策性基金，主要作用是引導社會資金進入創業投資領域，進而支持創新創業活動［1］。我國政府引導基金以參股運作模式為主1），引導基金作為母基金通過吸收社會資本共同成立子基金，并委托外部風險投資機構市場化運作。典型的政府引導基金承擔扶持區域創新創業的重要職責，需要專注于投資特定行業、特定階段和特定地域的初創科技型企業。因此政府引導基金的投資具有顯著的行業專業化、階段專業化和地域專業化特點。我國發展改革委、財政部、商務部聯合發布的《關于創業投資引導基金規范設立與運作的指導意見》中提出，引導基金通過鼓勵創業投資企業投資處于種子期、起步期等創業早期的企業，彌補一般創業投資企業主要投資于成長期、成熟期和重建企業的不足。因此本文重點關注風險投資機構的早期階段專業化投資策略。

從引導基金的參股運作模式出發，現有關于引導基金的研究主要包括兩方面。一是引導基金對風險投資機構的影響。李善民等［1］研究發現在獲得政府引導基金資助后，創投機構向科技型初創企業顯著增加投資；相比于國有創投機構，引導基金對民營創投機構的引導作用更強；相比于非創新創業密集地區，引導基金在創新創業的密集地區發揮的引導作用更大。二是關于引導基金對被投資企業的影響?；谛盘杺鬟f效應假說，宮義飛等［2］研究發現引導基金通過降低企業信息不對稱緩解了企業融資困境?；诩钚僬f，程聰慧等［3］研究發現引導基金投資促進了企業創新產出?；诹夹匝h假說，張慧雪等［4］研究發現引導基金在投資落后地區提高了企業經營績效。關于風險投資機構專業化的研究重點關注單一專業化或專業化的協同作用對企業創新的影響，得出的結論不一致，但尚未有文獻從母基金的角度考慮委托的風險投資機構專業化作用［5］。

本文第一，從風險投資機構視角拓寬了引導基金的研究框架?，F有研究只考慮了引導基金對風險投資機構或引導基金對企業兩兩之間的關系，未將引導基金、風險投資機構、被投資企業置于統一的分析框架加以考察，而引導基金正是借助風險投資機構優勢發揮市場化作用，將其割裂開來容易忽視提升引導基金投資效率的作用機制。本文將引導基金、風險投資機構和被投資企業三者統一納入分析，在理論上完善了引導基金的研究框架，在實踐上有利于從引導基金的設立角度尋找實現政策目標的路徑。第二，從風險投資機構專業化視角探索了引導基金如何更好促進企業技術創新?，F有研究只考慮了風險投資機構的性質例如聲譽高低、是否國有等，未考慮風險投資機構的投資策略，而風險投資策略尤其是專業化風險投資由于具備聚焦的競爭優勢能更好為企業提供增值服務。第三，從引導基金視角驗證了政府市場化手段的積極作用?，F有關于政府是否應該干預市場形成了互補觀和替代觀兩種截然對立的觀點?；パa觀認為政府干預與市場競爭能夠相互促進，市場競爭能夠正向調節政府干預機制的作用。替代觀認為市場競爭會弱化政府干預機制的作用，產生負向的調節作用。本文的研究對象引導基金是將政府的“有形之手”與市場的“無形之手”相結合，深化了政府與市場關系的認識，為政府如何有效參與市場提供了實證證據。第四，以新三板掛牌企業為研究樣本，減少幸存者偏差對研究結論的干擾。與未上市企業相比，新三板掛牌企業相關的信息披露更加完整。與上市企業相比，新三板掛牌企業大多為新成立的中小企業，其中不乏“專精特新”企業，適合作為引導基金發揮作用的研究對象。

1 文獻綜述與理論分析

1.1 引導基金對企業技術創新的促進作用

根據政府干預理論，國有資本參與風險投資屬于政府干預市場的行為［6］。首先，從解決市場失靈角度分析，政府能夠開啟良性循環。第100 個創業企業的成功概率高于第一個創業企業，且創業活動存在一定的集聚效應，因此政府干預能夠提高創新創業的活動氛圍。待創業行業發展成熟后，政府再轉入監管者的角色［7］。楊敏利等［8］研究表明，引導基金在創投成熟地區產生了擠出效應，但在創投落后地區產生了引導作用，實現了良性循環。

其次，引導基金進入企業能夠起到認證作用，緩解企業融資約束。根據信息不對稱理論，引導基金率先進入企業，會給企業帶來更多外部資金，緩解企業融資約束［9］。此外，引導基金作為政策性基金，能夠先于其他基金了解國家的政策方向，有利于吸引后續跟投者。邊思凱等［10］研究了民營創投在引導基金參與企業融資后的變化情況，發現引導基金不僅能在企業的融資當輪對民營創投起到引導作用，在后續多輪融資中對民營創投依然能起到引導作用。

再次，引導基金對企業失敗的容忍度高，有利于企業創新活動的開展。由于創新活動風險高、周期長且失敗率高，導致獨立風險資本的投資存在有偏性，偏好投資企業中后期甚至是pre-IPO 階段［11］。引導基金作為政府資本，主要任務是培育創新創業，較少追求經濟收益，更多看重社會收益，有利于新創企業創新活動的開展［12］。Manso［13］認為，創投基金在短期內的失敗容忍會在長期內換來企業的創新作為回報。Tian 等［14］也證明了這一觀點，即創投基金的失敗容忍度越高，企業的創新產出越多。

基于上述理論分析，提出本文研究假設：

H1a：引導基金持股促進了企業技術創新。

1.2 引導基金對企業技術創新的抑制作用

政府干預市場的替代觀認為市場競爭會弱化政府干預機制的作用，產生負向的調節作用。首先，引導基金的低經濟收益會對社會資本產生擠出效應，導致支持創新項目的總體資本量下降。從市場層面分析，Armour 等［15］利用全球15 個國家的風險投資數據分析研究發現，國有風險資本阻礙了民營風險資本的發展，擾亂了風險投資的市場行為。從企業層面分析，Cumming 等［16］利用加拿大數據進行研究，結果發現國有風險投資降低了企業可獲得的風險投資金額，對民營風險資本產生了一定程度的擠出效應。Brander 等［17］從市場層面與企業層面兩方面進行了研究，發現在企業層面，國有風險資本擠占了民營風險資本，但在市場層面的影響并不嚴重。

其次，引導基金的參股運作模式可能會阻礙企業創新。我國引導基金是以吸收社會資本成立子基金后委托外部風險投資機構管理運作為主，但風險投資機構需要不斷募資和投資，以實現風險投資循環。每次募資后，風險投資機構都要面臨投資人對業績考核的要求以及下輪次募資的壓力，甚至在實踐中存在由于風險投資機構募資不到位影響引導基金的款項撥付問題［11］。因此，風險投資機構為了業績會產生短視行為，更多追求經濟收益，導致投入企業時間短或在企業上市前階段進入，與企業創新目標相沖突，不利于企業創新活動的開展［18］。

再次，引導基金的非靈活性也會對創新行為產生抑制作用。引導基金的投資規模大小會對企業創新產生影響，規模小可能無法產生作用，規模大可能產生擠出效應［17］。而引導基金在設立時會對規模做出具體規定，包括政府出資比例和社會資本的配比，成立后對企業的投資金額也都有具體規定，較少因為項目金額的變化而相應調整。政府行為的典型特點是行政化，因此在與被委托風險投資機構簽訂合同時便規定了相關的權利和義務［17］。但是新創企業的特點是不確定性極高，合同無法預知未來的變化，而政府可能認為這種變化是偏離計劃的信號，不及時改變會面臨政府可能的懲罰，導致政府的非靈活性抑制企業創新。

基于上述理論分析，提出本文研究假設：

H1b：引導基金持股抑制了企業技術創新。

1.3 風險投資機構階段專業化的促進作用

專業化投資是風險投資領域一項重要的投資策略，通常包括行業專業化、地域專業化和階段專業化［19-20］。選擇專業化投資策略的風險投資機構能夠積累相關的投資經驗，降低風險投資人與創始人之間的委托代理成本，有利于風險投資人把相關知識和經驗向被投資企業傳遞［21］。黃福廣等［5］研究表明長期從事專業化的風險投資機構因為一直專注于某個特定的行業、地域和階段，有助于積累專業化的知識和經驗，通過為企業提供更多增值服務進而提高被投資企業的創新能力。

本文重點關注風險投資機構的早期階段專業化投資策略，這與引導基金的設立目標即促進創新創業相一致。早期創新企業主要有以下特點。第一，創新活動具有較高的專業性與復雜性，導致創新活動中的逆向選擇和道德風險問題尤為突出［22］。第二，創新性強的產品通常來說研發的失敗率更高，因為其相關的技術設施和配套裝備開發不完善，可參照的標的較少［14］。第三，產品的商業化存在較大不確定性。即產品研發出來，但無法實際應用或推向市場也會導致最終的失?。?3-24］。

但從另一個角度分析，高風險意味著高收益，企業早期階段的投資對于專門從事早期階段專業化策略的風險投資機構而言是一個良好的機會。風險投資機構成立的目的是通過從事高風險活動獲得高收益，途徑通常包括篩選好企業、與企業簽訂契約時的討價還價能力以及后期的增值服務能力［25］。查博等［26］的研究發現，使用階段專業化投資策略的風險投資機構更有相對優勢。

基于上述理論分析，提出本文研究假設：

H2：引導基金委托從事早期階段專業化策略的風險投資機構，更有利于企業技術創新。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據處理

本文的研究樣本是新三板掛牌企業。由于新三板在2012 年9 月成立，企業在此之前的數據信息披露不完整，所以本文選取2013-2019 年新三板掛牌企業，但不包括金融類與房地產企業、標識為ST 及*ST 類企業、財務信息和公司治理信息異?；蛉笔У钠髽I。整理完成后最終獲得7 708 家企業共31 998個企業年樣本數據。樣本中引導基金數據來自清科數據庫私募通（PEdata），風險投資數據來自投中數據庫（CVSource），企業專利數據來自色諾芬新三板專利庫（CCER），企業研發數據來自萬得數據庫（Wind），財務數據來自萬得數據庫，同時配合部分手工收集和整理。為了克服極端值的影響，對連續變量前后各1%進行了Winsorize 縮尾處理。

因為引導基金持股企業的數據量較少，但新三板掛牌企業數據量多，因此該數據樣本適合使用傾向得分匹配法（PSM）進行研究［27］。將有引導基金持股的342 家企業作為實驗組，將新三板其余企業作為控制組，使用傾向得分匹配法進行匹配。借鑒Abadie 等［28］的研究，在控制組樣本量比較大的情況下建議進行1 比4 匹配，在一般情況下可最小化均誤差（MSE）。因此本文使用1 比4 進行匹配，其中處理變量為有無引導基金持股，協變量為企業規模、企業負債率、企業盈利能力、企業成長性、企業年齡、企業有形資產比例、董事會規模、前十大股東持股比例、機構持股比例、企業所在地區、企業所在行業和年份，結果變量為企業的研發費用，使用logit 估計傾向得分，刪除重復值后共得到5 013個企業年數據樣本。

2.2 變量界定

2.2.1 被解釋變量

本文被解釋變量主要為企業技術創新投入和創新產出。其中創新投入參考張慧雪等［29］的研究使用企業總的研發費用來衡量，創新產出使用企業申請的專利總數和發明專利總數來衡量［14］。具體為當年所有專利申請數加1 取對數為專利產出，當年發明專利申請數加1 取對數為發明專利產出。

2.2.2 解釋變量

檢驗引導基金投資是否影響企業的創新時，將解釋變量設為“引導基金是否參股投資”?，F有研究對引導基金的衡量主要使用“是否獲得引導基金投資”的虛擬變量，該變量能代表引導基金的存在性［3］。

檢驗風險投資機構早期階段專業化是否影響企業的創新時，將解釋變量設為“風險投資機構是否從事早期階段專業化投資”。該變量是虛擬變量，當風險投資機構從事早期階段專業化時，該變量取值為1，否則為0。

2.2.3 控制變量

企業特征變量：借鑒沈維濤等［20］和沈毅等［30］的相關研究，選取企業規模、企業資產負債率、企業年齡、企業成長性、企業盈利能力、企業有形資產占比作為控制變量。

公司治理變量：對股權結構的變量，選取前十大股東持股比例之和來衡量。董事會結構變量選取董事會規模來衡量［30］。

其他控制變量：借鑒張慧雪等［29］的研究，選取機構投資者持股比例、企業所在行業和企業所在地區。

主要被解釋變量、解釋變量和控制變量的具體說明如表1 所示。

表1 主要變量及說明

2.3 實證模型

為了檢驗假設1，構建如下回歸模型（1）：

式（1）中：被解釋變量ln rdi,t為企業i當年的研發支出總額，ln patenti,t為企業i當年的專利申請總數，ln inventioni,t為企業i當年的發明專利申請總數。解釋變量ggfi,t表示企業i當年是否獲得引導基金持股，若獲得持股該變量為1，否則為0。被解釋變量是連續變量，解釋變量是0～1 的虛擬變量，采用最小二乘法進行回歸，并控制行業和年份固定效應，indFE 代表行業固定效應，yearFE 代表年份固定效應。controlsi,t為控制變量?；貧w系數中，α0為常數項，α1為解釋變量回歸系數，α2為控制變量回歸系數，εi,t為誤差項。

為了檢驗假設2，構建如下回歸模型（2）：

式（2）中：借鑒許昊等［31］的研究，解釋變量early-stagei,t表示風險投資機構是否從事早期階段專業化投資，控制變量增加了風險投資機構自身規模（jigousize），被解釋變量和其余控制變量與模型（1）一致。

3 實證結果與分析

3.1 變量的描述性統計

主要變量描述性統計結果如表2 所示，由此可以看出，因變量創新投入的均值為5.536，創新投入最低的企業為0，最高的企業為8.438，標準差為2.559，說明各企業之間創新投入差距較大。在創新產出方面，專利總數的均值是1.861，大約為5.43 個，發明專利總數的均值是1.380，大約為2.97 個，與程聰慧等［3］的研究較為接近。

表2 主要變量描述性統計結果

3.2 實證結果分析

3.2.1 引導基金對企業技術創新影響的基準回歸

本文對模型（1）進行回歸，被解釋變量為企業研發投入，回歸結果見表3，其中表3 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業與年份固定效應，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業與年份固定效應。從表3 的第(1)列結果可以看出，引導基金持股與企業研發投入在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.422。第（2）列加入行業與年份固定效應后，引導基金持股與企業研發投入在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.298。由此可以看出無論是否添加固定效應，引導基金持股與企業研發投入都存在顯著的正相關關系。部分驗證了假設H1a，即引導基金持股促進了企業創新投入?？刂谱兞糠矫?，第（2）列回歸結果顯示，企業規模與研發投入在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.546，說明企業的規模越大企業研發投入越多。企業董事會規模與研發投入在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.060，說明企業的董事會規模越大企業的研發投入越多。

表3 引導基金持股對企業技術創新的影響結果

將企業專利產出作為被解釋變量，從第(4)列結果可以看出，引導基金持股與企業專利總數在10%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.067。對于企業的發明專利而言，第（5）列結果可以看出，引導基金持股與企業的發明專利產出在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.105。第（6）列加入行業和年份固定效應后，引導基金持股與企業發明專利產出在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.118。部分驗證了假設H1a，即引導基金持股促進了企業創新產出。

3.2.2 風險投資機構專業化的促進作用

本文對模型（2）進行回歸，結果如表4 所示，其中表4 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業與年份固定效應，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業與年份固定效應。由表4 可以看出，從事早期階段專業化的風險投資機構對于企業研發投入和創新產出均沒有顯著影響，即引導基金委托從事早期階段專業化的風險投資機構進行管理并沒有提高企業的創新投入和創新產出，假設H2沒有得到驗證。

表4 風險投資機構專業化促進作用的回歸結果

3.3 進一步分析與討論

3.3.1 階段匹配的投資分析

因為專門從事早期階段專業化的風險投資機構在該領域積累了大量相關經驗，投資企業早期階段更容易促進企業創新，即二者匹配更容易實現引導基金促進企業創新的目標。據此在VC 類型的風險投資樣本中，新增投資企業早期階段變量（early-round），若VC 投資企業早期階段，該變量取值為1，否則為0。這里的企業早期階段包括企業的種子期和初創期。設置回歸模型（3）如下：

階段匹配投資的回歸結果如表5 所示，其中表5 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業與年份固定效應，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業與年份固定效應。由表5 的第(1)列回歸可以看出，從事早期階段專業化的風險投資機構投資企業早期階段時，與企業研發投入在1%水平上顯著正相關，回歸系數是1.930。第（2）列加入固定效應后從事早期階段專業化的風險投資機構投資企業早期階段時，與企業研發投入在1%水平上顯著正相關，回歸系數是2.105。上述結果表明當從事早期階段專業化的風險投資機構投資企業早期階段時，促進了企業的研發投入，但是對創新產出無顯著影響。

表5 階段匹配投資的回歸結果

3.3.2 地理鄰近的投資分析

地理鄰近是風險投資機構對新創企業投資表現出的一個重要現象，即風險投資機構傾向于投資本地企業。地理鄰近更有利于軟信息等的傳遞，促成風險投資機構與創業企業的交易，同時也有利于風險投資機構進駐企業后進行投后管理并提供增值服務［32］。Cumming 等［19］使用美國1980 年到2009 年的數據為樣本，研究發現風險投資機構投資本地企業更容易實現IPO 上市或并購成功。張學勇等［33］研究發現風險投資本地偏好程度越高，創業企業通過IPO 上市的可能性越高。由此可以推測，因為從事早期階段專業化的風險投資機構與被投資企業之間的信息不對稱程度更高，所以如果風險投資機構與被投資企業地理鄰近，可能更有利于早期階段專業化風險投資機構發揮優勢，促進企業創新。據此加入地理鄰近（proximity）調節變量，當風險投資機構與被投資企業在同一省份時，該變量為1，否則為0。解釋變量為風險投資機構早期階段專業化與地理鄰近的交乘項，被解釋變量和控制變量不變，繼續使用模型（2）進行回歸，結果如表6 所示，其中表6 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業與年份固定效應，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業與年份固定效應。

表6 地理鄰近的回歸結果

由表6 第（1）列可以看出，風險投資機構早期階段專業化和地理鄰近的交乘項與企業的研發投入在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是1.612。第（2）列加入固定效應后，風險投資機構早期階段專業化和地理鄰近的交乘項與企業的研發投入在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.787。上述結果表明地理鄰近正向調節了風險投資機構早期階段專業化與企業創新的關系。即當風險投資機構與被投資企業處在同一省份時，早期階段專業化的風險投資機構能顯著提高企業的研發投入。

4 穩健性檢驗

4.1 逆向因果

雖然基礎的最小二乘法回歸結果與本文假設相一致，但這些結論的得出可能存在內生性問題。政府引導基金對企業創新的影響可能存在逆向因果，即并非引導基金持股提高了企業創新，而是本身企業創新好，引導基金選擇了這類企業。為此，使用Heckman 兩步法對上述逆向因果問題加以解決。借鑒余琰等［34］的研究，第一步將被解釋變量設為企業是否獲得政府引導基金持股，解釋變量為企業是否為國有企業（ownership）、是否為高科技企業（tech）、是否處于風險資本發達地區（diqu）以及企業的成立年限，控制變量與模型（1）一致。通過第一階段的模型求出逆米爾斯比率（IMR）。第二步，將逆米爾斯比率放入模型（1）中進行Heckman 第二步回歸?；貧w結果見表7，其中第（2）列的因變量為創新投入，第（3）列的因變量為總專利數，第（4）列的因變量為發明專利數。

表7 Heckman 兩步法回歸結果

表7 第（1）列是第一階段自選擇回歸，國有企業變量系數為負，且在1%水平上顯著相關，二者的回歸系數是-0.429，說明政府引導基金傾向投資非國有企業。地區變量系數是負，且在10%水平上顯著，二者回歸系數是-0.076，說明政府引導基金偏好投資風險資本落后地區。高科技企業變量系數為正，且在1%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.249，說明政府引導基金偏好投資高科技企業。第（2）～（4）列是第二階段回歸，逆米爾斯比率（IMR）在回歸中部分顯著，政府引導基金持股與企業研發投入、發明專利產出依然在1%水平上顯著為正，系數分別是0.346 和0.105，且系數大小和符號均未發生明顯改變，說明在控制樣本選擇性偏差后政府引導基金持股依然對企業的研發投入和發明專利產出有顯著促進作用。

4.2 變量測量

4.2.1 企業創新的變量測量

上文基準回歸關于被解釋變量創新投入的測量使用的是研發費用總額，在穩健性檢驗中參考黃福廣等［35］的研究，使用研發支出與銷售收入占比來衡量（rdshouru）?；鶞驶貧w中關于發明專利的測量使用的是發明專利總數的自然對數，在穩健性檢驗中參考張慧雪等［29］的研究，使用發明專利與專利總數之比來衡量（ratio）。繼續使用模型（1）進行回歸檢驗，解釋變量和其他控制變量與基準回歸一致，回歸結果詳見表8，其中表8 的第（1）列、第（4）列未加入控制變量，第（2）列、第（5）列未加入行業與年份固定效應，第（3）列、第（6）列加入了控制變量、行業與年份固定效應。

表8 更換被解釋變量測量方式

由表8 的回歸結果可以看出，無論是否增加控制變量和固定效應，政府引導基金持股對企業的研發投入都有顯著正向影響，且均在1%水平上顯著正相關，與基準回歸結論一致。對于企業的發明專利而言，除了加入固定效應不顯著以外，其他情況下政府引導基金持股對企業發明專利均有正向促進作用，與基準回歸結論一致。上述結果表明替換被解釋變量的測量不影響原結論的穩健性。

4.2.2 企業早期階段變量的測量

在基準回歸中對于企業早期階段的測量使用的是企業種子期和初創期。從融資角度分析，企業的A 輪或B 輪及之前的融資輪次屬于早期階段融資，因此在穩健性檢驗中使用企業A 輪或B 輪融資（zaoqilunci）代替企業早期階段重新回歸［11］，結果見表9，其中表9 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業與年份固定效應，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業與年份固定效應。表9 第（2）列回歸結果顯示，當從事早期階段專業化的風險投資機構投資企業早期階段時，能顯著提高企業的研發投入。在控制相關變量及行業和年份固定效應后，二者的回歸系數是1.377，在1%水平上顯著，與基準回歸結論一致，說明替換企業早期階段變量的測量不會影響原結論的穩健性。

表9 更換解釋變量測量方式

4.3 樣本替換

4.3.1 刪除創新數據為0 的樣本

為了防止研發投入為0 的企業對回歸結果產生干擾，在穩健性檢驗中把研發投入為0 的研究樣本刪除［36］，使用模型（1）進行回歸，被解釋變量、解釋變量和其他控制變量與基準回歸一致，回歸結果詳見表10，其中表10 的第（1）列未加入控制變量、行業與年份固定效應，第（2）列加入了控制變量、未加入行業與年份固定效應，第（3）列加入了控制變量、行業與年份固定效應。由表10 的回歸結果可以看出，刪除企業研發投入為0 的數據樣本后，政府引導基金持股對企業研發投入的影響與基準回歸基本一致，無論從經濟顯著性還是統計顯著性分析都是顯著正向影響，因此替換樣本不會影響原結論的穩健性。

表10 刪除研發投入為0 的樣本回歸結果

4.3.2 刪除企業所在地為創新集中地區的樣本

企業創新存在一定的地區聚集效應，為排除該影響，將創新高產出的地區加以剔除［36］，主要包括北京、上海和廣東，剔除后使用模型（1）進行回歸，被解釋變量、解釋變量和其他控制變量與基準回歸一致，回歸結果詳見表11，其中表11 的第（1）列、第（3）列、第（5）列未加入行業與年份固定效應，第（2）列、第（4）列、第（6）列加入了行業與年份固定效應。由表11 的回歸結果可以看出，刪除創新聚集地的樣本后，政府引導基金持股對企業研發投入在1%水平上顯著正相關，對企業的專利總數在10%水平上顯著正相關，對發明專利產出在1%水平上顯著正相關，上述結果無論從經濟顯著性還是統計顯著性分析均與基準回歸基本一致，因此替換樣本不會影響原結論的穩健性。

表11 刪除創新發達地區的樣本回歸結果

5 結論與啟示

本文將引導基金、風險投資機構與被投資企業納入統一研究，拓寬了現有關于引導基金的研究框架，具有一定的理論和現實意義。相關啟示如下：第一，政府引導基金以市場化手段參與風險投資，可以促進企業技術創新。因此，當市場的“無形之手”配置資源失效時，政府應該用“有形之手”加以干預。至于政府參與的方式，本文給出的研究結論是間接參與，以避免政府既當裁判員又當運動員的雙重角色。第二，當從事早期階段專業化投資策略的風險投資機構投資企業早期階段時能顯著促進企業技術創新，建議處在發展早期階段的企業可以尋求從事早期階段專業化投資策略的風險投資機構支持。當被投資企業與風險投資機構地理位置相鄰時，從事早期階段專業化投資策略的風險投資機構更能顯著促進企業技術創新，建議風險投資機構階段專業化與地域專業化協同發揮作用。第三，本文的研究樣本是新三板企業，是成長型企業的代表。新三板相比于中小板和創業板，企業正處在快速成長期，相比于未上市企業，信息披露得相對完整，因此適合作為風險資本的研究樣本。隨著我國資本市場全方位發展，多層次板塊的逐漸推出，新三板給我們提供了一個良好的研究試驗場。

注釋：

1）根據2008 年我國發展改革委、財政部、商務部聯合發布的《關于創業投資引導基金規范設立與運作的指導意見》，政府引導基金的運作方式包括參股、融資擔保、跟進投資或其他方式。政府引導基金主要通過參股方式，吸引社會資本共同發起設立創業投資企業。