中国风险投资与企业创新：绩...—基于半导体行业的实证研究_魏文江.pdf

Feb.，2023Vol.31 No.2河南社会科学HENAN SOCIAL SCIENCES2023年2月第31卷 第2期收稿日期：2023-01-06基金项目：中国社会科学院创新工程项目“创新企业股权投资绩效与制度研究”；国家社会科学基金项目“预期偏差及其形成机制研究”（19FJLB001）作者简介：魏文江，男，经济学博士，中国社会科学院财经战略研究院助理研究员，主要从事金融与创新研究；钟春平，男，经济学博士，中国社会科学院财经战略研究院研究员，中国社会科学院大学商学院教授、博士生导师，主要从事宏观金融学研究。中国风险投资与企业创新：绩效及作用机制基于半导体行业的实证研究魏文江，钟春平（中国社会科学院财经战略研究院，北京100010）摘要：近年，在政策扶持和国产替代的背景下，中国半导体企业风险投资热潮涌动。运用A股半导体上市公司的面板数据，通过个体和年份双向固定效应模型、中介效应模型实证检验了风险投资对于中国半导体企业的创新激励效应和作用机制，并运用倾向得分匹配PSM和工具变量等方法进行了稳健性检验。研究结果表明：风险投资的支持的确提升了中国半导体企业的创新能力，在排除风险投资对半导体企业的选择效应后，其创新激励效应仍显著存在；风险投资能够通过扩大半导体企业的规模、增加研发投入金额和增加研发人员数量来提升企业的创新能力。当前，中国应该进一步扩大风险投资规模，拓宽风险投资资金来源，增加从业人员数量，提高从业人员综合素质。关键词：风险投资；企业创新；半导体企业；中介效应；倾向得分匹配法；工具变量法中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1007-905X（2023）02-0045-11一、引言风险投资（venture capital）一直是创新创业公司的重要融资来源，发挥着创新“加速器”的作用。半导体行业作为现代信息技术的核心产业，属于技术和资本双密集型行业，是风险投资机构布局的重点领域。2013年以来，中国风险投资金额及案例数量快速上升，半导体行业作为国家重点扶持领域，更是受到风险投资机构的热捧，2020年在新冠肺炎疫情冲击之下风险投资金额还出现大幅上升，半导体行业投资金额创历史新高达400亿元，同时，半导体行业平均单笔风险投资金额也创新高达5.6亿元。半导体行业风险投资持续火热的主要原因包括政策推动、国产替代、科创板的助推以及新冠肺炎疫情冲击导致的需求1。然而，风险投资热是否能够激励中国半导体企业提升自身创新能力？其作用的机制如何？不同的企业特征是否会影响创新激励效应呢？国内外现有文献大多数从宏观层面研究了风险投资与国家或地区的创新水平2-4，抑或是从总体角度研究了风险投资与一般企业创新的关系5-6，而且大部分研究由于国家、地区以及行业差异导致结论之间存在较大的分歧和争议，无法有效地回答、解决这些问题。基于此，本文以中国半导体行业为研究对象，运用101家A股半导体行业上市公司20072019年45间13696个样本观测值构成的面板数据，通过企业和年份双固定效应模型、中介效应模型实证检验了风险投资对于中国半导体企业的创新激励效应和作用机制，并运用倾向得分匹配法（PSM）和替换变量等方法进行了稳健性检验，进一步证实了研究结论。与已有文献相比，本文可能的贡献在于：一是在研究视角上，本文聚焦于中国半导体行业，避免了地区和行业差异对于研究结论造成的影响，准确可靠地证实了风险投资对于中国半导体企业创新能力提升的激励效应及其作用机制；二是本文的结论和建议可以为半导体产业政策制定者提供决策参考。二、理论综述与研究假说（一）风险投资与企业创新的关系当前，关于风险投资与企业创新的研究已经较为丰富，但得出的结论却存在较大分歧和争议，主要观点有三个方面：第一，风险投资对于企业发展和创新能力提升有着显著的正向作用。Mann 和Sager发现，美国软件公司的专利权和风险投资之间存在很强的正相关关系7。Bertoni等还发现了意大利风险投资支持和未支持的新技术公司的样本，在接受风险投资之前，风险投资支持的公司没有更高的专利倾向，而接受风险投资后，专利活动增多8。风险投资对于创新企业发展和提升企业创新能力有着显著的正向作用69，获得风险投资支持的企业比未获得风险投资支持的企业创新能力更强，有更高的专利率和专利质量，早期发展速度更快10。第二，风险投资不能够促进企业创新，甚至还存在“攫取效应”。风险投资机构以承担高风险和不确定性为代价的早期投资是以获得高额投资回报为目标的，最终会通过IPO、并购等方式获利退出。与上述研究结论相反，Engel和Keilbach发现，在德国和意大利，风险投资参与之前，风险投资支持的年轻公司比非风险投资支持的公司有更多的专利申请，但接受风险投资之后没有区别11。Peneder发现，当控制了选择效应后，风险投资对企业创新的影响就消失了，但对企业增长仍有积极影响12。温军和冯根福的研究也表明，国内风险投资整体上降低了中小企业的创新水平，且增值服务对创新的增量作用不足以抵消“攫取效应”的消极影响，长期来看风险投资企业的创新绩效不佳13。第三，风险投资对于企业创新的激励作用存在门槛效应。冯照桢等分析认为，风险投资与企业技术创新之间存在着非线性关系和门槛效应，当风险投资规模或风险投资数量低于门槛值时，风险投资的融资支持和增值作用有限，更多表现为盘剥行为，会抑制企业技术创新；但当风险投资规模或风险投资数量超越门槛值后，融资支持和增值作用会促进企业进行技术创新14。造成这些结论的争议分歧的原因主要在于：一方面，风险投资机构在世界范围内的发展程度不一，各国之间风险投资机构差异较大，使得研究结论极易受到地区差异和风险投资发展程度的影响；另一方面，多数研究基于一般企业进行实证研究，而风险投资是非常具体复杂的投资行为，不同行业、不同企业特征都会影响风险投资激励创新的效果。基于此，本文聚焦于中国半导体企业，选择A股半导体行业上市公司为研究对象，实证检验风险投资对于中国半导体企业创新的影响。为此，提出假说一：H1：风险投资的支持能够提升中国半导体企业的创新能力。（二）风险投资、企业规模与企业创新提供资金支持是风险投资对于被投企业最直接的支持，通过资金支持能够扩大企业规模，助力企业实现规模经济，从而在整体上提升企业综合实力，包括创新能力等。风投通过促进企业规模扩大，市值增长，获得投资收益，而企业规模扩大可以提高公司创新能力15。周黎安和罗凯采用中国19851997年30个省级层面的面板数据研究表明，企业规模对创新有显著的促进作用。大企业的资源优势和垄断地位保证了大规模的研发投入和较强的风险抵御能力，从而提升企业创新能力16。另外有研究表明，企业规模与创新呈倒U形关系，即企业创新能力随着企业规模的扩大先提高后下降17-19，规模较小的企业外部融资的创新激励效应越明显，而企业规模超过“临界点”后，企业规模会抑制企业创新。李宇和张瑶运用中国20072012年制造业上市公司面板数据实证分析表明，企业规模对技术创新的作用存在明显的门槛效应，三个门槛值将二者关系划分为四个分段的线性函数，企业规模低于门槛值1时，企业规模与技术创新呈反向变动关系，当企业规模超过门槛值2后，企业规模与技术创新呈正向变动关系，且相关系数较大，企业规模对创新能力作用显著，高于门槛值2、门槛值3后相关系数46减小，企业规模作用减弱20。与该结论基本一致，孙早等利用中国战略性新兴产业的 A 股上市公司20102014年的相关数据研究发现，发现战略性新兴产业的企业规模与企业创新呈现“形”关系，即随着企业规模的扩大，企业创新呈先下降后上升到再下降的过程21。综上，无论是“倒U形”关系，还是存在门槛效应的观点，都表明早期企业规模的扩大能够促进企业创新能力的提升，且企业规模超过一定门槛值后二者正向关系显著。中国的半导体行业起步晚，多数半导体企业规模不大，风险投资的支持能够助力企业快速扩张规模，越过门槛值，促进企业创新能力提升。为此，提出假说二：H2：风险投资通过扩大半导体企业规模而提高企业创新能力。（三）风险投资、研发投入与企业创新企业融资约束会阻碍企业的研发投入，而风险投资为被投资企业提供资金支持，可以有效缓解其资金约束，使得企业加大研发投入，增加研发人员数量，有效促进企业创新产出。苟燕楠和董静研究发现，在企业初创期和发展期，风险投资的支持与企业研发投入之间存在显著的正相关关系22。李梦雅和严太华运用中国深市创业板153家上市公司的面板数据为样本研究发现，风险投资支持能够对企业的研发投入产生额外的激励效应23。有部分研究直接将研发投入作为企业创新能力的代理变量，虽然研发投入到企业创新中间还存在复杂的过程，将其作为代理变量有失科学性，但足以说明研发投入对于企业创新的重要作用。Griliches和Mairesse认为，虽然企业研发投入对创新绩效存在显著的正效应，但二者之间的关系会因为行业、地区的不同而有所变化24。孙早和宋炜运用20002009年中国制造业企业的数据检验发现，在资本密集度较高的战略性产业中，企业研发投入对专利产出的正效应不显著，这主要是由于中国企业“重引进轻开发，重模仿轻创新”的原因所致25。2008年以后，伴随着中国经济结构转型升级以及国际贸易环境的改变，关键技术领域“卡脖子”问题日益凸显，中国半导体企业逐步加大自主研发力度，提升自身的研发水平和创新能力。另外，研发人员是企业创新的主体，增加研发人员数量和比重能够显著提高企业的创新能力。为此，提出假说三：H3a：风险投资通过促进半导体企业增加研发投入而提高企业的创新能力；H3b：风险投资通过促进半导体企业增加研发人员数量而提高企业的创新能力。三、数据描述与模型设计（一）数据来源和指标选取本文以Wind二级行业分类“半导体与半导体生产设备”101家上市公司为研究对象，利用101家半导体企业的面板数据实证分析风险投资对中国半导体企业创新的影响。风险投资数据来自投中集团CVSource数据库，投资金额为外币的用交易日汇率换算为人民币；企业专利数据来自SooPAT网站，该网站统计了包含110个国家和地区、超过1.4亿专利文献，通过输入公司名称关键字，搜索并手动统计20072019年各个年份的专利数量，例如：中芯国际集成电路制造有限公司，则输入“中芯国际”搜索统计。上市公司数据来自Wind数据库、国泰安CSMAR数据库和企业年报。为了避免极端值对于实证分析的影响，对所有非虚拟变量进行1%和99%的缩尾（winsorize）处理。（二）变量设置1.被解释变量企业当年的专利申请数量。当年专利申请数量能够较好地反映企业当前的创新能力，而专利授权数量则受到专利机构外部因素影响，而且申请周期存在滞后问题，不能及时反映风险投资与企业创新的关系。2.解释变量（1）风险投资存量。风险投资不仅会影响当期的企业创新，也会影响企业随后多年的发展，只通过滞后期数值回归无法准确测算风险投资对于企业创新的真实激励效应，因此，参照吴延兵26和齐绍洲等27的做法，使用风险投资存量作为解释变量。将企业往期所获得的风险投资额的累计值经永续盘存法（The Perpetual Inventory Method，PIM）计算得到，具体计算公式如下：VCt=VC_ ftFAIPIt+（1-t）VCt-1（）其中，VC_ ft为企业当期获得的风险投资额，FAIPIt为当期固定资产投资价格指数，t为折旧率，VCt-1为上一期风险投资存量。折旧率t参考王玲和Szirmai28的研究选取电子和通信设备制造业设备年47折旧率为9.45%。（2）获得风险投资的虚拟变量。企业当年获得风险投资为1，未获得风险投资为0。3.中介变量（1）企业规模。参考孙晓华和王昀29、高凌云等30的研究用企业总资产和营业收入作为企业规模的代理变量。（2）研发投入。用企业研发投入占营业收入的比重和研发投入的自然对数表示。（3）研发人员。用研发人员比重和企业研发人员数量的自然对数表示。4.控制变量已有研究表明以下几项企业特征能够影响企业的创新能力61331，对其加以控制：（1）杠杆率。用企业的总资产负债率表示。（2）盈利能力。用总资产净利率roa表示。（3）经营活动现金流。（4）企业年龄。企业成立至统计年份的成立年限。各变量含义及具体形式见表1，主要变量的描述性统计见表2。（三）模型设计为了检验风险投资对于中国半导体企业创新能力提升的激励效应及其作用机制，回归模型设计如下：1.风险投资对半导体企业创新的直接影响为检验风险投资对于中国半导体企业创新能力提升的激励效应，模型设计为：lnpati，t=0+1lnvci，t+2controli，t+i+t+i，t（）表1主要变量含义及具体形式类别被解释变量解释变量中介变量M控制变量control企业规模研发投入研发人员变量lnpatlnvcvcdummylntotallnreverdcperlnrdcrdlperlnrdlleverageroacashlnageyear含义创新能力风险投资存量是否获得风险投资企业总资产营业收入研发投入占营业收入的比重研发投入研发人员占比研发人员数量财务杠杆总资产净利率经营活动现金流企业成立年限年份具体形式ln（1专利申请数）ln（风险投资存量）获得为1，未获得为0ln（总资产）ln（营业收入）研发支出/营业收入*100ln（研发投入）研发人员/企业员工数量*100ln（研发人员数量）总负债/总资产*100净利润*2/（期初总资产期末总资产）*100经营活动产生的现金流量净额/营业收入*100截至统计年份企业的成立时长取自然对数20072019年资料来源：笔者整理表2主要变量描述性统计资料来源：笔者整理变量lnpatlnvcvcdummylntotallnreverdcperlnrdcrdlperlnrdlleverageroacashage观测值数131262712499359388888883373509259269261243均值2.4569.2560.16221.0911.1839.22917.6728.495.71038.128.54611.6811.04中位数2.5659.096021.1111.1305.89017.5717.595.67038.636.21712.0110标准差1.6612.0490.3681.4551.3949.0381.31623.801.08820.4612.8720.116.585最小值05.213017.694.4340.69914.722.8002.6393.537-35.23-67.760最大值6.19813.58124.4015.00652.6721.0187.508.57089.5858.8665.233848另外，由于有部分半导体企业融资事件未披露风险投资金额，因此为了提高结论的稳健性，使用风险投资的虚拟变量作为解释变量，进行补充检验，构建模型如下：lnpati，t=0+1vcdummyi，t+2controli，t+i+t+i，t（）模型（2）（3）中，下标i代表企业，t代表年份。被解释变量为代表企业创新能力的专利数量的对数lnpat，lnvc为企业获得的风险投资存量，vcdummy为风险投资的虚拟变量，control为控制变量组，i为个体固定效应，t为年份固定效应，i，t为随机扰动项。2.风险投资对半导体企业创新的作用机制为了进一步检验风险投资对于半导体企业创新的作用机制，参考温忠麟等32的做法，在模型（2）基础上，构建中介效应模型如下：Mi，t=0+1lnvci，t+2controli，t+i+t+i，t（）lnpati，t=0+1lnvci，t+2Mi，t+3controli，t+i+t+i，t（）与模型（2）（3）一致，下标i代表企业，t代表年份。模型（4）（5）中，M代表中介变量：企业总资产规模、研发投入占营业收入的比重、研发人员占企业员工比重。lnpat是代表企业创新能力的专利数量的对数，control为控制变量组，i为个体固定效应，t为年份固定效应，i，t为随机扰动项。风险投资对于企业创新总的激励效应为1，其中，风险投资对企业创新的直接激励效应为1，间接激励效应为12，总的激励效应1=112。四、结果分析与稳健性检验（一）基准回归风险投资对半导体企业创新的直接影响。本文运用模型（2）（3）分别检验风险投资存量和风险投资的支持对于半导体企业创新的直接影响。在计量模型选择上，本文通过Hausman检验，选择了企业和年份双向固定效应模型进行回归分析，企业固定效应可以控制因个体差异带来的遗漏变量的影响，年份效应可以控制随时间变化的遗漏变量的影响。另外，为了验证风险投资对于企业创新是否存在滞后效应，回归中加入了风险投资存量和风险投资虚拟变量的滞后一期项。表3报告了风险投资对半导体企业创新激励的直接效应。第（1）至（4）列以风险投资存量为解释变量进行回归分析，第（5）至（8）列以当期是否获得风险投资的虚拟变量为解释变量进行回归分析，第（2）（4）（6）（8）列加入了风险投资滞后一期的值作为解释变量。结果显示：当期的风险投资对于半导体企业的创新激励作用显著，而滞后一期的风险投资对于半导体企业创新激励效应不显著，且加入滞后一期项后调整R2也有所下降。这一点与通常认为的资金作用效应会滞后有所不同。半导体企业属于高新科技企业，多数成立于2000年之后，企业创始人和管理团队一般有着较高的知识水平和综合素养，在企业成立发展过程中，会制订相应的战略发展规划，引入风险投资进行融资是在企业发展规划内进行的，风险投资的支持效应不存在滞后效应或者滞后期较短（小于1年）。因此，当期的融资会对当前的专利水平有着直接影响，而滞后一期值回归结果不显著。表3第（1）列显示，风险投资能够促进半导体企业专利申请数量增加，风险投资存量增加1%，半导体企业专利数量将增加0.1%；第（3）列控制年份效应之后，调整R2上升，风险投资对于半导体企业专利申请数量的相关系数（0.115）和显著性（P=0.0060.019）均增加，说明风险投资确实提高了半导体企业的创新能力。表3第（5）列显示风险投资的进入与半导体企业的专利申请数量在0.05的水平上显著正相关，获得风险投资能够使得企业专利数量增加17%。第（7）列控制年份效应之后，风险投资对于企业专利数量的正向作用依然显著。本文假说H1得以验证。企业年龄与专利申请数量显著正相关，企业财务杠杆、盈利能力、现金流与专利申请数量关系不显著。（二）作用机制分析本节通过中介效应模型（4）（5）来实证检验风险投资对于半导体企业的作用机制。表4报告了将企业规模：总资产与营业收入作为中介变量的中介效应模型回归结果。表4第（2）（3）列相关系数1、1、2均显著，风险投资对企业专利数量的总效应系数1=0.115，直接效应系数1=0.089，间接效应系数为12=0.0960.27=0.026，1=112=0.089+0.026=0.115，说明半导体企业规模的中介效应显著，中介效应的贡献度为22.6%，风险投资的直接效应贡献度为77.4%。表4第（4）（5）列报告了将企业营业收入作为中介变量的中介效应模型回归结果，结果显示相关系数1、1、2均显著，风险投资对企业专利49数量的总效应系数1=0.115，直接效应系数1=0.090，间接效应为12=0.1140.222=0.025，1=112=0.090+0.025=0.115，说明半导体企业规模的中介效应显著，中介效应的贡献度为21.8%，风险投资的直接效应贡献度为78.2%。可见，风险投资支持能够通过扩大企业规模而提升企业的创新能力，假说H2得以验证。结论与风险投资实践活动相契合，企业规模和市值是风险投资机构关注的最重要因素，风险投资的成功退出主要依赖于企业规模的扩大和市值的增长。表5报告了将研发投入占营业收入比重及研发投入金额作为中介变量的中介效应模型回归结果。第（2）列显示风险投资存量与企业研发投入占比相关系数1=0.251不显著，说明风险投资不能够促进半导体企业提高其研发投入比重；而第（3）列相关系数1、2均显著，为此，需要进一步通过Sobel检验来判定是否存在中介效应。Sobel检验间接效应系数为0.002，p值为0.796，说明中介效应不显著，即风险投资不能通过提高半导体企业研发投入占比来lnvclntotallnreve常数项样本数R2控制变量企业效应年份效应中介效应占比（1）lnpat0.115*（0.041）-1.652*（0.781）5660.279控制控制控制（2）lntotal0.096*（0.020）16.378*（0.373）5660.767控制控制控制（3）lnpat0.089*（0.042）0.270*（0.096）-6.081*（1.750）5660.291控制控制控制0.226（4）lnreve0.114*（0.019）7.089*（0.365）5660.690控制控制控制（5）lnpat0.090*（0.043）0.222*（0.098）-3.227*（1.043）5660.287控制控制控制0.218表4中介效应：风险投资、企业规模与半导体企业创新资料来源：作者整理lnvcL.lnvcvcdummyL.vcdummyleverageroacashlnage常数项样本数R2企业效应年份效应（1）lnpat0.096*（0.041）0.002（0.003）-0.006（0.004）-0.001（0.003）1.505*（0.170）-1.505*（0.474）5660.241控制（2）lnpat0.090（0.057）-0.009（0.061）0.000（0.004）-0.005（0.005）-0.000（0.003）1.563*（0.205）-1.492*（0.551）5050.207控制（3）lnpat0.115*（0.041）0.004（0.003）-0.001（0.005）0.001（0.003）0.968*（0.351）-1.652*（0.781）5660.279控制控制（4）lnpat0.095*（0.057）0.022（0.061）0.002（0.004）0.001（0.005）0.001（0.003）1.039*（0.455）-1.976*（1.014）5050.252控制控制（5）lnpat0.170*（0.084）-0.002（0.002）-0.004（0.003）0.000（0.002）1.451*（0.102）-0.540*（0.284）9250.250控制（6）lnpat0.201*（0.086）0.045（0.086）-0.002（0.003）-0.004（0.003）0.001（0.002）1.315*（0.110）-0.215（0.300）8930.201控制（7）lnpat0.151*（0.086）-0.003（0.002）-0.001（0.003）0.002（0.002）0.675*（0.204）0.097（0.426）9250.298控制控制（8）lnpat0.168*（0.089）0.067（0.087）-0.002（0.003）-0.001（0.003）0.001（0.002）0.583*（0.223）0.507（0.461）8930.241控制控制表3风险投资对半导体企业创新能力的激励净效应注：括号中为标准误；*、*和*分别代表在10%、5%和1%的水平上的显著性。下同资料来源：笔者整理50提升企业的创新能力。第（3）列研发投入占比与企业专利申请数量相关系数2=0.036显著，说明半导体企业研发投入能够显著增加企业的专利申请数量，即提高企业的创新能力。第（4）列显示风险投资存量与半导体企业研发投入金额在0.01的水平上显著正相关，相关系数1=0.119，说明风险投资能够促进半导体企业增加研发投入。第（5）列研发投入的对数与企业专利申请数量相关系数2=0.484显著，说明半导体企业研发投入能够显著增加企业的专利申请数量，风险投资存量与企业专利数量的相关系数1=0.051不显著，说明以研发投入为中介变量时，风险投资对于半导体企业创新的直接效应贡献度为0，而间接效应贡献度为100%，即为完全中介效应，风险投资能够通过增加半导体企业研发投入来提升企业的创新能力，前文假说 H3a得以验证。表6报告了将研发人员比重及研发人员数量作为中介变量的中介效应模型回归结果。第（2）列显示风险投资存量与研发人员比重显著正相关，1=0.609，即风险投资能够促进半导体企业提高研发人员比重，但第（3）列显示企业研发人员占比与企业专利申请数量的相关系数2=0 且不显著，需要进一步通过Sobel检验来判定是否存在中介效应。Sobel检验间接效应系数为0.001，p值为0.908，说明研发人员比重的中介效应不显著，即风险投资不能通过提高半导体企业研发人员比重来提升企业的创新能力。第（4）列显示风险投资存量与研发人员数量在 0.01 的水平上显著正相关，相关系数1=0.08，说明风险投资的支持能够促进半导体企业增加研发人员数量，但第（5）列显示企业研发人员数量与企业专利申请数量的相关系数2=0.052不显著，需要进一步通过Sobel检验来判定是否存在中介效应，Sobel检验结果显示间接效应相关系数为0.094，p值为0.002，说明研发人员数量的中介效应存在，间接效应的贡献度为63.3%。因此，风险投资能够通过增加企业研发人员数量而提高企业创新能力，假说H3b得以验证。综上所述，风险投资能够通过扩大半导体企业的规模、增加研发投入绝对金额和增加研发人员数量来提升企业的创新能力。风险投资能够促进半导体企业加大研发投入绝对金额，但不能提高企业研发投入占营业收入的比重。风险投资既能够促进半导体企业增加研发人员数量，也能够促进企业提升lnvcrdcperlnrdc常数项样本数R2控制变量企业效应年份效应中介效应占比（1）lnpat0.115*（0.041）-1.652*（0.781）5660.279控制控制控制（2）rdcper0.251（0.207）7.299*（4.050）5600.234控制控制控制（3）lnpat0.100*（0.041）0.036*（0.009）-1.802*（0.811）5600.276控制控制控制不存在（4）lnrdc0.119*（0.024）14.369*（0.465）5600.655控制控制控制（5）lnpat0.051（0.041）0.484*（0.079）-8.499*（1.379）5600.309控制控制控制1表5中介效应：风险投资、研发投入占比及金额与半导体企业创新资料来源：笔者整理lnvcrdlperlnrdl常数项样本数R2企业效应年份效应中介效应占比（1）lnpat0.115*（0.041）-1.652*（0.781）5660.279控制控制（2）rdlper0.609*（0.313）3.344（18.299）2690.108控制控制（3）lnpat0.198*（0.059）0.000（0.014）-5.295（3.442）2690.131控制控制不存在（4）lnrdl0.080*（0.027）3.338*（1.536）2760.257控制控制（5）lnpat0.207*（0.060）0.052（0.156）-5.421（3.394）2760.125控制控制0.633表6中介效应：风险投资、研发人员比重及数量与半导体企业创新资料来源：作者整理51研发人员比重，但研发人员比重的中介效应不显著。（三）稳健性检验1.内生性问题：倾向得分匹配法（PSM）尽管前文在基准回归时采用了双向固定效应模型，很大程度上避免了由于遗漏变量带来的内生性问题，但由于风险投资在投资前会对被投资企业进行筛选，因此在模型回归中，样本选择偏差带来的内生性问题，可能使得估计结果是有偏差。为此，本文运用倾向得分匹配法（PSM）来处理这一问题。将当期获得风险投资的半导体上市公司作为处理组，未获得风险投资的半导体上市公司作为对照组。首先选择协变量，计算倾向值。运用Logit模型Pi（Xi）=PrYiN|D=1，Xi=PrYiN|D=0，Xi估计倾向得分。其中，YiN表示未获得风险投资情况下的结果变量，D是处理变量，1表示获得风险投资，0表示未获得风险投资，Xi表示用于倾向匹配的协变量。半导体企业的资产规模、盈利能力、财务杠杆率、现金流和成立年限会影响到风险投资的支持决策，因此，将以上变量作为协变量。表7报告了经过最邻近匹配处理前后的控制组和处理组的偏差变化情况，第（5）列显示，匹配后所有变量的标准化偏差（%bias）绝对值均小于10%，第（7）所有t检验的结果（|t|t|0.2270.7910.5050.8390.4770.4990.7220.9490.7640.908表7最邻近匹配前后的控制变量的偏差变化情况资料来源：笔者整理表8PSM检验结果匹配前最邻近匹配（k=2）最邻近匹配（k=4）半径匹配核匹配处理组3.1373.1373.1373.1193.137对照组2.8032.7742.7762.8472.890ATT0.334*（0.126）0.363*（0.121）0.362*（0.161）0.272*（0.134）0.247*（0.136）t值2.652.262.472.001.82资料来源：笔者整理52系数依然显著为正，表明风险投资的确能够促进半导体企业创新，与前文结果一致，说明文章结论稳健可靠。五、结论与启示（一）主要结论本文在当前半导体产业风险投资热的背景下，搜集整理了A股101家半导体上市公司20072019年的专利申请数量、风险投资情况以及企业特征相关数据，综合运用企业和年份双向固定效应模型、中介效应模型以及倾向得分匹配、工具变量等方法，深入研究了风险投资对于中国半导体企业创新的激励作用以及作用机制，主要结论如下：第一，风险投资的支持能够提升中国半导体企业的创新能力；在排除风险投资对于半导体企业的选择效应后，其创新激励作用仍显著存在。通常认为，风险投资对于企业创新激励存在滞后效应，本文发现风险投资的支持对于半导体企业创新激励不存在滞后效应或滞后期较短（小于1年），当年的风险投资能够直接促进当年半导体企业专利申请数量的增加，其原因主要在于半导体属于高新科技产业，多数企业成立于2000年之后，企业创始人和管理团队一般有着较高的知识水平和综合素养，在企业成立发展过程中会制订相应的战略发展规划，引入风险投资进行融资是在企业发展规划内进行的，当年的风险投资会直接作用于当期的企业创新产出，不存在滞后效应或者滞后期很短。第二，风险投资能够通过扩大半导体企业的规模、增加研发投入金额和增加研发人员数量来提升企业的创新能力。风险投资能够促进半导体企业加大研发投入绝对金额，但不能提高企业研发投入占营业收入的比重。风险投资既能够促进半导体企业增加研发人员数量，也能够促进企业提升研发人员比重，但研发人员比重的中介效应不显著。（二）政策启示第一，进一步壮大风险投资VC和私募股权投资基金PE的规模，充分发挥市场力量对于半导体企业创新的激励效应。风险投资对于半导体企业创新有着显著的正向激励效应，应该鼓励更多有技术条件和产业基础的地方政府成立政府引导基金，投资于半导体企业。鼓励国内大型半导体企业成立企业风险投资机构，培育孵化更多的半导体创新企业，也可以通过横、纵向兼并重组，整合技术和人力资本，提升半导体行业竞争力。各级财税部门制定配套的税收优惠减免政策，对于投资于国家战略新兴产业的风险投资基金，在股权转让和并购退出环节给予税收优惠。第二，拓宽风险投资资金来源渠道，鼓励更多的社会资本通过风险投资和私募基金参与一级资本市场，提高直接融资比重。允许商业银行、保险公司、信托公司等金融机构投资风险投资基金，放宽社保基金投资风险投资基金的比例限制。尽快出台落实金融机构参与风险投资基金的相关法规细则。借鉴国外金融机构与风险投资机构合作的有益经验，在部分金融机构中间开展试点与风险投资机构合作，及时总结合作经验，并逐步推广运营。商业银行与风险投资机构合作是解决高科技企业融资难的重要突破口，商业银行资金实力雄厚，但追求资产的安全与稳定，而风险投资追求高风险、高收益，积极探索二者合作的有效模式，能够实现银行、风险投资机构和科技企业多方共赢、相互促进的良性循环，进而助推经济实现创新型发展。第三，培育更多的科技和金融复合型人才，提升风险投资和私募股权投资基金的管理水平和服务质量。行业规模的扩张，离不开从业人员数量的增加；行业的持续健康发展，离不开从业人员的综合素质的提高。风险投资属于高风险的复杂投资行为，需要既精通金融、法律，又具备理工科专业知识的复合型人才。一方面，大学要开设金融、法律及理工科跨学科教育，加强高等通识教育，培养高素质的储备人才；另一方面，从业人员要加强“干中学”，在实践中提升自身工作能力和综合素养。行表9风险投资对半导体企业创新的工具变量回归结果工具变量lnvc控制变量常数项样本数量调整R2第1阶段F统计量半导体行业风险投资额lnpat0.710*（0.405）控制-2.796（2.514）5660.18931.39半导体行业风险投资案例数lnpat0.712*（0.325）控制-2.810（2.016）5660.18533.12资料来源：笔者整理53业协会及各种行业联盟多开展相关培训活动，加强行业交流合作。当然，在鼓励风险投资机构发展的同时，也要加强风险投资行业监管和配套法律法规建设，促进行业健康发展，防止资本无序扩张形成垄断损害实体经济发展。注释：因为本文面板数据时间序列以年为单位，未观测到滞后效应，说明滞后效应不存在或者滞后期小于1年。参考文献：1杨毅.PE/VC涌入半导体产业领域N.金融时报，2021-08-19（06）.2PURI 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