风险资本与企业技术创新——基于要素密集度行业差异性的研究

董屹宇 郭泽光

(山西财经大学 会计学院，山西 太原 030006)

一、引言

近年来，随着“大众创业、万众创新”的蓬勃兴起，推动企业技术创新已成为建设国家创新体系、支撑经济持续增长的必然选择。虽然现阶段我国整体的科技创新实力较之以往有了较大幅度的提升，但是与许多发达国家相比，我国企业技术创新能力不强的问题依然较为突出。技术创新本质上是一个投资的过程(Savaneviciene et al.，2015)，它必须高度依赖资本，也就是说，从研发投入到研发产出的全过程均离不开资本的支持。因此，有效发挥资本市场对企业技术创新的支持作用尤为关键。

风险资本是一种与企业技术创新活动更为匹配的资本形态(Lerner，1995)，作为一种“积极的股权投资者”，其能够在企业早期的成长和发展过程中发挥关键作用。一方面，相比信贷资本，风险资本有着更高的风险承担意愿和能力，可以为高成长性和高风险性的企业提供更为充裕的资本支持(Bertoni et al.，2010)。另一方面，风险资本出于“逐名”的目的，还会为被投资企业提供管理咨询(Chemmanur et al.，2011；陈思 等，2017)、关系网络(李善民 等，2019)及监督治理(买忆媛 等，2012)等非资本性增值服务，从而促使企业价值进一步提升。近年来，风险资本与企业技术创新的关系受到学界的密切关注，部分研究表明风险资本对企业创新具有显著的正向影响(程昆 等，2006；王兰芳 等，2017)，而另一部分研究则发现风险资本在提升企业创新能力方面的作用较为有限(沈丽萍，2015)。之所以出现上述分歧，本文认为一个重要的原因是已有研究大多基于行业整体或某个行业进行分析，忽视了不同类型行业间在技术创新方面的差异。鲁桐等(2014)指出，在技术创新的过程中，企业的各项决策都不可避免地受到其所属行业特征的影响。行业的性质不一样，特别是要素密集度不一样，会导致企业对技术创新的依赖程度存在差别(Arrow，1962；解维敏，2009)，从而对技术创新投入和产出造成不同影响。

有鉴于此，本文基于行业差异性的视角，以2007—2015年中小板与创业板中首次公开发行上市的公司为研究对象，首先将样本企业按照所处行业要素密集度的不同划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类，然后对风险资本与企业技术创新的关系展开理论分析和实证检验。较之已有文献，本文可能的贡献主要体现在三个方面：其一，从行业差异性的视角出发，在按照行业要素密集度对样本企业进行划分的基础上，全面探讨风险资本对不同行业被投资企业技术创新投入与产出的影响，这不仅拓展了风险资本领域研究的理论视角，而且为调和现有相关研究存在的分歧提供了有价值的启发。其二，基于风险资本的“资本增值功能”和“公司治理功能”，进一步揭示了风险资本对不同行业企业技术创新投入与产出的影响路径，这有助于加深对风险资本与企业技术创新关系的理解，同时为构建两者间的良性互动机制提供重要的理论支撑。其三，本文的研究不仅为新兴资本市场的创新融资理论发展提供了经验证据支撑，也为我国风险资本行业的健康有序发展提供了指导和借鉴。

二、理论分析与研究假设

根据要素禀赋理论，本文按照企业对某项要素的需求程度和比较优势将行业细分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类。相应地，处于不同行业的企业在技术创新的需求程度、技术进步速度和范围等方面也存在较大差别，进而可能导致风险资本对不同行业企业的技术创新活动产生差异化影响。

(一)风险资本对企业技术创新投入的影响

通常，劳动密集型行业的企业资本有机构成不高，单位劳动人员需要使用的固定资产价值较小，产品的价值中凝结的活劳动价值比例较高。因此，对于劳动密集型行业企业而言，一方面，其不需频繁地对机器设备或生产工艺进行更新换代，企业价值的提高更加依赖于员工劳动效率的提升，而对技术创新的需求相对较低；另一方面，其技术壁垒较低，技术扩散相对更易实现(黄山松 等，2011)。因此，劳动密集型行业企业更倾向于利用行业内、外部的技术外溢，而非投入大量资源开展自主研发。也就是说，风险资本为此类行业企业所提供的大量资金，可能更多地被用于改善劳动力的生产效率，而不是进行技术创新。同时，风险资本提供的非资本增值服务以及对管理层的激励与监督往往也不会直接作用于企业的技术创新。综上所述，本文推断，风险资本虽然能够为劳动密集型行业企业提供相关资源与服务，但是在改善企业创新投入不足方面的效果可能较差。

资本密集型行业的企业在生产过程中对机械设备的使用度较高，劳动力投入占比较少(黄先海 等，2018)。因此，对于资本密集型行业企业而言，固定资产的折旧费用在产品成本中的占比很高。为了降低单位产品成本、获取持续竞争优势，这类企业有必要采取多种举措减少折旧费用。一方面，开展技术创新活动推动工艺流程的改进，促使原有机器设备的利用率有效提升，从而使产品成本进一步降低；另一方面，增加研发投入提高企业的装备制造能力，使得其与设备供应商谈判时的议价能力增强。因此，风险资本的进入有助于弥补这类企业在创新投入方面的资金短缺，并吸引其他外部资金供给者进入，从而使得企业的创新投入显著增加。此外，风险资本的进入还有助于强化对经理人决策行为的协调和监控，减少经理人的机会主义行为，从而提升其在技术创新方面的投资意愿，降低对股东利益的损害。综上所述，本文推断，风险资本对资本密集型行业企业的技术创新存在较强的正向影响。

在技术密集型行业企业的产品生产过程中，对于高技术含量和高技术要求的机械设备的依赖程度较高，而劳动力投入的占比相对较少。由于技术密集型行业企业的核心竞争力的形成与技术的先进性、持久性和不可模仿性紧密相关(陆根尧 等，2010)，它们往往会更加注重在技术创新方面的投入，而风险资本恰好可以为其提供相关的重要资源。与此同时，风险资本还能够间接帮助企业吸纳更多的技术型人才，促使企业逐步形成创新战略导向，推动企业建立健全与技术创新相匹配的激励和约束机制，在企业内部营造良好的研发氛围，进一步激发和强化企业管理层加大研发投入的积极性。综上所述，本文推断，风险资本对技术密集型行业企业的技术创新存在较强的正向影响。

基于上述分析，本文提出：

假设1：在资本密集型和技术密集型行业中，风险资本与企业创新投入显著正相关。

(二)风险资本对企业创新产出的影响

与其他类型的企业相比，劳动密集型行业的企业对员工的知识储备和技术操作要求不高(梁会君 等，2013)，开展的技术创新活动较少(陆根尧 等，2010)，企业内部的员工大多不具备开展深度技术创新的知识和能力。因此，即便风险资本能够为企业带来技术创新所需的相关资源，企业在中短期内取得突破式创新成果的可能性也较低。长期来看，风险资本的进入在帮助企业对主要产品进行改良、模仿学习行业先进技术等方面的作用更为显著，因为这类创新的研发复杂程度低，技术开发周期相对较短，创新成功的可能性较高。也就是说，对于劳动密集型行业企业而言，风险资本对渐进式创新的促进作用可能更强。

资本密集型行业的企业规模一般较大(鲁桐 等，2014)，对资本的依赖程度高，追求规模经济，强调通过降低单位产品生产成本赢得竞争优势。因此，这类企业技术创新的成功离不开大量的长期资本的支持。风险资本在进入资本密集型行业企业后，通过为技术创新这类与企业长期价值相关的投资提供雄厚的资金支持，更有可能实现资本增值回报。并且，风险资本进入释放的积极信号，可以帮助企业吸引更多的高素质技术人才，推动高水平科研团队和研发机构的建设。进一步，与渐进式创新相比，突破式技术创新与企业长远利益的密切程度更高，一旦突破式技术创新取得成功，企业即可赢得长期核心竞争优势(Mcgrath，2001)。因此，在资本密集型行业中，风险资本对企业突破式技术创新可能存在显著的正向影响，而对渐进式创新的影响相对较弱。

相对于其他类型行业，技术密集型行业的技术复杂程度更高，技术更迭速度更快(Carlucci et al.，2004)。因此，该类型企业竞争优势的形成更加依赖于技术创新。风险资本在进入技术密集型行业企业后，一方面能够为各类技术创新提供足够的资金支持(Bertoni et al.，2010)，另一方面还可以为研发的各个阶段带来先进的管理理念(Hirukawa et al.，2011；陈思 等，2017)，推动监督机制趋于完善(程昆 等，2006；买忆媛 等，2012)，从而有效降低技术创新的不确定性。并且，由于在技术密集型行业中企业之间的技术竞争异常激烈，无论是渐进式创新还是突破式创新对企业的生存与发展都至关重要。因此，风险资本进入企业后，不仅会对突破式技术创新产生重要影响，而且对渐进式技术创新也有显著的促进作用。

基于上述分析，本文提出：

假设2：在资本密集型和技术密集型行业中，风险资本与企业突破式创新产出显著正相关。

假设3：在劳动密集型和技术密集型行业中，风险资本与企业渐进式创新产出显著正相关。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2007—2015年在中小板和创业板首次公开发行上市的公司作为原始研究样本。之所以选择2007年作为研究起始年，原因主要在于：在2007年之前，我国企业对技术创新投入与产出的披露较少；并且，我国于2007年实施了新的会计准则，与原会计准则相比许多财务指标的计算都发生了较大的变化。同时，本文研究设计要求考察企业上市后三年的创新投入与产出情况，因此样本数据截至2015年。本文对初始研究样本进行了如下处理：剔除金融保险类企业样本；剔除ST、*ST和已经退市的企业样本；剔除财务信息等数据存在缺失的企业样本。经过上述筛选后，最终得到样本公司1147家。此外，本文还对所有连续变量进行了两端各1%的Winsorize处理，以防止异常值对实证结果造成干扰。根据聚类分析的结果，本文将样本公司按照行业要素密集程度划分为技术密集型、资本密集型和劳动密集型三类行业，其中劳动密集型行业有192个样本，资本密集型行业有257个样本，技术密集型行业有698个样本。

本文实证检验中用到的风险资本数据主要取自巨潮资讯网(http://www. cninfo.com.cn)。具体地，手工摘录和整理识别企业中是否有风险资本类型的股东，并将手工整理的风险资本信息与私募通数据库的风险资本机构数据进行比对以防止遗漏。公司技术创新投资与专利数据主要来自国泰安数据库(CSMAR)中的上市公司研发创新数据和国家知识产权局网站披露的公司专利数据。IPO公司财务指标等方面的数据主要来自万德数据库(WIND)和国泰安数据库(CSMAR)。

(二)变量定义

1.技术创新

对于技术创新，本文分别从创新投入和创新产出两个方面加以考量，其中创新产出进一步被细分为突破式创新产出和渐进式创新产出。(1)技术创新投入方面。本文选取研发投入强度(研发费用与营业收入之比)作为技术创新投入测量指标，同时考虑到技术创新的持续性特征，我们利用企业上市后三年的研发投入强度的平均值构建研发投入指标(R&D)。该指标值越大，说明企业的研发投入意愿越强，研发投入越高。(2)技术创新产出方面。专利权是申请人在一定期限内依法享有对某一技术、生产工艺或设计的独占权，是创新产出的突出表现。通常，我国的专利被划分为发明、实用新型和外观设计三类，每种类型在技术含量、研发难度、专利价值等方面存在一定差异(Pakes et al.，1980)。其中，发明专利被认为是对原有技术改变程度最大，甚至是完全颠覆的，这符合突破式创新的特征，而其他两类专利的技术含量较小，一般是在原有产品和技术的基础上进行的小幅改进，这符合渐进式创新的特征(钟昌标 等，2014)。此外，由于专利授予存在较多的不确定性，企业申请专利的数量比获得授权的数量更能真实反映企业创新能力(Hall et al.，2012；黎文靖 等，2016)。因此，在考虑创新产出的持续性和滞后性因素后，本文以企业上市后三年发明专利的申请数总和的对数值构建突破式创新产出指标(IPat)，以企业上市后三年实用新型和外观设计专利的申请数总和的对数值构建渐进式创新产出指标(UDPat)。鉴于某些样本企业在某些年份没有专利申请，为了避免在取对数值时产生缺失值，本文先将专利申请数加1再取对数(Chemmanur et al.，2014；陈思 等，2017)。上述各类指标值越大，说明企业相关的技术创新产出越高。

2.风险资本

为尽可能全面准确地判断某一机构是否属于风险资本，本文主要通过三种方法进行确定。其一，如果公司上市时十大股东的机构名称中含有“风险投资”“风险资本”“创业投资”“创业风险投资”等类似主题词，则直接判断为风险资本；其二，在不满足上述条件的情况下，查询招股说明书中对企业股东的介绍，如果股东的主营业务中包含“风险投资”“风险资本”“创业投资”“创业风险投资”等类似主题词，则认定为风险资本；其三，在不满足上述条件的情况下，查询清科集团数据库，若被该机构界定为风险投资，则视作风险资本。如果上述三个条件均不满足，则认为该机构不属于风险资本。在此基础上，本文设置风险资本哑变量(VC_dum)衡量企业是否具有风险资本背景。当企业股东中有风险资本时，则VC_dum取值为1，否则取值为0。同时，设置风险资本比率变量(VC_ratio)衡量风险资本投资参与程度，该指标等于风险资本所持股份数量占企业全部股份数量的比重，VC_ratio值越大，说明风险资本参与程度越高。

3.行业要素密集度

根据生产要素投入的密集程度对产业进行分类的方法主要有两种，即定性分类法和定量分类法。相对而言，定量分类法得到的结果更加可靠。因此，本文借鉴鲁桐等(2014)的做法，采用聚类分析法对上市公司所处行业的要素密集度进行划分。具体地，本文以我国证监会的行业分类为划分基础，考虑到制造业在上市公司样本中占比高，我们进一步对制造业进行二次划分(见表1)，之后将制造业的细分行业与其他一级行业合并在一起。在去除金融行业以及上市公司数少于5家的行业后，本文划分得到25个行业。

表1 制造业二次划分结果

进一步，本文通过对上市公司年报数据的整理，选择固定资产占比和研发费用占比作为具体的分类指标，按行业的要素密集情况进行聚类分析，将最终的25个行业划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类。具体的分类指标计算公式如下：

创新投入占比=研发费用/应付职工薪酬

(1)

固定资产占比=固定资产净值/资产总额

(2)

其中：创新投入占比主要用于衡量技术创新投资的重要性，该指标越大，说明在企业中技术的重要性越高，企业属于技术密集型行业；固定资产占比主要用于衡量固定资产投入的重要性，该指标越大，说明在企业中资本的重要性越高，企业属于资本密集型行业；未能被划归为上述两类的企业属于劳动密集型行业。首先，分别计算出25个行业的创新投入占比的平均值和固定资产占比的平均值；然后，采用离差平方和法(Ward’s linkage method)将所有行业进行聚类，并划分为三大类。行业分类结果如表2所示，从中可见，聚类分析得出的分类结果与直观判断基本一致。

表2 行业要素密集度分类结果

4.控制变量

本文借鉴Chemmanur et al.(2014)、温军等(2018)的做法，选择以下指标作为控制变量：企业规模(SIZE)，取企业上市当年总资产的自然对数；盈利能力(ROA)，取企业上市当年营业利润占总资产比重；资产结构(PPE)，取企业上市当年固定资产占总资产比重；资产负债率(LEV)，取企业上市当年负债总额除以资产总额；总资产增长率(Gro)，取企业上市当年总资产增长额除以年初资产总额；存货周转率(ITR)，取企业上市当年营业成本除以平均存货；资本投资(CE)，取企业上市当年的“构建固定资产、无形资产和其他资产支付的现金”科目余额与总资产之比；成长机会(Tobin’s q)，用企业上市当年的托宾Q值衡量；企业年龄(Age)，用企业上市时存续年龄的自然对数衡量。此外，本文还控制了年度虚拟变量(YEAR)。

(三)模型设计

为检验前述研究假设，本文建立以下模型：

INNOVATION=β0+β1VC+γControl+ε

(3)

其中：被解释变量技术创新(INNOVATION)参照上文测度说明进行构建，具体包含技术创新投入(R&D)、突破式创新产出(IPat)和渐进式创新产出(UDPat)；解释变量风险资本(VC)参照上文界定，选择风险资本哑变量(VC_dum)和风险资本比率变量(VC_ratio)进行测度；Control为上文选定的一系列控制变量。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

表3列示了全样本和分行业样本中解释变量与被解释变量的均值和标准差。由全样本结果可见，R&D的均值为4.968，表明企业上市后的平均研发投资约占营业收入的4.97%；IPat和UDPat的均值分别为1.944和2.513，说明渐进式创新产出的数量要略高于突破式创新产出的数量；有48.2%的样本企业在上市时获得了风险资本的支持(VC_dum的均值为0.482)，风险资本的平均股权占比约为6.62%(VC_ratio的均值为6.617)。由分行业结果可知，技术密集型行业企业的技术创新投入和两类创新产出的均值最高，资本密集型行业企业次之，劳动密集型行业企业最低。这表明不同行业的企业对技术创新的依赖程度不同，符合普遍认知和实际情况，同时从侧面证明本文对行业要素密集度测度是准确的。更重要的是，这种差异也说明依据不同行业类型企业技术创新的特点，分别探讨风险资本对创新投入和产出的影响尤为必要。此外，由表3还可以发现，无论是风险资本哑变量还是风险资本投资参与程度变量，技术密集型行业企业的均值都最高，资本密集型行业企业次之，劳动密集型行业企业最低，这说明我国风险资本更倾向于投资技术依赖度高的企业。

表3 被解释变量与解释变量的描述性统计

(二)回归结果分析

1.风险资本与技术创新投入

表4列示了不同要素密集型行业中风险资本与企业技术创新投入的回归结果。列(1)、(2)为劳动密集型行业企业的回归分析结果，从中可见，VC_dum和VC_ratio的估计系数均不显著，说明在该行业中，风险资本对提高企业研发投入强度不具有显著的促进作用。列(3)、(4)为资本密集型行业企业的回归分析结果，从中可见，VC_dum和VC_ratio的估计系数分别为0.543和0.032，且均在5%的水平上显著，这说明在该行业中，风险资本进入能够有效提升企业技术创新投入的意愿，并且风险资本投资参与程度越高的企业，研发投入水平越高。列(5)、(6)为技术密集型行业企业的回归分析结果，从中可见，VC_dum和VC_ratio的估计系数分别为0.623和0.054，且分别在10%和1%的水平上显著，这说明在该行业中，风险资本进入和风险资本投资参与程度都能够显著提高企业的技术创新投入水平。由此，假设1得到证实。

表4 风险资本与企业技术创新投入的回归结果

2.风险资本与技术创新产出

表5列示了不同要素密集型行业中风险资本与企业突破式创新产出的回归结果。由列(1)、(2)可见，在劳动密集型行业中，无论是VC_dum还是VC_ratio的估计系数都不显著，说明风险资本对劳动密集型行业企业的突破式创新产出水平无显著影响。由列(3)、(4)可见，在资本密集型行业中，VC_dum的估计系数在5%的水平上显著为正，VC_ratio的估计系数虽为正但不显著。这说明在资本密集型行业中，风险资本的进入能够有效促进企业突破式创新产出水平的提升，但是这种促进作用并不随风险资本投资参与程度的提高而增加。由列(5)、(6)可见，在技术密集型行业中，VC_dum和VC_ratio的估计系数分别在5%和1%的水平上显著为正。这说明在技术密集型行业中，风险资本的进入以及投资参与程度的增加均能够显著提高企业的突破式创新产出水平。由此，假设2成立。

表5 风险资本与企业突破式创新产出的回归结果

表6列示了不同要素密集型行业中风险资本与企业渐进式创新产出的回归结果。由列(1)、(2)可见，在劳动密集型行业中，VC_dum和VC_ratio的估计系数均在5%的水平上显著为正，说明风险资本的进入与投资参与程度的增加能够有效发挥对劳动密集型行业企业渐进式创新的促进作用。由列(3)、(4)可见，在资本密集型行业中，无论是VC_dum还是VC_ratio的估计系数均不显著，说明风险资本并不能显著提升资本密集型行业企业的渐进式创新产出水平。由列(5)、(6)可见，在技术密集型行业中，VC_dum和VC_ratio的估计系数均在10%的水平上显著为正，说明风险资本对技术密集型行业企业的渐进式技术创新产出具有显著的正向影响。由此，假设3得到数据检验结果的支持。

表6 风险资本与企业渐进式创新产出的回归结果

(三)稳健性检验

为增强研究结论的可靠性，本文还进行了如下稳健性检验：

1.替换主要变量的衡量方法

为减少企业上市对研究结果造成干扰，本文以上市前的企业创新投入和两类创新产出水平重新测度被解释变量企业技术创新。具体而言，以研发投入企业上市前三年的研发投入强度(研发费用与营业收入之比)的平均值构建研发投资指标(R&D_pre)，以企业上市前三年申请的发明专利总数的对数值构建突破式创新产出指标(IPat_pre)，以企业上市前三年申请的实用新型和外观设计专利总数的对数值构建渐进式创新产出指标(UDPat_pre)。在此基础上，重新进行回归分析，结果列于表7。由表7可见，主要结果与前文检验结果基本一致。需要指出的是，在技术密集型行业中，VC_dum和VC_ratio对上市前的企业渐进式创新产出(UDPat_pre)的影响均不显著。原因可能是：在企业公开上市之前，风险资本的进入尽管能够为企业带来相关资源，但是这种支持力度可能较为有限，无法均衡地满足企业各方面的创新需求，而这种约束在上市后可以得到显著缓解。

表7 风险资本与上市前企业技术创新的回归结果

2.倾向得分匹配法(PSM)

为了保障样本选择的随机性，本文将有风险资本背景的企业与无风险资本背景的企业进行倾向得分匹配(PSM)。具体而言，首先，通过Logistic回归选出显著影响风险资本的变量，分别是盈利能力(ROA)、资产结构(PPE)、成长机会(Tobin’s q)和企业年龄(Age)，在此基础上进行Logistic回归得到倾向得分值，以便筛选配对样本；然后，采用最相邻匹配法，按照1∶3的比例进行匹配；最后，得到与每个处理组样本特征最为接近的控制组样本。在完成上述处理步骤后，重新回归检验，结果列于表8。由表8可见，主要结果与前文检验结果基本一致。

表8 风险资本与企业技术创新的回归结果(PSM样本)

3.内生性问题处理

为了缓解反向因果关系(1)风险资本投入与企业技术创新之间可能存在反向因果关系，即：一方面，风险资本有助于促进企业创新活动的开展；另一方面，技术创新水平高的企业也可能会吸引更多的风险资本投资。以及模型遗漏变量而引发的内生性问题，本文进一步采用IV两阶段模型进行了测试。

本文选取企业所处行业的平均风险资本强度以及企业所处地区的平均风险资本作为风险资本变量的工具变量。表9列示了工具变量两阶段的回归结果，从中可见：Kleibergen-Paap rk Wald F统计量均高于10，表明不存在弱工具变量问题；Hansen J统计量的P值均高于10%，说明工具变量符合外生性假设。从回归结果来看，本文研究假设再次得到证实。由此可见，在控制内生性问题后，上文结论仍然成立。VC_ratio的检验结果也支持前文的研究结论，篇幅所限，回归结果未具体列示。

五、作用机制检验

本文进一步探究了不同行业中风险资本对企业技术创新的作用机制。一方面，由于技术创新是一项高投入、高风险的投资活动，风险资本能够发挥其“资本增值功能”，为企业的技术创新活动提供较为充足的资金支持，从而有效缓解企业的外部融资需求；另一方面，风险资本作为一类积极股东(程昆 等，2006；买忆媛 等，2012)，可以发挥其“公司治理功能”，通过优化企业资本结构、建立有效的监督机制，从而提升企业技术创新成功的概率。综上分析，本文预期风险资本主要通过缓解企业融资需求和完善公司治理两条路径对企业技术创新产生显著影响。

为了验证上述推断是否成立，本文借鉴Baron et al.(1986)和温忠麟等(2004)提出的中介效应检验方法进行了考察。具体模型如下：

INNOVATION=β0+β1VC+γControl+ε

(4)

MED=β0+β1VC+γControl+ε

(5)

INNOVATION=β0+β1VC+β2MED+γControl+ε

(6)

其中，MED表示中介变量，包括外部融资需求程度(EFN)以及企业的股权结构(SKT1)。具体地：EFN利用企业资产的增长率扣减可实现的内生增长进行度量(卢太平 等，2014)。该指标值越大，说明企业的融资需求越高；反之，则表明企业融资需求越低。SKT1用企业第一大股东持股比例进行衡量。该指标值越大，说明企业股权越集中；反之，则说明股权相对分散，股东之间的监督制衡力度越强。

中介效应检验步骤为：第一步，分析不加入中介变量时，解释变量(VC)对被解释变量(INNOVATION)是否存在显著影响；第二步，分析解释变量(VC)对中介变量(MED)是否存在显著影响；第三步，同时检验解释变量(VC)和中介变量(MED)对被解释变量(INNOVATION)的影响，观测两个变量系数的显著性水平。鉴于前文已经报告了第一步检验的结果，表10和表11中仅列示了第二步和第三步回归分析的结果。

表10为外部融资需求的中介效应检验结果。其中，列(1)、(3)和(6)显示，VC_dum的回归系数值分别为-0.092、-0.073和-0.036，且依次在10%、5%和10%的水平上显著。由此可见，无论是何种类型的行业，风险资本进入均能显著减少企业的外部融资需求，为企业提供资本增值。在列(4)和列(7)中，EFN的系数显著为负，同时模型中原解释变量VC_dum的系数显著为正。而在列(2)、(5)、(8)和(9)中，EFN的系数并不具有统计意义上的显著性，经Sobel检验后其Z统计量也均不显著。上述分析结果表明，对于资本密集型和技术密集型企业，外部融资需求在风险资本与企业创新投入之间发挥部分中介作用；外部融资需求在风险资本与两类创新产出之间未能发挥显著的中介效应。VC_ratio的回归结果与VC_dum基本类似，受篇幅限制，不再详细列示。

表10 融资需求的中介效应检验结果

表11列示了股权结构的中介效应检验结果。其中，列(1)、(3)和(6)显示，VC_dum的回归系数值分别为-4.039、-4.932和-4.923，且依次在10%、1%和1%的水平上显著。这表明，对于三类行业而言，风险资本在进入后都更加倾向于选择制衡性的股权结构，以分散第一大股东的持股份额，强化其他股东的监督和控制。此外，列(2)中SKT1的回归系数在5%的水平上显著为负，同时VC_dum的回归系数在5%的水平上显著为正。结合列(1)、(2)的结果可以看出，对于劳动密集型行业企业而言，股权结构在风险资本与企业渐进式创新产出之间起部分中介作用。类似地，列(4)、(5)中SKT1的系数显著为负，VC_dum的系数在显著为正。结合列(3)的结果可知，对于资本密集型行业企业而言，股权结构在风险资本与企业创新投入之间，以及风险资本与突破式创新产出之间起部分中介作用。对于技术密集型行业企业而言，列(7)、(8)、(9)中SKT1的系数均显著为负，但VC_dum的系数仅在列(8)中显著为正，其余均不显著，这表明股权结构在风险资本与企业创新投入之间发挥完全中介作用，在风险资本与突破式创新产出之间发挥部分中介作用，在风险资本与渐进式创新产出之间发挥完全中介作用。VC_ratio的回归结果与VC_dum基本类似，受篇幅限制，不再详细列示。

表11 股权结构的中介效应检验结果

六、结论与建议

(一)研究结论

本文以2007—2015年中小板与创业板中首次公开发行上市的公司作为研究对象，对不同要素密集型行业中风险资本能否有效提升企业技术创新投入与两类创新产出水平进行理论分析与实证检验。研究发现：对于劳动密集型行业企业，风险资本仅能够对渐进式创新产出水平发挥有效的促进作用；对于资本密集型企业，风险资本能够有效提升企业技术创新投入水平和突破式创新产出水平；对于技术密集型企业，风险资本对企业的创新投入和两类创新产出均能起到显著的促进作用。此外，作用机制检验表明，风险资本可以通过“资本增值功能”促进资本密集型企业和技术密集型企业的技术创新投入，通过“公司治理功能”分别促进三类行业中的技术创新投入和产出。

(二)政策建议

根据本文研究结论提出以下政策建议：(1)无论是在劳动密集型、资本密集型还是技术密集型行业中，风险资本均能够在一定程度上促进企业的技术创新，但是对于创新投入和两类产出方面的作用存在一定差别。因此，有必要根据不同行业的特征制定相应的政策，推动风险资本市场的健康稳定发展，以真正实现资本与技术的良性互动，有效促进企业技术创新水平的提升。(2)鉴于风险资本对企业技术创新的促进作用因行业特征差异而有所不同，风险资本管理者应充分考虑被投资企业所处行业的要素密集度差异性以及行业技术创新的特点，有针对性地为企业技术创新的各个环节提供资源与服务，以提高资源配置的效率。(3)风险资本主要通过发挥“资本增值功能”和“公司治理功能”促进企业创新，因此应当在树立与行业技术特征相匹配的创新战略理念的同时，进一步丰富融资手段，提高自有资金利用率和外部融资能力，优化公司治理结构，完善公司治理机制，从而实现创新资源的高效配置，推动企业创新投入与产出水平稳步提升。