政府创业投资绩效评价和风险测度研究进展

摘要：提出了政府创业投资研究框架，按照先宏观后微观、先理论后实证的顺序对政府创业投资绩效评价和风险测度的前沿研究文献进行梳理、归纳和评价。政府创业投资面板数据可混合性、中国实证研究缺乏等是已有研究存在的主要问题。

关键词：政府创业投资；杠杆效应；引导效应；挤出效应；Dead-weight Effect

中图分类号：F830.59文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）05-0020-04

科技是发动机，金融是燃料。一国缺乏发达的创业投资体系，就无法发展高新技术产业。日本和德国在20世纪90年代具有与美国一样的科技基础开端，但却因为缺乏发达的创业投资体系，德国和日本拥有的国际知名高科技企业数量较少[1]。美国发达的创业投资体系孕育了Microsoft、Intel、Netscape、Yahoo、Apple、Lotus、Google等大批高科技企业。

几乎所有的OECD国家创业投资产业都是从政府创业投资起步的。我国政府创业投资包括国有创业投资公司管理的风险资本和政府财政专项资金，如创业投资引导基金、科技型中小企业技术创新基金。我国政府风险资本仍然占据较大比重，根据科技部《中国创业风险投资发展报告》统计数据，中国政府风险资本从1995年的28.98亿元增长到2011年的1033亿元，增长35.6倍；政府风险资本的比例从1994年的58.7%下降到2011年的32.3%。

学者Eisinger提出“State Venture Capitalism”概念，其含义是“政府运用财政资金对创新性企业进行高风险的股权投资，是政府为增加就业和提高税收的手段之一”[2]。绩效和风险是政府创业投资主要研究方向。很难单独区分政府创业投资带来的经济效益以及社会效益并构建科学的政府创业投资绩效评估体系，而任何一项投资不控制风险就不能保证收益。所以，研究政府创业投资具有重要的现实意义✫。本文尝试提出一个全新的政府创业投资研究框架，内容如表1所示。

从Ideas、JSTOR等网站搜索关键词“Government Venture Capital”、“Public Venture Capital”、“Venture Capitali✉sm”查阅国内外文献、论著，按照“政府创业投资理论研究”、“政府创业投资实证研究”、“各国研究报告”等归类成40多本资料集。其中，外文文献600多篇。这是国内外政府创业投资研究最全面的文字资料。

1政府创业投资绩效评价研究综述

政府创业投资绩效是指政府创业投资在增加早期投资和高科技投资、推动创业投资产业发展方面的作用。从宏观方面看，政府创业投资绩效主要体现为“杠杆效应”和“引导效应”；从微观方面看，政府创业投资绩效主要体现在单个政府创业投资项目对其他创业投资机构的影响以及政府投资前后中小企业专利申请量、就业数量和销售额的变化。

1.1政府创业投资绩效：宏观层面研究综述

1.1.1杠杆效应

政府创业投资“杠杆效应”是指政府供给风险资本后吸引更多社会资本进入创业投资领域，导致一国创业投资产业规模增加。“杠杆效应”作用机制：①得到政府风险资本支持后中小企业得到发展，增加对私人风险资本的需求；②政府通过风险分担、跟投等方式，降低私人创业投资公司的风险，增加其收益，吸引更多社会资本进入创业投资产业；③政府创业投资如美国SBIR项目等投资某个中小企业后，产生Certification Effects，向外界传递信号，该企业是一个有投资价值企业，吸引私人创业投资公司向其投资；④政府通过直接投资取得的成功产生财富效应，私人创业投资机构看到创业投资的高收益特征并参与其中；⑤政府创业投资项目通过输出优秀的创业投资人才，促进私人创业投资机构的发展。

政府创业投资“杠杆效应”经验研究主要集中在存在性方面。Leleux等进行因果关系检验后发现政府参与导致更多的资本进入创业投资领域，欧洲国家政府创业投资存在“杠杆效应”[3]。杨大楷等认为中国创业投资引导基金存在“杠杆效应”[4]。

1.1.2引导效应

政府创业投资“引导效应”是指政府通过ต供给风险资本，引导民间风险资本增加对市场失灵领域的投资。“引导效应”作用机制：引导民间风险资本增加对处于种子期、初创期企业的投资，增加早期投资的规模；引导民间风险资本增加对高科技企业或战略性新兴产业的投资，增加高科技投资的规模；引导民间资金增加对落后地区风险企业的投资。种子期、初创期企业需要的资金少，私人创业投资公司投资其的资金额小，换取股份少，但挑选、尽职调查和监督种子期、初创期企业花费的费用支出和投资发展期或者成熟期企业的费用支出一样多。政府通过补贴私人创业投资公司，引导后者对该市场失灵领域的投资。

政府创业投资“引导效应”的经验研究面临很严重的问题：即使自变量“政府创业投资”和因变量“早期投资”或“高科技投资”正相关，也并不意味着政府创业投资是因、早期投资或者高科技投资的增加是果。Rin等面板模型的因变量是创投机构投资于高新技术企业的比重或投资于早期企业的比重，风险资本供给量（不是政府创业投资的数量）是自变量，回归后认为政府增加风险资本不会显著增加早期投资或者对科技型企业的投资[5]。他们没有进行因果关系检验。Cumming认为Rin等人因变量选择错误，结论也有问题[6]。

1.2政府创业投资绩效：微观层面研究综述

政府创业投资微观层面研究主要通过搜集单个政府创业投资项目投资的风险企业微观数据，研究单个政府创业投资项目对其他创业投资机构的影响，以及政府投资前和投资后中小企业专利申请量、就业数量和销售额等的变化。Josh Lerner搜集1985～1995年1435家接受SBIR资助企业的就业和销售变化数据，发现在风险投资活动比较多的地区，接受SBIR补贴的企业比未接受补贴的集成电路类企业容纳劳动力更☣多、产品销售更好；而在风险投资活动少的地区，该结论并不成立[7]。Douglas Cumming认为澳大利亚创新投资基金（Innovation Investment Funds）增加了面向高新技术企业发起阶段和早期阶段的投资，也增加了对被投资企业的监管和增值服务[8]。Brander等发现政府投资占比例不超过一半的企业在创业投资退出时的估值更高，发明专利数量更多[9]。 2政府创业投资风险管理研究综述

与国有银行和证券市场相比，政府创业投资项目投资额更大、运作风险更高、管理难度更大。并非所有国家的政府风险投资项目都ฌ目标明确、设计良好，有的政府创业投资项目已经偏离原来设定的目标和用途。

政府创业投资的风险是指政府创业投资运行偏离政策目标的风险。政府创业投资的风险管理包括对政府创业投资风险的识别和防范。政府创业投资的风险分为宏观风险和微观风险。利益驱动下未良好设计的政府创业投资可能产生两类宏观风险：“挤出效应”和“Dead-weight Effect”。政府创业投资运营的微观风险分布在单个政府创业投资项目运行的各个阶段。政府创业投资的宏观风险可以通过搜集政府创业投资总量、新注册企业数量、利率和证券市场指数等宏观经济变量，借助宏观计量经济学测度其大小，辨别因果关系方向；而单个政府创业投资项目微观风险需要借助微观计量方法进行个案研究和逻辑判断。

2.1政府创业投资宏观风险研究综述

2.1.1挤出效应

“挤出效应”是指政府供给风险资本和对创业投资的干预，导致一国风险资本总量减少。“挤出效应”可能发生在创业投资周期的各个环节。政府在投资项目、创业投资人才、项目退出等方面和私人创业投资机构竞争，进而使私人创业投资公司的利润减少，投资意愿降低，导致创业投资规模减小[10]。此外，一些表现不佳本该倒闭的中小企业得到政府投资得以存活，与没被补贴但产品质量高的企业展开不正当竞争，不利于后者发展，降低了企业对私人创业投资资金的需求。

经验研究中如何界定政府创业投资存在“挤出效应”，学者们有不同观点。Cumming等认为，如果“政府创业投资”变量的系数为正且显著则存在“挤入效应”；如果“政府创业投资”变量的系数不显著则意味着100%的“挤出效应”；如果“政府创业投资”变量的系数为负且显著则意味着大于100%“挤出效应”[11]。Engel等则认为如果政府挑选风险企业的标准和投入的管理水平和私人创业投资公司一样，则政府创业投资和私人创业投资公司存在竞争，产生“挤出效应”[12]。

大多学者认为存在“挤出效应”。Cumming等以加拿大LSVCC项目为研究对象，建立联立方程模型后发现变量LSVCC的系数为负，政府创业投资数量增加导致加拿大风险资本总量减少，产生“挤出效应”[11]。每年联邦政府LSVCC项目的设立导致加拿大全国创业投资项目减少400多项，大约10亿美元。“挤出效应”作用机制：由于投资LSVCC可以获得税收减免，投资者更愿意投资LSVCC项目，而投资其他民间创业投资机构的资金减少，投资者期望收益率也比投资于民间创业投资机构的低；LSVCC项目可以更高的价格投资中小企业，挤出私人创业投资公司。Engel等认为德国政府创业投资存在“挤出效应”[12]。Armour等指出，如果政府创业投资的比例超过20%，则导致风险投资融资额下降0.05%～0.1%，风险投资退出额下降0.03%[13]。杨大楷等认为中国创业投资引导基金存在“挤出效应”[14]。

2.1.2Dead-weight Effect

“Dead-weight Effect”是指中小企业不是由于接受政府创业投资后产生科研创新，而是因为中小企业有了科研创新才吸引到政府创业投资[15]。尽管大量经验研究的文献都认为政府创业投资和中小企业研发之间存在相关关系，但大多没有通过计量经济学方法验证两者之间的因果关系及其方向，没有回答是政府创业投资导致中小企业研发更多，还是研发多的企业受到更多的政府创业投资。很可能政府创业投资只是锦上添花而不是雪中送炭，政府创业投资不是“因”，只是“果”，即存在“Dead-weight Effect”。

2.2政府创业投资微观风险研究综述

政府创业投资出资方所有者空缺、参与者目标不一致及由此派生的代理人问题，导致实际运行出现许多问题，其结果可能是激励机制和约束机制双重软化，产生一系列微观风险。刘健钧详细阐述创业投资引导基金的五类风险：偏离支持创投发展政策方向的风险、政府管理人员风险、委托代理风险、扶持子基金的管理风险、财务风险[16]。Brander等以加拿大LSVCC项目为研究对象，从创业投资退出时被投资企业的价值增值、专利申请数量变化等方面，对比研究加拿大LSVCC项目和私人风险投资机构的绩效，发现加拿大LSVCC项目绩效更差[17]。

3研究评价及研究方向

3.1对已有研究的评价

国外创业投资产业发展时间长，创业投资数据比较齐全。国外学者对政府创业投资的研究大多是建立在现场访谈、问卷调查、个案研究和计量经济分析基础之上，多采用面板数据模型、联立方程、Probit回归、多项Logit回归、Bootstrap抽样和蒙特卡洛模拟等研究方法，具有坚实的实证基础。国外已有研究大多是将政府创业投资作为虚拟变量加入回归方程并估计系数大小。

国内现有的统计及研究还是以传统创业投资研究为主，缺少针对中国创业投资行业特殊群体――国有创业投资的研究。与国外研究相比，国内研究在数据搜集和研究方法等方面存在差距。国内文献大多只关注国外政府在支持创业投资产业发展过程中制定的政策措施，比如政府直接出资成立创业投资基金、税收优惠、政府信用担保和政府采购政策等，没有对这些政策措施引入中国后可能产生的绩效和风险进行深入研究，就认为这些政策措施可以复制到中国使用。另外，个别国内文献通过国有创业投资公司的一个成功投资案例、或者统计部门统计的某个创业投资引导资金的放大倍数，就得出结论认为政府创业投资是有效的，以点代面，证据不足。近些年，国内学者如杨大楷、李丹丹等搜集宏观数据建立面板模型，将创业投资引导基金作为虚拟变量或者国家扶持政策累计个数等引入模型进行研究。国内研究很少使用Probit回归和联立方程等计量方法，缺少微观层面的研究。 自变量“政府创业投资”和因变量“一国风险资本总量”或“高科技投资”可能存在相互因果关系，实证模型存在内生性问题，但已有研究很少关注该问题。另外，已有研究还存在面板数据的可混合性等问题。伴随一国创业投资市场发展，政府创业投资对私人风险资本的影响可能存在系数大小变化、U形或倒U形关系，存在门槛效应。这就需要实证分析时将创业投资发展成熟国家（地区）和未成熟国家（地区）的数据分开处理，不能混在一起进行研究。

3.2研究方向

近两年，伴随国内创业投资产业发展，国内创业投资数据更加全面、准确。《中国创业风险投资发展报告》（科技部、商务部）调查了各省政府创业投资的比重。清科公司Zdatabase数据库、投中集团CVsource数据库和纵横合力EZCapital数据库也提供了国内政府创业投资的微观数据。

有了必要的数据支撑，国内政府创业投资研究应进入新的阶段。应该积极开展针对国有创业投资的前瞻性研究，为我国创业投资行业健康发展提供理论依据。搜集我国政府创业投资地区层面的宏观数据或者政府创业投资企业的微观数据，根据方程中自变量“政府创业投资”的符号、自变量和因变量“风险资本总量或者私人风险资本数量”、“早期投资或者高科技投资”之间因果关系方向得出更可靠的结论。关于数据可得性问题，可借助Monte Carlo实验、Bootstrap模拟检验实证结果的稳健性；针对面板数据的可混合性问题，构建面板门槛模型或者可变斜率的面板模型也是进一步研究的方向。

参考文献：

[1]迈克尔・曼德尔.即将到来的互联网大萧条[M].光明日报出版社，2001.

[2]Eisinger P.State Venture Capitalism， State Politics， and World of Highrisk Investment[J]. Economic Development Quarterly， 1993，7（2）：131C140.

[3]Benoit Leleux， Bernard Surlemont. Public Versus Private Venture Capital： Seeding or Crowding Out？ A Pan-european Analysis[J]. Journal of Business Venture， 2003：1881-2104.

[4]杨大楷，李丹丹.中国引导基金政策对私募股权投资的影响研究[J].现代管理科学，2012（4）：24-26.

[5]Da Rin Marco， Nicodano Giovanna ， Sembenelli Alessandro. Public Policy and the Creation of Active Venture Capital Markets[J]. Journal of Public Economics Elsevier， 2006，90（8-9）：1699-1723.

[6]Cumming Douglas J. Public Economics Gone Wild： Lessons from Venture Capital[C].Working Paper，2013.

[7]Josh Lerner. The Government as Venture Capitalist： The Long-run Effects of the SBIR Program[J]. Journal of Business，1999，72：285-318.

[8]Cumming D J. Government Policy Towards Entrepreneurial Finance： Innovation Investment Funds[J].Journal of Business Venturing， 2007，22（2）：193-235.

[9]James Brander，Thomas F Hellmann， Qian Qian Du. Government as Venture Capitalist： Striking the Right Balance[C].2010 World economic forum，2011.

[10]战堇.政府直接风险投资的效应分析及均衡机制构建[J].唯实，2003（7）：34-37.

[11]Cumming D J， Jeffrey G Macintosh.Crowding Out Private Equity： Canadian Evidence[J]. Journal of Business Venturing， 2006， 21：569-609.

[12]Dirk Engel， Diana Heger. Differences in Public and Private Venture Capital Companies’Activities： Microeconometric Evidence for Germany[C].Working paper， 2005.

[13]John Armour， Douglas J Cumming. The Legislative Road to Silicon Valley[J]. Oxford Economic Papers， 2006，58：596-635.

[14]杨大楷，李丹丹.政府支持对中国风险投资业影响的实证研究[J].山西财经大学学报，2012（5）：52-60.

[15]European Commission. New Community Guidelines on State Aid to Promote Risk Capital Investments in SMS Enterprises[R].2006.12-25.

[16]刘健钧.创业投资引导基金靠制度防范风险[J].中国投资，2009（9）：98-100.

[17]James Brander， Edward Egan， Thomas F Hellmann.Government Sponsored Versus Private Venture Capital[A].NBER Working Pape[C]. Canadian Evidence， 2008.