技术创新投资分析范文

技术创新投资分析范文第1篇

作为国民经济的先导产业，高技术产业的发展程度关系着产业结构的整体优化升级和国家竞争力的提升，世界各国都积极致力于高技术产业的发展。创新是高技术产业发展的动力之源，而创新活动所带来的高风险性使得传统的融资方式难以为其服务，但高技术产业创新的巨大收益空间使得敢于冒险、追逐高收益的风险投资参与其中。纵观世界各国高技术产业发展的历史，风险投资皆起到了重要的支持和驱动作用。美国的风险投资主要集中于知识和技术密集型产业，大多数的资金投在通讯、计算机和信息产业，占比达到60%~70%。[1]无独有偶，日本对高技术产业的风险投资也经历了三次浪潮。[2]由于高技术产业创新的高风险性和不确定性，从事直接融资的资本市场和间接融资的银行不愿进行投资，而正是由于风险投资的出现，支持和驱动了高技术产业的创新和发展，美日风险投资的发展也清晰的证明了这一点。同时，高技术产业的发展给风险投资带来的利润非常可观，美国风险投资在1980—2000年间退出时获利倍数在1.12~5.12之间。[3]在高利润回报的刺激下，风险投资业快速繁荣壮大。由此可见，高技术产业的创新与风险投资之间存在着一种相互依赖、相互促进、联动发展的关系。中国的高技术产业和风险投资起步较晚，高技术产业规模小，第一家风险投资公司成立于1985年。我国的高技术产业同样需要风险投资的支持和驱动，只有形成双向联动的良性循环，才能实现高技术产业与风险投资共同发展，共同繁荣。如果将高技术产业创新和风险投资联动发展看做一个系统，风险投资和高技术产业创新分别是一个子系统，按照系统论的观点，系统中各要素如果形成良好的协同关系，系统的总效益将达到最大。中国经济正处于改革转型期，市场经济尚不发达，高技术产业与风险投资之间的关系究竟如何，有必要进行深入研究。

二、相关概念的界定

（一）高技术产业创新

高技术产业指的是为了将当今前沿的科技成果转化成为相应的高技术产品而兴起的新型产业，既属于知识技术密集型产业，又是资金密集型产业，其基础便是高新技术。而对高技术产业来说，不论是从事一种还是多种高新技术，或者是从事与之相关的产品研发生产以及技术服务，所涉及关键技术的开发难度往往非常大。与此相对应，关键技术一旦开发成功，往往具有高于一般水平的社会和经济效益，从而让高技术产业具备了高投入、高产出、高创新和高附加值等特点。[4]2002年国家统计局印发了《高技术产业统计分类目录的通知》文件，其中所列出的中国高技术产业的统计范围主要包括五类行业：航空航天器制造业、医药制造业和医疗设备、电子计算机及办公设备制造业、电子及通信设备制造业，以及仪器仪表制造业。高技术产业的创新可以理解为：以提升高技术产业的竞争力为目标，以市场为导向，由新工艺或新产品的设想产生开始，通过对技术的研究开发和引进吸收，进而实现工程化再到产业化这个过程中一系列活动的总和，高技术产业的创新能力便是通过开发或者引入新技术来推动产业发展的能力。

（二）风险投资

风险投资，顾名思义即是指所有具备高潜在收益的同时又具有高风险的投资，但这只是其广义概念所指，其狭义概念则是指以高新技术作为基础，对技术密集型产品生产经营进行的投资，是将资金投资于新兴的、发展速度快且拥有巨大竞争潜力的风险性公司或者高科技导向的企业，虽然有着高风险，但也有获得巨额股利或者资本回报的机会。所以风险投资其本质是专门针对高新技术领域进行投资的一类资本，在提供资金来源、企业内部管理及外部市场扩展等服务的同时，还为高技术企业提供战略规划、人际沟通和社会资源网络等后续的服务。[5]风险投资主要由风险资本、投资方式、风险投资人、投资目的、投资期限和投资对象等要素构成。随着新风险投资方式的不断出现，对其类型的细分也就会有多种标准。依据接受风险投资的企业所处的不同发展阶段，通常情况把风险投资划分为种子资本、导入资本、发展资本和风险并购资本四种类型。从资源互补性、机制适应性、预算约束、一般均衡等不同角度出发，学者们分析研究了风险投资推动高技术产业创新发展的动力机制，认为风险投资在高技术产业技术创新方面发挥的最大作用是增加资本，风险投资的存在还可以推动和转变高技术产业的创新倾向。

三、研究方法、变量和数据处理

（一）研究方法的选择

格兰杰因果关系检验（即Granger因果检验）是经济学家克莱夫·格兰杰（CliveW.J.Granger）提出的一种可以用来分析变量之间因果关系的计量方法，格兰杰对因果关系所作的定义是：依赖运用过去某些时点上全部信息的最佳最小二乘预测的方差。该方法用于分析两个经济变量之间是否存在因果关系，在时间序列的基础之上，可对两个经济变量X和Y间的Granger因果关系进行如下界定：如果在包含两个变量过去信息的前提下，对Y的预测效果相比仅仅凭借其自身过去信息作预测的效果显得更优，也就是说经济变量X在解释Y将来变化时所起的作用明显，则变量X就是变量Y的Granger原因。本文的核心是要检验高技术产业的创新与风险投资的因果关系，故而适宜采用计量经济分析中的Granger因果检验来进行研究。时间序列必须具有平稳性是进行Granger因果关系检验的一个前提条件，否则会有虚假回归问题出现。因而在做Granger因果关系检验前先要针对变量时间序列的平稳性作单位根检验，单位根检验（UnitRootTest）是用来判定时间序列的平稳性。指标时间序列的平稳性是进行传统计量经济分析所要满足的一般要求。只有模型中的变量满足平稳性要求时,传统的计量经济分析方法才是有效的。本文采用以序列不平稳为原假设的ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验。如果拒绝原假设，不存在单位根，认为原序列是平稳的；若不拒绝原假设，原序列存在单位根，为非平稳序列。

（二）变量及数据处理

本文研究高技术产业创新与风险投资的关系，运用高技术产业的新产品销售收入（X）刻画高技术产业创新，以风险投资规模（Y）刻画风险投资。运用2003—2012年的指标数据分析高技术产业创新与风险投资的关系。图1和图2显示，2003—2012年间，高技术产业的新产品销售收入几乎呈线性上升趋势，说明高技术产业创新在持续增长。风险投资规模在波动中呈上升趋势，但到2012年陡然下降。

四、高技术产业创新与风险投资的联动关系检验

Granger因果检验是用来分析两个序列间的因果关系是否存在。Granger因果关系检验时，即要检验一个变量的滞后变量是否能够引入其他变量的方程中，如果该变量受到其他变量滞后期的影响，我们称这两个变量间存在Granger因果关系。在对两序列平稳性检验的基础上，进一步探索中国高技术产业创新与风险投资是否形成了良性互动关系。运用Eviews6.0对HPX和HPY做Granger因果检验，高技术产业创新（HPX）的提高有99%以上由其自己的新生解释，风险投资规模（HPY）对高技术产业创新的贡献随着时期的增加而增大，但最大也没超过0.8%；风险投资规模的增加由自己新生解释的仅仅占到0.86%，其发展有99%以上是由高技术产业创新带动的。综合Granger因果检验结果可以发现，中国高技术产业创新与风险投资已经形成了双相互促的联动关系，这是高技术产业创新与风险投资发展的一般规律。但这种联动关系并不是良性的，而是极端的不对称、不协调，高技术产业创新对风险投资的带动作用很强，而风险投资对高技术产业的驱动作用很弱。高技术产业创新在很大程上是离开风险投资独立进行的。这种情况缘于高技术产业和风险投资业发展的现实状况。我国风险投资业起步晚，相关的法规尚不健全，尚未形成投资高技术产业的长效机制，因而对高技术产业创新的驱动作用有限。

五、结论及政策启示

技术创新投资分析范文第2篇

净现值法（NPV）：是评价投资方案的一种方法。该方法是利用净现金效益量的总现值与净现金投资量算出净现值，然后根据净现值的大小来评价投资方案。净现值为正值，投资方案是可以接受的；净现值是负值，投资方案就是不可接受的。净现值越大，投资方案越好。净现值法是一种比较科学也比较简便的投资方案评价方法。我们知道传统的项目评价中对于投资决策分析而言，主要是采用这种净现值法，这种方法也曾经被美国亚利桑那州立大学资本资产投资管理学院的DondleL.MeeDer提出并且利用这种方法用于投资决策具有严重局限的概念中，因为它是以投资决策在一定条件下能够还原为前提的，也就是说项目的投资在市场条件恶化时，能够以某种方式还原，如果不能还原，则是一个要么投资，要么永远都不投资的决策，而如果公司现在不进行投资决策，那么它将永远失去投资机会。但是人们普遍认为，净现值法利用现值可加性原理，运用数学方法进行演绎计算，应该是一种最理性、最科学的分析方法，是投资决策分析中的法宝。

但是就我们所要研究的环保类项目的投资决策而言,净现值法只是用于静态的投资项目分析,对于动态的多投资阶段的项目显得有些不足,得到的评价结果势必也是有局限性的。就焦化产业中的焦炉煤气利用技术的选择与比较中,关键是如何确定折现率,这也是一大难题,可以说,到现在为止,这不得不依靠我们的主观判断,其道理就像任意多的已知数与一个未知数相加其结果还是未知数一样简单,在净现值为零的情况下,向左向右稍微调整某个因素,净现值就能变成或正或负。还有一个重要问题是焦炉煤气的利用技术的产生过程有其特殊的局限性和特点。焦炉煤气是指用几种烟煤配成炼焦用煤,在炼焦炉气中经过高温干馏后,在产出焦炭和焦油产品的同时所得到的可燃气体,是炼焦产品的副产品。对于单一焦化企业的主营业务就是焦炭生产和销售。而对那些利用焦炉煤气生产其他工业产品是由于国家环保政策法规的要求，故其计算时,当其净现值为零或者是负数时,也都可以投资。但是在什么范围内进行投资需要新的算法和条件,这也就是本文最终所要传达的信息。

二、实物期权定价模型

实物期权分析法是指企业或者是个人在进行投资决策时拥有的、能根据决策时尚不确定的因素，改变行为的权利（期权）进行投资可行性分析的方法。麻省理工学院FaimoK.Lamalain分析：如果投资者对某个投资项目进行首轮投资后，若该项目盈利前景良好，将能降低投资者进行第二轮投资的成本，而如果第一轮没有投资，今后想再投资该项目或进入该投资领域就要付出相当高的成本。在进行投资时还要考虑应用动态规划中的整数规划进行投资时机的选取。可以看出，期权法强调了投资是分阶段进行的，投资资金往往并不是一步到位，而是先投入先期部分资金，生产销售该产品，同时继续对产品的性能、技术进行研发和改进，这可以减少投资者的潜在损失，其价值远远大于一次性投入的情况。这种方法就是针对项目的发展动态过程，根据项目开始投资后，管理者能够收集到更多的关于项目进程和最终产品市场特征的信息。后继的商业化过程是在前期的成功基础上实施的，是可以选择的;当新的信息不断到达,项目投资回报率不确定性逐渐消失时,管理者可通过修正最初投资策略,提高项目的价值和限制损失。如果项目成功，企业能从中获得巨大的投资收益；如果不成功,企业至多也是损失项目投入的沉没成本,相当于期权的成本。

对于期权定价模型而言，焦炉煤气的利用技术中，只有以焦炉煤气作原料生产甲醇这项技术可以进行下一步投资，可以利用甲醇为原料生产甲醛、聚甲醛、醋酸等化工产品。而其他的投资项目成为最终的消费品。期权的投资前提是筹资的无限可能性，但是在实践中难免有种种困难。存在很多的不确定性，也使得我们在进行环保技术创新项目投资决策中不能够简单的依靠一种投资决策方法。

三、灰色关联分析评价方法

灰色理论概述与于1982年由我国学者邓聚龙教授所提出。邓教授认为现实世界并不是清清楚楚的白色系统，又非一无所知的黑色系统，而是略知一二的灰色系统。灰色系统理论主要研究“小样本贫信息不确定性问题”。以往用白色的思想处理问题，要找到因素间明确的映射关系，然而确定性作用原理在社会、经济、农业、生态的等领域都没有物理原型，虽然能知道某些因素，但很难明确全部因素，更不可能建立明确的映射关系。比如影响物价的许多因素，如心理预期、政府导向等是无法量化的。一些可以量化的数据又缺乏详细的资料，因此对物价的定量预测具有一定难度，若不考虑这些因素，只将可以得到数据的因素考虑进去，必然带来预测结果的不准确。就白色系统常用的回归分析工具而言，在应用过程中具有其缺点。比如：要求样本有大容量，是正态分布，平稳过程才能得到统计规律，计算工作量较大，不容易分析复杂系统等等。而对于以上困境，灰色理论应运而生，它处理问题另辟蹊径，不是找概率分布，求统计规律，而是用生成的方法求得随机性弱化，规律性增强的新数据序列。这一新的数据序列既能体现原数据序列的变化趋势，又消除了其波动性，它可以较好的解决某些参数已知，某些参数未知的系统问题。

在我国焦炉煤气的利用技术上既有新的技术也有些不被淘汰的旧技术，当然对于现在的生产而言，这些技术是相当成熟的，而要将项目的技术性和经济性进行有效结合不是件容易得事情，更何况环保技术创新项目的投入需要考虑更多的因素。需要我们对项目的各方面进行综合性考虑，这就涉及了灰色系统关联评价方法。作为一种综合评价方法，这种方法在对白黑两种情况的考虑是相当充分的，即使实际中技术和经济都存在不确定性，我们也是能进行相应决策分析的。就焦炉煤气的利用上来说，可以根据项目的各种经济性参数和项目的技术参数来构建综合评价指标体系，从而为项目投资决策的分析提供决策依据。

四、结论

由于本文所要研究的是环保技术创新项目投资决策评价方法研究现状，我们在对目前比较流行的几种评价方法进行分析之后，发现在进行单一的项目评价时，如果考虑的因素不是很多，可以采用NPV方法来进行项目投资的决策分析。可是这种方法又不能摆脱静态性，而实物期权定价模型可以解决这个问题，使项目的投入具有动态性，可以提高决策的效果。但是如果我们在进行一个项目的开发时，如果所要考虑的因素不仅仅是经济因素，那么影响我们做出最终投资决策的就不能用NPV方法进行简单的评价，必须借助于系统工程理论中的综合评价来进行综合评判，从而决定我们待上项目的未来。

通过对三种评价方法的说明，结合文章的背景，山西的焦化产业环保技术创新项目决策时不仅要考虑投资性指标，还要考虑到技术投入指标和环境保护指标。只有将这三者考虑周全，才能做出正确的评价结果，从而有效的指导实际工作。这也是作者今后所要进一步研究的重点，利用净现值法和实物期权方法对经济性指标进行先评价，然后通过这一步整理好的经济参数与技术指标、环境保护指标进行结合，利用灰色系统关联分析综合评价方法对待上投资项目进行最终综合价值的评价，依据综合价值最高原则可以选择出优先进行开发的投资项目。这样就实现了我们的决策分析。

总之，在今后的研究中，努力将技术创新与环境保护联系起来，不光考虑项目的经济特性、也要考虑项目的技术创新性和环境保护特性。充分利用项目评价中的各种评价方法进行深入细致的评价工作，从而有效的指导实际工作。文中提到的综合评价方法灰色系统关联理论只是综合评价方法的一种，今后将其他的综合评价方法进行再分析，通过实际案例结合数学模型来分析这种投资决策评价方法的优越性。

参考文献：

[1]白思俊等:系统工程[M].北京:电子工业出版社，2006

[2]叶义成等:系统综合评价技术及其应用[M].北京:冶金工业出版社，2006

[3]杜栋等:现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社，2005

[4]马中:环境与资源经济学概论[M].北京:高等教育出版社，1999

[5]李武威:循环型社会评价指标体系的构建及测度方法[J].经济论坛，2006

[6]张松滨:优化层次分析与化工厂厂区环境质量综合评价[J].环境质量评价，1990

技术创新投资分析范文第3篇

关键词：风险投资；技术创新；作用分析

课题项目：文章系湖南省省情与决策咨询研究课题阶段性研究成果之一（课题名称： 风险投资对中小企业技术创新的影响研究——以湖南为例，课题编号：2013BZZ174）

1 风险投资与技术创新概述

“风险投资”来源于英文“Venture Capital”，最早出现于16世纪初欧洲人的远洋探险投资。1946年美国人乔治·迪罗特和罗夫·弗兰德创办了“美国研究和发展公司（ARD）”，形成了第一个风险投资组织，现代意义上的风险投资由此产生。风险投资运作过程包括融资、投资和退资三大阶段，其具体过程大约可分为如下六个阶段：筹集风险资金；寻找可投资项目；筛选和评价；谈判并完成交易；运作资本；实施退出。风险投资的运作主要包含投资者、风险投资公司与风险企业三个主要行为主体。投资者是风险资本的供给者，其构成包括政府投资、企业投资、民间投资、外国投资、商业银行贷款以及科研单位自筹资金等。风险投资公司是风险资本的运作者，是连接风险企业与投资者的纽带，其职能包括：筹集资金和筛选项目，将资金投向风险企业，并提供管理咨询服务，参与风险企业管理，取得收益后从风险企业撤回资金。风险企业是风险投资的接受者，负责提供具有发展潜力的创新成果，在得到风险投资公司的资金支持后，将创新成果通过市场运作，获得商业化的经济回报，实现风险资本增值。

熊彼特（J·A·Schumpeter）在1912年《经济发展理论》中指出，技术创新是指把一种从来没有过的关于生产要素的“新组合”引入生产体系。这种新的组合包括①引进新产品；②引用新技术，采用一种新的生产方法； ③开辟新的市场（以前不曾进入）； ④控制原材料新的来源，不管这种来源是否已经存在，还是第一次创造出来；⑤实现任何一种工业新的组织，例如生成一种垄断地位或打破一种垄断地位。

2 风险投资与技术创新实践中存在的问题

1、风险投资机构的自身结构还存在问题

就目前我国的风险投资机构而言，其组成形式仍旧是国有独资公司和有限责任公司为主，首先这样的机构会导致政府的官员并不一定都是以市场的经济效益为第一影响因素，有时候会凭借自己的偏好来选择投资的科技创新项目，可是这些政府官员从来没有参与过相关的科技研究，同时也不用对产生的后果承担责任，因为风投不可避免的存在盲目和随意性。而各个部门资助的对象往往是本行业或本部门的项目，但是在知识经济的条件下，科技的创新和运用往往是多元的，所以项目的投资往往不能发挥其最佳效益。其次由于我国财政本身的性质不利于风险投资的发展，在目前的风险投资机构条件下，国家财政对风险投资机构的直接投资力度不可能过大，这样会对国家财政收支的平衡造成不良后果。最后如果继续由政府部门作为风险投资的主体，这将很难在科研企业中建立有效的激励机制，并且很难对政府部门做出的风险投资决策做出约束，轻则人才流失科研项目失败，重则造成一系列。

2.2 证劵市场的不规范导致科技项目无法正常产出

风司将科技项目成功上市融资，是对科技项目的再次发展，但由于我国证劵市场的不规范，并且缺乏正常监管使得证劵市场的投机性非常强，已经成功转型的科技创新公司无法在证劵市场上正常运作，创业板的上市运行状况就明显带有投机性。科技创新公司骑虎难下，创业板块本应该成为科技项目融资的天堂。

2.3 风险投资项目源头不足，可供风险投资转化的科研成果少

我国拥有大量科研机构和科研企业，并且每年的科研项目数量很多，就广东省而言2000年的科研项目已经达到了2万多项，但是基数大并不代表所有的科研项目都可以允许接纳风险投资，并且虽然我国拥有较多的高技术攻关能力的企业，但整体科研技术尚达不到世界一流水平，所以在众多的科研项目中只有为数不多的项目值得风险投资进入。

2.4 风险投资人才缺乏，素质低

风险投资家是风险投资的灵魂，近年来我国高等教育尤其是财经类高等教育事业发展迅猛，但是这并不代表着该区域内风险投资人才的丰富，风险投资人才是专业性、创造性、多元的复合型人才，风投人才的产生不但需要前期的教学还需要相关风投机构的培养，以贵州省为例，一个省在2008年只有49人从事专门性质的风投，并且只有百分之18的人属于硕士学历。我国风险投资人才的缺乏不但是人数上的缺乏还表现在管理水平和风险投资的意识和知识上，风险投资人才的缺乏主要表现在管理水平和风险投资知识上。

3 政策建议

3.1 形成有力的政策推动

风险投资的高风险，使其对宏观投资环境的安全性提出了很高的要求。目前风险投资机制和市场机制尚不健全，风险投资的规模受到了极大制约，新兴高科技企业尤其是民营企业起步初期所需要的资金很难从资本市场获取，从而限制了新兴高新技术产业的发展。为了鼓励风险投资和弱化投资风险，政府应提供良好的政策环境，实行优惠政策，从而形成强有力的政策推动。

3.2 建立完整的运行结构

（1）扶持风险投资公司

风险投资公司是风险投资中风险资本的运作者，其主要职能是筹集资金和筛选项目，将资金投向风险企业，并提供相应的管理增值服务，风险投资公司在风险投资中发挥着重要的中介作用。因此，要提高我国企业技术创新水平，增强风险投资力度，必须促进本区域内风险投资公司的成长。具体可以通过以下三种渠道：一是由地方政府组织，通过政策性银行出资成立风险投资公司，作为高新技术产业融资的政策性扶持机构，对风险投资和高新技术发展发挥引导作用。二是地方政府利用所筹集到的风险投资基金建立风险投资公司，以国有股的形式对高新技术企业进行投资，并最终通过产权转让等方式退出。三是地方政府鼓励地方商业银行、大中型企业、科研机构联合起来以股份制的形式组成风险投资公司，并且这类风险投资公司应当是风险资本市场的投资主体。

（2）培育风险投资管理人才

首先，加快对现有风险投资机构从业人员的培养；其次，可以对现有的高级管理人员进行培养；最后，可以建立激励与约束机制。

（3）设立风险投资基金

风险投资基金主要对高新技术产业进行投资，因其筹集的资金规模大，可以同时对若干个风险项目进行投资，实行“共同投资、专家经营、组合投资”的运行模式。风险投资基金的投资经营同样具有高风险和高收益性，但与对单个项目进行投资相比，投资风险基金同时投资多个项目，那么只要有一、两个项目取得成功，就能使全部基金获得较好的收益，有效的分散了投资风险。因此，设立风险投资基金具有良好的市场前景，其具体的形成渠道有以下两种：一是通过向社会直接发行风险投资基金股份或受益证券凭证的方式形成的，可以在公开市场上流通的，并委托专门的风险投资运营机构进行各类风险投资的风险投资基金。此种基金有效的吸收了社会投资者的分散资金，满足了部分投资者通过高风险投资获取高收益的要求，但是证券市场容量在一定程度上限制了其发行的规模。二是由中外双方有实力的投资公司共同发起设立的中外合资风险投资基金。中方负责提供投资项目和投资的具体运作，充分发挥其在国内的优势。外方则负责提供资金、技术和相关的管理经验。这种基金，有利于我国风险投资学习国外风险投资管理运作的经验，提高国内风险投资的运作水平，尽快与国际市场接轨。风险投资基金的设立是我国风险投资发展的必然趋势，但是各地方政府要在按照国家现有各种投资基金管理规定的基础上，对风险投资基金在投资范围、资金运用和管理体制等方面进行严格具体的规定，确保风险投资基金的规范运作，降低投资风险，维护投资人的合法权益。

参考文献

[1] 周侠.风险投资与国内高科技产业技术创新关系的实证研究[D].[暨南大学硕士论文].广州：暨南大学，2009

技术创新投资分析范文第4篇

关键词：江苏省 风险投资 政策建议

参考各国风险投资的成功经验可以发现，处于风险投资的初期阶段的国家，要想促进风险投资的发展，必须采用以政府为中心的国家风险投资的发展方式，加强政府对风险投资的推进或支持。结合江苏省实际情况，本文提出如下政策建议：

一、鼓励风险资本的发展，积极营造良好的发展环境

（一）完善法律法规，促进公平竞争

风险投资能够强且有力的推动高新技术产业的发展，与此同时，建立健全风投相关法律制度规范对风险投资的发展有着重大意义。许多风投实施的较为成功的发达国家都出台了许多关于风投法律制度，来保障本国风投业的发展。我国的风投处于起步阶段，现行法律都没有考虑到风险投资运行的规律与特点，没有切实对知识产权有所保护，更关键的是，现有的法律法规中有许多地方又与风投运作规则相违背。正因为这样，我国需要制定一部体现“鼓励、支持、保护”原则的专门规范风险投资活动的法律。制定专门的法律是需要一定的时间的，所以我们目前可以先制定一些暂行条例。首先，修改现行《公司法》等法律中与风险投资运行相违背的部分；其次，完善知识产权保护方面相关法律，对风险投资机构和风险企业的合法权益加以保护；最后，房款对民间企业和民间资金创办风险投资机构的限制。

（二）实行政策扶持，加大支持力度

参考国外风险投资的成功经验我们就会发现，即便是类似于美国这类资本市场体系完善的国家，它的风险投资行业的发展和壮大也要依靠政府的参与和支持。可见，政府的支持对于高新技术产业与风险投资的发展有着关键的作用。首先，地方财政应当增加高科技产业发展专项拨款，从而降低风险投资家的投资风险；其次，政府应制定出对风险投资提供经济补助的政策；最后，通过制定政府倾斜采购政策为高科技的产业化开辟初期市场，使政府采购成为推动我国风险投资产业发展的“助推器”。

（三）优化税收激励，促进风险投资

税收政策这一宏观调控工具对生产和投资都很敏感，对其合理的运用，可以有效地优化资源配置，促进风险投资产业的发展。江苏省针对自身情况已制定了《江苏省创业投资企业税收优惠政策管理办法》。但与风险投资发展较好的美国相比，仍存在许多问题。对此，建议税收政策应该更激励“上游”的风险投资和长期稳定的风险投资并向高风险的初创期倾斜。与此同时，“马太效应”也存在于江苏省的风投发展过程中，与其他众多省份一样区域发展状况不均衡的问题同样出现在江苏省。这就导致了，江苏各地的财力差距很大。而拥有越大财力的城市，就越有能力吸进外地的风投资金。根据 《江苏创业投资发展报告2015》的统计，2014年风险投资资金数量排名居前四的机构数量占全江苏机构总数87.85%。而排名最后的宿迁只占0.21%。因此，建议政府部门建立专门投向江苏相对欠发达地区的特定风投基金；给予相对欠发达地区的地方政府更大的权力，允许各地因地制宜的制定更适合有效的税收奖励政策来吸进风险投资。

二、拓宽风险资本来源，培育多元化风险资本主体

目前，江苏省风投资本的来源渠道较少，仍是主要来源于政府和国有投资公司。要促进江苏省风险投资行业的进一步发展，政府风险投资资金就要充分发挥自身的引导作用，培养多元化风险资本主体。具体可以从以下几方面考虑：

（一）放宽对养老基金及金融机构的限制

养老和保险基金虽然受国家的控制比较多，缺乏一定的灵活性，但其规模庞大，具有长期性，来源稳定，符合风险投资的对风险资本的要求。目前，我国实行较为严格的限制来保证养老金的保值增值，虽然在近年来已经对养老金的投资领域已经慢慢逐步放宽，但仍不允许养老金进入风投市场。江苏省可以借鉴风投较为成功的发达国家的经验，在可以承担风险的范围内，一步步允许养老金在一定的规模范围内参与风险投资，达到优化风险投资的资本结构的效果。

（二）充分利用大型企业集团的资金实力

在西方发达国家发展风险投资产业的过程中，工商企业在风险投资领域发挥着重要的力量。江苏省在发展风投产业的过程中，也可效仿发达国家的做法，鼓励国有大中型企业、上市公司、优质民营企业等企业集团进入风险投资领域。通过采用这种方法，不光可以增加风投资金的来源，而且可以使企业接触到风险投资产业。企业也可以以此来不断更新自身技术，跟上科技进步步伐。

（三）引导个人进行风险投资

就目前现状而言，近年来，我国城乡居民的储蓄水平仍逐年呈现上升的变化趋势，投资途径仍较为匮乏，居民急切需要更多合理的投资途径来经营资产。如果允许调动这一部分资金的积极性，允许其投入风险投资行业，无论是对个人投资还是对风险投资业而言都是好事。所以，在个人投资者拥有雄厚财力的情况下，可以允许其开办私人风投机构，与公司采用类似运行方式进行风投活动。

三、在鼓励风险投资的同时，给予风司以支持

（一）培养高素质风险投资人才

高风险，高收益是风投的最显著的特点。因此，在保障高收益的同时，尽量降低风险，是风投机构最关注的一点。而这与风投的人才的自身素质息息相关。进行风投活动要涉及知识范围非常广，它要求风险投资家不但具有较好的工程技术知识基础、金融投资实践经验，而且要懂得企业管理理论且有敏锐的发现高新技术发展趋势变化的能力。然而，结合江苏省目前的实际现状，适合风投业发展的全面型高素质人才十分紧缺。若该情况不加以改善，人才的匮乏势必影响风险投资机构对于风险资本的管理能力。因此，引进风险投资人才，建立起人才培育机制，对于发展江苏省的风险投资产业有深远的意义。要想扭转江苏省目前风投人才紧缺的现状，仅是依靠风险投资机构自身是不够的，需要靠政府的力量一起来解决。首先，必须建立风险投资人才培养机制，通过正规的教育来大量培养风险投资复合型人才；其次，建立岗位学习机制，通过进行实践来造就人才；最后，建立激励机制，通过采用合理的利益分配方式，调动创业激情，创造多赢。

（二）帮助风险投资企业建立起完善的体制

风险投资并不单纯的只是风险投资机构向风险企业投入技术创新所需的资金。风险机构还需要给予风险公司促进资金转化为创新技术过程中的全方面的帮助。这些年来，风险投资在我省的迅速发展，对风险投资机构而言既是机遇又是挑战，风险投资机构在管理、组织形式和对风险企业的支持能力上面临着巨大的挑战。因此，江苏省在风投金额增长的同时，并没有产生对被投企业强大的支撑作用。所以，江苏省不应只是把关注点放在风投金额的提升，而应从源头出发，着力改进风投机构的体制，提升风投机构的支持力。

（三）对风险投资企业的投资项目的行业进行引导

近年来，相对于新兴行业，江苏省的风险投资很大一部分都投向了传统行业。一般来说，传统行业的创新能力远比不上新兴行业，所以，这对中国风险投资对技术创新的支持作用会造成的负作用。虽然，投资项目阶段分布和规模分布表明，在鼓励发展天使投资等政策的引导下，江苏省风险投资机构投资阶段不断前移，对新兴产业的投资也逐步增加。但江苏省政府仍应继续采用政策配套等方法，鼓励并引导风投机构将风投资金更多的投向拥有较高创新能力的高新技术新兴行业，从而来提高风投对于江苏省的技术创新的支持力度。

四、培育风险企业，形成健康的投资接收主体

根据江苏省科技厅于2014年的调查显示，高达19.03%的风险投资机构认为缺乏好项目是推进风险投资发展的困难所在。随着风险投资行业的快速发展，优质的项目源供应不足，致使行业竞争不断加剧，成为了造成风险投资效果不理想的主要原因。因此，江苏省应着眼于对风险企业的发展，以形成良好的投资接收主体。培育风险企业可从如下几个方面考虑：

（一）加强宣传教育，帮助风险企业摆正位置

自1992年我省第一家风险投资公司成立以来， 江苏省的风险投资业有了很大的发展。 风险投资在技术创新中的巨大作用已经日渐表现出来。因为江苏省的风险投资仍在初步阶段，江苏省大多数高新技术企业对它认识远不够充分。一些企业因为需要资金就盲目的选择风险投资公司，仅仅把眼光投入在大笔资金上，而不关注自身的创新力的提高。对此，政府应加强宣传教育，帮助高新技术企业摆正自身与风险投资机构的位置关系。使高科技企业深刻认识到：最好的吸引投资的方法是保持技术与产品的先进性，打造可行的项目计划。这也恰恰要求企业不光要努力引进风投资金，同时也要把工作重心放在思考提高自身创新能力的可行方案上。

（二）帮助风险企业完善制度体系

风险企业的制度科学性和管理有效性，对风险投资是否可以成功以及其效率的高低有着重大的影响。因此，企业必须有采用合理的体制来作为其进行风投活动的保障。一方面，要保证风险投资者可以参与风险企业的管理，并对其进行监督。另一方面，鼓励企业多向高科技企业投入资金，企业之间进行参股和合并来使企业成为真正的风险投资的主体。

在许多发达国家，高新技术产业对经济增长的贡献率达到60%以上，重要的原因之一，就在于这些国家通过发展风险投资业从而极大地促进了高科技产业的发展。就以发展较好的美国为例，早在2000年，硅谷就有1000多家风司。反观江苏省，截止2014年，整个江苏省也只有589家风司，且主要集中于经济较为发达的城市。风险投资业的落后成为了江苏省高新技术产业发展的一大障碍。因此，面对知识挑战，不仅要提升自身科学技术水平，而且要大力推广风险投资，建立健全风险投资机制，才可以使江苏省的高新技术产业得到更为稳健的发展。

参考文献：

[1]申嫦娥.我国创业投资的税收激励政策研究[J].财政研究，2010，11：12-14

[2]梁池香.我国风险投资所面临的问题及对策[J].创业经济，2008，09：29-30

[3]常向阳，袁靖宇.关于江苏加快发展风险投资的几点思考[N].江苏大学学报，2002，06

技术创新投资分析范文第5篇

关键词：政府资助方式;交互作用;双因素方差分析

引言：当前我国正处在产业转型升级和转变经济增长方式的关键时期，增强自主创新能力尤为重要，党的十报告指出，要实施创新驱动发展战略，把创新摆在国家发展全局的核心位置，着力构建以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系。但是，由于技术创新活动存在正外部性和不确定性导致企业R&D投资低于社会最优水平（Arrow，1962），这就为政府介入提供了理论基础。当今世界各国都普遍关注政府在技术创新领域中的作用，OECD国家中使用财税优惠的国家由1995年的15个上升到了2011年的26个。我国财政科技投入也一直呈现增长态势，平均每年增幅63.3%。当然，除财政科技投入这一直接资助手段外，我国还有税收优惠、政府购买、公共研究等不同的激励工具，但直接资助和税收优惠是作用范围最广的两个手段，因而成为研究的主体。大部分的实证研究都从不同程度上证明了这两种政策工具的激励效果。但是现有实证研究对激励效果的考察都是孤立考虑不同工具的效果，而一般情况下不同激励工具是同时使用的，相互之间也是紧密联系的，因此我们应该把不同激励工具纳入一个框架内考虑，不仅考虑他们的单独作用，同时也要考虑它们的交互作用。所以本文将建立两个模型：没有加入交互项及加入交互项的模型，来考虑两种不同工具的交互作用及交互作用对政策工具激励效果的影响。

一、研究设计

（一）样本选取和数据来源。本文以2011-2013年上市公司制造业企业为样本，剔除数据缺失的上市公司后得到268个样本，其中2011年70个，2012年105个，2013年93个。本文研究使用的上市公司数据均来自CSMAR的中国上市公司财务报表数据库和中国上市公司财务报表附注数据库。

（二）模型构建。（1）方差分析。本文先使用双因素方差分析方法对政府直接补助与税收优惠两种手段之间是否存在交互作用进行检验。首先，我们采用双因素方差分析法进行检验。提出原假设H0：各自变量不同水平下观测变量各总体均值无显著差异，自变量各效应和交互效应同时为0，即自变量和它们的交互作用对观测变量没有产生显著性影响数学表达式为a1=a2=……=ak=0，b1=b2=……=br=0。由于双因素方差分析要求自变量为分类变量，所以本文将政府补助和税收返还进行了分类处理，1000万元以下取值1，1000万-1亿元取值2，1亿元以上取值3。（2）回归分析。我们建立如下模型并使用多元回归分析方法检验政府资助及不同方式之间交互作用对企业技术创新行为的影响。

R&D=α0+α1Gov+α2Tax+α3Demand+α4Size+α5 Location +ε①

R&D=α0+α1Gov+α2Tax+α3Gov×Tax+α4Demand+α5Size+α6

Location+ε ②

其中，α0为截距，α1～α6为系数，ε为残差。模型中各变量解释如下：1）因变量。R&D代表样本公司当年研发支出增加额，用来反映企业的研发行为。本文采用数据来自于CSMAR中国上市公司财务报表附注数据库中长期资产中的研发支出数据。2）自变量。政府补助Gov：政府补助反映政府对企业技术创新活动的直接资助，体现在会计科目中主要涉及两个科目：“补贴收入”和“专项应付款”，通过对比发现，营业外收入中分部项目里的政府补助这一指标能较好地衡量政府对企业的科技补贴，所以本文采用政府补助这一指标进行衡量。税收返还Tax：由于没有确切的指标对税收优惠进行衡量，企业对从事技术创新活动所享受的税收减免、加速折旧等一系列措施产生的优惠金额也没有进行统计，所以本文采用税收返还这一指标进行替代，此指标反映的是企业收到的增值税、营业税、所得税等各种税费的返还。政府补助与税收返还的乘积项Gov×Tax ：乘积项用来反映政府补助与税收返还的交互作用。若乘积项的系数不为0，就表明政府补助与税收返还的同时作用不等于两种方式单独作用的乘积，两种不同方式之间是相互影响的。3）控制变量营业收入Demand：本文研究我们将采用营业收入来衡量市场需求，因为营业收入能在一定程度上反映企业产品的市场需求规模，在此基础上的创新成果与企业现有产品有很大的关联和相似性，因而市场需求不会有太大的差异。

企业规模Size：史毅（2001）指出，大企业与小企业在进行技术创新时各有优势，但大企业能更好地满足创新活动的各种要素需求，承担创新的高风险。熊彼特在1969年就指出，大企业比小企业更有创新的积极性。本文研究采用企业总资产来衡量企业规模。

二、实证检验结果及分析

（一）双因素方差分析。运用spss软件进行方差分析，得到以下结果，如表1所示。

表1 双因素方差分析结果

a. R 方 = .883（调整 R 方 = .878）

表1是方差分析的主要部分结果。我们主要分析自变量及交互作用的影响，控制变量不予分析。首先从F统计值来看，FA=17.014>F0.05（2，4）=6.94，FB=15.752>F0.05（2，4）=6.94，FAB=7.260

>F0.05（8，4）=6.04，所以拒绝原假设H0：a1=a2=a3=0，b1=b2=b3=0，说明政府直接资助、税收返还以及两者的交互作用对研发支出都存在影响;从相伴概率来看，三者的sig值均为0.000<0.01，拒绝原假设，说明检验结果在99%的置信水平上显著。

同时，我们还可进行政府直接补助与税收返还对研发支出作用的大小比较。由于设定的是全因子饱和模型，因此总的离差平方和主体部分为自变量对观测变量的单独影响、两个自变量的交互作用、随机变量的影响三部分，但由于本文加入三个协变量控制其他因素的影响，所以总离差平方和中也就包含了这三个变量的影响，但我们可以不作考虑。表中显示，不同水平政府补助对研发支出的贡献离差平方和为16691.287，均方为8345.644，不同水平税收返还对研发支出的贡献离差平方和为15453.184，均方为7726.592，16691.287>15453.184且8345.644

>7726.592，这说明政府补助的影响比税收返还的影响大。

（二）多元回归分析。（1）无交互项多元回归。首先我们对模型①进行回归分析，结果如表2所示。

表2 无交互项回归系数表

上表中，我们可以看到，政府补助与税收返还的检验sig值均为0.000，小于0.05，所以拒绝原假设，说明这两个因素对研发支出有显著影响。政府补助的回归系数为0.172，说明政府补助每增加一个单位，企业研发支出增加0.172个单位;税收返还的回归系数为0.077，说明税收返还每提高一个单位，企业研发支出增加0.077个单位，0.172>0.077，说明政府补助的作用大于税收返还的影响，这与上文方差分析的结果相同，如果加入交互项后结果会如何呢？

（2）有交互项多元回归。在进行含有交互项回归时，我们不能直接对模型②直接回归，因为这样不利于我们观察交互作用对政府补助和税收返还回归系数产生的影响。在含有交互项时，原变量的参数解释会有所差别，因为在如模型②中，α2表示政府补助为零时税收返还对企业研发支出的影响，这通常没有什么意义，而且这时税收返还对研发支出的影响系数已不再是α2，通过求导得到=α2+α3Gov，所以我们可以将

Gov代入估计结果中，Tax对R&D的影响就为α2+α3Gov。但为了更加精确，我们可以通过将模型重新参数化，使元变量系数具有一定意义。模型参数化后变成：

R&D=α0+α1Gov+α2Tax+α3（Gov-U1）×（Tax-U2）+α4

Demand+α5Size+α6 Location+ε ③

运用spss对模型③进行多元回归，得到如下结果，如表3所示。

表3 有交互项的回归系数表

模型③中，U1，U2分别表示政府补助和税收返还的均值，此时，α2代表政府补助在均值处税收返还对研发支出的偏效应，表示税收返还每提高1个单位，研发支出提高α2个标准差。

表3中参数化乘积项表示的就是模型中的（Gov-U1）×（Tax-U2），表中各变量的显著性概率均小于0.05，说明各变量对研发支出都有显著影响。此时，政府补助的回归系数为

0.214，税收返还的回归系数为0.112，两个系数均大于无交互项回归时的系数0.172和0.077，这说明，考虑到两变量交互作用后，政府补助与税收返还对企业研发支出的激励作用有所增强。同时，0.214>0.112也符合方差分析关于政府补助对企业研发支出的激励作用大于税收返还的作用这一结果。

三、研究结论

本文以2011-2013年制造业上市公司为样本，考察了政府直接补助与间接税收返还对企业研发行为的影响。研究发现，在控制了其他显著变量后，政府补助与税收返还对企业研发支出有正向影响，且政府补助的影响大于税收返还的影响;同时这两种资助手段之间存在交互作用，并且在加入交互项衡量交互作用后，政府补助与税收返还对企业研发支出的正向作用变得更强。本文研究结果的政策含义是，在经济转型升级的当前，政府正朝着服务型政府转变，国家应加大对企业创新的扶持力度，激励企业进行技术创新活动;再者，由于不同资助手段间交互作用的存在，政府应充分发挥各种手段的激励作用，综合运用各种手段，这与很多说明性研究结论相一致。

参考文献：

技术创新投资分析范文第6篇

一、鼓励风险资本的发展，积极营造良好的发展环境

（一）完善法律法规，促进公平竞争

风险投资能够强且有力的推动高新技术产业的发展，与此同时，建立健全风投相关法律制度规范对风险投资的发展有着重大意义。许多风投实施的较为成功的发达国家都出台了许多关于风投法律制度，来保障本国风投业的发展。我国的风投处于起步阶段，现行法律都没有考虑到风险投资运行的规律与特点，没有切实对知识产权有所保护，更关键的是，现有的法律法规中有许多地方又与风投运作规则相违背。正因为这样，我国需要制定一部体现“鼓励、支持、保护”原则的专门规范风险投资活动的法律。制定专门的法律是需要一定的时间的，所以我们目前可以先制定一些暂行条例。首先，修改现行《公司法》等法律中与风险投资运行相违背的部分；其次，完善知识产权保护方面相关法律，对风险投资机构和风险企业的合法权益加以保护；最后，房款对民间企业和民间资金创办风险投资机构的限制。

（二）实行政策扶持，加大支持力度

参考国外风险投资的成功经验我们就会发现，即便是类似于美国这类资本市场体系完善的国家，它的风险投资行业的发展和壮大也要依靠政府的参与和支持。可见，政府的支持对于高新技术产业与风险投资的发展有着关键的作用。首先，地方财政应当增加高科技产业发展专项拨款，从而降低风险投资家的投资风险；其次，政府应制定出对风险投资提供经济补助的政策；最后，通过制定政府倾斜采购政策为高科技的产业化开辟初期市场，使政府采购成为推动我国风险投资产业发展的“助推器”。

（三）优化税收激励，促进风险投资

税收政策这一宏观调控工具对生产和投资都很敏感，对其合理的运用，可以有效地优化资源配置，促进风险投资产业的发展。江苏省针对自身情况已制定了《江苏省创业投资企业税收优惠政策管理办法》。但与风险投资发展较好的美国相比，仍存在许多问题。对此，建议税收政策应该更激励“上游”的风险投资和长期稳定的风险投资并向高风险的初创期倾斜。与此同时，“马太效应”也存在于江苏省的风投发展过程中，与其他众多省份一样区域发展状况不均衡的问题同样出现在江苏省。这就导致了，江苏各地的财力差距很大。而拥有越大财力的城市，就越有能力吸进外地的风投资金。根据 《江苏创业投资发展报告2015》的统计，2014年风险投资资金数量排名居前四的机构数量占全江苏机构总数87.85%。而排名最后的宿迁只占0.21%。因此，建议政府部门建立专门投向江苏相对欠发达地区的特定风投基金；给予相对欠发达地区的地方政府更大的权力，允许各地因地制宜的制定更适合有效的税收奖励政策来吸进风险投资。

二、拓宽风险资本来源，培育多元化风险资本主体

目前，江苏省风投资本的来源渠道较少，仍是主要来源于政府和国有投资公司。要促进江苏省风险投资行业的进一步发展，政府风险投资资金就要充分发挥自身的引导作用，培养多元化风险资本主体。具体可以从以下几方面考虑：

（一）放宽对养老基金及金融机构的限制

养老和保险基金虽然受国家的控制比较多，缺乏一定的灵活性，但其规模庞大，具有长期性，来源稳定，符合风险投资的对风险资本的要求。目前，我国实行较为严格的限制来保证养老金的保值增值，虽然在近年来已经对养老金的投资领域已经慢慢逐步放宽，但仍不允许养老金进入风投市场。江苏省可以借鉴风投较为成功的发达国家的经验，在可以承担风险的范围内，一步步允许养老金在一定的规模范围内参与风险投资，达到优化风险投资的资本结构的效果。

（二）充分利用大型企业集团的资金实力

在西方发达国家发展风险投资产业的过程中，工商企业在风险投资领域发挥着重要的力量。江苏省在发展风投产业的过程中，也可效仿发达国家的做法，鼓励国有大中型企业、上市公司、优质民营企业等企业集团进入风险投资领域。通过采用这种方法，不光可以增加风投资金的来源，而且可以使企业接触到风险投资产业。企业也可以以此来不断更新自身技术，跟上科技进步步伐。

（三）引导个人进行风险投资

就目前现状而言，近年来，我国城乡居民的储蓄水平仍逐年呈现上升的变化趋势，投资途径仍较为匮乏，居民急切需要更多合理的投资途径来经营资产。如果允许调动这一部分资金的积极性，允许其投入风险投资行业，无论是对个人投资还是对风险投资业而言都是好事。所以，在个人投资者拥有雄厚财力的情况下，可以允许其开办私人风投机构，与公司采用类似运行方式进行风投活动。

三、在鼓励风险投资的同时，给予风投公司以支持

（一）培养高素质风险投资人才

高风险，高收益是风投的最显著的特点。因此，在保障高收益的同时，尽量降低风险，是风投机构最关注的一点。而这与风投的人才的自身素质息息相关。进行风投活动要涉及知识范围非常广，它要求风险投资家不但具有较好的工程技术知识基础、金融投资实践经验，而且要懂得企业管理理论且有敏锐的发现高新技术发展趋势变化的能力。然而，结合江苏省目前的实际现状，适合风投业发展的全面型高素质人才十分紧缺。若该情况不加以改善，人才的匮乏势必影响风险投资机构对于风险资本的管理能力。因此，引进风险投资人才，建立起人才培育机制，对于发展江苏省的风险投资产业有深远的意义。要想扭转江苏省目前风投人才紧缺的现状，仅是依靠风险投资机构自身是不够的，需要靠政府的力量一起来解决。首先，必须建立风险投资人才培养机制，通过正规的教育来大量培养风险投资复合型人才；其次，建立岗位学习机制，通过进行实践来造就人才；最后，建立激励机制，通过采用合理的利益分配方式，调动创业激情，创造多赢。

（二）帮助风险投资企业建立起完善的体制

风险投资并不单纯的只是风险投资机构向风险企业投入技术创新所需的资金。风险机构还需要给予风险公司促进资金转化为创新技术过程中的全方面的帮助。这些年来，风险投资在我省的迅速发展，对风险投资机构而言既是机遇又是挑战，风险投资机构在管理、组织形式和对风险企业的支持能力上面临着巨大的挑战。因此，江苏省在风投金额增长的同时，并没有产生对被投企业强大的支撑作用。所以，江苏省不应只是把关注点放在风投金额的提升，而应从源头出发，着力改进风投机构的体制，提升风投机构的支持力。

（三）对风险投资企业的投资项目的行业进行引导

近年来，相对于新兴行业，江苏省的风险投资很大一部分都投向了传统行业。一般来说，传统行业的创新能力远比不上新兴行业，所以，这对中国风险投资对技术创新的支持作用会造成的负作用。虽然，投资项目阶段分布和规模分布表明，在鼓励发展天使投资等政策的引导下，江苏省风险投资机构投资阶段不断前移，对新兴产业的投资也逐步增加。但江苏省政府仍应继续采用政策配套等方法，鼓励并引导风投机构将风投资金更多的投向拥有较高创新能力的高新技术新兴行业，从而来提高风投对于江苏省的技术创新的支持力度。

四、培育风险企业，形成健康的投资接收主体

根据江苏省科技厅于2014年的调查显示，高达19.03%的风险投资机构认为缺乏好项目是推进风险投资发展的困难所在。随着风险投资行业的快速发展，优质的项目源供应不足，致使行业竞争不断加剧，成为了造成风险投资效果不理想的主要原因。因此，江苏省应着眼于对风险企业的发展，以形成良好的投资接收主体。培育风险企业可从如下几个方面考虑：

（一）加强宣传教育，帮助风险企业摆正位置

自1992年我省第一家风险投资公司成立以来， 江苏省的风险投资业有了很大的发展。 风险投资在技术创新中的巨大作用已经日渐表现出来。因为江苏省的风险投资仍在初步阶段，江苏省大多数高新技术企业对它认识远不够充分。一些企业因为需要资金就盲目的选择风险投资公司，仅仅把眼光投入在大笔资金上，而不关注自身的创新力的提高。对此，政府应加强宣传教育，帮助高新技术企业摆正自身与风险投资机构的位置关系。使高科技企业深刻认识到：最好的吸引投资的方法是保持技术与产品的先进性，打造可行的项目计划。这也恰恰要求企业不光要努力引进风投资金，同时也要把工作重心放在思考提高自身创新能力的可行方案上。

（二）帮助风险企业完善制度体系

技术创新投资分析范文第7篇

自美国著名经济学家西奥多•舒尔茨创立人力资本理论以来，人力资本理论在经济增长、收入分配等领域都得到了广泛关注与应用，随着我国对人力资本认识的逐步深入，对人力资本的研究范围不断扩大，并涉及到劳动经济学、教育经济学、产业经济学、制度经济学、发展经济学、区域经济学等多个领域。近年来，国内外有不少有关人力资本与技术创新关系的研究，如Lucas(1988)将技术进步因素从外生转变为内生，即将人力资本内生化。Papageorgiou(1999)则认为人力资本对技术创新具有决定作用，R&D活动的有效进行依赖于中等及中等以上教育程度的人力资本。张斌盛(2008)认为R&D投资与人力资本投资又通过对知识的获取、消化、转化和利用作用于技术创新。贺俊等(2006)认为对实现经济持续均衡发展而言，重要的不仅是教育与研发投入的规模，更重要的是人力资本投入的效率。古利平等(2006)采用专利与科研资源等指标对中国创新的投入产出进行分析，发现中国的创新投入产出弹性很高。刘智伟等(2008)通过协整分析发现，高等教育既是技术进步的短期原因，也是技术进步的长期原因，且其冲击对技术进步的拉动效果明显大于中等教育与科技投入。李平等(2007)、孙文杰等(2009)的研究表明：现阶段国内企业技术人员的人力资本积累存在明显的门槛效应，低于这一临界值，国内企业的技术学习能力以及自主创新能力的提升将十分有限。随着人力资本流动、移民与经济发展，从业结构等关系变化，人力资本配置问题也受到一些学者的关注，但普遍集中研究人力资本配置对经济增长作用。如Guaitoli(2000)建立的人力资本和物质资本积累的世代交叠模型，Sequeira(2007)构建的人力资本的内生经济增长模型，BougheasandRiezman(2007)构建的贸易模型。刘军(2005)则从产业结构、区域均衡发展和制度变迁等方面研究了人力资本配置与经济发展的关系。王琳(2006)发现，我国人力资本的质量和积累能力方面中西部与东部地区的差距较大，人力资本的非均衡配置影响到地区经济增长、产业结构优化升级和社会和谐发展。王良健等(2008)发现，1996-2005年间我国各区域人力资本具有空间集聚性，区域差异程度在不断减小，且各区域不同类型的人力资本对经济增长的贡献率差异显著。周德禄(2012)采用生产函数分析法和二值logistic模型分别对人力资本配置的经济效益和社会效益进行了分析的基础上提出了相应建议，范兆斌等(2012)从跨国移民、人力资本结构等方面对技术创新的关系加以研究。综上所述，人力资本与技术创新的关系、人力资本配置的研究理论成果丰硕，但对人力资本配置与技术创新效率的互动关系研究较少。

二、研究方法与指标选取

1.研究方法

数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis，DEA)是著名运筹学家A.Charnes&W.W.Cooper等学者在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种新的系统分析方法。根据规模报酬是否可变的不同假设，DEA发展成CCR模型和BCC模型。CCR模式是DEA方法中应用最广泛的模型，主要处理“规模报酬不变”假设下的决策单元相对有效性评价问题。BCC模型就是在变动规模报酬(VRS)假设下，修正了CCR模式的观念及使用范围，推导出纯技术效率及规模效率。因此，文章采用BCC模型，在“规模报酬变动”的假设下对各省技术创新效率进行评价，深入分析其技术创新活动的有效性和规模效应情况，并且通过投影分析找出影响技术创新效率的主要原因。

2.DEA分析指标选取

（1）投入指标选择。基于前面的分析，技术创新的投入要素主要以人力资本，而人力资本配置体现在投入要素的数量及其所占比例和结构方面。参考吴建军等(2007)、彭旸等(2008)、吴晓园(2011)测量人力资本时所采用的指标，并结合数据的可获得性本文在投入指标上采用以下四个指标：R&D人员人力资本总量(I1)，主要反映各省科技活动所投入的人力资本的总体状况；R&D人员全时当量(I2)，主要反映各省在一定程度上高层次科技创新人才的投入水平；教育支出占财政支出的比例(I3)和医疗卫生支出占财政支出的比例(I4)，主要反映各省的整体人力资本质量水平；R&D投入强度(I5)，主要反映各省的R&D经费投入水平。

（2）产出指标选择方面。参考虞晓芬等(2005)及孙凯(2007)表示技术创新产出的指标，文章选取以下三个产出指标：利用三项专利申请数(O1)，反映各省自主创新的能力；技术市场成交额(O2)，反映各省域对新技术的吸引能力；高新技术产业新产品销售收入(O3)，反映省具有较高新技术产品的市场竞争力。

三、实证分析

根据我国各省技术创新活动的基本情况和数据的可得性，数据主要来源于2010-2013年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》，考虑到地区的一些数据缺失，文章将该地区的数据进行了剔除，虽然这会对整体投入产出效率有一定的影响，但这不会从根本上影响研究结论。

1.DEA有效性分析

文章运用DEA方法，采用BC2模型对各省的技术创新活动进行了评价，测度不同省的技术效率、纯技术效率以及规模效率，得到各省DEA有效性分析结果（见表1），表1剔除了DEA无效单元的数据结果，仅保留了部分DEA有效单元的数据，表中的平均数据是全国30个省（市、区）的整体平均值。

（1）从全国各省的平均值来看，各省总体四年的技术效率值为0.51、0.528、0.487、0.527，并没有达到DEA有效；纯技术效率为0.889、0.867、0.879、0.855，这说明全国各省的人力资本的投入产出转换技术水平还不够达标，在现有的人力资本投入规模下并没有得到相应量的产出规模；规模效率为0.560、0.597、0.548、0.609，说明全国各省规模效率还不明显，技术效率偏低的原因，主要是因为规模效率偏低造成的，规模效率偏低主要是由创新投入过少造成；同时四年间除了少数省总体规模效应不变外，其他各省都处于规模效应递增状态，这些省可以进一步扩大人力资本投入来提高产出比例。

（2）全国各省在2009-2012四年中，仅有北京、江苏、广东三个省连续为DEA有效单元，浙江等省出现三年为DEA有效单元，上海出现两年为DEA有效单元，反映这些省系统转换技术水平高，人力资本配置合理，规模合适，经济效益好；天津、内蒙、海南、青海等省虽然DEA为无效单元，但这些省的纯技术效率连续四年均为1，表明该省系统转换能力是适合的，造成其技术效率偏低的主要原因是由于其规模效率偏低，可以适当扩大人力资本的投入。

（3）其他各省都在一定程度上反映出为DEA无效单元，在这些省纯技术效率和规模效率偏低，但规模效应处于递增状态，表明这些省可以通过扩大人力资本的投入能够提高产出比例，同时这些省在发展中存在较大的问题，它们既存在扩大投入规模，还要提升纯技术效率的双重压力。

（4）东、中、西部地区差异比较分析。从东部、中部和西部地区的平均值来看，人力资本与技术创新效率方面存在较为明显的区域集聚现象。东部地区的技术效率、纯技术效率和规模效率明显高于全国各省的平均值，尤其在东部地区的北京、天津、上海、江苏、浙江、广东等地区优势非常明显，这与该地区的经济实力较强，区位优势明显，人力资本及创新资源丰富，从而为该地区的技术创新提供了有力的条件和保障，这些地区可以在保持人力资本投入的合理性和有效性的前提下，加大对人力资本的投入。中部地区在技术效率、纯技术效率和规模效率等方面明显低于西部地区，主要因为西部地区受到政府的大力扶持、优惠政策的导向和相对宽松的区位竞争市场，这些原因拉开了与中部地区的效率差距，也进一步反映出中部地区的效率提升存在很大的空间。

2.投影分析

为进一步找出影响我国各省技术创新效率差异原因，在DEA有效性分析的基础上，采用投影分析方法，深入分析各省人力资本投入冗余和产出不足情况，找出导致其DEA无效和创新效率偏低的根本原因，提出各省的投入冗余与产出不足的改进率的分析结果和我国东、中、西部地区的投入冗余与产出不足改进率。剔除了投入冗余改进率低于0.01的单元，并将这些单元视为DEA有效单元，而其他单元视为DEA无效单元。需要说明的是，这里的投入冗余是在现有省的创新规模水平下的相对冗余，而非绝对冗余。

（1）从各省的投入冗余与产出不足改进率来看，DEA无效省有大量的投入冗余和产出不足。在研究期的4年中均有效的地区主要集中在东部地区的北京、天津、上海、江苏、广东、海南和西部地区的内蒙和青海，辽宁、浙江有3年DEA有效，宁夏、新疆有2年DEA有效，重庆在2011年DEA有效；而另外的22个省的DEA要么4年均无效，要么至少有1年无效，从无效省份的投入冗余与产出不足的改进率率来看，由于各项指标的改进情况不一样，所以仅采用每年各省份的整体改进率来描述。投入冗余改进情况：2009年河南最高（各项投入改进率为0.442、0.425、0.265、0.297、0.260）、河北次之（各项投入改进率为0.397、0.355、0.284、0.261、0.262）；2010年江西最高（各项投入改进率为0.585、0.540、0.276、0.333、0.405）、广西次之（各项投入改进率为0.632、0.587、0.261、0.333、0.260）；2011年山西最高（各项投入改进率为0.659、0.680、0.260、0.260、0.255）、河南次之（各项投入改进率为0.591、0.563、0.306、0.330、0.311）；2012年河南最高（各项投入改进率为0.557、0.529、0.353、0.354、0.350）、河北次之（各项投入改进率为0.452、0.360、0.378、0.344、0.342）。产出不足改进情况：从各产出不足改进率来看，各项产出指标不足的改进情况比较复杂，不同省间创新产出改进差异较大，特别是高新技术产业新产品销售收入产出不足改进率甚高，2009年产出不足改进最高的是黑龙江的O3改进率为8.882、其次是山西的O3改进率为7.982，2010年产出不足改进最高的是新疆的O3改进率高达34.657、其次是广西的O3改进率为7.219，11年产出不足改进最高的是黑龙江的O3改进率为5.538、其次是甘肃的O3改进率为4.819，2012年产出不足改进最高的是广西的O2改进率23.793、其次是吉林的O2改进率为3.290。

（2）从各投入指标冗余改进率的平均值来看，各项投入指标冗余的改进率基本均在20%以上。其中I1改进率最大，I2改进率次之，可见影响DEA有效的主要因素是人力资本总量和R&D人员全时当量。从前面的规模效率分析得知：目前导致各省技术创新效率偏低的主要原因是创新投入过少，而这些指标的冗余则意味着各指标投入是相对的，各项指标投入过少，造成各指标间比例不合理，即人力资本配置的不合理，进而导致了各省技术创新效率偏低及DEA无效。从各产出指标不足改进率来看，各项产出指标不足的改进情况比较复杂，不同省间创新产出改进差异较大，特别是高新技术产业新产品销售收入产出不足改进率甚高，其中属高新技术产业新产品销售收入产出不足改进率最大，其次是技术市场成交额，三项专利申请数的产出不足改进率相对较低，可见，影响各省技术创新效率偏低及DEA无效的主要因素是高新技术产业新产品销售收入与技术市场成交额。

（3）东、中、西部地区投入冗余和产出不足的改进率差异明显。整体呈现出的东部地区的各项指标改进率优于中、西部地区；特别是中部地区各项投入冗余与产出不足改进率普遍高于平均值，这点值得中部各地区重视。

四、研究结论及建议

文章运用DEA方法对各省技术创新效率综合评价与分析，得到以下结论:

第一，从效率评价结果来看，各省技术创新效率偏低，不同地区技术创新效率差异较大，技术创新效率由高到低依次为:东部地区、西部地区、中部地区。有些地区纯技术效率有效而规模效率无效，同时各省在近四年间的平均纯技术效率分别为0.889、0.867、0.879、0.855，而规模效率分别是0.56、0.597、0.548、0.609。因此，规模效率还有很大的上升空间，规模效率是导致技术创新效率偏低的主要因素。

第二，从规模效应分析表明，全国30个省中规模收益不变的地区四年间分别是6、5、3、4个，其他均呈现出规模报酬递增，增加适量投入会带来产出更高比例的增加，人力资本投入过少是导致各省规模效率偏低的主要原因。

第三，从投影分析结果表明，在22个DEA无效地区中，各投入指标的相对冗余是导致各省DEA无效的主要原因。结合规模效应分析结果可知，各人力资本投入过少，各指标投入比例不合理，是导致各省DEA无效和创新效率偏低的根本原因。根据以上结论，为切实提升各省的技术创新效率，从人力资本与技术创新效率的投入、产出两个层面，提出以下政策建议：

（1）投入层面。首先，应充分发挥政府职能作用，强化政策引导与支持。加强国家宏观调控和引导，优化各省技术创新环境，制定并实施有利于技术创新的政策和措施，培育和完善创新成果转化平台，建立有效的科技人才引进与激励机制，培育和完善高新技术产业的投资机制，全面提升技术创新的政策环境。其次，增加投入，优化配置。加大R&D人员人力资本总量、R&D人员全时当量、教育支出、医疗卫生支出和R&D经费投入强度等投入，切实解决各省的人力资本投入过少的问题，以提高其技术创新规模效率；同时，根据各地区的实际状况，优化各人力资本投入配置，以提高人力资本的使用效率和技术创新的效率。最后，注重教育，提升R&D人员人力资本积累。技术创新的知识积累主要源于人力资本的积累，而教育则是人力资本积累的主要途径，因此，加大对教育的扶持力度，改革现行的教育模式，不断为科技创新活动输送更多的创新人才，同时加强对R&D人员在职培训与进修，已全面提升高层次科技创新人才的综合素质。

技术创新投资分析范文第8篇

【关键词】高管特征 调节变量 风险投资 技术创新

一、引言

在知识经济时代，创新能力的高低已成为一个国家综合国力和核心竞争力的重要衡量指标，是国民经济发展的内在驱动力。国家“十三五”规划明确指出“实施创新驱动发展战略”，在2017年的两会上也提出了“以创新引领实体经济转型升级”的论述。对于一个企业而言，创新是生存和发展的灵魂，创新包括产品创新，技术创新，体制创新，思想创新等。企业技术创新的长期性和风险性等特征，使其大量的资金需求难以从传统的融资领域获得满足，故风险投资作为一种新的融资机制日趋受到企业的青睐。风险投资与技术创新的关系已成为学术界研究的热点。

二、文献回顾

通过搜集整理文献发现，目前学术界关于风险投资对技术创新的作用的研究尚未形成完全统一的定论。

一方面，学者们通过研究发现风险投资对技术创新具有正向促进作用。丁文丽（2004）运用数理分析与计量经济学分析方法对“风险投是高新技术产业化的助推器和催化剂”这一规范经济学论断进行验证。结果表明，风险投资与技术创新之g确实存在着长期稳定的相关关系。周侠（2009）通过协整分析证明了风险投资和技术创新两者之间具有长期稳定的关系，并构建了风险资本市场与技术创新的理论模型和计量模型，证明了风险投资与技术专利申请数量呈显著的正相关关系，风险资本市场对技术创新有刺激作用。彭素芬（2013）分析指出：在整体上，风险投资对高新技术产业发展具有显著正向影响，风险投资每增加1%，高新技术产业发展水平提升6%；风险投资对产业规模壮大、技术创新能力提升和产业影响力扩展具有显著的促进作用。赵武等（2015）采用我国1994-2012年风险投资、科技投入与创新产出的数据，运用线性回和PLS回归实证分析风险投资、研发投入等对创新产出的差异化影响。实证结果表明：风险投资、研发投入均对创新产出有正向促进作用。

另一方面，也有学者研究发现，风险投资不能促进技术创新。何伟（2005） 研究发现，现有科技成果转化时依靠自筹资金56%，国家科技拨款占26.8%，而利用风投资金仅占2.3%，我国风险投资并没有在创新成果转化上提供应有的支持作用[5]。陈见丽（2011）以中国创业板高新技术企业为样本，通过实证检验发现：风险投资的参与并不能为高新技术企业带来更多技术创新资源，也不能促使高新技术企业创造更多技术创新成果和效益。李明龙（2012）利用1993-2010年18年的相关数据就风险投资对高新技术产业技术创新的作用进行了实证研究，结果表明风险投资能够对高新技术产业的技术创新产生正效应，但作用并不是非常明显。晏发发等（2016）通过实证分析指出，风险投资和R&D经费支出与技术创新均呈显著的正相关关系，风险投资对技术创新作用的贡献比四年前有所增加，但是增加的幅度并没有很大；研发经费支出仍然是影响技术创新的主要因素。

学者们对风险投资是否促进技术创新的研究得出了不同的结论，除了可能受研究方法、选用样本、选取指标和数据的可得性等不同的影响，是否还因为存在一些权变因素而加强或减弱风险投资对技术创新的作用呢？对此，谢雅萍、宋超俐（2017）指出宏观环境、市场周期、行业和区域特征等因素会作为影响风险投资与技术创新之间关系的调节变量。微观层面上，本文拟从被投资企业的角度出发，选取高级管理人员的特征作为风险投资对技术创新产生作用的调节变量展开分析。

三、高管如何调节风险投资对技术创新的影响

（一）相关概念的界定

1.风险投资与技术创新

从投资行为的角度看，风险投资主要是指风险投资机构通过把资本投入拥有高新技术和产品研究开发活动的企业而获得股权，旨在促进技术创新和产品创新的产出及商业转化，在承担高风险的同时，一般通过IPO、股权转让和破产清算等形式退出被投资企业从而实现潜在的高收益。从风险投资的作用机制看，风险投资机构不但为企业技术创新活动提供资金，还可利用自身资源为企业提供后续融资渠道、完善管理、指导商业计划等非资本增值服务。本文是拟从被投资企业的视角进行研究，高管的职权范围决定了其影响作用主要体现在风险资本运作方面，因此文中侧重于风险投资的资本运作如何促进技术创新的投入、产出和商业转化能力的提高。

2.高级管理人员

理论研究和实际工作中对高级管理人员的范围界定存在着差异，考虑到高管的职权范围与风险资本在技术创新中运作的相关性，本文的高级管理人员包括总经理、副总经理和财务负责人。高管对企业运营管理拥有决策权和控制权，是完成董事会目标的执行者，因此，高管的基本特征会对企业战略决策的制定和实施产生重大影响。本文主要从高管持股、受教育程度、从业经验、年龄和性别等特征分析其如何调节风险投资对技术创新的作用。

（二）高管的基本特征增强或削弱风险投资对技术创新的影响

高层梯队理论认为，由于内外环境的复杂性，管理者不可能对其所有方面进行全面认识，即使在管理者视野范围内的现象，管理者也只能进行选择性观察。故企业高管的特征影响着他们接受风险投资后在组织层面战略决策的选择，进而影响着技术创新产出与商业转化。本文从高管是否持股、受教育情况、从业经验、年龄和性别展开分析：

1.高管是否持股决定其是否与股东利益趋同而致力于技术创新

自从美国经济学家伯利和米恩斯提出委托理论后，企业的所有权与经营权相分离已成为一种非常普遍的现象。但是，在信息不对称的条件下，作为人的高管有可能会为了自身利益而在企业经营管理中忽视甚至损害作为委托人的股东的利益，无法实现企业价值最大化和股东财富最大化的目标。为了降低委托成本，股东经常会对高管采取一些激励措施，比如股权激励。

从融资的角度看，企业接受风险投资后有充分的资金可以投入技术创新活动中。但技术创新活动的资金需求量大、回收期长，投资所得的业绩增长可能要等到一下任高管任职时才能体现。如果该企业的高管仅作为职业经理人而不持股，则他们会增加对自身利益的诉求，更多地追求在职期间的业绩增长，不重视甚至阻碍企业的技术创新；如果该企业的高管因股东给予的激励而持股，则容易与股东形成利益趋同效应，愿意并致力于技g创新活动进而提升企业的价值。因此，高管持股可能会增强风险投资对技术创新的正向作用，否则，会削弱甚至抵消这种正向作用。就上市公司而言，高管激励中股票期权等长期激励所占的比例越大，企业的技术创新产出就越多。

2.受教育情况影响高管风险投资与技术创新的认知能力

随着知识经济时代的到来，高管的综合认知能力和专业技术水平成为企业可持续竞争力提升的重要因素之一。受教育程度高低决定了高管的知识体系不同，这不仅影响其专业技术水平而且会影响其价值观的形成。受教育程度较高的高管往往拥有开放的心态，容易接受新事物，比如企业的技术创新活动。在企业已接受风险投资的条件下，风险投资机构一方面会为被投资企业提供技术创新的资金支持，另一方面也会指导或参与被投资企业的经营管理。受教育程度较高的高管更容易把握国家宏观经济和所属行业动态发展中的新契机，对技术创新活动的重要性有充分的认知，同时能够融合并科学配置风险投资机构带来的非资本资源，进而增强对技术创新产出以及商业化的促进作用。

另外，高管受教育的专业背景不同也会调节风险投资对技术创新的促进作用。具有高新技术类专业背景的高管更熟悉甚至自身拥有技术创新过程中所需的技术，更好地优化技术创新团队结构，规避技术方面的风险，最后通过提高产出能力而增加风险投资对技术创新的正向作用。而具有经管类教育背景的高管人员，则在分析市场风险、选择技术创新成果商业化模式等方面占有竞争优势，最后通过致力提高商业转化能力而增加风险投资对技术创新的促进作用。

3.从业经验使高管更愿意投资“具有经验优势”的项目

根据西蒙的决策理论，有限度的理性导致企业高管寻求“符合要求的”或“令人满意的”措施。高管“符合要求的”或“令人满意的”的衡量标准除了受专业技术水平的判断，也会受其从业经验的影响。如果高管有研发方面的投资经验，在决策时注意力焦点通常会在自己熟悉的领域上，他们会更倾向于开展那些能准确感知风险的创新项目，并在指导过程中发挥自己的经验优势；如果高管较少涉足研发领域，在接受风险投资后的技术创新过程中难免会“摸着石头过河”，这可能会削弱风险投资对技术创新的正向作用。

4.年龄和性别影响高管对技术创新的风险容忍度

年龄和性别是影响高管风险偏好的重要因素。如果高管的年龄越小，则他们越愿意冒险，选择创新性战略从而获得潜在的高收益；如果高管的年龄越大，则他们规避风险的态度越明显，进行战略决策时越谨慎，容易丧失“市场先机”，难以在技术创新活动中“大展拳脚”。另一方面，女性一般比男性更加厌恶风险，这一内在特质使得女性高管偏向选择风险更低的投资项目。技术创新是高风险高收益的投资活动，年龄大的高管和女性高管往往是风险回避者，从而在一定程度上削弱了自主创新的愿望，降低风险投资对技术创新的贡献。

四、结论与研究展望

综上所述，高管持股与否、受教育情况、从业经验、年龄和性别这些基本特征都会影响他们在工作中的态度以及选择偏好，进而影响企业的战略决策行为。虽然企业接受风险投资机构的投资能在一定程度上能解决技术创新过程中的资金需求，但并不代表技术创新的产出以及商业转化能力就相应提高，因为风险资本在技术创新中的具体运作会受到高管决策行为以及执行能力的影响，故高管的基本特征是风险投资对技术创新产生作用的调节因素。

但是，本文的结论仅基于理论以及已有研究成果的分析基础上而得出，尚未结合实践中的数据进行实证检验，具有一定的局限性，需要在后续研究中更全面、更具体地对相关结论加以证实。

参考文献：

[1]丁文丽.基于最优规划模型的风险投资与技术创新关系的时间序列分析[J].云南民族大学学报（自然科学版），2004（l），52一54.

[2]周侠.风险投资与国内高科技产业技术创新关系的实证研究[J].暨南大学硕士学位论文，2009.

[3]彭素芬.风险投资对高新技术产业发展影响的实证研究――基于中国数据的检验[J].中国农业银行武汉培训学院学报，2013年第3期.

[4]赵 武，李晓华，朱明宣，庞加兰.风险投资、研发投入对技术创新产出的差异化影响研究[J].科技管理研究，2015年第7期.

[5]何伟.风险投资与高技术创业企业技术创新[J].武汉大学博士学位论文，2005.

[6]陈见丽.风险投资能促进高新技术企业的技术创新吗――基于中国创业板上市公司的经验证据[J].经济管理（工商管理.企管纵横），2011年第2期.

[7]李明龙.我国风险投资对高新技术产业技术创新作用的理论与实证研究[D].中南大学硕士学位论文，2012年.

[8]晏发发，陈驹嵘，陶玲.风险投资、R&D经费支出与技术创新――基于时间序列的实证分析[J].现代商贸工业，2016年第18期.

技术创新投资分析范文第9篇

1.1样本选择影响风险投资的重要因素之一就是风险投资退出的渠道顺畅与否，风险投资的IPO为风险投资的主要退出方式。中小企业自2004年设立以来，短短10年间上市公司数量从2004年的38家发展至目前的719家。中小企业为风险投资提供了优越的发展平台，同时风险投资也为中小企业注入了企业成长的动力。中小企业的发展与风险投资息息相关。选取制造业及信息技术业作为样本，一是因为基于以往研究，这2个行业与风险投资呈现较强的相关关系，二是因为这2个行业，作为高新技术产业，研发投入相对明显，研究的样本数据也大多集中于这两个行业。

1.2变量选择企业自主创新指标的选取在国内外都有各种不同的选取方法。主要包括2个方面：一是创新投入指标，包括R&D支出和R&D人员数；二是创新产出指标，包括企业申请的专利数及新产品的销售收入。综合分析以上指标，R&D人员数在我国企业的年度报告及各方面都较难收集到数据，将给问题的研究带来较大难度，同时R&D人员数在各个行业中有较大差距，不具有严谨性。新产品的销售收入若作为自主创新指标，则对新产品与其他产品的划分存在争议，而且一些新产品并不涉及技术开发，容易误导数据分析的结果。因此，本文选取R&D支出占营业额的比重（即R&D投入强度）和企业申请专利数分别作为企业创新投入和产出指标。考虑到专利数量是非连续型变量，而是一种计数变量，取值为非负整数，这给模型分析和解释带来困难。因此选择对数回归模型，并且将专利为0的对数默认为0，代表企业的创新产出能力。

2样本数据分析

2.1样本数据的描述性统计表中的描述性统计显示：2001-2013年100家上市的中小企业中申请专利最多为3020项，而最少为0项，其中申请专利为0的公司共有14家，申请专利的均值为107.77项，专利指标的方差较大，表现了各个公司专利申请数量差异较大，较大型企业如烽火电子的专利数多达3020项，较小型高新企业专利申请数量较为稳定。风险投资指标即风险投资在企业十大股东中所占的股份比例，最大值达91.36%，最小值仅为0.98%，选取样本中风险投资指标的均值为28.89%，同时由于数据中专利数量为0的企业过多，加大了数据分析的难度，因此默认专利为0的企业专利取对数为0。技术公司投资指标即技术公司在企业十大股东中所占的股份比例，最大值为97.95%，最小值为0，由表可知，在信息技术业及制造业中，技术公司股份普遍占较大比例，方差较小。

2.2研究变量的相关性分析我们将收集到的100家企业的相关数据导入到spss软件中进行变量相关性分析。R&D指标、专利指标与风险投资指标间不存在显著的相关关系，反而，与技术公司投资指标和个人投资指标之间有显著的相关关系。专利指标与技术公司投资指标呈显著的正相关关系，与个人投资指标呈负相关关系。

2.3样本数据的线性回归分析根据以上分析，我们建立如下所示的模型（1）用以探究风险投资、技术公司投资及个人投资对中小企业创新中的作用。模型(1)的估计结果如表3所示：首先由分析可知，个人投资指标与风险投资指标、技术公司投资指标之间共线性严重，因此将该变量从模型中排除。事实上，我们将企业股份归为风险投资、技术公司、个人投资三类时，其中个人投资比例的增加一定意味着另外两种比例的减少，个人投资比例与风投比例、技术公司比例之和为100%，也就意味着该变量在模型中并没有研究意义。然后，由anova分析可知，该模型在显著性水平为0.05时，对应的概率P-值小于显著性水平，拒绝回归方程显著性检验的原假设，即各变量系数不同时为0的情况下，因变量与解释变量之间的线性关系是显著的，所建立的线性模型是合理的。然而，由分析可知，因变量与风险投资指标之间没有显著的相关关系，验证了相关性分析的结果，为了优化模型的拟合程度，我们建立模型。按照上述分析方法，同理得到该模型是合理的，解释变量与被解释变量之间的线性关系是显著的，而且模型的概率P-值由0.013减小到0.004，说明模型（2）优于模型（1）。

3结论

从2001-2013年100家上市公司的数据分析，我们并没有得到风险投资在中小企业自主创新能力中的作用，分析结果是风险投资与企业的自主创新能力之间没有显著的相关关系，然而技术公司与企业自主创新能力之间却有显著的正相关关系。就此，我们比较了风险投资与技术公司投资两者的不同，认为是以下原因导致的结果：①技术公司的投资具有针对性，更能激励高新技术企业的创新能力，相比较之下，风险投资就具有盲目性，很多风险投资更愿意投资一些收益稳定缺乏发展动力的传统技术企业，这与我国投资资金退出渠道不畅，相关规定不完善有着一定的关系。而且，风险投资在评估是否为一个企业提供资金支持时，会考虑到相应的风险，在我国，一些较大型的高新技术企业国有控股较多，各方面的保障制度也相对完善，因此，风险投资更宁愿选择风险较小、收益稳定的较大型技术企业。②企业的未来发展能力缺乏相应的评估标准，因此在专业技术创新方面，技术公司比风险投资更具有准确的判断，从而激发具有创新能力的企业更加明确地发展企业技术。③中小企业在专利申请方面没有足够的重视。100家企业中申请专利为0的高达14家，专利申请同时有着部分集中的特点，如烽火电子注重技术创新发展的企业的专利数量明显高于其他企业。

技术创新投资分析范文第10篇

(一)创业投资对企业技术创新的作用机制创业投资对企业创新的作用机制可以归纳为以下四个方面。一是创业投资与企业技术创新具有利益一致性，张洁华、张明玉的研究表明，银行贷款、债券等借贷型融资方式更多关注的是企业是否具有稳定的偿债能力———在初创期的技术创新企业常常不具有这方面的优势，而创业投资关注的是企业的长期价值和成长性。［5］这将促进创业投资增加技术创新投入。二是创业投资降低了技术创新过程中的风险。张景安研究发现，技术创新过程中存在着以下风险:技术风险、市场风险、分阶段融资带来的不确定性、投资者与企业管理者之间的信息不对称和道德风险，这些风险将降低技术创新的效率。［6］1而创业投资可以通过两个途径降低风险:(1)增值服务。程昆、刘仁和刘英在其研究中指出，创业资本家既可以凭借其丰富的经营管理经验为技术项目的运行提供建议而将风险置于可控的范围内，促使创新成果的出现;也可以通过销售支持来促进技术创新成果向创新效益的转化，减少技术成果无法实现经济效益的不确定性。［7］(2)创业投资在技术创新过程外的一些先进的资本运作方式降低了风险，反映在投资项目和资本来源多元化分散了投资的非系统性风险;项目筛选机制通过投资前的风险评估使风险变为可控;分阶段投资、限制性融资、循环运作的投资方式在激励企业技术创新的同时也可以有效规避技术创新分阶段融资的风险。三是创业投资的资源整合和组织优化作用，在促进资源整合方面，创业投资能够推动技术创新所需的资金、设备、人力资源等生产要素不断运转和重组，拓展了企业技术创新的空间。在优化组织体制方面，创业投资可以发挥下面的作用:创业投资可以作为一种技术管理资本入股，有着更好的技术创新激励机制;创业投资有着丰富的市场分析经验，能够迅速做出技术创新决策并通过参与企业经营管理迅速实现对人、财、物等资源的配置;创业投资加大了企业接收外部知识和信息的宽度，使企业组织对市场信息的反应能力得到提高，提高了企业技术创新的效率。上述作用机制都将加速技术创新投入向创新成果的转化。四是创业投资的社会化网络资源。创业投资进入企业后凭借着其广泛的社会网络资源和享有的声誉，能够为企业带来广阔的销售市场资源以及政府、供应商资源，促进企业技术创新产品迅速转化为经济效益。此外，创业投资进入企业也起到了信号作用，被投资企业的技术项目有着非常好的前景，就会吸引大量的创业投资资本和高素质人才进入该企业，间接地为企业带来了更多社会资源，增加了可投入的创新资源。［8］根据前边的理论分析，本文可以将创业投资对企业技术创新能力的作用机制归纳为筛选机制、资金支持、网络资源、资源配置、组织优化、增值服务和分阶段融资、限制性融资机制，并在图1中得到反映。

(二)实证研究假设1．创业投资通过一些作用机制能促进企业技术创新能力的提升，而这些作用机制都是创业投资区别于其他投资的显著特点，本文据此假设有创业投资支持的企业相比于由其他形式投资资金支持的企业在技术创新能力方面更强，具体分为以下三个子假设:1a．有创业投资支持的企业的创新投入要显著大于没有创业投资支持的企业。1b．有创业投资支持的企业的创新成果要显著大于没有创业投资支持的企业。1c．有创业投资支持的企业的创新效益要显著大于没有创业投资支持的企业。2．创业投资对技术创新能力的作用机制中增值服务、资源配置等诸多因素所能发挥作用的大小取决于创业投资在企业中的话语权和参与程度，因此，创业投资究竟能给企业技术创新能力带来多大程度上的提升在很大程度上取决于创业投资在股本中占的比重，我们提出以下三个子假设:2a．创业投资持股比例越高，给企业创新投入带来的影响越积极。2b．创业投资持股比例越高，给企业创新成果带来的影响越积极。2c．创业投资持股比例越高，给企业创新效益带来的影响越积极。

二、实证研究

(一)样本介绍1．样本选取我们选取2009年6月到2013年6月申报上市的260家创业投资企业，剔除了农牧副渔、物流、轻工纺织等科技含量低、成长性相对较低的企业。2．样本特征在有没有创业投资支持的企业分布方面，有创业投资支持的企业居多，占比58．13%;从样本总体的行业特征分布上来看，最多的是电子信息行业(39．78%)，然后依次是机械设备行业(31．18%)、生物医药行业(15．05%)、其他行业(13．98%)。从样本总体在各个投资阶段的分布来看，占比重最高的是扩张期(55．91%)，其次是发展期(30．11%)、早期(7．53%)、获利期(6．45%)。

(二)变量设置及相关数据来源1．解释变量(1)有无创业投资支持:Dvc，这是一个虚拟变量，有创业投资支持企业的值设为0，没有创业投资支持企业的值设为1。用于考察有创投的企业与没有创投的企业创新能力的差距是否显著。(2)创业投资持股比例:Share，创业投资持股比例反映了创业投资对企业的影响能力，持股比例越高，创业投资与被投资企业的利益越具有一致性，创业投资在参与其经营管理中的话语权越高。(3)创业投资进入年限比:Yearp=(企业上市年份指数－创业投资进入企业年份指数)/(企业上市年份指数－企业成立年份指数)。为了更加精确，年份指数是由年份+(月份/12)换算过来的，采用这个指标主要是用来反映创业投资进入企业的早晚。(4)创业投资的投资阶段:dp1、dp3、dp4。以成长期为基准变量，早期，dp1=1;扩张期，dp3=1;获利期，dp4=1。通过与成长期的比较，可以看出各个不同投资阶段企业在创新能力方面的差别。2．被解释变量本文把技术创新能力分为创新投入、创新成果和创新效益三个维度来衡量。其中，创新投入指标主要衡量企业创新资源的投入情况，采用研发费用(cost)占比和技术人员(employee)占比两个指标，其中研发费用占比=上市前三年研发费用占比的平均值，技术人员占比=上市前企业技术人员/企业员工总人数。创新成果指标主要衡量企业创新资源向成果及实际生产力的转化能力，采用专利额(patent)和综合技术指数(sumtech)两项指标来测度。创新效益主要用来衡量企业创新成果向经济效益转化的能力，是企业技术创新的最后一个环节。本文采用净资产收益率(roe)和核心技术产品收入增长率(coin)两个指标来衡量。3．控制变量(1)成立年限:Year，企业上市年份－企业成立年份。企业成立年限越久其技术经验积累得越充分，研发投入转化为技术成果的效率就越高。(2)企业规模:Size，企业上市前一年年底企业资产总额。资产表示未来可能给企业带来的经济利益的流入，技术创新需要资金资本和充足的现金流支持，可能的经济流入也越高，可获得的借债额也越高，可能的研发投入也越高，技术创新的持续性也越高。［9］(3)企业资产负债率:Debt，企业上市前前一年年底资产负债表日的资产负债率。(4)行业(Di1，Di2，Di3):不同行业的经营规模、员工结构、主营业务的性质都不一样，所进行的创新活动也不一样，进行行业分类可以减少行业特征造成的误差，因此，本文主要把样本中企业的行业根据《中国证监会上市公司行业分类指引》将行业分为电子信息行业、机械设备行业、生物医药行业以及其他行业，并将其他行业作为基准变量，本文主要研究前三个行业。其中:电子信息行业，Di1=1;机械设备行业，Di2=1;生物医药行业，Di3=1。4．数据来源上述数据主要来自创业板上市公司公布的招股说明书，有无创业投资支持和创业投资的投资阶段的区分认定依据格上理财、清科数据库中收录的风险投资事件的相关数据，专利数额数据来自国家知识产权局等网站的检索数据库。

(三)实证分析主要使用多元线性回归建模分析的方法，根据研究内容、要验证的假设不同建立不同的模型，并使用最小二乘法进行多元线性回归分析。为了使分析过程简明，本文只呈现主要变量的回归分析结果。1．有无创业投资支持与企业技术创新能力关系的实证分析(1)方法介绍:将有无创业投资支持作为解释变量，将行业、企业年限、企业规模、企业资产负债率作为控制变量，建立模型。如表1所示，有无创业投资支持与研发费用、技术员工占比、专利额、综合技术指数的相关系数均不显著，说明有创业投资支持的企业在创新投入、创新成果方面与没有创业投资支持的企业并没有显著区别;有无创业投资支持与净资产收益率的相关系数不显著，与核心技术产品收入增长率的相关系数呈显著正相关关系，说明有创业投资支持的企业与没有创业投资支持的企业相比，其对新产品销售的促进作用还是呈现出一定的优势。2．创业投资持股比例与企业技术创新能力关系的实证分析(1)方法介绍:把企业规模、负债率、成立年限一起作为控制变量加入模型当中，将创业投资持股比例作为解释变量，建立模型。如表2所示，创业投资持股比例与研发费用的投入之间呈显著的负相关关系，与技术员工占比之间则呈显著的正相关关系，说明了创业投资持股比例对人力资本的投入起到了促进作用。创业投资持股比例与专利额、综合技术指数之间的关系并不显著，说明创业投资持股比例对创新成果的作用并不明显。创业投资持股比例与净资产收益率呈显著的负相关关系，而与核心技术产品收益率之间的关系并不显著。

三、结论与启示

(一)实证结论1．从创业投资与其他资本形式相对比的角度，假设1a、1b系数不显著，创业资本在促进企业创新能力提升方面没有显著优于其他资本形式。2．从创业资本持股比例的角度，假设2b和2c系数不显著，创业资本参与企业经营管理的程度与企业技术创新能力之间不存在显著的正相关关系。总体来看创业投资对企业技术创新能力的提升作用并不显著。

技术创新投资分析范文第11篇

摘要：跨国公司研发投资对我国本土企业创新能力的影响日益增强。采用道格拉斯生产函数建立计量模型，运用OLS回归分析方法，从溢出效应与挤出效应两个角度，对跨国公司R&D投资对甘肃省高技术产业创新能力的影响进行实证分析。结果表明，通过竞争途径产生的溢出效应较为显著，示范联系渠道的溢出效应不显著；而由于跨国公司对甘肃高技术产业研发投资的总量较小，挤出效应未真正显现出来。甘肃省高技术企业在吸引跨国公司R&D投资的同时，应完善竞争机制，促进研发溢出效应，加强自主创新，避免挤出效应。

关键词：跨国公司；R&D投资；创新能力；溢出效应；挤出效应

中图分类号：F74文献标识码：A文章编号：16723198（2013）16006604

1引言

外商直接投资（简称“FDI”）对国家和地区社会经济发展起到显著作用，学者们从不同角度对其进行研究，主要包括如何吸引FDI；如何提高FDI的利用质量；FDI对国家、地区经济发展的影响作用；FDI空间不均衡性产生的不利影响等。跨国公司研发投资（即“跨国公司R&D投资”）也是FDI研究中的分支问题。比较有代表性的研究成果有：张海洋、刘云海、平新桥等提出竞争效应体现的是挤出效应。而胡祖六和王红领提出竞争效应带来溢出效应，与张海洋等的研究结果不同。同时，可能由于实地调查资料和统计数据不充足等原因，研究跨国公司R&D投资对我国企业创新能力影响方面的相关文献不是很多，且研究方法与研究结果也存在一些差异。

20世纪90年代以来，跨国公司R&D投资得到迅速发展，海外投资数量逐年增大。中国凭借其良好的区位优势，成为跨国公司R&D投资的热点区域。甘肃省是我国的几何中心与西部交通要塞，特别是在2012年8月20日，兰州新区获国务院批复，成为第五个部级新区，在未来一段时间，很可能吸引跨国公司R&D投资，因此，在这一阶段，研究甘肃省跨国公司R&D投资的相关问题具有重要现实意义。跨国公司R&D投资的主要方向一般为高技术产业，本文主要运用经济学相关理论、方法对跨国公司R&D投资对甘肃省高技术产业创新能力的影响做实证分析。

2研究对象概述

2.1跨国公司R&D投资

跨国公司是在多个国家进行直接投资，并设立分支机构或子公司，从事全球性生产、销售或其他经营活动的国际企业组织。R&D，是研究与试验发展的简称，指在科学技术领域，为增加知识总量以及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统的、创造性的活动，包括基础研究、应用研究、试验发展三类活动。跨国公司R&D投资是指跨国公司在东道国设立分支机构或子公司，以增加知识总量及创新为目的，进行研究与开发的活动。

跨国公司R&D投资主要有两种形式：一是在海外设立研发机构；二是通过组建跨国研发战略联盟等形式实行研发国际合作。由于后者与前者相比，组织结构更为松散、不易控制，因此，设立海外研发机构是目前跨国公司R&D投资最直接、效果最显著的一种形式。

2.2高技术产业

高技术产业是指由当代先进的科学技术成果转化为产品而形成的新兴产业，其前提条件是技术创新。本文根据2002年国家统计局的《高技术产业统计分类目录的通知》，将高技术产业分为五类：航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业。

2.3溢出效应与挤出效应

跨国公司R&D投资溢出效应是指跨国公司在东道国的研发活动促进东道国本土企业技术创新与进步的情形。相对的，跨国公司海外研发投资在某些方面也会阻碍东道国本土企业技术创新与进步，这种情形则为挤出效应。溢出效应主要通过示范、联系、人才流动、竞争等途径产生，而挤出效应主要通过对自主创新、人力资源、研发资本的挤出来体现，二者并存、方向相反。

关于溢出效应，目前国内外的相关研究，主要是针对跨国公司R&D投资对东道国企业创新能力影响的研究。Pearce指出跨国公司R&D投资可以较强地促进发展中东道国创新能力的提高和科技力量的大幅拓展。邓宁（Dunning）认为跨国公司R&D活动通过影响R&D经费、研究人员数量、专利等要素对东道国创新系统产生溢出效应。Feinberg和Majumdar根据柯布-道格拉斯生产函数建立模型对印度本土企业的溢出效应进行了实证分析，结果显示，跨国公司在印度研发投资对印度本土企业的溢出效应并不明显。李钧根据道格拉斯生产函数建立计量模型进行实证分析，提出通过竞争途径产生的溢出效应较为显著。盛垒采用随机前沿分析方法，提出竞争效应是导致跨国公司在华R&D投资技术溢出的主要渠道，而示范模仿渠道的溢出效应相对有限。

关于挤出效应，杜群阳和朱勤认为跨国公司R&D投资对内资部门产生了“挤出”而非“溢出”效应。蒋殿春和夏良科利用1998—2002年三资企业面板数据分析了FDI对我国高技术产业创新能力的影响，结果显示其技术挤出效应主要体现在竞争效应方面——由于外商投资企业在研发竞争中明显采取“领先一步”的战略，而国内高技术企业的科技活动会对对方产生“挤牙膏”效应，激发对方更强的创新动力，因此本土高技术企业很难在竞争中占据有利地位。

可见，关于溢出和挤出效应的研究，学者们得出的结论不尽相同，这一方面与研究角度和分析方法有一定关系；另一方面，这也与国家地区的经济政策环境有很大的关系，良好的经济政策环境，是促进跨国公司研发溢出的必要条件。本文在以下分析中，选择国际上较为公认的研究角度和分析方法，力求分析结论的准确性。

3研究方法的选择与模型的构建

3.1溢出效应模型

本文根据道格拉斯生产函数建立溢出效应模型。根据生产函数，研究跨国公司R&D投资对甘肃省高技术产业创新能力的影响，可将技术创新产出函数定义为：IO=F（K，L，FRD），两边取对数建立计量经济学模型为：

LnIO=β0+β1LnK+β2LnL+β3LnFRD+ε（1）

其中IO、K、L、FRD分别表示技术创新产出、资金投入、人员投入和外资研发，ε是误差项。

关于技术创新产出的指标，已有参考文献主要采用专利申请数和新产品销售收入两个指标。由于新产品销售收入只能部分反映创新水平，且近年我国本土企业专利意识不断增强，因此本文选择“内资高技术企业专利申请数”作为计量指标。关于资金和人员投入的指标，本文选取“内资高技术企业研发经费内部支出”和“内资高技术企业研发活动人员折合全时当量”这两个指标来衡量。关于外资研发投入的指标，限于数据的可获得，本文用三资企业的相关指标替代跨国公司；并由于外资研发对本土企业创新能力影响的作用机制不同，选取“三资企业研发活动人员折合全时当量”、“三资企业研发经费内部支出”、“三资企业专利申请数”来衡量三资企业研发通过“人才流动效应”、“联系示范效应”、“竞争效应”三种途径对本土企业创新能力的影响效果。

通过对变量的具体设定，见表1，本文建立的计量模型为：

表1变量设定表

变量变量构建变量含义变量形式Y（因变量）内资高技术企业专利申请数本土高技术产业技术创新产出LnYX1（自变量）三资企业研发活动人员折合全时当量跨国公司R&D投资人才流动效应LnY（X1）X2（自变量）三资企业研发经费内部支出跨国公司R&D投资联系示范效应LnY（X2）X3（自变量）三资企业专利申请数跨国公司R&D投资竞争效应LnY（X3）续表X4（自变量）内资高技术企业研发经费内部支出本土企业R&D投资联系示范效应LnY（X4）X5（自变量）内资高技术企业研发活动人员折合全时当量本土企业R&D投资竞争效应LnY（X5）LnY=β0+β1Ln（X1）+β2Ln（X2）+β3Ln（X3）+

β4Ln（X4）+β5Ln（X5）+ε（2）

3.2挤出效应

由于挤出效应难以定量，目前关于这方面的定量研究较少。本文在定性分析的基础上，做了跨国公司在甘肃省R&D投资挤出效应的存在性检验，根据挤出效应发生作用的三个方面（自主创新挤出、人力资源挤出和研发资本挤出），本了三组存在性检验。

3.2.1自主创新挤出

关于自主创新挤出，由于本土企业自主创新对跨国公司研发投资存在一定的依赖性，因此，跨国公司在甘肃省研发投资对高技术产业创新能力的挤出可以用依赖性指标来衡量，可利用外贸依存度指标。本文用R&D投资依存度指标来衡量对自主创新的挤出，公式如下：

R&D投资依存度=三资企业当年对甘肃省高技术产业的研发投资/该行业当年总产值（3）

3.2.2人力资源挤出

本文假定研发人员的去向只有三资企业和内资企业两种选择的前提下，主要根据近几年跨国公司R&D人员全时当量占甘肃省高技术产业R&D人员全时当量的比重，分析其增长趋势，从而检验人力资源是否存在挤出。公式如下：

人员比重=跨国公司R&D人员全时当量/甘肃省高技术企业R&D人员全时当量（4）

3.2.3研发资本挤出

本文主要是对跨国公司R&D投资与甘肃省高技术企业研发投资的增长趋势进行对比而得出是否存在研发资本挤出。

4跨国公司R&D投资对甘肃高技术产业创新能力影响的实证分析

4.1溢出效应分析

4.1.1数据来源及处理

本样本数据，跨国公司的数据由三资企业的数据替代。具体样本数据主要来源于《中国高技术产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》及《甘肃科技统计年鉴》。采用Eviews6.0软件，将原始数据进行标准化处理，消除指标之间统计的不一致与数量的差异现象，再对样本数据进行分析。

4.1.2基于回归模型的实证分析

首先，对表1各变量进行了相关性检验。结果见表2。

表2相关性分析结果

CorrelationLOG（X1）LOG（X2）LOG（X3）LOG（X4）LOG（X5）LOG（Y）-0.45209-0.330280.8649640.9431240.716478从表2可见，自变量Ln（x1）（三资企业研发活动人员折合全时当量）、Ln（x2）（三资企业研发经费内部支出）与因变量Ln（Y）（内资企业专利申请数）存在负相关关系，但相关系数只有0.45和0.33，值较小，所以相关性不显著。说明人才流动效应与联系示范效应的作用并不显著，没有产生溢出效应。而自变量Ln（x3）（三资企业专利申请数）、Ln（x4）（内资企业研发经费内部支出）、Ln（x5）（内资企业研发活动人员折合全时当量）与因变量Ln（Y）存在正相关关系，Ln（x3）和Ln（x4）的相关系数分别为0.86和0.94，相关性较为显著，Ln（x5）的相关系数为0.72，相关性不是很显著。说明通过竞争途径产生的溢出效应较为显著。

因为变量Ln（x1）、Ln（x2）、Ln（x5）与因变量Ln（Y）的相关性不是很显著，所以在以下的回归分析中，剔除这三个变量，只做Ln（Y）与Ln（x3）、Ln（x4）的回归，回归结果如表3所示。

根据表3得出回归方程：

从回归结果来看，模型的拟合度很好，F值也较为显著。可以得出，本土企业R&D投资联系示范效应（即内资高技术企业研发经费内部支出）和跨国公司R&D投资竞争效应（即三资企业专利申请数）对技术创新产出的正面影响较大。内资高技术企业研发经费内部支出每增加1%，甘肃省高技术产业的专利申请数就增加0.64%；跨国公司R&D投资通过竞争途径产生的溢出效应更为显著，三资企业研发专利申请数每增加1%，甘肃省高技术产业的专利申请数就增加0.93%。因此，提高高技术企业研发经费内部支出、合理扩大通过竞争途径产生的溢出，对甘肃高技术产业创新能力的提高尤为重要。

4.2挤出效应分析

4.2.1自主性创新挤出

由于三资企业当年对甘肃省高技术产业的研发投资的数据较少，且数值大多较小，分析效果差，本文用三资企业当年对甘肃省工业企业的研发投资进行替代，分析结论存在放大的误差。将近年《中国科技统计年鉴》、《甘肃科技统计年鉴》的相关数据代入公式（3），可得图1。

图1甘肃省高技术产业跨国公司R&D投资依存度由图1可见，甘肃省高技术企业的研发依存度指标较平稳，大体在4上下波动，但指标值很小。这主要是因为甘肃地处西北，跨国公司在甘肃省研发投资的总量较少，本土高技术产业主要是靠本地投资或从我国中东部地区进行产业转移，所以跨国公司R&D依存度较小。此外，图1中2010年的R&D依存度却相当高，有45.36，由于资料的可获得性，未能确定成因。综上，R&D投资对甘肃高技术企业自主创新的挤出不明显。

4.2.2人力资源挤出

由于高技术产业跨国公司R&D人员全时当量的数据较少，所以引入跨国公司R&D人员全时当量占甘肃省工业企业R&D人员全时当量的比例进行对比分析。将公式（4）转为公式（5）：

人员比重=跨国公司R&D人员全时当量/甘肃省工业企业R&D人员全时当量（5）

将《甘肃科技统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》的相关数据代入公式（4）和公式（5），可得图2。

图2R&D人员甘肃工业企业占比与甘肃高技术

产业占比对比图从图2可见，近年跨国公司R&D人员的占比总体较小，说明跨国公司的投资力度不够。另外，从折线图的走势，无论是R&D人员甘肃省工业企业的占比，还是甘肃省高技术企业的占比，都体现出没有固定的趋势，上下起伏波动的特点，一定程度说明跨国公司R&D投资对人力资源的挤出是不确定的。从甘肃省高技术企业的这条折线可以看出，2009年与2011年相比，比重有所增大，说明产生了挤出，但不明显。2010年的数值为零，说明跨国公司在高技术产业领域当年没有或者很少有人员在甘肃省进行研发活动。

4.2.3研发资本挤出

对近些年《中国高技术产业统计年鉴》、《甘肃科技统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》的有关数据进行整理，可得图3。

图3跨国公司与甘肃高技术企业研发投资对比图从图3中2007到2009年的增长曲线可以看出，跨国公司R&D投资与甘肃省高技术企业研发投资的增长趋势方向相反，因此这一段时间存在研发资本的挤出。而2011年到2012年的数据显示，两者同方向增长，不存在挤出效应。由此可见，两者的增长，没有实质性的联系，甘肃省高技术企业研发投资的增长，受跨国公司R&D投资的影响并不显著，这一方面有可能由于跨国公司在甘肃省研发投资比较少，它的作用还无法很好地体现出来；另一方面，甘肃省高技术企业研发投资的增长，可能更多地受到政府经济政策、外界宏观环境等因素的影响，如果有好的政策经济环境，研发资本也能从挤出效应转变为溢出效应。

5结论与对策

溢出效应的实证检验表明，发挥溢出效应的三种途径对甘肃省高技术产业的影响程度是不同的，与国内一些学者的研究结论也有一些差异。其中，示范关联效应与人才流动效应的作用并不显著，甚至出现了挤出效应，但竞争效应却产生了相当大的溢出效应；同时，甘肃省高技术企业自身的研发投入对提高其创新能力的重要性比跨国公司在甘肃省进行研发的重要性更大。挤出效应的分析表明，跨国公司在甘肃省的研发投资对甘肃省高技术产业的挤出效应并不显著，很大可能是因为跨国公司对甘肃省研发投资的总量少引起的；但挤出效应还是普遍存在的。因此，甘肃省高技术产业创新能力的提高，首先应充分把握国家批复兰州新区为部级新区这个契机，吸引更多的跨国公司进行R&D投资，并在此过程中，着力增强溢出效应，削弱挤出效应。具体对策：

5.1增强溢出效应

5.1.1完善竞争机制，促进研发溢出

从溢出效应的实证分析结果可以看出，竞争效应的溢出效果最为显著。因此，不断改善竞争途径，能更好地促进跨国公司研发溢出。由于高技术产业产品具有更新换代快、相似度高、再创新率大等特点，适度的竞争能够起到优胜劣汰的作用，使具有较强创新能力的企业生存下来。当然，这其中得有一个合适的“度”的把握，避免垄断和恶性竞争。政府应出台优惠政策鼓励具有发展快、较为灵活等特点的中小型企业参与竞争，不断改善甘肃省高技术产业的竞争环境。

5.1.2增强消化吸收能力，发挥联系示范作用

能否充分发挥联系示范效应的关键在于甘肃省本土高技术企业是否具有对外来技术较强的消化吸收能力。从实证分析结果来看，一方面，甘肃省高技术企业联系示范效应的溢出效果并不显著，甚至带来了挤出效应；另一方面，甘肃省本土企业的消化吸收能力还非常弱，有可能出现引进外来技术设备，但无人会使用的尴尬局面。因此，甘肃省高技术企业应加强自主创新能力，提高对外来技术的消化吸收能力，做到物尽其用，充分发挥联系示范效应的正向作用，避免发生挤出效应。

5.2减弱挤出效应

5.2.1加强自主研发，提高创新能力

从挤出效应的分析结果可以看出，跨国公司在甘肃省的研发投资对甘肃省高技术企业自主创新能力的挤出不明显。这主要是由于跨国公司对甘肃省高技术产业的研发投资额比较小，挤出效应还未真正体现出来。但是，从其他相关研究中可知，挤出效应确实存在。因此，甘肃省高技术企业在着力吸引跨国公司R&D投资的同时，应尽量防止对自主创新的挤出。甘肃省高技术企业应避免对新技术进行一味地模仿，应完善企业创新机制，加强与各种科研单位的联系与合作，建立适当的技术中心与研发体系，强化核心技术，减少对外来技术的依赖性。

5.2.2完善用人制度，吸引人才回流

甘肃省高技术企业在吸引国外研发投资的同时，应努力防止对人才的挤出，充分发挥人才流动的正向作用，完善用人制度，吸引人才回流。这一方面需要企业落实对科技人员的激励政策，提高待遇水平，改善工作环境。另一方面需要通过法律手段等加大对国内知识产权的保护力度，切实保障研究人员的研发成果。

6总结

本文从溢出效应与挤出效应两个角度，对跨国公司R&D投资对甘肃省高技术产业创新能力的影响做了实证分析，结果发现，通过竞争途径产生的溢出效应较为显著，而人才流动与联系示范效应基本没有产生溢出效应，甚至出现挤出效应。跨国公司R&D投资对甘肃省高技术企业自主创新、人力资源和研发资本的挤出效应并不显著，其中，最主要的原因是跨国公司对甘肃省高技术产业的研发投资额度小，不足以体现挤出效应。此外，由于未获得数据，本文只做了“专利申请数”对“技术创新产出”的回归，而未做“新产品销售收入”对“技术创新产出”的回归，这对回归分析结论的准确性产生一定影响。

参考文献

[1]张海洋，刘海云.外资溢出效应与竞争效应对中国工业部门的影响[J].国际贸易问题，2004，（3）.

技术创新投资分析范文第12篇

一、省级区域高技术产业创新效率评价指标体系的构建

技术创新效率是一个多要素投入、多产出的动态复杂系统,难以直接衡量,进行技术创新效率评价主要是通过创新投入和创新产出的相对有效性进行的.国内外学者对于技术创新效率指标的选择上尚无统一的认识和标准,但对于创新的投入指标,大部分学者通常会把人才投入和资金投入视为技术创新两种基本的投入要素,但具体研究过程中选取的指标则有所不同,有学者选取R&D经费、科学家和工程师数量作为投入指标,有的则选取R&D人员和R&D经费作为创新投入指标.对于技术创新的产出指标,大多数学者采用专利、新产品销售收入等作为技术创新产出指标.本文对于技术创新投入指标的选择,考虑到投入主要包括人力投入、经费投入和物力投入,从这三个方面进行指标选择更具实际意义.因此,人力投入指标主要选择R&D活动人员折合全时当量、科技活动人员总数、科技活动人员中科学家和工程师人数;经费投入指标主要选择R&D经费内部支出、新产品开发经费、技术引进经费支出、技术改造经费支出、消化吸收经费支出、科技活动经费筹集额、科技活动经费筹集额中政府资金、科技活动经费筹集额中金融机构贷款;物力投入指设备投入的固定资产投资,将微电子控制设备原价作为物力投入指标.对于技术创新产出指标的选择,侧重考虑创新活动的价值体现和直接表现.衡量创新活动产出的最直接指标是新产品产值、新产品销售收入、拥有发明专利数、专利申请数、利税、当年价总产值.根据技术创新评价指标体系要求高度代表性、综合性以及指标间要满足相对的独立性等原则,运用SPSS19．0软件对以上18项指标进行相关性分析,将相关性较高的指标剔除,最终选取人员投入、经费投入、设备投入3个二级指标6个三级指标作为技术创新的投入指标,即科技活动人员总数、R&D活动人员折合全时当量、R&D经费内部支出、新产品开发经费、科技活动经费筹集额、微电子控制设备原价;选取技术产出、新产品产出、产业产出3个二级指标6个三级指标作为技术创新产出指标,即专利申请数、拥有发明专利数、新产品产值、新产品销售收入、利税和当年价总产值(见表1).

二、数据来源与评价方法

(一)数据来源投入指标和产出指标数据来源于«中国高技术产业统计年鉴»(2002~2011年),分别整理出全国30个省域1995~2010年各年的上述12个指标的数据(由于自治区高技术产业发展统计数据缺失,因此本文中没有选取自治区作为研究对象),以便对各省域的高技术产业技术创新效率进行动态评价及比较分析.由于高技术产业的创新投入与创新产出间存在时滞,且存在各种偶然因素,年度数据也常会存在偶然性.为消除这种时滞和偶然因素产生的偏差,本文选取时段数据,即将各省域各年份各指标数据按每个五年计划(“八五”期间、“九五”期间、“十五”期间、“十一五”期间)相对应5年数据进行算术平均.由于“八五”期间国家尚无统一的统计数据,各省域尚未统一高技术产业统计口径,因此将“八五”末的1995年数据代替“八五”时期的指标数据.这些数据既反映同一省域不同时段各评价指标的变动情况,也反映同一时段各评价指标在各省域间的差异.

(二)评价方法效率的计算涉及多种投入与多种产出,采用数据包络分析法(DEA)来计算技术效率是比较有效的方法.DEA测算技术效率有投入主导模型和产出主导模型,由于中国高技术产业的规模尚未达到最优水平,在此基础上进一步选择可变规模报酬的模型.因此,运用投入主导的BC2模型,该模型能分别计算技术效率、纯技术效率和规模效率,比较容易分析高技术产业技术无效率是源于纯技术无效率还是规模无效率,从而进一步明确改进技术创新效率的着力点.采用DEAP程序进行数据处理和模型计量,将数据代入deap2．1软件,得到“八五”至“十一五”期间中国各省级区域高技术产业的技术效率、纯技术效率和规模效率水平.

三、实证评价与分析

(一)湖北省高技术产业创新效率动态评价与分析1．数据处理通过deap2．1程序进行数据处理和模型计算,分别得出“八五”、“九五”、“十五”及“十一五”期间中国各省级区域高技术产业的技术创新效率以及纯技术效率和规模效率水平,具体见表2所示.2．比较分析从表2可见,“八五”至“十一五”期间,天津、海南、青海、新疆4省市区在4个时段的技术创新效率均为1,即DEA有效,说明这4个省市区高技术产业技术创新资源一直利用充分;福建、山东、云南和内蒙古4个省区在4个时段中有3个时段的技术创新效率为1,4个时段平均在09以上,说明这4个省区高技术产业技术创新资源的利用也是较充分的.上海、贵州、内蒙古、重庆4省市区在这期间的技术创新效率呈上升态势;广东、广西、浙江、河南4省区这期间的技术创新效率呈下降趋势,存在创新资源浪费现象;湖北、吉林、湖南、辽宁、江苏、安徽、陕西、河北、宁夏9省区在这期间的技术创新效率呈U型变化.湖北省高技术产业技术创新效率与全国各省市区相比明显偏低,低于历年的全国平均水平.“八五”至“十一五”的4个时段,湖北省高技术产业技术创新效率平均为0488,在全国排名第24位,在中部排第四位.“八五”期间湖北省高技术产业技术创新效率为0625,在全国排名第25位;“九五”期间下降至0291,在全国排名下降到第28位;“十五”和“十一五”期间有所回升,“十五”期间为0424,在全国排名第17位;“十一五”期间为061,在全国排名第22位.湖北省是科教大省,具有雄厚的科技创新资源,但由于科技创新资源的利用效率低下,影响了创新能力的发挥,制约了高技术产业的发展.

(二)湖北省高技术产业创新效率低下的原因分析“八五”至“十一五”期间湖北省高技术产业创新效率值分别为063、029、042、061,呈U型变化;但在全国的相对排名却仍处下降态势,虽在“十五”期间由第28位上升至17位,但“十一五”期间又下降至22位.那么是什么原因导致湖北省技术创新效率非有效呢?这就要进一步分析其纯技术效率、规模效率和松驰变量情况.1．规模效率低为了分析技术创新效率低的原因,将技术创新效率分解为纯技术效率与规模效率.“八五”至“十一五”期间4个时段,湖北省高技术产业创新效率中纯技术效率值分别为084、051、1、09,平均为081;在全国的位次分别为22、28、并列1、22.纯技术效率普遍高于同期的技术创新效率,且有的时段已达到有效值或接近有效值.而这期间的规模效率分别为074、057、042、068,平均为060;在全国的位次分别为28、25、28、23.规模效率普遍低于同期的技术创新效率,远低于同期的纯技术效率.由表3可见,湖北省高技术产业技术创新效率低的主要原因是规模效率低.2．创新资源投入利用不足通过对技术创新效率DEA非有效省份松驰变量的分析,可以发现湖北省高技术产业创新效率在“八五”至“十一五”期间的人力资源投入和经费投入普遍存在投入冗余问题.湖北省高技术产业技术创新在人力资源投入方面,“八五”期间科技活动人员总数(S1－)和R&D活动人员折合全时当量(S2－)的投入冗余松驰变量值分别为165613和137043,“九五”期间分别为260634和91864,“十一五”期间分别为575169和335463;在经费投入方面,“八五”期间R&D经费内部支出(S3－)和新产品开发经费(S4－)的投入冗余松驰变量值分别为126485和313.“九五”期间新产品开发经费(S4－)和科技活动经费筹集额(S5－)分别为24735和236282;“十一五”期间分别为728489和56859.3．创新产出不足湖北省高技术产业创新效率在“八五”至“十一五”期间普遍存在产出不足问题.在技术产出方面,“八五”期间拥有发明专利数产出不足松驰变量(S2＋)为528,“九五”期间为098.在新产品产出方面,“八五”期间新产品产值产出不足松驰变量(S3＋)为8342044,“九五”期间为1013581,“十一五”期间为49893144.在产业产出方面,“八五”期间新产品销售收入产出不足松驰变量(S4＋)为1318464,“九五”期间为9405433,“十一五”期间为49600276.“十一五”期间利税产出不足松弛变量(S5＋)为725;“九五”期间当年价总产值产出不足松驰变量(S6＋)为1184,“十一五”期间为5414.

四、结论与政策含义

技术创新投资分析范文第13篇

关键词：风险投资；技术创新；协整；VECM模型；实证分析

中图分类号：F2文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2016.19.002

1引言

自1998年以来，风险投资在中国取得迅猛的发展，并且对技术创新的影响日益增大，研究者们将研究视角投向该领域，风险投资、R&D投入与技术创新的关系成为该领域的热门和焦点。2015年11月3日，新华社的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》指出，“十三五”是中国迈进创新型国家行列至关重要的一个阶段，同时又通过创新驱动发展战略将中国的发展动力从要素驱动转换成创新驱动的决胜阶段。由于风险投资极大地推动了技术创新这一论断得到了广泛的认可，因此国家增加了风险投资，并出台了一系列新政策，推动风险投资行业的发展，从而获得更多的技术创新成果。风险投资在中国已经发展了30多年，它对中国技术创新有什么影响，影响有多大？风险投资对技术创新的贡献与R&D投入的贡献孰大孰小？

针对以上问题，本文选用1995～2013年中国的风险投资额、R&D投入和国内发明专利量数据构建了VECM模型，研究风险投资额、R&D投入和国内发明专利量之间是否存在长期均衡和短期均衡，如果这种长期或者短期均衡关系存在，那么风险投资究竟对我国技术创新产生了多大的影响，以及比较我国风险投资与R&D投入对技术创新贡献的大小。

剩下部分的结构安排如下：第一部分是文献回顾，第二部分是研究设计，第三部分是实证分析，最后是研究结论。

2文献回顾

风险投资是由职业金融家投入到新兴的、迅速发展的、有巨大竞争潜力的企业中的一种权益资本（American Venture Capital Association）。 由美籍奥地利经济学家熊彼特（1883～1952）在1912年出版《经济发展理论》一书里，他首先系统地提出了“技术创新理论”，他指出创新的目的在于获取高额利润。近年来，研究人员的关注点聚焦在风险投资对技术创新究竟是何影响这个点上，以及倘若是正向影响，那么这种影响相比于其他因素（如研发支出）而言究竟是大还是小。鉴于样本的可获得性、时间、种类及所处的背景等的差异性，因此，研究者们得出了的实证结论也不相同。Gilbert和Newbery；Zucker，Darby，Brewer等（1982；1998）研究发现风险投资对技术创新具有显著的负向影响。Hellmann和Puri；Peneder；Gompers和Lemer；Ueda和Hirukawa；Keilbach和Engel（2000；2002；2010；2003；2003a，2008b；2007）经过实证研究发现风险投资对技术创新呈中性。还有一部分学者研究发现风险投资对技术创新起作用有积极作用。Kortum和Lerner（2000）研究得到风险投资所促进专利数增加的结论，并且还得出1亿美元R&D投入引起专利数的增加大约为1亿美元风险资本引起的专利数的增加的三百分之一。Ueda和Hirukawa（2006）采用K-L模型以及Kortum和Lerner的处理数据方法，研究发现：美国风险投资增加会引起产业技术创新和专利数增加。方世建和王莹（2013）采用Kortum和Lerner的研究方法和模型，研究发现风险投资对技术创新的促进作用是R&D投入的3.63倍。基于Kortum和Lerner（2000）的研究方法，Tykvova（2000）改进了K-L模型，选取了1991～1997年58个德国样本，并对其分析后也得到了类似的结论：风险投资与技术创新呈显著的正相关关系，当风险投资投资额增加一倍时，会引起全社会专利申请量增加为原来的1.12倍；当有风险资本介入的企业数量增加一倍时，会引起全社会专利申请量增加为原来的1.21倍。

程昆、刘仁和和刘英（2006），采用一元回归和二元回归，选用1994～2003年风险投资、科技投入与创新产出数据，证明了风险投资对我国技术创新有促进作用。王建梅和王筱萍（2011）研究得出我国风险投资并不能显著地引起技术创新的增加或者减少，但是R&D投入与技术创新关系显著。邵同尧（2011）利用系统GMM方法分析我国27个省市的风险投资等因素对创新产出的影响，实证分析表明：风险投资促进技术创新，研发支出额也促进技术创新，并且研发支出额对技术创新的影响比风险投资额对技术创新的影响要大。彭素芬（2013）以1995～2011年中国高新技术产业数据为样本，采用对数多元回归模型，实证结果为风险投资与高新技术产业发展呈显著正相关关系。当风险投资每增加1个百分点，高新技术产业发展水平提升6个百分点。赵武、李晓华和朱明宣等（2015）选取我国1994～2012年风险投资额、研发经费投入和创新产出数据，运用线性回归和PLS回归得出与邵同尧相似的结论，并且还得出风险投资额对专利产出的偏弹性系数是研发经费支出额偏弹性系数的一半。

基于相关文献的回顾，本文力求在以下方面有所贡献：（1）研究的视角方面，先前文献较多从静态考虑，较少从长期均衡的角度研究，而本文研究风险投资、R&D经费支出对技术创新的动态影响，从长期和短期均衡两方面研究；（2）模型的选择方面，国内学者们多采用线性回归分析来考察风险投资、研发投入、技术创新三者之间的关系，本文基于协整分析和VECM模型更有利于考察三者的长期和短期均衡和动态调整关系；（3）变量衡量方面，相关文献笼统地采用R&D投入，本文考虑到R&D投入中的其他资金源于风险投资额与债券发行额，而现阶段我国通过债券发行的方式促进技术创新还非常少，这部分的资金绝大部分源自于风险投资，因此，本文从R&D投入剔除了其他资金，增强研究结论的说服力；（4）结论对比方面，本文将研究结果与美国、德国进行了比较分析。

3研究设计

3.1模型设计

本文沿用Kortum和Lerner的研究思路（Kortum和Lerner，2000；Kykova，2000；Ueda和Hirukawa，2006；王建梅和王筱萍，2011；方世建和王莹，2013），具体模型为lnPt=β0+β1lnRDEt+β2lnVCt+μt其中：lnPt代表专利申请量的对数；lnRDEt代表研发支出的对数；lnVCt代表风险投资额的对数；β0代表随机游走项；β1代表偏回归系数，是在风险投资额保持不变时，专利申请量对研发支出的偏弹性系数；β2代表偏回归系数，是在研发支出不变时，专利申请量对风险投资额的偏弹性系数；t为第t年观测值；μt是随机扰动项。

3.2变量定义

本文将国内发明专利申请量（Pd）作为被解释变量，采用风险投资额（VC）和R&D投入（RDE）作为解释变量，来研究风险投资对我国技术创新的影响。

（1）被解释变量Pd表示国内发明专利申请量。Kortum和Lerner；Tykova；Ueda和Hirukawa（2000，2000，2000，2006）将专利数作为创新的替代性来论证技术创新的能力。选取国内发明专利申请量作为技术创新替代性指标的优势如下：①衡量技术创新的常用指标有三个，专利就是其中之一；②考虑到外观型专利和实用型专利不能很好地体现技术创新（陈芳菲和张鹏，2011），本文采用是国内发明专利申请数作为自主创新能力的替代指标；③与技术创新密切相关的专利数据可获性较高。

（2）解释变量风险投资额（VC）和R&D投入（RDE）。风险投资额衡量风险投资的水平。R&D投入的常用的替代指标为R&D经费内部支出（程昆，刘仁和和刘英，2006；王建梅和王筱萍，2011；邵同尧，2011；陈芳菲和张鹏，2011；方世建和王莹，2013；彭素芬，2013），然而在R&D内部经费支出的来源中包括政府资金、企业资金、国外资金和其他资金四个部分，其中，其他资金额源于风险投资额与债券发行额，现阶段我国通过债券发行的方式促进技术创新还非常少，这部分的资金绝大部分源自于风险投资，因此本文从R&D内部经费支出剔除了其他资金这个部分。

3.3样本选择与数据来源

我国第一家风险投资公司是1985年成立的，随后30年，风险投资机构的规模与数量不断增大，但是考虑到风险投资数据的可获得性，本文实证分析选取的是1995～2013年的风险投资额、R&D投入以及国内发明专利申请量剔除通货膨胀并且取对数后的数据，并分析国内发明专利申请量（lnPd）、风险投资额（lnVC）和R&D投入（lnRDE）三者之间的关系。数据来源：国内发明专利申请量的数据根据《中国统计年鉴》历年数据整理获得；R&D投入的数据根据《中国科技统计年鉴》历年数据整理获得；风险投资额的数据来源于2012年和2014年《中国创业风险投资发展报告》；CPI的数据来源于《2014年中国统计年鉴》。风险投资额、R&D投入额以及国内发明专利申请量的原始数据单位分别为：亿元、亿元、件。

4实证分析

4.1平稳性检验

检查序列平稳性的标准方法是单位根检验，总共有六种方法：ADF检验、DFGLS检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验和NP检验。因为ADF检验和KPSS检验是平稳性检验中普遍用到的检验方法，并且ADF检验和KSPP检验假设相反，如果检验结果一致，说明平稳性检验的效果比较好，因此，本文采用ADF单位根检验（见表1）和KPSS单位根检验对原序列进行平稳性检验，得出ADF检验和KPSS检验的结果一致：lnPD、lnRDE、lnVC变量的水平值存在单位根，一阶单整后为平稳时间序列，这表明lnPD、lnRDE和lnVC之间可能存在长期均衡关系。此外，对回归方程的估计残差ECM也进行ADF单位根检验和KPSS单位根检验发现该回归方程的残差序列平稳。

为了检验lnPd、lnRDE和lnVC是否具有长期均衡关系，需要进行协整关系检验。通过LR、FPE、AIC、SC和HQ值五个准则确定滞后期，来确定最大滞后阶数。其结果显示：LR为1阶，FPE、AIC、SC和HQ为3阶，因此五个准则选出来的滞后阶数为3阶，可以将VAR模型的滞后阶数定义为3阶，评价结果是建立VAR（3）模型。因此，结果表明Johansen-Juselius协整检验中滞后阶数为2阶。下面对lnPD、lnRDE和lnVC进行协整检验，检验结果如表3。

说明国内发明专利申请量lnPD、R&D投入lnRDE和风险投资lnVC之间存在长期均衡关系，与预期相符，R&D投入是决定国内发明专利申请量（Pd）的重要因素，对国内发明专利申请量（Pd）有明显的正向影响；同时，风险投资额对国内发明专利申请量呈显著的正相关关系，与预期仍相同。4.3短期均衡――向量误差修正模型（VECM）分析

本文lnPd、lnRDE和lnVC的数据通过ADF检验和KPSS检验之后发现其水平值和一阶差分都存在单位根，为非平稳时间序列，而一阶差分之后显示平稳，残差序列ECM平稳，并且lnPd、lnRDE和lnVC存在长期协整关系。因此，本文采用VECM模型来研究国内发明专利申请量lnPd、R&D支出lnRDE和风险投资lnVC的关系，通过Eviews 8.0建立模型，误差修正项为方程（3）和（4）：

ECMt1=lnPdt-1-1.5914lnRDEt-1-1.9559+εt（3）

ECMt2=lnRDEt-1-1.1817lnVCt-1-0.068+εt（4）

从短期来看，有如下三个结论：（1）R&D投入lnRDE和风险投资lnVC对国内发明专利申请量lnPd的影响系数比为1∶1.1817，表明风险投资额对技术创新的边际产出比R&D投入对国内专利的申请量的边际产出多18.17%；（2）并且风险投资额对国内发明专利的弹性的绝对值和R&D投入的对国内发明专利的弹性的绝对值均大于1；（3）R&D投入与风险投资额对技术创新的呈显著正向影响。由此，我国风险投资对技术创新效率与R&D投入对技术创新同期影响要高一些。这个结果相较于风险投资发展比较成熟的国家比如美国而言，我国将近为美国1965～1992年间的三分之一（Kortum，Lerner，2000），同时与1991～1997德国相近（Tykvova，2000）。

向量误差修正模型方程有三个，其中最优修正方程为：

ΔlnPdt=-0.6964ECMt1+0.9352ECMt2+01584（5）

其中，误差项ECMt1、ECMt2的偏回归系数分别为-0.6964和0.9352，表示在R&D投入与风险投资额偏离均衡位置的时候，该模型将系统地按照R&D投入和国内发明专利申请量整体的偏离程度的-0.6964，同时也将按照R&D投入和风险投资额整体的0.9352倍的幅度向均衡位置靠近。

5研究结论

本文选取1995～2013年国内发明型专利申请量、R&D投入与风险投资额相关数据，通过实证研究分析风险投资与R&D投入对技术创新的作用，结果表明风险投资参与对技术创新产生显著的正面影响。同时研究发现我国的风险投资业与美国这样风险投资发达的国家相比还存在着非常大的差距。中国自从1985年第一家风险投资公司创立以来，逐渐在技术创新中摆脱对相关机构的固定的研发经费为主的现状。近年来

基金项目：本文是北京市大学生科学研究与创业行动计划课题成果，指导老师：郑春梅。风险投资额增幅非常大，在一定程度上促进了技术创新，因此在VECM模型中风险投资与技术创新呈显著正相关关系。但是，本论文研究看出，中国之前存在的制约风险投资发展的因素随着国家相关政策的出台和我国风险投资环境的不断完善逐渐减少。但是由本文的实证结果发现，我国风险投资对技术创新的贡献水平仍处于德国20年前的水平，故我国要促进技术创新，达到风险投资行业发达的美国仍存在许多亟待解决的问题。我国还需要继续发展和完善我国风险投资环境和体系，推动相关法律法规的实施，从而加速风险投资的发展，使之能够继续促进技术创新。

参考文献

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[5]Josh Lerner，Paul Gompers.Short-Term America Revisited ？Boom and Bust in the Venture Capital Industry and the Impact on Innovation[J].Chicago Journals，2003，03（01）：127.

技术创新投资分析范文第14篇

关键词：FDI；GMM估计；高端技术创新；抑制效应；外溢效应

一、 引言

利用我国1998年～2010年的省际面板数据，本文估计了外商直接投资（FDI）对我国高端技术创新的影响。其中，我们将地区的“发明”专利授予量作为高端技术水平的变量；与既有研究的不同之处在是，本文采用了动态面板的广义矩（SYS-GMM）估计。通过控制技术创新的滞后项对技术创新的累积影响，我们提高了估计精度；此外，本文进一步考虑了我国2001年入世（WTO）和2004年实施专利执法改革对FDI外溢效应的冲击。

二、 实证模型

1. 实证方法。

不难理解，技术创新具有累积性，技术创新除了受当期其他变量的影响之外，也必然受过去技术创新的持续影响。因此，为了反映并控制这种跨期的持续影响，本文采用了估计动态面板数据的系统广义矩（System GMM）方法（Blundell & Bond，1998）。其中，我们将技术创新的滞后项引入到解释变量中来，以充分反映技术创新的历史信息对当期的影响。

为了确保模型回归的有效性，我们采用检验面板单位根的Fisher-ADF方法。通过实施Fisher-ADF的单位根检验，我们发现，本文的面板数据都具备平稳性特征，因此可以进行回归。

2. 变量选取。

此外，为了反映我国2001年入世（WTO）和2004年实施专利执法改革对外资技术溢出效应的影响，我们设置了是否入世（WTO）与是否实施专利执法改革（LAW）的时间虚拟变量：

wtoit=1 if year>20010 if year≤2001和 lawit=1 if year>20030 if year≤2003 （1）

通过构建虚拟变量与外商直接投资的交乘项，我们进一步分析了入世（WTO）和专利执法改革分别对FDI技术外溢效应的冲击。

3. 样本选择。

本文的样本选自1998年～2010年13年间，我国大陆30个省级地区（含直辖市和自治区）的面板数据，由于自治区的部分数据有所缺失，没有考虑。我们将变量的数据均取自然对数。

三、 实证结果及分析

1. 模型设定。

本文的动态面板模型设定如下：

lninvit=α0+α1lninvit-1+α2lninvit-2+α3lnfdiit+Xit+uit（2）

其中，Xit=ζ1lnRdeit+ζ2lnpgdpit+ζ3EOit+ζ4colit+ζ5wtoit×lnfdiit+ζ6lawit×lnfdiit。

2. 回归结果。

经过Arellano-Bond检验，可知动态模型（1）中的AR（1）和AR（2）对应的P值分别小于5%和大于5%，这表明模型的二阶扰动项已经没有了序列相关性，因此动态模型（1）的估计具有一致性。Sargan检验表明，模型（1）的工具变量能够识别，即将被解释变量的一、二阶滞后项作为解释变量是有效的。

一般而言，受样本数量的限制，在动态面板中选择不同的工具变量可能导致GMM估计结果出现偏倚。其中，与最小二乘法（Pooled OLS）的估计相比，GMM的估计值相对偏低，而相对于固定效应（FE）而言，GMM的估计值相对偏高（Bond，2002）。因此，为了体现本文的估计精度，我们在GMM估计的基础之上，另加考虑了最小二乘法（Pooled OLS）和固定效应方法下的估计方程。

接下来，以模型（1）中的GMM估计为主，我们对估计结果进行说明。首先，滞后一期和滞后两期的高端技术变量所对应系数都比较显著。整体来看，高端技术的滞后项对高端技术创新能力的影响始终为正，即高端技术创新具有明显的累积性，过去的技术创新必然会影响现在和以后的技术创新。其次，我们发现外商直接投资对我国高端技术创新的影响始终为负，且在模型（2）和模型（3）中，外商直接投资对应的系数也显著为负，可见外商直接投资对我国高端技术创新确实产生了明显的抑制效应。事实上，已有研究如，沈坤荣和耿强（2000）、Hu和Jefferson（2002，2004）、Cheung和Lin（2004）、侯润秀和官建成（2006）与薄文广（2007）等，都无一例外地认为外商直接投资对我国存在正向的技术溢出效应；而本文却得出了与上述研究完全相反的结论。可能的原因在于，本文的研究与上述已有研究的分析阶段不同。已有研究主要分析的是2004年以前外资的技术溢出效应，而本文分析的却是较近年份（近10年左右）的外商直接投资对我国技术创新的影响。另外，蒋殿春、夏良科（2005）、蒋殿春、张宇（2008）、陈爱贞和刘志彪（2008）、徐全勇（2007）、陈琳和林珏（2009）以及马林和章凯栋（2008）等都分别从其他角度也证实FDI可能对我国技术创新产生负面影响，而本文的研究也支持了他们的结论。

其次，人均GDP、研发经费投入都显著地提高了我国的高端技术创新；第三，受大专以上教育的人群比重有助于我国的高端技术创新；第四，国内企业的进出口导向有利于我国高端技术创新，但影响不显著；第五，考察入世或专利执法改革与外商直接投资的交乘项系数，不难发现，加入世贸组织（WTO）以来，外商直接投资对我国高端技术的创新产生一定的负面冲击，而2004年实施的专利保护执法改革却明显地提高了外商直接投资对我国高端技术的外溢。

四、 结论与政策建议

利用我国1998年～2010年的省际面板数据，本文估计了外商直接投资对我国高端技术创新的影响。其中，我们将实际授予的“发明专利”数量作为我国高端技术的变量。研究发现：第一，外商直接投资明显抑制了我国高端技术创新。这一结论与沈坤荣和耿强（2000）、和Cheung和Lin（2004）等的结论完全相反，进一步支持了陈爱贞和刘志彪（2008）和陈琳和林珏（2009）等人的判断；第二，入世（WTO）普遍减弱了外商直接投资对我国的技术溢出，而加大专利保护的执法力度有助于外商直接投资对我国高端技术创新形成技术外溢。

我们的政策建议如下。首先，“以市场换技术”的引资政策已经不能作为我国吸引外商直接投资的唯一目标；相反，加大国内的研发经费投入是促进我国技术创新，建设创新性国家的重要手段；同时，我们也发现人均GDP有利于高端技术创新，因此应该重视、利用好本土市场，通过国内市场的需求牵引来促进我国的技术创新；最后，我们需要重视国内高校的教育质量改革，通过加强高等教育来提高我国的科研人员素质，提升我国的高端技术创新能力。

参考文献：

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技术创新投资分析范文第15篇

关键词：高新技术产业；数据包络分析法；创新效率

天津作为我国东部经济发展的中心城市，是众多大中型工业企业和新兴产业的聚集地。近几年来，高新技术产业在天津得到了快速发展，已成为支撑天津国民经济的重要力量，技术创新则是天津经济增长最重要的决定性因素，而技术创新效率更是重中之重，技术创新效率的高低直接关系到技术创新的效果。目前，天津滨海高新技术开发区内的高新技术企业已初步形成了电子信息、生物医药、光机电、新材料等高新技术产业集群，在产业结构方面，医药制造业和电子及通讯设备制造业两大产业占绝对优势地位，故文本对这两大行业的技术创新效率进行分析评价。

一、天津高新技术产业技术创新效率评价

（一）变量和数据选取

本文采用的是天津医药制造业、电子及通讯设备制造业两大高新技术产业1996-2009年科技投入和产出的指标数据，数据来源是《2002年中国高技术产业统计年鉴》、《2004年中国高技术产业统计年鉴》、《2009年中国高技术产业统计年鉴》、《2010年中国高技术产业统计年鉴》。

（二）DEA模型的评价结果及分析

1、技术有效性分析

依据医药制造业和电子及通讯设备制造业的技术创新效率值（即DEA的有效性）的评价结果显示：医药制造业1996-1997年、2001-2003年、2005-2007年呈非技术有效，效率值变化呈现倒W型趋势。在趋势中，1996-1997年、2002-2003年、2005-2007年是低谷，这三个时期之后的几年效率值保持在高位。本人认为，这个现象可能由创新投入的滞后效应引起。1996-1997年不断增加的创新投入没有在当期发挥优势，而在1998-2001年逐渐发挥了产出效应。2008-2009年效率值保持在高位也是因为如此。2001-2003年的低谷则主要因为1999-2001年在R&D活动人员折合当时变量、R&D经费内部支出等投入要素下降的滞后效应造成。

电子及通讯设备制造业的效率值变化与医药业变化趋势不同。1997-1998年、2000-2001年、2008年为非技术有效，其余年份均为技术有效，总体上呈现2002年之前的时期技术创新效率总体水平不高，2002年之后技术创新效率水平较高。本人认为，这与创新投入增加有极大的关联。如1999年R&D经费内部支出为5918万元，科技活动经费筹集额为15231万元，新产品开发经费支出为7672万元，新产品销售收入为243709万元，新产品产值为254763万元；而2002年R&D经费内部支出为66332万元，科技活动经费筹集额为84057万元，新产品开发经费支出为15231万元，新产品销售收入为3943500万元，新产品产值为3960729万元，无论是投入指标还是产出指标增幅在5-10倍左右，2002年之后各投入指标均保持了持续增长，这很大程度上保证了2002年-2007年电子及通讯设备制造业技术创新效率值的提高。

2、规模报酬收益分析

在对医药行业规模报酬的分析结果中发现，在1996-1997年、2001-2003年、2005-2006年的Ld小于1，表示处于规模报酬递增阶段。1999、2001、2004年、2008-2009年Ld=1，处于规模报酬不变阶段。而2007年Ld>1，处于规模报酬递减阶段。从2006-2007年的投入产出数据显示，当期的投入增长幅度较前期有较大幅度增长。本人认为可能是这一时期医药行业在规模上扩张过快，产生了规模不经济的效应，导致了2007-2008年规模收益递减。

电子及通讯设备制造业的规模报酬收益变化趋势与技术创新效率值变化趋势相近，在1997-2001年总体主要保持在规模报酬递增阶段，2002-2009年总体处于规模报酬不变阶段。根据1997-2008年的投入产出数据，1997-2001年电子及通讯设备制造业总体处于产业起步阶段，人力资本投入、科研创新投入规模相对较小，投入的小幅增加就能创造较多的产出。2002-2007年，天津电子及通讯设备制造业快速发展，国际著名相关跨国公司不断进驻天津，电子产业集聚效应和规模效应开始显现，在此阶段年投入和产出增幅非常大，规模报酬收益比较理想。

3、指标冗余结果分析

从医药制造业部分指标有效值的分析结果中我们得到，相对于固定的新产品销售收入、新产品产值、专利申请数等产出，从R&D活动人员折合当时变量、R&D活动内部经费支出、科技活动经费筹集额、新产品开发经费支出来等投入指标来看，1996-1997年、2002-2007年的技术创新投入有效值与实际投入值的比例非常低，存在着大量实际投入的冗余，不仅包括人力资源闲置，也包括科研创新投入的闲置，且闲置率非常高。

从电子及通讯设备制造业各指标有效值的分析结果我们得到，相对于固定的新产品销售收入、新产品产值、专利申请数等产出，总体来看，R&D活动内部经费支出、新产品开发经费支出出现冗余现象比较严重。1997-1998年的R&D活动内部经费支出、R&D活动人员折合当时变量的技术创新投入有效值与实际投入值的比例总体仅保持在0.5左右，2000年新产品开发经费支出的技术创新投入有效值与实际投入值的比例更是只有0.11，这说明投入量基本没有对产出产生多大作用。1997-1998、2000-2001、2008年的新产品开发经费支出来的技术创新投入有效值与实际投入值的比例都低于0.5，说明只有少于一半的实际投入资源对产出产生效果。

二、相关对策建议

鉴于以上对天津医药制造业和电子及通讯设备制造业的技术创新效率的评价分析，我们可以看到天津部分高新技术产业的发展现状和存在的问题，本文提出以下对策建议供参考：

（一）大力培养创新人才

创新的主体在于人才，虽然天津不乏人才，但是能够真正做到创新，能够自主研发的人才依旧比较紧缺。高新技术产业要制定吸引人才和使用人才的专项政策，同时加大自身人才培养的力度，鼓励支持中青年科技骨干学习深造，汲取国外先进技术和管理知识。

（二）提高创新资金利用率

天津高新技术产业的R&D经费投入不足， R&D投入、新产品开发经费等创新投入使用效率不高，存在大量科研资金闲置的情况。所以，企业要注重自身资金的积累，并争取政府、金融机构在研发资金上的支持。同时，在研发经费使用上注重分配结构，优化资金使用效率，提高科研创新资金的转化率。

（三）深化技术创新能力

吸收天津高新技术产业要积极进行原始创新，在增加技术的引进、改造和吸收消化的同时要提高引进技术的利用率和消化吸收速度，尽量减少和克服滞后效应，争取通过国际合作进行技术研发，通过吸收外资获得技术溢出。

参考文献：

[1]石峰.基于省际面板数据及DEA的区域创新效率研究[J].技术经济,2010,(5).