白癜风如何防止复发 https://m-mip.39.net/nk/mipso_4793178.html作者简介
王亮，南京大学经济学院博士生，任职于国泰君安投资管理股份有限公司投资管理部，研究方向：资本市场与产业创新。
靳振忠，经济学博士，南京审计大学*府审计学院讲师，研究方向：*府行为与制度经济。
摘要：我国互联网风险投资呈现出明显的空间不均衡性，大多数集中在少数发达地区，而产业和资本是提升一个地区风险投资获取能力的核心要素。本文重点研究了产业和资本两个核心要素对互联网风险投资空间选择的影响效应，通过Shapley分解方法测算了不同要素的作用。研究发现：(1)在互联网产业发展水平高的地区，产业集群带来的技术、人才等要素溢出效应促进了风险资本更多选择本地区互联网企业进行投资；(2)在风险资本集聚程度高的地区，风险投资空间邻近效应提高了风险资本在本地区投资互联网企业的可能性；(3)风险资本对互联网产业发展水平较高地区互联网企业的投资偏好强于风险资本集聚程度较高地区，表明产业对互联网风险资本的吸引效应大于资本。
研究背景
以互联网技术为代表的新一代信息技术被称为全球经济第五次康德拉季耶夫周期的标志(Yushkova，)，正在深刻影响并改变经济社会的发展。然而，互联网产业是新兴产业，创新创业企业普遍具有规模小、成长快、风险高、有形资产低等典型特征，抵押资产贷款等传统的间接融资在互联网领域难以适用，因此以风险资本为主的直接融资成为促进互联网创业企业发展的关键要素。
不论是在全球范围还是在我国，互联网产业均呈现出不均衡的空间分布格局，并且存在进一步空间极化的趋势(Kellerman，；Townsend，；曹前等，)。互联网技术作为当前和今后相当长时期内的重要创新技术，如果不能有效降低互联网产业空间分布的差异性，那么地区间创新水平的差异性可能会不断加大。风险资本是互联网产业不可或缺的要素资源，风险投资空间分布对互联网创业企业选址具有至关重要的作用(Zook，)，因此风险资本是否在空间上实现了资源最优配置，不仅关系一个地区互联网产业的发展水平，也影响着该地区其他产业发展能否获得互联网技术创新带来的溢出效应。
因此，一个地区要素资源越丰富，互联网创业企业越容易吸引风险资本进行投资。那么，各类要素对互联网风险投资的影响如何？不同要素发挥的作用是否存在差异？本文将研究重点放在互联网产业和风险资本对互联网风险投资空间选取的影响和作用机制上，尝试对上述问题进行回答。
研究思路
风险资本进行投资时，投资区域的产业禀赋资源是重要的影响因素(AvnimelechandTeubal，)。互联网产业是新兴产业，不同地区之间发展水平差异性更加明显，创业企业发展不可或缺的技术、人才等核心要素的空间集聚性也更强，尤其会集中在头部互联网企业所在地区，因此风险资本会综合考虑投资区域互联网产业的发展水平。基于以上分析，本文提出如下假设：
H1：在互联网产业发展水平高的地区，产业集群效应促进了风险资本选择本地区互联网创业企业进行投资。
投资机会发现评估、对被投企业监督管理以及增值服务面临的难题使得风险投资呈现出显著的“本地偏好”(龙玉等，)。相对于发达国家的风险资本市场，我国各地的地方保护主义普遍存在，风险投资人选择本地或者空间邻近地区进行投资的偏好更强(Ahlstrometal.，)。基于以上分析，本文提出如下假设：
H2：在风险资本集聚程度高的地区，风险投资空间邻近效应提高了风险资本在本地区投资互联网创业企业的可能性。
虽然产业和资本可能都对互联网风险投资具有正向影响，但两者影响程度孰高孰低仍有待进一步验证。因此，本文提出以下两个相反的待检验假设：
H3a：风险资本对互联网创业企业的投资选择，对互联网产业发展水平较高地区的偏好强于风险资本集聚程度较高地区。
H3b：风险资本对互联网创业企业的投资选择，对风险资本集聚程度较高地区的偏好强于互联网产业发展水平较高地区。
研究设计
（一）数据说明
本文选取了―年互联网行业VC/PE融资数据作为互联网风险投资的衡量指标，以中国大陆31个省市自治区(以下简称省份)为空间单位进行研究，剔除了中国香港、澳门、台湾和其他国家的相关数据，并将风险投资机构根据总部所在地划分至相应省份，互联网风险投资根据被投企业所在地划分至相应省份，以互联网排名前的企业作为互联网产业衡量指标。
（二）模型设定
基于我国31个省份的面板数据，本文构建以下实证模型(1)：
其中，被解释变量Yit表示t年i地区互联网行业风险投资案例数占全国比重，借鉴高正平和张兴巍()的研究方法，用来衡量风险资本对该地区互联网企业的投资偏好程度。Int_topit表示t年总部在i地区的行业排名前的互联网企业数量，用来衡量该地区互联网产业发展水平；VCit表示t年总部在i地区的风险投资机构数量占全国比重，参考高正平和张兴巍()，用来衡量该地区风险资本集聚程度。
Control为控制变量集合，参考已有文献，本文回归时主要考虑了以下变量：经济增长(GDP)、产业结构(Indus)、创新水平(Innova)、教育水平(Edu)、人力成本(Labor)、*府支出(Gov)。此外，模型中还控制了地区固定效应和年份固定效应。
为了研究地区差异性产生的影响，本文进一步在模型(2)中引入交叉项进行估算：
其中，DI表示互联网产业发展水平的地区虚拟变量，DV表示风险集聚水平的地区虚拟变量。
(三)Shapley分解
借鉴Shorrocks()的研究方法，基于回归结果对拟合优度R2进行Shapley分解，分析各影响因素对互联网行业中区域风险投资的贡献程度。
研究结果
（一）主要变量统计分析
1.描述性统计
描述性统计结果表明，我国不同地区互联网创业企业获取的风险投资存在比较明显的差异；我国大型互联网企业空间分布的不均衡性；各地区均已有风险资本运作。
2.被解释变量互联网风险投资空间分布特征
本文选取以下两种方法分析风险资本对各地区互联网企业投资的空间分布情况。第一，采用赫芬达尔指数(Herfindahl-HirschmanIndex，HHI)进行衡量；第二，采取集中率指标进行衡量。
结果显示，―年全国互联网企业获得的风险投资案例数出现了先上升后下降的“倒U”趋势；进一步分析互联网风险投资空间分布情况可以发现，空间分布集中度整体上呈现出下降态势，但主要集聚区占全国比重仍然很高。反映出北京、上海和广东三个地区的集中度下降，但排名第四的浙江占全国比例呈现出了上升态势，风险资本对这四个集聚区互联网企业的投资偏好明显高于其他地区。
3.核心解释变量互联网产业和风险资本空间分布特征
对于互联网产业和风险资本的空间分布同样采用上一节的方法进行测度，其中互联网产业以互联网百强企业衡量。结果显示互联网百强企业和风险资本的空间分布集中度两者既表现出比较显著的共同特征，也存在一定的差异性。
从共同特征来看，互联网百强企业和风险资本的空间分布均呈现出高度的集中性，主要集聚在个别发达地区。
从差异性来看，互联网百强企业和风险资本空间集中度的变化趋势呈现出显著区别，前者集中度快速下降，而后者集中度出现了小幅上升，前者集中度明显大于后者的现象逐步消失。
4.主要变量相关性分析
图1报告了―年我国各地区互联网百强企业、风险投资机构分别与互联网风险投资的基本关系。可以发现，一个地区获得的互联网风险投资占全国比重与该地区互联网百强企业占比、风险投资机构占比均呈现出明显的正相关性，初步表明一个地区互联网产业集群水平越高，风险资本集聚程度越强，该地区互联网企业能够获取的互联网风险投资也越多。同时，主要变量的相关系数显示，互联网风险投资比重(Y)与主要解释变量均显著相关。
图1各地区互联网百强企业、风险投资机构与互联网风险投资的关系
（二）基础回归结果与分析
利用OLS方法分别对不加入控制变量和加入控制变量的模型(1)依次回归，结果均显示，核心解释变量Int_top的回归系数均在1%水平下显著为正，说明一个地区大型互联网企业数量越多，即互联网产业发展水平越高，风险资本在本地区投资互联网企业的规模越大，初步验证了假设H1。另外一个核心解释变量VC的系数在1%水平下显著为正，表明一个地区风险资本规模越大，本地区互联网创业企业越容易获得风险投资，假设H2得到初步验证。
为了缓解模型中可能存在的内生性问题，本文引入滞后期变量，通过GMM方法重新对模型(1)进行估算，回归结论基本一致。同时，加入控制变量后，控制变量回归系数均不显著，这也进一步反映出相对于其他要素，互联网产业发展水平和风险资本集聚程度是一个地区互联网企业能否获取风险投资最关键的影响因素。
(三)考虑地区差异的回归分析
模型(2)的回归结果表明，在互联网产业发展水平越高的地区，产业集群效应对互联网风险投资的吸引效应越强，因此假设H1得到进一步检验；风险资本集聚水平更高的地区，资本集聚效应对互联网风险投资地区偏好的提升效应更加显著，从而进一步验证了假设H2。
(四)影响因素的分解与进一步讨论
对前文基础回归中四个模型回归结果的R2进行Shapley分解。不同因素影响效应的Shapley分解结果显示，四个模型中Int_top因素对互联网风险投资空间分布的贡献度均最高，表明一个地区大型互联网企业数量，即互联网产业发展水平是风险资本考虑是否在本地区选择互联网企业进行投资的首要因素。风险资本集聚程度是影响一个地区获取风险投资能力高低的另外一个主要因素。四个模型中VC的相对贡献均低于Int_top的相对贡献，支持了假设H3a，拒绝了假设H3b。
（五）稳健性检验
本文采用三种方法进行稳健性检验。第一，替换变量法；第二，变更前50%样本；第三，剔除北上广样本。结果与前文一致，进一步验证了上文结论的可靠性。
*策建议
本文结论具有重要的*策含义和启示。首先，*府应该利用好各类*府背景的产业投资基金，充分发挥*府基金的引导作用，撬动更多社会资本参与产业创新发展。其中，中央*府注重不同地区间布局的均衡性，更有效地在全国范围配置资源；地方*府注重优先布局重点产业，更有效地在产业之间配置资源。其次，*府应该健全支持科技创新创业的金融体系，一方面加快风险资本等金融要素集聚发展，更多地通过资本市场以直接融资的方式支持高新技术产业发展，解决创业企业、科技企业融资难的问题；另一方面提高要素市场流动性，完善资本市场退出机制，形成风险资本可进可退的畅通渠道。再次，对于互联网等新兴产业、高技术产业的培育，地方*府应该重点引进或培育一批行业龙头型企业，围绕龙头型企业构建产业链，一方面形成产业集群效应，吸引更多要素资源集聚；另一方面形成产业溢出效应，提高区域内技术、人才等要素配置效率。
以上仅为论文简化版
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