曹玉平，操一萍

（1.河南大學(xué) 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村發(fā)展研究所，河南 開(kāi)封 475000；2.湖南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

改革開(kāi)放四十年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期以較高速度增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)體量得到全世界普遍關(guān)注，要素結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和國(guó)際貿(mào)易表現(xiàn)與以往相比也都呈現(xiàn)出明顯的轉(zhuǎn)型升級(jí)趨勢(shì)。但在這些成績(jī)的背后，又必須認(rèn)識(shí)到如下事實(shí)：從要素稟賦結(jié)構(gòu)來(lái)看，非熟練勞動(dòng)力、自然資源和物質(zhì)資本等中低端要素仍是當(dāng)前中國(guó)要素稟賦結(jié)構(gòu)的主要構(gòu)成，而人力資本、技術(shù)創(chuàng)新、良序制度、企業(yè)家與工匠精神等高端要素仍然稀缺；從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看，中國(guó)經(jīng)濟(jì)仍以粗放型增長(zhǎng)方式為主，勞動(dòng)密集型與資源密集型產(chǎn)品生產(chǎn)仍占據(jù)較大比重，產(chǎn)品技術(shù)含量低，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低端；從貿(mào)易結(jié)構(gòu)來(lái)看，中國(guó)仍處于全球價(jià)值鏈的生產(chǎn)、組裝等中低端分工環(huán)節(jié)，而在研發(fā)、營(yíng)銷(xiāo)等高附加值環(huán)節(jié)仍然不具比較優(yōu)勢(shì)。所以，近年來(lái)受模仿創(chuàng)新空間縮窄、人口紅利漸失、資源環(huán)境壓力加大及國(guó)際分工圖景重構(gòu)的影響，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳統(tǒng)動(dòng)能日趨疲軟。培育中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是破解當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速減緩及增長(zhǎng)質(zhì)量不高這一雙重困境的關(guān)鍵舉措。

當(dāng)下，比認(rèn)識(shí)到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)迫切性更重要的一個(gè)問(wèn)題是：什么因素阻礙與驅(qū)動(dòng)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)？關(guān)于這一問(wèn)題的研究文獻(xiàn)十分豐富，但鑒于金融支持對(duì)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)升級(jí)的不可或缺性，本文著重考察了相關(guān)金融因素對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。根據(jù)融資方式，可將金融劃分為股權(quán)金融和債權(quán)金融兩種。Hall和Lerner[1]611指出標(biāo)準(zhǔn)化債務(wù)合約決定了債權(quán)人只承擔(dān)失敗的后果而不分享成功的收益，這樣的“風(fēng)險(xiǎn)—收益”模式不適合高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的創(chuàng)新性投資，使得股權(quán)融資相比于債權(quán)融資更適合創(chuàng)新活動(dòng)。而在股權(quán)融資中，風(fēng)險(xiǎn)投資（Venture Capital，VC）因其“高風(fēng)險(xiǎn)—高收益”的模式而備受創(chuàng)新性融資青睞，這也是中國(guó)創(chuàng)新融資的前沿發(fā)展方向。但也有大量研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資并不必然能促進(jìn)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。此外，雖然債務(wù)性金融工具（如銀行信貸、債券等）不適合為創(chuàng)新活動(dòng)融資，但傳統(tǒng)的商業(yè)銀行系統(tǒng)仍然是中國(guó)金融體系的主體構(gòu)成，其經(jīng)營(yíng)情況（如商業(yè)銀行不良貸款率）一方面事關(guān)金融資源本身的配置效率，另一方面也反映了是否為產(chǎn)業(yè)升級(jí)的熊彼特動(dòng)態(tài)過(guò)程提供良好的外部篩選環(huán)境?；诖耍疚倪x擇風(fēng)險(xiǎn)投資和不良貸款作為感興趣變量，以著重研究它們對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。理論上來(lái)看，本文豐富了金融支持產(chǎn)業(yè)升級(jí)的探討，尤其明確了不同風(fēng)險(xiǎn)投資模式對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的迥異影響以及銀行不良貸款在資源錯(cuò)配、阻礙產(chǎn)業(yè)優(yōu)勝劣汰上的負(fù)效應(yīng)；實(shí)踐上來(lái)看，本文對(duì)思考中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資主導(dǎo)模式變革、政府風(fēng)投模式治理強(qiáng)化、控制銀行不良貸款的意義以及金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化等具有啟發(fā)價(jià)值，從而有利于為中國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展提供金融支持方案。

一、文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有文獻(xiàn)很少直接研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，但鑒于創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)升級(jí)的必要條件和核心驅(qū)動(dòng)力，則關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)投資影響技術(shù)創(chuàng)新的研究也高度契合本文的主題，這類(lèi)文獻(xiàn)很豐富且存在多樣、不一致的研究結(jié)論。第一類(lèi)研究認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)創(chuàng)新有促進(jìn)作用。Kortum和Lerner[2]早期對(duì)美國(guó)的研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資顯著促進(jìn)了創(chuàng)新；Chemmanur等[3]也發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資與企業(yè)間的技術(shù)匹配及其對(duì)企業(yè)失敗的容忍使得風(fēng)險(xiǎn)投資支持的企業(yè)更具創(chuàng)新力；王蘭芳和胡悅[4]的實(shí)證發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)投資能顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效；陳思等[5]對(duì)中國(guó)的實(shí)證研究也顯示，VC進(jìn)入顯著促進(jìn)了被投企業(yè)的專(zhuān)利申請(qǐng)；熊家財(cái)和桂荷發(fā)[6]則進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資介入不僅增加了企業(yè)專(zhuān)利數(shù)量，還提升了專(zhuān)利質(zhì)量。第二類(lèi)研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資不利于創(chuàng)新。如Caselli等[7]對(duì)意大利上市公司的實(shí)證發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資改善了企業(yè)管理，但不會(huì)促進(jìn)創(chuàng)新；Tian和Wang[8]發(fā)現(xiàn)年輕的、缺乏經(jīng)驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)失敗容忍度更低，不利于公司的創(chuàng)新孵化；Arvanitis和Stucki[9]對(duì)瑞士企業(yè)的實(shí)證也表明，風(fēng)險(xiǎn)投資能夠篩選出創(chuàng)新傾向高的企業(yè)，但企業(yè)的創(chuàng)新效率在接受風(fēng)險(xiǎn)投資前后的差異并不顯著；陳見(jiàn)麗[10]發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資既沒(méi)有帶來(lái)更多的創(chuàng)新資源，也不能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)造更多的創(chuàng)新成果；王婷[11]的實(shí)證結(jié)果顯示中國(guó)的風(fēng)險(xiǎn)投資能對(duì)技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)資本增加效應(yīng)但卻無(wú)助于創(chuàng)新效率提升；溫軍和馮根福[12]基于“增值”與“攫取”權(quán)衡的視角，理論和實(shí)證研究了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資整體上顯著降低了企業(yè)的創(chuàng)新水平。第三類(lèi)文獻(xiàn)認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新間不存在上述簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。如Arqué-Castells[13]研究表明風(fēng)險(xiǎn)投資與企業(yè)創(chuàng)新是一種“倒U形”關(guān)系；馮照楨等[14]研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資與創(chuàng)新間存在閾值效應(yīng)，即當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模低于閾值時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)投資會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模大于閾值后，風(fēng)險(xiǎn)投資才會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。最后一系列研究還發(fā)現(xiàn)，諸多外在因素會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資與技術(shù)創(chuàng)新間的確切關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)。如茍燕楠和董靜[15]發(fā)現(xiàn)企業(yè)初創(chuàng)期風(fēng)險(xiǎn)投資促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，而企業(yè)擴(kuò)張期風(fēng)險(xiǎn)投資則與企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系；郭研等[16]實(shí)證研究表明，政府風(fēng)投基金的篩選決策機(jī)制由集中到分權(quán)的變化有利于增強(qiáng)創(chuàng)新基金的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)；莊新霞等[17]實(shí)證發(fā)現(xiàn)對(duì)非國(guó)有企業(yè)及制度環(huán)境較好的地區(qū)，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)中國(guó)上市企業(yè)創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用更明顯；郭迪[18]245的研究則表明私有風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)促進(jìn)中小企業(yè)創(chuàng)新更有效，而政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資是短效的，大規(guī)模國(guó)家風(fēng)投引導(dǎo)基金很可能給國(guó)家?guī)?lái)很大風(fēng)險(xiǎn)。綜上可見(jiàn)，已有文獻(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的創(chuàng)新效應(yīng)進(jìn)行了富有啟發(fā)性的多視角探討，得出的研究結(jié)論也是迥異的?，F(xiàn)有研究尤其提示我們：風(fēng)險(xiǎn)投資促進(jìn)創(chuàng)新并非無(wú)條件的，啟發(fā)我們進(jìn)一步思考背后的內(nèi)在影響機(jī)制。但現(xiàn)有文獻(xiàn)很少?gòu)闹袊?guó)風(fēng)險(xiǎn)投資參與主體的現(xiàn)實(shí)出發(fā)，特別是考慮到中國(guó)很大比例的風(fēng)險(xiǎn)投資都是由政府開(kāi)展的事實(shí)，來(lái)細(xì)致考察風(fēng)險(xiǎn)投資的私有來(lái)源與政府主導(dǎo)對(duì)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的不同影響。

此外，由于作為債務(wù)金融的商業(yè)銀行不適合為創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供融資服務(wù)，故很少有文獻(xiàn)直接研究商業(yè)銀行不良貸款對(duì)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，但下列幾篇文獻(xiàn)從金融支持以外的角度研究了不良貸款的經(jīng)濟(jì)后果，為我們思考銀行不良貸款對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響提供了新視角。王兵和朱寧[19]發(fā)現(xiàn)不良貸款是上市商業(yè)銀行無(wú)效率的主要來(lái)源；譚政勛和庹明軒[20]實(shí)證也發(fā)現(xiàn)忽視不良貸款會(huì)顯著高估商業(yè)銀行的效率；還有研究指出，中國(guó)商業(yè)銀行在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中兼具政府性公司的軟預(yù)算約束支持體和軟預(yù)算約束組織的雙重角色，而商業(yè)銀行不良貸款是內(nèi)生于這一體制性因素的[21]1-3[22-23]。上述文獻(xiàn)表明不良貸款反映了商業(yè)銀行運(yùn)行的低效率和經(jīng)濟(jì)體的預(yù)算軟約束問(wèn)題，啟發(fā)本文沿此線索進(jìn)一步探討不良貸款影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)的內(nèi)在理論機(jī)制。

通過(guò)以上文獻(xiàn)回顧，我們發(fā)現(xiàn)：（1）直接研究風(fēng)險(xiǎn)投資影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)的文獻(xiàn)很少，大多都是研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)創(chuàng)新的影響，得出的結(jié)論也矛盾多樣；現(xiàn)有研究從多個(gè)視角考察了風(fēng)險(xiǎn)投資的創(chuàng)新效應(yīng)，但較少基于風(fēng)險(xiǎn)投資資金的兩大不同來(lái)源主體——政府與市場(chǎng)——這一視角來(lái)細(xì)致考察其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的差異化影響機(jī)制和作用效果；（2）現(xiàn)有文獻(xiàn)較少研究不良貸款對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響，更缺乏對(duì)其影響機(jī)理的詳細(xì)闡釋?zhuān)唬?）關(guān)于產(chǎn)業(yè)升級(jí)的測(cè)度，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用二、三產(chǎn)業(yè)占比等單一指標(biāo)表示，這么做不能客觀全面地反映產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的豐富內(nèi)涵。

基于此，本文的邊際創(chuàng)新在于：（1）理論視角上，從風(fēng)險(xiǎn)收益匹配性、資金來(lái)源主體等角度理論闡釋了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的正反兩方面影響；也從金融資金配置機(jī)會(huì)成本和預(yù)算軟約束視角，探討了不良貸款阻礙產(chǎn)業(yè)升級(jí)的內(nèi)在理論機(jī)理；（2）實(shí)證研究上，選取Wind咨詢中國(guó)PEVC數(shù)據(jù)庫(kù)中的風(fēng)險(xiǎn)投資面板數(shù)據(jù)，并運(yùn)用熵權(quán)法加權(quán)14項(xiàng)原始指標(biāo)，構(gòu)建了中國(guó)29省2005—2014年的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)指數(shù)。以此為基礎(chǔ)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)提出的理論假說(shuō)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。

二、理論分析與假說(shuō)提出

（一）風(fēng)險(xiǎn)投資影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的理論分析

1.收益與風(fēng)險(xiǎn)的匹配性

推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要驅(qū)動(dòng)力是技術(shù)創(chuàng)新，而技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的不確定。以銀行信貸、債券等為代表的債務(wù)型金融主要依靠到期歸還本金，并取得固定利息的方式來(lái)經(jīng)營(yíng)，所以銀行追求的是低風(fēng)險(xiǎn)、低收益的穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)模式，而技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)往往以高風(fēng)險(xiǎn)、高收益為特征，若銀行為這類(lèi)項(xiàng)目貸款，它們往往只有較小的概率會(huì)成功，而即使成功后銀行也只能得到有限的低固定收益索取權(quán)，無(wú)法獲取相應(yīng)的高收益，而大多數(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目都會(huì)以失敗告終，風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)由銀行承擔(dān)，銀行的壞賬就會(huì)持續(xù)上升。因此，債務(wù)型金融的風(fēng)險(xiǎn)承受能力較弱，只能為收益穩(wěn)定、風(fēng)險(xiǎn)較小的成熟或傳統(tǒng)行業(yè)提供信貸支持，無(wú)法滿足高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)活動(dòng)的融資需要[24]。相對(duì)而言，作為權(quán)益型融資方式主要代表的風(fēng)險(xiǎn)投資可以通過(guò)股權(quán)、剩余索取權(quán)等方式來(lái)獲取與投資項(xiàng)目的動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)收益正相關(guān)的收益索取權(quán)，且沒(méi)有固定償付限制，故其能夠通過(guò)少數(shù)成功項(xiàng)目帶來(lái)的高額回報(bào)去彌補(bǔ)大量失敗項(xiàng)目導(dǎo)致的虧損。因此，與債務(wù)型融資相比，風(fēng)險(xiǎn)投資能夠通過(guò)承擔(dān)投資項(xiàng)目的高風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲得相應(yīng)的高回報(bào)，使得風(fēng)險(xiǎn)投資的經(jīng)營(yíng)模式與技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的“風(fēng)險(xiǎn)—收益”特征更加匹配，更適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)活動(dòng)的融資要求，有利于促進(jìn)技術(shù)研發(fā)、技術(shù)商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[1]638。

2.風(fēng)險(xiǎn)投資由政府主導(dǎo)引起的系列問(wèn)題

風(fēng)險(xiǎn)與收益的匹配性決定了是否有資金用于支持產(chǎn)業(yè)升級(jí)，這固然至關(guān)重要，然而只靠投錢(qián)并不足以解決問(wèn)題，還必須保證資本配置過(guò)程的高效率，這意味著要甄選出真正有前景的項(xiàng)目，并果斷地把糟糕項(xiàng)目淘汰出局。做到這點(diǎn)的前提是，資金提供者本身要有充分的激勵(lì)，能基于預(yù)期收益做出投資與否的決策，并對(duì)投資對(duì)象施加硬性的預(yù)算約束。其中，支持資金來(lái)源主體的所有者屬性對(duì)上述問(wèn)題有決定性的影響[25]202-203。對(duì)于私有風(fēng)險(xiǎn)投資基金而言，首先，必須獨(dú)立承擔(dān)所有風(fēng)險(xiǎn)和收益的事實(shí)決定了其預(yù)算硬約束性質(zhì)，這意味著一旦發(fā)現(xiàn)所投項(xiàng)目成功無(wú)望，風(fēng)險(xiǎn)投資人就會(huì)果斷放棄以便將有限資金用于更有前景的項(xiàng)目，這有利于提供一個(gè)優(yōu)勝劣汰的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境，從而有利于創(chuàng)造性破壞的產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程；其次，有限合伙制、有限責(zé)任公司等良好的合約設(shè)計(jì)將原始出資方、投資決策者以及創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)組成了利益共同體，可以較好地解決三者之間由于多級(jí)委托代理而產(chǎn)生的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，使得私有風(fēng)險(xiǎn)投資者會(huì)竭力去收集、整理、分析第一手信息，以識(shí)別、甄選出真正適合投資的項(xiàng)目，雖然由于經(jīng)濟(jì)不確定性和信息不對(duì)稱(chēng)，客觀上錯(cuò)選項(xiàng)目仍難以避免，但不會(huì)存在主觀動(dòng)機(jī)偏差，同時(shí)，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)會(huì)全力經(jīng)營(yíng)，與風(fēng)險(xiǎn)投資人一起共同創(chuàng)造價(jià)值；再次，私人風(fēng)投基金的績(jī)效評(píng)估基于企業(yè)市值增長(zhǎng)，這一評(píng)價(jià)指標(biāo)是單一明確的，且由無(wú)法人為造假的市場(chǎng)決定，所以能為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供客觀、強(qiáng)有力的激勵(lì)；最后，私有風(fēng)險(xiǎn)投資基金的決策過(guò)程是扁平的，風(fēng)投專(zhuān)家基于直接接觸、實(shí)地調(diào)研獲得的大量一手資料來(lái)做決策，信息的可靠性有利于決策準(zhǔn)確性。上述四點(diǎn)決定了風(fēng)投資金的私有來(lái)源能夠?yàn)閯?chuàng)新創(chuàng)業(yè)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供機(jī)制保證。

然而，政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資基金則存在相反的經(jīng)濟(jì)邏輯。首先，政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資基金沒(méi)有明晰的產(chǎn)權(quán)，也就沒(méi)有獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)和收益的承擔(dān)主體，這會(huì)造成嚴(yán)重的預(yù)算軟約束問(wèn)題，創(chuàng)新本質(zhì)上是不確定的，兼具技術(shù)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，故高技術(shù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的高失敗率是常態(tài)，若政府此時(shí)出于促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、維持穩(wěn)定、復(fù)活投資等考慮而不愿對(duì)失敗項(xiàng)目實(shí)施破產(chǎn)清算，就會(huì)導(dǎo)致大量失敗項(xiàng)目以“僵尸”的狀態(tài)在政府支持下繼續(xù)存活，而真正具有前景的項(xiàng)目卻因?yàn)槿谫Y難無(wú)法落地，沒(méi)了優(yōu)勝劣汰的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制，就會(huì)阻礙創(chuàng)造性破壞的產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程；其次，中央政府、地方政府與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者之間各自有不同的利益，且很難設(shè)計(jì)良好的激勵(lì)機(jī)制去解決三者間的多級(jí)委托代理問(wèn)題，以形成利益共同體，再加上高度不確定的創(chuàng)新環(huán)境所導(dǎo)致的嚴(yán)重信息不對(duì)稱(chēng)，道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題在這里將表現(xiàn)得異常突出，政府不但缺乏激勵(lì)去挑選真正有潛力的創(chuàng)新企業(yè)，甚至有可能根據(jù)企業(yè)的賄賂來(lái)決定投資流向，創(chuàng)業(yè)者可能會(huì)將其才能用于騙取政府資助，而不是做創(chuàng)新；再次，政府對(duì)所投項(xiàng)目的評(píng)價(jià)指標(biāo)往往是很多元的（一般包括創(chuàng)新業(yè)績(jī)、就業(yè)創(chuàng)造、投資吸引、出口情況等），難以為企業(yè)提供清晰明確的激勵(lì)導(dǎo)向，且這些指標(biāo)一般都由企業(yè)上報(bào)，數(shù)據(jù)造假難以避免，故無(wú)法提供客觀的評(píng)估、激勵(lì)體系；最后，政府風(fēng)險(xiǎn)投資基金的決策過(guò)程是垂直的，基于層層上報(bào)的紙面文件進(jìn)行項(xiàng)目篩選，掌握的信息有限且可靠性欠佳，不利于甄選出真正有潛力的創(chuàng)新項(xiàng)目。上述四點(diǎn)決定了政府主導(dǎo)的風(fēng)投資金不利于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，從而阻礙產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[18]243-244[26]212-217。

假說(shuō)1.市場(chǎng)化風(fēng)險(xiǎn)投資的贏利模式與技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的高風(fēng)險(xiǎn)、高收益特征具有良好的匹配性，使風(fēng)險(xiǎn)投資有利于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)；但政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資資金又會(huì)產(chǎn)生預(yù)算軟約束、委托—代理、績(jī)效評(píng)價(jià)、決策制定等問(wèn)題，使得風(fēng)險(xiǎn)投資不利于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的最終影響取決于這兩種相反力量的對(duì)比。

（二）不良貸款阻礙產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的理論分析

1.金融資金低效配置

不良貸款主要由商業(yè)銀行貸款進(jìn)入盈利能力較差的落后企業(yè)，而這些企業(yè)到期無(wú)法按照貸款協(xié)議償還本金和利息的行為引起。信息不對(duì)稱(chēng)以及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)本身固有的風(fēng)險(xiǎn)屬性決定了商業(yè)銀行的不良貸款是無(wú)法消除的，適度規(guī)模的不良貸款也是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的正?，F(xiàn)象。但是，過(guò)大規(guī)模的不良貸款或過(guò)高不良貸款率的長(zhǎng)期存在意味著整個(gè)商業(yè)銀行系統(tǒng)在將資金盈余貸放給資金需求方的過(guò)程中出現(xiàn)了系統(tǒng)性問(wèn)題，這不僅會(huì)給金融系統(tǒng)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)使有限的資金被生產(chǎn)效率低、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)困難的落后企業(yè)長(zhǎng)期占有，降低了金融資源的利用效率，引起資金嚴(yán)重浪費(fèi)。同時(shí)，使得技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)轉(zhuǎn)化、技術(shù)改造、新企業(yè)進(jìn)入等產(chǎn)業(yè)升級(jí)活動(dòng)缺乏應(yīng)有的金融支持，從而阻礙產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)?？傊L(zhǎng)期過(guò)高不良貸款率的機(jī)會(huì)成本非常大，雖然商業(yè)銀行本身不適合為創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)活動(dòng)融資，但由于商業(yè)銀行系統(tǒng)仍然在當(dāng)前中國(guó)金融體系中處于核心地位，故商業(yè)銀行不良貸款率的高低很大程度上反映了整個(gè)金融系統(tǒng)的資金配置效率，雖然低不良貸款率不能表明創(chuàng)新活動(dòng)得到了金融支持，但高不良貸款率一定意味著潛在可用于創(chuàng)新的資金被低效占用，從而不利于優(yōu)勝劣汰的產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程。

2.阻礙創(chuàng)造性破壞機(jī)制的發(fā)揮

在預(yù)算硬約束環(huán)境下，理性的商業(yè)銀行在觀察到貸款企業(yè)資不抵債，從而產(chǎn)生壞賬風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，就會(huì)通過(guò)法律手段要求貸款企業(yè)變賣(mài)資產(chǎn)進(jìn)而收回部分前期貸款，同時(shí)貸款企業(yè)進(jìn)入破產(chǎn)清算程序。在這樣的預(yù)算硬約束金融環(huán)境下，落后企業(yè)的退出成為必然，也就為優(yōu)勝劣汰的創(chuàng)造性破壞機(jī)制奠定了經(jīng)濟(jì)環(huán)境基礎(chǔ)。而中國(guó)商業(yè)銀行在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中兼具預(yù)算軟約束組織和預(yù)算軟約束支持體的雙重角色，一方面，商業(yè)銀行產(chǎn)生危機(jī)時(shí)往往持有政府會(huì)救助的穩(wěn)定預(yù)期；另一方面，商業(yè)銀行會(huì)對(duì)資不抵債的企業(yè)（主要是國(guó)企）給予流動(dòng)性支持，甚至?xí)凑庠竵?lái)執(zhí)行貸款。因此，中國(guó)商業(yè)銀行已經(jīng)失去了市場(chǎng)條件下的經(jīng)濟(jì)獨(dú)立性，而與政府存在密切的依附關(guān)系。政府出于地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維持穩(wěn)定、政治庇護(hù)等考慮一般不愿實(shí)施失敗項(xiàng)目的破產(chǎn)清算；而銀行因?yàn)橛姓M(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)兜底，繼續(xù)追加貸款卻有項(xiàng)目起死回生后收回本息的可能，所以銀行也愿意繼續(xù)提供貸款，而這最終都會(huì)以不良貸款率的上升收?qǐng)觥９噬虡I(yè)銀行不管是作為失敗企業(yè)預(yù)算軟約束支持體的角色，還是自身以預(yù)算軟約束組織的形象出現(xiàn)，都會(huì)導(dǎo)致過(guò)高不良貸款率的長(zhǎng)期存在[21]1-16?？傊捎陲L(fēng)險(xiǎn)、收益不匹配，健康的商業(yè)銀行系統(tǒng)以及與之伴隨的低壞賬率雖然本身不能為產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供金融支持，但從提供了一個(gè)優(yōu)勝劣汰的預(yù)算硬約束外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境來(lái)看，良好運(yùn)行的商業(yè)銀行對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)至關(guān)重要；反之，不良貸款率越高意味著預(yù)算軟約束問(wèn)題越嚴(yán)重，也意味著越多的僵尸企業(yè)存在于經(jīng)濟(jì)中。大量業(yè)已失敗、理應(yīng)破產(chǎn)的企業(yè)繼續(xù)在市場(chǎng)中經(jīng)營(yíng)，不僅僅是對(duì)資金、人才、物質(zhì)等的浪費(fèi)和占用，更是對(duì)市場(chǎng)空間的阻塞，使得有活力的新興企業(yè)面臨更高的市場(chǎng)進(jìn)入壁壘，從而嚴(yán)重制約創(chuàng)造性破壞的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)機(jī)制。綜上所述，提出以下理論假說(shuō)。

假說(shuō)2.過(guò)高不良貸款的長(zhǎng)期存在不僅意味著金融資源的低效占用，使產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程無(wú)法獲得信貸支持，而且反映了嚴(yán)重的預(yù)算軟約束問(wèn)題，使得落后企業(yè)不能退出、新企業(yè)難以進(jìn)入，從而阻礙創(chuàng)造性破壞的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型構(gòu)建

本文運(yùn)用規(guī)范的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資、銀行不良貸款影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的假說(shuō)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，基礎(chǔ)回歸模型設(shè)定如下

其中，下標(biāo)i表示第i省，t代表年份；β0為常數(shù)項(xiàng)；ui為個(gè)體效應(yīng)，以控制各區(qū)域自然資源、地理區(qū)位、制度文化等非時(shí)變、不可測(cè)遺漏變量對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的異質(zhì)影響；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。ITU為因變量產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)；VCA與NPL分別為感興趣變量風(fēng)險(xiǎn)投資和不良貸款率。同時(shí)借鑒經(jīng)濟(jì)學(xué)基本理論及相關(guān)研究[27-29]，將對(duì)外開(kāi)放度（OPE）、研發(fā)投入（R&D）、城市化水平（URB）、人力資本（HCA）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）、政府干預(yù)（GOV）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)（IPP）等變量作為控制變量納入基本回歸模型，以盡可能使擾動(dòng)項(xiàng)條件均值獨(dú)立于感興趣變量的假設(shè)得以滿足，從而可以對(duì)感興趣變量的回歸系數(shù)賦予因果解釋?zhuān)瑴?zhǔn)確驗(yàn)證本文提出的預(yù)期理論假說(shuō)。本文將通過(guò)Hausman檢驗(yàn)來(lái)決定應(yīng)采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行模型估計(jì)，并以基礎(chǔ)設(shè)定形式（1）為起點(diǎn)進(jìn)行后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理。

（二）變量測(cè)度與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平

1）測(cè)度方法—熵權(quán)法。本文采用熵權(quán)法對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平進(jìn)行測(cè)度，熵權(quán)法是一種根據(jù)數(shù)據(jù)所含有效信息量進(jìn)行客觀賦權(quán)的方法，可避免人為主觀設(shè)權(quán)帶來(lái)的評(píng)價(jià)偏差。每一年，本文的測(cè)度對(duì)象為29個(gè)?。╥=1，2，…，29），每個(gè)省有14項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)（j=1，2，…，14），記測(cè)度對(duì)象 i在指標(biāo) j上的原始數(shù)據(jù)取值為Xij，則形成一個(gè)29行14列的原始數(shù)據(jù)矩陣。熵權(quán)法涉及如下計(jì)算步驟。

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱標(biāo)準(zhǔn)化

計(jì)算測(cè)度對(duì)象i省在指標(biāo)j上的特征比重

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值

確定各指標(biāo)的熵權(quán)

計(jì)算各測(cè)度對(duì)象的綜合指標(biāo)值

2）測(cè)度指標(biāo)選取。為確保全面、客觀地測(cè)度產(chǎn)業(yè)升級(jí)的內(nèi)涵，結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)和數(shù)據(jù)可得性，從技術(shù)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新能力提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)及貿(mào)易結(jié)構(gòu)優(yōu)化等產(chǎn)業(yè)升級(jí)的四個(gè)方面，選取了14項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建測(cè)度產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，具體如表1所示。

表1 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)指數(shù)指標(biāo)體系

2.其他變量

綜合考慮經(jīng)濟(jì)含義、研究規(guī)范、測(cè)度精確性以及數(shù)據(jù)可得性等條件，分別選取了適宜指標(biāo)作為本文的控制變量。為簡(jiǎn)潔起見(jiàn)，通過(guò)表2集中反映本文所有變量的測(cè)度指標(biāo)與數(shù)據(jù)來(lái)源。

表2 變量測(cè)度與數(shù)據(jù)來(lái)源

PEVC包括天使投資、私募和風(fēng)險(xiǎn)資本等股權(quán)融資方式，Wind咨詢中國(guó)PEVC庫(kù)統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)投資額的數(shù)據(jù)源包括：（1）清科、投中、IT桔子等網(wǎng)站；（2）上市公司招股說(shuō)明書(shū)以及并購(gòu)事件公告；（3）PE、VC機(jī)構(gòu)官網(wǎng)。以上數(shù)據(jù)源基本能夠完整覆蓋中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資的情況。商業(yè)銀行依據(jù)借款人的實(shí)際還款能力將貸款風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行五級(jí)分類(lèi)，分別是：正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑和損失，后三種為不良貸款。不良貸款率指商業(yè)銀行不良貸款余額占總貸款余額的比重。R&D經(jīng)費(fèi)為R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；實(shí)際人均GDP是把名義人均GDP以1992年為基期按照各省歷年CPI進(jìn)行通脹調(diào)整得到的；平均受教育年限HUM=6×Prime+9×Middle+12×High+16×University，其中Prime、Middle、High和University分別表示小學(xué)、初中、高中和大專(zhuān)以上文化程度教育人數(shù)占6歲以上總?cè)丝诘谋戎?；知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)率=crimeit/patentit，crimeit指i省t年知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)立案數(shù)，patentit指該省當(dāng)年知識(shí)產(chǎn)權(quán)授權(quán)數(shù)[30]。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性檢驗(yàn)

1.變量的統(tǒng)計(jì)性描述

在樣本選擇時(shí)，由于西藏及青海的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，故在本研究中未能包括。分省不良貸款率沒(méi)有2005年之前的數(shù)據(jù)，本研究所需的最新數(shù)據(jù)截止到2014年。因此，本文最終選用2005—2014年中國(guó)29個(gè)省的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)如表3所示。表3最后一列還顯示了各自變量的方差膨脹因子（VIF），最大的為7.32，小于10，表明模型的多重共線性不嚴(yán)重。考慮到不同變量在數(shù)量級(jí)上差別懸殊，為便于回歸系數(shù)理解，回歸前按比例進(jìn)行了適當(dāng)縮放。

2.變量的相關(guān)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行正式的基礎(chǔ)回歸分析之前，為對(duì)變量間的關(guān)系有一個(gè)初步了解，在表4中列示了所有變量之間的兩兩相關(guān)關(guān)系。由表4可知，風(fēng)險(xiǎn)投資與產(chǎn)業(yè)升級(jí)正相關(guān)；不良貸款與產(chǎn)業(yè)升級(jí)負(fù)相關(guān)。但由于存在遺漏變量、模型誤設(shè)、聯(lián)立因果等一系列內(nèi)生性問(wèn)題，這個(gè)簡(jiǎn)單相關(guān)分析中的任何一個(gè)結(jié)果顯然都不能作為實(shí)證結(jié)論來(lái)接受，有待后文的正式回歸模型加以進(jìn)一步驗(yàn)證。

表3 變量的統(tǒng)計(jì)性描述

表4 變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）基礎(chǔ)回歸結(jié)果

以示對(duì)比，本文先用混合最小二乘法（POLS）估計(jì)了計(jì)量方程（1），隨后同時(shí)采用固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）進(jìn)行了基礎(chǔ)回歸，回歸結(jié)果如表5所示。表5中，模型（2）和模型（3）只包含了風(fēng)險(xiǎn)投資VCA一個(gè)感興趣變量，模型（4）和模型（5）只包含了另一個(gè)感興趣變量不良貸款NPL，模型（6）和模型（7）則同時(shí)包含了風(fēng)險(xiǎn)投資和不良貸款。模型（1）的結(jié)果很不理想，感興趣變量都不顯著，但因?yàn)闆](méi)有考慮個(gè)體效應(yīng)，這一模型很可能是錯(cuò)誤的①同時(shí)采用普通標(biāo)準(zhǔn)誤和省份聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，針對(duì)RE模型（6）和FE模型（7）的正式檢驗(yàn)也表明：強(qiáng)烈拒絕“不存在個(gè)體效應(yīng)”的原假設(shè)，不應(yīng)進(jìn)行混合回歸。。雖然在表5模型（2）～模型（7）中，風(fēng)險(xiǎn)投資和不良貸款的回歸系數(shù)符號(hào)基本保持一致，且與理論預(yù)期吻合，但考慮到模型（2）～模型（5）可能存在遺漏變量偏誤，故選用模型（6）和模型（7）作為基礎(chǔ)回歸的最終結(jié)果。進(jìn)一步，對(duì)模型（6）和模型（7）的回歸結(jié)果進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果表明應(yīng)在1%的水平上拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，故選擇FE模型（7）。

表5 基礎(chǔ)回歸結(jié)果

模型（7）的基礎(chǔ)回歸結(jié)果顯示，不良貸款不利于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，這與前文的理論分析一致；風(fēng)險(xiǎn)投資也不利于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，這需要結(jié)合前文的理論分析和中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資來(lái)源主體現(xiàn)實(shí)進(jìn)行進(jìn)一步解釋。但在對(duì)實(shí)證結(jié)論做詳細(xì)解釋之前，還有必要對(duì)上述回歸結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理，以確保所得結(jié)論的可靠性。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性處理

1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)基礎(chǔ)回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性及可靠性，本文從以下兩方面對(duì)基礎(chǔ)設(shè)定形式進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：首先，利用省份聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對(duì)表5模型（6）和模型（7）進(jìn)行了重新回歸，以避免標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算不準(zhǔn)確導(dǎo)致的內(nèi)部有效性威脅，結(jié)果列示在表6的模型（1）和模型（2）中，并進(jìn)行了適用于聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)，顯示應(yīng)該采納FE模型（2），回歸結(jié)果依然顯著；其次，通過(guò)在基礎(chǔ)設(shè)定形式中進(jìn)一步依次加入市場(chǎng)化程度、企業(yè)家精神和信息化發(fā)展這三個(gè)備選控制變量，以判斷擾動(dòng)項(xiàng)條件均值獨(dú)立于感興趣變量的假設(shè)是否確實(shí)得以滿足，結(jié)果列示在表6的模型（3）～模型（5）中，節(jié)省篇幅僅報(bào)告了FE的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，隨著更多備選控制變量的依次加入，感興趣變量的系數(shù)估計(jì)值均未發(fā)生大的變化。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)及內(nèi)生性處理

綜合以上兩方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)可見(jiàn)，與表5基礎(chǔ)回歸結(jié)果（7）相比，感興趣變量風(fēng)險(xiǎn)投資與不良貸款對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)影響的大小、符號(hào)與顯著性均未發(fā)生明顯變化，故基礎(chǔ)回歸結(jié)果是可靠的。

2.內(nèi)生性處理

內(nèi)生性將導(dǎo)致模型估計(jì)有偏且不一致，因此，對(duì)模型內(nèi)生性進(jìn)行討論和處理是因果推斷的核心環(huán)節(jié)。本文中，感興趣變量風(fēng)險(xiǎn)投資會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生影響，與此同時(shí)，產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中必然伴隨著大量創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型企業(yè)的產(chǎn)生，從而增加對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的需求，使得風(fēng)險(xiǎn)投資與產(chǎn)業(yè)升級(jí)之間產(chǎn)生雙向因果關(guān)系，使風(fēng)險(xiǎn)投資極有可能成為時(shí)變內(nèi)生變量。因此，本文運(yùn)用面板工具變量法，采用風(fēng)險(xiǎn)投資的滯后1期和滯后2期同時(shí)作為水平風(fēng)險(xiǎn)投資的工具變量，對(duì)原回歸方程進(jìn)行了固定效應(yīng)二階段最小二乘估計(jì)（FE-TSLS）和固定效應(yīng)廣義矩估計(jì)（FE-GMM）①這時(shí)模型同時(shí)包含個(gè)體固定效應(yīng)和內(nèi)生解釋變量，通常分兩步處理之：首先，對(duì)模型進(jìn)行離差變換以解決個(gè)體固定效應(yīng)問(wèn)題；其次，對(duì)變換后的模型使用 TSLS或 GMM 估計(jì)，以解決內(nèi)生變量問(wèn)題。，回歸結(jié)果列示在表6模型（6）和模型（7）中。這一模型同時(shí)解決了個(gè)體異質(zhì)性引起的遺漏變量偏差和時(shí)變內(nèi)生解釋變量問(wèn)題，可提高得到一致估計(jì)的可能性。表6模型（6）和模型（7）的回歸結(jié)果與表5模型（7）的基礎(chǔ)回歸結(jié)果相比，雖然感興趣變量風(fēng)險(xiǎn)投資與不良貸款的回歸系數(shù)大小有了一定變化，但符號(hào)和顯著性均保持不變，這說(shuō)明在回歸模型中更好地處理了內(nèi)生性問(wèn)題以后，基礎(chǔ)回歸得到的實(shí)證結(jié)論依然成立，能作為正式結(jié)論加以接受，可對(duì)此實(shí)證結(jié)論做進(jìn)一步詳細(xì)解釋。

（三）實(shí)證回歸結(jié)果解釋

1.風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響

由表5模型（7）的基礎(chǔ)回歸以及表6的進(jìn)一步內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明，風(fēng)險(xiǎn)投資的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，這表明中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資不但未促進(jìn)而且還阻礙了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，這一結(jié)論與一般的理論分析和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)不一致，需要結(jié)合理論分析和中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資現(xiàn)實(shí)加以詳細(xì)解釋。在中國(guó)，存在兩種支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資模式。第一種是市場(chǎng)主導(dǎo)的私人風(fēng)險(xiǎn)投資。第二種是政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資，又包括兩類(lèi)：第一類(lèi)是政府對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的直接補(bǔ)貼和貼息貸款（簡(jiǎn)稱(chēng)創(chuàng)新基金）；第二類(lèi)是政府引導(dǎo)基金（簡(jiǎn)稱(chēng)引導(dǎo)基金）。2008年以前，國(guó)外風(fēng)投機(jī)構(gòu)一直是中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)的主要參與者；2008年以后，本土風(fēng)投基金成為主角，尤其政府、國(guó)企主導(dǎo)的風(fēng)投基金得到了迅猛發(fā)展，成為中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)的主力，這與美國(guó)、以色列等創(chuàng)新強(qiáng)國(guó)以民間資本、外資為根基的市場(chǎng)化風(fēng)投模式形成鮮明對(duì)照。首先，從絕對(duì)規(guī)模來(lái)看，根據(jù)《科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金2013年度報(bào)告》，截至2013年底，創(chuàng)新基金累計(jì)中央財(cái)政預(yù)算投入268.26億元，累計(jì)扶持46 282個(gè)項(xiàng)目。伴隨著“雙創(chuàng)”浪潮，從2014年起，國(guó)家引導(dǎo)基金的規(guī)模也急劇擴(kuò)大，截至2015年底，共有780個(gè)國(guó)家引導(dǎo)基金管理2.18萬(wàn)億元基金，這是2015年全球風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)融資量的5倍，是美國(guó)小企業(yè)投資公司項(xiàng)目管理資金的100倍[18]244。其次，從中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資的資本來(lái)源構(gòu)成看，各種來(lái)源的統(tǒng)計(jì)資料都顯示：國(guó)家實(shí)施的風(fēng)險(xiǎn)投資占中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資總額的比重很高。歷年《中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展報(bào)告》顯示，僅政府、國(guó)有獨(dú)資資金一項(xiàng)在中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資中的占比就常年高達(dá)30%以上，再加上政府和國(guó)企對(duì)非政府獨(dú)資或非國(guó)有獨(dú)資創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資的持股部分，中國(guó)政府及國(guó)企直接或間接控制的創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資資金會(huì)更高，而在2016年，個(gè)人和民營(yíng)機(jī)構(gòu)投資僅占中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資總額的25.44%。表7更清晰地表明，2006—2015年度，國(guó)家主導(dǎo)的（包括財(cái)政預(yù)算出資和國(guó)有機(jī)構(gòu)投資）創(chuàng)業(yè)投資份額處于55.5%～81.8%之間，民營(yíng)資本（包括非國(guó)有機(jī)構(gòu)、個(gè)人和外資三項(xiàng)）占比則位于18.2%～45.5%之間。民營(yíng)資本的創(chuàng)業(yè)風(fēng)投份額雖呈逐漸上升態(tài)勢(shì)，但仍沒(méi)有改變中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)投的國(guó)家主導(dǎo)格局。中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資的這一資本來(lái)源結(jié)構(gòu)決定了其對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的效果。一般來(lái)講，風(fēng)險(xiǎn)投資的贏利模式與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的高風(fēng)險(xiǎn)、高收益特征具有良好的匹配性，使風(fēng)險(xiǎn)投資有利于為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供金融支持，然而，風(fēng)險(xiǎn)投資支持創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)是有條件的，除了提供金融資金這一必要前提外，還必須確保資本配置的高效率。根據(jù)前文的理論分析，政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資資金卻會(huì)產(chǎn)生預(yù)算軟約束、多級(jí)委托—代理、績(jī)效評(píng)價(jià)困難、決策偏差等一系列問(wèn)題，導(dǎo)致政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資難以甄選出真正從事技術(shù)創(chuàng)新的項(xiàng)目，很可能選出一些不具創(chuàng)新潛力的項(xiàng)目，而且這些沒(méi)有前景的項(xiàng)目一旦被政府選定，還很難退出市場(chǎng)，激勵(lì)難題以及優(yōu)勝劣汰機(jī)制癱瘓使得創(chuàng)造性破壞過(guò)程被終止，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)也就難以發(fā)生。

表7 2006—2015中國(guó)創(chuàng)業(yè)投資企業(yè)按投資人屬性分類(lèi)的實(shí)到資本來(lái)源結(jié)構(gòu) 單位：%

2.不良貸款對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響

表5模型（7）的基礎(chǔ)回歸以及表6經(jīng)過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理的結(jié)果表明，不良貸款的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，這表明不良貸款的增加不利于推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。一方面，過(guò)高不良貸款的長(zhǎng)期存在使得有限的資金被生產(chǎn)效率低、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)困難的落后企業(yè)長(zhǎng)期占有，降低了金融資源的利用效率，引起資金嚴(yán)重浪費(fèi)，同時(shí)，使得技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)轉(zhuǎn)化、技術(shù)改造、新企業(yè)進(jìn)入等產(chǎn)業(yè)升級(jí)活動(dòng)缺乏應(yīng)有的金融支持，從而阻礙產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)；另一方面，在中國(guó)，商業(yè)銀行作為預(yù)算軟約束組織和預(yù)算軟約束支持體，不良貸款率越高意味著整個(gè)經(jīng)濟(jì)存在越嚴(yán)重的預(yù)算軟約束問(wèn)題，也預(yù)示著越多業(yè)已失敗、理應(yīng)破產(chǎn)的僵尸企業(yè)充斥市場(chǎng)，這不僅僅是對(duì)資金、人才、物質(zhì)等經(jīng)濟(jì)資源的浪費(fèi)和占用，更是對(duì)市場(chǎng)空間的阻塞，使得有活力的新企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)面臨更大壁壘，從而嚴(yán)重制約創(chuàng)造性破壞的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)機(jī)制。

3.控制變量對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響

根據(jù)Stock和Watson[31]，在因果推斷的框架下，若至少有一個(gè)解釋變量與影響被解釋變量的遺漏因素相關(guān)，則OLS無(wú)偏性的關(guān)鍵假定——條件期望為零——將不成立，OLS估計(jì)量將產(chǎn)生遺漏變量偏差，所有回歸變量的系數(shù)估計(jì)一般都將是有偏、不一致的。此時(shí)，可退一步引入條件均值獨(dú)立性假定。控制變量的作用在于使感興趣變量類(lèi)似隨機(jī)賦值的，從而使誤差項(xiàng)條件均值獨(dú)立于感興趣變量的假設(shè)得以滿足，以解決感興趣變量估計(jì)遭受的遺漏變量偏差。在此條件滿足時(shí)，可以證明：感興趣變量系數(shù)的OLS估計(jì)是無(wú)偏、一致的，可賦予其對(duì)被解釋變量的因果解釋?zhuān)刂谱兞客ǔＨ匀慌c誤差項(xiàng)相關(guān)，故其OLS系數(shù)一般是有偏、不一致的，無(wú)法解釋為確切的因果效應(yīng)。鑒于此，不管控制變量的估計(jì)是否與預(yù)期一致，事實(shí)上都無(wú)法保證是對(duì)真實(shí)因果效應(yīng)的呈現(xiàn)，所以本文的控制變量?jī)H是為了識(shí)別出感興趣變量真實(shí)因果效應(yīng)的一種工具，對(duì)其本身進(jìn)行解釋是沒(méi)有意義的。

五、結(jié)論與建議

本文首先理論研究了風(fēng)險(xiǎn)投資和商業(yè)銀行不良貸款影響中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的內(nèi)在機(jī)制，并對(duì)提出的相應(yīng)研究假說(shuō)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。我們發(fā)現(xiàn)：第一，風(fēng)險(xiǎn)投資不利于中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。結(jié)合理論分析與中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資內(nèi)在構(gòu)成的宏觀數(shù)據(jù)，我們認(rèn)為這主要是由于中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資的政府主導(dǎo)模式所造成的；第二，不良貸款會(huì)導(dǎo)致金融資源的低效配置和阻礙創(chuàng)造性破壞的熊彼特動(dòng)態(tài)，也不利于推動(dòng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。結(jié)合理論與實(shí)證研究結(jié)果，本文的研究可得到如下政策啟示。

1.擴(kuò)大私有風(fēng)險(xiǎn)投資比例，使市場(chǎng)運(yùn)作的風(fēng)投模式在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)融資中占據(jù)主導(dǎo)地位。私有風(fēng)險(xiǎn)投資最大的優(yōu)勢(shì)在于，它不僅能為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供資金支持，更關(guān)鍵的是可以確保資本配置過(guò)程的高效率。私有風(fēng)險(xiǎn)投資通過(guò)良好的合約設(shè)計(jì)可以較好地解決多級(jí)委托代理產(chǎn)生的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，而扁平化的決策過(guò)程確保了基于第一手資料來(lái)做投資決策，這大概率確保了資金能夠配置到真正適合投資的創(chuàng)新項(xiàng)目上；隨后，客觀明確的績(jī)效評(píng)估體系能為事后評(píng)判投資業(yè)績(jī)提供良好依據(jù)，一旦發(fā)現(xiàn)所投項(xiàng)目成功無(wú)望，預(yù)算硬約束性質(zhì)確保資金能夠迅速抽離，止損的同時(shí)也為更有前景的項(xiàng)目提供了機(jī)會(huì)。這一資本配置過(guò)程一方面確保了有前景的項(xiàng)目會(huì)得到支持，另一方面也使得糟糕的項(xiàng)目會(huì)被及時(shí)清理，使得創(chuàng)造性破壞的熊彼特動(dòng)態(tài)得以正常運(yùn)行，產(chǎn)業(yè)升級(jí)也就順理成章?？鐕?guó)比較也發(fā)現(xiàn)，對(duì)于推動(dòng)創(chuàng)新與增長(zhǎng)，以美國(guó)為代表的市場(chǎng)主導(dǎo)的私人風(fēng)投模式最為成功，而歐盟等經(jīng)濟(jì)體模仿美國(guó)經(jīng)驗(yàn)而實(shí)施的政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)資本則績(jī)效很差。這表明市場(chǎng)有其自身的規(guī)律和獨(dú)特信息，能夠孕育出良好的創(chuàng)新生態(tài)，而試圖用政府計(jì)劃去強(qiáng)力操縱、模仿這一市場(chǎng)運(yùn)作過(guò)程的做法往往欲速則不達(dá)[26]。當(dāng)前，市場(chǎng)運(yùn)作的私人風(fēng)投模式在中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)融資中的地位和份額仍然很低，擴(kuò)大其比例，使其成為中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)融資的主角，對(duì)于中國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)至關(guān)重要。

2.完善政府管理的風(fēng)險(xiǎn)投資的體制機(jī)制，緩解政府從事風(fēng)險(xiǎn)投資引起的一系列問(wèn)題。政府從事風(fēng)險(xiǎn)投資的經(jīng)濟(jì)學(xué)依據(jù)在于所投項(xiàng)目具有正外部性，事實(shí)上，即使社會(huì)收益大于私人收益，但如果私人收益仍然大于私人成本，此時(shí)市場(chǎng)仍然是有效的。只有那些社會(huì)收益大于私人收益，但私人收益小于私人成本的創(chuàng)新項(xiàng)目才需要政府投資，中國(guó)政府可以利用公共風(fēng)投基金在這些正外部性的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。而政府在市場(chǎng)有效的領(lǐng)域經(jīng)營(yíng)只會(huì)擠出市場(chǎng)，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)不僅不會(huì)有額外貢獻(xiàn)，還會(huì)產(chǎn)生預(yù)算軟約束、多級(jí)委托—代理、績(jī)效評(píng)價(jià)困難、決策偏差等一系列問(wèn)題。總之，政府主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)投資雖然也能為創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供資金支持，但最大的弊端是無(wú)法確保資本配置過(guò)程的高效率。這一問(wèn)題在政府主導(dǎo)的情況下難以消除，但可以通過(guò)完善風(fēng)險(xiǎn)投資管理體制加以緩解。第一，在創(chuàng)新項(xiàng)目挑選上，要建立官員、學(xué)者和實(shí)業(yè)界人士組成的多元決策專(zhuān)家委員會(huì)，并從晉升、財(cái)富、聲譽(yù)等方面建立多維度的專(zhuān)家激勵(lì)機(jī)制；第二，中央政府要下放風(fēng)險(xiǎn)投資基金的管理和操作權(quán)力給地方政府，地方政府再進(jìn)一步做相應(yīng)的權(quán)力下放，這一決策過(guò)程的扁平化有利于基于第一手資料而非紙質(zhì)文件來(lái)做投資決策；第三，要建立客觀、清晰的第三方投資績(jī)效評(píng)估方法，為事后評(píng)判投資成敗提供良好依據(jù)，同時(shí)，也要建立失敗項(xiàng)目預(yù)警指標(biāo)，一旦發(fā)現(xiàn)所投項(xiàng)目超過(guò)閾值，確保能及時(shí)停止投資。

3.控制商業(yè)銀行不良貸款率，同時(shí)大力發(fā)展資本權(quán)益型融資方式。在中國(guó)，政府和銀行聯(lián)合起來(lái)成為企業(yè)的預(yù)算軟約束支持體，許多業(yè)已失敗、理應(yīng)破產(chǎn)的企業(yè)在其支持下僵而不死，導(dǎo)致金融資源的低效利用和創(chuàng)造性破壞的產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程受阻，不良貸款率的高低是這一問(wèn)題嚴(yán)重程度的反映。雖然僅從風(fēng)險(xiǎn)與收益匹配的角度來(lái)看，一個(gè)健康運(yùn)營(yíng)的商業(yè)銀行體系和與之伴隨的低不良貸款率仍然不利于為產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供融資需要，但從硬化原有的預(yù)算軟約束體制，從而為優(yōu)勝劣汰的產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程創(chuàng)造了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性的產(chǎn)業(yè)進(jìn)入與退出環(huán)境來(lái)看，良好運(yùn)行的商業(yè)銀行系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)至關(guān)重要[25]202①尚馬克把促進(jìn)創(chuàng)新的制度條件歸結(jié)為六個(gè)協(xié)力互動(dòng)的要素：金融、熊彼特動(dòng)態(tài)、大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新市場(chǎng)、高效的研發(fā)扶持政策和高效的專(zhuān)利審查機(jī)制。這里的熊彼特動(dòng)態(tài)即指預(yù)算硬約束的、競(jìng)爭(zhēng)性的產(chǎn)業(yè)進(jìn)入與退出環(huán)境?？梢?jiàn)，金融支持只是產(chǎn)業(yè)升級(jí)的必要條件之一，優(yōu)勝劣汰的甄選機(jī)制也不可缺少。。此外，長(zhǎng)期過(guò)高的商業(yè)銀行不良貸款率可能也預(yù)示著中國(guó)金融結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀與當(dāng)前創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的需要不匹配。銀行、債券等債務(wù)型金融以還本付息、穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)為宗旨，與低風(fēng)險(xiǎn)、低收益的簡(jiǎn)單復(fù)制及模仿創(chuàng)新是匹配的，此時(shí)不良貸款率不會(huì)系統(tǒng)性過(guò)高。但若用債務(wù)型金融去支持高風(fēng)險(xiǎn)高收益的準(zhǔn)前沿、前沿性創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，由于風(fēng)險(xiǎn)、收益不匹配必然導(dǎo)致不良貸款率系統(tǒng)性上升，降低金融體系運(yùn)作效率。所以，適應(yīng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)由技術(shù)模仿向前沿創(chuàng)新的轉(zhuǎn)型，金融結(jié)構(gòu)也必須由債務(wù)型金融相應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本權(quán)益型金融，這樣不僅會(huì)降低銀行壞賬率，更能為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供金融支持。

本文的不足在于：由于省級(jí)層面只有風(fēng)險(xiǎn)投資的總體數(shù)據(jù)，缺乏按政府和市場(chǎng)來(lái)源統(tǒng)計(jì)的具體分項(xiàng)數(shù)據(jù)，所以未能用計(jì)量回歸的方法直接驗(yàn)證本文關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)投資來(lái)源影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)的假說(shuō)1，只能借助全國(guó)宏觀層面的數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)證結(jié)論加以解釋?zhuān)磥?lái)研究在數(shù)據(jù)可得時(shí)可沿此方向進(jìn)一步努力。