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user: 3. 产业基金影响集成电路企业创新投入的实证研究 3.1. 理论假设 3.1.1. IC产业基金投资与企业创新投入 作为落实国家战略、推动产业跨越式发展的重要载体，IC产业基金具有性质、规模、期限等方面的独特优势，与科技创新的资金需求具有天然适配性，可以有效弥补市场机制失灵，帮助企业分摊技术创新风险，并通过促进资本投入、技术创新和成果转化影响企业主体的创新活动。一是重战略。集成电路企业研发周期长，短期内很难盈利。IC产业基金开展投资时相对于财务指标更侧重于政策目标的实现，对于收益要求着眼长期，不过度追求短期经济性，因而可承受更高的前期沉没成本，容忍单个投资企业短期内较低的投资回报。同时股权投资形式有助于发挥股东优势，引导企业服务国家科技战略。二是大规模。IC产业基金拥有庞大的资金体量，一方面广泛布局、散点支持早期研发创新型企业，获得较高的培育成功率。另一方面对于发展到一定阶段且具备增长潜力的种子企业，能够满足其对大额资金的持续性需求，支撑产业龙头主体做大做强。三是长周期。IC产业基金回报的实现形式是长期资本利得，IC产业基金采用5年投资期+5年退出期+5年延长期的存续期限安排，适合对面临资金困境的企业进行长期的研发投入支持，帮助企业解决因投资回报期长而导致的融资困难。同时IC产业基金投资往往配合顶层设计，契合政府制定的行业发展规划，投资方案具有系统性和延续性，避免短期政策不确定干扰，有助于坚定企业发展方向和实施重大创新计划。 提出假设H1：IC产业基金参与集成电路企业投资有助于创新投入提升。 3.1.2. 资本带动路径与企业创新投入 首先IC产业基金通过注资可以有效支持企业创新投入。IC产业基金投资偏好于战略价值显著、高风险、高回报的项目，企业在技术迭代进程中很可能因为资金瓶颈而放弃能切实提高竞争力的优质研发项目，IC产业基金一方面通过注入资金帮助解决制约技术瓶颈的燃眉之急，另一方面通过投资体现政府对企业技术基础的认可，同时也传递出鼓励其进一步研发创新的讯号。其次，作为国家级超千亿体量的政策性产业基金，IC产业基金天然具有标杆示范效应。市场投资人往往对保持大额研发投入的行业持有规避风险的审慎态度，而基金投向在一定程度上昭示了政府政策扶持、关键领域发展动向、核心技术价值等积极信号，从而为资本市场和产品市场提供良好的信号识别，减少了信息不对称带来的融资约束。通过对金融市场及社会资源配置的引导和再调整，促进资金流向有增长潜力的企业，支持新产品研发、产能扩充以及业务拓展，提升企业的创新投入水平。 提出假设H2：IC产业基金投资影响资本汇聚效果；H3:资本带动路径能够正向促进企业创新投入水平。 3.1.3. 治理监督路径与企业创新投入 区别于传统财政资金一味投入的放养模式，IC产业基金采用市场化运作机制，在“投、管、退”各环节上对受资企业的管理和监督负有责任。在政策和利益双重导向下，一方面要实现国家产业战略目标的顺利推进，另一方面也要监督国有资产的保值增值、使基金最终得以顺利退出。因此IC产业基金在日常管理上积极派驻董监高，形成对股东会、董事会、监事会决策层的全面覆盖，引导企业制定创新目标和长远发展规划，并在实践中积极监督企业规范治理，最终完成既定的财务和战略目标。可以说企业创新强度与IC产业基金运用主动管理的引导、约束和激励机制密切相关：一是深化战略引导。IC产业基金长期专注于单一行业投资，具有丰富的培育高科技企业的经验，在行业认知、技术演进、产业周期规律、政策解读等方面均有长期深入积累，为企业提供客观专业的经营判断。同时，IC产业基金在参与投资治理时更有可能从国家层面出发，以服务产业目标的宏观视角解读企业中长期发展规划，引导其朝着具备高增长前景的方向发展，并践行配套的技术创新举措，如推行重大技术创新、加大研发投入等。二是强化监督效果。由于研发活动的专业性壁垒，注重短期效益的管理层在代理问题影响下有可能对研发支出缺乏投入意愿，将支持技术研发的资金用于日常生产经营活动以满足短期盈余。IC产业基金的参与能有效监督和规范公司治理，一旦企业在经营过程中出现了技术路径偏离或者不合理收缩研发投入，基金会通过私下沟通等形式及时纠正和约束管理层的短视行为，保障研发投入力度、提升研发资金使用效率。三是优化激励机制。基金往往通过参与董事会或薪酬委员会决策，建立以技术创新为导向的薪酬激励机制和管理层考核体系，提升管理层在技术创新上的积极性和投入资源的稳定性。 提出假设H4：IC产业基金投资影响治理监督效果，H5：治理监督路径能够正向促进企业创新投入水平。 3.1.4. 资源协同路径与企业创新投入 由于投融资双方的高度依赖和长期互助合作关系，IC产业基金会充分发挥其社会网络的深度和广度，为被投企业整合各种外部资源，并作为中介桥梁建立产业链间企业的信任联系，积极引荐潜在客户，撮合战略伙伴绑定，激发企业创新投入。一是发挥政策协调作用。凭借国家背景和产业影响力，IC产业基金能够有效协同研发扶持、地方优惠、低息贷款等有利政策，改善创新项目的盈利性和研发成本，提高企业创新意愿。同时从辅导退出等方面调动政府资源，帮助企业成功打通科创板等资本市场融资渠道，吸引和撬动社会资本入局，强化企业自身创新再投入能力。二是协同产业链资源。通过对全产业链广泛布局，IC产业基金长期稳定在行业关系网的中枢位置。受资企业在基金构成的强连带下，能够便利地吸收所需信息并快速建立较强的彼此信任关系，这在很大程度上孕育了链上企业的技术合作基础。在技术攻坚期，IC产业基金积极穿针引线，帮助企业参与到网络中由大学、科研机构和领先研发企业组建的尖端共性技术研发合作项目中，通过主体间知识分享与共建，降低基础技术预研不确定性风险，实现从无到有的核心技术突破和自研经验积累。在研发商品化阶段，IC产业基金为企业提供目标客户市场信息，引导企业开展以量产产品为导向的创新活动，缩短技术商品化进程时滞。产业链上下游在IC产业基金撮合下形成互相依赖的战略合作模式，被投企业受惠于关系网利得，通过实施技术投入不断提升规模和市场份额，逐步淘汰技术落后的竞争对手。 提出假设H6：IC产业基金投资影响资源协同效果，H7：资源协同路径能够正向促进企业创新投入水平，H8：三条路径分别起到了IC产业基金投资对企业创新投入的部分中介作用。 3.2. 研究设计 3.2.1. 样本选择与数据来源 实证分析选择2014年以前成立的集成电路行业A股上市及代表性公司作为样本，剔除ST企业及关键指标有缺失值的数据，最终得到86家国内集成电路企业2014~2019年五年内的491个面板观测数据，变量数据来源于WIND上市公司财务数据库及手工整理。 3.2.2. 变量界定 1. 创新投入。对于技术密集型的集成电路企业，研发投入是高效创新活动的基础保障，本文采用R&D费用支出/销售收入来衡量企业技术创新投入，其值越大，企业技术突破的可能性越大；2. IC产业基金投资。本文主要研究IC产业基金投资对企业创新投入的影响，因此设置自变量为IC产业基金是否参与投资，参与时为1，否则为0；3. 资本带动指标，采用企业外部融资总额衡量资本带动路径效果；4. 治理监督指标，结合前人研究以基金委派董事席位比例衡量治理监督路径效果；5. 资源协同指标，基金通过内外部关系网络摄取和整合关键性资源，其投资覆盖范围可视为资源网效应范围，以IC产业基金投资总规模/企业总资产衡量IC产业基金与社会资源间的联络关系带给企业的资源协同路径效果；6. 控制变量。考虑指标在不同个体之间波动和差异性可能较大，主要易受企业规模、发展周期、行业细分等因素影响，因此设计了相应控制变量，详见表1。 Table 1 Variable definitio 变量类型 代码 变量名称 定义及计算方法 被解释变量 RD 创新投入 企业每年R&D费用支出/销售收入 解释变量 PE IC产业基金投资 虚拟变量，IC产业基金投资为1，否则为0 中介变量 Spread 资本带动 企业外部融资总额 Lead 治理监督 企业中IC产业基金董事席位占比 Chain 资源协同 IC产业基金投资总规模/企业总资产 控制变量 SIZE 企业规模 企业总资产的自然对数 AGE 设立年限 研究年份-公司成立年份 DEBT 资产负债率 企业总负债/企业总资产 TOP 股权集中度 企业第一大股东持股比例 IND 行业内细分 虚拟变量，企业属于设计业时取值为1，否则为0 表1. 变量定义 3.2.3. 模型建立 本文重点研究IC产业基金投资与企业创新投入水平间的关系及传导路径。参考温忠麟等中介效应检验方法，构建模型1方程式。其中下标i表示第i个企业；下标t表示第t年；β0代表常数项；εit代表模型的随机误差项。首先量化分析IC产业基金投资对企业创新投入影响，检验假设H1。 R D i t = β 0 + β 1 P E i t + β 2 S i z e i t + β 3 A g e i t + β 4 D e b t i t + β 5 T o p i t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i t (模型1) 接下来探讨基金投资的具体传导路径，检验不同效能路径是否在基金介入的过程中发挥了对创新投入的中介作用，参考学者对中介效应的研究 [ 9 ]，设置模型2-7如下：模型2、4、6分别以投资带动、治理监督、资源协同为被解释变量，IC产业基金投资为解释变量，其余为控制变量，利用模型2、4、6可以检验假设H2、H4、H6。模型3、5、7以企业创新投入为被解释变量，IC产业基金投资、投资带动、治理监督、资源协同为解释变量，其余为控制变量，利用模型3、5、7可以检验假设H3、H5、H7、H8。 S p r e a d i t = β 0 + β 1 P E i t + β 2 S i z e i t + β 3 A g e i t + β 4 D e b t i t + β 5 T o p i t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i t (模型2) R D i t = β 0 + β 1 P E i t + β 2 S p r e a d i t + β 3 S i z e i t + β 4 A g e i t + β 5 D e b t i t + β 6 T o p i t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i t (模型3) L e a d i t = β 0 + β 1 P E i t + β 2 S i z e i t + β 3 A g e i t + β 4 D e b t i t + β 5 T o p i t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i t (模型4) R D i t = β 0 + β 1 P E i t + β 2 L e a d i t + β 3 S i z e i t + β 4 A g e i t + β 5 D e b t i t + β 6 T o p i t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i t (模型5) C h a i n i t = β 0 + β 1 P E i t + β 2 S i z e i t + β 3 A g e i t + β 4 D e b t i t + β 5 T o p i t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i t (模型6) R D i t = β 0 + β 1 P E i t + β 2 C h a i n i t + β 3 S i z e i t + β 4 A g e i t + β 5 D e b t i t + β 6 T o p i t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i t (模型7) 3.3. 描述性统计 为剔除异常值影响，本文进行了Winsor 1%双缩尾处理，处理后主要变量的描述性统计结果见表2。其中集成电路企业的创新投入水平均值为0.1925，表明行业创新情况整体较好，但离散程度较大，说明不同样本企业之间的研发投入强度存在明显差异。同时资本带动、治理监督、资源协同等指标的标准差较大，表明IC产业基金投资在不同企业上的投资带动、投资治理和投资协同的力度和效果也存在显著差异。 Table 2 Descriptive statistics of variable Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max RD_w 491 0.1925 0.4128 0.0090 3.8073 PE_w 491 0.4155 0.4933 0.0000 1.0000 Lead_w 491 3.7866 7.8727 0.0000 37.5000 Spread_w 491 15.8029 7.5694 0.0000 23.5631 Chain_w 491 220.4924 358.4348 0.6344 2152.7980 Size_w 491 21.1387 1.5756 17.1409 24.9742 Age_w 491 2.6520 0.4566 1.2214 3.4817 Debt_w 491 0.3425 0.2073 0.0327 0.9769 Top_w 491 0.3123 0.1666 0.0000 0.8183 表2. 缩尾处理后样本变量的描述性统计 注：_w为缩尾处理后的数据名称。 表3相关系数矩阵显示，PE与RD在5%的显著水平下的相关系数为0.1121，即IC产业基金投资与企业创新投入之间具有显著的正相关关系。其余中介变量Spread、Lead、Chain皆与RD间在1%的显著水平下存在相关关系，相关系数分别为0.2537、0.1493、0.2352，初步验证了前述假设。此外变量之间的相关系数绝对值均小于0.8，即模型各变量间不存在严重的多重共线性。 Table 3 Variables correlation coefficien Variables RD_w PE_w Lead_w Spread_w Chain_w Size_w Age_w Debt_w Top_w RD_w 1 PE_w 0.1121** 1 Lead_w 0.1493*** 0.5711*** 1 Spread_w 0.2537*** 0.1306*** 0.1389*** 1 Chain_w 0.2352*** 0.1216*** 0.1602*** 0.1991*** 1 Size_w −0.1220*** 0.2724*** 0.3988*** 0.4074*** −0.5901*** 1 Age_w −0.3260*** 0.1246*** 0.0778* 0.1419*** −0.2859*** 0.4899*** 1 Debt_w −0.0332 0.1224*** 0.0754* 0.2735*** −0.1279*** 0.1479*** −0.048 1 Top_w −0.0536 0.1446*** 0.0244 0.0259 −0.0023 −0.0821* −0.0275 0.0629 1 表3. 变量相关系数表 注：*，**，***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著。 3.4. 回归分析 表4、表5展示了各模型回归结果：模型1加入控制变量和年份行业效应后的完整模型调整R方为0.1533，表明解释变量和控制变量对RD的解释程度为15.33%。F检验值为8.3929，表明所选变量对RD的解释力在1%的水平下显著，整个模型设定合理。 3.4.1. IC产业基金投资对创新投入的主效应检验 表4结果说明在1%水平下PE对RD呈现显著的正向影响，即受资企业比未受资企业的创新投入更多。同时PE对RD的影响系数估计值为0.1437，其经济意义表明在其他条件保持不变的情况下，基金参与的企业比其他企业的投入水平普遍高出0.1437单位，H1得到验证。 Table 4 Principal effect regression analysi 不加入控制变量 加入年份和行业效应 加入控制变量(对应假设H1) VARIABLES RD_w RD_w RD_w PE_w 0.0938** 0.0915** 0.1437*** (2.4956) (2.3908) (3.8342) Size_w −0.0047 (−0.3398) Age_w −0.3145*** (−7.1146) Debt_w −0.0400 (−0.4526) Top_w −0.1922* (−1.8107) Constant 0.1535*** 0.0645 1.0168*** (6.3339) (1.2158) (3.9162) Year 控制 控制 Ind 控制 控制 Observations 491 491 491 R-squared 0.0126 0.0522 0.1740 r2_a 0.0106 0.0365 0.1533 F 6.2280*** 3.3194*** 8.3929*** 表4. 主效应回归分析 注：*，**，***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著，括号内数值为t值。 3.4.2. 各路径中介效应检验 资本带动的中介效应：表5显示PE对Spread在5%的显著性水平下显著，影响系数为0.3820，存在正向影响。将PE和Spread两个变量一起放入模型中，显示分别在1%和10%的显著性水平下对RD存在正向影响，其中PE的估计系数为0.1239，Spread的估计系数为0.0337。由于PE系数显著且不为零，表明Spread路径在PE与RD之间承担了部分中介作用，即IC产业基金投资可以通过资本带动路径显著促进企业创新投入，H2、H3、H8成立。经测算Spread的中介效应为9.43%。 Table 5 Mediation effect analysi (2) 对应假设H2 (3) 对应假设H3 (4) 对应假设H4 (5) 对应假设H5 (6) 对应假设H6 (7) 对应假设H7 VARIABLES Spread_w RD_w Lead_w RD_w Chain_w RD_w PE_w 0.3820** 0.1239*** 8.1492*** 0.0930** 46.6424* 0.1305*** (2.2759) (2.8355) (14.0092) (2.0977) (1.9407) (3.5233) Spread_w 0.0337* (1.8941) Lead_w 0.0062** (2.1173) Chain_w 0.0003*** (4.0298) Size_w 1.8677*** −0.0028 1.3577*** −0.0132 −169.4290*** 0.0432** (7.6117) (−0.1910) (6.2758) (−0.9120) (−18.9557) (2.3790) Age_w −1.0466 −0.3156*** −2.9005*** −0.2965*** −18.6512 −0.3093*** (−1.3445) (−7.1191) (−4.2263) (−6.6088) (−0.6578) (−7.1027) Debt_w 7.9885*** −0.0318 −1.2205 −0.0324 −17.9096 −0.0349 (5.1332) (−0.3502) (−0.8895) (−0.3678) (−0.3159) (−0.4015) Top_w 2.7197 −0.1894* −0.0951 −0.1916* −30.0476 −0.1837* (1.4552) (−1.7789) (−0.0577) (−1.8117) (−0.4414) (−1.7576) Constant −26.2502*** 0.9899*** −23.2321*** 1.1612*** 3，529.9945*** 0.0181 (−5.7420) (3.6843) (−5.7640) (4.3403) (21.1981) (0.0509) Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制 Ind 控制 控制 控制 控制 控制 控制 Observations 491 491 491 491 491 491 R-squared 0.2384 0.1743 0.4527 0.1817 0.5494 0.2012 r2_a 0.2193 0.1518 0.4390 0.1594 0.5380 0.1795 F 12.4710*** 7.7455*** 32.9530*** 8.1486*** 48.5577*** 9.2434*** 表5. 三条路径的中介效应分析 注：*，**，***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著，括号内数值为t值。 治理监督的中介效应：表5显示PE对Lead在1%的显著性水平下显著，影响系数为8.1492，存在正向影响。将PE和Lead两个变量一起放入模型中，结果分别在5%的显著性水平下对RD存在正向影响，其中PE的估计系数为0.0930、Lead估计系数为0.0062。由于PE系数显著且不为零，表明Lead路径在PE与RD之间承担了部分中介作用，验证了IC产业基金投资通过治理监督路径能够显著企业创新投入，H4、H5、H8成立。经测算Lead的中介效应为35.26%。 资源协同的中介效应：表5显示PE对Chain在10%的显著性水平下显著，影响估计系数为46.6424，存在正向影响。将PE和Chain两个变量一起放入模型中，分别在1%的显著性水平下对RD存在正向影响，其中PE的估计系数为0.1305，Chain的估计系数为0.0003。由于PE系数显著且不为零，表明Chain路径在PE与RD之间承担了部分中介作用，H6、H7、H8成立。经测算Chain的中介效应为9.18%。同时通过对比回归结果发现，IC产业基金以治理监督的路径对企业创新投入的提升作用强于资本带动和资源协同两条路径。