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user: 3. 实证设计及实证结果分析 3.1. 数据来源 本文选取2014~2017年的数据进行计量分析。数据主要来自wind资讯、国家知识产权局、《中国科技统计年鉴》以及《中国环境统计年鉴》。 3.2. 变量设置 被解释变量(I)：各省市当年的绿色专利申请数。解释变量(V)：风险投资额。中介变量(M)：包括R&D费用和风险投资与R&D费用比值，分别作为影响机制中“资本增加效应”和“创新倾向提高效应”的代理变量。控制变量(X)：技术市场成交额、人均GDP、外商直接投资和环境规制。为了避免异方差的影响，使样本数据更拟合正态分布，本文在数据处理时为避免变量之间不一致，对金额较大的数据已进行标准化处理，对绿色专利申请数、风险投资额、R&D费用、技术市场成交额、人均绿色GDP、外商直接投资额和环境污染治理投资额取对数，对存在零值的变量加1后再取对数。 3.3. 实证结果分析 首先衡量风险投资对各省域绿色技术创新能力的激励净效应，具体估计结果见表1。 Table 1 Net effect of venture capital on green technology innovation ability of provinces and citie 变量 全国 东部 中部 西部 东北部 ln V 0.0607*** (0.02152) 0.0463** (0.1211) 0.0458** (0.0512) 0.0431** (0.0401) 0.0664** (0.0292) ln R 0.5143*** (0.0708) 0.5141** (0.1651) 0.5097** (0.1048) 0.7081 (0.1360) 0.5177** (0.7364) ln ( V R ) 0.0454** (0.0305) 0.0347** (0.4381) 0.0320** (0.0751) −0.0029** (0.0629) −0.0073** (0.0117) ln T 0.1723** (0.0327) 0.0719 (0.0574) 0.5114 (0.0826) 0.1535 (0.0485) 0.2531 (0.1871) ln G D P 0.2899*** (0.2861) 0.8819 (0.3249) 0.5347** (0.2910) −0.0237 (0.5417) −0.0921 (0.5156) ln F D I 0.1824 (0.0568) 0.1677** (0.0911) 0.1029** (0.2665) 0.2326** (0.1232) 0.0042** (0.1944) ln E N V I R 0.0381** (0.0663) 0.1591** (0.0578) 0.2309** (0.4404) −0.0661** (0.2804) 0.3454** (0.1033) 常数项 −7.7563 (2.5683) −13.6644 (3.4764) −12.0793 (3.0892) −6.1672 (2.0747) 2.6218 (2.6379) 样本数 120 40 24 44 12 调整后R 2 0.859 0.965 0.927 0.912 0.968 省市 控制 控制 控制 控制 控制 表1. 风险投资对省市绿色技术创新能力的激励净效应 注：括号中的数值为标准误；**和***分别代表5%和1%的显著性水平。 表中第(1)~(5)列分别估计了全国及各大区域风险投资对绿色技术创新能力的激励净效应，第一列表明风险投资额每提高1.00%，相应的绿色专利申请数将提高0.06%，说明风险投资对全国的绿色技术创新能力具有激励效应；研发基础与全国层面的绿色技术创新也有显著的正相关关系；环境污染治理投资额变量在全国范围内并不显著，影响效应各地区有较大区别。此外，技术市场成交额和外商直接投资额都对绿色技术创新能力有一定正向影响，各地区人均GDP变量对绿色创新能力的影响在东部、中部为正向影响，在西部和东北部为负向影响。 既然风险投资对绿色技术创新确实具有显著的净激励效应，那么为了进一步探索激励效应具体的作用机制，“资金增加效应”的回归结果显示， α 1 = 0.0450 ， β 1 = 0.2015 ， γ 2 = 0.5431 ， γ 1 = 0.0422 ，这表明风险投资对绿色技术创新的资金增加效应显著存在，也就是说风险投资投入到各省市后，将通过为绿色技术创新配备必要的资金来增加各省市的绿色技术创新能力，存在中介效应。再考察“创新倾向提高效应”， α 1 = 0.0450 ， β 1 = 0.5394 ， γ 2 = 0.2528 ， γ 1 = 0.0405 ，这表明风险投资会促使各省市扩大R&D费用的投入，进而提高绿色技术创新能力，即会导致边际绿色创新投入的增加，存在中介效应。综上所述，“资金增加效应”和“创新倾向提高效应”两个机制充分体现了风险投资对各省域绿色技术创新的激励效应。其中，“资金增加效应”通过直接对各省市的企业高校等提供绿色技术研发创新资金加以体现；“创新倾向提高效应”通过增加边际绿色创新的投入，提高各研发队伍创新的积极性加以体现。 Table 2 The incentive effect of venture capital on green technology innovation ability of provinces and cities under the heterogeneity mode 变量 (1) (2) (3) (4) ln V −0.0532** (0.0131) −0.0489** (0.0135) −0.0387** (0.0139) −0.0502** (0.0136) ln R ⋅ ln V 0.0360** (0.0105) ln G D P ⋅ ln V 0.0158** (0.0416) ln F D I ⋅ ln V 0.0249** (0.0110) ln E N V I R ⋅ ln V 0.0176** (0.0164) ln ( V R ) −0.1516 (0.0579) −0.1520 (0.0561) −0.1510 (0.0568) −0.1589* (0.0561) ln T 0.1912 (0.0539) 0.2007 (0.0575) 0.2003 (0.0572) 0.1999 (0.0584) ln G D P 0.4591** (0.2977) 0.4758** (0.2962) 0.5386*** (0.2957) 0.5368** (0.2855) ln F D I 0.1487 (0.0891) 0.1598 (0.0860) 0.1622 (0.0883) 0.1537 (0.0853) ln E N V I R 0.1742** (0.0664) 0.1840** (0.0681) 0.1801*** (0.0664) 0.2034** (0.0612) 常数项 0.5123 (2.9250) −3.5077 (4.3392) −4.1567 (3.0501) −4.327 (2.9722) 样本数 120 120 120 120 调整后R 2 0.856 0.899 0.894 0.896 年份 控制 控制 控制 控制 省市 控制 控制 控制 控制 表2. 异质性模型下风险投资对各省市绿色技术创新能力的激励效应 注：括号中的数值为标准误；**和***分别代表5%和1%的显著性水平。 为了进一步探索风险投资激励效用的区域差异，本文基于上述构建的异质性因素模型进行实证分析，分别在式中加入R&D费用、人均GDP、外商直接投资和环境规制等四个异质性变量与风险投资的交互项后的回归结果，并且在回归时加入了年份这一虚拟变量。结果见表2，R&D费用与风险投资交互项的回归系数显著为正；人均GDP与风险投资交互项的回归系数显著为正；外商投资水平与风险投资交互项的回归系数显著为正；环境污染治理投资额与风险投资交互项的回归系数显著为正。 3.4. 内生性检验 考虑到一个省市绿色技术创新能力可能依赖于其过去的水平，即存在内生性问题。本文借鉴相关学者徐枫 [ 6 ] 和张学勇等 [ 7 ] 的研究，引入绿色专利申请量的一阶滞后值，将计量模型(6)扩展为一个动态面板模型从而克服模型中被解释变量的内生性问题。回归结果是(1) AR(1)检验的P = 0.000，AR (2)检验的P = 0.410，这表明模型估计的残差确实存在一阶序列相关，但二阶序列不相关，因此我们建立的模型是合理的。(2) Sargan Test过度识别检验中P = 0.249，表明在回归中使用滞后一期的工具变量是合适的。