风险投资与孵化器融合的研究现状

风险投资与孵化器融合的研究现状

 

创业投资（venture capital）是指为高成长型初创企业提供股权资本和经营管理咨询服务，以期在被投资企业成熟后通过股权转让获得中长期资本增值收益的投资行为。[1]风险投资与孵化器的整合，一方面可以有效弥补“孵化企业”的资本差距，解决初始阶段资本短缺带来的发展瓶颈；另一方面，孵化器可以为风险投资提供丰富的项目来源，通过专业的投资分析和建议，减轻信息不对称带来的投资决策压力，降低风险投资的风险。

 

针对风险投资与孵化器的一体化发展，焦俊利（2009）通过风险投资公司的实例，探讨了风险投资与孵化器协调发展的有利趋势。[2]赵黎明、卢山（2011）将孵化器与风险投资的合作模式分为内部合作模式和外部合作模式，通过建立数学模型分析两种合作模式的合作效果，最终发现孵化器与风险投资的内部合作模式质量高。[3]王志和（2015）采用主要成分分析方法和数据包络分析方法，选择32个孵化器作为研究对象，分析风险投资基金与科技企业一体化的竞争力和运行效率。[4]刘金（2016）通过分析风险投资与孵化器的相似性和差异，指出两者优势的互补性，使其一体化发展成为必然趋势。[5]可以看出，学者普遍认为风险投资与孵化器的融合是不可避免的，但对两者融合发展效率的定量分析较少，结合区域的实证分析较少。

 

风险投资与孵化器整合效率分析模型构建

 

1.研究方法的选择

 

风险投资与孵化器一体化的发展效率旨在以孵化器的投入产出能力为核心，衡量风险投资的利用效率和孵化器的运行效率。因此，该项目选择了著名的运筹学家A.Charnes和W.W.Copper提出的数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA)，结合全国风险投资和中小企业孵化器的实际运行，分析了两者的整合效率，重点讨论了陕西风险投资与中小企业孵化器在全国的整合效率。该方法基于“相对效率”的概念，是一种非参数统计方法，主要用于评估相同类型的多投入、多产出决策单元是否具有有效的技术。[6]DEA常见的分析模型包括BCC模型和CCR模型，本文选择了以投资为导向的BCC模型。

 

2.模型构建

 

xj0表示第j0DMU的输入向量，Yj0表示第j0DMU的输出向量，θ这意味着投资缩小比率，λ表示DMU线性组合的系数。根据这个目标函数得到的是纯技术效率（PTE），根据综合效率（TE）=纯技术效率（PTE）*规模效率（SE），综合效率和规模效率可以计算出来。如果综合效率为1，则决策单元的整合效率相对有效；如果综合效率为1，则整合效率相对无效，其值表示决策单元的有效优化量。

 

3.指标构建

 

根据《2015年中国火炬统计年鉴》的统计指标体系，结合中小企业孵化器的特点，根据数据的科学性和可比性原则，选择的投入产出指标如下：

 

投资指标:拟从人、财、物三个维度衡量中小企业孵化器正常运行的投资值。相应指标为创业导师和孵化企业员工总数、孵化基金总额、公共技术服务平台投资总额和场地总面积。

 

产出指标：计划从经济效益、孵化效率、创新能力三个维度评价产出值，考虑风险投资的连续性，相应指标为孵化器总收入、毕业企业累计、当年知识产权授权数量。