CVC与IVC谁更能促进初创企业创新？

  CVC与IVC谁更能促进初创企业创新？  　　修回日期：2017-07-12　　F830.59：A1004-6062(2019)04-0038-011　　DOI：10.13587/j.cnki.jieem.2019.04.005　　0引言　　随着“大众创业、万众创新”战略深入推进，创业活动从“要素投入”型向“投资驱动”型和“创新驱动”型转变，各种资本与创业活动进入高活跃期，而初创企业利用最新的技术生产产品和重新创造商业模式[1]，具有高风险、高投入和周期长等特征，加之本身资金力量薄弱、债权融资受限，风险投资(VentureCapital，简称VC)是初创企业权益融资的主要渠道[1]。VC按照其组织结构形式可简单划分为企业风险投资(CorporateVentureCapital，简称CVC)和独立风险投资(IndependentVentureCapital，简称IVC)两类。实践中，自IntelCapital公司1998年介入我国风险资本市场以来，许多知名的公司在中国设立CVC，比如西门子创投、GoogleVenture、MicrosoftVentures等。国内也出现了很多优秀的CVC，比如联想旗下的乐基金、联想之星、君联资本等，百度旗下的百度投资部，阿里巴巴的阿里资本等。CVC活动具有明确的战略目标，一般与其母公司的业务紧密相连，能够为初创企业提供资金和技术支持。例如百度投资部专注于互联网及移动互联网领域、阿里资本专注于电子商务及相关行业的投资。相对而言，中国的IVC可以追溯至1986年成立的中国新技术创业投资公司，其后30年间，随着我国风险资本市场迅速发展，涌现出一批实力雄厚、业绩优异的IVC，比如九鼎投资、达晨创投、红杉资本中国基金等。IVC活动只追求较高的财务回报，投资领域较为广泛，比如九鼎投资在消费、服务、互联网、不动产等20余个细分行业领域均建有专业投资团队并进行了大量成功投资。现有文献主要从VC持股、VC资本背景、VC进入时机等方面[2-4]研究VC对企业创新的影响，大多数研究表明VC可以促进企业创新，同时也表明创业不是一劳永逸，能持续创新的创业才能成功[5]。但是，鲜有文献研究CVC与IVC这两种结构形式的VC对初创企业创新的影响差异及其机理。　　对于CVC与IVC来说，两者有相同的投资领域和大量的 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 特征，但是却有着不同的组织形式和企业结构特征[5，6]。两者明显的区别主要体现在以下三点：第一，CVC作为母公司组织结构的一部分，不同于有着有限合伙和实施禁售期的IVC，这意味着CVC与IVC相比有更长的投资期限；第二，CVC管理者的绩效奖金与母公司的财务绩效相联系，而IVC管理者的绩效奖金与投资项目绩效相联系，IVC管理者的薪酬一般要比CVC高很多；第三，CVC一方面追求母公司的战略目标，另一方面追求其财务目标，而IVC投资的目标只是追求较高的财务回报。由此可见，CVC与IVC在投资期限、薪酬管理以及投资目标方面有着显著的差异，这将给CVC带来促进初创企业创新的两个 机制 综治信访维稳工作机制反恐怖工作机制企业员工晋升机制公司员工晋升机制员工晋升机制图 ：更长的投资期限、获得母公司支持。　　针对VC在初创企业创新中扮演的角色，现有文献主要有三种理论：“投资期限”假说、“母公司支持”假说和“自选择”假说。具体而言，第一，“投资期限”假说认为VC对初创企业的投资期限越长，越能缓解初创企业追求只注重短期收益的行为，并可以促进初创企业重视企业创新活动的长期价值。第二，“母公司支持”假说认为大企业设立VC进行投资更重视战略目标，通常从业务和技术发展角度筛选投资对象，并且利用母公司资源促进初创企业的发展。第三，“自选择”假说认为VC会选择企业年龄和规模较大、企业财务状况良好等具有创新潜质的较高质量初创企业进行投资，而非投资后起到促进初创企业创新的作用。本文认为，无论是基于“投资期限”假说和“母公司支持”假说，还是“自选择”假说，CVC与IVC均有可能在促进初创企业创新上存在差异。　　本文从CVC与IVC的制度特点入手，并研究两者在促进初创企业创新方面的影响差异及其机理。研究发现(1)无论从创新投入(研发投入)还是从创新产出(专利数量)上来看，由CVC支持的初创企业在创新上的表现要显著好于由IVC支持的初创企业。(2)VC投资期限长的初创企业中创新投入和创新产出更多，这一结果支持“投资期限”假说。(3)与CVC的母公司同行业的初创企业创新投入和创新产出更多，没有证据表明母公司在地区上的支持可以促进初创企业创新投入和创新产出，这一结果部分支持了“母公司支持”假说。(4)与IVC相比，CVC在筛选具有较高质量的初创企业上并没有优势，这一结果没有支持“自选择”假说。　　本文从如下方面拓展了现有文献：(1)在研究视角方面，现有文献主要从VC持股、VC资本背景、VC进入时机、VC组织结构等方面[2-5]研究VC对企业创新的影响，国内学者也对这些方面的研究进行跟进，但是，目前，国内鲜有文献从VC组织形式角度 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 CVC和IVC对企业创新的影响差异。本文从组织形式的视角将VC分为CVC与IVC，研究二者的制度差异及对促进初创企业创新的不同影响，丰富了转型经济下风险投资如何影响企业创新的相关文献。(2)从研究内容看，Chemmanur等人[5]研究了CVC与IVC在培育初创企业创新能力方面存在的差异，侧重于对创新产出的影响，而没有对创新投入进行检验。本研究不只是关注CVC对创新产出的影响，同时关注其对创新投入的影响。(3)从研究对象看，Chemmanur等人[5]Garrido和Dushnitsky[6]的研究对象为美国风险资本市场的初创企业，由于经济制度等不同，其研究结论可能不适合于中国情景。本文研究对象为中国创业板上市的初创企业，相关研究结论为初创企业如何选择VC，以及不同类型VC对初创企业创新管理提供理论依据。　　本文其余部分构成如下：第二部分是文献回顾；第三部分是理论分析，并在此基础上提出研究假设；第四部分是研究 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 ，介绍研究使用的数据、变量及模型；第五部分是实证结果与分析；最后是本文的讨论结论。　　1文献回顾　　目前，VC与企业创新关系的研究主要集中在VC对初创企业创新的影响、CVC对母公司创新的影响、CVC对初创企业创新的影响等方面。　　在VC对初创企业创新的影响方面，现有研究多从VC持股、VC资本背景、VC进入时机等方面探讨。关于VC持股对初创企业创新影响的研究，付雷鸣等[7]以创业板上市公司为研究对象，探讨了机构投资者持股与企业创新投入之间的关系，研究发现机构投资者持股能够显著地提高企业的创新投入水平，与非VC的普通机构投资者相比，VC在促进企业提高创新投入方面的效率更高。黄艺翔和姚铮[8]基于政府专项研发补助的视角研究VC对上市公司研发投入的影响，结果发现，随着政府专项研发补助的提高，具有VC持股的上市公司其研发投入上升幅度要显著高于没有VC持股的上市公司研发投入。关于VC资本背景对初创企业创新影响的研究，Luong等[9]研究表明外国制度投资者对初创企业创新具有正向影响，并进一步探索外国制度投资者促进创新的三个可能的机制：国外投资者是积极的监督者、提供企业管理者来预防失败、促进技术转移。苟艳楠和董静[2]指出无论从研发投入还是从专利数量上来看，有VC参与的企业在技术创新上的表现要显著好于无VC参与的企业。进一步回归分析发现，政府背景VC的参与、公司背景VC的参与以及混合资本背景VC的参与对企业研发投入呈负相关关系。许昊等[3]研究发现VC支持促进了企业研发投入，不同背景VC对企业研发投入的影响不同，政府背景VC对企业研发投入无影响，民营和外资背景VC对企业研发投入有积极的促进作用，其中外资是最有效的投资者。关于VC进入时机对初创企业创新影响的研究，苟艳楠和董静[4]以我国中小上市公司为研究样本，从VC进入时机角度对VC与企业技术创新之间的关系进行了实证研究，结果表明VC进入企业的时期越早，对企业技术创新的影响越积极。许昊等[10]研究了VC与PE对企业创新投入的影响，研究发现VC是促进企业IPO前创新投入的有效投资者，而PE与企业创新投入的关系不明显，VC或PE的早期进入和孵化时间都对企业IPO前一年创新投入有明显的正向影响。此外，Tian和Wang[11]系统研究了VC失败容忍程度对初创企业创新绩效的影响，研究指出VC对失败的容忍使得初创企业有机会克服初创阶段的困难，充分发挥初创企业的创新潜能，VC失败容忍度越高，在其支持下实现上市的初创企业的创新能力就越强。　　在CVC对母公司创新的影响方面，现有多集中在CVC投资金额与数量、CVC参与程度、CVC投资组合特征等方面。Dushnitsky和Lenox[12]研究发现CVC投资创业企业的金额与母公司技术创新效率有积极的线性关系。而Wadhwa和Kotha[13]对CVC与创新绩效之间的关系进行了研究，研究发现企业投资者参与被投资企业活动的程度是CVC与创新绩效之间的调节变量，当投资者的参与程度较低时，CVC的数量与创新绩效呈倒U型关系。Wadhwa等[14]研究CVC的投资组合状况对企业投资者的创新绩效的影响关系，研究发现投资组合的多样性对企业投资者的创新绩效之间呈倒U型关系。　　在CVC对初创企业创新的影响方面，现有研究多从社会资本视角、制度逻辑视角等方面探讨，并试图揭示其影响机制。Weber和Weber[15]依循社会资本的视角提出，CVC单位与投资组合企业之间的关系契合会促进它们之间的知识流动和知识创造，进而提高投资组合企业的创新绩效。Pahnke等[16]从制度理论出发研究了不同类型投资机构的制度逻辑对初创企业及其创新的影响，研究指出虽然CVC在创新方面有强大的技术和商业资源，但是其制度逻辑限制了初创企业获取这些资源，CVC对初创企业创新的影响不如IVC有效。Chemmanur[5]等研究指出CVC与IVC在培育初创企业创新能力方面确实存在差异，由CVC支持的初创企业在上市前3年内比IVC支持的初创企业，取得的专利数量多出27%，被引用量高出18%；上市后4年内，专利数量更是多出45%，被引用量高出13%。Chemmanur等认为，这可能归因于两个因素：一是CVC能对初创企业提供更多科技方面的支持；二是CVC对初创企业的失败容忍度更高。Garrido和Dushnitsky[6]研究发现，与IVC资助的初创企业相比，CVC资助的初创企业的创新绩效更高，进一步研究发现，当初创企业与CVC在同一地区时，CVC背景对初创企业创新绩效的影响增强。　　VC与企业创新关系的相关研究逐渐引起了学者们的关注，但现有研究仍存在一些不足之处：(1)已有学者多从VC持股、VC资本背景、VC进入时机等方面探讨VC对初创企业创新的影响，从组织结构视角讨论VC对企业创新影响的研究成果不多且鲜见结合中国情境的研究。(2)现有研究侧重于VC对创新投入或创新产出单一方面的研究，不能全面地反映出VC对企业创新水平的影响。(3)部分学者关注到了CVC与IVC对母公司创新和初创企业创新的影响，但是研究结论不一致，且缺乏对其影响机制展开深入研究。针对上述不足，本文从组织结构视角将VC划分为CVC与IVC，结合深圳创业板上市公司数据，在中国资本市场情境下研究CVC与IVC对初创企业创新投入和创新产出的影响，并进一步检验“投资期限”假说、“母公司支持”假说和“自选择”假说。　　2理论分析与研究假说　　2.1CVC与IVC的制度比较　　CVC与IVC有相同的投资领域和大量的制度特征，但是却有着不同的组织形式和企业结构特征，两者明显的区别主要体现在投资期限、薪酬管理和投资目标三个方面。第一，投资期限。CVC通常是非金融企业的独立子公司或者独立投资部门，它们代表着母公司投资到初创企业，只要是母公司存续，其投资周期不受限制。相比之下，IVC通常是独立的有限合伙制公司，IVC所管理的基金存续期一般为10年(最多2年的延长期)，其投资期限受存续期的限制。第二，薪酬管理。CVC与IVC有着不同的薪酬管理和激励 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[17]。CVC管理者的绩效奖金与母公司的财务绩效相联系，而IVC管理者的绩效奖金与投资项目绩效相联系，IVC管理者的薪酬一般要比CVC高很多。调查结果也显示几乎没有CVC基金跟随着传统的VC模式雇佣员工进行共同投资，同时CVC也不允许员工的自发共同投资。第三，投资目标。与IVC只追求财务回报不同，CVC普遍有一个战略使命，通过为母公司带来新的想法或者技术，以此来增强母公司的竞争优势[18]。因此，与IVC相比，CVC既追求母公司的战略目标又追求财务目标。　　总的来说，CVC与IVC相比较，有着较长的投资期限、更少的以财务绩效驱动的薪酬方案、追求投资战略目标，这些制度差异将影响初创企业创新。　　2.2CVC与IVC对初创企业创新的影响　　由上文分析我们得知，CVC与IVC相比较有着更长的投资期限、获得母公司支持，这种制度差异将导致对初创企业创新影响的不同，这一认识基于“投资期限”假说和“母公司支持”假说。　　2.2.1“投资期限”假说　　与IVC相比，CVC在促进初创企业创新方面有着更长的投资期限。一方面，CVC有着较长的投资期限，这使得CVC可以投资到不能立即产生财务回报但是具有较高成长潜力的初创企业。另一方面，CVC更少的以财务绩效驱动的薪酬方案，这使得CVC管理者不再仅仅地关注于初创企业的财务投资回报，而是更专注于提高初创企业的成长性和市场价值。已有研究表明初创企业的创新活动具有价值相关性[19]，为了发挥初创企业的成长潜力，CVC管理者很可能对初创企业的创新活动给予高度重视与长期的支持。Manso[20]指出，促进初创企业创新活动的最佳方式是对于创新活动失败的容忍，同时这也激励了初创企业去获取创新活动的长期成功。Tian和Wang[11]首次利用风险投资对业绩差公司持续投资的时间跨度来度量VC企业的失败容忍度，指出VC对投资的失败容忍度越高，在其支持下实现上市的初创企业的创新能力就越强。Chemmanur等[5]认为CVC对初创企业的失败容忍度更高和退出期限更长。因此，CVC管理者可能对于短期创新活动的失败有着较高的容忍，对于初创企业的投资期限更长，更加支持初创企业的创新投入和创新产出活动。　　2.2.2“母公司支持”假说　　与IVC相比，CVC在促进初创企业创新方面有着母公司的支持。CVC追求投资战略目标，CVC倾向于投资到与母公司行业或者技术相近的初创企业。一方面，CVC依靠母公司优越的专门技术知识，使得CVC更好地对初创企业创新研发项目的质量进行评估，更好地为初创企业的创新研发项目实施提出针对性的建议。另一方面，初创企业与CVC母公司行业或者地理位置相近，初创企业更容易利用CVC母公司的生产场地、销售渠道、技术、品牌等，来拓展其创新产品的市场。Hellmann[21]认为，CVC所投资的初创企业创新有着较高的产出，这主要受益于CVC母公司的支持。Garrido和Dushnitsky[6]研究指出，CVC投资的初创企业不仅仅可以使用母公司的基础设施，同时也可以与母公司的行业专家和研发人员进行不断的互动交流，这提高了创新活动的成功率。因此，初创企业在创新方面有着母公司的支持，使得CVC放心地加大对创新活动的投入，同时又能够为初创企业创新产出提供研发实施等支持。　　2.2.3“自选择”假说　　与IVC相比，CVC在筛选初创企业方面的能力更强。Chemmanur等[5]指出CVC更青睐于处于发展早期的研发强度大的初创企业。CVC有着母公司技术人员的支持，有着专业投资人员的经验，CVC投资部门的人员构成既来自CVC母公司行业专家也来自专业风险投资家，与IVC相比，更能够在高不确定性和高信息不对称的初创企业中筛选出更有创新潜力的企业，也即筛选出的项目创新能力更强，并推动创新活动项目的成功。　　因此，基于以上分析，本文提出研究假设：　　H1：由CVC支持的初创企业与由IVC支持的初创企业相比，有更高的创新投入。　　H2：由CVC支持的初创企业与由IVC支持的初创企业相比，有更高的创新产出。　　3研究设计　　3.1样本与数据来源　　本文的研究样本为我国深圳证券交易所创业板上市的企业。本文之所以选择创业板上市公司是因为绝大多数创业板上市公司属于创新型企业，这类公司是科技创新的核心主体，且是VC最青睐的投资对象。2009年10月30日创业板上市，因而本文使用的数据范围从2009年10月30日至2015年12月31日。本文采用初创企业上市年份的数据观察是否有VC支持、VC组织背景、当期创新产出等，留用其后1年、2年观察未来一期、未来二期的创新投入和产出。因而，本文样本企业截止到2013年，留有2014年和2015年观察未来一期和未来二期的创新投入和产出。截止到2013年12月31日，在我国深圳证券交易所创业板上市的企业共计355家，其中有VC/PE支持的IPO共计220家。在本研究中，在手工收集数据过程中发现存在较多的数据缺失的样本，将其剔除后，最终得到196家初创企业的数据。　　本文首先通过Wind数据库获得创业板上市公司名录，然后匹配清科数据库获得VC资助的信息，根据VC信息描述进一步将其分为CVC与IVC两类；其次通过CSMAR上市公司专利研究数据库获取专利产出数据，获得上市公司在上市年的当期、未来一期和未来二期的发明专利数作为企业创新产出的代理变量；最后通过Wind数据库披露的初创企业的财务年度报告获取企业创新投入和公司特征等控制变量数据。本文数据获得的一个关键之处在于识别区分CVC与IVC。根据清科数据库中对VC的详情概述，对于每一个可能的CVC，我们找出其母公司，并且母公司必须是非金融机构才能被认定为CVC。　　3.2变量定义　　(1)创新投入。现有研究文献中，多使用企业研发投入(RDR)作为创新投入的代理变量。参考Makri等[22]，采用研发费用与营业收入的比值来度量企业研发投入。国内研究中，苟艳楠和董静[2]、许吴等[3]也采用此代理变量进行测度。因此，本文使用企业研发投入(RDR)作为创新投入的代理变量，使用上市当年、未来一期、未来二期企业研发费用占营业收入的比重以及上市前三年的均值来测度。　　(2)创新产出。参考主流文献(张巍和任浩；白让让和谭诗雨；Tian和Wang；Chemmanur等)[23，24，11，5]，本文使用发明专利申请数(Patent)作为创新产出的代理变量。考虑到创新产出的滞后效应，我们分别采用截止到企业上市年份的当期、未来一期、未来二期的发明专利申请数以及上市前三年的均值作为创新产出的代理变量。　　(3)CVC与IVC。参考Chemmanur等[5]、Garrido和Dushnitsky[6]的研究，我们将VC根据其组织形式划分为CVC与IVC两类，使用一个二值变量CVCDum来测度。根据清科数据库中对VC的描述，对于每一个可能的CVC，我们找出其母公司，并且母公司必须是非金融机构才能被认定为CVC。我们定义，若投资到初创企业的VC中至少有一个为CVC，则取值为1，否者取值为0。　　(4)投资期限。我们使用CVC的退出时间与投资时间的差值测度投资期限，两者的差值越大说明投资期限越长，两者的差值越小说明投资期限越短。　　(5)母公司支持。我们从行业和地区两个维度分析母公司支持的影响，对于母公司支持—行业，若CVC母公司主营业务行业与初创企业行业一致，则取值为1，否则取值为0；对于母公司支持—地区，若CVC母公司总部与初创企业所在地在同一个省份，则取值为1，否则取值为0。　　(6)控制变量。根据研究需要并参考陈思等[25]，黄庆华等[26]，余明桂等[27]，许昊等[3]，苟燕楠和董静[2]，黄艺翔和姚铮[8]，Lin等[28]，Sorensen和Stuart[29]，本文加入以下控制变量：企成熟度(年龄)、CEO两职合一、企业规模、企业经营绩效、资产负债率、企业所有权性质。　　企业成熟度(年龄)(firmage)。Sorensen和Stuart[29]研究指出年龄大的企业比年轻企业有着创新经验的积累，可能更频繁地开展创新活动。因此我们控制企业成熟度(年龄)对企业创新绩效的影响。企业成熟度(年龄)用企业自成立至IPO时的年份差额来衡量。　　CEO两职合一(Dual)。黄庆华等[26]认为兼任董事长的CEO拥有更大的决策权，能够促使研发创新项目得以决策通过并顺利实施，提高了创新绩效。因此，我们控制CEO两职性对企业创新绩效的影响。对于CEO两职性(Dual)，定义如果CEO兼任董事长，取值为1，否则取值为0。　　企业规模(Size)、企业经营绩效(ROA)和资产负债率(Debit)。已有文献表明，创新活动需要大量的资金支持，企业规模越大，企业经营绩效越好，则能够投入到创新活动的资金也更多；若企业面临较多的负债融资，通过负债来进行创新投入将进一步加大企业的融资成本，这将降低决策者进行创新活动的热情，最终影响了创新绩效。参考陈思等[25]和余明桂等[27]，本文将企业规模、企业经营绩效和资产负债率作为控制变量。对于企业规模，使用滞后一期的企业总资产的自然对数来表示；企业经营绩效，使用滞后一期的企业总资产报酬率来表示；资产负债率，使用滞后一期的总负债与总资产的比率表示。　　表1变量定义变量符号变量定义企业创新产出Patent上市公司发明专利申请数，分别采用当期、未来一期、未来二期、上市前三年均值来测度企业创新投入RDR上市当年、未来一期、未来二期、上市前三年均值的企业研发费用/营业收入×100%企业风险投资CVCDum若投资到初创企业的VC中至少有一个为CVC，则取值为1，否则取值为0投资期限DurationVC的退出时间与投资时间的差值天数的自然对数母公司支持—行业Support-industry样本只针对CVC，若CVC母公司主营业务行业与初创企业行业一致，则取值为1，否则取值为0母公司支持—地区Support-region样本只针对CVC，若CVC母公司总部与初创企业所在地在同一个省份，则取值为1，否则取值为0企业成熟度(年龄)Age企业自成立至IPO时的年份差额企业规模Size使用滞后一期的企业总资产的自然对数来表示企业经营业绩ROA使用滞后一期的企业总资产报酬率来表示CEO两职合一Dual如果CEO兼任董事长，取值为1，否则取值为0资产负债率Debit使用滞后一期的总负债与总资产的比率表示企业所有权性质Ownership若上市公司含有国家持股或国有法人持股，则取值为1，否则取值为0行业industry依据证监会公布的《上市公司分类与代码》划分行业分类，控制行业固定效应　　企业所有权性质(Ownership)。与西方国家不同，中国正处于经济转型期，企业所有权性质不同，其利用自身资源的效率进行创新活动可能存在较大差异。Lin等[28]使用2003年世界银行对中国18个城市2400多家企业研发活动的调查数据，研究发现与国有企业相比，私有企业和合资企业更倾向于增加研发投入。因此，我们将企业所有权性质作为控制变量。考虑到创业板市场的上市企业多为非国有企业，结合Lin等，我们检验是否国有参股的影响，定义若上市公司含有国家持股或国有法人持股，则取值为1，否则取值为0。　　此外，本文还控制了行业固定效应，各类变量的定义，如表1所示。　　3.3实证检验模型　　本文以企业研发投入(RDR)和发明专利申请数(Patent)为因变量，以CVC背景(CVCDum)为解释变量，以企业成熟度(年龄)(Age)、企业规模(Size)、企业经营业绩(ROA)、CEO两职合一(Dual)、资产负债率(Debit)、企业所有权性质(Ownership)指标为控制变量，并控制行业固定效应，构建计量模型。　　回归模型的具体形式如下：　　RDR/Patent=a[，0]+a[，1]CVCDum+a[，2]Age+a[，3]Size+a[，4]ROA+a[，5]Dual+a[，6]Debit+a[，7]Ownership+a[，8]industry+ε　　表2描述性统计值variableNmeansdminp25p50p75maxRDR[，t]19600570.03900000.0340.0460.0650.204RDR[，t+1]1960.0720.0550.0000.0380.0520.0880.291RDR[，t+2]1960.0720.0580.0000.0360.0530.0930.369RDR[，3]1960.0670.0490.0000.0380.0520.0810.283Patent[，i]1963.5417.8040.0000.0001.0004.0007.9000Patent[，i+1]1967.54120.7670.0001.0003.00007.500267.000Patent[，i+2]1969.54614.6150.0002.0004.00011.00099.000Patent[，3]1966.87213.4910.0001.0003.16677.3333148.333CVCDum1960.4230.4950.0000.0000.0001.0001.000Duration1966.7160.5934.8366.3376.6826.9318.444Support-industry830.4220.4970.0000.0000.0001.0001.000Support-region830.4310.4860.0000.0000.0001.0001.000Age19610.5263.8204.0008.00010.00013.00023.000Size19619.6610.61318.09819.27819.61920.04121.779ROA1960.2010.1020.0500.1380.1770.2390.671Dual1960.5460.4990.0000.0001.0001.0001.000Debit1960.3810.1410.0180.2880.3940.4980.701Ownership1960.3470.4770.0000.0000.0001.0001.000　　表3主要变量的Pearson相关系数RDR[，t]RDR[，t+1]RDR[，t+2]Patent[，i]Patent[，i+1]Patent[，i+2]CVCDumAgeSizeROADualDebitOwnerRDR[，t]1.000RDR[，t+1]0.904***1.000RDR[，t+2]0.824***0.894***1.000Patent[，i]0.265***0263***0317***1000Patent[，i+1]0.297***0.309***0.389***0.895***1.000Patent[，i+2]0.279***0.256***0.325***0.774***0.767***1000CVCDum0.222***0.188***0.164**0.166**0.130*0.125*1.000Age0.016-0.008-0.0340.122*0.0650.121*0.0531.000Size-0.218***-0.187***-0.219***0.0750.0750.162**-0.1000.0561.000ROA0.304***0.368***0.378***0.124*0.197***0.132*0.019-0.160**—0.401***1.000Dual-0.003-0.048-0.050-0.063-0.093-0.0420.0560.029-0.048-0.0181.000Debit-0.387***-0.381***-0.405***-0.015-0.020-0.012-0.0320.0970.339***-0.443***0.0091.000Ownership-0.089-0.080-0.069-0.0200.009-0.1160.135*0.032-0.052-0.087-0.0890.197***1.00022 -全文完-