第三节　研究内容、研究方法及基本框架

一、研究内容

本书基于所有投资于中国境内初创企业的近5024起创业投资事件，构建出了历年来中国联合风险投资网络图，从社会网络的角度来考察在新技术商业化过程中，在风险投资技术创新阶段、技术转移阶段和技术成果商业转化阶段，如何利用其网络渠道进行信息传导，发挥知识和价值的溢出效应，弥补创新要素资源配置的非均衡缺口，从而提高创新体系的运行效率。全文共分为8个部分，具体结构安排及研究内容如下：

第一章，导论。本章主要介绍论文的研究背景、研究意义、研究方法、研究内容和研究框架。针对本书在研究中出现的基本概念和基本模型进行解释。阐述了联合风险投资、新技术商业化等概念。

第二章，相关理论与国内外研究综述。首先，从社会网络结构理论、网络资源论和联合风险投资的网络结构特征这三个方面阐述了关于联合风险投资的理论范式；其次，从技术创新理论和新技术商业化研究现状两个方面阐述了分析新技术商业化的理论范式；最后，对国内外现有关于联合风险投资对新技术商业化影响的相关文献进行了评述。

第三章，联合风险投资对新技术商业化支持作用的机理研究。本章遵循高新技术创业企业新技术商业化过程中，技术、市场和资金的不确定性或推动性特征要求，研究高新技术创业企业新技术商业化活动的过程规律及其持续演进的支持条件，以及联合风险投资如何对整个过程给予支持。本章从纵向过程角度以及横向价值角度进行了阐释。从纵向过程角度来看，新技术商业化过程可分为技术创新、技术转移和技术成果商业转化三个阶段，均涉及信息、技术、资金层面的内容，并讨论了联合风险投资在不同层面所发挥的支持作用。从横向价值角度来看，描述并分析了联合风险投资在新技术商业化过程中知识溢出、价值溢出效应的现象和内涵，建立了联合风险投资知识溢出、价值溢出的数理模型分析及其微观机理。最后，构建了高新技术创业企业新技术商业化的价值链，探讨了联合风险投资在新技术商业化过程中价值创造的超循环机理，指出通过联合风险投资，突破单独投资时的资源瓶颈和发展轨迹，推动技术创新的商业价值增值，并保证联合风险投资各方在更高层次、更大范围内构成新的合作循环。

第四章，联合风险投资对企业技术创新影响的研究。这一研究视角打破了传统经济学相对孤立地研究联合风险投资的局限，在一个广泛的社会网络环境下分析联合风险投资发挥“增值作用”的具体机理。本章研究认为共同投资行为联结了风险投资之间的关系网络，并指出联合风险投资的网络位置越靠近中心，其拥有的直接、间接的信息渠道也越多，也更有助于知识传播、资源整合。被投资企业受益于联合风险投资的知识和价值溢出效应，提升了技术创新绩效。

第五章，联合风险投资对于企业技术转移影响的研究。技术转移是技术创新通过中介组织参与社会价值生成的通道。本章研究以深圳证券交易所创业板上市满3年且具有风险投资背景的企业为研究对象，考察了联合风险投资网络位置对企业技术转移的影响。研究结论表明，联合风险投资网络能够拓宽技术转移路径，并协调存在于企业外部的知识、信息，将它们整合、交换到企业内部，降低了组织间技术转移的成本。被投资企业可以充分获得网络带来的知识溢出收益，因此对企业技术转移的产出和效率有正面影响。但是对这种影响的分析，应当与主导风险投资机构自身的知识专业化水平相结合。虽然聚焦投资于特定的领域有利于借助联合风险投资网络整合、交换其擅长领域的信息，但在整体网络的视角下，知识专业化水平较高的主导风险投资机构只是在专业领域有雄厚的知识基础，并不能充分利用网络优势地位对不同层面的知识进行交流和转介。

第六章，联合风险投资对企业技术成果商业转化的影响研究。本章首先通过联合风险投资中主导风险投资机构的网络中心度对企业合作商业转化战略实施情况影响的实证研究，以观察在技术成果转化阶段，联合风险投资是否有助于高新技术创业企业开展技术联盟、产业链纵向联盟等多种合作商业转化战略的实施。其次，运用两阶段链式关联型网络DEA模型，计算了我国企业技术成果商业转化的资源配置效率，并分析了联合风险投资网络位置对企业技术成果商业转化效率的影响。最后，指出了联合风险投资网络中的合作关系对企业拓宽市场渠道，以及实现范围经济、规模经济，并最终实现新技术商业化活动的成功的促进作用。

第七章，研究结论与政策建议。对本书的主要结论进行了阐述，并提出了相应的政策建议。

二、研究方法

本书的主要研究方法包括文献研究和实证研究，分析问题的方法有社会网络分析、描述性统计分析、相关性分析、面板数据回归分析等。我们采用社会网络分析方法建立了中国联合风险投资网络，网络的相应测度指标用UCINET6.289软件测算，中国联合风险投资网络图使用了Netdraw2.097软件绘制，如附图A1所示，本书使用Stata13.0进行实证研究的统计分析。实证分析的数据主要来源于CVsource数据库，并使用了清科数据库以及国泰安（CSMAR）数据库的数据对部分缺省数据作出补充。上市公司的相关数据则来源于国泰安（CSMAR）数据库以及万德（Wind）金融数据库。本书使用的是CVsource数据库，它收集了投资于中国境内所有初创项目的创业投资数据，故而能够全面、准确地说明我国联合风险投资网络的结构。样本数据的时间跨度为2005年至2008年，包括614家风险投资机构对中国境内初创企业进行的5024轮次联合投资事件。

（一）规范分析方法

在规范性分析方面，首先在文献研究部分，我们对该研究领域的中外文献进行了梳理，总结出当前联合风险投资以及新技术商业化的理论研究现状，并得出概念模型，建立了本书的思路框架，最终对现有理论进行逻辑演绎并提出了相应的命题假设。论述新技术商业化过程机理、价值创造机理、联合风险投资的知识和价值溢出机理，分析衡量了联合风险投资对高新技术创业企业新技术商业化价值创造的贡献等。

（二）在理论分析的基础上进行实证研究

在实证研究方面，在上述规范性分析的基础上，本书将理论研究贯穿于整个实证分析的过程中，并利用实证检验使理论分析得到验证并进一步升华。具体采用了如下的实证研究方法：（1）社会网络分析法。本书运用了社会网络分析方法测度联合风险投资的网络位置。（2）统计分析。本书综合运用了多种计量经济学的分析方法对搜集到的数据进行了全面、系统的处理和挖掘，采用多元回归分析、广义最小二乘法FGLS、两阶段链式关联型网络DEA、托宾回归Tobit等多种统计数据分析方法，借助于Excel、Stata、Matlab等数据统计分析工具和处理软件，科学有效地分析了联合风险投资的网络位置与企业技术创新、技术转移、合作商业化战略行为、技术成果商业转化效率等的关系。