人工智能产业发展迅速，风险投资对相关企业的技术创新有啥影响|疫情对人工智能公司的影响
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前言在抢占人工智能发展优势地位的激烈竞争中，人工智能企业作为最具创新活力的市场主体，发挥着至关重要的作用。
风险投资对高风险高回报的追求与初创人工智能企业的发展需求相契合，近年来我国风险投资持续看好人工智能产业发展，人工智能领域风险投资事件及投资金额呈现持续增长态势。
在此背景下，本文希望探讨大规模风险投资进入是否能促进我国人工智能企业的技术创新，如何引导风险投资更好地支持人工智能企业创新发展。
一、我国人工智能企业与风险投资业发展现状从投资规模来看，AI领域投资事件数、投资金额数均持续增长，如下图所示，2010-2020年间中国人工智能行业共计发生6643起投资事件，总计投资金额为5752.52亿元，2014年起AI领域投资呈现井喷式增长，年投资金额、年投资事件数、各事件平均投资额均显著上升。
2010-2020年中国人工智能行业股权投资情况
即使在受到疫情冲击中国股权投资市场总体放缓的环境下，AI领域股权投资仍保持较高水平，2020年投资金额达1549.52亿元，投资事件数达1484件，创历史新高。
前瞻产业研究院最新数据显示，2021年1-7月，AI领域投资金额达到1839.92亿元，已经超过2020年总金额。投资机构持续看好人工智能未来发展，加码人工智能赛道，这对人工智能企业的健康、持续发展起到了重要支持作用。
2010-2020中国人工智能行业细分领域投资情况（按案例数：起）
从具体投向来看，过去10年，中国AI领域风险投资更偏重应用层企业，但近年来基础层、技术层投资热度显著上升，如上图所示。
风险投资偏重应用层企业的原因主要有两个：一方面，我国在安防、零售、金融贸易、智能制造等领域有明确的场景需求，应用层企业占比高达75%，投资机构投向应用层企业可以较获得回报；另一方面，人工智能核心技术门槛高，我国AI企业缺乏对基础理论、算法框架、关键技术的研究且核心人才不足，导致基础层投资标的少且投资回报慢，进而影响了资本进入的积极性。
近年来，随着我国AI产业发展走向纵深，AI企业深耕核心技术创新，投资机构对基础层、技术层企业的关注不断增强。
二、风险投资影响人工智能创新的潜在机制与传统融资方式相比，风险投资是一种高度市场化的关系型融资制度，在发挥外部投资者的监督作用外，风险投资还具有强大的内生动力帮助企业提升核心竞争力。
1999-2020年中国风险投资市场投资情况
当被投人工智能企业具有较大发展潜力且被外界看好时，风险投资才能在企业发展成熟后通过退出的方式来获得高额收益并维持在行业中的良好声誉，因此，风险投资在参与后，会向被投企业提供资金和投后管理服务，帮助被投企业从外界获取更多创新资源，从而保障企业有序开展创新活动、获得长期发展的核心动力——技术创新能力。
1、研发资金增加效应
人工智能行业技术门槛和技术壁垒高，技术迭代速度快，AI企业需要根据前沿技术发展和市场需求变动持续开展技术创新活动，因此，稳定、充足的研发资金投入对初创AI企业技术创新至关重要。
风险投资能够通过直接和间接两种途径为企业提供资金支持，从而保证企业技术创新活动所必需的研发投入。如下图所示，首先，风险投资的资本属性是长期权益投资，因此其在购买股权时会向企业支付股权转让价款，为企业提供了直接资金保障。
风险投资的研发资金增加效应
此外，风险投资还可以缓解企业与外部机构间的信息不对称，间接帮助企业获得其他外源性资金：一方面，风险投资机构的支持能够改善初创企业的财务状况和抗风险能力并为初创企业提供有效的信用担保，因此能增加银行等贷款机构的放贷意愿。
另一方面，其作为具有广泛社会网络和强大行业影响力的第三方机构，它的参与能够发出被投企业具备高潜力的信号，使其他风险投资机构、政府引导基金等在融资推介、后续融资轮次中关注并信任被投企业，从而更愿意参投或者跟投该项目。
2、公司治理改善效应
风险投资机构在参与后，会外派董事及监事入驻被投企业、委派投资经理定期沟通与指导、帮助引荐优秀的外部董事或高级管理者，这些风险投资家将凭借自己敏锐的洞察力，和丰富的专业经验帮助被投企业制定战略决策、化运行机制、约束自利行为、设计激励方案、抑制保守主义，进而提升被投企业技术创新的效率、增强被投企业技术创新的积极性，下图为风险投资通过发挥公司治理改善效应影响被投企业技术创新水平的作用机理图。
3、社会资源引入效应
当前，面对市场的多样化需求和技术的快速迭代，AI企业创新活动的不确定性、时效性、复杂性和协同性显著增强，企业独自进行创新活动将受到越来越大的挑战，对资源及能力都相对匮乏的初创企业更是如此，他们更需要快速建立密切的外部联系，以推动知识、信息和其他创新资源的交流及获取。
风险投资拥有丰富的社会资源，通过联结作用，被投企业能够以较短的时间、较低的交易成本融入创新大环境中，与科研机构、行业协会、同业竞争者、上下游企业、政府部门、客户以及第三方服务机构等组织建立密切的社会关系，更好地学习技术创新知识、开展技术创新合作、发现技术创新机会、获取技术创新服务，下图为风险投资通过社会资源引入效应影响被投企业技术创新水平的作用机理图。
风险投资的社会资源引入效应
三、风险投资异质性对人工智能创新的影响1、风险投资声誉
与低声誉风险投资相比，高声誉风险投资在影响企业技术创新方面的优势主要集中在三点。首先，高声誉风险投资机构因其过往良好的投资回报率，可以在募集环节快速获得出资方的信任，拿到更多资金，因而有充足资金实力保障企业开展高投入的技术攻关活动、支持企业对各种创新构想的探索，从而促进企业提升技术创新水平。
其次，高声誉风险投资机构往往在特定领域板块积累了较多的投资案例，形成了对行业发展的充分认识、独特判断以及资源积累，因此既能够为被投企业在制定技术创新战略战术上提供指导从而降低企业技术创新活动的风险，又能帮助企业获取包括信息、知识、技术、人才在内的关键资源。
此外，高声誉还代表着具有更专业的投后管理团队，能够投入充分的时间与精力参与被投企业经营，不仅可以帮助企业设计合理的组织机构、管理流程、激励制度、监督机制，还可以充分了解企业各发展阶段可能存在的问题，在不过度介入的前提下给予恰到好处的指导。
2002-2020年风险投资阶段变迁（按案例数，起）
如上图所示，我们可以看到二者高度重合，“种子期 初创期”的投资在近二十年中出现了两次高峰，为2006年前后和2014年前后，分别对应高声誉机构的两轮热潮。
2、风险投资方式
与单一风险投资相比，联合风险投资在影响企业技术创新方面的优势主要集中在两方面。第一，多个风险投资机构参与能够帮助拓展企业的社会网络，进而拓宽企业的资源获取渠道，一方面有效增加相似资源的供给量，保证企业创新资源供给的稳定性，另一方面各机构都能依靠自身独特的资源优势为初创企业快速补充异质性资源。
Tian用专利数量和专利非自我引用数量来量化企业创新能力，研究发现联合风险投资机构能够为被投企业提供更多的社会资源，如行业知识、前沿信息、商业经验、政府关系、优秀人才等，这些丰富的社会资源将进一步激发被投企业的技术创新能力。
第二，多个风险投资机构通过协同管理能够有效避免企业决策中的“一言堂”现象，进一步提升被投企业决策制定的科学性，营造开放、协作的创新氛围。曾蔚等通过对同洲电子引入达晨创投、深港产学研、深圳高新投、深创投四家风险投资机构的案例进行分析，得出联合风险投资为公司引荐了更多独立董事，增加了风险投资机构在董事会的占比进而促进了被投企业科学决策机制的形成。
3、风险投资国有背景
结合我国实际情况，本文认为国有背景风险投资具有以下三方面的优势。第一，能够为人工智能企业技术创新活动提供更充足的资金支持，且资金稳定性程度高。国务院2008年116号文明确指出政府应充分发挥在资源配置中的弥补性作用，增加企业创新活动资金供给。
1999-2020年中国企业风险投资渗透率
从上图渗透率可知，我国企业风险投资逐年增加。近年来，以中国国有资本风险投资基金和中国新兴产业创业引导基金为代表的国家级基金，以北京、广州、深圳、山东为代表的各地方政府设立的产业基金，以中国国新、国投集团为代表的大型央企，通过直投和引导基金方式积极参与风险投资机构市场，对多家人工智能初创企业给予了支持。
根据清科研究中心数据，2020年在早期机构和风险投资机构管理的基金中，国资的占比分别达到了44.7%和54.8%。第二，积极响应国家战略导向，支持企业开展长期创新活动的意愿更强，对被投企业创新失败的容忍度更高。
四、实证设计与分析当前，我国权威行业统计分类标准并未包括人工智能产业，因此在选择样本时不能直接获得人工智能企业名录，本文主要参考同花顺金融数据库、Wind金融数据库中的人工智能概念股以及IT桔子人工智能专题数据库中的企业来确定样本企业。
最初共搜集到192家A股上市人工智能企业，在剔除ST、*ST、已经退市和数据缺失的样本后，最终样本企业为161家。其中在企业上市前，有风险投资机构参与的人工智能企业共计106家，占比65.84%；无风险投资机构参与的人工智能企业共计55家，占比34.16%。
变量一览表
1、样本检验
首先通过以下公式，检验在全样本中风险投资参与对人工智能企业技术创新水平的影响。
公式一
其中，因变量Lnpat代表的是人工智能企业技术创新水平，风险投资机构代表的是企业在上市前是否获得风险投资的支持，Lnsize、Roa、Lev、Oigr、Time为上图公式中定义的控制变量⊱i是随机扰动项。
此外，为缓解疫情可能产生的影响，本文增加了疫情虚拟变量进行补充检验；为缓解可能存在的自选择偏误问题，本文一方面增加了表征企业在风险投资参与前技术创新能力的变量——企业技术能力基础进行了回归分析，另一方面还使用倾向得分匹配方法（PSM）进行了检验；为增强结论的可靠性，本文替换核心解释变量再次进行了验证。
为验证风险投资影响人工智能企业技术创新水平的作用机制，本文借鉴温忠麟等人对中介效应检验做出修改后的步骤，建立以下模型：
公式二
公式三
公式四
公式二与主效应模型中的式一一致，体现没有中介效应时风险投资对人工智能企业技术创新的影响，Xi为式一中的控制变量。式三中的Mrdi，Mcgi，Mcsvi为中介变量，分别用以考察风险投资对企业研发投入、公司治理、社会资本的作用效果。
式四在式二的基础上，依次加入中介变量，在a1显著的情况下，若B1u1均显著，说明中介效应存在，此时如果u1也显著，即直接效应也存在，那么为部分中介效应。
2、描述性统计
本节首先对总体样本的主要变量进行描述性统计，之后再根据企业上市前有无风险投资参与将样本企业分组进行描述性统计。
全样本的描述性统计
上图显示了全样本的描述性统计结果，被解释变量的均值是1.92，最大值为5.52，最小值为0，表明各AI企业的技术创新水平存在一定差异。研发投入中介变量的均值是12.16，高于一般行业研发投入比重，表明人工智能企业在创新过程中投入较大的研发资金。
总资产报酬率的取值范围为[-35.80,43.06]，说明样本AI企业的盈利能力不一，既有实现盈利的企业，还有处于亏损的企业，平均值为10.94，说明样本AI企业整体盈利水平较弱。企业营业收入增长率的最大值为175.04，最小值为-40.80，说明样本AI企业的营收能力也存在一定差异。
分组描述性统计
上图显示了按企业上市前有无风险投资参与进行分组样本描述性统计和独立样本t检验的结果，数据显示，两组样本企业的技术创新水平存在差异，有风险投资机构参与组的技术创新水平更高，这表明人工智能企业的技术创新水平可能因为风险投资的介入得到提升。
两组样本在各项中介变量上也存在显著差异，且都通过了独立样本t检验，有风险投资参与的AI企业在研发投入、公司治理水平、企业社会资本方面都有更好的表现，其中在企业社会资本上两组的差异更大。
3、相关性检验
变量间相关系数表
变量间的相关系数如上图所示。风险投资参与（风险投资机构）与人工智能企业技术创新水平（Lnpat）的相关系数为0.259，在1%的水平下显著正相关，表明风险投资在一定程度上促进了人工智能企业技术创新水平的提升。
风险投资参与与中介变量企业研发投入（Mrd）、公司治理水平（Mcg）和企业社会资本（Mcsv）的相关系数分别为0.159、0.192、0.347，都至少在5%的水平下显著正相关，这说明风险投资在一定程度上增加了被投AI企业的研发资金、改善了其公司治理水平、帮助其引入了社会资源。
同时中介变量Mrd、Mcg、Mcsv与Lnpat的相关系数分别为0.282、0.237、0.356，均在1%的水平下显著正相关，说明被投企业在这三方面的改善可能促进其技术创新水平的提高，因此可以判断本文构建的模型基本不存在多重共线性问题。
总结在我国人工智能企业亟需培育核心技术优势的大背景下，本文从创新投资角度出发，探究风险投资对人工智能企业技术创新的影响。
最后得出结论：风险投资参与能够帮助被投人工智能企业提升技术创新水平。在主效应模型中，结果显示二者的估计系数均在5%的水平下显著为正，在缓解自选择偏误后，风险投资参与对AI企业技术创新水平的正向影响仍然存在。
经过数据支撑，本文提出如下建议：人工智能企业应平衡好封闭与开放的关系，在风险投资介入全过程中保持更强的主动性；风险投资机构应加强自身建设、社会关系积累和声誉维护，在投后管理中注重对被投企业技术创新能力的培育；政府管理部门应加强对风险投资机构的引导，同时推进人工智能、风险投资相关领域的智库建设和信息公开。
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