本文通過分析2010—2018年中國26個省市創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資情況面板數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)種子期和初創(chuàng)期投資占比將近60%,種子期投資對科技創(chuàng)新呈顯著正向影響,且影響最大�？萍紕�(chuàng)新關(guān)鍵階段具有風(fēng)險高、不確定性強(qiáng),未來收益潛力最可觀的特點(diǎn),通過共性風(fēng)險因果關(guān)系構(gòu)建了一個包含14個節(jié)點(diǎn)的三層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,對整體風(fēng)險水平進(jìn)行定量估計。研究顯示,該階段總風(fēng)險等級為高的概率達(dá)到52.929%,可找出關(guān)鍵風(fēng)險事件�；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論,風(fēng)險投資應(yīng)多關(guān)注關(guān)鍵階段的原始創(chuàng)新。越早關(guān)注,風(fēng)險管理能力越強(qiáng),收益潛力越高。同時,加強(qiáng)基礎(chǔ)研究和關(guān)鍵技術(shù)的攻關(guān),完善創(chuàng)新生態(tài),擴(kuò)大開放創(chuàng)新。 

【文章來源】：中國軟科學(xué). 2020,(09)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

全國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資項目各階段占比

科技創(chuàng)新關(guān)鍵階段風(fēng)險水平評估利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型(BNs)。研發(fā)階段(種子期+初創(chuàng)期)共性風(fēng)險因素包括政策(環(huán)境)風(fēng)險、資金風(fēng)險和技術(shù)風(fēng)險,但各風(fēng)險不是獨(dú)立存在的,而是相互影響,沒有明確的時間先后關(guān)系,很難轉(zhuǎn)化成因果分析。采用文獻(xiàn)查閱和專家訪談法對研發(fā)階段技術(shù)創(chuàng)新行為進(jìn)行自上而下的分析,強(qiáng)調(diào)風(fēng)險的先后發(fā)生次序和相互影響,識別風(fēng)險直接的因果關(guān)系。通過預(yù)調(diào)研返回結(jié)果,最終確定BNs節(jié)點(diǎn)變量如表1所示,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險結(jié)構(gòu)模型如圖3所示。BNs分析數(shù)據(jù)來源調(diào)查問卷,調(diào)研對象有高校教授、科技金融相關(guān)政府部門員工、科技企業(yè)管理者、科技孵化器企業(yè)、銀行、保險等相關(guān)從業(yè)者共119位專家(其中預(yù)調(diào)研37位,正式調(diào)研82位),涉及地區(qū)有西安、北京、上海、河北、天津、深圳、河南、云南等,采用訪談、電子郵件和問卷星平臺等多種方式,結(jié)合滾雪球方法展開調(diào)研。(二)創(chuàng)新關(guān)鍵階段的確定

表7 各風(fēng)險事件等級分布 風(fēng)險因素 非常高 高 中 低 非常低 風(fēng)險因素 非常高 高 中 低 非常低 政策風(fēng)險 1.576% 36.762% 55.654% 5.976% 0% 技術(shù)風(fēng)險 21.651% 64.128% 14.045% 0% 0% 資金風(fēng)險 22.621% 63.131% 14.054% 0% 0% 總風(fēng)險 17.069% 52.929% 27.647% 2.327% 0%(六)靈敏度分析與穩(wěn)健性測試

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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