论文的核心亮点
基于知识基础理论，引入数字化转型中介效应，揭示投资组合异质性（倒 U 型）与参与深度的调节作用，填补 CVC 与创新间数字化转型作用的研究空白。
论文的主要发现
企业风险投资（CVC）规模正向促进母企业技术创新能力；
数字化转型在 CVC 与技术创新间发挥中介作用；
投资组合异质性对二者关系呈倒 U 型调节（适度促进、过度抑制）；
母企业参与深度正向调节 CVC 对技术创新的促进作用。
论文的实践意义
企业：积极开展 CVC，获取外部知识技术，加强数字化转型；
优化投资组合（控制异质性阈值），合理提升参与深度，最大化创新效能。
实证部分
一、研究假说
H1：企业风险投资对母企业技术创新能力具有积极促进作用；
H2：企业数字化转型在企业风险投资与技术创新间发挥中介作用；
H3：投资组合异质性对二者关系产生倒 U 型调节作用；
H4：参与深度对二者关系产生正向调节作用。
二、变量描述
解释变量：企业风险投资规模（CS），滚动 4 年投资总和对数；
被解释变量：技术创新能力（PAT），发明专利与实用新型专利数之和；
中介变量：数字化转型（DT），年报数字化关键词词频对数（滚动 4 年）；
调节变量：投资组合异质性（KH，熵值法）、参与深度（DI，持股比例均值）；
控制变量：母企业特征（年龄、资产负债率等）、初创企业特征（成熟度）、项目特征（交易轮次）。
三、模型设定
四、实证结果与分析
(1) 基准回归：CVC 规模系数显著为正，支持 H1；
(2) 稳健性检验：替换创新代理变量（发明专利、研发投入），结论稳健；
(3) 中介效应：CVC 正向影响数字化转型，二者共同促进创新，支持 H2；
(4) 调节效应：投资组合异质性平方项交互系数显著为负（支持 H3），参与深度交互系数显著为正（支持 H4）；
(5) 内生性检验：CVC 滞后一期回归，结果仍显著，缓解反向因果。
五、结论
?原始数据、代码、结果输出汇总
?dta数据/excel数据、do文件
?详细文字分析
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基于知识基础理论，引入数字化转型中介效应，揭示投资组合异质性（倒 U 型）与参与深度的调节作用，填补 CVC 与创新间数字化转型作用的研究空白。
论文的主要发现
企业风险投资（CVC）规模正向促进母企业技术创新能力；
数字化转型在 CVC 与技术创新间发挥中介作用；
投资组合异质性对二者关系呈倒 U 型调节（适度促进、过度抑制）；
母企业参与深度正向调节 CVC 对技术创新的促进作用。
论文的实践意义
企业：积极开展 CVC，获取外部知识技术，加强数字化转型；
优化投资组合（控制异质性阈值），合理提升参与深度，最大化创新效能。
实证部分
一、研究假说
H1：企业风险投资对母企业技术创新能力具有积极促进作用；
H2：企业数字化转型在企业风险投资与技术创新间发挥中介作用；
H3：投资组合异质性对二者关系产生倒 U 型调节作用；
H4：参与深度对二者关系产生正向调节作用。
二、变量描述
解释变量：企业风险投资规模（CS），滚动 4 年投资总和对数；
被解释变量：技术创新能力（PAT），发明专利与实用新型专利数之和；
中介变量：数字化转型（DT），年报数字化关键词词频对数（滚动 4 年）；
调节变量：投资组合异质性（KH，熵值法）、参与深度（DI，持股比例均值）；
控制变量：母企业特征（年龄、资产负债率等）、初创企业特征（成熟度）、项目特征（交易轮次）。
三、模型设定
四、实证结果与分析
(1) 基准回归：CVC 规模系数显著为正，支持 H1；
(2) 稳健性检验：替换创新代理变量（发明专利、研发投入），结论稳健；
(3) 中介效应：CVC 正向影响数字化转型，二者共同促进创新，支持 H2；
(4) 调节效应：投资组合异质性平方项交互系数显著为负（支持 H3），参与深度交互系数显著为正（支持 H4）；
(5) 内生性检验：CVC 滞后一期回归，结果仍显著，缓解反向因果。
五、结论
?原始数据、代码、结果输出汇总
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