国外研究现状风险投资行业在发达国家出现的早，故其发展情况更好些。企业的技术创新情况在一定程度上会受到风险投资的影响，全球内很多学者都对其中各方面的影响都进行了探索分析，但研究成果中仍然缺乏相对成熟的理论体系。1998年，第一篇把风险投资与技术创新联系在起来进行实证探索分析的文献被发布了出来，接着不少学者从新的视角对这一问题也进行了相应的探索分析。样本各异时，技术创新受到风险投资的影响被国内学者朱孝忠(2008)划分为宏观、中观以及微观3个层次，且与产业级、国家级以及企业级一一对应。69342

宏观层面研究如下：

以16个OECD国家在1990年到2001年间的截面数据作为研究样本进行分析，同时 Romain and Potterie (2004)[1]把被解释变量定义为全要素生产率(TFP)，把解释变量定义为研发费用和风险投资额，接着进行回归分析，分析中选用的是柯布道格拉斯生产函数模型。研究表明风险投资和大企业的R&D的相似度是很高的，且经济的增长与创新以及吸收能力成正相关；且风险投资对全要素生产率也存在很大程度的促进作用，当风险投资强度增加时，企业的R&D效果也会得到相应的促进，同时一起的到促进的还有其技术创新。

以美国394个劳动市场在1993年之后的6年间的时序序列作为研究样本进行分析，其中的创新指标用专利数据来表示，Hasan and Wang(2006)[2]展开了创新、企业建设以及经济促进等方面受到风险投资的影响情况，并在面板模型的基础上展开了线性回归分析。研究表明，技术创新也即表现为专利，在风险投资的情况下会得到促进。

中观层面上，创新指标有选取专利数据来进行分析研究的，结果表明创新会在很大程度上受到风险投资的促进作用；创新指标也有选取全要素生产率（TFP）来进行分析研究的，而研究结果却表明创新受到风险投资的促进作用并不是很大。以上两种即为在中观产业级层面上探索分析的主要观点，且该层面的研究有：论文网

在研究过程中，Kortum和Lerner (1998 ，2000)[3]选取风险投资以及研发支出和专利申请数作为分析的变量，然后以美国20个产业数据作为分析的对象，其中这些产业数据是从1965到1992年间的。之后，他们创建起相应的函数来表示出专利申请量与技术创新以及风险投资的关系，然后再回归分析，同时再对分析结果进行平均分析，所得的结论显示，风险投资确实能促进专利数的增加，且促进作用是一般研发投入所得效果的3.1倍。不久后，用相同的专利产出模型，Tykvova (2000)[4]对德国58个细分行业创新以及风投数据展开了面板回归分析，且分析的数据是从1991年起之后6年间的数据。研究发现，在专利申请数量增长方面，如果企业接受风险投资，则会增长21％；若企业的风险投资额翻倍，则这一数据为12％。故由上可知，专利申请数会受到风险投资很大的促进作用。

Ueda和Hirukawa(2003)[5]第一次选取全要素生产率（TFP）来度量技术创新程度，以此展开对美国制造业的面板数据的回归分析。研究发现，行业的不同会引起研究结论上的差异，例如在计算机以及通信行业，技术创新在很大程度上会受到风险投资的促进作用，但在医疗行业反而会阻碍其技术创新。同时，风险投资的存在确实会让全要素生产率提升，但后者的提升对风险投资额的增加并不敏感。2006年，在Kortum和Lerne相关研究的基础上，他们同时选取了全要素生产率（TFP）以及专利数作为变量指标来衡量技术创新程度，进而对增加的样本区间的分析研究。结果显示，风险投资的提升无法带来全要素生产率的提升，但专利数却会增加。