付 輝，周方召(江南大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 無錫 214122)

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創(chuàng)業(yè)企業(yè)IPO靠自己還是靠“風(fēng)投”？
——基于雙邊選擇效應(yīng)視角的經(jīng)驗證據(jù)

付 輝，周方召
(江南大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 無錫 214122)

風(fēng)險投資的增值職能對創(chuàng)業(yè)企業(yè)至關(guān)重要，是風(fēng)險投資領(lǐng)域最重要的研究問題之一。現(xiàn)有文獻(xiàn)側(cè)重于風(fēng)險投資增值職能與單邊選擇效應(yīng)的分離識別。文章提出雙邊選擇效應(yīng)與風(fēng)險投資增值職能的區(qū)分，研究了風(fēng)險投資增值職能對企業(yè)IPO結(jié)果的作用機制。文章利用1999-2009年風(fēng)險投資機構(gòu)投資中國創(chuàng)業(yè)企業(yè)的1 623個樣本，以及截至2016年6月30日被投資企業(yè)IPO成功與否的數(shù)據(jù)，考察了風(fēng)險投資機構(gòu)是否發(fā)揮了增值職能。文章在充分考慮“好風(fēng)投”與“好企業(yè)”更容易結(jié)合的雙邊選擇效應(yīng)基礎(chǔ)上，同時考察了風(fēng)險投資機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)自身在IPO過程中可能存在的“增值效應(yīng)”。實證分析和穩(wěn)健性檢驗均表明，“好風(fēng)投”未能充分發(fā)揮對創(chuàng)業(yè)企業(yè)的增值效應(yīng)，在推動IPO方面的影響并不顯著，而創(chuàng)業(yè)企業(yè)的自身優(yōu)勢才是其更容易成功IPO的主要決定因素。文章的研究為理解風(fēng)險投資機構(gòu)的增值職能提供了新的視角，有助于正確認(rèn)識風(fēng)險投資機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的行為特征及其經(jīng)濟效率。

風(fēng)險投資；創(chuàng)業(yè)企業(yè)；首次公開發(fā)行；雙邊選擇效應(yīng)；增值效應(yīng)

一、引 言

風(fēng)險投資(也稱創(chuàng)業(yè)投資)是一項發(fā)現(xiàn)價值、創(chuàng)造價值的投資行為，是全球經(jīng)濟發(fā)展創(chuàng)新最重要的推動力量之一。在由風(fēng)險投資機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)構(gòu)成的風(fēng)險投資市場中，風(fēng)險投資機構(gòu)通過為企業(yè)提供融資，參與創(chuàng)業(yè)管理，為企業(yè)成長發(fā)揮增值職能。在企業(yè)成長過程中，除了自身的努力外，風(fēng)險投資通過提供價值增值服務(wù)來提升企業(yè)市場價值，推動企業(yè)發(fā)展，幫助企業(yè)順利首次公開發(fā)行(IPO)，而風(fēng)險投資機構(gòu)也能在IPO后順利退出并取得巨大的收益。風(fēng)險投資在中國發(fā)展已近30年，阿里巴巴、百度、騰訊等中國互聯(lián)網(wǎng)公司在早期發(fā)展階段均有過風(fēng)險投資提供融資服務(wù)的經(jīng)歷。風(fēng)險投資也越來越成為中國金融市場的重要組成部分，目前中國已成為全球第二大風(fēng)險投資市場。

為了有效貫徹實施“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的國家戰(zhàn)略，使中國經(jīng)濟更具國際競爭力，不僅需要更快、更好、更加有效地推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)本身，還需要更加豐富的金融體系來支持、催化與助推。這就意味著更好地發(fā)展專業(yè)化的風(fēng)險投資市場，豐富與完善現(xiàn)有金融體系，已成為當(dāng)前的一個重要任務(wù)。1998年成思危先生在全國兩會上提交《關(guān)于盡快發(fā)展我國風(fēng)險投資事業(yè)的提案》，這個引發(fā)高科技產(chǎn)業(yè)新高潮的“一號提案”對我國風(fēng)險投資事業(yè)的發(fā)展起到了重大的積極作用。自提案至今已逾19年，風(fēng)險投資機構(gòu)對我國創(chuàng)業(yè)企業(yè)的增值效應(yīng)與作用機制，就成為亟待研究的問題。那么，如何測度和評價風(fēng)險投資對中國企業(yè)成長發(fā)展的作用，“好風(fēng)投”會使創(chuàng)業(yè)企業(yè)變得更好嗎？風(fēng)險投資對中國企業(yè)IPO發(fā)揮了增值效應(yīng)嗎？對以上問題的探討和回答正是本文所關(guān)注的焦點。

已有文獻(xiàn)均強調(diào)了風(fēng)險投資對被投資企業(yè)存在的選擇效應(yīng)(Selectioneffect)和增值效應(yīng)(Effectofvalueadding)，特別是在風(fēng)險投資對企業(yè)增值職能的作用機制方面產(chǎn)生了很多的研究成果(S?rensen，2007；Peneder，2010；Dai等，2012；Knockaert和Vanacker，2013；Bernstein等，2016；Dutta和Folta，2016)。然而，風(fēng)險投資究竟是選擇了好企業(yè)而搭上其發(fā)展的“順風(fēng)車”，還是確實發(fā)揮了增值職能而提高了企業(yè)IPO的可能性？如果缺乏對選擇效應(yīng)的控制，經(jīng)驗研究過程中就會產(chǎn)生樣本選擇偏誤問題，這成為有效識別和估計風(fēng)險投資是否發(fā)揮增值職能的主要障礙。風(fēng)險投資機構(gòu)的選擇效應(yīng)在某種意義上是一種發(fā)現(xiàn)價值的行為，但是對企業(yè)并未產(chǎn)生實質(zhì)性的增值貢獻(xiàn)。如果不對風(fēng)險投資機構(gòu)的選擇效應(yīng)和增值效應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)格區(qū)分，就可能無法準(zhǔn)確識別和估計其增值效應(yīng)。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，控制風(fēng)險投資和企業(yè)的雙邊選擇效應(yīng)，利用中國這一新興市場數(shù)據(jù)，深入探討了風(fēng)險投資對企業(yè)IPO成功與否的影響。

本文的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，已有文獻(xiàn)往往只注意到風(fēng)險投資的選擇效應(yīng)，而忽略了企業(yè)自身的選擇效應(yīng)。本文提出企業(yè)也可能具有選擇行為和能力，從而突破了原有的單邊選擇效應(yīng)限制，以雙邊選擇效應(yīng)視角對風(fēng)險投資的增值效應(yīng)進(jìn)行了識別。第二，在控制雙邊選擇效應(yīng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討和發(fā)現(xiàn)自身因素(如發(fā)展?jié)摿?對企業(yè)能否成功IPO的影響，從而為今后風(fēng)險投資和被投資企業(yè)的成功合作提供了更為豐富的經(jīng)驗。第三，本文基于雙邊選擇效應(yīng)的視角，實證檢驗了風(fēng)險投資和企業(yè)自身對企業(yè)IPO結(jié)果是否發(fā)揮增值職能，豐富了已有相關(guān)文獻(xiàn)的研究視角，也為風(fēng)險投資實踐與企業(yè)創(chuàng)業(yè)提供了經(jīng)驗證據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)風(fēng)險投資機構(gòu)的職能

風(fēng)險投資對企業(yè)的發(fā)展可能發(fā)揮兩個方面的重要職能：(1)代替銀行提供資本融資服務(wù)；(2)參與企業(yè)監(jiān)管，協(xié)助企業(yè)成長，發(fā)揮價值增值職能。風(fēng)險投資一般通過對企業(yè)的甄別(Screening)效應(yīng)和監(jiān)督(Monitoring)效應(yīng)(Barry等，1990；Kaplan和Str?mberg，2001)來發(fā)揮以上兩個職能。甄別效應(yīng)反映了風(fēng)險投資對更具發(fā)展?jié)摿ζ髽I(yè)的挑選和青睞，這實際上是風(fēng)險投資在“投資”階段的單邊選擇效應(yīng)；監(jiān)督效應(yīng)則反映了風(fēng)險投資為防范被投資企業(yè)的道德風(fēng)險而進(jìn)行有效監(jiān)督，提供專業(yè)化企業(yè)管理服務(wù)，協(xié)助企業(yè)成長，這實際上是風(fēng)險投資在“監(jiān)管”階段所發(fā)揮的增值職能。因此，風(fēng)險投資在“投資”階段的選擇效應(yīng)不同于其在“監(jiān)管”階段的增值職能。

隨著本領(lǐng)域研究的深入，Megginson和Weiss(1991)提出風(fēng)險投資對企業(yè)具有鑒證(Certification)效應(yīng)，即風(fēng)險投資以自身的專業(yè)服務(wù)職能和業(yè)界聲譽等軟條件，凸顯被投資企業(yè)的發(fā)展?jié)摿εc成長性。Gompers(1996)提出風(fēng)險投資的逐名(Grandstanding)效應(yīng)，強調(diào)了年輕風(fēng)險投資更傾向于推動企業(yè)盡早上市，以提高自身市場知名度和聲譽。鑒證效應(yīng)發(fā)揮作用或許正是來源于監(jiān)督效應(yīng)的有效性。Megginson和Weiss(1991)也指出，有了風(fēng)險投資參與，被投資企業(yè)會吸引更好的承銷商、審計師和會計師事務(wù)所幫助其上市。因此，可以認(rèn)為鑒證效應(yīng)也是一種增值效應(yīng)。那么，在選擇效應(yīng)之外，風(fēng)險投資的監(jiān)管職能是否對被投資企業(yè)IPO結(jié)果發(fā)揮了增值效應(yīng)呢？這是本文所關(guān)注的焦點問題。

(二)風(fēng)險投資的(單邊)選擇效應(yīng)與增值效應(yīng)

在風(fēng)險投資對企業(yè)IPO影響效應(yīng)的研究中，S?rensen(2007)以及Bottazzi等(2008)重點關(guān)注了風(fēng)險投資傾向于選擇好企業(yè)所引致的樣本選擇偏差(Sample selection bias)問題，并提出風(fēng)險投資對企業(yè)具有(單邊的)排序選擇效應(yīng)和價值增值效應(yīng)。風(fēng)險投資的排序選擇效應(yīng)表現(xiàn)為，高資質(zhì)(經(jīng)驗豐富)的風(fēng)險投資傾向于挑選更具發(fā)展前景的企業(yè)；而風(fēng)險投資的價值增值效應(yīng)體現(xiàn)為，風(fēng)險投資資質(zhì)越高，其對企業(yè)的價值增值越強。因此，S?rensen(2007)以及Bottazzi等(2008)將選擇效應(yīng)與增值效應(yīng)相區(qū)分，發(fā)展形成了較為成熟的S?rensen-Heckman兩階段回歸分析方法。Dai等(2012)通過考察亞洲風(fēng)險投資市場，發(fā)現(xiàn)同時有本土和外資背景的風(fēng)險投資機構(gòu)具有更好的增值效應(yīng)，會使創(chuàng)業(yè)企業(yè)更容易成功上市。Tian(2012)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資辛迪加形式促進(jìn)了增值效應(yīng)的發(fā)揮，更有利于企業(yè)成功上市。

實際上，如果對風(fēng)險投資增值效應(yīng)和選擇效應(yīng)的區(qū)分關(guān)注不足，則往往會采用有無風(fēng)險投資支持的企業(yè)樣本進(jìn)行實證研究。關(guān)于風(fēng)險投資對企業(yè)IPO影響的大量文獻(xiàn)(Barry等，1990；Kaplan和Str?mberg，2001；Puri和Zarutskie，2012；Croce等，2013；Guo和Jiang，2013)在研究方法上較為普遍地使用具有風(fēng)險投資背景和沒有風(fēng)險投資背景的上市企業(yè)樣本直接進(jìn)行回歸，以探討風(fēng)險投資對企業(yè)的增值職能，但對風(fēng)險投資可能具有的選擇效應(yīng)關(guān)注不足。國內(nèi)相關(guān)研究也取得了很多重要成果，但多數(shù)文獻(xiàn)也是采用有無風(fēng)險投資的樣本，對企業(yè)成長(付雷鳴等，2012；趙靜梅等，2015)、IPO抑價(陳工孟等，2011；周翔翼等，2014；李曜和王秀軍，2015；許昊等，2015)以及IPO后股票波動與收益表現(xiàn)(張學(xué)勇和廖理，2011；孫楊等，2012；徐欣和夏蕓，2015；張學(xué)勇和張葉青，2016)等進(jìn)行經(jīng)驗研究。

近年來，最新的文獻(xiàn)開始注重風(fēng)險投資選擇效應(yīng)與增值效應(yīng)的區(qū)分，使用只有風(fēng)險投資參與的企業(yè)樣本數(shù)據(jù)。Croce等(2013)注意到風(fēng)險投資可能具有的甄別效應(yīng)和增值效應(yīng)問題(Barry等，1990；Kaplan和Str?mberg，2001)，甄別效應(yīng)意味著風(fēng)險投資對企業(yè)的投資并不是隨機的，而是存在選擇效應(yīng)。國內(nèi)也有文獻(xiàn)開始涉及風(fēng)險投資選擇效應(yīng)和增值效應(yīng)的區(qū)分(王秀軍和李曜，2016)。關(guān)于風(fēng)險投資對企業(yè)IPO的影響機理，最新文獻(xiàn)(Peneder，2010；Dai等，2012；Knockaert和Vanacker，2013；Bernstein等，2016；Dutta和Folta，2016)基本形成這樣的共識：首先，提供融資服務(wù)；其次，具有投資好企業(yè)的單邊選擇效應(yīng)；最后，發(fā)揮增值職能。Bernstein等(2016)認(rèn)為，如果直接使用具有風(fēng)險投資背景和沒有風(fēng)險投資背景的企業(yè)樣本進(jìn)行實證研究，則忽略了風(fēng)險投資的甄別(選擇)效應(yīng)所產(chǎn)生的樣本選擇問題。他們實際上傾向于以S?rensen(2007)以及Bottazzi等(2008)為代表的研究方式，即使用有風(fēng)險投資背景的企業(yè)樣本識別風(fēng)險投資的選擇效應(yīng)和增值效應(yīng)，從而減輕樣本選擇偏誤問題。

(三)創(chuàng)業(yè)企業(yè)自身的選擇效應(yīng)與增值效應(yīng)

大量文獻(xiàn)關(guān)注到風(fēng)險投資與企業(yè)之間存在雙邊道德風(fēng)險問題(Casamatta，2003；Schmidt，2003；Repullo和Suarez，2004；Hellmann，2006；Fairchild，2011a，b；郭文新等，2010；殷林森，2010；吳斌等，2012；陳逢文等，2013)，即風(fēng)險投資和企業(yè)都可能會隱藏影響企業(yè)發(fā)展的信息(或行動)。這意味著雙方均會對企業(yè)成長發(fā)揮價值增值作用(Hellmann，2006；Fairchild，2011a，b)，風(fēng)險投資和企業(yè)均可能具有選擇行為的能力，從而存在雙邊選擇效應(yīng)。

關(guān)于風(fēng)險投資對企業(yè)成長發(fā)揮的選擇效應(yīng)問題，現(xiàn)有文獻(xiàn)的關(guān)注焦點基本上停留在S?rensen(2007)以及Bottazzi等(2008)所強調(diào)的單邊排序選擇效應(yīng)上。付輝(2015a，b)強調(diào)風(fēng)險投資與企業(yè)之間存在雙邊道德風(fēng)險問題，兩者之間是一種“門當(dāng)戶對”式匹配結(jié)構(gòu)模式。本文基于這種“門當(dāng)戶對”式匹配結(jié)構(gòu)的觀點，進(jìn)一步指出企業(yè)可能也具有選擇效應(yīng)，并將這種效應(yīng)與風(fēng)險投資所具有的選擇效應(yīng)相對應(yīng)，提出風(fēng)險投資與企業(yè)之間可能存在雙邊選擇效應(yīng)。這意味著，除了風(fēng)險投資的選擇行為之外，企業(yè)的選擇行為也是樣本選擇問題產(chǎn)生的一個重要原因。

三、研究設(shè)計

(一)一個簡單的例子

假定有這樣四個風(fēng)險投資，分別是兩個“好風(fēng)投”和兩個“壞風(fēng)投”；還有四個企業(yè)，分別是兩個“好企業(yè)”和兩個“壞企業(yè)”；每個風(fēng)險投資只投資一個企業(yè)，一個企業(yè)也只能接受一個風(fēng)險投資。企業(yè)獲得融資后的產(chǎn)出結(jié)果由一個方程決定：y=α+β×VC*+γ×EN*。其中，“好風(fēng)投”取值為VC*=1，“壞風(fēng)投”取值為VC*=0；“好企業(yè)”取值為EN*=1，“壞企業(yè)”取值為EN*=0。若α=1，β=2，γ=3，則產(chǎn)出結(jié)果見表1。

表1 產(chǎn)出結(jié)果的例子

設(shè)定α、β、γ都是待估計的參數(shù)，那么對于分別刻畫風(fēng)險投資和企業(yè)“好壞”特質(zhì)的代理變量VC*和EN*，就可以建立以下的回歸模型：

y=α+β×VC*+γ×EN*+ε

(1)

y=α+β×VC*+γ×EN*+λ×X+ε

(2)

(二)選擇效應(yīng)假設(shè)與模型框架

在上述的例子中，四個企業(yè)分別獲得了四個風(fēng)險投資的融資，這一過程可以理解為隨機匹配的過程，即“好”“壞”風(fēng)險投資機構(gòu)與“好”“壞”創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間的匹配是隨機發(fā)生的，也意味著產(chǎn)出結(jié)果的觀測樣本是隨機分布的。但是現(xiàn)有文獻(xiàn)指出，風(fēng)險投資與企業(yè)在匹配過程中存在選擇效應(yīng)。

1.單邊選擇效應(yīng)。S?rensen(2007)以及Bottazzi等(2008)結(jié)合Heckman樣本選擇模型(Heckman，1979)，強調(diào)了風(fēng)險投資對創(chuàng)業(yè)企業(yè)的單邊選擇效應(yīng)，發(fā)展形成S?rensen-Heckman兩階段回歸模型來應(yīng)對單邊選擇效應(yīng)所引致的樣本選擇問題。

第一階段，風(fēng)險投資單邊選擇效應(yīng)下企業(yè)是否獲得融資的匹配模型為：

(3)

其中，matchij=1表示企業(yè)j獲得風(fēng)險投資i的融資，是實際發(fā)生的匹配結(jié)果；matchij=0表示企業(yè)j沒有獲得風(fēng)險投資i的融資，是未發(fā)生的潛在匹配結(jié)果。Wij是其他自變量和控制變量向量，反映影響匹配結(jié)果的特質(zhì)信息因素。γ是回歸模型中其他相關(guān)變量的系數(shù)向量。因此，第一階段的回歸同時包含matchij=1和matchij=0的數(shù)據(jù)樣本。

第二階段，對實際發(fā)生的匹配結(jié)果而言，企業(yè)產(chǎn)出回歸模型為：

y=β0+β1VC*+λX+βλIMR1+ε

(4)

其中，變量IMR1是由第一階段回歸結(jié)果計算得到的逆米爾斯之比，以糾正樣本選擇偏誤。X是其他自變量和控制變量向量，反映影響創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長結(jié)果的特質(zhì)信息因素。β是回歸模型中相關(guān)變量的系數(shù)向量。因此，第二階段的回歸模型中使用的是matchij=1的數(shù)據(jù)樣本。

2.雙邊選擇效應(yīng)。付輝(2015a，b)提出風(fēng)險投資與企業(yè)之間存在“門當(dāng)戶對”式的匹配結(jié)構(gòu)，這是一種基于雙邊匹配的離散選擇模型：

(5)

由第一階段回歸結(jié)果計算得到逆米爾斯之比IMR2，將其作為第二階段回歸模型中的解釋變量，以糾正雙邊選擇效應(yīng)所導(dǎo)致的樣本選擇偏誤，回歸模型為：

y=α+βVC*+γEN*+λX+βλIMR2+ε

(三)數(shù)據(jù)來源、樣本與變量

本文數(shù)據(jù)來自清科私募通的“投資事件”、“機構(gòu)”和“退出事件”數(shù)據(jù)子庫。在“投資事件”數(shù)據(jù)子庫中，我們選取了1999年1月1日至2009年12月31日共11年間，風(fēng)險投資對企業(yè)的投資事件，經(jīng)過整理得到了1 327家風(fēng)險投資對3 436個企業(yè)投資的原始數(shù)據(jù)集?！皺C構(gòu)”數(shù)據(jù)子庫提供了風(fēng)險投資相關(guān)特征的信息，通過核對補充到原始數(shù)據(jù)集中。將“退出事件”數(shù)據(jù)子庫所提供的企業(yè)成長結(jié)果信息，如“IPO”、“并購”、“公司回購”、“股權(quán)轉(zhuǎn)讓”、“清算”等信息，也補充到原始數(shù)據(jù)集中。為了保證企業(yè)樣本接受風(fēng)險投資投資信息的完整性，我們借鑒和延續(xù)S?rensen(2007)的處理方式，樣本限定為獲得首輪融資以來的企業(yè)數(shù)據(jù)，刪除關(guān)鍵變量中有缺失值以及在整個樣本期內(nèi)風(fēng)險投資只有過一次投資經(jīng)歷的樣本，*只有一次投資經(jīng)歷的樣本所對應(yīng)的風(fēng)險投資機構(gòu)嚴(yán)重缺乏活躍性，并不能夠反映市場中正常風(fēng)險投資機構(gòu)的行為特征。為了減少這種特殊樣本所帶來的偏差，本文并沒有將其納入研究樣本中。最終得到了485家風(fēng)險投資對1 623個企業(yè)投資的樣本。在后文的穩(wěn)健性檢驗中，我們還刪除了在整個樣本期內(nèi)風(fēng)險投資的投資經(jīng)歷少于三次、五次的樣本，以驗證研究結(jié)果的可靠性。

1.因變量：企業(yè)是否成功IPO。對風(fēng)險投資而言，被投資企業(yè)成功IPO是其最佳、最理想的退出渠道，風(fēng)險投資可以獲取高額收益并繼續(xù)新的投資。一般而言，企業(yè)在獲得首輪融資之后需要花費好幾年的時間才可能成功IPO，我們將是否IPO的考察截止日期選定為2016年6月30日，這樣所有觀測樣本至少有長達(dá)六年半的時間爭取成功IPO。若企業(yè)在2016年6月30日之前實現(xiàn)成功IPO，則ipo取值為1，否則為0。Bottazzi等(2008)還以企業(yè)是否成功IPO或者被并購來考察風(fēng)險投資增值職能對其退出的影響。在后文的穩(wěn)健性檢驗中，我們也選取“成功IPO”或者“并購”作為被解釋變量，若成功IPO或者并購，則ipoma取值為1，否則為0。

2.自變量：風(fēng)險投資“好壞”的代理變量

(1)聯(lián)合投資的領(lǐng)導(dǎo)者。對于每一項投資，往往有多個風(fēng)險投資同時出資，聯(lián)合參與一個企業(yè)的融資項目。我們借鑒S?rensen(2007)的處理方法，使用聯(lián)合投資中的領(lǐng)導(dǎo)者作為代表。具體而言，我們選取聯(lián)合投資中投資金額最大的風(fēng)險投資作為領(lǐng)導(dǎo)者，對于投資額相等的極少數(shù)情形，則選取投資經(jīng)驗最豐富的風(fēng)險投資作為領(lǐng)導(dǎo)者。在后文的穩(wěn)健性檢驗中，我們在領(lǐng)導(dǎo)者的選擇方式上做了進(jìn)一步的調(diào)整，如選取聯(lián)合投資中經(jīng)驗與資質(zhì)變量(VCs或VC)最大的機構(gòu)作為領(lǐng)導(dǎo)者，或者選擇中位數(shù)位置*選用中位數(shù)作為領(lǐng)導(dǎo)者，也是對聯(lián)合投資的機構(gòu)資質(zhì)水平的整體度量，同時說明以最大值選出的領(lǐng)導(dǎo)者資質(zhì)取值會更大。后文的穩(wěn)健性測試結(jié)果支持了實證結(jié)果的可靠性。的機構(gòu)作為領(lǐng)導(dǎo)者。

(2)本文選取了兩個反映風(fēng)險投資資質(zhì)的變量VCs和VC。VC是S?rensen(2007)提出的度量風(fēng)險投資經(jīng)驗與資質(zhì)的變量，表示從1999年1月1日開始，風(fēng)險投資投資某企業(yè)時累計參與項目投資的次數(shù)，每個風(fēng)險投資在樣本期內(nèi)的投資次數(shù)是隨時間趨增的。而VCs表示截至2009年12月31日，風(fēng)險投資在樣本期內(nèi)參與投資企業(yè)的總次數(shù)，每一個風(fēng)險投資在整個樣本期內(nèi)投資的總次數(shù)都是固定的，反映了風(fēng)險投資在樣本期內(nèi)的投資實力，是從事后視角對風(fēng)險投資資質(zhì)的度量。S?rensen(2007)對使用風(fēng)險投資投資經(jīng)驗與資質(zhì)來衡量其好壞給出了兩個理由：其一，風(fēng)險投資的投資經(jīng)驗越豐富、能力越強，越可以更好地為企業(yè)成長發(fā)揮監(jiān)督和管理職能；其二，風(fēng)險投資豐富的投資經(jīng)驗反映了其不同于競爭對手的生存能力和優(yōu)秀特質(zhì)。

本文以變量VCs中位數(shù)作為參照，得到刻畫風(fēng)險投資“好壞”的虛擬變量VCsd。若VCs大于樣本中位數(shù)，則VCsd取值為1，表示“好風(fēng)投”，否則為0，表示“壞風(fēng)投”。同樣以變量VC的中位數(shù)為參照，可以得到風(fēng)險投資“好壞”的另一個虛擬變量VCd。

3.自變量：企業(yè)“好壞”的代理變量。照理來說，企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?yīng)該由自身的指標(biāo)進(jìn)行測度，但是企業(yè)發(fā)展具有高風(fēng)險和高度不確定性，其發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)變量難以選取，也鮮有文獻(xiàn)在這一方面做深入研究。風(fēng)險投資機構(gòu)會在投資前對企業(yè)進(jìn)行大量細(xì)致的盡職調(diào)查，只有當(dāng)確認(rèn)其有投資價值和較強的未來盈利能力時，才會把資金投入到這家企業(yè)(Megginson和Weiss，1991；賈寧和李丹，2011)。風(fēng)險投資對企業(yè)的投資通常采取分散化聯(lián)合投資和分階段投資的模式，企業(yè)要想獲得新一輪融資，在完成上一輪融資之后，需要向市場證明企業(yè)發(fā)展的狀態(tài)和業(yè)績表現(xiàn)，否則可能難以獲得投資者認(rèn)可。按照S?rensen(2007)的觀點，在排序選擇效應(yīng)(Sortingeffect)下，“好風(fēng)投”傾向于投資“好企業(yè)”，這也蘊含著“好企業(yè)”愿意接受“好風(fēng)投”投資的思想。S?rensen(2007)并沒有提出刻畫企業(yè)“好壞”的代理變量，但在這樣的邏輯下，我們可以認(rèn)為“好企業(yè)”會更容易獲得多輪的融資和吸引更多風(fēng)險投資參與投資。就企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ淖R別與判斷來說，風(fēng)險投資無疑是最專業(yè)、最積極的“伯樂”，而企業(yè)越具有發(fā)展?jié)摿?，就越容易獲得風(fēng)險投資機構(gòu)的關(guān)注和青睞。因此，本文從風(fēng)險投資對企業(yè)關(guān)注與青睞程度的視角，擬采用兩個指標(biāo)變量ENs和EN來度量企業(yè)自身的發(fā)展?jié)摿?。ENs表示在企業(yè)的不同融資輪次中風(fēng)險投資個數(shù)的總和，EN表示在樣本期內(nèi)企業(yè)獲得融資輪數(shù)。這兩個代理變量均是從事后的視角來度量企業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

蔡衛(wèi)星等(2013)研究發(fā)現(xiàn)，有政治關(guān)系的企業(yè)更容易獲得風(fēng)險投資支持且更容易上市，而政治關(guān)系可以被視為反映企業(yè)未來經(jīng)營表現(xiàn)的一種重要聲譽機制，資金供給方認(rèn)為有政治關(guān)系的優(yōu)質(zhì)企業(yè)更有可能在未來取得良好的經(jīng)營業(yè)績(于蔚等，2012)。這些研究蘊含著這樣的觀點：具有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)更容易獲得風(fēng)險投資的投資和青睞。如果企業(yè)政治關(guān)系可能會對其發(fā)展產(chǎn)生影響，風(fēng)險投資可能也比較青睞這些企業(yè)，而這些企業(yè)也更容易獲得融資。因此，本文的企業(yè)發(fā)展?jié)摿ψ兞繉嶋H上已經(jīng)蘊含了政治關(guān)系、企業(yè)成長性和盈利前景的因素。

與“好壞”風(fēng)險投資的虛擬變量生成方法相同，我們可以分別得到“好壞”企業(yè)的虛擬變量ENsd和ENd。取值為1時表示“好企業(yè)”，取值為0時表示“壞企業(yè)”。

4.控制變量。本文采用的控制變量包括：(1)企業(yè)接受首輪風(fēng)險投資時所處發(fā)展階段的虛擬變量。根據(jù)清科私募通數(shù)據(jù)庫提供的信息，若企業(yè)接受首輪融資時處于初創(chuàng)期或者種子期，則stage=1，否則stage=0。(2)企業(yè)所處地理區(qū)位的虛擬變量，market1=1表示處于京津冀地區(qū)，market2=1表示處于長三角地區(qū)，market3=1表示處于珠三角地區(qū)。(3)企業(yè)所屬行業(yè)的虛擬變量。I-computer=1表示與計算機相關(guān)的行業(yè)，I-comelec=1表示與通信、電子相關(guān)的行業(yè)，I-medbioene=1表示與醫(yī)藥、生物、能源等相關(guān)的行業(yè)，I-other=1表示其他行業(yè)。(4)風(fēng)險投資是否具有外資背景的虛擬變量，state=1表示具有(混合)外資背景，state=0表示完全本土背景。在后文的穩(wěn)健性檢驗中，對于n家風(fēng)險投資聯(lián)合投資情形，當(dāng)以中位數(shù)位置的風(fēng)險投資為領(lǐng)導(dǎo)者時，采取連續(xù)變量形式來定義：state=具有(混合)外資背景風(fēng)險投資個數(shù)/n。(5)企業(yè)在接受首輪風(fēng)險投資時所處年度的虛擬變量。

5.潛在匹配樣本及相關(guān)變量。風(fēng)險投資與企業(yè)是否成功匹配的潛在數(shù)據(jù)樣本，是本文所關(guān)注的樣本選擇偏誤問題來源的重要方面，值得我們較為詳細(xì)地介紹。首先，本文將京津冀、長三角和珠三角地區(qū)作為地理緯度，以1999-2009年作為時間維度，綜合地理和時間維度劃分，共得到33個風(fēng)險投資市場。然后，根據(jù)33個風(fēng)險投資市場的劃分，我們可以得到每個市場中被投資企業(yè)的數(shù)據(jù)信息，這些都是實際匹配的數(shù)據(jù)樣本，但是還有未匹配的數(shù)據(jù)樣本，它們是沒有觀測到的。如在某個市場中有這樣三個實際匹配數(shù)據(jù)樣本：(Vi,Ej)，i=j=1,2,3，表示風(fēng)險投資Vi投資企業(yè)Ei。其他所有未匹配的潛在樣本是：(Vi,Ej)，i≠j，這樣的情形有六種。*在某一個風(fēng)險投資市場中，若實際發(fā)生的匹配樣本為(V1,E1)、(V2,E2)和(V3,E3)，其他未匹配的潛在可能情形則為(V1,E2)、(V1,E3)、(V2,E1)、(V2,E3)、(V3,E1)和(V3,E2)，從而構(gòu)成了9個潛在匹配樣本。因此，在這個市場中實際發(fā)生的匹配數(shù)據(jù)樣本數(shù)為3，而未匹配的樣本數(shù)為6，加總得到潛在匹配樣本數(shù)為9。最后，對于本文數(shù)據(jù)樣本劃分得到的33個風(fēng)險投資市場，運用R語言編程運算，共得到136 335個潛在匹配樣本。

四、實證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

表2提供了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果?？梢钥闯?，企業(yè)成功IPO的比例為21.5%；每個創(chuàng)業(yè)企業(yè)平均獲得1.346輪、2.297個風(fēng)險投資的融資；485家風(fēng)險投資在1999-2009年投資經(jīng)驗平均數(shù)為47.76次，中位數(shù)為29次；而風(fēng)險投資投資某一個企業(yè)時累計參與項目投資的平均次數(shù)為22.54次，中位數(shù)為11次；按照好壞“企業(yè)”的兩種定義，“好企業(yè)”比例分別為48.61%和25.02%；按照好壞“風(fēng)投”的兩種定義，“好風(fēng)投”比例分別為49.04%和48.92%；在獲得首輪風(fēng)險投資資金支持的企業(yè)中，發(fā)生在初創(chuàng)期的占比為38.82%；京津冀、長三角和珠三角地區(qū)的樣本比例分別為35.30%、41.28%和23.41%；風(fēng)險投資具有外資背景的比例為47.26%。風(fēng)險投資與企業(yè)之間匹配度變量mdgree的取值在0.0714和1之間，而其中位數(shù)和均值都比較大，分別為0.7747和0.7266，表明樣本中雙方可能存在雙邊選擇效應(yīng)。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

我們按照“好風(fēng)投”和“壞風(fēng)投”分組，以單變量差異性的兩樣本t檢驗來比較分組樣本中企業(yè)成功IPO的比率是否存在顯著差異；同時，采取相同的方式按照“好企業(yè)”和“壞企業(yè)”分組，對分組樣本中企業(yè)成功IPO的比率進(jìn)行單變量差異性檢驗。檢驗結(jié)果見表3，“好風(fēng)投”和“壞風(fēng)投”分組樣本中企業(yè)成功IPO的比率并沒有顯著差異，而“好企業(yè)”樣本中成功IPO的比率顯著高于“壞企業(yè)”樣本。檢驗結(jié)果初步表明，企業(yè)成功IPO的關(guān)鍵在于自身優(yōu)勢，而非風(fēng)險投資“好壞”。

表3 好壞“風(fēng)投”和好壞“企業(yè)”成功IPO比率的差異T檢驗

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著，下表同。T值為均值差異性檢驗結(jié)果。

(二)主要結(jié)果分析*受篇幅限制，表4和表5中未報告控制變量回歸結(jié)果。

1.不考慮選擇效應(yīng)的簡單回歸。在不考慮選擇效應(yīng)的簡單Probit回歸模型中，我們分別采用風(fēng)險投資和企業(yè)的連續(xù)代理變量和虛擬變量進(jìn)行分析。表4中企業(yè)代理變量的回歸系數(shù)均顯著為正，表明企業(yè)自身優(yōu)勢對其成功IPO發(fā)揮著重要作用。對于風(fēng)險投資的增值效應(yīng)，我們并沒有得到一致的結(jié)果。其可能的原因是，風(fēng)險投資傾向于投資好企業(yè)的單邊選擇效應(yīng)導(dǎo)致了樣本選擇偏誤問題。

表4 不考慮選擇效應(yīng)的簡單回歸結(jié)果*這里及下文中的離散選擇模型均采用Probit回歸形式。另外，表4中分別使用風(fēng)險投資和企業(yè)的代理變量VCs和ENs、VC和EN、VCsd和ENsd、VCd和ENd進(jìn)行回歸。為了節(jié)省篇幅，這里及下文中均統(tǒng)一使用VC*表示VCs、VC、VCsd、VCd，EN*表示ENs、EN、ENsd、ENd。需要指出的是，由于下文中均使用了兩階段回歸模型，在第一階段回歸中只使用了VCs和(或)ENs。

2.基于單邊選擇效應(yīng)的回歸分析。對于單邊選擇效應(yīng)下的S?rensen-Heckman兩階段回歸模型(S?rensen，2007；Bottazzi等，2008)，第一階段的回歸按照他們的處理方式，僅僅關(guān)注風(fēng)險投資的選擇行為；在第二階段的Probit回歸模型中，我們采用風(fēng)險投資和企業(yè)的代理變量進(jìn)行回歸。在第二階段，企業(yè)代理變量的回歸系數(shù)均顯著為正，表明對企業(yè)IPO結(jié)果而言，自身優(yōu)勢與發(fā)展?jié)摿χ陵P(guān)重要；而風(fēng)險投資的增值效應(yīng)是否發(fā)揮作用，并沒有得到一致的結(jié)果，可能是因為風(fēng)險投資與企業(yè)之間“門當(dāng)戶對”式匹配結(jié)構(gòu)導(dǎo)致了雙邊選擇效應(yīng)，而基于單邊選擇效應(yīng)的回歸模型對樣本選擇偏誤解決得并不徹底。

表5 基于單邊選擇效應(yīng)的兩階段回歸結(jié)果

3.基于雙邊選擇效應(yīng)的回歸分析?；陲L(fēng)險投資單邊選擇效應(yīng)的S?rensen-Heckman兩階段回歸模型(S?rensen，2007；Bottazzi等，2008)，以及風(fēng)險投資與企業(yè)之間是一種“門當(dāng)戶對”式匹配結(jié)構(gòu)的觀點(付輝，2015b)，我們做了基于雙邊選擇效應(yīng)的兩階段回歸分析。結(jié)果見表6，一方面，企業(yè)代理變量的回歸系數(shù)均顯著為正，表明自身的實質(zhì)貢獻(xiàn)至關(guān)重要，顯著影響企業(yè)最終能否成功IPO；另一方面，風(fēng)險投資對企業(yè)能否成功IPO的影響并不顯著，且四個回歸模型的結(jié)論一致，表明“好風(fēng)投”并不會使創(chuàng)業(yè)企業(yè)更容易成功IPO。

表6 基于雙邊選擇效應(yīng)的兩階段回歸結(jié)果

(三)進(jìn)一步分析

1.以因變量為參照的樣本調(diào)整。根據(jù)世界經(jīng)濟合作組織對風(fēng)險投資的定義，風(fēng)險投資的投資周期一般是3到7年，風(fēng)險投資參與被投資企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動并產(chǎn)生價值增值作用也需要一定的時間。如果企業(yè)在獲得首輪風(fēng)險投資融資之后的很短時間內(nèi)(如少于三年)就成功IPO，那么我們認(rèn)為風(fēng)險投資發(fā)揮增值職能的時間要素*我們認(rèn)為風(fēng)險投資機構(gòu)參與企業(yè)發(fā)展成長，以及對企業(yè)成功IPO發(fā)揮增值效應(yīng)，需要一定的時間，應(yīng)剔除接受首輪融資之后很短時間內(nèi)就成功IPO的企業(yè)樣本。比如，中德環(huán)?？萍?、映美控股、匯源等公司均在接受首輪融資之后的兩個月內(nèi)就成功IPO。并不充分，這極可能并不是風(fēng)險投資的作用，而是企業(yè)本身已經(jīng)基本具備上市條件。因此，我們對因變量進(jìn)行調(diào)整的基本思路是：剔除企業(yè)接受首輪融資之后很快(如不到兩年或者三年)就成功IPO的樣本。具體調(diào)整方法是：剔除接受風(fēng)險投資首輪融資之后t日內(nèi)成功IPO的企業(yè)樣本，t取值分別為200、400、600、800和1 000。我們對調(diào)整之后的樣本重新進(jìn)行分組樣本成功IPO比率的差異性檢驗，結(jié)果與表3基本一致。我們進(jìn)一步做了基于雙邊選擇效應(yīng)的兩階段回歸分析，結(jié)果與表6也基本一致。即對企業(yè)能否成功IPO而言，風(fēng)險投資并沒有發(fā)揮增值效應(yīng)，而是創(chuàng)業(yè)企業(yè)自身優(yōu)勢起關(guān)鍵作用。*由于篇幅限制，文中未列示相關(guān)回歸結(jié)果，連同下文中區(qū)分中國內(nèi)地IPO和海外IPO以及穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，感興趣的讀者可以通過電子郵件(hui_fu@hotmail.com)聯(lián)系作者索取。

2.中國內(nèi)地IPO與海外IPO。本文進(jìn)一步對IPO結(jié)果做了更為細(xì)致的區(qū)分，即是在中國內(nèi)地IPO還是海外IPO，以深入考察不同證券交易制度環(huán)境可能產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。企業(yè)能否在中國內(nèi)地IPO，可能會受到中國的政策與制度環(huán)境的影響，如中國證券市場先后九次暫停IPO。風(fēng)險投資機構(gòu)背景可能起到非常大作用，而與其價值增值能力無關(guān)。而有些企業(yè)在海外風(fēng)險投資的幫助下可能更傾向于去海外上市，如百度公司。因此，有必要進(jìn)一步對海外IPO和中國內(nèi)地IPO結(jié)果做更為細(xì)致的區(qū)分。具體區(qū)分方法是：將在海外IPO與未能成功IPO的樣本合并形成是否在海外IPO的樣本集，將在中國內(nèi)地IPO與未能成功IPO的樣本合并形成是否在中國內(nèi)地IPO的樣本集。我們分別對兩個樣本集進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示，無論在中國內(nèi)地是否成功IPO還是在海外是否成功IPO，風(fēng)險投資都沒有發(fā)揮增值效應(yīng)，影響IPO結(jié)果的主要因素都還是企業(yè)的自身優(yōu)勢。在是否國內(nèi)IPO的樣本回歸中，風(fēng)險投資背景的虛擬變量系數(shù)顯著為負(fù)；而在是否海外IPO的樣本回歸中，該系數(shù)則顯著為正。其含義是，如果風(fēng)險投資是本土的，則被投資企業(yè)更容易在國內(nèi)上市；如果風(fēng)險投資具有海外背景，則被投資企業(yè)更容易在海外上市。這表明，本土或者海外背景的風(fēng)險投資并沒有對企業(yè)能否成功IPO產(chǎn)生異質(zhì)影響，而僅僅影響到企業(yè)上市時對內(nèi)地和海外證券市場的選擇傾向。其原因可能在于：內(nèi)地證券市場和海外證券市場的相關(guān)法律法規(guī)和政策存在差異，本土風(fēng)險投資對內(nèi)地資本市場更為熟悉；而擁有海外背景的風(fēng)險投資在海外證券市場擁有大量關(guān)系密切的合作伙伴，選擇其熟悉的市場推動企業(yè)上市，可能有利于提高企業(yè)成功上市的可能性。

(四)穩(wěn)健性檢驗

第一，風(fēng)險投資領(lǐng)導(dǎo)者變量的替換。在上文中，我們選取了聯(lián)合投資中投資額最多的機構(gòu)作為領(lǐng)導(dǎo)者；而在穩(wěn)健性檢驗中，我們對多個風(fēng)險投資聯(lián)合投資情形進(jìn)行變換，分別選取其中資質(zhì)變量最大或者聯(lián)合投資中資質(zhì)變量中位數(shù)位置的機構(gòu)作為領(lǐng)導(dǎo)者，研究結(jié)果與上文保持一致。

第二，數(shù)據(jù)樣本的進(jìn)一步篩選。上文中我們剔除了風(fēng)險投資在整個樣本期內(nèi)只有一次投資經(jīng)歷的樣本。我們進(jìn)一步嘗試剔除在整個樣本期內(nèi)投資少于三次、五次的樣本，研究結(jié)果與上文相同。

第三，因變量的替換。有文獻(xiàn)同時將“IPO”和“并購”作為風(fēng)險投資成功退出的方式，我們進(jìn)一步選取了新的因變量，若成功IPO或者并購，ipoma取值為1，否則取值為0，研究結(jié)論也與上文保持一致。

第四，地理區(qū)域和時間維度的變化。上文中在地理緯度上按照京津冀、長三角和珠三角地區(qū)進(jìn)行劃分，在時間維度上按照年度進(jìn)行劃分；在穩(wěn)健性檢驗中，我們進(jìn)一步聚焦于北京、上海和深圳三個地理緯度，時間上按照半年度來劃分，研究結(jié)論也與上文相同。

五、結(jié)論與啟示

本文基于“好風(fēng)投”與“好企業(yè)”更容易結(jié)合的雙邊選擇效應(yīng)視角，對風(fēng)險投資機構(gòu)的增值效應(yīng)與選擇效應(yīng)進(jìn)行有效分離，考察了風(fēng)險投資機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)對企業(yè)IPO結(jié)果可能發(fā)揮的作用。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資機構(gòu)對創(chuàng)業(yè)企業(yè)IPO結(jié)果并沒有發(fā)揮作用，“好風(fēng)投”并沒有使創(chuàng)業(yè)企業(yè)更容易成功IPO，而企業(yè)自身的特質(zhì)因素才是其成功IPO的關(guān)鍵。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，即使考慮風(fēng)險投資機構(gòu)是否具有外資背景，以及區(qū)分在中國內(nèi)地和海外IPO，風(fēng)險投資機構(gòu)均未能在企業(yè)成功IPO方面發(fā)揮增值效應(yīng)；發(fā)揮主導(dǎo)性作用的還是創(chuàng)業(yè)企業(yè)的自身優(yōu)勢，“好企業(yè)”本身對成功IPO具有實質(zhì)性貢獻(xiàn)。

本文研究結(jié)論為理解風(fēng)險投資機構(gòu)在中國創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展成長中發(fā)揮的職能提供了新的視角，有助于我們正確認(rèn)識中國風(fēng)險投資市場中風(fēng)險投資機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的行為特征與經(jīng)濟效率。在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的時代背景下，本文研究結(jié)論為進(jìn)一步推動我國風(fēng)險投資市場的發(fā)展和企業(yè)的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新提供了重要的啟示：(1)對創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，一方面，需要注重自身核心競爭力的發(fā)展與開拓，積極發(fā)揮自身的主觀能動性，認(rèn)識到自身的特質(zhì)因素才是企業(yè)發(fā)展成長的關(guān)鍵；另一方面，創(chuàng)業(yè)企業(yè)可能需要更加重視風(fēng)險投資機構(gòu)所發(fā)揮的融資功能，而對其價值增值作用的依賴則需要謹(jǐn)慎對待。(2)對風(fēng)險投資而言，需要不斷提高在項目合作中的價值增值能力和專業(yè)化服務(wù)水平，以提高自身市場競爭力。(3)對政府而言，需要進(jìn)一步規(guī)范與培育風(fēng)險投資市場，提高風(fēng)險投資機構(gòu)的服務(wù)能力與質(zhì)量，完善企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的激勵機制。

本文的研究結(jié)論與S?rensen(2007)對美國兩個州風(fēng)險投資市場的研究結(jié)論不同，除了制度背景和選擇效應(yīng)的處理方式有差異之外，其中的內(nèi)在邏輯和作用機理有何不同，還有待進(jìn)一步的研究。近年來，中國風(fēng)險投資市場蓬勃發(fā)展，風(fēng)險投資機構(gòu)對中國創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價值增值作用是否得到了顯著的改善與提升，也有待后續(xù)深入探討。盡管本文研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資對創(chuàng)業(yè)企業(yè)IPO結(jié)果并沒有發(fā)揮增值效應(yīng)，但這并不意味著風(fēng)險投資機構(gòu)沒有發(fā)揮作用。實際上，風(fēng)險投資所發(fā)揮的融資服務(wù)職能彌補了現(xiàn)有傳統(tǒng)融資的不足，否則很多知名的創(chuàng)業(yè)企業(yè)就可能因未獲得融資而錯失市場先機，甚至夭折在搖籃中。此外，風(fēng)險投資機構(gòu)對中國創(chuàng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展成長是否通過其他形式或者渠道來發(fā)揮增值效應(yīng)，也有待進(jìn)一步的研究，如對企業(yè)IPO速度、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和公司治理完善等方面的作用機制。

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(責(zé)任編輯 康 健)

Do the Initial Public Offerings of Entrepreneurial Firms Depend on Firms Themselves or VCs? Empirical Evidence from the Perspective of Double-sided Selection Effect

Fu Hui, Zhou Fangzhao

(SchoolofBusiness,JiangnanUniversity,Wuxi214122,China)

The value-added function of VCs is very important to entrepreneurial firms, and is also a very essential issue in the venture capital field. The existing literature mainly focuses on the separation identification of VCs’ value-added function and single-sided selection effect. This paper tries to identify double-sided selection effect and value-added function of VCs, and further explore the impact of VCs’ value-added function on IPOs results. It applies 1623 samples of entrepreneurial firms invested by VCs from 1999 to 2009 and the data of the success of invested firms by June 30, 2016, to explore the exertion of value-added function of VCs. Considering fully the double-sided selection effect about more easy combination of good VCs and firms, it also explores possible value-added effects of VCs and entrepreneurial firms in the IPOs. Empirical analysis and robustness test show that good VCs cannot fully exert the value-added effect on entrepreneurial firms and do not have the significant effect on the promotion of IPOs, and the self advantages of entrepreneurial firms are actually the main determinant of easier success of IPOs. It provides a new perspective for us to understand the value-added function of VCs, and helps us to correctly know the behavioral characteristics and economic efficiency of VCs and entrepreneurial firms.

venture capital; entrepreneurial firm; initial public offering; double-sided selection effect; value-added effect

2016-09-09

國家自然科學(xué)基金青年項目(71602077)；江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)研究項目(2016SJD790019)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金(JUSRP11612)

付 輝(1986-)，男，湖北廣水人，江南大學(xué)商學(xué)院校聘副教授； 周方召(1978-)，男，黑龍江齊齊哈爾人，江南大學(xué)商學(xué)院副教授。

F83

A

1001-9952(2017)05-0130-15

10.16538/j.cnki.jfe.2017.05.010