(上海師范大學(xué) 上海 200030)

一、引言

(一)研究背景

我國目前面臨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期，從高速發(fā)展軌道開始轉(zhuǎn)入中高速發(fā)展軌道。要想保持我國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康的發(fā)展，必須加大對(duì)技術(shù)的投入，鼓勵(lì)創(chuàng)新，改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式。要想發(fā)展創(chuàng)新，就必須要發(fā)展企業(yè)，他們承載著很多的創(chuàng)新，而風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)促進(jìn)中小企業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要作用，在推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展中也發(fā)揮著越來越重要的作用，因此研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)行相關(guān)研究是很有必要的。本地偏好指的是風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在進(jìn)行投資決策時(shí)，更愿意考慮將資金給本地企業(yè)。近年來，針對(duì)本地偏好的研究有大量文獻(xiàn)，但針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的本地偏好進(jìn)行研究的較少。本文在前人的基礎(chǔ)上，實(shí)證分析了在風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與受資企業(yè)之間的空間距離是否會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響，本文的研究對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)更好的投資以及期望獲得風(fēng)險(xiǎn)資金的企業(yè)更好得到資金具有一定的指導(dǎo)意義。因此研究風(fēng)險(xiǎn)投資的本地偏好問題是具有理論與現(xiàn)實(shí)意義的。

(二)研究內(nèi)容

本文基于2015-2016年風(fēng)險(xiǎn)投資的數(shù)據(jù)，對(duì)距離是否會(huì)影響金融機(jī)構(gòu)投資額進(jìn)行實(shí)證研究，最終結(jié)果表明距離越遠(yuǎn)，金融機(jī)構(gòu)對(duì)融資企業(yè)的投資額越少，即距離對(duì)企業(yè)接受金融機(jī)構(gòu)投資呈顯著負(fù)相關(guān)影響，當(dāng)企業(yè)處于種子期和初創(chuàng)期的時(shí)候，會(huì)提高投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)投資額的吸引力。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)風(fēng)險(xiǎn)投資的研究

茍燕楠、董靜(2014)經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于我國中小板上市公司來講，不管從研發(fā)投入還是從專利數(shù)量角度來看，若企業(yè)有風(fēng)險(xiǎn)投資，則在技術(shù)創(chuàng)新上要比無風(fēng)險(xiǎn)投資參與的企業(yè)有更好的表現(xiàn)[2]。吳超鵬(2012)等人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)上市公司投融資行為的影響機(jī)制和作用效果進(jìn)行了研究[3]。黃藝翔，姚錚經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)隨著政府專項(xiàng)研發(fā)補(bǔ)助的提高，若公司具有風(fēng)險(xiǎn)投資持股，則其研發(fā)投入會(huì)上升，這種上升幅度高于沒有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)持股的公司研發(fā)投入上漲幅度[4]。

(二)本地偏好的研究

胡培培，李莉莉(2012)基于青島市相關(guān)數(shù)據(jù)，研究分析了是否投資者在進(jìn)行投資時(shí)存在地域性偏好且實(shí)證了這種偏好對(duì)投資決策的影響。結(jié)果表明投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，相對(duì)于其他地區(qū)的股票，總是偏好于投資本地股票，文章也將地域因素進(jìn)入模型進(jìn)行實(shí)證分析，證明地域性偏好對(duì)投資者交易金額有顯著影響[5]。

(三)風(fēng)險(xiǎn)投資本地偏好的研究

黃曉、陳金丹(2015)等利用1993—2012年間風(fēng)險(xiǎn)投資相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用二元Logistic回歸方法，研究了環(huán)境不確定性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資本地偏好的影響，結(jié)果認(rèn)為，如果對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的戰(zhàn)略選擇及風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的特征等變量進(jìn)行控制以后，若環(huán)境不確定性降低，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)本地偏好的依賴也會(huì)慢慢減弱[6]。王曦、黨興華基于風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)的情境，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)本地偏好影響因素，設(shè)計(jì)的具體方面有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)、投資輪次和區(qū)域特征，認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)、發(fā)展階段、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)間競(jìng)爭(zhēng)、風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)聚集等因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)本地偏好具有顯著影響[7]。

(四)文獻(xiàn)述評(píng)

結(jié)合上文的文獻(xiàn)研究，可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外的學(xué)者基于不同的數(shù)據(jù)與模型分別對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資、本地偏好做了大量的探索研究，取得了豐富的研究成果。但是目前研究風(fēng)險(xiǎn)投資主要是從風(fēng)險(xiǎn)投資是否促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)盈余管理程度等方面進(jìn)行研究，針對(duì)本地偏好的研究，主要是從股票基金方面進(jìn)行，很少將風(fēng)險(xiǎn)投資與本地偏好二者結(jié)合在一起進(jìn)行研究。盡管已有文獻(xiàn)也有研究風(fēng)險(xiǎn)投資的本地偏好問題，但也是從企業(yè)的特征、企業(yè)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)等方面進(jìn)行研究，很少意識(shí)到市場(chǎng)存在信息不對(duì)稱性，距離的增加會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)搜集信息的成本，提高投資者要面臨的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，最終使得交易成本上升，從而影響投資機(jī)構(gòu)投資方式的問題。本文認(rèn)為距離會(huì)影響交易成本，交易成本的變化造成投資者投資行為的改變，基于2015-2016年風(fēng)險(xiǎn)投資的數(shù)據(jù)，實(shí)證研究距離的遠(yuǎn)近是否會(huì)影響金融機(jī)構(gòu)投資的決策。

三、理論分析與假設(shè)

(一)理論分析

由于市場(chǎng)存在信息不對(duì)稱性，本文認(rèn)為距離的增加會(huì)增加交易成本，這種交易成本不僅體現(xiàn)在交通運(yùn)輸?shù)馁M(fèi)用以及其他相關(guān)搜集硬信息的成本上，也更體現(xiàn)在搜集和掌握軟信息的成本，比如文化，董事會(huì)人員的特征等方面，而這些信息在一定程度上比硬信息可能更具有價(jià)值，這些軟信息很難掌握，他們通過互聯(lián)網(wǎng)以及簡單途徑是較難獲得的。需要資金的企業(yè)與投資公司距離越遠(yuǎn)，投資公司越不了解企業(yè)，他們不知道企業(yè)真正的情況，從而投資公司在進(jìn)行投資決策時(shí)可能會(huì)更愿意投距離自己更近的公司，對(duì)距離自己較近的公司投資額也會(huì)相對(duì)較大。因此本文基于這種假設(shè)，設(shè)立相關(guān)模型，進(jìn)行實(shí)證分析，研究是否距離的增加會(huì)影響投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的投資額。

(二)數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

本文基于2015-2016年風(fēng)險(xiǎn)投資的數(shù)據(jù)，依據(jù)現(xiàn)實(shí)對(duì)一些只有大概金額，沒有具體金額的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)估計(jì)，對(duì)于沒有給出投資額數(shù)據(jù)及不顯示企業(yè)或投資機(jī)構(gòu)地區(qū)或不符合相關(guān)要求的進(jìn)行刪除，最終確定有效樣本為208個(gè)。本文將距離視為本文的核心解釋變量，實(shí)證研究它是否會(huì)對(duì)金融機(jī)構(gòu)投資決策產(chǎn)生影響。由于考慮到企業(yè)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)也是投資機(jī)構(gòu)投資時(shí)考慮的因素之一，因此將其列為控制變量。同時(shí)為了減少不同時(shí)期引起的異常因素的影響，年份也作為一個(gè)控制變量引入模型。本文的企業(yè)投資額表示因變量，剩余的變量均為解釋變量。由于各相關(guān)指標(biāo)的單位不同，在數(shù)量級(jí)上有較大差異，因此本文對(duì)相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化的處理，各指標(biāo)相關(guān)如下：Lntze代表風(fēng)險(xiǎn)投資額的對(duì)數(shù)；DIS代表企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的距離；YEAR代表選取的年度虛擬變量為2015年的取1，2016年為0；CSQ代表企業(yè)成熟期狀態(tài)，取值為1，其余為0；ZZQ代表企業(yè)種子期狀態(tài)，取值為1，其余為0；CCQ代表企業(yè)成長期狀態(tài)，取值為1，其余為0

企業(yè)與投資公司之間的地理距離是本文的核心解釋變量，通過GPRS經(jīng)緯度查詢，分別查出這些公司所在城市的經(jīng)緯度。然后我們計(jì)算距離di,j,企業(yè)i與投資公司j通過以下方法算：

di,j=arccos{cos(lati)cos(loni)cos(latj)cos(lonj)+cos(lati)sin(loni)cos(latj)sin(lonj)+sin(lati)sin(latj)}2r/360

其中，lat和lon代表著企業(yè)和投資公司的經(jīng)度和緯度(用度衡量)，這里的r是地球的半徑(≈6378km)。

(三)模型建立

基于以上理論分析，本文對(duì)距離是否會(huì)影響金融投資機(jī)構(gòu)投資決策的投資額進(jìn)行實(shí)證研究。

四、實(shí)證分析及結(jié)果

本文采用軟件進(jìn)行回歸結(jié)果如下：

VariableCoefficientProb.DIS-0.012362620.00000000C4.699902730.00000000ZZQ0.535865240.01451493CSQ0.112323890.41135821YEAR-0.491725540.00003734CCQ0.279743900.07644805R-squared0.71638755Adjusted R-squared0.70936744

結(jié)果表明在顯著性水平為0.1的情況下，本文最主要的解釋變量距離對(duì)應(yīng)的概率為0，小于0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，并且影響系數(shù)為負(fù)，因此當(dāng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行投資決策時(shí)，企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的地理距離會(huì)顯著的影響投資金額，這種影響為負(fù)。這很容易解釋，地理距離使金融機(jī)構(gòu)面臨信息不對(duì)稱的風(fēng)險(xiǎn)，在他們與企業(yè)進(jìn)行交易時(shí)，金融機(jī)構(gòu)要了解很多相關(guān)信息，不僅包括財(cái)務(wù)等方面的信息，還需要認(rèn)識(shí)企業(yè)家及高管方面的相關(guān)信息[1]，前者由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，可以在任何地方通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜集信息，不因距離的遠(yuǎn)近而增加搜尋成本。后者由于是軟信息，較難掌握，具有很大的搜集成本，這樣的投資要面臨較高的環(huán)境不確定，搜集會(huì)隨著企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)間距離的增加搜集成本上升，交易成本上升。因此風(fēng)險(xiǎn)資本將大部分管理資金投入到鄰近企業(yè)，將少部分資金投入到遠(yuǎn)距離[1]。

從被投資企業(yè)的發(fā)展時(shí)期來說，在顯著性水平為0.1的情況下，種子期和初創(chuàng)期通過了顯著性水平的檢驗(yàn)，他們對(duì)應(yīng)的概率p值均小于0.1。而成熟期未通過顯著性檢驗(yàn)。種子期和初創(chuàng)期的企業(yè)對(duì)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行投資金額具有顯著地積極正影響。這也很容易理解，由于本文的因變量使用的是投資機(jī)構(gòu)的投資額，研究對(duì)象是208個(gè)交易?，F(xiàn)實(shí)中由處于種子期和初創(chuàng)期中的企業(yè)需要更多的資金支持，這個(gè)階段的企業(yè)有很多創(chuàng)新想法，和創(chuàng)新技術(shù)，但是資金比較短缺。如果金融機(jī)構(gòu)對(duì)這類企業(yè)進(jìn)行投資，為了獲取相關(guān)利潤，必須投放大量的資金來支持企業(yè)的運(yùn)營。

年份這里我們將其看做虛擬變量，只是為了分離由于不同時(shí)期帶來的異常因素。在顯著性水平為0.1的情況下通過了顯著性檢驗(yàn)，證明在不同的時(shí)期也會(huì)對(duì)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)投資額造成影響，系數(shù)為負(fù)，這也很容易理解，經(jīng)濟(jì)水平隨著年份的增加在進(jìn)步，融資企業(yè)的需求與投資企業(yè)的供給都在增加，因此投資額變大，但是由于模型中2015年取1，2016取0，因此系數(shù)為負(fù)。

綜上所述，實(shí)證分析顯示的結(jié)果符合我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀，客觀描述了近些年來風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的投資狀況。

五、結(jié)論與啟示

本文基于2015-2016年風(fēng)險(xiǎn)投資的數(shù)據(jù)，采用多元線性回歸的方法，對(duì)距離是否會(huì)影響金融機(jī)構(gòu)投資的決策進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果表示，由于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資時(shí)，會(huì)面臨信息不對(duì)稱、不確定性的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響交易成本，地理距離會(huì)顯著影響風(fēng)險(xiǎn)資本的投資。由于投資方無論從硬信息還是軟信息方面對(duì)本地企業(yè)或相近自己地區(qū)的企業(yè)較了解，因此在進(jìn)行投資決策時(shí)，明顯的偏好于投資本地企業(yè)，給予本地企業(yè)較多的投資額，若風(fēng)險(xiǎn)資本與企業(yè)之間的距離很遠(yuǎn)，則企業(yè)可能獲得更少的風(fēng)險(xiǎn)資本投資額。

為了使得風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)更好的投資，本文針對(duì)研究結(jié)果給出以下政策建議：首先企業(yè)應(yīng)擴(kuò)大熱點(diǎn)地區(qū)，不僅僅限處于北京、上海、廣州、深圳等城市的企業(yè)，對(duì)于一些投資對(duì)象都屬于非熱點(diǎn)地區(qū)，盡可能選擇投資本地項(xiàng)目以降低風(fēng)險(xiǎn)；其次各地政府應(yīng)優(yōu)化投資環(huán)境，出臺(tái)相關(guān)政策，例如稅收優(yōu)惠、信用擔(dān)保等政策，來吸引投資機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)資本[8]。再者國有風(fēng)險(xiǎn)資本除了可以獲取利潤之外，還可以推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，因此各地政府應(yīng)重視并發(fā)揮國有風(fēng)險(xiǎn)資本的導(dǎo)向和帶動(dòng)作用，有利于更好地為本地企業(yè)服務(wù)[8]。最后本文認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在進(jìn)行投資決策時(shí)，因考慮更多的相關(guān)因素。