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        風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)與投資效益的關(guān)系研究

        2020-01-16 05:34:10中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院苗可芯
        中國商論 2019年24期
        關(guān)鍵詞:離散性風(fēng)險投資社群

        中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院 苗可芯

        近年來,我國的風(fēng)險投資行業(yè)發(fā)展迅速,逐步成為推動國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域。風(fēng)險投資(Venture Capital,VC)為私人股權(quán)投資模式,主要向初創(chuàng)企業(yè)(被投資公司)提供資金支持及專業(yè)指導(dǎo)[1],交換被投資公司股份并協(xié)助其獲取最大利益,主要標(biāo)的集中在新創(chuàng)事業(yè)或未上市企業(yè),是追求高風(fēng)險高回報的典型投資模式[2]。

        實際投資機構(gòu)在風(fēng)險投資時采取聯(lián)合投資策略,行為過程呈現(xiàn)顯著的聚集效應(yīng)和偏好傾向,聯(lián)合投資體內(nèi)部存在典型社群結(jié)構(gòu)[3~4]。本文以風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)為研究視角,在對風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)特征進行分析的基礎(chǔ)上,提出實證分析模型,從而研究風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)特征對投資績效的影響機制,以期為風(fēng)險投資行業(yè)發(fā)展及投資行為決策奠定理論基礎(chǔ)。

        1 研究方法

        本文采取2001—2017年來發(fā)生聯(lián)合投資行為的風(fēng)險投資事件作為數(shù)據(jù)樣本。采用投中數(shù)據(jù)庫(CV Source)及清科數(shù)據(jù)庫(Zdatabase)[5]挖掘一級市場聯(lián)合投資事件,利用NetMiner及Pajek探索社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

        1.1 樣本獲取

        本文數(shù)據(jù)獲取采用廣義投資概念,收集CV source及清科數(shù)據(jù)庫2001—2017年聯(lián)合風(fēng)險投資事件建立初始樣本序列,對樣本進行篩選:存在數(shù)據(jù)缺失、存在明顯錯誤數(shù)據(jù)、存在退出行為的投資事件予以剔除。

        1.2 社群識別

        采用NetMiner及Pajek在確定時間窗的基礎(chǔ)上構(gòu)建風(fēng)險投資社群網(wǎng)絡(luò),采用Ucinet的 Girvan-Newman模塊識別社群的聯(lián)結(jié)程度,設(shè)定模塊輸出的Q值≥0.3的數(shù)據(jù)序列納入本次研究樣本。

        1.3 分析變量

        投資績效:采用IPO和M&A退出比例及退出期限的復(fù)合指標(biāo)衡量投資機構(gòu)的投資效益。取特定時間窗IPO和M&A退出期限與退出次數(shù)的比值作為原始指標(biāo),以其對數(shù)作為投資效益的分析指標(biāo)。

        凝聚性:采用集聚系數(shù)進行計算,即量度社群網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點的鄰點進行權(quán)重比例復(fù)合。

        離散性:采用中心度算法對離散性進行計算,對群體單元分別計算程度中心值并進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

        2 模型構(gòu)建

        本文采取社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)—投資效益、資源共享—組織效益的基本分析思路,研究社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與投資效益相互作用機理,探索網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)、資源共享及投資效益之間的相互關(guān)系,基于以上研究思路,構(gòu)建實證概念模型。

        2.1 風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)—投資效益模塊

        本文關(guān)注社群結(jié)構(gòu)的凝聚性及離散性兩個指標(biāo),其中凝聚性指的是組成風(fēng)險投資團體的聯(lián)結(jié)程度,作為衡量風(fēng)投社群合作和信息交流程度的變量,采用投資機構(gòu)集合體的聯(lián)結(jié)疏密程度量化(Pajek)。離散性指的是投資集合體中的不平等性,本研究認為離散型與投資效益相關(guān)關(guān)系并不是單調(diào)伴隨狀態(tài),而是存在發(fā)展峰值,即離散型較大使得居于高位的投資單體能有效發(fā)揮能動性,促進投資效益增加,但當(dāng)離散性積累到一定程度時,資源過于集中導(dǎo)致信息過載及權(quán)力集中,威脅整體績效。社群的離散性采用投資機構(gòu)集合體資源及權(quán)力的離散程度量化?;谝陨戏治?,本研究提出以下假設(shè):

        H1A:風(fēng)險投資社群凝聚性—投資效益:隨凝聚性增加,投資效益先增加后減小,呈開口向下的拋物型關(guān)系。

        H1B:社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)離散性—投資效益:隨離散型增加,投資效益先增加后減小,呈開口向下的拋物型關(guān)系。

        2.2 風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)—資源共享模塊

        資源共享是風(fēng)險投資評估的重要環(huán)節(jié),直接關(guān)系投資的最終效益。本文分別研究風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)與投資團體內(nèi)部資源共享及外部資源共享的關(guān)系。其中,內(nèi)部資源共享定義為投資團體內(nèi)部資源的整合和分享;外部資源共享定義為投資機構(gòu)通過與其他投資集合體建立合作和信任關(guān)系,獲取其他投資集合體的資源并與自身資源進行整合的途徑。

        其中,社團網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的凝聚性可促進單體信息交換,擴大投資資源信息的廣度及深度,活化群內(nèi)投資機構(gòu)資金流和信息流,從而提高投資效益;但凝聚性過高形成相對固化的信息及合作傳導(dǎo)途徑,難以活化異質(zhì)信息及資源,從而影響資源共享。離散型控制在一定閾值內(nèi),各組成機構(gòu)的地位相對平等,信息及資源傳導(dǎo)均衡但效率不高,離散性增加可以激活傳輸及整合渠道;但過高的離散型導(dǎo)致資金及信息過于集中,破壞資源共享及多方合作機制,引發(fā)投資聯(lián)動危機。基于以上分析,提出以下假設(shè):

        假設(shè)H2A:風(fēng)險投資社群凝聚性—內(nèi)部資源共享:隨凝聚性增加,內(nèi)部資源共享效益先增加后減小,呈開口向下的拋物型關(guān)系。

        假設(shè)H2B:社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)離散性—內(nèi)部資源共享:隨離散型增加,內(nèi)部資源共享效益先增加后減小,呈開口向下的拋物型關(guān)系。

        風(fēng)險投資團體之間的緊密聯(lián)結(jié)能有效推動信息共享,緩解群內(nèi)競爭態(tài)勢,推動共同發(fā)展。當(dāng)群間凝聚性不斷增高時,群內(nèi)的凝聚性相應(yīng)降低,促使投資機構(gòu)拓展新的投資領(lǐng)域,從而損害原有投資群體的資源共享能力。同樣的,群內(nèi)凝聚力上升將推動組織機制的建立和完善,促使群內(nèi)單元與外部集合體的聯(lián)結(jié)下降,即群間資源共享能力下降。對于投資機構(gòu)單體的離散性,當(dāng)社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的離散性較高時,居于重要位置的單體在獲取絕對優(yōu)勢資源的前提下,有能力拓展資源渠道,加強與其他投資機構(gòu)聯(lián)系并進行資源共享;社群中處于弱勢地位的單體由于遠離資源核心,為獲取更多的發(fā)展空間,也傾向于拓展外部資源,推動群間資源共享?;谝陨戏治?,提出以下假設(shè):

        表1 風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)—投資效益模型分析表

        表2 風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)—資源共享(內(nèi)部/外部)模型分析表

        假設(shè)H3A:風(fēng)險投資社群凝聚性~外部資源共享:隨凝聚性增加,外部資源能力下降。

        假設(shè)H3B:社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)離散性~外部資源共享:隨離散型增加,外部資源共享能力上升。

        2.3 資源共享—投資效益模塊

        社群內(nèi)部資源共享推動群內(nèi)專業(yè)化資源整合,共享機制推動投資機構(gòu)單體共同發(fā)展,對于投資創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域或未上市企業(yè)的高風(fēng)險行為具有重要的意義。群間資源共享推動投資信息的異質(zhì)化和多元化,拓展投資標(biāo)的廣度有利于投資機構(gòu)決策復(fù)雜問題,為投資多元化和靈活化奠定基礎(chǔ)?;谝陨戏治?,提出以下假設(shè):

        假設(shè)H4A:內(nèi)部資源共享—投資效益:隨內(nèi)部資源共享程度增加,投資效益提升。

        假設(shè)H4B:外部資源共享—投資效益:隨外部資源共享程度增加,投資效益提升。

        3 實證分析

        本文采用實證分析手段從凝聚性和離散性兩個維度分析風(fēng)險投資團體社群特征對投資效益的影響。采用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件結(jié)合多元回歸模型對IPO和M&A退出比例及退出期限的指標(biāo)衡量進行分析,以驗證模型假設(shè)是否成立。

        3.1 風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)—投資效益

        模型1及模型2數(shù)據(jù)顯示:投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)社群的凝聚性和與風(fēng)險投資的退出比例呈現(xiàn)極顯著正相關(guān)關(guān)系(α=0.01);凝聚性×凝聚性與風(fēng)險投資的退出比例呈現(xiàn)極顯著負相關(guān)關(guān)系(α=0.01),即隨凝聚性增加,風(fēng)險投資的退出比例先增大后減小,呈開口向下的拋物型關(guān)系。模型3及模型4數(shù)據(jù)顯示:投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)社群的離散性和與風(fēng)險投資的退出比例呈現(xiàn)極顯著正相關(guān)關(guān)系(α=0.01);離散性×離散性與風(fēng)險投資的退出比例呈現(xiàn)極顯著負相關(guān)關(guān)系(α=0.01),即隨離散性增加,風(fēng)險投資的退出比例先增大后減小,呈開口向下的拋物型關(guān)系。同理,退出期限隨凝聚性及離散性的增加,呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢,即開口向下的拋物型關(guān)系。綜上,OLS多元回歸分析結(jié)果顯示:支持H1A及H1B模型假設(shè)(α=0.01),如表1所示。

        3.2 風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)—資源共享

        對風(fēng)險投資社群結(jié)構(gòu)與資源共享模型進行分析(如表2所示),數(shù)據(jù)顯示:內(nèi)部資源共享與風(fēng)險投資社群凝聚性呈正相關(guān)關(guān)系,與凝聚性×凝聚性呈負相關(guān)關(guān)系(α=0.01),根據(jù)導(dǎo)數(shù)原理可以判定隨著凝聚性增加,內(nèi)部資源共享呈先增后減趨勢。分析模型5及模型6數(shù)據(jù)顯示:外部資源共享與凝聚性呈負相關(guān)關(guān)系,與離散型呈正相關(guān)關(guān)系。綜上,模型分析結(jié)論支持H2A、H2B、H3A、H3B假設(shè)。

        3.3 資源共享—投資效益

        對風(fēng)險投資社群內(nèi)部及外部資源共享與投資效益進行分析(如表3所示),數(shù)據(jù)顯示:內(nèi)部資源共享與退出比例及外部期限呈正相關(guān)關(guān)系,即內(nèi)部資源共享與風(fēng)險投資效益呈負相關(guān)關(guān)系;同理,外部資源共享與退出比例及外部期限呈正相關(guān)關(guān)系,即外部資源共享與風(fēng)險投資效益呈負相關(guān)關(guān)系;綜上,模型分析結(jié)論支持H4A及H4B假設(shè)。

        表3 (內(nèi)部/外部)資源共享與投資效益模型分析表

        4 結(jié)語

        本文以風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)為研究視角,在對風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)特征進行分析的基礎(chǔ)上,提出實證分析方法探討風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)特征對投資績效的影響機制,研究結(jié)果顯示:隨著風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群的凝聚性及離散型的增加,投資效益及內(nèi)部資源共享能力先增加后減小,呈開口向下的拋物型關(guān)系;隨著風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群的凝聚性增加及離散型下降,外部資源共享能力下降;隨著風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)社群的(內(nèi)部/外部)資源共享程度增加,投資效益提升。

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