王蘭 馬忠民

摘要：本文在理論分析的基礎(chǔ)上，提出了相關(guān)假設(shè)，并采用實(shí)證分析的方法，檢驗風(fēng)險投資對創(chuàng)業(yè)板公司業(yè)績增長的影響。實(shí)證發(fā)現(xiàn)：風(fēng)險投資參與對公司的盈利能力的提升會產(chǎn)生積極影響，可一定程度上推動創(chuàng)業(yè)板公司的業(yè)績增長，但是對公司未來發(fā)展能力的提升沒有起到顯著作用。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險投資;創(chuàng)業(yè)板公司;業(yè)績增長;實(shí)證研究

中圖分類號：F832.51 ?文獻(xiàn)識別碼：A ?文章編號：2096-3157（2020）07-0086-03

風(fēng)險投資是指將風(fēng)險資本投向于具有高風(fēng)險的創(chuàng)業(yè)公司，當(dāng)被投資公司成熟時，它是一種可以獲得高回報的投資行為。我國風(fēng)險投資行業(yè)雖然與歐美發(fā)達(dá)國家相比起步較晚，但近年來發(fā)展迅猛。創(chuàng)業(yè)公司在創(chuàng)業(yè)初期融資困難，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)成為了創(chuàng)業(yè)公司融資的一種重要選擇，與此同時，創(chuàng)業(yè)公司的高成長性，也獲得了風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的投資參與熱情。為此，展開研究風(fēng)險投資對創(chuàng)業(yè)公司業(yè)績增長具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

一、理論分析與假設(shè)提出

Chemmanur、Loutskina（2014）研究了聯(lián)合風(fēng)險投資對企業(yè)經(jīng)營績效影響問題，發(fā)現(xiàn)聯(lián)合風(fēng)險投資對于企業(yè)的經(jīng)營績效具有正向的積極作用;Yang R（2016）選取了中國創(chuàng)業(yè)板數(shù)據(jù)樣本，探討了風(fēng)險投資、財務(wù)杠桿與企業(yè)績效之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資對企業(yè)的績效能產(chǎn)生正向的作用;謝雅萍等（2018）的研究也發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資對創(chuàng)業(yè)績效具有積極影響，而趙嫣紅（2018）實(shí)證研究了風(fēng)險投資對企業(yè)績效有促進(jìn)作用，其作用的機(jī)理認(rèn)為主要是通過提供了增值服務(wù)的方式即進(jìn)入被投資企業(yè)董事會參與決策。

梳理上述學(xué)者分析，為此做出假設(shè)：有風(fēng)險投資背景公司的業(yè)績表現(xiàn)明顯高于無風(fēng)險投資背景公司。

二、研究設(shè)計

1.研究樣本及數(shù)據(jù)來源

本文選取的研究樣本為2018年12月28日前在深圳交易所創(chuàng)業(yè)板上市的28家公司，收集其2016年和2017年的財務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以及相關(guān)的市場數(shù)據(jù)主要來源于Wind金融數(shù)據(jù)庫，并經(jīng)中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫核對完成。本文采用了EXCEL軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并借助于SPSS22.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行回歸分析。

另外，為了便于驗證風(fēng)險投資對公司業(yè)績增長的影響，本文將選取的樣本公司劃分為二類，即有風(fēng)險投資背景公司和無風(fēng)險投資背景公司。同時，將有風(fēng)險投資背景的公司定義為實(shí)現(xiàn)了對創(chuàng)業(yè)板公司的管理結(jié)構(gòu)與經(jīng)營策略有影響的風(fēng)險投資。

2.主要變量確定

（1）自變量與因變量的確定

將自變量設(shè)定為風(fēng)險投資特征變量（Venture Capital Characteristic Variables，縮為VCCV）。風(fēng)險投資特征變量中根據(jù)該公司是否具有風(fēng)險投資背景選取1或者0表示。若有取1，無取0。

選取盈利能力與發(fā)展能力為業(yè)績因變量。盈利能力主要采用凈資產(chǎn)報酬率（Return on Equity，縮為ROE）這一極具綜合性的指標(biāo)來衡量獲利能力;發(fā)展能力是風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在選擇投資項目時十分重視的指標(biāo)，本研究采用凈利潤增長率（Net Profit Growth Rate，縮為NPGR）來衡量公司未來的發(fā)展能力。

（2）控制變量的確定

參照相關(guān)文獻(xiàn)，公司的資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、行業(yè)等因素都可能對上市公司的業(yè)績增長產(chǎn)生影響，故控制變量設(shè)定為資產(chǎn)規(guī)模（Asset Size，AS）、資產(chǎn)負(fù)債率（Debt to Asset Ratio，縮為DAR）、所處行業(yè)（Industry，縮為INDU）。所處行業(yè)中用1技術(shù)類產(chǎn)業(yè)，用0表示非技術(shù)類產(chǎn)業(yè)。

表1給出了各變量簡稱符號、名稱與定義。

3.模型構(gòu)建

由前面因變量與自變量的確定，將業(yè)績因變量（Performance Dependent Variable，PDV）從兩個方面來表示即：盈利能力和發(fā)展能力，分別采用了用凈資產(chǎn)報酬率（ROE））和凈利潤增長率（NPGR）來衡量。主要自變量為風(fēng)險投資特征變量（VCCV）。同時，主要的控制變量設(shè)定為資產(chǎn)規(guī)模（AS）、資產(chǎn)負(fù)債率（DAR）、所處行業(yè)（INDU）。

為了檢驗本研究的假設(shè)，構(gòu)建了線性回歸模型，用以分析有無風(fēng)險投資背景對創(chuàng)業(yè)板公司業(yè)績增長的影響：

模型：PDV=β0+β1VCCV+β2lnAS+β3DAR+β4INDU+ε

三、實(shí)證檢驗及結(jié)果分析

1.描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

由表2可以初步看出，具有風(fēng)險投資背景的創(chuàng)業(yè)板公司，凈資產(chǎn)收益率的均值與凈利潤增長率的均值皆超過了無風(fēng)險投資背景的創(chuàng)業(yè)板公司。

2.相關(guān)性分析與回歸分析

（1）風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（ROE）的相關(guān)性分析以及回歸分析

①風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（ROE）的相關(guān)性分析

依據(jù)Pearson測試法要求，各自變量中的Pearson相關(guān)系數(shù)應(yīng)低于0.8，若超過0.8，則說明分析用的樣本數(shù)據(jù)之間存在著多重共線性，不能進(jìn)行回歸分析。風(fēng)險投資虛擬變量對被解釋變量的相關(guān)性分析結(jié)果見表3。從表3中可以看出，相關(guān)系數(shù)的變量之間的最大值為0.418，表明不存在嚴(yán)重的多重共線性，可以進(jìn)行回歸分析。

如表3可以看出，凈資產(chǎn)收益率（ROE）與風(fēng)險投資虛擬變量（VCCV）的相關(guān)系數(shù)是0.133，表示在10%水平上兩者顯著正相關(guān)，為此，反映了風(fēng)險投資的參與可以明顯提高創(chuàng)業(yè)板公司的凈資產(chǎn)收益率。

從相關(guān)性分析結(jié)果中資產(chǎn)負(fù)債率（DAR）與凈資產(chǎn)收益率（ROE）的相關(guān)系數(shù)為0.084，說明資產(chǎn)負(fù)債率對公司獲利能力的影響并不怎么顯著。

從相關(guān)性分析結(jié)果中創(chuàng)業(yè)板公司所處行業(yè)（INDU）與凈資產(chǎn)收益率（ROE）的相關(guān)系數(shù)為0.299，由此可以得出在10%水平上兩者顯著正相關(guān)，反映了創(chuàng)業(yè)板公司的凈資產(chǎn)收益率受所處行業(yè)的影響。

從相關(guān)性分析結(jié)果中公司規(guī)模（lnAS）與凈資產(chǎn)收益率（ROE）的相關(guān)系數(shù)為0.042，表明公司規(guī)模與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，并在5%水平上呈顯著正相關(guān)，表明公司規(guī)?？梢燥@著提高創(chuàng)業(yè)板公司的凈資產(chǎn)收益率，創(chuàng)業(yè)板公司規(guī)模越大，其在資源和市場的占有率方面更具有優(yōu)勢。

②風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（ROE）的回歸結(jié)果分析

風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（ROE）的回歸分析結(jié)果見表 4。

由表4可以發(fā)現(xiàn)：凈資產(chǎn)收益率與風(fēng)險投資虛擬變量之間的顯著性為0.096，小于0.1，通過了顯著性檢驗，回歸系數(shù)為3.048，說明兩者存在顯著正相關(guān)關(guān)系。

（2）風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（NPGR）的相關(guān)性分析以及回歸分析

①風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（NPGR）的相關(guān)性分析

風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（NPGR）的相關(guān)性分析結(jié)果見表5。從表5中可以看出，相關(guān)系數(shù)的變量之間的最大值為0.418，表明不存在嚴(yán)重的多重共線性，可以進(jìn)行回歸分析。

如表5可以看出，凈利潤增長率（NPGR）與風(fēng)險投資虛擬變量（VCCV）的相關(guān)系數(shù)為-.074，其影響并不顯著，這說明了風(fēng)險投資的參與在對凈利潤增長率的影響方面尚沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用。

資產(chǎn)負(fù)債率（DAR）與凈利潤增長率（NPGR）的相關(guān)系數(shù)為0.284，在10%水平上顯著正相關(guān)，表明資產(chǎn)負(fù)債率可以顯著提高創(chuàng)業(yè)板公司的凈利潤增長率。

從相關(guān)性分析結(jié)果中創(chuàng)業(yè)板公司所處行業(yè)（INDU）和公司規(guī)模（lnAS）與凈資產(chǎn)收益率（ROE）的相關(guān)系數(shù)分別為0.129，0.105，由此可以得出創(chuàng)業(yè)板公司所處行業(yè)與公司規(guī)模對公司凈資產(chǎn)收益率的影響并不怎么顯著。

②風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（NPGR）的回歸結(jié)果分析

風(fēng)險投資虛擬變量對業(yè)績因變量（NPGR）的回歸分析結(jié)果見表6。

如表6可以看出，凈資產(chǎn)收益率與風(fēng)險投資虛擬變量之間的顯著性為0.356，大于0.1，未通過顯著性檢驗，說明了其影響并不顯著。

總體上，假設(shè)沒有得到完全支持，有風(fēng)險投資背景公司的業(yè)績表現(xiàn)高于無風(fēng)險投資背景公司，但并不明顯。由此，可以得出，風(fēng)險投資的參與，能積極促進(jìn)創(chuàng)業(yè)板公司盈利能力的提升，但對公司發(fā)展能力的影響，并沒有起到明顯的效果。估計可能的原因：首先，創(chuàng)業(yè)板公司引進(jìn)了風(fēng)險投資，但自身的技術(shù)創(chuàng)新與管理創(chuàng)新能力短時間還沒有快速提升，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的優(yōu)勢資源尚沒有得到充分利用，尚不能充分發(fā)揮引入風(fēng)險資金的最大效用;其次，作為風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)對創(chuàng)業(yè)板投入風(fēng)險資金后，對被參股企業(yè)的戰(zhàn)略合作支持、人力資源培訓(xùn)等相關(guān)增值服務(wù)還有待加強(qiáng)。

四、研究結(jié)論

通過實(shí)證分析可以看出，風(fēng)險投資的參與能積極促進(jìn)創(chuàng)業(yè)板公司盈利能力的提升，從而一定程度上推動創(chuàng)業(yè)板公司業(yè)績的增長，但并沒有起到明顯的效果。也就是說，創(chuàng)業(yè)公司引進(jìn)風(fēng)險投資，能促進(jìn)業(yè)績的改善，但要取得更好的效果，創(chuàng)業(yè)公司還要努力不斷創(chuàng)新，充分利用風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的優(yōu)勢資源，發(fā)揮引入資金的最大效用。本研究受樣本資料的限制，僅研究了風(fēng)險投資的參與對創(chuàng)業(yè)板公司業(yè)績影響，而沒有分析風(fēng)險投資持股比例大小與創(chuàng)業(yè)板公司業(yè)績關(guān)系，結(jié)論可能有缺陷，這是今后尚需進(jìn)一步探討的課題。

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[注]基金項目：江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究項目“制度環(huán)境特征、高新技術(shù)企業(yè)薪酬差距與創(chuàng)新能力研究”（2018SJA0986）

作者簡介：

1.王蘭，徐州工程學(xué)院金融學(xué)院學(xué)生;研究方向：財務(wù)管理。

2.馬忠民，徐州工程學(xué)院金融學(xué)院副教授;研究方向：投融資，質(zhì)量管理。