風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響

楊敏利，黨興華

（1.西安理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，陜西西安 710054；2.西北大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西西安 710127）

風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響

楊敏利1，2，黨興華1

（1.西安理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，陜西西安 710054；2.西北大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西西安 710127）

研究了風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響作用與影響機理。運用清科數(shù)據(jù)庫2000年1月1日至2010年12月31日的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限有顯著影響——風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心性越高，IPO速度越快。為進一步揭示影響機理，以Heckman模型為基礎(chǔ)構(gòu)建了一個兩步回歸模型。回歸結(jié)果表明：網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為所投資的風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)，因而可以實現(xiàn)更快的IPO。

風(fēng)險投資機構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)位置；網(wǎng)絡(luò)中心性；IPO期限

1 引言

聯(lián)合投資普遍存在于國內(nèi)外風(fēng)險投資實踐活動中。來自VentureXpert數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表明，美國風(fēng)險投資機構(gòu)1980年～2005年間所有投資輪次中有63.01%是聯(lián)合投資［1］。歐洲風(fēng)險投資協(xié)會（EVCA）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，歐洲風(fēng)險投資機構(gòu)2001年所有投資輪次中有30%為聯(lián)合投資［2］。而清科數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表明，2000年～2010年間中國風(fēng)險資本市場中聯(lián)合投資占所有投資輪次的比例在30%以上。與這一實踐背景緊密相連，聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)成為風(fēng)險投資領(lǐng)域的一個研究熱點。此類研究的一個顯著特點是把全部（或部分）風(fēng)險投資機構(gòu)集合視為一個聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)，把風(fēng)險投資機構(gòu)間的聯(lián)合投資關(guān)系視為網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)關(guān)系，運用整體社會網(wǎng)絡(luò)的分析方法來研究聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征所產(chǎn)生的影響。

本文運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，回答兩個問題：第一，風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置是否對IPO期限有影響？第二，如果有影響，影響機理是什么？

關(guān)于第一個問題。已有研究通常使用程度中心性、點出度中心性、點入度中心性、特征向量中心性和中介中心性來度量風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置，此類研究指出風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對投資結(jié)果有重要影響——在聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)中處于有利位置的風(fēng)險投資機構(gòu)更容易實現(xiàn)成功退出［3-5］。比如，Hochberg等［3］使用美國的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)：風(fēng)險投資機構(gòu)的程度中心性越高，成功退出的可能性越大；特征向量中心性越高，成功退出的可能性越大；中介中心性越高，成功退出的可能性越大；點出度中心性越高，成功退出的可能性越大；點入度中心性越高，成功退出的可能性越大。Abell和Nisar［4］使用歐洲的數(shù)據(jù)得出類似的結(jié)論。

除了成功退出的可能性外，IPO期限也是值得關(guān)注的投資結(jié)果。IPO期限不僅會影響風(fēng)險投資機構(gòu)的投資收益和投資風(fēng)險，更重要的是IPO期限的長短會影響風(fēng)險投資機構(gòu)在風(fēng)險資本市場的聲譽和籌資能力［6］。然而，關(guān)于風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置的已有研究卻很少關(guān)注投資結(jié)果的另一個方面——IPO期限。針對這一研究不足，本文首先研究風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響作用。運用清科數(shù)據(jù)庫2000年1月1日至2010年12月31日的數(shù)據(jù)，在控制了投資機構(gòu)年齡、聯(lián)合投資規(guī)模、投資輪次、市場競爭、退出條件等因素的影響后，本文研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限有顯著影響——風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心性越高，IPO速度越快。

再看第二個問題。雖然本文對第一個問題的研究揭示了風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響作用，但仍然存在一個問題：為什么網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)可以更快實現(xiàn)IPO？這一問題有以下三種可能的解釋：（1）網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目。首先，網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)往往能突破空間與行業(yè)的限制，投資于遠距離（空間距離與行業(yè)距離）的風(fēng)險項目，選擇到更好的投資項目［7-9］。其次，網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)可以獲取到更多、更真實全面的信息，有效緩解項目選擇過程中因事前信息不對稱所導(dǎo)致的逆向選擇問題［10］，并提高項目選擇決策的效率，降低所選項目的不確定性［11］。（2）網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)可以為所投資的風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)。聯(lián)合投資的一個重要功能便是資源共享［12-15］，網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)有能力、有機會獲取到更多的資源為風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)［16］?？赡艿脑鲋捣?wù)包括拓寬產(chǎn)品上市時的用戶范圍，增加可供選擇的戰(zhàn)略合作伙伴，提高風(fēng)險項目獲得下一輪融資的可能性，擴大投資銀行、會計師事務(wù)所、律師事務(wù)所等服務(wù)機構(gòu)的選擇集合等［17］。（3）網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，又能為所投資的風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)。那么，上述三種可能解釋中的哪一種可以更好地回答上述問題？

回答這個問題，需要從網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的總影響作用中分離出項目選擇和增值服務(wù)各自的影響作用。由于項目選擇在本質(zhì)上也就是風(fēng)險投資機構(gòu)與風(fēng)險項目之間的非隨機匹配關(guān)系，因此，本文以Heckman［18］兩步回歸模型為基礎(chǔ)，借鑒Puri［19］，Gande等［20］，F(xiàn)ang［21］，Nahata［22］，以及McCahery和Schwienbacher［23］等研究對Heckman模型的應(yīng)用和擴展思路，構(gòu)建了一個兩步回歸模型。先通過第一步回歸模型也即選擇模型計算出反米爾斯比率（inverse Mills ratio），然后在第二步回歸模型中引入反米爾斯比率，分離出項目選擇和增值服務(wù)各自對IPO期限的影響作用。本文研究發(fā)現(xiàn)：網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為所投資的風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)，因而可以實現(xiàn)更快的IPO。

本文的貢獻主要為以下兩點：第一，有不少研究檢驗過風(fēng)險投資機構(gòu)IPO期限的影響因素，比如Gompers［6］、Giot和Schwienbacher［24］、Cumming和Joban［25］以及Cumming和MacIntosh［26］等，本文則首次使用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究了風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響；第二，相對于Hochberg等［3］、Abell和Nisar［4］、黨興華等［5］的研究成果，本文的特色在于使用Heckman兩步法揭示了風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置影響IPO期限的機理。

2 數(shù)據(jù)來源、變量界定及模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源于清科數(shù)據(jù)庫。本文使用從2000年1月1日至2010年12月31日時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，棄用2000年以前的數(shù)據(jù)。由于本文以四年為時間窗來測度風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置，因此使用2003年1月1日至2006年12月31日之間的中國本土風(fēng)險投資機構(gòu)的投資數(shù)據(jù)作為樣本，2000年1月1日至2002年12月31日的數(shù)據(jù)在度量風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置時使用，并留有2007年1月1日至2010年12月31日的四年時間來觀察投資結(jié)果。抽樣的原則是在2003年1月1日至2006年12月31日之間至少發(fā)生一次投資行為的本土投資機構(gòu)，總共收集到91家本土投資機構(gòu)的323輪投資數(shù)據(jù)。

2.2 變量界定

（1）風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置

本文使用程度中心性、點出度中心性、點入度中心性、特征向量中心性以及中介中心性五個指標來度量風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置。程度中心性、點出度中心性和點入度中心性都用來測度行動者的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)數(shù)量，但適用范圍和內(nèi)在涵義有所差別。程度中心性適用于無方向數(shù)據(jù)，而點出度中心性和點入度中心性適用于有方向數(shù)據(jù)。在無方向數(shù)據(jù)中，程度中心性度量網(wǎng)絡(luò)中的行動者與其它行動者存在網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)的數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)數(shù)量多的行動者參與交換的機會多，因此更有影響力。在有方向數(shù)據(jù)中，點入度中心性度量行動者收到網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)的數(shù)量，點出度中心性度量行動者發(fā)出網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)的數(shù)量。點入度中心性高的行動者收到更多的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)，更有威望；點出度中心性高的行動者促成了更多的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)，可以與更多的行動者進行交換。特征向量中心性是度量接近中心性的一個指標，它根據(jù)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)重要性的不同進行了加權(quán)處理，目的是找出最中心的行動者［27］。中介中心性度量行動者充當網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)中介的能力［28］。

本文以四年為時間窗來計算風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心性，即風(fēng)險投資機構(gòu)在投資時的網(wǎng)絡(luò)中心性由投資前四年內(nèi)（含投資當年）該投資機構(gòu)與其它投資機構(gòu)聯(lián)合投資數(shù)據(jù)來計算，在時間窗內(nèi)發(fā)生至少一次聯(lián)合投資便視為產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)。聯(lián)合投資是指兩個（含）以上的投資機構(gòu)共同投資于某一特定項目（投資時間可以不同）［16］。對于有方向數(shù)據(jù)，本文定義聯(lián)合投資中的主投資機構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)的發(fā)出方（即聯(lián)合投資的邀請方），其它聯(lián)合投資機構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)的接收方（即聯(lián)合投資的被邀請方）。聯(lián)合投資中的主投資機構(gòu)是按照如下步驟確定的：①參與首輪投資。②累計投資金額最多。這種確定主投資機構(gòu)的方法要比僅僅依據(jù)累計投資金額確定主投資機構(gòu)的做法更有意義，因為隨著風(fēng)險項目的不斷成熟，后面投資輪次的估值往往要比前面投資輪次的估值高出許多［22］。

（2）IPO期限

IPO期限的定義方式如下：對于在2010年年底之前通過IPO退出的投資輪次，IPO期限定義為從投資時起至IPO時止的總月數(shù)；對于在2010年年底之前沒有通過IPO退出的投資輪次，IPO期限做右截?。╮ight censoring）處理，截取日期為2010年年底。

（3）其它變量

依據(jù)前人研究的方法及結(jié)論，并根據(jù)研究需要，本文還引入了一些其它變量，見表1。

2.3 模型構(gòu)建

對于第一個問題的回答，本文采用Cox比例風(fēng)險模型（Cox proportional hazard model）。相對于指數(shù)期限模型（exponential duration model）、Weibull模型等參數(shù)模型而言，Cox模型的優(yōu)勢在于其是半?yún)?shù)（semiparametric）模型，不需要對總體分布做出任何假設(shè)，因此成為期限模型中使用最為廣泛的一個模型。在Cox模型中，因變量是風(fēng)險率（hazard rate）。若某個自變量的系數(shù)為正，表明這個變量對風(fēng)險率有正向影響，變量數(shù)值越大，風(fēng)險率越大，期望期限越短；反之，若某個自變量的系數(shù)為負，表明這個變量對風(fēng)險率有反向影響，變量數(shù)值越大，風(fēng)險率越小，期望期限越長。具體模型如下：

式（1）中，h（t）是風(fēng)險率函數(shù)；h0（t）是基準風(fēng)險率函數(shù)；NC表示網(wǎng)絡(luò)中心性；FA表示投資機構(gòu)年齡；SS表示聯(lián)合投資規(guī)模；IR表示投資輪次；MC表示市場競爭；EC表示退出條件；DF表示投資機構(gòu)所處地理區(qū)域虛擬變量；DV表示風(fēng)險項目所處地理區(qū)域虛擬變量；DI表示行業(yè)虛擬變量；DS表示風(fēng)險項目所處發(fā)展階段虛擬變量；DY表示年份虛擬變量。

表1 其它變量定義

對于第二個問題的回答，本文采用Heckman兩步回歸模型。第一步的選擇模型為Probit模型。為檢驗風(fēng)險投資機構(gòu)與風(fēng)險項目之間的非隨機匹配效應(yīng)，在第一步的選擇模型中，本文把樣本分為兩類：第一類是由網(wǎng)絡(luò)中心性處于前20位的風(fēng)險投資機構(gòu)所投資的投資輪次；其它為第二類。模型如下：

式（2）中，IFi=1表示第i輪投資的投資機構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)中心性處于前20位的風(fēng)險投資機構(gòu)；VA表示風(fēng)險項目年齡。其它各項與（1）式含義相同。

通過第一步回歸模型，計算出反米爾斯比率，并把反米爾斯比率引入到第二步回歸模型中，從網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的總影響作用中分離出項目選擇和增值服務(wù)各自的影響作用。第二步回歸模型是Cox模型，模型表達式如下：

上式中，IMR表示反米爾斯比率。其余各項與（1）式含義相同。

有兩點需要說明的是：（1）IFi=1和IFi=0時，反米爾斯比率計算方法不同。當IFi=1時，反米爾斯比率計算公式為，φ（X1α）/Φ（X1α）；當IFi=0時，反米爾斯比率計算公式為（-φ（X1α）/（1-Φ（X1α）））。（2）在Eviews軟件中，反米爾斯比率的計算結(jié)果沒有直接給出，需要使用者自己編程。本文使用的程序如下：當IFi=1時，程序為：第一步，eq01.fit（d）xb；第二步，series imills1=@dnorm（-xb）/（1-@cnorm（-xb））。當IFi=0時，程序為：第一步，eq01.fit（d）xb；第二步，series imills2=（-@dnorm（xb）/（1-@cnorm（xb）））。

3 經(jīng)驗檢驗與分析

3.1 樣本的描述性統(tǒng)計

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果與相關(guān)矩陣。從投資輪次的分布來看，首輪投資占全部樣本的78%。從風(fēng)險項目所處發(fā)展階段的分布來看，處于初創(chuàng)期的風(fēng)險項目占28%，處于擴張期的風(fēng)險項目占58%。從行業(yè)分布來看，投資于廣義IT的輪次占37%，投資于傳統(tǒng)行業(yè)的輪次占34%，投資于其它行業(yè)的輪次相對于要少很多。另外，從Pearson相關(guān)矩陣中可以看到，度量網(wǎng)絡(luò)位置的各項指標呈現(xiàn)出高度相關(guān)性。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計與Pearson相關(guān)矩陣

3.2 風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響

本部分回答第一個問題，即檢驗風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置是否對IPO期限有影響。表3中的模型1到模型5是Cox模型的回歸結(jié)果。在控制了投資機構(gòu)年齡、聯(lián)合投資規(guī)模、投資輪次、市場競爭、退出條件等因素的影響后，本文在回歸模型中引入網(wǎng)絡(luò)中心性來觀察投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響。為避免多重共線性的問題，從模型1到模型5分別引入程度中心性、特征向量中心性、中介中心性、點出度中心性以及點入度中心性。

模型1中引入程度中心性來觀察風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)數(shù)量對IPO期限的影響。從表3中可以看到，程度中心性在0.01的顯著性水平下對風(fēng)險率有顯著的正向影響——在其它因素相同的條件下，程度中心性越高，風(fēng)險率越大，表明網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)可以實現(xiàn)更快的IPO。其它控制變量對IPO期限的影響如下：投資機構(gòu)年齡在0.01的顯著性水平下對風(fēng)險率有顯著的正向影響，表明在其它因素相同的條件下，成立時間越久的投資機構(gòu)IPO期限越短；聯(lián)合投資規(guī)模越大，IPO期限越短，但影響作用不顯著；投資輪次在0.01的顯著性水平下對風(fēng)險率有顯著的負向影響，表明在其它因素相同的條件下，首輪投資的IPO速度顯著地慢于其它輪次投資；投資時的市場競爭越激烈，IPO期限越長，但市場競爭對IPO期限的影響作用不顯著；退出條件在0.01的顯著性水平下對風(fēng)險率有顯著的正向影響，表明IPO活動多與更好的市場條件聯(lián)系在一起?；貧w模型中還控制了投資機構(gòu)所處區(qū)域、風(fēng)險項目所處區(qū)域、風(fēng)險項目所處階段、風(fēng)險項目所處行業(yè)和投資年份對IPO期限的影響，但限于篇幅，沒有在表3中報告出來。

從模型2到模型5逐次引入特征向量中心性、中介中心性、點出度中心性以及點入度中心性。特征向量中心性在0.01的顯著性水平下對風(fēng)險率有顯著的正向影響——在其它因素相同的條件下，特征向量中心性越高，風(fēng)險率越大，表明投資機構(gòu)的特征向量中心性越高，IPO速度越快；中介中心性在0.05的顯著性水平下對風(fēng)險率有顯著的正向影響，說明投資機構(gòu)充當網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)中介的能力越強，IPO期限越短；點出度中心性在0.01的顯著性水平下對風(fēng)險率有顯著的正向影響——在其它因素相同的條件下，點出度中心性越高，風(fēng)險率越大，表明投資機構(gòu)的點出度中心性越高，IPO速度越快；點入度中心性在0.01的顯著性水平下對IPO期限有顯著的正向影響——在其它因素相同的條件下，點入度中心性越高，風(fēng)險率越大，說明投資機構(gòu)的點入度中心性越高，IPO期限越短。這四個模型中其它控制變量對IPO期限的影響與模型1中的影響基本一致，不再贅述。

綜合上述五個模型，可以發(fā)現(xiàn)：風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限有顯著的影響——風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心性越高，IPO期限越短。上述經(jīng)驗檢驗結(jié)果支持大部分前人研究結(jié)論：聯(lián)合投資規(guī)模越大，IPO期限越短［22，24］；投資時的競爭越激烈，IPO期限越長［22，25］；投資機構(gòu)選擇更好的市場條件退出［22，24］。但上述經(jīng)驗檢驗結(jié)果并不支持Gompers［6］的研究結(jié)論。

表3 風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響

3.3 風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置影響IPO期限的機理

本部分回答第二個問題，即檢驗風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置影響IPO期限的機理。表4給出了Heckman兩步回歸模型中第一步回歸模型的回歸結(jié)果。同樣的思路，從模型1到模型5分別引入程度中心性、特征向量中心性、中介中心性、點出度中心性和點入度中心性。在模型1中，若風(fēng)險投資機構(gòu)的程度中心性處于前20位之內(nèi)，模型的因變量取值為1，其它情況取值為0。從模型1的回歸結(jié)果中可以看到，成立時間久的風(fēng)險投資機構(gòu)更有可能是程度中心性高的投資機構(gòu)，但這種關(guān)系并不顯著；相比于其它地區(qū)的風(fēng)險投資機構(gòu)而言，珠三角地區(qū)、長三角地區(qū)和京津地區(qū)的風(fēng)險投資機構(gòu)更有可能是程度中心性高的投資機構(gòu)；程度中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)不傾向投資于初創(chuàng)期的風(fēng)險項目；參與聯(lián)合投資的風(fēng)險投資機構(gòu)更有可能是程度中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)；市場競爭激烈時投資的風(fēng)險投資機構(gòu)往往是程度中心性高的投資機構(gòu)。

在模型2（3、4、5）中，若風(fēng)險投資機構(gòu)的特征向量中心性（中介中心性、點出度中心性、點入度中心性）處于前20位之內(nèi)，則模型的因變量取值為1，其它情況取值為0。從表3中可以看到，各模型的回歸結(jié)果與模型1的回歸結(jié)果有一定差異，但差異并非特別明顯，為節(jié)約篇幅，這里不再贅述。

表4 第一步回歸模型回歸結(jié)果

表5 第二步回歸模型回歸結(jié)果

通過第一步回歸模型計算出反米爾斯比率引入第二步回歸模型，可以從網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的總影響作用中分離出項目選擇和增值服務(wù)各自的影響作用。

表5給出了第二步回歸模型的回歸結(jié)果。從模型1的回歸結(jié)果可以看到，程度中心性依舊在0.01的顯著性水平下對IPO期限有顯著的正向影響，而且反米爾斯比率的回歸系數(shù)也是顯著的。這說明程度中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，同時可以為風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)，因而可以實現(xiàn)更快的IPO。模型2的回歸結(jié)果表明，特征向量中心性在0.01的顯著性水平下對IPO期限有顯著的正向影響，而且反米爾斯比率的回歸系數(shù)也是顯著的。這說明特征向量中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)，因而可以實現(xiàn)更快的IPO。在模型3中，中介中心性在0.1的顯著性水平下對IPO期限有顯著的正向影響，但反米爾斯比率對IPO期限的影響作用不顯著。模型4的回歸結(jié)果表明，點出度中心性在0.01的顯著性水平下對IPO期限有顯著的正向影響，反米爾斯比率的回歸系數(shù)也是顯著的。這說明點出度中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也能為所投資的項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)，因而可以實現(xiàn)更快的IPO。從模型5的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，點入度中心性在0.01的顯著性水平下對IPO期限有顯著的正向影響，反米爾斯比率的回歸系數(shù)也是顯著的。這說明程度中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)，因而可以實現(xiàn)更快的IPO。

因此，從總體上來看，網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)之所以能夠更快地實現(xiàn)IPO，其原因是它們既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為所投資的風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)。這一結(jié)果與前人研究有相似之處。比如，Nahata［22］研究發(fā)現(xiàn)高聲譽的風(fēng)險投資機構(gòu)之所以能夠獲得更高的投資績效，是因為高聲譽的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)。Sorenson［29］的研究同樣發(fā)現(xiàn)投資經(jīng)驗豐富的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

Hochberg等［3］指出在測度風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置時，時間窗選擇的不同會影響投資機構(gòu)在觀察期內(nèi)發(fā)生聯(lián)合投資的數(shù)量。那么，時間窗選擇不同是否會影響投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心性，從而影響本文的研究結(jié)論？為控制時間窗選擇不同對研究結(jié)果的影響，本文進一步分別以三年和五年為時間窗來測度風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置，并進行了相應(yīng)的回歸，回歸結(jié)果稍有差異，但基本結(jié)論與四年時間窗一致，說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4 結(jié)語

已有研究表明，風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對退出結(jié)果有重要影響——網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)可以實現(xiàn)更高的成功退出率，但已有研究卻很少關(guān)注風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響。本文首先使用Cox模型檢驗風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限的影響作用，其后以Heckman模型為基礎(chǔ)構(gòu)建一個兩步回歸模型來揭示風(fēng)險投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)位置影響IPO期限的機理。本文研究發(fā)現(xiàn)：風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對IPO期限有顯著的影響——風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心性越高，IPO的速度越快；網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)更快的IPO，是因為網(wǎng)絡(luò)中心性高的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，也可以為所投資的風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)。本文對上述研究結(jié)論進行了穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果表明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

本文的研究結(jié)論對中國風(fēng)險投資實踐有一定指導(dǎo)意義。若在聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)中處于有利位置的風(fēng)險投資機構(gòu)既可以選擇到高質(zhì)量的風(fēng)險項目，又可以為所投資的風(fēng)險項目提供高質(zhì)量的增值服務(wù)，那么，提高自身在聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)中的相對位置對于風(fēng)險投資機構(gòu)而言有重要意義。提升網(wǎng)絡(luò)位置對于中西部的風(fēng)險投資機構(gòu)尤為重要。中西部的風(fēng)險投資機構(gòu)大多處于聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)的邊緣，加強與其它投資機構(gòu)尤其是珠三角地區(qū)、長三角地區(qū)和京津地區(qū)投資機構(gòu)的聯(lián)合投資可以改善自身的網(wǎng)絡(luò)位置，提升自身的市場競爭能力。

最后，本文的經(jīng)驗檢驗以中國風(fēng)險投資業(yè)的數(shù)據(jù)作為樣本，且主要集中于本土風(fēng)險投資機構(gòu)，并未包括外資投資機構(gòu)和中外合資投資機構(gòu)。那么如果以國外的數(shù)據(jù)或者更大范圍的數(shù)據(jù)作為樣本，研究結(jié)論是否會發(fā)生變化呢？由于社會網(wǎng)絡(luò)自我強化功能的存在，處于網(wǎng)絡(luò)中不同位置的風(fēng)險投資機構(gòu)如何通過改善自身的網(wǎng)絡(luò)中心性從而去加快IPO呢？等等。而這些，可能需要進一步深諳風(fēng)險投資體系并設(shè)法獲取相關(guān)投資機構(gòu)內(nèi)部詳細資料，不斷深入研究來完成。

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The Impact of Venture Capital Firms'Network Position on IPO Duration

YANG Min-li1，2，DANG Xing-hua1
（1.School of Economics and Management，Xi'an University of Technology，Xi'an 710054，China；2.School of Economics and Management，Northwest University，Xi′an 710127，China）

Influence of venture capital firms'network position on IPO duration and the mechanism of this influence are investigated in this paper.With the data of Zero2IPO Database from January 1，2000 to December 31，2010，by using Cox proportional hazard model，it can be found that venture capital firms'network position has a significant influence on IPO duration——the higher the venture capital firms'network centrality，the faster they exit via IPO.To further reveal the mechanism of this influence，a two-step model is then constructed based on Heckman model.The regression results show that venture capital firms with higher network centrality not only can select high-quality ventures，but also can provide high-quality value-added services to them，so they can exit faster via IPO.

venture capital firm；network position；network centrality；IPO duration

F830.59

A

1003-207（2014）07-0140-09

2012-08-14；

2013-06-17

國家自然科學(xué)基金面上項目（71172201）；教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目（14YJC630023）；中國博士后科學(xué)基金面上項目（2013M540766，2013M542375）；陜西省軟科學(xué)計劃項目（2011KRM47）；陜西省知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略研究項目（ZL2012-07）；陜西省教育廳科學(xué)研究計劃項目（14JK1494）；陜西省重點學(xué)科建設(shè)專項資金資助項目

楊敏利（1973-），女（漢族），陜西戶縣人，西安理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，副教授，碩導(dǎo)，博士，西北大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)博士后，研究方向：風(fēng)險投資與創(chuàng)業(yè)金融.