鄒高峰,黃亞茹,馬夢(mèng)瑤
(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部, 天津 300072)
國外發(fā)達(dá)市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)表明:風(fēng)險(xiǎn)投資的介入在一定程度上有助于改善企業(yè)的經(jīng)營表現(xiàn)?,F(xiàn)有文獻(xiàn)大都支持了認(rèn)證/監(jiān)督理論。國外學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn):風(fēng)險(xiǎn)投資作為被投資企業(yè)的股東,經(jīng)常通過積極參與董事會(huì)、履行監(jiān)督職能和提供增值服務(wù)等方式,直接或間接地提高被投資企業(yè)的經(jīng)營管理水平,從而進(jìn)一步改善被投資企業(yè)的經(jīng)營績(jī)效。近年來,國內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)大多活躍在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上,創(chuàng)業(yè)板的快速發(fā)展也促使對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的需求愈加強(qiáng)烈。然而國內(nèi)一些研究表明:風(fēng)險(xiǎn)投資的引入并不能對(duì)上市企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生正面的影響,甚至有的學(xué)者認(rèn)為引入風(fēng)險(xiǎn)投資反而會(huì)導(dǎo)致被投資企業(yè)業(yè)績(jī)下降,這些現(xiàn)象違背了企業(yè)引入風(fēng)險(xiǎn)投資的初衷。因此,在中國資本市場(chǎng)上,風(fēng)險(xiǎn)投資的介入究竟能否改善被投資企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績(jī)?nèi)孕枰M(jìn)一步檢驗(yàn)。本文基于我國創(chuàng)業(yè)板數(shù)據(jù),運(yùn)用傾向性打分匹配法來消除樣本選擇偏差,并基于認(rèn)證/監(jiān)督理論、“逐名”假說、逆向選擇理論等,研究了在中國資本市場(chǎng)上風(fēng)險(xiǎn)投資是否真的改善了企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績(jī),進(jìn)一步探究了不同背景和不同聲譽(yù)下的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。實(shí)證結(jié)果表明:整體來看,在我國創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上期望引入風(fēng)險(xiǎn)投資以提高IPO企業(yè)業(yè)績(jī)表現(xiàn)并不可行;引入政府背景的風(fēng)險(xiǎn)投資不會(huì)提高公司的經(jīng)營績(jī)效,只有高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資持股才會(huì)使企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績(jī)有所提升。這些研究成果對(duì)于企業(yè)是否選擇、如何選擇風(fēng)險(xiǎn)投資參股具有一定的參考意義。
在以美國為代表的國外發(fā)達(dá)市場(chǎng)上,隨著風(fēng)險(xiǎn)投資的迅猛發(fā)展,越來越多的國外學(xué)者開始花費(fèi)精力研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)績(jī)效是否有提升作用[1-17]。
在以上提到的理論假說中,認(rèn)證/監(jiān)督理論頗受國外學(xué)者的認(rèn)可。他們發(fā)現(xiàn):從認(rèn)證/監(jiān)督理論的角度出發(fā),風(fēng)險(xiǎn)投資的引入的確能夠提升企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績(jī)。Sahlman認(rèn)為聲譽(yù)機(jī)制還可以在一定程度上提高風(fēng)險(xiǎn)投資認(rèn)證的真實(shí)性;Lerner和Compers的實(shí)證檢驗(yàn)表明通過風(fēng)險(xiǎn)投資的參股可提高被投資公司的治理水平,進(jìn)而促使投資企業(yè)擁有更好的業(yè)績(jī)表現(xiàn);Engel 認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)的運(yùn)營績(jī)效、成長(zhǎng)速度等均起到了積極作用;Tykvova、Mannheim 等通過不同的方法對(duì)不同的樣本進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)通過積極履行監(jiān)督職能,并加入企業(yè)的經(jīng)營管理能夠明顯地改善企業(yè)績(jī)效;Hochberg 認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資參股通過積極監(jiān)督和參與管理,能夠幫助被投資公司建立合理的治理結(jié)構(gòu)。
然而,大多數(shù)國內(nèi)學(xué)者的實(shí)證結(jié)果并不能支持說明風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)上市企業(yè)經(jīng)營表現(xiàn)的積極作用[18-25]。勒明等[18]以2008年前在中國中小板上市的272家公司為樣本開展研究,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資參股并不會(huì)提高IPO公司治理水平和經(jīng)營績(jī)效;Tan等[19-20]選取我國中小板上市企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn):在企業(yè)IPO前后,風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)經(jīng)營績(jī)效均未起到促進(jìn)作用;楊其靜等[21]以中國創(chuàng)業(yè)板2009—2012年底上市企業(yè)的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,實(shí)證結(jié)果顯示劣質(zhì)企業(yè)傾向于選擇引入風(fēng)險(xiǎn)投資,并且風(fēng)險(xiǎn)投資的參股并沒有明顯改善企業(yè)上市后的經(jīng)營表現(xiàn),這一研究結(jié)論迎合了風(fēng)險(xiǎn)投資的逆向選擇假說;張科舉[123通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資角色進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)無論是盈利能力還是成長(zhǎng)能力均呈現(xiàn)大幅下滑趨勢(shì),而且風(fēng)險(xiǎn)投資持股時(shí)間較短,與擬上市企業(yè)存在“業(yè)績(jī)同盟”的關(guān)系。這也在一定程度上支持了風(fēng)險(xiǎn)投資的逐名假說。
本文試圖結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并考慮“逐名”效應(yīng)、花架子模型和認(rèn)證監(jiān)督理論可能存在的相互抵消作用,探討在特定的中國資本市場(chǎng)上引入不同特征的風(fēng)險(xiǎn)投資是否能夠改善企業(yè)經(jīng)營績(jī)效。
本文使用Lawrence等建議的傾向評(píng)分匹配法(PSM)來解決風(fēng)險(xiǎn)投資和上市企業(yè)之間的潛在內(nèi)生選擇問題。以是否有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股為標(biāo)準(zhǔn),將樣本企業(yè)分為有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股企業(yè)(實(shí)驗(yàn)組)和無風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股企業(yè)(對(duì)照組),如果能為每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)在對(duì)照組找到情況相同或相似的企業(yè),則可以對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比分析。
如要研究風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股對(duì)企業(yè)績(jī)效影響,需要量化企業(yè)有無風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股的區(qū)別,定義Y(1)是風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的指標(biāo),Y(0)是無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的指標(biāo)。設(shè)ATT為平均影響為
(1)
基于本文績(jī)效指標(biāo)選擇,ATT代表的是ROA、ROE、OPE各自的期望差。
接下來確定影響風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資的企業(yè)特征因素,以進(jìn)行實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的匹配。假設(shè)有k個(gè)變量會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)投資的選擇,設(shè)為向量X,X=(x1,x2,…,xk)。根據(jù)Rubin提出的條件獨(dú)立性假設(shè)(CIA),在其他條件一致時(shí)(即兩個(gè)公司擁有相同變量X),如果其績(jī)效指標(biāo)(因變量)有顯著差異,那么這種差異只與控制變量(風(fēng)險(xiǎn)投資)有關(guān)。以下為條件獨(dú)立性假設(shè)(CIA),可以表示為
E[Y(0)|VC=1,X=x]=E[Y(0)|VC=0,X=x]
(2)
由于存在多種影響風(fēng)險(xiǎn)投資參股的因素(X是一個(gè)多維向量),在對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)進(jìn)行匹配時(shí)很難找到完全相同的變量X。如果存在可推得的函數(shù)b(·)能夠?qū)維數(shù)降為1,則能夠使用最近鄰匹配實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的一一匹配,其中VC=1表示風(fēng)險(xiǎn)投資參股,在假設(shè)成立的條件下,按照式(3)(4)估計(jì)平均處理效果:
(3)
本文使用Probit模型來估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)投資參股概率:
?i=(1,2,…,N)
(4)
其中Φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積概率分布函數(shù)。
計(jì)算企業(yè)傾向性得分公式如下:
(5)
其中:xi為樣本i的特征值向量;β為通過Probit模型回歸得出的特征值系數(shù)向量。每個(gè)樣本企業(yè)的傾向性得分是唯一的。根據(jù)已得傾向性得分對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)i與無風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)j進(jìn)行匹配,使用最近鄰匹配法尋找對(duì)照組樣本。匹配條件為mini,j(|psi-psj|),即選擇實(shí)驗(yàn)組樣本的ps值。根據(jù)匹配選擇后的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組數(shù)據(jù),估計(jì)平均處理效果ATT,即風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)參股企業(yè)績(jī)效的平均作用。ATT的計(jì)算方法為:
(6)
其中:N(1)為實(shí)驗(yàn)組樣本數(shù)量;N(0)為對(duì)照組樣本數(shù)量;N(1)=N(0)。
ATT估計(jì)量方差的公式如下:
(7)
其中S(i)(i=0,1)為對(duì)應(yīng)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差。
在計(jì)算ATT時(shí),為了克服小樣本誤差對(duì)本文結(jié)論可能產(chǎn)生的影響,本文在探究國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資和高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)企業(yè)的影響時(shí),先使用“自助法”(bootstrap)算得相關(guān)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差,然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,本文抽取次數(shù)為500。
根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)投資多投資于高成長(zhǎng)性中小企業(yè)的特點(diǎn),本文通過WIND數(shù)據(jù)庫選取在2009年10月23日—2014年1月29日創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)為研究樣本*選取樣本起止時(shí)間區(qū)間的原因是:2009年10月23日為創(chuàng)業(yè)板開板啟動(dòng)時(shí)間,所以樣本的開始時(shí)間確定為2009年10月23日;另外,計(jì)算所需的變量主要來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和深圳證券交易所網(wǎng)站披露的上市公司2013—2015年3年的年度報(bào)告,因此選取樣本的截止時(shí)間確定為2014年1月29日(該日期之后的IPO公司沒有對(duì)應(yīng)的13年年報(bào)數(shù)據(jù))。,從中剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司,并選擇2013—2015年內(nèi)有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股的132家樣本企業(yè)。計(jì)算所需的變量主要來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和深圳證券交易所網(wǎng)站披露的上市公司2013—2015年的年度報(bào)告。風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的經(jīng)營范圍主要從企業(yè)年報(bào)中披露和從天眼查網(wǎng)站(http://www.tianyancha.com/)搜索到,以上均未找到的數(shù)據(jù)從互聯(lián)網(wǎng)搜索并手工整理得到。
本文從國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)提取上述樣本企業(yè)2013—2015年的十大股東信息,使用張劍的判定方法,如果:① 股東名稱中出現(xiàn)“風(fēng)險(xiǎn)投資”“創(chuàng)業(yè)投資”“創(chuàng)新投資”等字樣;② 通過網(wǎng)絡(luò)搜索,如確定股東經(jīng)營范圍包含“投資股權(quán)控股業(yè)務(wù)”“股權(quán)投資”“風(fēng)險(xiǎn)投資”“投資管理”“投資高新技術(shù)項(xiàng)目和企業(yè)”等關(guān)鍵詞,則認(rèn)為該股東是風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)。此外,本文定義如果有以下兩種情況,則認(rèn)為該樣本企業(yè)為有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股:① 在2013—2015年3年中,存在不少于2年都在前十大股東中的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu);② 在2013—2015年,有兩家以上不同風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)出現(xiàn)在不同年份的前十大股東中。其中,為了消除關(guān)聯(lián)企業(yè)的影響,如果所有參股風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與被投資企業(yè)屬于同一控制人控制,則認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)該企業(yè)不存在影響。
參股風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)具有國有背景的參考標(biāo)準(zhǔn)是上市企業(yè)年報(bào)披露信息中參股風(fēng)險(xiǎn)投資的股東性質(zhì)為“國有法人”;風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)具有高聲譽(yù)的依據(jù)為該參股風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)位于《2015年中國創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)50強(qiáng)》或者《2015年中國私募股權(quán)投資機(jī)構(gòu)50強(qiáng)》。
3.1.1變量選擇
本文將變量指標(biāo)分成了兩組:一組為企業(yè)特征指標(biāo),主要用于傾向性得分匹配(PSM),判斷其是否為影響風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股的因素,以及使用有影響的因素對(duì)企業(yè)進(jìn)行打分,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的匹配;一組為財(cái)務(wù)指標(biāo),用于完成匹配后對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組樣本企業(yè)績(jī)效進(jìn)行比較。變量列表詳見表1。
表1 變量列表
數(shù)據(jù)來源:國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫,深圳證券交易所企業(yè)年報(bào)。
根據(jù)Audretsch和Lehmann、Engel和Keilbach等的研究結(jié)果,創(chuàng)業(yè)者的人力資本、公司特征、發(fā)起人資質(zhì)、企業(yè)擁有專利數(shù)量、公司成立時(shí)間、所屬行業(yè)以及所屬地區(qū)等都是影響風(fēng)險(xiǎn)投資選擇參股企業(yè)的因素。因此,本文將企業(yè)所在行業(yè)、員工數(shù)量對(duì)數(shù)、總部所在地、創(chuàng)立年份、董事長(zhǎng)學(xué)歷以及員工高等教育人數(shù)比例作為企業(yè)特征變量。
根據(jù)Colombo 和 Grilli等的研究結(jié)果,管理經(jīng)驗(yàn)對(duì)企業(yè)能否得到風(fēng)險(xiǎn)投資的支持有顯著影響。基于此,本文用管理費(fèi)用與主營業(yè)務(wù)收入比衡量企業(yè)管理能力,作為企業(yè)基本特征指標(biāo)之一。另外,還加入了企業(yè)凈資產(chǎn)對(duì)數(shù)、每股凈資產(chǎn)、年末無限售股票對(duì)數(shù)、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)對(duì)數(shù)以及總負(fù)債對(duì)數(shù)作為企業(yè)特征變量指標(biāo)。
除企業(yè)創(chuàng)立年份、所在行業(yè)、總部所在地、董事長(zhǎng)學(xué)歷等需要進(jìn)行賦值以外,其他指標(biāo)都是取樣本企業(yè)2013—2015年3年的平均數(shù)?!皢T工高等教育人數(shù)比例”是指員工接受大學(xué)本科及以上學(xué)歷教育的人數(shù)占總員工數(shù)量的百分比(由于披露規(guī)則不統(tǒng)一,有的企業(yè)只披露了大專及以上,則假設(shè)其全部為大專學(xué)歷)。
上述變量集合即為本文2.1節(jié)所定義的變量組X,進(jìn)行傾向性評(píng)分匹配法的隱含假設(shè)是管理者的管理理念及其他條件完全相同。
楊希等在研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)中小企業(yè)績(jī)效影響時(shí),是從風(fēng)險(xiǎn)投資事前和事后兩個(gè)角度來分析,使用了企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和增長(zhǎng)指標(biāo)兩個(gè)方面來衡量業(yè)績(jī)。考慮到本文只研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)績(jī)效的影響,僅選取總資產(chǎn)收益率(ROA)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)和主營業(yè)務(wù)凈利潤率(OPE)衡量上市公司業(yè)績(jī)。
3.1.2變量描述性分析
本文企業(yè)特征變量及績(jī)效指標(biāo)變量統(tǒng)計(jì)性描述見表2。
有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)與無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)特征變量及績(jī)效指標(biāo)變量的均值T檢驗(yàn)結(jié)果見表3。
表2 樣本整體變量描述統(tǒng)計(jì)
表3 樣本變量統(tǒng)計(jì)結(jié)果
從表3的統(tǒng)計(jì)描述可以看出:在全部378個(gè)企業(yè)中,共有132家企業(yè)有風(fēng)險(xiǎn)投資參股,占比30.69%;從員工人數(shù)上來看,有風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)比無風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)人數(shù)少;有風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)的管理費(fèi)用與主營業(yè)務(wù)收入比高于無風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè),這與Colombo和Grilli的研究結(jié)果不符,說明我國創(chuàng)業(yè)板企業(yè)和國外情況不同;有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股的企業(yè)每股凈資產(chǎn)明顯高于無風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)企業(yè),這可以初步說明風(fēng)險(xiǎn)投資參股與企業(yè)每股凈資產(chǎn)有關(guān);而有風(fēng)險(xiǎn)投資的企業(yè)的總資產(chǎn)、總負(fù)債、凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)雖然均高于無風(fēng)險(xiǎn)投資的企業(yè),但是差異并不明顯。
從表3中T檢驗(yàn)結(jié)果來看:有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的每股凈資產(chǎn)平均值與無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)存在顯著差異,這說明有風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)其每股價(jià)值明顯高于沒有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè);而有風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè)剩余企業(yè)特征變量和企業(yè)績(jī)效指標(biāo)變量與無風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè)均無顯著差異。這說明如果不進(jìn)行傾向打分匹配,而是直接比較實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的情況,并不能得出顯著結(jié)果。
首先根據(jù)有無風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)持股將樣本分為實(shí)驗(yàn)組(有風(fēng)險(xiǎn)投資持股的企業(yè))和對(duì)照組(無風(fēng)險(xiǎn)投資持股的企業(yè)),再進(jìn)行傾向性打分匹配。
本文選用Probit模型,以是否風(fēng)險(xiǎn)投資參股(VC)為因變量,董事長(zhǎng)學(xué)歷(EDU)、員工受教育程度(PRO)、期末流通股股數(shù)對(duì)數(shù)(FREE)、行業(yè)(IND)、總資產(chǎn)對(duì)數(shù)(LNAT)、凈資產(chǎn)對(duì)數(shù)(LNNET)、總負(fù)債對(duì)數(shù)(LNDB)、員工數(shù)量對(duì)數(shù)(LNEMP)、地區(qū)(LOC)、管理費(fèi)用與營業(yè)收入比(MAN)、每股凈資產(chǎn)(NETPS)、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(PNCR)、成立年份(YEAR)等指標(biāo)為自變量,使用Eviews8.0軟件進(jìn)行傾向性打分匹配的回歸分析,結(jié)果見表4。
表4 Probit模型回歸分析
從表4的擬合結(jié)果可以看出:除了員工數(shù)量對(duì)數(shù)(LNEMP)和凈資產(chǎn)對(duì)數(shù)(LNNET)在5%水平以下顯著不為0以外,其他變量系數(shù)均不顯著。McFadden R-squared值只有0.03,說明擬合結(jié)果并不顯著。剔除不顯著變量,僅保留擬合系數(shù)顯著的變量,進(jìn)行第2次Probit回歸,結(jié)果如表5所示。
表5 第2次Probit模型回歸結(jié)果
從表5的擬合結(jié)果來看:在剔除常數(shù)項(xiàng)以及不顯著變量以后,只剩下LNEMP、LNNET、FREE這3個(gè)變量,這說明在樣本企業(yè)中,風(fēng)險(xiǎn)投資是否選擇參股企業(yè)僅與被投資企業(yè)的員工人數(shù)、凈資產(chǎn)和期末流通股股數(shù)3個(gè)變量在10%置信水平上顯著相關(guān)。這也和表3中的結(jié)果一致,有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)每股凈資產(chǎn)明顯大于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)。而表5的回歸結(jié)果也說明風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)是否參股企業(yè)與期末流通股股數(shù)呈負(fù)相關(guān),與凈資產(chǎn)總量呈正相關(guān)。
接下來根據(jù)表5所得的變量系數(shù),計(jì)算每個(gè)樣本收到風(fēng)險(xiǎn)投資參股的概率,作為傾向評(píng)分值,所得擬合公式如下:
(8)
其中Φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積概率分布函數(shù)。
以算得的傾向得分值為標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)最鄰近匹配原則,為每個(gè)實(shí)驗(yàn)組樣本從對(duì)照組中尋找匹配企業(yè)。匹配后使用配對(duì)樣本T檢驗(yàn)對(duì)企業(yè)特征進(jìn)行變量統(tǒng)計(jì)性描述,觀察實(shí)驗(yàn)組企業(yè)和對(duì)照組企業(yè)特征變量的差異,結(jié)果如表6所示。
表6 樣本特征統(tǒng)計(jì)描述(匹配后)
通過進(jìn)行描述性分析,試圖找到對(duì)應(yīng)情況下實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組每個(gè)特征變量是否有差異,并以此判斷對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)投資(風(fēng)險(xiǎn)投資參股、國有背景、高聲譽(yù))對(duì)被投資企業(yè)的偏好。
首先,分析全樣本變量。有風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)員工人數(shù)、員工高等教育人數(shù)比例都略小于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè);匹配后的管理費(fèi)用與主營業(yè)務(wù)收入比仍然是有風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)更高;每股凈資產(chǎn)仍是有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)高于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè);匹配后無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的凈資產(chǎn)高于有風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè);與匹配前比,無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的平均期末流通股數(shù)有所下降,且小于有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的期末流通股股數(shù);凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率也有所下降,與有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的差距進(jìn)一步擴(kuò)大;平均總資產(chǎn)、總負(fù)債有所上升,并且均大于有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè),但是以上差異均不顯著。
其次,研究發(fā)現(xiàn):有國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)和對(duì)照組無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的員工人數(shù)均高于整體樣本,同時(shí)對(duì)照組無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的員工人數(shù)遠(yuǎn)高于有國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè),差異明顯;剩余特征變量的實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組都是略有差異,但均不顯著。
最后,分析高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股的影響:高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的員工人數(shù)高于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè),這與總體風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)情況不同,但是并沒有顯著差異;管理費(fèi)用與主營業(yè)務(wù)收入比低于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè),但是差異不明顯,不能證明和國外結(jié)論一致;高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的每股凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)、平均總資產(chǎn)、平均總負(fù)債、平均期末流通股數(shù)均高于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè),但是差異并不明顯;高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率明顯低于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè),這說明高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的凈資產(chǎn)收益略低于無風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)。
從表6中還可以看出:除個(gè)別變量外,實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的差異無論是在全樣本還是子樣本中都不顯著。進(jìn)行傾向評(píng)分匹配是為了找到與實(shí)驗(yàn)組最大程度相同的匹配企業(yè),從而比較實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)的績(jī)效差異。
按照傾向性打分匹配方法,通過給樣本企業(yè)打分,理論上找到的對(duì)照組企業(yè)影響風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)特征因素與對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)組企業(yè)最接近。本節(jié)擬比較分析匹配后的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股和無風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股企業(yè)績(jī)效變量的平均差異。為了消除小樣本帶來的誤差,所有ATT結(jié)果均使用spss22.0進(jìn)行500次bootstrap抽樣,并通過進(jìn)行均值獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)得到。
3.3.1風(fēng)險(xiǎn)投資的引入對(duì)企業(yè)績(jī)效影響實(shí)證分析
對(duì)匹配后有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股和無風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)參股企業(yè)的績(jī)效指標(biāo)變量進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn),實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的績(jī)效均值差異即為本文定義的ATT值,結(jié)果見表7。
從表7中的計(jì)算結(jié)果可以看出:ROA、ROE、OPE這3個(gè)變量處理效果(ATT)均小于0。這說明匹配后的風(fēng)險(xiǎn)投資參股樣本均值反而小于對(duì)照組樣本均值,與匹配前的檢驗(yàn)結(jié)果不太相同。但由于T統(tǒng)計(jì)量在95%置信區(qū)間并不顯著,因此不能認(rèn)為經(jīng)過傾向性打分匹配后的風(fēng)險(xiǎn)投資支持企業(yè)經(jīng)營業(yè)績(jī)與無風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)經(jīng)營業(yè)績(jī)有顯著差別。這與楊其靜的研究結(jié)果相似,被投資企業(yè)在引入風(fēng)險(xiǎn)投資后的經(jīng)營表現(xiàn)并沒有得到改善。
之所以會(huì)出現(xiàn)表7的結(jié)果,一方面可能是由于在考察風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)上市公司績(jī)效影響時(shí)使用的是市場(chǎng)平均數(shù)據(jù),而近年來我國大量民營風(fēng)險(xiǎn)投資資本和私募股權(quán)基金入市,新創(chuàng)機(jī)構(gòu)自身實(shí)力不夠且缺乏管理經(jīng)驗(yàn)和核心競(jìng)爭(zhēng)力,新創(chuàng)機(jī)構(gòu)在急于建立和提高聲譽(yù)的同時(shí),并沒有能力為融資人提供大量長(zhǎng)期股權(quán)成本和增值服務(wù),形成了企業(yè)上市后長(zhǎng)期績(jī)效走低的“逐名”效應(yīng),使得風(fēng)險(xiǎn)投資在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上整體影響表現(xiàn)并不明顯;另一方面,風(fēng)險(xiǎn)投資最突出的特點(diǎn)就是具有較大風(fēng)險(xiǎn)和不確定性,為了降低這種風(fēng)險(xiǎn)和不確定性以及后期可能帶來的融資壓力,風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)往往存在追逐短期投資利益的動(dòng)機(jī),并不會(huì)讓團(tuán)隊(duì)花費(fèi)太多精力在投資項(xiàng)目上,導(dǎo)致對(duì)被投資企業(yè)的監(jiān)管力度不夠、責(zé)任感不強(qiáng),這在一定程度上不利于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展。
3.3.2風(fēng)險(xiǎn)投資特征對(duì)企業(yè)績(jī)效影響實(shí)證分析
1) 國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股影響研究
國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股企業(yè)和無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)ATT的計(jì)算結(jié)果如表8所示。
表7 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股對(duì)企業(yè)績(jī)效影響作用的ATT回歸結(jié)果(匹配后)
表8 國有風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的回歸結(jié)果(相比無風(fēng)險(xiǎn)投資)(匹配后)
從表8可以看出:國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)總資產(chǎn)收益率(ROA)、主營業(yè)務(wù)收益率(OPE)均稍好于無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè),凈資產(chǎn)收益率(ROE)略低于無風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè),但是在95%置信區(qū)間下效果仍不顯著。說明經(jīng)過傾向性打分匹配以后,國有風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)在績(jī)效上與無風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè)仍沒有顯著區(qū)別。
表9描述的是國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè)和非國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè)的比較效果,從ATT可以看出:除輔助指標(biāo)主營業(yè)務(wù)利潤率(OPE)以外,國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè)經(jīng)營業(yè)績(jī)變量均略差于非國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資持股企業(yè)。但是在5%置信度下該差別并不顯著。
綜上可以得出:國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績(jī)效并沒有顯著影響。這也與陳偉和曹黎娟、余琰等的研究結(jié)果相同。這可能是由于以下幾個(gè)原因:一是大多數(shù)國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的管理體制較為僵化,權(quán)利過于集中,導(dǎo)致投資決策和辦事效率低下。比如過于繁瑣的層層審批制度,使得一些具有業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、了解具體投資情況的負(fù)責(zé)人員得不到及時(shí)授權(quán),企業(yè)對(duì)環(huán)境變化的反應(yīng)能力較差。二是國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資的高層管理人員多為非專業(yè)人士,缺乏提供增值服務(wù)的經(jīng)驗(yàn),對(duì)市場(chǎng)反應(yīng)不敏銳,沒有專業(yè)團(tuán)隊(duì)對(duì)被投資企業(yè)進(jìn)行管理,并不能有效地輔導(dǎo)被投資企業(yè)。
2) 高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)持股影響研究
比較高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)持股企業(yè)與無風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股企業(yè)的ATT如表10所示,比較高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)持股企業(yè)與其他風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)持股企業(yè)的ATT結(jié)果如表11所示。
表9 國有風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的回歸結(jié)果(相比非國有風(fēng)險(xiǎn)投資)(匹配后)
表10 高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的回歸結(jié)果(相比無風(fēng)險(xiǎn)投資)(匹配后)
從表10可以看出:業(yè)績(jī)指標(biāo)總資產(chǎn)利潤率(ROA)、凈資產(chǎn)利潤率(ROE)、主營業(yè)務(wù)利潤率(OPE)均是高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)好于無風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)。在10%置信度下,主營業(yè)務(wù)利潤率(OPE)的影響結(jié)果ATT是顯著的。
表11 高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的回歸結(jié)果(相比非高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資)
從表11可以看出:高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)的績(jī)效指標(biāo)均好于非高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)。在10%置信度下,ROA和ROE具有顯著差異。結(jié)合表10、表11可以得出結(jié)論:高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)提高企業(yè)績(jī)效有積極作用,而且這種作用在高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)與非高聲譽(yù)參股企業(yè)中更加明顯。與Kaplan and Stromberg(2001)的研究結(jié)果相似,支持了認(rèn)證/監(jiān)督理論,表明高聲譽(yù)的風(fēng)險(xiǎn)投資為了維持其聲譽(yù)和市場(chǎng)地位會(huì)對(duì)被參股企業(yè)提供高質(zhì)量的增值服務(wù),包括豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、更強(qiáng)的專業(yè)能力等,便于幫助被投資企業(yè)完善運(yùn)營水平和提高業(yè)務(wù)能力。
3.3.3風(fēng)險(xiǎn)投資參股前后業(yè)績(jī)指標(biāo)對(duì)比
由于企業(yè)通常在上市前引入風(fēng)險(xiǎn)投資(本文幾乎所有樣本企業(yè)引入風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的時(shí)間是在上市之前),上市企業(yè)必須公開披露的僅是上市前3年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),因此如果風(fēng)險(xiǎn)投資參股的時(shí)間是在上市前3年之前,那么參股前的數(shù)據(jù)屬于上市企業(yè)的非公開數(shù)據(jù),具有一定的不可獲得性。在剔除數(shù)據(jù)無法獲取的樣本后,本文在132家風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)中提取了77家風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)為樣本。在逐個(gè)翻閱樣本企業(yè)披露的《關(guān)于公司設(shè)立以來股本演變情況的說明》文件及新聞報(bào)告等取得風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的參股時(shí)間后,從被投資企業(yè)發(fā)布的招股說明書、年度報(bào)告等文件中摘出這些風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股前與參股后的企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)數(shù)據(jù),本部分?jǐn)?shù)據(jù)主要來源于WIND數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫以及企查查等網(wǎng)站。接下來,從風(fēng)險(xiǎn)投資參股前后企業(yè)業(yè)績(jī)變化的角度,使用統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)比分析了參股前后的企業(yè)績(jī)效變動(dòng),進(jìn)一步驗(yàn)證引入風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)是否能改善企業(yè)績(jī)效。同時(shí),分別檢驗(yàn)了引入不同特征的風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)于企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)的變動(dòng)影響。
首先,選取的考察變量為風(fēng)險(xiǎn)投資參股后兩年業(yè)績(jī)指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)投資參股前兩年業(yè)績(jī)均值的差,并采用配對(duì)樣本T檢驗(yàn),分別比較了風(fēng)險(xiǎn)投資參股前后企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)的變化差異。從表12的結(jié)果可以看出:?jiǎn)为?dú)就3項(xiàng)業(yè)績(jī)指標(biāo)而言,凈資產(chǎn)收益率的均值和中位數(shù)在風(fēng)險(xiǎn)投資參股后都出現(xiàn)了明顯較大幅度的下降,而總資產(chǎn)收益率與營業(yè)收入凈利率的均值雖然出現(xiàn)了上升現(xiàn)象,但是上升幅度非常小。因此,從綜合業(yè)績(jī)指標(biāo)來看,均值或中位數(shù)都能說明,風(fēng)險(xiǎn)投資的引入并不能改善企業(yè)績(jī)效,甚至?xí)霈F(xiàn)企業(yè)業(yè)績(jī)下滑的現(xiàn)象,雖然并沒有通過顯著性檢驗(yàn),但與上文使用PSM方法得出的結(jié)論一致。
接下來,本文對(duì)國有背景、高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資樣本進(jìn)行了同樣的分析。結(jié)果見表13、14。從表中對(duì)比組業(yè)績(jī)指標(biāo)數(shù)據(jù)可以看出:國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資是否參與對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)變動(dòng)程度的具有負(fù)影響;具有高聲譽(yù)特征的風(fēng)險(xiǎn)投資參股后,被投資企業(yè)的績(jī)效能夠得到提高。盡管未通過顯著性檢驗(yàn),但這表明從參股前后企業(yè)業(yè)績(jī)對(duì)比變化這一新的角度研究不同特征的風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)于企業(yè)績(jī)效的影響得出的結(jié)果,與本文研究結(jié)論相吻合。形成這些現(xiàn)象的原因,在上文3.3.1、3.3.2部分已作詳細(xì)解釋,在此不再贅述。
表12 風(fēng)險(xiǎn)投資參股前后企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)的變動(dòng)
表13 國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資參股前后企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)變動(dòng)
表14 高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股前后企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)變動(dòng)
本文以2013—2015年有風(fēng)險(xiǎn)投資支持的創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為研究樣本,首先研究了在創(chuàng)業(yè)板樣本企業(yè)中影響風(fēng)險(xiǎn)投資投資參股的因素,并運(yùn)用傾向性打分匹配法來消除樣本選擇偏差的基礎(chǔ)上,使用Probit回歸分析風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股對(duì)上市企業(yè)績(jī)效的影響。實(shí)證表明:① 整體而言,創(chuàng)業(yè)板上有風(fēng)險(xiǎn)投資參股的企業(yè)與無風(fēng)險(xiǎn)投資參股企業(yè)在企業(yè)績(jī)效上并沒有顯著差別;② 政府背景的風(fēng)險(xiǎn)投資參股也并未明顯影響到企業(yè)績(jī)效;3)高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資參股對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期績(jī)效有積極影響,同非高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)相比,高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響更大。
結(jié)合上述結(jié)論,本文提出3點(diǎn)建議:① 針對(duì)整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè),建議政府相關(guān)部門在鼓勵(lì)和支持民營風(fēng)險(xiǎn)投資資本發(fā)展的同時(shí),制定相關(guān)行業(yè)制度規(guī)范,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)及相關(guān)人員進(jìn)行適度監(jiān)管;建立風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)聲譽(yù)評(píng)價(jià)機(jī)制,實(shí)施扶優(yōu)限劣、獎(jiǎng)罰分明的方針,鼓勵(lì)和刺激高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)更積極有效的參與企業(yè)管理。同時(shí),可出臺(tái)一系列獎(jiǎng)勵(lì)高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的優(yōu)惠政策,能夠進(jìn)一步促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)提高效能。② 基于我國實(shí)際國情,國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)應(yīng)積極發(fā)揮“揚(yáng)長(zhǎng)避短”的精神,充分利用自身擁有的背景和資源、變革過于行政化的管理機(jī)制,提高決策效率和專業(yè)化能力,只有真正做到體制、管理上的雙創(chuàng)新,才能更好地發(fā)揮國有背景風(fēng)險(xiǎn)投資的扶持和監(jiān)督作用。③ 企業(yè)在選擇引入風(fēng)險(xiǎn)投資時(shí),應(yīng)著重考慮風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的聲譽(yù),高聲譽(yù)的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)可能擁有眾多公司治理和財(cái)務(wù)方面的人才,通過積極參與被投資企業(yè)管理為企業(yè)提供高質(zhì)量的非資本服務(wù),使得企業(yè)更容易獲得融資,從而能夠促進(jìn)企業(yè)發(fā)展;就風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)而言,應(yīng)通過積累管理經(jīng)驗(yàn)、提升專業(yè)能力、培養(yǎng)專業(yè)團(tuán)隊(duì)等途徑鞏固自身實(shí)力,加強(qiáng)聲譽(yù)建設(shè),從而推動(dòng)整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)的健康發(fā)展。
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重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))2018年3期