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    風(fēng)險投資的介入對提高上市企業(yè)績效的作用

    2018-04-08 10:08:31鄒高峰黃亞茹馬夢瑤
    關(guān)鍵詞:企業(yè)

    鄒高峰,黃亞茹,馬夢瑤

    (天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部, 天津 300072)

    國外發(fā)達市場的經(jīng)驗表明:風(fēng)險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)有文獻大都支持了認證/監(jiān)督理論。國外學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn):風(fēng)險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、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,從而進一步改善被投資企業(yè)的經(jīng)營績效。近年來,國內(nèi)風(fēng)險投資機構(gòu)大多活躍在創(chuàng)業(yè)板市場上,創(chuàng)業(yè)板的快速發(fā)展也促使對風(fēng)險投資的需求愈加強烈。然而國內(nèi)一些研究表明:風(fēng)險投資的引入并不能對上市企業(yè)績效產(chǎn)生正面的影響,甚至有的學(xué)者認為引入風(fēng)險投資反而會導(dǎo)致被投資企業(yè)業(yè)績下降,這些現(xiàn)象違背了企業(yè)引入風(fēng)險投資的初衷。因此,在中國資本市場上,風(fēng)險投資的介入究竟能否改善被投資企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績?nèi)孕枰M一步檢驗。本文基于我國創(chuàng)業(yè)板數(shù)據(jù),運用傾向性打分匹配法來消除樣本選擇偏差,并基于認證/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上風(fēng)險投資是否真的改善了企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績,進一步探究了不同背景和不同聲譽下的風(fēng)險投資機構(gòu)對企業(yè)績效的影響。實證結(jié)果表明:整體來看,在我國創(chuàng)業(yè)板市場上期望引入風(fēng)險投資以提高IPO企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)并不可行;引入政府背景的風(fēng)險投資不會提高公司的經(jīng)營績效,只有高聲譽風(fēng)險投資持股才會使企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績有所提升。這些研究成果對于企業(yè)是否選擇、如何選擇風(fēng)險投資參股具有一定的參考意義。

    1 文獻綜述

    在以美國為代表的國外發(fā)達市場上,隨著風(fēng)險投資的迅猛發(fā)展,越來越多的國外學(xué)者開始花費精力研究風(fēng)險投資對企業(yè)績效是否有提升作用[1-17]。

    在以上提到的理論假說中,認證/監(jiān)督理論頗受國外學(xué)者的認可。他們發(fā)現(xiàn):從認證/監(jiān)督理論的角度出發(fā),風(fēng)險投資的引入的確能夠提升企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績。Sahlman認為聲譽機制還可以在一定程度上提高風(fēng)險投資認證的真實性;Lerner和Compers的實證檢驗表明通過風(fēng)險投資的參股可提高被投資公司的治理水平,進而促使投資企業(yè)擁有更好的業(yè)績表現(xiàn);Engel 認為風(fēng)險投資對企業(yè)的運營績效、成長速度等均起到了積極作用;Tykvova、Mannheim 等通過不同的方法對不同的樣本進行研究,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資機構(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)績效;Hochberg 認為風(fēng)險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)者的實證結(jié)果并不能支持說明風(fēng)險投資參股對上市企業(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)險投資參股并不會提高IPO公司治理水平和經(jīng)營績效;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)險投資對企業(yè)經(jīng)營績效均未起到促進作用;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)為研究對象,實證結(jié)果顯示劣質(zhì)企業(yè)傾向于選擇引入風(fēng)險投資,并且風(fēng)險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)險投資的逆向選擇假說;張科舉[123通過對風(fēng)險投資角色進行分析發(fā)現(xiàn),創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)無論是盈利能力還是成長能力均呈現(xiàn)大幅下滑趨勢,而且風(fēng)險投資持股時間較短,與擬上市企業(yè)存在“業(yè)績同盟”的關(guān)系。這也在一定程度上支持了風(fēng)險投資的逐名假說。

    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上引入不同特征的風(fēng)險投資是否能夠改善企業(yè)經(jīng)營績效。

    2 模型構(gòu)建及樣本定義

    2.1 基于傾向性打分匹配法(PSM)的模型構(gòu)建

    本文使用Lawrence等建議的傾向評分匹配法(PSM)來解決風(fēng)險投資和上市企業(yè)之間的潛在內(nèi)生選擇問題。以是否有風(fēng)險投資機構(gòu)參股為標(biāo)準,將樣本企業(yè)分為有風(fēng)險投資機構(gòu)參股企業(yè)(實驗組)和無風(fēng)險投資機構(gòu)參股企業(yè)(對照組),如果能為每一個風(fēng)險投資參股企業(yè)在對照組找到情況相同或相似的企業(yè),則可以對實驗組和對照組進行對比分析。

    如要研究風(fēng)險投資機構(gòu)參股對企業(yè)績效影響,需要量化企業(yè)有無風(fēng)險投資機構(gòu)參股的區(qū)別,定義Y(1)是風(fēng)險投資參股企業(yè)的指標(biāo),Y(0)是無風(fēng)險投資參股企業(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)險投資機構(gòu)投資的企業(yè)特征因素,以進行實驗組和對照組的匹配。假設(shè)有k個變量會影響風(fēng)險投資的選擇,設(shè)為向量X,X=(x1,x2,…,xk)。根據(jù)Rubin提出的條件獨立性假設(shè)(CIA),在其他條件一致時(即兩個公司擁有相同變量X),如果其績效指標(biāo)(因變量)有顯著差異,那么這種差異只與控制變量(風(fēng)險投資)有關(guān)。以下為條件獨立性假設(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)險投資參股的因素(X是一個多維向量),在對實驗組和對照組企業(yè)進行匹配時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現(xiàn)實驗組和對照組的一一匹配,其中VC=1表示風(fēng)險投資參股,在假設(shè)成立的條件下,按照式(3)(4)估計平均處理效果:

    (3)

    本文使用Probit模型來估計風(fēng)險投資參股概率:

    ?i=(1,2,…,N)

    (4)

    其中Φ(·)為標(biāo)準正態(tài)分布的累積概率分布函數(shù)。

    計算企業(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)已得傾向性得分對風(fēng)險投資參股企業(yè)i與無風(fēng)險投資參股的企業(yè)j進行匹配,使用最近鄰匹配法尋找對照組樣本。匹配條件為mini,j(|psi-psj|),即選擇實驗組樣本的ps值。根據(jù)匹配選擇后的實驗組和對照組數(shù)據(jù),估計平均處理效果ATT,即風(fēng)險投資對參股企業(yè)績效的平均作用。ATT的計算方法為:

    (6)

    其中:N(1)為實驗組樣本數(shù)量;N(0)為對照組樣本數(shù)量;N(1)=N(0)。

    ATT估計量方差的公式如下:

    (7)

    其中S(i)(i=0,1)為對應(yīng)樣本的標(biāo)準差。

    在計算ATT時,為了克服小樣本誤差對本文結(jié)論可能產(chǎn)生的影響,本文在探究國有背景風(fēng)險投資和高聲譽風(fēng)險投資參股對企業(yè)的影響時,先使用“自助法”(bootstrap)算得相關(guān)指標(biāo)的標(biāo)準差,然后進行統(tǒng)計分析,本文抽取次數(shù)為500。

    2.2 樣本數(shù)據(jù)來源

    根據(jù)風(fēng)險投資多投資于高成長性中小企業(yè)的特點,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*選取樣本起止時間區(qū)間的原因是:2009年10月23日為創(chuàng)業(yè)板開板啟動時間,所以樣本的開始時間確定為2009年10月23日;另外,計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年的年度報告,因此選取樣本的截止時間確定為2014年1月29日(該日期之后的IPO公司沒有對應(yīng)的13年年報數(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)險投資機構(gòu)參股的132家樣本企業(yè)。計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年的年度報告。風(fēng)險機構(gòu)的經(jīng)營范圍主要從企業(yè)年報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)險投資”“投資管理”“投資高新技術(shù)項目和企業(yè)”等關(guān)鍵詞,則認為該股東是風(fēng)險投資機構(gòu)。此外,本文定義如果有以下兩種情況,則認為該樣本企業(yè)為有風(fēng)險投資機構(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)險投資機構(gòu);② 在2013—2015年,有兩家以上不同風(fēng)險投資機構(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)險投資機構(gòu)與被投資企業(yè)屬于同一控制人控制,則認為風(fēng)險投資機構(gòu)對該企業(yè)不存在影響。

    參股風(fēng)險投資機構(gòu)具有國有背景的參考標(biāo)準是上市企業(yè)年報披露信息中參股風(fēng)險投資的股東性質(zhì)為“國有法人”;風(fēng)險投資機構(gòu)具有高聲譽的依據(jù)為該參股風(fēng)險投資機構(gòu)位于《2015年中國創(chuàng)業(yè)投資機構(gòu)50強》或者《2015年中國私募股權(quán)投資機構(gòu)50強》。

    3 風(fēng)險投資對企業(yè)績效影響的實證分析

    3.1 描述性統(tǒng)計分析

    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)險投資機構(gòu)參股的因素,以及使用有影響的因素對企業(yè)進行打分,進而實現(xiàn)實驗組和對照組的匹配;一組為財務(wù)指標(biāo),用于完成匹配后對實驗組和對照組樣本企業(yè)績效進行比較。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。

    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、公司成立時間、所屬行業(yè)以及所屬地區(qū)等都是影響風(fēng)險投資選擇參股企業(yè)的因素。因此,本文將企業(yè)所在行業(yè)、員工數(shù)量對數(shù)、總部所在地、創(chuàng)立年份、董事長學(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)驗對企業(yè)能否得到風(fēng)險投資的支持有顯著影響?;诖?,本文用管理費用與主營業(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)對數(shù)、每股凈資產(chǎn)、年末無限售股票對數(shù)、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)對數(shù)以及總負債對數(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、董事長學(xué)歷等需要進行賦值以外,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,進行傾向性評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)險投資對中小企業(yè)績效影響時,是從風(fēng)險投資事前和事后兩個角度來分析,使用了企業(yè)財務(wù)指標(biāo)和增長指標(biāo)兩個方面來衡量業(yè)績??紤]到本文只研究風(fēng)險投資對績效的影響,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。

    3.1.2變量描述性分析

    本文企業(yè)特征變量及績效指標(biāo)變量統(tǒng)計性描述見表2。

    有風(fēng)險投資參股企業(yè)與無風(fēng)險投資參股企業(yè)特征變量及績效指標(biāo)變量的均值T檢驗結(jié)果見表3。

    表2 樣本整體變量描述統(tǒng)計

    表3 樣本變量統(tǒng)計結(jié)果

    從表3的統(tǒng)計描述可以看出:在全部378個企業(yè)中,共有132家企業(yè)有風(fēng)險投資參股,占比30.69%;從員工人數(shù)上來看,有風(fēng)險投資企業(yè)比無風(fēng)險投資企業(yè)人數(shù)少;有風(fēng)險投資企業(yè)的管理費用與主營業(yè)務(wù)收入比高于無風(fēng)險投資持股企業(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)險投資機構(gòu)參股的企業(yè)每股凈資產(chǎn)明顯高于無風(fēng)險投資機構(gòu)企業(yè),這可以初步說明風(fēng)險投資參股與企業(yè)每股凈資產(chǎn)有關(guān);而有風(fēng)險投資的企業(yè)的總資產(chǎn)、總負債、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)險投資的企業(yè),但是差異并不明顯。

    從表3中T檢驗結(jié)果來看:有風(fēng)險投資參股企業(yè)的每股凈資產(chǎn)平均值與無風(fēng)險投資參股企業(yè)存在顯著差異,這說明有風(fēng)險投資參股的企業(yè)其每股價值明顯高于沒有風(fēng)險投資參股企業(yè);而有風(fēng)險投資持股企業(yè)剩余企業(yè)特征變量和企業(yè)績效指標(biāo)變量與無風(fēng)險投資持股企業(yè)均無顯著差異。這說明如果不進行傾向打分匹配,而是直接比較實驗組和對照組的情況,并不能得出顯著結(jié)果。

    3.2 傾向性打分匹配實證分析

    首先根據(jù)有無風(fēng)險投資機構(gòu)持股將樣本分為實驗組(有風(fēng)險投資持股的企業(yè))和對照組(無風(fēng)險投資持股的企業(yè)),再進行傾向性打分匹配。

    本文選用Probit模型,以是否風(fēng)險投資參股(VC)為因變量,董事長學(xué)歷(EDU)、員工受教育程度(PRO)、期末流通股股數(shù)對數(shù)(FREE)、行業(yè)(IND)、總資產(chǎn)對數(shù)(LNAT)、凈資產(chǎn)對數(shù)(LNNET)、總負債對數(shù)(LNDB)、員工數(shù)量對數(shù)(LNEMP)、地區(qū)(LOC)、管理費用與營業(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)量對數(shù)(LNEMP)和凈資產(chǎn)對數(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)項以及不顯著變量以后,只剩下LNEMP、LNNET、FREE這3個變量,這說明在樣本企業(yè)中,風(fēng)險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)險投資參股企業(yè)每股凈資產(chǎn)明顯大于無風(fēng)險投資參股企業(yè)。而表5的回歸結(jié)果也說明風(fēng)險投資機構(gòu)是否參股企業(yè)與期末流通股股數(shù)呈負相關(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),計算每個樣本收到風(fēng)險投資參股的概率,作為傾向評分值,所得擬合公式如下:

    (8)

    其中Φ(·)為標(biāo)準正態(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,根據(jù)最鄰近匹配原則,為每個實驗組樣本從對照組中尋找匹配企業(yè)。匹配后使用配對樣本T檢驗對企業(yè)特征進行變量統(tǒng)計性描述,觀察實驗組企業(yè)和對照組企業(yè)特征變量的差異,結(jié)果如表6所示。

    表6 樣本特征統(tǒng)計描述(匹配后)

    通過進行描述性分析,試圖找到對應(yīng)情況下實驗組和對照組每個特征變量是否有差異,并以此判斷對應(yīng)風(fēng)險投資(風(fēng)險投資參股、國有背景、高聲譽)對被投資企業(yè)的偏好。

    首先,分析全樣本變量。有風(fēng)險投資參股的企業(yè)員工人數(shù)、員工高等教育人數(shù)比例都略小于無風(fēng)險投資參股企業(yè);匹配后的管理費用與主營業(yè)務(wù)收入比仍然是有風(fēng)險投資參股的企業(yè)更高;每股凈資產(chǎn)仍是有風(fēng)險投資參股企業(yè)高于無風(fēng)險投資參股企業(yè);匹配后無風(fēng)險投資參股企業(yè)的凈資產(chǎn)高于有風(fēng)險投資企業(yè);與匹配前比,無風(fēng)險投資參股企業(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)險投資參股企業(yè)的差距進一步擴大;平均總資產(chǎn)、總負債有所上升,并且均大于有風(fēng)險投資參股企業(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)險投資參股企業(yè)和對照組無風(fēng)險投資參股企業(yè)的員工人數(shù)均高于整體樣本,同時對照組無風(fēng)險投資參股企業(yè)的員工人數(shù)遠高于有國有背景風(fēng)險投資參股企業(yè),差異明顯;剩余特征變量的實驗組與對照組都是略有差異,但均不顯著。

    最后,分析高聲譽風(fēng)險投資參股的影響:高聲譽風(fēng)險投資參股企業(yè)的員工人數(shù)高于無風(fēng)險投資參股企業(yè),這與總體風(fēng)險投資參股企業(yè)情況不同,但是并沒有顯著差異;管理費用與主營業(yè)務(wù)收入比低于無風(fēng)險投資參股企業(yè),但是差異不明顯,不能證明和國外結(jié)論一致;高聲譽風(fēng)險投資參股企業(yè)的每股凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)、平均總資產(chǎn)、平均總負債、平均期末流通股數(shù)均高于無風(fēng)險投資參股企業(yè),但是差異并不明顯;高聲譽風(fēng)險投資參股企業(yè)的凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率明顯低于無風(fēng)險投資參股企業(yè),這說明高聲譽風(fēng)險投資參股企業(yè)的凈資產(chǎn)收益略低于無風(fēng)險投資企業(yè)。

    從表6中還可以看出:除個別變量外,實驗組和對照組的差異無論是在全樣本還是子樣本中都不顯著。進行傾向評分匹配是為了找到與實驗組最大程度相同的匹配企業(yè),從而比較實驗組和對照組企業(yè)的績效差異。

    3.3 風(fēng)險投資機構(gòu)參股對企業(yè)績效影響的實證分析

    按照傾向性打分匹配方法,通過給樣本企業(yè)打分,理論上找到的對照組企業(yè)影響風(fēng)險投資參股的企業(yè)特征因素與對應(yīng)的實驗組企業(yè)最接近。本節(jié)擬比較分析匹配后的風(fēng)險投資機構(gòu)參股和無風(fēng)險投資機構(gòu)參股企業(yè)績效變量的平均差異。為了消除小樣本帶來的誤差,所有ATT結(jié)果均使用spss22.0進行500次bootstrap抽樣,并通過進行均值獨立樣本T檢驗得到。

    3.3.1風(fēng)險投資的引入對企業(yè)績效影響實證分析

    對匹配后有風(fēng)險投資機構(gòu)參股和無風(fēng)險機構(gòu)參股企業(yè)的績效指標(biāo)變量進行配對樣本T檢驗,實驗組和對照組的績效均值差異即為本文定義的ATT值,結(jié)果見表7。

    從表7中的計算結(jié)果可以看出:ROA、ROE、OPE這3個變量處理效果(ATT)均小于0。這說明匹配后的風(fēng)險投資參股樣本均值反而小于對照組樣本均值,與匹配前的檢驗結(jié)果不太相同。但由于T統(tǒng)計量在95%置信區(qū)間并不顯著,因此不能認為經(jīng)過傾向性打分匹配后的風(fēng)險投資支持企業(yè)經(jīng)營業(yè)績與無風(fēng)險投資企業(yè)經(jīng)營業(yè)績有顯著差別。這與楊其靜的研究結(jié)果相似,被投資企業(yè)在引入風(fēng)險投資后的經(jīng)營表現(xiàn)并沒有得到改善。

    之所以會出現(xiàn)表7的結(jié)果,一方面可能是由于在考察風(fēng)險投資對上市公司績效影響時使用的是市場平均數(shù)據(jù),而近年來我國大量民營風(fēng)險投資資本和私募股權(quán)基金入市,新創(chuàng)機構(gòu)自身實力不夠且缺乏管理經(jīng)驗和核心競爭力,新創(chuàng)機構(gòu)在急于建立和提高聲譽的同時,并沒有能力為融資人提供大量長期股權(quán)成本和增值服務(wù),形成了企業(yè)上市后長期績效走低的“逐名”效應(yīng),使得風(fēng)險投資在創(chuàng)業(yè)板市場上整體影響表現(xiàn)并不明顯;另一方面,風(fēng)險投資最突出的特點就是具有較大風(fēng)險和不確定性,為了降低這種風(fēng)險和不確定性以及后期可能帶來的融資壓力,風(fēng)險投資機構(gòu)往往存在追逐短期投資利益的動機,并不會讓團隊花費太多精力在投資項目上,導(dǎo)致對被投資企業(yè)的監(jiān)管力度不夠、責(zé)任感不強,這在一定程度上不利于企業(yè)長期發(fā)展。

    3.3.2風(fēng)險投資特征對企業(yè)績效影響實證分析

    1) 國有背景風(fēng)險投資機構(gòu)參股影響研究

    國有背景風(fēng)險投資機構(gòu)參股企業(yè)和無風(fēng)險投資參股企業(yè)ATT的計算結(jié)果如表8所示。

    表7 風(fēng)險投資機構(gòu)參股對企業(yè)績效影響作用的ATT回歸結(jié)果(匹配后)

    表8 國有風(fēng)險投資參股對企業(yè)績效影響的回歸結(jié)果(相比無風(fēng)險投資)(匹配后)

    從表8可以看出:國有背景風(fēng)險投資參股的企業(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)險投資參股企業(yè),凈資產(chǎn)收益率(ROE)略低于無風(fēng)險投資企業(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)險投資參股企業(yè)在績效上與無風(fēng)險投資持股企業(yè)仍沒有顯著區(qū)別。

    表9描述的是國有背景風(fēng)險投資持股企業(yè)和非國有背景風(fēng)險投資持股企業(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)險投資持股企業(yè)經(jīng)營業(yè)績變量均略差于非國有背景風(fēng)險投資持股企業(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)險投資參股對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效并沒有顯著影響。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原因:一是大多數(shù)國有背景風(fēng)險投資機構(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、了解具體投資情況的負責(zé)人員得不到及時授權(quán),企業(yè)對環(huán)境變化的反應(yīng)能力較差。二是國有背景風(fēng)險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,對市場反應(yīng)不敏銳,沒有專業(yè)團隊對被投資企業(yè)進行管理,并不能有效地輔導(dǎo)被投資企業(yè)。

    2) 高聲譽風(fēng)險投資機構(gòu)持股影響研究

    比較高聲譽風(fēng)險投資機構(gòu)持股企業(yè)與無風(fēng)險投資機構(gòu)參股企業(yè)的ATT如表10所示,比較高聲譽風(fēng)險投資機構(gòu)持股企業(yè)與其他風(fēng)險投資機構(gòu)持股企業(yè)的ATT結(jié)果如表11所示。

    表9 國有風(fēng)險投資參股對企業(yè)績效影響的回歸結(jié)果(相比非國有風(fēng)險投資)(匹配后)

    表10 高聲譽風(fēng)險投資參股對企業(yè)績效影響的回歸結(jié)果(相比無風(fēng)險投資)(匹配后)

    從表10可以看出:業(yè)績指標(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)均是高聲譽風(fēng)險投資參股企業(yè)好于無風(fēng)險投資企業(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 高聲譽風(fēng)險投資參股對企業(yè)績效影響的回歸結(jié)果(相比非高聲譽風(fēng)險投資)

    從表11可以看出:高聲譽風(fēng)險投資參股企業(yè)的績效指標(biāo)均好于非高聲譽風(fēng)險投資參股企業(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:高聲譽風(fēng)險投資參股對提高企業(yè)績效有積極作用,而且這種作用在高聲譽風(fēng)險投資參股企業(yè)與非高聲譽參股企業(yè)中更加明顯。與Kaplan and Stromberg(2001)的研究結(jié)果相似,支持了認證/監(jiān)督理論,表明高聲譽的風(fēng)險投資為了維持其聲譽和市場地位會對被參股企業(yè)提供高質(zhì)量的增值服務(wù),包括豐富的行業(yè)經(jīng)驗、更強的專業(yè)能力等,便于幫助被投資企業(yè)完善運營水平和提高業(yè)務(wù)能力。

    3.3.3風(fēng)險投資參股前后業(yè)績指標(biāo)對比

    由于企業(yè)通常在上市前引入風(fēng)險投資(本文幾乎所有樣本企業(yè)引入風(fēng)險投資機構(gòu)的時間是在上市之前),上市企業(yè)必須公開披露的僅是上市前3年的財務(wù)數(shù)據(jù),因此如果風(fēng)險投資參股的時間是在上市前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)險投資參股企業(yè)中提取了77家風(fēng)險投資參股企業(yè)為樣本。在逐個翻閱樣本企業(yè)披露的《關(guān)于公司設(shè)立以來股本演變情況的說明》文件及新聞報告等取得風(fēng)險投資機構(gòu)的參股時間后,從被投資企業(yè)發(fā)布的招股說明書、年度報告等文件中摘出這些風(fēng)險投資機構(gòu)參股前與參股后的企業(yè)業(yè)績指標(biāo)數(shù)據(jù),本部分數(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)險投資參股前后企業(yè)業(yè)績變化的角度,使用統(tǒng)計分析軟件對比分析了參股前后的企業(yè)績效變動,進一步驗證引入風(fēng)險投資機構(gòu)是否能改善企業(yè)績效。同時,分別檢驗了引入不同特征的風(fēng)險投資對于企業(yè)業(yè)績指標(biāo)的變動影響。

    首先,選取的考察變量為風(fēng)險投資參股后兩年業(yè)績指標(biāo)與風(fēng)險投資參股前兩年業(yè)績均值的差,并采用配對樣本T檢驗,分別比較了風(fēng)險投資參股前后企業(yè)業(yè)績指標(biāo)的變化差異。從表12的結(jié)果可以看出:單獨就3項業(yè)績指標(biāo)而言,凈資產(chǎn)收益率的均值和中位數(shù)在風(fēng)險投資參股后都出現(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)績指標(biāo)來看,均值或中位數(shù)都能說明,風(fēng)險投資的引入并不能改善企業(yè)績效,甚至?xí)霈F(xiàn)企業(yè)業(yè)績下滑的現(xiàn)象,雖然并沒有通過顯著性檢驗,但與上文使用PSM方法得出的結(jié)論一致。

    接下來,本文對國有背景、高聲譽風(fēng)險投資樣本進行了同樣的分析。結(jié)果見表13、14。從表中對比組業(yè)績指標(biāo)數(shù)據(jù)可以看出:國有背景風(fēng)險投資是否參與對企業(yè)業(yè)績指標(biāo)變動程度的具有負影響;具有高聲譽特征的風(fēng)險投資參股后,被投資企業(yè)的績效能夠得到提高。盡管未通過顯著性檢驗,但這表明從參股前后企業(yè)業(yè)績對比變化這一新的角度研究不同特征的風(fēng)險投資對于企業(yè)績效的影響得出的結(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部分已作詳細解釋,在此不再贅述。

    表12 風(fēng)險投資參股前后企業(yè)業(yè)績指標(biāo)的變動

    表13 國有背景風(fēng)險投資參股前后企業(yè)業(yè)績指標(biāo)變動

    表14 高聲譽風(fēng)險投資參股前后企業(yè)業(yè)績指標(biāo)變動

    4 結(jié)論及建議

    本文以2013—2015年有風(fēng)險投資支持的創(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)險投資投資參股的因素,并運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)險投資機構(gòu)參股對上市企業(yè)績效的影響。實證表明:① 整體而言,創(chuàng)業(yè)板上有風(fēng)險投資參股的企業(yè)與無風(fēng)險投資參股企業(yè)在企業(yè)績效上并沒有顯著差別;② 政府背景的風(fēng)險投資參股也并未明顯影響到企業(yè)績效;3)高聲譽風(fēng)險投資參股對企業(yè)長期績效有積極影響,同非高聲譽風(fēng)險投資機構(gòu)相比,高聲譽風(fēng)險投資對企業(yè)績效的影響更大。

    結(jié)合上述結(jié)論,本文提出3點建議:① 針對整個風(fēng)險投資行業(yè),建議政府相關(guān)部門在鼓勵和支持民營風(fēng)險投資資本發(fā)展的同時,制定相關(guān)行業(yè)制度規(guī)范,對風(fēng)險投資機構(gòu)及相關(guān)人員進行適度監(jiān)管;建立風(fēng)險機構(gòu)聲譽評價機制,實施扶優(yōu)限劣、獎罰分明的方針,鼓勵和刺激高聲譽風(fēng)險投資機構(gòu)更積極有效的參與企業(yè)管理。同時,可出臺一系列獎勵高聲譽風(fēng)險投資機構(gòu)的優(yōu)惠政策,能夠進一步促進風(fēng)險投資機構(gòu)提高效能。② 基于我國實際國情,國有背景風(fēng)險投資機構(gòu)應(yīng)積極發(fā)揮“揚長避短”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)險投資的扶持和監(jiān)督作用。③ 企業(yè)在選擇引入風(fēng)險投資時,應(yīng)著重考慮風(fēng)險投資機構(gòu)的聲譽,高聲譽的風(fēng)險投資機構(gòu)可能擁有眾多公司治理和財務(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,從而能夠促進企業(yè)發(fā)展;就風(fēng)險投資機構(gòu)而言,應(yīng)通過積累管理經(jīng)驗、提升專業(yè)能力、培養(yǎng)專業(yè)團隊等途徑鞏固自身實力,加強聲譽建設(shè),從而推動整個風(fēng)險投資行業(yè)的健康發(fā)展。

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