風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入位置、地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響
——基于中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)的實(shí)證研究

楊震寧，侯一凡，吳若冰

（對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院，北京 100029）

自李克強(qiáng)總理首次提出“大眾創(chuàng)業(yè)，萬(wàn)眾創(chuàng)新”之后，引發(fā)了一波又一波的討論熱潮，隨后由國(guó)務(wù)院下發(fā)的各種正式文件中亦多次提及，由此可見(jiàn)國(guó)家對(duì)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的重視程度。我國(guó)的初創(chuàng)企業(yè)平均存活年齡不超過(guò)3年，創(chuàng)業(yè)不易已經(jīng)成為一個(gè)不容忽視的問(wèn)題。創(chuàng)業(yè)企業(yè)具有成立時(shí)間短、資產(chǎn)規(guī)模小、產(chǎn)品不完善、市場(chǎng)前景不明確等特征，創(chuàng)業(yè)企業(yè)的融資渠道相對(duì)匱乏，難以通過(guò)債務(wù)和股權(quán)等方式進(jìn)行融資［1］，融資困難是創(chuàng)業(yè)企業(yè)倒閉的第一大原因［2］。我國(guó)屬于新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家，風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)起步雖晚，發(fā)展卻極為迅速［3］。風(fēng)險(xiǎn)投資作為對(duì)現(xiàn)有金融制度的結(jié)構(gòu)性補(bǔ)充，在創(chuàng)業(yè)企業(yè)的融資和發(fā)展方面發(fā)揮著顯著的作用［4-5］。

在我國(guó)的風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)偏好并普遍選擇與其他投資機(jī)構(gòu)建立聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行聯(lián)合投資［6］，而風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)中所處的位置會(huì)影響其投資結(jié)果［7］。目前，對(duì)我國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所處網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)投資結(jié)果影響的相關(guān)研究主要集中于兩個(gè)方面。①風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入位置對(duì)其退出的影響。黨興華等［7］發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置能夠顯著影響成功退出，即風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心度越高，成功退出的可能性越大。孫淑偉和俞春玲［8］則將退出業(yè)績(jī)分拆為效率和效益，通過(guò)分析2000—2014年間聯(lián)合投資事件構(gòu)建的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)其退出業(yè)績(jī)的影響，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資所處的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)位置能夠顯著提高退出效率和退出效益。②風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入位置對(duì)被投資企業(yè)績(jī)效的影響。周伶等［9］以聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，探討了特殊網(wǎng)絡(luò)位置資源對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)績(jī)效的作用，發(fā)現(xiàn)只有處于網(wǎng)絡(luò)中心的位置，才能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的投資績(jī)效提升起到促進(jìn)作用。蔡寧和何星［10］考察了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所嵌入的股東網(wǎng)絡(luò)對(duì)其所支持公司的投資效率的影響，研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置影響了被投資公司的投資效率。通過(guò)上述分析，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入位置作為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的一個(gè)重要特征，會(huì)對(duì)其投資行為和投資結(jié)果產(chǎn)生影響。

除了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入位置會(huì)影響其投資行為以外，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位通過(guò)其信號(hào)發(fā)送作用也會(huì)對(duì)其投資行為產(chǎn)生影響［11-12］。根據(jù)地位信號(hào)理論，當(dāng)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的內(nèi)在質(zhì)量存在不確定性時(shí)，地位則成為衡量其質(zhì)量的一個(gè)信號(hào)，地位高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在吸引融資對(duì)象、選擇合作伙伴、獲取資金供給等方面均具有一定優(yōu)勢(shì)［13］。綜上所述，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位作為另一個(gè)重要特征，同樣會(huì)對(duì)其投資行為和投資結(jié)果產(chǎn)生影響。

風(fēng)險(xiǎn)投資具有階段性［14］，風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇是指風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)選擇處于不同發(fā)展階段的企業(yè)作為投資重點(diǎn)的偏好［15］?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，這種選擇對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)自身［16-17］和被投資企業(yè)［18-19］均會(huì)產(chǎn)生重要影響。以風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇作為因變量，汪洋和何川［15］認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)投資決策團(tuán)隊(duì)中成員的工作經(jīng)歷、是否異地投資會(huì)顯著影響投資階段的選擇。除此之外，以風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇為因變量的研究并不常見(jiàn)。

綜上所述，本文發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入位置、地位會(huì)影響其投資行為和投資結(jié)果［12］，而風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇是一種重要的投資行為，因此，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入位置、地位和投資階段選擇之間的關(guān)系是一個(gè)值得研究的話題，基于此，本文將三者納入一個(gè)研究框架之中，探討網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響。本文可能存在的貢獻(xiàn)主要有以下方面。①模型構(gòu)建方面?；谏鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)理論和地位信號(hào)理論，將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論中的重要變量“網(wǎng)絡(luò)中心度”和“結(jié)構(gòu)洞”加入研究框架，將地位信號(hào)理論中的重要研究主體“地位”納入研究框架，以風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇作為因變量，架構(gòu)了一個(gè)合理且具有新意的理論模型。地位是一個(gè)不局限于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的概念，常用于研究市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等市場(chǎng)行為，本文將其納入風(fēng)險(xiǎn)投資網(wǎng)絡(luò)的具體情境中加以探討，既可以擴(kuò)展以網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞為特征的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論，還在同一個(gè)研究框架中探討了地位與網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞之間的關(guān)系及共同作用。②研究方法方面。首先使用大型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析軟件Pajek構(gòu)建一個(gè)聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行企業(yè)網(wǎng)絡(luò)嵌入指標(biāo)的計(jì)算，其次使用Stata 15.1進(jìn)行后續(xù)的回歸分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)，研究方法科學(xué)、穩(wěn)健，給出了一種研究方法上的可行思路。③理論貢獻(xiàn)方面。以往對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入位置的研究，集中在研究網(wǎng)絡(luò)嵌入位置對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)退出、被投資企業(yè)績(jī)效等因素的影響；以往對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資階段選擇的研究，大多關(guān)注其作為自變量對(duì)企業(yè)研發(fā)投入、創(chuàng)新績(jī)效等因素的影響；以往對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)地位的研究，集中在研究地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資和籌資行為的影響。可以發(fā)現(xiàn)，不管是研究網(wǎng)絡(luò)嵌入位置，還是研究投資階段選擇，往往會(huì)將創(chuàng)新績(jī)效、財(cái)務(wù)績(jī)效、企業(yè)績(jī)效等作為因變量，普遍采用“行為/特征—績(jī)效”的理論框架，而本文將風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位作為自變量，將投資階段選擇作為因變量，創(chuàng)新性地將地位納入理論框架，構(gòu)建了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論和地位信號(hào)理論之間的橋梁，建立了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)嵌入位置、地位、投資階段選擇這些不同投資特征和投資行為之間的聯(lián)系，探索了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的更多可能性。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 網(wǎng)絡(luò)嵌入位置與風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇

不同的投資階段具有不同的特征，各有利弊，投資階段的選擇是一個(gè)受多因素影響的問(wèn)題。風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所選擇的投資階段越靠前，意味著風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)選擇發(fā)展初期的企業(yè)進(jìn)行投資，此時(shí)被投資企業(yè)對(duì)資金和外部資源的需求強(qiáng)烈［20］，若投資機(jī)構(gòu)給予投資，投資機(jī)構(gòu)可獲得較大的議價(jià)權(quán)和超額股權(quán)，可能獲取的回報(bào)也較多［15］；但選擇靠前的投資階段，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與投資項(xiàng)目之間的信息不對(duì)稱程度越高，其面臨的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加［21］。相反地，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所選擇的投資階段越靠后，被投資企業(yè)處于一個(gè)比較成熟的發(fā)展階段，市場(chǎng)上關(guān)于被投資企業(yè)的信息較多，投資于成熟發(fā)展階段的企業(yè)時(shí)，信息不對(duì)稱性、不確定性和風(fēng)險(xiǎn)都比較低，所獲得的回報(bào)可能也會(huì)相應(yīng)減少［22］。

在風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)中，聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)之間信息、聯(lián)系和資源的共享［23］。風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在正式和非正式的溝通中互相交換自己所持有的信息，并為了獲取數(shù)量更多、質(zhì)量更好的信息而相互博弈［24］。在錯(cuò)綜復(fù)雜的信息流中，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)形成自己的判斷，決定是否投資某個(gè)創(chuàng)業(yè)企業(yè)、投資多少以及何時(shí)投資［24］。網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論中的兩個(gè)重要概念，也是衡量網(wǎng)絡(luò)位置的兩個(gè)有效指標(biāo)［25］。

網(wǎng)絡(luò)中心度關(guān)注網(wǎng)絡(luò)連接的數(shù)量和質(zhì)量，行動(dòng)者所擁有的網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)量越多、質(zhì)量越高，那么該行動(dòng)者就越大程度地可以充當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中心樞紐，從而能夠更好地獲取“網(wǎng)絡(luò)資源”［26-27］。在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，處于中心位置的行動(dòng)者有數(shù)量更多、質(zhì)量更好的連接，這些連接可以給行動(dòng)者帶來(lái)更多的信息，并且能夠使信息更快地流向該行動(dòng)者［28］。擁有更多更快的信息能夠極大地改善風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、合作伙伴之間的信息不對(duì)稱，從而使風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)于如何配置資源實(shí)現(xiàn)效用最大化有更好的認(rèn)知［29］。網(wǎng)絡(luò)中心度所帶來(lái)的信息優(yōu)勢(shì)在于信息量上的優(yōu)勢(shì)［24］，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所擁有的信息量越大，越能夠識(shí)別投資項(xiàng)目和被投資企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，降低投資的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，從而使得風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)選擇投資創(chuàng)業(yè)初期的企業(yè)所造成的風(fēng)險(xiǎn)大大降低［24］。除此之外，處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的投資機(jī)構(gòu)更有能力將具有不同互補(bǔ)性技能的其他優(yōu)秀投資機(jī)構(gòu)聚集在一起構(gòu)成一個(gè)水平較高的聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)［30］，從而可以降低投資的不確定性，因此更傾向于選擇投資階段靠前的投資項(xiàng)目來(lái)提高收益［21］?；谏鲜鐾茖?dǎo)，提出如下假設(shè)。

H1 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心度越高，越偏好選擇早期的風(fēng)險(xiǎn)投資階段，即網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)于平均投資階段的影響是負(fù)向的。

結(jié)構(gòu)洞強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系的缺失以及行動(dòng)者如何從這種缺失的關(guān)系中獲取利益，處于結(jié)構(gòu)洞位置的行動(dòng)者可以接近彼此之間不相連的合作伙伴，建立非冗余的聯(lián)系［31］。處于結(jié)構(gòu)洞位置的行動(dòng)者所連接的其他行動(dòng)者原本是相互隔斷的，因此，相對(duì)于處于完備連接網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體，處于結(jié)構(gòu)洞位置的行動(dòng)者能更快地獲取來(lái)自不同渠道的信息［32］和更多的收益［33］。結(jié)構(gòu)洞可以幫助行動(dòng)者從網(wǎng)絡(luò)中獲取異質(zhì)性信息，而異質(zhì)性信息所帶來(lái)的信息優(yōu)勢(shì)使得風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)項(xiàng)目具有較強(qiáng)的監(jiān)控能力［24］，有能力投資處于早期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)以獲取更高的回報(bào)率?；谏鲜鐾茖?dǎo)，提出如下假設(shè)。

H2 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所擁有的結(jié)構(gòu)洞越多，越偏好選擇早期的風(fēng)險(xiǎn)投資階段，即結(jié)構(gòu)洞對(duì)于平均投資階段的影響是負(fù)向的。

1.2 地位與風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇

本文將地位定義為主體在某種社會(huì)關(guān)系中被各方所認(rèn)同的［34］在層級(jí)秩序中所處的位置［35］和所獲得的聲望［36］。地位和網(wǎng)絡(luò)中心度均可以表示主體所處位置的重要程度，二者區(qū)別在于：首先是適用范圍不同，地位不僅出現(xiàn)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究中［36］，還適用于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的相關(guān)研究［35］，具有更大的適用范圍；其次是衡量方式不同，地位通過(guò)與主體產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的其他行動(dòng)者的地位得以體現(xiàn)，地位作為一種社會(huì)資源具有可傳導(dǎo)性，可以在關(guān)系中“流動(dòng)”［37-38］，與地位較高的行動(dòng)者進(jìn)行聯(lián)系可以增強(qiáng)主體的地位，而與地位較低的行動(dòng)者的聯(lián)系則會(huì)削弱主體的威望［39］，因此某主體的地位可以表示為與其合作的其他行動(dòng)者的地位和數(shù)量的函數(shù)［35］，而網(wǎng)絡(luò)中心度往往通過(guò)計(jì)算主體與其他網(wǎng)絡(luò)成員聯(lián)系的數(shù)量和距離來(lái)衡量［26］。

在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)行動(dòng)者的地位是其被他人感知到的、向其流動(dòng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的一種結(jié)果和獲得的聲望［34］。地位在網(wǎng)絡(luò)研究中之所以重要，其主要原因是地位所具有的信號(hào)傳遞功能［11-12］。PODOLNY［35］的地位信號(hào)理論認(rèn)為，當(dāng)一個(gè)行為主體的自身質(zhì)量具有不確定性時(shí)，交易伙伴會(huì)從其地位方面進(jìn)行評(píng)估，從而判斷其質(zhì)量，做出是否交易的決定，關(guān)于質(zhì)量的不確定性越大，地位作為質(zhì)量的信號(hào)所發(fā)揮的作用就越高。

風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位的重要性主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。其一，地位影響風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的投資行為。首先，由于信息不對(duì)稱以及風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的內(nèi)在質(zhì)量具有不確定性等原因，在對(duì)某項(xiàng)目進(jìn)行投資之前，須對(duì)項(xiàng)目是否值得投資進(jìn)行判斷［12］。此時(shí)，已經(jīng)對(duì)此項(xiàng)目進(jìn)行投資的投資機(jī)構(gòu)的地位就會(huì)成為后來(lái)的投資機(jī)構(gòu)判斷此項(xiàng)目質(zhì)量的重要指標(biāo)，影響后來(lái)投資機(jī)構(gòu)的投資決策［40］。這種情況下，投資機(jī)構(gòu)的地位對(duì)于后來(lái)投資機(jī)構(gòu)的投資選擇以及是否能夠吸引其他投資機(jī)構(gòu)共同投資尤為重要。另外，當(dāng)一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)面對(duì)多個(gè)投資機(jī)構(gòu)時(shí)，他們往往傾向于選擇聲譽(yù)和地位更高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，因?yàn)榈匚桓叩娘L(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)有助于提高創(chuàng)業(yè)企業(yè)的長(zhǎng)期績(jī)效和存活概率［41-42］。同時(shí)，地位高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)總是能夠擁有更多的潛在合作伙伴，并且對(duì)于合作伙伴有更大的選擇權(quán)［43-44］。這種情況下，本投資機(jī)構(gòu)的地位對(duì)于擬投資的創(chuàng)業(yè)企業(yè)是否接受本投資機(jī)構(gòu)的投資而建立合作關(guān)系尤為重要。因此，以上兩個(gè)視角均可以說(shuō)明投資機(jī)構(gòu)的地位對(duì)于其投資行為有重要影響。

其二，地位影響風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的籌資行為［12］。籌資行為包括資金需求和資金供給，資金需求多且資金供給多，籌資規(guī)模則比較大［12］。從資金需求角度來(lái)看，雖然創(chuàng)業(yè)企業(yè)所收到的投資資金是同質(zhì)的，但是不同投資機(jī)構(gòu)所能提供的增值服務(wù)卻是異質(zhì)的，因此創(chuàng)業(yè)企業(yè)在接受風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的投資時(shí)，更傾向于選擇高地位的投資機(jī)構(gòu)，以便能享受到數(shù)量更多、質(zhì)量更優(yōu)的增值服務(wù)，并吸引到更多高地位的優(yōu)質(zhì)投資機(jī)構(gòu)共同投資［12］。從這個(gè)角度來(lái)看，高地位的投資機(jī)構(gòu)有更多的創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以投資，資金需求較大。從資金供給角度來(lái)看，投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行投資的主要目的是盈利，此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的盈利能力即為其內(nèi)在質(zhì)量，也是投資者主要考慮的因素。地位高的投資機(jī)構(gòu)傳遞著內(nèi)在質(zhì)量較高的信號(hào)，更容易吸引投資者的投資，擁有更多的資金供給［12］。從這個(gè)角度來(lái)看，高地位的投資機(jī)構(gòu)可以吸引更多的投資者進(jìn)行投資，資金供給較大。綜合以上兩個(gè)視角，可以發(fā)現(xiàn)，投資機(jī)構(gòu)的地位對(duì)于其籌資行為有重要影響，地位越高，資金需求和資金供給越大，籌資規(guī)模則越大。

從以上兩個(gè)方面可以看出，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位對(duì)于其投資和籌資行為均具有重要意義，基于這種考慮，許多投資機(jī)構(gòu)都非常重視維持自己的高地位和高聲譽(yù)，以保證自己在今后的投資和融資活動(dòng)中獲得優(yōu)勢(shì)［14］。由于學(xué)術(shù)界缺少風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)地位影響投資階段選擇的機(jī)理分析相關(guān)研究，因此并沒(méi)有明確的結(jié)論來(lái)說(shuō)明高地位的投資機(jī)構(gòu)更傾向于選擇早期的還是成熟期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。本文根據(jù)已有理論進(jìn)行推理：一方面，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位在投融資行為中均具有重要價(jià)值，維持自身的高地位對(duì)于投資機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)尤為重要；另一方面，風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)具有高度不確定性，投資階段越靠前，其風(fēng)險(xiǎn)越大，不確定性越高，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資失敗的可能性越大［21］，失敗投資會(huì)損害其已有的聲譽(yù)和地位，因此高地位的投資機(jī)構(gòu)出于維持其地位不受損害的考慮，會(huì)將其投資階段向后推，選擇后期的風(fēng)險(xiǎn)投資階段，即選擇成熟時(shí)期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行投資?；诖耍岢鋈缦录僭O(shè)。

H3 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位越高，越偏好選擇后期的風(fēng)險(xiǎn)投資階段，即地位對(duì)于平均投資階段的影響是正向的。

1.3 網(wǎng)絡(luò)中心度的調(diào)節(jié)作用

網(wǎng)絡(luò)中心度不僅可以衡量行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)中嵌入位置的中心程度［26-27］，也反映行動(dòng)者對(duì)于資源的獲取和掌握程度［45］。當(dāng)行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)中的中心度較低時(shí)，其所掌握的信息和資源數(shù)量較少、質(zhì)量較差，此時(shí)結(jié)構(gòu)洞作為“橋”這一信息中介角色所帶來(lái)的收益顯得尤為重要；同時(shí)，由于此時(shí)信息和資源較少，行動(dòng)者的高地位所傳遞出來(lái)的信息也會(huì)顯得尤為珍貴［40］。相反地，當(dāng)行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)中的中心度較高時(shí)，這意味著網(wǎng)絡(luò)中的行動(dòng)者之間具有頻繁的聯(lián)系，這種直接或者間接的大量聯(lián)系會(huì)降低異質(zhì)性信息的重要作用，從而削弱結(jié)構(gòu)洞位置從缺失連接中獲得的異質(zhì)性信息所具有的優(yōu)勢(shì)［46-47］；而且，由于此時(shí)行動(dòng)者具有大量的高質(zhì)量信息和資源，對(duì)于地位的信號(hào)作用會(huì)產(chǎn)生較少的依賴，從而削弱地位對(duì)于投資階段選擇的影響。因此，網(wǎng)絡(luò)中心度會(huì)影響結(jié)構(gòu)洞和地位對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)改善不確定性的作用，進(jìn)而影響到風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的投資階段選擇?；谏鲜隼碚撏茖?dǎo)，提出如下假設(shè)。

H4 網(wǎng)絡(luò)中心度負(fù)向調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)洞與平均投資階段的關(guān)系。

H5 網(wǎng)絡(luò)中心度負(fù)向調(diào)節(jié)地位與平均投資階段的關(guān)系。

綜上所述，本文的研究框架如圖1所示。

圖1 研究模型Fig.1 Research model

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本與數(shù)據(jù)

IT桔子是一家公司數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)信息服務(wù)商，本文對(duì)其官網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)記錄的2008年1月1日—2017年12月31日發(fā)生在中國(guó)本土的風(fēng)險(xiǎn)投資事件相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行下載并手工整理形成本文所用的數(shù)據(jù)。IT桔子數(shù)據(jù)庫(kù)中記載的風(fēng)險(xiǎn)投資事件最早可以追溯到1970年，但由于2008年以前中國(guó)本土的風(fēng)險(xiǎn)投資事件非常少，占總體風(fēng)險(xiǎn)投資事件的比例不足1%，且存在相當(dāng)比例的數(shù)據(jù)缺失情況，因此本文選取2008年及以后的風(fēng)險(xiǎn)投資事件作為樣本，對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除處理。并且，由于樣本中大約80%的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參與的投資事件只占投資事件總數(shù)的20%不到，因此去掉了在樣本時(shí)間窗口內(nèi)參與總投資事件低于10次的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)。最終保留19 761件風(fēng)險(xiǎn)投資事件，涉及516家投資機(jī)構(gòu)。

需要注意的是，保留的投資機(jī)構(gòu)不一定都是專門的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，還存在由于業(yè)務(wù)需要對(duì)某些創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行投資的公司（如騰訊和阿里巴巴）以及一些金融機(jī)構(gòu)（如中金公司和中信證券）。通過(guò)參考清科數(shù)據(jù)庫(kù)中的公司簡(jiǎn)介、《中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資年鑒》中收錄的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)名單及各公司的官網(wǎng)，最終確認(rèn)樣本中有74家公司不是專門的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，并對(duì)其進(jìn)行了標(biāo)記。

2.2 研究方法

本文采用風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)間的聯(lián)合投資來(lái)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，具體方法如下。如果兩家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，在同一輪次中投資了同一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)，那么這兩家公司發(fā)生了一次連接。例如，在創(chuàng)業(yè)公司作業(yè)幫的A輪融資中，共有3家公司對(duì)其進(jìn)行了投資，分別是紅杉資本中國(guó)、君聯(lián)資本和百度公司，那么這3家公司兩兩之間發(fā)生了1次連接。在作業(yè)幫的B輪融資中，有4家公司對(duì)其進(jìn)行了投資，分別是紅杉資本中國(guó)、君聯(lián)資本、GGV紀(jì)源資本、襄禾資本，顯然，百度公司和襄禾資本之間并沒(méi)有發(fā)生連接，因?yàn)檫@兩家投資機(jī)構(gòu)不是在同一輪次對(duì)作業(yè)幫進(jìn)行投資，百度公司的投資發(fā)生在A輪，而襄禾資本的投資發(fā)生在B輪。

本文使用大型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析軟件Pajek進(jìn)行企業(yè)網(wǎng)絡(luò)嵌入指標(biāo)的計(jì)算。Pajek可以識(shí)別后綴為.net的網(wǎng)絡(luò)文件。為生成這一文件，須將時(shí)間窗口期內(nèi)產(chǎn)生的所有連接進(jìn)行列示，為使關(guān)系列示準(zhǔn)確無(wú)誤，這一步通過(guò)編程完成①限于篇幅，構(gòu)建聯(lián)合投資矩陣的代碼沒(méi)有在文中展示，如有需要，請(qǐng)聯(lián)系作者。。由于連接沒(méi)有定義發(fā)出者和接收者，因此本文構(gòu)建的是一個(gè)無(wú)向網(wǎng)絡(luò)。

2.3 變量測(cè)量

2.3.1 風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇 我國(guó)本土的融資輪次眾多，在上市前有種子輪、天使輪、Pre-A輪、A輪、A+輪、Pre-B輪、B輪、B+輪、C輪、C+輪、D輪、D+輪、E輪、F輪共14輪，本文將這些輪次依次賦值為1～14，對(duì)公司上市后進(jìn)行的投資賦值為15。由于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在對(duì)一家企業(yè)做出初次投資決策后，他們對(duì)所投資的企業(yè)就擁有了明顯的信息優(yōu)勢(shì)，再次投資所面臨的不確定性將大大降低，因此本文用風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行初次投資時(shí)的平均投資輪次表示風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇。

2.3.2 網(wǎng)絡(luò)嵌入位置 對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中心度，本文借鑒社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（social network analysis，SNA）對(duì)網(wǎng)絡(luò)中心度的定義，采用FREEMAN［26］對(duì)網(wǎng)絡(luò)中心度的定義和測(cè)量方法，使用相對(duì)點(diǎn)度中心度、接近中心度和相對(duì)中介中心度三者的均值來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心度。如此操作的依據(jù)是，衡量中心度的不同指標(biāo)側(cè)重不同的方面，各有優(yōu)劣，因此不應(yīng)該僅使用某一衡量方式來(lái)度量中心度［45］。從實(shí)際效果來(lái)看，使用各種中心度的中位數(shù)、最大值、最小值和平均值作為綜合指標(biāo)來(lái)進(jìn)行分析，最終所得結(jié)果基本一致［48］，因此，本文選取3種中心度測(cè)量方式的綜合衡量指標(biāo)進(jìn)行后續(xù)分析。①相對(duì)點(diǎn)度中心度：C Degree(p k)=。點(diǎn)度中心度測(cè)量一個(gè)行動(dòng)者所擁有的連線的數(shù)量，即與該行動(dòng)者直接相連的其他行動(dòng)者的數(shù)量之和。一個(gè)行動(dòng)者的點(diǎn)度中心度越高，可供調(diào)度的信息資源就越多，信息資源通達(dá)速度就越快，這個(gè)行動(dòng)者的網(wǎng)絡(luò)中心度就越高。其中，C Degree(p k)代表行動(dòng)者p k的點(diǎn)度中心度，當(dāng)且僅當(dāng)p i和p k由一條線直接連接時(shí)，a(p i，p k)=1，其他情況則為0。為了控制網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的影響，本文使用n-1將其標(biāo)準(zhǔn)化（n代表網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者的數(shù)量），標(biāo)準(zhǔn)化的點(diǎn)度中心度即為相對(duì)點(diǎn)度中心度。②接近中心度：C Closeness(p k)-1=。在網(wǎng)絡(luò)中，信息可以從一個(gè)行動(dòng)者傳遞給另一個(gè)行動(dòng)者，再傳遞到其他行動(dòng)者。因此，除了直接聯(lián)系外，還須考慮間接聯(lián)系。在交流網(wǎng)絡(luò)中，如果不需要“繞遠(yuǎn)路”，信息就更容易通達(dá)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的成員。這就涉及網(wǎng)絡(luò)的距離概念，即網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)行動(dòng)者要通達(dá)其他行動(dòng)者所經(jīng)過(guò)的步驟和中介的數(shù)量。行動(dòng)者之間的距離越短，信息交換就越容易。本文通過(guò)網(wǎng)絡(luò)距離來(lái)衡量接近中心度。其中，C Closeness(p k)-1代表行動(dòng)者p k的接近中心度，d(p i，p k)代表行動(dòng)者p i和p k之間的距離。③相對(duì)中介中心度：C Betweenness(p k)=點(diǎn)度中心度和接近中心度都基于個(gè)人在網(wǎng)絡(luò)中的可達(dá)性（reach ability），即信息可以在多大程度上通達(dá)某人。中介中心度則衡量一個(gè)行動(dòng)者作為信息中介的作用及其參與網(wǎng)絡(luò)中利于信息傳遞的信息鏈。對(duì)行動(dòng)者而言，中介中心度是經(jīng)過(guò)該行動(dòng)者的路線在網(wǎng)絡(luò)中所有其他頂點(diǎn)之間的最短距離路線中所占的比例。其中，表示經(jīng)過(guò)行動(dòng)者p k的最短路徑條數(shù)。

本文采用BURT［31］對(duì)結(jié)構(gòu)洞的定義和測(cè)量方法：Structural_holes=1-，i≠j≠q。其中，p ij指企業(yè)i與企業(yè)j的投資關(guān)系所形成的網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)i的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中所占的比例，p qi指企業(yè)q與企業(yè)i的投資關(guān)系所形成的網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)q的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中所占的比例。如果企業(yè)i跟無(wú)限多的相互之間沒(méi)有多大聯(lián)系的企業(yè)（即企業(yè)i的網(wǎng)絡(luò)中有許多結(jié)構(gòu)洞）建立投資關(guān)系，那么其Structural_holes的值接近1；如果企業(yè)i只跟一個(gè)行動(dòng)者有聯(lián)系（即企業(yè)i在網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有結(jié)構(gòu)洞），那么其Structural_holes的值等于0。

2.3.3 地位 本文使用PHILLIP［49］的c(α，β)測(cè)量地位，其為關(guān)系性數(shù)據(jù)（relational data on status）標(biāo)準(zhǔn)分析方法之一。在形式上，這種測(cè)量方法的定義為c(α，β)≡。其中：α是一個(gè)換算系數(shù)；β是一個(gè)加權(quán)因子；R是一個(gè)關(guān)系矩陣，在這個(gè)關(guān)系矩陣中，沿著主對(duì)角線的值為0，單元格rij代表了i對(duì)于j的相對(duì)優(yōu)勢(shì)；L是一個(gè)列向量。在本文中，R矩陣?yán)镆粋€(gè)既定的單元格rij等于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)i和風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)j共同投資于一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)的次數(shù)?；谏鲜霾僮?，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位是與其共同投資的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位和數(shù)量的函數(shù)；其投資伙伴們的地位是他們各自的合作伙伴們的地位和數(shù)量的函數(shù)，以此類推。

加權(quán)因子β的絕對(duì)值一定處于0和最大特征值倒數(shù)的絕對(duì)值之間。加權(quán)因子β越接近于最大特征值的倒數(shù)，那么一家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)從地位低于它的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)獲得的間接地位就更多，而后者又從比它們地位更低的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)獲得地位，以此類推。最終，β的數(shù)值依賴于是否相信高地位的合作伙伴會(huì)為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)帶來(lái)更高的地位。如果地位的唯一決定因素是直接地位低于中心行動(dòng)者的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的數(shù)量，那么β應(yīng)該接近于0。事實(shí)上，當(dāng)β取0時(shí)，地位就等于點(diǎn)度中心度。然而，若風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的合作伙伴會(huì)影響其地位的話，則對(duì)β的賦值應(yīng)該接近于最大特征值的倒數(shù)。本文借鑒PODOLNY和BARON［50］的做法，將β設(shè)定為最大特征值倒數(shù)的3/4。

2.3.4 控制變量 本文參考黨興華等［7］的方法選取投資經(jīng)驗(yàn)、平均聯(lián)合投資規(guī)模和投資量級(jí)作為控制變量。①投資經(jīng)驗(yàn)。行動(dòng)者在前期階段對(duì)自身的不確定性（egocentric uncertainty）高于后期階段，其需要學(xué)習(xí)的東西也多于后期階段。研究表明，投資經(jīng)驗(yàn)會(huì)促使行動(dòng)者參與風(fēng)險(xiǎn)較高的前期階段投資。累計(jì)投資輪次是衡量風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資經(jīng)驗(yàn)的最佳指標(biāo)［51］。因此，將累計(jì)投資輪次作為投資經(jīng)驗(yàn)的衡量指標(biāo)。②平均聯(lián)合投資規(guī)模。聯(lián)合投資規(guī)模則定義為參與同一個(gè)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的數(shù)量［7］。風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參與的投資項(xiàng)目聯(lián)合投資規(guī)模越大，則意味著該投資機(jī)構(gòu)在這次投資事件中從外界獲取的信息越多，并且這些信息并不是冗余的，因?yàn)槁?lián)合投資伙伴在交易中投入了經(jīng)濟(jì)投資，有理由相信他們提供的信息是有價(jià)值的。同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)也可以通過(guò)確認(rèn)聯(lián)合投資伙伴對(duì)該項(xiàng)目的投資意愿，以側(cè)面印證該項(xiàng)目值得投資。因此，聯(lián)合投資規(guī)模會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)于投資輪次的偏好。本文通過(guò)對(duì)同一風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參與過(guò)的投資項(xiàng)目的聯(lián)合投資規(guī)模取平均值測(cè)量平均聯(lián)合投資規(guī)模。③投資量級(jí)。平均投資量級(jí)衡量了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在投資創(chuàng)業(yè)企業(yè)時(shí)投入的資金規(guī)模，這一變量在一定程度上反映了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所持有的基金規(guī)模。不同的投資量級(jí)可能對(duì)投資階段產(chǎn)生影響，通常來(lái)說(shuō)，處于后期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)所需的資金數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于處于早期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，因此，地位較高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)所擁有的資金可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)處于早期投資階段創(chuàng)業(yè)企業(yè)的投資需求，從而不得不投資處于后期階段的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。綜上所述，本文將平均投資量級(jí)作為控制變量。但是，由于在大多數(shù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)某個(gè)輪次的融資中，每家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的具體投資金額數(shù)據(jù)并未公開(kāi)披露，因此本文用該輪次創(chuàng)業(yè)企業(yè)的總?cè)谫Y金額衡量投資量級(jí)，將十萬(wàn)量級(jí)賦值為1，百萬(wàn)量級(jí)賦值為2，千萬(wàn)量級(jí)賦值為3，億元及以上量級(jí)賦值為4。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)和單變量均值檢驗(yàn)

表1給出了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。另外，為了避免變量之間的多重共線性問(wèn)題對(duì)回歸結(jié)果造成的影響，本文使用VIF分析法對(duì)回歸模型進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，VIF均值為5.749，結(jié)果表明，本文所有變量的VIF均小于10，因此本文構(gòu)建的模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。除此之外，本文基于因變量風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的均值和中位數(shù)，將樣本分為高平均投資輪次組和低平均投資輪次組，并對(duì)兩組樣本進(jìn)行了單樣本均值檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。從表2的分組檢驗(yàn)中可以看出，在基于均值差異的檢驗(yàn)中，高平均投資輪次組相較于低平均投資輪次組的網(wǎng)絡(luò)中心度更低（0.177 5＜0.187 3，p＜0.1），且結(jié)構(gòu)洞數(shù)量更少（0.115 3＜0.191 0，p＜0.01），同時(shí)，高平均投資輪次組的地位均值相較于低平均投資輪次組的地位均值更大（0.559 1＞0.346 9，p＜0.01）。以上結(jié)果初步檢驗(yàn)了本文所提出的H1、H2和H3，下文將進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics

表2 風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇差異分組檢驗(yàn)Tab.2 Grouping test for differences in average investment stage

3.2 多元回歸分析

本文首先對(duì)所有類型的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行了研究。表3匯報(bào)了網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響。模型1中僅加入控制變量。模型2在模型1的基礎(chǔ)上加入了網(wǎng)絡(luò)中心度，結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-2.027（p＜0.01），說(shuō)明隨著網(wǎng)絡(luò)中心度的提高，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇顯著下降，投資階段分布向前移動(dòng)。模型3在模型1的基礎(chǔ)上加入結(jié)構(gòu)洞，其回歸系數(shù)為-0.058（p＜0.01），說(shuō)明隨著結(jié)構(gòu)洞的數(shù)量增多，風(fēng)險(xiǎn)投資者的風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇顯著下降，投資階段分布向前移動(dòng)。模型4在模型1的基礎(chǔ)上加入地位，其回歸系數(shù)為0.235（p＜0.01），說(shuō)明隨著地位的提高，風(fēng)險(xiǎn)投資者的風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇顯著上升，投資階段分布向后移動(dòng)。模型5在模型1的基礎(chǔ)上同時(shí)引入了網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位這3個(gè)自變量。網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位的回歸系數(shù)均顯著，且相較于模型2、模型3和模型4，系數(shù)的絕對(duì)值變大。以上回歸結(jié)果支持了H1、H2和H3。模型6在模型5的基礎(chǔ)上加入了網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞的交互項(xiàng)，網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.014（p＞0.1），說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)結(jié)構(gòu)洞和風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇之間關(guān)系的負(fù)向調(diào)節(jié)作用并不顯著。因此，H4沒(méi)有得到支持。模型7在模型5的基礎(chǔ)上加入了網(wǎng)絡(luò)中心度和地位的交互項(xiàng)，結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位的回歸系數(shù)依然顯著，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)中心度和地位交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.042（p＜0.1），說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)地位和風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇之間關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，H5得到支持。

表3 網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響Tab.3 Impact of network location and status on the average investment stage

3.3 基于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)類別的分組檢驗(yàn)

前文中提到，樣本中的企業(yè)并非都是專門從事風(fēng)險(xiǎn)投資的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，約14%的公司為非風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)。但是，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)與非風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)連接同樣是有意義的，如與金融機(jī)構(gòu)的連接可以在一定程度上幫助被投資企業(yè)的后續(xù)融資。因此將這些企業(yè)全部納入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分析，能夠從更全面的角度來(lái)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)假設(shè)，根據(jù)樣本企業(yè)的性質(zhì)進(jìn)行分組，并針對(duì)不同組別重復(fù)了上文的回歸分析。

表4中的模型8～模型14給出了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的回歸分析結(jié)果。在模型9中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-1.974（p＜0.01）。在模型10中，結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為-0.053（p＜0.05）。在模型11中，地位的回歸系數(shù)為0.246（p＜0.01）。在模型12中，網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位的回歸系數(shù)分別為-4.563（p＜0.01）、-0.333（p＜0.01）和0.340（p＜0.01）。相較于全部風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)樣本的回歸結(jié)果（見(jiàn)表3），回歸系數(shù)的絕對(duì)值都有所提升，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位對(duì)以風(fēng)險(xiǎn)投資為主營(yíng)業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的影響比多樣化的風(fēng)險(xiǎn)投資者要更大一些。這一回歸結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了H1、H2和H3。在模型13中，網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位的回歸系數(shù)分別為-4.491（p＜0.01）、-0.313（p＜0.01）和0.390（p＜0.01），網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.011（p＞0.1），回歸系數(shù)絕對(duì)值有所下降，但仍不顯著。這一結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了H4不成立，即網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)結(jié)構(gòu)洞和風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇之間關(guān)系的負(fù)向調(diào)節(jié)作用并不顯著。在模型14中，網(wǎng)絡(luò)中心度和地位交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.047（p＜0.05），相較于對(duì)于全部風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)樣本的回歸結(jié)果，交互項(xiàng)的回歸系數(shù)的絕對(duì)值上升，且顯著度提高，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)地位和風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇之間關(guān)系的負(fù)向調(diào)節(jié)作用在專業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)中更有效果，進(jìn)一步驗(yàn)證了H5。

表4中的模型15～模型21給出了非風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的回歸分析結(jié)果。在模型16中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-2.508（p＜0.1）。在模型17中，結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為-0.184（p＞0.1），不顯著。在模型18中，地位的回歸系數(shù)為-0.152（p＞0.1），相較于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，方向發(fā)生了變化且不顯著。在模型19中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-3.581（p＜0.05），結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為-0.314（p＜0.1），地位的回歸系數(shù)為0.094（p＞0.1），不顯著。相較于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)組別，非風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的回歸結(jié)果中，變量的顯著性降低且個(gè)別變量的回歸系數(shù)方向發(fā)生了變化，這可能是因?yàn)榉秋L(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)不以風(fēng)險(xiǎn)投資為主營(yíng)業(yè)務(wù)，在其所擁有的各種網(wǎng)絡(luò)連接中，與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的連接只占很小的一部分，因此，在與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)連接的網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響并不是主要因素。另一種可能的原因是，非風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的投資可能并不以退出獲得高收益為目標(biāo)，例如騰訊和阿里巴巴對(duì)創(chuàng)業(yè)公司的投資更可能是出于對(duì)戰(zhàn)略目標(biāo)的考量。在模型20和模型21中，網(wǎng)絡(luò)中心度與結(jié)構(gòu)洞交互項(xiàng)和網(wǎng)絡(luò)中心度與地位交互項(xiàng)的回歸系數(shù)均不顯著，說(shuō)明對(duì)于非風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)結(jié)構(gòu)洞和風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇之間關(guān)系、對(duì)地位和風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用均不明顯。

表4 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)和非風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響Tab.4 Impact of venture capital institutions’ and non-venture capital institutions’ network location and status on the investment stage

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了控制不同時(shí)間窗口的選擇對(duì)研究結(jié)果造成的影響，本文將2008—2017年這一時(shí)間窗口拆分為2008—2012年和2013—2017年兩個(gè)5年時(shí)間窗口，并分別以兩個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)投資事件為基礎(chǔ)重新構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)投資關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在2008—2012年，共有188家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的投資次數(shù)大于等于10，而在2013—2017年，這一數(shù)量為516。從風(fēng)險(xiǎn)投資事件的數(shù)量來(lái)看，2008—2012年發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)投資事件為2 035次，而2013—2017年發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)投資事件則為17 726次。因此，無(wú)論從規(guī)模還是密度來(lái)看，第2個(gè)5年時(shí)間窗口網(wǎng)絡(luò)均遠(yuǎn)大于第1個(gè)5年時(shí)間窗口網(wǎng)絡(luò)。

2008—2012年時(shí)間窗口的回歸結(jié)果如表5中的模型22～模型28所示。模型23中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-1.766（p＜0.05）。在模型24中，結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為-0.262（p＜0.01）。在模型25中，地位的回歸系數(shù)為0.569（p＜0.01）。在模型26中，網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位的回歸系數(shù)分別為-3.008（p＜0.01）、-0.212（p＜0.01）和0.579（p＜0.01）。以上回歸結(jié)果同樣支持了H1、H2和H3。在模型27中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-2.887（p＜0.01），結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為-0.185（p＜0.1），二者交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.017（p＞0.1），不顯著，同樣沒(méi)有支持H4。在模型28中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-2.168（p＜0.01），地位的回歸系數(shù)為0.844（p＜0.01），二者交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.361（p＜0.01），H5同樣得到支持。2008—2012年時(shí)間窗口的回歸結(jié)果與2008—2017年全時(shí)段的回歸結(jié)果保持一致，結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表5 不同時(shí)間窗口回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of different time windows

2013—2017年時(shí)間窗口的回歸結(jié)果如表5中的模型29～模型35所示。在模型30中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-5.135（p＜0.1）。在模型31中，結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為-0.643（p＜0.01）。在模型32中，地位的回歸系數(shù)為0.293（p＜0.01）。在模型33中，網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位的回歸系數(shù)分別為-12.710（p＜0.01）、-0.631（p＜0.01）和0.493（p＜0.01）。以上回歸結(jié)果同樣支持了H1、H2和H3。在模型34中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-0.697（p＞0.1），不顯著；結(jié)構(gòu)洞的回歸系數(shù)為-8.634（p＜0.01）；二者交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.346（p＞0.1），不顯著，同樣沒(méi)有支持H4。在模型35中，網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)為-8.081（p＜0.01），地位的回歸系數(shù)為1.525（p＜0.01），二者交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.730（p＜0.01），H5同樣得到支持。2013—2017年時(shí)間窗口的回歸結(jié)果與2008—2017年全時(shí)段的結(jié)果一致，結(jié)果具有穩(wěn)健性。

此外，參考黨興華等［7］的做法，將控制變量投資經(jīng)驗(yàn)的測(cè)量方式進(jìn)行替換，使用累計(jì)投資企業(yè)數(shù)來(lái)測(cè)量投資經(jīng)驗(yàn)，再次重復(fù)表3的回歸過(guò)程，所得結(jié)果與表3也基本一致。綜上所述，利用兩種方法所進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)顯示，結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

以2008—2017年10年間中國(guó)本土市場(chǎng)上發(fā)生的19 761次風(fēng)險(xiǎn)投資事件為基礎(chǔ)，本文構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)投資聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)，在控制投資經(jīng)驗(yàn)、平均聯(lián)合投資規(guī)模和投資量級(jí)等變量的影響后，通過(guò)測(cè)算風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心度、結(jié)構(gòu)洞和地位，研究了網(wǎng)絡(luò)嵌入位置和地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響，得到以下結(jié)論。

第一，一家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心度越高、所擁有的結(jié)構(gòu)洞越多，其越有可能對(duì)處于早期階段的創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行投資，風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇會(huì)向前移動(dòng)。首先，處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)擁有數(shù)量更多、質(zhì)量更好的連接，這些連接為其帶來(lái)更多的優(yōu)質(zhì)信息，并且能夠使信息更快地流向他［26-28］。結(jié)構(gòu)洞則為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)帶來(lái)不同渠道、異質(zhì)性的信息［24］。因此，網(wǎng)絡(luò)嵌入所帶來(lái)信息的數(shù)量、質(zhì)量以及異質(zhì)性的優(yōu)勢(shì)，將驅(qū)使處于網(wǎng)絡(luò)中心位置、擁有結(jié)構(gòu)洞數(shù)量較多的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資處于更早階段的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，以獲取更大的利益。其次，風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)是一個(gè)不確定性很高的行業(yè)，不僅風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間存在信息不對(duì)稱問(wèn)題［21］，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)如何配置自身資源來(lái)實(shí)現(xiàn)收益最大化也存在不確定性，即對(duì)自身的不確定性［35］。不同發(fā)展階段的創(chuàng)業(yè)公司，不確定性差異很大，越是處于后期階段的創(chuàng)業(yè)公司，其不確定性越低，但是相應(yīng)的回報(bào)率也越低［22］。網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞帶來(lái)的信息優(yōu)勢(shì)能夠改善風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)自身的不確定性，促使其更傾向于投資早期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)來(lái)獲取更高的回報(bào)。

第二，一家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)自身的地位越高，那么其越傾向于投資處于后期階段的創(chuàng)業(yè)公司，風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇會(huì)向后移動(dòng)。在不確定性很高的風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)，一個(gè)項(xiàng)目若獲得了地位高、聲譽(yù)好的投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行投資，那么這個(gè)項(xiàng)目會(huì)因此而傳遞出一種質(zhì)量高的信號(hào)［35］，表明此項(xiàng)目是值得投資的項(xiàng)目，地位越高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)越容易獲得共同投資的合作伙伴，從而更有利于其投資的項(xiàng)目獲得更多融資和順利進(jìn)行［12，52］。因此，地位發(fā)揮著重要作用，使得風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)會(huì)盡力維持其地位，從而謹(jǐn)慎地選擇投資項(xiàng)目，更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)較低、投資階段靠后的投資項(xiàng)目，以免錯(cuò)誤的投資選擇損害自己的聲譽(yù)，影響今后的投資［45］。

第三，網(wǎng)絡(luò)中心度對(duì)結(jié)構(gòu)洞與風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用并不顯著，假設(shè)4沒(méi)有得到支持。雖然當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中心度較高時(shí)，行動(dòng)者之間具有頻繁的聯(lián)系，這種直接或者間接的大量聯(lián)系會(huì)降低異質(zhì)性信息的重要作用，從而削弱結(jié)構(gòu)洞位置的行動(dòng)者從缺失連接中獲得異質(zhì)性信息的優(yōu)勢(shì)［46-47］，但是我國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)中的聯(lián)合投資行為集中發(fā)生在少數(shù)幾十家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)之間，高的網(wǎng)絡(luò)中心度所帶來(lái)的信息優(yōu)勢(shì)不足，因而網(wǎng)絡(luò)中心度不會(huì)顯著削弱處于結(jié)構(gòu)洞位置的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在充當(dāng)知識(shí)傳播通道和信息中介角色中獲取的“橋收益”。

第四，網(wǎng)絡(luò)中心度能夠調(diào)節(jié)地位與風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的關(guān)系，即當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中心度提高，地位對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的作用會(huì)削弱。網(wǎng)絡(luò)中心度越高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，擁有的信息質(zhì)量越高且數(shù)量越多，豐富的信息量使得地位信號(hào)的傳播效果大大降低，因此削弱了風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的地位對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響。

4.2 研究啟示

本文豐富了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論和地位信號(hào)理論，為風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資階段選擇提供了借鑒價(jià)值與啟示，具體有以下3點(diǎn)。①風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)可以通過(guò)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)中心度來(lái)改善對(duì)自身的不確定性，也可以通過(guò)建立異質(zhì)性的連接來(lái)?yè)碛懈嗟慕Y(jié)構(gòu)洞，進(jìn)而占據(jù)對(duì)自己有利的“橋”位置，從而進(jìn)入更早期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)投資市場(chǎng)，獲得更高的投資回報(bào)率。②對(duì)于資金雄厚、市場(chǎng)地位高的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，為了保持其地位帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)傾向于投資處于成熟階段的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，避免進(jìn)入不確定性高、風(fēng)險(xiǎn)大的細(xì)分市場(chǎng)，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。③網(wǎng)絡(luò)中心度能夠調(diào)節(jié)地位與風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的關(guān)系，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中心度提高，地位對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的作用會(huì)削弱。因此，如果高地位的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)想要進(jìn)入更早期的風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)以獲取高收益，應(yīng)該更多地進(jìn)行聯(lián)合投資，擁有更多的合作伙伴，提高自身的網(wǎng)絡(luò)中心度，從而削弱地位對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇的影響。

4.3 不足與未來(lái)展望

本文存在一些不足，期待學(xué)者能夠進(jìn)行后續(xù)研究，彌補(bǔ)本研究的不足。①變量測(cè)量方面。本文在測(cè)量因變量風(fēng)險(xiǎn)投資階段選擇時(shí)，將不同的投資階段之間的距離定為1，然而投資階段是定序變量，相鄰兩個(gè)投資階段之間的距離可能不是相等的，將間隔長(zhǎng)度設(shè)置為相等，稍顯牽強(qiáng)；本文在測(cè)量控制變量投資量級(jí)時(shí)，由于不能獲取風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在某次聯(lián)合投資中的具體投資金額，故而使用該輪次中創(chuàng)業(yè)企業(yè)的總?cè)谫Y額作為替代變量，從而存在投資量級(jí)高估的情況。在今后的研究中，希望對(duì)本研究數(shù)據(jù)測(cè)量方面存在的不足予以改進(jìn)。②模型構(gòu)建方面。網(wǎng)絡(luò)中心度和結(jié)構(gòu)洞作為衡量網(wǎng)絡(luò)位置的兩個(gè)有效指標(biāo)，可以從不同的角度衡量風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入位置，本文僅考慮了網(wǎng)絡(luò)中心度的調(diào)節(jié)作用，未來(lái)可繼續(xù)探索結(jié)構(gòu)洞的調(diào)節(jié)作用。