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    企業(yè)跨國搬遷中移民與本土創(chuàng)業(yè)公司成功率差異研究

    2022-08-04 10:14:18
    時(shí)代經(jīng)貿(mào) 2022年7期
    關(guān)鍵詞:初創(chuàng)顯著性變量

    韓 捷

    (1.北京航空航天大學(xué) 北京 100191;2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 黑龍江哈爾濱 150006)

    引言與文獻(xiàn)概述

    如果存在某種增值策略,那么這種策略一定會(huì)被風(fēng)投和創(chuàng)業(yè)者所推崇。在資產(chǎn)管理領(lǐng)域,戰(zhàn)術(shù)性調(diào)配資產(chǎn)占比捕捉短期的市場機(jī)會(huì)可以獲得比被動(dòng)應(yīng)對(duì)更好的業(yè)績;在企業(yè)管理中,配置供應(yīng)鏈到一個(gè)具有成本優(yōu)勢的區(qū)域會(huì)同時(shí)使公司和此區(qū)域人民獲益;在國家層面,確定首都的地理位置是政治體制穩(wěn)定的必要條件。如上所述,遷移作為一種策略具有不同的表現(xiàn)形式和時(shí)空跨度。在資產(chǎn)管理的例子中,戰(zhàn)術(shù)性調(diào)配資產(chǎn)可以臨時(shí)打破長期戰(zhàn)略投資協(xié)議所規(guī)定的資產(chǎn)配置;在企業(yè)管理的例子中,特朗普曾呼吁美國制造商將其生產(chǎn)線遷回美國。這些例子表明,遷移作為一種策略會(huì)影響不同規(guī)模的經(jīng)濟(jì)。

    在風(fēng)險(xiǎn)投資領(lǐng)域,學(xué)者對(duì)企業(yè)家和風(fēng)投公司選址有過研究。Camp(2002)認(rèn)為,風(fēng)險(xiǎn)資本更傾向于投資靠近其工作地點(diǎn)的初創(chuàng)企業(yè),因?yàn)檫@種鄰近性有利于盡職調(diào)查、監(jiān)測和咨詢;Gupta & Sapienza(1992)發(fā)現(xiàn),早期風(fēng)險(xiǎn)投資者投資目標(biāo)的地域范圍比后期投資者?。籆hen等(2010)認(rèn)為,初創(chuàng)企業(yè)會(huì)有意選擇靠近風(fēng)險(xiǎn)投資者,這樣他們可以共同利用某些地域范圍內(nèi)的稀缺資源,如人才市場和學(xué)術(shù)圈,其結(jié)果是形成了具有自我強(qiáng)化效應(yīng)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)-風(fēng)投生態(tài)。

    為了分析初創(chuàng)企業(yè)的遷移原因并推導(dǎo)因果性,需要在回歸模型中嵌入工具變量,然而這一變量的缺失表明初創(chuàng)企業(yè)之間具有很強(qiáng)的異質(zhì)性且遷移的決策主要是內(nèi)生性的。分析表明,遷移現(xiàn)象是罕見的,特別是在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中,遷移會(huì)損失廠房和設(shè)備的初始成本,文獻(xiàn)回顧也表明這種現(xiàn)象很少被研究。Cumming等(2009)研究了風(fēng)投公司支持創(chuàng)業(yè)公司遷移,他們發(fā)現(xiàn)亞太地區(qū)的風(fēng)投公司將其投資對(duì)象遷移到美國,比本土的投資產(chǎn)生了更大的回報(bào)。本文通過Cox生存模型進(jìn)一步研究這一現(xiàn)象,研究結(jié)果有助于風(fēng)投資本和創(chuàng)業(yè)者理解遷移策略及其影響,同時(shí)彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足。

    研究設(shè)計(jì)

    (一)數(shù)據(jù)處理

    購買PitchBook截至2019年的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù),隨機(jī)選擇924家在美國注冊的初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行研究。通過Crunchbase、Opencorporates、LinkedIn等搜索引擎和數(shù)據(jù)庫研究創(chuàng)始人簡歷、公司成立時(shí)間,判斷某樣本公司是否為遷移公司,重新確定公司來源。

    對(duì)數(shù)據(jù)做分組處理以避免過度擬合的特殊性。國家數(shù)量從27個(gè)集中到4組,即美國、英國、歐盟和其他;行業(yè)從25個(gè)壓縮到6組,包括通信和媒體(C&M)、軟件、醫(yī)療、消費(fèi)者信息服務(wù)(CIS)、商業(yè)支持服務(wù)(BSS)和其他;融資年限從20年縮短為5組,范圍從2000-2019年。

    (二)模型描述

    由于數(shù)據(jù)的右側(cè)截?cái)嘈?,選擇Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。相比于Logit模型,Cox模型加入了時(shí)間維度,使用了更多的信息 。

    本文的數(shù)學(xué)模型為公式(1):

    (三)變量定義

    表1中列出了變量名稱,根據(jù)變量屬性進(jìn)行分組,即初創(chuàng)企業(yè)特征、風(fēng)險(xiǎn)投資特征、固定效應(yīng)和記錄創(chuàng)業(yè)成功的啞變量。重點(diǎn)考察選擇表1中以下變量:r、onlyHR和CoHQ分別表示搬遷策略、搬遷一個(gè)單獨(dú)的總部或創(chuàng)建一個(gè)共同的總部;SyndicateSize、Rounds、TotalUSD和VCAge是四個(gè)連續(xù)變量。SyndicateSize記錄風(fēng)險(xiǎn)投資的總?cè)藬?shù),代表獨(dú)立的第三方的認(rèn)可;Rounds記錄總的融資輪次,是衡量初創(chuàng)企業(yè)的時(shí)間框架,與融資總額和財(cái)團(tuán)規(guī)模正相關(guān);TotalUSD記錄融資總數(shù);VCAge是風(fēng)投公司的年齡。所有相關(guān)變量中的ln前綴表示對(duì)連續(xù)變量的對(duì)數(shù)處理,轉(zhuǎn)絕對(duì)增長為相對(duì)增長。

    表1 變量描述

    考慮數(shù)學(xué)模型的求解方法為最大似然法,選擇18-20個(gè)預(yù)測變量(P),確保每個(gè)變量至少有20個(gè)數(shù)據(jù)支持,借用公式“樣本量=(20×P)/(事件分?jǐn)?shù))”計(jì)算最小樣本數(shù)量,其中事件分?jǐn)?shù)是概率小于0.5的因變量結(jié)果,由此計(jì)算出最小樣本量為876,本次樣本總數(shù)滿足要求。在其他情況下,因變量事件分?jǐn)?shù)太小,因此需要更大的樣本量。在這種情況下,不進(jìn)行回歸分析。

    表2為非虛擬自變量的相關(guān)性矩陣。所有預(yù)測變量的平均變量膨脹系數(shù)(VIF)為2.46,低于10的標(biāo)準(zhǔn),所有單獨(dú)的VIF值也都低于這個(gè)閾值(最高值為4.69)。

    表2 連續(xù)變量相關(guān)性矩陣

    實(shí)證分析

    (一)單一變量比較

    表3顯示了兩個(gè)對(duì)照組,即未搬遷的r=0組和已搬遷的r=1組,比較結(jié)果顯示指代成功的指標(biāo)無顯著的差異。ExitProceed顯示出相似的中位數(shù),這意味著成功退出的公司之間具有同質(zhì)性;TotalUSD顯示搬遷后的初創(chuàng)企業(yè)獲得的資金總額略高(10%的顯著性),但這不是一個(gè)好的跡象,因?yàn)楦叩某杀静]有轉(zhuǎn)化為更好的表現(xiàn);融資輪次的差異檢驗(yàn)顯示出高度的顯著性,較高的融資輪次在遷移的公司中更為普遍;專利所有權(quán)的差異也很顯著,但僅有的兩家擁有專利的公司是在搬遷的創(chuàng)業(yè)公司中。

    表3 單變量比較

    搬遷后的初創(chuàng)企業(yè)有更多的投資者參與,如財(cái)團(tuán)規(guī)模所示(5%的顯著性)。在這些投資者中,他們的年齡和累計(jì)投資組合規(guī)模是相近的。對(duì)于財(cái)團(tuán)規(guī)模的差異,搬遷吸引了來自原始國家和目標(biāo)國家的投資者,但這些投資者在衡量經(jīng)驗(yàn)的年齡和累計(jì)投資組合規(guī)模方面沒有大的差異。這個(gè)差異也可以通過觀察創(chuàng)業(yè)開始年份來解釋,搬遷的初創(chuàng)企業(yè)更早開始創(chuàng)業(yè)(1%的顯著性),這意味著更早地接受資金和更多的融資回合,而融資輪次與財(cái)團(tuán)規(guī)模呈正相關(guān)?;谀壳暗臄?shù)據(jù)分析可引出一個(gè)邏輯假設(shè),即遷移策略會(huì)吸引更多的投資者加入公司,而非更多的投資者引發(fā)了遷移策略。

    搬遷與連續(xù)創(chuàng)業(yè)者沒有顯著關(guān)聯(lián),但從一開始就在美國設(shè)立總部的創(chuàng)業(yè)公司更有可能擁有美國投資者。另一個(gè)顯示投資者無法預(yù)見遷移策略的變量是AgeFirstVC變量,它衡量的是公司成立后到第一輪風(fēng)投融資的時(shí)間,第一筆風(fēng)險(xiǎn)投資是最重要的,也承擔(dān)著最大的風(fēng)險(xiǎn),一個(gè)不顯著的測試意味著搬遷不會(huì)改變這一投資決定,反之亦然。最后,t變量顯示搬遷后的初創(chuàng)企業(yè)比他們的同行需要更多的時(shí)間來退出,這對(duì)時(shí)間加權(quán)的資本回報(bào)來說是一個(gè)不利因素。

    (二)Cox生存模型回歸結(jié)果分析

    本節(jié)使用Cox生存模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,從遷移方式、遷移行業(yè)、遷移起點(diǎn)和遷移時(shí)間四個(gè)角度進(jìn)行研究(見圖1)。遷移方式回答初創(chuàng)企業(yè)如何搬遷,比較單獨(dú)總部和共同總部的搬遷情況;遷移行業(yè)回答了搬遷發(fā)生在哪些行業(yè),比較兩個(gè)搬遷成本較低的行業(yè);遷移起點(diǎn)回答了創(chuàng)業(yè)企業(yè)來自哪個(gè)地區(qū),并選擇歐洲和英國作為研究群體;遷移時(shí)間回答了市場時(shí)機(jī)是否對(duì)創(chuàng)業(yè)成功有影響。

    圖1 研究模型

    1.遷移方式分析。第一個(gè)回歸系列回答了創(chuàng)業(yè)企業(yè)是如何搬遷的,是搬遷原有的總部還是設(shè)立另一個(gè)總部。由模型提出假設(shè)H1:遷移策略不能夠有效提升創(chuàng)業(yè)公司的成功率;H1.1:總部遷移或建立新的總部均不能提升創(chuàng)業(yè)公司成功率。

    模型顯示(見圖2),在多數(shù)時(shí)間點(diǎn)上,遷移策略都會(huì)大大降低成功的機(jī)會(huì)。換句話說,在任何時(shí)間點(diǎn)上,搬遷后的公司成功率更低,或者需要更長時(shí)間才能成功。兩種遷移策略單獨(dú)作為自變量時(shí)不具有顯著性。

    圖2 基于遷移策略的生存分析

    連續(xù)創(chuàng)業(yè)者、財(cái)團(tuán)規(guī)模和成功率之間的正相關(guān)關(guān)系可以解釋為假設(shè)獨(dú)立的盡職調(diào)查,則更多的投資者意味著公司的價(jià)值被不同的第三方多次證實(shí),是一個(gè)體現(xiàn)公司持續(xù)向好的指標(biāo)。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者理論上可以增加創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價(jià)值和成功率,然而這一變量并不顯著(在Cox模型中的顯著性為10%),因?yàn)檫@個(gè)變量本身不能揭示一個(gè)團(tuán)隊(duì)的整體協(xié)同作用。

    風(fēng)險(xiǎn)投資輪次與融資總額呈正相關(guān)(相關(guān)系數(shù)為0.61),但在Cox模型(見表4)中與創(chuàng)業(yè)成功有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。分析這一現(xiàn)象的原因,將少于三輪融資的初創(chuàng)企業(yè)與超過三輪融資的企業(yè)進(jìn)行比較(見圖 3)發(fā)現(xiàn),在不同長度的持有期下年長和年輕的初創(chuàng)企業(yè)表現(xiàn)不同。在樣本中,第一組有559個(gè)觀察值,第二組有365個(gè)觀察值,大部分的風(fēng)險(xiǎn)投資少于4輪,這意味著風(fēng)投應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎接手高輪次的初創(chuàng)企業(yè)。

    圖3 融資輪次于創(chuàng)業(yè)成功時(shí)間

    表4 以遷移方式為控制變量的回歸模型

    2.遷移行業(yè)分析。第二個(gè)系列的回歸從遷移行業(yè)角度對(duì)樣本進(jìn)行了分析。提出假設(shè)H1.2:即使是更容易搬遷的輕資產(chǎn)行業(yè)如IT、軟件和商業(yè)支持服務(wù)業(yè)(BSS),在搬遷后也不容易成功。

    把通信和媒體行業(yè)作為基線組,回歸模型(見表5)顯示單獨(dú)的軟件和BSS行業(yè)都與更好的創(chuàng)業(yè)成功率正相關(guān),但搬遷后的軟件和BSS行業(yè)并沒有顯示出高的顯著性,這意味著即使是如今可以無辦公場所經(jīng)營的行業(yè),也應(yīng)謹(jǐn)慎決定搬遷。另外,研究結(jié)果還顯示通信和媒體行業(yè)的表現(xiàn)比軟件和BSS行業(yè)差,原因在于壟斷者的市場份額已經(jīng)被大的現(xiàn)有企業(yè)如歐洲的德國電信和西班牙電信以及美國的AT&T和Verizon占據(jù)。

    表5 以遷移行業(yè)為控制變量的回歸模型

    另一個(gè)沒有顯示在回歸表中的行業(yè)是醫(yī)療行業(yè)。它是僅次于軟件業(yè)的第二大成功行業(yè),但卻是樣本中在其他類別行業(yè)之前第二難以做出遷移決策的行業(yè),分析可知對(duì)實(shí)驗(yàn)室固定資產(chǎn)和臨床專家的依賴使其難以做出遷移決策。

    3.遷移起點(diǎn)分析。第三個(gè)系列的回歸回答了“來自哪里”的問題。提出假設(shè)H1.3:創(chuàng)業(yè)企業(yè)的源頭對(duì)搬遷后企業(yè)的成功無顯著影響。

    表6結(jié)果顯示自英國搬遷的公司比歐盟搬遷的公司更有可能成功,國家起源和成功強(qiáng)烈地暗示了英國和美國人民之間的殖民聯(lián)系、文化同源性和身份認(rèn)同。從更廣泛的角度看,從貨幣和非貨幣資本的角度進(jìn)行論證,后者包含了社會(huì)和文化資本的概念,兩種非貨幣資本與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、員工招聘、團(tuán)隊(duì)協(xié)同、進(jìn)一步的融資機(jī)會(huì)和收購者的偏好有關(guān)。在初創(chuàng)企業(yè)中,由于缺乏業(yè)績記錄、信息不對(duì)稱以及非專業(yè)投資者的存在,投資決策將不可避免地依賴于后兩種無形資本。

    表6 以遷移起點(diǎn)為控制變量的回歸模型

    4.遷移時(shí)間分析。最后一系列的回歸回答了“何時(shí)”的問題,即時(shí)機(jī)是否會(huì)像股票市場一樣影響業(yè)績?提出假設(shè)H1.4:遷移時(shí)機(jī)不會(huì)對(duì)遷移后的創(chuàng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)生顯著影響。

    鑒于搬遷公司退出的中位數(shù)為9年,回歸選擇了兩個(gè)時(shí)間段,一個(gè)是2000-2002年,另一個(gè)是2003-2007年,基線組是2008-2011年。在這兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)有53家公司進(jìn)行了搬遷,但這些有足夠時(shí)間退出的搬遷公司并沒有表現(xiàn)出明顯的績效差異。而最近得到資助的初創(chuàng)企業(yè)難以在短時(shí)間成功,因此在這一區(qū)間的樣本不做遷移策略分析,如表7所示。與金融市場不同的是,在金融市場上時(shí)機(jī)的選擇會(huì)造成損失,而在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中技術(shù)表現(xiàn)出穩(wěn)健性和對(duì)市場情緒的漠視。繼續(xù)上一節(jié)的內(nèi)容,這意味著對(duì)于那些必須搬遷的公司來說,決策的依據(jù)最好是在地點(diǎn)和人員的協(xié)調(diào)上,而不是在時(shí)間上。

    表7 以遷移時(shí)間為控制變量的回歸模型

    結(jié)論和啟示

    公司遷移作為一種策略并不能提高業(yè)績,相反它增加了創(chuàng)業(yè)企業(yè)成功的時(shí)間成本,拖累了資本的時(shí)間加權(quán)回報(bào)??陀^來看,遷移策略擴(kuò)大了退出市場范圍和投資者數(shù)量。財(cái)團(tuán)規(guī)模是一個(gè)強(qiáng)有力的業(yè)績指標(biāo),因?yàn)樗从沉烁信d趣的投資者的獨(dú)立盡職調(diào)查的次數(shù);低固定資產(chǎn)的行業(yè)更有可能搬遷,但即使是最容易搬遷和成功的行業(yè),如軟件和商業(yè)支持服務(wù)行業(yè),搬遷的影響也不大;搬遷后的英國初創(chuàng)企業(yè)表現(xiàn)更好,揭示了英美兩國人民之間的殖民聯(lián)系、文化同質(zhì)性和身份認(rèn)同。最后,公司遷移到美國會(huì)推遲成功的時(shí)間,這一發(fā)現(xiàn)不能推廣到其他目標(biāo)國家,原因是來自歐洲和英國的搬遷者與美國本土創(chuàng)業(yè)企業(yè)相比,沒有來自亞洲的初創(chuàng)企業(yè)那么大的差異性,從政治經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析,這些遷移發(fā)生在政治經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相似的中心和準(zhǔn)中心國家。同時(shí)限于樣本數(shù)量,遷移目的國和遷移源自國均不能推廣到美、英、歐以外的國家和地區(qū)。

    中國為世界第二大經(jīng)濟(jì)體,其帶動(dòng)世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技創(chuàng)新的能力日益凸顯,而美國作為一個(gè)全球霸權(quán)國家仍在許多領(lǐng)域占有主導(dǎo)地位,選擇美國作為搬遷目的地的論據(jù)可以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出回歸模型所揭示的信息。不論在發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家,風(fēng)投和創(chuàng)業(yè)公司在挖掘?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)潛力和推動(dòng)科技走向應(yīng)用方面所起的積極作用不言而喻。未來的課題可就如何建立具有正反饋效應(yīng)的“風(fēng)投-創(chuàng)業(yè)”商圈以及“風(fēng)投-學(xué)術(shù)-創(chuàng)業(yè)”產(chǎn)學(xué)研有機(jī)結(jié)合的體系并發(fā)揮中國特色社會(huì)主義的優(yōu)勢繼續(xù)進(jìn)行研究。

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