風險投資對高管薪酬—業績敏感性的影響

韓威

摘 要：本研究以2011—2015年滬深A股實施股權激勵的上市公司為樣本，采用Heckman兩階段模型，考察了風險投資參與對高管薪酬—業績敏感性的影響。研究發現：相比無風險投資參與的企業，風險投資參與企業的高管貨幣薪酬與會計業績敏感性和高管股權激勵與市場業績敏感性顯著較高，而高管貨幣薪酬與市場業績敏感性和高管股權激勵與會計業績敏感性顯著較低。本文研究結論說明風險投資參與使得被投資公司的高管薪酬結構更加合理，提高了其與長短期業績的匹配度，從而提升了被投資公司的治理水平。

關鍵詞：風險投資；高管貨幣薪酬；高管股權激勵；薪酬—業績敏感性

中圖分類號：F830.59 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）06-0012-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.06.002

一、引言

風險投資（簡稱VC）起源于19世紀40年代的美國，興起于20世紀70年代。我國風險投資是在政府的政策扶植下發展起來的，風險投資作為一種融資渠道，不僅可以為公司提供資金上的支持，而且還可以利用其豐富的經驗來協助公司改善管理，提升公司的治理水平。富有活力的市場化薪酬制度已成為公司治理的重要組成部分，合理的高管薪酬激勵措施是減少公司代理成本的有效手段，然而，在我國的上市公司中存在著高管薪酬亂象，出現高管薪酬與企業業績的不合理變動，主要表現在高管薪酬黏性、運氣薪酬、超額薪酬、高管薪酬—業績“倒掛”等。風險投資作為被投資企業的重要股東，通過監督、咨詢、認證等不同作用，積極主動參與企業的管理過程，改善公司治理結構以提升價值，最終退出實現資本增值。既然風險投資的參與能夠改善公司治理，那么它能否促進高管薪酬與企業績效的合理配置呢？

先前國內外關于風險投資的研究主要集中在風險投資的咨詢和認證作用，側重于研究風險投資對被投資企業公司業績的直接影響，例如風險投資是否影響被投資企業的IPO選擇能力、IPO折價率以及IPO后股票長期表現等方面。然而，目前國內外學者開始關注風險投資的監督作用，進一步探究風險投資對被投資企業的公司治理機制的影響，例如風險投資是否會有效監督管理者行為、優化股權結構、改善董事會結構、完善資源配置效率等方面，但是，作為公司治理重要組成部分的薪酬激勵機制研究卻不夠深入。盡管趙瑋和溫軍（2015）實證研究了風險投資機構對上市公司高管薪酬與董事會特征的作用機制；王會娟等（2012）從公司治理的角度研究了私募股權投資的參與對高管薪酬的影響。但隨著股權激勵計劃的廣泛實施，高管薪酬合約不僅包括貨幣薪酬，也包括股權薪酬，如股票期權和限制性股票。他們只是從貨幣薪酬的角度來研究，沒有研究股權激勵的作用，因此現有文獻不能全面反映管理層的薪酬合約特征。從高管薪酬結構上看，高管貨幣薪酬和股權薪酬對公司長短期業績的影響機制是不同的。因此，為了全面分析風險投資對高管薪酬激勵的影響機制，本文從貨幣薪酬和股權激勵兩個方面研究風險投資對上市公司長短期業績（市場業績和會計業績）的影響，回答以下兩個問題：第一，從高管薪酬結構上，風險投資參與給高管薪酬—業績敏感性帶來了什么影響？第二，考慮風險投資背景特征，不同背景風險投資的影響機制是否具有差異？

與之前的研究相比，本文的主要貢獻在于從貨幣薪酬和股權激勵兩個方面研究風險投資對公司長短期業績的影響，同時考慮了不同背景風險投資的影響機制，這將有益于豐富風險投資與公司治理領域的文獻。另外，本文的結論對公司治理和風險投資實踐也具有重要的參考價值。本文的研究表明，風險投資能夠通過影響被投資公司薪酬契約的設定來提高公司治理水平，因此公司可以通過引入風險投資來改善公司治理結構，風險投資通過影響薪酬契約的設置來激勵管理層更加努力工作，進而實現公司和股東財富最大化，最終獲得較高的退出收益。

二、理論分析與研究假設

所有權和控制權的分離產生了委托—代理問題，風險投資機構作為股東將風險資本投資創業企業，創業企業管理層作為具有信息優勢的一方，可能產生逆向選擇和道德風險問題，損害風險投資機構的利益，風險投資機構往往通過設置監督和激勵機制來降低逆向選擇和道德風險。在監督機制方面，風險投資機構通過強化企業控制權，向被投資企業派駐董事或監事，并進入薪酬委員會，運用管理層雇傭條款以及分階段投資等手段來強化其對被投資企業管理層的監督和約束；在激勵機制方面，為了促使高管在分享企業成長所帶來的利潤的同時，也相應地承擔起對企業虧損所造成的經營損失，風險投資機構通常通過設置薪酬契約來激勵管理層，從而促使委托人和代理人之間的利益趨同，最終實現激勵相容。

根據最優契約理論，企業應加強管理層的經營和企業業績的相關性，以管理層的經營績效來決定他們的工資和獎金，從而建立薪酬激勵機制。卡普蘭和斯特龍伯格（2003）研究指出如果創業者工作懈怠、偷懶，可以采用將創業者的薪酬支付與公司業績掛鉤的方式來協調創業者與風險投資之間的利益沖突。隨著股權激勵計劃的廣泛實施，在薪酬結構上，薪酬契約由基本工資、年度獎金、股票期權和其他股票類激勵（如限制性股票） 這四類組成。基本工資和年度獎金是貨幣薪酬，屬于短期目標激勵，通常與會計業績指標相關；而股票期權和股票激勵則屬于長期激勵，與企業市場價值掛鉤。但是，與會計業績相關聯的高管貨幣薪酬契約盡管將風險投資機構、被投資企業的所有者和管理層三者的利益有效結合在一起，但這種機制也存在一定的弊病，它可能導致管理者為了個人短期的利益而不顧企業長遠發展的短視行為；而股權激勵機制可以很好地改善貨幣薪酬激勵機制的弊病，使管理者和企業長遠發展相一致。另外，有風險投資參與的企業一般都屬于新興行業，管理層為了獲取更大的職業發展空間，有更強烈的自我實現需要，會要求更高的股權激勵。赫爾曼和普里（2002）也研究發現，風險投資機構更傾向于通過采用股權激勵的方式來加強企業的管理層激勵。因此，風險投資機構通過這兩種機制對被投資企業的管理層進行激勵可以改善公司治理結構以減少代理成本，獲得更高的退出收益。

不同的業績指標所反映的信息是不同的。通常，會計業績反映的是企業的短期業績，市場業績反映的是企業的長期業績。德可歐和斯金納（2000）研究表明短期盈余會影響到CEO的獎勵和職位安全，CEO會進行盈余管理來改善短期業績。因此，有風險投資機構參與的企業能夠提高高管貨幣薪酬與會計業績敏感性。然而，高管股權激勵能夠有效改善管理層過度關注公司短期業績的弊病，引導公司更加關注長期成長能力。伯恩斯坦和吉魯（2016）進行了相關實證研究，認為風險投資可以有效監管被投資公司的管理者行為，而合理的高管股權激勵機制可以協調公司長短期業績之間的矛盾。因此，有風險投資參與的企業能夠削弱高管股權激勵與企業會計業績敏感性，而有風險投資參與的企業能夠增強高管股權激勵與市場業績的敏感性。根據以上分析，提出如下研究假設：

H1：風險投資參與的企業增強了高管貨幣薪酬與會計業績的敏感性，同時削弱了高管貨幣薪酬與市場業績的敏感性。

H2：風險投資參與的企業削弱了高管股權激勵與會計業績的敏感性；同時增強了高管股權激勵與市場業績的敏感性。

風險投資的背景可以分為政府、民營和外資，不同背景的風險投資對企業發揮的認證作用不同。張學勇和廖理（2011）研究不同背景風險投資對企業IPO抑價的影響時發現，相比非外資背景風險投資支持的公司，外資背景風險投資支持的公司有更好的公司治理結構；國有背景和民營背景風險投資支持的公司之間的IPO抑價沒有顯著差別。風險投資進入我國的時間不長，相對于我國本土的風險投資，外資背景風險投資從業時間更長，具有更豐富的投資經驗、更成熟的投資理念以及更謹慎的投資策略，因此對被投資企業的篩選和監督作用更強，能夠提供更好的治理機制和更多的增值服務；國有背景風險投資的資金規模和政府輔助使其快速成為國內風險投資的代表者，發揮著示范帶頭作用，因此，其篩選和監督作用也更強。基于以上分析，提出如下假設：

H3：外資風險投資參與的企業高管貨幣薪酬與會計業績敏感性和高管股權激勵與市場業績敏感性更強，而高管貨幣薪酬與市場業績敏感性和高管股權激勵與會計業績敏感性更弱。

H4：國有風險投資參與的企業高管貨幣薪酬與會計業績敏感性和高管股權激勵與市場業績敏感性更強，而高管貨幣薪酬與市場業績敏感性和高管股權激勵與會計業績敏感性更弱。

三、研究設計

（一）數據來源

本文選取2011—2015年中國滬深A股實施股權激勵的上市公司作為初始樣本，在此基礎上，對樣本進行如下處理：剔除屬于金融行業的上市公司、高管薪酬缺失的上市公司、資產負債率大于或等于1的公司、當年發生虧損的上市公司、處于異常狀態的上市公司（如ST、SST、以及S*ST等此類上市公司）的數據，同時對所有連續變量進行1%和99%的winsorize處理。經過篩選和處理，本文最后的樣本涉及6752個觀測值。研究所需的數據來自國泰安數據庫和萬得數據庫。

（二）變量定義和計算方法

1. 高管薪酬。高管的薪酬結構包括貨幣薪酬和股權激勵，隨著股權分置改革的進行，越來越多的公司開始給予管理層股權激勵，同時，可以在高管激勵文件中找到關于高管股權激勵的數據，這就為本文研究全面的薪酬結構提供了可能。所以，本文研究的因變量為高管的貨幣薪酬和股權激勵，其中，高管的貨幣薪酬選擇上市公司年報中披露的“薪酬最高的前三名高級管理人員現金薪酬”的平均薪酬的對數（lnPay）來衡量；股權激勵選取高管激勵情況文件中的激勵權益占授予時公司總股數的比例（PA）來衡量。

2. 公司業績。本文分別用會計業績和市場業績兩種指標來衡量公司業績。會計業績反映企業的短期績效，方軍雄（2009）的研究中指出，考慮到我國發布股權激勵計劃和已經實施股權激勵計劃的上市公司中，其業績變量通常選擇凈利潤和剔除非經常性損益后的凈利潤，因此本文選擇剔除非經常性損益后的凈利潤的自然對數（LnEI）作為會計業績衡量指標。與會計業績不同，市場業績反映的是長期業績，在公司價值相關的研究中，羅進輝等（2010）、林等（2006）學者均使用托賓Q值作為公司價值的衡量指標，本文同樣選取托賓Q值來衡量公司的市場業績，托賓Q值用國泰安數據庫給出的市值A/資產總額來衡量。

3. 風險投資（VC）。按照吳超鵬等（2012）的標準來界定上市公司是否有風險投資參與。具體來說如下：有風險投資參與的上市公司前十大股東的名稱中應含有“創業投資”、“風險投資”以及“創業資本投資”字樣；對于前十大股東名稱中包含“高新投資”、“創新投資”、“高科技投資”、“科技投資”、“科技產業投資”、“技術投資”、“技術改造投資”、“高新技術產業投資”、“高科技股份投資”、“信息產業投資”、“投資公司”以及“投資有限公司”字樣的上市公司，則通過以下兩種途徑進一步來確認：第一，通過查閱中國科學技術促進發展研究中心創業投資研究所編制的《中國創業投資發展報告》中所收錄的風險投資公司名錄，若該股東被收錄，則將其歸為有風險投資參與的上市公司；第二，通過互聯網查詢該股東的主營業務，若其主營業務中含有“風險投資”、“創業投資”，則將其也判定為屬于有風險投資參與的上市公司。

4. 風險投資背景（VCBJ）。按照主導風險投資的背景，將風險投資支持的企業分為國有背景、民營背景、外資背景，其中，主導風險投資的確認方法如下：如果只有一輪，該輪有兩家，份額多的為主導風投；如果有多輪，按照參加首輪投資且最終累計投資金額最多的原則確定主導風投。確定主導風投之后，首先將風險投資背景分為外資背景風險投資和非外資背景風險投資，選取虛擬變量VCforg來反映（如果為外資，VCforg取1；如果為非外資，VCforg取0）；其次在風險投資背景為非外資背景時，分為國有背景風險投資和民營背景風險投資，選取虛擬變量VCgymy來反映（如果為國有背景，VCgymy取1；如果為民營背景，VCgymy取0）。

5. 控制變量。本文借鑒王會娟等（2012）、辛清泉等（2007）的研究成果，對以下變量進行了控制。Size為公司規模，選用公司當年年末總資產的對數來衡量；LEV為資產負債率，選用公司當年年末總負債/總資產來衡量；Share為公司第一大股東持股比例；Growth為公司當年主營業務的增長率，用來衡量公司的成長性；Dual為虛擬變量，用來描述公司的董事長和總經理的兩職分離程度，如果董事長同時兼任總經理，則Dual值取1，否則，Dual取0；State為虛擬變量，用來描述公司的所有權性質，當公司是國有控股時，State取1，否則取0；BV為權益賬面價值除以總資產；OPR為營業利潤除以營業資產；QURA為速動比率；Acycle是應收賬款和存貨周轉率之和的自然對數；Cash是現金和現金等價物的自然對數； Sale為主營業務收入的自然對數；Age是公司從成立到現在的年數；Local為公司注冊地虛擬變量。此外我們還對年度差異和行業差異加以控制，其中行業按照證監會行業分類2012年版分類，共12個行業，并設置了年度虛擬變量ND和行業虛擬變量IND。

（二）模型設計

本文研究的是風險投資與高管薪酬業績敏感性的關系，但是上市公司是否引入風險投資具有一定的選擇性，并不是隨機選擇的結果。如果直接將全體樣本進行回歸分析，將不可避免地導致估計結果的偏差。為了克服樣本選擇性偏差問題，本文采用赫克曼（1979）提出的兩階段（two-stage）模型方法。

在第一階段本文構建了Probit模型來估計上市公司引入風險投資傾向性的大小，具體模型為：

[probitVCi，t=β0+β1BVi，t+β2OPRi，t+β3QURAi，t+β4Acyclei，t+β5Cashi，t+β6Growthi，t+β7Levi，t+β8LnSizei，t+β9Salei，t+β10Agei，t+β11Statei，t+β12Sharei，t+β13Locali，t+NDi，t+INDi，t+ε]

（1）

模型（1）中，[probitVCi，t]表示上市公司引入風險投資的概率，若[VCi，t*>0]，則[VCi，t=1]；若[VCi，t*<0]，則[VCi，t=0]。其中，VC為是否引入風險投資的虛擬變量；VC*為影響風險投資參與的潛在變量。模型中又引入影響風險投資參與的公司特征變量。

在第二階段本文為了考察風險投資參與對高管薪酬—業績敏感性的影響，在普通最小二乘法的基礎上加入一個米爾斯比率[ηi，t]（Mills ratio），從而克服了樣本的選擇性偏差。即首先通過第一階段回歸得到米爾斯比率[ηi，t]，加入第二階段回歸方程中，如果[ηi，t]不為零并且在統計上具有顯著性，則說明存在樣本選擇性偏差，那么，使用Heckman兩階段模型就可以修正樣本選擇偏差，得到無偏估計，具體模型如下：

[LnPayi，t＼PAit=α0+α1VCi，t+α2LnEIi，t+α3LnEIi，t×VCi，t+α4LnSizei，t+α5Levi，t+α6Sharei，t+α7Growthi，t+α8Duali，t+α9Statei，t+α10ηi，t+NDi，t+INDi，t+ε]（2）

[LnPayi，t＼PAit=β0+β1VCi，t+β2TOBINQi，t+β3TOBINQi，t×VCi，t+β4LnSizei，t+β5Levi，t+β6Sharei，t+β7Growthi，t+β8Duali，t+β9Statei，t+β10ηi，t+NDi，t+INDi，t+ε （3）]

其中，[LnPayi，t]為i公司在t年的高管貨幣薪酬水平，[PAi，t]為i公司在t年的高管股權激勵程度；[LnEIi，t×VCi，t]為會計業績和風險投資的交叉項，其系數反映了風險投資參與對貨幣薪酬（股權激勵）與會計業績敏感性的影響；而[TOBINQi，t×VCi，t]為市場業績和風險投資的交叉項，其系數反映了風險投資參與對貨幣薪酬（股權激勵）與市場業績敏感性的影響。

進一步，為了考察不同背景風險投資對高管薪酬—業績敏感性的影響是否具有差異，本文進一步構建如下兩個模型：

[LnPayi，t＼PAit=α0+α1VCBJi，t+α2LnEIi，t+α3LnEIi，t×VCi，t+α4LnSizei，t+α5Levi，t+α6Sharei，t+α7Growthi，t+α8Duali，t+α9Statei，t+α10ηi，t+NDi，t+INDi，t+ε] （4）

[LnPayi，t＼PAit=β0+β1VCBJi，t+β2TOBINQi，t+β3TOBINQi，t×VCi，t+β4LnSizei，t+β5Levi，t+β6Sharei，t+β7Growthi，t+β8Duali，t+β9Statei，t+β10ηi，t+NDi，t+INDi，t+ε （5）]

其中，[ VCBJi，t]為i公司在t年的風險投資背景，具體包括外資背景風險投資（VCforg）和國有背景風險投資（VCgymy）。[LnEIi，t×VCBJi，t]為會計業績與風險投資背景的交叉項，[TOBINQi，t×VCBJi，t]為市場業績與風險投資背景的交叉項。

四、實證結果及分析

（一）變量描述性統計

表1是變量的描述性統計。6752個總樣本中，有風險投資參與的樣本1823個，沒有風險投資參與的樣本4929個；有風險投資參與的樣本Lnpay的均值為14.01，沒有風險投資參與的樣本Lnpay的均值為13.96，在均值T檢驗中，有風險投資參與的樣本Lnpay的均值顯著高于沒有風險投資參與的樣本均值；有風險投資參與的樣本PA的均值為0.24，也顯著高于沒有風險投資參與的樣本均值。從公司會計業績指標LnEI來看，有風險投資參與的樣本LnEI的均值為18.21，顯著低于沒有風險投資參與的樣本LnEI的均值；從公司市場業績指標TOBINQ來看，有風險投資參與的樣本TOBINQ的均值為2.31，顯著高于沒有風險投資參與的樣本均值。

有風險投資參與的樣本公司規模lnSize的均值顯著低于沒有風險投資參與的樣本均值，這可能是因為風險投資主要投資于中小企業，這類企業通常規模較小；有風險投資參與的樣本State的均值顯著低于沒有風險投資參與的樣本均值，說明風險投資主要投資于非國有性質的公司；有風險投資參與的樣本的Share均值顯著低于沒有風險投資參與的樣本均值，說明風險投資參與的公司第一大股東持股比例較低；有風險投資參與的樣本的Dual均值顯著低于沒有風險投資參與的樣本均值，表明風險投資參與公司董事長和總經理的兩職分離度較高；有風險投資參與的樣本的Lev均值顯著低于沒有風險投資參與的樣本均值，這可能是因為風險投資參與增加了被投資公司的股權資本來源，進而降低了被投資公司對債務融資的需求量；就公司的成長性來看，有風險投資參與的樣本Growth的均值低于沒有風險投資參與的樣本均值，但是并不顯著。

（二）風險投資參與對被投資公司高管薪酬—業績敏感性的影響

將第一階段回歸得到的米爾斯比率[η]加入第二階段回歸模型（2）和模型（3），回歸結果見表2。

通過觀察表2的回歸結果，可以發現Heckman兩階段回歸得到的米爾斯比率[η]均在1%的顯著性水平上異于零，說明樣本存在選擇性偏差問題。因而本文使用Heckman兩階段回歸模型是必要的。

另外，在做回歸分析之前，由于模型中存在VC和LnEI以及VC[×]TOBINQ，三者之間可能存在多重共線性，通過相關性分析，VC和VC[×]LnEI的相關系數達到0.9964，VC和VC[×]TOBINQ的相關系數達到0.7642，因此我們對VC和LnEI以及VC[×]TOBINQ分別進行中心化處理，在經過中心化處理后，模型中存在的多重共線性問題得到了解決，然后對樣本進行回歸。最終回歸結果顯示三個模型的擬合優度和顯著性都良好。

回歸結果（1）中，LnEI[×]VC的系數為3.2068，并且在1%的水平下顯著，說明有風險投資參與的公司高管貨幣薪酬與會計業績敏感性顯著高于沒有風險投資參與的公司。回歸結果（2）中，TOBINQ[×]VC的系數為-0.0132，并且在5%的水平下顯著，說明有風險投資參與的公司高管貨幣薪酬與市場業績敏感性顯著低于沒有風險投資參與的公司。回歸結果（3）中，LnEI[×]VC的系數為-0.1671，并且在1%的水平下顯著，說明有風險投資參與的公司高管股權激勵與會計業績敏感性顯著低于沒有風險投資參與的公司；回歸結果（4）中，TOBINQ[×]VC的系數為0.0053，并且在1%的水平下顯著，說明有風險投資參與的公司高管股權激勵與市場業績敏感性顯著高于沒有風險投資參與的公司。因此，本文的研究假設H1和H2得到驗證。

貨幣薪酬是高管短期激勵措施，高管股權激勵是一種長期激勵安排，而凈利潤度量的是短期業績，市場價值度量的是企業長期業績，通過綜合回歸結果（1）—（4），也充分表明風險投資參與在一定程度上能抑制被投資公司的高管過度關注公司短期財務業績的弊病，引導高管更加關注公司長期成長，進而提高公司治理水平。

（三）進一步考察風險投資背景的影響

為了進一步考察不同背景風險投資對高管薪酬—業績敏感性的影響，本文又將第一階段中計算出的米爾斯比率[η]加入第二階段回歸模型（4）和模型（5），回歸結果見表3。

通過觀察表3的回歸結果，同樣發現Heckman兩階段回歸得到的米爾斯比率[η]均在1%的顯著性水平上異于零，說明樣本存在選擇性偏差問題，本文使用Heckman兩階段回歸模型是必要的。

表3列示了風險投資背景對其高管薪酬—業績敏感性影響的回歸分析結果，結果表明：外資風險投資和非外資風險投資對被投資公司高管薪酬—業績敏感性的影響均沒有顯著差異，本文的研究假設H3沒有得到驗證；但是，相比民營背景風險投資，國有風險投資參與企業的高管貨幣薪酬與會計業績敏感性和高管股權激勵與市場業績敏感性顯著較高，本文的研究假設H4得到驗證。

這可能是由于在整個有風險投資參與的企業中，外資背景企業數量較少，從統計數據看，外資背景風險投資占比少于8%，并且隨著政府對本土風險投資的大力扶持，本土風險投資經驗愈加豐富，使得外資背景風險投資與非外資風險投資之間沒有顯著差異。另外，我國政府大力扶持國有風險投資發展，使得國有風險投資的管理技術和資金能力遠超民營風險投資，因此能夠發揮更強的監督和治理作用，從而提高被投資公司薪酬結構與長短期業績的匹配度，促進被投資公司的高管薪酬結構更加合理。

（四）穩健性檢驗

本文從以下方面進行了穩健性分析：（1）在實務中企業可能根據上一年的經營業績來發放獎金，因此，借鑒魯海帆（2007）的穩健性方法，考察滯后一期經營業績對高管薪酬與會計業績敏感性的影響；（2）采用ROA、ROE作為會計業績指標重新進行回歸；（3）采用國泰安數據庫的托賓Q值C作為市場業績指標重新進行回歸，托賓Q值C=市值B/資產總計，其中市值B=（總股數-境內上市的外資股B股）×今收盤價A股當期值+境內上市的外資股B股×今收盤價當期值×當日匯率+負債合計本期期末值；（4）采用“薪酬最高的前三位董事”以及“現任董事、監事與高級管理人員”作為高管的定義重新進行回歸。 最終結果與未替換之前相比基本一致，限于篇幅沒有列示。

五、結論與啟示

本研究從會計業績和市場業績角度實證檢驗了風險投資對高管薪酬激勵的影響，并進一步探究了不同背景風險投資的影響機制是否具有差異。研究結果說明風險投資參與能夠合理匹配被投資公司的薪酬結構，提升不同類型薪酬與長短期業績的敏感性；同時，風險投資參與也能夠在一定程度上抑制公司過度關注短期財務業績的弊病，引導公司關注長期成長能力，進而提高公司治理水平；另外，外資背景風險投資與非外資風險投資之間沒有顯著差異，但是國有背景風險投資的管理技術和資金能力遠超民營背景風險投資，能夠發揮更強的監督和治理作用。

近年來，國內越來越多的學者開始關注風險投資對公司治理的作用，本文從會計業績和市場業績角度研究了風險投資對高管薪酬激勵的影響。從學術的角度來看，目前，關于風險投資對公司治理的研究主要集中在改善董事會結構、撤換CEO以及風險投資對上市公司投融資行為的影響機制和作用效果等方面，作為公司治理重要組成部分的薪酬激勵機制卻鮮有人研究，本文的研究將有益于豐富風險投資對公司治理影響領域的文獻。在實踐意義上，本文的結論對上市公司和風險投資機構也具有重要的參考價值。研究結論表明，風險投資機構能夠通過影響被投資公司的薪酬契約設定來提高公司治理水平，因此上市公司可以通過引入風險投資機構來改善公司治理結構；風險投資機構也可以通過影響薪酬契約的設置來激勵管理層更加努力工作，進而實現公司和股東財富最大化，最終獲得更高的退出收益。

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