風險投資聲譽、聯合投資與企業創新績效
——基于新三板企業的實證分析

劉 剛，梁 晗，殷建瓴

(中國人民大學 商學院，北京 100872)

一、引言

中國經濟在“大眾創新，萬眾創業”的政策驅動下拉開了創新發展的序幕，大量極具創新發展潛力的初創企業不斷涌現，成為驅動經濟創新發展的新引擎。風險投資(venture capital，以下簡稱VC)作為一種以初創企業為投資目標的資本形式，在幫助初創企業克服新生弱性和解決融資難等問題上頗有成效。在中國經濟和企業發展的創新轉型過程中，VC的力量不容小覷。據中國風險投資研究院最新統計，2016年首次公開發行股票的226家企業中有186家獲得了VC支持，占比高達82.3%。

縱觀VC的投資實踐，一些VC通過聯合投資(venture capital syndication)以降低投資風險和提升投資報酬，這一方式也因此成為VC行業的顯著特征而備受研究關注[1]。然而，究竟是什么機制促使VC進行聯合投資并對被投資企業產生影響，已有研究尚未達成共識。一些研究認為其主導機制是“第二意見”機制(second-opinion hypothesis)，聯合投資能夠提供評估企業的“第二意見”，通過提高選擇效應有效降低投資風險[2]，反映了VC的“偵察者”(scouts)角色[3]，強調VC的甄別能力[4]；另一些研究則強調了價值增值機制(value-added hypothesis)，認為聯合投資帶來豐富的互補資源，提供不同維度的價值增值服務，通過價值增加效應有效提高企業績效和投資報酬[1,5-6]，發揮了“教練”(coaches)的角色[3]。也有一些研究認為，兩種機制是互補關系，VC的兩種角色共存[7]。

基于上述兩種機制，一些研究從VC的角度出發，關注到VC聲譽作為一種重要的無形資源，既影響VC尋求“第二意見”的需求，也影響其提供增值服務的機會，兩種機制的交互導致VC聲譽與聯合投資之間存在復雜的非線性關系[8]，但尚未對兩種機制孰輕孰重及其交互根源加以探究。另一些研究則從企業角度出發，強調了聯合投資對企業創新績效的積極影響[1,9]，但尚未揭示究竟是選擇機制還是價值增值機制發揮了關鍵性作用。總體而言，已有研究尚未理清VC究竟是通過選擇機制還是價值增值機制或是兩者交互來發揮作用。而本文認為，這一問題產生的根源在于已有研究對資源異質性的忽略，事實上，VC通過不同機制發揮不同作用的根源在于VC具備的不同性質的資源。為了進一步回答上述問題，本文將一步步剝繭抽絲，圍繞以下三方面對已有研究進行發展。

第一，已有研究大多探究了VC聲譽的高低對聯合投資的影響，忽視了VC聲譽的行業屬性異質性。現有文獻大多將VC聲譽視為一個整體，忽視了隨著不同行業的日益專業化發展，一些VC深耕于某一個或少數幾個行業進行投資的現實情境[10]。事實上，VC聲譽是具有行業屬性的，本文以VC所投資企業的所在行業作為劃分依據，創新性地將VC聲譽劃分為行業內聲譽和行業外聲譽，探究VC整體聲譽和行業內外聲譽對聯合投資的差異化影響，揭示VC形成聯合投資的根本機制。

第二，VC聲譽的差異化效應不僅來源于“是否”處于同一行業，還涉及到不同行業之間“遠近”程度的影響。對這一問題的深入研究關系到行業距離的考量，這一概念反映了VC與企業所在行業領域的差異化程度。但是，由于測算方式的復雜性和數據可得性等問題，以往研究通常以VC投資組合中與被投資企業處于非同一行業的企業占比來衡量行業距離[11]，本質上是基于“是否”而非“遠近”標準進行的測算。因此，本文首次引入Antràs等[12]基于投入產出表的產業鏈位置測算方法，結合2012年《中國投入產出表》數據推演并測算出各個行業在整個國民經濟中的產業鏈位置和行業距離，將行業距離的測算進一步完善到“遠近”程度加以表征，進而探究行業距離對VC行業內外聲譽與聯合投資關系的調節作用。

第三，已有實證研究支持了聯合投資比獨立投資更有利于企業創新[1,9]，但尚未深入分析究竟是什么資源和機制導致聯合投資和獨立投資對企業創新的影響不一。為此，本文分別探究了聯合投資和獨立投資情境下VC行業內外聲譽對企業創新績效的影響，通過兩種情境下兩種資源作用效果的對比，揭示聯合投資和獨立投資作用于企業創新績效的主導機制。

基于此，本文收集了2008-2016年Wind數據庫新三板上市企業所披露的VC投資明細數據，分別采用Logit模型、負二項模型和最小二乘法對相應的假設進行檢驗，探究VC聲譽、聯合投資與企業創新績效之間的關系，揭示影響聯合投資形成與績效結果的根本機制，為VC投資實踐提供具體化的管理建議。

二、文獻回顧與研究假設

(一)VC聲譽與聯合投資

1. VC聲譽對聯合投資的影響

已有研究發現，聲譽作為一種重要的無形資源，代表著其他主體對企業過去行動和未來前景的感知，同時也作為一種信號向潛在合作者傳達企業的專業知識和管理能力等信息，VC聲譽顯著影響其聯合投資的傾向[8]。但是，現有文獻大多通過VC投資項目的IPO事件衡量其聲譽高低[13]，這種將以往成功的IPO經驗視為同質化的統一衡量方式忽視了其中的異質性因素。事實上，隨著經濟社會的高度分工，不同行業之間專業技術、管理模式和資源能力的差異日益加劇，一些VC逐漸趨于在一個或幾個相關行業范圍內實施專業化投資策略，從而在這些行業領域內形成行業專長并享有高聲譽[10,14]。已有研究也發現，VC在行業維度上采取專業化或分散化投資策略會對其投資績效產生不同影響[15]。Bellavitis等[16]進一步區分了VC的行業內社會網絡和行業外社會網絡，研究表明，前者更傾向于為企業提供同質性的行業資源，后者側重于提供異質性知識和更廣泛的網絡資源。換言之，VC聲譽作為一種無形資源是具備行業屬性的，針對不同行業的企業，VC發揮選擇作用和價值增值作用的程度不一，導致VC聲譽促進或抑制聯合投資傾向的影響有所差異。因此，本文以被投資企業所在行業為劃分依據，將VC聲譽劃分為行業內聲譽和行業外聲譽，根據這一定義，同一時期的VC行業內外聲譽會隨著被投資企業所在行業的不同而變化。

當VC具有較高行業內聲譽時，意味著VC在該行業擁有豐富的成功投資經歷，能夠較為準確地判斷企業的質量和風險，篩選出高質量的投資項目。一方面，長期深耕于某一行業的VC對該行業的市場概況、競爭狀況、未來前景等復雜情境具有專業認識，能夠敏銳識別出企業經營管理不善以及與績效相關的其他關鍵問題[11]，也能更好地評估企業面臨的環境資源約束，因此行業內聲譽較高的VC具有較強的質量評判和風險識別能力；另一方面，研究表明，企業避免失敗的能力本質上與其過去階段相似的經驗學習相關。VC在同一行業的投資積累了專業化的行業投資經驗，顯著提升了投資成功率[17]。由此可見，VC行業內聲譽對企業具有明顯的選擇效應。Brander等[5]認為，選擇假說是一個序貫抽樣問題，當投資項目質量評估結果較差時將直接拒絕，當評估結果非常好時，由于行業內聲譽高的VC對自身評估能力的自信，并不需要通過聯合投資尋求“第二意見”，并且通常聯合投資的其他VC成員也會從中分一杯羹而帶來額外成本。因此，行業內聲譽發揮了較強的選擇效應，抑制了尋求“第二意見”的需求，從而降低了聯合投資的可能性。

當VC具有較高行業外聲譽時，意味著VC在該行業之外的其他領域擁有豐富的成功投資經歷，能夠帶來更為廣泛的網絡資源，在不同的維度為企業提供價值增值服務，形成較強的價值增值效應。一方面，行業外聲譽高的VC具有異質的、非冗余的經驗、信息與資源，可能在人力、營銷、資本、社會關系等方面具有不同的優勢，為企業提供多維度的增值服務；另一方面，行業外聲譽高的VC在各個行業的成功投資經驗也為企業帶來了高質量的網絡資源，有助于促進企業達成戰略聯盟[18]，實現企業價值增值。例如，創新工場會定期組織其投資的各個領域的創業者聚會，交流最新的技術進展和市場發展，促進企業之間的合作[6]。由此可見，行業外聲譽高的VC本身具有成為聯合投資伙伴的機會和潛力，其較強的價值增值效應也吸引了更多傾向聯合投資的VC。因此，行業外聲譽發揮了較強的價值增值效應，強化了價值增值機制的作用，提高了聯合投資的可能性。

由此可見，VC聲譽對聯合投資的影響涉及到兩種相悖的機制，即行業內聲譽通過選擇機制抑制“第二意見”需求而降低聯合投資的可能性，行業外聲譽通過價值增值機制提升聯合機會而提高聯合投資的可能性。這說明，VC聲譽與聯合投資之間可能存在復雜的非線性關系，但其關鍵還在于兩種機制如何交互產生作用。對于交互作用的探討應關注VC聲譽的構成，VC聲譽并非由行業內外聲譽的簡單加和構成，還涉及到權重的影響。在具體測量中，這一權重表現為：當VC的投資事件越集中于某一行業時，VC在該行業內的聲譽對其整體聲譽的貢獻則更大，即行業內聲譽權重較高；反之，行業外聲譽權重也是如此，具體表現為：投資事件集中分布在該行業之外的其他領域的程度。研究表明，成功的可能性會隨著經驗曲線的累積而提高[19]。因此，出于對以往在某一個或幾個行業中成功經驗的利用與依賴，隨著整體聲譽的不斷提升，VC趨向于行業專業化投資，即行業內聲譽所占權重逐漸提高。

當VC聲譽較低時，行業內聲譽的權重也較小，意味著在兩種相悖作用的交互中，行業外聲譽促進聯合投資的價值增值機制將占據主導作用。具體而言，較低的行業內聲譽說明VC目前在該行業的投資經驗和選擇能力不足以支撐其篩選出高質量的被投資項目，獨立投資很可能面臨巨大的投資失敗風險，通過聯合投資尋求“第二意見”以提高決策準確率的需求大大增強[13]，即行業內聲譽通過選擇機制而降低聯合投資的作用被大大削弱。而行業外聲譽通過促進價值增值以尋求聯合投資的正向作用反而占據了主導地位。因此，在VC整體聲譽較低的情況下，行業外聲譽的正向影響超過行業內聲譽的負向影響，即聯合投資的可能性隨著VC聲譽的提高而提高。當VC聲譽較高時，行業內聲譽的權重也較大，行業內聲譽通過選擇機制抑制聯合投資的影響將占據主導作用。首先，由于行業內聲譽較高的VC具備較強選擇能力，VC將面臨較低的聯合投資需求。其次，盡管高行業外聲譽賦予了VC較多的聯合投資機會，但隨著VC整體聲譽的提高，其自身知識和選擇能力的積累也使其通過聯合投資產生價值增值的效應邊際遞減[20]。因此，在VC整體聲譽較高的情況下，行業內聲譽的負向影響超過行業內聲譽的正向影響，即聯合投資的可能性隨著VC聲譽的提高而降低。

有鑒于此，本文認為，VC聲譽與聯合投資的關系表現為先升后降的倒U型關系，這一結論也與已有研究相一致[8,21]。據此，本文提出假設：

假設1：VC聲譽對形成聯合投資及聯合投資機構數的影響呈現“倒U型”關系。

假設1a：VC行業內聲譽對形成聯合投資及聯合投資機構數呈現負向影響。

假設1b：VC行業外聲譽對形成聯合投資及聯合投資機構數呈現正向影響。

圖1 VC聲譽與聯合投資關系圖

2. 行業距離的調節效應

大量的VC投資實踐和相關的學術研究都揭示了，盡管市場上存在著廣泛的投資機會，VC仍然表現出在一定的行業范圍內高度集中的特征。行業距離描述了VC以往投資經驗與被投資企業所屬行業類別的差異化程度，反映了知識和信息在不同行業領域之間的可轉移程度[11]。已有研究表明，判斷投資機會和企業質量的信息和知識是在某一特定行業范圍內不斷累積的，即信息解讀和知識吸收是一種行業專用性能力[22]。行業距離越小，VC與企業的知識基礎更為相近，信息解讀更為精準。隨著行業距離的擴大，知識的行業專用性會導致VC解讀投資信息、判斷投資機會和評估企業質量的準確性下降，從而弱化了選擇效應，增大了投資不確定性。聯合投資作為一種降低投資不確定性的行為恰恰緩解了選擇效應弱化帶來的投資風險，因此，在行業距離較大的情況下，VC行業內聲譽對聯合投資的抑制作用被弱化。

同理，信息解讀和知識吸收的行業專用性屬性也會弱化VC對企業的價值增值作用。盡管行業外聲譽高的VC擁有廣泛的社會網絡資源和非冗余信息，更有機會通過聯合投資為企業提供多維度的價值增值服務，但這一積極效應的實現應該以能夠被企業吸收為前提。行業距離過大時，反而會由于VC對企業的不了解而出現監管不力和難以真正提供所需服務等問題，而企業也由于行業差異過大而難以吸收知識和資源，從而弱化了價值增值效應。因此，行業距離的擴大弱化了VC行業外聲譽對聯合投資的促進作用。據此，本文提出假設：

假設2a：行業距離負向調節VC行業內聲譽與聯合投資及其機構數的負向關系。

假設2b：行業距離負向調節VC行業外聲譽與聯合投資及其機構數的正向關系。

(二)VC聯合投資與企業創新績效

VC能夠為被投資企業提供豐富的資源以支持其創新活動。本文在梳理以往文獻的基礎上，根據作用方式(直接與間接)和資源類別(財務資源與非財務資源)兩個維度將VC對企業創新績效的作用途徑歸納為四個方面，并基于此分析，相比于獨立投資，VC聯合投資如何對企業創新績效產生更強的提升作用。

第一，VC通過權益性投資發揮融資作用。VC提供的是股權形式的權益性資本，服務于具有強烈資金需求且存在高風險、高潛在回報的初創企業[23]。相比于獨立投資，聯合投資能帶來更多財務資源，并且通過多個VC共擔風險的機制，這些財務資源更有可能用于支持高風險的創新活動。

第二，VC參與企業管理提供增值服務。董靜等[24]認為，VC通過“加法”和“減法”兩種途徑為企業帶來價值增值效應，“加法”是VC憑借其在投資實踐中所獲得的資源、能力與社會網絡，為企業提供價值增值服務[25]，“減法”是VC對企業經營活動和公司治理等方面進行監管控制以降低不確定性和代理風險[26]。相對于獨立投資，聯合投資擁有更多異質性能力[1]，為企業提供不同維度的增值服務[27]，在“加法”上更甚一籌。在“減法”上亦是如此，聯合投資擁有更豐富的行業專長和更多元化的信息資源，能更有效地監管控制以降低不確定性，為企業實現創新提供相對確定的環境。

第三，VC通過認證作用緩解企業融資約束。相較于資本市場的其他投資主體，VC掌握了更豐富的信息和更專業的能力，能有效篩選出具有創新潛質的對象。這也印證了VC的認證效應，VC的投資傳遞了積極信號，有效緩解了企業與資本市場的信息不對稱[28]。由于聯合投資情境下，被投資企業只有得到多家VC的認可才能形成投資關系[5]，因此，聯合投資反映了更強的認證作用，更有力地吸引資本市場的投資，緩和企業融資束縛。

第四，VC通過網絡關系促成潛在網絡聯結。VC提供了豐富的社會網絡和信息優勢，促進被投資企業之間形成戰略聯盟[18]，有利于價值增值的實現和創新績效的提高，而在多個VC聯合投資的情境下，這一作用進一步得到了強化。

因此，沿襲以往研究觀點[1,9]，本文認為聯合投資更有利于提升企業的創新績效。但是，聯合投資不可避免地會涉及到多少家VC聯合投資能夠實現最優績效的問題。雖然參與投資的VC越多，企業獲得的資源和能力越豐富，也越有利于企業創新，但聯合投資機構數的增加也會加劇成員間的差異和溝通成本，甚至造成不可調和的沖突。此外，聯合機構數量的增加也進一步擴大了被投資企業由于共享同一個VC而帶來的間接競爭者連接，引發競爭性信息泄露等問題，反而不利于企業創新[29]。由此可見，隨著聯合投資機構數的增加，資源豐裕度的有利影響逐漸被其他合作成本產生的不利影響所替代，呈現邊際效益遞減趨勢，甚至到達某一轉折點之后，合作成本超過合作利益，進而表現出抑制企業創新績效的結果。據此，本文提出假設：

假設3：聯合投資對企業創新績效呈現正向影響，聯合投資機構數對企業創新績效呈現“倒U型”影響。

盡管相比于獨立投資，聯合投資更有利于企業的創新發展，但其主導資源究竟是行業內聲譽資源還是行業外聲譽資源仍有待進一步探討，兩種資源發揮的機制有所差異。

VC采取獨立投資方式往往是由于其行業內聲譽較高，具備較高的選擇能力而不需要聯合投資，或者是其行業外聲譽較低，缺乏聯合投資的機會。因此，在促進企業創新方面，其行業內聲譽往往起著決定性作用。一方面，行業內聲譽發揮了更強的認證作用，向資本市場傳遞了企業創新潛質的有利信號，有利于企業從資本市場獲得更大的資金支持[2,9]；另一方面，從被投資企業角度而言，同一行業領域的知識與資源比跨行業領域更容易被轉移與共享[30]，所以高行業內聲譽VC帶來的資源與價值增值服務由于與企業所在行業的匹配，能更有效地被企業吸收并轉化為創新成果[24]。已有研究也發現，相較于VC行業外聲譽，行業內聲譽對被投資企業生產力的提升作用更為明顯[31]。

反之，VC采取聯合投資方式大多是受到行業外聲譽產生價值增值效應的驅動，這也意味著在提升企業創新方面，行業外聲譽發揮著主導作用。行業外聲譽高的VC通過連接多個不同行業而獲得異質性和多元化的資源與信息，此類資源由于其非冗余性特征而被認為更有利于企業創新[16]。此外，行業外聲譽高的VC也能夠為被投資企業帶來更廣泛的社會網絡和更多潛在的網絡關系和戰略合作機會。已有研究也表明，聯合投資成員成功經驗的異質性、資本類型的異質性、機構類型的異質性等均有利于企業的創新績效[9]。據此，本文提出假設：

假設4a：當VC進行獨立投資時，其行業內聲譽對企業創新績效的正向影響強于行業外聲譽。

假設4b：當VC進行聯合投資時，其行業外聲譽對企業創新績效的正向影響強于行業內聲譽。

圖2 研究邏輯框架

三、研究設計

(一)數據獲取

本文選取的樣本來源于2008-2016年Wind金融證券數據庫新三板企業所披露的VC投資數據。其中，新三板企業的特征數據和相關經營財務數據主要來源于Wind和CSMAR數據庫，通過對不同數據來源的信息進行相互比對和相互補充，排除數據不一致的觀測值。VC的投資信息和聲譽信息主要來源于Wind數據庫新三板PE/VC投資明細欄目的信息披露。參照馮慧群[32]將風險投資(VC)和私募股權投資(PE)均視為風險投資的處理方法，本文沿用這一方法，不具體區分VC和PE。另外，本文還利用工商總局信息查詢系統，通過對參與新三板公司的VC名稱及其投資明細進行跨數據庫比對，進一步確保數據的準確性，并手動收集了VC的其他相關信息作為控制變量。本文僅采用有VC參與的數據，剔除變量缺失的觀測值后，最終得到涵蓋650家新三板企業、1527條投資觀測值的數據庫。

(二)變量結構

1. 被解釋變量

根據研究假設，本文采用VC聯合投資(vcsyn，num_vcsyn)和企業創新績效(tfp)作為被解釋變量。

VC聯合投資的狹義定義是兩家或多家VC共同投資于某一特定輪次，其廣義定義為共同投資于某一特定公司[1]。由于Wind數據庫新三板風險投資機構數的披露數據并未限定具體輪次，出于數據可得性和可靠性的考量，本文采用Tian[1]對VC聯合投資的廣義定義和測量方式，構筑聯合投資(vcsyn)和聯合投資機構數(num_vcsyn)兩個變量，當投資某一新三板企業的風險投資機構數等于或大于2時，vcsyn賦值為1，否則為0。

根據Smith[33]的研究，本文采用全要素生產率(total factor productivity,tfp)作為企業創新績效的代理變量。全要素生產率作為總體效率的代表，能夠有效地反映管理創新、知識水平等非技術因素和專利、研發投入等技術因素的綜合影響[34]，因此相較于專利等技術創新指標更全面地反映了企業的創新績效。本文根據魯曉東和連玉君[34]的研究，采用LP方法進行tfp測算，并考慮潛在的滯后效應，將后一期的tfp(tfpt+1)作為被解釋變量。

2. 解釋變量

本文采用VC聲譽(vcrep)、VC行業內聲譽(invcrep)、VC行業外聲譽(exvcrep)作為解釋變量。本文采用投資事件當年期T之前VC所投資企業成功IPO的比率來測量VC聲譽[7]。借鑒Bellavitis等[16]對VC行業內網絡結點和行業外網絡結點的劃分，本文以被投資企業所在行業為基準，采用Wind數據庫的Wind一級行業分類作為標準，進一步區分VC行業內聲譽和行業外聲譽。為了排除不同行業劃分標準對實證結果的影響，本文在模型穩健性檢驗時采用證監會大類行業標準進行行業內外聲譽的劃分。

另外，參照Tian[1]對聯合投資聲譽指標的處理，對于具有兩個及以上VC的情況，本文利用上述VC聲譽平均值進行計算。后續變量涉及同樣情況的，均采用均值加以衡量。

3. 調節變量

本文選取了行業距離(id)作為調節變量。本文參照Antràs等[12]基于投入產出表的產業鏈位置測算方法，從兩個維度對某一行業與最終消費者的距離進行了測算，這兩個維度分別包括：其一，某一產業所生產的產品到達最終消費者所經歷的直接關系和間接關系的數量；其二，上述直接關系與間接關系的緊密程度，并以產業鏈位置測算值的差值來確定行業距離。本文首次基于2012年《中國投入產出表》的系統數據及投入產出分析法加以推演生成產業鏈位置及行業距離。具體測算方法如下：

首先，引入投入產出表中的一個基本恒等式：

Yi=Fi+ Zi

(1)

Yi是i產業的總產出，Fi是i產業產出中直接流向最終消費和資本形成總額的部分，而Zi為i產業產出中被用作其他產業消耗的部分。在一個擁有N個產業的國民經濟體系中，上述等式可以進一步被闡述為：

(2)

基于上述公式所建立的關于產業鏈位置的測算方法為：

F+2DF+3D2F+4D3F+…=[I—D]-2F

(3)

通過上述所測算出的產業鏈位置評分處于[0，1]區間內，且某產業的評分數值越大，說明該產業在整個國民經濟中越處于下游位置。因此，本文以2012年的《中國投入產出表》為基礎，計算出每一個行業所處的產業鏈位置，即i產業的產業鏈位置為Li?；谏鲜霎a業鏈位置評分測算方法，本文進一步以差值的方式測算不同行業之間的距離，仍然以0與1之間的數值大小加以表征，即i行業與j行業之間的行業距離為兩者產業鏈位置差值的絕對值：

idij=|Li—Lj|

(4)

基于以上測量方式，假設在一個投資事件中，被投資企業a處于i產業，在VCx投資a企業之前所投資的企業成功在新三板上市的包括企業b、c、d等N家企業，分別處于j、k、l等產業，則該VC與A企業的行業距離為

idxa=(idij+idik+idil+…)/N

(5)

4. 控制變量

為了更有效地檢驗VC聲譽、聯合投資與企業創新績效之間的關系，參照Gu等[8]的研究設計，本文將各個層面的控制變量納入其中。首先，投資事件涉及投資方和被投資企業，借鑒Tian[1]的研究，本文控制了被投資企業規模(lnsize)、企業性質(soe)、資產收益率(roa)、主營業務收入(lnsales)、固定資產(lnppe)、研發投入(lnrd)、企業生命周期(lifecycle)和VC年齡(vcage)。其次，從投資事件所發生的地理位置考慮，VC投資具有明顯的地理聚集性和地理親近性，被投資企業的地理分布以及與VC的地理距離會影響VC的投資決策[11]，因此，本文控制了被投資企業與VC之間的地理距離(gd)，并根據被投資企業所在省份生成省份虛擬變量(prov)，并對其所在城市GDP(lngdp)進行控制。此外，從投資事件發生的行業考慮，本文也將行業虛擬變量(ind)、行業增長率(igrowth)和行業結構不確定性(lniuncertain)設置為控制變量。

上述各變量的衡量方法見表1。

(三)計量模型

本文采用分層回歸方法檢驗上述研究假設。第一步，檢驗VC聲譽對VC聯合投資的影響。由于是否采用聯合投資(vcsyn)為0-1變量，本文首先采用Logit模型進行檢驗。其次，由于聯合投資機構數(num_vcsyn)為非負整數，本文采用負二項回歸模型進行檢驗。令Yi代表因變量，Xi代表所有解釋變量，βi代表系數，εi代表隨機擾動項，Yi*代表某個內在變量或隱藏變量，當Yi*>0時，Yi=1，代表著VC進行聯合投資；當Yi≤0時，Yi=0，代表VC進行獨立投資。Logit模型的主要公式如下：

表1 變量衡量方法

P(μi≥-βiXi)=F(βiXi)

(6)

P(Yi=1|βiXi)=F(βiXi+μi)=

(7)

負二項回歸模型的主要公式如下：

E[Yi|Xi]=β0+βiXi+εi

(8)

第二步，檢驗VC聯合投資對企業創新績效的影響。以tfpt+1為因變量，本文采用OLS模型進行檢驗，具體公式如下：

Yi=β0+β1Xi+εi

(9)

四、實證結果和分析

(一)描述性統計與相關系數分析

本文采用Stata軟件對模型變量進行了描述性統計和相關系數檢驗(見表2)。由表2可知，vcsyn的均值為0.472，說明在觀測樣本中，有47. 2%的VC進行了聯合投資。invcrep均值為0.295，說明VC在與被投資企業一致的行業內進行投資，其IPO成功率均值為29.5%，而exvcrep均值為18.5%，總體而言低于invcrep，這也初步驗證了本文所持觀點，具有高行業內聲譽的VC選擇效應更強。在本文選取的樣本中，id范圍在0～0.755之間，均值為0.074，說明VC與被投資企業的行業距離存在較大差異。而從相關系數來看，本文選取各個解釋變量、控制變量之間的相關系數大多低于0.3，且所涉及模型(Logit、Nbreg、OLS模型)的vif均值分別為1.92，1.92，1.94(均低于傳統閾值6)，最大值分別為6.72，6.74，6.91(均低于傳統閾值10)[38]，說明變量之間的相關性較低，可以避免模型存在多重共線性問題。

表2 主要變量描述性統計與相關系數分析

(二)VC聲譽對聯合投資的影響

本文分別采用Logit模型和負二項回歸模型檢驗VC聲譽和行業內外聲譽(按Wind行業區分)對聯合投資及其機構數的影響(見表3)。由表3模型2和模型5可見，VC聲譽與聯合投資及其機構數之間為倒U型關系，均在1%的置信水平上通過檢驗，假設1得到驗證。為了更清楚地闡述VC聲譽與聯合投資的復雜關系，本文結合VC的實踐情境，進一步區分行業內外聲譽與聯合投資的關系?？紤]到VC可能同時具備行業內聲譽和行業外聲譽，兩者并非互斥的關系，因此將兩者同時放入回歸模型。模型3和模型6結果顯示，VC行業內聲譽與聯合投資及其機構數均在1%的置信水平上具有顯著的負向關系，說明VC行業內聲譽越高，聯合投資的可能性越低，聯合投資機構數也越少，假設1a得到驗證。這是由于行業內聲譽越高的VC具有越強的選擇效應，憑借自身能力有把握對投資項目做出精確判斷，而無需其他VC加入提供“第二意見”的同時也從中分走一杯羹，由此降低了聯合投資的需求。模型3和模型6結果也顯示，VC行業外聲譽與聯合投資及其機構數在1%的置信水平上顯著正相關，假設1b也得到驗證。其原因在于行業外聲譽越高的VC具有越豐富的網絡資源，越有機會為被投資企業提供價值增值服務，因此提高了聯合投資的傾向和機會。

表3 風險投資聲譽與聯合風險投資的Logit模型、負二項模型回歸結果

注：Z統計量顯著性標注如下：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平下顯著；括號內為回歸系數標準誤。

由于篇幅限制，本文后續的表格中將省略控制變量回歸結果的輸出。

(三)行業距離的調節作用

為了研究行業距離對VC聲譽影響聯合投資的調節作用，本文加入了解釋變量與調節變量乘積項來檢驗調節效應(見表4)。表4模型1顯示，VC行業內聲譽與行業距離交互項的回歸系數顯著且為正數，這與行業內聲譽負向影響聯合投資的符號方向相反，驗證了行業距離的負向調節作用。但是，模型2顯示，行業距離對VC行業內聲譽與聯合投資機構數的調節作用并不顯著，因此，假設2a得到了部分驗證。此外，模型1和2均顯示，VC行業外聲譽與行業距離交互項的回歸系數顯著為負，與行業外聲譽正向影響聯合投資及其機構數的符號相反，說明調節效應為負，由此可知，行業距離的擴大削弱了行業外聲譽對聯合投資及其機構數的正向作用，假設2b得到驗證。

(四)VC聯合投資對企業創新績效的影響

本文進一步采用OLS模型檢驗了VC聯合投資及其機構數對企業創新績效的影響，結果如表5所示。模型2的結果表明，VC聯合投資與企業創新績效顯著正相關，模型3表明，VC聯合投資機構數對企業創新績效具有倒U型影響，假設3得到驗證，且通過計算，當VC聯合機構數為5或6時對企業創新績效產生了最優的提升效果。此外，模型4的結果顯示，VC獨立投資時，其行業內聲譽與企業創新績效顯著正相關，而行業外聲譽無顯著影響，而模型5的結果恰恰相反，VC聯合投資時，其行業外聲譽與企業創新績效顯著正相關，而行業內聲譽無顯著影響，假設5a和5b均得到驗證。這一結果說明，獨立投資和聯合投資影響企業創新的主導因素有所差異，獨立投資的積極效應主要源于其行業內聲譽帶來的選擇效應，而聯合投資的積極效應主要源于其行業外聲譽產生的價值增值效應。

表4 行業距離的調節效應回歸結果

注：Z統計量顯著性標注如下：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平下顯著；括號內為回歸系數標準誤。

(五)內生性問題及其他穩健性檢驗

1.內生性問題

為了進一步提高研究結論的嚴謹性，避免反向因果邏輯對研究結論的影響(即創新績效更好的企業更容易吸引聯合投資的VC與高聲譽的VC)，本文采用以下兩種方法進行檢驗：

第一，控制被投資企業創新績效前期值的影響。鑒于具備高聲譽的VC采用聯合投資時，很可能以被投資企業過去的創新績效為決策依據，結果表現為具有更好創新績效的企業更容易得到這些VC的支持。因此，本文分別通過控制被投資企業t-1期創新績效(tfpt-1)、過去連續兩年的創新績效均值(即t-1期與t-2期tfp均值，記為avgtfpt-2)以及過去連續三年的創新績效均值(即t-1期、t-2期和t-3期的tfp均值，記為avgtfpt-3)，以緩解反向因果導致的內生性問題。本文選擇由tfpt-1而非tfpt為起點進行被投資企業過往創新績效的衡量是基于現實情境的考慮，VC在進行是否通過聯合投資方式投資企業的決策時，無法獲悉企業當期的創新績效(即tfpt)，而是基于對t-1期或者t-1期之前連續幾年的創新績效的考量。此外，由于被投資企業t期創新績效(tfpt)與t-1期(tfpt-1)以及之前連續幾期的創新績效(avgtfpt-2，avgtfpt-3)之間存在著嚴重的多重共線性問題，因此將tfpt也納入模型加以控制并不適用。結果表明(見表6)，在控制被投資企業創新績效前期值的影響、考慮反向因果的影響之后，回歸結果仍然與前文研究結論保持一致。

第二，通過系統GMM模型進行檢驗。為了檢驗模型中潛在的反向因果引起的內生性問題，本文采用系統GMM(廣義矩估計)方法，該方法主要通過對估計模型進行一階差分，并將滯后差分變量作為相應變量的工具變量[39]，并且系統GMM方法相比于差分GMM方法而言利用了更多樣本信息，從而獲得了更有效率的一致估計[36]。本文采用系統GMM對前述模型進行檢驗，結果表明，Sargan-Basman檢驗不通過，即存在工具變量過度識別的問題，這也說明上述模型并不適用于GMM估計方法，因此前述模型采用OLS方法進行檢驗更為適宜。

表5 VC聯合投資與企業創新績效的OLS模型回歸結果

注：Z統計量顯著性標注如下：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平下顯著；括號內為回歸系數標準誤。

表6 VC聯合投資、行業內外聲譽與企業創新績效的OLS回歸結果(控制創新績效前期值)

注：Z統計量顯著性標注如下：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平下顯著；括號內為回歸系數標準誤。

2.穩健性檢驗

第一，為了進一步檢驗模型的穩健性，本文首先從模型層面檢驗上述假設實證結果的穩健性。在已有的Logit模型基礎上，本文還采用Probit模型進行檢驗(見表7)，回歸結果與Logit模型一致，仍保持很好的穩健性。

表7 VC聲譽與聯合投資的Probit模型穩健性檢驗結果

注：Z統計量顯著性標注如下：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平下顯著；括號內為回歸系數標準誤。

第二，以往研究大多將VC聲譽視為一個統一整體進行研究[8]，本文創新性地從行業層面進行行業內外聲譽的區分，面臨的一大挑戰在于行業基準的選擇，因此，有必要進一步探討行業劃分的細致程度對模型穩健性的影響。上述變量設置和回歸結果均是以Wind數據庫的一級行業劃分(共計11個行業)為基準，為了排除行業劃分標準的不同對實證結果的影響，本文還采用了證監會大類行業標準(共計76個行業)進行VC行業內聲譽(invcrep_c)和行業外聲譽(exvcrep_c)的區分并重新測量變量，并將與行業相關的行業不確定性、行業增長率也按照證監會大類行業標準重新測量。

由表8的實證結果可知，假設1、1a、1b、2b均得到了驗證，具有很強的穩健性。但是，假設2a并未通過穩健性檢驗，當行業劃分按照76個行業的標準時，行業距離對行業內聲譽負面影響聯合投資及其機構數的負面調節作用變得不顯著。本文認為，相對于寬標準的Wind行業劃分，在證監會大類行業細標準劃分下的行業內聲譽更聚焦，在一個更細分的行業中所積攢的高聲譽具有更強的選擇效應，而這種更強的選擇效應受行業距離影響的敏感度較低，從而導致行業距離的調節作用變得不顯著。表9的結果顯示，假設3、4a、4b仍然通過了實證檢驗，結果非常穩健。

表8 VC聲譽與聯合投資的穩健性檢驗結果(以證監會大類行業為行業標準)

注：Z統計量顯著性標注如下：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平下顯著；括號內為回歸系數標準誤。

表9 VC聯合投資與企業創新績效的穩健性檢驗結果(以證監會大類行業為行業標準)

注：Z統計量顯著性標注如下：***、**、*分別代表在1%、5%和10%水平下顯著；括號內為回歸系數標準誤。

五、研究結論與啟示

(一)研究結論

本文針對VC聲譽、聯合投資與企業創新績效的研究得到了以下三個主要結論：

第一，VC是具有行業屬性的，行業內聲譽通過“偵察者”角色發揮作用，具備更強的選擇效應，抑制聯合投資的形成和聯合投資機構數的增加；行業外聲譽通過“教練”角色發揮作用，具備更強的價值增值效應，促進聯合投資的形成和聯合投資機構數的增加；隨著VC聲譽的提高，VC傾向于行業專業化投資，行業內聲譽的選擇效應逐漸超過行業外聲譽的價值增值效應，對聯合投資及其機構數的抑制作用逐漸超過促進作用，兩種相悖機制的交互導致VC聲譽與聯合投資之間先升后降的倒U型關系。

第二，行業距離負向調節了行業內外聲譽對聯合投資及其機構數的影響。行業距離的擴大弱化了知識吸收過程，進而削弱了VC行業內聲譽的選擇效應和行業外聲譽的價值增值效應，產生負向調節作用。其中，僅行業距離對行業內聲譽與聯合投資機構數的負向調節未通過檢驗。

第三，相比于獨立投資，聯合投資更有利于企業創新績效，但兩者影響企業創新績效的主導機制不同。獨立投資對企業創新績效的正向影響主要源于行業內聲譽的選擇效應而非行業外聲譽；與之相反，聯合投資對企業創新績效的正向影響主要源于行業外聲譽的價值增值效應而非行業內聲譽。此外，聯合投資機構數與企業創新績效之間是倒U型關系，最佳聯合投資機構數為5或6家。

(二)學術貢獻與實踐啟示

本文的研究發現對風險投資相關文獻研究、企業創新研究和行業距離測量方法做出了一定貢獻：一是打破了以往研究將VC聲譽視為整體的局限，結合VC實踐中聲譽的行業屬性，區分其行業內聲譽和行業外聲譽，并揭示了兩者對形成聯合投資的差異化機制和影響，從根源上解釋了VC聲譽與聯合投資的非線性關系，推進了VC聲譽和聯合投資的理論研究，并為相關的悖論研究提供了可行的研究方向；二是首次借鑒以往研究和投入產出分析法，結合中國情境的投入產出表系統數據，計算出各個行業在整個國民經濟上下游位置的產業鏈位置評分及行業之間的距離，最終以[0，1]區間的具體數值反映行業距離，推動行業距離測量方式由以往以“是否在同一行業”為標準發展為以“不同行業之間遠近程度如何”為標準。更為精確且優化的測量方法提高了結果的簡明性和應用場景的豐富性，為未來更廣泛的國民經濟產業研究、行業層面的行業關聯研究、企業層面行業間的知識溢出研究等相關實證研究提供了可行的測量方法；三是在打開了聯合投資與企業創新績效的理論黑箱，結合行業屬性進一步揭示了獨立投資與聯合投資影響企業創新績效的主導資源和根本機制的差異，更深入地解釋了以往研究所強調的對企業創新績效的積極影響，進一步推進了聯合投資與企業創新的相關研究。

本文的研究發現為VC行業和企業創新提供了如下管理實踐啟示：(1)VC在進行聯合投資決策時不僅應該考慮自身聲譽的影響，更應該針對性地區分自身聲譽的行業內聲譽成分和行業外聲譽成分，厘清自身在投資實踐中是否具有選擇優勢，是否具有價值增值優勢，亦或是兩者兼具或兩者皆無，判斷是否有需要以及是否有機會形成聯合投資，進一步考慮投資情境的行業距離，進行合理決策。在選擇聯合投資伙伴時，也應由此及彼，從潛在聯合伙伴的行業內聲譽和行業外聲譽判斷其優劣勢以及聯合動機，選擇最為合適的聯合投資伙伴；(2)企業在引入VC時應有所選擇以最大化企業創新，針對VC進行聯合投資的情境，將VC機構數控制在5或6家，并盡量選擇行業外聲譽較高的VC以有效獲取廣泛且高質量的網絡資源，針對VC進行獨立投資的情境，盡量引入行業內聲譽較高的VC，向資本市場傳遞信息利好，降低融資約束。

基于數據可得性的原因，本文僅采用了新三板上市企業的風險投資數據進行研究，在未來研究中，本文計劃將A股上市企業的風險投資數據也納入研究樣本范圍，通過查詢A股企業年報獲取相關信息，進一步對本文的研究模型進行拓展性檢驗。此外，本文區分了VC行業內外聲譽產生的差異化影響，但事實上，這兩種影響可能在不同的現實情境中產生不同的交互作用，因此本文也將進一步考慮在其他投資情境下兩者交互作用的差異化影響。