風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與投資時(shí)空特征的關(guān)系研究
——基于中國風(fēng)險(xiǎn)投資市場

柳雪萍 侯立文

(上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030)

我國的風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)起步雖晚，但近年來發(fā)展迅速，助力了一批獨(dú)角獸企業(yè)的誕生。在 “互聯(lián)網(wǎng)+”熱潮、“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”政策等的推動(dòng)下，創(chuàng)業(yè)、投資潮持續(xù)升溫，大量風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)(VC)紛紛入場，提高了市場活躍度的同時(shí)也加劇了行業(yè)競爭。同時(shí)，VC之間投資和管理能力良莠不齊，投資行為存在模仿跟隨的情況，投資業(yè)績也呈現(xiàn)兩極分化態(tài)勢。

VC的聲譽(yù)是其投資能力的外在體現(xiàn)。為探究VC的投資能力差異對投資策略的影響，本文從聲譽(yù)視角研究VC在空間和時(shí)間上的投資偏好。目前用于衡量VC聲譽(yù)的指標(biāo)有投資經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)營期限、資本管理規(guī)模、IPO退出數(shù)量、平均資本回報(bào)率等，考慮到投資能力不能隨經(jīng)營時(shí)間、資金規(guī)模、投資案例數(shù)無限積累，且當(dāng)前我國存在“VC PE化”的特點(diǎn)，即VC通過投資風(fēng)險(xiǎn)較低的中后期項(xiàng)目以提高IPO退出率和資本回報(bào)率，故本文創(chuàng)新性地提出以“是否在早期作為首個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人投出過獨(dú)角獸企業(yè)”衡量VC聲譽(yù)，從而更關(guān)注VC在早期項(xiàng)目挖掘上所體現(xiàn)的真實(shí)投資能力。

1 理論分析與研究假設(shè)

VC往往要在信息不充分的情況下從成百上千個(gè)早期投資項(xiàng)目中篩選出明星項(xiàng)目，此時(shí)其項(xiàng)目價(jià)值判斷能力尤為重要。一方面，早期項(xiàng)目可輔證信息少，投資風(fēng)險(xiǎn)大，需要VC對商業(yè)機(jī)會、發(fā)展前景作出準(zhǔn)確判斷；另一方面，當(dāng)前我國初創(chuàng)企業(yè)很少屬于技術(shù)驅(qū)動(dòng)型，多屬于商業(yè)模式創(chuàng)新或微創(chuàng)新，極容易被復(fù)制的導(dǎo)致同質(zhì)項(xiàng)目涌現(xiàn)，這要求VC能甄別不同創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)之間的能力差別。因此，一家VC若能作為首個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人投出獨(dú)角獸企業(yè)，則體現(xiàn)了其敏銳的投資眼光和卓越的項(xiàng)目挖掘能力，更能讓VC“一戰(zhàn)成名”，形成良好的聲譽(yù)。

另一方面，可從空間和時(shí)間兩個(gè)方面來描述VC的投資行為。本文提出從本地投資偏好、是否分階段投資、后續(xù)投資速度及投資持有時(shí)長四個(gè)方面來探究VC聲譽(yù)和投資策略的關(guān)系。

1.1 VC聲譽(yù)與投資空間特征

在投資階段，VC和創(chuàng)業(yè)企業(yè)形成了委托—代理關(guān)系，作為代理人的創(chuàng)業(yè)企業(yè)比作為委托人的VC擁有更多關(guān)于自身能力、努力程度、經(jīng)營情況等內(nèi)部信息。根據(jù)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)，信息不對稱會導(dǎo)致委托人逆向選擇代理人及代理人道德風(fēng)險(xiǎn)問題。而遠(yuǎn)距離投資由于存在溝通不及時(shí)、監(jiān)督成本高、文化差異等問題進(jìn)一步增加了代理成本及信息損失。相較之下，近距離投資有利于VC參與企業(yè)治理、發(fā)揮當(dāng)?shù)厣鐣W(wǎng)絡(luò)作用等，因而VC可能更偏向于近距離投資。黃福廣等(2014)、李志萍等(2017)分別證實(shí)我國風(fēng)險(xiǎn)資本投資具有明顯的“本地偏好”。

本文認(rèn)為聲譽(yù)不同的VC “本地偏好”程度不同。首先， 高聲譽(yù)VC更能吸引全國各地的優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目，最終被投中的項(xiàng)目更是“優(yōu)中擇優(yōu)”，表現(xiàn)為創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)更專業(yè)、對VC的增值服務(wù)依賴更少等方面，故VC無須傾注太多投后管理資源；其次，高聲譽(yù)VC往往有更廣泛的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，并在行業(yè)中處于有利的網(wǎng)絡(luò)位置，能在全國各地調(diào)動(dòng)資源，因此對遠(yuǎn)距離投資有更高的容忍度。故本文提出如下假設(shè)：

H1：低聲譽(yù)的VC對近距離投資的偏好更強(qiáng)。

圖1 不同VC的投資空間分布

1.2 VC聲譽(yù)與投資時(shí)間特征

為緩解委托—代理關(guān)系造成的負(fù)面影響，理性的VC會用分階段投資控制風(fēng)險(xiǎn)，即每次只向創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供能支持其發(fā)展到下一階段的資金，此時(shí)VC保留了未來重新評估企業(yè)投資價(jià)值的權(quán)利。張道宏和張賀(2006)研究了聲譽(yù)機(jī)制下VC與創(chuàng)業(yè)企業(yè)合作的內(nèi)在激勵(lì)效應(yīng)：若投資是一次性的，非合作型創(chuàng)業(yè)企業(yè)會采取不合作的行為或逆向選擇；若投資是多階段的，即使是非合作型的風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，為建立自身的聲譽(yù)，也會在多階段合作中一直采取合作策略。

分階段投資時(shí)，VC不定期對創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行評估并決定是否繼續(xù)給予資金支持，處于有利地位，但創(chuàng)業(yè)企業(yè)家則面臨較大壓力。這一矛盾導(dǎo)致投資過程其實(shí)是VC與創(chuàng)業(yè)企業(yè)家之間的博弈。高聲譽(yù)VC往往具有較強(qiáng)的話語權(quán)和影響力，而為獲得高聲譽(yù)VC的“認(rèn)證效應(yīng)”和更優(yōu)質(zhì)的增值服務(wù)，創(chuàng)業(yè)企業(yè)家往往被迫接受分階段投資的條款。故本文提出以下假設(shè)：

H2：高聲譽(yù)的VC采用分階段投資的特征更強(qiáng)。

風(fēng)險(xiǎn)投資是在當(dāng)前以確定的資本換取未來不確定性的收益，因此投資項(xiàng)目的信息至關(guān)重要。信號理論認(rèn)為在信息不對稱時(shí)，具有信息優(yōu)勢的一方能通過信號傳遞機(jī)制將信息傳遞給具有信息劣勢的另一方，從而實(shí)現(xiàn)有效率的市場均衡。在投資中，VC從開始接觸項(xiàng)目到最后確定投資，其間歷經(jīng)與創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)接觸、對行業(yè)深度分析、對企業(yè)開展盡職調(diào)查等環(huán)節(jié)，以較大的努力換取了內(nèi)部信息。一旦VC投資該企業(yè)，即向市場傳遞了利好信息，減少了該企業(yè)與潛在合作伙伴、其他投資人等之間的信息不對稱，緩解了初創(chuàng)企業(yè)由于人力及資金短缺、聲譽(yù)匱乏從而難以向市場自我推介的問題。高聲譽(yù)VC則能向市場傳遞更強(qiáng)烈的信號，其帶來的認(rèn)證效應(yīng)能提升其他VC的投資意愿，且當(dāng)VC采取分階段投資并對企業(yè)追加投資時(shí)，會更進(jìn)一步傳達(dá)VC對企業(yè)的信心。

另一方面， VC在投資時(shí)存在從眾心理，原因可能包括為節(jié)約搜尋和加工信息的成本、選擇符合大眾標(biāo)準(zhǔn)的行為以避免聲譽(yù)受損、為將可能的失敗歸因于他人或者市場原因、由行業(yè)競爭引發(fā)了跟風(fēng)行為等。從國內(nèi)“共享經(jīng)濟(jì)”“區(qū)塊鏈”“人工智能”一度成為投資風(fēng)口來看，國內(nèi)的VC也存在較為明顯的羊群效應(yīng)，特別是中小規(guī)模的VC會對標(biāo)知名VC的投資方向。典型如共享單車領(lǐng)域，繼愉悅資本投資摩拜單車、金沙江創(chuàng)投投資ofo小黃車后，悟空單車、小藍(lán)單車等紛紛獲得投資，而由高聲譽(yù)VC領(lǐng)投的項(xiàng)目則更容易在競爭中獲得后續(xù)融資機(jī)會。故本文提出以下假設(shè)：

H3：高聲譽(yù)的VC參與投資后，創(chuàng)業(yè)企業(yè)后續(xù)融資進(jìn)程更快。

VC希望通過提高資本流動(dòng)率來釋放風(fēng)險(xiǎn)，以便在資本增值的前提下提高成功退出率。循環(huán)投資、分階段投資等方式是提高資金流動(dòng)的重要方式，同時(shí)合伙制基金受有限存續(xù)期約束，期滿時(shí)將迫使資本從項(xiàng)目中退出。投資退出速度不僅體現(xiàn)了VC創(chuàng)造收益的效率，也體現(xiàn)了VC對風(fēng)險(xiǎn)的控制能力。

來自創(chuàng)業(yè)企業(yè)、VC及外部市場的因素均會影響VC的退出速度，而由于VC在整個(gè)過程中占據(jù)主導(dǎo)地位，其影響也更為深遠(yuǎn)。VC的聲譽(yù)對退出速度的影響體現(xiàn)在多方面：從項(xiàng)目來源看，高聲譽(yù)VC投資更多優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目，優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目本身更吸引后續(xù)投資人或潛在收購方，為VC退出提供更大可能性；從投后管理看，高聲譽(yù)VC有更豐富的經(jīng)驗(yàn)和資源，能為創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供更優(yōu)質(zhì)的增值服務(wù)，使企業(yè)發(fā)展、成熟更快，從而創(chuàng)造良好的退出時(shí)機(jī)；從后續(xù)融資看，高聲譽(yù)VC基于自身的認(rèn)證效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)地位，能激勵(lì)更多投資人參與后續(xù)融資，熱門投資項(xiàng)目在估值泡沫破滅之前往往出現(xiàn) “接力式投資”，其間由于低聲譽(yù)VC采取跟隨策略，其投資、退出時(shí)機(jī)往往滯后于高聲譽(yù)VC。

H4：高聲譽(yù)VC的項(xiàng)目退出速度更快。

2 數(shù)據(jù)處理及實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文先以“是否在早期階段作為首個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人投出獨(dú)角獸”為標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建不同聲譽(yù)的VC樣本。根據(jù)中國科學(xué)技術(shù)部火炬中心、胡潤研究院等公布的獨(dú)角獸企業(yè)名單，本文逐個(gè)查詢其A輪及以前的VC投資人，并將首個(gè)參投的VC認(rèn)定為高聲譽(yù)，聯(lián)合投資時(shí)則選擇領(lǐng)投VC。普通聲譽(yù)VC的選取方式如下：從私募通中導(dǎo)出所有VC名單并剔除已歸類于高聲譽(yù)的VC；將剩余1000多家VC按照表1中高聲譽(yù)VC的規(guī)模分布進(jìn)行分層，并從各層中隨機(jī)篩選數(shù)量相近的普通VC。最后，本文共選取91家VC作為研究對象，并手工整理其成立時(shí)間、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等基本信息。

表1 “投出過獨(dú)角獸”的VC統(tǒng)計(jì)

其次，本文從私募通數(shù)據(jù)庫提取了上述91家VC 2011—2017年的所有投資、退出事件作為初始樣本，并根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行調(diào)整、匹配：(1)剔除被投企業(yè)信息未披露的記錄；(2)合并同一VC在同一投資輪次中以旗下多只基金同時(shí)投資的記錄；(3)合并同一VC對同一企業(yè)的歷次投資、退出記錄，最終使單條記錄呈現(xiàn)出如“VC—被投企業(yè)—A輪—C輪—退出”的形式；(4)將VC信息與投資—退出記錄進(jìn)行相匹配；(5)對缺失或錯(cuò)誤信息，通過CV source、IT桔子、VC官網(wǎng)等補(bǔ)充更正，此外也聯(lián)系私募通工作人員對信息加以核實(shí)。經(jīng)過前述整理，最后得到2801條信息較為完備的投資事件記錄。

2.2 變量定義

2.2.1被解釋變量

本文構(gòu)建因變量如下：(1)投資距離(travel_time)，體現(xiàn)VC投資的地理集聚性，通過爬蟲抓取通過火車或飛機(jī)從VC大陸所在地到被投企業(yè)注冊地的最短在途時(shí)間，較以往直接采用兩地直線距離更準(zhǔn)確；(2)是否分階段投資(rounds)，VC對同家企業(yè)僅投資一輪則設(shè)為0，參投兩輪及以上則設(shè)為1；(3)后續(xù)投資平均時(shí)間間隔(rounds_average_days)，指從VC首次投資至最后一次投資期間，被投企業(yè)后續(xù)融資的平均間隔時(shí)間(天)；(4)投資持有時(shí)長(inv_duration)，若項(xiàng)目已退出，則取首次投資日到退出日之間的時(shí)間間隔，若截至2017年底項(xiàng)目仍未退出，則取從首次投資日到2017年12月31日之間的時(shí)間間隔(年)。

2.2.2解釋變量

本文以“是否在早期階段作為首個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人投出獨(dú)角獸企業(yè)”作為聲譽(yù)指標(biāo)，具體定義如下：若VC曾在獨(dú)角獸企業(yè)A輪及A輪之前以首個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人身份參與投資(若同一輪次為聯(lián)合投資，選擇領(lǐng)投方)，則認(rèn)定該VC具有挖掘明星創(chuàng)業(yè)企業(yè)的優(yōu)秀能力，且樹立了品牌，高聲譽(yù)指標(biāo)(unicorn)設(shè)為1，否則為0。

2.2.3控制變量

考慮數(shù)據(jù)的可得性和完備性，本文設(shè)計(jì)控制變量如下：

(1)和VC相關(guān)的變量。定義投資經(jīng)驗(yàn)(inv_exp)為VC在某次投資前的累計(jì)投資項(xiàng)目數(shù)；對外資VC， foreign設(shè)為1，否則為0；同時(shí)對純內(nèi)資VC，穿透核查其股東背景及實(shí)際控制人，將各級人民政府、國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會、發(fā)改委等政府機(jī)構(gòu)股東的持股比例加總以構(gòu)建國有股東持股比例(state)；對公司制VC，變量Ltd設(shè)為1，合伙制為0；歷史投資項(xiàng)目退出率(exit_rate)為投資項(xiàng)目總數(shù)與退出總數(shù)之比。

表2 變量說明

(2)和被投企業(yè)相關(guān)的變量。根據(jù)私募通的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)將被投企業(yè)劃分11個(gè)行業(yè)大類，并設(shè)置行業(yè)分類變量(industry)；若被投企業(yè)屬于生物科技、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)門檻較高的細(xì)分行業(yè)，則高新技術(shù)變量(high_tec)設(shè)為1，否則為0；變量city代表被投企業(yè)所在地是否為一線城市。

(3)和單個(gè)投資事件相關(guān)的變量。企業(yè)發(fā)展階段一般分為種子期、成長期、擴(kuò)張期和成熟期，一般來說，擴(kuò)張期和成熟期的企業(yè)商業(yè)模式較為成熟，投資風(fēng)險(xiǎn)較低，因此若投資發(fā)生在種子期或初創(chuàng)期，則變量(early)設(shè)為1，否則為0；若同一VC在同一輪以旗下多只基金對同一企業(yè)投資的，將投資金額(inv_amount)和持股比例(share)分別求和；unicorn_before變量表示在本輪投資前，是否已接受其他高聲譽(yù)VC的投資；虛擬變量IPO和MA分別代表上市退出和并購?fù)顺觯辉O(shè)定投資年份(year)以控制外部環(huán)境對投資行為的影響。

2.3 模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，構(gòu)建多元線性回歸模型如下：

travel_time=β1unicorn+β2high_tec+β3foreign+β4grow_capital+β5state+β6unicorn_before+β7city+β8inv_exp+β9Ltd+β10exit_rate+β11inv_exp+β12early+β13share+β14inv_amount+β15IPO+β16MA+controls(year,industry)+cons

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?和3，分別構(gòu)建logit模型如下：

Logit(early)=β1unicorn+β2high_tec+β3foreign+β4grow_capital+β5state+β6unicorn_before+β7city+β8inv_exp+β9Ltd+β10exit_rate+β11inv_exp+β12MA+β13share+β14inv_amount+β15IPO+controls(year,industry)+cons

Logit(rounds)=β1unicorn+β2high_tec+β3foreign+β4grow_capital+β5state+β6unicorn_before+β7city+β8inv_exp+β9Ltd+β10exit_rate+β11inv_exp+β12early+β13share+β14inv_amount+β15IPO+β16MA+controls(year,industry)+cons

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，構(gòu)建多元線性回歸模型如下：

rounds_average_days=β1unicorn+β2high_tec+β3foreign+β4grow_capital+β5state+β6unicorn_before+β7city+β8inv_exp+β9Ltd+β10exit_rate+β11inv_exp+β12early+β13share+β14inv_amount+β15IPO+β16MA+controls(year,industry)+cons

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，本文采用比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型(Proportional hazards model，簡稱Cox模型)進(jìn)行半?yún)?shù)回歸。由于該模型能分析帶有截尾生存時(shí)間的樣本，且不要求對總體分布做出任何假設(shè)，故在本文背景下可同時(shí)利用退出和未退出的投資事件研究VC的退出速度。

h(t)=h0(t)exp(β1unicorn+β2high_tec+β3foreign+β4grow_capital+β5state+β6unicorn_before+β7city+β8inv_exp+β9Ltd+β10exit_rate+β11inv_exp+β12early+β13share+β14inv_amount+β15IPO+β16MA+controls(year,industry)+cons)

其中：因變量h(t)是風(fēng)險(xiǎn)率，若某個(gè)自變量的系數(shù)顯著為正，則說明該自變量對風(fēng)險(xiǎn)率有正向影響，為危險(xiǎn)因素，在本文背景下說明應(yīng)縮短投資持有時(shí)長、加快投資退出速度；若系數(shù)顯著為負(fù)，則說明該自變量為保護(hù)因素，應(yīng)增加投資持有時(shí)長、降低退出速度。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。91家VC中，平均成立年限為14年；純內(nèi)資背景的有55家(其中19家具有國有資本背景)，合資背景1家，外資背景35家；管理資本規(guī)模平均為39.34億美元；投資項(xiàng)目數(shù)平均為215個(gè)，項(xiàng)目退出數(shù)平均為36個(gè)，項(xiàng)目退出率平均為22.50%；投資事件的統(tǒng)計(jì)顯示，VC與被投企業(yè)之間的平均在途交通時(shí)間為2.64小時(shí)，最長為6.75小時(shí)；分階段投資輪次平均為1.11輪，最多7輪；截至2017年12月31日，VC平均持有投資時(shí)長為2.50年，最長持有時(shí)間為5.99年，最短為0.11年(實(shí)際為2017年11月22日剛投資完畢)；被投企業(yè)后續(xù)融資平均時(shí)間間隔為291天，其中最短的為23天，最長的為1249天；32%的投資發(fā)生時(shí)，對應(yīng)的被投企業(yè)已接受過高聲譽(yù)VC投資；此外，早期投資占48%，中后期投資占52%，證實(shí)我國存在“VC PE化”的特點(diǎn)。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 多元回歸分析

本文首先對各變量做診斷性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)投資金額(inv_amount)和持股比例(share)兩個(gè)變量的非正態(tài)性較嚴(yán)重，因此通過對數(shù)化處理改善分布。多元回歸過程中，根據(jù)OLS結(jié)果作出殘差圖，發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)喇叭口狀，又經(jīng)White檢驗(yàn)和BP檢驗(yàn)，認(rèn)為其存在較強(qiáng)的異方差性，故本文最終采用加權(quán)最小二乘法(WLS)驗(yàn)證假設(shè)1和假設(shè)4，以減少異方差性對結(jié)果的干擾。回歸過程中均采用逐步回歸法(stepwise regression)對變量進(jìn)行篩選。最后，本文分別對每個(gè)模型計(jì)算了方差膨脹因子(VIF)以檢驗(yàn)多重共線性，各模型的檢驗(yàn)結(jié)果顯示VIF均小于5，在容許閾值之內(nèi)，因此排除了多重共線性問題。各模型回歸結(jié)果如表4所示。

表4 實(shí)證回歸結(jié)果

注：*p< 0.1,**p< 0.05,***p< 0.01；Logit模型報(bào)告的是穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，并采用Z檢驗(yàn)。

模型1結(jié)果顯示，unicorn系數(shù)不顯著，說明當(dāng)前不同聲譽(yù)的VC在投資空間距離特征上無明顯差別，H1不成立，但inv_exp的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明過往投資案例數(shù)越多，越有助于減少VC對遠(yuǎn)距離投資的顧慮。模型2的結(jié)果顯示，unicorn的系數(shù)為0.404，在1%的水平上顯著，從經(jīng)濟(jì)意義上來說，高聲譽(yù)VC投資早期項(xiàng)目的概率比低聲譽(yù)VC高約10.08%，H2成立。模型3結(jié)果顯示，unicorn的系數(shù)為0.421，在5%的水平上顯著，從經(jīng)濟(jì)意義上來說，高聲譽(yù)VC分階段投資的概率比低聲譽(yù)VC高約2.97%，H3成立。模型4結(jié)果顯示，unicorn的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，說明高聲譽(yù)VC參與投資后，被投企業(yè)后續(xù)融資平均時(shí)間間隔減少約25天，H4成立。

在探究聲譽(yù)與退出速度的關(guān)系時(shí)，基于生存資料本文首先對聲譽(yù)指標(biāo)(unicorn)做Logrank單變量檢驗(yàn)，結(jié)果顯示p值為0(見表5)，故認(rèn)為不同聲譽(yù)VC的退出速度有明顯差異。

表5 Logrank法分析結(jié)果

進(jìn)一步采用基于投資行業(yè)分層的Cox回歸模型，結(jié)果顯示：在5%的顯著水平下，unicorn系數(shù)顯著為負(fù)，說明其為保護(hù)因素，即高聲譽(yù)VC投資持有時(shí)間更長，與H4相反。同時(shí)，控制變量的回歸結(jié)果顯示，在1%的顯著水平下，首次投資在早期階段(early)、VC的外資背景(foreign)系數(shù)顯著為負(fù)，說明早期投資和外資VC因素提高了投資持有時(shí)長，而VC的歷史項(xiàng)目退出率(exit_rate)的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，說明VC的歷史退出率越高、投資持有時(shí)長越短。

用Kaplan-Meier法繪制不同聲譽(yù)VC投資后被投項(xiàng)目的生存曲線(見圖2)，可見高聲譽(yù)VC投資持有時(shí)長明顯高于低聲譽(yù)VC。

圖2 不同聲譽(yù)的VC在投資持有時(shí)長上的差異

4 結(jié)果與討論

VC的聲譽(yù)體現(xiàn)了其投資能力，已有研究常用投資回報(bào)率、項(xiàng)目IPO退出數(shù)等指標(biāo)來衡量VC聲譽(yù)，本文提出以“是否在早期階段作為首個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資人投出過獨(dú)角獸”衡量VC聲譽(yù)，可更真實(shí)地體現(xiàn)VC對早期項(xiàng)目的投資能力。本文收集了91家VC 2011—2017年的投資—退出數(shù)據(jù)庫，利用WLS模型、Logit模型、Cox模型等對VC聲譽(yù)和投資時(shí)空特征之間的關(guān)系展開了實(shí)證研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：(1)不同聲譽(yù)的VC在投資空間距離偏好上無明顯差異，但過往投資案例數(shù)對遠(yuǎn)距離投資容忍度有正向影響；(2)高聲譽(yù)VC采用分階段投資的特征更明顯；(3)高聲譽(yù)VC參與投資后，被投企業(yè)后續(xù)融資平均時(shí)間間隔變短；(4)高聲譽(yù)VC對投資持有時(shí)間更長，即退出速度更慢。這一結(jié)論與葉小杰(2014)基于2002—2009年的實(shí)證數(shù)據(jù)所得出的結(jié)論相反，可能的主要原因在于不同時(shí)期的A股市場影響了VC對退出方式和時(shí)機(jī)的選擇。在2001年、2004年、2005年、2006年、2008年，我國A股市場頻繁且不定期暫停IPO，期限短則3個(gè)月，長則1年，政策的波動(dòng)性和不確定性極大影響了VC對退出方式和時(shí)機(jī)的決策。此后，創(chuàng)業(yè)板于2009年10月正式開市，拓寬了IPO退出的渠道，之后我國僅在2012年和2015年兩次暫停了IPO，A股市場較2009年之前有所成熟，VC和企業(yè)家推進(jìn)上市的意愿也更強(qiáng)。考慮到當(dāng)前IPO要求高、審核周期長的背景，VC的持股時(shí)長也變得更長。

基于當(dāng)前VC追逐獨(dú)角獸的背景，本文提出了新的聲譽(yù)指標(biāo)，豐富了與VC聲譽(yù)相關(guān)的研究；此外，基于所整理的2011—2017年的風(fēng)險(xiǎn)投資樣本，本文在最新背景下研究了不同聲譽(yù)的VC在投資時(shí)空特征上的差異性，有利于了解我國VC行業(yè)發(fā)展的最新現(xiàn)狀。未來則可從事件驅(qū)動(dòng)角度進(jìn)一步研究IPO暫停對VC投資—退出行為的影響。