對賭協(xié)議、利益不一致與企業(yè)創(chuàng)新投入

劉臻煊，朱考金，柯 迪

(1.南開大學(xué) 商學(xué)院，天津 300071；2.南京市社會科學(xué)院社會發(fā)展所，江蘇 南京210018)

0 引言

對賭協(xié)議(又稱為估值調(diào)整協(xié)議)是股權(quán)投資方與融資方為達成投融資協(xié)議所附加的對未來不確定性的一種約定，通常表現(xiàn)為：雙方以目標公司業(yè)績指標作為對賭標的，確定承諾業(yè)績的目標值，一旦未達到經(jīng)營目標，由投資方行使估值調(diào)整權(quán)利，以彌補企業(yè)價值被高估的損失；反之，則由融資方行使權(quán)利，作為企業(yè)價值被低估的補償。對賭協(xié)議是一種負激勵行為。由于對賭條款中包含階段性及條件性支付特征，因此對賭協(xié)議能夠緩解信息不對稱、降低道德風(fēng)險。對賭協(xié)議在股權(quán)投資項目中運用廣泛，根據(jù)36氪數(shù)據(jù)顯示，我國23%的VC 和PE 投資項目使用了對賭協(xié)議。然而，我國實踐中“十賭九輸”暴露出對賭協(xié)議在機制設(shè)計上存在可行性問題，條款中重大項目需要投融資雙方謹慎決策。業(yè)績目標、對賭期限、斷資觸發(fā)點等是影響對賭協(xié)議保障功能的重要設(shè)立內(nèi)容。初創(chuàng)企業(yè)面臨融資約束，亟需資金以求快速發(fā)展，往往為求高估值與高融資額在對賭時與投資方制定過高的業(yè)績目標，當(dāng)目標不能完成時企業(yè)將面臨巨額償付。典型的對賭失敗案例如永樂、太子奶、飛鶴等企業(yè)就因設(shè)置過高的對賭業(yè)績目標，給投融資雙方造成了巨大損失。正因為對賭業(yè)績目標具有較大的挑戰(zhàn)性，企業(yè)簽訂對賭協(xié)議后采取何種戰(zhàn)略更能達到目標成為關(guān)鍵決策。對賭協(xié)議對企業(yè)家是否采取短視行為有重大影響，將間接改變企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略。

1 文獻綜述

已有關(guān)于對賭協(xié)議的研究主要從法律制度和財務(wù)管理兩個層面展開。其中，法律制度層面主要探討對賭協(xié)議合法性、可行性及潛在性風(fēng)險，財務(wù)學(xué)層面主要揭示對賭協(xié)議的激勵作用和信號作用。如劉燕[1]、潘林等[2]關(guān)注業(yè)績補償承諾的合法性以及可能存在的法律風(fēng)險；楊珊[3]從民事法律合同角度討論估值調(diào)整協(xié)議效力認定問題；Lea & Park[4]研究證實估值及時調(diào)整能夠為企業(yè)帶來正收益；Ren等[5]發(fā)現(xiàn)，估值調(diào)整機制能夠縮小行業(yè)內(nèi)部企業(yè)間經(jīng)營利潤差距，但也同時加劇了財務(wù)困境風(fēng)險；Cadman等[6]研究發(fā)現(xiàn)，對賭協(xié)議可以產(chǎn)生激勵效應(yīng)，但也存在風(fēng)險，容易導(dǎo)致標的企業(yè)管理層只顧實現(xiàn)承諾業(yè)績而忽視企業(yè)長遠發(fā)展，發(fā)生短視行為；于輝等[7]證實對賭協(xié)議對零售商容易產(chǎn)生“扭曲激勵”，零售方在應(yīng)對對賭目標時導(dǎo)致運營行為扭曲，并解釋了對賭困境的原因；鄧杰[8]依據(jù)對賭第一案的對賭方式，探討高業(yè)績目標值設(shè)置風(fēng)險，建立報童模型，得出對雙方都有利的“協(xié)作區(qū)間”；王茵田等[9]基于20個對賭案例估值定價，探究風(fēng)投與融資企業(yè)簽訂的對賭協(xié)議公平性問題；陳玉罡等[10]發(fā)現(xiàn)，交易金額、信息不對稱程度、企業(yè)特質(zhì)、無形資產(chǎn)占比等是影響對賭協(xié)議使用的主要因素；劉峰濤等[11-12]使用博弈論方法，探討高業(yè)績目標與企業(yè)家努力程度對企業(yè)收益的影響，指出對賭可能會加劇控制權(quán)轉(zhuǎn)移風(fēng)險；李雙燕等[13]關(guān)注并購中嵌入對賭協(xié)議對主并方的激勵效應(yīng)，佐證了對賭協(xié)議緩解投資不足、促進主并方投資決策的作用，指出在一定條件下，主并方投資水平與被并購方努力程度趨于正向協(xié)同；李玉辰等[14]考察對賭協(xié)議的信號作用，得到額外信息下的反信號均衡。

綜上所述，已有關(guān)于對賭協(xié)議的研究證實對賭協(xié)議具有緩解信息不對稱的激勵作用。同時，對賭協(xié)議也加大了不確定性及控制權(quán)轉(zhuǎn)移風(fēng)險，并可能發(fā)生短視行為，影響企業(yè)長遠發(fā)展，但對賭協(xié)議影響企業(yè)長期發(fā)展的路徑尚不明確。創(chuàng)新是企業(yè)實現(xiàn)長遠發(fā)展的重要因素[15]，失去創(chuàng)新，企業(yè)將缺乏可持續(xù)發(fā)展核心競爭力[16]，但鮮有研究涉及對賭協(xié)議簽訂對企業(yè)創(chuàng)新的影響。近年來，我國經(jīng)濟體制改革深化，貿(mào)易環(huán)境受到?jīng)_擊，市場競爭加劇，產(chǎn)品生命周期縮短，企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性日益加大，為在市場上獲取競爭優(yōu)勢，企業(yè)需要不斷了解顧客需求，開發(fā)新產(chǎn)品[17]，應(yīng)用現(xiàn)有技術(shù)進行創(chuàng)新、引入更多符合企業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新產(chǎn)品[18]。初創(chuàng)企業(yè)面臨的市場不確定性大，產(chǎn)品更新快，已無法僅藉由作業(yè)效率、制程改良或規(guī)模經(jīng)濟維持競爭優(yōu)勢，必須通過持續(xù)創(chuàng)新推出新穎產(chǎn)品或服務(wù)，才能確保競爭優(yōu)勢[19]。由于對賭期間多為3～5年，企業(yè)面臨著巨大壓力。一方面，創(chuàng)業(yè)企業(yè)家受到條款的激勵，存在積極完成目標的動機；另一方面，對賭協(xié)議的存在也會加劇企業(yè)異質(zhì)性風(fēng)險。企業(yè)家需要在高業(yè)績額與風(fēng)險間作出權(quán)衡，以自身效用最大化為標準選擇戰(zhàn)略行為，進而影響企業(yè)長期發(fā)展。對于標的公司來說，對賭協(xié)議是一種反向激勵動力和壓力約束機制[20]。高業(yè)績目標、強時間壓力究竟會倒逼創(chuàng)業(yè)企業(yè)家進行創(chuàng)新產(chǎn)品投入以謀求市場高利潤，還是會迫使其發(fā)生短視行為減少研發(fā)支出？

本文從壓力下企業(yè)家決策角度，探討簽訂對賭協(xié)議后VC對企業(yè)運營發(fā)展的內(nèi)在影響機制，利用加入跳躍變化的幾何布朗運動模型實證探究對賭協(xié)議對企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略及長期發(fā)展的影響，同時論證負激勵可能造成的短視行為，有助于豐富壓力下決策相關(guān)理論，對影響企業(yè)創(chuàng)新的前端動因研究進行補充。

2 “跳過程”布朗運動模型與研究假設(shè)

初創(chuàng)企業(yè)易受到經(jīng)濟政策、行業(yè)競爭、產(chǎn)品特性等諸多因素的影響，企業(yè)抵御風(fēng)險能力差，其收益處于高度不確定的動態(tài)變化過程中。Leland[21]、Goldstein等[22]通常假設(shè)收入或收益服從幾何布朗運動來描述不確定性。初創(chuàng)企業(yè)一旦獲得創(chuàng)新產(chǎn)品或提供創(chuàng)新服務(wù)，往往能夠迅速占領(lǐng)市場，賺取豐厚收益[23]，而如果遭受經(jīng)濟不確定性因素如金融危機、貿(mào)易爭端等影響有可能導(dǎo)致價值大幅縮水[24]。“跳過程”下的幾何布朗運動能夠?qū)ζ淇赡馨l(fā)生的不確定性突變問題進行準確刻畫。Malamud[25]、Hombert[26]、Kung等[27]假設(shè)企業(yè)獲得創(chuàng)新產(chǎn)品或服務(wù)事件服從泊松分布。研發(fā)投入增加能夠顯著提高單位時間內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)品成功事件發(fā)生率。根據(jù)對賭協(xié)議包含的激勵和約束機制，企業(yè)家在追求業(yè)績目標的同時，還要綜合考慮承受的風(fēng)險。本文假設(shè)企業(yè)家風(fēng)險規(guī)避，以其效用最大化為決策條件，風(fēng)險規(guī)避效用函數(shù)借鑒Evens[28]的研究，采用對數(shù)指數(shù)形態(tài)。風(fēng)險投資由于投資項目眾多且能夠分散風(fēng)險，單個項目風(fēng)險對總體影響力有限，因而假設(shè)風(fēng)險投資企業(yè)風(fēng)險中性[29-30]。一旦獲取創(chuàng)新性產(chǎn)品，企業(yè)便能夠在短時間內(nèi)從新市場獲取豐厚利潤，直到技術(shù)產(chǎn)生外溢，競爭產(chǎn)商將陸續(xù)推出同質(zhì)程度較高的產(chǎn)品。此時，企業(yè)利潤將會站在一個新起始點，繼續(xù)幾何布朗運動。本文將創(chuàng)新產(chǎn)品成功描述成一個泊松事件，事件發(fā)生概率即創(chuàng)新產(chǎn)品的成功取決于創(chuàng)新投入占融資額比例及創(chuàng)新效率系數(shù)k。風(fēng)險偏好不同導(dǎo)致企業(yè)家與VC對企業(yè)財富收獲效用不一致，兩者具有不同的最優(yōu)財富值，兩者效用函數(shù)隨著企業(yè)財富增加而表現(xiàn)出不同的變化。參考Lin & Wu的研究，本文定義VC與企業(yè)家間效用隨財富增加出現(xiàn)的反向變化區(qū)間為兩者利益不一致區(qū)間。

首先，考慮企業(yè)未與投資方VC簽訂對賭協(xié)議，不存在較大的業(yè)績壓力與時間壓力，不進行創(chuàng)新產(chǎn)品投入，企業(yè)為維持經(jīng)營狀態(tài)擴大規(guī)模、加大生產(chǎn)，不爭取獲得創(chuàng)新產(chǎn)品突破。因此，企業(yè)凈利潤滿足幾何布朗運動。假設(shè)企業(yè)簽訂對賭協(xié)議后獲得融資額為I，VC股份占比為a。企業(yè)無可用資產(chǎn)進行項目投入，所需資金均需要依賴外部融資，未簽訂對賭協(xié)議時企業(yè)凈利潤服從漂移率為μ、波動率為σ的幾何布朗運動(Geometric Brownian Motion，GBM)。令無對賭時企業(yè)利潤為π：

dπ=μπdt+σπdw

(1)

U(π)=-e-rx

(2)

其中，r=U''(π)/U'(π)為風(fēng)險規(guī)避系數(shù)。根據(jù)伊藤積分對效用函數(shù)展開。

du=U'dπ+1/2U''(dπ)2

(3)

E(dU)=μπU'dt+1/2σ2π2U''dt

(4)

當(dāng)E(U)取最大值時，解得：

(5)

(6)

式(5)函數(shù)存在兩個極值點，根據(jù)函數(shù)圖像判斷效用函數(shù)圖像先遞增后遞減再遞增，以π1*、π2*分別表示左極限點和右極限點。在(π1*，π2*)區(qū)間內(nèi)效用不隨財富值期望增加而增加，將區(qū)間長度用ω1表示。

其次，考慮簽訂對賭協(xié)議的情況，在高目標業(yè)績與時間壓力下，此時如果企業(yè)利用VC投資，進行創(chuàng)新產(chǎn)品活動，一旦創(chuàng)新成功，企業(yè)利潤便能在較短時間內(nèi)實現(xiàn)跳躍性增長。

dπ=μπdt+σπdw+λπdq

(7)

(dq=η)=λdt

(8)

E(dq)=ληdt

(9)

λ為單位時間內(nèi)的新產(chǎn)品成功次數(shù)。在無窮小時間間隔內(nèi)事件發(fā)生概率為λdt。dq為泊松事件增量，假設(shè)創(chuàng)新產(chǎn)品成功，則利潤會在原基礎(chǔ)上增加η倍。公式(7)中等式右邊前兩項反映企業(yè)平穩(wěn)生產(chǎn)的利潤變化及波動情況，后一項表示突破式創(chuàng)新給企業(yè)利潤帶來的跳躍性變化。簽訂對賭條款后，對于創(chuàng)始人企業(yè)家來說，當(dāng)業(yè)績高于對賭目標時，能夠獲得VC的額外股份或現(xiàn)金獎勵。反之，如果未達到業(yè)績目標時則要對差額進行償付。令對賭業(yè)績目標為M、VC投資額為I、VC股權(quán)占比為a，創(chuàng)始人企業(yè)家期望收益為：

(10)

dU=U'dπ+1/2U''(dπ)2

(11)

E(dU)=(λη+μ)πU'dt+1/2σ2π2U''dt

(12)

假設(shè)當(dāng)創(chuàng)始人企業(yè)家財富值為0時，效用為0，即U(0)=0。

E(U)=U0+ρUdt=

(13)

對賭期間一般為3～5年，為固定常數(shù)值。因此，企業(yè)家以自身效用最大化為目標，解得：

(14)

(15)

對效用函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，效用函數(shù)呈現(xiàn)先遞增后遞減再遞增的波浪狀趨勢。兩個極值點分別取(π1*，π2*)。π1*為極大值點，π2*為極小值點。在[π1*,π2*]之間，創(chuàng)始人企業(yè)家效用變動趨勢與財富變動趨勢不一致，這一區(qū)域內(nèi)效用最大值點即π1*。財富值大于π2*后，效用隨財富值增加而增加。考慮風(fēng)險規(guī)避因素后，在上述區(qū)域內(nèi)，企業(yè)家不再單純追求期望利潤最大化，ω2為不一致區(qū)間。對比上述無對賭協(xié)議的情況，當(dāng)創(chuàng)新發(fā)生率λ、VC占股比例a及目標M較大時，ω2顯著大于ω1。通過求導(dǎo)分析發(fā)現(xiàn)ω與λ呈正向變化，而λ代表單位時間內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)品成功概率，與創(chuàng)新投入正相關(guān)。因此，對賭協(xié)議簽訂加大了風(fēng)險不一致區(qū)間。

由模型推導(dǎo)結(jié)論發(fā)現(xiàn)，跳過程布朗運動模型能夠反映創(chuàng)新產(chǎn)品成功給企業(yè)帶來的收益以及為企業(yè)家和風(fēng)投機構(gòu)效用帶來的變化。以泊松事件描述企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品成功符合現(xiàn)實經(jīng)營狀態(tài)。在企業(yè)家風(fēng)險規(guī)避假設(shè)下，企業(yè)家與風(fēng)險投資機構(gòu)效用隨企業(yè)收益增加表現(xiàn)出不同的變化區(qū)間。兩者有著對于企業(yè)業(yè)績不同的最優(yōu)值目標，對業(yè)績目標值追求不一致，對賭協(xié)議簽訂加劇了兩者間利益不一致導(dǎo)致的代理問題。已有研究表明，VC能夠憑借其專業(yè)性經(jīng)驗對企業(yè)經(jīng)營狀況進行指導(dǎo)和監(jiān)督，并通過委派董事等方式參與公司治理[31-33]。VC雖然與企業(yè)簽訂了補充條款對賭協(xié)議，但依然存在是否兌付的風(fēng)險，因此風(fēng)投更企盼共贏，希望利益不一致區(qū)間盡可能小，并以此為目標對公司治理施加影響。在企業(yè)家與VC簽訂對賭協(xié)議后，在VC投資方治理壓力下，雙方為縮小不一致區(qū)間會對創(chuàng)新投入進行抑制，且對賭業(yè)績目標訂立越高，抑制創(chuàng)新的動機越強。而VC占股比例一定程度上體現(xiàn)了話語權(quán)及監(jiān)督治理作用大小，尤其是占股較高的VC往往會向公司派駐董事。由此，本文提出如下假設(shè)：

H1a：對賭協(xié)議簽訂會對企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)生抑制作用。

H1b：對賭標的業(yè)績目標越高，對賭協(xié)議抑制企業(yè)創(chuàng)新投入作用越強；

VC投資后占股比例越高，其參與治理施加的影響越大。企業(yè)家與風(fēng)投有實現(xiàn)對賭目標的共同訴求，這樣才能達成共贏。高占股比例公司更有動機也更有能力對公司重大戰(zhàn)略決策施加影響，進而約束企業(yè)家行為，使得兩者利益趨于一致。創(chuàng)新投入增加會導(dǎo)致兩者間利益不一致區(qū)間加大，因此，無論是從企業(yè)家決策角度還是VC發(fā)揮治理功能角度，都存在減少創(chuàng)新投入的動機。據(jù)此，本文提出如下假設(shè):

H2：VC占股比例在對賭簽訂與創(chuàng)新投入間發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

對賭標的實現(xiàn)情況考核通常以年度為周期，初期階段目標完成情況對企業(yè)后期能否獲得融資具有重大影響。給予企業(yè)更多信任或者看好企業(yè)后續(xù)經(jīng)營發(fā)展的VC對初期未完成目標會給予一定的容忍，不急于中斷供資，由此可以緩解企業(yè)融資約束問題，有利于VC更好地發(fā)揮監(jiān)督建議和參與治理的作用，為最終實現(xiàn)共同目標提供緩沖期，促使已經(jīng)實行的新項目新戰(zhàn)略能夠在適當(dāng)調(diào)整的基礎(chǔ)上得以維持。斷資點比例反映VC繼續(xù)注資情況下，企業(yè)初期完成目標的最低比例值。總體而言，VC對目標完成情況容忍度高，給予目標一定的張弛度，能夠讓企業(yè)有更多調(diào)整緩沖時間，對創(chuàng)新戰(zhàn)略決策起到一定調(diào)節(jié)作用。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H3：斷資點比例在對賭協(xié)議簽訂與創(chuàng)新投入關(guān)系中起負向調(diào)節(jié)作用。

3 實證檢驗

3.1 變量說明

以新三板2010-2018年發(fā)生的對賭事件及涉及的企業(yè)為例，通過實證研究對抑制效用以及可能存在的調(diào)節(jié)效用進行檢驗。數(shù)據(jù)來源于CVsouce數(shù)據(jù)庫和萬德數(shù)據(jù)庫，部分補充數(shù)據(jù)來源于巨潮資訊經(jīng)手動整理。剔除數(shù)據(jù)缺失較多的公司，對涉及單個企業(yè)多次融資的樣本，本文只選取第一次融資事件獲得融資年份及占股比例。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示， 在2010-2018年新三板企業(yè)5 831個VC投資事件中，附加簽訂對賭協(xié)議的事件為629個，占比為10.79%。依據(jù)Alon等[34]的研究，將獲得融資前后3年發(fā)生研發(fā)支出或者有產(chǎn)出專利的公司稱為創(chuàng)新公司。本文考察對賭協(xié)議簽訂對企業(yè)創(chuàng)新支出的影響，因此剔除非創(chuàng)新型公司樣本。所得創(chuàng)新型公司樣本中共涉及4 086個VC融資事件，其中簽署對賭協(xié)議的事件為451個，占比11.04%。通過對比可知，VC投資事件中對賭協(xié)議簽訂比例維持在11%左右。對簽訂年份進行考察發(fā)現(xiàn)，對賭協(xié)議簽訂比例呈逐年遞增趨勢，一定程度上反映了其在風(fēng)投領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用日趨。通過上述理論分析發(fā)現(xiàn)，對賭協(xié)議簽訂會對企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)生抑制效用。

3.2 變量描述

本文探討對賭協(xié)議簽訂與企業(yè)創(chuàng)新投入間關(guān)系，自變量對賭協(xié)議簽訂取0-1變量，創(chuàng)新支出以企業(yè)融資年及以后3年研發(fā)支出占銷售收入比值的均值作為代理變量。數(shù)據(jù)來源于wind金融數(shù)據(jù)庫，由于本文樣本包含2017年、2018年度企業(yè)融資事件，金融財務(wù)數(shù)據(jù)僅能查詢至2018年，因此這部分樣本以能夠查詢年份研發(fā)支出占比均值作為代理變量；同時，為保障穩(wěn)健性，用融資事件當(dāng)年及以后3年研發(fā)支出增值的均值作為創(chuàng)新投入的第二代理變量。為減少極端異常值產(chǎn)生的干擾，本文在1%水平上對極端值進行縮尾處理。為提高檢驗結(jié)果準確性，控制變量選取影響研發(fā)支出的企業(yè)各項財務(wù)指標，包括企業(yè)規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、盈利能力、運營狀況及公司治理等，具體控制變量如表1所示。

3.3 變量描述性統(tǒng)計分析

表2描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示，2010-2018年VC對創(chuàng)新型公司的融資事件共4 086起，其中簽訂對賭附加協(xié)議的事件為451件，占比11%。企業(yè)創(chuàng)新投入占營業(yè)收入比值的均值為5.379%，且創(chuàng)新公司間創(chuàng)新投入差距較大，這一結(jié)果與李春濤等[35]的統(tǒng)計結(jié)論相似。樣本企業(yè)成長性較高，處于高速發(fā)展階段。營業(yè)收入年均增長均值為83.68%，中位數(shù)為25.67%，說明成長性因素存在嚴重右偏，受到成長性較大極端數(shù)值的影響嚴重，體現(xiàn)出新三板創(chuàng)新企業(yè)良莠不齊、發(fā)展差距較大。現(xiàn)金流均值為負，說明企業(yè)融資需求較強且經(jīng)營風(fēng)險較高。大股東持股比例均值為46.40%，中位數(shù)為44.56。兩職合一比例為74%，中位數(shù)為1，股東與經(jīng)理人間第一類代理問題在樣本企業(yè)中不突出。VC平均占股比例為12.76%，說明對于樣本企業(yè)來說，VC在企業(yè)發(fā)展初期投資尤為重要，同時也表明VC在企業(yè)治理過程中能夠發(fā)揮監(jiān)督、治理作用。

4 實證結(jié)果

4.1 主回歸結(jié)果

為檢驗假設(shè)H1，本文建立如下模型：

averagei=β0+β1vami+∑βjcontrolsi+βkindusk+εi

(1)

其中，controls為上述控制變量的集合,回歸結(jié)果如表3所示。

表1 變量名稱與測度

表2 變量描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

為使結(jié)果穩(wěn)健，本文采用兩種度量企業(yè)研發(fā)支出的計算方式，Average1表示企業(yè)在簽訂年份及后兩年研發(fā)支出占銷售收入比值的均值，Average2表示企業(yè)研發(fā)支出年度差值的均值。表3說明，企業(yè)簽訂對賭協(xié)議對創(chuàng)新研發(fā)支出有負向影響，且在1%顯著性水平下顯著。簽訂對賭協(xié)議會使企業(yè)創(chuàng)新支出在之后年份降低，假設(shè)H1得到驗證。在兩種研發(fā)投入度量方法下，對研發(fā)投入均存在顯著影響的控制變量有企業(yè)規(guī)模(上述兩個模型分別用對數(shù)營業(yè)收入及對數(shù)總資產(chǎn)兩種方式測量)、資本結(jié)構(gòu)、償債能力、自由現(xiàn)金流情況、營業(yè)凈利率及公司治理狀況。企業(yè)規(guī)模大小一定程度上反映了企業(yè)綜合經(jīng)營實力，其對企業(yè)創(chuàng)新支出也有顯著影響，負債比重較大企業(yè)背負著較高的債務(wù)償付壓力，而盈利能力及償債能力強的公司能夠給予管理層和投資者更多信心進行創(chuàng)新產(chǎn)品投入。在公司治理方面，VC投資后占據(jù)企業(yè)董事會席位是實施其影響的最直接且有效的途徑，結(jié)果顯示其負向影響創(chuàng)新研發(fā)支出。第一大股東高持股比例對企業(yè)研發(fā)投入意愿及決策有促進作用。不同行業(yè)研發(fā)支出投入差距較大，工業(yè)、材料、醫(yī)療保健、信息技術(shù)等傳統(tǒng)技術(shù)密集型行業(yè)研發(fā)投入顯著高于房地產(chǎn)及日常消費行業(yè)。因此，本文以固定效應(yīng)模型處理行業(yè)變量得到的結(jié)論更為可靠。

4.2 內(nèi)生性問題

本文重點研究對賭協(xié)議簽訂對企業(yè)創(chuàng)新投入(研發(fā)支出)的影響，企業(yè)家作出是否簽訂對賭協(xié)議的決策并非是隨機的，可能與企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)及自身特質(zhì)相關(guān)，企業(yè)簽訂對賭協(xié)議的行為存在自選擇問題。另外，可能存在同時影響對賭協(xié)議簽訂與創(chuàng)新投入的共同因素，這將導(dǎo)致先前的因果分析存在混雜偏差，造成對賭協(xié)議簽訂與擾動因素間的內(nèi)生性問題。本文應(yīng)用PSM傾向匹配得分法矯正自選擇問題，用工具變量方法解決由共同因素造成的混雜偏差。

4.2.1 基于PSM的匹配變量篩選

首先，假設(shè)對賭協(xié)議簽訂并非是隨機的。首先，需要估計企業(yè)簽訂對賭協(xié)議的概率。由于是否簽訂對賭協(xié)議是0，1變量，本文采用probit模型估計企業(yè)對賭協(xié)議簽訂概率；其次，為每一個簽訂對賭協(xié)議的公司匹配一個傾向匹配得分最為相近且沒有簽訂對賭協(xié)議但獲得VC投資的企業(yè)。采用匹配進行配對，通過卡尺控制相似性最低標準。企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)及治理結(jié)構(gòu)等相關(guān)因素有可能影響企業(yè)對賭協(xié)議簽訂決策，因此將其作為第一步估算概率的自變量，協(xié)變量檢驗結(jié)果如表4所示。

表3 對賭協(xié)議抑制作用主回歸結(jié)果

表4 協(xié)變量顯著性分析結(jié)果

由表4可知，企業(yè)規(guī)模、負債情況、經(jīng)營狀況、成長性及治理結(jié)構(gòu)顯著影響企業(yè)簽訂對賭協(xié)議的決策意愿，存在假設(shè)內(nèi)生性問題，需要對影響企業(yè)簽訂對賭協(xié)議的協(xié)變量進行匹配。本文采用一對一近鄰匹配，將上述p值小于0.05的因素作為匹配變量。匹配后兩組樣本間差異如表5所示。

表5 匹配后樣本差異

通過T檢驗發(fā)現(xiàn)，匹配后協(xié)變量在對照組與控制組間不存在顯著差異。造成自選擇問題的協(xié)變量得到有效匹配，控制組與對照組在上述變量間不存在顯著差異。在此基礎(chǔ)上，進一步對匹配后的樣本進行擴展(見圖1)。

4.2.2 匹配樣本檢驗結(jié)果

由于匹配采用鄰近匹配，卡尺范圍為(0-0.05)，結(jié)合結(jié)果看，在451個簽訂對賭協(xié)議的企業(yè)中，出現(xiàn)多個控制組匹配單個對照組的情況，對照組數(shù)量為402個。為檢驗結(jié)論的穩(wěn)健性，本文只保留402個控制組與402個對照組一比一匹配樣本。按照差異最小化原則，剔除重復(fù)多個匹配的控制組樣本。對匹配后樣本進行OLS回歸檢驗，結(jié)果如表6所示。

圖1 匹配后樣本傾向值

表6檢驗結(jié)果表明，在PSM矯正選擇偏差后，對賭協(xié)議對企業(yè)創(chuàng)新支出的負向影響依然在1%水平上顯著，相關(guān)系數(shù)為-1.068。同樣，對企業(yè)創(chuàng)新投入按第二種方法進行測量，相關(guān)系數(shù)為-1.020，平均邊際效應(yīng)較未進行PSM匹配后樣本略有增大。對賭協(xié)議對企業(yè)創(chuàng)新投入抑制效果明顯，前文所得結(jié)論依然成立。

4.2.3 工具變量

(1)本文引入工具變量解決由共同因素造成的偏差問題。參考Marwick等[36]的做法，將企業(yè)所處行業(yè)在特定年份、同行業(yè)企業(yè)進行VC注資時與VC簽訂對賭協(xié)議的比例作為工具變量。同行業(yè)中企業(yè)融資與投資行為易形成行業(yè)慣例，以進一步要求簽訂對賭協(xié)議決策，而特定年份行業(yè)融資事件中簽訂對賭協(xié)議的比例與單個企業(yè)創(chuàng)新投入無關(guān)。因此，行業(yè)中融資事件簽訂對賭協(xié)議比例(用percentage表示)可作為兩者間的工具變量。Durbin和Hausman檢驗P值為0.044，在0.05置信水平下拒絕原假設(shè)，變量vam具有內(nèi)生性，與擾動項相關(guān)。因此，進行兩階段最小二乘回歸，結(jié)果如表7所示。

表6 匹配樣本主回歸結(jié)果

表7 工具變量回歸結(jié)果

表8 強工具變量檢驗

統(tǒng)計結(jié)果顯示，F(xiàn)值(或特征值)為726.14，顯著大于經(jīng)驗值20，表明工具變量為強工具變量，與自變量強相關(guān)。

4.3 對賭目標與占股比例的影響

由模型推導(dǎo)可知，對賭協(xié)議加劇了VC與企業(yè)家間利益的不一致，且VC融資后占股比例越大、目標越難實現(xiàn)越會使不一致區(qū)間加大。因此，占股比例大的VC更有動機采用治理手段對企業(yè)施加影響，而研發(fā)支出減少能夠縮短不一致區(qū)間，緩解VC與企業(yè)家間的代理問題。

考察對賭標的對創(chuàng)新支出的影響能夠進一步厘清對賭協(xié)議與創(chuàng)新支出間的深層次作用機制。對賭標的大小反映了企業(yè)家面臨的業(yè)績承諾壓力，企業(yè)家在進行創(chuàng)新戰(zhàn)略決策時會權(quán)衡收益風(fēng)險，同時也受到投資者VC在資金供給與專業(yè)指導(dǎo)方面的影響。目標值越高，VC對企業(yè)關(guān)注動機越強。通過檢驗研發(fā)支出與目標值關(guān)系探索主變量間關(guān)系作用機制，選取402對804個企業(yè)一比一匹配數(shù)據(jù)，檢驗協(xié)議簽訂標的難度對研發(fā)投入的影響，對標的業(yè)績目標按照上文變量計算方法，采用對賭標的與企業(yè)前一年度凈利潤或銷售收入比值衡量(對賭多年業(yè)績?nèi)∧繕藰I(yè)績均值)。

表9 對賭標的業(yè)績統(tǒng)計結(jié)果

由表9可知，簽訂對賭協(xié)議承諾業(yè)績平均為現(xiàn)有業(yè)績的4.4倍。樣本中最大承諾目標為現(xiàn)有業(yè)績的7倍，對賭期間企業(yè)面臨的經(jīng)營壓力巨大，目標大小分布較為均勻。本文利用PSM匹配后數(shù)據(jù)對經(jīng)營目標與創(chuàng)新投入間關(guān)系進行檢驗，結(jié)果如表10所示。

表10 目標業(yè)績影響分析結(jié)果

只有簽訂對賭協(xié)議的企業(yè)才會有對賭業(yè)績目標，由表10可知，變量target在1%顯著性水平下對研發(fā)支出有抑制作用。即簽訂對賭協(xié)議對企業(yè)創(chuàng)新投入有負向影響，且目標難度越大，負向影響關(guān)系越強。進一步驗證了對賭協(xié)議對企業(yè)創(chuàng)新支出的抑制作用，與理論推導(dǎo)得出的結(jié)論一致。對賭標的業(yè)績目標對企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略選擇影響重大，目標值越高越會加劇企業(yè)家與VC間利益不一致。不僅如此，高目標壓力也提高了對賭失敗后履約償付風(fēng)險。因此，當(dāng)目標值較高時，雙方都存在降低研發(fā)支出以縮減不一致區(qū)間的動機。

4.4 占股比例的調(diào)節(jié)作用

VC投資占股比例一定程度上反映了VC話語權(quán)及影響力大小。企業(yè)家重大問題決策(如是否進行創(chuàng)新戰(zhàn)略選擇)受到VC在資金支持、管理指導(dǎo)、運營監(jiān)督等方面的影響。投融資雙方期望利益區(qū)間盡可能保持一致，從而能夠緩解代理問題，促進雙方合作共贏。在VC占股比例大的情況下，企業(yè)家決策會更加考慮VC的建議，并慎重對待風(fēng)險與收益間的平衡，對賭協(xié)議對創(chuàng)新的抑制效果也就更強。

由于本文中自變量為分類0-1變量，調(diào)節(jié)變量VC投資占股比例為連續(xù)型變量。本文采用分層回歸法檢驗占股比例的調(diào)節(jié)作用。回歸模型如下：

averagei=β0+β1vami++β2propotioni++β3propotioni*vami+∑βjcontrolsi+βkindusk+εi

首先，將因變量與虛擬分類變量納入回歸方程；其次，將因變量創(chuàng)新投入與虛擬變量及調(diào)節(jié)變量納入回歸方程；再次，將因變量、虛擬變量、調(diào)節(jié)變量及交乘項加入回歸方程，由于采用的樣本為PSM匹配后樣本，故不加入控制變量進行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗。分層回歸結(jié)果如表11所示。

表11 VC占股比例的調(diào)節(jié)作用

對于創(chuàng)新型企業(yè)來說，表11分層回歸結(jié)果表明，VC占股比例作為調(diào)節(jié)變量，p值<0.1，在10%水平上顯著影響對賭協(xié)議簽訂與研發(fā)投入間的負向關(guān)系。交乘項系數(shù)為負，表明在VC占股更大的融資事件中，對賭協(xié)議簽訂與創(chuàng)新支出間負向關(guān)系更強。VC占股比例代表對企業(yè)及決策者施加影響的程度，擁有較大話語權(quán)能夠在企業(yè)創(chuàng)新決策中施加更大的影響，對企業(yè)發(fā)展方向產(chǎn)生引導(dǎo)作用。

4.5 斷資點調(diào)節(jié)作用檢驗

斷資觸發(fā)點是指實際業(yè)績與對賭標的業(yè)績的比值，即實際完成情況。通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)對賭期間一般為3～5年，對賭標的有每年承諾達到一定業(yè)績值的情況，對于第一年的實際完成情況，VC有權(quán)選擇繼續(xù)注資或執(zhí)行協(xié)議要求補償。VC對目標完成情況容忍度高，給予目標一定的張弛度，能夠讓企業(yè)有更多調(diào)整和緩沖時間，從而對企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略決策發(fā)揮一定調(diào)節(jié)作用。通過對斷資點數(shù)據(jù)整理發(fā)現(xiàn)，在簽訂對賭協(xié)議的451家企業(yè)中，有286家企業(yè)選擇每年業(yè)績承諾方式。對賭協(xié)議中包含斷資觸發(fā)點的企業(yè)為119家，這些企業(yè)對目標業(yè)績給予一定彈性與容忍度。應(yīng)用上一步匹配結(jié)果，將對賭協(xié)議條款中包含斷資點的企業(yè)與其相匹配的企業(yè)挑出，統(tǒng)計各企業(yè)斷資比例。對于不包含斷資點條款的樣本，本文即認為VC不給予企業(yè)業(yè)績完成情況彈性，令斷資點取值為1。剩余未包含斷資點條款的企業(yè)有共332家，同樣挑選出與之相配對的未簽訂對賭協(xié)議的企業(yè)，合計664家。通過分組回歸檢驗兩組樣本即包含斷資點的企業(yè)和不包含斷資點的企業(yè)，檢驗對賭協(xié)議簽訂與創(chuàng)新投入間關(guān)系是否存在差異，結(jié)果如表12所示。

由12表可知，a為未包含斷資點數(shù)據(jù)的樣本以及企業(yè)配對樣本回歸結(jié)果。從中可見，對賭協(xié)議簽訂與企業(yè)創(chuàng)新投入呈顯著負向關(guān)系。b結(jié)果顯示，在包含斷資比例的樣本中，p值為0.263，對賭協(xié)議簽訂與創(chuàng)新間不存在顯著影響。通過比較兩組樣本檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)：斷資比例高低調(diào)節(jié)對賭協(xié)議簽訂與企業(yè)創(chuàng)新投入間關(guān)系。具體而言，斷資比例越低即第一年實際業(yè)績與目標業(yè)績比值越小，對賭協(xié)議簽訂與創(chuàng)新投入間的負向關(guān)系越弱。由于VC對企業(yè)當(dāng)前業(yè)績目標完成情況給予了一定容忍度，因而不對企業(yè)停止注資或要求執(zhí)行對賭賠付條款。VC與企業(yè)間信任度越高，企業(yè)創(chuàng)新支出受對賭協(xié)議的影響越小。

表12 斷資點比例的調(diào)節(jié)作用

5 結(jié)語

隨著對賭協(xié)議在風(fēng)險投資領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，學(xué)者對對賭協(xié)議實際效果、后續(xù)影響等給予了較多關(guān)注。本文應(yīng)用跳躍變化下的幾何布朗運動模型，從VC投資者與企業(yè)家間利益差異角度，探討企業(yè)簽訂對賭協(xié)議影響企業(yè)創(chuàng)新支出的作用機制。通過系統(tǒng)整理新三板創(chuàng)新型公司融資事件及對賭協(xié)議簽訂情況數(shù)據(jù)，基于傾向匹配得分法及工具變量方法緩解內(nèi)生性問題，研究對賭協(xié)議簽訂及目標嚴格程度對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，檢驗投資占股比例與斷資點比例值的調(diào)節(jié)效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對賭協(xié)議造成的負激勵壓力會導(dǎo)致企業(yè)家短視行為，削弱企業(yè)創(chuàng)新競爭力，不利于企業(yè)長遠發(fā)展。對賭協(xié)議簽訂會抑制企業(yè)創(chuàng)新支出，且在對賭業(yè)績目標更高、VC占股比例更大時對創(chuàng)新投入的負向影響更明顯。企業(yè)在對賭期間面臨著巨大的業(yè)績壓力，對賭協(xié)議簽訂加大了VC與投資者間利益不一致，而減少創(chuàng)新支出能夠降低二者間不一致區(qū)間。斷資點比例值對對賭抑制創(chuàng)新起到調(diào)節(jié)效應(yīng)，即斷資點越低，對賭抑制創(chuàng)新的作用越弱。VC對企業(yè)實際完成業(yè)績情況容忍度體現(xiàn)了投融資者間的信任關(guān)系，一定程度上有助于緩解創(chuàng)新投入問題。本文豐富了對賭協(xié)議這一廣泛應(yīng)用于風(fēng)險投資領(lǐng)域制度條款的研究內(nèi)容，同時也加深了企業(yè)業(yè)績壓力與創(chuàng)新戰(zhàn)略變革關(guān)系認知，補充了壓力下決策相關(guān)理論，論證了負激勵可能造成的短視行為，對影響企業(yè)創(chuàng)新的前端動因研究進行了拓展。總之，對賭協(xié)議不僅是對投資者利益的保護性條款，也會對企業(yè)創(chuàng)新及長遠發(fā)展產(chǎn)生深刻影響。