陳偉 張筱典

［收稿日期］20230804

［基金項目］國家社會科學(xué)基金項目（14BJY181）

［作者簡介］陳偉（1978— ），女，安徽靈璧人，合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，主要研究方向為投融資理論與政策，郵箱：lacy98@163.com；張筱典（1997— ），女，云南臨滄人，合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院碩士生，主要研究方向為投融資理論與政策。

［摘要］基于中國風(fēng)投市場2004—2018年的投資事件數(shù)據(jù)和2004—2021年的退出數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)險投資機構(gòu)成對的數(shù)據(jù)集，研究風(fēng)險投資二元關(guān)系演變的影響因素，進而探討其對退出的影響。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)投機構(gòu)間的匹配度、網(wǎng)絡(luò)位置、歷史聯(lián)合投資行為對其二元關(guān)系產(chǎn)生顯著的正面影響，而風(fēng)投機構(gòu)的間接合作伙伴會對此有顯著的負面影響。進一步分析發(fā)現(xiàn)，風(fēng)投機構(gòu)匹配度越高、網(wǎng)絡(luò)位置越中心、歷史聯(lián)合投資行為越多，其退出的可能性越小。研究結(jié)論對風(fēng)險投資機構(gòu)如何選擇合作伙伴有一定的借鑒意義。

［關(guān)鍵詞］風(fēng)險投資機構(gòu)；二元關(guān)系；投資行為；風(fēng)投網(wǎng)絡(luò)；退出效應(yīng)；風(fēng)投對；投資理念；聯(lián)合投資

［中圖分類號］F832.48［文獻標志碼］A［文章編號］20963114（2024）02007909

在科技快速發(fā)展的時代，風(fēng)險投資（風(fēng)投）是重要的金融創(chuàng)新之一，為所投企業(yè)不僅提供資金，同時還提供價值增殖服務(wù)［1］。通過聯(lián)合投資并形成網(wǎng)絡(luò)進行頻繁和持續(xù)的合作是風(fēng)險投資行業(yè)的重要特征之一［2］，風(fēng)投機構(gòu)間由此產(chǎn)生了復(fù)雜的“關(guān)系”?；谏鐣W(wǎng)絡(luò)理論，關(guān)系或網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演變開始于二元關(guān)系，因此風(fēng)投機構(gòu)之間的兩兩伙伴關(guān)系是風(fēng)險投資開展聯(lián)合投資以及形成風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，而聯(lián)合投資伙伴以及風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)位置將深度影響風(fēng)險投資的信息來源［3］、投資項目的選擇和賦能［4］以及投資績效［5］，從而影響風(fēng)險投資的“募、投、管、退”，對個體風(fēng)險投資機構(gòu)的成長產(chǎn)生不容忽視的影響，因此有必要討論風(fēng)險投資機構(gòu)二元關(guān)系的演變及其效應(yīng)。本文基于我國風(fēng)投市場的投資事件和退出事件所構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，考察風(fēng)投機構(gòu)二元關(guān)系演變的影響因素以及其對風(fēng)投機構(gòu)退出的影響，并揭示其影響機制。本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在：其一，本文采用風(fēng)投對探討風(fēng)險機構(gòu)動態(tài)二元關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上討論二元關(guān)系的影響因素及其對退出的影響，研究結(jié)論對風(fēng)投機構(gòu)如何選擇合作伙伴有一定的參考價值；其二，本文使用大型社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek對風(fēng)投機構(gòu)的投資網(wǎng)絡(luò)進行構(gòu)建和分析，并在此基礎(chǔ)上采用網(wǎng)絡(luò)中心度來衡量風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置，可以拓展風(fēng)投研究的方法。

一、 理論分析與研究假設(shè)

風(fēng)險投資二元關(guān)系始于風(fēng)投機構(gòu)之間的聯(lián)合投資，這種合作將給雙方帶來外部知識的獲取從而匯聚資源以互惠互利［6］，并進一步吸引更多風(fēng)投機構(gòu)的加入［7］，從而形成風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)。

由于風(fēng)投是智力密集型行業(yè)，風(fēng)險投資家在機構(gòu)發(fā)展過程中具有較大影響力［8］，因此人力資本特征同質(zhì)性較強的機構(gòu)容易開展聯(lián)合投資［9］。此外，具有相近投資經(jīng)驗的風(fēng)投機構(gòu)易于形成信任關(guān)系從而促進后續(xù)的共同投資［10］。由于開展投資項目面對的不確定性較大，風(fēng)投也需要能夠提供異質(zhì)性資源和多樣化經(jīng)驗的伙伴來共同面對投資風(fēng)險［1］，因此風(fēng)投兩兩關(guān)系的形成需要較強的匹配度。

Dimova等討論風(fēng)投機構(gòu)關(guān)系的不確定性時發(fā)現(xiàn)風(fēng)投的聲譽和同質(zhì)性對聯(lián)合投資的供求有重要影響［11］。風(fēng)投機構(gòu)之間二元關(guān)系的相關(guān)研究主要集中于地理位置同質(zhì)性和投資理念同質(zhì)性，一般認為這兩類同質(zhì)性能夠降低風(fēng)投機構(gòu)之間的選擇風(fēng)險，提高它們之間關(guān)系的協(xié)調(diào)程度和投資效率，影響它們的二元關(guān)系和投資網(wǎng)絡(luò)的演變［12］。其中，地理位置同質(zhì)性是指風(fēng)投機構(gòu)之間在地理或空間上的距離的接近程度，投資理念同質(zhì)性是指風(fēng)投機構(gòu)對風(fēng)險項目和投資環(huán)境的感知、評估和理解的同質(zhì)性。

如果風(fēng)投在投資理念同質(zhì)性較高的基礎(chǔ)上建立了合作關(guān)系，那么投資理念同質(zhì)性帶來的信任加深、資源增加和合作效率提升，會使得聯(lián)合投資伙伴間合作更加深入，從而有利于合作關(guān)系的持續(xù)。此外，投資理念的同質(zhì)性有利于聯(lián)合投資行為主體之間的異質(zhì)性資源共享以及新穎性信息的流動，隨著合作關(guān)系的加深，合作伙伴之間的資源會更加同頻疊加，有利于風(fēng)投機構(gòu)獲取新信息和增加學(xué)習(xí)的機會［13］。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

陳偉，張筱典：風(fēng)險投資機構(gòu)二元關(guān)系的演變及其退出效應(yīng)研究H1：風(fēng)投機構(gòu)間的匹配度對聯(lián)合投資伙伴選擇有正向影響。

在實踐中，隨著經(jīng)濟形勢和投資環(huán)境的變遷，風(fēng)投機構(gòu)的投資能力、行業(yè)專長以及知識需求等都會發(fā)生變化［14］，其在風(fēng)投網(wǎng)絡(luò)的位置會由于尋求新機會和交換新資源而產(chǎn)生變化，從而帶來網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重構(gòu)［15］，由此形成新的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)關(guān)系，從而產(chǎn)生新的風(fēng)投二元關(guān)系。

Bygrave首次提出了風(fēng)投機構(gòu)聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)位置的差異會影響其投資的退出表現(xiàn)［16］。風(fēng)險投資機構(gòu)所擁有的龐大網(wǎng)絡(luò)中包括投資者及其所投資的公司以及合作的風(fēng)險投資機構(gòu)。在網(wǎng)絡(luò)中處于中心位置的風(fēng)投機構(gòu)往往擁有更豐富的資源、更全面的信息、更好的聲譽等，因此網(wǎng)絡(luò)位置作為一種“品質(zhì)信號”，使得處于中心的風(fēng)投機構(gòu)具有高度的吸引力，所以網(wǎng)絡(luò)位置對聯(lián)合投資的形成產(chǎn)生正向影響。楊敏利等認為風(fēng)投機構(gòu)與處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的有限合伙人建立聯(lián)結(jié)有助于形成聯(lián)合投資［17］，這也說明風(fēng)投機構(gòu)在投資機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)中心位置有助于形成聯(lián)合投資。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：風(fēng)投機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對聯(lián)合投資伙伴選擇有正向影響。

風(fēng)投機構(gòu)的合作關(guān)系會發(fā)生動態(tài)變化［18］。一方面，根據(jù)社會關(guān)系理論，維持現(xiàn)有關(guān)系往往比建立新的關(guān)系成本更低，有合作的風(fēng)投機構(gòu)未來可能會延續(xù)這種關(guān)系。在風(fēng)險投資領(lǐng)域，合作伙伴之間過去的合作會促進關(guān)系的連續(xù)性和信任的提升，通過相互學(xué)習(xí)和激發(fā)合作能力、規(guī)范和慣例的發(fā)展來改善當(dāng)前的合作伙伴關(guān)系［19］，因為如果聯(lián)合投資失敗，則會對合作各方的聲譽造成負面影響，進而影響后續(xù)合作伙伴的選擇，使得聯(lián)合投資中不斷有老成員退出或新成員加入［20］，合作關(guān)系因而發(fā)生動態(tài)變化。另一方面，隨著風(fēng)投合作關(guān)系的深入，可能會出現(xiàn)市場重疊情況加劇，引起合作成員之間的相互競爭，在此情況下風(fēng)投機構(gòu)更傾向于采取自我保護的行為策略，從而導(dǎo)致合作關(guān)系解散［21］。此外，在合作中，風(fēng)投機構(gòu)的撤資行為會降低其對現(xiàn)有合作伙伴或潛在合作伙伴的吸引力，傷害合作的質(zhì)量，從而降低雙方未來開展合作的可能性。因此，風(fēng)險投資的過去合作對其二元關(guān)系產(chǎn)生影響。

關(guān)于風(fēng)投機構(gòu)關(guān)系的研究中，大多采用了簡化的二元衡量指標，即雙方是否存在關(guān)系［22］，卻忽略了關(guān)系是否有隨著時間的推移而加強或削弱的動態(tài)變化。

風(fēng)投機構(gòu)之間的聯(lián)合投資行為代表著它們在過去一段時間內(nèi)相互扶持、信息共享、資源共享、風(fēng)險共擔(dān)。根據(jù)社會關(guān)系理論，一般情況下，維持現(xiàn)有關(guān)系往往比建立新的關(guān)系成本更低，因此風(fēng)投機構(gòu)擁有更深的過去合作關(guān)系會增強后續(xù)的共同投資。在合作中，合作伙伴之間的依賴關(guān)系非常重要，因為這種關(guān)系可以增強雙方對彼此的依賴，促進合作方加強對合作關(guān)系的承諾［23］。而雙方的緊密合作，可能帶來互補資源以尋求更多的共同投資機會［21］，從而雙方都會從合作中獲利，兩者之間的二元關(guān)系會更加深入。因此，本文提出如下假設(shè)：

H3：過去合作關(guān)系對風(fēng)投機構(gòu)二元關(guān)系的持續(xù)有正向影響。

二、 研究設(shè)計

（一） 樣本與數(shù)據(jù)

本文從清科私募通數(shù)據(jù)庫獲取了中國風(fēng)險投資市場2004—2018年的投資事件數(shù)據(jù)以及2004—2021年的退出事件數(shù)據(jù)。從IT桔子獲取了截至2021年9月30日投資案例數(shù)排名前30的國內(nèi)風(fēng)險投資機構(gòu)列表。本文主要關(guān)注排名前30位的風(fēng)投機構(gòu)本文所選排名前30位的風(fēng)投機構(gòu)分別是：IDG資本，PreAngel Fund，阿里巴巴，北極光，達晨財智，東方富海，高瓴資本，高榕資本，海納亞洲，紅杉中國，華創(chuàng)資本，紀源資本，金沙江創(chuàng)投，經(jīng)緯中國，君聯(lián)資本，梅花創(chuàng)投，啟明創(chuàng)投，賽富投資基金，深創(chuàng)投，順為資本，松禾資本，騰訊投資，同創(chuàng)偉業(yè)，五源資本，險峰長青，小米，毅達資本，英諾天使基金，源碼資本，真格基金。之間的關(guān)系，原因在于這些機構(gòu)較為活躍，互動較為頻繁，有利于研究二元關(guān)系的演變規(guī)律。

本文通過風(fēng)險投資機構(gòu)潛在共同投資集合來研究它們之間關(guān)系的動態(tài)變化。參考Du對潛在二元共同投資集合的構(gòu)建方法［22］，對于每一輪公司融資，原則上有870（=30×29）對風(fēng)險投資機構(gòu)需要考慮，但是此時（風(fēng)險投資1，風(fēng)險投資2）和（風(fēng)險投資2，風(fēng)險投資1）這兩個組合都包含在其中，而這兩個組合其實代表一個風(fēng)險投資機構(gòu)對（簡稱“風(fēng)投對”），因而在去除鏡像之后，不同風(fēng)險投資機構(gòu)組合數(shù)量為435。對于任意一條數(shù)據(jù)，風(fēng)投對中至少有一家風(fēng)投機構(gòu)投資了融資公司的本輪融資，每條數(shù)據(jù)包含融資公司層面和二元共同投資集合層面的信息。

本文的風(fēng)險投資事件樣本始于2009年，使用之前五年的投資數(shù)據(jù)來構(gòu)建風(fēng)險投資機構(gòu)過去的經(jīng)驗和共同投資關(guān)系，因此本文觀測的樣本從2004年開始；風(fēng)險投資事件樣本結(jié)束于2018年，但是本文要求被投資公司至少有三年的發(fā)展經(jīng)驗，才會對其業(yè)績進行評估，因此有關(guān)被投資公司IPO和收購的信息，即風(fēng)險投資退出情況的數(shù)據(jù)延長到2021年。最終，本文的樣本包括6301家被投資公司，它們共獲得8123輪投資。構(gòu)建風(fēng)險投資對數(shù)據(jù)集后，本文最終獲得301993條數(shù)據(jù)。

（二） 變量及定義

1. 風(fēng)投對層面

（1） 共同投資（Coinvest）：是一個二值虛擬變量，如果風(fēng)投對中的兩個風(fēng)投機構(gòu)都在本輪公司融資中實際進行了投資，則取值1，否則取值0。

（2） 歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）：風(fēng)投VCi和風(fēng)投VCj在過去5年里對所有其他公司共同投資的輪數(shù)。本文主要用此變量衡量兩個風(fēng)投機構(gòu)之間的過去合作關(guān)系。

（3） 相同公司（Same-company）：虛擬變量，表示本輪的風(fēng)投對是否在同一家公司的前一輪中共同投資，是取值1，否則取值0。

（4） 間接合作伙伴（Indirect-partner）：過去5年中，VCi和VCj擁有的間接合作伙伴總數(shù)。

（5） 網(wǎng)絡(luò)位置（Location）：是一個風(fēng)投對的平均點度中心度、平均中介中心度和平均接近中心度經(jīng)主成分分析之后計算出的綜合指標。參考周伶等通過中心度指標衡量風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置的方法［24］，本文使用大型社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek對風(fēng)投機構(gòu)聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)進行構(gòu)建和分析，計算點度中心度、接近中心度和中介中心度。以2018年的五年滾動窗口期內(nèi)本文所選的30家風(fēng)投機構(gòu)聯(lián)合投資情況為例，構(gòu)建聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。

（6） 匹配度（Match rate）：是一個風(fēng)投對的匹配程度。根據(jù)平均經(jīng)驗、平均行業(yè)匹配值、平均階段匹配值、平均地區(qū)匹配值以及平均點度中心度指標，通過主成分分析計算權(quán)重，加權(quán)平均得出。該變量體現(xiàn)的是風(fēng)投機構(gòu)在投資理念和地理位置上的同質(zhì)性，指標數(shù)值越高，投資機構(gòu)之間越趨于同質(zhì)。

（7） 平均經(jīng)驗（Experience-avg）：一個風(fēng)投機構(gòu)過去五年投資的次數(shù)。假設(shè)VCi和VCj的經(jīng)驗分別為Experiencei和Experiencej，則

Experience-avgi，j=ln1+Experiencei+Experiencej2 （1）

（8） 平均行業(yè)匹配值（Industry-avg）：行業(yè)匹配值是過去五年風(fēng)投機構(gòu)在被投資公司所在行業(yè)投資的輪次百分比，平均行業(yè)匹配值指標即是VCi和VCj的行業(yè)匹配值的平均值。

（9） 平均地區(qū)匹配值（Area-avg）：地區(qū)匹配值是過去五年風(fēng)投機構(gòu)在被投資公司所在省份投資的輪次百分比，平均地區(qū)匹配值指標即是VCi和VCj的地區(qū)匹配值的平均值。

（10） 平均階段匹配值（Stage-avg）：階段匹配值是過去五年風(fēng)投機構(gòu)在被投資公司目前所屬階段投資的輪次百分比，平均階段匹配值指標即是VCi和VCj的階段匹配值的平均值。

2. 被投公司層面

（1） 公司年齡（Company-age）：本輪融資日期與公司成立日期之間的差值，單位是年。

（2） 退出（Exit）：一個虛擬變量，如果被投資公司進行了IPO或被另一家公司收購或進行了股權(quán)轉(zhuǎn)讓，則取值為1，否則取值為0。

（3） IPO：一個虛擬變量，如果被投資公司進行IPO，則取值為1，否則取值為0。

（4） 公司規(guī)模（Scale）：當(dāng)風(fēng)投退出時被投公司的員工數(shù)量。

（三） 模型設(shè)定

本文采用二元 Logistics 回歸法進行實證分析。為了檢驗風(fēng)險投資機構(gòu)聯(lián)合投資二元關(guān)系的演變，本文構(gòu)建模型如下：

Coinvest=β 0+β1X+β2Same-company+β3Controls+σ′μVCpair+ε（2）

其中，X分別代表匹配度指標、網(wǎng)絡(luò)位置指標、歷史聯(lián)合投資行為指標和間接合作伙伴指標。當(dāng)X是匹配度指標和網(wǎng)絡(luò)位置指標時，該模型檢驗的是這兩個指標對聯(lián)合投資伙伴選擇的影響，即對聯(lián)合投資二元關(guān)系的形成的影響；當(dāng)X是歷史聯(lián)合投資行為指標和間接合作伙伴指標時，該模型探究更深的過去合作關(guān)系會使二元關(guān)系更緊密還是更疏遠。

此外，為避免混淆二元關(guān)系之間的橫截面變化和縱向時間變化，本文將在回歸中分別加入或不加入風(fēng)投對固定效應(yīng)（μVCpair）。

三、 實證分析

（一） 描述性統(tǒng)計

表1列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。公司平均在其成立3.711年的時候接受風(fēng)投機構(gòu)的投資，而每家風(fēng)投過去五年的平均投資經(jīng)驗為4.778次投資，每個風(fēng)投對在過去五年平均共同投資約1.780次，風(fēng)投對的共同間接投資伙伴約26家。

（二） 回歸結(jié)果分析

1. 風(fēng)投機構(gòu)聯(lián)合投資伙伴的選擇

表2列（1）、列（2）是檢驗風(fēng)險投資機構(gòu)之間的匹配度對聯(lián)合投資伙伴選擇的影響的回歸結(jié)果。列（1）為基線回歸，沒有添加任何控制變量。列（2）中加入了控制變量和風(fēng)投對的固定效應(yīng)。從回歸結(jié)果可知，匹配度（Match rate）的回歸系數(shù)分別為0.029和0.025，且都在1%的水平上顯著為正，說明風(fēng)投機構(gòu)之間的匹配度越高，越容易成為聯(lián)合投資合作伙伴。對比列（1）和列（2）后發(fā)現(xiàn)，包括匹配度在內(nèi)的所有自變量的顯著性水平和正負性都沒有發(fā)生變化，即考慮風(fēng)投對固定效應(yīng)之后，兩家風(fēng)投機構(gòu)的匹配度越高，風(fēng)投對在本輪共同投資的可能性越大的結(jié)論依然成立，因此H1成立，即風(fēng)投機構(gòu)間的匹配度對聯(lián)合投資伙伴選擇有正向影響。

表2列（3）、列（4）驗證的是風(fēng)投機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對聯(lián)合投資伙伴選擇的影響。類似地，列（3）沒有添加任何控制變量，網(wǎng)絡(luò)位置（Location）回歸系數(shù)為0.847。列（2）考慮控制變量和固定效應(yīng)之后，網(wǎng)絡(luò)位置（Location）的系數(shù)為0.817。從回歸結(jié)果可知，無論是否加入控制變量，網(wǎng)絡(luò)位置（Location）的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為正，且相差不大，說明風(fēng)投機構(gòu)在聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)中的位置越中心，越“搶手”，越容易被其他機構(gòu)選擇成為其聯(lián)合投資合作伙伴。將其與列（3）對比后發(fā)現(xiàn)，包括網(wǎng)絡(luò)位置在內(nèi)的所有自變量的顯著性水平和正負性都沒有發(fā)生變化，即考慮風(fēng)投對固定效應(yīng)之后，仍支持原結(jié)論，假設(shè)2成立，即風(fēng)投機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置對聯(lián)合投資伙伴選擇有正向影響。

2. 風(fēng)投機構(gòu)聯(lián)合投資二元關(guān)系演變的影響因素

如果兩家風(fēng)投機構(gòu)有過共同投資經(jīng)驗，那么此次的共同投資可視為二元關(guān)系得到了維系。表3列（1）、列（2）列示了風(fēng)投機構(gòu)的歷史聯(lián)合投資行為對二元關(guān)系演變的影響。其中列（1）沒有添加任何控制變量，歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）系數(shù)為0.086，列（2）加入了控制變量和風(fēng)投對固定效應(yīng)，歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）系數(shù)為0.073。從回歸結(jié)果可知，無論是否加入控制變量和固定效應(yīng)，歷史聯(lián)合投資（Past-Coinvest）的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為正，說明歷史聯(lián)合投資行為越多，風(fēng)投對在本輪共同投資的可能性越大，假設(shè)3成立，即過去合作關(guān)系對風(fēng)投機構(gòu)二元關(guān)系的維系有正向影響，歷史聯(lián)合投資行為越多，未來共同投資可能性越大。

在二元關(guān)系中，間接合作伙伴可能會分散風(fēng)投機構(gòu)的注意力，從而不利于風(fēng)投機構(gòu)原有關(guān)系的維系。表3列（3）、列（4）考慮了間接合作伙伴對風(fēng)投機構(gòu)二元關(guān)系的影響的回歸結(jié)果。間接合作伙伴（Indirect-partner）的回歸系數(shù)均為負，分別為-0.037和-0.02，且在1%的水平上顯著。其中，列（4）考慮了歷史聯(lián)合投資（past-Coinvest）的影響，因為歷史聯(lián)合投資行為和間接合作伙伴都是基于過于合作關(guān)系的變量，可能會共同對二元關(guān)系的維系產(chǎn)生影響。結(jié)果顯示，間接合作伙伴仍然對共同投資有顯著的負面影響，而歷史聯(lián)合投資行為如前文所述，對共同投資有顯著正向影響，從而間接合作伙伴對風(fēng)投機構(gòu)二元關(guān)系的持續(xù)有負向影響。此結(jié)論在考慮固定效應(yīng)以及歷史聯(lián)合投資行為的影響之后依然成立。

結(jié)合表2和表3可知，相同公司（Same-company）的回歸系數(shù)均顯著為正，即如果上一輪風(fēng)投對共同投資了這一家公司，那么本輪風(fēng)投對再一次共同投資這家公司的可能性更大。值得注意的是，公司年齡的回歸系數(shù)始終為負，這符合風(fēng)險投資的基本邏輯，這是因為風(fēng)險投資一般投資于初創(chuàng)企業(yè)，公司成立時間越長表明發(fā)展越趨于成熟階段，則接受風(fēng)險投資的可能性就越小。

進一步地，本文在模型中加入交互項，主要考慮到匹配度指標和網(wǎng)絡(luò)位置指標的計算依賴于實際發(fā)生的歷史聯(lián)合投資行為，而這兩個變量與歷史聯(lián)合投資行為可能存在一定的交互作用?；貧w結(jié)果如表4所示。列（1）中，歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）回歸系數(shù)為0.162，對共同投資仍有顯著正向影響，交互項（Past-Coinvest×Match rate）的系數(shù)為-0.002且顯著，這說明雖然匹配度對風(fēng)投機構(gòu)的伙伴選擇中有正面影響，但是同樣意味著風(fēng)投機構(gòu)更有可能趨于同質(zhì)，會抑制共同投資，即對二元關(guān)系的維系產(chǎn)生不利影響。列（2）結(jié)果表明，加入了交互項之后，歷史聯(lián)合投資行為對共同投資的顯著正向影響與前述結(jié)果一致，回歸系數(shù)（Past-Coinvest）為0.171。此外，交互項（Past-Coinvest×Location）回歸系數(shù)為-0.001并在1%的水平上顯著，這表明處于風(fēng)投網(wǎng)絡(luò)中位置越為核心，則其二元關(guān)系越難以長期維持，即在一般情況下，風(fēng)投機構(gòu)可能仍然選擇 “老朋友”；如果它在風(fēng)投網(wǎng)絡(luò)中的位置發(fā)生變化，核心程度提升時，則其原有的二元關(guān)系將會發(fā)生改變。

（三） 穩(wěn)健性檢驗

1. 特定行業(yè)

通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，所研究的投資事件中共有73個不同的行業(yè)，其中40.6%是對互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)行業(yè)的投資，因此該行業(yè)具有較強的代表性，本文將以該行業(yè)為研究對象來檢驗穩(wěn)健性。在互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)行業(yè)上，共有共同投資事件數(shù)據(jù)122655條。如表5所示，匹配度（Match rate）、網(wǎng)絡(luò)位置（Location）、歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）和間接合作伙伴（Indirect-partner）在特定行業(yè)的回歸中，回歸系數(shù)分別為0.029、0.939、0.075和-0.048，且均在1%水平顯著，無論正負性還是顯著性水平均與前文結(jié)果一致，說明模型在特定行業(yè)回歸中仍然具有穩(wěn)健性。

2. 縮短時間窗口

為了避免由原始數(shù)據(jù)不準確或有缺失帶來的偏差，本文將縮短時間窗口進行回歸。前文所用數(shù)據(jù)的時間窗口為2009—2018年，早年的數(shù)據(jù)可能會因為網(wǎng)絡(luò)不夠發(fā)達或市場管理不夠規(guī)范等原因記載有誤或缺失，因此本文此處將時間窗口縮短為2014—2018年，最終有236785條共同投資數(shù)據(jù)?；貧w結(jié)果如表5所示，匹配度（Match rate）、網(wǎng)絡(luò)位置（Location）、歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）以及間接合作伙伴（Indirect-partner）四個指標的系數(shù)分別為0.028、0.899、0.073和-0.053，顯著性水平和正負都與前文一致，說明該模型在縮短時間窗口后仍然具有穩(wěn)健性。

四、 進一步分析

（一） 風(fēng)投機構(gòu)二元關(guān)系的演變與退出

已有文獻表明，聯(lián)合投資增加了風(fēng)險投資成功退出的可能性［25］。Du 發(fā)現(xiàn)風(fēng)投機構(gòu)更愿意與類似自己的機構(gòu)進行合作，合作伙伴異質(zhì)性較強的聯(lián)合投資存活率往往會高，但是成功退出的可能性?。?2］。聯(lián)合投資對投資業(yè)績的正向影響，在風(fēng)險投資研究領(lǐng)域中已得到廣泛認可，但是風(fēng)投機構(gòu)投資業(yè)績的影響因素有很多，比如風(fēng)投機構(gòu)的過去合作關(guān)系、風(fēng)投機構(gòu)之間的異質(zhì)性、風(fēng)投機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置等。

有學(xué)者認為對于給定的投資事件，當(dāng)風(fēng)投機構(gòu)和辛迪加合作伙伴進行更多的互動時，辛迪加內(nèi)的知識流動和決策效率會提高［25］，因此投資表現(xiàn)更好，成功退出的可能性更大。基于社會嵌入理論，網(wǎng)絡(luò)中個體通過信息和資源傳遞進行聯(lián)系，風(fēng)投機構(gòu)在風(fēng)投網(wǎng)絡(luò)中的位置中心度越高，聯(lián)合投資行為越頻繁，投資業(yè)績越好［26］。風(fēng)投機構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)中越處于中心位置，說明其擁有越多的兩兩關(guān)系的伙伴，這些聯(lián)系有助于接近中心位置的風(fēng)投機構(gòu)建立更多的信息獲取和交換渠道，從而有利于成功退出。然而穩(wěn)定的合作關(guān)系對風(fēng)投產(chǎn)生資源冗余、依賴合作伙伴的惰性增加等負面影響［27］，不利于知識分享、信息交換以及資源互助，從而降低了成功退出的可能性。因此風(fēng)投機構(gòu)二元關(guān)系形成過程中的合作關(guān)系對成功退出產(chǎn)生何種影響值得探討。

（二） 實證檢驗

本文將使用Heckman兩步法探究過去合作關(guān)系對風(fēng)投共同投資退出的影響。第一階段著眼于共同投資的形成，第二階段著眼于成功退出。在第一階段，本文將此前的自變量“間接合作伙伴”作為工具變量。這是因為間接合作伙伴可能引起風(fēng)投機構(gòu)的關(guān)注，轉(zhuǎn)移部分其對共同投資合作伙伴的注意，從而會對他們進一步共同投資造成影響。由于間接合作伙伴不是共同投資形成的關(guān)注焦點，本文基于行業(yè)證據(jù)認為該變量不會對第二階段的業(yè)績產(chǎn)生直接影響。

表6列示了Heckman兩階段模型的回歸結(jié)果。列（1）是第一階段的回歸結(jié)果，列（2）和列（3）是第二階段的回歸結(jié)果，分別以IPO和退出為代表成功退出的指標。結(jié)果顯示，在第一階段，工具變量（Indirect-partner）回歸系數(shù)為-0.008且在1%的水平上顯著，和前文一致，間接合作伙伴對共同投資產(chǎn)生了顯著的負面影響，可能因為間接合作伙伴對風(fēng)投機構(gòu)來說是突破現(xiàn)有關(guān)系的潛在誘因，是風(fēng)投機構(gòu)選擇合作伙伴時的備選項；此外，歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）的系數(shù)為0.196并在1%的水平上顯著，說明其對共同投資有顯著正向影響。第二階段中，列（2）、列（3）結(jié)果表明，無論以退出還是IPO代表風(fēng)投公司的投資業(yè)績，歷史聯(lián)合投資行為（Past-Coinvest）回歸系數(shù)均為-0.008，且都在1%水平上顯著，說明過去合作關(guān)系越深，則成功退出的可能性越小。

表7列示了風(fēng)投機構(gòu)之間的匹配度以及風(fēng)投機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置與成功退出關(guān)系的檢驗結(jié)果。由列（1）和列（2）可知，匹配度（Match rate）的回歸系數(shù)分別為-0.091和-0.082，且均在1%水平上顯著，說明其對風(fēng)投機構(gòu)的成功退出有顯著的負面影響。Cui認為投資理念的同質(zhì)性不利于聯(lián)合投資行為主體之間的異質(zhì)性以及新穎性信息的流動［13］，本文認為隨著風(fēng)投合作關(guān)系的加深，合作伙伴之間的資源會出現(xiàn)同質(zhì)化和冗余，這會限制風(fēng)投資源的擴展和增值能力的提升，從而使得聯(lián)合投資績效降低，可能會造成成功退出的可能性降低。從列（3）、列（4）可以看出，風(fēng)投機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)位置（Location）對Exit和IPO的系數(shù)分別為-2.485和-2.012，說明處于聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)中心的風(fēng)投機構(gòu)并不表現(xiàn)出較好的退出績效。

五、 結(jié)論性評述

本文基于手工收集的中國風(fēng)投市場2004—2018年的投資事件數(shù)據(jù)和2004—2021年的退出數(shù)據(jù)，構(gòu)建了風(fēng)險投資機構(gòu)成對的數(shù)據(jù)集，研究風(fēng)險投資二元關(guān)系演變的影響因素，進而探討其對退出的影響。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)投機構(gòu)間的匹配度、網(wǎng)絡(luò)位置、歷史聯(lián)合投資行為對其二元關(guān)系產(chǎn)生顯著的正面影響，而風(fēng)投機構(gòu)的間接合作伙伴會對此有顯著的負面影響。進一步分析發(fā)現(xiàn)，風(fēng)投機構(gòu)之間的匹配度越高、所處的網(wǎng)絡(luò)位置越中心、開展的歷史聯(lián)合投資行為越多，其退出的可能性越小。

基于以上結(jié)論，本文提出如下建議：第一，風(fēng)險投資在選擇聯(lián)合投資機構(gòu)時應(yīng)不局限于已經(jīng)合作過的伙伴。本文發(fā)現(xiàn)歷史聯(lián)合投資關(guān)系會讓風(fēng)投機構(gòu)之間的二元關(guān)系變得緊密，但是對聯(lián)合投資的成功退出有負面影響。為了獲取更好的投資效果和更高的投資收益，風(fēng)投機構(gòu)應(yīng)該跳出現(xiàn)有合作關(guān)系，擴大視野尋找新的合作伙伴。第二，風(fēng)險投資應(yīng)選擇適合的合作伙伴而非網(wǎng)絡(luò)中心度高的風(fēng)投機構(gòu)。在風(fēng)險投資聯(lián)合投資網(wǎng)絡(luò)中，處于中心地位的風(fēng)投機構(gòu)就像是更昂貴的商品，這些機構(gòu)規(guī)模較大，投資經(jīng)驗豐富，專業(yè)能力和管理能力都相對較強，其他風(fēng)投機構(gòu)都想成為他們的“跟隨者”。然而本文的研究結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)位置對成功退出并不總是正面影響，因此風(fēng)投機構(gòu)不應(yīng)盲目跟隨網(wǎng)絡(luò)中心度高的風(fēng)投機構(gòu)，而應(yīng)選擇合適的合作伙伴。第三，風(fēng)投機構(gòu)在選擇聯(lián)合投資伙伴時要重視同質(zhì)化帶來的負面影響。如果風(fēng)投機構(gòu)一直選擇和已有的合作伙伴進行聯(lián)合投資，長期來看，在投資理念、被投公司的行業(yè)及地域的選擇等方面會面臨趨同的風(fēng)險。由于同質(zhì)化可能對風(fēng)投的退出產(chǎn)生負面影響，因此本文認為風(fēng)投機構(gòu)應(yīng)增加與不同類型、地域、行業(yè)甚至跨境風(fēng)投機構(gòu)的聯(lián)合投資。

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［責(zé)任編輯：黃燕］

Research On the Evolution Of Binary Relationship of Venture Capital

Institution and Its Effect on the Exit

CHEN Wei， ZHANG Xiaodian

（School of Economics， Hefei University of Technology， Hefei 230601，? China）

Abstract： Based on the investment event data from 2004 to 2018 and the exit data from 2004 to 2021 in Chinas venture capital market， this paper constructs a paired data-set of venture capital institutions， studies the formation and evolution of the binary relationship between venture capital， and then explores its impact on successful exit. The results show that the matching degree， network location and historical co-investment behavior of venture capital institutions have a significant positive impact on the evolution of the co-investment binary relationship. Indirect partners of venture capital firms can have a significant negative impact on this. Further analysis shows that the higher the matching degree of venture capital institutions， the more central the network location， and the more historical co-investment behaviors， the less likely it is to successfully exit. The conclusions of this paper have certain referentiac significance for venture capital institutions to choose partners.

Key Words： venture capital institution; binary relation; investment behavior;? venture capital network; exit effect; venture pair; investment philosophy;? joint investment