风险投资辛迪加成功因素：机构表现对竞争程度的影响

(武汉大学经济与管理学院 湖北 武汉 430072)

一、引言

在风险投资行业中，风险投资辛迪加逐渐成为一种重要的投资形式。数据分析显示，加拿大和美国有60%的风投机构采取辛迪加联合投资，欧洲的风投机构参与辛迪加的比例为30%，我国2002—2015年辛迪加联合投资的比例为32.4%。辛迪加联合投资指对同一家初创企业同时或先后有两个及两个以上的风险投资主体投资，投资主体之间以战略联盟的形式实现资金、人力资本、管理经验等方面的资源互补，在解决单一投资者资源不足问题的基础上共担风险。风险投资机构参与辛迪加，根据初创公司投资进度分阶段进行投资，既可以提高挑选到好的投资项目的可能性，又可以发挥各自优势，促进初创企业更好地成长的同时规避投资风险，从而实现高投资回报率。因此，本文将重点研究辛迪加内部成员关系对辛迪加绩效的影响。

现有文献围绕风险投资辛迪加的研究，主要包括以下两个方面。(1)辛迪加模式能够带来更好的企业收益。Hochberg Y.V.和Bygrave认为与单独投资相比，风险投资机构更趋于借助辛迪加形成投资网络，共享财务、人力等资源。(2)投资绩效的影响因素。Axel等发现投资机构的多样性可以提高投资绩效。Cheng等指出，空间和地理距离的不确定性对投资绩效具有负面效应，而投资伙伴的选择对绩效的影响并不明显。张学勇、廖理认为，风险投资机构的投资背景可以影响绩效表现，当主导机构为外资型时，支持的公司累计异常回报率较高。还有主风险投资机构声誉、辛迪加网络结构等对辛迪加模式的投资绩效的影响。

本文主要分析我国风险投资行业2003—2018年的数据，研究竞争和企业相对表现在追求风险投资集团合作竞争双重目标中的作用。假设业绩低于(或高于)历史或社会预期，那么会影响风险投资公司在风险投资集团中追求共同利益与私人利益的优先次序，反过来会影响企业联合组织的投资结果。分析表明，辛迪加成员之间的竞争对辛迪加的表现有负面影响，但企业的相对表现会缓和这种影响，调节的程度取决于辛迪加成员的目标对称性以及基于历史和社会预期的动机一致性。当辛迪加成员的目标是对称的，或者当他们同时低于或超过他们的历史和社会预期时，相对表现的调节作用被放大。

二、理论分析

(一)辛迪加成员中的竞争

集团成员之间的竞争产生于同一市场中的相同投资，如果某一公司投资于目标初创公司所在领域的其他公司，那么该投资公司就与集团其他成员形成竞争关系。当辛迪加成员提高投资组合中其他初创企业的竞争力时，集团成员之间存在利益冲突的可能性会增加，从而降低企业联合组织的效率，阻碍为初创管理团队提供明确指导的进程。因此，初创公司绩效可能会受到负面影响，降低辛迪加成功IPO退出的概率。

联盟合作伙伴占用企业资源，可能会破坏企业竞争优势。在风险投资行业中，企业的社会资本，即它们在风险投资市场的地位、被投资公司所在行业领域的关系网和企业自身的专业知识，都是至关重要的资产。企业利用关系网络将初创企业与主要资源提供商联系到一起，以寻求投资交易机会，促进投资成功“退出”。这些资源提供商包括潜在合作伙伴、媒体、指导者、技术和服务提供商、顾问等。因此，风险投资公司有很强的动力去发展、扩大和保护它们的社会资本。参与辛迪加，公司能够代理访问其他集团成员形成的网络。但如果挪用社会资本的风险很高，公司可能会限制竞争对手对其资源的使用。

总体而言，利益冲突、知识产权泄露以及社会资本被占用的高风险，都可能导致风险投资公司优先保护自己的竞争优势，而不是追求与竞争对手的共同联盟利益。因此，企业可以在资源的类型、数量和质量上加以限制，将投入联盟的资源与公司自身资源区别开来，甚至采取更极端的方式维护自身竞争性。这一举措可能会对集团实现顺利退出产生负面影响，故提出假设

H1：VC辛迪加成员间的竞争对被投资公司实现IPO产生负面影响。

(二)历史和社会预期对绩效表现的缓和作用

绩效反馈理论旨在关注企业追求多重目标和目标之间发生冲突的行为，用于探讨公司与竞争对手的平衡关系，寻找公司机构从一种行为模式转向另一种行为模式的动机。根据该理论，企业追求的目标包括主要目标和中间目标，当目标之间发生冲突时，公司需要按重要程度将目标排序；当所有目标不能同时完成时，公司要权衡利弊根据紧急程度优先完成其中一项或几项。例如，企业在日常经营过程中追求多个目标，包括规模和盈利目标、生产效率和销售目标、市场份额和地位目标，公司管理者需要做出战略决策调和目标之间的冲突。行为机制目前已被证明可以影响竞争公司在不同背景下的目标之间的权衡。本文利用该结论，假设行为机制可以揭示公司在与竞争对手的联盟中取得竞争和合作平衡的方式。特别地，本文假设企业的相对表现会影响企业在联盟中选择竞争与合作目标的优先顺序。绩效反馈理论的一个关键原则是，企业的行为取决于它们的业绩是高于还是低于某些目标的期望水平。

表现不佳的公司也可能采取其他影响更为深远的措施，如寻求不同地位的新合作伙伴、进入新的细分行业等。但是，根据绩效反馈理论，公司倾向于更有针对性地直接解决问题。因此，在风险投资行业，当业绩下滑时，企业更有可能通过提高其投资组合初创企业的绩效来尝试纠正它，而不是从问题的根源寻找解决方案。按照这个逻辑，提出假设

H2a：VC公司相对于历史期望的绩效将缓和竞争对IPO的负面影响，表现越差的公司竞争的负影响越弱甚至没有。

H2b：VC公司相对于社会期望的绩效将缓和竞争对IPO的负面影响，表现越差的公司竞争的负影响越弱甚至没有。

(三)目标非对称性和VC辛迪加绩效

与具有一致目标的辛迪加相比，目标不对称的辛迪加将削弱成员目标与辛迪加绩效之间的关系。就企业绩效水平而言，对于成员绩效表现不佳的辛迪加，更大的目标不对称性将削弱合作对竞争的影响；而成员绩效表现优异的辛迪加则正相反。

H3a：成员公司表现优于历史预期的辛迪加，成员之间目标的差异将缓和竞争带来的负面影响；而成员公司较差的辛迪加会放大这种影响。

H3b：成员公司表现优于社会预期的辛迪加，成员之间目标的差异将缓和竞争带来的负面影响；而成员公司较差的辛迪加会放大这种影响。

三、数据和模型

(一)数据

本文通过 Wind 数据库中的中国 PEVC 库与风险投资机构的企业网站，选择2003—2018年的数据，研究VC辛迪加。风险投资辛迪加的界定范围是，Wind数据库中若有三家或三家以上投资机构投资一家初创公司，则构成一个辛迪加样本。鉴于研究目的，样本数据包含两个时间段：一是形成期，指2003—2014年获得风险投资辛迪加支持的企业及相关投资事件；二是绩效观察期，指观察2003—2018年上述企业是否发生退出事件，成功 IPO。对于2015—2018年未能成功上市的，只选择在2015—2018年并没有接受任何追加投资的企业。如果一家被投资企业长时间内未能获得后续投资，那么很大概率表明投资中止，成功上市的概率大幅下降，而继续投资则很有可能会起到改善作用。另外，对于缺失风险投资机构属性的信息，进行核证补充并删除难以完善的数据。基于以上标准筛选后，最终得到样本数量684个。

(二)模型

为了检验上述假设是否成立，将被投资公司成功上市的可能性作为被解释变量，研究竞争程度、业绩表现和期望差异与其的关系，建立固定效应模型。固定效应模型，可以确保对于不同的截面、不同的时间序列(个体)模型，截距项各不相同

(1)

其中，被解释变量PIPO是虚拟变量，当被投资公司能上市时为1，不能成功上市时为0。J代表辛迪加水平的变量，k代表被投资公司所处行业，λk为个体固定效应，εi为随机误差项。

(三)变量分析

1.解释变量

(1)辛迪加成员间的竞争(CASM)

辛迪加成员间的竞争程度一般用每个VC公司在同一行业领域投资初创公司的数量来衡量。因为同行业的竞争是多元的，既包括辛迪加成员投资组合的规模，又包括公司数量，本文将用调整后的赫芬达尔指数(HHI)来描述集中度

(2)

其中，mi,k,t为辛迪加成员i在t时间段内投资于行业k的初创公司数量，M表示辛迪加公司数量

(2)历史和社会期望的差异

该解释变量是为了描述辛迪加成员目标非对称性。根据Bantel(1989)和Allison(1978)，利用(2)中计算的历史和社会期望，分别计算其标准差和平均值求得变异系数CV，并通过辛迪加成员在该集团中的股权比例对方差变量进行加权求和，得到每个辛迪加的非对称性程度。选择股权加权的原因是，企业主张目标的能力取决于其在集团中所有权份额的大小。

2.控制变量

本文控制辛迪加以及成员水平因素，以免混淆自变量的影响。首先，控制公司的能力。基于资源的观点(RBV)表明，具有更强能力的公司将表现出更高的绩效，并且在风险投资环境中，具有更高的实现IPO的可能性。其次，使用综合IPO得分(IPO Record)(接受辛迪加成员资助并成功IPO的初创公司总数)来控制辛迪加成员的绝对表现能力。最后，利用这个变量控制企业的绝对业绩能够使模型专注于企业动机的影响，并通过能力影响的相对绩效变量来捕捉。本文还通过联合辛迪加经验(SynExp)，即以前由辛迪加成员资助的初创企业总数；行业部门经验(IndExp)，先前由联合成员投资的在某一行业的初创企业总数，两个变量来控制企业的不同类型的经验。

为了消除关系网对被投资公司实现IPO的影响，本文需要借用Bonacich中心性来控制辛迪加成员在行业中的地位。另外，用HHI指数计算集团的风险投资公司股权作为辛迪加股权集中度，来控制集团治理结构和所有权带来的影响。

控制VC公司和初创公司间的关系，需要使用地理距离变量(AGD)，即计算两者之间的空间距离的平均值，消除潜在的互相交流的频率和强度。

(四)内生性问题

前人的文献中解决内生性问题一般有两种方法：一是借助工具变量，即Heckman(1979)的二阶段模型；二是固定效应Logit回归模型。然而，这两种方法在本文并不适用，原因有二：其一，核心解释变量竞争度、历史表现、社会期望等较难找到适当的工具变量，第一种方法难以实施；其二，若使用第二种方法，研究结果将会被严重扭曲。基于此，本文通过增加控制变量抑制内生性。因为辛迪加公司的绩效表现能够影响集团的投资绩效，反之投资绩效也有可能影响成员公司的期望表现，然而对投资绩效的预期更多地依赖于外部对VC公司投资质量的评价。因此，我们进一步控制辛迪加关系网，以及成员公司的规模和成熟度，这三个指标都从侧面反映了企业的投资能力。

四、实证结果

(一)描述性统计结果

描述性统计报告了包括解释变量和被解释变量在内的主要变量的均值、最小值、最大值和标准差。从结果中可以得到，PIPO的均值为0.21，可见企业通过IPO成功退市的概率并不高。竞争程度(CASM)的均值为2.23、标准差为1.37，说明不同辛迪加竞争程度不同且差异较大。而相关系数表中说明解释变量和其他变量之间不存在大的相关性，为接下来的实证过程提供了条件。其中竞争性和IPO结果的相关系数为负，与本文最初假设一致。

(二)实证检验结果

各模型的检验结果见表1，其中H2a到H3b的模型分别将样本划分为表现超出预期和低于预期两类，并引入竞争程度的交互项。

Model1是对假设H1的检验，包含主要自变量。其系数为负且在1%的条件下显著(p=0.001 0)，支持“VC辛迪加成员间的竞争对被投资公司实现IPO产生负面影响”这一假设。Model2和Model3评估H2a的合理性，Model4和Model5检验H2b。检验的结果类似：在表现高于预期的辛迪加子样本中，竞争的系数为负并且具有较高的显著性水平(p=0.021 1；p=0.076 1)；而低于预期的辛迪加竞争的负系数(绝对值)小于超出期望的，且显著性水平下降(p=0.053 1；p=0.142 3)，说明竞争的负效应在整个样本中主要由表现优异的辛迪加带来。此外我们还发现，绩效无法达到社会期望的辛迪加甚至能够缓和竞争的影响，其负效应并不显著。

Model6和Model7检验H3a，Model8和Model9估计H3b。我们发现表现优异的集团，高的目标非对称性能够缓和负效应。Model6与Model8中，表现超出预期的辛迪加在5%的显著性水平下(p=0.041 4；p=0.037 5)，竞争和期望差异的交互项的系数为正。表现低于预期的辛迪加在1%的显著性水平下(p=0.008 1)，交互项的系数为负，说明非对称性的影响加剧了负效应。因此，以上四个模型支持假设H3a和H3b，非对称性目标在表现不同的辛迪加影响不同。

正如我们假设的，较差的公司为了扭转绩效的下滑，采取更为合作的态度及战略参与辛迪加活动，增加投资成功的可能性。而表现优异的公司重视自身的竞争优势，在合作中有所保留。目标的非对称性既可以抵消负效应，又被历史和社会期望放大影响。

(三)稳健性检验

为验证上述实证所得结论的稳健性，本文增加并购退出数据组，设置2015—2018年是否成功退出(IPO或并购退出)为对照组，探讨检验结果是否一致。通过观察前人研究可以发现，并购退出是除IPO退出之外的另外一种退出渠道，能为风险投资机构实现不错的投资收益，因此也常被用于衡量风险投资机构投资绩效的高低(Gu&Lu，2014)。稳健性检验结果显示，竞争程度与辛迪加绩效存在显著的负效应，非对称性目标在其中起调节作用，与前文结论一致。

表1 实证检验结果

续表1

TimeTSyn-0.5078-0.4983-0.5120-0.4957-0.5133-0.4952-0.5106-0.4947-0.5129(0.1651)(0.1312)(0.1229)(0.1562)(0.1704)(0.1022)(0.1025)(0.0502)(0.0042)SynS-0.1211-0.12220.0137-0.1109-0.1201-0.1238-0.1257-0.1052-0.1274(0.0232)(0.0252)(0.0223)(0.0259)(0.0300)(0.2708)(0.2731)(0.8821)(0.0031)SynD0.02970.02680.02570.02690.02830.02940.02790.02880.0247(0.0622)(0.0423)(0.0566)(0.0912)(0.0881)(0.0252)(0.0253)(0.4502)(0.0022)AveAge-0.0623-0.0572-0.0672-0.0478-0.0613-0.0617-0.0625-0.0628-0.0589(0.0020)(0.0051)(0.0092)(0.0000)(0.0017)(0.0164)(0.0028)(0.0861)(0.0096)SynCon0.35720.35670.42810.42160.41890.42090.42900.42880.4237(0.0386)(0.0122)(0.0231)(0.0200)(0.1702)(0.0723)(0.0729)(0.0172)(0.0003)AGD-0.7918-0.9731-1.1221-0.8921-0.8452-0.8329-0.8657-0.8336-1.0102(0.0000)(0.0000)(0.0019)(0.0001)(0.0013)(0.0079)(0.0082)(0.6720)(0.0003)CASM×PRHA-0.8210-0.7426(0.0031)(0.0080)CASM×PRSA-0.5722-0.4781(0.0061)(0.0043)CASM×H_DIFF0.2974-0.4172(0.0414)(0.0081)CASM×S_DIFF0.1870-0.3031(0.0375)(0.0005)

五、结论

本文基于绩效反馈理论，手动收集风险投资辛迪加相关数据，研究辛迪加内部竞争程度、相对于历史绩效的表现、相对于社会期望的表现以及目标非对称性与IPO可能性之间的关系。发现：其一，辛迪加内部成员间的竞争不利于联合投资收益，即对被投资公司IPO有负向影响；其二，从公司绩效出发，表现相对较差的公司更容易选择合作，有利于联合投资收益；其三，当一个辛迪加内部出现不同的合作态度时，对表现优异的公司来说，非对称性程度越高，越能缓和竞争对IPO的负向影响。由此可见，公司绩效表现确实与辛迪加内部竞争存在显著关系。整个影响路径如下：成员机构的相对绩效影响企业发展战略，战略的不同导致企业追求共同利益还是私人利益的动机不同，进而影响辛迪加联盟内部的竞争程度以及最终的投资绩效。

文章研究的实际意义在于为参与联盟合作的风险投资机构、寻求风险投资者的创业公司以及向风险投资公司提供资金的投资者(“有限合伙人”)提供具有参考价值的建议。风险投资领域的这些参与者需要关注风险投资公司能力或与联合合作伙伴互补性之外的因素，并考虑行业内风险投资公司的合作动机(可不特定于其合作伙伴或某一联盟)。当存在努力纠正自身相对历史和(或)社会预期表现不佳的风险投资公司时，辛迪加的联合投资绩效可能会因其提高绩效的动力而增加。这种影响类似于金融市场中的“价值投资”效应，即投资者可以通过向暂时被低估的股票分配资金来获得更高的回报，但前提是他们具有强大的基本业绩因素(Graham&Dodd，1934)。同样，本文的分析意味着，在风险投资公司的特定能力水平下，暂时表现不及往年或同行业绩的公司可能在未来会表现得更优异，因此，对初创企业、有限合伙人以及寻求共同投资者的其他风险投资公司都更具吸引力。