王秀軍，李 曜

（上海財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，上海 200433）

VC投資：投前篩選還是投后增值

王秀軍，李 曜

（上海財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，上海 200433）

風(fēng)險投資機構(gòu)對于企業(yè)的作用，到底是基于投前的篩選眼光，還是投后的增值能力，文章以我國中小企業(yè)板上市公司為樣本，探討該問題。研究發(fā)現(xiàn)：（1）投資之前，VC易選擇研發(fā)投入高、成長性好、負(fù)債率高、經(jīng)營效率差的企業(yè)；（2）投資之后，VC的增值服務(wù)能力使被投企業(yè)的經(jīng)營效率顯著提高，股東收益率得以大幅提升。（3）相對于無VC支持的企業(yè)，有VC支持的企業(yè)在盈利能力、經(jīng)營效率、財務(wù)杠桿等方面顯著較好，其中高的盈利能力主要來自于VC的投后增值作用，較好的經(jīng)營效率和財務(wù)杠桿是由VC的事前篩選和事后增值兩方面共同作用的結(jié)果。因此，我國的VC在投資前一般會選擇經(jīng)營效率差、債務(wù)率高的企業(yè)，投資后則通過增值服務(wù)使企業(yè)經(jīng)營效率大幅提升，資本結(jié)構(gòu)更為合理，并獲得更好的權(quán)益凈利率。這為認(rèn)識我國風(fēng)險投資對創(chuàng)業(yè)企業(yè)的價值增值機制做出了貢獻。

風(fēng)險投資； 事前篩選能力； 投后增值能力

一、 引 言

近年來，理論界和實務(wù)界一致認(rèn)為風(fēng)險投資對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)具有價值創(chuàng)造作用（楊勇和袁卓，2014；付雷鳴等，2012；汪煒等，2013）。風(fēng)險投資①對于風(fēng)險投資（VC）和私募股權(quán)投資（PE）之間的區(qū)別并無明確結(jié)論，通常認(rèn)為主要投資于企業(yè)早期階段的屬于風(fēng)險投資，而投資于擴張期或成熟期階段的屬于私募股權(quán)投資范疇。本文采用張學(xué)勇和廖理（2011）的定義，將投資于企業(yè)IPO之前的資本，全部稱為風(fēng)險投資。培育造就了一批世界著名的公司，如微軟、蘋果、谷歌和阿里巴巴、京東等。因此，風(fēng)險資本常常被譽為“智慧資本”和“企業(yè)成長的發(fā)動機”。那么，風(fēng)險投資的卓越能力到底是來自于事前的篩選眼光，還是來自于事后的增值作用呢？

學(xué)術(shù)界從兩個方面都做過探討。一方面，風(fēng)險投資家比其他投資者擁有更加專業(yè)的知識背景，能夠更好地解決投資者與創(chuàng)業(yè)者之間的信息不對稱問題，對初創(chuàng)企業(yè)價值做出更為精確的評估（黃福廣等，2013），從而體現(xiàn)出篩選眼光；另一方面，風(fēng)險投資家除了為創(chuàng)業(yè)企業(yè)帶來金融資本之外，更重要的是能為企業(yè)提供專業(yè)化的管理經(jīng)驗和投后增值服務(wù)，具體包括制定公司戰(zhàn)略、參與公司治理、完善資本結(jié)構(gòu)、安排管理層激勵機制和提供潛在供應(yīng)商、機構(gòu)投資者和消費者的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等（張學(xué)勇和廖理，2011；吳超鵬等，2012；Baum和Silverman，2004；Bottazzi等，2008），從而體現(xiàn)其動手增值的價值。

許多學(xué)者實證研究了風(fēng)險投資家的投前篩選和投后增值對企業(yè)各方面的作用。就投前的篩選方面，Hellmann和Puri（2000）發(fā)現(xiàn)，VC會選擇具有創(chuàng)新能力的企業(yè)進行投資，有VC支持的企業(yè)會更迅速地將新產(chǎn)品投入市場；Guo和Jiang（2013）基于中國制造企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資家會選擇高利潤率、高勞動生產(chǎn)率、高成長性和高研發(fā)投入的企業(yè)。就投后的增值方面，Puri和Zarutskie（2012）研究發(fā)現(xiàn)，有VC支持的企業(yè)比無VC支持的企業(yè)銷售增長率顯著提高；Chemmanur等（2011）發(fā)現(xiàn)有VC支持的企業(yè)比無VC支持的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率顯著更高；黃福廣等（2013）利用中國問卷調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險資本對企業(yè)成長性產(chǎn)生正向作用，并且外資VC較本土和合資的VC對企業(yè)成長性影響更大。被投資企業(yè)的優(yōu)異表現(xiàn)是VC投前篩選和投后增值共同作用的結(jié)果。Guo和Jiang（2013）認(rèn)為VC投后企業(yè)的利潤率和勞動生產(chǎn)率會進一步增強，銷售增長率和研發(fā)投入沒有顯著改善。風(fēng)險投資在利潤率、經(jīng)營效率、成長性和研發(fā)創(chuàng)新方面體現(xiàn)出篩選眼光，而在利潤率和經(jīng)營效率上體現(xiàn)出增值能力。Tan等（2013）采用中國中小企業(yè)板上市數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資對所投企業(yè)不產(chǎn)生價值增值作用，不會改善企業(yè)經(jīng)營業(yè)績。

與前人研究不同的是，本文將篩選和增值進行區(qū)分，分別探討風(fēng)險投資在這兩方面對企業(yè)的作用，具體從盈利能力、成長性、研發(fā)、經(jīng)營效率和財務(wù)杠桿五個維度指標(biāo)，根據(jù)VC投前和投后的過程，提出以下兩個問題：

第一，風(fēng)險投資在選擇投資對象時側(cè)重于哪些指標(biāo)？風(fēng)險投資的專業(yè)知識背景是否使其相比其他投資者擁有更強的篩選能力？

第二，在入股企業(yè)之后，風(fēng)險投資會在哪些方面給企業(yè)帶來價值增值？

圖1 VC對企業(yè)的篩選和投后增值

由上述兩個問題，進一步衍生為：在VC的投前篩選與投后增值之間可能存在一定的邏輯關(guān)聯(lián)，即VC在事前篩選時側(cè)重的指標(biāo)，在事后可能得到改進。若事前篩選的都是好指標(biāo)，那么可以推斷被投企業(yè)的成功主要源自VC的篩選眼光；若VC事前篩選的都是差指標(biāo)，那么可以推斷被投企業(yè)的成功主要源自VC的增值能力。

本文的研究表明：（1）VC投前注重研發(fā)創(chuàng)新投入高、銷售凈利率高的企業(yè)，這些指標(biāo)本文稱為正面選擇（即選擇好的指標(biāo)），而同時關(guān)注經(jīng)營效率差、負(fù)債率較高的企業(yè)，這些指標(biāo)本文稱為負(fù)面選擇（即選擇差的指標(biāo)）；（2）在控制投前的篩選能力和選擇性偏誤后，本文發(fā)現(xiàn)，VC會因為其投后增值服務(wù)能力使被投資企業(yè)的經(jīng)營效率大幅提高，并獲得顯著更高的權(quán)益凈利率；（3）相對于無VC支持的企業(yè)，有VC支持的企業(yè)總體在盈利能力、經(jīng)營效率和財務(wù)杠桿方面表現(xiàn)更好。其中高盈利能力來自于VC的投后增值，而經(jīng)營效率和財務(wù)杠桿的改善是篩選和增值共同作用的結(jié)果。本文采用了傾向性得分匹配方法（PSM）和工具變量方法來解決反向因果和遺漏變量問題，發(fā)現(xiàn)實證結(jié)論仍然穩(wěn)健。本文的主要發(fā)現(xiàn)如圖1所示。

二、 篩選和增值的途徑

（一）投前的篩選

面對眾多擁有發(fā)展前景的初創(chuàng)企業(yè)，VC是如何挑選投資標(biāo)的的呢？Sahlman（1990）認(rèn)為風(fēng)險投資家比其他投資者擁有更為專業(yè)的知識背景，能夠更好地解決投資者與創(chuàng)業(yè)者之間的信息不對稱，并對初創(chuàng)企業(yè)價值做出更精確的評估。Fried和Hisrich（1994）通過問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)VC挑選初創(chuàng)企業(yè)并做出投資決策的過程包括六個階段：尋找項目、自設(shè)標(biāo)準(zhǔn)篩選、通用標(biāo)準(zhǔn)篩選、評估價值、評估投資障礙、簽約等。MacMillan等（1985）將美國VC的篩選標(biāo)準(zhǔn)劃分為六類：（1）創(chuàng)業(yè)者的個人特征；（2）創(chuàng)業(yè)者的經(jīng)歷；（3）產(chǎn)品或者服務(wù)的特征；（4）市場特征；（5）財務(wù)特征；（6）創(chuàng)業(yè)團隊。Kaplan和Stromberg（2001）通過對風(fēng)險投資家投資備忘錄的研究，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資家會詳細(xì)考慮投資項目的市場大小、公司戰(zhàn)略、技術(shù)水平、消費者習(xí)慣和競爭優(yōu)勢等，也會分析創(chuàng)業(yè)公司的管理團隊。Baum和Silverman（2004）認(rèn)為風(fēng)險投資家在篩選初創(chuàng)企業(yè)的時候，著重于聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)、專利、人力資本，并更傾向于挑選那些具有很強技術(shù)優(yōu)勢但在短期內(nèi)存在較大失敗風(fēng)險的初創(chuàng)企業(yè)。

（二）投后的增值

通過重重篩選之后，VC與創(chuàng)業(yè)者簽訂投資契約。除提供資金支持之外，VC會積極參與被投企業(yè)的經(jīng)營管理，幫助企業(yè)快速成長并且監(jiān)督管理者的行為。

Davila和Foster（2005）研究了創(chuàng)業(yè)企業(yè)對管理會計系統(tǒng)的采用，發(fā)現(xiàn)有風(fēng)險投資參與的企業(yè)會加快采用管理會計系統(tǒng)的步伐，特別是現(xiàn)金預(yù)算系統(tǒng)；Clarysse等（2007）發(fā)現(xiàn)VC支持的高科技公司更傾向于招募擁有財務(wù)金融知識背景的人來做外部董事，以增強與企業(yè)原有創(chuàng)業(yè)團隊的知識互補性；Bottazzi等（2008）研究了VC的人力資源背景與其增值行為的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)若VC合伙人擁有經(jīng)濟管理學(xué)歷背景和從商經(jīng)歷，對被投公司的監(jiān)督管理會更積極；若VC合伙人擁有理工科學(xué)歷背景，則會降低對所投公司的參與和監(jiān)督管理。Guo等（2004）發(fā)現(xiàn)VC提升了被投公司的信息披露質(zhì)量，降低了信息披露成本，有利于提高公司的透明度。

Lu等（2006）發(fā)現(xiàn)相對于新加坡本土VC，外國VC在投資決策過程中會更加努力，能更好地控制創(chuàng)業(yè)企業(yè)家的代理成本；Brander等（2008）對比分析加拿大的政府背景VC和私人背景VC，發(fā)現(xiàn)如果用退出成功率、企業(yè)的專利數(shù)量來衡量，那么政府背景VC的業(yè)績要顯著低于私人背景VC。張學(xué)勇和廖理（2011）研究了中國政府背景VC和外資背景VC的差異，發(fā)現(xiàn)外資背景VC支持的企業(yè)股票市場累計異常回報率更高，原因是其投資策略謹(jǐn)慎和被投公司的治理更為合理。吳超鵬等（2012）發(fā)現(xiàn)VC的持股不僅可以抑制被投公司的過度投資，并在一定程度上緩解了投資不足。黃福廣等（2013）發(fā)現(xiàn)風(fēng)險資本通過投資契約影響了被投企業(yè)的投資行為，從而實現(xiàn)了增值。

三、 研究設(shè)計

（一）樣本和數(shù)據(jù)

本文選取2004-2012年中國中小板上市公司作為研究對象，并按如下標(biāo)準(zhǔn)進行篩選：（1）選擇在2002-2011年有VC進入的公司；（2）剔除金融行業(yè)公司、ST以及*ST公司。樣本涉及638家上市公司，本文參照張學(xué)勇和廖理（2011）、吳超鵬等（2012）的定義，界定有風(fēng)險投資支持公司283家。從表1可以看出，VC投資的企業(yè)主要集中于信息技術(shù)、工業(yè)和材料等高科技行業(yè)，這與前人的文獻一致（Guo和Jiang，2013；黃福廣等，2013）。本文研究所需的財務(wù)數(shù)據(jù)和與風(fēng)險投資有關(guān)的信息來自Wind數(shù)據(jù)庫或從上市招股說明書中手工收集的數(shù)據(jù)。

表1 風(fēng)險投資支持的公司的行業(yè)分布

由于相對于發(fā)達國家，我國風(fēng)險投資機構(gòu)從首輪投資到成功退出的時間較短，主要分布在2-3年，這與錢蘋和張幃（2007）等的發(fā)現(xiàn)一致。本文選取VC投資前后2年的企業(yè)數(shù)據(jù)進行分析。這樣被投企業(yè)一般均還未上市，可以盡量減少上市因素對公司的沖擊性影響。VC進入企業(yè)時刻如圖2所示（0時刻表示VC進入時刻）。

圖2 VC進入被投企業(yè)的時間軸

VC支持公司的特有數(shù)據(jù)主要包括公司獲得首輪風(fēng)險投資的年份、獲得首輪風(fēng)險投資機構(gòu)的類型、獲得投資的金額、每輪VC數(shù)目和每個公司的風(fēng)險融資輪數(shù)。企業(yè)的數(shù)據(jù)包括年報財務(wù)數(shù)據(jù)和公司年齡、注冊地所在的省份和城市、所在的行業(yè)、每年平均的雇員人數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率和研發(fā)投入等。相關(guān)風(fēng)險投資機構(gòu)數(shù)據(jù)包括機構(gòu)的年齡、總部所在的位置、組織類型等。

（二）模型構(gòu)建與相關(guān)變量計算

本文從財務(wù)的視角，研究風(fēng)險投資家的篩選能力與投后管理能力分別對被投企業(yè)價值增值的影響。從相互關(guān)聯(lián)的五個維度，選擇了5方面的指標(biāo)，包括被投資企業(yè)的盈利能力、經(jīng)營效率、成長性、財務(wù)杠桿和研發(fā)投入。之所以選擇這5個方面的指標(biāo)，是因為VC對被投企業(yè)的作用可以認(rèn)為是：（1）改變了企業(yè)的財務(wù)績效；（2）改變了企業(yè)的創(chuàng)新能力。對于財務(wù)績效而言，經(jīng)典的財務(wù)理論認(rèn)為：盈利能力是企業(yè)績效的核心指標(biāo)，并且杜邦分析法以凈資產(chǎn)收益率（ROE）為綱，進一步將ROE分解為銷售凈利率、經(jīng)營效率、財務(wù)杠桿3個方面指標(biāo)；至于創(chuàng)新能力，我們主要觀察企業(yè)的研發(fā)R&D投入指標(biāo)。這樣，五維度的指標(biāo)體系中，盈利能力及經(jīng)營效率、成長性、財務(wù)杠桿都是反映企業(yè)財務(wù)的績效，研發(fā)投入反映企業(yè)的創(chuàng)新能力，可以認(rèn)為，前者是表象，后者是機理。具體而言，盈利能力運用權(quán)益凈利率（ROE）和銷售凈利率（ROS）兩個指標(biāo)；經(jīng)營效率采用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)（ATurnOver）；成長性利用銷售增長率（SaleGR）表示；財務(wù)杠桿采用資產(chǎn)負(fù)債率（Leverage）；創(chuàng)新能力采用研發(fā)投入占銷售收入比（R&D）。虛擬變量（VC）用于識別公司是否有風(fēng)險資本投資，VC和Post的交叉項VC×Post來檢驗風(fēng)險資本對企業(yè)投后增值的效應(yīng)。

本文參考Guo和Jiang（2013）的文獻，考慮4個控制變量：企業(yè)的年齡（Firm Age）、規(guī)模（Size）、杠桿比例（Leverage）以及企業(yè)雇員的待遇（EmpTreat）。企業(yè)的年齡（Firm Age）利用成立時間計算，規(guī)模（Size）利用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)表示，杠桿比率（Leverage）利用資產(chǎn)負(fù)債率來衡量，員工的待遇（EmpTreat）利用每個員工的平均工資來衡量。

為了解決本文的第一個問題，即風(fēng)險投資機構(gòu)會通過怎樣的財務(wù)指標(biāo)篩選目標(biāo)企業(yè)，本文利用風(fēng)險投資機構(gòu)進入公司之前的年度數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型（1）驗證風(fēng)險投資機構(gòu)的篩選能力。

其中Perform代表盈利能力、經(jīng)營效率、成長性、財務(wù)杠桿和研發(fā)投入。

風(fēng)投入股之前，有風(fēng)投支持的企業(yè)和配對的無風(fēng)投支持的企業(yè)之間的差異是風(fēng)投的篩選能力導(dǎo)致的，這樣的差異體現(xiàn)了風(fēng)投對被投企業(yè)的篩選眼光；風(fēng)投入股之后，有風(fēng)投支持的企業(yè)和無風(fēng)投支持的企業(yè)之間的差異是風(fēng)投的篩選能力和投后管理能力共同導(dǎo)致的，這樣的差異體現(xiàn)了風(fēng)投的篩選和投后管理兩種能力共同的作用；因此要得到投后管理能力的價值增值，必須利用倍差（difference in difference）方法才能得到真正的投后管理增值。有風(fēng)險投資的投后增值部分與沒有風(fēng)險投資的增值部分之差才為風(fēng)險投資家剔除篩選價值后真正的投后增值價值。

本文利用模型（2）來驗證本文的第二個問題，即風(fēng)險投資投后管理能力對被投企業(yè)的價值創(chuàng)造。

其中Performance代表盈利能力、經(jīng)營效率、成長性、財務(wù)杠桿和研發(fā)投入。

本文構(gòu)建模型（3）驗證風(fēng)險投資篩選和投后管理的綜合能力對被投企業(yè)的價值創(chuàng)造。

其中Performance代表盈利能力、經(jīng)營效率、成長性、財務(wù)杠桿和研發(fā)投入。

四、 實證結(jié)果及分析

（一）變量描述性統(tǒng)計分析

風(fēng)險投資進入前一年的公司財務(wù)指標(biāo)、經(jīng)營狀況和資本結(jié)構(gòu)的描述性統(tǒng)計如表2所示。由表2可知，VC進入前一年，樣本企業(yè)的銷售凈利率（ROS）約為12%、權(quán)益凈利率接近29%。公司經(jīng)營效率指標(biāo)體現(xiàn)為總資產(chǎn)年周轉(zhuǎn)率為1、財務(wù)杠桿率約為58%；成長性指標(biāo)體現(xiàn)為平均銷售增長率接近34%，同時企業(yè)將大約3%的銷售收入用于創(chuàng)新研發(fā)。VC進入時，整個企業(yè)大概已平均存活了8.7年。

表2 風(fēng)險投資進入前一年企業(yè)狀況描述性統(tǒng)計

我們從五個維度對比有VC支持與無VC支持的企業(yè)。根據(jù)同一行業(yè)（由Wind一級行業(yè)代碼確定①利用Wind二級行業(yè)代碼難以匹配到既是同細(xì)分行業(yè)又是同一省份的企業(yè)，所以選擇了一級行業(yè)代碼。）、同一個省份指標(biāo)我們將每個有VC支持的企業(yè)匹配一個無VC支持的企業(yè)②受篇幅限制，文中未報告具體的匹配方法，留存待索。，剔除沒有配對的企業(yè)，然后進行統(tǒng)計比較。

統(tǒng)計結(jié)果如表3所示：（1）在VC進入前兩年（T=-2），在五個維度指標(biāo)中，有VC支持的企業(yè)與對照組企業(yè)的經(jīng)營效率和權(quán)益凈利率存在顯著差異，并且前者弱于后者，其他指標(biāo)沒有顯著性差異。（2）在VC進入前一年（T=-1），事后被VC選中的企業(yè)的權(quán)益凈利率、銷售增長率和資產(chǎn)負(fù)債率顯著高于無VC支持的企業(yè)。至于權(quán)益凈利率、銷售增長率更佳的企業(yè)被VC選中，不難理解，但與常識相悖的是，被選中的企業(yè)在當(dāng)時的財務(wù)杠桿更大和經(jīng)營效率更差。本文認(rèn)為：這可能正是VC判斷企業(yè)是否適合作為潛在投資目標(biāo)的標(biāo)志，因為這些負(fù)向指標(biāo)是VC未來進行動手增值、提升企業(yè)價值空間的地方。（3）在風(fēng)險資本進入兩年內(nèi)（T=0和T=1），可以看到，VC支持企業(yè)的成長性較好，財務(wù)杠桿、經(jīng)營效率得到顯著改善；（4）在風(fēng)險資本進入2年以后（T=2和T=3），VC對公司的影響減小，除成長性指標(biāo)較好外，其余指標(biāo)沒有顯著差異。

本節(jié)對所有變量進行99%分位和1%分位的縮尾處理并且進行了Wilcoxon秩和檢驗，結(jié)果顯示在表3最后一列，說明結(jié)果不受異常值影響。

（二）風(fēng)險投資機構(gòu)對企業(yè)的篩選能力

VC會選擇什么特征的企業(yè)呢？下面從企業(yè)的盈利能力、成長性、經(jīng)營效率、財務(wù)杠桿和研發(fā)投入5個方面，利用Logit回歸模型檢驗VC在盡職調(diào)查和篩選過程中所看中的企業(yè)特征。企業(yè)有VC看中的地方，才更可能會得到VC的投資。

由表4中的模型（2）和模型（5）可知，銷售凈利率和研發(fā)投入越大的企業(yè)越容易獲得風(fēng)險投資。VC選擇銷售凈利率顯著高的企業(yè)進行投資，是因為有高盈利率才能為企業(yè)贏得生存和擴張的空間；VC選擇研發(fā)投入高的企業(yè)，這與VC通常熱衷于投資創(chuàng)新型行業(yè)一致，創(chuàng)新型企業(yè)的研發(fā)投入一般較高。模型（4）表明VC會選擇資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率差的企業(yè)，可能是目標(biāo)企業(yè)一般處于產(chǎn)品開發(fā)期和初創(chuàng)期，研發(fā)形成的無形資產(chǎn)比較大，導(dǎo)致企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率較差。一般高研發(fā)投入企業(yè)的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均較差，也可能是傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)本身經(jīng)營效率較差。

表3 有VC支持與無VC支持企業(yè)的五個維度指標(biāo)對比

續(xù)表3 有VC支持與無VC支持公司的五個維度指標(biāo)對比

表4 吸引風(fēng)險資本進入因素的Logit回歸

表4中模型（1）到模型（5）的財務(wù)杠桿系數(shù)均在1%正顯著性水平，說明VC非常注重選擇財務(wù)杠桿高的企業(yè)。為什么風(fēng)險投資青睞此類企業(yè)呢？根據(jù)經(jīng)典的權(quán)衡理論，一方面財務(wù)杠桿可以帶來稅盾效應(yīng)，另一方面也會帶來財務(wù)困境的直接成本和間接成本，企業(yè)選擇不同的資本結(jié)構(gòu)是在負(fù)債帶來的利和弊之間進行權(quán)衡。另外，代理理論認(rèn)為，財務(wù)杠桿有助于減少管理層的代理成本。按照權(quán)衡和代理理論，對于高研發(fā)投入的科技型企業(yè)來說，均不會采用高負(fù)債①對于科技型企業(yè)，（1）此類企業(yè)可利用抵稅的息稅前利潤（EBIT）較少；（2）管理層和股東往往是重合的，代理成本不存在或者較低；（3）研發(fā)類企業(yè)的有形資產(chǎn)較少，財務(wù)困境成本較大。因此高研發(fā)投入的科技型企業(yè)不應(yīng)采用高負(fù)債。。那么，可據(jù)以解釋此類企業(yè)高財務(wù)杠桿的理論可能就是不對稱信息理論。在投資者和企業(yè)管理層存在信息不對稱的條件下，運用財務(wù)杠桿向投資者傳遞好消息，外部投資者將公司杠桿水平的增加視為管理層信心的一個可靠信號，可稱為債務(wù)的信號傳遞理論（Wang等，2003）。從本文的實證數(shù)據(jù)看，科技類中小型企業(yè)會被VC資本所選擇，負(fù)債率起到了信號傳遞的作用。同時高負(fù)債率也表明企業(yè)急需資金，需要外部股權(quán)資本進入以降低負(fù)債率。

由模型（1）和模型（3）可知，風(fēng)險投資家對企業(yè)當(dāng)前的成長性和權(quán)益凈利率沒有顯著的要求。VC進入前，企業(yè)正處于發(fā)展的初期，剛開始將大量的資金投資于項目，還沒有穩(wěn)定的現(xiàn)金流入，且存在融資約束，所以不可能有顯著的高額回報率。在Logit回歸模型中，我們也加入了控制變量，包括員工薪酬情況（Emp Treat）、企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模（Size）和企業(yè)的年齡（Age）等。通過回歸分析發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資機構(gòu)的“篩選眼光”體現(xiàn)在：

正面選擇指標(biāo)是：銷售利潤率（ROS）、研發(fā)投入（R&D）。也就是說，具有更多研發(fā)創(chuàng)新投入、高銷售利潤率的企業(yè)，更可能被VC選中。

負(fù)面選擇指標(biāo)是：資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Aturnover）、規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Leverage）。也就是說，規(guī)模較小、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率差、高負(fù)債率的企業(yè)，更可能被VC選中。

那么，VC選中上述特征的企業(yè)，是否意味著VC在投資之后，將針對上述負(fù)面指標(biāo)進行改造，以改變企業(yè)、提升價值呢？

（三）VC投資后對公司的價值增值

在與創(chuàng)業(yè)者簽訂投資契約之后，VC是否會發(fā)揮投后增值作用呢？即是否會積極參與企業(yè)的經(jīng)營管理，制定公司戰(zhàn)略決策，完善公司治理和資本結(jié)構(gòu)，安排管理層激勵機制，提供潛在供應(yīng)商、客戶、業(yè)務(wù)合作伙伴和關(guān)鍵高管的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，以幫助企業(yè)快速成長？本節(jié)利用傾向性得分匹配方法（PSM），比較有VC支持的企業(yè)和無VC支持的企業(yè)的差異性。

1.傾向性得分匹配方法（PSM）

為了檢驗“投后增值能力”，不能直接比較有VC支持企業(yè)和無VC支持企業(yè)的差異性，必須控制VC投前的篩選能力和選擇性所帶來的偏誤。本文利用傾向性得分匹配方法（PSM）來構(gòu)建控制組以減少選擇性偏誤，并且利用倍差方法（DID）來控制篩選能力帶來的差異，進而得到真正的VC投后增值效應(yīng)。

本文根據(jù)行業(yè)（由Wind一級行業(yè)代碼確定）、省份以及盈利能力等多維指標(biāo)，為每一個有VC支持的企業(yè)匹配一個無VC支持的企業(yè)。雙尾 t 檢驗（t=0.533）和Wilcoxon秩和檢驗（z=0.159）表明匹配后控制組和處理組在VC入股前的盈利能力沒有顯著差異。本文將虛擬變量VC、Post和VC×Post加入回歸模型，其中VC×Post是本文主要感興趣的變量，以觀察風(fēng)險投資后增值能力效應(yīng)。

表5報告了傾向性得分匹配后的回歸結(jié)果。模型（1）和模型（2）報告了盈利能力方面的結(jié)果。VC×Post與權(quán)益凈利率顯著正相關(guān)，表明風(fēng)險投資家的投后增值能力顯著提高了權(quán)益凈利潤率，增加了3.8%，相比投資前增幅為13.3%①在風(fēng)險投資進入前一年，平均權(quán)益利潤率（ROE）為28.54%，所以相對于VC進入前，VC進入后增值了3.8%/28.54%=13.3%。，而銷售凈利率沒有顯著改善。

表5 投資前兩年和投資后兩年數(shù)據(jù)回歸分析

由模型（3）的VC×Post與資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的顯著正相關(guān)，表明VC投資后顯著提高了企業(yè)的經(jīng)營效率，每年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率增加了8.3%，相比投資前增幅為8.37%。

模型（4）的VC×Post與財務(wù)杠桿比例的顯著負(fù)相關(guān)，表明風(fēng)險投資家投資后顯著減少了4.6%的負(fù)債率，相比投資前降幅為7.78%。

模型（5）和模型（6）分別從成長性和研發(fā)投入方面報告結(jié)果。VC投入后企業(yè)沒有顯著地增加研發(fā)方面的投入。

總之，VC在投后實施的增值服務(wù)使目標(biāo)企業(yè)的經(jīng)營效率大幅提高，負(fù)債率顯著下降，優(yōu)化了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)。由杜邦分析公式（權(quán)益凈利率=銷售凈利率×資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率×杠桿比例）可知，因為經(jīng)營效率（資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）提高，并且超過了負(fù)債率下降的幅度，使得權(quán)益凈利率得到了顯著提升。

2.工具變量方法——識別風(fēng)險投資后價值增值

雖然傾向性得分匹配方法控制選擇性問題，驗證了風(fēng)險投資機構(gòu)的投后增值效應(yīng)，但該方法不能捕捉到和控制一些不可觀測變量的影響。譬如VC選擇的優(yōu)異公司，不僅是因為可觀測到的財務(wù)指標(biāo)好，也可能因為該公司擁有強領(lǐng)導(dǎo)力和執(zhí)行力的團隊，能抓住發(fā)展機會等不可觀測的因素，才導(dǎo)致企業(yè)在接受VC后增值更多、發(fā)展更快。在這種情況下，表5的VC投后增值能力可能會被夸大。

因此，本文利用工具變量方法控制不可觀測變量的影響，以驗證VC的投后增值作用。我們將VC入股企業(yè)時的前一年該公司所在省份IPO數(shù)目（IPON）作為VC的工具變量。工具變量IPON與該省份的風(fēng)險資本供給和需求相關(guān)，但與風(fēng)險投資支持公司的具體財務(wù)指標(biāo)無關(guān)。這是因為中國各省的上市公司數(shù)目往往顯示了該地區(qū)的經(jīng)濟實力以及創(chuàng)新能力，這會導(dǎo)致該地區(qū)對風(fēng)險投資需求的顯著增加。一個公司是否能夠上市可以作為這個公司是否能夠獲得VC投資的預(yù)測指標(biāo)，而且IPO是VC最佳的退出方式，可以讓VC獲得高額的收益并帶來更好的聲譽，如果企業(yè)越可能上市，那么該企業(yè)就越可能吸引VC機構(gòu)的投資。因此IPON是個比較好的工具變量。①本文利用VC入股企業(yè)時的前一年該公司所在省份的IPO數(shù)目（IPON）作為VC的工具變量，是參考了Guo和Jiang（2013）。

表6報告了兩階段最小二乘估計結(jié)果。Panel A表明IPON與VC在1%水平上顯著正相關(guān)性，說明是統(tǒng)計上非常合適的工具變量。Panel B展示了第二階段回歸結(jié)果。VC×Post與權(quán)益凈利率、經(jīng)營效率顯著正相關(guān)，與杠桿比例顯著負(fù)相關(guān)。這些結(jié)果與表5的結(jié)果一致。

因此，通過兩階段OLS模型控制了風(fēng)險投資機構(gòu)的選擇性和潛在不可觀測變量的影響之后，可以推斷VC的投后增值能力使企業(yè)的經(jīng)營效率大大提高，顯著減少了企業(yè)的負(fù)債率，獲得了更高的權(quán)益凈利率。

（四）風(fēng)險投資機構(gòu)對公司的總體增值效應(yīng)

將VC的篩選眼光和增值能力綜合考慮，表7報告了VC對被投企業(yè)的總體增值效應(yīng)。由模型（1）和模型（2）可知，有VC支持的企業(yè)相比無VC支持的企業(yè)有顯著更高的盈利能力；而高的盈利能力是由于模型（3）和模型（4）顯著高的經(jīng)營效率和降低財務(wù)杠桿的結(jié)果②根據(jù)杜邦分析法，降低財務(wù)杠桿使得公司盈利能力下降，但是由于公司資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率提高幅度高于財務(wù)杠桿率下降幅度，公司盈利能力（ROE）是上升的，同時被投企業(yè)財務(wù)杠桿率的下降，降低了企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險。。由模型（5）和模型（6）可得，從綜合效益來看，VC支持的企業(yè)并沒有更高的成長性和創(chuàng)新性。成長性沒有顯著差異的可能原因是樣本偏誤所導(dǎo)致的，因為所有的樣本均為中小板上市公司，本身具有較好的成長性。創(chuàng)新性沒有顯著差異，不過VC在選擇目標(biāo)時就選擇了高研發(fā)投入的企業(yè)。

表6 工具變量兩階段最小二乘回歸

表7 風(fēng)險投資機構(gòu)的總體增值效應(yīng)

五、 結(jié)論

以2004-2012年間的638家中小板上市公司（其中283家有風(fēng)險資本支持）為樣本，本文實證檢驗了我國風(fēng)險投資機構(gòu)的篩選眼光和增值服務(wù)能力。通過研究企業(yè)在接受VC投資前后的5個維度指標(biāo)（盈利能力、經(jīng)營效率、成長性、財務(wù)杠桿和研發(fā)投入）情況后，我們發(fā)現(xiàn)：（1）風(fēng)險投資機構(gòu)偏好于選擇同時注重研發(fā)創(chuàng)新投入和具有成長潛力（正面指標(biāo)）、高財務(wù)杠桿比率和經(jīng)營效率差（負(fù)面指標(biāo)）的企業(yè)，而并不注重投資前的企業(yè)盈利性；（2）利用傾向性得分匹配方法控制了投前的篩選能力和選擇性偏誤后，VC會因為投后的增值服務(wù)能力使目標(biāo)企業(yè)的經(jīng)營效率大幅提高，超過了財務(wù)杠桿率的下降幅度，并獲得了顯著較高的股東利潤率；（3）相比無VC支持的企業(yè)，有VC支持的企業(yè)總體上在盈利能力、經(jīng)營效率和財務(wù)杠桿方面明顯更好，其中較高的盈利能力是由于投后增值的作用（投前并沒有高盈利能力），而經(jīng)營效率和財務(wù)杠桿的改善是由于篩選眼光和增值能力二者共同作用的結(jié)果，即風(fēng)險投資家通過選擇經(jīng)營效率差和高杠桿比率的企業(yè)，在投后進行了明顯改善，從而實現(xiàn)了企業(yè)價值提升。

本文的研究結(jié)論具有一定的理論和現(xiàn)實意義。首先，目前國內(nèi)鮮有將VC機構(gòu)的事前篩選能力和事后增值服務(wù)能力進行區(qū)別的研究。對于VC在投前篩選階段應(yīng)注重哪些指標(biāo)，在投后增值階段又側(cè)重于改善哪些指標(biāo)，以及這兩者之間存在什么邏輯關(guān)系，即投前投后指標(biāo)之間的勾稽關(guān)系，對這些問題的回答，有助于理解VC機構(gòu)的投資與運作、總結(jié)規(guī)律、掌握VC機構(gòu)的運作機理，以及認(rèn)清VC與被投資企業(yè)的關(guān)系等，并具有重要的理論意義。其次，本文的結(jié)論對于亟待引入VC資本的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)管理層亦有一定的啟示：了解了VC投前篩選看重的指標(biāo)，可以有針對性地吸引VC資本；掌握VC投后擅長于改善的指標(biāo)，可以配合VC提升企業(yè)價值。最后，可以形象地把本文的內(nèi)容概括為這樣的比喻：“VC的價值到底是充當(dāng)企業(yè)的伯樂，能夠發(fā)現(xiàn) ‘千里馬’”；還是“VC的價值是充當(dāng)企業(yè)的軍師諸葛亮，能夠手把手地指導(dǎo)企業(yè)”？本文對此給出了明確的回答：VC既是伯樂也是諸葛亮。在我國當(dāng)前的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)浪潮中，這一論斷無疑有助于加深對VC作用的認(rèn)識。

最后，本文的局限在于：（1）在中小企業(yè)板上市了的公司，從質(zhì)地上看都是好企業(yè)。這樣對比組和控制組的差異會偏小，可能弱化了風(fēng)險投資機構(gòu)對公司的增值作用。（2）本文僅是從財務(wù)指標(biāo)的角度分析了VC的篩選與增值作用，但VC在挑選創(chuàng)業(yè)企業(yè)時，除財務(wù)標(biāo)準(zhǔn)之外，可能還有其他一些因素，比如創(chuàng)業(yè)者個人及團隊成員能力、社會關(guān)系以及其擁有的各種資源等（Ahlstrom和Burton，2006），這些從制度理論進行的分析是本文所未能及的。

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The Investment of Venture Capital：‘Ex-ante Screening' or ‘Ex-post Value Added'

Wang Xiujun，Li Yao
（School of Finance，Shanghai University of Finance and Economics，Shanghai 200433，China）

As for the role of venture capital institutions in firms，is it due to ex-ante screening ability，or ex-post value-added ability or both？ This paper uses a sample of SME board listed companies to test the effect of venture capital investment on firms. It comes to the following conclusions：firstly，before investment，VCs easily select firms with higher sales growth，financial leverage and poorer operational efficiency as well as firms that have more R&D input； secondly，after investment，value-added abilities of VCs significantly improve the operational efficiency of the portfolio companies，and enhance shareholders returns to a big margin； thirdly，among SME board firms，compared with firms without VC support，firms with VC support have significantly better earnings abilities，business efficiency and financial leverage； higher earnings abilities stem from the post-investment value-added role of VCs，and better business efficiency & financial leverage result from the co-role of ex-ante screening & post-investment value-added. Therefore，it concludes that VCs in China ordinarily select firms with poor business efficiency and higher debt ratios before investment and lead to the increase in business efficiency to a big margin，more rational capital structure & better rates of return on equity in invested firms through value added services after investment.

venture capital； ex-ante screening ability； post-investment value-added ability

F276.44；F832.48

A

1009-0150（2016）04-0083-14

10.16538/j.cnki.jsufe.2016.04.007

2016-03-10

教育部人文社科項目“收購型股權(quán)投資基金引入國有企業(yè)重組轉(zhuǎn)型：機制、效應(yīng)與支持制度研究”（12YJA790074）；國家社科基金項目“并購型股權(quán)投資基金在企業(yè)重組轉(zhuǎn)型中的作用機制、效應(yīng)及支持制度研究”（13BJL038）。

王秀軍（1984-），男，江蘇鹽城人，上海財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院博士研究生；李曜（1970-），男，安徽合肥人，上海財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。