王燕鳴 曹尹南

（中山大學(xué) 嶺南學(xué)院，廣東 廣州510275）

一、引言

私募股權(quán)投資基金①本文將風(fēng)險(xiǎn)資本投資（VC）等同于私募股權(quán)投資（PE）。（Private Equity Fund，以下簡(jiǎn)稱PE），通過(guò)非公開方式向特定投資人籌集資金，然后對(duì)非上市公司進(jìn)行權(quán)益性投資，投資后進(jìn)行管理使其增值，最終通過(guò)上市、并購(gòu)或管理層收購(gòu)等方式實(shí)現(xiàn)退出并獲得收益。PE作為我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)重要的組成部分，近年來(lái)發(fā)展迅速，2014年P(guān)E投資總量達(dá)到706.4億美元，投資數(shù)目達(dá)到2 860起②數(shù)據(jù)來(lái)源于清科集團(tuán)《2014年中國(guó)私募股權(quán)投資研究報(bào)告》。。自2014年12月以來(lái)，隨著保險(xiǎn)基金進(jìn)入一級(jí)市場(chǎng)的界限放開，PE在我國(guó)金融體系中將起到越來(lái)越重要的作用。

PE作為一種投資于非上市公司的非流動(dòng)性的資產(chǎn)，與投資于上市公司的公募基金相比，一般都具有較長(zhǎng)的鎖定期，投資者普遍認(rèn)為其對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的暴露程度較小，是長(zhǎng)期投資者的良好選擇，納入投資組合中以分散風(fēng)險(xiǎn)。然而，股權(quán)投資相當(dāng)于對(duì)公司的未來(lái)進(jìn)行投資，未來(lái)退出時(shí)市場(chǎng)和投資基金均以同行業(yè)、同類型已上市公司作為標(biāo)的對(duì)被投資公司進(jìn)行估值，具有和公開市場(chǎng)一樣的定價(jià)內(nèi)核，其回報(bào)也會(huì)受到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。Franzoni等（2012）［10］對(duì)美國(guó)、歐洲和少數(shù)其他國(guó)家的私募投資研究表明，PE和其他資產(chǎn)一樣受到市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，并定量計(jì)算了PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)載荷達(dá)到了每年3%。與美國(guó)、歐洲國(guó)家投資主體由如養(yǎng)老基金等機(jī)構(gòu)投資者組成不同，我國(guó)國(guó)有資本投資進(jìn)入PE市場(chǎng)的資格受到很大的政策限制，非國(guó)有資本例如富有個(gè)人作為有限合伙人（LP）構(gòu)成我國(guó)PE的投資主體，2014年我國(guó)PE有限合伙人（LP）組成中富有家族及個(gè)人占比最高，達(dá)到54.4%；其次是企業(yè)，達(dá)到14.9%；公共養(yǎng)老基金和捐贈(zèng)基金僅占比0.8%和0.2%。不同類型的投資者對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的敏感性可能不同，意味著我國(guó)PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露程度也會(huì)有不同。

本文使用清科私募通數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)私募股權(quán)投資的投資以及投資回報(bào)數(shù)據(jù)，采用了Franzoni等（2012）［10］的修正內(nèi)部收益率 MIRR 作為 PE回報(bào)的衡量指標(biāo)，參考Liu（2006）［13］年的方法構(gòu)建含有流動(dòng)性因子的四因素模型，用殘差bootstrap回歸方法創(chuàng)新性地研究我國(guó)PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露問(wèn)題。另外，通過(guò)構(gòu)建衡量資本流動(dòng)性的FUNDING指標(biāo)，探討了我國(guó)PE流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)路徑。結(jié)果表明我國(guó)PE受到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，風(fēng)險(xiǎn)因素載荷達(dá)到每年62%，PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是通過(guò)資本流動(dòng)性渠道進(jìn)行傳導(dǎo)的。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

在對(duì)二級(jí)市場(chǎng)的研究中，流動(dòng)性因素是金融資產(chǎn)定價(jià)中的重要組成部分已被廣泛證實(shí)。Amihud和 Mendelson（1986）［3］首先提出流動(dòng)性溢價(jià)現(xiàn)象，通過(guò)構(gòu)建預(yù)期收益與買賣差價(jià)的微觀模型，發(fā)現(xiàn)以買賣差價(jià)衡量的流動(dòng)性越低，其交易成本越大，投資者對(duì)持有該資產(chǎn)的預(yù)期收益就越高，為將流動(dòng)性引入資產(chǎn)定價(jià)模型打下了基礎(chǔ)。Pastor和Stambaugh（2003）［14］構(gòu)建了低流動(dòng)性對(duì)強(qiáng)交易量的收益反轉(zhuǎn)Pastor指標(biāo)來(lái)衡量流動(dòng)性，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性是市場(chǎng)的一種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，在Fama-French三因素模型中加入市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)，實(shí)證研究表明流動(dòng)性溢價(jià)達(dá)到了每年7.5%。隨后Liu（2006）［13］使用了換手率指標(biāo)構(gòu)建了流動(dòng)性調(diào)整下的CAPM模型。在國(guó)內(nèi)關(guān)于二級(jí)市場(chǎng)的流動(dòng)性溢價(jià)和流動(dòng)性資產(chǎn)定價(jià)的研究也屢見不鮮，李一紅和吳世農(nóng)（2003）［17］采用換手率和非流動(dòng)性兩個(gè)指標(biāo)，對(duì)上海股市的流動(dòng)性與預(yù)期收益的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，支持流動(dòng)性溢價(jià)理論；蘇冬蔚和麥元?jiǎng)祝?004）［19］從換手率的角度衡量流動(dòng)性，分析了我國(guó)股市流動(dòng)性與資產(chǎn)定價(jià)的理論與經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，陳青和李子白（2008）［16］通過(guò)改進(jìn) Liu（2006）［13］的方法構(gòu)建流動(dòng)性因子，也證明了在我國(guó)二級(jí)市場(chǎng)資產(chǎn)定價(jià)中，除了規(guī)模因子、賬面市值比因子與收益反轉(zhuǎn)因子外，流行性因子不可或缺。

流動(dòng)性作為二級(jí)市場(chǎng)資產(chǎn)定價(jià)的一個(gè)重要因素已經(jīng)得到了廣泛的認(rèn)知，而對(duì)于PE市場(chǎng)而言，研究還較為缺乏。Acharya和Pedersen（2005）［1］以 Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)構(gòu)建的流動(dòng)性調(diào)整下的CAPM模型為基礎(chǔ)研究表明流動(dòng)性隨著時(shí)間而變化，流動(dòng)性在證券以及其他資產(chǎn)中的變化都有共同的趨勢(shì)，這種共性的流動(dòng)性引發(fā)共同的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

PE市場(chǎng)具有和二級(jí)市場(chǎng)相同的定價(jià)內(nèi)核，該事實(shí)引發(fā)了學(xué)者們用資產(chǎn)定價(jià)模型來(lái)估計(jì)PE的資本成本，進(jìn)而探究PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

將資產(chǎn)定價(jià)模型應(yīng)用于股權(quán)投資研究最早始于 Cochrane（2005）［6］，基于 CAPM 模型，采用最大似然法衡量PE的回報(bào)，發(fā)現(xiàn)1987-2000年間投資回報(bào)達(dá)到57%，CAPM模型alpha值為45%。隨后 Kortweg 和 Sorensen（2010）［12］將Cochrane（2005）［6］的研究從 CAPM 拓展到Fama和French（1995）［9］三因子模型，采用 OLS估計(jì)得到1987-2005年美國(guó)PE數(shù)據(jù)得出年度alpha值從CAPM的34%降到三因素模型的26%。Driessen等（2011）［8］在 Kortweg和 Sorensen（2010）［12］基礎(chǔ)上采用 GMM 估計(jì)的方法得到CAPM中阿爾法值為每年12%，使用三因素模型后alpha值降為8.28%，模型解釋力度增強(qiáng)。在前人研究基礎(chǔ)上，F(xiàn)ranzoni等（2012）［10］首次將以Pastor指標(biāo)衡量的流動(dòng)性因子引入資產(chǎn)定價(jià)模型中來(lái)衡量PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，發(fā)現(xiàn)PE回報(bào)存在明顯的流動(dòng)性溢價(jià)，無(wú)條件的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)達(dá)到每年3%，總風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為達(dá)到18%，alpha由CAPM模型的9.3%下降至三因子模型的3.1%，加入流動(dòng)性因子后，alpha值下降至0.4%，說(shuō)明含有流動(dòng)性因子的四因子模型對(duì)PE績(jī)效具有很好的解釋力度。國(guó)內(nèi)關(guān)于PE的相關(guān)研究主要都集中在具有PE背景的上市公司績(jī)效上，例如（吳超鵬等，2012；張學(xué)勇和廖理，2011；陳工孟等，2011）［15，21，22］等，直接關(guān)注私募股權(quán)投資績(jī)效的較少，王蘭芳和王蘇生（2010）［20］通過(guò)分析對(duì)470家創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)在1999-2008年間的投資決策，發(fā)現(xiàn)以創(chuàng)業(yè)投資支持的行業(yè)IPO數(shù)來(lái)衡量的公開市場(chǎng)信號(hào)顯著地影響了創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)的投資決策；錢蘋和張幃（2007）［18］年采用清科數(shù)據(jù)1999-2003年的56個(gè)本土創(chuàng)業(yè)投資退出項(xiàng)目的數(shù)據(jù)，研究了是否國(guó)有、資本規(guī)模等因素對(duì)回報(bào)率的影響。

我國(guó)PE市場(chǎng)發(fā)展迅速，與國(guó)際市場(chǎng)逐步接軌，PE亦具有和二級(jí)市場(chǎng)相同的定價(jià)內(nèi)核，然而我國(guó)PE市場(chǎng)又具有其特殊性，突出的特點(diǎn)就是投資主體組成不同，占有50.8%的非國(guó)有資本例如富有家族、個(gè)人具有與機(jī)構(gòu)投資者不同的特征：對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)能力弱，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)不良流動(dòng)性沖擊時(shí)，缺少資本支撐的個(gè)體投資者將更易引發(fā)資產(chǎn)贖回從而降低PE回報(bào)。基于以上分析，本文提出假設(shè)。

H1 我國(guó)PE受到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素影響。

Brunnermeier和 Pedersen（2009）［5］提出了市場(chǎng)流動(dòng)性和資本流動(dòng)性之間存在正的關(guān)聯(lián)性，資本的流動(dòng)性是投資者能夠有資金投資的保證。低資本的流動(dòng)性常常伴隨著低市場(chǎng)流動(dòng)性。對(duì)投資者資本的不良沖擊將引發(fā)資產(chǎn)的贖回、減少市場(chǎng)流動(dòng)性，從而惡化初始投資損失。

PE資金的提供方來(lái)自銀行、共同基金以及富有個(gè)人等，其資金的募集往往并不是一步到位完成的，可能分布于投資的多個(gè)輪次中進(jìn)行，長(zhǎng)時(shí)間跨度的融資過(guò)程和重新談判的事實(shí)使得PE對(duì)資金的流動(dòng)性非常敏感（Kaplan和Stromberg，2009）［11］，如果遭遇資本流動(dòng)性低，那么將伴隨著PE管理者難以對(duì)投資進(jìn)行再融資。在這些期間，他們可能被迫清算投資或接受更高的融資成本，這反過(guò)來(lái)又轉(zhuǎn)化為對(duì)這一資產(chǎn)類別的回報(bào)較低。Franzoni等（2012）［10］對(duì)于美國(guó)、歐洲和其他少數(shù)國(guó)家PE的研究證明了這一點(diǎn)。

我國(guó)PE異于歐美國(guó)家主要在于PE的投資主體主要由非機(jī)構(gòu)投資者組成，富有家族、個(gè)人群體對(duì)資本流動(dòng)性沖擊的抵抗能力比機(jī)構(gòu)投資者弱，對(duì) Brunnermeier和 Pedersen（2009）［11］描述的資金流動(dòng)性波動(dòng)暴露很敏感。當(dāng)受到資本流動(dòng)性減少時(shí)，PE難以進(jìn)行再融資，使得他們被迫將投資流動(dòng)性化或者接受高成本的資金。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)。

H2 我國(guó)PE市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是通過(guò)資金流動(dòng)性渠道傳導(dǎo)的。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與描述

本文PE的數(shù)據(jù)來(lái)自清科公司數(shù)據(jù)庫(kù)（Zero2IPODatabase），市場(chǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR國(guó)泰安的數(shù)據(jù)庫(kù)。清科公司數(shù)據(jù)庫(kù)是國(guó)內(nèi)權(quán)威的提供有關(guān)PE信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，使用的是有關(guān)投資機(jī)構(gòu)的信息以及被投資企業(yè)退出信息。對(duì)于PE，清科公司數(shù)據(jù)庫(kù)披露了它們的基本信息（包括名稱、成立時(shí)間）、募資信息（包括基金名稱、募資時(shí)間和規(guī)模等）和投資信息（包括投資時(shí)間、金額、所占股份、投資輪次、被投公司名稱和被投公司所處發(fā)展階段等）。對(duì)于被投資企業(yè)退出信息，清科公司數(shù)據(jù)庫(kù)披露了它們的基本信息（企業(yè)名稱、投資機(jī)構(gòu)、退出方式、退出時(shí)間等）、回報(bào)信息（賬面回報(bào)倍數(shù)）。另外根據(jù)投資機(jī)構(gòu)網(wǎng)站上的公開信息，補(bǔ)充了數(shù)據(jù)缺失的一些重要信息，如資本規(guī)模、成立時(shí)間、股權(quán)性質(zhì)等。

本文對(duì)數(shù)據(jù)做了以下處理：剔除投資金額沒有披露的投資記錄，采用月度投資數(shù)據(jù)，將一個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)的多次投資合并為一次；將以其他貨幣結(jié)算的投資回報(bào)金額換算成以人民幣結(jié)算。本文最終得到的樣本是由投資時(shí)間1997年12月至2011年10月期間的691條PE投資企業(yè)到退出的投資記錄。這里可能會(huì)有多個(gè)投資機(jī)構(gòu)共同投資于一家被投公司的情況，但每一條投資記錄都是唯一的投資機(jī)構(gòu)被投公司匹配的觀察值。

采用了Franzoni等（2012）［10］的方法，用修正內(nèi)部收益率MIRR來(lái)衡量投資回報(bào)，MIRR是以PE對(duì)被投資公司投入（It）和退出回報(bào)（Dt）計(jì)算的在投資期內(nèi)回報(bào)的幾何平均數(shù)。MIRR計(jì)算公式如下

表1 數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)

（二）PE流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)研究設(shè)計(jì)

由于PE的投資并非時(shí)間連續(xù)，不能得到投入回報(bào)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)通過(guò)傳統(tǒng)的時(shí)間序列分析方法來(lái)估計(jì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文擁有的是橫截面數(shù)據(jù)MIRR。

首先假設(shè)投資項(xiàng)目i具有初始投入，具有最終回報(bào)，在Ti期支付。假設(shè)一期的回報(bào)符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布并且有如下形式

其中，γ是常數(shù)，rf是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，f是風(fēng)險(xiǎn)因子的維向量，δ是k維風(fēng)險(xiǎn)因子載荷，εi服從（0，σ2）的正態(tài)分布并且與風(fēng)險(xiǎn)因子相互獨(dú)立。

從式（2）中可以得出投資期內(nèi)以幾何平均數(shù)計(jì)算的總回報(bào)公式如下

由于本文是以對(duì)數(shù)形式估計(jì)，而估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)需要以式（5）的形式，因而需要通過(guò)變換將（γ，δ）變成（α，β），變換公式如式（6）和式（7）

其中，μF是風(fēng)險(xiǎn)因子均值的k維向量，是風(fēng)險(xiǎn)因子的方差-協(xié)方差矩陣。

本文使用投資MIRR作為參與回歸，需要解決以下問(wèn)題：涉及到不同PE和不同的被投資企業(yè)，具有很高的異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)將影響風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)；在估計(jì)（α，β）時(shí)，假設(shè)式（1）服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，而MIRR的殘差拒絕正態(tài)分布chi-squared檢驗(yàn)；MIRR樣本部分小于0，不能直接求對(duì)數(shù)。

為解決以上問(wèn)題，本文首先對(duì)MIRR進(jìn)行加1再取對(duì)數(shù)處理，再對(duì)式（8）采取進(jìn)行殘差bootstrap（1 000次）進(jìn)行OLS估計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)

首先本文分別用最簡(jiǎn)單的CAPM模型（Cochrane，2005）［6］、Fama-French三因子模型對(duì)式（8）進(jìn)行估計(jì)，然后在三因子模型中加入包含流行性因子的第四因素（LIQ）模型來(lái)估計(jì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)載荷。

本文采取換手率來(lái)度量市場(chǎng)的流動(dòng)性來(lái)構(gòu)建流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償因子。換手率的計(jì)算

VOLt為股票在第t月的總交易股數(shù)，LNSt為股票在第t月的流通股數(shù)。

換手率作為學(xué)術(shù)界衡量流動(dòng)性最常用的指標(biāo)，（李一紅和吳世農(nóng)，2003；蘇冬蔚和麥元?jiǎng)祝?004；周芳和張維，2011）［17，19，23］，其能夠反映交易的及時(shí)性和量的概念。本文采取Fama-French三因素模型的因子構(gòu)建方法通過(guò)TURN構(gòu)建流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償因子LIQ；將每個(gè)月按TURN以升序排列，前40%是換手率最低的組合，定義為L(zhǎng)L；后40%是換手率最高的組合，定義為HL。根據(jù)分組得到一個(gè)月后的組合等權(quán)平均收益，組合LL收益與組合HL收益差，便得到該月度LIQ變量。

在假設(shè)市場(chǎng)完整的前提下，二級(jí)市場(chǎng)和PE市場(chǎng)具有相同的定價(jià)內(nèi)核，本文應(yīng)用公開市場(chǎng)的四因素模型來(lái)估計(jì)PE的風(fēng)險(xiǎn)。表2為在樣本期內(nèi)四因子的相關(guān)系數(shù)和分布情況，用樣本期內(nèi)因子均值乘以12作為年度風(fēng)險(xiǎn)載荷的估計(jì)來(lái)衡量資本成本，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)載荷達(dá)到每年57.0%，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)載荷達(dá)到每年9.0%，規(guī)模因子和賬面市值比因子的風(fēng)險(xiǎn)載荷分別是每年8.9%和2.3%。流動(dòng)性因子的風(fēng)險(xiǎn)載荷大于其他因子。

表2 因子的相關(guān)系數(shù)和分布情況

表3是按照式（8）的回歸結(jié)果，MIRR經(jīng)過(guò)95% 的winsor處理，在第一列CAPM回歸中，市場(chǎng)因子回歸系數(shù)為0.134，僅在10%的水平下顯著。這與Franzoni等（2012）［10］估計(jì)的系數(shù)接近1有較大差別，說(shuō)明單獨(dú)的市場(chǎng)因素并不能很好地解釋我國(guó)PE的回報(bào)。第二列為Fama-French三因子模型回歸結(jié)果，smb和hml系數(shù)均顯著為負(fù)，其中hml在1%的條件下顯著。第三列增加流動(dòng)性因子的四因子回歸中，LIQ顯著為正，系數(shù)為1.039且在1%的條件下顯著，說(shuō)明流動(dòng)性因子對(duì)于我國(guó)PE回報(bào)有很好的解釋作用，smb和hml系數(shù)依然顯著為負(fù)，并且smb的系數(shù)明顯降低，而hml的系數(shù)顯著性增加，在三因子回歸中由于LIQ和smb的正相關(guān)性導(dǎo)致高估了smb的重要性，由于LIQ和hml的負(fù)相關(guān)性導(dǎo)致低估了hml的重要性。

表3 模型回歸結(jié)果

表4中顯示了每一個(gè)因子的風(fēng)險(xiǎn)載荷、總風(fēng)險(xiǎn)載荷、資本成本和值。其中α和β經(jīng)過(guò)式（6）和式（7）的變換得出。每一個(gè)因子的風(fēng)險(xiǎn)載荷都是由因子估計(jì)系數(shù)乘以因子的樣本均值得出。資本成本是總風(fēng)險(xiǎn)載荷和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率之和。

表4 風(fēng)險(xiǎn)載荷分解與α值（%）

第一行是每個(gè)模型的總風(fēng)險(xiǎn)載荷，CAPM模型中為1.368%，三因子模型的為5.478%，最后四因子模型達(dá)到了53.141%。

第二行是風(fēng)險(xiǎn)的成分分析，在四因子模型當(dāng)中，流動(dòng)性因子風(fēng)險(xiǎn)載荷達(dá)到每年62.3%，規(guī)模因子（smb）風(fēng)險(xiǎn)載荷每年-18.9%，賬面市值比因子（hml）每年8.8%，而市場(chǎng)因子風(fēng)險(xiǎn)載荷僅為每年0.9%。說(shuō)明流動(dòng)性因子每變動(dòng)一個(gè)單位，PE回報(bào)變動(dòng)62.3%，而規(guī)模因子次之，賬面市值比因子再次之，市場(chǎng)因子變動(dòng)導(dǎo)致回報(bào)變動(dòng)僅為0.9%。PE回報(bào)受流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)影響嚴(yán)重。

最后，本文估計(jì)了α，α值代表期望收益中不能被現(xiàn)有模型解釋的部分，發(fā)現(xiàn)CAPM模型和三因子模型不能解釋的部分都超過(guò)了50%，而在考慮了流動(dòng)性因子之后，值降到8.486%。對(duì)應(yīng)總風(fēng)險(xiǎn)載荷和資本成本分別為每年53.1%和55.8%。說(shuō)明在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，加入流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的四因素模型能很好地解釋PE回報(bào)，我國(guó)PE受到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素影響，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

（二）PE流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)渠道

以上的研究表明，在我國(guó)市場(chǎng)上，PE并不能規(guī)避流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子載荷是PE資本成本的重要組成部分。

為了證明假設(shè)2在我國(guó)市場(chǎng)是否存在，本文選取同業(yè)銀行間隔夜拆借月度加權(quán)平均利率，簡(jiǎn)稱隔夜拆借利率，作為融資難易程度的代理變量。構(gòu)建FUNDING變量，每個(gè)投資收益MIRR對(duì)應(yīng)的FUNDING變量取投資開始到結(jié)束時(shí)期內(nèi)的均值。如果隔夜拆借利率高，則說(shuō)明融資困難，反之則反。那么加入融資難易程度的代理變量之后，該變量應(yīng)該顯著為負(fù)并且能解釋部分市場(chǎng)流動(dòng)性和PE回報(bào)之間的關(guān)系。

PE個(gè)體之間具有差異性，為控制特異性以及PE產(chǎn)業(yè)發(fā)展，本文在式（8）的基礎(chǔ)上添加了一系列的控制變量：

GDP增長(zhǎng)率：Acs和 Audretsch（1994）［2］指出宏觀經(jīng)濟(jì)因素GDP的變動(dòng)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)有著深刻的影響，GDP的增長(zhǎng)和PE產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有正相關(guān)的關(guān)系。我們添加GDP增長(zhǎng)率作為控制PE產(chǎn)業(yè)的發(fā)展的變量。GDP增長(zhǎng)率變量的構(gòu)建方法與FUNDING相同。

投資規(guī)模：錢蘋和張幃（2007）［18］指出對(duì)于股權(quán)投資項(xiàng)目，投資規(guī)模越大可能風(fēng)險(xiǎn)越大，相應(yīng)限制了PE分散風(fēng)險(xiǎn)的能力，分散風(fēng)險(xiǎn)能力的變化可能會(huì)影響資金投資回報(bào)率，并且投資規(guī)模大后續(xù)再融資也更加困難。由于投資規(guī)模差距較大，為避免異常值影響，本文對(duì)投資規(guī)模變量做95%的winsor處理。

基金年限：基金年限越長(zhǎng)，投資經(jīng)驗(yàn)越豐富，對(duì)被投資企業(yè)的選擇能力越強(qiáng)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制能力也越出色，從而會(huì)帶來(lái)高的回報(bào)率。

基金背景：具有外資背景的PE可能具有與國(guó)內(nèi)不同的投資理念、投資風(fēng)格，對(duì)投資收益有相應(yīng)的影響，添加基金背景變量，將有外資背景的記為“0”，否則為“1”。

被投資公司所處行業(yè)：Cumming和MacIntosh（2001）［7］指出，由于股權(quán)投資家在高新技術(shù)投資項(xiàng)目的選擇和幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值等方面的能力與普通投資者相比存在比較優(yōu)勢(shì)，更容易獲得超額的收益。因而本文按照投資界的慣例，將科技、媒體、通訊、互聯(lián)網(wǎng)、IC、IT服務(wù)、生物醫(yī)藥、軟件等行業(yè)作為高新技術(shù)行業(yè)，而傳統(tǒng)行業(yè)和服務(wù)業(yè)則作為非高新技術(shù)行業(yè)。并將高新技術(shù)行業(yè)記為“1”，非高新技術(shù)行業(yè)記為“0”。

退出方式：被投資企業(yè)采取IPO或者是并購(gòu)?fù)顺龅姆绞娇赡軐?duì)資金投資回報(bào)率產(chǎn)生影響，將IPO退出的記為“1”，并購(gòu)?fù)顺龅挠洖椤?”。

各變量描述統(tǒng)計(jì)見表5，在691個(gè)觀察值中，投資規(guī)模和基金年限差距較大，說(shuō)明我國(guó)PE已基本實(shí)現(xiàn)風(fēng)格分散。在經(jīng)過(guò)95%的winsor處理后，規(guī)模從4 880萬(wàn)人民幣到42.60億人民幣不等，均值為7.4億人民幣，而中值僅為2.8億元，巨額投資偏少。基金年限均值為9年，27%的基金具有外資背景，62%的投資處于高新技術(shù)行業(yè)，97%的基金使用了IPO退出的方式。

本文在式（8）的基礎(chǔ)上添加FUNDING變量以及一系列的控制變量進(jìn)行OLS回歸，回歸結(jié)果如表6。

表5 描述性統(tǒng)計(jì)

表6中，回歸（1）流動(dòng)性因子的系數(shù)為1.211并且在1%的條件下顯著，流動(dòng)性因子每增加（減少）一個(gè)單位，PE月度回報(bào)增加（減少）1.211個(gè)單位?；貧w（2）是用MIRR對(duì)FUNDING變量回歸，F(xiàn)UNDING變量系數(shù)為-2.990且顯著，說(shuō)明與假設(shè)相同，資本流動(dòng)性約束能夠減少PE回報(bào)。

在回歸（3）中，本文檢驗(yàn)是否融資渠道能解釋PE回報(bào)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)FUNDING變量能覆蓋48.6%的流動(dòng)性效應(yīng)：LIQ系數(shù)從1.211減少到0.588并且在1%的條件下顯著。而FUNDING變量系數(shù)為-2.495，仍然顯著為負(fù)。可以推斷假設(shè)2成立，市場(chǎng)上PE的流動(dòng)性傳導(dǎo)主要是通過(guò)資本流動(dòng)性渠道發(fā)生的。

另外本文發(fā)現(xiàn)GDP增長(zhǎng)率、是否投資于高新技術(shù)行業(yè)以及采取IPO方式退出均對(duì)基金績(jī)效有顯著正向影響，而投資規(guī)模、基金年限以及非外資背景則對(duì)績(jī)效沒有顯著影響。

表6 流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源回歸結(jié)果

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用換手率作為流動(dòng)性指標(biāo)衡量流動(dòng)性，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中如陳青和李子白（2008）［16］、周芳和張維（2011）［23］等亦采用 Amihud的非流動(dòng)性比率（RtoV）衡量流動(dòng)性

其中Ritd代表股票i在第t個(gè)月第d天的收益率，DVOLitd為股票i在第t個(gè)月內(nèi)第d天的日交易金額，Dit為t月份的交易天數(shù)，乘以使得各指標(biāo)的數(shù)量級(jí)一致或接近。

基于非流動(dòng)性比率（RtoV）以同樣的方法構(gòu)建流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償因子LIQ_RtoV，以排除由于流動(dòng)性指標(biāo)變量選擇帶來(lái)的回歸偏誤。

使用LIQ_RtoV在式（8）的基礎(chǔ)上添加FUNDING變量以及一系列的控制變量進(jìn)行OLS回歸。結(jié)果見表7。

在表7中，模型（1）中以非流動(dòng)性構(gòu)建的指標(biāo)LIQ_RtoV系數(shù)顯著為-1.263，非流動(dòng)性因子每增加（減少）一個(gè)單位，PE月度回報(bào)減少（增加）1.263個(gè)單位，與假設(shè)1一致。模型（2）中FUNDING變量系數(shù)為-2.990且顯著，模型（3）中加入FUNDING變量后LIQ_RtoV系數(shù)減少45.2%，F(xiàn)UNDING系數(shù)顯著為-2.792。使用非流動(dòng)性指標(biāo)得到的結(jié)論與前文相同，結(jié)果穩(wěn)健。

六、結(jié)論與建議

與其他研究公開市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究不同，本文研究PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

研究發(fā)現(xiàn)：（1）流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子與PE回報(bào)顯著正相關(guān)，包含流動(dòng)性的四因子模型使alpha值降為8.486%，模型解釋力度強(qiáng)。（2）本文定量估計(jì)我國(guó)PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)載荷達(dá)到62.329%，遠(yuǎn)高于國(guó)外估計(jì)值3%，市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子的風(fēng)險(xiǎn)載荷較低。（3）FUNDING變量與PE回報(bào)顯著負(fù)相關(guān)，融資流動(dòng)性能解釋48.6%的市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，我國(guó)PE存在顯著的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露，由于我國(guó)投資者主要由非機(jī)構(gòu)投資者組成，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露程度遠(yuǎn)大于國(guó)外，投資于PE并不能起到規(guī)避流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的作用。另外，我國(guó)PE的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)主要是通過(guò)資金的流動(dòng)性通道進(jìn)行傳導(dǎo)的。PE市場(chǎng)作為越來(lái)越重要的新型市場(chǎng)，針對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的考慮不可或缺，本文的研究豐富了這方面的研究并進(jìn)一步展開。

基于上述結(jié)論，對(duì)政府和監(jiān)管者而言，提出以下建議：（1）應(yīng)優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu)，逐步放開對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力更強(qiáng)的機(jī)構(gòu)投資者（例如養(yǎng)老基金等）進(jìn)入一級(jí)市場(chǎng)的限制，豐富市場(chǎng)寬度。（2）應(yīng)增強(qiáng)對(duì)PE的風(fēng)格教育，督促其進(jìn)行流動(dòng)性管理，保障融資流動(dòng)性渠道的穩(wěn)定以應(yīng)對(duì)流動(dòng)性沖擊，增強(qiáng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力，豐富市場(chǎng)深度。（3）修正市場(chǎng)投資策略，特別是在市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露時(shí)，謹(jǐn)慎進(jìn)行股權(quán)投資和再融資，從風(fēng)險(xiǎn)終端降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；通過(guò)合約、保證金等方式增強(qiáng)融資渠道的穩(wěn)定性，從風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)渠道降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

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