徐 虹，朱文婷

(1安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院 2安徽工業(yè)大學(xué) 安徽創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展研究院; 安徽 馬鞍山 243032)

一、引言

2008 年以來，隨著金融危機(jī)的爆發(fā)和“限售股”的不斷解禁，“上市公司股東集中減持套現(xiàn)”、“上市公司股東和相關(guān)主體利用高送轉(zhuǎn)推高股價配合減持”等現(xiàn)象層出不窮，由此引發(fā)的股票市場“暴漲暴跌”現(xiàn)象引起了實(shí)務(wù)界和理論界的廣泛關(guān)注。雖然近幾年來證監(jiān)會已充分意識到此問題的重要性，并在2016年出臺《上市公司大股東、董監(jiān)高減持股份的若干規(guī)定》(證監(jiān)會公告〔2016〕1號)，引導(dǎo)上市公司控股股東、持股5%以上股東及董監(jiān)高人員規(guī)范、理性、有序減持，促進(jìn)上市公司穩(wěn)健經(jīng)營、回報中小股東，促進(jìn)資本市場健康發(fā)展。但是，仍然暴露出一些新問題，如大股東集中減持規(guī)范不夠完善、上市公司非公開發(fā)行股份解禁后的減持?jǐn)?shù)量未作限制、在鎖定期屆滿后對首次公開發(fā)行前的股份和上市公司非公開發(fā)行股份的股東大幅減持缺乏有針對性的制度規(guī)范、股東減持的信息披露要求不夠完備等。針對此類新問題，證監(jiān)會再次發(fā)布《上市公司股東、董監(jiān)高減持股份的若干規(guī)定》(證監(jiān)會公告〔2017〕9號)[注]2017年證監(jiān)會發(fā)布《上市公司股東、董監(jiān)高減持股份的若干規(guī)定》(證監(jiān)會公告〔2017〕9號)，新規(guī)從適用范圍、減持?jǐn)?shù)量、減持方式以及信息披露等方面對上市公司股東減持股份行為作出了要求。以往規(guī)定中，對于雖然不是大股東但持有首次公開發(fā)行前的股份和上市公司非公開發(fā)行的股份的股東，在鎖定期屆滿后大幅減持缺乏有針對性的制度規(guī)范，本次新規(guī)出臺，擴(kuò)大了受限制主體范圍，將特定股東，如pre-IPO股東、認(rèn)購非公開發(fā)行股東(包括受讓方)，正式納入減持受限主體。，從擴(kuò)大適用范圍、細(xì)化減持限制、強(qiáng)化減持披露、嚴(yán)格違規(guī)減持懲罰等四個方面進(jìn)一步規(guī)范上市公司各類股東的股份減持行為。

隨著全球經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，風(fēng)險投資不僅在促進(jìn)我國創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長、提供企業(yè)創(chuàng)新動力與支持方面發(fā)揮重要的作用，對中國資本市場健康平穩(wěn)發(fā)展的影響也日益重大。據(jù)統(tǒng)計，截至2017年底，在中小板和創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)中，大約54 %的企業(yè)具有風(fēng)險投資背景。作為一類較為特殊的股權(quán)專業(yè)投資機(jī)構(gòu)，雖然風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在緩解新創(chuàng)、高科技成長型等企業(yè)的融資約束、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新、助力企業(yè)成長方面發(fā)揮著極為重要的作用，但是根植于風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)自身資金募集、投放、管理以及投資收回等管理模式特點(diǎn)，也使得一些風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)急功近利的投資行為受到各界投資者和學(xué)者的關(guān)注。尤其是Pre-IPO階段進(jìn)入企業(yè)、上市后獲利“清倉式”退出等行為，在某種程度上“推波助瀾”了IPO公司股價的暴漲暴跌。因此，作為創(chuàng)業(yè)企業(yè)不可或缺的融資渠道之一，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在介入企業(yè)融資過程中究竟是充當(dāng)了“市場穩(wěn)定器”還是“崩盤加速器”？創(chuàng)業(yè)企業(yè)成功上市后，風(fēng)險資本在二級市場上的減持過程又會對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生怎樣的影響？對這一問題的探究，不僅對我國上市公司與風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在“限售股解禁”后制定合理的減持計劃、減少對公司股價的沖擊提供決策支持，也為政府部門如何制定促進(jìn)創(chuàng)業(yè)投資專注于長期投資、價值投資和持續(xù)健康發(fā)展的相關(guān)政策提供有價值的參考。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性是經(jīng)濟(jì)主體對未來政策走向無法形成可靠判斷，不確定性導(dǎo)致企業(yè)行動的機(jī)會成本增加，從而影響了企業(yè)行動決策的調(diào)整和改進(jìn)。自2008年金融危機(jī)以來，全球范圍內(nèi)都充分意識到經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過影響資產(chǎn)價格的估值，進(jìn)而影響股票市場波動。[1]中國的股市更是歷有“政策市”之稱，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對股票市場的影響更加突出；中國政治環(huán)境的變動明顯會增大股價崩盤風(fēng)險。[2]在增長速度換擋期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期和前期刺激政策消化期的“三期疊加”階段，[3]且“穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)、促改革、防風(fēng)險”四大目標(biāo)成為我國宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控基本走向時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性將如何影響金融市場的預(yù)期，股票價格將如何波動？值得進(jìn)一步關(guān)注的問題是，在中小板和創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)中，政策不確定性又是如何通過影響風(fēng)險投資行為進(jìn)而影響股價崩盤風(fēng)險？

為解決以上問題，本文選取2008-2015年中小板和2009-2015年創(chuàng)業(yè)板有風(fēng)險投資介入的公司為研究樣本，首先探討企業(yè)IPO當(dāng)年風(fēng)險投資持股對公司股價崩盤風(fēng)險的影響，然后探究企業(yè)上市后，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的股份減持對公司未來股價崩盤風(fēng)險的影響，最后引入外部制度環(huán)境變量，考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對上述兩種關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

本文可能的研究貢獻(xiàn)是：以往研究基于公司內(nèi)部人交易行為影響股價崩盤風(fēng)險時，主要關(guān)注的角度是內(nèi)部人拋售比例、大股東以及董監(jiān)高減持行為等，[4-7]缺少專門針對風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在IPO時點(diǎn)的持股比例及其鎖定期后的減持比例對上市公司未來股價崩盤風(fēng)險的研究。事實(shí)上，在中小板和創(chuàng)業(yè)板市場上，風(fēng)險投資這一類特殊的機(jī)構(gòu)投資者不僅僅是提供融資渠道、助推企業(yè)成長的重要力量，其持股比例及其投資退出行為對公司股價的影響也不容忽視。隨著近年來我國風(fēng)險投資的投資時點(diǎn)越來越向企業(yè)發(fā)展的中后期轉(zhuǎn)移，賺“快錢”、Pre-IPO 投資成為風(fēng)險投資的一種投資方式?；诖?，2017年出臺的減持新規(guī)，擴(kuò)大了受限制主體范圍，將特定股東，如pre-IPO股東、認(rèn)購非公開發(fā)行股東(包括受讓方)，正式納入減持受限主體。因此，本文從IPO當(dāng)年風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例及其投資退出行為對上市公司股價崩盤風(fēng)險影響的角度，直接驗(yàn)證2017證監(jiān)會減持新規(guī)的必要性與合理性，為監(jiān)管政策制定提供直接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)風(fēng)險投資持股及退出對股價崩盤風(fēng)險的影響

目前，學(xué)術(shù)界對于股價崩盤形成動因的分析多是基于代理理論和信息不對稱兩種理論視角。由于存在機(jī)會主義動機(jī)，管理層會選擇隱瞞或推遲披露壞消息，只公布好消息，當(dāng)公司內(nèi)部的負(fù)面消息積累到一定程度時，管理層隱瞞壞消息的成本大于收益。此時壞消息集中釋放到市場，進(jìn)而引發(fā)股價崩盤。[8]若公司信息透明度越低、信息不對稱程度越高，管理層越有機(jī)會窩藏壞消息，公司未來發(fā)生股價崩盤的可能性也就越大。[9]基于上述理論視角，后續(xù)學(xué)者又進(jìn)一步分別從期權(quán)激勵、高管性別、稅收規(guī)避、風(fēng)險承擔(dān)行為決策等管理者層面和大股東持股比例、控制權(quán)-現(xiàn)金流權(quán)分離度、大股東拋售以及內(nèi)部信息質(zhì)量等角度對股價崩盤形成原因進(jìn)行研究。[10-17]除此之外，還有部分學(xué)者針對企業(yè)外部可能引發(fā)股價暴跌的因素進(jìn)行分析，如機(jī)構(gòu)投資者的羊群行為和供應(yīng)鏈上下游重要行業(yè)的崩盤頻率會增加股價崩盤風(fēng)險。[18-19]而審計師行業(yè)專長、審計收費(fèi)以及媒體報道與制度環(huán)境都能對企業(yè)內(nèi)部信息發(fā)揮有效的監(jiān)督作用，降低股價崩盤風(fēng)險。[20-22]由此可見，股價崩盤風(fēng)險的誘發(fā)既有可能來自于公司內(nèi)部，如股東、高管等行為、決策等的影響，中介機(jī)構(gòu)、制度環(huán)境等外部環(huán)境因素的影響也不容忽視。

風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)作為一類特殊的金融中介機(jī)構(gòu)在中國的資本市場上扮演著不可或缺的重要角色?，F(xiàn)有文獻(xiàn)針對風(fēng)險投資介入創(chuàng)業(yè)企業(yè)過程中對企業(yè)產(chǎn)生的影響形成了兩種對立的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在選擇創(chuàng)業(yè)企業(yè)時，會綜合考慮企業(yè)業(yè)績、管理者能力、未來發(fā)展?jié)摿Φ榷喾矫嬉蛩兀罱K將選出具有高成長性，高盈利能力和高競爭力的優(yōu)質(zhì)企業(yè)。在對企業(yè)投資過程中，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)不僅能為被投資企業(yè)帶來資金，更能依靠其專業(yè)領(lǐng)域的知識和技能，為創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供增值服務(wù)。[23]風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的這種認(rèn)證監(jiān)督作用能夠抑制管理層的盈余管理行為，幫助企業(yè)向外界傳遞好的價值信號，降低創(chuàng)業(yè)企業(yè)與外界投資者之間的信息不對稱。[24]然而另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在介入被投資企業(yè)過程中更多表現(xiàn)出明顯的“逐名”動機(jī)，[25]即為了盡早回籠資金和實(shí)現(xiàn)利益最大化，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)可能會采取“短視”行為，將尚不成熟的創(chuàng)業(yè)企業(yè)過度包裝并倉促上市。由于這些企業(yè)的信息不對稱程度較高，因此IPO抑價程度也會更高，[26]且IPO后長期市場業(yè)績表現(xiàn)更差。[27]綜上所述，基于“認(rèn)證監(jiān)督假說”可以推斷，風(fēng)險投資持股能夠降低創(chuàng)業(yè)企業(yè)信息不對稱，減少管理層操控信息的可能性，從而降低企業(yè)未來發(fā)生股價崩盤的可能性；基于“逐名效應(yīng)假說”則可以推斷，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)為了追求利益最大化和盡早建立聲譽(yù)，有強(qiáng)烈的動機(jī)推動企業(yè)倉促上市。在IPO過程中風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)很有可能與管理層合謀粉飾財務(wù)業(yè)績、隱藏公司內(nèi)部“壞消息”，進(jìn)而導(dǎo)致公司未來股價崩盤風(fēng)險上升。綜上，本文提出以下兩種競爭性假設(shè)：

H1a：IPO當(dāng)年風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例越大，公司未來股價崩盤風(fēng)險越低。

H1b：IPO當(dāng)年風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例越大，公司未來股價崩盤風(fēng)險越高。

退出環(huán)節(jié)是風(fēng)險資本運(yùn)作的重要環(huán)節(jié)，能否推動創(chuàng)業(yè)企業(yè)上市并實(shí)現(xiàn)成功退出是關(guān)系風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)能否實(shí)現(xiàn)利益最大化及提高聲譽(yù)的關(guān)鍵問題。風(fēng)險投資減持行為對股價崩盤風(fēng)險可能產(chǎn)生的影響可從以下兩個角度考慮：一方面，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)對被投資企業(yè)所持股份的大小反映了風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)對創(chuàng)業(yè)企業(yè)未來發(fā)展盈利的樂觀程度。由于風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)相較于外界投資者掌握著更多企業(yè)內(nèi)部信息。因此，創(chuàng)業(yè)企業(yè)上市后，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)是否愿意繼續(xù)保留企業(yè)股份、以及保留的比例多少，能夠作為企業(yè)未來發(fā)展前景優(yōu)劣的信號向外部投資者傳遞。風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)會根據(jù)自身掌握的內(nèi)幕信息選擇恰當(dāng)時機(jī)退出，[28]，企業(yè)當(dāng)前的財務(wù)狀況和表現(xiàn)也會對退出時機(jī)具有重要影響。[29]從我國資本市場現(xiàn)實(shí)情況看，企業(yè)IPO 上市后，各類發(fā)起人股東按照監(jiān)管要求都有1-3年的股票限售期，限售解禁后，為維護(hù)企業(yè)經(jīng)營穩(wěn)定以及避免股票價格的過度波動，上市公司往往需要協(xié)調(diào)各相關(guān)方大股東，制定合理的減持、退出計劃，以維護(hù)公司股票價格的相對穩(wěn)定。因此，當(dāng)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)減持比例較大時，由于信息不對稱等原因，讓外部投資者認(rèn)為企業(yè)未來發(fā)展前景堪憂才導(dǎo)致了風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)“明哲保身”的行為，極易誘發(fā)大量股票拋售的“羊群效應(yīng)”。此外，隨著風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)所持股份減少，其為創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供的一系列增值服務(wù)也會隨之削減、消失，減弱了對管理層的監(jiān)督作用，進(jìn)而會造成企業(yè)業(yè)績下滑，實(shí)證研究也證實(shí)了這一點(diǎn)。[30]因此，在面對風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的大幅減持行為時，投資者出于理性預(yù)期和自保行為都會選擇壓低股價，進(jìn)而增大了公司未來的股價崩盤風(fēng)險。另一方面，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)與其他大股東相比，不是完全意義上的剩余索取人。風(fēng)險投資的主要目的是獲得高額的退出利益，因此風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)存在操縱會計信息擇機(jī)減持的動機(jī)。[31]以往研究證明：風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)為了減持需要，會利用會計信息引導(dǎo)市場定價；[27]風(fēng)險投資增加了 IPO 后被投資公司盈余管理的可能性，從而導(dǎo)致 IPO 后被投資公司的會計信息質(zhì)量下降；[32]風(fēng)險投資退出與IPO當(dāng)年的盈余管理正相關(guān)，與公司退出之前財報重述的可能性負(fù)相關(guān)，而與退出后三年內(nèi)財務(wù)重述的可能性正相關(guān)。[33]這些證據(jù)表明風(fēng)險投機(jī)機(jī)構(gòu)的確會利用信息操縱來提高退出收益。由此來看，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)操縱會計信息的行為增加了企業(yè)與外部投資者信息不對稱程度，同時風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)機(jī)會主義動機(jī)的存在也增加了其與管理層合謀隱藏壞消息的可能性，造成公司未來發(fā)生股價崩盤的風(fēng)險上升。據(jù)此本文提出以下研究假設(shè)：

H2：企業(yè)上市后風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)退出比例越大，股價崩盤風(fēng)險越大。

(二)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對風(fēng)險投資影響股價崩盤風(fēng)險的調(diào)節(jié)作用

經(jīng)濟(jì)政策在影響市場資源配置的過程中，其作用機(jī)制和效果都充滿未知，這種不確定性同樣給股票市場帶來波動；例如經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升能夠?qū)е鹿善笔袌鍪找嫦陆岛筒▌有陨仙?。[34]已有研究顯示，不確定性上升將對企業(yè)和投資者的投資管理決策產(chǎn)生重大的影響。面對高不確定性，最理智的決策是推遲投資。[35]如果不確定性伴隨有壞消息，那么不確定性的增加會導(dǎo)致投資降低。即使是出臺有利的政策，不確定性也可能延緩?fù)顿Y，[36]因?yàn)檎咦兓瘯绊懲顿Y者的預(yù)期收益，這種高不確定性也可以看成是一種風(fēng)險的預(yù)示。對于普通的外部投資者而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升導(dǎo)致其未來可收回的回報金額存在不可預(yù)測性，為了應(yīng)對收益的不可預(yù)測性可能帶來的損失風(fēng)險，投資者會要求更高的風(fēng)險補(bǔ)償，[37]進(jìn)而導(dǎo)致公司股價下跌。但是，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)可以憑借自身專長和經(jīng)驗(yàn)為企業(yè)提供增值服務(wù)以提高自身的投資回報，同時實(shí)施適當(dāng)?shù)谋O(jiān)督控制以應(yīng)對不確定性和規(guī)避風(fēng)險。[38]所以當(dāng)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)察覺到IPO當(dāng)年創(chuàng)業(yè)企業(yè)所處的外部環(huán)境不確定性上升時，為了防止外界投資者壓低股價，確保鎖定期結(jié)束后能夠?qū)崿F(xiàn)成功退出并獲得利益，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)會選擇給予創(chuàng)業(yè)企業(yè)更多的支持以幫助企業(yè)穩(wěn)定經(jīng)營、提升盈利水平。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升也會增加風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)與管理層間的信息不對稱程度，為了防止管理層做出損害企業(yè)價值的行為(例如盲目投資)，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)也會加強(qiáng)對管理層的監(jiān)督，確保企業(yè)能夠平穩(wěn)運(yùn)營。

我國風(fēng)險投資呈一次性完全退出的較少，呈非連續(xù)性完全退出的居多。[30]由于大多數(shù)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)并不會選擇在鎖定期結(jié)束后就立刻實(shí)現(xiàn)完全退出，因而在減持股份當(dāng)期仍需要兼顧長久利益。大股東拋售行為會加大企業(yè)與外部投資人之間的利益分離，[16]外部投資者會為了尋求風(fēng)險補(bǔ)償而壓低股價。風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的減持行為同樣也能誘發(fā)投資者的自保心理。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時，為了降低由不確定性帶來的收益下降風(fēng)險，保證在未來減持時的利益不受損或減少受損程度，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)必須與企業(yè)“同舟共濟(jì)”，減少其“短視”行為。當(dāng)風(fēng)險企業(yè)面臨較大的不確定性時，需要風(fēng)險投資家與企業(yè)家的人力資本產(chǎn)生最大的協(xié)同。[39]這種“協(xié)同”行為能夠有效的幫助風(fēng)險企業(yè)應(yīng)對由不確定性上升帶來的沖擊。所以，基于上述分析，本文認(rèn)為不論是在企業(yè)IPO當(dāng)年還是在鎖定期結(jié)束后風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)選擇退出當(dāng)期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升都能夠?qū)︼L(fēng)險投資機(jī)構(gòu)起到很好的“警示”作用，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)由于感受到風(fēng)險上升的威脅，為了確保投資回報能夠自覺選擇與企業(yè)先“共苦”而后“同甘”，進(jìn)而促使未來一期的股價崩盤風(fēng)險降低。因此本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H3a：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升能夠增強(qiáng)風(fēng)險投資持股對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生的負(fù)向影響。

假設(shè)H3b：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升能夠緩解風(fēng)險投資持股對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生的正向影響。

假設(shè)H4：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升能夠緩解風(fēng)險投資退出對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生的正向影響。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2008-2015年中小板和2009-2015年創(chuàng)業(yè)板有風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)介入的上市企業(yè)為研究樣本。本文通過投中數(shù)據(jù)端收集了2008年到2015年所有中小板和創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的VC和PE融資事件，并與企業(yè)上市當(dāng)年年報中的十大股東核對，保留至上市當(dāng)年仍未退出的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)，并剔除在上市之后才介入企業(yè)的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)。參照現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)的做法，我們對初始樣本進(jìn)行了如下篩選以避免異常樣本的影響: (1) 剔除金融保險業(yè)公司樣本； (2) 剔除樣本期間曾被 ST、* ST 的公司樣本；(3) 剔除年交易周數(shù)小于 30 的公司樣本，(4) 剔除數(shù)據(jù)缺失的公司樣本，最終得到472家樣本公司。本文的財務(wù)數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫。為了剔除極端值的影響，本文對回歸模型中的連續(xù)變量進(jìn)行了上下5%的縮尾處理，數(shù)據(jù)處理采用STATA統(tǒng)計軟件。

(二)變量定義

1.被解釋變量：股價崩盤風(fēng)險(Crashi，t+1)

本文借鑒許年行(2013)[18]的做法，采用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(Ncskew)和股票收益上下波動率(Duvol)兩種指標(biāo)來衡量股價崩盤風(fēng)險。具體做法如下：

Ri,t=β0+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+β4Rm,t+1+β5Rm,t+2+εi,t

(1)

首先，將周個股回報率Ri,t與周市場回報率Rm,t按照(1)式回歸獲取殘差εi,t，其中Ri,t表示個股i在t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的回報率，Rm,t代表第t周經(jīng)流通市值加權(quán)平均計算的周市場回報率。然后根據(jù)(2)式計算出股票第i的周持有收益Wi,t。

Wi,t=Ln(1+εi,t)

(2)

基于周持有收益Wi,t，計算兩個股價崩盤指標(biāo)，其計算公式如下：

Ncskewi,t= -[n(n-1)3/2∑Wi,t3]/[(n-1)(n-2)(∑Wi,t2)3/2]

(3)

n 為每年股票的 i 的交易周數(shù)，Ncskewi,t為正向指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)值越大代表股價崩盤風(fēng)險就越大。

Duvoli,t=Ln{{nu-1}∑Rd2}/[(nd-1)∑Ru2]

(4)

在計算Duvoli，t時，需要按照周持有收益是否大于年平均收益將股票收益回報分為上漲階段和下降階段兩個子樣本，Ru和 Rd分別代表兩個子樣本中股票回報率的標(biāo)準(zhǔn)差。nu(nd)為股票 i 的周持有收益Wi,t大于(小于)年平均收益的周數(shù)。Duvoli,t的數(shù)值越大，股價崩盤風(fēng)險越大。

2.解釋變量

(1)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例(VCholdi,t)：表示上市當(dāng)年公司i中所有風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)股東的聯(lián)合持股比例。

(2)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)退出比例(Exiti,t)：表示鎖定期結(jié)束后至風(fēng)險資本完全退出前各年間風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的股份減持比例。計算方法是用后一年風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例減去前一年風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例再除以IPO當(dāng)年風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)總持股。

(3)經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Uncertaint)：代表第t年的經(jīng)濟(jì)不確定性程度。我們參考饒品貴等的研究，[40]采用Baker等構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的月度數(shù)據(jù)平均值作為年度指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性。[41]設(shè)置虛擬變量，大于年度數(shù)據(jù)平均值的為1，否則為0。該指數(shù)是以香港南華早報作為媒體搜索平臺，檢索出與經(jīng)濟(jì)政策相關(guān)的信息數(shù)量，并據(jù)此計算出中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的月度數(shù)據(jù)。

3.控制變量

控制變量的選取借鑒 Kim 等[10]和許年行等[18]的做法具體包括如下幾項(xiàng)：股票i在t年的月度換手率的平均值(Dturni,t)；第 t 年公司持有周收益的標(biāo)準(zhǔn)差(Sigmai,t)；第 t 年公司周特有收益的平均值(Reti,t)；資產(chǎn)負(fù)債率(Levi,t)；公司規(guī)模(Sizei,t)；市賬比(BMi,t)；資產(chǎn)收益率(Roai,t)；公司第 t 年的操縱性應(yīng)計(DAi,t)，上市公司板塊(Plate)；經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(ECIt)；審計意見類型(Opinioni,t)；管理層持股比例(Eholdi,t)和行業(yè)(Ind)。

(三)模型構(gòu)建

模型(1)用來驗(yàn)證本文的研究假設(shè)，Crashi,t+1代表公司i在第t+1年的股價崩盤指標(biāo)，用Ncskewi,t+1和Duvoli,t+1兩個指數(shù)來測度，模型的解釋變量和控制變量都由第t年的數(shù)值來度量。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計[注]限于篇幅，描述性統(tǒng)計不再列示表格，有興趣的讀者資料備索。

主要變量的描述性統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，股價崩盤風(fēng)險指標(biāo) Ncskewt+1和Duvolt+1的均值分別為-0.251和-0.128。Ncskewt+1的均值與已有研究相比差別不大，[14,18]Duvolt+1的均值較之于以往的研究結(jié)果偏大。這說明中小板和創(chuàng)業(yè)板公司股價發(fā)生崩盤風(fēng)險的可能性更高，這也與我國股票市場運(yùn)行的現(xiàn)狀相吻合。兩個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.554和0.289，兩個數(shù)值明顯小于以往研究結(jié)果，說明中小板和創(chuàng)業(yè)板公司之間股價崩盤風(fēng)險的分布差異不大，即總體上，我國中小創(chuàng)企業(yè)由于規(guī)模偏小、且以成長性企業(yè)為主，這些企業(yè)相比主板(規(guī)模大、多數(shù)是較成熟企業(yè))而言，股價崩盤風(fēng)險更高。解釋變量VCholdi,t的均值為9.516，最大值為55.87，說明風(fēng)險投資持股比例較高，已成為中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司的重要融資渠道，且風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)對被投資企業(yè)擁有較大的決策與控制影響力。Uncertaint的標(biāo)準(zhǔn)差為0.483，說明在樣本研究期間，我國的經(jīng)濟(jì)政策變動較大。

對于風(fēng)險投資退出與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的研究共收集到472家樣本公司，768個年度觀測值。根據(jù)所選取的樣本統(tǒng)計可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)從鎖定期結(jié)束到完全退出平均要用3年左右時間，最短為鎖定期結(jié)束當(dāng)年即可實(shí)現(xiàn)完全退出，最長則可達(dá)6年。風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)具體退出情況如表2所示，鎖定期結(jié)束后當(dāng)年股份減持比例平均占初始投資的35.77%，第二年退出比例占初始投資的24.40%，第三年退出比例占初始投資的18.25%。在472家公司中，其中有142(占比30.15%)家公司的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在鎖定期結(jié)束當(dāng)年就完全退出企業(yè)，剩余330家企業(yè)的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)選擇非連續(xù)性多次退出方式，其中在第二年實(shí)現(xiàn)完全退出的有87家(占比18.43%)，在第三年實(shí)現(xiàn)完全退出的有57家(占比12.07%)，這一數(shù)據(jù)統(tǒng)計也進(jìn)一步驗(yàn)證了徐欣和夏蕓的研究。[30]從上述統(tǒng)計的風(fēng)險投資退出情況看，企業(yè)成功IPO后近1/3的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在鎖定期結(jié)束當(dāng)年就完全退出企業(yè)，大量非公開發(fā)行股份沖擊二級市場，大大增加了公司股價的波動性，引發(fā)股價崩盤風(fēng)險。

表2 風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)股份減持情況分析表

(二)相關(guān)性分析[注]限于篇幅，相關(guān)性分析不再列示表格，有興趣的讀者資料備索。

相關(guān)性分析結(jié)果的結(jié)果顯示，Ncskewi，t+1與Duvoli，t+1的相關(guān)系數(shù)分別為0.968、0.963，并且在1%的水平上顯著正相關(guān)，說明兩者之間具有較好的一致性，可以共同用來衡量股價崩盤風(fēng)險。VCholdi，t與Ncskewi，t+1和Duvoli，t+1均在10%的水平上顯著正相關(guān)，說明風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例越大，公司未來的股價崩盤風(fēng)險越大。Exiti，t與兩個股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的系數(shù)均為正向顯著，表明風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)減持比例越大，股價崩盤風(fēng)險越大。Uncertaint與兩個股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的系數(shù)均為負(fù)，表明企業(yè)所處當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，公司未來發(fā)生股價崩盤的可能性越小，這一結(jié)果初步驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)。

(三)多元回歸分析

1.風(fēng)險投資持股比例、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價崩盤風(fēng)險的多元回歸分析

在控制了行業(yè)特征后，表3報告了IPO當(dāng)年風(fēng)險投資持股比例與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系，以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。從第(1)列和第(4)列的結(jié)果來看，VCholdi,t與Ncskewi,t+1和Duvoli，t+1均在5%水平上顯著正相關(guān)，表明上市當(dāng)年風(fēng)險投資持股比例越大，企業(yè)未來股價崩盤風(fēng)險越高。因此，假設(shè)H1b得到驗(yàn)證。這一結(jié)果表明，我國風(fēng)險投資行業(yè)發(fā)展歷程較短，運(yùn)作體系尚不成熟，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)普遍表現(xiàn)出更偏重短期利益的“逐名”動機(jī)；第(2)列和第(5)列的結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Uncertaint)與股價崩盤風(fēng)險的兩個指標(biāo)顯著負(fù)相關(guān)，且通過1%顯著水平檢驗(yàn)，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，企業(yè)未來發(fā)生股價崩盤的可能性越小，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升，確實(shí)能夠起到“警示”作用；第(3)列和第(6)列的結(jié)果表明，風(fēng)險投資持股比例VCholdi,t與股價崩盤風(fēng)險顯著正相關(guān)，與未加入交互項(xiàng)前的結(jié)果一致。加入調(diào)節(jié)變量Uncertain之后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與風(fēng)險投資持股比例的交互項(xiàng)(Uncertain×VCholdi,t)與Ncskewi,t+1和Duvoli，t+1均顯著負(fù)相關(guān)，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增強(qiáng)有助于緩解風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股引發(fā)的股價崩盤風(fēng)險。由此假設(shè)H3b得到驗(yàn)證。

2.風(fēng)險投資退出比例、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價崩盤風(fēng)險的多元回歸分析

表4報告了企業(yè)上市后風(fēng)險投資退出比例與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系，以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。從第(1)列和第(4)列的回歸結(jié)果看，風(fēng)險投資減持比例與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系，并且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明風(fēng)險投資減持比例越大，未來股價崩盤風(fēng)險越高。假設(shè)H2得到驗(yàn)證；第(2)列和第(5)列的回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價崩盤風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān)(均通過了5%的顯著性檢驗(yàn))，表明當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)在未來一期發(fā)生股價崩盤的可能性越?。坏?3)列和第(6)列的結(jié)果表明，風(fēng)險投資減持比例與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，但是未通過顯著性檢驗(yàn)。說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升不能顯著緩解風(fēng)險投資退出與股價崩盤風(fēng)險間的正向作用。假設(shè)H4沒有獲得驗(yàn)證?？赡艿脑蚴牵阂环矫?，從前文的表3可知，雖然從整體趨勢看，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的股份減持行為呈現(xiàn)非連續(xù)性完全退出，并不是鎖定期結(jié)束后立即拋售完畢，但是平均而言，在鎖定期結(jié)束當(dāng)年已減持股份超過1/3，在創(chuàng)業(yè)企業(yè)中的剩余股份大幅減少，參與企業(yè)決策管理的能力大大削弱。因此，即使感知到未來回報的不可預(yù)測性上升，想要保護(hù)剩余股份的未來收益，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)參與上市公司治理的能力以及決策話語權(quán)已經(jīng)大大減弱；另一方面，隨著持有的剩余股份不斷減少，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)提供增值服務(wù)的動機(jī)和投入也在減少。以上兩方面的原因?qū)е铝嗽谕顺鲞^程中，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的風(fēng)險感知能力下降，因此，研究模型中交互項(xiàng)Uncertain×Exiti,t的系數(shù)不顯著。

表3 風(fēng)險投資持股比例、經(jīng)濟(jì)政策不確定與股價崩盤風(fēng)險[注]Controls為控制變量，因篇幅限制未作列示，以下各表類似，有興趣的讀者資料備索。

注：***、**、*表示在1%、5%和10%水平下顯著，以下類似；不顯著的控制變量估計值略。

表4 風(fēng)險投資退出比例、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價崩盤風(fēng)險

(四)進(jìn)一步檢驗(yàn)

1.風(fēng)險投資影響股價崩盤風(fēng)險的機(jī)理分析

會計信息質(zhì)量影響投資者對企業(yè)價值的判斷，低質(zhì)量的會計信息加大了企業(yè)與外界投資者之間的信息不對稱程度。已有研究證實(shí)，信息透明度越低，公司股價崩盤風(fēng)險越大[9]。前文研究驗(yàn)證了風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)逐名動機(jī)的存在。那么風(fēng)險投資持股和退出行為造成的股價崩盤風(fēng)險上升是否如前文所述是由于風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)操縱會計信息導(dǎo)致的呢？為此，本文以“可操縱應(yīng)計”指標(biāo)來衡量企業(yè)的盈余管理程度。如果風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的確通過操縱會計信息來達(dá)到快速上市和獲得更高退出利益的目的，那么預(yù)期風(fēng)險投資持股比例越大，企業(yè)IPO當(dāng)年的盈余管理程度越大；風(fēng)險投資退出比例越大，退出前一年企業(yè)的盈余管理程度越大?；貧w模型如下：

DA/DAi，t-1=β0+β1VChold/Exit+β2Lev+β3Size+β4BM+β5Roa+β6Ehold+∑Ind+∑Year+εi,t

(6)

如表5所示，IPO當(dāng)年風(fēng)險投資持股比例與可操縱應(yīng)計顯著正相關(guān)，表明企業(yè)上市當(dāng)年，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)存在介入企業(yè)信息處理過程，激勵企業(yè)報告較好的會計盈余的行為，且結(jié)果顯示風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例越高，對企業(yè)的正向盈余管理程度越大；同時，第(2)列結(jié)果表明，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在退出前，也會通過盈余管理手段來影響市場定價，以便在退出時獲得較高的退出收益，且減持比例越大，減持前一年盈余管理程度越大。上述實(shí)證結(jié)果較好的驗(yàn)證了風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)通過影響會計信息質(zhì)量進(jìn)而影響股價崩盤風(fēng)險的路徑。

表5 風(fēng)險投資影響股價崩盤風(fēng)險的路徑檢驗(yàn)

2.季度數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

考慮到中國股價崩盤閃崩現(xiàn)象較為常見，采用年度數(shù)據(jù)時間跨度過長，對股價崩盤風(fēng)險的刻畫可能不夠精細(xì)，本文使用股價崩盤的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行重新檢驗(yàn)。其中股價崩盤指標(biāo)采用日個股回報率和日市場回報率來計算；風(fēng)險投資退出的季度數(shù)據(jù)采用虛擬變量[注]之所以對風(fēng)險投資退出比例采用虛擬變量衡量，是因?yàn)椴糠制髽I(yè)在某些年度的季度報表中未列明前十大股東持股信息，因此數(shù)據(jù)收集存在困難，而且為了秉持?jǐn)?shù)據(jù)來源的一致性，從投中數(shù)據(jù)端獲取數(shù)據(jù)能夠有效避免手工收集的誤差。，取自投中數(shù)據(jù)端收錄的退出數(shù)據(jù)，如果當(dāng)季度發(fā)生風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)減持行為取1，否則取0。觀察風(fēng)險投資退出行為采用時間窗的概念，以風(fēng)險投資鎖定期結(jié)束后三年之內(nèi)發(fā)生的退出行為作為有效退出。此外，由于季度報表未經(jīng)審計，因此本部分檢驗(yàn)剔除了審計意見類型這一控制變量。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表6和表7所示，與前文采用股價崩盤風(fēng)險的年度數(shù)據(jù)結(jié)果完全一致。

表6 風(fēng)險投資持股比例、經(jīng)濟(jì)政策不確定與股價崩盤風(fēng)險(季度數(shù)據(jù))

表7 風(fēng)險投資退出比例、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價崩盤風(fēng)險(季度數(shù)據(jù))

五、 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性處理

風(fēng)險投資與公司股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系可能具有內(nèi)生性。股價崩盤風(fēng)險高的公司可能是因?yàn)榧庇贗PO上市的公司通過財務(wù)包裝吸引到風(fēng)險資本的投資、埋下IPO后的崩盤風(fēng)險，這就導(dǎo)致兩者之間存在反向因果關(guān)系。為了消除內(nèi)生性對本文結(jié)論的干擾，首先運(yùn)用工具變量法重新檢驗(yàn)，工具變量法的第一階段模型(相關(guān)性檢驗(yàn))用來估計公司獲得風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)支持的可能性，借鑒前人研究[42]選擇公司所在省份的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)密度 ( VCdensity) 作為工具變量。為了更好地審查和培育項(xiàng)目，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)偏向于投資那些空間距離接近的公司。因此，公司所在省份的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)密度越大，該公司成功獲得風(fēng)險機(jī)構(gòu)投資的概率相應(yīng)越高。但是，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的密度幾乎不會直接影響上市公司的股價崩盤風(fēng)險。故從理論上講，本文選擇公司所在省份風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的密度作為工具變量是合理的。表8列示了檢驗(yàn)結(jié)果。工具變量法的第一階段回歸結(jié)果表明:風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)密度顯著影響公司是否有風(fēng)險投資股東。第二階段回歸結(jié)果表明:有風(fēng)險投資介入的公司股價崩盤風(fēng)險更高，且交乘項(xiàng)顯著為負(fù)，與前文觀點(diǎn)一致。此外，IMR系數(shù)在回歸中不顯著，表明樣本不存在嚴(yán)重的選擇偏差和內(nèi)生性問題，回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表8 股價崩盤風(fēng)險的工具變量法估計

由于本文實(shí)證檢驗(yàn)樣本是中小創(chuàng)板中有風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)介入的上市企業(yè)，一個可能產(chǎn)生的疑慮是：中小板、創(chuàng)業(yè)板中沒有風(fēng)險機(jī)構(gòu)介入的公司是否也有崩盤風(fēng)險？為了解決有風(fēng)投介入上市公司和無風(fēng)投介入上市公司之間存在的系統(tǒng)性差異，完全識別出風(fēng)險機(jī)構(gòu)與股價崩盤的關(guān)系，本文還運(yùn)用PSM法進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn)。其中解釋變量(VCi,t)為虛擬變量，代表有無風(fēng)險投資介入，如果有風(fēng)險投資介入則取1，否則取0?；貧w結(jié)果見表9。從表9可以看出，與無風(fēng)險投資介入的公司相比，中小板、創(chuàng)業(yè)板中有風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)介入公司IPO當(dāng)年的崩盤風(fēng)險明顯加大，但是經(jīng)濟(jì)政策不確定性與是否有風(fēng)險投資介入的交互項(xiàng)與Ncskewi,t+1和Duvoli，t+1均顯著負(fù)相關(guān)，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增強(qiáng)有助于緩解中小創(chuàng)板風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)介入引發(fā)的股價崩盤風(fēng)險。

表9 風(fēng)險投資介入、經(jīng)濟(jì)政策不確定與股價崩盤風(fēng)險(PSM法)

2.替換主要變量[注]限于篇幅，替換變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果不再列示表格，有興趣的讀者資料備索。

為了確保上述結(jié)果是穩(wěn)健的，我們還做了如下測試：(1)用總市值加權(quán)平均法計算的綜合周市場收益率來測度股價崩盤風(fēng)險；(2)用當(dāng)年風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持有股數(shù)減去上一年所持股數(shù)比上企業(yè)當(dāng)年流通股股數(shù)作為風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)退出的新的度量標(biāo)準(zhǔn)。上述所有穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與前文結(jié)果基本一致。

六、結(jié)論與啟示

本文以2008-2015年中小板和2009-2015年創(chuàng)業(yè)板中所有具有風(fēng)險投資背景的企業(yè)為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了IPO當(dāng)年風(fēng)險投資持股、IPO后風(fēng)險投資退出對上市公司股價崩盤風(fēng)險的影響，以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性在其間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究結(jié)果表明：(1)創(chuàng)業(yè)企業(yè)IPO當(dāng)年，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例越大，股價崩盤風(fēng)險越大，這一實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果從股價崩盤風(fēng)險角度為風(fēng)險投資的“逐名”動機(jī)理論又添一新佐證。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升強(qiáng)能夠顯著緩解風(fēng)險投資持股與股價崩盤風(fēng)險間的正向作用；(2)創(chuàng)業(yè)企業(yè)上市后，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的退出會顯著增強(qiáng)企業(yè)未來的股價崩盤風(fēng)險。但是經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升，并不能弱化風(fēng)險投資的退出對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。

本文的啟示與研究展望：第一，目前鮮有文獻(xiàn)從風(fēng)險投資這一外部持股者角度探究股價崩盤風(fēng)險的成因，尤其是中小板和創(chuàng)業(yè)板IPO公司中日益增多、日益活躍的風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股及退出對股價崩盤風(fēng)險的影響。本文從風(fēng)險投資持股及其上市后退出兩方面為股價崩盤風(fēng)險影響因素研究提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，同時也豐富了風(fēng)險投資持股及退出的經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)文獻(xiàn)，研究結(jié)果證實(shí)了我國風(fēng)險投資行業(yè)發(fā)展尚不成熟，表現(xiàn)出較為明顯的“逐名”動機(jī)。該結(jié)論帶來的啟示是：盡管我國風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)參與創(chuàng)業(yè)企業(yè)投資、推動創(chuàng)業(yè)企業(yè)IPO的熱情越來越高漲，幫助企業(yè)成功上市從而獲得滿意回報的案例也越來越多，但如何引導(dǎo)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)規(guī)范、理性、有序減持，促進(jìn)上市公司穩(wěn)健經(jīng)營、回報中小股東，維護(hù)資本市場健康發(fā)展的道路依然任重道遠(yuǎn)。因此，隨著IPO常態(tài)化以及“注冊制”的日益臨近，如何加強(qiáng)資本市場監(jiān)管，強(qiáng)化Pre-IPO股東減持的針對性制度規(guī)范和信息披露要求，引導(dǎo)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)發(fā)揮其正向的“增值服務(wù)”和“監(jiān)督認(rèn)證”功能，減少其負(fù)面的“逐名”效應(yīng)，將是解決我國未來資本市場和風(fēng)險投資市場聯(lián)動效應(yīng)的重要研究課題。第二，本文的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股比例越大，創(chuàng)業(yè)企業(yè)IPO當(dāng)年的股價崩盤風(fēng)險越高；創(chuàng)業(yè)企業(yè)上市后，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的退出也會顯著增強(qiáng)企業(yè)未來的股價崩盤風(fēng)險。因此，2017年證監(jiān)會推出的減持新規(guī)是必要的、合理的，既是穩(wěn)定企業(yè)經(jīng)營、保護(hù)中小投資者利益的重要手段，也是穩(wěn)定股市、防范金融風(fēng)險的“市場穩(wěn)定器”。第三，股市穩(wěn)定發(fā)展是我國資本市場發(fā)展近30年來孜孜以求的目標(biāo)，但是由于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中需要不斷摸索、不斷試錯，我國股市的“政策市”特征以及“暴漲暴跌”現(xiàn)象一直難以根治，不僅對廣大的投資者造成重大經(jīng)濟(jì)損失，甚至對宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定也造成了掣肘。不同于以往直接研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性與當(dāng)期股價崩盤風(fēng)險之間的影響，本文探究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性是如何調(diào)節(jié)風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股、退出與企業(yè)未來股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系，不僅對企業(yè)和風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時如何制定合理的減持計劃以維護(hù)公司市值穩(wěn)定、展現(xiàn)公司形象與聲譽(yù)具有重要的參考價值，也對監(jiān)管部門在經(jīng)濟(jì)政策不確定性高的情況下，如何維護(hù)股票市場平穩(wěn)發(fā)展具有借鑒意義。