楊 子

(亞伯大學(xué) 商學(xué)院，英國 威爾士 SY23)

一、引言

中國風(fēng)險投資在經(jīng)歷2015年左右的熱潮之后，近年來日益趨于理性，一方面是因為疫情持續(xù)削弱了大眾的創(chuàng)業(yè)熱情，另一方面也是因為中國風(fēng)險投資的發(fā)展進入了理智期。在理智的發(fā)展期中，能繼續(xù)推進中國風(fēng)險投資發(fā)展的是風(fēng)險投資公司能夠從風(fēng)險投資事件中獲得預(yù)期利益，而在風(fēng)險投資退出中獲利最豐的無疑是上市退出。因此，研究在2013～2019年中國風(fēng)險投資市場中風(fēng)險投資者選擇通過不同退出方式進行退出的原因就顯得尤為必要。在之前的研究中，一般會重點關(guān)注如何實現(xiàn)上市退出以及上市退出的回報率。而在對中國近十年來的風(fēng)險投資市場的研究中發(fā)現(xiàn)，成功實現(xiàn)上市退出的風(fēng)險投資案例只占總風(fēng)險投資案例的三成不到。故而，研究影響不同退出方式的因素以及這些因素是怎么影響的遠比只關(guān)注如何能實現(xiàn)上市退出更有現(xiàn)實意義。只有知道哪些因素會對風(fēng)險投資退出方式選擇產(chǎn)生什么樣的影響，才能讓風(fēng)險投資公司在投資決策中做出最優(yōu)解，而不是盲目的舍棄客觀條件去追求上市退出。

基于中國風(fēng)險投資市場在2013到2019年這六年間退出的實證數(shù)據(jù)，對中國風(fēng)險投資市場的退出決策進行了分析。研究退出決策有兩個重要維度：一是退出的時間即投資期限、投資時長的問題；二是退出的策略即風(fēng)險投資者選擇不同的退出策略的原因。研究發(fā)現(xiàn)：在中國風(fēng)險投資市場中，與選擇投資非高科技產(chǎn)業(yè)初創(chuàng)企業(yè)相比，選擇投資高科技產(chǎn)業(yè)初創(chuàng)企業(yè)獲得的上市退出的機會較低；投資期限越長，風(fēng)險投資者選擇上市退出的可能性越大；投資金額多少與退出策略選擇無關(guān)；初創(chuàng)企業(yè)坐落于三大城市帶能提升風(fēng)險投資選擇上市退出的概率。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

(一)文獻回顧

我國對風(fēng)險投資退出策略的研究中存在著較大的空白，鮮有文獻在退出策略的領(lǐng)域?qū)︼L(fēng)險投資公司執(zhí)行退出決策的影響因素進行研究與分析。特別是在黃永聰?shù)萚1]的研究之后該領(lǐng)域的研究出現(xiàn)了斷檔。我國有關(guān)風(fēng)險投資退出的研究更多地集中在退出時機[2]、不同退出策略比較[3]、不同退出策略與影響[4]、不同退出方式的優(yōu)劣分析[5]等方面。因此，在針對這個問題的國內(nèi)文獻存在一定程度的缺失的前提下，本文能在一定程度上彌補國內(nèi)對這一領(lǐng)域的研究空白。

在關(guān)于風(fēng)險投資公司退出行為的研究中，Schwienbacher比較了歐洲和美國風(fēng)險投資公司的退出行為，認為在退出方式上，歐洲風(fēng)險投資公司相較于美國風(fēng)險投資公司更喜歡通過并購?fù)緩酵顺?。[6]究其原因是因為歐洲風(fēng)險投資公司的投資額度在總體上小于美國的風(fēng)險投資，于是歐洲的風(fēng)險投資公司需要更快捷的回報途徑來達到更高的資產(chǎn)流通率，并購?fù)顺鲈诔墒斓氖袌鲋芯哂型顺鏊俣瓤斓奶攸c可以滿足歐洲風(fēng)險投資公司的需求。Giot研究了美國風(fēng)險投資公司的退出選擇，發(fā)現(xiàn)在不可能通過IPO退出的情況下，風(fēng)險投資公司才會通過并購?fù)顺觯徊⑶彝顿Y的時間越長，風(fēng)險投資者不能通過上市退出的可能性更大。[7]在中國風(fēng)險投資市場的研究中，侯靜茹的研究中指出股權(quán)轉(zhuǎn)讓是中國風(fēng)險投資退出的主要途徑。[8]而《中國風(fēng)險投資年鑒2020》中指出中國風(fēng)險投資退出的主要途徑是上市退出。中國風(fēng)險投資退出方式發(fā)生了巨大的變化，而影響風(fēng)險投資者選擇不同退出策略的因素自然也在發(fā)生變化。從歐美經(jīng)驗來看，投資量的大小與投資時間的長短會影響風(fēng)險投資者選擇不同退出策略，而在中國的風(fēng)險投資市場中，這樣的影響因素是否成立以及會如何影響中國風(fēng)投投資者的選擇無疑是值得注意的。Gompers的研究結(jié)論證實了代理理論的預(yù)測，即每輪融資的持續(xù)時間隨著市凈率和研發(fā)強度的降低而減少，但隨著投資額度占總資產(chǎn)的比例和被投資公司的年齡而增加。[9]于博的研究論證了信息不對稱理論與代理理論在中國風(fēng)險投資市場中的作用[10]，但他在研究中沒有將投資總金額與退出方式的選擇聯(lián)系起來。因此在信息不對稱理論的基礎(chǔ)上，中國風(fēng)險投資事件中的投資總金額是否會像美國市場中一樣，與風(fēng)險投資者選擇上市退出的概論成正比還有待研究。

從退出決策的時間維度來看，Cumming的研究表明，在美國對早期初創(chuàng)企業(yè)進行的投資有更短的投資預(yù)期持續(xù)時間，從而增加了風(fēng)險投資者減短風(fēng)險投資投資時長的可行性。[11]但是他們的研究并不能直接反映到中國風(fēng)險投資市場上，最直觀的依據(jù)就是中國風(fēng)險投資的退出時間與歐美國家的有重大差異。根據(jù)《中國風(fēng)險投資年鑒2020》，中國風(fēng)險投資退出時長的平均值在6.5年，遠遠大于歐美平均的4.5年，因此研究為什么中國風(fēng)險投資市場中平均投資時長與西方不同，以及造成這樣的不同的原因并回答投資時長在中國風(fēng)險投資退出中起到的作用是很有意義的。

從初創(chuàng)公司所處的行業(yè)來看，Giot研究中發(fā)現(xiàn)被投資的初創(chuàng)公司所處的行業(yè)影響著退出的時間。[7]例如，風(fēng)險投資者通過生物技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)公司完成IPO退出所使用的投資時間最短，但在其他退出方式中風(fēng)險投資者通過生物技術(shù)公司進行清算退出所需要的投資時間最長，互聯(lián)網(wǎng)公司最短。對于中國風(fēng)險投資市場來說，高科技產(chǎn)業(yè)與新經(jīng)濟領(lǐng)域隨著時間的推移與發(fā)展的需求變化已與美國的情況截然不同。對于當(dāng)今的中國風(fēng)險投資市場，不同產(chǎn)業(yè)的初創(chuàng)公司能否與投資時間有著聯(lián)系，能否對不同的退出策略產(chǎn)生影響？這樣的影響是怎么形成的？這無疑是需要關(guān)注與研究的。

從初創(chuàng)公司所處的地理位置來看，Pan在對中國風(fēng)險投資市場的實證研究后發(fā)現(xiàn)，不同地域的初創(chuàng)公司會接收到不同程度的來自風(fēng)投公司的財務(wù)支持，以此來獲得更快的發(fā)展。[12]但之前的研究沒有將初創(chuàng)公司的地理位置與風(fēng)險投資退出策略的選擇聯(lián)系在一起，而我們不能忽略處在高度集中與發(fā)達的城市群會為白手起家的初創(chuàng)公司提供公司發(fā)展所需要的許多其他服務(wù)，加快初創(chuàng)企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展并拓寬風(fēng)投的退出渠道。因此，研究處于不同城市的初創(chuàng)公司對于風(fēng)險投資公司選擇退出方式是否有影響也是很有必要的。

綜上所述，在關(guān)于影響風(fēng)險投資退出決策的文獻中，大部分都出現(xiàn)了考慮因素不完全的問題，要么僅僅分析了投資期限，要么只是分析了退出形式。而在實證研究中，之前的研究者還沒有用定量的研究方法探索過退出決策的兩個維度之間的相互作用，用定量方法對投資期限與退出形式進行研究可以更直觀、具體地反映出這兩個維度與風(fēng)險投資退出決策的關(guān)系。除了在兩個維度中使用實證定量研究之外，本文不同于上述研究者的主要貢獻在于：第一，對中國風(fēng)險資本市場的研究和對額外解釋變量的考慮。第二，特別強調(diào)了初創(chuàng)企業(yè)所處產(chǎn)業(yè)的重要性。第三，分析的是立足于已經(jīng)完成退出、獲得退出收益的案例。第四，研究中把各種指標(biāo)與退出方式選擇相關(guān)聯(lián)，使得對于影響風(fēng)險投資退出方式選擇的因素更加直觀與更好量化。

(二)研究假設(shè)

一般來說，在中國風(fēng)險投資市場中風(fēng)險投資者有四種不同的退出方式，它們是上市退出、企業(yè)收購并購、股票擁有者賣出以及企業(yè)清算?；谠谥袊L(fēng)險投資市場2013～2019年所有退出事件中這四種不同退出方式的平均收益率的高低，本文將這四種退出方式按最低平均收益率到最高平均收益率排列為等級一到等級四。等級四為上市退出，等級三為并購收購?fù)顺?，等級二為股票擁有者賣出退出，等級一為破產(chǎn)清算退出。

目前對于中國風(fēng)險投資市場中影響風(fēng)投公司退出策略的研究是缺失的，因此，本文的研究問題是：在中國風(fēng)險投資市場中，什么樣的因素會影響風(fēng)險投資者對于不同風(fēng)險投資退出方式的選擇？

從投資規(guī)模大小的角度來看，基于信息不對稱與代理理論，越大的投資規(guī)模會越好的消除信息不對稱以及越好的形成穩(wěn)固的代理關(guān)系。投資規(guī)模的大小一方面體現(xiàn)了風(fēng)險投資者對初創(chuàng)企業(yè)的信心，一方面體現(xiàn)了初創(chuàng)企業(yè)對于風(fēng)險投資者的價值。并不能認為大的投資規(guī)模就能帶來符合預(yù)期的回報，即并不能簡單地認為投資規(guī)模與風(fēng)險投資退出策略有正向關(guān)系，也不能粗暴的認為投資規(guī)模與風(fēng)險投資退出策略有反向關(guān)系?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)1：

H1：風(fēng)險投資公司對初創(chuàng)公司的投資規(guī)模對風(fēng)險投資公司實現(xiàn)特定等級退出沒有顯著影響。

從退出決策的時間維度來看，長時間的投資無疑對于風(fēng)險投資公司與初創(chuàng)公司都是一個良好的信號。對于風(fēng)險投資公司來說，長時間的投資說明了對初創(chuàng)公司技術(shù)能力的認可與對初創(chuàng)公司規(guī)劃的長期穩(wěn)定。對于初創(chuàng)公司來說，長時間的投資體現(xiàn)了投資公司對于初創(chuàng)公司的控制能力強，能更好地指導(dǎo)并給予初創(chuàng)公司各種形式的資源。但在中國風(fēng)險投資市場上，充斥著不少退出難的風(fēng)險投資事件。那么，在中國風(fēng)險投資市場上，風(fēng)險投資時長會對風(fēng)險投資公司的退出策略產(chǎn)生什么樣的影響也值得關(guān)注?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)2：

H2：風(fēng)險投資公司投資于初創(chuàng)企業(yè)的時長與風(fēng)險投資公司采取等級四退出有著顯著正向作用。

從初創(chuàng)公司所處的行業(yè)來看，基于美國歐洲的經(jīng)驗，處于高科技行業(yè)的初創(chuàng)公司有著更好的發(fā)展前景，也更容易通過上市退出。但隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，高科技行業(yè)的界定與范圍也在不斷地發(fā)生變化。特別是在中國，高科技行業(yè)在近年來被以政策文件的形式確定了下來，這樣被政策認定的高科技產(chǎn)業(yè)是否會和傳統(tǒng)意義上的高科技產(chǎn)業(yè)一樣，對于風(fēng)險投資退出方式有著密切的關(guān)系呢？而且中國的高科技產(chǎn)業(yè)可以獲得大量的政府政策扶持，這對于處于高科技行業(yè)中的初創(chuàng)公司也起到了極大的激勵作用。在這樣特殊的背景下，研究中國初創(chuàng)公司所處的行業(yè)與風(fēng)險投資退出策略選擇的關(guān)系是具有重大意義的?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)3：

H3：投資屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的被投初創(chuàng)公司對風(fēng)險投資公司實現(xiàn)等級四的退出有正向的顯著作用。

從初創(chuàng)企業(yè)的地理位置看，“硅谷效應(yīng)”無疑也是可以在中國風(fēng)險投資市場中得到印證。[13]坐落于主要城市群的初創(chuàng)企業(yè)會在資源獲取上相較于坐落于其他城市的初創(chuàng)企業(yè)擁有優(yōu)勢，但這樣的優(yōu)勢一般只體現(xiàn)在財務(wù)資源和人脈資源的獲取中，而且這樣的優(yōu)勢是對于初創(chuàng)公司的優(yōu)勢。對于風(fēng)險投資公司來說，坐落于主要城市群的初創(chuàng)企業(yè)只是減少了管理成本，地域性并不能直接反映在風(fēng)險投資的成功與否上。所以，風(fēng)險投資公司能否在初創(chuàng)企業(yè)獲得資源獲取優(yōu)勢的前提下將這樣的優(yōu)勢輻射到提高通過上市退出或者高等級退出上是我們應(yīng)該關(guān)注的重點。基于以上分析，本文提出假設(shè)4：

H4：投資坐落在中國三個主要城市帶：長三角經(jīng)濟區(qū)，珠三角經(jīng)濟區(qū)，京津冀經(jīng)濟區(qū)的被投初創(chuàng)公司對于風(fēng)險投資公司采用等級四退出有著顯著正向作用。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文研究所用數(shù)據(jù)主要來自2013～2019年中國風(fēng)險投資市場的退出數(shù)據(jù)，分為上市退出數(shù)據(jù)與其他退出數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中包括了被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)、各風(fēng)險投資公司對單個被投初創(chuàng)企業(yè)的投資總金額、各風(fēng)險投資公司對單個被投初創(chuàng)企業(yè)的投資總時長、各個風(fēng)險投資公司在不同的被投初創(chuàng)公司案例中選擇的不同退出方式的統(tǒng)計，該數(shù)據(jù)收集于萬德數(shù)據(jù)庫中的VC/PE庫。被投企業(yè)的地理位置的數(shù)據(jù)收集于兩個不同的數(shù)據(jù)庫，在清科數(shù)據(jù)庫中收集了未能實現(xiàn)上市退出案例中的初創(chuàng)企業(yè)的地理位置，在雪球數(shù)據(jù)庫中收集了實現(xiàn)上市退出案例中的初創(chuàng)企業(yè)的地理位置。

其中，被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)、被投初創(chuàng)企業(yè)所處的地理位置、風(fēng)險投資公司投資時長、風(fēng)險投資公司投資總額作為自變量，而風(fēng)險投資公司的退出方式成為因變量。

被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)、被投初創(chuàng)企業(yè)所處的地理位置這兩個變量需要用啞變量來表示。對于被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)，本文將其分成兩個部分，組別一是被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)屬于高新技術(shù)行業(yè)，組別二是被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)不屬于高新技術(shù)行業(yè)。而對于是否屬于高新技術(shù)行業(yè)的判斷標(biāo)準(zhǔn)是基于國務(wù)院《高新技術(shù)企業(yè)認定管理辦法(2019)》的政府政策文件進行認定。該文件指出有八個行業(yè)屬于高新技術(shù)行業(yè)，分別是：電子信息行業(yè)、生物與新醫(yī)藥行業(yè)、新能源與節(jié)能行業(yè)、航天航空行業(yè)、新材料行業(yè)、高技術(shù)服務(wù)行業(yè)、資源與環(huán)境行業(yè)、先進制造與自動化行業(yè)。基于文件中給予的定義，被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)屬于以上八個行業(yè)的被認定為處于高新技術(shù)行業(yè)的被投初創(chuàng)企業(yè)，并標(biāo)記為1。其他不屬于以上八個行業(yè)的被投初創(chuàng)企業(yè)則被認定為非處于高新技術(shù)行業(yè)的被投企業(yè)，并標(biāo)記為0。

根據(jù)《中國風(fēng)險投資年鑒》《中國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資發(fā)展報告》，中國風(fēng)險投資事件最集中的地區(qū)是三個創(chuàng)業(yè)型城市群，分別是長三角經(jīng)濟區(qū)、珠三角經(jīng)濟區(qū)、京津冀經(jīng)濟區(qū)。長三角經(jīng)濟區(qū)囊括了江蘇省、安徽省、浙江省、上海市；珠三角經(jīng)濟區(qū)囊括了廣州市、佛山市、肇慶市、深圳市、東莞市、惠州市、珠海市、中山市、江門市；京津冀經(jīng)濟區(qū)包括北京市、天津市、保定市、廊坊市。因此，在本文的研究中，被投初創(chuàng)企業(yè)坐落于以上三個創(chuàng)業(yè)型城市群的城市的退出案例被標(biāo)記為1，沒有坐落于以上三個創(chuàng)業(yè)型城市群的被投初創(chuàng)企業(yè)退出案例被標(biāo)記為0。

(二)樣本描述性統(tǒng)計

根據(jù)wind數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計，在2013～2019年中共有6851件投資事件，其中上市退出事件有2817件，并購收購事件有1145件，股權(quán)轉(zhuǎn)讓退出事件有311件，清算退出事件有2578件。而具有完備數(shù)據(jù)的上市退出事件有1292件，并購收購事件有713件，股權(quán)轉(zhuǎn)讓退出事件有185件，清算退出事件有1件。其他不完備的退出事件都在不同程度上缺少關(guān)鍵數(shù)據(jù)，比如投資時長、投資金額等。本文無法對這些不具有完備數(shù)據(jù)的退出事件進行分析，故將它們排除在本文研究之外。

表1 變量的統(tǒng)計分析

表1顯示研究對象總數(shù)量為2191例。從投資期限來看，最長案例的投資期限為5519天，大致為15年，而最短的投資時長僅為8天，平均總投資天數(shù)為1216天，約3.33年。不同的投資事件投資時長差距極大，體現(xiàn)了中國風(fēng)險投資市場的不確定性與投資回報期長的特性。在投資額方面，最高為582906萬元，最低為4.69萬元，平均投資額為6740萬元。

表2 變量統(tǒng)計

表2顯示各自變量和因變量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。NHI代表不屬于高科技產(chǎn)業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)，HI代表屬于高科技產(chǎn)業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)，NMMC代表沒有坐落于屬于三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)，MMC代表坐落于屬于三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)。在初創(chuàng)企業(yè)是否屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)方面，屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)有1220家，占總數(shù)的55.68%；屬于其他行業(yè)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)有971家，占總數(shù)的44.32%。分布在我國三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)有1579家，占總數(shù)的72.07%，分布在其他省市的初創(chuàng)企業(yè)共有612家，占27.93%。在退出方式上，超過一半的退出案例選擇了等級四的退出策略(上市退出)，數(shù)量為1292例，占總數(shù)的58.97%。選擇等級三的退出策略(收購并購)和等級二的退出策略(股權(quán)轉(zhuǎn)讓)的數(shù)量分別為713例和185例，分別占總數(shù)的32.54%和8.44%。只有一個案例選擇了等級一的退出策略(清算)，占總數(shù)的0.05%。

四、模型與方法論

在風(fēng)險投資退出的研究中，兩種模型在研究中被廣泛使用，分別是競爭風(fēng)險模型和多項邏輯回歸模型。競爭風(fēng)險模型在本研究中將會被用于驗證假設(shè)1、假設(shè)2以及假設(shè)3；而多項邏輯回歸模型將會被用于驗證假設(shè)4。

競爭風(fēng)險是指在目標(biāo)觀察隊列中，存在某種已知事件可能會影響另一種事件發(fā)生的概論或者存在非此即彼的關(guān)系，可認為前者與后者存在競爭關(guān)系。這樣的競爭關(guān)系是在結(jié)果事件之間形成的，這一系列事件被稱為競爭風(fēng)險事件。在本文研究中，研究風(fēng)險投資中的風(fēng)險投資者選擇上市退出的因素時，其他的退出方式就會被視為競爭風(fēng)險事件，如并購收購、股權(quán)交易、破產(chǎn)清算。

Fine和Gray 在1999年建立了最早的競爭風(fēng)險模型——Fine-Gray模型。他們使用累積發(fā)生率函數(shù)(來估計最終事件的累積概率。在該模型中，在t時間中事件j產(chǎn)生風(fēng)險模型如下：

λJ=((t|X)=λj,0(t)×exp(XT×βj),j=1,2,…,J

其中，t為研究對象的觀測時間，X為研究對象協(xié)變量的狀態(tài)，λj,0(t)表示t時發(fā)生j類終點事件的基本風(fēng)險率，βj為協(xié)變量X的回歸系數(shù)，exp(βj)表示協(xié)變量每變化一個單位，結(jié)果事件j發(fā)生對應(yīng)原因發(fā)生風(fēng)險的變化。因為在此模型中，j導(dǎo)致的結(jié)果還會受到別的風(fēng)險因素的影響，所以我們要對總體生存概率進行估算。總風(fēng)險函數(shù)表示為：

λ(t|Xkj)=λ1(t|Xkj)+λ2(t|Xkj),j=1,2,…,J

基于以上，本文的競爭風(fēng)險模型如下：

λj,IPO=β1,IPOINDUSTRYj+β2,IPOAMOUNTj+β3,IPOLOCATIONj

(1)

λj,M&A=β1,M&AINDUSTRYj+β2,M&AAMOUNTj+β3,M&ALOCATIONj

(2)

λj,SOT=β1,SOTINDUSTRYj+β2,SOTAMOUNTj+β3,SOTLOCATIONj

(3)

λj,LIQ=β1,LIQINDUSTRYj+β2,LIQAMOUNTj+β3,LIQLOCATIONj

(4)

在這個模型中，對于β參數(shù)來說，其發(fā)生的任何顯著負值都意味著相應(yīng)變量的增加會導(dǎo)致更快的終點事件的發(fā)生，即風(fēng)險投資者的退出。模型一到模型四分部表示了風(fēng)險投資者在不同的風(fēng)險投資事件中選擇四種不同的退出方式受到的影響因素，分別為被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)、在此次投資事件中的投資金額、被投初創(chuàng)企業(yè)所處的城市。在競爭風(fēng)險模型中，時間變量是風(fēng)險投資公司從首次投資到退出的投資持續(xù)時間，用自然日天數(shù)來表示。失敗事件是風(fēng)險投資者的退出事件發(fā)生，而失敗變量是風(fēng)險投資者選擇的不同退出方式。而被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)、在此次投資事件中的投資金額、被投初創(chuàng)企業(yè)所處的城市為自變量。

在競爭風(fēng)險模型中，風(fēng)險投資者對初創(chuàng)企業(yè)的投資期限成了時間變量，這就使得無法通過競爭風(fēng)險模型衡量投資期限與退出方式之間的關(guān)系。因此，本文的研究需要使用另一個模型來檢驗上述關(guān)系，就是多元邏輯回歸模型。多元邏輯回歸模型是用于研究分析在存在多個因變量或一個具有類別分布的因變量的情況下，預(yù)測其不同可能結(jié)果的概論。在本研究中，風(fēng)險投資退出方式這個因變量適合用無序多元邏輯回歸模型進行研究，因為四種不同的退出方式之間并不存在順序關(guān)系。

對于無序多元邏輯回歸來說，需要將因變量中的某一個變量或者類別定義為參考類別。一般情況下默認具有最大值得組別作為參考類別，在本研究中上市退出類別具有最大的值，將會使用它作為參考類別。在用上市退出類別與其他類別進行比較中，可以建立一個廣義的邏輯模型，而使用具有四種類別分布即是四種不同退出方式的因變量作為研究對象，可以擬合出三個廣義邏輯回歸模型：

在此模型中，Pa+Pb+Pc+Pd=1。該模型以不同的退出方式作為因變量，風(fēng)險投資者的投資時長為自變量，被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)、在此次投資事件中的投資金額、被投初創(chuàng)企業(yè)所處的城市作為控制變量，探索在被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)、在此次投資事件中的投資金額、被投初創(chuàng)企業(yè)所處的城市等變量被控制后，投資時長對于不同退出方式選擇的影響。

五、模型結(jié)果與分析

表3顯示以上市退出作為終點事件，并購收購作為競爭風(fēng)險事件的競爭風(fēng)險模型的結(jié)果。該模型結(jié)果可以解釋為，當(dāng)采用等級三的退出方式作為競爭風(fēng)險事件時，在控制了初創(chuàng)公司所在的城市與風(fēng)險投資投資金額后，處于高新技術(shù)行業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)選擇等級四的退出方式的概率是不處于高新技術(shù)行業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)的0.85倍(95%CI：0.77～0.95)。這意味著選擇投資處于高新技術(shù)行業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)采用等級四的退出方式的概率比選擇投資處于非高新技術(shù)行業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)低15%。相似的是，當(dāng)采用等級三的退出方式作為競爭風(fēng)險事件時，在控制了初創(chuàng)企業(yè)所在的行業(yè)和風(fēng)險投資金額之后，投資位于三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)選擇等級四的退出方式的概論是投資位于三大城市帶之外的初創(chuàng)企業(yè)的1.10倍，但這里的P值大于0.10，說明該結(jié)果在90%置信區(qū)間之內(nèi)沒有統(tǒng)計學(xué)顯著關(guān)系。因此，投資位于三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)選擇等級四的退出方式的概論與投資位于三大城市帶之外的初創(chuàng)企業(yè)相比，在統(tǒng)計學(xué)上沒有顯著差異。最后，當(dāng)采用等級三的退出方式作為競爭風(fēng)險事件時，在控制了初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)與城市后，當(dāng)投資額每增加一萬元的對數(shù)單位時，投資初創(chuàng)企業(yè)選擇等級四的退出方式的概論將降低23.35%(95%CI：0.70～0.86)。這意味著投資額對風(fēng)險投資者選擇較高等級的退出方式的影響是顯著的負面影響，越大的投資額會減少越多的風(fēng)險投資者通過等級四退出方式進行退出的概率。

表4顯示以上市退出作為終點事件，股權(quán)轉(zhuǎn)讓作為競爭風(fēng)險事件的競爭風(fēng)險模型的結(jié)果。在該模型結(jié)果中，P值小于0.05，說明模型結(jié)果在95%的置信區(qū)間中具有統(tǒng)計學(xué)意義。具體的結(jié)果解釋為，當(dāng)采用等級二的退出方式作為競爭風(fēng)險事件時，在控制了被投初創(chuàng)公司所在的城市以及風(fēng)險投資者的投資金額之后，投資處于高新技術(shù)行業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)選擇等級四的退出方式的概論是投資處于非高新技術(shù)行業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)的0.93倍，但這里的P值為0.188，遠遠大于0.05，說明這一結(jié)果在95%的置信區(qū)間內(nèi)不具有統(tǒng)計學(xué)意義。相似的，當(dāng)采用等級二的退出方式作為競爭風(fēng)險事件時，在控制了被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)以及風(fēng)險投資者的投資金額之后，投資位于三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)選擇等級四的退出方式的投資位于非三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)的1.19倍(95%CI：1.06～1.34)。這意味著，投資位于三大城市的初創(chuàng)企業(yè)選擇等級四的退出方式的概論比投資非位于三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)高出19%。最后，當(dāng)采用等級二的退出方法作為競爭風(fēng)險事件時，在控制了被投初創(chuàng)企業(yè)所處的行業(yè)和地點后，當(dāng)投資額增加一萬元的對數(shù)單位時，被投初創(chuàng)企業(yè)選擇第四等級退出方式的風(fēng)險將增加11.33%(90%CI：0.99～1.25)。也就是說，在90%的置信區(qū)間內(nèi)，投資額的增加與選擇更高等級的退出方式之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，但在95%的置信區(qū)間內(nèi)結(jié)果不能成立。

由于只有一個有效樣本案例選擇了清算退出，所以將競爭風(fēng)險事件設(shè)置為清算之后再進行模型運算的意義不大，因此不再進行分析。結(jié)合以上兩個風(fēng)險競爭模型的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：第一，投資屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的被投初創(chuàng)公司對風(fēng)險投資公司實現(xiàn)上市退出有負向的顯著影響。這和Das[14]與Davar[15]的研究結(jié)論相悖，這和不同的國家與地區(qū)對于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的界定與評價標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)。第二，投資坐落在中國三個主要城市帶的被投初創(chuàng)公司對于風(fēng)險投資公司采用上市退出有著顯著正向作用。這和Giot等[7]的研究結(jié)果不謀而合，市場經(jīng)濟在不同的經(jīng)濟體制下可以體現(xiàn)出同樣的聚集性，在對抗信息不對稱的導(dǎo)向中，初創(chuàng)企業(yè)都會選擇聚集起來，在良好的支持環(huán)境中共同發(fā)展，為風(fēng)險投資的成功退出創(chuàng)造了基礎(chǔ)。第三，風(fēng)險投資公司對初創(chuàng)公司的投資規(guī)模對風(fēng)險投資公司實現(xiàn)特定等級退出沒有顯著影響。這與Gompers[9]的投資總額會增加風(fēng)險投資公司成功退出的概率結(jié)論并不一致。在中國風(fēng)險投資市場中，在大量的初創(chuàng)企業(yè)技術(shù)儲備不足很容易遇到技術(shù)瓶頸，難以技術(shù)變現(xiàn)的同時，風(fēng)險投資者們對于所投企業(yè)的預(yù)期與耐心差異較大，導(dǎo)致風(fēng)險投資者在繼續(xù)投入是否會變成沉沒成本的困境中糾結(jié)。同時不同行業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)擁有不一樣的估值與未來預(yù)期，但行業(yè)的發(fā)展并不是線性而是很容易受到政策波動影響，容易導(dǎo)致初創(chuàng)企業(yè)出現(xiàn)投資失敗的場面。以上兩個因素都會導(dǎo)致投資規(guī)模與退出方式的選擇關(guān)系上總體體現(xiàn)不出相關(guān)性，而中國風(fēng)險投資市場發(fā)展時間不夠長、沒有統(tǒng)一的規(guī)范也是造成這一結(jié)論的原因之一。

至此，使用以上的模型結(jié)果來討論提出的三個假設(shè)：模型結(jié)果顯示投資坐落在中國三個主要城市帶的被投初創(chuàng)公司對于風(fēng)險投資公司采用等級四退出有著顯著正向作用，假設(shè)一成立。投資屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的被投初創(chuàng)公司對風(fēng)險投資公司實現(xiàn)等級四的退出有負向的顯著作用，假設(shè)二不成立。風(fēng)險投資公司對初創(chuàng)公司的投資規(guī)模對風(fēng)險投資公司實現(xiàn)特定等級退出沒有顯著影響，假設(shè)四成立。

該多元邏輯回歸模型是用于探索風(fēng)險投資者投資時長與退出方式選擇之間的關(guān)系。表5顯示了此模型的結(jié)果，模型可以被解釋為，風(fēng)險投資者對初創(chuàng)公司的投資期每增加一天，選擇等級三的退出方式相對于等級四的退出方式的概率會增加e-0.0022倍(95%CI:-0.0024--0.0020), 而選擇等級二的退出方式與選擇等級一的退出方式相對于等級四的退出的概率會分別增加ise-0.0012倍(95%CI:-0.0015--0.0010)與e-0.0012倍(P=0.468>0.05)?；谥挥幸粋€通過清算退出的投資事件，對清算退出的分析是沒有意義的，同時上面的統(tǒng)計學(xué)結(jié)果也顯示投資時長與選擇等級一退出事件的模型結(jié)果沒有統(tǒng)計學(xué)意義。結(jié)果也證明投資時長與選擇等級三的退出事件與等級二的退出事件的模型結(jié)果都在95%的置信區(qū)間上存在統(tǒng)計學(xué)顯著。

結(jié)果最后表明，風(fēng)險投資者對于初創(chuàng)企業(yè)投資期越長，選擇較高等級的退出方式的機會就越高，選擇較低等級的退出方式的機會越低。這與Cumming等[11]、Lerner[16]的投資持續(xù)時間會增加風(fēng)險投資公司成功退出的概率的結(jié)論一致，然而與Giot等[7]和Neus等[17]的越短的投資持續(xù)時間會增加越多的風(fēng)險投資公司成功退出的概率的結(jié)論不一致?？赡苁且驗橹袊L(fēng)險投資尚處于一個發(fā)展期，并購收購?fù)顺龅耐緩绞找媛蔬h遠不如上市退出，很多風(fēng)險投資家會在可以進行并購收購?fù)顺龅那闆r下選擇繼續(xù)觀望，等待上市退出的機會。在此結(jié)果上假設(shè)三進行討論：模型結(jié)果顯示風(fēng)險投資公司對于初創(chuàng)企業(yè)的投資期每多一天就會提升選擇更高等級的退出方式的概率，假設(shè)三成立。

六、結(jié)論

基于2013～2019年中國風(fēng)險投資市場的退出事件數(shù)據(jù)，對中國風(fēng)險投資市場的退出決策影響因素進行了探討。為了研究什么因素促使風(fēng)險投資者做出不同的退出決策，本文使用了競爭風(fēng)險模型與多元邏輯回歸模型。研究結(jié)果顯示，中國風(fēng)險投資市場中影響風(fēng)險投資采取不同退出策略的因素與國外風(fēng)險投資市場不盡相同。首先就是初創(chuàng)公司的行業(yè)屬于高科技行業(yè)時，西方的研究成果大多認為風(fēng)險投資公司更有機會選擇上市退出；而研究發(fā)現(xiàn)在中國風(fēng)險投資市場中，選擇投資高科技產(chǎn)業(yè)初創(chuàng)企業(yè)獲得的上市退出的機會較低。其次，國外的研究認為風(fēng)險投資天數(shù)對退出決策不存在顯著影響，而研究發(fā)現(xiàn)在中國風(fēng)險投資市場中，投資期限越長，風(fēng)險投資者選擇上市退出的可能性越大。而導(dǎo)致這兩個因素對于風(fēng)險投資退出決策在中西方研究中的不同作用的原因是：第一，西方市場中按照市場規(guī)律與社會分工形成的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與國內(nèi)政策框定扶持的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的范圍與發(fā)展階段不同。第二，中國與西方在風(fēng)險投資行業(yè)的發(fā)展階段不同，中國的風(fēng)險投資多數(shù)集中在初創(chuàng)期與成長期，而西方的風(fēng)險投資中集中在種子期與初創(chuàng)期。在投資金額和初創(chuàng)企業(yè)所處地理區(qū)域?qū)τ陲L(fēng)險投資退出決策的影響中，本次研究結(jié)論與國外研究結(jié)論相一致，即是投資金額大小與退出策略選擇無關(guān)，投資坐落于三大城市帶的初創(chuàng)企業(yè)會提升風(fēng)險投資選擇上市退出的概率。

在以美國和英國為代表的西方風(fēng)險投資市場中，風(fēng)險投資的退出方式是以其發(fā)達的資本市場作為重要保證的。其主要體現(xiàn)在：第一，成熟的多層次的股票市場構(gòu)架為風(fēng)險投資提供了不同層次的上市退出渠道。第二，以證券市場為中心的風(fēng)險資本模式培育了投資者的投機行為與短期行為，增加公司收購并購的頻率，保障了風(fēng)險投資通過收購并購?fù)顺龅那罆惩?。而中國的風(fēng)險投資市場由于發(fā)展時間過短、資本市場不夠成熟、政策引導(dǎo)對于資本市場影響比較大等因素導(dǎo)致其與西方風(fēng)險投資市場差異較大。在主要退出渠道上市退出中，中西方股市在市場準(zhǔn)入制度、市場監(jiān)管、退市機制上都有很大的不同，這樣的不同也體現(xiàn)在中國風(fēng)險投資市場，投資于高新產(chǎn)業(yè)初創(chuàng)公司并不能增加風(fēng)險投資通過上市退出的概率以及風(fēng)險投資投資的初創(chuàng)公司時間越長，通過上市退出的概率越高的結(jié)論。綜上，本研究中發(fā)現(xiàn)的中西風(fēng)險投資市場中影響退出決策因素的不同作用是由中國和以美國、英國為代表的西方金融體制與資本市場發(fā)達程度所決定的。不同的金融體制[18]決定了不同資本市場結(jié)構(gòu)的發(fā)達程度、風(fēng)險資本的構(gòu)成、不同側(cè)重的激勵機制和來源。風(fēng)險投資退出策略的選擇是由資本市場的結(jié)構(gòu)和發(fā)達程度共同決定的。

本研究為風(fēng)險投資退出的研究提供了三個重要的貢獻：第一，在中國風(fēng)險市場上首次將競爭風(fēng)險模型應(yīng)用于風(fēng)險投資退出因素研究，特別是基于風(fēng)險投資的總持續(xù)時間進行對風(fēng)險投資事件的整體研究。第二，首次將風(fēng)險競爭模型與多元邏輯回歸模型相結(jié)合，成功彌補了風(fēng)險競爭模型使用投資時長作為時間變量而不能探索投資時長與退出方式選擇的缺陷。第三，研究強調(diào)了我國政府產(chǎn)業(yè)扶持政策對風(fēng)險投資產(chǎn)業(yè)的風(fēng)向標(biāo)作用，并建議產(chǎn)業(yè)扶持政策應(yīng)該更具有針對性，才能更好地幫助風(fēng)險投資在我國發(fā)展壯大。