风险资本与孵化器合作投资:组织维度的考量

左志刚1,谢 芳2

(1.广东外语外贸大学 会计学院,广东 广州 510006;1.广东农工商职业技术学院 财经系,广东 广州 510507)

摘 要:在支持创新创业方面,孵化器与风险资本进行投资合作意义重大。实证分析了孵化器组织因素对两者合作投资形成的影响。结果表明,资源禀赋、目标协同性及产权差异对合作形成均具有显著影响。在资源互补性方面,强强合作概率最高;在目标协同性方面,商业型孵化器与风投合作的可能性较大;另外,产权差异而不是产权类别对合作形成产生不利影响。最后,结合实证结果和现实情况,提出了政策启示。

关键词:风险投资;企业孵化器;合作投资形成;组织因素

0 引言

在我国实施“大众创业、万众创新”和创新驱动发展战略过程中,企业孵化器(以下简称孵化器)扮演着重要角色。至2014年底,我国孵化器数量达到1 748家(科技部,2015)[1],从规模上已成为全球第一孵化大国。孵化投资是指对在孵企业的风险性投资。早在1993 年,成都、武汉、上海等地的孵化器就开始了这方面探索[2],但直至目前,在孵企业获得投资的比例仍然非常低。据统计,2014年全国1 748家孵化器的78 965家在孵企业中,当年获得投资的企业个数为3 955家,即平均每家孵化器中仅有2.3个企业获得投资,机会比率仅为5%(详见图1)。

加大孵化投资,仅依靠孵化器自身资金显然不够,与外部风险资本合作(以下简称资孵合作)就显得十分重要。实际上,当前我国风险资本非常丰裕,上规模的风险投资机构(以下简称风投)数量已由2004年的200多家增长到2013年底的1 408家,管理资本由500多亿元增长到3 573.9亿元(中国创业风险投资发展报告,2014)[3]。但是,风投涉足早期项目的比例还较低,如果使用企业年龄不足2年为早期项目标准,自2010年以来早期项目投资比例不到20%,这反映出我国风险资本对孵化阶段的项目投资较少的问题。美国同期早期项目投资比例平均为52%(NVCA,2015)[4]

资孵合作不仅是创业创新实践中提出的重大现实需求,同时,在理论上也具有重大意义。孵化器与风险投资属于迥异的两类组织,表现为目标、设立主体,甚至运行机制等方面差异显著,而目前的战略联盟理论研究几乎全部针对同质营利性主体,对跨部门联盟(即不同类别组织间联盟)的研究仍处于起步阶段,仅有一些对动因、形式和效果的归纳性研究(Austin,2000;Selsky和Parker,2005;等),并主要讨论企业公益问题(赵文红等,2008;等)。本文从组织要素角度展开资孵合作形成的决定因素研究,不仅回应了政府对促进资孵合作的政策创新需求,而且是对跨部门联盟机理的探索。

图1 全国各地区孵化器在孵企业获得投资的比例

注:根据《中国火炬统计年鉴2015》数据统计

回顾相关文献,虽然单独针对风险投资和孵化器的研究都较为丰富,但有关资孵合作的研究却屈指可数。其中,一类是经验总结性文献,例如Avnimelech等、Wonglimpiyarat[5]、Sonne[6]分析了以色列、印度的孵化器与风险投资合作案例,从效果上认为风险投资的介入对孵化器发展提供了重要帮助;秦军和殷群[2]基于我国实践经验,分析了孵化器与风险投资合作中存在的优势,并提出若干合作模式构建。另一类是资孵合作理论的探索,但目前仅限于应用博弈论等数理方法对合作价值等问题的探讨。例如赵武等[7]基于博弈模型,考虑到孵化器与风险投资服务对象一致性、具体目标和运行模式差异性,分析了两者是否合作的最优策略问题,结果显示(融合,融合)是双方博弈的唯一纳什均衡,即合作策略占优;吴文清等[8]则基于重复博弈模型,分析了孵化器与风投合作中知识(信息)协同的影响因素。

总而言之,现有文献只是对资孵合作实践的描述性分析,或对合作机理的初步数理分析,这些仅仅是资孵合作研究的开端。本文以实证方法对资孵合作形成的组织因素进行分析,是该研究领域的一种拓展。

1 研究假设

按照组织理论,对组织特征的考察有两种角度[9]:一是结构性维度,侧重于从组织内部对组织特征进行描述;二是关联性维度,侧重于从组织与环境的相互关系角度对组织特征进行描述,如组织目标、组织资源、组织技术水平、组织规模、组织产权特征等。鉴于本文研究的是不同类组织间的合作形成问题,属于组织与外部关系的考察。因此,本文拟从关联性维度分析组织特征对资孵合作的影响。同时,借鉴战略联盟资源基础理论、战略协同理论、联盟契约理论的相关成果,认为影响资孵合作的组织要素主要包括资源禀赋、组织目标、产权差异几个方面。

1.1 资源禀赋与资孵合作形成

组织的资源禀赋是指组织拥有的现时资源或未来获取资源的能力。战略联盟理论认为资源是驱动合作的首要因素,其中,资源基础理论(resource-based theory)指出,合作是实现资源互补的一种策略,联盟形成过程实际是企业寻找具有互补资源的合作伙伴的过程。Ferrary[10]在研究中将投资者分为风险投资、投资银行、产业公司、私募基金4种类型;以Mauss(1923)的“礼物交换”理论(The Gift Exchange Theory)为工具,分析认为,风险投资公司具有不确定性管理优势,这种优势源自风险投资家与创业企业家通过深度交往获得的隐性知识。因此,种子期项目首轮投资最优是由风投执掌。在后续投资中,原风投公司基于金融资源的考虑,如缺乏后续扩张的足够资金,或寻找上市通道等,或邀请其他投资者参与。其他类型投资者虽具有资金或IPO通道等优势,但缺乏项目内部信息,难以准确把握项目,需要与先期投资的风投公司合作,这种资源互补效果被称为“礼物交换”。由此认为,合作概率随着成员间资源互补性的增强而提高。

具体到风险企业的投资,投资者主要需要两类资源:一是资金,二是经验与信息,这两类资源都可能成为合作诱因。合作能够解决资金不足(Gerasymenko等,2008)、经验欠缺(Dimov 等,2009),并带来项目第三方的参考意见(Fluck等,2009)[11]。为此,寻找一个有实力的投资机构进行合作就显得十分有意义。因此认为,在资孵合作形成中,如果双方机构能够在投资所需资源方面形成互补,则更易形成合作,据此提出假设:

H1:组织的资源禀赋特征对合作形成有显著影响,互补性强则合作形成概率高。

1.2 目标协同性与资孵合作形成

战略协同理论指出,跨部门协作有可能形成协同效应(Song等,1993)。在协同成败的决定因素中,目标明确与否、兼容与否是首要因素(Teng,1999)。当目标明确且兼容时,在事后意味着合作后的总体努力方向一致,能够取得好的合作效果;在事前意味着合作价值得到认同,有助于合作形成。

在资孵合作问题中,孵化器与风投在目标上显著不同,风投基本属于逐利者,商业性质明显,追求投资回报的最大化。而孵化器由于创办者的多元化,运作模式多元化,其目标也具有多元化特征。相关资料表明,无论在国外还是国内,大学、政府、企业都参与创办和运营孵化器,孵化器承担的具体职能也五花八门,包括办公场所提供、培训服务、工商管理和税务服务,以及技术服务等。从运营目标看,则可分为营利性孵化器和非营利性(事业性)孵化器[12]

从目标协同性角度考虑,本文认为孵化器是否属营利性对资孵合作形成影响较大。例如,非营利性孵化器可能主要从非经济标准出发选择投资和服务对象,而风投坚持经济标准至上,导向的不同增加了合作谈判的困难,即使达成合作也会增加投后管理的协调难度。而在与商业型孵化器的合作中,从事前合作洽谈到投资项目选择,再到投后管理,基于商业共性,协调性更强。因此,本文在分析目标协同性对资孵合作的影响时,将孵化器目标作二分处理,即根据孵化器公开披露的愿景或组织目标信息,将孵化器目标归为两个类型:①事业型,这类孵化器将促进就业、区域经济增长、科研成果转化等社会公共目标摆在发展愿景的首要位置,而把盈利作为次要目标,甚至不提及盈利问题。它们虽然也以有偿方式提供服务,但它以公共利益至上,具有我国事业单位的组织特征。这类孵化器基本是由政府科技部门、开发园区、高校及科研机构创办的;②商业型,这类孵化器把通过孵化服务培育企业新星、新型业态作为首要目标,实际体现了对财务利益的追求,表现出经济利益驱动。这类孵化器主要由产业集团、财务投资人等经济实体创办。

在商业性风投与具有二元目标的孵化器资孵合作问题上,对目标协同性提出假设:

H2:目标协同性影响合作形成,商业型孵化器与风投有更高的合作可能性。

1.3 产权差异与资孵合作形成

联盟契约理论的研究成果表明,欺诈和机会主义行为是阻碍联盟形成的重要因素[14]。由于联盟能够达成的契约是不完全的,且联盟活动涉及专业资产的投入,在科层治理无法使用而契约治理又不完全有效的情况下,机会主义行为很容易出现,导致合作方利益受到损害[15]。联盟中机会主义产生的根源包括:环境的急剧变化、合作双方文化上的冲突以及利益驱动机制上的差异、联盟管理机制的不足、相关管理人员的权责缺位等[16]

借鉴以上成果,本文认为产权差异会对资孵合作产生显著影响。不同产权属性的投资机构有不同的治理特征,形成不同的企业文化,表现出不同的利益驱动特性。例如,国有风险投资机构因为制度约束较强,委托代理链条较长, 其管理者会表现出较强的风险厌恶,利益驱动方面表现出经济绩效和非经济绩效(如服务政府目标)的二元驱动,企业文化存在类似“机关”文化的特征。相应地,外资机构、中资民营机构都会有各自的企业文化和利益驱动特性。如前所述,这些差异使得不同产权机构在商洽合作时,存在对对方机会主义行为的担忧,降低了双方信息沟通效率,从而不利于合作形成。据此,提出假设:

H3:两组织间存在产权差异时,容易高估对手的机会主义风险,不利于合作形成。

2 实证设计

2.1 变量设计

2.1.1 资源禀赋及资源互补性度量

资源禀赋可用资金、投资机构年龄(经验的代理)、市场排名等指标反映。本文认为资源禀赋强调可利用资源的潜力,需要面向未来。在风险投资领域,较高的排名总是与较强的筹资能力、较高的市场认可度、较丰富的投资经验相关 (Dimov等, 2007; Lee等,2011),因此使用市场排名指标更为理想。它既具综合性,也更能体现对未来的影响。目前已有专门的投资机构排名,如清科集团自2001年开始每年对投资机构进行前50名排名,排名主要依据管理资本量、新募集基金资本量、投资案例个数、投资资本量、退出案例个数、退出金额和回报水平等。为了提升度量的稳健性,本文采用二分类法,将所有机构分为前50名和未进入前50名两类。

依据资源禀赋的二分类度量,两个合作机构间的资源对比关系有3种:①强强合作,即双方都是排名前50名的机构;②强弱合作,两合作者中一方是前50名的机构,另一方未进入前50名;③弱弱合作,即双方都是非前50名的机构。

哪种情型下双方资源的互补性更强?联盟理论对一般市场竞争行为的分析认为,弱弱联盟的互补性更强,因为弱弱联盟能起到“抱团取暖”的作用,而强强联盟中内部竞争始终制约着合作。但风险投资市场的竞争具有特殊性,其“产品”(即所投资的项目)是非标准化的,即使最优秀的风投也不能确保其在特定“产品”上有完全竞争优势,通过合作获取额外知识、分散部分风险始终是投资者应当考虑的策略,因而对一般市场竞争的分析结论在风投领域并不适用。本文认为,从能够为对方提供资金、知识支持角度,“强”的机构更具条件;而从意愿角度,两个“强”的机构基于良好的资金、知识条件,互惠性更强,意愿更高。因此,综合需要与可能,在风险投资领域强强合作的资源互补性较高,弱弱合作的资源互补性较低,而强弱合作处于两者之间。

同时,作为替代,也选择单项资源因素构建资源互补性指标,具体包括年龄差异、投资集中度差异(经验的另一种代理)、位置差异(本地知识的一种代理)、资金差异。其中,投资集中度指标借鉴赫芬达尔指数(简称HHI)构建,其原始定义为:HHI=∑pk2。式中,Pk为投资者在k行业(或地域)进行的投资占其全部投资的比例。在计算中加入了投资次数因素,以体现那些投资次数多且集中度高的投资者有更强的专门化指向,即HHI=∑nk·pk2。式中,nk是投资机构在k行业(或k地域)进行投资的宗数,两投资者ij之间的投资策略差异则是HHI=∑(nik·pik-njk·pjk)2

2.1.2 目标兼容性与产权差异度量

本文将孵化器目标区分为商业型和事业型两类,基于商业共性,将商业型孵化器与风险投资机构的目标兼容性记为2;将事业型孵化器与风险投资机构的目标兼容性标记为1;其它情形标记为0。产权属性则区分为国有、民营、外资3种类型,当产权属性相同时,记为0;当产权不同时,记为1。

2.1.3 控制变量

包括投资市场环境变量和被投资企业的风险性变量。投资市场环境包括两方面:一是证券市场发展阶段,它作用于风险投资退出的便利性,因为在我国风险投资退出的第一选择是上市;二是投资项目所在地。在历年的《中国创业风险投资发展报告》中,都将北京、上海、深圳作为风险投资最热门地区,这些地区的竞争程度和配套服务体系会对投资者行为产生影响。

被投资企业的风险性也包括两个方面:一是企业本身的风险性。根据现有文献的主流做法,以是否高新企业和是否首轮融资衡量。二是投资者对企业的熟悉程度。借鉴DimovMilanov[16]的做法,采用投资者与企业的行业距离来衡量。

表1 变量定义

变量定义因变量合作关系机构i和j之间有合作取1,无合作取0解释变量资源互补性综合指标基于机构排名对比关系:“弱-弱”关系,取0;“弱-强”关系,取1;“强-强”关系,取2行业投资策略差异以改进的投资行业HHI指标衡量地域投资策略差异以改进的投资地域HHI指标衡量机构位置差异i与j在同省取0,国内不同省取1机构年龄差异i与j的年龄之差管理资金差异i与j管理资本之差的对数目标兼容性i与j为商业孵化器与风险投资合作取2,为事业型孵化器与风险投资合作取1,其它情形取0产权差异产权属性三分类,当i与j产权属性相同时取0,否则取1控制变量证券市场发展阶段中小板已设立取1;创业板已设立取2;均未设立取0项目所在区域项目所在地为北、上、深取1,其余取0项目行业距离是i和j首次投资的行业取2,是任一方首次的取1,不是任一方首次的取0是否为高新项目传统产业取0;高技术或新兴产业取1是否首轮融资首轮融资取1,其它取0

2.2 样本

数据缺乏和变量维度多一直是制约此类联盟研究的主要障碍。本文利用CVsource数据库和公开渠道,搜集了大量私募投资数据。其中,包含孵化器参与的投资事件489宗,将这些样本与其它投资机构虚拟配对,作为合作未形成的样本。虚拟配对中,保证了其它投资机构在产权属性、资源禀赋等主要变量方面的多样性。由于配对结果较多,采用随机抽样方法得到配对样本组。为了保证稳健性,进行两次抽样,形成两组样本。虚拟配对和随机抽样的研究方法在Greve[17]、Gulati 和Gargiulo(1999)等对联盟形成问题的研究中广泛采用。

表2 数据描述性统计

变量观察数均值标准差最小值最大值分类变量频数分布(%)012合作关系22980.04740.2130195.264.74-资源互补性综合指标22980.8970.6960223.9350.4825.59产权差异22980.6020.4900139.7760.23-目标兼容性22980.3590.6540241.5634.9923.46地域投资策略差异22981.1893.033-8.7427.939---行业投资策略差异22980.5323.028-9.1977.617---机构位置差异22980.8900.5600221.8067.4110.79机构年龄差异22986.8236.793055---管理资金差异136910.6962.011014.118---项目所在区域22980.6240.4840137.5562.45-市场发展阶段22981.6500.634028.7017.6273.67是否高新项目22980.7550.4300124.4675.54-是否首轮融资22980.7900.4080121.0278.98-是否首次涉足行业22980.8340.7430237.2942.0420.67

注:基于第1组样本,第2组样本略

2.3 回归结果

根据问题特征,此处选择logit回归分析方法,模型基本形式是式中是在因素向量X作用下,在对t项目的投资决策中,孵化器i选择与另一机构j合作投资的概率。

2.3.1 单项因素回归结果

首先考察了单项组织因素对合作形成的影响。对于资源互补因素,在模型一中使用各单项资源指标进行估计,在模型二中使用综合性指标,在模型三中将单项变量中显著的部分和综合变量共同纳入回归,这样做的目的是为了弥补各指标在反映信息方面的局限。对于目标协同因素,在模型一中分析了目标协同性变量的影响;在模型二中使用孵化器的目标种类而不是两机构目标协同性进行估计,以检验孵化器目标特征是否单独发生作用。对于产权因素,模型一检验各类产权属性是否存在显著影响,模型二则从产权差异角度检验其影响,结果见表3。

从表中结果可以看出,在资源因素方面:①资源互补性对合作形成有显著影响,体现在资源互补性综合指标和单项指标中机构位置差异指标的显著性;②在资源互补的两种情形中,取值为1(强弱合作)和取值为2(强强合作)时的系数均显著为正,意味着强强合作、强弱合作概率均较弱弱合作高,且强强合作概率高出强弱合作概率约1倍,支持了假设H1;③控制变量中,首轮融资和双方均为首次涉足行业的变量系数显著为负,它们分别代理项目风险性和投资者风险性,系数为负表明风险高时合作概率低。

在目标因素方面:①孵化器目标特征对合作形成没有影响;②目标协同性指标取值为2时系数显著为正,说明商业型孵化器与风投之间形成合作的概率明显高于其它情形,支持了假设H2

在产权因素方面:①模型一的产权类别变量不显著,说明仅考虑孵化器的产权类别而不考虑合作对手的产权匹配性,产权本身对合作形成无显著影响;②两机构之间的产权差异对合作形成有负面影响,即同类产权机构之间更易形成合作,支持了假设H3

2.3.2 资源因素与目标、产权因素交叉分析

资源互补与目标协同、产权差异可能存在交互影响。例如在资源互补情况下,目标差异、产权差异可能妨碍该互补利益的实现。因此,本文对3个因素进行交叉分析。在方法上,注意到3组变量都是哑变量,采用分组回归方式比构建交乘项能得到更清晰的回归结果,具体见表4。

结果显示:①目标协同性取值2(即商业型孵化器与风投合作)时,资源互补性作用不显著,而其它情形下显著。该结果提示目标协同性在合作形成中扮演重要角色,只要是与商业孵化器合作,风投都有较强兴趣,而不看重资源方面的互补;②在产权差异组中,资源互补性变量的系数增大,该结果提示如果双方产权属性不同,资源互补扮演重要角色,即双方更强调资源互补利益。

3 结果讨论与政策含义

3.1 结果讨论

3.1.1 三类组织要素对资孵合作形成均有显著影响

在上述实证分析中,单独考察3个组织要素对资孵合作的影响时,均可观察到显著影响。

(1)建立在资源能力综合度量(市场排名)基础之上的资源互补性指标对合作形成有显著影响,互补性越强,合作形成概率越高,强强合作更易形成。该结果支持了本文假设H1,但与一些传统的联盟形成理论存在差异。例如Park和Zhou[18]在美国《管理评论》杂志上提出联盟形成的一般分析框架,该框架基于资源基础理论,融入了动态竞争观点。其基本判断是市场中较弱的机构间有更强的联盟倾向,而强机构间的联盟偏于保守,因为弱弱联盟可以借此防止竞争对手超越,而强机构在获取资源互补的竞争利益方面收益不大,因而缺乏动力。本文的实证显示,在风投领域,强强合作更容易发生,表明上述一般化框架在适应性上存在局限。在风险投资市场,机构的竞争策略与普通企业有所不同,联合投资策略较为流行,在该市场占据较高比重。例如,欧洲约有30%、美国和加拿大约有60%的创投案例采用联合方式[19]。这意味着不论是强机构,还是弱机构,都希望采用联合方式投资,在强、弱机构都具备联盟动机的情况下,强机构自然联盟的成功可能性更高,因为其更容易产生资源互补利益。

(2)目标协同性对资孵合作形成有显著影响,商业型孵化器与风投合作概率更高。互补性和兼容性是联盟形成影响因素中的两个主要方面[20],目标协同性正是兼容性的一面。Zukin和Dimaggio[21]的研究得出,在其它因素相同情况下,企业总是倾向于选择那些有共性的机构合作。商业型孵化器与风投合作的可能性更高,是其中的商业共性发挥了重要作用。风险投资是追求高回报的商业活动,合作者之间具备商业共性极端重要,它决定了双方在项目选择、投资管理等各方面能否协调行动。

(3)产权差异而不是产权类别对资孵合作形成有显著影响。虽然有研究提出不同产权类别的机构在投资偏好上有差异,但本文的研究表明这种差异并未体现在合作偏好上。实际上,产权因素影响合作偏好表现在两机构的产权差异方面。这是因为产权差异容易导致高估对手的机会主义风险,妨碍信息沟通和行动协调。

表3 单项组织因素与资孵合作关系的回归结果

资源互补因素模型一模型二模型三目标协同因素模型一模型二产权因素模型一模型二因变量:合作关系截距-2.147**-3.076***-2.342***-2.141***-2.254***-2.323***-2.092***(1.080)(0.664)(0.670)(0.613)(0.596)(0.584)(0.580)资源互补性(=1)0.437*0.453*(0.269)(0.272)资源互补性(=2)0.835***0.817***(0.309)(0.312)地域投资策略差异0.041(0.163)行业投资策略差异-0.015(0.165)机构年龄差异-0.010(0.018)管理资金差异0.063(0.071)机构位置差异-1.165***-1.356***(0.272)(0.209)目标协同性(=1)0.088(0.239)目标协同性(=2)0.558**(0.256)孵化器目标特征-0.073(0.227)产权类别(=民营)-0.028(0.238)产权类别(=外资)-0.623(0.735)产权差异-0.553***(0.200)项目所在区域0.0120.3010.2220.2900.3160.3070.291(0.271)(0.220)(0.223)(0.223)(0.223)(0.221)(0.220)市场发展阶段(=1)0.1250.1780.2180.0110.1030.1590.136(0.618)(0.541)(0.544)(0.541)(0.542)(0.542)(0.540)市场发展阶段(=2)0.2810.5040.5330.0640.2730.3020.351(0.561)(0.500)(0.503)(0.503)(0.507)(0.498)(0.490)是否高新项目0.021-0.114-0.112-0.222-0.126-0.151-0.144(0.300)(0.249)(0.252)(0.255)(0.253)(0.250)(0.248)是否首轮融资-1.198***-0.925***-0.975***-1.108***-1.051***-0.985***-0.971***(0.252)(0.207)(0.211)(0.208)(0.208)(0.208)(0.207)首次涉足行业(=1)-0.067-0.309-0.269-0.469**-0.465**-0.434**-0.425*(0.285)(0.230)(0.232)(0.224)(0.223)(0.219)(0.219)首次涉足行业(=2)-0.764-0.802**-0.699*-1.007***-0.946**-0.966**-0.952**(0.521)(0.389)(0.389)(0.386)(0.386)(0.381)(0.380)模型估计效果样本数1369229822982298229822982298Loglikelihood-272.162-413.268-391.006-413.287-415.713-416.627-413.236LRchi254.10550.77295.29650.73345.88144.05350.835PseudoR20.1900.1580.2090.1580.1520.1500.158敏感性%70.5147.760.5551.3743.1143.1151.37特异性%65.2981.2275.7479.0782.1382.2778.66整体预测正确率%65.5979.6375.0277.7680.2880.4177.37

注:显著性标记为*p<0.1; **p<0.05 ;*** p<0.01;括号内为标准误

表4 资源因素与目标、产权因素的交叉分析结果

目标协同性分组(=0)(=1)(=2)产权差异分组(=0)(=1)因变量:合作关系截距-2.330**-3.963***-0.516-2.338***-2.755**(1.124)(1.202)(0.828)(0.866)(1.097)资源互补性(=1)0.5151.131-0.0510.3600.880*(0.528)(0.758)(0.421)(0.366)(0.458)资源互补性(=2)1.134**1.709**1.9951.032**1.115**(0.575)(0.768)(1.301)(0.430)(0.518)机构位置差异-2.620***-1.224**-0.902**-2.143***-0.854***(0.413)(0.346)(0.413)(0.309)(0.301)项目所在区域0.1370.1910.4660.2330.090(0.388)(0.371)(0.460)(0.324)(0.317)市场发展阶段(=1)0.437-0.108-0.7780.595-0.248(0.874)(0.759)(1.218)(0.707)(0.887)市场发展阶段(=2)0.5640.4800.3060.9730.382(0.826)(0.699)(0.695)(0.663)(0.798)是否高新项目0.114-0.146-0.661-0.005-0.104(0.498)(0.376)(0.593)(0.348)(0.376)是否首轮融资-0.795**-0.884**-1.712***-0.588*-1.232***(0.380)(0.346)(0.403)(0.310)(0.301)首次涉足行业(=1)-0.2620.278-0.499-0.251-0.313(0.420)(0.420)(0.452)(0.334)(0.336)首次涉足行业(=2)-0.769-0.312-0.596-0.571-0.876(0.721)(0.675)(0.750)(0.515)(0.611)模型估计效果样本数9638165199141384Loglikelihood-124.353-142.908-104.902-179.934-196.444LRchi271.44221.46435.90872.22843.901PseudoR20.3230.1700.2460.2670.201敏感性%73.6844.7363.6368.9631.37特异性%82.4887.5384.7778.2791.44整体预测正确率%82.1385.5383.4277.6889.23

注:显著性标记为*p<0.1;**p<0.05 ;*** p<0.01, 括号内为标准误

3.1.2 组织要素间的相互作用表现为一定程度的替代性

目标、产权作为兼容性的一面,在合作形成中对互补性的交互影响在直觉上应当是一种强化作用,比如当产权相同时,互补效应更好,互补性指标作用更突出。但本文却观察到了替代性的效果:在目标协同性较强时,资源互补性的影响不再显著;当产权存在差异时,资源互补性系数更高。对于上述结果,为了排除组间资源互补性指标差异的作用,对其进行了组间t检验,结果显示组间差异不显著。

该结果的现实含义是:若在资源互补性水平已确定的情况下,目标协同、产权相同应该是有利因素,但本文同时考察不同因素在合作形成中的作用,在互补性、兼容性都相异的情况下,投资者合作决策时需进行互补性和兼容性的权衡,当兼容性较强时,对互补性的要求就较低;当兼容性较弱时,则必须有较高的互补性才能吸引投资者进行合作的“冒险”。现有文献中也曾有类似的观察结果,例如Lin等[23]在研究资源互补性与社会位置(social status)对联盟绩效的交互影响时发现,当伙伴间社会位置的对比关系改变时,资源互补因素所起的作用是不同的。

3.2 政策启示

3.2.1 发展商业型孵化器应当成为政策重点

在我国近30年的孵化器发展历史中,政府一直扮演主要角色,因而在今天的孵化器行业格局中,事业型孵化器占据主体。以2014年底的608家国家级孵化器为例,其中,由政府部门直接创办的孵化器有161家,占比26.5%,由各类开发园区创办的有188家,占比30.9%,由高校和科研院所创办的有35家,占比5.8%,三者合计占比达63.2%[1]

本文研究表明,商业型孵化器与风投的合作概率显著高于其它情形,两者间的商业共性降低了对资源互补的要求。这一结果提示在当前孵化器实力不强且以事业型孵化器占主体的情况下,若希望加强资孵合作,就应该把政策重点放在商业型孵化器发展上,兴办商业型孵化器或对现有事业型孵化器进行企业化改造。以色列是孵化行业发展比较成功的国家,它的实践经验证明了商业型孵化器发展的重要性。在早期阶段,以色列建立了许多公立孵化器,但后来对大量公立孵化器进行企业化改造,目的就是借助市场力量迫使孵化器提高自身的运作效率[24]。当然,也有人担心孵化器商业化会导致孵化器尽可能将成本转嫁给在孵企业,降低孵化效果。本文认为,企业化运营的孵化器基于自身利益考虑,会在成本分担和服务吸引力之间进行平衡,如同任何市场化企业在价格与产品品质之间进行平衡一样。

3.2.2 “吸引”比“推动”更重要

长期以来,各地政府希望借助风投力量增强孵化器的投资能力,并出台了不少政策鼓励风投介入孵化器发展,包括税收激励、风险分担等。然而本文实证结果表明,强强机构之间的合作才最易形成,强强合作概率是强弱合作的两倍,换言之,自己实力越强,合作可能性越大。该结果意味着当前促进资孵合作的政策努力应当将注意力放在孵化器自身实力的提升上,通过“吸引”而不是“推动”来促进资孵合作。

本文研究的孵化器资金实力从数千万元人民币到数亿美元不等,例如,创新工场管理资本5亿美元,上海紫竹管理资本7 000万元人民币,投资经验从数宗到数百宗不等。就全国孵化器平均水平而言,多数孵化器的实力要比这弱得多。截至2014年底的统计数据显示,全国1 748家孵化器平均每家只拥有孵化基金1 301万元,东北地区只有658万元。因而,应当重视通过自身能力建设来增强“吸引”风投的能力,推动资孵合作。

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(责任编辑:胡俊健)

Organizational Factors and Syndicate Formation between Venture Capitals and Incubators

Zuo Zhigang1,Xie Fang2

(1.School of Accounting, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510006,China;2.The Department of Finance and Economics, Guangdong AIB Polytechnic College, Guangzhou 510507,China)

Abstract:In supporting of business innovation and entrepreneurship, investment cooperation between venture capital (VC) and business incubator (BI) is of great significance, but the potential benefits have seldom been explored in practice. This paper empirically analyzes organizational factors that affect the formation of investment syndicate between VCs and BIs. Results show that goal, resource, and ownership significantly affect the syndicate formation. For the factor of resource, strong-strong pairs have higher probability to be syndicated. For the factor of goal coordination, VCs have higher probability to syndicate with commercial BI rather than other types. Furthermore, difference in ownership is negatively related with the syndicate formation. The interactive effect between the factors is somehow alternative. This paper also puts forward suggestions to promote the cooperation between VCs and BIs in China.

Key Words:Venture Capital; Business Incubator; Syndication Formation; Organizational Factors

收稿日期:2016-09-23

基金项目:国家社会科学基金项目(11CGL051)

作者简介:左志刚(1975-),男,湖南湘潭人,博士,广东外语外贸大学会计学院教授,研究方向为财务会计与金融投资;谢芳(1975-),女,湖南益阳人,广东农工商职业技术学院财经系副教授,研究方向为财务会计。

DOI:10.6049/kjjbydc.2016050749

中图分类号:F272.2

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)12-0008-08