0 引言
科技研发是科技型企业核心竞争力的来源，具有高成长、高回报和高风险的特点。科技型企业在创业过程中承受的风险影响企业控制权在创业者与风险投资者之间的分配和制衡，而控制权配置不仅是企业初始内部治理制度的重要组成部分，也是未来内部治理模式和效率的决定性因素之一[1]，将对企业初创阶段和未来发展产生重要影响。由于创业过程中存在诸多内外部不确定性和信息不对称，控制权在创业者和投资者之间的配置既是双方动态博弈过程[2]，也是双方实现风险分担和利益平衡的动态协调过程。因此，揭示科技型企业创业阶段控制权随风险和收益变化而发生的配置与制衡过程，对于深入理解创业者和投资者在创业阶段的各种行为，从而提升科技型企业创业效率和完善企业内部治理理论与制度具有重要作用。
企业控制权研究最早可追溯至Berle & Means[3]对现代企业中控制权与所有权分离现象的揭示。Fama&Jensen[4]将控制权划分为决策控制权和经营控制权，按照现代企业制度，控制权通过契约授权实现公司内部配置，除通过股东大会行使最终决策控制权外，所有权分散令股东们只能将剩余控制权授予董事会，董事会则将“经营控制权”授予经理。上述早期研究聚焦于所有者与经营者之间的委托代理关系，正常经营阶段企业的控制权与创业企业的控制权均派生自企业所有权，两者本质相同，但在实践中既有联系又有区别。根据创业企业发展趋势，创业成功后投资者将有可能成为企业大股东，创业者很可能成为企业实际经营者或(并)持有一定份额股票，这种后续关系发展将对创业过程中双方心理和行为产生影响。
早期对内部控制人持股与公司价值关系的利益趋同假说认为，经理持股有利于降低代理成本、提升企业价值，但Morck(1988)、Shleifer&Vishny[5]实证研究表明，经营者持股与公司绩效呈“N”型关系，因而提出管理防御假说(Managerial Entrenchment Hypothesis)。管理防御是指经理人在公司内、外部控制机制下，选择有利于维护自身职位并追求自身效用最大化的行为。该假说的核心思想认为，随着经理持股比例上升，股东对经理的控制力不断弱化，经理本身具有职位固守和获取私利的动机，控制权地位稳固对公司来说较高的经理替换成本使得其在经营决策时会基于自身效用最大化而非公司价值最大化考虑，最终导致公司价值减损。这种代理人为避免自身被替换而出现对公司价值具有负向影响的假说也被称为“堑壕效应”(Entrenchment Effect)。创业者对持股及创业成功后自身角色定位和预期将成为经理堑壕效应的前向延伸，并影响企业创业过程中的风险分担和利益分配。
目前，有关创业阶段控制权配置的研究多集中于控制权在创业者和投资者之间如何实现最优配置以及影响最优配置的各种内外部因素，而创业者堑壕效应前向延伸对创业阶段控制权配置影响的研究鲜见。本文在已有研究的基础上，将创业成功后创业者成为高管的心理预期作为变量，构建科技型企业创业阶段创业者和投资者的风险分担与收益分配模型，分析企业初创阶段外部风险、创业者事前堑壕效应对创业绩效的影响方式和影响机理，以揭示创业阶段外部风险、创业者事前堑壕效应对控制权配置影响的逻辑关系，为完善企业创业阶段、经营阶段控制权内涵和外延的研究提供参考。
1 理论分析与模型构建
控制权最优配置原则是股东利益最大化[6]，但由于信息不对称和契约不完备，这种理想状态在现实中无法实现。已有理论认为，创业企业的控制权配置有单边控制、相机控制和联合控制3种模式。单边控制是指由创业者或投资者单方面拥有创业企业的控制权；相机控制是指将控制权定义为非此即彼的[0,1]型离散变量，起始控制权作为变量1可以掌握在创业者或投资者的任一方手中，后续掌握控制权的一方可以根据动态博弈结果将控制权转移给另一方，实现另一方的控制权变量为1；联合控制是指将控制权定义为[0,1]上的连续变量，创业者和投资者根据动态博弈结果实现双方对控制权的共同分配与掌控。从创业阶段的实际情况看，相机控制模式对于控制权初始配置的解释是合理的，但无法描述接下来双方动态博弈过程中控制权再次分配和转移的情况。动态博弈阶段的控制权掌控会根据风险、收益和契约的变化而变化，在此阶段联合控制模式的解释更加符合逻辑和现实情况。因此，本文的分析模型是建立在相机控制和联合控制双模式理论分析之上的。
1.1 堑壕效应、资产专用性与收益函数
相对于委托代理理论中的完全契约关系，Gross、Hart、Hart&Moore 用不完全契约理论(GHM模型)解释了股东与经理之间的委托代理关系在创业阶段前向延伸的创业者和投资者之间的关系。两种理论对比，完全契约可以明确规定双方权利和义务，不完全契约强调由于信息不对称、风险和人力资本专用性等原因，无法事前明确约定双方权利与义务，只能根据自然状态发展并通过再谈判实现契约延续，在这一过程中创业者的人力资本专用性将成为参与再谈判，从而实现控制权转移和收益的关键因素。
Becker[7]在研究就业、劳动力过程中的人力资本时就意识到了某些资产具有专用性特点。Williamson[8]认为，资产专用性(Asset Specificity)是指一项资产被重新配置到另一项用途或另一个使用者而不损害其生产性价值的程度。Williamson不仅使用资产专用性解释了交易成本起源，而且将人力资本专用性界定为一种资产专用性。Klein[9]认为，资产专用性意味着交易一方有动机利用契约不完全性占用另一方准租金而造成另一方的损失，也就是会产生事后机会主义动机，即敲竹杠行为。虽然资产专用性理论与管理防御假说的研究焦点和角度有很大不同，但研究结论均揭示了特定条件下合作双方中一方具有获取私有收益的动机。国内学者易阳等[10]应用创始人堑壕效应理论对雷士照明公司控制权配置进行了解释和探讨。
资产专用性和堑壕效应理论揭示了经理具有获取私人收益的机会主义动机，虽然创业者身份不同于完全契约下的经理，但是人力资本专用性使得创业者一旦离开创业企业，其人力资本收益将大幅降低甚至消散。因此，害怕创业成功后被替换的堑壕效应心理在创业阶段同样存在。Harold[6]指出，考虑到职场声誉和退出成本问题，股东和经理更加倾向于维持现有承诺而非轻易解除契约。这种承诺维持倾向同样会前向延伸到创业阶段创业者和投资者之间的关系上，虽然经济学中的假设认为理性人就是在面临各种情况时会选择最大化自身收益，但这种最大化收益过程只有通过与他人合作才能实现[11]，毕竟只有合作和创业成功才能给双方带来更大收益。综上所述，收益函数中时间序列和各理论之间的关系如图1所示。
图1 创业阶段交易双方关系演变的时间序列
假定创业者和投资者双方都是完全理性的个人主义者，均会采用最优行动最大化自身收益。定义不受创业者和投资者控制的外部风险为ρ，ρ是在取值范围Θ上的连续变量，其分布函数和密度函数分别是F(ρ)和f(ρ)。定义A为创业者可选择的创业行动空间，a∈A表示创业者某项实际行动，a是表明创业者个人专业能力、自身人力资本专用性和创业过程中努力水平的一维变量，堑壕效应前向延伸在创业者身上的行为表现将通过努力水平a作为替代变量进行衡量，c(a)为创业者选择决策和行动a的成本，也是创业者堑壕效应行为成本的间接衡量指标(努力水平a提高意味着创业者付出成本增加，堑壕效应行为出现降低了努力水平a意味着创业者付出成本减少)。创业者选择行动a后会对应于特定的外部风险ρ。信息是否完全将决定a和ρ能否被投资者直接观测，无论哪种情况，a和ρ共同决定了一个可观测结果x(a，ρ)和一个创业收益Q(a，ρ)。由于x(a，ρ)既可能由Q、a和ρ决定，也有可能受到其它控制变量影响，假定收益Q是不完全信息下唯一可观测变量，即Q(a，ρ)=x(a，ρ)。
在外部风险ρ一定的情况下，创业者能力越强、工作越努力、人力资本专用性越高，收益Q(a，ρ)就越大，由于创业者人力资本专用性边际产出率递减，因此Q是a的严格递增凹函数。外部风险ρ越小，收益Q(a，ρ)就越大，因此Q是ρ的严格增函数。在t=0时刻，根据相机控制理论，定义控制权初始函数β0(x)为0，1上的离散变量，初始控制权完全掌握在投资者或创业者的任何一方手中，收益Q(a，ρ)由创业者和投资者依据创业开始时的合同约定实现共享；在t=1时刻，根据联合控制理论，定义控制权转移函数β1(x)为0，1上的连续变量控制权函数，β1(x)决定Q(a，ρ)在双方的分配，合同约定创业者的收益为s(Q)，则投资者收益为Q(a，ρ)-s(Q)-C，C是投资者对创业企业的各种投入，包括初始投资、融资成本和监督成本等，创业者实际收益为s(Q)-c(a)+Y(βi)，其中，i=0，1，Y(βi)是控制权配置带来的合同约定以外的剩余控制权收益。
投资者期望效用函数为v[Q(a，ρ)-s(Q)-C]，创业者期望效用函数为u[s(Q)-c(a)+Y(βi)]，创业者和投资者都是风险规避或风险中性者，创业者人力资本专用性的边际效用是递减的，则v′>0，v″≤0，u′>0，u″≤0，c′>0，c″>0。双方之间的控制权共享冲突决定了
约束条件1：投资者追求期望自身效用最大化，用公式表述为：MaxEv[Q(a，ρ)-s(Q)-C]。
约束条件2：创业者参与创业过程并付出努力水平的约束条件。创业者从接受创业合同中获得的期望收益大于(或等于)不接受合同时获得的最大期望收益，即创业者的创业收益不小于不参与创业的收益。如果用
表示创业者不参与创业能得到的最大期望收益，则该约束条件的公式为：
约束条件3：投资者和创业者合作承诺约束。由于信息不对称，投资者无法完全观测到风险ρ和创业者行动a，在任何情况下，创业者都希望创业能带来最大化期望收益结果，而该结果只能通过创业者效用最大化行动a实现，即Max{u[s(Q)-c(a)+Y(βi)]}。
1.2 模型构建
对投资者来说，状态空间模型就是在满足约束条件2和3的情况下选择a和s(Q)实现约束条件1。用公式表示如下：
(1)
(2)
∀a*，a′∈A
(3)
式(3)中，a*∈A表示投资者在创业起始的t=0时刻希望创业者采取的最大化创业收益的最努力和最优行动，a′∈A是创业者的其它任何非最优行动(即a′≠a*)，创业者选择a*的前提是从选择a*中得到的期望效用大于选择a′得到的期望效用。
分布函数参数化方法利用收益与风险相关的特点，通过将外部风险ρ的分布函数转换为收益Q的分布函数减少一个随机变量ρ，从而简化模型和求解过程。新函数分布通过原收益函数Q(a，ρ)与原风险函数F(ρ)的关系导出，现用G(Q，a)和g(Q，a)分别标识新导出的分布函数与相应的密度函数，则在满足约束条件2和3的情况下选择a和s(Q)实现约束条件1的模型为：
(4)
(5)
(6)
2 完全信息下最优合同分析
前述收益模型是为了分析信息不对称情况下的风险与收益而建立的，为了进行信息是否完全状态下的比较分析，首先通过完全信息下风险收益最优模型分析以揭示创业过程中风险分担与收益实现问题的过程和本质。
完全信息情况下，创业者个人行动a是可以被投资者直接观测到的，因为a也是创业者努力水平和人力资本专用性的替代变量，因此投资者可以直接根据观测到的a实现双方收益分配，创业收益Q完全由市场风险ρ决定，即收益函数为Q(ρ)。完全信息下控制权配置契约可以建立在创业者行动a的基础上，约束条件是不必要的。这是因为在创业起始的t=0时刻，投资者希望创业者采取的最优行动就是a*，创业者选择a*将得到收益s(Q*)=s*，否则创业不成功将得到收益s′<s*，使得式(3)成立。因此，只要创业不成功，创业者获得的收益s′小于创业成功的收益s*，创业者决不会选择a′≠a*。
为了进一步研究最优合同实现过程，分别分析给定a*下收益Q的最优分配方式以及最优行动a*的选择方式。
2.1 完全信息下最优风险分担的实现
根据式(4)、(5)和(6)，t=0创业起始时刻投资者希望创业者采取的最优行动是a*，分布函数参数化方法将模型减少一个风险变量，因此投资者问题为约束条件2下选择s(Q)解决下列最优问题，如式(7)所示。
(7)
构造拉格朗日函数如下：
*
(8)
最优化的一阶条件为：
-v′[Q(ρ)-s(Q)]+λu′[s(Q)]=0
(9)
最终结果为：
(10)
根据v′>0，u′>0得λ>0。该结果说明，完全信息下最优风险分担实现中投资者和创业者的收益边际效用比为常数，外部风险ρ和收益表现函数Q并不会对收益边际效用替代率产生影响。因此，即使最终创业收益不同，但由于收益边际效用比率对投资者和创业者是相同的，帕累托最优合同也可以实现。
在创业实践中，投资者和创业者对待风险的态度会影响到最优风险分担方式，分以下4种情况讨论：
(1)投资者和创业者均是严格风险规避型(v″<0，u″<0)。帕累托最优风险分担实现时双方都会承担一定风险，从t=1到t=2时间段中双方控制权配置函数β2(x)均为0，1连续变量中0.5的配置水平。
(2)投资者是风险中性型而创业者是严格风险规避型(v″=0，u″<0)。帕累托最优风险分担实现时所有风险均由投资者承担，创业者不承担风险，此时从t=1到t=2时间段中投资者控制权配置函数β2(x)为0，1连续变量中1的配置水平，即投资者在创业过程中对企业拥有绝对掌控权。
(3)投资者是严格风险规避型而创业者是风险中性型(v″<0，u″=0)。帕累托最优风险分担实现时投资者得到固定收益，创业者承担全部风险，此时从t=1到t=2时间段中投资者的控制权配置函数β2(x)为0，1连续变量中0的配置水平，创业者在创业过程中对企业拥有绝对掌控权。
(4)投资者和创业者均是风险中性型(v″=u″=0)。帕累托最优风险分担实现时投资者无差异曲线上任何一点都是最优的，从t=1到t=2时间段中双方控制权配置在0，1连续变量中的任意配置都可以实现最优风险分担。
式(9)隐含定义了最优条件下的收益s*(Q)，通过隐函数定理可以得出最优收益与每一方风险规避度的关系。式(9)对Q求导得：
(11)
将式(10)代入式(11)得到
(12)
式(12)的
和
是投资者与创业者的阿罗—帕拉特绝对风险规避度，式(12)表明，创业者得到的帕累托最优风险分担下收益s*的大小由投资者与创业者共同风险倾向性中投资者风险规避所占比例决定。如果双方都是风险规避型，ρv>0，ρu>0，创业者能够获得的收益s*与创业收益Q同升同降，但升降幅度要小于Q的升降幅度。如果投资者是风险中性型，ρv=0，s*与Q无关，即投资者会通过事前合同约定创业者在最优行动下的固定收益。当ρu=0，即创业者是风险中性时，
与Q的增幅相同，即创业者最优行动下的收益会和创业收益同比例减少或增加。如果投资者和创业者的绝对风险规避度从t=0到t=1时间段没有发生变化，说明两者取得收益的大小与ρv和ρu的大小无关，那么帕累托最优合同就是线性的，式(12)积分可得到：
s*(Q)=α+γQ
(13)
其中，α是常数项，
(14)
通常情况下，创业者的个人专业能力、人力资本专用性和收益越高越不需要担心风险，即创业者的ρu会随收益增加而出现递减倾向。因此，上述分析中最优合同s*(Q)不可能是线性，只能是非线性的，大小由双方风险规避度的相对变化水平决定。
完全信息下分析表明，即使投资者和创业者的风险规避态度不同，帕累托最优风险分担也可以达到，两者风险规避度的相对变化决定最优风险分担方式。模型中的市场风险函数ρ只包括企业承受的外部创业风险，并没有将投资者和创业者的个人风险包括在内。在实际创业过程中，创业者不仅担心外部不确定性导致的创业失败，而且担心创业失败引起自身人力资本专用性和职场声誉降低。与投资者风险态度相比，创业者应该更倾向于风险规避，即ρu>ρv，创业者更希望投资者是风险中性者(即ρv=0)，这样s*与创业收益Q是无关的，创业者可以在事前合同中明确自己的收益，只要采取最优行动a*就可以得到事前约定收益，这也意味着投资者将承担创业失败的所有损失。从另一角度看，创业过程的完全信息将导致创业者和投资者之间的主要问题前移至t=0之前的收益分担约定，创业者从事后敲竹杠和前向延伸的堑壕效应中获取的额外收益就可以从创业开始前的收益分配中得到补偿。因此，创业过程不会出现t=0之后的敲竹杠行为和t=2后堑壕效应的前向延伸，创业者在创业过程中可以实现最优行动a*。
很明显，在信息不对称情况下帕累托最优风险分担无法实现，因为投资者无法直接观测到创业者行为，无论两者对待风险的态度如何，创业失败的风险也不可能由投资者完全独立承担。在信息不对称下，由外部不确定性和风险导致的创业失败会给创业者带来收益、职场声誉和人力资本等方面的损失。为应对这种对自身不利的后果，创业者具有寻求包括控制权配置在内的契约外剩余或额外收益以分散自身人力资本风险的动机。
2.2 完全信息下创业者最优行动选择的实现
根据收益模型，投资者面临的主要问题是在满足约束条件2和3的情况下选择a和s(Q)实现约束条件1，其求解函数为:
L[a，s(Q)]=
(15)
最优化的一阶条件为：
-v′+λu′=0即：
(16)
式(15)整理后为：
(17)
根据根据v′>0，u′>0得
使用式(16)简化式(17)得：
(18)
使用期望值算子E，得到：
(19)
式(19)中，
是以投资者效用单位度量的行动a的边际收益，化简后的
是以创业者效用单位度量的行动a的边际成本。式(19)表明，行动a的投资者期望边际收益等于创业者期望边际成本，因此帕累托最优合同是可以实现的。
以上分析表明，在完全信息情况下，风险ρ是在创业者行动a之后，所以最优a*独立于ρ，当投资者可以观测到创业者行动a时，帕累托最优是可以实现的。在帕累托最优风险分担实现的同时，最优努力水平可以解释为：a*是投资者在创业起始t=0时刻希望创业者采取的最努力行动方案，创业者实际行动a≠a*，只能根据创业是否成功以及创业收益Q大小获取自身收益s，否则只能得到收益
只要
小于创业成功收益s，出于收益最大化的理性考虑和收益水平是努力水平a的递减函数，创业者的必然选择是a*，这也与完全信息下最优风险分担中的分析结果一致。
完全信息下最优风险分担和创业者最优努力水平均可实现，但在信息不对称情况下，最初分析条件的改变将使得帕累托最优无法实现。
3 信息不对称情况下创业者最优努力水平分析
信息不对称使得投资者不能直接观测(或无法准确评估)创业者行动a和外部风险ρ，在给定帕累托最优解s*[Q(a，ρ)]下，创业者将选择a解决自身效用最大化问题，用公式表示如下：
(20)
最优化的一阶条件是：
(21)
式(19)的解为a*，设式(21)的解是a′，对比分析式(19)和(21)可知，a′一定不等于a*且a′<a*，即信息不对称情况下创业者努力水平必然低于完全信息下的最优努力水平。这一结果表明，如果投资者不能直接观测(或无法准确评估)创业者的努力和行动，创业者一方获得的收益s与付出的努力程度就是无关的，创业者就有动机寻求契约以外的控制权剩余收益Y(βi)以弥补自己在创业过程中付出的努力。
换个角度看，在给定的s*[Q(a，ρ)]条件下，创业者最优努力付出a*对投资者是最优决策选择，但对创业者却并非最优，这也决定了在信息不对称情况下，创业者可以有两种选择增加自身收益s：第一种是选择a<a*以减少自身投入c(a)<c(a*)；第二种选择是获取更高的控制权剩余收益，即令Y(β2)>Y(β1)>0。从模型角度看，两种选择都可以增加自身收益，但考虑到创业失败给创业者人力资本与职场声誉等带来的负向影响和损失，创业者通常首先不会选择第一种而更可能选择第二种，只有在第二种选择无法实现更高收益的情况下，创业者才有可能回到第一种选择。此时，即使出现创业失败，创业者也可以将失败原因归咎于受到了外部风险ρ和投资者控制权决策失误的不利影响，从而避免创业失败的指责。
比较式(19)和式(21)，将式(19)的解a*代入式(21)，创业者行动选择是最优风险分担条件下的最优努力水平，根据帕累托最优风险分担条件可以得到
该式意味着创业者承担了创业过程中全部风险并获取了创业带来的所有收益，但这与实际情况不符。因此，在信息不对称情况下，除非创业者可以从控制权配置中获取剩余收益，从而达到人力资本的最高投入和最努力行动a*，否则创业者行动和努力水平必然低于投资者期望的最优努力水平。
4 结论与对策建议
为分析科技型企业投资者与创业者在创业过程中对待风险的态度、收益分配、事后机会主义、堑壕效应与控制权配置的关系，本文将事后机会主义和堑壕效应的前向延伸纳入分析框架，构建了风险分担、最优行动和收益实现的激励约束模型，并在完全信息与信息不对称两种情况下分析了最优解实现的条件和结果，结果表明：①完全信息情况下，创业者最优行动和帕累托最优风险分担可以实现，投资者和创业者的风险态度类型决定最优风险分担方式；②完全信息情况下，投资者和创业者之间的主要矛盾将前移至创业开始之前的收益分担约定，创业者将从事前收益分配中得到额外补偿，以弥补自己在创业开始之后不会出现事后敲竹杠行为和堑壕效应前向延伸的收益损失；③在信息不对称情况下，创业失败投资者仅承担收益损失，而创业者要承担收益损失、职场声誉损失和人力资本等其它损失，因此帕累托最优风险分担无法实现，创业者具有寻求除合同约定收益外的其它额外和剩余收益，从而分散自身风险的动机；④创业者可采取的风险分散行为包括降低努力水平、事后敲竹杠行为和防止自己在创业成功后被替换的堑壕效应行为，考虑到创业的初始动机和失败后较高的退出成本，创业者通常不会首先降低自身努力水平，而是更加倾向于后两种行为，而后两种行为均与控制权配置相关。当创业者无法通过后两种行为获取更高的控制权配置收益时，才会倾向于回到降低自身努力水平的选择上，即使出现创业失败，创业者也可以将失败归因于受到了风险和控制权决策失误的不利影响，从而避免承担创业失败的责任。
分析表明，创业过程中因信息不对称导致的风险分担与收益分配问题是引发创业者事后敲竹杠行为和防止创业成功后被替换堑壕效应行为的外在直接原因。在创业阶段，除市场风险外，创业者的雇佣风险和创业过程中的信息不对称也是科技型企业创业成败的重要影响因素。为降低各种风险和信息不对称对创业过程的不利影响，提高创业效率，投资者可以采取如下策略：①在较高的市场风险和信息不对称条件下，通过创业起始前的收益分配契约，明确创业者的人力资本专用性补偿收益份额，以规避或降低创业者事后敲竹杠行为出现的风险；②在收益分配契约中通过创业成功后的继任和持股(含限售期)承诺避免创业者出现事前堑壕效应行为；③从控制权配置中获取剩余收益有助于提高创业者努力水平，为促进创业过程中的持续合作，投资者应根据市场风险水平变化和创业者的合理要求对企业控制权进行适度分权，通过提高创业者努力水平，实现提升创业成功率的最终目标。
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