创业企业往往面临“新生劣势”,容易陷入资金储备不足、技术竞争乏力以及管理机制不健全的困境。风险投资作为新型金融中介,不仅能为创业企业提供股权融资,缓解创业企业融资约束,还能为创业企业提供战略支持、管理咨询以及关系网络等增值服务,从而促进创业企业价值增长。然而,由于信息不对称,风投机构介入创业企业过程中充斥着代理风险、市场风险以及执行风险,容易导致风险投资失败。鉴于高管团队是创业企业经营决策的制定者和执行者,其决定企业经营方向和管理模式,是风投机构部署投资策略的重要信号机制。因此,亟需探讨创业企业高管团队特征对风投投资策略的影响机制,为风投机构投资策略制定提供理论指导。
关于风投机构投资策略,前人主要探讨了其经济后果,投资策略影响因素研究鲜见。目前,学者对风投投资策略的研究主要集中于联合投资[1]与分阶段投资策略[2]。其中,联合投资策略有助于提升创业企业的技术创新水平,增加风投机构退出收益[3];分阶段投资策略能够强化对创业企业的监督,降低风投机构代理成本,提高投资利润[4]。影响机制方面,部分学者从风投机构层面提出其投资策略影响因素,如经验[5]、声誉[6]、高管风险偏好[7]等。部分学者从创业企业层面提出风投投资策略影响因素。例如,董静[8]认为,地理距离提升了风险投资机构与创业企业之间的代理成本、交易成本以及社会交换成本,因而增强了风投联合投资与分阶段投资意愿;Dimo[9]发现,创业企业所处行业新颖度越高,风投机构就越倾向于选择联合投资和分阶段投资策略。关于高管团队,现有研究主要从高管年龄、性别以及教育背景等维度,探讨其人力资本特征对企业战略决策的影响机制。例如,Chowdhury[10]发现,创业企业高管年龄越小,企业研发投入越多;Zavertiaeva [11]认为,高管受教育程度越高,就越容易产生过度自信,从而高估自身决策能力;Gimmon等[12]发现,高管团队特征是风投选择投资目标时的重要考察对象。但现有研究并未进一步探讨风投机构针对不同特征的创业企业高管团队应选择何种投资策略。因此,本文深入探讨创业企业高管团队特征对风投机构投资策略的影响机制。同时,中国作为新兴市场国家,地区制度环境差异较大且风投机构发展水平参差不齐,导致创业企业高管团队影响风投投资策略的机制更为复杂。因此,有必要进一步探讨不同制度环境和风投机构专长对上述影响的调节机制。
基于此,本文结合高阶理论,从高管团队平均年龄、平均学历、政治背景以及社会关系角度出发,通过理论分析和实证研究,探究创业企业高管团队特征对风投机构投资策略的影响机制,进而加入制度环境与风投行业专长对上述影响的调节效应,为风投机构投资决策制定提供政策建议。
高管团队是指企业中承担战略决策职责的高层管理者[13],其年龄、学历、政治背景以及社会关系能够影响企业经营决策,进而影响风投机构管理参与方式。鉴于风投通常采取联合投资策略与分阶段投资策略对创业企业进行管理,本文基于高阶理论,从高管团队平均年龄、平均学历、政治背景以及社会关系角度出发,探讨创业企业高管团队特征对风投机构联合投资与分阶段投资策略的影响机制,进而探讨制度环境与风投行业专长对上述影响的调节机制。
(1)创业企业高管团队平均年龄与风投机构投资策略。高管年龄在一定程度上代表其处事经验、风险偏好以及价值观等,能够影响其决策风格[14],进而影响风投机构投资策略。首先,高管团队平均年龄越小,精力越旺盛,就越有信心进行技术创新[15]。然而,由于年龄较小,往往缺乏技术创新经验,加之创业企业面临资源约束和市场薄弱等问题,导致创业企业技术研发以及商业化风险较大。因此,风投机构倾向于采取分阶段投资策略,不仅能够提高企业技术创新失败容忍度,还能够在企业研发失败时及时退出,从而降低套牢风险。其次,高管团队平均年龄越小,冒险偏好越强,就越倾向于制定差异化、冒险的战略[16]。然而,创业企业缺乏健全的内部组织系统,难以有效监督高管战略决策,从而造成创业企业面临较大不确定性[17]。因此,风险投资倾向于采取联合投资策略,借助其它机构的经验与资源提供信息咨询和管理服务,并协助高管团队制定发展战略。由此,本文提出以下假设:
H1a:高管团队平均年龄越小,风险投资机构越倾向于采取分阶段投资策略;
H1b:高管团队平均年龄越小,风险投资机构越倾向于采取联合投资策略。
(2)创业企业高管团队平均受教育水平与风投机构投资策略。高管受教育水平不仅关乎其认知水平、思维模式以及行为能力,还影响高管决策水平[18],进而影响风投机构投资策略。首先,杨萱[19]认为,高管团队平均受教育水平越高,就越有可能进行技术创新。然而,因其往往不愿意披露企业研发行为[20],从而加剧了创业企业与风投机构的信息不对称程度,使风险投资机构面临较大的代理成本问题。因此,风投机构倾向于采取分阶段投资策略,以便监控企业进程并动态配置各项权利,从而降低委托代理成本。其次,受教育水平较高的高管往往具有较强的信息处理能力和学习能力,能够帮助创业企业克服“新生劣势”,有助于其获得更多利润,由信号传递理论可知,其控制的创业企业估值较高(杨浩等,2015)。因此,风投机构倾向于采取联合投资策略,通过联合多家机构共同注资,缓解单独投资的压力。由此,本文提出以下假设:
H2a:高管团队平均学历越高,风险投资机构越倾向于采取分阶段投资策略;
H2b:高管团队平均学历越高,风险投资机构越倾向于采取联合投资策略。
(3)创业企业高管团队政治背景与风投机构投资策略。在中国制度环境下,高管政治背景是非常重要的资源,能够影响高管决策行为[21],进而影响风投机构投资决策。首先,虽然高管具有政治关联有助于缓解企业融资约束,帮助其获得政府补贴、税收优惠等[22]。但是根据资源诅咒效应,其容易产生资源依赖心理[23],希冀通过寻租提升业绩,忽视能力建设,导致新创企业难以建立竞争优势。因此,风险投资机构倾向于采取分阶段投资策略,从而约束高管团队行为,督促其增强核心竞争力。其次,维护政治关系网络需要投入大量资金与时间[24]。创业企业资金短缺、人员匮乏,维护政治关系将“挤占”其有限的生产资源,并分散高管团队精力,从而影响创业企业产品开发与商业化。因此,风投机构倾向于采取联合投资策略,发挥多家风投机构融合优势,为创业企业提供更多资源。由此,本文提出以下假设:
H3a:高管团队拥有较强的政治背景,风险投资机构倾向于采取分阶段投资策略;
H3b:高管团队拥有较强的政治背景,风险投资机构倾向于采取联合投资策略。
(4)创业企业高管团队社会关系与风投机构投资策略。社会资本是指高管通过社会联系获取稀缺资源并由此获益的能力,不仅能够帮助企业获取异质性资源,还能够影响高管管理决策[25],进而影响风投机构投资策略。首先,基于“忙碌高管假说”,高管社会关联越多,越没有足够的时间和精力帮助创业企业成长,从而导致企业难以适应外部环境变化。因此,风险投资倾向采取分阶段投资策略,从而强化激励机制,促使高管投入更多努力。其次,当高管团队具有较强的社会关系时,其不仅能够通过所处网络接触其它行业信息,还能够获取其它公司的技术支持、咨询服务[26],因而更倾向于采取多元化策略。但是,由于创业企业资源匮乏,多元化策略将分散企业有限资源,对创业企业的核心业务产生挤出效应。因此,风险投资机构倾向于与其它机构联合投资,获取异质性资源和信息,放大协同效应,为创业企业提供充分的咨询管理服务,协助创业企业多元化战略实施。由此,本文提出以下假设:
H4a:高管团队拥有较强的社会关系,风险投资机构倾向于采取分阶段投资策略;
H4b:高管团队拥有较强的社会关系,风险投资机构倾向于采取联合投资策略。
(1)制度环境的调节效应。制度环境主要包括政府与市场的关系、非国有经济发展、产品市场发育程度、要素市场发育程度、中介组织发育程度和法律制度环境5个方面,能够制约管理层盲目投资(肖士盛等,2018)、抑制高管盈余管理行为[27]、约束高管冒进战略决策[28]。首先,良好的制度环境代表政府减少对市场的干预,充分发挥市场的调节作用。因此,创业企业高管团队的寻租行为受到制约,从而聚焦于核心能力建设,提高内部控制质量,依靠正常经营、风险控制获得利润,进而降低企业不确定性,因而能够降低风险投资机构的套牢风险。其次,良好的制度环境意味着较为健全的法律制度环境。因此,高管团队的自由裁量权受到约束,能够自觉规范债务契约行为,加强信息披露,保障股东权益,使其参与创业企业战略制定,进而降低风投机构代理成本。再次,良好的制度环境代表较发达的产品市场、要素市场以及中介市场。一方面,风险投资机构可以通过市场化方式募集大量资金,满足高估值企业融资需求。另一方面,风投机构可以利用自身社会网络,如猎头公司、承销商和会计事务所等,为企业提供战略咨询、上市融资等增值服务,满足创业企业创新和多元化战略制定需求。由此可知,在良好的市场环境下,风险投资机构能够降低套牢风险和代理成本,优化增值服务质量,因而能够弱化创业企业高管团队特征对其联合投资与分阶段投资策略的影响。由此,本文提出以下假设:
H5a:高管团队平均年龄对风投机构分阶段投资与联合投资的负向影响随制度环境优化而减弱;
H5b:高管团队平均学历对风投机构分阶段投资与联合投资的正向影响随制度环境优化而减弱;
H5c:高管团队政治关系对风投机构分阶段投资与联合投资的正向影响随制度环境优化而减弱;
H5d:高管团队社会关系对风投机构分阶段投资与联合投资的正向影响随制度环境优化而减弱。
(2)行业专长的调节效应。风险投资机构行业专长是指其在投资过程中的积累,以及基于其战略进行专业投入所获得的知识、经验和资源等(董静等,2017),主要采用特定行业经营年限、累计投资项目数、项目退出数、社会网络数等指标加以衡量,能够帮助企业提升创新水平,提高财务绩效以及完善内部治理。根据资源能力理论,不同行业专长的风投机构具有异质性资源和能力,因而其投资策略也具有差异性。首先,风险投资机构的行业专长越高,投资经验就越丰富,可以通过科学的合同设置参与创业企业董事会,从而加强对创业企业高管团队的监督,降低代理成本。其次,风险投资机构的行业专长越高,其积累的网络资源越丰富,就可以通过广泛的网络和丰富的资源弥补企业资源缺口,帮助企业获取供应商与顾客的网络信息,协助其高管团队实施创新与多元化策略。由此可知,高专长的风险投资机构能够强化创业企业监督机制,提供丰富的网络资源,因而能够弱化创业企业高管团队特征对风投机构联合投资和分阶段投资的影响。由此,本文提出以下假设:
H6a:高管团队平均年龄对风投机构分阶段投资与联合投资的负向影响随行业专长提高而减弱;
H6b:高管团队平均学历对风投机构分阶段投资与联合投资的正向影响随行业专长提高而减弱;
H6c:高管团队政治关系对风投机构分阶段投资与联合投资的正向影响随行业专长提高而减弱;
H6d:高管团队社会关系对风投机构分阶段投资与联合投资的正向影响随行业专长提高而减弱。
基于上述理论分析和研究假设,构建创业企业高管团队特征对风投投资策略影响的概念模型,如图1所示。即对于平均年龄较低、平均受教育水平较高、政治关系较强以及社会关系较强的高管团队,风险投资机构倾向于采取分阶段投资与联合投资策略。然而,良好的制度环境能够降低风投机构代理成本,优化风投机构价值服务质量,故可以弱化创业企业高管团队特征对风投机构分阶段与联合投资的影响。同时,较高的行业专长有助于强化风投机构的监督机制,丰富其资源网络,因而能够降低创业企业高管团队特征对风投机构分阶段与联合投资的影响。
图1 概念模型
本文选取2009—2018年深圳创业板上市公司作为研究对象,并参照董静(2017)的方式对其进行处理,主要步骤如下:①从CVSource数据终端分批下载投资事件数据,其中包含“企业简称、投资金额、股权比例、投资机构简称、投资性质、CVSource行业分类、投资轮次、投资时间”等关键字段;②手动查阅上市公司年报,确定上市公司前十大股东中是否具有风投机构(风险投资基金)投资,保留在CVSource数据中有记录的投资事件。匹配创业企业上市时间,保留创业企业IPO之前的投资事件,得到645个样本;③从国泰安数据库中下载创业企业IPO当年高管数据,包括高管级别、年龄、学历、政治背景、社会关系等,并在计算每个公司高管团队的平均年龄、平均学历、政治背景以及社会关系后,与上述样本合并,得到432个样本;④从Wind数据库中获取企业引进风投机构前一年的财务数据,并与上述样本匹配,得到411个样本;⑤删除变量存在缺失样本,最终共筛选出384个有效样本。
本文研究数据来源主要有:①创业企业财务数据来源于Wind数据库;②创业企业高管数据来源于国泰安数据库;③风险投资事件数据来源于CVSource数据库;④创业企业年报来源于巨潮资讯网。
为了检验创业企业高管团队特征对风投投资策略的影响机制,本文设定如下实证模型。
VCstrategy=β1TMTage+β2TMTedu+β3TMTgovern+β4TMTsocial+∑βjCV+ε(1)
为了检验制度环境与行业专长的调节效应,本文设定如下实证模型。
VCstrategy=β1TMTage+β2TMTedu+β3TMTgovern+β4TMTsocial+β5TMTage*MAINDEX+β6TMTedu*MAINDEX+β7TMTgovern*MAINDEX+β8TMTsocial*MAINDEX+∑βjCV+ε (2)
VCstrategy=β1TMTage+β2TMTedu+β3TMTgovern+β4TMTsocial+β5TMTage*VC_Expe+β6TMTedu*VC_Expe+β7TMTgovern*VC_Expe+β8TMTsocial*VC_Expe+∑βjCV+ε(3)
VCstrategy为本文因变量,表示风投机构投资策略,包括是否联合投资(Synd)以及是否分阶段投资(Stage)。TMTage、TMTedu、TMTgovern以及TMTsocial为本文自变量。其中,TMTage代表高管团队平均年龄;TMTedu代表高管团队平均受教育水平,划分为中专及中专以下、大专、本科、硕士研究生以及博士研究生5类,分别赋值为1~5(董静、孟德敏,2016);TMTgovern代表高管政治关联,参考吴文峰等的研究成果,可界定为曾经或现在正在各级政府部门任职或担任人大代表、政协委员,采用具有政治背景的高管人数占高管团队规模的比重衡量;TMTsocial代表创业团队成员与其它企业的关系网络,采用兼任其它公司董事的总人数占高管团队规模的比重衡量[16]。
CV是由多个控制变量构成的向量。参考前人研究,对创业企业影响风投策略的因素进行控制,包括营业收入、企业产权性质、企业规模、是否高科技企业。
MAINDEX和VC _Expe是本文调节变量,采用樊纲等[29]计算的市场化指数衡量制度环境,因为该指数仅更新到 2016年,故本文借鉴董静[8]的做法,利用插值法补齐2017—2018年的指数。同时,为避免过度拟合,采用线性回归方法求出2017—2018年市场化指数。本文借鉴董静等的研究成果,以风投机构累计投资企业数衡量其行业专长。所有连续变量均经过1%和99%的缩尾处理,主要变量定义见表1,描述性统计结果见表2。
表1 主要变量定义
变量类型变量变量符号变量定义因变量是否联合投资Synd哑变量,如果创业企业获得了多家风投机构的投资,取值为 1,否则为0是否分阶段投资Stage哑变量,如果风投采用分阶段投资策略,取值为 1,否则为0自变量高管团队平均年龄TMTage高管团队平均年龄高管团队平均受教育水平TMTedu高管平均教育水平,1=中专及中专以下,2=大专,3=本科,4=硕士研究生,5=博士研究生高管团队政治背景TMTgovern政治背景总人数/高管团队规模高管团队社会关系TMTsocial兼任其它公司董事总人数/高管团队规模调节变量制度环境MAINDEX市场化进程相对指数行业专长VC _Expe风投机构累计投资企业数控制变量营业收入SaleIn(营业收入)企业产权性质Owner哑变量,如果创业企业为国有,取值为1,否则为0企业规模Sizeln(创业企业总人数)是否高科技企业HNTE哑变量,如果创业企业是高科技企业,取值1,否则为0
表2 变量描述性统计结果
变量ObsmeansdminmaxSynd3840.600.4901Stage3840.450.3401TMTage38446.095.9937.5059TMTedu3843.220.971.005.00TMTgovern3840.240.1700.89TMTsocial3840.110.09800.63MAINDEX38410.631.143.2016.99VC _Expe38438.133.190351Sale3843.150.26-1.2510.21Owner3840.110.2901Size3845.861.513.049.85HNTE3840.890.4001
表3、表4分别为创业企业高管团队特征对风投机构分阶段投资和联合投资策略影响的回归结果。其中,模型1为基准模型,是控制变量的回归结果;模型2、模型5、模型8及模型11是加入自变量后的回归结果;模型3、模型6、模型9及模型12是加入制度环境调节后的回归结果;模型4、模型7、模型10及模型13是加入风投行业专长调节后的回归结果。
2.3.1 创业企业高管团队特征与风投机构投资策略回归结果
(1)创业企业高管团队平均年龄与风投投资策略。表3模型2显示,高管团队平均年龄与风投机构是否分阶段投资负相关,H1a成立。这主要是因为高管团队平均年龄越小,创新倾向越强。然而,由于创业企业市场资源匮乏,产品被市场接受的不确定性较大,因而风投机构倾向于采取分阶段投资策略,以便及时调整投资策略,从而最小化代理成本。表4模型2显示,高管团队平均年龄与风投机构是否联合投资负相关,H1b成立。这主要是因为高管团队平均年龄较小,往往缺乏管理经验,故风投机构倾向于采取联合投资策略,融合多家风投机构的行业专长,为创业企业提供多样化增值服务,从而提升创业企业价值。
(2)创业企业高管团队平均受教育水平与风投投资策略。表3模型5显示,高管团队平均学历与风投机构是否分阶段投资正相关,H2a成立。这主要是因为高管学历越高就越偏好进行技术创新,从而加剧创业企业与风投机构的信息不对称程度,故风投机构倾向于采取分阶段投资策略,加强创业企业监督,降低委托代理成本。表4模型5显示,高管团队平均学历与风投机构是否联合投资正相关,H2b成立。这主要是因为高管团队学历越高,由信息传递理论可以,其控制的企业估值就越高,因而风投机构倾向于采取联合投资策略,分散投资组合,降低非系统性风险。
(3)创业企业高管团队政治背景与风投投资策略。表3模型8显示,高管团队政治背景与风投机构是否分阶段投资正相关,H3a成立。这主要是因为较强的政治关联容易导致高管的寻租行为,因而风投通过分阶段策略,有助于约束高管行为,抑制高管机会主义倾向,督促企业提升核心竞争力。表4模型8显示,高管团队政治背景与风投机构是否联合投资正相关,H3b成立。这主要是因为高管团队为了维护政治资源,可能导致企业生产资源被“挤占”,因而风投机构倾向于联合多家机构,为创业企业提供更多资源。
(4)创业企业高管团队社会关系与风投投资策略。表3模型11显示,高管团队社会关系与风投机构是否分阶段投资成正相关,H4a成立。这主要是因为高管的社会关系越强,精力就越分散,故风险投资倾向于采取分阶段投资策略,帮助企业设立发展目标,激励高管团队提升努力程度。表4模型11显示,高管团队社会关系与风投机构是否联合投资正相关,H4b成立。这主要是因为高管团队社会关系越强,就越倾向于采取多元化策略。然而,由于创业企业资源较匮乏,多元化策略对企业核心业务会产生挤出效应。因此,风投机构倾向于采取联合投资策略,集合多家机构资源,帮助企业实施多元化策略。
表3 创业企业高管团队特征与风投机构分阶段投资假设检验结果
变量StageStageStageStageStageStageStageStageStageStageStageStageStage(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)TMTage-0.478*-0.512*-0.482*(-1.76)(-1.82)(-1.79)TMTage*MAINDEX0.314*(1.95)TMTage*VC _Expe0.239*(1.81)TMTedu0.946***0.813*0.721*(2.88)(1.91)(1.85)TMTedu*MAINDEX-0.785*(-1.95)TMTedu*VC _Expe-0.189*(-1.82)TMTgovern0.319**0.443*0.631*(2.31)(1.79)(1.81)TMTgovern*MAINDEX-0.321*(-1.87)TMTgovern*VC _Expe-0.203*(-1.78)TMTsocial0.618*0.527**0.326**(1.75)(2.32)(2.27)TMTsocial*MAINDEX-0.318*(-1.75)TMTsocial*VC _Expe-0.198*(-1.93)Sale0.4750.765*0.295*0.2540.956*0.421**0.1880.0820.2210.1790.0830.1740.165(1.27)(1.93)(1.88)(1.51)(1.84)(2.54)(1.39)(1.44)(1.55)(1.47)(1.22)(1.33)(1.31)Owner0.3210.276*0.2510.2820.4020.2150.2890.2710.2610.2820.3890.4570.431(0.54)(1.88)(0.64)(0.59)(0.12)(0.45)(0.63)(0.54)(0.61)(0.62)(0.89)(0.92)(0.95)Size0.0070.0230.0020.0020.1190.0010.0120.7820.1420.0310.1520.0090.043(0.47)(0.62)(0.23)(0.44)(0.52)(0.15)(0.45)(0.65)(0.67)(0.54)(0.78)(0.76)(0.78)HNTE0.5230.5540.5460.5780.5980.6120.6210.6320.4890.4980.8990.7990.999(1.23)(1.36)(1.17)(1.34)(1.43)(1.45)(1.24)(1.24)(1.31)(1.33)(1.54)(1.48)(1.46)_cons-1.852***-3.335*-3.349***-1.331***-6.012***-3.913***-1.608***-1.982***-1.891***-1.854***-2.275***-2.438***-2.236***(-3.03)(-1.77)(-3.28)(-3.09)(-4.21)(-3.43)(-3.51)(-3.92)(-4.01)(-4.12)(-3.77)(-3.52)(-3.48)R20.1440.1410.1530.1730.1050.1710.3060.3340.1710.1640.3420.1730.165N384384384384384384384384384384384384384
注:*表示在 10%的置信水平上显著,**表示在 5%的置信水平上显著,***表示在 1%的置信水平上显著;( )内是t值,下同
2.3.2 调节效应回归结果
(1)制度环境的调节效应。如表3模型3和表4模型3所示,制度环境与高管团队平均年龄的交互项为正,H5a得证;如表3模型6和表4模型6所示,制度环境与高管团队平均学历的交互项为负,H5b得证;如表3模型9和表4模型9所示,制度环境与高管政治关系的交互项为负,H5c得证;如表3模型12和表4模型12所示,制度环境与高管社会关系的交互项为负,H5d得证。由此可知,良好的制度环境能够缓解风投机构委托代理问题,降低风投机构套牢风险,帮助风投机构优化价值服务质量,故能够弱化创业企业高管团队特征对风投机构分阶段投资和联合投资的影响。
(2)行业专长的调节效应。如表3模型4和表4模型4所示,风投行业专长与高管团队平均年龄的交互项为正,H6a得证;如表3模型7和表4模型7所示,风投行业专长与高管团队平均学历的交互项为负,H6b得证;如表3模型10和表4模型10所示,风投行业专长与高管政治关系的交互项为负,H6c得证;如表3模型13和表4模型13所示,风投行业专长与高管社会关系的交互项为负,H6d得证。由此可知,较高的行业专长意味风投机构具有丰富的经验和发达的网络,一方面,能够通过设置科学的投资合同,加强对创业企业高管团队的监督;另一方面,能够利用自身网络和资源禀赋,提供数量多且质量高的增值服务,故能够弱化创业企业高管团队特征对风投机构分阶段与联合投资的影响。
表4 创业企业高管团队特征与风投机构联合投资假设检验结果
变量SyndSyndSyndSyndSyndSyndSyndSyndSyndSyndSyndSyndSynd(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)TMTage-0.314**-0.405**-0.349**(-2.16)(-2.31)(-2.24)TMTage*MAINDEX0.384**(2.28)TMTage*VC _Expe0.107*(1.95)TMTedu0.563*0.413*0.631**(1.89)(1.88)(2.25)TMTedu*MAINDEX-0.268*(-1.91)TMTedu*VC _Expe-0.349*(-1.81)TMTgovern0.578*0.341*0.533*(1.78)(1.81)(1.87)TMTgovern*MAINDEX-0.255*(-1.75)TMTgovern*VC _Expe-0.224*(-1.83)TMTsocial0.719**0.781**0.791**(2.21)(2.31)(2.09)TMTsocial*MAINDEX-0.493*(-1.81)TMTsocial*VC _Expe-0.632**(-2.05)Sale-0.065-0.042-0.084-0.065-0.030-0.087-0.074-0.027-0.068-0.069-0.040-0.091-0.090(-0.61)(-0.88)(-0.74)(-0.79)(-0.71)(-0.67)(-0.51)(-0.63)(-0.53)(-0.54)(-0.91)(-0.54)(-0.48)Owner0.857**0.791*0.839**0.788*0.706*0.843**0.784*0.858**0.853**0.821**0.873**0.861**0.815*(1.99)(1.91)(2.05)(1.94)(1.69)(2.13)(1.92)(2.12)(2.15)(1.99)(2.13)(2.06)(1.79)Size0.003*0.003**0.001*0.003*0.003*0.003*0.003*0.003*0.003*0.001*0.003*0.003*0.003*(1.76)(1.99)(1.78)(1.91)(1.85)(1.84)(1.79)(1.89)(1.94)(1.83)(1.91)(1.89)(1.94)HNTE0.1820.1250.3010.1480.1570.2120.1450.1690.1870.1560.2460.2650.191(0.61)(0.56)(0.68)(0.51)(0.52)(0.65)(0.51)(0.58)(0.71)(0.52)(0.78)(0.69)(0.67)_cons-0.277-2.319**-0.203-0.249-0.954*-0.127-0.273-0.219-0.301-0.311-0.364*-0.339*-0.412(-1.32)(-2.04)(-0.51)(-0.93)(-1.91)(-0.42)(-0.67)(-0.91)(-1.03)(-0.82)(-1.78)(-1.84)(-1.23)R20.1120.1330.3170.1260.1130.2160.1040.2660.2560.2520.2580.1520.164N384384384384384384384384384384384384384
在创业企业中,CEO是高管团队的掌舵者,对高管团队决策起决定性作用[30]。因此,本文参考周楷唐[31]的做法,将高管团队平均年龄替换为CEO年龄(CEO_age),将高管团队平均受教育水平替换为CEO受教育水平(CEO_degree),将高管团队政治背景替换为CEO是否有政治关系(CEO_govern),将高管团队社会关系替换为CEO是否有社会关系(CEO_social)。此外,借鉴相关文献增加3个控制变量,包括总经理/董事长是否为同一人(duality)、企业年龄(firm_age)以及研发投入占比(rd),结果如表5和表6所示。
表5 CEO特征与风投机构分阶段投资稳健性检验结果
变量StageStageStageStageStage(1)(2)(3)(4)(5)CEO_age-0.023*(-1.83)CEO_degree0.061**(2.16)CEO_govern0.162**(2.21)CEO_social0.095*(1.79)Sale0.1840.191*0.215**0.184**0.151*(1.51)(1.75)(2.26)(2.33)(1.91)HNTE0.5410.3970.4120.3820.622(0.67)(0.57)(0.71)(0.68)(1.01)Owner0.3120.342*0.237*0.368**0.428**(0.81)(1.93)(1.94)(2.49)(2.34)Size0.0070.0980.1340.0970.152(0.91)(0.78)(0.89)(0.74)(0.98)duality0.2250.1180.0880.1230.102(0.79)(0.38)(0.31)(0.45)(0.51)firm_age0.0180.0060.0250.0060.011(0.91)(0.32)(0.45)(0.23)(0.21)rd0.4130.014*0.021**0.014**0.018*(1.24)(1.79)(2.43)(2.32)(1.92)_cons-2.194***-1.508-1.912**-1.965***-2.103***(-3.76)(-1.45)(-2.23)(-2.92)(-2.78)R20.1390.2660.2520.2500.164N384384384384384
表6 CEO特征与风投机构联合投资稳健性检验结果
变量SyndSyndSyndSyndSynd(1)(2)(3)(4)(5)CEO_age-0.216*(-1.92)CEO_degree0.165**(2.37)CEO_govern0.121**(1.99)CEO_social0.123**(2.22)Sale-0.102-0.043-0.049-0.061-0.121(-0.78)(-0.61)(-0.56)(-0.53)(-0.97)HNTE0.2390.4610.5170.5160.489(1.21)(1.33)(1.14)(1.23)(1.57)Owner0.812*0.867*0.831**0.721*0.45*(1.89)(1.85)(2.42)(1.69)(1.79)Size0.301*0.316**0.391**0.368**0.397**(1.94)(2.12)(2.47)(2.26)(2.45)duality-0.0620.056-0.0340.0410.029(-0.45)(0.43)(-0.32)(0.54)(0.58)firm_age0.1200.0560.0780.1030.088(1.57)(0.78)(0.96)(0.45)(0.79)rd0.3710.213*0.104**0.121**0.102*(1.24)(1.81)(2.23)(2.32)(1.74)_cons-0.4890.231**-0.798*-0.617*-0.834**(-1.19)(2.05)(-1.71)(-1.92)(-1.99)R20.2340.2640.2510.3550.403N384384384384384
回归结果显示,CEO年龄越小,风投机构越倾向于采取分阶段投资和联合投资策略。CEO学历越高,风投机构越倾向于采取分阶段投资和联合投资策略。CEO拥有较强的政治背景,风投机构倾向于采取分阶段投资和联合投资策略。CEO拥有较强的社会关系,风投机构越倾向于采取分阶段投资和联合投资策略。因此,本文实证结果仍然稳健。
本文基于高阶理论,选取2009—2018年深圳创业板上市公司为研究样本,实证检验创业企业高管团队特征对风投机构投资策略的影响机制,进而剖析制度环境与风投行业专长对上述影响的调节机制,得出以下结论:
(1)对于平均年龄较低、受教育水平较高、政治关系较强以及社会关系较强的创业企业高管团队,风投机构倾向于采取分阶段投资与联合投资策略。这说明在信息不对称的情况下,高管团队作为创业企业的管理者,年龄、受教育水平、政治关系、社会关系等特征能够影响其决策风格以及企业发展前景,是风投机构制定投资策略的重要信号。
(2)良好的制度环境代表健全的市场机制、良好的法律制度环境以及发达的产品市场,能够降低风投机构代理成本,帮助风投机构优化价值服务质量,故能够弱化创业企业高管团队特征对风投机构分阶段投资与联合投资的影响。
(3)风投机构具有较高的行业专长,能够降低创业企业高管团队特征对风投机构分阶段投资与联合投资的影响。这是因为风投机构具有较高的行业专长,一方面可以通过科学的合同设置参与创业企业董事会,加强对创业企业高管团队的监督,从而降低代理成本;另一方面,可以通过丰富的网络和资源弥补企业资源缺口,帮助企业获取供应商与顾客的网络信息,协助创业企业高管团队实施创新与多元化策略。
本文主要贡献有:①已有文献证明,当风投机构选择投资对象时,侧重考察被投资企业的高管团队[12]。在此基础上,本文进一步探讨风投机构针对不同特征的创业企业高管团队应如何选择投资策略,可为风投机构投资策略制定提供理论指导;②虽然已有研究从风投机构和创业企业层面探讨了风投投资策略的影响因素[5-9],但是忽略了创业企业高管团队特征对风投投资策略的影响。因此,本研究深化了现有文献对风投投资策略影响因素的认识,并从市场环境和机构特质两个方面进行了情境分析。
(1)风险投资机构应对创业企业高管团队进行尽职调查。当风投机构有意向投资某企业时,不但要派出专门的团队进驻创业企业,通过与高管深度访谈深入了解高管团队信息,如年龄、学历、家庭背景以及成长经历等,判断其风险偏好与决策风格;还要通过与企业普通员工交流,侧面了解高管团队的情况,考察高管团队运作管理水平、决策力以及公信力等,从而通过采取联合投资策略和分阶段投资策略控制投资风险,提升增值服务质量。
(2)风险投资机构应不断提升自身行业专长。一方面,从以往投资案例中总结经验,积累控制投资风险的方法,通过对赌协议以及合同设置等监控与激励方法督促创业企业高管团队。另一方面,风险投资机构应构建自身投资网络,组建风险投资网络社群,吸收其它机构的知识经验,融合其它机构的行业专长,发挥协同效应,帮助创业企业高管团队制定合理的管理体制,协助企业高管实施多元化策略。
(3)政府应不断优化制度环境。首先,应转变经济职能,减少对经济的干预,降低自身对资源配置的影响,约束创业企业高管的寻租行为,从而降低风投机构的代理成本。其次,强化市场化导向,完善资本市场的基本制度与秩序,健全金融发展体系,畅通风险投资机构的筹资渠道,减轻风投机构的融资压力。最后,建立健全法律体系,完善对创业企业高管团队的约束机制,加大对创业企业违约行为的制裁力度,从而降低风投机构套牢成本。
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