有限合伙人、竞争者间接联结与企业创新

近年来，随着“大众创业、万众创新”的稳步推进，国家对风险投资越来越重视。在《中共中央国务院关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》、《国务院关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》、《国务院关于促进创业投资持续健康发展的若干意见》等纲领性文件的指引下，大量国有资本和社会资本涌入风险资本市场，在财经报刊杂志、互联网主页以及微信朋友圈等到处可见关于风险投资促进企业成功的鲜活案例。此外，许多有影响力的学术刊物发表了相关论文,学者们使用大样本数据证明了风险投资对企业创新的积极推动作用[1-5]。

在政策、传媒、学术等多方力量推动下，普通大众以及创业企业家很容易形成一种认识——风险投资总能促进企业创新，或者风险投资即便不能促进企业创新，至少不会阻碍企业创新。然而，事实上个别突破性研究表明这种认识是错误的。Pahnke等[6]认为，如果风险投资(以下简称VC)在投资某企业的同时还投资了该企业的竞争对手，那么该企业便出现了通过VC的竞争者间接联结，这种竞争者间接联结会导致信息泄露，从而阻碍企业创新。利用美国微创手术设备行业的企业数据，实证结果支持上述理论假说，即企业通过VC的竞争者间接联结数量越多，对其自身创新的阻碍作用越显著。

本文力图拓展竞争性信息泄露假说。如图1所示，Pahnke等[6]给出的竞争性信息泄露假说建立在VC-企业二元关系层面，如果企业A和企业B是竞争对手，且由同一个VC1投资，那么由于VC1的信息中介作用，无论是企业A还是企业B，其创新信息都有可能通过VC1泄露给对方，从而产生竞争性信息泄露。本文认为，竞争性信息泄露不仅有可能通过VC中介产生，还有可能通过有限合伙人(以下简称LP)中介产生。企业C和企业D是由VC2和VC3分别投资的竞争对手，如图2所示。由于VC2和VC3不是同一个VC，因而企业C和企业D不存在通过同一VC投资而产生的竞争性信息泄露。然而，本文预期，由于VC2和VC3由相同的LP参股，因此企业C和企业D会通过LP-VC-企业三元关系形成竞争者间接联结，从而产生信息泄露并最终阻碍创新。通过私募通数据库搜集中国电子与光电设备行业接受A轮VC投资的企业数据，使用负二项分布回归模型，本文实证结果支持这一理论假说。具体表现为：通过LP的竞争者间接联结数量对企业创新产出(申请专利数量和授权专利数量)有显著负向影响；通过VC的竞争者间接联结数量、LP参股VC基金的相对金额、VC合作关系均反向调节上述关系。

1 理论与假设

在Pahnke等[6]提出的竞争性信息泄露假说中，最重要的一个命题是企业通过VC的竞争者间接联结数量越多，竞争性信息泄露越严重，对企业自身创新的阻碍就越明显。本文把这一命题推广到LP层面，从3个方面分析调节效应。

1.1 通过LP的竞争者间接联结数量与企业创新

从理论上分析，把竞争性信息泄露假说推广到LP层面，需要回答3个关键问题：一是如图2所示的竞争对手之间的创新信息有无可能通过LP的间接中介而泄露？二是LP有没有动机把竞争对手中的某一方信息泄露给其它方？三是通过LP的竞争者信息泄露会不会阻碍企业创新？

首先回答第一个问题。由图2可见，由于LP在绝大部分情形下不会与企业直接接触，因此如果竞争对手企业C和企业D之间通过LP出现信息泄露，需要满足两个基本条件：一是VC与企业之间存在信息流，二是LP与VC之间存在信息流。关于VC与企业之间的信息流，大量经典文献表明，VC投资企业后会通过占据董事会席位[7]、经常性造访企业[8]、提供各种类型增值服务[9]等途径监督和扶植企业。在这个过程中，自然而然地会存在VC-企业之间的信息流，而Pahnke等[6]的研究也证明了这一点。那么，LP与VC之间是否也存在信息流？这种可能性是存在的，因为VC需要在LP会议上向各位LP介绍其投资组合情况，而且往往在季报中向各位LP介绍其投资组合的进展情况[10,11]。通过这两种机制，LP完全有可能获得企业创新的关键信息。

再回答第二个问题。即便竞争对手之间的信息有可能通过LP的间接联结而泄露，并不一定意味着这种泄露一定会发生，因为LP如果没有充分动机向其青睐的一方泄露信息，那么竞争对手之间的信息仍然是隔离的。然而，LP的收益回报结构决定了这种动机是存在的。已有研究表明，VC投资回报具有“赢家通吃”的特点[12]，即VC所投资的大部分项目都有可能亏损甚至血本无归，但是小部分成功项目却能获得巨大的资本回报，弥补其它项目的亏损，从而实现正的投资组合回报。由于VC与LP通常按照二八分成的原则分享投资回报，因此VC的投资回报结构同样适用于LP。在这种回报结构下，VC投资组合中某些企业因具有极大的商业前景而为LP所青睐，而其它企业则由于商业前景一般而不为LP所看重。那么，LP就有可能把不被看重企业的关键创新信息泄露给其所青睐的竞争对手，因为这样做虽然以减少投资组合中单个企业回报为代价，却能最大化投资组合的整体收益，因此对LP而言是有利的。

最后回答第三个问题。如果仅从一对一的竞争关系考虑，通过LP产生竞争性信息泄露并不必然意味着阻碍创新，虽然漏出方可能面临损失，但漏入方却可能提升创新。然而，如果考虑到VC投资回报的特点，情况便会大不相同。如前文所述，VC投资回报具有“赢家通吃”的特点，大部分项目都有可能亏损甚至是血本无归，仅小部分成功项目获得巨大资本回报。在这种收益回报结构下的必然结果是，VC投资组合中只有一小部分企业为LP所青睐，形成“众星捧月”式的LP侧重结构。这就意味着投资组合中大部分企业都属于信息漏出方，只有一小部分受LP青睐的企业才会成为信息漏入方。在这种结构下，如果企业存在通过LP的竞争者间接联结，那么在大概率意义上面临的是将信息漏出，而非信息漏入。因此，企业通过LP的竞争者间接联结数量越多，信息漏出的可能性越大，信息漏出通道越多。基于以上分析，本文提出第一个基础性研究假设：

H1：企业通过LP的竞争者间接联结数量越多，对自身创新的阻碍作用越明显。

1.2 调节效应：通过VC的竞争者间接联结数量

在Pahnke等[6]提出的竞争性信息泄露假说中，竞争对手之间的创新信息是通过VC中介泄露的。那么，通过VC的信息泄露与通过LP的信息泄露有什么关系呢？从性质的角度分析，通过VC的信息泄露和通过LP的信息泄露是类似的，都是通过中介形成间接联结而导致的信息泄露，而非交易对手之间的直接联结而导致的信息泄露。但是，二者也存在显著差异：首先，通过VC的信息泄露仅以VC-企业二元关系为基础，而通过LP的信息泄露要以LP-VC-企业三元关系为基础。考虑到VC与企业之间关系紧密[7-9]，而LP与VC的关系则要松散许多，因此通过VC泄露信息的深度、宽度、广度以及准确度肯定高于LP。其次，对于LP而言，参股VC基金只是其投资组合的一小部分，但对于VC而言，VC基金收益是其全部“身家性命”或者最主要的收入来源，因而VC泄露信息的激励强度高于LP。上述分析意味着，由于通过VC的信息泄露和通过LP的信息泄露性质类似，因此二者具有替代效应；又由于通过VC的信息泄露建立在紧密的二元关系上且动机更充分，因此前者信息泄露强度大于后者。综上分析，本文提出第一个调节假设：

H2：企业通过VC的竞争者间接数量越多，通过LP的竞争者间接联结数量对自身创新的阻碍作用越弱；反之，通过LP的竞争者间接联结数量对自身创新的阻碍作用越强。

1.3 调节效应：LP参股VC基金的相对金额

依据上文分析可知，企业通过LP的竞争者间接联结而成为信息漏出方的可能性越大，对自身创新的阻碍作用越大；反之，成为信息漏入方的可能性越大，对自身创新的阻碍作用越小。那么，在什么样的情形下，企业才更有可能被LP青睐而成为信息漏入方呢？在实践中，LP可能会参股多支VC基金，但参股额往往不尽相同。在市场通行的收益分配惯例中，VC与LP按照二八分成原则分配资本利得，而LP之间则按照参股比例分配这80%的资本利得[13]。这意味着LP参股VC基金的金额越多，从资本利得中分配的收益就越多。反之，如果VC基金出现投资亏损，也按照参股比例在LP之间分摊投资亏损。上述收益(或亏损)分配制度意味着，LP参股VC基金的相对金额会影响其对所投资企业的青睐程度：如果LP参股某VC基金的相对金额较大，那么，由于该VC基金投资的企业成功后LP能获得较大的资本回报，而失败后LP要承担较大的投资亏损，因而从LP的角度看，把其它企业的创新信息泄露给该VC基金投资的企业是一种提高投资收益和降低投资风险的可行手段，从而该VC基金投资的企业就更有可能因受LP的青睐而成为信息漏入方。基于上述分析，本文提出第二个调节假设：

H3：LP参股VC基金的相对金额越大，该VC基金投资的企业通过LP的竞争者间接联结数量对自身创新的阻碍作用就越弱；反之，该VC基金投资的企业通过LP的竞争者间接联结数量对自身创新的阻碍作用就越强。

1.4 调节效应：VC合作关系

依据上文分析可知，信息泄露是通过LP的竞争者间接联结阻碍企业自身创新的原因。在此基础上有一个合理的逻辑推论是，如果互为竞争对手的企业之间存在其它形式的信息泄露，那么通过LP的竞争者间接联结对企业创新的阻碍作用将会减弱。由图2可知，虽然VC2和VC3分别投资了竞争对手企业C和企业D，但如果VC2和VC3存在紧密的合作关系，那么关于竞争对手企业C和企业D的创新信息完全有可能通过VC2和VC3非正式交往而泄露。在国内外实践中，VC更加倾向于联合投资以降低风险[14,15]。如果VC的联合投资取得了良好业绩，参与联合投资的VC之间就会逐步建立起紧密的合作关系并充分交换资源[16]。回到图2所示的情形，如果通过成功的联合投资建立起了紧密合作关系，那么VC2和VC3就很有可能在有意或无意中交换企业C和企业D的信息，从而导致信息泄露。这种信息泄露会部分替代通过LP的信息泄露，从而减弱通过LP的竞争者间接联结对企业创新的阻碍作用。基于上述分析，本文提出第三个调节假设：

H4：在通过LP的竞争者间接联结中，VC的合作关系越紧密，间接联结数量对企业创新的阻碍作用就越弱；反之，间接联结数量对企业创新的阻碍作用就越强。

根据以上假设，构建概念模型如图3所示。

2 研究设计

本文通过私募通数据库搜集电子与光电设备行业从2000年1月1日至2013年12月31日A轮融资的企业为样本。之所以选择电子与光电设备行业，是因为在这个行业中，创新是企业生存和发展的重要环节，且VC的介入程度较深。之所以选择2000年1月1日至2013年12月31日这个时间段，一方面是因为私募通数据库的数据质量在2000年之前不是特别可靠，另一方面是留有2014-2016年这3年滞后时间段以观察VC介入后的企业创新情况。之所以选用A轮，一方面是因为A轮投资占全部投资的绝大部分(61%)，另一方面是因为A轮投资后的创新情况对企业后期融资与发展具有至关重要的影响。

(1)被解释变量。虽然在国内外相关文献中，专利数量、研发支出、新产品销售量、全要素生产率甚至商标都被用于测量企业创新[17]，但是对于未上市的创业企业而言，受财务数据限制，测量指标并没有多少可选的空间——除专利外，其它数据难以获取。在研究情境中，样本企业全部为电子与光电设备行业接受A轮投资的创业企业，企业性质及其所处融资阶段决定了研发支出、新产品销售量、全要素生产率等变量无法获取。因此，本文使用样本企业接受A轮投资后3年内的申请专利数量和授权专利数量作为企业创新产出测量指标。

(2)解释变量。通过LP的竞争者间接联结数量和通过VC的竞争者间接联结数量，本文从电子及光电设备行业的三级子行业层面加以定义。在私募通数据库中，电子及光电设备行业又被划分为电子设备、光电、其它电子产品3个二级子行业。电子设备包括集成电路制造、电子工业专用设备制造、印制电路板制造、其它电子设备4个三级子行业。光电包括激光、材料与元器件、光通信、光电显示器、光存储、其它光电6个三级子行业。其它电子产品包括电源、数字化电子产品、其它电子产品3个三级子行业。由于“其它”二字定义不清，本文对三级子行业分类中的其它电子设备、其它光电、其它电子产品作删除处理。如果两个企业同属电子及光电设备行业三级子行业中的同一个行业(如光存储行业)，则将这两个企业定义为竞争对手；反之，则将这两个企业定义为非竞争对手。在定义竞争对手的基础上，本文可以进一步定义通过LP的竞争者间接联结数量和通过VC的竞争者间接联结数量：对于某一个样本企业，前者定义为(通过VC基金)投资该样本企业的全部LP已投资且尚未退出该样本企业的竞争对手数量，后者定义为投资该样本企业的全部VC已投资且尚未退出该样本企业的竞争对手数量。

对于LP参股VC基金的相对金额，本文采用如下定义方法：首先确定LP在各个VC基金中的投资额，然后以向样本企业投资的VC基金中的LP投资额为除数，以向竞争对手投资的VC基金中的LP投资额为被除数，将前者除以后者得出的数值为样本企业相对于单个竞争对手的LP参股VC基金的相对金额。最后，对所有单个竞争者联结的LP参股VC基金的相对金额取简单算术平均，得出样本企业的LP参股VC基金的相对金额。

对于VC的合作关系，本文采用如下定义方法：在如图2所示的通过LP的竞争者间接联结模式下，首先确定向样本企业投资的VC以及向竞争对手投资的VC，然后搜集向样本企业投资的VC与每个向竞争对手投资的VC在向样本企业投资之前，已经联合投资成功的企业数，对得出的数值取简单算术平均，定义为样本企业的VC的合作关系。

(3)控制变量。本文引入如下控制变量以控制其它可能影响企业创新的因素：①企业年龄，定义为企业从成立至接受A轮投资时的总年数；②企业所处发展阶段。私募通数据库把企业所处的发展阶段划分为种子期、初创期、扩张期和成熟期4个阶段。苟燕楠和董静[18]研究表明，VC介入的阶段越靠前，对企业创新的促进作用就越明显。因此，本文把企业所处发展阶段设置为虚拟变量；③联合向企业投资的VC数量。陆瑶等[19]研究表明，VC联合投资对企业创新的促进作用更显著。因此，本文引入控制变量联合向样本企业投资的VC数量，从而控制VC联合投资对企业创新的影响；④VC的累计IPO次数；⑤VC是否为“中国创业投资机构50强”。已有研究表明，VC的投资后监督、管理、增值服务能力是促进企业创新的关键[20-22]。因此，本文引入VC的累计IPO次数和VC是否为“中国创业投资机构50强”综合控制VC的投资后管理能力。VC的累计IPO次数定义为VC从成立至向样本企业投资时已累计经历的IPO退出次数，VC是否为“中国创业投资机构50强”以清科集团所提供的年度榜单作为判断标准。如果VC联合投资，以主投作为计算累计IPO次数和判断是否为“中国创业投资机构50强”的标准，主投定义为在A轮投资中投资金额最大的VC[23]。除上述控制变量外，本文还引入虚拟变量控制样本企业接受A轮投资的年份和三级子行业差异。

对于具有计数数据性质的申请专利数量和授权专利数量，在统计学中常用的检验模型有负二项分布模型与泊松模型两种。其中，泊松模型主要以被解释变量不存在过度分散(即均值方差相等)为假定条件，而负二项分布模型则不需要此前提假定，其适用范围更广，因此本文选择负二项分布模型。基础模型形式如下：

式(1)中各变量定义如下： Patent表示申请专利数量和授权专利数量，LP Ties表示通过LP的竞争者间接联结数量，Control表示一系列控制变量。

3 实证分析

样本整体呈现出如下几个特点：①在全部样本企业中，8.1%的企业属于种子期，28.3%的企业属于初创期，47.1%的企业属于扩张期，16.6%属于成熟期，表明样本企业以早中期企业为主；②平均而言，联合向企业投资的VC数量达2.276个，表明在A轮融资时VC更加倾向于联合投资以降低风险；③专利申请数量和专利授权数量的最小值全部为0，但最大值却分别为459和308，表明样本企业专利申请数量和专利授权数量存在巨大的变异性；④通过LP的竞争者间接联结数量均值为2.951，通过VC的竞争者间接联结数量均值为1.241，前者远大于后者，这一点与创投实践高度吻合。由于单个VC基金往往有多个LP，因此通过LP形成竞争者间接联结的可能性明显高于通过VC。

3.2 通过LP的竞争者间接联结数量对企业创新的影响检验本部分使用基础模型实证检验通过LP的竞争者间接联结数量对企业创新的影响，即检验H1。从表2给出的检验结果可以看到，通过LP的竞争者间接联结数量分别在0.05和0.01的显著性水平下对企业专利申请数量和专利授权数量有显著负向影响，表明企业通过LP形成的竞争者间接联结数量越多，对自身创新的阻碍作用就越明显，实证结果支持H1。此外，分析控制变量回归结果可以发现，企业在种子期和初创期接受VC注资对创新的促进作用最明显，这一结果支持苟燕楠和董静[18]的研究结论。VC联合投资对企业创新的促进作用更强，这一结果支持陆瑶等[19]的研究结论。“中国创业投资机构50强”上榜VC对企业创新的促进作用更明显，表明上榜VC投资后管理和增值服务能力更强。本部分实证检验证明了通过LP的竞争者间接联结数量对企业创新的阻碍作用，下文将分别检验通过VC的竞争者间接联结数量、LP参股VC基金相对金额以及VC合作关系的调节效应。

3.3 调节效应检验：通过VC的竞争者间接联结数量

本部分实证检验通过VC的竞争者间接联结数量在通过LP的竞争者间接联结数量与企业创新关系中的调节作用，即H2。具体检验方法是在基础模型式(1)右边增加两个变量：通过VC的竞争者间接联结数量以及通过LP的竞争者间接联结数量与通过VC的竞争者间接联结数量的乘积项。从表3给出的检验结果可以看到，通过LP的竞争者间接联结数量与通过VC的竞争者间接联结数量的乘积项在0.05的显著性水平下对企业专利申请数量和专利授权数量有显著正向影响，表明随着通过VC的间接竞争者联结数量增加，通过LP的竞争者间接联结数量对企业专利申请数量和专利授权数量的负向影响减弱，实证结果支持H2。此外，回归结果表明，通过VC的间接竞争者联结数量对企业专利申请数量和专利授权数量的负向影响显著高于通过LP的间接竞争者联结数量，意味着通过VC信息泄露对企业造成的负向影响远大于通过LP。这一点很好解释，在实践中VC会直接参与企业经营管理活动，但LP不会，从而竞争性信息泄露范围和有效性必然存在差别。

3.4 调节效应检验：LP参股VC基金相对金额

本部分实证检验LP参股VC基金相对金额在通过LP的竞争者间接联结数量与企业创新关系中的调节作用，即H3。具体检验方法是在基础模型式(1)右边增加两个变量：LP参股VC基金的相对金额以及通过LP的竞争者间接联结数量与LP参股VC基金的相对金额的乘积项。从表4的检验结果可以看到，通过LP的竞争者间接联结数量与LP参股VC基金相对金额的乘积项在0.01的显著性水平下对企业专利申请数量和专利授权数量有显著正向影响，表明随着LP参股VC基金的相对金额上升，该VC基金投资的企业通过LP的竞争者间接联结数量对自身创新的阻碍作用减弱，实证结果支持H3。

注：***、**、*分别表示在0.01、0.05、0.1的显著性水平下显著，下同

3.5 调节效应检验：VC合作关系

本部分实证检验VC合作关系在通过LP的竞争者间接联结数量与企业创新关系中的调节作用，即H4。具体检验方法是在基础模型式(1)右边增加两个变量：VC合作关系以及通过LP的竞争者间接联结数量与VC的合作关系的乘积项。从表5检验结果可以看出，通过LP的竞争者间接联结数量与VC合作关系的乘积项分别在0.1和0.05的显著性水平下对企业专利申请数量和专利授权数量有显著正向影响，表明在通过LP的竞争者间接联结模式下，随着VC合作关系变得紧密，间接联结数量对企业创新的阻碍作用逐渐减弱，实证结果支持H4。

4 稳健性检验

本部分从以下多个方面检验实证结果的稳健性：①选择效应。众所周知，VC与所投资企业之间的关系是非随机匹配的[24]。为控制选择效应可能对研究结论产生的影响，对样本企业在接受A轮投资前3年内的专利申请数量和专利授权数量进行分组，把专利数量在中位数之上的企业定义为自身创新能力强的企业，把专利数量在中位数之下的企业定义为自身创新能力弱的企业，分别进行实证检验；②专利类型。我国把专利划分为发明专利、实用新型专利、外观设计专利3种类型。许多学者认为只有发明专利才能真正体现企业创新[25]，因此本部分使用发明专利申请数量和发明专利授权数量重复正文部分的实证检验；③滞后期。正文部分以接受A轮融资后3年为滞后期观察样本企业的创新情况，本部分分别以2年和4年为滞后期观察企业融资后的创新情况，并重复正文部分的实证检验；④融资轮次。正文部分以接受A轮融资的企业为样本，本部分以样本数量第二多的B轮融资企业为样本，并重复正文部分的实证检验。本部分检验的样本量为117，满足统计意义上的大样本要求；⑤是否有天使轮融资。在本文样本中，小部分企业在接受A轮VC投资前，还接受过天使轮融资。由于已有研究表明早期天使投资和后期VC投资有一定的互动关系[26]，本部分删除接受天使轮融资的样本企业，并重复正文部分的回归。本部分检验样本量为223，满足统计意义上的大样本要求；⑥行业。上述实证分析和稳健性检验都是在电子与光电设备行业内完成的，为消除行业限制带来的影响，本部分以清洁技术行业企业为样本，重复正文部分的实证检验。本部分检验的样本量为623，满足统计意义上的大样本要求。

5 结语

本文基于竞争性信息泄露假说，研究企业通过LP的竞争者间接联结对其自身创新的影响。以电子与光电设备行业A轮融资企业为样本，使用负二项分布模型进行研究，结果表明：①企业通过LP的竞争者间接联结数量越多，接受A轮融资后3年内的专利申请数量和专利授权数量就越少；②通过VC的竞争者间接联结数量越多，通过LP的竞争者间接联结数量对企业申请专利数量和专利授权数量的负向影响就越弱；③LP参股VC基金的相对金额越大，该VC基金所投资企业通过LP的竞争者间接联结数量对自身专利申请数量和专利授权数量的负向影响就越弱；④在通过LP的竞争者间接联结中，VC合作关系越紧密，间接联结数量对企业专利申请数量和专利授权数量的负向影响就越弱。本文进一步从选择效应、专利类型、滞后期、融资轮次、是否有天使轮融资、行业选择6个方面进行了稳健性检验，检验结果表明本结论是稳健的。

这意味着竞争对手之间的创新信息不仅会通过VC泄露，而且会通过LP这种更加隐秘的形式泄露，但这两种形式的竞争性信息泄露存在一定的替代效应，这一研究结论扩展了竞争性信息泄露假说。

相比于已有国内外相关文献，本文特色与创新之处主要表现为以下几点：①把竞争性信息泄露假说拓展至LP层面，即竞争对手之间的信息不仅会在VC作为中介时泄露，同时会在LP作为中介时泄露；②已有国内外文献表明，VC能够促进企业创新[1-5]，本文则强调特定情形下VC对企业创新的阻碍作用；③已有绝大部分文献都是以VC作为切入点研究风险投资与企业创新的关系，本文则以LP作为切入点研究二者的关系；④Ozmel等[10]、Ozmel等[11]也注意到了LP-VC-企业三元关系存在的信息流，但其关注重点是LP凭借信息优势在企业IPO后获得的超额投资收益，而本文关注重点则是LP作为信息中介对企业创新的影响；⑤Katila和Chen[27]、Diestre和Rajagopalan[28]揭示了企业直接联结可能带来的负向影响，Pahnke等[6]揭示了企业通过VC的间接联结可能带来的负向影响，而本文则揭示了企业通过LP间接联结可能带来的负面影响。从实践层面分析，本研究提醒创业企业家在寻找VC投资时不仅要注意VC可能对自身创新造成的负向影响，同时要注意LP这个很容易被忽略的主体对自身创新可能造成的阻碍作用。此外，本研究提醒VC要注意LP的利益诉求，这种诉求在特定情形下可能与VC自身利益诉求并不完全一致。

本研究以LP-VC-企业三元关系中存在的信息流为理论立足点，但并未在事实上直接观测或测量三元关系中的信息流，这是本研究的不足。此外，本研究把LP作为一个整体对待，并未区分LP泄露信息的动机强弱或者效率高低，这也是一个明显的不足，未来研究需对此进行进一步探索。

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