网络位置、经营时间与创业投资机构投资绩效

田增瑞,高庆浩,宋雅雯,常焙筌

(1.东华大学旭日工商管理学院，上海 200051；2.东华大学创新与创业投资研究所，上海 200051)

0 引言

创业投资源自20世纪初在美国社会中广泛开展的铁路建设、电力运营和石油开采等活动，并以美国研究与发展公司(ARD)的成立为重要开端。之后，美国政府颁布了一系列扶持政策，创业投资在美国境内取得飞快发展，并成就了英特尔、IBM、微软和苹果等令世界敬佩的科技型企业，创业投资也因此被誉为美国高新技术产业腾飞的 “发动机”。美国创业投资能够取得如此巨大成就最关键的因素是，美国创业投资机构通过联合投资的方式搭建了一张投资联结网，克服了创业投资机构进行独立投资在项目机会捕捉、项目资源共享、项目风险分散等方面的劣势[1]，进而帮助他们获得高额投资回报。资料显示，过去的二十多年间，创业投资机构通过联合投资方式进行投资的美国企业至少占60%，欧洲企业也有近50%，联合投资俨然成为欧美等创业投资机构最偏爱的投资方式。中国创业投资发展近年来也呈现出明显的联合投资趋势，其占比约为34%。由于现实中创业投资机构在联合投资网络中所处的位置都是不同的，其投资表现是否会有差异，现有文献在论证创业投资机构在联合投资网络中的位置对其投资表现的影响时并未得出一致结论[2-11]，这是否意味着创业投资机构所处的联合投资网络位置对其投资绩效的影响无法确定？另外，即使是处于联合投资网中较相似位置的那些创业投资机构，其实际投资表现也存在显著差异，这可能与创业投资机构的个体特征因素有关[1]。本文主要考察创业投资机构经营时间这一个体特征因素，由于创业投资机构的经营时间一般不同，其所掌握的项目信息、筛选标准及投后管理等也会有所不同，可能会使创业投资机构在联合投资网络中的位置影响其投资绩效过程中产生异质性影响。

本文以中国创业投资机构及其联合投资的数据为基础，运用研究者广泛使用的社会网络分析技术，全面揭示创业投资机构在联合投资网络中的多维中心度指标及其经营时间差异对其投资绩效产生的影响，试图从创业投资网络化发展的视角得出有益于推动中国创业投资发展的建议。

1 文献回顾及假设提出

1.1 文献回顾

目前关于创业投资联合投资网络对创业投资机构投资绩效表现影响的研究未得到一致结论，一部分研究认为，联合投资网络对创业投资机构投资绩效具有正向影响，能帮助网络中的创业投资机构提升其所投项目的回报[2,3]。中国学者也有类似研究，认为联合投资网络对创业投资机构投资绩效具有显著的正影响，创业投资机构进行联合投资将形成 “圈子”现象，圈子中的创业投资机构的投资绩效能够得到显著提升，创业投资机构进行联合投资还带有明显的 “社群”现象，社群成员 “标识”对创业投资机构的投资绩效具有显著促进作用[4-6]。但也有研究发现，创业投资机构所建立的联合投资网络对其投资绩效具有显著的负面影响，由于创业投资机构的管理人员无论在时间还是精力发面都是有限的，他们会通过减少联合投资活动避免允余性事务给自身投资带来的干扰[7,8]；创业投资机构在建立联合投资网络时需要耗费大量的资源进行开发和维护，因此其需要权衡建立和加入联合投资网络带来的回报是否能够大于或补偿网络构建和维护所付出的成本[9]；随着其他创业投资机构加入联合投资网络中的数量不断增多，创业投资机构实现项目成功退出的比例也在逐步下降[10]。创业投资机构在联合投资网络中的嵌入度对其投资绩效存在一个门槛值，没有超过门槛值之前具有正向促进作用，超过门槛值就会产生反向抑制作用[11]。

上述分歧表明，联合投资网络与创业投资机构投资绩效间的关系可能要比目前研究中发现的更为复杂。其中，网络位置中心度的研究受到学术界的极大关注，创业投资机构在联合投资网络中占据的位置越有利，其发现新项目的机会就会越多，地域等不利因素对其产生的约束也就越小[12]；创业投资机构在联合投资网络中越是靠近中心位置，其在信息、资金、人力资源等获取方面的优势越明显，优质项目被发现的机会也就会越多[13,14]。处于联合投资网络中心位置的创业投资机构具有优质投资项目的优先选择权和投资权，能极大提升后期项目退出的成功率[15]。创业投资机构在联合投资网络中越是靠近中心位置，其未来的投资表现就会越好[16]。创业投资机构在联合投资网络中的位置对其投资绩效的影响还受网络资源整合力的影响，整合力越强，越有助于增强网络位置对其投资绩效的正向影响[1]。由于创业投资机构数据的难获得性，我国学者在搭建创业投资联合投资网络时，未能将样本期内所有创业投资机构都包含进去，只建立了一种局部性的创业投资联合投资网络，不能达到网络研究中的整体性构建原则。同时，对衡量创业投资机构所处网络位置的指标选择也不一致，不能准确描述其网络位置，因此研究结果也具有一定的局限性。本文收集了样本时间区间内所有的联合投资数据：①使用度数、中介、接近和特征向量四个中心度的相对指标对创业投资机构在联合投资网络中所处的位置进行全面考量，探讨其对创业投资机构投资绩效的影响及其差异，以解释现有研究结论的非一致现象；②考虑创业投资机构经营时间这一特殊个体属性，研究其在网络位置影响其投资绩效过程中的调节作用，以解释创业投资机构在联合投资网络中位置相似但投资绩效不同的现象。

1.2 假设提出

(1)创业投资机构在联合投资中的网络位置对其投资绩效的影响分析。依据社会网络分析技术的相关理论，以联合投资方式建立的创业投资联合投资网络可以帮助创业投资机构在资金资源、人力资源、信息资源等方面实现互通有无，但由于每一家创业投资机构在联合投资网络中所处位置是不同的，其投资项目的前期信息资源获取权和后期投资收益获取权将会是不同的。一方面，若一家创业投资机构在联合投资网络中处于相对中心的位置，将拥有更多与网络中其他机构进行项目信息和资源共享互通的机会，并能凭借其在联合投资网络中的巨大影响力，帮助项目顺利实现退出，获取投资收益[17]。另一方面，若创业投资机构在联合投资网络中处于相对中心的位置，其可凭借与其他机构已经建立的网络联结关系，在较大的范围内评估和筛选优质投资项目。处于创业投资联合投资网络中心位置的创业投资机构，可以比其他机构搜寻到更多较低风险的投资项目，且这些投资项目大都已处于发展相对成熟的阶段，创业投资机构未来更容易实现项目成功退出[18]。同时，那些处于创业投资联合投资网络中心位置的创业投资机构在信息沟通和获取渠道方面要比其他机构更加畅通，可以从联合投资网络中获取其他机构对投资项目的评估和建议，能有效降低所投项目在筛选和投资过程中可能会遇到的信息不对称等问题，帮助其挖掘更多高投资回报项目[19]。Freeman最早提出用度数、中介、接近和特征向量四种中心度测度网络结点位置的方法，并深入分析了处于不同网络位置结点的个体特征及其原因[20]。Bygrave第一个将此方法应用于创业投资联合投资领域[21]，并发展成为当前国内外普遍采用的网络位置中心度测量方法。然而，中介、接近、度数和特征向量四种中心度测度指标对创业投资机构投资绩效表现的影响是否一致？现有理论和研究并没有给出充分解释。据此提出四种可能性假设1：

H1a：创业投资机构所处联合投资网络的度数中心度测度指标越强，对其投资绩效的促进作用就越大；H1b：创业投资机构所处联合投资网络的中介中心度测度指标越强，对其投资绩效的促进作用就越大；H1c：创业投资机构所处联合投资网络的接近中心度测度指标越强，对其投资绩效的促进作用就越大；H1d：创业投资机构所处联合投资网络的特征向量中心度测度指标越强，对其投资绩效的促进作用就越大。

(2)创业投资机构联合投资网络位置影响其投资绩效过程中经营时间的调节效应分析。创业投资机构成立的时间越早，将拥有更多的机会与其他机构进行联合投资，也越有利于其在创业投资联合投资网络中占据较为中心的位置，这样就可以凭借其积累的丰富项目资源及完善的信息沟通渠道，提高其对所投项目的评估与把控能力，加之其多年积累的项目投后服务管理经验，进而能够帮助项目顺利实现退出。但目前国内有关经营时间在创业投资机构所处联合投资网络位置与其投资绩效之间调节作用的研究并不多见，其中，刘志阳等在研究创业投资网络绩效一文时曾得出，网络中心性指标对项目成功退出的促进作用受创业投资机构经营时间的正向调节[22]，但他们所使用的创业投资机构数据量较小，研究的时间区间也比较短，进行联合投资的创业投资机构并不多，鉴于样本时间和范围的限制，研究结论还需进一步检验。因此，本文收集的是创业投资近十几年发展的最新数据资料，这一时期联合投资在中国得到了较快发展，有助于从整体样本视角检验创业投资机构经营时间是否会在联合投资网络位置对其投资绩效的影响过程中发挥正向促进作用。据此提出四种可能性假设2：

H2a：经营时间在创业投资机构所处联合投资网络的度数中心度指标与其投资绩效关系中起正向促进作用；H2b：经营时间在创业投资机构所处联合投资网络的中介中心度指标与其投资绩效关系中起正向促进作用；H2c：经营时间在创业投资机构所处联合投资网络的接近中心度指标与其投资绩效关系中起正向促进作用；H2d：经营时间在创业投资机构所处联合投资网络的特征向量中心度指标与其投资绩效关系中起正向促进作用。

2 数据来源与模型构建

2.1 数据来源

本文所使用的样本数据都是从Wind数据库中下载的，其中，搭建创业投资联合投资网络使用的数据参考Hochberg等的做法[9]，将数据的时间窗定为五年，选择2005—2009年进行过联合投资的创业投资机构样本；将创业投资机构投资活动观察数据的时间窗定为三年，选择那些既在2010—2012年有过创新项目投资经历，又在2005—2009年有过创新项目联合投资经历的创业投资机构样本；创业投资机构投资绩效表现数据的时间窗定为七年，即2010—2016年，四年的延长期(2013—2016年)是考虑到实际运营中创业投资机构并不能实现投资项目的迅速退出，其退出往往需要一定的等待时间，这符合相关研究有关退出时间的定义[5]。之后使用Matlab R2014b和Ucinet6.0软件对上述数据进行处理，从而得到每家创业投资机构的四个代表其所处创业投资联合投资网络中位置的中心度相对指标，然后进行相应的多元回归分析。

2.2 模型构建与说明

(1)模型构建。

第一，创业投资机构在联合投资网络中的位置对其投资绩效产生影响的模型构建。本文因变量为创业投资机构所投项目顺利实现退出的成功率，自变量为代表创业投资机构在联合投资网络中位置的四个中心度指标(中介、接近、度数和特征向量中心度)，同时将创业投资机构拥有的投资经验、创业投资机构的类型和创业投资机构所处地域等纳入模型，构建回归模型(1)，以检验假设1：

Ip=α+β1Centk+β2Expe+β3Type+β4Loca+ε

(1)

第二，经营时间在创业投资机构所处联合投资网络中的位置影响其投资绩效过程中的调节效应模型构建。参考相关研究[22]，将代表创业投资机构在联合投资网络中位置的四个中心度指标与创业投资机构经营时间的交互项加入模型(1)中，构建回归模型(2)，以检验假设2：

Ip=α+β1Centk+β2Age+β3Centk×Age+β4Expe+β5Type+β6Loca+ε

(2)

其中，k=1、2、3、4，分别代表中介、接近、度数和特征向量中心度。

(2)变量说明。

第一，创业投资机构项目退出成功率，即投资绩效(Ip)。若创业投资企业i在2010—2012年进行投资的项目数为Ni，而在2010—2016年这Ni个投资项目成功实现退出的个数为Mi，则创业投资企业i的投资绩效Ipi为：

Ipi=Mi/Ni(0≤Ipi≤1)

(3)

其中，i=1，2，…,n。

第二，创业投资机构在联合投资网络中所处的位置(Centk)。参考国内外相关研究[20,23]，使用中介、接近、度数和特征向量中心度的相对值衡量创业投资机构在联合投资网络中的位置。具体而言：度数中心度指标是用创业投资机构在创业投资联合投资网络中与其他创业投资机构之间建立的关系数来衡量的，能够反映出创业投资机构在联合投资网络中拥有多大的权力及其影响的范围。这一数值较大，代表与其他机构联合投资的次数较多，其可动用的网络资源也就越多，在联合投资网络中的影响力就越强。

若Aij是创业投资企业i和j进行联合投资的次数，即它们之间能够建立的关系数。Aij为0代表创业投资企业i和j间从未进行过联合投资；Aij为1代表创业投资企业i和j间至少有过一次联合投资经历。Ni是理论上创业投资企业i与创业投资联合投资网络中其他创业投资企业能够建立的关系数的最大值，则创业投资企业i在联合投资网络中的度数中心度指标的相对值(Cent1i)为：

Cent1i=∑jAij/(Ni-1)

(4)

中介中心度指标是用创业投资机构在创业投资联合投资网络中充当中介角色的程度来衡量的，能够反映出创业投资机构在联合投资网络中对信息资源、资金资源、人力资源等的掌控力。这一数值较大，代表其对各种资源的掌控力越大，其被联合投资网络中其他机构依赖的程度就越高。

若Bjk是创业投资企业j和k进行联合投资的次数，即它们之间能够建立的关系数，其中，Bjk(i)是创业投资企业i在其中发挥了中介人角色的联合投资次数。则创业投资企业i在联合投资网络中的中介中心度指标的相对值(Cent2i)为：

Cent2i=2Cbj/n2-3n+2

(5)

Cbj=∑j∑kBjk(i),j≠k≠i,j

(6)

接近中心度指标用来衡量创业投资机构和创业投资联合投资网络中其他创业投资机构的接近程度，能够反映出创业投资机构嵌入创业投资联合投资网络中的程度。这一数值较大，代表其受联合投资网络中其他创业投资机构影响的程度越弱。

若Cij是创业投资企业i和j在每条联结路径上存在的关系数。则创业投资企业i在联合投资网络中的接近中心度指标的相对值(Cent3i)为：

Cent3i=(n-1)/∑cij

(7)

特征向量中心度指标用来衡量创业投资机构在创业投资联合投资网络中的重要性，是通过在联合投资网络中测量与其建立直接联结关系的其他创业投资机构的重要性来对自身情况进行判断的。

若Dij是创业投资企业的相邻矩阵，其中dij是创业投资企业i对j地位的贡献量，则创业投资企业i在联合投资网络中的特征向量中心度指标的相对值(Cent4i)为：

Cent4i=Dij×Cent4i,Dij为Dij转置矩阵

(8)

上述各公式中,i=1，2，…,n；j=1， 2，…,n；k=1，2，…,n。

第三，创业投资机构的存续时长，即经营时间(Age)。自创业投资机构成立之日起，到2005年12月截止，创业投资机构存续的时长(按月计算)。

第四，创业投资机构投资经验、创业投资机构类型和创业投资机构所处地域(Expe、Type、Loca)。参考相关研究[4,15,24,25]，选择创业投资机构投资经验、创业投资机构类型和创业投资机构所处地域等作为控制变量。

机构投资经验：使用创业投资机构在样本期内 “累计发生的投资轮次”进行衡量。

机构类型：将除了中外合资及纯外资性质以外的创业投资机构在变量设定时定义为1；具有中外合资性质的创业投资机构在变量设定时定义为2；纯外资性质的创业投资机构在变量设定时定义为3。

机构所在地域：将除了北上广深四个一线内地城市以及港澳台地区以外的国内城市在变量设定时定义为1；海外城市在变量设定时定义为2；北上广深四个一线内地城市以及港澳台地区在变量设定时定义为3。

3 实证检验及结果分析

3.1 描述性及相关性分析

表1为变量的描述性统计结果，其中，创业投资机构投资绩效 (即项目的成功退出率)的均值为0.31，表明有31%的创业投资机构在项目投资之后成功实现了退出，而衡量项目成功退出率差异的标准差不是很大，但0.34的标准差值也足以表明各创业投资机构在项目的成功退出方面是存在差异的。代表创业投资机构在联合投资网中位置的度数、中介、接近及特征向量中心度四个相对指标的均值分别为1.20、0.46、1.55和3.13，表明创业投资机构在联合投资网络中的联结关系数并不是特别多，而且它们的标准差分别为1.58、1.47、0.39和5.42，除了接近中心度相对指标，其他三个中心度相对指标的标准差都比较大，表明各创业投资机构在联合投资网络中的位置存在较大差异。其他变量的描述性结果与实际情况基本吻合。

为了防范变量间由于多重共线性问题导致实证检验结果的不稳健或出现偏差，本文还对模型中各主要变量的Pearson系数值进行了检验，检验结果见表2。除了个别变量，大部分变量间Pearson系数的绝对值都小于0.5，说明本文选取的变量较为合理，共线性问题不严重，但存在变量符号与理论预期不符的现象，待下文进一步检验。

表1 主要变量的描述性统计结果

表2 主要变量间的Pearson相关系数

注：*、**、***分别代表在10%、5%、1%的程度上显著，下同。

3.2 主效应检验结果及分析

表3是假设1的实证检验结果，具体来看，代表创业投资机构在创业投资联合投资网络中位置的度数、接近和特征向量中心度三个指标对其投资绩效的影响系数都为正，且都在1%水平上显著，H1a、H1c和H1d与理论预期一致，即上述三个代表创业投资机构在联合投资网络中位置的中心度相对指标都有助于促进其投资绩效。但中介中心度相对指标对其投资绩效的影响系数为负，且在1%水平上显著，H1b与理论预期相反，即代表创业投资机构在联合投资网络中位置的中介中心度相对指标会抑制其投资绩效。上述结果说明假设1只得到部分验证，H1b与预期不符的可能原因是：①当前正处于数据信息爆炸时代，数据的可获得性在带给创业投资机构机会的同时，也存在数据应用技术无法满足创业投资机构大数据分析要求的现状，若创业投资机构在联合投资网络的中介中心度较高，其在项目信息的整理、筛选和分析方面就需要投入大量的资金和时间等资源，但最后仍有可能无法得到对投资有用的信息； ②若创业投资机构在联合投资网络的中介中心度较高，其还需要在联合投资网络中充当更多 “中介人”角色，这会直接影响其对自身所投项目的选择、管理和服务，进而影响到项目能否及时退出及投资回报。其他变量的检验结果与预期基本相符。

表3 创业投资机构网络位置对其投资绩效的直接效应检验结果

3.3 调节效应检验结果及分析

从表4中假设2的检验结果看，经营时间在代表创业投资机构在联合投资网络中位置的度数、接近和特征向量中心度三个相对指标对其投资绩效的影响过程中并未起到正向调节作用，但减弱了中介中心度相对指标对创业投资机构投资绩效的负向影响，假设2未全部验证。具体而言：①在度数中心度方面，经营时间减弱了创业投资机构在联合投资网络中的度数中心度指标对其投资绩效的正向促进影响。其可能的原因是，相比欧美等国，我国创业投资的起步较晚，之后尽管国家出台的相关利好政策催生了大批创业投资机构相继成立，数量上也取得了可喜成绩，但由于这些创业投资机构成立时间都不长，参与投资的项目也不多，联合投资的次数就更少了，短期内难以在创业投资联合投资网络中获取有利的位置。②在中介中心度方面，经营时间弱化了创业投资机构在联合投资网络中的中介中心度指标对其投资绩效的负向抑制影响。其可能原因是，创业投资机构的经营时间越长，与其他机构进行联合投资的机会就会越多，建立的直接联结关系也会越多，这样一来，其在各创业投资机构之间充当桥梁的 “中介人”角色会越发凸显，有助于多渠道整合信息资源，提高项目选择、管理和服务的精准度。③在接近中心度方面，经营时间对创业投资机构在联合投资网络中的接近中心度指标与其投资绩效的影响关系中的调节作用不显著。其可能的原因是，联合投资可以在短时间与那些处于优势位置的创业投资机构建立合作伙伴关系，降低新成立创业投资机构在联合投资网络中不利位置的影响，已经成为他们获取项目信息和降低投资风险的首选，可以弥补其经营时间较短带来的不利影响。④在特征向量中心度方面，经营时间减弱了创业投资机构在联合投资网络中的特征向量中心度指标对其投资绩效的负向抑制影响。其可能的原因是，经营时间越长，与其他机构建立的直接联结关系就会越多，但由于创业投资机构的资质是千差万别的，在合作过程中需要消耗大量的人力和财力等资源去维护这些联结关系，进而会降低项目退出的成功率及其绩效表现。

3.4 稳健性检验分析

本部分将创业投资机构投资经验的衡量指标由之前的 “累计的投资轮次”替换为 “累计的投资项目数”，其他变量由于未能找到较为合理的替代指标保持不变，重新对上文的两个理论假设进行实证检验和分析,检验结果见表5。检验结果依旧是稳健的，这里不做详细阐述。

表4 创业投资机构经营时间的调节作用检验结果

表5 稳健性检验结果

4 结论与建议

4.1 研究结论

(1)度数、接近和特征向量三个中心度指标有助于促进创业投资机构的投资绩效，但中介中心度指标却抑制了创业投资机构的投资绩效。这说明，创业投资机构需处理好自身在联合投资网络中的 “中介人”角色，尽量避免信息量超负荷现象，导致其不能专注于自身投资项目的筛选与管理。

(2)经营时间在创业投资机构联合投资网络位置影响其投资绩效过程中的调节作用也是不同的。经营时间削弱了度数和特征向量两个中心度指标对创业投资机构投资绩效的正向促进影响，对接近中心度指标与其投资绩效间的调节作用并不显著，但它减弱了中介中心度指标对创业投资机构投资绩效的负向抑制影响。这说明，创业投资机构需积累较长的项目投资经验，这样才能增强其在联合投资网络中的地位优势，进而提高其项目投资的帅选、管理和服务能力。

(3)本土创业投资机构的投资表现要高于外资背景的创业投资机构，这可能得益于本土创业投资机构在政治、经济及文化等方面的熟悉、理解和掌握；创业投资机构的投资轮次越多，经验就越丰富，就越有助于提升其投资的表现，这可能得益于投资经验在投前决策和投后管理的贡献；处于国内发达城市创业投资机构的投资表现要比一般城市高，这可能得益于经济高速发展带来的投资机会及这些地区开放融合的政策及文化氛围。

4.2 发展建议

(1)在创业投资机构自身建设发展方面：创业投资机构能否根据自身经营特点在联合投资网络中争取到有利位置，以充分获取和使用联合投资网络所提供的项目资源，是保障其所投项目顺利退出和实现收益的关键。具体而言，成立时间较晚的创业投资机构应尽快与那些占据联合投资网络优势位置的机构建立亲密合作伙伴关系，进而获取较多的项目信息及管理经验，在较短时间内占据有利于自身快速成长和发展的网络位置；成立时间较早的创业投资机构要避免联合投资网络中信息允余带来过多干扰，并尽可能减少其在联合投资网络中充当一些不必要的 “中介人”角色，使其有更多精力集中于自身项目的选择、投资与管理；有外资背景的创业投资机构要尽快融入当地独特的政治经济文化环境中，与当地政府及本土创业投资机构建立良好的合作伙伴关系。

(2)在创业投资机构联合投资管理方面：联合投资在降低创业投资机构项目投资风险、共享项目信息资源、保障项目退出及收益获取等方面的作用已得到各国普遍认可，但从中国创业投资联合投资的实际看，创业投资机构进行联合投资的比例要显著低于欧美等发达国家，因此如何更好地促进中国创业投资联合投资网络的发展和完善是未来一段时期内创业投资行业发展的一项重要课题，这需要政府部门在政策与制度方面给予大力支持。具体来讲，政府部门不仅要在创业投资行业发展的制度设计方面下功夫，还需要在政府补助、税收优惠、银企合作等政策扶持方面给予特定的倾斜和照顾，尤其是要推动经济发达与落后地区建立跨区域的创业投资联合投资网络，以缩小创业投资地区发展不平衡带来的消极影响。另外，政府部门还应多举措支持和鼓励各地成立协会组织，以期通过鼓励创业投资机构间的交流和信息共享等创建更适宜进行联合投资的环境。

(3)在创业投资机构支持创新创业方面： “大众创业、万众创新”是现阶段助力经济结构转型和产业升级，实现社会创新发展的必由之路，而创新创业是需要付出成本和承担风险的，必须从外部寻找支持，创业投资机构刚好能为初创型企业(尤其是高科技创新企业)提供发展所需的资金、知识和经验等资源。但这并不意味着创业投资机构会无限度承担风险，作为企业组织，获取长期利润是其最高经营目标，因此很多创业投资机构为降低投资和回报风险会选择在初创企业发展的后期介入，甚至会倾向于那些科技创新不高的企业，一定程度上削弱了创业投资的创新创业支持功能。而联合投资作为创业投资行业发展的一种重要存在形态，则可以充分利用创业投资联合投资网络在信息共享、资源获取、经验交流等方面的优势，分散各创业投资机构的投资风险，进而能够保证其投资的成功。因而，要积极推动创业投资机构通过联合投资的方式参与创新创业企业发展，这样才能最大程度发挥联合投资网络中各节点创业投资机构的作用。