风投资本投资决策影响因素实证研究

郭德兵

摘 要：风投资本决策的影响因素一直都是风投资本关注的焦点。本文利用2015年-2016年创业板上市企业的相关数据，通过建立Logit模型来分析影响风投资本决策的相关因素。通过回归发现资产规模、负债规模、毛利率三个指标是风投资本决策时主要考虑因素。另外通过这两年风投资本参与企业情况可知行业因素是风投资本决策时重要考虑因素。

关键词：风投资本;Logit模型;行业因素

一、2015年-2016年风投资本参与创业板企业上市情况

2015年-2016年，共161家企业在创业板市场上市。在161家上市公司中，除温氏股份采用属于吸收合并方式上市外，其余都是首发上市。按照证监会行业分类，分别分属于26个行业，软件和信息技术服务业、计算机通信行业、专用设备制造业名列前三，都达到20家以上的，最多的是软件和信息技术服务业达到26家。统计发现，在161家上市中有100家公司在上市之前引入了风投资本，占比达到62.11%，在100家引进风投资本的上市公司中，平均每家引进2.53家风投资本。风投资本的持股比例平均为13.46%。同时在统计中发现这些风投资本大多是在公司股份制改革之时引进的。

二、相关文献研究

Smitham（1990）指出风投资本在决策时应首要考虑项目的独特性，再考虑企业家素质、企业战略等其他因素。Zider（1998）则认为风投资本在进行选择时应首要考虑行业发展情况，其次才是管理等因素。Gimmon和Levie（2010）研究指出创始人的业务专业特长和学术地位更容易吸引风投资本。Groh和Wallmeroth（2016）则研究指出投资者保护法律完善程度、知识产权保护力度、企业创新程度和企业税率高低对风投资本活动有显著正影响。张丰等（2010）研究指出风投资本在对高科技行业和传统行业进行评价时采取不同的评价指标。周伶等（2014）研究指出，创始团队的知名公司从业经验及海外经验对企业获得风投资本有显著的正向作用。

可见，关于风险投资决策的影响因素并没有统一的认识，根据相关文献研究方法与观点本文计划从公司业务稳定性、技术创新能力、公司财务状况等角度进行分析，找出哪些因素更容易吸引风投资本的注意，从而成为影响风投资本决策的重要的因素。

三、数据来源及变量选取

本文假设风投资本是否投资一家企业受公司稳定性（客户集中度）、创新能力（是否高新技术企业、是否设立研发中心、技术人员占员工人数比率、专利拥有量）、公司财务状况（资产规模、负债规模、营业收入、净利润、毛利率、净利润率）等因素的影响。

本文利用2015年-2016年创业板上市企业的有效样本159家（扣除非首发等特殊情况2家）上市公司为样本，通过查阅其IPO文件了解其风投资本入股情况，并以是否存在风投资本为被解释变量（Y）。本文选取公司客户集中度（X1）作为衡量公司稳定性的变量。一般认为公司客户集中度越高，在面临经济环境变动时，更容易出现波动。设公司前五名客户收入占主营收入的50%以上的为高客户集中度;选取是否高新技术企业（X2）、是否设立研发中心（X3）、技术人员占员工人数比率（X4）、专利拥有量（X5）等变量作为衡量公司创新能力的变量;选取资产规模（X6）、负债规模（X7）、营业收入（X8）、净利润（X9）、毛利率（X10）、净利润率（X11）等变量作为衡量公司财务状况的变量。该三类变量的选取时间均为风投资本入股的年份，同时设该三类变量为被解释变量。

四、模型设立及回归结果

1.模型设立

由于被解释变量为是否有风投资本投资，可用1和0定义，入股为1，否则为0，由此可利用二值选择模型来分析影响风投资本决策的因素。考虑样本数据的复杂性，本文选择利用logit模型进行回归分析。

从表1可以看出，2015年-2016年在创业板上市的公司有几个共同特点。近95%以上的公司为高新技术企业，并设有技术研发中心。另外一些非高新技术企业和未设立研发中心的企业主要是文化娱乐、网络购物等类型的企业，如湖南快乐购等公司，主要是因为这类公司的创新主要体现在创意和制作方面。公司有风投资本入股时总体偿债能力处在较好状态。在营收和利润方面，平均营业收入为3.35亿，平均净利润率32%，可以看出这两年创业板上市的企业有一个良好的盈利基础。

2.回归结果

运用Stata14.0对2015年-2016年创业板上市的159家企业相关数据进行Logit回归，结果详见表2。经过4次迭代后，Logit回归结果为：回归模型的准R2为0.0885，似然比（LR）统计量为18.57，对应的P值0.0693，可见整个方程所有系数（除常数项外）的联合显著性较高。另外对该模型的稳健标准误和普通标准误形式的回归结果进行对比，发现两者非常接近，可知该模型设定大致合理。

根据上表，发现该模型的大部分变量并不显著。僅仅有技术员工占比、资产规模、负债规模、净利润4个指标是在10%的置信区间内显著，同时也存在着符号与先验判断不符的情况，其中技术员工占比和净利润在10%的置信区间内显著，但是先验判断符合为正，回归结果却为负，同时净利润变量的系数太小。资产规模和负债规模在5%的置信区间内显著且符号与先验判断相符，但是系数过小。过小的系数意味着这些变量的变化对风投资本是否投资该家企业的影响不大。另外发现，净资产收益率变量既不显著又与先验判断符号不相符，根据相关研究，该盈利指标应该是风投资本者比较关注指标。出现这样的回归结果可能一是模型设定不合理，二是变量选取不合理，三是国内风投资本投资企业也许确实就是这种情况。第一种情况已经排除，其余两种的情况应该是最大的原因。利用逐步回归法可知，向后回归过程中显示净利润、资产规模和负债规模对风投资本是否选择该公司进行投资有显著影响，但是净利润的符合为负，与先验判断不符，同时这三个变量的系数也太少。在向前回归过程中显示毛利率、净资产收益率对风投资本是否选择该公司进行投资有显著影响，但是净资产收益率的符合为负，与先验判断不符。毛利率的符号与先验判断相符，并且系数达到0.023，说明毛利率对风投资本是否投资该企业有一定的影响。

五、模型分析

通过Logit模型回归结果可知，在10%显著性水平下，资产规模越大、毛利率越高风投资本选择投资企业的可能性就越大，负债规模越大风投资本选择投资该企业的可能性就越小。其余的变量对风投资本是否投资该企业没有显著性影响。下面对造成的原因进行分析：

1.公司稳定性（客户集中度）

一般认为客户集中度越高，公司的稳定性越差，不利于公司的长远发展。通过回归可知该变量并不显著，说明风投资本在投资一家企业并不关注客户集中度指标。原因可能是由于：（1）模型在衡量公司稳定性方面遗漏了重要解释变量。客户集中度仅仅衡量公司稳定性的一个变量，还有比如公司业务类别，公司领导层稳定性、公司组织结构等变量也能在某种程度上体现公司稳定性。（2）创业板上市的公司大多为刚过生死期的公司，可能都面临着公司客户集中高的问题。在2015年-2016年创业板上市的161家企业中52家公司的客户集中度超过50%，这让风投资本的选择余地变得非常小。

2.创新能力（高新技术企业、设立研发中心、技术人员占员工人数比率、专利拥有量）

在体现公司创新能力方面，本模型选取了4个解释变量，这四个方面应该可以体现公司的创新能力，但是Logit模型回归结果却显示这四个变量全部不显著，并且是否为高新技术企业和是否设立研发中心两个变量的回归系数还为负，与先验判断不符。这意味着风投资本在选择是否投资某家企业时并不关注企业这些表象创新能力性指标。原因可能如下：高新技术企业认证的获得相对比较容易，这体现在2015年-2016年创业板上市的160家（未含吸收合并上市的温氏股份）只有9家企业未获得高新技术企业的认证;是否设立研发中心变量也可能不代表具有创新，因为这两年的上市的公司只有7家公司没有设立研发中心，主要集中在零售批发、电影制作等行业。技术员工占比和专利拥有量两个变量虽然回归系数为正，但是不显著。2015年-2016年创业板上市的160家企业技术员工占比平均达到28.61%，但是风投资本在选择投资标的的时候却不看重该指标，原因可能和高新技术企业认定有一定关系即存在一定的水分。专利拥有量变量显示2015年-2016年创业板上市的160家企业平均拥有专利53.30件，其中拥有专利最多是朗科智能公司拥有508件。虽然这两年创业板上市的公司拥有较多的专利，但是可能专利的质量并不高。据WIPO（世界知识产权组织）统计2016年中国申请专利43091件，排名世界第三，仅次于有美国和日本。2017年，中国申请专利48882件，超过日本位列第二。虽然专利数量我们国家在快速增长，但是中国的专利质量等级不高，其中发明专利自2005年后呈现不断下滑的趨势，占比只有将近26%左右，而日本的发明自1994年以来一直保持在80%以上。这也许就是中兴通讯作为连续7年PCT申请量全球前三却在被美国制裁后进入“休克”状态的原因。这也许是风投资本在选择投资标的时不十分看重专利申请量的原因。

3.公司财务状况（资产规模、负债规模、营业收入、净利润、毛利率、净利润率）

本模型选择6个变量来衡量公司的财务状况，看风投资本在选择投资标的时关注财务指标情况。根据模型回归结果可知，营业收入、净利润、净资产收益率不但不显著，回归系数还与先验判断符号相反。这可能和国内风投资本的投资短视和企业上市之前“做账”有关，导致风投资本非常注重短期变现能力，看重其短期上市成功的概率，从而实现快速变现，这从创业板上市企业上市股解禁后急忙减持可窥见一斑。资产规模和负债规模两个变量显著，但是系数过小，毛利率变量在10%的显著性水平显著，并且系数也符合预期。这说明风投资本在选择投资标的时相对比较看重资产规模情况和毛利水平，所以做大资产规模和提高毛利有利于吸引风投资本的关注。

六、结论

通过利用2015年-2016年创业板上市企业的相关数据，进行Logit模型回归可知，本模型由于变量选取与设置、样本数量等因素可能并未很好地揭示风投资本在进行投资标的选择时的主要考虑因素，但也可看出风投资本在选择投资标的时，相对比较看重资产规模、负债规模、毛利率等变量，另外通过统计分析也可知行业因素是风投资本选择时的重要衡量指标，其他因素如领导人及创业团队整体素质虽没有进行分析，但根据文献可知其也是影响风投资本决策的重要因素。

参考文献：

[1]Sahlman，W.A.The structure and govemance of verture-capital organizations.Jounal of Financial Economics，1990，27（3）：473-521.

[2]Zider，B.How Venture capitalist works.Harvard Business Review，Nov-Dec，1998，131-139.

[3]Gimmon E，Levie J.Founder's human capital， external investment， and the survival of new high-technology ventures[J].Research Policy，2010，39（9）：1214-1226.

[4]Groh A P，Wallmeroth J.Determinants of Venture Capital Investments in Emerging Markets [J].Emerging Markets Review，2016，（29）：104-132.

[5]张丰，段玮婧.行业因素对风投资本项目评价指标影响的实证研究[J].科技进步与对策，2010，27（03）：132-136.

[6]周伶，郭戎，王乃磊.影响企业获得风投资本的特质因素研究[J].中国软科学，2014，（11）：105-114.

[7]陈强.高级计量经学及Stata应用.北京：高等教育出版社，2014：171-172.