【摘要】 本文以2004 ~ 2011年間中小企業(yè)板塊的公司為樣本，檢驗了風(fēng)險投資對上市公司融資決策的影響，結(jié)果表明：風(fēng)險投資對于上市公司的債權(quán)和權(quán)益融資具有顯著的促進(jìn)作用；無論上市公司是否具有風(fēng)險投資背景，公司管理層都傾向于選擇融資成本較低的債務(wù)融資。
【關(guān)鍵詞】 風(fēng)險投資 權(quán)益融資 公司治理 資本結(jié)構(gòu) 一、引言
近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展和證券市場不斷完善，風(fēng)險投資產(chǎn)業(yè)也逐步成長和壯大，其融資和投資數(shù)額已經(jīng)達(dá)到了一定的規(guī)模，逐步成為我國市場經(jīng)濟(jì)體制下一支重要的力量。據(jù)《中國風(fēng)險投資統(tǒng)計年鑒2011》數(shù)據(jù)顯示，截至2010年底，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)管理的可投資于中國內(nèi)地的風(fēng)險資本總量達(dá)到2 359.87億元，與2009年相比，增長了32.42%。平均每家機(jī)構(gòu)管理的風(fēng)險資本規(guī)模為10.22億元，是2009年底每家機(jī)構(gòu)平均管理資本額的1.03倍。
隨著風(fēng)險投資的不斷發(fā)展壯大及其在我國證券市場上的出色表現(xiàn)，國內(nèi)學(xué)者對其研究也日益增多，只是這些研究大多集中于理論層面，而采用實證方法特別是結(jié)合我國風(fēng)險投資的實際進(jìn)行研究的文章還不多。
陳工孟等（2011）基于不同國家創(chuàng)業(yè)板市場的數(shù)據(jù)，研究風(fēng)險投資對公司IPO折價的影響，他發(fā)現(xiàn)有風(fēng)險投資參與的企業(yè)IPO折價顯著高于無風(fēng)險投資參與的企業(yè)；張學(xué)勇等（2011）對不同風(fēng)險投資背景下的上市公司IPO進(jìn)行深入研究和剖析，發(fā)現(xiàn)外資和混合型背景的風(fēng)險投資支持的公司IPO折價率比政府背景的風(fēng)險投資支持的公司更低；吳超鵬等（2012）基于我國A股市場的股票，研究風(fēng)險投資對上市公司投融資決策的影響，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資的加入不僅可以抑制公司對自由現(xiàn)金流的過度依賴，而且可以增加公司的短期有息債務(wù)和外部權(quán)益融資，并在一定程度上解決投資不足問題。
本文研究風(fēng)險投資的參與是否對上市公司的融資決策產(chǎn)生影響，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析具有風(fēng)險投資背景的公司在面臨融資抉擇時是傾向于債務(wù)融資還是權(quán)益融資。關(guān)于后者，即上市公司是選擇權(quán)益融資還是債務(wù)融資，國內(nèi)外學(xué)者一直持有不同的觀點和看法，許多學(xué)者還提出了相關(guān)的理論。Modigliani和Miller（1963）認(rèn)為負(fù)債會因為利息作為財務(wù)費用在稅前扣除而增加公司的企業(yè)價值，因此公司偏向于提高負(fù)債來增加公司價值。Myers和Majluf（1984）也得出了類似的結(jié)論，他們提出優(yōu)序融資理論，認(rèn)為最佳的融資順序為內(nèi)部融資、債務(wù)融資、股票融資。而國內(nèi)學(xué)者通過對國內(nèi)市場的研究卻得出了不同的結(jié)論。陳曉和單鑫（1999）通過計算債務(wù)融資與總?cè)谫Y成本的關(guān)系，認(rèn)為股權(quán)融資成本小于債權(quán)融資，進(jìn)而得出國內(nèi)公司偏向于權(quán)益融資的結(jié)論。鄒薇和錢雪松（2005）通過計算證明，股權(quán)融資成本比債務(wù)融資成本低，從而導(dǎo)致國內(nèi)企業(yè)股權(quán)融資的偏好。
從我國目前來看，將風(fēng)險投資引進(jìn)上市公司融資決策中進(jìn)行分析的研究幾乎沒有，僅吳超鵬等（2012）研究風(fēng)險投資對上市公司投融資決策的影響，文章通過實證分析得出風(fēng)險投資對上市公司的融資具有促進(jìn)作用，但其并沒有分析具有風(fēng)險投資背景的公司在面臨融資抉擇時是偏好債務(wù)融資還是權(quán)益融資。
本文通過實證分析發(fā)現(xiàn)：①在2004 ~ 2011年間，中小企業(yè)板塊的上市公司中，具有風(fēng)險投資背景的公司的債務(wù)融資和權(quán)益融資明顯高于沒有風(fēng)險投資背景的公司。②風(fēng)險投資對于上市公司的債務(wù)和權(quán)益融資具有顯著的促進(jìn)作用。③由于股權(quán)激勵，上市公司的管理層為了保護(hù)股東的利益，都傾向于融資成本較低的債務(wù)融資。
二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)
公司的融資行為受到多方面因素的影響，如管理層的融資偏好、融資成本等，目前也有許多這方面的研究，如Modigliani和Miller（1958）提出的MM理論、Jensen和Meckling（1976）提出的代理成本理論、Robichek和Myers提出的權(quán)衡理論，本文正是基于這些理論，并結(jié)合風(fēng)險投資相關(guān)理論對具有風(fēng)險投資背景的上市公司的融資行為決策研究。
1. 代理成本問題是現(xiàn)代公司經(jīng)營權(quán)與所有權(quán)分離的結(jié)果，其對于公司的融資決策有重要影響。Jensen和Meckling（1976）在提出了代理成本理論的同時，也給出了相應(yīng)的解決方法，他們指出“激勵方案的目的是使委托人（股東）和代理人（經(jīng)理）具有共同利益”，即委托人可以通過對代理人進(jìn)行適當(dāng)?shù)募睿约巴ㄟ^承擔(dān)用來約束代理人越軌行為的監(jiān)督費用，以限制其利益偏差。Kim和Sorensen（1992）研究發(fā)現(xiàn)，公司管理者擁有較高股權(quán)時，選擇負(fù)債融資的幾率較大，以避免代理成本；而Viswanath（1993）也對管理者和融資的關(guān)系進(jìn)行了研究，卻得出了截然不同的結(jié)論：當(dāng)公司管理者對公司未來的發(fā)展有不好的預(yù)期時，即使公司有能力獲得負(fù)債融資，管理者也會傾向于通過股權(quán)進(jìn)行融資。因此，我們提出假設(shè)1：公司管理層的持股比例對于公司的融資決策有顯著影響。
2. Megginson和Weiss（1991）基于風(fēng)險投資家的金融智慧和獨特眼光，闡述了風(fēng)險投資在資本市場上具有投資指示作用，而對被投資單位（企業(yè)）具有認(rèn)證作用。他們研究發(fā)現(xiàn)，由于風(fēng)險投資的支持，不僅會使其自身的初始投資成本降低，而且由于風(fēng)險投資家的參與，會大大降低證券發(fā)行企業(yè)上市的總成本，并使證券發(fā)行企業(yè)的凈收益最大化。
Levis（2007）研究也發(fā)現(xiàn)由風(fēng)險投資支持的公司IPO比沒有風(fēng)險投資支持的公司IPO折價小，雖然兩種公司IPO都受到1999 ～ 2000年的技術(shù)泡沫的影響，但前者受到的影響較小。
國內(nèi)學(xué)者曹麒麟（2012）的研究發(fā)現(xiàn)，由于風(fēng)險投資對于證券投資具有標(biāo)向作用，因而其對創(chuàng)業(yè)企業(yè)具有認(rèn)證作用。吳超鵬等（2012）指出，風(fēng)險投資背景對上市公司的融資決策確實有一定的影響。
基于上述觀點，我們可以判斷風(fēng)險投資能夠?qū)镜娜谫Y決策產(chǎn)生影響，故提出假設(shè)2：風(fēng)險投資的參與，能夠促進(jìn)上市公司的融資，包括債務(wù)融資和權(quán)益融資。
3. 風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)除了能夠為公司帶來資金，還能夠?qū)镜娜粘＝?jīng)營管理進(jìn)行監(jiān)督，減少信息不對稱性，同時還能借助其豐富的行業(yè)指數(shù)和專業(yè)的管理經(jīng)驗對公司的運營提供建議，提高公司的業(yè)績，以上兩個方面都有利于公司的權(quán)益融資。鄒薇和錢雪松（2005）通過計算也證明，股權(quán)融資成本比債務(wù)融資成本低，從而導(dǎo)致國內(nèi)企業(yè)股權(quán)融資的偏好。因此，我們提出假設(shè)3：相對于債權(quán)融資，具有風(fēng)險投資背景的公司更傾向于權(quán)益融資。
三、研究設(shè)計
1. 樣本與數(shù)據(jù)的選取。由于主板市場中有風(fēng)險投資參與的公司較少，同時創(chuàng)業(yè)板成立時間短，發(fā)展還不夠完善，數(shù)據(jù)不具有代表性，因此本文選取具有高成長性和高創(chuàng)新性的深圳中小企業(yè)板上市公司2004 ~ 2011年間的數(shù)據(jù)作為研究對象，并按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：①剔除ST公司、金融行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)和數(shù)據(jù)不完整的公司；②由于模型中多數(shù)自變量的計算用到前一年的財務(wù)數(shù)據(jù)，故我們剔除當(dāng)年剛上市公司的數(shù)據(jù)。最終我們得到513家上市公司3 255個觀測值。研究所需的數(shù)據(jù)均來自RESSET和Wind數(shù)據(jù)庫。
對于上市公司是否具有風(fēng)險投資背景，本文參照吳超鵬等（2012）的做法：第一，若上市公司十大股東的名稱中含有“風(fēng)險投資”、“創(chuàng)業(yè)投資”、“創(chuàng)業(yè)資本投資”，則將該公司界定為具有風(fēng)險投資背景的上市公司；第二，對于十大股東名稱中包含“高科技投資”、“高新投資”、“科技投資”、“高科技股份投資”、“技術(shù)投資”、“資產(chǎn)管理公司”、“信息產(chǎn)業(yè)投資”等字樣的，我們通過百度百科查詢該公司的主營業(yè)務(wù)以及簡介，若其中含有“風(fēng)險投資”、“創(chuàng)業(yè)投資”，則認(rèn)為該上市公司具有風(fēng)險投資背景。按照上述標(biāo)準(zhǔn)，我們發(fā)現(xiàn)2004 ~ 2011年間具有風(fēng)險投資背景的中小企業(yè)板上市公司共有138家，占總樣本觀測數(shù)比例的26.9%。我們按照證監(jiān)會2001年的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對138家上市公司進(jìn)行分類，分類結(jié)果見表1。
通過表1我們發(fā)現(xiàn)，有風(fēng)險投資背景的上市公司主要集中于制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)，這兩個行業(yè)的比例之和達(dá)到了92.03%。進(jìn)一步對這些具有風(fēng)險投資背景的上市公司的屬性進(jìn)行分析，我們發(fā)現(xiàn)這些公司主要集中于信息技術(shù)業(yè)、化學(xué)原料制造業(yè)、電子行業(yè)、醫(yī)藥和生物制品行業(yè)、塑膠行業(yè)，這些行業(yè)都屬于Hall等（2005）界定的高科技行業(yè)，這表明風(fēng)險投資公司更加側(cè)重于投資于高科技行業(yè)企業(yè)，這與吳超鵬（2012）得出的結(jié)論是一致的。
2. 變量的設(shè)置及模型設(shè)計。如前文所述，上市公司的融資決策受到公司治理、風(fēng)險投資和資本結(jié)構(gòu)三個方面的影響，而為了檢驗風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)對上市公司融資決策的影響，我們構(gòu)建如下回歸模型：
Ydebti，t=?茁0+?茁1Sizei，t-1+?茁2Levi，t-1+?茁3Liqi，t-1+?茁4Tatri，t-1+?茁5Roai，t-1+?茁6Agei，t+?茁7M_sharei，t-1+?茁8L_sharei，t-1+YearDummy+IndustryDummy+?著i，t（1）
Equityi，t=?茁0+?茁1Sizei，t-1+?茁2Levi，t-1+?茁3Liqi，t-1+?茁4Tatri，t-1+?茁5Roai，t-1+?茁6Agei，t+?茁7M_sharei，t-1+?茁8L_sharei，t-1+YearDummy+IndustryDummy+?著i，t（2）
Ydebti，t=?茁0+?茁1Vci，t+?茁2Sizei，t-1+?茁3Levi，t-1+?茁4Liqi，t-1+?茁5Tatri，t-1+?茁6Roai，t-1+?茁7Agei，t+?茁8M_sharei，t-1+?茁9L_sharei，t-1+YearDummy+IndustryDummy+?著i，t（3）
Equityi，t=?茁0+?茁1Vci，t+?茁2Sizei，t-1+?茁3Levi，t-1+?茁4Liqi，t-1+?茁5Tatri，t-1+?茁6Roai，t-1+?茁7Agei，t+?茁8M_sharei，t-1+?茁9L_sharei，t-1+YearDummy+IndustryDummy+?著i，t（4） DEi，t=?茁0+?茁1Vci，t+?茁2Sizei，t-1+?茁3Levi，t-1+?茁4Liqi，t-1+?茁5Tatri，t-1+?茁6Roai，t-1+?茁7Agei，t+?茁8M_sharei，t-1+?茁9L_sharei，t-1+YearDummy+IndustryDummy+?著i，t（5）
式中：Ydebti，t（債務(wù)融資額）為有息債務(wù)總額除以年初總資產(chǎn)；Equityi，t為權(quán)益總額除以年初總資產(chǎn)；DEi，t為債務(wù)權(quán)益比；Vci，t為風(fēng)險投資的虛擬變量；Roai，t-1為凈利潤比上總資產(chǎn)；Levi，t-1為年初總資產(chǎn)除以負(fù)債；Liq，t-1為流動資產(chǎn)除以流動負(fù)債；Tatri，t-1為銷售收入除以總資產(chǎn)；Sizei，t-1為總資產(chǎn)的自然對數(shù)；Agei，t為公司上市的年數(shù)；M_sharei，t-1為公司管理層持股比率；L_sharei，t-1為最大股東持股比率；YearDummy為年份控制變量；IndustryDummy為行業(yè)控制變量。
另外，本文數(shù)據(jù)處理使用的是Stata12.0版本的軟件。
四、實證分析
1. 描述性統(tǒng)計。表2給出了各變量的描述性統(tǒng)計，同時對具有風(fēng)險投資背景的企業(yè)與沒有風(fēng)險投資背景的企業(yè)進(jìn)行了比較。從表2中我們可以得出以下結(jié)論：首先，具有風(fēng)險投資背景的公司的債權(quán)融資和權(quán)益融資都高于沒有風(fēng)險投資背景的公司，而且兩組債權(quán)融資的差異比較顯著，這說明風(fēng)險投資公司對于公司債權(quán)和權(quán)益融資具有促進(jìn)作用。其次，具有風(fēng)險投資背景公司的規(guī)模顯著小于沒有風(fēng)險投資背景的公司，這說明風(fēng)險投資傾向于投資于具有高成長性和高創(chuàng)新性企業(yè)。此外，值得注意的是，具有風(fēng)險投資背景公司的最大股東持股比率顯著小于沒有風(fēng)險投資背景的公司，這說明風(fēng)險投資的參與能夠改善上市公司股權(quán)過于集中的格局。
2. 風(fēng)險投資參與的上市公司融資決策的分析。從上文的描述性統(tǒng)計中可以發(fā)現(xiàn)，有風(fēng)險投資背景的上市公司的債務(wù)融資和權(quán)益融資確實比沒有風(fēng)險投資背景的上市公司高，這符合我們的假設(shè)2。為了獲得更有說服力的證據(jù)，我們利用模型（1） ~ 模型（4）進(jìn)行回歸分析。雖然風(fēng)險投資使得公司的債務(wù)融資和權(quán)益融資都有所上升，但是根據(jù)資本結(jié)構(gòu)理論，公司的融資總是存在一定的偏好，為了分析有風(fēng)險投資背景的公司在面臨融資選擇時是偏向于債務(wù)融資還是權(quán)益融資，我們利用模型（5）對此進(jìn)行回歸分析。具體的回歸結(jié)果見表3，列2 ~ 6分別是模型（1） ~ 模型（5）的回歸結(jié)果。
從表3的回歸結(jié)果中，通過對比分析列2 ~ 5我們能夠清楚地看出風(fēng)險投資的參與使得公司的債務(wù)融資和權(quán)益融資增加了，這驗證了我們在描述性統(tǒng)計中得出的結(jié)論，同時與吳超鵬（2012）關(guān)于融資行為分析的結(jié)論一致。列4是在列2的基礎(chǔ)上引進(jìn)風(fēng)險投資的虛擬變量，通過對比我們發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資變量的引入使得模型更加擬合，R２和Wald chi2的值都變大，這說明風(fēng)險投資使得債務(wù)融資增加的結(jié)果是相當(dāng)可信的。對比列3和列5也得出了類似的結(jié)論，因此可以判斷假設(shè)2是成立的。
列6中顯示的是模型（5）的回歸結(jié)果，從結(jié)果來看，風(fēng)險投資變量（VCi，t）和產(chǎn)權(quán)比（DEi，t）在5%的置信水平上是顯著正相關(guān)的，也就是說風(fēng)險投資的參與使得公司的產(chǎn)權(quán)比增加；而在模型（4）和模型（5）的回歸結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)上市公司的融資（包括債務(wù)融資和權(quán)益融資）因為風(fēng)險投資的參與而上升了。因此，由模型（3） ~ （5）我們可以得出結(jié)論：具有風(fēng)險投資背景的公司，在面臨融資抉擇時更加傾向于債務(wù)融資，這與假設(shè)3是相反的。國內(nèi)學(xué)者之前的研究大多數(shù)也認(rèn)為國內(nèi)上市公司偏向于股權(quán)融資，本文認(rèn)為主要原因有以下三點：第一，鄒薇和錢雪松（2005）通過計算證明，股權(quán)融資成本確實比債務(wù)融資成本低，這種現(xiàn)象在證券市場發(fā)展的早期確實是存在的，但隨著我國金融改革的不斷深化，信貸市場的逐漸放開，證券市場也逐步趨于成熟，股權(quán)融資成本日益上升，債務(wù)融資成本不斷下降，同時風(fēng)險投資能夠憑借其良好的聲譽以及關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，幫助企業(yè)獲得更多的低成本債務(wù)融資；第二，雖然Gompers（1996）指出，風(fēng)險投資會對公司的日常行為進(jìn)行監(jiān)督，減少上市公司的信息不對稱，通過信號傳遞模型，會使得投資增加對公司的預(yù)期，從而增加權(quán)益融資。但是，我國的資本市場目前尚不完善，大多數(shù)投資者都不夠理性，這種信號傳遞效應(yīng)在我國股市中不能得到很好的體現(xiàn)，所以相對于權(quán)益融資而言，具有風(fēng)投背景的公司更加傾向于債務(wù)融資。第三，由于我國大多數(shù)風(fēng)險投資在公司上市后并沒有退出，而風(fēng)險投資作為公司董事會的成員，為了避免自己的利益因為權(quán)益融資而稀釋，所以具有風(fēng)投背景的公司傾向于進(jìn)行債務(wù)融資。
另外，我們還發(fā)現(xiàn)在1%置信水平上，高管持股比率（M_Sharei，t）和公司最大股東持股（L_Sharei，t）這兩個變量在模型（1）和（3）中是顯著為正的，在模型（2）和（4）中是顯著為負(fù)的，這說明無論上市公司是否具有風(fēng)投背景，公司的管理層都傾向于融資成本較低的債務(wù)融資，這個結(jié)論與假設(shè)1也是一致的。同時在進(jìn)行計量回歸結(jié)果中，我們還發(fā)現(xiàn)行業(yè)虛擬變量中，制造業(yè)和信息技術(shù)等行業(yè)的系數(shù)在5%置信水平上是顯著的，這些行業(yè)都屬于Hall等（2005）提出的高科技行業(yè)，這也間接說明風(fēng)險投資傾向于投資于高科技行業(yè)。
五、結(jié)論
本文以2004 ~ 2011年間中小企業(yè)板塊的公司為樣本，檢驗了風(fēng)險投資對上市公司融資行為的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：
1. 具有風(fēng)險投資背景的公司的債務(wù)和權(quán)益融資明顯高于沒有風(fēng)險投資背景的公司，這和我們在描述性統(tǒng)計中得出的結(jié)論是一致的。同時，這個結(jié)論也在一定程度上驗證了Gompers（1996）的結(jié)論：風(fēng)險投資不僅給公司注入資金，而且能夠給公司帶來許許多多的增值服務(wù)（如對公司日常活動進(jìn)行監(jiān)督管理、拓寬公司的融資渠道等等）。
2. 風(fēng)險投資對于上市公司的債務(wù)和權(quán)益融資具有顯著的促進(jìn)作用。當(dāng)上市公司面臨融資抉擇時，公司更多地傾向于債務(wù)融資，這個結(jié)論與國內(nèi)許多學(xué)者得出的結(jié)論相反，本文認(rèn)為主要原因有：
第一，隨著我國金融改革的不斷深化，信貸市場的逐漸放開，證券市場也逐步趨于成熟，股權(quán)融資成本日益上升，債務(wù)融資成本不斷下降，同時風(fēng)險投資能夠憑借其良好的聲譽以及關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)帶來更多的增值服務(wù)，幫助企業(yè)獲得更多的低成本債務(wù)融資。在市場競爭日益激烈的情況下，公司當(dāng)然會選擇融資成本較低的債務(wù)融資。
第二，雖然Gompers（1996）指出，風(fēng)險投資會對公司的日常行為進(jìn)行監(jiān)督，減少上市公司的信息不對稱，通過信號傳遞模型，會使得投資者增加對公司的預(yù)期，從而增加權(quán)益融資。但是，我國的資本市場目前尚不完善，市場信息不對稱還相當(dāng)嚴(yán)重，大多數(shù)投資者都不夠理性。因此，這種信號傳遞效應(yīng)理論根本就不適用于我國股票市場。所以相對于權(quán)益融資而言，具有風(fēng)投背景的公司更加傾向于債務(wù)融資。
第三，從公司金融理論的角度來看，由于我國大多數(shù)風(fēng)險投資在公司上市后并沒有退出，而風(fēng)險投資作為公司的股東繼續(xù)持有股份，甚至部分風(fēng)險投資會成為董事會的成員。作為公司的大股東，風(fēng)險投資為了避免自己的利益因為權(quán)益融資而受到損失，會更多地選擇債務(wù)融資而不是權(quán)益融資。
【注】 本文研究獲得國家自然科學(xué)基金重點項目（項目編號：70932003）、教育部人文社會科學(xué)研究項目青年基金（項目編號：10YJC910005）、江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目和江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目（項目編號：L_BZW11002）的資助。
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【作 者】
盧 斌（博士） 賁小強(qiáng)
【作者單位】
（南京財經(jīng)大學(xué)〈昆山〉花橋現(xiàn)代服務(wù)業(yè)研究院 江蘇昆山 215332 南京財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院 南京 210093）
