地理距离对风险投资辛迪加模式优势的影响研究

乔桂明+屠立峰+李晶

摘要：本文研究了辛迪加模式作为风投公司常用投资方式，其战略优势随风投公司与被投企业间地理距离不断扩大而发生的变化趋势。本文将地理距离根据交通出行条件分为四个区间，提出了三个假设：即“较远距离”投资采用辛迪加模式的概率更高；“很远距离”投资对辛迪加模式的依赖度开始下降；“遥远距离”投资对辛迪加模式依赖性不再显著。本文利用中国创业板上市公司数据，就风投公司是否采用辛迪加模式、地理距离及其他控制变量做Logistic回归，得出了类似于倒U型的地理距离效应，支持了三个假设。本文结论充实了风险投资理论，以期对通过辛迪加模式投资远距离项目的风投公司和地方政府有所启发。

关键词：风险投资；风投公司；辛迪加模式；地理距离

中图分类号：F83039文献标识码：A

文章编号：1000176X（2014）10009907

一、问题的提出

风险资本通过向创新型企业提供资金和管理经验，推动企业持续发展 。根据《中国风险投资年鉴（2012）》数据，2011年，本土和外资风投机构在中国募集资金1 77502亿元，投资总量2 28570亿元，投资项目1 569个。中国境内各类风投公司数量从2001年的199家增加到2011年的309家。作为专业金融媒介，中国风投公司主要坐落在金融中心或科技中心，呈现明显的区域集群现象。Zhang[1]在2011年研究发现，上海、北京、香港和深圳成为风投资金的主要来源地区；北京、上海、深圳、杭州、广州、无锡、苏州、南京、武汉和香港成为风投资金的主要流向地区。

尽管风投公司选址有地理集群，但不会限于当地业务。然而，地理距离越大，信息不对称就越严重。由于距离较远，相互缺乏了解，风投公司需要花更多精力和成本鉴别潜在被投企业融资报告中的粉饰部分和潜在价值，后续监管和指导成本也会上升。为了降低投资风险，风投公司除了利用投资契约约束被投企业的道德风险外，还会采用与竞争者组成辛迪加模式。风险投资辛迪加模式是指由至少两家风投公司投资于同一家创业企业。Brander和Bettignies[2]认为，狭义上，几家风投公司同时参与被投企业某轮融资的情形称为风投辛迪加模式；广义上，几家风投公司先后对被投企业投资的情形也可视为辛迪加模式。

风投公司基于多重动机召集或加入辛迪加模式。Bygrave[3]发现，相比分担融资压力，辛迪加模式首先有利于成员间分享信息和知识。Clercq 和 Dimov[4]发现，风投公司可以向辛迪加模式伙伴学习专业管理技能，以平衡内部的知识和能力。Manigart等[5]发现，风投公司可以借助辛迪加模式投资新行业，实现差异化投资组合。Hopp 和 Rieder[6]发现，对于有形资产较少、创新成果不确定性较大的早期创业企业，风投公司可以借助辛迪加模式降低风险。Deli 和Santhanakrishnan[7]提出，对于融资数额较大的扩展阶段的企业，辛迪加模式分担了每个风投公司的资金压力。 Jskelinen[8]提出，辛迪加模式应该被视为风险投资战略的组成部分。然而，不确定性在突显辛迪加模式优势的同时，是否会动态地影响该优势的效力？辛迪加模式本身的运作成本和机会成本是否会随着不确定性增强而提高，以致削弱了自身优势？国内外学术界并未对此展开实证研究。本文以地理距离不断趋远所带来的不确定性为例，对风险投资辛迪加模式优势的地理辐射效应做了首创性研究。

二、研究假设：地理距离对风险投资辛迪加模式效果的影响

1辛迪加模式优势随投资距离扩大而显现

风投公司的资源禀赋有一定的地理局限性，投资机会更多来自当地。地理距离的扩大，提高了信息不对称程度和交易成本，风投公司在投资机会获取、项目评估和监管指导等方面的优势开始受到挑战。因此，对于距离较远的项目，风投公司更有激励与竞争者组成辛迪加模式。相比单独投资，运作良好的辛迪加模式能使投资实现更高的回报，也能使被投企业生存能力更强，上市的可能性更高。基于此，本文做出如下假设：

假设1：相比近距离项目而言，风投公司会更多采用辛迪加模式参与远距离项目，降低由于地理距离带来的信息不对称和投资风险。

2辛迪加模式的优势随投资距离进一步扩大而弱化

随地理距离的进一步扩大，辛迪加模式在消除不确定性方面的作用更加重要。辛迪加模式在赋予风投公司更多战略自由度的同时，自身也存在着代理成本问题 。Dimov和Clercq[9]认为，伙伴之间就被投企业发展战略产生意见分歧时，会影响随后各自所承诺资金和努力的兑现，冲突严重时，会造成投资项目失败。Meuleman等[10]认为，被投企业和辛迪加模式伙伴间双重信息不对称，有可能使风投公司担心其他辛迪加模式成员出现道德风险，弱化邀请或加入辛迪加模式的动机。基于此，本文做出如下假设：

假设2： 随着地理距离的进一步扩大，一方面，风投公司会继续依赖辛迪加模式降低风险；另一方面，辛迪加模式自身的冲突和成本逐步上升，会导致风投公司对辛迪加模式的热情逐渐降低。

3辛迪加模式的优势对地理位置非常遥远的项目变得模糊

随着地理距离进一步扩大，组建辛迪加模式的机会成本越发提高。一是找到合适辛迪加模式成员的难度增加。Casamatta和 Haritchabalet[11]认为，只有优势互补的竞争者才可能形成辛迪加模式关系，而资源与优势的相似性会阻碍形成辛迪加模式。二是很难从被投企业当地找到值得信赖的合作伙伴。Chua等[12]发现，在中国商业环境中，良好的经济交易往来有助于形成以情感为基础的信任；当存在第三方推荐时，自己与第三方的牢固关系亦有助于提升以认知为基础的信赖。地理距离越远，越难找到有过合作经历的商业伙伴或可靠的第三方做保荐。三是当距离非常遥远时，风投公司必须为投资付出更大的努力，必然要求更大的垄断利润。基于此，本文做出如下假设：

假设3： 地理距离非常遥远，风投公司对辛迪加模式态度会变得模糊，无法预测辛迪加模式提升被投企业价值方面一定优于单独投资模式。

三、数据来源与变量、模型选择

本文以中国创业板数据为例，研究地理距离对风险投资辛迪加模式效果的影响。创业板上市公司集中了创新型成长性企业，且所公布的财务数据都经过了审计，不足之处在于没有涵盖尚未IPO的风险投资。因此，本文结论在解释地理距离影响风险投资辛迪加模式的动机层面，存在着样本偏差的缺陷，但IPO是风险投资获益最高的一种典型的成功退出途径，能更有效地反应辛迪加模式对不同地理距离的效果。

1数据来源与编制原则

根据创业板355家上市公司（截至2013年9月1日）发布的《关于公司设立以来股本演变情况的说明及其董事、监事、高级管理人员的确认意见》、《公司首次公开发行股票并在创业板上市招股说明书》以及《首次公开发行股票并在创业板上市上市公告书》，本文鉴定出符合研究目的的688条“风投公司——被投企业”投资案例，并考察风投公司对某企业第一轮投资的案例。数据库中的风投公司是指，公司名称中包含风险投资、创新投资、高科技投资和创业投资的公司，或主营业务为投资的管理咨询公司，或涉及对外投资业务的实业公司；排除被投企业内部员工或高管组建、或某股东单独组建的投资公司。包括交易日期在内的各类日期都以企业在当地工商部门登记或变更注册资本日为准。

2地理距离的测算

本文对地理距离的测量尝试了三种方法。

方法一：参照Wallsten[13]和Kolympiris等[14]的方法，查询公司地理位置的经度和纬度，然后根据地球表面两点间距离计算，公式如下：

地理距离（英里）={arccos[（sin（A1）×sin（B1）+cos（A1）×cos（B1） ×cos（A2- B2）]}×69（1）

其中，A1和B1分别是A和B在地球上所处的纬度，而A2和 B2分别是A和B在地球上所处的经度。由此可以算出每笔投资交易的地理距离，再转化为千米数。

地理距离（千米）=地理距离（英里）/062（2）

方法二：为检验地图网站测量经度和纬度时的偏差，利用google地图测算出私家车行驶从一地到另一地的千米数，第一种方法得出的千米数普遍比第二种方法得出的小，并且距离越短，偏差越小。对于偏差明显的数据，我们进行修正。

方法三：利用百度地图，测算利用综合公共交通工具两地单程的旅行时间。根据距离越短时间越短的经验，对前面两种方法进行复检。

3变量

（1）因变量

本文将是否采用狭义辛迪加模式作为因变量，即哑变量Syndication。如果有两家及以上风投公司同时投资，则对每家风投公司的投资案例而言，Syndication都取值为1；若只有1家风投投资，则该案例Syndication取值为0。

（2）自变量

对地理距离是否影响辛迪加模式的采用，我们首先对辛迪加模式和非辛迪加模式两组风险投资做了异方差均值检验，发现辛迪加模式下风投公司与被投企业间的平均地理距离显著大于非辛迪加模式下的距离。没有直接将地理距离作为自变量的原因在于：一方面，地理距离绝对值在回归模型的系数不显著；另一方面，现有文献并不直接估计地理距离对风险投资的弹性效应，而是研究不同地理距离区间对风险投资决策的影响。Sapienza等[15]发现，英国风投公司与被投企业平均距离为15小时行程，美国平均距离为2小时行程。Zook[16]发现，美国硅谷的风投公司视1小时行程为重要距离节点，Griffith等[17]称之为硅谷风投的“1小时”距离原则。本文采用地理区间法进行研究，国内尚未有学者采用类似的实证研究方法，因此，应以怎样的标准分割区间，能发现显著效应且有合理解释，是本文的一个尝试。Wallsten[13]为研究不同地理距离圈内风险投资对创新的聚集效应，将样本距离分为01英里以内、05英里以内和1英里以内等12档。Kolympiris等[14]为研究风险投资对创新的外部效应，将距离分为0—010英里 ，011—050英里和051—1英里等3档。Sorenson 和 Stuart[18]为研究辛迪加模式在弥合行业距离和地理距离方面的功能，将样本按照地理距离从小到大排序后分为20等份，每个区间包含了5%的样本数。可见，不同学者出于不同目的，对地理距离有不同的科学分类方式。

笔者经过多次尝试后，确定参照公共交通工具平均速度和允许风投公司当天往返被投企业的设想（即理想状况下来回行程不超过6小时，两小时用于现场指导），将地理距离分为如下4档：第一档，以轿车高速公路行驶平均时速120千米为标准，将地理距离范围定位0—360千米，下文称为“近距离”投资。第二档，以国内城际列车平均时速250—300千米为标准，将地理距离范围定位360—900千米，下文称为“较远距离”投资。 第三档，以国内民航平均时速为800—1 000千米，结合候机时间，将地理距离范围定位900—1 500千米，下文称为“更远距离”投资。第四档，涵盖任何至少需要两天旅程的投资距离，即1 500千米及以上，下文称为“遥远距离”投资。数据库中该距离范围内有95条记录，实际距离范围从1 513—15 062千米，对该距离范围任何细分都不再显著影响结论。以上4档距离对应4个哑变量：GD0—360、GD360—900、GD900—1 500和GD1 500。风投公司与被投企业两地距离属于4个区间之一，则该区间哑变量取值为1，其他哑变量取值为0；以此类推。

（3）控制变量

交易特征。第一个（批）进入的风投公司，所承担的项目识别任务和风险最高。本文设计了哑变量First time，当作为第一个（批）风投公司投资该企业时，First time取值为1；此后陆续加入的风投案例，First time 取值为0。投资规模越大，风投公司为控制风险所付出的努力也将越大。本文设计了投资规模变量Investment proportion来表示风投公司对此次投资的贡献。需要强调的是，风投公司投入资金被分成两部分，一部分作为新增注册资本，另一部分作为被投企业新增资本公积，风投公司所贡献的新增注册资本占更新后的注册资本比重，即为该风投公司所拥有的被投企业的股权比重。为避免投资数额绝对值受通货膨胀的影响，本文选用风投公司持有被投企业的股权比重作为Investment proportion的取值。

企业特征。被投企业的经营年限和现有资本规模会影响风投公司的投资决策，而风投企业的从业经验和资本实力会影响其对待风险的态度。本文用被投企业（Portfolio firm，后文计量部分简称PF）注册资本规模（PFs registered capital）衡量其经营现状，并将此轮融资前在当地工商局登记备案的注册资本作为变量值。用被投企业年龄（PFs age）表示所处发展阶段，按注册成立之日到因融资而更改注册资本之日的年限作为取值，不到1年的情形视为1年。考虑到数据的可获得性， 本文选择风投公司（Venture capital firm，后文计量部分简称CVF）注册资本（ VCFs registered capital）作为其规模的度量，并用风险投资公司经营年限（VCFs age）来反映其从业经验，不到1年的情形视为1年。

行业特征。行业特征也会影响到风投公司的风险评估和辛迪加模式采用。根据《上市公司行业分类指引（2012年修订）》（证监会公告〔2012〕31号）的行业分类，本研究鉴定出230家上市公司获得或曾经获得风险投资，行业分布集中在制造业（166家）和信息业（37家）。为了控制行业可能带来的效应，本文设计了三个行业哑变量：制造业（Manufacturing）、信息业（IT）和其他行业（Other industry）。属于制造业时，Manufacturing取值为1，其他两个行业哑变量取值为0；以此类推。

风投公司的国有性质。中国最早成立的风投公司是国有性质，因此，国有风投公司有着起步早、经验丰富等特征。同时，国有风投公司包括高等院校和研究机构所管辖的高校风投公司，由于承担了更多的社会责任，投资行为会与私有风投公司有所差异。为此，本文设计哑变量Stated-Owned，如果该风投公司是国有性质的，则取值为1，否则，取值为0。本文根据风投公司所持企业股份是否划转全国社保，并查询了风投公司网站判断风险投资公司是否为国有性质。

4模型选择

由于因变量Syndication是二值变量，因此，本文采用Logit模型， 其定义如下：

Pr（Yi）=yl|xi）=pi（yl=1）

1-pi（yl=0）（3）

具体化Logit 模型或Logistic 回归模型为p=ex′β/（1+ex′β），采用比值比即p/（1-p）=ex′β。给定拟合的模型，Logistic 回归模型的边际效应能够从回归系数中计算获得，即 pi/xij=pi（1-pi）βj。

四、实证结果

1使用t检验观察各组地理距离对辛迪加模式的差异

如表1所示，第一列是做t检验的变量，第二列是不采用辛迪加模式（0）与采用辛迪加模式（1）的分组，第三列是每组的观察样本量，辛迪加模式投资数量是单独投资数量的近3倍。第四列到第六列，我们对变量做组间方差检验，判断同方差或是异方差，由此决定t检验方法。

Geo distance表示地理距离千米数，从表1中可以看出，t检验表明采用辛迪加模式投资的平均地理距离显著要大于单独投资的距离，肯定了本文研究的方向。均值检验表明，“近距离”投资不采用辛迪加模式的比重要显著大于采用辛迪加模式的比重；“较远距离”投资，采用辛迪加模式的比重要显著大于不采用辛迪加模式的比重；“很远距离”投资，采用辛迪加模式的比重要显著大于不采用辛迪加模式的比重；“遥远距离”投资，采用辛迪加模式与不采用辛迪加模式的比重，没有统计意义上的显著性。

2 地理距离对风险投资辛迪加模式的影响：Logistic 回归

本文利用Stata软件，基于Logit模型对变量做了Logistic回归，并检测了边际效应和拟合优度。表2展示了各变量的比值比、边际效应和三个比较模型拟合优度的指标——伪R2 、ROC 曲线下面积和正确预测百分比，指标越大，拟合效果越好。本文设计了4个模型。模型1作为基本模型，就是否采用辛迪加模式对地理距离变量做回归，为了避免多重共线性，将哑变量GD0—360作为基准。模型2—模型4增加了控制变量，观察地理距离对辛迪加模式的影响效果是否稳健。模型结果表明，随着不断进入控制变量，模型的拟合优度和预测效果不断提高，特别是当增加的控制变量统计显著时，模型质量会有很大改善。

模型1表明，相对于“近距离”投资，“较远距离”投资采用辛迪加模式的概率更高（比值比大于1），边际效应012意味着相比“近距离”投资，“较远距离” 投资采用辛迪加模式的概率提高1220%。“很远距离”投资采用辛迪加模式的概率也高，边际效应008表示采用辛迪加模式的概率会提高859%。“遥远距离”投资对辛迪加模式的影响不统计显著。

模型2继续增加交易特征控制变量，主要结论依然稳健。“较远距离”投资和“很远距离”投资更统计显著地采用辛迪加模式，两者的边际效应分别为011和008，表示相对于“近距离”投资，采用辛迪加模式的概率分别提高1190%和802%。“遥远距离”投资对辛迪加模式的影响不具有显著性。作为第一个（批）风投加入的哑变量First time，边际效应为012，表示辛迪加模式概率提高1287%。投资比重Investment proportion边际效应为-177，即投资比重提高1个百分点，采用辛迪加模式的概率下降175%。

模型3继续增加企业特征和行业特征控制变量，主要结论依然稳健。相比“近距离”投资，“较远距离”和“很远距离” 投资统计显著地采用辛迪加模式，边际效应分别为012和008，即辛迪加模式概率分别提高1233%和779%。“遥远距离”投资对辛迪加模式的影响不显著。

模型4继续增加风投公司国有性质控制变量，影响了结论的稳健性。相比“近距离”投资，“较远距离”投资统计显著地采用辛迪加模式的概率提高1165%。但“更远距离” 投资不再具有统计显著性，尽管经济意义上依然暗示了辛迪加模式概率会提高7%，“遥远距离”投资对辛迪加的影响不显著。

3讨论

（1） 对假设1的支持性证据及解释

模型1—模型4都表明，相比“近距离”投资项目，风投公司“较远距离”投资更倾向于采用辛迪加模式。该结果与现有关于辛迪加模式动机的文献是一致的。Bygrave[3]也发现，辛迪加模式有助于合作伙伴之间分享信息和知识，改善对远距离投资项目的选择质量。本文所采用的上市公司数据进一步表明，对于“较远距离”投资，辛迪加模式更能提高被投企业绩效，验证了Hochberg等[19]的发现，即更好的网络关系不仅让风险投资公司表现出色，还让被投企业形成更高的增值能力和退出可能性。

（2） 对假设2的支持性证据及解释

模型1—模型4进一步表明，当地理距离进一步趋远，辛迪加模式比单独投资的概率更大，但绝对值开始下降，即“更远距离”投资采用辛迪加的概率要低于“较远距离”投资的采用概率。实证结果支持了假设2，即随着地理位置进一步趋远，辛迪加模式依然有显著作用，但作用的程度开始降低了。理性解释为，地理距离进一步扩大，组建和维持辛迪加模式的成本增加。正如Dimov 和Milanov [20]发现那样，当风投公司考虑通过辛迪加模式投资陌生项目时，如果不确定性过大，会消除其采用辛迪加模式的动机。上市公司数据还说明，随距离进一步扩大，辛迪加模式帮助企业成功的能力开始下降。

（3）对假设3的支持性证据及解释

模型1—模型4都表明，“遥远距离”投资项目对辛迪加模式的影响不显著性，既无法预测风投公司采用辛迪加模式的概率更高，也不能断言辛迪加模式比单独投资更能帮助被投企业获得成功。这支持了假设3，即地理距离过分遥远，会使辛迪加模式的优势不显著。理性解释为，地理距离过分遥远会使组建和维持辛迪加模式的机会成本迅速上升，很有可能超过了辛迪加模式带来的收益，辛迪加模式与单独投资的效果差异变得不明显了，反应出中国风投公司在重视关系的同时，同样注重收集和应用市场信息，与Zacharakis等[21]的结论是一致的。

五、结论与建议

本文系统研究了地理距离对风投公司采用辛迪加模式的影响，结论表明，辛迪加模式降低信息不对称以及帮助被投企业成功方面的效果随着地理距离的不断增加，先递增式上升，过了某个临界距离转为递减式上升，再过某个临界距离就变得模糊了。风险投资辛迪加模式的效果随地理距离呈倒U型的变化。本文研究不仅充实了风险投资辛迪加模式研究的理论，还对国内风投企业投资模式和政府政策提出启示。对风投企业而言，辛迪加模式作为投资战略组成部分，本身存在着代理成本和合作风险，风投企业若加以有效控制和管理，能更加充分发挥辛迪加模式的优势，有助于风投企业投资更远距离的潜在项目。地方政府通过提供全面的保障和服务，吸引更多有经验的外地风险资本投资本地技术创新企业和创业型企业[22]，鼓励外地风险资本与本地风险资本组成辛迪加模式，可以带动本地风险投资业的快速发展。

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（责任编辑：徐雅雯）

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（责任编辑：徐雅雯）