私募股权市场交易主体的搜寻匹配实证研究成果

随着我国经济逐渐进入高质量发展阶段，科技创新型中小微企业在推动创新驱动发展战略实施过程中的作用愈发凸显。据科技部统计，截至2018年末，科技型中小企业在全国高新技术企业的比重超过70%。这些极具创新活力的经济主体贡献着我国70%以上的技术创新，然而却始终面临资金不足的困境，制约其发展速度和质量。缓解融资约束，加强金融服务，是金融支持创新驱动的关键。

科技创新具有投入大、周期长、风险高等特点，离不开长期资本的引领和催化。有风险承受力和技术判断力的私募股权基金，在促进科技和资本的融合、加速创新资本的形成和有效循环、缓解高技术中小微企业融资约束上具有独特优势和重要作用。截至2018年末，创业投资基金投资未上市、未挂牌股权项目数量约2.73万个，形成资本金4574.7亿元。创业投资基金在投项目中，对于中小企业的投资数量和金额分别占比78.42%和54.56%，对于高新技术企业的投资数量和金额分别占比35.52%和37.95%^[1]。科技集聚与风险资本集聚形成良性互动。《2018年中国小微企业金融服务报告》中概括了我国高技术中小微企业早期阶段的主要私募股权融资渠道，包括企业风险投资（Corporate Venture Capital，即CVC）、独立风险投资（Independent Venture Capital，即IVC）和股权众筹投资等。其中CVC指非金融行业母公司，在没有第三方机构的帮助下，将资金直接投资于初创企业。投资模式包括以有限合伙人（LP）身份创立，由独立投资机构管理的间接投资（Keil，2000），以及通过设立自我管理基金或内部投资部门对创业企业进行的直接投资（Miles和Covin，2002）。投资主体和投资目标的不同是区分CVC和IVC的主要标准。目前取得普遍共识的是，CVC的投资主体是已经创立的非金融性企业，而IVC的投资主体是金融机构或职业资本家。CVC的投资决策要服从于母公司的战略发展需要，所投企业一般是能够与母公司现有业务产生协同效应或有助于节约整体成本的企业，具有财务动机和战略动机双重目标（Siegel和MacMillan，1998），而IVC主要为获得高额财务回报。CVC的单笔平均交易规模远大于IVC，且财务表现亦不逊色。根据《每日经济新闻》公布的37个CVC退出案例调研数据^[2]计算，我国CVC的平均回报率达6.45倍。美国的CVC最早出现在20世纪60年代中期，截至2018年底，已占VC市场50.86%的份额。我国的CVC起步于2006年，到目前只占整体VC市场的17%^[3]，不过近年来发展势头迅猛，未来将深度参与股权投资市场。

目前国内外关于CVC和IVC的对比研究主要集中在两个方面：一是投资基金对于被投企业创新绩效的影响。现有研究持不同观点，多数学者认为CVC由于和被投企业之间存在战略契合，能够对被投企业提供更多科技支持，失败容忍率更高，因此能够显著提高企业创新绩效（Weber和Weber，2007；Lerner，2012；Chemmanur等，2014）；也有学者认为CVC固然拥有丰富的技术和商业资源，但其投资理念以及过于受母公司限制等特性，影响了被投企业对于这些资源的获得。相较而言，IVC与被投企业的联系更紧密，对企业创新绩效提升更有效（Seru 2014；Pahnke等，2015）。二是投资基金与被投企业的匹配成功率。Gompers和Lerner（1998）通过近3万个样本的实证研究，发现CVC和IVC在投资成功率上并没有显著的差异。而Wadhwa和Basu（2013）、Galloway等（2017）却认为，CVC依据自身发展的战略目标选择投资标的，能够为企业提供互补性支持，因此与目标企业成功匹配的概率高于IVC。Colombo和Murtinu（2017）基于协同效应的角度进一步细化分析指出，匹配成功率取决于被投企业与投资基金之间的关系，若是互补关系，则CVC的匹配成功率更高，反之若是替代关系，则IVC的匹配成功率更高。国内有关CVC的研究显得略逊一筹，研究成果相对匮乏。整体来看，国内外绝大多数研究关注于基金对被投企业创新绩效的影响，而资本家和企业家的成功匹配只散见于零星的文献中，特别是针对CVC的研究，国内尚存空白。因此本报告试图从私募股权市场主体间的交易行为入手，对比分析IVC和CVC。(www.xing528.com)

作为信息经济学的重要理论成果，搜寻匹配理论主要关注市场摩擦对经济主体市场表现和经济行为的影响。市场摩擦主要指因交易机制缺陷、市场垄断力量、信息披露不健全、交易主体获取信息能力差异等原因导致信息不完备和信息不对称，从而使交易受限或产生较高交易成本。自1961年Stigler首次提出经济学范畴的搜寻概念后，Diamond、Mortensen、Pissarides进一步发展并构建了搜寻匹配理论的基础框架（DMP模型），主要用来研究劳动力摩擦市场的工资决定和工资离散现象、匹配的稳态均衡以及总量冲击在劳动力市场的传递和后果。此后，该理论的假设条件被不断放宽，比如允许内生性工作销毁（Mortensen和Pissarides，1994），纳入在职搜寻（Pissarides，1994），考虑技术进步（Mortensen和Pissarides，1998），引入竞争搜寻均衡理论（Moen，1997），改变参与者风险中性假定（Acemoglu和Shimer，1999），存量-流量匹配和随机匹配（Coles和Petrongolo，2008）等。众多学者的共同努力使该理论逐渐得以完善，并成为信息经济学及劳动经济学领域研究的主要理论基础。此后国外学者将其运用到了住房经济学、货币经济学、婚姻经济学、金融学等诸多领域。Iftikhar和Zaharieva（2019）研究了德国的移民增加对劳动力市场的影响，Cipollone和Giordani（2019）对天使投资市场企业家和资本家的搜寻匹配问题予以关注，Lisi（2019）运用搜寻匹配模型对住房市场和劳动力市场的关联性进行了理论分析，Kurozumi和Zandweghe（2012）推导分析货币政策特别是利率对于劳动力市场的作用机制，Flabbi（2010）通过搜寻匹配中决定均衡工资时的纳什议价能力差异反映出美国的性别歧视问题，Faccini和Ortigueira（2010）分析了外在技术冲击对美国劳动力均衡市场的影响。国内学者对于搜寻匹配理论的研究和应用仍然处于初步探索阶段。自从2010年三位学者获得诺贝尔经济学奖后，国内一些学者综述并对该理论体系进行简要介绍（钟春平，2010；邓乐平和窦登奎，2010；李宝良和郭其友，2010；乐君杰，2011等）。对于该理论最多的应用，主要体现在研究住房市场上。其中以张红为代表的部分学者，通过建模和仿真，对中国的住房一级市场（张红等，2012）、二手房市场（张红等，2019；李洋，2013）、租赁市场（刘广平，2018）和住房政策效果（张红等，2015）进行了较为成体系的研究。个别学者将此模型运用到宏观经济、劳动力部门等领域，比如冯明（2017）引入搜寻匹配模型刻画了农民工部门的要素分配机制，解释了中国长期高储蓄率以及储蓄率快速上升的原因；芮正云等（2017）实证检验新创企业外部搜寻对创新绩效的影响，并探讨了外部搜寻双元性与企业知识基础的匹配关系；黄志刚（2012）基于搜寻匹配视角建立内生货币模型，分析经济波动和货币政策对超额准备金率和货币乘数的影响；孙浦阳等（2017）将其运用到电子商务领域。相对而言，国内对于搜寻匹配模型的关注度和扩展度不够，缺少代表性的文献成果。此外，现有文献多是采用仿真模拟或纯理论分析，较少采用现实经济数据进行理论印证。这使得未来的研究有很大的空间。

私募股权市场具有很多搜寻匹配的特征，资本家和企业家之间由于信息不对称，需要耗费时间和精力去寻找合适的匹配者，即便达成投资意向后，仍然需要在投后管理环节维持和谐的长期关系，且在这个过程中还会面临其他资本家或企业家的激烈竞争。搜寻成本和期初对匹配价值的不确定性导致投资的失败率很高，相较传统的R&D投资，私募股权投资更易受到外在环境冲击而呈现剧烈的波动性。基于以上特点以及搜寻匹配模型对市场摩擦的良好捕捉特性，本部分尝试将搜寻匹配模型引入私募股权投资的研究，探究这种非权益资本投资巨大波动性背后的内在因素。对于研究主体，以IVC和CVC作为资本家的代表，以初创期的高技术企业作为企业家的代表。