風險投資機構二元關系的演變及其退出效應研究

陳偉 張筱典

［收稿日期］20230804

［基金項目］國家社會科學基金項目（14BJY181）

［作者簡介］陳偉（1978— ），女，安徽靈璧人，合肥工業大學經濟學院副教授，碩士生導師，博士，主要研究方向為投融資理論與政策，郵箱：lacy98@163.com；張筱典（1997— ），女，云南臨滄人，合肥工業大學經濟學院碩士生，主要研究方向為投融資理論與政策。

［摘要］基于中國風投市場2004—2018年的投資事件數據和2004—2021年的退出數據，構建風險投資機構成對的數據集，研究風險投資二元關系演變的影響因素，進而探討其對退出的影響。研究發現，風投機構間的匹配度、網絡位置、歷史聯合投資行為對其二元關系產生顯著的正面影響，而風投機構的間接合作伙伴會對此有顯著的負面影響。進一步分析發現，風投機構匹配度越高、網絡位置越中心、歷史聯合投資行為越多，其退出的可能性越小。研究結論對風險投資機構如何選擇合作伙伴有一定的借鑒意義。

［關鍵詞］風險投資機構；二元關系；投資行為；風投網絡；退出效應；風投對；投資理念；聯合投資

［中圖分類號］F832.48［文獻標志碼］A［文章編號］20963114（2024）02007909

在科技快速發展的時代，風險投資（風投）是重要的金融創新之一，為所投企業不僅提供資金，同時還提供價值增殖服務［1］。通過聯合投資并形成網絡進行頻繁和持續的合作是風險投資行業的重要特征之一［2］，風投機構間由此產生了復雜的“關系”?；谏鐣W絡理論，關系或網絡的動態演變開始于二元關系，因此風投機構之間的兩兩伙伴關系是風險投資開展聯合投資以及形成風險投資網絡的基礎，而聯合投資伙伴以及風險投資網絡位置將深度影響風險投資的信息來源［3］、投資項目的選擇和賦能［4］以及投資績效［5］，從而影響風險投資的“募、投、管、退”，對個體風險投資機構的成長產生不容忽視的影響，因此有必要討論風險投資機構二元關系的演變及其效應。本文基于我國風投市場的投資事件和退出事件所構成的數據集，考察風投機構二元關系演變的影響因素以及其對風投機構退出的影響，并揭示其影響機制。本文的創新之處主要體現在：其一，本文采用風投對探討風險機構動態二元關系，并在此基礎上討論二元關系的影響因素及其對退出的影響，研究結論對風投機構如何選擇合作伙伴有一定的參考價值；其二，本文使用大型社會網絡分析軟件Pajek對風投機構的投資網絡進行構建和分析，并在此基礎上采用網絡中心度來衡量風險投資機構的網絡位置，可以拓展風投研究的方法。

一、 理論分析與研究假設

風險投資二元關系始于風投機構之間的聯合投資，這種合作將給雙方帶來外部知識的獲取從而匯聚資源以互惠互利［6］，并進一步吸引更多風投機構的加入［7］，從而形成風險投資網絡。

由于風投是智力密集型行業，風險投資家在機構發展過程中具有較大影響力［8］，因此人力資本特征同質性較強的機構容易開展聯合投資［9］。此外，具有相近投資經驗的風投機構易于形成信任關系從而促進后續的共同投資［10］。由于開展投資項目面對的不確定性較大，風投也需要能夠提供異質性資源和多樣化經驗的伙伴來共同面對投資風險［1］，因此風投兩兩關系的形成需要較強的匹配度。

Dimova等討論風投機構關系的不確定性時發現風投的聲譽和同質性對聯合投資的供求有重要影響［11］。風投機構之間二元關系的相關研究主要集中于地理位置同質性和投資理念同質性，一般認為這兩類同質性能夠降低風投機構之間的選擇風險，提高它們之間關系的協調程度和投資效率，影響它們的二元關系和投資網絡的演變［12］。其中，地理位置同質性是指風投機構之間在地理或空間上的距離的接近程度，投資理念同質性是指風投機構對風險項目和投資環境的感知、評估和理解的同質性。

如果風投在投資理念同質性較高的基礎上建立了合作關系，那么投資理念同質性帶來的信任加深、資源增加和合作效率提升，會使得聯合投資伙伴間合作更加深入，從而有利于合作關系的持續。此外，投資理念的同質性有利于聯合投資行為主體之間的異質性資源共享以及新穎性信息的流動，隨著合作關系的加深，合作伙伴之間的資源會更加同頻疊加，有利于風投機構獲取新信息和增加學習的機會［13］。據此，本文提出如下假設：

陳偉，張筱典：風險投資機構二元關系的演變及其退出效應研究H1：風投機構間的匹配度對聯合投資伙伴選擇有正向影響。

在實踐中，隨著經濟形勢和投資環境的變遷，風投機構的投資能力、行業專長以及知識需求等都會發生變化［14］，其在風投網絡的位置會由于尋求新機會和交換新資源而產生變化，從而帶來網絡結構的重構［15］，由此形成新的網絡聯結關系，從而產生新的風投二元關系。

Bygrave首次提出了風投機構聯合投資網絡位置的差異會影響其投資的退出表現［16］。風險投資機構所擁有的龐大網絡中包括投資者及其所投資的公司以及合作的風險投資機構。在網絡中處于中心位置的風投機構往往擁有更豐富的資源、更全面的信息、更好的聲譽等，因此網絡位置作為一種“品質信號”，使得處于中心的風投機構具有高度的吸引力，所以網絡位置對聯合投資的形成產生正向影響。楊敏利等認為風投機構與處于網絡中心位置的有限合伙人建立聯結有助于形成聯合投資［17］，這也說明風投機構在投資機構網絡中占據中心位置有助于形成聯合投資。因此，本文提出如下假設：

H2：風投機構的網絡位置對聯合投資伙伴選擇有正向影響。

風投機構的合作關系會發生動態變化［18］。一方面，根據社會關系理論，維持現有關系往往比建立新的關系成本更低，有合作的風投機構未來可能會延續這種關系。在風險投資領域，合作伙伴之間過去的合作會促進關系的連續性和信任的提升，通過相互學習和激發合作能力、規范和慣例的發展來改善當前的合作伙伴關系［19］，因為如果聯合投資失敗，則會對合作各方的聲譽造成負面影響，進而影響后續合作伙伴的選擇，使得聯合投資中不斷有老成員退出或新成員加入［20］，合作關系因而發生動態變化。另一方面，隨著風投合作關系的深入，可能會出現市場重疊情況加劇，引起合作成員之間的相互競爭，在此情況下風投機構更傾向于采取自我保護的行為策略，從而導致合作關系解散［21］。此外，在合作中，風投機構的撤資行為會降低其對現有合作伙伴或潛在合作伙伴的吸引力，傷害合作的質量，從而降低雙方未來開展合作的可能性。因此，風險投資的過去合作對其二元關系產生影響。

關于風投機構關系的研究中，大多采用了簡化的二元衡量指標，即雙方是否存在關系［22］，卻忽略了關系是否有隨著時間的推移而加強或削弱的動態變化。

風投機構之間的聯合投資行為代表著它們在過去一段時間內相互扶持、信息共享、資源共享、風險共擔。根據社會關系理論，一般情況下，維持現有關系往往比建立新的關系成本更低，因此風投機構擁有更深的過去合作關系會增強后續的共同投資。在合作中，合作伙伴之間的依賴關系非常重要，因為這種關系可以增強雙方對彼此的依賴，促進合作方加強對合作關系的承諾［23］。而雙方的緊密合作，可能帶來互補資源以尋求更多的共同投資機會［21］，從而雙方都會從合作中獲利，兩者之間的二元關系會更加深入。因此，本文提出如下假設：

H3：過去合作關系對風投機構二元關系的持續有正向影響。

二、 研究設計

（一） 樣本與數據

本文從清科私募通數據庫獲取了中國風險投資市場2004—2018年的投資事件數據以及2004—2021年的退出事件數據。從IT桔子獲取了截至2021年9月30日投資案例數排名前30的國內風險投資機構列表。本文主要關注排名前30位的風投機構本文所選排名前30位的風投機構分別是：IDG資本，PreAngel Fund，阿里巴巴，北極光，達晨財智，東方富海，高瓴資本，高榕資本，海納亞洲，紅杉中國，華創資本，紀源資本，金沙江創投，經緯中國，君聯資本，梅花創投，啟明創投，賽富投資基金，深創投，順為資本，松禾資本，騰訊投資，同創偉業，五源資本，險峰長青，小米，毅達資本，英諾天使基金，源碼資本，真格基金。之間的關系，原因在于這些機構較為活躍，互動較為頻繁，有利于研究二元關系的演變規律。

本文通過風險投資機構潛在共同投資集合來研究它們之間關系的動態變化。參考Du對潛在二元共同投資集合的構建方法［22］，對于每一輪公司融資，原則上有870（=30×29）對風險投資機構需要考慮，但是此時（風險投資1，風險投資2）和（風險投資2，風險投資1）這兩個組合都包含在其中，而這兩個組合其實代表一個風險投資機構對（簡稱“風投對”），因而在去除鏡像之后，不同風險投資機構組合數量為435。對于任意一條數據，風投對中至少有一家風投機構投資了融資公司的本輪融資，每條數據包含融資公司層面和二元共同投資集合層面的信息。

本文的風險投資事件樣本始于2009年，使用之前五年的投資數據來構建風險投資機構過去的經驗和共同投資關系，因此本文觀測的樣本從2004年開始；風險投資事件樣本結束于2018年，但是本文要求被投資公司至少有三年的發展經驗，才會對其業績進行評估，因此有關被投資公司IPO和收購的信息，即風險投資退出情況的數據延長到2021年。最終，本文的樣本包括6301家被投資公司，它們共獲得8123輪投資。構建風險投資對數據集后，本文最終獲得301993條數據。

（二） 變量及定義

1. 風投對層面

（1） 共同投資（Coinvest）：是一個二值虛擬變量，如果風投對中的兩個風投機構都在本輪公司融資中實際進行了投資，則取值1，否則取值0。

（2） 歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）：風投VCi和風投VCj在過去5年里對所有其他公司共同投資的輪數。本文主要用此變量衡量兩個風投機構之間的過去合作關系。

（3） 相同公司（Same-company）：虛擬變量，表示本輪的風投對是否在同一家公司的前一輪中共同投資，是取值1，否則取值0。

（4） 間接合作伙伴（Indirect-partner）：過去5年中，VCi和VCj擁有的間接合作伙伴總數。

（5） 網絡位置（Location）：是一個風投對的平均點度中心度、平均中介中心度和平均接近中心度經主成分分析之后計算出的綜合指標。參考周伶等通過中心度指標衡量風險投資機構的網絡位置的方法［24］，本文使用大型社會網絡分析軟件Pajek對風投機構聯合投資網絡進行構建和分析，計算點度中心度、接近中心度和中介中心度。以2018年的五年滾動窗口期內本文所選的30家風投機構聯合投資情況為例，構建聯合投資網絡，如圖1所示。

（6） 匹配度（Match rate）：是一個風投對的匹配程度。根據平均經驗、平均行業匹配值、平均階段匹配值、平均地區匹配值以及平均點度中心度指標，通過主成分分析計算權重，加權平均得出。該變量體現的是風投機構在投資理念和地理位置上的同質性，指標數值越高，投資機構之間越趨于同質。

（7） 平均經驗（Experience-avg）：一個風投機構過去五年投資的次數。假設VCi和VCj的經驗分別為Experiencei和Experiencej，則

Experience-avgi，j=ln1+Experiencei+Experiencej2 （1）

（8） 平均行業匹配值（Industry-avg）：行業匹配值是過去五年風投機構在被投資公司所在行業投資的輪次百分比，平均行業匹配值指標即是VCi和VCj的行業匹配值的平均值。

（9） 平均地區匹配值（Area-avg）：地區匹配值是過去五年風投機構在被投資公司所在省份投資的輪次百分比，平均地區匹配值指標即是VCi和VCj的地區匹配值的平均值。

（10） 平均階段匹配值（Stage-avg）：階段匹配值是過去五年風投機構在被投資公司目前所屬階段投資的輪次百分比，平均階段匹配值指標即是VCi和VCj的階段匹配值的平均值。

2. 被投公司層面

（1） 公司年齡（Company-age）：本輪融資日期與公司成立日期之間的差值，單位是年。

（2） 退出（Exit）：一個虛擬變量，如果被投資公司進行了IPO或被另一家公司收購或進行了股權轉讓，則取值為1，否則取值為0。

（3） IPO：一個虛擬變量，如果被投資公司進行IPO，則取值為1，否則取值為0。

（4） 公司規模（Scale）：當風投退出時被投公司的員工數量。

（三） 模型設定

本文采用二元 Logistics 回歸法進行實證分析。為了檢驗風險投資機構聯合投資二元關系的演變，本文構建模型如下：

Coinvest=β 0+β1X+β2Same-company+β3Controls+σ′μVCpair+ε（2）

其中，X分別代表匹配度指標、網絡位置指標、歷史聯合投資行為指標和間接合作伙伴指標。當X是匹配度指標和網絡位置指標時，該模型檢驗的是這兩個指標對聯合投資伙伴選擇的影響，即對聯合投資二元關系的形成的影響；當X是歷史聯合投資行為指標和間接合作伙伴指標時，該模型探究更深的過去合作關系會使二元關系更緊密還是更疏遠。

此外，為避免混淆二元關系之間的橫截面變化和縱向時間變化，本文將在回歸中分別加入或不加入風投對固定效應（μVCpair）。

三、 實證分析

（一） 描述性統計

表1列示了主要變量的描述性統計結果。公司平均在其成立3.711年的時候接受風投機構的投資，而每家風投過去五年的平均投資經驗為4.778次投資，每個風投對在過去五年平均共同投資約1.780次，風投對的共同間接投資伙伴約26家。

（二） 回歸結果分析

1. 風投機構聯合投資伙伴的選擇

表2列（1）、列（2）是檢驗風險投資機構之間的匹配度對聯合投資伙伴選擇的影響的回歸結果。列（1）為基線回歸，沒有添加任何控制變量。列（2）中加入了控制變量和風投對的固定效應。從回歸結果可知，匹配度（Match rate）的回歸系數分別為0.029和0.025，且都在1%的水平上顯著為正，說明風投機構之間的匹配度越高，越容易成為聯合投資合作伙伴。對比列（1）和列（2）后發現，包括匹配度在內的所有自變量的顯著性水平和正負性都沒有發生變化，即考慮風投對固定效應之后，兩家風投機構的匹配度越高，風投對在本輪共同投資的可能性越大的結論依然成立，因此H1成立，即風投機構間的匹配度對聯合投資伙伴選擇有正向影響。

表2列（3）、列（4）驗證的是風投機構的網絡位置對聯合投資伙伴選擇的影響。類似地，列（3）沒有添加任何控制變量，網絡位置（Location）回歸系數為0.847。列（2）考慮控制變量和固定效應之后，網絡位置（Location）的系數為0.817。從回歸結果可知，無論是否加入控制變量，網絡位置（Location）的回歸系數都在1%的水平上顯著為正，且相差不大，說明風投機構在聯合投資網絡中的位置越中心，越“搶手”，越容易被其他機構選擇成為其聯合投資合作伙伴。將其與列（3）對比后發現，包括網絡位置在內的所有自變量的顯著性水平和正負性都沒有發生變化，即考慮風投對固定效應之后，仍支持原結論，假設2成立，即風投機構的網絡位置對聯合投資伙伴選擇有正向影響。

2. 風投機構聯合投資二元關系演變的影響因素

如果兩家風投機構有過共同投資經驗，那么此次的共同投資可視為二元關系得到了維系。表3列（1）、列（2）列示了風投機構的歷史聯合投資行為對二元關系演變的影響。其中列（1）沒有添加任何控制變量，歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）系數為0.086，列（2）加入了控制變量和風投對固定效應，歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）系數為0.073。從回歸結果可知，無論是否加入控制變量和固定效應，歷史聯合投資（Past-Coinvest）的回歸系數都在1%的水平上顯著為正，說明歷史聯合投資行為越多，風投對在本輪共同投資的可能性越大，假設3成立，即過去合作關系對風投機構二元關系的維系有正向影響，歷史聯合投資行為越多，未來共同投資可能性越大。

在二元關系中，間接合作伙伴可能會分散風投機構的注意力，從而不利于風投機構原有關系的維系。表3列（3）、列（4）考慮了間接合作伙伴對風投機構二元關系的影響的回歸結果。間接合作伙伴（Indirect-partner）的回歸系數均為負，分別為-0.037和-0.02，且在1%的水平上顯著。其中，列（4）考慮了歷史聯合投資（past-Coinvest）的影響，因為歷史聯合投資行為和間接合作伙伴都是基于過于合作關系的變量，可能會共同對二元關系的維系產生影響。結果顯示，間接合作伙伴仍然對共同投資有顯著的負面影響，而歷史聯合投資行為如前文所述，對共同投資有顯著正向影響，從而間接合作伙伴對風投機構二元關系的持續有負向影響。此結論在考慮固定效應以及歷史聯合投資行為的影響之后依然成立。

結合表2和表3可知，相同公司（Same-company）的回歸系數均顯著為正，即如果上一輪風投對共同投資了這一家公司，那么本輪風投對再一次共同投資這家公司的可能性更大。值得注意的是，公司年齡的回歸系數始終為負，這符合風險投資的基本邏輯，這是因為風險投資一般投資于初創企業，公司成立時間越長表明發展越趨于成熟階段，則接受風險投資的可能性就越小。

進一步地，本文在模型中加入交互項，主要考慮到匹配度指標和網絡位置指標的計算依賴于實際發生的歷史聯合投資行為，而這兩個變量與歷史聯合投資行為可能存在一定的交互作用?；貧w結果如表4所示。列（1）中，歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）回歸系數為0.162，對共同投資仍有顯著正向影響，交互項（Past-Coinvest×Match rate）的系數為-0.002且顯著，這說明雖然匹配度對風投機構的伙伴選擇中有正面影響，但是同樣意味著風投機構更有可能趨于同質，會抑制共同投資，即對二元關系的維系產生不利影響。列（2）結果表明，加入了交互項之后，歷史聯合投資行為對共同投資的顯著正向影響與前述結果一致，回歸系數（Past-Coinvest）為0.171。此外，交互項（Past-Coinvest×Location）回歸系數為-0.001并在1%的水平上顯著，這表明處于風投網絡中位置越為核心，則其二元關系越難以長期維持，即在一般情況下，風投機構可能仍然選擇 “老朋友”；如果它在風投網絡中的位置發生變化，核心程度提升時，則其原有的二元關系將會發生改變。

（三） 穩健性檢驗

1. 特定行業

通過統計數據發現，所研究的投資事件中共有73個不同的行業，其中40.6%是對互聯網和相關服務行業的投資，因此該行業具有較強的代表性，本文將以該行業為研究對象來檢驗穩健性。在互聯網和相關服務行業上，共有共同投資事件數據122655條。如表5所示，匹配度（Match rate）、網絡位置（Location）、歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）和間接合作伙伴（Indirect-partner）在特定行業的回歸中，回歸系數分別為0.029、0.939、0.075和-0.048，且均在1%水平顯著，無論正負性還是顯著性水平均與前文結果一致，說明模型在特定行業回歸中仍然具有穩健性。

2. 縮短時間窗口

為了避免由原始數據不準確或有缺失帶來的偏差，本文將縮短時間窗口進行回歸。前文所用數據的時間窗口為2009—2018年，早年的數據可能會因為網絡不夠發達或市場管理不夠規范等原因記載有誤或缺失，因此本文此處將時間窗口縮短為2014—2018年，最終有236785條共同投資數據?；貧w結果如表5所示，匹配度（Match rate）、網絡位置（Location）、歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）以及間接合作伙伴（Indirect-partner）四個指標的系數分別為0.028、0.899、0.073和-0.053，顯著性水平和正負都與前文一致，說明該模型在縮短時間窗口后仍然具有穩健性。

四、 進一步分析

（一） 風投機構二元關系的演變與退出

已有文獻表明，聯合投資增加了風險投資成功退出的可能性［25］。Du 發現風投機構更愿意與類似自己的機構進行合作，合作伙伴異質性較強的聯合投資存活率往往會高，但是成功退出的可能性?。?2］。聯合投資對投資業績的正向影響，在風險投資研究領域中已得到廣泛認可，但是風投機構投資業績的影響因素有很多，比如風投機構的過去合作關系、風投機構之間的異質性、風投機構的網絡位置等。

有學者認為對于給定的投資事件，當風投機構和辛迪加合作伙伴進行更多的互動時，辛迪加內的知識流動和決策效率會提高［25］，因此投資表現更好，成功退出的可能性更大?；谏鐣度肜碚?，網絡中個體通過信息和資源傳遞進行聯系，風投機構在風投網絡中的位置中心度越高，聯合投資行為越頻繁，投資業績越好［26］。風投機構在網絡中越處于中心位置，說明其擁有越多的兩兩關系的伙伴，這些聯系有助于接近中心位置的風投機構建立更多的信息獲取和交換渠道，從而有利于成功退出。然而穩定的合作關系對風投產生資源冗余、依賴合作伙伴的惰性增加等負面影響［27］，不利于知識分享、信息交換以及資源互助，從而降低了成功退出的可能性。因此風投機構二元關系形成過程中的合作關系對成功退出產生何種影響值得探討。

（二） 實證檢驗

本文將使用Heckman兩步法探究過去合作關系對風投共同投資退出的影響。第一階段著眼于共同投資的形成，第二階段著眼于成功退出。在第一階段，本文將此前的自變量“間接合作伙伴”作為工具變量。這是因為間接合作伙伴可能引起風投機構的關注，轉移部分其對共同投資合作伙伴的注意，從而會對他們進一步共同投資造成影響。由于間接合作伙伴不是共同投資形成的關注焦點，本文基于行業證據認為該變量不會對第二階段的業績產生直接影響。

表6列示了Heckman兩階段模型的回歸結果。列（1）是第一階段的回歸結果，列（2）和列（3）是第二階段的回歸結果，分別以IPO和退出為代表成功退出的指標。結果顯示，在第一階段，工具變量（Indirect-partner）回歸系數為-0.008且在1%的水平上顯著，和前文一致，間接合作伙伴對共同投資產生了顯著的負面影響，可能因為間接合作伙伴對風投機構來說是突破現有關系的潛在誘因，是風投機構選擇合作伙伴時的備選項；此外，歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）的系數為0.196并在1%的水平上顯著，說明其對共同投資有顯著正向影響。第二階段中，列（2）、列（3）結果表明，無論以退出還是IPO代表風投公司的投資業績，歷史聯合投資行為（Past-Coinvest）回歸系數均為-0.008，且都在1%水平上顯著，說明過去合作關系越深，則成功退出的可能性越小。

表7列示了風投機構之間的匹配度以及風投機構的網絡位置與成功退出關系的檢驗結果。由列（1）和列（2）可知，匹配度（Match rate）的回歸系數分別為-0.091和-0.082，且均在1%水平上顯著，說明其對風投機構的成功退出有顯著的負面影響。Cui認為投資理念的同質性不利于聯合投資行為主體之間的異質性以及新穎性信息的流動［13］，本文認為隨著風投合作關系的加深，合作伙伴之間的資源會出現同質化和冗余，這會限制風投資源的擴展和增值能力的提升，從而使得聯合投資績效降低，可能會造成成功退出的可能性降低。從列（3）、列（4）可以看出，風投機構的網絡位置（Location）對Exit和IPO的系數分別為-2.485和-2.012，說明處于聯合投資網絡中心的風投機構并不表現出較好的退出績效。

五、 結論性評述

本文基于手工收集的中國風投市場2004—2018年的投資事件數據和2004—2021年的退出數據，構建了風險投資機構成對的數據集，研究風險投資二元關系演變的影響因素，進而探討其對退出的影響。研究發現，風投機構間的匹配度、網絡位置、歷史聯合投資行為對其二元關系產生顯著的正面影響，而風投機構的間接合作伙伴會對此有顯著的負面影響。進一步分析發現，風投機構之間的匹配度越高、所處的網絡位置越中心、開展的歷史聯合投資行為越多，其退出的可能性越小。

基于以上結論，本文提出如下建議：第一，風險投資在選擇聯合投資機構時應不局限于已經合作過的伙伴。本文發現歷史聯合投資關系會讓風投機構之間的二元關系變得緊密，但是對聯合投資的成功退出有負面影響。為了獲取更好的投資效果和更高的投資收益，風投機構應該跳出現有合作關系，擴大視野尋找新的合作伙伴。第二，風險投資應選擇適合的合作伙伴而非網絡中心度高的風投機構。在風險投資聯合投資網絡中，處于中心地位的風投機構就像是更昂貴的商品，這些機構規模較大，投資經驗豐富，專業能力和管理能力都相對較強，其他風投機構都想成為他們的“跟隨者”。然而本文的研究結果表明網絡位置對成功退出并不總是正面影響，因此風投機構不應盲目跟隨網絡中心度高的風投機構，而應選擇合適的合作伙伴。第三，風投機構在選擇聯合投資伙伴時要重視同質化帶來的負面影響。如果風投機構一直選擇和已有的合作伙伴進行聯合投資，長期來看，在投資理念、被投公司的行業及地域的選擇等方面會面臨趨同的風險。由于同質化可能對風投的退出產生負面影響，因此本文認為風投機構應增加與不同類型、地域、行業甚至跨境風投機構的聯合投資。

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［責任編輯：黃燕］

Research On the Evolution Of Binary Relationship of Venture Capital

Institution and Its Effect on the Exit

CHEN Wei， ZHANG Xiaodian

（School of Economics， Hefei University of Technology， Hefei 230601，? China）

Abstract： Based on the investment event data from 2004 to 2018 and the exit data from 2004 to 2021 in Chinas venture capital market， this paper constructs a paired data-set of venture capital institutions， studies the formation and evolution of the binary relationship between venture capital， and then explores its impact on successful exit. The results show that the matching degree， network location and historical co-investment behavior of venture capital institutions have a significant positive impact on the evolution of the co-investment binary relationship. Indirect partners of venture capital firms can have a significant negative impact on this. Further analysis shows that the higher the matching degree of venture capital institutions， the more central the network location， and the more historical co-investment behaviors， the less likely it is to successfully exit. The conclusions of this paper have certain referentiac significance for venture capital institutions to choose partners.

Key Words： venture capital institution; binary relation; investment behavior;? venture capital network; exit effect; venture pair; investment philosophy;? joint investment