一、理论分析
（一）专业化或多样化对投资机构网络资源获取与利用的影响
风险投资过程要用到高度专业化和非常复杂的知识。这些知识有些是显性的，可编码的。比如尽职调查程序，契约设计，项目评估模型与方法。有些知识则是隐性的，不可编码的。比如对投资机会的识别，处理与创业企业家的合作关系等等。由于不同风险投资家的专业化训练经历不同，不同风险投资机构涉猎的阶段、行业等更是千差万别，因此不同风险投资家的显性知识和隐性知识有很大的差异。首先，相较于投资于特定阶段、特定行业、特定地域企业（专业化）的风险投资机构，在不同的阶段、行业、地域开展业务的风险投资机构能从多样化的环境中接触到大量不同种类的信息，多样化投资机构因其专业知识涉足的领域更为广泛，更容易获得更多的外部资源。其次，多样化风险投资机构在更多领域的投资经历，可以促进组织学习，促使其研究和改变，做出具有竞争力的选择，因此他们会拥有更多内部能力，使用网络资源的能力更高。VincenzoFarina（2010）［12］认为多样化的机构拥有更多的有关潜在投资机会的处理能力，可能的原因有：第一，专业化程度会影响企业信息转介交换的能力。在多个领域开展业务的“多面手”机构因其掌握的专业知识的多样性，更容易识别和译码获得的信息，更容易进行信息资源的交流与共享；第二，专业化程度的高低在影响企业转介交换能力的同时，也会影响企业受益于网络间信息交换的能力。具有较高的网络中心性的多元化风险投资机构能够更好地受益于从合作伙伴处收到的信息，因为相较于许多专业化公司，多样化公司在不同的市场中开发利用新机会的优势能力更强。而专业化的机构处在一个同质化的学习环境中，可能会限制信息采集能力，培养惯性和惰性，影响其获取和使用网络资源的能力，并最终影响其绩效的提高。如从获得项目邀约的过程来看：网络中心性可以使专业化投资者和多样化投资者都获得大量的参加联合投资的邀请，但多样化机构因其获得各种不同邀请的能力较强，相较于专业化机构会获得在不同细分市场经营的更好的机会（Pollock，Porac&Wade，2004）［19］。通常情况下多样化机构的内部资源在大量不同的行业中显得更有效。这意味着，当多样化机构收到邀请开发不同细分市场时，他们更有可能接受，因为他们已经在这些领域有所经营。相反，专业化程度较高的机构因其内部能力的局限性，他们从收到的邀请中获益较少，只有当专业化机构接收到的邀请涉及他们领域的专业知识时，才能从中获益。因此，一家风险投资机构的高专业化水平会减少其从中心位置的获益，因其缺乏内部能力来利用网络中心性带来的机会。换句话说，专业化机构只能在其专业领域内构建联盟，使其不能充分利用从良好网络位置中获得的机会。
（二）专业化或多样化对投资机构对网络依赖的影响
相较于多样化的风险投资机构，专业化程度较高的风险投资机构对联合投资网络的依赖程度会比较低，从而使得网络位置对投资绩效的影响表现没有多样化机构那样明显。专业化程度较高的风险投资机构往往专注于一个或几个特定的行业、区域和阶段，使得风险投资机构能更好地理解特定投资发展阶段、地域和行业的特点，从而做出更好的决定，从而对来源于联合风险投资网络的投资机会信息的依赖程度降低；风险投资家必须对特定行业或阶段的风险进行深入了解，而不必要通过联合风险投资网络去获取所投资企业的相关信息，使得所投资企业难以掩盖对自己不利的信息。因此专业化的投资机构主要通过自身积累难于模仿的内部资源和能力来获得竞争优势。DirkDeClercq（2003）研究指出［20］，相同类型的投资（投资于某一行业或某一阶段）可以通过“学习效应”，应用前次投资中获取的技巧提高甄别投资项目的能力、增值服务的能力、管理所投资企业的能力等，而不仅仅依赖于联合投资伙伴的有关投资技巧；投资于有限的行业、地域和发展阶段使得风险投资公司的投资组合之间可以有效地分享经验，而不仅仅是依靠联合投资网络来获取信息经验。如从投资项目选择过程来看，专业化投资机构对其业务集中的少数行业市场和阶段有深刻的理解，而对其他细分市场缺乏有用的能力，必然会优先考虑投资于机构熟悉的行业，谨慎投资于机构本身不那么熟悉及专业性很强的行业。投资于机构本身熟悉的行业有很多好处：可以使得机构对风险企业、风险项目的选择与判断更加有把握，更加容易选到比较有前景的风险项目；另一方面，专业化的风险投资机构容易对风险企业实施监督，了解其发展真实状况，最终有利于风险投资机构决定其最佳投资时机以及最佳退出时机，维护自身利益。这种情况下限制了他们充分利用从网络中心位置获得的机会。因此，我们认为多样化的投资机构更容易从较好的网络位置中获益，而专业化的投资机构则限制了其从较好的网络位置中获益。由于网络位置对绩效的正向影响已大量实证，而专业化和多样化是投资机构投资特征属性的两种表现，因此得到以下假设：专业化程度减弱了网络位置对投资绩效的正向影响。
二、研究设计
（一）数据
本文使用数据来源于清科数据库，选用2000-2013年的数据。抽样原则为仅选用2005-2007年至少发生三次投资行为的中国本土投资机构，以使对专业化/多样化投资策略的测度更有意义。另外这些投资机构的网络位置采用5年时间窗，使用2000-2004年联合投资形成的联合风险投资网络进行测度，2008-2013年观察风险投资机构的投资绩效。本文最终收集到72家中国投资机构的230轮投资数据。
（二）变量
1.被解释变量被解释变量为风险投资机构投资绩效。这一变量主要有两种测度方法：直接测度法和间接测度法。直接测度法是指使用收益类数据（比如内部收益率）直接度量投资机构的投资绩效，间接测度法是指使用与投资收益相关的非收益类数据来间接度量投资机构的投资绩效。由于风险投资机构的投资收益往往是非公开的，对于投资机构的投资收益，很难得到可靠的大样本数据。因此，国内外同类研究大多采用间接法来度量投资机构的投资绩效。由于投资机构的投资收益最终都通过退出来实现，而且不同退出方式下投资机构的投资收益往往差异很大，因而使用退出方式来间接度量投资绩效是国内外相关研究中最为常见的一种做法。比如，Cochrane（2005）［21］使用美国风险投资业1987-2000年的相关数据研究表明投资收益与退出方式密切相关，Nikoskelainen&Wright（2007）［22］使用英国风险投资业1995-2004年的相关数据得出类似的研究结论。GompersandLerner（2000）［23］提出，衡量风险投资项目成功的办法是投资项目是否IPO或者企业成功并购。本文定义投资绩效为是否通过IPO成功退出，退出取值为1，其他情况取值为0。2.解释变量网络位置。借鉴前人成果，风险投资机构的网络位置采用程度中心性、特征向量中心性及中介中心性三个指标度量。三个中心性都用来度量风险投资机构网络联结的数量，但其具体的内涵和适用范围不同。程度中心性是指网络中的投资机构与其他机构发生网络联结的总数量，特征向量中心性则是说明网络连接的质量（Bonacich，1972）［24］，中介中心性则是来衡量投资机构充当中介的能力。专业化程度。本文拟选取专业化还是多样化投资这一角度来看投资特征。根据已有研究，学者普遍是从三个方面进行分析，即投资机构的发展阶段、行业、地理范围的专业化，并采用赫芬达尔指数法（Herfindhalindex）来衡量发展阶段专业化、行业专业化、地理范围专业化的程度。表示发展阶段中投资于第i个发展阶段的企业数，S则表示某一风险投资机构总共投资的企业数。其他两个指数定义类似。本文依照清科数据库分类，将风险项目发展阶段分为初创期、扩张期、成熟期三个阶段。风险项目行业分为广义IT、生技/健康、清洁技术、服务业、传统行业五个行业。因为风险投资业在中国各个地区的发展不平衡，本文在客观考查中国风险投资业实际的地区发展状况后，将区域划分为三大主要地区（津京地区、长三角地区、珠三角地区）和其他地区（内地其他地区和香港、台湾、海外地区在内的其他地区）。3.控制变量根据已有研究，本文引入了以下三个控制变量。（1）投资经验。已有研究表明风投机构的绩效可能引起投资经验而表现出一定的持续性（Kaplan&Schoar，2005）［27］，投资经验对绩效的正向影响已经得到大家的共同认可。本文选用累计投资轮次这一指标来度量投资经验。（2）联合投资规模。Brander，Amit&Antweile（2002）［28］实证表明联合投资规模可能会影响到投资效益，且证明了这种正向相关。Nahata（2008）［6］的研究表明，联合投资规模越大，投资机构更容易成功退出。本文定义这一变量为联合投资于某一项目的投资机构数。（3）退出条件。始于Lerner（1994）［29］，多项研究发现投资机构选择更好的市场条件退出。本文使用Nahata（2008）［6］提出的方法引入退出条件来控制退出市场波动对投资机构退出的影响：对通过IPO退出的投资，使用其退出时所在季度的IPO退出总数来；对于没有IPO退出的投资，使用从投资活动的下一个季度至2013年第四季度的季度平均IPO退出总数。各变量定义及描述性统计见表2所示。从表2中可以看出，变量的极大值与极小值间差异较大。例如行业专业化程度最大值为1，最小值为0.21，退出条件最大值为57，而最小值仅为8。投资经验最大值为41，而最小值为0，这从一个侧面说明了对专业化程度进行研究的必要性。变量间相关性系数见表3所示。程度中心性、特征向量中心性、与IPO退出呈显著正相关关系，中介中心性与IPO退出正相关但并不显著，说明中心性越高，投资绩效越好。投资经验与IPO退出呈显著正相关关系，说明投资经验丰富的投资机构更有可能IPO退出。投资经验与中心性均显著正相关，说明投资经验越丰富，越有可能占据网络有利位置。联合投资规模与IPO退出呈显著正相关关系，说明联合投资规模越大，IPO退出的可能性越大。退出条件与IPO退出呈显著正相关关系，说明市场退出条件越有利，IPO退出的可能性越大。
（三）模型
本文的被解释变量为IPO退出，是二值变量，因而本文选用二值被解释变量常用的二值离散选择模型。而二值离散选择模型中以probit模型和logistic模型最为常见。而probit模型多用于实验数据，logistic模型多用于观察数据。因而本文选用logistic模型。
三、实证检验与结果讨论
实证检验结果如表4所示，模型的拟合度较好，Logistic回归中主要把HosmerandLemeshowTest的结果作为拟合优度指标，当其Sig值（P值）大于0.05时（最好是大于0.1以上）认为模型拟合优度可以接受。而-2对数似然值也叫作拟合劣度卡方统计量，用于反映模型中包含所有解释变量的误差，用来处理被解释变量无法解释的变动部分的显著性问题。-2对数似然值实际显著性水平比给定显著性水平α要大，意味着解释变量中不能解释的变动部分不显著，也说明回归方程拟合度很好。下文具体说明各专业化指标调节作用的回归分析结果。
（一）行业专业化程度的调节作用
从表4中可以看出，程度中心性与行业专业化程度交互项对IPO退出有显著的负向影响，说明行业专业化程度越高，程度中心性对IPO退出的影响越弱。程度中心性对投资绩效的正向影响显著，说明投资机构的程度中心性越高，IPO退出的可能性越大。行业专业化对投资绩效的正向影响也显著，说明投资机构的行业专业化程度越高，IPO退出的可能性越大。特征向量中心性与行业专业化程度交互项对IPO退出有显著的负向影响，说明行业专业化程度越高，特征向量中心性对IPO退出的影响越弱。特征向量中心性在0.01的显著性水平下对IPO退出有显著的正向影响，说明投资机构的特征向量中心性越高，IPO退出的可能性越大。行业专业化对IPO退出有正向影响，但影响并不显著。中介中心性与行业专业化程度交互项对IPO退出有显著的负向影响，说明行业专业化程度越高，中介中心性对IPO退出的影响越弱。中介中心性对IPO退出有正向影响，但影响并不显著。行业专业化对投资绩效影响显著且为正向，说明投资机构的行业专业化程度越高，IPO退出的可能性越大。
（二）地理范围专业化程度调节作用
从表4中可以看到，程度中心性与地理范围专业化程度交互项对IPO退出有显著的负向影响，说明地理范围专业化程度越高，程度中心性对IPO退出的影响越弱。程度中心性对投资绩效有显著正向影响，说明投资机构的程度中心性越高，IPO退出的可能性越大。地理范围专业化程度对投资绩效有显著的正向影响，说明投资机构的地理范围专业化程度越高，IPO退出的可能性越大。特征向量中心性与地理范围专业化程度交互项对IPO退出有负向影响，但并不显著。特征向量中心性对投资绩效有显著正向影响，说明投资机构的特征向量中心性越高，IPO退出的可能性越大。地理范围专业化程度对投资绩效有显著的正向影响，说明投资机构的地理范围专业化程度越高，IPO退出的可能性越大。中介中心性与地理范围专业化程度交互项对IPO退出有负向影响，但并不显著。中介中心性对IPO退出有正向影响，但影响并不显著。地理范围专业化程度对投资绩效有显著正向影响，说明投资机构的地理范围专业化程度越高，IPO退出的可能性越大。
（三）发展阶段专业化程度的调节作用
从表4中可以看到，程度中心性与发展阶段专业化程度交互项对IPO退出有显著的负向影响，说明地理范围专业化程度越高，程度中心性对IPO退出的影响越弱。程度中心性对投资绩效有显著的正向影响，说明投资机构的程度中心性越高，IPO退出的可能性越大。发展阶段专业化对IPO退出有正向影响，但影响并不显著。特征向量中心性与发展阶段专业化程度交互项对IPO退出有显著的负向影响，说明地理范围专业化程度越高，特征向量中心性对IPO退出的影响越弱。特征向量中心性对IPO退出有正向影响，但并不显著。发展阶段专业化对IPO退出有正向影响，但影响并不显著。中介中心性与发展阶段专业化程度交互项对IPO退出有负向影响，但影响并不显著。中介中心性对IPO退出有正向影响，但影响并不显著。发展阶段专业化对IPO退出有正向影响，但影响并不显著。另外，控制变量的回归中，投资经验对投资绩效具有正向影响，有的显著，有的不显著；联合投资规模对投资绩效的正向影响在0.01的显著性水平下显著，说明联合投资的项目更有可能通过IPO退出；退出条件对投资绩效的正向影响也在0.01的显著性水平下显著，说明退出市场条件是影响IPO退出的一个重要因素。将以上结论总结如下，如表5所示。
四、研究结论及展望
本文以中国风险资本市场为研究对象，研究了风险投资机构专业化程度在网络位置影响投资绩效中的调节作用。研究发现风险投资机构专业化程度在网络位置对投资绩效影响中调节作用不同。两个显著的结论是：①对于不同的网络位置，专业化的调节作用显著性不同，程度中心性对投资绩效的影响，三种专业化都具有显著的负向调节作用，表明程度中心性网络位置对绩效的影响会随着专业化程度的提高而减弱。②无论是哪种网络位置的测度，行业专业化程度都具有显著的负向调节作用。网络组织功能的权变特征是近些年来社会网络领域的一项重要研究内容。本文的研究意义在于强调了内部能力与网络机制结合的价值与重要性，证明了情境因素在社会网络中的重要性。首先，在网络中不意味着会自动获取信息，利用网络信息或者说网络机会的能力受限于企业的内部能力。在联合投资网络中，风险投资机构应该考虑公司从外部环境中获取知识和信息的能力以及利用此知识和信息的内部能力之间的配合，从而对企业进行调整。在风险投资实践中如果不均衡考虑自己的特点和网络位置的重要性，可能会影响到投资绩效。本文研究还存在一些局限。①本文使用IPO退出作为因变量（投资绩效），由于数据的可获得性及为了研究更加简便而忽略其他投资绩效指标，例如并购（M&A）、退出期限、财务收益等。下一步可以考虑使得投资绩效的度量更为全面，以提高研究结论的准确性和可靠性。②虽然本文分析的焦点是专业化程度对于风险投资机构网络位置和投资绩效之间关系的调节作用，但其他企业层面的因素，如规模、声誉等也可能调节行动者网络中心性和绩效之间的关系。另外，网络位置对组织绩效的影响还可能会因外部环境的不同而不同，会因组织自身特征的不同而不同，但本文并未探讨这一问题，会在以后的研究中逐步揭开网络位置与投资绩效影响的黑箱。③联合投资网络的定义只考虑投医学期刊目录资机构层面，并没有考虑到其他层面的分析。而实际上其它类型的联结，例如风险资本家个人之间的网络也可能是信息和知识传递值得注意的渠道。
作者：王曦 党兴华 王育晓 王可 单位：西安理工大学 西安电子科技大学
