创业投资机构投资效率评价范文

1投资效率值测算理论方法阐述

结合前文所述，本文采取用投资“输出”验证“输入”的有效性，由于VC的“输入”和“输出”变量并非单一，而且它们之间呈现的关系尚不明了，在多元变量的不确定关系下，要对决策单元做出效率评价，DEA是目前通用且效果较好的一种方法。本文采用DEA方法对创业投资机构的投资效率问题进行模型测算和分析。

1.1DEA理论概述DEA即数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis)，它运用运筹学中的线性规划方法将决策单元(DecisionMakingUnit，以下简称DMU)的多项产出和多项投入数据分别投影到坐标空间里，计算出最大产出或最小投入的边界，用来衡量各个DMU的实际生产效率［14］。为便于对DMU各项效率值有更好的认知，本文对DEA模型进行简单阐述如下。关于DMU0的有效性判断:当θ=1时，DMU0为弱DEA有效;当DMU0的松弛变量和剩余变量均为0时才是DEA有效。文献［14］对此已作论述，此处不再详述。

1.2DEA效率值阐述综合技术效率(TE)表示一个DMU在“输入”确定时能够得到的最大产出，也代表在规模报酬恒定(CRS)时，DMU与生产前沿面之间的距离，它在本文反映的是创业投资机构在资源配置和机构规模等方面的综合评价，TE=1表示投入产出是综合有效的。在现实中，对某一DMU进行评价时，仅根据TE不足以做出准确的效率评价，往往需要借助于另外两个效率值，即纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)［15］。其中，PTE表示在规模报酬可变(VRS)的情况下，DMU与生产前沿面的差距，在本文中它反映了创业投资机构在资源配置和投资管理、技术等方面的生产效率，PTE=1表示在当前的技术水平上投入资源的使用是有效的。SE表示在与同一DMU比较时，规模报酬恒定与规模报酬可变时的生产前沿面的偏离程度，它在本文反映的是创业投资机构在规模因素方面的生产效率，SE=1表示创业投资机构达到了最优投资规模。我们把PTE值记为θ1，把SE值记为θ2，由DEA理论知由以上阐述可知，θ是在CRS时对DMU的效率测算，而θ1是在VRS情况下对DMU的效率测算，为了保证这一前提，我们在公式(3)中增加以下条件。

1.3交叉效率理论阐述传统的DEA方法是各个决策单元对自身的效率评价，而且往往得到很多DEA有效的决策单元［16］，这就导致进行效率评价的依据不够客观，且难以解决同为DEA有效的决策单元的排序等问题。Sexton等人(1986)［17］对传统的DEA-CCR模型进行改进，提出了交叉效率(CE)评价方法。CE从传统DEA模型自评的角度入手，使用自评和互评相结合的评价体系对DMU进行效率评价，使得到的效率评价结果更加准确和客观。

2选取VC的输入和输出变量指标

本文从创业投资机构和创业企业两个方面入手，分别选取VC的输入和输出变量指标。在我国资本市场IPO退出渠道日趋完善的背景下，IPO仍是当今VC界对自身投资策略以及对创业企业发展预期的一个良好选择，因此本文对指标变量的选取兼顾了创业企业IPO方面。

2.1创业投资机构的输入变量指标通过对相关文献以及我国VC市场实际的研究，我们发现创业投资机构的资质、投资规模以及对创业企业的投资形式这三个方面是影响其绩效的主要因素。资质代表了创业投资机构的市场占有率和信誉，这是VC成功的一个重要基础。本文以创业投资机构的成立时间(I－time)代表其资质，在竞争激烈的VC市场，能够发展并存活下来的创业投资机构一般拥有丰富的投资经验和市场认可度，那么其投资成功率就会越高。资金支持是创业投资机构扶持创业企业的两大重要途径之一，资金实力越强，创业企业赢得市场的机会越大，VC的成功率越高。本文用资本规模(I-capital)表示创业投资机构的可周转资金量。管理经营创业投资机构扶持创业企业的另一重要途径，创业投资机构一般通过股东身份行使企业的经营决策权，股权占比越高，话语权越大。本文用占有创业企业的股份比例(I-ratio)表示创业投资机构对创业企业的决策权。VC市场强调多元化投资，不要把希望寄托于一家企业，辛迪加投资［19］不仅有利于创业投资机构之间信息共享，还可以保证对创业企业的投资规模，从而增大投资成功的可能性。本文用创业投资的辛迪加规模(I-syndicate)表示创业投资机构的多元化投资方式。

2.2创业企业的输出变量指标创业企业的市场表现不仅反映企业自身的运营状况，同时也反映出创业投资机构的投资水平，在以“输出”验证“输入”效率的思路下，本文选取创业企业的多项指标进行考察。首先，我们需要考察创业企业的总体概况，这是对创业投资机构投资策略的一种反馈，本文主要选取上市企业比例(O-ratio)和企业上市所需要的时间(O-time)两个指标。上市企业比例越大，企业上市所需要的时间越短，均表明创业投资机构的投资效率越高。此外，我们还需要对创业企业IPO后的股票概况进行考察，股票行情能很好地表示创业企业的市场运行情况。本文从上市企业的每股指标(O-stock)、成长能力指标(O-growth)、盈利能力指标(O-profit)、盈利质量指标(O-quality)、运营能力指标(O-op-erate)、财务风险指标(O-risk)等8个维度选取输出变量，为使以上指标更加明晰，本文用可量化的指标分别对其予以替代，具体替代变量及创业企业其它输出变量指标如下表2所示。其中，BEPS表示基本每股收益，PAT表示税后利润，PP表示优先股股利，NAS表示发行在外的普通股平均股数。由于创业投资机构投资的企业数量可能不止一家，因此在对同一创业投资机构进行效率测算时，本文把所有被投资企业的输出变量指标的平均值作为最终输出变量值，由公式(15)至(20)。

3实证分析

3.1数据搜集根据中国创业类主流媒体创业邦的研究数据，北京、深圳、上海、杭州是2014年我国最佳创业城市四强，同时也是创新城市四强，事实上，从2012年至今，这四个城市均在创业城市排行榜中位列前茅，说明它们在包括创业投资在内的创业环境较好，以它们为例进行实证分析保证了研究结果的准确性和科学性，本文分别从这四个城市选取了29家、25家、26家、26家投资活跃性较高的创业投资机构进行了研究。将搜集到的北京、深圳、上海、杭州创业投资机构及其投资企业的数据代入公式(21)，得到北京、深圳、上海、杭州创业投资机构的VC输入、输出变量指标值，囿于文章篇幅，本文以深圳市为代表列举出相关的数据，下同。

3.2变量间的相关性分析由DEA理论知，当输入和输出变量之间存在显著相关关系时，会导致DEA测算结果不准确。因此在测算创业投资机构的DEA效率之前，我们要对搜集的变量数据进行相关性检验。本文采用相关系数法，对北京、深圳、上海、杭州创业投资机构的VC输入、输出变量指标值进行分析。其中，深圳市的变量相关系数分析结果如下表4所示。 北京、深圳、上海、杭州市的变量相关系数显示，所有变量之间的相关系数值均小于0.6，这说明本文选取的输入和输出变量之间的关联程度较小，可以直接用以DEA效率分析。

3.3对创业投资机构的DEA效率测算把北京、深圳、上海、杭州市创业投资机构的VC输入、输出变量指标值录入DEASOLVERLV(V3)软件，分别得到CRS条件下各创业投资机构的TE值，以及VRS条件下的PTE值，将TE和PTE值代入公式(6)，计算得到四个城市创业投资机构的SE值。其中，平均综合技术效率指一个城市所有创业投资机构投资效率的平均值，有效率指该城市创业投资机构中综合技术效率为1的数量比例。

3.4结果阐述

3.4.1创业投资机构的投资效率阐述通过数据分析发现，北京、深圳、上海、杭州四个城市的创业投资机构在创业投资效率方面具有共性，表现在整体投资效率较高，且投资有效的创业投资机构的数量比例都很高，此处对创业投资机构的具体投资效率方面进行详述。以深圳市为例，在深圳市的25家创业投资机构中，21家的PTE值为1，说明深圳市的创业投资机构已经具有很好的投资战略和管理模式，在投资技术层面已经相当成熟。其中，深圳东方汇富、深圳高新投、工布江达长润和深圳孚威4家创业投资机构的PTE值为1，然而由于其规模效率不为1，故导致其TE不等于1，从而非DEA有效。在北京、上海、杭州市的创业投资机构中，也存在同样的现象，说明我国的创业投资机构要提高投资效率，应注意适当扩大其投资的规模。此外，由表7可见，在投资企业IPO的退出方式下，四个城市创业投资机构的投资效率排名与其整体排名不一致，也说明我国的创业投资机构要更加注重被投资企业的经营管理，以及企业上市后的股票表现，以保证VC成功率和总体投资的有效性。然而，依据TE、PTE、SE，我们尚不能说明创业投资机构的投资效率究竟孰高孰低，本文进一步研究，基于已经得到的输入、输出变量的最优权重，依据交叉效率理论，由公式(7)、(8)计算得到北京、深圳、上海、杭州市创业投资机构的交叉效率值，从而对各城市创业投资机构的投资效率做出了完全排序。其中，深圳市25家创业投资机构的交叉效率值如下表8所示。由表8数据，深圳力合清源创业投资管理有限公司的交叉效率值最高，为4.71，交叉效率值最低的是志道隆创业投资有限责任公司，为1.25，说明深圳市创业投资机构间的投资效率有较大差距。创业投资机构投资效率差异化大的现象在同样存在于北京、上海和杭州市，这与市场情况相一致，表明我国创业投资机构在资质、投资策略等方面是有层次差别的。

3.4.2对北京、深圳、上海、深圳四城市VC效率的阐述由表7中北京、深圳、上海、杭州市的创业投资机构投资效率数据显示，四个城市创业投资机构的平均TE与其有效率比例呈现排名一致现象，即平均TE高的城市，其创业投资机构有效率比例也相应很高。其中，上海市的创业投资机构的平均TE最高，为0.9817，说明上海市创业投资机构的普遍投资效率很高，这也可以从其92.31%的创业投资机构为投资有效得到验证，表明上海市绝大部分的创业投资机构在投资规模和资源配置方面达到了整体最优状态。深圳市的创业投资机构投资效率排名第二，有68%的创业投资机构是DEA有效的，且其平均TE为0.9523，这与深圳市成熟的创业投资市场背景是分不开的。杭州市创业投资机构的投资效率表现不俗，平均TE达到0.9263，且有66.67%的创业投资机构为DEA有效，排在北京之前，位列第三。北京市的创业投资机构投资效率数据显示，有65.52%的创业投资机构的TE达到了最优状态，虽然在四个城市中排名末位，但是北京市的创业投资机构在投资效率方面依然有强劲的优势，其平均TE也达到了0.9003。值得一提的是，本文对北京、深圳、上海、杭州四个城市的创业投资排名不同与创业邦的2014年我国最佳创业城市四强排名，这说明在基于投资企业IPO的视角下，从创业投资机构的投资输出验证投资输入效率问题得到的城市创业投资机构排名与城市创业整体排名不一致，这是当前创业投资机构寄希望于投资企业IPO退出方式下的一个重要研究进展，同时也应是创业城市排行中的一项重要内容。另外，值得注意的是，在本文研究结果中，上海和深圳市排在最佳创业城市四强的前两位，这与其上海证券交易所和深圳证券交易所所在地的区位优势是分不开的，与其它地区相比，这两个城市的创业投资机构拥有更好的地缘和资源优势，从而提高了其投资企业IPO的成功率，保证了其投资有效率。

4结语

本文结合当前我国处于信息化高速发展时期，高新技术产业层出不穷，从而极大地促进了创业投资市场的背景，以及目前IPO开放，大批具有创业投资背景的创业企业涌入股市的趋势，研究了创业投资机构的投资效率问题。采用以“输出”验证“输入”的逆向方式对北京、深圳、上海、杭州市的创业投资机构进行了DEA模型测算和分析，结果发现四个城市创业投资机构的投资效率普遍较高，其中，上海最高，平均综合技术效率达到0.9817，深圳、杭州依次降低，北京最小，但也达到0.9003。此外，研究结果还验证了各个城市创业投资机构的投资效率存在较大差距的市场实际情况。DEA数据分析发现，创业投资机构须注意适当扩大自身投资规模，并注重与其它机构间的投资合作，才能提高创业企业的IPO成功率。而且，创业投资机构还应适当参与创业企业的经营管理，并重点关注企业IPO后的股票表现，以保证并提高其退出回报率。本文的研究成果一方面为创业投资机构提供了同业者可供对比的影响投资效率的因素，利于其改变投资策略赢得市场，另外也便于创业企业选择更好的创业投资机构，为提高其创业成功率，尤其是IPO提供了借鉴。

作者：董沛武 叶晨 仝荣伟 单位：北京理工大学管理与经济学院