私募股權(quán)投資效率分析文獻(xiàn)綜述

鄧茜茹

摘 要：近年來，私募股權(quán)投資的研究成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。首先界定了私募股權(quán)投資效率的含義，然后梳理了影響私募股權(quán)投資效率的因素，接著闡述了幾個有關(guān)私募股權(quán)投資效率分析的模型選擇，著重分析了隨機(jī)前沿這個方法，最后對綜述進(jìn)行了評價總結(jié)。

關(guān)鍵詞：私募股權(quán)投資；效率；隨機(jī)前沿

中圖分類號：F83 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.03.053

1 私募股權(quán)投資效率含義

人的欲望是無窮無盡的，自然資源是有限的。由于客觀存在的稀缺性，如何有效利用有限的資源成為經(jīng)濟(jì)活動中最重要的事情。所以，私募股權(quán)投資效率的研究處于私募股權(quán)投資研究的重要地位。不同的文獻(xiàn)對效率的度量各不相同。

1.1 內(nèi)部收益率

Ljungqvist & Richardson（2003）通過研究大型機(jī)構(gòu) （LP） 提供的1981年—1993年的73個退出數(shù)據(jù)，在前人研究基礎(chǔ)上，增加了數(shù)據(jù)量、調(diào)整了指標(biāo)獲得內(nèi)部收益率。Phalippou & Gottschalg （2009） 通過對1328支私募股權(quán)投資基金數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)結(jié)果和前者有一定的差距。于佳（2012）用修正內(nèi)部收益率構(gòu)建六因子評價模型評價私募股權(quán)投資績效。

1.2 私募市場與成熟市場的收益率比值

Kaplan & Schoar （2005）通過研究私募股權(quán)基金的業(yè)績情況，發(fā)現(xiàn)除去費用的私募股權(quán)基金和S&P500大致相當(dāng)，其中風(fēng)險投資基金的業(yè)績要優(yōu)于S&P500。Robinson & Sensory （2011） 通過研究 1984-2010 年間的私募股權(quán)基金的季度現(xiàn)金流量和管理合同數(shù)據(jù)，著重分析私募股權(quán)基金的現(xiàn)金流以及決定合同項目的因素，指出隨著時間的推移，收入和現(xiàn)金流量與公共市場狀況有很強(qiáng)的相關(guān)性，在市場較強(qiáng)的情況下，IRR指數(shù)上來看市場走強(qiáng)時，弱于S&P500，但與 S&P500 并不相關(guān)。

1.3 技術(shù)效率

費一文等（2012）以我國私募股權(quán)投資背景的上市公司為樣本，分析了私募股權(quán)投資能否提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，研究結(jié)果表明：在私募投資進(jìn)入時，所有樣本的全要素生產(chǎn)率都有所提高，但從技術(shù)效率來看則并不明顯；僅觀察制造業(yè)相關(guān)的企業(yè)樣本時，其私募投資當(dāng)年的技術(shù)效率有一定的提高，次年技術(shù)效率提高不顯著，反而盈利效率略下降。喬艷（2013）根據(jù)2012年10月在創(chuàng)業(yè)板退出的110個項目作為樣本，分析項目的技術(shù)效率及其影響因素并討深層次原因。姚洋和章奇（2001），王藝明（2003），何穎和官建成（2010），錢娟娟（2011），陳斐韻（2015），孫佳（2016）對效率分析時都用技術(shù)效率這一含義。

2 影響私募股權(quán)投資效率的因素

2.1 階段性

投資早期投資的項目會比專注于晚期項目獲得的收益率更高：Bygrave & Timmons（1992）研究了1969-1985年的13家美國風(fēng)投的383個投資項目，研究發(fā)現(xiàn)，六成的項目投資失敗，僅有6.18%的投資項目回報倍數(shù)為10及以上，位于初創(chuàng)期和成長期的企業(yè)成功率高于其余階段，不同時期的風(fēng)投機(jī)構(gòu)投資得到的回報率差異較大。Ruhnka & Young（1991），Manigart & Waele（2002），周莉和盛夢婷（2012） ，認(rèn)同這一觀點。Wright （1998），Burgel （2000），Cumming （2004 ），DaS （2004）得到了與Bygrave（1992）相反的結(jié)論，認(rèn)為投資早期項目的內(nèi)含報酬率比較低，而且，早期投資比例越高，退出成功的概率越低，即退出成功的概率隨著投資階段的發(fā)展而增加。收益與投資階段無關(guān)：Masona & Harrisonb（2002）研究英國的天使投資項目，結(jié)果發(fā)現(xiàn)收益率與企業(yè)階段，初始投資金額無關(guān)，行業(yè)與回報水平也不顯著。

2.2 投資規(guī)模

Wright（1998），倪正東和孫立強(qiáng)（2008）認(rèn)為初始投資規(guī)模與回報率呈正相關(guān)，即初始資金越多退出報酬越高。錢蘋和張幃（2004）風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的資本規(guī)模和收益率與風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)的資本規(guī)模呈顯著負(fù)相關(guān)，即隨著創(chuàng)投機(jī)構(gòu)的資本規(guī)模變大，回報率不增反減。Dahlgren（2008） 通過對丹麥和瑞典的藥物開發(fā)公司1997-2004年的研究，發(fā)現(xiàn)中等規(guī)模的公司誕生的更快，而且其產(chǎn)生專利和項目的速度也快于其他規(guī)模公司。用回歸分析發(fā)現(xiàn)造成此現(xiàn)象的主要原因在于資金的供給。Masona & Harrisonb（2002）認(rèn)為收益率與初始投資金額無關(guān)。

2.3 持有時間

Oliver Burgel （2000）研究10年存續(xù)期的單只風(fēng)險投資基金中，發(fā)現(xiàn)由于初始資金要去支付運營成本和管理費用，因此，投資項目前3年的內(nèi)部收益率為負(fù)值。在成功退出前3-5年，內(nèi)部收益率逐漸上升，接近資金清算率，呈現(xiàn)J曲線特征。Gottschalg（2004）通過研究歐洲基金，發(fā)現(xiàn)項目持有時間與收益呈反比。但是Hege（2003）得出了與Gottschalg（2004）相左的觀點，歐洲基金項目持有時間與收益呈正比，同時發(fā)現(xiàn)美國投資項目持有時間與收益呈反比。劉艷玲（2012）構(gòu)建退出時機(jī)選擇模型，以 JD 投資公司對 JSSR 公司的私募股權(quán)投資項目為案例，得到JD 公司應(yīng)該在 JSSR 公司現(xiàn)金流大于一定的臨界值時，選擇退出。

2.4 其他

錢蘋和張幃（2004）以我國本土創(chuàng)業(yè)投資56個退出事件（1999-2003年）為樣本，研究投資回報和退出的影響因素，就地方風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)來說，從業(yè)時間、投資周期、退出方式與回報率沒有明顯相關(guān)。金永紅和王穎（2007）基于2002年至2006年我國風(fēng)投的退出項目進(jìn)行分析，揭示了我國的風(fēng)險投資的退出現(xiàn)狀，在樣本時間段中，以IPO方式上市的項目數(shù)逐漸增多，清算退出的項目數(shù)顯著下降，說明我國風(fēng)險投資退出方式有著很大的改變；風(fēng)險投資收入呈現(xiàn)了兩頭多，中間少的分布現(xiàn)狀。倪正東和孫立強(qiáng)（2008）收集了1997年到2005年間66個創(chuàng)投退出項目作為樣本，利用回歸的方法去實證研究，結(jié)果表明，投資回報率約為1.58倍，回報率與項目持續(xù)時間呈負(fù)相關(guān)，與投資企業(yè)的投資階段和投資規(guī)模呈顯著正相關(guān)，同時，與行業(yè)類型、創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)類型、退出方式無顯著相關(guān)性。鄭超（2012）通過2006年～2010年我國私募投資的1110個退出項目來分析私募項目投資收益，在退出方式中，IPO收益最高。

3 私募股權(quán)投資項目效率模型方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，陳剛等（2001）采用了基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的業(yè)績評價方法，定義了風(fēng)險與收益的相對效率系數(shù)，以此作為基金業(yè)績的評價指標(biāo)。羅洪浪（2003），雷敏（2008），劉桂英（2008），伍葉華（2009），王曉紅等人（2009），姜寬（2013）等都運用了DEA方法的業(yè)績評級方法。DEA可以評價多投入，多產(chǎn)出的生產(chǎn)經(jīng)營績效，不設(shè)置權(quán)重，不受主觀影響，但容易受到極端影響。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，何現(xiàn)樓等人（2009）先構(gòu)建了一個退出方式的評價體系，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對風(fēng)險投資退出方式進(jìn)行打分評價，綜合得分越高，說明表現(xiàn)越好，應(yīng)選用IPO退出，相反，分越低越應(yīng)該選擇用清算的方式退出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于解決復(fù)雜的內(nèi)部機(jī)構(gòu)問題，但對初始權(quán)值非常敏感，且依賴于樣本。

層次分析法，侯爵等人（2009）基于層次分析法和模糊綜合評價法建立了風(fēng)險投資退出決策的評價體系，構(gòu)建了退出決策的AHP 模型。魏景芬（2012）先構(gòu)建了私募股權(quán)投資項目評價體系，在用層次分析法與熵值法結(jié)合情況下確定了指標(biāo)體系的權(quán)重，然后用模糊處理下構(gòu)建了私募股權(quán)投資項目的綜合評價模型。以A企業(yè)的M私募股權(quán)投資項目為例子進(jìn)行綜合評價。層次分析法評價得出矢量結(jié)果，不易失去數(shù)據(jù)的意義，缺點在于人為判定權(quán)重。

4 隨機(jī)前沿效率

在效率模型方法中，隨機(jī)前沿分析基于技術(shù)效率提出了新的研究視角，最早由Meeusen & van den Broeck（ 1977）， Aigner et al. （ 1977） 在截面數(shù)據(jù)中建立了SFA模型應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)增長方面，后來逐漸擴(kuò)展到處理金融機(jī)構(gòu)、金融事件的效率問題上，如Battese &Coelli（1988、1992、1995），Kumbhakar（1990）等。SFA的優(yōu)點在于通過比較實際產(chǎn)出與理論最優(yōu)產(chǎn)出之間的差距反映出綜合效率，同時用統(tǒng)計檢驗數(shù)作為樣本擬合度，體現(xiàn)了樣本的統(tǒng)計性，反映出樣本計算的真實性。用隨機(jī)前沿效率可以更好的展現(xiàn)私募股權(quán)投資的效率值，不會被異常值所干擾。駱祚炎和喬艷（2015）獲取了創(chuàng)業(yè)板2009年10月至2012年10月的110個數(shù)據(jù)作為樣本，研究發(fā)現(xiàn)，中國 PE 投資企業(yè)的績效差距較大。在PE投資績效的三個輸入變量中，項目投資額對項目績效的影響最大，其次是項目的持續(xù)時間。在PE企業(yè)投資前沿效率的影響因素中，投資機(jī)構(gòu)類型影響最大，VC投資效率高于PE投資效率，發(fā)達(dá)地區(qū)PE投資效率顯著高于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，深圳等發(fā)達(dá)地區(qū)PE的投資效率顯著高于投資效率的平均水平。這些研究表明，隨機(jī)前沿效率模型更適用于私募股權(quán)投資效率的分析。

5 評述

從私募股權(quán)投資效率含義來看，用內(nèi)部收益率、私募市場與成熟市場的收益率比值投資效率，僅能能得到最后效率值，卻無法獲得其他信息。技術(shù)效率反映了有效利用現(xiàn)有資源的能力，反映了固定投入水平下產(chǎn)出的最大產(chǎn)出能力，反映了私募股權(quán)投資的效率內(nèi)涵。由此，技術(shù)效率更加適合于本篇研究。從影響私募股權(quán)投資效率的因素來看，現(xiàn)有的文獻(xiàn)比較多的集中在私募股權(quán)投資的基金層面，很少注重項目本身的特點。從研究方法來看，層次分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的缺點在于權(quán)重設(shè)置的過程中存在很大的主觀隨意性，大多數(shù)研究中對權(quán)重的設(shè)置來源于經(jīng)驗，沒有考慮到樣本的特殊性，這容易對結(jié)果會造成很大的影響；數(shù)據(jù)包絡(luò)法把所有隨機(jī)干擾項看成效率因素，易受到特殊值影響，結(jié)果有偏差。因此，本文試圖從私募股權(quán)投資項目出發(fā)，用隨機(jī)前沿模型來分析退出事件的綜合效率，并進(jìn)一步從橫向和縱向兩個維度對項目退出的效率進(jìn)行比較分析。

參考文獻(xiàn)

[1]Gifford S. Limited attention and the role of the venture capitalist[J]. Journal of Business Venturing， 1997， 12（6）：459-482.

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[3]倪正東，孫力強(qiáng). 中國創(chuàng)業(yè)投資退出回報及其影響因素研究[J]. 中國軟科學(xué)， 2008（4）：48-56.

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[5]姚洋， 章奇. 中國工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2001（10）：13-19.