對賭協議、利益不一致與企業創新投入

劉臻煊，朱考金，柯 迪

(1.南開大學 商學院，天津 300071；2.南京市社會科學院社會發展所，江蘇 南京210018)

0 引言

對賭協議(又稱為估值調整協議)是股權投資方與融資方為達成投融資協議所附加的對未來不確定性的一種約定，通常表現為：雙方以目標公司業績指標作為對賭標的，確定承諾業績的目標值，一旦未達到經營目標，由投資方行使估值調整權利，以彌補企業價值被高估的損失；反之，則由融資方行使權利，作為企業價值被低估的補償。對賭協議是一種負激勵行為。由于對賭條款中包含階段性及條件性支付特征，因此對賭協議能夠緩解信息不對稱、降低道德風險。對賭協議在股權投資項目中運用廣泛，根據36氪數據顯示，我國23%的VC 和PE 投資項目使用了對賭協議。然而，我國實踐中“十賭九輸”暴露出對賭協議在機制設計上存在可行性問題，條款中重大項目需要投融資雙方謹慎決策。業績目標、對賭期限、斷資觸發點等是影響對賭協議保障功能的重要設立內容。初創企業面臨融資約束，亟需資金以求快速發展，往往為求高估值與高融資額在對賭時與投資方制定過高的業績目標，當目標不能完成時企業將面臨巨額償付。典型的對賭失敗案例如永樂、太子奶、飛鶴等企業就因設置過高的對賭業績目標，給投融資雙方造成了巨大損失。正因為對賭業績目標具有較大的挑戰性，企業簽訂對賭協議后采取何種戰略更能達到目標成為關鍵決策。對賭協議對企業家是否采取短視行為有重大影響，將間接改變企業發展戰略。

1 文獻綜述

已有關于對賭協議的研究主要從法律制度和財務管理兩個層面展開。其中，法律制度層面主要探討對賭協議合法性、可行性及潛在性風險，財務學層面主要揭示對賭協議的激勵作用和信號作用。如劉燕[1]、潘林等[2]關注業績補償承諾的合法性以及可能存在的法律風險；楊珊[3]從民事法律合同角度討論估值調整協議效力認定問題；Lea & Park[4]研究證實估值及時調整能夠為企業帶來正收益；Ren等[5]發現，估值調整機制能夠縮小行業內部企業間經營利潤差距，但也同時加劇了財務困境風險；Cadman等[6]研究發現，對賭協議可以產生激勵效應，但也存在風險，容易導致標的企業管理層只顧實現承諾業績而忽視企業長遠發展，發生短視行為；于輝等[7]證實對賭協議對零售商容易產生“扭曲激勵”，零售方在應對對賭目標時導致運營行為扭曲，并解釋了對賭困境的原因；鄧杰[8]依據對賭第一案的對賭方式，探討高業績目標值設置風險，建立報童模型，得出對雙方都有利的“協作區間”；王茵田等[9]基于20個對賭案例估值定價，探究風投與融資企業簽訂的對賭協議公平性問題；陳玉罡等[10]發現，交易金額、信息不對稱程度、企業特質、無形資產占比等是影響對賭協議使用的主要因素；劉峰濤等[11-12]使用博弈論方法，探討高業績目標與企業家努力程度對企業收益的影響，指出對賭可能會加劇控制權轉移風險；李雙燕等[13]關注并購中嵌入對賭協議對主并方的激勵效應，佐證了對賭協議緩解投資不足、促進主并方投資決策的作用，指出在一定條件下，主并方投資水平與被并購方努力程度趨于正向協同；李玉辰等[14]考察對賭協議的信號作用，得到額外信息下的反信號均衡。

綜上所述，已有關于對賭協議的研究證實對賭協議具有緩解信息不對稱的激勵作用。同時，對賭協議也加大了不確定性及控制權轉移風險，并可能發生短視行為，影響企業長遠發展，但對賭協議影響企業長期發展的路徑尚不明確。創新是企業實現長遠發展的重要因素[15]，失去創新，企業將缺乏可持續發展核心競爭力[16]，但鮮有研究涉及對賭協議簽訂對企業創新的影響。近年來，我國經濟體制改革深化，貿易環境受到沖擊，市場競爭加劇，產品生命周期縮短，企業面臨的環境不確定性日益加大，為在市場上獲取競爭優勢，企業需要不斷了解顧客需求，開發新產品[17]，應用現有技術進行創新、引入更多符合企業發展的創新產品[18]。初創企業面臨的市場不確定性大，產品更新快，已無法僅藉由作業效率、制程改良或規模經濟維持競爭優勢，必須通過持續創新推出新穎產品或服務，才能確保競爭優勢[19]。由于對賭期間多為3～5年，企業面臨著巨大壓力。一方面，創業企業家受到條款的激勵，存在積極完成目標的動機；另一方面，對賭協議的存在也會加劇企業異質性風險。企業家需要在高業績額與風險間作出權衡，以自身效用最大化為標準選擇戰略行為，進而影響企業長期發展。對于標的公司來說，對賭協議是一種反向激勵動力和壓力約束機制[20]。高業績目標、強時間壓力究竟會倒逼創業企業家進行創新產品投入以謀求市場高利潤，還是會迫使其發生短視行為減少研發支出？

本文從壓力下企業家決策角度，探討簽訂對賭協議后VC對企業運營發展的內在影響機制，利用加入跳躍變化的幾何布朗運動模型實證探究對賭協議對企業創新戰略及長期發展的影響，同時論證負激勵可能造成的短視行為，有助于豐富壓力下決策相關理論，對影響企業創新的前端動因研究進行補充。

2 “跳過程”布朗運動模型與研究假設

初創企業易受到經濟政策、行業競爭、產品特性等諸多因素的影響，企業抵御風險能力差，其收益處于高度不確定的動態變化過程中。Leland[21]、Goldstein等[22]通常假設收入或收益服從幾何布朗運動來描述不確定性。初創企業一旦獲得創新產品或提供創新服務，往往能夠迅速占領市場，賺取豐厚收益[23]，而如果遭受經濟不確定性因素如金融危機、貿易爭端等影響有可能導致價值大幅縮水[24]?！疤^程”下的幾何布朗運動能夠對其可能發生的不確定性突變問題進行準確刻畫。Malamud[25]、Hombert[26]、Kung等[27]假設企業獲得創新產品或服務事件服從泊松分布。研發投入增加能夠顯著提高單位時間內創新產品成功事件發生率。根據對賭協議包含的激勵和約束機制，企業家在追求業績目標的同時，還要綜合考慮承受的風險。本文假設企業家風險規避，以其效用最大化為決策條件，風險規避效用函數借鑒Evens[28]的研究，采用對數指數形態。風險投資由于投資項目眾多且能夠分散風險，單個項目風險對總體影響力有限，因而假設風險投資企業風險中性[29-30]。一旦獲取創新性產品，企業便能夠在短時間內從新市場獲取豐厚利潤，直到技術產生外溢，競爭產商將陸續推出同質程度較高的產品。此時，企業利潤將會站在一個新起始點，繼續幾何布朗運動。本文將創新產品成功描述成一個泊松事件，事件發生概率即創新產品的成功取決于創新投入占融資額比例及創新效率系數k。風險偏好不同導致企業家與VC對企業財富收獲效用不一致，兩者具有不同的最優財富值，兩者效用函數隨著企業財富增加而表現出不同的變化。參考Lin & Wu的研究，本文定義VC與企業家間效用隨財富增加出現的反向變化區間為兩者利益不一致區間。

首先，考慮企業未與投資方VC簽訂對賭協議，不存在較大的業績壓力與時間壓力，不進行創新產品投入，企業為維持經營狀態擴大規模、加大生產，不爭取獲得創新產品突破。因此，企業凈利潤滿足幾何布朗運動。假設企業簽訂對賭協議后獲得融資額為I，VC股份占比為a。企業無可用資產進行項目投入，所需資金均需要依賴外部融資，未簽訂對賭協議時企業凈利潤服從漂移率為μ、波動率為σ的幾何布朗運動(Geometric Brownian Motion，GBM)。令無對賭時企業利潤為π：

dπ=μπdt+σπdw

(1)

U(π)=-e-rx

(2)

其中，r=U''(π)/U'(π)為風險規避系數。根據伊藤積分對效用函數展開。

du=U'dπ+1/2U''(dπ)2

(3)

E(dU)=μπU'dt+1/2σ2π2U''dt

(4)

當E(U)取最大值時，解得：

(5)

(6)

式(5)函數存在兩個極值點，根據函數圖像判斷效用函數圖像先遞增后遞減再遞增，以π1*、π2*分別表示左極限點和右極限點。在(π1*，π2*)區間內效用不隨財富值期望增加而增加，將區間長度用ω1表示。

其次，考慮簽訂對賭協議的情況，在高目標業績與時間壓力下，此時如果企業利用VC投資，進行創新產品活動，一旦創新成功，企業利潤便能在較短時間內實現跳躍性增長。

dπ=μπdt+σπdw+λπdq

(7)

(dq=η)=λdt

(8)

E(dq)=ληdt

(9)

λ為單位時間內的新產品成功次數。在無窮小時間間隔內事件發生概率為λdt。dq為泊松事件增量，假設創新產品成功，則利潤會在原基礎上增加η倍。公式(7)中等式右邊前兩項反映企業平穩生產的利潤變化及波動情況，后一項表示突破式創新給企業利潤帶來的跳躍性變化。簽訂對賭條款后，對于創始人企業家來說，當業績高于對賭目標時，能夠獲得VC的額外股份或現金獎勵。反之，如果未達到業績目標時則要對差額進行償付。令對賭業績目標為M、VC投資額為I、VC股權占比為a，創始人企業家期望收益為：

(10)

dU=U'dπ+1/2U''(dπ)2

(11)

E(dU)=(λη+μ)πU'dt+1/2σ2π2U''dt

(12)

假設當創始人企業家財富值為0時，效用為0，即U(0)=0。

E(U)=U0+ρUdt=

(13)

對賭期間一般為3～5年，為固定常數值。因此，企業家以自身效用最大化為目標，解得：

(14)

(15)

對效用函數的一階導數分析發現，效用函數呈現先遞增后遞減再遞增的波浪狀趨勢。兩個極值點分別取(π1*，π2*)。π1*為極大值點，π2*為極小值點。在[π1*,π2*]之間，創始人企業家效用變動趨勢與財富變動趨勢不一致，這一區域內效用最大值點即π1*。財富值大于π2*后，效用隨財富值增加而增加。考慮風險規避因素后，在上述區域內，企業家不再單純追求期望利潤最大化，ω2為不一致區間。對比上述無對賭協議的情況，當創新發生率λ、VC占股比例a及目標M較大時，ω2顯著大于ω1。通過求導分析發現ω與λ呈正向變化，而λ代表單位時間內創新產品成功概率，與創新投入正相關。因此，對賭協議簽訂加大了風險不一致區間。

由模型推導結論發現，跳過程布朗運動模型能夠反映創新產品成功給企業帶來的收益以及為企業家和風投機構效用帶來的變化。以泊松事件描述企業創新產品成功符合現實經營狀態。在企業家風險規避假設下，企業家與風險投資機構效用隨企業收益增加表現出不同的變化區間。兩者有著對于企業業績不同的最優值目標，對業績目標值追求不一致，對賭協議簽訂加劇了兩者間利益不一致導致的代理問題。已有研究表明，VC能夠憑借其專業性經驗對企業經營狀況進行指導和監督，并通過委派董事等方式參與公司治理[31-33]。VC雖然與企業簽訂了補充條款對賭協議，但依然存在是否兌付的風險，因此風投更企盼共贏，希望利益不一致區間盡可能小，并以此為目標對公司治理施加影響。在企業家與VC簽訂對賭協議后，在VC投資方治理壓力下，雙方為縮小不一致區間會對創新投入進行抑制，且對賭業績目標訂立越高，抑制創新的動機越強。而VC占股比例一定程度上體現了話語權及監督治理作用大小，尤其是占股較高的VC往往會向公司派駐董事。由此，本文提出如下假設：

H1a：對賭協議簽訂會對企業創新投入產生抑制作用。

H1b：對賭標的業績目標越高，對賭協議抑制企業創新投入作用越強；

VC投資后占股比例越高，其參與治理施加的影響越大。企業家與風投有實現對賭目標的共同訴求，這樣才能達成共贏。高占股比例公司更有動機也更有能力對公司重大戰略決策施加影響，進而約束企業家行為，使得兩者利益趨于一致。創新投入增加會導致兩者間利益不一致區間加大，因此，無論是從企業家決策角度還是VC發揮治理功能角度，都存在減少創新投入的動機。據此，本文提出如下假設:

H2：VC占股比例在對賭簽訂與創新投入間發揮正向調節作用。

對賭標的實現情況考核通常以年度為周期，初期階段目標完成情況對企業后期能否獲得融資具有重大影響。給予企業更多信任或者看好企業后續經營發展的VC對初期未完成目標會給予一定的容忍，不急于中斷供資，由此可以緩解企業融資約束問題，有利于VC更好地發揮監督建議和參與治理的作用，為最終實現共同目標提供緩沖期，促使已經實行的新項目新戰略能夠在適當調整的基礎上得以維持。斷資點比例反映VC繼續注資情況下，企業初期完成目標的最低比例值。總體而言，VC對目標完成情況容忍度高，給予目標一定的張弛度，能夠讓企業有更多調整緩沖時間，對創新戰略決策起到一定調節作用。據此，本文提出如下假設：

H3：斷資點比例在對賭協議簽訂與創新投入關系中起負向調節作用。

3 實證檢驗

3.1 變量說明

以新三板2010-2018年發生的對賭事件及涉及的企業為例，通過實證研究對抑制效用以及可能存在的調節效用進行檢驗。數據來源于CVsouce數據庫和萬德數據庫，部分補充數據來源于巨潮資訊經手動整理。剔除數據缺失較多的公司，對涉及單個企業多次融資的樣本，本文只選取第一次融資事件獲得融資年份及占股比例。統計數據顯示， 在2010-2018年新三板企業5 831個VC投資事件中，附加簽訂對賭協議的事件為629個，占比為10.79%。依據Alon等[34]的研究，將獲得融資前后3年發生研發支出或者有產出專利的公司稱為創新公司。本文考察對賭協議簽訂對企業創新支出的影響，因此剔除非創新型公司樣本。所得創新型公司樣本中共涉及4 086個VC融資事件，其中簽署對賭協議的事件為451個，占比11.04%。通過對比可知，VC投資事件中對賭協議簽訂比例維持在11%左右。對簽訂年份進行考察發現，對賭協議簽訂比例呈逐年遞增趨勢，一定程度上反映了其在風投領域的廣泛應用日趨。通過上述理論分析發現，對賭協議簽訂會對企業創新投入產生抑制效用。

3.2 變量描述

本文探討對賭協議簽訂與企業創新投入間關系，自變量對賭協議簽訂取0-1變量，創新支出以企業融資年及以后3年研發支出占銷售收入比值的均值作為代理變量。數據來源于wind金融數據庫，由于本文樣本包含2017年、2018年度企業融資事件，金融財務數據僅能查詢至2018年，因此這部分樣本以能夠查詢年份研發支出占比均值作為代理變量；同時，為保障穩健性，用融資事件當年及以后3年研發支出增值的均值作為創新投入的第二代理變量。為減少極端異常值產生的干擾，本文在1%水平上對極端值進行縮尾處理。為提高檢驗結果準確性，控制變量選取影響研發支出的企業各項財務指標，包括企業規模、資本結構、盈利能力、運營狀況及公司治理等，具體控制變量如表1所示。

3.3 變量描述性統計分析

表2描述性統計結果顯示，2010-2018年VC對創新型公司的融資事件共4 086起，其中簽訂對賭附加協議的事件為451件，占比11%。企業創新投入占營業收入比值的均值為5.379%，且創新公司間創新投入差距較大，這一結果與李春濤等[35]的統計結論相似。樣本企業成長性較高，處于高速發展階段。營業收入年均增長均值為83.68%，中位數為25.67%，說明成長性因素存在嚴重右偏，受到成長性較大極端數值的影響嚴重，體現出新三板創新企業良莠不齊、發展差距較大?，F金流均值為負，說明企業融資需求較強且經營風險較高。大股東持股比例均值為46.40%，中位數為44.56。兩職合一比例為74%，中位數為1，股東與經理人間第一類代理問題在樣本企業中不突出。VC平均占股比例為12.76%，說明對于樣本企業來說，VC在企業發展初期投資尤為重要，同時也表明VC在企業治理過程中能夠發揮監督、治理作用。

4 實證結果

4.1 主回歸結果

為檢驗假設H1，本文建立如下模型：

averagei=β0+β1vami+∑βjcontrolsi+βkindusk+εi

(1)

其中，controls為上述控制變量的集合,回歸結果如表3所示。

表1 變量名稱與測度

表2 變量描述性統計分析結果

為使結果穩健，本文采用兩種度量企業研發支出的計算方式，Average1表示企業在簽訂年份及后兩年研發支出占銷售收入比值的均值，Average2表示企業研發支出年度差值的均值。表3說明，企業簽訂對賭協議對創新研發支出有負向影響，且在1%顯著性水平下顯著。簽訂對賭協議會使企業創新支出在之后年份降低，假設H1得到驗證。在兩種研發投入度量方法下，對研發投入均存在顯著影響的控制變量有企業規模(上述兩個模型分別用對數營業收入及對數總資產兩種方式測量)、資本結構、償債能力、自由現金流情況、營業凈利率及公司治理狀況。企業規模大小一定程度上反映了企業綜合經營實力，其對企業創新支出也有顯著影響，負債比重較大企業背負著較高的債務償付壓力，而盈利能力及償債能力強的公司能夠給予管理層和投資者更多信心進行創新產品投入。在公司治理方面，VC投資后占據企業董事會席位是實施其影響的最直接且有效的途徑，結果顯示其負向影響創新研發支出。第一大股東高持股比例對企業研發投入意愿及決策有促進作用。不同行業研發支出投入差距較大，工業、材料、醫療保健、信息技術等傳統技術密集型行業研發投入顯著高于房地產及日常消費行業。因此，本文以固定效應模型處理行業變量得到的結論更為可靠。

4.2 內生性問題

本文重點研究對賭協議簽訂對企業創新投入(研發支出)的影響，企業家作出是否簽訂對賭協議的決策并非是隨機的，可能與企業經營狀態及自身特質相關，企業簽訂對賭協議的行為存在自選擇問題。另外，可能存在同時影響對賭協議簽訂與創新投入的共同因素，這將導致先前的因果分析存在混雜偏差，造成對賭協議簽訂與擾動因素間的內生性問題。本文應用PSM傾向匹配得分法矯正自選擇問題，用工具變量方法解決由共同因素造成的混雜偏差。

4.2.1 基于PSM的匹配變量篩選

首先，假設對賭協議簽訂并非是隨機的。首先，需要估計企業簽訂對賭協議的概率。由于是否簽訂對賭協議是0，1變量，本文采用probit模型估計企業對賭協議簽訂概率；其次，為每一個簽訂對賭協議的公司匹配一個傾向匹配得分最為相近且沒有簽訂對賭協議但獲得VC投資的企業。采用匹配進行配對，通過卡尺控制相似性最低標準。企業經營狀態及治理結構等相關因素有可能影響企業對賭協議簽訂決策，因此將其作為第一步估算概率的自變量，協變量檢驗結果如表4所示。

表3 對賭協議抑制作用主回歸結果

表4 協變量顯著性分析結果

由表4可知，企業規模、負債情況、經營狀況、成長性及治理結構顯著影響企業簽訂對賭協議的決策意愿，存在假設內生性問題，需要對影響企業簽訂對賭協議的協變量進行匹配。本文采用一對一近鄰匹配，將上述p值小于0.05的因素作為匹配變量。匹配后兩組樣本間差異如表5所示。

表5 匹配后樣本差異

通過T檢驗發現，匹配后協變量在對照組與控制組間不存在顯著差異。造成自選擇問題的協變量得到有效匹配，控制組與對照組在上述變量間不存在顯著差異。在此基礎上，進一步對匹配后的樣本進行擴展(見圖1)。

4.2.2 匹配樣本檢驗結果

由于匹配采用鄰近匹配，卡尺范圍為(0-0.05)，結合結果看，在451個簽訂對賭協議的企業中，出現多個控制組匹配單個對照組的情況，對照組數量為402個。為檢驗結論的穩健性，本文只保留402個控制組與402個對照組一比一匹配樣本。按照差異最小化原則，剔除重復多個匹配的控制組樣本。對匹配后樣本進行OLS回歸檢驗，結果如表6所示。

圖1 匹配后樣本傾向值

表6檢驗結果表明，在PSM矯正選擇偏差后，對賭協議對企業創新支出的負向影響依然在1%水平上顯著，相關系數為-1.068。同樣，對企業創新投入按第二種方法進行測量，相關系數為-1.020，平均邊際效應較未進行PSM匹配后樣本略有增大。對賭協議對企業創新投入抑制效果明顯，前文所得結論依然成立。

4.2.3 工具變量

(1)本文引入工具變量解決由共同因素造成的偏差問題。參考Marwick等[36]的做法，將企業所處行業在特定年份、同行業企業進行VC注資時與VC簽訂對賭協議的比例作為工具變量。同行業中企業融資與投資行為易形成行業慣例，以進一步要求簽訂對賭協議決策，而特定年份行業融資事件中簽訂對賭協議的比例與單個企業創新投入無關。因此，行業中融資事件簽訂對賭協議比例(用percentage表示)可作為兩者間的工具變量。Durbin和Hausman檢驗P值為0.044，在0.05置信水平下拒絕原假設，變量vam具有內生性，與擾動項相關。因此，進行兩階段最小二乘回歸，結果如表7所示。

表6 匹配樣本主回歸結果

表7 工具變量回歸結果

表8 強工具變量檢驗

統計結果顯示，F值(或特征值)為726.14，顯著大于經驗值20，表明工具變量為強工具變量，與自變量強相關。

4.3 對賭目標與占股比例的影響

由模型推導可知，對賭協議加劇了VC與企業家間利益的不一致，且VC融資后占股比例越大、目標越難實現越會使不一致區間加大。因此，占股比例大的VC更有動機采用治理手段對企業施加影響，而研發支出減少能夠縮短不一致區間，緩解VC與企業家間的代理問題。

考察對賭標的對創新支出的影響能夠進一步厘清對賭協議與創新支出間的深層次作用機制。對賭標的大小反映了企業家面臨的業績承諾壓力，企業家在進行創新戰略決策時會權衡收益風險，同時也受到投資者VC在資金供給與專業指導方面的影響。目標值越高，VC對企業關注動機越強。通過檢驗研發支出與目標值關系探索主變量間關系作用機制，選取402對804個企業一比一匹配數據，檢驗協議簽訂標的難度對研發投入的影響，對標的業績目標按照上文變量計算方法，采用對賭標的與企業前一年度凈利潤或銷售收入比值衡量(對賭多年業績取目標業績均值)。

表9 對賭標的業績統計結果

由表9可知，簽訂對賭協議承諾業績平均為現有業績的4.4倍。樣本中最大承諾目標為現有業績的7倍，對賭期間企業面臨的經營壓力巨大，目標大小分布較為均勻。本文利用PSM匹配后數據對經營目標與創新投入間關系進行檢驗，結果如表10所示。

表10 目標業績影響分析結果

只有簽訂對賭協議的企業才會有對賭業績目標，由表10可知，變量target在1%顯著性水平下對研發支出有抑制作用。即簽訂對賭協議對企業創新投入有負向影響，且目標難度越大，負向影響關系越強。進一步驗證了對賭協議對企業創新支出的抑制作用，與理論推導得出的結論一致。對賭標的業績目標對企業創新戰略選擇影響重大，目標值越高越會加劇企業家與VC間利益不一致。不僅如此，高目標壓力也提高了對賭失敗后履約償付風險。因此，當目標值較高時，雙方都存在降低研發支出以縮減不一致區間的動機。

4.4 占股比例的調節作用

VC投資占股比例一定程度上反映了VC話語權及影響力大小。企業家重大問題決策(如是否進行創新戰略選擇)受到VC在資金支持、管理指導、運營監督等方面的影響。投融資雙方期望利益區間盡可能保持一致，從而能夠緩解代理問題，促進雙方合作共贏。在VC占股比例大的情況下，企業家決策會更加考慮VC的建議，并慎重對待風險與收益間的平衡，對賭協議對創新的抑制效果也就更強。

由于本文中自變量為分類0-1變量，調節變量VC投資占股比例為連續型變量。本文采用分層回歸法檢驗占股比例的調節作用?；貧w模型如下：

averagei=β0+β1vami++β2propotioni++β3propotioni*vami+∑βjcontrolsi+βkindusk+εi

首先，將因變量與虛擬分類變量納入回歸方程；其次，將因變量創新投入與虛擬變量及調節變量納入回歸方程；再次，將因變量、虛擬變量、調節變量及交乘項加入回歸方程，由于采用的樣本為PSM匹配后樣本，故不加入控制變量進行調節效應檢驗。分層回歸結果如表11所示。

表11 VC占股比例的調節作用

對于創新型企業來說，表11分層回歸結果表明，VC占股比例作為調節變量，p值<0.1，在10%水平上顯著影響對賭協議簽訂與研發投入間的負向關系。交乘項系數為負，表明在VC占股更大的融資事件中，對賭協議簽訂與創新支出間負向關系更強。VC占股比例代表對企業及決策者施加影響的程度，擁有較大話語權能夠在企業創新決策中施加更大的影響，對企業發展方向產生引導作用。

4.5 斷資點調節作用檢驗

斷資觸發點是指實際業績與對賭標的業績的比值，即實際完成情況。通過數據發現對賭期間一般為3～5年，對賭標的有每年承諾達到一定業績值的情況，對于第一年的實際完成情況，VC有權選擇繼續注資或執行協議要求補償。VC對目標完成情況容忍度高，給予目標一定的張弛度，能夠讓企業有更多調整和緩沖時間，從而對企業創新戰略決策發揮一定調節作用。通過對斷資點數據整理發現，在簽訂對賭協議的451家企業中，有286家企業選擇每年業績承諾方式。對賭協議中包含斷資觸發點的企業為119家，這些企業對目標業績給予一定彈性與容忍度。應用上一步匹配結果，將對賭協議條款中包含斷資點的企業與其相匹配的企業挑出，統計各企業斷資比例。對于不包含斷資點條款的樣本，本文即認為VC不給予企業業績完成情況彈性，令斷資點取值為1。剩余未包含斷資點條款的企業有共332家，同樣挑選出與之相配對的未簽訂對賭協議的企業，合計664家。通過分組回歸檢驗兩組樣本即包含斷資點的企業和不包含斷資點的企業，檢驗對賭協議簽訂與創新投入間關系是否存在差異，結果如表12所示。

由12表可知，a為未包含斷資點數據的樣本以及企業配對樣本回歸結果。從中可見，對賭協議簽訂與企業創新投入呈顯著負向關系。b結果顯示，在包含斷資比例的樣本中，p值為0.263，對賭協議簽訂與創新間不存在顯著影響。通過比較兩組樣本檢驗結果發現：斷資比例高低調節對賭協議簽訂與企業創新投入間關系。具體而言，斷資比例越低即第一年實際業績與目標業績比值越小，對賭協議簽訂與創新投入間的負向關系越弱。由于VC對企業當前業績目標完成情況給予了一定容忍度，因而不對企業停止注資或要求執行對賭賠付條款。VC與企業間信任度越高，企業創新支出受對賭協議的影響越小。

表12 斷資點比例的調節作用

5 結語

隨著對賭協議在風險投資領域的應用越來越廣泛，學者對對賭協議實際效果、后續影響等給予了較多關注。本文應用跳躍變化下的幾何布朗運動模型，從VC投資者與企業家間利益差異角度，探討企業簽訂對賭協議影響企業創新支出的作用機制。通過系統整理新三板創新型公司融資事件及對賭協議簽訂情況數據，基于傾向匹配得分法及工具變量方法緩解內生性問題，研究對賭協議簽訂及目標嚴格程度對企業創新投入的影響，檢驗投資占股比例與斷資點比例值的調節效應。結果發現，對賭協議造成的負激勵壓力會導致企業家短視行為，削弱企業創新競爭力，不利于企業長遠發展。對賭協議簽訂會抑制企業創新支出，且在對賭業績目標更高、VC占股比例更大時對創新投入的負向影響更明顯。企業在對賭期間面臨著巨大的業績壓力，對賭協議簽訂加大了VC與投資者間利益不一致，而減少創新支出能夠降低二者間不一致區間。斷資點比例值對對賭抑制創新起到調節效應，即斷資點越低，對賭抑制創新的作用越弱。VC對企業實際完成業績情況容忍度體現了投融資者間的信任關系，一定程度上有助于緩解創新投入問題。本文豐富了對賭協議這一廣泛應用于風險投資領域制度條款的研究內容，同時也加深了企業業績壓力與創新戰略變革關系認知，補充了壓力下決策相關理論，論證了負激勵可能造成的短視行為，對影響企業創新的前端動因研究進行了拓展。總之，對賭協議不僅是對投資者利益的保護性條款，也會對企業創新及長遠發展產生深刻影響。