一、引 言

风险投资是一项发现价值、创造价值的投资行为，是全球经济发展创新最重要的推动力量之一。对创业企业而言，很难在自由竞争市场中获得融资，而风险投资机构填补传统金融机构“信贷配给”的市场空缺，通过投资于创业企业并参与管理，发挥价值增值职能，同时也影响企业成长的速度与质量。对于风投机构而言，被投资企业成功IPO是风险资本退出最成功的途径。从风险投资的需求方来看，人们主要关心风投机构在创业企业发展成长过程中的具体影响效应，比如是否能够影响创业企业成功 IPO的速度。从风投机构帮助创业企业成功的经典案例来看，比如阿里巴巴集团获得软银集团投资和扎克伯格初创 Facebook之时选择了阿克塞尔风投机构，可以发现：正是风险投资与创业企业的相互选择、匹配与合作，从而实现了创业企业的发展壮大。风投机构与创业企业在匹配阶段相互挑选形成“门当户对”式匹配结构模式(付辉，2015a、2015b)，风投机构与创业企业之间存在着双边选择效应(付辉和周方召，2017)，同时在创业企业发展成长的过程中，只有部分创业企业实现成功 IPO，在“好风投”能否使得这些企业更快成功 IPO的议题中，也可能存在着选择效应问题，而且这种选择效应可能还存在于创业企业发展成长的不同阶段之中。

Sørensen(2007)和 Bottazzi等(2008)关注到风投机构在挑选投资项目阶段存在着选择效应的问题，研究发现风投机构对创业企业能否成功 IPO发挥着价值增值作用。付辉和周方召(2017)关注到风险投资与创业企业之间的双边选择效应问题，研究发现风投机构对中国创业企业能否成功IPO并没有发挥价值增值作用。本文尝试在上述问题基础上，进一步关注这样的问题：风险投资对中国创业企业成功 IPO是否发挥加速效应，或者说“好风投”能否使得创业企业更快地成功IPO呢？IPO加速效应是否是风投机构对中国创业企业价值增值服务的一种体现形式？这是本文关注的核心问题。

关于上述问题的回答，需要考虑选择效应所导致的严重样本选择问题。本文关注到风险投资协同创业企业发展与成长过程中存在着多阶段选择效应。正如付辉和周方召(2017)所强调的，风投机构与创业企业在谈判接洽阶段的相互挑选行为特征，反映了匹配阶段的双边选择效应。本文进一步关注到风投机构和创业企业自身特质因素在IPO阶段的选择效应，这种选择效应可能导致成功 IPO的创业企业样本并非是随机的，而是由创业企业或者风投机构特质因素所决定和影响的，即 IPO阶段也可能存在选择效应。

本文的研究拟从这样的研究视角展开：在关注到具有一定文献基础的匹配阶段(第一阶段)的选择效应基础上，强调了在 IPO阶段(第二阶段)也可能存在选择效应，同时强调风险投资与创业企业之间可能还存在着双边选择效应，由此构造出风投机构与创业企业之间存在着的两阶段双边选择效应的情境。匹配阶段和IPO阶段都存在着选择效应，也就引发了复合嵌套式样本选择问题。双边选择效应契合了风投机构与创业企业之间双边道德风险特征，本文提出的两阶段选择效应则丰富了样本选择问题的根本来源。在充分关注到两阶段选择效应所形成的复合嵌套式样本选择问题基础之上，本文将深入而细致地研究风投机构对创业企业 IPO可能具有的加速效应问题，并将其作为价值增值服务的一种体现形式。从某种意义上来说，复合嵌套式样本选择问题，是一种先天的禀赋因素，而价值增值效应则涉及到后天的产出贡献效率测度，将选择效应与价值增值效应有效区分，既是对创业企业成长速度实施科学有效的计量模型估计与识别的必然要求，也是深入考察风投机构对创业企业发展成长所发挥作用机理的重要内容。

因此，本文的贡献在于：(1)关注到风投机构和创业企业自身的特质因素在创业企业发展成长过程中可能发挥的选择效应，本文提出了复合嵌套式样本选择问题，并将所关注的创业企业成长速度问题构筑在一个存在两阶段选择效应的逻辑框架之中。(2)本文将 Sørensen-Heckman两阶段回归模型扩展为三阶段回归形式，来解决创业企业成长速度问题中存在着的复合嵌套式样本选择问题，弥补传统Heckman两阶段回归方法只能解决(简单)样本选择问题的缺陷。(3)本文尝试检验风投机构对中国创业企业成功IPO可能具有的加速效应，并将IPO加速效应作为风投机构对创业企业价值增值服务的一种体现形式，丰富风投机构增值效应作用机制的研究视角。

二、文献综述

（一）风险投资对创业企业成长速度的作用机制

创业企业从获得首轮风投机构融资到实现成功IPO的时间长度，反映了风险投资支持的创业企业成长速度，现有文献涉及这一方面的研究并不多。Gompers(1996)研究了风投机构对创业企业成长速度的影响效应，认为风投机构倾向于让创业企业更快成功 IPO。Tykvová(2003)通过构建多阶段的理论模型探讨了风投机构如何选择创业企业IPO时机、会在什么情况下选择IPO之后继续持有股票和持有股票的比例以及如何对股票定价等问题。Hsu(2013)使用专利作为行业技术改变的代理变量，研究行业技术变迁对风投机构持有期限的影响效应，发现当被投资企业所在行业技术变化较大时，风投机构倾向于创业企业更快成功 IPO以实现更早的退出，并导致创业企业在IPO之后更差的经营绩效表现。Dutta 和 Folta(2016)则关注于天使投资和风投机构在对创业企业技术创新和产出结果绩效的影响效应，发现无论是在创业企业的技术创新还是成长速度等方面，风投机构比天使投资发挥了更加重要而明显的促进作用。Nahata(2008)则关注到风投机构声誉对创业企业 IPO表现(包括是否成功 IPO以及IPO速度等)的影响效应，并初步考虑了机构声誉与创业企业 IPO表现之间可能存在的内生选择问题，但是并未对 Sørensen(2007)所提出的风投机构排序选择效应的观点予以足够关注。

2.匹配阶段：匹配结构也可能导致样本选择问题

Bernstein等(2016)认为如果直接使用包含有无风投背景的企业样本进行实证研究(Puri和 Zarutskie，2012；Guo 和 Jiang，2013；Croce等，2013)，则会忽略风投机构的甄别选择效应所导致的样本选择问题，倾向于 Sørensen(2007)和 Bottazzi等(2008)为代表的处理方式，即直接使用有风险投资参与的创业企业数据样本，考察并区分样本选择效应和价值增值效应。现在主流文献更多侧重于风投机构倾向于选择更具发展潜力的创业企业进行投资，这实际上是在匹配阶段(第一阶段)的选择效应问题，但是对创业企业IPO速度问题中可能存在着的多阶段选择效应，还没有文献给予相应的关注。

从风投机构的甄别效应、监督效应和鉴证效应等视角出发，国内学者也对创业企业IPO折价、IPO后股票收益表现以及风险投资对创业企业IPO后的投融资行为、经营业绩等方面进行了研究，以探讨风投机构对中国创业企业的价值增值功能。这些研究主要集中在风险投资是否提高上市企业的生产效率(付雷鸣等，2012；赵静梅等，2015)、IPO 折价(陈工孟等，2011；周翔翼等，2014；李曜和王秀军，2015；许昊等，2015)、IPO 之后股票收益表现或者经营绩效的影响(张学勇和廖理，2011；孙杨等，2012；徐欣和夏芸，2015)、风险投资对创业企业IPO之后的投融资行为的影响(吴超鹏等，2012；黄福广等，2013)，以及风险投资参与对上市企业 IPO速度① 冯慧群(2016)使用从民营企业成立到成功IPO的时间来衡量IPO速度，本文则使用创业企业在接受首轮风险投资机构投资到企业成功 IPO的时间(Dutta 和 Folta，2016)来衡量 IPO速度，尝试着重反映风险投资机构对创业企业成功 IPO速度的影响效应。在研究方法和思路上，本文支持 Bernstein等(2016)的观点，注重样本选择问题的探究。和上市表现的影响(冯慧群，2016)。国内这些研究更多侧重于风投机构对企业发展成长的价值增值效应问题，而最近已经开始有文献关注到风险投资与创业企业之间在匹配阶段存在的选择效应问题(王秀军和李曜，2016；董静和汪立，2017；付辉和周方召，2017)。

近年来，各级政府切实加大农业基础设施建设投资力度，降低了农业经营风险。例如，加强水利基础设施建设，改善灌溉条件，提高单位面积产量。加强中低产田改良和高标准农田建设，平整土地，重点从“田、土、水、路、林、电、技、管”8个方面提升农田基础设施条件，建设一批旱能灌、涝能排的高标准农田和水利基础设施，为提高青稞单位面积产量提供基础保障，并提高劳动生产率等。

（二）创业企业对企业自身成长速度的作用机制

大量文献关注到风投机构与创业企业之间存在着双边道德风险问题(Casamatta，2003；Schmidt，2003；Repullo 和 Suarez，2004；Hellmann，2006；Fairchild，2011a、2011b；郭文新等，2010；殷林森，2010；吴斌等，2012；陈逢文等，2013)，导致风投机构和创业企业都会存在着影响企业产出结果的隐藏信息(或者隐藏行为)。这也决定了风投机构偏好于创业企业高风险高回报的风险特质；同时创业企业往往缺乏足够的固定抵押资产，以及创业企业发展过程中的高度不确定性、信息非对称和代理成本等问题，也使得创业企业很难甚至无法通过传统的融资渠道获得融资资金(De Bettignies和Brander，2007)。因此，双边道德风险问题意味着风投机构和创业企业自身特质均可能对企业发展成长具有价值增值的影响作用(Hellmann，2006；Fairchild，2011a、2011b)，以及双方可能均具有选择行为能力，即除了现有文献广泛关注的风投机构具有排序选择特质的甄别效应外，创业企业自身也可能具有选择效应。

现有文献关于风险投资选择效应问题的研究，关注焦点基本还停留在Sørensen(2007)和 Bottazzi等(2008)所强调的风投机构单边排序选择效应上，甚至有一些文献对于甄别效应所致的样本选择问题的关注和执行也并不彻底。付辉(2015a、2015b)关于风投机构与创业企业之间的匹配结构的研究强调，创业企业在风险投资市场匹配中也具备选择效应，并将这种效应与具有一定文献基础的风投机构具有的选择效应相对应。这意味着：创业企业在匹配过程中的选择行为也是样本选择偏差问题的重要来源。国内外文献广泛关注的甄别效应作用机制，反映了风投机构所具有的选择效应；但是创业企业自身具有的选择效应问题也是不容忽视的(付辉和周方召，2017)。因此，本文关注到风投机构与创业企业之间在匹配阶段和产出阶段均可能具有的选择效应，进而在考虑到两阶段双边选择效应的基础上研究“好风投”对成功IPO的创业企业是否发挥IPO加速效应的问题。

三、逻辑框架与研究设计

本文关注到风投机构与创业企业之间存在着两阶段的选择效应，并提出存在着复合嵌套式样本选择问题。具体而言，正如图1所示，无论是匹配阶段还是产出阶段，都可能存在着选择效应，只有充分考虑到这些因素之后，才能够更好地考察风投机构和创业企业自身分别对创业企业成长速度的影响效应，比如是否存在着IPO加速效应等问题。

（一）复合嵌套式样本选择问题

结合图 1，可以看出：本文研究的对象是获得风投支持并且已经成功 IPO的企业样本；而研究的问题是风投机构对企业 IPO速度发挥着怎样的影响效应，特别是在此过程中风投机构是否发挥了 IPO加速效应。当取得与研究对象相对应的数据样本 A来分析创业企业IPO加速效应影响因素之时，数据样本A包括风险投资、创业企业以及市场等方面的特征信息，比如创业企业本身的发展潜力、风投机构的资质、创业企业所处市场等信息。对于数据样本 A而言，研究对象是成功 IPO的创业企业样本，则存在着这样的两阶段选择效应，并由此产生复合嵌套式样本选择问题。

变量expst表示风投机构在样本期内参与投资创业企业项目的总次数，每一个风投机构在样本期内的总投资次数都是固定的；变量exp表示从1999年1月1日开始风投机构投资某一个创业企业之时所参与创业项目投资的累积次数，每个风投机构在样本期内的投资次数是随时间趋增的。变量turnnums表示创业企业在样本期内接受风投机构投资的总次数；变量turnnum表示创业企业在样本期内所接受风投机构融资轮次。变量stage表示创业企业是否处于初创期的虚拟变量。借鉴 Sørensen(2005、2007)的处理方法② Sørensen(2005、2007)使用美国风险投资最为活跃的两个州加利福利亚州和马塞诸塞州作为地理纬度，以半年时间区段为时间维度来划分特定风险投资市场。，地理纬度和时间维度是划分具体特定风险投资市场的维度标准，本文选用风险投资活动最为活跃的京津冀、长三角和珠三角地区③ 从清科私募通提供的创业企业 1999年至 2008年共 10年的融资数据显示：中国风险投资非常活跃的京津冀、长三角和珠三角地区融资案例数占全国总数比例超过 70%，基本能够反映中国风险投资市场的状况。作为地理纬度参照指标，变量market1、market2和 market3分别表示创业企业所处地理区位维度的虚拟变量，market1=1表示创业企业注册地位于北京、天津和河北的京津冀地区，market2=1表示创业企业位于上海、江苏和浙江的长三角地区，market3 =1表示创业企业位于广东和香港的珠三角地区。变量State表示风投机构是否具有外资背景的虚拟变量。变量I_computer、I_comelec、I_medbioene和 I_other均表示创业企业所属于的行业类别的虚拟变量，I_computer＝1表示与计算机相关的行业，I_comelec=1表示与通信、电子相关的行业，I_medbioene=1表示与医药、生物、能源等相关的行业，I_o ther=1表示其他行业。

如图 1所示，在数据样本A中，所有的创业企业均是成功 IPO的样本；事实上也存在一个数据样本B，包含着数据样本A，也包含那些没有成功IPO的创业企业样本。相对于数据样本B而言，数据样本A是嵌套在数据样本B中的子集。如果数据样本B是一个随机的总体，那么数据样本A则明显是非随机的数据样本集。比如，能够成功IPO的创业企业可能自身是具有很好发展潜力，或者获得了更高资质风险投资的扶植，进而导致其能够成功IPO；那些没有成功IPO的创业企业，也可能是由于创业企业本身发展潜力不太好或者风投机构资质较低等因素。在考察风投机构和创业企业各自的信息特质是否对创业企业成功IPO具有加速效应时，应当考虑到数据样本A可能存在着样本选择问题。付辉和周方召(2017)发现风投机构的资质对中国创业企业能否成功 IPO并不具有显著的影响效应，主要取决于创业企业自身的发展潜力与创造性努力。因此，至少创业企业自身的信息特质对于其能否成功IPO会产生样本选择问题。

关于风投机构对于创业企业的影响机理，现有文献(Peneder，2010；Dai等，2012；Knockaert和 Vanacker，2013；Bernstein 等，2016；Dutta和 Folta，2016)基本形成这样的共识：首先，风投机构扮演着为创业企业提供融资服务职能；其次，风投机构倾向于投资更具发展潜力的创业企业，即风投机构具有排序选择效应；再次，风投机构对技术创新(Innovation)和企业成长(Growth)具有价值增值效应。这些文献更多的是将选择效应视为风投机构在选择创业项目时投资决定的结果，而对于创业企业 IPO速度的问题，可能涉及到创业企业获得融资以后在发展成长过程中的选择效应问题，还没有给予相应的关注。

同时包含成功IPO和没有成功IPO的企业数据样本B可能仍然是一个有偏的数据样本集，因为在 IPO问题之前还存在着匹配结构问题。在风险投资市场中，存在着若干数量的风投机构和若干数量的创业企业，当两个群体实现彼此之间的匹配之后，才会涉及到能否成功 IPO的问题。因此，存在着数据样本 C，包含(风险投资与创业企业)结成配对的数据样本 B，也包含那些潜在而实际上没有能够结成配对的数据样本。显然，数据样本B也是嵌套在数据样本C中的子集，如图1所示。因此，可以将数据样本 C看作一个总体，这个总体反映了所有潜在的匹配结构的内容与结果。因此，匹配结构问题可能是导致样本选择的另一个重要来源。

  

图1 创业企业成长速度影响机制的逻辑框架

结合图1以及上述分析均可以看出：数据样本C嵌套着数据样本 B，数据样本B嵌套着数据样本A，而本文研究对象所直接对应的是数据样本A。因此，在本文的研究对象上，存在着“从数据样本 C到数据样本 B，然后才到数据样本 A”的复合嵌套式样本选择问题。

(1)河流和渠道入渗量 。识别期河流入渗量为2.366 3×104 m3/d，渠道入渗量为0.753 7×104 m3/d；验证期河流入渗量为2.981 5×104 m3/d，渠道入渗量为0.434 9×104 m3/d。

（二）数据与变量

本文数据来自清科私募通数据库中的“投资事件”、“机构”和“退出事件”三个数据子库。本文在“投资事件”数据子库中，选定在1999年1月1日至2008年12月31日共10年时期内风投机构投资创业企业的事件，经过整理得到了656家风投机构投资 1231个创业企业的原始数据信息集。对“机构”数据子库提供的风投机构的相关特征信息，通过核对补充到原始数据集中。将“退出事件”数据子库提供的创业企业最终成长结果的信息，比如“IPO”、“并购”、“公司回购”、“股权转让”、“清算”等，以及企业 IPO的证券交易所等信息，也补充到原始数据集中。为了更加有效区分创业企业与成熟企业，最终样本限定在年轻的创业企业中，即样本必须包含那些从获得A轮融资开始的创业企业样本，并且删除了关键变量中有缺失值的数据样本；同时按照现有文献的常规处理方法，删除在整个样本期内风投机构只有过一次投资经历的样本，最终得到了273家风投机构(领导者)① 对于每一项投资过程，往往有多个风险投资机构同时出资，联合参与一个创业企业的融资项目，我们使用风险投资机构中的领导者(leader investor)作为多个风险投资联合的代表，这也与Sørensen(2007)的处理方法相似。具体而言，选取投资金额最大者作为领导者；在极少数情况下多个风险投资机构在一个创业项目中投资额相等，则选取在本文考虑的样本期内投资总轮次最多的风险投资机构为领导者。投资826个创业企业的样本。

1.产出阶段：能否成功IPO导致的样本选择问题

根据世界经济合作组织对风险投资的定义，风险投资的投资周期一般是 3到 7年，风投机构参与到所投资的创业企业生产经营活动中并产生价值增值影响效应也需要一定的周期。因此，风投机构必须具备足够的发挥增值效应的时间要素，才能够有效影响创业企业 IPO速度。通过考察和核对“退出事件”数据子库信息，对创业企业是否成功 IPO进行核对。由于创业企业在获得 A轮融资之后需要花费几年的时间才可能成功IPO，考察是否IPO的截止日期设定为2014年12月31日，在本文所关注的样本期以外保留有长达至少六年的IPO预备期① Sørensen(2005、2007)选择的匹配数据集自1982至1995年共13年，考察创业企业截至2003年3月(长达7年的时期)是否成功IPO，作为产出虚拟变量；而Bottazzi等(2008)则是考察了一个长达5年的IPO预备期。。若创业企业在截止日期之前实现成功IPO，取值为 1=ipo，否则取值为 0=ipo。上述样本信息构成数据样本B。

对于数据样本B而言，满足 1=ipo 的成功IPO样本构成了数据样本A。在此基础上进一步考察创业企业成功IPO的相关时间信息。变量investime表示创业企业接受首轮风险投资的时间(包含年、月、日的信息)；ipotime表示创业企业成功 IPO 的时间；timedif是ipotime与investime的时间间隔，表示创业企业接受首轮风投到最终成功 IPO所花费的时间(以日为单位)。_IChinamain表示创业企业 IPO的证券市场位于中国大陆；_IOversea表示创业企业在中国大陆以外的证券市场 IPO。数据样本 A的描述性统计信息如表1所示。

 

表1 数据样本A的描述性统计

  

观测值 最小值 1/4分位数 中位数 均值 3/4分位数 最大值timedif 258 35 706.8 1050.8 1283.5 1558.5 5306 ipotime 258 2000-04-07 2007-10-20 2010-03-25 2009-08-12 2011-03-01 2014-12-17 investime 258 1999-05-21 2005-02-08 2006-12-31 2006-02-06 2007-12-01 2008-12-30 turnnums 258 1 1 2 3.078 4 32 turnnum 258 1 1 1 1.477 2 6 expst 258 2 11 22 40.23 53 164 exp 258 2 5 10 16.78 22.75 121 stage 258 0 0 0.1705 1 state 258 0 0 0.4651 1 1 market 258 0 0 0.3372 1 2 market 258 0 0 0.3527 1 3 market 258 0 0 0.3101 1_Icomputer 258 0 0 0.1705 1_Icomelec 258 0 0 0.2791 1_Imedbioene 258 0 0 0.1124 1_Iother 258 0 0 0.4380 1_IChinamain 258 0 1 0.5620 1_IOversea 258 0 0 0.4380 1 mdgree 258 0.1039 0.5755 0.7700 0.7223 0.9000 1.0000 ddgree 258 -0.8961 -0.3064 -0.0872 -0.0909 0.1250 0.7500

本文的研究对象是数据样本 A，但是由于存在着复合嵌套式样本选择问题，可以将 Sørensen-Heckman两阶段回归模型扩展为三阶段形式。那么本文关注问题所对应的数据样本A，还需要扩展到包括数据样本A的数据样本B，乃至包括数据样本B的数据样本C。数据样本C关注的是风投机构与创业企业之间是否成功匹配的潜在数据样本，值得我们较为详细的介绍。

1.首先借鉴Sørensen(2007)关于风险投资市场划分的做法，我们将京津冀、长三角和珠三角地区作为地理纬度，以1999年至2008年整整十年作为时间维度，综合地理和时间维度划分共计得到30个风险投资市场。

2.根据30个风险投资市场的划分，我们可以得到每个市场中具体的风投机构投资创业企业的数据信息，这些都是实际匹配的数据样本，但是还有潜在的且未结成匹配的数据样本是没有观测到的。比如在某个市场中有这样3个匹配数据样本：(Vi,Ej)，i=j=1,2,3，表示风投机构Vi投资创业企业Ei。其他所有未发生的潜在匹配样本是：(Vi,Ej)，i≠j，而这样的情形存在6种可能① 在某一个风险投资市场中，若实际发生的匹配样本为：(V1,E1)、(V2,E2)、(V3,E3)，而其他未结成匹配的潜在可能情形为：(V1,E2)、(V1,E3)、(V2,E1)、(V2,E3)、(V3,E1)、(V3,E2)，从而构成了9个潜在匹配样本。。

实验装置设计：采用陕西维视公司的MV-3000UC COMS数字摄像头1台，其分辨率最大为2 048×1 536，Computer TM公司的定焦镜头(焦距为5mm)。采用Intel Open CV库函数提供的标定方法，对摄像头进行标定。光源采用3W LED灯光源，采用背向照明方式采集鸡蛋正面图像。利用固定尺寸分割，处理单个鸡蛋图像。根据镜头焦距和视觉范围及拍摄要求，计算公式设计暗箱尺寸(572mm×495mm×1 362mm)，同时采集25枚鸡蛋的图像信息，如图1所示。

3.对划分得到的30个风险投资市场，通过R语言编程运算共计得到了42908个潜在匹配样本情形。

从足球来看，它是当时在中国发展得最好的西方近代体育项目。最能说明问题的如1923年澳洲橄榄球总会代表亨利·美勒，已“发现华人的足球程度可以与澳大利亚人抗衡，遂改变计划，决定邀请中国的足球队访问澳大利亚。”[12]又如1923年“被称为世界海禁最严的澳洲，凡是外国人入境均需要护照。”但是澳洲足球总会早在中国足球队到达之前就已沟通好，准免查验[13]。所以，以李惠堂为代表的乐华足球队，成了1928年中国出访东南亚的首选。

在潜在匹配数据样本中，也产生了一些新的变量：(1)匹配结果变量match，若二者是实际发生的匹配，则取值为match=1，否则取值为0。数据样本B中826个样本是实际结成匹配的数据样本，其他潜在匹配样本均是未结成匹配的情形。(2)在每个市场中，风投机构资质变量expst的排序序号② 排序序号的生成通过R语言程序中的rank命令来实现，对于一个序列，按照大小生成一个从小到大的序号序列，最大元素得到的序号最大，最小元素序号最小，若两个元素相同，则取其排序序号的平均数。比如对于一个(2，2，4，5)的序列，其排序序号结果为(1.5，1.5，3，4)。变量expstrank；创业企业发展潜力变量turnnums的排序序号变量turnnmsrank。(3)匹配度变量mdgree的定义如下：其中，totalrank表示该特定市场中的创业企业个数。匹配度变量mdgree的取值范围在0与1之间，取值越接近于1，表明二者之间的匹配度越高。(4)差异度变量ddgree的定义如下差异度变量ddgree的取值范围在-1与1之间；当取值大于0时，表明“好风投”与相对更差的创业企业匹配，反之取值小于0时，表明“差风投”与相对更好的创业企业匹配。

因此，数据样本C和B的描述性统计信息如表2和表3所示。

数据样本C包含了风投机构与创业企业之间所有潜在匹配可能的信息，主要包含两类：实际发生并匹配成功的信息和其他潜在的未成功匹配的信息。由于风投机构与创业企业之间存在着稳定的匹配结构模式，导致风投机构与创业企业之间的匹配结果并不是随机发生。而数据样本C中实际发生并匹配成功的子数据样本对应的正是数据样本B，这意味着数据样本B并不是随机的，可能存在着样本选择问题。

 

表2 数据样本C的描述性统计

  

观测值 最小值 1/4分位数 中位数 均值 3/4分位数 最大值match 42908 0 0 0.0193 1 stage 42908 0 0 0.3499 1 market1 42908 0 0 0.3753 1 market2 42908 0 0 0.3935 1 market3 42908 0 0 0.146 1 state 42908 0 0 0.4346 1 I_computer 42908 0 0 0.2508 1 I_comelec 42908 0 0 0.2081 1 I_medbioene 42908 0 0 0.1108 1 I_other 42908 0 0 0.4304 1 turnnums 42908 1 1 1 2.17 3 32 turnnum 42908 1 1 1 1.237 1 6 expst 42908 2 11 22 34.26 45 164 exp 42908 2 6 12 20.16 28 157 year 42908 1999 2006 2007 2007 2008 2008 mdgree 42980 0.0192 0.4950 0.7273 0.6807 0.8718 1.0000 ddgree 42908 -0.9808 -0.2500 0.0000 0.0000 0.2885 0.9000

 

表3 数据样本B的描述性统计

  

观测值 最小值 1/4分位数 中位数 均值 3/4分位数 最大值ipo 826 0 0 0.3136 1 stage 826 0 0 0.3499 1 1 market 826 0 0 0.3753 1 2 market 826 0 0 0.3935 1 3 market 826 0 0 0.2312 1 state 826 0 1 0.5654 1_Icomputer 826 0 0 0.2760 1_Icomelec 826 0 0 0.2131 1_Imedbioene 826 0 0 0.1090 1_Iother 826 0 0 0.4019 1 turnnums 826 1 1 2 2.452 3 32 turnnum 826 1 1 1 1.347 1 6 expst 826 2 11 27.5 39.47 47 164 exp 826 2 5 11 18.4 24 157 turnnumsrank 826 1 11.50 23.00 26.47 34.00 100.00 expstrank 826 1 8.00 20.50 26.47 40.00 99.50 year 826 1999 2005 2007 2006 2007 2008 mdgree 826 0.1039 0.5522 0.7650 0.7132 0.8943 1.0000 ddgree 826 -0.8961 -0.2278 -0.0100 0.0000 0.2500 0.7500

数据样本 B也可以分为两类：创业企业成功 IPO的样本和未成功 IPO的样本。其中，成功 IPO的数据样本正是对应着数据样本 A。然而，在决定创业企业能否成功IPO的过程中，也可能存在着样本选择问题，即数据样本 A也可能并不是随机的。因此，可能存在着“数据样本 C到数据样本 B再到数据样本 A”复合嵌套式样本选择问题。

（三）计量模型

Sørensen(2005、2007)、Bottazzi 等(2008)、付辉和周方召(2017)关注创业企业是否成功IPO的问题，实质上均涉及到了“数据样本C到数据样本B”(一个阶段的)样本选择问题，可以使用经典的Sørensen-Heckman两阶段回归模型。本文的研究设计则关注到在创业企业成长速度的问题中存在着从“数据样本C到数据样本B，再到数据样本 A”(两个阶段的)复合嵌套式样本选择问题，突破了(一个阶段的)简单样本选择问题的逻辑框架，本文则进一步将Sørensen-Heckman两阶段回归模型扩展为三阶段模型形式① 经典的 Heckman两阶段回归模型很好地解决了简单的样本选择偏差问题，通过第一阶段回归计算得到的逆米尔斯之比IMR，引入到第二阶段的回归，有效克服样本选择偏差，并且使得模型回归参数是一致估计量。在本文所研究的问题中，不仅仅存在着简单的样本选择问题，而是存在着两个阶段选择效应的复合嵌套式样本选择问题。因此，本文将经典的Heckman两阶段回归模型扩展为三阶段回归形式，在第二阶段回归结果基础上计算得到一个新的逆米尔斯之比，带入到第三阶段回归模型之中，则第三阶段估计结果也是一致的。。

表1中显示的是关于混合式教学方式在中小学应用的文献被引频率排名前6的文章。被引量最高的是《电子白板在中小学应用的现状和趋势》，此文介绍了电子白板在中小学教学中的应用情况与电子白板没有普及的原因。对中小学教师的混合式教学理念的培养也是研究的一个热门话题[8]。从图1可以看出将混合式教学用于教师的培训和中小学教师信息化培养是学者关注的一个方面，《基于混合式学习理论的中小学教师信息化教学能力培养模式研究》一文，主要关注的是基于混合式教学探索出一套将各种培训形式有机结合，以提高教师信息教学能力的混合式培养模式，提高教师信息化教学的实践能力[9]。

1.以“数据样本 C”为研究对象，则影响匹配结果的第一阶段(匹配阶段)离散选择回归模型(付辉，2015a、2015b)为：

 

第一阶段的回归模型强调了风险投资与创业企业之间是“门当户对”式匹配结构模式，体现出风投机构与创业企业在匹配阶段是一种双边选择的行为模式。

2.从“数据样本C到数据样本B”，构成影响产出结果的第二阶段(产出阶段)离散选择回归模型(付辉和周方召，2017)：

 

其中，1IMR是由第一阶段回归结果计算得到的逆米尔斯比；year表示年度虚拟变量；()⋅G表示某一分布函数形式，若为正态分布时，则为probit回归模型。第二阶段的回归模型，关注了影响产出决定的创业企业和风投机构的信息特征变量以及市场特征变量，并引入新变量逆米尔斯比1IMR，以消除“数据样本C到数据样本 B”样本选择性偏误。具体而言，在风险投资参与的创业企业产出决定的Sørensen-Heckman两阶段回归模型中，第一阶段考虑到市场稳定匹配机制对产出决定的内在影响。

“维护社会稳定也是我们义不容辞的责任。”谢清森说，“我们在火车站的售票厅、广场、进站口、乘客打的候车区等场所进行重点巡逻，协助公安机关盘查长时间逗留人员，有效震慑了犯罪。”为了提高震慑力，七兵堂自费为“反恐处突突击队”配备了钢叉、盾牌、橡胶警棍、抓捕器和消防毯、灭火器等必要防护和应急装备。队员们集中驻扎、集中食宿，平时负责本单位的巡逻守护，一旦发生突发事件，随时集结，参与反恐维稳。

关于创业企业的发展潜力对企业成功IPO是否具有加速效应方面，无论是在全样本回归还是在修正样本回归中，解释变量turnnum的回归系数均不显著，也就是说创业企业自身发展潜力水平，并不必然导致其可以更快地成功IPO，也就是说创业企业自身发展潜力对其成功IPO并不具有加速或者减速效应。关于相关控制变量对企业成功IPO是否具有加速效应方面，结合全样本和修正样本回归结果，结论如下。

 

其中，IMR2是由第二阶段离散选择模型计算得到的逆米尔斯比，以消除“数据样本B到数据样本A”样本选择性偏误；timedif表示创业企业成功IPO所需的时间。本文在第二、三阶段回归模型中倾向于使用exp、turnnum分别作为风投机构资质和创业企业发展潜力的指标变量。变量exp随时间变动，反映了风投机构资质在市场中的信息更新与变化；变量turnnum是创业企业向风投机构获得的融资轮次，反映了创业企业的发展潜力和风投机构的认可。

总体而言，《洪范传》的灾应体系与战国秦汉时期流行的时令文献存在一定的传承关系，但它在理论基础、具体灾应设计，特别是政治思想等方面，则均有重要的改造，可谓“旧瓶酿新酒”。经过《洪范传》的整合，汉代的五行灾异学进入了一个新的阶段，而经过夏侯始昌、夏侯胜、刘向、刘歆、班固、郑玄等士人的反复说解，这篇经传也成为汉代灾异学史上最重要的文献之一。直到唐宋时期，虽然它的灾异占验已经不再令人信服，但士大夫在论著、奏议中，仍屡屡征引传文，足见其影响之巨，不在占验之灵，而在义理之深。

四、实证分析

（一）（扩展的）Sørensen-Heckman三阶段回归分析

由于存在着从“数据样本C到数据样本B，再到数据样本A”复合嵌套式样本选择问题，在接下来的实证分析中采用扩展的 Sørensen-Heckman三阶段回归模型形式。考虑到还需要对在较短时间成功IPO的数据样本作剔除处置，这一处理过程涉及到对数据样本B、A作同步样本剔除处理。具体处理方式如下：(1)直接使用数据样本C进行第一阶段匹配结构的离散选择模型回归。(2)对数据样本 B、A做同步样本剔除处理，即删除了那些获得首轮风投机构融资与其最终成功IPO时间间隔大致在两三年以内的样本(即剔除timedif取值在特定范围之内的样本)，分别对这些新的修正样本进行第二阶段和第三阶段的回归。

在表4中仅展示扩展的Sørensen-Heckman三阶段回归中的第三阶段IPO加速效应回归结果，而没有展示第一、二阶段的回归结果。如表4所示，第一列为分别使用数据样本 C、B、A的全样本回归结果；第二至六列为做了相应的样本剔除处理的回归结果，即分别删除timedif＜c(其中c＝700、800、900、1000 和 1100)的五个修正样本的回归结果。

1.3 手术方法 两组从切开皮肤、皮下筋膜、腹外斜肌腱膜至显露腹股沟管，整体游离精索与疝囊，将补片放置于腹横筋膜表面与精索水平面之间，向下超过耻骨结节1.5cm，外侧达腹股沟韧带，内侧超过联合肌腱，上方超过内环口5cm，并缝合固定，缝合腹外斜肌腱膜及重建外环口，缝合切口等操作基本相同。不同之处在于寻找及对疝囊的处理、显露内环口及腹膜前间隙的方法。

将全样本和修正样本回归结果进行对比可以发现：当对数据样本C、B、A的全样本采用扩展的Sørensen-Heckman三阶段回归模型之时，在第三阶段的回归结果中风投机构的资质变量exp、创业企业自身发展潜力指标变量turnnum的回归系数都不显著，逆米尔斯之比IMR2的系数显著。而使用修正样本(数据样本C依然为全样本、数据样本B和A均为采纳剔除部分样本处理的修正样本)，再进行扩展的Sørensen-Heckman三阶段回归分析，则在第三阶段的回归结果中风投机构的资质变量exp回归系数显著为负，逆米尔斯之比2IMR的回归系数显著，而创业企业自身发展潜力指标变量turnnum的回归系数依然不显著。相对于全样本回归结果，修正样本的回归结果可以更好地避免样本选择与内生性问题。

由于云南省执行丰枯峰谷分时电价，不同季节不同时段电价降幅不一致。总体来看，峰时段电价平均降幅10.4%，平时段电价平均降幅10.1%，谷时段电价平均降幅9.3%。从个体商业用户用电习惯看，大部分用户峰时段用电远高于平时段，略高于平时段 。因此，实际电价降幅已超过10%。

当暖机时间达到时，转速控制系统自动向下一转速设定点升速，即最小操作转速3 782 r/min。在升速过程中可通过Halt暂停按钮停止升速，通过Continue按钮继续升速，但在临界转速范围内Halt命令将不起作用。

关于风投机构的投资资质对企业成功IPO是否具有加速效应方面，在全样本回归中风投机构资质变量exp的回归系数并不显著，但是在五个修正样本回归中回归系数都是显著的且符号为负，这可能意味着风投机构的投资资质越高，会使得创业企业更快地成功IPO，即风投机构对创业企业成功IPO可能具有加速效应，基本已经支撑“风险投资对创业企业成功IPO具有加速效应”的结论。

3.从“数据样本B到数据样本A”，形成本文所关注焦点问题的第三阶段回归模型，即影响创业企业IPO速度的回归模型：

行业因素对企业成功IPO是否具有加速效应方面，变量_Icomputer的回归系数在六个回归模型中有四个情形是显著为正的，变量_Icomelec的回归系数在六个回归模型中有四个情形是显著为负的。这意味着计算机相关行业的创业企业消耗在IPO上的时间相对更久一些；而通信、电子相关行业的创业企业能够相对更快地成功IPO。

表5是采用上述模型形式的回归结果。在增加了解释变量turnnum的平方项之后，风投机构发挥了 IPO加速效应，而创业企业发展潜力对IPO速度的影响呈倒 U型曲线形式。根据变量turnnum及其平方项的系数可以看出：当turnnum大于某一个临界水平时，发展潜力越好的企业成功IPO的速度会越快；同时当turnnum小于某一个临界水平时，发展潜力较差的企业成功 IPO的速度也会加快。差异度变量ddgree的回归系数均为正数且显著，这表明：风投机构与创业企业之间的匹配差异度会影响创业企业IPO速度，差异度越大影响越大，且体现为或者正向或者负向影响。三项联合乘积项的回归系数也基本均显著为正，表明风投机构资质变量和创业企业发展潜力变量的交乘项仅决定影响效应数值大小，而双方匹配差异度变量则决定加速抑或减速的影响效应方向，也进一步支持了风投机构与创业企业之间匹配差异度会显著影响企业成功 IPO速度的结论。

风投机构的海外背景因素对企业成功IPO是否具有加速效应方面，虚拟变量 state的回归结果基本显著为正。这表明具有本土背景的创业企业能够促使创业企业更快成功IPO；而相对完全本土背景的风投机构而言，具有海外背景的风投机构对创业企业成功IPO发挥了减速效应。可能的解释是：本土背景的风投机构更加熟悉中国的资本市场，可能受逐名效应影响(周翔翼等，2014)也更加热衷于推动创业企业更快成功IPO；海外背景的风投机构可能不太熟悉中国的资本市场，更加注重对创业企业的长期投资而实施“深耕细作”式投资，而缺乏足够的动机使得创业企业更快成功IPO。

不同的资本市场环境对企业成功 IPO是否具有加速效应方面，虚拟变量I_Chinamain的回归结果均显著为正。这表明中国大陆的资本市场和海外更为成熟的资本市场对于创业企业成功 IPO具有不同的加速(或减速)效应。具体而言，相对在中国大陆资本市场上市而言，海外更为成熟的资本市场相对具有 IPO加速效应，即在更为成熟的海外资本市场成功IPO的速度相对中国大陆市场更为快捷。这可能存在两个方面的原因：一方面，国内 IPO审核制度下，IPO申报流程相对繁冗耗时；另一方面，中国 A股在历史上已经发生了九次 IPO暂停，企业上市申报流程会因IPO暂停而中断、延后。

dhārma vapu pramiu tat parama muninām || [1v1] (Vasantatilakā)

大豆对土壤要求很高，土壤太松不利于大豆的稳定性，在风雨的情况下容易塌陷；土壤太密不利于大多数根系的生长，大豆不容易吸收养分，造成大豆作物的养分缺乏。不能获得高产量。因此，有必要定期更新土壤，中和深浅层土壤，使土壤适合浅层土壤，疏松适合大豆种植。同时，我们也要考虑季节的变化，冬季土地容易冻结，在早春，不容易播种，所以在冬季到来之前要进行土壤更新，控制土壤厚度，为早春播种创造良好的基础。

 

表4 扩展的Sørensen-Heckman三阶段回归结果

  

注：*、**和***分别表示结果在10%、5% 和1%水平下显著，下同。

 

全样本 修正样本1 修正样本2 修正样本3 修正样本4 修正样本5 exp 0.0003 -0.003** -0.004** -0.005*** -0.005*** -0.004**(0.002)(0.002)(0.002)(0.001)(0.001)(0.002)turnnum 0.119 0.020 0.006 -0.012 -0.106** -0.065(0.090)(0.055)(0.054)(0.052)(0.052)(0.051)2 market 0.018 -0.101 -0.180** -0.159** -0.118 -0.214***(0.111)(0.076)(0.075)(0.074)(0.073)(0.077)3 market -0.081 -0.068 -0.109 -0.108 -0.069 -0.124(0.118)(0.079)(0.078)(0.077)(0.077)(0.084)stage 0.858*** 0.521*** 0.495*** 0.529*** 0.520*** 0.377***(0.187)(0.098)(0.093)(0.088)(0.080)(0.076)state 0.254* 0.140 0.198** 0.207** 0.311*** 0.325***(0.134)(0.090)(0.088)(0.082)(0.084)(0.089)_I computer 0.376*** 0.195** 0.182** 0.118 0.170** 0.130(0.135)(0.087)(0.085)(0.081)(0.081)(0.082)_Icomelec -0.235** -0.100 -0.059 -0.121* -0.176** -0.158**(0.115)(0.076)(0.074)(0.073)(0.073)(0.075)_Imedbioene -0.134 -0.137 -0.088 -0.124 -0.102 -0.047(0.143)(0.100)(0.102)(0.101)(0.103)(0.114)_I Chinamain 0.612*** 0.123 0.111 0.109 0.140* 0.173**(0.119)(0.084)(0.081)(0.077)(0.080)(0.084)2 IMR -0.490* -0.205 -0.246** -0.336*** -0.539*** -0.438***(0.250)(0.128)(0.122)(0.118)(0.118)(0.112)常数项 6.608*** 7.294*** 7.435*** 7.653*** 8.064*** 7.988***(0.342)(0.216)(0.211)(0.213)(0.219)(0.216)观测值 258 195 181 163 137 121 R2 0.295 0.294 0.330 0.380 0.435 0.434 Adjusted R2 0.264 0.251 0.287 0.335 0.385 0.377残差标准误 0.688 0.406 0.382 0.357 0.328 0.319 F统计量 9.379*** 6.924*** 7.577*** 8.415*** 8.756*** 7.597***

此外，区域因素对企业成功IPO并不具有明显的加速或者减速效应。

通过上述的实证研究可以看出，创业企业自身发展潜力并不会导致其更快或者更慢地成功 IPO，而风投机构的资质对创业企业成功 IPO具有加速效应。付辉和周方召(2017)实证发现创业企业能否成功IPO主要取决于创业企业自身的创造性贡献，风投机构的资质并没有发挥影响效应作用。但是本文研究发现：对于成功 IPO的创业企业而言，风投机构发挥了IPO加速效应，资质越高的风投机构会使得成功IPO的速度更快。因此，风投机构对中国创业企业的增值职能，虽然没有反映在企业 IPO结果中，但是体现于创业企业IPO速度上。

（二）进一步分析

在扩展的 Sørensen-Heckman三阶段回归中，解释变量turnnum的回归系数均不显著，可能意味着创业企业自身因素并不影响其成功 IPO的速度。关于创业企业自身是否具有 IPO加速效应，我们尝试进一步深入研究，主要考虑两个方面的因素：(1)与“好风投”相比，“坏风投”可能具有逐名效应动机，表现为具有强烈动机推动企业尽早上市；(2)“好风投”、“坏风投”分别与不同质量类型的创业企业匹配之时可能具有不同的影响效果。因此，我们尝试在上述实证模型中，增加解释变量turnnum的平方项，增加“好坏”风投机构与“好坏”创业企业匹配的差异度变量ddgree，以及增加差异度变量ddgree与交叉项×exp turnnum的三项联合乘积形式，即Sørensen-Heckman三阶段模型的第三阶段回归形式修改为：

 

创业企业首次获得融资时所处于的发展阶段(获得融资的早还是晚)对企业成功IPO是否具有加速效应方面，在六个回归模型中，虚拟变量stage的回归系数均为正数且显著，这说明发展成熟阶段的创业企业更容易更快地实现成功 IPO，处于初始阶段的创业企业成功IPO在时间上相对更久一些。

具体而言，当“好风投”遇到“好企业”，或者“坏风投”遇到“坏企业”时，差异度变量取值近乎为 0，匹配差异度和三项联合乘积项的影响效应都较为微弱。当“坏风投”遇到“好企业”之时，差异度变量取值为负数，这种匹配结果有助于推动企业更快成功 IPO，这一结果支持了风投机构的逐名效应动机，同时也表明“坏风投”虽然具有逐名效应的强烈动机，但这种动机能够有效实现的一个重要条件是“坏

风投”选择了“好企业”。当“好风投”遇到“坏企业”时，匹配差异度变量取值为正数，这种匹配结果反而会使得企业成功 IPO的速度减慢，这主要是由于“好风投”对“坏企业”的帮扶、支持、改造等治理效应的发挥需要一个更长时间。但是对于这些“坏企业”中相对更差的“坏企业”而言，三项联合乘积项的减速效应反而因企业更差而变弱。这一结果的可能原因在于“好风投”对更差的“坏企业”改善治理效应更加有效。因此，“好风投”更能够在更差的“坏企业”中发挥更好的作用，从而在一定程度上弱化减速效应。这两种反向的匹配差异度情形也基本支撑了创业企业发展潜力对其IPO速度的影响呈倒U型曲线的结论。

 

表5 扩展的Sørensen-Heckman三阶段回归结果2

  

全样本 修正样本1 修正样本2 修正样本3 修正样本4 修正样本5 exp -0.004 -0.008*** -0.008*** -0.008*** -0.008*** -0.007***(0.003)(0.002)(0.002)(0.002)(0.002)(0.002)turnnum 0.729*** 0.399*** 0.393*** 0.309** 0.171 0.248*(0.222)(0.136)(0.131)(0.127)(0.130)(0.135)2 turnnum -0.101** -0.057** -0.059** -0.047** -0.040* -0.046**(0.039)(0.024)(0.023)(0.022)(0.021)(0.021)ddgree 0.403** 0.310** 0.277** 0.232** 0.135 0.122(0.185)(0.123)(0.118)(0.117)(0.117)(0.133)×ddgree exp 0.005 0.008* 0.007** 0.007** 0.006* 0.005×turnnum(0.007)(0.004)(0.004)(0.004)(0.004)(0.004)2 market 0.012 -0.089 -0.178** -0.154** -0.124* -0.200***(0.109)(0.072)(0.071)(0.070)(0.071)(0.076)3 market -0.027 -0.017 -0.073 -0.072 -0.059 -0.090(0.116)(0.076)(0.074)(0.074)(0.076)(0.084)stage 0.764*** 0.477*** 0.455*** 0.488*** 0.487*** 0.351***(0.189)(0.095)(0.090)(0.086)(0.080)(0.076)state 0.162 0.048 0.106 0.119 0.225*** 0.222**(0.133)(0.087)(0.084)(0.080)(0.085)(0.094)_I computer 0.323** 0.196** 0.177** 0.121 0.155* 0.123(0.134)(0.083)(0.081)(0.078)(0.080)(0.080)_Icomelec -0.209* -0.115 -0.075 -0.136* -0.169** -0.146*(0.115)(0.073)(0.071)(0.071)(0.072)(0.075)_Imedbioene -0.146 -0.148 -0.127 -0.176* -0.139 -0.101(0.140)(0.094)(0.096)(0.096)(0.101)(0.114)_I Chinamain 0.624*** 0.120 0.120 0.109 0.127 0.142*(0.118)(0.081)(0.078)(0.075)(0.079)(0.085)2 IMR 0.403** 0.310** 0.277** 0.232** 0.135 0.122(0.185)(0.123)(0.118)(0.117)(0.117)(0.133)常数项 0.005 0.008* 0.007** 0.007** 0.006* 0.005(0.007)(0.004)(0.004)(0.004)(0.004)(0.004)观测值 258 195 181 163 137 121 R2 0.337 0.380 0.419 0.455 0.482 0.478 Adjusted R2 0.299 0.332 0.370 0.403 0.423 0.409残差标准误 0.671 0.384 0.359 0.338 0.318 0.311 F统计量 8.837*** 7.880*** 8.557*** 8.823*** 8.120*** 6.926***

五、稳健性检验：IPO暂停的制度外生冲击

本文考察样本的时间区段是从1999年1月1日至2014年12月31日共16年的时间跨度，中国股票市场以上海证券交易所在 1990年12月19日开业为标志，而自1994年7月21日第一次IPO暂停以来，已经陆续有九次IPO暂停的经历，其中有五次发生在本文所考察的时间区段内，具体情况如表6所示。

 

表6 中国沪深股市在1999—2014年IPO暂停回顾

  

时间2001年7月31日—2001年11月2日2004年8月26日—2005年1月23日2005年5月25日—2006年6月2日2008年12月6日—2009年6月29日2012年11月3日—2014年1月17日空窗期(日)94 150 373 205 438

本文所考察数据样本中有56.20%,创业企业的IPO发生在中国大陆(上海或者深圳)证券交易所，而本土以外的上市主要分布于美国、法国等发展更为成熟的资本市场。在本文所考察的时间区段内，先后有五次IPO暂停的经历。如表6所示，最短的IPO暂停空窗期为94天，最久为438天，次之为373天。在逻辑直觉上，IPO暂停这一外生政策冲击在一定程度上会造成企业在中国大陆上市时间的拖延与拉长，使得经历IPO暂停空窗期样本的因变量timedif虚高。本文的稳健性分析则立足于更为细致地考察IPO暂停这一外生政策冲击现象，或者说通过考虑IPO暂停的政策冲击来调整因变量timedif，以修正IPO暂停导致部分样本中因变量timedif取值偏高的现象，进而重新对修正后的因变量进行回归，以分析风险投资是否对企业成功IPO具有加速效应。

IPO暂停的直接影响是，具备上市条件的企业将无法及时在国内上市，需要等到IPO重启之后才能开展相关的申报程序，从而导致因变量timedif在数值上因外生冲击而偏大。具体而言，假如 IPO暂停于时间点t1，IPO重启于时间点 t2，某企业在时间点t0接受首轮风险资本投资，在时间点 t2之后的某一时间点 t实现成功上市。由此，引发一个问题：IPO暂停的空窗期是否对该企业的上市进程具有实质影响？即该企业可能已经具备相关资质而由于IPO暂停而无法实施上市申报的程序，也有可能并不具备相关资质条件而没有影响到其上市的进程。这表明：IPO暂停的空窗期可能对部分企业IPO的进程造成影响，使得需要更久的时间才能成功IPO；也有可能对部分企业的IPO进程并没有产生实质的影响。对此，本文的应对思路是：如果该企业在 IPO重启之后很快就成功上市，那么之前的 IPO暂停导致了该企业上市申报进程的拖延；如果该企业在IPO重启之后很久才成功上市，那么之前的IPO暂停可能并没有对该企业上市申报进程产生实质的影响与延误。对于中国股票市场中发生 IPO暂停的政策冲击情境，可以对在中国大陆上市企业样本的因变量timedif进行这样的调整：

 

其中，Δt=min(t2-t1,t2-t0)，α表示 IPO暂停对企业上市申报流程延误影响的权重，且满足0≤α≤1。当参数取值α=0时，没有考虑到IPO暂停这一外生的政策冲击效应，隐含的含义是IPO暂停并没有延误后续企业的IPO进程，如表5中的回归模型形式和结果；当参数取值α=1，是对因变量timedif最为苛刻的调整，即隐含的含义是：在 IPO暂停期间，接受首轮风险资本投资之后的企业就已经具备 IPO的条件了，企业IPO真实花费的时间应该是因变量timedif减去IPO暂停造成的全部延误时间。

大数据正在变革我们的社会和生活①，并以惊人的速度迅猛发展、席卷全球，得到了极其广泛的商业及政务应用。大数据与云计算、移动通信、社会计算一起并称为信息技术变革的四大驱动力。大数据所涉猎的新领域，包括机器学习、3D打印、虚拟现实、物联网和纳米技术等。②顾名思义，大数据包含海量信息，并以不同格式固定和保存。大数据应用需要经历信息收集、共享、分析、预测等过程，这些过程通过计算机、软件或其他设备自动生成、自动更新，由此增加了数据不可控性、内在可让渡性、行为隐匿性等风险，在有效发挥大数据社会应用价值的同时，数据权利的保护成为亟待研究的重要课题。

以表5中的回归形式作为参照，使用调整之后的因变量 timedif_adj替换掉原模型中因变量timedif，并调整α分别为不同的取值，做相应的回归分析。比如分别取α=0.3、0.7重复表5中(扩展的)Sørensen-Heckman三阶段回归形式，无论是全样本回归结果还是修正样本回归结果，均与表5中结果一致① 限于篇幅未报告具体的稳健性检验回归结果，感兴趣的读者可以向作者索要。。这进一步支持了前文中的实证结论：对于成功 IPO的创业企业而言，风投机构对创业企业成功 IPO发挥了加速效应；而企业自身的“好坏”也会影响其成功IPO的速度，一方面发展潜力较好的企业，会更快地成功IPO，另一方面发展潜力较差的企业往往也会快速成功上市。

阈值设定为 timedif＜c=1000，分别调整α=0.1、0.2、0.5、0.9、1重新进行回归，在对IPO暂停赋予不同权重情况下，模型回归结果基本保持了一致：风投机构的资质变量exp的回归系数均显著为负，创业企业自身的发展潜力变量turnnum及其平方项的回归系数分别为正数和负数，且基本都显著。这些实证结果进一步支持了前面的研究结论。

六、结 论

风险投资已经成为当今世界经济发展创新的重要推动力。在协同创业企业发展成长过程中，风投机构到底发挥着怎样的角色与功能，是值得研究的理论与现实问题。关于风险投资对创业企业成功IPO这一成长结果是否发挥作用的研究议题，现有文献基于不同的研究样本和模型方法得出了不同结论。本文则关注并研究了与之紧密相关的另一个重要问题：风投机构对于成功 IPO的创业企业而言，是否发挥着 IPO加速效应？在这一问题的研究中，本文关注到风投机构和创业企业自身的特质因素在创业企业发展成长过程中不同阶段均可能具有选择效应与行为，提出两阶段选择效应所引发的复合嵌套式样本选择问题，传统Heckman两阶段回归方法只能解决(简单)样本选择问题的缺陷。为了解决复合嵌套式样本选择问题，本文进一步将 Sørensen-Heckman两阶段回归模型扩展为三阶段回归形式，以考察风投机构对中国创业企业成功IPO是否发挥加速效应。

本文通过实证研究发现：资质更高的风投机构能使中国创业企业更快成功 IPO，这是风投机构对创业企业价值增值服务的一种体现形式；而创业企业自身的“好坏”也会影响其成功IPO的速度，一方面发展潜力较好的企业，会更快地成功IPO，另一方面发展潜力较差的企业往往也更快成功上市融资。本文研究还发现风投机构与创业企业之间匹配差异度，也会影响企业 IPO速度。匹配差异度的不同结果，比如“坏风投”与“好企业”匹配、“好风投”与“坏企业”匹配，分别对企业 IPO速度发挥加速和减速影响作用。

无论是理论界还是实务界，都比较倾向于风险投资对创业企业发挥价值增值作用。事实上，这种价值增值作用可能体现在使创业企业成功 IPO这一结果上，也有可能体现在对企业成功 IPO的加速效应上。本文研究发现，在中国资本市场中，风投机构很好地发挥推动创业企业更快IPO的加速效应职能。这是风投机构对创业企业价值增值服务的一种体现形式，本文也丰富了关于风投机构增值效应作用机制的研究。

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