上市公司風險投資

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上市公司風險投資范文第1篇

在全球金融危機的環境中，海外上市公司會面臨著一系列的金融風險，特別是公司的股價與持股比例會受到金融危機的嚴重影響。

關鍵詞：

風險投資；過度投資

風險投資是一項高風險、高回報的投資活動，而上市公司的風險融資活動，對各個公司的風險融資具有指導性作用。但上市公司所進行的風險融資具有一定的融資年限，并不是說只要公司進行上市就能收回收益。股票期限的限制使上市公司的風險融資謹小慎微，而股票的活力與虧損，也會對上市公司造成嚴重的影響。因此對于上市后的公司風險融資行為的研究，能夠使公司清楚的了解風險融資對公司業務的影響。

一、風險投資與上市公司投融資行為存在的關聯

1.風險投資與上市公司投資行為各種風險投資機構都能夠為公司合適的規劃投資方案，以規避閑置資金過度投資所產生的風險。但對那些持股較高的國有風險投資機構來說，其不僅能有效規避閑置資金過度投資所產生的風險，而且能夠改良外在的融資環境。風險投資機構承擔著監督公司風險投資的重要任務，上市公司能夠在風險投資機構的監督下，完成風險投資工作，獲取相關的風險投資信息。風險投資機構能夠給予公司充足的投資資金，保證公司未來的發展狀況。但與此同時風險投資機構還承擔著公司資金的監督管理任務，需要對公司的各種生產經營活動進行指導與約束。公司的人動需要在風險投資機構的監督下進行，風險投資機構也會根據自身的發展需要，對公司人員的任免進行不定時調整。風險投資機構會根據公司的發展需要，進行公司管理層人才的引進；同時也會根據公司的發展狀況，對公司管理層的投資活動進行限制，最重要是保持公司績效的平穩增長。只要風險投資機構持有公司的部分股份，那么它就可以對公司的管理經營活動進行監督與限制。因此我們得出：風險投資機構能夠有效約束公司的實物投資與股票投資活動，幫助公司合理的使用閑置資金。閑置資金、公司的實物與股票投資之間，并不存在廣泛的正相關關系。同時由于外部風險投資者、融資公司投資間存在的信息獲取差異問題，因此公司的外部融資成本會逐漸增加。而風險投資機構能夠準確評估外部融資成本，有效降低公司的融資成本。風險投資機構會提供給公司大量的融資信息，公司根據多種信息準確的評估融資風險、融資成本，進而在合理的風險范圍內開展融資活動。公司、風險投資機構、投資銀行間存在著廣泛的利益聯系，因此他們之間的風險肉孜信息交流也非常的頻繁與快捷。風險投資機構做為主要的公司投資信息提供者，能夠對外部融資的整體狀況進行準確分析，為公司提供適合的外部融資合作伙伴。

2.風險投資機構特征與上市公司投融資行為各種風險投資機構具有著不同的融資任務，風險投資機構規模、性質、背景的差異，會造成風險融資結果的差異。風險投資上市公司投融資行為影響，主要有以下幾方面：(1)風險投資機構在公司所占的股份大小。若風險投資機構在公司占有較大的股份，那么風險投資機構對公司有著更大的監督權利。所以對于占有較大股份的風險投資機構而言，公司的所有經營投資活動都要受到風險投資機構的限制與監督。而公司閑置資金的分配狀況，也要由風險投資機構、公司兩者進行協商解決。風險投資機構能夠減少公司閑置資金的浪費狀況，保持公司投資的合理與有效。與此同時風險投資機構還不不定時的向外部投資公司傳遞可靠的投資信息，幫助公司內部吸引高質量的投資，以保證公司運轉資金的充足。(2)聯合投資。有些上市公司在進行融資的過程中，會吸引兩家以上的風險投資機構入股。對于這類上市公司的風險融資，我們可以稱為聯合投資的風險融資。對于聯合投資的風險融資而言，多種風險投資機構對公司投資活動的監督，無疑會影響公司的經營與發展。但各種風險投資機構的介入，也會形成互補性的作用，能夠對公司內的各部門進行有效的管理改革與監督。風險投資機構與政府、商業銀行存在著廣泛的利益連接，它能夠在第一時間為投資公司提供有用的公司融資信息。外部融資者、上市公司融資信息的同步，能夠有效指導公司的融資活動，提升上市公司的品牌價值與影響力。(3)國有背景。某些風險投資機構與政府部門、各種事業部門有著緊密的連接，因此這些風險投資機構被稱為國有背景風險投資機構。國有背景的風險投資機構并不具備完善的市場融資信息渠道，所以國有背景風險投資機構沒有和外部融資公司建立緊密的利益聯系。國有背景風險投資機構能夠為公司爭取到銀行債務融資，但由于其監督的高成本，其對公司閑置資金流的監督力度較弱。

二、風險投資對上市公司投融資行為影響的研究設計

1.樣本與數據根據2010年-2015年間的上市公司的融資數據，進行符合要求的公司樣本數據篩選：(1)研究數據選用一年前的財務報表數據、市場交易信息，將一年以內的報表數據自動舍去；(2)，通過使用萬得資訊數據庫、國泰安金融數據庫提供的數據信息，對于那些連續三年虧損的境內上市股票公司、數據信息不完善的金融公司進行主動過濾。報表篩選出500家國內上市公司，整理出1280條監測數據。

2.風險投資影響公司投融資行為的計量模型構建與變量計算風險投資機構能夠控制上市公司的閑置資金，避免上市公司進行盲目的投資活動，從而保障上市公司內部運轉資金的充足。風險投資機構對上市公司融資活動的指導作用，主要表現在上市公司進行的投資活動中：公司t年所積累的實際投資等于，公司第t年的市場價值與重置價值比值(由公司的股東資金總值減去背負的債務，再除以公司資產總額得出)，加上公司第t年所擁有的現金總值(由外部投資與內部現金之和，除以公司資產總額得出)，加上公司上市的年數，加上公司相比于同類公司的規模程度，加上公司第t-1年股票投資所產生的收益率(由第t-1年股票投資收益，除以第t-1年股票投資總額得出)，加上行業虛擬變量、年度虛擬變量得到。通過對數據中的回歸系數進行計算，可以得出公司t年所積累的預期投資值(t年所積累的預期投資值為公司第t年資本負債占資本總值的比例。)。通過使用t年所積累的實際投資(公司第t年新增投資支出，是由第t年進行的所有有形投資、無形投資、長期投資、短期投資的資產總值除以公司資產總額得出)，去掉t年所積累的預期投資值(公司第t年資本負債占資本總值的比例)，可以得出預期投資的殘差結果。殘差大于0則表明上市公司的新增投資為過度投資；殘差小于0則表明上市公司的新增投資的資金數值還小，投資處于不足狀態，預期投資的回歸結果用殘差的絕對值來表示。若殘差的絕對值的數值越大，則表明新增投資出現嚴重的過度投資問題或者投資不足狀態很嚴重。自由現金流量、內部現金缺口的計算，可以使用上市公司第t年所存有的現金凈流量除以公司資產總額，減去固定資產的折舊、低值易耗品的攤銷、無形資產的攤銷、待攤費用的攤銷、長期待攤費用的攤銷資產除以公司資產總額年初總資產；得出的數據再減去第t年的預期投資值，就能得出最終的自由現金流量、內部現金缺口數據。以上三者相減所得的最終數據，若數據值大于0則表明：公司現金凈流量在保證自身投資經營的情況下，還會存在適當的剩余，剩余的現金流量即為本年度的閑置現金流；若數據值小于0則表明：公司現金凈流量不能保證自身投資經營，數據的絕對值即為本年度公司缺乏的現金流量。

三、實證研究結果及分析

1.變量描述通過分析所有上市公司的風險投融資數據，得出以下結果：上市公司新增投資數據中，有13.5%的投資為過度投資；有17.3%的上市公司是風險投資機構、公司聯合入股的股份公司，其余公司不存在風險投資機構的入股；對所有上市公司的現金流量進行統計后得出，有53.4%的上市公司存在現金流量缺乏的狀況，其余公司則出現現金流量過剩的情況。

2.風險投資背景對投資行為的影響我們運用含有一個因變量、兩個以上自變量的回歸方法，進行投融資數據的分析處理。分析結果得出：對于那些以政府、銀行為投資背景的上市公司，他們能夠獲得更多的投資發展資金。它們也能夠依賴風險投資機構，合理利用自身的閑置現金流進行風險投資活動，保證自身投資的穩定與安全。風險投資機構能夠發揮自身的監管作用，對公司的投資活動進行有效的控制與監管。風險投資機構能夠有效代替其他的管理機構，對公司的閑置現金進行合理的分配管理，以緩解外部帶來的投資風險。

3.風險投資背景對融資行為的影響我們運用含有一個因變量、兩個以上自變量的回歸方法，進行投融資數據的分析得出：對于那些以政府、銀行為投資背景的上市公司，他們能從外部獲得更多的融資資金。而他們能夠獲取的融資資金，相比于普通上市公司多出5個百分點，5個百分點的差距會加速上市公司的資金流轉，以產生更多的融資收益。

4.不同的風險投資機構、上市公司投資融資行為間存在的關聯結果表明：那些在公司占有較大股份、信譽度良好的風險投資機構，能夠為上市公司爭取到更多的外部融資資金；若風險投資機構所投資的上市公司為多家風投入股公司，那么該上市公司能夠有效規避外部投資風險。

5.多個解釋變量與隨機擾動相關性問題及穩健性檢測多個解釋變量與隨機擾動相關性問題，通過以下研究方式予以解決：對500家上市公司上市前后的風險投融資行為進行比較，整理出1280條監測數據。通過對樣本進行回歸研究分析，得出以下結論：無論在上市前還是在上市后，各個公司的投融資活動都保持平穩狀態。多個解釋變量與隨機擾動相關性問題監測，可以使用工具變量法進行檢測與解決。通過運用配對樣本法進行穩健性檢測，得出公司的投融資活動的開展不受上市的影響，穩健性良好。

四、結論與啟示

通過篩選出500家國內上市公司，進行1280條監測數據的分析整理，得出以下結論：那些存在風險投資機構投資的上市公司，它們的閑置資金流量受到風險投資機構的控制與管理，上市公司不能根據自己的意愿進行盲目投資；以政府、銀行為投資背景的上市公司，它們能從風險投資機構中獲取到外來的市場融資，以解決公司內部資金流短缺的問題；那些在公司占有較大股份、信譽度良好的風險投資機構，能夠改善上市公司的外部融資環境。那些具有國有投資背景的風險投資機構，能夠從銀行獲取上市公司需要的債務融資。通過對上市公司投融資活動的理論與實際分析，得出不同的風險投資機構對上市公司的投融資活動具有不同的影響，這些影響均為有益的影響。通過分析得到以下啟示：政府需要建立一系列完善的風險投資規范措施，對風險投資機構的投資活動進行監督管理。上市公司要依賴自身的風險投資，進行公司內部生產結構的調整、投資體系的完善。上市公司在不斷的外來融資過程中，能夠大力拓展自身的投資融資渠道，形成廣泛的投資聯盟。因此政府在介入風險投資后的一系列政策，能夠幫助上市公司完成投融資的擴張活動。

五、結束語

上市公司在進行投融資活動的過程中，都會出現不確定的內部資金不足或者資金過剩問題。而風險投資機構的介入，能夠有效對上市公司的投融資活動進行監督管理，保障風險投資的合理與適當。同時各種不同的風險投資機構還能夠吸引外來資金、分析公司的投資結構，進而對公司的投資項目進行規范與調整，有效規避潛在的投資風險。

參考文獻:

[1]孫德美.社會責任視角下的中小公司融資約束研究[J].經濟論壇,2013(10).

上市公司風險投資范文第2篇

關鍵詞：上市公司　風險投資　優勢

自上個世紀90年代開始，美國經濟持續增長并一直保持前所未有的良好發展勢頭，這一現象被眾多學者和經濟界人士譽為“新經濟”。有研究表明，美國“新經濟”的形成是與其高新技術產業的發展分不開的。據估計，美國經濟增長的70%來自于高新技術產業，而高新技術產業和風險投資是一對孿生兄弟，在風險投資貧瘠的土地上不可能出現高新技術產業的綠洲。撒切爾夫人曾說過，英國落后于美國的不在于高新技術而在于風險投資，風險投資對高新技術產業的發展所具有的巨大推動力是毋庸置疑的。在風險投資比較發達的西方國家，企業是風險投資的積極參與者，如1996年美國企業投資者的風險資本在總的風險資本中所占的比例達到30%，英國企業投資者的風險資本在總的風險資本中也占有18%，而我國的風險投資資金主要來源于國家財政，企業的風險投資所占比重很小，尚未發揮出應有的作用。本文就上市公司的風險投資問題進行研究。

一、上市公司進行風險投資的必要性

有研究表明，我國存在著兩種不對稱現象：一種是一些國有企業包括上市公司存在的低技術結構、低創新能力與高籌資能力的不對稱；另一種是中小高新技術企業所存在的高科技含量、高增長潛力與低融資能力的不對稱。這一方面使得上市公司籌集的大量資金因沒有好的投資項目而閑置，或者在原有的主營業務上進行簡單的擴張，或者存放于銀行以獲取較低的利息收益，或者簡單地投資于債券以使資金得到保值，這些都造成了資金的大量浪費；而另一方面，大量高新技術成果因資金缺乏無法實現產業化，又造成技術資源的大量浪費。據統計，我國近幾年來每年都有將近3萬項的科研成果，轉化為生產力的只有20%，形成產業規模的不過5%，從而嚴重地制約了我國經濟的發展。針對這種資金和技術配置錯位的情況，筆者設想：如果上市公司進行風險投資，便可以將上市公司的高籌資能力和高新技術企業的高科技含量相結合，既可為高新技術企業解決資金危機，也可使上市公司進行技術改造和產業升級，實現上市公司和高新技術企業的雙贏。上市公司進行風險投資的必要性具體來說主要有以下三個方面：

1.為上市公司的大量資金尋求了好的出路。上市公司是我國企業中的優秀代表，他們具有比較高的籌資能力，可以通過在證券市場發行股票、債券或從銀行貸款取得大量資金。但由于我國現處于買方市場，在物質和資本豐富的買方市場下，資本要想得到較好的收益日益困難，尤其是在競爭激烈、成熟的傳統投資領域，要想得到較高的投資報酬率很難，投資者必須尋找新的投資機會。高新技術企業具有較高的成長性，投資于高新技術企業可以獲得比傳統投資高的收益，當然也要冒著較高的投資風險，所以風險投資是上市公司資本的一個好去處。

2.降低上市公司內部研發的風險，使上市公司獲得新的技術創新源。21世紀是信息時代，在信息社會里，技術的發展可謂日新月異，企業之間的競爭主要表現為技術上的競爭，企業只有科技上不斷創新并處于領先地位才能在競爭中立于不敗之地。上市公司要想獲得新的技術創新源，途徑主要有兩種：一是通過公司內部研發直接獲得，二是通過風險投資投資于高新技術企業間接取得。上市公司如果通過內部研發直接投資于高新技術，將可能由于較高的技術風險和市場風險面臨投資失敗；上市公司如果通過風險投資投資于具有一定技術和市場基礎的高新技術企業，同時輔之以良好的運作優勢，將會極大地提高投資的成功率，從而憑借高新技術企業來不斷更新自己的技術，使企業跟上科技進步的步伐而不斷地發展壯大。如著名的朗訊科技成功的一個重要原因便在于他的技術優勢，其貝爾實驗室擁有遍布全球25個國家的3萬多位專家，曾誕生出11位諾貝爾獎得主，平均每個工作日創造4項專利，其中功不可沒的便是朗訊科技全額投資設立的風險投資子公司在對朗訊科技具有戰略意義的光通訊、半導體和電子商務等具有高成長性的高新技術企業的風險投資，彌補了公司內部研發的不足，使公司可以迅速地進入新的領域。

3.有利于帶動我國風險投資事業的發展。我國的風險投資起步比較晚，相對于風險投資比較發達的西方國家來說，風險投資還不夠發達，鑒于風險投資對一國經濟發展的重要作用，我們應該努力地發展我國的風險投資事業。風險投資不僅需要大量的資金投入，更需要投資者的投資理念和管理方式的投入，這是一般企業所無法達到的。而上市公司是我國企業中的先進代表，其在資金、人才和管理等多方面具有其他企業所無法比擬的優勢，所以由上市公司來帶動我國風險投資事業的發展是最合適不過了。

二、上市公司從事風險投資的優勢

上市公司在從事風險投資方面具有的優勢主要有以下三個方面：

1.資金優勢。高新技術企業具有高投入、高風險和高成長的特性，在其創立和成長期需要大量的資金投入，但由于風險高，使得高新技術企業很難從傳統的融資渠道取得資金，而上市公司可以通過在證券市場上發行股票、債券或從銀行貸款取得大量資金，這些資金大多是權益資本，沒有還本付息的限制性約束，這些特性都非常符合高新技術企業的資金需求，所以在資金方面上市公司具有明顯的優勢。

2.運作優勢。風險投資不僅是資金的投入，更有投資者的投資理念和管理方式的投入。由于上市公司是我國企業中的先進代表，處于市場競爭的最前沿，其在經營管理和風險管理等方面具有一定的優勢；另外，上市公司一般和證券公司、投資公司、財務公司等具有密切的聯系，這些專業機構的幫助將會加大上市公司在風險投資運作方面的成功率。

3.風險資本的退出優勢。任何資金都有逐利和避險的特征，風險資本也不例外。企業之所以進行風險投資也主要是因為高新技術企業具有較高的成長性，等到高新技術企業發展壯大后便可將手中持有的股權出售而獲得較高的投資收益。由于我國的主板市場規定的門檻比較高，風險資本的退出主要是通過二板市場，但由于我國建立二板市場較晚，風險資本退出機制不全，致使一般的風險投資發展不暢。上市公司可以充分利用現有的主板市場進行資本運作，達到風險資本的退出，從而獲取收益。

三、上市公司進行風險投資的方式

上市公司進行風險投資的方式總的來說有以下兩種：

1.直接投資。所謂直接投資就是指上市公司通過收購兼并或參股投資于高新技術企業，即直接將資金投向高新技術企業。這種方式能在一定程度上降低委托成本，能擴大公司的規模和科技實力，但是風險比較集中，一般只適用投資于與自身產業比較接近的高新技術領域，因為風險投資是一項復雜的系統工程，涉及到工程技術、市場營銷、資本運營等多方面，如果介入自己不熟悉的領域就會缺乏相關的知識、人才和經驗，這無疑會加大投資的風險。

2.間接投資。所謂間接投資就是先投資設立風險投資公司或投資于風險投資公司，然后再由風險投資公司對高新技術企業進行投資。這種方式下企業的出資額可多可少，由企業根據自己的資金情況來確定，因為是集合投資，投資比較分散，另外風險投資公司具有專業的管理優勢，所以投資風險相對直接投資要小得多，也不受投資領域的限制，但是，這種方式不利于上市公司全面提升主營業務的科技實力和改變業務方向，一般只使用于資金實力相對不是很雄厚的上市公司。

通過上市公司進行風險投資的必要性和具有的優勢的分析可以知道，上市公司進行風險投資將會實現上市公司和高新技術企業的雙贏。但同時我們也應該認識到上市公司進行風險投資并不是公司的主要經營業務，雖然對外投資日益成為公司經營中的重要一環，投資收益在公司收益總額中也占有相當的比重，但是看一個企業是否具有發展前景仍然是看他的主業經營得如何，所以上市公司作為風險投資者同專業風險投資者在公司資金的分配上和風險投資對象的選擇上等方面應有所區別，在公司資金的分配上應以主業為主，在風險投資對象的選擇上也應選擇那些處于成長期的高新技術企業以盡量降低投資風險。我們相信，在上市公司的帶動下，我國的風險投資事業將會取得前所未有的發展。

參考文獻：

上市公司風險投資范文第3篇

【關鍵詞】投資者；上市公司；財務風險

財務會計信息的任務是促進經濟交易，提高資源在不同企業和個人之間的分配效率。財務會計信息之所以越來越被人們重視，是因為它所提供的財務狀況、經營成果、資源的管理責任等有價值的信息能夠提高人們的決策質量。財務會計信息的供給者在財務披露帶來的效益和為披露所付出的成本之間進行權衡，力求以最低的成本籌集所需資金；而投資者（財務會計信息的需求者）同樣需要有關公司的業績、機會和風險等財務信息，以便降低判斷上的不確定性，提高投資效益。不難看出，財務信息也像其它商品一樣受到供求規律的影響，兩者之間艱難博弈。

一、引言

隨著中國資本交易的市場化程度不斷加快，目前發展還不完善的證券市場浮現出了市場規模小、投資者少、監管力度不夠以及法律體系不健全等一系列問題。由于我國資本市場機構性投資發展滯后，以基金為首的機構投資者在資本市場上仍未能占據主導地位，證券市場的中堅力量是數以萬計的小股民散戶，他們的風險意識十分薄弱。而證券公司的種種過度投機行為和上市公司的虛假財務信息，有意無意地混淆了廣大投資者的視聽，致使他們無法把握住證券市場的的命脈，難以做出合理的投資決策。所以，股價長時期以來不正常的暴漲暴跌是難以避免的結果，進而也阻礙了股市的健康發展。由此可見，從投資者的角度出發，透視證券市場中上市公司的財務風險是十分必要的。如果投資者能夠借助于一套科學的財務風險評測系統來進行投資決策，清晰地觀察到企業的經營業績和發展情況，從而有效規避證券市場的投資風險，做出合理的投資決策。這對于證券市場的穩步發展是至關重要的，對于資本市場規范化進程的推動作用更是不言而喻的。對于投資者來說，要從直觀的角度來判斷企業財務風險的大小以及在其行業中所處的位置，建立一個科學有效地風險評測系統是客觀有力的評價工具。因此，本文通過對上市公司財務指標的整合分析，從投資者的角度去透視證券市場中的財務風險。

二、財務風險預警體系的構建

1.綜合評分預警體系的設計

如表1所示，評分權數是在償債能力、盈利能力、成長能力、營運能力、財務彈性和財務結構六個方面按重要性進行分配的；其次每項能力中具體財務指標的權重分配時根據指標本身預警效果的優越程度分配；再則，具體指標的權重大小可以根據不同時期和行業特點進行適度調整，以保證預警的實時性和實用性；另外，標準比率是將全行業的所以上市公司當期的財務指標進行加權平均得出的，這使得評分的過程更加科學合理。筆者認為，通過這種評分辦法排除行業間的差異因素對評分結果的影響后，不同行業的上市公司最終的風險指數將具有可比性。

三、結語

從保護投資者利益出發，中國證券監督管理委員會和交易所制定了一系列防范和化解財務危機風險的制度。但是，這些預警制度下所的信息都是事后信息，具有一定的滯后性。而投資者需要的是事前信息，他們想知道盈利的上市公司是否會陷入財務困境之中。因此，建立例如本文中所設計的綜合評分表對投資者而言是十分必要的。與此同時，這樣的評分表也有助于上市公司防患于未然，更有助于證券監管部門從實證的角度去開展有效地監管工作。

然而，文中的財務風險綜合評分系統還有很多不足之處。筆者希望在今后的學習過程中能夠就這一研究議題更加深入的學習，利用所學的計量經濟學工具進行實證分析，掌握不同行業在不同時期的預警區間，得出一套在各行業之前靈活變換并且行之有效的財務分析評測系統。

參考文獻：

上市公司風險投資范文第4篇

【關鍵詞】傾向匹配得分（PSM）；分步滯后模型；風險投資；戰略性新興產業；產業創新

一、引言

近年來在政府大力支持下，我國戰略性新興產業快速發展，產業規模迅速增長，但新興產業內企業自主創新能力較弱和金融支持力度不強的問題仍然未能得到較好的解決。為解決戰略性新興產業創新問題，發展多元金融尤其是科技銀行及風險投資成為學者們的共識，對此政府層面也出臺了一系列政策對金融支持戰略性新興產業的問題進行政策調控，如2016年4月21日，銀監會、科技部、央行三部委聯合的《關于支持銀行業金融機構加大創新力度開展科創企業投貸聯動試點的指導意見》以及2016年9月20日國務院的《國務院關于促進創業投資持續健康發展的若干意見》等。風險投資作為一種重要的金融創新機構，其專業性、高風險偏好和投資長期性的特點對解決我國戰略性新興產業內企業融資難和創新能力薄弱問題具有高度針對性，二者在資金、管理、企業發展等多個方面的配合，可以極大促進戰略性新興產業的創新和發展。迄今為止，理論層面上學者關于風險投資對新興產業技術創新的作用研究較為豐富，從資源互補性、公司治理機制的適應性等多個角度出發，論證了風險投資對新興企業發展不可或缺的重要作用和作用機制[1-3]。實證方面學者研究主要集中在宏觀和產業層面，企業層面研究較少。并且由于各國金融市場與新興產業發展的差異性，在企業研究方面意見并不統一[4-6]。借鑒于眾多學者在理論上關于風險投資對新興企業技術創新的理論研究和實證分析，本文力圖通過對我國戰略性新興產業上市企業微觀數據，從企業層面上論證風險投資對我國戰略性新興產業內企業技術創新的影響。

二、文獻評述與假設

目前國內外學者關于企業層面上風險投資與新興企業技術創新的文獻較少。理論上，對于風險投資與企業技術創新的關系也有著不一致的看法。1.風險投資能夠促進新興企業技術創新。認為風險投資能夠促進企業技術創新的理論主要有以下幾個：一是認證、監督理論，風險投資通過對新興企業資金注入和提供增值服務，有對被投企業進行監督的需求，并且聲譽越佳的風投所產生的對企業的背書越能吸引其它資金方對被投企業進行資本注入和服務提供[7]；二是逐名理論，風險投資一般的存續期為7—10年，新成立風險投資為了向其資金供給方證明自身實力，會有動力為新興企業盡快上市，并在企業IPO時證明企業價值[8]。2.風險投資對新興企業技術創新有負面影響。持有負面影響觀點的學者們認為：第一，受市場上信息不對稱的影響，容易產生檸檬市場效應，優質新興企業更傾向于選擇內源融資，而較差的新興企業才會選擇風險投資[9]；第二，風險投資為了讓企業快速上市，會加快新興企業商業化步伐的同時減少企業創新投入以達到較好的經營績效，破壞企業長期發展潛力[10]。實證研究上，受限于各國金融市場和新興產業發展的差異性，關于風險投資對企業技術創新的結果也多有不同。龍勇（2012）從吸收能力的角度出發，認為風險投資能夠提高企業的動態吸收能力和靜態吸收能力，吸收能力的增強能夠提高企業技術創新績效，降低企業技術創新風險[4]。陳偉（2013）利用創業板前280家上市公司的數據，也得出了類似的結論，風險投資有利于企業創新資源的增加，但只有民營背景的風險投資能夠促進企業技術創新效益[5]。國外方面則以認為風險投資對企業技術創新影響為中性的學者居多，EngelandKei（2007）利用Probit模型，分析了德國274個風險投資支持企業和50574個對照企業，發現獲得風險投資的創業企業的創新產出并沒有增加，但表現出了更高的成長率，作者認為這是風險投資為了企業價值最大化，促使創業企業將精力更多地投入到已有創新的商業化方面，而不是放在繼續創新上[2]。基于對現有文獻的總結，本文認為風險投資對企業技術創新尚存在較大分歧。分歧主要在于對風險投資家投資新興產業的動機問題，若風險投資家過度短視，追求短期利益則有損企業創新，反之若風險投資家擁有長遠的戰略眼光和資源則有利于企業自主創新。事實上基于理性經濟人的角度，風險投資出于對高投資回報的要求，有理由讓人相信風險投資家會做出對將上市公司自主創新不利的舉措。基于此，本文以戰略性新興產業上市后仍留在上市公司內部的風險投資家為研究對象，有理由相信這些在被投企業上市后仍留在上市公司的風險投資家，具有較為長遠的眼光且無資本迅速變現的壓力。因此本文假設：上市公司上市后仍留在公司的風險投資能夠提升該上市公司的技術創新水平。

三、研究設計與數據處理

（一）數據來源

本文通過WIND數據庫中戰略性新興產業概念中個股分類，挑選出七大戰略性新興產業上市公司306家，在剔除了數據缺失、極端值樣本點后獲取了2004—2015年12年間306家企業有效年樣本點1700個。

（二）研究指標

1.被解釋變量。技術創新指標的選取上出于數據的可得性問題，多數學者研究都是選取公司的專利數據和研發投入數據。專利數據有一定滯后性但較之研發投入數據更能反應企業創新水平，因此本文選取公司專利數據（Pat）作為被解釋變量。2.解釋變量。本文采用二值虛擬變量Vc表示上市公司是否含有風投背景。3.控制變量。本文控制變量參考趙瑋、溫軍對控制變量的處理，將控制變量分為三個維度[11]。一是公司基本特征，包括公司規模（Size）、公司年齡（Age）、企業性質（Nat）、企業創新能力（Pat）、所屬行業（Ind）五個指標，分別使用公司資產規模、公司存續期、是否國企和專利數表示；二是公司內部治理機制，本文選取董事長和總經理兩職兼任（Dub）、獨立董事數量（Ibr）兩個指標；三是公司財務特征，本文選取銷售凈利率（Sgro）、銷售增長率（Gros）、資產負債率（Dar）三個指標。

（三）變量的描述性統計分析

表1是7大戰略行新興產業概念上市公司數量和風投介入次數，1700個年樣本中風投介入次數為392次，介入比例為23.06%。表2是主要變量的描述性統計分析，1700個年樣本平均專利數量為67.23件，平均89.5%的上市公司是民營企業，獨立董事數量均值為36.28%，董事長和總經理兩職兼任的情況平均占比28.24%。

（四）上市公司風險投資內生性問題處理

研究風險投資對上市公司創新效應需要注意兩個問題：一是風險投資與企業創新的內生性問題；二是反事實樣本缺失問題。對此本文采用目前多數學者的對該問題的處理方法，采用傾向匹配得分對風投樣本進行匹配，將風投是否介入上市公司由非隨機性問題轉換為隨機性問題。傾向匹配分析主要步驟如下：一是建立企業是否被風險投資介入的Logit模型，確定哪些因素對風投介入企業有影響；二是對企業被風險投資介入的概率進行打分；三是通過各樣本評分值對風投介入樣本進行匹配，使得風投介入上市公司的行為具有隨機性。本文采用stata對樣本進行傾向值匹配（PSM）分析。本文選取如下變量：時間（Year）、公司規模（Size）、公司年齡（Age）、企業性質（Nat）、企業創新能力（Pat）、所屬行業（Ind）、董事長和總經理兩職兼任（Dub）、獨立董事數量（Ibr）、銷售凈利率（Sgro）、銷售增長率(Gros)、資產負債率（Dar）等11個變量建立Logit模型，模型如下：Logit（vc=1|z）i=覫（β0+β1Sizei+β2Yeari+β3Pati+β4Agei+β5Nati+β6Indi+β7Dubi+β8Ibri+β9Sgroi+β10Grosi+β11Dari）（1）表3是logit模型回歸的結果，變量均采用相應變量滯后一期值。總體而言，表3的結果表明，風投是否介入與戰略性新興產業資產負債率、專利數量、公司規模、公司年齡、銷售增長率、銷售凈利率等公司基本指標和財務指標基本沒有關聯，上市公司性質為國有股東會較大地影響風投介入，但是統計結果不夠顯著。在公司內部結構上，董事長和總經理兩職兼任情況和獨立董事數量占比與風投介入顯著負相關，說明風險投資的介入更多的是看重公司內部治理結構。在對風投是否介入上市公司進行logit回歸打分后，需要按照一定的規則對樣本進行匹配。本文根據樣本數據結構，選擇臨近匹配法（Nearest-neighbormatching）對樣本進行匹配消除風投介入的非隨機性問題，匹配效果見表4。從表4的情況上看，在對樣本進行臨近匹配后，各項指標都有了明顯的差異，但公司年齡、銷售增長率、所屬新興產業行業指標差異變化情況不明顯，說明風險投資是否進入戰略性新興產業上市公司與公司年齡、銷售增長率及所屬新興產業沒有關聯。

四、實證分析

（一）模型設定

在對樣本進行傾向值得分匹配后，風投介入上市公司大致滿足隨機性分布。本文采用分步滯后模型對風險投資與上市公司專利關系進行分析。模型設定如下：Yit=β1VCit+β2VCit-1+β3VCit-2+β4VCit-3+β5VCit-4+β5μt+εit（2）上述模型中，Y為被解釋變量，即上市公司專利數（Pat），μt為個體固定效應虛擬變量，εit為隨機擾動項。本文采用stata軟件對該固定效應面板模型進行回歸分析。

（二）模型結果分析

從分布滯后模型的結果來看，vc介入當年直至介入的第4年，其對上市公司的專利產出情況均有負向作用，其中第三年數據較為顯著。但在VC介入后的第5年其對企業專利狀況影響明顯改善，顯著正相關，并且從風投介入的第三年開始，其上市公司的專利影響逐步變得正向。一般來說風險投資企業的存續時間為7年左右，4年時間投資加上3年時間推出。也就是說在VC投后的第五年，也就是VC將撤出投資的第一年，其對企業的專利影響才較為顯著，因此我們可以認為VC在進入上市公司后，促使上市公司加大了對創新的投入，這種投入使得風險投資在推出的時候上市公司已經有了較好的創新產出，從而使得風險投資獲得較好的退出溢價。

五、主要結論與政策建議

上市公司風險投資范文第5篇

近期不少研究表明公司經理人個人特征對公司決策有重要影響，如生活經驗、過度自信、風險偏好等（Cronqvist et al.，2012[1]；Malmendier和Nagel，2011[2]；Malmendier et al，2011[3]）。CEO需要對公司日常事務及重大事宜作出決策，但是經理人年齡、性格、教育水平等自然屬性會造成CEO對事物認知和信息處理能力的限制，往往不能做出理論中的最優決策。盡管CEO年齡是可觀測的，但是關于經理人年齡特征如何影響公司風險承擔的經驗證據并不充足。

不同年齡階段的CEO因所處時代背景不同，公司發展戰略也顯差異。年輕派的CEO，如37歲便成為聯想集團總裁兼CEO的楊元慶，31歲楊惠妍任碧桂園董事局副主席，雷軍23歲加入金山，從程序員做成公司常務副總裁，29歲擔任重組后金山CEO，馬化騰27歲便與好友注冊成立騰訊公司，24歲在中關村創辦京東公司的劉強東，少壯派企業家大多為79、80后，以互聯網和電子商務等新興行業的企業。中青派CEO，如阿里巴巴網絡技術有限公司創辦人馬云，51歲巨人網絡總裁以及上海健特科技生物總裁的史玉柱。年長派CEO如聯想集團柳傳志，哇哈哈董事長宗慶后等。老另企業家更多為成熟型企業。不同年齡段的CEO由于所處時代環境、經歷等不同，個人特征會影響公司各項決策，公司發展戰略各具特色。

以往文獻中用OLS估計的高管年齡效應中可能包含有易觀測的公司特征差異的影響，如企業規模、年齡（firm age）和市場價值。企業特征差異應只在于年齡區別，而其他屬性應相同，只有在這種理想情況下企業風險承擔可以歸因于CEO年齡差異。本文運用傾向值得分匹配法剔除可觀測的公司特征或CEO特征對年齡效應的混淆影響，凈化公司風險承擔中的年齡效應。運用配對統計技術研究年齡與公司決策關系事，一般將中年組CEO企業刪除，但本文欲考察隨著年齡的增加，公司風險是如何變化，因此保留了中年組CEO企業。

二、文獻回顧與研究假設

已有理論研究發現CEO年齡與自身風險偏好和風險決策行為相關，但是實證經驗結論分歧較大，并沒有形成廣泛認可的結論。年齡影響理性行為人風險偏好和企業風險偏好已被大量研究證明。Bodie et al.（1992）[4]進一步改進Metron-最優消費和投資組合連續時間模型，研究認為個人金融資產組合中權益資本所占比例隨著年齡得到增加而降低，因為人力資本風險通常比股權資本低，隨著年齡的增加，人力資本市場價值降低；其次給定年齡，個人調節其勞動力供給的能力越強，那么其資產組合中風險資產所占比重就越高，因此年齡越小的人，風險資產所占比重就越多。Ackert et al.（2002）[5]研究發現年齡偏大的投資者偏好較低風險的資產，即風險承擔與年齡負相關。不少研究發現年齡越大的人在做出風險決策時候更容易犯錯。Samanez et al.（2010）[6]認為隨著人類壽命持續增長，年長投資者的財務決策對全球經濟的影響也在不斷上升，通過經影像學與金融資產投資動態相結合考察年齡差異在整個成人壽命中財務決策的影響，發現在選擇風險資產時，年齡偏大的成年人的決策次于較年輕的成年人。Elsaid和Ursel（2012）[7]調查CEO繼任后的風險承擔以及年齡是否影響CEO繼任計劃。在650家小型、中型和大型北美企業中1992-2005年間有679首席執行官繼任，研究發現年齡在CEO上任和繼任傾向于相近，并且CEO年齡與公司風險負相關。

另一方面，Hirshleifer和Thakor（1992）[8]構建管理者聲譽建立和項目選擇模型，研究發現公司總經理離退休時間越近，該公司將減少負債金額和風險承擔。年輕CEO還未擁有管理者聲譽，因此為了避免遭受懲罰而選擇保守投資政策，Holmstrom（1999）[9]考擦對未來職業生涯的憂慮可能會影響一個人相關決定，并且發現年輕的高管傾向于降低公司風險。

國內關于管理者個人特征與公司決策研究居多，直接考察年齡與公司風險行為的研究并不多，如魏立群和王智慧（2002）[10]試圖從中國企業高管特征如年齡差異、教育背景、職業來源多樣性、經歷復雜程度與組織績效的關系分析，發現不同于西方學者研究的結論，其中高管平均年齡與組織績效正相關，并且高管成員年齡差異越大，組織績效越好。文芳（2009）[11]實證檢驗了高管個人特征與公司R&D投資強度的關系，發現高管技術職業經驗、教育水平與企業R&D投資強度高度相關；并且任期與R&D關系受到年齡差異影響。

本文運用傾向值匹配得分法估計公司風險承擔中的年齡效應。以往文獻中用OLS估計的高管年齡效應中可能有可觀測到公司特征差異的影響，如企業規模、年齡（firm age）和市場價值。企業特征差異應只在于年齡區別，而其他屬性應相同，只有在這種理想情況下企業風險承擔可以歸因于CEO年齡差異。實證方法上解決公司可觀測特征差異可能干擾年齡對公司風險承擔影響的方法是匹配方法，即構造傾向值匹配樣本（Serfling，2014[12]；Yim，2013[13]）。本文將高管年齡劃分成三組，年輕派27-40；中年派41-55；老年派55-69，以往文獻通常將中年派組去掉，直接將老年派組為實驗組，年輕組為對照組進行匹配檢驗，本文認為中年派組高管相比于年輕CEO不僅在職業聲譽和管理技能上都已經成熟，而相比于老年派組是風險偏好性，本文認為中年派組高管公司風險承擔高于年輕派組和老年派組CEO，因此公司風險承擔與高管年齡是倒U曲線關系。

三、Boostrap-Kernel-PSM估計

在經濟學中解決樣本自選擇選擇性偏差問題，除了工具變量法，還有一個新興的統計方法-傾向值匹配，凈化自變量與因變量之間的關系。通過將可能與因變量和內生自變量相關的混淆變量納入Logistic或Probit回歸模型預測個體受到內生自變量影響的概率值，將傾向得分值相近或相等的樣本進行配對，消除選擇性偏差對研究結論的影響，兩組因變量上的差異只能歸因于研究關注自變量的變化，而不是其他混淆變量，保證因果結論的可靠性。

3.1傾向值得分（Propensity Score）

傾向值得分是給定事前特征下個體接受處理效應的概率（Rosenbaum和Rubin，1983[14]）。

p（X）=Pr[D=1|X]=E[D|X]（1）

其中X是控制組多維度個體特征向量，D是指標變量，當接受處理時取值為1，否則為0。受到處理的個體平均處理效果（average treatment effect of the treated）ATT根據傾向值匹配后估計公式為：

ATT=E[Y1i-Y0i|Di=1]=E{E[Y1i-Y0i|Di=1，p（Xi）]}=E{E[Y1i|Di=1，p（Xi）]-E[Y0i|Di=0，p（Xi）]|Di=1}（2）

其中Y1i和Y0i為處理組和對照組潛在產出值。

3.2Boostrap穩健性標準誤

根據Ham et al.（2011）用Monte Carlo模擬方法驗證了Boostrap估計局部線性匹配回歸標準誤的準確性，以及對照組與實驗組數據樣本小的原因，本文使用Boostrap方法估計ATT標準誤。具體操作如下：首先從總體重復抽出n個樣本得到經驗樣本；然后利用Kernel-PSM方法估計出ATTi；第三步，重復K次前兩個步驟（本文設定K=50），得到K個估計值ATT1，ATT2，…，ATTK；最后，根據ATT1，ATT2，…，ATTK計算ATT統計量的標準誤。

四、研究設計

4.1樣本數據說明

本文選取2004年之前上市的滬深兩市所有非金融類上市公司作為研究對象，并執行以下的樣本篩選程序：（1）剔除金融保險行業（行業代碼為“I”）的公司樣本；（2）剔除主要變量的數據有缺失的樣本；（3）剔除被證監會執行特別處理（ST或PT）的公司樣本。為了消除異常值的影響，對公司層面的連續變量進行上下1%的Winsorize縮尾處理。（4）剔除在觀測時期內管理者變更的企業，因為管理者更替可能會帶來企業風險承擔決策的改變。（5）保留職務名稱為“總經理”、“首席執行官”高管數據，與國內其他文獻不同，本文僅將總經理作為CEO為研究對象，管理者是企業決策制定的直接主體。刪除數據缺失值后，最終得到的樣本包含6523家公司-年非平衡面板樣本，最長年度區間1999-2010年。本文使用的公司層面數據均來自CSMAR數據庫。

4.2主要變量描述性統計分析

1.公司風險

早期研究中較多使用公司股票收益波動衡量公司總風險，當股票收益波動越大，則意味著公司風險越高。因此本文使用股票周收益率標準差WTRISK（Total Risk）測度公司風險變量。在估計時，公司風險變量對數化。

2.CEO年齡

本文將高管年齡劃分成三組，年輕派27-40歲，中年派41-55歲，老年派55-69歲，本文中CEO只限定在總經理和首席執行官，姜付秀（2009）指出發達國家的CEO與我國上市公司中董事長更相近，并且在國內其他研究中較多以董事長為CEO為研究對象，但是管理者是公司決策制定的直接主體，如果考慮董事長特征，可能會混淆CEO年齡特征對企業風險承擔水平的影響大小。定義年齡處理效應二元離散變量d_age，對于年輕CEO組與中年CEO組，中年組CEO為處理組，即d_age取值為1，年輕CEO企業為對照組，即d_age取值為0。類似的，對于中年組與年長組的配對分析，年長組企業為處理組，即d_age取值為1，中年CEO企業為對照組，即d_age取值為0。

3.其他控制變量

參照Kini和Williams（2012）[15]做法，本文加入影響公司風險決策和高管年齡相關的一些CEO特征和公司特征變量，Tenure是高管任職年限，其平均值（中位數）是2.5年（2）。公司資產Asset，資產規模大的的企業通常不進行債券融資方式，信息不對稱問題較輕微，因此我們預計規模越大的企業越不容易受到金融危機的沖擊；市賬比MB，市賬比越高的公司表示未來的成長性比較高，這種成長性類似于一種保價的期權；現金流量持有量Cash_rate，擁有更多融資資源的企業受到外來沖擊的影響就越小；營業收入增長率Growth；資產收益率ROA；Degree是學歷指標變量，博士學歷事，則值為4，碩士學歷值為3，本科學歷為2，專科學歷為1，專科以下學歷值為0；專公司股票年收益Stock Return；公司年齡Firm age，本文用當年與國泰安數據庫首次披露公司財務數據年份之差衡量公司年齡；Blockhold是指標變量，當公司機構投資者持股比例至少有一個超過10%，則值為1，否則為0；行業虛擬變量Dum_r，捕捉行業差異性；年度虛擬變量Dum_y。

4.統計性描述分析

表1報告了主要變量描述性統計分析，WTRISK最小值為-3321，最大值為-0612，平均值為-1879；高管年齡最小為25歲，最大為69歲，均值為46歲。高管平均任職期限為3年左右。通過對我國不同年齡段上市公司的CEO的個人以及公司的基本特征進行了簡要的統計分析，發現中年的CEO在我國占據主導的地位，老年和青年CEO人數相當，呈現“中間大、兩頭小”的局面。為了檢驗本文初步猜想，用二次曲線擬合公司風險與高管年齡，圖1從視覺上給出了兩者關系。從圖中可以大致看出，二者呈倒U曲線關系，大致在47左右達到峰值后再下降，初步證實本文認為中年組企業CEO更傾向于投資高風險項目，提高公司風險。

4.3 Boostrap-Kernel-PSM估計

（1）年輕組與中年組比較

本文定義d_age二元離散變量，當高管年齡處于（40，55）之間，則取值為年齡低于40歲的企業取值為0，刪除年長組數據。本文使用逐步回歸化估計以高管年齡二元離散變量為因變量的logit模型，以10%顯著水平刪選變量。Logit回歸模型結果如表2 Model（1）。根據計算處理組與對照組的傾向值，利用局部多項式核平滑回歸匹配算法，并采用Boostrap估計ATT標準誤，其精確確性已有實證經驗的論證（Ham et al，2011[16]）。回歸模型中控制變量通過15%顯著水平刪選，從表2看出，三個模型中高管任職期限系數在1%顯著水平上顯著為正。企業資產系數與因變量在1%水平上顯著為正，說明企業資產和規模越大，公司越有實力和財力實現高風險投資需求，繼續尋求發展的儲備。

（2）年長組與中年組比較

本文定義d_age二元離散變量，當高管年齡大于55歲，則取值為1；當高管年齡處于（40，55）之間，則取值為0，刪除年齡段低于40的數據。本文首先使用逐步回歸化估計以高管年齡二元離散變量為因變量的logit模型，以10%顯著水平刪選變量。Logit回歸模型結果如表2中Model（2）。

（3）年長組與年輕組比較

本文定義d_age二元離散變量，當高管年齡大于55歲，則取值為1；當高管年齡低于40歲則取值為0，刪除中年組數據。按照上述步驟，Logit逐步回歸結果如表2中Model（3）。

表3報告了用Boostrap估計的ATT統計量標準誤，與本文預期相符的是，本文發現中年組企業風險高于年輕組，年齡效應為0036，Boostrap標準誤為002，在10%水平上顯著。但是在老年組與中年組配對檢驗中，估計系數為-00288482，高管年長的企業總風險比高管中年組企業低，但是標準誤為002455，P值為0541，未通過顯著性檢驗。本文進一步借鑒Ham et al（2011）做法，檢驗年齡效應對年長組和年輕組企業風險承擔效應，發現年齡效應為正，公司平均提高00766，與Ham et al（2011）研究結果不同。可能原因是本文樣本中年齡范圍跨度小，本文中CEO只限定在總經理和首席執行官，姜付秀（2009）指出發達國家的CEO與我國上市公司中董事長更相近，并且在國內其他研究中較多以董事長為CEO為研究對象，這也許是與其他研究發現不同的原因之一。在Ham et al.（2011）中，高管年齡在59-91歲之間為老年組，29-52歲為年輕組。同時在國內其他文獻中，一般60歲以上為老年組，所以本文關于老年組與年輕組年齡對公司風險行為的影響可能仍然有部分中年組高管對公司風險決策的影響。

相關的心理學分析中，隨著管理者的年齡不同，其對風險的偏好也有所不同。按照常理來說，年齡較大的管理者由于其社會地位、收入以及聲譽等已經或多或少達到了一定的水平，因此冒險精神將會減少，采用風險規避的策略。從而在投資上將會顯得保守。相反，年輕的管理者，年輕且氣盛。處于人生事業發展的階段，為了追求在事業上的成就，他們將會有強烈的欲望和動機來擴大企業的規模，擴大投資與并購。從而極可能導致過度投資。但是本文發現，處于中年期的高管其對公司風險相比于年輕組企業風險高，年輕CEO還未擁有管理者聲譽，因此為了避免遭受懲罰和對未來職業生涯的憂慮，而選擇保守投資政策，年輕的高管傾向于降低公司風險。職業聲譽機制良好，可以為管理者間接產生效應，同時企業也可以從中獲益，向市場傳達公司業績和財務狀況的信息，因此年輕CEO更傾向于采取穩健、保守公司風險決策。而中年時期的CEO聲譽已經初步行為，并有能力采取改變公司運營狀況的措施，為企業未來發展做充足準備。隨著市場環境及市場需求改變，CEO通過改變企業風險投資高風險收益項目。因此，隨著管理者聲譽的逐步形成，CEO在公司決策中展示出本身特點和管理水平，隨著公司所有者和管理者信任水平的提高，管理者個人特點會滲入到公司各項決策中。

4.4共同區間檢驗

（1）中年組與年輕組

在第一步預測傾向值后，雖然每個公司年CEO都有傾向值得分，但存在傾向值得分過高或過低，無法找到匹配的個體。通常傾向值取值極端的個人沒有因為沒有與之匹配的個人無法為我們提供有用信息，因此在匹配算中就沒有考慮。能從對照組找到匹配對象的傾向值取值范圍被稱為“共同區間”（Common Support）。從圖2中年組與年輕組匹配前后傾向值得分密度分布圖可以看出，匹配后處理組和對照組中的傾向值得分區間范圍基本保持一致，意味著對于處理組中任何一個個體都能在對照組中找到配對對象。而匹配前中年組傾向值取值范圍比對照組大，因此匹配時，低于0.25左右的傾向值被認為是極端值而沒被考慮進行匹配。

限于篇幅，本文未呈現老年組與年輕組匹配前后傾向值密度分布圖，但通過了共同支撐域檢驗。

4.5平衡檢驗

（1）中年組和年輕組

在完成匹配第，通常會對處理組和對照組之間的每個混淆變量之間差異檢驗。如果中年組CEO企業與年輕組CEO企業之間的混淆變量均值沒有顯著差異，則認為這樣的配對樣本是“平衡”的。圖3呈現了配對后對照組和處理組混淆變量的平衡檢驗圖，離0值線越近，則表示兩組特征變量差異越小，則兩組各個變量就越平衡。所有的變量除了工業虛擬變量4在15%顯著水平上兩組無差異，其他變量均在10%的水平上通過了平衡檢驗。其中這些變量對應于表2中的Model（1）中的控制變量，d_ind變量是行業類別變量，d_year是年份類別變量。

五、結論

本文以CEO年齡特征為研究對象，在以往文獻基礎上，研究公司行為決策中的年齡效應，證明不同年齡段的CEO對其公司的決策行為產生不同的影響效果。通過相關文獻的梳理，本文認為于中年期的高管其對公司風險相比于年輕組企業風險高，但是實證結果并不支持關于中年組與年長組企業風險承擔水平差異的證據。其次，與其他文獻結論不同，本文發現年長組企業風險承擔高于年輕企業，因為本文定義高管年齡大于55歲，而與其他文獻一般定義年齡大于60的高管為年長組。本文重新將年長組高管定義為年齡大于60歲，并未得到年輕組企業風險承擔顯著高于年長組企業的實證證據，可能與本文只關注公司經理人特征，而并未考慮董事長年齡特征對公司風險承擔的影響有關。〖JP〗