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论文编号：	2324
作者编号：	2120082160
上传时间：	2010/6/8 21:30:33
中文题目：	风险投资企业网络结构与投资绩效——基于嵌入性视角的理论与实证研究
英文题目：	Venture Capital’s Network Structure and Financial Return—— A Theoretical and Empirical Research from the Embedded Perspective
指导老师：	张玉利
中文关键字：	辛迪加，社会网络分析，风险投资，投资绩效
英文关键字：	syndicate, social network analysis, venture capital, financial return
中文摘要：	辛迪加是指风险投资企业为了降低投资项目的风险和获取投资收益，通过联合投资形成的一种企业联盟形式。作为降低风险的有效手段，辛迪加被广泛应用于商业领域，特别是风险投资领域。然而，与广泛存在的辛迪加形成鲜明对比的是，关于辛迪加如何影响风险投资企业回报的研究却很不充分。风险投资企业普遍地被嵌在一个个网络之中，影响其资绩效的因素不仅仅来自于经济方面，更多的来自于社会方面。广泛存在的辛迪加组织为研究辛迪加网络如何影响风险投资的投资绩效提供了契机。本研究关注到了这个被大多数学者所忽略的课题。在此背景下，本文提出了两个核心问题：第一，辛迪加是否有助于风险投资企业降低项目投资的风险；第二，一个风险投资企业的辛迪加网络是如何影响了该企业的投资绩效。 根据社会网络分析方法的要求，本文首先提出了一个基于辛迪加网络机制的概念模型。即风险投资企业形成的辛迪加网络中存在两种不同机制：联结机制和结构机制。不同机制下辛迪加网络对于风险投资回报的绩效影响也各不相同。在联结机制下，中介度和结构洞相关风险投资企业的信息，会对企业的财务回报产生影响；在机构机制下，中心度和接近中心度的相关风险投资企业的项目准入资格，直接关系到企业财务回报能否实现。本文检验了这些网络结构变量对位于辛迪加网络中的个别风险投资企业的财务回报的影响。 本论文以1987年到2008年之间获得投资的108家新创企业所涉及1080个投资事件（包括336家风险投资企业）为基础建立了数据库，并使用相关的社会网络工具计算了辛迪加网络的相关指标。通过对这些风险投资企业的辛迪加网络指标进行多元回归分析，本研究发现辛迪加网络中存在的联结机制和结构机制均会对风险投资企业的财务回报产生影响。
英文摘要：	Syndicate is a form of inter-firm alliance through which venture capitalists invest in certain common new ventures to reduce risks and acquire revenues. For its efficiency in reducing risks, syndication is widely used in business, in particular in the venture capital industry. Contrary to the wide existence of syndication, research on how syndication influences venture capital’s investment return is largely inadequate. Venture capital firms are generally embedded in networks such as the syndication network. Comparing with the economic factors, the social factors have a greater impact on their financial returns. More importantly, the wide existence of syndication creates an important research opportunity for examining how the syndication network functions to venture capital’s financial performance. This research direction however is also largely ignored. Under this background, we ask the question: does syndicate help reduce risks? How does a syndicate network influence venture capital’s financial performance? Following the social network analysis method, we conceptualize a theoretical framework focusing on both relational and structural network constructs and examine how the flow-betweenness, structural holes and degree network centrality of individual venture capital firms in the syndication network influence their financial return. Our regression analysis based on the syndicate network data of 108 venture capitals (1080 joint-investments are involved) ranged from 1987 to 2008 shows that both relational and structural network mechanisms matter to venture capital’s financial return.
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