中财学人 | 李国武 王圳杰:创业者的组织出身与风险投资获得

李国武、王圳杰，《创业者的组织出身与风险投资获得》，《社会发展研究》，2017年第3期。

作者简介：李国武，中央财经大学社会与心理学院副院长、教授

提 要: “名校”、 “名企” 出身有助于提高创业者获得风险投资的可能性吗?基于地位信号理论，本文认为，在信息不对称和信息不完全的条件下，通过质量认证和背书、信息和资源收益、地位转移效应等三种机制，创业者所出身组织的创业知名度可作为一种信号影响外部投资者对其质量的感知，进而影响到其获得早期阶段投资的可能性。利用基于 IT 桔子信息网编码而成的数据库进行的实证研究发现，无论是创业者所毕业学校的创业知名度还是创业者前工作单位的创业知名度，对创业公司获得天使轮和A 轮融资的可能性都具有显著影响。“名校”和 “名企”出身有助于提高创业者获得早期阶段风险投资的可能性，不过，工作单位出身比大学出身的影响更显著。

关键词: 创业者 组织出身 创业知名度 风险投资 信号发送

一、引 言

筹集资源创办一个新的商业组织是一项充满不确定性的事业，初创公司的质量不确定性增加了其获取外部资源支持的难度。风险投资已成为一种被广为采用的分担科技类创业公司风险的制度安排。风险投资的基本做法是用资金投入换取股权收益，具有高风险、高回报的特点，谨慎地评估投资对象的潜在价值、降低可感知的投资风险是理性的风险投资者遵循的行为准则。那么，风险投资者会如何来选择创业公司或者说什么样的创业公司更可能获得风险投资的青睐呢?

风险投资决策是一种评估创业公司的潜在投资价值并进而做出投资决定的行为。风险投资机构在选择创业公司时面临的基本困境是信息不完全和信息不对称，它们难以事先对创业公司及其创业者的质量或者说投资价值做出准确的判断，只有在做出投资决定的一段时间后才能对创业公司的真实质量有更准确的把握。在这种质量不确定的情况下，风险投资的供给与需求如何实现匹配呢? 根据信息经济学的研究，风险投资者可能会通过考虑被认为与创业公司质量高度相关且更容易观察的特征来估计创业公司的质量，这些特征可以作为反映和传递创业公司及其创业者质量的信号，风险投资者进而基于这些信号所形成的预期质量分布来做出相应的投资决策。信号发送 ( Signaling) 理论已成为解释风险投资者决策的主要视角。创业公司和创业者的哪些属性或特征可作为传递创业公司质量的信号呢? 以往的研究已经探讨了不少可能间接反映创业公司质量的信号。

有些学者研究了创业者的人力资本和过去的创业经历等以往经历的信号作用。许大维对新兴互联网产业的科技创业企业的研究发现，拥有博士学位成员的创业团队明显更可能获得风险投资且被给予更高的估值。吉姆恩的研究表明，风险投资者更可能对拥有较高学术地位 ( 特别是拥有博士学位或教授头衔) 的创业者做出投资，而创业者真正的技术能力 ( 比如创业者是技术专家、将其自己的技术带入创业公司、将自己的技术转移给他人等) 却与其获得风险投资的可能性没有显著关联。基于信号理论，有些学者认为风险投资者更倾向于投资连续创业者，但一些实证研究却表明，连续创业者并不比首次创业者显示出更好的绩效。

还有些学者认为，科技类创业公司的潜在投资价值取决于其专利技术能力和技术成功的可能性，而专利不仅是能够带来收入的知识产权，而且是反映创业者技术能力的重要信号。许大维和齐多尼斯使用一个关于美国半导体产业的创业公司样本的研究发现，创业公司申请的专利数量越多，风险投资机构给予的估值就越高，而且在早期的融资轮中专利的影响更大。霍伊斯勒等人对关于德国和英国生物技术公司样本的研究发现，专利申请增加了获得风险资本的可能性，但最终授予决定却没有显著影响。康蒂等人对佐治亚理工学院高级技术开发中心的 226 家科技创业公司的研究表明，专利申请数量对风险投资获得具有显著影响而对天使投资获得却没有显著影响。

还有一类被很多研究者关注的信号是创业团队成员在创业公司中拥有的股权比例和投资数量，前者代表的是价值信号，而后者代表的是任责 ( commitment) 信号。创业成员可通过自身持有的股份比例来向外部投资者传达他们对创业公司未来价值的信心，而创业成员在创业公司中投入的资金数量特别是投资额度占其个人总财富的比例则反映了创业者克服困难争取成功的个人任责水平。在实证研究中有些学者发现，创业者、朋友和家人的投资数额对高科技创业公司获得天使投资的数额具有显著影响，而对获得风险投资的数额却没有显著影响; 但也有些学者发现，无论是创业团队在创业公司拥有的股权比例还是投资数额占个人财富的比例对创业公司的长期结果都没有显著影响。

以上这些研究基本上都是从创业者的人力资本特征或物质资本投入的角度来考察可能作为反映创业者或创业公司质量的信号，不过，对一些信号进行的经验研究并没有得出一致的结论。与从创业者人力资本或物质资本投入角度不同的是，本文试图从创业者社会关联的角度研究反映创业者质量的信号。在这里，创业者的社会关联不是指创业者与外部投资者的社会关系，而是与外部投资者之外的其他组织的关系。正如波多尼所主张的，可把一个焦点行动者的社会关系看成其他行动者判断该焦点行动者质量时参考的依据。我们认为，在创业者的质量难以直接观察的情况下，外部投资者对创业者质量的感知很大程度上受到与创业者有密切关系的第三方地位的影响。对于早期发展阶段的创业公司而言，创业者所出身组织的结构位置是外部投资者考察其质量的一种重要信号。

在本文，创业者所出身的组织主要是指其创业前所毕业的学校和工作过的单位，根据这些既存组织的创业知名度 ( entrepreneurial prominence) ，即它们培养创业者的数量，我们可以对这些组织进行位置排序，这种位置排序构成一种社会结构。如果创业者所出身组织在创业知名度上占据的结构位置越高，则外部投资者对创业者本身质量的感知就越高，从而提高外部投资者对其投资的可能性。创业者所出身组织的创业知名度之所以能够成为降低其质量不确定性的一种信号，这是因为: 其一，所出身组织曾经对创业者进行过质量评价，这为后来行动者的评价发挥了认证( certification) 和背书 ( endorsement) 的作用; 其二，出身于高创业知名度的组织更有助于为创业者带来创业所需的信息和资源; 其三，出身组织对曾经成员的地位转移 ( status transfer) 效应。在经验研究中，我们利用基于 IT 桔子信息网编码而成的数据库，检验了创业者所出身组织 ( 毕业的大学和前工作单位) 的创业知名度影响其获得风险投资可能性的假设。

二、创业者组织出身与风险投资获得

一个行动者的声望很大程度上是由其交往伙伴的身份所塑造的，与知名行动者的交往 或 合 作 有 助 于 提 高 个 体 的 声 望 和 地 位，这是社会学研究中的一个传统思想。有些学者进一步将这个思想扩展至组织研究领域，认为在组织及其产品的质量无法直接观察的情况下，其他行动者会通过观察一个组织的交易伙伴或关系网络来判断该组织的质量，与高地位或者知名组织的关联有助于提高外部行动者对一个组织的质量感知。沿着这个思想脉络，本文认为，当行动者的质量在交易之前无法直接观察时，行动者在过去经历中曾经作为其成员的组织的地位可作为其质量的一个信号，出身于高地位或者说高知名度组织的行动者更可能被认为是高质量的，从而更容易从其他组织那里获取资源。在本文，我们将这种观点应用于风险投资者对创业者质量判断的研究。

( 一) 创业者的质量不确定性

创业公司在发展初期由于新生者劣势，解体或失败的概率很高。另外，高科技领域的创业公司通常开发的是新产品、新技术、新市场或新的商业模式，这种创新伴随着很高的风险和不确定性。风险投资是分担创业公司成长风险的一种制度安排，风险投资机构不仅可以为创业公司提供风险资本，而且还能够为其带来管理经验和其他外部资源。不过，由于信息不完全和信息不对称，风险投资机构难以在投资前对一家创业公司的实际质量和潜在价值做出准确的判断。一方面，风险投资决策是一种投资未来、寻求潜在投资价值的行为。影响一家初创公司未来前景的因素有很多，投资者甚至创业者不可能做到对这些因素全部知晓。信息不完全下的有限理性决定了投资者事先很难准确预测一家初创公司未来的市场价值及其成功的可能性。风险投资机构只能根据初创公司过去的表现对其未来的市场前景进行评估，而且创业公司在发展初期没有太多业绩记录供外部行动者评估其质量，因此初创公司的价值存在相当大的不确定性。

另一方面，创业公司比风险投资机构本身更清楚自身的质量和潜在价值。不同创业公司之间的实际质量参差不齐，信息不对称增加了风险投资机构识别创业公司质量的难度。决定创业公司质量的因素主要有两个，一个是商业项目，另一个是创业者。一般来说，对创业公司的商业项目 ( 产品/服务、市场和竞争状况等方面)的评价，可以通过行业分析与比较来实现; 相对而言，对创业者实际质量的评价更难。很多对风险投资者评估初创公司准则的经验研究发现，创业者的质量最终决定了风险投资者是否做出投资决策。被誉为 “风险投资之父”的乔治斯·多里奥特 ( Georges Doriot) 曾说过，“一个平庸的想法在一个能干之人手中的价值，远远超过一个优秀的想法在一个平庸之人手中的价值。” 中国的著名天使投资人戴志康也曾表达过类似的观点，投资到最后投什么不重要，重要的是这个人靠不靠谱，靠谱的人才是创造价值的源泉。这些投资者的观点表明创业者比创意更重要，是创业者本身的素质和能力最终决定了创业项目成功的可能性，一个初创公司的潜在投资价值很大程度上取决于创业者的质量。但问题是一个创业者本身的实际质量在做出风险投资决策之前是难以做出完全准确判断的。美国早期著名的风险投资家阿瑟·洛克 ( Arthur Ｒock) 曾说过: “几乎我所犯的每一个错误都是选错了人，而不是选错了项目” ，这句话表达了考察创业者质量的困难。

( 二) 组织出身作为质量信号

就像雇主在聘用一个人时对他的生产能力没有把握一样，风险投资机构在选择一个创业者时对他的企业家能力也无法直接观察。根据斯彭斯的研究，在商品质量不确定的情况下，行动者可以通过一些可观察的特征来评价它，这些可观察到的关于质量的指示器就是信号。信号要满足两个标准: ( 1) 它至少能部分地被行动者所控制和改变，( 2) 获得这种信号的边际成本或困难程度与商品的质量水平是负相关的。在斯彭斯对劳动力市场的研究中，教育水平是反映雇员生产能力的一个信号，因为它的获得是行动者可以控制和改变的，并且对于既定的教育水平，生产能力高的行动者比生产能力低的行动者花费的信号本更低。创业者之前的经历和成就是传递其质量的重要信号，就像我们在引言部分所指出的那样，已经有很多学者把受教育程度、专利和创业经历等作为反映创业者能力的信号，但这些信号并不足以解决其质量不确定性问题。创业者之前的教育和职业经历并不仅仅塑造了其人力资本积累，而且还会影响到其社会资本构建。因为在以往的教育和职业经历中，不同的创业者会和不同声望或地位的组织建立关联从而形成不同的社会资本。我们认为创业者所出身组织的地位可能是一个比诸如受教育程度或专利数量等更综合且更有效地反映创业者质量的信号，这一观点的提出受到以往一些相关研究的启发。

一些组织社会学家从组织间关系的角度来思考在信息不对称条件下对特定组织及其产品质量的评价问题。波多尼认为，在生产者的产品质量不能直接观察的情况下，市场地位是一个企业的产品潜在质量的信号，而生产者和市场上其他行动者的关系是地位和质量之间关系的中介，存在三种作为质量的中介信号的关系: 与重要购买者的关系、与第三方的关系以及与其他生产者的关系。与高地位行动者的关系，有助于提高评价者对生产者的产品质量的感知。，在年轻公司质量不确定的情况下，第三方依靠这些公司的交易伙伴的知名度来判断它们的质量，与知名交易伙伴有关联的年轻公司比缺乏知名伙伴的表现更好。他们的研究发现，拥有知名的战略联盟伙伴和股权投资者的生物技术公司比缺乏此类联系的公司能更快地实现上市和获得更高的估值。博顿等人进一步将这种观点从组织间关系扩展至个体与组织的关系上，认为创业者之前工作过公司的知名度影响到其创业过程，他们的经验研究发现，在知名公司工作过的创业者更可能采用创新策略创业，在知名公司工作过且采取创新策略的创业者更可能获得外部投资。

在这些研究的基础上，我们认为在行动者质量无法直接观察的情况下，该行动者的组织出身成为评价者感知其质量的重要信号，出身于高地位或高知名度组织的行动者更可能得到高质量的评价。一个典型的例子是大学对应届博士毕业生的招聘，聘任委员会的教授们在评价一位刚刚开启其研究生涯的博士毕业生的学术潜力时，其所毕业学校的总体排名或专业排名是强有力的指示器，毕业于专业排名更靠前学校的博士被认为拥有更好的学术训练，从而被认为具有更大的学术潜力。对早期阶段的创业公司而言，一方面它们尚未与更多的其他组织建立起战略联盟或交易伙伴关系，另一方面它们也没有太多的业绩记录可言，在这种情况下，创业者的组织出身更可能被外部投资者作为感知其质量的重要信息来源。

组织分层是经济社会生活中的基本事实，大学排行榜、财富 500 强等就是组织分层最明显的例子。由于组织特征的多维性，可以沿着不同维度对组织进行分层。对企业而言，我们可以从资产、营业收入、利润、员工规模、创新能力等不同维度进行分层。在既定维度 ( 比如技术创新或盈利水平) 上，不同企业由于其知名度的不同会占据不同的位置，这种等级化的位置排序就构成企业的社会结构。当然，同一个组织可能在不同维度的分层中处于不同的结构位置。就本文的研究而言，我们把创业者所出身的组织定义为创业者在创业之前曾作为其成员的组织，其中最重要的是其所毕业的大学和工作过的单位。根据创业活动的比率可以对创业者所出身的组织进行分层。有些组织是培养创业者的沃土，而有些组织则很少产生创业者。我们可以使用网络分析术语来描述创业者与其所出身的组织构成的关系网络，每个创业者和每个产生了创业者的现存组织都是网络中的节点 ( node) ，而每个创业者和其所出身的组织构成了一条链接 ( tie) ，那些拥有更多链接的现存组织( 即从中产生更多创业者的组织) 则在这个网络中拥有更高的中心性 (centrality) 。一个行动者的可见性和知名度是其在社会网络中的中心度的函数。培养创业者数量的不同影响了一个组织在创业网络中的可见性，我们可用“创业知名度”这个概念来描述这种可见性上的差异。我们认为，创业者所出身组织的创业知名度符合质量信号的两个标准。尽管一个组织的创业知名度并不取决于出身于该组织的特定创业者的努力，但创业者所出身的组织很大程度上是当初他自主选择的结果，因此他至少能对其组织出身实施某种控制。另外，获得高知名度组织出身的边际成本或难度与创业者的总体质量水平呈反向关系。

经济学的信号发送模型中均衡的正式条件是商品质量的实际分布必须等于基于信号所形成的预期质量的分布，如果二者不相符，理性的决策者会根据交易之后的实际观察结果所反馈的信息来调整基于信号得出的预期质量分布，直至二者相符。与经济学的信号发送模型不同的是，我们认同波多尼的观点，感知到的质量 ( perceived quality) 与实际质量之间也许只存在一种松散的正向关联。我们认为，风险投资者在信息不完全的情况下，往往是根据感知到的创业者质量来做出投资决策，而感知到的质量受到创业者所出身组织的创业知名度的塑造。

( 三) 组织出身影响质量感知的机制

为什么创业者所出身组织的创业知名度会影响到外部投资者对其质量的感知而能够成为判断创业者实际质量的一种信号呢? 在创业者的质量不可直接观察和不确定的情况下，其组织出身的创业知名度通过三种机制影响到外部投资者对创业者质量的感知: ( 1) 所出身组织对创业者质量的认证和背书; (2) 组织出身带来的信息和资源收益; ( 3) 组织出身对创业者的地位转移效应。

1. 质量认证和背书

在不确定条件下，资源拥有者受到知名行动者评价的影响，因为它们相信知名行动者辨别质量的能力。获得一个组织的成员资格往往都会经过一个基于质量评价的筛选过程，不同地位的组织对成员资格的要求是不一样的，成为一个高地位或高知名度组织的成员通常需要具备更高的资格条件。这个筛选过程使得不同质量的行动者分布在不同地位的组织之中。在现实生活中我们看到，不同知名度的高校录取到的新生的素质和分数是不一样的，同一行业中不同地位的企业招募员工的资格条件也是不一样的。这种机制建立在组织地位与成员质量存在显著关联的假定之上。平均而言，地位越高的组织会有越强的质量评价能力，也会招募更高质量的成员。因为如果高地位的组织不分良莠地吸纳成员的话，就会有损害组织地位的风险。为了避免地位损失，高地位的组织轻易不会吸收低质量的成员。创业者在创业前的组织出身代表了一种曾经的质量评价结果，为创业者的质量起到一种认证和背书的作用。尽管成为一所大学的学生或一家企业的雇员所需要的素质和能力与成为一家新创公司的创业者所需的素质和能力并不完全相同，但过往的评价结果对后来的评价者还是具有重要的参考价值。因此，良好的组织出身意味着良好的质量记录，这可能会提高外部投资者对创业者的质量评价。

2. 信息和资源收益

创业活动依赖于对信息和资源的获取，创业者一方面要能够识别和利用创业机会，另一方面要能够动员和管理资源成功实现商业战略。研究关系网络的学者们已经指出，一个行动者获得的信息和资源的数量和质量是其社会网络的函数，在社会结构中占据不同位置的行动者获取的信息和资源是不同的。影响创业者在社会结构中位置的一个关键因素是其在过去教育和工作经历中形成的社会关系，特别是他毕业于什么样的学校和在什么样的组织工作过，组织出身的不同决定了创业者在创业网络中的位置的不同。首先，根据网络中心性，在高创业知名度 ( 即产生更多创业者) 的组织更容易接触到关于技术、新兴市场和待开发的消费者需求的新信息。大量高质量的信息会快速地通过知名的组织传递给其成员，身处这样组织的成员更可能做出必要的信息整合并识别出高质量的创业机会。其次，以前的教育和就业经历影响到企业家能力的形成，不同组织出身的创业者其受到的企业家能力熏陶和培训的质量是不一样的。在一个其成员创业活跃度高的组织，有潜在企业家精神的成员会感同身受地受益于先前创业者的经验，习得关于建立一个新的商业组织的步骤和方法的沉默知识。再次，出身于高创业知名度组织的创业者拥有更高质量的校友和同事关系，他们可以通过这些关系来动员和筹集创业公司发展所需的各类资源，比如创业团队的组建、市场和客户的开发、供应商的寻找等。最后，网络中心性也有助于传播关于创业者及其新创公司的信息，来自知名组织的创业者的经历和成就会更广泛地为人所知，降低外部行动者对他的信息不对称。

3. 地位转移效应

两个行动者之间的社会关系不仅有助于信息和资源在它们之间的流动，而且其他行动主体会参考这两个行动者之间的社会关系对其可靠程度进行判断。当一个行动者参与到被第三方认为是一种和其他行动者的交换或交往关系的行为时，每一方的地位都会对其他方产生影响。

也就是说，地位会通过人际交往和交换或顺从关系在行动者之间发生转移和渗透。一个行动者的地位会受到与其交往的对象的地位的影响。与高地位行动者的关系会增强个体的声望，而与低地位者的关系则会减损声望。科学社会学的研究早就发现，当一个年轻学者得到研究领域中资深前辈的提携时，比如与后者合著文章，或者成果被后者引用，就会极大地提升其职业前景。对创新采纳的研究也发现，知名采纳者的采纳行为会影响其他采纳者对一项创新的感知乃至采纳波多尼进一步指出，市场参与者对生产者及其产品质量感知的不确定性越高，市场参与者就越依赖于生产者的地位作为质量的参考，而生产者的地位很大程度上是以与其他行动者的关系为媒介的。 “与高地位行动者的关系虽然不是产品质量的构成部分，但在某种程度上是更广泛的地位信号的一部分。” 地位不仅在交换伙伴之间发生转移和渗透，而且也会在组织与曾经的成员之间发生转移和渗透。出身名门的行动者往往会得到更多的关注，而离开某个组织后取得显赫成就的成员也会提升这个组织的声望。在信息不对称的条件下，高地位组织出身的行动者往往会被其他行动者赋予更高的位，更可能被关注和认可，这会提高其被感知到的质量，进而促进其对外部资源的获取。

三、研究假设

我们认为，在信息不对称和质量不确定的条件下，基于曾经的质量评价、信息和质量收益、地位转移等三个机制，外部投资者可能会把创业者的组织出身作为评价其质量的信号，进而影响到其投资对象的选择。我们主要关注创业者创业前所毕业的大学和工作过的单位这两种类型的组织出身对其风险资本获得的影响。科技类创业公司获得外部投资的一种主要来源是风险资本。风险资本通常以私募方式筹集资金，以公司等组织形式设立，是一种投资于未上市的新兴中小企业 ( 尤其是科技创业企业) 的承担高风险、谋求高回报的资本形态。作为交换条件，风险投资机构通常要求获得创业公司一定的股份，同时占据董事会的一定席位以便对公司的决策拥有较大的控制权。风险投资机构主要通过创业公司被并购或公开上市来收回投资和获取回报。在我国，根据投资阶段的先后，风险投资一般被分为天使轮、A 轮、B 轮C 轮、D 轮、E 轮和 F 轮等轮次的投资。轮次越往后，风险投资金额往往越大，企业发展也越成熟。本文主要研究的是创业公司早期阶段的风险投资获得，即天使轮和 A 轮融资。

根据以往的研究，创业者质量是风险投资者在选择创业公司时非常看重的因素。对早期发展阶段的创业公司而言，创业者之前的经历和成就是外部资源提供者考察其质量的主要信息来源，其中最重要的是他的教育和工作经历。创业者在教育和就业经历中曾经作为其成员的组织就是我们所称的创业者的组织出身。在这些组织中的教育和工作经历不仅为创业者积累了人力资本，而且也通过这些经历建构了自己的关系网络和社会身份。在难以对创业者质量直接观察的情况下，其毕业于什么样的学校、在什么样的公司工作过这些组织成员身份可作为外部评价者的重要考核指标。我们在上文已从理论上分析了创业者所出身组织的创业知名度何以会影响外部资源提供者对其质量的评价。

根据培养创业者的数量，不同的大学有不同的创业知名度。有潜在创业倾向的人更可能选择创业知名度更高的大学去就读，这样的大学往往也能够招收到质量更高的学生，起码是学习能力比较高的，如果是招收研究生的话，在创新能力方面也会有更高的标准。更主要的是，创业知名度更高的学校能够为学生提供更高质量的创业教育和服务平台。比如，培养创业者数量众多的清华大学于 2013 年正式成立了创意创新创业教育平台X-Lab，该平台持续接收来自清华大学的学生、校友和老师的创意创新创业不同阶段的项目，并为他们提供学习机会、活动机会、培育指导、资源和服务。另外，创业知名度高的大学拥有庞大的创业校友网络，这些校友组建社团，为创业校友提供支持和帮助，比如清华大学校友于2005年在北京成立了 “清华企业家协会”，北京大学校友于2010 年成立了 “北京大学校友创业联合会”。一些风险投资者也表达过 “名校” 出身是他们筛选创业者的一条重要标准，比如知名天使投资人徐小平曾半开玩笑地说过， “假如一个人不懂投资，只要是坦福的MBA，不加选择，一人放 20 万—50 万美元，那么你的命中率一定是同样的投资方式里最高的。”基于以上分析我们提出如下假设:

假设1a: 创业者所毕业大学的创业知名度越高，则其获得天使轮投资的可能性越高。

假设1b: 创业者所毕业大学的创业知名度越高，则其获得A 轮投资的可能性越高。

创业之前的工作单位是创业者另一个重要的组织出身，不同的工作单位也有不同的创业知名度。国外一些学者的研究曾发现，创业者之前雇主的创业知名度对其所采取的创业策略和外部资本获得具有一定的影响。在近些年中国的互联网创业热潮中，绝大多数新创公司都是拥有就业经历的人创建的，他们离开原来的工作单位 ( 绝大多数情况下是公司) 开创自己的事业。一个明显的事实是，不同的既存组织在创业网络中的结构位置不同，那些发展更为成熟的互联网大公司衍生出了更多的新创公司，它们在互联网创业社区中具有更高的中心度和知名度。比如，百度、阿里巴巴和腾讯是中国互联网产业的三大巨头，它们不仅自身实力强大，而且也产生了大批高质量的离职创业者。在这些高地位和高知名度公司的工作经历能够为创业者带来更多的优势。首先，他们可以学习更多的项目运作管理经验; 其次，他们更容易发现未得到充分开发的技术和未被满足的市场需求;最后，他们可以积累更为丰厚的人脉关系。一些大公司的离职员工往往会组建互动社区或联谊组织，比如腾讯有“南极圈” 和 “单飞企鹅俱乐部”、百度有 “百老汇”、阿里巴巴有 “前橙会”、网易有 “离异”、新浪有 “毕浪” 等。这些 “前同事”的网络交流和定期聚会活动，不仅讨论最新的技术、产品和趋势等信息，也会促成一些合作和投资。这些优势使得出身 “名企”的创业者更可能得到风险投资者的青睐。因此我们提出如下假设:

假设 2a: 创业者前工作单位的创业知名度越高，则其获得天使轮投资的可能性越高。

假设 2b: 创业者前工作单位的创业知名度越高，则其获得 A 轮投资的可能性越高。

四、数据、变量与方法

( 一) 数据来源

受制于经验数据的缺乏，国内关于创业公司获取风险资本的实证研究还很少，即使国外学者进行的相关实证研究通常样本规模也较小。近年来专门收集创业公司及其相关信息的数据库网站的出现为开展创业公司方面的学术研究提供了另外一种经验资料来源。本研究所用数据就是基于 IT 桔子信息网的资编码而成。IT 桔子信息网是一家关注IT 互联网行业创业和投资的数据库及商业信息服务提供商。该数据库收录了国内海量关于互联网行业的创业者和创业公司、投资人和投资机构以及投资并购事件等方面的结构化信息，在业内具有广泛的关注度和极高的知名度。

截至 2015 年 9 月 15 日，该数据库已经收录了 17128 家互联网创业公司的融资数据及其创始人/团队信息数据。这 17128 家互联网创业公司构成了我们的数据编码总体。基于 IT 桔子信息网对每家创业公司呈现的信息和我们的研究需要，我们以创业公司为分析单位制定了一份内容分析的编码表，该编码表主要包含了关于创业公司一些信息和特征 ( 比如，名称、成立时间、所处地区、所属细分行业、创业团队成员数量、获得不同轮次融资的状况，等等) 及该公司的核心创业者的一些特征( 比如，受教育程度、留学经历、创业经历、工作经历、毕业的大学、工作过的单位，等等) ，同时我们也对这些特征变量的取值进行了界定。根据这份编码表我们于 2015 年 7 月 1 日至9 月 15 日期间对 17128 家创业公司进行编码录入，其中缺乏明确的融资状况信息及创业者教育和工作经历信息的公司被我们排除在样本之外，最终一共被录入我们编制的数据库的样本量为 2830 份。

( 二) 变量和测量

因变量及其测量: 本研究的因变量是互联网创业公司早期阶段的风险投资获得，我们通过 “是否获得天使轮融资” 和 “是否获得A 轮融资” 来对此进行测量。这两个变量都是二分类的定类变量，在统计分析中把 “没有获得” 作为参照类。

自变量及其测量: 本研究的主要解释变量是创业者所出身组织的创业知名度。我们把创业者所出身的组织分为毕业的学校和前工作单位，因此，创业者所出身组织的创业知名度可以从创业者毕业学校的创业知名度和前工作单位的创业知名度两个方面进行测量。IT 桔子信息网根据其所收录的创业者的背景信息实时统计并发布培养创业者数量的学校排行榜和公司排行榜，这为我们测量组织的创业知名度提供了可能，我们正是利用 2015 年 9 月 15 日 IT 桔子信息网所显示的排行榜数据来测量创业者所出身组织的创业知名度，这也是我们利用的这个公开数据的主要优点所在。根据我们在多个时间点对这个排行榜的观察，虽然在不同时间点每所学校和每家公司培养的创业者数量在发生变动 ( 基本上都是随着时间而增长) ，但相对排名的次序基本保持稳定。

我们使用排名得分法来测量创业者所出身组织的创业知名度，排名得分法就是根据 IT 桔子信息网 2015 年 9 月 15 日显示的关于培养创业者数量对所有的学校或公司从高到低排名，在我们的样本中，对创业者所毕业学校的排名是从第 1到第67，对创业者工作过的单位的排名是从第 1 到第 58，我们在此基础上进行反向赋值得出学校或公司的创业知名度得分。也就是说，培养创业者数量排名第 1 的学校，其创业知名度得分为 67 分，排名第 2 的为 66 分，依此类推，排名第 67 的为 1 分，这样的话，定序排名越靠前，创业知名度得分就越高。

控制变量及其测量: 我们还考虑了一系列可能影响创业公司风险投资获得的其他因素作为控制变量。这些控制变量包含了创业公司所处地区、所属行业、企业年龄和创业团队规模，以及创始人的受教育程度、留学经历和创业经历。根据 IT 桔子信息网收录的关于创始人的相关信息，我们把公司创始人的受教育程度分为 “本科及以下” ( 包括不详、本科以下、本科) 和 “研究生” ( 包括硕士、博士) 两类。创始人有无留学经历和有无创业经历都是二分类变。创业公司所处的地区分为五个: 北京 ( 44. 5% ) 、上海 ( 20. 2% ) 、广东 ( 13. 2% ) 、浙江 ( 7. 5% ) 和其他地区 ( 14. 6% ) 。我们根据细分行业性质接近和数量均衡的原则，在 IT 桔子信息网原来的十六个分类的基础上把创业公司所属行业合并为六分类的变量: “文化娱乐、游戏”类、“电子商务”类、 “企业服务、广告营销”类、 “工具软件硬件”类、“社交网络、移动互联网”类和 “其他”类 ( 包括教育、金融、汽车、房地产、医疗、旅游、本地生活) 。企业年龄用 2015 年 10 月 1 日减去企业成立时的日期，以月为单位计 算，并取自然 对 数。创 业团 队规 模为 三 分类 的 定 类变 量: “1 人”( 64. 9%) 、“2 人”( 20. 8%) 、“3 人及以上”( 14. 3%) 。

( 三) 统计方法

因为本文要处理的因变量是二分类变量，所以我们采用二分类的Logit 回归分析方法来处理自变量和因变量之间的关系。其统计模型见公式 ( 1) 。

Logit P = Ln( P /1 － P) = B0+ B1X1+ B2X2+ … + BkXk + ε  ( 1)

其中，在本文的研究中，因变量是创业公司拿到风险投资的可能性，P表示的是创业公司获得风险投资的概率，1 － P 表示的是创业公司没有获得风险投资的概率。因为我们的数据具有集束性观察 ( clustered observations) 的特征，即存在多个创业公司的创业者出身于同一所学校或同一家公司的情况，鉴于此我们在运用 stata软件进行统计分析时加入了 Ｒobust 选项，以保证检验的稳健性。

五、统计结果分析

( 一) 组织创业知名度与天使轮融资获得

部分我们考察创业者所出身组织的创业知名度对其天使轮融资获得的影响。表3 中的模型 1 只纳入了我们所考虑的创业公司的年龄、团队规模、所处地区和所属行业及这其创始人的受教育程度、留学经历和创业经历等控制变量，作为基准模型。模型 2 到模型 4 报告的是根据排名得分法来测量组织创业知名度的统计结果，分别将创业者毕业学校和前工作单位培养创业者排名得分纳入得出模型 2 和模型 3，同时将二者纳入得出模型 4。从模型的伪判定系数变化来看，与只纳入控制变量的模型相比，纳入组织创业知名度变量后模型的整体解释力有所改进，从模型 1 的 8%提高到模型 4 的 11. 7% 。

首先，我们报告一下控制变量对天使轮融资影响的统计结果。在表 3 的模型 1和模型 2中，受教育程度对能否获得天使轮融资具有显著影响，研究生比本科及以下水平的创业者更可能获得天使轮融资。不过，受教育程度的影响并不稳定，特别当引入创业者前工作单位的创业知名度变量后，它的影响在统计上不再显著。从模型1 到模型4的结果表明，有留学经历的创业者比没有留学经历的更可能获得天使轮融资，这说明留学经历也可能是投资者在判断创业者质量时的一个重要信号。而创业者之前的创业经历对天使轮融资的获得并没有显著影响，这可能说明重要的不是创业经历的多少，而是以往创业经历的成败情况。遗憾的是，我们的数据没有包含关于创业者之前创业经历成败的详细信息。企业年龄对天使轮融资具有负向影响，而且在大部分模型中都具有统计显著性，这也许说明投资者对创业公司创立多长时间后应该拿到天使轮融资有一个预期，如果超过这个预期时间，则创业公司可能就很难拿到天使轮融资了。团队规模在表 3 的四个统计模型中都具有显著影响，统计结果表明拥有 2 人、3 人及以上创业团队成员的创业公司都比只有 1 个创始人的更可能获得天使轮融资。从创业公司所处地区影响的统计结果来看，在北京、上海、广东和浙江等互联网创业活跃地区的创业公司相比于其他地区的更不能获得天使轮投资。“文化娱乐、游戏”类、 “电子商务”类、 “企业服务、广告营销”类、 “工具软件、硬件”类、 “社交网络、移动互联网”类相比于 “其他”类 ( 包括教育、金融、汽车、房地产、医疗、旅游、本地生活) 的创业公司更不可能获得天使轮融资。

其次，我们报告创业者所毕业学校和前工作单位的创业知名度对其天使轮融资获得的影响。从排名得分测量法的统计结果来看，在模型 2 中毕业学校培养创业者排名得分的影响是正向的但在统计上不显著; 在模型 3 中前工作单位培养创业者排名得分的影响在统计上显著; 如果将二者同时纳入模型，二者的影响系数在统计上都是显著的。假设1a 基本得到证实，假设 2a 完全得到证实。模型 4 的统计结果表明，毕业学校培养创业者的排名得分每提高 1个单位，创业者获得天使轮融资的发生比将扩大 1. 006 倍［exp ( 0. 006) = 1. 006］，这意味着如果毕业学校培养创业者的排名得分从 20 提高到 40，创业者获得天使轮融资的发生比将扩大 1. 127倍。同样根据模型 4，前工作单位培养创业者的排名得分每提高 1个单位，创业者获得天使轮融资的发生比将扩大 1. 013 倍［exp ( 0. 013) =1. 013］，这意味着如果前工作单位培养创业者的排名得分从 20 提高到40，创业者获得天使轮融资的发生比将扩大1. 295倍。

总之，从组织创业知名度对天使轮融资的统计结果我们可以发现，前工作单位的创业知名度要比毕业学校的创业知名度的影响更大且更显著，这在一定程度上说明投资者对创业者在哪家公司工作过比在哪所学校毕业更敏感。

( 二) 组织创业知名度与A 轮融资获得

上一部分我们报告了创业者组织出身的创业知名度对创业公司天使轮融资获得的影响，那我们所考虑的这些因素是否影响创业公司的A 轮融资获得呢? 如果我们所考虑的因素依然对A 轮融资获得具有显著影响，那就会增强我们统计发现的稳健性。表4中的模型 1 只纳入了我们所考虑的控制变量，作为基准模型。模型2到4报告的是根据排名得分法来测量组织创业知名度的统计结果，分别将创业者毕业学校和前工作单位培养创业者排名得分纳入得出模型2和3,同时将二者纳入得出模型4。从模型的伪判定系数变化来看，与只纳入控制变量的模型相比，纳入组织创业知名度变量后模型的整体解释力有所改进，从模型1的 10. 7% 提高到模型 4的 15. 1% 。

首先，我们报告一下控制变量对获得 A 轮融资可能性影响的统计结果。在不考虑前工作单位创业知名度变量时，创业者受教育程度对A 轮融资获得具有显著影响，研究生学历比本科及以下学历的创业者更可能获得A 轮融资，但当把前工作单位创业知名度变量引入模型后，受教育程度的影响不再显著。除了模型1，从模型2到模型4的统计结果显示，有留学经历比无留学经历的创业者，其创业公司更可能获得A轮融资。不过，之前有无创业经历对创业者的A 轮融资获得可能性没有显著影响。企业年龄越长的创业公司，获得A轮融资的可能性越高。团队规模是2人或者3人及以上的比只有1个创始人的创业公司获得A 轮融资的可能性更高。在北京、上海、广东和浙江这四个创业活跃地区的创业公司比位于其他地区的获得 A 轮投资的可能性更低。“文化娱乐、游戏”类、“电子商务”类、“企业服务、广告营销”类、“工具软件、硬件”类、 “社交网络、移动互联网”类相比于 “其他”类 ( 包括教育、金融、汽车、房地产、医疗、旅游、本地生活) 的创业公司获得A轮投资的可能性更低。

其次，我们报告创业者所毕业学校和前工作单位的创业知名度对其A轮融资获得的影响。从采用排名得分测量法的统计结果来看，无论是分别纳入模型还是同时纳入模型，创业者毕业学校的创业知名度和前工作单位的创业知名度的影响都是显著的，假设2a和2b 都完全得到证实。模型4的统计结果显示，毕业学校培养创业者的排名得分每提高1个单位，创业者获得 A轮融资的发生比将扩大1. 009倍［exp( 0. 009) = 1. 009］，这意味着如果毕业学校培养创业者的排名得分从20提高到40，创业者获得天使轮融资的发生比将扩大1. 196 倍。同样根据模型4，前工作单位培养创业者的排名得分每提高1个单位，创业者获得天使轮融资的发生比也将扩大1. 009倍［exp ( 0. 009) = 1. 009］。

最后，对比表4中的模型2 和模型3可以发现，前工作单位的创业知名度要比毕业学校的创业知名度的影响系数略大且更显著，这在一定程度上说明投资者对创业者在哪家公司工作过比在哪所学校毕业更敏感。对比表4和表3的统计结果我们发现，组织的创业知名度对A 轮融资的影响与对天使轮融资的影响基本类似，这在很大程度上说明创业者所出身组织的创业知名度对其创业公司早期阶段融资影响的稳健性。

六、总结和讨论

风险投资者在选择创业公司时面临的一个基本困境是信息不完全和信息不对称，那么在创业者质量不确定性的情况下，什么样的创业者更可能获得风险投资呢? 根据信号理论，投资者可以选择一些可直接观察的特征作为信号来评估创业者的质量。本文提出的一个观点是在创业公司的早期发展阶段，创业者所出身组织的创业知名度可以作为投资者评估创业者质量的一个信号，出身于高创业知名度组织的创业者更可能获得风险投资。利用从 IT 桔子信息网编码而成的数据库进行的实证检验结果基本支持以上观点和我们所提出的假设。

对处于早期发展阶段的创业公司而言，其创业者的组织出身是一种有价值的信号，外部投资者可以据此来感知创业者的企业家能力。在创业社区中，既存组织在创业知名度上存在差异，既存组织的这种结构分化影响到新生企业的出现和发展。出身于高创业知名度组织的创业者，更可能被外部投资者认为有更高的企业家能力和创业成功的可能性，因而其创业公司在早期阶段更可能获得风险投资吧。

就我们所关心的两种重要的组织出身而言，创业者毕业学校和前工作单位的创业知名度对其风险投资获得都具有一定的影响，不过，前工作单位的影响要比毕业学校的影响更显著。对天使轮和A轮融资的两次实证检验表明我们的统计结果具有一定的稳健性。这些结果说明，教育经历和工作经历不仅直接塑造创业者的人力资本，而且还建构了创业者的社会身份， “名校”和 “名企”出身有助于提高创业者获得风险投资的可能性。因为在工作单位中比在学校中会接触到更多的创业机会、学习更多的工作经验、积累更多的人脉关系，所以在外部行动者评价创业者质量时，工作单位是比毕业学校更有效的信号。

本研究的理论意义主要表现在两个方面。一方面，与以往主要关注创业者人力资本特征或物质资本投入这些信号的研究不同，也与强调与其他组织形成的战略联盟或交易伙伴关系作为信号的观点不同，本文认为创业者所出身组织的创业知名度可作为风险投资者评价创业者质量的信号，进一步丰富了波多尼提出的地位信号理论。另一方面，通过引入创业者组织出身这一变量，我们将既存组织的社会结构与新生组织的成长关联起来，从而拓展了关于新组织成长的研究。很多学者已经认识到既存组织的社会结构对新组织成长的影响，但从生态学视角出发的组织理论更多关注的是组织所处的宏观结构特征(比如种群密度)对新组织成长的影响，而忽视了个体与组织社会结构的联系。创业者的组织出身是将既存组织的社会结构与新组织成长联系起来的主要途径，大量的新生组织衍生于已有的组织，由于既有组织存在着结构分化，出身于不同结构位置的创业者会获得不同的机会、资源和声誉等收益，因而影响到其所创办组织的随后成长状况。

受制于数据资料的可得性，本文难免存在一些局限。其中的一个不足是我们不能更多地控制在以往研究中曾涉及到的可能影响创业公司风险资本获得的因素，比如创业者对创业公司的资本投入状况、创业者持有的专利状况、创业者之前创业的成败情况等。另外，IT 桔子信息网虽然显示了绝大多数创业公司是否获得天使轮或A轮融资的信息，但对获得的准确金额却极度缺失，所以我们不能以获得天使轮或A 轮融资的金额作为因变量进行统计分析。本文的一个主要缺陷也许表现在对每家公司的创业者所出身组织的创业知名度的测量没有考虑时间因素，或者说对每家公司创业者所出身组织的创业知名度的测量最好反映的是其在获得融资前的状况，但由于数据的局限我们无法做到这一点。事实上，即使采用问卷调查的方法，也很难测量每个创业者在获得某轮融资前的组织出身知名度。不过，在 IT桔子信息网中学校或公司创业知名度排名的稳定性使得我们采用排名得分法得出的研究发现还是比较可靠的。

同时，本文也提出了一个值得进一步研究的问题。在信息不完全或者说不确定的条件下，风险投资者如何决策? 对这个问题，信息经济学和行为经济学给出了不同的理论认识。信息经济学中的信号发送理论认为，在信息不完全的情况下，通过有效的信号发送和动态的信息反馈过程可以实现商品质量的实际分布与基于信号所形成的预期质量分布的吻合。也就是说，理性的决策者会根据随后市场反馈的信息调整自己基于信号所形成的预期质量分布，认知上的偏差会得到修正。而根据行为经济学家的研究，在不确定状况下，尽管经常存在偏差，但人们往往只遵循便利性、代表性和锚定等启发式 ( Heuristics) 原则来判断，以把概 率 估 计 和 数 值 预 测 的 复 杂 任 务 降 低 为 较 简 单 的 判 断 操 作。那么，就我们的研究而言，风险投资者在依据组织出身的知名度来选择创业者时，是一种基于有效信号的理性选择还是一种基于便利性的启发式判断呢? 如果风险投资者更可能选择组织出身知名度高的创业者来投资，并且根据这个信号做出的投资更可能获得高的回报，那么组织出身就确实是一个反映创业者质量的有效信号; 如果根据这个信号做出的投资不一定获得更高的回报，那么组织出身可能只是投资者做出启发式判断时所依赖的可得性信息。在今后的研究中如果能够获得创业公司后续发展绩效 ( 比如市场估值) 的数据，将会对这个问题得出更深入的认识。

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本期编辑：吴潇

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