风险投资网络信息扩散平均化效应探究

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1、风险投资网络信息扩散平均化效应探究  风险投资自1946年美国研究发展公司成立后,一直扮演着以财务支持新创公司的角色,对半导体、计算机、网络等行业的兴起都起了重要重要。在资本市场中多个风险投资机构通过联合投资互相合作,无数家风险机构之间的合作将形成一张强大的社会关系网络,一张完美的风险投资网络连接着众多风险投资机构(如图1所示)。这种建立起来的网络关系具有广泛、高质量、稳固性,因而具有极大的竞争优势,使风险投资机构能在新兴领域内发现投资机会,进而获得高额回报。网络在许多金融市场得到普遍应用。Fra

2、ncescaCornelli和DavidGoldreich(2002)认为在企业贷款市场,银行往往倾向于与其他银行合作贷款而非独家贷款。Ho和Verspagen(2006)从技术革新的角度阐述了社会网络促使国家间信息的流动。Sorenson(2003)从社会网络的角度研究了风险投资网络的形成,他认为人们更愿意与地理邻近的关系人发生业务往来。Smith和Lohrke(2008)研究表明风险投资家对于基于情感交换的信任和认知到的信任随着风险投资家在风险投资网络发展过程中的位置变化而变化。但是联合投资也

3、产生了一些负面效应,EmmanuelleGabillon、Ying7Jiang(2010)认为风险资本家花费必要的成本参与风险企业管理,但是由于信息不对称性而引发的道德风险也是显而易见的,当每个风险资本家的努力得不到观测和证实时,联合投资市场就会萎缩。Alchian、Demsetz(1972),Holmstrom(1982)分析了合作组织内的“免费乘车”现象。资本市场上,信息对于风险投资机构具有十分重要的作用,信息量决定了风险项目的收益—风险组合,如何获取项目运行所需要的信息,减少信息障碍,控制投

4、资风险,便是每一位投资经理所必须面对的现实问题。通过风险投资网络的作用,网络内各机构相互协作,分享信息。本文从以风险投资网络中信息扩散的结果作为研究对象,通过建立数学模型推导出信息扩散的最终结果。一、基本假设市场上存在一张风险投资网络,信息扩散前的网络结构见图1,可以看出,由于各方面原因,网络中各家风险投资机构最初所具有的信息量存在差别,图中的方形点大小代表度的大小,点越大,其对应的度也越大,也就拥有更多的信息,箭头表示信息传播方向。7本文为了简化分析,假设最初的网络中只有两类:高信息风险投资机构

5、1和低信息风险投资机构2,这种高低划分也是相对的,即在某种信息上所掌握的数量作为划分依据。比如风险投资机构1在A信息上比风险投资机构2具有信息优势,但是在B信息上风险投资机构1并没有比风险投资机构2具有信息优势。这两类风险投资机构存在由信息差异导致的投资机会势差,信息流动是实现价值溢出的必要条件,价值溢出量取决于两类风险投资机构之间的信息差异程度。π1和π2表示两类风险投资机构价值溢出,λ1和λ2是反映投资机会的参数,R1和R2分别表示为生产信息而进行的投入量,a12表示信息从风险投资机构1到风险

6、投资机构2流动的度量指标,a21表示信息从风险投资机构2到风险投资机构1流动的度量指标;α和β分别表示两类风险投资机构投资产出的弹性系数,并且α和β=1。假定其他与价值溢出相关的因素都计算在投资机会λi中。二、基本模型本文采用柯布—道格拉斯生产函数作为基本模型,并在此基础进行改进。两类风险投资机构的收益函数分别可用以下两式表示:π1=λ1R(a21R2)β(1)π2=λ2R(a12R1)α(2)那么对风险投资机构1和2有:=αλ1αRR=α(3)=βλ1αRR=β(4)7以上两个等式表明风险投资机

7、构“1”为生产信息而进行的研发投入的边际报酬正好等于其平均报酬的α倍,而风险投资机构“2”为生产信息而进行的研发投入的边际报酬正好等于其平均报酬的β倍。同理:=βλ2(αR)αR=β(5)=αλ2αRR=α(6)由(3)、(4)、(5)和(6)得:=(7)=(8)由以上两式得出:=(9)三、结论若λ1>λ2,则有a>a。它表明信息在风险投资机构间分配是否具有平均化效应,取决于投资机会λ1和λ2,由于投资机会存在边际效用递减规律,并且随着经济发展,低投资机会或者没有任何投资价值的行业也会被发掘而成为

8、具有巨大潜力的投资领域,低投资机会的效用越来越大,而目前高投资机会的领域也由于资源耗尽、技术淘汰等原因而变得投资效用越来越低。由于上述原因,高低投资机会之间存在转换的可能。由于资本的流动性,整个市场最终会趋于平衡,与投资机会相伴的信息最终也会趋于平衡。信息得到了均衡化,各家风险投资机构在理论上达到了信息共享,在新信息出现的前提下,网络中信息流动暂时停滞。7(注:基金项目:博士后基金(1200229093),国家自然科学基金(71071113),高等学校博士学科点专项科研基金(201

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