1.3 研究內容與研究方法

1.3.1 研究內容

本研究選擇初創企業為研究對象，對多樣化的股權投資者如何影響企業的績效這一核心命題進行了較為深入的研究，探析了不同類型股權投資者給初創企業帶來增值的內外部機制，用股權投資者異質性這一概念來測量機制作用的結果，建立股權投資者異質性對初創企業績效的主效應模型，構建“投資者異質性→公司治理→初創企業績效”這一中介模型以及在創業生態系統背景下，考察外部環境因素的綜合作用，將其作為調節變量進行實證研究。本研究的基本理論模型如圖1.2所示。

本研究認為多樣化的股權投資者可能通過兩個途徑作用于初創企業績效。第一條是投資者介入初創企業治理，影響初創企業績效的中介作用關系；第二條是利用創業生態系統的調節作用從而影響初創企業績效的調節作用關系?；诖?，本研究主要內容包括以下四個方面。

（1）對股權投資者異質性多維度測量。將股權投資者分為六類，個人天使、天使基金、天使集團、VC、CVC（戰略投資者）、GVC（海外）；從股權投資者五個維度考察異質性：類型異質性、地位異質性、外國投資者異質性、認知異質性和女性偏見異質性。

（2）探討股權投資者異質性對初創企業績效的影響。初創企業績效從退出績效（IPO和并購）和是否生存（停業）兩個方面進行實證。

（3）考察初創企業公司治理的中介效應。主要從兩職合一、創業機構在初創企業董事會所占席位、董事會規模和創業團隊規模四個公司治理變量研究中介作用。由于本研究的因變量—初創企業績效是一個二分變量，而目前創業金融領域對于因變量是二分變量的中介效應的實證研究并不多，這部分內容是本研究的難點。

（4）研究創業生態系統的調節效應。本研究主要從城市創業生態系統角度進行。根據Startup Genome全球創業生態系統報告（2020）和Startup Blink全球生態系統報告（2020）中關于中國城市創業生態系統的總體介紹和排名，北京、上海、杭州、深圳、南京、廣州、成都和廈門這8個城市被作為強創業生態系統組，其余城市為弱創業生態系統組，考察強創業生態系統對股權投資者異質性和初創企業治理和績效之間關系的影響機制。

1.3.2 研究方法

根據上述研究內容，基于初創企業早期數據不公開、比較零散的特點，本研究采用了文獻研究法與定量實證研究相結合的方法來探索所提出的研究問題。

（1）文獻研究法。本研究針對現有關于創業融資的研究，系統性地搜集和識別了與當前研究問題相關的國內外文獻，并對文獻的主要觀點進行歸納總結，形成了對研究問題的整體框架，構建了基本理論模型。本書一方面按照理論模型將現有研究進行分類，并對每個類別的理論觀點進行歸納。另一方面，在理論分類的基礎上，重點比較了現有實證研究的區別和聯系。在文獻回顧的基礎上，充分考慮了先前研究的貢獻和進展，以及存在的一些研究空白，進一步提出了理論假設。

（2）實證研究法。本研究通過定量研究方法從實證角度驗證了理論假設。在考察股權投資者異質性對初創企業績效的影響時，以CNRDS、CV Source和清科私募通收集的二手數據為基礎，補充手工收集的機構女性高管數據和公司治理數據建立初創企業數據庫，構建多元邏輯回歸模型進行估計。在考察公司治理對股權投資者異質性和初創企業績效之間關系的中介效應時，利用初創企業數據庫，構建結構方程模型進行估計（也可以采取中介模型的三步法估計）。在考察創業生態系統對股權投資者異質性和初創企業績效之間關系的調節效應時，對構建包含交互項的多元邏輯回歸模型進行估計。為保證結果的穩健性，研究中還做了一些穩健性檢驗。以上數據處理使用Stata15軟件。