高科技風投企業(yè)家項目考察階段的非理性決策——設計問卷與數據分析

（一）問卷的設計與信度分析
1. 問卷設計。本調查問卷共包括三個部分：第一部分是被調查的高科技風投企業(yè)家的人口統(tǒng)計特征，共8個問題；第二部分是對高科技風投企業(yè)家非理性決策定性部分進行測量，共32個問題；第三部分是對高科技風投企業(yè)家非理性決策定量部分測量，共33個問題。
初始問卷在作者所在的風險投資機構投資對象中發(fā)放了15份作為預試，與填寫者就問卷中難以理解或模糊不清的地方進行了溝通，修改后形成最終問卷。由于本文擬采用結構方程建模（Structural Equation Modeling，SEM）的方法研究高科技風投企業(yè)家非理性決策行為，而Boomsma（2000）發(fā)現，對于結構建模分析（SEM）而言，不論是模型有恰當解的百分率、參數估計的精確性，還是統(tǒng)計量的分布，研究結果都顯示樣本容量越大越好。他建議樣本容量最少大于100，大于200更好，考慮到難以找到太多的高科技風投企業(yè)家，因此本研究擬定發(fā)放200份問卷。問卷于2010年11月至2011年6月進行正式發(fā)放，為考慮問卷填寫的真實性，本次發(fā)放的主要對象是已經接受風險投資的高科技風投企業(yè)家，其來源于作者所在的風險投資機構和本行業(yè)其他風險投資機構，因為此類高科技風投企業(yè)家已接受風險投資，無需擔心填寫問卷對自己融資的影響，并且還可以幫助風險投資機構發(fā)現高科技風投企業(yè)家可能存在的某些非理性決策。
2. 信度分析。測驗的信度是指使用相同的研究技術重復測量同一個對象時，得到相同研究結果的可能性。信度代表的是內部一致性概念，也就是一個變量（概念）下題目數的平均值，通常以SPSS中的指標Cronbach ？琢值來表示。Churchill指出Cronbach ？琢系數絕對是第一個用來檢驗衡量工具質量的方法，在整理好回收的問卷后，本研究問卷運用Cronbach ？琢來檢驗衡量工具的信度，使用修正后項總相關系數（Corrected Item-Total Correction）來凈化測量項目。糾正項目的信度檢驗篩選項目的標準有兩個，必須一起成立才可以刪除此項目：一是修正后項總相關系數小于0.3；二是刪除此項目可以增加？琢系數值。當Cronbach 大于0.7表示非常好，0.35～0.7表示可接受，小于0.35要刪除。項目獲取階段的信度分析如表1所示。
（二）數據分析
為確保問卷的可信度與調查數據的準確性，本文對調查問卷進行的前期調查，選擇對象主要是高科技風投企業(yè)家，并接納有關專家所提出的修改意見對問卷進行完善。調研對象是近年來國內接觸過風投企業(yè)的企業(yè)家。通過概率抽樣的樣本選擇，對130位高科技風投企業(yè)家進行問卷調查，收回問卷96份，采用APASS16.0軟件錄入數據并進行分析。
本文采用列聯表分析法判斷人口統(tǒng)計特征與高科技風投企業(yè)家在項目獲取階段的非理性決策之間的顯著性；使用多元線性回歸分析顯著性的統(tǒng)計特征變量與非理性決策的關系，其中采用的顯著水平是0.05。
1. 描述性統(tǒng)計結果分析。如表2所示，高科技風投企業(yè)家35歲以下和35歲以上的人群中具有非理性行為的人數占總人數的42.3%和55.1%，可以看出非理性行為與人的年齡是呈正向的；根據學歷來判斷高科技風投企業(yè)家中非理性行為的人數中高學歷與低學歷分別為50.5%和28.8%，可以看出高學歷所占的比例要大，也就是說學歷與非理性行為是呈反向的；根據家庭中有無子女的高科技風投企業(yè)家來判斷其是否非理性，可以看出有子女的與無子女的比例分別為37.2%和51.1%，有子女的風投企業(yè)家更加理性，而無子女的高科技風投企業(yè)家更趨向于非理性；有無留學經歷的高科技風投企業(yè)家中具有非理性行為的人數分別占29.8%和47.6%，可以看出具有留學經歷的高科技風投企業(yè)家其行為較之無留學經歷的更加趨于理性；在其是否具有創(chuàng)業(yè)經驗的高科技風投企業(yè)家中，有經驗的企業(yè)家非理性所占的比重為25.9%，無經驗的企業(yè)家非理性所占的比重為83.5%，可以看出，有經驗的企業(yè)家其在風險投資過程中更趨向于理性；在高科技風投企業(yè)家中技術型與管理型的人員中，技術型所占的比例為72.2%，而管理型所占的比例為24.6%，可以看出管理型高科技風投企業(yè)家其心態(tài)更趨向于理性，而技術型的企業(yè)家其非理性行為嚴重（見表2）。
2. 高科技風投企業(yè)家非理性行為與人口統(tǒng)計特征實證檢驗。由表2和表3的數據可以看出以下結論：（1）表2中顯示非理性行為與風投企業(yè)家的年齡是呈正向關系的，同時在列聯表3中的數據顯示，三種分析結果都是支持該結論的，也就是說非理性行為與風投企業(yè)家的年齡之間存在顯著性影響；（2）由表2可看出非理性行為與學歷是成反向的，但列聯表3的三種分析卻并不完全支持該結論，其結論是非理性與高科技風投企業(yè)家的學歷與其非理性之間沒有顯著的影響關系；（3）由表2可以看出有子女的家庭結構中，高科技風投企業(yè)家的非理性行為比較嚴重，列聯表3中的三種結論也是支持該結論的；（4）由表2可以看出非理性在高科技風投企業(yè)家中具有留學經歷的程度較弱，列聯表3中的三種結論是支持該結論的，也就是說非理性行為與留學經歷存在顯著性；（5）由表2可以看出，高科技風投企業(yè)家的非理性行為與其有過創(chuàng)業(yè)經驗之間是反向的，列聯表3中的三種分析結論也支持該結果，顯然非理性行為與創(chuàng)業(yè)經驗之間存在顯著的影響關系；（6）由表2可以看出，技術型的高科技風投企業(yè)家非理性行為較強，列聯表3中的三種分析結果亦支持該結論，表明技術型風投企業(yè)家與非理性行為之間存在顯著的影響。
由上述分析情況看來，除去學歷這一項基本的人口特征，其他的人口統(tǒng)計特征：年齡、家庭結構、留學經歷、創(chuàng)業(yè)成功經驗、創(chuàng)業(yè)前職業(yè)作為自變量，運用多元回歸的方法來分析高科技風投企業(yè)家在項目考察階段其非理性行為與人口統(tǒng)計特征之間的關系。
多元線性回歸結果如表4和表5所示。表4顯示回歸模型的復相關系數值（R）和確定系數值（R2）分別為0.843和0.918說明其擬合優(yōu)度較好，其中Durbin-Waston統(tǒng)計值為1.955，仍接近2，說明模型不存在自相關，模型通過方程顯著性檢驗。
由表5可以看出性別與年齡、職業(yè)及學歷、從業(yè)經驗和家庭狀況的t值在0.05水平上不夠顯著，與高科技風投企業(yè)家的非理性行為之間并不存在線性相關性，其中留學經歷與創(chuàng)業(yè)成功經驗與高科技風投企業(yè)家的非理性決策之間存在著線性相關。
四、研究結論與政策建議
（一）研究結論
筆者從性別、年齡、職業(yè)和學歷、留學經歷和創(chuàng)業(yè)成功經驗、從業(yè)經驗和家庭狀況八個方面來研究高科技風投企業(yè)家的非理性行為與人口統(tǒng)計特征之間的關聯性得出以下結論：
1. 性別、年齡、職業(yè)、從業(yè)經驗、家庭狀況與項目考察階段的非理性決策不存在相關性。不管是男性還是女性，年齡的大小，從事何種職業(yè)，積累了哪些從業(yè)經驗，家庭狀況如何，在風險項目考察階段都有可能比較傾向用簡單的類比方法選擇國外的熱門成功或自己熟悉的風險項目，或者會更傾向于選擇自己接觸的第一個、最后一個有深刻印象的項目，甚至非常信任成功人士或名人推薦，片面地認為他們的推薦是好的有利的，非理性地堅定自己的判斷，往往忽略其他信息，忽略其他項目的潛力，導致做出非理性決策，產生代表啟發(fā)式、易得性啟發(fā)式、近因效應、首因效應、對比效應和暈輪效應等決策偏差。
2. 國外留學經驗、創(chuàng)業(yè)成功經驗與項目考察階段的非理性決策存在相關性。國外留學經驗與風險項目考察階段的非理性決策存在正相關性。有國外留學經驗的高科技風投企業(yè)家更關注國內外熱門項目并加以引進，相信國內外成功的風險項目自己去做也會成功，他們憑借自己的專業(yè)知識、相關經驗更容易產生代表啟發(fā)式非理性決策，反之亦然。而創(chuàng)業(yè)成功經驗則與風險項目獲取信息收集階段的非理性決策存在負相關性，即無創(chuàng)業(yè)經驗的高科技風投企業(yè)家容易產生代表啟發(fā)式、暈輪效應等非理性決策。
（二）政策建議
風險投資的特點是高風險、高收益。風險投資與其他形式投資的最大差異在于風險投資公司不是通過分享風險企業(yè)的利潤實現投資收益的，而是通過扶持風險企業(yè)迅速成長，然后從風險企業(yè)成功退出，一次性獲得高額回報。因此，風險投資公司與風險企業(yè)是在創(chuàng)造風險企業(yè)成功的歷程中的戰(zhàn)略盟友。風險投資公司會充分發(fā)揮其各種優(yōu)勢和影響力，幫助風險企業(yè)實現商業(yè)價值。因此可根據實證分析的結果在該階段動態(tài)分配資源進行監(jiān)管和輔導。
在風險投資項目獲取階段，高科技風投企業(yè)家目的在于尋找那些可以吸引風險投資的項目，但在這過程中他們可能傾向于簡單地用類比的方法去判斷尋找那些已經成功的案例，尤其是國外成功的案例，并加以引進或做出判斷時依賴的信息不充分不全面。即使高科技風投企業(yè)家有相關的成功創(chuàng)業(yè)經驗，還是會存在一些非理性的偏差，做出錯誤決策。在項目篩選標準時，高科技風投企業(yè)家會根據以前從事的職業(yè)不同，會對出現非理性決策有較大影響。在對項目進行評估時，高科技風投企業(yè)家的學歷越高越無法容忍自己判斷失誤，因此不愿意對已篩選出的項目進一步論證，導致可能選擇出的風險投資項目并非最優(yōu)項目，難以吸引到風險投資。所以，根據上述對項目獲取階段的非理性決策分析得知，高科技風投企業(yè)家在項目篩選階段、項目考察階段、項目評估選擇階段都存在非理性決策行為，因此風險投資機構在選擇投資項目時，應從以下幾方面減少風險投資的非理性行為：
1. 在項目篩選階段風險投資機構應分析風險投資項目是否符合國內的經濟環(huán)境、企業(yè)模式、消費者的偏好等，并且對比更多的風險投資項目，從中選擇最具有投資價值的風險投資項目，減少盲目跟從國外成功案例導致的非理性。
2. 項目考察階段，對高科技風投企業(yè)家進行問卷填寫及心理分析，減少高科技風投企業(yè)家根據以前不同的職業(yè)產生過度自信等非理性行為。并且根據以往的風險投資成功案例建立數據庫，供風險投資家參考，減少高科技風投企業(yè)家大方向的錯誤，減少其選擇熟悉的事物而忽略了高風險投資的項目。
3. 風險投資項目評估選擇階段，征集多個高科技風投企業(yè)家的意見以及社會新聞、輿論評價等利弊消息進行綜合評估，減少高學歷高科技風投企業(yè)家因缺乏詳細審查和深入調查而導致的風險投資項目失敗。
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