《Journal of Pharmaceutical Innovation》：Impact of Corporate Venture Capital Investment on IPO Likelihood and Time-To-IPO Among U.S. Biotech Firms
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本研究旨在探讨企业风险投资（CVC）参与对生物科技公司首次公开募股（IPO）进程的影响，以弥补现有文献主要关注IPO发生与否，而较少分析上市时间的不足。研究人员通过整合倾向得分匹配（PSM）、熵平衡（EB）和Heckman两步选择模型等多种方法，系统分析了940家美国生物科技公司的数据。结果显示，在控制了可观测变量后，CVC参与与更高的IPO概率及更短的上市时间显著相关；然而，考虑不可观测因素的选择偏误后，这些关联减弱并失去统计显著性。这表明观察到的积极效应可能部分源于企业自身的特质性选择，而非CVC投资的因果效应。该研究为理解CVC在资本密集型、高风险生物科技领域的角色提供了更谨慎、更全面的实证依据，对企业家、投资者和政策制定者具有重要参考价值。
生物科技行业是新药研发的摇篮，却也以“烧钱”和“长周期”闻名。将一款新药从实验室推向市场，不仅需要攻克复杂的科学难题，还要穿越漫长的临床试验和严格的监管审批迷宫，这注定了生物科技公司是资本和技术双重密集的“冒险家”。在这个过程中，风险投资（Venture Capital, VC）扮演着至关重要的“燃料”和“向导”角色。然而，风险投资的世界并非铁板一块，其中有一类特殊的投资者——企业风险投资（Corporate Venture Capital, CVC），它们来自大型制药或生物科技公司，投资不仅为了财务回报，更为了获取前沿技术、拓展业务版图等战略目标。这就引出了一个有趣且实际的问题：当一家生物科技初创公司获得了这种带有“战略意图”的CVC投资，而不是纯粹的独立风险投资（Independent Venture Capital, IVC）时，它通往资本市场最重要里程碑——首次公开募股（Initial Public Offering, IPO）的道路，是会变得更加平坦和快速，还是会因为投资方的战略考量而变得曲折？
现有的研究对此给出了矛盾的答案。一些研究认为，CVC能带来独立风投无法复制的“互补性资产”，比如深厚的行业知识、临床试验经验、监管人脉和销售渠道，这些“资源包”能显著提升被投公司的创新能力和IPO成功率。但另一些研究则指出，CVC的“战略意图”可能与企业家的“财务退出”目标冲突，导致决策流程复杂、退出灵活性降低，反而可能延迟甚至阻碍IPO。更重要的是，大部分研究只关心公司“是否”最终上市，却很少深入探究它“多久”才能上市。对于投资人和创业者而言，时间就是金钱，上市的快慢同样至关重要。此外，一个根本性的方法论挑战在于：那些获得CVC青睐的公司，可能本身就因为技术更成熟、团队更优秀等“看不见”的特质而更容易、更快上市，即存在“选择偏误”。如果不妥善处理这个问题，我们就很难分清，观察到的IPO优势到底是CVC投资带来的“因果效应”，还是优秀公司被CVC“选中”的“相关关系”。
为了厘清这些疑团，一篇发表在《Journal of Pharmaceutical Innovation》上的研究，对这一问题进行了深入且严谨的探索。研究人员没有满足于简单的相关性分析，而是设计了一套“组合拳”式的实证策略，力求在最大程度上剥离选择偏误的干扰，更可靠地揭示CVC与IPO之间的真实关联。
研究者们从EvaluatePharma数据库中，筛选出1998年至2015年间成立的940家获得过风险投资的美国生物科技公司作为分析样本，并追踪其表现至2023年。其中，298家公司（31.7%）获得过CVC投资（通常与IVC联合投资），其余642家则由纯IVC支持。研究聚焦两个核心结果：一是IPO成功率（是否在观察期内上市），二是上市时间（从首轮VC融资到IPO的月数）。为了应对选择偏误，他们采用了多重识别策略：首先进行基础的逻辑回归；接着使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）为每个CVC支持的公司找到一个在可观测特征（如公司年龄、早期融资、行业环境等）上极其相似的纯IVC支持公司进行对比；进而采用熵平衡（Entropy Balancing, EB）方法对全样本进行加权，使处理组和对照组在可观测变量上实现平衡；最后，运用Heckman两步选择模型，试图控制那些“看不见”的因素可能带来的偏误。对于上市时间的分析，则采用了威布尔加速失效时间（Weibull Accelerated Failure Time, AFT）模型，该模型能很好地处理部分公司始终未上市（右删失）的数据。
主要研究结果如下：
在可观测特征调整下的显著关联
在基础的逻辑回归分析中，CVC参与显示出与更高的IPO可能性显著正相关。经过PSM匹配和EB加权调整后，这一正向关联依然强劲且统计显著。具体来说，CVC支持的公司上市几率大约是纯IVC支持公司的2倍以上（比值比>2）。
同样，在上市时间方面，基础模型、PSM调整模型和EB加权模型均一致显示，CVC参与与更短的上市时间显著相关。这表明，在平衡了公司年龄、融资阶段、行业不确定性等可观测因素后，CVC支持的公司不仅更可能上市，而且上市速度也更快。
考虑不可观测因素后的关联衰减
然而，当研究引入Heckman模型来正式处理基于不可观测因素的选择偏误时，情况发生了变化。无论是对于IPO可能性还是上市时间，CVC变量的系数都出现了大幅衰减，并且失去了统计显著性。这意味着，此前在PSM和EB模型下观察到的CVC积极效应，可能部分源于CVC投资者倾向于选择那些本身就具备更强上市潜质（这些潜质可能未被研究者完全观测到）的公司。简单的说，好学生更容易被“特招”（CVC投资），而好学生本身也更容易考上好大学（IPO）。Heckman模型尝试剔除这种“特招”效应后，CVC这个“标签”本身的加成作用就不那么明显了。
其他关键发现
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公司年龄是一个稳健的预测因子。公司越成熟，不仅IPO可能性越高，上市过程也越快。
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早期风险投资（无论是IVC还是CVC）能显著提高公司最终上市的概率，但它对加速上市时间的影响并不稳定。
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行业层面的不确定性和资本流动性对IPO结果的影响在不同模型间不一致，说明相比宏观环境，公司自身的特质对于IPO结果更为关键。
结论与讨论
这项研究通过精细的实证设计，为我们理解CVC在生物科技领域的作用提供了更细致、更谨慎的图景。核心结论是：在有效地平衡了可观测的公司特征后，CVC的参与确实与生物科技公司更高的IPO成功率和更短的上市时间显著相关。这支持了CVC能够提供有价值互补资源以助推公司走向公开市场的观点。然而，一旦考虑到可能存在基于不可观测特质（如技术成熟度、战略协同性）的选择机制，这种关联的稳健性就受到挑战，其显著性会减弱甚至消失。
因此，研究发现强烈提示，我们观察到的CVC与IPO成果之间的积极关系，不能轻易地全部归因为CVC投资的“因果效应”，而很可能混合了“选择性投资”的成分。CVC投资者似乎拥有一双“慧眼”，能筛选出那些本就处在更快上市轨道上的优质公司。这项研究的重要方法论意义在于，它展示了在评估风险投资效果时，处理内生性问题（如选择偏误）的极端重要性。不同的统计方法（如PSM/EB vs. Heckman）可能导向不同的解读，综合运用多种策略进行三角验证，才能得出更可靠的结论。
对于生物科技创业者而言，这项研究意味着吸引CVC投资可能是一个积极信号，并与更好的IPO前景相关联，但需清醒认识到这背后可能存在的选择性。对于投资者，尤其是IVC，研究支持与CVC组成联合投资团的策略，可以结合财务与战略资源的双重优势。对于政策制定者，研究则表明，营造一个活跃、稳定的IPO市场环境，与鼓励CVC投资本身同样重要，这样才能确保优秀的生物科技创新能够顺畅地转化为公开市场的成功故事。
当然，研究也有其局限性，例如无法完全排除所有未观测到的异质性，也未能区分纯CVC投资与混合投资的具体效应差异。未来的研究可以进一步探索更严格的因果识别策略，并深入分析CVC影响的具体作用机制，例如其在药物研发管线推进或监管审批过程中的具体赋能角色。
