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Risk Capital and Corporate Misconduct Governance A Network Perspective Based on Syndicated Investments
本文以2007年至2022年中国A股上市公司为样本，采用部分可观测的双变量Probit模型，联合估计了企业发生违规行为的概率与监管机构发现违规行为的概率。实证结果表明，辛迪加投资网络中心度的提高显著降低了企业违规的可能性，同时增加了违规行为被发现的概率。影响机制有二：一是信息机制，中心风险投资机构促进了信息流动，缓解了信息不对称；二是监督机制，中心风险投资机构通过持续监督、声誉溢出和退出威胁施加更强的监督压力。
Abstract
Using a sample of Chinese A-share listed firms from 2007 to 2022, we employ the partially observable binary probit model to jointly estimate firms' probability of corporate violations and the likelihood of regulatory detection. Empirical results demonstrate that higher syndication network centrality significantly reduces the likelihood of corporate violations while simultaneously increasing the probability of detection. The mechanisms at work are twofold: first, central VCs facilitate the flow of information and alleviate information asymmetry; second, central VCs exert stronger monitoring pressure through ongoing oversight, reputation spillovers, and exit threats.
网络中心度降低违规概率并提高被查处概率
辛迪加投资网络中心度每提高一个标准差，企业发生违规行为的概率显著降低（系数约-2.22），同时违规被监管机构发现的概率显著提高（系数约-5.31）。这表明风险投资的网络位置具有重要的外部治理效应，既能抑制企业机会主义行为，又能促进监管有效性。
信息与监督是核心作用机制
机制检验发现，网络中心度的治理效应通过信息渠道和监督渠道发挥作用。中心风险投资机构能够促进信息在企业间的流动，缓解信息不对称（信息机制）；同时，作为主投机构，其通过持续监督、声誉约束和退出威胁对企业施加更强的监督压力（监督机制）。
治理效应在信息披露与经营违规中均显著
网络中心度对信息披露违规和经营违规均具有显著的治理作用，既降低企业从事此类违规行为的倾向，也增加违规被发现的概率。这体现了辛迪加网络在约束不同类型违规行为中的广泛适用性。
网络断裂削弱治理效应
当辛迪加网络因中心风险投资机构退出而断裂时，治理效应明显减弱，甚至消失。中心VC的退出不仅显著提高了企业违规的概率，还降低了违规被及时发现的概率，进一步凸显了网络持续性对企业合规的重要性。
核心解释变量
辛迪加投资网络中心度（Network），用以衡量风险投资机构在联合投资网络中的位置优势，分别从度数中心度、接近中心度、中介中心度及特征向量中心度四个维度进行测度。
被解释变量
企业违规行为（Fraud）与违规被查处（Detect），通过部分可观测双变量Probit模型联合估计，企业违规与违规被发现的潜在变量构成最终观测到的违规状态变量。
样本与数据
2007-2022年中国A股上市公司，风险投资及联合投资数据来自PEDATA数据库，公司财务与治理数据来自CSMAR数据库，并进行了1%与99%的缩尾处理。
识别方法 / 模型设定
利用部分可观测双变量Probit模型（Poirier, 1980），通过在违规方程与被查处方程中引入不同的外生变量实现参数识别；并利用Heckman两阶段模型及工具变量方法（如2008年政策冲击）处理潜在的内生性问题。
内生性及稳健性检验
进行了多重稳健性检验，包括替换被解释变量、更换网络中心度的度量方式、采用Probit、Logit及Tobit等不同估计模型、调整样本区间，以及使用工具变量法和Heckman模型处理内生性问题，结果保持稳健。
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