6.2.2 变量定义和描述性统计
（1）风险投资家海外背景(https://www.daowen.com)
为从个人层面考察风险投资家海外经历对投资业绩的影响，本章依据风险投资家的海外经历信息，定义风险投资家海外背景（Oversea）变量。具体为：若风险投资家在进入风险投资行业之前具有海外学习经历或工作经历，则取值为1，反之为0。
（2）风险投资业绩
通过CVSource数据库，本章获取了每个已完成风险投资项目的投资金额、账面退出金额、投资周期和账面回报率等信息。参考Mason et al.（2002）的研究，本章对各风险投资项目的内部收益率（Internal Rate of Return，IRR）和平均年度收益率（Return of Investment，ROI）进行计算。其中，IRR是反映投资业绩的主流方法，动态反映了投资的实际效率，而ROI属于静态指标，没有考虑资金的时间价值，相对更直观一些。在计算每位风险投资家的投资业绩时，本章根据其2001—2012年期间参与的各风险投资项目的金额，分别对项目的IRR和ROI进行了加权平均[4]。
（3）控制变量
根据Mäkeläet al.（2006）的研究，当被投资企业发展前景不乐观时，海外背景风险投资家更容易提前撤资。与此同时，本章也发现相对于本土背景风险投资家，海外背景风险投资家的投资周期（指从投资该项目到退出之间的时间跨度）更短，为了排除投资周期对风险投资业绩的影响，本章在检验假设的模型中首先控制了变量Duration。此外，为了排除其他风险投资家个人特征、风险投资机构资金背景和企业特征对投资业绩的影响，本章还控制了以下变量：风险投资家性别（Gender）、“硕士”学历（Edu_Master）、“博士”学历（Edu_Phd）、过往参与的风险投资项目数量（Experience）、风险投资资金来源（VC_Mainland）、企业成立年限（Comp_Age）、企业是否位于热门城市（北京、广东、上海、浙江、江苏五地）（City）、是否属于数字新媒体产业（TMT产业）（Industry）以及投资轮次（Round）和年份（Year）。
（4）描述性统计
表6.1中Panel A报告了风险投资家特征变量的描述性统计结果。可以看到，风险投资家海外背景Oversea的均值约为0.39，标准差约为0.49，表明在中国风险投资市场上，本土背景风险投资家仍占多数。另外，男性风险投资家多于女性风险投资家，65.51%的风险投资家具有硕士学历，仅有16.05%具有博士学历。表6.1中Panel B报告了投资项目特征变量的描述性统计结果，可以看到，样本中仅有23.63%的项目可以成功通过IPO实现退出，与现实情况较为相符。为了避免异常值影响，本章对IRR和ROI进行了1%分位数及99%分位数的缩尾处理。
表6.1 描述性统计结果
