在做與其他人不一樣的事情的時候，多半質疑的聲音不會少。當然許多反對與質疑也都有一定程度道理，畢竟願意花時間給不同意見都是一件值得尊敬的事。做創新與投資創新經常在不同意見中交手。
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至於做這些事情與投資，面對不確定性，這些創投們有多少把握? 創新理念雖好，談到投資，最終還是需要關注將資本放在這些項目上有多少回報。
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今天來分享上個月美國全國經濟研究所(NBER)暑期活動中有關創新的一些科學研究數據跟討論，盤點一下關於創新、投資、表現、預測的一些基本事實。
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第一個問題是：所以這些投資創新的投資人賺多少錢?
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這個看似簡單的問題，實際上並不容易回答，主要是因為很多能觀察到的是成功公開上市的那些公司，至於其他消失的、私有化的、以及獨資的公司等都很容易在統計時候產生偏誤。
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在打com bubble後，Cochrane (2005) 結合VC早期投資跟最終出場的數據、進行一些技術性調整後，給出了普遍算是可以接受的估算。
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右下角的圖是每一個案子的投資報酬率跟發生機率。最賺錢的案子可以到20倍2000%的投資報酬(非年化)，而最多的案子投資總報酬率集中在0-50%之間。
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這與大家印象中舞台上的獨角獸搭上多數隱形冠軍+中小企業的印象一致。
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下一個問題就比較困難了，創投們能夠猜到誰會成功嗎?
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右上角的圖來自 Kerr et al (2014)，橫軸X軸是第一輪融資中創投合夥人對於該專案的未來潛力內部評分。縱軸Y軸是最終這個專案的投資報酬 (取對數方便繪製)。
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這個數據是作者從一家業界享有名聲但不願具名的公司取得的內部資料，該公司投資許多案子、並有足夠的動機去做好案子的評估，也具有一定程度經驗進行判斷。
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整體的結果顯示，在第一輪初始投資的合夥人對專案評分對於預測未來這個投資案的報酬沒有顯著正相關。許多獲得高分的案子最後沒有好的投資表現，而表現最好的案子也不是獲得最高分的案子。除此之外，許多低分(後10%)的案子最終投資表現也達到前10%。
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也許部分專案中合夥人們具有有效鑑別創新的價值的能力，但整個分布也不難顯示專案判斷的困難性。
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最後一個問題是創新從社會角度值得尊敬，但從投資角度上是否能夠長期可行?
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創新最難預測的部分在於，即便你知道這個人很好、這個技術很好、產品好像不錯，但後續會有多少同業模仿、致敬等外溢效應，又或是後續市場氛圍、消費者需求、總體時機、政治因素等都會產生交互作用。這些交互作用大量影響後續表現且事前不容易觀察。
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猜不到還要不要投資?
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Jones 跟前財政部長Summers 2020年NBER工作論文使用有限的數據搭上部分假設估算，如果把所有的衍生價值 (同業模仿、產業擴散等) 算進去，即便最保守的假設下，每1元投資平均帶來4元的價值，即對社會面整體來看有400%報酬率。
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總結：在不確定性下進行投資
船隻要沒有不確定性，最安全的地方是港口，但那不是它存在的意義。投資創新的報酬同樣的呈現高風險高報酬的分布：
1. 經過篩選成功後，投資創新的專案報酬率多數<50%，少數可以達到2000% 20倍的報酬率。
2. 1家知名創投合夥人們事前對每個專案評分，累積的樣本點對於預測這些報酬率的能力有限。
3. 難以預測原因主要在於即便人與技術能夠鑑別，但市場動態(同業模仿、產業擴散、總體等) 因素不易事前評估卻對創新的影響規模有重要影響。
4. 創新整體而言，保守估計每1元的創新投資帶來4元以上的總社會報酬。
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References:
[1] Cochrane, John H. "The risk and return of venture capital." Journal of Financial Economics 75.1 (2005): 3-52.
[2] Jones, Benjamin F., and Lawrence H. Summers. A calculation of the social returns to innovation. Vol. 27863. National Bureau of Economic Research, 2020.
[3] Kerr, William R., Ramana Nanda, and Matthew Rhodes-Kropf. "Entrepreneurship as experimentation." Journal of Economic Perspectives 28.3 (2014): 25-48.