企业并购、融资约束与研发创新投入

谭涛

（南京农业大学金融学院 江苏南京 210095）

一、引言

随着我国经济进入新发展阶段，创新对经济增长和企业竞争力提升的作用愈发重要。掌握核心技术、提升创新能力不仅是构建新发展格局的必然选择，也是实现经济高质量发展和建设社会主义现代化强国的必由之路。企业是创新活动的实施主体，其创新能力的提升直接影响着创新驱动战略的顺利实施和创新型国家的成功构建，因此如何激发企业研发热情、提升企业创新能力便成为当前关注的焦点问题。

并购是企业实现战略目标、提升企业质量以及优化资源配置的重要方式。在当前激烈的市场竞争条件下，企业间进行并购不仅可以缓解竞争带来的资金消耗，还可以融合双方的技术优势、经营策略等，实现共同发展，形成多元化的营收模式，促进资源优化配置、提高企业的价值（方军雄，2009）。通过并购策略，企业还可以获取稀缺资源和技术，快速打破行业和技术壁垒，实现创新能力的跨越式提升（王新红和张转军，2019）。众多研究已经证明，并购可以起到增加企业研发投入，提升企业创新能力的目的（Prab⁃hu et al.，2005），且并购行为的创新效应具有较强的持续性（贺晓宇和沈坤荣，2018）。近年来，为了提升创新能力，增强市场竞争力，我国企业加快了并购步伐，并购市场发展迅速。来自万德数据库的统计数据显示，我国上市公司在2013年至2018年的并购交易数量年均增长29.86%，2018年并购交易达6 998起，交易金额12 653.59亿元。由此可见，我国企业并购交易正处于活跃期，并购交易也为企业创新研发和技术进步带来了较强的激励和促进作用。

作为创新研发的投入要素，资金在企业创新方面具有重要地位。创新活动周期长、风险大，需要大量的资金投入，企业资金问题已成为约束创新活动实施的关键问题（Hall，2002；Brown&Petersen，2011）。在以银行为主体的传统信贷体系下，信贷市场的资本错配增加了企业的融资成本（郑文风和王凤荣，2018），大多数企业都处于融资约束的“紧平衡”状态。张洁和唐洁（2019）研究发现，创新行为本身的信息不对称性和缺乏抵押品等特点导致企业研发资金受到限制，对企业创新能力提升产生负面作用，故融资约束正成为抑制企业创新的重要因素之一，这个观点也得到了国内外很多学者的认同（Hyytinen&Toivanen，2005；张杰等，2012；章雁等，2020）。并购对融资约束影响的分析众多，且不少学者认为企业并购能够起到缓解主并企业融资约束的作用（Hubbard&Palia，2002；Khatami，2011；吴红军，2006；苏敬勤和刘静，2013），理论上也会缓解融资约束对创新研发的负向影响。

基于此，本文在前人研究的基础上，探究并购行为对企业创新产生的影响，并着重从企业融资约束这一视角进行更加深入的分析。本文主要做了以下方面的研究：第一，既有研究多从并购动因、并购过程以及并购的财务价值等角度进行分析，缺乏对企业并购与创新研发关系的研究，故本文的研究可拓宽并购创新效应的研究边界；第二，本文将融资约束纳入到企业并购与创新研发的分析框架中，探究三者之间的作用关系，使研究更加全面客观。

二、理论分析与研究假说

（一）企业并购与创新研发

根据进入市场的选择效应理论和知识协同的溢出效应理论，企业并购行为会对企业创新活动产生直接影响，其影响路径如下：一是进入市场的选择效应。企业并购行为往往具有较强的市场偏向性和目标偏向性，而对于市场和目标偏向性选择的决定因素而言，其本身也同样会内在性地决定企业的创新效应，提升企业创新能力。一些研究表明，行业技术进步带来的折旧加速和产能过剩是并购行为频发的重要原因（Andrade et al.，2001）。企业可以通过并购进入原本门槛较高的新兴行业，并且获得新产业的技术，凭借创新能力的提升占领市场获得利润。由此可见，通过进入市场的选择效应，企业并购行为对其自身创新能力的提升能够起到积极的促进作用和推动作用。二是知识协同的溢出效应。根据企业的资源基础理论，企业进行创新研发是其知识基础增加和夯实的必然结果。一个企业不可能完全依赖自身的内部创新，因为自身的资源有限，且集中性风险也较大，所以企业获取外部知识便成为了提升自身创新能力的重要选择。与市场交易相比，并购可以直接获取那些具有一定知识和技术资源的目标企业，其知识溢出的效果更好，成本也更低，便成为了企业获取外部知识的不二选择。并且，企业通过并购获取的新知识、新技术可以在企业间进行扩散（王宛秋和刘璐琳，2015），继而带动企业的外部知识吸收能力、应用能力的提升，并激励着企业进行新知识的创造（Bresciani&Ferraris，2016）。因此，通过知识协同的溢出效应，企业进行并购不仅可以获取目标企业的外部知识，还能够增强新知识的创造能力，最终提升企业自身的创新能力。基于此，本文提出假设1：

（二）企业并购、融资约束与创新研发

理论上，企业的融资约束情况对并购的创新促进作用会产生影响。由于研发行为自身的特点以及我国信贷市场普遍存在的资本错配现象，企业进行研发的创新活动容易受到融资约束，国内外普遍认为融资约束对企业的创新研发具有抑制作用。

一般来说，高融资约束企业会谨慎进行并购行为，盲目扩张并不是这类企业进行并购活动的主要动机，而是为了改善企业的经营状况，因为根据内部资本市场效应理论，并购行为会重新构建企业的内部资本市场，解决因外部的交易费用和税收差异导致的融资成本过高问题；此外，企业外联效应理论认为，资金供求双方存在信息不对称，而并购活动可以增强企业商业信用度、政企关联度和银企关联度，这些无形的稀缺资源可以有效降低信息不对称，从而缓解融资约束。企业融资约束状况得到改善，会缓解融资约束对创新研发的负向影响，并且企业拥有充足的资金后也会主动进行创新活动以谋取长足发展。而对于低融资约束企业而言，由于本身就拥有着充裕的现金流，这时管理者要么在自由现金流假说下不愿意将现金返还给股东故而进行代理冲突下的过度投资（曾亚敏和张俊生，2005），要么在过度自信下希冀自己管理的企业能够做大做强（Brown&Sarma，2007；宋淑琴和代淑江，2015），这些都会成为并购活动的主要动机，此时的并购活动便会具有盲目性，使得技术资源和研发人才整合风险提升，反而会不利于企业的创新研发。基于此，本文提出如下假设：

H2：融资约束对企业创新研发具有抑制作用。

H3：融资约束不同的主并企业，并购行为对企业创新研发的激励效应存在差异，高融资约束企业并购对创新的激励效应大于低融资约束企业。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文依据万德数据库“中国并购库”中的并购数据，选取2013—2017年沪深A股市场发生并购的上市公司，并将主并企业按如下标准剔除和选取：剔除金融保险类上市公司；剔除已于2018年退市的公司；剔除ST和*ST上市公司；为保证企业数据的有效性和稳定性，剔除2013年1月1日以后上市的公司；剔除收购股权低于目标公司5%的样本；剔除研发资金投入五年内均为0的公司；选取已完成的并购事件样本。最终得到506家并购企业样本，观测值共2 530个。

以剔除筛选后的主并企业样本作为实验组，之后再选取沪深A股市场中没有进行并购活动的上市公司样本作为对照组，选取要求同上文所述，最终得到对照组企业1 347家，观测值共6 735个。以上企业研发的相关数据和财务数据均来源于万德数据库和国泰安数据库。

（二）变量选取

1.被解释变量。本文以企业的研发投入强度（RDI）衡量创新研发水平（杨青和周绍妮，2019），由于并购后研发投入的提升很大程度上来源于并购整合以后，各资源要素的研发协同需要一定的整合周期（王宛秋等，2009），所以采用了滞后一期的数据作为被解释变量，即以每一个样本组滞后一年的研发投入强度作为被解释变量。为了验证并购对企业创新的持续性影响，本文还将分别运用滞后两期、滞后三期的数据作为被解释变量进行稳健性检验。

2.解释变量。本文的解释变量为企业是否发生并购的二值虚拟变量Ma，若并购前为0，并购后则为1。

有关规则被改变的几种情况，用人工计算方式相对简单。触点式密码的计算十分简易，由于点之间没有线段和折线上的约束条件，这些点之间是无差别的，计算排列的情况总数，仅用知道点的个数即可，等于点数的阶乘。

3.控制变量。本文参考刘辉等（2017）对公司特征变量的分类，分别用企业资产规模（Size）、资产收益率（ROA）、总资产周转率（AT）、资产负债率（LEV）、总资产增长率（Growth）来表示企业规模、盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力，选取作为控制变量。除此之外，本文还将股权集中度（Top）和企业年龄（Age）作为控制变量。

4.调节变量。本文的调节变量为融资约束指数（SA）。Hadlock和Pierce（2010）选取了完全外生的企业规模（单位为百万元）的自然对数和企业成立时间长短两个变量构建了SA指数，用于衡量企业所受到的融资约束情况，计算公式为SA=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age，根据此公式可计算出样本中每一家企业的融资约束程度的SA指数，且SA指数越大，意味着企业受到的融资约束越强。因其不包含内生变量，且计算方法简便，受到了不少学者的青睐（鞠晓生等，2013；刘莉亚等，2015），故本文选择SA指数作为衡量企业融资约束的指数，并将SA指数及其与解释变量的交互项加入模型进行回归分析，实证研究不同融资约束情况下并购行为对企业创新的影响。此外，本文参考Ka⁃plan和Zingales（1997）以及魏志华等（2014）的文献，构造KZ指数用于度量企业的融资约束程度，以此进行稳健性检验。

具体变量及其含义如表1所示。

表1 主要变量含义

（三）实证模型

下面将通过构建固定效应模型实证分析并购对企业研发创新投入的影响，以及企业融资约束情况是否对这一作用机制产生调节效应。依据理论与假设，建立如下固定效应模型：

在模型（1）和（2）中，α0为常数项，α1至α4为回归系数，Controlsi，t为模型中未具体列出的控制变量，包括企业资产规模、资产收益率、总资产周转率、资产负债率、总资产增长率等，∑year代表年份固定效应，∑ind代表行业固定效应，εi，t为随机扰动项。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

从表2可以看出，样本企业被解释变量研发强度（RDI）的均值为4.075，最大值为125.909，最小值为0，说明不同企业研发强度的差异性很大。解释变量并购行为（Ma）的均值为0.140，说明样本企业中有14%的企业具有并购行为。融资约束SA的均值为-3.771，但企业之间融资约束的差异性不大，标准差仅为0.247。其余控制变量的描述性统计结果，与既有研究基本一致。

表2 描述性统计

（二）并购对企业创新影响的实证分析

对模型（1）进行线性回归，可以得出并购行为（Ma）对企业创新的影响结果。表3中的列（1）、列（3）和列（5）反映了未加入控制变量的回归结果，而列（2）、列（4）和列（6）则反映了加入控制变量后的回归结果。从表3可以看出，对于t+1期的研发强度RDI，并购行为的回归系数分别为0.574和0.699，均在1%的水平上显著为正，说明在并购后一年，企业的研发强度明显增加，即企业的创新能力得到有效增强，初步验证了假设1。进一步研究发现，对于t+2期的研发强度RDI，Ma的回归系数分别为0.477和0.603，同样均在1%的水平上显著为正，说明并购行为对两年后的企业创新依然有着显著的正向激励作用；从t+3期的研发强度（RDI）看，Ma的回归系数分别为0.472和0.592，在10%和5%的水平上显著，说明并购行为对三年后的企业创新仍然起到了促进作用。由此可见，并购行为对企业创新的正向激励作用具有持续性，进一步证明了假设1。比较Ma在t+1期、t+2期和t+3期的回归系数，发现随着时间的推移，Ma的回归系数无论在数值大小，还是显著性方面都有所下降，说明并购行为对企业创新的影响虽然具有持续性，但随着并购时间的推移不断下降。因此必须注重并购前期的创新资源整合，争取以最小的成本实现较大的创新收益。

表3 并购对企业创新影响的回归分析

对于控制变量而言，企业资产规模（Size）对创新的影响不显著，总资产增长率（Growth）同样未呈现显著的影响。资产收益率（ROA）对企业创新的影响为负，但仅仅体现在t+1期，对于t+2期和t+3期都没有影响，说明资产收益率对企业创新的影响不具有持续性。总资产周转率（AT）、资产负债率（LEV）、股权集中度（Top）和企业年龄（Age）对企业创新的影响均显著为负。

（三）并购、融资约束与企业创新的回归分析

表4中的列（1）、列（3）和列（5）反映了未加入控制变量的回归结果，而列（2）、列（4）和列（6）则反映了加入控制变量后的回归结果。从表4可以看出，并购行为（Ma）在t+1期的回归系数为0.525和0.589，均在1%水平上显著；在t+2期的回归系数为0.333和0385，均在5%水平上显著；在t+3期的回归系数为0.279和0.315，分别在10%和5%水平上显著。这与上页表3的回归结果基本一致，证明了并购行为对企业创新的正向影响，以及并购行为正向激励作用的持续性。SA的回归系数在t+1期、t+2期和t+3期均显著为负，说明融资约束的确是抑制企业创新的重要因素，企业融资约束越强，越不利于企业研发投入的增加和创新能力的提升，证明了假设2。对于并购行为（Ma）和融资约束指数（SA）的交互项，在t+1期回归系数分别为1.812和0.909，在1%的水平上显著为正，说明融资约束虽然抑制企业创新，但对并购行为的创新激励效应存在差异性影响，即高融资约束的企业，并购行为对企业创新的促进作用更加有效；对于t+2期和t+3期，Ma×SA的回归系数依然显著为正，说明融资约束对并购行为的调节效应不仅是正向的，而且具有一定的持续性，证明了假设3。

表4 并购、融资约束与企业创新的回归分析

（四）稳健性检验

为了使分析更加客观可靠，本文将度量融资约束的KZ指数作为调节变量加入回归分析，运用固定效应回归的方法进行稳健性检验。从表5的回归结果可以看出，对于并购行为（Ma）而言，在t+1期、t+2期和t+3期回归系数均显著为正，且均在1%的水平上显著，说明并购行为对企业创新的促进作用较为明显，且具有一定的持续性。比较回归系数发现，从t+1期到t+3期Ma的回归系数呈下降趋势，说明并购行为对创新研发的促进作用不断下降。

表5 基于KZ指数的稳健性检验

融资约束（KZ）的回归系数仍为负，且在t+1期、t+2期和t+3期均显著，说明融资约束是抑制企业创新的重要因素。Ma与KZ的交互项在t+1期和t+3期均为正数，且在5%的水平上显著，说明融资约束对并购行为促进企业创新的效果具有正向激励作用。由此可见，无论以SA还是KZ衡量企业的融资约束情况，假设1、假设2和假设3的结论均能得到证明。

由于本文在表3至表5均采取了验证t+1期、t+2期和t+3期企业研发投入强度的做法，依据赵西亮（2017）、唐松等（2020）的思路，对核心解释变量和调节变量进行了滞后一期、滞后两期处理，在一定程度上解决了反向因果导致的内生性问题。然而，是否存在遗漏变量带来的内生性偏差并未得到验证，故本文依据Wooldridge（2010）及Aghion等（2013）的做法，使用年份-行业研发投入强度（RDI）的均值作为工具变量，用两阶段最小二乘法（2SLS）代替固定效应回归消除内生性问题进行回归分析。从表6的回归结果可以看出，加入工具变量后，各变量回归系数的正负号和显著性未发生改变，证明本文的研究结果是稳健可靠的。

表6 克服模型内生性问题的回归分析结果

五、结论及政策建议

（一）研究结论

本文基于2013—2017年我国沪深A股市场的上市公司数据，用研发投入强度来表示企业创新程度，并构建企业的融资约束指数，通过回归分析检验并购对企业创新的影响，以及主并企业的融资约束情况对并购的创新激励效应的差异性影响。本文的主要结论如下：并购行为对主并企业的研发投入强度有显著的正向影响，即企业的创新能力得到有效增强，并且这一影响具有持续性，但会随着时间的推移不断下降，表现为并购行为对两年及三年后的企业创新依然有着显著的正向激励作用但其效果逐渐减弱。进一步的研究发现，融资约束虽然抑制企业的创新效应，但对并购行为的创新激励效应产生了差异性的影响，具体表现为：高融资约束的企业，其并购行为对企业创新的促进作用相比于低融资约束的企业更为有效，而且该影响也具有一定的持续性。

（二）政策建议

第一，并购行为对企业创新能力的提升有显著的积极影响，政府部门应该继续深化“放管服”改革，减少非必要审批，优化营商环境，为企业并购活动提供良好的经济环境，并且通过制定税收优惠政策、拓宽直接融资渠道、强化知识产权保护、推动相关领域信息公开等方式鼓励企业间并购，优化资源配置。

第二，并购行为对企业的研发创新投入有持续性的影响，但会随着时间的推移不断减弱，这就需要企业在进行并购前制定好具有前瞻性的设计方案，不可为追求短期的创新效应提升而盲目进行并购活动，而是应该立足于企业自身经营状况及所拥有的技术与知识的资源结构情况，完善自身特色优势，弥补自身发展劣势，使并购行为服务于企业的未来发展战略，从而促进自主创新能力的稳步提升。

第三，由于高融资约束企业并购行为对企业创新的促进作用相比于低融资约束企业更为有效，因此针对高融资约束企业，政府应该给予关注，加大对其在税收和融资方面的政策优惠力度，助力高绩效并购活动的顺利推进；针对低融资约束企业，企业应该从完善治理机制着手，将自由现金流维持在适度范围内，约束管理者对企业现金流的处置权，控制代理成本，也可以通过适当提高管理者的持股比例、多分红等方式，缓解委托-代理矛盾，从而对高管滥用自由现金流及过度自信行为进行约束和防范。