創新競爭壓力、融資約束與并購融資決策

■蔣 弘，劉 星

本文選取2006～2017年我國A股上市公司作為研究對象，分析了創新競爭壓力、融資約束與并購融資決策的關系。研究結果顯示：創新競爭壓力以融資約束為中介，對并購融資決策產生影響；上市公司承受的創新競爭壓力越大，在并購融資時面臨的融資約束就越強，從而選擇定向增發的可能性就越高；在面對創新競爭壓力時，國有上市公司的身份優勢并不明顯；上市公司在發明專利申請、發明專利授權、外觀設計有效專利上的差距會導致更嚴重的融資約束，說明創新成果的質量和數量都很重要。

20世紀末期，基于融資契約代理問題的掠奪理論被提出。該理論認為，市場競爭會引發競爭對手通過價格戰、廣告戰等方式對企業進行掠奪，增加了企業退出市場的風險，從而促進企業融資決策發生改變。上市公司并購活動的開展往往需要大量的資金支持，而激烈的市場競爭壓縮了公司的利潤空間，造成內源融資難以滿足并購項目的資金需求，公司只能將目光轉向外源融資。這使得上市公司更容易遭受到融資約束，其做出的并購融資決策必然會體現出其對所處環境的適應。從一定意義上講，市場競爭就是創新的競爭（徐晨和孫元欣，2018），創新主體將面對競爭帶來的無形壓力。如果上市公司相對于競爭對手在創新上處于劣勢地位時，公司承受的創新競爭壓力顯然會增大。那么，當上市公司為并購項目尋求外源融資時，公司面臨的融資約束是否會受到創新競爭壓力的影響？而這種影響是否決定了上市公司的融資方式呢？目前，國內外學者在研究上市公司并購融資決策的影響因素時，主要是從目標資本結構、基本能力、股權結構等方面展開分析，尚未將創新競爭壓力納入考慮范圍。基于上述背景，本文從市場競爭視角出發，遵循“創新競爭壓力-融資約束-并購融資決策”的分析思路，探求創新競爭壓力對企業產生的重要影響。本文的研究不僅豐富了對創新這一企業發展要素的認識，而且有助于理解并購融資方式選擇背后的深層原因。

一、理論分析與研究假設

關于市場競爭對融資約束的作用機制，可以總結為以下幾條路徑：第一，激烈的競爭會造成企業收入的下降和現金流波動性的增大，提高了企業借款違約的概率。而銀行等貸款人在為企業提供融資時，會考慮企業所在行業的競爭程度。當貸款人認為市場競爭加大了企業未來收益或持續經營的不確定性時，他們會對企業的償債能力持消極態度，并通過提高貸款利率等方式調整融資契約的定價（Valta，2012），從而造成企業融資成本的增加；第二，當企業違約時，清算價值能夠用于彌補債權人的損失。于是，具有較高清算價值的企業可以獲得較低的貸款利率（Benmelech et al.，2005）。然而，激烈的市場競爭會制約行業內資產買家的數量和財力，導致企業資產的流動性降低。這會對企業清算價值的評估產生不良影響，引起貸款利率的上調（Valta，2012）；第三，為應對來自競爭對手的掠奪威脅，企業不得不尋求足夠多的現金儲備以應對市場變化（Haushalter et al.，2007）。這種因市場競爭引發的企業間對現金資源的爭奪，在外部資金供給不變的情況下，提升了對資金的需求（孫燁和許艷，2016）。按照供求理論，資金使用權的價格會因此上升，企業面臨的融資約束變強；第四，按照清算威脅假說，競爭所帶來的清算威脅有助于減少管理層的代理成本。市場競爭越激烈，企業在競爭中失敗的可能性就越高。管理者由于時刻面臨著失去現有職位的危險，工作懈怠、損公肥私等現象會大幅減少。因此，市場競爭會推動企業管理層和股東的利益趨于一致。在這種情況下，企業可能會降低對會計穩健性的需求（Lafond&Roychowdhury，2008），而會計穩健性的降低，會導致融資成本的提高（李爭光等，2016）；第五，高度競爭行業中的企業會從事更多的創新活動（Hou&Robinson，2006），而用于創新活動的資金主要形成的是默會知識這類無形資產，導致創新活動的沉沒成本和清算成本很高。并且，創新活動的產出物具有高度的不確定性，從而無法有效評估創新活動的收益。這些情況的存在使得投資者的投資風險增加，從而會要求額外的風險升水，加劇了企業的融資約束（楊偉，2012）；第六，高度集中的行業具有更高的進入壁壘，行業里的企業可以利用手中的壟斷權，以高于邊際成本進行定價，將生產率沖擊產生的負面影響轉嫁給客戶（Hou&Robinson，2006）。由于這些企業能夠獲得超額利潤，從而比高度競爭行業中的企業更能抵御風險。這說明，降低競爭程度能夠緩解企業的融資約束。

當人類社會進入知識經濟時代后，市場競爭越來越表現出創新競爭的特點（徐晨和孫元欣，2018），作為創新主體的企業會面對來自競爭對手的壓力。在這種背景下，當激烈的競爭使得上市公司在創新上落后于競爭對手時，公司會承受更大的創新競爭壓力。這時，如果上市公司想為并購項目融資，潛在投資者考慮到公司未來發展前景不明朗，會認為對其投資將面臨較大的風險，則可能拒絕公司的融資請求，或者向公司索要更高的回報，這將加重上市公司的融資約束。綜上所述，本文提出假設1。

H1：上市公司承受的創新競爭壓力越大，在并購融資時面臨的融資約束就越強。

融資約束是指由于資本市場的不完備，企業外源融資成本顯著高于內源融資成本，當企業內部資金有限而不能完全滿足投資需求時，企業的投資活動會受到外源融資成本過高的束縛。并購通常會涉及大量的現金支付，上市公司為了抓住機會發展，會在自有資金不足的情況下尋求外部投資者的幫助，從而容易在并購時遭受到融資約束。如果不放棄并購，上市公司就需要在股權融資和債權融資之間做出選擇。有學者認為，我國的上市公司普遍存在“股權融資偏好”，原因在于我國的股權融資成本大大低于債權融資成本（黃少安和張崗，2001）。然而，其他學者的研究卻并不支持前者的成本必然低于后者的結論（廖理和朱正芹，2003）。那么，上市公司更有可能選擇的并購融資方式是什么呢？

本文把上市公司面臨的融資約束劃分為四類：第一類稱為價格約束，是指承擔資金使用成本而形成的約束。這里的資金使用成本就是股權投資者要求的收益率和債權投資者要求的利率；第二類稱為條件約束，是指承擔融資門檻成本而形成的約束。融資門檻就是上市公司按照規定需要滿足的融資條件，比如股票發行對加權平均凈資產收益率或年均可分配利潤的要求、銀行貸款對擔保人或抵押物的要求等。上市公司為達到融資條件而付出的代價就是融資門檻成本；第三類稱為治理約束，是指承擔權力變更成本而形成的約束。股權融資時，權力變更涉及控股股東控制權的喪失；債權融資時，權力變更涉及在特定條件下公司被債權人所接管。因權力的重新安排而引起的各種成本在融資時必須加以考慮；第四類稱為過程約束，是指承擔融資流程成本而形成的約束。融資流程成本包括等待審批的時間成本、證券發行費、金融手續費等。研究顯示，伴隨市場競爭愈發激烈，我國上市公司的股權融資成本和債權融資成本都會增加（張軍華，2013），這是因為在衡量融資成本時，絕大多數文獻都采用了資金使用成本。這說明，市場競爭環境中的上市公司幾乎難以避免價格約束。于是，能夠最大程度地緩解其余三種約束的融資方式，更有可能成為上市公司并購融資時的首選。

2006年5月，我國《上市公司證券發行管理辦法》實施標志著定向增發以規范的形式出現在我國的證券市場中。此后，上市公司的定向增發活動日益頻繁。定向增發對上市公司的盈利能力、財務狀況、融資規模等沒有特殊的要求，具有發行條件寬松、審批流程簡捷、定價方式靈活、發行費用較低等特點，能夠讓上市公司在較短的時間內為并購項目融通資金。并且，采用定向增發的方式可以有效控制出資人的持股比例，維持控股股東的控股地位（蔣弘，2016）。因此，相對于其他融資方式，定向增發在緩解條件約束、治理約束和過程約束上具有較大的優勢。綜上所述，本文提出假設2。

H2：上市公司在并購融資時面臨的融資約束越強，選擇定向增發的可能性就越高。

根據H1和H2，本文提出假設3。

H3：創新競爭壓力通過融資約束影響上市公司并購融資方式的選擇。

二、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

本文選取2006～2017年A股上市公司作為研究對象，通過對CSMAR、CCER數據庫和上市公司公告中的融資信息進行篩選，最終得到608個研究樣本。樣本篩選方式如下：（1）融資屬于股權再融資和債權融資；（2）融資的目的是為了并購目標企業，即要形成吸收合并或控股合并；（3）剔除并購融資方案最終沒有執行的上市公司；（4）如果在同一年發生兩次及以上并購融資，且對應的是并購同一家目標企業，若這些并購融資采用的融資方式相同，就將這些融資活動看作一次，融資資金加總合計；若這些并購融資采用的融資方式不同，那么就選擇第一次使用的融資方式進入分析，這是基于重要性原則；（5）如果在同一年發生兩次及以上并購融資，且對應的是并購不同的目標企業。那么，就選擇融資資金最多的那一次所使用的融資方式進入分析，這是基于代表性原則；（6）剔除金融類上市公司；（7）剔除數據缺失和數據異常的上市公司。

（二）變量設計

1.創新競爭壓力

目前關于創新競爭壓力如何衡量的文獻較少，本文提出了一種衡量創新競爭壓力的方法，具體設計步驟如下：第一，計算上市公司當年所在行業的其他上市公司當年專利申請數平均值、當年專利授權數平均值、截至當年的有效專利數平均值。在計算平均值的過程中，如果存在當年沒有專利申請、當年沒有專利授權或截至當年沒有有效專利的同行業上市公司，則不將其納入平均值的計算當中，避免數據低估的問題；第二，將這三個平均值分別減去上市公司當年專利申請數、當年專利授權數、截至當年的有效專利數，得到差額值；第三，為了降低數量級和消除量綱，進行歸一化處理。將每個樣本的差額值，除以全部樣本差額值之和的絕對值，得到變量IP1、IP2和IP3，分別命名為專利申請差距、專利授權差距和有效專利差距。這三個變量都是取值越大，表明上市公司承受的創新競爭壓力越大。該衡量方法的原理是，通過比較上市公司在專利方面與同行業平均水平的差距，據以刻畫上市公司承受的創新競爭壓力。如果這一差距變大，說明上市公司逐漸滑向行業競爭的劣勢地位，其生存和發展的形勢因缺乏創新而愈發嚴峻，創新競爭壓力也就變得更大。

2.融資約束

能夠直接測量融資約束的方法有WW指數、KZ指數等。由于WW指數較之KZ指數做出了較大改進，故而本文使用WW指數來衡量融資約束。變量WW的計算公式如下：

伯兄名淇……弱負其表，長蜚令聞，藝綜眾長，學該群典。始以庭趨習舉子業，非其好也，久之不售，遂復棄去。學古文詞，尤嗜為詩。……中歲薄游京國，推轂皆當代賢豪……既而宅憂來歸，遂厭棄生產，日與朋儕舊好及我二三兄弟結社為歡，座客常滿，尊俎不虛，載酒問奇者，夜以繼日，江左風流，建安雅致，莫之能尚矣。……怠乎晚年，脫落塵滓，鴻漸世紛，割其親愛蟬蛻物外，逍遙于桃里之墟，寤寐于長水之曲，蓬門蓽戶，僅庇風雨，山僧釣叟，日與往還。……季弟子京與兄同稟學詩之訓，有交修之助，麗藻競爽，名稱相亞。[4]

WW=-0.091×CF-0.062×DIVPOS+0.021×TLTD-0.044×LNTA+0.102×ISG-0.035×SG （1）

其中，CF表示公司經營活動產生的現金流量凈額與總資產之比；DIVPOS是虛擬變量，若公司發放了現金股利，取值為1，反之為0；TLTD表示公司長期負債與總資產之比；LNTA表示公司總資產的自然對數；ISG表示公司所在行業的營業收入增長率；SG表示公司營業收入增長率。變量WW取值越大，表明上市公司面臨的融資約束越強。

（三）回歸模型

本文用模型1來驗證H1，具體形式如下：

在模型1中，斜線表示分別引入三個解釋變量。下標t對應的時間是并購融資發生年度的前一年，也就是說模型中的變量全部使用滯后1期的數據。其中，融資約束變量WW是WW指數，創新競爭壓力變量IP1、IP2和IP3分別是專利申請差距、專利授權差距和有效專利差距。控制變量有：股權結構變量OS，定義為上市公司第一大股東的持股比例，取值越大，表明上市公司的股權越集中；投資價值變量IV，定義為上市公司的市凈率，取值越大，表明上市公司的投資價值越低；行業類型變量Ind，虛擬變量，如果上市公司屬于制造業，取值為1，否則為0。由于上市公司并購融資活動發生的非規律性，造成樣本中不同行業的上市公司數量不同，部分行業中甚至只有幾家公司。如果按照全行業分類來設置虛擬變量的話，會造成自變量之間出現嚴重的多重共線性。若把樣本公司數量較少的非制造業行業合并在一起，只區分制造業和非制造業，能夠有效地解決這一問題。控制變量的選擇參考了張軍華（2013）、孫燁和許艷（2016）等的研究。

本文用模型2來驗證H2，具體形式如下：

在模型2中，下標t和t-1對應的時間分別是并購融資發生當年和前一年。其中，融資方式變量Private是虛擬變量，當并購融資采用定向增發方式時，取值為1，否則為0。控制變量有：資金需求變量Fund，定義為并購融資資金的自然對數，取值越大，表明上市公司并購項目需要的融資資金越多；盈利能力變量Pro，定義為凈資產收益率，取值越大，說明上市公司的盈利能力越強；成長能力變量Grow，定義為營業收入增長率，取值越大，說明上市公司的成長能力越強；公司治理變量Gov，定義為董事會中獨立董事比例，取值越大，說明上市公司的公司治理能力越強；融資年度變量Time，虛擬變量，當并購融資發生在2012年及以后時，取值為1，否則為0。由于在部分年度中樣本公司的數量很少，為避免多重共線性，本文將融資年度按一定標準進行了劃分。從2012年開始，我國GDP增速回落到7%～8%的區間。伴隨GDP增速由高速轉為中高速，我國宏觀經濟政策的重點也開始轉向“穩增長”。于是，年度劃分的臨界點設為2012年。控制變量的選擇參考了余鵬翼和李善民（2013）、蔣弘（2016）等研究。

本文用中介效應檢驗驗證H3。中介效應檢驗中，IP1、IP2和IP3分別作為解釋變量，WW是待檢中介變量，Private是被解釋變量。針對將虛擬變量作為被解釋變量的中介效應檢驗，Iacobucci（2012）在參考因果逐步回歸法的基礎上進行了程序改良。簡要過程是：第一，利用因果逐步回歸法中的基本回歸模型，根據模型等號左邊變量的類型，選擇不同的回歸方式。若為連續變量則采用線性回歸，若為虛擬變量則采用Logit回歸；第二，利用回歸取得的參數，計算zMediation檢驗統計量；第三，將zMediation的值與一定顯著性水平下標準正態分布的臨界值進行比較。如果zMediation的絕對值大于臨界值的絕對值，則認為存在中介效應，否則就不存在。本文在Iacobucci方法涉及的2個基本回歸模型中加入了控制變量，得到用于計算zMediation值的回歸模型。其中，第1個回歸模型就是模型1，第2個回歸模型就是在模型2的基礎上加入創新競爭壓力變量，模型3的具體形式如下：

為克服異方差對回歸結果的不良影響，本文對模型1采用帶穩健標準誤的OLS回歸，對模型2和模型3采用帶穩健標準誤的Logit回歸。

（四）描述性統計

表1 變量描述性統計

三、實證分析

（一）回歸結果

由于式2中解釋變量和被解釋變量同期，為避免內生性問題，本文對解釋變量的內生性進行了檢驗。內生性檢驗中，本文選擇解釋變量的滯后1期變量作為工具變量。從表2可以看到，內生性檢驗并不顯著，說明解釋變量不是內生變量。在三個模型中，一階和二階LM檢驗也不顯著，說明模型的隨機誤差項不存在一階和二階自相關。并且，所有自變量的方差膨脹因子VIF都在1左右，說明自變量之間不存在多重共線性。在表2中，變量IP1、IP2和IP3的系數都顯著為正，說明伴隨創新競爭壓力的增大，并購融資時上市公司面臨的融資約束也逐漸變強，H1得到驗證。變量OS的系數顯著為負，這說明上市公司的股權越集中，融資約束就越弱。當上市公司的股權相對集中時，大股東在公司中享有的利益更多。為了避免并購因為融資不到位而失敗，導致自身利益受到損害，大股東很可能會積極地為上市公司并購融資提供幫助，從而使得上市公司的融資約束得到緩解。變量IV的系數顯著為正，這反映出當上市公司的投資價值降低時（變量取值變大），資本市場很可能擔憂公司的發展前景，從而導致上市公司的融資約束增強。另外，可以發現，制造業上市公司面臨的融資約束更加嚴重，這與制造業屬于競爭較充分的行業有一定關系。

表2 模型1回歸結果

表3 模型2回歸結果

由于式3使用了解釋變量滯后1期的數據，內生性問題得到一定程度的解決。從表3可以看到，模型的隨機誤差項不存在一階和二階自相關，自變量之間也不存在多重共線性。HL檢驗和Andrews檢驗不顯著，說明被解釋變量的實際值與預測值的分布沒有顯著差異，模型的擬合優度較好。在表3中，變量WW的系數顯著為正，說明融資約束越大，上市公司在并購融資中越偏好定向增發方式，H2得到驗證。而且，變量Fund的系數顯著為負，說明并購融資資金越少，上市公司選擇定向增發的概率越高。出現這種結果可能與定向增發方式的特點有關。在定向增發中，既允許投資者以貨幣資產作為對價，也允許以非貨幣資產作為對價，這一規定為換股并購提供了條件。當上市公司希望少用或者不用現金來并購目標企業時，可以向目標企業的大股東發行公司股票，而這些大股東手中的目標企業股份就成為了定向增發中的非貨幣資產對價。目標企業的大股東是上市公司名義上的融資對象和實質上的支付對象，上市公司用定向發行的公司股票作為支付手段，用以換取目標企業的股份。于是，從數據關系上就會發現并購融資資金偏少時，上市公司采用定向增發的概率更高。變量Time的系數顯著為正，說明在2012年及以后，上市公司更加傾向于采用定向增發為并購項目融資。這可能是因為當經濟增速下降后，投資者變得愈加謹慎，造成上市公司使用定向增發以外的其他融資方式變得比較困難。

（二）中介效應檢驗

從表4可以看出，當解釋變量為IP1和IP2時，由于zMediation的絕對值大于1.96，所以WW在5%的顯著性水平下表現出中介效應。當解釋變量為IP3時，zMediation的絕對值大于2.81，WW的中介效應更加顯著。因此，上市公司創新競爭壓力對并購融資決策的影響，存在通過融資約束進行傳遞的現象，H3得到驗證。

表4 中介效應檢驗結果

（三）進一步研究

1.上市公司分類

研究顯示，國有上市公司由于具有天然的政治資源，面臨的融資約束可能會更少（祝繼高和陸正飛，2011）。那么，在同樣承受創新競爭壓力的情況下，國有上市公司在為并購項目融資時，是否會比非國有上市公司表現得從容呢？本文對此進行分析。本文以上市公司實際控制人的產權性質作為判斷依據來劃分國有和非國有上市公司。利用CSMAR上市公司控制人數據，本文將實際控制人是國有企業（1100）、集體所有制企業（1210）、國有機構（2100）、開發區（2200）、事業單位（2300）或者自治組織（2500）的上市公司歸類為國有上市公司，而將其余上市公司歸類為非國有上市公司。如果上市公司不存在實際控制人，則將上市公司視為非國有上市公司。限于篇幅，此處只呈現模型1分組回歸結果中解釋變量的系數估計值和對應的t統計量。

表5 分組回歸結果

從表5可以看出，盡管表面上變量IP1、IP2和IP3的系數在國有上市公司組和非國有上市公司組之間并不相同，但是組間系數差異檢驗卻不顯著，維持了解釋變量在兩組間的系數之差為0的原假設。也就是說，解釋變量的系數在兩組之間沒有統計學上的差異。這說明，在面對創新競爭壓力造成的融資約束時，國有上市公司這一身份標簽并沒有起到明顯的緩解融資約束的作用。這表明隨著我國國家治理體系和治理能力現代化的推進，法律制度日漸完善，制度執行力得到提高，加之銀行業市場化改革引起的銀行間競爭加劇，遏制了不符合經濟規律的關系型融資。因此，在一個更加市場化、規范化的融資環境中，國有上市公司的身份優勢變得不再明顯。

2.專利分類

專利分為發明、實用新型、外觀設計三類，這三種類型的專利對創造性的要求逐次降低。那么，上市公司在哪種類型的專利上與同行業平均水平的差距，會導致更強的融資約束呢？本文遵循變量IP1、IP2和IP3的設計步驟，在設計步驟中將專利申請、專利授權和有效專利都細化為三類，分別得到專利申請差距的細化變量：發明申請差距IP1a、實用新型申請差距IP1b、外觀設計申請差距IP1c。專利授權差距的細化變量：發明授權差距IP2a、實用新型授權差距IP2b、外觀設計授權差距IP2c。有效專利差距的細化變量：有效發明差距IP3a、有效實用新型差距IP3b、有效外觀設計差距IP3c。分別用這些細化的變量替代IP1、IP2和IP3。限于篇幅，此處只呈現模型1回歸結果中解釋變量的系數估計值和對應的t統計量。

表6 細化變量回歸結果

由于在部分回歸模型中，一階LM檢驗在10%的顯著性水平下顯著，表明隨機誤差項存在一階自相關。因此，本文采用CO估計法對自相關進行修正，并報告修正后的結果。從表6可以看出，從專利申請的角度看，變量IP1a的系數不僅顯著，而且大于IP1b和IP1c的系數，說明因發明專利上的差距而形成的創新競爭壓力會導致更嚴重的融資約束。從專利授權的角度看，也能得出相同的結論。然而，從有效專利的角度看，由于IP3C的系數不僅顯著，而且大于IP3a和IP3b的系數，說明因外觀設計專利上的差距而形成的創新競爭壓力會導致更嚴重的融資約束。

產生上述結果的原因可能與三種專利的特點有關。發明專利相對于另外兩種專利而言創新度更高，由發明專利轉化而成的產品更容易在技術水平上與競爭對手拉開距離，甚至成為競爭對手難以逾越的技術高峰，更有可能產生較大的經濟效益和社會影響。因此，申請更多發明專利以及獲得更多發明專利授權的上市公司對投資者的吸引力更大，從而具備更強的融資契約議價能力，公司面臨的融資約束會減弱。而外觀設計專利相對于另外兩種專利而言授權率更高，可以在較短時間內積累起大量有效專利，迅速形成專利規模優勢，有利于公司通過“蟻群戰術”構建更寬的專利壁壘，進而打擊競爭對手，并獲取壟斷利潤。顯然，融資資源更容易流向擁有更多外觀設計有效專利的上市公司，從而使得這類公司在并購融資中占據更多的主動權，緩解自身的融資約束。

（四）穩健性檢驗

本文將變量OS替換為前5大股東持股比例的“赫爾芬達爾—赫希曼指數”，將變量Pro替換為每股收益，將變量Gov替換為董事會規模。并且，由于2014年我國提出了“經濟新常態”的概念，宏觀經濟政策也相應出現調整，本文還將變量Year的年度劃分臨界點調整為2014年。穩健性檢驗的結果仍然支持之前的結論。

四、結論與啟示

本文分析了創新競爭壓力、融資約束與并購融資決策三者之間的關系。研究發現，創新競爭壓力以融資約束為中介，對上市公司的并購融資決策產生影響。具體而言，上市公司承受的創新競爭壓力越大，在并購融資時面臨的融資約束就會越強，從而選擇定向增發為并購項目融資的可能性也就越高。對上市公司進行分類后的結果顯示，在面對創新競爭壓力時，國有上市公司的身份優勢并不明顯，其受到的融資約束與非國有上市公司相比沒有顯著差異。對專利進行分類后的結果顯示，從專利申請和專利授權的角度看，上市公司在發明專利上的差距會導致更嚴重的融資約束；而從有效專利的角度看，上市公司在外觀設計專利上的差距會導致更嚴重的融資約束。研究還發現：股權集中的上市公司面臨的融資約束較弱；投資價值較低的上市公司、屬于制造業的上市公司，面臨的融資約束較強；并購融資資金少的上市公司、在2012年及以后進行并購融資的上市公司，選擇定向增發的可能性更高。

本文研究的主要啟示是：第一，上市公司應該加大在創新上的投入，重視對創新成果的轉化。盡管創新耗時耗資且常常經歷挫折，但產出帶來的回報卻極其豐厚。當上市公司取得了具有較高轉化率的創新成果，其市場競爭力將得到極大地提升，直接影響就是上市公司的投資吸引力增強，公司在為影響未來發展的并購項目融資時，能夠以較低的成本獲得更多的優質資源；第二，上市公司在創新活動中，對專利的質量和數量要給予同等的關注，因為兩者都有助于公司競爭優勢的形成。在合理合法的運用下，具有相當技術含量的專利和能夠在短期內大量積累的專利，可以分別從高度和寬度上為競爭對手設置專利壁壘，轉移上市公司的創新競爭壓力，為公司贏得資本市場的青睞奠定堅實的基礎；第三，善于選擇融資方式，能夠讓上市公司承受的融資約束得到最大程度的緩解。資本市場的不完備是一種常態，加之融資契約條款的嚴肅性和強制性，融資約束并不可能完全消除。對于競爭力弱而又急于想通過并購得到發展的上市公司而言，定向增發這一融資方式能夠緩解融資約束中的條件約束、治理約束和過程約束。因此，對上市公司并購融資決策的認識不能只停留于“股權融資偏好”這一表象，更應該進一步發掘決策背后存在的“具體融資方式偏好”。