股權(quán)并購與目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系研究
——以科技類上市企業(yè)為例

鐘永紅，曾奕航

(華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510006)

0 引言

黨的十九大報告指出：“建立以企業(yè)為主體、市場為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研深度融合的技術(shù)創(chuàng)新體系，加強(qiáng)對中小企業(yè)創(chuàng)新的支持，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化。”為了深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)一步激勵企業(yè)加大研發(fā)投入，支持科技創(chuàng)新，國家稅務(wù)局發(fā)布了研發(fā)費用稅前加計扣除75%的政策，進(jìn)一步降低企業(yè)研發(fā)成本，加大企業(yè)創(chuàng)新普惠性支持。但由于創(chuàng)新活動需要巨額而長期的研發(fā)投入，且創(chuàng)新成果具有極高的不確定性，具有“三高一輕”特點的科技型中小企業(yè)很難獲得傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的債權(quán)融資支持，在創(chuàng)新活動研發(fā)投入上面臨融資約束。

考慮到并購重組在化解上市公司經(jīng)營困境、優(yōu)化資源配置、提高自主創(chuàng)新能力等方面的積極作用，證監(jiān)會發(fā)布并購重組新規(guī)利好上市企業(yè)并購重組，表示大幅取消和簡化行政許可，監(jiān)管持續(xù)松綁。在科技型中小企業(yè)面臨融資難融資貴等問題的情況下，作為最常見的并購交易方式，股權(quán)并購為這些企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)投入提供了另一個資金來源，以科技企業(yè)為交易對象的并購行為快速發(fā)展，而融資難的企業(yè)更可能成為并購的目標(biāo)企業(yè)。2018年境內(nèi)上市企業(yè)實施并購重組4 153單，交易金額超過2.56萬億元，較2017年分別增長50.20%和36.39%，其中，信息技術(shù)行業(yè)并購金額占首位。并購對企業(yè)創(chuàng)新的影響是多重的，既可以通過增強(qiáng)并購企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)、減少相似研究項目的重復(fù)投入，或者減少技術(shù)創(chuàng)新向競爭對手的外溢、增加發(fā)明的獨占性發(fā)揮作用，還可以通過市場實力的提升、改變目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新策略等產(chǎn)生影響，但并購?fù)ㄟ^融資作用促進(jìn)目標(biāo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制還不清晰。

1 文獻(xiàn)綜述

外部融資對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)活動有顯著影響，其中科技類企業(yè)由于自身發(fā)展的“高技術(shù)、高風(fēng)險、高收益”特征，受到的融資約束更加顯著，從而限制了企業(yè)創(chuàng)新資源投入，抑制了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新[1-3]。張艷平[4]以創(chuàng)業(yè)板上市的科技型中小企業(yè)為樣本，發(fā)現(xiàn)企業(yè)自身因素是企業(yè)外源融資的主要障礙，但利用專利組合作為債務(wù)的抵押擔(dān)保可以有效緩解這種制約。專利可被作為抵押物來獲得大量債務(wù)融資，當(dāng)專利抵押物價值增加時，企業(yè)獲得融資的機(jī)會增加，借款的增加將轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新投資的增加[5]；Hall & Lerner[6]證明，在缺乏有形資產(chǎn)或穩(wěn)定現(xiàn)金流的情況下，外債不太可能為高風(fēng)險項目提供資金。而且債權(quán)融資難以滿足創(chuàng)新活動資金投入大、風(fēng)險高、周期長的特點，因此，科技創(chuàng)新離不開股權(quán)資本的支撐；胡文偉等[7]研究發(fā)現(xiàn)，科技并購已成為我國并購市場最具活力的一個分支，科技類項目是VC/PE 并購交易的主要標(biāo)的。

財務(wù)協(xié)同效應(yīng)是企業(yè)參與股權(quán)并購的常見動機(jī)之一。Erel[8]的研究結(jié)果表明，并購可以減輕目標(biāo)企業(yè)受到的融資約束，尤其是對于規(guī)模較小的企業(yè)來說，并購既有內(nèi)部產(chǎn)生的現(xiàn)金流，又能提高從外部籌集資金的能力。此外，Liao[9]指出，融資受限的企業(yè)比融資不受限的企業(yè)更有可能成為并購目標(biāo)，在無法獲得其它融資的情況下，向其它企業(yè)出售股權(quán)能夠緩解財務(wù)緊張。但是王磊等[10]發(fā)現(xiàn)，私募股權(quán)投資在創(chuàng)業(yè)板市場上并購行為并未顯著提高企業(yè)并購績效。另一方面，Sevilir & Tian[11]研究發(fā)現(xiàn)，并購企業(yè)在并購后的專利結(jié)果與目標(biāo)企業(yè)并購前的研發(fā)強(qiáng)度以及專利結(jié)果正相關(guān)，表明獲取創(chuàng)新是并購的重要動機(jī)。相應(yīng)地，Bena & Li[12]發(fā)現(xiàn)，通過合并企業(yè)的創(chuàng)新能力而帶來的協(xié)同效應(yīng)是并購的重要驅(qū)動因素，合并后企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出顯著提高。

盡管國內(nèi)外對并購的財務(wù)協(xié)同效應(yīng)[13]進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究，但是，關(guān)于股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的研究相對欠缺。迄今為止，關(guān)于股權(quán)并購效果的研究大致分為兩個方面：一是對并購企業(yè)或目標(biāo)企業(yè)在并購前后經(jīng)營業(yè)績變化的分析，主要運(yùn)用財務(wù)指標(biāo)衡量并購對企業(yè)業(yè)績的影響[14,15]，以及通過股價變化或超常回報率考察并購帶來的財富效應(yīng)和市場績效[16,17]；二是對并購企業(yè)在并購前后創(chuàng)新績效變化(如專利數(shù)量等)的分析，并購對企業(yè)需求引致創(chuàng)新的影響既可能是積極的，也可能是消極的[18]。并購企業(yè)的技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢可以提高目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新能力，創(chuàng)新能力的協(xié)同效應(yīng)是并購的主要動因[12]，但并購對企業(yè)創(chuàng)新的影響也有不同發(fā)現(xiàn)，例如歐美制藥企業(yè)的橫向并購由于降低了行業(yè)競爭壓力而抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[19,20]。近年來，我國學(xué)者也開始關(guān)注并購對企業(yè)創(chuàng)新的作用，如黃紅梅[21]論證了并購企業(yè)取得目標(biāo)企業(yè)控股權(quán)越高，海外并購后企業(yè)追趕績效越好；劉輝等[22]指出，并購有利于顯著提高并購企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

但是，上述研究僅僅針對并購企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行探討，國內(nèi)對并購如何影響目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新缺乏探索。相對于英美等發(fā)達(dá)國家，我國存在多數(shù)產(chǎn)業(yè)集中程度低、企業(yè)間無序競爭嚴(yán)重等問題[22]，中小企業(yè)融資難融資貴這一問題一直難以解決。因此，有必要結(jié)合中國企業(yè)和產(chǎn)業(yè)實際發(fā)展環(huán)境，從企業(yè)微觀層面探討股權(quán)并購對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用。在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文將聚焦于科技類中小型目標(biāo)企業(yè)，關(guān)注其并購前后創(chuàng)新產(chǎn)出變化。

2 理論分析與研究假設(shè)

股權(quán)并購按照交易實質(zhì)分為股權(quán)轉(zhuǎn)讓或增資擴(kuò)股，前者的交易主體是并購企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)的股東，屬于股東權(quán)利轉(zhuǎn)讓，不涉及注冊資本增加；后者的交易主體是并購企業(yè)與目標(biāo)企業(yè)，目標(biāo)企業(yè)的注冊資本將增加并引入新股東。從并購企業(yè)角度來講，并購企業(yè)在獲取目標(biāo)企業(yè)的股權(quán)時，支付工具一般包括現(xiàn)金、股份以及混合支付工具等。在現(xiàn)金支付方式下，目標(biāo)企業(yè)成為并購企業(yè)的子公司，目標(biāo)企業(yè)或其股東獲得現(xiàn)金，并購企業(yè)的資本金和股份不變；在第二種方式下，以股份作為支付工具相當(dāng)于換股，這種支付方式往往運(yùn)用于并購企業(yè)為上市公司定向增發(fā)，并購企業(yè)發(fā)行股份購買目標(biāo)企業(yè)股權(quán)，以股換股，并購企業(yè)股本增加，但是沒有募集資金，目標(biāo)企業(yè)的股東也沒有獲得現(xiàn)金；第三種方式是前兩種方式的結(jié)合。目前，當(dāng)并購企業(yè)對目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行股權(quán)并購時，往往會進(jìn)行增發(fā)，有的純粹向市場發(fā)行新股募集資金采取現(xiàn)金支付，有的通過定向增發(fā)與目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行換股，有的同時募集資金采取現(xiàn)金與股份混合支付。總之，只有當(dāng)目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行增資、并購企業(yè)采取現(xiàn)金支付認(rèn)購其新股時，才會有新增現(xiàn)金流入目標(biāo)企業(yè)并且增加資本金，而股權(quán)轉(zhuǎn)讓形式的股權(quán)并購不會帶來現(xiàn)金流入。

由于增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購所獲得的資金具有長期性和不可逆性，以及企業(yè)股東的風(fēng)險中性特征，通過股權(quán)并購獲得的資金更可能流入高風(fēng)險高收益的創(chuàng)新性項目[23]。相比于股權(quán)轉(zhuǎn)讓形式的并購和銀行信貸，增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購給目標(biāo)企業(yè)帶來了長期穩(wěn)定的資金供給，可以更好地緩解目標(biāo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的融資約束。據(jù)此，本文提出研究如下假設(shè)：

H1：只有伴隨現(xiàn)金流轉(zhuǎn)移的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購才對目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響；

H2：當(dāng)進(jìn)行的是股權(quán)轉(zhuǎn)讓型并購即目標(biāo)企業(yè)沒有獲得現(xiàn)金流入時，股權(quán)并購對創(chuàng)新產(chǎn)出沒有積極影響。

在研究假設(shè)的基礎(chǔ)上，本文參照Bostan & Spatareanu[24]的方法，將樣本按照有無現(xiàn)金流入目標(biāo)企業(yè)分為兩個子樣本，獲取其股權(quán)并購交易數(shù)據(jù)以及專利申請數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

最后，參照Seru[25]、Savor & Lu[26]的做法，將增資擴(kuò)股與股權(quán)轉(zhuǎn)讓兩種股權(quán)并購中的目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行匹配，由此控制估計的內(nèi)生性并驗證假設(shè)是否成立，從而闡明兩種形式的股權(quán)并購是否分別對目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進(jìn)作用。

3 指標(biāo)構(gòu)建與計量模型

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)可得性，樣本范圍為2010-2018年中小板和創(chuàng)業(yè)板科技類企業(yè)并購數(shù)據(jù)，股權(quán)轉(zhuǎn)讓形式的并購交易數(shù)據(jù)包括證券代碼、目標(biāo)企業(yè)、首次公告日期、支付方式、股權(quán)變動方式、交易是否成功等，并購交易的首次公告日期和完成公告日期之間只存在少許時間延遲，故回歸根據(jù)股權(quán)并購交易的首次公告年度進(jìn)行估計，在此基礎(chǔ)上，本文篩選出支付方式為現(xiàn)金支付且股權(quán)變動方式為協(xié)議轉(zhuǎn)讓的交易樣本，最終篩選出股權(quán)轉(zhuǎn)讓形式的股權(quán)并購交易涉及182個企業(yè)的209次并購交易。其次，獲取同一時間段中小板和創(chuàng)業(yè)板科技類企業(yè)增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括證券代碼、目標(biāo)企業(yè)、新股上市流通日期以及新股發(fā)行對象即并購企業(yè)，在篩選出支付方式為現(xiàn)金支付的交易后，得到270個企業(yè)的386次采取現(xiàn)金支付的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購交易。最終，包含股權(quán)轉(zhuǎn)讓和增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購在內(nèi)，共獲得2010-2018年期間595次股權(quán)并購交易的初始樣本數(shù)據(jù)。股權(quán)并購交易數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫公司研究系列中的并購重組以及增發(fā)數(shù)據(jù)。

股權(quán)并購交易樣本的選擇標(biāo)準(zhǔn)如下：一是若同一企業(yè)在同一年內(nèi)進(jìn)行了兩筆或以上的股權(quán)并購交易，則將該年內(nèi)多筆交易視為一筆交易；二是選擇交易標(biāo)的為股權(quán)的并購交易；三是目標(biāo)企業(yè)選取中小板和創(chuàng)業(yè)板科技類企業(yè)，因為專利申請并非大多數(shù)行業(yè)企業(yè)的常見活動，而處于信息技術(shù)行業(yè)的企業(yè)在所有涉及專利申請的企業(yè)中占有較大比重，且在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)中的占比高達(dá)14% 。

3.2 指標(biāo)構(gòu)建

3.2.1 解釋變量

本文研究對象是股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新效應(yīng)，故將是否發(fā)生股權(quán)并購作為解釋變量，利用虛擬變量表示目標(biāo)企業(yè)是否被股權(quán)并購。當(dāng)企業(yè)進(jìn)行并購交易且作為標(biāo)的方時，虛擬變量取值為1。同時，引入代表股權(quán)并購類型的虛擬變量，當(dāng)交易為增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購時，該虛擬變量取值為1，當(dāng)交易為股權(quán)轉(zhuǎn)讓形式的股權(quán)并購時，取值為0，即并購伴隨現(xiàn)金流入目標(biāo)企業(yè)時，該虛擬變量取值為1，否則為0。隨后對上述兩個虛擬變量進(jìn)行交互，以驗證伴隨現(xiàn)金流入的增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)是否存在創(chuàng)新效應(yīng)。

3.2.2 被解釋變量

上文理論分析認(rèn)為，股權(quán)并購的創(chuàng)新效應(yīng)主要體現(xiàn)為使目標(biāo)企業(yè)獲得長期穩(wěn)定的現(xiàn)金流、緩解創(chuàng)新投入的融資約束，從而有利于提高其創(chuàng)新產(chǎn)出。本文選取企業(yè)年度專利申請數(shù)量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的代理變量，專利申請數(shù)量包括發(fā)明專利、實用新型專利以及外觀設(shè)計專利的申請量總和。相比于專利申請數(shù)量，企業(yè)專利授權(quán)數(shù)量具有較大的滯后性，且Griliches[27]認(rèn)為，專利申請數(shù)量更能代表一個企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出能力。

并不是每個企業(yè)都具有專利申請，在595次股權(quán)并購交易中，保留樣本期至少申請過一個專利的目標(biāo)企業(yè)，剔除樣本期沒有進(jìn)行專利申請的企業(yè)。另外，由于數(shù)據(jù)庫中專利數(shù)據(jù)只更新至2017年，故剔除2018年間進(jìn)行的股權(quán)并購交易，最終篩選出并購交易362次。

3.2.3 控制變量

為了專注于股權(quán)并購本身對目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新效應(yīng)，排除其它因素的影響，本文引入如下控制變量：研發(fā)投入強(qiáng)度、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金與總資產(chǎn)的比率、累積有效專利數(shù)量、凈利潤增長率以及凈資產(chǎn)收益率(ROE)，上述控制變量能夠解釋目標(biāo)企業(yè)的償債能力、營運(yùn)能力、資產(chǎn)流動性、知識存量、成長能力以及盈利能力。創(chuàng)新的本質(zhì)特征是知識創(chuàng)造與運(yùn)用，Grant & Robert M[28]認(rèn)為知識存量差異會引起企業(yè)創(chuàng)新績效和研發(fā)效率的差異，因此，在研究股權(quán)并購的創(chuàng)新效應(yīng)時，需要通過控制企業(yè)的累積有效專利數(shù)量來控制其知識存量的差異性。

本文所有變量的定義如表1所示。

3.3 計量模型

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程時間較長并且面臨高風(fēng)險，創(chuàng)新投入的高風(fēng)險源于創(chuàng)新產(chǎn)出的滯后性。從技術(shù)創(chuàng)新資金獲得，到創(chuàng)新資源優(yōu)化配置，再到創(chuàng)新效益實現(xiàn)，都需要一定的時間，本文將年度專利申請量進(jìn)行滯后一期處理。經(jīng)過被解釋變量的滯后一期處理，剔除樣本期沒有進(jìn)行相關(guān)變量數(shù)據(jù)披露的企業(yè)，樣本數(shù)量下降至235個，其中包括股權(quán)轉(zhuǎn)讓和增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購交易。

為了驗證兩種形式股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新效應(yīng)，本文構(gòu)建如下模型：

其中，被解釋變量lnpatenti,t+1是目標(biāo)企業(yè)i在第t+1年的創(chuàng)新績效衡量標(biāo)準(zhǔn)，定義為企業(yè)i在第t+1年中專利申請數(shù)量加上1之后的對數(shù)，由于創(chuàng)新效應(yīng)以及創(chuàng)新投入具有滯后性，故將創(chuàng)新產(chǎn)出的代理變量即專利申請量lnpatent進(jìn)行滯后一期處理，目的是捕捉目標(biāo)企業(yè)股權(quán)并購后的創(chuàng)新活動產(chǎn)出水平。另外，專利申請數(shù)量的分布呈現(xiàn)右偏形態(tài)，并且存在目標(biāo)企業(yè)在并購前沒有專利申請的情況，因此，將專利申請數(shù)量加上1后再進(jìn)行對數(shù)處理可以修正右偏形態(tài)，使分布更接近于正態(tài)。解釋變量mai,t是一個虛擬變量，若企業(yè)i在第t年參與了股權(quán)并購交易且作為標(biāo)的方，則該變量取值為1，否則為0。若系數(shù)β1為正數(shù)且在統(tǒng)計上顯著，則意味著目標(biāo)企業(yè)在股權(quán)并購后會有更多創(chuàng)新產(chǎn)出。然而，很可能并非所有股權(quán)并購都會提高目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，現(xiàn)有文獻(xiàn)以及上文分析表明，融資受限企業(yè)可能尋求其它途徑如伴隨現(xiàn)金流入的股權(quán)并購來減輕融資壓力，進(jìn)而獲取用于技術(shù)創(chuàng)新活動的資金，因此，本文模型引入一個虛擬變量cashflowi,t，用于表示股權(quán)并購類型，如果是增資擴(kuò)股型的股權(quán)并購，后續(xù)將會有作為企業(yè)股本的長期資金轉(zhuǎn)移至目標(biāo)企業(yè)i，此時虛擬變量cashflow取值為1；如果是股權(quán)轉(zhuǎn)讓形式的股權(quán)并購，股權(quán)變動方式為協(xié)議轉(zhuǎn)讓，目標(biāo)企業(yè)股本不增加且不作為資金受讓方，后續(xù)沒有資金流入目標(biāo)企業(yè)，此時該虛擬變量取值為0。股權(quán)并購樣本中，既包括在股票發(fā)行之后進(jìn)行的股權(quán)轉(zhuǎn)讓型并購，又包括直接向目標(biāo)企業(yè)轉(zhuǎn)移資金的增資擴(kuò)股型并購，所以，將兩個虛擬變量cashflow與ma進(jìn)行交互，旨在明確區(qū)分兩種股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出的不同影響，當(dāng)目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行增資擴(kuò)股型股權(quán)并購即具有現(xiàn)金流入時，交互項ma×cashflow取值為1，否則為0。若系數(shù)β2在統(tǒng)計上顯著，則表明伴隨現(xiàn)金轉(zhuǎn)移至目標(biāo)企業(yè)的增資擴(kuò)股型并購確實會影響其后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出。controls代表多個控制變量，這些控制變量的定義如表1所示。

表1 變量定義

4 實證過程分析

4.1 描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

首先對全體樣本的解釋變量和控制變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計，隨后對兩種形式的股權(quán)并購分別進(jìn)行描述性統(tǒng)計，結(jié)果見表2。

通過表2可以發(fā)現(xiàn)，增資擴(kuò)股形式股權(quán)并購的目標(biāo)企業(yè)在并購后一年中具有更多專利申請量，除此之外，這些目標(biāo)企業(yè)還在并購當(dāng)年具有更高的研發(fā)投入強(qiáng)度和現(xiàn)金總資產(chǎn)比率，以及更低的資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和累積有效專利量。

為了比較兩種股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)的影響，本文對兩個被解釋變量進(jìn)行均值比較。結(jié)果顯示，并購中是否具有現(xiàn)金流入目標(biāo)企業(yè)對后續(xù)一年的專利申請數(shù)量lnpatent具有顯著影響，伴隨現(xiàn)金流入目標(biāo)企業(yè)的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購中目標(biāo)企業(yè)的后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出即專利申請量顯著高于股權(quán)轉(zhuǎn)讓型并購中的目標(biāo)企業(yè)，前者的后續(xù)專利申請量lnpatent均值為2.63，后者為2.27，兩者在90%的置信水平上存在顯著差異。

主要變量相關(guān)性分析結(jié)果如表3所示，目標(biāo)企業(yè)的專利申請數(shù)量patent以及經(jīng)過調(diào)整的專利申請量lnpatent均與虛擬變量cashflow具有顯著正相關(guān)關(guān)系，也就是說，伴隨現(xiàn)金流入的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著促進(jìn)作用，為下一步回歸分析奠定了基礎(chǔ)。專利申請量與研發(fā)投入強(qiáng)度、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、累積有效專利量也具有顯著正相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)和預(yù)期相符，研發(fā)支出和累積專利持有量是創(chuàng)新的重要決定因素，對目標(biāo)企業(yè)被并購后的創(chuàng)新績效具有正向顯著影響。虛擬變量cashflow與資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明營運(yùn)能力較低和受到融資約束的企業(yè)更傾向于選擇增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購。結(jié)果還表明，研發(fā)投入強(qiáng)度與資產(chǎn)負(fù)債率在99%的置信水平上顯著負(fù)相關(guān)，這與上文理論分析的觀點一致，較高的債權(quán)融資可能會使企業(yè)迫于還款付息壓力或債權(quán)人的介入與監(jiān)督壓力，放棄風(fēng)險較高的創(chuàng)新項目，進(jìn)而降低研發(fā)投入強(qiáng)度。資產(chǎn)負(fù)債率與累積有效專利量的相關(guān)關(guān)系也進(jìn)一步表明，較高的專利持有量能夠緩解融資壓力。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

為了順利地對模型進(jìn)行參數(shù)估計和回歸分析，本文對模型的設(shè)定進(jìn)行了多重共線性檢驗，由于多重共線性會通過對參數(shù)估計方差的放大作用而對多元線性回歸模型的最小二乘估計產(chǎn)生不利影響，導(dǎo)致參數(shù)估計不穩(wěn)定，因此，本文利用方差膨脹因子VIF反映各個解釋變量與其它變量之間的相關(guān)性來檢驗?zāi)Ｐ偷亩嘀毓簿€性。共線性診斷結(jié)果表明，VIF的最大值與最小值分別是2.451與1.054，均值為1.489，都小于5，拒絕解釋變量之間存在多重共線性問題，由此本文選取該模型進(jìn)行研究分析。

4.2 回歸分析

將股權(quán)轉(zhuǎn)讓和增資擴(kuò)股式股權(quán)并購前后的目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新績效進(jìn)行匯總，依據(jù)上述模型，將經(jīng)過滯后一期處理的專利申請量lnpatent作為因變量進(jìn)行回歸，回歸包括上述所有解釋變量以及虛擬變量的交互項ma×cashflow，旨在區(qū)分不同類型股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，如果伴隨現(xiàn)金流入的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新績效具有推動作用，那么該交互項的系數(shù)將會是一個正數(shù)且在統(tǒng)計上顯著。

多元回歸結(jié)果如表4所示。表4提供了兩個回歸模型中各個解釋變量系數(shù)的估計值以及各自的t統(tǒng)計量，表中系數(shù)均為標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)，消除了解釋變量與被解釋變量所取單位的影響，其絕對值大小反映了解釋變量對被解釋變量的影響程度。其中，模型(1)只包含一個虛擬變量ma，隨后在模型(2)中引入交互項ma×cashflow。首先需要關(guān)注的變量是虛擬變量ma，通過引入目標(biāo)企業(yè)在股權(quán)并購前后的專利申請量作為被解釋變量，ma的系數(shù)能夠反映股權(quán)并購本身，即包括股權(quán)轉(zhuǎn)讓型和增資擴(kuò)股型在內(nèi)的兩種股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。在表4的第一列即模型(1)中，變量ma的系數(shù)是不顯著的，這表明股權(quán)并購交易本身對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)的創(chuàng)新績效并沒有顯著影響。為了更好地理解和區(qū)分不同類型股權(quán)并購對企業(yè)的不同影響，在模型(2)中引入虛擬變量的交互項ma×cashflow，該交互項的系數(shù)0.218在99%的置信水平上顯著，表明增資擴(kuò)股型股權(quán)并購中目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出確實會受到這類并購行為的影響，并購之后專利申請數(shù)有所上升，該回歸結(jié)果證實了假設(shè)H1中的觀點，只有伴隨現(xiàn)金流轉(zhuǎn)移的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購才會對中小型目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新績效產(chǎn)生積極影響。

表3 相關(guān)性分析結(jié)果

其它控制變量的系數(shù)具有預(yù)期中的符號，在兩個模型中，研發(fā)投入強(qiáng)度、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和累積有效專利量都與被解釋變量專利申請數(shù)具有顯著正相關(guān)關(guān)系，都能夠解釋創(chuàng)新產(chǎn)出的部分變化。研發(fā)支出是創(chuàng)新產(chǎn)出的重要決定因素，外部融資約束、營運(yùn)能力和累積專利持有量都會對目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著影響。

表4 回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為了獲取更穩(wěn)健的結(jié)果，考察自變量解釋能力的穩(wěn)健性，本文從被解釋變量出發(fā)，用未經(jīng)調(diào)整變換的目標(biāo)企業(yè)年度專利申請數(shù)量衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，替代原來的被解釋變量lnpatent。回歸模型中，作為控制變量的累積有效專利量tlnpatent也用未經(jīng)變換的累積專利持有數(shù)量tpatent替代，其余控制變量和解釋變量保持不變，進(jìn)而考察上述回歸結(jié)果的有效性。

回歸結(jié)果見表5。表5提供了兩個經(jīng)過變換后的回歸模型中各個解釋變量系數(shù)的估計值以及各自的t統(tǒng)計量，表中系數(shù)均為標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)，其中，模型(1)只包含一個虛擬變量ma，隨后在模型(2)中引入交互項ma×cashflow。與上述回歸結(jié)果相似，在表5的第一列即模型(1)中，解釋變量ma的系數(shù)是不顯著的，這表明股權(quán)并購交易本身對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)專利申請數(shù)量并沒有顯著影響。在引入虛擬變量的交互項ma×cashflow后(模型(2))，該交互項的系數(shù)在99%的置信水平上顯著，而解釋變量ma的系數(shù)仍不顯著。這與上述回歸分析的結(jié)果一致，無論用于衡量目標(biāo)企業(yè)后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出的專利申請量還是用于衡量知識存量的累積有效專利量是否經(jīng)過調(diào)整變換，伴隨現(xiàn)金流轉(zhuǎn)移的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購都會對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著積極作用。

表5 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

4.4 傾向性評分匹配的內(nèi)生性檢驗

在構(gòu)建計量模型考察股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新效應(yīng)時，為了提高模型估計效率，應(yīng)考慮一個重要的計量問題——估計的內(nèi)生性，即并非所有解釋變量均為外生變量，或者解釋變量與被解釋變量相互作用，互為因果。導(dǎo)致內(nèi)生性的一種可能情況是，并購企業(yè)有選擇地對具有更好創(chuàng)新潛力的目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行股權(quán)并購，換句話說，他們挑選出最具創(chuàng)新潛力的企業(yè)作為目標(biāo)企業(yè)。上文實證結(jié)果分析表明，增資擴(kuò)股形式的股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有積極作用，但是，如果并購企業(yè)參與并購的原因是他們預(yù)計某些具有特定特征的目標(biāo)企業(yè)會在不久的將來提高創(chuàng)新產(chǎn)出，那么上述結(jié)果可能存在偏差。本文將使用傾向性評分匹配解決潛在內(nèi)生性問題，驗證回歸結(jié)果在考慮內(nèi)生性后是否穩(wěn)健。

為了排除目標(biāo)企業(yè)特定特征的影響，增加股權(quán)轉(zhuǎn)讓型與增資擴(kuò)股型并購中目標(biāo)企業(yè)的可比性，本文將兩種并購中的目標(biāo)企業(yè)相匹配，先找到并購前研發(fā)投入強(qiáng)度、資產(chǎn)負(fù)債率、累積有效專利量等特征相似的企業(yè)，再考察并購活動對后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。在剔除兩組目標(biāo)企業(yè)主要特征的顯著差異后，傾向性評分匹配可以有效降低混雜偏倚。

在匹配前，首先將兩種并購的目標(biāo)企業(yè)分為兩組，對其主要特征進(jìn)行基線情況比較，結(jié)果見表6。結(jié)果表明，兩組目標(biāo)企業(yè)并購前一些主要特征的分布存在顯著差異。

表6 基線情況比較(匹配前)

隨后將股權(quán)轉(zhuǎn)讓型并購中的目標(biāo)企業(yè)設(shè)置為處理組，將增資擴(kuò)股型并購中的目標(biāo)企業(yè)設(shè)置為對照組，采用傾向性評分匹配中的最鄰近匹配法作為處理組進(jìn)行匹配。匹配后的兩組企業(yè)在主要特征上都表現(xiàn)出相似性，即每個目標(biāo)企業(yè)都找到了與其非常接近的匹配，基線情況比較見表7。

表7 基線情況比較(匹配后)

完成匹配后，每個企業(yè)都能在另外一組中找到與之相匹配、特征相似的企業(yè)，此時再進(jìn)行回歸分析，將表示股權(quán)并購類型的虛擬變量cashflow作為解釋變量，當(dāng)進(jìn)行的是有現(xiàn)金流入的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購時，該虛擬變量取值為1，否則為0。若該變量的系數(shù)是一個正數(shù)且在統(tǒng)計上顯著，則可以認(rèn)為，在考慮了估計潛在的內(nèi)生性后，這些企業(yè)仍將受益于伴隨現(xiàn)金流入的股權(quán)并購。回歸結(jié)果見表8，虛擬變量cashflow的系數(shù)在99%的置信水平上顯著，結(jié)果表明，即使在通過傾向性評分匹配消除企業(yè)層面的異質(zhì)性后，伴隨現(xiàn)金流入的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購依然對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著積極作用。通過均值比較也可以發(fā)現(xiàn)，對照組企業(yè)(進(jìn)行增資擴(kuò)股型股權(quán)并購獲得融資的目標(biāo)企業(yè))在并購后專利申請數(shù)量增加，從并購前的47.84增加至65.31；而處理組企業(yè)(進(jìn)行股權(quán)轉(zhuǎn)讓型股權(quán)并購的目標(biāo)企業(yè))在并購后創(chuàng)新產(chǎn)出沒有顯著增長。該結(jié)論進(jìn)一步支持了前文假設(shè)，即只有伴隨現(xiàn)金流入目標(biāo)企業(yè)的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購才能促進(jìn)目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，而股權(quán)轉(zhuǎn)讓型股權(quán)并購中的目標(biāo)企業(yè)因無法從并購中獲得現(xiàn)金注入，無法緩解融資約束，故并購對目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出沒有積極影響。

5 結(jié)語

本文研究了股權(quán)并購對我國中小板和創(chuàng)業(yè)板科技類上市企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)伴隨現(xiàn)金轉(zhuǎn)移的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購對目標(biāo)企業(yè)后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有重要作用。這些面臨融資約束的目標(biāo)企業(yè)能夠通過股權(quán)并購從中獲得大量長期性資金，滿足其創(chuàng)新活動的融資需求，從而加大研發(fā)投入力度，提高后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出。但是，該創(chuàng)新效應(yīng)僅僅針對伴隨現(xiàn)金流入目標(biāo)企業(yè)的增資擴(kuò)股型股權(quán)并購，當(dāng)沒有對股權(quán)并購進(jìn)行分類時，并購本身對目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新的積極作用并不存在。

表8 匹配后回歸結(jié)果

為了解決內(nèi)生性問題，本文采用傾向性評分匹配，將兩種股權(quán)并購中的目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行一一匹配，獲得了具有相似研發(fā)投入強(qiáng)度、資產(chǎn)負(fù)債率、有效專利持有量等主要特征的企業(yè)，證明在考慮內(nèi)生性問題后結(jié)論依舊是穩(wěn)健的，并且在股權(quán)轉(zhuǎn)讓形式的股權(quán)并購中，由于目標(biāo)企業(yè)無法從中獲得現(xiàn)金注入和資本增加，故并購無法緩解其財務(wù)約束，對目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出沒有促進(jìn)作用。

本文從中小型目標(biāo)企業(yè)出發(fā)，探討了股權(quán)并購中現(xiàn)金轉(zhuǎn)移是否有利于技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，發(fā)現(xiàn)增資擴(kuò)股型股權(quán)并購中現(xiàn)金轉(zhuǎn)移對目標(biāo)企業(yè)緩解融資約束促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出具有積極影響。這一結(jié)論對技術(shù)密集型上市企業(yè)股權(quán)并購具有參考意義，考慮到增資擴(kuò)股型并購對科技類目標(biāo)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的積極作用，這些企業(yè)在創(chuàng)新項目面臨融資約束時，可以充分利用政府提供的寬松政策空間，通過股權(quán)并購為企業(yè)籌集長期性資金，為創(chuàng)新項目提供穩(wěn)定現(xiàn)金流，從而提高后續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)出。