■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(chuàng)新競爭壓力、融資約束與并購融資決策的關(guān)系。研究結(jié)果顯示：創(chuàng)新競爭壓力以融資約束為中介，對并購融資決策產(chǎn)生影響；上市公司承受的創(chuàng)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(fā)的可能性就越高；在面對創(chuàng)新競爭壓力時，國有上市公司的身份優(yōu)勢并不明顯；上市公司在發(fā)明專利申請、發(fā)明專利授權(quán)、外觀設(shè)計有效專利上的差距會導(dǎo)致更嚴(yán)重的融資約束，說明創(chuàng)新成果的質(zhì)量和數(shù)量都很重要。

20世紀(jì)末期，基于融資契約代理問題的掠奪理論被提出。該理論認(rèn)為，市場競爭會引發(fā)競爭對手通過價格戰(zhàn)、廣告戰(zhàn)等方式對企業(yè)進行掠奪，增加了企業(yè)退出市場的風(fēng)險，從而促進企業(yè)融資決策發(fā)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(nèi)源融資難以滿足并購項目的資金需求，公司只能將目光轉(zhuǎn)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(xiàn)出其對所處環(huán)境的適應(yīng)。從一定意義上講，市場競爭就是創(chuàng)新的競爭（徐晨和孫元欣，2018），創(chuàng)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(chuàng)新上處于劣勢地位時，公司承受的創(chuàng)新競爭壓力顯然會增大。那么，當(dāng)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(chuàng)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(nèi)外學(xué)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(biāo)資本結(jié)構(gòu)、基本能力、股權(quán)結(jié)構(gòu)等方面展開分析，尚未將創(chuàng)新競爭壓力納入考慮范圍?；谏鲜霰尘?，本文從市場競爭視角出發(fā)，遵循“創(chuàng)新競爭壓力-融資約束-并購融資決策”的分析思路，探求創(chuàng)新競爭壓力對企業(yè)產(chǎn)生的重要影響。本文的研究不僅豐富了對創(chuàng)新這一企業(yè)發(fā)展要素的認(rèn)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(shè)

關(guān)于市場競爭對融資約束的作用機制，可以總結(jié)為以下幾條路徑：第一，激烈的競爭會造成企業(yè)收入的下降和現(xiàn)金流波動性的增大，提高了企業(yè)借款違約的概率。而銀行等貸款人在為企業(yè)提供融資時，會考慮企業(yè)所在行業(yè)的競爭程度。當(dāng)貸款人認(rèn)為市場競爭加大了企業(yè)未來收益或持續(xù)經(jīng)營的不確定性時，他們會對企業(yè)的償債能力持消極態(tài)度，并通過提高貸款利率等方式調(diào)整融資契約的定價（Valta，2012），從而造成企業(yè)融資成本的增加；第二，當(dāng)企業(yè)違約時，清算價值能夠用于彌補債權(quán)人的損失。于是，具有較高清算價值的企業(yè)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(yè)內(nèi)資產(chǎn)買家的數(shù)量和財力，導(dǎo)致企業(yè)資產(chǎn)的流動性降低。這會對企業(yè)清算價值的評估產(chǎn)生不良影響，引起貸款利率的上調(diào)（Valta，2012）；第三，為應(yīng)對來自競爭對手的掠奪威脅，企業(yè)不得不尋求足夠多的現(xiàn)金儲備以應(yīng)對市場變化（Haushalter et al.，2007）。這種因市場競爭引發(fā)的企業(yè)間對現(xiàn)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(quán)的價格會因此上升，企業(yè)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(yè)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(xiàn)有職位的危險，工作懈怠、損公肥私等現(xiàn)象會大幅減少。因此，市場競爭會推動企業(yè)管理層和股東的利益趨于一致。在這種情況下，企業(yè)可能會降低對會計穩(wěn)健性的需求（Lafond&Roychowdhury，2008），而會計穩(wěn)健性的降低，會導(dǎo)致融資成本的提高（李爭光等，2016）；第五，高度競爭行業(yè)中的企業(yè)會從事更多的創(chuàng)新活動（Hou&Robinson，2006），而用于創(chuàng)新活動的資金主要形成的是默會知識這類無形資產(chǎn)，導(dǎo)致創(chuàng)新活動的沉沒成本和清算成本很高。并且，創(chuàng)新活動的產(chǎn)出物具有高度的不確定性，從而無法有效評估創(chuàng)新活動的收益。這些情況的存在使得投資者的投資風(fēng)險增加，從而會要求額外的風(fēng)險升水，加劇了企業(yè)的融資約束（楊偉，2012）；第六，高度集中的行業(yè)具有更高的進入壁壘，行業(yè)里的企業(yè)可以利用手中的壟斷權(quán)，以高于邊際成本進行定價，將生產(chǎn)率沖擊產(chǎn)生的負(fù)面影響轉(zhuǎn)嫁給客戶（Hou&Robinson，2006）。由于這些企業(yè)能夠獲得超額利潤，從而比高度競爭行業(yè)中的企業(yè)更能抵御風(fēng)險。這說明，降低競爭程度能夠緩解企業(yè)的融資約束。

當(dāng)人類社會進入知識經(jīng)濟時代后，市場競爭越來越表現(xiàn)出創(chuàng)新競爭的特點（徐晨和孫元欣，2018），作為創(chuàng)新主體的企業(yè)會面對來自競爭對手的壓力。在這種背景下，當(dāng)激烈的競爭使得上市公司在創(chuàng)新上落后于競爭對手時，公司會承受更大的創(chuàng)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(fā)展前景不明朗，會認(rèn)為對其投資將面臨較大的風(fēng)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(shè)1。

H1：上市公司承受的創(chuàng)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(yè)外源融資成本顯著高于內(nèi)源融資成本，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部資金有限而不能完全滿足投資需求時，企業(yè)的投資活動會受到外源融資成本過高的束縛。并購?fù)ǔ婕按罅康默F(xiàn)金支付，上市公司為了抓住機會發(fā)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(quán)融資和債權(quán)融資之間做出選擇。有學(xué)者認(rèn)為，我國的上市公司普遍存在“股權(quán)融資偏好”，原因在于我國的股權(quán)融資成本大大低于債權(quán)融資成本（黃少安和張崗，2001）。然而，其他學(xué)者的研究卻并不支持前者的成本必然低于后者的結(jié)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(dān)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(quán)投資者要求的收益率和債權(quán)投資者要求的利率；第二類稱為條件約束，是指承擔(dān)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(guī)定需要滿足的融資條件，比如股票發(fā)行對加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率或年均可分配利潤的要求、銀行貸款對擔(dān)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(dān)權(quán)力變更成本而形成的約束。股權(quán)融資時，權(quán)力變更涉及控股股東控制權(quán)的喪失；債權(quán)融資時，權(quán)力變更涉及在特定條件下公司被債權(quán)人所接管。因權(quán)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(dān)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(fā)行費、金融手續(xù)費等。研究顯示，伴隨市場競爭愈發(fā)激烈，我國上市公司的股權(quán)融資成本和債權(quán)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(shù)文獻都采用了資金使用成本。這說明，市場競爭環(huán)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(fā)行管理辦法》實施標(biāo)志著定向增發(fā)以規(guī)范的形式出現(xiàn)在我國的證券市場中。此后，上市公司的定向增發(fā)活動日益頻繁。定向增發(fā)對上市公司的盈利能力、財務(wù)狀況、融資規(guī)模等沒有特殊的要求，具有發(fā)行條件寬松、審批流程簡捷、定價方式靈活、發(fā)行費用較低等特點，能夠讓上市公司在較短的時間內(nèi)為并購項目融通資金。并且，采用定向增發(fā)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(fā)在緩解條件約束、治理約束和過程約束上具有較大的優(yōu)勢。綜上所述，本文提出假設(shè)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(fā)的可能性就越高。

根據(jù)H1和H2，本文提出假設(shè)3。

H3：創(chuàng)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(shè)計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(quán)再融資和債權(quán)融資；（2）融資的目的是為了并購目標(biāo)企業(yè)，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(zhí)行的上市公司；（4）如果在同一年發(fā)生兩次及以上并購融資，且對應(yīng)的是并購?fù)患夷繕?biāo)企業(yè)，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(fā)生兩次及以上并購融資，且對應(yīng)的是并購不同的目標(biāo)企業(yè)。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(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)異常的上市公司。

（二）變量設(shè)計

1.創(chuàng)新競爭壓力

目前關(guān)于創(chuàng)新競爭壓力如何衡量的文獻較少，本文提出了一種衡量創(chuàng)新競爭壓力的方法，具體設(shè)計步驟如下：第一，計算上市公司當(dāng)年所在行業(yè)的其他上市公司當(dāng)年專利申請數(shù)平均值、當(dāng)年專利授權(quán)數(shù)平均值、截至當(dāng)年的有效專利數(shù)平均值。在計算平均值的過程中，如果存在當(dāng)年沒有專利申請、當(dāng)年沒有專利授權(quán)或截至當(dāng)年沒有有效專利的同行業(yè)上市公司，則不將其納入平均值的計算當(dāng)中，避免數(shù)據(jù)低估的問題；第二，將這三個平均值分別減去上市公司當(dāng)年專利申請數(shù)、當(dāng)年專利授權(quán)數(shù)、截至當(dāng)年的有效專利數(shù)，得到差額值；第三，為了降低數(shù)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(quán)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(chuàng)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(yè)平均水平的差距，據(jù)以刻畫上市公司承受的創(chuàng)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(yè)競爭的劣勢地位，其生存和發(fā)展的形勢因缺乏創(chuàng)新而愈發(fā)嚴(yán)峻，創(chuàng)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(shù)、KZ指數(shù)等。由于WW指數(shù)較之KZ指數(shù)做出了較大改進，故而本文使用WW指數(shù)來衡量融資約束。變量WW的計算公式如下：

伯兄名淇……弱負(fù)其表，長蜚令聞，藝綜眾長，學(xué)該群典。始以庭趨習(xí)舉子業(yè)，非其好也，久之不售，遂復(fù)棄去。學(xué)古文詞，尤嗜為詩?！袣q薄游京國，推轂皆當(dāng)代賢豪……既而宅憂來歸，遂厭棄生產(chǎn)，日與朋儕舊好及我二三兄弟結(jié)社為歡，座客常滿，尊俎不虛，載酒問奇者，夜以繼日，江左風(fēng)流，建安雅致，莫之能尚矣?！『跬砟?，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(fēng)雨，山僧釣叟，日與往還。……季弟子京與兄同稟學(xué)詩之訓(xùn)，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(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)之比；DIVPOS是虛擬變量，若公司發(fā)放了現(xiàn)金股利，取值為1，反之為0；TLTD表示公司長期負(fù)債與總資產(chǎn)之比；LNTA表示公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)；ISG表示公司所在行業(yè)的營業(yè)收入增長率；SG表示公司營業(yè)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(biāo)t對應(yīng)的時間是并購融資發(fā)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(shù)據(jù)。其中，融資約束變量WW是WW指數(shù)，創(chuàng)新競爭壓力變量IP1、IP2和IP3分別是專利申請差距、專利授權(quán)差距和有效專利差距?？刂谱兞坑校汗蓹?quán)結(jié)構(gòu)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(quán)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(yè)類型變量Ind，虛擬變量，如果上市公司屬于制造業(yè)，取值為1，否則為0。由于上市公司并購融資活動發(fā)生的非規(guī)律性，造成樣本中不同行業(yè)的上市公司數(shù)量不同，部分行業(yè)中甚至只有幾家公司。如果按照全行業(yè)分類來設(shè)置虛擬變量的話，會造成自變量之間出現(xiàn)嚴(yán)重的多重共線性。若把樣本公司數(shù)量較少的非制造業(yè)行業(yè)合并在一起，只區(qū)分制造業(yè)和非制造業(yè)，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(biāo)t和t-1對應(yīng)的時間分別是并購融資發(fā)生當(dāng)年和前一年。其中，融資方式變量Private是虛擬變量，當(dāng)并購融資采用定向增發(fā)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(shù)，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(chǎn)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(yè)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(dāng)并購融資發(fā)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(shù)量很少，為避免多重共線性，本文將融資年度按一定標(biāo)準(zhǔn)進行了劃分。從2012年開始，我國GDP增速回落到7%～8%的區(qū)間。伴隨GDP增速由高速轉(zhuǎn)為中高速，我國宏觀經(jīng)濟政策的重點也開始轉(zhuǎn)向“穩(wěn)增長”。于是，年度劃分的臨界點設(shè)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(yīng)檢驗驗證H3。中介效應(yīng)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(yīng)檢驗，Iacobucci（2012）在參考因果逐步回歸法的基礎(chǔ)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(jù)模型等號左邊變量的類型，選擇不同的回歸方式。若為連續(xù)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(shù)，計算zMediation檢驗統(tǒng)計量；第三，將zMediation的值與一定顯著性水平下標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)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(rèn)為存在中介效應(yīng)，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(chǔ)上加入創(chuàng)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(jié)果的不良影響，本文對模型1采用帶穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的OLS回歸，對模型2和模型3采用帶穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的Logit回歸。

（四）描述性統(tǒng)計

表1 變量描述性統(tǒng)計

三、實證分析

（一）回歸結(jié)果

由于式2中解釋變量和被解釋變量同期，為避免內(nèi)生性問題，本文對解釋變量的內(nèi)生性進行了檢驗。內(nèi)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(nèi)生性檢驗并不顯著，說明解釋變量不是內(nèi)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(guān)。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(shù)都顯著為正，說明伴隨創(chuàng)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(shù)顯著為負(fù)，這說明上市公司的股權(quán)越集中，融資約束就越弱。當(dāng)上市公司的股權(quán)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(dǎo)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(shù)顯著為正，這反映出當(dāng)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(dān)憂公司的發(fā)展前景，從而導(dǎo)致上市公司的融資約束增強。另外，可以發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)上市公司面臨的融資約束更加嚴(yán)重，這與制造業(yè)屬于競爭較充分的行業(yè)有一定關(guān)系。

表2 模型1回歸結(jié)果

表3 模型2回歸結(jié)果

由于式3使用了解釋變量滯后1期的數(shù)據(jù)，內(nèi)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(guān)，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(yù)測值的分布沒有顯著差異，模型的擬合優(yōu)度較好。在表3中，變量WW的系數(shù)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(fā)方式，H2得到驗證。而且，變量Fund的系數(shù)顯著為負(fù)，說明并購融資資金越少，上市公司選擇定向增發(fā)的概率越高。出現(xiàn)這種結(jié)果可能與定向增發(fā)方式的特點有關(guān)。在定向增發(fā)中，既允許投資者以貨幣資產(chǎn)作為對價，也允許以非貨幣資產(chǎn)作為對價，這一規(guī)定為換股并購提供了條件。當(dāng)上市公司希望少用或者不用現(xiàn)金來并購目標(biāo)企業(yè)時，可以向目標(biāo)企業(yè)的大股東發(fā)行公司股票，而這些大股東手中的目標(biāo)企業(yè)股份就成為了定向增發(fā)中的非貨幣資產(chǎn)對價。目標(biāo)企業(yè)的大股東是上市公司名義上的融資對象和實質(zhì)上的支付對象，上市公司用定向發(fā)行的公司股票作為支付手段，用以換取目標(biāo)企業(yè)的股份。于是，從數(shù)據(jù)關(guān)系上就會發(fā)現(xiàn)并購融資資金偏少時，上市公司采用定向增發(fā)的概率更高。變量Time的系數(shù)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(fā)為并購項目融資。這可能是因為當(dāng)經(jīng)濟增速下降后，投資者變得愈加謹(jǐn)慎，造成上市公司使用定向增發(fā)以外的其他融資方式變得比較困難。

（二）中介效應(yīng)檢驗

從表4可以看出，當(dāng)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(xiàn)出中介效應(yīng)。當(dāng)解釋變量為IP3時，zMediation的絕對值大于2.81，WW的中介效應(yīng)更加顯著。因此，上市公司創(chuàng)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(xiàn)象，H3得到驗證。

表4 中介效應(yīng)檢驗結(jié)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(chuàng)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(xiàn)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(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為判斷依據(jù)來劃分國有和非國有上市公司。利用CSMAR上市公司控制人數(shù)據(jù)，本文將實際控制人是國有企業(yè)（1100）、集體所有制企業(yè)（1210）、國有機構(gòu)（2100）、開發(fā)區(qū)（2200）、事業(yè)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(xiàn)模型1分組回歸結(jié)果中解釋變量的系數(shù)估計值和對應(yīng)的t統(tǒng)計量。

表5 分組回歸結(jié)果

從表5可以看出，盡管表面上變量IP1、IP2和IP3的系數(shù)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(shù)差異檢驗卻不顯著，維持了解釋變量在兩組間的系數(shù)之差為0的原假設(shè)。也就是說，解釋變量的系數(shù)在兩組之間沒有統(tǒng)計學(xué)上的差異。這說明，在面對創(chuàng)新競爭壓力造成的融資約束時，國有上市公司這一身份標(biāo)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(xiàn)代化的推進，法律制度日漸完善，制度執(zhí)行力得到提高，加之銀行業(yè)市場化改革引起的銀行間競爭加劇，遏制了不符合經(jīng)濟規(guī)律的關(guān)系型融資。因此，在一個更加市場化、規(guī)范化的融資環(huán)境中，國有上市公司的身份優(yōu)勢變得不再明顯。

2.專利分類

專利分為發(fā)明、實用新型、外觀設(shè)計三類，這三種類型的專利對創(chuàng)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(yè)平均水平的差距，會導(dǎo)致更強的融資約束呢？本文遵循變量IP1、IP2和IP3的設(shè)計步驟，在設(shè)計步驟中將專利申請、專利授權(quán)和有效專利都細(xì)化為三類，分別得到專利申請差距的細(xì)化變量：發(fā)明申請差距IP1a、實用新型申請差距IP1b、外觀設(shè)計申請差距IP1c。專利授權(quán)差距的細(xì)化變量：發(fā)明授權(quán)差距IP2a、實用新型授權(quán)差距IP2b、外觀設(shè)計授權(quán)差距IP2c。有效專利差距的細(xì)化變量：有效發(fā)明差距IP3a、有效實用新型差距IP3b、有效外觀設(shè)計差距IP3c。分別用這些細(xì)化的變量替代IP1、IP2和IP3。限于篇幅，此處只呈現(xiàn)模型1回歸結(jié)果中解釋變量的系數(shù)估計值和對應(yīng)的t統(tǒng)計量。

表6 細(xì)化變量回歸結(jié)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(guān)。因此，本文采用CO估計法對自相關(guān)進行修正，并報告修正后的結(jié)果。從表6可以看出，從專利申請的角度看，變量IP1a的系數(shù)不僅顯著，而且大于IP1b和IP1c的系數(shù)，說明因發(fā)明專利上的差距而形成的創(chuàng)新競爭壓力會導(dǎo)致更嚴(yán)重的融資約束。從專利授權(quán)的角度看，也能得出相同的結(jié)論。然而，從有效專利的角度看，由于IP3C的系數(shù)不僅顯著，而且大于IP3a和IP3b的系數(shù)，說明因外觀設(shè)計專利上的差距而形成的創(chuàng)新競爭壓力會導(dǎo)致更嚴(yán)重的融資約束。

產(chǎn)生上述結(jié)果的原因可能與三種專利的特點有關(guān)。發(fā)明專利相對于另外兩種專利而言創(chuàng)新度更高，由發(fā)明專利轉(zhuǎn)化而成的產(chǎn)品更容易在技術(shù)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(shù)高峰，更有可能產(chǎn)生較大的經(jīng)濟效益和社會影響。因此，申請更多發(fā)明專利以及獲得更多發(fā)明專利授權(quán)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(shè)計專利相對于另外兩種專利而言授權(quán)率更高，可以在較短時間內(nèi)積累起大量有效專利，迅速形成專利規(guī)模優(yōu)勢，有利于公司通過“蟻群戰(zhàn)術(shù)”構(gòu)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(shè)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(jù)更多的主動權(quán)，緩解自身的融資約束。

（四）穩(wěn)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(shù)”，將變量Pro替換為每股收益，將變量Gov替換為董事會規(guī)模。并且，由于2014年我國提出了“經(jīng)濟新常態(tài)”的概念，宏觀經(jīng)濟政策也相應(yīng)出現(xiàn)調(diào)整，本文還將變量Year的年度劃分臨界點調(diào)整為2014年。穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果仍然支持之前的結(jié)論。

四、結(jié)論與啟示

本文分析了創(chuàng)新競爭壓力、融資約束與并購融資決策三者之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)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(chǎn)生影響。具體而言，上市公司承受的創(chuàng)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(fā)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(jié)果顯示，在面對創(chuàng)新競爭壓力時，國有上市公司的身份優(yōu)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(jié)果顯示，從專利申請和專利授權(quán)的角度看，上市公司在發(fā)明專利上的差距會導(dǎo)致更嚴(yán)重的融資約束；而從有效專利的角度看，上市公司在外觀設(shè)計專利上的差距會導(dǎo)致更嚴(yán)重的融資約束。研究還發(fā)現(xiàn)：股權(quán)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(yè)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(fā)的可能性更高。

本文研究的主要啟示是：第一，上市公司應(yīng)該加大在創(chuàng)新上的投入，重視對創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化。盡管創(chuàng)新耗時耗資且常常經(jīng)歷挫折，但產(chǎn)出帶來的回報卻極其豐厚。當(dāng)上市公司取得了具有較高轉(zhuǎn)化率的創(chuàng)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(fā)展的并購項目融資時，能夠以較低的成本獲得更多的優(yōu)質(zhì)資源；第二，上市公司在創(chuàng)新活動中，對專利的質(zhì)量和數(shù)量要給予同等的關(guān)注，因為兩者都有助于公司競爭優(yōu)勢的形成。在合理合法的運用下，具有相當(dāng)技術(shù)含量的專利和能夠在短期內(nèi)大量積累的專利，可以分別從高度和寬度上為競爭對手設(shè)置專利壁壘，轉(zhuǎn)移上市公司的創(chuàng)新競爭壓力，為公司贏得資本市場的青睞奠定堅實的基礎(chǔ)；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(tài)，加之融資契約條款的嚴(yán)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(fā)展的上市公司而言，定向增發(fā)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(rèn)識不能只停留于“股權(quán)融資偏好”這一表象，更應(yīng)該進一步發(fā)掘決策背后存在的“具體融資方式偏好”。