并購對企業R&D投資的擠出效應研究
——基于并購前后資產負債率變動的視角

李萍 李勝蘭 陳同合

(1.廣州越秀集團股份有限公司博士后科研工作站，廣東 廣州 510263；2.中山大學嶺南學院，廣東 廣州 510275；3.廣州越秀金融控股集團有限公司，廣東 廣州 510263)

一、引言

創新在中國經濟轉型階段具有十分重要的作用，“十九大”報告再次強調，“創新是引領發展的第一動力。”2018年中興通訊事件再次表明中國企業亟需加大R&D投資，增強自主創新能力。1根據產業組織理論，創新是企業可持續發展的一種內生性策略選擇，與之相對，并購是企業外延式成長的一種策略選擇，兩者相互影響。并購作為資本市場資源配置的重要手段，可以整合產業鏈，進行資源再配置，化解產能過剩，同時，企業需要吸收整合并購資源，在此基礎上形成自己的異質性資源，才能完成轉型升級。這里的異質性資源是指形成企業核心競爭力的，具有價值的、稀缺的、難以模仿和難以替代的資源(Barney, 1991)[1]。因此，并購后，企業是否會增加R&D投資，形成自己的核心競爭力？這是中國經濟轉型面臨的一個現實問題。

近年來，隨著并購活動的持續活躍2，創新作為并購的“事后效應”，已受到學術界的關注(Phillips and Zhdanov, 2013；任曙明等，2017)[12][22]，然而，研究結論尚不統一。一方面，有學者認為，由于并購雙方的資產存在互補性，并購擴大了主并企業的知識儲備，提高了研發的規模經濟和范圍經濟，進而促進了企業創新(Lerner et al., 2011; Cefis and Marsili, 2015)[10][4]；另一方面，并購本身具有復雜性和高風險性，并購后的資產整合分散了管理者的注意力，進而可能導致其R&D投資動力不足，研發流程偏離甚至中斷(Hitt et al., 1996; Bena and Li, 2014; Seru, 2014)[9][2][14]。中國國內研究相對較缺乏，一般認為并購對企業創新的影響是中性偏積極的。吳先明和蘇志文(2014)[26]發現海外技術并購促使中國企業實現了技術追趕。陳玉罡等(2015)[19]發現外資并購并未能促進目標公司的科技創新，但對目標公司所屬行業的其他競爭者的科技創新產生了積極的促進作用。張崢和聶思(2016)[27]發現制造業上市公司技術并購能促進主并企業創新，非技術并購則無顯著影響。任曙明等(2017)[22]發現制造業上市公司行業內并購通過增強行業的競爭強度提高了企業的R&D投資強度。整體來看，這一系列文獻呈現出兩個特性：一是以國外研究為主，國內研究較為缺乏，研究內容和方法較單薄(韓寶山，2017)[20]；二是并購作為上市公司的重大投資決策，過程復雜，涉及并購目標的選擇、主并企業自身的能力等。因此，劃定并購的邊界條件，對于闡述兩者的關系至關重要，目前國內外基于邊界條件的研究都較為缺乏。

針對上述理論與現實需要，本文以2007-2018年滬深兩市A股上市公司為樣本，基于主并企業的財務能力，研究了并購對企業R&D投資的影響。實證結果發現：在我國現有情境下，導致企業資產負債率大幅度增加的并購會對企業R&D投資形成 “資源侵占”；從企業特征來看，這種負面效應在融資約束性企業，即小企業以及民營企業中表現得更加明顯。本文具有以下邊際貢獻：第一，豐富了并購與企業R&D投資的相關研究。基于中國制造業轉型升級背景，本文揭示中國市場下的并購作用于企業R&D投資的內在機制，豐富了并購與創新邊界條件領域的實證研究。第二，拓展了融資約束與企業R&D投資的研究視角。現有研究主要從內部經營現金流、股權融資、債權融資等角度出發(Hsu et al., 2014)[7]，認為融資約束會抑制企業R&D投資，本文研究內外部財務資源配置在并購與企業R&D投資之間的替代效應，結論有助于進一步認識并購與企業R&D投資之間的關系。第三，以往關于資產負債率與企業R&D投資的研究大多基于靜態視角，探討銀行借款與企業R&D投資的關系，缺少特定場景下的研究，即并購導致的資產負債率變化對企業R&D投資產生的影響，本文的研究成果對此有所貢獻。

二、理論分析與研究假設

(一)并購對企業R&D投資的擠出效應

1.并購的財務資源依賴性

并購后充裕的財務資源是維持并購整合過程中互補性資產(包括R&D、相關的人力資源以及固定資產)投資的必要條件(Teece, 1986; Teece, 2006; Hughes and Scott Morton, 2006)[15][16][6]，而資本結構作為企業財務資源的一個最基本特征，一定程度上代表了企業的內部資金流狀況和外部融資能力，因此，可以認為高的財務杠桿是互補性資產投資的阻礙。這意味著，并購對企業資本結構帶來的改變是影響并購后企業R&D投資決策的一個非常直接和重要的因素。

現實中企業都是資源有限的，尤其是在我國經濟轉入“新常態”后，企業財務壓力進一步加大。而并購是一種規模較大的對外投資行為，需要巨額的資金且需要一次性支付，這就涉及到并購資金的來源問題。根據并購支付方式和融資方式的不同，可以將并購的資金來源劃分為三類3(見表1)：債務資金(主要包括債務支付以及現金支付中融資方式為債務融資)、權益資金(主要包括股票支付以及現金支付中融資方式為股票融資)和自有資金(主要為使用自有資金進行的現金支付)。在這些支付方式和融資方式中，可能涉及到新增負債、股票增發或者內部資金流出等，將會對企業資本結構產生不同影響，進而對企業并購后投資決策產生影響。

2.財務資源與企業R&D投資

表1 并購資金來源的劃分

現有研究表明，負債不利于企業R&D投資(Hsu et al., 2014)[7]。R&D投資具有兩條關鍵特征，信息不對稱和不可監管性(Hall, 2002)[8]，這導致R&D投資的外部融資成本很高，主要依賴于企業內部資金。具體而言，首先，研發活動中，外部投資者面臨更嚴重的信息不對稱。由于知識的非排他性，R&D活動作為商業秘密一般不會披露，所以外部投資者很難獲得研發相關的信息，難以評估項目的優劣，會要求很高的風險溢價。其次，創新過程有很高的監管成本。R&D創新過程的控制主要依附于創新人員的努力程度，難以精準衡量。加上產出的不確定性，外部人很難監督創新人員的努力水平。這兩方面使研發活動的融資市場更像“檸檬”市場。主并企業較高的資產負債率意味著企業內部現金流中有很大一部分將用來還債，減少了可用于分配到投資活動中的內部現金流，因而不利于R&D投資(Miller, 1990)[11]。

3.并購對企業R&D投資的擠出效應

綜上，并購具有較強的財務資源依賴性，企業R&D投資則主要依賴于內部資金，因此，當并購過程產生了大量新增負債或者消耗了企業內部資金，導致資產負債率增高時，兩者會在公司內部形成資源競爭，進而引發擠出效應。因此，預期并購前后的資產負債增長率會影響主并企業對于R&D投資的資源分配。

首先，從財務資源配置的角度來看，并購后資產負債率的顯著增長意味著在并購過程中，企業產生了大量的新增負債，這代表企業并購資金主要來源于債務或者自有資金，那么并購完成后，企業未來現金流中將有一部分用于支付新增負債的財務費用，這將會影響主并企業的資源分配機制，導致分配給企業R&D投資的資金量減少；相反，如果在并購過程中資產負債率降低，這表示企業進行了權益融資用于支付并購所需資金，則不會對主并企業未來的R&D投資形成資源侵占。現有研究中，一般也認為權益融資對企業R&D投資具有促進作用，而債務融資則對企業R&D投資具有抑制作用(Hsu et al., 2014)[7]，主并企業較高的資產負債率意味著企業內部現金流中有很大一部分將用來還債，減少了可用于分配到投資活動中的內部現金流，因而不利于R&D投資(Miller, 1990)[11]。

其次，根據前景理論，當面臨“潛在損失”和“潛在收益”時，即使兩者的“效用”相同，決策者也會努力避免潛在損失而不去爭取潛在收益，這種規律被稱為“損失厭惡”。并購屬于高風險投資，從尋找目標企業、制訂并購方案，到并購交易的實施、并購后的一系列整合等環節都充滿了復雜性和不確定性。并購過程中企業資產負債率增加，意味著管理層在進行復雜資本運作的同時，面臨較高的財務風險，此時，增加R&D投資會帶來促進并購整合，獲取長期競爭優勢等“潛在收益”，但同時也存在短期業績下滑和流動性壓力加大的“潛在損失”，導致管理層在后續經營中的風險規避，削減或摒棄風險較高的R&D項目。

最后，根據企業融資結構治理理論，負債不僅僅是一種融資方式，而且能對主并企業產生較強的約束和監管作用(Biddle and Hilary, 2009)[3]，即債務融資具有治理功能。所謂債務(契約)治理效應，主要是指債權人為了保障債務安全和自身利益，通過與企業簽立債務契約，利用債務契約賦予的權利，對企業的經營者進行監督控制和激勵約束，從而影響企業的治理效率和整體價值。具體而言，債務水平的增加會限制主并企業管理層的自由裁量權，債權人會對債務資金的用途進行限制，對流向進行監督(Smith and Warner, 1979)[13]。債權人往往只享受固定的利息收益，因此，不支持企業選擇高風險性的R&D投資。

基于以上分析，本文提出假設1：

H1：如果并購增加了企業資產負債率，并購后企業R&D投資會減少。

(二)并購對企業R&D投資的擠出效應：融資約束的調節作用

在假設1的理論分析中，并購會對企業資本結構產生影響，進而抑制企業R&D投資的資源配置，進一步地，這種抑制作用在資源有限的情況下會更加顯著，即對于本來存在融資約束的企業，資產負債率增加較大的并購會對企業R&D投資產生更加顯著的抑制作用。不同企業存在的資源約束不同，那么在不同特征的企業中，并購是否會對企業R&D投資產生不同的影響呢？

從產權特性來看，中國特有的產權問題導致資源分配的傾斜，如民營企業的成長依然面臨諸多瓶頸和制約，其中以融資約束問題最為突出。一般認為，小規模的企業因為聲譽和抵押品不足的問題，更可能存在融資約束(羅黨論等，2008)[21]。因此，為了進一步分析并購與企業R&D投資之間的關系，本文將樣本公司按照產權、規模等進行劃分，研究不同公司特征下，并購對企業R&D投資的影響差異。

公司特征的劃分標準如下：第一，按樣本公司最終控制人的性質劃分國有和民營；第二，考慮到公司規模的變動性，按年度將樣本公司進行年末總資產的規模排序，大于中位數則為大企業，不大于中位數則為小企業。

基于上述分析，本文提出假設2：

H2：并購后企業資產負債率增高對企業R&D投資的抑制作用，在小企業、民營企業中更加顯著。

三、研究方法

(一)數據來源與樣本選擇

本文以2007-2018年滬深A股上市公司為研究樣本。4R&D數據來源于公司年報，其通常的名字有：研發費用、開發支出、科技開發費、技術開發費等；有關并購和上市公司的財務數據來自于CSMAR數據庫。本文對并購樣本進行如下篩選：(1)選擇主并方是上市公司的并購樣本；(2)剔除金融類公司樣本；(3)剔除業務類型為債務重組的并購樣本，剔除重組類型為資產剝離、債務重組、資產置換、股份回購的并購樣本；(4)剔除交易總額小于100萬元的并購樣本(王艷等，2014；萬良勇等，2014)[23][24]；(5)每年發生多次并購的視為一次并購事件；(6)剔除關聯交易樣本；(7)剔出R&D投資數據及其他財務數據缺失的樣本。最后共得到有效并購樣本4930個(如表2所示)。

表2 并購樣本的篩選過程

本文追蹤觀測并購后三年內企業R&D投資的變化情況，遵照最大程度保留樣本的原則，構建非平衡面板數據分別用于各個模型的回歸。具體而言：(1)剔除滯后一期年末或年初資產負債率缺失、R&D投資數據缺失的樣本，則得到t+1年的回歸樣本；(2)剔除滯后兩期年末或年初資產負債率缺失、R&D投資數據缺失的樣本，則得到t+2年的回歸樣本；(3)剔除滯后三期年末或年初資產負債率缺失、R&D投資數據缺失的樣本，則得到t+3年回歸樣本。所有連續變量進行了1%-99%的winsorize處理。

(二)模型設定與變量定義

參照Desyllas and Hughes(2010)[5]的研究，本文設置模型(1)分別考察并購期間資產負債率的改變對并購后第一年、并購后第二年以及并購后第三年主并企業R&D投資強度產生的影響。

模型中的因變量為R&Dit+n，分別衡量并購后第一年、并購后第二年以及并購后第三年主并企業的R&D投資強度，其中，R&D投資用當年主營業務收入進行了標準化，以排除因并購帶來的主并企業經營規模的改變。

模型中的主要自變量為Acqit*ΔLevit，其中，Acqit衡量的是企業i在t年是否發生過并購事件，發生過為1，反之則為0；ΔLevit特指并購前后企業資本結構的改變，可能在并購過程中因借貸而導致增加，也可能由企業進行權益融資導致降低；Acqit*ΔLevit衡量的是該并購對企業資本結構帶來的改變。本文的主體邏輯是如果并購的實施大大消耗了企業的自有資金(包括債務融資資金，因為未來需要現金償還)，而企業的資金是稀缺的，自然會影響到R&D投資，即存在“擠出效應”。從這個角度來說，更為直接的自變量是企業實施并購的資金來源，本文主體檢驗中，選取了并購實施前后企業資產負債率的變動作為自變量，原因在于：(1)通常情況下由于并購對企業產生影響較大，因此，并購當年企業資產負債率的變動主要由并購事件引起；(2)實際中，企業可能在并購公告中披露資金來源為自有資金，而后通過債務補充內部經營所需現金流，因此，使用資產負債率的變動作為替代變量更能體現實際情況；(3)囿于數據的可獲得性，并購資金來源的衡量方式為是否來源于股權、債務及自有資金的啞變量，無法獲得連續性變量。并購前后資產負債率的變動雖然為間接衡量方式，但為連續性變量。(4)以融資來源來劃分，我國企業并購資金90%以上為自有資金(見表3)，因此，選取資金來源(啞變量)作為自變量，可能導致回歸偏差。而ΔLevit為連續變量，即便在大部分樣本為自有資金支付的情況下，依然有效。

本文的控制變量主要有：并購前的R&D投資強度(R&Dit)、企業內部現金流(CFO)、資產負債率(Lev)、銷售收入增長率(Growth)、投資機會(Tobin’s Q)、股權集中度(Ownership)和企業規模(Size)。相關變量說明見表4。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計

表5是并購后第一年主要變量的描述性統計結果6，對因變量、自變量以及所用到的主要控制變量，分別報告了樣本量、均值、標準差、最小值、下四分位數(Q1)、中位數、上四分位數(Q3)以及最大值。從ΔLevit的數據分布來看，并購并不一定導致企業資產負債率的增加(最小和Q1分別為-0.3869和-0.0227)，盡管中位數和均值都為正，但沒有發生并購的企業也呈現這一特征；從ΔLevit的相對大小來看，并購組資產負債率的變動明顯高于非并購組，并購組ΔLevit的中位數和均值分別為0.0184和0.0190，而非并購組ΔLevit的中位數僅為0.0047，均值僅為0.0006。這一現象與理論預期相吻合：首先，并購資金可來源于股權融資，因此并購并不一定導致資產負債率增加；其次，并購過程通常消耗大量資金，對企業資產負債率產生的影響遠遠大于其他事項，因此，可以認為并購當年企業資產負債率的變動主要由并購事件引起，綜合來看，基于主并企業資產負債率變動的視角對并購進行劃分是合理的。

表3 并購資金來源描述性統計

表4 變量定義與說明

表5 主要變量的描述性統計

(二)回歸分析

本文探究的第一個問題是并購對企業R&D投資強度產生的影響，實證結果見表6。表中第1列是針對并購后第一年進行的檢驗，結果顯示并購本身并不對企業R&D投資產生影響(虛擬變量Acqit的系數為0.0002，但不顯著)。如果引入主并企業的財務能力，即資本結構的改變，可以發現如果并購過程中企業資產負債率發生了較大增加，則并購完成后企業R&D投資強度會受到負面影響，關鍵變量Acqit*ΔLevit的系數為-0.0092，且在10%水平下顯著，初步表明并購有可能會搶占企業R&D投資的資源；進一步的，為了更好地考察并購對R&D投資強度產生的影響，本文追蹤了并購后第二年和第三年企業R&D投資的狀況，回歸結果見第2列和第3列。第2列的結果顯示，關鍵變量Acqit*ΔLevit的系數為-0.0157，且在5%水平下顯著，與第1列的結果一致；第3列的結果與前兩列類似，Acqit*ΔLevit的系數為-0.0189，且在5%水平下顯著。上述結果與假設1的預期一致，從企業R&D投資的角度來看，并購會產生一定的負面影響，即增加了企業負債的并購會占用企業財務資源，進而對并購后R&D投資產生不利影響。另外，并購本身及后續整合存在較大風險，如果并購過程引起資產負債率增加，導致企業財務風險增加，那么在并購完成后，管理層通常不會傾向于進行同樣高風險的R&D投資。

表6 并購與企業R&D 投資強度

一般認為，小企業比大企業面臨更加嚴重的融資約束問題，進而導致并購對企業財務資源的侵占更加突出，因此，本文進一步將企業按資產規模劃分為小企業和大企業。回歸結果(見表7)顯示，增加資產負債率的并購對企業R&D投資的負面影響主要集中在小企業中，在并購后第一年、第二年、第三年，關鍵變量Acqit*ΔLevit的系數分別為-0.0169、-0.0182和-0.0242，分別在5%、10%和5%水平下顯著，而在大企業中，Acqit*ΔLevit的系數不顯著，與假設2的預期一致。

表8為國企、非國企的分組檢驗結果。從中可以看出，非國有體制下，增加資產負債率的并購對企業R&D投資的抑制作用比較顯著，并購后第二年Acqit*ΔLevit的系數為-0.0133，在10%水平下顯著，并購后第三年Acqit*ΔLevit的系數為-0.0204，且在5%水平下顯著；而在國有經濟體中，并購事件對收購方R&D投資的抑制作用不顯著。這符合我國國情，通常而言，民營企業比國有企業面臨更加嚴重的融資約束問題。

表7 公司規模、并購與企業R&D 投資強度

綜上，整體來看，假設2得到證實，即引起資產負債率增加的并購對企業R&D投資的抑制作用，在小企業以及民營企業中更加顯著。

(三)進一步分析與穩健性檢驗

并購與企業R&D投資的關系還可以有另外一種理解：創新意識弱的公司更可能進行并購，即自選擇問題。Zhao(2009)[17]以1984-1997年美國多個行業的公司并購為研究樣本，認為創新能力較弱的公司更可能進行并購，創新能力較強的公司并購積極性不強。為了解決這種可能性導致的內生性問題，本文設置模型(2)，探究企業R&D投資與并購之間的關系。依據現有文獻的結論，公司盈利能力及公司治理情況會對公司的并購決策產生影響，因此，模型(2)中新增控制變量：總資產收益率(ROA)、董事會規模(Board)、獨立董事比例(Indep)以及是否兩職合一(Duality)，其余變量定義同前。

結果(如表9所示)表明，公司前三年的R&D投資強度與并購決策顯著正相關，系數分別為1.3801、1.2734和1.3377，分別在5%、10%和10%水平下顯著，說明企業創新投資越多，發生并購的概率更高，這符合傳統企業戰略管理理論，即企業的行業擴張、兼并等成長性行為是企業內在能力的一種外在體現，是企業對現有資源的利用與新資源開發之間的平衡，創新較強的企業更容易突破企業現有邊界，這與徐欣等(2012)[25]的研究結論相一致。

表8 產權性質、并購與企業R&D 投資強度

此外，為保證研究結果的穩健性，本文進行了以下檢驗：第一，自變量的穩健性檢驗。在理論分析中提到，相較于ΔLevit，企業實施并購的資金來源是更為直接的自變量衡量方式，因此，這里選取并購資金來源作為自變量進行穩健性檢驗，結果見表10。Cashpayit為虛擬變量，衡量企業并購資金來源是否為自有資金，是為1，反之則為0；Debtpayit代表企業并購資金來源是否為債務資金，是為1，反之則為0；Ownfundit衡量自有資金和債務的綜合效應，即企業并購過程中是否消耗了內部資源，資金來源為自有資金或債務資金的為1，反之則為0。從表10可以發現，Cashpayit以及Ownfundit均與并購后R&D投資負相關，本文結果沒有發生實質性改變。

表9 企業R&D 投資強度與并購決策

表10 并購資金來源與企業R&D 投資強度

第二，針對研究樣本的穩健性檢驗。首先，為排除并購規模的影響，本文選取不同并購規模的樣本(交易總額不低于1000萬、交易總額不低于5000萬以及交易總額占主并企業資產規模的5%以上)進行穩健性檢驗，結果仍支持假說1和假說2。其次，將樣本劃分為控制權轉移和沒有控制權轉移兩組，劃分標準為本次交易完成后，標的方是否發生控制權轉移，分組回歸結果沒有顯著改變。最后，改變并購后R&D投資強度的定義，使用并購后三年的平均值(本文主體檢驗使用并購后三年每年R&D投資強度)進行穩健性檢驗，除回歸系數大小有所差異外，結果基本保持不變。

第三，基于研究方法的穩健性檢驗。本文主體研究方法參照一般文獻做法，使用了level水平的模型。Desyllas and Hughes(2010)[5]在研究中使用了Change模型，即因變量、自變量以及控制變量均為并購后第n年(t+n)減去并購前一年(t-1)的差值，本文參照該文獻使用Change模型進行穩健性檢驗，結果未發生實質性改變。

第四，控制變量的穩健性檢驗。本文增加公司治理類控制變量：董事會規模(Board)、獨立董事比例(Indep)以及是否兩職合一(Duality)，結果基本保持不變。

五、結論與啟示

本文以中國A股上市公司2007-2018年發生的并購事件為研究對象，基于主并企業財務資源配置的視角，探究了并購和R&D投資之間的關系。研究發現，在資源有限的情況下，并購投資與R&D投資兩者之間存在投資選擇，提高了企業資產負債率的并購對企業的自主創新具有抑制效應，并且這種抑制效應在融資約束型企業中更加明顯。上述發現對于深入認識并購和R&D投資之間的關系提供了新的視角和經驗證據，并拓展了對并購“事后效應”的認識，同時也為融資約束型企業選取何種并購融資方式提供了新的決策依據。

本文的研究結果具有以下政策含義：首先，從R&D投資的角度來考量，并購引起的負債增加，與其它原因導致的負債增加相同，對企業R&D投資有負面影響。為有效實現產業轉型升級，需進一步完善并購融資渠道，在權益融資及設立并購基金等方面為企業并購提供必要的金融支持；其次，從企業層面來說，對于存有融資約束的企業，如民營企業以及小企業等，在進行并購決策時應更加慎重，須充分認識到并購可能帶來的負面效應；最后，監管機構在制定和實施并購政策時，應適當向民營企業及小企業傾斜，在中國經濟轉型升級的背景下，上述企業普遍面臨融資約束的問題，同時，又不得不持續進行外部并購與內部研發，才能得以在激烈的行業競爭中生存。

本文的局限性在于，影響并購后R&D投資的邊界條件有很多，除了主并企業的財務資源外，還包括主并企業的整合能力、公司治理、知識規模以及知識匹配性等，本文僅就財務資源配置進行了研究。可在未來進一步研究其他邊界條件。

注釋

1. 中興通訊一些技術含量很高的關鍵器件還依賴美國供應商，一旦被停止供貨，生產將難以為繼。

2. 2014年，證監會修訂了《上市公司重大資產重組管理辦法》和《上市公司收購管理辦法》，進一步簡政放權，推動并購重組的市場化。2007—2018年間，并購數量與金額均呈現大規模發展，根據Wind數據統計，2007年完成境內并購1748例，涉及交易金額5486億元，2018年完成境內并購11212例，金額24513億元。

3. 為便于研究，本文借鑒Martynova and Renneboog(2009)[18]的思路，將上市公司同時采用自有資金與借款(或發行債券)融資的組合歸類為借款(或發行債券)，將同時采用自有資金與發行股票的組合歸類為發行股票。支付方式的劃分同樣采取此種方法，因此，沒有進行混合支付和混合融資的劃分。

4. 《企業會計準則》(2006)規定將R&D按研究階段和開發階段進行費用化和有條件的資本化處理，自2007年開始執行。

5. 與主體檢驗相比，由于自變量選取不一致，樣本數量有差異。

6. 并購后第二年以及并購后第三年的變量分布類似，在此不再贅述，如有興趣，可向作者索要。