并購融資決策影響下的企業技術創新

蔣 弘，李 芃，龔 雪

（1.重慶工商大學 企業管理研究中心，重慶 400067；2.重慶工商大學 會計學院，重慶 400067）

一、引言

伴隨中國經濟進入新常態，經濟增長逐漸過渡到以創新驅動為主的模式。企業為了在市場競爭中占據優勢，技術創新顯得愈發重要（Duysters 和Hagedoorn，2000）。為了在未來實現技術創新上的突破，企業通過各種渠道去獲取新知識、新技術，其中一種方式就是兼并收購其他企業。研究顯示，并購能夠給主并企業帶來研發規模效應和協同效應，并減少創新溢出對創新主體的不利影響，有利于企業的技術創新（Ornaghi，2009）。由于并購通常涉及大量的資金支付，主并企業尋求外部融資支持的情況十分普遍。那么，通過并購融資引入的金融資本是否會影響融資后企業的技術創新呢？

凌江懷和李穎（2010）認為，外部融資可以增加企業對創新項目的投入，從而對企業的研發具有正向影響。進一步研究發現，從投入產出比來看，金融機構貸款對高新企業科技創新成果的貢獻度達到了17.3%（段曉華和殷仲民，2013）。然而，孫早和肖利平（2016）的研究顯示，債權融資對企業研發存在抑制作用，尤其是銀行貸款。由于企業的創新活動具有研發周期長、不確定性強等特點，銀行作為穩健型投資者，為了保證自身利益，會通過在借款協議中設置相應條款限制企業資金的投向，甚至直接干預企業的研發決策，導致研發無法按照企業計劃的程序進行（張瑾華等，2016）。由此可見，盡管債權融資決策與技術創新聯系緊密，但兩者之間到底存在正向的還是負向的關系仍有爭議，亟待進一步研究，并且，目前大多數文獻把企業融資的目的局限在為研發提供資金，也就是僅僅研究研發融資決策與企業技術創新的關系，尚未就非研發融資決策對企業技術創新可能產生的影響進行分析。以典型的非研發融資活動——并購融資為例，現有研究就缺少對并購債權融資決策與企業技術創新關系的闡釋，從而造成在非研發融資決策領域對企業技術創新實現過程的認識存在不足。金融資本支持企業并購是出于逐利的目的，而推動目的達成的力量必然會向企業運行的各個環節延伸，這勢必引起包括研發在內的企業各項活動做出相應的反應。因此，研究并購債權融資決策與企業技術創新的關系，對進一步厘清企業融資決策行為的影響邊界、拓展技術創新決定機制的微觀視野具有重要的意義。另外，由于產權性質的不同，企業所面對的融資政策會存在明顯的差異（何國華和常鑫鑫，2011）。于是，產權性質在前述關系中可能發揮的作用也需要得到關注。再者，對于不同生命周期或不同技術背景的企業而言，其研發活動受并購債權融資決策的影響可能具有強弱之分，而在企業實現不同等級技術創新的過程中，并購債權融資決策施加的影響也可能存在大小之別，這都需要更加深入的探索。鑒于此，本文將并購債權融資決策、產權性質與企業技術創新納入同一框架中進行分析，并從企業生命周期、企業技術背景和技術創新等級三個方面深化研究，以期對現有文獻做出有益的補充。

二、理論分析與研究假設

從宏觀上講，人類歷史上每一次技術革命都少不了金融資本貢獻力量。金融市場的重要功能之一，就是通過為企業提供資金融通來支持創新，進而推動經濟增長和社會進步。微觀層面的研究認為，由于債權人取得利息和本金的權利受到法律強制力的保護，企業負債會產生債權約束，從而限制企業進行高風險的投資活動（Williams，1987）。而企業的創新活動因為存在高度的不確定性，具有高風險的特征（Oerlemans et al，2001；Hall，2002）。有研究發現，企業負債與研發投資存在顯著的負相關關系（孫早和肖利平，2016）。與之形成對比的是，股權投資者由于具備比債權投資者更高的風險容忍度，更加重視企業的創新能力和長期價值增值（何國華和常鑫鑫，2011）。因此，股權融資對企業的創新活動具有一定的積極作用（Brown et al，2009）。實務中，企業的研發活動包括通過并購的方式掌握關鍵技術資源，從而促進主并企業的技術創新（Atanassov，2013）。為了滿足并購項目的巨額資金需要，企業通常會借助外部金融資本的力量。由于企業研發活動需要數量龐大且穩定的資金（Brown 和Petersen，2011），如果并購融資采用債權融資方式，定期支付大量利息和到期歸還高額本金所形成的財務壓力，對融資后企業研發投入的持續性容易造成不良影響，企業被迫縮減研發開支以應對潛在財務危機的可能性不容忽視。而在一定情況下，研發產出又與研發投入成正比（馮文娜，2010；余謙等，2018）。因此，企業在并購融資中選擇債權融資方式，很有可能會抵消并購帶來的技術紅利，給企業的技術創新造成不利影響。本文通過構建數學模型做出相關推導。

（一）模型構建

通過并購，主并企業可以獲得目標企業的技術，這為主并企業的研發提供了技術資源。因此，可以合理地假定企業在并購融資后會繼續致力于研發工作。記p1為并購融資采用債權融資的概率，p2為債權融資后債務能夠展期、重組的概率，r為企業并購融資后面臨的財務風險。顯然，并購融資采用債權融資的方式，企業會面臨較高的財務風險，但如果債務到期能夠展期或重組，財務風險就會降低。因此，r是p1和p2的函數，記為r≡r(p1，p2)，且有當p2上升到一定水平時，企業基本上不會再為喪失償債能力而擔心，此時r會加速下降，于是有記I為企業在并購融資后的研發投入。由于負債具有債權約束（張瑾華等，2016），當財務風險變大時，研發投資會受到限制（林鐘高等，2011）。因此，I是r的函數，記為I≡I(r)，且有由于研發工作會堅持開展，I下降的幅度會隨r的增加而越來越小，于是有記U為企業期望的研發產出。由于研發產出與研發投入成正比（馮文娜，2010；余謙等，2018），所以U是I的函數，記為U≡U(I)。對于企業而言，每增加一單位研發投入至少不能超過因此而增加的期望研發產出，否則考慮到將出現入不敷出的情況，企業會終止研發，于是在企業研發中，當投資達到一定規模后，企業的技術水平將出現由量變到質變的轉化（盛國榮等，2005），研發產出將大大提高，于是有

（二）模型推導

記技術創新的價值為V，其表達式為

對（1）式取關于p1的偏導，得到

企業在并購融資中越偏好債權融資，并購融資后企業的技術創新就越弱（H1）。

對式（1）取關于p2的偏導，得到

研究發現，國企背景可以為企業帶來融資政策上的傾斜（何國華和常鑫鑫，2011；孫早和肖利平，2016），讓企業更容易與銀行建立起牢固的關系，而關系治理能較好地匹配創新活動的不確定性（Grandori，2006）。銀行作為關系型債權人具有支持企業創新活動、實現雙方共贏的動機（Boot，2000；溫軍等，2011）。在企業陷入財務困境時，關系型銀行會靈活地為企業提供債務展期、債務重組等幫助，而不是迫使其破產（David et al，2008）。因此，當企業具有國有身份時，銀行貸款契約可能表現出“軟約束”的特征，于是p2會比非國有企業更高。記p2|A和p2|B分別表示國有企業和非國有企業的p2，可知p2|A＞p2|B。

對式（3）取關于p2的偏導，得到

記p2|A和p2|B的微小增量變化分別為Δp2|A和Δp2|B，由Δp2|A和Δp2|B引起的V的微小增量變化記為ΔVA和ΔVB。由于p2|A＞p2|B，且所以ΔVA＞ΔVB。這說明在國有企業中，p2增加引起的V的增長幅度，要大于在非國有企業中的增長幅度，從而可以更大程度上抵消因p1增加而造成的V的減少。于是，本文提出假設2：

產權性質具有調節作用。在國有企業中，并購債權融資決策對技術創新的負面影響要弱于非國有企業（H2）。

（三）進一步分析

成長期企業更加具備識別和挑選與自身創新戰略相匹配的并購對象的能力（胡雪峰和吳曉明，2015），對外部知識也具有較強的包容性（羅瓊，2016），但是其進行的研發活動風險更高、效率較低（Coad et al，2016；余謙等，2018）。那么，在不同的企業生命周期下，并購債權融資決策和產權性質對企業技術創新的影響與作用是否存在差異呢？首先，成熟期企業由于積累了雄厚的資金實力（羅瓊，2016），其研發投入的持續性不易受到并購融資引入的金融資本的干擾，并且，經歷過前期較長時間的“干中學”，企業的技術創新已進入一個高效階段（余謙等，2018）。這些情況使得企業在研發上能夠保持一貫的高產出；其次，衰退期企業由于組織結構慣性和企業文化剛性的增強，吸收新知識的能力減弱（羅瓊，2016），加之營業收入的下降，阻礙了企業技術創新水平的提升，導致研發產出長期徘徊在一個低水平。再次，成長期企業具備并購的能力和條件（胡雪峰和吳曉明，2015），但尚處于“干中學”的早期或中期，研發不可避免地存在高風險、低效率的問題（Coad et al，2016）。此時的企業雖然可以利用并購帶來的新知識、新技術服務于研發活動，但也同時需要充足的資金為研發的高風險和低效率兜底，造成企業的研發活動對資金的依賴性更強。綜上所述，由于成熟期和衰退期企業的研發產出始終處于一個相對穩定的狀態，并購債權融資決策這種非研發融資決策的影響邊界很難將企業的研發活動囊括進來，造成技術創新與并購債權融資決策無關，產權性質在其中的調節作用也因此無法發揮。而由于成長期企業的研發活動對研發資金變化的高度敏感性，并購債權融資決策的影響和產權性質的調節作用在這類企業中會比較明顯。于是，本文提出假設3：

并購債權融資決策對技術創新的負面影響，以及產權性質對該影響的反向調節作用，在成長期企業中更加顯著（H3）。

高新技術企業具有高財務風險、高技術風險、高管理風險的特質（張瑾華等，2016）。而且因為十分重視保密性，企業對研發細節諱莫如深，使得銀企之間存在高度的信息不對稱（顧群和翟淑萍，2012）。這些情況導致銀行不太愿意向其提供資金，造成高新技術企業創新活動受銀行融資制約的問題比其他企業更加嚴重（孫早和肖利平，2016）。那么，在不同的技術背景下，并購債權融資決策和產權性質對企業技術創新的影響與作用是否存在差異呢？一方面，大多數非高新技術企業只希望充當技術追隨者而非引領者，從而對技術創新的需求并不強烈（中國企業家調查系統，2001；Bendell，2017）。更有甚者，一些企業根本就沒有開展任何研發工作。導致的結果就是，非高新技術企業的研發產出長期維持在一個較低的水平上；另一方面，高新技術企業以技術立足，研發活動是打造企業核心競爭力的關鍵，企業必須持續性地投入大量資金以確保研發的順利進行。然而，由于在運營中面臨各種各樣的高風險，加之刻意的信息隱瞞，企業需要付出更大的代價才能簽訂債務契約（張瑾華等，2016）。為了保證契約的正常履行，一部分數額不小的資金不得不被儲備起來而不能投入研發之中。綜上所述，由于非高新技術企業研發活躍度很低，研發活動幾乎不受并購債權融資決策所左右，產權性質的調節作用也因此不明顯。而高新技術企業的生存和發展仰仗研發活動，因并購債權融資決策這種非研發融資決策導致的研發資金減少，會對企業產生比較大的沖擊，所以并購債權融資決策的影響和產權性質的調節作用在這類企業中會比較突出。于是，本文提出假設4：

并購債權融資決策對技術創新的負面影響，以及產權性質對該影響的反向調節作用，在高新技術企業中更加顯著（H4）。

不同等級的技術創新對創造性的要求不同，從而在實現難度上會有所差異。顯然，大步跨越式的高級技術創新實現難度很大，能夠完成這一等級技術創新的企業鳳毛麟角，大部分企業在這方面會出現頓足不前的情況。那么，從整體上看，高級技術創新的數量屈指可數，能夠取得這類技術創新的企業必然具備特殊的稟賦，比如有異常雄厚的研發資金為研發提供人力物力資源。因此，這些企業的研發活動受并購債權融資決策的干擾會比較小，產權性質也難以發揮反向調節作用。相反，小步快跑式的中初級技術創新對于絕大多數企業而言并非遙不可及。由于對創造性的要求相對較低，中初級技術創新在數量上即便達不到俯拾皆是的程度，也絕非寥寥可數。這說明，相對于能夠實現高級技術創新的企業群體來說，能夠實現中初級技術創新——即小步快跑式創新的企業群體具有更強的異質性，這一群體中既有研發資金充裕的“富”企業，也有研發資金緊張的“窮”企業。而“窮”企業之所以將精力放在中初級技術創新上，往往是看中這類創新需要的投入相對較少。但是，并購債權融資決策這種非研發融資決策通過擠壓“窮”企業為數不多的研發投入，阻礙了它們在中初級技術創新活動中的產出。由于“窮”企業在小步快跑式創新企業群體中占比不小，這就使得并購債權融資決策對技術創新的影響更容易在這一企業群體中被觀察到。另外，由于肩負著維護國家經濟安全、保持社會穩定等公共職能（蔣弘，2016），國有企業更加迫切地需要通過技術創新在較短時間內與競爭對手拉開差距，進而鞏固或占據行業領先地位（劉志國，2017）。而中初級技術創新由于兼顧了創造性、實用性和授權率，更有可能成為國有企業希望取得的主要研發成果。于是，當作出并購債權融資決策——可能是為了防止股權融資給企業控制權帶來的不利影響——的情況下，國有企業會憑借身份優勢，利用關系型貸款來完成并購交易。然后，依靠關系型貸款能夠規避財務風險的特點，企業可以全心投入到研發活動當中，采取小步快跑的策略，利用并購獲取的技術資源推動中初級技術創新的實現。也就是說，產權性質的反向調節作用在中初級技術創新活動中會表現得比較明顯。于是，本文提出假設5a 和假設5b：

并購債權融資決策對技術創新的負面影響，在中級和初級技術創新上更加顯著（H5a）；

產權性質的反向調節作用，在中級和初級技術創新上更加顯著（H5b）。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

本文以2006—2016 年滬深A 股上市公司并購融資事件作為研究樣本，通過篩選得到502 個有效觀測值。由于本文要使用并購融資后一年的數據，實際涉及的數據獲取期間為2006—2017 年。樣本篩選方式如下：①融資形式是債權融資或股權再融資；②融資的目的是為了實施并購，即形成對目標企業的控股合并或吸收合并。如果僅僅收購對方股權或資產但未形成合并，或者收購的是子公司少數股東權益，不屬于并購，予以剔除；③剔除并購融資方案最終沒有執行的上市公司；④剔除金融類上市公司；⑤剔除數據缺失和異常的上市公司。需要說明的是，如果上市公司在并購融資當年至后一年所涵蓋的時間段內，其產權性質、生命周期、技術背景等屬性發生了明顯變化，為避免這種變化對實證結果的干擾，將這類公司作為數據異常的公司予以刪除。本文數據來源于中國經濟金融研究數據庫（CSMAR）和上市公司公告。

（二）變量設計

1.技術創新變量的設計

專利是國際上用于衡量企業技術創新的指標之一（Guan 和Gao，2009）。具體到應用上，常常使用專利申請數和專利授權數這兩個指標，而前者被認為比后者能更加真實地反映技術創新（Mark，2000；黎文靖和鄭曼妮，2016）。于是，不少學者在研究時都偏好使用專利申請數這一單一指標（段曉華和殷仲民，2013）。然而，為了便于跨行業、跨時間比較企業的技術創新，同時避免單一衡量指標對結論穩健性的不利影響，本文借鑒蔣弘和劉星（2020）提出的改進方法來衡量技術創新。具體變量設計步驟如下：第一，計算樣本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，建立專利申請變量（Pat1）、專利授權變量（Pat2）和有效專利變量（Pat3），這三個變量分別表示樣本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分別減去第一步的三個平均值后得到的差額。Pat1、Pat2 和Pat3 取值越大，表明企業的技術創新越強。

2.并購債權融資決策變量的設計

很多文獻在衡量企業并購融資的選擇時采用的是虛擬變量，如果并購融資選擇債權融資方式（或股權融資方式），該變量取值為1，否則為0。然而，當企業在同一年發生兩次及以上并購融資且采用了不同類型的融資方式時，這樣的變量設計就不能準確衡量企業的并購融資決策。如果直接將這些融資事件從研究樣本中剔除，樣本的代表性會被大大削弱。而如果執意使用虛擬變量，又與客觀事實相違背。因此，本文以連續變量來衡量并購融資決策。具體變量設計步驟如下：第一，計算樣本上市公司并購融資當年年末的短期借款、長期借款、應付債券的余額之和，為方便表述，將其稱為年末債權融資金額。于是，年初債權融資金額就是指并購融資當年年初的短期借款、長期借款、應付債券的余額之和；第二，建立并購融資決策變量Dec，該變量表示債權融資金額占總資產之比的增長額，即“年末債權融資金額/年末總資產-年初債權融資金額/年初總資產”。Dec的取值越大，表明并購融資中企業越偏好債權融資方式。

3.產權性質變量的設計

本文按照一定判斷標準將樣本上市公司劃分為國有和非國有上市公司，并建立產權性質變量（ON）。當樣本上市公司屬于國有時，變量ON取值為1，否則為0。判斷標準如下：利用CSMAR 上市公司控制人數據，當上市公司的實際控制人是國有企業（編號1100）、集體所有制企業（編號1210）、國有機構（編號2100）、開發區（編號2200）、事業單位（編號2300）或自治組織（編號2500）時，將上市公司視為國有上市公司，否則視為非國有上市公司。如果上市公司不存在實際控制人，將上市公司視為非國有上市公司。

（三）回歸模型

本文使用以下回歸模型來檢驗研究假設。

本文采用帶穩健標準誤的OLS（ordinary least squares）回歸，以克服異方差對回歸結果造成的不良影響。在回歸模型中，斜線“/”表示分別引入三個被解釋變量；β表示系數；ε表示誤差項。下標t對應的時間是并購融資發生年度，t+1 則對應并購融資發生年度的后一年，Dec×ON表示變量Dec和變量ON的交互項。借鑒孫江明和居文靜（2019）、吳先明和張雨（2019）、孫早和肖利平（2016）、蔣弘和劉星（2020）的研究成果，本文設置如下控制變量：①公司規模變量（Size），定義為年末公司總資產的自然對數。取值越大，表明公司規模越大。②盈利能力變量（Pro），定義為當年公司的凈資產收益率。取值越大，表明公司盈利能力越強。③股權集中度變量（CR），定義為當年公司前10 位大股東持股比例之和。取值越大，表明公司股權越集中。④公司治理變量（Gov），定義為當年公司董事會的規模。取值越大，表明公司治理水平越高。⑤行業變量（Ind），虛擬變量，如果公司在當年歸屬于制造業，取值為1，否則為0，并購融資活動的發生沒有規律性，這導致樣本中部分行業的上市公司數量偏少。如果按照全行業分類設置行業虛擬變量，會造成嚴重的多重共線性。于是，本文合并樣本公司數量較少的各種非制造業，對公司的行業屬性只區分制造業和非制造業；⑥時間變量（Time），虛擬變量，如果并購融資發生在2012 年及以后，取值為1，否則為0。與設置變量（Ind）的情況類似，樣本公司的數量在一些年度中偏少。由于從2012 年開始，我國GDP 增速出現回落，宏觀經濟政策轉向“穩增長”。于是，本文將2012 年確定為年度劃分的臨界點。

（四）描述性統計

變量的描述性統計見表1。從表1 可以看出，專利申請變量（Pat1）、專利授權變量（Pat2）和有效專利變量（Pat3）的均值和中值都小于0，說明樣本公司整體的技術創新不強，技術創新低于同行業其他上市公司平均水平的樣本公司占比達50%以上；并購融資決策變量（Dec）的均值與中值也都小于0，說明從總體上看樣本公司在并購融資中并不偏好債權融資，超過一半的樣本公司更愿意采用股權融資方式；通過產權性質變量（ON）的頻數統計可知，樣本中大部分是非國有上市公司。

表1 變量描述性統計

四、實證分析

（一）回歸結果

層次回歸結果見表2。

表2 層次回歸結果

續表2

由于回歸模型中解釋變量的取值比被解釋變量滯后1 期，模型的內生性問題得到一定程度上的解決。從表2 可以看到，首先，F統計量顯示回歸方程是顯著的；其次，由于一階和二階LM（lagrange multiplier）檢驗不顯著，可以判定模型的隨機誤差項不存在一階和二階自相關；再次，所有自變量的方差膨脹因子（VIF）的值都在1 左右，可以認為自變量之間不存在多重共線性。在表2 中，并購融資決策變量（Dec）的系數顯著為負，這說明企業越偏好采用債權融資方式為并購項目融資，融資后企業的技術創新就越弱，H1 得到驗證。產權性質變量的系數為正但不顯著，說明產權性質對企業的技術創新沒有直接影響。交互項Dec×ON的系數顯著為正，說明產權性質能夠減弱債權融資決策對技術創新的負面影響，所以變量ON具有明顯的反向調節作用，H2 得到驗證。

（二）進一步分析

1.企業生命周期

本文借鑒謝佩洪和汪春霞（2017）、吳倩等（2019）提出的方法，根據企業經營活動現金流量凈額、投資活動現金流量凈額及籌資活動現金流量凈額的正負情況，將企業所處生命周期劃分為成長期、成熟期和衰退期，具體分類方式見表3。生命周期分組回歸結果見表4。

表3 企業生命周期劃分

表4 生命周期分組回歸結果

從表4 的分組回歸結果中可以看到，在成長期組別中，回歸方程顯著，隨機誤差項不存在一階和二階自相關，并且，自變量之間也沒有多重共線性（限于篇幅沒有列示方差膨脹因子）。變量Dec的系數顯著為負，交互項Dec×ON的系數顯著為正。但是，在成熟期和衰退期組別中，大部分回歸方程沒有意義，而且變量Dec和交互項Dec×ON的系數在剩余的回歸方程中也不顯著。綜上可知，并購融資時的債權融資決策對企業技術創新的負面影響，以及產權性質對該影響的反向調節作用，主要在成長期企業中得到體現，H3 得到驗證。通過比較生命周期各組別的技術創新，可以從另一個角度印證上述分析。從表5 可以看到，盡管成熟期和衰退期組別的技術創新均值都大于成長期組別，但三個均值屬于同一數量級。與之形成對比的是，前兩者的技術創新方差卻比后者小很多，絕大多數都不在一個數量級上。鑒于變量Pat1、Pat2 和Pat3 的設計原理，可以排除是行業和時間因素引起的。也就是說，即使屬于不同的行業或處于不同的時間，成熟期企業之間及衰退期企業之間在技術創新上的差異并不大，即這兩類企業的研發產出處于一個相對穩定的狀態。因此，并購債權融資決策的影響和產權性質的調節作用不容易在這兩類企業中觀察到。

表5 生命周期各組別的技術創新描述性統計

2.企業技術背景

本文利用樣本上市公司的企業認定信息，通過分析其中是否明確指出了公司屬于高新技術企業，據此作為劃分公司技術背景的依據。技術背景分組回歸結果見表6。

表6 技術背景分組回歸結果

從表6 的分組回歸結果中可以看到，在高新技術組別中，回歸方程顯著，隨機誤差項不存在一階和二階自相關，自變量之間也沒有多重共線性。變量Dec的系數顯著為負，交互項Dec×ON的系數顯著為正。而在非高新技術組別中，回歸方程都沒有意義。綜上可知，并購融資時的債權融資決策對企業技術創新的負面影響，以及企業產權性質對該影響的反向調節作用，主要在高新技術企業中得到體現，H4 得到驗證。通過比較技術背景各組別的技術創新，可以從另一個角度印證上述分析。從表7 可以發現，高新技術組技術創新的均值大于非高新技術組，而且在絕大多數情況下，高新技術組技術創新最小值和最大值都大于非高新技術組，這都反映出非高新技術企業的研發活動一直處于一個相對較低的水平。因此，并購債權融資決策的影響和企業產權性質的調節作用不容易在這類企業中觀察到。

表7 技術背景各組別的技術創新描述性統計

3.技術創新等級

專利分為發明、實用新型和外觀設計。在我國，針對發明專利，創造性不僅是其授權程序審查的重要內容，也是其授權之后無效程序審查的重要內容；但對實用新型專利而言，創造性只是其授權之后無效程序審查的重要內容，在授權程序中并不審查其創造性；而就外觀設計專利來說，創造性甚至都不是其法定授權條件之一（趙小東，2008；劉曉軍，2012）。因此，對創造性的要求在這三類專利中是逐次降低的。也就是說，由不同類型的專利所反映出來的企業技術創新有高下之分。于是，本文按照專利類型將企業技術創新劃分為高、中、初三個等級，高級、中級和初級技術創新分別對應發明專利、實用新型專利和外觀設計專利。

遵循變量Pat1、Pat2 和Pat3 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分為三類，分別得到專利申請的細化變量：發明申請（Pat1A）、實用新型申請（Pat1B）、外觀設計申請（Pat1C）；專利授權的細化變量：發明授權（Pat2A）、實用新型授權（Pat2B）、外觀設計授權（Pat2C）；有效專利的細化變量：有效發明（Pat3A）、有效實用新型（Pat3B）、有效外觀設計（Pat3C）。用這些細化的變量替代回歸模型中的Pat1、Pat2 和Pat3。專利細分的回歸結果見表8。

表8 專利細分回歸結果

從表8 可以看到，并購融資決策影響的主要是企業的中級和初級技術創新活動，企業在并購融資時越偏好債權融資，融資后企業的中級和初級技術創新將會下降，但高級技術創新不受任何影響，H5a 得到驗證。而且，產權性質的調節作用能顯著減少并購債權融資決策對企業中級和初級技術創新活動的負面影響，但這種調節作用在高級技術創新活動中完全觀察不到，H5b 得到驗證。通過表9 的技術創新等級描述性統計可以看出，以專利申請來反映的高級技術創新的均值低于中級和初級技術創新的均值，而以專利授權、有效專利反映的高級技術創新的均值低于初級技術創新的均值，并且，高級技術創新的最小值和最大值在絕大多數情況下都小于中級和初級技術創新。這說明從整體上來看，高級技術創新比較少見，能實現這種創新的企業百里挑一。因此，高級技術創新活動受并購融資決策的影響很小，產權性質的調節作用也得不到發揮。

表9 技術創新等級描述性統計

4.穩健性檢驗

本文將盈利能力變量（Pro）替換為總資產凈利潤率，將股權集中度變量（CR）替前5 大股東持股比例的赫爾芬達爾——赫希曼指數（Herfindahl-Hirschman index），將公司治理變量（Gov）替換為董事會中獨立董事占比，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，本文還將時間變量（Time）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。

五、結論與啟示

本文分析了非研發融資決策的一種類型——并購債權融資決策與企業技術創新的關系，以及產權性質在其中發揮的作用。理論分析認為，并購過程中引入的債權資本會增加主并企業的財務風險，企業為了保證未來能夠按時還本付息，會限制并購融資后的研發投資，進而導致技術創新變弱。然而，國有身份容易讓企業與銀行建立起牢固的關系，國有企業通過關系型銀行取得的并購貸款在未來獲得債務展期或重組的可能性更高。在這種情況下，并購融資后國有企業的研發投資受束縛的程度會低于非國有企業，技術創新受并購債權融資的負面影響較小。實證檢驗證實，企業在并購融資中越偏好債權融資，并購融資后企業的技術創新就越弱。同時，產權性質具有調節作用。當企業屬于國有企業時，并購債權融資決策對技術創新的負面影響會降低。進一步研究顯示，并購債權融資決策對技術創新的影響，以及產權性質在該影響中的作用，主要在成長期企業和高新技術企業中得到體現。而且，并購債權融資決策主要對企業的中級和初級技術創新活動產生顯著的負面影響，而產權性質發揮的反向調節作用也集中體現在并購債權融資決策與中初級技術創新活動的關系中。

本文研究得到的啟示是：第一，具有研發需求的企業要慎重對待并購債權融資。盡管并購有利于企業在技術創新上取得突破，但如果需要外部融資來支持并購時，企業需要謹慎選擇并購融資方式，否則反而會拖累企業未來的技術創新，抵消并購帶來的技術紅利。這一建議對成長期企業、高新技術企業、小步快跑式創新企業尤為重要。由于成長期企業和高新技術企業的研發活動風險較高，即便企業通過并購獲取了新知識、新技術，仍然需要投入大量的研發資金才能保證有效產出。倘若并購融資采用債權融資方式，數量龐大的融資資金將給企業帶來較高的財務風險。企業整體運營風險因為財務風險和研發風險的疊加，很可能超過企業能夠承受的限度。于是，為了保證持續經營，企業會把償債能力的維持放在首位，通過削減研發支出來儲存資金，避免未來債務違約。顯然，這會對企業正常的研發活動造成嚴重干擾，導致企業不能取得預期的研發成果。因此，成長期企業和高新技術企業應該盡量減少在并購融資中使用債權融資。而對于小步快跑式創新企業，它們選擇這種創新策略的原因很可能是研發資金并不充裕，所以在并購融資中盡量避免采用債權融資方式，就是為了防止為數不多的研發投入被債務所擠壓，確保中初級技術創新能夠如期實現。

第二，國有身份可以減少并購債權融資對企業研發的負面影響，但更重要的是進一步創新金融體制機制，為并購提供更多的融資方式選擇，從而惠及更廣泛的企業。企業建立并鞏固與銀行的密切關系既有益于順利獲得并購貸款，也有助于在出現債務違約時得到銀行的諒解和幫助，不至于陷入破產的境地。然而，由于違反經濟規律和信用原則，“預算軟約束”現象不可能一直持續。首先，在企業取得了一次并購貸款的債務展期或重組后，關系型銀行從自身利益出發很可能會下調企業信用等級，雙方的良好關系隨之瓦解。當企業再次申請并購貸款時，銀行有較大概率會拒絕為其提供資金或提高債務契約的價格。即便企業幸運地獲得貸款，銀行也會嚴格執行債務契約。想要故技重施拖延債務，企業將不得不面對破產的兇險。其次，如果關系型銀行出于某些原因向企業多次提供“軟約束”并購貸款，企業很可能因此產生依賴性。這不僅會嚴重惡化銀行的基本面，還會讓企業忽視自身“造血”功能的提升。長此以往，會導致金融市場風險積聚，實體經濟效率下降，最終可能釀成嚴重后果。于是，在并購融資中，與其讓企業依靠可能成為“軟約束”貸款的關系型貸款，為其提供一種合適的替代融資方式顯然更加重要。不少企業之所以在并購融資時傾向于使用債權融資，主要原因就包括避免現有股東的股權遭到稀釋或企業控制權的旁落（孫世攀等，2013）。因此，可以考慮大力發展優先股融資方式。以固定股息率非累積優先股為例，如果企業當年有充足的盈利，在依法彌補虧損和提取公積金之后，企業將按約定的票面股息率向優先股股東支付股息，這一點與債權人獲得固定利息相似。但是，如果企業當年未盈利或盈利不足，從而未向優先股股東派息或未足額派息，企業在以后年度無需向其補發，并且，優先股股東除了在涉及與自身利益直接相關的特定事項時具有表決權以外，一般無其他表決權，也沒有選舉權和被選舉權，從而不會影響普通股股東對企業的控制。在發行固定股息率非累積優先股時，還可以設置合理的回售條款，以保護優先股股東的利益并鞭策企業不斷奮進。