并購業績承諾、風險承擔與企業創新績效

王文華 丁佳琰

【摘要】作為交易估值事后調整的不完全并購契約安排， 我國現行的業績承諾制度將如何影響國家創新驅動戰略的實施， 值得進一步探討。以2010 ～ 2019年我國A股上市公司并購數據作為研究樣本， 基于風險承擔視角完整呈現業績承諾制度對并購企業創新績效的“雙刃”效應和差異化路徑， 試圖在更完整的框架下討論并購業績承諾的有效性。研究發現， 業績承諾與并購企業創新績效之間存在顯著的倒U型關系。進一步分析發現， 企業風險承擔水平在業績承諾與并購企業創新績效之間具有非線性中介效應。

【關鍵詞】并購業績承諾；風險承擔；企業創新績效；“雙刃”效應

【中圖分類號】F275? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）03-0032-9

一、 引言

當今我國經濟下行壓力劇增， 同時消費結構的升級調整對供給質量水平及產業鏈重塑轉型升級提出了更高要求。技術創新不僅是微觀企業在多重考驗下行穩致遠、 保持“基業長青”的必由之路， 更是宏觀經濟轉向由科技創新驅動的高質量發展模式的應有之義。近年來， 創新環境以及對于創新過程理解的變遷突破了封閉式創新模式下內生的瓶頸（楊震寧等，2021）。在創新新常態下， 企業創新所依賴的知識、 資源和創新形式呈幾何式增長， 廣泛且深入的創新觸角可助力企業跨越組織邊界， 采取多種方式與外部主體構建開放式創新生態系統， 推動具有潛在協同效應的稀缺性和異質性資源與技術碰撞融合， 實現創新績效最大化和產業轉型升級。其中， 國家大力倡導的基于并購的開放式創新逐漸成為取代原有內生有機成長范式的主流創新模式。然而， 長期以來， 并購在某種程度上并未改變我國創新存在薄弱環節和深層次問題的事實， 反而可能產生“贏者詛咒”效應。

現有文獻大多將并購的失敗魔咒歸咎于資源基礎薄弱和企業自身能力不足， 卻忽視了我國并購監管中外生政策制度的影響。并購推動創新發展能否切實提升微觀企業的創新績效， 關鍵在于企業對并購政策的回應策略。根據不完全契約理論， 并購業績承諾制度可看作交易雙方信息不對稱背景下為彌合對標的資產發展潛力的意見分歧， 事先制定的承諾標的資產未來盈利及規定資產出讓方或有補償的約束與激勵性契約（Acemoglu等，2007；楊超等，2018）。過高的業績承諾金額可能在交易過程中衍生出信息優勢方（收購企業管理層、 標的企業等）與信息劣勢方（收購企業中小股東等）之間的代理沖突異化， 并激發信息優勢方的利益攫取及機會主義行為（翟進步等， 2019；李晶晶等，2020）。大量研究表明， 企業內外部信息不對稱和代理成本是阻礙企業達到最佳創新水平的根源所在（Manso，2011；Cohen等，2013）。由此， 在當前我國企業并購“井噴”式發展情形下， 深入探究如何最大化釋放業績承諾制度的紅利， 進而激發并購企業創新潛力、 推動國家創新驅動戰略實施具有較強的理論和實踐意義。

由于業績承諾制度設計的初衷是保護中小股東利益， 因此學者們可能更加注重制度針對投資者所承諾的保護功能， 卻忽視了從微觀企業創新視角切入（徐莉萍等，2021）。已有的實證研究多基于承諾契約是否存在的角度展開分析， 拘泥于對研發創新的線性邏輯檢驗。事實上， 并購業績承諾是資本市場中具有“雙刃”效應的一種估值調整機制， 其治理有效性的探究應建立在界定契約安排下盈利預測和資產估值公允性的基礎上， 但實踐中資產評估和交易價格形成更多的是人為操縱的非市場化行為。因此， 基于主體參與視角， 判斷并購交易中業績承諾協議能否激發并購企業創新活力， 仍需從并購企業高管在業績承諾簽訂過程中起到的關鍵作用上追根溯源。作為企業戰略決策部署的實際操盤手， 高管利用業績承諾協議的動機才是影響并購行為預期實施效果的根源所在。

基于信號傳遞理論和不完全契約理論， 中國資本市場情境中業績承諾形成的信號機制具有“保護傘”效應， 由此催生風險防控動機， 即借由條款的合理設置來降低并購雙方事后談判契約摩擦、 逆向選擇風險和道德風險， 進而提高并購協同效應。然而， 不完全契約理論同樣強調交易所簽訂合同的不完備性易引發契約雙方的機會主義行為（Hart， 2009）， 即通過虛高承諾“明修棧道， 暗度陳倉”， 炒作承諾概念以達到謀取私利的目的， 此為利益攫取動機。由此可見， 基于高管風險防控動機和利益攫取動機設置的契約對企業創新績效產生作用的方向未必一致， 促進或抑制創新此類單一的研究論斷也許僅闡述了某個作用階段或在某種條件下的影響， 難以全方位詮釋業績承諾制度發揮的效應。補償承諾合約能否取得預期實施效果仍取決于不同利潤承諾金額下高管兩類動機的強弱關系， 與業績承諾對企業價值創造的“雙刃”效應相契合。

但遺憾的是， 目前尚未有文章深入業績承諾協議具體條款層面對業績承諾制度與企業創新績效之間倒U型關系進行實證檢驗。針對此類非線性關系的探討有助于深化并購企業創新的理論研究， 對于提高企業研發創新水平具有重要的實踐指導意義。同時， 現有文獻缺乏對二者非線性關系內在作用機制的深入挖掘。客觀上， 進一步打開二者傳導機制的“黑箱”才是政策制定者以更加科學、 合理的方式構建、 優化和執行業績承諾相關制度， 有效發揮中國情境下并購創新促進作用的前提。一方面， 企業戰略選擇影響投融資決策， 作為創新投資決策中的重要環節， 風險承擔也勢必受到企業并購戰略行為的影響； 另一方面， 基于并購優勢資源配置整合的技術創新也許會成為企業緩解承諾壓力的有效途徑， 企業創新項目的開展和存續部分取決于管理層風險決策的態度行為和風險資產配置方式， 與其風險承擔水平密切相關。那么， 業績承諾是否會提升管理層承擔不確定性風險的意愿， 進而影響企業創新項目的資源配置方向與結構， 最終將其轉化為并購企業創新績效？上述關系的邏輯推理有待提煉和強化。針對并購企業現實需求和理論研究的不足， 本文擬對業績承諾制度與并購企業創新績效之間非線性權變關系的作用機理和影響因素進行系統探究。

本文的主要貢獻在于： 首先， 突破了已有文獻大多考慮業績承諾制度經濟后果的線性邏輯， 基于不同利潤承諾金額下并購企業高管風險防控動機和利益攫取動機孰強孰弱的探討， 深入承諾協議條款層面剖析了業績承諾制度在并購企業創新績效提升過程中“雙刃”效應的戰略邏輯， 研究結論回應了學者們對并購業績承諾有效性的分歧， 擴展和深化了業績承諾的研究視域。其次， 以風險承擔為切入點完整呈現業績承諾制度對并購企業創新績效影響的差異化路徑， 豐富了并購企業風險承擔和創新績效前因研究的理論基礎。最后， 為業績承諾制度更好地發揮契約價值， 以推動并購企業創新可持續發展、 維持資本市場穩定運行提供了理論借鑒和決策依據， 對“十四五”時期深化供給側結構性改革以及創新驅動發展戰略的有效踐行具有一定的啟示意義。

二、 理論分析與研究假設

（一）并購業績承諾與企業創新績效

在業績承諾金額較低時（位于臨界點左側）， 高管總體表現出利用業績承諾協議條款合理設置實現并購交易風險防控動機占優。企業創新活動存在嚴重的信息不對稱問題： 一方面， 企業為避免競爭者模仿而率先搶占市場， 會盡可能弱化技術和知識的外溢效應； 另一方面， 市場投資者無法準確評估企業未來經營業績、 戰略決策以及創新技術價值， 出于收益性和安全性考慮也會縮減對企業創新項目的投資規模（李哲等，2020）。業績承諾制度的存在促進了企業與外部投資者之間的信息共享。具體而言， 基于信號傳遞理論， 業績承諾制度可釋放出企業預計財務狀況、 盈利水平各方面發展良好以及標的方管理層并購整合階段努力盡職的信號， 一定程度上彌補了歷史業績對企業未來表現和發展潛力的預測不足， 減少了信息不對稱帶來的投資者顧慮（翟進步等，2019）。外部利益相關者對于企業長周期、 高風險技術創新項目的資源支持， 會顯著提升管理層面臨創新機會的風險承擔意愿和能力， 企業創新績效也隨之上升。

隨著業績承諾金額增加到一定程度（位于臨界點右側）， 高管風險防控動機逐漸減弱， 表現為將業績承諾視為套利工具， 實現對上市公司“掏空”和利益攫取的動機占優。基于不完全契約理論， 由于締約方的有限理性、 締約成本的存在與第三方的無法證實性， 現實中的契約是不完全的， 無法明確締約雙方的責任歸屬并強制其執行條款（Hart，2009）。業績承諾作為交易估值事后調整的不完全并購契約安排， 只是對何種條件下觸發補償條款及具體補償方式給予明確規定， 但違反承諾時的補償安排是否必須充分到位卻存在一定的酌情和可裁量空間（徐莉萍等，2021）。在此背景下， 高承諾、 高估值、 高溢價、 高股價的鏈條聯結并購交易雙方利益， 驅動劣質資產出讓方設置過高業績承諾金額作為換取高額并購溢價的籌碼。過高的并購業績承諾金額具有典型的負激勵特征， 扭曲了企業資源配置的方向， 從而對企業創新形成抑制效應。

具體而言， 根據有限關注理論， 業績壓力使得管理層以完成業績承諾目標為企業一切經營投資決策的出發點， 負激勵壓力下其更偏好眼前利益。Cadman等（2014）研究發現， 業績承諾的“規制效應”易致使管理層表現出“短視主義”。Martin等（2015）的檢驗也證實， 以過高的短期盈利目標為博弈標準， 可能引發管理層擠壓高風險創新投資等犧牲企業長遠利益、 最大化短期利潤的非理性行為。業績承諾“保護傘”的作用， 使得有動機和能力推高股價試圖進行利益輸送的收購企業愿意接受較高的讓渡價格， 從而愈發強化資產出讓方利己主義動機下的投機套利行為。由此， 虛高業績承諾進一步將并購中的第二類代理問題加劇異化為并購雙方大股東、 管理層與上市公司中小股東之間的利益沖突， 并在一定程度上強化了二者間信息不對稱（李晶晶等， 2020）， 致使利益驅動的并購企業從事短期化的迎合投資， 而對具有長期價值增量效應但風險較高、 孕育周期長、 政策敏感性強的創新項目投資不足， 進而“擠出”企業創新投資（Bertrand和Mullainathan，2003）。此外， 過高溢價并購也浪費了收購方原本用于研發的資金， 極大地制約了創新水平的提升。

綜上， 并購業績承諾與企業創新績效之間存在非線性關系， 即隨著承諾數額的增加， 企業創新績效相應上升， 但一旦超過某一閾值， 并購業績承諾與企業創新績效呈相反的變化趨勢。基于上述分析， 本文提出以下假設：

H1： 并購業績承諾對企業創新績效存在倒U型影響。

（二）企業風險承擔的中介效應

并購業績承諾對企業風險承擔的影響存在非線性異質效應。業績承諾有效增強了并購企業的債務和股權融資能力， 有利于風險承擔水平的提升。一方面， 并購業績承諾帶來的正向市場反應提升了企業的信用等級， 可一定程度上提高企業的債務融資能力， 避免企業陷入流動性風險困境， 由此“節省”的風險承擔水平可促使管理層投資高風險項目（陳小輝和張紅偉，2021）； 另一方面， 利好信號使業績承諾協議成為企業未來成長潛力的“背書”， 兼具的“眼球效應”導致企業股權價值被推高（翟進步等，2019）。“市場時機選擇”假說提出， 企業管理層在股價被高估時更偏好實施股權融資。根據資源依賴理論， 戰略風險承擔很大程度上依賴于企業所具備的資源稟賦。債務和股權融資能力的提升可打破資源約束瓶頸， 形成對于企業風險承擔水平的良性循環。

金額過高的并購業績承諾蘊含著強烈的機會主義動機， 其對企業風險承擔的影響可能會發生變化。業績承諾制度的設計違背了“信號須具有高成本”的信號理論核心要義， 劣質標的資產出讓方憑借過高業績承諾金額推高資產估值后的溢價獲利遠遠高于其未能履行承諾時所需付出的補償代價； 同時， 并購業績承諾是基于信息不對稱背景引入的估值調整機制， 為資產出讓方利用信息優勢地位粉飾己方真實盈利能力提供了投機空間。信息優勢者增加股價噪音、 隱藏負面消息等“捂盤”行為以及市場投資者對過高業績承諾金額這一“利好”消息的盲目追捧， 共同導致并購企業股價嚴重高估且偏離基本面， 加劇了股價暴跌風險和財務風險（李晶晶等，2020）。于輝和鄧杰（2020）也認為， 并購業績承諾的簽訂使得企業經營、 財務、 法律等異質性風險上升。江軒宇等（2020）研究也發現， 股價暴跌風險的攀升會改變企業投資策略， 迫使其用前景更明朗、 收益更穩定的傳統投資項目替代不確定性大的高風險投資項目， 以避免風險疊加， 并平衡因股價暴跌風險的上升而增大的投資風險敞口， 企業風險承擔能力由此弱化。

企業的風險承擔水平會正向提升創新績效。高階理論認為， 高管個人特質與企業的經營決策和戰略抉擇息息相關（Hambrick和Mason，1984）。正如Chapman和Hewitt-Dundas（2018）研究發現， 高管是否愿意承擔風險很大程度上決定著創新投資決策時面臨風險的行為及企業創新績效的高低。從創新意愿視角看， 激勵企業創新的關鍵在于提高其對于創新失敗的容忍度。Brettel和Cleven（2011）研究發現， 高管風險承擔水平越高， 對于高風險創新項目的信心就越大， 容忍創新失敗的能力及創新意愿也就越強， 由此也就更偏好于將資源合理配置到創新專業化投資領域， 敏銳把握創新節點， 有效實施研發創新和產業轉型升級活動， 進而推動企業創新績效的提升。相反， 低風險承擔水平的高管往往無法甄別創新項目信息， 通常視外部環境不確定性和創新活動中的風險為企業經營發展中的巨大威脅而極力避免技術革新。從創新能力視角看， Sunder等（2017）提出較高風險承擔意愿的高管具有勇于接受挑戰的品質， 并強烈希望通過成功以彰顯卓越才能。因此， 高管為證明自身對高難度創新行為的駕馭， 一方面會高效掌握創新活動所需的知識技能， 為新市場的開拓及新產品的研發夯實知識基礎； 另一方面， 其會積極引進新技術并加以吸收融合應用， 推進企業創新向更高層次更寬領域邁進（Dewett，2004）。因此， 企業管理層風險承擔水平越高， 創新動力和能力越強， 越有利于創新績效的提升。

綜上， 風險承擔在并購業績承諾轉化為企業創新績效過程中發揮了關鍵的傳遞作用。業績承諾對并購企業創新績效的影響， 需要通過從內部改變管理層創新投資決策時面臨風險的心理傾向和行為傾向來實現， 而風險承擔正體現了這種心理與行為傾向。因此， 本文認為企業風險承擔在并購業績承諾與企業創新績效的關系中起到中介作用， 即業績承諾協議的簽訂會影響管理層風險承擔水平， 風險承擔水平的差異會導致企業創新項目資源配置方向與結構不同， 最終呈現在并購企業創新績效上。基于上述分析， 本文提出以下假設：

H2： 風險承擔水平在并購業績承諾與企業創新績效的關系中起到了中介作用。

三、 研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文選擇2010 ～ 2019年我國A股上市公司并購數據作為初始樣本， 并進行如下處理： ①剔除并購雙方中有一方為金融或保險行業的樣本； ②剔除主要數據缺失及屬于?ST或ST上市公司的樣本； ③剔除并購交易未順利進行的樣本； ④剔除并購交易目的為借殼上市的樣本。本文共獲得1138個樣本， 其中業績承諾數據以及標的方財務數據由手工搜集上市公司相關公告及交易報告書完成， 專利數量數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS）， 其余數據來源于Wind和CSMAR數據庫。由于企業風險承擔水平的衡量需要前后3年數據， 故將觀測年份定為2010 ～ 2017年。同時， 為消除極端值的影響， 本文對存在異常值的連續變量在1%和99%水平上進行Winsorize處理。

（二）變量選取及定義

1. 被解釋變量： 企業創新績效。參照 Fang等（2014）的做法， 本文選取企業下一年發明、 實用新型以及外觀設計三類專利申請總數加1取自然對數以衡量企業創新績效。

2. 解釋變量： 并購業績承諾。借鑒徐莉萍等（2021）的做法， 本文采用啞變量和連續變量兩種不同形式來度量并購業績承諾。PCC_d為啞變量， 若并購交易雙方之間簽訂了業績承諾協議， 則該變量取值為1， 沒有簽訂協議則為0。PCC_r和PCC_l為連續變量， 分別用業績承諾數額/交易額和業績承諾數額的對數來衡量。

3. 中介變量： 企業風險承擔水平。參考何瑛等（2019）的處理方式， 鑒于我國股票市場波動性較大， 本文選擇采用觀測時段內的Roa波動程度來度量企業風險承擔水平， Roa等于企業相應年度的息稅前利潤與年末總資產的比值。將企業Roa減去該年度企業所在行業的均值得到經年度行業調整后的Adj_Roa， 如公式（1）所示。接著采用公式（2）、 （3）的計算方法， 將三年（t ～ t+2年）作為一個觀測時間段， 分別計算每一個觀測期Adj_Roa的標準差和極差。

Adj_Roai，t=[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ]-[1Xk=1X? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ]

公式（1）

|T=3? ? ? ? ? ?公式（2）

RISK2i，t=Max（Adj_Roai，t）-Min（Adj_Roai，t）

公式 （3）

4. 控制變量。在控制變量的選擇上， 本文參照了已有研究成果， 從交易特征、 收購方企業特征、 標的方企業特征等方面進行選擇。

各變量的定義如表1所示。

（三）模型設定

為驗證H1， 本文采用如下回歸模型進行檢驗：

PATENT1i，t+1=β0+β1PCC_ri，t+β2PCC_r2i，t+

Controli，t+Year+IndB+IndS+εi，t? 模型（1）

模型（1）檢驗了業績承諾對并購企業創新績效的直接影響。其中PATENT1為被解釋變量， 代表企業的創新績效。由于業績承諾對企業創新的作用存在滯后性， 本文使用第t+1期的PATENT1i，t+1進行回歸分析。根據H1， 若回歸系數β1顯著為正， β2顯著為負， 則表明業績承諾與并購企業創新績效之間存在顯著的倒U型關系。

為驗證H2， 本文采用如下回歸模型進行檢驗：

RISK1i，t=β0+β1PCC_ri，t+β2PCC_r2i，t+

Controli，t+Year+IndB+IndS+εi，t? ? ? ? ? ? ?模型（2）

模型（2）檢驗了業績承諾對并購企業風險承擔水平的影響。其中RISK1為被解釋變量， 代表企業風險承擔水平。若回歸系數β1顯著為正， β2顯著為負， 則說明業績承諾對并購企業風險承擔存在倒U型影響。模型（2）中其余變量和模型（1）完全一致。

PATENT1i，t+1=β0+β1RISK1i，t+Controli，t+

Year+IndB+IndS+εi，t? ? ? ? 模型（3）

模型（3）檢驗了企業風險承擔水平對創新績效的影響。本文預計回歸系數β1顯著為正， 即企業風險承擔會正向提高創新績效。

PATENT1i，t+1=β0+β1PCC_ri，t+β2PCC_r2i，t+

β3RISK1i，t+Controli，t+Year+∑IndB+IndS+εi，t

模型（4）

在模型（1）的基礎上， 模型（4）增加了中介變量企業風險承擔水平RISK1， 用于檢驗風險承擔在業績承諾與創新績效之間起到的部分中介作用。本文預計， 若回歸系數β1顯著為正， β2顯著為負， β3顯著為正， 則H2的理論預期得到了證實。模型（4）中其余變量和模型（1）完全一致。

四、 實證結果與分析

（一）描述性統計

表2報告了變量的描述性統計結果。由表2結果可知， 企業創新績效（PATENT1）最小值為0， 最大值為6.94， 標準差為1.50， 表明觀測樣本中各行業上市公司的創新水平差異較大。并購業績承諾啞變量（PCC_d）的平均值為0.58， 說明在并購重組中運用業績承諾協議的上市公司達到了58%。并購業績承諾連續變量（PCC_r）均值為0.20， 而最大值為1.01， 說明業績承諾數額占交易額比值的大小相距甚遠， 在并購過程中簽訂高額業績承諾已成為普遍現象。企業的風險承擔水平RISK1均值為0.04， 最大值為1.92， RISK2均值為0.08， 最大值3.84， 可見企業整體風險承擔處于較低水平且不同企業之間差異較大。其余變量的描述性統計結果均處于正常范圍內， 不存在異常情況。

（二）多元回歸分析

1. 并購業績承諾對企業創新績效的影響分析。表3中列（1）和列（2）報告了并購業績承諾對上市公司創新績效影響的回歸結果。列（1）未加入控制變量， 其中并購業績承諾PCC_r的回歸系數為1.0915， PCC_r2的回歸系數為-1.2854， 且二者均在5%的水平上顯著。列（2）加入控制變量進行回歸， 業績承諾PCC_r的回歸系數在1%的水平上顯著為正， PCC_r2的回歸系數在5%的水平上顯著為負， 說明并購業績承諾對企業創新績效具有倒U型影響。本文還使用utest命令對倒U型關系進行進一步驗證， 結果顯示并購業績承諾PCC_r的極值點為0.4613， 恰好位于95% Fieller區間［0.3198，1.4260］內， 也位于PCC_r取值范圍［0，1.01］內， 并能夠在5%的統計水平上拒絕原假設， 同時結果中的slope在區間里存在負號。由此可見， 業績承諾對于并購企業創新績效存在顯著的“雙刃”效應， 即業績承諾的合理設置能夠顯著促進并購企業創新績效提升， 而當業績承諾數額設置過高反而會降低并購企業創新績效。

2. 風險承擔在并購業績承諾與企業創新績效關系中的中介效應分析。表3的列（3）和列（4）為業績承諾與企業風險承擔的回歸結果。列（3）未加入控制變量， 其中業績承諾PCC_r的回歸系數在1%的水平上顯著為正， PCC_r2的回歸系數在1%的水平上顯著為負。列（4）加入控制變量進行回歸， PCC_r的回歸系數為0.0714， PCC_r2的回歸系數為-0.0857， 二者均在1%的水平上顯著。本文進一步使用utest命令進行驗證， 結果顯示業績承諾PCC_r的極值點既位于95% Fieller區間內， 也位于PCC_r取值范圍內。 U型關系整體檢驗的p值為0.00157， 能夠在1%的統計水平上拒絕原假設， 同時結果中的slope在區間里存在負號， 上述結果驗證了并購業績承諾與企業風險承擔之間存在倒U型關系。

表3的列（5）和列（6）報告了風險承擔對企業創新績效的影響。列（5）未加入控制變量， 風險承擔水平RISK1的回歸系數為1.1862， 在1%的水平上顯著正相關。列（6）加入控制變量后風險承擔RISK1與企業創新績效PATENT1的回歸系數同樣在1%的水平上顯著正相關， 表明風險承擔水平越高， 企業在投資決策中越傾向于高風險、 高收益項目， 越有利于提升企業創新績效。

表3的列（7）和列（8）為業績承諾、 風險承擔與企業創新績效的回歸結果。列（8）加入控制變量后， 業績承諾PCC_r的回歸系數在1%的水平上顯著為正， 二次項PCC_r2的回歸系數在5%的水平上顯著為負， 風險承擔水平RISK1的回歸系數在5%的水平上顯著為正， 因此驗證了企業風險承擔能夠在業績承諾與企業創新績效之間起到部分中介效應， 即業績承諾通過倒U型曲線效應影響了企業風險承擔水平， 從而促成業績承諾與企業創新績效之間的倒U型關系， H2得到驗證。

（三）穩健性檢驗

1. 內生性問題。針對主假設中可能存在的內生性問題， 本文分別采用Heckman兩階段回歸模型和傾向得分匹配法（PSM）對本文研究結論進行穩健性檢驗。

（1）Heckman兩階段回歸模型。在Heckman第一階段構建的Probit回歸模型中， 以并購業績承諾（PCC_r）作為被解釋變量， 將可能影響此事項的變量作為解釋變量， 同時在第一階段模型中加入公司同年份所處行業內其他上市公司并購重組時簽訂業績承諾協議的比例作為外生工具變量（IV）。表4的列（1）報告了第一階段的回歸結果， 工具變量IV與PCC_r在5%的水平上顯著正相關， 同時計算出逆米爾斯比率（IMR）， 隨后將計算得到的逆米爾斯比率（IMR）作為控制變量加入第二階段模型進行回歸。

Probit（PCC_ri，t）=η0+η1IVi，t+Controli，t+

Year+IndB+IndS+εi，t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?模型（5）

表4的列（2） ～ （4）報告了Heckman兩階段回歸的第二階段回歸結果， 列（2）檢驗并購業績承諾對企業創新績效的影響， 列（3）檢驗并購業績承諾對企業風險承擔的影響， 列（4）檢驗并購業績承諾和企業風險承擔水平同時對企業創新績效的作用。其中列（2）和列（4）中IMR回歸系數不顯著， 列（3）IMR回歸系數在10%的水平上顯著為負， 但控制了IMR之后， 回歸結果 PCC_r的回歸系數仍在1%的水平上顯著為正， PCC_r2的回歸系數在1%的水平上顯著為負， 這些結果很好地支持了本文的研究假設。

（2）傾向得分匹配法（PSM）。本部分以PCC_d為被解釋變量， 以支付方式（pay）、 關聯并購（relate）、 收購方企業規模（sizeS）、 標的方企業規模（sizeB）、 相對規模（resize）、 機構投資者持股（share）、 管理者持股比例（hold）、 重大資產重組（major）以及行業、 年度等控制變量為匹配變量， 采取卡尺最近鄰匹配方法， 在兩組之間進行1∶1有放回匹配。表4的列（5）和列（6）列示了PSM傾向得分匹配后的回歸分析結果， 從中可以看出： 業績承諾PCC_r得到了在5%統計水平上顯著為正的回歸系數， 二次項PCC_r2得到了顯著為負的回歸系數， 這些結果與表3高度一致， 表明本文的研究結論穩健。

2. 其他穩健性檢驗。

（1）變量重新界定。借鑒沈華玉等（2019）的做法， 本文采用業績承諾數額的對數［ln（業績承諾數額）］PCC_l來衡量并購業績承諾。參照劉志遠等（2017）的計算方法， 采用經年度行業調整后的Adj_Roa的三期滾動極差RISK2作為企業風險承擔水平的替代變量。借鑒徐經長等（2020）的做法， 由于我國發明、 實用新型和外觀設計三類專利中發明和實用新型專利的創新含量較高， 因此本文選取發明和實用新型專利申請數量加1的自然對數作為企業創新績效的替代變量。表5為分別替換三個變量替代指標后的回歸結果， 與上文表3回歸結果高度一致， 表明本文結論具有穩健性。

（2）增加控制變量。本文增加了一系列控制變量并重新進行檢驗， 主要包括增加四大會計師事務所（auditor）、 管理者持股比例（hold）、 相對規模（resize）、 產權性質（stateS）、 分析師跟蹤（analyst）、 重大資產重組（major）等控制變量。表6的列（1） ～ （4）的回歸結果表明主要結論并未發生明顯變化。

（3）剔除部分樣本。2014年11月23日證監會制定的管理辦法中取消了非關聯企業并購時必須簽訂業績承諾協議的規定， 業績承諾協議自此進入自行選擇簽訂階段， 因此本文進一步剔除2010年1月1日至2014年11月23日期間根據政策制定強制要求簽訂業績承諾的樣本， 有效剝離法規變化產生的影響， 以并購交易雙方簽訂承諾協議的真實動機和意愿為基礎進行檢驗。表6的列（5） ～ （8）的檢驗結果與前文一致， 進一步驗證了本文結論的穩健性。

五、 研究結論與啟示

業績承諾制度作為資本市場中推動并購重組順利實施的契約工具， 對于并購企業的投資戰略選擇與經營行為規劃影響至深。鑒于此， 本文構建了業績承諾制度這一定價調整契約安排通過風險承擔水平影響并購企業創新績效的過程模型， 通過實證分析發現： 業績承諾制度與并購企業創新績效之間存在顯著的倒U型關系。渠道機制的檢驗結果表明， 企業風險承擔水平在業績承諾制度與并購企業創新績效之間具有非線性中介效應。

上述結論為進一步優化承諾制度、 控制合約風險提供了政策啟示： ①對于企業管理層而言， 應當科學適度使用業績承諾協議來強化風險承擔動機和意愿， 注重利潤增長承諾等契約條款內容的合理性， 協調把握契約激勵與約束作用， 避免過高或有悖標的方真實經營情況的條款為并購企業帶來極大風險和不利影響， 使業績承諾制度在推動并購企業創新轉型升級與外延式增長方面做出積極貢獻。②對于監管部門而言， 治理不完全契約問題的履約理論法強調通過博弈過程迫使契約雙方公開自身真實狀態。由此， 監管部門應督促上市公司和標的方以風險揭示為導向對業績承諾協議條款， 以及標的資產主要財務數據、 業績實現情況、 履約情況單獨進行信息披露， 便于投資者清晰全面了解標的資產的生產經營狀況后準確評估并購交易風險。加強對“高承諾、 高估值、 高溢價”三高并購交易的監管審查， 嚴格審核利潤增長承諾的可行性， 從根本上抑制并購雙方借由業績承諾制度投機套利的機會主義行為。③對于政策制定者而言， 一方面要考慮將業績承諾制度與標的估值對價掛鉤以增加標的方違約成本； 另一方面， 考慮構建多維度承諾指標衡量界定體系以平衡并購雙方利益， 規定短期利潤增長財務目標的同時， 引入益于企業長遠發展的技術研發數和專利數等非財務指標， 使業績承諾制度更好地服務于并購企業和資本市場的健康發展。

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【作者單位】常州大學商學院， 江蘇常州 213164