張小東

(北京交通大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100044)

一、 引 言

隨著中國現(xiàn)代化經(jīng)濟體系建設(shè)推進，無論是在戰(zhàn)略性新興行業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)，大量擁有新技術(shù)、新模式的成長期企業(yè)不斷涌現(xiàn)。相比過往，新時代的成長期企業(yè)具有更加鮮明的特征：一方面是增長速度快，企業(yè)能夠通過信息網(wǎng)絡(luò)開展更高效的營銷推廣，快速占領(lǐng)細分市場，成為“獨角獸”；另一方面是發(fā)展軌跡新，相比于傳統(tǒng)依靠自身技術(shù)積累與客戶積累的發(fā)展方式，成長期企業(yè)能夠在金融市場的強力支持下，通過并購重組等方式快速實現(xiàn)跨越式發(fā)展。

成長期企業(yè)并購對金融支持的依賴性高。從需求端來看，并購交易復(fù)雜性高、需要資金規(guī)模大、交易時效性強，因此僅依靠成長期企業(yè)自身往往難以支撐并購交易全過程，能否獲取包括融資在內(nèi)的金融支持，往往成為決定企業(yè)并購成功與否的重要因素[1-2]。從供給端看，受限于金融發(fā)展水平，我國企業(yè)在并購中的金融需求尚不能夠完全得到滿足，以融資需求為例，學(xué)者的研究顯示，成長期企業(yè)的融資約束現(xiàn)象廣泛存在，并顯著影響了企業(yè)的并購行為[3-8]。

隨著金融發(fā)展水平的提升，金融體系對企業(yè)的支持力度顯著增強，因此金融發(fā)展能夠顯著促進企業(yè)并購[9-11]。從區(qū)域金融發(fā)展的視角出發(fā)，學(xué)者的研究同樣發(fā)現(xiàn)，在不同金融發(fā)展程度的區(qū)域，區(qū)域內(nèi)企業(yè)并購能夠獲取的金融支持將有明顯差異，進而導(dǎo)致企業(yè)并購的特征也有所不同[12-13]。同時，學(xué)者也發(fā)現(xiàn)除了區(qū)域金融發(fā)展影響企業(yè)并購之外，企業(yè)并購也能夠反向影響區(qū)域的經(jīng)濟社會發(fā)展[14]，這進一步提升了關(guān)于區(qū)域金融發(fā)展與企業(yè)并購研究的重要性。

在當(dāng)前國家推動建設(shè)適應(yīng)性、競爭力、普惠性的現(xiàn)代金融體系過程中，區(qū)域金融發(fā)展如何更好地支持實體經(jīng)濟發(fā)展是一項重要課題[15-16]，而支持區(qū)域內(nèi)的成長期企業(yè)并購即是一條重要路徑。因此，有必要進一步剖析區(qū)域金融發(fā)展支持成長期企業(yè)并購的內(nèi)在機理，進而能夠針對性地強化其中的支持鏈條。在這一研究領(lǐng)域，已有部分學(xué)者從生命周期視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)處于不同生命周期企業(yè)并購具有明顯的不同特征[17-21]，驅(qū)動這些特征的背后是包括成長期在內(nèi)的不同生命周期企業(yè)的并購金融需求特征，以及金融發(fā)展支持這些需求的內(nèi)在機理，而這些特征和機理尚待進一步探索。

基于此，本文在企業(yè)生命周期與并購的研究基礎(chǔ)上，深入研究成長期企業(yè)在并購過程中的金融需求，以及區(qū)域金融發(fā)展能夠給成長期企業(yè)并購帶來的支撐作用，以此對金融發(fā)展支持成長期企業(yè)并購的機理開展更豐富的探索。

相比于已有的研究成果，本文的主要貢獻在于：一是構(gòu)建了基于成長期企業(yè)特征的信息經(jīng)濟學(xué)模型，分析了成長期企業(yè)在并購過程中因為信息不對稱、抵押物不足而形成的融資約束。同時，通過在理論模型中引入?yún)^(qū)域金融創(chuàng)新機制，從理論上闡述了區(qū)域金融創(chuàng)新通過緩解信息不對稱，進而支持成長期企業(yè)并購的內(nèi)在機理。二是通過對2012-2018年的成長期上市公司并購數(shù)據(jù)開展實證研究，回歸分析結(jié)果證實了本文的理論研究結(jié)論：一方面，成長期上市公司并購過程中存在明顯的融資約束現(xiàn)象；另一方面，區(qū)域金融發(fā)展能夠通過緩解融資約束，提升成長期上市公司并購概率。

二、 理論模型

企業(yè)在其生命周期的演變過程中，普遍會經(jīng)歷金融成長周期，即隨著企業(yè)發(fā)展，企業(yè)自身特征將逐步變化，其并購行為以及并購活動中的金融需求也會隨之改變。經(jīng)典的生命周期理論將企業(yè)成長過程劃分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、衰退期四個階段[22]，對其中的成長期企業(yè)而言，相比于成熟期和衰退期，企業(yè)規(guī)模相對較小，抵質(zhì)押物不充分，并且未來發(fā)展有相對更高的不確定性，因此企業(yè)在獲取融資時面臨的信息不對稱問題相對明顯。特別是對于以風(fēng)險控制為核心的傳統(tǒng)信貸類融資[23]而言，因為難以準(zhǔn)確判斷成長期企業(yè)風(fēng)險，因此信貸資源往往向規(guī)模更大的成熟期甚至衰退期企業(yè)傾斜，產(chǎn)生融資約束現(xiàn)象。

為進一步闡釋這些問題，本文從信息經(jīng)濟學(xué)基本理論出發(fā)，建立成長期企業(yè)并購交易模型，分析信息不對稱和抵押物不足給成長期企業(yè)并購帶來的融資約束，以及區(qū)域金融發(fā)展如何改善融資約束。

(一) 模型基本假設(shè)

1.企業(yè)。假定成長期企業(yè)在市場中開展并購交易，其面臨兩種類型的并購項目可供選擇(i=1,2)，分別為優(yōu)質(zhì)項目和普通項目。兩種類型項目在市場的占比分別為λ和1-λ，期初交易總價格均為B，期末隨著并購后的成功整合，項目將會產(chǎn)生收益Xi，如果失敗則無收益。當(dāng)成長期企業(yè)選擇優(yōu)質(zhì)并購項目時，項目成功率和期望收益相對更高(P1>P2；P1X1>P2X2)。此外，成長期企業(yè)能夠提供可抵押資產(chǎn)為W。

2.金融機構(gòu)。金融機構(gòu)為成長期企業(yè)的并購交易設(shè)計信貸合約，其中Ri=(Ri,Ci)是兩類并購項目的利率，Ci是合約中需要由成長期企業(yè)提供的抵押物，如果后續(xù)企業(yè)融資出現(xiàn)違約，則抵押物由金融機構(gòu)負責(zé)處置，并獲取相應(yīng)的處置收益βCi(0<β<1)，用于補償其信貸損失。

3.項目收益。成長期企業(yè)通過實施并購項目，將獲得期望收益，收益水平不僅與項目本身的成功率和期望收益相關(guān)，同時也與企業(yè)選擇的信貸合約相關(guān)，從業(yè)務(wù)實踐來看，企業(yè)并購及后續(xù)整合過程相對復(fù)雜，有較多特異性。在模型中，考慮到后續(xù)求解便利，本文以涵蓋上述主要因素的標(biāo)準(zhǔn)化項目收益函數(shù)來刻畫并購收益：

πi=Pi(Xi-BRi)-(1-Pi)Cii=1,2

金融機構(gòu)的期望收益為：

Hi=PiBRi+(1-Pi)βCi-Bi=1,2

4.基準(zhǔn)狀態(tài)。在基準(zhǔn)狀態(tài)中，本文假設(shè)信貸市場完全競爭，同時信息完全對稱，此時金融機構(gòu)能夠區(qū)分兩種類型的并購項目，并針對性提供不同的信貸合約；同時在這兩種合約下金融機構(gòu)利潤為零，且無其他合約能夠讓金融機構(gòu)獲得正利潤，否則將有新的金融機構(gòu)進入市場。因此，基準(zhǔn)狀態(tài)的均衡應(yīng)滿足條件：

maxπi=Pi(X-BRi)-(1-Pi)Cii=1,2

maxHi=PiBRi+(1-Pi)βCi-B=0i=1,2

可解出Ci=0,Ri=1/Pi(i=1,2)，即在信息完全對稱的基準(zhǔn)狀態(tài)中，金融機構(gòu)分別向兩類并購項目提供兩種信貸合約，由于優(yōu)質(zhì)項目在并購后的項目成功率和期望收益都更高，因此更能得到相對較低利率的信貸資金支持，即R1P2)。

(二) 信息不對稱狀態(tài)下的融資約束現(xiàn)象

1.抵押物充足。在信貸市場信息不對稱狀態(tài)下，金融機構(gòu)無法直接區(qū)分兩類并購項目，只能通過兩組合約的激勵相容設(shè)計(γ1,γ2)，引導(dǎo)選擇不同并購項目的成長期企業(yè)主動選擇各自的最優(yōu)合約，即π1(γ1)≥π1(γ2)；π2(γ2)≥π2(γ1)。此時，市場均衡條件為：

maxHi=PiBRi+(1-Pi)βCi-B=0i=1,2

s.t.P1(X1-BR1)-(1-P1)C1≥P1(X1-BR2)-(1-P1)C2

s.t.P2(X2-BR2)-(1-P2)C2≥P2(X2-BR1)-(1-P2)C1

上述方程組可解出此時的信貸市場均衡為：

在均衡時，金融機構(gòu)分別提供兩種合約，一種是低利率+高抵押物合約，另一種是高利率+低抵押物合約。選擇不同并購項目的成長期企業(yè)分別選擇兩種合約，市場出現(xiàn)分離均衡。值得注意的是，分離均衡存在的必要條件是成長期企業(yè)能夠提供均衡時合約要求的抵押物水平(即W≥C1)，即要求成長企業(yè)具備足夠的融資能力。這一均衡結(jié)論顯示，隨著成長期企業(yè)融資能力的提升(在模型中體現(xiàn)為能夠提供的抵押物提升)，金融機構(gòu)在信息不對稱的情況下依然能夠提供兩種合約，為不同種類的并購項目提供金融支持。但是在現(xiàn)實中，成長期企業(yè)自身的融資能力往往不足，無法提供足額抵押物，該分離均衡較難實現(xiàn)。

2.抵押物不足。當(dāng)成長期企業(yè)抵押物不足(即W

π1=P1(X1-B/P2)=P1X1-BP1/P2

π2=P2(X2-B/P2)=P2X2-B

在高利率條件下，當(dāng)X1P2

(三) 區(qū)域金融發(fā)展對成長期企業(yè)并購的支持作用

為進一步研究區(qū)域金融發(fā)展對成長期企業(yè)的支持機理，本文在模型中引入金融創(chuàng)新機制，分析金融創(chuàng)新對成長期企業(yè)并購的支持機理。

新金融服務(wù)機制的期望收益為：

(1)

傳統(tǒng)信貸融資的期望收益為：

要使得此種業(yè)務(wù)模式形成均衡，信貸融資應(yīng)滿足零利潤條件，由此可解出：

對R*求導(dǎo)可知?R*/?θ<0，即隨著金融機構(gòu)對項目判斷的準(zhǔn)確率提高，均衡利率將會下降。這是因為如果金融機構(gòu)能夠?qū)椖抠|(zhì)量做出精確判斷，信貸融資安全邊際就會提高，因此所要求的融資利率也會隨之下降。

同時，新的金融服務(wù)機制需要正收益以保證均衡存在，這要求：

(2)

(2)式對均衡的存在條件，也即金融發(fā)展對成長期企業(yè)并購提供支持的必要條件作出了要求。接下來本文對模型進行數(shù)值計算，從而更加直觀地討論區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)并購的支持條件。

首先按照模型假設(shè)對模型的基本參數(shù)進行賦值，具體條件包括：P1>P2；P1X1>P2X2以及信貸配給均衡條件X1P2

對基本參數(shù)賦值之后，本文首先考察兩個關(guān)鍵參數(shù)，即成長期企業(yè)面臨的優(yōu)質(zhì)項目比例λ，以及新金融服務(wù)機制下金融機構(gòu)對項目判斷準(zhǔn)確率(金融發(fā)展程度)θ的變化情況如何影響(2)式中πs變化，進而影響均衡存在性，數(shù)值計算結(jié)果如圖1。

圖1 均衡存在的條件分析

由(2)式可知，新的金融服務(wù)機制實現(xiàn)正收益(πs大于等于零)時，金融發(fā)展對成長期企業(yè)并購的支持條件才能滿足，在圖1中體現(xiàn)為0刻線以上部分，從數(shù)值計算結(jié)果來看，在給定金融發(fā)展指標(biāo)θ的情況下，隨著優(yōu)質(zhì)項目比例λ提升，金融支持機制越容易實現(xiàn)，同時區(qū)域金融發(fā)展水平越高，則均衡條件對優(yōu)質(zhì)成長期企業(yè)比例的容忍度也越高；反之亦然，即給定優(yōu)質(zhì)項目比例λ的情況下，隨著區(qū)域金融發(fā)展指標(biāo)θ的提升，金融支持機制越容易實現(xiàn)，并且優(yōu)質(zhì)項目的比例越高，均衡條件對金融發(fā)展指標(biāo)的容忍度越高。

通過建立金融支持成長期企業(yè)并購的信息經(jīng)濟學(xué)模型，本文揭示了信息不對稱和抵押物不充足給成長期企業(yè)并購帶來的融資約束問題，同時也發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能夠通過緩解信息不對稱給成長期企業(yè)并購融資提供支持，并且這一支持作用隨著金融發(fā)展程度提升而更加顯著?；诶碚摲治鼋Y(jié)論，提出實證研究的研究假設(shè)：

研究假設(shè)1：成長期企業(yè)并購的融資約束明顯，隨著企業(yè)自身融資能力的提升(即融資約束的下降，在本文的模型中體現(xiàn)為企業(yè)能夠提供的抵押物增多)，企業(yè)并購概率將顯著提升。

研究假設(shè)2：區(qū)域金融發(fā)展能夠緩解成長期企業(yè)的融資約束，進而提升成長期企業(yè)的并購概率。

三、 實證研究設(shè)計

在理論分析基礎(chǔ)上，本文以上市公司并購數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)開展實證分析，進一步研究區(qū)域金融發(fā)展對成長期企業(yè)并購的支持。

(一) 數(shù)據(jù)來源

本文選擇2009-2018年我國A股全部上市公司作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，公司主要財務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind上市公司數(shù)據(jù)庫；公司并購數(shù)據(jù)來源于Wind上市公司重大重組事件數(shù)據(jù)庫，本文從中剔除財務(wù)投資、買殼上市、資產(chǎn)調(diào)整型并購數(shù)據(jù)，在識別生命周期之后，最終獲取2012-2018年(識別生命周期過程中會損失前3年的數(shù)據(jù))上市公司并購數(shù)據(jù)1132個。

(二) 企業(yè)生命周期識別

現(xiàn)有文獻中，學(xué)者識別企業(yè)生命周期的方法主要有兩種：一是單一指標(biāo)識別，主要關(guān)注銷售收入增長率、留存收益率、企業(yè)年齡等單一關(guān)鍵指標(biāo)，以銷售收入增長率為例，初創(chuàng)期、成長期企業(yè)銷售收入增長率高，而成熟期、衰退期企業(yè)銷售收入增長率則會降低；二是綜合指標(biāo)評分，綜合考慮股利支付率、銷售收入增長率、資本支出率、留存收益率、企業(yè)年齡等指標(biāo)進行綜合評定后確定企業(yè)生命周期。

單一指標(biāo)識別方法操作上相對簡單易行，然而這一方法需要對銷售收入增長曲線的形狀進行判斷，帶有較強主觀性；而綜合指標(biāo)評分方法操作上雖然相對復(fù)雜，卻可對企業(yè)發(fā)展過程中的若干重要指標(biāo)進行綜合判斷，相對更加穩(wěn)健。因此，本文參照現(xiàn)有學(xué)者研究的識別方法[24-25]，采用綜合指標(biāo)評分法對樣本企業(yè)所處生命周期進行識別?？紤]到我國上市公司股利支付政策變化較快，企業(yè)股利支付率、留存收益率指標(biāo)較難體現(xiàn)企業(yè)實際運營狀況，本文選擇銷售收入增長率、資本支出率、企業(yè)規(guī)模增長率、企業(yè)年齡四個指標(biāo)，并根據(jù)指標(biāo)綜合評分確定企業(yè)所處生命周期。由于上市公司均已度過了初創(chuàng)階段，本文把上市公司生命周期劃分為成長期、成熟期、衰退期，不同生命周期的具體識別規(guī)則為：

(1)剔除基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中金融類上市公司、帶有st或* st標(biāo)識的經(jīng)營異常類公司以及存在數(shù)據(jù)缺失值或異常值公司，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表；

(2)根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表，分別計算每家企業(yè)在2010-2018年的銷售收入增長率、資本支出率、企業(yè)規(guī)模增長率、企業(yè)年齡四項指標(biāo)數(shù)值；取企業(yè)前3年指標(biāo)平均數(shù)作為排序指標(biāo)，最終有效樣本區(qū)間在2012-2018年；

(3)按每一年度，分別對所有樣本企業(yè)銷售收入增長率、資本支出率、企業(yè)規(guī)模增長率、企業(yè)年齡四項指標(biāo)進行排序，排名前三分之一的企業(yè)記3分，中間三分之一的企業(yè)記2分，后三分之一的企業(yè)記1分；

(4)按每一年度，分別對所有樣本企業(yè)銷售收入增長率、資本支出率、企業(yè)規(guī)模增長率、企業(yè)年齡四項指標(biāo)排序得分進行加總，得分最高的前三分之一識別為成長期企業(yè)；得分最低的后三分之一為衰退期企業(yè)；居中的為成熟期企業(yè)。

通過以上識別過程，最終獲取在2012-2018年的成長期上市公司樣本4257條。從樣本特征來看，與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表中其他企業(yè)相比，被識別為成長期上市公司的企業(yè)銷售收入增長率、資本支出率、企業(yè)規(guī)模增長率、企業(yè)年齡四個指標(biāo)均表現(xiàn)出顯著的成長期特征(見表1)。從樣本分布來看：在被識別為成長期公司的樣本中，有57.4%的比例在下一年仍然會被識別為成長期企業(yè)；被跳躍識別(即在不連續(xù)的年份中分別被識別)為成長期的公司僅占7.6%。因此，本文的成長期企業(yè)識別方法具備較強穩(wěn)健性。

表1 成長期企業(yè)特征均值T檢驗表

(三) 衡量融資約束

現(xiàn)有文獻中關(guān)于融資約束的衡量有單變量指標(biāo)、現(xiàn)金流敏感系數(shù)和多變量指標(biāo)三種方式。其中，單變量指標(biāo)方法的全面性不足；現(xiàn)金流敏感性系數(shù)模型需要構(gòu)建回歸方程予以測度，容易受到較多因素干擾，并且在回歸過程中容易因內(nèi)生性問題而影響測度準(zhǔn)確性，受到部分學(xué)者質(zhì)疑[26]；多變量指標(biāo)對融資約束的衡量較為全面。因此，本文采取多變量指標(biāo)方法，借鑒學(xué)者過往的研究結(jié)論[27]，選擇資產(chǎn)負債率、流動比率、企業(yè)規(guī)模和市凈率四個變量作為衡量企業(yè)融資約束的變量組合；不同于現(xiàn)有研究將這四個指標(biāo)加權(quán)形成新的單一指標(biāo)，本文將這四個指標(biāo)都放入回歸分析中進行檢驗，這一方面是考慮到合成新的指標(biāo)需要對加權(quán)系數(shù)進行統(tǒng)計學(xué)處理，可能影響該指標(biāo)構(gòu)造的穩(wěn)定性；另一方面考慮到上述4項指標(biāo)在現(xiàn)有研究中已經(jīng)廣泛被采納作為衡量企業(yè)融資約束的重要變量，因此直接將其放入回歸中能夠更清晰地刻畫出融資約束的影響。

(四) 模型設(shè)計與變量定義

在上市公司數(shù)據(jù)和企業(yè)并購數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于現(xiàn)有研究方法和本文研究思路，本文建立了以下Probit回歸模型：

M&Ait=α0+β1*Levi,t-1+β4*Liqi.t-1+β2*Sizei,t-1+β3*PBi,t-1+

β5*Financei,t-1+γ*Xi,t-1*γ*Xi,t-1+εit

(3)

其中，M&Ait是上市公司在樣本區(qū)間內(nèi)是否完成并購的虛擬變量，如果企業(yè)在當(dāng)年公告完成并購，則賦值為1，否則賦值為0；Levi,t-1；iqi.t-1；izei,t-1；Bi,t-1分別指上市公司在前一年度的資產(chǎn)負債率、流動比率、企業(yè)規(guī)模和市凈率，作為衡量企業(yè)融資約束的指標(biāo)；Financei,t-1衡量上市公司所處省份區(qū)域金融發(fā)展水平的指標(biāo)，具體為企業(yè)所在省份當(dāng)年貸款余額與GDP之比；其他為控制變量，具體說明詳見表2?；貧w模型的各項解釋變量和控制變量前置一年，這是因為在并購發(fā)生的當(dāng)年，主要影響企業(yè)并購概率的指標(biāo)都在前一年確定，這與多數(shù)已有研究的處理方法一致[28-29]。

表2 變量定義表

四、 實證研究結(jié)果

(一) 描述性統(tǒng)計

本研究將成長期企業(yè)觀測值與并購數(shù)據(jù)進行匹配，即在全部并購數(shù)據(jù)中篩選出并購交易首次公告時，收購方上市公司恰為成長期企業(yè)的并購樣本，最終獲取2012-2018年成長期企業(yè)并購數(shù)據(jù)416條。

如表3所示，在樣本區(qū)間2012-2018年中，共識別成長期企業(yè)觀測數(shù)據(jù)4257條，成長期企業(yè)并購數(shù)據(jù)416條。同時本文注意到，在樣本區(qū)間內(nèi)，成長期企業(yè)并購交易活躍度有顯著提升。在2012-2018年中，每年只有不到5%的企業(yè)公告并購交易；而在2017年，有20.3%的成長期企業(yè)公告了并購交易，即每5家成長期企業(yè)中就有1家企業(yè)選擇對外并購；這一比例在2018年有所下降，但仍然維持在12.86%的水平。

表3 成長期企業(yè)與并購觀測值

(二) 回歸結(jié)果

根據(jù)回歸方程(1)(2)(3)分別進行Probit回歸，結(jié)果如表4所示。

表4 回歸結(jié)果

顯著；括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差

1.如表4(1)列所示，對于成長期上市公司，其實施并購的概率與公司自身的融資能力指標(biāo)(資產(chǎn)負債率、流動比率、企業(yè)規(guī)模、市凈率)都呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系，其中資產(chǎn)負債率指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)最大，相關(guān)性也最高。這一結(jié)果印證了本文的研究假設(shè)1，即成長期企業(yè)在并購過程中面臨較強的融資約束，因此自身融資能力越強的企業(yè)，越能夠克服融資約束，獲取金融支持，實現(xiàn)并購交易。

2.如表4(2)列所示，在加入?yún)^(qū)域金融發(fā)展指標(biāo)后，回歸結(jié)果顯示區(qū)域金融發(fā)展水平與成長期上市公司并購呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，這印證了本文的研究假設(shè)2，即區(qū)域金融發(fā)展能夠顯著促進成長期上市公司的并購。

3.為進一步探究區(qū)域金融發(fā)展和企業(yè)并購的關(guān)系，本文加入了區(qū)域金融發(fā)展指標(biāo)與反映企業(yè)融資約束指標(biāo)(資產(chǎn)負債率)的交叉項。從表4(3)列所示回歸結(jié)果來看，區(qū)域金融發(fā)展對成長期上市公司融資約束有明顯的緩解作用，這顯示了區(qū)域金融發(fā)展支持企業(yè)并購的一個重要渠道，即通過提升區(qū)域內(nèi)金融機構(gòu)整體融資能力，緩解企業(yè)并購融資約束，進而促進并購交易。

五、 穩(wěn)健性檢驗

(一) 解釋變量前置兩期

在本文的回歸分析中，為了刻畫企業(yè)并購前的融資約束情況和區(qū)域金融發(fā)展情況，各項解釋變量均選擇了并購交易達成前一期(t-1期)的數(shù)據(jù)。為進一步驗證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，同時排除企業(yè)可能因為并購決策而提前調(diào)整自身財務(wù)結(jié)構(gòu)，本文重新選擇前置2期(t-2期)的各項上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)作為解釋變量重新進行回歸分析，結(jié)果如表5所示。

表5 前置兩期的穩(wěn)健性檢驗

從表5的結(jié)果來看，在將上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)前置兩期之后，本文的主要結(jié)論仍然成立，即成長期企業(yè)在并購過程中的融資約束依然顯著存在，并且區(qū)域金融發(fā)展水平的提高仍能夠通過緩解企業(yè)融資約束，為成長期上市公司并購提供顯著的金融支持。

(二) 其他生命周期的情況

為進一步驗證本文的研究結(jié)論對成長期企業(yè)的獨特性，本文在同一種企業(yè)周期識別方法下，將成熟期、衰退期上市公司樣本的并購決策納入回歸分析。

如表6所示，成熟期和衰退期上市公司的回歸結(jié)果和成長期有顯著區(qū)別。成熟期上市公司自身融資

表6 納入成熟期、衰退期上市公司的穩(wěn)健性檢驗

為標(biāo)準(zhǔn)差

能力指標(biāo)(資產(chǎn)負債率、流動比率、企業(yè)規(guī)模、市凈率)與公司并購的相關(guān)性顯著降低，絕大部分指標(biāo)在統(tǒng)計意義上并無顯著的相關(guān)關(guān)系；同時對成熟期上市公司而言，區(qū)域金融發(fā)展指標(biāo)與企業(yè)并購概率同樣并未呈現(xiàn)顯著的相關(guān)性。

衰退期上市公司自身融資能力指標(biāo)(資產(chǎn)負債率、流動比率、企業(yè)規(guī)模、市凈率)對公司并購的相關(guān)性同樣較低；但是區(qū)域金融發(fā)展指標(biāo)則與公司并購概率有非常顯著的正相關(guān)關(guān)系，即隨著區(qū)域金融發(fā)展水平提升，衰退期上市公司的并購概率將顯著上升，這說明區(qū)域金融發(fā)展支持衰退期企業(yè)并購可能有緩解融資約束以外的其他渠道。

另外，為驗證本文選取Probit模型的穩(wěn)健性，本文還同時采用了Logit模型、OLS模型進行了回歸分析，主要結(jié)論均保持了較高的一致性。

六、 結(jié)論與建議

通過建立成長期企業(yè)并購的信息經(jīng)濟學(xué)模型，本文從理論上揭示了由于成長期企業(yè)在并購過程中的信息不對稱和融資能力不足(抵押物不足)形成的融資約束。同時，通過在理論模型中引入?yún)^(qū)域金融創(chuàng)新機制，從理論上闡述了區(qū)域金融創(chuàng)新通過緩解信息不對稱問題，進而支持成長期企業(yè)并購的內(nèi)在機理。

通過對2012-2018年成長期上市公司并購數(shù)據(jù)的實證研究，證實了本文的理論研究結(jié)論：成長期企業(yè)并購過程中存在明顯的融資約束現(xiàn)象；同時區(qū)域金融發(fā)展能夠通過緩解融資約束，對成長期企業(yè)并購形成明顯的支持。

理論和實證研究結(jié)論相互印證，進一步厘清了金融發(fā)展支持成長期企業(yè)并購的內(nèi)在機理，也可為實踐中區(qū)域金融發(fā)展提供重要的路徑參考。本研究建議：一是在區(qū)域金融發(fā)展的實踐中，可重點關(guān)注對成長期企業(yè)及其并購的支持作用，提升金融機構(gòu)識別和服務(wù)優(yōu)質(zhì)成長期企業(yè)的能力，降低市場的信息不對稱性，提升金融資源的配置效率。二是在本文的理論分析過程中，提出了通過參與并購項目的股權(quán)投資，進而與企業(yè)開展深度合作的金融創(chuàng)新服務(wù)機制，在金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)實踐中，這一模式已經(jīng)以投貸聯(lián)動、債轉(zhuǎn)股等多種形式得到了初步探索，區(qū)域內(nèi)金融機構(gòu)可加大類似業(yè)務(wù)的創(chuàng)新力度，探索更多有益的服務(wù)模式。

在此研究成果的基礎(chǔ)上，后續(xù)可進一步拓展研究內(nèi)容，例如可考察不同行業(yè)周期、不同宏觀周期下的企業(yè)并購和金融支持，進而針對這一問題形成更豐富的研究結(jié)論，更清晰地探究金融支持在企業(yè)并購過程中的作用機理；又如在本文的理論模型中，為提升模型求解的便利性，對企業(yè)并購的收益函數(shù)進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，后續(xù)可進一步根據(jù)并購交易的具體特征設(shè)計更契合的收益函數(shù)，進而獲得更多有意義的研究結(jié)論。